Funcionários remotos não deveriam ser pagos menos com base na geografia

 Uma melhor prática surgiu entre empresas remotas: pagamento variável com base na localização geográfica do funcionário. É lógico, baseado em boas intenções, projetado para transparência e otimizado para ser justo. Mas, independentemente da intenção, acredito que seja a abordagem errada, ao escolher um Discador Preditivo

Uma cartilha sobre compensação de taxa de mercado

Como muitas empresas remotas, os funcionários do Help Scout são pagos com base em uma fórmula salarial que é transparente para todos na empresa. Por vários anos, a fórmula incluiu uma variável de custo de vida para determinar uma "taxa de mercado justa". Quem morava em uma cidade com alto custo de vida ganhava mais, e usamos ferramentas como essa da CNN e essa de Numbeo para fazer a determinação.

Nossa abordagem era semelhante à do Buffer, que tem uma calculadora de salários transparente com três opções simples de custo de vida para cada função: baixo, médio e alto. O Gitlab se torna mais científico na maneira como pensa sobre a taxa de mercado:

“O fator de localização é calculado usando várias fontes de dados para conduzir uma análise de mercado das taxas de compensação globalmente: Economic Research Institute (ERI), Numbeo, Comptryx, Radford, Robert Half e Dice. Esta não é uma análise do custo de vida, mas sim uma avaliação do custo de mercado em comparação com São Francisco. ”

O fator de localização médio da Gitlab em todas as equipes é 0,679 , o que significa que a remuneração média do funcionário é 67,9% do que um funcionário em São Francisco receberia. Cada divisão e departamento da empresa tem um fator de localização “alvo” que procuram atingir, suponho que para fins orçamentais. Eles vão dizer o mesmo em outro lugar em seu manual:

“Continuamos eficientes financeiramente se estivermos contratando globalmente, trabalhando de forma assíncrona e contratando ótimas pessoas em regiões de baixo custo onde pagamos taxas de mercado.”

Esses exemplos mostram como a maioria das empresas remotas opera e, para repetir, elas têm a melhor das intenções e buscam ser justas com os funcionários. Meu objetivo não é criticar ninguém - é fazer uma pergunta honesta: esta é a abordagem certa? Porque não parece certo para mim.

Uma abordagem diferente: salário igual para trabalho igual

Eu gostaria de apresentar outra opção, que também é baseada na justiça: salário igual para trabalho igual. Estou pegando emprestada uma frase normalmente usada para descrever a disparidade salarial associada a grupos sub-representados, mas o mesmo princípio se aplica aqui.

Todas as empresas remotas mencionadas acima - incluindo o Help Scout - são empresas de software. Em uma empresa de software, a geografia não desempenha nenhum papel na determinação do valor intrínseco do trabalho. O código escrito na Tailândia tem o mesmo valor que o código escrito em San Francisco; ele funciona exatamente da mesma forma para os usuários finais e é igualmente fácil de ler / revisar para os colegas de equipe.

Empresas remotas são decididamente, orgulhosamente indiferentes à geografia. Adoramos dizer que você pode trabalhar de qualquer lugar - não temos fronteiras, não temos “mercado” e, ainda assim, a taxa de mercado continua sendo um fator de compensação. Não faz sentido. Nos preocupamos com a localização ou não?

Salário igual para trabalho igual resolve alguns desafios com a filosofia de compensação de taxa de mercado:

Sempre haverá exceções aos dados. Não importa o quão científica ou não científica sua abordagem seja, algumas pessoas se sairão melhor do que outras porque a remuneração é variável.

Se alguém se mudar, pode ser necessário reduzir o salário. Eles trabalham a mesma quantidade de horas e seu trabalho tem exatamente a mesma qualidade, mas a empresa determinou que o trabalho agora vale menos. Se a taxa de mercado da sua cidade for baixa, a empresa mantém a vantagem.

Ao longo dos anos no Help Scout, enfrentei cada um dos desafios acima várias vezes. Também tive que cortar o pagamento quando me mudei de Boston para Boulder em 2017. Com o tempo, recebemos bastante feedback dos funcionários sobre a variável geográfica. Portanto, em 2018, atualizamos nossa fórmula de salário e removemos a geografia como consideração.