2025投中私募股权基金业绩基准Benchmark

一、2025投中私募股权基金业绩基准（Benchmark） 投中信息创办于2005年，现已成为中国私募股权投资行业领先的金融服务科技企业，致力于解决私募股权投资行业的信息不对称问题。 本业绩基准（Benchmark）由投中研究院定期发布，旨在加强行业交流，为私募股权投资行业从业者提供参考。 本业绩基准（Benchmark）数据来源于投中研究院在基金投前尽职调查及投后评价过程中所获数据和投中嘉川CVSource数据库中的储备数据。 数据期限：数据报告期限为2025年1月1日至2025年12月31日。 数据范围：以人民币私募股权基金为主，并包含部分以中国为主要投资目的地的美元（或其他币种）基金，所涉基金数量为2,356只。 本业绩基准（Benchmark）仅代表投中研究院过去代表各类出资人在业务中所接触机构，不代表行业全貌，请合理理解并使用。投中研究院对本业绩基准（Benchmark）保留最终解释权。 在梳理时，相关数据及信息难免存在纰漏，欢迎从业者批评指正。如需咨询相关业务或问题，欢迎通过以下方式联系。 联系人：刘璟琨——投中研究院执行院长edward.liu@chinaventure.com.cn姚天岳——投中研究院分析师zachary.yao@chinaventure.com.cn 1.2 TVPI（2009-2024） 1.3 DPI（2009-2024） 二、2025投中私募股权投资标的业绩基准（Deal Benchmark） 投中信息首次引入项目层面的MOC业绩基准，并按照行业与投资年份进行细分统计。长期以来，业绩基准报告所呈现的业绩基准主要聚焦于基金层面，为市场提供了关于整体基金表现的可靠参照。然而，在与众多基金管理人及LP的交流中，我们深刻意识到，市场参与者同样高度关注底层项目的业绩分布——具体而言，一个项目在其投资年份与所属行业中的MOC表现，究竟处于什么水平？ 为此，依托投中信息在基金投前尽职调查及投后评价过程中所获数据和投中嘉川CVSource数据库中的储备数据，我们筛选出半导体、生物医药、人工智能、先进制造与新消费五大行业，分别计算各行业在不同投资年度下项目MOC的上四分位数、中位数及下四分位数，形成可供对比的行业项目业绩基准。 这一补充的价值在于：其一，帮助GP在项目投决与投后管理中建立更清晰的参照系，判断单个项目在同类赛道中的相对表现；其二，为LP评估子基金的项目筛选与投资能力提供底层数据支撑，弥补仅靠基金层面指标难以洞察项目端差异的不足。我们相信，在各类资产表现高度分化的市场环境下，将业绩分析从“基金层”下沉到“项目层”，并赋予行业与年份的维度，能够为市场提供更有颗粒度、更具实操参考意义的基准工具，并希望以此为契机，推动行业业绩评价体系向更精细、更透明的方向演进。 从五大赛道的项目MOC分位数分布特征来看，各行业收益表现分化。其中半导体行业整体回报能力处于领跑位置，2015-2019年项目MOC上四分位数长期维持在5-10倍区间，也体现了一级市场资本积极布局国产替代、“卡脖子”方向，并依托科创板落地收获退出红利。人工智能赛道呈现出鲜明的头部集聚效应，上下四分位数差值常年处于高位，尾部项目普遍面临回本困难的问题，对机构的项目甄别能力提出了极高要求。生物医药赛道收益结构最为平稳，各分位数值随时间波动幅度较小，与行业研发周期长、估值体系清晰的固有特点相匹配。先进制造是唯一出现中段收益回升的赛道，观察期内其项目MOC下四分位数始终高于1倍，整体下行风险可控，凸显出行业项目较强的抗周期属性，估值泡沫也相对有限。新消费则为五大赛道中唯一连续多年项目MOC中位数低于1倍的领域，下四分位数长期趋近于零，这一表现也与同期消费赛道估值透支、退出渠道收紧的市场现状相契合。 