2026年中国行研人才发展蓝皮书

发展蓝皮书BlueBookofChina'sIndustryResearchTalentDevelopment(2026)中国行研人才发展蓝皮书|2026/07中国行研人才发展蓝皮书|2026/07引力Z世代不再盲目集中于一线城市，而是更加关注调研显示，候选人对行业研究的认知显著提升，行研知晓率由35.3%升至89.6%,说明行研已进维与建模能力，行研人才供给正从“认知普及”ELSOHJ虱重XX隘墨并平Y◆ 王益岖不子学开Z·L0/9Zoz|车举罪杀YH国中2026/072026/07 ·EnterpriseJobRequi industryresearchtalents 42026/072026/07·图表1:行业就业人数变动情况，2021vs2024年10·图表2:2026年3月新质生产力部分岗位增速情况10·图表4:人才供给增长趋势，2023-2025年………………11·图表5:2026年3月新质行业技术岗招聘人才学历占比12·图表6:2026年3月新质细分行业招聘人才学历结构分布12·图表7:Z世代就业考量因素13·图表8:Z世代就业城市偏好13·图表9:Z世代就业择业核心特征调研表………………14·图表10:Z世代择业核心驱动力：从薪资导向转向自我实现14·图表11:灵活就业现存困境 ·图表12:灵活就业过程中存在的主要困难 ·图表13:就业优先战略——以青年就业为核心，构建“稳岗扩岗”政策矩阵 ·图表14:支持新就业形态——从“包容发展”到“权益兜底”,激活零工市场价值 ·图表15:就业优先战略与新就业形态支持政策成效指标表 ·图表16:“破五唯”人才评价改革的核心转变18·图表18:产教融合深化政策与实践1920·图表20:重复性脑力劳动的核心特征212026/07中国行研人才发展蓝皮书2026/07·图表22:不同职业大类AI替代风险分布22·图表23:代表性高位替代职业22·图表24:空心化社会结构转变逻辑23·图表25:技能半衰期演变趋势，2010-2030年(预测)----------23·图表26:蓝色基因和红色基因24·图表28:单一性人才替代危机25·图表30:行业研究人才的定义27·图表31:行业研究人才：狭义vs广义2729·图表38:金融业行业岗位划分32·图表39:中国金融行业细分领域近年来就业增量变化32·图表40:证券行业从业人员构成，2023vs2025年33·图表41:证券行业分析师招聘需求旺盛33LeadLeo2026/072026/07·图表42:全球咨询市场规模，2024-2030E·图表43:全球人工智能咨询服务市场规模，2024-2035E·图表44:咨询行业行研人才核心工作内容·图表46:智库行业的相关信息·图表48:上市公司中的行研主要岗位及职责·图表49:上市公司数，2020-2025年·图表50:其他行业的相关岗位·图表51:中国规模以上企业数量，2020-2024·图表52:AI情景说明·图表53:候选人性别分布·图表57:候选人求职过程中的主要痛点·图表58:期望就业领域·图表59:候选人认为求职中最重要的因素·图表60:行业研究认知度对比7LeadL7LeadLeo2026/072026/0744·图表64:候选人对AI及相关职场应用的了解程度46·图表65:AI技术及大模型对候选人所在专业的就业前景影响464747LeadLeo口宏观背景下就业格局的重塑口人才评价体系的优化升级2026/072026/072021年2024年20000-1.16% 军工制造制造业、建筑业等传统行业曾是吸纳就业的核心载体。然而，在产业升级政策调控、行业结构性调整、市场需求迭代、技术替代革新等多重因素叠加影响下，传统行业用工规模大幅收缩，制造业从业人员由2021年的3828万人降至2024年的3681.8万人，降幅达到3.82%;2024年建筑业就业人数较2021年锐减31.38%。