文章核心观点 - “十五五”时期金融开放的重要性将显著提升，政策表述从“稳慎扎实推进人民币国际化”转变为更积极的“推进人民币国际化”[3] - 提升金融开放水平具有战略安全和提升资金配置效率的双重必要性，旨在解决中国金融实力与实体经济实力不匹配的问题[3][4] - 当前人民币汇率处于相对低位、企业出海能力增强以及人民币国际接受度提升，为金融开放创造了有利条件[5][6] - 金融开放的落地方向可能围绕资金和资产两个层面展开，香港市场和上海国际金融中心建设是重点[7][8][9] “十五五”金融开放的政策基调变化 - 政策表述更为积极，人民币国际化相关表述删除了“稳慎扎实”等限定词，变为“推进人民币国际化”[3][11] - 明确提出“提升资本项目开放水平”，该概念比“资本市场开放”更聚焦于跨境资金流动，涵盖直接投资、证券投资等多品类资金往来[3] - 提出“推进全球经济金融治理改革”，相比“十四五”时期的“参与国际金融治理”要求更高[3][11] 提升金融开放水平的战略必要性 - 中国GDP占全球份额约17%，但人民币在SWIFT全球支付货币中的份额不到3%，与美国47%的份额存在巨大差距，需通过开放提升金融软实力和话语权[3] - 中国总储蓄率偏高，高储蓄需通过国内投资或对外投资化解，在资本回报率边际下降的背景下，对外投资成为盘活储蓄、提高资金配置效率的重要渠道[4] 推进金融开放的有利条件 - 人民币实际有效汇率处于2012年10月以来最低水平，美元实际有效汇率处于1989年以来最高位，市场对美元大幅升值、人民币大幅贬值的预期不强[5] - 中国企业出海能力提升，2025年1-10月对东盟出口累计同比增长14.3%，中国对东盟直接投资额从2022年187亿美元翻倍至2024年344亿美元，占比从11.4%升至17.9%，产生强劲海外融资需求[6] - 人民币在国际贸易融资中的份额快速上升，截至2025年三季度达到7.3%[6] 金融开放的潜在落地方向：香港市场 - 香港市场可能迎来资金与资产双扩容，政策可能进一步完善扩展港股通、理财通，扩大内地流动性对香港市场的支持[8] - 资产方面可能鼓励更多内地企业，尤其是出海企业到港上市、发债，以利用两个市场、两类资源[8] 金融开放的潜在落地方向：上海国际金融中心 - 政策强调“加快建设上海国际金融中心”，潜在方向包括发展期货、衍生品和资产证券化等更丰富的金融产品以吸引外资[9] - 鼓励外企通过中国金融市场融资，并推动更多金融机构、国际金融组织落地上海，完善金融生态[9]

当前市场状况与分歧 - 自去年“924”政策转向以来，国内市场触底反弹，上证综指和恒指较底部一度最高上涨47%和50% [2] - 当前市场估值已不便宜，恒指动态PE为11.6倍，接近2015年以来均值上方一倍标准差，风险溢价一度低于2018年初棚改周期低位 [2] - 简单跨市场估值对比存在误导，例如中国科技龙头PE中位数17.8倍对应净利润率中位数9.6%，而美国M7的PE中位数30.2倍对应净利润率中位数29.8%，估值与盈利能力更为匹配 [4] - 市场内部结构差异显著，金融、周期与地产等传统板块的风险溢价已降至历史均值一倍标准差以下，而新消费与创新药板块风险溢价基本处于历史均值附近 [4] - 经济基本面与金融市场表现分化，“金融热”和“经济冷”持续，8月后内需相关数据加速走弱，10月金融信贷数据印证信用周期在四季度迎来拐点向下 [9] 日本90年代三轮牛市复盘与启示 - 日本股市在1989年地产泡沫破裂后，于1992年、1995年、1998年分别出现三轮幅度接近或超过50%、持续时间超过一年的“牛市”，但在长周期视角下呈现“箱体震荡”格局 [14][15] - 三轮牛市的启动均离不开内部大规模财政刺激这一“必要条件”，若政策更为“对症”且叠加外部产业趋势，则可持续更久 [55] - 牛市的终结普遍出现在基本面未彻底改善无法“接棒”的情况下，由政策力度滑坡、内外部风险暴露以及市场情绪亢奋等因素导致 [55][56] - 