黄金、分红与成长同涨,如何理解这一反常现象?

中金刘刚、王牧遥
当前全球市场出现反常现象,黄金、分红与成长三类不同属性的资产罕见同涨,传统通胀通缩框架难以解释这一现象。中金分析认为,这背后是地缘风险推动的避险需求、中美流动性差异以及科技产业趋势共同作用的结果,建议以信用周期为分析框架,在当下"财政强+社融弱"的阶段关注政策发力方向与仍保持扩张的景气结构。

今年整体强劲的市场环境中,有一些让人颇为费解的地方,例如风险(美港A三地的成长股)和避险资产(黄金)同涨,通缩(分红)与通胀(黄金)资产同涨。正常情况下,黄金、分红和成长这三大类不同属性的资产定价底层逻辑是不同的:黄金更多反映避险和储值价值,分红在通缩或防御环境下跑赢,成长则对应通胀和风险偏高改善的环境。但是反观今年,1-3月黄金与成长同涨,4-7月为分红与成长同涨,7-9月又是黄金与成长同涨,看起来不合常理。

图表1:年初至今黄金、成长跑赢宽基指数 

注:数据截至2025年10月17日

资料来源:FactSet,中金公司研究部

图表2:1-3月黄金与成长同涨,4-7月为分红与成长同涨,7-9月黄金与成长同涨

资料来源:Wind,中金公司研究部

如何理解这一“反常”现象,通缩和通胀周期的资产定价框架是否已经失效?如果是,那什么因子在定价中更重要?而且,在中美周期依然错位、但又将各自迎来拐点的环境下(《中美信用周期或再迎拐点》),哪类资产或行业将迎来更大机会?

黄金、分红与成长同涨的背后:传统的“通胀和通缩”框架是否失效?

从定价理论上,任何资产的价值应该等于其未来现金流在当期的总贴现,换言之,资产价格由其未来所能产生的所有现金流和贴现率(无风险利率+风险溢价)共同决定。从现金流角度看,黄金、分红和成长恰恰代表了三类特征迥异的资产:1)黄金最为特殊,没有现金流甚至是负现金流的资产(有储藏成本),因此在通胀尤其是恶性通胀时最受益;2)分红或与分红类似的债券等资产,提供的更多是近端且稳定的现金流,在低增长和通缩环境下更具吸引力;3)成长的远期现金流更多,因此在增长和温和通胀时跑赢。因此,如果只考虑这三类资产且粗略按照通胀和通缩环境划分的话,通缩环境下的排序是:分红>黄金>成长;通胀环境下的排序为:成长>黄金>分红。

显然,今年以来的表现是无法单纯用传统的通胀和通缩框架来概括的,这倒并非因为其已经失效,而是因为还有其他因素在这一阶段发挥了主导作用。探究背后的原因,对于我们判断未来的走势至关重要。

首先,资产轮动无法用单一的“通胀”或“通缩”逻辑来简单解释,其他很多变量也会发挥作用,比如全球地缘格局割裂下的央行购金需求、此起彼伏的地缘风险、以及更为长远的全球货币体系重构等因素,都超越了简单的通缩通胀的基本面逻辑,这既是今年以来黄金上涨的主要推手,也是使得黄金价格“背离”美元和实际利率框架的原因。我们测算,当黄金价格超过5500美元/盎司时,黄金的存量总价值就会超过存量美债的38万亿美元。

图表3:黄金价格“背离”美元和实际利率框架 

资料来源:Wind,中金公司研究部

图表4:金价超过5500美元/盎司,黄金的存量总价值就会超过存量美债的38万亿美元  

资料来源:Haver,中金公司研究部

其次,当前的宏观环境也不是一个简单的通胀或通缩就能概括的。对于中国,虽然受地产和上游资源品影响,整体经济和表观价格特别是PPI依然处于下行区间,但过剩的流动性导致但凡是有回报甚至有回报预期的“稀缺”资产都会因为资金的大量涌入而涨价,呈现局部通胀现象,此前的国债和分红、当前的黄金和科创,都体现了相对的通胀(即相对购买力下降),即便是CPI的分项中也体现了这一通缩和通胀并存现象。因此,更确切地讲,中国当前的局面应该是整体物价下行掩盖下的过剩流动性和局部通胀,这才会有分红和成长都涨,本质是流动性对稀缺回报的追求。

