高善文演講速記

大家好，我今天的演講包括四個方面的內容：一、轉型取得積極進展,但周期性壓力超過了成長的煩惱2018年前后，中國經濟增長模式逐步擺脫依靠債務基建和房地產驅動的增長形式，轉向依靠技術進步和產業(yè)升級，經濟轉型過程中有些行業(yè)興起，有些行業(yè)衰落，總量層面經濟增速放慢可以理解可以想像，屬于轉型過程中的成長的煩惱。更多來自于周期的擾動而不是轉型的代價。A①2500②500范管理和限制，行業(yè)自身也在走向衰落；③中性類2600家，商貿零售社會服務，和轉型過程沒有很緊密的聯(lián)系，整體屬于中性。上市公司營業(yè)收入占2024GDP總量50%以上，具有一定代表性。60%20%50%20%20162018-2020說明，經濟轉型在確定性的發(fā)生。無論經濟增速如何波動，中性行業(yè)的占比一直保持不變，不受到限制性和支持性政策的影響。（：caondaoya設201812018年以來，支持類板塊的股價上升，限制類板塊的股價大幅下跌，二者之間的裂口是過去十幾年沒有看到的，這說明政府引導經濟轉型的努力在金融市場的定價反映出來。2010-2018年，股價表現(xiàn)則完全相反，進一步確認政府引導經濟轉型的轉折點。人們很容易把總量層面的問題和轉型結構聯(lián)系起來，甚至可能把總量的問題歸結為轉型的問題。我們通過觀察中性行業(yè)的表現(xiàn)，去剝離轉型和政策的影響。2017年以來，中性行業(yè)的營業(yè)收入大幅下滑，從這個指標來看，中性行業(yè)營業(yè)收入的下滑不是轉型的影響，而是周期的力量；從雇傭員工數(shù)據(jù)來看也是如此。至此我們完成了第一部分的討論，經濟的轉型取得了一定成績，同時，經濟增速趨勢性下滑，這一下滑和轉型沒有很大關系，更多反應周期的趨勢性力量。二、疫情以來消費疲弱，居民對收入增長缺乏信心我們看第一個數(shù)據(jù)?？粗袊?0多個省級行政區(qū)的數(shù)據(jù)，縱軸，疫情前的消費增長情況，橫軸是，人口老化程度疫情前：年輕人占比與消費不相關疫情后：年輕人占比越高的省份消費越差一個省人口越年輕，消費增長越慢；一個省人口越老，消費增長越快。這個結論有些反直覺，被市場參與者歸納為三句話，生機勃勃的老年人，死氣沉沉的年輕人和生無可戀的中年人。對老年人而言，未來可預期的退休金是可以按時發(fā)放，每年穩(wěn)定增長，并高于通脹水平，收入預期沒有任何影響，可以繼續(xù)搞夕陽紅，跳廣場舞。對年輕人而言，收入預期大幅下修，收入增長確定性大幅下修，找不到工作，找到的工作與預期有顯著落差，年輕人紛紛節(jié)衣縮食關燈吃面。我們看另一個數(shù)據(jù)。省級行政區(qū)的消費情況，和省會城市二手房價的漲幅。疫情前，消費和房價幾乎不相關。沒有收入預期，沒有消費能力，也不敢買房。（D：aogndaoy為什么會發(fā)生這種情況？三、就業(yè)數(shù)據(jù)的疑點我們觀察失業(yè)率，2022年兩輪封城失業(yè)率脈沖式上升，失業(yè)率穩(wěn)中有降，2024年失業(yè)率和2022年2023年差不多，整體就業(yè)壓力并不大。觀察體制內也就是非私營單位的平均工資增速，疫情后工資增速有一定下滑，但遠沒有消費者信心下滑顯示的那么顯著。觀察城鎮(zhèn)就業(yè)人口增速，疫情爆發(fā)后出現(xiàn)了極速下滑，疫情結束后出現(xiàn)了反彈，但仍低于長期趨勢水平。觀察就業(yè)人員總量，實線（實際找到工作）和虛線（趨勢線）累計岔口4700萬人口。換句話說，累計有4700萬勞動力，無法正常找到工作。這些人去了哪里？我們觀察城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)據(jù)，鄉(xiāng)村就業(yè)人員累計增加了4100萬人，與城鎮(zhèn)就業(yè)人員的減少數(shù)量相當接近。一個可能的解釋：疫情后城鎮(zhèn)創(chuàng)造就業(yè)能力的顯著惡化，大量就業(yè)人口返回或者滯留在鄉(xiāng)村，回老家之后，城鎮(zhèn)失業(yè)率數(shù)據(jù)不顯示，但在總就業(yè)人口中反映出來。另一部分可能離開了勞動力隊伍，四十多歲，工作沒有了，公司破產了，開滴滴，在家炒股，或者在家呆著，在就業(yè)和失業(yè)數(shù)據(jù)上都看不到。這些數(shù)據(jù)在經濟產出上的表現(xiàn)是什么呢？我們觀察全國存量就業(yè)質量衡量指標，不僅是就業(yè)數(shù)據(jù)下降，就業(yè)質量也出現(xiàn)了惡化。不僅僅是金融行業(yè)由于羞恥感出現(xiàn)了就業(yè)質量的惡化。我們觀察五險一金的繳納比，與歷史趨勢相比也出現(xiàn)了顯著的惡化。這和前面的上市公司數(shù)據(jù)，消費數(shù)據(jù)都是呼應的，不能反映為轉型的煩惱，而是周期的力量。四、總量數(shù)據(jù)的乖離我們通過產出缺口與核心CPI觀察物價數(shù)據(jù)，縱軸核心CPI是CPI扣除食品和能源等高波動成分，橫軸是中國經濟增長和潛在增長能力的差，叫做產出能力。一般經濟理論認為二者存在非常緊密的聯(lián)系，我們傾向于認為中國在2013年前后經過了劉易斯第二拐點，產出缺口與物價之間的關系確實變得很緊密。但是有兩個異常點，都超過了兩倍或三倍方差的水平。這兩個異常點就是2023年和2024年。