听说一段时间不加薪，人就会开始思考起和工资有关的问题。消费水平又提升了，能力也进步了，经验也更多了，怎么还没涨工资呢?

近两年，有了点余钱就开始考虑起投资来，比如：投资股票首先需要判断的就是关于公司价值和价格的关系。回到个人身上，似乎工资也就是个人价值在市场上的一个价格。那我们的工资是如何被定义或确定的?

因为我的程序员职业背景，下面就以这个职业为例来分析下这个问题。

1

表象与实质

工资的高低给我们的感觉似乎和你的技能、经验呈一个正比关系。毕竟每次找工作面试的时候，考察的都是候选人的技能、经验相关水平，然后给予一个相应的级别，最后确定一个工资范围。

而且一般有正规工资体系的公司，都会按照专业水平划分能力级别，以此对应不同的工资等级。

这个对应关系是我们能观察到的一个现象，且有切身的体会。所以很直觉的就会把工资高低和我们的技能水平、经验值关联起来。工作初期的很长那么一段时间内我都是这么以为的。

因而，当刚工作了两三年后，技能水平迅猛提升、经验值飞速增长，这个阶段属于*两种增长类型*中的对数增长初期。。上升曲线特别陡峭，而工资的增长呢，则属于指数增长的初期，几乎感觉不到增长，自我感觉是技能和经验已经翻倍，但工资似乎还在原地或就涨了 20%。

其中有个例外就是校招，校招刚毕业的同学的工资有可能比毕业工作了两三年的同学更高，出现倒挂现象。这在大公司的校招比较常见，这里决定工资高低的，和经验技能无关，只和公司的人才储备、市场竞争、品牌宣传有关。

所以，工资和技能经验的直观关系仅仅是一个表象，那么它的实质是什么呢?曾经读到一篇文章，其中写道：

工资不是用来支付给技能的，不要以为技能越高、工资自然应该越高。

工资是用来支付给责任的，责任越大，工资越高。

涨工资，是因为承担了更大的责任。

上面所说正是工资的实质。

所以，站在公司的角度，它会设计很多不同的岗位，有管理岗、有各种专业系列岗，而每个岗位又对应不同的职责。而岗位职责对技能和经验的要求决定了该岗位的工资范围，也决定了整个公司的人力成本范围。

搞清楚了工资的实质，就明白涨工资是怎么回事了。

涨工资，一种是岗位职责工资范围内的调节，毕竟如果长时间不涨，也不利于人员稳定。另一种是，升级到更高级别岗位，这种除了当下领到的工资涨了，而潜在的可涨的工资范围也提高了。

所以，有时你的技能提升后，但公司业务发展没那么快，不能提供更高级别的岗位职责，工资也就涨不上去了。

另一个误解是，工资跟我的表现有关。今年工作很努力，表现很好，年底了公司业绩也很好，就会预期涨工资。但前面说了工资是支付给责任的，不取决于你的表现。这种情况一般通过发奖金来奖励突出的业绩，这属于短期激励，当然也有公司会在岗位职责工资范围内适当调节提升以保持长期激励。

对于管理岗位，因为经理人不属于个人贡献者，所以其工资的一部分通常和团队绩效绑定，称为“绩效奖金”。这个奖金一般在管理岗的全部薪酬中的百分比会随着薪酬的增加而增加，比如：高层可能占到 50%，而中层占到 20%-30%。前 Intel CEO 安迪·格鲁夫说过：

每一份工作所包含的最大价值都是有限的，不管一个人在这个职位上待了多久，最后总会达到薪资的上限。

这个上限就是岗位工资范围的天花板。

而外部市场会提供一些工资立即涨 50% 甚至翻倍的机会。

面对这种机会时，先不要自大的以为你的价值被低估了，心想你看外面市场给了翻倍的价格。很可能是这样的，外部公司出现了岗位空缺，考虑到公司业务正快速发展的时间和市场机会成本，所以会开出一个高于一般市场价格的工资水平来迅速补缺。

