內(nèi)容目錄故事大換0逆全球化”的中場(chǎng)息 4通預(yù)交的類(lèi)事“本”“全化” 4“日本化”故事的終結(jié)：資產(chǎn)負(fù)債表衰退難以“包打一切” 5“逆全球化”故事中場(chǎng)休息：科技敘事壓倒宏觀敘事 7如何評(píng)價(jià)當(dāng)前的基本面：半杯水是多還是少？ 不依賴債務(wù)擴(kuò)張，地產(chǎn)與基建貢獻(xiàn)占比逐步下降 12哪個(gè)更能代表基本面：房地產(chǎn)價(jià)格or內(nèi)存價(jià)格？ 13房?jī)r(jià)和利率關(guān)系并不穩(wěn)定，房?jī)r(jià)和利率經(jīng)?！胺聪颉?15地產(chǎn)和消費(fèi)：替代效應(yīng)正在壓倒財(cái)富效應(yīng) 17出口鏈解釋度大于科技鏈：投資競(jìng)賽下的互相依賴 17低通脹的逆轉(zhuǎn)：PPI可能是障眼法，CPI重要性或?qū)⑻?19貨幣政策：實(shí)際利率降可能低，疊加配合“反內(nèi)卷” 21債市機(jī)構(gòu)行為：股債之間“王車(chē)易位” 25機(jī)構(gòu)定價(jià)權(quán)的轉(zhuǎn)移：從債基到銀行 25股債再平衡：保險(xiǎn)先行，理財(cái)接力 30觀義“表非務(wù)動(dòng)經(jīng)增長(zhǎng) 2風(fēng)險(xiǎn)提示 35圖表目錄過(guò)去長(zhǎng)期深入人心的日本低利率故事 4疫情之后，中美通脹不再收斂 5中日在地產(chǎn)下行后的不同表現(xiàn) 61990年以來(lái)，中日對(duì)外投資和GNI的對(duì)比 6主要經(jīng)濟(jì)體進(jìn)入低利率區(qū)間的時(shí)間統(tǒng)計(jì) 7今年以來(lái)美股三大股指表現(xiàn) 82023年以來(lái)，美國(guó)AI科技領(lǐng)域投資引發(fā)的巨額資本開(kāi)支 8過(guò)去中美的科技周期有一定相關(guān)性，本輪美國(guó)科技投資或領(lǐng)先中國(guó) 9中美AI領(lǐng)域投資在經(jīng)濟(jì)中的變化 9近年來(lái)，制造業(yè)投資增速上行，而地產(chǎn)投資增速下行 10制造業(yè)投資在疫情之后在經(jīng)濟(jì)中的比重越來(lái)越高 102015-2019年，制造業(yè)投資同比變化與各行業(yè)拉動(dòng)（%） “高質(zhì)量發(fā)展”表述梳理 12地方政府杠桿率及債務(wù)余額（%，億元） 12房地產(chǎn)冰山指數(shù)平均值及其變動(dòng)情況（元/平方米，%） 13地產(chǎn)鏈、存儲(chǔ)鏈?zhǔn)兄?成交量占比走勢(shì)（%） 13相關(guān)性分析：萬(wàn)得全A、內(nèi)存價(jià)格和地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì) 14房地產(chǎn)波動(dòng)貢獻(xiàn)率表現(xiàn)下降（%） 15相關(guān)性分析：德國(guó)實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)8Q，%） 16相關(guān)性分析：日本實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)8Q，%） 16圖表21：相關(guān)性分析：中國(guó)二手房房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)26周，%）17房地產(chǎn)周期&消費(fèi)周期邏輯圖 17中國(guó)GDP分項(xiàng)累計(jì)同比季度平均貢獻(xiàn)率（%） 18中國(guó)主要貿(mào)易伙伴進(jìn)出口總額及累計(jì)同比增速（億美元，%） 18美國(guó)主要貿(mào)易伙伴進(jìn)出口總額及累計(jì)同比增速（億美元，%） 18實(shí)際GDP同比增速與GDP增速目標(biāo)（%） 19人均GDP、實(shí)際GDP增速及預(yù)測(cè)值（美元，%） 192023年以來(lái)中國(guó)的通脹表現(xiàn) 192025年地產(chǎn)對(duì)PPI的貢獻(xiàn)（拖累）在增加 20圖表30：CPI同比主要受到豬油分項(xiàng)的拖累 20海外通脹與居民財(cái)政補(bǔ)貼的節(jié)奏 21政策利率和存款準(zhǔn)備金率（%） 22買(mǎi)斷式回購(gòu)?fù)斗帕浚▋|元） 22貸款規(guī)模增速、貸款利率和國(guó)債利率（%） 22制造業(yè)貸款-制造業(yè)投資-利率水平（%） 23日本CPI與國(guó)債利率（%） 23兩輪買(mǎi)賣(mài)國(guó)債啟動(dòng)利率走勢(shì)（%） 24人民幣匯率與1Y掉期（點(diǎn)） 24分時(shí)間樣本-機(jī)構(gòu)7-10Y國(guó)債閾值買(mǎi)入交易情況（億元，%，BP） 25分時(shí)間樣本-機(jī)構(gòu)1-3Y國(guó)債閾值買(mǎi)入交易情況（億元，%，BP） 26分時(shí)間樣本-機(jī)構(gòu)7-10Y國(guó)債閾值賣(mài)出交易情況（億元，%，BP） 26農(nóng)商行止盈、大行買(mǎi)入閾值點(diǎn)（%） 27債基規(guī)模與利差（億元，BP） 27主動(dòng)權(quán)益規(guī)模與部分賽道累計(jì)漲跌幅（億元，） 28純債基金規(guī)模下滑嚴(yán)重（億元） 28上市銀行基金投資占比下降 29商業(yè)銀行債券投資占比（%） 29銀行債券投資期限分布 30政府債發(fā)行期限結(jié)構(gòu)（億元，%） 302026年險(xiǎn)資入市接近1.5萬(wàn)億，2027年接近1.7萬(wàn)億 31理財(cái)投向權(quán)益增量資金測(cè)算 31銀行資產(chǎn)負(fù)債擴(kuò)張速度放緩（%） 32各銀行類(lèi)型存款增速（%） 33各銀行類(lèi)型貸款增速（%） 33銀行二永凈融資結(jié)構(gòu)（億元） 33銀行存單發(fā)行到期規(guī)模（億元） 34利率走勢(shì)預(yù)測(cè)（%） 347月，我們?cè)谥衅诓呗浴豆适麓笄袚Q》中提出今年的宏觀敘事已經(jīng)發(fā)但到年底，故事切換的趨勢(shì)和脈絡(luò)已經(jīng)相對(duì)明朗。