说明：2026年4月初，在大摩发布一份《中国最佳商业模式研究V2》研报后，我也在第一时间发微头条和大家做了分享，时隔半年，我想到了用这套方法论基于当下最新估值数据，再复盘看下，当下A股有哪些公司，符合所谓的“最佳商业模式”，如何用他们构建一个组合。
数据口径：ROE、毛利率、资产负债率、经营现金流、归母净利润取2025年年报；市值、PE(TTM)、PB取2026年10月16日收盘。财务与估值来自东方财富，基准与关键指标经Wind交叉验证。本文不引用摩根士丹利的评级与目标价，也不构成投资建议。
一、框架：大摩到底在做什么
2026年4月初，摩根士丹利发布的报告《中国最佳商业模式研究（第二版）》 的核心命题其实只有一句：在盈利下修成为常态的市场里，真正稀缺的不是增长，而是"能持续兑现的高回报"。 它把这句话拆成了一条可复现的流水线。
第一步，量化回测。 在约700只中国股票（含A股、港股、ADR）的池子里，对每个候选因子做历史有效性检验，淘汰在样本内不稳定或只在特定风格年有效的因子。这一步决定了后面用的不是"看起来有道理"的指标，而是被数据筛过的指标。
第二步，两阶段筛选。 先筛质量，再筛估值——顺序不能颠倒，因为"便宜的坏公司"是价值陷阱，"贵的坏公司"是双杀。
第三步，定行业名额。 按行业分配席位，避免组合被单一风格绑架。
第四步，分析师深评。 覆盖分析师对入选公司做商业模式层面的定性复核，重点判断高回报的来源是可重复的机制，还是一次性的运气。
第五步，叠加主题与风险闸门。 V2版本加入了AI敞口识别、四大全球主题对齐，以及地缘政治/监管许可审查。
真正值得带走的，是第二步那张两阶段因子表。
质量端（占筛选权重的核心）
- 盈利能力 65%：RNOA水平占25%、RNOA五年平均Z分数占25%、总应计占15%。注意这里的构造——水平分和Z分数各占25%，意味着框架不看你一年赚多少，而看你是不是年年都能赚到这个水平；总应计（净利润与经营现金流的偏离）则用来识别"纸面利润"。
- 资本使用效率 15%：资本开支/折旧，判断公司是理性扩张还是在用股东的钱堆产能。
- 风险 20%：五年净负债/资产的标准差。杠杆本身不可怕，杠杆的剧烈波动才可怕。
价值端
- 深度价值 60%：P/B、现金市值比、EV/Sales。
- 当前估值 40%：EV/EBITDA、自由现金流收益率。
金融股另设一套因子——因为其资产负债表本身就是经营工具，通用因子会系统性失真。
二、为什么不能直接抄它的股票池
大摩那份名单共26只，其中只有11只是纯A股，另有5只A/H双重上市、10只在港股或ADR。想在A股落地，剩下的一半以上必须自己补。但比数量更麻烦的是三个错位：
时点错位。 报告数据截至2026年3月26日，距今已近7个月。这期间AI算力链的估值又上了一个台阶——中际旭创PB从当时到现在处在20倍以上，框架对它的判断已经完全不同。
池子错位。 大摩的池子是MSCI中国口径，含大量港股与ADR，其估值中枢与A股不同源。直接搬代码，等于用一把在另一把尺子上校准过的卡尺来测量。
主观层不可复制。 框架的第四步是覆盖分析师的定性深评——商业模式是否可重复、护城河是变宽还是变窄。这部分没有数据，搬不过来，只能靠规则化的闸门去近似。
所以正确的做法不是"翻译名单"，而是把方法论拿过来，用自己的数据重跑一遍。
三、把框架搬到A股：数据与代理变量
海选。 从全部A股（剔除ST、\*ST、退市）中筛出2025年报加权ROE>15%、最新总市值>300亿元的标的，得156只。再剔除银行、保险、证券——大摩对金融股另设因子，而我不做金融。对其中93只补齐2021—2025五年ROE与资产负债率序列，进入正式打分。
代理变量。 大摩的三项原始数据（RNOA、总应计、资本开支/折旧）在可得数据里没有直接对应项，我用以下方式逼近，并明确标注：
| 原框架因子 | 本文代理变量 | 权重 |
|---|---|---|
| RNOA水平 | 2025年报加权ROE（横截面百分位） | 25% |
| RNOA五年平均Z分数 | 五年ROE变异系数（CV）倒数 | 25% |
| 总应计 | 经营现金流/归母净利润 | 15% |
| 资本使用效率 | 2025资产负债率倒数（低杠杆=资本纪律） | 15% |
| 风险：五年净负债/资产标准差 | 五年资产负债率标准差倒数 | 20% |
| 深度价值 | PB倒数 | 60% |
| 当前估值 | PE(TTM)倒数 | 40% |