与此同时，新质生产力各赛道岗位招聘需求正高速扩张，增速均突破16.9%,其中机器人岗位增速以36.6%位居首位，新材料岗位增速紧随其后达32.6%,军工制造、光电子行业岗位增速不相上下，分别为27.2%、26.3%。可见，目前就业市场的增长引擎已切换至高端制造、数字经济、先进材料等新质生产力领域，行业来源：国家统计局、智联招聘2026/072026/07竞争同质化竞争同质化学历层级抬升引发供需结构性矛盾，含金量被稀释：研究生招生规模逐年扩大，2025年招生143.8万人，超过同期毕业生数量，未来高学历人才供给将持续过剩。人才密集化2023年2025年尽管学历贬值在一定程度上稀释了“文凭价值”,但高学历群体规模的持续扩大，仍在供给端沉淀出实质性的结构性人才红利。新能源、半导体、数字经济等新质生产力领域，天然具备“高技术壁垒、快商业落地、重资本密集”的复合特征。产业升级不仅依赖底层的硬科技研发，更亟需敏锐的行业研判与商业变现能力。因此，兼具技术底色与商业视野的交叉学科高知人才(如“理工+经管”、“理学+金融”),以及掌握数字技能的复合型人才，正精准契合本轮产业转型的多维需求。他们为新兴产业提供了坚实的人才储备，已成为eo2026/072026/0723.1%2026/072026/07产业驱动产业驱动从就业选择导向来看，Z世代择业权重向稳健的职业发展维度倾斜，职业成长认知发生结构性转变，快速晋升不再是主流诉求，稳健可持续的成长成为偏好。相较纵向晋升，其更青睐横向轮岗、阶段性职级调整，谋在城市选择维度，Z世代择业趋于理性，摆脱盲目扎堆一线城市的择业惯性，综合权衡发展机遇与生活品质。凭借产业、人才政策及生活成本的综合优势，新一线城市已成为吸纳Z世代就业的主要阵地。此外，新一线城市纷纷出台高额补贴、购房优惠、家庭团聚补助等人才引进政策，通过真金白银的投入进一步强化了对Z世代就业流向的引导作用。2026/072026/07Z世代就业价值观全面重构：在决策上摒弃盲目冒险、追求职业发展的确定性与灵活性；在驱动力上超越单一薪资回报，将时间图表9:Z世代就业择业核心特征调研表就业决策逻辑重构摒弃盲目冒险，将职业发展的确定展”作为首要考量；另有25.0%看重“快速的晋升速度”,显示出对长期关注岗位匹配度置。12.0%的Z世代愿意“横向调动以找灵活性。灵活就业兴起代成灵活就业核心群体，追求工作自主与创造性，摆脱内卷。中国灵活就业人数超2.5亿人，95后、图表10:Z世代择业核心驱动力：从薪资导向转向自我实现图表10:Z世代择业核心驱动力：从薪资导向转向自我实现创意自由度兴趣契合度0%调研数据显示，Z世代的就业价值观已发生根本性转变。“时间灵活性”(56.8%)、“创意自由度”(53.5%)与“兴趣契合度”(52.0%)成为最具吸引力的三大因素，其重要性显著高于传统的“薪资”(36.9%)。这表明，Z世代不再单纯为了生存而工作，而是渴望打破科层制的时空束缚，通过追求工作的eo2026/072026/07LeadLeoZ世代择业观的多元化拓展了灵活就业‘蓄水池’的容量，但结构性生存困境成为市场主要挑战。新业态生态呈现以社保缺位、薪酬不稳为特征的“一高三低”态势，极高的劳动风险与薄弱制度保障形成矛盾，亟需社会在完善新就业形态保障体制及职业发图表12:灵活就业过程中存在的主要困难单位：[%]高风险一高三低社保缺失客户资源不足59.07%传统灵活就业群体传统灵活就业群体灵活就业为Z世代提供了多元职业选择，成为吸纳就业的“蓄水池”,但也面临“一高三低”的现实挑战一—高风险(无劳动合同保障)、低学历(传统灵活就业群体)、低稳定(薪酬不稳定)、低保障(缺乏社保覆盖)。尽管国务院与地方政府已出台支持政策(如上海推出11条灵活就业扶持政策),但社保衔接、灵活就业群体的核心痛点集中于基础保障与职业发展两大维度，基础保障体系的不完善与职业发展路径的模糊性，已成为制约灵活就业模式健康可持续发展的核心瓶颈，也反映出当前灵活就业生态在适配新型就业形态发展需求上的显著短板，凸显出完善社保与权益保障体系、构建系统化职业发展支撑机制的紧迫性灵活就业群体现实困境主要集中在收入、保障与发展三方面：薪酬不稳定占79.68%,社保缺失占74.55%,职业发展模糊占56.32%。