从国际视角看A股估值分化背后的逻辑

1、目录TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _TOC_250015 前言 3 HYPERLINK l _TOC_250014 1、 高低估值分化的度量 3 HYPERLINK l _TOC_250013 2、 高低估值分化背后的逻辑 4 HYPERLINK l _TOC_250012 、 历史上高估值的含义与当前不同 4 HYPERLINK l _TOC_250011 、 极端的估值分化来自于基本面的极端分化 6 HYPERLINK l _TOC_250010 、 科技和消费未来也是 A 股长期有估值溢价的行业 8 HYPERLINK l _TOC_250009 3、 未来估值

2、分化收敛所需因素 11 HYPERLINK l _TOC_250008 、 经济周期复苏改善低估值行业基本面 11 HYPERLINK l _TOC_250007 、 流动性收紧有助于弱化高估值风格 12 HYPERLINK l _TOC_250006 、 特殊产业政策和主题可能使估值分化背离基本面 13 HYPERLINK l _TOC_250005 、 当前估值分化具备收敛条件但幅度或有限 14 HYPERLINK l _TOC_250004 4、 国际比较对当前消费与科技的局部高估值有何启示？ 17 HYPERLINK l _TOC_250003 、 没有增长的消费股依然享有可观的估值

3、17 HYPERLINK l _TOC_250002 、 医疗保健行业在多数发达国家都兼具必需品和成长属性 21 HYPERLINK l _TOC_250001 、 国内部分科技领域并非供给创造需求 23 HYPERLINK l _TOC_250000 5、 风险提示 24前言今年以来，A 股市场受疫情影响延续结构性牛市的行情，消费、科技和医药频创新高，估值回升至近 10 年的高位，而金融和周期板块整体低迷，且估值跌至历史新低，高低估值分化达到了历史罕见水平。事实上不仅 A 股如此，美股的估值分化现象同样十分显著，究竟是何种因素决定了市场的高低估值分化？以及这种高低分化达到一定程度之后市场将如

4、何演变？本篇报告将结合海外市场历史表现，对当前国内市场的估值分化现象进行分析解读，并探究未来市场可能发生的变化。1、高低估值分化的度量从 A 股历史估值变化看，万得全 A 的PETTM 自 2005 年来呈现为估值中枢和高点明显下行，直到 2011 年以后，整体估值中枢维持在 20 倍左右。但估值分化程度在 2011 年之后则整体提升，我们以全部 A 股为基准分别测算 PETTM 的 75%和 25%分位点，二者之比可能是反映 A 股高低估值分化程度的良好衡量指标。近 10 年以来，该分化指数与申万高低市净率指数之比以及创业板指PE/上证 50PE 变化基本一致。结合多个估值分化的指标看，20

5、19 年以来 A 股正处于一轮高低估值分化持续扩张的行情中，近 10 年以来较为可比的区间是 2013Q1-2014Q2。从 PE 估值分化水平看，当前 A 股的高低估值股票的分化程度与 2014-2015 年的高值接近，也接近于A 股历史估值分化程度最大的时期，如果从 PB 估值分化程度看，当前则是历史估值分化最严重的时期。图 1：A 股历史 PE 高低估值分化指数图 2：A 股历史 PB 高低估值分化指数43.532.52全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位万得全A PETTM 右6050403020102005200620072008200920102011201220132014

6、20152016201720182019202003.102.902.702.502.302.101.901.70全A市净率75%分位/全A市净率25%分位2005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-012019-012020-01资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月图 3：PE 分化指数与申万高低市净率指数变化逐渐趋同图 4：PE 分化指数与创业板指/上证 5

7、0PE 变化基本一致4.003.503.002.502.00全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位申万高市净率/申万低市净率右1.210.80.60.40.24.003.503.002.502.00全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位创业板指/上证50PE 右121086420 资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月不仅是A 股，美股自2018 年下半年以来同样出现明显的高低估值分化，且分化程度已突破历史新高，美股市场能否给A 股有所借鉴呢？图 5：美股的估值分化程度 2018 年至今大幅扩张美股罗

8、素3000市盈率75%分位数/25%分位数3.33.12.92.72.52.32.11.91.71.5资料来源：Bloomberg，光大证券研究所，截止 2020 年 Q22、高低估值分化背后的逻辑、历史上高估值的含义与当前不同A 股的估值分化需要具体从各组成行业的估值入手分析，从 A 股各行业估值的历史变迁看，各时期高估值与低估值的行业并不相同，该部分分析主要以各行业的历史 PB 数据为基准（由于部分行业历史上因盈利的大幅下滑造成 PE 过高，而 PB 长期与行业 ROE 水平相匹配，故使用 PB 进行横向比较）。我们选择按照各行业 PB 高低进行排序，发现早期的高估值行业与当前存在一定差异

