自从几年前重回制造业做财务，就开始关注“人均毛利”这个指标。之前在服务业做财务，比较关注的“人均销售额”，通过人数和所在的行业基本能推算出企业的年销售额大概是多少，并多次测试过，有一定的可靠性。
但是对于制造业来说，虽然“人均销售额”指标不可少，但因为成本中有比重不小的原材料成本、能耗成本、折旧成本等刚性成本，单纯地考量“人均销售额”可能会陷入误区。
如果原材料等刚性成本占的比重比较高，即便看起来“人均销售额”比较高，实际上企业仍然没有什么利润可言，仍然缺乏竞争力。所以制造业关注“人均毛利”指标可能更为妥当些。“人均毛利”更能体现企业的技术水平、管理效率等软性竞争力，这个指标越高，企业的竞争力越强，特别在吸引人才方面有很大的优势。
有资金有人才，才可能有好的技术，有了好的技术，产品在市场上才有竞争力，这是一个良性循环的过程。特别是这些年，产品的更新速度很快，如果企业没有较高的“人均毛利”很难吸引到人才（付不起高薪）。但如果只有好的技术，管理效率低下，新技术不能及时应用到市场或企业刚性成本居高不下，同样会降低“人均毛利”，丧失竞争力。
企业在经营过程中使用的指标分析的计算口径可能和所处的行业、企业自身实际情况有很大关系。人均毛利通常是毛利额除以非生产人员数量得出的，这个指标可以拿上市公司或新三板公司的公开数据进行一些验证。国内企业正式提出“人均毛利”的企业好像是华为，如果能找到华为的年报数据，可以做一个计算，再找一些公众公司的数据进行对比分析，相信很多人都会有新的发现。
国内制造业的年 “人均毛利”能到50万的应该算是比较有竞争力的企业了，这样的企业拿出30%—40%来支付人工薪酬，每人每年15—20万，对人才的吸引力会是什么样的？华为每人每年工资奖金60万，那“人均毛利”最少要超过120万，因为还有庞大的研发费用要支付，给股东的利润回报，给国家上交的税金。
所以“人均毛利”越高，可以支付的薪酬也越高，对人才的吸引力也越强。反之，企业没有钱来支付比较高的薪酬，任何时候都不太可能股东自己掏钱出来给员工发工资，所以员工在想要获得更高薪酬的同时，也要考虑自己为企业创造了多少价值。
前一篇写的 中提到人工费用占销售额的比例，也提到人均费用占人均毛利的比例，也是基于“人均毛利”指标分析的一些个人观点。从老板的角度来说，自己企业的人工费高不高，看人均费用占“人均毛利”的比例即可。从员工角度来说，评判一家企业员工待遇高低，也去看看人均费用占“人均毛利”的比例。
随着企业对数据分析越来越重视、外部经营环境快速变化、行业跨界成为常态等等，分析指标也会越来越多样化，只有想不到没有做不到。数据分析无处不在，也不是近些年的新事物，只是这些年大家都比较重视了而已。
小时候就听母亲说，她大概知道村子里大部分人家的年净收入（利润）和家底（资产）。我很奇怪地问她是怎么知道的？她又不怎么出去和别人聊天，母亲说是她自己算出来的，还给我说了一堆的算法，我是什么也没记住，事隔这么多年，才发现那就是数据分析呀。母亲仅仅读过小学，也没有什么高深的文化，居然也懂得使用数据分析，是不是那时候大家都是靠种地和养殖过日子，经济来源相对比较单一，分析起来比较方便？
所以数据分析不难，关键看是否有心去了解业务，先从“人均毛利”分析起来，相信每位财务同行都会有自己拿手的分析方法。
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