深度研究 | 不同红利的回报差异从何而来？ ——从分红来源到配置时机的择线框架

来源：市场资讯

（来源：华泰证券策略研究）

7月市场风险偏好回落以来，红利的防御配置需求回升，价值风格相对中证800持续占优，但伴随着部分品种集中度较高，红利配置的重心由是否配置转向配置哪些红利。在本文中，我们先对红利板块分类进行系统性梳理，再依据每类红利的分红来源、拥挤度及股息计入程度给出红利内部择线顺序。

近年不同红利板块收益分化明显，催生择线需求

受行业属性与国资考核影响，过去A股分红长期集中于国央企，银行、煤炭、电力等是红利策略核心配置。但近年来，随着更多企业步入成熟期、分红与减持挂钩等监管安排落地，消费、医药及制造龙头也已逐步纳入高股息框架。复盘来看，近年银行等传统高股息在配置中仍承担底仓功能，却并非始终最优，2019-2021年的消费型红利、2023年的煤炭均阶段性跑赢中证红利；近五年风险收益特征同样分化，银行、水电、高速公路收益中高而波动偏低，煤炭、航运、炼化收益偏高但波动也高，部分行业持有三至十年的股息收入仍不足以弥补资本损失。当前股息利差已回落至常态区间下沿以下、内部收益分化系数抬升，2026年前三季度险资举牌中银行占比降至不足25%，择线的重要性随之上升。

如何对红利进行分类？从分红来源、分红稳定性构建分类框架

我们以申万三级行业为基础，按近36个月平均股息率、股息率底线、波动及近3个月水平打分，保留评分不低于75分、近36个月平均股息率高于3%且具备可投资性的行业，再依据单位分红TTM的波动划分为强稳定型与周期波动型两大类、九小类，逐类识别分红能力的决定性财务因子。

强稳定型：品牌渠道型看调整后增量毛利率与扣非净利润率，牌照资本型看不良贷款率、拨备覆盖率与核心资本增速，特许经营型看扣折旧摊销后经营现金率，合同履约型看归母净利润增速与应收账款占用，政采牌照型看货币资金占总资产比例。牌照资本型、政采牌照型股息率中位数约4.1%，近5年持续分红比例分别为92.9%、100%，收息优势突出。

周期波动型：资源价差型看扣非ROE改善、营运资金调整后经营现金增量与有息负债，终端需求型看销量与毛利增长，工程回款型看毛利与减值前营业利润，运力周转型看单位固定资产毛利；此类分红随景气兑现而变化，终端需求型近5年单位分红复合增速约6.6%。

红利择线的三维度框架：挖掘“拥挤”、“定价”与“持续性”

拥挤度：以估值、价格偏离与交易广度等六项指标合成，综合分处于0-10分位时，未来60个交易日上涨胜率为74.1%、平均收益为6.13%，处于90-100分位时分别为37.0%、-2.09%，低拥挤度方向的收益补偿更为充分。

股息计价：以风险溢价、10年期国债收益率、单位分红与财报因子拟合行业股息率观测当前股息率的折溢价程度，行业模型R²中位数为86.5%。

分红持续性：以量价、成本、运输及施工等指标的近三年分位衡量分红持续性强弱，以较三个月前的分位变化识别改善方向，构建分红持续性观察时钟。

根据以上框架构建红利轮动策略，2020年以来年化收益率约为19%（vs中证红利全收益为8%），回撤为18%（vs基准为18%）。10月模型相对推荐乳品、银行、水电，11月相对推荐乳品、银行、高速公路，此外，钢铁、火力发电景气有所改善但动量仍偏弱，关注其后续走势。

风险提示：测算结果出现误差；数据统计口径有误。

择时：价值策略仍有望相对中证800占优

市场风险偏好回落之际，红利底仓价值回升。根据华泰策略《价值策略如何改进，何时占优》（2026年10月21日）核心观点，用贴现率、再通胀、成长稀缺性三个信号投票定仓位，价值策略仍有望相对中证800占优。2011年以来票数为2的52个月里，价值策略下个月相对中证800年化跑赢10.7%，56%的月份跑赢。事件指标在2026年5~7月触发，目前仍处于3个月的预警窗口内；成长股市净率已从近五年的最高位回落至7.0倍，不再处于极端区间。把时间拉长看，2票及以上的阶段，价值策略相对中证800多在走强；0票的阶段多在走弱。

