你在站内看到的每一个百分数，都能顺着同一条链追到底：原始定期报告 → 同一批样本 → 一条剔除规则 → 中位数或分位 → 页面上的两位小数。这页把这条链写清楚，也写清楚我们不做什么。它不卖东西，唯一的用处是让你能自己复核我们说的每一个数。
站内所有财务数字都取自上市公司定期报告的合并利润表，只取五个原始科目：营业收入（分母）、营业成本、销售费用、管理费用、财务费用。比率由我们按科目现算，不采二手数据库已经加工好的指标——因为加工过程看不见，就无法复核。
年报与季报走同一接口、同一字段定义。这意味着两族数字之间唯一的差别是期间长度，不是取数来源。凡是差别不来自期间的，都是我们的算法写错了。
站内同时存在两套口径。它们回答不同的问题，因此不放在一起比值，也不互相换算（下面这张表只对照规则，不并列数字）。
| 年报口径 | 季报口径 | |
|---|---|---|
| 期间 | FY2025 全年（已审计） | 2026 前三季度累计，1–9 月（未经审计） |
| 样本 | 4,293 家 · 19 个制造业大类 | 4,254 家（采集 4,266 家，剔 12 家口径嫌疑） |
| 回答什么 | 这一年成本结构落在哪、行业中位数在哪 | 这一期比去年同期动了多少 |
| 只能跟谁比 | 同一族口径的其它年度 | 同季度的前三季累计（4 期固定样本 4,176 家） |
| 出现在 | 行业页、公司深度报告、年度报告、成本基准页 | 季度监测页、季报专题 |
为什么不换算：前三季度累计天然带季节性，把它按 9/12 折算成「全年」，等于假设第四季度的成本率与前九个月完全相同。这个假设在订单集中在 Q4 的行业里会错得很离谱。所以站内不做这种折算，两族口径各自成页，页内各自标注。
营业收入为零或为负时，成本率没有意义（分母为 0 或为负会把比率翻转成假象）。这类公司直接不进入任何比率的分母，也不计入「N 家」。这条规矩会让样本数比上市公司总数少几十家，差额是明确的、可解释的。
当页面写「N 家成本率中位 X%」时，这 N 家用的是同一批公司：算中位数的是它们，算家数的是它们，算恶化占比的也是它们。不做「A 批算比率、B 批算家数」的拼接——那是把两个不同样本的数字放进一句话里，读者无法验算。
19 个行业各自的中位数取平均，不等于全样本的中位数，也不等于任何一个真实数字。中位数只在一批确定样本内成立。跨行业汇总一律回到全样本重算，不拿行业数字拼。
原因很实际：读者会拿页面上的两个数去减。如果后台用全精度算出的差与页面显示的两个数对不上（哪怕只差 0.01），整段论证的可信度就没了。所以站内所有差值，一律由两个已显示的两位小数相减得出。
把同一批公司的数值从小到大排序，第 q 分位取位置 (n−1)×q 处的值；位置落在两个数之间时按距离线性插值。q=0.5 时恰好等于中位数（偶数个样本取中间两数的平均）。这套算法与通用统计软件默认口径一致，你自己用 Excel 的 PERCENTILE 也能复现。
| 指标 | 含义 | 不要读成 |
|---|---|---|
| p10 | 这一行里成本率最低的 10% 那条线，即「前 10% 门槛」 | 不是平均值减一个标准差，也不是优秀线 |
| p50 | 中位数，一半公司在它之上、一半在它之下 | 不是行业平均，平均会被极值拽走 |
| p90 | 成本率最高的 10% 那条线 | 不代表这一行有 10% 在亏损 |
达标率：以某一年的 p10 为门槛，看当期仍站在门槛以内的公司占比。同一分布下理论值是 10%。低于 10%，说明这一行的头部在变薄——不是有公司变差了，是「原来能站进去的那批人也站不进去了」。这两个读法差别很大，站内只用后者。
分位描述的是位置，不是某一家公司。看到「军工 p50 上行」，不能推出「军工某家公司成本率上行」；反过来也一样。
成本率同比的绝对值超过 15 个百分点时，先不做判断，走三条判据分诊。跳变本身不等于出错，可能是真实经营变化，也可能是报表科目重分类。
| 类型 | 判据 | 处置 |
|---|---|---|
| 波动 | 上一年同期内部波动已超过 10 个百分点，本身就不稳 | 保留入统计，正文标注 |
| 串科目 | 营业成本率与三项费用率反向变动均达 2 个百分点以上 | 剔出行业榜，等公司明细确认 |
| 真变化 | 两者同向变动 | 保留，按真实经营变化解读 |
本季 4,266 家里有 12 家被判为口径嫌疑、剔出统计，4,254 家入榜。判断标准只有一条：把「不能比」的公司留在榜里，比少几家更危险。一家把营业成本重分类到管理费用的公司，会让整个行业的中位数偏移，读者却查不到原因。
站内页面全部由脚本从原始数据现算生成，正文里的数字没有一个是从别处抄来的。行业页、季度监测页、季报专题共用同一取数口——改一处，三处同时变。这也是我们愿意把口径公开的原因：能被复核的数字，才敢用来下判断。
如果你在页面上发现任何一处对不上，请直接写信到 report@huash.work，注明页面和数字。我们改判据，不改文案。