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2026年2月份中国企业薪酬指数发布：中国传统年节假期消费涌动，薪酬指数微调整
作者：小编 | 发布时间：2026-06-10薪酬指数，薪酬网
2026年2月中国企业薪酬指数(CSI)于25日发布。2月CSI为50.2, 同比下跌0.6%，环比下跌0.2%。受传统春节假期影响，变动绩效减少，CSI略微回调。
根据国家统计局公布的数据显示，2026年1月，全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨0.2%，环比上涨0.2%。尽管同比涨幅较上月（0.8%）明显回落，但核心通胀指标保持温和上涨态势，反映出居民消费需求持续恢复。CPI同比涨幅回落主因为春节错月。2025年1月为春节月份，食品和服务价格基数较高，导致2026年1月同比涨幅被明显拉低。核心CPI表现强劲，凸显消费韧性。扣除食品和能源价格的核心CPI同比上涨0.8%，环比上涨0.3%，为近6个月最高水平。服务消费复苏显著。节前出行、文娱、家政等服务需求释放，飞机票、旅行社收费、家政服务价格环比分别上涨5.7%、2.0%和1.7%。商品消费稳步修复。家用器具、日用杂品、服装等价格持续上涨，黄金饰品同比暴涨77.4%，反映耐用品消费和“国补”政策效应显现。食品价格结构性分化。鲜菜、猪肉、鸡蛋、鲜菜价格同比上涨6.9%，但环比下降4.8%。因暖冬供应充足，猪肉价格同比下降13.7%，但环比上涨1.2%，为2025年8月以来首次回升，显示供给端去化见效。CPI整体稳定。食品价格环比持平，粮食、食用油、水产品、禽肉价格温和上涨，实现“量足价稳”调控目标。
根据国家统计局公布的数据显示，2026年1月中国制造业采购经理指数（PMI）为49.3%，较上月下降0.8个百分点，低于临界点（50%），表明制造业总体景气水平有所收缩。结构分化明显，部分领域仍保持扩张态势。细分指标显示，生产端仍保持扩张，价格指数显著回升，高技术制造业持续领跑。生产指数为50.6%，高于临界点，表明制造业生产活动仍在扩张，但扩张速度放缓（较上月下降1.1个百分点）。新订单指数为49.2%，回落至收缩区间，显示市场需求边际减弱，主要受季节性因素（春节临近）和部分行业赶工透支影响。主要原材料购进价格指数为56.1%，显著回升，创2024年6月以来新高。出厂价格指数为50.6%，是近20个月来首次升至临界点以上，表明制造业市场价格总体水平改善，主要受国际大宗商品价格上涨及国内“反内卷”政策影响。企业规模分化明显。大型企业PMI为50.3%，继续位于扩张区间，支撑作用显著；中、小型企业PMI分别为48.7%和47.4%，景气水平有所回落。新动能持续活跃。高技术制造业PMI为52.0%，连续两个月保持在较高扩张区间；装备制造业PMI为50.1%，也处于扩张状态，显示产业结构持续优化。企业预期保持乐观。生产经营活动预期指数为52.6%，继续高于临界点，多数企业对近期发展信心较强，尤其在农副食品加工、食品饮料等行业。
薪酬指数研究机构专家分析预测3月CSI走势继续走强。主要判断分析首先基于季节性因素消退、经济复苏动能强化、就业市场活跃度提升和政策环境优化的综合评估，判断2026年3月CSI将结束回调态势，重拾温和上升轨道。节后生产活动全面恢复是3月CSI回升首要驱动力。制造业企业度过春节停工季后，3月通常进入产能爬坡和订单交付高峰期，生产指数反弹至扩张区间具有高度确定性。其次，春季招聘旺季启动将显著激活薪酬竞争机制。每年3-4月是中国劳动力市场传统招聘高峰期，企业年度经营计划确定后集中释放人才需求，供需双方活跃互动推升薪酬谈判激烈程度。再次，产业结构升级政策引导资源向战略性新兴产业集聚，这些领域的高增长预期和高盈利空间将支撑更为积极的薪酬策略。消费促进政策的延续和扩围将巩固服务业薪酬增长支撑基础，"国补"政策的成功实践有望向服务消费领域延伸，文旅、健康、养老、托育等服务消费的政策支持加码，将直接改善相关行业营收预期和薪酬支付能力。节后员工流动率上升一定程度将强化企业薪酬调整压力。春季是传统跳槽旺季，员工领取年终奖金后倾向寻求更好职业发展机会，流动性上升迫使企业加大留人力度，薪酬调整成为最核心留人手段。招聘市场活跃使员工外部选择机会增加，企业若不能提供具有竞争力薪酬待遇将面临核心人才流失风险，这种市场机制压力在3月尤为突出。新一年度预算执行进入关键阶段，企业薪酬资源投入从规划转向实施，前期积累调薪需求集中释放，形成推动CSI回升的阶段性力量。
CSI（中国企业薪酬指数）由中国薪酬指数研究机构编制，由工资水平、社会保险成本、薪酬增长率、地区居民消费价格指数、就业率等五个要素作为基础数据，按照一定的权重，以统计学模型计算得出。CSI反映当前国内企业薪酬状况，是企业经营状态的重要指标之一。
CSI样本数据来源于中国薪酬指数研究机构的大数据库，按照不同行业、属性、规模，选取中国国内200多个细分领域、600多个城市地区、50多万家企业，超过3000万条的样本薪酬数据。
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