为什么科研、工程、技术行业人员收入远低于金融、法律等行业？
你这个问题挺有意思的，也触及到了不少人关注的焦点。确实，放眼全球，很多时候我们都会看到科研、工程、技术（尤其偏基础研究或传统工程）领域的从业者，在收入水平上，似乎总是比金融、法律等行业的同行要逊色一些。这可不是一两句话能说得清的，这里面牵扯到很多深层次的经济、社会和行业特点。咱们一层层来捋捋。
1. 价值实现周期与变现方式的差异
金融与法律：价值变现快，风险相对可控。
金融行业，尤其是投资银行、对冲基金、风险投资等，其核心在于资金的增值和交易。一个成功的投资项目、一次精准的市场判断，可能在短时间内就能带来巨额利润，而这种利润可以直接或间接地体现在从业者的薪酬上（奖金、分成）。他们做的很多事情是围绕着“钱生钱”展开，价值的实现速度非常快，而且一旦项目成功，回报往往是指数级的。
法律行业，特别是顶尖的律师事务所，他们的服务对象往往是大型企业或高净值人士，处理的案件通常涉及巨额财产、重要合同或重大利益冲突。律师的价值在于为客户规避风险、赢得官司或达成有利的交易，这些都能直接转化为客户的经济利益。咨询费、诉讼费往往是按小时计算，或者按案件成功率分成，而且收费标准很高，因为他们的专业能力直接关系到客户的经济损失或收益。他们是为解决眼前或近期的经济问题提供专业服务。
科研、工程、技术：价值实现慢，成果转化不确定性大。
基础科研更是如此。一个科学发现可能需要几十年甚至上百年的积累才能转化为实际应用，期间会经历无数次的失败和瓶颈。即使是应用型研发，一个新产品的问世也需要经过漫长的市场调研、设计、原型开发、测试、生产、推广等环节，每一个环节都充满不确定性，也需要巨额的投入。
工程和技术领域虽然比基础科研更接近应用，但其价值实现也需要时间。一款新的芯片设计、一种新的材料、一种新的制造工艺，从实验室到大规模量产，再到市场普及，这个过程非常漫长，而且技术迭代非常快，可能在你投入巨资研发出来的时候，市场上已经出现了更先进的解决方案。
更关键的是，很多技术成果的“价值”并非直接的经济回报。一个优秀的算法模型，它可能提高了效率，但这种效率提升很难像金融交易那样直接量化成“赚了多少钱”。它更多的是一种“潜在的”或“间接的”价值，需要通过产品化、市场化才能最终体现出来，而且这个过程中还需要营销、销售、渠道等其他环节的配合。
2. 市场需求与供需关系
金融与法律：高度市场化，人才稀缺，定价高。
金融和法律行业在全球范围内都是高度市场化的服务行业。它们的需求往往由大型企业、政府机构以及富裕人群驱动，这些人有强大的支付能力，并且愿意为专业服务支付高昂的费用。
同时，顶尖的金融人才和法律人才（尤其是那些具有稀缺专业技能、人脉资源或成功案例的）供给相对有限。供需关系的不平衡，自然推高了他们的薪酬水平。例如，能够处理复杂跨境并购的律师，或者能准确预测市场趋势的基金经理，都是极其稀缺的资源。
科研、工程、技术：需求广泛但细分，“成功”的标准多样。
科技的发展虽然是现代社会最重要的驱动力，但“科技人才”这个概念非常宽泛。有做基础理论研究的，有做应用开发的，有做产品设计的，有做生产制造的，有做技术支持的。
虽然很多技术岗位需求量大，但如果看顶尖人才，比如某个领域内最前沿的研究者，他们其实也可能拥有非常高的收入（例如某些明星科学家在企业研究院或科技公司担任高管）。但普遍来说，很多技术岗位的价值实现更多体现在“服务于生产”，而生产的利润分配，在整个价值链中不一定能完全体现给技术人员。
另外，很多技术人员的“成功”并非直接与金钱挂钩，更多的是对技术本身的追求，对解决问题的成就感，以及对科学进步的贡献。这种价值取向在一定程度上影响了他们对薪酬的预期和接受度。
