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一、        水木知行專業技術及管理崗位薪酬數據模型介紹及樣本介紹

水木知行關注專業技術、職能管理兩個領域16個核心崗位薪酬數據，樣本選擇大學本科相同或相近專業畢業后一直從事該領域工作的任職者薪酬水平，該薪酬本身就是具有競爭力的薪酬水平，因此水木知行專業技術及管理崗位薪酬數據稱之為競爭性薪酬數據。

水木知行將各個崗位任職者根據個人專業知識技能以及擔負責任大小分為5個專業技術及管理能力等級；各個崗位不同能力等級薪酬數據信息對企業具有更大的指導價值；

水木知行根據各個地區居民生活水平以及物價水平狀況，將各個地區劃分為三個等級，不同區域不同崗位薪酬數據對企業薪酬決策更有指導價值；

水木知行推出本科畢業生初始競爭力薪酬指數，本科畢業5年競爭力薪酬指數，本科畢業10年競爭力薪酬指數，該指數對畢業生就業擇業以及眾多企業招聘工作都具有非常大的指導意義。

1、 水木知行專業技術及管理崗位數據模型崗位

2、 能力等級

能力等級體現了各專業的職業發展階梯，是水木知行薪酬數據庫建立的主線和基準，不同能力等級意味著不同的薪酬水平。

能力等級的劃分是對崗位要求的綜合判斷，通過對公司規模、崗位層級、工作年限、專業知識和技能、責任擔當、能力素質等多個方面，對能力等級進行識別，可以劃分為以下五個的等級：

         能力1級（初學者）

         能力2級（有經驗者）

         能力3級（經驗豐富者）

         能力4級（專家、大中型企業中層管理者、中小企業高層管理者）

         能力5級（資深專家、大型企業高管）

3、 區域屬性

         一級城市： 北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、杭州等七個城市的中心城區；

         二級城市：重慶、大連、青島、寧波、廈門以及其他省會城市，上述一級城市的非中心城區；

         三級城市：其它城市（含縣級市）

4、 統計術語

1)   分位值：分位值是指一組樣本所有數據中處于某一位置的樣本值，例如25%分位值指有25%的樣本數據小于此數值，本文主要關注25%分位值、50%分位值和75%分位值；

2)   平均數，表示一組數據的平均數，反映薪酬的平均水平，除非特別說明，平均數是指所有樣本的平均數

3)   回歸分析：表示一種研究兩組或兩組以上數據相互間關系的統計方法。在本報告中，回歸分析被用來研究各個崗位薪酬與專業等級、區域屬性之間的關系。

5、 本季度薪酬調查樣本情況

水木知行薪酬調查手段主要有客戶問卷調查、市場招聘信息等多種途徑，經過對數據有效性進行刪選后，進入水木知行專業技術及管理崗位薪酬數據庫統計范圍，本季度各個崗位涉及1300多家企業、30多個地區，有效樣本2552個。