其核心成因在于劳动关系弱化、劳动合同缺失，以及群体普遍存在低学历、低保障、低稳定等特征，叠加新业态用工形态碎片化、用工主体权责划分不清，传统劳动保障制度与新型用工模式适配错位导致权益确认、职业成长和风险兜底机制不足。2026/072026/07宏观就业政策基调(1/2)宏观就业政策以“民生底线+战略储备”为双导向，宏观就业政策以“民生底线+战略储备”为双导向，一方面通过态支持政策适配劳动力市场新变化，形成“保当前”与“谋长远”就业优先策略就业优先策略群体端动力市场优化空间端针对高校毕业生、长期失业青年等群体，政策聚焦“供需匹配”与“能力提升”双痛点。一方面拓道，鼓励青年投身高端制造、数字经济、乡村振兴等战略领域，对到县乡中小微企业就业的高校毕业生，给予最长3年社保及住房补贴；另一方面强化服务支撑，实施“青年就业启航计划”“宏志助航计划”,为困难家庭毕业生提供“三个一”帮扶，2024年起，人社部、教育部、财政部实施百万就业见习岗位募集计划，每年募集不少于100万个就业见习岗位，并将长期失业青年纳入就业困难青年专项帮扶台账，提供实名服务政策以“保市场主体即保就业”为核心，通过“减负+激励”双轨撬动企业用工需求。在“减负”层面，延续对中小微企业的社保费缓缴、税费减免政策，对吸纳青年就业的企业，按吸纳人数给予最高1500元/人的一次性吸纳就业补贴；在“激励”层面，将就业贡献纳入企业评价体系——对就业示范效应好的经营主体，优先保障建设用地指标、提供低息贷款，国有企业更被要求发挥“就业压舱石”作用。2026/072026/07宏观就业政策基调(2/2)面对灵活就业规模超2.5亿人的新趋势，政策面对灵活就业规模超2.5亿人的新趋势，政策转向“规范发展+权益保障”并重，重点解决零工市场“服务缺位、保障不足、权益受损”三大痛点，为灵活就业者构建“安全网”。策联动“支持新就业形态“权益保障”核心成效“规范化”法探索”制度保障法律支撑服务载体延伸赋能生态拓展基础支撑服务载体细分方向青年就业“精准滴灌”2025年推出17条政策举措，实施未就业毕业生服务攻坚行动企业“稳岗扩岗”激励落实一次性扩岗补助公共就业服务可及性建设4400家公共就业服务机构2025年底规范化零工市场数量/零工市场日均服务8900余家/近30万人2026/072026/07“五唯”旧导向“破五唯”新导·清华大学：取消博士生毕业发表论文的硬性数量要求，推行“创新成果”代表作评价制度。·上海市：在产业人才评价中，探索授权重点企业自主评审职称，突出市场认可和成果转化。0五唯旧导向破五维新导向五唯旧导向破五维新评价标准评价主体评价周期■“破五唯”本质是推动人才评价从“学术计量”转向“产业贡献”与“实践创新”评估数据显示，“破五唯”人才评价改革新导向在评价标准、评价主体、评价周期三大核心维度上的适配性评分均显著高于旧导向(均在4分以上，最高达5分)。这表明，以“重质量、重实绩、重贡献”为核心的新型评价体系，更加契合当前高水平科技自立自强与高素质人才发展的时代需求。其中，评价标准与周期的全面转型(5分)最为迫切且成效初显，而评价主体的多元化与市场化进程(4分)仍具备进一步深化2026/072026/07图表18:产教融合深化政策与实践目标与案例共建产业学院、订单班、实训基地过程对接。·案例：教育部等九部门推动职业教育“校企合作、工学结合”模式；众多高校与华为、腾讯、比亚迪等企业共建联合实验室与人才培养基地。师资双向流动设立“产业教授”、“访问工程师”岗位·案例：工业和信息化部“制造业人才支持计划”,支持人才在高校、科研院所和企业间双向挂职锻大数据平台·案例：教育部建设的平台已进入试运行，旨在实现人才供需的智能分析与预警预测，从源头促进供需匹政策趋势：产教融合已从局部的“项目合作”迈向系统的“机制创新”。