核心观点 - 谷歌母公司Alphabet于2026年2月10日宣布发行200亿美元债券 成为继甲骨文之后美国科技企业新一轮大规模融资的重要节点 [2] - 2025年五家重点投入人工智能的美国科技企业合计发行债券达1210亿美元 其中超过半数融资活动集中于下半年 [2] - 业内分析指出 大规模融资行为与各公司持续加码人工智能基础设施密切相关 旨在支撑算力扩张与模型训练需求 [2] - 预计在人工智能战略持续深化的背景下 2026年科技企业债券发行规模有望再创新高 [2] 2026年融资动态 - Alphabet于2026年2月10日宣布发行200亿美元债券 [2] - 此次发债发生在甲骨文于2026年2月2日完成250亿美元债券发行之后 [2] 2025年融资回顾 - 2025年 亚马逊、Alphabet、Meta、微软与甲骨文五家科技企业合计发行债券达1210亿美元 [2] - 超过半数的融资活动集中于2025年下半年 [2] - 甲骨文于2025年9月发行180亿美元债券 [2] - Meta于2025年10月发行300亿美元债券 [2] - Alphabet与亚马逊则分别于2025年11月完成175亿美元和150亿美元的债券发行 [2] 融资背景与行业趋势 - 大规模融资行为与各公司持续加码人工智能基础设施密切相关 [2] - 为支撑算力扩张与模型训练需求 企业正加速建设数据中心、加大高性能芯片采购力度 相关资本开支显著攀升 [2] - 预计在人工智能战略持续深化的背景下 2026年科技企业债券发行规模有望再创新高 [2]

国家战略与政策导向 - “十五五”开局之年首次考察，习近平总书记强调建设社会主义现代化强国的关键在科技自立自强，传递出加快科技自立自强的鲜明信号 [4] - 与“十四五”相比，“十五五”规划建议不仅要求科技“自立自强”，更强调了“高水平”，提出“科技自立自强水平大幅提高”的主要目标 [5] - 要充分发挥国家集中力量办大事的优势，把各种优质要素集合起来攻关，加快解决突出短板问题，实现战略目标 [5] - 中央经济工作会议提出建设北京（京津冀）、上海（长三角）、粤港澳大湾区国际科技创新中心，目的是加快形成我国原始创新的主要策源地 [8] 科技创新方向与挑战 - 新一轮科技革命和产业变革加速突破，全球科技创新进入密集活跃期，产业化进程加快，我国在部分领域已形成先发优势 [5] - 我国发展仍面临诸多风险挑战，原始创新能力仍需持续增强，关键核心技术“卡脖子”问题依然突出 [5] - 必须抓住换道超车的历史机遇，抢占科技制高点、掌握发展主动权，构筑新动能新优势 [5] - “高水平”科技自立自强意味着要完善创新体系，瞄准世界科技前沿，在重点领域关键核心技术攻关上取得决定性突破，并持续产出重大原创性、颠覆性成果 [6] 产业创新与融合发展 - 抓创新，更要推动科技创新和产业创新相互交叉、互融共促、协同发展 [7] - 科技创新和产业创新，是发展新质生产力的基本路径，需构建企业主导的产学研用协同创新体系，强化科技创新和产业创新深度融合 [7] - 习近平总书记考察的国家信创园，入驻企业数量已达到1000家，产业布局全面延伸至量子信息、6G通信、智能硬件等前沿领域 [7] - 展厅展示的人工智能、机器人等科技创新成果，是亦庄创新链和产业链“无缝对接”的生动体现 [7] 区域发展与产业布局 - 北京加快提升国际科技创新中心发展能级 [8] - 天津明确在信创、人工智能、合成生物、脑机接口等特色领域发力突破 [8] - 河北将实施京津冀协同创新专项，打造京津科技成果中试首选地 [8] - 三地立足自身禀赋、补位发展，旨在打造一个更具国际竞争力的科创中心，孕育关键技术、赋能未来产业发展 [8]

