为什么金融、IT工程师年薪比资深土木工程师高很多？

金融行业的吸金能力依然非常强，并且很多年轻人也愿意从事金融行业。

每当大家谈到就业方向的时候，很多人都会把it行业和金融行业当成自己的首选项。原因也非常简单， It行业和金融行业的薪资待遇非常高，同时也有着不错的职业发展。对于即将踏入社会的应届毕业生来说，很多人也会把it行业和金融行业当成自己的职场目标。

一、各个行业的工资单相继出炉。

这是一份来自国家统计局的数据报告，在所有的行业当中， It行业和信息传输类的工资排在榜首位置，这些行业的平均工资达到了312万元。除此之外，金融行业的平均工资也非常高，并且连续保持着高增长的态势。与此同时，传统的制造业的新时代已经非常低，人均工资水平甚至不足6000元。

二、金融行业的吸金能力依然非常强。

对于金融行业来讲，因为金融行业本身就有着非常高的就业门槛，同时也汇集了各个领域的精英人才。金融行业是一个薪资待遇和就业门槛都非常高的行业，应届毕业生也会把金融行业当成自己的职业方向。对于在金融行业从业的人员来说，很多应届毕业生的初始薪资就可以达到2万元左右。

三、我的个人看法是什么？

以我个人看来， It行业和金融行业的薪资待遇确实非常好，但我认为我们其实需要把更多的注意力放到传统的制造业和服务业上。从某种程度上来说，如果我们不能大力发展传统行业的话，金融行业和it行业本身就有一定的不可持续性，同时也有着一定的行业泡沫。我认为我们需要增加传统行业的薪资待遇，适当降低it行业和金融行业的薪资待遇。

这个问题我想深入说明下。

我认为至少有 5 个重要的点可以回答题主的问题：

1 金融业擅用杠杆，导致金融企业利润(扣除人力成本前)高;

2 IT 业很多服务边际成本几乎为 0，导致 IT 企业利润(扣除人力成本前)高;

3 金融、IT 业的核心生产资料是人，导致高端 人才 薪水分配占比高。

4 全球化、技术进步导致实业与金融、IT 业的收入差距进一步被拉大。

5 金融、IT 业具有配置资源的属性，获得“超额”回报是合理的。

第一，擅用杠杆的意思就是金融机构懂得利用别人的资本帮自己赚钱，而且与大多数实业相比，金融业特别擅长。

金融危机之前很多金融机构都维持了特别高的杠杆，也就是说用同样的资本，金融机构可以撬动更大体量的交易，自然就有更高的回报率。即使是金融危机后去了杠杆，也有 12 倍左右的规模，这是实体企业无法企及的。虽然国内的情况还有所区别，但金融机构的本质就决定了他们更容易利用信用和客户资源去提高自己的收益。实体企业通过展期，期限错配等手段让资本持续滚动的能力非常弱，所以他们需要用资产、现金流、或至少是对未来发展的预期去为自己的信用背书，而这些资源往往都是很有限的，所以能撬动的资本也就很有限。这样的杠杆亲近性就决定了在同样的体量下，金融机构可以利用比实体企业更多的资源，产生更多的收益。

第二，IT 业的边际成本远比一般实体要低，一些情况下几乎为 0。工厂多生产一颗螺丝钉，房地产企业多盖一栋房，这些都是需要付出实在的物料和人力的。就算规模生产和高科技设备效率再高，也免不了实际的投入。可 IT 不一样：在一定的规模上，一个 app 服务 500 万人和服务 600 万人可能成本没差别，但收益却变高了(不考虑所有行业都的推广成本)。call center 和洗脚城之类的传统服务业，单个人员能服务的客户始终是有限的，技术能带来的效益提升不大。但 IT 业的技术发展则可以让单个程序师为千千万万的用户服务，这样生产效率就能得到极大的提高，从而提升企业利润。在固定技术水平下，IT 企业已具备很大的成本优势，而随着技术的进步，他们增长的动力只会把实体企业拉得越来越远。

第三，和一些传统实业相比，金融、IT 企业的高端人才能直接创造出巨大的价值，因此利益分配的占比也更大。题主的举例里面，那些实体企业的雇员虽付出了很多努力，但直接创造的价值有限，需要和别的生产要素分享收入。

