系列之一：從投資中尋找打開消費(fèi)之門的鑰匙

目錄TOC\o"1-2"\h\z\u一、消費(fèi)的困境 3（一）短期：就業(yè)和收入預(yù)期 3（二）中期：收入分配、社會保障與預(yù)防性儲蓄 5（三）長期：人口結(jié)構(gòu)與貧富差距 7二、通過投資來解決消費(fèi)困境 9（一）投資也面臨著問題，內(nèi)需雙重困境亟待突破 9（二）投資帶動消費(fèi)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制 10（三）投資帶動消費(fèi)的效果驗(yàn)證 13（四）投資的資金來源 19三、民生短板的投資缺口測算 25（一）養(yǎng)老供應(yīng)的缺口 25（二）醫(yī)療保健行業(yè)的缺口 27（三）教育結(jié)構(gòu)的優(yōu)化 30（四）保障性住房 33（五）城市市政的投資 34（六）鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施的缺口 37四、新興產(chǎn)業(yè)的投資空間測算 41（一）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新投資缺口 41（二）新能源汽車行業(yè)投資缺口 43五、A股主線投資建議 44（一）大消費(fèi)細(xì)分領(lǐng)域 44（二）國產(chǎn)替代科技創(chuàng)新 45（三）近期政策投資主線 477月4一、消費(fèi)的困境當(dāng)前消費(fèi)低迷，存在短期、中期、長期三個(gè)方面的原因。短期主要是經(jīng)濟(jì)增長、就（一）短期：就業(yè)和收入預(yù)期2023年以來消費(fèi)低迷再次受到關(guān)注。20238.2%，但從兩年平均（20222023年）3.7%，低于疫情前的8%20222%3%的水平。4月至5月兩年平均增速跌到了.6%，CPI下行至-0.3%，PPI10個(gè)月負(fù)增長。圖1：社會消費(fèi)品零售總額增速（%） 圖2：CPI和PPI處于低位（%）資料來源：， 資料來源：，社會整體消費(fèi)不振的主要原因分為短期和長期。2022年延續(xù)下來的需求走弱主要是2010年以來就業(yè)人數(shù)增長最快的信息傳輸軟件服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，及教育培訓(xùn)與文化等行業(yè)沖擊最為明顯。我國就業(yè)人口主要集中在私營經(jīng)濟(jì)和個(gè)體經(jīng)濟(jì)體中。2019年私營經(jīng)濟(jì)就業(yè)人口1.764.055472萬人，有限責(zé)任公司就業(yè)人口6607萬人，港澳臺和外商企業(yè)就業(yè)人口2360萬人。我國就業(yè)人口同樣集中在第三產(chǎn)業(yè)。20223.45億人，占全部就業(yè)人口的472010至20210.74.4，16.3%13.6%。圖3：不同行業(yè)的就業(yè)人口（萬人） 圖4：不同類型企業(yè)的就業(yè)情況（萬人）資料來源：， 資料來源：，當(dāng)前的就業(yè)問題更是結(jié)構(gòu)性的，年輕人就業(yè)顯得更為困難。2023年城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率35歲以下人群就業(yè)更多集中在信息技術(shù)、文體娛樂、科教文衛(wèi)、金融與房地產(chǎn)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，這些行業(yè)受到行業(yè)性調(diào)控政策、房地產(chǎn)周期、居民收入預(yù)期等多方面影響，景氣度仍然低迷。2023年高等院校畢業(yè)人數(shù)16-24歲青年失業(yè)率持續(xù)上行，621.3%。圖5：35歲以下人口就業(yè)比重（萬人） 圖6：城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率與16至24歲人口失業(yè)率（%）資料來源：青山投研中心， 資料來源：，2023202342023Q2開始回落。圖7：消費(fèi)者收入信心指數(shù) 圖8：中國當(dāng)期和未來收入信心（%）資料來源：， 資料來源：，正在經(jīng)歷調(diào)整的房地產(chǎn)行業(yè)同樣也壓低了全社會消費(fèi)總額。房地產(chǎn)行業(yè)的低迷從兩個(gè)方面影響了消費(fèi)：首先，房地產(chǎn)行業(yè)是我國信用放大器，房地產(chǎn)行業(yè)的低迷使得信用投放持續(xù)收緊；其次，房地產(chǎn)相關(guān)消費(fèi)低迷，帶動房地產(chǎn)上下游價(jià)格的低迷。圖9：M1和M2增速（%） 圖10：2022至2023年上半年各類消費(fèi)品銷量增速（%）資料來源：， 資料來源：，與房地產(chǎn)關(guān)聯(lián)緊密的居民信貸疲軟，房地產(chǎn)開發(fā)商的資金來源持續(xù)走低，企業(yè)資金（M1）處于低位，社會投放資金（M2）回落。我國居民長期貸款持續(xù)低迷，202364M1始終較為低迷，62.3%M220222023M2的回落速度加快，6M210.7%。（二）中期：收入分配、社會保障與預(yù)防性儲蓄從更長時(shí)間段來看，相對于我國的生產(chǎn)能力來說，我國內(nèi)需消費(fèi)長期處于不足的狀GDP比重相對較低，且社會保障相對不足導(dǎo)致的。GDP2022GDPGDP2021年回落至44.9%2010GDP24.1%，而我國城鎮(zhèn)居民60.0%41.9%年9.160%。61000元。而美國皮尤研究中心數(shù)據(jù)顯示，202129%。圖各國人均可支配收入占GPD比重（%） 圖12：勞動報(bào)酬占GDP比重（%）資料來源：2022年統(tǒng)計(jì)年鑒， 資料來源：2022年統(tǒng)計(jì)年鑒，2021年城2,823202128,480元，差1.32021602.6億人，覆蓋率也有限。2021GDP6.57%2015年后沒有上升，低于國際水平；2021GDP1.6%，仍存在不足。圖13：城鄉(xiāng)居民人均養(yǎng)老收入和薪資收入對比（元） 圖14：政府醫(yī)療支出占GDP比重（%） 資料來源：， 資料來源：，在收入偏低、保障不足、支出剛性的條件下，我國總儲蓄率持續(xù)走高。2022年開始18.1%16.0%28.1%36.6%，澳門32.2%28.9%20222023圖15：各國、地區(qū)總儲蓄占GDP比重（%） 圖16：居民存款和商品房銷售的互補(bǔ)（億）資料來源：快易理財(cái)網(wǎng)， 資料來源：，（三）長期：人口結(jié)構(gòu)與貧富差距社會消費(fèi)整體是人口和收入的乘數(shù)，而我國總?cè)丝诘慕Y(jié)構(gòu)性變化時(shí)間已經(jīng)到來，勞2025我國已經(jīng)進(jìn)入了人口變化的節(jié)點(diǎn)，2022年我國總?cè)丝陂_始減少，且聯(lián)合國預(yù)計(jì)未來20年總?cè)丝跀?shù)量持續(xù)向下。人口結(jié)構(gòu)變化帶來的最顯著的影響就是經(jīng)濟(jì)增長不能再圖17：我國總?cè)丝陬A(yù)期變化 圖18：我國勞動力人口在2025年前仍然增長（%）資料來源：， 資料來源：，我國就業(yè)人口總數(shù)在2025年可能面臨下降。我國創(chuàng)造社會財(cái)富的勞動力人口在202320252025年可能出現(xiàn)下降，這意味著全社會的工資收入會出現(xiàn)下降。而工資收入是我國居民主要的收入來源，這一部分的下降意味著未來居民消費(fèi)潛力下滑。