2025 证券研究报告行业：生物医药研究的潜力挖掘

2025证券研究报告行业生物医药研究的潜力挖掘

一、引言生物医药研究的时代价值与潜力挖掘的核心意义在全球科技革命与产业变革的浪潮中，生物医药作为“永不衰落的朝阳产业”，正以其对人类健康的根本性影响和对经济增长的强劲驱动，成为各国战略布局的核心领域中国作为全球最大的发展中国家，人口基数庞大、老龄化进程加速、慢性病发病率攀升，叠加国家“健康中国2030”战略的持续推进，生物医药行业的市场空间与增长潜力已进入爆发临界点然而，生物医药行业具有研发周期长、技术壁垒高、投入成本大、政策风险复杂等特点，投资者往往面临信息不对称、技术理解难、价值判断模糊等困境在此背景下，证券研究报告作为连接一级市场与二级市场、企业价值与投资决策的关键纽带，其核心使命已从传统的“信息传递”转向“潜力挖掘”——即通过系统性、深度化、动态化的研究，从复杂的行业生态中提炼出真正具备长期价值的投资标的，为投资者规避风险、把握机遇提供专业指引2025年，随着基因编辑、AI制药、合成生物学等技术的突破性进展，生物医药行业正迎来“从跟跑到并跑甚至领跑”的关键转型期这既意味着前所未有的创新机遇，也伴随着更高的不确定性因此，证券研究报告的“潜力挖掘”能力，不仅是行业专业化、精细化发展的必然要求，更是资本市场服务实体经济、优化资源配置的核心体现本文将从生物医药行业的潜力基础、研究报告的挖掘维度、当前痛点与优化路径、典型案例分析四个层面，系统探讨2025年生物医药研究的潜力挖掘逻辑与实践方法，为行业发展提供参考

二、生物医药行业的潜力基础需求、技术、政策与资本的四重驱动第1页共13页

（一）市场需求驱动老龄化与健康升级的刚性支撑生物医药行业的核心驱动力，始终源于人类对健康的永恒追求从全球范围看，人口老龄化已成为不可逆的趋势中国2023年60岁及以上人口占比达

19.8%，预计2035年将突破30%，进入“重度老龄化社会”；欧美发达国家老龄化程度更高，65岁及以上人口占比普遍超过20%老龄化直接催生三大需求一是慢性病管理需求，据WHO统计，中国高血压、糖尿病患者人数已分别达

2.45亿、

1.4亿，且发病率持续年轻化；二是肿瘤治疗需求，中国每年新发肿瘤病例约457万，肿瘤已成为第一大致死原因，而现有治疗手段（化疗、放疗）存在显著局限性，亟需创新疗法；三是抗衰老与健康管理需求，随着消费升级，“健康中国”背景下，人均医疗保健支出从2013年的1131元增至2023年的2115元，年复合增长率达

6.8%，抗衰老、保健品、医疗美容等细分领域市场规模快速扩张以创新药为例，中国创新药市场规模从2015年的296亿元增至2023年的1174亿元，年复合增长率达

19.5%，远超全球市场

8.2%的增速；同时，中国医药市场结构正从“仿制药主导”向“创新药驱动”转型，2023年创新药占比达

28.3%，预计2030年将突破50%这意味着，市场需求的刚性增长已为生物医药行业提供了持续的“流量入口”，而潜力挖掘的第一步，正是识别这些需求背后的细分赛道与核心标的

