中金：股市配置的空間

本文來自格隆匯專欄：中金研究，作者：張文朗、周彭等

摘要

我們之前的研究指出，金融周期調整導致資產配置大幅變化，ROE改善之前股市會經歷一個再配置帶來的修復階段，股市復甦可能經歷「三步」，而經濟周期調整后股市復甦可能與ROE基本同步。那麼，金融周期調整到底對資產配置帶來多大影響？

我們的分析顯示，金融周期調整后，安全資產佔比可能系統性上升，而風險資產中，即使房價回到之前的高點，房地產在資產配置中佔比也可能系統性下降，而股票資產佔比可能系統性上升。以1995到2021年期間經歷過房地產大幅調整的大陸法系國家為例，與前期房價高點時期相比，這些國家居民配置的三大資產中，房價見頂后的第5年安全資產佔比上升5個多百分點，房地產佔比總體下降8個百分點左右，而股票資產佔比上升3個百分點左右。房價見頂后的第6-10年，安全資產佔比平均上升5個百分點左右，房地產佔比總體下降10個百分點左右，股票資產佔比上升5個百分點左右。當然，影響資產配置的因素比較複雜，各個經濟體具體情況有差異。

我們認為，對中國而言，金融周期調整既反映經濟增長模式的轉變，也映射貨幣來源之變局。從增長模式來看，金融周期調整意味着科技創新和人口質量帶來的效率提升對經濟貢獻加大。從貨幣來源看，信貸對貨幣的貢獻下降而財政對貨幣的貢獻上升，對資產的含義是安全資產佔比上升。雖然貨幣增速總體放緩，但股市對貨幣的彈性上升，而樓市對貨幣的彈性下降，結果是股票在資產配置中佔比可能上升，而樓市佔比則下降。我國城鎮家庭資產配置近幾年已經出現這個現象。參考國際經驗，這個現象可能持續較長一段時間。此外，貨幣之外的因素，比如股市分紅率提升和長期資金入市也從中長期視角對股市帶來支撐。不過，資產配置的變化未必是線性的，短期配置與其長期趨勢可能會偏離，畢竟其影響因素既有周期性的也有結構性的。

從結構來看，貨幣變局反映資源配置優化，靠效率發展的板塊相對更為受益。我們的估算顯示，中國房地產調整以來，代表性的新經濟板塊和出口較強的板塊的ROE和ROA與傳統板塊已經分化，最近幾個季度背離更為顯著，而本輪股市反彈中估值也出現類似的分化。

正文

一段時間以來，雖然經濟還有下行壓力，但A股表現出色。在經濟下行壓力仍存且樓市尚未見底的情況下，打破傳統經濟周期視角，從金融周期視角能更好地理解本輪股市反彈的邏輯。

金融周期是指房價和信貸互相加強而形成的長周期，金融周期調整與經濟周期調整后股市反彈的步驟與前提不一樣。一方面，金融周期調整后，ROE改善之前有一個再配置過程帶來的股市修復，即政府幫助私人資產負債表修復帶來的再配置效應。經濟周期調整后這個過程不顯著，因為金融周期調整必然會帶來資產負債表大幅調整，而經濟周期調整對資產負債表的影響相對較小。資產負債表的變化（總量以及結構的變化）都會映射到資產配置的變化。因此，金融周期調整后期股市的修復因為資產負債表的變化而多了一個再配置的過程，經濟周期調整后股市改善則與經濟改善（ROE改善）大致同步。

進一步來看，金融周期見頂轉向之前，樓市較好的一段時間內，安全資產在投資者資產配置中佔比可能較低，而風險資產中的房地產佔比往往上升較多。金融周期調整導致投資者風險偏好出現較大變化，安全資產佔比上升。但一般來説，投資者根據自身風險偏好會形成一個合意的資產配置比例，金融周期調整打破了這個合意比例，后續在條件成熟的情況下，其增配風險資產的動機將增強。不過，金融周期下半場，即使配置風險資產的動機上升，投資者傾向於配股而不配樓。