政府通过搭建平台(如大数据平台)、提供项目(如揭榜挂帅)、改革评价(将合作成效纳入考核)等多种工具，激励校企双方深度绑定，核心挑战：企业参与动力不足，部分企业因短期成本压力，对长期人才培养投入意高校与企业的合作成效尚未完全纳入人才评价体系；区域差异显著,中西部地区产教融合资源与东部存在明eo2026/072026/07为服务制造强国、科技强国等国家战略，政策资源正精准导向数字经济、人工智能、新能源、绿色金融等战略性新兴产业。通过专项人才计划、紧缺目录引导、税收优惠等靶向措施，引导高知紧缺人才目录刻画产业急需岗位的能力画像与紧缺程度。《广州市天河区重点产业紧校培养提供“实时地图”,实现人才资源的精准配置与前置培养。专项人才计划国家部委与地方政府设立人才项目，提供资金、荣誉与政策支持。才支持计划”:遴选支持创倾斜，增强职业吸引力。补贴。圳/广州等地2025纳税年度适用，单个纳税年度最高补贴500万元。升区域在争夺高端人才中的竞争力。天河区作为广州经济核心，其《紧缺人才目录》是地方落实国家战略的精细化操作典范。1.数据驱动，精准画像：目录编制综合企业招聘大数据、实地座谈与专家论证，量化评估岗位紧缺指数，确3.生态链接，政策闭环：目录不仅是信息参考，更与天河区的人才认定、住房补贴、子女教育等优惠政策直接挂钩，形成了“产业需求发布→人才精准引进→配套服务保障”的完整政策生态链，极大提升了引才留来源：中国政府网，头豹研究院LeadLeo2026/072026/07·任务有固定步骤、模板或规则规性法律检索·输入程序为结构化或半结构化数据·无需跨领域知识融合、情感洞察或战略判断产品说明书撰写、新闻通稿生成、简历初筛AI对劳动力的替代逻辑，已从工业自动化时代的重复性体力劳动替代，跃迁为重复性脑力劳动替代。体力劳动替代解决的是“动作标准化”问题，而脑力劳动替代解决的是“思维标准化”问题。这一升级的核心驱动力是大语言模型(LLM)、多模态AI的技术突破，使其具备了理解、生成、处理非结构化信息的能力，打破了传统自动化只能处理结构化数据的局限。$131/篇$611/篇$15-40/1500字$250-600/1500字$5-20/页$100-500/页$0.05/次$9.47-11.00/次AIGC通过大语言模型、多模态生成等技术突破，彻底重构了内容生产的成本结构，使基础内容生产成本无限趋近于极低水平，直接导致单纯依靠“信息搬运”的岗位价值体系全面崩塌。AIGC将内容生产从“人力密集型”转变为“算力驱动型”,复制成本从“人均时薪+管理成本”降至“几分钱的调用成本”,使传统“信息搬运”的劳动价值彻底失去经济合理性。LeadLeoLeadLeo2026/072026/07随着技术落地，AI对标准化、流程化岗位的替代效应正在加速显现，部分替代率接近80%。这一趋势在不同职业大类中呈现显著差异，部分岗位的替代风险尤为突出。7笔译/口译员专业技术人员专业技术人员金融交易员(初级)专业技术人员行政文员办事人员和有关人员办事人员和有关人员客服代表社会生产服务和生活服务人员阿里小蜜、智齿客服收银员社会生产服务和生活服务人员自助收银机、刷脸支付生产制造及有关人员工业机器人、视觉检测系统仓储分拣员生产制造及有关人员Midjourney、剪映AI2026/072026/07中层“空心化”塌陷区低波动稳定层(中层白领群体为主)·基础文本翻译/数据整理人工智能，尤其是生成式人工智能(AIGC),对劳动力市场的影响并非传统的“机器替代人力”,而是形成础翻译、行政文书为核心职能的中层白领群体，其工作本质属于“规则导向的符号处理”范畴——是生成式标准化公文撰写、基础文本翻译、结构化数据整理等。生成式AI通过API接口实现此类技能的低成本复用，使原本对应月薪1-2万元人民币的劳动力价值，被压缩至边际成本趋近于零的技术服务。