石油危機與滯脹幻影：黃金與科技股該如何配置？

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引言

3月美伊沖突以來，霍爾木茲海峽封鎖風險持續發酵，市場對1970年代滯脹重演的擔憂迅速升溫。ICE布油價格在100美元震蕩，全球股市普遍承壓，“石油危機”而引發滯脹的擔憂再度顯現。

在滯脹或者衰退敘事之下，避險之王的黃金在過去3周卻出現16%的大幅調整，工業金屬（以LME銅為代表）亦出現約11%的跌幅。“滯脹”又成為美伊沖突長期化的假設下，影響大類資產表現的重大變量。

本文主要探究本輪油價沖擊的影響，探究是否會引發70年代的典型滯脹？同時，聚焦油價沖擊之下的市場預期變化，并對大類資產價格影響進行展望。供各位參考！

為何本輪油價沖擊

難以重演1970年代的典型滯脹

美伊沖突持續演繹，而霍爾木茲海峽是這場沖突中向全球經濟傳遞“壓力”的重要樞紐。每天約有2000萬桶原油經此通道輸出，約占全球石油消費量的20%，是全球最重要的能源咽喉。封鎖一旦長期化，對全球能源市場的沖擊不容低估，市場也開始反映美聯儲不降息，也不斷擾動全球股市。

然而，通道中斷并不等于滯脹重演。1973年石油禁運與1979年伊朗革命之所以演變為持續多年的全球性滯脹，需要三個前提條件同時成立：中東石油供給高度集中且缺乏替代產區、發達經濟體單位GDP石油消耗強度高、美國自身不具備國內供給緩沖能力。三者疊加，局部沖擊才得以放大為系統性危機。

站在當前經濟格局之下，我們認為，即便美伊長期化演繹，也很難引發真的滯脹風險。

第一，中東供給集中度持續下降，消費區域分布不對稱。根據EIA/OPEC數據，1978年，伊朗石油產量約占全球總產量的8.5%，中東地區整體占比約為37.8%。至2026年，伊朗占比已降至3-5%，中東整體約為30%。與此同時，俄羅斯、美洲等非中東產區的供給比重持續上升，全球石油供給的來源結構已顯著多元化。

1967-2024年中東原油產量占比變化趨勢

數據來源：BP Statistical Review of World Energy

在需求端，中東原油的主要流向是歐洲與亞洲市場。霍爾木茲海峽一旦出現供給中斷，日本、韓國及部分歐洲國家所受的能源安全沖擊，將遠高于美國本土。這意味著此次地緣沖擊對美國宏觀經濟的直接傳導，在影響范圍和影響程度上均與1979年存在顯著差異。

第二，能源結構已經發生變化，新能源替代效應持續顯現。衡量經濟體對石油依賴程度的核心指標是“石油強度”，即每單位GDP所消耗的石油量。1970年代初這一數值約為0.92桶/千美元GDP，當前已降至0.32。在經濟產出相同的條件下，當前所需消耗的石油量僅為五十年前的約三分之一，油價上漲對整體生產成本的滲透程度已大幅收窄。

1965-2024年1千美元GDP(2015年不變價)所消耗的石油桶數

數據來源：世界銀行

值得注意的是，新能源替代在近年來進一步壓縮了石油需求的增長空間。中國電動車的快速普及，使得長期貢獻全球石油用量增長量約60%至70%的中國石油需求，在2024至2025年前后出現拐點性變化。歐洲與日本的石油消費高峰分別于2012年和2019年已經達到。全球石油需求的長期增長動能正在系統性減弱，這種新舊能源的結構性變化限制了油價在中長期維持高位的持續性。

正如，國際能源署的最新數據表明，2024年石油在全球總能源需求中的占比已經首次跌破30%，而50年前它的峰值曾高達46%；同一年，全球電動車銷量繼續快速增長，電動車已經占到全球新車銷售的五分之一左右；又如，2025年全球能源投資預計達到3.3萬億美元，流向清潔能源技術和基礎設施的資本規模大致是化石能源的兩倍。

第三，頁巖油革命重建了美國的供給彈性。2008年水力壓裂技術的商業化突破，從根本上改變了美國的能源供給能力。美國原油日產量從低谷時期約500萬桶回升至當前1300至1400萬桶，重新成為全球最大原油生產國，超過俄羅斯與沙特阿拉伯。

