風格思辨(1)：增量和存量的十字路口

目錄TOC\o"1-2"\h\z\u紅利風格行情是成長性缺失下的妥協(xié) 5需求增量敘事下的成長性是A股的永恒追求 5本次價值占優(yōu)的本質(zhì)原因是成長性缺位 8存量和增量的十字路口，增量敘事與產(chǎn)能過剩 10人口總量、城鎮(zhèn)化進程和居民杠桿率使需求端轉(zhuǎn)向存量環(huán)境 10產(chǎn)能過剩是當下增量敘事的掣肘 14供給視角下的配置思路，質(zhì)量風格、國產(chǎn)算力和供給出清邏輯 18定價供給優(yōu)勢，從紅利資產(chǎn)向質(zhì)量資產(chǎn)做切換 18供給能力追趕需求的國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈 21供給出清視角下的伏擊戰(zhàn) 23風險提示 25圖表目錄圖表1：A股季度賺錢會以成長賽道和大費主 6圖表2：科技賽道賺錢會是市場對產(chǎn)業(yè)成性求的體現(xiàn) 7圖表3：大消費行業(yè)賺機會主要來自食品料 7圖表4：食品飲料賺錢會及營收同比() 8圖表5：汽車、家電賺機會及營收同比() 8圖表6：銀行、建筑、材、機械營收增速() 8圖表7：有色金屬、鋼、煤炭營收增速() 8圖表8：能源資源品、端制造和大金融賺機主要集中在在2017年之前 9圖表9：我國總?cè)丝诤蜕藬?shù)(萬人) 10圖表10：我國育齡期性數(shù)(萬人)和20-35年齡段占比 10圖表11：中日韓三國65歲及以上人口占比() 11圖表12：中美日三國動力人口占比() 11圖表13：我國城鎮(zhèn)化變動情況() 11圖表14：土地使用權(quán)讓收入及成交面積計比() 11圖表15：建筑業(yè)新簽同額和新開工面積計比() 12圖表16：水泥和水泥用設備產(chǎn)量(萬噸) 12圖表17：我國和部分達國家/地區(qū)居民杠桿率() 13圖表18：個人住房貸余額(億元)及同比增速() 13圖表19：我國居民消性貸款(億元)及同比增速 13圖表20：我國汽車銷量萬量)及智能手機出貨量萬部) 13圖表21：汽車、家電業(yè)營收同比增速() 14圖表22：紡織服裝、品飲料行業(yè)營收同增速) 14圖表23：風光發(fā)電量速及火電發(fā)電量占比 15圖表24：海內(nèi)外互聯(lián)廠商資本開支(百萬美元) 15圖表25：社零和工業(yè)加值累計同比() 15圖表26：PPI同比和工產(chǎn)能利用率() 15圖表27：A股資本開支凈利潤同比增速 16圖表28：A股部分行業(yè)本開支同比增速 16圖表29：光伏產(chǎn)業(yè)鏈下游整體價格指數(shù) 17圖表30：聚乙烯、聚乙烯、原油價格走勢 17圖表31：單純高紅利件無法實現(xiàn)穩(wěn)定上漲 19圖表32：雙5個股行分布 19圖表33：雙5個股詳名單 19圖表34：紅利指數(shù)和利質(zhì)量指數(shù)走勢 21圖表35：截至3月22日AI算力指數(shù)籌碼分布 22圖表36：AI算力指數(shù)其PEG 22圖表37：AI應用指數(shù)其PEG 22圖表38：光伏指數(shù)及其PEG 23圖表39：儲能指數(shù)及其PEG 23圖表40：國內(nèi)光伏產(chǎn)鏈毛利潤分配情況元/w） 24圖表41：能繁母豬存數(shù)(萬頭)及同環(huán)比增速() 24圖表42：豬肉平均價(/公斤)和生豬養(yǎng)殖指數(shù) 24圖表43：碳酸鋰價格(/噸)及鋰礦指數(shù) 24紅利風格行情是成長性缺失下的妥協(xié)A由于目前市場上成長和價值風格的指數(shù)劃分過于粗放，因此我們在本篇報告中就不選擇成長或者價值的指數(shù)來進行論證，更多將從行業(yè)層面來進行展開。我們在此將中信一級行業(yè)分為能源資源品（石油石化、煤炭、有色金屬、電力及公用事業(yè)、中游制造（建筑、建材、輕工制造、交通運輸、鋼鐵、基礎化工、大消費（汽車、商貿(mào)零售、消費者服務、家電、紡織服裝、食品飲料、農(nóng)林牧漁、科技賽道（電子、通信、計算機、傳媒、電力設備及新能源、國防軍（）科技賽道和消費行業(yè)更易產(chǎn)生賺錢機會，背后是A13各時間截面選擇了持續(xù)性排名前5方法進行了行業(yè)的歸類和劃分，以此直觀地展現(xiàn)各時間段A的行業(yè)，可以理解為在當時最有季度賺錢機會的行業(yè)。在圖1中，科技賽道類的行業(yè)出現(xiàn)次數(shù)最多，占2010年至今全時間樣本的41.3，其次是大消費的，其余能源資源品、中游制造和大金融之間的差距不大，分別為17.4，13.5和17.7。且間跨上看科賽和大從2010年今多數(shù)年份均有分布，而其他三個分類則明顯間隔更大。科技賽道和大消費分別代表著產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展帶來的需求增量，二者涌現(xiàn)出更多賺錢機會的本質(zhì)原A圖表1：A股季度賺錢機會以成長賽道和大消費為主能源資源品 中游制造 大消費 大金融 科技賽道200%150%100%50%0%2010/012010/062010/012010/062010/112011/042011/092012/022012/072012/122013/052013/102014/032014/082015/012015/062015/112016/042016/092017/022017/072017/122018/052018/102019/032019/082020/012020/062020/112021/042021/092022/022022/072022/122023/052023/10資料來源：wind，2010賽道行情，最明顯的特點是其和產(chǎn)業(yè)發(fā)展從無到有從微至盛的時間點相契合。如2A2010產(chǎn)業(yè)發(fā)展而建立的能夠連綿數(shù)年的長期機會，主要有2010-2015年的消費電子TMT、2018-20212023AI。②由事件或政策變動催生的階段性機會，主要包括資產(chǎn)重組和十四五軍費開支預TWS2015135%