择线：红利择线需求上升

行业选择如何影响回报

红利内部收益明显分化，行业选择同样重要。目前中证红利股息率与10年期国债收益率之差已回落至所示常态区间下沿以下，估值缓冲较此前收窄；与此同时，红利内部收益分化系数抬升，行业之间的表现差异扩大。单纯配置高股息标签的有效性下降，研究重点需要进一步转向红利内部择线。以每个行业期初投入100元、分别持有十年和三年的图示结果为例，部分行业在三年乃至十年持有期内，股息收入仍不足以弥补资本损失，盈利与估值中枢变化对总回报的影响更为突出。

红利内部领先方向随环境切换，单一行业配置难以覆盖所有阶段。复盘2025以来主要红利资产内部的全收益曲线（以行业内主要个股拟合而成），银行可以承担红利底仓功能，但底仓价值并不意味着始终具有最优的风险收益比，我们发现不同阶段表现较好的红利种类存在明显差异。如2019-2021年的消费型红利、2023年的煤炭，均阶段性跑赢中证红利指数。

红利内部，风险收益有何不同？

红利资产具备防御共性，但其风险收益特征仍存在较大差异。我们以波动率、收益率来衡量各类红利资产属性，1）银行、水力发电、高速公路等行业属于中高收益低波动型，夏普比率偏高，适合底仓长期持有；2）商用载客车、煤炭开采、航运、炼化贸易等收益率虽偏高，但持有期波动率也较高；3）铁路运输、食品加工、服装家纺、港口等调整后风险收益比偏低，波动率虽位于低位但收益率相对较差；4）定制家具、厨卫家电、白酒等收益只能部分弥补高波动的损失，调整风险后收益仍偏弱。

险资对红利的需求，将如何影响行业选择？

险资对高股息的需求，提供了红利资产的配置空间，但在配置端也需考虑行业集中度和持股约束，对发掘新高股息品种的关注度显著回升。以举牌分布为例，2025年险资对银行的举牌占比达约40%，但集中持有银行，会提高组合对净息差、资产质量和资本补充需求的共同敏感性，2026年前三季度，险资举牌出现分化迹象，银行举牌占比为25%，资金对于发掘新的高股息品种的关注度显著回升。

分红持续性的决定性因子有哪些？

按分红来源识别行业差异

我们以申万三级行业为基础，筛选核心红利资产。筛选的核心在于通过考察股息率水平、底线、波动与近期状态，识别具有持续分红能力、且收益率质量相对稳健的红利资产。

股息率质量评分由四项指标构成：1）最近36个月平均股息率反映行业中长期红利水平，权重设置为45%；2）过去10年股息率的10百分位数指标用于刻画低分位情形下的股息率底线，权重设置为25%；3）股息率波动率的反向分位数权重为15%，用于约束高股息的稳定性；4）最近3个月平均股息率权重为15%，以避免行业仅依赖历史高股息、而近期红利水平已经明显走弱。各指标均在申万三级行业横截面中进行分位数排名，并加总形成0—100分的综合评分。

Score=45%×36个月平均股息率+25%×P10股息率+15%×股息率低波动+15%×最近3个月平均股息率

行业进入高股息池需同时满足综合评分不低于75分，且最近36个月平均股息率高于3%。在此基础上，我们进一步加入可投资性约束，当前行业内最大个股市值低于150亿元的行业不计入；若符合条件的三级行业合计保留市值占所属二级行业保留市值超过60%，则将其上提至二级行业，但若三级行业内部属性具备差异，则仍以三级行业统计。

在红利来源与分红稳定性层面，我们进一步以行业已实施单位分红TTM的近10年、近5年及近3年波动表现进行验证，将红利资产分为强稳定型及周期波动型资产。整体而言，稳定型红利更适合作为组合的底仓资产，周期型红利则需要结合商品价格、需求、库存、运价及回款周期进行动态配置。

