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【导读】
很多HR在做薪酬调研时，都会看到P10、P50、P75这样的分位数，但真正压到细节：什么是薪酬分位数？不同分位背后意味着怎样的市场位置？又该如何在薪酬策略、岗位调薪、关键人才保留中正确运用，往往说不清。本文从统计学概念出发，结合企业实务场景，系统拆解薪酬分位数的含义、计算方式、典型应用与进阶玩法，力图让你看懂数据背后的逻辑，用好这一工具支撑薪酬决策。
很多企业自认为“参照了市场薪酬水平”，但依然面临几个尴尬现象：核心技术岗位长期缺人、校园招聘越来越难拿到理想候选人、优秀员工总是被同行“挖走”。我们在和企业沟通时发现，一个高频根源问题是：对薪酬分位数的理解停留在表面，甚至存在误用。
外部薪酬报告里铺满了中位数、四分位数、十分位数，各种P10、P25、P50、P75、P90，让人眼花缭乱。如果只是把这些数字当作“高一点、低一点”的参考，而没有真正理解它和市场竞争位置、企业薪酬策略之间的关系，调研做得越多，决策可能偏得越远。
从实践看，薪酬分位数至少牵动三件事：
一是企业整体薪酬的市场定位；
二是关键岗位在外部市场的竞争力；
三是内部员工对“公平与否”的主观感受。
要把这件事做对，不能只会看一个P50就草草下结论，而是要从概念、计算、策略和趋势四个维度，真正吃透它。下面会一步一步拆开。
一、概念本质：薪酬分位数如何定义你的市场竞争力
本模块先给一个核心结论：薪酬分位数不是一个绝对的“高低”标签，而是一个描述你在市场中所处相对位置的坐标系。只有搞清楚这个坐标系的含义，后面所有的计算、对标和调薪才有意义。
1. 薪酬分位数到底是什么？
从统计学角度看，分位数就是：把一组数据从小到大排好，在特定百分比位置上的那个数值。
放到薪酬场景里，就是：把同一岗位或同一层级的一批薪酬数据排好，看排在第10%、50%、75%、90%位置上的薪酬是多少。
通常我们会看到这些标记：
- P10（10分位）：有约10%的样本低于这个值，反映市场低端水平
- P25（25分位）：约25%的样本低于这个值，偏低水平
- P50（50分位，也叫中位数）：有一半样本低于这个值，代表市场中等水平
- P75（75分位）：约75%的样本低于这个值，偏高水平
- P90（90分位）：约90%的样本低于这个值，高端水平
如果把外部薪酬报告想象成一条从低到高的长队伍，那么：
- P10 站在队伍较靠后的位置
- P50 在队伍正中央
- P75 已经站到偏前的位置
- P90 接近队伍前排
所以，当你说“我们某岗位按照市场P75来定薪”，真正的含义是：希望这个岗位的现金薪酬处在市场同类岗位中较高的那一段。
为了便于记忆，可以用一张简单的参照表来理解不同分位和市场位置的关系。
表1：薪酬分位值与市场位置参考
| 分位值 | 直观含义 | 市场位置 | 常见用法 |
|---|---|---|---|
| P10 | 只有少数薪酬比它更低 | 市场低端 | 极度控本场景，不建议用于关键岗位 |
| P25 | 四分之一样本低于该值 | 偏低水平 | 传统岗位、非稀缺岗位 |
| P50 | 一半样本低于该值 | 市场中位 | 普通岗位的跟随策略 |
| P75 | 四分之三样本低于该值 | 偏高水平 | 关键岗位、核心人才 |
| P90 | 十分之九样本低于该值 | 市场高端 | 极稀缺人才、战略岗位 |
从实务看，理解到这里还不够，更关键的是区分：分位数与平均值的本质差异。
2. 为什么不能用平均工资替代分位数？
不少企业在拿到一组市场数据后，会顺手算平均值，然后对标这个平均水平。但在薪酬这种常常“拖尾分布”的数据中，单靠平均值非常容易被少量极值误导。
举个简单的场景：
- 某岗位10个人的月薪：其中8人集中在8000–9000区间，另有2位资深专家拿到2万以上
