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今天，我們我們繼續跟蹤城商行產業鏈。本次跟蹤，我們將資產規模排名前四大的城商行單獨拎出來做對比。

因基建難以脫離銀行貸款支持而單獨存在，所以，銀行產業鏈的研究，本質上也是「基建鏈」的一部分。

圖：城商行和農商行資產規模排名
來源：平安證券

從產業鏈上的參與者近期的增長情況來看：

江蘇銀行（江蘇省，南京市）——2021 年，實現營業收入637.71億，同比增長22.6%；歸母淨利潤196.94億，同比增長30.7%；不良率貸款率1.08%，同比下降24BP，撥備覆蓋率307.72%，同比提升51.32個pct。

北京銀行（北京市）——2021年前三季度實現營業收入497.83億元，同比增長3.4%，歸母淨利潤1.81.83億元，同比增長9.73%。

上海銀行（上海市）——2021 年，實現營業收入562.3億，同比增長10.81%；歸母淨利潤220.42億，同比增長5.54%；不良率貸款率1.25%，同比上升3BP，撥備覆蓋率301.13%，比降20.25個pct。

寧波銀行（浙江省，寧波市）——2021 年年報，實現營業收入 527.74億，同比增長28.37%；歸母淨利潤195.46億，同比增長29.87%；不良率貸款率0.77%，同比下降2BP，撥備覆蓋率525.52%，同比提升19.93個pct。

從機構對產業鏈景氣度的預期情況來看：

圖：Wind機構一致預期增長和景氣度情況
來源：塔堅研究

從機構對產業鏈景氣度的預期情況來看：

圖：wind機構一致預期增長和景氣度情況
來源：塔堅研究

這條產業鏈的各個環節，包括：

銀行這條產業鏈，從上游到下游：

上游——為具有現金貨幣創造能力的央行，通過貨幣投放渠道向銀行投放 M1

中游——吸取存款發放貸款，代表銀行有：商業銀行、政策性銀行、外資銀行等。

下游——為任何具有貸款需求的個人及企業。

看到這裡，有幾個值得思考的問題：

1）行業近期的業績變化有什麼異同點，是怎樣的經營邏輯？

2）從關鍵經營數據看，什麼樣的業務布局，能夠在中長期更加具備競爭優勢？

本報告，將更新到產業鏈地圖
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我們將在上海舉行為期兩天的《企業併購重組全流程：如何做好併購戰略、盡職調查、交易結構設計、估值分析、投後整合等核心操作要點？》和《企業頂層架構設計，股權激勵實務與案例分析》主題研討會。
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（壹）

