支持头部券商做大做强，一系列规划不断涌现。
中央金融工作会议指出要培育一流投行。随后证监会表示，支持头部券商通过业务创新、并购重组等方式做优做强。2019年，证监会就表示推动打造航母券商。
具体政策也在逐步落地。近日，证监会就修订《证券公司风险控制指标计算标准规定》公开征求意见。据悉，此举有利于支持合规稳健的优质券商适度拓展资本空间，提升资本使用效率，做优做强。“预计后续还将不断有政策出台”，分析师表示。
目前，国内券商呈现“一超多强”的格局，中信证券一家遥遥领先。
多次鼓励头部券商做大做强
近几年来，鼓励头部券商做大做强已成为重要方向，监管层已经多次明确提及。
刚刚召开的中央金融工作会议表示，“培育一流投资银行和投资机构”。随后，证监会党委传达学习贯彻中央金融工作会议精神，表示“要加强行业机构内部治理，回归本源，稳健发展，加快培育一流投资银行和投资机构”。
11月3日，证监会再次发声，称将支持头部券商通过业务创新、集团化经营、并购重组等方式做优做强，打造一流的投资银行，发挥服务实体经济主力军和维护金融稳定压舱石的重要作用。
除了最近的密集政策声音，其实，几年前监管就在引导头部券商做大做强。
三年前的2020年，证监会发布《支持证券基金行业实施组织管理创新》的文件。在这份文件中，证监会表示，为推动行业做大做强，证监会鼓励有条件的行业机构实施市场化并购重组，在资本实力、管理水平、信息技术等方面实现快速发展。
四年前的2019年，证监会答复了《关于做强做优做大打造航母级头部券商，构建资本市场四梁八柱确保金融安全的提案》。证监会表示，为推动打造航母级证券公司，将鼓励和引导证券公司充实资本、丰富服务功能、优化激励约束机制、加大技术和创新投入、完善国际化布局、加强合规风险管控，积极支持各类国有资本通过认购优先股、普通股、可转债、次级债等方式注资证券公司，推动证券行业做大做强。
拓展优质券商资本空间
鼓励头部券商做大做强，不仅仅只有宏观的规划，有些具体微观的行业政策也即将落地实施。
11月3日，证监会就修订《证券公司风险控制指标计算标准规定》公开征求意见。证监会表示，征求意见稿坚持强化分类监管，拓展优质证券公司资本空间。适当调整连续三年分类评价居前的证券公司的风险资本准备调整系数和表内外资产总额折算系数，推动试点内部模型法等风险计量高级方法，支持合规稳健的优质证券公司适度拓展资本空间，提升资本使用效率，做优做强。
据悉，本次征求意见稿中，进一步调整了风险资本准备分类计算系数，连续三年A类AA级以上(含)由0.5降至0.4，连续三年A类由0.7降至0.6。同时修改表内外资产总额分类计算规定，连续三年A类AA级以上(含)为0.7，连续三年A类为0.9。连续三年A类AA级以上（含）的“白名单”券商，经证监会认可后，可以试点采取内部模型法等风险计量高级方法计算风险资本准备。
“若其他情况不变，测算连续三年A类AA级以上(含)、连续三年A类的券商资本杠杆率将分别提高43%、11%，此前并表监管的券商，若连续三年A类AA级以上(含)则资本杠杆率不变。”华泰证券研报指出。
浙商证券研报点评称，分类评级为A类的公司可以享受到更多资本放松的优惠。以2019-2021年的评级结果作为参考，连续三年在AA级以上（含）的券商有中信证券、中金公司、中信建投、招商证券、华泰证券、国泰君安、国信证券、平安证券等，是潜在的受益程度较高的对象。
西部证券分析师雒雅梅认为，部分头部高评级券商因客需类业务快速发展，净稳定资金率和资本杠杆率相对承压，有望受益于本次计算标准优化，提升资本使用效率，打开ROE上行空间。
“一超多强”的券业格局
具体到券商层面，从目前国内券商的格局来看，基本上可以用“一超多强”来形容。中信证券一家遥遥领先，其他几家头部券商在后面追随。
以三季报的数据为例，截至今年三季度末，中信证券总资产为1.4万亿元，是国内唯一一家资产超万亿元的券商。排名前5的其他券商分别是，国泰君安约8800亿元、华泰证券约8700亿元、海通证券约7400亿元、银河证券约6800亿元。
银河证券在公司章程中表示，倾力“打造航母券商，建设现代投行”。
今年9月，中信证券举办了A股上市20周年暨2023年投资者开放日活动。中信证券总经理杨明辉介绍了公司与国际一流投行的差距。具体而言，他表示：
一是规模体量与国际一流投行差距大。2023年上半年，高盛总资产规模是中信证券的7.6倍，净资产是中信证券的3.2倍，营业收入是中信证券的5.2倍，净利润是中信证券的2.7倍。
二是国际业务占比较低，国际化竞争力依然不足，在全球范围内开展业务、配置资源的能力相对较弱。中信证券境外业务收入占比仅为15%左右，这与高盛、摩根士丹利等30%-40%的国际收入还有差距。
三是资产负债经营能力受限，抗周期波动能力不够强。中信证券杠杆率为4.2倍，与高盛、摩根士丹利等10倍以上的杠杆率还有差距。
四是人才队伍结构性问题突出，信息技术水平与发展需要有差距。国际化经验人才储备不能满足业务发展需要，信息技术的创新应用不够，数据价值无法得到充分挖掘和发挥。
