薪酬感知的错位：建筑企业员工抱怨工资低，根本原因在哪？

说到挣钱，就会自然生发出 “如何发钱” 的学问。同样一笔钱，发的形式不同、发的时间不同，人的主观感受也会存在较大差异。不同的主观感受，也会带来差异化的激励效果。在本讲中，我们就好好聊聊 “薪酬组合” 这个话题。

所谓 “组合”，探讨的自然是 “整体” 与 “部分” 之间的逻辑问题。因此，我们先谈 “整体”，再聊 “部分”，最后再探究一下 “整体” 与 “部分” 之间的关系。

员工努力工作的动机有六种：恐惧、愤怒、寻赏、责任、兴趣与意义。通常而言，我们把赚取工资归因于 “寻赏” 这一动机范畴。虽然没错，但只限于员工争取到这个工资之前。就像我们买一个奢侈品包包一样，买包之前的种种犹豫、酝酿、比选、决策才是最扣人心弦的环节。包包一旦到手，那种兴奋感与期待感便轰然消散。这与我们多巴胺与内啡肽的激励机制有关，我们只在追求的过程中，才能获得各类激素的奖励。

当员工一旦争取到他的薪酬待遇后，驱使他努力工作的最主要动因，不再是寻赏，而是恐惧。是那种害怕失去当前待遇的恐惧。只有薪酬高于其他地方的岗位，员工才会格外在意把它守住，因为他承担不了失去这个岗位的 “失败成本”。

这是我们关于薪酬总量需要了解的第一个知识点，即：一般水平的工资，只能激发员工一般水平的效率。 因此，如果你想把公司做到行业内的较高水平，就需要支付超过 “合理水平” 的报酬。有时候，甚至还要超过这个 “ 合理水平 ” 很多。

为什么？这就涉及薪酬总量的第二个知识点：工资水平与公司水平，并不是等比提升的。

我们来看三个案例，第一个案例是福特公司。100 多年前，亨利・福特做了一个改革，将汽车工人的时薪提升到了 5 美元，是当时美国汽车工人平均时薪的 2 倍。这就是伟大的 5 美元革命。通过这一改革，福特汽车迅速坐稳汽车行业的领先地位。

第二个案例是 Open AI 公司，也就是 ChatGPT 的开发商。以 ChatGPT 对人类未来 50 年的重要程度，不亚于互联网对于人类过去这 50 年的重要程度。我们再来看看 Open AI 公司给员工的待遇：Open AI 一名程序员的年收入，可以达到 75 万 \- 85 万美元。要知道，台积电硬件工程师的年薪才 11\.8 万美元，英伟达是 13 万美元。即使与谷歌、特斯拉、亚马逊相比，Open AI 员工的收入也要至少高出 20%。

第三个案例是大型赛事的奖金，以网球四大满贯之一的美网为例。2024 年美网单打冠军的奖金为 360 万美元，亚军为 180 万美元，四强为 100 万美元。冠亚军的实力几近毫厘之间，奖金却有一倍的差距。

从以上浮夸的比例中我们可以看到，一个公司要想领先行业中第二名 1%，给员工多出来的工资则远非 1%，甚至要多出 20%—100%。一家公司在行业中地位的提升，是线性的；但随着公司地位的提升，员工待遇的提升却是指数级的。这是领先者必须要付出的成本，也是领先者之所以领先的原因。

关于薪酬总量第三个知识点，就是一定要有配套的淘汰机制。这一点很好理解，因为我们关于薪酬总量所有的逻辑，都建立在员工对于失去这个岗位的恐惧之上，如果没有配套的淘汰机制，整套逻辑便无从建立。

关于淘汰，我们也需要想清楚一个问题，到底是淘汰末位？还是淘汰不称职？只要考核，必有末位，但末位未必不称职。因此，如果要避免 “错杀好人” 的现象发生，简单粗暴的末位淘汰就不甚合理，还是需要系统的任职资格测评。

所有薪酬结构的设计，都是为了解决以下两方面的问题：信息不对称、利益不一致。这两个问题，就像调色盘一样，调配着每个岗位的管理难度与激励难度。因此，通过这两个维度的分类，我们便可以得到四种岗位类型，而每种岗位需要匹配相应的薪酬结构。

如果一个岗位的工作成果，通过上级的观察就可以掌握了解，员工的努力程度可以很好地反映在他的产出里，我们就可以认为劳资双方是信息对称的。同样地，如果员工努力的方向与公司的利益方向没有夹角，也就是员工很难通过 “损公” 的方式进行 “肥私”，我们就可认为劳资双方是利益一致的。对于这种类型岗位的薪酬结构，因为工作成果很容易衡量，故以 “固定报酬” 或是 “计件工资” 为主。比如清洁工、项目部一般的操作工人等。

