2024年A股投資策略分析報告：江船火獨明踔厲奮發(fā)龍行龘龘

01江船火獨明——2024年A股春季策略展望摘要1.

實物消耗>GDP>上市公司盈利的邊際變化不等式仍是問題的答案。我們曾在2023年12月發(fā)布的2024年度策略《諾亞方舟》中討論了去金融化下實物世界的韌性。隨著增加值率的下降以及財富的收縮，中國工業(yè)企業(yè)利潤水平與GDP的關(guān)系重新回到了2001-2005年前后的狀態(tài)（既沒有2006-2007的需求高增長，也沒有2010-2020時期金融化下的利潤擴(kuò)張）。量的回升遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于價格是經(jīng)濟(jì)中的常態(tài)：在工業(yè)生產(chǎn)中，生產(chǎn)與產(chǎn)品出廠價格的差值在2023年末重新回升至供給側(cè)改革以來的高點；而消費側(cè)，出行人數(shù)的修復(fù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于客單價，限額以下零售在量上更快地恢復(fù)。大部分指標(biāo)都指示中國經(jīng)濟(jì)活動正在修復(fù)，大多主體活動得以保全甚至增長，但是財富的縮水和債務(wù)的負(fù)擔(dān)正在讓利潤流失。隨著表征中國經(jīng)濟(jì)活動的Wind克強指數(shù)修復(fù)到2022年以來的最高水平，其掛靠的相關(guān)指數(shù)（其中很多被市場理解為紅利或者高股息）出現(xiàn)了較大幅度的跑贏。往后看，發(fā)達(dá)國家的庫存去化基本到位，等待補庫周期的開啟，牛鞭效應(yīng)對價格的壓制可能有所緩解；從全球市場投資活動來看，投資率從2022年開始回落，造成了資本品和設(shè)備投資的走弱，當(dāng)然其中一部分被產(chǎn)業(yè)鏈重建所抵消，但周期的回落力量有可能于2024年某個時刻見底回升，這對于資源的需求將形成拉動。在此之間，部分新興市場新建產(chǎn)能的生產(chǎn)已經(jīng)啟動，對于中國中間品的出口形成支撐，將直接拉動能源類需求。2.

轉(zhuǎn)型期的陣痛：股票資本回報與國家發(fā)展之間并不在所有時間尺度上統(tǒng)一。當(dāng)下資本回報率的下降和中國市場相對全球的低迷表現(xiàn)造成了投資者某種預(yù)期上的自我實現(xiàn)。我們認(rèn)為這樣的困境在制造業(yè)強國歷史上屢見不鮮：比如1929年大蕭條后的美國，長期的產(chǎn)業(yè)升級投入和制造業(yè)發(fā)展導(dǎo)致其在金融收縮階段出現(xiàn)了嚴(yán)重產(chǎn)能過剩，股票市場表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后其他國家；同樣的，在1979至1982年間，聯(lián)邦德國面臨很大的資本外流和德國馬克貶值壓力，與此同時德國股市相比其他發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的表現(xiàn)明顯偏弱，“德國產(chǎn)品喪失國際競爭力”的錯覺同樣出現(xiàn)。但無一例外，無論是1939年后國際秩序動蕩中美國強大制造能力的價值凸顯，在國際秩序最終改變后為美國上市公司創(chuàng)造了長時間的回報盛宴；還是德國80年代中后期的渡過陣痛，都帶來了資本回報能力的重新回歸。制造業(yè)大國的發(fā)展、趕超以及走向秩序調(diào)整（或是結(jié)構(gòu)優(yōu)化），期間資本回報的陣痛似乎都是通往圣堂的必經(jīng)之路。股票收益率不是反映了全部的問題，它只是把當(dāng)下的問題線性外推。*摘要3.

2023年至今，當(dāng)美國最完美的故事都在被講完。2023年美國經(jīng)歷了2022年的完美鏡像：供應(yīng)鏈重新修復(fù)，俄烏沖突帶來的影響逐步消退，通脹在供應(yīng)側(cè)驅(qū)動下逐步回落；財政的擴(kuò)張得以繼續(xù)以維持經(jīng)濟(jì)并不進(jìn)入衰退，金融市場10年以來冗余流動性的脫虛入實為其提供了支持；同期，軟著陸預(yù)期與美國主導(dǎo)的秩序得以恢復(fù)帶來外國投資者重新增持美債，而人工智能技術(shù)進(jìn)步帶來的喜訊也讓外國投資者重返美股市場。2023年至今，幾乎所有的“好事情”都出現(xiàn)了，美聯(lián)儲既享受了貨幣政策獨立性的贊譽，也避免了美國經(jīng)濟(jì)陷入衰退，同時維持了金融穩(wěn)定。但它無法掩蓋的問題是：美國的“凈儲蓄”為負(fù)，而2000年以來這一狀況需要寬松的貨幣政策來支撐；長期通脹預(yù)期定價的通脹水平在2.3%附近，仍然低于當(dāng)下仍具粘性的通脹水平3.1%。往后看，一些裂口正在出現(xiàn)，特朗普在競選中獲勝的概率正在提升，以巴以沖突為代表的“更多問題”開始出現(xiàn)。對于人工智能技術(shù)，當(dāng)下其應(yīng)用仍停留在以虛擬經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)的層面，我們無意貶低這一突破和否定對其贊譽的聲音，但是在人類歷史上，也經(jīng)常出現(xiàn)大量“被寄予厚望”的發(fā)明，科技本就和超自然力量一樣因為其能夠解決不確定性而容易被人類社會所推崇，階段性的高估或者誤讀仍然是潛在的資產(chǎn)定價困擾。美元的相對強勢，或許會因為上述某一個因素的變化而扭轉(zhuǎn)。4.

市場風(fēng)波逐漸平息，但是不因忽視長期潛在力量的變化。2022年后，市場呈現(xiàn)波動率逐級下降的趨勢，如我們在年度策略中所料，波動率終于在2024年全面回歸。短期來看，在力量和市場空頭平倉、多頭回補力量的綜合作用下，市場已經(jīng)開始趨于平穩(wěn)。交易因素退去后，以大社，同時在資產(chǎn)端處于低估值時，投資者不應(yīng)該忽視全民所有制對于現(xiàn)有市場參與者的影響力。在資產(chǎn)端保為主的力量仍是市場的邊際增量利潤分配格局產(chǎn)生較大變化的情況下，負(fù)債端偏好的轉(zhuǎn)變會比市場預(yù)期的更快。市場定價的思維，或許應(yīng)該從相對收益定價轉(zhuǎn)向于絕對收益定價，在相對收益者眼中，“股息”被認(rèn)作一種防御，但是在絕對收益者眼中，尋找到具有較高穩(wěn)定分紅回報的權(quán)益類資產(chǎn)，本身就是一種進(jìn)攻，特別是股票自由流通市值占居民部門持有的M2在歷史低位時。*摘要5.

緊缺的資源，具有潛力的金融板塊，低估的國企。經(jīng)歷了2023年的平靜，資源品的供給約束經(jīng)受住了考驗，三大標(biāo)志性的資源品：煤炭的煤礦庫存增速開始重新回落至0區(qū)間附近；美國頁巖油已開工未完成鉆井?dāng)?shù)已經(jīng)跌落至歷史低位，而歐佩克仍在堅持減產(chǎn)；銅的冶煉加工費的斷崖下滑也在指示銅礦供應(yīng)的潛在擾動；而在地緣政治帶來的不確定性下，資源運輸?shù)目臻g錯配能力將重新變得珍貴。金融板塊潛在的擔(dān)憂仍然無法排除，但是投資者不應(yīng)該忽視一個事實：在2010年以來的金融化發(fā)展過程中，金融板塊通過承擔(dān)風(fēng)險為全社會帶來了利潤擴(kuò)張，自身因為潛在風(fēng)險導(dǎo)致PB水平不斷被壓縮，主流投資者對其持倉也在不斷下降。由于風(fēng)險和定價層面的充分，未來一旦債務(wù)壓力得到緩解，銀行的債券屬性（PB和分紅）就是可以進(jìn)行“困境反轉(zhuǎn)”投資的安全保護(hù)。更重要的是，相對于廣義消費和制造漫長的利潤壓縮和行業(yè)出清，銀行業(yè)的底部或許會更快出現(xiàn)。大盤成長的機會：廣義大盤股有估值修復(fù)的空間，我們更關(guān)注其中在2021年前就開始遭遇了需求下滑擔(dān)憂和估值壓縮的領(lǐng)域，其中部分龍頭公司很早就采取了更穩(wěn)健經(jīng)營的策略，資本回報和行業(yè)需求開始更早實現(xiàn)平衡，部分行業(yè)當(dāng)下還遇到了新的需求擴(kuò)張，這為股東回報的回歸打下了堅實基礎(chǔ)。6.

