文章核心观点 - “投资于人”被提升为重要国家战略，旨在将14亿人口的潜力转化为驱动经济内循环的持久动力，为中国式现代化筑牢人力资本优势和竞争优势 [1] - 该战略标志着发展理念从传统要素驱动向以人为本的深刻转变，核心路径是以人民的美好生活需要为导向，牵引供给侧结构性改革与创新 [4] 人力资本作为生产要素 - 全球产业竞争格局正由资本密集型向人才密集型加速转变，人力资本的核心价值更深刻地体现为个体的知识储备、专业技能与创新能力 [1] - 人力资源开发质量直接决定国家在全球价值链中的位置，使得“投资于人”的重要性和紧迫性显著提升 [1] - 需要构建覆盖全生命周期的能力开发体系，包括推动基础教育理念革新、深化高等教育与科研创新融合、加快职业教育与产业升级精准对接 [2] 人力资本作为消费主体 - “投资于人”是激活消费市场、畅通内循环的关键支点，通过培育创新型人才从供给侧创造新的消费场景和产品 [2] - 随着人的素质全面提升，消费需求会从满足基本生存向追求生活品质升级，激活教育、文化、旅游、健康等更高层级的消费增长点 [2] - 需要通过系统性政策组合统筹推进促就业、增收入、稳预期，以增强居民消费能力，并着力完善收入分配制度以扩大中等收入群体规模 [3] 政策与制度保障 - 需要调整优化财政支出结构，提升民生支出在财政预算中的比重，优先保障生育、教育、医疗、养老等基本民生需求 [3] - 需前瞻性完善基础设施和公共服务设施布局，推动公共服务资源精准配置，重点稳步推进基本公共服务均等化 [3] - 需要建立长效机制，优化各级政府间的支出责任划分与财力配置，并改革完善地方政府绩效评价体系，将人力资本积累、民生福祉改善等指标纳入考核 [4]

ISSB准则最新进展 - 国际可持续准则理事会已将生物多样性、生态系统及生态系统服务和人力资本研究项目纳入其2024年至2026年的工作计划 [2] - 生物多样性和人力资本是影响企业生产运营、长期发展潜力、现金流、融资渠道和资本成本的关键因素 [2] 生物多样性、生态系统及生态系统服务项目 - 2025年10月发布的工作人员文件核心目的是分析自然相关财务披露工作组框架能否辅助ISSB满足投资者对自然相关信息需求 [3] - TNFD框架具有鲜明投资者导向特征 其框架结构与IFRS S1核心内容架构保持一致 [4] - TNFD框架自2023年发布以来 全球已有超过620家机构采用 覆盖了77个SASB行业分类系统中的64个行业 [4] - TNFD框架覆盖了IFRS S1已要求但需额外指引的领域 以及IFRS S1未明确要求但投资者迫切需要的信息领域 [5] 人力资本研究项目 - 2025年10月发布的工作人员文件核心目标是为ISSB提供项目进展更新并提出一套结构化分析方法 [6] - 分析方法核心分为“依赖与影响”和“风险与机遇”两大维度 [7] - “依赖与影响”维度聚焦劳动者及其他资源与关系两类关键资源 [8] - “风险与机遇”维度通过劳动者及其他资源与关系两大渠道拆解人力资本相关议题 [8] - 人力资本定义在不同领域存在差异 且与IFRS会计准则术语不统一 可能影响项目沟通与推进 [9] 后续工作计划 - 在BEES项目中 工作人员将筛选TNFD中符合IFRS S1目标的部分并研究调整其自愿性建议以适配准则监管 [9] - 在人力资本项目中 工作人员将整合ISSB反馈以优化分析框架并评估准则制定的必要性与可行性 [9]

