從人口維度看，2011年是中國勞動年齡人口由升轉降的第一年；2021年，中國65歲及以上人口占總人口比重首次突破14%，即步入世界銀行定義的步入“深度老齡化”社會。從經濟的維度看，2011年是中國GDP增速由升轉降的第一年，當年的GDP增速從上一年的10.64%降至9.55%，并從此開始了超過10年的下行期。那么，人口結構的變化是經濟總量波動的決定性因素嗎？我們從剛剛經歷過的事例中能夠吸取哪些經驗和教訓？
風起于青萍之末——地方債的反思
2007年應該是1990年以來中國GDP增速的最高點，達到14.23%，名義GDP則超過18%。但同一年美國爆發(fā)了次貸危機，并在次年傳導到中國，導致中國的外需大幅下降。為應對次貸危機，我國推出超大規(guī)模的基建投資計劃來擴內需，2009年全國人大常委會首次通過由財政部代理發(fā)行的2000億地方債券計劃。
2009年的地方債主要用于投資，當時的公開數(shù)據(jù)顯示，地方政府72%的債務用于交通運輸、市政建設及土地收儲。這也表明，地方政府的舉債是為了配合投資拉動型經濟增長模式。據(jù)當時的國家審計署統(tǒng)計，至2010年末，地方政府性債務余額約10.7萬億元，其中約5.1萬億元是2009-2010兩年內形成的，約占總額的48%。
2011年，我對于地方債務的過快增長感到擔憂，寫了一篇文章——《昨日推力會否變成明日陷阱》，發(fā)現(xiàn)為了應對1997年亞洲金融危機和2008年次貸危機的沖擊，都采取了地方政府投資大擴張的方式，并為此大規(guī)模向銀行舉債，前一次地方政府性債務增速達到48%的峰值，后一次則達到62%的峰值。
圖1 兩次外部危機導致地方政府性債務余額增長率飆升（單位：%）
來源：國家審計署
2008年12月中央經濟工作會議提出了2009年“保增長、擴內需、調結構”的核心目標，2009年，國務院出臺《關于進一步鼓勵和促進民間投資的若干意見》，即“鼓勵民間投資20條”，而當時我提出的建議是“降低中國經濟的對外依賴度，即改變出口導向模式，擴大內需，增加消費在GDP中的比重，降低投資在GDP中的比重”。
回顧2009年以來的發(fā)展歷程，不難發(fā)現(xiàn)，保增長的目標總是容易實現(xiàn)，擴內需則主要體現(xiàn)為“擴投資”，調結構難度最大。據(jù)財政部發(fā)布的“2023年12月地方政府債券發(fā)行和債務余額情況”顯示，截至2023年12月末，全國地方政府債務余額40.7萬億元，其中一般債務158688億元，專項債務248685億元。2024年，我國僅地方專項債的發(fā)行規(guī)模就達3.9萬億元，
此外，全國城投有息債務也快速擴張，估計每年年均增速或在10%以上。如2011年為6.8萬億元，如今的規(guī)模應該超過50萬億元了吧？對有息債務的具體規(guī)模和增速難有非常準確的預估，但基于各投資機構的估算，總體規(guī)模應該是不小的。
但地方債務的增長卻未能帶來GDP的同步增長，2019年至今，地方債（一般債加上專項債）同比增速維持在15%左右，大約是GDP增速的3倍以上。那么，是什么原因導致GDP的增速遠低于債務增速呢？
從民間投資增速的一路下滑中可以略見一斑。因為民間投資通常是逐利的，天下熙熙，皆為利來。2011年我國民間投資增速高達32%，如今則為負增長，核心原因是投資回報率下降。
我國以中低端為主的制造業(yè)增加值占全球比重已經達到31%，但人口只占全球17.6%，這意味著制造業(yè)在產能過剩的環(huán)境下毛利率會顯著下降。而民間投資在融資成本高于國企的情況下，投資意愿下降是必然的。當然，個別高成長行業(yè)例外。
圖2 國有與民間投資的此消彼長
來源：WIND，中泰證券研究所
