高善文演讲速记（附原文）.pdf

大家好，我今天的演讲包括四个方面的内容：一、转型取得积极进展一、转型取得积极进展,但周期性压力超过了成长的烦恼但周期性压力超过了成长的烦恼 2018年前后，中国经济增长模式逐步摆脱依靠债务基建和房地产驱动的增长形式，转向依靠技术进步和产业升级，经济转型过程中有些行业兴起，有些行业衰落，总量层面经济增速放慢可以理解可以想像，属于转型过程中的成长的烦恼。更多来自于周期的扰动而不是转型的代价。我们以全部上市公司为基础（A股、港股，中概股），把这些公司分为三类，支持类 2500家，政府支持鼓励，支持经济转型引导方向；限制类 500家，政府试图加以规范管理和限制，行业自身也在走向衰落；中性类 2600家，商贸零售社会服务，和转型过程没有很紧密的联系，整体属于中性。上市公司营业收入占 2024GDP总量 50%以上，具有一定代表性。上市公司营业收入占比，中性类占比 60%，支持类占比 20%，限制类占比低一些。上市公司总市值占比，中性略高于 50%，限制类和支持类在 20%上下，2016年至今，中性类行业的营业收入/总市值占比总体稳定，2018-2020年之间，限制类行业占比明显收缩，支持类行业占比明显扩张，政府试图限制的行业在收缩，政府试图支持的行业在扩张，营业收入和总市值维度都是如此。说明，经济转型在确定性的发生。无论经济增速如何波动，中性行业的占比一直保持不变，不受到限制性和支持性政策的影响。观察股价表现（ID：caogendiaoyan），我们把所有支持类上市公司视为一家公司，设定在 2018 年股价为 1，其他类别同理。2018年以来，支持类板块的股价上升，限制类板块的股价大幅下跌，二者之间的裂口是过去十几年没有看到的，这说明政府引导经济转型的努力在金融市场的定价反映出来。2010-2018年，股价表现则完全相反，进一步确认政府引导经济转型的转折点。人们很容易把总量层面的问题和转型结构联系起来，甚至可能把总量的问题归结为转型的问题。我们通过观察中性行业的表现，去剥离转型和政策的影响。2017年以来，中性行业的营业收入大幅下滑，从这个指标来看，中性行业营业收入的下滑不是转型的影响，而是周期的力量；从雇佣员工数据来看也是如此。至此我们完成了第一部分的讨论，经济的转型取得了一定成绩，同时，经济增速趋势性下滑，这一下滑和转型没有很大关系，更多反应周期的趋势性力量。二、疫情以来消费疲弱，居民对收入增长缺乏信心二、疫情以来消费疲弱，居民对收入增长缺乏信心 我们看第一个数据。看中国 30 多个省级行政区的数据，纵轴，疫情前的消费增长情况，横轴是，人口老化程度 疫情前：年轻人占比与消费不相关 疫情后：年轻人占比越高的省份消费越差 一个省人口越年轻，消费增长越慢；一个省人口越老，消费增长越快。一个省人口越年轻，消费增长越慢；一个省人口越老，消费增长越快。这个结论有些反直觉，被市场参与者归纳为三句话，生机勃勃的老年人，死气沉沉的年轻人和生无可恋的中年人。对老年人而言，未来可预期的退休金是可以按时发放，每年稳定增长，并高于通胀水平，收入预期没有任何影响，可以继续搞夕阳红，跳广场舞。对年轻人而言，收入预期大幅下修，收入增长确定性大幅下修，找不到工作，找到的工作与预期有显著落差，年轻人纷纷节衣缩食关灯吃面。我们看另一个数据。省级行政区的消费情况，和省会城市二手房价的涨幅。疫情前，消费和房价几乎不相关。疫情后，房价下跌严重的地区消费更差。我们倾向于认为，疫情后，买房人总体是年轻人，一个地区的年轻人对未来越没有信我们倾向于认为，疫情后，买房人总体是年轻人，一个地区的年轻人对未来越没有信心，他们的消费越弱，买房的意愿也会越弱。心，他们的消费越弱，买房的意愿也会越弱。没有收入预期，没有消费能力，也不敢买房。没有收入预期，没有消费能力，也不敢买房。这一模式所得到的结果（ID：caogendiaoyan），和我们观察地区人口老化的结果，指向了类似的结论：年轻人收入预期下滑，消费信心和购房意愿都被显著抑制；但老年群体的收入预期没有被限制，生活幸福感强。为什么会发生这种情况？三、就业数据的疑点三、就业数据的疑点 我们观察失业率，2022年两轮封城失业率脉冲式上升，失业率稳中有降，2024 年失业率和 2022 年 2023 年差不多，整体就业压力并不大。观察体制内也就是非私营单位的平均工资增速，疫情后工资增速有一定下滑，但远没有消费者信心下滑显示的那么显著。