具体来看，第一轮牛市（1992-1993）反弹54%，持续12.8个月，由财政转向驱动，估值扩张106%而盈利回落25%，初期金融地产领涨，中后期信息通信追赶 [19][22][24][26] - 第二轮牛市（1995-1996）反弹50%，持续12.6个月，由股市安定基金和灾后重建投资驱动，估值扩张24%且盈利增长16%，各行业普涨 [33][34][36][38] - 第三轮牛市（1998-2000）反弹60%，持续16个月，由信息技术革命和结构性政策推动，估值扩张128%而盈利回落17%，是典型的结构性行情，信息通信和证券等行业领涨 [43][44][48][50] - 彻底打破“箱体震荡”怪圈的关键在于结构性政策转向，例如2012年底安倍经济学通过提振收入预期、改善企业ROE等措施，使经济走出通缩，盈利代替估值成为股市上涨主力 [63][65][67] 对当前市场的借鉴与展望 - 当前国内市场与日本第一轮和第三轮牛市具有可比性，均由估值驱动主导并伴有较强产业趋势 [58] - 在经济基本面并未改善的情况下，需关注政策力度滑坡、外部AI泡沫扰动以及内部债务风险暴露等潜在风险 [58] - 从政策有效性看，科技发展与提振收入预期（补贴、就业和社保）需要并举，化债与地产问题宜早不宜迟，而基建与股市财富效应则治标不治本 [67] - 借鉴日本经验，努力培育新增长点尤其是科技领域的同时，解决收入预期和存量债务压力，是解决结构性挑战、促使“存款搬家”与“财富效应正循环”走得更远的关键 [67]

核心观点 - 物业管理行业正经历经营模式转型，从依赖规模扩张的“量增价平”向“价格合理温和变化主导的可持续发展”转变 [2][5] - 短期来看，行业增长进入平缓阶段，预计2025-2026年主要覆盖企业收入同比增长约7%，企业依靠效率管控和科技应用支撑盈利能力，并维持积极的股东回报 [2][5][23] - 推荐业绩稳定、现金流优异、股息收益率高的优质标的 [2] 长期行业趋势 - 内外部环境变化催化行业经营模式转变，物业管理企业与业主间的双向选择加速，推动项目组合优化 [5][14] - 行业存在“有效市场化合同占比低”的系统性痛点，大部分合同为业主被动接受的前期物业服务合同，价格不灵活 [14] - 随着在管项目楼龄自然老化和外部催化，企业经营模型有望向更健康可持续的方向发展 [5][14][15] 行业增速与盈利展望 - 预计2025-2026年基础物业管理业务收入占总收入70%-80%，平均复合增速为10%，是整体增长的主要驱动力 [5][23] - 基础物管以外业务对大部分企业构成收入增长拖累，综合导致2025及2026年主要覆盖企业收入同比增长均为7% [5][23] - 主要覆盖企业通过效率管控，2024年及2025年上半年销售管理费用率同比均下降0.6个百分点，科技应用有助于节约成本、释放盈利 [23] 现金流与股东回报 - 主要覆盖物企综合回款率在2024年及2025年上半年分别同比下降1.1和0.9个百分点，回款情况边际承压 [6][24] - 企业现金资源充裕，2024年底在手现金范围在47亿至141亿元人民币，占市值比例为39%至68%，经营性现金流与净利润比例为1.6倍 [6][24] - 充沛的现金支持企业在2025-2026年实施积极的股东回报，部分主要覆盖标的的股东回报率有望达到约5-6% [6][24] 市场表现与规模扩张 - 截至2025年11月4日，恒生物业指数年内上涨14%，跑赢内房指数23个百分点，但跑输恒生国企指数13个百分点 [9] - 板块内，盈利增长和股东回报具备相对优势的滨江服务及绿城服务表现相对领先 [9] - 主要覆盖企业新拓年化合同额体量在过去两到三年保持大致稳定，同时退盘比例略有上升，隐含未来增长速度持续平缓 [23]

