序导读

这份报告回答的不是"钱花到哪去了"——那是会计的工作。它回答的是：同样的收入，为什么有些公司能留下十几个点，有些公司一个点都留不下；这中间的差距，在五年里是怎么被拉开的。

利润表是一张结果单。它告诉你今年剩了多少，但不告诉你这个结果是被什么决定的。一家公司的全成本率从 86% 升到 93%，可能是它自己的管理出了问题，可能是它所在的行业进入衰退，可能是客户开始压价，也可能是上游在涨价——四种原因，对应四种完全不同的应对动作。只看"花了多少、剩了多少"，看不出区别。

本报告用 19 个行业、4,293 家公司、五个完整年度的经审计年报，逐年追问同一组问题：成本率为什么变动？谁在承担后果？这些后果可逆吗？追问不会满足于第一个说得通的答案。

读者会在第 1 章拿到的，不是"花了多少"，而是七个判断：这轮成本上升的性质是什么、增长为什么停下、谁拿走了增长、什么决定谁能活下来、代价怎么分配、"降不下来"到底是结构问题还是决心问题，以及——今天的知识还是不是资本。最后一条把知识当成一项需要计算回报的成本：研发投入与研发人员，看的不是投了多少，是换回了什么。

表 0-1　报告结构

章	回答的问题
第 1 章	成本上升的性质——这轮成本率上行，是成本变贵，还是增长停下？（本章）
第 2 章	19 个行业，19 种处境——成本压力沿产业链如何传导，为什么上游几乎不动、终端全部承受
第 3 章	利润流失发生在哪一段——成本结构拆解，找出真正吃掉利润的环节
第 4 章	看不见的第二重成本——账期、存货与现金周期，成本压力如何变成现金压力
第 5 章	省下来的钱是真的吗——用经营现金流、资产端与研发投入交叉验证"降本"的质量
第 6 章	成本为什么降不下来——成本粘性的机制、行业差异与公司层分布
第 7 章	谁穿过了这一轮——分化样本与可复制性检验
第 8 章	下一年观察清单——不给结论，给九条明年可以对账的线
附录	A 口径与样本 · B 指标定义与算法 · C 数据缺口 · D 版本与更正

口径、样本范围、指标定义与完整算法见附录 A。本报告所有数字均可由读者用公开年报复算——不过可复算只是底线，不是这份报告的价值所在；它的分量在于那些数字算出来之后、未必想得到的结论。

1成本上升的性质

2021 年到 2025 年，中国制造业上市公司的全成本率中位数从 89.53% 升到 94.35%，五年上升 4.82 个百分点。同期，亏损公司从 445 家增加到 1,135 家。

关于这五年，市面上的解释大多指向同一类原因：原材料涨价、人工上涨、需求不振。这些解释都不算错。但如果它们就是全部答案，那么只要等到大宗商品回落、需求回暖，成本率自然会降回来。

五年过去，这件事没有发生。所以真正需要回答的问题不是"成本涨了多少"，而是——这 4.82 个百分点到底是什么造成的，以及它会不会自己退回去。

先要弄清的是，这 4.82 个百分点由什么构成。

1.1一个本不该同时发生的现象

先看一组放在一起会显得矛盾的数。

表 1-1　2021–2025 年总量与效率（样本 4,293 家）

年度	营业收入合计 （万亿元）	营收增速 中位数（%）	营收增长的 公司占比（%）	全成本率中位 （%）	全成本率加权 （%）	净利率中位 （%）
2021	34.86	23.2	86.1	89.53	89.71	9.20
2022	38.74	6.1	62.3	90.85	90.05	7.90
2023	39.51	3.6	58.7	92.30	90.78	6.40
2024	40.33	4.2	59.7	93.50	91.31	5.10
2025	41.63	4.5	61.3	94.35	91.35	4.40
五年变化	+19.4%	—	—	+4.82	+1.64	−4.80

矛盾在哪里？收入的总量在涨，收入的增速在掉——这两件事同时成立，而且都是事实。

先看总量：五年间这批公司的营业收入合计从 34.86 万亿涨到 41.63 万亿，增长 19.4%；2025 年仍有 61.3% 的公司收入同比为正。生意没有消失。

再看速度：营收增速的中位数，2019 年是 10.6%，2021 年冲到 23.2%，2023 年掉到 3.6%，2025 年是 4.5%。生意没有消失，但把它做大的速度没有了。

这两种说法不矛盾，它们是同一个过程的两个侧面。总量确实还在涨，但涨得很慢——折合年均只有 4%–5%；而这 4%–5% 的增量本身，又高度集中在少数公司手里（1.3 节给出数字）。两件事叠在一起，才是多数公司的真实处境：收入同比为正的公司占比从 2021 年的 86.1% 降到 2025 年的 61.3%；按五年营收增速分组的那批公司里，一半以上（53.5%）五年年均增速不到 5%，其中 1,516 家（35.5%）是负增长。

所以更准确的说法是："生意还在"是真的，"生意在长"这件事已经不再普遍。4%–5% 是整个样本的年均台阶；落到具体公司身上，一半以上站在这条线以下。

表 1-1b　增速与增长面：2019–2025（各年以当年有数据的公司计）

年度	营收同比 中位（%）	加总营收 同比（%）	收入增长的 公司占比（%）	当年有数据的 公司数
2019	10.6	—	74.6	4,128
2020	9.6	+0.6	69.4	4,174
2021	23.2	+29.3	86.1	4,276
2022	6.1	+11.1	62.3	4,293
2023	3.6	+2.0	58.7	4,293
2024	4.2	+2.1	59.7	4,293
2025	4.5	+3.2	61.3	4,293

口径：各年只统计当年有数据的公司（见末列）。2021 年起数据回溯覆盖 99.6% 以上，2019–2020 年为 96.2%、97.2%，故这两年只作方向参照，不参与五年比较。
2021 年的 23.2% 是异常值（疫情后低基数，叠加 PPI +8.1%），不代表趋势。为剔除"新增上市公司"这一干扰、把起点前推到 2019 年，另用 2019 年即有数据的 4,128 家公司单独测算，结果见 1.2 节。

还有一条口径边界：本报告的收入是名义值，未做价格平减。而这五年横跨了一轮完整的价格周期——工业生产者出厂价格（PPI）同比 2021 年 +8.1%、2022 年 +4.1%、2023 年 −3.0%、2024 年 −2.2%、2025 年 −2.6%（国家统计局）。2021 年那个 23.2% 里含着涨价，2023 年之后的 4% 里含着降价。换句话说，"增速下移"的前半段主要是价格推上去又落下来，后半段才是需求中枢的问题——两者必须分开看，否则会把一家公司的问题误判成整个行业的问题。量价拆分不在本报告范围内，缺口登记在附录 C。

与此同时，代表盈利效率的全成本率一路向上，净利率中位数从 9.20% 掉到 4.40%。如果生意仍在快速扩张，成本率本该被摊薄。它没有。这说明成本率的上升不是"卖不出去"的结果，而是另有来源。

1.2不是成本变贵，是增长停下

这里的"停下"指的不是收入不再增长，而是增速的中枢在下移——同一批公司（2019 年即有数据的 4,128 家可比样本），2019→2021 年营收年均增长 11.7%，2021→2025 年只剩 4.5%。速度掉了一半以上，而产能、渠道、团队这些固定投入，是按老速度配置的。

把 4,293 家公司按五年营收年均增速分成四组，各组的成本指标变化如下：

表 1-2　按五年营收增速分组，各组指标的真实中位数变化（2021 → 2025，单位：百分点）

五年营收增速	公司数	营业成本率 变化	期间费用率 变化	全成本率 变化	净利率 变化
负增长	1,516	+3.90	+3.97	+8.20	−7.80
年均 0–5%	767	+1.90	+0.99	+3.24	−3.40
年均 5–15%	1,221	+2.10	0.00	+1.96	−2.40
年均 > 15%	766	+2.90	−1.83	+0.91	−1.95

