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人力薪酬分析模版
人力薪酬分析是企业管理中非常重要的一部分，它涉及到员工的薪酬福利待遇，直接关系到员工的工作积极性和企业的发展。
在进行人力薪酬分析时，我们需要考虑一些关键因素，以确保员工的薪酬福利能够合理、公平地分配。
首先，我们需要分析企业的薪酬结构，包括基本工资、绩效奖金、福利待遇等。
通过对薪酬结构的分析，我们可以了解到不同岗位的薪酬水平是否合理，是否存在着过高或过低的情况。
同时，也可以根据员工的工作表现和贡献来调整薪酬水平，激励员工的工作积极性和创造力。
其次，我们需要进行市场薪酬调研，了解同行业同岗位的薪酬水平。
通过与市
场薪酬进行比较，我们可以确保企业的薪酬水平与市场竞争力相符，避免因为薪酬水平过低而导致员工流失的情况发生。
另外，我们还需要考虑员工的绩效考核和激励机制。
通过对员工的工作表现进
行评估，我们可以根据员工的绩效水平来调整其薪酬待遇，激励员工提高工作绩效，同时也可以通过绩效奖金等激励机制来激励员工的积极性和创造力。
最后，我们需要建立完善的薪酬管理制度，确保薪酬福利的公平和透明。
通过
建立薪酬管理制度，我们可以避免因为薪酬分配不公而导致员工的不满和抱怨，同时也可以让员工对薪酬福利有更清晰的认识，提高员工的满意度和忠诚度。
总的来说，人力薪酬分析模版是企业管理中非常重要的一部分，通过对薪酬结构、市场薪酬、绩效考核和薪酬管理制度的分析，我们可以确保员工的薪酬福利能够合理、公平地分配，提高员工的工作积极性和企业的发展。
附件：本市竞争类地方国有企业工资增长模型（试行）一、工资增长模型G=（K1P+K2W）*G M*t，式中：G-企业人均工资增长率P-企业人均利润增长率与本市企业工资增长指导线平均线比值W-上年全市职工平均工资与企业职工平均工资比值G M-本市企业工资增长指导线平均线K1、K2-系数，K1+K2=1t-提取比例二、模型说明1、P>0，即企业利润增长。
此时，工资也相应增长；企业工资水平越高(即W越小)，工资增长幅度越低。
2、P<0，即企业利润下降。
此时，工资也相应下降。
企业工资水平越低（即W越大），工资下降幅度越小；企业工资水平特别低时，工资水平也可有所增长。
13、P=0，即企业利润持平。
此时，工资可持平或有所增长；企业工资水平越低（即W越大），增长幅度越大。
4、随着P与W值的变化，K1、K2取值不同。
三、K1、K2取值表（附后）四、t取值按照分档计提的要求，根据G=（K1P+K2W）*G M的数值：1、在10%（或-10%）以内的部分， t=1；2、在10%—25%（或-25%—-10%）的部分，t=0.5；3、在25%—40%（或-40%—-25%）的部分，t=0.3；4、在40%以上（或-40%以下）的部分，t=0.1。
五、限高和保底原则上G不超过25%，不低于-25%。
六、网上测算可在浦东新区劳动关系服务管理信息系统http://116.228.44.9:8086/LRS/中通过软件进行测算。
（用户名：企业组织机构代码gq01；初始密码：123456）2附：K1、K2取值表3。
![[最新知识]最低工资制度的基准理论模型](https://img.taocdn.com/s1/m/dec424a79f3143323968011ca300a6c30d22f157.png)
最低工资制度的基准理论模型目前有关最低工资制度的理论分为两大类：一是基于完全竞争假定的劳动力市场，二是基于买方垄断假定的劳动力市场。
在两类假定下最低工资制度模型所得出的结论是不同的。
（一）完全竞争劳动力市场假定下的模型分析在完全竞争的劳动力市场假定下，最低工资制度的理论模型分为两类。
一是完全覆盖的模型，即只有所有参与的劳动力均受到最低工资制度的保障，二是未完全覆盖的模型，即只有部分劳动者享受最低工资制度的保障。
下面分别对这两类模型进行解释。
1 完全覆盖模型。
假设存在统一的劳动力市场，市场供给曲线为向右上方倾斜的曲线，需求曲线为向右下方倾斜的曲线。
在完全竞争的劳动力市场中，当最低工资标准高于均衡工资时，导致就业量下降。
但如果最低工资标准低于均衡工资，最低工资制度不起作用。