超越紅利：布局新時期的韌性資產(chǎn)。當(dāng)下，A股市場的核心矛盾還是在于盈利格局重新分配后，股票定價無法與之自洽。從中期視角看，廣義表征實物工作量的指數(shù)、上游資源品相對于其自身盈利在上市公司的比值看，其市值仍被較大程度低估，上世紀(jì)70年代美國資源行業(yè)和2020年中國核心資產(chǎn)的經(jīng)驗告訴我們：當(dāng)企業(yè)盈利格局長期發(fā)生變化后，資本市場市值分布最終會與利潤分布對應(yīng)，自下而上估值體系的建立可能只是一個結(jié)果。如此，那么以資源品為代表的實物資產(chǎn)掛靠的上市公司價值仍然不可估量。我們的首要推薦仍然與資源品相關(guān)：油、銅、煤炭、資源運輸（油運等）、鋁和貴金屬；第二，關(guān)注低估值國企相關(guān)領(lǐng)域：銀行、建筑、水電、燃?xì)?、鐵路等；第三，圍繞滬深300，部分制造類龍頭公司開始出現(xiàn)機會，分布在（船舶制造、重卡、鋼鐵、化工、家電）等領(lǐng)域。風(fēng)險提示：全球經(jīng)濟(jì)超預(yù)期衰退；國內(nèi)債務(wù)風(fēng)險暴露；海外貨幣政策超預(yù)期緊縮；測算誤差。*不等式的存在：實物消耗>GDP>01020304上市公司盈利美國：當(dāng)最完美的故事已經(jīng)講完市場結(jié)構(gòu)正在深刻變遷如何去理解當(dāng)下不同板塊的投資意義市場當(dāng)下的定價狀態(tài)目錄050607配置建議風(fēng)險提示*不等式的存在：實物消耗>GDP>上市公司盈利01.*1.1

企業(yè)盈利與經(jīng)濟(jì)增長的分歧?

當(dāng)下更像是2001-2005年，宏觀增加值率下降帶來企業(yè)盈利增速與GDP增速“劈叉”圖表：宏觀增加值率的變化將通過企業(yè)毛利率傳導(dǎo)至企業(yè)毛利潤增速上23%22%21%20%19%18%17%16%15%毛利率:全部A股(非金融)增加值率:不含金融,右39%38%37%36%35%34%33%32%31%30%?

2001-2005年：宏觀增加值率下降→盡管GDP高增長，上市公司的毛利潤增速也呈下降趨勢；2010-2018年，宏觀增加值率上升→盡管GDP增速下臺階，上市公司的毛利潤增速能夠穩(wěn)住甚至上升；·宏觀增加值率提高·企業(yè)毛利率提高·宏觀增加值率縮小·企業(yè)毛利率降低?

2020年之后，企業(yè)“體感差”的背后：宏觀增加值率再次下降→企業(yè)毛利潤增速再次與GDP增速“劈叉”潤增速:全部A股比,右90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%16%14%12%10%8%結(jié)果：高GDP增長帶不來企業(yè)毛利潤的高增長結(jié)果：GDP增速下臺階，但企業(yè)毛利潤增速能維持甚至提高GDP增長再次與企業(yè)盈利背離？6%4%2%0%資料：Wind，國家統(tǒng)計局，民生證券研究院*1.1

2022年以來，表征實物工作量的指數(shù)與房地產(chǎn)投資發(fā)生背離?

我們以Wind統(tǒng)計的克強指數(shù)作為實物工作量的表征，2021年以前房地產(chǎn)投資是該指數(shù)表現(xiàn)的主要驅(qū)動，且前者彈性大于后者；但自2022年以來，兩者相關(guān)性顯著走弱，地產(chǎn)投資缺位之下利潤空間被壓縮，但制造業(yè)生產(chǎn)流量的修復(fù)使得該指數(shù)反而展現(xiàn)出了強韌性；此時體現(xiàn)在股票市場上，表征實物工作量的股票版指數(shù)同樣開始跑贏表征高盈利能力的滬深300，并于近期完成收斂。圖表：2021年以前，房地產(chǎn)投資是Wind克強指數(shù)

圖表：自2022年以來，兩者相關(guān)性顯著走弱表現(xiàn)的主要驅(qū)動，且前者彈性大于后者（%）圖表：當(dāng)前股票市場中滬深300與表征實物工作量的指數(shù)完成收斂中國:房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額:累計同比中國:克強指數(shù):累計值克強指數(shù)與房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額的相關(guān)系數(shù)40.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.000.931.000.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.600.750.470.00-5.00-10.00-0.342011年至2015年

2011年至2021年

2016年至2021年

2022年至2023年資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*1.2

2023年以來，實體經(jīng)濟(jì)中量的修復(fù)速度遠(yuǎn)高于價格?

無論是從預(yù)期口徑下的PMI生產(chǎn)與產(chǎn)品出廠價格差，抑或是實際的工業(yè)生產(chǎn)與工業(yè)品價格差，在2023年都達(dá)到了供給側(cè)改革以來的最大值附近，實體經(jīng)濟(jì)中生產(chǎn)流量的修復(fù)速度遠(yuǎn)高于價格。圖表：從預(yù)期口徑下的PMI生產(chǎn)與產(chǎn)品出廠價格視角來看，前者與后者的差值在2023年末重新回升至供給側(cè)改革以來的高點（%）圖表：而實際的工業(yè)生產(chǎn)與工業(yè)品價格差在2023年同樣達(dá)到了供給側(cè)改革以來的最大值附近（%）PMI:生產(chǎn)-出廠價（平滑12期，右軸）中國:制造業(yè)PMI:生產(chǎn)（平滑12期）中國:制造業(yè)PMI:出廠價格（平滑12期）中國:規(guī)模以上工業(yè)增加值:累計同比-中國:PPI:全部工業(yè)品:累計同比中國:PPI:全部工業(yè)品:累計同比中國:規(guī)模以上工業(yè)增加值:累計同比20.0015.0010.005.0060.0057.0054.0051.0048.0045.006.004.002.000.00-2.00-4.00-6.000.00-5.00-10.00資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*1.3

消費：財富效應(yīng)帶來的價格接受度減弱，但是量本身修復(fù)?

黃金周旅游數(shù)據(jù)來看，當(dāng)前消費總額已恢復(fù)至超2019年同期水平，總額的增長以量的拉升為主，而價格卻成為一個拖累項。?

財富效應(yīng)減弱下，限額以下&限額以上零售額的同比增速表現(xiàn)迎來反轉(zhuǎn)。

23年以來，限額以下零售額同比增速重新跑贏限額以上。圖表：24年元旦、春節(jié)假期日均旅游人次已恢復(fù)至2019年同期水平，人均旅游消費仍低于2019年同期水平圖表：23年以來，限額以下零售額同比增速高于限額以上限額以下同比限額以上同比23年以來，限額以下增速開始重新高于限額以上?；謴?fù)至19年同期水平

日均旅游收入恢復(fù)至19年同期水平

人均旅游消費恢復(fù)至19年同期水平

日均旅游人次20%15%10%5%140%119.1%100.7%119.0%107.7%112.8%94.9%109.4%120%100%80%

73.1%60%104.1%101.5%84.1%105.6%97.5%88.6%82.5%96.5%90.5%84.5%0%64.2%63.6%-5%40.8%40%-10%-15%-20%-25%20%0%資料：文旅部，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*1.4

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變遷早已出現(xiàn)?

2021-2022年經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)從房地產(chǎn)鏈→出口為主的制造業(yè)?

2021-2022年隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向設(shè)備制造業(yè)的傾斜，對實物的單位消耗是更偏向金屬的。圖表：2021年后，對GDP增長拉動最大的行業(yè)，對采礦業(yè)的完全消耗系數(shù)回升，介于2010-2012年之間圖表：2021年后，對GDP增長拉動最大的行業(yè)，對金屬的完全消耗系數(shù)回升，超過了歷史最高點2005年資料：Wind，民生證券研究院資料：Wind，民生證券研究院*1.5

企業(yè)積極生產(chǎn)導(dǎo)致原材料不斷消耗，上游主動補庫可期?

