文章核心观点 - 经济转型升级过程中增长中枢下移无碍股市长牛，稳定的盈利增速和抬升的估值中枢可支撑A股长期牛市 [3][10][16] - 股市长牛需要资产端（成长性、高质量出海、公司治理改善）和资金端（国内外长线资金流入）因素共同作用，全球化同时强化这两端积极因素 [3][13] - 中国通过创新研发提升经济复杂度，高技术企业高质量出海，“新经济”行业在营收增速、盈利能力和股票回报方面显著优于“老经济” [3][18][37][39][41] - 改善公司治理的政策推动投融资并重，提高分红率有望提升A股总回报并间接提振股价 [3][45][47][49][51] - 险资养老等长线资金入市及全球资金再平衡下的外资回流，将从资金端推动A股长牛 [3][56][57][60] 转型升级下的牛市 - 去年“924”以来A股累计上涨超50%，但名义GDP增速回落，市场与基本面分化 [6] - G7国家90年代后名义GDP增速从7.7%降至4%，但股市EPS增速中枢稳定在7.3%，PE估值中枢从16倍抬升至20倍，年化收益从8.9%升至9.8% [10] - 美国80年代后名义GDP增速从7.8%降至5%，标普500的EPS增速维持在7%，PE估值中枢从15倍升至24倍，年化收益从7.6%升至10.3% [10] 走向高效的成长性 - 金融周期下行推动资源从房地产转向科技创新，提升经济整体效率 [18] - 中国研发支出占GDP比重达2.6%，企业研发占比约2%，接近OECD发达国家水平（2.7%和2%） [21] - 高端制造业企业数量占比超27%，经济复杂度排名升至全球第16位，与美国（第15位）持平 [21][23] - 中国全球创新指数排名第10位，AI和新能源专利数量全球第一，未来人均GDP（PPP计价）或从2.4万美元升至5.5万-6.5万美元 [23][25] 高质量出海 - 高技术产品出口占比维持在60%，专精特新企业海外营收占比从2017年14.4%升至2024年20% [28][30] - 对外直接投资（ODI）占GDP比重重回1%，2024年海外资产首超3万亿美元，专精特新企业海外资产占比升至6.8%，超越全部A股平均水平（6.3%） [32][33] - 半导体、硬件设备、医药生物等高技术行业海外营收占比高，但海外资产占比仍低，未来或从贸易出口转向投资出海 [35][37] - “新经济”行业（如专精特新和出海重合领域）2024年“924”以来指数平均上涨超80%，显著高于“老经济”的30%，且ROE企稳回升 [39][41][43] 投融资并重 - “新国九条”等政策强化分红监管，推动一年多次分红，A股整体分红率从2020年35%提升至45%，参与分红公司占比从57%升至65% [45][51] - 分红对A股总收益贡献仅13.5%，远低于美国标普500的48%；分红率每提升10%（低于50%时），公司年化收益平均上升1.6% [47][49][54] - 2016年以来A股融资功能主导，上市公司数量从3000家增至超5000家，年融资金额1-1.5万亿元，占股市资金流入60%，导致总市值上升但股价未同步增长 [52] 全球长线资金 - 政策推动险资等长线资金入市，国有险企从2025年起每年新增保费30%用于投资A股，公募基金持有A股流通市值每年至少增长10% [56][60] - 全球资金低配A股，但特朗普“大重置”可能弱化美元，推动全球资金再平衡，新兴市场权益资产或获提振 [60][61][64]

