2025-2016年上市公司劳动力薪资数据、岗位平均薪资对数、平均月薪

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1、资料名称：2025-2016年上市公司劳动力薪资数据、岗位平均薪资对数（salary）、岗位最低薪资对数（lowest_salary）、岗位最高薪资对数（highest_salary）、企业发布岗位数对数（job_posting）、平均月薪

2、测算方式：
参考顶刊《世界经济》2026年第8期郑世林、黄晴、朱丽《生成式人工智能如何影响中国劳动力薪资》的研究做法，基于招聘平台上市公司及其子公司发布的岗位大数据，将"企业发布岗位最低薪资和最高薪资的平均值加1的对数"作为核心被解释变量测算上市公司劳动力薪资。具体而言：首先剔除兼职岗位（招聘类别字段中明确标记为"兼职"的记录）；其次对发布岗位的最低月薪与最高月薪分别进行1%水平的缩尾处理，防止极端值干扰；再次取缩尾后最低月薪与最高月薪的均值作为岗位平均月薪（单边有值时取该边缩尾值）；最后按股票代码-年份聚合得到企业发布岗位平均薪资，加1取对数得到核心变量岗位平均薪资对数（salary）。同时按文献更换被解释变量的稳健性检验做法，测算岗位最低薪资对数（lowest_salary）与岗位最高薪资对数（highest_salary），并测算企业发布岗位数对数（job_posting）反映企业招聘规模、保留平均月薪（元）原值便于回归经济含义解读等重要变量。

我们多做了几个变量，如下图所示，包括核心变量或者稳健性检验及过程变量，数据全流程公开，每个原始数据及过程都清晰可查（非主观编造），大家可以做核心变量或者稳健性检验，多个数据更加容易显著！

3、资料范围：
5590家企业，48646个观测值，年份跨度2016-2025年。
已依据上市公司基本信息数据剔除最新年份上市状态为「终止上市/暂停上市」的已退市公司（北交所/新三板存续公司保留）。
具体数据分布情况如下方描述性统计。
包括原始数据、计算代码（stata和python代码都有，真实代码，可以向期刊公布，每一步都可以复现和做重复实验）、完整的复现说明（教大家一步步复现，做法过程全部公开，无数据黑箱，并且对复现过程常见问题做了解答）及最终结果（最终结果格式是excel电子表格格式，非常方便大家导入到自己数据里面），大家可以验证一下确保准确性！

4、参考文献：
[1]郑世林,黄晴,朱丽.生成式人工智能如何影响中国劳动力薪资[J].世界经济,2026(8):214-260.

此数据为科研课题组自用数据，根据真实的招聘平台岗位数据一步步做出来的，每一步都可以复现和做重复实验，非仅仅只有一堆文件胡编乱造（根据参考文献瞎编结果根本就没有研究价值，不能反映真正的劳动力薪资水平，实证围绕着错的结果根本就毫无意义浪费大家时间），真正的原创一手认真整理数据，数据处理较为复杂大家可以自行试试。