當(dāng)下無論是國內(nèi)LPR的調(diào)降，超預(yù)期的社融抑或是海外需求的強韌性，均讓投資者開始對需求的修復(fù)有所期待，我們可以看到：工業(yè)企業(yè)口徑下的整體庫存增速與產(chǎn)成品庫存增速正在發(fā)生背離，另一方面PMI原材料庫存分項近期持續(xù)下降，整體走勢與生產(chǎn)分項一致。這意味著上游正在進(jìn)入被動去庫時期，主動補庫值得期待，庫存周期位置在產(chǎn)業(yè)鏈中更占優(yōu)勢。圖表：產(chǎn)業(yè)鏈視角下上游資源與下游消費品處于被動去庫階段（%）2023年12月產(chǎn)成品庫

2023年12月營業(yè)

2024年1月PPI同

庫存增速變

營收增速變

PPI價格增速產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)細(xì)分行業(yè)存同比增速邊際變化收入同比增速比增速邊際變化

化：平均值

化：平均值

變化：平均值煤炭開采和洗選業(yè)石油和天然氣開采業(yè)黑色金屬礦采選業(yè)-0.40.61.4-3.4-4.9-3-0.3-12.1-0.51-1.4-0.9-2.11.80.9-0.65.97.11.78.11.632.7-5.10.61-2.40.2-0.41.1-0.2-0.4-0.20.80.8-0.80.5-1-0.40.8-0.50.70.50.60.201.10.50.60.60.50.41.50.4-0.30.10.30.40.30.40.1-0.6-0.70.30.1-0.71.7上游資源2.3-1.2-0.20.30.10-0.60.400.1-0.20.40.4-0.1-0.20.10.50.51.3-0.10.30.4-1.3-0.2-0.1-0.1-0.30-1.340.220.38有色金屬礦采選業(yè)非金屬礦采選業(yè)農(nóng)副食品加工業(yè)食品制造業(yè)酒、飲料和精制茶制造業(yè)醫(yī)藥制造業(yè)汽車制造紡織業(yè)紡織服裝、服飾業(yè)下游消費品-0.330.260.05皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)家具制造業(yè)印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)造紙及紙制品業(yè)石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)化學(xué)纖維制造業(yè)圖表：工業(yè)企業(yè)口徑下的整體庫存增速與

圖表：PMI原材料庫存分項近期持續(xù)下降，產(chǎn)成品庫存增速發(fā)生背離（%）整體走勢與生產(chǎn)分項一致規(guī)模以上工業(yè)企業(yè):存貨:同比制造業(yè)PMI:產(chǎn)成品庫存（平滑3期）中上游材料制造3.130.440.040.21橡膠和塑料制品業(yè)非金屬礦物制品業(yè)黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)金屬制品業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè):產(chǎn)成品存貨:同比52.0050.0048.0046.0044.0042.00中國:制造業(yè)PMI:原材料庫存（平滑3期）中國:制造業(yè)PMI:生產(chǎn)（平滑3期，右軸）57.0052.0047.0042.0012.001.501.000.500.00-0.50-1.00-1.50規(guī)模以上工業(yè)企業(yè):營業(yè)收入:累計同比10.008.006.004.002.000.00-2.00通用設(shè)備制造業(yè)專用設(shè)備制造業(yè)儀器儀表制造業(yè)中下游裝備制造-0.06-0.20鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)電氣機械及器材制造業(yè)計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)其他制造業(yè)-0.3-0.4-0.1資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*1.6

發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體：牛鞭效應(yīng)或在遠(yuǎn)去?

外需最終消費：以美國、歐洲為代表的消費國接近補庫?

美國庫銷比雖仍然處于中位數(shù)水平，但庫存絕對值同比增速已回落至低位，需求回升將觸發(fā)補庫周期；其中，非耐用品庫銷比歷史分位數(shù)更低，補庫彈性更強；歐洲以存貨變動/GDP衡量的庫存周期進(jìn)入去庫階段的中后期，企業(yè)層面對庫存的評估已回落至歷史低位，僅次于2020年年初時的水平。圖表：美國庫存水平處于較低水平圖表：美國庫銷比歷史分位數(shù)圖表：歐洲庫存水平處于較低水平（右軸為逆序）歐元區(qū)：存貨變動/GDP,%美國:庫存總額:季調(diào):同比

月

%美國:庫存銷售比:季調(diào)

月,右?guī)熹N比歷史分位數(shù)歐盟27國：企業(yè)對成品的存量評估,右

%3.002.001.000.00-1.00-10-503%2520151051.201.251.301.351.401.451.5025%43%58%515%10150-5-1032%57%91%資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院

注：自2010年1月以來的歷史分位數(shù)資料：wind，歐盟委員會，民生證券研究院*1.7

實物修復(fù)：投資回落從2022年開始，2024年某個時刻或見底?

全球投資周期在2022年見頂，或在2024年某個時點見底回升?

從世界投資率和綠地投資占FDI比例對中國資本品出口的指引來看，海外投資需求對中國資本品的拉動或在2024年歸來圖表：中國工程機械、重卡出口金額及數(shù)量同比增速滯后于全球綠圖表：根據(jù)IMF的預(yù)測，世界投資率在2024年見底，2025年回升；全球資本品地投資占FDI比例三年和中國資本品出口增速歷史上與之同步并小幅領(lǐng)先中國:出口金額:工程機械:同比中國:出口數(shù)量指數(shù):工程機械綠地投資占FDI比例,右（領(lǐng)先三年）中國：資本品出口增速全球資本品出口增速世界投資率周期項:IMF預(yù)測,右,0080.0060.0040.0020.000.00202350%40%30%20%10%0%420223.530-502024202.52中國:出口數(shù)量:重卡:同比

%綠地投資占FDI比例,右（領(lǐng)先三年）1.511005001008060402002023-10%-20%0.5020-50資料：Wind、IMF，民生證券研究院

注：圖中資本品出口增速為SITC分類的71-74類加總的出口金額增速。*1.7

實物修復(fù)：外需消費回升、中間品已經(jīng)開始回升?

中間品已經(jīng)開始回升拉動能源類需求?

2023年以來，我國出口呈現(xiàn)中間品量增，資本品回落的特征；近期，新興制造業(yè)國家工業(yè)生產(chǎn)加快，或?qū)⑦M(jìn)一步強化中間品出口強勢這一趨勢，相對當(dāng)下拉動更偏能源。圖表：用于工業(yè)的加工品、燃料及運輸設(shè)備的出口數(shù)量在2023年大幅增加，而圖表：新興經(jīng)濟(jì)體中的印度及越南，在2023年末和2024年初，工業(yè)生產(chǎn)明顯加快，將拉動對中間品的需求（單位：%）資本品、用于消費的加工品則大部分時間處于負(fù)增長或低增長中國:出口數(shù)量指數(shù):BEC:運輸設(shè)備及其零件和附件中國:出口數(shù)量指數(shù):BEC:燃料和潤滑油印度:制造業(yè)PMI越南:制造業(yè)PMI越南:工業(yè)生產(chǎn)指數(shù):同比印度:工業(yè)生產(chǎn)指數(shù):同比中國:出口數(shù)量指數(shù):BEC:加工品:主要用于工業(yè)中國:出口數(shù)量指數(shù):BEC:資本貨品(運輸設(shè)備除外)及其零件和附件60.0058.0056.0054.0052.0050.0048.0046.0044.0042.0040.0025.0020.0015.0010.005.000.00-5.00-10.00170.00中國:出口數(shù)量指數(shù):BEC:加工品:主要用于家庭消費150.00130.00110.0090.0070.00資料：Wind，民生證券研究院資料：Wind，民生證券研究院*1.8

那為何還要卷下去？?

企業(yè)：“卷”份額成了利潤增長的必要條件?

