我们此前已经发布2026年度报告《乘势而上—2026年经济与资产展望》，总篇幅较长（64页pdf、89张图表、近6万字），现将报告的3个主体部分（政策 面、基本面、配置面）分别发送，本篇为2026年资产展望。 核心结论：展望2026年，作为"十五五"开局之年，政策"全面发力"可期，中国经济新动能、新势力有望崛起，我们建议：乘势而上、投资中国，战略性、 战术性看多A股资产。具体看，继续看好A股，尤其是"All in AI、新质生产力、自主可控、出海"4条主线；国内债券震荡为主，"上有顶、下有底"，10Y 国债收益率波动区间可能1.5%-1.9%；美股波动前行，美债中枢下行+陡峭化，美元震荡偏弱、人民币稳中小升，商品看涨期权广泛存在、不仅仅局限于 黄金白银。短期继续提示：宏观环境依旧是市场的好朋友，乐观点、调整就是机会。 一、乘势而上、投资中国，战略性、战术性看好A股资产 "每个时代都有属于自己的核心资产"，每个时期表现较好的核心资产都是该时期宏观经济的典型代表；"十五五"时期，中国经济新动能和新势力将加速崛 起，先进制造、科技是主要方向，这将带动中国经济发展的成色与底色被全球广泛认知，中国经济发展的驱动模式、制 ...

2025年诺贝尔经济学奖核心观点 - 2025年诺贝尔经济学奖授予乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特，以表彰其在解释“创新驱动的经济增长”方面的开创性贡献 [2] - 该理论为理解人工智能等技术变革如何塑造经济未来提供了关键框架 [2] 莫基尔的理论贡献 - 莫基尔通过研究工业革命等历史时期，论证“知识积累”与“文化环境”是创新爆发的关键前提 [3] - 其“增长的文化”理论认为，18世纪欧洲文化价值观的转变推动了科学知识向技术的转化，进而促进经济增长 [3] - 提出只有当社会形成鼓励质疑、崇尚科学、保护思想自由的“启蒙文化”时，技术进步才能成为推动长期繁荣的稳定力量 [3][4] 阿吉翁与豪伊特的理论贡献 - 阿吉翁与豪伊特于1987年共同提出“熊彼特式增长模型”，首次将“创造性破坏”概念数学化并纳入主流经济学分析 [5] - 核心观点包括：创新是利润驱动的；增长源于“破坏”，即新技术取代旧技术；今天的创新者可能成为明天阻碍未来创新的利益集团 [5] 理论在人工智能时代的应用 - AI技术是“创造性破坏”的典型范例，正快速替代大量传统工作岗位，在提升效率的同时带来结构性失业风险 [6][7] - 全球AI研发高度集中于少数科技巨头，它们具备设置壁垒、收购潜在竞争者的能力，可能抑制整个生态系统的创新活力 [8] - 技术创新的可持续性根植于开放、包容、理性的社会土壤，需要投资于教育、社会保障和开放文化等“软基础设施” [9]

文章核心观点 - 2025年诺贝尔经济学奖授予乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特三位学者，表彰其在“创新驱动的经济增长”理论方面的贡献 [1] - 三位学者的理论系统性地揭示了创新如何内生于经济体系并成为持续增长的根本驱动力，为理解人工智能等技术变革提供了关键分析框架 [1][2] - 其理论核心包括知识积累与文化环境的重要性，以及将“创造性破坏”概念数学化的熊彼特式增长模型 [2][3] - 理论强调需通过政策设计、竞争机制和开放文化来引导技术变革，使其服务于更广泛的社会福祉 [4][5] 创新驱动增长的理论框架 - 传统新古典增长模型将技术进步视为外生变量，无法解释其内在动力，而获奖学者的研究解开了经济增长源泉的“黑箱” [2] - 莫基尔的研究强调“知识积累”与“文化环境”是创新爆发的关键前提，认为鼓励质疑、崇尚科学的“启蒙文化”是推动长期繁荣的稳定力量 [2] - 阿吉翁与豪伊特于1987年提出“熊彼特式增长模型”，首次将“创造性破坏”概念数学化并纳入主流经济学分析 [3] - 该模型核心观点为创新是利润驱动的，增长源于“破坏”，即新技术新企业取代旧技术老企业，同时今天的创新者可能成为明天阻碍未来创新的利益集团 [3] 人工智能时代的技术变革与应用 - 人工智能技术从实验室走向大规模应用，生成式AI、大语言模型等前沿技术正在重塑产业格局，是“创造性破坏”的典型范例 [5][6] - AI技术快速替代大量传统工作岗位，如客服、文案撰写、基础编程和图像设计，在提升效率的同时也带来了结构性失业的风险 [6] - 全球AI研发高度集中于少数几家科技巨头企业，这些企业拥有海量数据、强大算力和顶尖人才，但也具备了设置壁垒、收购潜在竞争者的能力 [7] - 若缺乏有效的反垄断和竞争政策，科技巨头的垄断地位可能抑制整个生态系统的创新活力 [7] 政策启示与未来发展重点 - 必须主动管理技术进步带来的结构性失业等破坏性后果，而非被动承受其阵痛 [4][6] - 需要强有力的反垄断政策来防止科技巨头抑制创新生态，政府需制定前瞻性法规以在促进发展与防范风险间取得平衡 [4][7] - 政府、市场和民间团体需协同合作，市场应保持开放竞争以鼓励中小企业和初创公司参与AI创新，民间团体需发挥监督作用倡导负责任的AI伦理 [7] - 需投资于教育、社会保障和开放文化等支撑长期创新的“软”环境，包括培养批判性思维和创造力的人才，建立完善的失业保障和再培训体系 [4][8] - 技术创新的可持续性根植于开放、包容、理性的社会土壤，真正的技术革命需要深厚的“软基础设施”支撑 [8]