公司融资动态 - Alphabet计划发行美元债券筹集200亿美元资金 超出此前150亿美元的预期规模[1] - 本次发行中期限最长的2066年到期债券 其定价利差已从之前的1.2个百分点收窄至较美国国债高出0.95个百分点[3] - 甲骨文上周通过一笔债券发行筹资250亿美元 订单峰值高达1290亿美元 创下纪录[3] 资本开支计划 - Alphabet今年计划投入高达1850亿美元的资本开支 超过过去三年的总和[3] - 巨额资本开支的原因是公司正大力投资对其人工智能战略至关重要的数据中心[3] 行业融资趋势 - 亚马逊、Alphabet、meta、微软和甲骨文去年发行了高达1210亿美元的公司债券[3] - 2020年至2024年期间 上述科技巨头的平均年债券发行量为280亿美元[3]

研发经费投入总量与强度 - 2025年全社会研发经费投入达39262亿元，研发经费投入强度达2.8%，比上年提高0.11个百分点 [3] - “十四五”时期研发经费投入年均增长10%，投入强度累计提高0.44个百分点 [3] - 研发经费投入从2012年突破1万亿元、2019年突破2万亿元、2022年突破3万亿元，到2025年接近4万亿元，实现稳步增长 [3] - 2025年研发投入强度为2.8%，首次超过经济合作与发展组织国家平均水平，标志我国科技投入迈入全球先进国家行列 [3] 研发投入结构与基础研究 - 2025年基础研究经费占全社会研发经费比重达7.08%，创历史新高 [4] - 基础研究经费从2012年的约499亿元增长至2025年的超3000亿元，年均增长近15% [4] - 高强度支持推动一批大科学装置和重大科技基础设施部署建设，高水平团队加快形成，重大原创成果不断涌现 [4] 投入模式与创新成果 - 采用“压强式投入”模式，即聚焦战略方向，集中资源优势，以高强度、高密度、高效率的投入塑造发展优势 [4][5] - 高强度投入带来高产出回报，推动科技创新跑出“加速度”，成果覆盖基础研究、关键核心技术突破及产业融合 [5] - 人工智能、人形机器人等领域是投入密集、成果丰硕的产业风口，带动新动能培育壮大，为现代化产业体系注入动力 [5] 当前挑战与未来方向 - 科技投入存在区域和行业不平衡、企业创新主体作用有待增强、成果转化效率需提升等问题 [5] - 关键课题在于破解科技与市场“两张皮”，将高投入高效转化为专利和产品，培育壮大新质生产力 [5] - 未来需完善多层次、多渠道投入体系，提高研发经费使用效率，推动投入强度向创新效能转化，打通从实验室到市场的转化通道 [5]

文章核心观点 - 文章通过一个假设性回望，论证了中国若在二十年前采纳学者许小年反对政府干预、推崇纯粹自由市场经济的主张，将导致国家在基础设施、核心产业和科技发展上严重滞后，被锁定在全球产业链低端[1] - 文章认为中国过去二十年的跨越式发展，证明了结合国情、发挥“政府引导+市场调节”作用的中国特色社会主义市场经济道路的正确性，是避免发展停滞、实现科技自立和经济腾飞的根本原因[26][30][31] 对许小年经济主张的总结 - 许小年核心经济主张是彻底反对政府干预经济，力推纯粹的自由市场经济，是最彻底的反凯恩斯主义者[5] - 他批评2008年金融危机后中国的4万亿刺激计划，认为其会延续落后产能、恶化经济结构并透支后代发展潜力[5] - 他主张中国应彻底放开市场，放弃政府对基建、制造业、科技产业的扶持，让市场完全主导资源配置，即使短期内经济下滑也是“必要的调整”[5] - 文章指出其主张脱离了当年中国作为发展中国家的基本国情和紧迫性，陷入了“市场原教旨主义”误区，是照搬西方发展模式[3][28][30] 中国当年发展面临的挑战 - 中国刚刚加入WTO，产业基础薄弱，大部分企业集中在低端制造，核心技术被西方“卡脖子”[7] - 基础设施严重滞后，许多农村地区不通高速和高铁，城市路网拥挤，物流成本高[7] - 农村贫困人口近亿人，温饱问题尚未完全解决，区域发展差距悬殊[9] 基础设施建设成就与意义 - 中国顶住质疑坚持基建投入，建成了4.5万公里高铁里程，占世界三分之二以上，高速公路里程达18.4万公里稳居世界第一，实现了“县县通高速”、“村村通公路”[13] - 这些基建不仅方便了出行，更带动了钢铁、水泥、机械等相关产业发展，创造了大量就业岗位，为脱贫攻坚打下坚实基础[13] - 若放弃基建投入，将导致“出门难、运货难”，农村难以融入全国市场，产业发展和脱贫攻坚无从谈起，近9899万农村贫困人口可能仍在温饱线挣扎[11][15] 