中石化该换审计师了吗

中石化不知道。中石油工人工资不高。我是一个参加工作三十五年的采油一线工人。除各种扣完拿到手四千三。七。八年没涨工资了。要是你能当领导那就反过来了。给大家摆三个对比，就一目了然: 他俩都是央企巨无霸，只是中石油比中石化更保守，中石化比中石油更折腾。 第一个，总部比地方公司高。这个道理很简单，一方面总部都在首都，收入的起点就高，另外，福利待遇也是地方公司不能比的。别的不说，就看两个总部的食堂伙食，就会让员工很有成就感。地方就不行了，而且越是地方条件越差。特别是反“四风”后，审计、巡视非常严格，地方的小动作稍多了，也不敢多发！ 第二个，海外比国内高。两大公司在海外都有巨额的投资和海量项目，不可能都聘用当地员工。派出的员工不仅国内的薪酬不变，还有非常乐观的海外补贴。据说全是按国外石油公司的标准，以美元计算。按照职级从每天几百元到几千元不等，据说比工资要高好几倍！ 第三，偏远比城区高。当然，作为石油企业，开发环境差，可以叫艰苦一点都不为过。不是大沙漠就是大荒原。派员工到这些地方工作，自然要支付高一点的野外津贴。不然，谁会爬山头，进戈壁，趟草地呀！ 至于南北方差异、东西部差距，和地域的差距基本相符！我是石化的油服的一名员工，这么说吧，只要是前线干活的工人普遍都不高，所谓高的都是正科级以上的领导干部，而且目前企业重组后，一线干活的工人更少了，劳务工走了不少，正式工又有好多人不愿意呆在前线，都觉得没前途，所以这是现在的客观事实 但是我查了一下。 中石油： 普通技术员5000以上 助理工程师，工程师也差不多 高级工程师8000以上 正科级8000以上 其他过年过节福利不算 中石化： 比中石油福利稍差一点，工资差不多 我是中石油一般干部，工龄33年，政工师，为油田做过各种贡献。现在月工资3300元，加上奖金、兑现，每年到手工资不到6万。8年没涨工资，等于收入一降再降。还不如一线城市90后收入的三分之一，试问这公平吗？ 整体来说，中石油比中石化高，这几年中石油薪酬整体一线倾斜，大家相对而言还是有获得感的。 管理人员工资高，真正做贡献的一线员工收入低。 我是中石化员工，基层员工也分三六九等，最下面二线工人一般都在3-4千左右，像一线操作工有倒班费能拿到5千左右。你所为高收入的一般都领导主任什么的，副主任一般8千左右，正主任I万左右。副总差不多1一2万左右。一把手差不多3万左右。 非常高兴来回到这个问题，首先自我介绍下，本人在中石化某炼厂已工作十余年，所以对工作薪水这块儿还是有一定的发言权。中石油的咱不说，因为毕竟没在中石油干过，所以不太了解，不过话又说回来，两家都是共和国的长子，薪水方面也不会有太大的差距。 那么中石化的整体薪水分布呢，是侧终于效益的，按照板块分为上中下游，上游即油田板块，中游为炼化板块，下游为销售板块。在2010年以前呢，国际油价高，油田板块效益好，那么在中石化系统中就是油田板块工作薪水高，炼化板块次之，销售板块最后。最近几年，一方面国际油价震荡较大，油田板块盈利较少，那么薪水自然就降了下来，而另一方面随着国内大型民营企业炼厂的急剧发展，引发了国有企业炼厂的人员流失率比较高，中石化总部也是看到了这个影响因素，逐渐在提高炼化板块的工资总额。目前的话，按照板块排名，应该是炼化板块 =油田板块 销售板块。也就是说炼化板块有个别炼厂已反超了油田板块的工作薪水。 那么炼化板块具体又怎么分呢。顾名思义，炼化板块分为炼油和化工，炼油就是主要销售汽油，柴油，航空煤油等。而化工则是以乙烯为龙头，制造生产很多与人们息息相关的化工原材料。目前中石化已经看到整个 社会 发展，对炼油市场的冲击，正逐步的向以化工为主，炼油为辅的炼化一体化转型发展。而工作薪水方面自然是以乙烯为龙头的化工更高。 至于炼化板块的各岗位的具体分配，肯定是领导岗位薪水最高，虽然目前各炼厂为了拴心留人，都提出待遇向一线倾斜，但是领导岗位的薪水确是没有被倾斜的，甚至在无形中被提高。操作工一级待遇也得到了提升，特别是班长，内操这些骨干力量。而苦就苦在了，工程师、技术员或者机关单位科员一级的，这类人的工资总额近几年不升反降。 因此，要想哪的工作薪水高，就是尽可能的走上领导岗位，在企业里面，级别越高，待遇越好，这是亘古不变的道理。另外，据说海外的工作薪水也非常高，甚至出现几倍的翻番，如果有兴趣的话，可以考虑趁年轻出国去海外多挣点钱再回来。