在中國總量數(shù)據(jù)中，最可信的是價格，抽樣就可以，各種力量很難操縱，另外一些數(shù)據(jù)的可靠性就弱一些，容易受到非統(tǒng)計因素的擾動。我們看城鎮(zhèn)就業(yè)人員增速和GDP實際同比的關系，經濟增長大概率會創(chuàng)造更多的工作，產出的擴張會伴隨就業(yè)的增加。如果我們認為就業(yè)數(shù)據(jù)可信，那么經濟增速就太高了。如果我們認為經濟增速數(shù)據(jù)可信，那么就業(yè)數(shù)據(jù)就太低了。就業(yè)和增長的關系在過去兩年，也顯得非常反常。2020年疫情以來的四年作為一個時間段，2019年取同樣的時間段，前后比較物商品消費。疫情之前，消費增長與經濟增長差不多，消費增長還要略快一些。疫情之后，消費增長比經濟增長低得多得多。疫情之前，經濟增長和投資增長差不多。疫情之后，經濟增長比投資增長快多了。合并所有數(shù)據(jù)，消費和投資的增長和經濟增長有某種關系，在疫情后這種關系變得顯著的反常。我們以疫情前的數(shù)據(jù)為基礎，疫情后，要么是消費增速低估了，要么是經濟增速高估了，在其他科目中沒有看到這種吸收關系。20208很多人認為，中國在2021年之后經歷了房地產泡沫的破滅，從開工銷售等數(shù)據(jù)上，這個結論說得通。-7%-3%到-4%-2%0.2%把這一對比和物價就業(yè)和GDPGDP3104700下修了這3個百分點，所有的數(shù)據(jù)都對得上了。好消息是什么呢？926（：caoendaoa當前面對的問題不是成長的煩惱而是周期的壓力，接下來就是采取措施去解決這些問題。我們如何來評估這些措施？0軸是泡沫破滅的時點，和泡沫破滅后的平均經濟增速，所有經歷了泡沫破滅的國家，都迅速采取了有力的措施，最近的例子是美國，遠一些的例子是日本。1、泡沫破滅后，經濟增速要回到正常水平，平均需要9年。2、泡沫破滅后，經濟萎縮，政府救助，產出的絕對水平恢復到泡沫破滅前，也需要3-4我們要面對后泡沫時代相對比較弱的增長，我們要從危機階段轉入相對較弱的正常增長，是后泡沫時代泡沫管理時期的重要挑戰(zhàn)。一般性的干預措施（ID：caogendiaoyan）包括大規(guī)模降息，穩(wěn)定金融機構資產負債表，政府部門資產負債表擴張，是否規(guī)模夠大，是否足夠及時，是否足夠有力，我們的政府已經做了大量的工作，降息層面還有很多工作要做，除了金融機構還應該包括影子類金融機構，政府部門也需要更大力度的擴張。經濟從國際經驗來看也會轉入相對溫和的增長，維持較長時間的溫和增長后才能恢復到一個比較正常的水平。綜上，20252324云開霧散曙光現(xiàn)高善文2024年12月內容提要 轉型取得積極進展,但周期性壓力超過了成長的煩惱疫情以來消費疲弱,居民對收入增長缺乏信心就業(yè)數(shù)據(jù)的疑點總量數(shù)據(jù)的乖離分類標準申萬一級行業(yè)股票個數(shù)（截至2024.7）支持電力設備電子機械設備國防軍工汽車計算機通信2341中性商貿零售社會服務（不包括教育）基礎化工鋼鐵有色金屬建筑材料家用電器紡織服飾輕工制造農林牧漁食品飲料醫(yī)藥Th物公用事業(yè)交通運輸煤炭石油石化環(huán)保美容護理2638限制（二級行業(yè)）（）A股342，中概股131（沒有國企）營業(yè)總收入占比，% 營業(yè)總收入占比-營業(yè)總收入占比-支持限制中性（右軸）29.06524.06019.0 555014.0452024.9202320222021202020192018201720169.0 402024.920232022202120202019201820172016數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind，國投證券總市值占比，% 總市值占比-總市值占比-支持中性限制50.040.030.020.010.02024.9202320222021202020192018201720160.02024.920232022202120202019201820172016數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind，國投證券62024.11.22620232022202120202019限制/限制/中性2017股價：支持/股價：支持/中性20152014數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind，國投證券20122011股價，2018=1股價，2018=11.61.41.21.00.80.60.420091.61.41.21.00.80.60.4中性行業(yè)-營業(yè)總收入增速，% 政策中性30.0政策中性25.020.015.010.05.00.02024.92023202220212020201920182017(5.0)2024.92023202220212020201920182017數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind，國投證券中性行業(yè)-員工總數(shù)增速，% 政策中性9.0政策中性8.07.06.05.04.03.020232022202120202019201820172.02023202220212020201920182017數(shù)據(jù)來源：使用固定樣本計算，Wind，國投證券內容提要 轉型取得積極進展,但周期性壓力超過了成長的煩惱疫情以來消費疲弱,居民對收入增長缺乏信心就業(yè)數(shù)據(jù)的疑點總量數(shù)據(jù)的乖離疫情前-年輕人占比與消費不相關 四川安徽四川安徽湖南湖北河南江西云南重慶河北浙江西藏蘇山西山東廣西廣東遼寧黑龍江青海貴州海南寧夏新疆吉林北京內蒙古y=0.02x+7.20R2=0.00p-value=0.92天津102018-201982018-2019年 6社零同 4比平均 2%?