2023年投资策略专题研究 资产配置框架变迁史

1.大类资产配置更迭变迁历程

欲善其功，必先利其器。在进行多资产配置工作中最为重要的第一步就是挑选合 适的资产配置框架体系。大类资产配置框架经历了如下几轮更迭：（1）最早在 2002 年-2009 年颇为盛行的库存周期框架，通过库存变动、PPI 等指标的先后变 动来组合出库存周期的四象限，并探讨不同阶段（主动补库、被动补库、主动去 库、被动去库）不同资产类别的表现，欧美次贷危机后经历了传统金融+地产向信 息技术+医药等领域迁移，资本开支表现由硬库存（厂房、设备）向软库存（人才 和知识产权）转变，造成了框架适用于传统周期制造但难以匹配美国新一轮信息 化浪潮，验证科技股浪潮的尴尬局面，直到 2020 年新冠疫情导致全球供应问题突 出后才再度奏效；

（2）在“四万亿时代”美林时钟开始奏效，通胀和增长对多资 产和风格有很强的指引效果，价格和产出双轮驱动的“五朵金花”行情在当时演 绎，随着中、美经济周期被宏观经济政策所熨平，美林时钟演绎成“电风扇”行 情；

（3）2016 年国信证券在市场上首次提出货币和信用框架，借力货币宽松到 实体信用的传递（当然在此过程中居民和企业部门不一定“给力”，造成信用扩 张被禁锢）来对标到股票分母端与分子端、商品的供需缺口和超额流动催生的过 量上涨、以及债券短端的流动性到长端的通胀和增长预期所带来的投资机会。随 着 2018 年以来货币政策持续宽松，基于货币政策松与紧的 1.0 版本在货币单边宽 松时从“自行车”降维成“独轮车”，但流动性对大类资产的冲击问题还在，反 映在市场利率的边际收紧和放松。叠加宏观审慎预调微调的货币政策带来信用周 期大幅放缓；信用周期越来越缩短且周期幅度趋弱，也面临技术性的失灵；

（4） 2020 年新冠疫情后，我们采用 Shibor 3M 利率和信用脉冲两个指标技术性解决上 述问题，并在信用和盈利间“断桥”背景下添加企业家信心、中长期贷款结构等 多重要素，构造了货币与信用“风火轮”的 2.0 版本。

以市场应用最广泛的成长和价值、周期和防御指数为例，其中包络的行业权重出 现过明显的变迁。（1）从周期/防御行业分布来看，近 5 年金融业、地产业在周 期指数中市值权重显著缩窄，其中金融业从近 50%的市值占比一路下滑至 28%，地 产从 13%跌至 5%；信息技术占比从 5%升至 14%，原材料占比从 13%提高至 22%，工 业占比从 7%升至 19%。工业、信息技术占比提升；防御指数中主要消费占比从 31% 提高至 53%，可选消费从 20%降至 8%，电信业务、工业分别从 13%和 5%各自降至 8%和 2%，而信息技术和金融和公用事业则先后脱离了防御指数覆盖的行业。（2） 从成长/价值行业权重的变迁史来看，没有永恒的、绝对的成长和价值行业。比如 金融业在 2016～2019 年是成长指数的重要行业，但是 2020～2021 年比重被压缩 得很薄；过去 5 年间主要消费业占比却在一路提升。

有关于中国版美林时钟、货币-信用“风火轮”等问题我们做过一系列详细的研究， 在此不再赘述。顺着自上而下资产配置框架的变迁史，下文重点立足于双重周期 嵌套，即一方面从宏观政策短周期与产业长周期的嵌套，来探讨中长期产业主线 驱动下，货币与信用框架的细节；另一方面从库存短周期、产能中周期的嵌套， 来探讨广义资产在不同周期交叉阶段的表现。从产能-库存周期的嵌套转向产业- 宏观周期的嵌套，即资产配置框架迭代中最为重要的一条主线。

2.景气和估值分层下，货币-信用周期中表现

首先对于 2002-2022 年每季度所有上市企业的 ROE、PE 及股价表现的数据予以时 间上的划分，分为宽货币宽信用期间、宽货币紧信用期间、紧货币紧信用期间、 紧货币宽信用期间。我们遴选了次贷危机后不同“货币-信用”组合下，31 个一级行业的 ROE 排名并 取前五高的行业，下图 6 中冷色调为消费，黄色为金融，暖色调为周期，未着色 多为制造业。 （1）作为国内金融业最为重要的融资载体，银行从 ROE 前三逐步跌落到第四、五 名直至跌出圈，四万亿期间什么行业扩表发展都会兑现为银行息差和盈利的故事 结束，金融“躺赢”的时代一去不返，仅在货币和信用双双收紧期间体现出大盘 价值的抗跌防御属性。