美元指数2025年回顾 - 2025年前三季度美元指数总体呈现前跌后稳态势，一季度因特朗普政策推进弱于预期，美元指数从高位回落，逆转了2024年底的上升行情[2] - 二季度美元指数大幅下行，跌幅超10%，主因美国“对等关税”公布及中美摩擦引发市场对美元资产回报稳定性的担忧，开启“去美元化”交易，同时美国就业数据趋软使降息预期抬头[2] - 2025年下半年美元指数企稳，因美国与贸易伙伴达成关税协议后市场担忧减轻，“去美元化”进程放缓，且美联储兑现降息后降息交易出现短期逆转[2] 美元指数2026年展望 - 2026年外汇市场主线或回归传统逻辑：利率和货币政策、波动性与风险偏好，早期外汇市场可能存在重启宽松交易的可能性[5] - 疲软的就业市场或成为宽松交易重启的触发因素，制造业和非制造业PMI就业分项自2025年4月后连续双双低于50，美国企业在2025年10月宣布的裁员规模达到153,074人，为近20年同期最高水平[6] - 美国政府对美联储影响力增强可能让宽松交易走得更远，若下一任美联储主席人选确定为更倾向于白宫观点的哈塞特，市场可能定价更激进的降息路径[11] - 2026年美元指数或跌破自2011年以来的上升趋势线，随着美元利率回到相对中性水平，美元指数或回到2016-2020年的波动区间[16] 2026年潜在波动性因素 - 2026年美国将进入中期选举季，法国和日本会有新政府，美国与各国签订的关税协议进入执行阶段，各种风险因素或会不时扰动外汇市场情绪[12] - 美国不确定性主要来自三点：政府阶段性关门风险、关税税率波动风险、风险资产波动率上升风险，标普500信息技术与通讯服务的市值占比接近45%，超过2000年互联网泡沫顶峰水平[13] 人民币汇率2025年回顾 - 截至2025年11月28日，人民币对美元升值约3.2%，4月前在关税压力下承压，此后随着中美关税谈判推进及美元走弱，人民币启动趋势性升值[19] - 人民币汇率升值背后反映内外部因素共振改善，美元信用出现松动，国际货币体系加速重构，中国金融市场表现具有超预期韧性[21][23] - 中国出口增速在关税风险下超预期，出口集中度明显下降，CR4从2013年的45%附近下跌至近期不到30%，DeepSeek的出现引发海内外市场对中国资产重估的讨论[24] 人民币汇率2026年展望 - 2026年人民币汇率或缓步升值，美联储处于降息周期，中美利差大概率继续收窄，美元信用风险削弱美元反弹动能[28] - 特朗普政府对于“弱美元”的偏好可能为人民币等非美货币带来支撑，美国政府更偏好适度走弱的美元汇率以促使制造业回流[29] - 中美关税对人民币汇率的影响或有所降低，美国贸易不确定性指数与人民币汇率的相关性在近期趋势性走低[31] - 中美利差在2026年或整体趋向收窄，对人民币汇率偏向支持，2022年至今一年期中美国债利差中，美元利率变动贡献了约80%[33] - 人民币国际化程度提高或利好汇率，中国致力于推进人民币国际化水平，温和偏强的人民币汇率有助于提升人民币资产吸引力[34][36] 2026年主要货币汇率预测 - 美元/人民币预测：26年3月末7.00，6月末6.90，9月末6.85，12月末6.80[37] - 欧元/美元预测：26年3月末1.18，6月末1.20，9月末1.20，12月末1.21[37] - 美元/日元预测：26年3月末153，6月末149，9月末147，12月末145[37]

AI板块拥挤度分析 - AI板块拥挤度监测模型基于五维度观测指标：收益率、交易量、交易结构、估值、市场情绪 [2][6] - 模型历史表现良好，2020年以来对AI指数未来一个月下跌的预测胜率约80% [2][22] - 当前AI板块拥挤度得分已从2025年9月末的相对高位回落至安全区间，未触发任何拥挤信号 [2][4][22][31] - 具体来看，科创50指数成分股一年动量分位数已从高位降至50%附近，收益波动率下降 [9] - 交易热度回归理性，科创50指数换手率及成交额占比均已从9月末高点回落至正常波动区间 [12][14][16] - 交易结构方面，高频机构拥挤度与超大户资金净流入波动均未处于历史极端高位 [17][19] - 估值压力有所舒缓，新闻情感得分虽在10月触及高点但目前已呈下降趋势 [21] - 主要AI指数（科创50、科创芯片、中证机器人、中证人工智能）当前均未触发拥挤预警信号 [22][24][26][27][29][31][33][35] 风格轮动模型表现 - 风格轮动模型从市场状态、市场情绪、宏观环境三个维度构建，2025年截至11月27日月度胜率达73% [3][37] - 