中金：股市配置的空间

本文来自格隆汇专栏：中金研究，作者：张文朗、周彭等

摘要

我们之前的研究指出，金融周期调整导致资产配置大幅变化，ROE改善之前股市会经历一个再配置带来的修复阶段，股市复苏可能经历“三步”，而经济周期调整后股市复苏可能与ROE基本同步。那么，金融周期调整到底对资产配置带来多大影响？

我们的分析显示，金融周期调整后，安全资产占比可能系统性上升，而风险资产中，即使房价回到之前的高点，房地产在资产配置中占比也可能系统性下降，而股票资产占比可能系统性上升。以1995到2021年期间经历过房地产大幅调整的大陆法系国家为例，与前期房价高点时期相比，这些国家居民配置的三大资产中，房价见顶后的第5年安全资产占比上升5个多百分点，房地产占比总体下降8个百分点左右，而股票资产占比上升3个百分点左右。房价见顶后的第6-10年，安全资产占比平均上升5个百分点左右，房地产占比总体下降10个百分点左右，股票资产占比上升5个百分点左右。当然，影响资产配置的因素比较复杂，各个经济体具体情况有差异。

我们认为，对中国而言，金融周期调整既反映经济增长模式的转变，也映射货币来源之变局。从增长模式来看，金融周期调整意味着科技创新和人口质量带来的效率提升对经济贡献加大。从货币来源看，信贷对货币的贡献下降而财政对货币的贡献上升，对资产的含义是安全资产占比上升。虽然货币增速总体放缓，但股市对货币的弹性上升，而楼市对货币的弹性下降，结果是股票在资产配置中占比可能上升，而楼市占比则下降。我国城镇家庭资产配置近几年已经出现这个现象。参考国际经验，这个现象可能持续较长一段时间。此外，货币之外的因素，比如股市分红率提升和长期资金入市也从中长期视角对股市带来支撑。不过，资产配置的变化未必是线性的，短期配置与其长期趋势可能会偏离，毕竟其影响因素既有周期性的也有结构性的。

从结构来看，货币变局反映资源配置优化，靠效率发展的板块相对更为受益。我们的估算显示，中国房地产调整以来，代表性的新经济板块和出口较强的板块的ROE和ROA与传统板块已经分化，最近几个季度背离更为显著，而本轮股市反弹中估值也出现类似的分化。

正文

一段时间以来，虽然经济还有下行压力，但A股表现出色。在经济下行压力仍存且楼市尚未见底的情况下，打破传统经济周期视角，从金融周期视角能更好地理解本轮股市反弹的逻辑。

金融周期是指房价和信贷互相加强而形成的长周期，金融周期调整与经济周期调整后股市反弹的步骤与前提不一样。一方面，金融周期调整后，ROE改善之前有一个再配置过程带来的股市修复，即政府帮助私人资产负债表修复带来的再配置效应。经济周期调整后这个过程不显著，因为金融周期调整必然会带来资产负债表大幅调整，而经济周期调整对资产负债表的影响相对较小。资产负债表的变化（总量以及结构的变化）都会映射到资产配置的变化。因此，金融周期调整后期股市的修复因为资产负债表的变化而多了一个再配置的过程，经济周期调整后股市改善则与经济改善（ROE改善）大致同步。

进一步来看，金融周期见顶转向之前，楼市较好的一段时间内，安全资产在投资者资产配置中占比可能较低，而风险资产中的房地产占比往往上升较多。金融周期调整导致投资者风险偏好出现较大变化，安全资产占比上升。但一般来说，投资者根据自身风险偏好会形成一个合意的资产配置比例，金融周期调整打破了这个合意比例，后续在条件成熟的情况下，其增配风险资产的动机将增强。不过，金融周期下半场，即使配置风险资产的动机上升，投资者倾向于配股而不配楼。

那么，金融周期调整到底对家庭资产配置的风格带来多大影响？比如，安全资产占比可能上升多少，楼市占比可能下降多少？投资者如何在股市与楼市之间再配置？股市配置的空间可能多大？股市中哪些板块将可能系统性受益？这是我们接下来要回答的问题。

