教你填志愿 : 细数薪水最高的行业

教你填志愿 : 細數薪水最高的行業

華爾街探長 2019-06-25 15:16 3977

高考分數出來了,馬上要填志愿了。作為普通人,關注點很簡單:就是好不好找工作,工資高不高

網上有很多分析,要么太主觀,要么太片面,不是很可靠。為解決這個問題,探長決定做一項研究,有兩個主要出發點:

一、客觀性通過可靠的數據客觀分析,而不是主觀感覺。

二、普適性分析所有行業,而不僅僅是金融IT等熱門行業。

我們真正想幫助是廣大的學子們。

                                                               研究思路介紹

選專業是每個考生的人生大事。故無論數據選取還是統計方法,探長都非常小心,怕引起誤導,所以咨詢了四大的朋友,也找多位同事反復推敲,最終確定了相對靠譜的統計方法。

很有必要解釋清楚整個研究思路。想看最終結論的朋友可以略過,直接看數據解讀部分。

一、原始數據

所有A股上市公司年報中披露的,支付給職工的現金,員工人數

原因有四點:

  • 上市公司在行業內很有代表性,可用于分析某行業的發展趨勢和不同行業間的橫向對比。

  • 年報數據是經過會計事務所審計的,有法律約束,非常可靠。

  • 支付給職工的現金最能反映公司實際發放薪資水平。

  • 公司賺錢和員工賺錢,并不一定一致。有的行業,公司利潤其實不高,甚至還有虧損,但并不妨礙員工拿高工資。比如華夏航空,凈利潤只有2億,但光工資就發了8億。所以我們不看公司利潤,只看公司發給員工的錢

二、統計方法 

先計算公司平均薪資,公式如下

支付給職工的現金 / 員工人數

按理說,最好使用薪資中位數,而不是平均數。但是沒辦法,薪資中位數沒有披露。故單個公司只能計算平均薪資。

不過,為了盡量貼近實際,我們對同行業不同公司的平均薪資取了中位數,得到了行業的中位數薪資,這樣可以剔掉某些極端“有錢公司”的影響(PS:不懂沒關系,了解下統計學就知道了

三、行業分類 

我們先后研究了兩種行業分類:

  • 國際常用行業分類標準GICS行業分類標準

  • 國內常用標準申萬行業分類標準

這兩種都是針對全部行業的分類標準。

實際研究發現,GICS行業分類不如申萬行業貼合實際,比如香飄飄,申萬分類為軟飲料,GICS分類為包裝食品和肉類。故決定使用申萬行業分類標準三級分類,三級分類總共有105類,分類足夠細,有較好參考意義。

四、互聯網公司特殊處理

互聯網行業是很重要的行業。然而國內的上市公司沒有代表性,因為國內最好的互聯網公司大都是在香港或者美國上市的。所以我們專門計算了香港上市的中國互聯網公司平均薪資,而且進行匯率換算,這樣更有代表性。名單包括了騰訊控股、金山軟件等公司。

香港上市的中國互聯網公司行業統稱為:互聯網(港股)

五、最終結果

最終針對申萬三級分類105個行業(覆蓋國內所有行業)和互聯網(港股),總共106個行業,得出兩套數據:

  • 各行業平均薪資用于比較不同行業。

  • 各行業過去5年薪資平均漲幅用于分析單個行業趨勢。

                                                         數據解讀

分別按照平均年薪和年薪增速排序,我們得到兩張數據表:

                                    圖一:按平均年薪排序(2018年)2.jpg

                                                                                  圖二:按薪資漲幅排序(過去5年平均)3.jpg

數據很直觀,直接參考就行。注意,如果公司數量太少,可能沒有統計意義,不建議參考,故將公司數量一并公開。

另外,探長有一些主觀看法,供大家參考:

一、熱門行業

  • 金融確實是最賺錢的行業。第一第二分別是銀行、證券,都是金融行業。

    值得注意的是,就算學金融,不代表能真正進入金融行業。比如,證券公司和公募基金研究所,一般只會招頂級名校的優秀學生。普通學校機會真的很少(其實頂級學校也很難進)。好一點財經學校的學生,很多也是去銀行做柜員,這種工作真不一定好,搞不好將來被AI替代。

