Почему компании платят меньше удалённым сотрудникам: на примере GitLab
Зачем учитывать аренду жилья при расчёте зарплаты и почему одинаковая зарплата на одной должности — плохой вариант.
Reuters выяснил, что Google решила сократить зарплаты сотрудникам на удалёнке в зависимости от места проживания. Компания создала калькулятор, с помощью которого сотрудники могут рассчитать, как уменьшится их зарплата при переходе на удалёнку или переезде.
Такой калькулятор есть и у GitLab — и это горячая тема на всех форумах, рассказывала менеджер компании Арика Флауэрс в феврале 2019 года. Тогда она объяснила, почему GitLab платит сотрудникам в зависимости от их местоположения.
Это произошло органично. Каждый раз, когда мы нанимали кого-то, мы обсуждали, какой должна быть разумная зарплата. И часто это зависело от того, сколько они зарабатывали до нас, а это очень сильно зависело от того, где они находились.
Поэтому мы начали с зарплат на уровне местного рынка. В определенный момент мы решили: «Хорошо, возьмём это как стандарт. Мы основываемся не только на вашей должности и опыте, но и на том, где вы живете».
Так компания начала рассчитывать зарплату из местонахождения сотрудника и со временем перестала учитывать предыдущую зарплату. Вместо этого кандидатов спрашивали об их зарплатных ожиданиях.
Индекс арендной платы и другие показатели
В зарплатном калькуляторе GitLab есть индекс арендной платы. По словам Флауэрс, компания обнаружила корреляцию между зарплатами в регионе и ценами на аренду жилья в этом месте. GitLab берёт арендные цены с глобальной базы данных Numbeo.
Если подумать, то найденная нами корреляция имеет смысл. Если есть место, где платят высокую зарплату, оно, как правило, привлекает людей. И тогда арендная плата, почти силой природы, начинает расти.
Дело не в том, что мы хотим платить вам, исходя из вашей арендной платы или компенсировать стоимость жизни. Мы хотим быть уверены, что платим на уровне или выше рыночного. Мы обнаружили, что арендная плата — отличный способ рассчитать это, и именно поэтому индекс арендной платы стал частью нашей формулы глобальной компенсации.
Кроме индекса аренды, для расчёта «справедливой» зарплаты компания использует 4-5 показателей местного рынка, писала Флауэрс.
Мы находим медиану этих данных и используем её в качестве эталонного уровня зарплаты для определённого региона. При этом нельзя делать так во всех городах: у нас много редких для своей области специалистов. В таких случаях мы опираемся на другое уравнение.
Когда нам приходилось возвращаться и перепроверять эти «эталоны», мы поняли, что в 95% случаев калькулятор посчитал правильно.
По словам Брюэр, некоторые сотрудники из неблагополучных районов могут оказаться в более выгодном положении, чем ожидалось. Жителям городов, расположенных в пределах 90 минут езды от крупного города, зарплата будет рассчитываться с учетам такого же высокого коэффициента, как и у жителей мегаполиса.
«Стандартная оплата труда съедает производство и персонал»
Если на одной должности все будут получать одинаковую зарплату, компания не сможет нанимать столько сотрудников, а те, кого нанимают, не будут так широко распределены, считает Сибренджи. Такой подход снизит продуктивность GitLab, а также сократит географическое разнообразие, утверждает он.
Если мы будем платить всем зарплату, как в Сан-Франциско, наши расходы на компенсацию сильно возрастут, и мы будем вынуждены нанимать гораздо меньше людей. Тогда мы не смогли бы производить столько, сколько нам хотелось бы.
Это также привело бы к концентрации команды в регионах с низкой зарплатой, потому что для них это более выгодная сделка. Они получают больше рыночной ставки, поэтому они с большей вероятностью примут предложение о работе и останутся в компании — независимо от того, насколько они счастливы, что не полезно ни для них, ни для компании.
А если бы мы начали платить всем самую низкую ставку, мы не смогли бы удержать тех людей, которых хотели бы удержать.
По словам Сибренджи, есть и другая проблема с выплатой всем одинаковой зарплаты. При такой практике те, кто живет в районах с высоким уровнем дохода, будут иметь меньше свободных денег по сравнению со своими коллегами из районов с низким уровнем дохода.