对比之下,美国也并没有市场担心的滞胀,而是滞胀担忧下的科技趋势,因此才能有科技股和黄金的同涨。

图表5:中国通胀下行但内部分化 

注:数据截至2025年10月17日

资料来源:Wind,FactSet,中金公司研究部 

最后,中美之间的周期上的错位和科技趋势的互动也会影响资产表现,比如美国科技会映射到中国科技链条,黄金也在中美周期错位下会受到美国通胀环境和美元定价的影响。

图表6:中美科技趋势互动会影响资产表现 

资料来源:Wind,FactSet,中金公司研究部  

所以,单一的通胀和通缩无法完全把握中国市场的资产轮动规律,但直接诉诸“不可知论”也并非出路。当前外部关税挑战增加,内部经济增长放缓,市场在景气结构上也积累了较多浮盈,应该如何配置,哪种资产会更为受益?我们认为,信用周期框架不失为一个有效的解决方法,这也是过去几年我们一直沿用的思路《中美信用周期或再迎拐点》。

如何把握中国资产的轮动规律?从原因出发,以信用周期为抓手

传统的通缩和通胀框架也好,更为经典的美林时钟也罢,具体应用中都会遇到类似的“痛点”:一方面是因为毕竟通胀和通缩是最终结果,没有考虑导致的原因和其他因素影响,另一方面也是因为在中国会因为如政策环境不同而“水土不服”,例如传统美林时钟认为滞胀阶段现金跑赢,是因为考虑到央行紧缩会损害黄金,但从通胀属性本身考虑,通胀会损害现金的购买力,黄金更为受益。

图表7:美林时钟在中国会因为政策环境不同等原因而“水土不服”

资料来源:美银美林,中金公司研究部 

我们认为,解决这一问题的一个替代思路,是从原因出发,以信用周期为抓手。通胀和通缩都是经济和政策等各种因素综合作用的结果与现象,如果我们直接从导致这些经济现象的原因出发,或许可以起到不同甚至更好的效果,这也是信用周期框架的主要初衷:通缩和通胀是需求强弱的结果,需求来源的本质则是信用扩张。

信用扩张的主体可分为政府部门和私人部门,从决定因素上又可以进一步分为三大块:一是以AI为代表的新产业趋势,二是政府主导的财政刺激,三是以地产消费和传统制造业为代表的私人部门传统需求。这三块中,除政府支出外,另外两块本质上都取决于各自投资回报率与融资成本间差距的大小,例如决定地产的租金回报率与居民购房的按揭利率。

图表8:信用周期的决定机制分为三部分:财政、私人部门传统需求、科技产业趋势带动的新兴投资

资料来源:中金公司研究部 

由于中国的市场预期受政策导向影响更大、且间接融资占比更大,因此分析中国的资产轮动规律,可以将信用周期作为抓手,以如下两个指标来刻画:1)广义财政赤字脉冲:衡量政府信用扩张,用广义财政赤字同比变化占GDP比重测算,弥补私人部门信用收缩;2)私人部门社融脉冲:衡量私人信用扩张,用私人部门新增社融同比变化占GDP比重测算,反映实体融资需求和信贷投放强度。

多数情况下,广义财政赤字和私人部门社融脉冲都不会同步,毕竟二者出发点不同。私人部门融资主要反映经济的自发需求,而政府财政天然具有逆周期调节功能。当经济下行时,政府会加大财政支撑,而经济过热时则适度收敛,所以广义财政赤字脉冲和私人部门社融脉冲多数时间互相对冲。在某些阶段,因为政策响应速度的问题,也会同步向上或向下。因此,我们既要观察整体走向,也要拆开看由谁驱动,以判断对资产表现的不同含义。