观察城镇就业人口增速，疫情爆发后出现了极速下滑，疫情结束后出现了反弹，但仍低于长期趋势水平。观察就业人员总量，实线（实际找到工作）和虚线（趋势线）累计岔口 4700万人口。换句话说，累计有 4700 万劳动力，无法正常找到工作。这些人去了哪里？这些人去了哪里？我们观察城镇和乡村就业人员数据，乡村就业人员累计增加了 4100万人，与城镇就业人员的减少数量相当接近。一个可能的解释：疫情后城镇创造就业能力的显著恶化，大量就业人口返回或者滞留在乡村，回老家之后，城镇失业率数据不显示，但在总就业人口中反映出来。另一部分可能离开了劳动力队伍，四十多岁，工作没有了，公司破产了，开滴滴，在家炒股，或者在家呆着，在就业和失业数据上都看不到。这些数据在经济产出上的表现是什么呢？这些数据在经济产出上的表现是什么呢？总量数据上，城市吸收就业的主要是第三产业，由于技术进步资本积累，制造业吸收就业在过去十多年一直是负增长。我们观察第三产业增加值占比，疫情后第三产业占比与趋势线也出现了很大的裂口，对应的就是城镇就业人口的缺失。我们观察全国存量就业质量衡量指标，不仅是就业数据下降，就业质量也出现了恶化。不仅仅是金融行业由于羞耻感出现了就业质量的恶化。我们观察五险一金的缴纳比，与历史趋势相比也出现了显著的恶化。这和前面的上市公司数据，消费数据都是呼应的，不能反映为转型的烦恼，而是周期的力量。四、总量数据的乖离四、总量数据的乖离 我们通过产出缺口与核心 CPI观察物价数据，纵轴核心 CPI是 CPI扣除食品和能源等高波动成分，横轴是中国经济增长和潜在增长能力的差，叫做产出能力。一般经济理论认为二者存在非常紧密的联系，我们倾向于认为中国在 2013 年前后经过了刘易斯第二拐点，产出缺口与物价之间的关系确实变得很紧密。但是有两个异常点，都超过了两倍或三倍方差的水平。但是有两个异常点，都超过了两倍或三倍方差的水平。这两个异常点就是这两个异常点就是 2023 年和年和 2024 年。年。在中国总量数据中，最可信的是价格，抽样就可以，各种力量很难操纵，另外一些数据的可靠性就弱一些，容易受到非统计因素的扰动。我们看城镇就业人员增速和 GDP 实际同比的关系，经济增长大概率会创造更多的工作，产出的扩张会伴随就业的增加。如果我们认为就业数据可信，那么经济增速就太高了。如果我们认为就业数据可信，那么经济增速就太高了。如果我们认为经济增速数据可信，那么就业数据就太低了。如果我们认为经济增速数据可信，那么就业数据就太低了。就业和增长的关系在过去两年，也显得非常反常。2020年疫情以来的四年作为一个时间段，2019 年取同样的时间段，前后比较物商品消费。疫情之前，消费增长与经济增长差不多，消费增长还要略快一些。疫情之后，消费增长比经济增长低得多得多。疫情之前，经济增长和投资增长差不多。疫情之后，经济增长比投资增长快多了。合并所有数据，消费和投资的增长和经济增长有某种关系，在疫情后这种关系变得显著的反常。我们以疫情前的数据为基础，疫情后，要么是消费增速低估了，要么是经济增速高估了，在其他科目中没有看到这种吸收关系。最后一个层面的问题，我们知道中国房地产是在 2020年 8月后进入大幅下滑的过程，到现在已经超过了三年的时间，是造成当前经济困难最主要的原因之一，这是大家广泛接受的事实。很多人认为，中国在 2021年之后经历了房地产泡沫的破灭，从开工销售等数据上，这个结论说得通。我们比较了中国和发生房地产危机国家的前三年和后三年的经济增速。经济增速发生了大幅下滑，三年平均增速-7%，中位数-3%到-4%，最少也有-2%。中国的经济增速只下滑了 0.2%，几乎没有下滑。在政府财政没有逆向扩张的情况下，经济增速没有显著下滑。把这一对比和物价就业和 GDP细分对比合并，房地产泡沫一来，GDP增速每一年高估了 3 个百分点，累计高估了 10个百分点，这与城镇就业人口流失的 4700 万对应上了。下修了这下修了这 3 个百分点，所有的数据都对得上了。个百分点，所有的数据都对得上了。好消息是什么呢？好消息是什么呢？926的会议开始正视问题（ID：caogendiaoyan），正视经济增长层面存在的问题，并准备采取强有力措施解决问题。当前面对的问题不是成长的烦恼而是周期的压力，接下来就是采取措施去解决这些问题。我们如何来评估这些措施？我们如何来评估这些措施？