产业与科技发展成就与意义 - 中国坚持推进“中国制造2025”等政策，扶持高端制造业和高新技术产业，支持企业创新[19] - 2023年，中国“三新”经济增加值达22.4万亿元，数字经济规模连续多年世界第二，新能源汽车产销量世界第一，5G基站数量占世界总量60%以上，航天航空实现“嫦娥探月”、“天问探火”等重大突破[19] - 若放弃对产业的扶持，中国可能至今仍依赖进口汽车、芯片和高端设备，被西方“卡脖子”，无法实现科技自立自强[17][21] 经济发展成就与模式总结 - 2003年至2023年，中国GDP年均增长7.9%，远高于同期世界经济3.0%的增速，GDP总量从13.7万亿元增长到126万亿元，增长近9倍，稳居世界第二大经济体[25] - 同期人均GDP从1.03万元增长到8.9万元，从低收入国家跃升为中等偏上收入国家，居民人均可支配收入达3.92万元，恩格尔系数降至29.8%，每百户家用汽车拥有量达49.7辆[25] - 这些成就归因于中国坚持了“政府引导+市场调节”的发展模式，该模式结合国情，既发挥市场决定性作用，又更好发挥政府作用以弥补市场短板，统筹公平与效率、发展与稳定[26][30][31]

美股市场整体表现 - 周一美股三大股指全线上涨 道琼斯工业平均指数上涨20.20点 涨幅0.04% 收于50135.87点 连续第二天站上50000点并创下历史新高 纳斯达克指数上涨0.90% 收于23238.67点 标普500指数上涨0.47% 收于6964.82点 [1][2][6] - 科技股企稳回升 标普500软件服务指数上涨1.07% 该板块在上周经历惨痛下跌后收复部分失地 [1] - 中长期美债收益率走低 基准10年期美债收益率下跌0.8个基点至4.197% 2年期美债收益率下跌1.1个基点至3.482% [1][7] 科技股与半导体行业动态 - 明星科技股涨多跌少 微软上涨3.13% Meta上涨2.41% 特斯拉上涨1.51% 谷歌上涨0.40% 亚马逊下跌0.76% 苹果下跌1.17% [3] - 费城半导体指数上涨1.42% 人工智能芯片巨头英伟达股价上涨2.50% 收于190.040美元 [3][4] - 市场对人工智能相关股票持谨慎态度 投资者关注英伟达本月晚些时候发布的财报 对其资本支出计划带来的可衡量收益要求越来越高 [3] - 存储板块走弱 美光科技下跌2.84% 闪迪下跌2.43% 有消息称英伟达或将把美光HBM4排除在Rubin架构的首年量产之外 [4] 重点公司事件与评级变动 - 软件公司甲骨文股价大涨9.64% 创去年12月以来最大盘中涨幅 戴维森投行将其股票评级从“中性”上调至“买入” [1][4] - 零售巨头克罗格股价上涨3.85% 该公司任命沃尔玛前高管格雷格・福兰为首席执行官 [5] 中概股表现 - 纳斯达克中国金龙指数上涨0.12% 成分股中百度上涨0.71% 网易上涨0.50% 拼多多上涨0.32% 阿里巴巴上涨0.30% 京东下跌0.21% [1][5] 人工智能投资与市场情绪 - 主要科技公司为争夺人工智能主导地位计划巨额资本支出 亚马逊、谷歌、Meta和微软计划总支出约6500亿美元 市场对此感到不安 [6] - 投资者对高昂的人工智能投资成本及回报来源持谨慎态度 科技股估值从相对过去五年均值溢价17%回落至折价8% [6] 宏观经济与关键数据前瞻 - 投资者静待新一轮关键数据出炉 包括因政府部分停摆而推迟发布的1月非农就业报告以及1月消费者价格指数 [1][7] - 市场目前预计美联储今年首次降息将在6月 [7] - 纽约联储调查显示 美国消费者对未来一年通胀的预期中值从12月的3.4%降至1月的3.1% 对未来三年和五年的通胀预期均维持在3%不变 [7] 大宗商品市场 - 国际油价上涨 WTI原油近月合约上涨1.27% 报64.36美元/桶 布伦特原油近月合约上涨1.45% 报69.04美元/桶 市场关注美伊局势进展 [8] - 贵金属市场强劲反弹 COMEX黄金期货上涨2.01% 报5050.90美元/盎司 白银期货上涨6.95% 报82.065美元/盎司 盘后涨幅进一步扩大至8%以上 [8]