9、。图 6：28 个中信一级行业 PB 排名变化（由高到低排）资料来源：wind，图中的颜色越接近红色表示估值越高，越接近绿色表示估值越低，接近黄色则估值中等，每一年的 4 个数据分别为每个季度末的排名。在 2005-2008 年中国经济高增长期间，周期上游的石油石化、煤炭和有色金属，中游的机械和电力设备，甚至金融一度成为当时市场的中高估值行业，在投资驱动的经济发展模式下，周期行业成为了当时市场眼中的成长股；而家电、汽车等部分消费行业则是低估值行业，甚至当前估值较高的医药、电子和通信行业在当时也仅仅是中等估值行业。但是在经历金融危机之后，虽然大力度的货币和财政刺激政策帮助中国在 2009 和 2

10、010 年恢复经济高增长，但此后 GDP 增速进入长周期下行，金融和周期板块整体盈利能力下行并进入杀估值状态，从而拖累 A 股的估值整体中枢下行。周期板块中仅有化工、建材和机械等竞争格局较好和电力新能源等成长型行业，市场仍愿意给中等的估值。而消费和科创行业则呈现出良好的成长性，尤其是部分消费行业以ROE 表征的盈利能力持续提升，自 2011年估值开始全面高于金融和周期，因此近 10 年以来 A 股市场的消费+科创逐渐演变为高估值行业，而金融+周期逐渐演变为低估值行业，背后反映的是行业盈利能力和景气度的结构变迁。事实上从美日等发达国家的产业变迁看，最终消费、医药和科技由于更 大的长期成长空间和更

11、好的商业模式，在各自市场中都享有一定的估值溢价。以美股标普 500 行业为例，消费与医药行业因为 ROE 较高且稳定，长期都 是高 PB 的行业，信息技术产业在 1990 年代逐渐由偏硬件向偏软件方向转 变，也成为了标普行业中的高估值行业。图 7：标普 500 各行业的 PB 变化能源原材料 日常消费 医疗保健信息技术金融141210864219901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920200资料来

12、源：Bloomberg，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月、极端的估值分化来自于基本面的极端分化由于估值的本质反映的是未来盈利的预期，近两年以来 A 股的结构分化和估值分化事实上反映的是基本面的分化，尤其是今年的疫情更是加剧了这种分化，部分盈利受损较小且恢复较快或是受益的行业得到了资金的青睐。食品饮料过去的超额收益和估值提升主要来自盈利能力提升，食品饮料的 ROE 相比全 A 的 ROE 持续扩张，原因在于必需消费品属性以及行业格局进一步集中，二季度食品饮料 ROEttm 与全 A 已扩大至 12.6%（历史最高为 13.1%）。除此之外，偏成长的医药和电子行业同样由于受疫情冲击较小且

13、行业快速恢复高景气，盈利增速相比全 A 大幅提升，从而也实现了超额收益和估值扩张。图 8：食品饮料的相对 ROE 与相对收益图 9：医药的相对净利润增速与相对收益食品饮料ROE-全AROE %食品饮料指数/万得全A 右15 7106554020052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920203-52医药归母净利润增速-万得全A归母净利润增速%医药指数/万得全A指数 右403020100-10-20-303.33.12.92.72.52.32.11.91.71.5-101资料来源：wind, 光大证券研究所，截止 202

14、0 年 8 月 31 日资料来源：wind, 光大证券研究所，截止 2020 年 8 月 31 日从板块角度，代表成长和高估值的创业板，历史上相对于上证 50 的相对收益与两个板块的相对净利润增速具有同向变动的特征，二季度创业板指相比于上证 50 业绩增速差进一步扩大至 52 个百分点（剔除温氏后约为 40个百分点，即使不考虑金融向实体让利导致的银行股净利润下滑的因素，二者业绩增速差在二季度仍是继续扩张的）。图 10：电子的相对净利润增速与相对收益图 11：科技行业固定资产投资恢复快于制造业整体电子归母净利润增速-万得全A归母净利润增速%电子指数/万得全A指数 右403020100-10 20

15、11 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020-20-30-40501.81.61.41.21.0固定资产投资累计同比%固定资产投资累计同比:计算机、通信和其他电子设备制造业%4030201002012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020-10-20-300.8资料来源：wind, 光大证券研究所，截止 2020 年 8 月 31 日资料来源：wind, 光大证券研究所，截止 2020 年 7 月图 12：创业板指/上证 50 相对净利润增速与相对收益创业板净利润增速-上证50净利润增速 %创业板指/上