首先，我們先從收入體量和業務結構對各家公司，有一個大致了解。

從收入規模來看：

2021年前三季度，北京銀行（497.83億元）＞江蘇銀行（467.94億元）＞上海銀行（414.56億元）＞寧波銀行（388.78億元）。

北京銀行規模位於上市城商行排名居首，江蘇銀行2020年起超過上海銀行，營收規模排名第二。

從收入結構來看，

一、寧波銀行——以利息淨收入為主，占比62%，相比其他銀行，其投資收益占比高，達到22.37%，手續費及佣金入占比15.66%。

圖左：收入結構（單位：億元）
來源：塔堅研究

二、江蘇銀行——以利息淨收入為主，占比71%，手續費及佣金收入占比11.75%（相比2020年有所提升）。

圖左：收入結構（單位：億元）
來源：塔堅研究

三、上海銀行——以利息淨收入為主，占比71.92%，手續費及佣金收入占比16.09%。

圖左：收入結構（單位：億元）
來源：塔堅研究

四、北京銀行——以利息淨收入為主，占比79.7%，手續費及佣金收入占比9%。

圖左：收入結構（單位：億元）
來源：塔堅研究

綜上，四家大型城商行中：

1）上海、江蘇、寧波銀行的非息業務占比均超過25%以上，處於較高水平。非息業務中，投資及中收大約各占一半；

2）北京銀行業務相對傳統，以存貸業務為主。

3）四家城商行表現出較強的地域特性，與當地經濟關係度較強。

北京銀行，67%貸款集中在北京市；江蘇銀行83%貸款集中在江蘇省；上海銀行長三角貸款占比70%；寧波銀行65%貸款集中在浙江省，其中有39%在寧波市。

圖：貸款地域占比
來源：塔堅研究

（貳）

接下來，我們將近期季度的收入增長情況放在一起，來感知增長趨勢：

一、收入增速

圖：收入增速（單位：%）
來源：塔堅研究

近三年收入平均增速來看，寧波銀行＞江蘇銀行＞上海銀行＞北京銀行。導致收入增長差異的是：資產規模增速、淨息差增幅、中間業務收入增速三個因子。

寧波銀行收入增速居首，主要是因為：1）生息資產規模快速擴張；2）淨息差增長；3）中間業務快速增長，三個因子共同驅動。其中，生息資產規模高速增長是主要驅動力。從下圖可見，寧波銀行從2018年開始，增速與其他三家拉開距離：

圖：貸款總額同比增速
來源：塔堅研究

寧波銀行的貸款和投資類資產在近三年均保持20%的增速快速擴張。信貸投放持續維持較高的增速，主要與寧波當地信貸需求旺盛，以及寧波銀行大零售戰略有關。

江蘇銀行——收入增速第二，驅動其增長的主要是：1）淨息差增長；2）中間收入快速增長。

淨息差和中收增長的原因則主要是以其大零售（個人+中小微）轉型有關。從貸款結構來看，零售貸款從2019年開始，占比明顯提升，而由於零售貸款的收益率高於對公貸款及票據，而對公業務中，高利率的中小微占比也在上升，帶動其淨息差提升。

圖：江蘇銀行貸款結構
來源：塔堅研究

上海銀行近兩年增速下滑明顯，主要是原有消費貸款規模出現收縮，不良風險顯露。2016年到2018年，上海銀行消費貸業務發展迅猛。2019年開始，不良餘額風險顯露，貸款增速明顯放緩。2020年年底，上海銀行消費貸規模的增速已變成負值，餘額出現下降。

北京銀行增速下滑明顯，利息收入和中間業務收入增速均出現下降。1）利息收入增速下滑，主要是規模擴張降速，由於不良率上行，其近兩年主要在進行資產結構調整，從對公向零售轉型；2）中收業務，受到康得新事件影響導致承銷業務暫停，手續費及佣金淨收入中的「承銷及諮詢業務收入」下降。

綜上來看，2021年，四大城商行增長的驅動力，主要靠資產規模擴張驅動，其次是中間收入增速修復。而資產規模增速的快慢與城商行當地信貸需求、大零售戰略有關。

二、歸母淨利潤增速

圖：歸母淨利潤增速（單位：%）
來源：塔堅研究

除了資產規模增速、淨息差等影響收入的因子外，驅動淨利潤的核心因子是信用減值損失（資產質量）。

淨利潤增速來看，江蘇銀行＞寧波銀行＞上海銀行＞北京銀行。

四家銀行中，江蘇銀行資產質量有明顯變好的趨勢，其淨利潤增速在2021年大幅度提升，是因為不良率下降。

從其不良貸款行業分布來看，主要是由於製造業的不良貸款明顯下降。這與對公貸款結構調整有關，其加大了先進制造的貸款比例，並加速不良出清，使得不良包袱逐漸消化。

圖：不良貸款率
來源：塔堅研究

2020年Q3，三家銀行的業務均見底，主要是監管機構要求加大不良資產處置力度，通過一次性集體大量撥備來壓降利潤導致。

上海銀行2020年三季度淨利潤負增長，主要是消費貸不良率增長，資產質量方面，該行其不良雙升，撥備覆蓋率下降。2020年三季度不良貸款率1.21%，零售不良貸款率1.23%，環比上升35bps。