各组均为该组内的独立中位数，组间不可横向推断单家公司；营业成本率变化与期间费用率变化之和不等于全成本率变化（非同一批公司的中位数不可相加），故四列并列呈现。

两件事同时成立：

第一，全成本率的恶化程度与增长速度严格单调相关。负增长的公司五年间全成本率上升 8.20 个百分点；高增长公司只上升 0.91 个百分点，相差 9 倍。

第二，把成本拆开看，真正随增速剧烈波动的是期间费用，不是营业成本。营业成本率的变化在四个组之间是 +3.90 / +1.90 / +2.10 / +2.90——没有规律。但期间费用率的变化是 +3.97 / +0.99 / 0.00 / −1.83——严格单调递减：增长越快的公司，期间费用率下降越多；停止增长的公司，期间费用率上涨最多。

时间上还有一个细节：按加总口径，2022 年营业成本增速（+12.9%）比营收增速（+11.5%）快 1.4 个百分点，是五年里唯一一次成本明显跑在收入前面；2023–2025 年这个差距缩到 0.3–0.4 个百分点。2022 年确实有过一次真实的成本冲击（大宗商品价格），但那之后成本率还在继续上升，靠的就不再是"成本变贵"，而是费用摊不薄。

对企业来说，这里有两层含义，方向相反，但都成立。

第一层：靠"压费用"直接扭转成本率，效果有限。因为这轮上升的机制是费用摊不薄，不是某项开支突然变贵；削减费用额改善的只是分子，分母不动。何况很多费用本身就压不动——在研项目、技术团队、已经借入资金的利息，都不是说砍就能砍的。

第二层，也是更要紧的一层：这恰恰说明成本管理比过去更关键，而不是更次要。在增量充足的市场里，行业水位上升，所有船一起抬高，彼此争的是份额，成本高一点也活得下去；当水位不再上升，收入端的竞争就变成了零和——价格由最不怕亏的那一家决定，能决定生死的只剩成本。增长期拼的是份额，成熟期拼的是成本。

所以真正要换的不是"要不要管成本"，而是"管什么"：这一阶段对症的动作，是把成本结构从固定改成可变，让下一次收入下滑时成本能自己跟着落下来。1.10 节要回答的正是这个问题——同样收入下滑，为什么有的公司降得动，有的降不动。

还要说清一点：把成本结构改成可变，只能让伤害小一些，它替代不了增长本身。真正的问题是：增长为什么停下——是外面没有需求了吗？

1.3增长去哪儿了：增量没有消失，它集中了

如果增长停下只是因为"外面没有需求"，那收入总量应该塌。它没有：五年净增 6.73 万亿元。但"总量还在涨"和"多数公司没涨"是可以同时成立的——所以要接着问的不是总量够不够，而是这 6.73 万亿元去了谁那里。

表 1-3　五年收入增量的归属（2021 → 2025，亿元）

口径	公司数	收入合计变化	占净增量
样本全体（净增量）	4,271	+67,291.4	100%
其中：收入增长的公司	2,754	+97,920.4	145.5%
其中：收入下滑的公司	1,517	−30,629.0	−45.5%
其中：收入最大的 10% 公司	427	+81,915.2	121.7%

三行数字放在一起，是一个很硬的事实：收入最大的 427 家公司（样本的 10%），拿走了全部净增量的 121.7%。这个数超过 100%，是因为有 1,517 家公司的收入在净减少，它们合计抹掉了 3.06 万亿。也就是说——这 427 家公司创造了增长公司全部增量的 83.6%，剩下的 3,844 家公司，加起来只分到零头。

行业内部是另一种图景。19 个行业中，收入前十家公司的合计份额（CR10）有 10 个行业上升、9 个下降——增长快的行业（电子、汽车、有色）集中度反而在下降，上升的主要是增长停滞的行业。份额集中发生在跨行业的总量分布上，而不是"每个行业内部都在向龙头集中"。

1.4增量被谁拿走了

被拿走的份额，为什么是它们拿走，而不是别人？

衡量用的是相对成本地位（RCP）＝ 本公司全成本率 − 同行业当年的全成本率中位数，负值表示比同行便宜。用相对值而非绝对成本率，是为了剔除"这个行业本来就重资产"这一层——对手只能是同行。

用 2021 年（起点）的 RCP 把公司分成三组，再看五年后的结局：

表 1-4　按 2021 年相对成本地位分组的五年结局

起点成本地位	公司数	RCP 中位	净利率 2021 （%）	净利率 2025 （%）	营收年均 增速中位（%）	亏损率 2021 （%）	亏损率 2025 （%）	2025 年 仍比同行便宜
领先（比同行便宜 3pp 以上）	1,607	−9.70	18.6	10.1	5.09	0.2	17.2	71.3%
持平（差距 3pp 以内）	1,091	+0.05	9.0	4.9	4.31	0.7	22.7	53.9%
落后（比同行贵 3pp 以上）	1,574	+7.77	2.5	1.4	2.69	27.4	38.4	24.9%

两件事同时成立：

起点成本越便宜的公司，五年增长越快、越不容易亏损。领先组营收年均增速 5.09%，落后组 2.69%；2025 年亏损率 17.2% 对 38.4%。

领先组的净利率降幅最大（−8.5 个百分点），这不是"成本优势没用"。领先组的起点太高（2021 年净利率 18.6%，是大盘的两倍），高水平上的均值回归是必然的。判断成本优势有没有用，不能看降幅，要看降完之后还剩多少——领先组剩 10.1%，落后组剩 1.4%。

表 1-4 里有一个尚未排除的可能："比同行便宜"只是行业或规模造成的——小公司天然管理费用低、轻资产，成本率就低。把这两个变量控制住，再比一次：

表 1-5　同一规模档内，最便宜四分位与最贵四分位的对比（按 2021 年营收分组、2021 年 RCP 排序）

2021 年营收	组	公司数	RCP 中位	营收年均增速 中位（%）	净利率 2025（%）	亏损率 2025（%）
< 10 亿	最便宜 1/4	425	−16.68	6.33	13.9	16.0
	最贵 1/4	425	+11.44	3.91	−2.5	54.8
10–30 亿	最便宜 1/4	325	−10.72	3.93	11.1	17.2
	最贵 1/4	325	+9.72	0.81	0.7	47.1
30–100 亿	最便宜 1/4	203	−10.19	2.92	9.7	15.8
	最贵 1/4	203	+9.53	0.32	0.9	39.4
> 100 亿	最便宜 1/4	114	−8.81	2.95	7.95	12.3
	最贵 1/4	114	+9.61	2.01	1.3	22.8

四个规模档，方向全部一致：同为小公司、同为中等公司、同为大公司，成本比同行便宜的那一批，增长快 1 到 5 倍，亏损率低 2 到 3 倍。

这就把两个变量都剥掉了：不是"行业好"，也不是"规模大"。剩下的是成本竞争力本身。

所以：这轮洗牌筛选的主要变量，是"成本竞争力"。行业好不好，决定你能赚多少；成本竞争力够不够，决定你能不能留在牌桌上。

1.5为什么成本竞争力不够

如果答案是"他们不够努力、不会管理"，这件事就没什么可说的——说完了也帮不上任何人的忙。

但数据不支持这个答案。三个事实指向别处。

（一）成本优势会被吃掉

2021 年比同行便宜 3 个百分点以上的 1,607 家公司，到 2025 年有 456 家（28.4%）优势消失，掉到了同行中位线以上。成本领先不是一次性的奖赏，是每年都要重新赢一遍的比赛。而且比赛的标准每年都在变——你在降本，同行也在降本。