那麼，金融周期調整到底對家庭資產配置的風格帶來多大影響？比如，安全資產佔比可能上升多少，樓市佔比可能下降多少？投資者如何在股市與樓市之間再配置？股市配置的空間可能多大？股市中哪些板塊將可能系統性受益？這是我們接下來要回答的問題。

配置大變局

國際經驗顯示，金融周期調整確實導致家庭資產配置出現結構性變化。一般來説，金融周期見頂轉向之前、房價處於上升的階段，房地產在資產配置中佔比會經歷一個上升階段，而金融周期見頂轉向之后、房價下降的過程中，房地產和股票資產在家庭資產中佔比下降，安全資產佔比上升。但隨着經濟與樓市復甦，即使房價改善，房地產在家庭資產中的佔比可能難以回到金融周期頂點時期。也就是説樓市泡沫破裂、金融周期見頂轉向會導致房地產在家庭資產配置中的佔比系統性下降，與股市有關的資產佔比系統性上升，安全資產佔比也系統性上升。不過，每個經濟體的具體情形有差異，但金融周期調整帶來這個變化有一定的普遍性。

以美國為例，如果不包括養老金內的股票投資，在其金融周期見頂前的房價最高時期（2006Q1），家庭配置的三大資產中，房地產、與股市有關的高風險金融資產以及低風險金融資產佔比分別為45.0%、36.9%和18.1%；即使美國房價恢復到前期高點時期（2017Q3），三種資產佔比分別為36.0%、44.4%、19.6%（圖表1）。如果將養老金包括在股市有關的高風險資產中，美國在金融周期見頂前的房價最高時期（2006Q1），家庭配置的三大資產中房地產、與股市有關的高風險金融資產以及低風險金融資產比例分別為35.7%、39.0%和25.3%;美國房價恢復到前期高點時期（2017Q3），三種資產佔比分別為27.4%、44.2%、28.4%。不管哪個口徑，金融周期調整后，安全資產佔比基本上高於金融周期房價高點時期，而樓市佔比系統性下降，股市佔比則上升較多。

圖表1：美國家庭資產配置

資料來源：iFinD，Haver，美聯儲，中金公司研究部

日本的趨勢比較類似，但具體三大資產佔比數據差異比較大。日本在房價開始調整時（1991），家庭配置的三大資產中，房地產、高風險金融資產、低風險金融資產比例分別為61.7%、5.7%、32.6%；截至2023年，日本房價尚未恢復到前期高點，家庭三種資產佔比分別為36.9%、15.5%、47.6%（圖表2）。

圖表2：日本家庭資產配置

資料來源：日本內閣府，中金公司研究部

歐洲經歷過房地產大幅調整的西班牙和愛爾蘭也有類似趨勢。西班牙房價觸頂時（2008Q1），家庭部門配置中的房地產、高風險金融資產、低風險金融資產比例分別為77.3%、9.7%、12.9%（圖表3）。截至2025Q1，房價恢復到前期高點的97.4%，三種資產佔比分別為69.6%、15.4%、15.0%。愛爾蘭房價觸頂時（2007Q2），家庭部門配置中的房地產、高風險金融資產、低風險金融資產比例分別為68.3%、12.9%、18.8%。2022Q2房價達到前期高點，三種資產佔比分別為60.0%、14.1%、25.9%。

圖表3：西班牙和愛爾蘭的家庭資產配置

資料來源：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

從現有數據來看，中國城鎮家庭對樓市、與股市有關的高風險資產以及低風險資產配置也有類似的變化。中國房價總體上於2021年見頂，不過每個地區見頂具體時間有一定差異，金融周期於2018年左右見頂。根據我們的估算，2021年，中國城鎮居民三大資產配置中，安全資產佔比約為16%左右，樓市佔比為74%左右，與股市有關的高風險資產佔比為9%左右（圖表4）。截至2025年3季度，安全資產佔比約為27%左右，樓市佔比為58%左右，與股市有關的高風險資產佔比為15%左右。