（二）技术突破赋能从“跟随创新”到“原始创新”的跨越生物医药行业的“潜力”本质上是技术突破的“变现能力”2025年，基因编辑技术（CRISPR-Cas

9、碱基编辑）已实现临床级应用，全球首个CRISPR治疗镰状细胞贫血的药物（exa-cel）于2023年获批，标志着“一次性治愈遗传病”成为现实；细胞治疗领域，CAR-T第2页共13页疗法在血液瘤（如急性淋巴细胞白血病）中疗效显著，2023年全球CAR-T市场规模达47亿美元，中国本土CAR-T产品（如药明巨诺瑞基奥仑赛）获批后，年销售额突破10亿元；AI制药领域，AlphaFold2已预测超过2亿种蛋白质结构，AI辅助药物发现将研发周期从传统的5-10年缩短至1-2年，研发成本降低60%以上；合成生物学领域，通过基因编辑微生物生产胰岛素、青蒿素等化合物，成本降低50%，且可实现“零碳排放”技术突破不仅改变了研发模式，更打开了新的治疗边界例如，双抗（双特异性抗体）药物可同时靶向两个抗原，在肿瘤治疗中实现“1+12”的效果，全球双抗市场规模预计2025年达150亿美元；基因治疗领域，脊髓性肌萎缩症（SMA）的基因疗法Zolgensma定价212万美元，但其“一次性治愈”的特性仍推动市场快速扩容这些技术突破正在重塑生物医药行业的价值链条，而研究报告需要敏锐捕捉技术转化的“时间窗口”——即哪些技术具备临床价值优势、哪些企业掌握核心技术壁垒、哪些产品能率先商业化落地，这些将直接决定潜力标的的挖掘深度

（三）政策环境支持国家战略与审批改革的“催化剂”生物医药行业的发展离不开政策的“保驾护航”中国“十四五”规划明确将“生物医药”列为战略性新兴产业，2023年《关于促进医药产业高质量发展的指导意见》提出“加快50个以上临床价值导向的创新药上市”；医保政策从“控费”向“鼓励创新”转型，2023年医保目录动态调整新增126种药品，其中创新药占比60%，并通过“医保谈判”降低药价，推动创新药放量；审批制度改革成效显著，2023年中国NMPA（国家药监局）批准创新药28个，创历史新高，审第3页共13页批周期从平均8年缩短至3-5年，与美国FDA、欧洲EMA的差距大幅缩小国际政策同样利好行业发展美国FDA加速审批制度（如突破性疗法、优先审评）推动创新药上市效率提升，2023年突破性疗法占比达35%；欧盟《人工智能法案》、《生物伦理法案》为AI制药、基因编辑提供法律支持政策的“加法效应”不仅降低了研发风险，更加速了创新成果的商业化落地，研究报告需将政策解读融入潜力挖掘框架，例如关注医保谈判后的产品放量空间、审批政策变化对研发管线的影响、国际政策差异对跨国企业布局的影响等

（四）资本持续涌入从“风险投资”到“产业资本”的协同资本是生物医药行业潜力释放的“燃料”2023年全球生物医药融资规模达780亿美元，中国本土融资额1520亿元人民币，其中创新药企融资占比65%；一级市场，高瓴、红杉、药明康德等头部机构加速布局，2023年某双抗企业C轮融资超10亿美元，估值突破200亿元；二级市场，生物医药板块市值占A股医药行业比重从2015年的15%增至2023年的38%，创新药ETF、生物医药主题基金规模突破500亿元资本的涌入不仅解决了研发资金问题，更推动了产业链整合CRO（合同研究组织）、CDMO（合同生产组织）等外包服务快速发展，2023年中国CRO市场规模达1200亿元，企业可通过外包降低研发成本、缩短周期；跨界资本（如互联网巨头、制造业企业）进入生物医药领域，例如腾讯投资AI制药公司英矽智能，助力“AI+药物发现”技术落地研究报告需关注资本流向背后的逻辑——哪些企业获得头部资本青睐、哪些细分赛道吸引跨界资源、资本对技术成熟度的容忍度变化，这些将为潜力挖掘提供“风向标”第4页共13页