民間投資增速之所以在過去20年中出現(xiàn)巨大落差，應該與制造業(yè)的產能過剩和房地產長周期的下行有關。但地方政府和國有資本要擔負穩(wěn)增長的任務，因此，在房地產投資增速大幅回落的背景下，通過加大基建和制造業(yè)投資力度來實現(xiàn)穩(wěn)增長目標，這就導致了債務增長過快的問題。
M2規(guī)模增長為何總是遠超預期？
10年前，我寫了一篇報告——《中國式貨幣創(chuàng)造與財富神話》，此時，我國的廣義貨幣M2已經超過100萬億元。當時我認為，過去的M2高增長（1990-2010年年均增長18%）主要是因為外資流入與外貿順差導致央行的外匯占款大幅上升，央行被動投放基礎貨幣造成的；今后外資流入減少，外貿順差增速下降，外匯占款自然就不會太多了，因此M2增速也會下降。
2015年后，外匯占款對基礎貨幣的投放保持穩(wěn)定；其中2003-2015年外匯占款變化對央行總資產變化的貢獻率平均為86.4%，2016-2023年其平均貢獻率降至為-13.3%。但2023年末央行對其他存款性公司債權余額相比2014年末增長六倍多，占央行總資產的比重達到四成，創(chuàng)出新高。
圖3 2023年以來央行擴表加速
來源：人民銀行，中泰證券研究所
事實上，PSL、MLF、SLF等結構性貨幣政策工具在2013年就已推出，不過因2013年出口與經濟好轉，外匯占款仍主導2013年中國基礎貨幣的投放。2015年后央行“對其他存款性公司債權”占其總資產比例較快上升，從2015年初的7.6%提高至2017年初的26.2%。公開市場操作開始取代外匯占款成為中國基礎貨幣的主要投放渠道。
央行在此科目進行貨幣投放的主要渠道包括逆回購、再貸款、再貼現(xiàn)及其他創(chuàng)新性、結構性政策工具，目的還是為了滿足商業(yè)銀行的流動性需求。而商業(yè)銀行則是為滿足投資拉動的來自企業(yè)和地方政府的融資需求。
通過公開市場操作使得基礎貨幣規(guī)模繼續(xù)擴大，最終導致M2規(guī)模的增速維持較高水平，從100萬億元規(guī)模增加到300萬億元規(guī)模，只花了11年時間，年均增速達到10.5%。中國的M2/GDP之比已經從2011年的174.5%上升到2023年的231%，也就是說，2015年以后，中國經濟越來越多地依靠舉債投資來實現(xiàn)穩(wěn)增長，但GDP增速回落的大趨勢則沒有因此而改變。
圖4 中國廣義貨幣M2與GDP之比
來源：人民銀行，中泰證券研究所
盡管從2008年的次貸危機到2020年的疫情爆發(fā)，美聯(lián)儲的擴表規(guī)模驚人，但美國的M2增速卻非常緩慢。如美聯(lián)儲的總資產規(guī)模從2008年8月末的（雷曼倒閉前夜）約0.9萬億美元，急劇膨脹至2015年末的4.5萬億美元。而相對于央行資產負債表高達400%的擴張，美國的貨幣供應量（M2）同期僅增長了60%（從7.7萬億美元至12.3萬億美元）。2022-2023年，美國的M2余額竟然連續(xù)兩年下降。
美國M2增速較低，與美國商業(yè)銀行的貸款謹慎有關。我國央行擴表規(guī)模很小，但商業(yè)銀行的信貸增速卻非?？捎^。如2020年人民銀行總資產僅較2019年增加了1.7萬億元，增速僅4.5%，增幅遠不及美聯(lián)儲、歐央行和日央行。但我國2020年金融機構貸款余額增速高達12.8%，說明中國的貨幣擴張，主要是商業(yè)銀行驅動的，導致銀行總資產大幅增加。
圖5 中國M2余額超過美國與歐盟之和
來源：世界銀行，中泰證券研究所