（二）研发是规模游戏，而门槛在变高

表 1-6　研发投入的规模分布（2025 年）

2025 年营收	公司数	研发费用率 中位（%）	研发投入合计 （亿元）	占样本研发 总额	净利率 中位（%）
< 10 亿	1,518	6.42	778.9	5.7%	3.9
10–30 亿	1,329	4.59	1,532.4	11.1%	4.7
30–100 亿	908	3.84	2,443.0	17.8%	4.65
100–500 亿	410	3.19	3,335.9	24.3%	5.05
> 500 亿	127	2.08	5,654.6	41.1%	2.9

127 家公司（占样本 3.0%）拿走了 41.1% 的研发投入；1,518 家营收不足 10 亿的公司（占样本 35.4%）合计只占 5.7%。

研发费用率那一列更说明问题：小公司的中位研发强度是 6.42%，是大公司（2.08%）的三倍。不是小公司更舍得投，是因为它的分母太小。研发这件事上，强度没有意义，绝对额才有意义——用三倍的强度，投出大头公司七分之一的钱。

如果研发是穿越周期的门票，那么这张门票现在只向能拿出绝对金额的公司开放。而绝对金额的门槛，是随行业技术水平上移的。

（三）资产已经变重，掉头很难

表 1-7　总资产与收入的扩张速度（加总口径，亿元）

项目	2021	2025	五年变化
营业收入	348,565.0	416,286.6	+19.4%
总资产	457,691.6	616,620.4	+34.7%
应收账款	48,748.6	68,165.6	+39.8%
存货	52,346.8	70,371.9	+34.4%
每 100 元收入占用的总资产	131 元	148 元	+12.8%

收入增长 19.4%，资产增长 34.7%。产能、库存、应收账款，都是按"收入会继续高增长"的假设配置的。增长没有如期到来，它们就从资产变成了负担——每创造 100 元收入，需要的家当从 131 元变成了 148 元。

以上回答的是"成本为什么涨、增量被谁拿走、为什么拿不回来"。接下来是它们的直接后果——代价落在谁身上（1.6）、压力传给了谁（1.7）；然后是企业在压力下的选择，以及这些选择有没有回报（1.8、1.9）；最后回答"降不下来"到底是不是真的（1.10）。

1.6代价是怎么分的

前面用的都是"平均"。代价从来不是平均分的。

按 2021 年的营收规模把公司分成五档（用 2021 年而不是 2025 年分组，是为了避免"因为后来变差了所以被分到另一档"的循环论证）：

表 1-8　按 2021 年营收规模分组的五年变化

2021 年营收	公司数	全成本率 2021 （%）	全成本率 2025 （%）	全成本率 变化	净利率 2021 （%）	净利率 2025 （%）	净利率 变化	亏损率 2025 （%）
< 10 亿	1,706	86.07	93.16	+7.09	13.10	5.90	−7.20	29.9
10–30 亿	1,300	90.85	94.91	+4.06	8.20	3.80	−4.40	28.4
30–100 亿	813	91.38	94.71	+3.33	7.00	4.10	−2.90	22.1
100–500 亿	354	92.94	95.05	+2.11	5.40	3.55	−1.85	16.4
> 500 亿	103	93.78	96.44	+2.66	4.30	2.20	−2.10	14.6

第一，规模越小，受伤越重。营收不足 10 亿的 1,706 家公司，五年间全成本率上升 7.09 个百分点；而 100–500 亿的公司只上升 2.11 个百分点，差距超过 3 倍。

第二，起点完全倒挂。2021 年，规模最小的一组全成本率最低（86.07%），规模最大的一组最高（93.78%）；到 2025 年，小公司升到 93.16%、大公司升到 96.44%——原本 7.7 个百分点的差距被压缩到 3.3 个百分点。

"小公司成本率更低"是一组容易被误读的数据。它过去不代表小公司效率更高，现在也不代表它们被追上了——它主要是三种算术与结构差异的结果：小公司业务单一、组织层级少（管理费用天然低）；轻资产、折旧少；产品往往集中在某个细分品类，不必为全品类铺设渠道。这些是规模的特性，不是管理的能力。

第三，真正决定生死的是净利率，而它的跌幅排序与成本率完全一致。最小的那一组净利率从 13.10% 掉到 5.90%，下降 7.20 个百分点；最大的一组从 4.30% 掉到 2.20%，下降 2.10 个百分点。

表 1-9　同一组公司的两种读法：比率与个数（营收 < 10 亿的 1,706 家）

指标	2021	2025	变化
中位营业收入（亿元）	5.1	5.9	+15.7%
中位净利润（万元）	6,139.1	3,437.9	−44.0%
亏损公司数（家）	211	510	+299
亏损率（%）	12.4	29.9	+17.5

这 1,706 家公司的中位营收从 5.1 亿增长到了 5.9 亿——生意做大了；而中位净利润从 6,139 万元降到 3,438 万元——钱赚少了，接近腰斩。

把规模两端的数字放在一起，会看到一幅与直觉相反的画面：五年前，小而专注的公司利润率最高、大而笨重的公司利润率最低；五年后，两条线向中间靠拢，但靠拢的方式是小公司的高利润率被削平。这不是"大公司赢了"——大公司的净利率也在下降（4.30% → 2.20%），只是它们的起点低、降幅小。全行业正在向下收敛到一条低利润的水平线上。

附：利润正在向少数公司集中

前面讲的是"典型公司"（中位数）。还有一个不同的问题：整个制造业的利润，是摊在多数公司手里，还是集中在少数公司手里？这要用加权口径——所有公司的净利润合计 ÷ 营业收入合计。

表 1-10　中位口径与加权口径的分岔

年度	全成本率 加权（%）	全成本率 中位（%）	差值	净利率 加权（%）	净利率 中位（%）	差值
2021	89.71	89.53	+0.18	6.44	9.20	−2.76
2022	90.05	90.85	−0.80	6.01	7.90	−1.89
2023	90.78	92.30	−1.52	5.39	6.40	−1.01
2024	91.31	93.50	−2.19	4.84	5.10	−0.26
2025	91.35	94.35	−3.00	4.94	4.40	+0.54

2021 年，加权净利率 6.44% 低于中位净利率 9.20%（差 2.76 个百分点）——意思是：那一年，钱越多的公司，单位收入的赚钱能力越弱，整个行业的利润被大量中小公司摊开着。

2025 年，这两个数字的关系翻转了：加权 4.94% 高于中位 4.40%。

加权净利率代表"整个制造业每 100 元收入赚多少"，中位数代表"一家典型公司赚多少"。当加权 > 中位时，意味着靠近头部的那部分公司赚走了相对更多的利润。还要注意一个被掩盖的细节：2025 年加权净利率比 2024 年回升了（4.84% → 4.94%），而同年中位净利率继续下降（5.10% → 4.40%）。同一年、同一批公司，两个口径方向相反——头部在回暖，典型公司在继续恶化。

把表 1-8 和表 1-10 连起来看，图景就完整了：所有规模段的利润率都在下降（向下收敛），但下降过程中，行业利润的份额在向头部集中。对多数企业而言，这两件事同时意味着同一件事——你所在的池子在变小，而池子里更大的那一份被别人拿走了。