展望明年，可能會(huì)迎來(lái)2.0版本的故事大切換，今年下半年，投資人對(duì)引起市場(chǎng)變化相對(duì)迷惑或不解的主線邏輯，可能在明年會(huì)更為清晰。故事大切換2.0：逆全球化的中場(chǎng)休息回顧今年債市行情，年初市場(chǎng)依據(jù)過(guò)去幾年的債市慣性，仍然對(duì)低通脹抱有期待，進(jìn)而押注利率繼續(xù)下行。這一定價(jià)在4月份中美關(guān)稅摩擦（貿(mào)易摩擦行情）后得到兌現(xiàn)。反映在10Y國(guó)債利率上，我們能夠看到一度有接近40BP左右的下行空間。利率降了但又沒(méi)有完全降。在年中貿(mào)易摩擦的時(shí)候，10Y國(guó)債利率確實(shí)下降了，但是在下半年的時(shí)候，利率又重新掉頭向上開(kāi)啟震蕩，一度回到了年初1.9%的點(diǎn)位，全年看實(shí)際上利率是沒(méi)怎么下行。為什么會(huì)有這一節(jié)奏？低通脹預(yù)期交易的兩類(lèi)故事：日本化與逆全球化上半年利率下行的交易仍然屬于過(guò)去低通脹預(yù)期交易的慣性，反映了過(guò)去幾年市場(chǎng)堅(jiān)信的兩個(gè)故事框架：第一個(gè)是向內(nèi)研究的日本化故事：過(guò)去幾年地產(chǎn)周期下行以及低利率環(huán)境，讓日本研究模式滲透率大幅度提高，在長(zhǎng)達(dá)多年的低通脹預(yù)期交易中形成投資共識(shí)。但當(dāng)下，從科技板塊到順周期板塊的交易，實(shí)際上低通脹預(yù)期交易在很大程度上已經(jīng)開(kāi)始震蕩逆轉(zhuǎn)。圖表1：過(guò)去長(zhǎng)期深入人心的日本低利率故事；注：各線條代表各自的央行政策利率。第二個(gè)則向外逆全球化故事：去理解海外高通脹、國(guó)內(nèi)低通脹的差異性局面，過(guò)去一直用生產(chǎn)國(guó)-消費(fèi)國(guó)和斷鏈的邏輯去解釋?zhuān)绕涫窃诮衲?月份，特朗普向全球征收關(guān)稅，海外投資人關(guān)注度也聚焦在全球化終結(jié)、以鄰為壑等議題上，但萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到的是，在多輪貿(mào)易摩擦后，中國(guó)貿(mào)易額不降反升，4月份眾多市場(chǎng)人士預(yù)計(jì)的出口掉落沒(méi)有出現(xiàn)，反而今年的出口占GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)到三分之一，接近回到了中國(guó)制造業(yè)出口的黃金時(shí)代。圖表2：疫情之后，中美通脹不再收斂；注：數(shù)據(jù)均為同比數(shù)據(jù)，取6MA平滑處理。到2025年下半年再看，兩大故事框架整體上仍然堅(jiān)實(shí)，但資產(chǎn)價(jià)格的用腳投票似乎已經(jīng)體現(xiàn)了地基的削弱：債券利率的下行已經(jīng)不再順暢。日本化故事鏈條分為三步：資產(chǎn)負(fù)債表衰退→企業(yè)投資意愿下降→科技革命掉隊(duì)，用來(lái)理解日本在上世紀(jì)90年代后錯(cuò)過(guò)多輪技術(shù)趨勢(shì)，比如1990年代的CPU、內(nèi)存戰(zhàn)爭(zhēng)、2000年后的互聯(lián)網(wǎng)、2010年后的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等。日本化故事的終結(jié)：資產(chǎn)負(fù)債表衰退難以包打一切盡管過(guò)去幾年資產(chǎn)負(fù)債表衰退理論一度在國(guó)內(nèi)流行，但現(xiàn)實(shí)中的中國(guó)企業(yè)投資意愿并沒(méi)有下降，制造業(yè)占投資的比重在疫情后反而抬升。在科技領(lǐng)域，中國(guó)不但沒(méi)有掉隊(duì)，反而正在趕超美國(guó)，已經(jīng)逐漸成為市場(chǎng)共識(shí)。日本設(shè)備投資增速中樞下降了13.21985-1990年平均值1993-2000年的平均值年制造業(yè)投資7.1%。8.8個(gè)百分點(diǎn)。2017-2019年，企業(yè)設(shè)備投資增速平均為2.1%，而到2023-202410.9%。圖表3：中日在地產(chǎn)下行后的不同表現(xiàn)內(nèi)的替代相比差距很大。GNI/GDP（國(guó)民總收入/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）198889%1998。中國(guó)GNI/GDP2016-202299%2023-2024103%。GNI這兩個(gè)邏輯鏈條的斷裂，已經(jīng)削弱日本化故事的邏輯。除此之外，我們還想強(qiáng)調(diào)的是，當(dāng)我們?cè)谟萌虻屠使适驴蚣苋ソ忉尀楹沃袊?guó)可以長(zhǎng)期低利率的時(shí)候，當(dāng)下所有國(guó)家的利率水平都已正?