中国工人的月薪应该是多少?

合理薪资
本文探讨了中国工人的理想工资标准,认为合理的薪资水平不仅有利于社会公平,还能提升中国经济的整体竞争力。通过对比中美工人劳动生产率及工资水平,作者提出中国工人平均月薪应接近三千二百元,并享有相应福利。
薛涌 2007-09-30

中国工人的月薪应该是多少?这当然应该和他们的贡献成比例。不切实际的高工资固然会妨碍企业的竞争力;但过低的工资,不仅会造成社会的不公平,也会影响中国经济的整体竞争力。所以,我们应该探讨一个中国工人理想的工资标准。

工人工资的基础,是劳动生产率,即每小时或每年一个工人创造的价值。最近,联合国公布了世界各国工人劳动生产率的数字,以此再参照有关国家工人的平均工资,就可以建立劳动生产率和工资水平之间的关系。

根据联合国的数字,美国工人一年创造63885美元的价值,聚全球之首;爱尔兰工人排第二,一年创造55986美元;第三是卢森堡工人,55641美元;比利时和法国分排第四、第五,各为55235美元和54609美元。

按小时算,挪威工人居第一,每小时创造37.99美元的价值;美国工人第二,每小时创造35.63美元;法国工人以半美元之差屈居第三。劳动生产率以年衡量和以小时衡量结果不同,主要是因为各国工人平均每年劳动时间不同。美国人一年工作1804个小时,挪威和法国工人则分别是1407.1和1564.4个小时。

中国工人的劳动生产率近年有很大跃进,工作时间则远较发达国家的工人长,高出2200个小时。一个中国工人平均每年创造的价值为12642美元;不过,一个农村劳动力每年才创造910美元。如果把美国的数字也这么拆开来算,一个美国工厂工人一年创造104606美元,农业工人则为52585 美元。也就是说,一个美国的工业工人的劳动生产率是一个中国工人的八倍多。美国农业工人的劳动生产率则比中国农民高将近58倍!

美国工人2005年的平均工资是40409美元。也就是说,一个美国工人一年创造的十多万美元中,有四万出头用来支付其工资,比例是39%左右。另外,这样的工人,从雇主那里享受家庭医疗保险、退休金等等福利。仅家庭医疗保险这一项,就达一万四五千美元。各种福利全加起来,企业在一个工人身上花的钱恐怕就超过六万美元之数。可以毫不夸张地说,工人创造的大部分价值,是进了工人的腰包。我们还必须注意,美国是发达国家中贫富分化最厉害的。而本世纪初这几年,又是美国战后贫富分化最严重的时刻,乃至最近报纸上连篇累牍地讲工人的工资上涨远赶不上他们劳动生产率的上涨。甚至有些统计还表明工人的工资自2002年以来下降了。在全球化的竞争中,发展中国家(如中国、印度)劳工的低薪压低了发达国家工人的工资。美国工人在国内的相对经济地位正处于战后以来的最底点上。与此同时,美国CEO的收入,是普通职工的364倍,贫富差距也达到了战后空前的程度。在这种情况下,工人创造的财富中有39%是作为自己的工资,这个比例绝对不高,而应该是个底线。

那么,我们就不妨以这个底线来算出中国工人的平均月薪是多少。中国工人创造的12642美元,按一美元7.9人民币来算(2006年人民币兑美元破八),就是99872 人民币,接近十万块。按照39%的比例,工人的平均年薪应该是38950元;平均到月,就是3246元(注意,这只是全国平均数,沿海大城市自然要比这一数字高得多)。同时,每个职工还应该额外享受退休金、全家医疗保险等等。看病除了缴十块二十块的门诊费、拿药再缴十块、二十块外,一切都应该免费。自然,孩子上学,也应该免费,上大学至少享受部分奖学金。这才应该是中国工人的最基本生活水平。

而根据我看到的资料,2006 年中国在岗职工年工资为21001元,平均为月薪才1750元;在医疗保险、孩子上学等等福利上,比“应该”的水平恐怕更落后。就在不久以前,张五常还在抱怨,说他的朋友在广东东莞开工厂,月薪六百多基本找不到人。要知道,东莞是中国最发达的地区,生活费用甚高。美国最发达的地区,工人的平均年薪远在五万美元以上。要这么算,东莞地区工人的月薪,至少也要在四千块钱以上了。怎么能把工人的工资压到这个数的六分之一呢?

我从来不主张政府出面指导企业制定工资标准。健康的市场经济,能创造出高薪。美国固然有最低工资线。但是,这一最低工资线两年后也不过是七美元多一点,多是为保护打零工的人。而美国工厂的全职工人的工资水平远比最低工资线高得多,每小时达到二十多美元;政府的最低工资线的升降,和他们无关。相反,1942年罗斯福总统下令限制企业给工人加薪;但是,企业为了竞争,明着不加薪,暗里猛加福利,其中最重要的一项就是给职工提供医疗保险。到了1952年,美国税务总署裁定职工的福利不属于需要纳税的收入。由雇主承担的福利制度,就是这么形成的。我们传统上讲“福利国家”,一谈福利就联想到政府干预。从美国福利制度的这个历程看,福利也是市场自由竞争出来的,甚至是抗拒政府干预的结果。