该模型即是斯蒂格勒所分析的基准模型。
2 未完全覆盖模型。
假定社会存在两个部门，一个是最低工资制度覆盖了的部门（A），另一个是最低工资制度没有覆盖的部门（B）。
在A部门中由于存在最低工资制度，那么会造成一部分人的失业，这一部分人可能转移到B部门去寻找工作。
由于有更多的人流入，B部门的劳动供给量增加，会压低工资水平。
（二）买方垄断劳动力市场假定下的模型分析与完全竞争的劳动力市场不同，在劳动力市场具有买方垄断的情形下，买方垄断厂商所面临的劳动供给曲线为平均劳动成本（AWC）曲线，具有向上倾斜的特征。
边际工资成本（MWC）曲线位于该曲线上方并更加陡峭。
当企业为吸引更多劳动力而提高工资时，对所有工人都要按新工资支付。
厂商的劳动力需求曲线为劳动力的边际产品收益曲线（MRP）。
买方垄断厂商为了实现利润*5化，必须在MRP与MWC 相等的点确定雇用量，并按照该雇用量，在平均工资曲线上确定相应的工资水平。
如果在买方垄断的劳动力市场引入最低工资制度，垄断雇主会变成工资的接受者。
在最低工资水平，雇主的边际工资成本和平均工资成本变得完全水平且重合，就业量会增加。
薪资构成知识点总结图文薪资构成是指一个员工的总体薪酬构成要素，包括基本工资、津贴、奖金、福利等各种形式的薪酬。
薪资构成是考量员工对公司价值贡献的一种方式，同时也是企业激励员工、留住人才的关键手段之一。
在薪资构成的制定中，企业需要兼顾员工的个人需求和企业的绩效管理，并且需遵循相关的法律法规。
一、基本工资基本工资是员工劳动所得的直接体现，通常以固定的金额发给员工。
基本工资是薪资构成中最基础的一部分，也是员工主要的经济来源，通常是员工在决定是否接受一份工作时优先考虑的因素之一。
企业可以根据员工的工作岗位、工作经验、学历等因素来确定基本工资的水平，同时还需考虑地区薪资水平、行业竞争力等因素来确定基本工资的水平。
二、津贴津贴是员工工资的一种附加部分，用于弥补员工因岗位特殊、工作条件特殊而产生的费用支出。
例如，交通津贴、餐费、通讯费等。
津贴的制定需要遵守国家相关法律法规，同时也需要考虑企业自身的财力状况和员工的实际需求。
津贴的发放可以帮助企业吸引和留住人才，提高员工的满意度和忠诚度。
三、奖金奖金是企业根据员工的工作绩效、贡献等因素而发放的一种额外薪酬。
通常奖金可以分为年终奖、绩效奖、项目奖等不同类型。
奖金是激励员工积极工作的一种手段，也可以帮助企业调动员工的工作积极性和创造性。
奖金的发放需要建立科学的绩效考核体系和激励机制，同时可以结合员工的个人发展计划和公司整体发展目标来制定。
四、福利福利是企业为员工提供的一种非经济性的报酬，如医疗保险、养老保险、住房补贴、节日福利、员工俱乐部、健康体检等。
福利可以帮助企业提升员工的生活质量、增加员工的归属感和忠诚度，同时也可以降低员工的离职率、提高员工的工作满意度。
企业可以根据自身特点、员工需求和法律法规要求来制定福利政策，建立健全的福利体系。
五、个税和社会保险在薪资构成中，员工的个税和社会保险也是一个重要组成部分。
员工的收入中要扣除应纳税额和社会保险费，企业需要遵守相关法律法规，为员工依法纳税和缴纳社会保险。
薪酬设计的3P模型一、基于岗位的薪酬模式岗位薪酬模式即通过对岗位的职责、劳动强度、劳动条件等因素的测评，按岗位相对价值的高低来决定员工的工资水平，以岗定薪,易岗易薪.公司通常会成立专门的岗位测评小组或聘请咨询公司来对内部的所有岗位进行评估，得出每个岗位的薪点，并按薪点数的大小对岗位进行排序、归类,形成岗位工资等级体系。
很多企业采用职务工资制度,它实际上是岗位工资的一种特殊形式.因为在对岗位进行测评的因素中，岗位职责是决定性的，而职务体系则在很大程度上反映了岗位职责的大小。
通过职务等级的划分，对岗位进行了粗线条的划分。
职务工资模式大体上反映了不同职务等级的员工为公司创造的相对价值的不同，但对于同一职务级别不同岗位的员工所做的贡献没有明确划分.（一)、岗位薪酬模式的理论前提是：（1）岗位的重要性及其对组织的贡献是可以评价并准确计量的。
（2)岗位本身的价值与该岗位的任职者关系不大，即任职者的实际能力大小不会影响到该岗位的职能.只有在理论前提成立的条件下，岗位工资才能准确地反映出员工的业绩水平，才能有效地发挥作用。