圖表4：中國家庭資產配置

注：金融資產包括保險、基金、股票、存款、理財，高風險金融資產包括股票、公募基金中的非債券貨幣基金、私募基金資料來源：Wind，中金公司研究部

貨幣變局重塑資產配置

如何理解金融周期調整帶來的資產配置變局呢？每個經濟體的情形可能有所不同，但具體到中國，我們認為這個結構性變化背后映射的是經濟增長模式的變化，而理解這個變化的抓手是貨幣投放變局。從2000年左右開始，中國經濟大致經歷了三個發展階段（圖表5）。2008年之前的一段時間內，中國出口高歌猛進，從內部來看，制度創新疊加充裕的勞動力，使得供給能力得到很好的釋放，外部來看，美國房地產泡沫推升了需求。出口提速又反過來促進投資需求。2008年美國次貸危機爆發，我國外部需求環境惡化，同時內部勞動力增速放緩，在城市化加速的背景下，中國加速發展房地產和傳統基建，金融周期加速上行。2018年左右，金融周期逐步見頂，經濟增長模式再次出現變化，科技創新提速，人口質量紅利加速顯現，生產效率對經濟的貢獻加大。

圖表5：中國增長模式大切換

資料來源：中金公司研究部

我國貨幣投放模式也隨之改變（圖表6）。2008年之前一段時間，對外淨資產（主要是貿易順差）對貨幣增速的貢獻超過一半。2009年之后一段時間內，房價提速，私人信貸對貨幣增速的貢獻大幅提升。而金融周期見頂轉向以來，貨幣增速趨勢性放緩，結構方面則體現為財政擴張對貨幣增速的貢獻系統性上升，尤其是最近一段時間。

圖表6：貨幣投放大變局：從信用到財政

資料來源：Wind，中金公司研究部

實際上，貨幣投放方式的演變映射的是不同主體加槓桿。對外淨資產投放貨幣對應的是海外加槓桿，信貸投放貨幣對應的是國內私人部門加槓桿，而財政投放貨幣對應的是政府加槓桿（圖表7）。根據我們的估算，2002年至2008年期間，中國政府、企業、家庭三大部門的宏觀槓桿率處於基本穩定的狀態。2009年到2020年期間，家庭部門宏觀槓桿率上升較多，從不到名義GDP的20%升到60%左右。非金融企業宏觀槓桿率也逐步上升，同期政府槓桿率（除了2020年疫情期間）仍然大致穩定。2021年之后，政府槓桿率穩步上升，而居民宏觀槓桿率基本不變，非金融企業的宏觀槓桿率波動中小幅上升。

圖表7：加槓桿主體：從海外、私人到政府

資料來源：Wind，中金公司研究部

貨幣投放也映射到前述的經濟增長模式轉變。對外淨資產映射的是出口提速，私人信貸投放貨幣映射的是金融周期上行，而財政投放貨幣映射的是科技創新提速，生產效率改善。當然，財政擴張也可能提升消費。

明斯基在《穩定不穩定的經濟》一書中指出，當經濟下滑時，財政擴張有三重含義[1]。一是收入和就業效應，財政擴張推升經濟增長。二是預算效應，財政擴張改善私人部門現金流。三是投資組合效應，政府發債為私人部門提供安全資產，增強其資產的流動性。他指出市場一般熟悉第一個效應，而第二和第三個效應往往被忽略。

我們認為私人信貸投放貨幣意味着風險資產價格上升，因為私人借貸有一部分可能用於購買資產，尤其是房地產。與此對應，對外淨資產或者財政投放貨幣都意味着私人部門的安全資產增加，前者可能意味着現金增加，而后者意味着持有的政府債券增加（圖表8）。