頁巖油的核心經濟特征在于供給彈性高。美國中小頁巖油企業的盈虧平衡點約為每桶58美元，在油價高于這一水平的情況下，企業具有明確的擴產激勵，且鉆井周期相對較短，產能響應速度快于傳統油田。當前油價的長期中樞約為每桶70美元，處于頁巖油產能可持續擴張的區間內。

同時，美國《大而美法案》之后，美國在聯邦土地、海上租賃、能源開發和審批層面明顯轉向更寬松的供給政策。

這意味著霍爾木茲海峽封鎖所引發的油價上漲，從頁巖油的經濟性角度，本身即構成對供給端的自動擴張信號，從而在市場機制層面提供一定程度的價格對沖。而這一機制在1970年代并不存在。

當然，這并不意味著油價上漲對通脹毫無傳導。更準確的問題是：在當前的CPI結構下，油價沖擊究竟能通過哪些路徑、以多大幅度影響美國通脹數據？進而能引發美聯儲實質性加息？

美國CPI分項拆解：

為何本輪油價傳導影響有限？

2022年的俄烏沖突，是近年來油價對通脹傳導最為劇烈的一次。彼時疊加了全球供應鏈斷裂、前期量化寬松所遺留的超額貨幣供給、以及需求強勁復蘇等多重背景，構成了油價抬升對通脹傳導的“參照模版”。

2月俄烏沖突開始后，WTI原油在2022年3月單月環比上漲18.4%，布倫特原油同期漲幅超過20%；能源CPI當月環比上漲10.09%，汽油分項單月環比漲幅16.28%。

以約7%的CPI權重測算，3月能源分項對綜合CPI環比的直接貢獻約為0.74個百分點，而當月綜合CPI環比上漲1.12 %。即便在油價沖擊最劇烈的單月，能源解釋了約三分之二的環比漲幅。

從同比來看，綜合來看，2022年綜合CPI年同比從1月的7.56%上行至6月峰值8.98%，能源CPI年同比在2022年6月觸及41.46%的峰值，對綜合CPI年同比的絕對貢獻約為3個百分點。

但這里有一個容易被忽視的前提：俄烏開戰之前的2022年1月，能源CPI年同比就已高達27.2%（疫情沖擊供給受限所致），當時能源已在為綜合CPI貢獻1.9個百分點。俄烏沖突爆發后，油價上漲對CPI凈增量為1.1個百分點。

環比維度，原油環比+18.4%僅帶動綜合CPI環比+0.74pp；同比維度，能源年同比從27%升至41%，對綜合CPI的凈推升為1pp。

俄烏沖突之后，美國CPI年同比拆解:

各分項貢獻度(pp)

數據來源：Wind，中泰證券研究所

真正將22年6月CPI通脹推至8.98%高位的，是疊加住房租金、工資等粘性分項的持續走高。同期住房（年同比峰值+7.5%）、食品（+11%）、交通（+23%主要是二手車+41%）、醫療（+6%）全面走高。

那時是一個需求過熱、貨幣超發及工資等粘性通脹疊加的共同作用結果，而并不是油價單獨驅動的結果。

換一個角度，我們從油價與各CPI分項的相關性的拆解來看，與油價高度相關的分項集中在能源鏈條和部分交通領域。

汽油分項與WTI當月價格變動的同期相關系數為0.58，滯后一個月相關系數為0.55；能源整體同期相關系數為0.56；機票價格滯后一個月相關系數為0.18；交通分項整體的滯后一個月相關系數為0.56。這些分項的共同特征是，油價變動能夠通過成本端快速且直接地滲透進去。

然而，權重更大的分項與油價的相關性幾乎為零。住房分項（含業主等價租金OER，權重約33%）與油價變動的同期相關系數接近于零，甚至略呈負值；醫療分項（權重約8%）相關系數約為0.04；教育與通信分項相關系數為負值；食品整體相關系數為-0.03，無直接傳導。這意味著油價的沖擊，在CPI權重最大的幾個分項面前并沒有那么大。

