科技板块的长期投资价值及市场结构 [page::4][page::5][page::6]

• 政策加持（数字中国建设整体布局）、技术突破（AIGC人工智能等）和国家安全成为科技板块长期价值三大支撑力量。

- 截至2023年5月，A股科技板块上市公司超1000家，市值分布广泛，涵盖传媒、电子、计算机和通信四大中信一级行业。

• 科技板块表现出典型周期性成长特征，行业与个股净利润增速表现波动大，成长对股价驱动显著。

成长视角下的月频选股因子及策略回测结果 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::14][page::15]

• 以单季度净利润同比增速构建短期趋势组合，2014年以来超额年化收益13.7%，信息比率1.7，持股125只，换手率约2.7倍/年，2018年后收益略下降。

• 长期趋势以净利润增速偏离度定义，年化超额收益10.9%，信息比率1.3，回测显示长期趋势因子表现弱于短期趋势。

• 合理估值因子综合市销率历史偏离度与净利润增长偏离度，2021年以来收益提升，年化超额收益15.0%，信息比率1.7，换手率3.4倍/年。

| 年份 | 区间超额收益 |
|----|-----------|
| 2014-2023 Overall | 13.7%（短期）/ 10.9%（长期）/15.0%（合理估值） |

• 估值指标显示，高市销率对应负超额收益，体现估值风险。

企业生命周期划分及周期视角分析 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 采用定性行业划分与定量现金流量指标结合，构建经营周期与业绩周期视角。

- 经营扩张阶段与高经营性现金流净额及研发投入相关，行业涵盖计算机设备、云服务、消费电子等。

• 业绩周期分为业绩趋势、困境反转、业绩放缓和业绩恶化四象限，聚焦加速成长与盈利持续改善阶段。

- 2023年5月处于业绩趋势和困境反转的行业包括产业互联网、文化娱乐、计算机软件、消费电子等。

成长周期向上组合构建及精选组合表现 [page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 买入择股依据包括价值洼地、现金流量、经营扩张、业绩趋势及困境反转，卖出基于估值历史分位数与基本面恶化。

- 困境反转组合表现最佳，2014年以来年化超额收益19.6%，信息比率1.89，且2021年以来表现持续优越。
| 组合 | 年化超额收益 | 信息比率 |
|------|--------------|----------|
| 价值洼地组合 | 18.1% | 2.07 |
| 现金流量组合 | 18.5% | 2.15 |
| 经营扩张组合 | 18.9% | 1.99 |
| 业绩趋势组合 | 16.2% | 1.92 |
| 困境反转组合 | 19.6% | 1.89 |

• 持仓周期均较长（13至18个月），换手率较低（月均11%-13%）。

- 行业配置主要集中于电子和计算机，约占总权重70%-75%。

以资本开支与研发强度精选成长周期向上组合 [page::24][page::25][page::26]

• 以资本开支（销售收入收到现金同比增速、固定资产等现金支付同比增速）及研发费用占比对成长周期向上组合精选，获得更高收益弹性。

- 精选组合年化超额收益提升明显，2024年以来价值洼地精选组合达到24.9%，困境反转精选组合23.4%，换手率提升至20%-25%水平，持仓期缩短至4-5月。

• 行业分布与母组合类似，聚焦电子与计算机主导板块，传媒和通信占比约25%。

风险提示 [page::1]

• 经济复苏不及预期可能影响策略表现。

- 模型存在失效风险，可能因市场环境变化导致策略效果下降。

• 宏观及产业政策出现重大调整，影响行业基本面和估值。

中信证券研究报告详细分析

报告元数据与概览

• 报告标题：《成长周期视角下的科技板块选股策略》

- 作者：王兆宇（量化策略首席分析师）、赵文荣（量化与配置首席分析师）、史周（量化策略分析师）

• 机构：中信证券研究部

- 日期：2023年8月7日

• 主题：探讨科技板块（传媒、电子、计算机和通信）的成长与周期特征，基于财务指标建立选股策略，旨在挖掘科技板块的长期投资机会。

- 核心结论：以成长和周期视角构建五类特色选股组合（价值洼地、现金流量、经营扩张、业绩趋势、困境反转），均展现对中信科技指数显著的超额收益，精选组合超额年化收益近20%以上，显示策略选股能力强。[page::0]

