全球可再生能源转型与中国的引领地位 - 《科学》杂志评选“全球可再生能源增长势不可当”为2025年度头号科学突破 标志着人类能源体系正经历历史性拐点 可再生能源发展势头已在多个关键层面超越传统能源 [1] - 2025年全球可再生能源在多个领域超过传统能源 且这一重大转型正由中国引领 [1] 可再生能源发展的关键数据与拐点 - 根据能源智库Ember数据 2025年全球可再生能源发电量首次超过煤电 [3] - 2025年1月至6月期间 太阳能和风能的新增发电量足以覆盖同期全球用电需求的全部增长 [3] - 牛津大学气候研究者指出 可再生能源的扩张让化石能源的长期衰退首次“清晰可见” 并认为中国正处在一个非常接近的临界点 即开始真正挤压煤炭的空间 [3] 中国在可再生能源产业链中的主导地位 - 中国强大的工业体系是全球可再生能源趋势的主要驱动力 [3] - 全球约80%的太阳能电池、70%的风力涡轮机及70%的锂电池由中国生产 且在成本上具备绝对优势 [3] - 中国依托庞大的经济规模、制造能力以及充分的竞争 成功掌握了可再生能源产业 [3] 产业规模、成本下降与正反馈循环 - 随着产能扩张 相关设备价格持续下降 需求随之激增 进一步推动规模化生产 形成了价格与需求相互促进的“正反馈循环” [4] - 可再生能源相关产业已占中国经济总量的10%以上 [4] - 在全球许多地区 风能和太阳能已成为最廉价的电力来源 [4] 中国国内装机增长与全球技术出口影响 - 过去十年 中国太阳能发电量增长超过20倍 [6] - 中国现有风电和光伏装机容量已足以满足整个美国的用电需求 [6] - 中国绿色技术出口正在改变世界其他地区 例如巴基斯坦在2022年至2024年间 中国太阳能组件进口量增长五倍 南非转向分布式光伏 埃塞俄比亚加快部署风能和太阳能 [6] 未来技术发展方向与长期进展 - 未来的可再生能源技术由中国主导 例如钙钛矿与硅叠层电池可提升光电转换效率 更长叶片和浮式设计将拓展风电应用场景 新型储能方案如钒液流电池、钠电池和锌空气电池有望在成本或能量密度上取得突破 [9] - 从长期视角看 可再生能源进展令人震撼 2004年全球一年新增1吉瓦太阳能装机容量 而如今每天就有约2吉瓦上线 [9] - 过去发展可再生能源更多出于环保理念需要支付成本溢价 现在推动力已转变为更低的价格与更高的能源安全性 [9]

文章核心观点 - 美国劳动力市场面临显著下行风险，就业增长近乎停滞，可能引发经济负反馈循环 [2][4] - 尽管存在人工智能投资热潮和股市情绪回暖，但消费占经济三分之二以上，若就业增长引擎失速，当前对企业盈利增长的预测可能过于乐观 [2][4] 就业市场状况 - 招聘活动几乎陷入停滞，过去3个月的平均新增就业岗位数从2024年的168,000降至仅29,000 [2][3] - 衡量招聘行业数与裁员行业数的指数已跌入收缩区间，商业圆桌会议CEO调查的就业指数已连续两个季度处于衰退区间 [2][4] - 失业率仅从去年平均42%微升至43%，美联储主席鲍威尔将当前劳动力市场描述为处于诡异的平衡状态 [3] 政策影响 - 贸易战导致美国实施自大萧条以来最高水平的全面进口关税，美国进口商每年缴纳的关税金额已达3,500亿美元，是企业减税规模预估的两倍多 [2] - 限制性移民政策大幅放缓劳动力供给，维持失业率稳定所需的新增就业岗位数从每月150,000至200,000降至0至5,000 [3] - 公共支出与合同削减正导致联邦、州、地方政府及医疗等相关行业裁员，美国教育部的支出被削减逾50%，预计今年秋季州和地方教育行业招聘人数可能减少200,000以上 [3] 行业影响与风险 - 企业难以将关税带来的更高成本转嫁给消费者，因此越来越多地通过谨慎招聘来缓解利润率压力 [2] - 移民突袭行动范围扩大产生寒蝉效应，劳动者不敢上班，导致农场主和建筑商发出警报 [4] - 医疗与科研支出削减已开始导致医院裁员和闭院，联邦层面的裁员补偿与自愿离职补偿计划即将收尾，意味着还将有数十万人失去工作 [3]

核心观点 - LPPL模型基于物理学的临界点理论 通过识别金融市场中的正反馈循环和群体模仿行为来预测牛市主升浪行情的顶部 该模型通过捕捉价格超指数加速上涨和叠加的微观振荡信号来预警市场破裂点[7][10][15] LPPL模型理论基础 - 模型将市场泡沫演化分为三个阶段：初期稳定阶段 中期能量积累阶段和末期临界阶段 末期市场表现为自组织临界系统 对微小扰动极其敏感并伴随频率加快的振荡[9][11] - 模型公式包含宏观信号和微观信号两部分 宏观信号描述价格超指数加速 微观信号描述对数周期性震颤[16] - 关键参数包括临界时间tc(泡沫终结预测时点) 幂律指数α(泡沫加速率 0<α<1) 角频率ω(振荡密度) 相位参数ϕ(振荡起始位置) 趋势幅度B(泡沫方向强度)和振荡幅度C(震颤强度)[17] 模型应用方法 - 识别加速行情起始点标准为60日均线突破90日均线 起始点后100个交易日开始代入LPPL模型求解破裂日 之后每3天更新收盘价数据并重新预测[20] - 通过二项式拟合验证加速行情 例如2014年7月1日至2015年6月12日万得全A二项式拟合R方0.98显著优于线性拟合0.93[13][14] 历史牛市顶部预测案例 - 2014-2015年万得全A行情：2014年7月29日60日均线5584.761突破90日均线4998.03确立起始点 2014年12月22日开始预测 最终多个时点预测破裂日集中在2015年6月19-22日 与实际顶部高度吻合[22][23][24] - 2006-2007年行情：2006年11月6日起始点 2007年4月4日开始预测 最终预测破裂日为2007年10月14-20日 预测间隔中位数从140天逐步收敛至20天以内[28][29][30] - 其他资产案例：2011年伦敦银行情通过阈值监控成功预警 2021年十年期国债期货也应用相同方法[31][32] 历史熊市底部预测案例 - 2008年熊市：2008年1月16日60日均线下破90日均线确立起始点 2008年6月16日开始预测 模型成功捕捉市场底部转折点[36][37] 当前行情预判 - 截至2025年3月 十年期国债期货的LPPL模型预测结果尚未触发警惕阈值(20天/10天阈值) 显示模型未发出明确预警信号[33][39]