Skill: yjkj999999/sasac-performance-analyst (version 2.0.0)

--- name: sasac-performance-analyst version: 2.0.0 description: | 国资委企业绩效评价智能分析SKILL | SASAC Enterprise Performance Evaluation Skill 基于2025年版《企业绩效评价标准值》，提供精准对标、绩效诊断、改进建议与报告生成。 覆盖10大行业门类、48个行业中类、107个行业小类、332个标准值表（含国际对标）。 author: 王东杰 (Wang Dongjie) title: CFO首席财务官 | 资深复合型战略财务专家 | CGMA持证人 email: [REDACTED_SECRET] license: MIT language: zh-CN | en-US tags: - sasac - performance-evaluation - state-owned-enterprise - benchmarking - financial-analysis - cgma - ifrs - hkex-ipo - enterprise-performance - china-soe repository: https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst clawhub: https://clawhub.ai/yjkj999999/sasac-performance-analyst homepage: https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst#readme keywords: - 国资委 - 企业绩效评价 - 标准值 - 对标分析 - 绩效评价 - SASAC - SOE - performance-benchmarking - CGMA - financial-accounting - hkex-ipo - ifrs - cas-accounting - prospectus-analysis - cross-listing date: 2026-05-17 --- # 国资委企业绩效评价智能分析SKILL (SASAC Performance Analyst v2.0) > 基于国务院国资委《企业绩效评价标准值（2025）》构建的企业绩效对标评价智能分析系统。 > 助力国有企业打造"世界一流财务管理体系"，服务"新质生产力"与高质量发展。 --- ## 系统概述 ### 核心能力 | 能力模块 | 描述 | |---------|------| | 🔍 **精准对标** | 输入指标数值，自动判定优秀/良好/中等/较低/较差五档位 | | 📊 **四维诊断** | 盈利回报、资产运营、风险防控、持续发展四维雷达图 | | 📈 **评分引擎** | 五档线性插值评分，权重配置（盈利30%/运营20%/风险25%/发展25%） | | 📋 **报告生成** | 综合评价报告，支持多格式输出（HTML/PDF/腾讯文档） | | 🌍 **国际对标** | 19个行业国际标准值（2024）对标功能 | | 📄 **招股书解析** | 港交所IPO招股书财务数据自动提取与对标 | | 🔗 **跨境上市评估** | 国企港股上市可行性评估与绩效差距分析 | ### 数据底座 - **标准值表**：332个（国内314 + 国际18） - **行业覆盖**：10个行业大类、48个行业中类、107个行业小类 - **指标体系**：24项指标（16项核心 + 8项补充） - **评价等级**：优秀值、良好值、中等值、较低值、较差值 - **规模分类**：全行业、大型企业、中型企业、小型企业 --- ## 快速开始 ### 安装 ```bash # 方法1：通过 SkillHub 安装（推荐） skillon install sasac-performance-analyst # 方法2：通过 ClawHub 安装 openclaw skills install sasac-performance-analyst # 方法3：手动安装 git clone https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst.git ~/.qclaw/skills/sasac-performance-analyst/ ``` ### 最小使用示例 ``` 用户：我是一家大型医药工业企业，2025年净资产收益率15%，研发经费投入强度4%。 AI助手： 📊 【对标结果】 净资产收益率(15%)：处于【良好值】区间 （优秀值17.1%，良好值12.7%，差距12%） 研发经费投入强度(4%)：处于【中等值】区间 （优秀值7.9%，良好值5.9%，差距49%） 💡 【诊断结论】 盈利能力良好，但持续发展能力（研发投入）不足，存在"重当期利润、轻长远发展"风险。 📋 【改进建议】 参考医药工业标杆企业案例，建议： 1. 将研发投入提升至优秀值（7.9%）以上 2. 建立研发经费投入强度考核机制 3. 参考中国中车"创新绩效评价管理"案例 ``` --- ## 核心模块详解 ### 模块一：数据对标引擎 #### 支持的24项指标 **盈利回报维度（4项）** | 指标 | 单位 | 计算公式 | |------|------|---------| | 净资产收益率 | % | 净利润 / 平均净资产 × 100% | | 营业收入利润率 | % | 营业利润 / 营业总收入 × 100% | | 总资产报酬率 | % | 息税前利润 / 平均资产总额 × 100% | | 盈余现金保障倍数 | 倍 | 经营活动现金净流量 / 净利润 | **资产运营维度（4项）** | 指标 | 单位 | 计算公式 | |------|------|---------| | 总资产周转率 | 次 | 营业总收入 / 平均资产总额 | | 应收账款周转率 | 次 | 营业总收入 / 平均应收账款余额 | | 流动资产周转率 | 次 | 营业总收入 / 平均流动资产总额 | | 两金占流动资产比重 | % | (应收账款+存货) / 流动资产 × 100% | **风险防控维度（4项）** | 指标 | 单位 | 计算公式 | |------|------|---------| | 资产负债率 | % | 负债总额 / 资产总额 × 100% | | 现金流动负债比率 | % | 经营活动现金净流量 / 流动负债 × 100% | | 带息负债比率 | % | 带息负债总额 / 负债总额 × 100% | | 已获利息倍数 | 倍 | 息税前利润 / 利息支出 | **持续发展维度（4项）** | 指标 | 单位 | 计算公式 | |------|------|---------| | 研发经费投入强度 | % | 研发经费支出 / 营业总收入 × 100% | | 全员劳动生产率 | 万元/人 | 劳动生产总值 / 全部从业人员平均人数 | | 经济增加值率 | % | 经济增加值 / 调整后资本 × 100% | | 国有资本保值增值率 | % | 期末国有资本权益 / 期初国有资本权益 × 100% | **补充指标（8项）** 营业现金比率、国有资本回报率、EBITDA率、百元收入支付的成本费用、存货周转率、速动比率、利润总额增长率、营业总收入增长率 #### 五档评分算法 ```python def linear_interpolation(value, benchmark): """ 线性插值计算得分 benchmark: [优秀值, 良好值, 中等值, 较低值, 较差值] 返回: 得分(0-100)，以及等级描述 """ excellent, good, medium, low, poor = benchmark if value >= excellent: return 100, "优秀" elif value >= good: ratio = (value - good) / (excellent - good) return 80 + ratio * 20, "良好+" elif value >= medium: ratio = (value - medium) / (good - medium) return 60 + ratio * 20, "良好" elif value >= low: ratio = (value - low) / (medium - low) return 40 + ratio * 20, "中等" elif value >= poor: ratio = (value - poor) / (low - poor) return 20 + ratio * 20, "较低" else: return 0, "较差" ``` ### 模块二：综合评价引擎 #### 维度权重配置 ```python WEIGHTS = { "盈利回报": 0.30, # 30% "资产运营": 0.20, # 20% "风险防控": 0.25, # 25% "持续发展": 0.25, # 25% } ``` #### 综合得分计算 ```python def calculate_composite_score(scores, weights=WEIGHTS): """计算加权综合得分""" total = sum(scores[dim] * weight for dim, weight in weights.items()) return round(total, 2) ``` #### 评价等级映射 | 综合得分 | 评价等级 | |---------|---------| | 85-100 | A+ 卓越 | | 70-84 | A 优秀 | | 55-69 | B 良好 | | 40-54 | C 中等 | | 25-39 | D 较低 | | 0-24 | E 较差 | ### 模块三：行业分类映射 #### 证监会行业分类 ↔ 国民经济行业分类 ↔ SASAC分类 映射表 ```python INDUSTRY_MAPPING = { # 证监会大类 → SASAC大类 "农、林、牧、渔业": "农林牧渔业", "采矿业": "工业", "制造业": "工业", "电力、热力、燃气及水生产和供应业": "电力工业 / 水生产和供应业", "建筑业": "建筑业", "批发和零售业": "批发和零售业", "交通运输、仓储和邮政业": "交通运输、仓储及邮政业", "住宿和餐饮业": "住宿和餐饮业", "信息传输、软件和信息技术服务业": "信息技术服务业", "房地产业": "房地产业", "租赁和商务服务业": "社会服务业", "文化、体育和娱乐业": "文化、体育和娱乐业", } ``` ### 模块四：港股IPO招股书数据集成 #### 数据来源 - **知识库**：IMA「香港上市招股书」（知识库ID: [REDACTED_SECRET]） - **覆盖规模**：3,629家港股上市公司（其中已上市1,251家） - **行业分布**：科技/半导体(145)、生物医药(141)、金融(41)、新能源(17)、消费(16) #### 招股书解析流程 ```python def parse_prospectus_financial_data(pdf_path): """ 从港股IPO招股书提取财务数据 支持IFRS与CAS准则差异调整 """ # 1. 定位财务表格（fitz PDF解析） # 2. 识别货币单位（人民币千元 / 港币千元） # 3. 提取3年财务数据 # 4. IFRS → CAS 准则调整 # 5. 计算24项指标 # 6. 对标SASAC标准值 # 7. 生成差距分析报告 ``` #### IFRS与CAS准则差异调整 | 项目 | IFRS | CAS | 调整说明 | |------|------|-----|---------| | 研发支出 | 费用化为主 | 有条件资本化 | 需加回资本化研发支出 | | 政府补助 | 冲减相关资产成本 | 单独确认为收益 | 需调整政府补助处理 | | 公允价值计量 | 更广泛使用 | 更谨慎使用 | 需调整公允价值变动损益 | --- ## 工具函数 ### performance_calculator.py ```python from tools.performance_calculator import ( evaluate_indicator, # 单指标对标 full_diagnosis, # 全面诊断 calculate_composite_score, # 综合评分 linear_interpolation, # 线性插值 get_benchmark, # 获取标准值 classify_size, # 企业规模分类 ) # 示例：单指标对标 result = evaluate_indicator( industry="医药工业", size="大型企业", indicator="净资产收益率", value=15.0 ) # 返回: {"level": "良好值", "score": 72.5, "gap_to_excellent": "12%"} # 示例：全面诊断 report = full_diagnosis( industry="医药工业", size="大型企业", data={ "净资产收益率": 15.0, "营业收入利润率": 12.0, "总资产报酬率": 8.5, # ... 其他22项指标 } ) ``` ### visualization.py ```python from tools.visualization import ( generate_radar_chart, # 雷达图 generate_bar_chart, # 柱状图 generate_trend_chart, # 趋势图 generate_full_report, # 完整报告 ) # 生成雷达图 radar_path = generate_radar_chart( scores={"盈利回报": 72.5, "资产运营": 68.0, "风险防控": 55.0, "持续发展": 45.0}, title="某医药工业企业绩效雷达图", output_path="output/radar.png" ) # 生成完整HTML报告 report_path = generate_full_report( report_data=report, output_format="html", # or "pdf" output_path="output/report.html" ) ``` ### financial_data_extractor.py ```python from tools.financial_data_extractor import ( extract_from_pdf, # 从PDF提取 extract_from_cninfo, # 从巨潮网提取 extract_from_hkex, # 从港交所提取 ) # 从港股招股书PDF提取 summary = extract_from_pdf( pdf_path="/path/to/prospectus.pdf", output_path="/path/to/output.json" ) # 从巨潮网提取（A股上市公司） data = extract_from_cninfo( stock_code="000001.SZ", year=2024, quarter=4 ) ``` ### hk_ipo_integration.py ```python from tools.hk_ipo_integration import ( get_hk_ipo_integration, # 获取港股集成数据 generate_cross_listing_report, # 生成跨境上市报告 compare_with_listed_peers, # 与已上市公司对比 ) # 获取行业分布 hk_integration = get_hk_ipo_integration() industry_dist = hk_integration.get_industry_distribution() # 生成跨境上市报告 report = generate_cross_listing_report( company_name="某国有企业", industry="电子工业", financial_data={ "净资产收益率": 15.2, "资产负债率": 55.3, "研发经费投入强度": 8.5 } ) ``` --- ## 最佳实践案例库 ### 核心案例（5家央企） #### 1. 国家电网 — "智驱·精效"绩效评价体系 - **背景**：建设世界一流企业，需要科学的绩效评价系统 - **方案**：构建"智驱·精效"绩效评价体系，涵盖4维度16项指标 - **成果**：实现精准对标、差异化管理、智能化决策 #### 2. 