六個(gè)維度透析2017年中國(guó)經(jīng)濟(jì)
影響經(jīng)濟(jì)的因素眾多,若只從一、兩個(gè)因素去分析和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì),往往會(huì)有失偏頗,本文分別從外部環(huán)境、人口、投資、貨幣、收入和政策這六個(gè)維度對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析,雖然也未必全面,但力求更客觀。在這六個(gè)維度中,人口、投資、貨幣和收入這四個(gè)維度存在很強(qiáng)的因果關(guān)系,它們作為影響經(jīng)濟(jì)的中長(zhǎng)期因素,對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)走勢(shì)不會(huì)產(chǎn)生顯著影響;而外部環(huán)境和政策這兩個(gè)維度分別是外生和內(nèi)生變量,作為短期因素對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)走勢(shì)影響較大。
中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期趨勢(shì),更多取決于中長(zhǎng)期因素,這也是本文認(rèn)為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速將繼續(xù)下臺(tái)階的原因所在。就今年而言,國(guó)內(nèi)穩(wěn)增長(zhǎng)政策的力度會(huì)繼續(xù)加大,估計(jì)GDP增速在6.5%左右;固定資產(chǎn)投資增速將比2016年有所回落,主要是因?yàn)榉康禺a(chǎn)投資和基建投資增速均會(huì)回落;但在中游產(chǎn)品價(jià)格上行的趨勢(shì)下,下游產(chǎn)品價(jià)格也將有所回升,從而使得制造業(yè)投資和其他投資增速略有回升;在PPP落地比例上升、外匯管制趨嚴(yán)和海外投資受限的背景下,民間投資增速有望回升。通脹率應(yīng)該有所上升,但CPI估計(jì)不會(huì)超過3%。
2017年,我國(guó)政策導(dǎo)向的總原則是“穩(wěn)中求進(jìn)”,在底線思維下,貨幣政策不會(huì)收得過緊。今年最要嚴(yán)控的是房?jī)r(jià)上漲,不用擔(dān)心房?jī)r(jià)會(huì)下行,但市場(chǎng)會(huì)趨淡。由于巨量可投資資金要尋找出路,在外匯流出受阻、海外投資受限的情況下,權(quán)益類資產(chǎn)將成為為數(shù)不多的可配置資產(chǎn),港股市場(chǎng)尤其值得看好。
首先,歡迎并感謝遠(yuǎn)程而來(lái)的各位嘉賓,感謝你們來(lái)到杭州參加中泰研究所2017年度資本市場(chǎng)年會(huì)。今年,中泰研究所將在既往專注的研究領(lǐng)域基礎(chǔ)上,拓寬研究視野、創(chuàng)造更多研究產(chǎn)品,力爭(zhēng)為大家提供更專業(yè)和接地氣的服務(wù)。我們會(huì)發(fā)布中國(guó)本土的投資時(shí)鐘——“中泰時(shí)鐘”,它與大家耳熟能詳?shù)拿懒謺r(shí)鐘區(qū)別在于,后者只是從兩個(gè)維度給出大類資產(chǎn)的配置建議,“中泰時(shí)鐘”則是從四個(gè)維度遴選出12個(gè)指標(biāo),通過所獲數(shù)據(jù)自動(dòng)確定相應(yīng)權(quán)重構(gòu)建評(píng)分系統(tǒng),從而給出權(quán)益類資產(chǎn)配置建議。
接下來(lái),我從“六個(gè)維度”分析2017年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)。
第一維度:外生變量——因特朗普新政而放大
“六個(gè)維度”的第一個(gè)維度:外生變量,也就是我們通常所說的外部環(huán)境,和我們本次年會(huì)的主題“從特朗普到十九大”是相契合的,因?yàn)榻衲晖獠?***變量就是特朗普新政,而“十九大”則是我們的內(nèi)生變量,也是今年我國(guó)****的政治經(jīng)濟(jì)事件,決定了我國(guó)未來(lái)五年經(jīng)濟(jì)、政治等整個(gè)社會(huì)發(fā)展方向。
2017年,歐美日經(jīng)濟(jì)均處于復(fù)蘇之中,這對(duì)中國(guó)借助外需是有利的。其中,美國(guó)的情形相對(duì)最好,2010年以來(lái)一直保持同比正增長(zhǎng);而歐元區(qū)在2011-2013年曾經(jīng)歷衰退;日本則幾經(jīng)反復(fù),最近的這次持續(xù)正增長(zhǎng)始于2015年。IMF預(yù)測(cè)歐元區(qū)、日本今年的GDP增速分別是1.6%、0.8%,與去年的1.7%、0.9%增速大致相當(dāng)。
今年美聯(lián)儲(chǔ)會(huì)繼續(xù)加息,美國(guó)的失業(yè)率達(dá)到了歷史的低點(diǎn),具備加息的條件。IMF預(yù)測(cè)美國(guó)2017年GDP增速是2.3%,較2016年的1.6%有明顯提升,但仍然低于2015年的2.6%。就過往20年的歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,如此之低的失業(yè)率背景下,美聯(lián)儲(chǔ)加息的空間不小。但如果外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境表現(xiàn)得不強(qiáng),對(duì)其加息肯定是一個(gè)掣肘。
外部環(huán)境對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響主要體現(xiàn)在出口方面,今年中國(guó)的出口不容樂觀。近兩年來(lái)中國(guó)的出口都是負(fù)增長(zhǎng),且2016年中國(guó)出口在全球出口份額的占比首次出現(xiàn)了下降。從出口的明細(xì)項(xiàng)看,2016年出口降幅高達(dá)7.7%,雖然第四季度降幅收窄至5.2%;加工貿(mào)易的降幅繼續(xù)擴(kuò)大,2016年降幅達(dá)到10.2%(2015年下降9.6%);而非加工貿(mào)易2016年降幅達(dá)到6.4%,相對(duì)于2015年1.1%的正增長(zhǎng),更需關(guān)注。
此外,中國(guó)對(duì)美出口順差占到美國(guó)貿(mào)易逆差總額近50%,在這種情況下,特朗普極有可能對(duì)我國(guó)實(shí)施貿(mào)易保護(hù)政策,這將對(duì)中國(guó)出口產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。特朗普新政將是今年難以預(yù)期的因素,他到底會(huì)從哪些方面和方向上采取何種措施,以及這些措施會(huì)對(duì)全球和中國(guó)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生什么樣的影響?在我們的年會(huì)上將有進(jìn)一步討論。
第二維度:人口——老齡化與流動(dòng)性下降不可逆
