市净率（PB）常被用来比较行业估值，但行业PB并不是一个天然唯一的数字。它既取决于个股的账面净资产，也取决于统计时如何处理净资产为负的公司，以及采用什么方法把个股数据汇总成行业数据。

基于济安金信行业分类、截至2026年8月31日的A股统计显示，净资产为负的样本共有46只，占有效样本不足1%，分布于22个一级行业。数量看似不多，却足以在部分行业明显拉低算术平均PB。煤炭行业就是一个极端例子：纳入负净资产样本后，行业算术平均PB从剔除后的2.23倍降至-15.99倍。

这并不意味着煤炭行业的整体估值真的变成了负数，而是说明：当个别公司的PB因净资产为负、且分母接近零而出现极端读数时，简单平均可能被严重扭曲。看懂行业PB，不能只看数字高低，还要先看数字是怎么算出来的。

一只股票，为什么能让行业PB均值“变脸”？

在这组统计中，新大洲A（000571）是煤炭开采和加工制造业唯一一家净资产为负的公司。截至统计时点，其归属母公司股东权益约为-0.12亿元，每股净资产约为-0.01元，股价为5.99元，总市值约50亿元。由于每股净资产为负且接近零，按该口径计算出的PB约为-599倍。

煤炭行业共有33只样本，这一只负PB股票就把行业算术平均PB从剔除负净资产样本后的2.23倍，拉低到纳入后的-15.99倍。原因在于，算术平均会给每只股票相同权重：即使这只股票的市值只占行业很小一部分，它对平均值的影响仍与行业龙头一样，极端负值因此足以改变行业均值的符号。

但换一种算法，结果就完全不同。若把行业内所有公司的市值加总，再除以净资产总额，这只股票对行业整体读数的影响就小得多。而在剔除负净资产样本后，煤炭行业其余32家公司的PB分布在约0.66倍至16倍之间，中位数约为1.28倍，更能反映净资产为正样本的典型估值位置。

表1  煤炭行业PB均值为何出现巨大差异

三种PB算法，回答的不是同一个问题

行业PB通常有几种汇总方式，它们看起来都在描述估值，实际侧重点却不同。行业算术平均PB，是把行业内每只股票的PB直接相加后求平均，容易受到极端值影响；行业平均PB采用整体法，即行业总市值除以行业净资产总额，受个股规模影响更大；行业中位数PB则把个股PB排序后取中间值，不容易被少数极端读数带偏。

表2  全市场样本采用不同汇总方法，结果有何差异？

全市场层面，纳入负净资产样本后，行业算术平均PB下偏约9.5%；行业中位数PB下偏约1.0%；整体法计算的行业平均PB则只出现约0.2%的微幅上偏。三种方法对同一批公司的处理结果差异明显，说明PB不是脱离统计方法就能直接比较的单一指标。

偏差集中在少数行业，并非全市场平均发生

负净资产样本对行业算术平均PB的影响并不均匀，而是集中在含有这类样本的部分行业。除了煤炭，电力设备、文化传媒、建筑和教育行业的偏差也较为突出。这些行业中，纳入负净资产样本后，算术平均PB分别较剔除口径低50.5%、46.9%、40.6%和39.7%。

表3  受负净资产样本影响较大的一级行业

注：偏差率为含负净资产口径相对剔除口径的变化幅度；煤炭行业偏差率受极端负PB值影响尤其显著。

为什么中位数更稳，整体法受影响较小？

关键在于，三种算法对极端值的敏感程度不同。算术平均直接处理每只股票的PB，负净资产且接近零的分母可能产生绝对值很大的负PB，从而显著拉低均值。中位数关注的是排序后的中间位置，极端值通常落在分布两端，除非恰好靠近中位数，否则很难大幅改变结果。

整体法则把行业市值与净资产分别加总后再相除，不会让每只股票都以相同权重影响结果。剔除负净资产公司时，行业净资产总额与总市值都会变化，两者的变化相互抵消，因此全市场行业平均PB的总体偏差很小。不过，这不代表每个行业的结果都完全一致：教育、房地产等行业仍可能出现相对明显的差异。

从这组数据看，负净资产样本不仅可能改变行业算术平均PB的集中趋势，还会放大行业内部PB的离散程度。因此，行业均值出现大幅变化时，首先要问的未必是行业基本面突然改变了什么，也可能是统计口径和样本结构改变了读数。

看行业PB，先看口径，再谈高低

净资产为负时，账面净资产已经不适合作为衡量公司市场定价的常规分母。负PB不能简单理解为“特别便宜”，也不能据此判断公司被高估；当净资产接近零时，PB的绝对值还可能异常放大，进一步削弱指标的解释力。

对行业比较而言，关键不是机械地选择“纳入”或“剔除”一种口径，而是把处理方式说明白。行业PB应明确标注是否纳入负净资产样本、使用的是个股算术平均、整体法还是中位数，并保持跨行业、跨时期比较的口径一致。在解释行业估值中枢时，中位数和整体法通常比简单算术平均更不容易受到个别极端负PB值的扰动；负净资产样本则适合单独标注、单列观察。

这组统计带来的提醒很直接：行业PB不仅是市场定价的结果，也是统计方法的产物。当一个不足1%的样本群体就能让局部行业均值大幅“变脸”时，读懂估值数字的第一步，不是急着给行业贴上高估或低估的标签，而是先弄清楚这个数字是怎样算出来的。

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个二级行业和369个三级行业。有效样本中净资产为负的个股共46只，占比不足1%，分布于22个一级行业。本文为统计观察，不构成投资建议。