投资观点 - 以可持续商业地产租金收入为主体的个股是兼备成长性和股息率的优质绝对收益选项，预计2026年起2-3年内可实现5-10%的可派息租赁利润增长，并提供5-6%的股息收益回报 [2] - 开发业务体量占比较大的综合型房企股价在短周期更多取决于开发逻辑，长周期下部分个股体内商业资产价值相对于REITs和一级市场仍有重估空间 [2] 宏观环境与行业趋势 - 提振消费是宏观中长期维度的政策重点之一，为购物中心经营提供良好环境基础，预计2026年社会消费品零售总额同比增长4%左右，与2025年预期持平 [4][5] - 线下消费渠道占比在过去3年间稳定在72-73%，购物中心零售额占社会零售总额约一成（11%），行业处于发展相对成熟阶段，新开业减少、闭店增加，新开业中翻新重开比例占21% [4][5] - 购物中心行业市场份额向头部企业集中趋势延续，2024年Top10运营商零售额占比约16% [14] 头部运营商表现与驱动因素 - 典型龙头企业如华润万象生活规模扩张和同店成长速度有超额表现，2025年计划开业项目14个，年末在营项目个数同比增长12%（vs行业预计增长5%），1H25同店销售额同比增长10%（vs社零总额同比+5.0%） [14] - 品牌资源向头部购物中心倾斜，1H25华润万象生活关注的重点品牌在其体系新开门店数占全国新开门店总数的36%，其中主力店品牌一半指标、运动户外和高化品牌超三成指标落于其体系 [15] - 头部运营商通过深化会员运营提升黏性，华润万象生活1H25通过扩充会员权益、举办万余场会员活动等手段，促进期末消费及复购会员人数均同比增长超30% [50] 重奢商场经营展望 - 重奢商场在2025年内呈现经营逐步修复态势，尤其三季度恒隆及华润高端项目同比增速已好于一般非奢商场 [32] - 展望2026年，国内重奢消费或呈温和增长态势，但同比增速可能略弱于非奢；重奢商场有望持续受益于品牌端店铺整合集聚及自身积极调整改造，体现强于大市的经营表现 [32] - 麦肯锡预测2025–27年中国籍消费者购买奢侈品总额年化增速为2%–4%，较全球增速持平略弱 [34] 运营商战略与盈利能力 - 购物中心运营商通过传统项目深化运营（如持续调改品牌组合、华润万象生活2024年在营项目招调量30%）和新项目场景模式创新以提升总体零售额 [50] - 租售比料平稳中略显均值回归，盈利能力料稳中微升；对于租售比处于较高区间的企业，未来潜在租金增长速度或略慢于销售额 [50]

文章核心观点 - 2026年全球市场趋势预计将由货币秩序重构和AI科技浪潮主导，建议维持超配黄金和增配中国科技股票，同时低配商品和美元资产 [2] - 在经历大幅上涨后，2026年投资策略需聚焦于判断中国股票与黄金的牛市顶部，并应对潜在趋势变化 [2][3] - 基于对经济与政策信号的判断，当前尚未有充分证据表明中国股票与黄金的牛市趋势将发生改变，因此建议上半年维持超配，并增加商品配置以对冲风险 [4][60] 全球大类资产牛熊规律 - 美股呈现牛长熊短特征，牛市总时长占比超过80%，择时性价比低，适合长期持有 [10] - 中国股票牛市总时长占比41%，但牛熊切换频繁，判断顶部的重要性高，港股相比A股更具性价比 [10] - 黄金牛市与熊市持续时间均较长（接近5年），切换频率低且涨幅大（牛市涨幅中位数426%），适合长期投资 [10] - 对比当前牛市时长与历史中位数，A股和港股已牛市1.2年（接近中位数1.7年/1.8年），黄金已牛市3年（中位数4.7年），美股已牛市3年（中位数5.6年），因此将中国股票与黄金的顶部判断作为2026年分析重点 [11] 中国股票顶部规律 - 从经济、政策、流动性、盈利与估值五个维度分析，经济与政策信号对判断市场顶部较为准确，而流动性、盈利与估值信号指引效果有限 [3][16] - 当经济进入类滞胀或放缓阶段，或宏观、监管、产业政策收紧时，往往预示市场顶部，但准确及时理解这些信号在实操中相当困难 [3][16] - 历史数据显示，市场顶部事后信号清晰，但事前方向难辨，看多逻辑有时非常强大且难以证伪，增加了逃顶难度 [14][15] - 对当前牛市的评估显示，经济仍处复苏阶段且通胀偏低，政策层面无收紧迹象，盈利增速低位回升，估值（前向市盈率12.6倍）低于历次顶点，仅流动性存在边际担忧，但未见明确顶部信号 [28] 黄金顶部规律 - 从美国经济前景、美联储政策、美国财政政策、全球央行购金和估值五个维度分析，美联储政策信号最为准确，过去五轮黄金牛市中有四轮在美联储政策预期收紧时终结 [3][31] - 黄金顶部判断难度低于股票，因美国经济与政策信号一致性较强，且美联储提供明确前瞻指引 [3][32] - 美国财政政策与全球央行购金对黄金价格中枢有长期解释力，但对顶部时点判断的指示意义较弱 [3][32] - 对当前牛市的评估显示，美国经济处于类滞胀阶段，美联储政策宽松，财政扩张，央行购金维持高位，实际金价偏离拟合金价59%，估值偏高但未见牛市终结证据，高估值可能增大波动 [40][42] 2026年可能改变市场趋势的因素 - 增长转向：若中美经济修复超预期，可能延长股票牛市但不利黄金，目前中国弱复苏、美国滞胀的态势下，增长转向证据不足 [4][44] - 政策趋紧：若美联储放缓降息或中国增量政策偏慢导致流动性回落，可能不利牛市，但当前宽松环境支持趋势，政策趋紧风险有限 [4][51] - 估值偏高：中国股票估值居中，压力较小；黄金与美股估值偏高，但高估值不足以改变趋势，更多导致波动增大 [4][54] - 地缘冲击：意外事件可能延长黄金牛市但不利股票，其发生时间不确定且冲击通常较快均值回归，不必因此降低股票配置 [4][56] - 综合四因素，短期尚不足改变牛市趋势，建议乘势而上维持超配；若趋势改变，商品将相对受益，建议上调至标配以对冲风险 [4][60] 2026年上半年资产配置建议 - 中国股票：维持超配，受益于AI科技浪潮与流动性宽裕，估值合理（沪深300前向市盈率12.6倍），风格建议更均衡 [5][61][63] - 美股：维持标配，虽受益于流动性宽松与科技趋势，但美元贬值周期中弹性偏低且存在高估值担忧 [5][64] - 中债：下调至低配，因估值偏贵（十年期国债利率1.8%），上涨空间有限，在股强债弱环境下性价比较低 [5][67] - 美债：维持标配，受益于美联储宽松周期，但中期面临通胀和债务风险 [5][69] - 商品：从低配上调至标配，具备超跌补涨逻辑，且可对冲黄金与股票趋势改变的风险 [5][70] - 黄金：维持超配，受益于美联储宽松周期与货币秩序重构，但估值偏贵，建议减少追涨杀跌，逢低增配 [6][71][72]

北美电力供需紧张现状 - AI算力扩张、制造业格局变化和电气化推动北美用电量增速中枢上移，面临较大缺电压力 [2] - 北美头部四家云厂商2025年总资本开支（含融资租赁）有望同比增长58.5%，达到3620亿美元；2026年或保持约30%的增长 [2] - 今年1-9月美国电力净进口达20.94太瓦时，同比激增125%，未来五年美国电力负荷年增量或超30GW，年均电力缺口或在15GW左右 [2] - 截至今年8月，美国零售电价相较去年同期平均上涨6% [3] 供给端挑战与应对措施 - 北美电力电网老化问题突出，大批老旧煤电、气电项目陆续退役，而传统气电项目建设周期超3年，核电项目长达5-10年 [2] - 特朗普政府计划投入数百亿美元国家资金为新建核电站提供融资，目标在2030年前建造10座大型核反应堆，并与西屋电气达成800亿美元协议 [3] 中国受益行业分析：机械设备 - 燃气轮机发电具备热效率高、快速响应、建设周期短等优势，是北美数据中心供电短期最优解决方案 [4] - 北美AI数据中心建设带来大型燃机订单大幅增长，国内代工以及叶片、铸造、材料等关键零部件供应商有望受益 [5] 中国受益行业分析：电力设备 - 2024-2027年，北美地区变压器供给缺口或高达66%，2025年1–9月中国变压器出口额达65亿美元，同比增长39% [6] - 储能可平抑AIDC负载波动并保障关键计算任务，北美储能需求可能超预期，建议关注加速海外建厂的头部企业 [7] - 英伟达推动供电架构向800V HVDC升级，目标2027年实现全面部署，SST有望成为未来AIDC供电的优选技术方案 [8] 中国受益行业分析：光伏新能源 - 短期内光伏、储能及SOFC燃料电池因可快速交付且具备稳定供电与调节能力，需求显著提升 [9] - 全球新能源后周期的需求扩张、电网投资加速以及储能应用深化，将持续带动行业景气 [9] 中国受益行业分析：有色金属 - 美国电网加速建设将拉动电缆铝材需求，直接推升电解铝消费，但美国本土产能在高电价环境下受到抑制 [10] - 中国电解铝产能已接近天花板、海外扩产节奏缓慢，供给约束将持续支撑电解铝价格，行业盈利有望进一步提升 [10]

