文/中金大类资产研究：李昭，杨晓卿，屈博韬
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我们使用AI解析《政府工作报告》，量化呈现“两会”相对中央经济工作会议的增量信息，寻找政策信号的资产规律。
AI方法论：从政策文本到数字信号
分析师的常规政策解读方法为圈定政策文本中的关键词句，与上一年关键词句对比，判断政策方向与强度。AI则可以从当期与历史上政策文件中的所有文本中全面提取信息，遵循一致的评判原则，打破人类记忆极限与主观判断局限性。更为重要的是，AI解读可以把政策表述具象化，把文本信息转化为可追溯的数字时间序列，易于追踪理解，提供量化信号。理解政策文本，需要AI与人类配合协作。在《AI策略（一）：用AI解读中央经济工作会议》中，我们使用AI大语言模型创新性地分析了2011-2024年中央经济工作会议的文本结构，识别出文本中各个段落的中心主题。我们让 AI精读每个主题的每一句话，对句子含义的情绪进行统一打分。
图表：两次会议部分主题的情绪指数比较
注：对于重点任务类主题（如“宏观政策”、“绿色生态”等），情绪指数越高，意味着政策定调越积极；对于形势判定类主题（如“经济形势判断”），情绪指数越高，意味着经济面临挑战越多，政策发力的必要性越高
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
为了让AI能够理解政策的微妙变化，我们对每类主题提供了大量例子进行微调。例如当判断宏观政策的积极程度时，我们对AI进行如下提示：
（1）如果政策整体方向偏积极，且语义暗含政策要加力，如“强化宏观政策逆周期和跨周期调节”、“要保证财政支出强度，加快支出进度”等，那么对应打分为3分；
（2）如果政策整体方向偏积极，但没有明显强调政策力度，而是强调政策要“适度”、“精准”、“提效”，那么对应打分为2分；
（3）如果政策方向偏紧缩，语义暗含要紧缩财政，或收紧货币，如“管好货币总闸门”等，那么对应打分为1分。
对于会议文本中列举的具体任务（如“科技创新”、“扩大内需”等），如果该任务所在的文本位置越靠前，表明政策重视度越高，我们进行相应加分。最后，把每个句子的情绪打分按照篇幅加权，得到各个主题对应的综合情绪指数。
与中央经济工作会议通稿相比，《政府工作报告》篇幅明显更长，且文本结构相对固定，使用AI进行初步数据提取和信息归类的效率优势更为明显。因此，我们采用同样的办法使用AI大语言模型对2013-2025年的《政府工作报告》文本进行分析，得到各主题以及对应的量化情绪指数。
AI主题分析：政策主题应时而变，着力平衡稳健
与中央经济工作会议文本类似，《政府工作报告》也可分为“宏观政策”、“结构性改革”、“扩大内需”等13个主题，主题篇幅变动与中国经济形势变化与政策指引密切相连。
图表：历年中央经济工作会议通稿、《政府工作报告》会议文本中的主题篇幅分解
注：2023年政府工作报告文本结构变化较大，对单年主题分布影响高且没有持续性，我们在图表中没有展示
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
图表：《政府工作报告》分主题词汇云图
注：为了凸显各主题差异，我们在词汇云图中去除了在大部分主题中都频繁出现的词汇，如“政策”“经济”“会议”“发展”等
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
2015-2016期间供给侧改革成为全国经济的工作重点，“结构性改革”篇幅明显扩张。2019年以来对“宏观政策”的讨论篇幅明显增加，且情绪上更积极，反映为了应对内外挑战，“稳增长”政策持续发力，更加给力。与中央经济工作会议通稿相比，《政府工作报告》对“宏观政策”着墨更多，主要由于在政策定调以外，还明确了多个经济指标的量化目标。过去5年《政府工作报告》对“结构性改革”的篇幅也高于经济工作会议，是因为在报告中提供了改革措施的具体细节。把2025年《政府工作报告》与2024年中央经济工作会议文本进行对比，AI提示报告细化了政策目标，新增了具体措施与目标，表述更为具体全面，“宏观政策”强调“更大力度促进楼市股市健康发展”，“资本市场”强调“战略性力量储备和稳市机制建设。与2024年报告相比，AI提示2025年《政府工作报告》把扩大内需战略提升至首位，科技创新更侧重具体实施，防范风险更聚焦实操细节，强调“强调房地产止跌回稳、房企债务风险防范及金融监管协同”。
图表：AI比较2025年《政府工作报告》[1]、2024年中央经济工作会议[2]与2024年《政府工作报告》[3]
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
AI情绪分析：增量情绪影响资产走势
不同主题的篇幅占比更多反映政策对某一领域的关切程度，提供的信息并不全面。例如，有些政策任务虽然着墨不多，但表述非常积极，重要程度不亚于篇幅较长的政策主题。因此，我们用每个主题的篇幅占比与主题平均情绪指数相乘，对每个主题得到一个综合情绪指数，衡量政策定调的积极程度更为准确。对于历年中央工作会议通稿和次年两会《政府工作报告》，我们根据AI划分的不同主题，采用同样的方法构建情绪指数，发现两次会议在许多主题的情绪指数的变化趋势上高度一致，反映了政策的延续性。
图表：两次会议部分主题的情绪指数比较
注：对于重点任务类主题（如“宏观政策”、“绿色生态”等），情绪指数越高，意味着政策定调越积极；对于形势判定类主题（如“经济形势判断”），情绪指数越高，意味着经济面临挑战越多，政策发力的必要性越高
