Y角兽独家｜2026H1主要城市上市公司员工购买力榜单

出品：Y角兽研究团队
数据来源：全部A股上市公司5,218家（主榜可比4,946家），2026年半年报+最新披露员工总数
数据生成日期：2026年9月24日

开篇：一个被忽略的结构性变化

2026 年上半年，A 股上市公司薪酬池在 60 个主要城市合计超过 7.6 万亿元。当市场聚焦于“哪些行业涨薪”时，一个更底层的分化正在发生：薪酬浓度在向少数城市加速收敛。北京一城的薪酬池，超过了其后第 2 至第 6 名城市的总和。

本报告基于 A 股上市公司公开披露的“支付给职工以及为职工支付的现金”与员工总数，按总部所在城市聚合，测算各城市的薪酬浓度（人均）与购买力容量（薪酬池），并形成 Y-Comp City Index。

一、模型与数据来源

研究思路：以“上市公司支付给职工以及为职工支付的现金”为购买力代理变量，按总部所在城市聚合，测算各城市的薪酬浓度与购买力容量。

核心口径

加权人均薪酬（年化） = Σ支付职工现金 × 2 ÷ Σ员工数
城市购买力“浓度”，反映居民平均购买力水平。

薪酬池（年化） = Σ支付职工现金 × 2
城市总购买力“容量”，决定消费市场盘子大小。

高薪密度 = 人均年化 > 30 万元公司的员工数 ÷ 城市员工总数
高端消费人口占比。

Y-Comp City Index = 40% × 薪酬水平分 + 35% × 薪酬池分 + 25% × 高薪密度分
各维在 60 个主要城市内 min-max 标准化至 0~100。

主要城市门槛：可比上市公司 ≥15 家且员工总数 ≥3 万人，共 60 城上榜；5~14 家列入观察城市。

必须披露的局限

总部 ≠ 员工工作地。全国性公司员工遍布全国，薪酬计入总部城市会系统性高估北京等总部集聚城市。

薪酬为企业用工成本（税前含社保公积金），到手约 65%~75%，北京上海的央企金融总部天然拉高。

海外并表员工计入。如潍坊因潍柴动力并表德国凯傲 4 万高薪员工，人均冲至 24.5 万。

员工数为最新披露值，与 2026H1 现金流存在时点错配。

上市公司样本偏差。非上市中小企业、个体工商户不在统计内，榜单反映的是“上市经济体”的购买力分布。

合规提示：本报告仅使用 A 股上市公司公开披露的汇总数据，不包含任何个人身份级信息，不涉及个人征信信息，不构成信用评价，不得用于信贷、授信、风控等金融决策。

关于 Y-Comp City Index 的特别说明与局限

Y-Comp City Index 是 Y 角兽研究团队基于 A 股上市公司公开披露数据自行构建的加权合成指标，用于观察主要城市在“上市经济体”口径下的薪酬浓度、薪酬总量与高薪岗位密度。该指数由三个分项加权得出：薪酬水平分（40%）、薪酬池分（35%）、高薪密度分（25%）。各分项在 60 个主要城市内进行 min-max 标准化，换算为 0—100 分后加权合成。指数得分仅反映样本城市之间的相对位置，不代表绝对水平。

必须特别说明的是：Y-Comp City Index 未进行行业标准化处理。

A 股上市公司薪酬数据受行业结构影响极大。金融、互联网、能源、通信等行业的平均薪酬天然高于制造、零售、建筑、纺织等行业。不同城市的上市公司行业分布差异显著，因此直接比较城市间指数得分，可能将“行业结构差异”误读为“城市薪酬水平差异”。

例如：

金融总部集聚的城市，人均薪酬和薪酬池容易被金融业高薪酬抬高；

制造业、零售业占比较高的城市，即使本地用工规模庞大，人均薪酬也可能被相对压低；

央企总部所在城市，因总部为全国员工支付薪酬，薪酬池会被系统性放大；

海外并表员工计入的城市，人均薪酬可能因并表口径而偏离本地实际用工水平。

因此，Y-Comp City Index 以及基于该指数形成的综合排名，仅可用于观察“A 股上市公司口径下城市薪酬数据的相对分布”，不得用于判断城市整体居民收入水平、消费能力、经济实力或企业信用状况。跨城市比较时，应结合行业结构、总部经济、并表口径、员工工作地等因素综合解读。

二、主要城市购买力综合榜（TOP60）

阅读警示

本榜单中的 Y-Comp City Index 为 Y 角兽研究团队自行构建的加权合成指标，未进行行业标准化处理。金融、互联网、能源等行业薪酬天然高于制造业、零售业，城市产业结构差异会直接影响指数得分。榜单排名可能高估金融总部集聚城市，也可能相对低估制造业占比较高的城市。本榜单仅反映 A 股上市公司公开披露数据口径下的相对分布，不代表城市整体居民收入水平，不构成任何投资、授信、风控或商业决策建议。完整口径与局限请参见报告“模型与数据来源”及“合规声明与免责声明”。