圖表8：安全資產佔比回升

資料來源：中金公司研究部

財政投放貨幣對股市的含義，從總量視角來看，信貸投放貨幣減速，財政投放貨幣加速，結果是貨幣增速可能放緩。但股市對貨幣的彈性可能上升，因為投資人配樓的動機下降而配股的動機上升。根據我們的估算，2003-2009年期間，萬得全A指數對廣義貨幣的彈性是0.93，全國住宅價格對廣義貨幣的彈性是0.32。2010-2020年期間，萬得全A指數對廣義貨幣的彈性是0.48，全國住宅價格對廣義貨幣的彈性是0.47。2021年到2025年8月份，萬得全A指數對廣義貨幣的彈性是0.06，全國住宅價格對廣義貨幣的彈性是-0.21。如果只看2024年9月份以來的這段時間，萬得全A指數對廣義貨幣的彈性是4.67，而全國住宅價格對廣義貨幣的彈性是-0.33（圖表9）。

圖表9：貨幣投放新格局下，股市對貨幣的彈性高於樓市

資料來源：Wind，中金公司研究部

貨幣投放方式對股市的估值也有類似的含義。根據我們的估算，2003-2009年期間，萬得全A指數變化的30%中盈利和估值分別為20%和10%左右。2010-2020年期間，萬得全A指數變化中盈利為9.4%，估值為-3.6%。2021年到2025年8月期間，萬得全A指數變化中盈利為4%，估值為-1.1%。如果只考慮2024年9月到2025年8月，萬得全A指數變化中盈利為10%，估值為47%（圖表10）。

圖表10：貨幣變局影響股市估值

資料來源：Wind，中金公司研究部

中國剛經歷了一輪長達10個月的貨幣擴張，財政起到了重要的作用。從去年10月到今年7月，M1、M2與社融的同比增速出現了10個月的連續上升周期，這樣的現象自2020年以來比較少見，背后有一系列的因素推動，最重要的就是財政發力（圖表11）。今年1-7月政府債淨融資達到9.02萬億元，同比多增4.84萬億元，同期累計新增社融23.99萬億元，同比增加5.12萬億元，可以説政府債是支撐社融同比增量最重要的力量。接下來，要維持穩健的貨幣擴張，仍然需要政策協同發力。根據我們的計算，9-12月剩余的新增政府債額度在3.4萬億元左右，而去年9-12月政府債淨融資達到5.3萬億元，接下來政府債淨融資大概率將同比少增，對社融以及貨幣擴張的支撐作用下降（圖表12）。

圖表11：M2和社融存量同比增速

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表12：2025年9-12月政府債剩余額度與2024年同期發行量

資料來源：Wind，中金公司研究部

在內生信貸需求不足的情況下，仍然需要財政發力穩定貨幣增速。一方面，目前財政存款增速仍在高位，后續可以加快投放。參照以往歷史經驗，專項債也可以提前發行。另一方面，在地方債務化解、企業賬款清理、支持服務消費、新型政策性金融工具、房地產市場等相關問題上，政策已經明確提出目標、並推出一定的政策措施，但尚未落地或並未完全達到效果，我們將繼續關注這類政策的力度和節奏（圖表13）。

圖表13：還有哪些政策需要關注？

資料來源：中國政府網，中金公司研究部

貨幣之外的影響因素

上面我們分析了貨幣投放對資產配置，尤其是對股市的含義。除了貨幣因素，制度因素的影響也不容忽視。比如，一般來説，海洋法系經濟體家庭配置股市的比例高於大陸法系（圖表14）。1995年到2021年的數據顯示了這個情況。樣本中的海洋法系包括美國、英國、澳大利亞、加拿大、以色列五個國家，大陸法系包括23個其他有數據的OECD國家。