電子(中信) 通信(中信) 計算機(中信)傳媒(中信) 電力設備及新能源(中信) 國防軍工(中信)醫(yī)藥(中信) 萬得全A

8500115%

①智能手機滲透率提高疊加4G移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮，催生TMT的多輪賺錢機會。

②2018年政策推動光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并隨著雙碳目標逐漸

③AI接棒第7500三輪產(chǎn)業(yè)長95%75%55%35%15%-5%-25%

業(yè)績兌現(xiàn)

期機會？

650055004500350025002010-012010-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-072020-012020-072021-012021-072022-012022-072023-012023-072024-01資料來源：wind，大消費行業(yè)賺錢機會背后是經(jīng)濟增長帶來的業(yè)績兌現(xiàn)。如圖3所示，大消費行業(yè)的賺錢機會主要來自食品飲料，其次家電、汽車和農(nóng)林牧漁也有階段性的表現(xiàn)，其他行業(yè)則相對欠缺持續(xù)的賺錢機會。相較于成長賽道博弈產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，大消費行業(yè)中的賺錢機會更多來自業(yè)績兌現(xiàn)。如圖4-5所示，食品飲料、家電和汽車行業(yè)在出現(xiàn)持續(xù)性賺錢機會時都處在營收同比高增時期，并且有明顯的提前交易傾向。圖表3：大消費行業(yè)賺錢機會主要來自食品飲料汽車(中信) 消費者服務(中信)家電(中信) 紡織服裝(中信食品飲料(中信) 農(nóng)林牧漁(中信) 商貿(mào)零售(中信)100%80%60%40%20%0%2010/012010/062010/012010/062010/112011/042011/092012/022012/072012/122013/052013/102014/032014/082015/012015/062015/112016/042016/092017/022017/072017/122018/052018/102019/032019/082020/012020/062020/112021/042021/092022/022022/072022/122023/052023/10資料來源：wind，圖表4：食品飲料賺錢機會及營收同比() 圖表5：汽車、家電賺錢機會及營收同比()