在2017-2019年，市場份額的提升更像是凈利潤正增長的“充分條件”，“卷贏了”的企業(yè)大概率凈利潤能夠正增長；而到了2021-2023年，市場份額的提升變成了凈利潤正增長的“必要條件”，“卷贏”的企業(yè)中只有一半（52.7%）能實現(xiàn)凈利潤正增長，但此時卻不能選擇逃避，因為凈利潤能夠正增長的企業(yè)有接近8成（78.2%）都誕生在實現(xiàn)了業(yè)內(nèi)營收份額提升的企業(yè)中。圖表：市占率提升與凈利潤增長的關(guān)系發(fā)生了變化市占率提升與凈利潤增長的關(guān)系從過去的“充分”變?yōu)椤氨匾睍r期2017-2019

年2021-2023

年分類條件凈利潤正增長的上市公司中，市占率提升的比例57.9%68.7%市占率提升的上市公司中，凈利潤正增長的比例71.3%52.7%注：上述數(shù)據(jù)依據(jù)上市公司財務(wù)報告進(jìn)行計算，采用了在2017年1月1日之間上市并存續(xù)至今的上市公司作為樣本；其中2017-2019年采用年報累計值計算，2021-2023年采用半年報累計值計算；市占率指按申萬一級行業(yè)分類后，單個公司營業(yè)收入占行業(yè)總營業(yè)收入的比重。下同。資料：W生證券研究院*1.9

制造業(yè)大國的歷史往事：資本回報與“國運”并不總是統(tǒng)一?

1932-1933年：美國在去杠桿與轉(zhuǎn)型的不適期?

1920s美國在全社會快速加杠桿的過程中出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)繁榮，但這也使得大蕭條之后去杠桿的過程中美國進(jìn)入處理產(chǎn)能過剩的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期。因此大蕭條在美國的長尾效應(yīng)明顯，從股市表現(xiàn)的“體感”來看，1933年美國明顯跑輸當(dāng)時的主要經(jīng)濟(jì)體。圖表：大蕭條前后，美國經(jīng)歷了快速的加杠桿和

圖表：大蕭條后，美國鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能利用率一度

圖表：從股票市場來看，1932至1933年中，美國股去杠桿過程下降至不足20%市相比于其他工業(yè)化國家明顯偏弱美國鐵錠產(chǎn)能（千噸）美國鋼鐵產(chǎn)能利用率（右）100%美國英國德國日本25020015010050100000900008000070000600005000040000300002000010000090%80%70%60%50%40%30%20%10%0%01921

1923

1925

1927

1929

1931

1933

1935

1937

1939

1941

1943資料：

Historical

Statistics

oftheUnited

States

Colonial：《兩次全球大危機的比較研究》，劉鶴，民生證券研究院

Times

to1957

，民生證券研究院資料：Bloomberg，民生證券研究院。注：縱軸為股票市場指數(shù)點位。資料*1.9

制造業(yè)大國的歷史往事：經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期往往會有“體感不適”?

70年代末至80年代初，“德國產(chǎn)品喪失國際競爭力”的錯覺?

1979年聯(lián)邦德國的國際收支經(jīng)常賬戶由正轉(zhuǎn)負(fù)，引發(fā)了西德居民對西德產(chǎn)品喪失國際競爭力的持續(xù)擔(dān)憂。在1979至1982年間，聯(lián)邦德國面臨很大的資本外流和德國馬克貶值壓力，與此同時德國股市相比其他發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的表現(xiàn)明顯偏弱。圖表：

70年代末至80年代初，德國的國際收支

圖表：70年代末至80年代初，德國資本外流壓力

圖表：1979年初-1982年中，德國股市明顯跑輸經(jīng)常賬戶轉(zhuǎn)負(fù)，德國馬克大幅貶值明顯增加其他發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體(1970年初=100)美國英國德國法國日本聯(lián)邦德國:國際收支:經(jīng)常項目凈額（十億馬克）1德國馬克兌美元（右）聯(lián)邦德國:國際收支:資本賬戶:私人部門組合投資項凈額（十億馬克）6005004003002001000201530200.60.50.40.30.20.10.0101005-10-20-30-400-5-10資料1970197219741976197819801982198419701972197419761978198019821984：德意志銀行，民生證券研究院資料：Bloomberg，民生證券研究院資料：德意志銀行，民生證券研究院*1.9

制造業(yè)大國的歷史往事：經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期往往會有“體感不適”?

70年代末至80年代初，“德國產(chǎn)品喪失國際競爭力”的錯覺?

70年代末至80年代初，德國處于由“社會市場經(jīng)濟(jì)+凱恩斯”模式向自由市場經(jīng)濟(jì)模式的轉(zhuǎn)型期，隨著財政赤字對政府掣肘的減弱，德國與其他經(jīng)濟(jì)體的利差得以收斂，馬克貶值壓力下降。且德國的創(chuàng)新能力在80年代中期后仍然領(lǐng)先。圖表：

1982年后，聯(lián)邦德國政府力行削減赤字

圖表：80年代中期，美國與聯(lián)邦德國的國債利差

圖表：從專利數(shù)據(jù)來看，80年代中期后德國在美政策，財政赤字對利率的掣肘降低收斂，馬克兌美元重回升值趨勢國獲得的專利數(shù)大幅領(lǐng)先英國與法國德國政府財政赤字（十億馬克）國債收益率:美國-德國（%）1馬克兌美元（右）0.65財政赤字占GNP比重（右）7680706050403020108%7%6%5%4%3%2%1%0%0.6540.550.53210.450.40-1-2-3-40.350.301973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984資料：Nicholas,

Tom.

Technology,

innovation

and

economic

growth資料：Bloomberg，MeasuringWorth，民生證券研究院資料：德意志銀行，民生證券研究院in

Britain

since

1870，民生證券研究院*美國：當(dāng)最完美的故事已經(jīng)講完02.*2.1

2022年底以來的順風(fēng)：通脹回落?

2022vs2023：供應(yīng)端壓力明顯下行?

當(dāng)下通脹的回落主要歸功于供應(yīng)鏈壓力的緩解。美國非周期性核心CPI，（即受供應(yīng)擾動更高的分項），已經(jīng)回落至2%下方，供應(yīng)鏈的壓力相較于俄烏沖突期間已經(jīng)明顯下滑。圖表：

當(dāng)下非周期性通脹的回落主要來自于供應(yīng)壓力緩解圖表：中期通脹預(yù)期持平，同時短期通脹預(yù)期持續(xù)下行俄烏沖突巴以沖突資料：Wind，舊金山聯(lián)儲，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*2.2

2022年底以來的順風(fēng)：海外資金的流入?

2022vs2023：外國投資者增持美債與美股?

美聯(lián)儲持續(xù)縮表并未給金融系統(tǒng)帶來較大沖擊，主因海外投資者對美債的增持在2023年四季度顯著抬升；一級市場美債拍賣分配給海外投資者的比例也提升至了近兩年的高位，對沖了聯(lián)邦儲備銀行對美債需求的減弱。這或與美國主導(dǎo)的國際秩序重回穩(wěn)定與軟著陸預(yù)期相關(guān)。?

外國投資者持有美股的流量和存量占比自2023年二季度以來持續(xù)上行，人工智能創(chuàng)新帶動海外對美股的增持。圖表：

國債拍賣分配給海外投資者的比例四季度抬升對沖了聯(lián)邦儲備銀行的回落圖表：外國投資者持有美債經(jīng)歷了22年的下行圖表：2023年二季度以來，外國持有的美股流量后，再次上升和存量占比均有所上升資料：Wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院資料：wind，Bloomberg，民生證券研究院*2.3

金融資產(chǎn)因此出現(xiàn)了全面反彈?

金融資產(chǎn)在科技驅(qū)動下逐步泡沫化，但實物資產(chǎn)相對金融資產(chǎn)價格卻未創(chuàng)新低?

當(dāng)下商品相對股市定價不僅處于歷史低位，甚至再次下行。金融資產(chǎn)相對實物資產(chǎn)在2023年重回擴(kuò)張，但未創(chuàng)新高。?

美股2023年以來的上漲主要依靠科技股帶動，當(dāng)下標(biāo)普500信息行業(yè)相對標(biāo)普的價格已經(jīng)突破2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的歷史頂點。圖表：商品相對股票不僅處于歷史低位，近期又有所下行圖表：標(biāo)普500信息行業(yè)/標(biāo)普500已經(jīng)突破2000年的高位資料：wind，民生證券研究院資料：Wind，民生證券研究院*2.4

但當(dāng)下通脹仍然存在結(jié)構(gòu)性問題?

周期性及粘性分項價格仍遠(yuǎn)高于目標(biāo)區(qū)間?

