長江策略戴清團隊：源頭活水，未來可期

長江策略戴清團隊

回顧2024年，市場從確定性溢價，轉為風險偏好提升。

長江策略戴清團隊在2024年初的深度策略報告《紅利的時代，時代的紅利》中提到，相較過去時代特征是“要未來”“要夢想”“要估值”，當前時代特征已悄然成為“要現在”“要確定”“要現金”，從2024年年初至二季度，紅利資產的確是市場焦點。

長江策略在2024年中期策略報告《紅利時代，紅馬奔騰》中提到，要從老紅利轉到新“紅馬”，在經濟轉型期，找“紅馬”是長期投資紅利的占優策略，三季度港股互聯網、客車、白電和船舶等“紅馬”龍頭顯示出較強韌性。9月在國內一系列政策提振下，市場信心修復，風險偏好快速拉升，長江策略發布多份報告，積極看多市場，把握并購、化債、破凈、科技主題等機會。

新年展望：未來可期，為有源頭活水來

“外”轉“內”，看多中國股市。預計國內擴內需或更加緊迫，貨幣和財政支持政策仍在路上，歷史經驗顯示，國內政策發力或能助力股市抵御外部風險和波動。在基本面緩慢回升中，股市走牛。這一現象可追溯至1999年、2014年和2019年的牛市經驗。

“水”通“路”，決定“慢牛”。策略研究講求抓主要矛盾，圍繞主要矛盾進行方向布局，進而落地至股票組合。根據最新政策方向，能找到2025年宏觀線索的關鍵是“水”，產業線索的關鍵是“路”。“水”和“路”，指的是“貨幣之活水”和“信用之通路”，若“貨幣之水”能尋找到“信用之路”，“路通”且“水活”，則“慢牛”行情將徐徐展開。

“信用之路”，決定行業配置。根據12月中央政治局會議和中央經濟工作會議的內容，2025年流動性充裕的環境較為確定，而信用擴張之路仍在探索當中，債市的表現已反映出這一趨勢。“貨幣之水”尋找“信用之路”有幾條路徑，其流通速度和影響幅度均有所不同，一是地產部門，其曾是寬貨幣到寬信用的有力載體，在地產投資屬性過渡至商品屬性后，租售比仍在緩慢回升中，意味著地產載體需經歷資產負債表的修復后，信用之路才能徐徐展開。二是科技部門，令人欣喜的是技術快速進步開始遇到更多的應用場景，逐漸承擔更多寬信用的任務。三是消費部門，傳統消費受制于地產投資和居民收入的緩慢回升，而新業態、新模式和新服務等或激發消費潛力。四是制造業，2024年出口成為緩解國內生產增速超過消費增速矛盾的有效補充，而在2025年潛在關稅壓力下，預計生產端的出清以及消費補貼升級或將成為更加緊迫的選項。

“路標”閃爍，決定配置時點。“路標”之一：地產等傳統之路，借貸成本下降至租售比附近是關鍵，社融轉暖是重要信號。“路標”之二：AI+等科技之路，新質生產力打通消費場景是關鍵，AI+應用或許開始步入“1>N”時期。“路標”之三：“首發經濟”等創新之路，其中消費新模式的出現是關鍵。“路標”之四：產能出清之路，自然出清或政策加速引導后，龍頭公司現金流提升和股東回報是關鍵。

落地策略，2025年關注三條主線：為夢想要空間，關注AI+應用（含機器人），字節跳動是新的“棋眼”，以及華為鏈；由外至內，重點關注服務類消費，如社服、零售、輕工等；供給端改革和出清方向，重點關注紅馬股，以及部分食品、鋰電、化工、消費電子零部件等。

長期關注：“新紅馬”和新質生產力方向

長期來看，我們需要關注的是股東回報提升的方向，即從傳統的紅利投資轉向“新紅馬”。老紅利資產大多數依靠穩定的經營模式獲取未來現金流的久期提升，在股息率不斷下降的過程中，正面臨逐漸縮圈的困擾，同時潛在的周期屬性階段性凸顯導致其所需的風險補償提升。因此，我們開始尋找更多的業績有增長的“紅馬”股。如何尋找紅馬，既要看指標本身，也看波動，還看波動的變化趨勢，如ROE需經歷行業發展出清后穩定高位、CAPEX下降、FCFF上升且各指標波動下降。正在涌現的“紅馬”，如港股互聯網、客車、白電、調味發酵品、出版等，今年以來正在演繹超額行情。而未來潛在的“紅馬”，有比如航運、面板、工程機械、消費電子、飲料乳品、紡織制造、旅游景區等。

另外，同樣可關注新質生產力中“1>N方向”，關注AI+應用場景。從政府工作報告來看，“新質生產力”是較為重要的政策發力方向，目前涉及8大新興產業和9大未來產業。全面推進新興產業標準體系建設包括新能源、新材料、高端設備等在內的8大新興產業，代表了傳統生產力產業在數字時代優化升級后形成的新質生產力產業，如元宇宙、腦機接口、量子信息、人形機器人、生成式人工智能、生物制造、未來顯示、未來網絡和新型儲能。從新型數字科技到高端基礎設施，從數據輸入、處理到輸出、加工利用，“新質生產力”產業鏈將全方位、全領域打造更高效能、更高科技、更高質量的現代化發展體系。

其中，AI產業鏈交易或處于第二階段，并逐漸過渡至第三階段，看好后續AI+應用行情：第一階段是AI“基礎設施”公司，參與AI的開發、制造和基礎設施的建設（半導體、云服務提供商、設備、數據中心、安全服務等）；第二階段是AI模型與應用，其商業模式可以輕松地將AI納入產品供應中以增加收入（軟件、應用和IT服務）；第三階段是AI賦能“生產力”的公司，在勞動密集型行業中可以利用AI技術提高生產力并實現效率收益（商業和專業服務，醫藥、零售和傳統制造等傳統行業）。