配置大变局

国际经验显示，金融周期调整确实导致家庭资产配置出现结构性变化。一般来说，金融周期见顶转向之前、房价处于上升的阶段，房地产在资产配置中占比会经历一个上升阶段，而金融周期见顶转向之后、房价下降的过程中，房地产和股票资产在家庭资产中占比下降，安全资产占比上升。但随着经济与楼市复苏，即使房价改善，房地产在家庭资产中的占比可能难以回到金融周期顶点时期。也就是说楼市泡沫破裂、金融周期见顶转向会导致房地产在家庭资产配置中的占比系统性下降，与股市有关的资产占比系统性上升，安全资产占比也系统性上升。不过，每个经济体的具体情形有差异，但金融周期调整带来这个变化有一定的普遍性。

以美国为例，如果不包括养老金内的股票投资，在其金融周期见顶前的房价最高时期（2006Q1），家庭配置的三大资产中，房地产、与股市有关的高风险金融资产以及低风险金融资产占比分别为45.0%、36.9%和18.1%；即使美国房价恢复到前期高点时期（2017Q3），三种资产占比分别为36.0%、44.4%、19.6%（图表1）。如果将养老金包括在股市有关的高风险资产中，美国在金融周期见顶前的房价最高时期（2006Q1），家庭配置的三大资产中房地产、与股市有关的高风险金融资产以及低风险金融资产比例分别为35.7%、39.0%和25.3%;美国房价恢复到前期高点时期（2017Q3），三种资产占比分别为27.4%、44.2%、28.4%。不管哪个口径，金融周期调整后，安全资产占比基本上高于金融周期房价高点时期，而楼市占比系统性下降，股市占比则上升较多。

图表1：美国家庭资产配置

资料来源：iFinD，Haver，美联储，中金公司研究部

日本的趋势比较类似，但具体三大资产占比数据差异比较大。日本在房价开始调整时（1991），家庭配置的三大资产中，房地产、高风险金融资产、低风险金融资产比例分别为61.7%、5.7%、32.6%；截至2023年，日本房价尚未恢复到前期高点，家庭三种资产占比分别为36.9%、15.5%、47.6%（图表2）。

图表2：日本家庭资产配置

资料来源：日本内阁府，中金公司研究部

欧洲经历过房地产大幅调整的西班牙和爱尔兰也有类似趋势。西班牙房价触顶时（2008Q1），家庭部门配置中的房地产、高风险金融资产、低风险金融资产比例分别为77.3%、9.7%、12.9%（图表3）。截至2025Q1，房价恢复到前期高点的97.4%，三种资产占比分别为69.6%、15.4%、15.0%。爱尔兰房价触顶时（2007Q2），家庭部门配置中的房地产、高风险金融资产、低风险金融资产比例分别为68.3%、12.9%、18.8%。2022Q2房价达到前期高点，三种资产占比分别为60.0%、14.1%、25.9%。

图表3：西班牙和爱尔兰的家庭资产配置

资料来源：Haver Analytics，Cronin, D., & McQuinn, K. (2023). Household consumption and the housing net worth channel in Ireland. The Economic and Social Review, 54(2, Summer), 125-147.，中金公司研究部

从现有数据来看，中国城镇家庭对楼市、与股市有关的高风险资产以及低风险资产配置也有类似的变化。中国房价总体上于2021年见顶，不过每个地区见顶具体时间有一定差异，金融周期于2018年左右见顶。根据我们的估算，2021年，中国城镇居民三大资产配置中，安全资产占比约为16%左右，楼市占比为74%左右，与股市有关的高风险资产占比为9%左右（图表4）。截至2025年3季度，安全资产占比约为27%左右，楼市占比为58%左右，与股市有关的高风险资产占比为15%左右。

图表4：中国家庭资产配置

注：金融资产包括保险、基金、股票、存款、理财，高风险金融资产包括股票、公募基金中的非债券货币基金、私募基金资料来源：Wind，中金公司研究部

货币变局重塑资产配置

如何理解金融周期调整带来的资产配置变局呢？每个经济体的情形可能有所不同，但具体到中国，我们认为这个结构性变化背后映射的是经济增长模式的变化，而理解这个变化的抓手是货币投放变局。从2000年左右开始，中国经济大致经历了三个发展阶段（图表5）。2008年之前的一段时间内，中国出口高歌猛进，从内部来看，制度创新叠加充裕的劳动力，使得供给能力得到很好的释放，外部来看，美国房地产泡沫推升了需求。出口提速又反过来促进投资需求。2008年美国次贷危机爆发，我国外部需求环境恶化，同时内部劳动力增速放缓，在城市化加速的背景下，中国加速发展房地产和传统基建，金融周期加速上行。2018年左右，金融周期逐步见顶，经济增长模式再次出现变化，科技创新提速，人口质量红利加速显现，生产效率对经济的贡献加大。

