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name: aifinlab/a-share-industry-chain
source: https://app.decimal.ai/s/aifinlab-a-share-industry-chain@1/SKILL.md
source_sha256: fbff235945c6
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# A股产业链分析 (a-share-industry-chain)

## 数据源

```bash
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"

# 产业链内公司行情（市值、PE、PB 等）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE1],[CODE2],...

# 各公司财务指标（营收/利润/毛利率/ROE）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]

# 各公司近 1 年日线（产业链环节走势对比）
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [1年前日期]
```

补充数据源：

```python
# 行业板块分类（确定产业链相关行业）
import akshare as ak
df = ak.stock_board_industry_name_em()  # 东方财富行业板块列表
```

Web 搜索（必须使用，产业链数据时效性强）：
- 产业链图谱 / 上下游关系
- 各环节市场规模、国产化率
- 核心公司市占率、技术路线
- 国产替代进展、卡脖子环节

## Workflow

### Step 1: 明确目标产业链

- 确定用户关注的产业链（如：新能源车、光伏、半导体、AI 算力等）
- 通过 web 搜索确认产业链的完整定义和边界
- 参考 `references/industry-chain-guide.md` 中的热门产业链速查
- 如果用户给出的是个股或行业板块，先定位其所在产业链位置

### Step 2: 梳理产业链结构（上中下游）

通过 web 搜索 + 行业知识，绘制产业链结构：

```
上游（原材料/设备/核心零部件）
  ├── 环节A：XX材料 → 代表公司、市场规模、国产化率
  ├── 环节B：XX设备 → 代表公司、市场规模、国产化率
  └── 环节C：XX零部件 → 代表公司、市场规模、国产化率

中游（制造/加工/集成）
  ├── 环节D：XX制造 → 代表公司、产能、市占率
  └── 环节E：XX加工 → 代表公司、产能、市占率

下游（应用/终端/消费）
  ├── 环节F：XX应用 → 代表公司/客户、市场需求
  └── 环节G：XX终端 → 代表品牌、渗透率
```

每个环节标注：
- 市场规模（亿元）及增速
- 竞争格局（集中 vs 分散）
- 国产化率（%）及趋势
- 核心壁垒（技术/规模/资源/认证）

### Step 3: 各环节关键公司（A股可投标的）

通过 cn-stock-data 获取各环节上市公司数据，构建产业链公司地图：

| 环节 | 公司 | 代码 | 市值(亿) | 营收(亿) | 市占率(%) | 毛利率(%) | PE(TTM) | 上市/未上市 |
|------|------|------|---------|---------|----------|----------|---------|-----------|
| 上游-材料 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | A股 |
| 中游-制造 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | A股 |
| 下游-应用 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | A股 |

关键要求：
- **区分已上市和未上市公司**：未上市但重要的公司也要提及（如华为在多个产业链中的角色）
- 每个环节选取 3-5 家代表性公司（龙头优先）
- 标注公司在产业链中的具体位置和角色

### Step 4: 投资分析（核心环节研判）

分析各环节的投资价值：

| 环节 | 利润率 | 壁垒高低 | 增速 | 国产替代空间 | 投资吸引力 |
|------|--------|---------|------|------------|-----------|
| 上游-材料 | XX% | 高/中/低 | XX% | 大/中/小 | 星级评分 |
| 中游-制造 | XX% | 高/中/低 | XX% | 大/中/小 | 星级评分 |
| 下游-应用 | XX% | 高/中/低 | XX% | 大/中/小 | 星级评分 |

重点分析：
- **利润最厚的环节**：毛利率/净利率最高的是哪个环节，为什么
- **壁垒最高的环节**：技术/资质/规模壁垒，护城河在哪里
- **增速最快的环节**：受益于行业趋势最明确的方向
- **国产替代机会**：卡脖子环节、进口替代空间、政策支持力度
- **风险提示**：产能过剩、技术路线变更、政策变化等

### Step 5: 输出

根据风格要求输出（默认 brief）。参考 `references/industry-chain-guide.md` 中的分析框架。

## 风格说明

| 维度 | formal（产业链深度报告） | brief（快速梳理） |
|------|----------------------|-----------------|
| 篇幅 | 5-8 页 | 1-2 页 |
| 产业链结构 | 完整（每个环节详细展开） | 精简（核心环节+关键公司） |
| 公司地图 | 全面（15-20 家，含未上市） | Top 公司（8-10 家，A股为主） |
| 数据深度 | 含财务对比+估值分析 | 市值+毛利率+PE 核心指标 |
| 国产替代 | 单独章节详细分析 | 1-2 段概述 |
| 投资建议 | 分环节给出投资逻辑 | 总结最值得关注的 2-3 个方向 |
| 免责声明 | 需要 | 不需要 |

## 关键规则

1. **产业链数据时效性强**：必须通过 web 搜索获取最新的产业链结构、市场规模、国产化率数据，不能仅依赖历史知识
2. **注明各环节A股可投标的**：每个产业链环节都要明确标注有哪些A股上市公司可以投资
3. **区分已上市和未上市公司**：未上市但在产业链中有重要地位的公司（如华为、宁德时代供应商等）要单独标注
4. **关注国产替代进度**：对于有进口替代逻辑的产业链，必须分析国产化率现状和趋势
5. **数据+逻辑驱动**：所有环节判断必须有数据支撑（市场规模、毛利率、市占率等），不做空泛定性
6. **与其他 skill 联动**：报告末尾可建议用 a-share-sector 做行业深度研究，用 a-share-comps 做环节内公司估值对标，用 a-share-stock-screen 在产业链内筛选