這需要政府以及各行業(yè)通力合作開發(fā)更適宜的消費(fèi)場景和消費(fèi)環(huán)境。人口變化意味著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，對一些行業(yè)的影響是趨勢性的。汽車方面，25歲452025402015年是我國2022年中國進(jìn)入適齡購房人口開始下行的階段，人口結(jié)構(gòu)變化疊加政策變化，使得房地產(chǎn)周期的下行更加猛烈，下游消費(fèi)必然受到?jīng)_擊。圖19：不同城市置業(yè)年齡 圖20：30歲-40歲人口變化資料來源：青山投研中心， 資料來源：，貧富差距方面，從基尼系數(shù)來看，我國仍然處于較高水平，但2013年后有所好轉(zhuǎn)。但金融資產(chǎn)方面差距極為顯著?？蛻糍Y產(chǎn)顯示，更少的人擁有更多的金融資產(chǎn)。此外，城鄉(xiāng)差距、地區(qū)差距也導(dǎo)致中國居民消費(fèi)同時(shí)存在升級市場和下沉市場。解決問題的方式主要是提升人口流動性。圖21：各國基尼系數(shù)（%） 圖22：客戶金融資產(chǎn)占比（%）資料來源：， 資料來源：2022年年報(bào)，二、通過投資來解決消費(fèi)困境（一）投資也面臨著問題，內(nèi)需雙重困境亟待突破當(dāng)前固定資產(chǎn)投資也面臨著三個(gè)問題，前兩個(gè)是資金來源問題，第三個(gè)是方向問題。一是隨著房地產(chǎn)行業(yè)的加速轉(zhuǎn)型，土地出讓收入收縮加重了地方政府收入壓力，加快債務(wù)問題暴露，限制了政府投資能力。2022年同比下23.3%的情況下，202320.9%20197萬億左右2.5萬億元。二是在內(nèi)需不足與外需下行疊加，同時(shí)逆全球化趨勢強(qiáng)化的局面下，民營企業(yè)和外民間固定資產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)投資完成額的比重最高是2014201564%202254%以下。三是路徑依賴引發(fā)的投資效率問題與產(chǎn)能過剩問題。目前，房地產(chǎn)投資、基建投資、綜合而言，在三駕馬車同時(shí)低迷，需求無法有效拉動供給的背景下，要更多去考慮以供給創(chuàng)造需求。特別是要利用投資的相對主動性，針對抑制消費(fèi)的因素重點(diǎn)加速投資，這可能是突破當(dāng)前內(nèi)需雙重困局的關(guān)鍵。圖23：2022年以來土地出讓收入顯著下降 圖24：2015年以來民間投資占固定資產(chǎn)投資比重從64%降至54%資料來源：，；2023年為上半年數(shù)據(jù)乘2 資料來源：，（二）投資帶動消費(fèi)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制在總需求不足的環(huán)境中，投資能夠通過以下機(jī)制帶動消費(fèi)。一是帶動當(dāng)前就業(yè)與居圖25：在總需求不足狀態(tài)下，固定資產(chǎn)投資加速對消費(fèi)具有四方面的帶動作用資料來源：需求側(cè)：收入效應(yīng)與財(cái)富效應(yīng)固定資產(chǎn)投資是拉動當(dāng)期總需求的主要力量，因而會影響經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)率，進(jìn)而影響居民的收入預(yù)期、消費(fèi)與購房意愿。從微觀機(jī)制來看，企業(yè)或政府要增加固定資產(chǎn)投資，必然會雇傭勞動力進(jìn)行配套，從而帶動就業(yè)，提升居民收入的預(yù)期。數(shù)據(jù)證明，GDP2015GDP增20162017年名GDP增速上行，城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口增速也開始回升。20182019年隨著中美貿(mào)易GDP增速與城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口增速也都再次回落。進(jìn)入新冠疫情期間，圖26：名義GDP增速與城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口增速的正相關(guān)性 圖27：2015至2021年城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員行業(yè)分布變化資料來源：， 資料來源：，從財(cái)富效應(yīng)的角度來看，當(dāng)前加速投資可能會有短期和長期兩方面的作用。短期而言，當(dāng)前居民財(cái)富受金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)價(jià)格調(diào)整的影響較大①。此時(shí)加速投資可以驅(qū)動信（供給側(cè)：補(bǔ)民生短板與發(fā)展短板從就業(yè)分布和實(shí)際增長等數(shù)據(jù)來看，當(dāng)前科技、信息技術(shù)、教育、商務(wù)服務(wù)等行業(yè)這些民生短板和發(fā)展短板行業(yè)，從需求側(cè)看是當(dāng)前產(chǎn)生新增就業(yè)的主要行業(yè)，從供給側(cè)看又很多是制約消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵性行業(yè)。補(bǔ)民生短板可緩解居民生活負(fù)擔(dān)、降低①易綱（221.0（9.%，特定目的載體（理財(cái)、信托、基金等資產(chǎn)）17.2%20075萬億元升至2018年的53.6萬億元，年均增長達(dá)到24.1%。預(yù)防性儲蓄；補(bǔ)發(fā)展短板投資則能拓展長期發(fā)展空間、提振長期發(fā)展信心。這最終都有助于解決人口結(jié)構(gòu)與持續(xù)增長等長期問題。當(dāng)前補(bǔ)民生短板和補(bǔ)發(fā)展短板行業(yè)的投資占總體的比重都相對較低，近年來增速的波動也比較大，需要穩(wěn)定發(fā)展。1顯示，房地產(chǎn)投資、制造業(yè)投資、基建投資（水利、占固定資產(chǎn)投資2023年有所降速；教育、信息技術(shù)、文體娛樂等行業(yè)投資都階段性受到行業(yè)性調(diào)控政策的影響，其中信息技術(shù)行業(yè)恢復(fù)較快，但教育和文體娛樂行業(yè)恢復(fù)偏慢。表1：2018年以來各行業(yè)固定資產(chǎn)投資增速與2017年占比各行業(yè)固定資產(chǎn)投資2023H12022累計(jì)同比增速2021 