高善文:13年钱荒15年股灾 未来两年会不会经历债灾?
高善文在安信2016年中期投资策略会上的演讲原文
各位尊敬的来宾,早上好!非常高兴在火热的6月有机会跟大家相聚在美丽的南海之滨一起讨论2016年中国经济和资本市场的一些热点问题。我今天想与大家共同分享对于三个方面议题的看法。一个问题是房地产市场,一个问题是产能过剩问题,还有一个是影子银行。
房地产市场
我们知道今年年初以来中国房地产市场出现了一轮非常猛烈的恢复,从交易量和交易价格的角度来看问题,市场的上涨非常猛烈,超出了年初绝大多数人,包括我们在内的预期,从结构上来看,如果说中国一线城市房价的猛烈上涨还可以勉强找到一些明确的引流,那么二线和三线城市也出现了非常广泛的上涨,特别是二线城市一直到今年6月份房地产价格和交易量的上涨仍然非常的强烈,这无疑是大大出乎市场预期的。但在现在的时点上来看问题,我们首先想与大家讨论的是回头来看为什么会出现这样的局面,从对这一局面的反思之中我们能得到哪些一般性的结论和启示?我们对于下半年以及更长一些时间房地产市场的走向以及对经济的影响应该抱有什么样的看法?
在前一段时间围绕房地产问题的一个范围不大的讨论会上,房地产业界的一位资深专家曾经提出了一个观点,他说房地产市场的这一轮上涨与反腐败实际上存在着很密切的联系,他基本的想法是说如果反腐败导致某个地方政府的行政首长,那么在随后的一段时间里面这个行为会影响这个地方政府正常的行政作为,其中必须突出的表现是他会在市场上系统性的减少土地的供应,与地方政府密切联系的房地产商,因为可以理解的原因,也会系统性的压低新房的开工,从而造成了被动的但是加快的存货清理过程,从而使得在随后一到两年的时间里面所在地方房地产市场的存货会加速去化,这样的加速去化在房地产市场周期快速上涨的时候就通过房价非常快速的上涨,房地产市场交易量非常快速的上涨表现出来。这样的看法是否有一些道理呢?实际上并没有人系统性的去研究过相关的证据。前一段时间我们专门把这些相关的证据拿出来仔细的梳理了一下,我们看到这种想法在一定程度上可以说居然是对的,那么下来我们跟大家分享一下这些方面的一些简单的数据。
首先我们把中国的二线城市,把中国二线城市分成两组,一组是主要的行政首长或者是非常重要的行政官员因为反腐败问题被拿下,另外一组城市就是没有出现这样的冲击。
这张表上我们简单的整理了地方政府因为反腐败问题受到冲击的基本情况,从这个视角出发我们就把中国的二线城市可以分解为两个对比组,一个对比组的城市就是它重要的行政官员因为反腐败问题被拿下了,另外一个对比组是它没有受到这样事件的冲击。我们认为反腐败是中央自上而下对党的政府队伍进行清理的一种行为,反腐败对地方的冲击从地方城市分组的角度来看应该具有一些随机性,我们完成这样一个对比以后,我们首先来对比这两组城市房价的表现。在这张图上,我们在2014年1月份切了一刀,是因为2014年1月份是新一届中央政府上任,并且大力度反腐,我们数据怎么计算的呢?去对比这两组城市房价的差,比如说官员被拿下马的一组城市和没有被拿下马的城市,刚开始我们设定它的房价是100,那么差就是0,我们看到在2014年1月份在我们的样本范围之内,实际上在更长的时间里面,我们重点研究的几组城市,这是官员被拿下来的,我们重点研究的这组城市就是它的行政首长出了问题的城市,对这组城市来讲在非常长的时间里面它的房价更慢,它的房价相对而言越来越低,它的房价涨幅系统性的显著更慢。但是在我们刚才所研究的这一个事件冲击发生以后,我们看到我们重点研究的这个样本组相对而言它城市的房价出现了系统性的加速,如果我们把这一结果用其他的一些统计指标去表达,它的含义是不一样的,如果我们系统性的去研究这两组城市房地产价格的上涨,2014年1月份以后我们所重点研究的官员出了问题的这个样本组,城市房价的涨幅确实显著的快于没有对比的样本组,这是现象的观察,从现象观察这一结果应该是看得到的。造成这一结果的原因是什么呢?有可能有一系列的原因,在经济上有可能是我们重点研究的样本组它的人口流速在加速,还有一种可能性是我们研究的样本组它们的房地产市场经理二指了更彻底的去存货,经历了更深入的调整,哪种原因是对的呢?