1.7压力转给了谁：账期与资产周转是同一件事

利润表的变化只是表面。成本压力如果留在利润表里，公司会撑不住；现实中它会转移。衡量转移方向最直接的指标，是账期。

先看一家典型公司的体感（中位数口径）：

表 1-11　账期与营运效率（中位数，一家典型公司）

年度	应收账款天数	应付账款天数	应付−应收 （天）	存货周转天数	现金周期 （天）
2021	94	115.5	21.5	110	94
2022	96	115	19	108	99
2023	100	122	22	105	96
2024	105	129	24	105	97
2025	104	129	25	108	96
五年变化	+10	+13.5	+3.5	−2	+2

收钱变慢了：应收从 94 天延长到 104 天。但同时，付钱变得更慢：应付从 115.5 天延长到 129 天，五年多占用 13.5 天。

再看这批公司的"钱"（加总口径，即全部公司的余额合计）：

表 1-12　资产负债表关键项与加总账期（亿元 / 天）

年度	应收账款	应付账款	存货	总资产	应收天数	应付天数	存货天数	现金周期
2021	48,748.6	74,044.6	52,346.8	457,691.6	51.0	98.6	69.7	22.2
2022	55,257.9	84,496.7	59,828.7	514,170.0	52.1	100.0	70.8	22.9
2023	59,293.9	90,756.8	61,251.3	552,194.7	54.8	105.0	70.9	20.6
2024	64,538.1	98,333.7	64,448.1	583,503.9	58.4	111.1	72.8	20.1
2025	68,165.6	103,892.9	70,371.9	616,620.4	59.8	113.8	77.1	23.1
五年变化	+39.8%	+40.3%	+34.4%	+34.7%	+8.8	+15.2	+7.4	+0.9

加总口径与中位数口径回答不同问题：中位数回答"一家典型公司经历了什么"，加总口径回答"这 4,293 家公司的钱总体去了哪里"。两者不可相互换算，也不可在同一处混用。

这张表回答三个问题。

谁在为这 15.2 天买单？是它们的供应商。本报告的样本是 4,293 家上市公司——在这个链条里，它们处在付款方的位置。账期延长 15.2 天，意味着这些公司把一部分资金压力，转移给了自己的上游；而上游企业绝大多数不是上市公司，规模更小、融资更贵、议价能力更弱。

不过，这条转嫁链是有终点的。压力从这些上市公司往上传，传到最上游的资源环节就推不动了：1.11 节给出行业层面的证据——石油石化全成本率五年只上升 0.20 个百分点、有色金属上升 1.92 个百分点，是 19 个行业里最轻的两个；同期人均营收涨幅排在 19 个行业前四位的，也正是它们（+20.36% 与 +15.41%）。能承接压力的，是链条中段那些既没有资源垄断、也没有规模优势的中小企业；而最上游掌握资源的那一端，反而是这一轮的受益者。

1.8最难的时候，他们反而加码研发

面对这样的成本与利润压力，一家企业有两种本能反应：收缩，把一切能省的钱省下来；或者加码，把钱投到可能改变处境的地方。这五年，中国制造业上市公司选择了哪一种？

表 1-13　投入与效率指标（中位数；研发总额为全样本合计）

年度	研发费用率 （%）	研发投入合计 （亿元）	资产周转率 （次）	经营现金流÷净利 （倍）
2021	4.35	9,602.5	0.58	0.81
2022	4.57	11,231.0	0.54	0.90
2023	4.82	12,429.7	0.49	1.05
2024	4.79	13,056.4	0.49	1.00
2025	4.71	13,744.8	0.48	1.06
五年变化	+0.36	+43.1%	−0.10	+0.25

答案很清楚：没有砍未来。在利润被压缩最厉害的这五年，研发投入合计从 9,602.5 亿元增长到 13,744.8 亿元，增长 43.1%；研发费用率不但没有下降，还从 4.35% 上升到 4.71%。

这 0.36 个百分点，换成一个参照：2025 年全样本净利率中位数只有 4.40%。研发费用率上升 0.36 个百分点，相当于把每 100 元收入里 8.2% 的利润挪去做了研发。这不是"顺手多投一点"，是在利润最薄的年份做的一次押注。

同一件事放到行业层面看：

表 1-14　19 个行业：研发强度与五年处境（按 2025 年研发费用率中位数降序）

行业	公司数	研发费用率 2021（%）	研发费用率 2025（%）	研发投入 五年增长	净利率 2021 （%）	净利率 2025 （%）	全成本率 五年变化
计算机	352	10.99	12.64	+14.7%	8.60	1.65	+7.88
国防军工	140	6.71	7.94	+59.5%	15.20	3.20	+11.07
通信设备	123	6.82	7.48	+50.9%	5.80	2.50	+2.30
医药	496	5.24	6.83	+28.4%	13.05	6.20	+6.14
电子与半导体	503	5.61	6.28	+59.0%	10.15	4.40	+5.45
机械设备	606	4.81	5.54	+30.0%	10.50	6.35	+4.13
电力与新能源装备	380	4.19	4.34	+66.3%	8.70	3.25	+4.75
汽车	296	4.28	4.32	+91.4%	6.75	5.70	−0.01
家用电器	102	3.58	4.01	+30.2%	7.00	4.30	+2.94
基础化工	437	3.50	3.67	+35.9%	10.90	4.30	+7.20
美容与个护	33	3.33	3.65	+48.8%	8.70	6.90	+3.54
环保	133	3.52	3.52	+13.6%	11.40	5.10	+6.34
轻工制造	167	3.34	3.35	−6.6%	6.85	2.80	+4.19
建筑材料	81	2.89	3.23	−0.5%	7.45	1.20	+7.31
纺织服饰	83	2.52	2.61	+3.5%	6.60	5.40	+2.95
有色金属	143	2.42	2.23	+53.3%	7.00	4.70	+1.92
钢铁	45	1.54	1.91	−1.6%	5.50	1.30	+4.93
石油石化	48	1.64	1.58	+37.5%	3.40	2.75	+0.20
食品饮料	125	0.90	1.08	+28.5%	9.10	7.50	+2.14

表 1-14 里最容易看到的是两头：研发最密集的计算机行业最痛苦（研发费用率 12.64%、净利率 8.60% → 1.65%、全成本率上升 7.88 个百分点、亏损率 43.5%）；研发最稀疏的食品饮料最幸福（研发费用率 1.08%、净利率 9.10% → 7.50%，是 19 个行业里 2025 年净利率最高的）。

整个样本上是这样的关系：行业的研发费用率越高，五年净利率下降越多（秩相关 −0.586），全成本率上升越多（+0.439）。（行业数 19，这里讲的是行业之间的排序关系，不是单家公司的因果。）

有一个行业最能说明问题：汽车。它的研发投入五年增长 91.4%，是 19 个行业里增幅最高的之一，占全行业研发投入总额的 13.8%；但它的全成本率是 19 个行业里唯一没有恶化的（−0.01 个百分点），净利率只降了 1.05 个百分点。

原因不在成本端，在收入端：它赶上了一轮技术换轨。新能源对燃油车的替代，让这个行业的需求在换轨，而不是在消失——价格战打得最凶的是它，吃到增量的也是它。五年里汽车行业的人均营收中位上涨 17.17%，是 19 个行业里第二高的（后文 19 个行业的知本密度表给出这一列）。产量和收入还在扩张，固定成本就还摊得薄——这正是 1.2 节那个机制的反面。

同一个动作（重投研发），在汽车行业没有付出代价，在计算机行业代价惨重。差别不在研发，也不只在产业链位置。两个行业同为终端、同样没有定价权，但一个还在扩张——汽车人均营收五年 +17.17%，计算机只有 +1.47%（同一张表）；一个已经停住。把这两组行业放在一起看，条件是叠加的：没有定价权，成本就转不出去；没有新需求，成本就摊不薄——两个同时成立，才会出现计算机那种 98.95% 的全成本率。这正好把 1.2 节的机制从正反两面说了一遍：决定成本率的，从来不是"这个行业辛不辛苦"，而是"它还在不在增长、成本能不能被别人接住"。