；幢闶侨毡?，10年國(guó)債收益率和30年國(guó)債收益率當(dāng)前（截至11月底）都已經(jīng)在1.807%和3.297%。1%不同經(jīng)濟(jì)體在低利率區(qū)間的8年左右。而且在疫情前全球已有緩慢退出低利率的趨勢(shì)，2017-2019年低利率的經(jīng)濟(jì)體數(shù)連續(xù)減少，只是疫情打斷了這一進(jìn)程。圖表5：主要經(jīng)濟(jì)體進(jìn)入低利率區(qū)間的時(shí)間統(tǒng)計(jì)；注：標(biāo)紅代表其位于低利率區(qū)間。日本的特殊性則在于其時(shí)間偏長(zhǎng)，期間還伴隨著日本央行大規(guī)模地購(gòu)買(mǎi)權(quán)益ETF和債券，而這在中國(guó)尚未出現(xiàn)。但隨著2024年3月日本走出負(fù)利率并開(kāi)啟貨幣正?；M(jìn)程之后，日本低利率時(shí)代也隨之結(jié)束。因此，基于日本化故事的慣性去交易低通脹預(yù)期，實(shí)際上需要明白階段性本身的存在。逆全球化故事中場(chǎng)休息：科技敘事壓倒宏觀敘事除了日本化故事之外，另一個(gè)逆全球化故事基礎(chǔ)也在逐步削弱。去年特朗普勝選后，貿(mào)易沖突的陰云強(qiáng)化了市場(chǎng)過(guò)去的逆全球化故事的擔(dān)憂。等到特朗普就任之后，4月關(guān)稅威脅一度引發(fā)全球巨震。后面市場(chǎng)已經(jīng)熟悉了TACO交易（TrumpAlwaysChickensOut）的模式，在10月份特朗普對(duì)華發(fā)起新一輪貿(mào)易摩擦后，從美股投資人的視角中，已經(jīng)完全忽略了4月份甚囂塵上的悲觀的宏大敘事，市場(chǎng)注意力大多都在科技公司的收入、資本開(kāi)支、估值的泡沫等議題。對(duì)中國(guó)來(lái)說(shuō)，最容易受到逆全球化影響的出口并未惡化。前三個(gè)季度，中國(guó)出口累計(jì)同比增速仍然高達(dá)6.1%，這顯然不是搶出口所能解釋的。截至2025Q3，中國(guó)出口額占GDP的比重反而相比疫情前（2019Q4）提升2.82024總而言之，市場(chǎng)的注意力已經(jīng)從宏大故事中退場(chǎng)，已經(jīng)關(guān)注到中美在科技領(lǐng)域的和平競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)。中美兩國(guó)科技企業(yè)的資本開(kāi)支與市場(chǎng)表現(xiàn)獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，換言之科技故事開(kāi)始?jí)旱购暧^故事。圖表6：今年以來(lái)美股三大股指表現(xiàn)等 ；注：將年初股指標(biāo)準(zhǔn)化為1。相比疫情前，科技行業(yè)投資占固定資產(chǎn)投資的比重提升2個(gè)百分點(diǎn)至%GDP比重0.45%2000年科網(wǎng)泡沫破滅時(shí)的水平。即便頂4%以上的高利率環(huán)境，2023Q3之后占比依舊加速提高?？萍紨⑹略诠墒兄蟹糯螅萍脊墒兄嫡急却蠓嵘?，2025Q3，M7/500市值占比相201932.6%。GDP2023年之后開(kāi)始加速?？萍夹袠I(yè)投資以其GDP5個(gè)百分點(diǎn)的比重，拉動(dòng)GDP0.6個(gè)百分點(diǎn)，2025Q382%，看上去除了科技投資美國(guó)經(jīng)濟(jì)可能衰退。AI；注：科技投資包括私人投資中的通信設(shè)備、信息設(shè)備與軟件、知識(shí)產(chǎn)權(quán)投資等。在科技領(lǐng)域，中美雖然競(jìng)爭(zhēng)，但并沒(méi)有想象中的逆全球化或者說(shuō)去全球化。科技行業(yè)的資本開(kāi)支和技術(shù)依賴度來(lái)看，中美反而聯(lián)系更加緊密。美國(guó)科技行業(yè)對(duì)中國(guó)科技行業(yè)有一個(gè)先導(dǎo)的作用。2020年以前，中國(guó)TMT行業(yè)投資增速領(lǐng)先美國(guó)約2-3個(gè)季度，但2023年開(kāi)始AI領(lǐng)域投資推動(dòng)美國(guó)相關(guān)資本開(kāi)支率先反彈。AI領(lǐng)域投資對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)相當(dāng)，趨勢(shì)上中國(guó)相關(guān)投資占比在不斷提高。在上一輪周期的高點(diǎn)附近（22年三季度，中美兩國(guó)I0.450.1個(gè)百分點(diǎn)。但相GDP2.45%，4.68%2025年二季度，中國(guó)相關(guān)領(lǐng)域投資占比（2.98%）仍然低于美國(guó)（9%。圖表8：過(guò)去中美的科技周期有一定相關(guān)性，本輪美國(guó)科技投資或領(lǐng)先中國(guó)；注：中國(guó)的TMT行業(yè)投資采用制造業(yè)投資中的計(jì)算機(jī)通信電子行業(yè)投資，美國(guó)投資采用私人設(shè)備投資中的通信設(shè)備投資。圖表9：中美AI領(lǐng)域投資在經(jīng)濟(jì)中的變化；注：AI投資中國(guó)采用計(jì)算機(jī)通信電子行業(yè)投資，美國(guó)采用通信設(shè)備與軟件投資，季度數(shù)據(jù)采用4MA平滑處理。如果說(shuō)當(dāng)下美國(guó)資本市場(chǎng)一個(gè)主流故事是剔除科技美國(guó)就是衰退，那考慮到中美科技依賴的先導(dǎo)關(guān)系，那么中國(guó)很可能在明年會(huì)演繹相似的故事，體現(xiàn)在制造業(yè)投資中，這在2017年-2018年曾發(fā)生過(guò)，2017年之前，市場(chǎng)可能更習(xí)慣于關(guān)注基建和地產(chǎn)投資。