（2）头部 ROE 的行业从周期品开始向消费品切换，例如原来煤炭、有色、石油石 化、钢铁在四类状态下经常在行业 ROE 排序中拔得头筹，而在 2013 年开始，食品饮料、家用电器等大消费领域实现反超，煤炭仅在 2021-2022 年产业格局出清+ 海外黑天鹅刺激供给端时才表现亮眼。 无论 用营收还是用利润来观测其与实际经济增速间的相关系数，来反映各个行业的顺 （逆）周期程度，在 2016 年之前周期股（主要为中上游的资源品）顺周期特征最 强，在货币与信用双宽的局面下容易领涨，而 2016 年之后消费股的顺周期程度超 出了周期，白酒为代表的消费股回报也超出其他风格，自上而下的角度来看虽然 整个社会零售的增速是向下的，但消费品的行情却并非与零售结构挂钩，而是展 现出超越经济周期轮动的持续高景气。

上述种种证据均表明：（1）有哪些行业是天然的成长或者价值，有哪些扩大盈利、 节约成本、产业升级的板块是可以实现穿越周期的。（2）宏观周期是产业阶段的 结果和映射，货币和财政等经济政策是配合当期产业发展态势服务的，短期虽可 能造成资产价格波动但不是带动景气持续占优板块的根本原因。从产业周期嵌套 宏观周期的角度我们可以挖掘五年维度穿越周期的长牛板块，以市值和成交量作 为参考判断依据。

从产业脉络出发，中长期经济引擎和投资方向都经历了传统制造业→大消费→高 端制造业的逻辑主线切换。通过比较大类板块和万得全 A 的相对走势可以将 2009 年以来的 A 股逻辑主线划分三阶段：（1）第一阶段从 2009 年到 2014 年，以房地 产、建筑建材、电子通信为主导的投资驱动板块表现优于大势，全球金融危机后 的“四万亿”经济刺激计划推动了投资密集型的传统制造业、房地产等产业快速 扩张；（2）第二阶段从 2015 年到 2019 年，大消费板块跑赢大盘，食品饮料、医 药、农林牧渔等必选消费和汽车、家电、纺织服饰、商贸零售等可选消费均有较 好的表现，从“三驾马车”的维度来看自 2015 年消费对 GDP 的贡献率超过投资项 并持续走高，“消费升级”加速了相关产业逻辑重构，在政策的激励下消费成为经济增长的主要动力；

（3）第三阶段是 2020 年以来，A 股的主线向电力设备、 国防军工、机械设备为代表的高端制造业切换，党的二十大提出“实施产业基础 再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、 智能化、绿色化发展”，以及“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代 信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批 新的增长引擎”。在此背景下，先前以消费、金融、地产为主线“核心资产”逻 辑将逐渐让位于具有隐形冠军企业属性的“专精特新”企业。从成交结构来看， 传统投资产业和高端制造业成交额呈现“此消彼长”的趋势。

为了验证这一结论，我们剥离行业属性、从个股的角度出发，单纯从 PB 分布和 ROE 水平来归纳各类经济状态下不同经济周期下股市的表现，划分原则如下： 各阶段 PE/ROE，每十分位逐层划分：在原有的每季度 PE 与 ROE 的数据基础上， 对每时间段内个股的 PE 与 ROE 求取均值，然后对该阶段平均数进行十分位划分。 每阶段股价收益率：每段时间最终计算结果都采用年化收益率衡量，这部分用几 何平均的思路来计算复利，即[1+（P（n）-P（1）)/P（n)] t -1。 每阶段投资胜率：将每阶段股价收益率大于 0 的股票数量占全部（存在有数据) 的股票数量的比例，计算为胜率。 时间加权平均方法：在货币-信用期间的不同时间阶段，权重为每时段占总时段的 比例，对 ROE、PE、股价收益率部分予以加权。

3.不同ROE(PE)分层股票在货币-信用周期的表现

所选取的货币-信用周期时间段中，“紧信用+宽货币”期间在所有的周期中相对 时间较短，而“紧货币+紧信用”周期时间相对较长。“紧货币+宽信用”时期的 股价收益率及胜率表现都明显优于其他三类时期，宽货币宽信用期间与紧货币紧 信用期间的胜率基本徘徊在 50%左右，盈亏参半。 整体来看紧货币+宽信用期间，全A的ROE中位值以上个股盈利能力高于其他 时期，PE 分位数值明显低于其他时期，处在四类宏观政策周期中，低估值+高盈 利的定位。