16、证50 右100806040200-20-40-60-801.21.00.80.60.40.20.0资料来源：wind, 光大证券研究所，截止 2020 年 8 月 31 日图 13：标普 500 各行业的 ROE 变化（%）图 14：“FMAANG”的季度净利润增速及预测增速6050403020102010Q12010Q32011Q12011Q32012Q12012Q32013Q12013Q32014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q12018Q32019Q12019Q32020Q12020Q3E0-10-20日常消费工业 医保

17、 信息技术能源350%300%250%200%150%100%50%0%-50%-100%2020Q12020Q22020Q3 E2020Q4 E苹果微软亚马逊谷歌facebook奈飞资料来源：Bloomberg, 光大证券研究所，2020Q3 和 Q4 为彭博预测值资料来源：Bloomberg, 光大证券研究所，2020Q3 和 Q4 为彭博预测值传统分析框架往往认为利率对整个市场的估值具有反向变动关系，但事实上利率是经济基本面预期和市场流动性的综合反映，现实中利率与市场估值的关系并不明确，这是加总谬误所造成的。针对市场估值分化问题，同样难以找到长期有高度相关性的单一变量，无论是反映经济基本

18、面预期的 10年期国债利率还是反映市场流动性的 1 年期国债利率，都与 A 股估值分化指数存在方向不确定的变化关系。例如 2013 年货币政策整体偏紧，10 年期国债利率大幅上行，且当年的 6 月甚至出现“钱荒”，但市场估值程度却出现大幅提升，这与并购重组活跃为科创行业带来盈利能力显著提升有关。图 15：分化指数与 10 年期国债利率图 16：分化指数与 1 年期国债利率43.532.520052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位中债国债到期收益率:10年 % 右5.

19、55.04.54.03.53.02.52.043.532.520052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位中债国债到期收益率:1年% 右4.54.03.53.02.52.01.51.00.50.0资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月从更成熟且时间区间更长的美股来看，同样未能发现美股市场分化程度与联邦基金利率有绝对的变化关系。尤其是在 2010-2014 年美联储维持零利率，但市场估值

20、分化程度却有所下行，以及 2000 年的科网泡沫时期美股高低估值分化严重，但是在分化加剧的同时也是美联储大幅加息的时期。图 17：美股的估值分化程度与货币市场流动性没有绝对关系美股罗素3000市盈率75%分位数/25%分位数美国:联邦基金利率:季% 右3.33.12.92.72.52.32.11.91.71.5资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 Q29.008.007.006.005.004.003.002.001.000.002.3、科技和消费未来也是 A 股长期有估值溢价的行业由于估值本质反映的是对未来盈利的预期，一个市场中结构上的估值分 化除了与各部分或行业公司自身商

21、业模式和盈利能力有关，相对的景气度也 是影响相对估值的关键因素，具备比较优势的行业将有望长期获得更高估值。图 18：中国经济新格局1302520151050-5-10-15-20资料来源： Wind、BIS、联合国人口署前述的A 股高估值行业巨大变化的背后逻辑是中国经济格局所发生的变化，中国劳动力人口增量在 2008 年见顶之后持续减少，成为中国经济潜在增长率下行的根本原因，人口红利见顶意味着以投资拉动经济增长的模式难以为继。因此从 GDP 支出法的角度，消费成为经济增长的主要驱动力，在 2010 年之后中国消费对 GDP 增长的贡献率开始逐步超过投资，老龄化率的提升则成为医药的长期估值提升的

22、逻辑。与此同时，随着中国研发投入力度加大，科技水平也同样在快速发展，中国的 PCT 专利申请数量在 2010 年之后快速增长，移动互联网的黄金十年创造了大量优秀的科技公司。自上而下看，消费与科技的景气度在过去十年是持续提升的，股票市场上则表现为估值具备明显优势。劳动年龄人口增量（50万）经济周期金融周期（右）1998200320082013201820232028十年人口红利十年金融周期十年新经济0.080.060.040.020-0.02-0.04-0.06-0.08图 19：80 年代起美国消费对 GDP 增长贡献率超过投资图 20：2010 年期国内消费对 GDP 增长贡献率超过投资美国

23、GDP同比拉动:个人消费支出 %美国GDP同比拉动:国内私人投资+政府支出 %10886644222018201620142012201020082006200420022000199819961994199219901951195519591963196719711975197919831987199119951999200320072011201500-2-2-4-4对GDP增长的拉动:最终消费支出%对GDP增长的拉动:资本形成总额%资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2018 年资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2018 年1 左轴一个单位代表劳动年龄人口增量 50 万或名

24、义 GDP 增速 1 个百分点。图 21：2010 年以后中国 PCT 专利申请量快速增长（件）图 22：国内人口结构老龄化加速700006000050000400003000020000100000中国美国 日本 德国 韩国英国中国:0-14岁人口占比 %中国:65岁及以上人口占比 % 中国:15-64岁人口占比 % 右30762574722070681566106462199019921994199619982000200220042006200820102012201420162018560 资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2018 年资料来源：wind，光大证券研究所，截止