我们首先沿着房地产市场来看问题,与房地产市场几个相对应的是价格差的表现,换句话来讲在2014年1月份之前平均而言这两个样本组房地产市场销售的情况它的平均差异基本上是在0附近,但是在2014年1月份我们重点研究的这个样本组房地产销售增速出现了系统性的加快,当它的销售收入差下降回落的时候,基本上回落在下降,但它上升的时候它上升的幅度是不一样的,这个与2014年之前的情况具有非常大的差异。从交易量和交易价格的角度都说明我们所重点研究的样本组它们房地产市场的表现确实出现了系统性的变化,这个变化的原因是什么呢?我们首先来看新开工的情况,在我们所研究的时点之前,实际上我们所重点研究的这个样本组它们新开工的增速系统性的还要快一些,我们重点所研究的这个样本组这些城市房地产的新开工总体来讲系统性的还要更快一些,至少从来没有慢于那个样本组,所以这个增速差是0以上,在随后接近两年的时间,6-8个季度的时间里面我们重点所研究的这个样本组相对而言它的房地产市场新开工出现了更大的下滑,相对对比样本组而言我们所研究的这个样本组它的房地产市场新开工出现了更大的下滑,虽然这两者之间的差距在2014年1月份以后接近两年都在0以下,是一个比较明显的负值,表明这个城市房地产新开工非常低,相对而言房地产市场去存货相对来讲更加彻底。
从土地购置的情况来看,类似的情况是存在的,如果我们以2014年1季度为一个分水岭去对比这两个样本组,我们能够看到的情况是我们所研究的这个样本组土地购置面积下滑幅度也显著的更大一些,这些情况在很大程度上已经佐证了我们刚开始的一个假说,就是一个城市的官员因为腐败问题被拿下,这个城市在随后大概一两年的时间里面土地的市场会受到更强的抑制,新开工会受到更强的抑制,从而会加速这个城市的存货去化过程。除此之外是否有一些非常强的经济上的原因也可能导致这一结果呢?我们又从经济的角度比较了这两组城市的情况。首先在这里我们比较了这两组城市居民可支配收入的情况,从这一比较来看,应该说没有很强的证据说明一组城市的居民可支配收入出现了显著的加速,从居民可支配收入的角度来讲没有很强的证据说明一组城市的可支配收入出现了加速。另外一种情况是不是因为人口的加速流入呢?人口的加速流入从而推动房价的上升呢?我们同样研究了人口的情况,对于二线城市来讲没有常住人口的连续数据,并且更加重要的是中国常住人口的数据常常是基于1%的人口调查,未必那么可靠,作为一个对比我们重点研究了这些城市的小学在校人口的增长,6-11岁1-6年级小学在校人数的增长,因为小学在校人数是基于教育部的统计,数据的还原度非常高,而且我们设想在中国大中城市6-11岁的儿童如果不是处于特殊的情况应该都在学校,我们设想这个城市有大量的人口涌入,这些涌入人口的子女在小学在校人数方面可以得到一定的表现,特别重要的是小学在校人数的变化在我们看来可以比较好的反映刚需的变化。如果一个年轻的家庭在一个城市安家,随后有了子女,随后这个子女在这个城市上学,他对于学位房的刚需需求非常强,所以一个城市在校小学生人数的历史变化也许可以比较好的反映这个城市刚需的变化趋势,并且这个数量可得,并且数据的质量非常高。
从这张图上我们想提出两个重要的观察,第一个重要的观察是从小学生在校人数的情况来看,这两组城市并没有系统的差异,如果说多少有一些差异的话,那么对比样本组小学人数的增长还要更快,换句话来讲房价上涨比较慢的那组城市,它小学在校人数的增长还要更快,它刚需上涨还要更强。我们所关注的房价上涨比较快的这个样本组,它小学在校人数的增长并没有那么快。这样我们从收入、人口流入以及所带来的刚需两个角度,基本上可以排除这样的可能性,就是两个样本组房价上涨的明显差异与经济因素或者是人口因素有关系,这种可能性是被排除的。同时从房地产市场的新开工以及拿地的情况来看,我们可以在一定程度上认定出现问题的城市房地产市场在供应层面上受到了更强的抑制,这种抑制与随后房价的上涨之间应该存在着比较紧密的联系。这个是我们迄今为止提出的一些判断。