图表5：中国增长模式大切换

资料来源：中金公司研究部

我国货币投放模式也随之改变（图表6）。2008年之前一段时间，对外净资产（主要是贸易顺差）对货币增速的贡献超过一半。2009年之后一段时间内，房价提速，私人信贷对货币增速的贡献大幅提升。而金融周期见顶转向以来，货币增速趋势性放缓，结构方面则体现为财政扩张对货币增速的贡献系统性上升，尤其是最近一段时间。

图表6：货币投放大变局：从信用到财政

资料来源：Wind，中金公司研究部

实际上，货币投放方式的演变映射的是不同主体加杠杆。对外净资产投放货币对应的是海外加杠杆，信贷投放货币对应的是国内私人部门加杠杆，而财政投放货币对应的是政府加杠杆（图表7）。根据我们的估算，2002年至2008年期间，中国政府、企业、家庭三大部门的宏观杠杆率处于基本稳定的状态。2009年到2020年期间，家庭部门宏观杠杆率上升较多，从不到名义GDP的20%升到60%左右。非金融企业宏观杠杆率也逐步上升，同期政府杠杆率（除了2020年疫情期间）仍然大致稳定。2021年之后，政府杠杆率稳步上升，而居民宏观杠杆率基本不变，非金融企业的宏观杠杆率波动中小幅上升。

图表7：加杠杆主体：从海外、私人到政府

资料来源：Wind，中金公司研究部

货币投放也映射到前述的经济增长模式转变。对外净资产映射的是出口提速，私人信贷投放货币映射的是金融周期上行，而财政投放货币映射的是科技创新提速，生产效率改善。当然，财政扩张也可能提升消费。

明斯基在《稳定不稳定的经济》一书中指出，当经济下滑时，财政扩张有三重含义[1]。一是收入和就业效应，财政扩张推升经济增长。二是预算效应，财政扩张改善私人部门现金流。三是投资组合效应，政府发债为私人部门提供安全资产，增强其资产的流动性。他指出市场一般熟悉第一个效应，而第二和第三个效应往往被忽略。

我们认为私人信贷投放货币意味着风险资产价格上升，因为私人借贷有一部分可能用于购买资产，尤其是房地产。与此对应，对外净资产或者财政投放货币都意味着私人部门的安全资产增加，前者可能意味着现金增加，而后者意味着持有的政府债券增加（图表8）。

图表8：安全资产占比回升

资料来源：中金公司研究部

财政投放货币对股市的含义，从总量视角来看，信贷投放货币减速，财政投放货币加速，结果是货币增速可能放缓。但股市对货币的弹性可能上升，因为投资人配楼的动机下降而配股的动机上升。根据我们的估算，2003-2009年期间，万得全A指数对广义货币的弹性是0.93，全国住宅价格对广义货币的弹性是0.32。2010-2020年期间，万得全A指数对广义货币的弹性是0.48，全国住宅价格对广义货币的弹性是0.47。2021年到2025年8月份，万得全A指数对广义货币的弹性是0.06，全国住宅价格对广义货币的弹性是-0.21。如果只看2024年9月份以来的这段时间，万得全A指数对广义货币的弹性是4.67，而全国住宅价格对广义货币的弹性是-0.33（图表9）。

图表9：货币投放新格局下，股市对货币的弹性高于楼市

资料来源：Wind，中金公司研究部

货币投放方式对股市的估值也有类似的含义。根据我们的估算，2003-2009年期间，万得全A指数变化的30%中盈利和估值分别为20%和10%左右。2010-2020年期间，万得全A指数变化中盈利为9.4%，估值为-3.6%。2021年到2025年8月期间，万得全A指数变化中盈利为4%，估值为-1.1%。如果只考虑2024年9月到2025年8月，万得全A指数变化中盈利为10%，估值为47%（图表10）。

图表10：货币变局影响股市估值

资料来源：Wind，中金公司研究部

中国刚经历了一轮长达10个月的货币扩张，财政起到了重要的作用。从去年10月到今年7月，M1、M2与社融的同比增速出现了10个月的连续上升周期，这样的现象自2020年以来比较少见，背后有一系列的因素推动，最重要的就是财政发力（图表11）。今年1-7月政府债净融资达到9.02万亿元，同比多增4.84万亿元，同期累计新增社融23.99万亿元，同比增加5.12万亿元，可以说政府债是支撑社融同比增量最重要的力量。接下来，要维持稳健的货币扩张，仍然需要政策协同发力。根据我们的计算，9-12月剩余的新增政府债额度在3.4万亿元左右，而去年9-12月政府债净融资达到5.3万亿元，接下来政府债净融资大概率将同比少增，对社融以及货币扩张的支撑作用下降（图表12）。