图表25:技能半衰期演变趋势，2010-2030年(预测)0于AI能完美覆盖初级工作，企业将不再练习的机会，未来3-5年，中国可能出现2025来源：世界经济论坛(WE)《TheFutureofJobsReport2023》、《中华人民共和国职业分类大典》,证券时报网，IBM国际权威机构文章，高盛全球投资研究LeadLeo2026/072026/07在生成式AI时代，掌握纯粹可复制性技能的人面临着被算法取代的巨大风险。未来的领导者必须具备技术与商业敏锐度兼备的图表26:蓝色基因和红色基因·数据分析与挖掘能力·算法逻辑与模型理解能力·工具运用与平台操作能力<1>红色基因·商业逻辑与战略规划能力·行业洞察与趋势研判能力·客户理解与需求转化能力在当代企业数字化转型中，蓝色基因(技术与数据)与红色基因(商业与人文)共同构成了理想复合型“紫色人才”的核心底色。蓝色基因提供技术与数据的理性根基，通过数据分析、算法逻辑、工程思维和系统架构能力构建坚的技术底座，确保企业能够高效应对数字化挑战；而红色基因则注入商业与人文的动态活通过战略规划、行业洞察、客户理解、跨界协作以及伦理判断能力，将技术潜力转化为可持续的商业价值和社会影响。优秀人才往能够有机融合蓝红双基因，进化为具备双重深度的“紫色人才”,实现从“能做什么”图表27:红蓝基因核心能力对比商业逻辑与战略规划中数据分析与挖掘高行业洞察与趋势研判中中低工具运用与平台操作高中中低系统架构与流程设计中通过对比红蓝基因关键能力的AI替代风险可见：无论是偏向标准化技术工具的“蓝色基因”,还是偏向纯业务、纯知识层面的“红色基因”,在生成式AI时代都面临着被部分或全部替代的危机。纯技术人员的护城河正在因工具普及而削弱，而纯业务专家的壁垒也正因知识的开源化而降低。这一结论为“紫色人才”的能力建设明确了方向——未来的竞争不再取决于单一维度的极致专业，而是取决于“红蓝融合”的乘数效应。组织与个人必须重点强化将技术工具与深层业务理解相结合的复合能力，以工程思维驱动人机协同，才能构建2026/072026/07在生成式AI在生成式AI时代，掌握纯粹可复制性技能的人面临着被算法取代的巨大风险。未来的领导者必须具备技术与商业敏锐度兼备的紫色融合红色基因红色基因商业与人文的底色未来竞争力将不再取决于单一维度能力，而是蓝色技术能力、红色业务洞察与紫色协同思维(人机高效交互、问题拆解能力)的乘数效应。单一技能人才(无论纯技术还是纯业务)均面临被AI部分或全部替代的风险，而能够将技术工具与深层业务理解相结合、并以工程思维驱动人机协同的复合型人才，将成为AI时代最具竞图表29:人才路径发展示意图业务理解(红色基因)业务理解(红色基因)缺乏落地能力的策略家缺乏落地能力的策略家必经之路技术能力(蓝色基因)单一能力单一能力→高替代风险技术+业务技术+业务→高价值壁垒唯一路径唯一路径→技术与个人若欲在AI驱动的劳动力口胜任力模型口典型人才画像2026/072026/07等多领域的泛行研人才，行研岗位以“信息收集-逻辑加工-价值广义行研图表31:行业研究人才：狭义vs广义广义行研(泛行研)全领域(金融/实体/咨询/智库等)核心职能资管机构、专业投资者企业、政府、投资机构等多元主体广义范畴(泛行研):如今行业研究人才的界定已拓展至企业战投(CVC)、管理咨询、商业分析(BA)、智库研究员、FA(财务顾问)等所有以研究输出支撑决策的岗位，成为服务多领域的“商业参岗位本质：遵循“信息收集→逻辑加工→价值发现→决策支持”的核心链路，通过专业能力输出为商业决策提供关键依据；就业特征：具备广阔的职业场景，涵盖金融机构、咨询公司、实体企业的市场研究与战略规划部门等多元2026/072026/07行研能力的构成逻辑与核心层级，为后续技能拆解提供理论支撑。