另外，空缺的岗位职责实际可能比你在当前公司的职责更大，你还要考虑自己能否承担得起。

别通过了面试，最后却过不了试用期，仅领了三个月或半年的翻倍工资，实际是得不偿失的。

认清自己，认清工资的本质。

2

价值与价格

程序员提供的是软件开发这种技术服务，而为了提供这种服务需要相当长时间的知识、技能和经验的积累。获得具备提供这类服务所需的学习和实践的时间构成了我们的「技能成本」，这形成了价值的一部分。

而公司支付给程序员的工资就是提供技术服务的市场零售价。既然提到了「市场零售价」这个概念，想一想，市场上有没有同类的，成本差距不大的商品，零售价却可以差距巨大，这是为什么?

我想到得是：女士皮包。曾经看到过一个案例：

北京的某著名奢侈品专卖店遭遇盗窃，据说一个零售价好几万的包包被偷了。店长报警，但最终警方并没有刑事立案，因为那个包包的成本进价不过几百块钱。

而在程序员提供技术服务的市场上也存在类似情况，技能经验水平差不多，但工资(零售价)差别巨大的个体。

思考下包包的例子就明白了，奢侈品包包除了材料成本，还有什么成本?

客户之所以要买这个奢侈品包包，最大的成本不在材料，而是在客户的头脑中建立起关于这个包包的品牌信息并形成一种对客户有独特价值的认知，这属于另一种成本：「传递成本」。

那么，程序员也有两个成本：

技能成本：专注于提供技术和服务本身所占用的时间和注意力。

传递成本：让你潜在的“客户”知道你所能提供的技术和服务的价值占用的时间和注意力。

这里有个案例很形象的说明两者的关系：

2003 年，一群海洋科学家历时三年，花费了三百万美元研究经费，完成了一份关于美国海岸环境状况的报告。这份报告反映了巨大的环境问题，可以说是触目惊心，所以参与研究的科学家都认为此报告一出必然石破天惊，成为每晚电视新闻主题，登上《时代周刊》的封面，等着被记者采访轰炸。结果除了纽约时报在二十二版给了个报道，报告几乎没有引起任何反响，这件事就这么结束了。

花费了三百万美元研究经费，但仅有 3% 用于宣传，所以毫无影响力。

这个案例之中，97% 的研究经费相当于「技能成本」，而用于宣传的 3% 相当于「传递成本」。当二者差距悬殊时，即使很有价值的东西也很难被市场所知晓，无法实现价值最大化。

传递价值也需要成本，而且成本不低，正所谓酒香也怕巷子深。

所以，有人总是感觉自己被低估，因为他正巧知道了另一个和自己技术差不多的人，似乎只是人际关系更好反而获得的零售价更高。

而程序员这类技术人员倾向于高估自身的价值，而认为市场低估了自己的价格，往往是因为对传递价值部分的成本没有足够的认识。

这两个成本最终都会成为你价值的一部分，而且市场上确实会为此埋单。两个技能水平相当的程序员，一个在市场上默默无闻，一个在市场上拥有相当的影响力并占据了潜在客户的头脑。当后者要去市场上出售时，零售价通常会更高。

搞清楚了价值的两个成本，就能很好的理解其价格了。思考下，为什么程序员在一线城市的人力和生活成本高居不下，企业还是要在一线城市最贵的写字楼扎堆?

我的理解就是这两个成本的原因。程序员的技能成本大量依赖一线城市的高校教育资源。而程序员群体的普遍特性是忽视传递成本，那么企业只好在其扎堆的地方以最小化传递成本。因为考虑市场的时间和机会成本足以覆盖一线城市相对二三线城市的人力成本差价的。

