简介《2025中国薪酬报告》由华德士发布面向企业招聘经理、人力资源从业者、职场人士与行业分析师系统梳理信息技术与转型、会计与财务、法务与合规、医疗健康、人力资源、工程与运营、销售与市场营销、采购与供应链等行业的薪资基准与招聘趋势可用于制定薪酬策略、提供求职薪资参考及辅助人才发展规划。资源包共1个PDF文件约7.68MB内容涵盖各行业不同职位2024至2025年的薪资变化、区域市场洞察与未来展望并特别关注复合型人才、出海业务、技术岗位需求以及Z世代人才偏好、企业文化与多元化包容举措。报告还就软实力要求提升、跨世代协作、AI工具应用等趋势给出解读并附定制化薪酬福利基准思路。目前已有479人学习适合需要把握年度薪酬行情与人才市场走向的读者参考。1. 薪酬报告里的反常信号涨薪预期56%但招聘总量不增一份年度薪酬调查里最值得读的往往不是数字本身而是数字之间的裂缝。2025年中国市场薪酬报告给出的两个关键数据放在一起看就出现了这样一道裂缝56%的企业计划在2025年给员工加薪但报告同时判断2025年招聘总量不会增加。一边是加薪一边是不扩编这两件事同时成立意味着钱不是用来抢人的而是用来留人的。对从业者来说这是一条需要重新校准预期的资讯。过去几年大家习惯的逻辑是“跳槽即涨薪”而这份报告给出的市场展望指向另一个方向候选人端竞争加剧企业对外招人才的要求高于以往薪资涨幅明显的机会集中在出海业务与AI相关技术岗位。薪酬基准不再是一张静态的价格表而是一份关于“哪些能力还值钱”的行业分析。读懂它比记住几个薪资区间更有用。2. 加薪不扩编56%背后的招聘逻辑变了2.1 三个数字拼出的2025用人图景报告里有一组可以直接对照的数字56%的企业计划加薪34%的雇主表示2025年招聘人数会有增长29%的雇主表示招聘计划维持不变。把这三者叠在一起画面就清楚了——加薪是普遍动作扩编是少数动作维持是主流动作。指标比例指向计划2025年给员工加薪的企业56%薪酬预算仍在但偏向存量招聘人数将增长的雇主34%增量岗位集中在特定赛道招聘计划维持不变的雇主29%替换为主不铺新摊子换工作时期望薪资涨幅15%以上的专业人士66%期望与市场供给存在落差这张表最容易被误读的是第一行。56%不是“普涨”的信号而是“结构性调薪”的信号。企业把有限的薪酬预算投向关键岗位和关键人而不是平摊到所有编制上。报告在信息技术与转型部分写得很直白传统技术岗位的薪资涨幅相对比较稳定涉及出海业务和AI相关的技术人才薪资涨幅会比较明显。同一份预算流向已经划好了。对招聘经理来说这意味着薪酬策略的重心从“开价抢人”转向“用有限的涨幅守住核心人”。对求职者来说66%的人期望涨幅15%以上而市场给出的增量岗位只有34%的雇主在扩供需之间的落差就是2025年求职体感偏冷的来源。2.2 为什么“加薪”和“不扩编”能同时成立这两件事并不矛盾它们服务的是同一个目标在招聘总量不增加的前提下把组织架构调整到适应未来市场的形态。报告的中国市场展望部分提到过去两年市场急剧变化许多企业已经或正在进行组织变革和优化2025年更多企业会优化及调整组织架构重新定义人才画像与技能催生出一批适配企业未来发展的核心人才岗位。换句话说加薪预算的一部分来自“换人”而非“加人”。一个传统产研岗位被替换为出海业务岗或AI应用岗编制没变薪酬成本上升了这就是56%与34%能并存的原因。报告还提到市场在前两年积累了不少积极求职者2025年候选人端竞争尤为激烈。供给端在扩容需求端在结构性收缩企业自然有底气提高对外招人才的要求尤其是软性素质方面——快速学习能力、高敏捷度与适应能力、复合型背景。从行业角度看这是典型的“存量优化”周期特征。企业不再用扩张来解决增长问题而是用组织效率来解决。薪酬报告在这里扮演的角色其实是把这种组织意图翻译成了价格信号哪些岗位的薪资区间在收窄哪些在抬升背后都是编制在移动。