25、2018 年图 23：1980 年代后美股的金融和周期仅在少数区间跑赢消费和科技消费信息技术医药原材料能源金融1600%1400%1200%1000%800%600%400%200%0%-200%1973-19801981-19901991-19992000-20092010-2020资料来源：wind，光大证券研究所根据联合国人口署的数据，中国劳动力增量在未来十年还将继续下降，在劳动力稀缺、资本过剩的新经济时代，从投资过渡到消费为主导的经济发展模式将得到进一步强化。结合美国 80 年代的经验，消费股票在新格局下有望长期占据比较优势。另一方面，结合日本经验，未来中国要阻止劳动力人口减少拖累潜在

26、增长率的下行，加大研发投入以提升 TFP 是必要手段，而且中美大博弈之下技术封锁同样要求中国加大投入振兴科技。因此在未来的新经济时代，消费与科技同样是中国经济增长的主要驱动力，也将是最有可能产生长期超额收益的权益资产，消费与科技的估值明显高于市场具有一定合理性且将长期存在。当前对于高低估值分化何时能收敛的问题事实上可以等同于分析金融和周期行业的相对景气度何时回升。3、未来估值分化收敛所需因素、经济周期复苏改善低估值行业基本面由于低估值板块主要是金融和周期性板块，因此决定低估值板块表现的重要因素可能是经济周期的复苏，过去10 年中国增速整体处于长周期下行，期间仅 2012Q4-2013Q4 出现

27、过一轮弱复苏和 2016Q2-2017Q4 出现过一轮强复苏。在 2016 年开始的强复苏周期中，由于 2015 年底国家开始推行供给侧改革，因此商品价格上涨带动 PPI 上行领先于经济周期企稳，2016-2017 年的估值收敛开始于 2016 年初。到了 2016 年下半年，房地产高景气带动经济复苏的趋势得到进一步确认，供需双重回暖推动 PPI 进一步上行，周期板块基本面明显改善，同时经济复苏也意味着不良率下降和资产收益率上行，金融板块的基本面同样在改善。与此同时，高估值的科创行业和其他中小企业在 2016 年之后并购重组模式难以持续，上游原材料涨价也导致中小企业经营成本高企和盈利面临较大下

28、行压力，低估值的金融和周期航运业在基本面更占据比较优势，从而带动 A 股估值分化明显收敛。图 24：2016-2017 年强复苏期间 A 股估值分化收敛图 25：2016-2017 年 PPI 上行期间 A 股估值分化收敛4.003.503.002.502.00全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位名义GDP增速 % 右201510502011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-07202

29、0-012020-07-54.003.503.002.502.00全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位PPI:全部工业品:当月同比 %10.008.006.004.002.000.00-2.00-4.00-6.002011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-072020-012020-07-8.00资料来源：Wind，截止 2020 年 7 月资料来源：Wind，截止 2020 年 7

30、月在 2012Q4-2013Q4 的经济弱复苏期间，PPI 仍处于同比负增长状态，并未出现大幅反弹，周期和金融行业的基本面改善幅度并不大，而另一方面并购重组的宽松周期和移动互联网革命快速发展，则给科创行业带来业绩增厚的有利环境。因此 2013 年即使无风险利率大幅上行和宏观流动性整体偏紧，甚至出现了钱荒，但创业板却持续上涨以及估值明显提升，A 股的估值分化程度快速提升至历史高位，根本原因在于科创行业的基本面更好。而且新经济的基本面优势在 2014-2015 年期间仍继续保持，因此 A 股的估值分化持续存在，期间虽出现过 1-2 个季度的短暂收敛，但并未发生根本性改变。1990 年以来的美股有过

31、3 轮较为明显的估值分化，分别是1998 年-2000年，2008 年-2009 年以及 2018 年月以来至今，本轮估值分化程度为历史最高。除了 1999-2001 年科网泡沫膨胀与破灭的特殊时段，其余多数时间美股估值分化程度都与美国名义 GDP 增速反向变动，相关系数为-0.47。即美股估值的分化和收敛，往往是和经济周期的下行和回升有关，基本对应金融和周期行业基本面的景气变化。而 2000 年科网泡沫的膨胀与破灭很难完全用宏观经济变量进行解释，更多还是投资者对于互联网这类新事物的发展前景有了过度乐观的非理性预期，而非传统的流动性过剩推升的泡沫，因此该阶段并没有出现低估值板块因为宏观经济强劲

