近期經(jīng)濟形勢和市場情況討論
首先，我們觀察中國的不變價貿(mào)易盈余占GDP的比重。如圖1所示，2022年以來，中國不變價貿(mào)易盈余占GDP比重大幅攀升，位于有數(shù)據(jù)記錄的最高水平。
上一次中國貿(mào)易賬戶出現(xiàn)巨額盈余是在2007年前后。當時人民幣匯率存在低估，面臨巨大的升值壓力，且匯率形成機制缺乏彈性。同時，經(jīng)濟處于較高增長水平，通貨膨脹一度比較嚴重。
而觀察2022年前后的宏觀經(jīng)濟環(huán)境，可以發(fā)現(xiàn)與2007年不盡相同。人民幣匯率總體上面臨貶值壓力，且匯率形成機制更有彈性。在過去幾年中，物價水平也不盡如人意，經(jīng)濟增速維持在偏低水平。
接下來，將剔除價格因素的實際貿(mào)易盈余與不剔除價格因素的名義貿(mào)易盈余進行對比。觀察名義貿(mào)易盈余，如圖2所示，可以發(fā)現(xiàn)，當前貿(mào)易賬戶的失衡程度更加緩和，較2007年的中樞回落了接近一半，也略低于2015年前后的水平。
這兩組數(shù)據(jù)的顯著差異表明，在近幾年時間里，中國的貿(mào)易條件出現(xiàn)了嚴重的惡化。即大量中國出口商品的價格大幅下跌，而進口采購商品的價格劇烈上漲。不過從分析經(jīng)濟的實際情況來看，觀察剔除價格因素后的實際貿(mào)易盈余變化可能更有價值。
我們需要思考的問題是，為什么在這幾年之中，中國會再次出現(xiàn)如此嚴重的貿(mào)易賬戶失衡？
一個有吸引力的解釋是，疫情期間全球出現(xiàn)了大范圍的封控，供應鏈受到嚴重擾動。而中國在2020年至2022年早些時候的疫情管控相當成功，經(jīng)濟生活也在正常運行。因此，中國制造業(yè)的生產(chǎn)與供應鏈維持在相對正常的水平上。
在這樣的條件下，中國商品大量出口，彌補了中國以外地區(qū)封控對供應鏈的擾動和生產(chǎn)能力的抑制，由此推動中國的貿(mào)易盈余出現(xiàn)大幅度擴張。
這種解釋是有道理的，但問題在于從2023年起，包括中國在內(nèi)的全球經(jīng)濟生活已經(jīng)恢復正常。2024年全球供應鏈和經(jīng)濟活動在很大程度上已經(jīng)看不到封控造成的影響。
如果上述解釋是正確的，隨著全球的經(jīng)濟活動恢復正常，中國的貿(mào)易盈余應該會出現(xiàn)大幅度的收縮。而實際上，2023年的實際貿(mào)易盈余確實出現(xiàn)輕微的下降，但2024年以來，這一數(shù)據(jù)再次出現(xiàn)上升。這在很大程度上表明，疫情和封控的影響對貿(mào)易盈余的解釋是階段性的。對貿(mào)易盈余這幾年的總體表現(xiàn)而言，其解釋力度相對有限。
第二個比較受到市場認可的解釋是，中國近幾年的制造業(yè)投資總體維持在較高水平，疊加中國在以新能源汽車為代表的“新三樣”領域取得了技術上的巨大突破，中國在這些領域的競爭力顯著提升，進而推動了貿(mào)易盈余的擴張。
我們認為這種解釋有一定的道理，但是，完全基于中國制造能力和競爭力的提升來解釋這一前所未見的巨額貿(mào)易盈余，很可能不夠有說服力。
重要的反向證據(jù)是，中國經(jīng)濟增速的平均表現(xiàn)在這個時期偏低，物價和匯率的表現(xiàn)也偏弱。如果中國競爭力的顯著提升造成了貿(mào)易盈余的大幅擴張，那匯率層面不應該出現(xiàn)如此弱的表現(xiàn)。此外，該時期的經(jīng)濟增速相對于歷史的正常趨勢可能也是明顯偏低的。
因此，我們嘗試提出第三個，也是最重要的解釋，即中國房地產(chǎn)市場的大幅調(diào)整導致貿(mào)易盈余的猛烈擴張。2021年以來，中國房地產(chǎn)市場大幅調(diào)整，其所帶動的上下游產(chǎn)業(yè)鏈的需求也出現(xiàn)明顯下降。在此背景下，伴隨著這些領域需求的快速收縮，房地產(chǎn)市場原本對應的生產(chǎn)能力被迫轉(zhuǎn)向國際市場，表現(xiàn)為貿(mào)易盈余的巨大擴張。
如果觀察房地產(chǎn)投資在經(jīng)濟總量中下降的幅度，并考慮它對上下游產(chǎn)業(yè)鏈所形成的影響，將這一影響程度跟貿(mào)易盈余擴大的幅度進行對比，可以發(fā)現(xiàn)二者在數(shù)量級上比較接近。
