核心观点总结——政策引导与估值折价共振凸显央企投资价值 [page::1]

• 二十大报告提出推动国有企业做强做优做大，重点抓手涵盖新兴科技与安全主题。

- 上市央企总营收占全A股43%，但长期存在估值折价，尤其在TMT与基建板块显著。

• 央企投资者交流受限，调研频次低于非央企，但主动基金重仓比例约三分之一。

- “5+1”多维度指标体系覆盖政策、ESG、估值、考核及行业配置，实现动态量化跟踪。

• 2023Q1多空组合单季度收益率高达22.96%，显示策略构建效果显著。

央企研究数据库构建与指标体系详解 [page::2][page::13-21]

• 央企数据库涵盖上市公司库、政策指标库、ESG指标库、估值指标库、企业考核指标库及行业主题库。

- 政策视角通过文本量化及预训练语义模型，构建政策强度指标映射到个股。

• ESG评级体系融合环境、社会责任、公司治理，结合量化回测结果及实质性判断设定权重。

- 估值视角强调中国特色估值体系建设与高质量发展，纳入市场、企业与投资人视角。

• 央企考核指标“一利五率”涵盖利润总额、资产负债率、净资产收益率、现金比率、研发投入及劳动生产率等。

- 行业配置基于政策情绪、分析师预期、景气度指标和流动性构建，结合机器学习蒸馏数据形成综合评价。

央企基本面特征与估值现状分析 [page::8][page::9][page::10]

• 央企数量占比约8.64%，流通市值占24.6%，行业覆盖集中于银行、通信、石油石化、机械、国防军工等。

- 央企长期估值低于民营企业，2022年底约三分之二行业存在市盈率折价，尤其在交运、建材、TMT领域。

• 央企的投资者调研次数明显低于同规模非央企，2020-2023年千亿市值以上央企调研均次为10.5次，后者为27.5次。

- 主动基金中约37.9%覆盖央企，重仓行业集中于基建、能源及公共服务，数字基建配置仍待提升。

多维数据策略构建与回测表现 [page::22][page::23][page::25]

• 策略基于政策、ESG、估值、企业考核五大维度数据，结合行业配置权重进行综合评分。

- 2023Q1数据显示，策略分层明显，头部20%央企涨幅16.98%，底部20%仅5.98%。

• 行业配置进一步提升分层收益分化，体现策略有效捕捉行业景气度与企业质量差异。

关键业绩与治理视角——分红与激励助力央企长期价值创造 [page::26][page::27]

• 央企现金分红率较高，显示稳健利润分配能力，利于吸引中长期资金。

- 近年高市值央企积极发布股权激励方案，强化核心骨干人才激励。

• 研发费用率及管理层薪酬作为高质量发展重要指标，反映公司研发实力及治理水平。

风险提示 [page::1][page::28]

• 国企改革政策推进不及预期可能影响策略表现。

- 数据统计及策略模型结果存在一定偏差风险。

基本面量化系列——央企数据策略专题（一）详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 标题：《基本面量化系列——央企数据策略专题（一）》

- 作者：张若海、伍家豪、宋广超、汤可欣（中信证券研究部 数据科技组）

• 发布时间：2023年3月31日

- 发布机构：中信证券研究部

• 研究主题：聚焦中央企业（央企）在中国资本市场的投资价值，通过建立多维量化指标体系，分析政策导向、估值状况、企业治理、资本市场沟通等核心因素，构建动态数据策略以提高央企投资效益，顺应国资国企深化改革背景下的行业投资机会。

报告核心论点

• 央企作为国民经济稳定器，市场影响力巨大（2021年营收占A股43%），但其估值长期低于民企，特别在TMT与基建等板块估值折价明显。

- 二十大报告强调“推动国有资本和国有企业做强做优做大”，在逆全球化背景下发挥新型举国体制优势，建议投资聚焦新兴科技和安全主题。

• 通过构建“5+1”维度指标体系（政策、ESG、估值、考核等），动态跟踪央企发展状态和投资价值，2023年一季度多因子打分策略的多空组合收益率达22.96%，显示量化策略具备明显分层效应。

- 国企改革深化是未来投资关键，但需关注政策推进节奏及数据统计可能的偏差风险。

整体而言，报告通过大样本、多维度数据模型，实现对央企的科学量化分析，指导精准投资，提示监管动态与市场表现之间的联动关系，强调上市央企低估现象下的投资机会，并提出了具体的风险提示[page::0,1,28]。