食品飲料(中信) 食品飲料:營收同比(右軸)502010/012011/012010/012011/012012/012013/012014/012015/012016/012017/012018/012019/012020/012021/012022/012023/012024/01

50%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%2010/012011/012010/012011/012012/012013/012014/012015/012016/012017/012018/012019/012020/012021/012022/012023/012024/01

汽車(中信) 家電(中信)汽車:營收同比(右) 家電:營收同比(右

6050403020100-10-20資料來源：， 資料來源：，本次價值占優(yōu)的本質(zhì)原因是成長性缺位圖表6：銀行、建筑、建材、機械營收增速()圖表7：有色金屬、鋼鐵、煤炭營收增速()成長和價值是我們在進行投研時人為打上的標簽，并非個股或行業(yè)天生帶有的二元對立的特性。當下我們認為更多具有價值屬性的行業(yè)如銀行、建筑、建材、機械等，如圖6業(yè)的成長性如夏日繁花往往轉(zhuǎn)瞬即逝，只有暫時處在成長期的行業(yè)而沒有永遠帶有成長屬性的行業(yè)。一些已經(jīng)隨著經(jīng)濟活動發(fā)展進程失去成長屬性的行業(yè)也7，2020-2022源切換時期從新能源原料需求和舊能源漲價兩個角度重獲成長性的有色金屬、圖表6：銀行、建筑、建材、機械營收增速()圖表7：有色金屬、鋼鐵、煤炭營收增速()建筑(中信) 建材(中信) 煤炭(中信) 有色金屬(中信) 鋼鐵(中信)

機械(中信) 銀行(中信)

70503010-10-302005-032007-032009-032011-032013-032015-032017-032019-032021-032023-032005-032007-032009-032011-032013-032015-032017-032019-032021-032023-03-502005-032007-032009-032011-032013-032015-032017-032019-032021-032023-032005-032007-032009-032011-032013-032015-032017-032019-032021-032023-03資料來源：， 資料來源：，在明確了上述的兩個命題后，我們再來審視能源資源品、中端制造和大金融這三個偏向價值風格的大類在歷史上的賺錢機會。如圖8所示，上述三個大20172018，2020-20222023A2023圖表8：能源資源品、中端制造和大金融賺錢機會主要集中在在2017年之前石油石化(中信) 煤炭(中信) 有色金屬(中信) 鋼鐵(中信) 建筑(中信)建材(中信) 機械(中信) 銀行(中信) 非銀行金融(中信)房地產(chǎn)(中信由新舊能源切換導致的縮量邏輯行情90%由新舊能源切換導致的縮量邏輯行情70%50%30%10%2010/012010/062010/012010/062010/112011/042011/092012/022012/072012/122013/052013/102014/032014/082015/012015/062015/112016/042016/092017/022017/072017/122018/052018/102019/032019/082020/012020/062020/112021/042021/092022/022022/072022/122023/052023/10資料來源：wind，價值占優(yōu)的本質(zhì)是成長性缺位。在此我們提出兩個基本假設：①相對收益是A資模式。對于上述兩個假設，①可由歷次牛市行情的短而促進行驗證，②則在上文關(guān)于A2023展和經(jīng)濟發(fā)展對應的行業(yè)成長性缺失，從而導致投資者在成長性資產(chǎn)荒的情況存量和增量的十字路口，增量敘事與產(chǎn)能過剩人口總量、城鎮(zhèn)化進程和居民杠桿率使需求端轉(zhuǎn)向存量環(huán)境20232023AA環(huán)境，必須意識到隨著人口總量、城鎮(zhèn)化進程和居民杠桿率已經(jīng)達到或逼近頂A92021201610續(xù)減少，并且20-35年齡段生育意愿和能力較強的女性數(shù)量占比也將在較長時間維持低位，故未來出生人數(shù)很難出現(xiàn)大幅反彈。因此，我國人口總數(shù)已經(jīng)實際處于負增長的階段，由此社會總需求將在最基本的層面進入存量時代。圖表9：我國總?cè)丝诤统錾藬?shù)(萬人) 圖表10：我國育齡期女性數(shù)(萬人)和20-35年齡段占比150000145000140000135000130000125000120000115000201420152014201520162017201820192020202120222023202420252026202720282029203020312032203320342035