%0(2)80 82 84 86 88 90 92 94 9665歲以下人口占比，%數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券疫情后-年輕人占比越高的省份消費越差四川四川江蘇北吉林安徽河北江西福建黑龍江甘肅古云南廣東北京廣西寧夏西藏上海新疆天津y=-0.47x+43.19R2=0.22p-value=0.01青海海南20246202441-5年1-52月社零 0累計(2)同比(4)%?%(6)(8)80 82 84 86 88 90 92 94 9665歲以下人口占比，%數(shù)據(jù)來源：23個省份公布了2024年1-5月社零進度數(shù)據(jù)，其余省份使用距離最近的進度數(shù)據(jù)，距離最遠為1-3月進度數(shù)據(jù)，Wind，國投證券疫情前-消費與房價幾乎不相關4540剔 35人除 30人等口 25等素因 20素影 15響的 10社零 5同比 0(5)(10)

y=0.16x+6.29R2=0.00p-value=0.54-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6二手住宅價格同比數(shù)據(jù)來源：縱軸數(shù)據(jù)為社零對常住人口增速、城鎮(zhèn)化率、病床數(shù)對數(shù)回歸后的殘差，詳見《關于中國消費者行為變化的事件研究》，Wind，國疫情后-房價下跌嚴重的地區(qū)消費更差 10剔 5除人口 0等因影素 (5)影響的社 (10)零同比 (15)

y=0.28x-3.41R2=0.14p-value=0.00-20 -15 -10

(20)

0 5 10 15 20 25二手住宅價格同比數(shù)據(jù)來源：縱軸數(shù)據(jù)為社零對常住人口增速、城鎮(zhèn)化率、病床數(shù)對數(shù)回歸后的殘差，詳見《關于中國消費者行為變化的事件研究》，Wind，國142024/07142024/012023/072023/012022/072022/012021/072021/01中國:中國:消費者信心指數(shù)2020/012019/072019/012018/072018/012017/072017/01消費者信心指數(shù)2016/07消費者信心指數(shù)數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2015/071301201101009080702015/0113012011010090807015內容提要 15轉型取得積極進展,但周期性壓力超過了成長的煩惱疫情以來消費疲弱,居民對收入增長缺乏信心就業(yè)數(shù)據(jù)的疑點總量數(shù)據(jù)的乖離162024/09162024/052024/012023/092023/052023/01中國:31中國:31個大城市:城鎮(zhèn)調查失業(yè)率2022/052022/012021/092021/05全國和31全國和31個大城市調查失業(yè)率，%中國:中國:城鎮(zhèn)調查失業(yè)率2020/052020/012019/092019/052019/01數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2018/058877665542018/01887766554172023/12172022/122021/12非私營單位制造業(yè)平均工資增速和服務業(yè)平均工資增速，%非私營單位制造業(yè)平均工資增速和服務業(yè)平均工資增速，%2019/122018/122017/12服務業(yè)平均工資增速2016/12服務業(yè)平均工資增速2015/122014/122013/12制造業(yè)平均工資增速2012/12制造業(yè)平均工資增速2011/122010/122009/122008/122007/12數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2005/122018161412108642020181614121086420182023/12182022/122021/122020/122019/12趨勢值2018/12趨勢值城鎮(zhèn)就業(yè)人員增速2017/12城鎮(zhèn)就業(yè)人員增速2016/122015/12城鎮(zhèn)就業(yè)人員增速，%城鎮(zhèn)就業(yè)人員增速，%2013/12數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2023年使用兩年復合增速543210(1)(2)(3)2011/12543210(1)(2)(3)數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2021-2023年城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)距離趨勢值的缺口分別為472、2236、2001萬人，三年累計缺口為4709萬人。