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乾坤猎头观点-天底下谁不说CEO工资高得离谱
  乾坤猎头观点-天底下谁不说CEO工资高得离谱
乾坤猎头观点
  来自不同国家的人们对高管收入的不满及对贫富差距悬殊的不公平现象议论纷纷。同样,任何一个国家的员工在薪资待遇不等的问题上也有着激烈的争论。然而,直到如今,在全球范围,人们也无法弄明白CEO们与其他员工相比真正应该挣得多少薪水。
  
  在哈佛商评最新一期即将发表在《心理科学透视》期刊的研究指出,朱拉隆功大学的Sorapop
  Kiatpongsan和哈佛商学院的Michael Norton调查了“人们对贫富、薪水差距的期望值具体是多少”,同时他俩还研究了来自不同国家不同背景的人们对这些差距是否会有一致的看法。
  
  研究结果显示,不分国籍和宗教信仰,大部分人在CEO应该获得多少薪水的问题上持相似意见。并且,人们大多估计的薪值要比公司高管们的实际薪水低得多。
  
  在2012年12月国际社会调查项目中,被调查者回答了两个问题:估计一下国企总裁、国家政府官员及非技术工厂工人的实际薪水;上述三者本应挣得的薪水又是多少。研究人员根据这一调查问卷所得出的数据,分别计算出所有数据的平均比例以及40个国家各自平均比例值。
  
  将所有参与调查的国家考虑在内,调查结果得出 CEO与工人间理想薪资比例是4.6:1;人们的估计比例却翻倍了,达到了10:1。然而,不同国家也存在差别。例如,丹麦人,的收入估计比例是3.7:1,理想比是2:1.韩国的估计比值高达41.7:1。而在台湾,薪资理想比值尤为高,高达20:1。
  
  那么人们的估计值和理想值与CEO们所挣得薪资的实际值又有多大差距呢?下面是16个国家的实际薪资比例图。Kiatpongsan 和 Norton指出下图涵盖了上图的薪资差距估计比值和理想比值,但这两项比值与真实薪资差距比值相比实在是微乎其微,以至在下图中估计值和理想值几乎是看不见的。
  
  根据研究人员统计的财富500强企业CEO们的平均薪资数据,我和我的同事华特弗里克在CEO薪水保持不变的假设下计算出了普通员工的理想薪资。即使员工们是在薪资差距期望比最高的国家(澳大利亚比值高达8.3:1)工作,他们说不定能赚得年薪50万美元。然而,在强调缩小贫富差距的国家(丹麦,瑞典,挪威的理想比值约2:1),员工们年薪可过百万美元。(国际社会调查项目和美国劳工联合会所统计数据并非完全吻合,所以非技术员工与普通员工工资存在轻微差别)
  
  尽管上表并不能与真实情况完全契合,但纵观表格,数据胜于雄辩。重要的是,人们需要看到的不仅是这发人深省的数据,更要发掘数据背后所隐藏的社会现象。由于人们各怀不同政治倾向,Kiatpongsan和Norton所统计的人们对薪水估计值也会有相应的差别,然而,所统计的董事会成员的薪资理想值却是相近的。
  
  举个例子,在估计CEO和非技术员工的收入差距时,强烈认同存在收入悬殊这一现象的被调查者比不认同这一现象的被调查者估计值要大得多。然而,这两类被调查者的理想薪资比值却惊人的相似(两组比值分别是4.7:1和4.8:1),这表明不论人们是否认同收入差距悬殊这一现象的存在,他们都认为理想中的收入差距应该缩小。
  
  再考虑到其它方面的因素,尽管员工工作努力程度和责任心大小各不相同,在CEO应该得多少报酬的问题上,这些因素的差异并不会影响员工们心目中相近的理想比值。
  
  “研究表明,不同国家在收入差距这一问题上竟能表现出如此惊人的一致性,我和我的同事对此结果惊讶不已,”Norton说到。“尽管被调查者在文化背景、收入、宗教信仰等诸多方面都存在很大的差异,但所有参与调查的人们都热切渴望他们本国的现有贫富差距进一步缩小。”
  
  彼得德鲁克曾今说到,当CEO与员工收入比值大于20:1时,那么就会导致员工们忿忿不平,从而降低工作积极性。而如今,我们已将彼得德鲁克的忠告抛之脑后。20年前这一比值达到了40:1,在德鲁克离世的2005年这一比值已接近400:1。但是这项研究可以明确两点,第一,普通人要猜测出收入最高值和最低值的真实差距是极其艰难的;第二,大部分人对收入差距的理想值猜测是大体一致的。
  
  Norton说:“由于对CEO和非技术员工的收入差距缺乏了解——在美国,人们估计两者的比值是30:1,而实际上是350:1——人们采取措施缩小这一差距的欲望可能会相应减小。”尽管因反对收入不公平曾展开过一些运动,如2013年将收入比值控制在12:1的未能成功的投票活动,以及最近美国快餐员工的抗议运动,但人们对缩小CEO和非技术员工收入差距的意识并未有所改善。
  
  他同时强调指出:“许多有关是否应该限制CEO收入及是否应该提高最低收入的激烈讨论都是在对真实状况极度缺乏了解的基础上提出的。换而言之,自由派和保守派人士都无法精确估计我们如今的实际收入差距。我们所希望的是把数据的各个方面呈现给人们,从而迫使人们去检验自己的假设,去证实是否有些人挣得比想象中要多,而有些人却恰恰相反。
 
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