消费提升空间与挑战 - 中国最终消费支出占GDP比例为55.6%，比全球平均水平低17.4个百分点，显示消费提升空间大但内生动力不足[1][2] - 影响消费的关键因素分为消费能力（收入、资产、债务）和消费意愿（经济预期、社保、时间），其中消费能力是核心[1][2] - 2024年居民实际偿债压力达可支配收入的12.4%，高于部分发达经济体，制约消费能力[2] 政策框架与行动部署 - 《提振消费专项行动方案》提出增收减负、高质量供给、优化环境三大思路，部署30项任务覆盖七大行动和支持政策[1][3] - 政策重点包括：城乡居民增收（工资增长机制、农民增收）、财政资金优化（公共消费）、大宗/服务消费并重、个人消费贷款贴息[4][6][7][9] - 2025年中央财政安排就业、医疗、公共卫生补助资金达1769.4亿元，育儿补贴制度正在研究[6] 重点领域措施 - 大宗消费以"以旧换新"为主，2024年投入1500亿元超长期特别国债，2025年规模翻倍[7][10] - 服务消费占GDP仅19.7%，政策侧重扩大供给（养老、文旅、冰雪消费）和开放服务业市场[7][8] - 首次提出对个人消费贷款财政贴息，参考四川模式按年利率1.5%、单笔最高3000元标准执行[9][11] 收入分配与财政改革 - 农村居民人均可支配收入为城镇的42.7%，消费支出为55.8%，边际消费倾向高[4] - 建议通过财税改革提高后60%人口收入占比，若其占比提升1%可带来超2500亿元消费增量[11] - 优化国企工资总额制度、简化失业保险流程，强化对中低收入群体和失业毕业生的支持[10][11] 经济结构转型需求 - 2024年净出口贡献GDP增长1.5个百分点，2025年预计下降，需消费填补内需缺口[1] - 1-2月社零增速回升至4%，但全年需超5%以对冲出口下行压力[1][11] - 公共消费率每提升1个百分点可拉动私人消费0.4个百分点，财政优化年增量可达6900亿元[10]

2024年全球资本市场表现与策略 - 2024年全球资本市场呈现分化与反转态势，海内外市场均实现两位数上涨，但驱动因素不同：A股涨幅主要由估值驱动，而港股和中概股更多依赖盈利支撑 [3] - 高毅资产提出2025年核心策略为"均衡配置对冲风险、聚焦个股提升锐度"，战略上关注真正战略性的方向，战术上"集中兵力打大仗"捕捉有韧性的成长 [3] - 供给侧逻辑成为寻找投资机会的重要依据，AI被视为全球产业变革的核心驱动力，硬件和软件相互成就但发展节奏不同 [3] 2025年投资策略 - 面对充满不确定性的2025年，集中投资于强竞争力公司是对抗"混沌市场"的必要条件 [5] - 中概股市场2023年下跌3%，2024年上涨4%，期间出现5-6次超20%的大幅波动，个股基本面分化显著 [5] - 伦敦市场2024年仅微涨，但支付网络和航空航天领域有差异化竞争力的企业表现突出 [5] - 战术层面重点关注三类公司：自由现金流增长型企业、能创造差异供给的企业、成长空间大的企业 [5] 港股市场特点 - 港股是典型选股型市场，恒生指数2007年和2024年均为20000点，指数层面无回报但蕴含巨大波动和个股机会 [6] - 港股投资需专注个体机会，淡化市场选择，在炽热时保持冷静，在绝望时保留希望 [6] - 对具体行业和公司机会的判断远比市场判断重要 [6] 美股市场特点 - 美股持续提供投资机会，但过去两年市场结构狭窄，2024年仅约30%个股跑赢市场 [7] - 科技行业部分个股估值水平超乎想象，表现远超产业历史经验 [7] - 美股收益来源不会长期集中在单一行业，关注点不局限于科技股，2024年起加大金融、高端制造业研究力度 [7] 四大市场特点 - A股特点为"多"：提供最大丰富度的产业和公司选择，如科技制造、消费品、新能源行业 [9] - 港股特点为"省"：提供估值安全边际高的优质大型公司，如互联网、油气、有色金属行业 [9] - 中概股特点为"快"：包含成长迅速的细分领域优质公司，如服务消费行业 [9] - 海外市场特点为"好"：关注全球产业链核心价值创造者和规则制定者，如科技软硬件 [9] 四大行业投资逻辑 - 商业基础设施：关注高壁垒、好生意、好估值的公司，如大型互联网公司、支付网络 [9] - 大消费：关注竞争格局改善、需求韧性强的细分行业，如服务类消费行业 [9] - 大宗资源品：关注可持续盈利能力与分红改善的公司，如油气、有色金属行业 [9] - 科技软硬件：关注AI在软件和应用场景的突破，以及定价能力释放的行业 [9] AI产业发展 - AI相关资本开支预计2023-2027年间突破1万亿美元，仅美国头部企业2025年投入便超3000亿美元 [11] - DeepSeek的爆发是全球AI行业发展的必然，技术发展到阶段性高点后，稳定和低成本成为主要驱动力量 [11] - AI技术可能从尝鲜者市场进入早期使用者市场发展阶段，中国企业更适合围绕效率优化投资 [12]