双压图谱：A股产能过剩与供应链占款报告（2026H1）

副标题：议价弱化、双重压力、薪酬传导与银行敞口

数据期：2026H1（同比2025H1）｜样本：沪深A股4,728家可比公司（剔除金融与ST）｜生成：2026-10-05

发布平台：Y角兽

说明：榜单正文见前篇《产能过剩与应付占款 · 相关榜单集》，此处不再重复。以下为完整版必需的模型与口径说明、基于榜单的深层次分析及免责声明。

一、模型与口径说明

1.1 供应链议价弱模型（SCI）

图1 SCI六因子权重：议价话语权构成

目标：识别“被下游拉长账期、对上游付款相对刚性”的公司。

硬条件：超额赊销（应收同比 − 营收同比）≥15pp；半年营收≥5亿；去年同期应收≥0.5亿。

SCI六因子权重：

分级：行业内归一+趋势分，五档：链主型 / 强势型 / 平衡型 / 弱势型 / 被占款型。核心档=弱势型或被占款型。

1.2 产能过剩模型

目标：识别“扩产先行、收入未跟上、以赊销或堆存货消化”的公司。

硬条件：

(固定资产+在建工程)同比 ≥15%

营收同比 < 产能同比 −10pp

超额赊销 ≥10pp 或 存货同比 ∈[15%,300%)

半年营收 ≥5亿；产能基数 ≥0.5亿

硬档：产能同比 ≥30% 且营收 < 产能 −20pp。

四道极值护栏：

存货小基数：去年同期<1千万不采信（实测+6,091%）

产能数倍扩张：同比≥100%多为重组/转固，强制降出硬档（硬档143→112）

营收腰斩：<-50%时每元产能创收失真，不采信

超额赊销>300pp：多为低基数/周期反转（如天齐锂业+998pp），结论降权并点名

1.3 双重压力模型

定义：同时命中“供应链议价弱”与“产能过剩”标签。逻辑：既被下游占款，又在加产能，若收入不达预期，将同时面对回款慢+折旧刚性+借款利息三重挤压。

1.4 薪酬传导模型

口径：“支付给职工以及为职工支付的现金”同比（收付实现制，含社保/辞退福利），全市场13,914家样本。

分组对比：议价弱组、议价弱核心组、产能过剩组、硬档组、双重压力组。观察薪酬中位增速与收缩面。

传导逻辑：

议价弱 = 即期降薪（被占款→现金流紧→薪酬收缩面33%）

产能过剩 = 风险后置（扩产期加薪+10.7%，收入不达预期后薪酬调整滞后2~4个季度）

1.5 银行敞口模型

数据：对342家上榜企业补拉借款科目（短期/长期借款、应付债券、一年内到期），有息借款合计23,403亿（剔除中国铁建、中国神华后14,442亿）。

对上游占款：应付账款12,795亿 + 应付票据1,945亿 = 14,739亿。应收账款10,200亿。

三档情景：

基准：占款链条确权保理坏账率0.3%→1%，损失~100亿

压力：硬档+双压约130家违约率10%、LGD 45%，损失~250亿

极端：347家整体违约率15%、LGD 45%，损失~1,580亿（占商业银行年净利~6.5%）

1.6 购买力测算模型（桃浦应用）

分组：

高速组（研发/总部/MNC岗）：对标半导体/通用设备/器械薪酬，增速9.0%/年

低速组（医药商业/物流运营岗）：增速1.8%/年

综合年均增速 = 高速组占比×9.0% + 低速组占比×1.8%

情景：保守（20%高速）3.2%、中性（35%）4.3%、乐观（50%）5.4%、乐观（65%）6.5%。

传导缺口：税收增速（+14%）与购买力增速（4~6%）之间约8~10pp的差额，流向企业利润与总部经济，而非工资单。

二、基于榜单的深层次分析

2.1 超额赊销是尾部现象，不是全行业普遍现象

全市场超额赊销（应收增速−营收增速）中位数为 −1~−2pp，行业超额赊销中位数全组为负（−0.5~−4.6pp）。应收暴增集中在322家议价弱公司与256家产能扩张公司身上。这意味着：