模型在2025年多次捕捉重要风格切换，例如9月从成长调整为价值观点 [37] - 落地策略2025年YTD绝对收益36.8%，相较于国证成长价值指数等权基准超额收益18.3%，月度平均绝对收益3.02%，超额收益1.58% [37] - 自2025年10月起，模型观点从成长切换为价值，并维持至今 [40] - 宏观维度PPI月同比降幅收窄短期利好价值风格，但M2M1增速差偏低、期限利差处于高位表明长期风险偏好乐观，成长风格仍有空间 [40][41] - 市场情绪维度中国波指处于历史偏低位置，偏股基金募资额上升，均利好大盘与价值风格 [40][41] - 市场状态维度显示小盘和成长风格动量衰减，防御价值风格积累相对优势 [40][41] 未来展望 - AI板块当前拥挤风险较低，长期投资价值与发展空间依然存在 [4][43] - 短期风格轮动模型推荐价值风格，宏观维度PPI月同比降幅收窄形成支撑 [4][41][44] - 年末机构投资者风险偏好降低，倾向于采用防守型策略，形成日历效应利好价值风格 [44]

播客节目定位 - 节目由中金研究院创新经济组出品 旨在深入探究人形机器人技术迭代背后的产业逻辑与商业机遇 [7] - 剖析从技术落地、供应链重塑到未来应用场景的根本性议题 [7] - 通过与一线创业者、投资人、研究者的对话 展现中国人形机器人产业发展的真实前沿 [7] 本期嘉宾与主题 - 第六期嘉宾为极佳视界联合创始人兼首席科学家朱政 [6] - 核心讨论主题为世界模型及其在具身智能等领域的应用与发展 [6] 技术讨论要点 - 探讨世界模型的定义及其重要性 [6] - 分析世界模型在具身智能领域的具体应用 [6] - 讨论世界模型应用过程中面临的挑战 [6] - 比较世界模型在具身智能与自动驾驶应用中的差异 [6] - 阐述世界模型与仿真技术演进的关系 [6] - 分析不同技术路线的异同 [6] - 探讨如何理解机器人的世界模型 [6] - 讨论世界模型的数据来源与能力边界 [6] - 展望未来世界模型的发展趋势 [6] - 探讨如何确保世界模型的物理一致性 [6] - 展望2030年相关技术的发展程度 [6]

市场近期表现与核心矛盾 - 过去两个月市场震荡纠结，缺乏明确方向，科技成长板块因预期和仓位较高导致投资者对利空敏感，叠加美股AI泡沫担忧和美联储降息预期降温，恒生科技指数从高点最多回调约16.6% [2] - 内需消费与地产链板块虽估值和仓位划算，但基本面加速弱化使其难以形成投资共识，而红利资产成为“青黄不接”环境下的首选，银行板块9月底至今反弹近10% [2] - 市场表现的本质是国内信用周期震荡走弱的直接体现，私人社融脉冲在6月先行见顶，M1增速10月边际回落，信用扩张疲弱制约整体市场方向 [7][8] 信用周期框架下的资产轮动逻辑 - 过去两年中国资产轮动特征可概括为“过剩流动性”追逐“稀缺资产”，信用周期不振导致流动性无法有效转化为信用扩张，形成空转和淤积 [12] - 稀缺资产的选择取决于信用周期阶段：信用整体收缩时债券和分红资产占优；局部修复时体现为互联网、新消费等结构型行情；整体修复时顺周期和消费板块迎来全面牛市；恶性通胀环境下黄金成为唯一选择 [12] - 2026年国内信用周期大概率走向震荡或阶段性下行，结构性问题凸显，需跟随信用扩张方向选择行业，代表需求和回报预期 [16] 行业配置方向与思路 - 科技板块仍是持续景气方向，A股硬件弹性大，港股软件韧性强，但估值、仓位和预期较高，需产业进展或流动性催化 [16] - 内需消费与地产链条预期、仓位和估值低，但基本面弱化难以形成持续共识，政策催化下可能存在短暂交易性机会，需警惕静态估值陷阱 [16][17] - 分红资产在内需信用收缩背景下是对冲较好选择，外需链条可关注强周期和早周期，催化来自美国财政发力、美联储降息及国内PPI上行 [16][17] - 建议延续“哑铃型”组合（红利+科技互联网）作为配置底仓，结合拥挤度动态调整权重，外需顺周期和创新药可作为组合弹性补充 [17] AI产业趋势详细分析 - 