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首度回应研究所红利质疑！天风赵晓光：未来研究所价值应三倍于现在范围

▲天风证券副总裁、研究所所长赵晓光

卖方研究走在发展厘革的“十字路口”，异化与创新并存，争议与时机同在，如安在这片“红海”中翻滚出亮眼的“浪花”，是行业的最大关切。

“冲”与“机”并存，是卖方研究最大现状。一方面，“研究服务换分仓佣金”模式遭遇挑战，且已有传言称海内头部基金要压缩分仓清单，创收压力是卖方研究头上一座大山；另一方面，资本市场革新快速推进，财富管理、注册制、科创板等革新，都对研究所的定价能力、研究服务能力提出更高要求。

于是，近两年来，虽然各大研究所的运营和创收难度不停增大，但各家头部研究所依然在加大研究投入，也有不少新兴研究所发力卖方研究，希望捉住新形势下弯道超车的机遇。而建立五年的天风证券研究所可算是乐成范例，就分仓佣金来看，2016年建立之初，天风研究所得到6591万元的分仓佣金收入，行业中尚且位居第30名，是个“名不见经传”的新兴研究所；但在建立的第二年，该研究所分仓佣金就猛增至3.08亿，排名跃居行业第7；2018年和2019年分仓佣金均凌驾2亿元，2019年行业排名第15名。

在公司层面，天风证券在2019年分类评级中初次进阶为AA类券商，成为十家AA类券商之一；与此同时，更发起收购恒泰证券部门股权，成为证券行业又一大并购事件。业内认为这与天风研究所的赋能不可支解，天风证券因此被视为中型券商依赖研究所赋能业务条线并逆袭为大型券商的范例。

券商中国记者近日专访天风证券副总裁、研究所所长赵晓光，对天风研究所的发展路径、可鉴戒经验以及一些行业存眷的话题举行交流。

赵晓光表示，天风研究所能在短期间内做出成效主要在遵照三大理念，即研究第一要经得起时间的磨练，第二要切合现实，第三要看准产业的大趋势，深度研究是其焦点竞争力。

借着专访的契机，赵晓光专门回应了天风研究所是否红利的听说，“我可以非常确定的说，从2016年开始，到2017年、2018年、2019年，包括本年，我们研究所都是红利的状态。”据悉，本年上半年，天风研究所的效益创出汗青新高。

在赵晓光看来，研究服务换佣金的模式是一种性价比很高的路径和模式，但佣金分仓未必能全面反应研究所实力。赵晓光认为，相比研究佣金，客户研究派点的打分更能反应研究所的实力。

寻求红利是卖方研究的焦点目标，要拓宽营收来源，起主要弄清晰研究的本质。赵晓光认为，研究的本质就是对优质资产举行挖掘、定价、赋能服务和价值实现，研究要实现收入，需要从上面这四个环节入手。其中，把优质资产对接给优质资金，举行优质资产、资源和资金的整合拉拢，研究对这块业务的支持进而产生的价值是非常大的。

赵晓光进一步表示，研究所目前的创收能力另有很大提升空间，即如果一个研究所按一年五个亿收入计算，未来研究所的价值应该是三倍于现在的范围。

谈经验：“时、实、势”三大理念，提升深度研究能力

自建立以来，天风研究所迅速建立起自身的焦点客户服务体系和深度研究体系，在新财富等各项评选中都稳居前五名。天风研究所在云云短时间内异军突起，都有哪些秘诀和经验？

赵晓光先容，秘诀主要在于两个方面，一是器重提升深度研究能力，二是“以客户为中心”。

2018年下半年开始，卖方研究回归研究本源成为行业共鸣，深度研究能力为行业所器重。赵晓光表示，“天风研究所的研究理念是时、实、势。即研究第一要经得起时间的磨练；第二要切合现实，切合真实的产业情况和公司情况；第三要看准产业的大趋势，我以为这是深度研究的焦点。目前来看，深度研究是我们的焦点竞争力。”

建立以来，天风证券捉住了熊牛联合的一轮周期，依托于深度研究，天风证券的研究跟市场的气势气魄正好有一个非常好的契合。

研究的焦点在于分析师。据相识，天风研究所除了聚集一帮行业内有影响力的分析师外，还借助外部气力，与各个产业组织、产业互助同伴建立深度的接洽，可以或许更有前瞻性和预测性地对行业趋势和公司价值做出判断。

赵晓光特别提到了为分析师赋能，“我们整合各方面资源，除了一样平常培训之外，通过各种互助同伴和研究生态为他们赋能，让分析师更快地发展，拥有更强的研究能力，这点也是非常紧张的，只有拥有优秀的深度研究能力，才能有定价权和影响力，也才是客户所需要的。”

谈及研究所对天风证券的孝敬，赵晓光表示，“金融机构的焦点就是三方：资源方、资产方和资金方。通过我们的深度研究，一方面天风证券搜集了一批优质的资金方头部客户；同时对资产方，对通过行业深度研究为公司整体服务上市公司资产提供支持，通过研究品牌的打造，为公司也孝敬了大量相干的业务时机。”

回应争议：“天风研究所每年都在红利”

近两年来，以天风证券为代表的中型券商研究所异军突起，有声音认为多家研究所通过“高抬高打”的模式，高薪招聘成熟分析师，虽然短期内对提升研究所知名度卓有成效，但是“高投入”未必会得到“高回报”。天风研究所到底有没有实现红利，是许多卖方研究人士闲聊时的一大“八卦点”。