文章核心观点 - 员工薪酬的持续增长是衡量上市公司可持续发展能力、治理水平和社会责任的重要指标，其意义远超简单的成本支出[1] - 2022至2024年间，A股市场有1291家公司的员工薪酬实现连续三年增长，其中实体经济领域占据主导地位[2] - 员工薪酬增长现象与宏观经济环境、产业结构升级及企业治理现代化进程密切相关，反映了企业对人力资本的战略性投入[15] 行业分布特征 - 薪酬连续三年增长的企业覆盖32个行业，机械设备行业以166家（占比12.86%）位居首位[2] - 电子（122家，9.45%）、电力设备（115家，8.91%）、医药生物（113家，8.75%）、汽车（109家，8.44%）和基础化工（106家，8.21%）等行业紧随其后，合计占比超过半数[2] - 金融行业中，银行（26家，2.01%）与非银金融（11家，0.85%）合计37家，在总量中占比为2.86%[2] 薪酬总额前十企业分析 - 薪酬总额前十家企业均来自金融领域，涵盖国有大行、股份制银行及保险集团[3] - 农业银行以878.03亿元的薪酬总额位列第一，是唯一突破800亿元的企业，员工总数超过45万人[5] - 建设银行（606.61亿元）和中国银行（585.54亿元）分别第二和第三，中国平安（565.64亿元）和工商银行（525.53亿元）位列第四和第五[6][7][8][9] - 前十名中的其余企业为中国人保（368.15亿元）、兴业银行（365.60亿元）、招商银行（345.12亿元）、邮储银行（241.05亿元）和光大银行（218.95亿元）[10][11][12][13][14] 薪酬增长驱动因素 - 薪酬增长主要来源于基础工资调整、绩效奖金提升以及数字化转型带来的岗位优化与激励机制改革[5][6][9] - 战略转型推动薪酬结构性提升，例如中国平安向科技金融转型、兴业银行发展绿色金融、招商银行聚焦零售业务等[8][11][12] - 薪酬体系注重绩效挂钩和长期激励，如股权激励计划，以吸引和保留关键人才[6][12][14] 共性特征与趋势 - 薪酬增长与业务转型联动，企业在科技创新、数字化转型、绿色金融等方向的战略投入推高了高薪岗位比例[15] - 激励机制趋于市场化，采用绩效导向的薪酬制度，将个人贡献与企业效益挂钩[15] - 薪酬分配持续向基层机构和员工倾斜，特别是在承担普惠金融、乡村振兴等社会责任的金融机构中体现明显[5][14]

全方位扩大内需战略 - 中央经济工作会议和政府工作报告将全方位扩大内需确定为2025年经济社会发展的首要工作任务，旨在使其成为经济增长的主动力和稳定锚 [1] - 扩大内需是构建新发展格局、应对全球不确定性挑战的重要战略举措，而非权宜之计 [1] - 该战略需要大力提振消费、提升投资效益，并推进消费与投资的更好结合 [1] “投资于人”的基本内涵 - “投资于人”的核心内涵是围绕人的全面发展优化资源配置，提高人力资本水平，优先将公共资金和国家资源用于覆盖全人群、全生命周期的教育培训、高质量就业及公共服务 [7] - 与“投资于物”形成相对概念，但二者并非相互排斥，而是相辅相成的有机整体，强调以“人”为核心推动动态协同 [8] - 人力资本投资的经济效益被认为远大于物质投资的经济效益，是经济可持续增长和高质量发展的关键 [9] “投资于人”的理论基础 - 理论基础可追溯至20世纪中叶的人力资本理论，由Schultz和Becker奠定微观基石，强调知识、技能与健康存量的积累 [12][13] - 中观机制涉及企业特定型人力资本的资产专用性，需要通过长期雇佣契约等治理结构降低交易成本，提升企业价值 [14] - 宏观层面，Romer和Lucas的内生增长理论指出人力资本具有知识溢出的正外部性，是经济持续增长的内生源泉 [15] “投资于人”的重要功能 - 对消费提振升级具有基础性功能，通过提升居民收入能力、稳定收入预期及引导消费偏好，释放消费潜力并驱动消费结构升级 [19] - 是畅通国民经济循环的重要机制，有助于缓解供需结构错配、增强经济系统韧性并为关键核心技术突破提供人才支撑 [20][21] - 作为撬动投资效率提升与经济结构优化的核心杠杆，通过提升个体生产效率、全要素生产率及优化经济结构实现动能转换 [22] “投资于人”的现实需求 - 中国居民消费率持续偏低，2023年居民消费率仅为39.1%，较美国、德国、日本分别低28.77、10.8和16.45个百分点，亟需通过“投资于人”提升消费能力 [24] - 劳动年龄人口数量持续下降，2024年为8.58亿人，预计“十五五”期间年均下降速度将加快，需从人口规模红利转向人口质量红利 [26] - 劳动力平均受教育年限相对较低且提升缓慢，需构建终身学习体系以应对人力资本加速折旧 [27] 以“投资于人”扩大内需的路径选择 - 加大教育投资力度，聚焦普惠性教育、精英教育和继续教育三大领域，例如推行免费学前教育、扩大高中学位供给及加强数字教育新基建 [30][31] - 加大就业投资力度，集中于青年就业支持、重点群体帮扶及职业技能提升，如构建校企合作平台、实施农民工技能提升行动 [32] - 加大医疗投资力度，筑牢全生命周期健康屏障，重点覆盖基本医疗卫生服务、重大疾病防治及老年健康服务，如加强基层医疗机构建设、发展智慧健康养老 [33][34] - 增强养老投资力度，完善全生命周期养老体系，重点发展基本养老保障、医养结合服务升级及智慧养老创新，如推动养老保险全国统筹、建设智慧养老平台 [35]