- 这时的平均值会被那两位高薪专家往上“拖”，显得整体水平很高
- 但中位数（P50）却能更真实地反映大多数人的薪酬处在什么位置
这就是分位数在薪酬数据分析中比平均值更常被使用的原因：它对极端值不那么敏感，更能代表常态水平。
在外部薪酬报告解读中，如果只看平均值，很可能会出现这样的判断偏差：
- 以为“市场薪酬很高，我们压力很大”，实际只是少数头部企业拉高了平均值
- 或者以为“我们薪酬还行，差不多跟平均水平”，却发现真正的P50、P75已经超过你的现有水平不少
我们建议：在涉及薪酬定位、调薪预算、结构调整等关键决策时，应优先关注中位数和关键分位点，而不是平均值。
3. 样本量和对标选择：分位数可靠性的隐性前提
很多HR会问：拿到几家公司的数据，算分位数才有参考价值？
从统计视角看，样本越大越可靠，但在企业实务中不可能无限追求样本量。常见做法是：
- 不少于一定数量的对标企业（例如 5 家以上），且要来自同一或相近行业
- 企业规模、业务模式尽量相近，避免用互联网大厂的薪酬对标中小制造企业
- 同一岗位的数据要足够集中，不能把差异极大的岗位硬放在一堆计算
换句话说，分位数本身不是“真理”，它的可靠性严重依赖于你选的样本是不是对、是不是够、是不是同一类群体。
在自建薪酬数据库之前，多数企业会直接采购第三方调研报告。这里有一个常被忽视的细节：
- 调研供应商通常会标注：某岗位本次计算分位值所覆盖的样本企业数、样本人数
- HR在使用时，最好先扫一眼这些说明，避免在样本只覆盖了极少数企业的情况下，基于所谓P50、P75做重大决策
二、技术落地：从手工算起，到动态分位数自动更新
有了概念，第二步是把分位数算出来，而且要在组织变动、数据更新的情况下，算得快、算得准。基于过往实践得出的判断是：在成熟企业里，分位数计算必须走向自动化，否则根本跟不上业务迭代速度。
1. 传统计算方式的局限：透视表和手工插值为什么撑不住？
很多HR的起点都是 Excel：
- 先把一批薪酬数据导入 Excel
- 按岗位或层级做透视表
- 再在每个透视结果里插入函数计算分位值
这套做法在数据量不大时完全可行，但一旦场景略复杂，就会出现几个典型问题：
- 组织结构频繁变动
- 新增了部门或职级，原有透视结构需要调整
- 透视表刷新后，原本固定的位置被打乱，之前写在特定单元格的公式全都错位
- 岗位划分维度增多
- 需要同时按地区、职级、岗位类别、业务线等多维组合计算分位值
- 透视表方案会变得非常笨重且难以维护，一不小心就漏算或重复
- 对分位值的计算方法缺乏统一规则
- 有的HR用 N+1 法算，有的用 N-1 法，有的使用 Excel 自带函数
- 同一家公司不同团队算出来的分位数可能略有差异，影响后续对账和解释
手工插值的方法（例如按排序位置，通过线性插值算出 P25 的具体数值），在概念理解上非常重要，但在日常使用中几乎不可能在大批量数据上手工操作。真正可行的，是：借助工具，把计算逻辑一次性固化，后续自动运行。
2. Excel 进阶：用 IF + PERCENTILE 实现自动分组分位数
对于中小型企业或数据量在一定规模以内的场景，Excel 仍然是非常有效的工具，但用法需要从“透视表+手工公式”，升级为条件拆分 + 分位函数。
典型做法是：
- 在原始薪酬表中，保留关键信息列
- 员工编号
- 职级/岗位序列
- 基本薪酬、总现金收入等
使用 IF 函数为各职级或岗位建立“专属列”
比如在一个新列中写类似逻辑：- 若该行职级为“经理”，则返回薪酬值，否则返回空值
- 这样，整列就只保留了经理层级的薪酬数据，其余为留空
用自然语言描述就是：先用 IF 把不同职级的薪酬分流到不同列里。
- 在每个拆分列上使用 PERCENTILE 函数
- 对某一列使用分位函数，计算对应层级的 P50、P75 等