從當前CPI結構中看，油價對通脹的實際影響空間比2022年更為受限。

首先是基數效應的壓制。2026年2月，汽油分項年同比仍處于-5.62%的負值區間，能源整體年同比僅為+0.4%。在如此低的基數之上，即便油價出現較大幅度的短期上漲，能源分項年同比的絕對變化也難以快速攀升至觸發美聯儲立刻轉向的水平；且地緣沖擊往往伴隨價格的脈沖式波動而非持續單邊上行，基數效應會在隨后數月逐步形成反向壓制。

其次當前美國CPI的主要壓力來源是住房和服務類分項：住房年同比雖從2022年7.47%的峰值回落，但2026年2月仍維持在2.96%；外出餐飲年同比接近4%；醫療年同比約3.36%。這些分項的價格動態與油價走勢高度并不敏感，由勞動力成本、租金周期等內生因素驅動。油價的漲跌，對它們的相對變化幾乎不構成直接擾動。

過去一年美國CPI及分項熱力圖

數據來源：Wind，中泰證券研究所

另外，最值得注意的是，“通脹依然是貨幣現象”。日本物價水平在1973年與1979年兩次石油危機中的對比可以支撐這一邏輯：1973年日本央行選擇擴張貨幣供給以適應油價上漲，結果油價上漲疊加貨幣擴張，通脹全面失控；1979年日本央行拒絕配合擴張貨幣，結果是油價漲了，但并未演變為通貨膨脹。

除了美聯儲新主席凱文·沃什對于QE的天然反對之外，當前美聯儲所面臨的經濟環境，與1970年代寬松的貨幣環境有本質差異：高債務存量下的財政壓力、就業市場持續降溫的政治壓力、以及當前3.5-3.75%利率高位維持已久所累積的經濟疲弱風險，均制約其重啟大規模貨幣擴張的可能性。

在這一背景下，本輪油價沖擊更大概率作為相對價格的擾動而存在，不會出現與貨幣寬松共振的CPI全面通脹飆升。

這樣來看，真正會響應油價上漲的傳導路徑，主要集中在汽油零售價格、航空運輸成本以及部分工業品的物流成本。這些分項的傳導是真實存在的，但在CPI總權重中合計不超過13%，其影響更多的可能是PPI的快速走高。

因此，油價上漲真正值得關注的，是通過能化傳導推升的PPI，會以何種方式影響不同經濟主體？

“脹”的應對：

油價沖擊下企業或加速擁抱AI？

聚焦這種PPI抬升、上游原材料的漲價，企業如何轉嫁成本才是衡量本輪油價沖擊如何傳導到“脹”的關鍵。

1960-70年代，戰后嬰兒潮一代進入婚育與消費旺盛期，中產階層群體持續擴大，居民收入穩步增長，終端需求保持強勁。在這一背景下，企業面對原材料漲價時，有條件將成本轉嫁至下游，因為需求足夠旺盛，漲價不會導致銷量快速萎縮。這是1970年代滯脹得以形成的需求側基礎。

而當前全球需求端的條件已發生根本性變化。全球終端消費持續承壓，居民實際購買力受到油價與就業雙重擠壓，企業向下游轉嫁成本的空間大幅收窄。

在這種情況下，面對油價帶來的成本抬升，企業更可能采取的路徑不是漲價，而是降本：裁員降薪、壓縮組織層級，或通過并購重組提升行業集中度，以規模效應消化成本沖擊。

所以，當本輪油價上漲遇到需求不足，表現在企業端可能是加速擁抱AI。因為可能利用AI技術的成本更低。

例如，OpenAI在2025年9月25日發布的GDPval 報告專門評估了前沿AI模型在真實經濟價值任務（來自44個職業、行業專家平均14年經驗的真實工作產出）上的表現，其中最核心的發現：前沿模型完成這些任務的速度大約是行業專家的100倍，成本大約只有專家的1/100。

這種AI替代的直接后果，是技術紅利向資本端集中，勞動者端的就業機會和工資談判能力進一步“收縮”。

2023年以來，ChatGPT引爆新一輪AI浪潮之后，美國標普500指數與職位需求之間出現持續分化：過去企業增長必然帶動用工擴張，而今企業盈利創新高，職位需求卻在收縮。這種脫鉤，正是AI替代人工、技術紅利向資本端集中的最直接市場映射。