在2017-2018年之后，市場(chǎng)開(kāi)始關(guān)注到制造業(yè)的資本開(kāi)支周期，朱格拉周期被市場(chǎng)逐步接受。而在2017-2018年的制造業(yè)投資中，以TMT為代表的科技行業(yè)率先拉動(dòng)制造業(yè)投資增速回升。圖表10：近年來(lái)，制造業(yè)投資增速上行，而地產(chǎn)投資增速下行圖表11：制造業(yè)投資在疫情之后在經(jīng)濟(jì)中的比重越來(lái)越高當(dāng)下，制造業(yè)投資面臨一個(gè)確定和一個(gè)不確定：確定的是反內(nèi)卷導(dǎo)致的即期的相關(guān)行業(yè)投資減少，不確定的是因?yàn)槿蚩萍籍a(chǎn)業(yè)趨勢(shì)帶來(lái)的，遠(yuǎn)期的資本開(kāi)支增加，當(dāng)下AI上下游產(chǎn)業(yè)鏈剛剛經(jīng)歷去庫(kù)存和新訂單，還未產(chǎn)生對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生看得見(jiàn)、摸得著的影響，這將決定我們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)明年的基本面。如何評(píng)價(jià)當(dāng)前的基本面：半杯水是多還是少？如果我們將時(shí)間線倒回到8年前，也就是高質(zhì)量發(fā)展概念提出的那一年，并設(shè)想多年后的一種經(jīng)濟(jì)模式：經(jīng)濟(jì)發(fā)展不再依賴地方政府債務(wù)擴(kuò)張和基建再投資；地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)逐年降低；貿(mào)易擾動(dòng)下仍具有較強(qiáng)的出口競(jìng)爭(zhēng)力；5%左右的讀數(shù)。圖表13：高質(zhì)量發(fā)展表述梳理中國(guó)政府網(wǎng)等這可能就是一種轉(zhuǎn)型成功的經(jīng)濟(jì)模式，而這就是當(dāng)下的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)背后的驅(qū)動(dòng)。不依賴債務(wù)擴(kuò)張，地產(chǎn)與基建貢獻(xiàn)占比逐步下降在政府債務(wù)上我們看到的是仍在增加的余額，但更強(qiáng)調(diào)可持續(xù)性，并非盲2025953.52025年限額水平，但更加強(qiáng)調(diào)可持續(xù)性，而非盲目擴(kuò)張，比如對(duì)隱性債務(wù)化解的推進(jìn)，202410.5萬(wàn)億元，202314.3萬(wàn)億元表現(xiàn)下降。結(jié)構(gòu)占比上在今年更多偏向民生保障、新基建方面，傳統(tǒng)基建占比從202468.7%降至今年的55.82%）地產(chǎn)在過(guò)往很長(zhǎng)時(shí)間中，甚至是當(dāng)前，都是投資者對(duì)市場(chǎng)分析框架中不可或缺的因素。市場(chǎng)之所以關(guān)注房地產(chǎn)價(jià)格，是希望房地產(chǎn)價(jià)格的變化會(huì)引發(fā)政策或資產(chǎn)價(jià)格上的邊際變化，這是傳統(tǒng)視角中房?jī)r(jià)與利率之間敏感性關(guān)系的后遺癥。圖表15：房地產(chǎn)冰山指數(shù)平均值及其變動(dòng)情況（元/平方米，%）冰山指數(shù) ；注：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截至2025/11/27實(shí)際上，這種框架并不穩(wěn)定，房地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系或許在過(guò)往就存在不穩(wěn)定性。2003年-2008年房地產(chǎn)逐步成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)之后。從三道紅線之后到現(xiàn)在，房?jī)r(jià)的快速下行，一定程度上是央行貨幣寬松的先導(dǎo)性指標(biāo)代表。因此，利率與房?jī)r(jià)同向變動(dòng)的關(guān)系，是在特定場(chǎng)景下，房地產(chǎn)價(jià)格代表著貨幣-信用框架中信用指標(biāo)的干凈、高頻的代理變量，房?jī)r(jià)指標(biāo)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格指引的失靈也代表著貨幣-信用框架在投研中的困境。哪個(gè)更能代表基本面：房地產(chǎn)價(jià)格or內(nèi)存價(jià)格？量的貢獻(xiàn)：地產(chǎn)鏈在A股中市值占比、成交量占比雙雙走低，其中地產(chǎn)鏈季度成交量占比從2017年Q2的17%高峰值降至目前（截止11/25）的5.53%，市值占比也降至5.17%；與之對(duì)應(yīng)的是，存儲(chǔ)鏈成交占比的反超，2015Q13.71%17%，市值占比也指向迅A的貢獻(xiàn)。