接下來，我們將近期季度利潤增長情況放在一起，來感知增長趨勢：

（叄）

對增長態勢有感知後，我們接着再將各家公司的收入和利潤情況拆開，看近期財報數據。

一、北京銀行——2021年前三季度實現營業收入497.83億元，同比增長3.4%，歸母淨利潤1.81.83億元，同比增長9.73%。

1）從單季度增速來看：

2021年Q3，實現營業收入164.11億元，同比提升9.15%，環比提升1.89%，歸母淨利潤56億元，同比提升10.74%，環比下降1.5%。

拆分其業績驅動可見，淨利潤增長主要驅動因素是撥備計提減少（反哺利潤），規模擴張的正向貢獻較小，而息差和中收成為利潤增長負向拖累。


圖：單季度收入對比
來源：塔堅研究

2）追溯前幾個季度的增長情況，可見：

北京銀行近三年資產規模同比增長了11%，利潤基本沒有增長，一方面是因為淨息差下滑，盈利能力邊際減弱；另一方面是貸款質量有所下降，不良率提升導致。

二、寧波銀行——2021 年年報，實現營業收入 527.74億，同比增長28.37%；歸母淨利潤195.46億，同比增長29.87%；不良率貸款率0.77%，同比下降2BP，撥備覆蓋率525.52%，同比提升19.93個pct。

1）從單季度增速來看：2021年Q4，實現營業收入138.43億元，同比提升27.59%，環比下降0.12%，歸母淨利潤5.23億元，同比提升37.92%，環比下降8.86%。

拆分其業績驅動可見，淨利潤增長主要驅動因素是生息資產規模擴張（同比24.1%）、和中收業績貢獻的進一步強化。而淨息差下滑成為淨利潤拖累項，撥備覆蓋率計提比例更高也一定程度負面影響利潤增速。

整體來看，寧波銀行2021年業績在快速增長的前提下，保證了資產質量。

圖：季度收入（左）、歸母淨利潤（右）（單位：億元）
來源：塔堅研究

三、江蘇銀行——2021 年，實現營業收入637.71億，同比增長22.6%；歸母淨利潤196.94億，同比增長30.7%；不良率貸款率1.08%，同比下降24BP，撥備覆蓋率307.72%，同比提升51.32個pct。

1）從單季度增速來看：

2021年Q4，實現營業收入169.77億元，同比提升17.07%，環比提升5.73%，歸母淨利潤40.91億元，同比提升31.54%，環比下降24.31%。

2021 年Q4業績累積同比增長拆分可見，規模擴張、息差同比上升以及資產質量改善下撥備計提減小，分別貢獻12%、10.6%和33.5%。其中，核心因素還是不良貸款率下降，2021不良淨生成為0.8%，低於2020年的1.08%。

圖：江蘇銀行2021年Q4單季度業績驅動拆分
來源：廣發證券


圖：季度收入（左）、歸母淨利潤（右）（單位：億元）
來源：塔堅研究

四、上海銀行——2021 年，實現營業收入562.3億，同比增長10.81%；歸母淨利潤220.42億，同比增長5.54%；不良率貸款率1.25%，同比上升3BP，撥備覆蓋率301.13%，比降20.25個pct。

1）從單季度增速來看：2021年Q3，實現營業收入137.51億元，同比提升13.43%，環比下降0.95%，歸母淨利潤43.66億元，同比提升11.36%，環比下降35.07%。業績修復主要得益於其他非息收入增速回升。