从收息水平和分红持续性来看，牌照资本型、政采牌照型和特许经营型等非消费稳定型红利或更值得关注。牌照资本型和政采牌照型股息率中位数均约4.1%，近5年持续分红比例分别为92.9%和100%，特许经营型股息率中位数约3.2%，持续分红比例为83.3%。相比之下，资源价差型和终端需求型股息率和持续分红比例均偏低。

从分红增速来看，终端需求型红利和特许经营型红利的近期增长更加突出。终端需求型近5年单位分红复合增速约6.6%；特许经营型近5年复合增速约6.3%，同时持续分红比例达到83.3%，在持续性和增长之间更为均衡。相比之下，牌照资本型与政采牌照型近5年单位分红复合增速分别约4.1%和3.3%，增长相对温和，优势更多体现在持续收息。

强稳定型红利：核心在于经营效率的韧性

品牌渠道型：核心为品牌定价及行业经营效率

品牌渠道型分红的核心能力为品牌定价能力及行业经营效率。品牌渠道型产品的分红关键在于1）品牌定价能力越强的个股分红能力越高，我们构建调整后增量毛利率来衡量品牌定价能力，若其指标同比回升或表明行业品牌溢价能力偏高，同期分红改善的概率较高；2）行业经营效率越高的个股分红能力改善的概率越高，我们构建扣非净利润率衡量每单位收入最终形成的归母净利润是否增加，若行业经营效率偏高则意味着收入增长带来了质量偏高的盈利，分红能力有望改善。

调整后增量毛利率=(毛利TTM-销售费用TTM-管理费用TTM)/上年同期收入TTM

扣非净利润率=扣非归母净利润TTM/营业收入TTM

牌照资本型：核心为行业风险管理能力

风险管理能力越强的阶段，牌照资本型分红行业的分红意愿更高。1）对于银行而言，由于银行通过信贷投放等业务获取收益，可通过拨备覆盖率、不良贷款率共同观测银行目前已有准备对不良贷款的覆盖程度，资产质量稳定、损失准备充足，有利于提高盈利和分红的可持续性；2）对于保险而言，其核心观测指标在于保险的资本积累能否满足避险需求，采用核心资本增速来观察险资业务状况，资本余量改善有助于减轻分红约束。

拨备贷款率=贷款损失准备/不良贷款余额

不良贷款率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)/各类贷款余额

核心资本增速=(核心资本-上年同期核心资本)/上年同期核心资本

特许经营型：核心为存量设施的创现能力及资产维护能力

特许经营型分红能力的核心在于设施的创现能力及设施维护能力。特许经营型行业关注1）存量设施的创现能力越高的个股分红意愿或偏高。特许经营型行业中，高速公路依靠车流和收费、港口依靠吞吐量、水电则关注发电量。因此经营现金流率变化有助于判断设施经营能否持续形成现金；2）设施维护和新增建设的资金占用越高，个股分红压力或较大。2025年特许经营型行业的折旧摊销、资本开支分别占收入约18%、26%，高于其他行业。结合上述关注点，构建折旧摊销后经营现金率指标，衡量账面资产消耗后的现金余量变化。

折旧摊销后经营现金率=(经营现金流TTM-折旧摊销TTM-资本开支TTM)/收入TTM

合同履约型：核心为合同收益的实现程度

合同履约型分红能力的核心指标为合同收益的实现程度。合同履约型分红关键在于1）利润增速越高的个股分红意愿偏强，国际工程、基础建设以项目为单位开展业务，采购成本、施工组织、工期和融资安排都会影响最终盈利，我们以归母净利润同比作为核心观测指标，观察项目毛利经过费用及其他损益影响后，能够形成多少持续性归母利润；2）此外，补充应收账款收入占比指标衡量回款程度，若应收账款占比回落或表明现金分红能力有一定增强。