與需求更為相關(guān)的周期性通脹仍然處于5%以上的高位，若需求再次反彈或使得周期性分項價格再次上升；?

從彈性和粘性分項來看，粘性核心CPI已經(jīng)出現(xiàn)反彈，并且其占核心分項的比例高達(dá)82%，持續(xù)反彈將帶動CPI再次上行?

當(dāng)下市場對于長期通脹的定價更偏向于“軟著陸”圖表：

周期性核心通脹遠(yuǎn)高于2%，整體核心CPI下降

圖表：盡管通脹彈性項已經(jīng)處于負(fù)值，但粘性通脹速度放緩

仍然較高甚至出現(xiàn)反彈圖表：市場定價的長期通脹預(yù)期始終低于2.5%資料：Wind，舊金山聯(lián)儲，民生證券研究院資料：亞特蘭大聯(lián)儲，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*2.4

但當(dāng)下通脹仍然存在結(jié)構(gòu)性問題?

美國大選和地緣沖突同樣給通脹下行帶來不確定性?

巴以沖突爆發(fā)后，海運費再次大幅攀升，近期亦有所反彈，疊加航班準(zhǔn)點率大幅回落，供應(yīng)鏈擾動仍需觀測；?

當(dāng)下市場預(yù)計特朗普會于2024年總統(tǒng)大選獲勝的概率持續(xù)攀升，并且已經(jīng)高于拜登，這對后續(xù)美聯(lián)儲政策的獨立性和連貫性帶來調(diào)整圖表：

航班準(zhǔn)點率以及運價均顯示地緣沖突對供應(yīng)鏈造成擾動圖表：市場預(yù)期2024年特朗普獲勝概率已經(jīng)高于拜登（%）資料：Wind，民生證券研究院資料：Bloomberg，民生證券研究院*2.5

凈儲蓄為負(fù)仍是待解決事項?

關(guān)注點：財政融資能力?

美國政府部門已經(jīng)處于入不敷出，全社會凈儲蓄轉(zhuǎn)負(fù)。財政融資或依賴于：1）AI帶動的海外投資；2）央行擴(kuò)表。往后看，美元信用的強勢存在諸多不確定性。圖表：美國政府部門大量投資導(dǎo)致整體凈儲蓄轉(zhuǎn)負(fù)圖表：若美債發(fā)行大量依靠逆回購，或?qū)е缕淠陜?nèi)耗盡資料：Wind，OFR，民生證券研究院

注：假設(shè)美國財政部2024年發(fā)債規(guī)模為一級交易商預(yù)測中位數(shù)，逆回購吸收比例按照當(dāng)下占美國貨幣市場占比，短期美債發(fā)行比例沿用2023Q4，TGA賬戶及準(zhǔn)備金水平維持2024年11月底水平，縮表規(guī)模延續(xù)950億美元每個月，超額儲蓄消耗按照一個月700億美元。資料：Wind，民生證券研究院*市場結(jié)構(gòu)正在深刻變遷03.*3.1

過去“低波動”市場的遠(yuǎn)去與階段“高波動”的收斂圖表：2024年以來，市場的大幅調(diào)整往往伴隨著期貨貼水幅度的大?

隨著市場下跌與“雪球”產(chǎn)品敲入、量化平倉等行為共振，市場打破了過去幾年市場“低波動”的狀態(tài)，而上述力量恰是過去壓低波動率的主要驅(qū)動力。1月以來的“高波動”在ETF與北上中資等穩(wěn)定力量的驅(qū)動下開始階段收斂。未來監(jiān)管對于“雪球”產(chǎn)品的態(tài)度，以及量化凈值曲線的修復(fù)將是壓波力量能否卷土重來的重要因素。幅加深，而反彈則往往伴隨著貼水的修復(fù)升貼水率(%):滬深300期貨次月升貼水率(%):中證500期貨次月連續(xù)20升貼水率(%):中證1000期貨次月連續(xù)-2-4-6圖表：

2024年以來，上證50、滬深300、中證500、中證1000期權(quán)的隱含波動率震蕩上行，1月中旬以來有所加速，特別是中證500、中證1000期權(quán)，隨著春節(jié)前反彈，隱含波動率逐步回落45隱含波動率:300指數(shù)期權(quán)隱含波動率:1000指數(shù)期權(quán)隱含波動率:中證500ETF期權(quán)波動率:50ETF期權(quán)升貼水率(%):滬深300期貨下季升貼水率(%):中證500期貨下季連續(xù)升貼水率(%):中證1000期貨下季連續(xù)30352515-3-6-9-12資料：Wind，民生證券研究院。注：上證50ETF、中證500ETF有對應(yīng)的期權(quán)，而沒有指數(shù)對應(yīng)的期權(quán)。資料：Wind，民生證券研究院*3.2

24年以來的參與者：從ETF+北上中資主導(dǎo)，到其他投資者回補?

ETF是24年以來市場大幅波動之時的主要邊際買入力量之一。2月5日以來的反彈中，被大幅凈申購的ETF從以滬深300為主擴(kuò)散至中證500、中證1000、中證2000，近期凈申購整體有所收斂。相應(yīng)地，中證500、中證1000、中證2000等寬基ETF的溢折率先快速上行、后收斂。值得關(guān)注的是，各類ETF節(jié)后開始轉(zhuǎn)為“折價”，特別是中證2000ETF(相應(yīng)地,被凈贖回)，這可能與部分投資者大量回補股票倉位有關(guān)，而隨著市場繼續(xù)反彈，“折價”程度開始收斂，這也指示著“回補”力量可能在放緩。圖表：2024年2月5日以來，寬基ETF從僅以滬深300ETF被主要凈申購擴(kuò)散至中證500、中證1000、中證2000等寬基指數(shù)圖表：

2024年2月5日以來，中證500、中證1000、中證2000等寬基ETF的溢折率先快速上行、后收斂并轉(zhuǎn)為折價，特別是中證2000ETF累計凈申購(億元):中證500累計凈申購(億元):中證2000累計凈申購(億元):中證10001.2%0.8%ETF溢折率:滬深300ETF溢折率:中證1000ETF溢折率:中證500ETF溢折率:中證2000450350250150504500350025001500500累計凈申購(億元):滬深300:右軸0.4%0.0%-0.4%-0.8%-1.2%-1.6%-2.0%-50-500資料：Wind，民生證券研究院資料：Wind，民生證券研究院*3.2

24年以來的參與者：從ETF+北上中資主導(dǎo)，到其他投資者回補?

北上中資同樣是24年以來市場的主要邊際買入力量之一，近期隨著市場明顯反彈，其凈買入幅度逐步放緩。相應(yīng)地，此前持續(xù)凈流出的北上配置/交易盤開始明顯回流。對于未來而言，正如我們在年度策略《諾亞方舟》所提到的，國內(nèi)外貨幣政策的背離與否、以及匯率穩(wěn)定政策等依然是影響外資行為的主要邊際力量。圖表：2024年以來，北上中資是市場的主要邊際買入力量之一，近期買入逐步放緩，相應(yīng)地，此前持續(xù)凈流出的北上配置/交易盤近期明顯回流北上中資:累計凈買入(億元):2022年以來北上配置盤:當(dāng)日凈買入(億元):2022年以來北上交易盤:當(dāng)日凈買入(億元):2022年以來25002000150010005000-500-1000資料：Wind，民生證券研究院*3.2

24年以來的參與者：從ETF+北上中資主導(dǎo)，到其他投資者回補?

24年以來，兩融活躍度與余額明顯回落。值得一提的是，在20240129至20240202當(dāng)周，兩融余額、擔(dān)保品市值交易變動、市場平均擔(dān)保比例均大幅回落，這意味著在當(dāng)時部分兩融投資者可能已經(jīng)面臨風(fēng)險時刻，而隨著市場反彈與監(jiān)管介入，往后逐步修復(fù)，近期兩融回補明顯。對于未來而言，兩融依然取決于市場整體的賺錢效應(yīng)。圖表：2024年以來，兩融余額和融資買入占比均大幅回落圖表：

20240129至20240202當(dāng)周，兩融余額、擔(dān)保品市值交易變動、市場平均擔(dān)保比例均大幅回落，往后有所修復(fù)1800012%10%8%融資余額(億元):全A融資買入/全A成交額:右軸融資余額變動(億元):全A擔(dān)保品市值交易變動(億元):全A6003000290280270260250240230220融資融券:市場平均擔(dān)保比例(%):右軸15000120009000-300-600-9006%60002016-014%2017-012018-012019-012020-012021-012022-012023-012024-01資料：Wind，民生證券研究院資料：Wind，民生證券研究院*3.3

增量資金的：大社保+央國企相關(guān)的主體潛在力量?