0 轴是泡沫破灭的时点，和泡沫破灭后的平均经济增速，所有经历了泡沫破灭的国家，都迅速采取了有力的措施，最近的例子是美国，远一些的例子是日本。1、泡沫破灭后，经济增速要回到正常水平，平均需要 9年。2、泡沫破灭后，经济萎缩，政府救助，产出的绝对水平恢复到泡沫破灭前，也需要3-4 年。以这样的模式为基础，中国的经济增长要恢复到泡沫破灭前，还需要比较长时间的等待。积极状态下也需要 3-4 年的时间，我们对泡沫破灭后的干预是否积极，不同人会有不同的看法，即便非常积极，要快速完全恢复，也不是很现实。我们要面对后泡沫时代相对比较弱的增长，我们要从危机阶段转入相对较弱的正常增长，是后泡沫时代泡沫管理时期的重要挑战。一般性的干预措施（ID：caogendiaoyan）包括大规模降息，稳定金融机构资产负债表，政府部门资产负债表扩张，是否规模够大，是否足够及时，是否足够有力，我们的政府已经做了大量的工作，降息层面还有很多工作要做，除了金融机构还应该包括影子类金融机构，政府部门也需要更大力度的扩张。经济从国际经验来看也会转入相对温和的增长，维持较长时间的温和增长后才能恢复到一个比较正常的水平。综上，2025 点可能是一个重要的转折点。从 23年 24 年的数据异常点，向保持温和增长的转折时期，泡沫带来的失衡得到了修正，政府的政策也更为积极有力，也意味着股票市场的运行有了稳定可预期的宏观环境。云开雾散曙光现云开雾散曙光现高善文2024年12月内容提要内容提要转型取得积极进展转型取得积极进展,但周期性压力超过了成长的烦恼但周期性压力超过了成长的烦恼 疫情以来消费疲弱,居民对收入增长缺乏信心 就业数据的疑点 总量数据的乖离2分类标准分类标准3申万一级行业申万一级行业股票个数（截至股票个数（截至2024.7）支持电力设备 电子 机械设备 国防军工 汽车 计算机 通信2341中性商贸零售 社会服务（不包括教育）基础化工 钢铁 有色金属 建筑材料 家用电器 纺织服饰 轻工制造 农林牧渔食品饮料 医药生物 公用事业 交通运输 煤炭 石油石化环保 美容护理2638限制房地产 非银金融 传媒 教育（二级行业）中概股（房地产 保险 媒体 软件与服务）A股342，中概股131（没有国企）营业总收入占比，营业总收入占比，%4数据来源：使用固定样本计算，Wind，国投证券404550556065709.014.019.024.029.0201620172018201920202021202220232024.9营业总收入占比-支持限制中性（右轴）总市值占比，总市值占比，%5数据来源：使用固定样本计算，Wind，国投证券0.010.020.030.040.050.060.0201620172018201920202021202220232024.9总市值占比-支持中性限制股价，股价，2018=16数据来源：使用固定样本计算，Wind，国投证券0.40.60.81.01.21.41.62009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024.11.22股价：支持/中性限制/中性中性行业中性行业-营业总收入增速，营业总收入增速，%7数据来源：使用固定样本计算，Wind，国投证券(5.0)0.05.010.015.020.025.030.020172018201920202021202220232024.9政策中性中性行业中性行业-员工总数增速，员工总数增速，%8数据来源：使用固定样本计算，Wind，国投证券2.03.04.05.06.07.08.09.02017201820192020202120222023政策中性内容提要内容提要 转型取得积极进展,但周期性压力超过了成长的烦恼疫情以来消费疲弱疫情以来消费疲弱,居民对收入增长缺乏信心居民对收入增长缺乏信心 就业数据的疑点 总量数据的乖离9疫情前疫情前-年轻人占比与消费不相关年轻人占比与消费不相关10数据来源：Wind，国投证券安徽北京福建甘肃广东广西贵州海南河北河南黑龙江湖北湖南吉林江苏江西辽宁内蒙古宁夏青海山东山西陕西上海四川天津西藏新疆云南浙江重庆y=0.02 x+7.20 R=0.00 