3. 风险与回报的匹配度
金融与法律：高风险高回报的典型。
金融行业从业者面临的市场风险、投资风险、声誉风险都非常高。一旦判断失误，可能导致巨额亏损，个人职业生涯也可能因此终结。但同时，成功的回报也极其丰厚，高薪是对这种高风险的补偿。
法律行业虽然风险相对金融小一些，但代理重案、处理棘手纠纷也可能面临巨大的职业压力和道德风险。
科研、工程、技术：风险相对分散，回报也更“稳健”。
科研人员的风险更多是知识风险和探索未知本身的风险，但这种风险通常由机构或国家承担，个人承受的直接经济风险相对较低。虽然研究可能失败，但通常不会因此导致个人倾家荡产。
工程技术领域的风险主要体现在项目失败或技术过时，但这些风险也往往通过项目管理、保险等方式分散，并且有雇主的承担。
可以说，这些行业的收入，更多的是对“技能”和“劳动”的相对稳定补偿，而不是对“承担巨大经济风险”的回报。
4. 行业的盈利模式与利润分配
金融与法律：高利润率的行业。
金融机构，尤其是投资银行和资产管理公司，它们的核心是利用资本和信息差获利，往往具有非常高的利润率。法律事务所也是高附加值的服务提供商，其“产品”就是智力和专业，而且边际成本相对较低。这些行业的利润，有相当一部分可以用来支付高薪来吸引和留住顶尖人才。
科研、工程、技术：利润率相对不高，且利润分配更复杂。
很多制造业、传统工程类公司的利润率相对不高，竞争也更激烈。即使是技术公司，也需要承担巨大的研发投入、生产成本、市场推广费用等等。
在科技公司内部，虽然有很多人从事技术岗位，但最终的利润转化往往依赖于产品本身的销售、市场占有率以及品牌价值。研发部门的价值，更多的是支撑公司产品和服务的实现，其成果的“价值”往往要由销售、市场、运营等部门通过商业模式来实现并分配一部分。这就像一个链条，技术是核心驱动，但不是唯一的价值创造者，也不是最终的利润获利者。
5. 文化与社会价值导向
金融与法律：长期以来被视为“金饭碗”，社会地位与经济回报挂钩紧密。
在很多文化和社会认知中，金融和法律被赋予了很高的社会地位，与财富、权力、精英形象紧密相连。这种社会认同，也会反过来推高人们对这些行业薪酬的预期，以及企业愿意支付的溢价。
科研、工程、技术：对“理想主义”和“奉献精神”的强调。
虽然科学技术的重要性不言而喻，但在很多时候，社会对科研人员和工程师的描述中，也常常伴随着“追求真理”、“造福人类”、“默默奉献”等词汇。这在一定程度上，也会形成一种“不那么追求个人经济利益”的社会期待。当然，这不代表他们不应该获得应有的回报，只是说明社会价值导向和经济回报之间可能存在一定的“错位”。
6. 职业发展路径与技能更新速度
金融与法律：职业路径相对清晰，专业壁垒高。
金融和法律行业往往有非常成熟和清晰的职业晋升路径，比如从分析师到经理到合伙人，或者从初级律师到资深律师到合伙人。而且，这些行业的专业知识和技能一旦掌握，在很长一段时间内都具有很高的价值。
科研、工程、技术：路径多样，技能更新快。
科技领域的发展速度极其迅猛，尤其是在信息技术、人工智能等前沿领域，知识和技能的“保质期”相对较短，需要持续学习和更新。虽然这带来了挑战，但也意味着机会。但从整体上看，这种快速迭代可能导致一部分技能过时，也使得“长期稳定”的高收入门槛相对更高一些。
总结一下， 科研、工程、技术行业人员收入低于金融、法律等行业，并非否定了前者的重要性或价值，而是多种经济、社会、行业属性综合作用的结果。金融和法律行业在价值变现速度、市场需求、风险回报、盈利模式和文化认同等方面，天然具有了推高薪酬的优势。而科研和工程技术虽然是社会发展的基石，但其价值实现路径更长、更复杂，且社会价值的经济体现方式也存在差异。当然，我们也要看到，随着科技的重要性日益凸显，以及新兴科技公司（如互联网巨头）的崛起，那些在尖端技术领域具有核心竞争力、能够直接驱动商业成功的高端技术人才，其收入水平也早已远超许多传统行业的平均水平。这个比较，更多的是在宏观的、平均的意义上进行的。