2023年，我國的M2余額折合41.2萬億美元，而美國加上歐盟的M2余額只有37.3萬億美元。M2=M1+準貨幣，準貨幣包括儲蓄存款（個人存款）、單位定期存款以及其他存款。截至2024年2月，我國的M2中居民存款規(guī)模為143.6萬億元，占M2的比重高達47.9%，而在疫情爆發(fā)前的2019年12月，居民存款規(guī)模只有81.9萬億元，時隔4年零兩個月，存款增長了75%。
居民存款增長過快但消費增長過緩，這是近年來需要反思的。2017年，中國社會消費品零售總額首次超過美國，但疫情之后則又被美國超越。
圖6 中美社會消費零售總額比較（萬億美元）
數(shù)據(jù)來源：wind，美國人口普查局，中泰證券研究所
消費規(guī)模低于美國，這里可能有美國的通脹與人民幣貶值因素，但這不改變我國居民部門儲蓄率過高而消費率長期偏低的不爭事實。實際上我國面臨的不僅是消費率偏低，還面臨居民可支配收入占GDP比重偏低的問題，這兩大偏低導致居民部門的最終消費對GDP的貢獻度明顯低于全球平均水平。從這個意義上看，M2的高增長不是件好事。
2021年：老齡化加速與房地產周期重疊
2021年我國65歲及以上人口占總人口的比重超過14%，標志著中國步入深度老齡化社會。不僅如此，由于預期壽命的延長與出生率的下降，我國的老齡化在加速。其速度超過當年的日本，即只要花9年時間，到2030年，中國就將步入超老齡化社會（65歲及以上老人占比超過20%）。
相比之下，日本從深度老齡化到超老齡化所花的時間是12年，德國為36年。從那些已經步入超老齡化國家經濟數(shù)據(jù)看，進入到深度老齡化之后，其平均增速通常只有1-2%的水平。
我國自2021年下半年以后，房地產開發(fā)投資和新房銷售面積均大幅下降，意味著房地產周期的上升階段結束。與此相對應的是，根據(jù)國家金融與發(fā)展實驗室的數(shù)據(jù)，2023年我國的宏觀杠桿率水平達到287.8%，與西方國家的債務水平相當。
圖7 我國宏觀杠桿率水平上升過快
來源：NIFD，中泰證券研究所
從目前看，2023年居民部門的房貸余額首次出現(xiàn)下降，即居民部門繼續(xù)加杠桿的意愿不強了，而民間投資2023年也出現(xiàn)了負增長。也就是當人口周期與經濟周期疊加，全社會杠桿率水平已經加得滿滿當當，這種情況西方國家似乎從沒有出現(xiàn)過。
因此，這輪房地產調整的時間可能比較長，房地產周期對金融部門帶來的風險和對相關行業(yè)的負面影響還沒有充分暴露出來。歷史上還沒有一個國家同時面臨總人口減少、老齡化加速、宏觀杠桿率接近300%、房地產周期開始下行等如此復雜的局面。
圖8 2011年我國勞動年齡人口首次出現(xiàn)下降
來源：WIND，中泰證券研究所
2023年我國的人口撫養(yǎng)比已經達到49.3%，這還是把15-64歲都作為勞動年齡人口計算，如果按15-59歲作為勞動年齡人口計算，則撫養(yǎng)比已經達到94.9%，即幾乎是一人撫養(yǎng)一人，社會和家庭負擔在快速上升。
這意味著，今后應對人口老齡化壓力下支出是剛性的，其規(guī)模也非常大，但如何來應對老齡化加速帶來的養(yǎng)老、醫(yī)療等壓力？今后隨著退休人口加速增加，我國養(yǎng)老金的缺口會比較大，需要財政更大幅度地增加支出。
調結構——更待何時？
“調結構”是一個很老的話題，即經濟結構需要重新調整，以適應時代發(fā)展變化的需求。但調結構又是知易行難，經常被“穩(wěn)增長”的KPI考核要求取而代之。中國有句成語叫未雨綢繆，而如今已經到了“雨季”。我認為，至少有兩大結構需要調整，一是居民收入結構，二是產業(yè)結構。
從居民收入結構看，盡管我國的經濟增速仍領先于全球，但人口老齡化的壓力卻很嚴峻，且從全球主要經濟體比較看，我國居民家庭部門的債務壓力也比較重，其原因是居民可支配收入占GDP的比重偏低，即經濟增長所帶來的收入獲得感不夠強。