；注：地產(chǎn)鏈包括建筑材料、建筑裝飾、房地產(chǎn)、家用電器；存儲(chǔ)鏈包括上游材料與設(shè)備、中游設(shè)計(jì)制造和封測(cè)、下游應(yīng)用（消費(fèi)電子、服務(wù)器/數(shù)據(jù)中心、智能汽車(chē)、工業(yè)控制）價(jià)的反轉(zhuǎn)：復(fù)盤(pán)2015年以來(lái)的幾輪牛市中，地產(chǎn)價(jià)格與A股走勢(shì)基本呈現(xiàn)高度正相關(guān)，而從去年924以來(lái)的股市上漲卻伴隨著的是地產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)走低，截至今年9月中原領(lǐng)先指數(shù)（6城平均）較去年同期下降了8%ADX（5）7DDR3A相0.76，地產(chǎn)相關(guān)系數(shù)為-0.81表現(xiàn)顯著反向變動(dòng)。波動(dòng)的貢獻(xiàn)：資本市場(chǎng)中，也能看到地產(chǎn)鏈對(duì)全市場(chǎng)的波動(dòng)貢獻(xiàn)度趨于下降，從2017年平均11%的波動(dòng)貢獻(xiàn)率到2020年的7%再到2025年平均4%的波動(dòng)貢獻(xiàn)。從量、價(jià)、波動(dòng)三個(gè)維度來(lái)看，當(dāng)前A股究竟是以房地產(chǎn)為代表的周期類(lèi)基本面，還是以內(nèi)存價(jià)格為代表的算力基本面，答案已呼之欲出。同時(shí)，地產(chǎn)貢獻(xiàn)的下降并非只在資本市場(chǎng)中體現(xiàn)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增速的影響也GDP率持續(xù)下降，20222016Q118%波動(dòng)貢獻(xiàn)降至2024Q1最低-15.77%的負(fù)向貢獻(xiàn)，再到今年Q3的-0.36%，地產(chǎn)GDP的波動(dòng)貢獻(xiàn)明顯減弱，而同期我們看到了軟件信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的波動(dòng)貢獻(xiàn)率的趨勢(shì)性上漲，從2016年Q1的5.57%到今年Q3的12.67%。圖表18：房地產(chǎn)波動(dòng)貢獻(xiàn)率表現(xiàn)下降（%）房?jī)r(jià)和利率關(guān)系并不穩(wěn)定，房?jī)r(jià)和利率經(jīng)常反向當(dāng)?shù)禺a(chǎn)在資本市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)基本面中的貢獻(xiàn)已然降低時(shí)，我們?cè)賹⒁曇稗D(zhuǎn)向房?jī)r(jià)和利率是否能維持正向關(guān)系的問(wèn)題。傳統(tǒng)房?jī)r(jià)-利率框架中，房?jī)r(jià)的下行往往會(huì)得出利率也要下行的結(jié)論，但實(shí)際上，對(duì)于大部分國(guó)家而言都會(huì)出現(xiàn)房?jī)r(jià)和利率反向變動(dòng)的時(shí)期，例如：德國(guó)房?jī)r(jià)和利率水平在2012年后多次出現(xiàn)反向變動(dòng)關(guān)系。OECD2012Q12021Q459%，但長(zhǎng)期國(guó)債收益1.8%0%以下的負(fù)利率區(qū)間，2023年-2024年中房?jī)r(jià)和利率8個(gè)季度相關(guān)系數(shù)均值達(dá)到-0.8。圖表19：相關(guān)性分析：德國(guó)實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)8Q，%）；注：房?jī)r(jià)指數(shù)為OECD實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)即便是日本也在2010年后出現(xiàn)了房?jī)r(jià)下跌但利率回升的時(shí)期。日本實(shí)2010Q12019Q310年期1.4%一路下行至-0.2%，走出了背離趨勢(shì)。圖表20：相關(guān)性分析：日本實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)8Q，%）；注：房?jī)r(jià)指數(shù)為OECD實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)對(duì)應(yīng)到我國(guó)的情況，房?jī)r(jià)和利率的反向關(guān)系可能再現(xiàn)。2023年二季度開(kāi)始月初開(kāi)始出現(xiàn)相關(guān)系數(shù)顯著下滑，92年再度出現(xiàn)背離。圖表21：相關(guān)性分析：中國(guó)二手房房?jī)r(jià)指數(shù)與長(zhǎng)期國(guó)債收益率（滾動(dòng)26周，%）；注：房?jī)r(jià)指數(shù)為二手房出售掛牌價(jià)指數(shù)存量房?jī)r(jià)和GDP地產(chǎn)和消費(fèi)：替代效應(yīng)正在壓倒財(cái)富效應(yīng)背后的邏輯可以通過(guò)地產(chǎn)-消費(fèi)的結(jié)構(gòu)化模型理解。2015年后市場(chǎng)看到的是房?jī)r(jià)上行帶來(lái)的財(cái)富效應(yīng)積累和對(duì)消費(fèi)的正向促進(jìn)，對(duì)于房?jī)r(jià)下跌后消費(fèi)的影響很難理解。實(shí)際上，這應(yīng)該是兩個(gè)效應(yīng)的綜合效果，第一個(gè)是地產(chǎn)-消費(fèi)正向變動(dòng)的財(cái)富效應(yīng)，另一個(gè)則是反向變動(dòng)的替代效應(yīng)。三道紅線之后，兩個(gè)效應(yīng)此消彼長(zhǎng)，疊加在今年很有可能達(dá)到拐點(diǎn)，這在與新消費(fèi)相關(guān)的較多消費(fèi)品上已經(jīng)得到了印證。