产业链供应链穿透研究 Skill
核心方法论："五层穿透法"
从终端需求出发，逐级向上游穿透，每层都要完成四个任务：
1. 找龙头：找出该层核心企业
2. 标市占：标注行业整体市占率 + 特定主线下的供货市占率
3. 挖供应：搜索龙头企业的供应商（前五大）
4. 筛上市：判断供应商中哪些是上市公司，继续下一层穿透
执行流程
Step 1：理解主题，拆解细分领域
当用户给出一个产业主题时：
1. 先搜索该主题包含哪些细分领域
2. 每个细分领域找出2-5家核心企业
3. 标注各企业在行业中的整体市占率
搜索模板：
"{主题}" 细分领域 龙头企业 市占率 2025
"{细分A}" A股上市公司 市占率排名
"{细分B}" A股上市公司 市占率排名
Step 2：第一层穿透 — 龙头企业 → 直接供应商
对每个龙头企业：
1. 搜索其前五大供应商/原材料采购
2. 判断供应商中哪些是上市公司
3. 标注上市公司供应商的行业市占率
4. 标注该供应商对下游龙头的供货占比
搜索模板：
"{企业名称}" "{代码}" 前五大供应商 原材料 招股说明书
"{企业名称}" 供应商 "{原材料名称}" 上市公司
"{原材料名称}" A股上市公司 市占率
Step 3：第二层穿透 — 上市供应商 → 其供应商
对Step 2中发现的上市供应商，重复Step 2的流程：
1. 搜索其前五大供应商
2. 判断哪些是上市公司
3. 标注市占率和供货占比
Step 4：标注"特定主线下的供货市占率"
这是本skill的核心差异化点。除了标注行业整体市占率，还要标注：
- 特定主线供货市占率：该企业在AI服务器/新能源车/机器人等特定主线下的供货占比
- 对下游大客户的供货占比：如"占生益科技铜箔采购额的40%"
搜索模板：
"{企业}" "{客户}" 供货 采购额 占比
"{企业}" AI服务器 供货 市占率
"{企业}" HBM/MLCC/CCL 供应商 份额
Step 5：整理层级式穿透图
最终输出格式（参考示例）：
终端需求（如AI服务器/NVL72）
→ 价值量变化：xxx%
│
├── Layer 1: 细分A（如MLCC制造）
│ ├─ 企业A（代码）— 全球市占率x%，特定主线市占率y%
│ └─ 企业B（代码）— 全球市占率x%，特定主线市占率y%
│
├── Layer 2: 细分A的上游（如陶瓷粉体）
│ └─ 企业C（代码）← 供应商
│ 行业市占率：x%
│ 对Layer 1企业供货占比：y%
│ 特定主线供货地位：xxx
│ │
│ └── Layer 3: 企业C的上游（如氧化锆）
│ └─ 企业D（代码）← 供应商
│ 行业市占率：x%
│ 对企业C供货占比：y%
│
└── Layer 2（并行）: 细分A的另一上游（如镍粉）
└─ 企业E（代码）← 供应商
...
关键数据搜索策略
市占率数据来源优先级
- 企业年报/招股说明书（最权威）
- 券商研报（搜索"{企业} 深度报告 市占率"）
- 行业协会数据（CPCA、Prismark等）
- 行业研究机构（Paumanok、TechSearch等）
供应商关系数据来源
- 企业招股说明书"前五大供应商"章节（最详细）
- 企业年报"主要供应商情况"
- 供应商招股书"主要客户"章节（交叉验证）
- 券商研报产业链图谱
供货占比计算方法
- 绝对金额："2024年向xxx销售xxx万元"
- 相对占比："占xxx采购总额的x%"
- 定性描述："第一大供应商"、"核心供应商"、"独家供应"
相关性评级标准
对穿透出的上市标的，按以下标准评级：
| 评级 | 标准 | 投资关注级别 |
|---|---|---|
| ★★★★★ | 市占率垄断/唯一 + 特定主线供货不可替代 + 层层唯一 | Tier S |
| ★★★★☆ | 市占率高 + 特定主线供货有明确数据 | Tier A |
| ★★★☆☆ | 市占率中等 + 供应关系存在但非核心 | Tier B |
| ★★☆☆☆ | 供应关系弱或距离终端需求太远 | 观察 |
输出规范
1. 每层必须包含的信息
- 企业名称 + 股票代码
- 行业整体市占率（全球/国内）
- 特定主线下的供货市占率/地位
- 对下游企业的供货占比（如有）
- 技术地位/不可替代性描述
2. 必须标注的关系
- 终端需求→Layer 1：价值量变化倍数
- Layer 1→Layer 2：原材料占成本比例
- Layer 2→Layer 3：供货金额/占比
- 并行关系：多个上游原材料同时标注
3. 最终必须给出
- 层级式穿透图（文本格式）
- 受益确定性排序表（Tier S/A/B）
- 每个标的的核心逻辑（一句话）
注意事项
- 穿透深度：至少穿透2层（龙头→供应商→供应商的供应商），视信息丰富度可穿透3-4层
- 信息时效：优先使用2024-2025年数据，招股书数据可能较旧需标注
- 交叉验证：通过客户招股书验证供应商关系，避免单方面信息
- 市占率口径：不同研报口径可能不一致，标注数据来源
- 风险提示：最终输出需包含"不构成投资建议"的免责声明