硬技能技术技能逻辑叙事(Storytelling)、批判性思维、抗压逆商、快速学习能力底层特质结构化思维、敏锐洞察力、对行业趋势的敏感度、深度研究的内驱力图表33:Boyatzis「洋葱模型」一行研人才能力的“递进嵌套”设计工作态度：严谨的调研习惯、对数据真实内在动机：追求对行业本质的理解、通过麦克利兰“冰山模型”以显性-隐性分层逻辑，划分行研人才的表层硬技能/知识储备与深层软技能/底层特质；Boyatzis“洋葱模型”以内核-外层嵌套逻辑，凸显核心特质与内在动机对职业认知及表层技能的驱动2026/072026/07行研专属能力金字塔模型是经典胜任力模型的行业定制化转化，编程基础数据分析编程基础数据分析财务建模信息搜集行业研究数据分析核心能力行研场景的力多能力融合跨场景适用行业研究人员应具备的能力可概括为核心能力、通用能力、专业能力与复合能力。行业研究人才通常具备两类专业能力，即经管专业与行业专业(医药、机械等)。行业研究人才的核心能力包括信息搜集能力、结构化思维能力与提炼观点的能力。复合能力是指具备两种以上关键能力，如同时具备报告撰写能力、统计分析能力等。通用能力是指适用于各类型行业研究人才的能力，即基本办公软件、金融终端的使用以及沟通写作核心能力：战略规划、团队管理、资源整合管理阶段(8年+)研究所所长/投研负责人核心能力：战略规划、团队管理、资源整合管理阶段(8年+)研究所所长/投研负责人资深阶段(5-8年)资深阶段(5-8年)核心能力：深度研究、报告撰写、客户沟通中级阶段(3-5年)行业分析师/高级分析师初级阶段(0-2年)行研助理/分析师助理初级阶段(0-2年)行研助理/分析师助理LLeadLeo核心能力：数据搜集、基础分析、工具使用2026/072026/07金融业发挥资源配置、风险管理及价格发现等功能，在中国的现代化进程中发挥着重要作用。现阶段金融板块资产持续扩容，行业从粗放规模扩张，转向提质增效、锚定实体经济的高质量发展0证券业202020212022202320242025近年来，中国金融发展取得了非凡成就，金融资产总量呈现稳步增长态势：银行业资产由319.74万亿元攀升至480.01万亿元，长期稳居金融资产核心支柱；保险业资产增长约两倍至41.31万亿元，证券业资产也从持续增长至17.54万亿元。整体来看，金融机构总资产规模持续提升，各细分领域资产规模均保持稳步增长的LeadLeo2026/072026/07伴随着金融行业的快速发展，金融岗位结构加速重构，人才需求正从传统流程型岗位转向兼具金融专业能力、数据分析能力与AI中国金融行业就业结构正在分化与重构。数据显示，五大银行就业人数从2015年的174.01万人降至2025年的165.76万人，减少约8.25万人；证券行业从31.02万人增至36.87万人，增加约5.85万人；公募/私募领域则从42.60万人降至21.76万人，减少约20.84万人。背后原因在于金融行业数字化转型、监管升级与业务模式调整共同推动岗位重塑。金融机构正从传统流程型岗位，转向“专业服务+数字化能力”驱动，人才需求2015202520152025银行证券20152024公募+私募2026/072026/07据中国证券业协会统计，2023年证券行业从业人员总数为35.47万人，2025年增至36.87万人，整体规模小幅增长。从结构看，证券行业人员仍以一般证券业务人员为主，2025年达23.48万人；与此同时，投资顾问、证券经纪人、分析师等专业岗位保持增长，其中投资顾问由2023年的整体来看，证券行业岗位正在从传统经纪与通道型业务，逐步向投资顾问、研究分析、资产配置和客户综合服务等专业化方分析师一般证券业务人员2026/072026/0702024■咨询行业具有较强国际化属性，全球咨询服务市场的稳步增长为中国咨询行业转型升级提供了重要参照咨询行业具有较强国际化属性，中国高端咨询市场长等国际机构的方法论、服务模式与人才标准影响。从全球市场看，咨询服务行业仍保持增长，全球咨询服务市场将从2024年的3848.2亿美元增长至2030年的5107.3亿美元，CAGR约4.9%。