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
例如2024年末的中央经济工作会议将“全方位扩大内需”列为2025年的首要任务，在今年的政府工作报告中“全方位扩大国内需求”也出现在了今年十个方面工作任务中的第一条[4]。
对于市场来讲，政府工作报告相对前一年中央经济工作会议的增量信息更为重要。为了捕捉《政府工作报告》中的“增量信息”，我们取历年《政府工作报告》与前一年中央经济工作会议中各个主题的情绪指数之差（即“增量情绪”），衡量《政府工作报告》相对中央经济工作会议的“增量信息”，与资产走势进行对比。
我们发现会后一周《政府工作报告》中对“稳增长”的政策表述增量情绪越大，短期内A股涨幅越高。结构上，当《政府工作报告》中“科技创新”相关政策表述增量情绪越高时，A股科技板块涨幅越多。会后3个月，股票市场的表现则与“宏观政策”的增量情绪更相关：《政府工作报告》中相对中央经济工作会议对于宏观政策的增量情绪越高，A股指数层面平均上涨更多，风格上更利好成长行业，利率平均上行更多。
图表：“稳增长”情绪指数变化与A股两会后一周内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“科技创新”情绪指数变化与A股科技板块两会后一周内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与A股两会后3个月内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与A股价值/成长溢价两会后3个月内的涨幅负相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与利率两会后3个月内的涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
两会之后的市场方向
我们复盘了2010年以来两会之后的大类资产表现，发现平均来看沪深300与人民币汇率先跌后涨、十年期国债利率走低、商品回落，大盘、小盘与成长指数通常先下跌再反弹，价值指数则总体平稳，避险效果较好。港股方面，会议前恒生指数以震荡为主，恒生科技表现偏弱，会议后通常先上涨再调整。胜率角度，会议前两周市场风险偏好较高，股票商品等资产上行概率更大，会议后两周债券表现更好，中证1000作为小盘成长的代表，在会后的涨幅与胜率都有所收窄，港股表现保持中性，涨跌概率基本相当。由于DeepSeek发布后提振风险偏好， “稳增长”主题情绪指数处在上行通道，“科技创新”与“扩大内需”主题存在增量情绪，今年两会后股票市场表现明显强于历史平均表现。
图表：2010年以来两会前后大类资产表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：2010年以来两会前后股市风格表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：两会前后港股市场表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：两会前风险资产胜率更高，两会后债券表现更积极
资料来源：Wind，中金公司研究部
在2024年11月发布的《大类资产2025年展望：时变之应》中，我们建议战略性超配中国股票与黄金。过去几个月港股与黄金上涨幅度较大，节奏较快，已经超出我们此前预期，再考虑到关税不确定性，我们认为这两种资产可以淡化短期交易价值，关注长期配置价值，阶段性增配债券与高股息等安全资产分散风险。从6个月以上维度看，我们认为中国资产重估可能刚刚启动：9.24宏观政策转向与DeepSeek横空出世，扭转国内悲观预期；特朗普的关税、移民、财政收缩等政策，正在明显削弱“美国例外论”[5]，全球资金可能进一步增加中国资产配置，支持中国股票尤其是科技股票长期表现。
风险提示：大语言模型的判断受训练数据和算法限制，在特定条件下（如数据稀缺、语境复杂）对文本的判断可能不准确，其分析结果仅作为参考，无法替代专业投资分析，投资者在使用时应结合实际情况进行判断。
[1]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202503/content_7010168.htm
[2]https://www.12371.cn/2024/12/12/ARTI1734011636857721.shtml
[3]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202403/content_6939153.htm
[4]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202502/content_7002096.htm
[5]http://www.news.cn/2022-12/20/c_1129221229.htm
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文章来源
本文摘自：2025年3月6日已经发布的《AI策略（二）：用AI解读政府工作报告》
李昭 分析员 SAC 执证编号：S0080523050001 SFC CE Ref：BTR923
杨晓卿 分析员 SAC 执证编号：S0080523040004 SFC CE Ref：BRY559
屈博韬 联系人 SAC 执证编号：S0080123080031