圖：季度收入（左）、歸母淨利潤（右）（單位：億元）
來源：塔堅研究

綜上，

1）業績綜合表現較優的是寧波銀行；

2）邊際明顯向好的是江蘇銀行；

3）北京銀行、上海銀行有較高的不良貸款壓力。

（肆）

對比完增長情況，我們再來看利潤率、費用率的變動情況。

淨息差與不良生成率是決定銀行利潤的兩大核心驅動因素，其中淨息差決定營業收入增速的邊際變化，不良生成率決定成本端變化。

一、淨息差

圖：淨息差
來源：塔堅研究

淨息差方面，寧波銀行和江蘇銀行相近；北京銀行和上海銀行相近。淨息差差異的原因，在於零售貸款占比。

寧波銀行和江蘇銀淨息差較高，主要是零售占比高，兩家銀行個人貸款占總貸款比例約為40%，比北京、上海銀行高10%左右。

寧波和江蘇銀行兩家，個人消費貸款占比都較高，以江蘇銀行為例，占比達到45%，高於按揭貸款占比43%。

個人消費貸款（信用卡）無抵押物，相比個人住房貸款收益率更高，其個人貸款收益率可以高達7%以上，遠高於市場平均住房貸款利率（5%）水平。

圖：江蘇銀行個人貸款結構
來源：塔堅研究

不過，拆分寧波銀行的個人貸款結構，可以發現，其個人消費貸款占比在壓降，住房貸款占比上升。

在各大銀行均在壓降房地產信貸比例的時候，寧波銀行卻反向操作，主要由於：1）個人房貸是低風險優質資產，隨着大型銀行需要合規壓降房貸占比，溢出效應使之前在這方面不占優勢的中小型城商行有機會擴張。2）個人消費貸款不良率近兩年明顯提升，甚至高於部分行業對公貸款。

需要注意的是，根據2021年年報，寧波銀行個人消費貸款也出現了不良率上升的趨勢。在宏觀經濟下行的背景下，零售貸款並不是避風港，如果規模擴張快，也很容易導致不良提升。

北京銀行2022年開始提出零售轉型，作為十四五目標，並明確提出用五年時間將零售營收貢獻占比提升至50%。不過，其現仍以大型企業級政府機構貸款為主，所以淨息差較低。

二、不良貸款率

圖：不良貸款率
來源：塔堅研究

不良貸款率方面：寧波銀行＜江蘇銀行＜上海銀行＜北京銀行。不良率的差異，一方面是銀行的風險控制能力差異導致；另一方面，則是貸款結構導致。

一般情況下，對公不良率高於零售不良率，所以，零售業務占比高的銀行不良率較低，對公業務占比高的銀行不良率偏高。

細分下來，貸款不良率由高至低依次是：批發零售、房地產、製造業、軟件行業對公貸款不良率（2.3%以上）＞平均對公貸款不良率（1.5%）＞個人消費貸款不良率（1.4%）＞個人住房按揭貸款不良率（0.09%）。

江蘇銀行的不良貸款率出現明顯向好，貸款結構良性調整：對公貸款中，從傳統不良高的行業調整至高端製造。自2013年來，受宏觀經濟下行和外需不振的影響，江蘇省原支柱產業鋼貿、光伏和航運等行業集中爆發不良貸款快速增長的風險其經過6年時間來消化歷史不良包袱，基本達到銀行平均水平。

北京銀行、上海銀行的不良偏高，而且邊際提升。

上海銀行主要是房地產貸款不良率提升，以及受大環境影響，上海地區軟件及信息服務、教育行業不良率提升。北京銀行則是受到方正集團、康得新等多起事件影響，導致不良率居高不下。

三、總資產淨利率

ROE/ROA方面，寧波銀行＞江蘇銀行＞上海銀行＞北京銀行。

ROE差異，主要與淨息差、不良率以及非息收入占比有關：1）淨息差越高，資產對淨利潤拉動效應越強；2）不良率越低，不良貸款對利潤的侵蝕度越小；3）非息收入由於其不需要資產規模擴張便能帶來收入，所以輕資產的業務占比越高，ROE也就越高。