以题主提到的工程师为例：一个精通技术的工程师，固然为成为专家付出了巨大的努力，但在实际的工作中，他往往只能起到重要作用，而不是主要作用。比如建造一个水电厂，首先就不是一个工程师能搞定的，而是需要数个工程师团队，涉及不同领域。其次，光有技术指导也远远不够，还需要购买设备，施工建造等步骤。一座水电厂的完工，涉及了许多复杂的环节，每个环节都不能说不重要。所以对每个环节中的高端人才来说，能力再强也无法分到大部分蛋糕。

而对金融业来说，比如做一单 IPO：一两个厉害的拉皮条人员拿下单子，再来一个业务小组搞定需要的文书工作，接着配合下销售团队把股票卖出去，扣除第三方机构的费用后千万级别的收入就到手了。这其中涉及的人员总数往往只有数十人甚至十数人，还没有什么机械设备的投入;在这种前提下，高端人才的收入自然可以很高的。

IT 也是同样的概念：一两个人或者一个小团队开发出一个软件 / 网站 / 硬件的原型，通过吸引市场注意力得到最初的收入和投资人注资，接着就能完善产品然后大规模推广，最终实现指数级的增长(在产品成功的前提下)。在整个价值创造的链条中，技术和创意是最重要的，制造产品 / 部署服务的工序往往被外包。苹果产品赚了那么多钱，又有多少落在了富士康工人的口袋里在许多 IT 业的财富传奇中，虽然也利用了类似传统实业的大规模生产 / 部署服务的手段，但核心的产品 / 服务还是来自于高端人才的技术和创意，这是无法替代的，所以必然能分配到核心的利益。

第四，全球化和科技进步增加了企业的雇佣选择，从而削弱了许多实体经济中员工的议价能力，拉低了工资;与金融、IT 业的高薪相比显得不和谐。很久以前，美国一个普通的工人可以有很体面的收入。美国有公会等为中低层人民争取福利的机制，加上社会基本也较为富裕，有能力支付相对昂贵的人工费，所以即使在实体经济中当一颗螺丝钉也会有不错的收入。

但全球化，第三次科技革命开始后，很多可以在国外做或给机器做，成本还更低的工作就被外包出去了。这类的工作往往会在美国消失，人们不得不去从事门槛更高的职业，也就是说劳动力的议价能力降低了。罢工在过去可以涨工资，现在则可能直接被中国、东南亚的工人甚至机器人取代。中国是全球化的受益者，加上过往对职工权益的保护也不强，所以还不太能体会到这点，但未来会越来越明显(比如总体收入增速放缓)。

相反地，因为金融、IT 业的高收入人群本就难以被全球化和技术进步威胁;而全球化和技术进步又为金融和 IT 业带来了更大的市场，更高的效率，所以总的来说，这两个行业高端人才的工资水平是在增长的(其实不光是这两个行业，在大趋势下，传统行业也在经历着两极分化)。

纽约不同行业的历史平均工资，红色是其他所有民营行业，紫色是证券行业。历史趋势显示实体经济雇员的收入增长缓慢，而证券业则很快，最后差异越来越大。当然，也不是每个在纽约证券业工作的人都能赚到 35 万美金的年薪，也有很多非高薪的 analyst 存在;这么高的平均薪水说明证券业本身也存在着极大的两极分化。

最后，金融、IT 业具有配置资源的属性，因此可以获得比自身付出更多的价值，这在市场经济的逻辑下是合理的(不谈社会稳定 / 公平的问题)。传统经济学认为价值是实际存在的，固有的，而马克思更认为价值是社会必要劳动时间决定的。在这种朴素，带有“天道酬勤”价值取向的观念下，我们倾向于认为一个人能赚多少钱取决于他有多努力，或者他有多少天赋。但在实际的市场经济中，价值是由公平交易创造的。也就是说只要公平合法，能赚多少钱取决于能为购买者创造多少价值，他觉得值不值，而不是自己有多努力。

以金融为例，很多人觉得投行人收入高是因为他们人员素质高，工作时间长。但本质上是因为他们从事的是关系驱动型工作，而不是技术驱动型。投行做的技术工作，会计事务所也能干，但收入低得多，这点国内外都一样。你能做建模 / 咨询 / 尽调，我也能做，所以光靠技能是实现不了高收入的，因为往往会走上同质化竞争的道路，最后变成价格战(稀缺的高精尖技术除外)。

