2026年策略专题分析报告：出口出海，三分法全景投资框架

出口主题的弹性回归，但基本面的成长性分化

1.1 出口地位的变化，映射在股票市场表现的变化上

回顾过去十年中国的出口结构，经历了两个重要的转折点：第一次是 2018 年首次遭遇“中 美贸易摩擦”，此后中国对美直接出口份额下降，出口的地域分散化开启；第二次是 2020- 2022 年全球供应链中断时期，中国凭借更完备的产业链和复工复产速度，获得了更多的 全球出口份额，出口产品分散化加速，此时，由于东盟受益于“产能备份基地”的定位， 其制造业投资加速，并牢牢坐稳中国第一大贸易伙伴的位子；2025 年 4 月，美国再次单 方面发起 “对等关税”之后，进一步加速了上述过程，中国的出口结构更加“去美国化”。 出口的结构分散化背后，则是中国的出口企业积极调整业务布局，成功适应了新的需求。

投资者也对此表示了认可，这种认可表现在：以 2022 年作为分水岭，出口型公司的股价 表现开始与单纯的制造业公司产生差异，这一差异的基本面支撑很容易跟踪：当出口强于 工增时，也就是外需强于整体时，出海贸易指数就会跑赢制造指数。下面的散点图刻画了 2017-2021 年、2022 年至今，出口型公司与制造业公司的比值和出口强度之间的关系：我 们以出口交货值同比增速减去出口价格指数同比增速作为出口强弱的代表，以工业增加值 当月同比作为整体工业生产的代表，两者的差异则是出口强于工业生产的程度；同时，以 万得出海贸易指数作为出口型公司的代表，该指数在 A 股全市场中按照海 外营收占比调整后市值降序，累计占比前 70%公司入选，以制造指数作为制 造业股票的代表，两者比值的变化则刻画了出口型公司跑赢制造业公司的程度。在 2022 年之前，即使出口强于工增，出口型股票也不一定能跑赢制造股票，甚至从相关性而言存 在负向的关系；而在 2022 年之后，当出口相对工增变强时，出口型股票就能够跑赢制造 股票。

1.2 预测出口的难度加大，导致相应股票估值溢价的收缩

这样一来，“出口主题”的投资似乎变得格外简单，因为按照上文讨论的规律，只要能够 预测出口的强弱，就能够精准把握做多“出口主题”的机会。但事实上在过去两年，出口 的预测显然对宏观分析师来说是一道“难题”：以分析师预测与实际值比较来看，出口金 额的当月同比在近两年中有半数以上的时间是“超预期”的，且“超预期的幅度”明显高 于“不及预期的幅度”。换言之，宏观分析师对出口常常“不够乐观”，这种谨慎背后一方 面是来源于 2018 年的“肌肉记忆”，当时在中美贸易谈判期中，大量的企业为了规避之后 的高关税“抢出口”，结果从 2018 年 8 月开始出口增速快速回落，直至 2020 年才因新的 外生变量而扭转，因此在之后的几年中，出口增速处于高位或者超预期时，就总被解读为 某种外生变量导致的“抢出口”，潜台词是“后续存在大幅回落的风险”；而另一方面的原 因就更加现实，正是因为中国的出口结构出现了地区和产品上的多样化，要进行总量预测 所需要采集的信息和参数就更多了，对各部分进行假设之后得出的总量数据与现实的误差 也就会更大，因此分析师也得时刻提醒自己在假设时保持谨慎，这就造成了我们看到的出 口持续“超预期”的现状。 对出口强弱的难以把握，或者是对出口强势持续性的质疑，还造成了另一个问题：投资者 不愿意对出口型企业的 ROE 优势进行定价，出口企业与制造业企业的 PB 比值和它们之间 ROE 的比值之间出现了 2017 年 3 月以来的首次持续分化，出口型企业 ROE 优势不断扩大 的同时，其 PB 溢价却在缩小。

1.3 消费、FDI 与制造业投资、基建投资的机会在哪里？

对出口企业的定价不足也意味着机会：加强对出口强弱的判断，就可以获取出口型企业的 估值溢价修复的收益。因此本文尝试把“预测出口”这个宏大的问题化整为零——从需求 的本质出发，对消费、制造业投资、基建投资这三个维度分别找到对应的增速最高、潜力 最大的地域，并建立一套跟踪其边际变化的系统，接下来再去挖掘深耕当地、匹配当地需 求和发展潜力的出口公司，形成一个“需求-地区-行业（个股）”的矩阵，构成中国企业 出口出海的全景图，这套框架将出口总量的黑箱拆解为三大可跟踪的需求维度，能够帮助 投资者清晰把握外需的结构性边际变化，提前识别出口板块的结构性机会与风险。从全景 图中，我们发现全球的需求并非均质分布：消费的核心增量在东南亚和西亚；制造业发展 所需的资本品出口的最优目的地集中在东南亚和南美；基建投资需求最强的是西亚（中东 产油国），其次是非洲资源国。这三类需求在地理上有交叉，但驱动逻辑完全不同，例如 面对中东的出口公司，其消费品和工程机械都可能受益，但前者靠的是人口红利，后者靠 的是油气收入驱动的政府投资。