根據我們測算，銀行的估值PB-MRQ≈淨息差-不良貸款率。所以，淨息差越高，不良率越低的銀行，PB估值越高。

圖：ROA及PB
來源：塔堅研究

（伍）


圖：人民幣貸款增速
來源：國金證券

銀行收入來源入手，可以用公式表示為：

銀行收入=利息淨收入+非息淨收入

其中：利息淨收入=生息資產規模*淨息差；非息淨收入=中收+投資淨收益

由此，可以推出，整個銀行市場規模的增速為：

銀行市場規模增速=（1+生息資產規模增速）*（1+淨息差增幅）*（1+中收增速）-1

（投資淨收益的增長來源，也是生息資產規模增長，比如通過買賣貨幣基金、債券帶來的收益等，所以不單獨列為增長因子）

一、生息資產規模

銀行的生息資產可以理解為整個社會的貸款（包括：政府端、企業端和居民端），因此，銀行生息資產擴張的核心驅動力，就是信貸需求的擴張。

接下來，對幾大核心增長驅動力，我們來挨個拆解：


（後文還有大約6000字內容，以及多張圖表，詳見產業鏈報告庫）


…………………………

以上，僅為本報告部分內容。

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新軟件產業鏈：公有雲|國產CPU產業|CRM|社交網絡（2021-4月跟蹤）|搜索引擎（2021-4月跟蹤）|金融諮詢平台（2021-4月跟蹤） |電信運營商（2021-5月跟蹤）|醫療IT行業（2021-6月跟蹤） |ERP軟件產業（2021-6月跟蹤） |工業互聯網產業（2021-6月跟蹤） |工業品電商產業（2021-7月跟蹤） |芯片IP產業（2021-7月跟蹤）|CAD軟件（2021-8月跟蹤）|智能製造IT服務產業（2021-8月跟蹤）|遊戲平台產業鏈（2021-11月跟蹤）|光模塊產業鏈（2021-12月跟蹤）|銀行IT產業鏈（2022-2月跟蹤）|醫藥生產智能製造產業鏈（2022-2月跟蹤）|三方支付產業鏈（2022-3月跟蹤）|電力信息化產業鏈（2022-3月跟蹤）|水務信息化產業鏈（2022-3月跟蹤）|雙碳之能效管理系統產業鏈（2022-4月跟蹤）|

新基建產業鏈：裝配式建築|智慧交通|網絡安全（一）|商用密碼產業鏈|網絡安全產業鏈（二）|網絡安全產業鏈（三)|車載視頻監控|塑料管材（2021-4月跟蹤） |建築施工（2021-5月跟蹤） |視頻監控產業（2021-5月跟蹤）|網絡安防產業（2021-8月跟蹤）|國產中間件產業（2021-9月跟蹤）|智能停車系統產業（2021-9月跟蹤）|造船產業（2021-9月跟蹤）|終端安全產業（2021-10月跟蹤）|衛星遙感產業鏈（2021-11月跟蹤）|智能座艙產業鏈（2021-11月跟蹤）|防務連接器產業鏈（2021-11月跟蹤）|飛機制動產業鏈跟蹤（2021-12月跟蹤）|航空發動機葉片產業鏈（2022-1月跟蹤）|紅外熱成像產業鏈（2022-2月跟蹤）|特種無人機產業鏈（2022-3月跟蹤）|水泥產業鏈（2022-3月跟蹤）|安防攝像頭產業鏈（2022-4月跟蹤）|通信網絡服務產業鏈（2022-4月跟蹤）|工程機械產業鏈（2022-4月跟蹤）|

