上市公司薪酬差距
一行是一家上市公司一年的薪酬统计数据。覆盖中国A股上市公司，包含高管与普通员工的平均薪酬、总薪酬及差距比率等指标。
v2 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签：企业财产险责任险时间跨度：1999–2021 年数据出处 上市公司年报及CSMAR/Wind等数据库
- 记录
- 4.3 万
- 字段
- 15
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 93.3%
- 字段完整度
15 个字段，13 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 15 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 43,051 行计算。
关于这个数据集
一行是一家上市公司一年的薪酬统计数据。覆盖中国A股上市公司，包含高管与普通员工的平均薪酬、总薪酬及差距比率等指标。可用于评估企业治理结构、内部公平性及潜在的管理层道德风险。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 证券代码stock_code含义：代码或编号键：股票代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 listed-security-master、hk-security-master、stock-company-profile、neeq-company-info | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 年份year含义：年份键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名：year | ||
| 应付职工薪酬employee_comp_amount含义：金额（元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：元 | ||
| 员工人数employee_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 支付职工现金cash_paid_to_emp_amount含义：金额（元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：元 原表列名：支付给职工以及为职工支付的现金 | ||
| 监管层人数exec_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名：监管层总人数 | ||
| 独董人数ind_director_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名：其中独立董事人数 | ||
| 监管层年薪exec_comp_amount含义：金额（元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：元 原表列名：监管层年薪总额 | ||
| 未领薪人数unpaid_exec_count含义：人数（人） | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名：未领取薪酬监管层人数 | ||
| 是否STPTis_st_pt含义：是否 | 是非 | 原生 | 98% | 原表列名：是否ST或PT | ||
| 上市日期listing_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | — | ||
| 退市年份delisting_year含义：年份键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 2.5% | — | ||
| 高管平均薪酬exec_avg_comp含义：金额（元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：元 原表列名：董监高平均薪酬 | ||
| 员工平均薪酬emp_avg_comp含义：金额（元） | 小数 | 原生 | 100% | 单位：元 原表列名：普通员工平均薪酬 | ||
| 薪酬差距comp_gap_ratio含义：比率（倍） | 小数 | 原生 | 100% | 高管/员工平均薪酬比值 原表列名：Gap |
02样本
先看样本，再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 证券代码stock_code | 年份year | 应付职工薪酬employee_comp_amount | 员工人数employee_count | 支付职工现金cash_paid_to_emp_amount | 监管层人数exec_count | 独董人数ind_director_count | 监管层年薪exec_comp_amount | 未领薪人数unpaid_exec_count | 是否STPTis_st_pt | 上市日期listing_date | 退市年份delisting_year | 高管平均薪酬exec_avg_comp | 员工平均薪酬emp_avg_comp | 薪酬差距comp_gap_ratio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 000001 | 2005 | 409928278 | 7142 | 1041394078 | 26 | 4 | 19908400 | 0 | 否 | 1991-04-03 | — | 904927.25 | 149298.9531 | 6.0611763 |
| 2 | 000001 | 2006 | 614628342 | 7737 | 1230566326 | 25 | 4 | 26930000 | 0 | 否 | 1991-04-03 | — | 1282381 | 182026.1563 | 7.045036793 |
| 3 | 000001 | 2007 | 925411000 | 8573 | 1819547000 | 24 | 4 | 45380000 | 8 | 否 | 1991-04-03 | — | 3781666.75 | 243199.5469 | 15.54964542 |
| 4 | 000001 | 2008 | 1247420000 | 10381 | 2363094000 | 23 | 4 | 40500000 | 0 | 否 | 1991-04-03 | — | 2131579 | 254754.1719 | 8.367199898 |
| 5 | 000001 | 2009 | 1681728000 | 11308 | 2913635000 | 24 | 5 | 44760000 | 0 | 否 | 1991-04-03 | — | 2355789.5 | 292110.2813 | 8.06472683 |
| 6 | 000001 | 2010 | 1878603000 | 12203 | 3747634000 | 24 | 5 | 29650000 | 6 | 否 | 1991-04-03 | — | 2280769.25 | 320811.1875 | 7.109381676 |
| 7 | 000001 | 2011 | 3600345000 | 13778 | 5287265000 | 28 | 8 | 40500000 | 4 | 否 | 1991-04-03 | — | 2531250 | 505770.5625 | 5.004739761 |
| 8 | 000001 | 2012 | 4863106000 | 24251 | 7176205000 | 30 | 8 | 45950000 | 5 | 否 | 1991-04-03 | — | 2702941.25 | 346089.4688 | 7.809949398 |