需要說明的是，我們也強調(diào)疫情帶來的疤痕效應，對居民、企業(yè)和地方政府資產(chǎn)負債表形成了沖擊，進而拖累了總需求的表現(xiàn)。這種需求不足在一定程度上也表現(xiàn)為貿(mào)易盈余的擴張。
總體而言，我們認為問題的起點在于房地產(chǎn)市場的大幅調(diào)整和疤痕效應所帶來的需求收縮，導致了偏弱的經(jīng)濟增長、物價水平，以及匯率表現(xiàn)。同時，由于需求偏低，相應的供應能力被迫轉(zhuǎn)向了國際市場，進而表現(xiàn)為貿(mào)易盈余的巨大擴張。
從這個角度來看，我們認為，如果中國房地產(chǎn)市場在未來出現(xiàn)顯著的恢復，疤痕效應的消退帶來總需求的明顯上升，那么現(xiàn)在看到的失衡狀態(tài)會出現(xiàn)大幅度的修正。
我們補充一些近期的觀察。2024年以來，貿(mào)易盈余總體在持續(xù)擴張。同時，PPI的環(huán)比變化從2022年下半年以來，大部分時間都在0以下，持續(xù)呈輕微下降的趨勢，如圖3所示。
在此背景下，商品價格在過去幾個月出現(xiàn)了顯著上升，并且創(chuàng)下疫情以來的新高。無論觀察中國境內(nèi)基礎商品的價格，還是高盛的商品價格，都有類似的表現(xiàn)，如圖4、圖5所示。
也就是說，如果剔除上游基礎商品價格的影響，工業(yè)制造品的價格在過去幾個月中實際上可能跌得更多。
房地產(chǎn)市場的收縮可以解釋貿(mào)易盈余和工業(yè)品價格的下降，但是無法解釋基礎商品價格的顯著上漲。盡管我們認為，房地產(chǎn)市場的調(diào)整和疤痕效應解釋了2021年以來宏觀經(jīng)濟中最主要的趨勢和特征，但是過去幾個月數(shù)據(jù)的變化似乎表明，在此基礎上，經(jīng)濟出現(xiàn)了一些新的變化。
催生這一變化的重要背景可能在于，中國在一些新興領域正在形成新的競爭力。這種競爭力的出現(xiàn)推動了中國貿(mào)易盈余的擴張，經(jīng)濟增速相對于此前市場預期也表現(xiàn)更強，同時也帶動上游基礎商品價格的上升。但是這些供應能力的形成，進一步對制造品的價格形成了向下的壓力。
換言之，盡管過去三年中，房地產(chǎn)市場的大幅調(diào)整和疤痕效應的持續(xù)影響是宏觀經(jīng)濟最重要的特征，但在過去幾個月里，中國在制造業(yè)領域快速的技術進步和新的生產(chǎn)能力的形成，在邊際上帶動上游商品價格的上升、中下游制造品價格的下降、以及經(jīng)濟增速相對預期更好的表現(xiàn)。這在一定程度上可能也對匯率有邊際支撐作用。
這一支撐作用看起來還會持續(xù)一些時間。不過從過去三年的數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，對宏觀環(huán)境起主導作用的因素仍然主要歸結(jié)于房地產(chǎn)行業(yè)。因此，我們接下來有必要進入對房地產(chǎn)市場的討論。
我們先來觀察兩個重要的數(shù)據(jù)。如圖6所示，一個是中國25城的二手房價格指數(shù)，我們認為這個指數(shù)對中國整體房地產(chǎn)市場具有代表性；另一個是25城的租金價格指數(shù)。需要說明的是，這兩個數(shù)據(jù)都只包含住宅數(shù)據(jù)，寫字樓不算在其中。
觀察25城房價指數(shù)的表現(xiàn)。2021年期間，房價指數(shù)一度升至105以上，持續(xù)7個月后開始大幅下跌，當前跌至82.8左右。房價指數(shù)從頂部到當前回落的幅度為22.6%。雖然不同城市與樓盤的情況有區(qū)別，但合并全國的數(shù)據(jù)而言，這一調(diào)整幅度與微觀的體感可能是接近的。
再來觀察租金指數(shù)。從2020年疫情爆發(fā)以后，租金指數(shù)開始波動下行。截至目前，相對2018年底，租金指數(shù)下跌12.1%。
這兩個數(shù)據(jù)合并在一起包含豐富的信息，對于理解房地產(chǎn)市場的現(xiàn)狀和未來走向具有重要價值。
一個重要的信息是，租金價格水平連續(xù)五年出現(xiàn)持續(xù)下降。