19城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)，萬人 中國:中國:城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)趨勢值48,00046,00044,00042,00040,00038,00036,0002023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/1234,0002023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/12202024/09202024/032023/092023/032022/092022/032021/092021/032020/092020/03第三產業(yè)增加值占比（4Q第三產業(yè)增加值占比（4Q，TTM)2019/032018/092018/032017/092017/032016/092016/032015/092015/032014/09第三產業(yè)增加值占比2014/03第三產業(yè)增加值占比2013/092013/03數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2012/032011/0960585654525048464442406058565452504846444240數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2021-2023年鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)超越趨勢值的程度分別為474、1383、2316萬人，三年累計幅度為4174萬人城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)，萬人 中國:中國:鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)中國:城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)鄉(xiāng)村就業(yè)趨勢線城鎮(zhèn)就業(yè)趨勢線5000045000400003500030000250002023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/12200002023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/122016/122015/122014/122013/122012/122011/122010/12全國層面-存量就業(yè)質量衡量指標，% 失業(yè)保險參保人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人員比例失業(yè)參保占比趨勢預測公積金實繳人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人員比例（右軸）失業(yè)保險參保人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人員比例失業(yè)參保占比趨勢預測公積金實繳人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人員比例（右軸）工傷保險參保人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人員比例工傷參保占比趨勢預測公積金實繳占比趨勢預測（右軸）63.0 393858.0 373653.0 353448.0 33322023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/1243.0 312023/122022/122021/122020/122019/122018/122017/12數(shù)據(jù)來源：2019-2022年，失業(yè)、工傷、公積金參與人數(shù)比例平均每年分別提升2.1%、2.4%、1.4%，2023年與上述趨勢相比分別少增2.1%、%、1.2%，分別對應2023年少覆蓋1013萬人、749萬人、572萬人，人社部，國投證券內容提要 轉型取得積極進展,但周期性壓力超過了成長的煩惱疫情以來消費疲弱,居民對收入增長缺乏信心就業(yè)數(shù)據(jù)的疑點總量數(shù)據(jù)的乖離產出缺口與核心CPI，%核心CPI核心CPI2013-201920232024y=0.47x+1.69R2=0.861.01.4產出缺口2.11.91.71.51.31.10.90.70.50.3數(shù)據(jù)來源：Wind，國投證券2023數(shù)據(jù)來源：Wind，國投