三、私募股权基金业绩聚类分析 今年，投中研究院将聚类维度从二维拓展至三维，直接对Gross IRR、DPI与TVPI三个核心业绩指标同时进行K-Means聚类分析，避免因降维投影造成的信息折损，从而更精确地识别基金业绩的簇结构。 核心价值： •不依赖人为设定业绩阈值，算法自动依据三个业绩指标数据将基金划分为9个簇，每一簇对应一类独特的业绩画像；•在三维聚类结果基础上，可进一步对各簇进行底层数据穿透分析，包括平均业绩表现、存续年限、已投项目各行业数量占比与退出方式占比等，提供更立体的归因逻辑与策略参考；•在分簇与穿透数据的基础上，分析基金业绩指标与各穿透数据统计结果的相关性，从而剥离偶然因素，定位真正的业绩驱动因子；•在此基础上，进一步按管理人资产规模与基金存续年限分层绘制散点图，为不同维度的业绩对比提供宏观的行业参照。 3.1聚类分析 3.1聚类分析-TVPI与Gross IRR投影 3.1聚类分析- Gross IRR与DPI投影 3.1聚类分析- TVPI与DPI投影 3.2聚类分析-簇间排名Spearman秩相关系数-探索退出路径与基金业绩的关系 IPO退出是行业较为向往的退出方式，因其通常能带来高回报倍数和现金回笼金额，在管理人自身品牌效应、项目研判能力及后续融资便利性方面也具有明显加持。从数据结果看，各簇IPO退出占比与平均DPI的秩相关系数呈正相关，说明IPO对现金回流贡献较为确定，符合行业体感。而IPO退出占比与平均Gross IRR、平均TVPI的关联则不明显。可能的原因在于，IPO从投资到退出的长时间跨度拉低了Gross IRR；同时，TVPI衡量的是基金整体回报倍数，少量IPO项目难以显著拉动整个基金的TVPI水平，尤其是当其他项目表现一般或退出受阻时。 相比之下，收并购退出占比与三项业绩指标均呈正相关。原因或许在于：收并购退出周期相对可控、议价空间充足、现金回流集中且数额较大，因而在回报效率和实际回款质量上均能体现优势。对比股权转让，收并购的交易金额通常更高，交易复杂度和所需时间相仿，因此是管理人值得重点探索和布局的退出路径。在项目初期研判阶段，或应前瞻性地评估企业未来是否具备被大型企业收并购的潜力。 对赌、回购及其他小众退出方式占比与各项业绩指标普遍呈负相关或弱相关。从常理上也可解释：这些方式往往发生在项目发展不及预期、触发保护性条款或被动的清算场景中，退出质量较低、操作成本高、实际回收金额有限，难以构成主流退出策略。因此，管理人应控制对其的依赖程度，避免高估其对基金整体业绩的实际贡献；在评估基金业绩时，也需警惕对赌、回购等退出方式占比过高所隐含的风险，理性判断其背后项目的真实质量与退出确定性。 3.3按管理人资产规模分类的基金业绩分布-30亿元及以下 3.3按管理人资产规模分类的基金业绩分布-30-100亿元（含） 3.3按管理人资产规模分类的基金业绩分布-100-350亿元（含） 3.3按管理人资产规模分类的基金业绩分布-350亿元以上 3.3按管理人资产规模分类的基金业绩分布-分类统计 投中信息将管理人按在管资产规模划分为四组：30亿元及以下、30–100亿元（含）、100–350亿元（含）以及350亿元以上。从整体统计数据与散点图来看，并未发现某一规模类别的在管基金业绩表现呈现系统性优势或劣势。从上四分位数观察，“30亿元及以下”组的Gross IRR最高，而“100–350亿元（含）”组在TVPI与DPI两项指标上均位居首位。在当前投资机会高度分化、头部项目回报显著、而基金层面的退出节奏持续低迷的市场环境下，不同资产管理规模的管理人在管基金业绩并未呈现出规模越大或越小便越优的规律，而是好、中、差各档表现均匀分布。