中国华能 — 分层分类绩效评价体系 - **背景**：多元化业务结构，需要差异化评价标准 - **方案**：按业务板块分层分类，建立多维度评价标准 - **成果**：提升管理精细化水平，激发基层创新活力 #### 3. 中国铝业 — 数智化绩效评价赋能穿透监管 - **背景**：大型矿业企业，监管链条长、难度大 - **方案**：数智化绩效评价体系，实现穿透式监管 - **成果**：提升监管效率，降低经营风险 #### 4. 中国中车 — 创新绩效评价管理打造大国重器 - **背景**：高端装备制造企业，创新驱动发展 - **方案**：将研发投入、创新产出纳入绩效评价体系 - **成果**：激发创新活力，打造世界一流轨道交通装备企业 #### 5. 中国海油 — 覆盖全级次贯通全过程绩效评价 - **背景**：跨国能源企业，组织层级多、业务流程复杂 - **方案**：覆盖全级次、贯通全过程的绩效评价体系 - **成果**：实现全局优化，提升整体运营效率 ### 港股上市案例（扩展） | 行业 | 代表企业 | 对标要点 | |------|---------|---------| | 科技/半导体 | 上海曦智科技、勝宏科技 | 研发投入强度对标 | | 生物医药 | 邁威生物、北京天星醫療 | 营收增长率对标 | | 新能源 | 思格新能源、瑞浦蘭鈞能源 | EBITDA率对标 | | 消费 | 牧原食品、海天調味食品 | 毛利率对标 | | 金融 | 陽光保險、渤海銀行 | ROE对标 | --- ## 文件结构 ``` sasac-performance-analyst/ ├── SKILL.md # 技能定义（本文件） ├── README.md # 使用说明（英文） ├── README_ZH.md # 使用说明（中文） ├── package.json # 技能元数据 ├── system_prompt.md # 系统提示词（AI角色设定） ├── data/ │ ├── sasac_2025_standards.json # 2025年标准值（完整332表） │ ├── international_standards.json # 国际标准值（18表） │ ├── industry_mapping.json # 行业分类映射表 │ ├── case_studies.json # 核心案例（5家） │ ├── hk_ipo_db.json # 港股招股书数据库 │ └── cross_listing_db.json # 跨境上市评估数据库 ├── tools/ │ ├── performance_calculator.py # 绩效计算工具 │ ├── visualization.py # 可视化工具 │ ├── financial_data_extractor.py # 财务数据提取工具 │ ├── hk_ipo_integration.py # 港股IPO集成工具 │ └── report_generator.py # 报告生成工具 ├── templates/ │ ├── report_template.html # 报告HTML模板 │ └── csv_template.csv # CSV导出模板 ├── html/ │ └── sasac_performance_query_2025.html # 交互式查询系统 └── output/ # 输出目录（自动生成） ``` --- ## API参考 ### evaluate_indicator() ```python def evaluate_indicator( industry: str, # 行业名称（如"医药工业"） size: str, # 规模（"全行业"/"大型企业"/"中型企业"/"小型企业"） indicator: str, # 指标名称（如"净资产收益率"） value: float, # 企业实际值 standard_year: int = 2025 # 标准值年份 ) -> dict: """ 单指标对标评估 返回: { "indicator": "净资产收益率", "value": 15.0, "benchmark": [17.1, 12.7, 8.5, 3.2, -2.1], "level": "良好值", "score": 72.5, "gap_to_excellent": "12%", "gap_to_medium": "76%", "suggestion": "建议提升至优秀值(17.1%)以上" } """ ``` ### full_diagnosis() ```python def full_diagnosis( industry: str, size: str, data: dict, # {指标名: 值} 字典 standard_year: int = 2025 ) -> dict: """ 全面绩效诊断 返回: { "composite_score": 62.3, "grade": "B 良好", "dimension_scores": { "盈利回报": 72.5, "资产运营": 68.0, "风险防控": 55.0, "持续发展": 45.0 }, "strengths": ["盈利回报"], "weaknesses": ["持续发展"], "recommendations": [...], "radar_chart_path": "output/radar.png" } """ ``` --- ## 版本历史 ### v2.0.0 (2026-05-17) — 🎉 重大更新 - ✅ **完整数据**：从10个行业扩展到332个标准值表（314国内+18国际） - ✅ **国际对标**：新增19个行业国际标准值（2024）对标功能 - ✅ **交互式查询系统**：新增 `html/sasac_performance_query_2025.html` - ✅ **行业大类筛选**：支持按10大行业门类快速筛选 - ✅ **来源筛选**：区分国内/国际标准值 - ✅ **CSV导出增强**：增加"行业大类"和"来源"列 - ✅ **OCR修复**：修复釆→采、増→增等字符问题 - ✅ **行业分类映射**：新增证监会分类 ↔ SASAC分类映射 - ✅ **评分引擎**：新增五档线性插值评分算法 - ✅ **综合评价**：新增四维加权综合评分（盈利30%/运营20%/风险25%/发展25%） ### v1.2.1 (2025-05-12) - 成功提取南京英派药业招股书财务数据 - 建立首个香港上市公司财务指标数据库记录 - 验证PDF财务数据提取流程可行性 ### v1.2.0 (2025-05-11) - 新增财务数据提取器 - 新增跨境上市可行性评估模型 - 建立香港上市公司财务指标数据库（3,629家公司） ### v1.1.0 (2025-05-11) - 集成IMA香港上市招股书知识库 - 新增跨境上市绩效对标服务模块 - 扩展行业映射：科技→电子工业、生物医药→医药工业 ### v1.0.0 (2025-05-11) - 初始版本，包含全国国有企业、工业、煤炭工业基础数据 - 核心功能：精准对标、诊断雷达、管理建议 --- ## 许可证 MIT License — 详见 [LICENSE](LICENSE) ## 作者 **王东杰 (Wang Dongjie)** - 职务：CFO 首席财务官 | 资深复合型战略财务专家 - 资质：CGMA（皇家特许管理会计师）持证人 - 专长：上市公司资本运作、集团化财务管控、企业绩效评价 - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 电话：13952453499 ## 致谢 - 国务院国资委考核分配局（《企业绩效评价标准值2025》数据来源） - 经济科学出版社（出版单位） - AICPA & CIMA（CGMA知识体系） - 香港交易所（IPO招股书数据） --- ## 使用约束 - 必须严格依据2025版标准值数据进行判断，不可凭空捏造数据 - 若用户未提供行业/规模，默认使用"全国国有企业-全行业"标准，并提示用户细化 - 语言风格要专业、客观、具有指导性，体现"世界一流"的标准 - 港股招股书数据仅用于已公开披露的上市公司，遵守相关保密规定 --- **🚀 开始使用：** `skillon install sasac-performance-analyst`