1.9知识红利还在吗

回答这三个问题要用到利润表之外的三项数据：员工总数、研发人员数、支付给职工的现金。三个问题的答案指向同一件事。

一、人工变贵最多解释四分之一

表 1-15　"人"的账：五年（加总口径）

年度	人工成本 （亿元）	占营业收入 （%）	员工总数 （万人）	研发人员 （万人）	研发人员占比 （%）	人均人工成本 （万元/人）
2021	30,090.3	8.63	1,798.1	230.26	12.81	16.73
2022	33,631.0	8.68	1,879.9	262.12	13.94	17.89
2023	36,574.5	9.26	1,945.6	279.13	14.35	18.80
2024	39,256.6	9.73	1,998.6	288.86	14.45	19.64
2025	41,120.4	9.88	2,059.0	301.94	14.66	19.97
五年变化	+36.7%	+1.25	+14.5%	+31.1%	+1.85	+19.3%

人工成本＝现金流量表"支付给职工以及为职工支付的现金"，是一个穿透口径：它已经包含在营业成本与期间费用之内，因此不与全成本率科目相加，只用于强度与人均比较。员工数为期末在册人数。研发人员数为年报"研发投入"披露口径。

五年里，这批公司的员工从 1,798.1 万人增加到 2,059.0 万人，付给他们的现金从 3.01 万亿元增加到 4.11 万亿元。人工成本占营业收入的比重从 8.63% 升到 9.88%，上升 1.25 个百分点。

对照本章第一张表：全成本率五年上升 4.82 个百分点。人工成本率上升的这 1.25 个百分点，已经全部包含在营业成本和期间费用之内——所以"人工变贵"最多只能解释这 4.82 个百分点里的 1.25 个，占 25.9%。

换句话说："人工变贵"是真的，但它至多解释这轮成本上升的四分之一。把剩下的四分之三也归给它，是找了一个人人都能接受、但不够用的答案。

二、人贵了两成，产出几乎没变

表 1-16　人均口径：人价与人效（中位数，万元/人）

年度	人均人工成本	人均营业收入	人均净利润	人均研发费用
2021	13.80	102.40	9.60	4.82
2022	14.82	103.50	8.33	5.15
2023	15.50	102.57	6.89	5.41
2024	16.32	103.54	5.43	5.40
2025	16.70	104.56	5.01	5.36
五年变化	+21.0%	+2.1%	−47.8%	+11.2%
配对样本 （两年均有员工数的 4,223 家）	+21.0%	+3.4%	−46.9%	—

人均人工成本五年上涨 21.0%，人均营业收入只涨 2.1%。换成钱：在一个人身上，五年里多付了 2.9 万元人工成本，而他多创造的收入只有 2.2 万元；最后落到利润上，人均净利润少了 4.6 万元——几乎腰斩。

"人工变贵"这句话只说对了一半。完整的一句话应该是：人变贵了两成，但人的产出几乎没有变贵。这也就是为什么"人工成本率只升了 1.25 个百分点"和"利润腰斩"可以同时成立——问题不在分子，分母那一端（人均产出）没有跟上。

三、新增的岗位几乎都是知识岗

员工总数增长 14.5%，研发人员增长 31.1%——五年新增的 260.9 万个岗位里，研发岗占 27.5%，而研发岗在存量员工里只占 12.8%。这五年，制造业做的不是"招人"，是"换血"：产线上的人，换成工程师。

这解释了一个看起来矛盾的现象：人工成本率五年只升 1.25 个百分点，看起来不多，但成本刚性明显变强了。因为新增加的钱，花在了最不能砍的岗位上——1.8 节已经证明：收入下滑的公司里，研发投入中位数只降 5.68%，比营业成本降得还慢。

结构变化的另一面是：收缩从哪里开始？

表 1-17　增员的公司与减员的公司（按员工总数 2021 → 2025 分组）

组	公司数	净利率 2021 （%）	净利率 2025 （%）	全成本率 2021 （%）	全成本率 2025 （%）	亏损率 2025 （%）	员工数 中位变化	研发人员 中位变化
增员	2,700	11.10	5.90	87.50	92.37	18.3	+32.2%	+36.8%
减员	1,523	5.70	1.50	93.24	97.73	41.3	−15.84%	−11.81%

减员的 1,523 家公司，净利率 5.70% → 1.50%、亏损率 41.3%，它们的研发人员中位数减少 11.81%——最难的那批公司，已经开始砍研发人员了。而增员的 2,700 家，研发人员中位数增加 36.8%。同一轮周期里，一批公司在加码知识投入，另一批在往回撤。

要注意因果的方向：这两组在起点上就不同——增员组 2021 年净利率中位 11.10%，减员组只有 5.70%。不是"减员导致了亏损"，而是亏损的公司只能减员。但结论仍然成立：当一家公司开始收缩时，研发人员并不像 1.8 节说的那样"砍不动"——在活下去面前，知识是可以被砍的，只是砍得慢一点。

四、知识要素的产出在下滑

表 1-18　知识要素的产出（加总口径）

指标	2021	2025	五年变化
每 1 元研发投入对应的营业收入（元）	36.28	30.29	−16.5%
每 1 元研发投入对应的毛利（元）	7.74	6.04	−22.0%
每名研发人员对应的营业收入（万元）	1,513.8	1,378.7	−8.9%
每名研发人员对应的研发费用（万元）	41.72	45.52	+9.1%

四行数字，两个方向：每 1 元研发投入换来的收入少了 16.5%，换来的毛利少了 22.0%，每名研发人员对应的收入少了 8.9%；而每名研发人员对应的研发费用——可以理解成"知识要素的单位价格"——上升了 9.1%。

三件事同时发生：知识要素的量在涨（研发投入 +43.1%）、价在涨（人均研发费用 +9.1%）、产出在跌（每元研发的毛利 −22.0%）。一端向上、一端向下，中间被挤掉的，就是红利。

这不等于"研发没用"。它意味着研发的性质变了——从"投资"变成了"门票"：投了不一定赢，不投一定出局。1.5 节已经给过这张门票的绝对金额：127 家公司（占样本 3.0%）拿走了全行业 41.1% 的研发投入。

五、三个乘数同时变小

方向一：知识不再稀缺了。1999 年，全国研究生招生 9.22 万人；2024 年，研究生招生 135.68 万人——25 年增长约 14.7 倍。同期高等教育毛入学率从 10.5% 提高到 60.8%（教育部《1999 年／2024 年全国教育事业发展统计公报》）。而需求端，本章 1.2 节测到的是：这批公司的收入增速从 11.7% 掉到 4.5%。

供给增长十几倍、需求下了一个台阶——任何要素的价格都会被重估。知识不例外。

方向二：知识的折旧在加快。知识的价格不只由供给决定，还由它多快过期决定。这一条不需要外部数据：研发投入增长 43.1%，才换来收入增长 19.4%——为了不掉队必须持续加大投入，这本身就是折旧率上升的表现。

有一个侧面证据很说明问题：考研报名人数 2023 年达到 474 万人的峰值，2026 年降到 343 万人，三年少了 131 万（教育部）。对"知识投资"回报率最敏感的，不是企业，是要拿三年时间下注的年轻人。

方向三：变现通道在收窄。知识必须变成能卖出去的东西才有红利，而这五年"卖出去"这一端恰好在收缩：收入增速下移（1.2 节）、成本转嫁能力决定生死（1.4 节）、付款还越来越慢（1.7 节）。

