文章核心观点 - 文章核心观点是运用经济周期分析框架来研判2026年的宏观经济与市场阶段，并以此为基础指导大类资产配置，强调从流动性分析转向对增长因子的分析，重点关注实体周期与金融周期的阶段判定，并据此提出资产配置的优先级顺序 [1] 一、经济周期分析的基本框架 - 经济周期分析聚焦于经济活动有规律的扩张与收缩，是典型的结构性分析，特别适合转型期的中国资产配置 [2] - 周期分为实体周期与金融周期，实体周期包括长周期的康德拉季耶夫周期（技术演进）、中周期的朱格拉周期（设备投资）和短周期的基钦周期（库存） [2] - 金融周期包括库兹涅兹周期（房地产）和明斯基周期（债务），实体与金融周期是经济运行不可分割的两面 [2] - 周期分析可与量化分析等技术结合，在AI革命新时代，通过创新研究方法创造更具前瞻性的成果 [2] 二、实体周期的阶段判定 2.1 康波周期：技术革命与能源革命 - 康德拉季耶夫周期以约60年为一个轮回，其演化的核心是技术与资源的动态耦合 [4] - 技术是战略维度的根本驱动力，资源是战术属性，二者存在协同，技术效率提升可能加剧资源消耗（杰文斯悖论） [4] - 当前共识是AI及其背后的算力和电力共同构成康波周期的演进力量，技术进步正推动全球经济内生性增长 [4] - 金融资本与生产资本属性不同，在重大变革之际，金融资本可能促使新企业家崛起 [5] 2.2 朱格拉周期：设备投资 - 朱格拉周期是一种为期7-11年的中周期，核心驱动力是设备投资与资本开支的周期性变化 [6] - 中国自1992年以来经历了四轮完整周期，当前正处于第六轮朱格拉周期的复苏初期（2024年开始） [6] - 本轮周期特点包括新旧动能转换（房地产下行，新质生产力形成）、技术迭代加速（AI+绿色能源爆发初期）、行业分化明显（高端制造率先复苏） [7][8][9] - 新一轮周期将呈现技术驱动、政策引导、结构优化和全球竞争的特点，需关注设备投资增速、PPI拐点及政策导向 [9] 2.3 库存周期：被动补库存向主动补库存过渡 - 库存周期分为主动补库存、被动补库存、主动去库存、被动去库存四个阶段 [10] - 综合库存指数、PMI、PPI及仓储指数判断，当前处于被动补库存向主动补库存过渡的阶段 [10] - 11月综合PMI产出指数为49.7%，创2022年12月以来最低水平；制造业PMI连续八个月处于49-49.8%区间；服务业商务活动指数自2022年12月以来首次低于50%，为49.5% [10] - 考虑到冬季传统淡季，预计PMI低位震荡，2026年2月或触底，3月旺季经济进入下一轮周期复苏期 [11] 三、金融周期的阶段判定 3.1 库兹涅兹周期：继续调整 - 中国房地产自2020年房企债务出清开始，叠加人口拐点和城镇化放缓，进入深度调整期 [14] - 从投资、交易量及核心主体债务偿还情况看，断言房地产调整结束为时过早 [14] 3.2 明斯基周期：宽货币+低利率 - 明斯基周期描述了从信贷扩张、投机升温到债务失衡、市场崩溃的金融不稳定循环 [17] - 近五年中国债务周期步入“去杠杆+结构优化”阶段，宏观杠杆率缓慢回升，风险集中于企业部门与地方政府隐性债务 [18] - 资金面呈现“宽货币、低利率”特征：10年期国债收益率从2.97%降至1.8%，1年期存款基准利率稳定在1.5%，M2增速维持8%左右，社融增速温和回落至8% [18] - 政策以“系统治理”为主线，通过化债工具、专项债扩容等缓释风险，未来需依托低利率环境减轻债务成本，以新质生产力提振经济 [18] 四、基于周期阶段的资产优先级 2026年大类资产配置原则 - 周期共振优先：聚焦康波与朱格拉周期共振的新质生产力赛道，把握长期趋势性机会 [19] - 防守底仓筑牢：以低利率环境下的优质固收资产为压舱石，对冲库存周期探底风险 [19] - 结构优于总量：规避房地产调整与传统产能出清领域，拥抱政策引导+技术迭代的结构性红利 [19] 具体资产配置方向 - 权益资产：重点布局康波周期（AI+算力）与朱格拉周期（高端制造复苏）形成合力的领域，如AI算力、工业机器人、绿色能源等新质生产力赛道，并把握库存周期探底后的顺周期修复机会 [19] - 固收资产：在“宽货币、低利率”基调下，长期国债与高资质信用债仍是压舱石，可搭配“固收+”策略增厚收益 [19] - 风险规避：需规避房地产周期调整相关的高风险资产，转而关注国有资产盘活带来的估值重塑机会 [19] - 整体策略：可采用多元策略，以红利低波动资产打底，用科技与高端制造赛道捕捉长期成长收益，在周期轮动中平衡风险与确定性 [19]