2018年最大的20只股票的平均利润率约为17%,而目前最大20只股票的平均利润率为30%。
当前美国整体企业利润率已接近历史高位,根据经典的经济学理论,企业利润率长期而言应向均值回归,因为超额盈利期会吸引新资本流入,进而压低后续回报(反之亦然)。然而,尽管从超长期走势图来看,企业利润率确实呈现出明显的均值回归特征,但这一规律在过去20余年间已明显减弱,利润率反而持续走高,并升至如今的历史高位。
过去20年间,企业盈利能力实现了前所未有的改善,这反映出绝大多数企业利润率驱动因素都在朝积极方向发展。以疫情前为例,全球化趋势持续深化,对成本通胀(包括劳动力和原材料成本)形成下行压力;低利率环境降低了融资成本,而企业税负也总体呈下降趋势。
尽管前两项驱动因素在疫情后已开始逆转,但其对企业利润率的影响被另外两股强劲力量所抵消。其一,财政刺激力度加大,推升了名义经济增长,进而带动企业销售收入增长并增强企业定价能力。其二(且可能是最重要的一项),则是股票市场内部的行业结构变化,即企业利润增幅最大的部分来自那些利润率最高的股票。
在构建未来十年的利润率模型时,我们需要对目前过热的盈利预期进行调整,因为当前人工智能(AI)相关投资的步伐必然会放缓。因此,未来几年,这些AI敞口较高企业的利润率很可能回落,即便仍将高于其历史平均水平。在我们的分析框架下,我们假设未来十年科技相关行业的利润率将温和收缩。从长期来看,我们预计AI的应用或将对经济生产力和企业利润率产生积极影响。
不过,对于市场其他板块,我们认为其利润率走势将更加温和,其可通过应用当前正在开发的AI及IT相关工具来提升自身盈利能力。这一判断也意味着,对于欧洲和日本等科技敞口较低的市场而言,其利润率所承受的负面压力相对较小。尽管这两个地区的利润率同样处于历史区间高位(如图2所示),但相比美国或新兴市场,其偏离程度要小得多。在瑞士百达财富管理《前瞻·十年》报告假设中,我们预计未来十年欧洲的利润率或将小幅收缩,而日本的利润率将保持平稳(鉴于其绝对起始水平较低)。
尽管科技行业目前对利润率假设的影响最大(无论是从行业权重还是AI相关技术应用的影响来看),但从长期来看,还有另外两个因素需要考虑。
一是更高的税负。人们可能倾向于认为,应用AI技术所节省的劳动力成本将全部由企业获得(即提升企业利润率)。然而,另一种可能的情景是,政府会通过征税将这部分成本节省重新分配。尽管目前判断AI在未来几年将对劳动力市场产生多么深远的影响还为时尚早,但政府支出可能需要增加,以保障并重新培训经历这一转型的劳动者,这一风险不容忽视。鉴于政府财政已经承受较大压力,我们认为,更为审慎的假设是,AI应用带来的企业利润增量,未来可能通过提高企业税负的方式重新分配。
二是资本成本上升。在过去30年的大部分时间里,企业持续受益于资本成本的结构性下降,这反映了通胀趋缓的趋势以及相对于充裕供给而言资本需求的相对不足。随着全球经济逐步适应干预色彩更浓的政策格局,上述两股力量如今都在逆转。政府与企业正在加大对实物资产的投入,无论是用于建设AI算力、强化供应链,还是增加国防投资。所有这些新增支出都反映出资本需求的增加,而与此同时,由于通胀水平较高且央行有意缩减资产负债表,货币政策趋于收紧,资本供给也更加受限。与任何资产一样,当需求相对于供给增加时,价格就会上升,因此,企业的利息成本很可能趋于上升,而非下降。
总而言之,单就AI本身而言,其很可能提振企业利润率——正如目前正在发生的情况一样,这一趋势在未来几年中可能仍将延续。然而,放眼未来10年,我们预计整体股市盈利能力将温和下降,主要反映:当前起点较高;随着AI资本支出投资浪潮放缓,部分科技行业的利润率将回归正常水平;企业税负和资本成本可能上升。(作者系瑞士百达财富管理股票策略主管)
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