研发经费投入总量与强度 - 2025年全社会研发经费投入达39262亿元，研发经费投入强度达2.8%，比上年提高0.11个百分点 [1] - “十四五”时期研发经费年均增长10%，投入强度累计提高0.44个百分点 [1] - 研发经费从2012年突破1万亿元，到2025年接近4万亿元，实现稳步增长 [1] - 2025年研发投入强度为2.8%，首次超过经济合作与发展组织国家平均水平 [1] 研发投入结构与基础研究 - 2025年基础研究经费占比达7.08%，创历史新高 [2] - 基础研究经费从2012年的约499亿元增长至2025年预计超3000亿元，年均增长近15% [2] - 高强度支持推动大科学装置部署、高水平团队形成及重大原创成果涌现 [2] 研发投入的战略与成效 - 采用“压强式投入”战略，集中资源塑造发展优势 [2] - 高强度投入在人工智能、人形机器人等投入密集领域带动新动能培育，为现代化产业体系注入动力 [3] - 科技创新成果在基础研究、关键核心技术、产业融合及惠民成果等方面广泛落地 [3] 当前挑战与未来方向 - 科技投入存在区域和行业不平衡、企业创新主体作用待增强、成果转化效率需提升等问题 [3] - 需破解科技与市场“两张皮”，将高投入高效转化为专利和产品，培育新质生产力 [3] - 未来需完善多层次投入体系，提高研发经费使用效率，打通从实验室到市场的转化通道 [3]

全社会研发经费投入总量与强度 - 2025年，我国全社会研究与试验发展经费投入达39262亿元，研发经费投入强度达2.8%，比上年提高0.11个百分点 [1] - “十四五”时期，我国全社会研发经费投入年均增长10%，研发经费投入强度提高0.44个百分点 [1] - 我国研发经费投入从2012年突破1万亿元、2019年突破2万亿元、2022年突破3万亿元，到2025年接近4万亿元，实现稳步增长 [1] - 2025年，我国研发投入强度增至2.8%，首次超过经济合作与发展组织国家平均水平，标志我国在科技投入方面迈入全球先进国家行列 [1] 研发经费投入结构变化 - 2025年，基础研究经费在全社会研发经费中占比达7.08%，创历史新高 [2] - 我国基础研究经费从2012年的约499亿元，预计到2025年将超过3000亿元，年均增长近15% [2] - 基础研究经费的较快增长和高强度支持，推动了一批大科学装置和重大科技基础设施部署建设，高水平团队加快形成，重大原创成果不断涌现 [2] 科技创新的战略与成效 - 我国在科技创新方面采取“压强式投入”策略，即聚焦战略方向，集中资源优势，以高强度、高密度、高效率的投入全面塑造发展优势 [2] - 高强度的研发投入带来了高产出的回报，在人工智能、人形机器人等投入密集的领域取得丰硕成果，这些领域也成为产业风口，带动新动能培育壮大 [3] - 科技创新成果覆盖从基础研究、关键核心技术突破到产业创新融合与惠民成果落地，为现代化产业体系注入强大动力 [3] 当前挑战与未来方向 - 我国科技投入仍存在区域和行业不平衡、企业创新主体作用有待增强、成果转化效率需提升等问题 [3] - 未来需破解科技与市场“两张皮”的难题，将高投入高效转化为专利和产品，以培育壮大新质生产力 [3] - 需进一步完善多层次、多渠道投入体系，提高研发经费使用效率，推动研发经费投入强度向创新效能转化，打通从实验室到市场的转化通道 [3]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业主线模型（相对强弱RSI指标）**[1][4][13] * **模型构建思路**：通过构建行业层面的相对强弱指标（RS），识别在每年特定时间窗口内表现极度强势的行业，这些行业有较大概率成为当年的市场主线[13]。 * **模型具体构建过程**： 1. 以31个申万一级行业指数为标的[13]。 2. 分别计算每个行业过去20、40、60个交易日的涨跌幅[13]。 3. 将这三个时间窗口的行业涨跌幅在全市场横截面上进行排名，并对排名进行归一化处理，得到三个归一化排名值：RS_20, RS_40, RS_60[13]。 