- 因为这些列与原始数据是关联的，只要底层数据更新，分位数会自动刷新
这种方式的优点在于：
- 不依赖透视表的位置结构，避免刷新导致的错位问题
- 规则定义清晰：一列对应一个职级或岗位，计算逻辑透明
- 随着新员工加入或薪酬调整，只要更新原始表，分位值无需人工重新设置
我们在辅导一些企业时，会建议把这一套固化成“薪酬分析模板”，形成标准工具，供HR团队轮流使用。久而久之，计算不再是负担，注意力可以更多放在“如何解读这些分位数”。
3. 更进一步：用 Power BI 或 HR 系统做实时分位数分析
当数据维度更多、分析需求更复杂时，Excel 也会显得吃力。这时，可以考虑两条路径：
路径一：数据分析工具（如 Power BI）
典型做法是：
- 把薪酬数据导入 Power BI
- 使用 DAX 语言定义分位数度量（类似 PERCENTILE 的逻辑）
- 在不同报表中按业务线、地区、职级等维度切片查看
优点在于：交互式分析和可视化能力更强，适合需要频繁做多维分析的企业。
路径二：基于 HR 系统的内置分析（如红海云）
不少 HR 数字化系统已经把分位数计算作为标准功能，典型特点是：
- 系统内直接读取最新薪酬数据，无需手工导入导出
- 支持定义薪酬策略（例如某些岗位锚定市场 P75），并用图形方式展示偏离度
- 部分系统可以结合外部薪酬数据库，直接进行对标
以红海云这类 HR 系统为例，分位数一般会出现在薪酬分析报表、调薪模拟、薪酬结构诊断等模块中，通过图表的形式把“你在市场中处在何处”直观呈现出来。
4. 动态分位数计算的三条底线
无论使用哪一种工具，有三条底线值得反复强调：
- 数据源必须唯一且干净
- 不同部门留存的“本地表格”不能各算各的
- 需要明确一个权威数据源作为计算基准
- 计算规则要标准化并得到共识
- 在公司层面统一规定：采用哪一种分位数算法（例如与 Excel 函数保持一致）
- 在薪酬方案、管理办法中写清楚，避免内部争议
- 结果要有可视化校验
- 不只是看一串数字，而是要在图表中呈现：分布、箱线图、趋势
- 直观识别异常值、错误数据，防止“垃圾进、垃圾出”
三、策略应用：薪酬分位数如何真正影响你的薪酬决策
把分位数算得又快又准，只是迈出第一步。更关键的问题是：这些分位数该怎么用，才能支撑组织的战略和业务？
在案例中得出的经验是，可以从两个维度来理解和应用：
- 一是公司层级：看整个薪酬体系是不是和市场错位
- 二是具体岗位：看关键岗位的外部竞争力和内部公平性
1. 层级视角：用中位值曲线校准薪酬宽带
在设计或者优化薪酬体系时，HR通常会构建一个“层级薪酬宽带”：
- 每一个职级对应一个薪酬区间
- 区间内部再划分若干档位，用于承接不同资历/绩效的员工
这时候，分位数可以发挥两个作用：
- 对标市场层级中位值
- 用市场调研数据计算各层级的中位数（P50）
- 把企业内部对应层级的中位薪酬与之对比
- 若发现某个层级长期低于市场 P50 太多，就意味着这个层级整体有外部竞争力风险
- 检视内部薪酬带宽设计
- 对于每一级，观察内部薪酬从低到高的分布
- 结合市场 P25–P75 区间，判断你的薪酬宽带是偏窄还是偏宽
- 若宽带极窄，可能限制激励空间；若过宽，则容易产生内部不公平感
可以结构化地看下面这个分析框架。
表2：层级薪酬偏离度与管理动作示例
| 维度 | 指标示例 | 管理含义 | 典型动作 |
|---|---|---|---|
| 层级整体偏离度 | 本层级内部P50 / 市场同层级P50 | 评估该层级整体竞争力 | 偏离＜0.9时，考虑整体带宽上调 |
| 宽带合理性 | 内部P75 / 内部P25 | 评估该层级内部薪酬差距 | 差距过大时，重审激励机制与晋升路径 |
| 层级间相对位置 | 各层级P50构成的“层级曲线” | 判断各层级间薪酬梯度是否合理 | 梯度过小影响晋升吸引力，梯度过大压缩中层 |