圖表22：房地產(chǎn)周期&消費(fèi)周期邏輯圖繪制出口鏈解釋度大于科技鏈：投資競(jìng)賽下的互相依賴對(duì)基本面關(guān)注較多的另一個(gè)話題則是，對(duì)于出口拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)性的擔(dān)憂。在期之下，出口為何仍是正向拉動(dòng)貢獻(xiàn)。今年以來(lái)中美關(guān)稅博弈升級(jí)，但凈出口仍然成為今年GDP分項(xiàng)中的正向拉動(dòng)，截至三季度對(duì)GDP累計(jì)同比貢獻(xiàn)率達(dá)到29%，高于去年同期的23.7%；我們認(rèn)為，背后并非全由搶出口拉動(dòng)。AI，對(duì)我10月中美達(dá)成階段性共識(shí)后，我國(guó)的關(guān)稅稅率已與其他亞太國(guó)家基本持平。GDP；注：2025年統(tǒng)計(jì)截至Q3對(duì)應(yīng)中美在貿(mào)易總額上的變化：我國(guó)進(jìn)出口總額累計(jì)同比增速今年表現(xiàn)穩(wěn)定上升，美國(guó)貿(mào)易額增速則在4月前出現(xiàn)搶出口表現(xiàn)沖高，隨后回落但仍位于6%以上的同比增速水平。

考慮到明年通脹預(yù)期的回升，或?qū)⒖吹矫xGDP的上行。當(dāng)下是債務(wù)增速下降的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（經(jīng)濟(jì)增速4.5%-5%），相比于通過(guò)拉地產(chǎn)、拉基建的經(jīng)濟(jì)（經(jīng)濟(jì)增速6%或以上），前者可能更加符合真正的高質(zhì)量發(fā)展經(jīng)濟(jì)模式。因此，針對(duì)以上三個(gè)維度描繪的當(dāng)前基本面情況，市場(chǎng)需要的并非是數(shù)字的變化，而是價(jià)值判斷的變化。GDPGDPGDP美元，%）低通脹的逆轉(zhuǎn)：PPI可能是障眼法，CPI重要性或?qū)⑻掳肽暌詠?lái)，市場(chǎng)三大主線實(shí)際已經(jīng)意味著正在進(jìn)入再通脹交易：海外產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)通過(guò)出口鏈傳導(dǎo)到國(guó)內(nèi)科技板塊的投資熱潮；反內(nèi)卷引起的上游、新能源等板塊的漲價(jià)交易；利率中樞的逐步抬升；但隨著諸多商品價(jià)格突破前低，市場(chǎng)更懷疑：通脹的預(yù)期能在多大程度上，產(chǎn)生通脹的現(xiàn)實(shí)？大宗工業(yè)品與地產(chǎn)鏈綁定較深，PPI的后續(xù)彈性仍然值得觀察，反內(nèi)卷代表的PPI通脹交易可能并非2025年主線。當(dāng)下，商品價(jià)格反內(nèi)卷效應(yīng)衰減，僅有上游焦煤、以及新能源相關(guān)的部分商品還會(huì)反應(yīng)；部分下游商品如玻璃已經(jīng)跌破前低，與地產(chǎn)鏈綁定較深的螺紋鋼等表現(xiàn)也較弱。商品整體價(jià)格（南華工業(yè)品指數(shù)）也已重新跌至7月反內(nèi)卷之前，接近6月的年內(nèi)最低，地產(chǎn)鏈仍有較多拖累。圖表28：2023年以來(lái)中國(guó)的通脹表現(xiàn)PPI脫離關(guān)注焦點(diǎn)PPI之外，其實(shí)CPI已經(jīng)企穩(wěn)反彈，更值得期待，這正代表著經(jīng)濟(jì)的疤痕修復(fù)。看上去今年CPI的復(fù)蘇斜率不如PPI，但是這主要是結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。2025CPI同比的主要拖累仍在于食品（豬肉、交通通信（燃油等。前者是周期性的因素，后者則是海外的輸入型拖累。CPI2025年開(kāi)始持續(xù)好轉(zhuǎn)。更能CPI2025年初開(kāi)始就已經(jīng)持續(xù)上行，10月同1.2%。圖表30：CPI同比主要受到豬油分項(xiàng)的拖累；注：圖代表各分項(xiàng)對(duì)CPI同比的拉動(dòng)。從海外經(jīng)驗(yàn)看，居民財(cái)政補(bǔ)貼結(jié)束后，對(duì)通脹的影響可能持續(xù)1年半左右。而在中國(guó)，2024年2月份提出兩重兩新政策，其中3千億元用于兩新，政策持續(xù)落實(shí)則要到下半年。如果按照海外規(guī)律推演，政策效果在2026年仍將持續(xù)，考慮到政策在2026年的延續(xù)性，不宜低估消費(fèi)和通脹的影響。圖表31：海外通脹與居民財(cái)政補(bǔ)貼的節(jié)奏；注：全球平均利率為主要經(jīng)濟(jì)體政策利率通過(guò)GDP加權(quán)得到。此外，過(guò)去低通脹預(yù)期的環(huán)境下，兩大故事影響市場(chǎng)預(yù)期和現(xiàn)實(shí)的相互實(shí)現(xiàn)，隨著兩大故事逆轉(zhuǎn)，再通脹的預(yù)期也會(huì)反作用于現(xiàn)實(shí)情況。無(wú)論是教科書(shū)上學(xué)習(xí)過(guò)的凱恩斯的動(dòng)物精神，還是盧卡斯的預(yù)期通脹率，只要通脹的觀念產(chǎn)生變化，通脹實(shí)質(zhì)上很難不發(fā)生變化。對(duì)于利率來(lái)說(shuō)，一旦通脹預(yù)期啟動(dòng)，實(shí)際利率也會(huì)隨之下行。貨幣政策：實(shí)際利率降可能低，疊加配合反內(nèi)卷貨幣政策在今年的市場(chǎng)表現(xiàn)讓大家產(chǎn)生兩個(gè)層面的意外：40BP降準(zhǔn)50P；貨幣政策對(duì)利率的影響效果減弱，總體上貨幣政策呵護(hù)短端資金，在年前和年尾也進(jìn)行債券購(gòu)買(mǎi)，但長(zhǎng)端利率走出熊峭，跟短端有所脫鉤。