32、而跑赢大势的特征。图 26：美股估值分化多数时间与经济增速反向变动（相关系数-0.47）美国:GDP:现价:折年数:季调:同比 %美股罗素3000市盈率75%分位数/25%分位数 右10.008.006.004.002.000.00-2.00-4.00-6.00-8.00-10.003.33.12.92.72.52.32.11.91.71.5资料来源：Bloomberg，光大证券研究所，截止 2020Q2、流动性收紧有助于弱化高估值风格科创与消费行业基本面的比较优势决定了市场的高低估值分化，市场流动性的宽松将有助于加剧这种分化，而流动性的收紧则可能促成这种收敛。 1 年期国债利率的变化基本上与

33、常用的资金利率（DR007、R007）同步，是度量市场流动性的良好指标。其中流动性对市场估值分化指数影响较大的区间主要有三段：（1）2015年上半年多次降准降息释放了大量流动性，基本面更好的中小创风格得到进一步强化，2015 年 6 月创业板的 PETTM 一度上升到 135 倍的历史高位；（2）2016 年下半年，伴随经济复苏的确认，金融和周期行业基本面拐点出现，而宏观流动性也出现了随行就市的收紧，1 年期国债利率年底快速跳升并进入了上升周期，估值分化程度在 2016 年下半年开始至 2018 年初都处于快速收敛状态；（3）2019 年以来，国内经济仍处于下行周期，但随着金融去杠杆结束和风险

34、溢价见顶回落，压制成长风格的因素逐步消除，而盈利韧性较强的消费行业，以及基本面受益 5G 周期和国产替代的科创行业景气度明显好于其它行业，市场估值分化继续提升。尤其是今年新冠疫情冲击下，央行释放大量的流动性，使基本面占优的科创和消费估值进一步提升，估值分化进一步加剧。但仍要强调流动性对估值分化的影响需建立在基本面分化的基础上，比如 2013 年市场流动性收紧，但科创行业基本面处于高增长状态，估值分化是加剧的；而 2018 年市场流动性保持宽松，但去杠杆导致风险溢价和信用利差大幅上升，中小成长公司整体财务压力加大，因此高低估值分化处于相对平稳的状态。图 27：流动性变化可能强化基本面比较优势所导

35、致的估值差全A市盈率75%分位/全A市盈率25%分位中债国债到期收益率:1年% 右4.003.803.603.403.203.002.802.602.402.202.0020142015201620172018201920204.54.03.53.02.52.01.51.0资料来源：wind，光大证券研究所，截止 2020 年 8 月、特殊产业政策和主题可能使估值分化背离基本面2014 年下半年曾经出现过 2 个季度的高低估值收敛，仅从基本面很难解释这一次的收敛，2014 年下半年行业涨幅排名中，非银（+154%）、建筑（+112%）、交运（+80%）、地产（+76%）、钢铁（+73%）和银行

36、（+73%）排名前 6，但 2014 年下半年属于国内经济基本面加速下滑的时期。首先，2014 年下半年降息周期、理财收益率下降叠加沪港通开通引发投资者的牛市预期，场外居民资金和杠杆资金快速入市，券商作为“牛市记忆”且业绩有大幅增长预期，出现大幅上涨进而带动了整个金融板块。其次，在房地产库存积压背景下重启刺激政策，监管层出台“930 新政”明确规定调整房贷政策，二套房认定标准由“认房又认贷”改为“认贷不认房”，对于贷款购买首套普通自住房的家庭，贷款最低首付款比例为 30%，贷款利率下限为贷款基准利率的 0.7 倍。最后，“一带一路”、“国企改革”和“央企合并”等大级别主题兴起，刺激建筑和交运等

37、板块走强。上述多方面因素促成了 2014 年下半年的低估值行情，但这种高低估值收敛行情缺乏基本面支撑，最终持续时间并不长。图 28：2014 年下半年中信一级行业涨幅排名2014年下半年涨幅%180160140120100806040非银行金融建筑交通运输房地产 钢铁银行电力及公用事业煤炭综合国防军工商贸零售机械建材纺织服装有色金属 农林牧渔 基础化工 消费者服务汽车 电力设备及新食品饮料计算机家电石油石化轻工制造通信医药传媒电子200资料来源：wind、当前估值分化具备收敛条件但幅度或有限在我们的政策-经济周期框架之下，二季度国内经济进入底部回升期，但食品饮料和医药并非“数据强，政策松”复苏

38、期中的强势行业2，因此本轮估值分化行情在今年进一步强化，根本原因是疫情冲击导致的基本面分化，打乱了常态的行业轮动。当前估值处于历史较高分位的行业主要是食品饮料、医药和科创行业，都是在疫情中基本面受损较小或景气度恢复较快的行业。食品饮料具有必需消费属性，一季度需求冲击有限，而且二季度行业龙头的涨价能力和行业竞争改革局改善，使行业 ROE 回升力度强于受损更大的全 A 非金融石化；医药方面，疫情增加了对防疫物资、药品和医疗器械的需求，行业盈利增速回升幅度明显强于全A 非金融石化；科创中的在线办公、云计算等行业受益于无接触经济发展，半导体消费电子等细分领域上半年仍维持高景气，因此在上半年实体经济大幅

