穷得连Wind都要用不起了

作者：香帅团队

  来源：香帅的金融江湖

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买不起Wind账号，主要是因为今年上半年券商的收入下降很多。

券商的主要业务分三块，经纪业务、投行业务、自营业务。今年上半年，经纪业务和投行业务收入都普遍呈现下降的态势。

由于行业佣金率边际下行，市场成交额有一定程度的回落、金融产品代销依然存在压力，行业经纪业务收入同比有所下滑。

除了经纪业务，上半年A股IPO融资规模同比减少16%至2187亿元、A股再融资规模同比减少10%至2409亿元、信用债规模同比增长3%至9.4万亿元，投行业务收入也承受着一定的压力。

收入下滑的现象背后折射出政策和营收交易给券商带来的双重冲击。

之前，华南某地证监局传达了公募基金行业费率改革工作相关要求的通知，该通知包括四个方面：

（1）全面降低主动权益类基金产品的管理费、托管费费率，并稳慎开展浮动费率创新产品试点；

（2）合理调降公募基金的证券交易佣金费率；

（3）进一步降低基金管理人尾随佣金支付比例，研究不同类型基金产品设置差异化的尾随佣金支付比例上限；

（4）强化费率相关信息披露要求。

这一政策对基金公司收入影响有多大呢？

有券商分析师给出测算，以2022年为基数，假设将股票混合型基金佣金率以万分之五计算，指数型基金以万分之二点五计算，其他基金佣金率维持不变。这样计算出来公募基金总佣金收入由188.4亿元降至119.3亿元，下滑了37%。

2022年A股走势总体呈现下滑态势，这也为业务线带来了营收压力。

我们可以这样看A股交易数据：如果A股一天的成交额不超过8000亿元，那就表明市场极不活跃；而在市场活跃的时候，A股一天平均成交额可以达到9000亿或1万亿。

比如2021年，A股每天平均成交额10582亿元，全年累计成交257.15万亿元，创下历史纪录。到了2022年，全年成交额223.88万亿元，每天平均成交额9251亿元，也是惊人的数字。

不过在2022年，A股日均成交额逐渐减少，到第四季度时，每天平均成交额就不到8400亿元了，尤其是9、10、12这三个月的日均成交额还不到8000亿元。这也导致2022年下半年，A股的日平均成交额跌破了9000亿元大关。

今年上半年基金发行量也普遍低迷，上半年共发行了535只基金，基金月均募集量为817亿，比2022年同期的1165亿大幅萎缩了近30%。

低迷的成交量背后是惨淡的指数行情。

截止今年9月，A股的指数跌多涨少。东方财富Choice数据显示，除上述创业板指外，中小100指数年内累跌超过10%，为10.97%。此外，科创100、创业300、中小300、科创50、深证成指也均跌幅超过5%。

买不起Wind的背后，的确预示着券商行业，在行情和政策的多重冲击之下，已经从巅峰走了下来。随着营收和净利润的增速下滑，公司也采取人力成本优化的方式对薪酬进行了调整。

以兴业证券为例，2022年度，6名主要高管平均薪酬由242.40万元下降至225.49万元，降幅为6.98%。

兴业证券的员工薪酬方面，2022年薪酬合计36.14亿元，同比下降41.56%。以期末10,154名员工计算，人均薪酬35.59万元，同比降幅达41.29%。

“三中一华”（中信、中金、中信建投、华泰）也未能幸免。中金公司人均薪酬下降19.67万元，华泰证券人均下降18.97万元，中信建投人均下降10.32万元，中信证券人均下降7.12万元。

这是一个黄金年代已过，厮杀越来越厉害的行业。

多条业务线被暴击下，券商当年风光一时的景象，已经开始大变。

之前，根据Wind数据显示，2015年，证券公司（包括内资和外资券商）的人均薪酬曾高达79.81万元，当时内资券商人均薪酬超过80万元的有20余家。而在2022年，高于这一薪酬水平的内资券商仅剩中信证券（83.64万元）和中金公司（81.96万元）两家。

一些券商的研究所要缩编的消息也不断流传。比如前段时间，传言东亚前海证券要裁撤整个卖方研究团队。还有消息称，沪上知名券商针对研究所出台“优化方案”，年底要优化三成研究员。

一边是缩编，另一边，券商对员工的综合素质要求越来越高，除了研究、销售等十八般武艺，今年掼蛋、《北京清吧不完全打卡指南》、养生攻略、旅游推荐等服务倾向开始频繁出现，预示着现在还需要靠软信息取胜。

除了业务上暂时的暴击，长期来看，这个行业还有被人工智能冲击的威胁——

我们在《财富报告2019-2020》里讲过，金融是个大行业，细分职业很多，各个细分职业的人工智能替代概率的差距也非常大：金融行业里，大约有60%的职位人工智能替代概率极高，替代率超过90%，但是也有25%的职位人工智能替代概率很低，不到30%。

比如现在彭博社据说已经开发了拥有500亿参数的语言模型BloombergGPT。不仅能可以生成高质量的金融新闻报道，提供即时的市场分析和评论。还能用于客户服务和智能助手，回答用户的金融问题，同时作出相关投资决策。