（二)、在企业的实操过程中,有两个问题需要重点关注：一是谁来进行测评。
测评者必须具有权威性；二是岗位评价指标体系的选择必须符合企业的实际情况.广州地铁总公司2001年建立的以岗位工资为主要形式的薪酬制度是一个可供借鉴的案例。
地铁总公司聘请了广州劳动管理协会人力资源管理咨询项目组为顾问，从岗位本身复杂程度、管理复杂程度、任职资历及技能要求三个方面，岗位业务量、管理面、决策权限、工作压力等16要素系统地对岗位进行测评。
（三）单一岗位薪酬模式的缺陷。
城建集团一家子公司进行了工资改革，实行岗位工资制度。
在实施过程中遇到这样的问题:同样的岗位,一个任职者是四十多岁的老职工，一个是二十多岁的小伙子,要不要照顾一下经验丰富，为企业做了多年贡献的老职工？同样的岗位,一个任职者是大专学历，一个是研究生，那要不要体现不同呢?这些问题不是凭空想象出来的，而是现实中要面临的问题.如果这样面面都要照顾到，那么工资制度就象打满了补丁的衣服，面目全非了.这个问题是岗位工资模式所固有的缺陷。
薪酬管理的薪酬模型薪酬管理是企业管理的重要组成部分，直接关系到员工的积极性、企业的竞争力和利润。
而薪酬模型作为薪酬管理的核心之一，是指企业制定的薪酬制度，包括薪资结构、薪酬福利、薪酬政策等，是企业根据自身经营特点和市场需求而设计的适合企业和员工双方的薪酬方案。
一、薪酬模型的分类薪酬模型可以分为两类：传统薪酬模型和现代薪酬模型。
传统薪酬模型以薪资为主，常采用固定薪资制度、级差制度等，其缺点是以岗位为重心，忽略个人能力和贡献。
而现代薪酬模型以绩效为核心，采用绩效工资、股票期权等，可以更好地激励员工的积极性和创造力，提高企业的竞争力。
二、薪酬模型的设计1. 了解员工需求在制定薪酬模型前，企业需要了解员工的薪酬需求和期望，从而根据员工需要确定不同的薪酬福利，包括住房补贴、交通补贴、医疗保险、家庭福利等，使员工感到企业的人文关怀。
2. 确定薪资水平薪资水平是企业制定薪酬模型的关键，要结合同行业企业薪资水平和员工的工作经验、技能、绩效等因素来确定薪资水平。
同时，企业还需考虑到宏观经济状况、劳动力市场供求关系等因素。
3. 制定薪酬结构根据员工的岗位职责和薪资水平，企业需要设计薪酬结构，包括岗位薪资、绩效薪资、津贴、福利等。
薪酬结构应该公平合理、具有竞争力和激励性，避免过于简单和过于复杂。
4. 确定激励机制为了激励员工的积极性和创造力，企业可以采用绩效奖金、股票期权、晋升机会等方式提供激励，这也是现代薪酬模型的核心之一。
激励机制的设计要充分考虑员工的个人能力和贡献，使其有更多的发挥空间。
三、薪酬模型的实施1. 薪酬模型的公示企业需要将自己的薪酬模型公示给员工，并告知员工应该如何计算自己的薪资、绩效工资等，避免产生误解和纠纷。
同时，企业可以根据员工的薪资水平和绩效情况进行调整，增加员工的满意度和忠诚度。
2. 薪酬模型的监督企业需要建立薪酬模型的监督机制，监督薪酬的发放和实施是否符合规定和公正合理，如出现违规行为及时纠正措施，保证企业薪酬管理的合法性和透明度，避免对企业造成负面影响。
科室绩效工资二次分配：量化薪酬模型文/ 李雪君（浙江省义乌市后宅街道社区卫生服务中心）
薪酬分配是撬动员工工作积极性、提
高医院社会效益和经济效益的重要杠杆。
目前多数医院的绩效都实行科室二级分
配，而业务科室主任又大多专注于业务，
缺乏薪酬管理的经验，不乏通过绩效分配
分出意见、产生隔阂的情况。
本文就如何
进行科室绩效的二次分配作探讨。
组建分配小组能为分配的公开、透
明公平、公正提供组织保证。
可以根据
护士小A在当班时收入院一名兴奋型的患者，她安排患者住进了单间，并且对患者采取了保护措施。
但晚上来接班时，她发现
病房又入住了一名新患者，查看病历时她又发现这名患者属于冲动型。
经小A观察，该患者没有表现出太大的情绪反应，于是作罢，
没有对交班护士提出质疑。
夜班2点，小A巡视病房1次，一切安好。
可到了凌晨5点时，悲剧发生了，兴奋型患者被冲动型患者扼颈这是一个惨痛的案例，反映出病区管理存在极大的漏洞。
本期我们邀请了护士长及相关专家从危机意识和管理角度来分析整
还要与值班医生进行沟通和确认如此安排。
