团结香港基金—大新银行 大湾区行业发展指数2025

目錄 指數特色及摘要 首個指數覆蓋6個重點行業 首份多維度評估大灣區全部11個城市行業發展情況的報告 結合定量分析及定性研究2個方法 分析了逾120個指標逾1,300個數據點 ··2025年大灣區六個重點行業整體發展由+4.9%加快至+7.1%，創科成增長火車頭（+14.8%），建造及房地產跌勢放緩（-0.4%），其他行業發展步伐穩健··信心指數的現狀值為55.5，未來值為57.3。企業信心較去年有改善，對來年前景偏向樂觀··香港在金融服務、貿易及物流，以及文體旅蟬聯大灣區第一，尤以愈發鞏固的國際金融中心地位最為亮眼；深圳繼續穩坐創科和製造龍頭位置··絕大部分（94.5%）受訪企業均有在日常營運中應用人工智能（AI）技術，享受降本增效紅利，甚至全新商業模式。在加大AI投資的同時，企業仍面對人才、數據以至服務方面的挑戰··過半受訪企業有意開拓海外市場，並以東南亞和中東為主要目標，當中選擇東南亞的比例為美加、歐洲等傳統市場的接近三倍；香港除了傳統金融、法律等專業服務外，還能提供從市場研究到小規模生產的端到端價值 引言 近年來，AI技術迅猛發展並深度融合各行各業，正以前所未有的速度重塑全球經濟格局。作為創科高地，大灣區的AI應用不僅是提升生產效率的關鍵，更是推動產業升級、發展新質生產力的核心動力。同時，面對日益複雜的國際環境，大灣區企業積極拓展海外業務（出海），尋求廣闊的新市場機遇，強化大灣區在全球經濟中的影響力與韌性。由團結香港基金及大新銀行聯合呈獻的大灣區行業發展指數2025（指數）今年繼續追蹤十一個城市在六個重點行業的表現，並剖析大灣區在AI應用及出海這兩大主題下的發展策略與潛力。這不僅為政策制定者提供具前瞻性的重要參考，更助力企業把握未來巨大機遇，共同推動大灣區高質量發展。 研究方法 在選擇合適行業作為量度目標時，研究團隊考慮了一籃子因素，包括國家發展方向、行業規模、發展潛力、各城市定位等，最後決定以下六個行業為研究領域： 研究團隊以數據量度六個行業於過去一年的表現。數據來源包括各地政府統計數字、企業網站、大學或研究機構報告及私人數據庫等超過60個來源；而分析亦按各行業發展的關鍵要素衍生出若干一級指標，如「基礎建設」、「行業人才」、「經濟貢獻」等。六個行業的一級指標或會因各自行業的特性而不盡相同，而為了突出政策在推動產業創新和大灣區協同發展的重要性，各行業均設有「政策支持」為一級指標。「政策支持」覆蓋各地政府在推動行業的跨城市合作、便利營商和創業、數字化及綠色發展四個通用領域，以及個別行業特定領域的政策，如貿易及物流業的關稅安排，於該年有效的相關政策會被計算在內。各一級指標下設有相關的二級指標。制訂二級指標時，研究團隊參考了業界不同的研究報告以及各地專家意見，並考慮數據在十一個城市的齊全度和可比性。在每個行業中，除政策支持（佔10%）外，各二級指標的權重由主成分分析（PCA）決定（佔90%）。 另外，為了掌握區內各業界對未來信心、AI應用和企業出海的看法，研究團隊以問卷形式調查了十一個城市共3,410間企業的中高層職員。各市的受訪企業數量按城市佔大灣區的GDP比例決定；而各行業在單一城市的受訪企業數量也按該市內每個行業佔整體六個行業的GDP比例決定。每個行業內中小企與大型企業的比例約為一比一。 分析框架 指數以2023年為基準年，隨後每年統計一次，反映行業在過去一年的增長。在每個行業內，十一個城市都會按照指標得出各自的行業城市增長率，再以行業內各城市佔大灣區GDP的比例得出全行業增長率；而六個行業的增長率又會以佔大灣區GDP的比例計算出一個綜合增長率。 除了「六加一」增長率體系，本報告還會以行業為本作多角度分析，框架如下： 就每個行業進行兩個層面的統計數據分析 1.