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Marsh发布调研显示:2027年中国市场薪资增长率预计为3.7%,AI人才薪酬溢价重塑薪酬格局

发布时间:2026-10-20 16:27


上海--(美国商业资讯)--全球知名的专业服务机构Marsh(纽交所代码:MRSH),近日发布2026–2027年度中国整体薪酬调研结果。调研显示,2027年中国市场薪资增长率预计将达到3.7%(不含冻薪),高于2026年实际的3.5%。

本次调研基于近4,000家中国企业的反馈数据。调研发现,参调企业中有90%以上计划在2027年实施调薪。尽管整体市场仍保持审慎,与创新和战略增长相关领域的人才需求正在持续增强,尤其是AI相关岗位。

“在更加审慎的市场环境下,企业在保持高度关注增长所需人才的同时,也正采取更加理性的薪酬管理方式。” Marsh人才与奖酬业务中国区总经理陆正浩表示,“当前最强烈的人才竞争压力集中在新兴产业和创新驱动领域,人工智能、先进制造、生命科学及其他战略性行业的相关能力正变得越来越重要。”

AI人才薪酬溢价重塑薪酬格局

随着AI在各行业的应用不断加速,薪酬模式正在发生变化。Marsh的全球岗位库目前已有超过100个AI相关岗位,涵盖通用人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器学习和深度学习等主要类别。

今年的调研结果显示,AI相关岗位数量同比增加近50%,这反映出市场需求持续增长,同时AI人才市场也日趋成熟,薪酬水平更易于进行市场对标。与此同时,AI类岗位的付薪水平也显著高于市场一般水平。以高科技行业为例,AI类岗位的薪酬普遍高出其他同层级岗位30%以上,部分初级专业岗位的薪酬溢价甚至超过70%。

“这一趋势反映了AI领域的繁荣和日益激烈的人才竞争。AI已不再是一个小众人才领域,而正成为企业思考人才战略、技能建设和薪酬激励方式的关键因素。” 陆正浩表示,“企业需要在关键AI人才方面保持竞争力,同时确保薪酬结构一致、成本可控,并与业务重点保持一致。”

高科技和生命科学行业引领2027年薪资增长预期

从行业来看,预计2027年高科技行业薪资增长率最高,达到4.9%,其次为生命科学行业,达到4%。汽车、消费品和化工等其他行业预计将与中国市场总体水平基本持平。

调研结果显示,市场正呈现出更加明显的结构性特征:在人才稀缺、技术专业化程度高以及业务转型最为突出的领域,薪酬差异化也最为明显。

中资企业薪资增长预期跑赢市场平均水平

参调企业中,中资企业的比例持续上升。尽管实施调薪的中资企业比例仍低于外资企业,但其2027年薪资增长预期为3.9%,高于市场平均水平。

在集成电路、AI、生命科学、机器人、新材料和新能源等领域,中资企业的人才竞争尤为激烈。这些行业普遍具有较强的发展预期,并受到国家战略重点支持,进一步加剧了企业之间对人才的争夺。

地区薪资增长总体保持一致

从地区来看,一线城市2027年薪资增长预期总体与全国平均水平一致,预计增长幅度为3.7%至3.8%(不含冻薪)。二线城市中,南京、天津、无锡和常州预计略低于全国平均水平,增长率为3.5%至3.6%;苏州预计与全国市场总体水平基本持平。

灵活福利仍是吸引和留住人才的重要工具

调研还显示,企业正持续加强基本薪酬以外的整体薪酬安排。越来越多的雇主将灵活福利纳入其整体薪酬体系,其中96%的参调企业提供意外险,84%提供补充健康保险,73%提供人寿保险。对灵活福利的持续投入,也与Marsh《2026年员工风险报告》的发现一致:在中国,有36%的员工表示希望获得与自身人生阶段相匹配的福利。这进一步表明,灵活福利不仅是一项成本支出,更是帮助企业留住人才的重要工具。

与此同时,人才流动总体保持稳定。2026年上半年中国市场主动离职率为3.4%,与去年同期持平。

“我国‘十五五’规划中高质量发展的主题仍将延续。” 陆正浩补充道,“随着新兴产业持续发展,市场越来越重视韧性、能力和创新,企业需要采取既理性又具有前瞻性的薪酬策略。在这一环境下,能够将人才投资与业务转型相结合的组织,最有可能实现长期成功。”

关于2026–2027年度中国整体薪酬调研

Marsh 2026–2027年度中国整体薪酬调研基于近4,000家中国企业的数据,分析薪资增长预算、离职趋势、行业和地区薪酬变动、福利实践以及新兴人才主题。调研考察了不断变化的商业环境下影响薪酬决策的因素,并提供市场洞察,支持雇主开展人才和薪酬规划。

关于Marsh

Marsh(纽交所代码:MRSH)是全球领先的风险、再保险与资本、人才与投资以及管理咨询服务机构,为130个国家和地区的客户提供咨询服务。Marsh年营收达270亿美元,全球员工逾9.5万人,凭借真知灼见,帮助客户建立蓬勃发展的信心。更多信息,请访问marsh.com。

Marsh人才与投资是Marsh集团的旗下业务,请关注我们的官方微信“Marsh人才与奖酬”(微信号:MercerChina)。

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龙丽菲
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Fei.tierney@marsh.com

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