如何挖掘中國周期行業里的好生意？

本文來自格隆匯專欄：中信證券研究；作者：裘翔

924行情至今，大部分行業在短期內都經歷了一輪牛熊，行業輪動速度加快，注意力不斷在新消費、創新葯、AI、智能駕駛、基建這些自下而上邏輯的公司之間反覆切換，這篇報告希望解決的問題是在投資者注意力被嚴重分散的時代，通過系統的自上而下的選股標準找到中期確定性強且高賠率的周期品公司。

從基本面視角看，供需差驅動利潤率提升是周期股的基本邏輯，最優解是在供給屬性好的生意里尋找需求增量。供給很多時候是景氣啟動的必要不充分條件，是景氣度持續的充分條件。因此我們從供給角度出發，按照政策限制供給、產能擴張慢、競爭格局好（寡頭壟斷經營）這三個線索選出了30箇中國資產中供給受限的好行業和對應公司。本輪反內卷政策后，預計未來也會有更多公司陸續開始具備上述的特徵。

從估值角度看，市銷率是最適合周期行業左側逆向配置的標準，周期型行業的交易來説，左側配置的風險回報要顯著好於右側，而這些供給受限的行業在底部的PS區間也更窄，信號明顯。因此，我們建議關注供給屬性好的周期性行業機會，結合估值位置動態調整倉位配置。

▍這篇報告希望解決的問題是如何在注意力被嚴重分散的時代，通過系統的自上而下的選股標準找到確定性強且高賠率的周期型公司。

▍中國資產的底色正從成長向周期過渡，市場的關注點也應該從營收增速向利潤率轉移。

1）利潤率的波動逐漸成為業績層面驅動回報的核心因子。覆盤2010-2014、2015-2019和2020-2024年期間漲幅超過300%的中國公司，按整體法計算，2020-24年這些公司總市值增長了3.9倍，其中淨利率增長了1.4倍，是貢獻最大的因子（2010-19年之間淨利率增幅都是0.6倍）。

2）周期品公司景氣投資機會佔比在過去5年大幅提升。漲幅超過300%的中國公司里，周期（有色、煤炭、農林牧漁、石油石化、化工、鋼鐵、交運）+製造（電新、機械、汽車與零配件）行業市值佔比從2010-14年的19%增長至2020-24年的57%。

3）隨着中國進入經濟平穩增長階段，中國企業多元化經營行為逐漸減少。2017-2023年之間，A股上市公司平均經營行業個數從1.55降至1.45。

4）增速承壓的宏觀周期底部，營收相對於估值/利潤率的波動率優勢收窄。2010-2018年，日本、中國臺灣、美國處於宏觀偏弱的周期，其主要股指的估值和利潤率波動性要高於營收。

▍基本面視角看，供需差驅動利潤率提升是周期股的基本邏輯，最優解是在供給屬性好的生意里尋找需求增量。

1）需求和供給久期的錯配形成了行業周期性。需求曲線一般隨滲透率爆發在一階段大幅超出供給曲線帶來整個行業的高利潤率，而后二階段增速邊際放緩，供給大幅擴張利潤率開始動搖，三階段需求增速趨於平穩，但供給過剩，利潤率最終坍塌。隨后長時間消化過剩產能（需求自然增長、競爭格局優化、政策限制），等待下一輪需求變化。

2）中國產業的景氣度往往始於需求，終於供給。我們覆盤了A+H上市公司中的89個具有周期性的細分行業，根據其經營利潤率的波動情況摘選其一段代表性周期進行復盤。我們發現，82%的景氣周期的啟動源自於需求側的變化，57%的景氣周期的終結源自於供給側的擴張。

3）供給很多時候是景氣啟動的必要不充分條件，是景氣度持續的充分條件。生意本身的擴產難度/時長決定了供給彈性，集中度決定了擴產/出清意願。

4）對於周期品中供給受限的好生意，我們總結了三種可能的標準：政策限制供給、產能擴張慢、競爭格局好（寡頭壟斷經營）。供給側沒有顧慮后（確認完中期落地產能后），需求幾乎是唯一決定行業景氣度的因子，再疊加極好的供給屬性，需求上的微弱變奏也會成為持續驅動行情的因素，因此供給側越是卡死的行業，需求的研究就越是有效。

5）本輪反內卷+基建擴張會重塑很多原本處於痛苦出清的周期行業的供給屬性。未來3-5年或將有更多行業成為供給受限的品種，利潤率的彈性和周期波動性可能會放大。

▍估值角度看，市銷率是最適合周期行業左側逆向配置的標準。

1）對於周期型行業的交易來説，左側配置的風險回報要顯著好於右側。覆盤前述統計的89個周期型龍頭公司的景氣周期按照時間平均劃分爲五個階段，整個景氣周期從底部到頂部股價的平均漲幅為329%，一到五階段漲幅分別為+50%/+20%/+38%/+25%/+38%，而將時間再往前推一個階段來看，啟動前的平均跌幅為-13%。

2）PS的底部支撐和頂部限制在供給受限的成熟行業更加明顯。PS=PE*淨利率，PE是市場情緒的短周期因子，利潤率是最反映上游資源品基本面的中周期因子，情緒和供需都無法在極端狀態維持太久。我們覆盤了上文提到的供給受限行業在2018年后各自經歷的每一輪周期，這些行業在周期底部的PS區間範圍相對較窄，這説明底部信號會相對明確，也會帶來較高的勝率。

▍建議關注供給屬性好的周期性行業機會，結合估值位置動態調整倉位配置。

1）篩選政策限制、生意本身擴產滿、格局優的行業；

2）選擇行業中具備成本優勢和量增邏輯的龍頭公司組成周期30股票池；

3）根據市銷率分位數周度動態調整周期30股票池內的權重分佈，使得市銷率0-30分位數：30-90分位數：90-100分位數的權重比例為4：2：1。

4）按以上方法構建的組合，自2018年至2025年7月22日累計漲幅為+391%；同期等權周期30和滬深300累計漲幅分別為+143%和+2%，2022年1月至2024年9月累計跌幅為-14%，同期等權周期30和滬深300累計跌幅為-27%和-34%；2024年9月至2025年7月22日累計漲幅為+69%，同期周期30和滬深300累計漲幅為+39%和+30%。

▍風險因素：

中美科技、貿易、金融領域摩擦加劇；國內政策力度、實施效果及經濟復甦不及預期；海內外宏觀流動性超預期收緊；俄烏、中東地區衝突進一步升級；我國房地產庫存消化不及預期。

注：本文節選自中信證券研究部已於2025年7月24日發佈的《A股策略專題—如何挖掘中國周期行業里的好生意？》報告，分析師：裘翔