城市優勢分析 以指標的按年變化展示五個高增長城市 詳 加 分 析 特 選 行業政策支持部分，並 以 政 策 熱 度 地圖呈現 以表格展現領先城市在行業不同維度的發展情況 按指標在2025年的量度結果（100分為滿分）展示五個領先城市的表現 並以問卷調查結果探討企業對前景、AI，以及出海的看法 3.信心指數 4. AI應用 展示受訪企業應用AI的主要場景和遇到的挑戰，探究AI如何影響企業的日常營運 參 考 國 際 機 構 及 各 地 央 行的 做 法 ， 讓 受 訪 企 業 評 估所 在 城 市 的 經 濟 情 況 、 企業 的 商 業 活 動 水 平 ， 以 及員 工 數 量 ， 得 出 對 現 狀 和未 來 的 信 心 水 平（ 以50為分界線*） 5.企業出海 了解受訪企業的出海意願和服務需求，並分析香港在協助企業出海中擔當的角色 *高於50表示態度樂觀，低於50表示態度悲觀 概覽 金融服務 數字創新是今年大灣區金融服務業發展的主軸，當中又以香港的《穩定幣條例》最引人注目。隨著投資氣氛回暖，香港進一步擴大領先優勢，國際金融中心地位更為鞏固。區內金融互聯互通愈趨緊密，加上AI深入金融各個領域，發展動能保持穩健。 香港在「投資產品」方面同樣冠絕大灣區。其首次公開招股（IPO）市場於上半年強勢復蘇，共有42隻新股上市，集資額逾1,070億港元，按年激增7倍，列全球首位。其中，寧德時代透過A+H股上市集資410億港元，不僅成為香港自2021年初以來最大型IPO，更創下今年全球最大IPO規 模 紀 錄。 香 港 交 易 所 更 在7月9日首次迎來「六鑼齊鳴」的歷史時刻，5間公司和1隻ETF同時掛牌上市。 香港投資市場屢破紀錄深圳科技金融優勢明顯 香港在六個一級指標中幾乎全面領先，當中「宏觀環境」表現突出，在外來投資總額及國際連接度持續超群，鞏固了其全球商業樞紐的地位。投資推廣署過去一年招商引資成果豐碩，共協助破紀錄的539家海外及內地企業在港開設或拓展業務，同比躍升超過四成。這些企業預計將為香港經濟注入超過677億港元投資，同樣刷新紀錄，並在首年營運創造超過6,800個職位。1 惠貸款餘額4「兩個2萬億」，綠色和數字經 濟 貸 款 餘 額「 兩 個1萬 億 」的 信 貸 格局，規模位居全國前列。深圳尤其大力發展科技金融的創新模式，透過「騰飛貸」業務鼓勵銀行為科技企業提供更高金額、更長期限的信貸支持。銀行以貸款幫助企業實現股權價值的超額增長後，可以分享企業超額股權增值收益。至今，項目已有102家科技企業獲得36億元人民幣貸款，此模式更獲央行在全國範圍推廣。以上均彰顯了深圳在「數字及綠色金融」的領先優勢。 與此同時，年內股票市場交投活躍，上半 年 平 均 每 日 成 交 額 達2,400億 港 元，按年急升逾一倍，創歷史新高。滬深港通2的成交量亦刷新歷來半年度紀錄，北向和南向交易日均成交額分別達1,700億和1,100億 元 人 民 幣。 這 些 超 卓 表 現 亦反映在「經濟貢獻」上，在市場熾熱的氛圍之下，金融服務業上市公司市值也穩步上揚。 一河之隔的深圳則積極推進金融「五篇大文章」3領域的發展，已形成科技和普 圖3 數字金融方面，香港公布了《香港數字資產 發 展 政 策 宣 言2.0》， 提 出 以「LEAP」框架6推動統一和全面的監管，鼓勵現實世界資產代幣化，促進穩定幣應用場景等，以打造深度融入實體經濟的數字資產生態圈。香港亦已實施《穩定幣條例》，乃全球首批實施穩定幣監管框架的司法管轄區之一。7雖然金管局早前明確表示在初始階段僅會批出數個牌照，但截至8月底局方已收到多達77份申請意向，申請者涵蓋傳統銀行、科技企業、電商和支付機構等。 深化兩地互聯互通擁抱數字資產未來 香 港 與 內 地 在 金 融 領 域 的 合 作 不 斷 加深，互聯互通的橋樑更加廣闊。兩地監管機構在「跨境理財通2.0」的基礎上推出包括「一次性同意」和非親身方式開立南向通戶口等措施，5有助銀行向客戶提供更有效的銷售和開戶服務。「債券通」南向通方面，機制年內兩度落實優化擴容，包括延長結算時間、支持多幣種債券結算，以及擴大境內投資者範圍至非銀行金融機構，這些舉措均便利內地資本透過香港進行境外投資。 