圖表14：海洋法系、大陸法系國家的家庭資產配置

注：海洋法系包括美國、英國、澳大利亞、加拿大、以色列五個國家，大陸法系包括23個OECD國家資料來源：OECD，iFinD，CEIC，美聯儲，中金公司研究部

以疫情之前的2019年數據為例，海洋法系家庭配置與股市有關的高風險資產中位數總體比例為28%，均值為31%，而同期大陸法系家庭配置與股市有關的高風險資產中位數總體比例為20%，均值為22%（圖表15）。世界銀行的數據還顯示，居民金融素養與其配置股市的比例也呈現正相關關係（圖表16）。中國居民金融素養的指數目前較低，隨着金融素養提升，未來配股的比例也可能提升。

圖表15：海洋法系國家的家庭配置更多高風險金融資產

注：圖中家庭高風險資產配置比例為2019年數據資料來源：OECD，iFinD，CEIC，美聯儲，中金公司研究部

圖表16：家庭高風險資產配置比例和金融素養正相關

資料來源：UCDavis，世界銀行，中金公司研究部

沿着這個思路，我們也對比了大陸法系中1995到2021年期間經歷過房地產大幅調整的樣本國家在房地產調整前后一段時間內資產配置的變化。樣本包括愛沙尼亞、希臘、立陶宛、荷蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西班牙和愛爾蘭。數據顯示，在房地產大幅調整后，家庭資產配置中樓市佔比系統性下降，而與股相關的資產比例上升（圖表17）。房價開始調整時，家庭資產配置中房地產、高風險金融資產、低風險金融資產比例總體分別為65.8%、13.1%、21.1%；房價見頂后第5年，三類資產佔比總體分別為57.1%、16.3%、26.6%；房價見頂后第6-10年，三類資產佔比總體分別為55.6%、18.2%、26.2%。

圖表17：金融周期調整前后，大陸法系家庭配置的變化

注：圖中樣本國家選擇在1995-2021年間房地產價格曾下跌超過20%的大陸法系國家，包括愛沙尼亞、希臘、立陶宛、荷蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西班牙、愛爾蘭。T=0為房價最高點資料來源：OECD，iFinD，CEIC，美聯儲，BIS，中金公司研究部

其他因素，比如股市分紅率提升也可能提升中國家庭配股的積極性。美股標普500指數的戈登分解顯示，過去150年來，美股總收益中近一半由分紅貢獻，另一半由盈利增長貢獻，估值增長貢獻6%左右（圖表18）。

圖表18：美股總收益分解

資料來源：Shiller Data，中金公司研究部

A股戈登分解中，分紅對A股總收益的貢獻相對較低，A股分紅公司佔比從2005年的35%左右升到了2024年的65%左右（圖表19和20）。

圖表19：A股收益分解

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表20：A股分紅公司佔比

資料來源：Wind，中金公司研究部

我們的研究進一步顯示，分紅對股價的影響呈非線性態勢。我們一個簡單的估算顯示，2016年以來，在分紅率低於50%時，上市公司分紅率平均每上升10%，年化收益上升約1.6%（圖表21）。目前雖然A股整體分紅率接近45%，但接近70%的上市公司分紅率低於整體水平，顯示分紅主要集中在頭部（圖表22）。隨着A股整體分紅能力的提高，我們認為公司股價有望進一步獲得提振。

圖表21：分紅對股價呈非線性影響

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表22：A股分紅集中於頭部公司

資料來源：Wind，中金公司研究部

貨幣變局重塑投資回報

貨幣變局不僅重塑資產配置格局，也影響不同板塊的實體投資回報。具體來説，外匯佔款創造的貨幣主要流向生產性資產（比如出口企業），短期拉動投資需求，長期提高生產效率，改善實體投資回報率。信貸擴張可能對應資產的購買（尤其是房地產），資金流向非生產性資產，短期拉動需求，但長期難以持續，而且資源錯配可能從供給端擠壓非地產金融領域的生產效率。財政支持創新，直接提升TFP，利好新經濟（供給端）。財政化債則直接利好因為房地產調整而受債務拖累的傳統經濟，間接從需求端利好新經濟（圖表23）。

