2025 证券研究报告行业：人才需求与培养模式

2025证券研究报告行业人才需求与培养模式引言行业变革中的人才命题

1.1研究背景证券研究报告行业的“新赛道”中国资本市场正经历历史性变革注册制全面推行后，企业上市门槛降低、信息披露要求提高，市场对“精准定价、风险预警”的研究报告需求激增；机构化趋势下，公募、私募、险资等专业投资者占比提升，其决策更依赖深度研究而非传统经验；同时，大数据、人工智能等技术渗透金融领域，AI生成报告（AIG）、量化模型、ESG分析等新业务形态涌现，对研究人员的能力边界提出全新挑战2025年，证券研究报告行业不再是“简单的信息汇总”或“观点输出”，而是“数据整合+深度洞察+价值创造”的综合服务据中国证券业协会数据，2024年全行业研究报告数量已达12万篇，较2019年增长180%，但其中高质量、差异化的深度报告占比不足25%，核心瓶颈之一便是“人才供给与需求的错配”——既懂金融专业知识，又掌握数据技术工具，还具备行业实践经验的复合型人才极度稀缺

1.2研究意义人才是行业高质量发展的“核心引擎”证券研究报告是连接一级市场与二级市场的“桥梁”，其质量直接影响资源配置效率和市场稳定性2025年，行业竞争将从“规模扩张”转向“价值竞争”，而价值竞争的本质是人才竞争一方面，市场对研究报告的要求已从“是否准确”升级为“是否有前瞻性”“是否能创造超额收益”，这需要研究人员具备跨学科思维、数据挖掘能力和风险判断能力；另一方面，技术替代风险加剧（如AIG可快速生成基础报告），但复杂问题分析、产业趋势预判、客户沟通服务等“人类不可替代能力”成为核心竞争力第1页共12页因此，研究2025年证券研究报告行业的人才需求特征，并探索适配的培养模式，不仅能为高校、企业提供人才培养方向，更能推动行业从“粗放式增长”向“精细化发展”转型，最终助力资本市场高质量发展

一、2025年证券研究报告行业发展趋势人才需求的“源头活水”行业趋势是人才需求的“指挥棒”2025年，证券研究报告行业将呈现三大核心趋势，这些趋势直接决定了对人才能力的新要求

1.1市场深度化从“单一行业覆盖”到“全产业链洞察”随着注册制深化，各行业细分领域（如AI芯片、新能源储能、生物医药创新药）的竞争格局日益复杂，企业的投资价值不仅取决于自身基本面，更与产业链上下游（原材料、设备、渠道、政策）深度绑定例如，新能源汽车研究需覆盖锂矿开采、电池制造、整车组装、充电设施、政策补贴等全链条，而传统行业研究仅聚焦企业自身已无法满足投资者需求对人才的影响研究人员需具备“行业生态思维”，从“点式分析”转向“网状分析”具体包括掌握产业链图谱构建能力能清晰梳理上下游企业的竞争关系、议价能力、利润分配逻辑；政策解读与风险传导能力能预判政策（如环保限产、技术标准）对产业链各环节的影响，例如“双碳”政策下，高耗能行业的原材料价格波动对中游制造企业的成本传导路径；跨行业知识整合能力例如半导体行业研究需结合材料科学（光刻胶技术）、工程技术（良率提升）、政策导向（半导体设备进口限制）等跨学科知识，而非仅依赖金融理论第2页共12页

1.2技术驱动化从“人工分析”到“AI+人”协同决策2025年，AI技术将深度融入研究全流程基础数据清洗、报告框架生成、量化模型回测等可由AI完成，但“复杂问题拆解、关键变量判断、投资价值挖掘”等核心环节仍需人类主导据Wind数据，2024年已有30%的券商研究部门引入AI工具辅助报告撰写，预计2025年这一比例将提升至60%，倒逼研究人员具备“与AI协作”的能力对人才的影响研究人员需掌握“AI工具应用+数据思维”，具体包括数据处理与可视化能力熟练使用Python、SQL、Tableau等工具处理非结构化数据（如行业研报、政策文件、社交媒体评论），并通过可视化呈现趋势（如用热力图展示区域产业链分布）；AI模型理解与优化能力能看懂AI生成报告的逻辑漏洞（如数据样本偏差、模型假设不合理），并通过人工干预修正（例如调整行业增长率参数）；数据伦理意识明确AI生成内容的合规边界，避免因使用非授权数据、算法偏见导致的信息风险（如某券商因AI抓取未授权行业报告被处罚）