| 9 | 000001 | 2013 | 6013000000 | 34724 | 9660000000 | 32 | 8 | 68212500 | 5 | 否 | 1991-04-03 | — | 3590131.5 | 309344.5938 | 11.60560608 |
| 10 | 000001 | 2014 | 7961000000 | 35069 | 12175000000 | 29 | 5 | 71928200 | 5 | 否 | 1991-04-03 | — | 3785694.75 | 400669.3125 | 9.4484272 |
| 11 | 000001 | 2015 | 10351000000 | 37937 | 12871000000 | 27 | 5 | 60064600 | 5 | 否 | 1991-04-03 | — | 3533211.75 | 400688.9063 | 8.817842484 |
| 12 | 000001 | 2016 | 9289000000 | 36885 | 13762000000 | 23 | 4 | 38013700 | 4 | 否 | 1991-04-03 | — | 2534246.75 | 343282.8125 | 7.382387638 |
| 13 | 000001 | 2017 | 10713000000 | 32502 | 14345000000 | 24 | 5 | 27580400 | 4 | 否 | 1991-04-03 | — | 1838693.375 | 484321.5625 | 3.796431065 |
| 14 | 000001 | 2018 | 12238000000 | 34626 | 16194000000 | 24 | 5 | 35946300 | 4 | 否 | 1991-04-03 | — | 2396420 | 510687.1563 | 4.692540169 |
| 15 | 000001 | 2019 | 14218000000 | 34253 | 18090000000 | 23 | 5 | 29823500 | 0 | 否 | 1991-04-03 | — | 1656861.125 | 585063.375 | 2.831934452 |
| 16 | 000001 | 2020 | 16959000000 | 38097 | 17829000000 | 24 | 5 | 32726200 | 8 | 否 | 1991-04-03 | — | 2975109 | 539078.5 | 5.518878937 |
| 17 | 000001 | 2021 | 18095000000 | 40651 | 20560000000 | 23 | 5 | 31589000 | 4 | 否 | 1991-04-03 | — | 2256357.25 | 532936.75 | 4.233818054 |
| 18 | 000002 | 2002 | 18080509.61 | 6055 | 248990440.9 | 19 | 4 | 150000 | 0 | 否 | 1991-01-29 | — | 10000 | 41643.26953 | 0.24013485 |
| 19 | 000002 | 2003 | 17345416.25 | 7025 | 293181094.1 | 18 | 4 | 180000 | 0 | 否 | 1991-01-29 | — | 12857.14258 | 41603.69922 | 0.30903846 |
| 20 | 000002 | 2004 | 18761752.36 | 9627 | 351839465.9 | 20 | 4 | 150000 | 0 | 否 | 1991-01-29 | — | 9375 | 36678.69531 | 0.255597979 |
03版本
每次发布，都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本，旧版本保留。
版本 v22026/11/13 发布
生效中43,051 行 · 15 个字段 · 初始导入
版本 v12026/11/13 发布
历史版本43,051 行 · 15 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集，按键连起来
按键连到企业，能和不少于 15 个数据集连接。另外，它带年份或日期，能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组，对上的行多的在前。
按 股票代码 + 年份 能连
296 个数据集 · 本数据集 43,051 行有股票代码- 沪深京上市证券参照企业主体 · 6,057 行 · 连接字段 list_date、ts_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司档案参照企业主体 · 5,704 行 · 连接字段 stkcd、establish_date按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司月个股回报率企业主体 · 73.7 万 行 · 连接字段 stock_code、trade_month按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司月度ST状态企业主体 · 73.5 万 行 · 连接字段 stock_code、month按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司发明申请统计企业主体 · 73.3 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司发明授权统计企业主体 · 66.6 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司资产负债表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司现金流量表企业主体 · 52.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司税费统计企业主体 · 51 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司专利明细企业主体 · 15.9 万 行 · 连接字段 stkcd、year按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- A股独立联合绿色专利企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
- 上市公司绿色专利获得（CNRDS）企业主体 · 15.3 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 43,051 行（100%）
按 股票代码 能连
3 个数据集 · 本数据集 43,051 行有股票代码只按年份能连：789 个数据集单独按年份连接多半没有意义，先看上面的组
按 年份 能连
789 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据，不用来连接。
还没有发现这个数据集的字段规律。
06授权与接入
申请授权，一次调用就能用上
试用立即生效，并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口，按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量：export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/listed-company-compensation-gap/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"000001"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端，用 OAuth 连接后通过工具查询。