如果忽略金融危機的影響，在2000年到2018年期間，伴隨經(jīng)濟的迅速擴張、城市化進程的加快、以及居民收入水平的提高，城市住宅租金價格總體上應該是持續(xù)上升的。但在過去幾年中，租金價格水平一直在下跌。
如果我們認為房地產(chǎn)是一種非常重要的資產(chǎn)，其定價的基石無疑是長期租金產(chǎn)生的現(xiàn)金流。而這個現(xiàn)金流的預測基礎，則是當下或過去一段時間里租金的表現(xiàn)。
因此，從估值的角度來講，似乎很容易認為這種資產(chǎn)的長期預期現(xiàn)金流出現(xiàn)了明顯惡化。這一惡化必然帶來資產(chǎn)價格的劇烈調(diào)整。我們認為這是房地產(chǎn)價格大幅調(diào)整最重要的背景之一。
觀察租金回報率可以發(fā)現(xiàn)，在2021年年中之前，房屋租金下跌的同時，房屋價格在上升。價格的走向跟基本面租金預示的走向是相反的。所以，作為一種資產(chǎn)，房地產(chǎn)的估值在當時是大幅上升的。
估值的大幅上升表明當時市場認為租金的下跌是暫時性的，市場對未來城市化的進程、經(jīng)濟的增長、以及租金的上升仍然抱有樂觀的預期。所以當時租金在下跌，而房屋估值在上漲。
但是進入2021年下半年或是2022年以后，市場對租金上漲的預期開始修正。在這個條件下，市場對基本面的認識開始向現(xiàn)實靠攏。這種靠攏的結(jié)果帶來了估值的大幅修正和房價的劇烈下跌，形成戴維斯雙殺。
2023年下半年的估值基本上回到了2018年底的水平。伴隨房價指數(shù)的持續(xù)快速下降，我們認為現(xiàn)在租金回報率所代表的估值水平很可能已經(jīng)回到2017年到2018年之間的水平。
在這個背景下，我們來看不同城市之間的房價和租金價格變化表現(xiàn)的差異。如圖7所示，我們可以看出租金的變化和房價的變化之間存在顯著的正相關關系。租金跌得越少，房價跌得越少，反之亦然。這表明市場價格的調(diào)整并不完全是無序的，而是在緊密追蹤基本面的變化。
這種模式在房地產(chǎn)泡沫破滅的國家中是罕見的。泡沫破滅的國家的模式是，原來價格漲得多，泡沫破滅后就跌得多，與租金聯(lián)系很弱。
在這個背景下，我們進一步觀察迄今為止房地產(chǎn)市場調(diào)整的表現(xiàn)。
對于房價來講，未來租金是最重要的基本面。而租金與居民的收入密切關聯(lián)。假如居民的收入預期每年都強勁增長，那么其承擔房價的能力就越強，反之亦然。
一個重要的事實是，居民的收入增速及其預期長期以來在下行，而且在疫情期間加速下行。
收入增速的加速下行，對房地產(chǎn)的估值毫無疑問是有壓力的。但是我們發(fā)現(xiàn)，房貸利率與收入增速的下降是同步的。如圖8所示，從疫情爆發(fā)以來，房貸利率的下降在190bps左右，收入增速的下降大約在290bps左右。
在簡單的估值模型中，對長期增長的估值是用盈利增速減去利率，再加上風險溢價（需要補充說明的是，目前市場要求的風險溢價，可能處于高位）。在收入增速大幅下降的同時，利率的顯著下行有助于支撐市場估值。
接下來觀察房地產(chǎn)市場另外一個重要的估值指標，房價收入比?，F(xiàn)在房價的絕對水平有可能已經(jīng)回到了2017年，甚至2016年的水平，同時基于政府發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，居民的絕對收入水平大幅上升，這意味著房價收入比出現(xiàn)明顯改善。
如圖9所示，現(xiàn)在的房價收入比可能較2014年的水平還要更低一些。可能的原因是，在我們所使用的數(shù)據(jù)中，早期的房價數(shù)據(jù)可能存在瑕疵和低估。但是結(jié)合草根層面的觀察來看，如果房價的絕對水平回到了2017年，房價收入比回到2015年或者更早是完全有可能的。
考慮到收入的增長，如果房價收入比回到了2014到2015年之間的水平，對大部分城市而言，從較長的時間序列來看，房價收入比并不處于高位。
合并這些數(shù)據(jù)來看，我們傾向于認為，疫情導致了房地產(chǎn)市場基本面的大幅惡化。這種大幅惡化既表現(xiàn)為租金的大幅下修，也表現(xiàn)為長期收入預期的下調(diào)。在基本面大幅惡化的背景下，如果把房地產(chǎn)作為一種資產(chǎn)，它的估值隨后也出現(xiàn)了劇烈的修正。