貨幣政策一直強(qiáng)調(diào)穩(wěn)健中性，但今年的貨幣政策，似乎比其他穩(wěn)健的年份更加穩(wěn)健。我們認(rèn)為基于以下幾點(diǎn)理由，2026年貨幣政策可能也不是債市焦點(diǎn)，市場(chǎng)可以降低注意力，總體處在穩(wěn)健支持短端的局面：前文的低通脹預(yù)期逆轉(zhuǎn)的理想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)假設(shè)下，實(shí)際利率不支持處在連續(xù)的降息周期中；配合反內(nèi)卷政策，過(guò)低的利率會(huì)再次激發(fā)企業(yè)的內(nèi)卷行為，企業(yè)信貸加權(quán)利率不具備下行基礎(chǔ)；明年預(yù)計(jì)降息操作或有，但可能僅僅局限在2026年一季度，最好的時(shí)間在1月份，如果等到年中，前文提到的低通脹預(yù)期逆轉(zhuǎn)的多類(lèi)現(xiàn)象可能會(huì)此起彼伏出現(xiàn)。）如何理解信貸和債券之間比價(jià)關(guān)系？2020國(guó)債利率下行的。20202024圖表34：貸款規(guī)模增速、貸款利率和國(guó)債利率（%）三季度貨政報(bào)告中提到了督促銀行不發(fā)放稅后利率低于同期限國(guó)債收益率的貸款，那可能意味著各類(lèi)貸款補(bǔ)貼政策必要性下降。貸款和債券利率之間的超前和滯后的關(guān)系，可能也會(huì)消失；二是金融機(jī)構(gòu)配合反內(nèi)卷，利率過(guò)低有可能會(huì)激發(fā)企業(yè)的內(nèi)卷式的行為，那意味著加權(quán)的利率水平或信貸的總量，合意水平都是在下降的。這也是明年貨幣和信用的框架可能并不是特別有效的一個(gè)根本性的原因。YYC目前國(guó)際貨幣政策的潮流是在長(zhǎng)周YCCQE2022YCC319YCC，日債收益率失去政策限制后大幅上行。圖表36：日本CPI與國(guó)債利率（%）復(fù)盤(pán)下來(lái)，在2024-2025年央行買(mǎi)債對(duì)市場(chǎng)的影響邊際減弱，我們認(rèn)為買(mǎi)賣(mài)國(guó)債仍然從屬于貨幣政策總體的方向，但并非能推動(dòng)債市行情的邊際增量。2024810810P103BP以內(nèi)。圖表37：兩輪買(mǎi)賣(mài)國(guó)債啟動(dòng)利率走勢(shì)（%）市場(chǎng)關(guān)注明年以美聯(lián)儲(chǔ)代表的全球降息周期，是否成為中國(guó)央行降息的先導(dǎo)。我們認(rèn)為，過(guò)去美聯(lián)儲(chǔ)降息→央行降息，關(guān)鍵在于兩個(gè)場(chǎng)景：1）我們內(nèi)在有降息訴求；2）中美利差和人民幣匯率制約降息節(jié)奏。24B/S融入美元并在即期市場(chǎng)拋售，壓低了掉期點(diǎn)價(jià)格，USDCNY1Y202410月份的-177924250020257.37.08，因此大行的掉期市場(chǎng)上的B/SS/B1Y）總的來(lái)說(shuō)，貨幣政策對(duì)今年的利率交易可以說(shuō)可有可無(wú)，對(duì)于2026年可能也不一定是高權(quán)重項(xiàng)，那應(yīng)該看什么？債市的機(jī)構(gòu)行為與債市供需，甚至是在社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)偏好提高下的股債之間的負(fù)債行為變化。債市機(jī)構(gòu)行為：股債之間王車(chē)易位機(jī)構(gòu)定價(jià)權(quán)的轉(zhuǎn)移：從債基到銀行今年各類(lèi)債市量化模型遭遇滑鐵盧，本質(zhì)在于模型過(guò)度地輸入了債券趨勢(shì)性牛市的各類(lèi)指標(biāo)。我們跟蹤這類(lèi)機(jī)構(gòu)債市買(mǎi)入的各類(lèi)技術(shù)指標(biāo)，自然就會(huì)失效。過(guò)去幾年趨勢(shì)行情下的每調(diào)買(mǎi)機(jī)策略難以適應(yīng)今年的震蕩行情。從去年到今年，機(jī)構(gòu)在長(zhǎng)債加倉(cāng)行為上發(fā)生變化：1）基金右側(cè)加倉(cāng)屬性減弱，202410202520日的上漲概率大幅降低，分別從2024年的58和79降至14和24。圖表39：分時(shí)間樣本-機(jī)構(gòu)7-10Y國(guó)債閾值買(mǎi)入交易情況（億元，%，BP），CEFTS 繪制短端的變化在于：1）波動(dòng)收窄，漲跌幅表現(xiàn)偏穩(wěn)，機(jī)構(gòu)超閾值的凈買(mǎi)入行大行買(mǎi)入閾值提升，20241082025152情對(duì)應(yīng)；3）大行觸發(fā)超買(mǎi)后，債市上漲概率的相對(duì)排名有所提升，絕對(duì)概率上表現(xiàn)穩(wěn)定，且閾值表現(xiàn)最高。1-3Y，CEFTS 繪制如果從賣(mài)出情況來(lái)看：1）農(nóng)商行止盈時(shí)點(diǎn)選擇仍相對(duì)有效，表現(xiàn)在所有機(jī)5率，賺取資本利得的概率表現(xiàn)下行；2）基金拋券的擇時(shí)效果相對(duì)較弱，出現(xiàn)行情上漲中繼就觸發(fā)超賣(mài)的情況。圖表41：分時(shí)間樣本-機(jī)構(gòu)7-10Y國(guó)債閾值賣(mài)出交易情況（億元，%，BP），CEFTS綜合前述在機(jī)構(gòu)買(mǎi)入賣(mài)出行為的回測(cè)情況,伴隨交易性機(jī)構(gòu)閾值買(mǎi)賣(mài)策略交我們提示或可更多關(guān)注大行明年在短端凈買(mǎi)入的指引性。