肇慶稅務部門與金融機構聯手推出「信易貸」產品，將公司的納稅紀錄作為批核貸款的主要考慮因素。由去年至今年3月， 產 品 累 計 發 放 金 額 超 過26億 元人 民 幣， 超 過1,600間 企 業 受 惠， 也 為當地金融業發展注入了新的活力。此外，東莞的債務融資渠道成績喜人，新發行債券金額按年上升三成半，綠色貸款餘額增長近四成，市場成熟度不斷提高。 廣州領跑行業增長肇慶深圳推動產品創新 大灣區多個城市穩健發展，當中香港和深圳再次入選高增長城市五強。因香港情況前文已詳述，在此不贅。 第一名的廣州年內發布「南沙金融三十條」，支持生成式人工智能（Gen AI）大模型開發在金融領域的應用，並推動智能化金融服務的發展。此舉可視為廣州在數字金融進行重點布局的體現，也與其「數字及綠色金融」指標的飛快增長互相呼應：廣州的金融科技企業榜單上榜數量同比增加了六成，而上市金融科技公司的市值也同比增長了13%。「經濟貢獻」方面，廣州最新的金融服務業增加價值同比增長11%，該市期內大量投入高鐵網絡和港口等建設，為金融機構提供了龐大的融資需求。 深圳除了在科技金融等新興領域展現強勁 勢 頭， 傳 統 的 保 險 業 表 現 也 頗 為 突出。在深圳註冊的保險公司總資產最新達7.3萬億元人民幣，位居全國第二；人身 險 與 財 產 險 保 費 收 入 分 別 增 長 逾 一成。「跨境電商保」保證保險年內啟動，產品為深圳跨境電商企業提供應付賬款保險保障，8印證了深圳保險業服務實體經濟的創新能力。另一方面，內地股票市場氣氛回暖，深證成分指數今年首八個月上升22%，升幅居全球前列，亦助力了其「投資產品」指標的增長。 部分非核心城市在金融業錄得可觀增長。肇慶的銀行業相關指標升幅亮眼，各項貸 款、 存 款 總 額 均 上 升 超 過6%。 近 年 金融服務業的AI應用 了解用戶在騰訊生態圈的行為模式以完成信用評估。由於AI審批極為高效，現時「微粒貸」9日均發放貸款達93萬筆，即1秒處理超過10筆貸款。另外，香港的數字銀行PAObank應用AI人臉識別技術，即時核對用戶自拍照片，偵測偽造或合成面孔。該系統上線約一個月，已成 功 識 別 逾1,0 0 0次 疑 似 冒 用 身 份 企圖，協助堵截詐騙活動。 AI應用無所不在從後台到前台的全面升級 近年來，AI技術的高速發展正深刻改變金融服務業的各個環節。麥肯錫報告指出，AI可為全球金融業帶來每年超過1萬億美元的價值。作為連接內地與國際金融市場的交匯點，大灣區在AI金融創新方面已走在前列。根據問卷調查結果，業界最普遍的AI應 用 為信 用 評 分 與 貸 款 審 批（29.3%），其次為個人化產品推薦和虛擬客戶服務助理，應用場景遍佈前中後台。區 內 的 金 融 機 構 正 雙 軌 推 進AI應用：一方面聚焦提升效率與風險管理，另一方面專注於創造營收與推動創新。 投資交易 AI在投資交易方面能充分展現強大的數據處理能力。AI可以短時間內處理巨量而複雜的數據，除了新聞和財務報表之外，還可分析非結構化數據，如社群媒體 情 緒 和 討 論， 作 出 更 全 面 的 市 場 判斷。此外，AI可以從歷史數據中自動學習從而辨認出重複出現的價格行為，並能夠持續自我優化，隨著新數據的輸入而 提 升 預 測 的 準 確 性。 例 如 國 內 首 個AI量 化 平 台BigQuant以 機 器 學 習 發 掘「因 子」，10為 用 家 提 供 超 過2,000個 因子的數據庫，以滿足多元化的投資策略需求。 以下將透過不同應用案例，探討金融機構如何具體運用AI技術，以滿足不同業務場景的需求。 風險管理 傳統風險評估依賴人工審核，效率低且易出錯。AI通過機器學習算法分析海量數據，能精準預測信用風險。例如深圳微 眾 銀 行 透 過A I驅 動 的 大 數 據 模 型 ， 解答銀行產品及服務的查詢，建