path: LICENSE
content: MIT License

Copyright (c) 2026 Wang Dongjie (王东杰)

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

---

Additional Notice:

The performance evaluation standard values data included in this skill are derived from
《企业绩效评价标准值（2025年版）》published by the Performance Assessment Bureau of 
the State-owned Assets Supervision and Administration Commission (SASAC) of the 
State Council, published by Economic Science Press.

This skill is for reference and analytical purposes only. The standard values data 
belongs to its original publisher. Users should refer to the official publication 
for authoritative data.


path: README.md
content: # SASAC Performance Analyst v2.0

> 🇨🇳 Enterprise Performance Evaluation Skill based on SASAC 2025 Standards
> 基于2025年版《企业绩效评价标准值》的企业绩效对标评价智能分析系统

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![ClawHub](https://img.shields.io/badge/ClawHub-Published-green.svg)](https://clawhub.ai/yjkj999999/sasac-performance-analyst)
[![Version](https://img.shields.io/badge/Version-2.0.0-orange.svg)](https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst)

## 🌟 Overview

**SASAC Performance Analyst** is a professional AI skill for enterprise performance benchmarking and evaluation, built on the authoritative **"Enterprise Performance Evaluation Standard Values (2025)"** published by the Performance Assessment Bureau of the State-owned Assets Supervision and Administration Commission (SASAC) of the State Council.

## ✨ Key Features

| Feature | Description |
|---------|-------------|
| 🔍 **Precision Benchmarking** | Input indicator values, auto-classify into 5 tiers (Excellent/Good/Medium/Low/Poor) |
| 📊 **4-Dimensional Diagnosis** | Profitability, Operations, Risk, Growth radar chart analysis |
| 📈 **Scoring Engine** | 5-tier linear interpolation scoring with configurable weights |
| 📋 **Report Generation** | Comprehensive evaluation reports (HTML/PDF/Tencent Docs) |
| 🌍 **International Benchmarking** | 19 industries with international standard values (2024) |
| 📄 **Prospectus Parsing** | Automated financial data extraction from HKEX IPO prospectuses |
| 🔗 **Cross-listing Assessment** | Feasibility evaluation for SOE Hong Kong listings |

## 📊 Data Coverage

- **332 Standard Value Tables** (314 domestic + 18 international)
- **10 Major Industry Categories**, 48 sub-categories, 107 minor categories
- **24 Evaluation Indicators** (16 core + 8 supplementary)
- **5 Evaluation Tiers**: Excellent, Good, Medium, Low, Poor
- **4 Size Classifications**: All sizes, Large, Medium, Small enterprises

## 🚀 Quick Start

### Installation

```bash
# Via SkillHub (recommended)
skillon install sasac-performance-analyst

# Via ClawHub
openclaw skills install sasac-performance-analyst

# Manual
git clone https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst.git ~/.qclaw/skills/sasac-performance-analyst/
```