投行的人加班辛苦，会计师就不辛苦么凭什么同职级的投行人收入是事务所的好几倍，甚至十几倍因为投行能为企业找到最合适，估值最高的投资者;或者反过来为购买方找到最合适的投资标的，别的类别的机构做不到，这才是溢价的点。对投行而言，可能有的交易撮合很简单，只是打了几个电话。但对企业来说，这解决了他们最重要的融资问题，当然愿意支付很高的报酬，就算服务本身没有消耗多少工作时间和精力。

IT 也是同样的道理。对阿里巴巴来说，把一家企业放到他的 B2B，B2C 平台上，做一些广告，优化一下搜索排名结果，消耗不了多少劳动时间或是资源，甚至几个人花几天就能搞定(这里谈的是新增客户的边际成本，而不是平台搭建的固定成本)。但对企业来说，却能对接到最需要的客户、合作伙伴资源，创造出实在的业绩增长。因此就算阿里巴巴的服务没有付出多少努力或是智力，却完成了一次伟大的资源配置，为客户创造了客观的价值，高收入是正常的。

1 非同类比较

题目最明显的一个问题，就是将两个非同类概念进行了比较。资深土木工程师的年薪，（先不论数字是否正确），是一个群体的平均值（或者说中值也可以）；而当描述金融和 IT 工程师「经常」在百万以上的时候，并没有严格定义「金融」和「IT 工程师」的范畴（楼下银行的柜员算不算「金融」业的呢？中国联通的上门维修工程人员算不算「IT」业？）。如果题目指的是那些外资投行、顶尖对冲基金、一流互联网公司员工的收入，本质上就是用一个行业的平均水平和另一个行业的顶峰水平比较，这是不合理的。也许行业内最顶尖的土木工程师收入也不会太低。

2 凸现效应

之所以会有上面的现象，是人类常是「凸现效应」的受害者。「凸现效应」是指，人们更加容易受那些更不符合常规、引人注目的显著信息的影响，也更容易记忆这类现象——其实整个新闻行业基本就建构于此。老得不能再老的 cliché 「狗咬人不是新闻，人咬狗才是」就是例证。某个人「年薪百万」这个特征，比起「年薪20万」，显然更容易被人类的大脑记住，而当那些年薪不是百万的金融从业人员出现的时候，人们会更容易忽略他们。

3 孕妇效应

「凸现效应」很容易带来的另一个现象就是「孕妇效应」。「孕妇效应」是指由于自己的额外关注，人们会把偶然现象认知为普遍现象——当你自己是孕妇的时候，你会觉得满大街都是孕妇；当你买了某一个品牌车的时候，你会觉得街上全是这个牌子的车。对于「年薪百万」这个现象，我们很容易在建立了初步认知之后，每次再遇到「年薪百万的金融从业人员」，就更加加深这个印象，从而愈加深信不疑——但遇到一些不符合自己认知的现象时，大脑就会自动忽略。

4 睡眠者效应

「睡眠者效应」是说：随着时间的推进，人们容易忘记信息的传播来源，而只对内容本身保留模糊的记忆——这个心理学现象是整个广告业的基础。对于「金融行业员工基本都是年薪百万」这个认知，我们很有可能从一开始听到的就是二手三手的信息，但传的人多了，我们就不会再辨别信息来源，而只会认定这个事实。所以如果真的统计一下金融行业从业人员的平均年薪和土木工程从业人员的平均年薪，也许差距并没有我们想象得大。

5 忽视概率偏见

从第1点可以延伸出一个很有意思的现象，即「忽视概率偏见」。人类的大脑是天然比较难理解「概率」这件事的。比如，我们的大脑能理解一件事绝对不会发生（0%）和非常小几率会发生（比如1%）的区别，但很难理解一件事有18%和有46%的可能性会发生的区别。于是，我们看到了「有人年薪百万」，但是很少去想「如果自己去做这个行业的话，拿到这个年薪的概率有多大？」

6 均值回归理论

如果把时间尺度拉得足够长远，也许金融行业的平均收入和土木工程类的平均收入应该是相似的——理论上，在市场有效的假设下，任何行业的长期平均收入都应该相似。因为如果金融行业和土木行业平均收入相差过大的话，必然引起人才向金融行业的流动，于是土木从业人员就会变得稀缺，于是他们的价值/收入也会上涨。如果目前金融行业平均收入比较高，按照均值回归理论，这种状态未来一定无法长期持续。