我們在年度策略《諾亞方舟》中提到的與收入端流量更相關(guān)的大社保依然將是市場未來的主要增量資金之一。?

相應(yīng)地，央國企相關(guān)的參與主體同樣將成為潛在的重要增量：1）從ETF視角看：央企相關(guān)ETF的前10大持有人以央國企主體持有為主；2）從金融資源角度看：一方面，公募中央國企背景的管理人占比較高。圖表：央企相關(guān)ETF的前10大持有人以央企、地方國企等持有主體為主圖表：

從公募基金的所有制屬性來看：非貨管理規(guī)模較大分別為中外合資、地方國有、中央國有25020015010050不同主體持有央企相關(guān)ETF的規(guī)模(億元，基于前10大持有人):2023Q2700006000050000400003000020000100000非貨凈值(億元):2023Q4股票投資市值(億元):2023Q40央企

地方國企

保險ETF聯(lián)接券商理財FOF期貨私募信托資料：Wind，民生證券研究院。注：此處的央企包括國新投資、誠通等國有資產(chǎn)運營公司，但不包括資料：Wind，民生證券研究院。注：中外合資中包括央國企和外資共同持股的公募基金。其他金融機構(gòu)。*3.3

增量資金的：大社保+央國企相關(guān)的主體潛在力量?

但從配置上看，無論中外合資、還是央國企背景的公募基金對于央企本身的持有比例并不高，且主要持有醫(yī)藥、電子、食品飲料、電新等板塊。圖表：從持倉分布來看：無論是中外合資的公募基金，還是央國企背景的公募基金對于央企的持有占比并不高圖表：

行業(yè)上，中外合資、央國企背景的公募基金主要持有醫(yī)藥、電子、食品飲料、電新等行業(yè)中央國有企業(yè)地方國有企業(yè)民營企業(yè)公眾企業(yè)25%20%15%10%5%公募基金:中外合資公募基金:中央國有公募基金:地方國有100%80%60%40%20%0%0%資料：Wind，民生證券研究院。注：1、持倉基于2023Q4前10大重倉測算，后同。2、虛線對應(yīng)地方資料：Wind，民生證券研究院國企背景的公募基金對于央企的持有比例。*3.3

增量資金的：大社保+央國企相關(guān)的主體潛在力量圖表：

對比不同所有制背景的公募持倉與央企的凈利潤占比、市值占比來看：中外合資背景/央企背景的公募對于央企的持倉占比均明顯同時低于央企的凈利潤占比與市值占比中央國有企業(yè)中央國有企業(yè)(剔除金融)60%40%20%0%50.17%41.28%?

對比持倉比例與凈利潤占比、市值占比來看：中外合資背景/央企背景的公募基金對于央企的配置比例與央企的凈利潤占比、市值占比存在明顯的不匹配。25.31%20.77%17.55%17.41%17.07%15.47%15.99%14.54%12.06%10.76%中外合資中央國有2023Q4公募基金配置比例地方國有A股市值A(chǔ)股自由流通市值凈利潤占比(TTM):2023Q32023Q4市值占比資料：Wind，民生證券研究院*3.3

增量資金的：大社保+央國企相關(guān)的主體潛在力量?

另一方面，2012年以來持續(xù)增長的企業(yè)年金中，中央大型企業(yè)的占比較高。?

這意味著整體而言，未來市場的增量資金可能仍以大社保(社保、保險、基本養(yǎng)老金等)為主，但在央企市值考核的訴求下，央國企本身以及央企相關(guān)的機構(gòu)可能成為央國企重估的潛在主體。站在當(dāng)下來看，市場的參與主體可能仍以絕對收益者為主。圖表：2012年以來，我國企業(yè)年金/含權(quán)益類企業(yè)年規(guī)模持續(xù)增長圖表：

從2022年數(shù)據(jù)來看，企業(yè)年金中，中央大型企業(yè)占比較高中國:全國企業(yè)年金基金:全部計劃:含權(quán)益類:本季度加權(quán)平均收益率(%):右軸企業(yè)年金資產(chǎn)規(guī)模(億元)：2022年35000300002500020000150001000050000350001412108中國:全國企業(yè)年金:實際運作金額(億元)28717.92中國:全國企業(yè)年金基金:全部計劃:含權(quán)益類:樣本期末資產(chǎn)金額(億元)300002500020000150001000050000616175.44420-2-4企業(yè)年金：中央大型企業(yè)：人社部，民生證券研究院企業(yè)年金：整體資料：Wind，民生證券研究院資料*3.4

A股自由流通市值占居民持有M2比重處于歷史低位?

長期來看，A股自由流通市值占居民持有通貨和存款（即M2中屬于居民持有的部分）的比重存在均值回歸特征，當(dāng)前這一比值已處在歷史低位。相較于股票作為居民的主流資產(chǎn)配置時期的相對收益配置思維，現(xiàn)階段股票如何為居民提供吸引力的絕對收益配置思維其實更為重要。圖表：當(dāng)前A股自由流通市值占居民持有通貨與存款的比重位于歷史低位A股自由流通市值/居民通貨與存款均值均值+1std均值-1

std均值+2std均值-2

std45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%資料：Wind，《國家資產(chǎn)負(fù)債表2020》，民生證券研究院*如何去理解當(dāng)下不同板塊的投資意義04.*4.1

資源品：供給端剛性正在進(jìn)一步驗證?

對于煤炭而言，更能反映長期供給格局的煤礦庫存指標(biāo)正在進(jìn)入負(fù)增長區(qū)間，歷史經(jīng)驗來看：第一，該指標(biāo)一旦進(jìn)入負(fù)值區(qū)間，持續(xù)周期較長，結(jié)合近日山西省出臺的產(chǎn)量壓減措施將強化這一趨勢；第二，更重要的是它指示了煤炭價格同比意義上的回升；第三，投資意義上看，煤炭股在此區(qū)間持續(xù)跑贏滬深300。圖表：煤礦庫存與煤炭價格變化整體一致（%，PPI為右軸）圖表：投資意義上看，煤炭股在煤礦庫存同比進(jìn)入負(fù)增長區(qū)間內(nèi)持續(xù)跑贏滬深300（%）煤礦庫存:全國合計:同比煤炭/滬深300（右軸）煤礦庫存:全國合計:同比PPI:煤炭開采和洗選業(yè):當(dāng)月同比60.0040.0020.000.001.000.900.800.700.600.500.400.300.202014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023-60.00-40.00-20.000.0080.0060.0040.0020.000.0020.0040.0060.00-20.00-40.00-60.00-20.00-40.002014201520162017201820192020202120222023資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*4.1

資源品：供給端剛性正在進(jìn)一步驗證?

海外方面，對于原油而言，OEPC原油產(chǎn)量持續(xù)下跌，而過去作為主要增量的美國當(dāng)下原油活躍旋轉(zhuǎn)鉆井開鉆未完數(shù)已下滑至歷史最低點附近，潛在新增產(chǎn)能釋放正在接近尾聲。?

與此同時，工業(yè)金屬庫存則同樣處于歷史低位，以銅為代表的金屬出現(xiàn)了冶煉加工費斷崖下滑，表明銅精礦側(cè)潛在供給擾動明顯。圖表：OEPC原油產(chǎn)量持續(xù)下跌，而美國當(dāng)下原油活躍旋轉(zhuǎn)鉆圖表：工業(yè)金屬銅庫存則同樣處于歷史低位，且出現(xiàn)了冶煉加工費斷井開鉆未完數(shù)已下滑至歷史最低點附近崖下滑，潛在供給擾動信號明顯（左軸：美元/千噸，右軸：千噸）中國:現(xiàn)貨粗煉費(TC):銅冶煉廠總庫存:LME銅（右軸）700,000.00區(qū)域油井?dāng)?shù):總計:開鉆未完鉆數(shù)（座）原油:產(chǎn)量(包括次要):歐佩克:當(dāng)月值:同比（右軸，%）160.00140.00120.00100.0080.0060.0040.0020.000.0010,000.009,000.008,000.007,000.006,000.005,000.004,000.003,000.0020.0010.000.00600,000.00500,000.00400,000.00300,000.00200,000.00100,000.000.00-10.00-20.00-30.00資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*4.2

龍頭涅槃：如何尋找更廣泛的紅利資產(chǎn)?