通过这样的分析，HR不再是抽象地说“似乎我们的薪酬有点偏低”，而是可以具体指出：
- 哪个层级，相对市场中位数，偏低到什么程度
- 薪酬结构在哪些层级之间出现了“断层”或“挤压”
这直接为下一步薪酬结构调整提供了依据。
2. 岗位视角：关键岗位到底该对标哪个分位？
相比层级视角，岗位视角更加贴近业务。企业真正关心的问题往往是：某几个关键岗位的薪酬，是不是足以吸引和留住想要的人？
这里有一个常见的误区：
- 不加区分地把所有岗位都锚定在市场 P50
- 或者“一刀切”地说我们是“薪酬领先策略”，全部按照 P75
更推荐的做法是：基于岗位的关键程度和稀缺度，做差异化分位定位。
可以采用类似的分层逻辑：
- 战略关键岗位（如核心算法工程师、首席产品经理等）：
- 对标市场 P75~P90
- 甚至会在部分地区采取“突破 P90”的方式，确保拿到头部人才
- 业务骨干岗位（如区域销售经理、成熟工程师等）：
- 对标市场 P50~P75
- 确保整体有竞争力，同时给高绩效者留出一定溢价空间
- 支持与辅助岗位：
- 对标市场 P25~P50
- 更强调内部公平与成本控制，外部竞争力要求相对较低
同时，需要结合“个体偏离度”来做更细的调整。
表3：个体薪酬偏离度分析框架
| 指标 | 计算方式 | 管理解释 | 典型动作 |
|---|---|---|---|
| 个体偏离度 | （个人薪酬 − 本层级P50） / 本层级P50 | 个人相对层级中位的上下偏移 | 偏离＜−15% 考虑补差；＞+20% 审核合理性 |
| 岗位竞争力比值 | 本岗位P50 / 市场同岗位P50 | 该岗位整体外部竞争力 | ＜0.9 时启动专项调薪或结构调整 |
这样，HR就能更系统地回答业务提出的三个高频问题：
- 我们某个关键岗位是不是给少了？
- 某位高绩效员工为什么觉得自己“远低于市场”？
- 如果要在明年重点投入某些岗位，应该选择哪些分位作为目标？
3. 不同业务阶段下，如何选择分位策略？
分位数的应用离不开一个更大的背景：企业所处的发展阶段和薪酬策略取向。同样是 P75，在不同情境下的含义并不一样。
可以从三个典型场景来理解：
场景一：成本压力期——稳住大盘，重点保护关键点
- 企业处在降本增效阶段
- 整体薪酬预算有限，但仍需保住关键人才
此时可以采用策略：
- 整体薪酬水平锚定在 P25~P50
- 对少数关键岗位设置 P75 的目标
- 配合绩效导向，对高绩效者向上突破本层级中位值
分位数在这里的作用，是帮你找到一个“有限资源下的最优平衡点”。
场景二：扩张期——在关键岗位上主动出价
- 企业高速扩张，需要大量新增人手
- 某些岗位成为扩张瓶颈
这时，适合在这些关键岗位上采取更激进的分位策略：
- 把关键岗位对标从 P50 提高到 P75
- 在岗位内部，通过高绩效、核心人才标签，再给出额外溢价
而对于并非扩张关键的岗位，则可维持在 P50 左右，以控制整体薪资成本。
场景三：并购整合期——用分位数重新“对齐价值”
在并购或整合场景中，最棘手的问题之一是：不同背景的员工拿着完全不同的薪酬。
这时，仅靠原组织的薪酬水平，很难判断是“高了”还是“低了”。
更可行的方法是：
- 为关键岗位统一选定市场对标分位（例如 P50 或 P60）
- 分别将原甲方、乙方的员工薪酬与这一目标分位比对
- 通过分位偏离度，来设计逐步收敛路径和过渡方案
分位数在这里相当于一把“中立的标尺”，帮助你不被历史包袱牵着走，而是回到“岗位在市场中的价值”这一更客观的基准。
四、前沿演进：从静态报表到AI驱动的分位数管理
过去，我们谈分位数，更多是拿一份年报或半年度报告，看一眼当期数据，然后手工对标。随着技术演进，这种模式正在被更实时、更智能的方式替代。
在项目中观察到有几个显著趋势。