新能源產業鏈：光伏硅片（2021-4月跟蹤）|動力電池（2021-4月跟蹤）|水電產業（2021-5月跟蹤）|電解液產業（2021-6月跟蹤） |整車行業（2021-6月跟蹤）|動力總成產業（2021-7月跟蹤） |儲能產業（2021-8月跟蹤）|風電鑄件（2021-8月跟蹤） |三元正極產業（2021-8月跟蹤）|風電主軸產業（2021-8月跟蹤）|鋰電銅箔產業（2021-8月跟蹤）|海底電纜產業（2021-9月跟蹤）|動力電池電池盒產業（2021-9月跟蹤）|鋰電設備產業（2021-9月跟蹤）|負極材料產業（2021-10月跟蹤）|風光綠電運營商產業（2021-10月跟蹤）|光伏組件產業（2021-11月跟蹤）|磷酸鐵鋰正極產業鏈（2021-11月跟蹤）|鋰電激光設備產業鏈（2021-11月跟蹤）|生物柴油產業鏈（2021-11月跟蹤）|新能源車換電產業鏈（2021-11月跟蹤）|光伏熱場產業鏈（2021-12月跟蹤）|智能駕駛域控制器產業鏈（2021-12月跟蹤）|汽車毫米波雷達產業鏈（2021-12月跟蹤）|氫能源制氫產業鏈（2021-12月跟蹤）|碳硅負極產業鏈（2021-12月跟蹤）|氫能源燃料電池產業鏈（2021-12月跟蹤）|光伏金剛線產業鏈（2022-1月跟蹤）|光伏切割設備產業鏈（2022-1跟蹤）|光伏HJT設備產業鏈（2022-1月跟蹤）|光伏HJT設備產業鏈（2022-1月跟蹤）|汽車通信模組產業鏈（2022-1月跟蹤）|車用PCB產業鏈（2022-2月跟蹤）|一體化壓鑄產業鏈（2022-2月跟蹤）|風電塔筒產業鏈（2022-2月跟蹤）|光伏膠膜產業鏈（2022-2月跟蹤）|汽車連接器產業鏈（2022-3月跟蹤）|三元前驅體產業鏈（2022-3月跟蹤）|動力電池產業鏈（2022-3月跟蹤）|

新醫藥產業鏈：流感疫苗|HER2單抗 |骨科手術機器人|ADC抗體偶聯藥物|骨科耗材器械|CD19靶點|核酸檢測|CDK4/6靶點|生物製藥產業（2021-4月跟蹤） |醫美（2021-4月跟蹤）（一） |臨床CRO（2021-4月跟蹤） |醫美產業鏈（2021-4月跟蹤）（二） |醫美服務（2021-5月跟蹤）|小分子CDMO（2021-6月跟蹤） |藥品引進產業（2021-6月跟蹤） |肺炎疫苗產業（2021-6月跟蹤）|生長激素產業（2021-6月跟蹤）|CRO行業2020年年報跟蹤|安評產業（2021-6月跟蹤） |線上藥品零售（2021-6月跟蹤） |臨床CRO產業（2021-7月跟蹤） |雙抗產業（2021-7月跟蹤） |輔助生殖產業（2021-7月跟蹤）|血製品行業（2021-8月跟蹤）|恆瑞重點藥品（2021-8月跟蹤）|化學發光產業（2021-8月跟蹤）|核藥產業（2021-8月跟蹤）|口腔正畸產業（2021-8月跟蹤）|信達生物研發管線（2021-9月跟蹤）|民營腫瘤醫院產業（2021-9月跟蹤）|新冠特效藥產業（2021-9月跟蹤）|眼科藥品產業（2021-9月跟蹤）|民營醫院產業鏈（2021-10月跟蹤）|藥房自動化產業鏈（2021-11月跟蹤）|生物製藥設備產業鏈（2021-11月跟蹤）|原料藥產業鏈（2021-12月跟蹤）|多肽類CDMO產業鏈（2022-1月跟蹤）|多肽類CDMO產業鏈（2022-1月跟蹤）|化學發光產業鏈（2022-2月跟蹤）|醫藥生產智能製造產業鏈（2022-2月跟蹤）|X線平板探測器產業鏈（2022-2月跟蹤）|醫用生物再生材料產業鏈（2022-3月跟蹤）|分子砌塊產業鏈（2022-3月跟蹤）|康復醫療器械產業鏈（2022-3月跟蹤）|臨床CRO產業鏈（2022-4月跟蹤）|藥用玻璃產業鏈（2022-4月跟蹤）|臨床前一體化CRO產業鏈（2022-4月跟蹤）|醫美器械之能量源產業鏈（2022-4月跟蹤）|一體化CXO產業鏈（2022-4月跟蹤）|醫療影像設備產業鏈（2022-4月跟蹤）|