年初以來周期紅利與穩(wěn)定紅利表現(xiàn)強勢；除此以外，部分成熟制造業(yè)的龍頭也表現(xiàn)較好?

年初以來，表現(xiàn)較好的大盤股中，以煤炭、石油石化為代表的周期紅利和銀行、公用事業(yè)、建筑為代表的穩(wěn)定紅利為主。但除此以外，紅利投資似乎在其他行業(yè)也在展開：過去幾年面對需求、利潤率不斷下滑的行業(yè)龍頭股也開始觸底回升。圖表：年初以來除了周期紅利與穩(wěn)定紅利的大盤股表現(xiàn)強勢以外，排名靠前的還有部分成熟制造業(yè)龍頭資料：wind，民生證券研究院。注：大盤股選取行業(yè)內(nèi)市值排名（截至2024-02-23）前十的個股，在其中再選取年初至今表現(xiàn)排名前30%的個股。*4.2

龍頭涅槃：如何尋找更廣泛的紅利資產(chǎn)?

“泛紅利”資產(chǎn)：2021年需求與估值都先見頂回落?

如果剔除周期、穩(wěn)定紅利以及部分科技行業(yè)之后，剩余股票（稱之為“泛紅利”股票）的基本面特征是：2021年經(jīng)濟(jì)仍處于復(fù)蘇階段時，泛紅利股票的營收增長就率先見頂，最先面對需求的回落；體現(xiàn)到估值上也先見頂，中樞15X，低于茅指數(shù)。圖表：2021年“泛紅利”股票的營收先見頂圖表：“泛紅利”股票PE估值中樞15X，茅指數(shù)為23X資料：wind，民生證券研究院。注：泛紅利股票是指剔除了銀行、煤炭、電力及公用資料：wind，民生證券研究院。注：泛紅利股票是指剔除了銀行、煤炭、電力及公用事業(yè)、建事業(yè)、建筑、通信、石油石化、有色金屬、電子、交通運輸、計算機以及傳媒后的股票。筑、通信、石油石化、有色金屬、電子、交通運輸、計算機以及傳媒后的股票。*4.2

龍頭涅槃：如何尋找更廣泛的紅利資產(chǎn)?

“泛紅利”資產(chǎn)：凈利率已經(jīng)企穩(wěn)，利潤增長開始觸底回升?

當(dāng)下泛紅利股票的ROE的確仍在下降，但銷售凈利率已經(jīng)從2023年企穩(wěn)回升；而凈利潤增速也開始觸底回升，雖然仍為負(fù)值，但已經(jīng)慢慢向營收增速靠攏。圖表：“泛紅利”股票的ROE仍在下行，但凈利率已經(jīng)企穩(wěn)圖表：“泛紅利”股票的利潤增長仍為負(fù)，但已經(jīng)開始向營收增長靠攏資料：wind，民生證券研究院。注：泛紅利股票是指剔除了銀行、煤炭、電力及公用資料：wind，民生證券研究院。注：泛紅利股票是指剔除了銀行、煤炭、電力及公用事業(yè)、建事業(yè)、建筑、通信、石油石化、有色金屬、電子、交通運輸、計算機以及傳媒后的股票。筑、通信、石油石化、有色金屬、電子、交通運輸、計算機以及傳媒后的股票。*4.3

中美AI表現(xiàn)的背離：產(chǎn)業(yè)映射的景氣拉動與過往相比明顯下滑?

在逆全球化的世界里，科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)分工的逆轉(zhuǎn)與映射路徑上的波折，也將使得其對國內(nèi)相關(guān)板塊景氣的帶動與過往相比效率明顯下滑。圖表：與過往特斯拉與蘋果鏈相比，當(dāng)前的英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)映圖表：國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上個股業(yè)績預(yù)期不斷遭遇圖表：即使是被看作業(yè)績兌現(xiàn)確定性最強的光模塊，能一定程度上匹配英偉達(dá)的預(yù)測EPS不斷上修速度的僅有中際旭創(chuàng)（左軸：美元/股，右軸：元/股）射的景氣帶動能力相對偏弱（

以累計營收增速衡量，%）下修（左軸：美元/股，右軸：元/股）英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈指數(shù)英偉達(dá)(NVIDIA)英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈-2024年預(yù)測EPS中位數(shù)100.0080.0060.0040.0020.000.00英偉達(dá)--2024年預(yù)測EPS中位數(shù)（右軸）12.3

12.31.91.81.71.61.51.41.313.011.09.0英偉達(dá)中際旭創(chuàng)（右軸）新易盛（右軸）10.8

10.8

10.8天孚通信（右軸）1.87.6

7.814.012.010.08.06.05.04.03.02.01.00.07.6-20.001.7

1.7

1.7

1.64.5

4.5

4.5

1.6

1.61.67.04.4

4.4

4.35.01.51.51.41.4蘋果指數(shù)蘋果(APPLE)1.41.43.040.0030.0020.0010.000.006.04.02.0對英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈2023年的盈利預(yù)測-上調(diào)或持平的個股比例-10.00-20.000.0對英偉達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈2024年的盈利預(yù)測-上調(diào)或持平的個股比例（右軸）90%80%70%60%50%40%30%特斯拉指數(shù)特斯拉(TESLA)資料：wind，民生證券研究院100.0050.000.00-50.00資料：wind，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*4.3

中美AI未來表現(xiàn)收斂的關(guān)鍵：創(chuàng)新熱度的廣泛回升??而對于本體映射與下游應(yīng)用場景開拓而言，重大的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，無論是國內(nèi)映射本體的競爭力鑒定，還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地方向上的兌現(xiàn)進(jìn)展，都需要一級市場作為“聰明的錢”進(jìn)行“真金白銀”投票。移動互聯(lián)網(wǎng)時期，二級市場在2013年完成主題投資驅(qū)動的上漲后，2014年一級市場熱度被點燃，大量應(yīng)用場景探索被鋪開和得到驗證，二級市場也將會在隨后的2015年迎來新一輪的上漲。而和美國對比來看，在美國創(chuàng)新——中國應(yīng)用的路徑下，一級市場的熱度同步抬升，且中國的熱度抬升的更快，應(yīng)用場景的探索更為活躍，映射到二級市場上相關(guān)板塊表現(xiàn)也更為占優(yōu)。當(dāng)下中美去金融化的環(huán)境對創(chuàng)新的抑制正在顯現(xiàn)，2023年一級市場人工智能相關(guān)的熱度雖然邊際改善，但是抬升力度有限，并且中美兩國投融資差額達(dá)到歷史次高水平。如果2023年映射的是當(dāng)年的2013年，在二級市場上AI板塊經(jīng)歷了一年上漲后，2024年市場表現(xiàn)不被美股拉開差距的關(guān)鍵，我們需要看到像2014、15年那樣發(fā)生一級市場投融資創(chuàng)新熱度的快速回升，甚至是高于美國。圖表：中美兩國一級市場投融資金額從2014年開始同步大圖表：在當(dāng)前人工智能領(lǐng)域，2023年中美兩國一級市

圖表：本輪人工智能行情中，中國TMT板塊表現(xiàn)明顯弱于納幅抬升，并且中國活躍度逐漸高于美國場投融資金額差距進(jìn)一步擴(kuò)大至2017年以來的次高值

斯達(dá)克指數(shù)美國:互聯(lián)網(wǎng)一級市場投融資資金額(十億美元)中國:互聯(lián)網(wǎng)一級市場投融資資金額(十億美元)互聯(lián)網(wǎng)一級市場投融資資金額:中國-美國(十億美元)美國:互聯(lián)網(wǎng)一級市場投融資資金額:同比(右，%)美國:人工智能一級市場投融資資金額(十億美元)納斯達(dá)克指數(shù)漲跌幅（%）TMT指數(shù)漲跌幅（%）中國:人工智能一級市場投融資資金額(十億美元)人工智能一級市場投融資資金額:中國-美國(十億美元)美國:人工智能一級市場投融資資金額:同比(右，%)中國:人工智能一級市場投融資資金額:同比(右，%)100.0080.0060.0040.0020.000.00中國:互聯(lián)網(wǎng)一級市場投融資資金額:同比(右，%)40300%200%100%0%10050150%100%50%2000-20.00-40.00-60.000%-50-100-50%-100%-20-100%201020112012201620172018201920202021資料：wind，CBinsights，民生證券研究院資料：wind，NVCA，民生證券研究院資料：wind，民生證券研究院*4.3

歷史經(jīng)驗：容易被高估?