除此之外,我们还想跟大家分享的第二个重要的判断是我们来观察中国的人口结构,如果以小学适龄人口的增长比较接近于未来的小学在校人口的增长来看问题,我们会看到在我们目前所处的阶段以及到2020年或者是略晚一些,以小学在校人数的增长来衡量,我们有一个小规模的人口红利或者是有一个小规模的人口高峰,这个高峰另外一个表述的方法就是我们看历史数据,我们看中国普通小学在校人数的增长情况,在这里这一增长情况我想给大家分享几个重要的观察。第一个重要的观察是从1998年一直到2013年,甚至到2014年,在15年左右的时间里面中国小学在校人数一直是负增长,这个反映了中国年轻人比例下降,但是由于人口自身小周期的作用,大约从2014年或者2015年开始未来十年时间中国小学人口会重新恢复增长,这一增速大约在1%左右,高的时候有1.5,低的时候有0.8,但是在未来5-10年里面中国小学人数会重新恢复增长,这一增长大约在1%左右。从人口角度来看问题,我们正在经历一些轻易的变化,特别重要的是在过去尽管在全国范围内来看小学在校人数维持了长期的负增长,但是中国一线城市在校人数至少在2008年以来一直维持非常快速的增长,尽管在全国范围之内小学人数的增长都是负值,但是在中国一线城市小学在校人数的增长一直维持4%甚至是5%比较快速的增长,这种变化表明一线城市吸纳了大量的,并且主要是年轻的劳动力,中国年轻的劳动力非常大量的、非常集中的流入了中国的一线城市,推动了一线城市在校人数以非常快的速度增长,以5%的速度增长意味着在14年的时间里面就会翻一番,这种人口趋势的变化可以想象它推动了一线城市对住房、对学区房非常旺盛的需求,并且从人口的趋势来看,这一趋势在2020年之前不见得会结束。
另外对中国的二线城市合并来看,在2011年以前基本上是负增长,但是2011年以后在增长,如果说在2012年之前它基本上是0增长或者有一些正增长,这些正增长也非常低,但是在2014年以来,包括我们能看到的2015年的数据,二线城市的小学在校人数也出现了已经明显的加速。换句话来讲,从2015年以及2015年往后看问题,我们看到的将是什么情况呢?我们看到的首先是中国从全国的数据上来看小学在校人数还是充分恢复增长的,跟以前相比,以前每年都是负的3%、4%的增长,现在重新恢复到1%的增长,全国小学在校人数的增长在一线城市始终表现为小学在校人数非常快速的增长,在二线城市也在转化为小学在校人数比较快的增长,而这一比较快的增长在一定程度上即将转化或者是已经转化成为包括对学区房在内的非常刚性、非常旺盛的需求,从人口角度来看问题,这一需求可能还会持续一段时间。以及从宏观上来看,人口结构上的这一转变与宏观层面上比较低的利益,与宏观层面上对于2014年以后的下降,人口结构的这一部分与房地产市场上、与宏观层面上异常低,在一定程度上可以说是碰撞在一起的,金融市场上相对支持这一需求比较低的利润,这一因素在14、15年是结合在一起的,这一结合从总量的角度也许有助于理解和解释房地产市场正在经历这些变化。
把这两个因素合并在一起,我们首先来提出对房地产市场的一般性总结,第一个重要的总结是从刚性需求、人口城市化等等角度来看问题,实际上过去很多年以来中国的城市化以及城市化对房地产市场需求的推动始终没有枯竭,始终保持在一个比较稳定的状态,从人口变化小学在校人数这个指标来看问题,人口结构以及城市化所推动的这个需求在未来一段时间之内,从人口的角度来看未来五年时间或者更长的时间之内它出现了逐步强化和加速的过程,这种强化和加速始终表现成为一线城市人口大量的涌入,在未来两年以及可以预见的将来二线城市开始涌入大量的人口,二线城市婴幼儿数量大量的增长,这一增长衍生出来房地产市场的基本需求,最近这两年由于人口结构的变化,这一过程也许还会有一些加速,特别是这一过程在一二线城市很可能还会有一段时间的加速。
在这一背景下中国房地产市场如果说要出现一定的调整,核心的问题是去存货,如果房地产能够经历一个比较彻底的存货去化,支持这一说法非常重要的证据就在于反腐败对房地产市场的影响。从我们刚才所讨论的证据来看,这种说法可能不见得是客观的,反腐败对经济活动产生了实实在在的影响,只是这个影响不见得是负面的,在短期之内突出的表现为房地产存货加速去化,但是在中长期来看它加速了房地产市场的正常化过程,所以在受到反腐败冲击的城市,房地产市场在新下跌的过程中要更下跌,在恢复的过程中恢复的更快。从这个角度来讲,开句玩笑话,如果说未来的房地产市场面临着存货去化的问题,在反腐败没有波及的城市大力度的推进反腐败的工作。一两年以后房地产去存货的问题看起来基本上就完成了,这当然是一个开玩笑的说法,但是这一说法从经济上来看问题我认为刚才的证据比较清楚的告诉我们中国的房地产市场如果说到现在为止有一些城市已经调整过来了,是因为它的存货去化比较彻底,另外一些城市很可能还没有完成调整过来。