1. 价值实现周期与变现方式的差异
金融与法律：价值变现快，风险相对可控。
金融行业，尤其是投资银行、对冲基金、风险投资等，其核心在于资金的增值和交易。一个成功的投资项目、一次精准的市场判断，可能在短时间内就能带来巨额利润，而这种利润可以直接或间接地体现在从业者的薪酬上（奖金、分成）。他们做的很多事情是围绕着“钱生钱”展开，价值的实现速度非常快，而且一旦项目成功，回报往往是指数级的。
法律行业，特别是顶尖的律师事务所，他们的服务对象往往是大型企业或高净值人士，处理的案件通常涉及巨额财产、重要合同或重大利益冲突。律师的价值在于为客户规避风险、赢得官司或达成有利的交易，这些都能直接转化为客户的经济利益。咨询费、诉讼费往往是按小时计算，或者按案件成功率分成，而且收费标准很高，因为他们的专业能力直接关系到客户的经济损失或收益。他们是为解决眼前或近期的经济问题提供专业服务。
科研、工程、技术：价值实现慢，成果转化不确定性大。
基础科研更是如此。一个科学发现可能需要几十年甚至上百年的积累才能转化为实际应用，期间会经历无数次的失败和瓶颈。即使是应用型研发，一个新产品的问世也需要经过漫长的市场调研、设计、原型开发、测试、生产、推广等环节，每一个环节都充满不确定性，也需要巨额的投入。
工程和技术领域虽然比基础科研更接近应用，但其价值实现也需要时间。一款新的芯片设计、一种新的材料、一种新的制造工艺，从实验室到大规模量产，再到市场普及，这个过程非常漫长，而且技术迭代非常快，可能在你投入巨资研发出来的时候，市场上已经出现了更先进的解决方案。
更关键的是，很多技术成果的“价值”并非直接的经济回报。一个优秀的算法模型，它可能提高了效率，但这种效率提升很难像金融交易那样直接量化成“赚了多少钱”。它更多的是一种“潜在的”或“间接的”价值，需要通过产品化、市场化才能最终体现出来，而且这个过程中还需要营销、销售、渠道等其他环节的配合。
2. 市场需求与供需关系
金融与法律：高度市场化，人才稀缺，定价高。
金融和法律行业在全球范围内都是高度市场化的服务行业。它们的需求往往由大型企业、政府机构以及富裕人群驱动，这些人有强大的支付能力，并且愿意为专业服务支付高昂的费用。
同时，顶尖的金融人才和法律人才（尤其是那些具有稀缺专业技能、人脉资源或成功案例的）供给相对有限。供需关系的不平衡，自然推高了他们的薪酬水平。例如，能够处理复杂跨境并购的律师，或者能准确预测市场趋势的基金经理，都是极其稀缺的资源。
科研、工程、技术：需求广泛但细分，“成功”的标准多样。
科技的发展虽然是现代社会最重要的驱动力，但“科技人才”这个概念非常宽泛。有做基础理论研究的，有做应用开发的，有做产品设计的，有做生产制造的，有做技术支持的。
虽然很多技术岗位需求量大，但如果看顶尖人才，比如某个领域内最前沿的研究者，他们其实也可能拥有非常高的收入（例如某些明星科学家在企业研究院或科技公司担任高管）。但普遍来说，很多技术岗位的价值实现更多体现在“服务于生产”，而生产的利润分配，在整个价值链中不一定能完全体现给技术人员。
另外，很多技术人员的“成功”并非直接与金钱挂钩，更多的是对技术本身的追求，对解决问题的成就感，以及对科学进步的贡献。这种价值取向在一定程度上影响了他们对薪酬的预期和接受度。
3. 风险与回报的匹配度
金融与法律：高风险高回报的典型。