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2. 逐节深度解读

2.1 核心观点章节解读

• 关键内容：

- 国有企业改革和国资布局被首次明确作为推动逆全球化和国家安全背景下的核心战略。
- 2021年上市央企覆盖442家，营收规模占比高达43%，是稳定经济的“压舱石”。
- 央企估值系统性低于民企，特别在TMT、基建版块，估值折价严重。
- 公司治理和资本市场沟通薄弱是制约评价重塑的关键，央企的调研活动远低于非央企，显示沟通不足。
- “5+1”维度指标对央企质量和政策红利做量化甄别，策略数据显示2023Q1投资收益分层明显，靠行业配置完善模型效果。

• 逻辑推理：

- 逆全球化促使国企强化自主创新、安全链条，自然引导投资聚焦安全、科技两个高潜领域。
- 低估值末端也意味着潜在估值修复价值；制度层面强调治理改革和资本市场沟通，有助于消除折价。

• 关键数字：

- 上市央企数量占全A的8.64%，流通市值占24.6%，营收占比43.0%；
- 央企与民企估值差异显著，2022年底约2/3行业央企存在市盈率折价；
- 2023Q1单季度多空组合收益率22.96%，显示策略有效。[page::1]

2.2 央企研究数据库全景图

• 构建了包括政策指标库、ESG指标库、估值指标库、企业考核指标库及行业主题库的央企研究数据库。

- 五大指标库分别涵盖量化政策支持、公司治理及ESG表现、低估值挖掘、企业运营绩效和行业动态数据，形成多维度深度评估体系。

• 企业考核指标中包含一利五率（利润总额，净资产收益率，营业现金比率，资产负债率，研发投入强度，全员劳动生产率），覆盖盈利能力和效率等核心质指标。

- 该数据库支持动态数据跟踪与策略构建，进行月度打分排序分析。[page::2]

2.3 央企投资年度主题及低估值现状

• 内容提取：

- 国企改革三年行动坚定实施，强调新兴产业（信息技术、能源、新材料及数字化转型）、能源安全、基础设施建设和风险防范，强化国企产业引领能力和创新能力。

• 政策主题提及度趋势：

- 2000-2023年，科技安全、新能源与碳中和、安全（能源、粮食、国防）主题政策强度逐年提升，2022和2023年1-2月这些主题继续保持高关注度。

• 行业映射分析：

- 以自然语言预训练模型计算政策主题与各种市场概念板块的相关度，体现TMT、汽车、石油石化、军工等行业多为政策重点领域。

• 低估值现象再确认：

- 央企估值普遍落后于民营和地方国企，特别是交运、建材和TMT板块的估值折价严重。
- 根据滚动市盈率对比，央企PE-TTM长期最低，2022年末约2/3一级行业央企估值折价，折价率最高的行业包括交通运输、建材和TMT（科技传媒电信）[page::5,6,7,10]

2.4 央企行业分布与资本市场沟通

• 央企占A股公司数8.64%，但其市值占比与营收贡献远高于公司数量占比，表现为百亿市值以上央企比例为65.84%，远高于全部A股31.68%，显示央企整体规模大。

- 行业分布：市值高集中于银行、电信、石油石化，数量多为机械、军工、电力及公共事业，覆盖面广，涉及安全、民生等核心行业。

• 投资者沟通方面，调研活跃度不足，2020-2023年大市值央企调研次数平均仅10.5次，是非央企2.6倍的不到一半。

- 主动管理型基金中，约1/3基金持有央企，重仓集中于国防军工、建筑、房地产和公共事业行业，数字基建等行业仍有布局空间。

• 需要加强央企上市公司与资本市场的沟通，促进市场化资金引入。[page::8,9,11,12]

2.5 央企研究方法体系

• 政策视角：通过梳理二十大政策主题，映射为wind概念，结合政策文本、媒体报道、概念提及量和市值权重形成政策强度统一量化指标，动态映射至个股，实现政策红利跟踪。

- ESG视角：基于国际ESG标准结合中国特色，构建细分环境、社会责任和公司治理指标；采用量化回测和基本面逻辑对指标赋予权重和实质性验证，指标区分离散型、连续型和事件型，应用归一化处理达到行业内可比性。