大家知道,在過去30多年中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)過程中,人口起了很大的作用。充裕且廉價(jià)的勞動(dòng)力是支持中國(guó)大量引進(jìn)外資和出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)得以長(zhǎng)期維持的重要因素。我們目前面臨的問題是,人口老齡化和流動(dòng)性的減少是不可逆的,中國(guó)不是一個(gè)小國(guó),也不可能有大量移民來(lái)改變中國(guó)的年齡結(jié)構(gòu),在歐盟與日本經(jīng)濟(jì)都處在不斷走向老齡化的過程中,中國(guó)也同樣面臨著這樣一個(gè)不利因素。
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從某種意義上講,就是一個(gè)人口現(xiàn)象,人口平均年齡與經(jīng)濟(jì)增速之間存在一定的相關(guān)性:日本人口的平均年齡為47歲,對(duì)應(yīng)的是極低的經(jīng)濟(jì)增速;中國(guó)人口的平均年齡為37歲,對(duì)應(yīng)的是中國(guó)GDP從高速增長(zhǎng)變?yōu)橹兴僭鲩L(zhǎng);印度人口的平均年齡只有27歲,對(duì)應(yīng)的是經(jīng)濟(jì)高增長(zhǎng)。
回顧上世紀(jì)70年代以來(lái)的經(jīng)濟(jì)史不難發(fā)現(xiàn),國(guó)別之間經(jīng)濟(jì)的盛衰實(shí)際上就是全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和格局再調(diào)整的過程。70年代日本和80年代 “四小龍”經(jīng)濟(jì)的崛起就是歐美制造業(yè)向其進(jìn)行轉(zhuǎn)移的結(jié)果。從上世紀(jì)80年代末開始,制造業(yè)又開始大規(guī)模向中國(guó)轉(zhuǎn)移,使得中國(guó)成為了全球制造業(yè)的大國(guó)。
全球經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)格局很少有“合作共贏”的結(jié)果出現(xiàn),更多的就是優(yōu)勝劣汰,你不上就下。從上圖可見,中國(guó)的崛起伴隨著日本的衰落和“四小龍”經(jīng)濟(jì)的走弱,連擁有廉價(jià)勞動(dòng)力的東南亞各國(guó)也不能幸免。這不僅因?yàn)橹袊?guó)有巨大的勞動(dòng)人口優(yōu)勢(shì),有每周工作時(shí)間遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家以及女性勞動(dòng)參與率遠(yuǎn)高于所有國(guó)家的優(yōu)勢(shì),有大量的農(nóng)業(yè)人口不斷向城市轉(zhuǎn)移的優(yōu)勢(shì),還有國(guó)內(nèi)龐大的消費(fèi)市場(chǎng),使得制造業(yè)發(fā)展容易實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
盡管從2007年之后,中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的下行也已經(jīng)顯現(xiàn)出來(lái)了,不僅是全要素勞動(dòng)生產(chǎn)率在下降,勞動(dòng)生產(chǎn)率總水平的增速也開始下降,但優(yōu)勢(shì)依然存在。需要說明的是,勞動(dòng)生產(chǎn)率通常以單位勞動(dòng)時(shí)間產(chǎn)出衡量,中國(guó)無(wú)勞動(dòng)時(shí)間數(shù)據(jù);以就業(yè)人數(shù)及GDP衡量的勞動(dòng)生產(chǎn)率之增長(zhǎng)率,過往二十年間,美國(guó)的中位數(shù)水平是2.0%、日本大致是1.7%,而中國(guó)則超過了8%。中國(guó)生產(chǎn)率的水平比日本和美國(guó)明顯高很多。
目前為止,我認(rèn)為中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的優(yōu)勢(shì)依然存在。當(dāng)然,對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率貢獻(xiàn)****的還是資本投入。中國(guó)是投資拉動(dòng)型經(jīng)濟(jì),大量高速公路、高鐵的修建支持了基礎(chǔ)設(shè)施完善。過往二十年間,中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的巨大提升,主要得益于資本深化的貢獻(xiàn),平均水平高達(dá)6.3%,其中來(lái)自ICT投資(ICT投資指信息設(shè)備、通訊設(shè)備、軟件投資)的貢獻(xiàn)是0.5%,其它資產(chǎn)的貢獻(xiàn)是5.8%。
而美國(guó)資本深化的貢獻(xiàn)水平只有1.5%( ICT資產(chǎn)貢獻(xiàn)0.7%,其它資產(chǎn)貢獻(xiàn)0.8%),日本僅為1.3%( ICT貢獻(xiàn)0.6%,其它0.7%)。差異顯然源于中國(guó)在高鐵、高速公路等基礎(chǔ)設(shè)施的驚人投資。
盡管中國(guó)過去經(jīng)濟(jì)發(fā)展是粗放型模式,在過去二十多年中,中國(guó)勞動(dòng)力素質(zhì)也是得到了很大提升。2015年,美國(guó)有近40%的人受過大專以上教育,而中國(guó)只有12%,相當(dāng)于美國(guó)1972年的水平。雖然中美勞動(dòng)力素質(zhì)差距巨大,但中國(guó)勞動(dòng)力素質(zhì)的改善幅度卻非常驚人:2000年,中國(guó)大專以上學(xué)歷者僅占全國(guó)人口的3.6%,相當(dāng)于美國(guó)30年代中期水平; 2010年,該比例上升至9.0%,相當(dāng)于美國(guó)1959年的水平,即十年走過了美國(guó)二十四年的路。這也是中國(guó)制造業(yè)和出口能夠在全球市場(chǎng)份額當(dāng)中持續(xù)上升的重要原因。
但是,中國(guó)目前已面臨勞動(dòng)人口下降、勞動(dòng)參與下降和農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口減少的壓力,同時(shí),人口流動(dòng)性也開始下降。人口從三四線城市向一二線城市的流動(dòng)的趨勢(shì)逐漸加強(qiáng),如流向北上廣深及二線城市。有數(shù)據(jù)顯示,2016年人才凈流入城市占比最高的是杭州,占8.9%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過北上深(戶籍管理嚴(yán)格),表明杭州經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人才流入也是有很大的相關(guān)性。
除直轄市之外,中國(guó)大專以上學(xué)歷的人口分布區(qū)域基本還是集中于長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),這和人均GDP有很大的相關(guān)性。
2000年,中國(guó)每10萬(wàn)人中受過大專以上教育的人數(shù)約為3600人,2015年約12300人,人口素質(zhì)有很大提升,但各省區(qū)的提升狀況差別甚大,如江蘇吸納了全國(guó)7.4%的新增大專以上人口,其人均GDP高達(dá)8.8萬(wàn)元。