2020201920182017年占比↓制造業(yè)6.09.113.5-2.23.19.530.7%房地產(chǎn)業(yè)-6.7-8.45.05.09.18.322.1%水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)3.010.3-1.20.22.93.313.0%交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)11.09.11.61.43.43.99.7%電力、熱力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)27.019.31.117.64.5-6.74.7%農(nóng)林牧漁2.04.29.319.10.712.33.9%批發(fā)和零售業(yè)-4.25.3-5.9-21.5-15.9-21.52.6%租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)9.314.513.65.015.814.22.1%教育3.15.411.712.317.77.21.8%采礦業(yè)0.84.510.9-14.124.14.11.5%文化、體育和娛樂業(yè)1.33.51.61.013.921.21.4%公共管理、社會保障和社會組織27.042.1-38.2-6.4-15.6-18.01.3%衛(wèi)生和社會工作2.326.119.526.85.38.41.2%信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)14.221.8-12.118.78.64.01.1%住宿和餐飲業(yè)0.57.56.6-5.5-1.2-3.41.0%科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)28.621.014.53.417.913.60.9%建筑業(yè)24.22.01.69.2-63.8-13.90.6%居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)23.321.8-10.3-2.9-9.1-14.40.4%金融業(yè)8.12.4-7.023.317.8-10.80.2%需要強(qiáng)調(diào)，對于教育、醫(yī)療與社會保障等民生短板投資而言，國際經(jīng)驗(yàn)表明保持社GDPGDP圖28：全球主要經(jīng)濟(jì)體人均GDP與醫(yī)療支出占GDP比重 圖29：全球主要經(jīng)濟(jì)體人均GDP與教育支出占GDP比重資料來源：世界銀行， 資料來源：世界銀行，最終的理想是，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的每一個(gè)短板都得到了補(bǔ)強(qiáng)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都沒有缺失，呈現(xiàn)為充分就業(yè)、消費(fèi)、生產(chǎn)景氣、投資有效、財(cái)政可持續(xù)、技術(shù)進(jìn)步。居民部門得到了就業(yè)崗位、收入增長預(yù)期與人生發(fā)展空間，然后就可以提供持續(xù)的要素供應(yīng)與消費(fèi)市場。圖30：補(bǔ)民生短板、補(bǔ)發(fā)展短板有助于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)持續(xù)升級，拓展長期發(fā)展空間資料來源：，（三）投資帶動消費(fèi)的效果驗(yàn)證投資對宏觀變量的影響10%2.3.從全國居民人均消費(fèi)4.10%2、3所示。表2：固定資產(chǎn)投資對城鎮(zhèn)新增就業(yè)、全國居民人均可支配收入的影響回歸結(jié)果(1)城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)(2)城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)(3)全國居民人均可支配收入(4)全國居民人均可支配收入固定資產(chǎn)投資完成額二次項(xiàng)0.5496顯著-0.4727不顯著固定資產(chǎn)投資完成額一次項(xiàng)0.1730顯著-12.6486顯著-0.1722不顯著10.8562不顯著資料來源：wind,表3：固定資產(chǎn)投資對全國居民人均消費(fèi)支出、人均收支差額的影響回歸結(jié)果(5)全國居民人均消費(fèi)支出(6)全國居民人均消費(fèi)支出(7)全國居民人均(可支配收入-消費(fèi)支出)(8)全國居民人均(可支配收入-消費(fèi)支出)固定資產(chǎn)投資完成額二次項(xiàng)-0.4957不顯著-0.3428不顯著固定資產(chǎn)投資完成額一次項(xiàng)-0.1088不顯著11.4554不顯著-0.3120顯著7.6846不顯著資料來源：wind,請務(wù)必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責(zé)聲明。行業(yè)投資的邊際變化20052012年居民消費(fèi)水平陷入低迷；201320192021年，20222023農(nóng)林牧漁業(yè)的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比增速，20042009年快速上升，2009至2019年呈下行趨勢，2022年以來投資增速整體下行。煙草制品業(yè)的投資增速振幅較大，2023年總體增速較高，但也處于下行區(qū)間。圖31：食品制造業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比 圖32：農(nóng)林牧漁業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比 資料來源：， 資料來源：，圖33：紡織業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比 圖34：家具制造業(yè)固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比資料來源：， 資料來源：，20236月，紡織業(yè)固定資產(chǎn)0.7%6月家具制造業(yè)投資累12.9%，受房地產(chǎn)行業(yè)銷售端下行拖累。2004200740%左右的較高水平，2008200910%；20102011年快速上升；2012年以來增速緩慢下滑。20222023年，投資增速下行。批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比增速與食品行業(yè)走勢相似。醫(yī)藥制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資增速，20102011年快速上升，10%-20%區(qū)間窄幅波動。教育行業(yè)的固定資產(chǎn)投資增速，2009年增長較快，2010201910%-20%區(qū)間窄幅波動。20222023年，服務(wù)行業(yè)各細(xì)分板塊投資增速總體均呈下降趨勢。截至202362.8%，批發(fā)和零售業(yè)投資累計(jì)同比4.2%，投資降速較大。圖35：醫(yī)藥制造業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比 圖36：批發(fā)和零售業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比 資料來源：， 資料來源：，圖37：汽車制造業(yè)等的固定資產(chǎn)投資總額累計(jì)同比資料來源：，20122019年出行受限，2023年持續(xù)201420192021年，受疫情沖擊較大，增速先降后升；2022202320236月，汽車制造業(yè)投資累計(jì)同比上升20%，增速遙遙領(lǐng)先大消費(fèi)其他板塊。投資對消費(fèi)的溢出效應(yīng)圖38：總體投資對總體消費(fèi)的影響路徑假設(shè)資料來源：，2013-2023Q24。表4：回歸涉及變量類型、符號、名稱及計(jì)量說明變量類型變量符號變量名稱變量計(jì)量及說明因變量?_???????社會消費(fèi)品零售總額Ln(社會消費(fèi)品零售總額當(dāng)季值)自變量?_?????固定資產(chǎn)投資完成額Ln(固定資產(chǎn)投資完成額當(dāng)季值)中介變量????????城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)Ln(城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)當(dāng)季值)控制變量???