圖9 我國居民家庭的償債壓力排全球前列
來源：彭博、CEIC、wind，中泰證券研究所
另一方面，2024年年初我國居民存款卻已經到了143.6萬億元，盡管這與我國居民在債券、股票、基金、理財產品等金融資產的配置比例偏低有關，但居民存款規(guī)模全球第一卻是不爭的事實。
同時，居民收入差距較大，高收入組的收入水平長期維持在低收入組的10倍以上。這恐怕是消費不振的主要原因之一，因為消費的主力是中低收入群體。
圖10 全國居民家庭分組的可支配收入
來源：國家統(tǒng)計局，中泰證券研究所
從近日上海市中心豪宅的搶購盛況看，高收入群體的購買力依然很強，故調結構的重心是多渠道縮小收入差距。例如：
一是財政支出向中低收入群體傾斜，通過多種方式來進行轉移支付。
二是通過稅收等手段來增加對高收入群體征稅，重點是加強對應納未納人員進行有效征稅，如目前個稅所覆蓋個體數(shù)量非常有限，與居民存款額的高增長形成很大反差。
三是鼓勵高收入群體的消費和投資，以推動商品和服務業(yè)的繁榮，擴大就業(yè)。從疫情前的數(shù)據(jù)看，我國境外游的人均消費額位居全球第一，說明高收入群體的消費潛力很大，但需要出臺相關鼓勵消費政策。
四是發(fā)展社會慈善事業(yè)，鼓勵高收入者擔負社會責任，即“第三次分配”。2022年前官方在這方面宣傳較多，希望繼續(xù)。
不出意外的話，到2024年底，我國居民存款余額將突破150萬億元，但居民存款的結構所知甚少，如果對這一天量存款不加以適當引導，容易產生階層固化問題。
第二大需要調的結構是產業(yè)結構。即要提高第三產業(yè)，也就是服務業(yè)的比重。中國早已成為制造業(yè)全球第一大國，但服務業(yè)偏弱。美國是全球第一經濟大國和制造業(yè)第一強國，但服務業(yè)貢獻了80%以上的GDP，貢獻了84%的就業(yè)。
事實上，服務業(yè)在三次產業(yè)中的占比最高是全球各國的普遍現(xiàn)象。即便是全球最具有“工匠精神”的制造業(yè)強國——德國和日本，2022年其服務業(yè)對GDP的貢獻分別為75%和73.6%，就業(yè)的貢獻分別為71.9%和72.1%。
圖11 德國服務業(yè)對GDP和就業(yè)的貢獻
來源：WIND，中泰證券研究所
近日阿里巴巴集團董事長蔡崇信在一次采訪中說道，中國制造占全球31%，但消費僅占全球14%。這就導致了我國的產能過剩問題和對出口的高度依賴，出口順差大又會導致西方國家對我國提高關稅和非關稅壁壘。
因此，應該通過增加居民收入-擴大消費政策來尋求結構平衡。從國家統(tǒng)計局2023年的公報看，服務性消費占我國的居民消費支出的比重只有45.2%，而美國占到三分之二左右。故通過做大服務業(yè)來謀求經濟的良性循環(huán)：服務業(yè)發(fā)展-擴大就業(yè)-增加居民收入-擴大消費-帶動民間投資-擴大就業(yè)。
我在之前的多篇文章中提到，當經濟發(fā)展到一定階段，消費的乘數(shù)效應遠大于投資的乘數(shù)效應，故擴內需戰(zhàn)略的重點是放在擴消費上。同時，財政支出結構也作相應調整，即從產出-投入比低的領域轉向產出-投入比高的領域，從人口密度低的區(qū)域轉向人口密度高的區(qū)域，從投資轉向消費，從短期KPI考核導向轉向長期結構轉型導向。
目前中央財政加杠桿存在巨大空間，應對各種風險的能力較強，政策工具箱里的工具也足以為經濟轉型提供充分保障。
作者李迅雷系SFI學術委員、中泰證券股份有限公司首席經濟學家，本文來源于李迅雷金融與投資，文章僅代表作者個人觀點，不代表CF40及作者所在機構立場。 
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