這些年來(lái),中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分化和人口流向的深度變化,兩者相互促進(jìn),互為因果,如東北經(jīng)濟(jì)的回落伴隨著人口的大量流失。我認(rèn)為,以農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移為特征的城鎮(zhèn)化已到后期,但是大城市化還是方興未艾。目前,中國(guó)百萬(wàn)以上人口的城市占總?cè)丝诘谋戎刂挥忻绹?guó)的一半左右,比日本、歐盟等也低很多。
這也可以用來(lái)解釋去年二線城市房?jī)r(jià)漲幅較大的原因,就是因?yàn)槿丝谠谙蚴?huì)城市集中。由于超大人口城市采取了限制人口流入的政策,所以人口往省會(huì)城市流動(dòng)的現(xiàn)象非常明顯。
據(jù)統(tǒng)計(jì),去年全球房?jī)r(jià)漲幅第一的是合肥,第二是廈門。研究這兩座城市的人口流入數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)在過去十五年中,廈門的人口增加了90%,合肥增逾60%,遠(yuǎn)超其他城市。盡管很多欠發(fā)達(dá)省份的人口在減少,但其省會(huì)城市的人口卻在增加,如安徽、河南、貴州等省的人口在減少,其省會(huì)城市合肥、鄭州、貴陽(yáng)的人口都在增加。
大城市化進(jìn)程是市場(chǎng)配置人口資源的結(jié)果,同樣會(huì)對(duì)各地的房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響,這在全球都一樣,同時(shí),也會(huì)影響到經(jīng)濟(jì)的增速?傮w來(lái)看,中國(guó)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程已到了后期,而人口老齡化也是不可逆的,故經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下臺(tái)階是必然趨勢(shì)。
從歷史來(lái)看,發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)減速,也是對(duì)應(yīng)著城市化率增速的不斷下降。二戰(zhàn)之后崛起的發(fā)達(dá)國(guó)家,無(wú)論是德國(guó)、日本還是韓國(guó),當(dāng)它們的城市化率增速大幅下降之后,經(jīng)濟(jì)增速也出現(xiàn)了大幅度的回落,如德國(guó)的城市化率從1950-1969年1.02%的年增速,降至1970-1979年的0.16%,GDP增速則從7.9%降至3.1%。
第三維度:投資——人口紅利消減下資本推動(dòng)型經(jīng)濟(jì)模式強(qiáng)化
人口老齡化、勞動(dòng)年齡人口和農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的減少,導(dǎo)致勞動(dòng)力成本不斷上升,潛在經(jīng)濟(jì)增速下降。中國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)如何實(shí)現(xiàn)的呢?仍然靠投資拉動(dòng),資本深化。這是我要講的第三個(gè)維度——投資,由于人口紅利的減少,使得資本推動(dòng)型經(jīng)濟(jì)模式得到了強(qiáng)化。
我們可以比較一下中美固定資產(chǎn)投資總額占GDP比重的差異,當(dāng)然,這個(gè)數(shù)據(jù)有不盡合理之處(GDP中不包含土地漲價(jià)因素,而固定資產(chǎn)投資總額包含了土地漲價(jià)帶來(lái)投資額的增加),但至少可以幫助我們做出一些判斷。2016年,中國(guó)固定資產(chǎn)投資總額占GDP的比重為80%,美國(guó)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體該數(shù)值只有20%左右。雖然這樣簡(jiǎn)單的比較有失偏頗,但至少可以說明,美國(guó)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式均為消費(fèi)驅(qū)動(dòng)型,而中國(guó)則為投資驅(qū)動(dòng)型。
國(guó)內(nèi)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額占GDP的比重在不斷上升,從1992年的不到30%提升到2006年的50%,2015-2016年該比例高居80%,其中非民間(政府和國(guó)企)投資額占固定資產(chǎn)投資額的近40%,占GDP的30%;美國(guó)及歐元區(qū)的固定資產(chǎn)投資額占GDP的比重只有20%,其中美國(guó)政府投資占比GDP為4%,歐元區(qū)不到3%。日本的占比分別是23%和不到5%。
2007年之后,盡管中國(guó)固定資產(chǎn)投資規(guī)模繼續(xù)往上攀升,但GDP增速卻出現(xiàn)了下行,說明經(jīng)濟(jì)效率開始下降。同時(shí),地區(qū)間經(jīng)濟(jì)分化現(xiàn)象也日漸明顯。經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū),它的“工業(yè)加地產(chǎn)”發(fā)展勢(shì)頭就比較良好。“工業(yè)加地產(chǎn)”的本質(zhì)還是投資拉動(dòng)。
這一輪大宗商品價(jià)格上漲和中游崛起,背后也是投資拉動(dòng)。以鋼鐵行業(yè)為例,其固定資產(chǎn)投資增速?gòu)?/span>2012年之后一直是負(fù)增長(zhǎng)的,產(chǎn)能壓縮,產(chǎn)量降低,然而基建投資、汽車消費(fèi)和房地產(chǎn)銷量的高增長(zhǎng),又大幅增加了對(duì)鋼鐵的需求。
因此,在中游制造業(yè)產(chǎn)能增速下行的同時(shí),基建投資和房地產(chǎn)投資增速卻在高位走穩(wěn)或低位反彈。2014-2016年,雖然固定資產(chǎn)投資增速持續(xù)回落,其中制造業(yè)的投資增速?gòu)?/span>2014年的13.5%降到2015年的8.1%,再降到2016年的4.2%,但基建投資增速維持了17%-20%的高增長(zhǎng)。制造業(yè)投資減速,不少原材料行業(yè)投資負(fù)增長(zhǎng),而基建投資超高速增長(zhǎng),這就很容易解釋中游產(chǎn)業(yè)商品價(jià)格崛起的原因。
當(dāng)然,大宗商品價(jià)格的上升不是以全社會(huì)投資回報(bào)率提升為前提的,也不以消費(fèi)增速上升為結(jié)果,所以,從長(zhǎng)期來(lái)看投資拉動(dòng)模式不可持續(xù),因?yàn)橥顿Y持續(xù)高增長(zhǎng)的背后是全社會(huì)杠桿率的大幅上升。
盡管PPP搞得熱火朝天,“一帶一路”也是風(fēng)起云涌,但民間投資增速卻在大幅下降。PPP里面第一個(gè)“P”原本應(yīng)該是指私人資本,即應(yīng)該吸引民間投資來(lái)參與,實(shí)際上卻是不少地方政府或國(guó)有企業(yè)在參與。那么,為什么PPP投了那么多,但在國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)中,民間投資占固定資產(chǎn)投資總額的比重卻從過去的66%降至60%了呢?或因?yàn)檎麄(gè)社會(huì)的回報(bào)率下降,最市場(chǎng)化的民間投資參與實(shí)業(yè)投資的積極性就下降了。