國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP不變價(jià)當(dāng)季同比???生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)PPI全部工業(yè)品當(dāng)月同比??制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)制造業(yè)PMI?1_?2狹義貨幣同比-廣義貨幣同比M1-M2同比???消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)CPI當(dāng)月同比資料來源：wind,對所有變量進(jìn)行回歸時(shí)，同樣引入自變量二次項(xiàng)進(jìn)行整體回歸，回歸(1)是投資與消費(fèi)的(2)(3)5。表5：總投資、總消費(fèi)及其中介效應(yīng)的回歸結(jié)果(1) (2) (3)社會消費(fèi)品零售總額 城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù) 社會消費(fèi)品零售總額固定資產(chǎn)投資完成額二次項(xiàng)-0.306不顯著0.564顯著-0.140不顯著固定資產(chǎn)投資完成額一次項(xiàng)7.217不顯著-12.977顯著3.403不顯著城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)-0.294顯著資料來源：wind,由結(jié)果可知，回歸(1)和回歸(3)展示的投資與消費(fèi)關(guān)系均為開口向下的拋物線，直觀41。根據(jù)溫忠麟等人(2014)Bootstrap法的優(yōu)點(diǎn),先對回歸(2)1%的顯著性F檢驗(yàn)，表明模型整體的顯著性成立。再對回歸(3)10%的顯著性水平下顯著。最后對回歸(1)圖39：固定資產(chǎn)投資完成額與消費(fèi)社會消費(fèi)品零售總額散點(diǎn)圖及回歸結(jié)果資料來源：，63011.82，尚位于對稱軸左側(cè)，因此增加投資仍能通過就業(yè)這一中介變量傳導(dǎo)至消費(fèi)，從而促進(jìn)總體消費(fèi)的增加，總投資存在缺口，可以通過增加投資的手段促進(jìn)消費(fèi)。圖40：總體投資對總體消費(fèi)的影響路徑及效果資料來源：，（四）投資的資金來源投資面臨的主要問題一是投向與效率，二是資金來源。關(guān)于投向與效率的問題，針短期負(fù)通脹率限制貨幣政策效果，主要依靠財(cái)政支出加快由于目前通脹率為負(fù)值，導(dǎo)致實(shí)際利率極高，貨幣政策到信用擴(kuò)張的傳導(dǎo)效果受限，5OMO利率、MLF利率、LPR10BP，但并沒有停止下行趨勢。在貨幣政策效果（CPI到2%左右，PPI轉(zhuǎn)正）之后，貨幣政策的實(shí)際效果將有所恢復(fù)。圖41：加權(quán)平均利率已經(jīng)降至歷史低位 圖42：2023Q2的GDP平減指數(shù)出現(xiàn)罕見的負(fù)值資料來源：，； 資料來源：，；0.2%46月支出節(jié)奏明顯放緩，這是今年上半年尤其是二季度經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇低于預(yù)期的重要因素。2015年發(fā)行專項(xiàng)債以來，顯性赤字率主要體現(xiàn)為財(cái)政“三本賬目”20223.372.8%，較202120002022年從中央預(yù)算穩(wěn)定調(diào)節(jié)基金、政府性基金預(yù)算以及國有資本經(jīng)營預(yù)算調(diào)入資金合計(jì)為2.45萬億元，比2021年多調(diào)入1.28萬億元。圖43：2010年-2023年赤字水平及赤字率目標(biāo) 圖44：2018年-2022年財(cái)政赤字及調(diào)入資金（%） 資料來源：，； 資料來源：，；因此2022年雖然中央及地方赤字低于2021年，但財(cái)政政策的逆周期調(diào)節(jié)力度較大。2023500040003.872.362020年及2022年。這可能有兩方面原因：一是由于去年穩(wěn)增長壓力較大，導(dǎo)致大批項(xiàng)目集中開工，7399億政策性金融工具使用之后，部分專項(xiàng)債項(xiàng)目面臨資金本不足的問題。4至7月短暫出現(xiàn)了“項(xiàng)目空窗期”，這也是二季度經(jīng)濟(jì)增速低于預(yù)期的重要因素。中期準(zhǔn)財(cái)政政策和財(cái)政支出結(jié)構(gòu)優(yōu)化是重要抓手中期來看，3%紅線還需要發(fā)揮一定的預(yù)期管理的作用，在這一時(shí)期，準(zhǔn)財(cái)政政策和財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的優(yōu)化將是財(cái)政支持投資的重要抓手。從工具使用便利性和資金杠桿撬24593萬億元，理論撬動倍12.2684億元，帶動項(xiàng)目總投資也接近萬億，理論撬動倍14.612-14倍估算，7399億元額度或可拉動基建投資8.9-10.4萬億元。如表6所示。表6：2022年政策性開發(fā)性金融工具撬動作用測算規(guī)模落地時(shí)間2022年可發(fā)揮投資效果時(shí)長撬動基建投資(12倍）撬動基建投資(14倍）第一批 3000億2022年7月0.5年3.6萬億4.2萬億第二批 4399億2022年9月0.3年6.2萬億6.2萬億合計(jì) 7399億//8.910.4資料來源：，圖45：一般公共財(cái)政支出中各類支出增速與人均GDP增速（%）圖46：教育和醫(yī)療支出中用于校舍和公立醫(yī)院的費(fèi)用占比 資料來源：， 資料來源：，3%赤字率紅線短期內(nèi)尚難突破，意味著中央赤字和地方一般赤字的GDP年財(cái)政預(yù)算草案中用6800400億元，但考慮之前較低基數(shù)，今3.74萬億422.97億元（用于職業(yè)學(xué)校36億2010長期要優(yōu)化債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系在經(jīng)濟(jì)面臨內(nèi)需不足時(shí)，對赤字和債務(wù)的傳統(tǒng)認(rèn)知往往會制約政府投資對需求復(fù)蘇GDP增速的“逆周期”效應(yīng)不顯著（圖47：美國GDP與政府債務(wù)同比增速（%） 圖48：日本GDP與政府債務(wù)同比增速（%） 資料來源：， 資料來源：，圖49：中國GDP與政府債務(wù)同比增速 圖50：中國城投債存量規(guī)模及同比增速資料來源：，；注2015年后大幅增長主要是預(yù)算法調(diào)整問題