优势在于全球AI产业趋势持续，当前发展阶段类似1996-1998年科网行情，需求端接近1996-1997年，投资规模接近1997-1998年但融资依赖度更低 [21] - 国内政策对AI板块倾斜，词频统计显示科技仍是政府工作重点，国产替代持续获得政策支持，硬件环节如半导体具备基本面确定性 [21][30] - 不足在于高预期和高估值，美股Mag 7远期市盈率约30倍，PEG约1.5倍，中国Terr 10业绩增速预期约20%，需新催化驱动上行空间 [31] - 择时信号关注产业进展和流动性环境，硬件国产替代短期占优，长期看应用端需求与盈利兑现，市场对硬件业绩增长预期高于软件板块 [32][34] 外需拉动顺周期板块机会 - 美国信用周期有望修复甚至过热，“大美丽”法案每年3400亿美元支出相当于1% GDP，各国投资承诺年均接近1万亿美元，财政货币双宽松推动信用向上 [34] - 美国信用扩张将带动全球制造业周期回暖，利好中国出口板块（机械、化工）和全球定价商品（有色），PPI阶段性走高提供交易窗口期 [34][37][39] - 全年维度机会持续性不强，PPI与外需逻辑共振窗口期有限，需结合产能供给寻找弹性，电新链、化学制品、家居等行业存在产能出清线索 [41][42] 传统内需与红利资产定位 - 传统内需板块优势在于估值和预期不高，政策催化下可能存在波段交易机会，但缺乏盈利支撑，需满足“够便宜、不会更便宜、有上行催化”三条件 [42] - 红利资产本质是对冲内需不振，恒生高股息指数静态股息率约5.8%，相对国债收益率有配置价值，但高股息标的数量占比不足1/4，范围缩圈 [43] - AH溢价显示港股红利相对A股折价有限，整体溢价约130%，考虑红利税后合理溢价顶约125%，相对估值优势不显著 [43][45]

文章核心观点 - 中国“银发经济”在政策支持和人口结构变迁驱动下具有巨大发展潜力，预计到2035年市场规模将从当前的约7万亿元增长至30万亿元，占GDP比重约10% [2][5][6] - 银发经济的内涵已从传统的“为老”服务扩展至包含“备老”的全生命周期规划，涵盖医疗健康、老年消费、养老金融和科技智能等多个领域 [3][4] - 资本市场中与银发经济相关的医药健康、老年消费、保险金融及科技养老等行业板块有望迎来中长期投资机遇 [8] 银发经济的定义与内涵 - 银发经济定义为向老年人提供产品或服务，以及为老龄阶段做准备等一系列经济活动的总和，具有产业链长、业态多元的特点 [3] - 内涵兼顾“为老”与“备老”两大方面，包括养老金储备、健康管理等全生命周期活动，覆盖衣食住行、医疗保健、文化娱乐、金融保险等诸多领域 [4] - 十五五规划建议明确提及健全养老事业和产业协同发展、优化基本养老服务供给、发展医养结合服务及积极开发老年人力资源等方向 [3] 我国银发经济发展趋势 - 中国已于2021年进入中度老龄化社会，65岁及以上老年人口突破2亿，占比达14.2%；预计到2032年该比例将超20%，进入超级老龄化社会 [5] - 人口出现负增长，2023年和2024年总人口分别减少208万和139万人；老年抚养比从2001年的10%提高到2024年的23%，预计2035年将达34% [5] - 政府密集出台支持政策，包括2019年《国家积极应对人口老龄化中长期规划》、2024年首部银发经济专门政策文件及2025年《提振消费专项行动方案》 [6][7] 资本市场银发经济相关投资机会分析 - **医药与健康护理**：直接受益板块，关注专注于老年常见病药物研发的创新药企、生产人工关节/助听器等产品的医疗器械公司及布局康复护理的医疗服务公司 [8] - **老年消费**：需求从基础型向品质型转变，保健品、功能食品、智能康养设备、老年旅游及教育培训等服务性消费有望快速放量 [8] - **保险与养老金融**：老龄化推动寿险产品创新，健康险、护理险成为重要增长点，发力养老财富管理的金融机构值得关注 [9] - **科技与智能养老**：人工智能、物联网和大数据技术在适老产品中应用广泛，智能陪伴机器人、护理机器人等产业处于快速扩张阶段 [9]

