史玉柱:给员工高工资的时候公司利润率最高

史玉柱认为,提供高于行业的薪资水平不仅能够吸引并留住优秀人才,还能通过提高员工的工作积极性和效率来降低企业的运营成本,最终实现更高的利润率。

史玉柱:给员工高工资的时候公司利润率最高

史玉柱点评谢莉的原话如此:“我建议你走高工资的路。我刚才问你调节税,实际上我是想看工资水平的。根据我过去下海到现在也十好几年了,总结下来,给员工高工资的时候,实际上是成本最低、公司的利润率是最高的时候。如果用高工资,在你和他的这种关系上面,你是主动的,如果你比前面两个竞争对手,工资就这么高一截,我坚信,一年之后你回过来看,你的利润率是最高的,你的成本是最低的。”其实史玉柱说这句话时隐藏着一个前提,那就是除去工资之外的其他成本相对不变的情况下,这些其他成本包括采购费用、维修费用、物流费用、销售费用等,这样就好理解了。下面就分析一下为什么工资最高成本最低利润最高。

史玉柱

一 吸引优秀人才,降低成本提高利润

高工资对企业来说未必是最大的成本支出,但对员工来说是最大的收入,也是求职者最先考虑的最重要因素之一。栽下梧桐树引来金凤凰,正因为高工资很容易吸引到德才兼备的高素质人才,高素质的人才容易实现企业的高效率和高效益,相对来说,高效率高效益会降低成本提高利润。

二 员工流失率降低,降低成本提高利润

如果一个企业能保持行业、地区的高工资水平,不仅是解决员工饭碗的基本问题,而且是为员工提供了更多的幸福保障,相信员工会有荣誉感、自豪感、归属感、成就感,员工会十分珍惜这份工作,不会轻易跳槽或辞职,这样就保证了企业正常的工作,不会因为员工的离职带来误工成本的损失。员工流失率低,企业就减少了招聘次数,这样就降低了招聘成本,同时也减少了新员工的培训成本。误工成本、招聘成本、培训成本降低,就能提高利润。

三 提高工作效率,降低成本提高利润

面对一方面高工资的诱惑,另一方面失去工作的威胁,员工很清楚“今天工作不努力,明天努力找工作”的道理,会更加珍惜这份充满竞争的工作机会,因此会努力工作大干快上,使得工作效率大大提高!正是由于高工资的正面刺激,凝聚了团队精神,使得员工精神焕发,激情迸发,其潜能得以释放,全心全意干好本职工作,不仅是工作量超前提高,而且质量大幅提高,残次品也大幅降低,这样效率提高了质量提高了,生产成本就降低了,也就使得利润提高了。

四 减少管理成本,降低成本提高利润

因为高工资,增强了员工的主人翁意识,提高了员工的工作积极性,加强了员工的自律性,如此员工不仅能自够觉遵纪守法,而且会自觉按照工作计划、工作流程、工作要求等出色地完成任务,这样就能减少管理人员和管理费用,降低了企业对员工的管理成本,管理成本的降低也能提高利润。

五 额外成本减少,降低成本提高利润

工资高了,人心齐了,责任心强了,“跑冒滴漏”少了,员工“以企业为家,爱企业如家”的观念提高了,如此,生产设备、交通工具、办公设备等固定资产的流失、损耗和维修降低,电费、水费、办公费等费用减少,产品、材料、设备等被盗损失减少,火灾、水灾等发生的几率大大降低,等等一切,这样就大大减少了额外成本损失,提高了利润。

史玉柱的点评,值得老板们好好思考,高工资可能带来高利润,低工资可能带来低利润,而且高工资使企业对员工、对社会、对政府有更多的话语权,给企业带来了更多的发展机会,给企业带来了更多的竞争优势!

高工资不是增加成本减少利润的唯一因素,如果企业老板一味压低工资,恐怕是舍本逐末,捡了芝麻丢了南瓜!因此对想成就一番大事业的老板来说,以高工资吸引人才、留住人才,才是企业降低成本、提高利润的根本途径之一,也是企业做强做大做久的上上之策!

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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