从各组分层的描述性统计来看，“宽货币+紧信用”时期的上市公司 ROE 波动范围 最小，“紧货币+宽信用”时期的上市公司 ROE 波动范围最大、离散特征显著，“宽 货币+宽信用”期间与“宽货币+紧信用”期间分布较为一致。此外，“紧货币+宽信用”期间的高分位段 ROE 数值明显大于其他货币-信用组合时期的各层次，且 具有 ROE 分层越高、盈利较层级比较优势越大的特点，其中 0.9 分位数的加权平 均 ROE 值为 31.46，为同分位数最大值。这体现了“紧货币+宽信用”期间经济强 劲增长，通胀苗头显现，市场开始提前交易政策收缩流动性的特点。通常该时期 上市公司业绩企稳回升，即便估值有所承压，但股价表现多由业绩主导和驱动， 成交并不缺量，股市回报表现往往较好。

对于货币-信用周期中不同时段的 PE 分位数值表现，其中“紧货币+宽信用”期 间 PE 分位数值表现最弱，估值大幅走低。这段时期债券利空的逻辑是确定的，短 端收流动性、长端被通胀和增长交易抬高。股票不确定性较高，买低估值的标的 安全垫较高，估值分层在 4 分位点及以上的个股并未较货币与信用双宽期间便宜。“紧货币+宽信用”时期的股价回报率明显跑赢宽“宽货币+紧信用”阶段，胜率 也相对更高。因此近两年我们看到，盈利复苏、民企信心修复给股市的乐观信号明显好于降准和降息。这体现市场逐步进入经济过热的繁荣时期后，投资回报率 边际效用递减，随后历经短端流动性攀升，货币端收回流动性压估值，随后传递 到盈利端，带来货币与信用双双收紧。

从 ROE 分位数的划分来看，“紧货币+宽信用”时期的 ROE 高分位段更易获得超 额收益，低盈利区间回报也并不差。“紧货币+紧信用”时期的 ROE 高分位段也容 易蒙受损失，即宏观环境变化的时候，ROE 相对高、PE 相对低的板块弹性都不足， 该考虑股票向其他类别资产切换。从 PE 分位数的划分来看，不论是哪个时期，PE 高分位段（0.7-0.9)的股票回报率都能跑赢其他分位数，在成长性赛道的行情中 得到合理解释。仅“宽货币+紧信用”时期 0.2 区间的 PE 分位数对应的股票回报 率录得亏损，按照随机某月场景配置股票获取正收益的难度并不大。

产业周期比宏观经济/政策周期更长，催生了数年内均占优的板块或赛道。高景 气、高成长的行业从后四万亿期间传统的制造业+周期金融（煤炭、石油石化、银 行）切换到 2016 年以来的大消费(食品饮料、家电等），在四到五年的时间维度 里具有“穿越牛熊”的特征，这并非不受到宏观经济环境影响，而是产业周期的 时长一般为四、五年的时间，经济结构重塑中优势产业扩张和收缩相对于宏观环 境、货币财政政策为期一到两年的周期而言是更加中长期的。

4.信贷结构和海内外流动性因素重新思考货币和信用体系

4.1、辨别狭义和广义信用环境

根据我们基于金融市场编制的狭义流动性口径国信货币条件指数，以及基于实体 派生的广义流动性口径国信货币条件指数可以对未来的货币与信用环境做出前 瞻。狭义、广义两类指数对 Shibor3M 利率、信用脉冲平均有 3 个月和 6 个月左右 的领先性。我们认为今年一季度将维持“紧货币、宽信用”格局。信用方面，1 月尽管社融同比增速依旧下行，但是领先于社融存量增速的信用脉冲已经出现拐 点，主要来自信贷的增长，其中企业中长贷是信贷同比增量的最大支撑，向后看 我们对于一季度“宽信用”较为乐观，虽然信贷投放节奏将有所放缓，但信用债 发行将逐步修复，提前批专项债也将对政府融资形成支撑。

货币方面，Shibor3M 利率自 2022 年 11 月出现上行，2022 年四季度《货币政策执行报告》指出“引导 市场利率围绕政策利率波动”，指向本轮“宽信用”已经基本收尾。在货币-信用 “风火轮”2.0 版本下，紧货币、宽信用格局下的历史经验为股票胜率最优（历 史上均为牛市）、商品其次，债市录得熊市概率偏大。

