文章核心观点 - 新生代基金经理凭借对科技成长的敏锐洞察和均衡配置能力崭露头角 景顺长城基金郭琳分享其投资思考 [1] - 2025年A股市场科技成长与传统经济板块显著分化 由多重因素共同作用 [1] - 展望2026年 A股市场将从极致行情走向均衡 泛科技仍是投资主线之一 创新药板块表现可能分化 [1] - 2026年投资布局将重点关注科技 资源品 出口链及部分顺周期品种 [1] - A股与港股共同面临估值修复节奏与盈利拐点确认等风险 但仍会寻找性价比和相对确定性的资产进行布局 [2] 基金经理投资方法论 - 实际操作中 产业趋势好 经营周期有拐点 成本低往往难以兼得 更多是选择优质资产 中长期赚取业绩 估值与分红的收益 并形成可复用的产业跟踪方法论 [1] - 选股关注公司中长期基本面 估值与成长的匹配度 治理结构 商业模式及竞争格局 尤其重视公司经营周期与产业周期是否共振 [1] 2025年市场回顾 - 科技成长与传统经济板块显著分化 背后是宏观环境 产业趋势 资金偏好等多重因素共同作用的结果 [1] 2026年市场展望与投资主线 - A股市场将从极致行情走向均衡 [1] - 从产业趋势看 尽管美股市场对AI泡沫的担忧和美联储降息预期摇摆加剧了波动 但AI中长期趋势仍在加速推进 [1] - 2026年泛科技仍是投资主线之一 [1] - 创新药板块近期因BD节奏放缓 资金分流等因素回调 后续表现可能分化 需精选出海确定性强 产品竞争力突出的企业 [1] 2026年具体投资布局 - 重点关注科技 资源品 出口链及部分顺周期品种 [1] - TMT领域聚焦有边际变化且景气向好的环节 包括AI产业中的海外算力 国产算力及自主可控方向 [1] - 资源品在2026年全球流动性宽松和国内“反内卷”环境下 价格易涨难跌 且当前股票估值不高 [1] 2026年市场风险关注点 - A股与港股共同面临的风险主要包括估值修复节奏与盈利拐点的确认 [2] - 外部地缘政治不确定性 内需政策力度与持续性 部分行业“反内卷”政策的推行效果等 均需持续关注 [2] - 尽管存在风险和不确定性 依然会寻找性价比和相对确定性的资产进行布局 [2]

核心观点 - 市场震荡下沿获确认，跨年行情有望展开 [1] - A股整体呈现震荡特征，市场在偏下沿的有力反弹降低了行情进一步走低风险，伴随跨年及春季躁动时点临近，行情有望在低位逐步酝酿回升 [33] 市场回顾 - 近5个交易日（12月12日-12月18日），重要指数涨跌不一，上证综指收涨0.08%，创业板指收跌1.79%，沪深300收涨0.01%，中证500收涨0.25% [2][5] - 成交量有所缩量，统计区间内两市成交9.06万亿元，日均成交额降至1.81万亿元，较前五个交易日的日均成交额减少491.08亿元 [2][9] - 行业方面，申万一级行业涨跌参半，非银金融、交通运输、商贸零售行业涨幅居前，而综合、房地产、电力设备行业跌幅居前 [2][22] 宏观经济数据 - 投资端，1-11月固定资产投资同比下降2.6%，边际回落0.9个百分点，投资三项均有所走弱 [4][26] - 1-11月基建投资（不含电力、热力、燃气及水生产和供应业）同比下降1.1%，较1-10月回落1.0个百分点 [26] - 1-11月制造业投资同比增长1.9%，较1-10月回落0.8个百分点 [26] - 1-11月房地产投资同比下降15.9%，较1-10月回落1.2个百分点 [26] - 消费端，11月社会消费品零售总额同比增速出现超预期放缓，主要受网购促销提前、补贴效果减弱等因素影响 [4][26] - 整体数据显示有效需求仍待提振 [4][26] 政策解读 - 宏观政策方面，2026年财政支出结构将优化，推动更多资源“投资于人”，提高民生类投资比重；货币政策强化对物价回升目标的关注及对多种货币工具的灵活使用 [4][32] - 具体任务方面，强调“扩大内需是明年排在首位的重点任务” [4][32] - 消费端，文旅、养老、托育等服务消费是明年政策重要着力点，同时有望迎来推广中小学春秋假、落实职工带薪错峰休假等举措支持 [4][32] - 投资端，在“止跌回稳”要求下，“十五五”重大项目建设将发挥牵引带动作用 [4][32] - “反内卷”方面，针对企业端，明确明年将“让落后产能有序退出”，有助于从供需层面巩固价格端的回升基础 [4][32] - 稳定房地产方面，未来供给端将严控增量，而需求端有望迎来增量针对性举措的支持 [32] 行业配置建议 - 关注TMT板块、机器人领域的投资机会，背景是国内外云厂商AI资本开支持续扩张、算力国产替代进程有望加快以及应用端增量催化可期 [34] - 关注电力设备、有色金属行业的投资机会，背景是全球储能需求高景气及固态电池产业化持续推进 [34] - 关注社会服务、资源品的政策博弈性机会，背景是政策端将聚焦调结构、“反内卷”等领域 [34] - 继续关注银行行业的配置机会，背景是低利率环境叠加公募基金持仓向业绩基准回归 [34]

盈利质量与结构 - 2025年第三季度万得全A（除金融、石油石化）ROE从年中的6.32%微升至6.37%[3][13] - ROE提升主要由销售净利率从4.65%升至4.69%驱动，得益于费用控制，而销售毛利率从2024Q2的17.73%降至2025Q3的17.48%[14][20] - 资产周转率从2025Q2的56.21%边际改善至56.37%，同时资产负债率稳定在约58.5%[14][35] 行业供需格局 - 在分析的17个行业中，有10个行业处于“低产能利用率+低资本开支/折旧摊销”状态，表明多数行业当前供需偏弱但未来供给收缩[2][4] - 超过三分之二的行业产能利用率低于历史中位数，反映经济需求不足问题依旧突出[4][41] - 仅计算机、通信和其他电子设备制造业在过去一年呈现“产能利用率分位数提升25.0% + 资本开支/折旧摊销分位数提升5.9%”的积极扩张组合[45] 市场估值与风险偏好 - 过去一年，在33个主要行业中，有25个行业估值分位数上升，同时27个行业股息率下降，呈现“估值升、股息降”特征[5][57] - 截至2025年11月21日，处于“低估值（PE分位数<50%）+高股息率（>3%）”象限（II）的行业包括白色家电（PE分位数8.2%，股息率5.33%）等[53] 盈利向投资的动态传导 - 历史数据显示，微观盈利改善普遍领先于宏观资本开支，存在半年至一年的时滞[2][6] - 具体而言，中游制造、上游建筑材料、制造业的ROE领先资本开支/折旧摊销约一年，而下游商品领先约半年[6][64] - 资产周转率提升也普遍领先于资本开支增加，例如上游建筑材料的资产周转率领先资本开支半年，时差相关系数达0.86[65][67]

高净值群体资产配置现状 - 当前高净值群体资产配置有四大核心重仓：量化增强、科创基金、全天候策略和海外资产 [1][18] - 量化增强策略本质配置小盘股，风险点在于size因子和非线性因子 [1][18] - 科创基金风险点在于国内利率回升引发风格转换，以及美国AI资本开支预期下修导致AI泡沫破灭 [1][18] - 全天候策略风险点在于利率回升引发债券持仓亏损和黄金下跌 [1][19] - 海外资产风险点在于人民币汇率和美国AI [2][20] 各类资产规模增长情况 - 自去年9月24日以来，融资余额合计净增1.1万亿元，远超同期主动权益规模增量，融资盘最大配置方向是龙头科技为首的TMT板块 [3][21] - 私募基金总规模从2024年底的5.21万亿元增长至2025年10月底的7.01万亿元，增加1.8万亿元，保守估计其中1.5万亿元为量化私募 [3][21] - 2025年ETF总规模从年初约3.73万亿元激增至5.74万亿元，年内规模增长超2万亿元，增速超过53% [3][21] - ETF增量最大的四个方向是科创债、恒生科技、黄金ETF和沪深300ETF [3][21] - A500ETF近期受热议，最近一周申购净流入255亿元，最近一个月申购净流入367亿元 [3][21] - 以A500ETF易方达159361为例，其规模从6月底的137亿元激增至245亿元，规模增长80% [5][23] 各类资产收益表现 - 百亿量化私募2025年业绩均在40%以上，量化策略已连续第三年跑赢主观策略 [8][26] - 混合偏股基金年内收益达32%，在连续三年萎靡后重振雄风 [8][26] - 