39、下滑的背景下，上述行业基本面具备明显的比较优势。表 1：2020 年上半年-2019 年上半年中信一级行业ROE 及杜邦分解ROE（%）销售净利率（%）总资产周转率（%）资产负债率（%）行业ROE 提升（降序）2020H12019H1变动2020H12019H1变动2020H12019H1变动2020H12019H1农林牧渔6.799.913.137.9012.024.120.030.420.39-0.8748.5949.46通信2.173.050.882.403.821.42-0.050.360.41-0.8351.3152.14机械0.612.952.332.588.185.60-0.02

40、0.180.20-3.3246.8150.13食品饮料0.502.872.372.948.245.30-0.070.220.28-3.4736.7240.19电力设备及 新能源0.484.173.691.437.596.16-0.020.240.27-0.2055.6755.87国防军工0.423.833.411.407.746.34-0.030.210.241.5758.1956.62传媒0.3011.8511.551.1419.9618.82-0.010.390.41-0.8633.2834.14电子0.163.883.710.665.775.11-0.020.280.30-1.4851.

41、1852.66医药0.064.094.032.0511.929.88-0.010.130.15-2.2062.4064.60电力公用事 业0.026.416.391.2510.168.91-0.040.350.40-0.7444.4345.17有色金属-0.652.012.65-0.701.832.540.030.500.470.8157.9457.13建材-0.767.658.41-0.1815.0815.26-0.030.300.33-0.1940.1740.37建筑-0.874.175.04-0.373.443.81-0.020.290.31-0.6075.2675.86轻工制造-1.1

42、63.634.79-0.946.887.83-0.030.270.30-1.3449.6050.94计算机-1.192.093.28-5.063.058.110.130.370.249.2049.4040.20银行-1.252.643.89-1.183.194.37-0.050.350.401.8660.5458.68汽车-1.303.875.17-1.466.337.79-0.010.310.320.2551.0150.76商贸零售-1.342.844.18-1.975.087.05-0.070.260.3410.2052.3542.16钢铁-1.465.567.02-6.1631.9238

43、.080.000.010.01-0.0692.1192.17煤炭-1.584.896.48-2.7310.2913.02-0.010.250.261.5750.2948.71基础化工-1.634.676.30-2.4010.7013.10-0.010.080.09-0.7279.5680.28房地产-1.673.004.66-1.453.104.55-0.010.430.44-1.1256.8157.94非银行金融-1.811.933.74-1.551.803.35-0.030.450.492.4960.2057.70纺织服装-2.455.457.90-5.128.6813.81-0.010.

44、080.090.5884.7284.14石油石化-3.607.0810.68-1.336.748.07-0.090.400.49-1.7060.6662.36交通运输-4.890.004.89-6.360.116.47-0.090.220.31-0.9658.0158.97家电-4.94-1.643.30-4.22-1.183.04-0.170.420.592.1053.4751.37消费者服务-7.73-1.116.62-14.60-3.6110.99-0.150.200.354.0147.7743.75资料来源：wind、光大证券研究所2 大博弈下的弱元起光大证券 2020 年下半年投资策

45、略，2020 年 6 月 13 日，谢超、陈治中、黄亚铷、李瑾但是从当前工业生产快速恢复，地产和基建投资增速提升将继续拉动周期上游和中游的需求，原油价格触底回升，铜、动力煤和 PVC 等周期品出现涨价现象，周期板块整体基本面处于持续改善阶段。而且PPI 拐点已出现， 7 月 PPI 同比增速提升趋势延续，PPI 同比降幅收窄至 2.4%（前值-3%），历史上 PPI 上行阶段周期板块取得超额收益的概率较大。另一方面伴随着经济复苏的确认，银行不良率有望下降，利率回暖也意味着银行息差和保险资产端收益的改善，银行和保险行业基本面也将触底回升，因此低估值的金融和周期板块都处于景气改善的状态。图 29：

46、7 月地产投资增速继续超预期图 30：主要工业商品 3 月底以来及 8 月以来涨跌幅%25155-5-15-25固定资产投资 房地产开发投资制造业固定资产投资 基建投资10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%8月涨跌幅3.23以来涨跌幅(右轴)120%100%80%60%40%20%0%-20%-40%-35玻铁 动螺碳 聚 螺焦 焦COMEXLME3PTACOMEX LLDPE WTIPVCLME3璃矿 力纹酸 丙 纹煤 炭2016-022016-052016-082016-112017-022017-052017-082017-112018-022018-052018-0