4.2、信用环境从总量到结构，从整体到行业

在新冠疫情之前，利润是跟着信用走的，只要广义货币放得出去，在增速中枢不 低的前提下企业都愿意借长钱做资本开支、兑现盈利。但新冠后资金的供给端让 位于资金的需求方，实体信心恢复比信贷更加重要。2022 年初票据和短期贷款规 模占到实体企业新增贷款中的六成左右，这一占比走高其实是信用周期的逆向指 引。我们可以看到 2020 年初也是类似的现象，短周期冲量可以实现信用在一定程 度上企稳回升，但不能阻止利润的下跌。上述是资金供给端的逻辑，从需求端来 看，以 BCI 企业利润前瞻指数反映出的企业家信心仍然在走弱，这点和利润的走 势更加挂钩。在资产负债表的逻辑强于利润表的情况下，实体经济的信心比信用 环境的派生更为重要，因此还要看新增信贷中短期限品种占据了多大比例。

从 2003 年至今，社会融资规模经历了 5 轮的快速上行，股票表现普遍优于债券。 从直接融资和间接融资等品种来看，“信贷牛”比“债券牛”、“非标牛”更容 易推动普涨行情和中小成长风格的结构机会。 （1）2002 年至 2003 年：2002 年至 2006 年我国经济进入了高增长时期，本轮社 融扩张来自银行贷款增速提升，但随着 2004 年我国实行新一轮宏观调控政策，偏 紧的货币政策和银行监管改革控制了信贷扩张的速度。（2）2008 年 12 月至 2009 年 12 月：在金融危机发生之后，“四万亿”投资计划和超宽松的货币政策刺激了 社融大幅扩张，增量主要来自新增人民币贷款，部分来自企业债和非标，随着各 项刺激政策的退出、央行实施信贷调控政策并进入了升准升息通道，此轮社融扩 张见顶。

（3）2012 年 6 月至 2013 年 12 月：非标和企业债增长推动了社融的新 一轮增长。一方面，2012 年随着证监会、保监会放松资管业务管理，资本市场迎 来了非标业务发展的黄金期；另一方面，发改委对于城投债的监管态度也明显宽 松，城投债也出现了显著扩张。（4）2016 年 7 月至 2018 年 4 月：2016 年至 2017 年我国经济进入上行周期，政府债和非标是社融扩张的主要拉动。一方面，2015 年我国启动地方债置换工作，以政府债券募集到的资金偿还非债券形式的地方存 量债务，自此地方债发行规模出现了快速扩张；另一方面，社融统计的非标仅覆 盖了资管业实际非标数量的一部分，而由于监管变化部分非标业务的主体由基金 子公司和券商资管向信托转移，而后者属于社融的统计口径，因此这段时间社融 统计的非标规模出现了提速。

（5）2020 年 3 月至 2021 年 4 月：人民币贷款、政 府债、企业债合力拉动了此轮社融扩张。为了应对新冠疫情对经济造成的巨大冲 击，央行多次降准降息、增加再贷款和再贴现额度、采用普惠小微企业创新工具 推动了人民币贷款增长，积极的财政政策下政府债发行扩张，疫情后实体直达的 目标和积极的财政政策推动了官方信用的释放。

我们从三方面来考虑社融中涉及房地产的银行贷款和债券融资，分别是：（1） 房地产开发贷款，对房地产开发企业发放的用于住房、商业用房和其他房地产开 发建设的中长期项目贷款；（2）个人住房贷款，向个人发放的用于购买自用普通 住房的贷款；（3）房地产企业发行的企业债、公司债、中期票据、短期融资等。 这三者共同形成涉房信贷和信用债融资，基于可得的数据可以看到从 2008 年至 今，涉房融资经历了两个大的周期：第一个是 2008 年至 2012 年，2008 年至 2009 年为扩张提速阶段、2010 年至 2012 年为扩张降速阶段，其中 2010 年末至 2011 年初有一个短暂的回升；第二个是 2013 年至今，2013 年至 2018 年为扩张提速阶 段、2018 年至今为扩张降速阶段，其中 2019 年也有一个短暂的回升。涉房融资 增速的拐点，在很大程度上能够与房地产股票指数与万得全 A 之间相对走势的转 换对应：在第一个周期内，涉房融资增速上行的阶段房地产指数相对全 A 指数走 势显著更优，而在涉房融资增速下行的阶段这种优势缩小；在第二个周期内，伴 随着涉房融资增速由上行转为下行，房地产指数走势从优于全 A 指数转为劣于全 A 指数。

