[发明专利]一种防短视行为创新人才薪酬结构设置方法

权利要求书

1.一种防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，将企事业单位创新人才聘用需求分为三类，即改进式创新、拓展式创新、和变革式创新，依次简称“白天鹅”、“灰天鹅”、和“黑天鹅”；用固定薪酬系数f_g、即时支付奖金系数b_g、延迟支付奖金系数v_g组成薪酬结构设置，其中f是固定薪酬，b是即时支付奖金，v是延迟支付奖金，u为外部选择，即该聘用需求的市场竞争价格；

其次，用最小化聘用成本的M1模型计算{μ、χ、α、η、Λ}初始参照点，其中，μ：创新人才具有高实现能力的概率；χ：事件的成功概率；α：高实现能力人才的成功增量；η：事件后期成功的概率；Λ：创新人才成功执行事件所需努力成本；分析薪酬结构对各参数的灵敏度；引入努力成本的约束条件和边际聘用效益变量，实现薪酬结构模型的可计算性转换，即将原不可计算的Thanassoulis,J.2013,Management Science薪酬结构理论模型通过收紧约束条件及引入创新人才的边际雇佣效益转化为可计算的薪酬结构；

再次，根据对事件成功概率χ、创新人才具高实现能力概率μ，以及边际雇用效益ρS/u的判断，以激励努力、防止急功近利有损长期目标的短视行为，最大化创新人才聘用功效为目标，采用M2模型计算三类创新人才的薪酬结构，作为薪酬谈判参照或薪酬结构优化调整依据。

2.根据权利要求1所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述白天鹅”、“灰天鹅”、和“黑天鹅”定义如下：白天鹅＝{一般实现能力，事件成功概率较高，努力成本较低}，黑天鹅＝{高实现能力，事件成功概率较低，努力成本较高}，灰天鹅介于两者之间。

3.根据权利要求1所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述用最小化聘用成本的M1模型计算未知参数初始参照点、分析薪酬结构对各参数的灵敏度，具体包括：

步骤一、按薪酬成本最低的部分理性假设，计算参数{μ、χ、α、η、Λ}的参数灵敏度分析初始参照点；

步骤二、从以上初始参照点出发，对{μ、χ、α、η、Λ}参数集，依次进行灵敏度分析；

通过以上两个步骤的参数分析方法得出：固定薪酬系数f_g的灵敏参数仅为努力成本Λ,而对其它参数μ,χ,α，η不灵敏；即时支付奖金系数b_g的灵敏参数集为{χ,α,η,Λ}，而对μ不灵敏；延迟支付奖金系数v_b的灵敏参数集为{χ,α,η,Λ,r}，而对μ不灵敏。

4.根据权利要求1所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述期望边际聘用效益引入的是表明对被聘用者的各阶段努力达成成功产生的效益与外部选择或该岗位市场价格比率的期望值，一般远大于1；其中ρ为事件成功的平均资源回报率，S为该创新事件可用平均资源量，u为外部选择，即该聘用需求的市场竞争价格。

5.根据权利要求1所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述引入努力成本的约束条件其中，r为创新人才对延迟支付奖金采用的折现率，即当努力成本超过此上限值时，创新人才就不会选择努力，创新事件则不会成功。

6.根据权利要求5所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述用最小化聘用成本的M1模型为：

防短视行为约束条件

7.根据权利要求5所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，所述以激励努力、防止急功近利有损长期目标的短视行为，最大化创新人才聘用功效为目标，采用M2模型计算三类创新人才的薪酬结构具体为：

其中表示聘用效益与外部选择价格比，即聘用者放弃单位外部选择价格而产生的聘用效益，z表示聘用效益，u为创新人才所面临的外部选择。

8.根据权利要求5所述的防短视行为创新人才薪酬结构设置方法，其特征在于，事件与人才的匹配计算，根据创新事件需求，设定预期边际聘用效益以及所需人才类别，并分别对以上创新类别特征变量的判断与评价；在此基础上应用M2模型计算用于匹配候选聘用人才的决策变量{α,η}，以此为依据，从候选人才中选出拟聘用人才；

采用以上步骤确定事件与拟聘用人才匹配后的参数与变量值，应用薪酬结构系数函数，计算各类人才最优薪酬结构{f_g,b_g,v_g}。