三条合起来就是一句话：知识红利＝稀缺度 × 变现能力，两个乘数同时变小。

六、越依赖知识的行业越艰难

1.8 节用的是"研发费用率"——一个钱的口径；换成"研发人员占比"——一个人的口径，如果两者指向同一方向，说明问题不在"钱花多了"，而在"人"本身。

表 1-19　19 个行业：知本密度与五年处境（按 2025 年研发人员占比中位数降序）

行业	公司数	研发人员 占比 2021（%）	研发人员 占比 2025（%）	人均人工成本 五年（%）	人均营收 五年（%）	剪刀差 （个百分点）	净利率 2021 （%）	净利率 2025 （%）
计算机	352	36.65	33.16	+21.68	+1.47	−20.2	8.60	1.65
国防军工	140	20.38	23.95	+21.19	+1.55	−19.6	15.20	3.20
通信设备	123	24.84	21.56	+20.69	+10.07	−10.6	5.80	2.50
机械设备	606	16.15	17.04	+19.90	+0.36	−19.5	10.50	6.35
电子与半导体	503	15.84	16.72	+19.46	+5.46	−14.0	10.15	4.40
电力与新能源装备	380	14.99	15.86	+26.01	+9.67	−16.3	8.70	3.25
医药	496	14.74	14.74	+24.35	−0.80	−25.2	13.05	6.20
石油石化	48	12.60	14.07	+24.12	+20.36	−3.8	3.40	2.75
汽车	296	12.44	13.29	+20.80	+17.17	−3.6	6.75	5.70
环保	133	12.47	13.10	+20.91	−5.63	−26.5	11.40	5.10
基础化工	437	12.91	12.93	+17.54	−7.54	−25.1	10.90	4.30
建筑材料	81	10.92	12.79	+22.94	−5.13	−28.1	7.45	1.20
钢铁	45	11.36	12.55	+10.43	−19.87	−30.3	5.50	1.30
有色金属	143	12.20	12.33	+24.29	+15.41	−8.9	7.00	4.70
家用电器	102	11.64	11.94	+19.58	−0.16	−19.7	7.00	4.30
美容与个护	33	8.95	10.52	+23.00	+16.51	−6.5	8.70	6.90
轻工制造	167	10.30	10.50	+17.64	+2.91	−14.7	6.85	2.80
纺织服饰	83	6.96	7.78	+20.74	+6.94	−13.8	6.60	5.40
食品饮料	125	4.06	4.18	+23.23	+9.11	−14.1	9.10	7.50

剪刀差＝人均营收五年涨幅 − 人均人工成本五年涨幅。逐行为该行业内的独立中位数，行业之间不可直接推算单家公司。

研发人员占比越高的行业，五年净利率下降越多（秩相关 −0.542），全成本率上升越多（+0.388）。与 1.8 节钱的口径（−0.586 / +0.439）方向一致、强度相当。

两头很清楚：计算机行业 33.16% 的员工是研发人员，五年人均营收只涨 1.47%，净利率 8.60% → 1.65%；食品饮料 4.18%，人均营收涨 9.11%，净利率 9.10% → 7.50%，是 19 个行业里 2025 年净利率最高的。

不是"研发人员多了所以难"，而是"越依赖知识要素的行业，成本结构越刚性、越缺乏定价权"。研发人员占比最高的五个行业（计算机、国防军工、通信设备、机械设备、电子与半导体）全是终端；最低的几个（食品饮料、纺织服饰、轻工制造、美容与个护）全部面向消费或上游。同时决定"知本密度"和"痛苦程度"的，还是产业链位置——这一点在 1.8 节的研发费用率口径下已经出现，换成人的口径后没有改变。

唯一的例外仍然是汽车：研发人员占比 12.44% → 13.29%，人均营收 +17.17%，剪刀差只有 −3.6 个百分点（19 个行业里最小之一）。它没有别的窍门，只是处在一轮技术换轨带来的增量里——新能源替代燃油车，让需求在换轨而不是在消失，成本还摊得薄。同一个机制（增长决定成本能不能被摊薄），第三次被同一个行业验证。

七、人价一样，消化能力不一样

表 1-20　按 2025 年营收规模分层：人价与人效（中位数）

规模档（2025 年营收）	公司数	人均人工成本 五年（%）	人均营收 五年（%）	剪刀差 （个百分点）	研发人员占比 2025 （%）
< 10 亿	1,517	+20.52	−6.34	−26.9	16.69
10–50 亿	1,793	+20.71	+5.73	−15.0	14.26
50–100 亿	444	+21.68	+8.12	−13.6	13.50
100–500 亿	410	+22.86	+12.65	−10.2	12.39
> 500 亿	127	+22.34	+18.65	−3.7	13.35

这张表里有一个非常干净的结果：五个规模档，人均人工成本的涨幅几乎完全一样（20.52% 到 22.86%），没有梯度；而人均营收的涨幅从 −6.34% 一路升到 +18.65%，单调递增。

也就是说："人工变贵"对所有人是同一件事，能不能把它消化掉，取决于你在什么位置。营收不足 10 亿的 1,517 家公司，人贵了两成，人均创收反而降了 6.34%，剪刀差 −26.9 个百分点；营收超过 500 亿的 127 家，人价同样涨了两成多，人均创收涨 18.65%，剪刀差只剩 −3.7 个百分点。

还有一处反差：最小的公司研发人员占比最高（16.69%），最大的公司反而更低（13.35%）。最"知本"的，恰恰是最脆弱的——它们用最贵的要素（知识），在最小的规模上，对着最没有议价权的客户。

八、"知本"成立时的三个前提

1997 年，《华为基本法》起草期间，参与起草的教授对任正非说，华为如此强调知识的作用，可以称为"知本主义"。任正非当时是这样回答的：

他自己加了一个限定词：初期。那句话成立的三个前提是——知识稀缺、知识能定价、知识有地方变现。1997 年，全国研究生招生 7.25 万人，高等教育毛入学率不到 10%，三个前提都成立。

今天：研究生招生 135.68 万人、在学研究生 409.54 万人、毛入学率 60.8%。知识还在创造价值，但它不再稀缺，因此不再享有稀缺带来的那部分溢价。

这也不是中国独有的阶段。日本在 1991 年推出"研究生倍增计划"，硕博士在校生从 1991 年的 9.87 万人增至 2000 年的 20.53 万人，同期大学毕业生就业率从 81.3% 跌到 55.8%（日本文部省数据，经中文媒体二次整理，仅作机制类比，不作跨国同口径对照）。扩张并没有创造需求，只是把就业推迟了三年，同时把学历的价格打了下来。

九、这些数字落在谁身上

三组具体的处境：

一个 2026 年毕业的人。他面前是 1,270 万名同届毕业生（教育部），和一个连续三年缩小的考研队伍：报名人数从 2023 年的 474 万降到 2026 年的 343 万。他不是不愿再读三年，他是在算这笔账——而市场上已经有人替他算过了。

一个研发工程师。他所在的公司研发投入五年涨了 43.1%，他自己身上的人均研发费用涨了 9.1%——公司在他身上花的钱更多了。但他对应的营业收入少了 8.9%，对应的毛利少了 22.0%。"更贵"与"更不值钱"同时发生在他一个人身上。这不是他的问题，是知识这个要素在市场上被重新定价。

一家营收 5 亿的制造企业。它落在"不足 10 亿"那一档：研发人员占比 16.69%，人均人工成本五年涨两成，人均营收反而降 6.34%。它每多招一个工程师，都是在赌三年后有个新产品能卖出去——而同行这三年的收入增速只有 4.5%。它没有做错什么，它只是在一个"知识不再享有溢价"的年代，用"知识会带来溢价"的假设在配置资源。

