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各行業工資單出爐詳細情況

來源:女友組    閱讀: 2.47W 次
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各行業工資單出爐詳細情況,從城鎮非私營單位看,金融行業平均工資雖然也在增長,但增速明顯低於同期信息傳輸、軟件和信息技術服務業和科學研究和技術服務業。各行業工資單出爐詳細情況

各行業工資單出爐詳細情況1

收入是支撐我們創造美好生活的基礎,但真正當我們看到自己的行業收入的時候,“幾家歡喜幾家愁?”,比如金融服務人員,就覺得非常“委屈”。

根據人社部發布的2020年企業薪酬調查信息,不同職業從業人員工資價位數據“一目瞭然”,從每個分位值的分佈來看,每個行業的分佈均不一致,但是金融服務人員格外突出。

各行業工資單出爐詳細情況

各行業工資單出爐詳細情況 第2張

細心的網友會發現,在這份榜單中,“金融服務人員”無論是在10%、25%、50%、75%、90%的調查樣本中,均是“榜首”。

這一方面說明金融從業服務人員的工資總體水平確實高,但也說明了行業之間的不均衡,以及行業內部的不均衡。

下面,我將重點講一講“行業內部的不均衡”:

1、不能被這“五項第一”矇蔽雙眼。

雖然金融服務人員取得了“五項第一”,非常光鮮亮麗,但是我們也要清醒認識到,金融服務人員整體結構的差異,以及細化行業的差異。

金融行業外的朋友可能對金融行業不瞭解,或者說有“誤區”,認爲金融服務人員99%或者100%都是銀行工作人員,那麼就真的是“大錯特錯”了。

金融服務人員包括:券商、保險、投行、商業銀行、政策性銀行等,而這其中,券商、保險、投行的從業人員工資收入普遍高於商業銀行,商業銀行尤其是基層服務人員,其實工資收入並不高。

各行業工資單出爐詳細情況 第3張

2、用數據說明:爲什麼說基層服務人員收入並不高。

這是我本人的每月公積金繳存清單,按照(個人繳存12%+單位繳存12%)的比例,可以大致推算出月工資收入爲13075元,年工資收入爲15.69萬元(稅前)。

而這是本人從事金融工作8年的“成績單”,90%的新人從業人員只有480元/月的公積金繳存額,每年的`收入也不高,且隨着銀行業的改革和市場化,競爭日益激烈,工作壓力越來越大。

3、如何提升崗位工作收入?

結合本人工作經驗,已經社會閱歷,需要提升崗位工資收入,無法從2個方面下手:

1、當上高管。上述這張表分爲管理類崗位等級、技術類崗位等級、技能類崗位等級三類,從中可以看出,管理崗位越高、職稱越高、技能越高,工資價位也就越高。

2、提高學歷、職稱。學歷和職稱對工資收入的影響還是非常明顯的,以浙江麗水爲例,麗水將從業人員分爲管理類崗位等級、技術類崗位等級、技能類崗位等級三類,管理崗位越高、職稱越高、技能越高,工資價位也就越高。所以,高級經濟師、會計師等職稱就顯得非常重要了。

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近日,人力資源和社會保障部發布《2020年企業薪酬調查信息》(以下簡稱“調查”),對不同職業從業人員的工資價位數據進行披露。

據瞭解,企業薪酬調查是以企業中不同職業從業人員工資報酬水平和不同行業企業人工成本狀況爲調查內容的抽樣調查,以期反映我國勞動力市場價格狀況,主要包括不同職業從業人員工資價位、不同崗位等級從業人員工資價位數據。

其中,工資價位是指企業從業人員在報告期內的工資水平,包括基本工資、獎金、津貼和補貼、加班加點工資和特殊情況下支付的工資等。它在一定程度上體現了勞動力市場價格水平。

分位值是指將數據由低到高排序,在數列中處於相應百分比位置的數據。它表示有相應比例的數據低於或等於該數值。一般分爲低位數(10分位)、下四分位數(25分位)、中位數(50分位)、上四分位數(75分位)和高位數(90分位)。

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從圖表顯示來看,在工資價位高位數中,企事業單位負責人排名第一,年工資爲26.19萬元;金融服務人員排名第二,年工資在23.9萬元;經濟和金融專業人員以17.42萬元年薪排名第三。

值得注意的是,在2019年工資價位表中排名第三的信息傳輸、軟件和信息技術服務人員,此次位居第四,年工資爲17.34萬元。

不過,高精尖技術人員的薪資待遇依舊可觀。根據北京人社局此前發佈30個新職業薪酬水平中,區塊鏈工程技術人員和信息安全測試員薪酬中位值分別爲487106元和323810元。雲計算、人工智能、大數據、物聯網、數字化等領域新職業收入也相對較高,年薪中位值均超過20萬元。

相比之下,農、林、牧、漁行業的從業人員薪酬較低。在工資價位高位數中,農業生產人員薪資水平最低,僅爲5.76萬元;林業生產人員和畜牧業生產人員年薪則分別爲6.91萬元和7.11萬元。

備受關注的製造行業從業人員的薪資水平比較集中,高分位工資價位分佈在8萬元-10萬元區間。其中,鐵路、船舶、航空設備製造人員年薪最高,爲14.58萬元。

除了高位數外,在其他分位的工資水平方面,金融服務人員均爲最高,高於其他職業,分別爲4.83萬元、7.16萬元、10.86萬元、16.11萬元。可見,整體來看,金融業吸金能力依然強大,金融服務人員工資也是整體段位最高。