資料來源：，3%3%60%負(fù)債率的“舊約”只是時(shí)間早晚的問題。這從任何一個(gè)發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)來看，都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀規(guī)律。3%的赤字率目標(biāo)為歐盟1991年制定，目前來看其執(zhí)行效果并不理想。歐元區(qū)成員國雖然完成了貨幣統(tǒng)一，但各國之間財(cái)政獨(dú)立，擁有自主舉債的能力。為對成員國的財(cái)政紀(jì)律進(jìn)行了約束，設(shè)定了3%60%負(fù)債率紅線。但從實(shí)際執(zhí)行情況來看，希臘和意大利早在加入歐元區(qū)100%60%2008年金融危機(jī)之后的五年時(shí)間里始3%“馬約”1991年制定2020年當(dāng)歐洲再次面對“新冠疫情”的外部沖擊時(shí)，3月份便宣布暫停履行“馬約”中的赤字率和負(fù)債率約束。圖51：歐洲各國政府負(fù)債率水平 圖52：歐洲各國財(cái)政赤字率水平（%）資料來源：， 資料來源：，3%3%3%，而在目標(biāo)赤字率的約束下，政府通過專項(xiàng)債發(fā)揮逆周期調(diào)節(jié)的方式也逐漸顯現(xiàn)了一些問題。目前部分專項(xiàng)債項(xiàng)目已經(jīng)有實(shí)質(zhì)“一般化”目前專項(xiàng)債項(xiàng)目主要由地方政府主2019年開始用于再4月份之后專項(xiàng)債項(xiàng)目審批節(jié)奏的放緩。圖53：2015-2023年政府債務(wù)融資分項(xiàng)及凈融資金額(億元) 圖54：2015-2023再融資專項(xiàng)債占比(億元) 資料來源：，；注：2023年為上半年數(shù)據(jù)資料來源：，；注：2023年為上半年數(shù)據(jù)中央杠桿率提升及引入多元融資主體或是未來專項(xiàng)債改革的方向。而從長期來看，三、民生短板的投資缺口測算（一）養(yǎng)老供應(yīng)的缺口近年來，我國老年人口規(guī)模日益龐大，人口老齡化程度逐步加深。2022年，60歲及2.8019.8%“十四五”20212022年聯(lián)合國對于中國20222023-2025年中國總?cè)丝跀?shù)60-64歲、65-69歲、70-74歲、75歲以上為分組依據(jù)，通過觀察近年來各組人口占總?cè)丝诒壤陌l(fā)2023-2025以得出未來三年各組人口數(shù)量。如圖55-56所示。圖55：中國總?cè)丝跀?shù)預(yù)測 圖56：老年人口數(shù)量及分布預(yù)測資料來源：， 資料來源：，60-64歲、65-69歲、70-74歲、75歲以上2023-202513.5014.8916.3857-58所示。圖57：養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模預(yù)測 圖58：市場規(guī)模預(yù)測對比資料來源：， 資料來源：，艾媒咨詢，2028341元/2021歲以上群體預(yù)期人均養(yǎng)老支4000元/9%左右，可以得出按上述城市分類時(shí)，未來三年中每年的人均養(yǎng)老支出預(yù)測值。同時(shí)，2020年，一線、新一線和二線城市36.1%2023-202521.17、23.44、25.9559所示7.67、8.559.5760所示。圖59：養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)潛在需求預(yù)測 圖60：養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)缺口資料來源：， 資料來源：，（二）醫(yī)療保健行業(yè)的缺口圖61：我國人口老齡化率(%) 圖62：全國和城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保健人均消費(fèi)性支出資料來源：， 資料來源：，55并結(jié)合上述對人口老齡化的測算可知，202214.9%，預(yù)計(jì)202517.21%。加之受疫情沖擊后，人們對健康的重視程度持續(xù)提升，全國和城所示。201320202022年受疫情影響，醫(yī)療保健支出產(chǎn)生較大波動導(dǎo)致增10%20192023-202510%估算，測算得到2023-2025年全國居民醫(yī)療保健人均消費(fèi)性支出預(yù)計(jì)值。如圖63所示。6420253.96萬億，較2022年的2.99萬億有較大增幅。圖63：全國居民人均醫(yī)療保健消費(fèi)性支出及其增速資料來源：，2022年世界衛(wèi)生組織發(fā)布的全球醫(yī)療評估報(bào)告，日本再次位居世界首位，中國642018圖64：全國居民醫(yī)療保健消費(fèi)性支出及其預(yù)測資料來源：，65653550%65歲以后產(chǎn)生的，因此醫(yī)療保健的潛在需求與老齡化程度有很大關(guān)聯(lián)。根641990年前后，老齡化率達(dá)13%左右。因此，近似將日本1986-1993年的人均國民醫(yī)療費(fèi)看作中國2018-2025年的醫(yī)療保健行業(yè)潛在人均需求。圖65：中國與日本的老齡化程度 圖66：日本人均國民醫(yī)療費(fèi)及其增速資料來源：， 資料來源：，圖67：醫(yī)療保健行業(yè)潛在需求資料來源：，圖68：醫(yī)療保健行業(yè)缺口預(yù)測資料來源：，67202514.2568所示。202510.29萬億元，表明醫(yī)療保健行業(yè)尚待進(jìn)一步投資。（三）教育結(jié)構(gòu)的優(yōu)化各階段教育我國人口出生率下滑、老齡化加快，20220-1423908萬人，占602800419.8%，69-70所示。據(jù)教育部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2022年全國共有各級各類學(xué)校51.85萬所；學(xué)歷教育在校生2.93億人；專任教師1880.36萬人。新增勞動力平均受教育年限達(dá)14年。圖69：全國0-14歲人口數(shù)量及占比 圖70：入學(xué)學(xué)齡兒童數(shù)與學(xué)齡兒童入學(xué)率資料來源：， 資料來源：，圖71：中國小學(xué)、初中、高中、高等教育毛入學(xué)率資料來源：，20221.6202295.5%0.1個(gè)百分點(diǎn)。2022年，高91.6%0.2個(gè)百分點(diǎn)。2022年，59.6%，1.871所示。20221014.546.11%124.255.61%400.02萬人；在校生933.65萬人。招收網(wǎng)絡(luò)本?？?80.89萬人；在校生844.65萬人。如圖72所示。202230131239（16432所；高職（?？疲W(xué)校1489253所。另有234所。4655萬人，比上年增加225萬人。如圖73所示。圖72：各類高等教育招生數(shù) 圖73：高等教育學(xué)?；驒C(jī)構(gòu)數(shù)量資料來源：， 資料來源：，202217.8334.37%；5282.7218.05%。教育缺口2021年人口抽樣調(diào)查的各年齡段比例計(jì)算，20213034.1%，30-6046.9%，6018.9%。隨著出生率逐漸下降，以302021202220224506（4053萬人45310%588142891592萬人，占對應(yīng)年齡人口數(shù)量27%74-75所示。圖74：2022年1-34歲人口數(shù)量(按抽樣比例計(jì)算) 圖75：2022年各階段學(xué)齡人口與實(shí)際在校人口數(shù)量比較資料來源：， 資料來源：，圖76：中國成人教育市場規(guī)模資料來源：德勤，圖77：中國職業(yè)教育市場規(guī)模資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2015年我國成人教11077億元，2013-202012.6%12.6%的年增速增長，202520030億元。76所示。2020年疫情的影響，規(guī)模有所下6530億10.8%10.8%20259844億元左右。77所示。（四）保障性住房十四五”具體來看，2021-2025870萬套間，預(yù)計(jì)可以2600130萬套間，浙江省120萬套間。如圖78所示。