承诺书我们仔细阅读了中国矿业大学徐海学院暑期数学建模集训的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛号为：201013参赛队员(打印并签名) ：1. 陈其跃2. 刘孝恒3. 史海洋指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：教练组日期： 2010-8-20 评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：编号专用页评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：统一编号：评阅编号：职工工资模型摘要本文要求我们对某企业职工工资与其影响因素进行分析，并分析出影响工资的主要因素，同时判断女工是否受到不公正待遇，以及她们的婚姻状况是否影响其收入，最后要求我们对模型进行优化，得出实用性，可靠性较高的模型。
问题一模型，我们分别建立了多元线性回归模型和多元非线性回归模型，通过eviews运行结果比较可知多元非线性模型具有较高的可行性，即工资一工龄之间为非线性关系。
同时我们通过SPSS利用主成分分析法分析了工资的影响因素，得出了结论：影响工资的主要因素为工龄，学历，培训情况，一线经历。
问题二模型，通过问题一的主成分分析，我们对问题一的模型进行了简化，剔除次要因素，使得模型更具有实用性，也更便于数据较多时的计算。
而后对女工是否受到不公正待遇，以及她们的婚姻状况是否影响其收入进行了判断，得出结论：该企业女性职工并未受到不公平待遇且女性职工的婚姻状况不影响其收入。
问题三模型，我们采用逐步回归分析法，对问题一的模型中的解释变量逐个引入，通过检验是否合格来筛选解释变量，因此，该模型具有很高的可靠性。
最后对模型进行了误差分析，可知模型四具有较高的可行性，最后我们得出结论：工龄和学历是影响该企业职工工资的关键因素。
模型平均误差如下表：结论1、影响工资的主要因素为工龄，学历，培训情况，一线经历。
2、该企业女性职工并未受到不公平待遇且女性职工的婚姻状况不影响其收入。
3、工龄和学历是影响该企业职工工资的关键因素。
关键词：多元线性回归多元非线性回归 eviews 主成分分析 SPSS 逐步回归分析法一、问题重述1.1问题描述职工工资可以说是人们最为关切、议论最多的部分，因此也常常是最受重视的部分。
一般说来，现代企业的工资具有补偿职能、激励职能、调节职能、效益职能。
科学合理的工资制度，是激励职工的劳动积极性，提高劳动效率的重要手段，正确运用工资的杠杆作用在调动员工积极性方面会起到事半功倍的效果。
此外，对于企业中的各种不同的“特殊职务族”，是否要制定和执行专门的倾斜与优惠政策，如对管理干部、高级专家、女工等，也是需要重点考虑的问题。
现随机抽取了某企业若干职工的相关数据，见附件Bdata.xls 。
请建立适当的数学模型研究下列问题： 1.2问题提出（1）分析平均日工资与其他因素之间的关系，尤其需要说明与哪些因素关系密切；（2）考察女工是否受到不公正待遇，以及她们的婚姻状况是否影响其收入； （3）继续改进你的模型，并给出模型误差分析。
二 问题分析本题要求我们分析企业员工的平均日工资与其他影响因素之间的关系，同时指出哪些因素对平均日工资影响较大。
我们先建立简单的多元线性回归模型，对日工资与各因素之间的关系进行粗略的分析，因考虑到工龄达到一定程度后，工龄再增大对模型的结果影响不大，故建立了多元非线性回归模型，拟合平均日工资。
用主成分分析法[1]对各个因素进行分析，并找出对日工资影响较大的几个。
接着，我们剔除对模型结果影响较小的因素，保留主要因素使模型得到简化，这样更易于计算也更符合实际。
最后我们利用逐步回归法[2]对问题一的模型进行改进，剔除对工资影响较小的因素，使得模型得到优化。