2.3 招聘经理的动作清单正在改写报告给招聘经理的建议有三条值得逐条拆开看。第一条是主动为企业探索新领域人才甄别具备适应企业未来发展且有潜力的候选人。这条针对的是“人才画像重定义”——当岗位本身在变按旧JD找人必然翻车招聘经理要先去业务侧确认未来形态再去市场找匹配的人。第二条是主动构建符合企业未来发展的人才数据库及时将市场洞察反馈至领导层提前做好招聘规划并通过增强与候选人的长期互动缩短招聘周期。这条的潜台词是既然增量岗位少那么每一个关键岗位的空缺成本都更高招聘周期不能靠临时抱佛脚压缩只能靠长期池子。血泪经验是等到岗位空出来才启动寻访在2025年的候选人竞争环境里基本等于被动。第三条是扩宽招聘渠道与口碑佳、长期稳定的专业招聘服务供应商达成战略合作。这条不新鲜但放在“招聘总量不增”的背景下有了新含义内部招聘团队的产能要留给关键岗位标准化岗位的寻访需要外部产能兜底。提示把这三条建议当成一个闭环看——先定义人再储备人最后用渠道保障交付。缺任何一环加薪预算都花不到刀刃上。3. 行业薪资分化哪些区间在收窄哪些在抬升3.1 信息技术管理岗收窄AI与出海抬升信息技术与转型是这份报告里数据最密的板块上海地区的对比最能说明问题。数据科学家的年薪区间从600k-1.1m调整为800k-1.0m上限下降、下限抬升区间收窄软件架构师从650k-1.1m调整为650k-1.0m同样是上限回落ERP经理从600k-850k调整为500k-800k整体下移信息安全分析师从350k-550k调整为300k-450k也在下移。抬升的一侧同样清晰。首席信息官从1.0m-2.5m调整为1.5m-2.5m下限大幅抬升首席技术官和首席数字官的下限也分别从1.0m、1.0m抬到1.2m、1.2m应用系统总监从700k-1.1m调整为800k-1.2m。管理序列的头部在变贵执行序列的中段在变便宜这是组织扁平化在薪酬上的直接投影。华南地区的AI数据板块则是另一种走势AI科学家从800k-1.5m调整为1.0m-2.0m大模型工程师从400k-800k调整为500k-1.0m数据工程师从400k-600k调整为500k-700k数据总监从800k-1.2m调整为900k-1.5m。全线抬升且抬升幅度集中在AI相关岗位。同一份报告里上海的传统开发岗在收窄华南的AI岗在扩张区域与赛道的双重分化非常明显。江浙地区的软件板块则体现了制造业底色电池管理系统工程师/经理从450k-1.2m调整为450k-1.0m汽车软件工程师/经理从400k-1.2m调整为400k-1.0m嵌入式软件开发工程师从300k-800k调整为300k-700k。上限普遍回落说明智能制造相关岗位的溢价在回归理性但底盘仍在。3.2 出海与复合型溢价写进了岗位描述报告在信息技术与转型的市场洞察里写得很明确中国互联网、科技、消费电子类企业将继续加大出海计划具备英语口语能力、跨文化沟通协作能力的技术候选人将获得更多中高端机会的青睐。这句话的信息量在于“中高端机会”——不是所有出海岗位都溢价溢价集中在需要跨文化协作的中高端位置。同一段还提到市场普遍认可全面复合型、综合能力及业务理解力强的优秀人才与业务部门合作经验丰富的候选人是企业首选。IT管理岗位不仅要求扎实的技术背景更强调软技能主打全面复合型管理人才。这解释了为什么管理序列头部薪资在抬升企业要的不是纯技术管理者而是能跟业务对话、能判断投入产出的人。从行业角度看出海业务的薪酬溢价有一个容易被忽略的前提它要求候选人同时具备技术能力和跨文化沟通能力这两项能力的交集在市场上本来就稀缺。稀缺性定价而不是赛道热度定价这才是溢价的可持续来源。反过来如果只是“会英语”而没有业务理解力溢价并不会自动兑现。3.3 一个可复用的薪资区间对比方法面对报告里成百上千个薪资区间逐个记忆没有意义更实用的做法是把区间变化拆成“下限变化”和“上限变化”两个维度判断岗位的市场定位在往哪个方向移动。