在宽信用的语境下，贷款流向哪个板块，哪个板块的扩表意愿和盈利现实都更强 烈，最终落地为相应板块股价的结构性机会。从 2003 年至今的社融 5 轮快速上行 中，有 3 轮由银行贷款作为主要拉动项，分别是 2002 年至 2003 年、2008 年 12 月至 2009 年 12 月、2020 年 3 月至 2021 年 4 月，而银行贷款又可分为向个人和 向不同行业公司的贷款，我们尝试找到银行贷款增速的主要拉动行业与各行业股 票指数之间的关系。基于数据的可得性，我们着重考察 2008 年 12月至2009年12月、2020 年 3 月至 2021 年 4 月这两轮的银行贷款分行业表现。结果显示，对 整体公司贷款扩张贡献更高的行业普遍具有更好的股票表现。

4.3、成长风格和海外流动性因素更为相关

无论国内的货币与信用环境如何切换，近两年较为确定的一个现象即海外流动性 紧俏对于成长股的行情具有“一票否决”权。成长类的板块和赛道估值往往偏贵， 本身受到海外经济周期的影响。这类股票海外营收占比偏高，同时外资持仓比较 高，分子端和分母端都和海外因素更贴近。因此这些年来只要美联储和美债有风 吹草动，就容易带来 A 股成长性板块和赛道的调整。典型的就是创新药、CXO 这 类细分赛道，即便在 2022 年业绩不算差的时候，只要海外流动性收紧则板块均出 现持续的、大幅的调整。过去 3、5 年的维度里股价表现和海外流动性密切相关， 美联储定价因素甚至超越了行业基本面本身。

5.库存周期形成机理和对投资的指导意义

5.1、关于实体库存周期形成机制的探讨

周期股投资者对于库存周期的概念并不陌生，早在二十年前传统资源品大行其道 时，库存周期的框架就被广泛应用在诸多投资领域。国内三年一轮基钦周期的特 征较为明显，基建、信用、库存等指标都是三年左右一轮周期长度，背后是宏观 调控到经济传导的周期。以最为常见的实体“库存周期”为例，在经济运行中， 供给和需求的变动都会引发库存波动，从而形成企业基于盈利预期而带来的补库、 去库行为，落地为库存升降的周期律动。库存周期一般可以划分为四个阶段，分 别是主动补库存、被动补库存、主动去库存、被动去库存，如果和美林时钟做个 简单对应，则分别对应于经济短周期的繁荣、停滞、衰退、复苏。

一般来说，库存是经济（产出）的滞后指标，因此在经济（产出）出现拐点时， 通常是伴随着库存的意愿性改变，而具体的库存变化趋势暂时不会改变。当经济 由盛入衰时，库存由主动补库存转向被动补库存。经济由衰转盛时，库存由主动 去库存转向被动去库存。参考国家信息中心对于库存周期的衡量，一般采用工业 增加值、工业企业产成品存货、工业生产者出厂价格指数（PPI）当月同比增速等 指标来分析我国工业经济所处的库存周期阶段。其中，工业增加值当月同比增速 用来反映工业经济的产出状况，工业企业产成品存货同比增速用来反映工业企业 的库存水平，工业生产者出厂价格指数（PPI）当月同比用来反映工业产成品的整 体价格水平。

（1）主动补库存阶段：在经济繁荣时，产成品价格持续上扬，企业经营策略从保 守转向积极，同时增加存货投资。需求上升，库存上升，经济进入典型的主动补 库存阶段。该阶段工业增加值同比增速平稳上升，工业产成品存货同比增速稳步 提高，PPI 同比回升。 （2）被动补库存阶段：经历上一阶段后，产量和库存的双增加，终究会扭转供需 力量对比，进而导致产成品价格向下调整。由于生产调整的滞后性，生产量依然 在短期内保持在高位。随着经济由繁荣步入停滞，需求不再旺盛，产品滞销将导 致库存积压。此时，需求下降，库存上升，经济进入被动补库存阶段。该阶段工 业增加值同比增速平稳上升，工业产成品存货同比增速陡增，PPI 急剧上升。