圖78：部分省市保障性租賃住房計(jì)劃籌建數(shù)量資料來源：各省市住建部,圖79：全國計(jì)劃/實(shí)施籌建保障性租賃住房數(shù)量及每套全部投資資料來源：住建部,不完全統(tǒng)計(jì)，2021-2022年，已披露省市計(jì)劃/實(shí)施的保障性租賃住房籌建數(shù)量占“十四五”41.46%2023年已披露省市計(jì)劃的保障性租賃住房籌建數(shù)量占“十四五”23.60%2021-2022年全360942662023年全國計(jì)劃籌集建設(shè)保障性租205萬套間。2024-2025304萬套間保障性租賃住房，年均籌建15220242025170和134萬套間。如圖79所示。從投資成本來看，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，20221-10月，全國保障性租233.617501-10月7.491-21-1010.7萬元。3891元/2023－202511.8112.41萬元。80所示。圖80：全國保障性租賃住房投資額預(yù)測資料來源：住建部,結(jié)合計(jì)劃籌集建設(shè)保障性租賃住房數(shù)量的預(yù)測，我們判斷，2023－2025年，保障性230820081663隨著保障性租賃住房建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn)，我國住房保障體系將進(jìn)一步完善，帶動我國城市住房問題的解決。（五）城市市政的投資共交通、道路橋梁、排水、園林綠化、市容環(huán)境衛(wèi)生及其他。2030年中國城市化率預(yù)計(jì)政策的支持。2018年全國兩會提出“新型城鎮(zhèn)化”戰(zhàn)略，陸續(xù)出臺各行業(yè)層面的補(bǔ)短板、投資規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，進(jìn)行投資測算具有較大意義。2023年，受臺風(fēng)“杜蘇芮”影響，全國多地遭遇嚴(yán)重洪澇災(zāi)害。811.1億元中央自然災(zāi)害救災(zāi)資金；863.5億元中央自然災(zāi)害救災(zāi)資金；8910億元，對國家蓄滯洪區(qū)運(yùn)用期間群眾的水毀損失予以補(bǔ)償，預(yù)計(jì)2023年市政投資較以前年份有較大提升。5年移動平均2023-202575-762001年至今固定資產(chǎn)投資規(guī)模增速持續(xù)為正，近出臺多項(xiàng)政策促進(jìn)行業(yè)發(fā)展。2021年，水利部印發(fā)《關(guān)于實(shí)施國家水網(wǎng)重大工程的指導(dǎo)202352023年國家財(cái)政對洪澇災(zāi)害的緊急撥款，預(yù)計(jì)2023-2025年供水行業(yè)相關(guān)固定資產(chǎn)投資規(guī)模將維持較高位。燃?xì)庑袠I(yè)固定資產(chǎn)投資于2010-20142023年，受嚴(yán)重洪澇災(zāi)害影響，多地20182023年跌幅將有所收窄，2024-20252020-2021年水平。2023年，受洪澇災(zāi)害影響，多地供熱2023年集中供熱行業(yè)投資將小幅上行，而后逐步回歸至2021年水平左右。圖81：供水、燃?xì)夂图泄嵝袠I(yè)固定資產(chǎn)投資增速 圖82：供水、燃?xì)夂图泄嵝袠I(yè)固定資產(chǎn)投資規(guī)模資料來源：， 資料來源：，81-8220002023年，隨著疫情影2023-2025年投資增速保持較快增長。2018年觸底后小幅反彈，目前保持小幅穩(wěn)定的正2022年出臺《“十四五”2023年受極端天氣影響，多地出現(xiàn)道路坍塌和橋梁2023年固定資產(chǎn)投資投入將出現(xiàn)較大增加。10%-17%區(qū)間波動，受氣候因素影響，具有一定周期性規(guī)律。2023年受“杜蘇芮”6應(yīng)急管理工作的通知》，政策層面提供支持，預(yù)計(jì)2023年增速達(dá)較高區(qū)間，而后逐漸回落。圖83：公共交通、道路橋梁和排水行業(yè)固定資產(chǎn)投資增速 圖84：公共交通、道路橋梁和排水行業(yè)固定資產(chǎn)投資規(guī)模資料來源：， 資料來源：，79-8020160%2023843.772023年園林綠化投資增速將較以前年度有明顯回升，2024-2025年影響逐漸減弱，增速逐步回歸正常水平。85、86所示。市容環(huán)境衛(wèi)生行業(yè)近年增速趨緩，考慮到2023年地質(zhì)災(zāi)害對市容和環(huán)境衛(wèi)生的影響，202310年左右的長周期進(jìn)行增速預(yù)測。圖85：園林綠化、市容環(huán)境衛(wèi)生及其他固定資產(chǎn)投資增速 圖86：園林綠化、市容環(huán)境及衛(wèi)生和其他固定資產(chǎn)投資額資料來源：， 資料來源：，812023-20252.58、2.732.88萬億元，市政投資87所示。圖87：城市市政重點(diǎn)行業(yè)固定資產(chǎn)投資規(guī)模預(yù)測資料來源：，（六）鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施的缺口基礎(chǔ)設(shè)施。我國大多數(shù)鄉(xiāng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施滯后，影響了農(nóng)村生活質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿Α?990年以來，中國村莊個(gè)數(shù)和鄉(xiāng)村人口總體呈持續(xù)下滑趨勢。截至2021236.320224.9188-89所示。202310020%。其中，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投30億元，主要用于修建農(nóng)村公路、橋梁、水利設(shè)施等，以提高農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平，改善農(nóng)民生產(chǎn)生活條件。圖88：中國村莊個(gè)數(shù)與鄉(xiāng)村人口數(shù) 圖89：全國公共財(cái)政支出：農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院， 資料來源：德勤，2021201320212.9%20251149790所示。同時(shí)，2021年，全國31個(gè)?。òㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）村莊建設(shè)投入平均值為329.8億元/省，其中貴州等18個(gè)省投入低于均值。如圖90所示。圖90：2021年中國全國村莊建設(shè)投入及同比增速資料來源：，19902021年，中國全國村莊建設(shè)投入中市政公用設(shè)施建設(shè)投入年復(fù)合增速為16.1%201320217.7%7.7%2025年中國全國村莊建設(shè)投入有望達(dá)到4517億元。如圖90所示。村莊建設(shè)投入中，市政公用設(shè)施建設(shè)包括供水、燃?xì)?、集中供熱、道路橋梁、排水?02131（村莊建設(shè)投107.8億元/19個(gè)省村莊內(nèi)市政公用設(shè)施投入低于均值。如圖91所示。圖91：2021年中國各省村莊建設(shè)投入資料來源：，199020217.5%，而201320210.6%0.6%2025年中國全國村莊建設(shè)投入有望達(dá)到5267億元。如圖92所示。圖92：2021年中國全國村莊建設(shè)投入（市政公用設(shè)施）及同比增速資料來源：，村莊建設(shè)投入中，房屋建設(shè)包括住宅、公共建筑、生產(chǎn)性建筑等方面。2021年，全31（222.0億元/省，1893、94所示。