张五常等等,曾声称中国现在比美国更自由,在经济发展上更有制度优势。他把中国最发达地区工人“应该”拿的工资,从四千左右降到了六百多。工人不愿在这种条件下干活,他就破口大骂。有些老板,干脆就不给钱了。难道这就叫自由吗?比较一下世界最自由放任的市场经济中工人的工资水平,中国工人的低薪,恐怕只能归结于市场改革不彻底、社会制度不公正,乃至无法保证劳动者的基本权利。亚当.斯密当年就指出,工商势力的垄断,限制了工人工资的上涨。作为市场经济的祖师爷,他首先出来为工人的低薪打抱不平。而我们的主流经济学家们,则几乎无一例外地为低薪辩护。几年前我就曾亲耳听一位主流经济学家说,美国工人工资太高,没有竞争力。确实,二战以来,美国的工人一直享受着独体的家庭住房、长期的休假等等“贵族工人”的待遇。半个世纪前,美国工人的日子比现在更有保证,与其他阶层比起来的相对生活水平更高。但是,美国的竞争力并没有衰退。事实上,世界其他发达国家,比美国还要均富得多。一个美国的老板在电视上说:“如果你一提高工人的工资,你的公司就要破产,那只能说明你的企业太缺乏竞争力,根本不应该存在,被淘汰掉对经济有好处。”这话道出了经济发展的宏观真理:如果企业可以靠“自由”地压低工人的薪水来维持竞争力,这样的企业就会被超低的劳动力成本娇惯坏了,不去考虑提供管理水平和开发新技术,永远在低端产业徘徊。同理,中国的经济要真正具有竞争力,中国人就应该变得更贵一些。根据目前中国经济的发展速度,除了良好的福利外,中国工人到2010年的平均月薪应该达到四千左右,发达地区则应该更高,沿海大城市应该达到五千以上。如果企业支付这样的工资后赚不了钱,这样的企业就应该被淘汰。如果这样的企业不仅不被淘汰,反而成了主流,那么只能说明中国的企业太无能,中国的经济也必将丧失长久的竞争力。

多余的话:此稿在被四家合作媒体以不同原因退稿后,终于在《中国新闻周刊》上有删节地刊出。 
 
### 面板数据建模分析工人绩效动态变化的方法 面板数据模型是一种结合时间序列和横截面数据的统计建模方法,适用于分析个体(如工人)在不同时间点上的绩效变化。通过面板数据建模,可以控制个体异质性,捕捉动态变化,并更准确地估计影响因素的边际效应。 #### 数据准备与模型选择 在构建面板数据模型时,需要收集工人绩效的长期观测数据,包括工人的工龄、班次(白班/夜班)、连续工作时间、绩效评分等信息。由于数据包含时间维度和个体维度,应选择固定效应模型(Fixed Effects Model)或随机效应模型(Random Effects Model)来建模。固定效应模型适用于个体差异较大的情况,能够控制不随时间变化的个体特征,而随机效应模型则假设个体差异与解释变量无关[^3]。 例如,固定效应模型的形式如下: $$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 X_{1it} + \beta_2 X_{2it} + \beta_3 X_{3it} + \alpha_i + \varepsilon_{it}$$ 其中 $Y_{it}$ 表示第 $i$ 个工人在第 $t$ 个时间点的绩效指标,$\alpha_i$ 表示个体固定效应,$\varepsilon_{it}$ 为误差项。 #### 模型估计与变量选择 在估计面板数据模型时,可采用最小二乘虚拟变量法(LSDV)或广义最小二乘法(GLS)进行参数估计。若个体效应与解释变量相关,应使用固定效应模型;若无关,则可使用随机效应模型,并通过Hausman检验判断模型适用性[^1]。 影响工人绩效的关键变量包括工龄、工作时间、班次安排等。此外,还可引入交互项,例如“夜班 × 连续工作时间”以分析协同效应。通过面板数据模型,可以捕捉这些变量在不同时间点对绩效的动态影响。 #### 模型扩展与非线性关系 为了识别变量之间的非线性影响,可对面板数据模型进行扩展。例如,引入多项式项(如连续工作时间的平方项)或使用广义可加模型(GAM)来拟合非线性趋势。此外,可结合机器学习方法,如随机森林或梯度提升树,利用SHAP值量化每个变量对绩效的边际贡献,从而揭示其非线性作用方式[^4]。 #### 实施工具与技术栈适配 在实际实施过程中,应根据企业现有技术栈选择合适的建模工具。若企业技术团队主要熟悉SQL和传统数据库(如MySQL),可优先选择支持SQL查询的分析工具,如Python的Pandas库结合SQLAlchemy进行数据预处理,使用statsmodels或lme4(R语言)进行面板数据建模。对于需要更高计算能力的场景,可考虑集成数据中台平台,以支持跨领域、实时的数据分析需求[^1]。 #### 可视化与结果解释 分析结果可通过可视化工具展示,如使用Tableau或Power BI创建动态绩效趋势图,或使用Python的Matplotlib和Seaborn库绘制时间序列图、偏依赖图(PDP)等。这些可视化方法有助于识别变量对绩效的边际影响及其动态变化趋势[^2]。 --- ### 示例代码(Python) 以下为使用Python进行面板数据建模的示例代码: ```python import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import PanelOLS # 加载面板数据 data = pd.read_csv("worker_performance.csv") data = data.set_index(['worker_id', 'time']) # 构建面板数据模型 model = PanelOLS.from_formula('performance ~ age + night_shift + hours_worked + night_shift:hours_worked', data=data) results = model.fit() # 输出回归结果 print(results.summary()) ``` --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值