Legal Disclaimer
法律声明
文/中金大类资产研究：李昭，杨晓卿，屈博韬
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我们使用AI解析《政府工作报告》，量化呈现“两会”相对中央经济工作会议的增量信息，寻找政策信号的资产规律。
AI方法论：从政策文本到数字信号
分析师的常规政策解读方法为圈定政策文本中的关键词句，与上一年关键词句对比，判断政策方向与强度。AI则可以从当期与历史上政策文件中的所有文本中全面提取信息，遵循一致的评判原则，打破人类记忆极限与主观判断局限性。更为重要的是，AI解读可以把政策表述具象化，把文本信息转化为可追溯的数字时间序列，易于追踪理解，提供量化信号。理解政策文本，需要AI与人类配合协作。在《AI策略（一）：用AI解读中央经济工作会议》中，我们使用AI大语言模型创新性地分析了2011-2024年中央经济工作会议的文本结构，识别出文本中各个段落的中心主题。我们让 AI精读每个主题的每一句话，对句子含义的情绪进行统一打分。
图表：两次会议部分主题的情绪指数比较
注：对于重点任务类主题（如“宏观政策”、“绿色生态”等），情绪指数越高，意味着政策定调越积极；对于形势判定类主题（如“经济形势判断”），情绪指数越高，意味着经济面临挑战越多，政策发力的必要性越高
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
为了让AI能够理解政策的微妙变化，我们对每类主题提供了大量例子进行微调。例如当判断宏观政策的积极程度时，我们对AI进行如下提示：
（1）如果政策整体方向偏积极，且语义暗含政策要加力，如“强化宏观政策逆周期和跨周期调节”、“要保证财政支出强度，加快支出进度”等，那么对应打分为3分；
（2）如果政策整体方向偏积极，但没有明显强调政策力度，而是强调政策要“适度”、“精准”、“提效”，那么对应打分为2分；
（3）如果政策方向偏紧缩，语义暗含要紧缩财政，或收紧货币，如“管好货币总闸门”等，那么对应打分为1分。
对于会议文本中列举的具体任务（如“科技创新”、“扩大内需”等），如果该任务所在的文本位置越靠前，表明政策重视度越高，我们进行相应加分。最后，把每个句子的情绪打分按照篇幅加权，得到各个主题对应的综合情绪指数。
与中央经济工作会议通稿相比，《政府工作报告》篇幅明显更长，且文本结构相对固定，使用AI进行初步数据提取和信息归类的效率优势更为明显。因此，我们采用同样的办法使用AI大语言模型对2013-2025年的《政府工作报告》文本进行分析，得到各主题以及对应的量化情绪指数。
AI主题分析：政策主题应时而变，着力平衡稳健
与中央经济工作会议文本类似，《政府工作报告》也可分为“宏观政策”、“结构性改革”、“扩大内需”等13个主题，主题篇幅变动与中国经济形势变化与政策指引密切相连。
图表：历年中央经济工作会议通稿、《政府工作报告》会议文本中的主题篇幅分解
注：2023年政府工作报告文本结构变化较大，对单年主题分布影响高且没有持续性，我们在图表中没有展示
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
图表：《政府工作报告》分主题词汇云图
注：为了凸显各主题差异，我们在词汇云图中去除了在大部分主题中都频繁出现的词汇，如“政策”“经济”“会议”“发展”等
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
2015-2016期间供给侧改革成为全国经济的工作重点，“结构性改革”篇幅明显扩张。2019年以来对“宏观政策”的讨论篇幅明显增加，且情绪上更积极，反映为了应对内外挑战，“稳增长”政策持续发力，更加给力。与中央经济工作会议通稿相比，《政府工作报告》对“宏观政策”着墨更多，主要由于在政策定调以外，还明确了多个经济指标的量化目标。过去5年《政府工作报告》对“结构性改革”的篇幅也高于经济工作会议，是因为在报告中提供了改革措施的具体细节。把2025年《政府工作报告》与2024年中央经济工作会议文本进行对比，AI提示报告细化了政策目标，新增了具体措施与目标，表述更为具体全面，“宏观政策”强调“更大力度促进楼市股市健康发展”，“资本市场”强调“战略性力量储备和稳市机制建设。与2024年报告相比，AI提示2025年《政府工作报告》把扩大内需战略提升至首位，科技创新更侧重具体实施，防范风险更聚焦实操细节，强调“强调房地产止跌回稳、房企债务风险防范及金融监管协同”。
图表：AI比较2025年《政府工作报告》[1]、2024年中央经济工作会议[2]与2024年《政府工作报告》[3]
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
AI情绪分析：增量情绪影响资产走势
不同主题的篇幅占比更多反映政策对某一领域的关切程度，提供的信息并不全面。例如，有些政策任务虽然着墨不多，但表述非常积极，重要程度不亚于篇幅较长的政策主题。因此，我们用每个主题的篇幅占比与主题平均情绪指数相乘，对每个主题得到一个综合情绪指数，衡量政策定调的积极程度更为准确。对于历年中央工作会议通稿和次年两会《政府工作报告》，我们根据AI划分的不同主题，采用同样的方法构建情绪指数，发现两次会议在许多主题的情绪指数的变化趋势上高度一致，反映了政策的延续性。
图表：两次会议部分主题的情绪指数比较
注：对于重点任务类主题（如“宏观政策”、“绿色生态”等），情绪指数越高，意味着政策定调越积极；对于形势判定类主题（如“经济形势判断”），情绪指数越高，意味着经济面临挑战越多，政策发力的必要性越高