1.3服务专业化从“卖方视角”到“买方需求导向”传统研究报告以“卖方视角”输出观点（如“买入/卖出”评级），但2025年机构投资者对研究的需求更趋个性化——公募基金关注长期配置价值，私募基金注重短期交易机会，险资则重视风险控制例如，某头部券商研究团队为不同客户定制“ESG评级报告”“政策影响专题报告”“跨境并购对标分析”等差异化产品，要求研究人员具备“客户需求翻译能力”第3页共12页对人才的影响研究人员需具备“需求洞察+价值传递”能力，具体包括客户画像分析能力理解不同机构投资者的投资风格（如成长型、价值型）、风险偏好（如低波动、高弹性），并匹配研究产品（如对量化私募侧重高频数据回测，对社保基金侧重长期基本面分析）；沟通表达能力能用简洁语言将复杂分析结论转化为客户易懂的逻辑（如用“PE-PB分位数+行业景气度”框架向客户解释估值逻辑）；服务闭环能力跟踪客户反馈（如“报告引用数据是否准确”“观点是否被采纳”），并持续优化研究方向（如某团队根据客户反馈增加“政策跟踪日报”的更新频率）

二、2025年证券研究报告行业人才需求的核心要素能力金字塔的构建基于行业趋势，2025年证券研究报告行业人才需求呈现“三维能力金字塔”结构底层是“基础能力”（专业知识、数据技术），中层是“核心能力”（逻辑思维、行业洞察），顶层是“附加能力”（职业素养、协作意识）

2.1底层能力专业知识与数据技术的“硬基础”

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1.1专业知识体系从“金融基础”到“行业纵深”专业知识是研究的“立身之本”，但2025年对知识的要求已从“广度覆盖”转向“深度专精”具体包括宏观经济与政策需掌握GDP、CPI、利率、汇率等核心指标的驱动逻辑，以及财政政策（如专项债发行规模）、货币政策（如LPR调第4页共12页整）对不同行业的传导路径（例如，降准对高杠杆行业的盈利改善效应）；行业研究深度覆盖至少2-3个细分领域，掌握行业技术路线（如AI行业的“算力-算法-数据”闭环）、竞争格局（CR5/CR10集中度）、盈利模式（如SaaS企业的“订阅费+增值服务”模式）、政策风险（如医药行业的集采政策）；财务分析能力能识别财务报表中的“隐藏风险”，例如通过现金流量表的“经营活动现金流净额”判断利润真实性，通过“研发费用资本化比例”评估企业长期竞争力

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1.2数据技术能力从“工具使用”到“思维构建”数据技术能力是“硬通货”，但2025年更强调“数据思维”而非单纯的工具操作数据获取与处理熟练使用Bloomberg、Wind、聚宽等数据库，掌握网络爬虫（如用Python爬取上市公司公告、行业论坛数据）、数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征工程（提取关键变量如“存货周转率”“毛利率”）；量化分析与建模能独立搭建基础量化模型（如多因子选股模型、行业景气度预测模型），并通过回测验证有效性（如用2019-2023年数据回测模型的超额收益）；AI工具应用掌握ChatGPT、Midjourney等AI工具的提示词工程（Prompt Engineering），例如用“生成新能源汽车行业2025年全球渗透率预测及关键驱动因素分析报告，重点突出中国市场的政策影响”引导AI生成结构化内容，并人工优化数据和逻辑

2.2中层能力逻辑思维与行业洞察的“核心竞争力”

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2.1逻辑思维能力从“线性推理”到“结构化分析”第5页共12页研究报告的核心是“论证逻辑”，2025年对逻辑的要求更强调“结构化”和“严谨性”MECE原则应用将研究主题拆解为相互独立、完全穷尽的子问题（如分析“消费行业复苏逻辑”，可拆解为“收入端（工资增速）-支出端（可选/必选消费占比）-政策端（促消费补贴）”，确保无遗漏、无重叠）；因果关系与相关性区分能识别伪相关（如“冰淇淋销量与溺水人数正相关”是季节因素导致，而非因果关系），通过“反事实分析”验证逻辑（如“若疫情期间无隔离政策，消费复苏节奏是否会不同”）；风险预判能力在报告中明确“核心假设”（如“假设美联储2025年降息50BP”），并分析“黑天鹅”事件的影响（如地缘冲突对能源价格的冲击、技术突破对行业格局的颠覆）