這一修正過程既包括絕對估值水平的修正，也包括城市之間相對價格水平的修正。而且相對價格水平的修正緊密追蹤基本面。因此我們傾向于認為，這種修正在很大程度上是針對基本面的惡化所做出的正常調(diào)整。
經(jīng)過過去幾年的調(diào)整，市場的估值已經(jīng)出現(xiàn)了大幅修正，一些重要的估值指標看起來都已經(jīng)回到了合理的水平。比如房價收入比已經(jīng)回到了2015年偏早的水平；租金回報率或許回到了2017年左右的位置；絕對房價可能回到了2016至2017年之間的水平。
此外，長期貸款利率的下行在很大程度上對沖了收入預期下降的影響（盡管應該強調(diào)，貸款利率仍然需要進一步下調(diào)），所以長期的住宅可負擔性實際上也有明顯的改善。
總體而言，我們認為，在經(jīng)歷基本面惡化和估值修正后，房地產(chǎn)許多價格相關指標看起來已經(jīng)回到了合理水平。然而合理的價格水平并不意味著底部的出現(xiàn)。底部的形成往往具有復雜性和隨機性，完全依靠市場自身力量形成的底部，通常低于合理的價格中樞。
在過去一段時間里，盡管許多估值指標出現(xiàn)了大幅修正，然而房價仍然在加速下跌?；久娴膼夯欠康禺a(chǎn)市場大幅調(diào)整的原因，但不是唯一的原因。
房地產(chǎn)市場大幅調(diào)整的另一個重要原因，是房地產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)了流動性危機。中國房地產(chǎn)企業(yè)的商業(yè)模式建立在高周轉(zhuǎn)的基礎之上，而這種商業(yè)模式對于負債和現(xiàn)金流的穩(wěn)定性存在非常高的要求。
由于一系列市場和政策的原因，房地產(chǎn)企業(yè)的現(xiàn)金流和負債的穩(wěn)定性在過去幾年遭遇了巨大沖擊。在這種背景下，出現(xiàn)了債權人針對房地產(chǎn)企業(yè)的集中擠提，導致房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)了流動性危機，房企的資產(chǎn)負債表被動快速收縮。這一收縮帶來了一系列宏觀層面的影響，也是造成房地產(chǎn)市場劇烈調(diào)整的關鍵背景。
一個重要的證據(jù)是，如果我們比較一手房和二手房市場，會發(fā)現(xiàn)中國當前二手房市場的交易量大概維持在2019年的水平，放在歷史上來看是相當高的水平；但是一手房的成交量回到了2012年之前的水平。一手房和二手房市場之間交易量的顯著背離是罕見的。
我們認為重要的原因在于，購房人對于房企能否保證交付存在擔憂。這一對交付風險的擔憂抑制了一手房市場的表現(xiàn)。一手房市場的價格調(diào)整不夠充分，可能也產(chǎn)生了影響。
所以，房地產(chǎn)市場的調(diào)整，既有租金水平持續(xù)降低、居民收入與收入預期下滑，以及與此相關聯(lián)的風險溢價上升的影響，也與房企遭遇的流動性危機有關。
在這個層面上，我們觀察幾個相關數(shù)據(jù)的近期表現(xiàn)。
首先，我們來觀察A股市場上國有和民營房地產(chǎn)板塊的股價指數(shù)。過去一段時間，政府出臺了一系列強有力的干預和救助房地產(chǎn)市場的政策。在這一背景下，房地產(chǎn)板塊的股價指數(shù)出現(xiàn)了大幅度的反彈。
從股價的表現(xiàn)來看，如圖10所示，在過去一個多月里，房地產(chǎn)板塊指數(shù)反彈的幅度一度與疫情放開時的反彈幅度在量級上接近。
觀察港股的表現(xiàn)，如圖11所示，民營房企股價指數(shù)的反彈一度比疫情放開時更大，國有房企股價指數(shù)也出現(xiàn)了量級接近的反彈。
這種反彈似乎在中資美元債的高收益?zhèn)袌錾弦灿蓄愃频谋憩F(xiàn)。如圖12所示，可以觀察到高收益?zhèn)牡狡谑找媛食霈F(xiàn)了顯著下降。盡管下降的幅度與疫情放開時相比仍有差距，但從債券市場來看，這已經(jīng)是疫情放開以來的最大幅度。
這種反彈表明，市場對過去一個月出臺的房地產(chǎn)政策抱有積極的預期。新一輪房地產(chǎn)政策在放松購房限制、調(diào)整房貸利率的同時，開始有針對性地干預和救助房地產(chǎn)企業(yè)的流動性，如收購部分商品房、回購土地等。