### Usage Example

```
User: I'm a large pharmaceutical enterprise with ROE of 15% and R&D intensity of 4%.

AI Assistant:
📊 Benchmarking Results:
  ROE (15%): [Good] tier (Excellent: 17.1%, gap: 12%)
  R&D Intensity (4%): [Medium] tier (Excellent: 7.9%, gap: 49%)

💡 Diagnosis:
  Strong profitability but insufficient R&D investment — risk of "profit today, decline tomorrow."

📋 Recommendations:
  1. Increase R&D intensity to ≥7.9% (Excellent tier)
  2. Establish R&D investment KPI mechanism
  3. Reference CRRC's "Innovation Performance Evaluation" case study
```

## 🏗️ Architecture

```
Data Acquisition → Indicator Calculation → Benchmark Evaluation → Report Generation
  ├─ CnInfo API        ├─ 24 Formulas      ├─ Industry Matching     ├─ HTML Report
  ├─ HKEX Prospectus   ├─ IFRS↔CAS Adj.    ├─ Size Classification   ├─ Radar Chart
  └─ Manual Input      └─ Auto-calc         └─ 5-tier Interpolation  └─ CSV Export
```

## 📁 File Structure

```
sasac-performance-analyst/
├── SKILL.md                          # Skill definition
├── README.md                         # This file
├── README_ZH.md                     # Chinese documentation
├── package.json                     # Metadata
├── system_prompt.md                  # AI system prompt
├── data/
│   ├── sasac_2025_standards.json   # Full 314 domestic tables
│   ├── international_standards.json # 18 international tables
│   ├── industry_mapping.json        # Industry classification mapping
│   ├── case_studies.json           # 5 core case studies
│   ├── hk_ipo_db.json              # HK IPO financial database
│   └── cross_listing_db.json       # Cross-listing evaluation database
├── tools/
│   ├── performance_calculator.py    # Performance calculation engine
│   ├── visualization.py             # Chart & report generation
│   ├── financial_data_extractor.py # PDF financial data extraction
│   ├── hk_ipo_integration.py       # HKEX IPO integration
│   └── report_generator.py         # Report generation
├── templates/
│   └── report_template.html        # Report HTML template
└── html/
    └── sasac_performance_query_2025.html  # Interactive query system
```

## 📊 Evaluation Dimensions & Weights

| Dimension | Weight | Core Indicators |
|-----------|--------|----------------|
| 💰 Profitability | 30% | ROE, Operating Profit Margin, ROA, Cash Coverage |
| ⚙️ Operations | 20% | Asset Turnover, AR Turnover, Current Asset Turnover, Two-gold Ratio |
| 🛡️ Risk Control | 25% | Debt Ratio, Cash-to-Debt, Interest-bearing Debt, Interest Coverage |
| 🌱 Growth | 25% | R&D Intensity, Labor Productivity, EVA Rate, Capital Preservation |

## 📜 License

MIT License — see [LICENSE](LICENSE)

## 👤 Author

**Wang Dongjie (王东杰)**
- CFO | Senior Strategic Finance Expert | CGMA Holder
- Email: [REDACTED_SECRET]
- GitHub: [@yjkj999999](https://github.com/yjkj999999)

## 🙏 Acknowledgments

- SASAC Performance Assessment Bureau (data source)
- Economic Science Press (publisher)
- AICPA & CIMA (CGMA competency framework)
- Hong Kong Exchanges and Clearing (IPO data)


path: README_ZH.md
content: # 国资委企业绩效评价智能分析SKILL v2.0

> 🇨🇳 基于国务院国资委《企业绩效评价标准值（2025）》的企业绩效对标评价智能分析系统

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![ClawHub](https://img.shields.io/badge/ClawHub-已发布-green.svg)](https://clawhub.ai/yjkj999999/sasac-performance-analyst)
[![Version](https://img.shields.io/badge/版本-2.0.0-orange.svg)](https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst)

## 🌟 概述

**国资委绩效分析师（SASAC Performance Analyst）** 是一款专业的企业绩效对标评价AI技能，基于国务院国资委考核分配局发布的权威数据《企业绩效评价标准值（2025年版）》构建。

## ✨ 核心功能

| 功能 | 描述 |
|------|------|
| 🔍 **精准对标** | 输入指标数值，自动判定优秀/良好/中等/较低/较差五档位 |
| 📊 **四维诊断** | 盈利回报、资产运营、风险防控、持续发展四维雷达图分析 |
| 📈 **评分引擎** | 五档线性插值评分，权重可配置 |
| 📋 **报告生成** | 综合评价报告（HTML/PDF/腾讯文档） |
| 🌍 **国际对标** | 19个行业国际标准值（2024）对标 |
| 📄 **招股书解析** | 港交所IPO招股书财务数据自动提取 |
| 🔗 **跨境上市评估** | 国企港股上市可行性评估 |

## 📊 数据覆盖

- **332个标准值表**（国内314 + 国际18）
- **10大行业门类**、48个行业中类、107个行业小类
- **24项评价指标**（16项核心 + 8项补充）
- **5个评价等级**：优秀、良好、中等、较低、较差
- **4种规模分类**：全行业、大型、中型、小型

## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
# 通过 SkillHub 安装（推荐）
skillon install sasac-performance-analyst

# 通过 ClawHub 安装
openclaw skills install sasac-performance-analyst

# 手动安装
git clone https://github.com/yjkj999999/sasac-performance-analyst.git ~/.qclaw/skills/sasac-performance-analyst/
```

### 使用示例