中國:總?cè)丝?中國:出生人數(shù)(右

3000250020001500100019901993199019931996199920022005200820112014201720202023

0

育齡期女性人數(shù) 20-35年齡段占比(右軸

70%65%60%55%50%45%40%資料來源：， 資料來源：，1165于日，前國65上占口重為13.72已經(jīng)當近14的老122012圖表1165圖表12：中美日三國勞動力人口占比()續(xù)下行，并且由于年齡結(jié)構(gòu)分布不均，勞動力人口下行和老齡化加劇的進程在圖表1165圖表12：中美日三國勞動力人口占比() 日本勞動力人口占比美國勞動力人口占比 日本勞動力人口占比美國勞動力人口占比韓國:65歲及以上人口:占總?cè)丝诒戎?75日本:65歲及以上人口:占總?cè)丝诒戎?702065156010555196119651961196519691973197719811985198919931997200120052009201320172021020246810121416182022資料來源：，657

資料來源：，13202366.2652019著城鎮(zhèn)化步伐減緩一同到來的是土地開發(fā)增速的大幅下降，如圖14所示，在圖表13：我國城鎮(zhèn)化率變動情況()圖表14：土地使用權(quán)出讓收入及成交面積累計同比()圖表13：我國城鎮(zhèn)化率變動情況()圖表14：土地使用權(quán)出讓收入及成交面積累計同比()城鎮(zhèn)化率 城鎮(zhèn)化率:變動(右706050403020101990199219901992199419961998200020022004200620082010201220142016201820202022

2.01.81.61.41.21.00.80.60.40.20.0

0

國有土地使用權(quán)出讓收入:累計同比成交土地占地面積:住宅類用地:累計同比資料來源：， 資料來源：，土地建設上下游早已進入增速下行階段。如圖15所示，我國建筑業(yè)在2017-201820172019季度后始終維持負增長。隨著建筑行業(yè)的增速放緩，上游的建材已經(jīng)明確進入162017圖表15：建筑業(yè)新簽合同額和新開工面積累計同比()圖表16：水泥和水泥專用設備產(chǎn)量(萬噸)2018圖表15：建筑業(yè)新簽合同額和新開工面積累計同比()圖表16：水泥和水泥專用設備產(chǎn)量(萬噸)02010-032011-032010-032011-032012-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-032020-032021-032022-032023-03

中國:建筑業(yè):本年新簽合同額:累計同比中國:建筑業(yè):新開工面積:累計同比

2400020000180001400012000

產(chǎn)量:水泥:MA12 產(chǎn)量:水泥專用設備:MA121086422010-012011-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-012019-012020-012021-012022-012023-01資料來源：， 資料來源：，我國居民杠桿率已經(jīng)處于較高水平。如圖17所示，縱向來看，我國居民杠20212010杠桿階段；橫向來看，較之美日居民杠桿率雖有差距但也不大，并且居民杠桿50居民杠桿率影響最大的貸款來源，隨著上文提及人口結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化進程變化，18速在2018年后持續(xù)走低，2023年一季度后已經(jīng)連續(xù)3個季度同比負增長。圖表17：圖表17：我國和部分發(fā)達國家/地區(qū)居民杠桿率() 圖表18：個人住房貸款余額(億元)及同比增速()100

0

中國:個人住房貸款余額 同比(右軸

60504030201002010-032011-032010-032011-032012-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-032020-032021-032022-032023-03資料來源：， 資料來源：，居民信貸增速放緩亦有耐用品消費增速減緩原因。我國居民杠桿率上行趨19201820現(xiàn)二者消費量在新冠疫情之前就已經(jīng)處于持續(xù)性下降階段。作為消費貸主要購2023圖表19：我國居民消費性貸款(億元)及同比增速 圖表20：我國汽車銷量(萬量)及智能手機出貨量(萬部)居民消費性貸款(去住房款) 同比(右軸) 中國:銷量:汽車:MA120

