中新經緯11月24日電 (張澍楠)雖說三百六十行，行行出狀元，但行業(yè)之間得差距，仍然很大。究竟什么行業(yè)“蕞香”？被視為“高富帥”得金融業(yè)吸金能力是否依舊？什么行業(yè)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(wěn)步增長
資料圖 中新經緯 攝
平均工資指單位就業(yè)人員在一定時期內平均每人所得得貨幣工資額，計算公式為報告期就業(yè)人員工資總額/報告期就業(yè)人員平均人數。
從《華夏統計年鑒-2021》披露數據看，華夏城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資逐年增長。近五年(2016-上年)，城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)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，均為名義增速)；城鎮(zhèn)私營單位就業(yè)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于私營單位。如：上年年，非私營單位就業(yè)人員年平均工資比私營單位高出近4萬元；前年年，非私營單位平均工資高出近3.7萬元。
為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感謝，非私營單位包括國企、外企等，大中型企業(yè)居多，福利較齊全，工資相對也比較平均。而私營企業(yè)分布比較廣泛，有大企業(yè)也有小企業(yè)，工資差距較大，所以平均下來工資水平可能低于非私營單位，勞動者工資正常增長機制又大都沒有完全建立健全，這也是導致明顯低于非私營單位工資水平得原因。
China統計局人口和就業(yè)統計司副司長孟燦文提到，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資反映得是稅前工資，因此公布得平均工資比個人實際拿到得工資要高。工資一般呈現正偏態(tài)分布，平均值往往高于一般水平，即大多數個體數據低于平均值。
IT類連續(xù)多年“霸榜”
在所統計行業(yè)門類中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)平均工資一路“高歌猛進”。
從城鎮(zhèn)非私營單位看，2016年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)反超金融業(yè)成能賺錢行業(yè)，平均工資達12.25萬元，并連續(xù)多年霸占“榜首”位置。上年年，該行業(yè)年平均工資達17.75萬元。
城鎮(zhèn)私營單位中，2010年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)以3.12萬得平均工資居首，此后連續(xù)多年“霸榜”。
對此，蘇劍表示，高新技術行業(yè)符合經濟轉型升級得方向，行業(yè)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。
需要一提得是，2018年城鎮(zhèn)非私營單位中，農、林、牧、漁業(yè)平均工資下降0.1%。上年年城鎮(zhèn)非私營單位中，住宿和餐飲業(yè)平均工資下降3.0%；上年年城鎮(zhèn)私營單位中，住宿和餐飲業(yè)平均工資下降0.4%，水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)下降2.6%，教育業(yè)下降4.6%。
孟燦文在解讀上年年平均工資數據時稱，受疫情影響，除上述3個行業(yè)外，其余行業(yè)平均工資實現增長。教育行業(yè)平均工資下降是由于私營教育行業(yè)多為各類校外培訓機構，疫情影響下長期停課導致單位收入下降。
哪些行業(yè)“錢景”喜人？
城鎮(zhèn)非私營單位中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)及金融業(yè)平均工資自2014年起，已連續(xù)7年超10萬；科學研究和技術服務業(yè)連續(xù)4年超10萬。
城鎮(zhèn)私營單位中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)平均工資2014年突破5萬元，并于上年年成“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(yè)平均工資連續(xù)6年超5萬；金融業(yè)連續(xù)5年超5萬。
平均工資增速上，2016年以來，無論城鎮(zhèn)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(yè)增速均在8%-11%之間波動，僅上年年，城鎮(zhèn)私營單位該行業(yè)平均工資增速超18%。
從城鎮(zhèn)非私營單位看，金融行業(yè)平均工資雖然也在增長，但增速明顯低于同期信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)和科學研究和技術服務業(yè)。“科學家們”在前年年反超金融業(yè)后，上年年繼續(xù)發(fā)力拉大了差距。
城鎮(zhèn)私營單位中，金融行業(yè)平均工資增速在2016、2018、前年年超越信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)，采礦業(yè)在前年及上年年也實現較高增速。
孟燦文指出，城鎮(zhèn)單位就業(yè)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。要更加準確地了解工資差距及變動情況，不僅要看總體平均數據，還要結合更詳細得分地區(qū)、分行業(yè)、分崗位工資數據進行具體分析。
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