科技和超自然力量一樣，由于能夠幫助人類解決不確定性的未知總是備受推崇。在20世紀(jì)曾有一系列發(fā)明創(chuàng)新被世人寄予厚望，但最終卻被證明是并不成功的。其失敗原因可以歸結(jié)為三個方向：（1）創(chuàng)新思路或其基礎(chǔ)理論不正確；（2）創(chuàng)新產(chǎn)品成本過高；（3）有更好的解決方案出現(xiàn)。圖表：20世紀(jì)初期曾被寄予厚望、但最終并不成功的發(fā)明名稱發(fā)明時間主要內(nèi)容當(dāng)時人們對該發(fā)明的期待失敗原因日光電影1910

可以在日光下播出的電影緩解黑暗中觀看電影的肉眼疲勞日光電影的放映質(zhì)量較低思路錯誤成本問題帶電荷水赫利俄引擎菲斯克閱讀器彈簧輻條1900

帶正電荷或負(fù)電荷的水帶電水將取代肥皂用于消毒帶電荷水不能起到殺菌和醒酒的作用能源轉(zhuǎn)化效率遠(yuǎn)低于煤炭等紙張生成成本大幅下降通過反光鏡反射太陽光，對水加熱進(jìn)行儲能1900與蒸汽機相提并論的革命性發(fā)明未來的書本將會很小，紙張使用的減少使得所有人都能買到書1922

可用于閱讀極小字體印刷的文字彈簧作為木質(zhì)車輪的輻條，進(jìn)行減震19051910將會成為未來最為常見的輪胎類型橡膠輪胎、空氣懸掛等效果更好防水照相機出現(xiàn)有更好的發(fā)明在輪船下安裝金屬管道，并與一

未來水下探索的必備設(shè)施，出現(xiàn)于個觀察室連接，用于水下觀察

名著《海底兩萬里》中海底觀光管資料：Library

ofCongress，Vox，民生證券研究院*4.4

機器人：AI+制造或許是適合我國的嘗試?

AI在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用對于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的意義更大?

當(dāng)前AI的投資領(lǐng)域主要集中于非制造業(yè)領(lǐng)域，2023年制造業(yè)領(lǐng)域的支出占比僅為16.60%。但相較于AI在虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用可能對于當(dāng)下我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)增長的意義更大，因為我國的優(yōu)勢恰好在于制造業(yè)。圖表：2023年AI在不同行業(yè)的支出規(guī)模占比：主要集中于非制造領(lǐng)域圖表：但我國優(yōu)勢領(lǐng)域卻在于制造業(yè)領(lǐng)域資料：IDC，民生證券研究院資料：《人才、創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)鏈韌性報告（2023）》，CCG，民生證券研究院*4.5

金融：“類債屬性”?

市場定價過程中，“類債屬性”更受重視?

對銀行股來說，2023年以來投資者在定價過程中更偏保守且更重視其債券的屬性：“本金”安全度更高（低PB）和“票息”更高（高股息率）的個股漲幅往往更大。類債屬性保護(hù)了布局這一行業(yè)見底的基礎(chǔ)收益。圖表：銀行行業(yè)個股2023年初至今的漲跌幅與2023年初時的PB水平圖表：銀行行業(yè)個股2023年初至今的漲跌幅與2023年初時的股息率有有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系明顯的正相關(guān)關(guān)系2023年初至今漲跌幅（%）2023年初至今漲跌幅（%）7070中國銀行農(nóng)業(yè)銀行60506050中國銀行中信銀行農(nóng)業(yè)銀行交通銀行中信銀行交通銀行建設(shè)銀行工商銀行4040建設(shè)銀行工商銀行3030民生銀行民生銀行長沙銀行郵儲銀行20上海銀行20江蘇銀行郵儲銀行上海銀行齊魯銀行江蘇銀行浙商銀行浦發(fā)銀行浙商銀行鄭州銀行紫金銀行無錫銀行光大銀行1010瑞豐銀行常熟銀行浦發(fā)銀行青島銀行02023年初PB02023年初股息率（%）成都銀行招商銀行杭州銀行招商銀行南京銀行-10-20-30-40廈門銀行-10-20-30-40成都銀行青農(nóng)商行杭州銀行蘭州銀行南京銀行平安銀行平安銀行蘭州銀行0.6寧波銀行1.2寧波銀行0.00.20.40.81.0012345678資料：wind，民生證券研究院。注：將撥備加回凈資產(chǎn)中計算PB資料：wind，民生證券研究院*4.5

金融：公募持倉的反面?

2023年以來，被動偏股基金、險資等是市場主要增量資金，而主動偏股基金負(fù)債端則遭遇持續(xù)流出。銀行無疑是去金融化下最早被定價的行業(yè)。配置上，ETF與險資相較于主動偏股基金配置了更多的高股息行業(yè)，特別是以銀行為代表的金融板塊。圖表：2023年以來，主動偏股基金負(fù)債端遭遇持續(xù)凈流出，相應(yīng)地，被動偏

圖表：從機構(gòu)持倉占自由流通市值之比來看，股息率較高的行業(yè)大多并非主股基金、險資等成為市場的主要增量資金（單位：億元）動偏股基金重倉的行業(yè)，ETF與險資相對配置更多持倉占自由流通市值之比(20240223):險資持倉占自由流通市值之比(20240223):北上股息率(TTM,%):20221231:右軸持倉占自由流通市值之比(20240223):ETF持倉占自由流通市值之比(2023Q4):主動偏股基金主動偏股基金被動偏股基金固收+基金北上整體兩融私募證券基金險資12000900060003000060%40%20%0%6543210-3000資料：Wind，民生證券研究院。注：數(shù)據(jù)截至2023Q4。資料：Wind，民生證券研究院。注：1、險資持倉剔除了持倉占比5%以上的個股。2、從左到右按照主動偏股基金與(ETF+險資)持倉之差排序。*05.市場當(dāng)下的定價狀態(tài)*5.1

市場當(dāng)下的核心在于如何定價盈利能力的變化?

主要寬基、風(fēng)格和行業(yè)的估值水位：PE估值分位數(shù)普遍高于PB?

當(dāng)下市場從PB來看已經(jīng)非常便宜，但是PE估值水平相對不極端，可能指示盈利能力下降仍是核心。從行業(yè)來看，以煤炭為代表的行業(yè)和市場整體這一特征相反：PE估值分位數(shù)仍然較低，但是PB分位數(shù)較高。圖表：行業(yè)的估值水位：PE角度除了部分困境反轉(zhuǎn)行業(yè)以外，TMT中除了通信以外都較高；PB角度除了煤炭以外都低于50%分位數(shù)圖表：主要寬基和風(fēng)格指數(shù)的估值水位：都低于歷史45%分位數(shù)PE

TTMPB

LFPE

TTM分位數(shù)PB

LF代碼指數(shù)PE

TTM

PE

TTM分位數(shù)

PB

LF

PB

LF分位數(shù)指數(shù)PE

TTMPB

LF指數(shù)PE

TTMPB

LF分位數(shù)分位數(shù)分位數(shù)主要寬基和風(fēng)格指數(shù)石油石化煤炭11.9011.0616.3320.2035.3524.989.0624.89%36.75%12.36%28.85%77.69%20.13%8.78%1.31

42.39%

消費者服務(wù)51.6814.6924.4736.5926.57294.065.3046.37%13.88%16.43%28.84%17.60%96.22%16.48%28.60%2.90

12.50%2.42

28.16%881001.WI000001.SH000300.SH399006.SZ000905.SH000852.SH399373.SZ399372.SZ399375.SZ399374.SZ399377.SZ399376.SZ萬得全A上證指數(shù)滬深300創(chuàng)業(yè)板指中證500中證1000大盤價值大盤成長中盤價值中盤成長小盤價值小盤成長16.2612.8611.4425.8621.0531.417.5416.0010.7913.6814.9019.9419.20%23.22%22.83%0.78%10.22%20.57%30.64%44.07%9.26%1.441.251.273.511.611.790.832.461.312.361.04