宽基指数收益普遍在20%以上，A500ETF年内收益22%，沪深300ETF年内收益18% [9][27] - QDII基金几乎全线限购，黄金ETF年内规模纷纷突破百亿，投顾组合中流行“红利-黄金-纳指”配置 [9][27] 全球基金经理情绪与仓位 - 最新全球基金经理调查显示，宏观乐观情绪达到2021年8月以来最高 [9][27] - 股票+大宗商品配置比例达到2022年2月以来最高 [9][27] - 现金水平降至3.3%的历史低点，较之前的3.7%下降 [9][27] - 盈利预期（净29%）达到2021年8月以来最高 [9][27] - 流动性条件被评为过去17年第三佳 [9][27] - 基金经理认为AI泡沫是最大尾部风险，占比37% [12][30] - 认为最可能的信贷事件来源是私人信贷（40%）和超规模资本支出（29%） [12][30] - 最拥挤的交易是做多“Mag 7”（54%）和做多黄金（29%） [12][30] 2025年市场驱动因素与未来展望 - 2025年在弱美元预期差和AI产业叙事膨胀下，全球权益市场演绎“资产荒”和“资金牛”，现金和长债变成劣势资产 [15][33] - 做多流动性和做多波动率成为科技股、小盘股走牛的根源 [15][33] - 国内市场额外叠加了超常规逆周期调节政策与存款搬家的财富效应 [15][33] - 市场需思考2026年是否重复2025年故事，并关注头寸拥挤是否必然带来趋势反转、利率回升是否必然带来地产走强、宏观对冲是否为风格切换最佳方向等问题 [16][34]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：Fama五因子模型**[34][36][37][38] * **模型构建思路**：该模型用于对基金或投资组合的收益进行归因分析，将收益分解为市场风险溢价、市值因子、账面市值比因子、盈利因子和投资因子五个系统性风险因子的暴露以及无法被这些因子解释的特质收益（Alpha）[34][37]。 * **模型具体构建过程**：模型通过多元线性回归，将投资组合的超额收益对五个因子的收益率进行回归。具体公式如下： $$R_{p,t} - R_{f,t} = \alpha_p + \beta_{MKT,p}MKT_t + \beta_{SMB,p}SMB_t + \beta_{HML,p}HML_t + \beta_{RMW,p}RMW_t + \beta_{CMA,p}CMA_t + \epsilon_{p,t}$$ 其中： * $R_{p,t} - R_{f,t}$ 表示投资组合在t期的超额收益。 * $\alpha_p$ 是模型的截距项，代表投资组合的特质收益（Alpha）。 * $MKT_t$ 是市场因子，代表市场投资组合的超额收益。 * $SMB_t$ 是规模因子，代表小市值股票组合与大市值股票组合的收益之差。 * $HML_t$ 是价值因子，代表高账面市值比股票组合与低账面市值比股票组合的收益之差。 * $RMW_t$ 是盈利因子，代表高盈利股票组合与低盈利股票组合的收益之差。 * $CMA_t$ 是投资因子，代表低投资水平股票组合与高投资水平股票组合的收益之差。 * $\beta$ 系数代表投资组合对各因子的敏感度（暴露）。 * $\epsilon_{p,t}$ 是残差项。 * **模型评价**：该模型被用于分析东吴移动互联A基金的收益来源和风险构成，结果显示其超额收益主要来自个股特异性Alpha而非系统性风格暴露，表明基金具备较强的个股选择能力[37]。同时，模型也揭示了基金在价值因子上的负向暴露以及市场因子是其主要风险来源[34][38]。 模型的回测效果 1. **Fama五因子模型**，市场因子敏感度（近三个月、近六个月、近一年、近三年）均显著为正[34] 2. **Fama五因子模型**，价值因子敏感度在各时间窗口均显著为负[34] 3. **Fama五因子模型**，规模因子和投资因子敏感度长期表现疲弱[34] 4. **Fama五因子模型**，特质收益（Alpha）在各时间窗口均为正向贡献，是基金超额收益的主要来源[37] 5. **Fama五因子模型**，市场因子风险贡献（近三年）约为1.98，是主要风险来源[38] 6. **Fama五因子模型**，价值因子风险贡献（近三个月）高达2.42[38] 7. **Fama五因子模型**，特质风险（非系统性，近三年）达1.96[38] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市场因子（MKT）**[34][36][37][38] * **因子构建思路**：衡量市场整体风险溢价，即承担市场系统性风险所获得的补偿。 * **因子具体构建过程**：通常以全市场股票市值加权组合的收益率减去无风险利率（如国债收益率）来计算。 2. **因子名称：规模因子（SMB）**[34][36] * **因子构建思路**：衡量市值规模效应，即小市值公司股票相对于大市值公司股票的超额收益。 * **因子具体构建过程**：将股票按总市值排序，构建小市值股票组合和大市值股票组合，计算两者收益率之差。 3. **因子名称：价值因子（HML）**[34][36][38] * **因子构建思路**：衡量价值效应，即高账面市值比（被认为更“便宜”）的股票相对于低账面市值比（更“贵”）股票的超额收益。 * **因子具体构建过程**：将股票按账面市值比排序，构建高账面市值比股票组合和低账面市值比股票组合，计算两者收益率之差。 4. **因子名称：盈利因子（RMW）**[34][36] * **因子构建思路**：衡量盈利能力效应，即高盈利公司股票相对于低盈利公司股票的超额收益。 * **因子具体构建过程**：将股票按盈利能力（如营业利润率）排序，构建高盈利股票组合和低盈利股票组合，计算两者收益率之差。 5. **因子名称：投资因子（CMA）**[34][36] * **因子构建思路**：衡量投资水平效应，即低投资（保守）公司股票相对于高投资（激进）公司股票的超额收益。 * **因子具体构建过程**：将股票按投资水平（如资产增长率）排序，构建低投资股票组合和高投资股票组合，计算两者收益率之差。 因子的回测效果 *（注：本报告未提供上述五个基础因子独立的回测表现指标（如IC、IR等）。报告主要展示了基金对这些因子的暴露情况和因子对基金收益/风险的贡献度，这些内容已在“模型的回测效果”部分总结。）*

作者背景与投资理念 - 作者是一位拥有超过20年市场经验的退休华尔街投资组合经理 专注于科技、媒体和电信行业 其职业生涯经历了互联网泡沫、2008年信用违约危机以及近期的人工智能热潮 [1] - 作者的投资服务核心将围绕“动量”展开 旨在通过趋势进行风险缓释 [1] 信息披露 - 作者声明 在撰写文章时未持有任何提及公司的股票、期权或类似衍生品头寸 并且在未来72小时内也无计划建立任何此类头寸 [2] - 文章内容代表作者个人观点 作者除平台稿酬外未获得其他补偿 与文章中提及的任何公司均无业务关系 [2] - 发布平台声明 其分析师为第三方作者 包括专业投资者和个人投资者 平台本身并非持牌证券交易商、经纪商或美国投资顾问/投资银行 [3]

Q&A 美联储年内第三次降息！影响多大 20251216 摘要 美联储下半年降息，主要受贸易战缓和及就业市场走弱影响，预计 2026 年降息次数有限，需密切关注美国就业数据，新任美联储主席政 策倾向存在不确定性。 美联储降息通过增加全球流动性、削弱美元吸引力及提振中国出口等多 重路径利好 A 股，尤其是在美国制造业周期回升的背景下，中国出口有 望进一步增长。 美元走弱引发全球资产价格波动，以美元计价的大宗商品如石油价格受 到影响，利率敏感型资产如黄金、白银表现强劲，伦敦金接近历史高点。 2025 年全球股市普遍表现强劲，主要原因包括美联储降息和美元走弱， 特朗普政府希望通过弱势美元促进出口和制造业就业，提升风险偏好。 2026 年科技板块预计仍是市场主线，高端制造业是经济增长的重要手 段，人工智能等新技术提高劳动生产率，国家战略和政策支持力度大。 2025 年资本市场反转得益于财政政策，经济温度逐步升高，但速度较 慢，更多是基于前几年被极度低估资产的大幅修正，如创新药、新能源 及 AI 领域。 TMT 和电子行业是少数具有盈利增速的领域，投资者应关注能够创造回 报的公司，科技板块依然值得关注，年底可适当降低科 ...

