薪酬实施方案.doc
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1、个维度:个人薪酬水平、公司薪酬水平、行业薪酬水平,将福利满意度分为两个维度:福利水平和福利管理,将薪酬结构满意度分成两个维度:风险倾向和企业文化,将内在薪酬满意度分成三个维度:决策自由度、工作挑战性、工作丰富性、职业发展前景。(二)网络节点的选取-专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-文档下载最佳的地方-专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-文档下载最佳的地方结合 Heneman、Schwab、叶广峰、孙海法(2010)等人的研究,本文选取的薪酬影响因素包括:个人薪酬水平(Personal compensation degree, PC)、公司内薪酬水平(Company c
2、ompensation degree, CC)、行业内薪酬水平 (Vocation compensation degree , VC)、薪酬水平满意度(Degree of satisfaction, DS);福利水平(Benefit level, BL)、福利管理(Benefit management , BM)、福利满意度(Degree of satisfaction of benefit level, DB);企业文化(Enterprise culture, EC)、风险倾向(Risk propensity, RP)、薪酬结构满意度(Degree of satisfaction of co
3、mpensation structure, DC);决策自由度(Degree of freedom of decision, DF)、工作挑战性(Work challenging, WC)、工作丰富性(Work richness, WR)、职业的发展前景(career development, CD)、内在薪酬满意度(Degree of satisfaction of internal pay, DI)、薪酬满意度(Compensation satisfaction,CS)。这些因素综合决定了薪酬满意度。(三) 网络拓扑结构的确定对于 n 个变量的数据样本,可能组成的网络结构有 n!种,要对每
4、种网络结构进行计算是不可能的,那么就需要选择一个合适的网络结构。贝叶斯网络利用独立因果影响关系解决了这个难题。贝叶斯网络中三种独立关系:条件独立、上下文独立及因果影响独立。三种独立关系旨在把联合概率分布分解成更小的因式,从而达到节省存储空间、简化知识获取和领域建模过程、降低推理过程中计算复杂性的目的,因此可以说独立关系是贝叶斯网络的灵魂。贝叶斯网络结构的构建方法前面已经介绍过,本文采用的方法是:由领域专家确定贝叶斯网络的变量节点,然后通过专家知识来确定贝叶斯网络的结构。这种方法的优点是:它提供了一种自然地表示因果信息的方法,即将一个节点的父节点理解为该节点的直接原因。得出的结构模型如下图所示:
5、 表 3-1 薪酬满意度网络结构图Table3-1 The BN structure of compensation satisfaction个人薪酬水平公司薪酬水平行业薪酬水平福利水平福利管理风险倾向企业文化决策自由度工作挑战性工作丰富性职业发展前景薪酬水平满意度福利满意度薪酬结构满意度内在薪酬满意度薪酬满意度-专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-文档下载最佳的地方-专业最好文档,专业为你服务,急你所急,供你所需-文档下载最佳的地方(四)节点状态的确定确定了网络的拓扑结构后,接下来要为每个节点确定有几种状态。节点状态的确定可以由专家根据经验知识获得,也可以根据节点数据本身的特点进
6、行分析。本文采用专家知识,对每个节点规定状态如下:表 3-2 节点状态Table 3-2 State of node个 人 薪 酬 水 平 高 /低公 司 内 薪 酬 水 平 高 /低行 业 内 薪 酬 水 平 高 /低薪 酬 水 平 满 意 度 满 意 /不 满 意福 利 水 平 高 /低福 利 管 理 满 意 /不 满 意福 利 满 意 度 满 意 /不 满 意企 业 文 化 竞 争 型 /中 庸 型风 险 倾 向 风 险 /风 险 规 避薪 酬 结 构 满 意 度 满 意 /不 满 意决 策 自 由 度 满 意 /不 满 意工 作 挑 战 性 满 意 /不 满 意工 作 丰 富 性 满
7、意 /不 满 意职 业 发 展 前 景 满 意 /不 满 意内 在 薪 酬 满 意 度 满 意 /不 满 意薪 酬 满 意 度 满 意 /不 满 意(五)贝叶斯网络学习贝叶斯网络的参数学习实质上是在已知网络结构的条件下,来学习每个节点的概率分布表。早期贝叶斯网的概率分布表是由专家知识指定的,然而这种仅凭专家经验指定的方法,往往与观测数据产生较大的偏差。当前比较流行的方法是从数据中学习这些参数的概率分布,这种数据驱动的学习方法具有很强的适应性。数据指的是领域变量的一组观测值: 12,.nDx, 12(,.)iiimxx根据数据的观测状况,可分为完备数据集和不完备数据集。完备数据集中的每个实例,都
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- 薪酬 实施方案