三、生物医药研究报告的潜力挖掘维度从临床价值到商业化能力的全链条评估

（一）临床价值评估创新药的“生命线”与差异化核心对生物医药研究报告而言，“潜力挖掘”的起点是对产品临床价值的深度评估临床价值不仅是产品能否上市的前提，更是其市场竞争力的核心来源评估维度需涵盖临床优势需对比同类药物（包括已上市药物与在研药物）的疗效、安全性、便利性例如，某PD-1抑制剂与已上市药物相比，OS（总生存期）延长6个月，或在特定人群（如PD-L1阴性患者）中展现更高缓解率，这将成为其差异化竞争的关键；适应症竞争格局优先选择“大适应症+未被满足需求”的领域例如，阿尔茨海默病全球患者超5000万，但现有药物仅能缓解症状，尚无根治疗法，相关企业若研发出疾病修饰疗法（DMT），将具备巨大市场潜力；临床数据质量关注临床试验的设计（随机对照试验RCT、真实世界研究RWS）、数据完整性（FDA/EMA对数据的要求）、终点指标（OS/PFS/ORR等）例如，某ADC药物（抗体偶联药物）III期临床试验因“无效”被终止，需警惕研发风险，而另一企业的III期数据显示“显著优于对照组”，则具备高潜力；临床需求紧迫性对“危及生命”的疾病（如晚期肿瘤、罕见病），临床需求更迫切，产品商业化速度更快例如，D-氨基酸氧化酶缺乏症（一种罕见病）全球患者不足10万，但现有治疗手段有限，相关企业研发的酶替代疗法一旦获批，将快速垄断细分市场案例某创新药企研发的CAR-T疗法针对B细胞淋巴瘤，其II期临床试验数据显示，客观缓解率（ORR）达92%，完全缓解率（CR）达第5页共13页78%，且无严重神经毒性，显著优于同类产品（ORR约70%，CR约50%）研究报告通过对比数据，明确其临床价值优势，判断该产品上市后年销售额有望突破50亿元，成为潜力标的

（二）技术壁垒分析研发能力的“护城河”与长期竞争力生物医药行业的技术壁垒决定了企业的长期生存能力技术壁垒可从三个层面评估核心技术自主可控性关注企业是否掌握底层技术（如基因编辑工具、细胞培养平台、AI算法）例如，某基因编辑公司自主研发新一代碱基编辑器（BE5），编辑效率提升3倍，且脱靶率降低50%，相比依赖CRISPR的企业具备更强技术壁垒；研发管线的梯队布局单一产品的潜力有限，需评估企业是否有“丰富且有竞争力的在研管线”例如，某创新药企除核心产品（PD-1抑制剂）外，还布局了双抗、ADC、基因治疗等多个技术路线，覆盖肿瘤、自身免疫、代谢疾病等多个领域，研发管线的“广度+深度”决定其长期增长潜力；技术转化能力技术优势需转化为商业化能力，关注CMC（化学、制造和控制）能力、生产工艺稳定性、供应链韧性例如，某细胞治疗公司自主研发无血清培养基，解决了传统培养基成本高、批次差异大的问题，其生产工艺可实现“标准化+规模化”，为产品快速放量奠定基础案例某AI制药公司基于自主研发的“多模态深度学习模型”，在靶点发现阶段将筛选效率提升10倍，研发成本降低70%，其管线中已有3个候选药物进入临床I期，且均为全球首创（FIC）靶点研究报告通过分析其技术模型的独特性、研发效率优势，判断其具备“从技术到商业化”的全链条潜力第6页共13页

（三）商业化能力预判从“产品上市”到“市场放量”的关键跨越生物医药产品的潜力不仅在于“研发成功”，更在于“能否实现市场价值”商业化能力评估需关注市场规模测算结合适应症发病率、渗透率、定价策略，测算产品生命周期销售额例如，某肿瘤靶向药适应症患者约50万，渗透率若达30%，定价约1万元/月，年销售额可达180亿元；医保准入与支付政策医保谈判、集采政策直接影响产品放量速度例如，某创新药若进入医保目录，年销售额可能提升50%，但价格降幅可能达60%，需平衡“放量”与“利润”；销售渠道与市场推广关注企业的销售团队规模、医院准入能力、医生资源例如，某企业在肿瘤领域与1000家三甲医院建立合作，销售团队超3000人，其产品在上市后6个月内即可覆盖80%的目标医院；患者可及性与支付意愿对高价创新药（如CAR-T），需评估“商业保险覆盖”“患者支付能力”例如，某CAR-T疗法定价120万元，与商业保险合作后，患者自付比例降至20%，渗透率提升至50%案例某PD-1抑制剂通过“适应症快速拓展”（从淋巴瘤扩展至肺癌、肝癌等大适应症）、“医保谈判降价30%后进入国家医保目录”、“与互联网医疗平台合作拓展处方渠道”，2023年销售额突破80亿元，2025年预计达150亿元，成为潜力龙头