图表9:以信用周期为抓手,观察广义财政赤字和私人社融脉冲变动

资料来源:Wind,中金公司研究部 

信用周期在资产轮动中的实践效果:“财政强+社融强”商品成长更强,“财政弱+社融弱”股市商品承压

那么,信用周期框架在判断资产轮动中的效果如何?我们按照财政与私人信用脉冲的不同组合划分四个阶段,即“财政强+社融强”,“财政弱+社融强”,“财政弱+社融弱”,“财政强+社融弱”。通过复盘过去十年不同阶段下的资产和行业表现,我们发现较为稳定的轮动规律。

图表10:信用扩张阶段风险资产跑赢,信用收缩阶段债券与分红受益

资料来源:Wind,中金公司研究部

举例而言,去年924以来,财政脉冲和私人社融脉冲上行,进入“财政强+社融强”阶段,风险资产整体走强。但往前看,随着高基数效应显现、财政发力速度放缓,信用周期可能逐步走向“财政强+社融弱”或“财政弱+社融弱”阶段(取决于财政发力速度)(《中美信用周期或再迎拐点》)。

财政强+社融强(如去年924以来):股市>商品(黄金略好于铜)>债市。最典型阶段就是去年924以来至今,财政赤字和私人社融脉冲同步上行,市场风险偏好抬升。此外,2015年9-10月、2018年10月-2019年5月、2020年3月-2020年12月、2024年8月-2025年9月等也属于这一阶段。由于信用周期同步修复,从年化收益中位数看,股市>商品(黄金略好于铜)>债市,股市上涨概率达到70%,A股年化收益中位数为59%,跑赢港股的43%,债券落后。板块上,消费>成长>周期>金融>分红。

财政弱+社融强(如2022年10月-2023年1月):股市>商品(黄金好于铜)>债市,但股市上涨概率下降。这一阶段包括2016年2-4月、2016年底-2017年5月和2022年10月-2023年1月。“财政弱、社融强”的组合下,政策支撑减弱但实体需求继续改善,经济从“政策驱动”向“内生修复”过渡,股市受益于企业盈利预期改善,商品受益于资金流向实体经济,债市走弱。但缺乏政策明确支撑的情况下,私人信用扩张强度会影响风险资产表现。这一阶段A股年化收益中位数为21%,但上涨概率仅为50%,港股好于A股。板块上,金融>消费>分红>周期>成长。

财政弱+社融弱(如2023年1-9月):债市>商品(黄金跌幅小于铜)>股市。2015年10-12月、2016年9-12月、2020年底-2021年底、2022年6-10月、2023年1-9月、2024年5月-8月等均表现为“财政社融均弱”。财政赤字脉冲回落说明政策支持减弱,私人社融脉冲回落反映企业和居民需求疲软,信用收缩阶段风险偏好下降。债市上涨,年化收益中位数达到5%,显著跑赢股市和商品的负收益。板块上,分红>周期>金融>消费>成长。

财政强+社融弱(如2023年9月-2024年5月):债市>商品(铜好于黄金)>股市,债市上涨概率为100%,股市表现取决于财政力度。具体阶段包括2015年3-4月、2018年1-10月、2023年9月-2024年5月。财政扩张但信用传导受阻,私人部门融资意愿不足,此时股市上涨概率为50%,A股年化收益中位数为-4%,港股好于A股。债市走强,上涨概率为100%,年化收益中位数超过6%。板块上,周期>金融>分红>消费>成长。

当然,因为现实环境的复杂,上述四个阶段无法“完美”的囊括所有时间阶段,会有“背离”。但看似的背离都有明显的外部扰动影响,因此也不能算是对信用周期框架的破坏。例如,

1) 信用扩张阶段的去年924至今,黄金大涨甚至超过股票大盘,是“去美元”叙事和避险情绪升温的结果,但并没有超过成长股,所以从另一个侧面看也不算背离;2020年疫情后铜价大涨,则受益于全球新冠疫情后需求修复、流动性宽裕。一些信用收缩阶段,黄金和铜下跌则多数由于外部美债利率抬升、全球流动性收紧,包括2015年四季度、2016年四季度、2022年下半年等时期。