同時(shí),政府的投資支出大幅增加,表現(xiàn)為政府杠桿率水平大幅上升,盡管從政府杠桿率的國(guó)際比較看并不高,大約在45%左右,但過去七年內(nèi)上升的幅度卻是全球各國(guó)中領(lǐng)先的。
數(shù)據(jù)表明,2014年全國(guó)財(cái)政赤字1.13萬(wàn)億、赤字率1.8%,均低于政府預(yù)期,積極財(cái)政政策有名無(wú)實(shí)。2015年財(cái)政赤字率目標(biāo)調(diào)高。 即財(cái)政赤字率目標(biāo)為從2.1%提升至2.4% ,但實(shí)際執(zhí)行的卻達(dá)到3.4%。盡管官方口徑的2015年和2016年財(cái)政赤字都沒有突破預(yù)算,但這與官方的財(cái)政赤字統(tǒng)計(jì)方法有關(guān),即:
財(cái)政赤字=支出總量(財(cái)政支出+補(bǔ)充中央調(diào)節(jié)基金+地方結(jié)余結(jié)轉(zhuǎn)下年支出)-收入總量(財(cái)政收入+使用中央調(diào)節(jié)基金+使用地方結(jié)余資金)
因此,財(cái)政收支的主要調(diào)節(jié)工具是“中央調(diào)節(jié)基金”和“地方結(jié)余”這兩類,可以用來(lái)“以豐補(bǔ)歉”,使得名義財(cái)政赤字不超預(yù)算,但隨著這兩類基金的結(jié)余已經(jīng)大幅減少,今后財(cái)政赤字率突破3%大有可能。
除此之外,地方政府的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金、PPP中的國(guó)家出資部分等也應(yīng)看成是廣義赤字,還有國(guó)家發(fā)改委通過國(guó)家開發(fā)銀行和農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行,定向發(fā)行長(zhǎng)期專項(xiàng)建設(shè)債券,建立專項(xiàng)基金,用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,實(shí)際上也應(yīng)該看成是廣義赤字?傊,按寬口徑統(tǒng)計(jì)的財(cái)政赤字,會(huì)遠(yuǎn)超目前官方統(tǒng)計(jì)的赤字水平,估計(jì)最近兩年的財(cái)政刺激力度都要遠(yuǎn)超2009年的水平。
同時(shí),國(guó)有企業(yè)的杠桿率水平也是大幅上升。2016年固定資產(chǎn)投資增速降至8.1%,國(guó)有企業(yè)的投資增速卻上升接近19%,但是民營(yíng)企業(yè)的投資增速只有3.2%,這就是全社會(huì)杠桿率水平快速增長(zhǎng)的原因。
當(dāng)然民營(yíng)企業(yè)的投資增速下降,表明了民企去杠桿的意愿,但國(guó)有企業(yè)還是在加杠桿。根據(jù)財(cái)政部的數(shù)據(jù),到去年年末國(guó)有企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率水平達(dá)到66%,而民企大概只有50%多一點(diǎn)。
2016年中國(guó)經(jīng)濟(jì)主要靠基建投資與房地產(chǎn)投資來(lái)維穩(wěn),估計(jì)2017年的基建投資增速和房地產(chǎn)投資增速都會(huì)有所回落。當(dāng)然回落幅度應(yīng)該不會(huì)過大,因?yàn)槿ツ昱聛?lái)的一大批PPP的項(xiàng)目還會(huì)繼續(xù)拉動(dòng)基建投資增長(zhǎng),包括去年房地產(chǎn)的銷量大幅增加之后,它對(duì)去年偏低的房地產(chǎn)投資增速還有一定的推升作用,這是慣性使然,或稱之為“無(wú)動(dòng)力滑翔”。估計(jì)今年上半年的投資增速依然還是維持在一個(gè)相對(duì)高的水平,包括民間投資增速也可能繼續(xù)上行,但慣性過后,下半年投資增速或會(huì)有所回落。如房地產(chǎn)銷量的持續(xù)回落,最終也會(huì)帶來(lái)房地產(chǎn)投資增速的回落;而基建投資的長(zhǎng)期低回報(bào)是不可持續(xù)的。
第四維度:貨幣膨脹——既是果又是因
國(guó)內(nèi)長(zhǎng)期以來(lái)投資增速非常高,最終導(dǎo)致的結(jié)果就是貨幣的膨脹。中國(guó)的貨幣創(chuàng)造經(jīng)歷了引進(jìn)外資、出口導(dǎo)向、“商業(yè)銀行+企業(yè)”三個(gè)階段。截至2016年末,中國(guó)M2總量為22.34萬(wàn)億美元,超過美國(guó)和日本的13.28萬(wàn)億美元、8.19萬(wàn)億美元之和。
貨幣膨脹,它是投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式下長(zhǎng)期形成的結(jié)果。同時(shí),它又是導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格上漲和資產(chǎn)荒的一個(gè)原因。如有人提到企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率下降是企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況好轉(zhuǎn)的原因,從一方面看,也可以解釋為負(fù)債的下降,但從另一方面看,又可解釋為資產(chǎn)規(guī)模的增大,資產(chǎn)規(guī)模的增大是可以通過資產(chǎn)價(jià)格的上升來(lái)實(shí)現(xiàn)的。錢多了出現(xiàn)資產(chǎn)荒,資產(chǎn)價(jià)格自然就上升了。我們不妨用以下公式表示:
企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn)=(總負(fù)債/GDP)•(GDP/總資產(chǎn))=杠桿率•資產(chǎn)回報(bào)率
在貨幣膨脹的情況下,資產(chǎn)回報(bào)率下降成為必然趨勢(shì),故不要簡(jiǎn)單認(rèn)為資產(chǎn)負(fù)債率的下降就是好事情。
貨幣規(guī)模的膨脹,也與“穩(wěn)增長(zhǎng)”的政策有關(guān)。如90年代以來(lái),第一輪“穩(wěn)增長(zhǎng)”發(fā)生在1997年,那時(shí),為了應(yīng)對(duì)東亞金融危機(jī),政府在基建投資上發(fā)力,使得政府負(fù)債水平大幅上升,固定資產(chǎn)投資規(guī)模大幅增加。第二輪發(fā)生在2009年,當(dāng)時(shí)為了應(yīng)對(duì)美國(guó)次貸危機(jī),推出兩年4萬(wàn)億投資規(guī)劃,2009年中國(guó)的M2規(guī)模增加了2萬(wàn)億美元,一舉超過了美國(guó)和日本,成為********。
但這種穩(wěn)增長(zhǎng)模式下的貨幣創(chuàng)造也導(dǎo)致了諸多問題,如M2增速在今后幾年也很難低于10%,簡(jiǎn)單推算,到2019年中國(guó)的M2大概要達(dá)到206萬(wàn)億,超過200萬(wàn)億,至今仍沒有看到M2減速的跡象,這也是國(guó)內(nèi)資產(chǎn)荒現(xiàn)象揮之不去的問題所在。中國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)增加值占比GDP在2015年才超過50%。但金融行增加值占GDP的比重在過去兩年里都達(dá)到了8.3%,超過金融發(fā)達(dá)且本幣早已國(guó)際化的英國(guó)、美國(guó)和日本金融業(yè)占比。