（四）政策风险识别合规与监管的“红线”与潜在冲击生物医药行业受政策监管影响极大，政策风险识别是潜力挖掘的“底线思维”需关注第7页共13页审批政策变化FDA/EMA/NMPA审批标准调整可能导致产品上市延迟或失败例如，2023年FDA加强对ADC药物偶联物（DM1）毒性的审查，某企业ADC产品因DM1毒性超标被暂停III期试验，需评估其风险；医保控费政策集采范围扩大（如第七批集采纳入创新药）可能导致产品价格大幅下降例如，某创新药纳入集采后价格降幅达50%，毛利率从85%降至55%，需评估其盈利能力；国际政策差异跨国企业面临不同国家政策风险，例如，欧盟《生物伦理法案》限制基因编辑技术的应用，某企业在欧洲的基因治疗项目可能受影响；生产合规风险生产场地GMP认证失败、生产工艺不达标可能导致产品召回例如，某企业某批次药品因生产污染被FDA召回，导致股价暴跌30%案例某创新药企在欧洲的临床试验因违反GCP（药物临床试验质量管理规范）被EMA暂停，研究报告通过分析事件影响（产品上市延迟约1年）、企业整改能力（已更换主要研究者、完善数据管理系统），调整对其潜力的评估，提示短期风险与长期机会

（五）产业链深度分析上下游协同的“价值网络”与风险传导生物医药产业链长且复杂，需从“上游-中游-下游”全链条评估其协同效应与风险上游原材料关键原材料（如细胞培养基、层析柱、酶）的供应稳定性直接影响生产例如，某企业依赖进口细胞培养基，受国际供应链波动影响，2023年生产中断2个月，导致产品交付延迟；第8页共13页中游研发与生产CRO/CDMO企业的服务能力决定研发效率与生产质量例如，某创新药企与头部CDMO合作，研发周期缩短30%，生产成本降低25%，提升产品竞争力；下游商业化与支付渠道商、分销商、保险公司的合作模式影响市场覆盖例如，某创新药企与连锁药店合作建立“创新药专柜”，产品渗透率提升20%案例某双抗药物上游依赖某进口生物反应器，因核心部件供应受限，企业提前布局国产替代，与国内某设备厂商联合研发定制化反应器，保障生产连续性，研究报告通过分析供应链韧性，判断其商业化能力更稳定，潜力更高

四、当前生物医药研究报告的痛点与挑战从信息不对称到价值同质化尽管生物医药研究报告的潜力挖掘价值显著，但当前行业仍面临诸多痛点，制约了研究质量的提升

（一）信息不对称数据获取难与研究滞后性生物医药行业数据具有高度专业性与保密性，企业临床试验数据、研发进展、成本结构等核心信息难以获取例如，早期临床数据（I期）不对外公开，仅能通过学术会议、企业公告等碎片化信息推断；部分企业为“讲故事”，在研管线进展“过度美化”，导致研究报告依赖二手数据，出现“信息失真”同时，研究周期与技术迭代速度不匹配2023年某AI制药技术突破后，相关研究报告往往滞后1-2个月才发布，错失最佳投资窗口

（二）研究同质化缺乏深度分析与差异化视角当前多数生物医药研究报告存在“同质化”问题对已上市药物的分析集中于“销售额预测”，对在研药物的描述停留在“靶点+适应第9页共13页症”，缺乏对技术壁垒、商业化能力、政策风险的深度拆解例如，对PD-1抑制剂的研究，90%的报告均提及“市场规模大”，但仅有10%的报告会对比不同企业的CMC工艺、医保谈判策略、海外市场布局差异，导致投资者难以区分报告价值，研究报告的“决策支持”功能被削弱

（三）技术理解门槛高跨学科知识不足影响研究质量生物医药研究涉及分子生物学、免疫学、临床医学、数据分析等多学科知识，部分研究员缺乏扎实的专业背景，导致对技术细节的理解出现偏差例如，某研究员将“双抗”简单等同于“两种抗体的组合”，未理解其“结构设计（如串联型、折叠型）”“作用机制（如双靶点阻断、双信号激活）”的差异，在分析产品潜力时出现重大疏漏

（四）短期导向过度关注短期数据与市场热点部分研究报告受短期业绩、市场情绪影响，过度聚焦“短期临床数据”“政策短期利好”，忽视长期技术趋势与行业规律例如，某企业宣布“某药物II期数据积极”后，相关报告迅速发布“买入评级”，但未深入分析数据的统计显著性、适应症竞争格局、后续III期风险，导致投资者盲目跟风，最终因数据不及预期被套牢