十、判断

1.10"降不下来"是结构问题，还是决心问题

2025 年有 1,656 家公司收入同比下滑。把它们按"营业成本降幅是否 ≥ 收入降幅"分成两组（前者记作降得动，后者记作降不动），并把收入降幅控制在同一档内：

表 1-21　同样收入下滑，成本降得动与降不动的结局差异（2024 → 2025）

收入降幅档	组	公司数	收入中位 变化（%）	营业成本中位 变化（%）	净利率 2024 （%）	净利率 2025 （%）	净利率 变化	2025 亏损率 （%）
最大 1/3	降得动	204	−23.52	−27.26	0.90	0.00	−0.50	49.5
	降不动	348	−23.19	−17.57	2.35	−11.45	−10.50	68.7
中间 1/3	降得动	243	−10.10	−12.87	3.10	3.30	+0.10	30.5
	降不动	309	−10.11	−6.35	4.50	1.90	−3.70	39.8
最小 1/3	降得动	259	−2.86	−5.72	3.80	4.90	+0.70	22.8
	降不动	293	−2.82	+0.35	6.25	3.40	−2.55	29.6

三档、三组，方向完全一致：收入跌得一样多，成本降得动的公司净利率守住了、甚至改善；成本降不动的公司净利率断崖式下滑，亏损率高出 7 到 19 个百分点。

其中最极端的一格：在收入下滑 23% 左右的公司里，"降得动"的一组净利率从 0.9% 到 0.0%（几乎没动），而"降不动"的一组从 2.35% 掉到 −11.45%。

成本粘性不是物理定律，是决策的产物。同样的外部冲击下，"降得动"和"降不动"的分野，只能来自管理动作的差别。

第二组证据来自另一个起点：2021 年成本落后于同行中位线 3 个百分点以上的 1,572 家公司，到 2025 年有 392 家（24.9%）翻到了行业前半段。（这里的"翻盘"是单一口径——只看成本相对位置有没有越过同行中位；第 7 章的 497 家是另一个更严的口径，三条件同时满足才计入，两者不是同一批公司。）这两组五年后的结局：

表 1-22　同一个起点（2021 年成本落后于同行），五年后的两种结局

组	公司数	营收年均增速 中位（%）	净利率 2025 （%）	净利率 五年变化	亏损率 2025 （%）
翻盘（2025 年成本优于同行中位）	392	7.46	7.00	+2.90	2.3
未翻盘	1,179	0.80	−0.30	−2.10	50.5

同样的起点，一组亏损率 2.3%，一组 50.5%。中间隔着的，就是"有没有真的动手"。

1.11这是哪个阶段

时间坐标。2021 年是这批公司近年最好的年份之一：营收增速中位数 23.2%、净利率中位数 9.20%。但它的高增长有特殊背景（疫后低基数、出口高景气、部分行业补库存）。2022 年起增速进入 3.6%–4.5% 的平台，此后四年没有离开过。因此更审慎的表述是：这五年的变化，本质上是"高增长预期"与"中低增长现实"之间的落差被逐步确认的过程。企业的成本结构、产能投入、渠道铺设，都是在 23.2% 那个年代形成的；而它们要在 4.5% 的年代里运行。

产业链坐标。成本压力并非在各行业内部均匀产生，它在链条上有明确的方向。上游几乎没有恶化——石油石化行业全成本率五年只上升 0.20 个百分点、有色金属上升 1.92 个百分点，说明它们的成本上升基本被转嫁出去了；而恶化最重的是链条终端——国防军工上升 11.07 个百分点、计算机上升 7.88、建筑材料上升 7.31、基础化工上升 7.20（详见第 2 章）。其中计算机行业 2025 年全成本率达到 98.95%，是 19 个行业里最高的，亏损率 43.5%。

唯一没有恶化的是汽车行业（−0.01 个百分点）。它的特殊之处在 1.8 节已说明：它赶上了新能源替代燃油车的技术换轨，是这五年里少数几个收入仍在扩张的行业——人均营收中位五年 +17.17%，19 个行业里第二高。这个特例验证了本章的核心机制——决定成本率的是"收入端还在不在扩张、成本能不能转嫁给别人"，而不是"这个行业是否辛苦"。

政策坐标。2025 年，1,060 家公司（占收入为正公司的 24.7%）的全成本率超过 100%——即营业成本加期间费用已经超过营业收入，在没有其他收益的情况下，卖得越多亏得越多。这个数字在 2021 年是 461 家（10.8%）。换句话说：2025 年，每四家制造业上市公司就有一家处在"卖得越多亏得越多"的状态。政策层面已经开始回应这一现实：国家正在建立以企业自身成本为基准的价格秩序，约束低于成本销售的行为。这不是先有规则后有现象，而是先有四分之一的公司入不敷出，才有必要把"成本线"写成规则。

1.12本章七条判断

附录 A口径与样本

本附录只保留读者复算所需的信息。

表 A-1　样本与口径

项目	口径
行业范围	19 个制造业大类（家用电器、电子与半导体、机械设备、汽车、轻工制造、纺织服饰、钢铁、石油石化、美容与个护、有色金属、基础化工、通信设备、食品饮料、环保、国防军工、计算机、医药、建筑材料、电力与新能源装备）
公司范围	沪深北 A 股上市公司 4,293 家（行业之间无重叠，去重后仍为 4,293 家）
年度区间	主比较区间 FY2021–FY2025（5 个完整会计年度）。1.1 节的增速序列另回溯至 FY2019，因早期数据回溯覆盖不全，只作方向参照
数据来源	上市公司年度报告（经审计）
人员与人工成本数据	员工总数、研发人员数取自年报「员工情况」「研发投入」披露；人工成本＝现金流量表「支付给职工以及为职工支付的现金」（含社保与福利）。它是一个穿透口径——已经包含在营业成本与期间费用之内，不与全成本率科目相加，只用于强度与人均比较。员工数为期末在册人数，非全年平均
样本处理	不做人工剔除。比率类指标在营业收入缺失或不为正时自动不计入（自然排除，非人为筛选）
统计口径	中位数为主要口径（代表"一家典型公司"）；需要描述总量与资金时改用加总口径（各项合计 ÷ 相应基数合计，代表"整个制造业"）。两者回答不同问题，本报告在每一处标明用的是哪一个，且不在同一处混用。后文把这两套口径合称"两把尺子"——中位尺与加总尺，凡见"两把尺子"即指此二者
幸存者偏差	样本为当前仍在上市的公司。五年内退市或被并购的公司不在样本内，因此"成本竞争力弱导致的淘汰"在本报告中被低估而非高估

表 A-2　指标定义（完整算法见附录 B）

指标	定义
营业成本率	营业成本 ÷ 营业收入。与毛利率互为镜像（两者恒等于 100%），本报告只用成本率一侧
期间费用率	(销售 + 管理 + 研发 + 财务费用) ÷ 营业收入
全成本率	营业成本率 + 期间费用率。本报告核心指标。含义是"每 100 元营业收入中，有多少被经营过程消耗掉、还剩多少"，不含税金及附加
相对成本地位（RCP）	本公司全成本率 − 同行业当年全成本率中位数。负值表示比同行便宜。用于剔除行业固有差异
加总口径账期	应收账款余额合计 ÷ 营业收入合计 × 365；应付账款余额合计 ÷ 营业成本合计 × 365；存货周转天数同理。现金周期 = 应收天数 + 存货天数 − 应付天数
成本弹性	营业成本变化率 ÷ 营业收入变化率。≥ 1 表示成本降幅不小于收入降幅
人工成本强度	支付给职工以及为职工支付的现金 ÷ 营业收入。加总口径
人均人工成本 / 人均营业收入	支付给职工现金 ÷ 期末员工人数；营业收入 ÷ 期末员工人数
研发人员占比	研发人员数 ÷ 员工总数——"知本密度"的人均口径（与研发费用率这一"钱的口径"互为对照）
知识要素产出	每 1 元研发投入对应的营业收入与毛利（加总口径）；每名研发人员对应的营业收入