下面这段脚本演示了如何用报告中的公开区间数据做一次快速分类参数含义在代码后说明。# 输入为报告中的职位薪资区间单位千元/年仅作结构演示 roles [ {name: 数据科学家, y2024: (600, 1100), y2025: (800, 1000)}, {name: 首席信息官, y2024: (1000, 2500), y2025: (1500, 2500)}, {name: ERP经理, y2024: (600, 850), y2025: (500, 800)}, {name: 大模型工程师, y2024: (400, 800), y2025: (500, 1000)}, ] def classify(role): low_delta role[y2025][0] - role[y2024][0] high_delta role[y2025][1] - role[y2024][1] width_2024 role[y2024][1] - role[y2024][0] width_2025 role[y2025][1] - role[y2025][0] # 区间收窄且下限抬升岗位门槛提高市场向头部集中 if low_delta 0 and width_2025 width_2024: return 门槛抬升型 # 上下限同时抬升赛道整体溢价 if low_delta 0 and high_delta 0: return 赛道溢价型 # 上下限同时下移供给充裕溢价回归 if low_delta 0 and high_delta 0: return 溢价回归型 return 结构分化型 for r in roles: print(r[name], classify(r))这段代码的逻辑是把薪资区间当成一个分布来看而不是当成一个数字。low_delta反映岗位入门门槛的变化high_delta反映岗位天花板的变化width反映市场对该岗位定价的共识程度。区间收窄通常意味着企业对该岗位的价值判断趋于一致议价空间变小区间整体上移意味着赛道在抢人整体下移意味着供给变多。参数上y2024和y2025分别对应报告中的两年区间单位统一为千元每年避免混用月薪和年薪。实际使用时可以把报告里某个行业的所有职位批量录入跑出来的分类结果就是一张“岗位价值迁移图”。失败时最常看的是区间宽度如果某岗位两年宽度都很宽说明市场定价分歧大这类岗位的薪资谈判空间反而更大但也更容易踩坑——因为对方开价可能落在区间的任意一端。4. 误读与争议这份薪酬报告容易被读偏的四个地方4.1 误判一把56%加薪读成普涨误判点看到56%的企业计划加薪就认为2025年是涨薪年跳槽可以按15%以上的涨幅去谈。为什么报告同时给出34%的雇主扩编、29%维持不变招聘总量不增的判断贯穿全文。加薪预算在存量内部重新分配不等于每个岗位的价格都在上移。上海地区ERP经理、信息安全分析师等岗位的区间整体下移就是反例。怎么看把加薪比例和扩编比例放在一起读前者看预算意愿后者看岗位供给。预算意愿高、岗位供给低结论是“留人优先于抢人”谈薪的筹码在稀缺能力上不在跳槽动作上。4.2 误判二把AI岗位溢价当成普遍规律误判点看到华南AI数据板块全线抬升就认为所有带AI字样的岗位都在涨。为什么报告里AI产品经理、AI项目经理在上海的区间是500k-900k两年持平没有变化。算法工程师同样持平。真正抬升的是AI科学家、大模型工程师、数据工程师这类偏底层和偏工程的位置。溢价来自稀缺性不来自标签。怎么看区分“AI应用岗”和“AI能力岗”。前者供给在快速增加价格趋稳后者需要长期积累价格才会上移。判断一个岗位是否真溢价看它的区间下限是否在抬而不是看岗位名称里有没有AI。