图表11：M2和社融存量同比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表12：2025年9-12月政府债剩余额度与2024年同期发行量

资料来源：Wind，中金公司研究部

在内生信贷需求不足的情况下，仍然需要财政发力稳定货币增速。一方面，目前财政存款增速仍在高位，后续可以加快投放。参照以往历史经验，专项债也可以提前发行。另一方面，在地方债务化解、企业账款清理、支持服务消费、新型政策性金融工具、房地产市场等相关问题上，政策已经明确提出目标、并推出一定的政策措施，但尚未落地或并未完全达到效果，我们将继续关注这类政策的力度和节奏（图表13）。

图表13：还有哪些政策需要关注？

资料来源：中国政府网，中金公司研究部

货币之外的影响因素

上面我们分析了货币投放对资产配置，尤其是对股市的含义。除了货币因素，制度因素的影响也不容忽视。比如，一般来说，海洋法系经济体家庭配置股市的比例高于大陆法系（图表14）。1995年到2021年的数据显示了这个情况。样本中的海洋法系包括美国、英国、澳大利亚、加拿大、以色列五个国家，大陆法系包括23个其他有数据的OECD国家。

图表14：海洋法系、大陆法系国家的家庭资产配置

注：海洋法系包括美国、英国、澳大利亚、加拿大、以色列五个国家，大陆法系包括23个OECD国家资料来源：OECD，iFinD，CEIC，美联储，中金公司研究部

以疫情之前的2019年数据为例，海洋法系家庭配置与股市有关的高风险资产中位数总体比例为28%，均值为31%，而同期大陆法系家庭配置与股市有关的高风险资产中位数总体比例为20%，均值为22%（图表15）。世界银行的数据还显示，居民金融素养与其配置股市的比例也呈现正相关关系（图表16）。中国居民金融素养的指数目前较低，随着金融素养提升，未来配股的比例也可能提升。

图表15：海洋法系国家的家庭配置更多高风险金融资产

注：图中家庭高风险资产配置比例为2019年数据资料来源：OECD，iFinD，CEIC，美联储，中金公司研究部

图表16：家庭高风险资产配置比例和金融素养正相关

资料来源：UCDavis，世界银行，中金公司研究部

沿着这个思路，我们也对比了大陆法系中1995到2021年期间经历过房地产大幅调整的样本国家在房地产调整前后一段时间内资产配置的变化。样本包括爱沙尼亚、希腊、立陶宛、荷兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙和爱尔兰。数据显示，在房地产大幅调整后，家庭资产配置中楼市占比系统性下降，而与股相关的资产比例上升（图表17）。房价开始调整时，家庭资产配置中房地产、高风险金融资产、低风险金融资产比例总体分别为65.8%、13.1%、21.1%；房价见顶后第5年，三类资产占比总体分别为57.1%、16.3%、26.6%；房价见顶后第6-10年，三类资产占比总体分别为55.6%、18.2%、26.2%。

图表17：金融周期调整前后，大陆法系家庭配置的变化

注：图中样本国家选择在1995-2021年间房地产价格曾下跌超过20%的大陆法系国家，包括爱沙尼亚、希腊、立陶宛、荷兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、爱尔兰。T=0为房价最高点资料来源：OECD，iFinD，CEIC，美联储，BIS，中金公司研究部

其他因素，比如股市分红率提升也可能提升中国家庭配股的积极性。美股标普500指数的戈登分解显示，过去150年来，美股总收益中近一半由分红贡献，另一半由盈利增长贡献，估值增长贡献6%左右（图表18）。

图表18：美股总收益分解

资料来源：Shiller Data，中金公司研究部

A股戈登分解中，分红对A股总收益的贡献相对较低，A股分红公司占比从2005年的35%左右升到了2024年的65%左右（图表19和20）。

图表19：A股收益分解

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表20：A股分红公司占比

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们的研究进一步显示，分红对股价的影响呈非线性态势。我们一个简单的估算显示，2016年以来，在分红率低于50%时，上市公司分红率平均每上升10%，年化收益上升约1.6%（图表21）。目前虽然A股整体分红率接近45%，但接近70%的上市公司分红率低于整体水平，显示分红主要集中在头部（图表22）。随着A股整体分红能力的提高，我们认为公司股价有望进一步获得提振。