4. 对三个归一化排名值取算术平均值，得到最终的行业相对强弱指数RS[13]。 $$ RS = (RS\_20 + RS\_40 + RS\_60) / 3 $$ 其中，RS_20、RS_40、RS_60分别为过去20、40、60日行业涨跌幅的横截面归一化排名值[13]。 2. **模型名称：行业景气度-趋势-拥挤度框架（右侧行业轮动模型）**[2][6][17] * **模型构建思路**：构建一个三维评估框架，从景气度（基本面）、趋势（技术面）和拥挤度（交易面）三个维度对行业进行综合评估，并衍生出两种适用于不同市场环境的配置方案[6][17]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述三个维度的具体计算方式，但明确了两种具体的配置方案： 1. **行业景气模型（高景气+强趋势，规避高拥挤）**：以景气度为核心筛选标准，要求行业同时具备高景气度和强趋势，并利用拥挤度指标规避交易过热的风险，该方案进攻性较强，偏同步指标[17]。 2. **行业趋势模型（强趋势+低拥挤，规避低景气）**：以市场趋势为核心筛选标准，要求行业同时具备强趋势和低拥挤度，并规避低景气行业，该方案思路简单，持有体验感强，偏右侧指标[17]。 3. **模型名称：左侧库存反转模型**[3][27] * **模型构建思路**：从赔率-胜率角度出发，在处于或曾处于困境的板块中，挖掘那些分析师长期看好且库存压力不大、具备补库条件的行业，以捕捉行业困境反转行情[27]。 * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型具体的因子构建和合成公式。 4. **模型名称：行业景气度选股模型**[25] * **模型构建思路**：将行业配置模型与选股模型相结合。首先根据行业配置模型确定行业权重，然后在行业内使用PB-ROE模型筛选估值性价比高的个股，构建股票组合[25]。 * **模型具体构建过程**： 1. 使用“行业景气度-趋势-拥挤度框架”确定各行业的配置权重[25]。 2. 在每个行业内，基于PB-ROE模型选取估值性价比位于前40%的股票[25]。 3. 对筛选出的股票，按流通市值和PB-ROE打分进行加权，得到最终的股票组合权重[25]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：相对强弱指数（RS）**[13] * **因子构建思路**：通过多期涨跌幅的横截面排名来度量行业在近期市场的相对强度[13]。 * **因子具体构建过程**：与“行业主线模型”的构建过程相同，核心是计算 $$ RS = (RS\_20 + RS\_40 + RS\_60) / 3 $$ [13]。 2. **因子名称：景气度**[17] * **因子构建思路**：用于衡量行业基本面的好坏，是行业轮动模型的核心维度之一[17]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算方法。 3. **因子名称：趋势**[17] * **因子构建思路**：用于衡量行业价格动量的强弱，是行业轮动模型的核心维度之一[17]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算方法。 4. **因子名称：拥挤度**[17] * **因子构建思路**：用于衡量行业交易的热度或风险，旨在规避交易过度拥挤的板块[17]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供具体计算方法。 5. **因子名称：PB-ROE**[25] * **因子构建思路**：用于衡量股票的估值性价比，是选股模型的核心标准[25]。 * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的因子合成公式，但表明其在行业内用于筛选估值性价比前40%的股票[25]。 