当今市场为所有参与者同时带来了机遇与系统性挑战，两者相互交织，难以割裂。 3.4按基金存续年限分类的基金业绩分布-2-4年（含） 3.4按基金存续年限分类的基金业绩分布-5-9年（含） 3.4按基金存续年限分类的基金业绩分布-10年及以上 3.4按基金存续年限分类的基金业绩分布-分类统计 将样本基金按存续年限划分为“2-4年（含）”、“5-9年（含）”及“10年及以上”三组，分别模拟对应处于投资期、退出期及延长期（或已清算）的基金。统计结果显示，随着存续年限的延长，各项业绩指标呈逐级改善趋势，业绩的充分释放需要较长的存续周期作为支撑。因此，耐心不仅是市场参与者的普遍共识，更是实现长期回报的必要条件。 从散点图的观察中发现，Gross IRR随基金存续年限增长并非跟随呈现上涨态势，而是表现出先升后降的趋势。这一现象的核心原因在于，IRR作为年化收益率指标，对基金持有期高度敏感。随着基金存续年限的延长，即便项目估值继续增长、退出收益持续兑现，新增回报也往往难以弥补额外一年时间成本对年化回报率所带来的摊薄效应。因此，在分析存续年限较长的基金业绩时，仅依据IRR对不同年份的基金进行评价容易产生误导，需结合TVPI与DPI进行综合判断。 数据说明： 基准年份（Vintage Year）：基准年份基于某一基金首次缴付出资（First Capital Call）时间或首次投资时间确定。实践中，一般将同一年份出资运作的基金进行横向比较，以体现各自业绩水平。 Gross IRR（内部收益率）：从LP现金流角度评价基金业绩表现的指标。Gross IRR未扣除管理费及Carry（业绩报酬），大于扣除管理费及业绩报酬后的LP净IRR。 TVPI（投入回报倍数）：从LP所获总回报（含预期）角度评价基金业绩表现的指标。TVPI为基金已分配价值与未分配价值之和与LP实缴资本的比值。 DPI（分配回报倍数）：从LP取得的现金分配角度评价基金业绩表现的指标。DPI为LP取得的现金分配与LP实缴资本的比值。 MOC（投资回报倍数）：从投资项目角度评价投资回报表现的指标。项目MOC为项目退出总收益（或估值）与项目总投资成本的比值，反映每一单位投资成本所带来的回报倍数。 Write-off（核销）：指基金确认某笔投资项目已无法收回全部本金（或剩余本金，例如项目已有部分退出但后续发生核销），在账面上将该笔投资价值减记为零的情形。 统计分析： 上四分位数：在所统计的基金业绩数据中，上四分位数处于从小到大排列的75%位置。一般地，处于上四分位数及以上的基金为优秀基金。中位数：在所统计的基金业绩数据中，中位数处于从小到大排列的50%位置。一般地，处于中位数及以上的基金为中等基金。 下四分位数：在所统计的基金业绩数据中，下四分位数处于从小到大排列的25%位置。一般地，处于下四分位数及以上的基金为一般基金。平均数/算术平均数：将所统计的基金业绩数据进行算术平均所得结果。 标准差：将所统计的基金业绩数据按照样本标准差的计算方法进行计算所得结果。 投中信息 创办于2005年，现已成为中国私募股权投资行业领先的金融服务科技企业，致力于解决私募股权投资行业的信息不对称问题。投中信息目前拥有内容平台、研究咨询、数据产品、会议活动及培训服务，通过提供全链条的信息资源与专业化整合服务，让出资者更加了解股权基金的运作状态，让基金管理者更加洞彻产业发展趋势。目前，投中信息在北京、上海、深圳、天津、成都等地均设有办公室。 投中嘉川CVSource 依托投中信息对国内另类投资行业数十年的深耕及成熟的信息网络，投中嘉川CVSource致力于为国有资本、社保基金、金融机构及其他另类投资市场机构投资者提供基于出资人视角的专业研究洞见。