图表21：分红对股价呈非线性影响

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表22：A股分红集中于头部公司

资料来源：Wind，中金公司研究部

货币变局重塑投资回报

货币变局不仅重塑资产配置格局，也影响不同板块的实体投资回报。具体来说，外汇占款创造的货币主要流向生产性资产（比如出口企业），短期拉动投资需求，长期提高生产效率，改善实体投资回报率。信贷扩张可能对应资产的购买（尤其是房地产），资金流向非生产性资产，短期拉动需求，但长期难以持续，而且资源错配可能从供给端挤压非地产金融领域的生产效率。财政支持创新，直接提升TFP，利好新经济（供给端）。财政化债则直接利好因为房地产调整而受债务拖累的传统经济，间接从需求端利好新经济（图表23）。

图表23：货币变局重塑投资回报

资料来源：中金公司研究部

我们根据A股上市公司的数据，估算了2005年以来三类板块的ROE与ROA（图表24）。2005年到2008年期间，开发商的ROE居后，金融板块的ROE靠前，其他非金融ROE紧随其后。2009到2020年期间，开发商板块的ROE上升，超过非金融板块。2021年以来，这三者的排序重新调整，开发商的ROE大幅回落，甚至为负，而非金融板块ROE比较稳健。如果我们撇开杠杆的贡献，从ROA来看，非金融的ROA一直靠前，但开发商的ROA一度紧随其后。2021年以来，非金融的ROA仍然比较稳健，而开发商的ROA大幅下滑，金融板块的ROA则一直比较平稳。

图表24：开发商、金融、非金融回报分化

注：金融包括银行、券商、保险以及综合金融服务及投资。资料来源：Wind，中金公司研究部

我们进一步来看非金融内部的ROE与ROA（图表25）。2021年房价回落之前，以房地产、钢铁、煤炭、建筑材料四个行业为代表的传统经济ROE靠前，海外收入占比超过50%的出口类板块ROE和以半导体、人工智能、机器人、创新药四个行业为代表的新经济的ROE比较接近。但2024年以来，新经济和出口板块的ROE呈现小幅改善态势，而传统经济的ROE趋势下行。从ROA来看，2020年之后，传统经济的ROA一直居后而且趋势下行，而新经济和出口类板块的ROA呈现波动态势，2024年9月之后则出现改善。

图表25：非金融内部投资回报分化

注：新经济使用半导体、人工智能、机器人、创新药四个行业作为代表；老经济使用房地产、钢铁、煤炭、建筑材料四个行业作为代表；出口依赖企业估值使用海外收入占比超过50%的企业。ROE和ROA最新数据截至2025年6月资料来源：iFinD，中金公司研究部

从本轮股市的复苏也看到，这三类板块的估值分化较大。新经济板块的估值上升最多，远远高于2023年之初，出口类板块也改善不少，而传统经济估值变化不大（图表26）。后续如果股市继续上台阶，可能需要传统经济的估值提升，这就需要经济基本面改善。

图表26：非金融内部估值分化

注：新经济使用半导体、人工智能、机器人、创新药四个行业作为代表；老经济使用房地产、钢铁、煤炭、建筑材料四个行业作为代表；出口依赖企业估值使用海外收入占比超过50%的企业。估值数据截至2025年8月资料来源：iFinD，中金公司研究部

对比美国和日本金融周期下半场股市系统性反弹时期的板块表现，我们发现这两个经济体的修复板块比较接近，多数板块的表现在45度线附近（图表27左图）。而对比美国金融周期下半场股市逆转时期和中国本轮股市反弹的表现，我们发现板块表现差异比较大（图表27右图，横轴为美国，纵轴为中国）。通讯服务高于45度线，信息技术和医疗在45度线上，而多数板块低于45度线。这与前面所说的新经济、出口板块、传统经济分化是一致的。总体来说，货币变局更有利于靠效率发展的板块。

图表27：美日板块表现有相似性，中美板块表现不同

资料来源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

注：本文摘自：2025年9月14日已经发布的《股市配置的空间》；作者：张文朗 S0080520080009，周彭 S0080521070001，黄亚东  S0080523070016，于文博  S0080523120009，段玉柱  S0080521080004，郑宇驰 S0080520110001。