市场上的商品有两种销售方式：

卖的更多：大型卖场，薄利多销。

卖的更贵：奢侈品，相对成本一百倍的毛利。

程序员提供的技术服务因为无法卖的更多，所以只有一种选择，像奢侈品一样卖的更贵，前提是学会像奢侈品牌一样思考。

3

发展与变化

有时价值没变化，但工资也可能会一直涨。从现在起你即使停止技能增长，只是维持技能不被市场淘汰。在可预见的未来十多年，你的工资还会翻好几倍。这有两个原因：

货币是保持贬值趋势的

人口抚养比变化

人口抚养比，是一个国家非劳动的人口占总人口的比率。来自国家信息中心的数据，2011 年是中国人口红利发生转折的一年，从这年开始，总抚养比由降转升，2011 年为 34.4%，2012 年为 34.9%。这是劳动年龄人口相当长时期第一次出现了绝对下降，这意味着中国 15 岁以上不满 60 周岁的劳动年龄人口，在 2030 年以前将稳步地有所减少，中国已经面临“人口红利”逐步消退的压力。

简单说，就是 2016 年，14 亿人有 5 亿无法工作，人口抚养比 5/14=35.7%。如果 60 岁退休政策不变的话，2030 年大概会反过来，5 亿人工作养 9 亿无法工作(未成年、退休)的人。按这个趋势和经济规律，好消息是劳动力供给减少价格自然会上升;坏消息是，劳动强度和压力会更大，毕竟一个劳动人口差不多要养活两个非劳动人口。

另外一个值得关注的可能就是人工智能的发展，需要多少年，对人的替代因素能达到一个不可忽视的比例?这一点暂时只能且行且看吧。

4

关于工资，我们从表象到本质，从价格到价值，从当下到未来逐步看清了其中的真实。那么就只需客观面对这个真实，按照经济规律行事，理解市场定价原则。再积极一些，尽可能高效率的提高个人价值产出率，但也要认识到工资的“玻璃天花板”。

还记得前面提及的*两种增长类型*吗?不幸的是工资增长符合对数曲线，但价值增长是可以有办法走指数曲线的，跨过了指数增长的拐点再兑现价值，收入就会突破工资增长的天花板。

对数增长是第一种增长类型。这种类型在初期增长很快，但随后进展就越发困难。

至于如何做?

因为只有真正认识你价值的人，最终才会成为你价值的一部分。

当然，如果你还在对数增长的陡峭期，那么就简单了，先让工资增长到天花板附近吧。

===============================================

注解：*两种增长类型*

任何你尝试提升的事情都有一个增长曲线。假想下你每天跑步并跟踪完成 5 英里路程的速度。去除噪音数据，经过足够长时间你可能得到如下所示的一张图：

这种情况，进步以对数方式增长。随着你做得越来越好，就越来越难取得进步。顶尖运动员花费大量的努力才将他们的最好成绩提升数秒，而普通运动员通过一点点的练习就获得了分钟级的进展。

对数增长是第一种增长类型。这种类型在初期增长很快，但随后进展就越发困难。

现在想象一下另一张不同的图。这次你架设了一个博客网站并定期更新，然后考察网站的订户。这张图很可能看起来非常不同：

这是一种指数增长，属于第二种增长类型。网站流量呈指数增长，因为一个博客它吸引越多的读者就有更多机会进行口碑传播。而一个零流量的博客是不会产生口碑传播的。

我注意到大部分事情都是要么呈现对数增长，要么指数增长。尽管如此，线性增长才是大多数人期望的。我们倾向于期望事情和过去一样保持同样的方向和速率移动。这类与我们期望的违背，导致我们在设定目标并实现它们时会犯一些错误。

对数增长错误

第一类错误是假定了线性增长，但现实却是对数增长。有许多情形符合这类模式：

运动成绩

增重/减肥

学习一门新语言

生产效率

掌握一门复杂的技能

假定线性增长对于长期发展而言则过于自信。结果是，如果不去调整难度以打破舒适的节奏，那就很容易达到瓶颈。

对数增长也意味着更容易退步，因为起步阶段是如此的陡峭。不认真对待的话，那些迅速获得的进步常常也很容易失去。对快速减肥的需求比慢慢减肥更强烈，但一旦你停止努力就有快速反弹的风险。