文章核心观点 - "投资于人"是推动资金资源流向民生领域、扩大就业、促进居民增收减负及加强消费激励的核心策略 构建经济发展与民生改善的良性循环[1] - 未来10年"投人"是最稳赚不赔的投资方向 因人的价值能跑赢通胀、适应AI时代需求并产生复利效应[6] - 国家战略正从"人口多"转向"人才多" 通过人力资本积累突破中等收入陷阱[8][47] 投资于人的核心逻辑 - 人力资本能跑赢通胀：学习AI应用等技能可立即变现 实现工资增长或副业收入[6] - 国家战略支持：政府工作报告明确要从人口红利转向人才红利[8] - AI时代增值效应：会用AI工具的人效率提升数倍 如程序员用AI写代码效率翻6倍[11][17] - 复利增值特性：技能随时间"滚雪球"发展 如掌握AI技能后可教学、开工作室[14][37] 投资回报案例 - 深圳大专程序员：投入1万元学习AI编程 年收入增加17万元 回报率1700%[17] - 佛山老板：投入5万元培训员工精益管理 年利润增加200万元 回报率4000%[18] - 杭州妈妈：投入2000元学习留学申请技能 通过副业赚取1.5万元 同时解决孩子升学问题[19] 个人投资策略 - 选择高杠杆技能：学习AI应用、数据分析等能立即变现的技能 避免学习用不上的知识[23] - 碎片化定投：每天投入1小时学习 每年积累365小时即可掌握新技能[25] - 建立反馈闭环：学完立即应用并获取反馈 如用AI做PPT后让同事评价[27] - 避坑原则：技能需在3个月内应用、保证每日学习时间、具备反馈机制[28] 企业投资策略 - 计算人才ROI：评估培训投入与产出关系 如10万元培训带来月销售额从100万增至150万[30] - 签订成长协议：约定培训后服务期限 避免员工学成后离职[33] - 转变认知：将人力成本视为印钞机而非负担[29] 投资规模与效率 - 个人低成本投资：每月500元（200元报课+100元资料+200元运动）即可获得技能提升[38] - 技术提升效率：脑机接口技术提升语言学习效率 数字孪生技术降低培训成本[52][55] - 政府资源利用：职业培训补贴、免费讲座等公共资源可降低投资成本[43] 理论支撑与趋势 - 舒尔茨人力资本理论：人力积累是经济增长源头[47] - 中国研发人员总量全球首位：表明人口数量优势正向质量优势转变[47] - AI时代价值创造变革：知识、技能取代物质资源成为核心生产要素[47] - 中央财经委员会2023年提出"投资于人"战略：标志发展理念重大突破[50]

宏观经济政策转型 - 政策重点从“投资于物”转向“投资于人” 强调适应需求变化和服务民生 [2][3] - 投资叙事中“投资于人”要求变得更为重要 投资质量比单纯数量更关键 [3][4] - 明确提出“投资于人”始于2015年中央经济工作会议 2023年首次写入政府工作报告 [4] 消费与投资结构调整 - 持续激发消费潜力 系统清理消费领域限制性措施 加快培育服务消费和新型消费等新增长点 [2] - 加力扩大有效投资 发挥重大工程引领带动作用 积极促进民间投资 [2] - 消费在宏观经济叙事中逐渐摆到投资前头 强调释放超大规模市场红利 [3] 人力资本投资领域 - 投资于人涵盖教育、医疗、职业培训、社会保障等关乎人的发展和福祉的领域 [4][5] - 具体措施包括提高基本养老金水平 推行免费学前教育 实施育儿补贴制度 [5] - 财政支出从单纯发力上项目转向补贴消费和投资于人形成人力资本 [5] 投资于人的战略意义 - 投资于人关乎社会公平正义 是塑造国家未来竞争力的关键 [4] - 在人工智能时代 人力资源质量和创新能力决定国家在全球经济格局中的位置 [4] - 投资于人形成人力资本 为经济增长和社会发展提供更坚实和更具活力的基础 [4][6]