47、82018-112019-022019-052019-082019-112020-022020-05个原石 煤油月银钴钢 个 锂 烯 钢 月黄99.5%铜金电资料来源：wind、光大证券研究所，截至 2020 年 7 月资料来源：wind、光大证券研究所，截至 2020 年 7 月商品房销售面积:累计同比%商品房销售面积:住宅:累计同比 % 房屋竣工面积:累计同比% 房屋竣工面积:住宅:累计同比%图 31：2020 年 1-7 月房屋销售面积同比下降 5.8%图 32：2020 年 1-7 月房屋新开工面积同比下降 4.5%50403020100-10-20-30-402016-042016-

48、072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-07-5030房屋施工面积:累计同比% 房屋新开工面积:累计同比% 右房地产开发投资完成额:累计同比20100-10-202016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112019-012019-032

49、019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-07-30资料来源：wind、光大证券研究所，截至 2020 年 7 月资料来源：wind、光大证券研究所，截至 2020 年 7 月从库存周期来看，国内大部分产业仍处于去库存阶段，其中周期中游加工业以及煤炭开采去库存速度较快，下游整体去库存速度较慢，甚至部分行业库存增加。例如计算机、通信、电子制造业，景气度较高，一直处在投资增速上行、库存同比增速上行的过程中，而纺织服装下游需求较弱，但库存去化程度也相对较弱（有边际好转），汽车、通用设备的库存去化程度也较为一般。整体来看，周期中游行业库存

50、去化较好，更有利于下游基建、地产及制造业投资需求向中游行业盈利的传导。图 33：各行业库存去化情况（%）1050-5-10-15-20-25-30-35-40行业产成品库存同比：2020年6月-2020年3月黑 开 石 金 化 有 造 农 金 烟 煤 非 橡 仪 化 制 采 酒 非 黑 电 纺 印 铁 木 文 皮 通 专 纺 石 食 家 医 有 其 汽 计色 采 油 属 学 色 纸 副 属 草 炭 金 胶 器 学 造 矿 、 金 色 气 织 刷 路 材 教 革 用 用 织 油 品 具 药 色 他 车 算金 专 、 制 原 金 及 食 制 制 开 属 和 仪 纤 业 业 饮 属 金 机 业 业

51、、 加 、 、 设 设 服 和 制 制 制 金 制 制 机属 业 煤 品 料 属 纸 品 品 品 采 矿 塑 表 维料 矿 属 械和 船 工 工 毛 备 备 装 天 造 造 造 属 造 造 、冶 及 炭 、 及 冶 制 加 业 业 和 物 料 制 制和 采 矿 及记 舶 及 美 皮 制 制 、 然 业 业 业 矿 业通炼 辅 及 机 化 炼 品 工及 助 其 械 学 及 业 业洗 制 制 造 造选 品 品 业 业精 选 采 器制 业 选 材录 、 木 、 、 造 造 服 气媒 航 、 体 羽 业 业 饰 开采 增信选 长和压 性 他 和 制 压延 活 燃 设 品 延加 动 料 备 制 加业 业

52、 业茶业 制制造造业介 空 竹 育 毛业 采业其的 航 、 和 及业他复 天 藤 娱 其电工加 修 造 工业工 理 业 业业 业业制 和 、 乐 制子其 棕 用 品设他 、 品 和备资料来源：wind、光大证券研究所而当前估值较高的食品饮料和医药，在疫情逐步褪去后景气度优势或将收窄下降，尤其是居家速冻食品、防疫物资需求大概率将出现下降，科创行业仍保持高景气但也将面临美国科技封锁的压力。若剔除温氏股份，以及银行为实体让利的业绩下降因素，创业板相比上证 50 的盈利增速差或将难以继续大幅扩张。因此综上来看，科创和消费基本面的优势未来可能将收窄，结合货币政策边际收紧确认经济复苏，流动性相比上半年将有

53、所收紧，高低估值分化程度逐步收敛的概率较大。但本次经济复苏和以往仍有一定差别，首先是海外抗疫情况不佳，外需恢复或相对缓慢；其次，“房住不炒”以及房企融资趋严，同样对地产投资和销售拉动经济的作用有所抑制，地产投资增速可能难以达到 2019 年的 10%以上的高增速，需求弹性较为温和。因此本轮复苏大概率是一轮偏弱的复苏，因此高低估值即便收敛，可能难以出现 2016-2017年的极端状况，收敛到一定程度后将进入稳态分化阶段。而且从美股经验来看，后期金融和周期股的 PB 对 ROE 变化的弹性是非常弱的，表明市场对于金融和周期行业盈利改善，主动提升其估值的意愿是较弱的，若没有经济周期的强复苏，其估值修