新消費產業鏈：掃地機器人|物業管理|社交電商|蘇酒雙龍頭（2021-4月）|二次元遊戲平台（2021-4月跟蹤） |在線視頻（2021-5月跟蹤）|奢侈品行業（2021-5月跟蹤） |濃香型白酒（2021-5月跟蹤） |乳製品（2021-5月跟蹤） |綜合開發商（2021-5月跟蹤） |短保麵包行業（2021-6月跟蹤） |甜味劑產業（2021-6月跟蹤） |火鍋底料產業（2021-6月跟蹤） |飼料產業（2021-6月跟蹤） |成品家居產業（2021-6月跟蹤）|港資開發商（2021-6月跟蹤）|定製家居產業（2021-6月跟蹤）|輪胎產業（2021-6月跟蹤） |五金工具產業（2021-6月跟蹤） |化妝品產業（2021-6月跟蹤） |網紅小家電產業（2021-7月跟蹤） |動物疫苗產業（2021-7月跟蹤）|家電產業（2021-7月跟蹤）|K12學歷教育（2021-7月跟蹤）|民辦高校行業（2021-7月跟蹤） |潮流玩具產業（2021-7月跟蹤） |職業教育產業（2021-7月跟蹤）|K12培訓產業（2021-7月跟蹤） |奶粉產業（2021-7月跟蹤）|免稅行業（2021-7月跟蹤）|中式保健品產業（2021-7月跟蹤）|跨境電商物流（2021-8月跟蹤）|營養強化劑產業（2021-8月跟蹤）|按摩電器產業（2021-9月跟蹤）|車載鏡頭產業（2021-9月跟蹤）|電商產業鏈（2021-11月跟蹤）|中大排量摩托車（2021-12月跟蹤）|電子煙產業鏈（2021-12月跟蹤）|出海電商品牌產業鏈（2021-12月跟蹤）|運動鞋服製造產業鏈（2021-12月跟蹤）|次高端白酒產業鏈（2021-12月跟蹤）|化妝品代工產業鏈（2022-1月跟蹤）|化妝品代工產業鏈（2022-1月跟蹤）|烘焙耗材產業鏈（2022-2月跟蹤）|一體化複合養豬產業鏈（2022-2月跟蹤）|飼料+生豬養殖產業鏈（2022-3月跟蹤）|植物提取物產業鏈（2022-3月跟蹤）|央企物業產業鏈（2022-3月跟蹤）|民營物業產業鏈（2022-4月跟蹤）|

新材料產業鏈：建築防水材料|碳纖維產業（2021-5月跟蹤） |農藥產業（2021-5月跟蹤）|陶瓷材料產業（2021-5月跟蹤） |玻璃纖維產業（2021-5月跟蹤）|大煉化產業（2021-6月跟蹤） |種業（2021-7月跟蹤） |金礦產業（2021-7月跟蹤）|浮法玻璃產業（2021-7月跟蹤）|銅礦產業（2021-8月跟蹤）|電解鋁產業（2021-8月跟蹤）|鋅鉛產業（2021-9月跟蹤）|大煉化產業（2021-9月跟蹤）|EVA樹脂產業（2021-9月跟蹤）|電石產業（2021-9月跟蹤）|磷化工產業鏈（2021-10月跟蹤）|工業級磷酸一銨產業（2021-11月跟蹤）|有機硅產業鏈（2021-12跟蹤）|有機硅膠產業鏈（2022-3月跟蹤）|防水材料產業鏈（2022-3月跟蹤）|水泥產業鏈（2022-3月跟蹤）|

新金融產業鏈：壽險產業（2021-5月跟蹤）|銀行產業鏈（2022-1月跟蹤）|信貸風險評估和金融大數據產業鏈（2022-2月跟蹤）|農商銀行產業鏈（2022-2月跟蹤）|城商銀行產業鏈（2022-3月跟蹤）|

金融課程:嚴選金融核心課程，復旦《新金融企業家》

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