与此同时，中国企业正处图表43:全球人工智能咨询服务市场规模，2024-2035E全球人工智能咨询服务市场正进入高速增长阶段，市场规模预计将从2024年的375.5亿美元增长至2035年的1971.8亿美元，整体提升超过4倍。随着企业对AI战略规划、数据治理、智能化运营和业务流程重构的需求持续提升，AI咨询正从技术支持型服务，逐步延伸至战略转型、组织升级和产业智能化等高价值场景，成2026/072026/07与券商研究主要服务投资决策不同，咨询行业中的行研人才更聚焦行业或细分赛道研究，通过研判行业趋势、竞争格局和市场机在咨询行业中，行业研究人才通常聚焦于特定行业或细分赛道，通过系统性的信息收集、数据分析、竞争格局研判和趋势洞察，形成对行业发展阶段、市场空间、增长驱动因素、竞争态势及潜在风险的清晰判断，并进一步为客户提供市场进入策略、业务布局方向、投资判断和行业机会识别等专业建议。■核心定位与价值服务对象涵盖资本市场、企业战略部、PE/VC机构、政府部门及投行等多方客户。服务企业、投资机构、资本市场、市场进入、管理决策等研究视角产业全链条视角(从上游供给到下游需求)聚集上市公司与资本市场表现交付成果行业研究报告、战略咨询方案、市场进入策略个股研报、行业策略报告、盈利预测模型核心技能来源：头豹研究院2026/072026/0702组织目标02组织目标04广泛综合的研究领域01组织形式方智库),亦可以是不具有政府背景或具有准政府背景的私营研究机构(民间智库);既可以是近年来，中国智库机构数量保持稳步增长态势。截至2025年末，中国智库机构总数已增至1329家，较2024年的1143家，增速达16.3%。这一增长表明，中国智库建设已逐步从规模扩张步入提伴随机构数量的增长，中国智库参与国家治理现代化的深度和广度不断提高，其决策影响力、学术影响力、社会影响力和国际影响力均得到显著增强。智库的核心竞争力在于人力资源，随着中国智库迈入高质量发展阶段，对于专业化、复合202320242025eo2026/072026/0760000整体来看，上市公司数量保持相对稳定，为行业研究人才提供了持续的岗位承载空间。除传统金融机构和咨询机构外，上市公司内部的投资/资本运营部、证券部/董秘办等部门同样需要具备行业研究、财务分析、资本市场理解和信息披露能力的人才，相关岗位可参与产业趋势研判、投资并购分析、经营数据解读、股权激励及投资者关系管理等工作，上市公司也是行业研究人才的重要就业场景之一。2026/072026/07企业战略部门分析企业和行业数据信息，参与投资项目初期判断及行业价值评估。的专业知识基础，熟悉市场国家统计局数据显示，2020年至2024年，中国规模以上企业数量由38.3万家增长至51.2万家，呈现稳步增长态势。随着企业规模扩大产业升级加快以及市场竞争激烈，企业对于行业研究、市场分析和战略决策支持的需求不断提升。战略规划、投资研究及市场研究等职能部门，LeadLeo2026/072026/07以大型语言模型(LLM)和面向垂直领域的AIAgen生成式AI正深刻改变商业分析工作的价值链。从技术渗透速度、组织采纳意愿、监管环境三个关键变量出发，构建基准、激进、需求影响·AI工具(如智能数据抓取、自动化图表生成、初稿撰写)在未来3-5年内被广泛采纳·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·效率提升：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%,使其能专注于更高价值的思考市场价值向高端人才集中。·AI技术持续突破，能理解复杂指令，在安全可控环境下，由AIAgent独立完成行业范的基础性研究报告草案析师岗位将面临严峻冲击，预计相关职能岗位规模可能缩减50%以上。商业分析服务可能呈现“AI工厂+人类专家智库”的组合模式。