40%35%30%25%20%15%10%5%2014-032015-032014-032015-032016-032017-032018-032019-032020-032021-032022-032023-03

270250230210190170150

中國:出貨量:智能手機:MA12(右軸)

500045004000350030002500200015002015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-10資料來源：， 資料來源：，2023年作為疫情擾動散去后的第一年，偏存量環(huán)境對大消費類企業(yè)的影響圖表21：汽車、家電行業(yè)營收同比增速()圖表22：紡織服裝、食品飲料行業(yè)營收同比增速()21-224別能夠代表日常和耐用品消費的行業(yè)中，僅有汽車在新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動下明顯增長，其他3上較低的水平。這對于一直以來通過業(yè)績驗證驅(qū)動行情的大消費類行業(yè)而言，圖表21：汽車、家電行業(yè)營收同比增速()圖表22：紡織服裝、食品飲料行業(yè)營收同比增速()0

汽車:營收同比 家電:營收同比

02010/012011/012010/012011/012012/012013/012014/012015/012016/012017/012018/012019/012020/012021/012022/012023/012024/01

紡織服裝:營收同比 食品飲料:營收同比資料來源：， 資料來源：，產(chǎn)能過剩是當下增量敘事的掣肘當然在總需求轉(zhuǎn)向整體存量時，依然有行業(yè)能夠從產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢或是政策23源發(fā)電裝機量維持了長期的快速增長，并且在十四五可再生能源發(fā)電量占比達50和新能源車滲透率達45部適度超前建設5GAI（242027模較2023年長25上，經(jīng)改估市規(guī)將超5萬元。圖表23：風光發(fā)電量增速及火電發(fā)電量占比 圖表24：海內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)廠商資本開支(百萬美元)

風光發(fā)電量:同比 火電占總發(fā)電量(軸)73%72%71%70%69%2020-022020-062020-022020-062020-102021-022021-062021-102022-022022-062022-102023-022023-062023-102024-02

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2023E 2024E 2025E資料來源：， 資料來源：Bloomberg，但是自上而下來看，產(chǎn)能過剩是當下A股增量邏輯不能回避的掣肘。如圖25202326圖表25：社零和工業(yè)增加值累計同比()圖表26：PPI到2023年我國出口累計同比負增，那么生產(chǎn)強而消費弱的格局也就順勢導致PPI圖表25：社零和工業(yè)增加值累計同比()圖表26：PPI50-5

50-52015-022015-092015-022015-092016-042016-112017-062018-012018-082019-032019-102020-052020-122021-072022-022022-092023-042023-11

中國:PPI:全部工業(yè)品:當月同比中國:工業(yè)產(chǎn)能利用率:當季值(右軸)2013-032014-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-032020-032021-032022-032023-03資料來源：， 資料來源：，A27A20232023年A20222020AA的原因在于資本開支對于企業(yè)本身就是一場對未來的賭博，需要承擔當下現(xiàn)金流和未來折舊的成本來爭取更多的未來利潤。而當下在凈利增速尚未恢復的情況下A28A圖表27：A股資本開支和凈利潤同比增速 圖表28：A股部分行業(yè)資本開支同比增速

萬得全A(除金融、石油石化):資本開支同比萬得全A(除金融、石油石化):凈利潤同比(右軸)100%80%60%40%20%0%-20%200520062005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023

CS電力設備及新能源 CS基礎化CS汽車 CS電子資料來源：， 資料來源：，產(chǎn)能過剩的最直觀反映就是降價內(nèi)卷，這一點除了在宏觀的PPI數(shù)據(jù)之外，在中觀的行業(yè)高頻數(shù)據(jù)也得以體現(xiàn)。如圖29所示，光伏產(chǎn)業(yè)鏈上下游整體價格2023拖累了整體營收和凈利增速。持續(xù)大幅資本支出的化工行業(yè)也面臨同樣的價格30圖表29：光伏產(chǎn)業(yè)鏈上下游整體價格指數(shù) 圖表30：聚乙烯、聚氯乙烯、原油價格走勢2001501002020-012020-042020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-01

