上海关于外来人员的四金问题

本文详细解析了四金(养老保险金、医疗保险金、失业保险金、住房公积金)的缴费基数及比例,介绍了个人与单位分别承担的比例,并分析了这些政策对于不同群体的影响。
(转)原文出处http://job.sdu.edu.cn/new/html/5544.html

四金的缴费基数的定义:一般四金基数就是当月的工资,不过如果工资很高(比如超过了上年你所在城市社会月平均工资的三倍),那基数就到顶了。而如果工资特别低的话(比如低于上年你所在城市社会月平均工资的百分之六十),那基数也有封底。
  四金缴费比例: 个人缴纳部分公司缴纳部分
  养老保险金= 基数×8% +基数×22%
  医疗保险金= 基数×2% +基数×12%
  失业保险金= 基数×1% +基数×2%
  住房公积金= 基数×7% +基数×7%
  其中个人出的部分是左边的部分,即基数的8% 2% 1% 7%=18%,其余右边的部分由公司出,其总数为基数的22% 12% 2% 7%=43%。也就是说扣除四金后的工资为:x=工人工资-基数×18%,而单位付出的总资金为:y=工人工资+基数×43%。
  养老,这个问题是最让上海市政府头疼的问题,因为现在上海老龄化问题尤其突出,再加上以前的历史问题,这部分老人中有很多人自已都没有交纳过养老金,那这部分人这么办呢?现在在职职工养老金交纳,单位承担22%(计入社会统筹),个人承担8%(计入个人帐户),这样的记帐方式,对本地人而言,是无可厚非的,而对居住证持有者来说,就苦了,因为你退休后,不可能持有上海市才类居住证,就算由于特殊原因持有,按现有的规定,也不可以在上海办理退休,按居住证制度,你只能转回原户口所在地,而转回部分只是你个人交纳部分8%,单位为你所交纳大块部分22%,只能留上海,作为上海的社会统筹,光这一项,就能算出,外地人为上海市政府作了多少贡献,另外一方面,也可以算出你的转回原籍,又给自已的家乡增加了多少负担
医保,单位承担12,个人交纳2%,同样方法,单位交纳的12%计入社会统筹,而只有2%计入个人帐户,这项呢,在上海工作期间还算是实际有用的,但事实上,你这个期间生病的概率应该较小。而在你退休后待到体弱多病时,你唯一的选择是,你的医保也只能转回原籍,同样,你也只能转出你自已交纳的2%,单位为你交纳的12%,也就只能为上海作贡献啦,同样,你又要给自已的家乡增加一份负担。
  失业保险单位交纳2%,个人承担1%,按上海目前的居住证制度,你基本是不能享受的,交了也白交(因为如果你失业,你就不可能持有居住证,而在上海的人才类居住证中70%以上都是一年期的),而没有居住证,你就不可能享有失业待遇。
  公积金,单位与个人各交7%,且全部计入个人帐户,只要你想在上海买房就可以100%的享受,这一项是唯一对外地人有实际意义的待遇。不过本项不是强制性的,因为现在的法律没有强制单位一定要为你交公积金,单位有权选择是否给你交,这项待遇得看你的就业运气了。
在信息技术快速发展的背景下,构建高效的数据处理与信息管理平台已成为提升企业运营效能的重要途径。本文系统阐述基于Pentaho Data Integration(简称Kettle)中Carte组件实现的任务管理架构,重点分析在系统构建过程中采用的信息化管理方法及其技术实现路径。 作为专业的ETL(数据抽取、转换与加载)工具,Kettle支持从多样化数据源获取信息,并完成数据清洗、格式转换及目标系统导入等操作。其内置的Carte模块以轻量级HTTP服务器形态运行,通过RESTful接口提供作业与转换任务的远程管控能力,特别适用于需要分布式任务调度与状态监控的大规模数据处理环境。 在人工智能应用场景中,项目实践常需处理海量数据以支撑模型训练与决策分析。本系统通过整合Carte服务功能,构建具备智能调度特性的任务管理机制,有效保障数据传递的准确性与时效性,并通过科学的并发控制策略优化系统资源利用,从而全面提升数据处理效能。 在系统架构设计层面,核心目标在于实现数据处理流程的高度自动化,最大限度减少人工干预,同时确保系统架构的弹性扩展与稳定运行。后端服务采用Java语言开发,充分利用其跨平台特性与丰富的类库资源构建稳健的服务逻辑;前端界面则运用HTML5、CSS3及JavaScript等现代Web技术,打造直观的任务监控与调度操作界面,显著提升管理效率。 关键技术要素包括: 1. Pentaho数据集成工具:提供可视化作业设计界面,支持多源数据接入与复杂数据处理流程 2. Carte服务架构:基于HTTP协议的轻量级服务组件,通过标准化接口实现远程任务管理 3. 系统设计原则:遵循模块化与分层架构理念,确保数据安全、运行效能与系统可维护性 4. Java技术体系:构建高可靠性后端服务的核心开发平台 5. 并发管理机制:通过优先级调度与资源分配算法实现任务执行秩序控制 6. 信息化管理策略:注重数据实时同步与系统协同运作,强化决策支持能力 7. 前端技术组合:运用现代Web标准创建交互式管理界面 8. 分布式部署方案:依托Carte服务实现多节点任务分发与状态监控 该管理系统的实施不仅需要熟练掌握Kettle工具链与Carte服务特性,更需统筹Java后端架构与Web前端技术,最终形成符合大数据时代企业需求的智能化信息管理解决方案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比与优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航与控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理与适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计与数据融合的建模与仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考与技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行与调试,对照算法流程理解每一步的数学推导与实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型与参数调优的实战能力。
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