（3）主动去库存阶段：随着经济下行压力不断加大，企业库存水平达到了顶峰， 促使价格持续下行。企业开始减少产成品增量并采取促销措施处理存货以缓解流 动资金压力。需求下降，库存下降，经济进入到典型的主动去库存阶段。该阶段 工业增加值同比增速、工业产成品存货同比增速急剧下降，PPI 同比也很快降低， 转正为负。 （4）被动去库存阶段：随着产量和库存的持续减少，产成品价格开始有所反转， 由于产量调整速度一般慢于销售增长，库存将面临被动消耗的局面。需求上升，库存下降，经济进入典型的被动去库存阶段。该阶段工业增加值同比增速回升、 工业产成品存货同比增速和 PPI 同比继续下降直到触底。

5.2、中观视角看各行业在库存周期中轮动与切换顺序

从中观角度来看，不同行业的库存周期也可大致分为以上四个阶段，且分行业库 存周期与整体库存周期之间普遍存在一定先后顺序，这将对行业轮动提供重要启 示。通过绘制分行业的产成品存货和全行业演变的关系图，能够进一步探寻分行 业的库存周期拐点与全行业的关系，可以发现，石油和天然气开采 业所处周期阶段明显领先于全行业，原油和天然气都是非常重要的工业原材料， 当全球经济持续繁荣时，其需求量就会增加，反之需求下降，是经济周期的先行 指标。铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业所处周期阶段明显滞后于经 济周期，铁路、船舶和航空航天属于基建类项目，一方面，其施工和运营周期相 较于融资周期具有明显滞后，另一方面，基建投资是国家逆周期调节的传统工具， 因此行业周期展现出较强的滞后性。

在每一轮库存周期中行业轮动的顺序也有迹可循，起步于上中游、终止于下游。 我们选用统计局官网列出的所有国民经济二级行业的分行业产成品进行分析，通 过与全行业所处库存周期阶段指数的对比，能够得到各行业大致的轮动规律。其中，与全行业库存周期相比具有明显领先关系的行业包括：石油和天 然气开采业、黑色金属矿采选业、石油、煤炭及其他燃料加工业、黑色金属冶炼 及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业；与全行业周期相比具 有明显滞后关系的行业包括农副食品加工业、食品制造业、烟草制品业、汽车制 造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业和计算机、通信和其他电子 设备制造业。即每轮周期由机械、钢铁、金属等上游行业开启，终止于消费、基 建等产成品板块。

此外我们将所有国民经济二级行业与申万一级行业通过归母净利润占比进行对标，在分行业的产成品存货和全行业演变的关系图中添加对应申万行业的超额回报，以进一步探究资产收益与周期轮动的关系，可以看到每轮补库存起始点前后往往伴随着资产价格明显地企稳回升。

5.3、库存周期对资产配置的启示

库存周期又称为基钦周期，自 2000 年以来，我国每轮库存周期约 40 个月。在资 产配置时，我们可以重点关注未来去库存即将结束并开始补库存的行业，这类行 业的库存增速可能已经企稳了一段时间，或者虽然仍在下降，但下降速度已经有 所放缓。同时行业 PPI 增速和行业收入增速在已经进入上升趋势，未来产能投放 也有望增加。

从 GDP 的角度来看，工业企业产成品库存与全社会库存变化方向基本一致，并且 数据周期更长。库存同比增速上升，表明企业在补库存；库存同比增速下降，表 明企业在去库存。虽然判断行业所处的存货周期只需要考察存货增速这一指标即 可，但为了把握库存周期的拐点以指导行业配置，我们还需要分析企业的价格、 收入和产能情况。根据收入-成本效应，由于库存是有成本的，只有当商品价格和 收入上升让企业认为商品可能供不应求时，企业补库存的意愿才会提高；此外， 短期来看，企业的补库存能力受制于生产能力，只有产能上升才能使得企业具备 补库存的能力。分析行业的价格和收入增速可以判断企业补库存的动力，分析行 业固定资产和在建工程的增速可以判断企业现在及未来的产能投放，进而判断企 业补库存的能力。二者协同分析能够帮助我们更好地把握去库存到补库存的拐点， 从而分享库存周期中隐含的最大收益。

6.产能周期的划分以及与库存周期的嵌套

6.1、产能周期形成机理

产能周期，也称为朱格拉周期或设备投资周期。一般认为，由于失业、物价会随 着设备投资的波动而发生变化，从而形成 10 年左右的产能周期。A 股剔除金融的 在建工程+固定资产周转率可近似作为产能利用率的替代。以产能利用率为核心的 财务指标，对经济周期的变化起到了决定性的影响。产能周期可以细分为四个阶 段：产能扩张阶段、产能利用率下降阶段、产能出清阶段和产能利用率上升阶段， 分别对应经济中周期的繁荣、衰退、萧条、复苏，但产能指标是经济周期的先行 指标，领先于经济周期。