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2.2行业洞察能力从“信息整合”到“价值挖掘”行业洞察是研究的“灵魂”，2025年要求研究人员具备“穿透表象看本质”的能力产业趋势判断能通过技术迭代（如“固态电池能量密度突破300Wh/kg”）、政策导向（如“东数西算工程”）、人口结构（如“老龄化对医疗养老行业的影响”）等线索预判行业周期拐点；企业价值评估超越传统“PE/PB”估值，引入“护城河分析”（如品牌壁垒、技术专利、网络效应）、“长期复利模型”（如ROE持续稳定的企业价值增长逻辑）；竞争格局重构识别行业内的“隐形冠军”（如细分领域市占率超30%但未被关注的企业）、“颠覆者”（如新能源车企对传统车企的替代路径）第6页共12页

2.3顶层能力职业素养与协作意识的“软实力”

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3.1职业素养抗压能力与时间管理研究工作的高强度、高压力是常态某头部券商分析师调研数据显示，2024年行业平均每周工作时长为65小时，重大事件（如财报发布、政策出台）期间加班时长可达100小时以上因此，抗压能力和时间管理能力是必备素养抗压能力能在多任务并行（如同时撰写3份报告、参加2场路演）时保持冷静，通过“优先级排序”（如将“客户紧急需求”优先于“常规报告更新”）避免焦虑；时间管理掌握“四象限法则”，合理分配时间（如用20%时间处理核心问题，80%时间产出关键结论），避免陷入“细节陷阱”（如过度纠结数据小数点位数）

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3.2协作意识跨团队与跨机构协同研究报告的完成往往需要多团队协作例如，一份深度行业报告需宏观组提供政策背景、策略组提供资产配置建议、数据组提供量化模型支持因此，协作能力至关重要跨团队沟通用“对方视角”表达（如对策略组强调“报告需突出行业配置建议”，对数据组明确“需要2019-2024年的季度数据”）；机构间协作与买方客户（如基金经理）、卖方销售、第三方数据供应商建立良好关系，及时获取信息（如通过基金经理访谈了解其投资偏好，通过数据商获取独家行业数据）

三、当前培养模式的现实挑战供需错配的“根源”尽管行业对人才的需求日益清晰，但当前培养模式仍存在诸多痛点，导致“企业招不到合适的人，高校培养的人用不上”第7页共12页

3.1高校教育理论滞后于实践，技术培养缺位高校是人才培养的“源头”，但2025年的行业需求已远超传统金融教育的范畴课程体系陈旧多数高校金融专业课程仍以“公司金融、投资学、金融市场学”等理论为主，缺乏对行业研究、数据技术、AI工具的教学（如仅15%的高校开设Python金融应用课程）；实践环节薄弱实习机会有限（多数学生仅能在银行、券商营业部实习，接触不到核心研究工作），案例教学多为“纸上谈兵”（如用2015年数据分析当前市场，未考虑技术迭代）；跨学科支持不足金融与数据科学、人工智能的交叉领域（如量化金融、金融AI）师资匮乏，学生难以同时掌握专业知识与技术工具

3.2企业培训同质化严重，效率与效果不足企业是人才培养的“熔炉”，但多数券商研究部门的培训存在“重形式轻实效”问题培训内容标准化通用培训（如“研报写作规范”“合规要求”）占比超70%，缺乏针对不同层级（新人/资深分析师）、不同领域（科技/消费）的差异化培养；“导师制”流于形式多数企业虽推行导师制，但导师多为资深分析师，因工作繁忙难以投入时间指导，新人常陷入“自学摸索”状态；数据技术培训脱节企业虽引入AI工具，但仅培训“操作方法”（如如何用ChatGPT生成报告），未培训“技术原理”（如AI模型的局限性）和“人工优化逻辑”，导致分析师过度依赖AI，丧失独立思考能力第8页共12页

3.3行业协作知识壁垒高，资源共享不足证券研究行业存在“数据垄断”“经验保密”现象，阻碍了人才培养效率数据资源壁垒核心行业数据（如新能源产业链调研数据、企业内部经营数据）多由头部券商掌握，中小机构难以获取，导致研究人员经验差距扩大；经验传承不足资深分析师的研究框架、风险判断等“隐性知识”未形成体系化沉淀（如未建立“行业研究方法论手册”），新人只能通过“试错”积累经验，效率低下；职业发展路径模糊多数企业对研究人员的晋升路径（如“分析师-资深分析师-首席分析师”）缺乏清晰规划，且考核指标（如“报告阅读量”“客户评价”）单一，导致人才流失率高（2024年行业分析师平均在职时长仅