標普500指數與職位需求之間出現持續分化

數據來源:Bloomberg，中泰證券研究所整理

這組數據的背后，是在AI時代，GDP的產出法和支出法的兩種核算方式，帶來不同的經濟感知。

從生產和資本回報的角度衡量，經濟并不弱：企業盈利、資本開支、算力投資持續擴張；但從居民收入與消費支出的角度衡量，失業率走高、消費疲軟、收入預期下降，經濟卻明顯承壓。同一個經濟體，站在不同的位置，感受到的冷熱截然不同。

這種分化的根本原因在于：在AI時代，人不再是經濟生產不可替代的中心。資本可以通過算力和模型完成越來越多過去依賴勞動力的工作，技術紅利優先向資本端集中，而非通過就業擴張傳導至勞動者。

和平全球化時代的財富分配邏輯，建立在三個基礎之上：全球供應鏈穩定運轉、地緣風險溢價極低、資本跨境流動順暢。在這一框架下，技術進步所帶來的生產效率提升，能夠通過消費品價格的持續下降傳導至居民端，居民是全球化紅利的重要受益者。

換句話來說：過去是技術紅利流向居民端，地緣成本由全球化體系分散吸收；現在是技術紅利向資本端集中，地緣成本更多落在居民端承擔。這一轉變不是貨幣政策或短期財政刺激所能有效逆轉的力量。

更加直接的例子就是，當前資本市場更愿意給AI資本開支提升的企業更高的估值。

“滯”的映射：

科技龍頭為何全面押注生產端？

2026年的資本市場，資金仿佛更加獎勵算力和裁員，懲罰補貼和流量。

2025年2月，阿里宣布未來三年至少投入3800億元用于云計算和AI基礎設施，市場反應積極，股價隨之走強。然而至2026年3月，當市場看到的是電商補貼加碼、即時零售業務吞噬利潤，消費端促銷并未有效拉動需求時，財報后其股價反而快速下跌。

重資本的算力投入受到獎勵，向消費者的補貼轉移受到懲罰，這個反差直白地揭示了科技企業定價邏輯的變化。

當前，資本市場所偏好的，正在從AI相關企業“能否擴大C端用戶規模”轉向“能否占據B端、科研端、工業端的底層平臺能力”。一旦AI應用的滲透能夠打通B端，則可能沿著工業、軍工、機器人、自動駕駛、科研工具等場景迅速擴散，企業的盈利或也出現指數式成長空間。

不只是資本市場，科技企業及龍頭公司本身也在做同樣的選擇。

例如，英偉達在GTC 2026上將“physical AI”與“AI factories”置于戰略核心，明確將下一階段的算力需求錨定在工業、機器人、科研與代理式AI等生產性場景，而不是僅停留在消費端的內容生成。

2026年3月，OpenAI關停AI視頻生成應用Sora，奧特曼親手終結了自己最出圈、最高調的消費級作品，而將相關技術資源轉向機器人世界模擬研究。究其原因在于： Sora 生成一個視頻計算消耗太多算力，以后視頻生成的技術會用在機器人的“世界模擬”上。

可見，當前AI企業的資源配置正在All in 工業端、機器人與企業端應用。

這一過程會伴隨企業加大算力資本開支與裁員降本并行。當AI替代的邊際成本持續下降，保留勞動力的機會成本便持續上升，企業的資源配置邏輯隨之發生變化：從圍繞消費者擴張轉向圍繞生產效率優化。

但對居民部門而言，其在企業資源配置中的地位，從需求端的服務對象變為成本端的壓縮對象。

這種趨勢的變化很可能會伴隨PPI因能源價格上漲和制造端擴張而走強、CPI抬升幅度有限、失業率抬高，同時，企業加速擁抱AI技術，相關AI應用遍地開花。

由此可見，沿著上述邏輯，這輪油價沖擊對宏觀經濟的真實影響，與市場擔心的"滯脹重演"有本質差異。

滯脹時代的科技：

對抗壓力為何推動生產力躍遷？

如前文所述，本輪油價沖擊或造成“居民端承壓、生產端擴張”的分化格局。這種結構并非沒有歷史先例。

1971至1980年，兩次石油沖擊、美蘇對抗加劇、通脹高位（1980年全年通脹率高達13.5%）、利率高企（1980年全年均值已達13.4%），這十年被市場普遍視為資產配置的困難時期。