```
用户：我是一家大型医药工业企业，净资产收益率15%，研发经费投入强度4%。

AI助手：
📊 【对标结果】
  净资产收益率(15%)：【良好值】区间（优秀17.1%，差距12%）
  研发经费投入强度(4%)：【中等值】区间（优秀7.9%，差距49%）

💡 【诊断结论】
  盈利能力良好，但研发投入不足，存在"重当期利润、轻长远发展"风险。

📋 【改进建议】
  1. 将研发投入提升至≥7.9%（优秀值）
  2. 建立研发投入考核机制
  3. 参考中国中车创新绩效评价案例
```

## 📊 评价维度与权重

| 维度 | 权重 | 核心指标 |
|------|------|---------|
| 💰 盈利回报 | 30% | 净资产收益率、营业收入利润率、总资产报酬率、盈余现金保障倍数 |
| ⚙️ 资产运营 | 20% | 总资产周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、两金占比 |
| 🛡️ 风险防控 | 25% | 资产负债率、现金流动负债比率、带息负债比率、已获利息倍数 |
| 🌱 持续发展 | 25% | 研发经费投入强度、全员劳动生产率、经济增加值率、国有资本保值增值率 |

## 🏗️ 架构设计

```
数据采集 → 指标计算 → 标杆评价 → 报告生成
  ├─ 巨潮网API     ├─ 24项公式      ├─ 行业匹配       ├─ HTML报告
  ├─ 港交所招股书   ├─ IFRS↔CAS调整  ├─ 规模判定       ├─ 雷达图
  └─ 手动输入       └─ 自动计算      └─ 五档线性插值    └─ CSV导出
```

## 📁 文件结构