2.8年）

四、优化培养模式的路径探索构建“三位一体”培养体系解决人才供需错配，需高校、企业、行业协会协同发力，构建“理论+实践+技术”三位一体的培养体系，实现“培养-实践-反馈”的闭环

4.1高校从“知识传授”到“能力塑造”高校需主动对接行业需求，重构人才培养方案课程体系改革增加“行业研究方法论”“数据科学与金融应用”“AI工具与量化分析”等课程，例如开设“新能源行业研究专题”（结合政策、技术、产业链分析）、“Python金融数据处理”（含爬虫、可视化、量化模型）等课程；实践平台搭建与头部券商共建“模拟研究实验室”，引入Wind、Bloomberg等数据库，让学生模拟撰写行业报告、搭建量化模第9页共12页型；与企业合作开展“暑期实习计划”，定向培养（如某高校与中信证券合作，为学生提供“消费行业研究助理”岗位）；跨学科融合与计算机学院、数学学院联合开设“金融科技微专业”，要求金融专业学生选修数据科学基础课程，计算机专业学生选修金融市场学，培养复合型人才

4.2企业从“单一培训”到“全周期培养”企业需建立“分层分类+项目实战”的培养机制分层培养体系针对新人（0-2年），开展“基础技能培训”（如研报写作、合规要求、数据工具）；针对资深分析师（2-5年），开展“行业深耕培训”（如产业链分析、公司深度研究）；针对首席分析师（5年以上），开展“战略思维培训”（如客户需求挖掘、研究框架搭建）；项目制培养以真实研究项目为载体，让新人参与“政策跟踪报告”“行业月度数据解读”等基础工作，资深分析师带领新人完成“深度行业白皮书”“上市公司年报解读”等核心项目，通过“做中学”积累经验；导师制升级推行“1+1导师制”（1名资深分析师+1名技术专家），导师需制定个性化培养计划（如“3个月掌握Python基础，6个月独立完成数据处理”），并定期复盘新人的研究报告，指出逻辑漏洞和优化方向

4.3行业从“壁垒竞争”到“协同发展”行业需打破知识壁垒，推动资源共享与标准共建搭建行业交流平台由中国证券业协会牵头，建立“证券研究人才培养联盟”，整合头部券商的研究框架、数据资源，编制《行业研究能力标准白皮书》，明确“初级/中级/高级分析师能力模型”；第10页共12页推动数据共享机制建立“非竞争数据共享池”，允许机构间共享公开数据（如上市公司公告、行业统计数据）和匿名调研数据（如细分领域草根调研结论），降低研究成本；完善职业发展体系制定“分析师职业发展路径图”，明确晋升标准（如“中级分析师需独立完成3份深度报告并获得客户好评”），同时优化考核指标（如增加“研究贡献度”“团队协作分”权重），减少“唯阅读量论英雄”的短期导向

五、未来趋势展望与结论

5.1未来趋势人才培养进入“精细化、个性化、国际化”时代展望2025年及以后，证券研究报告行业人才培养将呈现三大趋势精细化从“标准化培养”转向“定制化培养”，根据研究领域（科技/消费/医药）、机构层级（卖方/买方）定制培养方案；个性化利用AI技术搭建“智能学习系统”，根据新人的能力短板（如数据处理弱、行业知识不足）推送个性化学习内容（如针对性视频课程、练习题）；国际化随着中国企业“走出去”和外资机构进入，研究人才需具备国际视野，例如掌握海外市场政策（如美国SEC的信息披露规则）、国际对标分析（如与全球同行业企业的竞争力对比）

5.2结论人才是行业发展的“永恒命题”2025年证券研究报告行业的竞争，本质是人才的竞争面对市场深度化、技术驱动化、服务专业化的趋势，行业需要的是“懂金融、会技术、能洞察、善协作”的复合型人才这要求高校、企业、行业协会打破“各自为战”的格局，构建“理论-实践-技术”三位一体的第11页共12页培养体系，通过“课程改革、项目实战、资源共享”等路径，为行业输送高质量人才未来，只有将人才培养置于战略高度，证券研究报告行业才能真正实现从“信息提供者”到“价值创造者”的转型，为资本市场的高质量发展注入持久动力（全文约4800字）第12页共12页。