此外,貨幣超發(fā)會(huì)導(dǎo)致貶值壓力的提高。至于人民幣合理的匯率水平應(yīng)該是多少,實(shí)際上很難估算,我們可以基于歷史上本幣匯率、M2和GDP的相互對(duì)比模式來(lái)推算。另一方面,也可以通過對(duì)中美相對(duì)通脹水平來(lái)計(jì)算。我們可以把每年相對(duì)的通脹水平進(jìn)行換算,可以取得一個(gè)對(duì)應(yīng)的值,這也僅供參考。
通脹水平可以用名義GDP與實(shí)際GDP的增速之差來(lái)表示,2000年初至今,中國(guó)實(shí)際GDP增長(zhǎng)了360%,名義GDP增加了720%,美國(guó)則分別是,實(shí)際增長(zhǎng)36%,名義增長(zhǎng)92%,由此估算出人民幣的“合理匯率(若以2000年初的8.28作為基準(zhǔn))”。當(dāng)然,也可以任選一個(gè)年份作為基準(zhǔn),得出的“合理匯率”均有所不同。
不管是用哪種計(jì)算方法都無(wú)法回避這樣的事實(shí)——貨幣超量發(fā)行肯定導(dǎo)致人民幣貶值壓力上升,除非今后幾年M2增速有一個(gè)比較大幅度的回落。另一方面,外匯流出壓力依然巨大。雖然我們?cè)谫Y本項(xiàng)下對(duì)外匯管制已經(jīng)非常嚴(yán)厲了,但研究發(fā)現(xiàn),外匯可以通過貿(mào)易項(xiàng)下的流出,比如在人民幣升值階段可以通過高價(jià)出、低價(jià)進(jìn)的方式,讓更多的外匯流入到國(guó)內(nèi)換為人民幣。當(dāng)人民幣有貶值趨勢(shì)時(shí),會(huì)采取低價(jià)出、高價(jià)進(jìn)的方式,使得一部分外匯滯留國(guó)外。之所以把加工貿(mào)易作為一個(gè)觀察窗口,是因?yàn)榧庸べQ(mào)易的進(jìn)出利差受本幣的升值或貶值影響很小。
在人民幣升值階段,加工貿(mào)易的毛利率水平就變得很高。在貶值階段,毛利率水平一下子降了很多,說明由于經(jīng)常帳戶的可自由兌換,使得目前為止外匯流出的渠道依然還是存在的。
由于貨幣的超發(fā),也使得經(jīng)濟(jì)逐步脫實(shí)向虛,金融的同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展非常迅猛。銀行、保險(xiǎn)、信托、券商間的同業(yè)的資金鏈,多層次高杠桿的形式依然還是存在。
低利率為套利提供了土壤,除了用作資金周轉(zhuǎn),銀行間形成了從同業(yè)存單流向同業(yè)理財(cái)?shù)逆湕l,中間夾雜了用存單的錢買存單、用存單的錢買貨幣基金、用貨幣基金的錢買理財(cái)、用理財(cái)?shù)腻X買理財(cái)這樣層層疊疊的操作,銀行同業(yè)理財(cái)產(chǎn)品資金余額占所有理財(cái)產(chǎn)品資金余額的比重在兩年內(nèi)從不足4%到超過15%,資金每經(jīng)過一層機(jī)構(gòu)就會(huì)疊加一層杠桿,以期獲得更高的預(yù)期收益來(lái)覆蓋成本。
央行自去年10月份重啟28天逆回購(gòu),央行縮短放長(zhǎng)、提價(jià)格、去杠桿的意圖明確,加之將表外理財(cái)納入廣義信貸等監(jiān)管加強(qiáng),美聯(lián)儲(chǔ)加息兌現(xiàn)等,使得過長(zhǎng)的資金鏈條、高企杠桿的脆弱性顯露無(wú)遺,債券市場(chǎng)受到重創(chuàng),如以國(guó)債期貨的慘烈跌停為醒目標(biāo)志。今年2月初又上調(diào)7-28天逆回購(gòu)利率和SLF利率,引導(dǎo)資金脫虛向?qū)嵞康暮苊鞔_。
第五維度:居民收入結(jié)構(gòu)——對(duì)資本品與消費(fèi)品價(jià)格影響
如前所述,2007年之后,中國(guó)經(jīng)濟(jì)更加倚重于投資,投資又帶來(lái)貨幣的超發(fā),貨幣超發(fā)的原因又在于越來(lái)越依賴低效的投資拉動(dòng)模式。我們?yōu)槭裁匆客顿Y拉動(dòng)呢?是因?yàn)閯趧?dòng)生產(chǎn)率增速的下降,人口紅利消減和人口流動(dòng)性減少。
貨幣超發(fā)會(huì)帶來(lái)諸多問題,如資產(chǎn)荒、經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛、貶值壓力加大等,從收入分配的角度看,又會(huì)導(dǎo)致居民收入差距的擴(kuò)大。如根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)推算,2014年城鎮(zhèn)居民的可支配收入總額為21.61萬(wàn)億,農(nóng)村居民可支配收入為6.49萬(wàn)億,加總之后為28.1萬(wàn)億,但2014年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的“住戶部門可支配總收入” 達(dá)到39.11萬(wàn)億(國(guó)家統(tǒng)計(jì)局資金流量表(實(shí)物交易)-住戶部門實(shí)物交易資金來(lái)源),則住戶部門可支配收入要超過居民部門可支配總收入11萬(wàn)億。
當(dāng)然,住戶部門比居民部門的范圍更大些,如包括為由住戶和為其服務(wù)的非營(yíng)利機(jī)構(gòu)組成的部門。但相信80%以上應(yīng)該是與居民部門的涵蓋范圍是對(duì)應(yīng)的。這可以演繹出兩個(gè)結(jié)論,一是居民可支配收入總體被低估;二是主要被低估的是高收入群體,當(dāng)然,由于高收入群體的消費(fèi)溢出,也導(dǎo)致部分中低收入群體的收入水平被統(tǒng)計(jì)的要高,如保姆等家庭服務(wù)業(yè)的從業(yè)人員收入往往不需納稅。
這些年來(lái),美國(guó)的貨幣擴(kuò)張也導(dǎo)致了貧富差距的擴(kuò)大,基尼系數(shù)長(zhǎng)期上升,如今全部住戶的基尼系數(shù)已經(jīng)達(dá)到0.48?紤]到中國(guó)迄今仍未征收房產(chǎn)稅或資本利得稅,故實(shí)際的貧富差距可能比公布的要大。據(jù)BCG咨詢公司測(cè)算,2015年底中國(guó)個(gè)人可投資資產(chǎn)總額大約110萬(wàn)億元人民幣。其中,全國(guó)20萬(wàn)戶高凈值家庭(家庭可投資資產(chǎn)600萬(wàn)元人民幣以上,占全國(guó)家庭戶數(shù)不足0.5%)財(cái)富約占全部可投資資產(chǎn)的41%,即占總?cè)丝?/span>0.5%的居民擁有全國(guó)40%以上可投資資產(chǎn)。
由于居民可投資資產(chǎn)高度集中在高凈值群體中,導(dǎo)致各類資產(chǎn)價(jià)格普遍偏高,如以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為口徑,以住宅銷售金額及銷售面積核算的單價(jià)為房?jī)r(jià)口徑,購(gòu)買100平米的住房,全國(guó)平均而言,需要一個(gè)城鎮(zhèn)居民至少二十年的收入(若考慮可支配收入被低估的因素,實(shí)際房?jī)r(jià)收入比或會(huì)低些)。。(http://2008jx.com)而美國(guó)以新屋(獨(dú)棟別墅)的平均售價(jià)以及人均可支配收入為測(cè)算依據(jù),過往五十多年間,美國(guó)的負(fù)擔(dān)水平穩(wěn)定在7-9年的區(qū)間。