具身智能算法架构演进 - 机器人控制算法从依赖先验控制理论（如MPC/WBC）演进至结合神经网络（模仿学习与强化学习），并最终由生成式AI引领认知范式转折，实现理解语言、推理任务并生成复杂动作序列的能力 [7] - 当前行业算法呈现分层架构、VLA范式和世界模型三条主流路径分化；分层架构（高层任务分解+低层动作执行）因工程可控性仍是短期主流，VLA范式（如RT-2模型）在62类任务中实现78%零样本泛化率，展现跨任务泛化潜力，世界模型（如Meta的Code World Model）具备跨设备迁移能力被视为长期方向 [5][9][11][15] - 模型规模化与泛化规律成为关键；大模型结构（如Transformer）成为统一算法底座，当模型与数据规模达到临界点后，Scaling Law使模型在零样本条件下具备跨任务学习与迁移能力 [8] 具身智能数据生态构建 - 数据获取形成真机、视频学习和仿真三大互补路径；真机通过遥操作和训练场采集高价值多模态数据（单位时间生成PB级样本），视频数据凭借低成本与场景丰富度成为关键增量，仿真通过高保真物理引擎合成数据以解决真实数据产能不足 [5][18][20][23] - 数据应用从“同构闭环”迈向“异构训练”；传统策略仅能在同类型硬件上复现，而异构训练通过模块化Transformer架构（如MIT与Meta的框架）使不同形体机器人（如10关节与30关节机型）共享同一算法模型，实现跨本体学习 [5][24] - 数据安全成为产业底线挑战；人形机器人厂商需应对权限隔离、数据加密体系及跨境传输政策等多方挑战 [5] 行业热点议题与前沿进展 - 具身智能Scaling Law尚未迎来爆发式突破，制约因素包括真实数据产能不足与Sim2Real迁移难题；研究范式从单纯数据量提升转向关注场景、任务、物体、空间等多样性，已有研究证明数据多样性可驱动更优的模型Scaling特性 [6][27] - Benchmark推动评测标准化进程；斯坦福李飞飞团队发布BEHAVIOR-1K基准，覆盖50个场景和1000项活动，包含超9000个标注物体，并基于英伟达Omniverse平台实现可变形物体、流体等复杂物理仿真，智元机器人也发布Genie Sim Benchmark覆盖550+高精度仿真环境 [6][29][32][34] - 物理AI融合物理知识与AI模型，成为底层探索方向；英伟达PhysicsNeMo将CO2存储建模速度提高100000倍，其数字孪生平台结合Cosmos世界模型实现从“仿真”向“推演”进化，谷歌DeepMind的Gemini Robotics及亚马逊的OmniRetarget引擎展示了物理AI在机器人操作中的迁移应用 [37][38][39][41] 产业生态与参与者格局 - 人形机器人软件生态由基础模型、数据科学软件、模拟仿真与视觉软件等构成；科技大厂（如谷歌、Meta、英伟达）侧重基础模型和软件生态构建，人形机器人公司（如FigureAI、智元）多与AI巨头合作，第三方跨界公司（如达索系统、西门子）开发仿真模拟系统 [45]