供应链账期压力是结构性问题，不是总量问题。 大部分公司的应收账款增速低于营收增速，说明整体回款环境并未系统性恶化。

风险高度集中于特定主体。 榜单上的公司是“尾部风险”的载体，而非全市场代表。政策资源应精准聚焦这322+256家，而非全面收紧。

2.2 产能过剩与议价弱不绑定：两种病，两种药

过剩公司约四成SCI为强势型/平衡型——“自己扩产”与“被人占款”是两种病。风险最集中的是44家双重压力公司（议价弱∩产能过剩）。

产能过剩但议价强：可能是主动扩张，利用占款能力支撑产能，风险相对可控（如部分链主型企业）。

议价弱但产能未过剩：被下游占款，但自身未盲目扩产，风险集中在现金流，可通过供应链金融缓解。

双重压力：最危险，需同时解决回款和产能消化问题。青岛双星（产能+262%、营收−4.4%、赊销+737pp、弱势型）是教科书级样本。

2.3 行业病灶排序：建筑装饰、电子、汽车、机械设备

建筑装饰：有息借款9,060亿居首，对上游占款链最长，超额赊销中位+4.52pp为唯一显著为正的行业。基建链对上游的账期压力正在向建筑业自身转移。

电子：硬档19家最多，过剩率9.6%。半导体A股硬档9家、消费电子3家，2027-2028行业出清将首先冻结新引入芯片/机器人企业的招聘。

汽车：硬档13家，过剩率10.9%。产能扩张中位+6.8%，但营收跟不上。

机械设备：硬档13家，过剩率5.4%。

有色金属：议价弱率11.4%第二高，过剩率11.4%最高之一。

交通运输：议价弱率13.2%最高——被占款不等于自己扩产。

医药生物：过剩率仅2.1%，硬档2家。医药大健康是三大支柱里唯一没有出清风险的板块。

2.4 城市风险性质不同：上海 vs 深圳

图2 城市风险性质：上海混合型、深圳制造型、北京总部型

上海：26家过剩、8家硬档、30家议价弱，行业分布15个，房地产/医药混合。过剩公司产能扩张中位+38.1%。

深圳：25家过剩、13家硬档、23家议价弱，集中在电子/通信。过剩公司产能扩张中位+51.3%，远高于上海。

北京：16家过剩、6家硬档、24家议价弱，央企总部归因，借款1.04万亿对应项目在全国。

苏州、杭州、宁波、无锡：制造业扩产集中地，过剩公司产能中位+23.7%~+43.3%。

城市风险性质不同：上海是混合型，深圳是制造业扩产型，北京是总部归因型。政策应对症下药。

2.5 薪酬传导已经分化：即期降薪 vs 风险后置

图3 薪酬传导已分化：即期降薪 vs 风险后置

议价弱组：薪酬中位+5.2%，收缩面33%，与市场持平，但收缩深度更狠（奔图科技−65.3%、中交地产−52.1%）。

产能过剩组：薪酬中位+10.7%，收缩面23%，反而高于市场+5.0%。这是“风险后置”——扩产期加薪，收入不达预期后薪酬调整滞后2~4个季度。

双重压力组：薪酬中位+6.9%，收缩面32%，介于两者之间。

关键判断：产能过剩公司的薪酬增长是“未来风险敞口”，而非可持续的购买力提升。一旦收入不达预期，薪酬调整将在2027-2028年集中显现。

2.6 银行敞口：伤利润、不伤本金，但链尾风险大

图4 银行敞口三档情景损失（亿元）

347家有息借款2.34万亿≈银行业贷款0.9%。极端情景损失约1,580亿，相当于商业银行年净利~6.5%——伤利润、不伤本金。

真正的薄弱点在链尾：核心企业账期每再拉长30天，先倒下的是靠保理周转的中小供应商，冲击以“广而浅”方式落在城商行/农商行与保理子公司。

领先指标：供应链金融低不良（中信0.11%）建立在核心企业确权之上。本榜议价弱企业恰是“自身被占款”主体，确权主体付款能力弱化时，保理资产隐含风险将先于报表不良率暴露。

三、免责声明

数据来源：本报告数据来源于公开财报、东方财富接口、申万行业分类、中指院、央行信贷收支表等公开渠道。数据截至2026H1（部分宏观数据截至2026年8月）。Y角兽报告力求数据准确，但不对数据的完整性、及时性、准确性作任何保证。

方法论局限：本报告采用同行业A股上市公司作代理变量，桃浦实际工资单、房价等数据可能与上市公司口径存在差异。SCI模型、产能过剩模型、购买力测算模型均基于历史数据和假设，不构成对未来业绩的预测。情景测算的岗位占比（20%~65%）为敏感性假设，非实际观测值。

非投资建议：本报告仅供研究参考，不构成任何投资建议、买卖推荐或决策依据。报告中提及的公司、行业、城市仅为分析样本，不代表对其投资价值的判断。使用者应独立判断，自担风险。

偏差与边界：

薪酬口径为收付实现制，含社保/辞退福利，极值可能来自裁员补偿或并表变化

区级税收含非辖区注册企业税源，不能反推就业与工资规模

产能过剩标签基于2026H1资产负债表，在建工程转固滞后1-2年

覆盖范围为沪深A股，北交所5家上榜企业接口不支持已剔除

非上市供应链企业（链尾主力）不在样本内，实际链尾风险大于本榜

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