三、模型假设因素1、本题所给数据能确实反映出该公司的工资的构成2、所给数据有较高的可靠性及准确性3、男性和女性的工资数据在相同条件下获得4、男性不管是否已婚等同于女性已婚四、主要符号说明12::0:1y x x ⎧⎨⎩平均日工资工龄（月）无一线经历（一线经历）=有一线经历30:1x ⎧⎨⎩未培训（培训）=受过培训 40:1x ⎧⎨⎩技术岗位（岗位）=管理岗位 51:0x ⎧⎨⎩男性（性别）=女性 6:x ⎧⎨⎩0女性未婚（婚姻）=1男性或女性已婚 780x x =⎧⎨=⎩表示学历为本科 7801x x =⎧⎨=⎩表示学历为硕士 7810x x =⎧⎨=⎩表示学历为博士 7811x x =⎧⎨=⎩表示学历为博士后 这里仅给出主要符号说明，其余符号在文中会一一说明五、问题一模型的建立与求解5.1多元线性回归模型的建立与求解 5.1.1多元线性回归模型建立首先对题目所给数据进行量化，量化结果见附录附表一 假设该企业员工工资与其影响因素满足多元线性关系，且各因素没有相互影响，由此建立多元线性回归模型，得：123456782(1)(2)*(3)*(4)*(5)*(6)*(7)*(8)*(9)*~(0,)i y c c x c x c x c x c x c x c x c x εεδ=++++++++⎧⎪⎨⎪⎩（5-1）其中C(1)、C(2)、C(3)、C(4)、C(5)、C(6)、C(7)、C(8)、C(9)是待回归系数参量，ε是满足正态分布的随机误差。
5.1.2 模型求解利用eviews软件[3]对模型中工资与各个影响因素进行回归分析得如下结果表一Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/18/28 Time: 16:18Sample: 1 90Included observations: 90Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2+C(4)*X3+C(5)*X4+C(6)*X5+C(7)*X6+C(8)*X7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C(1) 37.14526 2.325447 15.97338 0.0000C(2) 0.087893 0.006701 13.11734 0.0000C(3) -0.156203 2.239736 -0.069742 0.9446C(4) -4.925091 6.531140 -0.754094 0.4530C(5) 1.218269 2.045119 0.595696 0.5530C(6) 1.608884 2.617405 0.614686 0.5405C(7) 0.981923 2.701711 0.363445 0.7172C(8) 24.63417 5.789966 4.254631 0.0001C(9) 17.13245 6.680527 2.564536 0.0122 R-squared 0.796310 Mean dependent var 57.63333Adjusted R-squared 0.776193 S.D. dependent var 16.23594S.E. of regression 7.680945 Akaike info criterion 7.010002Sum squared resid 4778.750 Schwarz criterion 7.259983 由此可得出各待定系数的值如下表：将结果带入模型得12345(13.11734)(0.069742)(0.595696)(0.754094)(0.614686)678(0.363445)(4.254630)(2.564236)237.145620.087839*0.156203* 4.925091* 1.218269* 1.608884*0.981923*24.63417*17.13245*0.79631T y x x x x x x x x R =--=+--+++++=20.776139 1.066961R DW ==（5-2）5.1.3结论与检验 5.1.3.1对模型的检验相关系数检验法 在模型中，相关系数的计算公式为：r =（5-3）此公式反映出了X 与Y 线性度的一个度量指标，其中r 范围为（0，1），r 越接近1，则X 与Y 线性度越高。
由相关系数检验法计算得到r=0.8924可见r 并不接近1，线性相关度并不高，因此，该企业职工工资与个因素之间并不是线性关系。