归母净利润增速=(本期归母净利润TTM-上期归母净利润TTM)/上期归母净利润TTM

应收账款收入占用下降=(应收账款_(t-4))/(收入TTM_(t-4) )-(应收账款_t)/(收入TTM_t )

政采牌照型：核心为现金积累能力

政策牌照型分红能力的核心为其现金积累能力。在出版主业收入增长放缓的背景下，账上现金和稳定经营现金流成为评估红利价值的重要依据，采用现金占总资产，即货币资金／总资产，观察财务余量。

现金占比=货币资金/总资产

周期波动型红利：核心在于景气和利润的兑现程度

资源价差型：核心为价差及兑现能力

资源价差型分红能力核心为产品价差及景气利润的兑现能力。资源价差型分红的关键在于：1）价差改善的幅度越高，当期分红能力或偏强，煤炭、钢铁等行业的盈利主要受到售价、成本端等的影响，我们用扣非ROE同比改善观察价差变化，判断价差扩大是否带来了更高的股东资本回报；2）若景气改善形成现金，分红意愿或较高。构建营运资金调整后经营现金增量来刻画现金回收程度，观察盈利改善是否伴随实际收现；3）此外考虑到行业有息债务占资产占比约30%，还需关注有息债务资产负担及资本开支程度，判断景气回升带来的现金是否有更多空间用于分红。

扣非ROE同比改善=(本期ROE-上期ROE)/上期ROE

调整后营运现金增量=(经营现金流TTM_t-经营现金流TTM_(t-4)+营运资金_t-营运资金_(t-4)+营运资金_(t-8))/(营业收入TTM_(t-4) )

有息负债负担改善程度_t=(有息债务_(t-4))/(总资产_(t-4) )-(有息债务_t)/(总资产_t)

终端需求型：核心为销量及利润能力

终端需求型分红能力的核心为终端需求强度及产品销售的能力。终端需求型分红的关键在于：1）产品销量增加的行业分红能力或有所提升？终端需求型行业可关注可比产品销量增长，判断收入变化是否有实际业务量支撑；2）若销量增长伴随毛利提升，提升分红的概率或更高，我们采用毛利TTM同比增长来衡量终端需求型行业的利润水平，若销量与毛利同步增长，说明业务扩张具备盈利支撑。

产品销量同比=(本期销量-上期销量)/上期销量

毛利同比改善=(本期毛利TTM-上期毛利TTM)/上期毛利TTM

工程回款型：核心为经营利润及减值压力

工程回款型分红能力的核心为项目资产的经营效率及减值压力。主要关注1）若投入项目的资产能够持续产生毛利，则分红同期提升的概率或较大。房建业务需要围绕施工项目投入资金，资产形成收入的速度及项目盈利水平共同决定经营回报，施工面积是合适的关注指标；2）此外，减值压力偏低的个股分红能力或更高。2025年房建样本减值占减值前营业利润约34%，在覆盖达标的可比大类中较高。我们采用减值前营业利润同比观察计提减值前的盈利变化。

毛利同比改善=(本期毛利TTM-上期毛利TTM)/上期毛利TTM

减值前营业利润TTM=营业利润TTM+资产减值损失TTM+信用减值损失TTM

运力周转型：核心为运力利用效率及单位盈利

运力周转型分红能力的核心为运力利用效率及单位运输盈利能力。我们构建单位固定资产毛利改善，其能衡量同样规模的船舶、车辆及配套固定资产，能否创造更多毛利。

每单位固定资产毛利=毛利/固定资产

红利择线的三维框架

维度一：沿配置性价比寻找线索

沿配置性价比线索，估值与交易拥挤度可进一步优化红利行业配置。我们选取六项指标构建综合拥挤度：估值端采用PB、股息率反向分位，价格端采用60日均线偏离、120日价格乖离，交易广度端采用60日净上涨占比、站上60日均线的股票比例。以综合分的历史分位衡量行业所处位置，分位越高对应拥挤程度越高。估值水平与交易压力共同影响配置成本，在分红基础相近的行业中，低拥挤度方向或具备更充分的收益补偿。