就在8月12日的时候，中国石油、上海石化、中国铝业、中国石化以及中国人寿五大央企集体发布公告，将从美国纽交所退市。这条消息很快上了热搜，并震惊了整个业内外。为什么五大央企会在此时宣布退市？这是否是脱钩之前的征兆？其他私营美股上市企业又该怎么办？五大央企退市的原因？根据证监会的回复，上市和退市属于资本市场的常态，五大央企之所以退市是出于自身商业考虑，并且这些企业都在多地上市，在美国上市的证券占比也很小，所以即便退市影响也不大。但是我们都知道，退市的可是五大央企，如果仅仅从商业视角来看的话，未免太过狭隘。目前而言，之所以退市，市场流传有以下三大原因：第1点：《外国公司问责法案》的出台。根据公开数据显示，在2020年5月，美国国会参议院批准通过《外国公司问责法案》，随后同年12月2日，老美众议院表决通过《外国公司问责法案》，该法案正式进入实施阶段。这个法案是干嘛的呢？就是字面意思，要对所有在纽交所上市的外国企业进行问责，所谓的问责就是对这些企业进行定期审查。如果不同意审查，那么就会被纽交所强制退市。市场传言，我方和老美进行了谈判，允许纽交所对我国大多数非国有企业进行审查，但是不能我国关键国有企业和科技公司进行审查，但是老美没同意，坚持所有外国企业都必须向其公开审计底稿。所以最终还是谈崩了，按照法案要求，如果连续三年未能接受审查，那么就会启动强制退市程序。从法案出台时间来看，2023年就是最后期限，所以与其让对方启动强制退市，倒不如我方主动退市。第2点：预防可能出现的巨大风险。大家都知道4月份的“俄概股退市令”吧？为了应对同一家公司股票“国内一块钱，国外一分钱”的现象，俄方果断出手，签署了“俄概股退市令”，以此反制西方。可以说，俄市场已经提前把欧美的金融制裁措施给试探出来了，如今我方主动退市，属于超前部署，化被动为主动，一旦真的出现某些重大情况也算是提前规避了风险。第3点：内循环即将开始，严格控制外部输出。从2020年开始，我国经济就已经开始走上以内循环为主，内外循环相互促进的发展模式，这种模式最大的特点就是整个经济内循环一定要完善。所以慢慢的，很多企业都会开始回归，尤其是一些大股东是外资掌控的本土大公司。这些企业虽然是中国公司，但是每年大部分利润却都给到了海外资本，这些利润量级可达数千亿，如果再加上一些关联交易，那么破万亿也不难。而在内循环为主的经济模式之下，这种对外输出的情况自然需要严格控制。当然，除去上述三大原因之外，五大央企之所以从纽交所退市还有一个不可忽视的重大原因，那就是双方关系的急剧恶化。既然中企已经不具备在美国市场生存的环境，国企更是不可能在美国市场融到资金，那么为什么不主动退出呢？国内企业不能去美国上市了吗？那么问题来了，现在退市已经成为了潮流，是不是意味着以后中企都不能去美国上市了呢？答案当然是否定的。首先关于这次五大央企退市，有悲观者认为，五大央企的主动退市将拉开中概股集体退市的序幕。但是也有乐观者认为，只要全部国有企业完成退市，那么接下来老美会放开对其他民营中企的限制。其次，我方并没有明确规定不允许企业赴美上市，只是对于一些掌握大量关键信息的企业赴美上市设置了门槛。比如根据最新修订的《网络安全审查办法》规定，自2022年2月15日起，掌握超过100万用户个人信息的网络平台运营者赴国外上市必须申报网络安全审查。最后，目前大部分民营企业已经做出了应对，比如阿里巴巴、贝壳、小鹏、理想等企业都已经选择了双重主要上市。什么是双重主要上市呢？其实就是字面意思，即香港和纽约两个市场均为第一上市地。这有什么好处呢？好处就是两家的股价表现相对独立，股票不可以流通，即便纽约市场崩塌，对另一个香港市场的影响也极其有限。这是释放脱钩信号吗？有人说，去年我国三大运营商从美国退市，现在又有五大央企从美国退市，这是不是脱钩的前兆？其实这远远谈不上脱钩，因为前面证监会已经说了，这些大型国企、央企在美国上市的份额非常小，即便退市影响也不大，自然也就谈不上脱钩。相反，我们的主动退出释放出了至少3个积极信号：我们的市场已经可以独立了，不再对外让利；化被动为主动，进行反击和竞争；关系恶化，合作空间被压缩，接下来我国经济内循环的大幕就将拉开。简单来说，如今的中国资本市场已经是全球第二大市场，不仅规模庞大，同时对外需求也已经大幅度降低，与美国市场接下来将会形成强力竞争。而关于这一点，不得不佩服马云。早在2020年的一次演讲中，马云就明确表态，中国的14亿人口内需也还远远没有被发掘，未来全球化将由中国内需驱动。以内需为主，外需为辅，实现大循环，打造一个全新的经济中心。而内需从哪里来呢？当然是靠更多的低收入人群。为什么这么说呢？富人的消费能力确实强，但是富人一天三顿饭，就算一顿饭10万，20万，一辆车几百万，几千万，但是这样的富人有多少呢？他们的消费力度比得上1万人，十万人，还是百万人呢？说到底，这个世界上还是穷人多。至于如何刺激消费，实现经济内循环，那就是另外的话题了。不过可以提前预知的一点是，接下来大公司、大企业，尤其是有跨国业务的大公司可能会不好过，但是对于普通人而言，可能会得到更多机会。毕竟要让马儿跑，肯定得先让马儿吃草，共同富裕可绝不是简简单单一句空话、大话、套话！

很不错，前景广阔。大数据与审计专业是目前社会的热门专业，发展前途好，人才需求量大，中石化大数据审计岗，就业前景广阔，就业率高。大数据审计是指依照法律权限采集各公共管理部门、社会公开的海量数据，利用跨领域、跨层级、跨行业、跨系统的全维度数据。