20201207kW、11kW500-350015KW1500015000-200001989.489.4100億元。如圖95-97所示。圖93：2021年中國各省村莊建設(shè)投入：市政公用設(shè)施資料來源：，圖94：2021年中國全國村莊建設(shè)投入（住宅）及同比增速資料來源：，圖95：2021年中國各省村莊建設(shè)投入：房屋資料來源：，圖96：中國公共充電樁保有量及其增速 圖97：華東、華南地區(qū)自然村莊數(shù)量資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院， 資料來源：德勤，2015122017年10202132035草案圖98：中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模預(yù)測資料來源：，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)來看，據(jù)中國信通院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書（2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重為55.7GDP65。相50.20GDP41.50%，仍有較大提升GDP5%GDP2023-202554.62、59.35、64.4198所示。圖99：公有云和私有云市場規(guī)模預(yù)測 圖100：混合云市場規(guī)模及增速預(yù)測資料來源：， 資料來源：，20%20256646242716241.0799-100所示。圖101：中國物聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù) 圖102：物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模預(yù)測資料來源：， 資料來源：，從物聯(lián)網(wǎng)來看，中國物聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量在2020年受疫情影響小幅下滑，此后一直維持621.232019年以前，中國物聯(lián)網(wǎng)市15%以上，2020年以來在疫情沖擊下，部分場景增速不及預(yù)期，2021年市場規(guī)模甚至出現(xiàn)負(fù)增長。隨著疫情影響減退，物聯(lián)網(wǎng)在各行各業(yè)的不斷深入，10%-15%左右的增長速度，2025年物聯(lián)網(wǎng)市2.18101-102所示。（二）新能源汽車行業(yè)投資缺口全球氣候變化和環(huán)境問題日益嚴(yán)重，各國政府紛紛出臺政策支持新能源汽車的發(fā)展，潛在市場足跡日益顯現(xiàn)。根據(jù)國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)，20221000萬量，呈指數(shù)級增長。2023230萬量，比去年同25%202335%1400萬輛，占汽車市場整體18%60%的電動汽車銷售發(fā)生在中國，全球已售出的電動汽車一半以上在中國。新能源汽車市場呈現(xiàn)出的迅猛增長的態(tài)勢主要得益于政策扶持和市場需求的雙重驅(qū)動，2022年，生態(tài)環(huán)境部、國家發(fā)展和改革委員會等七部門聯(lián)合印發(fā)《減污降碳協(xié)同增203550%240.1238.76.2%和9%2.2%1.4%80.578萬輛，30.6%31.6%32.7%。739.2萬輛，環(huán)比增2.6%35.1%10.129.5%，同比增長103-104所示。圖103：中國新能源汽車銷量 圖104：中國新能源汽車產(chǎn)量資料來源：wind， 資料來源：wind，202340.5%的增長速20251786105所示。圖105：未來新能源汽車市場測算資料來源：，五、A股主線投資建議7PPI0.110.8%1.5%。PPI0.3%，影響0.070.3%，衣著價(jià)格0.6%0.2%。整體來看，消費(fèi)行情有所好轉(zhuǎn)。7月，大消費(fèi)板塊多數(shù)行業(yè)錄得上漲，87CPI數(shù)據(jù)來看，食品106、107所示。811PE估值水平高于201060%80%分位數(shù)左PE20108.83%分位數(shù)水平，67所示。圖106：2023年8月消費(fèi)行業(yè)紛紛回調(diào) 圖107：2023年1-8月消費(fèi)行業(yè)多數(shù)下跌（截至8月日）資料來源：wind， 資料來源：wind，表7.消費(fèi)行業(yè)PE（TTM）及其分位數(shù)證券簡稱醫(yī)藥生物PE(TTM)PE估值分位數(shù)(%)(2010年以來）3月底4月底5月底6月底7月底8月證券簡稱醫(yī)藥生物3月底4月底5月底6月底7月底8月23.9524.4428.2726.9226.7526.033.615.3512.6410.3810.078.83紡織服飾24.0323.9324.5925.1925.7924.35紡織服飾35.1334.0738.9043.2846.3737.04食品飲料35.5833.1028.6528.8031.4730.33食品飲料68.8359.9732.7633.5549.9143.36家用電器14.5014.6313.3314.8314.7013.86家用電器29.4831.8114.9634.7932.9119.86美容護(hù)理57.2852.5445.5044.9546.7344.33美容護(hù)理88.6681.1464.7362.0869.2858.86農(nóng)林牧漁98.0336.9427.6628.6530.2728.77農(nóng)林牧漁93.6842.1418.9720.6926.3821.07社會服務(wù)122.90109.1585.0584.3485.6282.62社會服務(wù)95.1091.3885.1284.2085.6082.18交通運(yùn)輸12.3812.7112.8212.7613.9313.55交通運(yùn)輸5.817.237.887.4914.3111.62汽車30.7929.2627.8430.4032.0830.53汽車86.2480.8476.3584.2489.6184.80商貿(mào)零售38.2738.4635.6634.6338.1836.40商貿(mào)零售80.6981.0071.7269.3780.3774.97輕工制造31.0928.3029.1930.1531.6130.11輕工制造43.4235.0036.9640.1845.2740.06資料來源：wind,注：更新至8月11日（二）自主研發(fā)科技創(chuàng)新2023年年初以來，TMT300ChatGPT及人50.66%42.75%，計(jì)算機(jī)行27.57%6108所示。從估值來看，自二季度以來，伴隨著市場對于人工智能主題行情的熱度，TMT板塊經(jīng)歷TMT8日，70%以上，通信和國產(chǎn)化創(chuàng)新指數(shù)8所示。