房地產(chǎn)企業(yè)面臨的流動性壓力是房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)下行的重要原因。所以當政策嘗試去解決這一重要問題時，市場價格指數(shù)出現(xiàn)了大幅反彈。
我們認為，市場對政策和房地產(chǎn)形勢的解讀是客觀的。這一輪房地產(chǎn)政策找到了問題的關鍵，嘗試去解決房地產(chǎn)企業(yè)的流動性問題，沿著這一思路切實推進，這些政策的落地存在逐步推動市場觸底和反轉(zhuǎn)的可能，不過政策的執(zhí)行過程充滿不確定性，需要我們緊密追蹤。
長期利率再討論
我們在2021年6月的中期策略會上討論了中國長期的資本報酬率，基本的看法是2010年以后，中國的資本報酬率開始進入長期的下行過程，這一下行過程至少會持續(xù)到2030年。中國資本報酬率的長期下行將會帶動整個利率中樞的下移。
我們當時認為，到2030年，中國10年期國債的利率也許會下跌到2%附近的水平。原因是，隨著中國經(jīng)濟先后跨過了劉易斯第一拐點和第二拐點，資本邊際回報下降的規(guī)律開始起到主導性的作用。
在這一過渡時期，長期資本報酬率的下降是難以抗拒的，直到經(jīng)濟增速回落到3%左右或者更低的水平，技術的進步才能對抗、扭轉(zhuǎn)和平衡這一趨勢。我們在日本、韓國等其他東亞經(jīng)濟體的轉(zhuǎn)軌過程中都看到了類似的模式。
圖13中包括了兩個指標，一個是增量資本產(chǎn)出比ICOR，是資本的邊際回報率。另一個是存量資本的資本報酬率，這兩個指標都顯示，2010年以來中國資本報酬率在持續(xù)下降。
資本報酬率的下降會牽引整個經(jīng)濟的利率中樞不斷下行。在這一背景下，雖然2021年時的長期利率還在3%以上的水平，但我們認為到2030年會下降到2%左右的水平。
過去一年多的時間里，長期利率的下行超出了市場預期。我們認為技術層面的解釋對于階段性的交易是合理的，但是放在較長的歷史階段來看或許是不夠全面的。利率大幅下行的根本原因在于長期資本報酬率的下降。
以這一討論為基礎，我們對銀行資產(chǎn)負債表進行進一步分析。銀行的資產(chǎn)包括貸款和國債等，我們用銀行貸款利率減去銀行持有的國債利率，得到一個差值，即風險溢價，如圖14所示。銀行持有貸款相對持有國債而言，流動性更差，風險更大，從而需要更多的風險補償。
可以發(fā)現(xiàn)，從2011年到2024年，盡管中間有波動，但是在十幾年的時間里，這一風險溢價整體上在單邊大幅下行。2012年高點約為4.5%，現(xiàn)在只有1.5%左右，下行了300bps左右。
在金融市場上，這一重要風險溢價指標長期大幅下行是值得關注的。為什么會出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象？
如果按照金融學的教科書，這表明過去十幾年里，中國信貸市場的風險大幅下降，流動性顯著改善，經(jīng)濟增長更加強勁。所以相對國債而言，信貸的風險補償大幅下降。但是這與實際的觀察并不一致。
有觀點認為是中國貨幣投放機制變化造成了這種差異。但是，貨幣投放的差異影響貸款利率的同時也影響國債利率。如果貸款利率太低，風險補償不足，銀行可以調(diào)整配置、增持國債，國債利率也會降低，利差不會出現(xiàn)大幅下降，所以用貨幣投放的差異也很難解釋這個現(xiàn)象。
核心的原因是什么呢？
我們認為，在2011年及以前，為了消化歷史上形成的不良資產(chǎn)，順利地完成國有銀行的商業(yè)化改革，政策設計有意識地維持了一個較高的信貸利差安排。在這一設計之下，商業(yè)銀行容易通過盈利來消化歷史包袱、清除不良資產(chǎn)、補充資本。
在操作上，這些設計意味著壓低存款利率，提高貸款利率。提高貸款利率的方法，一方面是限制利率下行，另外一方面是控制信貸的可得性。信貸的緊缺使得市場化利率能夠維持在較高的水平。
從銀行的角度來講，信貸投放的限制使得多余的資金回流到國債市場，造成國債利率下行。這個力量還會反饋到存款市場上，使得存款利率也面臨下行的壓力。
所以，在2011年及以前，信貸利率與國債利率之間的利差處于偏高位置。偏高的信貸利差使得銀行的盈利能力提升，估值較高。但隨著銀行商業(yè)化改革的持續(xù)推進，政策開始引導利率向市場化的方向回歸。