  • 薪資絕對值固然重要,但更重要的是薪資漲幅。比如銀行其實并不好,雖然目前薪資排名第一,但銀行的薪資漲幅排名倒數第一,只有1.8%。算上通貨膨脹,都算降薪了。整個銀行業已經盛極而衰了,現在進銀行相當于高位接盤,并不劃算。

  • 互聯網確實不錯。互聯網(港股)絕對薪資排名第六,很有吸引力。更重要的是,漲速非常高,高達23.2%薪資最高的十個行業中,互聯網漲速最高。照這個趨勢下去,過幾年很可能變成第一。這和火爆的移動互聯網、大數據AI有很大關系。

總結就是,如果你的分數足夠高,能去好學校的金融或者計算機,而且還感興趣,那么請不用猶豫。

(PS:探長本科就讀中科大計算機專業,在金融行業做過量化投資,現從事金融AI行業。故對金融、互聯網、AI三大熱門領域有一定了解。對相關領域感興趣的朋友,可以加群大家一起討論)


二、隱形冠軍行業

一些行業網上關注度不高,實際待遇很高,這種可以叫隱形冠軍行業。比如排名3、4、5名的航空運輸、園區開發、航運。這些行業網上關注度并不高,但這些行業平均薪資居然比互聯網都高

如果沒有數據支持,根本想不到這些行業。探長之前也不太了解,很感興趣,稍微研究了下,估計是以下原因。

  • 航空運輸。主要指航空公司,估計是機長、飛行員等專業性很強的崗位待遇較高。因為入行門檻高,人才很緊缺。

  • 園區開發。特定的房地產領域。指的是高科技開發區之類的單位,比如張江高科、陸家嘴、浦東金橋。這種單位一般人比較難進,并不僅僅是專業問題。

  • 航運。這是一類特殊行業,主要指在國際貿易中的海運行業。這種工作動不動就在大海上漂幾個月,沒有網絡,沒有娛樂,非常辛苦。薪資高也能理解。

這倒有個啟發,如果你的分數不高,選不了好學校的熱門專業,可以考慮另辟蹊徑。

一個可能的方法是,找到那種學校,本身就是某領域的專業性學校,畢業之后比較容易進入對口行業的。

比如,上海立信會計金融學院,2016年剛合并的時候,還招了很多二本線的學生。但是學校專注于金融會計領域,而且位于上海,就業很有競爭力。后來分數線也是一路水漲船高。

前幾天面試過一個立信會計學院的實習生,很優秀,故對這個學校印象很深刻。

與其選一個偏僻地域211學校的冷門專業比如生物),可能遠不如去立信會計學院。

一些其它的專業龍頭學校:

石油領域:中國石油大學、東北石油大學

海運領域:大連海事大學、上海海事大學

航空領域:中國民航大學

等等。僅供參考。

三、就業質量報告 

上面提到的隱形冠軍,并不是探長的專業領域。這些學校是臨時找的,主要參考了他們的就業質量報告,發現確實很多學生進入了對口行業。

實際上,就業質量報告不是強制性發布的。就業情況不好的學校,甚至都不好意思披露。

報考某學校前,不要聽別人的一面之詞,要去找他們的就業質量報告,就業好的一般都會披露。

注意,以上只是提供一個找學校的思路,不是真的建議你報考這些學校。

具體報考還是要結合自身情況具體分析。

                                                              后記

有人可能問,探長你不是講投資的嗎?怎么講起填志愿了?因為填志愿可能是人生中最重要的一次投資了!一定一定要認真對待!

志愿隨意填,就業兩行淚...

探長當年填志愿,報的是機械專業。當時想的太簡單,覺得可以造機器人,很酷啊。

好在中科大轉專業很容易。經過認真研究后,大二果斷轉到計算機。

當時所有親戚都反對,理由是學計算機的人都爛大街了。而且當年PC時代已進入平穩期,移動互聯網還沒開始,AI更是影子都沒有。后來移動互聯網火了,計算機就業情況超出所有人想象。

最后,如果實在想不清楚要學什么,那就找一個容易轉專業的大學吧!這樣至少能有二次選擇機會。

比如我的母校中國科學技術大學可能是國內轉專業最容易的高校了。因為各個專業都有獨特優勢,都有吸引力。

— The end —

感興趣的朋友關注公眾號“華爾街探長”,回復“行業薪資”,獲取所原始數據

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