• 估值视角：响应金融监管层关于中国特色估值体系探索，纳入市场、企业创新能力和投资者角度，重点考察和挖掘低估值机会，是政策与基本面结合的长远视角。

- 央企考核视角：聚焦国资委“一利五率”指标，包含利润总额、净资产收益率、资产负债率、研发强度和劳动生产率，体现央企经营效益提升和结构优化。

• 行业配置视角：运用机器学习模型蒸馏行业大量基本面数据（产量、价格、宏观经济等），结合政策情绪、分析师一致预期和行业流动性指标形成中观行业景气度指标，指导行业加权调整。

- 政策情绪：基于媒体报道对政策的反应进行情绪度量化，理清市场对于政策变化的积极或消极反应。

整体形成“5+1”多维动态量化框架，实现了从宏观政策到微观公司治理的全方位追踪，为构建低估值高潜力央企组合提供强有力支撑[page::13~21]。

2.6 多维数据策略构建与实证

• 基于五大维度指标（政策、ESG、估值、央企考核、行业配置）构建多因子综合打分体系，归一化处理各维度百分位后聚合形成月度排名。

- 打分集中体现企业的综合投资价值，前列公司多为核心业务增长潜力突出、估值合理、治理优良和政策利好明显的企业。

• 2023Q1数据显示，数据策略头部20%股票平均涨幅达16.98%，尾部20%仅为5.98%，表明策略有效区分高低收益潜力证券。

- 引入行业配置权重调整后，分层效果更明显，特别是TMT、通信等政策补强板块的公司得分较高，头部收益优势尤为突出。

• 央企高分组公司集中于民生与安全相关行业，表明市场对稳健绩优央企的认可度较强。

整体显示多维量化数据策略有效，有助于提升央企投资组合收益及风险分层管理[page::22~25]。

2.7 高质量发展视角：利润分配与关键支出分析

• 现金分红：

- 央企现金分红率整体较高，有利于资本市场吸引中长期资金。
- 代表公司包括中船防务、中海油服、内蒙华电等，说明央企在维持稳定现金回报方面表现优异。

• 股权激励：

- 国资委2020年度发布政策促进央企股权激励制度完善，聚焦核心骨干人才，推出长效激励约束机制。
- 近年来大型央企陆续开展股权激励，典型者包括中国联通、中国中铁、中国电建等，显示市场对央企治理现代化的期待。

• 关键支出：

- 研发费用率作为技术创新指标，较高率值代表企业在自主研发和创新方面具备优势。
- 管理层薪酬合理性成为治理指标，一方面薪酬过高可能促使短期行为，过低则可能流失核心管理人才。报告列示管理层薪酬得分最高的央企。

• 这些高质量发展指标结构体现国资委推动的央企创新驱动发展策略与治理现代化[page::26~27]。

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3. 图表深度解读

图2：央企研究数据库全景图

• 图示形成央企数据库的多层结构，包含上市公司库、政策、ESG、估值、企业考核及行业主题指标库。

- 该数据库体系架构清晰，覆盖了基本面、外部政策环境及细分行业动态等方面，支撑动态数据策略的构建及分层分析。

• 数据来源官方，数据维度全面，其定期更新机制赋予研究高时效性和科学性。

- 横向对多维度指标的集成是央企量化研究的理论与实践创新[page::2]。

图8：2023年央企公司数量属性分布（柱状图）

• 主要显示央企数量占比，约为全A股的8.64%。

- 与民企（数量占比63%以上）相比，央企数量虽少但规模明显更大，体现在后续市值规模数据。

• 该图支持报告关于央企稳定器角色及规模优势的论断[page::8]。

图9：央企市值区间分布及行业分布

• 市值分布图：央企中超过百亿市值公司占比65.8%，高于全A股31.7%。

- 行业分布柱状图显示行业以银行、通信、石油石化市值大，而数量较多为机械、国防军工、交通运输。

• 说明央企参与国家重要基础设施、安全防务、重工业领域居多。

- 市值集中的行业也对应基金重仓热点，指出行业配置的重要性。[page::9]

图10：央企与其他类型公司PE-TTM动态比较

• 折线显示央企PE-TTM长期保持最低，落后民企和外资企业，推测市场对央企的估值持续存在折价。

- 柱状图分行业折价率进一步揭示交运、建材、TMT板块估值折价尤为显著，潜在修复空间大。

• 该数据表明投资者对央企成长力和治理有所保留，体现改革深化的必要性。[page::10]

图11：央企与其他企业投资者调研次数对比

• 分市值组和行业组显示，央企平均调研次数明显低于非央企投资者。

- 尤其大市值板块的调研差异更大，反映央企沟通透明度不足。

• 央企大跨产业布局使得数据研究优势凸显，为投资者提供更系统的趋势诊断能力。

- 结合2021年国资委政策，预期后续投资者沟通将加强。[page::11]