模型的回测效果 （注：以下模型回测结果均基于报告所述历史数据，指标口径可能因模型而异） 1. **行业景气度-趋势-拥挤度框架（行业配置模型）**[17] * 基准：Wind全A指数[17] * 多头年化收益：22.0%[17] * 超额年化收益：13.4%[17] * 信息比率（IR）：1.5[17] * 超额最大回撤：-8.0%[17] * 月度胜率：67%[17] * 2026年1月绝对收益：6.5%[17] * 2026年1月超额收益：0.7%[17] 2. **行业景气度-趋势-拥挤度框架（ETF配置模型）**[22] * 基准：中证800指数[22] * 年化超额收益：16.6%[22] * 信息比率（IR）：1.9[22] * 超额最大回撤：10.8%[22] * 月度胜率：66%[22] * 2025年超额收益：21.4%[2][22] * 2026年1月绝对收益：9.0%[22] * 2026年1月超额收益：4.5%[2][22] 3. **行业景气度选股模型**[25] * 基准：Wind全A指数[25] * 多头年化收益：26.7%[25] * 超额年化收益：19.5%[25] * 信息比率（IR）：1.7[25] * 超额最大回撤：-15.4%[25] * 月度胜率：68%[25] * 2025年超额收益：5%[25] * 2026年1月超额收益：1.6%[2][25] 4. **左侧库存反转模型**[27] * 基准：行业等权组合[27] * 2023年绝对收益：13.4%[27] * 2023年超额收益：17.0%[27] * 2024年绝对收益：26.5%[27] * 2024年超额收益：15.4%[27] * 2025年绝对收益：28.7%[27] * 2025年超额收益：5.6%[27] * 2026年1月绝对收益：10.4%[2][27] * 2026年1月超额收益：4.8%[2][27]

市场情绪与波动 - 上周五美股强劲反弹 道指飙升逾1200点并首次突破50000点关口 但反弹加剧了投资者对后市波动的担忧[1] - 周一亚洲股市大幅上涨 延续了上周五华尔街约2%的反弹势头 但市场脆弱性暴露无遗[1] - 投资者正为更多波动做准备 疲软的经济数据进一步加深了市场的不安情绪[1] 人工智能相关担忧与市场反应 - 围绕人工智能颠覆效应和巨额AI支出回报率的疑虑挥之不去[1] - 投资者担心AI带来的行业颠覆可能比预期更广泛 且计划投入数千亿美元进行AI建设的企业可能难以兑现高企的利润预期[1] - 尽管大盘飙升 亚马逊股价仍下跌5.6% 市值蒸发约1330亿美元 此前该公司宣布今年将在AI相关项目上投入2000亿美元[1] - Alphabet股价也下跌2.5% 四大超大规模云服务商计划今年合计支出约6500亿美元[1] - 软件股抛售引发连锁反应 波及科技巨头、私募信贷市场乃至公司债市场[1][2] - 对冲基金长期以来一直在减少对软件股的敞口 抛售在高峰时“极端”且“完全不顾价格”[2] 行业配置与资金轮动 - 部分机构计划削减科技股敞口 转而增持工业和材料板块[1][2] - 随着投资者撤出科技股 有迹象表明资金正在轮动至其他板块 消费必需品板块是上周标普500指数中表现最佳的板块[4] - 罗素2000小盘股指数上周五上涨3.6%[5] 经济数据影响 - 美国职位空缺数去年减少了近100万个[3] - 1月份私营部门新增就业岗位仅22000个 不到《华尔街日报》调查的分析师预期的一半[3] - 有观点认为“C-级的经济在支撑着A+级的股市”[3] - 推迟发布的1月就业报告和最新通胀数据可能影响未来几个月的利率政策和市场走向[3] 市场前景与盈利预期 - 一些投资者认为强劲的企业盈利将有助于推动股市上涨 标普500指数成分股公司预计2026年利润将增长14%[5] - 有策略师表示“牛市依然完好 我们会将任何回调视为真正重新参与的机会”[5] - 许多投资者仍预计2026年初的波动特征将持续下去 认为波动会持续一段时间[5] - 尽管上周五反弹 但软件公司及其他处于AI进步路径上的公司的长期前景正变得更加不确定[5]