扩散度与离散度二维框架，景气投资新视角。
　　行业间景气如何比较？26个行业的盈利同比增速作为基础信号，是典型的“一维度”刻画方式，在这一框架下，市场叙事往往被简化为“谁在加速，谁在下滑”，行业配置也更多依赖于“当期增速领先者可能继续跑赢”的线性逻辑。这种比较方法有效，但过程中通常仍存在疑问。
　　单季盈利同比数据重要还是累计盈利同比数据重要？单季盈利同比数据的复利结果，各个景气分组都略好于累计盈利同比数据。绝对高景气重要，还是边际高景气重要？从景气分组后的实际投资效果来看，绝对高景气视角下的净值显著高于边际高景气视角，反映长期视角下，绝对景气增速的重要性，即意味着长视角下的EPS端的持续高回报。
　　如何构建景气投资有效性指数？在三种景气组划分过程中，单季同比数据效果最佳，因此采取单季盈利同比数据构建景气投资有效性指数。景气投资有效性指数反映的是行业之间盈利增速的相对差异，以及市场对这种差异的定价意愿。
　　为什么行业景气投资有效性高于个股景气投资有效性？景气行业中景气个股价格弹性，显著大于非景气行业中的景气个股。行业层定价越来越有效，而个股层面市场定价依然较为混乱。一方面，反映近年以来行业/赛道投资更佳获得青睐，另一方面，反映了近年指数基金（ETF）和量化策略的偏好，使得板块的表现与其景气的有效性提升。
　　为什么景气投资，有时有效，有时无效？波动现象的核心是因为有效性周期的存在，反映了景气因子在不同经济周期和市场阶段中的变化。1.周期性因子轮动与经济周期。2.拥挤度与均值回归风险。3.景气因子信号的敏感度与噪音。4.产业趋势形成期会抬升盈利关注度。5.主导资金类型对敏感度的影响。
　　二维的景气衡量方法。行业结构中的景气差异才能刻画市场风格、景气扩散与行业结构强弱。从行业颗粒度入手构建结构性景气指标，更能反映当期市场的真实运行状态。基于全A非金融的内部构成，使用26个中信一级行业的TTM盈利数据，构建两类结构性指标：扩散度（Diffusion）与离散度（Dispersion），分别衡量景气的“面宽”与“结构强度”。扩散度和离散度的策略价值是什么？扩散度决定“仓位”，而离散度决定了“行业配置偏斜”。
　　离散度指标如何更好使用？一级行业景气离散度指标与中国PPI数据高度相关，反映PPI上行阶段，行业盈利能力弹性增大。需要注意的是，整体离散度和景气正向组离散度的计算，都容易受26个行业中盈利高波行业的影响，特别是受周期、资源行业的影响较大，即离散度指标走高通常和PPI指标有相关，这对TMT、制造、消费等行业友好度偏低。对此，我们可进一步将离散度指标的颗粒度做细。当整体离散度指标处于低位时，并非意味着完全不存在结构性行情，更重要的是关注离散度数值的贡献组成结构。例如，我们进一步将TMT4个行业在景气正向组离散度中的比值计算出来，并作为参考指标，可更好反映TMT科技行情的发起背景。这对于解释、理解历史行情，特别是2013年的科技结构牛，以及本轮科技结构牛的说明性更佳。
　　结论及展望。分化，才是景气投资有效性的基础。在2026年PPI向0值修复的宏观方向假设下，整体扩散度和离散度保持方向性上行为大概率事件。这进一步呵护了市场的Beta价值。Alpha结构上，离散度继续保持小幅上行，意味着风格的扩散仍然值得期待，整体二维框架的第1象限定位仍将维持，此阶段仍然是结构牛，但若TMT行业离散度绝对值提升，但占比下降，“反内卷”方向有望在2026年结构牛中占据更多底色。按离散度（正向）指标提升趋势来看，建议关注科技方向的计算机、通信、中游先进制造方向的电新、机械、汽车。周期资源方向的钢铁、基础化工、有色。
　　风险提示：1）数据与口径风险。2）执行与拥挤交易风险。3）宏观、政策与外部环境超预期变化风险。