逐节详解

1. 投资聚焦：科技板块投资价值凸显（第4页）

• 政策大力支持：2023年中央发布《数字中国建设整体布局规划》、《党和国家机构改革方案》（设立国家数据局），为数字化转型和数字经济发展提供制度保障。

- 技术突破：2023年人工智能AIGC技术迭代，ChatGPT走入公众视野，预示人工智能相关市场需求不断扩大。

• 国家安全：数据安全上升为国家战略，国家数据局强化了数据管理和安全保障，筑牢数字经济发展基础。

- 结论：政策、技术与安全构成科技板块长期投资价值的三大支撑。[page::4]

图1说明

图示用三个红色色块箭头分别标示“政策加持”“技术突破”“国家安全”三大驱动力，说明科技板块发展背后的驱动因素。[page::4]

2. 科技板块总体周期成长特征（第5-7页）

• 数字经济规模巨大且增长稳定：2021年中国数字经济规模达46万亿，占GDP 40%，近年增长率超10%。数字经济成为国民经济的核心动力。

- 行业组成：科技板块囊括传媒、电子、计算机和通信4大一级行业，细分17个二级行业、44个三级行业，上市企业超1000家，市值结构呈现50亿元以下家数超过一半，超过500亿的43家，体现板块结构多元且分布广泛。

• 成长表现周期性明显：各行业净利润同比增速波动较大，2023Q1排序为 通信 > 电子 > 计算机 > 传媒，传媒与计算机净利润增速已开始反弹。

- 典型公司成长波动代表性：以中际旭创为例，其净利润同比增速变化显著，股价同样反馈成长波动。

• 体现科技板块成长波动显著且股价多由成长驱动，需结合周期与成长多角度深入分析以挖掘投资机会。[page::5] [page::6]

图2分析

展示2017-2021年间中国数字经济规模、增长率及GDP占比稳步上升趋势，印证数字经济对经济拉动和未来潜力巨大。

• 数字经济规模由约25万亿增长至46万亿。

- 虽增速有波动，但整体强劲，GDP占比从约25%升至40%。

• 支持科技板块发展预期稳定且具成长性。

图3与图4解析

• 图3：2013年以来四个中信一级行业团队公司数量逐年增加，电子和计算机板块增加尤为迅猛，至2022年底超过1000家公司。

- 图4：上市公司市值绝大部分集中于50亿元以下，显示板块多以中小市值企业为主，存在成长空间的潜力股较多。

图5与图6解析

• 图5：四行业净利润增速波动显著，呈上下起伏特征，体现周期性成长。

- 图6：典型公司中际旭创净利润同比增速波动超大，与股价走势大体一致，确认成长对股价影响关键。

3. 科技板块估值特征（第7页）

• 四大行业市盈率（TTM）中枢约50倍，历史扬抑，2015年曾大幅偏离。

- 市销率（TTM）中枢约5倍，同样围绕此水平波动。

• 2023Q1市盈率排序为计算机 > 电子 > 通信 > 传媒，市销率排序略有差异。

- 估值整体围绕中枢上下波动，提醒投资者关注合理估值以规避风险、把握上行空间。

4. 成长视角：胜率与赔率

基本面与估值动态关系（第8页）

• 好的基本面直接影响股价走势与相对收益，成长是核心驱动。

- 估值随基本面提升通常也有正向变化。

• 研究设计三大成长维度组合：

- 短期趋势：跟踪最新单季度净利润同比增速。
- 长期趋势：基于历史偏离度考察长期成长态势。
- 合理估值：在成长基础上进一步筛选估值合理的个股，提升赔率安全垫。

• 组合按月调仓，手续费全考虑，采用中信科技指数为基准。

短期趋势组合（第8页-9页）

• 按单季度净利润同比增速前20%选股。

- 2014年以来相对指数年化超额收益13.7%，信息比率1.7，换手率较高，平均每月持股约125只。

• 多空组合对比显示明显收益分化，多头优于空头。

- 2019与2021年表现尤为优异。

• 分年统计详见表1与表2页。[page::8][page::9][page::10]

长期趋势组合（第10-11页）

• 计算成长和盈利（ROE）历史偏离度选股。

- 科大讯飞案例显示成长、盈利偏离度均呈下降趋势。

• 2014年以来年化超额收益10.9%，略逊色于短期趋势。

- 换手率类似，持股数量相近。

• 多空组合表现出明显分化，收益差亦明确。

• 分年详细见表2。[page::10][page::11][page::12]