圖108：2023年以來TMT板塊累計(jì)漲跌幅資料來源：wind,表8：TMT行業(yè)PE（TTM）及其分位數(shù)證券簡稱國產(chǎn)化創(chuàng)新指數(shù)PE(TTM)PE估值分位數(shù)(%)(2010年以來）3月底4月底5月底6月底7月底8月證券簡稱國產(chǎn)化創(chuàng)新指數(shù)3月底4月底5月底6月底7月底8月23.3423.3022.2823.0423.0521.7932.7623.5617.3128.7428.9913.03國產(chǎn)軟硬件指數(shù)99.41108.64106.90112.81105.98104.92國產(chǎn)軟硬件指數(shù)94.6899.7597.2599.3196.6896.31國產(chǎn)電腦指數(shù)58.2372.2372.8872.9669.6167.19國產(chǎn)電腦指數(shù)41.1659.9861.8962.1256.4852.93自主科技37.8842.5441.1844.6543.4041.84自主科技32.6436.6740.8052.3047.0144.14TMT指數(shù)39.1041.9241.6241.7639.9638.98TMT指數(shù)21.3424.8927.2127.5723.0721.17電子34.2435.9243.6744.7644.5242.88電子19.4324.3242.7446.2845.3141.05計(jì)算機(jī)65.1569.4169.4669.6967.1666.27計(jì)算機(jī)77.9883.7683.8584.2980.3779.22傳媒42.5446.9048.1947.5545.3744.32傳媒52.7261.7164.1162.8757.7955.32通信31.1230.7831.3434.7732.9432.03通信9.078.459.4722.1013.1910.98數(shù)字經(jīng)濟(jì)40.3247.7046.0148.0946.7545.43數(shù)字經(jīng)濟(jì)57.4266.0377.9995.6983.2572.73資料來源：wind,注：更新至8月11日24AI84骨干TMT板塊的未來發(fā)展。從公募基金二季報(bào)來看，公募基金增持最多的前五大行業(yè)分別為通信、電子、汽車、家用電器和機(jī)械設(shè)備，進(jìn)一步印證了自主研發(fā)科技創(chuàng)新的投資主線。同時(shí)，7月PPI分行業(yè)同比表明，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)邊際改善。疊加上述政策的持續(xù)催化，TMT板塊有望迎來新一輪上漲機(jī)會。如圖109所示。圖109：公募基金二季報(bào)各行業(yè)增減持情況資料來源：wind,（三）近期政策投資主線A股上市公司中報(bào)的逐漸披露，三季度的投資主線主要依賴于業(yè)AA股市場存量博弈為主，增量概率偏弱，因此，關(guān)注業(yè)績績優(yōu)及政策催化背景下的主線投資機(jī)會。中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇態(tài)勢不變，政策利好將持續(xù)助力市場向好。724日召開中共中發(fā)揮消費(fèi)拉動經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)性作用要推動平臺企業(yè)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展5.5%3.8%，社會消費(fèi)品零售總額同8.2%56GDP復(fù)合增速有望在三四季度有所支撐，給市場提供實(shí)質(zhì)性利好。A股磨底，8月配置主要方向。投資策略應(yīng)當(dāng)聚焦受益于政策助力板塊里的低估值價(jià)值股+成長型價(jià)值股。8月我們建議戰(zhàn)略性布局中特估、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、消費(fèi)等板塊里的價(jià)值股。在此，基于政策分析，繼續(xù)推薦數(shù)字經(jīng)濟(jì)、中特估、消費(fèi)板塊等標(biāo)的，見表9所示，即我們前期推的十大金股，預(yù)判未來這些標(biāo)的仍具有上行空間。表9：相關(guān)標(biāo)的推薦理由、盈利預(yù)測、估值（截止2023年7月末）股票代碼 股票名稱 行業(yè) 推薦理由

EPS（元） PE(X)0700.HK 騰控股 傳媒300033.SZ 同順 計(jì)機(jī)600941.SH 中移動 信001380.SZ華緯科技汽車600489.SH中金黃金有色601668.SH中國建筑建筑600030.SH中信證券非銀600809.SH山西汾酒食品飲料000333.SZ美的集團(tuán)家電600963.SH 岳林紙 工

2022A2023E2024E2022A2023E2024E2025E2022A2023E2024E2025E19.3415.2818.0620.1315.1820.3617.2315.453.153.684.65.795042.7734.1727.185.876.477.6311.5214.7213.4612.351.171.131.171.131.471.8526.927.8521.4117.010.440.60.440.60.690.7318.7517.6815.414.511.221.381.531.654.474.363.933.641.421.732.092.4613.812.3210.657.856.648.610.5313.1933.9126.1621.3717.994.214.825.125.6313.912.1311.4310.390.340.40.460.5721.5418.4116.0612.832023H1新簽訂單穩(wěn)健增長，中特估有望受益行業(yè)龍頭地位穩(wěn)固，持續(xù)受益政策紅利以堅(jiān)實(shí)業(yè)績增長打消短期憂慮空調(diào)高景氣延續(xù)，盈利端有望迎來修復(fù)“漿紙+生態(tài)”雙核驅(qū)動發(fā)展，碳匯成長空間廣闊資料來源：，注：本部分主要引用銀河策略團(tuán)隊(duì)2023A股-2023317了若干“促銷費(fèi)”“穩(wěn)增長”圖表目錄圖1：社會消費(fèi)品零售總額增速（%） 3圖2：CPI和PPI處于低位（%） 3圖3：不同行業(yè)的就業(yè)人口（萬人） 4圖4：不同類型企業(yè)的就業(yè)情況（萬人） 4圖5：35歲以下人口就業(yè)比重（萬人） 4圖6：城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率與16至24歲人口失業(yè)率（%） 4圖7：消費(fèi)者收入信心指數(shù) 5圖8：中國當(dāng)期和未來收入信心（%） 5圖9：M1和M2增速（%） 5圖10：2022-2023年上半年各類消費(fèi)品銷量增速（%） 5圖各國人均可支配收入占GPD比重（%） 6圖12：勞動報(bào)酬占GDP比重（%） 6圖13：城鄉(xiāng)居民人均養(yǎng)老收入和薪資收入對比（元） 6圖14：政府醫(yī)療支出占GDP比重（%） 6圖15：各國、地區(qū)總儲蓄占GDP比重（%） 7圖16：居民存款和商品房銷售的互補(bǔ)（億） 7圖17：我國總?cè)丝陬A(yù)期變化 8圖18：我國勞動力人口在2025年前仍然增長 8圖19：不同城市置業(yè)年齡 8圖20：30歲-40歲人口變化 8圖21：各國基尼系數(shù)（%） 9圖22：客戶金融資產(chǎn)占比（%） 9圖23：2022年以來土地出讓收入顯著下降 9圖24：2015年以來民間投資占固定資產(chǎn)投資比重從64%降至54% 9圖25：在總需求不足狀態(tài)下，固定資產(chǎn)投資加速對消費(fèi)具有四方面的帶動作用 10圖26：名義GDP增速與城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口增速的正相關(guān)性 圖27：2015至2021年城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員行業(yè)分布變化 圖28：全球主要經(jīng)濟(jì)體人均GDP與醫(yī)療支出占GDP比重 12圖2