宏观杠杆率水平与变化 - 中国2025年二季度宏观杠杆率首次突破300%，达到300.4%，较一季度上升1.9个百分点 [2] - 2019年末至2024年末，中国宏观杠杆率从239.5%升至286.5%，升幅显著高于德、日、美三国 [3] - 美国通过《大而美法案》将在10年内净增加3.4万亿美元基础赤字，预计2028年对GDP促进作用达峰值 [2] 部门杠杆率结构分析 - 中国非金融企业杠杆率2022年后再度上升，2024年三季度达139.4%，主要源于制造业特别是新兴产业扩张 [4] - 国有企业资产负债率（85.6%）显著高于非国有企业（78.3%），且2022年以来国有企业加杠杆趋势明显 [5] - 中国政府杠杆率从2019年末59.6%持续上升至2024年末88.4%，而德日美三国同期呈现先升后降趋势 [5] 债务计量方式差异 - BIS与NIFD统计口径差异导致2024年末中国政府杠杆率数据相差27.6个百分点 [7] - 德日美政府债务市场价值增幅（12%、3.5%、39.4%）显著低于账面价值增幅（29.6%、14.1%、55.3%） [9] - 中国政府部门杠杆率采用账面价值计价，而德日美采用市场价值计价，导致国际对比存在方法论差异 [8] 名义GDP与价格因素影响 - 2023-2024年中国GDP平减指数连续两年同比下降（0.51%、0.71%），弱于德日美价格水平 [11] - 2022-2024年中国名义经济增速持续低于美国，2023年低于日本 [12] - 三大产业平减指数全面走弱，第二产业连续11个季度同比负增长 [12] 资本配置与投资效率 - 2019年中国资本存量达GDP的4.84倍，高于相同发展阶段的德国（3.72）和日本（2.98） [17] - 中国实际IRR从超过20%回落至2019年7.7%，ICT投资占比仅10%左右，显著低于美国过半水平 [18] - 2025年1-7月固定资产投资同比仅增1.6%，主要受房地产开发投资负增长拖累 [18] 生产率与长期发展 - 中国全要素生产率指数（0.4）明显低于相同发展阶段德国（0.6）和日本（0.65） [16] - 劳动生产率提升主要依赖资本密度贡献，全要素生产率贡献稳定但改革红利减少 [15] - 人力资本指数低于相同经济发展阶段的德日两国，劳动力质量提升空间显著 [16]

投资哲学演变 - 维克多·哈加尼的投资理念从激进套利转向低成本、多元化、无杠杆的全球股票配置，源于长期资本管理公司(LTCM)崩盘和金融危机的教训[5][16] - 现代对冲基金行业规模从1998年的不足1万亿美元增长至6万亿美元，但私募投资存在流动性差、估值不透明等结构性问题[18] - 市场有效性认知经历波动：1980年代坚信市场有效，但1980年代末日本泡沫、1999-2000年科技股狂热等非理性现象冲击原有信念[15] 系统性投资策略 - Elm Wealth采用动态风险承担策略，根据风险溢价与市场波动率自动调整股票敞口，避免情绪化决策[5][23] - 指数增强策略并非被动复制，而是基于金融理论优化：风险敞口应与风险溢价成正比、与方差成反比[23][24] - 全球股票市场回报分布类似抛硬币序列，Kelly准则等概率思维可帮助确定最优下注比例[24][25] 人力资本与财富管理 - 1900年美国4000名百万富翁家族未能延续财富，主因是风险管理与支出决策失误而非投资失败[30][31] - 年轻人应优先最大化风险调整后人力资本，职业选择需平衡预期回报与风险[33] - 重大生活事件(职业变动、生育、退休前5年)应触发支出计划重新评估，常规审视至少每年一次[35] 市场环境应对 - 投资原则应立足风险承担本质而非特定历史数据，以适应快速变化的技术与宏观经济环境[37][38] - AI可能提升生产力但未必改变企业盈利格局：过去125年美国企业实际盈利年均增长率仅2%[39][40] - 分批建仓虽数学上次优，但可克服心理障碍，3个月内每周投入1/12资金是可行折中方案[42] 财富积累路径 - 财务自由核心路径是最大化人力资本(高薪职业/创业)为主，合理投资为辅[46][47] - 社交网络对职业发展至关重要，需主动与更优秀群体建立双向学习关系[44] - 投资主要功能是守护财富而非创造财富，超额收益往往伴随不可控风险[46]