光伏行業(yè)綜合價格指數(shù)(SPI):組件光伏行業(yè)綜合價格指數(shù)(SPI):硅片光伏行業(yè)綜合價格指數(shù)(SPI

8002022-012022-032022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-03

中國:價格指數(shù):聚乙烯 中國:價格指數(shù):聚烯ICE布油資料來源：，

資料來源：，注：數(shù)據(jù)經(jīng)標準化產(chǎn)能過剩對于國內(nèi)制造業(yè)并非什么新鮮事，最近的一次就出現(xiàn)在2015-2016年，當時采取了需求拉動和供給壓減兩方面，上一輪去產(chǎn)能主要依靠棚改拉動需求和行政命令嚴禁新增產(chǎn)能兩方面。在供給側(cè)改革大背景下2016-2017年建筑、建材、鋼鐵等傳統(tǒng)制造業(yè)在去產(chǎn)能價格回升的供給側(cè)敘事下走出了持續(xù)性行情。本輪產(chǎn)能過剩的主要原因一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的需求不足，二是部分新興產(chǎn)業(yè)的過分擴張。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)方面，此前也已經(jīng)長期調(diào)控產(chǎn)能，主要矛盾在于地產(chǎn)周期下行和消費增速下行等需求側(cè)原因，在我們前節(jié)所述的三大因素制約下需求政策的作用可能更多在于托底，向上拉動至行業(yè)景氣或存在困難。而新興產(chǎn)業(yè)本身的增量敘事大都成立，主要矛盾在于行業(yè)產(chǎn)能擴張過快，由于企業(yè)主體性質(zhì)和總體產(chǎn)業(yè)政策方向等原因使用行政命令進行干預的可能性較小，因此實際需要做的是等待市場自發(fā)出清恢復到良性競爭。供給視角下的配置思路，質(zhì)量風格、國產(chǎn)算力和供給出清邏輯我們在前一章花費了大量篇幅來說明當下處在增量存量十字路口和重視產(chǎn)能過剩問題的原因在于一般“宏觀經(jīng)濟-中觀行業(yè)-微觀企業(yè)”策略框架下每一次從大到小的跳躍中都會不可避免地損失一些顆粒度，而這也就意味著偏差的產(chǎn)生。如果在一個增量環(huán)境中，這些被忽視的細節(jié)往往是可以容忍的，而在一個偏向存量的環(huán)境中，一個產(chǎn)業(yè)鏈的上下游行業(yè)或一個行業(yè)內(nèi)的不同企業(yè)又往往會因為自己所處的競爭格局不同感受相差甚遠，故在目前時點單純自上而下的分析框架顯得頗為無力。在前文中我們得到了“需求增量敘事下的成長性是A股的永恒追求”和“當下處在增量和存量的十字路口”兩個結(jié)論，因此我們認為相比執(zhí)著于苦苦尋求一個稀缺的需求增量邏輯，不如從供給的角度看待未來一段時間的配置問題。在此我們提出一個可行的配置思路：①從紅利資產(chǎn)向質(zhì)量資產(chǎn)做切換；②供給能力追趕需求的國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈；③供給出清視角下的伏擊戰(zhàn)，如光伏和生豬養(yǎng)殖。定價供給優(yōu)勢，從紅利資產(chǎn)向質(zhì)量資產(chǎn)做切換在當前從增量轉(zhuǎn)向存量的環(huán)境中，需求增量必然稀缺，在投資者視角下企2023于紅利資產(chǎn)配置的重要性從各種角度已經(jīng)得到了許多解釋，在當下時點也無需再做贅述。由于配置紅利資產(chǎn)的核心目的是構(gòu)建相對安全的底倉以規(guī)避波動和獲取一定絕對收益，理想狀態(tài)下應當是在低換手前提下保持穩(wěn)定股價上漲，并基于上述目的，我們可以對理想中的紅利資產(chǎn)進行以下數(shù)學特征上的描述：5；國證價值指數(shù)為基礎池，我們可以大致得到過去長期能夠貢獻穩(wěn)定絕對收益的531每年以股息率排名進行調(diào)倉的紅利指數(shù)實際表現(xiàn)還不如國證價值。并且如圖圖表31：單純高紅利條件無法實現(xiàn)穩(wěn)定上漲圖表325所示，雙5335PE表現(xiàn)出特別明顯的同一特征，因此我們認為相比于單純的行業(yè)特性、高股息、5圖表31：單純高紅利條件無法實現(xiàn)穩(wěn)定上漲圖表325