榜单速读：北京以 100 分断层第一，薪酬水平、薪酬池、高薪密度三维全部满分或接近满分；上海居第二，人均 31.5 万；随后是福州、天津、南京组成的第二梯队。北京一个城市的年化薪酬池达 25,234 亿元，占全国上市公司薪酬池的 33.2%——但其中相当部分是央企总部为全国员工支付的薪酬。

图1｜主要城市购买力综合指数 TOP30（Y-Comp City Index，60 城内标准化 0—100）

三、分项榜单速读

1. 薪酬浓度榜：人均薪酬 TOP10

看点：福州以 30.0 万位列全国第四，兴业银行、兴业证券等闽系金融总部把这座新一线城市的上市薪酬浓度推到一线城市水平。潍坊是最大的“黑马”：潍柴动力并表德国凯傲集团后，海外高薪员工把全城均值拉高，属于并表口径效应，而非本地薪酬水平。

图2｜人均薪酬 TOP30：购买力“浓度”（加权人均年化，万元）

2. 购买力容量榜：薪酬池 TOP10

看点：薪酬池是“消费市场的盘子”。北京 25,234 亿断层领先；深圳以 9,163 亿位列第二，但人均仅 21.8 万——420 万上市公司员工把浓度摊薄，是典型的“大而广”。

图3｜城市薪酬池 TOP20：购买力“容量”（年化，亿元）

3. 高薪密度榜：高端消费人口浓度 TOP10

高薪密度衡量“人均年化 > 30 万的员工占全城上市公司员工的比例”。

看点：北京的高薪密度领先幅度甚至大于人均薪酬领先幅度，印证央企金融总部的“高薪岗位集聚”效应。

图4｜高薪密度 TOP20：高收入岗位集中地（%）

四、城市梯队结论

一线城市：加权人均 28.7 万，城市中位 26.7 万，4 城合计占全国薪酬池 56.4%。

新一线城市：25 城加权 22.7 万，与一线差距约 26%。

其他梯队：福州（30.0 万）、潍坊（24.5 万）、烟台、乌鲁木齐等区域中心城市的人均已超过半数新一线城市。

图5｜城市梯队对比：一线 / 新一线 / 其他（加权人均与中位数，万元）

理想象限是右上角（又富又大）：北京、上海、深圳、杭州。左上角是“小而精”（福州、天津、南京人均高但盘子小），右下角是“大而广”（苏州、重庆人均中等但规模大）。

图6｜城市购买力全景：薪酬浓度 × 薪酬池规模（气泡大小=员工规模）

五、合规声明与免责声明

合规声明

本报告仅使用 A 股上市公司依法公开披露的汇总数据，数据来源合法。本报告不涉及个人征信信息，不采集、不处理、不提供任何个人信用信息。本报告不构成征信业务，不构成对任何企业或个人的信用评价。本报告不得用于信贷、授信、风控、额度评估等金融决策场景。本报告中的“人均薪酬”为企业用工成本（税前含五险一金），非员工到手收入，到手一般约为报告数值的 65%—75%。城市购买力指数仅反映“上市经济体”的薪酬分布，不代表城市整体居民收入水平。

关于指数构建与排名的补充声明

Y-Comp City Index 为 Y 角兽研究团队自行定义的加权合成指标，非国家统计部门、金融监管部门或任何官方机构发布的官方指数。

该指数未进行行业标准化处理。由于不同城市上市公司行业结构差异显著，指数得分和排名结果可能受到行业薪酬差异的显著影响。金融业主导城市可能因行业高薪酬而被高估，制造业、零售业占比较高的城市可能被相对低估。

本报告中的排名、分项榜单及结论性表述，均基于公开披露数据的标准化计算，仅用于信息参考，不构成对任何城市、企业或个人的信用评价，不构成投资、授信、风控、额度评估等金融决策依据。

使用者不应将本报告中的指数、排名或分析结论作为城市间薪酬水平、居民收入水平或消费能力的唯一比较依据。如需用于研究、报道或商业用途，应同时引用报告中的口径说明与局限，并注明数据来源与计算方法。

如因未完整披露口径与局限而导致任何第三方产生误解，Y 角兽研究团队不承担由此产生的法律责任。

免责声明

本报告基于公开披露数据及 Y 角兽研究团队标准化计算得出，Y 角兽仅做客观整理与标准化计算，不构成任何投资或授信建议。报告中的分析性表述属于对已发生事实的梳理，不构成对未来任何变化的预测或保证。使用者不应将本报告作为投资、授信或任何金融决策的唯一依据。如数据存在勘误，请联系 Y 角兽研究团队。

版权声明

本报告版权归 Y 角兽运营商上海须臾达信息咨询有限公司所有，未经授权不得转载、摘编或用于商业用途。完整数据（含可比公司数、员工数、中位薪酬、单一依赖度、分项得分）可通过上海须臾达信息咨询有限公司获取。