4.3 误判三把区域数据当成全国行情误判点拿上海的管理岗薪资去对标其他区域的同岗位或者用华南的AI薪资去谈华北的offer。为什么报告按上海、江浙、华南、华北分区域列数据同一职位在不同区域的区间差异明显。华北地区的数据板块只给了2025年区间没有2024年对照说明该区域的样本口径与其他区域不同直接横向比较会失真。怎么看区域数据只在区域内做纵向对比跨区域比较要先确认口径一致。谈薪时以目标岗位所在区域的区间为准不要用全国平均值做锚点那个锚点在报告里并不存在。4.4 误判四把软性素质要求当成套话误判点看到“快速学习能力、高敏捷度、复合型”这类描述认为是招聘文案的常规填充不影响定价。为什么报告在多个板块反复强调软性素质并且把它和薪资结构变化绑在一起——管理序列头部薪资抬升的理由正是“全面复合型管理人才”而不是技术深度。软性素质在这里是定价因子不是修饰词。怎么看把软性素质要求翻译成可验证的经历。跨文化沟通对应的是实际协作过的跨境项目业务理解力对应的是与业务部门共同交付过的结果。面试里能讲出这类经历的人才拿得到报告里那个抬升后的区间下限。5. 从薪酬基准到人才策略2025年的三个观察点第一个观察点是薪酬报告的使用方式正在变化。过去它被当成一张价目表求职者查区间HR对预算。这份报告的结构显示它更像一份人才策略的输入加薪比例、扩编比例、区域分化、赛道分化这些数据拼起来回答的是“组织该往哪里调”。报告里提到的定制化薪酬和福利基准服务本质上是把这个判断过程产品化——基于特定行业、子行业和职位做数据对比帮助企业做人才吸引和保留决策。对从业者来说这意味着读报告的重点要从“我的岗位值多少钱”转向“我的岗位在往哪个方向移动”。第二个观察点是Z世代人才偏好对薪酬结构的反向塑造。报告提到Z世代人才最看重的前三项里优厚的薪酬和福利排第一令人感到鼓舞的企业文化和同事排第二工作安全感和稳定性排第三。同时85%的雇主认为跨世代员工之间的合作存在一定难度77%的专业人士在工作中使用AI工具最常用在文案撰写、内容创作和编辑。这组数据放在一起看指向一个具体的管理难题年轻员工要稳定感和文化认同企业要复合型和敏捷度两者的交集只能靠职业发展路径和培训来搭桥。报告里“提供职业生涯发展机会”被列为吸引和留住人才的关键策略之一不是偶然。第三个观察点是企业文化投入的量化趋势。报告提到雇主在多元化与包容性举措上的实施情况以及企业文化在人才竞争中的权重上升。从行业角度看这类投入在过去容易被当成成本项但在招聘总量不增的周期里它变成了留人的替代方案——既然不能靠扩编和大幅涨薪来解决问题就只能靠组织体验来降低流失率。这条逻辑链在报告的数据里是完整的加薪预算有限扩编岗位有限候选人竞争激烈那么存量员工的留存体验就成了性价比最高的投入方向。对招聘经理来说这三个观察点可以落成一套动作用薪酬基准判断岗位价值迁移方向用人才数据库提前锁定稀缺能力用职业发展路径和企业文化投入降低核心人的流失概率。对职场人来说动作更简单确认自己的岗位在区间收窄的一侧还是抬升的一侧如果是收窄的一侧就往复合型和跨文化协作的方向补而不是等市场给答案。我自己的习惯是每年拿到这类薪酬报告先不看自己所在岗位的数字而是先看相邻岗位的区间变化——相邻岗位的移动方向往往比本岗位的绝对数字更早说明问题。从那以后我每次做年度规划都强制走一遍“先看迁移、再看绝对值”的顺序踩坑的次数明显少了。希望帮到你。完整报告覆盖信息技术与转型、会计与财务、法务与合规、医疗健康、人力资源、工程与运营、销售与市场营销、采购与供应链等多个行业的薪资基准与市场展望含分区域、分职位的两年区间对照适合招聘经理、人力资源从业者和职场人作为年度决策的参考底稿。本文还有配套的精品资源点击获取
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