高盛-中國股市策略：2025年學到的十條教訓（一）

正在形成一個較慢的牛市

2025年截至目前A股和H股的回報率分別為16%和29%，并將自2022年底低點以來的反彈幅度擴大至30%和75%，漲幅主要由多次重新估值推動，指數12個月預測市盈率從2025年初的9.9倍上升至12.5倍。

從行業來看，材料、醫療保健、通信服務表現最佳，而日常消費品、公用事業、房地產表現落后。從風格來看，GARP（價值與增長結合型）和成長型漲幅最大，而價值型和股息型表現不佳，這些差異凸顯了在指數總覽之下，各行業和主題板塊仍存在豐富的超額收益機會。

圖表3：2025年主要行業和風格維度的顯著回報差異

分析：2025年A股和H股的漲幅大頭來源于市盈率的提升，這里面包含了兩部分，一部分是之前宏觀逆風造成的股市低估（相對于國際市場而言），另一部分是DS時刻帶動的科技股盈利預期改善。所以股市不同板塊之間的表現也相當割裂，比如苦大仇深的消費和房地產板塊在這輪行情中一直在泥坑里打滾，因為宏觀逆風這個因素并沒有消散。而反觀AI、通信、材料等科技板塊則是一騎絕塵，因為這些板塊在AI資本支出競賽的浪潮下業績出現了爆炸式增長。

我們預計牛市將繼續但漲速將放緩，到2027年底中國股票將上漲38%，其中2026年和2027年預計利潤增長分別為14%和12%，再加上約10%的估值重估潛力。后期盈利實現和適度的市盈率擴張通常會超過前期強勁但波動的估值重估收益，從而推動回報。

圖表1：2025年的收益主要由多方面復蘇推動

分析：高盛預計慢牛將在2026年到2027年間持續，從現在開始算起還有38%左右的漲幅空間，其中26%的漲幅來源于上市公司利潤實實在在的提高，而12%的漲幅來源于市盈率的進一步提高。

第一條教訓，2025年的第一波上漲基本來源于市盈率的提升（估值重構），所以成長型股票的表現遠好于價值型股票（排除銀行之前漲的一大波），2026年開始股市的上漲將更多的依靠實際利潤的改善，價值股有可能迎來補漲機會，當然這需要在宏觀預期有所改善的前提下。

好的貿易談判結果已超過政策刺激不足的影響

盡管自特朗普上任以來美國的有效關稅率確實從11%上升至29%，且人民幣兌美元自年初以來升值了4%，但中國出口卻同比逆勢增長了5.4%。我們的經濟學家也將2025年的國內生產總值增長預測上調至5%，高于此前的4.5%，這可能降低了刺激內需的緊迫性，2025年的財政赤字為15.5萬億元（占GDP的11%）也低于我們經濟學家之前預測的18萬億元（占GDP的13%）。

圖表 4：外部環境比大多數人預期的更有利

分析：得益于2018年第一次貿易戰后我國主動開拓非美市場的成果，在2025年關稅激烈博弈的背景下出口仍然維持在比較高的增速，這也使得2025年的GDP目標可以比較輕松的完成。而我國的貨幣與財政政策錨定的最主要目標就是GDP，既然GDP目標可以完成，那就降低了進一步刺激內需的緊迫性，這是今年后半年貨幣和財政政策比較乏力的主要原因。

根據現行美國關稅稅率和財政刺激水平的雙因素體系下估算，MSCI中國的合理價值應大約為74點，比當前水平低11%，這意味著好于預期的增長環境可能在股票定價中抵消了政策響應的不足。這一點也反映在出口企業的表現優于消費類股票，關稅與財政刺激之間的搖擺可能在進入2026年時仍將是一個主要的宏觀主題。

圖表7：出口股票的表現優于大多數消費類股票

分析：在僅考慮關稅和財政兩個因素的模型里，MSCI的合理水平比現在低11%，也就是說出口的順風抵消了后半年刺激的乏力。這一點也在股市中得到了印證，出口股票的業績大幅優于消費類股票業績。

第二條教訓，出口順風則會減少刺激，出口逆風則會增加刺激，兩者的動態平衡很可能在接下去的兩年內繼續。這個規律提供了一些中線操作思路，在出口繼續轉好時內需短期可能繼續受壓制（即短期看出口比較好時內需刺激減少，消費股的買點可能還需要等），反之亦然。

人工智能改變了科技股的格局

DeepSeek-R1的發布在2025年引發了中國科技公司的強勁反彈，由數據與云、半導體以及（人工智能）基礎設施與能源板塊領漲，股價平均上漲了40%，人工智能的突破已經重塑了科技股的敘事。

從基本面來看，我們估計隨著未來十年內人工智能的廣泛應用，通過成本降低、生產力提升、新收入機會，上市公司盈利每年可能增長約3%。考慮到中國在資本支出上的潛在上行空間以及通過人工智能實現盈利的可能，中國人工智能的估值已重新定價，但相比美國仍顯得便宜。

圖表9：廣泛采用人工智能在未來十年內每年提升中國企業3%的利潤

分析：2025年的DS時刻帶領相關科技股走出了一大波行情（上漲了40%以上），巨大的AI資本支出是這波行情背后的主要邏輯。而未來十年內隨著AI基礎設施建設的逐步完善，AI行情將由資本支出轉為實際應用的落地。根據高盛估算，AI應用的落地可以為上市公司整體盈利帶來每年3%的額外增長，而且相對于美國的AI板塊來說中國的AI板塊仍然相對低估。

美中之間的科技競爭可能會在價值鏈中產生結構性贏家，特別是在中國具有成本優勢的生態系統部分（如電力、人力資源、大型語言模型、硬件供應鏈）以及由于國家安全考慮而支持強勁的領域（如半導體）。

圖表 11：中美人工智能相關股票之間的顯著估值差距

分析：未來中美在AI領域的競爭可能由全面轉向差異化，中國在AI價值鏈中有成本優勢的部分比如電力成本相關、大型語言模型，和某些硬件和科技自立（防止卡脖子）的部分比如半導體將獲得更多的資源傾斜，這些領域將成為未來幾年內的重中之重。

第三條教訓，AI未來邏輯由資本支出轉變為應用落地，而與美國之間的競爭可能由全面轉向差異化，整條AI產業鏈的優勢節點和涉及科技自立的節點將優先得到發展。