保姆薪酬水平报告？

一、保姆薪酬水平报告？

保姆薪酬水平因地而异，一般在每小时$10-20美元之间。薪资的高低与保姆的地区、经验、工作时间、工作内容和雇主需求等因素有关。一般而言，有经验的保姆薪资更高，而需要照顾老人或儿童的保姆薪资也会较高。在大城市，保姆薪水通常更高。

二、薪酬报告怎么写？

薪酬分析报告怎么写?作为专业的人力资源公司或者人力资源专业薪酬分析报告还是要会写的，那么，一般企业薪酬分析报告怎么写呢?

撰写薪酬分析报告首先要了解“薪酬分析”，所谓的薪酬分析就是运用多种分析方法对企业内一定时期的薪酬数据做分析，分析出薪酬管理体系的现在、缺陷，修改薪酬管理体系，优化薪酬管理体系的过程。

做薪酬分析首先，在《月工资明细表》、《月劳务费明细表》、《月绩效、奖金明细表》、《月补贴明细表》、《部门月薪酬汇总表》等等月度薪酬表格的基础上，进行月度薪酬的汇总，注意汇总时薪酬支出数据的完整性，避免遗漏。

其次，在月度汇总的基础上，可以形成季度、半年度和年度的薪酬汇总数据。进行周期性汇总时，除了机械的基础数据叠加外，还可以按照薪酬支出类别、人员、部门、时间等进行不同维度的汇总，这样，就能为后续的薪酬分析报告奠定良好的数据基础。做好了以上的准备工作，在撰写薪酬分析报告，我们就可以从三个层面逐步深入进行分析。

第一层面，薪酬总额分析

　1、 当期薪酬总额：月度薪酬总额、季度薪酬总额、年度薪酬总额;

2、 当期与上一期比较：月度/季度/年度薪酬总额与上一期的增(减)比率;

3、 实际支出薪酬总额与预算的差异：月度/季度/年度薪酬总额占预算的支出比率。

第二层面，薪酬结构分析

　1、“人员”方面的分析：包括人均月薪酬总额、人均季薪酬总额、人均年薪酬总额、人均月薪酬总额与上一期的变化、人均月薪酬总额与预算的差异等等;

　2、“结构”方面的分析：包括固定工资所占比例、绩效工资所占比例、法定福利所占比例、其他补充福利所占比例、薪酬结构与上一期的变化、薪酬结构与预算差异等等;

3、“部门”方面的分析：包括薪酬总额中各部门的总额分布、各部门人员数量占总数量比例、薪酬总额中各部门薪酬所占比例、各部门人均薪酬总额、部门人均薪酬总额与企业整体人均薪酬总额的差异、部门薪酬与上一期的变化、部门薪酬与预算差异等等。

在这一部分中，还可以根据企业的实际情况进行综合性分析，即将“人员”、“结构”、“部门”再结合“周期”进行分析，相对会更加全面，更加具有适应性，薪酬数据方面才能更加准确。

第三层面，薪酬效益分析

　　薪酬效益分析是为了分析出薪酬支出与企业效益之间的关系，一般从“人员流动”、“企业效益”两个方面展开分析。

1、从“人员流动”的角度分析薪酬效益。如新进人员薪酬比例、离职人员薪酬比例、人员增薪比例、增薪占薪酬总额的比例、增薪占利润增长的比例等等;

2、从“企业效益”的角度分析薪酬效益。如薪酬总额占收入额比例、薪酬总额占成本额比例、薪酬总额占费用额比例、薪酬总额利润产出比等。在此基础上，也可以结合第二个层面，深入分析薪酬效益问题，如人均薪酬收入产出比、人均薪酬利润产出比、部门人均薪酬收入产出比等等。应该说，这个层面的分析是更加深入的分析，相对专业性更强、复杂性更高。

三、大数据专业就业前景和薪酬？

大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。

大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。

四、中国性别薪酬差异报告来源？

近日BOSS直聘发布《2021中国职场性别薪酬差异报告》，以中国城镇就业群体为研究对象。报告数据显示，2020全年女性平均薪资6847，同比回落2.1%，平均薪酬低于男性31.8%。一起来看详细报告!

1、2020年男女薪酬差异再次拉大，男性均薪9024元，薪酬优势达31.8%

从绝对值看，2020年城镇就业女性的均薪为6847元，对比2019年女性均薪6995元，同比回落2.1%。而男性2020年均薪9024元，对比2019年男性性均薪8572元，同比上涨5.3%。中国城镇就业群体平均薪资的性别差异再次拉大。

从D-测度值验证，2020年，我国男女薪酬的D-测度值从2019年的0.183升至0.203，涨幅小于薪资差异度的变化，说明过去一年我国性别薪酬差异变大，受薪资分布结构及离散度变化的影响更强。

从分位值角度观测，2020年，我国城镇职业女性和男性的薪资分布向中间靠拢，中低收入区间的岗位竞争变得越发激烈。其中90分位薪资，女性由2019年的11.5k回落至10.5k，男性由15k回落至13.25k。

2020年全年，有61%的男女薪酬差异能够通过求职者自身特征进行解释。也就是说，有39%的性别薪酬差异无法由外部核心因素来解释，可以认为是由性别差异带来的。对比2019年30%的占比，上涨了9个百分点。