投资哲学演变 - 核心困境在于如何决定投资比例而非预测市场涨跌，通过抛硬币实验揭示"投多少"的决策难题[2] - 维克多·哈加尼经历从坚信市场有效到认可市场难战胜的转变，投资风格从激进套利转向低成本、无杠杆的全球股票配置[3][16][17] - 长期资本管理公司(LTCM)崩盘和金融危机促使维克多质疑对冲基金商业模式，认为集中持仓和杠杆具有危险性[16][17] 投资策略与实践 - 埃尔姆财富(Elm Wealth)采用系统化规则管理长期股票风险敞口，避免情绪化决策[5][22] - 动态资产配置策略基于风险溢价与市场风险水平调整持仓比例，而非固定比例[26][29] - 指数增强策略并非被动复制，而是运用金融理论中的机械规则(如Kelly准则)优化风险调整回报[24][27][28] 市场有效性认知 - 市场分割性创造狭小利基，但机构需特殊条件(如资本渠道)才能从中获利[13][14] - 非理性投资行为(如散户疯狂交易)冲击市场有效性理论，但从中稳定获利仍极其困难[15][16] - 顶尖对冲基金需投入巨量资源才能实现稳定收益，普通投资者难以复制[16] 财富管理核心挑战 - 历史巨富家族"消失"现象揭示长期财富管理的核心在于风险管理与支出决策[5][34][35] - 人力资本是最重要隐形资产，年轻人应最大化风险调整后人力资本并养成储蓄习惯[38][39] - 支出计划需动态调整，建议每年审视并在重大生活事件(如职业变动、退休)时重新评估[40] 投资原则与技术创新 - 基本投资原则应立足风险承担本质而非依赖市场历史，适应快速变化的环境[43][44] - AI可能提升生产力但未必改变企业盈利格局，股票回报仍取决于盈利收益率[45][46] - 财富积累主要依靠人力资本(高薪工作或创业)，合理投资的作用在于守护财富[52][53] 行为金融与决策优化 - 抛硬币实验揭示人们在赌注规模选择上缺乏合理方法，反映实际投资中的决策缺陷[28] - "一步到位"配置数学上最优但心理难接受，分阶段投入可作为折中方案[47][48] - 基于规则的系统能避免情绪化操作，相比主观判断更可能实现良好风险调整回报[29]

核心观点 - 2025年"投资于人"成为国家战略关键词 标志着发展逻辑从"物本"向"人本"转变 通过教育、健康、技能培训提升人力资本价值[5][6] - AI时代人力资本超越物质资本成为经济增长核心要素 中国研发人员总量全球第一 人才红利从数量向质量转化[6] - 前沿技术推动全生命周期精准投资 脑机接口、生物科技、数字孪生等技术重构教育、医疗、培训的投资模式[8][9] - 国际经验显示人力资本投资是破解"马尔萨斯陷阱"的关键 需通过制度创新实现高质量发展[7] 目录结构分析 第一章："投资于人"的多维进阶 - 新发展阶段要求从人口红利转向人才红利 通过人力资本投资提升国际竞争力[5] - 人力资本积累是经济增长源泉 教育投入产生全产业链知识溢出效应[6] - 中央财经委员会2023年提出战略转向 通过高素质人才队伍提升全球产业链地位[7] 第二章：投资逻辑的范式革命 - 价值创造要素从"钢筋混凝土"转向"人脑算力" 以DeepSeek为例展示人才驱动的技术突破[6] - 文明演进逻辑从"以物为本"转向"以人为本" 解决基础设施重复建设等物本逻辑弊端[10] - 北欧、新加坡等国经验显示人力资本投资需覆盖教育、医疗、职业培训多领域[11] 技术赋能路径 - 脑机接口提升偏远地区教育公平性 语言学习效率大幅提升[9] - 抗衰老技术将医疗支出转化为生产力 延长人力资本回报周期[9] - 元宇宙技术实现零边际成本技能培训 虚拟与现实深度融合降低培训成本[8] 国际实践案例 - 德国双元制教育体系实现产教融合 日本终身学习制度促进技能迭代[13] - 新加坡医疗储蓄账户模式优化健康投资 瑞典福利体系保障人力资本可持续发展[13]