分崗位等級來看,主要將企業從業人員氛圍管理類崗位等級、技術類崗位等級、技能類崗位等級三類。其中,管理崗位越高、職稱越高、技能越高,工資價位也就越高。

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界面職場發現,管理類崗位中,各等級之間的薪酬差距水平較大。以工資價位高位數爲例,管理類員工崗的年薪爲12.89萬元,基層管理崗年薪上升至18.50萬元,而中層管理崗的年薪較上一等級增加近10萬元,達到24.71萬元,高層管理崗最高達到38.74萬元。

相對而言,技術類初級職稱和高級職稱的薪資差距爲14.77萬元;技能類初級技能和高級技能的薪資差距更小,爲4.78萬元。

各行業工資單出爐詳細情況3

雖說三百六十行,行行出狀元,但行業之間的差距,仍然很大。究竟什麼行業“最香”?被視爲“高富帥”的金融業吸金能力是否依舊?什麼行業工資漲幅大?中新經緯對比了近幾年數據,或許能告訴你答案。

平均工資穩步增長

平均工資指單位就業人員在一定時期內平均每人所得的貨幣工資額,計算公式爲報告期就業人員工資總額/報告期就業人員平均人數。

從《中國統計年鑑-2021》披露數據看,全國城鎮單位就業人員平均工資逐年增長。近五年(2016-2020),城鎮非私營單位就業人員年平均工資同比分別增長8.9%、10.0%、11.0%、9.8%、7.6%(以下如無特別說明,均爲名義增速);城鎮私營單位就業人員年平均工資同比增長8.2%、6.8%、8.3%、8.1%、7.7%。

另外可以看到,非私營單位平均工資要遠高於私營單位。如:2020年,非私營單位就業人員年平均工資比私營單位高出近4萬元;2019年,非私營單位平均工資高出近3.7萬元。

爲何兩者工資水平差距較大?北京大學國民經濟研究中心主任蘇劍告訴中新經緯記者,非私營單位包括國企、外企等,大中型企業居多,福利較齊全,工資相對也比較平均。而私營企業分佈比較廣泛,有大企業也有小企業,工資差距較大,所以平均下來工資水平可能低於非私營單位,勞動者工資正常增長機制又大都沒有完全建立健全,這也是導致明顯低於非私營單位工資水平的原因。

國家統計局人口和就業統計司副司長孟燦文提到,城鎮單位就業人員平均工資反映的是稅前工資,因此公佈的平均工資比個人實際拿到的工資要高。工資一般呈現正偏態分佈,平均值往往高於一般水平,即大多數個體數據低於平均值。

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IT類連續多年“霸榜”

在所統計行業門類中,信息傳輸、軟件和信息技術服務業平均工資一路“高歌猛進”。

從城鎮非私營單位看,2016年,信息傳輸、軟件和信息技術服務業反超金融業成最賺錢行業,平均工資達12.25萬元,並連續多年霸佔“榜首”位置。2020年,該行業年平均工資達17.75萬元。

城鎮私營單位中,2010年,信息傳輸、軟件和信息技術服務業以3.12萬的平均工資居首,此後連續多年“霸榜”。

對此,蘇劍表示,高新技術行業符合經濟轉型升級的方向,行業人才相對來說供不應求,從吸引人才方面考慮,其工資水平和增速也能保持較快增長。

需要一提的是,2018年城鎮非私營單位中,農、林、牧、漁業平均工資下降0.1%。2020年城鎮非私營單位中,住宿和餐飲業平均工資下降3.0%;2020年城鎮私營單位中,住宿和餐飲業平均工資下降0.4%,水利、環境和公共設施管理業下降2.6%,教育業下降4.6%。

孟燦文在解讀2020年平均工資數據時稱,受疫情影響,除上述3個行業外,其餘行業平均工資實現增長。教育行業平均工資下降是由於私營教育行業多爲各類校外培訓機構,疫情影響下長期停課導致單位收入下降。

哪些行業“錢景”喜人?

城鎮非私營單位中,信息傳輸、軟件和信息技術服務業及金融業平均工資自2014年起,已連續7年超10萬;科學研究和技術服務業連續4年超10萬。

城鎮私營單位中,信息傳輸、軟件和信息技術服務業平均工資2014年突破5萬元,並於2020年成“10萬元俱樂部”獨苗,達到10.13萬元。此外,科學研究和技術服務業平均工資連續6年超5萬;金融業連續5年超5萬。

平均工資增速上,2016年以來,無論城鎮私營單位還是非私營單位,信息傳輸、軟件和信息技術服務業增速均在8%-11%之間波動,僅2020年,城鎮私營單位該行業平均工資增速超18%。

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從城鎮非私營單位看,金融行業平均工資雖然也在增長,但增速明顯低於同期信息傳輸、軟件和信息技術服務業和科學研究和技術服務業。“科學家們”在2019年反超金融業後,2020年繼續發力拉大了差距。

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城鎮私營單位中,金融行業平均工資增速在2016、2018、2019年超越信息傳輸、軟件和信息技術服務業,採礦業在2019及2020年也實現較高增速。

孟燦文指出,城鎮單位就業人員平均工資變化受到多重因素影響,包括經濟效益、宏觀政策、人員結構變動等。要更加準確地瞭解工資差距及變動情況,不僅要看總體平均數據,還要結合更詳細的分地區、分行業、分崗位工資數據進行具體分析。

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