来源：华尔街见闻

　　在经历了市场的剧烈波动后，高盛在最新的亚洲股票策略报告中给出了明确的交易方向：强力超配中国，且A股的投资价值显著优于H股。高盛将沪深300指数的12个月目标位大幅上调至5300点，隐含约9%的价格涨幅及13%的美元总回报。

　　5月8日，据追风交易台消息，高盛在最新的研报中称，这是一次明确的“结构性轮动”信号。投资者需要看透指数底层的逻辑——不要被离岸H股表面的低估值所迷惑。由于MSCI中国指数中高达37%的权重被软件类科技股占据，而在当前全球市场极度偏好“硬科技（硬件）”而抛售“软科技（软件）”的宏观背景下，H股短期内将面临逆风。

相反，A股不仅迎来了PPI（工业生产者出厂价格指数）由通缩转胀的宏利，还具备4%的股东总回报率、庞大的居民超额储蓄以及对外资极具吸引力的互换融资利差（Funding Spread）。

　　高盛称，投资者的最优策略是：做多A股，聚焦AI硬件、十四五规划受益者以及重资产低折旧（HALO）的能源赢家。

　　核心逻辑：为何强力看多并超配A股？

　　A股目前的投资逻辑已经变得极具说服力，基本面、政策面与资金面正在形成共振。

  • 盈利预期大幅上修： 市场共识已将中国A股2026年的盈利增长预期从16%大幅上调至23%（高盛自身预测为20%）。这一强劲反弹的底层驱动力，在于中国PPI在经历了长达41个月的通缩后，终于转向温和的同比通胀。

  • 资金面与估值优势： 目前A股估值处于中段水平。中国决策层正高度聚焦于发展资本市场。同时，中国家庭部门拥有充裕的超额储蓄，在A股目前提供高达4%的股东总回报率（Total Shareholder Yield）的激励下，居民资金向股市配置的动力十足。

  • 外资的套利空间： 对于通过互换协议（Swap）进入A股市场的海外投资者而言，目前可以赚取正向的融资利差（Positive Funding Spread），这使得做多A股的风险/回报比呈现出极佳的正向非对称性。

  • Alpha收益机会： A股市场的深度和流动性，为投资者在“AI”和“十四五规划受益者”等极具吸引力的主题中创造了获取超额收益（Alpha）的广阔空间。

　　结构性陷阱：为何A股表现将优于H股？

　　尽管H股的估值看起来更加诱人，但高盛警告投资者必须注意指数结构带来的短期陷阱。

被“软科技”拖累的MSCI中国指数：数据显示，MSCI中国指数中高达37%的市值集中在泛软件相关的科技股上（例如腾讯占14%、阿里巴巴占11%、拼多多占3%等）。

市场偏好的致命错配：当前全球资金的偏好非常明确——重仓科技硬件，抛售软件。

在这一大趋势下，高盛认为这些中国离岸软件巨头必须交出极其强劲的盈利答卷（预计要到2026年晚些时候），才能重新获得资金青睐。

　　因此，该行认为，这种底层资产结构的错配，意味着H股在短期内的表现大概率将落后于A股。不过，高盛也将香港市场的盈利增长预期上调至16%，主要得益于房地产市场的改善、强劲的资本市场活动以及零售销售的复苏。

　　目标价与回报预测：沪深300直指5300点

　　基于强劲的盈利上修，高盛全面上调了中国市场的目标点位：

沪深300指数（CSI 300）：12个月目标位上调至5300点，目标远期市盈率（Target fPE）设定为15.0倍，较当前4877点的水平上行空间约为9%，以美元计算的总回报预期为13%（含股息）。

从估值框架看，目标价对应的远期市盈率为15.0倍，在宏观模型支撑下具备合理性。高盛的宏观模型显示，整个MXAPJ区域的合理远期市盈率约为14.0倍（至2027年3月），而当前实际市盈率为12.7倍，表明估值仍有温和修复空间。

MSCI中国指数（MXCN）：12个月目标位设定为95点，目标远期市盈率13.0倍，隐含美元总回报率为22%。

　　高盛认为，A股市场的深度和流动性为投资者提供了充分的空间，在以下两大核心主题上构建有吸引力的投资组合：

　　AI主题：中国在AI基础设施建设、算力硬件、半导体国产化等领域的投资持续加速，相关A股标的受益于国内政策支持和需求扩张，具备较强的盈利能见度。

　　第十五个五年规划受益标的：高盛专门构建了“第十五个五年规划组合”（15th FYP Portfolio），聚焦于规划重点支持的战略性新兴产业，包括先进制造、新能源、生物科技等领域。

　　与此同时，高盛提出两个高度契合中国市场的战术策略：

  • 买入HALO（重资产、低折旧）资产：市场正在惩罚面临AI替代风险的轻资产/高折旧（LAHO）公司（如软件服务），而奖励那些拥有稀缺、难以复制的物理产能的重资产公司。这进一步解释了为何偏重硬件和工业的A股优于偏重互联网软件的H股。

  • 做多石油供给冲击的赢家：在能源价格“更高更久”的预期下，高盛建议做多结构性受益于能源价格上涨的标的。

　

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责任编辑：凌辰

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