这种类型的岗位，风险与收益集中在下级，而公司赚取的是 “剩余收益”。比如在承包模式下的区域总、项目总等。这些老总自己进行项目的承接与履约，并承担相应成本。同时，在业务过程中公司很难掌握全部信息，赚取利润后再上缴公司一定的管理费。但双方的利益却是一致的，利润越多，上缴的管理费越多。这种类型的岗位常用 “租赁合同” 形式的薪酬结构。即总部只赚取一定比例的 “租金”，其余收入由员工受益。当收益情况高度依赖于员工的努力时，此种激励方式就是最佳的。

还有一种类型的岗位，员工的工作成果很好监督，但却很容易发生 “搭便车” 的现象，也就是员工 “占团队的便宜” 。在一个公司中，这类岗位占比最高，因为现代工作中大量工作都需要团队配合完成。对于该类岗位，最合适的薪酬结构是 “绩效工资”。以此来有效约束员工 “搭便车” 的主观倾向。

最后一类岗位，既很难监督，劳资双方又存在巨大的利益冲突。常见于企业的高管或研发人员。企业高管常会做出为了短期利益损害公司长期利益的举动，这就是非常难解决的 “委托代理问题”。同样地，企业也很难衡量研发人员的工作成果，因为研发是长期工作，且存在失败的可能。对于这类岗位，常用的薪酬结构是 “递延报酬”。即通过股权、期权、任期激励的延迟支付，以进行双方的 “风险共担”。

由此可见，每种类型的岗位，劳资双方之间的核心矛盾不同。而薪酬结构的设计出发点，就是为了平衡那个矛盾。

通过上述分析我们可以看到，所谓薪酬结构的设计，核心就是在纷繁冗杂的诸多变量中，找到平衡点。比如薪酬总量多与少的平衡，奖金比例大与小的平衡，递延激励长与短的平衡等。而诸多的平衡，最终又都指向了一组平衡：激励与约束的平衡。

公司与员工有 “共赢” 的一面，大家分享收益，所以才需要激励；但公司与员工也有 “侵占” 的一面，双方互相防备，因此才会有约束。因此，如何找到双方之间的 “利益接合部”，就显得尤为重要。

在经济学的范畴内，如果用非常不严谨的理论做类比，那个 “利益接合部” 可以称为 “帕累托最优”。所谓帕累托最优，是指在资源分配的过程中，在没有使任何人境况变坏的前提下，使得至少一个人变得更好。

在薪酬结构设计这个情境中，要实现静态的帕累托最优几乎无解，因为多给员工 1 块钱，就意味着企业损失 1 块钱，因此我们只能以动态的视角来审视这个问题。

对于企业而言，一个岗位的工资取决于市场上劳动供给者中，那个报价最低者的报价；对于员工而言，他选择一个公司的原因，却取决于市场上所有公司中的报价最高者。这两个报价如果有交集，我们就可以找到那个帕累托最优点。

但是，这个过程一定是动态的，因为劳资双方在市场上的报价是动态的。如果我们用这个动态的视角来薪酬结构的设计问题，就会逐渐摒弃掉深植于我们脑海中很多根深蒂固的偏见：比如 “没有功劳也有苦劳” “把员工当家人，把企业当家” “穷苦出身才有奋斗欲望” 等等。

“市场上的报价是冰冷的，薪酬设计的唯一锚点，只应该是那个报价。”  劳资双方努力的方向，也是提升或降低市场上的报价，而不是 “苦劳” “家人” “穷苦” 等那些掺杂着主观色彩的因素。这些主观因素，只可以作为在锚点基础上的调和与补充，而不能作为锚点本身。

因此，无论怎样的方法，只要能找到双方报价的交集，让大家的利益方向趋向一致化，就是好的激励方式。

在设计激励组合时，需要思考三方面的问题：薪酬总量、薪酬结构与激励相融。在薪酬总量设计时，正常工资只能产生正常的激励效果，领先的公司常常要付出指数级的薪酬成本；在薪酬结构设计时，需要从信息对称、利益一致两个维度进行思考，不同类型的岗位给予差异化的结构设计；最后，我们要用动态视角来审视激励相容问题，找到每个时期企业与员工之间的核心矛盾点与利益接合部，合理调配激励与约束的比例。

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