资料来源：中国政府网，中金公司研究部
例如2024年末的中央经济工作会议将“全方位扩大内需”列为2025年的首要任务，在今年的政府工作报告中“全方位扩大国内需求”也出现在了今年十个方面工作任务中的第一条[4]。
对于市场来讲，政府工作报告相对前一年中央经济工作会议的增量信息更为重要。为了捕捉《政府工作报告》中的“增量信息”，我们取历年《政府工作报告》与前一年中央经济工作会议中各个主题的情绪指数之差（即“增量情绪”），衡量《政府工作报告》相对中央经济工作会议的“增量信息”，与资产走势进行对比。
我们发现会后一周《政府工作报告》中对“稳增长”的政策表述增量情绪越大，短期内A股涨幅越高。结构上，当《政府工作报告》中“科技创新”相关政策表述增量情绪越高时，A股科技板块涨幅越多。会后3个月，股票市场的表现则与“宏观政策”的增量情绪更相关：《政府工作报告》中相对中央经济工作会议对于宏观政策的增量情绪越高，A股指数层面平均上涨更多，风格上更利好成长行业，利率平均上行更多。
图表：“稳增长”情绪指数变化与A股两会后一周内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“科技创新”情绪指数变化与A股科技板块两会后一周内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与A股两会后3个月内涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与A股价值/成长溢价两会后3个月内的涨幅负相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表：“宏观政策”情绪指数变化与利率两会后3个月内的涨幅正相关
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
两会之后的市场方向
我们复盘了2010年以来两会之后的大类资产表现，发现平均来看沪深300与人民币汇率先跌后涨、十年期国债利率走低、商品回落，大盘、小盘与成长指数通常先下跌再反弹，价值指数则总体平稳，避险效果较好。港股方面，会议前恒生指数以震荡为主，恒生科技表现偏弱，会议后通常先上涨再调整。胜率角度，会议前两周市场风险偏好较高，股票商品等资产上行概率更大，会议后两周债券表现更好，中证1000作为小盘成长的代表，在会后的涨幅与胜率都有所收窄，港股表现保持中性，涨跌概率基本相当。由于DeepSeek发布后提振风险偏好， “稳增长”主题情绪指数处在上行通道，“科技创新”与“扩大内需”主题存在增量情绪，今年两会后股票市场表现明显强于历史平均表现。
图表：2010年以来两会前后大类资产表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：2010年以来两会前后股市风格表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：两会前后港股市场表现
注：统计区间为2010年至2024年
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表：两会前风险资产胜率更高，两会后债券表现更积极
资料来源：Wind，中金公司研究部
在2024年11月发布的《大类资产2025年展望：时变之应》中，我们建议战略性超配中国股票与黄金。过去几个月港股与黄金上涨幅度较大，节奏较快，已经超出我们此前预期，再考虑到关税不确定性，我们认为这两种资产可以淡化短期交易价值，关注长期配置价值，阶段性增配债券与高股息等安全资产分散风险。从6个月以上维度看，我们认为中国资产重估可能刚刚启动：9.24宏观政策转向与DeepSeek横空出世，扭转国内悲观预期；特朗普的关税、移民、财政收缩等政策，正在明显削弱“美国例外论”[5]，全球资金可能进一步增加中国资产配置，支持中国股票尤其是科技股票长期表现。
风险提示：大语言模型的判断受训练数据和算法限制，在特定条件下（如数据稀缺、语境复杂）对文本的判断可能不准确，其分析结果仅作为参考，无法替代专业投资分析，投资者在使用时应结合实际情况进行判断。
[1]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202503/content_7010168.htm
[2]https://www.12371.cn/2024/12/12/ARTI1734011636857721.shtml
[3]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202403/content_6939153.htm
[4]https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202502/content_7002096.htm
[5]http://www.news.cn/2022-12/20/c_1129221229.htm
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李昭 分析员 SAC 执证编号：S0080523050001 SFC CE Ref：BTR923
杨晓卿 分析员 SAC 执证编号：S0080523040004 SFC CE Ref：BRY559
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