道瓊斯工業指數從1971年的約800點，漲至1980年末的964點，名義漲幅僅20%。而1971年以100點創立的納斯達克指數，至1980年末收于202點，漲超1倍。大國競爭驅動的國防科技投入，是那時科技資產相對跑贏的重要背景。

這里的原因也很簡單：只有外部壓力足夠大，國家才愿意接受長周期、低回報、高不確定性的科研投資，企業和資本才會被迫離開“賺快錢”的舒適區。

可見，真正推動生產率大跨越的技術革命，往往都不是在最舒服、最安逸、最消費繁榮的和平年代里完成工程化和突破的。無論是更早的工業革命，還是后來的電氣化、航天、信息革命，很多關鍵技術的大規模投入、加速突破與全球擴散，幾乎都發生在大國競爭最激烈的階段。

半導體與互聯網是最典型的案例。晶體管和集成電路在1950至60年代的早期商業化，最大的推手是美國國防部——1960年代初，軍方采購占美國集成電路總產量的比重一度超過70%。

NASA的成立與阿波羅計劃的實施同樣如此，1957年10月蘇聯成功發射斯普特尼克1號衛星，對美國的戰略沖擊直接催生了1958年7月NASA的緊急組建。沒有這一外部戰略壓力的存在，彼時量級的政治意志動員與資本集中投入幾乎無法實現。

歷史上每輪大國對抗，往往都伴隨一輪技術井噴與生產率提升

數據來源:中泰證券研究所整理

相較之下，和平全球化時代雖在居民福利與消費層面表現亮眼，卻并不是技術范式真正躍遷的高產期。當地緣風險處于低位、資本可自由流向回報最高的資產時，最理性的配置是炒作資產、爭奪流量、構建平臺，而并不是沉淀基礎科學與長周期制造。

以2015年前后的全球化高峰為例，大量社會資本被地產鏈條與消費互聯網所吸納，基礎研究與硬核制造領域的投入并未出現系統性抬升。和平時代有利于福利分配與消費擴張，卻未必是技術進步更迭的沃土。

全球化高峰期，美股多數新興行業研發費用率并未顯著抬升

數據來源:Bloomberg，中泰證券研究所整理

這也是理解當前局面的關鍵。

2020年代以來，AI代表的技術快速發展，亦發生于大國競爭重新趨于激烈的歷史背景之下。美國《芯片與科學法案》的核心邏輯，是在供應鏈安全壓力下以國家資本強制動員替代市場自發配置；中國在航天、核電、軍工電子與AI算力領域的資本開支加速，同樣是外部戰略壓力倒逼的直接結果。

因此，如果用居民消費、中產福利、房產和奢侈品需求去衡量這個時代，答案當然是偏弱的。但如果用全要素生產率、戰略資本開支、產業工程化能力去衡量，對政府和相關產業而言，甚至可能是重新加速的起點。居民部門像滯脹，國家和資本部門卻像再工業化，這或是對抗時代的內在特征。

配置建議

綜合以上分析，本輪美伊沖突引發的油價上漲，不會重演1970年代典型的全面滯脹。

當前經濟呈現出一種非典型的結構：PPI因能源價格上漲和制造擴張而走強，CPI卻因居民需求持續疲軟而受到壓制，PPI向CPI的傳導并不順暢。

在AI相關資本開支向上的時代，PPI水平走高可能會與失業率的走高并存，AI對勞動力的替代仍在加速，導致勞動力市場就業持續承壓。

在這種背景下，包括美聯儲在內的全球主要央行，貨幣政策或不會大幅收緊，維持當前的利率水平，并不會帶動CPI的快速走高。

本輪美伊沖突對經濟帶來的影響，配合AI技術的加速，會陷入經濟結構的居民“類滯脹”、生產端“擴張”的分化格局。

因此，結合本次油價沖擊，從不同大類資產的價格影響因素來看，

黃金：短期面臨兩重壓制：1）極端風險情緒下機構被迫變現流動性資產，流動性的沖擊抑制避險買盤；2）市場對美聯儲降息空間收窄的預期重新定價，短期對黃金形成壓制。這兩點在26年3月的市場都有所體現，這也是為什么作為避險之王的黃金并未在本輪美伊沖突中受益的主要原因。

