报告概述
本报告聚焦于3年内(剩余期限)公募非永续信用债,以估值2%为初筛标准,系统梳理城投债、产业债、金融债三大类资产中票息较高的部分。报告基于2026年1月22日数据,从全国、省份、地市及行业等多维度展示存量规模、等级分布及近期估值调整幅度,旨在帮助投资者在信用债回暖行情中快速定位兼具抗波动能力和票息收益的资产,为配置决策提供参考。
报告的核心结论
3年内2%以上城投债主要集中在山东、江苏等省份
截至2026年1月22日,3年内公募非永续城投债中估值2%以上的存量共11386亿元,占城投债总存量的6.2%。其中山东省存量1389亿元,江苏省847亿元,两省规模领先;此外,广东、河南、陕西等省份存量也在550亿元以上。从等级看,AA(2)等级债项是主要来源。
产业债中房地产行业占比最高,存量超5000亿元
3年内公募非永续产业债中估值2%以上的存量共12551亿元,占全部产业债的9.7%。房地产行业存量超5000亿元,远超其他行业;非银金融、建筑装饰、煤炭、钢铁、社会服务等行业存量也在500亿元以上。主体层面,河钢集团存量达290亿元,首都开发、保利发展等存量均超250亿元。
金融债中2%以上存量规模较小,仅占1.4%
存量金融债中3年内公募非永续且估值2%以上的债券仅2260亿元,占全部金融债的1.4%。主要分布在银行二级资本债、券商次级债等品种,其中厦门国际银行二级资本债规模120亿元,是最大的单只债券。整体而言,金融债高票息资产稀缺。
各地市城投债高票息分布呈现明显分层特征
报告将各省按2%以上城投债存量规模分为五个梯队:山东、江苏为第一梯队;第二梯队包括广东、河南、陕西;第三梯队有四川、湖南、湖北、江西;第四梯队为浙江、安徽;第五梯队包括重庆、广西、天津、云南、贵州、吉林、甘肃。各梯队内不同地市和等级分布差异显著,如青岛市存量超400亿元,而云南省级平台存量表现突出。
报告回答的关键问题
哪些省份3年内2%以上的城投债存量较多?
山东和江苏存量最为充沛,分别为1389亿元和847亿元,均主要分布在AA(2)等级的2-3年期。广东、河南、陕西存量在550亿元以上,四川、湖南、江西、湖北在400亿元以上,浙江、安徽在300亿元以上,12省份中云南存量超800亿元。这些省份为投资者提供了相对丰富的选择。
3年内2%以上的产业债主要分布在哪些行业?
房地产行业存量最大,超5000亿元;非银金融行业超1000亿元;建筑装饰、煤炭、钢铁、社会服务行业均超500亿元。具体主体上,河钢集团存量290亿元,首都开发、保利发展、华润置地等房地产企业存量均超250亿元,平安租赁、远东租赁等非银金融机构存量较大。
3年内2%以上的金融债有哪些主要品种和主体?
3年内2%以上的公募非永续金融债存量仅2260亿元,规模较小。主要品种包括银行二级资本债、券商次级债、其他非银机构债等。主要主体有厦门国际银行(120亿元)、奇瑞徽银(70亿元)、东北证券(61亿元)、东方资产(40亿元)等,整体优质高票息资产较为稀缺。
信用债市场回暖背景下,如何寻找高票息资产?
报告建议以估值为基准,聚焦3年内公募非永续债,以2%为筛选标准。当前城投债中山东、江苏等省份存量丰富;产业债中房地产、煤炭、钢铁等行业仍有较多高票息机会;金融债中银行二级资本债和券商次级债可关注。同时需注意各省内不同地市和等级的分化,以及近期估值调整幅度。
报告中的代表性数据
3年内2%以上城投债存量规模
截至2026年1月22日,占全部存量城投债(183941亿元)的6.2%,为公募非永续债口径。
3年内2%以上产业债存量规模
截至2026年1月22日,占全部存量产业债(129374亿元)的9.7%。其中房地产行业存量超5000亿元,是最大的行业。
3年内2%以上金融债存量规模
截至2026年1月22日,占全部存量金融债(157881亿元)的1.4%,规模较小,主要分布在银行二级资本债等品种。
以上数据根据报告摘要整理,具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表:包含信用债整体存量规模、平均估值及各期限分布图,以及城投债各省份2%以上债券的详细数据图表。
- 区域深度分析:对江苏、山东、广东、河南、陕西等主要省份及地级市的2%以上城投债存量、等级分布、近期调整幅度进行逐层拆解,并列出具体主体存量。
- 产业债行业分布:各行业(房地产、非银金融、建筑装饰、煤炭、钢铁等)2%以上债券的存量、隐含评级分布及近期估值变化,附主体名单。
- 金融债主体清单:筛选隐含评级AA及以上、存量20亿元以上的银行二级资本债、券商次级债、其他非银机构债等主体,含品种、评级及期限分布。
- 筛选券调整幅度分析:报告提供了2026年1月8日以来各区域和行业的估值调整幅度(bp),帮助投资者判断近期波动和抗跌性。
- 风险提示与口径说明:包括城投口径偏差(广义口径)、部分数据缺失导致的统计偏差,以及宏观经济和地方政府债务压力等主观性风险。
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