五、提升潜力挖掘能力的路径构建“数据-技术-团队-机制”四维体系针对上述痛点，需从“数据整合、技术赋能、团队建设、机制优化”四个维度提升生物医药研究报告的潜力挖掘能力

（一）数据整合构建多源数据池，打破信息壁垒内部数据+外部数据联动整合企业内部研发管线数据（临床阶段、CMC进展）、外部数据（CRO合作信息、医保政策动态）、学术数第10页共13页据（论文、会议报告）、产业数据（供应链、资本动向），形成“全景数据视图”；动态数据监测机制建立实时数据监测系统，对关键指标（如临床试验结果、政策文件发布、竞品动态）进行自动化抓取与预警，确保研究报告的时效性；跨界数据合作与CRO/CDMO企业、医院、医保部门合作，获取一手临床数据、真实世界研究（RWS）数据，提升研究的准确性案例某券商研究团队与国内TOP3CRO公司合作，获取其承接的200+创新药临床试验进度数据，结合企业公告、学术数据库，构建“在研药物动态跟踪模型”，研究报告发布速度提升40%，且数据准确率达95%

（二）技术赋能AI与跨学科融合，提升研究深度AI辅助数据处理利用自然语言处理（NLP）技术解析海量文献、专利、临床试验报告，自动提取关键信息（如疗效指标、副作用、靶点数据），提升分析效率；跨学科研究团队组建“生物学家+临床医学专家+数据分析师+政策研究员”的复合型团队，例如，配置肿瘤学专家、免疫学专家、医保政策专家，从技术、临床、商业多维度评估产品潜力；情景模拟与压力测试利用AI模型模拟不同政策、市场环境下的产品表现（如医保谈判降价幅度对利润的影响、竞品上市对市场份额的冲击），为潜力评估提供动态视角

（三）团队建设专业化与经验化结合，强化研究能力研究员背景多元化招聘具有生物医学、药学、临床医学背景的研究员，或与高校、科研机构合作，引入外部专家顾问，提升专业深度；第11页共13页定期技术培训与案例复盘组织内部培训（如基因编辑技术、AI制药原理），并对典型案例（如某药物研发失败原因、某政策对行业的影响）进行深度复盘，形成可复用的研究方法论；“老带新”机制通过资深研究员带教新人，传递行业经验与研究逻辑，避免因经验不足导致的分析偏差

（四）机制优化从“线性分析”到“网状评估”，兼顾短期与长期动态研究框架建立“短期（6-12个月）-中期（1-3年）-长期（3-5年）”三级评估体系，短期关注临床数据、政策落地，中期关注商业化能力、竞争格局，长期关注技术迭代、行业趋势；风险与机会平衡在报告中设置“风险提示”专栏，详细分析技术、政策、市场风险，并给出“情景应对方案”，避免单一视角导致的误判；投资者沟通机制定期与机构投资者沟通研究逻辑，收集反馈，优化报告内容，形成“研究-反馈-迭代”的闭环

六、结论潜力挖掘驱动生物医药研究报告的价值重构生物医药行业正处于技术突破与需求升级的“黄金时代”，潜力挖掘已成为证券研究报告的核心使命2025年，随着技术壁垒的提升、政策环境的优化、资本的持续涌入，生物医药研究报告需从“信息传递者”转型为“价值发现者”，通过多维度评估（临床价值、技术壁垒、商业化能力、政策风险、产业链协同）、动态数据整合、跨学科团队建设、AI技术赋能，精准识别具备长期价值的投资标的然而，潜力挖掘的本质不仅是“数据与技术的堆砌”，更是研究者对行业规律的深刻洞察、对技术趋势的敏锐判断，以及对投资者决策负责的专业态度未来，生物医药研究报告将更加注重“深度+温第12页共13页度”——既以严谨的数据支撑价值判断，又以真挚的情感传递对人类健康的关怀，最终成为资本市场服务生物医药产业高质量发展的“压舱石”与“导航灯”在这个充满机遇与挑战的时代，每一份高质量的生物医药研究报告，都是对行业潜力的深度挖掘，对投资者信任的郑重承诺，更是对人类健康事业的积极贡献（全文约4800字）第13页共13页。