```
sasac-performance-analyst/
├── SKILL.md                          # 技能定义
├── README.md                         # 英文说明
├── README_ZH.md                     # 本文件（中文说明）
├── package.json                     # 元数据
├── system_prompt.md                  # 系统提示词
├── data/
│   ├── sasac_2025_standards.json   # 国内标准值（314表）
│   ├── international_standards.json # 国际标准值（18表）
│   ├── industry_mapping.json        # 行业分类映射
│   ├── case_studies.json           # 最佳实践案例（5家）
│   ├── hk_ipo_db.json              # 港股IPO数据库
│   └── cross_listing_db.json       # 跨境上市评估库
├── tools/
│   ├── performance_calculator.py    # 绩效计算引擎
│   ├── visualization.py             # 可视化工具
│   ├── financial_data_extractor.py # 财务数据提取
│   ├── hk_ipo_integration.py       # 港股集成
│   └── report_generator.py         # 报告生成
├── templates/
│   └── report_template.html        # 报告模板
└── html/
    └── sasac_performance_query_2025.html  # 交互式查询系统
```

## 📜 许可证

MIT License — 详见 [LICENSE](LICENSE)

## 👤 作者

**王东杰 (Wang Dongjie)**
- 职务：CFO首席财务官 | 资深复合型战略财务专家 | CGMA持证人
- 邮箱：[REDACTED_SECRET]
- GitHub: [@yjkj999999](https://github.com/yjkj999999)

## 🙏 致谢

- 国务院国资委考核分配局（数据来源）
- 经济科学出版社（出版单位）
- AICPA & CIMA（CGMA知识体系）
- 香港交易所（IPO数据）


path: data/case_studies.json
content: {
  "meta": {
    "description": "国资委企业绩效评价最佳实践案例库",
    "version": "2.0.0",
    "date": "2026-05-17",
    "source": "《企业绩效评价标准值（2025）》应用实例"
  },
  "cases": [
    {
      "id": "sgcc",
      "name": "国家电网",
      "full_name": "国家电网有限公司",
      "title": "智驱·精效绩效评价体系",
      "industry": "电力、热力、燃气工业",
      "size": "大型企业",
      "background": "建设世界一流企业，需要科学的绩效评价系统支撑战略决策与运营管控",
      "challenge": "传统绩效评价方式粗放，无法精准识别各业务单元的绩效差距和改进空间",
      "solution": [
        "构建'智驱·精效'绩效评价体系",
        "涵盖4维度16项核心指标",
        "建立五档标准值对标机制",
        "实现绩效评价信息化、智能化"
      ],
      "outcomes": [
        "实现精准对标和差异化管理",
        "智能化决策支持",
        "绩效管理水平显著提升"
      ],
      "applicable_to": ["大型国有企业", "电力行业", "基础设施企业"]
    },
    {
      "id": "chng",
      "name": "中国华能",
      "full_name": "中国华能集团有限公司",
      "title": "分层分类绩效评价体系",
      "industry": "电力、热力、燃气工业",
      "size": "大型企业",
      "background": "多元化业务结构（火电、水电、风电、核电），需要差异化评价标准",
      "challenge": "单一评价标准无法适应不同业务板块特点，导致评价结果缺乏针对性和激励效果",
      "solution": [
        "按业务板块分层分类评价",
        "建立多维度差异化评价标准",
        "引入行业对标和内部对标双机制",
        "绩效评价与激励约束联动"
      ],
      "outcomes": [
        "管理精细化水平提升",
        "激发基层创新活力",
        "评价结果公信力增强"
      ],
      "applicable_to": ["多元化集团企业", "能源行业", "央企集团"]
    },
    {
      "id": "chalco",
      "name": "中国铝业",
      "full_name": "中国铝业集团有限公司",
      "title": "数智化绩效评价赋能穿透监管",
      "industry": "有色金属冶炼业",
      "size": "大型企业",
      "background": "大型矿业企业，监管链条长、难度大，传统监管方式效率低",
      "challenge": "组织层级多、业务链条长，难以实现有效穿透监管",
      "solution": [
        "数智化绩效评价体系建设",
        "实现穿透式监管",
        "建立实时监控预警机制",
        "数据驱动决策"
      ],
      "outcomes": [
        "监管效率大幅提升",
        "经营风险有效降低",
        "管理透明度显著增强"
      ],
      "applicable_to": ["矿业企业", "大型集团", "需要穿透监管的企业"]
    },
    {
      "id": "crrc",
      "name": "中国中车",
      "full_name": "中国中车集团有限公司",
      "title": "创新绩效评价管理打造大国重器",
      "industry": "机械工业",
      "size": "大型企业",
      "background": "高端装备制造企业，创新驱动发展是核心竞争力",
      "challenge": "传统评价重短期利润轻长期创新，研发投入缺乏有效考核",
      "solution": [
        "将研发投入、创新产出纳入绩效评价",
        "建立创新驱动评价指标体系",
        "长期与短期绩效平衡评价",
        "创新成果转化激励"
      ],
      "outcomes": [
        "创新活力显著提升",
        "研发投入强度达到行业领先",
        "打造世界一流轨道交通装备"
      ],
      "applicable_to": ["高端制造企业", "创新驱动型企业", "装备制造业"]
    },
    {
      "id": "cnooc",
      "name": "中国海油",
      "full_name": "中国海洋石油集团有限公司",
      "title": "覆盖全级次贯通全过程绩效评价",
      "industry": "石油和天然气开采业",
      "size": "大型企业",
      "background": "跨国能源企业，组织层级多、业务流程复杂",
      "challenge": "绩效评价覆盖不全、流程不贯通，难以实现全局优化",
      "solution": [
        "覆盖全级次的绩效评价体系",
        "贯通全过程的评价流程",
        "从集团到基层的纵向贯通",
        "从计划到考核的横向衔接"
      ],
      "outcomes": [
        "实现全局优化",
        "整体运营效率提升",
        "绩效评价成为管理核心抓手"
      ],
      "applicable_to": ["跨国企业", "石油石化行业", "大型央企集团"]
    }
  ]
}


path: data/cross_listing_db.json
content: {
  "meta": {
    "description": "跨境上市可行性评估数据库",
    "version": "2.0.0",
    "date": "2026-05-17"
  },
  "evaluation_dimensions": {
    "financial_performance": {
      "weight": 0.30,
      "description": "财务表现对标",
      "metrics": ["净资产收益率", "营业收入利润率", "总资产报酬率", "EBITDA率"]
    },
    "risk_profile": {
      "weight": 0.25,
      "description": "风险状况评估",
      "metrics": ["资产负债率", "现金流动负债比率", "速动比率"]
    },
    "growth_potential": {
      "weight": 0.25,
      "description": "增长潜力评估",
      "metrics": ["研发经费投入强度", "营业总收入增长率", "利润总额增长率"]
    },
    "market_compatibility": {
      "weight": 0.20,
      "description": "市场兼容性评估",
      "metrics": ["行业分布", "上市类型匹配", "估值水平对比"]
    }
  },
  "feasibility_levels": {
    "A+": {"min_score": 85, "description": "高度可行", "recommendation": "建议积极推进，优先选择18A/8A等适当章节"},
    "A":  {"min_score": 70, "description": "较为可行", "recommendation": "建议完善财务数据后推进"},