行业景气度追踪 - 覆盖28个以上重点行业和100多个核心指标，进行周度更新以系统识别行业景气信号 [4] - 数据来源包括上海有色网SMM等 [4] 重卡行业数据库 - 新能源重卡规模持续扩大，渗透率呈现加速上行趋势 [5] - 数据库聚焦重卡与新能源重卡的销量、上牌量及企业市占率等数据 [5] - 数据来源为中国汽车工业协会 [6] 房地产市场概览 - 周度更新房地产行业数据，覆盖新房市场、二手房市场、土地市场及房地产金融与政策四大板块 [7] - 数据来源包括搜房、58、贝壳等房产中介网站 [8] 化工行业数据 - 月度解读化工产品价格指数走势，动态关注化工下游各行业的需求情况 [9] - 数据来源为化工在线 [10]

平台定位与服务概述 - 平台是集成研究分析师投研智慧的一站式数字化投研服务平台 [1] - 平台依托30多个专业研究团队、全球市场视野以及超1800支个股覆盖的深度积淀 [1] - 平台结合大模型技术，致力于为客户提供高效、专业、准确的研究服务 [1] 核心功能与服务内容 - 提供研究报告、会议活动、基本面数据库、研究框架等分析师研究成果 [1] - 日度更新投研焦点，并提供精选文章及时推送 [4] - 提供资深分析师对市场热点的及时解读，包括公开直播和路演 [4] - 提供真人出镜、图文并茂的精品视频内容，例如CICC REITs TALK系列 [5][7] - 提供超过3万份完整版研究报告，涵盖宏观经济、行业研究及大宗商品等领域 [9] 数据与研究工具 - 平台包含超过160个行业研究框架以及行业数据 [10] - 平台集成超过40个精品数据库和精品数据看板 [10] - 平台提供AI搜索、要点梳理、智能问答等大模型驱动的智能搜索功能 [10][11] 用户权益与访问方式 - 用户可通过手机号登录官方网站（www.research.cicc.com）即刻体验平台 [4] - 完成邮箱认证后可解锁三大升级功能权益 [8]

文章核心观点 - 互联网行业在“十五五”规划期间，消费领域有望企稳回升，传统电商将直接受益于内需扩大政策，而人工智能等科技将成为新兴增长动力 [1][2][9] 传统电商发展趋势 - “十五五”规划相比“十四五”更聚焦需求侧直接发力，政策目标从“结构优化”转向“动能激活”，通过政府及企业补贴等直接工具刺激消费 [2] - 电商行业有望维持中高个位数同比增速中枢，趋势为社零同比增速快于GDP同比增速、线上实物社零同比增速快于社零同比增速 [3] - 电商平台竞争重点从低价转向价格与质量平衡，通过深耕供应链、扶持优质商家来提供优质供给，契合“强化品牌引领、标准升级”的政策导向 [3][5] 零售新模式增长动力 - 内容平台如抖音、快手通过直播电商、本地生活成为新消费场景，借力AI、数字人等技术有望进一步拓展份额 [4] - 即时零售凭借“30分钟万物到家”效率优势，从满足“刚需急用”拓展至即时满足、家用囤货等多场景，形成供需正向循环 [4] - 即时零售平台引入品牌商家，如美团闪购联合上万个品牌建设“品牌官旗闪电仓”，天猫给予淘宝闪购流量倾斜，提升商品品质与服务标准 [5] 在线旅游平台发展机遇 - OTA平台推进文旅融合，例如携程打造非遗线路与定制游产品，并通过度假农庄项目在13个省区建成34家农庄，创造2万个间接就业岗位，推动当地人均年收入增加超过4万元 [6] - 入境旅游便利化政策扩大，43国纳入免签清单，OTA平台通过多语言AI客服、外卡支付优化、文化IP产品转化提升服务，但需具备“海外流量获取+国内供给整合”双重能力 [7][8] 人工智能驱动增长 - AI技术重构搜索与广告推荐，例如Google的AI Overview推出后总搜索量同比提升，生成式AI融入推荐算法可能利好行业第二、第三平台 [9] - 云计算需求旺盛，大模型训练与部署拉动GPU云服务增长，阿里巴巴计划三年投入3800亿元于AI基础设施建设，2032年全球数据中心能耗规模目标为2022年的10倍 [10] - AI新应用在媒体、生产力工具领域快速迭代，如Google Veo、快手可灵的视频生成技术，Agent（智能助理）被视为终极产品形态，可能通过效果广告变现 [11] 线上招聘平台角色提升 - “十五五”规划强调解决结构性就业矛盾，线上招聘平台引入AI技术提升效率，并在高精尖人才、蓝领技工等稀缺人才领域具有渗透率优势 [12]