Thor Osborn, PhD, analyste principal de la recherche en systèmes, Sandia National Laboratories
La plupart des grandes organisations lient les salaires de leurs employés à une structure de tranches salariales définie en interne. Ces structures sont généralement basées sur le marché et représentent une conception simplifiée des données salariales du marché externe, agrégées en une série d'étapes distinctes. La conception d'une structure de tranches salariales implique un compromis entre l'erreur de discrétisation, l'adéquation au marché, la simplicité et la définition des attentes des employés en matière de perspectives salariales. Les Ressources Humaines appliquent fréquemment un modèle de croissance géométrique, adapté des calculs de valeur financière future, aux salaires médians des tranches. Bien que cette approche soit une pratique moderne établie, elle ne prend pas en compte la fréquence des emplois du personnel, amplifiant ainsi l'impact des valeurs aberrantes et la croissance supra-géométrique souvent observée aux postes les mieux rémunérés. De plus, de plus en plus d'études suggèrent que les perceptions et les réactions des employés aux décisions salariales de l'entreprise sont guidées par leur interprétation de la juste rémunération et leurs attentes en matière d'alternatives professionnelles, et que ces réactions sont exagérées parmi les quantiles inférieurs. Par conséquent, les fonctions de perte asymétriques peuvent être essentielles pour optimiser les structures salariales compte tenu des coûts importants associés au turnover et au désengagement du personnel. Je présenterai une approche généralisée qui utilise la modélisation non linéaire pour s'adapter à l'accélération des salaires des cadres tout en minimisant les erreurs de discrétisation et d'ajustement au marché, et comprend des fonctions de perte asymétriques basées sur la psychologie expérimentale pour explorer l'optimisation de la valeur nette de l'organisation.