股指市场 - 昨日A股市场主要指数普遍下跌，Wind全A下跌1.45%，成交额1.75万亿元，中证1000指数下跌1.74%，中证500指数下跌1.58%，沪深300指数下跌1.2%，上证50指数下跌1.08% [2][4] - 中央政治局会议已召开，对2026年经济工作进行部署，预计中央经济工作会议也将近期召开，提振内需仍是2026年经济工作的重心 [2][4] - 本周将召开美联储议息会议，日本央行加息也可能在近期落地，近期密集出台的政策可能在短期内提振股指流动性并推升指数波动率 [2][4] - 以AI为首的新质生产力被视为股指上涨的核心驱动，但目前市场存在观望情绪，原因在于相关科技产业链盈利模式尚未形成闭环且估值偏高，而消费和周期等传统经济领域处于震荡复苏过程，短期难进入基本面牛市 [2][4] - 市场分歧可能随2026年美联储降息路径的确定而减小，但目前市场风险偏好较低，指数预计以震荡为主 [2][4] 国债市场 - 昨日国债期货收盘涨跌互现，30年期主力合约跌0.19%，10年期主力合约涨0.05%，5年期主力合约涨0.03%，2年期主力合约跌0.02% [3][6] - 中国央行于12月16日开展1353亿元7天期逆回购操作，中标利率1.4%，公开市场有1173亿元逆回购到期，实现净投放180亿元 [3][6] - 资金面方面，DR001上行0.05BP至1.27%，DR007上行0.5BP至1.45% [3][6] - 中央经济工作会议定调明年继续实施适度宽松的货币政策，灵活运用降准降息等工具，但同时强调促进经济稳定增长和物价合理回升，预计2026年大方向稳中偏松但降息操作偏谨慎 [3][6] - 短期来看，在资金合理充裕、经济企稳回升及物价回暖的背景下，债市震荡格局难改 [3][6] 贵金属市场 - 隔夜伦敦现货黄金冲高回落，现货银、铂、钯保持偏强走势，金银比降至67.3附近，铂钯价差扩大至240美元/盎司附近 [4][7] - 美国11月非农新增就业6.4万人，高于预期，但10月数据被大幅下修，失业率升至4.6%，为2021年以来最高，确认就业市场正在降温，但能否改变美联储对1月降息的看法仍不确定，明年1月降息概率回升 [4][7] - 美国12月Markit综合PMI初值为53，低于预期的53.9和前值54.2，制造业和服务业均低于预期，订单增长放缓，价格指数攀升 [4][7] - 上述数据引起黄金价格异动，但因市场提前预期，对黄金的推动力下降，且日本央行会议临近使市场态度谨慎，短期关注金价能否快速突破前期历史新高 [4][7] - 白银、铂金、钯金保持强势，黄金的强势为市场做多这些品种提供了“底气”，但需防止市场过热出现快速调整，追高需谨慎 [4][7]

核心观点 报告认为，2026年可转债市场的核心投资逻辑是“固收+为势，科技为王” [1] 在权益市场“长牛慢牛”的预期下，可转债因其股债双重属性，既能捕捉科技主线的高增长机会，又能通过债底提供防御，是“固收+”策略的理想载体 [1][3] 报告提出，未来一年“泛科技”将是可转债的战略性主线配置，同时顺周期资源品因供需改善也具备均衡配置价值 [3][4] 2025年转债市场回顾 - **市场表现与权益趋同**：2025年，在权益主题和政策支持下，转债市场随股市震荡上行，中证转债指数累计上涨17.35% [1] 同期，上证综指、深证成指、创业板指分别上涨17.54%、24.29%和41.72% [1] - **产品表现优于权益**：从产品角度看，转债基金年化收益率为22.63%，虽小幅跑输权益基金的29.37%，但其年化波动率（11.13%）和最大回撤（7.34%）均显著优于权益产品，展现出更好的风险收益特征 [1] - **估值处于历史高位**：转债估值全年维持高位，平均价格从年初的120.8元上升至144.3元，价格中位数从114.1元升至130.6元 [21] 平均转股溢价率维持在40%以上，平均纯债溢价率从17.8%升至38.7% [21] - **高价低溢价策略领跑**：市场风格上，“双低策略”失效，高价低溢价率转债领跑 [1] 