國證價值(雙5%) 國證價值(非雙5%)國證價值(平均權(quán)重) 紅利指數(shù) 9876543210

雙5%個股數(shù) 雙5%占行業(yè)整體比例

40%35%30%25%20%15%10%5%有色金屬電力及公用事業(yè)電力設備及新能源通信2015/122016/062015/122016/062016/122017/062017/122018/062018/122019/062019/122020/062020/122021/062021/122022/062022/122023/062023/12資料來源：，注：數(shù)據(jù)經(jīng)標準化

資料來源：，圖表33：雙5個股詳細名單股票代碼股票名稱行業(yè)PE_TTM股息率()市值(億元)600900.SH長江電力電力及公用事業(yè)22.343.286120600674.SH川投能源電力及公用事業(yè)18.272.22804600795.SH國電電力電力及公用事業(yè)26.472.99894600089.SH特變電工電力設備及新能源5.545.50787601881.SH中國銀河非銀行金融17.281.651369000708.SZ中信特鋼鋼鐵12.974.76742600282.SH南鋼股份鋼鐵13.085.54278600019.SH寶鋼股份鋼鐵11.943.251433603298.SH杭叉集團機械16.011.51248000157.SZ中聯(lián)重科機械22.393.94670000425.SZ徐工機械機械15.492.56692000528.SZ柳工機械19.331.20162600426.SH華魯恒升基礎化工14.063.28518600873.SH梅花生物基礎化工9.453.92301000333.SZ美的集團家電13.313.944365002032.SZ蘇泊爾家電20.135.56439000651.SZ格力電器家電8.172.612148002372.SZ偉星新材建材17.153.90245600585.SH海螺水泥建材11.316.651180600176.SH中國巨石建材12.815.35390600039.SH四川路橋建筑5.058.67654600970.SH中材國際建筑10.692.82281601668.SH中國建筑建筑4.214.922152600377.SH寧滬高速交通運輸12.354.04574601598.SH中國外運交通運輸11.254.28415601000.SH唐山港交通運輸13.174.69252600350.SH山東高速交通運輸12.344.95390601298.SH青島港交通運輸9.443.81459601225.SH陜西煤業(yè)煤炭11.578.592461601699.SH潞安環(huán)能煤炭5.5812.56679601088.SH中國神華煤炭12.836.727538600348.SH華陽股份煤炭5.556.00352601898.SH中煤能源煤炭7.683.651501002078.SZ太陽紙業(yè)輕工制造12.711.43390600612.SH老鳳祥商貿(mào)零售17.471.97387002867.SZ周大生商貿(mào)零售15.994.87201600938.SH中國海油石油石化10.494.4612990600028.SH中國石化石油石化12.065.367548000895.SZ雙匯發(fā)展食品飲料16.766SH中國移動通信17.113.9922550002001.SZ新和成醫(yī)藥19.312.94523002422.SZ科倫藥業(yè)醫(yī)藥20.431.95462600566.SH濟川藥業(yè)醫(yī)藥12.972.48327600062.SH華潤雙鶴醫(yī)藥16.021.41214600036.SH招商銀行銀行5.375.577869601288.SH農(nóng)業(yè)銀行銀行5.445.3214629601838.SH成都銀行銀行4.335.90496601939.SH建設銀行銀行5.175.6717151601009.SH南京銀行銀行4.925.99922601398.SH工商銀行銀行5.155.7818711601988.SH中國銀行銀行5.645.2812924601328.SH交通銀行銀行4.965.984634601168.SH西部礦業(yè)有色金屬15.217.87424002128.SZ電投能源有色金屬8.313SH南山鋁業(yè)有色金屬11.221.20390600362.SH江西銅業(yè)有色金屬12.382.25769601958.SH金鉬股份有色金屬11.432.71357資料來源：，注：所示個股僅表示符合我們篩選標準的標的，不構(gòu)成個股投資建議對于雙5個股的底層邏輯，我們認為主要有兩個切入角度，其一是從挖財務數(shù)據(jù)尋找其中的奇異點，其二是尋找一種可以被接受的敘事角度。對于財務數(shù)據(jù)挖掘，我們在經(jīng)過嘗試之后確實得出了一些偏好現(xiàn)金流資產(chǎn)這樣正確但無用的結(jié)論。對于敘事角度，我們認為雙5場上的競爭優(yōu)勢地位，具體表現(xiàn)為銀行、煤炭、電力等壟斷競爭行業(yè)中對龍頭個股的喜愛和化工、機械、醫(yī)藥中對細分領(lǐng)域冠軍的青睞。這本質(zhì)上代表了一種在自下而上視角中更注重供給側(cè)的思路，關(guān)注企業(yè)的行業(yè)地位、行業(yè)競爭結(jié)構(gòu)、護城河、供應鏈控制能力等方面。帶有這種特質(zhì)的企業(yè)符合質(zhì)量風格的定義，從圖34所示在紅利指數(shù)的基礎上質(zhì)量風格能夠形成有效的加強。圖表34：紅利指數(shù)和紅利質(zhì)量指數(shù)走勢