合理估值组合（第12-15页）

• 高估值风险显著，需通过绝对估值（市销率PS）历史分位数及绝对阈值控制，避免高估带来的风险。

- 单独市销率无法体现合理估值，需结合成长性（净利润增速）构建合理估值指标。

• PS过高组合收益表现较差，反映风险，合理估值组合年化超额收益达15%，信息比率1.7，持股周期3年以上。

- 多空分化明显，买低估且具成长性者优。

• 细分行业合理估值集中于电信运营、通信设备、云服务、电子零部件等。

• 分年统计详见表3。[page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

5. 周期视角：企业生命周期与经营、业绩周期（16-20页）

企业生命周期理论（第16页）

• 四阶段：导入期（创新突破）、成长期（扩张提质）、成熟期（优化创新）、稳定/衰退期（战略调整）。

- 成长期公司投资价值较高，投资者应重点关注。

• 科技板块生命周期与一般理论相似，例子包括促进数字经济的成长期企业光学光电、半导体等。

• 需注意生命周期划分受行业、经济环境动态影响。

周期划分方法（第17页）

• 定性：行业周期划分，基于主观经验归类全行业阶段，优点在于直观明了，缺点是忽视行业内企业差异，且缺历史数据回溯验证。

- 定量：变量分析法（财务指标综合评分）和现金流量法（经营、投资和筹资现金流净额的组合），按现金流正负划分阶段。现金流法简单但存在短期波动，稳定性不足。

• 本文结合优点，重点用经营周期（经营现金流/营收和研发投入）和业绩周期（单季度净利润同比增速及偏离度、ROE及偏离度）两大核心变量作为判断依据。

- 表4与表5给出生命周期及现金流方法阶段判断标准。[page::17][page::18]

经营周期（第18页）

• 关注生产扩张期企业，通过经营现金流净额对营业收入比和研发费用对营业收入比作为代表指标，同时上升反映“经营扩张”，代表企业处成长期。

- 2023年5月数据显示，通信设备、媒体、云服务、消费电子、光学光电和其他电子零组件等行业经营扩张较快。

业绩周期（第19-20页）

• 业绩周期识别依据成长和盈利两个维度，结合单季度净利润同比增速、ROE及其偏离度通过四象限划分法，分为业绩趋势、困境反转、业绩放缓、业绩恶化四个状态。

- 2023年5月底业绩趋势行业包括产业互联网、文化娱乐、计算机软件、计算机设备、云服务、增值服务、互联网媒体；困境反转行业包括消费电子和通讯工程服务。

6. 成长周期向上组合构建（第20-26页）

逻辑框架（第20-21页）

• 以“成长周期向上”为矛，筛选具备“价值洼地”、现金流量、经营扩张、业绩趋势、困境反转特征的股票。

- 以“估值基本面支撑”为盾，控制估值历史分位数及绝对估值，规避估值过高和基本面恶化的公司。

• 买入条件详见图33，卖出条件详见图34（历史估值阈值、市销率阈值与基本面变差信号）。

- 组合表现较好，困境反转组合表现最佳，2014年以来各组合年化超额收益在16%-19%区间。

组合分年收益、换手率（第22页）

• 困境反转组合2021年至2023年收益均超过行业平均，稳健表现持续。

- 各组合月均换手率低（约10%-20%），持仓周期长达13-18个月，适合中长期投资。

行业分布及精选组合核心投资要素（第23-25页）

• 组合行业权重主要集中在电子、计算机行业，占比约70-75%，传媒与通信占比25%左右。

- 精选组合基于资本开支和研发强度排序，体现长期持续投入与创新能力对成长选股的引导作用。

• 精选组合收益进一步提升，年化超额收益最高达24.9%，换手率提升至20%左右，持仓周期缩短至4-5个月。

困境反转精选组合（第26-27页）

• 该组合关注大模型和AI应用受益行业，如计算机软件、云服务、电子零部件。

- 拥有涵盖大中小盘的均衡市值分布。

• 持股个股有致远互联、金山办公、用友网络等，覆盖广泛行业深度布局。

- 组合体现技术创新及业绩反转的优质成长机会。

• 相关成份股详见表10。

- 持仓结构体现策略聚焦优质转型升级标的。

• 成长周期精选组合整体展现对市场的稳健超额收益和风险管控能力。

7. 风险因素（第27页）

• 经济修复低于预期可能削弱科技企业盈利和成长。

- 策略模型失效风险，可能因市场结构变化或突发事件导致策略效果下降。

• 宏观及产业政策突变，可能引发行业景气度和估值波动。

- 报告并无具体缓释策略提示，但结合估值控制和基本面跟踪等措施，具部分风险管理。
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8. 报告结论（第27页）