資產(chǎn)價(jià)格偏高在各大類資產(chǎn)中都會(huì)有所體現(xiàn),如盡管當(dāng)前A股市場(chǎng)的估值水平已經(jīng)較2015年年中大幅回落,但A股目前市盈率的中位數(shù)水平還在60倍左右,且超高的換手率表明資本市場(chǎng)資金非常充裕,流動(dòng)性極好。
2017年政策上最要嚴(yán)控的應(yīng)該是房?jī)r(jià)上漲,不擔(dān)心房?jī)r(jià)會(huì)下行,但市場(chǎng)會(huì)趨淡。由于國(guó)內(nèi)高凈值群體的理財(cái)需要非常大,巨量可投資資金總是要尋找出路,在外匯流出受阻、海外投資受限的情形下,權(quán)益類資產(chǎn)成為為數(shù)不多的可選配置資產(chǎn),當(dāng)然,隨著港股市場(chǎng)對(duì)境內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者開放,港股的估值優(yōu)勢(shì)會(huì)使得越大越多的資金流向港股市場(chǎng)。
另一方面,盡管居民可支配收入存在低估,但可支配收入的增速下降卻是不爭(zhēng)的事實(shí),同時(shí),居民的消費(fèi)增速也在下降?客顿Y拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式最終要考驗(yàn)中低收入群體的消費(fèi)增速能否上升,最終消費(fèi)在GDP中的比重若難以上升,則經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)扭曲問題就難以解決。
如2016年乘用車銷量大幅增加,一方面得益于低排量小汽車的購(gòu)置稅減半征收,另一方面也隨著保有規(guī)模的增長(zhǎng),汽車更新?lián)Q代的需求對(duì)銷量的支撐作用越來(lái)越強(qiáng)。一般來(lái)講,70%-80%的二手車使用年限在6年以下,汽車的平均更新?lián)Q代周期約為3年左右,而當(dāng)前處于一個(gè)更新?lián)Q代周期的末尾。疊加汽車報(bào)廢補(bǔ)貼政策與購(gòu)置稅優(yōu)惠政策對(duì)需求的透支,故2017年汽車消費(fèi)并不樂觀。
因此,收入結(jié)構(gòu)改革、縮小貧富差距是促進(jìn)消費(fèi)的重要手段,盡管國(guó)內(nèi)近年來(lái)通過精準(zhǔn)扶貧、增加政府在公共服務(wù)方面的支出等手段來(lái)改善收入結(jié)構(gòu)扭曲問題,但這確實(shí)不是短期可以解決的問題。
此外,需要引起重視的是,這兩年居民購(gòu)房杠桿率水平明顯上升,也就是過去買房的主要是高收入群體,如今中等收入群體的購(gòu)房比例開始上升了。如2016年居民中長(zhǎng)期貸款占商品銷售額的比重已經(jīng)接近50%。
今年1月份新增居民中長(zhǎng)期貸款達(dá)到6293億,創(chuàng)歷史新高,估計(jì)為各商行延緩房貸發(fā)放審批速度導(dǎo)致數(shù)據(jù)滯后反應(yīng),因?yàn)殇N售同比大幅下降;當(dāng)然,部分三四線城市房地產(chǎn)銷售額有所回升,但今年居民房貸再要大幅提高,恐怕有難度。
當(dāng)前社會(huì)普遍對(duì)通脹預(yù)期較高,我們對(duì)通脹的預(yù)測(cè)需要從價(jià)格形成體系和傳導(dǎo)機(jī)制入手進(jìn)行分析。下圖表明中美PPI之間的裂口是在2012年發(fā)生的,之前它的波動(dòng)非常一致,裂口出現(xiàn)的原因就是中國(guó)出現(xiàn)了產(chǎn)能過剩和需求下降。
2016年發(fā)生的重要變化之一,就是去產(chǎn)能導(dǎo)致的多種商品價(jià)格上漲,對(duì)通脹帶來(lái)了不可忽視的影響。一般來(lái)講,產(chǎn)業(yè)鏈上的價(jià)格傳導(dǎo)是決定通脹變化最重要的內(nèi)在機(jī)制,而如何判斷價(jià)格鏈傳導(dǎo)的邏輯是緣于成本推動(dòng)還是需求拉動(dòng),我們從產(chǎn)業(yè)鏈上不同行業(yè)的漲價(jià)幅度、盈利狀況,以及向下游進(jìn)行成本轉(zhuǎn)嫁的能力這三個(gè)角度進(jìn)行觀察,發(fā)現(xiàn)這一輪價(jià)格回升一方面是因?yàn)檎咧鲗?dǎo)的基建地產(chǎn)相關(guān)領(lǐng)域的需求拉動(dòng),另一方面為上游行業(yè)向下游消費(fèi)品領(lǐng)域的成本推動(dòng),且總體來(lái)說仍以成本推動(dòng)為主。
那么這一輪通脹究竟能走多遠(yuǎn),代表需求的消費(fèi)其名義增速雖然上升,但實(shí)際增速卻在回落,剔除價(jià)格因素之后2016年四季度降幅接近1個(gè)百分點(diǎn),消費(fèi)需求的低迷削弱了中下游行業(yè)進(jìn)行成本轉(zhuǎn)嫁的能力。那么成本高企對(duì)部分中下游行業(yè)形成利潤(rùn)擠占,一部分成本漲價(jià)壓力被企業(yè)內(nèi)部消化,終端消費(fèi)所承受的價(jià)格推動(dòng)力相對(duì)有限。
如果把CPI劃分為消費(fèi)用品和服務(wù),那么,從2012年至今,剔除服務(wù)因素的消費(fèi)物品并沒有漲價(jià),這幾年的基本趨勢(shì)是走平,而服務(wù)價(jià)格的攀升更為顯著,反映了貨幣供應(yīng)膨脹背景下的人工、房租、流通等成本提升。這其中貨幣超發(fā)的影響固然不可低估,但不可貿(mào)易部門對(duì)貨幣的過度吸納是更為重要的原因。在可貿(mào)易部門,原料成本與成品價(jià)格都要被動(dòng)接受國(guó)際定價(jià),套利空間不充分,那么貨幣超發(fā)主要進(jìn)入非可貿(mào)易部門并推動(dòng)價(jià)格飆升,也就是說大量的資金還是集中在資本領(lǐng)域,而沒有在消費(fèi)品領(lǐng)域。
近期以來(lái)作為服務(wù)價(jià)格中重要因素的人工成本開始發(fā)生了新的變化,這一變化經(jīng)歷了三個(gè)階段。在人口紅利時(shí)期,勞動(dòng)力供給過剩,人力成本便宜;跨越劉易斯拐點(diǎn)之后,勞動(dòng)力市場(chǎng)供不應(yīng)求,人工成本顯著提高;隨著城鎮(zhèn)化潛力逐漸釋放,勞動(dòng)收入相對(duì)穩(wěn)定、增速下滑,對(duì)價(jià)格的推升也有所削弱。因此在今后CPI走勢(shì)中,人工成本的推升作用較為穩(wěn)定,很難出現(xiàn)超預(yù)期的影響,但服務(wù)價(jià)格的整體回升仍然將對(duì)消費(fèi)品價(jià)格形成溫和推動(dòng)。因此,估計(jì)今年CPI不會(huì)超過3%,平均水平維持在2.6%左右。
第六維度:政策——2017年穩(wěn)中求進(jìn)下的底線思維
回到了本次策略會(huì)的主題——“從特朗普到十九大”,包括特朗普當(dāng)選總統(tǒng)在內(nèi)的外部環(huán)境變化是外生變量,在第一維度中已經(jīng)對(duì)該變量進(jìn)行了分析;而十九大是一個(gè)內(nèi)生變量,也是今年中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)將迎來(lái)的一個(gè)重大事件。前面提到四個(gè)維度,即人口、投資、貨幣和收入是影響經(jīng)濟(jì)的中長(zhǎng)期因素,而國(guó)內(nèi)政策始終是一個(gè)新變量。也就是說,其他因素或許已經(jīng)反映在社會(huì)各階層人士的預(yù)期中了,按股市的通俗講法,這些利好或利空已經(jīng)反映在股價(jià)中了,且短期內(nèi)難以改變,不會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生大的影響。但新增的變量往往容易超預(yù)期,預(yù)期差會(huì)對(duì)價(jià)格波動(dòng)帶來(lái)影響。