图12：主动管理型基金对央企重仓情况及行业分配

• 左侧直方图显示A股上市央企约占9%的数量席位却获得37.9%主动基金重仓覆盖，且持仓市值占比达9.3%。

- 右侧行业分布图显示重仓央企集中于国防、建筑、公用事业等传统行业，数字基建尚有潜力。

• 该图表体现市场资金结构和行业偏好，结合前文政策方向，投资调整空间大。[page::12]

图14：政策主题映射Wind概念与个股政策强度示例

• 流程图清晰展示政策文本如何映射至行业主题，再划分至Wind概念，最后映射至上市公司。

- 通过表格展示多个央企不同月份的政策强度动态，体现持续的政策支持和市场影响。

• 该方法高效量化政策红利，有助捕捉投资热点。[page::14]

图16：ESG指标评分及不同行业权重

• 指标数据类型分为离散、连续、事件型，配合归一化技术处理，针对不同行业分配不同的环境、社会责任、治理三大维度权重。

- 例如银行对治理比重高达62%，煤炭对环境关注度最高（30%）。

• 该图整合了多源数据处理方法，确保ESG评估的行业适配性和精准度。[page::16]

图17：中国特色估值体系框架

• 以投资人、企业、市场三者共振的高质量发展为核心，结合中国市场体制和行业结构特点，推动建立切合国情的估值体系。

- 强调投融资双方长期价值及创新能力、协同高效资源配置。

• 此图规范了市场讨论的估值体系构建逻辑，有利于政策传导与投资策略设计结合。[page::17]

图18：国资委“一利五率”指标体系变迁

• 图表呈现从“两利四率”到“一利五率”指标的变更升级，净利润指标向净资产收益率扩展，增添现金流安全、研发投入及全员生产率，资产负债率考核趋于稳定。

- 表明国资监管对央企高质量经营的要求不断严格细化。

• 体现量化经营的趋势和央企长效发展目标的统一。[page::18]

图19-21：行业配置指标及样例

• 多维指标如政策情绪、景气指数、流动性按行业动态定期计算，支持行业轮动判断。

- 机器学习模型对海量指标进行预处理、筛选增强预测能力，表格展示纺织、钢铁、军工等行业指标权重和变化趋势。

• 该框架较好地做好了信号融合，优化了央企策略预判能力。[page::19~21]

图24-25：2023Q1行业表现与数据策略分层收益

• TMT板块持续领涨，央企数量分布在大部分行业呈均衡，涨跌幅呈现行业差异性，民生和安全类行业获较好得分。

- 多维数据策略组合分层显示，收益出现明显梯度，加入行业配置后头部收益更明显，表明策略有效增强收益与分层能力。

• 结合行业数据动态，对投资组合配置进一步优化的空间大。[page::24~25]

图26-27：央企现金分红与股权激励案例及管理层薪酬研发费用状况

• 分红率图显示核心央企高现金分红能力，汇聚长线资金信心。

- 股权激励发布活跃，覆盖市值逾250亿央企，表明激励制度在央企逐步推广。

• 研发费用率较高的央企处于行业技术前沿，管理层薪酬合理性保障高效运营。

- 这些指标侧面反映央企高质量发展路径，是投资者衡量公司治理和可持续竞争力的重要维度。[page::26~27]

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4. 估值分析

报告未采用传统的DCF或详细市盈率模型做单个估值，而是通过整体市盈率走势及PB-LF估值分布进行估值层面分析。

• 估值体系构建：

- 结合中国特色估值体系的探索，采用PB-LF等低估值指标定量挖掘潜在投资价值，聚焦央企相较民企的估值折价。
- 对政策、ESG和考核指标等多方面因素做定性与数字化结合的综合权重估值判断。

