市场谈估值时，市盈率（PE）往往更受关注，市净率（PB）则容易被简化成一个“贵不贵”的标签。但对银行、房地产、软件和半导体等资产结构差异很大的行业来说，同样的PB并不代表相同的市场判断。账面净资产有多大、企业用净资产创造利润的能力如何，以及市场对未来增长有怎样的预期，都会影响估值。

截至2026年8月31日，基于济安金信行业分类的A股统计显示，一级行业的PB梯队分化明显。剔除负净资产样本后，教育业的行业中位数PB为5.63倍，电子元件及电子专用材料制造业为4.92倍，通信设备和通信服务业为4.62倍；金融业则为0.90倍，房地产和煤炭开采加工相关行业分别为1.23倍和1.28倍。

这些数字呈现的不是一张简单的“贵与便宜排行榜”，而是资本市场如何为不同资产结构、盈利能力和增长预期定价。要理解行业PB，既要看行业之间的差异，也要看到同一个行业内部可能存在的巨大分化。

PB高低，先看资产结构，再看盈利能力

市净率可以理解为市场愿意为企业每一元账面净资产支付多少价格。对于技术、软件等轻资产行业，企业的品牌、技术、客户关系和研发积累未必能完整体现在账面净资产中；如果市场同时看好其盈利能力和成长空间，PB就可能处于较高水平。相较之下，银行等资产负债表规模庞大的行业，账面净资产基数较大，即使经营相对稳定，PB也可能低于1倍。

因此，PB高不一定意味着估值过高，PB低也不自动意味着被低估。它首先反映的是市场价格与账面净资产之间的关系，需要结合净资产收益率（ROE）、资产质量、盈利周期和行业经营模式一起判断。

表1  一级行业PB中位数的高低两端

注：PB均为剔除负净资产样本后的行业中位数。

细分赛道拉开差距：同是高PB，逻辑并不相同

把行业进一步拆分，估值差异会更加突出。光通信的中位数PB为15.71倍，三级行业中的光模块及光芯片达到25.25倍，算力芯片设计为17.87倍，半导体设备为10.08倍。这些细分领域的估值，与市场对AI算力硬件需求、半导体产业链本地化和高端装备需求的预期有关。

但细分行业的高PB并不都意味着相同的产业趋势。二级行业旅游零售、三级行业免税零售的中位数PB均达到90.82倍，远高于其他行业；原始统计显示，这两个细分领域的样本数量较少。样本稀疏时，少数公司的资产结构和估值就可能显著影响行业读数，不能据此推断整个消费行业都享有同等估值，也不能仅凭极高PB判断行业未来表现。

这正是行业分类下沉的价值：一级行业只能呈现大方向，二、三级行业才能显示产业链内部的定价差异。不过，分类越细，产业特征越清楚，对样本数量的要求也越高。

表2  部分二、三级行业PB中位数：高位与低位赛道

注：高低排名均按剔除负净资产样本后的行业中位数PB计算。旅游零售、免税零售样本较少，极端读数需谨慎解读。

低PB不等于差公司：资产结构与景气压力要分开看

低PB行业的内部逻辑并不相同。银行业的PB中位数为0.54倍，三级行业中股份制银行为0.39倍、农商行为0.53倍、城商行为0.60倍。银行系PB较低，主要与其资产负债表规模大、账面净资产基数高，以及净资产收益率相对稳定但不高有关；从本次统计看，银行系样本的亏损情况并不是解释低PB的主要因素。

房地产、煤炭、钢铁和部分建筑链行业则是另一种情况。除了资产结构因素，市场还会考虑行业景气、资产减值、盈利波动和未来现金流的不确定性。煤炭行业就是一个典型例子：剔除负净资产样本后的中位数PB为1.28倍，但原始统计中含负净资产样本的行业平均PB为负值，说明少数负净资产公司足以显著扭曲均值。

这也解释了为什么本文以剔除负净资产样本后的行业中位数PB作为主要比较口径。中位数不容易被少数极端值带偏，更适合描述行业中一只“典型股票”的估值位置；而平均数仍有参考意义，但在负净资产或极端PB样本较多时，需要额外说明其统计含义。

行业内部的分化，可能比行业之间更大

行业平均值有时会掩盖内部差异。以农副食品加工业为例，剔除负净资产样本后的中位数PB为2.09倍，但个股PB标准差达到56.57；石油和天然气开采业中位数为2.18倍，标准差为29.36；批发和零售业中位数为2.15倍，标准差为22.50。换言之，同一行业里，公司的资产结构、盈利预期和市场定价也可能相差很大。

这种分化一方面来自行业内部商业模式并不完全相同，另一方面也与少数极端估值有关。当行业平均PB明显高于中位数，往往意味着少数高PB公司拉高了整体读数，而不代表多数公司都处在同样的估值水平。对投资者和研究者而言，行业排名适合用来发现线索，不能代替对公司资产负债表和盈利能力的具体分析。

表3  行业内PB分化较明显的一级行业

注：样本数、中位数PB及标准差均按剔除负净资产样本后的个股统计。标准差越大，行业内个股PB分布越分散。

PB是一张估值坐标图，不是买卖清单

从一级行业到细分赛道，A股PB梯队呈现出清晰的结构性分化：轻资产、成长预期较强的科技与软件行业整体处于较高位置；金融以及部分地产、周期行业则处于较低位置。但这并不是一张简单的高低估值名单，而是不同资产结构、盈利模式和行业预期共同作用的结果。

读懂PB，既要看它处于什么位置，也要追问为什么处于这个位置。高PB需要盈利能力和成长预期支撑，低PB需要进一步区分是资产结构使然，还是行业景气与资产质量承压；而当样本量较少时，极端读数更应谨慎对待。只有把估值数字放回行业属性、公司财务和样本结构中，市净率才真正具有解释力。

数据说明

本文统计时点为2026年8月31日，股价采用当日A股收盘价，每股净资产采用最新一期（MRQ）财报数据。数据基于济安金信行业分类体系，覆盖45个一级行业、144个二级行业、369个三级行业，其中有效样本覆盖366个三级行业。正文主排名统一采用剔除负净资产样本后的行业中位数PB；原始报告同时计算含负净资产样本的行业平均PB。由于负净资产样本可能使部分行业平均PB大幅偏离典型个股水平，二者不宜混为一谈。本文为统计观察，不构成投资建议。