表 A-3　样本稳定性检验：五年增长是不是"上市公司变多"造成的？

检验项	结果
五年均有营收数据的公司	4,276 家（占样本 99.6%）
2021 年缺营收数据的公司	仅 17 家（其数据自 2022 年起出现）。这 17 家 2025 年营收合计 397.5 亿元，占全样本 0.1%；中位营收 16.44 亿元，与全样本中位（16.65 亿元）基本相当，不是特殊群体
五年净增量分解	净增 67,721.5 亿元（+19.4%）。其中由样本扩容带来的仅 397.5 亿元，占 0.6%；99.4% 来自原有公司自身的经营变化
含/不含这 17 家的差异	五年营收增速 19.4% 对 19.3%；总资产、应收、应付、存货、研发等加总口径的变化幅度，差异均不超过 0.5 个百分点
反向检验：真正的偏误在哪	样本只含"活到今天"的公司，2021 年以来退市或被并购者不在内。所以偏差方向是低估恶化程度，而不是把增长算多了
行业级复核	19 个行业的营收与研发五年增长率逐一用同一个样本（2019 年即有数据的 4,128 家）重算：18 个行业差异 ≤1.9 个百分点；仅建材（80 家）研发项差 3.9 个百分点（两口径均为负增长，方向一致）。行业级的营收与研发数字不受样本变动影响

为什么比较区间从 2021 年起：数据源对各公司历史财报的回溯并不均匀——2019 年可回溯 4,128 家（96.2%）、2020 年 4,174 家（97.2%）、2021 年 4,276 家（99.6%）、2022 年起 4,293 家（100%）；再往前，2018 年只有 92.7%、2017 年只有 22.4%。因此 2021 年才有足够覆盖做全样本比较；更早年份只用于观察趋势方向，并已在表 1-1b 中标注当年样本数。

附录 B（节选）指标定义与算法

表 B-1　算法与可复算性

指标	算法	可复算性
营业成本率 / 期间费用率 / 全成本率 / 净利率	见附录 A 表 A-2	利润表，读者可逐格复算
亏损率	净利润为负的公司数 ÷ 样本公司数 × 100	利润表，可直接复算
入不敷出率	全成本率 > 100% 的公司数 ÷ 营业收入为正的公司数 × 100	由上述指标派生
相对成本地位（RCP）	本公司全成本率 − 同行业当年全成本率中位数	利润表，可直接复算
加总口径余额与账期	见附录 A 表 A-2	资产负债表，可直接复算
成本粘性	回归 log(Δ营业成本) = b₀ + b₁·log(Δ营业收入) + b₂·(下降与否 × log(Δ营业收入))；粘性 = −b₂ ÷ (b₁ + b₂)。样本 n = 17,130，R² = 0.82	按年度数据自行计算
人工成本 / 人均指标 / 研发人员占比 / 知识要素产出	见附录 A 表 A-2；分子分母均取自年报可直接复算的项目（现金流量表付现、利润表收入与研发费用、年报披露人数）	年报，可复算（人数口径为期末）
ROIC / 资产周转率 / 经营现金流÷净利	取自与本站报告体系一致的标准口径	数据源计算；本报告未逐项公开算法，已登记为附录 C 待补项

说明：本报告的核心论证（第 1 至 5 章的绝大部分结论）均建立在"可直接复算"的指标之上——营业成本率、期间费用率、全成本率、净利率、相对成本地位、账期与余额及其派生比率，读者拿任意一家上市公司的年报即可验证。少数需要数据源口径的指标（周转天数、ROIC 等）在本报告中仅作辅助，未进入核心论证；其逐项算法登记为附录 C 待补项。

附录 C数据缺口

本报告明确的数据缺口如下——缺口即缺口，不替读者跨过去。

表 C-1　待补数据项

编号	缺口	影响	状态
C01	研发产出端指标（专利质量、新品收入占比、项目转化率）	只能判断"单位研发投入的产出在下降"，不能直接断言"研发质量下降"	待补
C02	价格平减（量价拆分）	收入为名义值。2021–2022 处价格上行期、2023 年后处下行期，名义增速会分别高估与低估实物产出的变化	待补（本报告仅引国家统计局 PPI 作方向性参照）
C03	ROIC / 资产周转率 / 经营现金流÷净利 的逐项算法	仅作辅助指标，未进入核心论证	待补（逐项算法）
C04	国际同业同口径数据	「这是哪个阶段」一节的历史与国际类比仅到机制层，不含跨国数字对照	待补（仅在外部事实登记中收录机制类二手来源）
C05	2021 年以前的完整回溯	2018 年可回溯 92.7%、2017 年 22.4%，不足以支撑全样本比较	结构性限制，不计划补齐
C06	资产减值计提明细（数据集内的存货减值计提率字段各年仅不足 50 家有值，且全部为零）	无法把利润中的减值因素单独度量；该影响被并入 5.6 节"毛利到净利之间的残差项"，无法进一步拆分为减值、税金及附加、营业外收支与所得税	待补（数据源未采集该字段）
C07	分红与股东回报数据（现金流量表"分配股利、利润或偿付利息支付的现金"）	无法回答"省下来的钱是否分给了股东"；第 5 章因此只能确认资产端变厚，不能确认真实现金是否离开了公司体内	待补（数据集未采集该字段）
C08	类现金资产的资金来源拆分（经营积累 / 募资 / 借款）	只能确认账上的钱比五年前多了，不能说这些钱来自成本管理省下来的部分	方法边界，非数据缺失
C09	分产品线 / 分事业部的收入与成本数据	第 7 章"穿过去"的三条前提之一（产品线能被砍）无法构造代理指标，只能停在定性讨论；另两条分别用应收账款天数与管理费用率代理。第 8 章的 A5、A7 也受此限制	待补（数据源未采集分部数据）
C10	减值与一次性损益的剔除	第 7 章入选名单里的"净利率改善"未排除减值计提变化与一次性损益的贡献；第 8 章的 A2 因此只能读方向、不能读幅度。同源缺口见 C06	待补（同 C06）
C11	2021 年以前的逐年全成本率序列	"入选组在 2022 年就已经开始降本"可以确认，但"它们更早就动手了"无法验证；第 8 章的 A4 受此限制	结构性限制，不计划补齐（同 C05）

附录 D版本与更正

这一页记录版本信息与更正政策。一份声称可以被公开数据复算的报告，它的更正也必须能被追溯——否则读者无法判断手里这一版是不是最新版、改动过什么。

表 D-1　版本记录

版本	日期	数据截止	说明
v1.0	2026 年 10 月	FY2025 年报	首版。样本为 19 个制造业大类、4,293 家 A 股上市公司，期间 FY2021–FY2025

口径：版本号在整数位表示口径或数据源变动（样本集合、指标定义、分位数算法），小数位表示同一口径下的文字修订。

本版为首版，尚无对外更正。以下三类变更一旦发生，将逐条登记在表 D-2，且只追加、不删改：一是数据源变更（年报重述、数据集补充字段）；二是口径变更（样本范围、指标定义、算法）；三是计算错误（读者用公开年报可以验出的错误）。每条记录写明位置、原值、订正值与原因。

表 D-2　更正记录

日期	位置	原值	订正为	原因
—	—	—	—	首版，暂无更正

次年发布的 v2 报告将在此处增列一版，并在第 1 章设一节"上年观察复盘"：逐条写第 8 章的九条观察对了几条、错在哪、错在判据还是错在预测。错了照写——这一节是全书唯一无法被抄的部分。