国际货币体系分析 - 国际货币秩序呈现稳定的“中心—外围”格局，主导货币更替但格局稳定，货币秩序源于信任的“高阶信仰”并具备自然垄断特征 [6] - 国际货币体系在竞争与制度交织中向少数中心集中，中心货币依托经济、金融与制度优势并通过正反馈维系地位 [6] - 当前美元体系基础趋弱，全球经济多元化加速，若人民币能以制度改革和市场开放承接机遇，全球货币格局有望迈向多中心体系 [6] AI产业与市场泡沫评估 - 泡沫是中性词，投资冲动推动产业发展，不应在泡沫形成阶段过早离场，例如纳斯达克指数在1998年10月至2000年3月的15个月内累计上涨256%，年化收益达144% [8] - 需区分资本市场泡沫和产业本身泡沫，若泡沫更多集中在二级市场，股价调整会带来更好配置机会 [8] - 讨论关键在于确认泡沫所处阶段，这是一个涉及对未来预期动态过程 [8] 黄金需求与价格驱动 - 2022年以来在地缘政治、“去美元化”及美债增长影响下黄金价格持续攀高，价格主要取决于需求而非产量 [10] - 央行购金是近几年主要需求来源，但随着金价走高，部分央行因黄金与储备资产之比超目标出现短期减持现象 [10] - 全球央行配置黄金的比例总体可能还有上升空间 [10] 美股长期牛市驱动因素 - 1980年代以来美股进入趋势长牛，经济结构转型与信息技术革命带来庞大扩张机会 [12] - 资金持续稳定流入将未来经济潜力兑现为当下股市估值，使股市增长幅度远高于经济增速 [12] - 资产端政策和企业层面加速培育优质标的，资金端增量资金稳步流入，全球化推进加速牛市进程 [12] 日本金融周期与结构性行情 - 1990年后日本“失落的二十年”中股市出现明显结构性行情，反映经济结构性转变，是企业出海、高技术主导和公司治理改善共同作用结果 [14] - 去除对国内地产和通缩暴露较多的“老经济”行业后，“新经济”行业指数趋势走强，工业、科技、通信及大消费板块表现较好 [14] - 稳定的长线资金和海外资金入市对日本结构性上涨形成资金端支撑 [14]

国际货币体系的历史演进 - 国际货币体系在大多数时期内自发形成稳定的“中心-外围”结构，每个中心货币的主导地位往往延续一至两个世纪[5] - 16世纪西班牙凭借波托西银矿的白银产量占全球总量约85%，其“双柱”银元成为国际贸易主要货币，但白银大量涌入导致西班牙16世纪物价上涨约400%，并引发三次王室破产，最终体系崩溃[7][8] - 17世纪荷兰通过阿姆斯特丹银行的记账货币创新和1602年东印度公司股份制改革，使荷兰盾取代银元成为新的中心货币，标志着国际货币竞争从金属含量转向技术、金融和制度竞争[9][10][11] - 19世纪英国通过1816年《铸币法》确立金本位，形成以英镑为中心的国际金本位制度，其稳定依赖价格-铸币机制和央行利率操作，但一战后金本位瓦解，体系进入无序状态[12][13][14][17][18] - 1944年布雷顿森林体系建立美元与黄金挂钩的固定汇率制度，但美国黄金储备从1940年代占全球GDP近一半降至1970年代初四分之一，1971年美国黄金储备仅110亿美元而外债超600亿美元，导致体系解体[20][21][22] - 1990年后美元凭借金融市场深度自发形成布雷顿森林体系2.0，但2015年起全球经济转向中美“双轮驱动”，人民币汇率市场化改革标志体系加速多元化[24][25][26] 货币秩序的形成机制 - 货币本质是一种“高阶信仰”，其价值基于社会契约和集体共识，主权货币凭借国家信用和法偿性在国内形成自然垄断[27][28] - 货币的网络效应使其使用越多流动性越强，形成自我加强的正反馈循环，解决交易中的“双重巧合”问题[29] - 国际货币秩序通过自由竞争和制度约束形成“中心-外围”结构，而非完全国家垄断或纯粹市场竞争[30] - 货币金字塔模型按功能将货币分为七个层级，但仅静态描述等级差异，而中心-外围模型能动态解释体系演化[31][32][35] - 布雷顿森林体系1.0和2.0均呈现中心-外围互补关系，但后者以美元信用替代黄金锚，外围国家从欧洲日本转向新兴市场，形成新的美元循环[36][37] 货币秩序的推动力量 - 中心货币的形成依赖经济实力、金融市场深度、制度信誉和技术能力的综合作用，这些力量相互强化构成高进入壁垒[41][42][43][44][45] - 经济规模为货币国际化提供需求基础，金融市场深度决定货币能否承担储值和投资功能，制度框架提供信任基础，技术变革塑造货币形态[42][43][44][45] - 美元崛起历史显示，美国19世纪末经济规模已超英国，但凭借二战后国债市场扩张和欧洲美元市场兴起，才巩固全球核心地位[43][46][47] - 军事实力与货币信用的关系更接近“伴生”而非“因果”，欧元衰落主因是内部财政机制分散和资本市场割裂，而非军事力量薄弱[48][49][50][51] 货币秩序的稳定性 - 中心货币地位稳定依赖高进入壁垒、规模效应和制度设计三重机制，使货币秩序易守难攻[53][54] - 经济、金融、制度和技术四维优势相互强化形成正反馈，进一步抬升进入壁垒，过去五个世纪仅诞生4个中心货币[55] - 经济规模与货币使用需求形成正向循环，金融市场流动性强化资产吸引力，制度信任赋予安全资产属性，危机中反而巩固中心地位[56][57] - 中心国通过规则制定权、清算体系和金融基础设施等制度安排主动强化地位，如英国金本位规则和美国SWIFT系统，使新兴经济体难以绕过[58] 货币秩序的变革机制 - 货币秩序演化取决于“集聚力量”和“分散力量”的动态平衡，当外围国家使用中心货币的成本上升时，体系可能转向多元化[60][61] - 旧中心衰落往往源于自身重量，如西班牙产业空心化、荷兰金融依赖和英国竞争力衰退，信用循环的自我膨胀导致体系瓦解[62][63] - 中心国债务扩张与全球安全资产需求存在结构性矛盾，即特里芬难题的财政版本，滥用货币特权可能加速制度信任流失[64][65] - 新中心崛起需经济实力、金融市场深度和制度可信度三者兼备，美元取代英镑靠的是抓住一战后窗口期推进美联储建立和国债市场扩容[66][67][69] - 日元国际化失败主因是改革滞后，1996年启动金融大爆炸改革时已错过1985年美元地位松动窗口期，显示“时机+改革”缺一不可[70][71]

文章核心观点 - 行业盈利增长率是股票价值增长的核心驱动力，且比市盈率变化更具可预测性，预测盈利增速有助于增强行业组合收益表现[3] - 行业景气模型通过需求、供给等中观指标反映行业基本面状态，从而预测未来盈利表现，为股价收益预测提供支撑[3][9] - 大语言模型（LLM）可显著提高行业景气模型的构建效率，通过定性筛选和定量检验中观指标，实现模型在全行业范围的快速推广[4][5][17] - 基于LLM构建的行业景气指数对未来盈利增速有预测能力，其秩相关系数的均值和中位数均在0.25左右，并可应用于行业轮动策略以获取超额收益[5][26][40] 行业盈利预测的重要性 - 股票长期收益率可拆解为股息率、盈利增长率和市盈率变化，其中盈利增长率是核心驱动力[3][9] - 假设能提前一个季度预知未来行业盈利增速，并构建市值中性化的高增速行业组合，该组合收益表现整体优于行业等权组合和低增速组合[3][9] LLM赋能行业景气模型构建 - 在传统行业景气模型构建中，基本面逻辑定性分析与指标筛选环节耗时巨大，LLM可在此环节提高效率，快速识别核心指标[4][13] - 设计了一套构建流程：利用LLM对中观指标进行定性筛选，再经过定量检验（如格兰杰因果检验、相关性检验），最终合成行业景气指数[5][17][20] - 使用火山引擎DeepSeek-R1接口，对每个行业重复训练三次以降低随机性影响，每次选取近20个指标，并计算指标间相关性以保留高相关指标[18] - 对LLM初筛指标进行数据标准化和变形（计算同比、环比、五年分位数），并剔除极端值影响[20] - 通过LLM精筛和相关性测试双重判断指标对净利润的影响极性，最终每个行业筛选出近5个指标合成景气指数[23][25] 行业景气模型预测效果 - 构建了28个中信一级行业及对应的104个二级行业、271个三级行业的景气指数[5][46] - 