研究人员推测：在疫情这样的重大公共紧急事件面前，女性的收入稳定性相对更弱，面临着更高的职业风险。

在这61%的可解释因素中，有三项特征直接造成女性平均薪酬低于男性，按权重从高到低排序分别为职位、工作经验及行业，其中，工作年限造成的差异比重首次超过行业。

而教育年限依然是唯一对男女薪酬差异起到收敛作用的因素。较2019年的-14.6%提高了30个百分点。

BOSS直聘研究院数据显示，2020年，中国职场女性的教育回报系数为0.061，即每多读一年书，平均薪酬可增长6.1%。无论是从教育水平角度还是实际工作能力的角度，高潜力女性都日益成为职场中不可忽视的力量。

2021年前两个月，活跃的女性求职者中，具有本科及以上学历的比例已经达到41.9%，比男性高出6.7个百分点。教育背景将继续助力中国职场女性不断实现自我提升，突破职业壁垒。

2、在女性占比超过50%的行业中，金融、咨询行业薪资高于整体平均值

职位、工作经验及行业三大影响因子中，职位依旧是导致男女薪酬分化的最大因素，且较2019年的影响权重（63.8%）再次提高。

五、如何读懂薪酬报告？

1、薪酬水平的对标，外部市场，同行业，标杆企业等

2、薪酬结构是否合理，包括固定浮动比例等

3、薪酬成本，占运营成本的比例

4、薪酬现状是否合理评估或体现了目前岗位人员的价值

了解更多，请参考《薪酬设计与绩效考核全案》

六、2020中国教师薪酬报告？

2020年中国教师包括全险在内平均9万多元。

七、2021年保险行业薪酬报告？

保险业员工收入还算不错。

1.保险行业是一个高度竞争的行业，能够在这个行业中立足需要具备一定的专业技能和销售能力。

这些人才对于企业来说是非常宝贵的，所以行业内员工的收入相对其他行业来说会更高一些。

2.在普通保险公司工作的员工待遇上限一般为15K~20K，中高层管理者和高级技术人员的薪资会更高。

而在一些知名保险公司工作的员工，比如中国人寿、平安保险等，他们的薪资待遇相对也会更好一些。

3.随着保险行业的不断发展，保险产品的需求不断增加，保险业员工的收入会不断提高，并且未来保险行业的发展也非常有潜力。

八、如何写薪酬调查报告？

你好，我在一家hr咨询公司做过实习，实习阶段就是做薪酬调研的后期阶段：清理数据辅助报告等工作。

我所在的咨询公司做薪酬调研的流程是先拜访客户，了解该行业主要客户的人力资源管理情况，包括详细的hr policy，这对后期形成薪酬报告是很重要的，能够帮助顾问识别异常数据。

客户关系都是长期由顾问积累起来的。

然后就是邀请客户参与薪酬调研，发送问卷（非常详细、完善、标准，包含薪酬政策的方方面面）。

在这个过程中，需要将客户公司自己的职位体系，匹配到咨询公司所采用的标准的职位体系，这样才能做横向的比较。

而专业的hr咨询公司都有自己研发的标准职位体系，并且经过时间、实际的检验。

之后就是等待客户回复问卷，并“清洗”数据，使之成为标准化的，可以用来做报告的数据。

（注意不是调整或改正数据而是使其更标准化，更方便使用）。

之后根据实实在在的数据，形成薪酬报告。

九、哪里能下载薪酬报告？

薪智平台，目前已更新2022年多份薪酬白皮书，包括：

长三角薪酬白皮书、互联网薪酬白皮书、新能源薪酬白皮书、医药薪酬白皮书、半导体薪酬白皮书、金融薪酬白皮书等

公司想做薪酬调研，哪些网站可以查到真实的工资水平？

十、薪酬大数据分析

在当今数字化时代，企业对于雇员的薪酬管理变得愈发重要。而在薪酬管理中，薪酬大数据分析正逐渐成为企业优化薪酬策略的关键工具。

什么是薪酬大数据分析？

薪酬大数据分析是指以大数据技术为基础，对企业内外部的薪酬数据进行收集、整合和分析的过程。通过利用大数据分析方法，企业可以深入了解薪酬结构、员工薪酬满意度、薪酬差距等信息，从而有针对性地调整薪酬政策，提升员工积极性和工作效率。

薪酬大数据分析的意义

薪酬大数据分析能够帮助企业实现更加精细化的薪酬管理。通过对大数据进行深入分析，企业可以实现以下目标：

• 更加客观公正地制定薪酬政策，避免主管个人偏见影响
• 根据员工的实际贡献和价值设定相应薪酬水平，实现薪酬差异化管理
• 及时了解市场薪酬水平，保持企业竞争力
• 识别高绩效员工并激励其持续发展，提升员工忠诚度

如何进行薪酬大数据分析？

要进行薪酬大数据分析，首先需要收集、清洗和整合各类薪酬数据，包括薪酬结构、绩效评估、员工满意度调查等信息。其次，利用数据分析工具和技术对数据进行深度挖掘和分析，识别薪酬管理中的问题和潜在机会。最后，基于分析结果制定具体的薪酬政策和措施，并持续优化和调整。

薪酬大数据分析的挑战

尽管薪酬大数据分析具有诸多优势，但也面临一些挑战。其中包括数据隐私保护、数据安全风险、数据质量问题等。因此，在进行薪酬大数据分析时，企业需要建立健全的数据保护机制，确保数据的安全性和隐私性。

结语

随着企业对薪酬管理的重视和数字化转型的推进，薪酬大数据分析将成为企业优化薪酬管理、提升员工满意度和积极性的重要工具。只有通过科学的数据分析和合理的薪酬政策，企业才能更好地吸引和留住人才，实现可持续发展。