p-value=0.92(2)0246810128082848688909294962018-2019年社零同比平均%65岁以下人口占比，%疫情后疫情后-年轻人占比越高的省份消费越差年轻人占比越高的省份消费越差11数据来源：23个省份公布了2024年1-5月社零进度数据，其余省份使用距离最近的进度数据，距离最远为1-3月进度数据，Wind，国投证券安徽北京福建甘肃广东广西海南河北河南黑龙江湖北湖南吉林江苏江西辽宁内蒙古宁夏青海山东山西陕西上海四川天津西藏新疆云南浙江重庆y=-0.47 x+43.19 R=0.22 p-value=0.01(8)(6)(4)(2)024688082848688909294962024年1-5月社零累计同比%65岁以下人口占比，%疫情前疫情前-消费与房价几乎不相关消费与房价几乎不相关12数据来源：纵轴数据为社零对常住人口增速、城镇化率、病床数对数回归后的残差，详见关于中国消费者行为变化的事件研究，Wind，国投证券y=0.16 x+6.29 R=0.00 p-value=0.54(10)(5)051015202530354045-10-8-6-4-20246剔除人口等因素影响的社零同比二手住宅价格同比疫情后疫情后-房价下跌严重的地区消费更差房价下跌严重的地区消费更差13数据来源：纵轴数据为社零对常住人口增速、城镇化率、病床数对数回归后的残差，详见关于中国消费者行为变化的事件研究，Wind，国投证券y=0.28 x-3.41 R=0.14p-value=0.00(20)(15)(10)(5)0510-20-15-10-50510152025剔除人口等因素影响的社零同比二手住宅价格同比消费者信心指数消费者信心指数14数据来源：Wind，国投证券7080901001101201302015/012015/072016/012016/072017/012017/072018/012018/072019/012019/072020/012020/072021/012021/072022/012022/072023/012023/072024/012024/07中国:消费者信心指数内容提要内容提要 转型取得积极进展,但周期性压力超过了成长的烦恼 疫情以来消费疲弱,居民对收入增长缺乏信心就业数据的疑点就业数据的疑点 总量数据的乖离15全国和全国和31个大城市调查失业率，个大城市调查失业率，%16数据来源：Wind，国投证券4556677882018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/052024/09中国:城镇调查失业率中国:31个大城市:城镇调查失业率非私营单位制造业平均工资增速和服务业平均工资增速，非私营单位制造业平均工资增速和服务业平均工资增速，%17数据来源：Wind，国投证券024681012141618202004/122005/122006/122007/122008/122009/122010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12制造业平均工资增速服务业平均工资增速城镇就业人员增速，城镇就业人员增速，%18数据来源：Wind，国投证券2023年使用两年复合增速(3)(2)(1)0123452011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12城镇就业人员增速趋势值城镇就业人员数，万人城镇就业人员数，万人19数据来源：Wind，国投证券2021-2023年城镇就业人员数距离趋势值的缺口分别为472、2236、2001万人，三年累计缺口为4709万人。34,00036,00038,00040,00042,00044,00046,00048,00050,0002011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12中国:城镇就业人员数趋势值第三产业增加值占比第三产业增加值占比20数据来源：Wind，国投证券40424446485052545658602011/032011/092012/032012/092013/032013/092014/032014/092015/032015/092016/032016/092017/032017/092018/032018/092019/032019/092020/032020/092021/032021/092022/032022/092023/032023/092024/032024/09第三产业增加值占比（4Q，TTM