7 单一归因谬误

啊，终于来到了我最喜欢的思维误区「单一归因谬误」简直每天都发生在我们身边。概念很好理解——人类天然喜欢给事情寻找一个原因，而且这个原因越单一越好。股市今天为什么上涨了？因为昨天央行降息；昨天巴萨为什么赢了皇马？因为梅西后撤到了中场，起到了奇兵作用；苹果为什么濒临倒闭又力挽狂澜？因为乔布斯当年搞出了 iPod但事实上，真实世界远比这些复杂得多。我们容易把某个人「年薪百万」归因到「TA做的是金融业」，但也许，不管TA去做哪个行业，都是最 (zheng) 优 (zui) 秀 (duo) 的一批。

写到这里，一定要说明几点：

1 虽然上面列举了各种题目可能有的思维误区，但这不意味着原题的结论就是错误的。事实上没有更加详实的数据，我们很难判断题目的说法是否正确。只是在得出一个结论前，思考一下自己是否陷入了一些思维误区，可能是有好处的；

2 上面所述的很多「效应」，其实并不是严格的心理学概念。甚至相反，它们中很多都是一些经验性的总结，很难算作学术性的严肃结论。正如在研究「思考」这件事上我颇喜欢的 @采铜 老师所言：

“假装并非无知”的另一个表现是，你用对事实的归纳来代替对事实的解释。当一卡车的水果掉落到地上，大家一哄而上争抢之时，你会说这是“从众效应”；当你喜欢上了戴头巾，然后看到街上不少戴头巾的人时，你说你知道这是“孕妇效应”；如果小区的一个角落开始堆了一些垃圾，之后在此处倾倒的垃圾就会越来越多，你说这就是“破窗效应”。你的说法都没错，并且你以为你看懂了这些现象。但实际上，你并没有懂，你只是指认出了一组事件的标签，知道如何用一个名词来指代一类现象罢了，你并没有真的对这些现象作出解释。你无法回答为什么会有“从众效应”，它是如何、何以发生的，为什么会有“孕妇效应”，它是如何、何以发生的，为什么会有“破窗效应”，它是如何、何以发生的。[1]

所以，对事物的探知不应止于学习一些煞有介事的名词。这个答案至多是起到一些抛砖引玉的作用。

3 这些现象或「效应」往往不是孤立，而是交织着运作的。如果仔细思考，「萧敬腾是雨神」这个半开玩笑的结论，其实背后蕴含着七八个相互重叠的认知误区。

最后。

最后，我们假设题目的结论是正确的，那有可能的原因是什么呢？

我能想出来一个可能的原因：如果一个行业平均每人创造的价值很大的话（这里的价值就通俗地理解成钱好了），那么这个行业从业人员的平均收入就会比较高。举个例子：

有这么一个行业，它每年平均创造的收入可达 50-60 亿美元，而这个行业的最主要从业人员（可以称之为「核心员工」），每年只有 4-500 人左右。于是这些员工的收入是怎么样的呢？行业规定，任何人只要被录取为核心员工，最低年薪也要在50万美元以上，如果有 1-2 年的工作经验，起薪可以达到70-100万美元/年。而核心员工里面能力的佼佼者，最高年薪可以达到 2000-3000 万美元。

这个行业的名字叫，NBA。

金融行业起薪最高的是投行，在国内可以称为证券，当然也要分做什么工作，IPO的应该是最高的

保险要看业绩，所以不一定能很高。银行如果指的是商业银行的话，工作稳定，但是工资不是很高，总行级别应该比普通的保险要高，但却比证券低不少

IT行业：

尽管互联网行业可能会面临人才井喷，但就目前的现状来说，互联网行业的薪酬增长率依旧保持并且将持续保持在较高的水平。根据众达朴信最新发布的行业薪酬调研数据，2013年互联网行业以162%的薪酬增长率高居行业首位，超过第二位的房地产34个百分点。众达朴信在调研今年各行业薪酬增长水平的同时，对各行业2014年的薪酬涨幅也做了一定的预测。对互联网行业薪酬涨幅的预测尽管低于2013年，但依然保持在全行业前列，薪酬涨幅不会低于15%。移动互联网、手机游戏等细分行业，涨薪幅度将高于15%。

众达朴信认为，即使互联网行业人才供给开始出现井喷，对薪酬的影响不会很大，这是行业的商业模式决定的。高效先进的商业模式必定会给互联网企业带来高额的利润，这将反映在员工薪酬上。其他行业企业的互联网、IT、电子商务等相关部门也将成为舒缓IT人才就业压力的出口。

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