圖表23：貨幣變局重塑投資回報

資料來源：中金公司研究部

我們根據A股上市公司的數據，估算了2005年以來三類板塊的ROE與ROA（圖表24）。2005年到2008年期間，開發商的ROE居后，金融板塊的ROE靠前，其他非金融ROE緊隨其后。2009到2020年期間，開發商板塊的ROE上升，超過非金融板塊。2021年以來，這三者的排序重新調整，開發商的ROE大幅回落，甚至為負，而非金融板塊ROE比較穩健。如果我們撇開槓杆的貢獻，從ROA來看，非金融的ROA一直靠前，但開發商的ROA一度緊隨其后。2021年以來，非金融的ROA仍然比較穩健，而開發商的ROA大幅下滑，金融板塊的ROA則一直比較平穩。

圖表24：開發商、金融、非金融回報分化

注：金融包括銀行、券商、保險以及綜合金融服務及投資。資料來源：Wind，中金公司研究部

我們進一步來看非金融內部的ROE與ROA（圖表25）。2021年房價回落之前，以房地產、鋼鐵、煤炭、建築材料四個行業為代表的傳統經濟ROE靠前，海外收入佔比超過50%的出口類板塊ROE和以半導體、人工智能、機器人、創新葯四個行業為代表的新經濟的ROE比較接近。但2024年以來，新經濟和出口板塊的ROE呈現小幅改善態勢，而傳統經濟的ROE趨勢下行。從ROA來看，2020年之后，傳統經濟的ROA一直居后而且趨勢下行，而新經濟和出口類板塊的ROA呈現波動態勢，2024年9月之后則出現改善。

圖表25：非金融內部投資回報分化

注：新經濟使用半導體、人工智能、機器人、創新葯四個行業作為代表；老經濟使用房地產、鋼鐵、煤炭、建築材料四個行業作為代表；出口依賴企業估值使用海外收入佔比超過50%的企業。ROE和ROA最新數據截至2025年6月資料來源：iFinD，中金公司研究部

從本輪股市的復甦也看到，這三類板塊的估值分化較大。新經濟板塊的估值上升最多，遠遠高於2023年之初，出口類板塊也改善不少，而傳統經濟估值變化不大（圖表26）。后續如果股市繼續上臺階，可能需要傳統經濟的估值提升，這就需要經濟基本面改善。

圖表26：非金融內部估值分化

注：新經濟使用半導體、人工智能、機器人、創新葯四個行業作為代表；老經濟使用房地產、鋼鐵、煤炭、建築材料四個行業作為代表；出口依賴企業估值使用海外收入佔比超過50%的企業。估值數據截至2025年8月資料來源：iFinD，中金公司研究部

對比美國和日本金融周期下半場股市系統性反彈時期的板塊表現，我們發現這兩個經濟體的修復板塊比較接近，多數板塊的表現在45度線附近（圖表27左圖）。而對比美國金融周期下半場股市逆轉時期和中國本輪股市反彈的表現，我們發現板塊表現差異比較大（圖表27右圖，橫軸為美國，縱軸為中國）。通訊服務高於45度線，信息技術和醫療在45度線上，而多數板塊低於45度線。這與前面所説的新經濟、出口板塊、傳統經濟分化是一致的。總體來説，貨幣變局更有利於靠效率發展的板塊。

圖表27：美日板塊表現有相似性，中美板塊表現不同

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

注：本文摘自：2025年9月14日已經發布的《股市配置的空間》；作者：張文朗 S0080520080009，周彭 S0080521070001，黃亞東  S0080523070016，於文博  S0080523120009，段玉柱  S0080521080004，鄭宇馳 S0080520110001。