·人力需求总量收缩，但单价和对于顶审查的极端严格性，以及AI决策的“黑箱”内部战略制定等关键环节对AI的应用持高长期风险：采用AI更积极的竞争对手或跨界者可能从效率与洞察力上形成降维打击，迫使滞后机构最终不得不变革。激进情景下规模收缩显著但基准/滞后情景更具现实性。行业应积极拥抱AI工具化应用，同时强化人类分析师在复杂判断、创意研究和客户关系方面的不可替代价值。从业者与培养体系需密切关注技术演进与行业采纳的动态，在“人机协作”的新范式下，重新定位人类分析师的独特价值与核心技能。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，通过人类的洞察与经验，转化为能为客户创造价值的最终成果。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。来源：国家统计局，头豹研究院LeadLLeadLeo口供给痛点：能力结构分化与岗位适配缺口□AI时代：技能迭代意愿与供给侧能力重构2026/072026/07男女女0%本科应届毕业生研究生应届毕业生本科在读研究生在读60%,整体略高于男性；身份以在校本科生为主，占比达78.26%。由此可见，行研岗位对低年级调研样本中，学科背景以经济学，以经管类 (经济学+管理学)为主，占比73.91%。经管位，越来越青睐“计算机+金融”“数学+经LeadLeo2026/072026/07调研显示，候选人就业预期整体偏谨慎，主要压力来自就业竞争加剧；同时，缺乏实习经历、面试技巧不足和岗位匹配能力不强，不了解1.7%调研数据显示，候选人对当前就业形势的判断整体偏谨慎，认为就业形势“比较严峻，但有部分机会”的受访者占比最高，达到74.8%;另有21.7%的受访者认为“非常严峻，找工作很难”。两类严峻判断合计达到96.5%,显示就业压力已成为候选人的普遍共识。与此同时，认为形势“和之前差不多”及“相对乐观”的比例均仅为0.9%,表明乐观预期明显不足。整体来看，候选人并非完全否定就业机会，而是在高竞争、单位：[%]92.2%专业与工作需求不匹配专业与工作需求不匹配调研显示，候选人求职痛点首先集中在“就业市场供过于求”,占比达92.2%,说明整体就业竞争压力明显；同时，“缺乏实习经历”和“面试技巧不足”分别占比73.1%和72.2%,是候选人最突出的个人能力短板。LLeadLeo2026/072026/07图表58:期望就业领域【多选】单位：[%]0%20%40%60%80调研显示，候选人的就业偏好呈现出向金融、咨询和科技领域集中的调研显示，候选人的就业偏好呈现出向金融、咨询和科技领域集中的法律/广告/公关等)31.3%52.2%文化/娱乐/传媒/体育16.5%特征。金融业以73.0%位居首位，9.6%务业占比52.2%;IT/通信/电子/互文体教育/工艺美术3.5%联网占比31.3%,反映候选人对科技产业、人工智能应用及数字经济汽车/生产/加工/制造2.6%相关岗位的关注度不断提升。整体技产业、人工智能应用及数字经济房地产/建筑业0.9%力要求高、成长空间明确、职业转能源/矿产/环保0.9%化能力强的行业，而传统制造、地其他5.2%产、能源等方向的吸引力相对有限。图表59:候选人认为求职中最重要的因素单位：[%]7.0%学历LeadLeo(13.9%)和相关技能证书(7.0%)。这说明候2026/072026/07知晓率提升54.3pct两期调研对比显示，候选人对行业研究的知晓水平出现显著跃升。本期调研中，行研知晓率达到89.6%,较上期35.3%提升54.3%,不知晓比例则由64.7%下降至10.4%。这表明行业研究已不再是少数候选人才了解的职业方向，而是逐步进入更广泛求职群体的视野。随着行研认知基础的扩大，为后续人才培养、岗位转化提炼观点搜集信息数据分析写作/表达测算逻辑财务知识从候选人行研能力自评来看，69.6%的人认为自己具备一定的观点提炼能力，64.3%的人认为自己在信息搜集方面具有优势，说明多数候选人已具备基础研究所需的信息获取与归纳能力。同时，55.