截至12月5日，可转债高价低溢价率指数涨幅达25.7%，跑赢中证转债指数（17.1%） [22] 2026年转债市场展望 - **权益市场“长牛慢牛”可期**：报告认为A股盈利基本面持续改善是权益市场长期走牛的内在动力 [2] A股平均ROE从2024年的20.1%大幅提升至2025年的27.9%，增幅达38.9% [2] 截至12月1日，第四季度ROE进一步升至31.7%，盈利改善趋势延续 [36] - **转债供需结构持续收紧**：供给端，转债存量规模已跌破6000亿元，目前为5696.4亿元 [39] 2026年将有79只可转债到期，规模达837.9亿元，另有77只转债可能因强赎退出，规模达454.8亿元，净供给预计继续减少 [2][39] 需求端，固收+资金持续流入，可转债ETF规模峰值达760亿元，二级债基规模有望继续扩张，共同支撑转债高估值成为常态 [2][48] 2026年转债投资方向：科技主线 - **战略性配置“泛科技”**：报告建议采用“指数—赛道—个券”框架，构建“核心+卫星”组合，以可转债承载科技敞口 [3][58] 通过选取23只泛科技主题指数，按成分股出现次数计算“指数存在度”来筛选标的 [3][59] - **核心配置（前沿科技）**： - **国微转债**：指数存在度最高（出现16次），对应安全芯片与专用集成电路，纯债价值约108.74元，是承载赛道β的核心仓位之一 [3][59][65] - **信服转债**：指数存在度次高（出现15次），对应云安全与信创安全领域，呈现高股性特征 [3][59][66] - **韦尔转债**：指数存在度第三（出现14次），对应AI视觉与高端芯片，是进攻型组合的核心高β品种 [3][59][67] - **卫星配置（科技+）**： - **立昂转债**：处于赛道中枢（出现5次），在功率半导体方向提供成长与防御补充 [3][59][68] - **亿纬转债**：覆盖“科技+新能源”，在动力电池与储能板块承担中高β角色 [3][59][71] - **健帆转债**：覆盖“科技+医疗”，为组合提供业绩驱动型α [3][59][70] - **兴业转债**：覆盖“科技+金融”，凭借其高流动性（发行规模500亿元）和强债底，为组合提供再平衡工具和稳健底仓 [3][59][72] 2026年转债投资方向：顺周期机会 - **重点看好有色金属**：顺周期资源品因供需基本面改善成为均衡配置优选 [4] 截至11月24日，有色金属板块年内涨幅达66.37%，但市盈率近十年分位数仅为45.11%，估值相对较低 [4][74] 预计2026年以铜、铝为代表的工业金属将出现显著供需缺口，且处于低库存状态，价格有望进入上行通道 [4][74] - **关注化工与军工**：化工行业经历产能出清后，2026年有望在供需格局优化下回暖，其中化纤和石化板块值得关注 [75] 军工行业则因“十五五”规划开局、订单驱动及军民融合深化，兼具政策红利与成长弹性 [79][81] - **建议关注标的**：顺周期方向可关注众和转债、万顺转2、顺博转债、宏柏转债等 [4][82]

港股与A股CFO薪酬整体水平 - 港股CFO 2024年平均年薪为160.20万元，中位数为107.70万元 [1] - A股CFO 2024年平均年薪为85.76万元，中位数为68.42万元，港股平均薪酬约为A股的1.9倍 [1] - 两地薪酬分布均呈现“中部高台+高薪长尾”特征，少数头部CFO年薪可达数百万甚至千万元，显著拉升整体均值 [1] CFO个体特征与薪酬关联 - 性别结构上，港股CFO男女比例约7:3，A股男性占比61%，男性整体薪酬高于女性 [1] - 年龄方面，40-55岁中生代是主力，港股50岁以上、A股50岁左右CFO薪酬达到高位 [1] - 学历与海外背景显著影响薪酬，学历越高薪酬越高，有海外背景的CFO平均薪酬远超无海外背景者 [1] 行业与公司特征对薪酬的影响 - 港股中，非必需性消费、医疗保健、资讯科技等新经济板块薪酬领先 [2] - A股则以金融地产行业薪酬最高，医药医疗、高科技紧随其后 [2] - 公司规模越大、盈利水平越高，CFO薪酬普遍越高，资产规模、营收与ROE均与薪酬呈正相关 [2] - AH股上市企业的CFO薪酬尤为突出，平均年薪305万元，较2023年涨幅约15% [2] CFO角色演变与未来薪酬趋势 - CFO角色正从传统财务管控者向战略中枢、资本枢纽与数字化转型推动者演进 [2] - 未来3-5年，CFO薪酬整体涨幅将趋于温和，但头部复合型CFO的溢价会持续增强 [2] - 薪酬结构将向长期激励倾斜，与ROE、现金流等价值指标挂钩更紧密 [2] - 数字化与AI能力将成为重要薪酬溢价来源 [2] - 人才全球化流动加剧，跨市场复合型CFO薪酬锚点将进一步抬升 [2] 2025年港股市场概况 - 2025年前10个月港股共有81家新上市公司，同比增长50% [23] - 同期平均每日成交额为2,582亿港元，同比增长102% [23] - 通过IPO筹资达2,160亿港元，同比增长209% [23] - 全市场总集资金额合计5,070亿港元，同比增长228% [23] - 截至10月，有295家公司年内向港交所递交IPO招股材料，创年度历史新高 [24] - 2025年上半年，港交所共完成44宗IPO，数量同比增长46.7% [30] - 同期IPO募资总额达到1,071亿港元，较2024年上半年增加约700%，约合139亿美元，募资规模居全球交易所首位 [30] 港股IPO行业分布变化 - 2025年上半年港股IPO行业结构从过去以TMT为主，演变为消费+医疗保健主导 [32] - 在44家新上市公司中，TMT行业仅4家，占比由2024年的36.7%快速降至9.1% [35] - 医疗保健行业有9家，占比20.5% [35] - 消费行业有18家，占比高达40.9%，较2024年的23.3%和2023年的18.2%大幅提升，成为第一大来源行业 [35] - TMT、医疗保健和消费行业三大“新经济”板块合计占比达到70.5% [35] 港股CFO薪酬详细分析 - 2024年港股上市公司CFO样本的薪酬总额达6.30亿元人民币 [38] - 年薪在0-50万元区间的CFO人数最多，共104人，占比26.46% [38] - 年薪超过500万元的高薪CFO有21人，占比5.34%，其中达到千万年薪的有5人 [38] - 2024年度港股CFO最高薪酬达到1497.45万元，最低薪酬为1.89万元，相差约792倍 [41] - 薪酬排名前三的CFO分别来自渣打集团(1497.45万元)、中电控股(1442.15万元)和恒基兆业地产(1149.06万元) [42][43] 港股CFO个体特征深度分析 - 男性CFO平均年薪约为178.76万元，中位数为120.44万元；女性CFO平均年薪约为118.48万元，中位数为68.46万元 [44] - 男性CFO的平均薪酬约为女性的1.51倍，中位薪酬约为女性的1.76倍 [44] - 女性CFO的最高年薪达到1048.90万元 [44] - CFO平均年龄约49.05岁，45-54岁是核心年龄带，合计占比约52% [50] - 薪酬水平随年龄阶梯式上升，40岁以下CFO平均年薪为74.72万元，50-54岁平均年薪达194.28万元，≥60岁平均年薪高达245.63万元 [50][51] - 55岁及以上CFO的平均薪酬约为40岁以下的3.3倍 [51] 港股CFO行业薪酬深度分析 - 非必需性消费行业CFO数量最多(82人，占比20.9%)，平均年薪约171.90万元 [56] - 医疗保健行业CFO平均年薪约166.29万元，资讯科技业平均年薪约169.42万元，金融业平均年薪约178.50万元 [56] - 公用事业和电讯业平均薪酬分别高达205.33万元和240.74万元 [56] - 传统周期型行业如工业、原材料的CFO薪酬中位数略低，分别约为89.90万元和86.00万元 [56] - TMT、医疗保健与消费行业汇聚了港股约一半的CFO群体(占比50.4%) [63] - TMT行业CFO平均年薪最高，达180.39万元，比全样本均值高出约12.6% [63] - 医疗保健行业CFO平均年薪为166.29万元，消费行业为169.26万元 [63]