芦哲：预防性加息只是撤回宽松，科技板块仍相对占优

芦 哲 东吴证券首席经济学家、东吴香港行政总裁

以下观点整理自芦哲在CMF宏观经济热点问题研讨会（第124期）上的发言

本文字数：2933字

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一、本次加息是“预防性加息”，只是撤回一部分宽松

本次加息最重要的背景在于其性质——这是一次“预防性加息”，即撤回一部分宽松，而非收紧。之所以如此定性，可以从两个事实加以判断。第一，2026年初，90%以上的分析者预期降息或至少不加不降，几乎无人预料到美债收益率会突破5%，加息预期极低。第二，加息落地后，资本市场表现稳健，纳指甚至创新高。正因这是一次预防式而非收紧式加息，市场才没有出现恐慌。美联储的意图是基于增长和通胀形势向上而作调整，让市场觉得是在相对较好的经济环境下进行微调，而非180度转向。由此，市场并不担忧，这也是市场对科技板块仍有信心的原因。

二、未来三大不确定性：通胀、增长与“K型分化”

1、通胀的不确定性核心在油价，情景推演影响加息路径

通胀的不确定性核心在油价，需要分情景推演其影响。大摩原油分析师“十一”前坦言不再对原油给出基准价判断——年初伊朗战争初期曾给过“油价破100美元、美债破5%”的超预期情景，如今常识性假设已被打破。既然油价的中枢难以预判，就需要分情景推演。其一，若油价稳定在100美元以内，明年二季度CPI降到2%、增长偏强，一至两次不连贯加息（基准情形）；其二，若油价1—2个月回80—90美元，失业率走弱、可能不再加息（乐观情形）；其三，若中期选举后战事升级、油价升破120美元，则出现更积极加息路径（悲观情形）。此外，中期选举结果也影响通胀——两院皆输则科技监管加强，两院皆赢则通胀压力极大。

2、增长的不确定性来自AI资本开支的可持续性，华尔街与硅谷分歧明显

增长的不确定性来自AI资本开支的可持续性，华尔街与硅谷对此分歧明显。今年AI拉动美国经济增长约1%—1.5%，接近消费1.5%的拉动，明年科技对经济的拉动可能超过消费，这从AI大厂的资本开支拆解和GDP构成中都能看出。但对明年资本开支能否持续，华尔街与硅谷分歧明显。华尔街偏悲观——金融条件指数显示美债飙升5%以上，Google这类“现金奶牛”发债成本达8%以上，去年还只是甲骨文等偏后位企业信用利差扩张，如今Google、Meta头部企业也如此；硅谷则偏乐观，认为明年资本投入不会下降、产业回报急于实现。

3、“K型分化”是包括中国在内的全球共性，AI收敛与分化效应并存

“K型分化”是全球共性，AI的影响则兼具收敛与分化两种效应。

“K型分化”并非美国独有，而是全球共性。中国中游利润率整体为负，仅通信、电子、计算机等AI相关行业利润为正；日韩等半导体相关行业表现同样突出，均印证了这一判断。

在此背景下，AI对经济的影响究竟是走向收敛还是分化，目前尚难定论，因为其同时存在两种效应。一是收敛性效应，即AI通过拉动总需求和经济增长，对其他部门产生扩张性带动作用。例如，加州地区消费繁荣，洛杉矶机场24小时客流不断，小费金额普遍升至20%以上，均反映出AI产业对商业和消费的直接拉动。二是分化负面效应，即AI对就业的替代在不同地区表现出明显差异：在加州，AI主要替代码农；在东海岸华盛顿地区，则主要替代政府雇员和文件编辑人员。

总体而言，AI的影响长期偏正向，但短期内对经济指数的影响方向仍不确定。

三、历史镜鉴：四类加息周期

1950年以来的加息周期可分为四类，短期最像“预防性经济过热”。第一，预防性经济过热，一般对应失业率下降、经济增长偏强，1988—1989年、1999—2000年为典型；第二，治理高通胀，以2022—2023年最典型，属于偏滞后、追赶式的加息；第三，退出异常宽松，以2004—2006年、2015—2018年为典型；第四，短期政策校准，以1997年、1987年为典型，一般一年内结束。需要说明的是，上述四类并不完全互斥，例如短期政策校准也可能带有预防过热的成分。

对照来看，本次最类似1967—1969年，因为增长环境、通胀环境和政策节奏相对接近。此外，1997年、1999—2000年、1988—1989年也有相似点，但各有不同。1997年只加一次25个基点，是年内的短期校准，但宏观环境与本次相对类似，经济处于软着陆后的扩张期，经济和就业相对强劲，存在过热迹象。1999—2000年为科技繁荣叠加前期降息，加息幅度为175个基点，随后出现科网泡沫和经济增长快速降温。1988—1989年同样是降息后再加息，面临资源品上行压力（如原油价格），加息周期较长，幅度达300多个基点。综合加息幅度、宏观环境和政策利率所处位置，这几个时期与本次相对较为类似。

四、对大类资产的影响：科技占优、顺周期跑输

加息未必对资本市场产生负面影响，加息路径明朗后股市反而可能重新上涨。加息初期，市场对后续加息路径的判断尚不明朗，存在较大不确定性；但随着加息逐步落地、路径趋于清晰，股市往往迎来重新上涨，纳指创新高即为印证。加息带来的利率上行趋势相对确定，因为政策利率与市场利率之间存在明确的传导关系，但这并不意味着加息必然导致资本市场走弱，从纳指的表现可以观察到这一特征。

与本次加息背景较为相似的历史时期，美股涨幅相对居前。涨幅靠前的市场主要集中在1999年、1997年和1967年等几次加息周期，其宏观背景与本次较为接近。据此判断，本次加息与上述几次加息后资本市场的表现可能具有相似性，美股涨幅相对可观，对美股的信心相对更强。涨幅相对偏弱的则属于另外几类加息周期，与本次特点不一致，且每次涨幅的驱动因素有所不同。

从结构上看，大类资产可分为科技、周期和防御三类，其中科技相对占优，顺周期跑输。科技板块多数情况下表现占优，因其受益于AI产业趋势的持续扩张与资本开支的强劲支撑——AI相关的算力投资、半导体需求以及科技企业的盈利韧性，构成了科技股在加息周期中相对抗压的基本面基础。周期板块以道琼斯指数为代表，受负面影响相对较大；顺周期板块多数情况下跑输，防御性板块则相对较强。在时间节点上，各类资产表现存在差异：科技板块在多数时点占优，市场对科技的信心客观存在，尤其是在阶段性加息期间；防御性板块的时间节点有所不同，与通胀的关系存在差异，尤其在加息后期表现相对较高；顺周期板块表现相对较差。这是对市场走势及不同板块表现的基本判断。

综合历史经验，对权益类资产相对有信心，尤其看好科技板块。整体趋势受三大不确定性因素影响，难以给出明确判断；但综合历史上与本次较为接近的几次加息周期中的大类资产走势，对权益类资产仍相对有信心，尤其是科技板块的走势。

文章仅作为学术交流，不代表CMF立场。