例如,不少人認(rèn)為央行調(diào)整基準(zhǔn)利率會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)帶來(lái)影響,從邏輯上是可以這樣解釋,但通過相關(guān)性分析,卻發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致房?jī)r(jià)波動(dòng)的****因素并不是基準(zhǔn)利率調(diào)整。數(shù)據(jù)表明,房地產(chǎn)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響十分明顯,根據(jù)“金融機(jī)構(gòu)貸款加權(quán)利率”,計(jì)算“個(gè)人住房貸款”與“一般貸款”之間的相對(duì)水平,可以解釋房?jī)r(jià)的每一次拐點(diǎn)(2008年末才開始有相關(guān)數(shù)據(jù))的出現(xiàn)都與政策出臺(tái)有關(guān)——這正是房?jī)r(jià)對(duì)政策變化的充分反應(yīng):“利率相對(duì)水平”提升背后反映了政策收緊,表明房貸利率打折幅度縮減,二套房不予支持、外地戶籍限購(gòu)等一攬子調(diào)控政策開始升級(jí)。(http://2008jx.com)
因此,我們經(jīng)常講中國(guó)股市是政策市,實(shí)際上不僅股市如此,其他市場(chǎng)也如此。在第三維度——投資這一節(jié)里曾提到,2016年中國(guó)政府和國(guó)企在固定資產(chǎn)投資中的占比達(dá)到30%,但歐美、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家政府投資在固定資產(chǎn)投資中的占比只有3-4%的水平,這至少?gòu)囊粋(gè)層面反映中國(guó)政府部門對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響力幾乎是發(fā)達(dá)國(guó)家的十倍。
那么,今年的政策有什么特點(diǎn)呢?中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將穩(wěn)中求進(jìn)工作總基調(diào)從經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域提升到治國(guó)理政重要原則的高度,這是值得關(guān)注的。穩(wěn)中求進(jìn)作為經(jīng)濟(jì)政策的總基調(diào),早在2011年就已經(jīng)提出,已經(jīng)連續(xù)提了六年。
穩(wěn)中求進(jìn)意味著有兩條底線一定要守住,一條是穩(wěn)增長(zhǎng)底線,另一條是不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線,只有在經(jīng)濟(jì)和金融相對(duì)穩(wěn)定的前提下,才能推進(jìn)改革。由此對(duì)應(yīng)的是兩方面的重要改革,一是國(guó)企改革,二是金融監(jiān)管體制改革,這兩大改革比財(cái)稅改革、農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等更為迫切。而國(guó)企改革中,混合所有制應(yīng)該是最主流的模式,其次是債轉(zhuǎn)股、股權(quán)融資等。
在加強(qiáng)金融監(jiān)管方面,今年把防控金融風(fēng)險(xiǎn)放到更加重要的位置,下決心處置一批風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。監(jiān)管的面很廣,如把表外理財(cái)納入“廣義信貸”范圍,受MPA考核。對(duì)資本市場(chǎng)監(jiān)管更加嚴(yán)厲,可能會(huì)促使更多的資金南下至香港市場(chǎng),也有利于釋放大量資金集聚內(nèi)地的風(fēng)險(xiǎn)。
總體來(lái)看,在杠桿率居高不下,資產(chǎn)泡沫未破的情況下,加強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)、資本市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的管制,屬于必然的選擇。但隨著受管制標(biāo)的增多,管制難度也會(huì)日益增加,即所謂的按下葫蘆浮起瓢。
在貨幣政策方面,今年強(qiáng)調(diào)的是回歸中性,這與過去幾年穩(wěn)健加靈活的政策相比,所給的變通空間就更窄了。2月初央行上調(diào)逆回購(gòu)利率和SLF利率,并不屬于傳統(tǒng)意義上的加息。通過公開市場(chǎng)操作來(lái)上調(diào)央行購(gòu)利率,其意圖主要是通過金融市場(chǎng)去杠桿,這符合中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出的引導(dǎo)資金“脫虛向?qū)?/span>”的邏輯,如果是傳統(tǒng)意義上的上調(diào)存貸款利率,則會(huì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)雪上加霜,這是中央不希望看到的。當(dāng)然,貨幣市場(chǎng)利率的上行早晚會(huì)影響到信貸市場(chǎng)的利率水平,只是目前的同步性較差。
迄今為止,還沒有看到上調(diào)銀行存貸款基準(zhǔn)利率的必要性和跡象,如果要堅(jiān)持貨幣政策回歸中性,那么,降準(zhǔn)似乎也無(wú)必要。外匯管制加強(qiáng)下,穩(wěn)定匯率預(yù)期也成為貨幣政策的一項(xiàng)目標(biāo)。
從一月份新增貸款的數(shù)據(jù)看,盡管超過2萬(wàn)億,但比去年同期還是少了些。估計(jì)今年的市場(chǎng)利率水平會(huì)比去年略有上行,但幅度不會(huì)大。這對(duì)于債券的發(fā)行不是太有利,但對(duì)股市和樓市的影響不大。從過去兩年看,貨幣政策呈現(xiàn)前松后緊的態(tài)勢(shì),但今年可能會(huì)前緊后松,下半年經(jīng)濟(jì)走勢(shì)若不出現(xiàn)大幅下滑,則“松”的程度非常有限。
2017年的財(cái)政政策會(huì)“更加積極”,其實(shí)2015-16年的財(cái)政政策已經(jīng)非常積極了,在此基礎(chǔ)上還要更加積極,恐怕已經(jīng)考慮到今年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革因素對(duì)穩(wěn)增長(zhǎng)存在短期的負(fù)作用,尤其是去杠桿和去產(chǎn)能這兩大因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增速的影響了,同時(shí)也可能考慮到房地產(chǎn)投資增速的回落和汽車銷量增速的回落這兩大因素了。
