晨报｜中巴会晤：“一带一路”与金砖合作再升级|中信证券_新浪财经

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杨帆｜中信证券政策研究首席分析师

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4月14日中巴元首举行会晤，开启了中巴关系“政经双热”的新周期。本次中巴合作是全球治理变局以及南南合作深化的缩影，发展中国家普遍对探索新发展路径有强烈诉求，关注点也逐步从单纯的经贸领域扩展至全球治理以及话语体系，这为“一带一路”以及金砖国家合作的扩展奠定了良好基础。这样的趋势性变化，既可带动我国制造业和出口结构的高端化进程，也将推动全球治理体系向着更加公正合理的方向发展。总体来看，当前元首外交仍处于活跃期，围绕“一带一路”十周年的外交布局预计仍将持续推进，我们认为后续一段时期的地缘政治环境或稳中有进，有利于提振市场风险偏好。

明明｜中信证券首席经济学家

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需要担心流动性陷阱吗？

今年来信贷与M2高增，但通胀持续偏弱，市场担忧我国面临流动性陷阱的风险。回顾美日欧历史上流动性陷阱阶段基本面、政策面与资本市场的情况，尽管当下我国经济存在需求弱、低通胀的类似特征，但我国政策利率调整空间较多、货币工具有效性仍存，叠加需求回暖已有迹象，未来陷入流动性陷阱与通缩的可能性并不高。

风险因素：货币政策、财政政策超预期变动，物价、利率环境超预期调整。

徐涛｜中信证券科技产业联席首席分析师

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电子丨持续看好半导体行业，建议关注核心卡脖子环节

近期集成电路相关支持政策及举措逐渐推出，我们预计市场期待的集成电路产业政策后续有望落地，布局集成电路“卡脖子”环节厂商有望核心受益。此外，国内晶圆厂建设需求持续且刚性，我们预计国内逻辑和存储成熟制程将逐步实现正常扩产。我们认为从当下产业安全角度出发，建议重点关注半导体设备、零部件、材料、高端芯片等易“卡脖子”、后续有望获得政策推动的环节。

风险因素：后续海外对华半导体技术限制超预期风险；先进技术创新不及预期风险；国际产业环境变化和贸易摩擦加剧风险；先进制程技术变革风险；下游需求波动风险。

商力｜中信证券金属行业分析师

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铂族金属：氢能金属，厚积薄发

铂族金属被纳入多国战略金属，广泛应用于汽车催化剂、氢能、工业催化、医疗等领域。未来受益于汽车排放政策收紧、氢能市场放量、高性能玻纤产能扩张，铂族金属需求预期放量。我国铂族金属行业起步较晚，国外龙头企业市场占有率较高。近年来国内铂族金属龙头与国外距离不断缩小，未来受益于国产化替代趋势叠加铂族金属需求扩张，行业龙头或迎来新一轮增长，推荐铂族金属行业战略配置价值。

风险因素：宏观经济波动，汽车产销量不及预期，国外龙头企业渗透力增强，燃料电池车推广进度不及预期。

李鑫｜中信证券必选消费产业首席分析师

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木浆新一轮外盘报价大幅下调，浆价下行速度超预期。生活用纸消费属性强，耗浆量高，料将受益于浆价下行，各生活用纸企业预计2023Q3盈利能力环比有望提升。综合考虑竞争格局及龙头价格策略，本轮浆价下行周期生活用纸龙头净利率有望恢复至8%-10%。

风险因素：原材料价格波动；外汇汇率波动；新品销售、渠道拓展以及产能投放不及预期；行业竞争加剧。

刘海博｜中信证券制造产业首席分析师

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4月14日，绿的谐波和三花智控公告，两家公司签订战略合作框架协议，双方将在三花智控的墨西哥工业园设立合资企业，注册资本不低于1000万美元，合资公司的主营业务是谐波减速器。合资企业由绿的谐波控股并纳入其合并报表。该合资企业将利用绿的谐波的产品优势，和三花智控的客户和渠道优势，共同拓展全球市场。

我们认为，在各种新兴机器人产品商业化的大趋势下，国产高性价比的零部件优势凸显，有望在全球获取更大的份额。对于机器人行业，我们认为，今年在基本面有拐点、政策有催化、市场有主题的共振下，机器人行业将迎来整体性机会。我们维持机器人行业“强于大市”的评级。

风险因素：三花智控和绿的谐波的合作进展低于预期的风险；机器人行业关键技术和零部件发展速度低于预期的风险；市场对于机器人的需求低于预期的风险。

袁健聪｜中信证券新能源汽车行业首席分析师

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近日，三花智控与绿的谐波签署战略合作框架协议，计划在三花墨西哥工业园共同出资设立合资企业，主营业务为谐波减速器相关产品的研发、生产制造及销售。龙头合作彰显信心，有利于提升机器人产业链规模供应能力，推动机器人降本量产进程加快。同时，合作示范效应有望带动其他玩家加速入局共促机器人产业发展与繁荣。目前机器人行业处于发展初期，具备“零部件先行”趋势。建议关注特斯拉产业链及减速器领域。

风险因素：机器人应用场景的发展潜力低于预期；机器人技术进步速度低于预期。

连一席｜中信证券产业策略首席分析师

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我们认为，文远知行是L4级自动驾驶玩家商业版图构建的代表，无论从规划还是部署上皆表现亮眼。尤其是在当下，市场愈发关注自动驾驶玩家的变现能力。公司通过通用化的自动驾驶技术平台和强大且互补的生态圈合作伙伴，从Robotaxi出发，发展出五大自动驾驶产品，皆以城市公开道路为主，有望在加速商业化、进行自我造血的同时打开更大的市场空间。

风险因素：智能驾驶技术的推广速度低于预期；智能汽车政策扶持力度低于预期；智能驾驶成本下降不及预期；出现智能驾驶恶性事件；融资环境紧张导致企业现金流断裂；全球宏观经济复苏不及预期等。

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