金融行业从业者面临的市场风险、投资风险、声誉风险都非常高。一旦判断失误，可能导致巨额亏损，个人职业生涯也可能因此终结。但同时，成功的回报也极其丰厚，高薪是对这种高风险的补偿。
法律行业虽然风险相对金融小一些，但代理重案、处理棘手纠纷也可能面临巨大的职业压力和道德风险。
科研、工程、技术：风险相对分散，回报也更“稳健”。
科研人员的风险更多是知识风险和探索未知本身的风险，但这种风险通常由机构或国家承担，个人承受的直接经济风险相对较低。虽然研究可能失败，但通常不会因此导致个人倾家荡产。
工程技术领域的风险主要体现在项目失败或技术过时，但这些风险也往往通过项目管理、保险等方式分散，并且有雇主的承担。
可以说，这些行业的收入，更多的是对“技能”和“劳动”的相对稳定补偿，而不是对“承担巨大经济风险”的回报。
4. 行业的盈利模式与利润分配
金融与法律：高利润率的行业。
金融机构，尤其是投资银行和资产管理公司，它们的核心是利用资本和信息差获利，往往具有非常高的利润率。法律事务所也是高附加值的服务提供商，其“产品”就是智力和专业，而且边际成本相对较低。这些行业的利润，有相当一部分可以用来支付高薪来吸引和留住顶尖人才。
科研、工程、技术：利润率相对不高，且利润分配更复杂。
很多制造业、传统工程类公司的利润率相对不高，竞争也更激烈。即使是技术公司，也需要承担巨大的研发投入、生产成本、市场推广费用等等。
在科技公司内部，虽然有很多人从事技术岗位，但最终的利润转化往往依赖于产品本身的销售、市场占有率以及品牌价值。研发部门的价值，更多的是支撑公司产品和服务的实现，其成果的“价值”往往要由销售、市场、运营等部门通过商业模式来实现并分配一部分。这就像一个链条，技术是核心驱动，但不是唯一的价值创造者，也不是最终的利润获利者。
5. 文化与社会价值导向
金融与法律：长期以来被视为“金饭碗”，社会地位与经济回报挂钩紧密。
在很多文化和社会认知中，金融和法律被赋予了很高的社会地位，与财富、权力、精英形象紧密相连。这种社会认同，也会反过来推高人们对这些行业薪酬的预期，以及企业愿意支付的溢价。
科研、工程、技术：对“理想主义”和“奉献精神”的强调。
虽然科学技术的重要性不言而喻，但在很多时候，社会对科研人员和工程师的描述中，也常常伴随着“追求真理”、“造福人类”、“默默奉献”等词汇。这在一定程度上，也会形成一种“不那么追求个人经济利益”的社会期待。当然，这不代表他们不应该获得应有的回报，只是说明社会价值导向和经济回报之间可能存在一定的“错位”。
6. 职业发展路径与技能更新速度
金融与法律：职业路径相对清晰，专业壁垒高。
金融和法律行业往往有非常成熟和清晰的职业晋升路径，比如从分析师到经理到合伙人，或者从初级律师到资深律师到合伙人。而且，这些行业的专业知识和技能一旦掌握，在很长一段时间内都具有很高的价值。
科研、工程、技术：路径多样，技能更新快。
科技领域的发展速度极其迅猛，尤其是在信息技术、人工智能等前沿领域，知识和技能的“保质期”相对较短，需要持续学习和更新。虽然这带来了挑战，但也意味着机会。但从整体上看，这种快速迭代可能导致一部分技能过时，也使得“长期稳定”的高收入门槛相对更高一些。
总结一下， 科研、工程、技术行业人员收入低于金融、法律等行业，并非否定了前者的重要性或价值，而是多种经济、社会、行业属性综合作用的结果。金融和法律行业在价值变现速度、市场需求、风险回报、盈利模式和文化认同等方面，天然具有了推高薪酬的优势。而科研和工程技术虽然是社会发展的基石，但其价值实现路径更长、更复杂，且社会价值的经济体现方式也存在差异。当然，我们也要看到，随着科技的重要性日益凸显，以及新兴科技公司（如互联网巨头）的崛起，那些在尖端技术领域具有核心竞争力、能够直接驱动商业成功的高端技术人才，其收入水平也早已远超许多传统行业的平均水平。这个比较，更多的是在宏观的、平均的意义上进行的。