圖表42：農(nóng)商行止盈、大行買(mǎi)入閾值點(diǎn)（%），CEFTS債市定價(jià)權(quán)的轉(zhuǎn)移可能會(huì)帶來(lái)特定品種、期限利差的回歸。2022年到現(xiàn)在，二永、超長(zhǎng)債以及國(guó)開(kāi)利差的大幅度壓縮可以用兩種邏輯去解釋?zhuān)阂皇桥Ｊ欣罹褪菈嚎s的；2022302022-202432BP26BP，2024103015BP215.1249圖表43：債基規(guī)模與利差（億元，BP）類(lèi)比主動(dòng)權(quán)益基金，何時(shí)形成了公募基金喪失A股定價(jià)權(quán)？這在2017年到2021年4年到5年的核心資產(chǎn)牛市的股票板塊中較為明顯。2020年前后景氣投資崛起白酒電新等賽道表現(xiàn)優(yōu)異自2019年累計(jì)漲跌幅達(dá)300+、200+帶動(dòng)主動(dòng)權(quán)益規(guī)?？焖贁U(kuò)容從20年初的2.67萬(wàn)億到2021年底的99一度下滑至6萬(wàn)億以下。今年出現(xiàn)了股票主動(dòng)權(quán)益景氣投資回歸，但債基的定價(jià)權(quán)可能在走權(quán)益的老路，那么可能帶來(lái)的是資產(chǎn)管理周期回歸，股債配置的周期性切換。如果類(lèi)比主動(dòng)權(quán)益基金曾經(jīng)的規(guī)模變化，那么在債市整體景氣度不高的情況下，可能也會(huì)出現(xiàn)債基在資產(chǎn)和負(fù)債端規(guī)模的循環(huán)收縮。圖表44：主動(dòng)權(quán)益規(guī)模與部分賽道累計(jì)漲跌幅（億元，）繪制，數(shù)據(jù)截至2025年11月17日也許在明年的年底，復(fù)盤(pán)過(guò)去5品種利差的壓縮未來(lái)考慮幾點(diǎn)變化：1）資本利得減弱，賽道類(lèi)產(chǎn)品的市場(chǎng)自然接受度在下834418時(shí)間中長(zhǎng)期（億元短期純債（億元）時(shí)間中長(zhǎng)期（億元短期純債（億元）券型基金（億元）中長(zhǎng)期純債：環(huán)比短期純債：環(huán)比金：環(huán)比2024/3/3158,37212,5257,4284%18%-5%2024/6/3063,56515,6379,9109%25%33%2024/9/3063,61013,25510,2050%-15%3%2024/12/3165,35111,90113,3543%-10%31%2025/3/3162,0569,80612,427-5%-18%-7%2025/6/3064,92011,46215,5145%17%25%2025/9/3059,1279,41515,011-9%-18%-3%圖表46：上市銀行基金投資占比下降202597國(guó)債地方債政金債占比分別為3347以及17即銀行配債持倉(cāng)結(jié)構(gòu)中主要以利率債為主，其中地方債配置規(guī)模最大。期限來(lái)看，銀行存在一定久期限制，因此配債多在5年以下。以郵儲(chǔ)銀行和工商銀行為例年以下債券占比分別為61和59整體久期也基本均在5年以下。圖表47：商業(yè)銀行債券投資占比（%），數(shù)據(jù)截至2025年10月2024年2024年12 2024 2023年12 2023郵儲(chǔ) 月31日金額 年12月31 月31日金額 年12月31銀行 （人民幣百萬(wàn) 日占比 （人民幣百萬(wàn) 日占元） (%) 元） (%)2023年12 2023年12月月31日金（人 31日民幣百萬(wàn)元） 比(%)2024工 2024年12 年12月商銀行 月31日金（人 31日民幣百萬(wàn)元） 比(%)無(wú)期限（1）

83 0 0

已逾期 10 0 10 04.424.42180,0292.63121,8743個(gè)月內(nèi)6690,2805.5750,9233個(gè)月以內(nèi)312

2,337,828 17.1 1,495,238 13.2

3–12 546,722 224,946 5.5245.9245.921,871,42446.892,174,7831–5年37.24,219,95836.64,992,2681至5年5年以上合計(jì)估

5,563,820 40.8 4,952,134 43.6 5年以上13,644,922 100 11,357,727 100 投資合計(jì)

1,794,574 38.69 1,799,781 44.144,637,963 100 4,076,190 100算久期（年）

4.28 4.48

久（年） 4.39 4.73而二級(jí)市場(chǎng)對(duì)長(zhǎng)債定價(jià)的漂移，會(huì)進(jìn)一步影響一級(jí)市場(chǎng)利率債的發(fā)行期限201910上占比較低，在近兩年的發(fā)行占比上表現(xiàn)提升，從2023年的17上升至今年的26。展望明年，我們認(rèn)為赤字規(guī)模和政府債發(fā)行規(guī)?；蛉云珜捸?cái)政，但若出現(xiàn)二級(jí)市場(chǎng)超長(zhǎng)久期債券的接受度走弱，可能影響一級(jí)發(fā)行，表現(xiàn)在期限結(jié)構(gòu)的變化，品種上看由各省決定的地方債的期限可能會(huì)先行調(diào)整。圖表49：政府債發(fā)行期限結(jié)構(gòu)（億元，%）股債再平衡：保險(xiǎn)先行，理財(cái)接力隨著債券機(jī)構(gòu)行為的變化，我們認(rèn)為今年債市被權(quán)益所影響的原因，已經(jīng)不在資