> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年中国行研人才发展蓝皮书总结 ## 核心内容概述 《2026年中国行研人才发展蓝皮书》聚焦于中国行业研究人才的发展现状与未来趋势，分析了宏观就业背景、行业研究岗位需求、人才供给情况、能力结构变化以及AI时代对人才需求的重塑。该报告指出，随着宏观经济向高质量发展转型，新质生产力相关领域成为就业增长的重要方向，推动企业用人标准从学历背景转向专业能力、实践经验与复合素质的综合匹配。 ## 主要观点与关键信息 ### AI对行业研究的影响 - AI技术冲击下，生成式AI正在替代部分基础信息整理、文本生成和重复性分析工作，使传统基础分析岗位面临一定收缩压力。 - 行研能力的内涵正在重构，复合型人才（兼具行业理解、商业判断、逻辑分析和AI工具应用能力）更具竞争优势。 - AI对就业市场的影响从体力劳动转向脑力劳动，推动行业研究岗位从“信息搬运”向“价值创造”升级。 ### 行研人才供需现状 - 行研人才供给正在从“认知普及”向“能力深化”转变，需求端更关注候选人的复合背景、商业敏感度、逻辑思维与建模能力。 - 金融、咨询、互联网等知识密集型行业仍具较强吸引力，传统行业吸引力相对减弱。 - Z世代在就业选择上更趋理性，注重职业发展稳定性与城市生活品质的平衡，新一线城市成为主要承载地。 ### 人才评价体系改革（“破五唯”） - 传统以“唯论文、唯帽子、唯职称、唯学历、唯奖项”为导向的评价体系，已无法满足产业对实践能力与创新贡献的需求。 - 新型评价体系以创新价值、能力、贡献为核心，推动人才评价从“学术计量”转向“产业贡献”与“实践创新”。 - 产教融合正从“项目合作”迈向“系统化机制创新”，通过平台、项目、评价改革等工具，激励校企深度绑定。 ### AI时代的人才需求与能力重构 - 在AI冲击下，行研人才需具备“红蓝基因”融合能力，即商业逻辑与战略规划能力（红色）和数据分析与模型理解能力（蓝色）。 - “紫色人才”（红蓝融合）成为AI时代最具竞争力和不可替代的价值创造者。 - 单一技能人才（纯技术或纯业务）面临被替代风险，需通过技能迭代和人机协作提升职业适应力。 ## 行研人才岗位与能力 ### 行研人才概念与胜任力模型 - 行研人才是具备“研究驱动决策”能力的复合型人才，涵盖证券分析师、咨询行业研究者、企业战略研究者、智库研究员等。 - 行研人才胜任力模型基于麦克利兰“冰山模型”和Boyatzis“洋葱模型”，涵盖核心能力、通用能力、专业能力与复合能力。 - 核心能力包括信息搜集、结构化思维、观点提炼等，通用能力包括办公软件使用、沟通写作等，专业能力包括财务分析、估值、行业研究等，复合能力包括多种关键能力的融合。 ### 行研人才的典型画像 - 狭义行研：主要集中在证券/基金行业，从事个股评级、投资建议等。 - 广义行研（泛行研）：涵盖金融、实体、咨询、智库等多领域，从事行业研究、战略分析、市场调研等。 - 行研人才通常具备“信息收集 $\rightarrow$ 逻辑加工 $\rightarrow$ 价值发现 $\rightarrow$ 决策支持”的核心链路，为商业决策提供关键依据。 ## 行研人才供需侧分析 ### 需求侧全景 - 金融行业从规模扩张转向提质增效，研究分析、资产配置、客户综合服务等岗位需求提升。 - 咨询行业对行业研究、数据分析与AI应用复合能力要求持续上升，AI咨询成为增长新引擎。 - 上市公司内部需求涵盖战略研究、投资研究、市场研究等岗位，为行研人才提供多样化的就业场景。 - 其他行业如企业战略、投资、市场等，对行业研究人才的需求不断增长，应用场景持续拓展。 ### 供给侧全景 - 候选人以在校本科生为主，女性占比偏高，专业背景集中于商科类。 - 候选人对AI职业应用的认知基础较好，普遍持积极态度，愿意将AI作为提升职业能力的重要工具。 - 行研人才供给正从“认知普及”向“能力深化”转变，需补齐写作表达、测算逻辑和财务知识等专业能力。 ## AI情景下的需求预测 - **基准情景**：AI工具被广泛采纳，但核心逻辑框架、关键判断、客户沟通与合规审核仍由人类主导。分析师/顾问的常规信息处理与文书工作效率预计提升20%-30%，总需求人数可能保持平稳或微增，但市场价值向高端人才集中。 - **激进情景**：AI技术持续突破，能独立完成行业初步研究、数据摘要甚至生成基础性研究报告草案。初级分析师岗位将面临严峻冲击，相关职能岗位规模可能缩减50%以上。人力需求总量收缩，但对顶尖人才的能力要求急剧上升。 - **滞后情景**：由于金融等行业对数据安全、隐私保护与合规审查的极端严格性，以及AI决策的“黑箱”问题难以解决，机构在核心投研、风险评估等关键环节对AI的应用持高度谨慎态度。长期风险在于采用AI更积极的竞争对手可能从效率与洞察力上形成降维打击。 ## 未来展望与应对建议 ### 从业者层面 1. 主动学习AI工具，将其作为提升效率的辅助手段，而非被动排斥。 2. 聚焦AI难以复制的能力，如行业深度理解、跨领域整合思维、客户关系管理等。 3. 转型为“增强型分析师”，将AI生成的基础内容转化为能为客户创造价值的最终成果。 ### 行业培养体系层面 1. 在课程设置中加入AI工具应用、AI成果校验等相关内容，培养学生的人机协作能力。 2. 强化案例教学与实战训练，提升学生的批判性思维与复杂问题解决能力。 3. 密切关注AI技术演进与行业采纳动态，动态调整培养目标，避免培养与市场需求脱节的人才。 ## 结论 AI技术正在重塑行业研究人才的能力结构与职业路径，推动从“单一技能”向“红蓝融合”的“紫色人才”转型。行研人才的供需结构正由“规模吸纳”转向“结构匹配”，未来竞争将取决于“红蓝基因”融合的乘数效应。人才培养与企业招聘需关注技能迭代与人机协作，以适应AI时代对复合型人才的更高要求。