网友意见
先问是不是，下面是国家统计局的两组数据：
分行业门类看，年平均工资最高的三个行业分别是信息传输、软件和信息技术服务业133150元，金融业122851元，科学研究和技术服务业107815元，分别为全国平均水平的1.79倍、1.65倍和1.45倍。
分行业门类看，年平均工资最高的三个行业分别是信息传输、软件和信息技术服务业70415元，科学研究和技术服务业58102元，金融业（主要是各种保险代理、典当行和投资咨询公司）52289元，分别为全国平均水平的1.54倍、1.27倍和1.14倍。
从平均工资的增长速度来看，增速最高的三个行业依次为信息传输、软件和信息技术服务业、教育以及农、林、牧、渔业，增长率分别为10.8%、9.5%和9.5%。
可见IT工程人员无论如何比金融业收入高，而科研-技术服务人员和金融业不相上下，至少不会输。你抱怨金融行业收入高，恰恰是自己的错觉。
值得注意的是，即便是最高的it行业，平均工资也仅有全国平均水平的一倍多，这恐怕也和很多人的“感受”不符。说明人们眼里往往只看到行业高薪人员，看不到行内普通职员、客服、助理的薪水也只是平均水平（甚至更低）。阶层乃至阶级分隔存在于每个行业内部，而不是行业之间。
2017年，有532位金融业高管（含已离职）年薪百万以上，合计薪酬14.62亿，即25%的高管拿走全行业管理层报酬支出的80%。（不在上市公司领取报酬的部分高管未计入）
去哪里离百万年薪更近？数据显示，54%的年薪百万高管来自券商，达315位。其中海通证券一家就贡献了20位，是金融机构中最多的一家。
这才是你觉得金融业“赚钱多”的核心原因，即普通员工根本不配“干金融”，直接被你开除到统计数据之外了。
我注意到你还提到了美国：
那我们就看美国：
软件和IT服务业今年的薪酬中位数为10.4万美元，高居各行业之首。紧随其后的是硬件和网络行业，年薪中位数为10.1万美元。
根据美国劳工统计局的数据，美国员工的薪酬中位数为44148美元。以上两个行业都是这一数字的两倍以上。
排名第三的是制造业：薪酬中位数为8.56万美元。
第4至10位依次为：
医疗护理：84600美元
金融业：82800美元
消费品行业：8万美元
建筑业：78500美元
企业服务：75000美元
法律：72600美元
传媒与通讯：71900美元
可见，中美情况差不多，都是IT第一，压倒金融和法律。
当然，IT行业是新兴的科技行业，它的发展意味着在所有行业节约劳动力和资源，提高效率。值得讨论的是金融业这个古老的行业总能保持在薪酬榜靠前的位置。
这里需要理解金融业的实际地位——跨行业、跨企业调动资源。资金在不同领域进进出出，理想状态下，金融业会把资金投向生产效率提高最快，相对最缺资源的领域，进而促进全社会的进步。可以说，资本主义的金融业对应的就是计划经济下的计委-发改委，在经济领域处于信息-管理中心的地位，给自己留一些额外收入毫不奇怪。
当然，前面说的是理想状态，事实上金融企业更喜欢恶炒投机，利用信息差和其他企业的弱点去赚钱，往往会破坏经济的稳定增长。与其同时，作为一个管理者，金融业占用的资源也实在有点多：
如果国家计委把每年新创造财富的7%直接拨给自己，在每个城市都修最夸张的办公建筑，任何人都会觉得不对劲吧。这就是金融业的腐败或者说利润溢价，其中大多数被一小撮核心人员拿走。过去课本说起金融资产集团喜欢用“腐朽”和“反动”形容，上面是量化阐述。
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