（1）产能扩张阶段：需求先行恢复，而供给恢复较慢，供需缺口扩张，进而使得 企业产能利用率处于较高水平，并进一步带动企业盈利增加，企业将有能力和意 愿增加产能投资。此阶段产能利用率同比增速急剧上升，是企业产能投资周期开 启的重要信号。产能扩张阶段中，购建资产现金流增速先触底回升，投资到投产 再带动在建工程增速，最后在建工程完工后转为固定资产，带动固定资产增速。 （2）产能利用率下降阶段：需求惯性回升，供给回升，供需缺口修复。随着供给 与需求的增长，经济超过潜在增长率引发通胀，成本逐步侵蚀利润，供过于求导 致产品价格下跌，供给的刚性进一步导致供求格局恶化，产能利用率下降，产能 过剩显现，引发通货紧缩。该阶段产能利用率由于产能过度扩张开始下降。

（3）产能出清阶段：该阶段经济由升转降，需求下降，企业产能过剩。在产能过 剩引发的漫长通货紧缩过程中，中小企业退出，大企业清理淘汰落后产能，行业 集中度大幅提升。该阶段产能利用率下降，供给出清，去产能。（4）产能利用率上升阶段：经济由降转升，需求逐渐恢复，消费消耗企业库存。 产能出清，该阶段企业刚历经寒冬，投资策略偏向谨慎，旧产能更新为主，新增 产能不明显。该阶段产能利用率上升。

库存周期决定商品短期行情走势，而产能周期决定中期行情的高低。通常使用设 备投资、产能利用率来作为产能周期的代理指标，但这两类指标能够回溯的数据 期限较短。因此，我们使用 5000 户工业企业景气扩散指数的设备利用水平作为中 国产能周期的代理指标，该数据可以回溯到 1992 年，数据跨度能够包括近两轮库 存周期，便于研究。5000 户工业企业景气扩散指数与工业产能利用率走势基本相 同，表明使用 5000 户工业企业景气扩散指数作为产能周期的影子指标是合理的， 中国目前正处于产能周期下行阶段。

将设备投资作为产能指标对比美、日、德、中四个经济体的产能周期演变，可以 发现，各国产能利用率在数值上有明显的高低差异，如制造业出口大国德国的产 能利用水平明显高于其他三国，但各国周期的拐点大体契合。此外，由于中国是 产业链上劳动力和商品的较大供给方，因此中国近年来产能周期拐点略领先于海 外周期 1-2 个季度，一定程度上拉动了全球周期进程。即便新冠疫情后美国“放 水”引领的新一轮库存周期中，国内开始落后于美日欧，但在产能周期方面中国 仍然是先于海外的，无论是疫情期间触底反弹的时点还是阶段性筑顶的时点，中 国都要早于美、日、欧。

6.2、产能周期前瞻指标探索

如何预判中国的产能周期？长期（朱格拉领先指数）和短期观测指标（OECD 领先 指标）的构建方法如下：朱格拉景气指数考虑电气自动化设备、计算机设备、通 信设备等 9 个不同行业的固定资产投资完成额。该指标结合各行业轮动情况赋予 不同行业投资完成额不同权重，其作为中长期观测指标，能够提前大约一年观测 产能周期拐点。OECD 指数综合考虑宏观、产业和微观层面进行指标构造：宏观层 面，考虑固定资产完成额、新增固定资产投资完成额和制造业固定资产投资完成 额指标；产业层面，考虑金属制品工业增加值、通用设备制造业工业增加值和专 用设备制造业工业增加值指标；微观层面，考虑工业锅炉产量、金属切削机床产 量和汽车产量指标。同样的，该指标作为短期观测指标，能够提前大约一季度观 测产能扩张情况。

6.3、产能周期与库存周期的嵌套关系与投资指引

按照经典的周期嵌套利率，一个康波周期内部嵌套着 6 个产能周期，而一个产能 周期又嵌套着 2～3 个基钦周期。对于长周期而言康波的时间跨度太长（50-60 年）， 在整个投资生命周期中未必能赶上，另一方面背后形成机理又很难用经济学、金 融学的理论来解释。因此我们研判全球周期嵌套的长周期中采取美元周期——大 宗商品采用美元计价、美元挂钩的权益类产品、衍生品不胜枚举，而且美元也是 全球货币、全球流动性的锚，美元回落时往往意味着风险资产（股票、商品）会 迎来 risk-on 的机会。因此虽然美元本身也是资产价格，但背后长周期反映的是 美联储主导的全球流动性周期，跨度在 8-10 年甚至以上。

