基金绩效薪酬新规全面升级：三大亮点值得关注，更严绑定、更长周期、更细考核
专题：“业绩为王”时代来了，时隔三年公募绩效迎重大改革！近千名基金经理面临“降薪”
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12月8日消息，近期《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》（下称《指引》）面向行业征求意见，引发热议。对比来看，这份新规不仅是对2022年《基金管理公司绩效考核与薪酬管理指引》的简单修订，更是在推动行业高质量发展、强化投资者保护的背景下，一次力度空前的制度革新。其核心变革可归结为三点：利益绑定更严、考核周期更长、评价维度更细。
变革一：核心理念从“软导向”到“硬核心”
《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》与2022年《基金管理公司绩效考核与薪酬管理指引》都强调“基金份额持有人利益优先”。但最大的区别在于，《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》将这一原则从一句口号，变成了整个绩效考核体系不可动摇的、可量化的“硬核”指标。
2022年《基金管理公司绩效考核与薪酬管理指引》：要求建立涵盖多维度（经济、合规、社会责任）的“科学考核体系”。而《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》明确指出要“全面建立以基金投资收益为核心的绩效考核体系”。
关键量化：《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》设定了刚性权重——公司整体考核中，三年以上长期业绩指标占比不得低于80%；对高管的考核中，该指标权重不低于50%。这意味着，投资回报的好坏，将直接、决定性地影响公司的“成绩单”和高管的“钱袋子”。
变革二：考核机制从“模糊倡导”到“精准度量”
《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》最显著的变化是让考核变得前所未有的具体和可执行，真正实现了“一把尺子量到底”。
1． 指标精细化：从看“净值”到看“收益”
引入了 “基金利润率” 和 “盈利投资者占比” 两大全新指标，并配有详细公式。这两者直接衡量投资者实际赚了多少钱、多少人赚了钱，彻底改变了以往只看基金净值涨跌、忽视客户真实体验的考核缺陷。
2． 考核定制化：不同岗位，不同“考题”
对主动权益基金经理：业绩指标权重不低于80%，其中与“业绩比较基准”对比的权重不低于30%。这旨在引导基金经理超越市场基准，而非盲目追逐短期排名或打造“明星”效应。
对销售核心人员：投资者盈亏指标权重不低于50%。这意味着销售人员的收入将与客户的赚钱体验深度挂钩，从制度上遏制“重首发规模、轻持续服务”的行业痼疾。
对管理多只基金的经理：要求按管理规模和时长进行加权考核，且管理不满一年的基金不计入。这鼓励基金经理专注于长期业绩，减少频繁产品轮动。
变革三：激励约束从“有机制”到“强绑定”
《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》大幅提升了激励的长期性和约束的刚性，核心是“用真金白银绑定长期利益”。
1． 递延支付更严，周期更长
关键岗位（高管、基金经理等）绩效薪酬的递延支付比例明确并固化在40%以上，且支付起始时间不得早于绩效产生后的第三年（T+2），进一步拉长考核视野，防止短期冒险行为。
2． “持基”要求大幅加码
高级管理人员及部门负责人：需用不低于30% 的当年绩效薪酬购买本公司公募基金（其中购买权益类基金不低于60%）。
基金经理：需用不低于40% 的当年绩效薪酬购买本人管理的公募基金。
这一“自购”比例的显著提升，是最强有力的利益绑定信号，要求核心人员必须与基金持有人“同坐一条船”，共担风险与收益。
3． 新增两大调节与约束工具
薪酬自动调节机制：针对主动权益基金经理，建立了与“三年业绩基准比较”和“基金利润率”挂钩的阶梯化薪酬调整规则。业绩持续落后且投资者亏损的，绩效薪酬必须显著下降（降幅≥30%）；反之则可提高。实现了奖惩的自动、透明化。
股东分红约束机制：要求公司股东分红必须与基金长期业绩和投资者盈亏挂钩。若过去三年业绩不佳、投资者亏损较大，公司必须降低分红频率和比例。这将股东回报与投资管理能力绑定，督促股东关注公司长期健康发展，而非短期利润提取。
尽管变革深刻，但新旧指引在基本框架上保持了一致，如薪酬结构组成、董事会主体责任、自律管理主体等。这确保了政策的连贯性。总体而言，2025年《基金管理公司绩效考核管理指引（征求意见稿）》是一次全面的、刚性的制度升级。它通过 “量化核心指标”、“加码持基绑定” 和 “引入精细工具” 三管齐下，明确释放了监管的强烈意图：强力扭转行业过往可能存在的规模导向、短期激励模式，推动其彻底转向以投资者真实、长期收益为中心的新发展范式。
上海证券基金评价中心刘亦千表示，新《指引》贯彻以客户为中心，致力于提高投资者获得感的行业分发展宗旨，觉得对行业是好事，对绝大多数从业者来说也是好事。对高薪群体有较多的影响，但不改变对行业的积极作用。
总之，若新规正式落地，必将深刻重塑基金公司的内部治理、投研文化、销售行为乃至行业竞争格局，为投资者带来更为长期、稳健的回报期待。
声明：本文由AI大模型生成。市场有风险，投资需谨慎