消费是人的收入、年龄、意愿的函数，对一个国家笼统地来看，可衡量的消费能力就是“有 多少人能够消费”和“这些人的收入能否支撑消费”，因此我们可以做的是量化比较全球 的人口结构是否适用于消费、人均收入是否能够支撑消费。对于前者，本文综合了三重指 标：青少年抚养比、老年抚养比、消费年龄人口占比，并以 2025 年的最新数据对全球进 行归一化打分；对于后者，本文采取了人均 GDP 作为衡量手段，同样归一化打分，两者共 同作为“当前消费实力”的代表。当然，随着时间的推移，人口会发生显著的变化，许多 地区的人均 GDP 还处于高速的增长中，十年后这一地区的消费能力会大为不同，因此我们 还采用了 IMF 预测的未来五年人口增长速度和人均 GDP 增长速度作为“未来消费潜力”的 代表。这两个维度是为了判断，一个地区对于消费企业来说，是“现在就能变现”的市场， 还是“需要提前布局以享受其成长性”的市场。从这个标准筛选来看：除东亚外的亚洲兼 具当前消费实力和未来增长潜力，是最优先的消费市场，比如南亚的印度、东南亚的东盟 诸国、西亚的一系列产油国（沙特、卡塔尔）、中亚的哈萨克斯坦；除南非外的非洲增长 潜力强但当前购买力弱，是长线布局方向，比如北非的埃及、东非的肯尼亚、西非的尼日 利亚、中非的刚果（金）；中国企业重视的欧洲、北美消费实力强但增长动能趋弱。而东 亚（中国是主要组成部分）则可能陷入到当前和未来消费增长都乏力的困境中，从这个角 度来看，消费类的企业确实需要更加重视其面向外需的业务。

对中上游的材料和中游制造类的公司而言，他们重视的需求是投资需求，国内固定资产形 成额增速在 2010 年后的经济结构转型中已趋势性下行，因此外需成为了更为重要的成长 性来源。特别是在 2022 年全球供应链重组加速之后，企业和投资者都更加关心新兴经济 体的制造业发展和所带来的投资需求，因此，本文从贸易壁垒、要素成本、劳动力素质、 投资自由度这四个维度，对全球的主要经济体制造业发展的潜力和受益于供应链重组的程 度进行了打分：（1）贸易壁垒：采用 WTO 的关税数据，计算每个经济体对其最大的五个出 口对象出口时面临的非农产品关税的加权平均值，数值越小表明这一经济体面临的贸易壁 垒越少，越能够成为一个新的制造业基地；（2）要素成本：采用世界劳工组织的制造业平 均月薪衡量劳动力成本，采用 GlobalPetrolPrices 统计的工业电价衡量能源成本，数值 越小表明在这里进行制造生产的成本越低；（3）劳动力素质：采用世界劳工组织的劳动者 平均受教育年限和高等教育劳动者占比来衡量，素质越高表明在这里发展制造业的边界越 宽，越能够进行产业链的攀爬；（4）投资自由度使用 Heritage Foundation 所构造的指标， 它衡量了法律文本和实际执行层面，在一地进行投资的市场化程度，该数值越高越好，表 明投资面临的环境越好。对这四类指标，我们认为重要程度是要素成本>贸易壁垒>劳动力 素质>投资自由度，以此构造出一个“制造业发展得分”。另外，一个地区即使制造业发展 迅速，也不一定就会采用中国设备、购买中国材料，但中国对该地的投资是本国对东道国 出口增加的加速器，因此我们再用截至 2024 年末的中国对各国直接投资存量来衡量这种 加速器效应。两个维度很好地筛选出了中游材料和设备最值得重视的出口目的地，主要是 亚洲（尤其是东盟的几个国家），印度尼西亚、泰国、越南、马来西亚、哈萨克斯坦是制 造业发展潜力强，且中国对他们已经有较高的投资存量的地区，这意味着对中国产品的接 受度可能较强；非洲和南美洲虽然中国当前对其投资存量不多，但是制造业发展潜力较强， 例如非洲的尼日利亚、加纳、埃及，南美洲的智利、哥伦比亚。

另一类投资需求并非单纯为建设某一类产业的产能，而是投资基础设施和公共服务，需求 方是各国政府。对中国的建筑承包商、建筑材料和其他公共服务提供商（电力、交通运输 等）而言，锚定这一类的外需也是在国内基础设施建设空间越来越小时寻找成长性的方式。 可能存在两类基础设施建设投资增长较快的国家：（1）一类是“有钱、有基建需求”，大 多在西亚和东欧地区，这些国家外汇储备充足、人均 GNI 高，但基础设施还不够完善，或 者政府有大量的资源收入需要转化为基础设施投资，为今后国家收入的来源多样化打下基 础，对于“有钱”，我们筛选了全球外汇储备覆盖进口月数处于前 75%分位且人均 GNI 高 于 50%分位的国家，其中“有基建需求”的国家筛选标准是其世界银行 LPI 基础设施得分 来看低于中位数，或其资源租金占 GDP 比例高于 75%分位数，最后筛选出典型的国家包括： 沙特、俄罗斯、阿联酋、科威特这些油气资源丰富，基建有升级需求的国家，还有哈萨克 斯坦、塞尔维亚、毛里求斯这些基建存在缺口的国家；（2）一类是“没钱、用资源换基建 项目”，这类的国家本身发展较为落后，外汇储备不够充裕或者收入本身就偏低，为了求 发展只能利用自身较好的资源禀赋来换取他国对基础设施建设，“资源禀赋”则是指资源 租金占 GDP 比例高于 75%分位数或者是人均非可再生资本高于 75%分位数（这一指标衡量 可能还未得到开发的资源储量），这一类的国家大多集中在非洲和西亚、中亚，例如阿尔 及利亚、刚果（金）、伊拉克、蒙古、乌兹别克斯坦等国。