• 科技板块长期正面驱动于政策、技术、国家安全。数字经济规模大，行业成长性强显周期波动。

- 成长视角侧重净利润同比增速，短期趋势与合理估值组合表现突出，长期趋势辅助验证。

• 周期视角基于企业生命周期理论，结合经营现金流和业绩指标识别成长期企业，进一步构建成长周期向上组合。

- 五个弹性组合均展现稳定超额收益，精选组合收益更优，持仓合理，适用性强。

• 行业布局重电子和计算机，科技板块精选标的多聚焦创新驱动成长。

- 综合成长与周期视角、估值和财务指标，凝练策略为基于资本开支和研发强度精选的成长周期向上精选组合。

• 投资者可根据研究结论结合风险提示，考虑分散配置科技成长周期向上的优质企业。

[page::27]

图表深度解读汇总

• 图1明确指出科技板块投资价值的政策、技术和安全三大支撑。

- 图2数据清晰展示数字经济规模和占GDP比重的持续上升，夯实板块长期成长环境。

• 图3、4伴随上市企业数量和分布，直观见证产业规模和企业多样化趋势。

- 图5、6体现行业和公司个体成长波动规律，结合股价体现成长性是股价主驱动力。

• 图7、8反映出估值围绕基准波动，指导估值管理风控。

- 图9与图10阐释基本面——尤其成长与估值的正相关关系和多维成长刻画思路。

• 图11-12、15-16、25-26等回测净值表现、分多空组合统计和信息比率，为策略效果提供强有力数据支撑。

- 图13-14用科大讯飞成长和盈利偏离度说明长期趋势计算方法。

• 图17与后续PS相关图表揭示合理估值框架与风险判断，结合成长溢价的估值评价。

- 图27企业生命周期示意图，理论基础清晰。

• 图28-29经营扩张指标体系和具体行业扩张状态反映定量分析能力。

- 图30-32业绩周期识别逻辑及行业状态，丰富周期分析层次。

• 图33-34组合构建与风控逻辑图一目了然。

- 图35及后续成长周期向上组合净值、换手与行业分布图表，体现组合表现、稳定性及行业集中趋势。

• 表格信息（表1-10）系统总结策略回测关键指标，辅助决策。

估值分析

• 主要依赖绝对估值（市销率分位数和实际数值）限制过高估值风险。

- 相对估值结合成长性（净利润同比增速）衡量估值合理性，增强了估值筛选的有效性。

• 通过回测验证合理估值组合年化超额15%效果优异。

- 估值控制贯穿于买卖逻辑的核心部分，帮助兼顾收益和风险。

风险因素评估

• 明确指出经济修复不及预期、模型失效以及政策风险为关键风险源。

- 结合周期成长双重视角和估值限制，有效降低模型失效及估值风险。

• 报告未细化具体缓释措施，投资者应结合实际与动态风险管理判断。

批判性视角

• 报告策略框架严谨，数据充足，成长与周期视角融合，理论与实证结合，具有较强的实操性。

- 估值分析虽系统，但对未来科技板块可能出现的新兴子行业估值特性可能关注不足，需持续跟踪。

• 企业生命周期划分结合行业定性统计，但企业生命周期动态调整仍挑战较大，短期经营现金流波动可能导致阶段判定不稳。

- 模型以历史财务指标为核心，短期宏观经济冲击、政策调控、外部黑天鹅事件可能影响有效性，需动态评估。

• 换手率数据表明精选组合灵活度较高，但相对持仓周期缩短可能带来交易成本增加风险。

结论综合

本报告基于成长周期双视角，构建了一套覆盖短期、中期和估值合理性、以财务为基础的科技板块选股框架，融合政策、技术与国家安全三大驱动因素，明确划分和量化生命周期阶段，结合经营现金流和业绩表现，细化成五个成长周期向上策略组合。回测数据坚实，五大组合均远超行业基准表现，空头表现差异明显，风险控制合理。通过资本开支与研发投入的精选进一步提升收益表现和组合质量。行业配置集中于电子及计算机领域，符合科技产业结构特点。报告充分利用图表与量化数据支持论点，提供了全面且系统的科技板块选股策略，为投资者提供了明确的实施路径和风险提示，具有较高的实务参考价值。

投资者可基于该框架选择符合自身风险偏好和投资期限的成长周期组合，注重估值合理性与基本面持续改善，重点关注电子计算机相关细分行业成长机会。同时关注宏观及政策风险，动态调整持仓策略。

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（所有结论均来自报告内容，带有明确引用页码。[page::X] 标识）

报告