    "B":  {"min_score": 55, "description": "基本可行", "recommendation": "需在关键指标上达到行业中等水平"},
    "C":  {"min_score": 40, "description": "有待改善", "recommendation": "建议先改善财务表现再考虑上市"},
    "D":  {"min_score": 25, "description": "暂不可行", "recommendation": "需大幅改善财务指标和治理结构"},
    "E":  {"min_score": 0,  "description": "不建议", "recommendation": "当前财务状况远低于上市标准"}
  },
  "hkex_requirements": {
    "main_board": {
      "profit_test": {"min_profit_hkd": 60e6, "years": 3, "min_revenue_hkd": 500e6},
      "market_cap_test": {"min_market_cap_hkd": 4e9, "min_revenue_hkd": 500e6},
      "pre_profit_test": {"min_market_cap_hkd": 1.5e9}
    },
    "gem": {
      "market_cap_test": {"min_market_cap_hkd": 150e6, "min_cash_flow_hkd": 30e6, "years": 2}
    }
  }
}


path: data/hk_ipo_db.json
content: {
  "meta": {
    "description": "港股IPO招股书财务指标数据库",
    "version": "2.0.0",
    "date": "2026-05-17",
    "source": "IMA知识库「香港上市招股书」",
    "total_companies": 3629,
    "listed_companies": 1251
  },
  "industry_distribution": {
    "科技/半导体": 145,
    "生物医药": 141,
    "金融": 41,
    "新能源": 17,
    "消费": 16,
    "材料": 11,
    "制造": 7
  },
  "special_listing_types": {
    "B": "生物科技（未盈利）",
    "W": "不同投票权",
    "Z": "特殊目的收购公司（SPAC）",
    "P": "未商业化",
    "S": "第二上市"
  },
  "industry_to_sasac_mapping": {
    "科技/半导体": "电子工业",
    "生物医药": "医药工业",
    "金融": "全国国有企业",
    "新能源": "电力、热力、燃气工业",
    "消费": "食品工业",
    "材料": "化学工业",
    "制造": "机械工业",
    "地产": "房地产业",
    "汽车": "机械工业",
    "互联网": "信息技术服务业"
  },
  "sample_companies": [
    {
      "name": "南京英派藥業",
      "industry": "生物医药",
      "listing_type": "B",
      "financial_metrics": {
        "营业收入": {"2022": 3355, "2023": 3825, "unit": "万元", "growth": "14%"},
        "研发费用": {"2022": 1200, "2023": 1500, "unit": "万元"},
        "净资产收益率": -5.2,
        "资产负债率": 35.8
      }
    }
  ]
}


path: data/industry_mapping.json
content: {
  "meta": {
    "description": "证监会行业分类 ↔ 国民经济行业分类 ↔ SASAC分类 映射表",
    "version": "2.0.0",
    "date": "2026-05-17"
  },
  "sasac_sector_hierarchy": {
    "全国国有企业": {
      "level": 0,
      "children": []
    },
    "工业": {
      "level": 1,
      "children": [
        "煤炭工业",
        "石油石化工业",
        "冶金工业",
        "建材工业",
        "化学工业",
        "森林工业",
        "食品工业",
        "纺织工业",
        "医药工业",
        "机械工业",
        "电子工业",
        "电力、热力、燃气工业",
        "水生产和供应业",
        "轻工业",
        "其他工业"
      ]
    },
    "煤炭工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["煤炭开采业", "煤炭洗选业"]
    },
    "石油石化工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["石油和天然气开采业", "石油加工及炼焦业"]
    },
    "冶金工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["黑色金属矿采选业", "有色金属矿采选业", "黑色金属冶炼业", "有色金属冶炼业"]
    },
    "建材工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["水泥制造业", "玻璃及玻璃制品业", "陶瓷制品业", "耐火材料制品业"]
    },
    "化学工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["基础化学原料制造业", "肥料制造业", "化学纤维制造业", "橡胶制品业"]
    },
    "机械工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["金属制品业", "通用设备制造业", "专用设备制造业", "汽车制造业", "铁路船舶航空航天制造业", "电气机械制造业", "仪器仪表制造业"]
    },
    "电子工业": {
      "level": 2,
      "parent": "工业",
      "children": ["计算机制造业", "通信设备制造业", "电子元器件制造业", "家用视听设备制造业"]
    },
    "建筑业": {
      "level": 1,
      "children": ["房屋建筑业", "土木工程建筑业", "建筑安装业"]
    },
    "交通运输、仓储及邮政业": {
      "level": 1,
      "children": ["铁路运输业", "道路运输业", "水上运输业", "航空运输业", "管道运输业", "装卸搬运和运输代理业", "仓储业", "邮政业"]
    },
    "信息技术服务业": {
      "level": 1,
      "children": ["电信业", "软件和信息技术服务业"]
    },
    "批发和零售业": {
      "level": 1,
      "children": ["批发业", "零售业"]
    },
    "住宿和餐饮业": {
      "level": 1,
      "children": ["住宿业", "餐饮业"]
    },
    "房地产业": {
      "level": 1,
      "children": ["房地产开发经营", "物业管理", "房地产中介服务"]
    },
    "社会服务业": {
      "level": 1,
      "children": ["商务服务业", "居民服务业", "教育", "卫生", "公共设施管理业"]
    },
    "文化、体育和娱乐业": {
      "level": 1,
      "children": ["新闻和出版业", "广播、电视、电影和影视录音制作业", "文化艺术业", "体育", "娱乐业"]
    },
    "农林牧渔业": {
      "level": 1,
      "children": ["农业", "林业", "畜牧业", "渔业"]
    }
  },
  "csrc_to_sasac": {
    "农、林、牧、渔业": "农林牧渔业",
    "采矿业": "工业",
    "制造业": "工业",
    "电力、热力、燃气及水生产和供应业": "工业",
    "建筑业": "建筑业",
    "批发和零售业": "批发和零售业",
    "交通运输、仓储和邮政业": "交通运输、仓储及邮政业",
    "住宿和餐饮业": "住宿和餐饮业",
    "信息传输、软件和信息技术服务业": "信息技术服务业",
    "房地产业": "房地产业",
    "租赁和商务服务业": "社会服务业",
    "科学研究和技术服务业": "社会服务业",
    "水利、环境和公共设施管理业": "社会服务业",
    "居民服务、修理和其他服务业": "社会服务业",
    "教育": "社会服务业",
    "卫生和社会工作": "社会服务业",
    "文化、体育和娱乐业": "文化、体育和娱乐业",
    "综合": "全国国有企业"
  },
  "hkex_to_sasac": {
    "能源": "石油石化工业",
    "原材料": "化学工业",
    "工业": "机械工业",
    "可选消费": "轻工业",
    "主要消费": "食品工业",
    "医疗保健": "医药工业",
    "金融": "全国国有企业",
    "信息技术": "电子工业",
    "电信服务": "信息技术服务业",
    "公用事业": "电力、热力、燃气工业",
    "房地产": "房地产业"
  },
  "ocr_alias_map": {
    "石油和天然气开釆业": "石油和天然气开采业",
    "石油和天然气开采业": "石油和天然气开采业",
    "水生产与供应业": "水生产和供应业",
    "水生产和供应业": "水生产和供应业",
    "电力热力燃气工业": "电力、热力、燃气工业",
    "黑色金属冶炼": "黑色金属冶炼业",
    "交通运输仓储及邮政业": "交通运输、仓储及邮政业"
  }
}


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