用CV替代"五年平均Z分数"是本文最大的一处简化。Z分数的原意是每年在横截面上标准化后取五年均值，以剔除周期波动；CV衡量的是自身波动率。两者方向一致（都奖励稳定），但CV会误伤"持续上行"的成长股——这一点在下文金诚信的案例中会显现出来。
四、筛选全过程：六道关
第一关，质量门。 93只按质量分排序，取前50%（46只）过关。这一关淘汰掉了一批ROE很高但不可持续的标的：盐湖股份（五年ROE 66.9%→0.89%→27.9%，剧烈跳动）、神火股份（57.4%→17.5%，单边下行）、华能国际与大唐发电（2021—2022连续巨亏）、世纪华通（2022年-25.2%）。
第二关，价值排序。 在过关的46只内按价值分排序。由于深度价值占60%且以PB为主，这一关的主导力量是"谁便宜"。
第三关，闸门剔除。 这是框架的第五步在本文的落地：
其中华利集团与亿联网络的剔除值得单独说明。华利集团质量分不低，但ROE从29.97%一路降到18.97%，且是运动鞋代工，对美出口敞口高；亿联网络质量分74.2是全池最高，五年ROE稳定在28%上下、负债率仅12.79%，单看数字近乎完美——但它的经营现金流/净利润只有0.70，且会议终端业务对美收入占比高。这正是框架要求"叠加闸门"而非"只跑因子"的理由：机械打分会给出高分，地缘敞口却要求一票否决。
第四关，主动行业配置。 单行业上限3只，同时给消费大类（食品饮料、家电、轻工、纺服、商贸、农林牧渔）设合计上限5只。这条规则直接来自V1跑输7个百分点的教训——如果不设这条，食品饮料与家电会各占3只，消费合计占比超过30%，正好重演V1的结构性错误。
第五关，AI敞口补充。 V2新增了AI敞口识别，本文单独补3只。但这里有一个方法上的取舍：补充的是"质量已过关"的标的，且按质量×价值的平衡分排序，而不是按质量分排序。若纯按质量分取，会选中金山办公、中际旭创、生益科技——后两者PB分别高达20.5倍和15.1倍，价值分仅5.4和3.7。为买敞口而买最贵的，等于用第五步推翻第二步。按平衡分取，结果是立讯精密、胜宏科技、金山办公。
第六关，交叉验证。 全部20家的ROE、毛利率、资产负债率经Wind二次取数核对，与东方财富口径一致（市值因统计口径差异有1%—8%的偏离，属正常范围）。
五、最终名单
12个行业，消费5只、上游资源4只（有色3+煤炭1）、科技相关5只（电子2+计算机2+传媒含AI应用属性）、制造与其他6只。没有任何一个行业超过3只。
六、这个组合长什么样
质量溢价成立。 组合2025年报ROE中位数21.73%，对标沪深300总市值加权ROE 13.99%（Wind口径），约1.55倍——这个倍数与大摩原版1.5倍几乎一致，说明"质量筛选"这一层在不同市场里是稳定可复现的。
但估值几乎没溢价。 组合PE(TTM)中位数14.0倍，沪深300为12.99倍，溢价仅8%。这与大摩原版32%的溢价相差甚远。原因是本文严格执行了"价值分排序"，而价值分里PB占了60%——机械执行框架的结果，就是一个高质量价值组合，而非高质量成长组合。这是本次复刻与大摩版本最实质的差异，读者需要知道。
七、三个需要警惕的地方
第一，这是价值因子主导的结果，不是成长筛选。 云铝股份PE 8.0倍、陕西煤业13.4倍，便宜的一部分原因是市场认为其盈利处在周期上。框架用"五年ROE稳定性"对此有防御——云铝五年ROE在16.5%—22.5%区间，CV仅0.138，确实不在极端高点——但周期定价的风险无法被因子完全消除。
第二，AI敞口是主动承担的高波动头寸。 胜宏科技2025年ROE 35.56%，但五年CV高达0.535，是组合里质量可持续性最弱的一只，其盈利处在AI加速卡PCB的周期高点。它是对"纯价值筛选会系统性低配科技"这一缺陷的补偿，应当给最低权重并分批建立。
第三，代理变量不等于原版因子。 用CV替代五年横截面Z分数，会低估那些ROE持续上行的公司（金诚信五年从9.45%升至23.29%，CV 0.332因此被扣分），也会放过那些盈利平稳下滑的公司。若要更贴近原版，下一步应把Z分数改为逐年横截面标准化。
最后需要强调：这是一份研究名单，不是交易指令。 框架解决的是"哪些公司的商业模式值得研究"，不解决"什么时候买"。大摩自己在报告里也把估值分位作为独立的风险提示——本文的组合估值溢价仅8%，看似安全，但其中低估值部分的周期属性、高估值部分的AI周期属性，都需要各自独立的跟踪。
*本文仅为方法论复刻与数据研究，不构成任何投资建议。*