对数错误是很常见的，但当现实是另一种增长曲线时，错误依旧。

指数增长错误

同样，人们视增长为线性的，但事实却是指数式的。通常符合指数增长曲线的例子如下，至少它们的部分生命周期是符合的：

科技进步(例如：摩尔定律)

业务增长

财富增长

职业回报

不像对数曲线，几乎没什么事物能一直保持指数增长。大部分仅能在一定的范围内保持指数增长，越过这个范围后就又会回归到对数增长。

没有业务能达到接近无限的价值，尽管这个业务是按指数曲线增长的。最终市场份额会达到饱和，或者竞争让增长趋于稳定。尽管如此，对于许多类型的业务而言，指数增长会占据其生命周期的大部分时候。

指数曲线相比对数曲线是稍微更罕见些，因而在这里犯错代价也更大。期望线性增长实际却是按指数增长，这让许多人在拐点发生前就放弃了。

数年前，当我对自己的业务收入按线性预测时，感到一阵心灰意冷。按线性增长率，大概需要十二年或更多时间，我才能全职投入并依靠其生活。然而，我的收入却呈现指数增长。尽管其中更多的时间是低于我的理想预测的，但最终却超越了我的理想值。

在呈指数增长的生活领域内，到处都是半途而废者。人们总是按线性方式来评估进展的可见性，然而在指数增长曲线接管前就放弃了。不能说这种放弃都是非理性的，许多指数增长的领域也是充满了高度的波动性。尽管如此，关于指数领域的问题在于：有些反馈看上去很糟，实际却是好的。

你的增长是指数式的还是对数式的?

对于上述两种类型的错误，搞不清楚是处在指数域还是对数域的代价是高昂的。哪个是哪个不总是那么清晰，但通过推导论证一个领域的特征，你会得到更好的感觉，它可能是什么。

最容易分辨的方式是观察在此领域中其他人是如何取得进步的。别把注意力放在他们的增长率上，而是关注他们成长的轨迹。它是随着日渐精进而逐步变缓还是加速?

指数增长的故事往往是这样的：一个人艰苦努力挣扎良久，一直看不到什么成果，然后突然间很快取得了成功。这些故事往往看起来像是一夜成名，因为人们总是忽视了之前多年无名的艰辛。

对数增长的故事包含着持续的投入以保持巅峰的状态。一个流利的第二语言演讲者会说：日常的练习是必须的，没有所谓的一个“突变”时刻。

有些情况到底是指数的还是对数的，通过其他一些环境特征能帮你分辨。指数域环境似乎常建立在一种循环因果或困境之上。有钱能让你更容易赚更多的钱，这不仅仅是因为利率，而是因为人们通常把机会给予富人，而非那些还未取得成功的人。

对数域，一旦采用了“有效的”解决方案，通常其回报呈现递减趋势。你在其上花的功夫越多，你感到越来越难产生洞察以获得新的收益。偶尔，你可能发现一些被忽视的机会，然后重新回到曲线陡峭上升的部分，但这正是其固有的难处。

增长思维模式

在对数域，有两种思维模式很重要：

起初，高增长阶段，关注点需放在养成长期习惯。因为，开始阶段增长很快，需要小心一旦停止努力后它不会向下滑落。

之后，低增长阶段，关注点需放在打破习惯上。通常，僵化的例行公事带来的是低增长，需要采取刻意的努力来打破并走出舒适区。

在指数域，柔韧且持久的思维模式是关键。因为在曲线的起步阶段反馈稀少且通常是负面的，要坚持下去需要奉献精神。部分原因是，企业家常常沉溺于他们的愿景之中，这帮助他们抵御了负面反馈直到指数增长的拐点到临。

感谢大家阅读由java培训机构分享的“程序员已经提升了，怎么还没涨工资呢？”希望对大家有所帮助，更多精彩内容请关注Java培训官网

免责声明：本文由小编转载自网络，旨在分享提供阅读，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们进行删除