過去很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái),中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高增長(zhǎng)中“欠賬”過多,如今,隨著人口老齡化和經(jīng)濟(jì)下行壓力增加,財(cái)政政策將肩負(fù)“欠賬還債”和穩(wěn)增長(zhǎng)的雙重任務(wù),這是我們對(duì)“更加積極”財(cái)政政策的理解。
從政府的杠桿率水平看,寬口徑估算大約在45%左右,離60%的警戒線應(yīng)該還有一定的提升空間,這也是財(cái)政政策可以更加積極的底氣所在,只是通過動(dòng)用中央預(yù)算穩(wěn)定調(diào)節(jié)基金和地方政府的結(jié)轉(zhuǎn)結(jié)余資金來(lái)求得財(cái)政赤字率會(huì)計(jì)意義上達(dá)標(biāo)的空間越來(lái)越窄了,因?yàn)檫^去兩年這兩塊基金的余額在不斷減少。因此,2017年的財(cái)政赤字率估計(jì)還會(huì)定在3%,但政府的債務(wù)水平會(huì)仍繼續(xù)上升。
總結(jié):從特朗普到十九大
以上從六個(gè)維度對(duì)2017年中國(guó)經(jīng)濟(jì)做了較為全面的分析。其基本邏輯就是,由于中國(guó)已經(jīng)成為一個(gè)開放型、市場(chǎng)化的經(jīng)濟(jì)超級(jí)大國(guó),作為一個(gè)世界工廠,中國(guó)受外部經(jīng)濟(jì)的影響非常大,如1997年的東亞金融危機(jī)和2007年美國(guó)次貸危機(jī),對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的沖擊都是遞增的。
特朗普?qǐng)?zhí)政后,他的民粹主義思想、貿(mào)易保護(hù)政策和重振美國(guó)的政治抱負(fù),勢(shì)必會(huì)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)造成偏負(fù)面的沖擊。但特朗普將如何出牌、他的政策執(zhí)行效率如何、中國(guó)將如何應(yīng)對(duì)等,尚存在不確定性,并需要評(píng)估。但不管如何,特朗普新政估計(jì)成為中國(guó)2017年面對(duì)的所外部環(huán)境中的一個(gè)最主要的變量。
故外部環(huán)境是分析今年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的第一個(gè)維度。而人口、投資、貨幣和收入結(jié)構(gòu)這四個(gè)維度,均為影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)的中長(zhǎng)期因素,其中,第二維度提及的人口老齡化和人口流動(dòng)性下降是不可逆的趨勢(shì),這也是未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速?gòu)闹懈咚僭鲩L(zhǎng)向中低速增長(zhǎng)演進(jìn)的核心邏輯。同時(shí),人口流動(dòng)也進(jìn)一步促成了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的區(qū)域分化。
第三維度提及的資本推動(dòng)型增長(zhǎng)模式,是因?yàn)橹袊?guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至今,人口紅利消減,更多需依賴資本深化來(lái)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,在穩(wěn)增長(zhǎng)的目標(biāo)下,投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)越來(lái)越大,但這也造成了低效和全社會(huì)杠桿率的快速提升。
第四維度提及的貨幣膨脹,正是中國(guó)經(jīng)濟(jì)對(duì)于投資高度依賴的結(jié)果,貨幣規(guī)模過大,使得經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛,資產(chǎn)荒之下,資產(chǎn)價(jià)格泡沫、貶值預(yù)期提升、金融過度繁榮等諸多問題揮之不去。
第五維度提及的居民收入結(jié)構(gòu)扭曲問題,正是貨幣膨脹的“果”,并對(duì)居民資產(chǎn)配置和消費(fèi)帶來(lái)影響,本節(jié)分析了資產(chǎn)價(jià)格高企和消費(fèi)不振的原因,并對(duì)2017年通脹成因和幅度做了分析測(cè)算。
第六維度,圍繞著今年年末將舉行十九大所確定的一系列政策目標(biāo)和方向做了分析。因?yàn)檎咦兞考仁嵌唐谧兞,又是新增的?nèi)部變量,它對(duì)2017年短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)的影響無(wú)疑是****的。
通過對(duì)以上六個(gè)維度的分析,我們認(rèn)為,2017年經(jīng)濟(jì)增速仍會(huì)繼續(xù)下行,但下行幅度應(yīng)該不大,總體來(lái)看,美歐日經(jīng)濟(jì)已走出金融危機(jī)的泥潭,增長(zhǎng)率恢復(fù)至2005年時(shí)水平,而國(guó)內(nèi)穩(wěn)增長(zhǎng)政策的力度會(huì)繼續(xù)加大,估計(jì)全年GDP增速在6.5%左右。
相應(yīng)地,固定資產(chǎn)投資增速也比2016年所有回落,但幅度應(yīng)該不大(7.5%),主要是因?yàn)榉康禺a(chǎn)投資和基建投資增速均會(huì)回落;在中游產(chǎn)品價(jià)格上行的趨勢(shì)下,下游產(chǎn)品價(jià)格也應(yīng)有所回升,從而使得制造業(yè)投資和其他投資增速略有回升。在PPP落地比例上升的背景下,在外匯管制趨于嚴(yán)厲和海外投資受限的情況下,民間投資增速有望回升。
通脹率水平將有所上升,但CPI估計(jì)不會(huì)超過3%,預(yù)測(cè)全年增速為2.6%;溫和通脹有利于消費(fèi),故名義消費(fèi)增速或略有上行,但不改消費(fèi)增速長(zhǎng)期下行的趨勢(shì),如2017年汽車銷量增速將下行。在全球經(jīng)濟(jì)增速回升的背景下,外需也相應(yīng)回升,出口增速會(huì)恢復(fù)到正增長(zhǎng),但中國(guó)出口的全球份額或會(huì)繼續(xù)下行。
2017年政策導(dǎo)向的總原則是穩(wěn)中求進(jìn),在底線思維下,貨幣政策不會(huì)收得過緊,迄今為止,還沒有看到上調(diào)銀行存貸款基準(zhǔn)利率的必要性和跡象,如果要堅(jiān)持貨幣政策回歸中性,那么,降準(zhǔn)似乎也無(wú)必要。
2017年政策上最要嚴(yán)控的應(yīng)該是房?jī)r(jià)上漲,不擔(dān)心房?jī)r(jià)會(huì)下行,但市場(chǎng)會(huì)趨淡。由于巨量可投資資金總是要尋找出路,在外匯流出受阻、海外投資受限的情形下,權(quán)益類資產(chǎn)成為為數(shù)不多的可選配置資產(chǎn),尤其是港股通對(duì)境內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者開放后,港股市場(chǎng)更值得看好。而債券市場(chǎng)在通脹水平上升、貨幣政策回歸中性的情況下,交易趨淡、價(jià)格走弱的趨勢(shì)會(huì)加強(qiáng)。
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