54、复的空间或将十分有限。图 34：标普金融和周期行业的 PB 对 ROE 变化弹性极弱资料来源：Bloomberg，光大证券研究所表 2：中外消费龙头估值和增长对比4、国际比较对当前消费与科技的局部高估值有何启示？自 2014 和 2016 年沪港通和深港通开通以来，陆股通持续大规模流入，且资本市场对外开放力度仍在不断加大，外资持有 A 股占比已经与险资和公募基金两大重要内资机构投资者相当。我们一直以来的观点是外资不决定A股牛熊，本地市场的走势由本地股票的基本面决定，但如果外资的投资理念和思路开始得到机构投资者甚至普通投资者的广泛认同，将对 A 股市场产生深刻的影响。当前科技与消费的局部高估值或

55、许能从国际比较中获得启示。、没有增长的消费股依然享有可观的估值2019 年 9 月我们发布一旦告别高增长，消费股会集体杀估值吗？3一 文，报告的核心观点是未来 A 股消费龙头的估值框架可能由“PE-G”向 “PB-ROE”切换，A 股具备垄断势力的消费龙头可长期看好。而报告的出 发点是我们发现海外消费股营收和净利普遍为个位数增长，甚至出现负增长，但有意思的是，从近 1 年或 5 年的平均 PE 估值的指标看，这些海外龙头与 国内龙头并没有太大的差异。类别名称最新 PE近 1 年平均 PE近 5 年平均 PE5 年营收复合增速5 年净利润复合增速最新总市值（亿美元）烈性酒贵州茅台36262118

56、%18%2020五粮液3522188%11%775帝亚吉欧2723214%4%1044调味品海天味业63483915%22%433味好美3129256%19%2173 一旦告别高增长，消费股会集体杀估值吗策略方法论之六：消费股的估值逻辑，谢超、陈治中、黄亚铷、李瑾、黄凯松，2019 年 9 月 28 日肉制品双汇发展1516162%5%103泰森1612143%25%340饮料伊利25232111%15%244可口可乐252221-7%-6%2365超市永辉超市36343318%15%128好市多3632306%9%1284家电美的15121017%31%532格力129811%19%491惠

57、而浦8982%-26%85家具欧派家居302124%46%71家得宝2220177%14%2454鞋服安踏体育（H）34211927%26%218耐克3427267%8%1327资料来源：Bloomberg，wind，光大证券研究所注：最新日期为 8 月 31 日；其中为了统一口径，PE 数据均来自 Bloomberg，计算方式为最新价格/最近 12 个月持续经营所得摊薄；标红为海外公司。海外消费品龙头在低增长时期仍享有 25-35 倍 PE 的估值，其核心逻辑在于海外消费品龙头符合PB-ROE 的估值框架，其含义是 PB 与 ROE 保持稳定关系，即 PE 是相对稳定的，每个公司内生因素将决

58、定公司稳定的 PE中枢。从行业属性上看，消费股的商业模式决定了ROE 指标的重要意义。通过相对指标的计算，美国日常消费品的相对收益与 ROE 水平高度正相关，日常消费品与标普的 ROE 之差和日常消费品的相对收益基本同向变动，二者环比变动变量的相关系数达 0.29，但二者净利润增速差对相对收益的指引作用明显较弱。估值方面，相对 ROE 与相对 PB 的季频相关系数高达 0.59，但日常消费品行业 PE 估值中枢与净利润增速相关性极弱，相关系数仅 0.08，说明“PE-G”估值框架对于高度成熟的美国日常消费品行业并不适用。图 35：标普日常消费品-标普 500ROE 与相对收益（相关系数=0.2

59、9，回归系数 1.06，p 值=0.00）4图 36：标普日常消费品-标普 500 盈利增速与相对收益关系不明显（相关系数=0.15，回归系数 0.09，p 值=0.111.81.61.41.210.81990199219941996199820002002200420062008201020122014201620180.6标普日常消费品指数/标普500日常消费品ROE-标普500ROE（滞后1季度） 右30%25%20%15%10%5%0%1.81.61.41.21.00.80.6标普日常消费品指数/标普500日常消费盈利增速-标普500盈利增速（滞后1季度） 右80%60%40%20%0

60、%-20%-40%199019921994199619982000200220042006200820102012201420162018-60%资料来源：Bloomberg，光大证券研究所注：截止 2019 年 Q2资料来源：Bloomberg，光大证券研究所注：截止 2019 年 Q24 使用两个变量的差值作回归分析，被解释变量为相对收益季度环比变化，解释变量为相对 ROE 的变化。图 34 的回归分析同理。图 37：日常消费品-标普 500ROE 与相对 PB（相关系数 0.59，回归系数 2.45，p 值：0.00）图 38：日常消费品相对 PE 与相对净利润增速相关性弱（相关系数 0