• 估值驱动假设：

- 假设改革力度与治理改善带来估值修复空间。
- 政策红利和产业转型强化成长预期，推动估值提升。

• 估值敏感性：

- 估值变动与市场资金流入、行业景气度及政策节奏密切关联。

• 结论：

- 央企估值虽低，但通过政策与基本面动态跟踪，具备结构性估值修复契机。
- 多维度策略能有效捕捉估值错配机会，形成投资超额回报。

报告侧重于量化指标和策略表现，不聚焦传统估值模型构造，但其底层逻辑清晰合理[page::10,13,17,23]。

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5. 风险因素评估

• 政策推进风险：

- 国企改革的深化推进速度及力度未达预期，可能影响央企成长潜力与资本市场信心，造成估值修复放缓甚至反转。

• 数据偏差风险：

- 数据收集与统计过程中的偏差或滞后，可能导致策略失效或决策误判。

• 治理改革效果不确定性：

- 央企的公司治理提升及市场沟通能力改善路径存在挑战，若未达预期，可能加剧市场折价。

• 宏观经济与行业波动：

- 下游需求减弱、原材料价格大幅波动可能影响央企盈利增长，影响投资价值。

• 国际环境恶化：

- 逆全球化加强可能影响国企海外业务及供应链安全，挑战国企发展战略。

• 报告仅提示了上述较宏观和策略层面的风险提示，未对这些风险概率及缓解措施做深入剖析，提醒投资者保持警惕[page::1,28]。

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6. 审慎视角与细节考量

• 报告充分强调政策和量化数据双重驱动的策略优势，但在投资者沟通力度及治理改进效果方面的假设较重，实际进展仍面临不确定性。

- 投资者调研频率不足显示当前资本市场对央企信息透明度仍有顾虑，后续策略有效性可能受影响。

• 部分估值折价过度可能受外部市场偏见、政策不确定性和企业成长预期限制，提升估值需时间与结构性改革成果的验证。

- 报告虽使用了丰富多维数据，但反映的量化指标在复杂宏观与微观背景下的全面有效性尚需长期跟踪验证。

• 报告未系统列示估值敏感性分析，也未详细区分各央企依据行业、规模、政策受益度的估值弹性。

- 风险提示简略，缺少对冲策略建议，投资者应自行评估策略执行的风险。[page::1,11,28]

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7. 结论性综合

7.1 关键发现总结

• 央企作为中国经济主体，在国民经济中占据绝对地位，贡献了超43%的整体营收，但市场估值长期遭遇折价，尤其在部分新兴科技和基建板块，反映了市场对其公司治理和成长潜力的疑虑。

- 政策层面，二十大及国企改革三年行动提出国家推动央企做强做优做大，着力新兴产业、能源安全及核心基础设施，形成稳定且动态增长的政策支持环境。

• 报告搭建的“5+1”量化指标体系涵盖政策红利强度、ESG表现、估值合理性、央企考核指标及行业配置，基于多维机器学习和数据驱动方法，实现央企状态科学量化。

- 统计数据显示，2023Q1多维数据策略对央企投资收益层次分化效果显著，策略组合多空收益率超过22%，表明自上而下的量化框架有效发掘投资机会。

• 央企市场沟通存在系统性不足，调研频率低于民企，但资金持仓比例高，表明投资者对央企的潜在认可和权益吸引力。

- 估值方面，央企折价率高，来自市场机制、治理水平和成长预期等多因素，未来估值修复路径依赖改革深化进度和投资者认知改善。

• 利润分配及股权激励政策有助于央企吸引和稳定核心人才，研发投入水平体现央企创新能力，都是支持高质量可持续发展的关键指标。

- 风险主要来自改革推进节奏的不确定性和数据统计偏差，投资需谨慎关注国家政策落实和市场反馈。

7.2 报告整体立场

• 该报告立足于政策支持下的央企投资逻辑，强调通过科学量化方法挖掘低估值、高质量央企的投资机会。

- 研究组推荐合理融合政策视角和量化策略，聚焦新兴科技与安全产业主题，结合行业配置优化，提升投资组合的收益和风险管理。

• 报告通过详实数据和逻辑清晰的分析，为资本市场参与者展现了央企潜在的价值重塑路径及改善空间。

- 对投资者建议保持对国企改革动态的持续跟踪，充分利用央企量化数据策略作为投资决策的重要参考[page::1,22,25]。

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结语

此份《基本面量化系列——央企数据策略专题（一）》报告系统全景地展现了当前中国央企的投资现状和研究方法路径，结合政策深入、量化指标丰富、数据动态跟踪能力强，为相关投资者提供了科学严谨的决策工具。未来随着国企改革的深化推进和数据体系完善，央企投资价值有望更加明确，同时需警惕外部和内部政策推动风险。整体报告客观专业，涵盖广泛，可为中长线投资提供指导方向。

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溯源：本文论述内容均引用自报告正文，具体见引用页码标识 [page::0,1,2,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28]。

报告