中新经纬11月24日电 (张澍楠)虽说三百六十行,行行出状元,但行业之间的差距,仍然很大。究竟什么行业“最香”?被视为“高富帅”的金融业吸金能力是否依旧?什么行业工资涨幅大?中新经纬对比了近几年数据,或许能告诉你答案。
平均工资稳步增长
![资料图 中新经纬 摄](http://n.sinaimg.cn/sinakd20211124s/90/w540h350/20211124/2928-97dbcefaaa8728985b2d8fa91c7914f2.jpg)
平均工资指单位就业人员在一定时期内平均每人所得的货币工资额,计算公式为报告期就业人员工资总额/报告期就业人员平均人数。
从《中国统计年鉴-2021》披露数据看,全国城镇单位就业人员平均工资逐年增长。近五年(2016-2020),城镇非私营单位就业人员年平均工资同比分别增长8.9%、10.0%、11.0%、9.8%、7.6%(以下如无特别说明,均为名义增速);城镇私营单位就业人员年平均工资同比增长8.2%、6.8%、8.3%、8.1%、7.7%。
另外可以看到,非私营单位平均工资要远高于私营单位。如:2020年,非私营单位就业人员年平均工资比私营单位高出近4万元;2019年,非私营单位平均工资高出近3.7万元。
为何两者工资水平差距较大?北京大学国民经济研究中心主任苏剑告诉中新经纬记者,非私营单位包括国企、外企等,大中型企业居多,福利较齐全,工资相对也比较平均。而私营企业分布比较广泛,有大企业也有小企业,工资差距较大,所以平均下来工资水平可能低于非私营单位,劳动者工资正常增长机制又大都没有完全建立健全,这也是导致明显低于非私营单位工资水平的原因。
国家统计局人口和就业统计司副司长孟灿文提到,城镇单位就业人员平均工资反映的是税前工资,因此公布的平均工资比个人实际拿到的工资要高。工资一般呈现正偏态分布,平均值往往高于一般水平,即大多数个体数据低于平均值。
IT类连续多年“霸榜”
在所统计行业门类中,信息传输、软件和信息技术服务业平均工资一路“高歌猛进”。
从城镇非私营单位看,2016年,信息传输、软件和信息技术服务业反超金融业成最赚钱行业,平均工资达12.25万元,并连续多年霸占“榜首”位置。2020年,该行业年平均工资达17.75万元。
城镇私营单位中,2010年,信息传输、软件和信息技术服务业以3.12万的平均工资居首,此后连续多年“霸榜”。
对此,苏剑表示,高新技术行业符合经济转型升级的方向,行业人才相对来说供不应求,从吸引人才方面考虑,其工资水平和增速也能保持较快增长。
需要一提的是,2018年城镇非私营单位中,农、林、牧、渔业平均工资下降0.1%。2020年城镇非私营单位中,住宿和餐饮业平均工资下降3.0%;2020年城镇私营单位中,住宿和餐饮业平均工资下降0.4%,水利、环境和公共设施管理业下降2.6%,教育业下降4.6%。
孟灿文在解读2020年平均工资数据时称,受疫情影响,除上述3个行业外,其余行业平均工资实现增长。教育行业平均工资下降是由于私营教育行业多为各类校外培训机构,疫情影响下长期停课导致单位收入下降。
哪些行业“钱景”喜人?
城镇非私营单位中,信息传输、软件和信息技术服务业及金融业平均工资自2014年起,已连续7年超10万;科学研究和技术服务业连续4年超10万。
城镇私营单位中,信息传输、软件和信息技术服务业平均工资2014年突破5万元,并于2020年成“10万元俱乐部”独苗,达到10.13万元。此外,科学研究和技术服务业平均工资连续6年超5万;金融业连续5年超5万。
平均工资增速上,2016年以来,无论城镇私营单位还是非私营单位,信息传输、软件和信息技术服务业增速均在8%-11%之间波动,仅2020年,城镇私营单位该行业平均工资增速超18%。
![](http://n.sinaimg.cn/sinakd20211124s/74/w1123h551/20211124/bea2-eec7392c9b6f275e9340abb56018954c.jpg)
从城镇非私营单位看,金融行业平均工资虽然也在增长,但增速明显低于同期信息传输、软件和信息技术服务业和科学研究和技术服务业。“科学家们”在2019年反超金融业后,2020年继续发力拉大了差距。
![](http://n.sinaimg.cn/sinakd20211124s/74/w1123h551/20211124/0b0f-4908d04de4d071aeb0aacb4fff01a4f1.jpg)
城镇私营单位中,金融行业平均工资增速在2016、2018、2019年超越信息传输、软件和信息技术服务业,采矿业在2019及2020年也实现较高增速。
孟灿文指出,城镇单位就业人员平均工资变化受到多重因素影响,包括经济效益、宏观政策、人员结构变动等。要更加准确地了解工资差距及变动情况,不仅要看总体平均数据,还要结合更详细的分地区、分行业、分岗位工资数据进行具体分析。
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