当前市场结构性分化特征 - 当前牛市呈现“冰火两重天”格局，科技概念板块（如芯片、光模块、创新药、机器人、存储、固态电池）轮番上涨且涨幅惊人，而传统板块（如银行、保险、地产、消费）则表现疲弱，资金被严重分流 [1] - 许多传统意义上的白马优质股股价大幅跑输市场，反映出市场风格向科技领域的极端集中 [1] 科技创新的周期性规律 - 世界经济发展以创新周期为单位呈脉冲式前进，而非线性增长，一波科技红利催生基础设施变化并创造新需求，应用端随后逐步发展，该周期约20年 [1] - 上一轮科技红利源于互联网和移动互联网，基础设施端成就了电信运营商（如移动、联通）和手机厂商（如苹果、三星、小米、OV），应用端催生了Google、亚马逊、阿里、腾讯、百度、字节等世界级平台型公司 [1] AI科技革命的规模与影响 - 当前世界正进入以AI为主导的新一轮科技革命，其规模被认为可能超越互联网时代，甚至是蒸汽机以来最伟大的技术革命，有望在10-20年内实现物质极大丰富 [2] - 本轮科技革命的起点是ChatGPT的问世，目前处于供给侧炒作阶段，重点围绕AI及相关产业（如自动驾驶、人形机器人），该周期预计持续3-5年 [2] 新旧经济投资逻辑的转变 - 本轮科技牛市是新供给侧的牛市，具有宏观经济周期的底层支撑，短期内切换到需求侧（消费）的概率不高 [2] - 即使未来需求侧机会出现，也将是基于新基础设施（如AI）产生的新消费需求（如无人驾驶、AI应用），而非旧经济资产（如茅台、格力、煤炭、酱油）的机会 [2] 市场情绪与叙事驱动因素 - 市场表现受到“叙事”的强烈驱动，资金快速波动与科技故事的讲述密切相关，部分投资者认为当前科技股炒作存在泡沫，许多公司最终将倒闭 [7] - 有观点指出，科技发展虽可能伴随泡沫，但最终会有新技术得到广泛应用并促进社会进步，政策引导（如科技强国）也支持科技企业发展 [16] 科技企业市值提升的反馈机制 - 存在反身性现象：科技企业股价上涨推动市值大增，使其能够高位增发并融得更多资金，这些资金进一步促进公司发展并改善业绩，从而形成股价持续上涨的良性循环 [17] - 政策层面显示出对科技企业的支持，例如市值前50名公司中科技企业数量从“十三五”末的18家提升至当前的24家 [16]

文章核心观点 - 学习慢且反人性 每轮技术革新都给教育行业带来重大变化 ChatGpt开启生成式AI时代 DeepSeek大幅降低成本 AI教育蝶变在即 [1] AI教育现状 - AI“替代辅导老师”远易于“替代主讲老师” 未来或每个学生都需AI学习助理 [1] - AI教育在拍照搜题、错题、测评、个性化答疑较成熟 并赋能企业内部提质增效 但在精准学习有待提升 [1] AI教育应用潜力与商业化方向 - AI教育应用潜力最大的是校外学习的学练测评环节 [1] - 商业化方向包括大模型加持下的智能教育硬件 集问答、辅助、教学为一体 有望取代辅导老师职能、部分教学老师 [1] - 商业化方向包括满足特定教育场景的AI教育2C软件应用（语言学习、答疑） [1] - 商业化方向包括B端应用场景 [1]