集团企业工资总额管控数学模型.pdf

集团企业工资总额管控数学模型 根据集团本年度建立工资总额正常增长机制数学模型的要求，通过反复研 究，并咨询相关专家，最终采取回归分析的方法构建工资总额数学模型。 确定对标企业，并对各对标企 业的情况进行数据汇总，并进 行数学分析 通过回归分析的方法构建数学模型 得到本年度集团预测工资总额 的数学模型，并根据模型确定 集团总体工资总额 通过科学合理定编、 各门店类型、 效 益情况以及各地区同行业工资市场 平均水平进行核定 将集团本年度工资总额分 解到各门店 图 1：建立工资总额模型的流程图 一、回归分析概述 回归分析是由一个或多个变量来估计或预测某一个随机变量时， 所建立的数 学模型及所进行的统计分析。 因此，回归分析是确定变量之间数量关系的一种数 学统计方法。 回归分析不仅告诉我们怎样建立变量间的数学表达式， 即数学模型， 而且还 利用概率统计知识进行分析讨论， 判断出所建立的数学模型的有效性， 从而可以 进行预测或估计。 二、确定集团工资总额的数学模型 1、确定数学模型的自变量以及预测变量 建议自变量： 销售总额、利润总额、人数。 自变量筛选： 工资总额发生变化主要受到销售、利润、人数、毛利、费用总额以及社会政 策等因素变化的共同影响。 因此，在回归分析之前要将上述各变量进行分析， 剔 除非显著因素，并将显著因素作为自变量挑选入数学模型。 销售总额：工资总额与劳动生产率息息相关， 且员工奖金与销售额挂钩计发， 因此建议将销售总额确定为自变量入选模型。 利润总额： 企业最关注的指标就是利润总额， 劳动局考核公司工资总额的指 标亦为利润总额， 且利润总额与班子年终奖金挂钩， 因此，建议将利润总额确定 为自变量选入模型。 人数：人员定编是确定工资总额的一项重要的因素， 门店的面积、 销售额等 因素对人员定编影响较大， 在合理的定岗定编基础上， 才能科学的确定工资总额， 因此，建议将人数确定为自变量选入模型。 毛利额：利润总额是根据毛利额推导而出， 由于已经选定利润总额作为自变 量纳入模型， 因此，若将毛利与利润共同作为数学模型的自变量， 将加大利润对 工资总额的影响，使得模型精度下降。建议毛利额不作为自变量纳入数学模型。 费用总额：工资总额作为费用总额的一部分， 若将费用作为自变量参与回归， 则将导致回归模型中自变量与因变量有部分重叠， 影响回归模型的正确性。 因此， 建议在回归分析中不将费用总额作为模型的自变量。 社会政策： 由于社会政策不可量化的特征， 因此，不将社会政策作为数学模 型的自变量，并在选取回归分析数据时尽量减小社会政策对工资总额的影响。 结论：在工资总量数学模型中，建议选取销售总额、利润总额和人数作为 模型的自变量，将工资总额作为预测变量。 2、确定回归分析的数据源：