1. 从“年度快照”到“准实时体温计”
在一些先行企业中，外部薪酬数据不再是每年采购一次的“静态快照”，而是通过多种渠道动态更新：
- 员工自报平台、招聘网站的公开薪酬区间
- 行业协会定期发布的样本统计
- 政府统计部门的分职业薪酬数据
这些数据被整合到内部薪酬分析平台后，可以形成某种意义上的“薪酬指数”，让企业实时看到：
- 本行业关键岗位的P50、P75是否在整体上抬升
- 某地区、某职位类别的薪酬波动是否显著加快
- 自家关键岗位是否正在从原本接近P50，逐步滑向P25
在这种环境下，分位数不再只是“去年某个时点的参考值”，而更像是一支实时变化的刻度，提醒你：是不是该提前行动了。
2. 借助AI模型，把分位数变成预测信号
在更进一步的实践中，一些企业开始让分位数参与到预测模型中，例如：
- 将员工薪酬相对市场分位的偏离度，作为离职风险模型的输入变量之一
- 将特定岗位的市场分位变化趋势，作为未来半年招聘难度的预测指标
举例来说，如果模型发现：
- 某岗位在核心城市的市场 P75 正在快速上升
- 而公司内部该岗位员工普遍低于市场 P50
- 同时该岗位过去几个月离职率上升明显
那么系统就可以提前给出预警，建议：
- 启动专项调薪
- 或者调整该岗位的外部招聘报价
- 或者增加股权、长期激励等非现金元素
在这类应用中，分位数的角色已经从“描述现状”，升级为“提前发出风险信号”。
我们可以用一个简化的流程图来展示这种新型管理模式。
3. 数据治理与合规：越智能，越要守住边界
技术带来的便利，也伴随着更高的数据要求和合规压力。围绕分位数管理，有三个方面必须同步升级：
- 数据质量与口径统一
- 外部数据源的选择要透明可溯
- 内外数据在岗位定义、地区划分等维度上要有可对齐的规则
- 隐私保护与脱敏处理
- 对于内部数据，绝不能在分析报表中暴露到个人可识别层面
- 使用分位数本就能在一定程度上做聚合与模糊化，应避免再反向还原到个人
- 解释责任与沟通机制
- 当AI模型给出“某岗位需要大幅调薪”之类建议时，HR需要有能力解释：
- 依据是什么
- 使用了哪些分位数据
- 这些数据是否可靠、是否存在偏差
- 当AI模型给出“某岗位需要大幅调薪”之类建议时，HR需要有能力解释：
技术只是工具，最终仍然要落脚到HR的专业判断和管理责任上。
结语：从“看懂一个数字”，到“用好一套方法”
回到开头的问题：
很多企业在薪酬管理上“感觉对标了市场，却总觉得哪儿不对劲”，背后往往是对薪酬分位数的理解和应用存在偏差。
如果要给“搞懂并用好薪酬分位数”画一个简洁的路线图，可以概括为下面的三步：
- 打牢概念基础
- 分位数描述的是“你在市场队伍中的位置”，不是某个绝对的“高”或“低”
- 理解P10~P90与市场低端、中位、高端之间的对应关系
- 知道为什么在薪酬分析中，中位数往往比平均值更可靠
- 做好技术落地
- 在Excel、Power BI或红海云这类HR系统中，固化一套标准的分位数计算逻辑
- 统一公司内部对于计算方法、数据口径、分析模板的使用方式
- 让分位数自动、稳定地算出来，而不是每次临时手工“算一遍”
- 嵌入薪酬策略和日常管理
- 在层级视角上，用分位数检视薪酬宽带和层级梯度
- 在岗位视角上，用分位数定位关键岗位的薪酬竞争力
- 在不同业务阶段，有意识地调整对标分位，从成本控制到战略突破，都有据可循
如果你是HR从业者，不妨从一件小事开始：
选一个你所在企业最关注的岗位，拿到最近一版外部薪酬数据，算清楚这个岗位在市场 P50、P75 的位置，然后对比内部实际，再问自己三个问题：
- 我们现在处在市场的哪里？
- 这个位置，与我们对这个岗位的重要性认知是否一致？
- 如果不一致，下一次做薪酬预算或调薪方案，我准备怎么调整？
当这些问题能用分位数+业务逻辑清楚地回答时，你就真正踏进了“用好薪酬分位数”的门槛。