貸款利率的下限不斷調(diào)低，銀行的放貸約束逐步減弱，信貸管制還刺激影子銀行體系投放了大量貸款，這些力量作用的結(jié)果就是過去十多年貸款與國債的利差逐步走向均衡水平。
就國債利率而言，它受到了兩種力量的影響。第一種是利率市場化，利差的回歸對國債利率形成向上的影響；第二種是長期資本報酬率的下降，對利率帶來向下的牽引。
在兩種力量的影響下，相對于貸款利率，長期國債利率在2010年到2020年的下行相對輕微。而貸款利率在長期資本報酬率下行和管制放松、利率市場化的雙重影響下，下行幅度明顯。
但是，能否把長期國債利率在2010年到2020年的輕微下行進行趨勢外推？我們認為，考慮到利率市場化可能在接近尾聲，完全趨勢外推或許是不合理的。
所以，在未來的十年，國債利率的下行將更多地受長期資本報酬率下降的影響，而受到利率自由化反推的影響較弱。因此，2030年相對于2020年，長期國債利率存在大幅下行的空間。
當然，短周期因素的影響是存在的，房地產(chǎn)市場景氣的惡化、疤痕效應、產(chǎn)能過剩等因素在短期之內(nèi)也有助于利率的下行。隨著短周期因素影響的消失，利率可能在景氣驅(qū)動下出現(xiàn)周期性的反彈，但利率的中樞應該在一個下行的通道之中。
為什么認為利率市場化的過程接近尾聲，但還沒有結(jié)束？
最自然的觀察是4月份以來禁止手工貼息對市場產(chǎn)生了明顯的沖擊。
從草根調(diào)研層面手工貼息的幅度推斷，批發(fā)存款利率距離利率市場化時的均衡水平或許還有25-30個基點的差距。
日本企業(yè)出海分析
出海是去年以來國內(nèi)資本市場高度關注的投資主題。在日本長期經(jīng)濟停滯的背景下，日本企業(yè)大規(guī)模的出海為我們提供了學習和借鑒的案例。
日本企業(yè)的出海有許多背景。內(nèi)部來看，日元匯率大幅度的升值削弱了出口產(chǎn)品的競爭力，房地產(chǎn)泡沫破滅使得內(nèi)需長期較弱、國內(nèi)市場增長乏力，人口老齡化和總?cè)丝谠鏊傧陆祵θ毡窘?jīng)濟增長產(chǎn)生長期的負面影響。
外部來看，隨著中國開啟改革開放以及冷戰(zhàn)的結(jié)束，世界進入了和平穩(wěn)定的時期，經(jīng)濟全球化加速。同時，信息技術、航空、海運等領域的一連串技術變革也為企業(yè)出海提供了重要的技術條件。在這樣的條件下，日本企業(yè)在幾十年的時間里不斷地開拓海外市場，取得了令人印象深刻的表現(xiàn)。
中國現(xiàn)在的許多背景與當時的日本是類似的。內(nèi)部來看，很多人認為中國在經(jīng)歷房地產(chǎn)大幅調(diào)整、泡沫破滅后的長期需求不足的過程，承受著國內(nèi)勞動力成本上升、環(huán)保成本和其他要素成本抬升對產(chǎn)品競爭力的沖擊，也將面臨總?cè)丝诤颓鄩涯耆丝谙陆档拈L期影響。外部來看，中國在遭遇地緣政治不確定性對供應鏈和產(chǎn)能配置的影響，同時許多國家也在重視制造業(yè)本土化和吸引資金回流。
因此，分析日本企業(yè)出海的表現(xiàn)對我們理解以及預判未來中國企業(yè)的出海具有參考價值。
首先觀察日本企業(yè)出海在總量層面的表現(xiàn)。圖15中紅色線指標的分母是日本國內(nèi)總的資本存量，包括工廠、機器設備、地鐵、機場等，分子是日本在境外的直接投資存量。日本企業(yè)在境外有大量的合資企業(yè)，這些合資企業(yè)的股份形成了海外直接投資的資本存量。
圖中藍色的線是寬口徑的海外投資的存量，它不僅包括直接投資，還包括信貸、股票、外匯儲備等。通過金融市場、信貸市場在國外積累的債權也是日本海外資本的一部分。從這個指標來看，截至2022年，日本總的海外投資存量占資本存量的40%。其中海外的直接投資占日本資本存量的比重約為8%，占海外總的投資存量的比重約為20%。
再來觀察日本海外公司的銷售收入。日本海外公司的銷售收入不等于但是大致可比于GDP，它與GDP的統(tǒng)計有類似之處，但是并不精確相等。如圖16所示，截至2021年，日本在境外投資企業(yè)的銷售收入相當于日本GDP 50%略多一些的水平。
所以，從海外投資總量和海外收入的占比來講，許多人說日本在本土之外再造了半個日本。