然而，短期的流動性沖擊不改中期向上的趨勢。全球央行持續增持黃金、美元信用體系的進一步被削弱、實物資產在大國競爭格局下的價值回歸，構成黃金中期走強的基礎。可以關注流動性沖擊結束的時間窗口，尋找中期布局機會。

全球AI產業：短空長多，調整幅度遠小于互聯網泡沫。當前的科技資產定價，本質上都圍繞AI這條主線展開。

短期看，美元走強對科技股估值形成壓制，風險偏好下降帶來資金外流，納斯達克面臨階段性去泡沫的壓力。但這一過程的下行幅度，將遠小于2000年互聯網泡沫時期。當前AI龍頭企業已具備真實且持續增長的盈利能力，全球頭部科技公司的資本開支仍在大規模擴張，估值調整有基本面支撐。

中長期看，大國競爭的加劇反而構成AI資本開支持續擴張的推動力。各國在AI競賽，企業在競爭壓力下進一步加大AI投入以提升效率，這些驅動力在地緣沖突背景下不僅沒有弱化，反而更加明確。AI龍頭企業的中長期資本開支向上趨勢未變，當前的調整更多是估值修復的過程。

A股：慢牛格局未變。對于A股整體而言，本輪調整并未改變2024年9月以來的慢牛格局。這輪行情的核心驅動邏輯：長線資金持續入市、大國戰略地位提升、AI科技產業敘事，均未被本輪沖突所動搖，部分邏輯因地緣格局的加速演變反而得到進一步強化。

當前市場自高點以來指數調整幅度已超8%，參考此前每輪中期調整的規律，進一步深跌的空間相對有限。

在當前位置，藍籌與紅利類資產可進入布局窗口。經歷本輪調整后，公用事業、能化、保險、銀行等板塊估值性價比明顯改善，其中公用事業有潛在漲價邏輯支撐，能化受益于油價上漲的盈利彈性，藍籌板塊的修復值得關注。

A股科技方向，當前仍有兩處風險制約：一是中小市值在高估值、高擁擠度下的階段性流動性風險；二是海外科技映射方向面臨納指調整的聯動壓力。美股從沖突初期起就是對局勢短期結束最為樂觀的市場，伴隨海峽封鎖時間的延長和沖突烈度的上升，納指存在階段性擠泡沫的壓力。

在上述風險未充分釋放之前，科技配置建議優先關注與“安全感缺失”邏輯直接相關的泛科技方向——能源安全（核電、儲能、新能源設備、電網）、制造業與軍工擴張（工程機械、軍工電子、小金屬）。這些方向與海外估值波動的相關性相對較低，且受地緣風險直接催化，兼具防御性與進攻性。

因此，A股的科技板塊，若中小市值出現流動性風險集中釋放，或本輪沖突烈度階段性見頂、市場情緒觸及低點，或是良好布局時機。

港股：本輪美伊沖突對港股的中期邏輯構成利好。恒生科技經歷較長時間調整后估值已處于相對低位，對外部沖擊的承受能力較強，短期風險相對有限。恒生指數中高股息、高分紅資產占比較高，在不確定性上升的環境中具備一定防御屬性，香港房地產租金水平也對整體資產價格形成一定支撐。

中長期看，港股是本輪格局轉變的潛在受益方向。石油美元根基的動搖與人民幣結算進程的推進，海灣國家的不安全感，將推動全球資金加大香港資產的戰略配置比重。中國制造業的全球競爭優勢在大國競爭格局下持續凸顯，而這一優勢在港股的當前定價中尚未得到充分反映。整體而言，港股短期風險有限，中長期值得保持積極關注。

風險提示：霍爾木茲海峽若出現長期失能并進一步演變為中東產能長期破壞，則70年代式的供給沖擊會明顯增強；主要經濟體若同步收緊貨幣和財政、AI資本開支與商業化進展低于預期。

作者：

中泰策略首席分析師：徐馳

執業證書編號：S0740519080003

中泰策略資深分析師：張文宇

執業證書編號：S0740520120003

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