紅利指數(shù) 紅利質(zhì)量 紅利質(zhì)量/紅利(右軸

3.32.81.81.32016-012016-062016-012016-062016-112017-042017-092018-022018-072018-122019-052019-102020-032020-082021-012021-062021-112022-042022-092023-022023-072023-12資料來源：wind，注：數(shù)據(jù)經(jīng)標準化站在當下，市場風險偏好回升疊加微觀流動性充裕且A股市場已經(jīng)充分演繹了紅利行情，紅利指數(shù)大幅獲得相對收益的極端行情再出現(xiàn)的可能性較低，那么出于回避波動和獲得絕對收益的需求，從紅利風格向質(zhì)量風格的切換或許是一個更好的選擇。3.2供給能力追趕需求的國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈AI業(yè)鏈實際處在一個應用側(cè)渴求算力而供給側(cè)國內(nèi)算力產(chǎn)業(yè)鏈供給能力遠遠不足的階段。因此在當下供給能力追趕需求的情況下，這場運動戰(zhàn)的核心已說服投AI貴不貴”的擇時問題。對于這個擇時問題，可以拆解為①短期籌碼擁擠度；②35年初的大幅震蕩極端行情之后沒有過多負擔制約AI算力產(chǎn)業(yè)鏈向上繼續(xù)演繹。圖表35：截至3月22日AI算力指數(shù)籌碼分布資料來源：wind，就中長期估值中樞而言，選擇從PEGPEGAIAIAI2023AIPEGAIAIPEGAIkimiLLMPEGAI圖表36：AI算力指數(shù)及其PEG 圖表37：AI應用指數(shù)及其PEG4.03.53.02.52.01.51.0

AI算力指數(shù):PEG AI算力指數(shù)(右軸)180016001400120010008006004002002022-012022-032022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-03

1.91.71.51.31.10.90.70.5

AI應用指數(shù):PEG AI應用指數(shù)(右軸

14000120001000080006000400020000資料來源：， 資料來源：，PEGPEGPEGG業(yè)生命周期中規(guī)模擴張速度減慢的階段，也就意味著凈利潤兌現(xiàn)后產(chǎn)業(yè)的想象空間開始縮小。從光伏和儲能的走勢來看，指數(shù)由盛轉(zhuǎn)衰均發(fā)生在PEG滑坡之后。圖表38：光伏指數(shù)及其PEG 圖表39：儲能指數(shù)及其PEG3.02.52.01.51.00.52018-012018-062018-012018-0