觀察日本境外投資的收益。如圖17所示，用日本在境外的投資收益與日本在國內(nèi)的投資收益做一個比值會發(fā)現(xiàn)，無論是直接投資還是總投資，疫情以來這一比值都大幅上升，這也許是因為海外經(jīng)濟的景氣在顯著擴張。
從疫情爆發(fā)之前來看，日本海外的直接投資占資本存量不到8%，它的收益占本土企業(yè)營業(yè)盈余10%多一些。因此，海外直接投資的回報率比境內(nèi)要高一些。海外總投資而言，它的收益在疫情之前占本土企業(yè)營業(yè)盈余的20%多，資本存量占日本資本存量約40%。
在這一背景下，我們把日本境外的直接投資回報率跟境內(nèi)的直接投資回報率做一個區(qū)間比較。如圖18所示，大部分時間日本境外直接投資的回報率都比境內(nèi)要高。
從微觀上看，日本企業(yè)具有優(yōu)秀的管理能力、技術水平和商業(yè)網(wǎng)絡，而境外投資可以利用當?shù)叵鄬α畠r的勞動力、友好的稅收等政策環(huán)境，拉近與客戶的距離，拓展市場空間，同時還可以回避貿(mào)易摩擦。這些因素都使得境外投資容易取得更高的回報，而對日本國內(nèi)來講，經(jīng)濟增長的停滯、人口的下降等原因使得在國內(nèi)獲取回報更為困難。
因此，境外的投資回報比境內(nèi)更高，境外的增長比境內(nèi)更快，這似乎是顯而易見的。但出海本身是選擇性的，如果選擇出海的企業(yè)本身在國內(nèi)競爭力就很強，則這些企業(yè)在國內(nèi)的回報率本身就很高，出海以后海外的回報率就比國內(nèi)總體的回報率要高，這樣并不能說明出海提高了企業(yè)的盈利水平。
如果這種解釋成立，則出海本身對于企業(yè)的股價和估值的影響是有限的，因為出海不提高回報率。但同樣存在一種可能性，就是出海基于剛才所講的有利因素切實提高了回報率，則出海本身會使股價有更好的表現(xiàn)，帶來更高的估值。關鍵在于把這兩種解釋區(qū)分開來。
在區(qū)分這些影響之前，我們再來觀察一些總量的表現(xiàn)。如圖19所示，橫軸上，我們用行業(yè)中企業(yè)海外銷售占整個行業(yè)的比重來度量不同行業(yè)的出海程度（計算上考慮數(shù)據(jù)的可得性，使用了出海企業(yè)市值占行業(yè)總市值的比重），縱軸是這些行業(yè)的回報率。容易看到，出海程度越高，回報率也越高，這一結(jié)論對行業(yè)的凈利潤率、銷售收入的增速也成立（如圖20、21）。
但是，這些只表明出海程度和盈利表現(xiàn)之間有相關關系，而不是因果關系。為了推斷因果關系，我們引入基于雙向固定效應模型的統(tǒng)計分析。簡單來講，我們同時控制行業(yè)和時間的影響，觀察在行業(yè)和時間維度同時變化的因素對盈利能力的影響。
從圖22的統(tǒng)計結(jié)果來看，我們大體可以確定，基于我們描述的一些機制，企業(yè)出海的確推高了企業(yè)的盈利能力、銷售增長和凈利潤率。
如果企業(yè)出海能夠推高企業(yè)的盈利能力，則長期來看對資本市場就是有意義的。接下來我們觀察日本長期股價的表現(xiàn)。如圖23所示，我們設定指數(shù)在1995年為100，紅色線是大規(guī)模出海的50只股票的股價表現(xiàn)，藍色線是收入集中在國內(nèi)市場的50只股票的表現(xiàn)。從1995年到晚近，我們看到紅色線從100漲到了大約800的水平，而藍色線只是從100漲到了不到200的水平。即使聚焦在疫情之前，紅色線的長期表現(xiàn)也顯著好于藍色線。
很多人認為在疫情之前，日本的股市長期不增長，泡沫破裂以后長期維持在偏低的水平。這種觀察對于日經(jīng)指數(shù)是對的，但日經(jīng)的出海板塊從20年的時間來看表現(xiàn)并不差。從1995年到疫情之前，出海指數(shù)從100漲到了300-400的水平，對于日本這樣一個幾乎不增長的經(jīng)濟體，它的漲幅是可觀的。
如果我們聚焦于2003年到疫情之前，如圖24所示，內(nèi)需指數(shù)和外需指數(shù)之間的裂口有所收窄，但整體而言外需指數(shù)的表現(xiàn)依然比內(nèi)需指數(shù)略強一些。疫情爆發(fā)后，外需指數(shù)極其顯著地強于內(nèi)需指數(shù)，并且從盈利層面上來看也有類似的表現(xiàn)。