赵晓光在专访中明确回应了这个问题，“我可以非常确定的说，从2016年开始，到2017、2018、2019，包括本年，我们研究所都是红利的状态。我们的客户主要是几部门，第一是公募基金，第二是保险资管、银行等大型金融机构，第三是私募基金和外资客户。这是我们的佣金来源，本年以来我们佣金效益是不错的，上半年我们研究所的效益创出了汗青新高。”

据相识，未来，天风研究所将特别器重三个领域，一是全球的科技趋势，随着信息化在5G期间深入的发展，各行各业与信息化的接洽都越来越精密；二是数据团队，“通过数据分析让研究酿成一件科学的事情”；三是外部互助同伴。

“就详细要发力的研究领域来看，未来，我们会围绕一些子行业举行深度笼罩，好比现在有专门研究面板行业、半导体、物联网、医疗器械的分析师，对每个细分子行业举行笼罩，未来会通过这种模式连续发力。”

谈新兴研究所崛起路径：天风研究所路径可被同业复制

比年来，一方面公募基金买卖业务的佣金率降低已是行业趋势，另一方面随着资本市场革新加码，多家中小券商研究所开始发力卖方研究。在卖方研究这个“红海”中，类似天风研究所的发展路径还可以复制吗？

赵晓光给出了肯定的答案，“天风证券研究所的发展模式，如果以正确的路径，我认为是可复制的。”

不外赵晓光也提到，现在任何一个行业，资源向龙头集中，范围效应越发明显。“我以为现在许多新设研究所一定要好好想想，通过深度研究，通过好的机制，去建立起一个成范围、有用率的团队，可以或许为客户做出孝敬。由于当它不足范围效应的时候，它的收入和影响力是非线性的，这时候团队就比力难维持，对客户的价值也就不高，由于客户现在是越来越集中，要求也越来越高。”赵晓光向同业给出发起。

谈行业尺度：佣金分仓未必能全面反应研究所实力

回首卖方研究发展历程，行业最初形成了研究服务调换分仓佣金的模式，这种模式为行业发展起到了什么作用？除了分仓佣金外，行业另有哪些评价尺度可以反应一家研究所整体实力？

赵晓光表示，研究服务换佣金模式，是为了提升公募基金、资管行业的投资能力而确立的，也可以帮助券商维持研究所的运营，是一种性价比很高的路径和模式。

“我们的大客户，头部的基金客户、保险客户，根据分析师每个月、每个季度做出的孝敬——就是买方分析师或者基金司理打分。这个打分汇总起来，就形成了券商研究所的排名、分析师小我私人的排名和分数。这种排名分数与佣金对比，就算出其对整个研究所的孝敬，这个孝敬就转化成对分析师的收入成本的一个考核，形成薪酬制度和激励制度。”

那么，明星分析师能否反应研究所的整体实力呢？赵晓光认为，“一定水平上可以反应研究所的实力，究竟是客户评选出来的，虽然某几个行业不一定很客观，但总体来看照旧比力客观的，我以为能比力真实地反应研究所的现真相况。”

别的，研究陈诉被客户阅读的数目、深度陈诉的数目以及研究陈诉对公司股价的判断等都是评价研究所实力的量化指标。“我以为较好能反应研究所实力的，应该是这个客户研究派点的打分。”

谈未来：研究所的价值应该是三倍于现在的范围

除了分仓佣金之外，研究所另有哪些收入来源，以实现投入和成本的平衡甚至红利？理想状态下，研究所应有怎样的商业运营模式，又应如何实现？

赵晓光认为，“研究的本质就是对优质资产举行挖掘、定价、赋能服务和价值实现，整个研究要实现收入，就从这四个环节入手。其中，把优质资产对接给优质资金，举行优质资产、资源和资金的整合拉拢，我认为研究对于这块业务的支持进而产生的价值是非常大的。我小我私人认为，未来整体研究所的价值应该是三倍到四倍于目前的范围，没有以机构为焦点的研究业务，也不可能做出深度的研究来，由于整个公募基金、保险等，对研究的深度要求是非常高的。”

赵晓光也提到了行业产能过剩的状态，近两年来大量新兴研究所进入行业，产能处于过剩的状态，但是深度研究的产能却远远不足。“至今仍然没有把研究酿成一个科学的、生态的、数据的创新结果，依然是沿着已往的传统模式在做研究。间隔生产初经受住时间磨练、切合行业现实，同时判断生产业趋势的深度研究，产能照旧远远不敷。我认为，岂论各研究所采取何种差异化的发展路径，终极都是要把产业深度研究透彻，当你的客户水平越高，上市公司质量越好时，卖方研究靠什么生存，一定是深度研究。”

他认为，研究所商业模式很简朴，就是以深度研究为焦点，做好优质资产和资金的整合拉拢。

赵晓光进一步表示，研究所目前的创收能力另有很大的提升空间，即如果一个研究所按一年五个亿收入计算，未来研究所的价值应该是三倍于现在的范围。

红利的增量在哪产生呢？“除了传统研究业务之外，如何把深度的研究转化出来，这个空间是非常大的。包括对内，通过研究品牌的打造为公司形成投行客户、上市公司客户的引入；对外给头部的资金方，通过我们的研究提供咨询服务，产生的合规收入，我以为这些都是未来的空间。”

责任编辑：常福强

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