低拥挤度区间的后续收益占优，极低分位的配置性价比更为突出。综合分位于0—10分位时，未来60个交易日上涨胜率为74.1%、平均收益为6.13%；90—100分位对应37.0%、−2.09%。低分位所对应的估值与交易压力相对较小，后续收益补偿较高，可作为财务筛选后进一步比较行业配置价值的依据。

维度二：从股息计价寻觅折价行业

为比较红利资产在不同经营与市场环境下的定价水平，我们构建股息率的条件拟合模型。股息率既受到现金分红变化的影响，也反映投资者对未来分红增长和要求回报的判断。Campbell与Shiller的研究将股息价格比与预期未来分红增长、折现率联系起来，为从现金流与折现率两个方向分析红利定价提供了理论依据。具体而言，对每个行业分别估计以下月频模型：

其中，Y_(i,t)为剔除可确认重合分红后的行业股息率，ERP_t为Wind全A风险溢价，r_(f,t)为十年期国债收益率，主要用于描述市场目前定价环境，DPS_(i,t)为按行业成分权重加权、调整送转及重合分红后的单位分红，B_(i,t)为上述提到的分红持续性因子，用于描述分红的经营支撑。单位分红与分红持续性因子分别具有不同的信息含义，单位分红因子或旨在表明投资者对于分红的基准预期，而分红持续性因子则可提供分红预期变动的指示。

以银行为例，模型的R²达到83.16%。单位分红、风险溢价、分红持续性因子和十年国债利率单独拟合股息率的R²分别为11.60%、24.84%、43.32%和1.88%。进一步拓展至26个申万红利行业，核心指标版整体模型R²的中位数为86.46%，其中19个行业超过80%。白酒、航运、火电拟合度较高，教育出版、港口和高速公路相对较低。

维度三：筛选高分红持续性行业

我们从各类红利资产的经营特征出发，筛选与盈利及现金流相关的高频指标。消费类重点跟踪产品价格、销量及原材料成本，资源类关注量价与成本价差，交通运输类关注运价、运量和运力供给，工程类关注投资与施工活动，金融类关注资产质量及资本补充的相关信号。在此基础上，将指标统一至月度，采用近三年历史分位衡量经营支撑强弱，并以分位较三个月前的变化衡量改善幅度，构建红利资产高频观察时钟。当前建议重点关注“经营支撑较强、边际改善”的钢铁、银行、高速公路，以及“高位延续”的油气上游和集装箱航运、火力发电、煤炭等。结合拥挤度及折溢价得分进一步来看，钢铁、高速公路、股份制银行、火力发电的配置性价比或更高。

策略回测：2020年至今策略年化收益率为19%

基于以上维度，我们构建红利轮动策略，采用“折价买入、基本面确认、趋势持有、回撤止损”的构建方式，每月最后一个交易日收盘调仓。新买入行业须满足：1）实际股息率高于模型拟合值，即行业存在折价；2）高频指标指示的分红持续性改善；3）行业近40个交易日全收益动量为正。入选行业等权配置，当行业核心指标回落、近6个月动量转负，则月末退出；同时每日监测行业全收益指数相对连续持有期最高收盘值的回撤，超过15%则于下一交易日收盘卖出。2020年策略，计算双侧交易费用后的策略年化收益率为19%（vs中证红利全收益年化收益率为8%），回撤为18%（vs中证红利全收益回撤为18%）。基于上述策略，10月相对推荐乳品、银行、水电，11月或相对推荐乳品、银行、高速公路，钢铁、火力发电景气有所改善但动量仍偏弱。

历史规律与模型可能失效。研究的行业分类、指标筛选及配置策略基于历史数据，历史相关性与回测表现不代表未来收益。市场环境、行业结构及投资者行为变化，可能削弱模型的解释力和策略有效性，导致实际投资表现偏离历史测算。

分红政策或行业景气变化超预期。上市公司可能因盈利、现金流、资本开支及监管要求变化而调整分红政策，行业景气也可能受到需求、价格、成本及政策变化影响，导致分红金额、持续性及增长水平不及预期，进而影响红利资产的投资回报。