合并以上分析，我們認為，在一個內(nèi)部增長乏力的經(jīng)濟之中，有競爭力的企業(yè)大規(guī)模出海能夠提高它的回報率，而業(yè)績表現(xiàn)反饋到股價上表現(xiàn)為外需指數(shù)相對內(nèi)需指數(shù)在長期有更好的表現(xiàn)。
總結(jié)
本文討論了三個方面的內(nèi)容。
第一，房地產(chǎn)行業(yè)的大幅調(diào)整以及由此帶來的貿(mào)易賬戶嚴重失衡，是近幾年中國經(jīng)濟的關鍵特征。在經(jīng)歷基本面惡化和估值修正后，當前房地產(chǎn)市場諸多價格相關指標可能已經(jīng)進入合理區(qū)間，但這并不意味著房價已經(jīng)完全觸底。底部的形成往往具有復雜性和隨機性，完全依靠市場自身力量形成的底部，通常低于合理的價格中樞。
除了基本面惡化以外，房地產(chǎn)企業(yè)遭遇的流動性危機也是導致行業(yè)持續(xù)減速的重要原因。而近期的地產(chǎn)政策瞄準了流動性危機這一根源，沿著當前思路切實推進，政策的落地存在逐步推動市場觸底的可能。不過政策的執(zhí)行過程充滿不確定性，需要我們緊密追蹤。
第二，中國長期資本報酬率的下降帶動廣譜利率下行，是我國國債利率中樞持續(xù)回落的根本原因。過去十多年，利率市場化的進程部分對沖了長期資本報酬率下滑的影響，使得國債利率相對貸款利率下降幅度輕微?？紤]到利率市場化在進入尾聲階段，未來國債利率將更多受到長期資本報酬率下降的影響，存在大幅下行的空間。
第三，在信息運輸技術逐步成熟、全球化加速推進、以及國內(nèi)長期增長乏力的背景下，日本企業(yè)從上世紀八十年代開始大規(guī)模出海。企業(yè)出海在宏觀上形成了規(guī)模龐大的海外資本存量，創(chuàng)造了接近本土GDP一半體量的銷售收入。微觀上，企業(yè)出海有助于提高自身的盈利水平和競爭能力，進而帶來股票回報率的大幅抬升。這為中國企業(yè)出海提供了有益借鑒。
附錄
雙向固定效應回歸技術細節(jié)
雙向固定效應模型（Two-way fixed effects model）是經(jīng)濟學中常用的一種面板數(shù)據(jù)分析方法，它通過在回歸模型中同時控制個體固定效應和時間固定效應來估計因果關系。這一模型假設數(shù)據(jù)中的個體（如公司、行業(yè)、國家等）和時間（如年份、月份）都有其獨特的特征，這些特征可能影響因變量，但在模型中作為固定效應被控制。
個體固定效應控制了每個個體在觀測期間不變的特質(zhì)，如公司的管理風格、行業(yè)的經(jīng)營模式、國家的文化等等；時間固定效應則捕捉了所有個體在某個特定時間點共同面臨的外部沖擊，如經(jīng)濟危機或政策變動。通過控制這兩類固定效應，雙向固定效應模型能夠減少由于遺漏變量偏差和不可觀測的個體特質(zhì)或時間趨勢帶來的估計偏誤。
本研究中的回歸方程如下：
自變量方面，我們提取高盛編制的日本全球化指數(shù)中的成分股，計算這些成分股的加總市值占其所在行業(yè)總市值的比例，比例越高，說明出海程度越高。這一指標能夠緩解行業(yè)規(guī)模對出海企業(yè)個數(shù)的影響。
因變量方面，我們在行業(yè)層面對企業(yè)的ROA、凈利潤率和銷售增長率進行加權加總，得到我們關心的行業(yè)表現(xiàn)。
在此基礎上，我們控制行業(yè)（
）和年份固定效應（
），來剝離不隨行業(yè)、時間變化的因素的影響，并檢驗行業(yè)層面隨時間變化的出海程度對行業(yè)表現(xiàn)的影響。
下面我們對回歸結(jié)果進行解讀?；貧w系數(shù)來看，行業(yè)出海程度每增加10%，行業(yè)ROA將增加0.2%，凈利潤率將增加0.4%，銷售增長率將增加0.4%。擬合度R2來看，三個回歸中的控制變量分別能夠解釋33.9%、34.3%和50.0%的因變量變化，解釋力度較強。穩(wěn)健程度來看，以上結(jié)果分別在1%、1%和5%水平上顯著。
作者高善文系CF40學術委員、國投證券首席經(jīng)濟學家，本文根據(jù)作者在2024年5月28日國投證券2024年中期策略會上的演講整理而成，文章不代表CF40立場，亦不構成投資建議。
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