图一通过eviews 得到实际值、拟合值、残差的走势图，从图中可以看出 拟合值与实际值存在较大误差，因此该模型需要进一步的改进5.3.1.2结论该模型中，本文建立了多元线性回归模型，简单的给出了该企业工资与影响因素之间的关系。
由于考虑到工龄增加到一定程度后继续增加对模型的影响较小，同时该模型优化拟合度只有0.8924,故该模型并不可靠，我们需要引入非线性量对模型进行改进。
5.2多元非线性回归模型的建立与求解 5.2.1模型建立考虑到工龄增加到一定程度后继续增加，对工资的影响程度较小，因此建立工资关于各因素的多元非线性模型：12345627812(1)(2)*(3)*(4)*(5)*(6)*(7)* (8)*(9)*(10)*~(0,)i y c c x c x c x c x c x c x c x c x c x εεδ⎧=++++++⎪++++⎨⎪⎩（5-4）其中C(1)、C(2)、C(3)、C(4)、C(5)、C(6)、C(7)、C(8)、C(9)、C(10)是待回归系数参量，ε是满足正态分布的随即误差。
5.2.2模型求解利用eviews 软件对模型中工资与各个影响因素进行回归分析得如下结果表三Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 08/18/28 Time: 17:58 Sample: 1 90Included observations: 90Y=C(1)+C(2)*X 1+C(3)*X 2+C(4)*X 3+C(5)*X 4+C(6)*X 5+C(7)*X 6+C(8)*X 7 +C(9)*X +C(10)*X ^2Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 29.69142 2.081745 14.26275 0.0000 C(2) 0.222376 0.019167 11.60186 0.0000 C(3) -2.458851 1.775009 -1.385261 0.1698 C(4) -2.773818 5.101962 -0.543677 0.5882 C(5) -0.436665 1.610987 -0.271054 0.7870 C(6) 1.932692 2.041714 0.946603 0.3467 C(7) 0.841216 2.107066 0.399236 0.6908 C(8) 19.61945 4.567470 4.295474 0.0000 C(9)17.805185.2107453.4170120.0010R-squared0.877646 Mean dependent var 57.63333 Adjusted R-squared 0.863882 S.D. dependent var 16.23594 S.E. of regression 5.990123 Akaike info criterion 6.522540 Sum squared resid 2870.526 Schwarz criterion 6.800297 Log likelihood-283.5143 Durbin-Watson stat1.583030算法同模型一，由此可得出各系数的值如下表：表四12345(11.60186)( 1.385261)(0.271045)(0.543677)(0.946603)678(0.399236)(4.295474)(3.417012)29.691420.222376* 2.458851* 2.773818*0.436665* 1.932692*0.841216*19.61945*17.80518*0.000320T y x x x x x x x x =---=+--+++++-1(7.292542)22*20.8776460.8638821.583030x R R DW -∧===（5-5）5.2.3结论与检验 5.2.3.1模型的检验检验方法同模型一本模型中r=0.9368，接近1，因此本模型满足非线性关系，比模型一更实际，应用范围也更广，具有比较高的运用价值。