不同级别行业的景气指数与未来盈利增速的秩相关系数均值和中位数均在0.25附近，显示出一定的预测能力[5][26] - 按景气得分将时间区间等分为五组，统计发现约80%的行业其分组未来盈利增速的单调性得分不低于0.5，表明景气指数分组预测效果显著[5][30] - 以有色金属行业为例，其景气指数与净利润环比和同比增速的秩相关性系数分别为0.50和0.63，走势近似[36] 行业景气指数应用与轮动策略 - 行业景气指数应用场景广泛，包括行业择时、行业轮动、行业景气选股和风险预警等[6][38] - 构建高景气行业组合（选择排名前20%的行业）回测显示，其在中信一、二、三级行业的年化超额收益率分别为2.4%、2.9%、2.8%[6][40] - 选择排名前10%的高景气行业组合，其年化超额收益率在中信一、二、三级行业分别可达1.2%、8.1%和3.1%[6] - 敏感性测试表明，二级和三级行业景气轮动的收益表现整体优于一级行业，可能源于更广的投资宽度[44][46] - 高景气行业组合相较于等权行业组合，长期收益表现较为稳定[50][53][55]

文章核心观点 - 在美国再工业化背景下，聚焦2026年三条投资主线：大型公共项目驱动的硬基建建筑投资旺盛、自动化设备周期触底回升带来的工业设备投资回暖、以及AI基础设施建设潮下的数据中心产业链高景气 [2] - 制造业回流将重塑供应链格局，乐观情景下每年新增投资超过3000亿美元，实际投资支出需考虑项目取消和投产进度折扣 [7] - 技术创新和供应链安全是美国制造业长期发展的关键落脚点，AI基建带来对电力长期投资的需求 [3] 美国基建投资趋势 - 非住宅建设投资结构占比约为硬基建40%、软基建20%、商业20%、制造业20%，当前整体以大型基建项目和数据中心建设驱动 [10] - 硬基建投资受《IIJA法案》推动，该法案授权1.2万亿美元用于基础设施支出，其中5500亿美元用于新投资，截至2024年底已支出占比21% [14][15] - 道奇动量指数保持高位且边际走高，指引2026年下半年非住宅建设开支预计明显回暖 [15][16] - 非住宅建筑劳动力数量规模维持高位，2024年起专业建筑承包商就业数量超过大型基础设施施工人数，反映大型公用基建景气度高且需求持续 [18][19] 制造业回流与设备投资 - 2024年制造业年建设投资规模较2021年增加1505亿美元至2321亿美元，增幅184%，其中电子及电气设备领域投资增幅约10倍 [31] - 2024年制造业出货量较2021年增加8846亿美元至7.1万亿美元，增幅14%，但投资体量与出货增量差距明显 [31] - 2025年以来美国工程机械、工业机械出货量增速重新开启上行，工业设备投资指标逐月小幅回升 [3][38] - 美国制造业PMI新订单和库存2025年以来呈震荡上行趋势，自动化龙头公司的美国订单同比增速自底部开始回升 [38][45] 数据中心产业链 - 美国是全球最大数据中心市场，2024年建设支出达311亿美元，同比增速56%，在建和待建项目约为2024年投产量的7倍 [46] - 预计2026年美国数据中心投资额约1000-1100亿美元，增速从2025年的35%-50%以上回落至20%左右，对应年新增10GW容量 [3][46] - 数据中心投资中，中低压设备厂商可参与的产品价值量约400-500亿美元，占比40%-50%，电气化龙头的美国订单同比增速保持15%-20% [3][49] - 云厂商资本开支与数据中心建设投资周期相关，若考虑周期拉长至5年，云厂商下一轮增速峰值预计在2026年 [49] 各行业资本开支景气度 - 消费板块：2026年物流、食品饮料、汽车及零部件资本开支预计在低基数下止跌回正，包装延续增长 [40] - 科技板块：云厂商资本开支2026年维持高双位数增长，电力设备扩产维持双位数增长，存储设备厂商资本开支预计2026-2027年正增长 [40] - 医疗板块：医疗设备资本开支预计2026年加速 [40] - 公用事业和上游板块：电网、天然气、水务、通信等公用基建需求维持高景气度，采矿资本开支预计2026年止跌转正 [40]