)城镇和乡村就业人员数，万人城镇和乡村就业人员数，万人21数据来源：Wind，国投证券2021-2023年乡村就业人员数超越趋势值的程度分别为474、1383、2316万人，三年累计幅度为4174万人20000250003000035000400004500050000550002010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12中国:乡村就业人员数中国:城镇就业人员数乡村就业趋势线城镇就业趋势线全国层面全国层面-存量就业质量衡量指标，存量就业质量衡量指标，%22数据来源：2019-2022年，失业、工伤、公积金参与人数比例平均每年分别提升2.1%、2.4%、1.4%，2023年与上述趋势相比分别少增2.1%、1.6%、1.2%，分别对应2023年少覆盖1013万人、749万人、572万人，人社部，国投证券3132333435363738394043.048.053.058.063.02017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12失业保险参保人数占城镇就业人员比例工伤保险参保人数占城镇就业人员比例失业参保占比趋势预测工伤参保占比趋势预测公积金实缴人数占城镇就业人员比例（右轴）公积金实缴占比趋势预测（右轴）内容提要内容提要 转型取得积极进展,但周期性压力超过了成长的烦恼 疫情以来消费疲弱,居民对收入增长缺乏信心 就业数据的疑点总量数据的乖离总量数据的乖离23产出缺口与核心产出缺口与核心CPI，%24数据来源：Wind，国投证券2023和2024年潜在增速估计为5.2%、5%，产出缺口估计为0.2%和0%。估计24年核心CPI为0.4%2020-2022年疫情对线下接触行业产生显著抑制，导致核心通胀与增长的关系有异常，2023年后这一效应应当消失。y=0.47 x+1.69 R=0.86 0.30.50.70.91.11.31.51.71.92.12.3-0.6-0.4-0.200.20.40.60.812013-201920232024产出缺口核心CPI1.41.0城镇就业人员增速和城镇就业人员增速和GDP实际同比，实际同比，%25数据来源：Wind，国投证券数据使用2000-2023年年度数据，2021年和2023年使用两年复合增速0246810121416-3.0-2.0-1.00.01.02.03.04.05.0实际GDP增速城镇就业人员增速y=3.0 x-2.0(p=0)2022年(-1.8,3)2023年(0.3,4.1)社会消费品零售同比和名义社会消费品零售同比和名义GDP同比，同比，%26数据来源：Wind，国投证券2024年使用估计值8.9 5.9 9.7 3.8 345678910112015-20192020-2024GDP名义年度同比社会消费品零售年度同比固定资产投资同比和名义固定资产投资同比和名义GDP同比，同比，%27数据来源：Wind，国投证券2024年使用估计值8.95.97.33.93456789102015-20192020-2024名义GDP同比固定资产投资同比中国和地产危机国家爆发前后三年实际中国和地产危机国家爆发前后三年实际GDP同比差值，同比差值，%28数据来源：Wind，国投证券注：横轴0是危机爆发年份。地产危机国家包括2008年美国、2008年西班牙、2008年丹麦、1991年日本、1991年芬兰、1991年瑞典、1978年西班牙，取算术平均。中国0点设为2021年，2024年GDP为估计值，2021年GDP为两年复合同比-7-6-5-4-3-2-10中国西班牙1978瑞典1991美国2008丹麦2008日本1991西班牙2008芬兰1991中国和爆发地产危机国家实际中国和爆发地产危机国家实际GDP同比，同比，%29数据来源：Wind，国投证券注：横轴0是危机爆发年份。地产危机国家包括2008年美国、2008年西班牙、2008年丹麦、1991年日本、1991年芬兰、1991年瑞典、1978年西班牙，取算术平均。中国0点设为2021年，2024年GDP为估计值，2021年GDP为两年复合同比(2)02468-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910实际gdp增速_房地产危机国家中国谢谢！