2) 信用周期走势与股市背离的阶段,也有明显的外力扰动。例如,2015年下半年财政赤字和私人社融脉冲上行,但股市下跌,主要因2014年以来二级市场大幅加杠杆导致情绪过热,推升股市快速上涨,后续股市去杠杆导致大跌;2016年4-9月财政赤字和私人社融脉冲下行,但股市上涨,则主要受益于供给侧结构性改革提供明确支撑。

图表11:过去十年广义财政赤字和私人部门社融不同组合下的资产表现

资料来源:Wind,中金公司研究部 

前景展望:信用周期转向“财政强+社融弱”或“财政弱+社融弱”,聚焦仍会扩张的景气结构

往前看,根据我们在(《中美信用周期或再迎拐点》)中的分析,由于去年四季度的高基数效应,再加上私人信用周期仍未能有效修复、财政发力速度的放缓,中国的信用周期大概率会走向震荡甚至走弱,从“财政强+社融强”或“财政强+社融弱”或“财政弱+社融弱”组合(取决于政策发力速度)。实际上,9月的数据已经验证了这一点,广义财政赤字脉冲从1.59%继续走弱至1.52%,私人社融脉冲从0.31%下行至0.26%(9月新增信贷1.3万亿元,同比少增3000亿元,企业中长期贷款连续第三个月同比少增,居民贷款同比少增1110亿元),都出现了掉头往下的迹象。

图表12:财政赤字和私人社融脉冲震荡走弱 

资料来源:Wind,中金公司研究部

图表13:9月广义财政赤字规模同比下滑

资料来源:Wind,中金公司研究部  

决定未来走向的关键变量依然是政策发力。除部分科技领域外,私人信用周期的修复并非一时一刻之功,仍需要有效提升收入与回报预期,并大幅降低资金成本,但在实际操作中却面临很多约束,地产就是最为典型的例子(骤然的利率下行和价格下行都无法接受),近期消费数据的走弱也是同理。这一环境下,政策发力对冲的重要性就更为凸显,但政策发力的门槛可能来自内部的就业和外部的关税,目前都还未到类似于去年924或者今年4月对等关税那样紧迫的程度,因此市场对政策大举发力的预期也并不高,更多还是通过新型财政工具聚焦科创领域(《关税再升级的影响与应对》)。

图表14:二手房成交面积冲高回落 

资料来源:Wind,中金公司研究部 

图表15:以旧换新政策退坡,汽车等耐用品消费增速下滑

资料来源:Wind,中金公司研究部

如果是这一情形的话,参照历史经验,1)“财政弱+社融弱”:意味着政策发力较慢,债券>商品>股市,信用收缩压力更大,商品和股市承压,板块排序通常为分红>周期>金融>消费>成长,外部不确定性较高的环境下,黄金或继续受益于避险与储值需求并跑赢铜。2)“财政强+社融弱”:意味着政策发力对冲,股市涨跌取决于财政发力的力度和方向,债券受益,板块排序通常为周期>金融>分红>消费>成长,基建投资发力支撑周期板块,铜跑赢黄金。

值得注意的是,社融走弱说明整体私人部门需求疲弱,但新兴科技投资大概率维持活跃,这也是本轮周期与以往的不同之处。以AI为首的部分新经济领域信用扩张,在传统需求不足的背景下构成当前的景气结构,并不违背信用周期的分析框架,反而为市场指明了方向,即宏观增长在信用周期走弱下难以很快有起色,市场将继续围绕景气结构布局,难以大幅切换到泛消费等低位股,所谓“高切低”(受美国需求改善拉动的除外),这也是市场预期的基准情形。与此同时,财政的发力如果不像去年924那样强劲,且方向也更多聚焦科创的话,也会强化这一趋势。因此总结而言,如果缺乏政策大举发力对冲,市场大概率要么是延续景气结构、要么是阶段性避险。

本文作者:刘刚、王牧遥,来源:中金点睛,原文标题:《中金:黄金、分红与成长》

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