中国过去产能周期的平均时长为 7.8 年，上行和下行时长平均为 4.3 年和 3.5 年。 一轮产能周期一般嵌套 3 轮库存周期，首轮补库存阶段叠加产能扩张时，商品表 现会更加强劲，末轮去库存阶段叠加产能衰退，商品跌幅最大。 产能利用率作为经济的先行指标，可以识别产能周期，并为大类资产分析框架提 供补充。股票方面，在周期的产能扩张阶段，股票指数倾向于获得正的平均收益 率；债券方面，信用利差在产能周期下行阶段一般会历经先上升后下降，在产能 周期上行阶段倾向于扩大；大宗商品方面，与设备更新相关性较大的螺纹钢等材 料的平均季度收益率在产能周期开始复苏阶段将会迎来一波行情。

产能周期决定行情的高低，库存周期决定商品短期走势，这意味着，产能周期的 指标在短期内也会展现出库存周期的特征。因此，以这个角度为出发点，对于库 存周期和产能周期的嵌套，有以下两个依据支撑。其一，美国产出缺口的趋势性 拐点和全部工业部门产能利用率的拐点统一；两者分别隶属库存周期和产能周期 的代表指标，证实了中短周期嵌套的存在性。其二，用汇率折算后的 G7 集团和金 砖五国名义口径的库存变动来反映全球库存周期，其趋势性拐点和美国油气开采 行业固定资产净存量增速的拐点统一，证实中短期周期嵌套存在，且具有跨国、 跨周期的特征。

根据上述库存周期、产能周期的分析，我们划分了中国、美国的库存周期和产能 周期，并对两种周期进行嵌套，发现中国和美国一轮完整的产能周期一般包括 2～ 3 个库存周期。基于中国 2006 年二季度至 2022 年四季度的数据，中国库存周期 的主动补库存和主动去库存平均时间最长，产能上行时的主动补库存和主动去库 存平均为 15.8 个月和 12.5 个月，产能下行时的主动补库存和主动去库存平均为 18.0 个月和 12.4 个月。对中国周期嵌套下的大类资产走势进行复盘：

（1）国内商品方面，整体来看当库存周期叠加产能上行时南华综合指数价格表现 较优，库存周期伴随产能衰退时南华综合指数表现较差。在产能下行阶段中，南 华综合指数：主动补库存>被动去库存>被动补库存>主动去库存。由于库存周期的 划分本身就基于生产资料价格指数，例如主动补/被动去的判断依据之一为生产资 料价格的上行，因此不难理解库存周期与商品价格之间的天然关联。产能上行的 主动去库存阶段出现了意外的表现，主要是被 2004.12~2006.03 这一轮影响，去 除这一轮来看，主动去库存仍表现不佳。

（2）债券方面，在产能上行和下行周期 中的主动去库存均有最好的表现，在另外三个库存周期中的表现不佳，主动去库 存对应着经济周期中的衰退时期，而衰退期的债券胜率较高。（3）股票方面，被 动去库存阶段具有稳定较优表现，这一阶段需求快速改善，而企业供给尚未跟上 需求反弹，对应着经济周期中的复苏期，股票市场提前 price in 了经济繁荣期， 因此进入主动补库存时期的股票表现反而劣于被动去库存阶段。产能下行中的主 动去库存阶段需求回落、企业对未来经济预期悲观因此减少产量，但同时经济支 持政策措施力度较大，后期进入被动补库存的复苏期确定性较大。

基于美国 1983 年一季度至 2022 年四季度的数据，主动去库存时期的持续时间均 较长，产能上行时的主动去库存和被动去库存平均为 11.2 个月和 9.2 个月，产能 下行时的主动补库存和主动去库存平均为 24.0 个月和 12.0 个月。对美国周期嵌 套下的大类资产走势进行复盘：（1）商品方面，产能上行时的表现整体优于产能 下行阶段，在产能下行时仅主动补库存时录得正回报，产能上行时主动去库存、 被动去库存时表现占优；（2）债券方面，在产能下行阶段的表现普遍优于产能上 行，主动去库存均有最好的表现；（3）股票方面，美股指数在被动补库存时期表 现不佳，产能上行时主动去库存时表现占优，产能下行时主动补库存时表现最佳。

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