紧接着下来我们就从总量的层面对房地产市场在这个背景下做一个简要的讨论,在这里我们看到的是中国房地产的销售和新开工增速的对比,就像大家很容易理解的一样,房地产的新开工总体上来讲与销售的情况是高度同步的,大概有几个基本的滞后,大约平均来讲应该是有三个基本的滞后,但是这一平均的情况在每个周期会略有一些差异。另外一个值得注意的是在2011年以来的大多数时间里面房地产市场的新开工都处在房地产市场的销售之下,相对而言这个市场逐步的进入了一个存货去化的过程。还有一个重要的事实,我们看到也许以四年左右周期这一长度并不具有稳定,房地产市场具有显著的周期,也许以四年左右这一长度来看它具有显著的周期和剧烈的波动。房地产市场围绕某一个合理的水平它向上都会出现显著的背离,向下也会出现显著的背离。我们再来看最近房地产市场销售的周期,目前房地产销售面积的增速基本上已经处于金融危机以来的最高水平附近,目前房地产市场销售面积的增速,目前已经恢复到金融危机结束以来房地产销售面积历史增速波动区间的上限附近,换个角度来看问题,从周期的角度来看问题,我们现在所看到的这么高的一个房地产销售面积的增速应该是很难维持的,而且用不了太长的时间,也许它已经开始,也许两三个月以后才会开始,但是一旦开始它应该会拐头向下,并且从历史的模式来看一旦拐头向下它会有一个很深的下探,这种下探只是反映了房地产市场自身的周期性波动,未必代表房地产市场的中长期趋势重要的变化,它也许更大程度反映的是房地产自身短周期的变化,但这一短周期向下来的转折点应该会很快看到,如果我们还没有看到应该会很快看到,而且它一旦开始调头向下,出现四个季度或者六个季度连续的下降,从我们看到的历史的数据波动来看应该都是很难避免的。
有一些人提出了这样的看法,从历史上来看房地产市场顶部以及顶部向下都与货币的紧缩紧密的联系在一起,从历史上来看这种看法应该是成立的,从现在来看我们没有看到货币的紧缩,在今年年底之前甚至是明年上半年我们应该看不到货币的紧缩。从这一观察出发很多人觉得房地产市场不会下来,或者下来的很轻微,我个人对这一判断表示怀疑,我个人更觉得货币的紧缩更可能是催化剂,它促发或者是催化房地产销售面积增速向下的转折,但是即使没有货币的紧缩,房地产销售面积或迟或早也一定会出现调头向下的转折,而一旦调头向下它一定会跌的很深,关键的原因是我们认为房地产市场内在存在着一个均值恢复的趋势,从长期来看房地产市场有一个顽强的趋势,也许这个趋势是2%销售面积的增长,也许这个趋势是5%销售面积的增长,但是它从长期来看应该存在一个趋势,等房地产市场的销售情况与这一趋势背离逐渐远的时候,它会非常强的向趋势的回归过程,而在趋势回归的过程之中它会把以前的背离重新补回来,一旦它出现了向趋势回归的过程,它一定会回到趋势附近,它一定会向下背离趋势,并且背离比较远,通过向下背离趋势比较远,它向上对于趋势的背离就补回来,在长期之内围绕一个趋势非常大的波动,但它向上背离趋势非常远的时候,它向下也会非常深。而我们现在看到的是现在房地产市场销售的面积增速太高,现在的增速水平太高,并且这一增速水平已经经历了大概五个季度甚至更长时间的连续爬升,在这个意义上来讲用不了太长时间一定会经历一个向下的过程,并且有一个比较深度的调整来进行吸收,而目前的趋势水平我个人认为可能在0-5之间,而现在的增速30%以上,所以我们说一旦开始向下调整,向下增速的下探应该会很深。
如果从新开工的情况来看,11年以来总体的新开工比销售面积更大,反映了房地产市场在存货去化的过程,新开工也会调头向下,并且新开工可能会跌的更深。之所以认为新开工会跌的更深,是我们认为房地产存货去化的过程还没有完成,也许在一半的城市还没有完成。如何看待新开工的情况呢?如何看待存货的情况呢?我们也不知道房地产市场合理的存货数据如何可以获得,房地产市场的数据总是看上去让人非常迷惑,并且相互矛盾,很多数据从事后的角度来看未必那么可信。在这里我们设想了一组数据,我们也不认为这个数据那么的可靠,但是我们认为它对趋势也许多少有一些寓意。我们这样去定义和计算数据,我们把每一年的销售面积去扣减每一年的新开工面积,一旦销售掉以后它就从管道里面拿了出去,所以我们把每一年的销售面积减去新开工面积,就得到了管道里面每一年销售面积的变化情况。从统计角度来讲,我们所知道的情况是房地产新开工面积里面并不见得都是可销售的,比如包含了车库、物业配套、幼儿园等等,都是不可销售的,所以销售面积和新开工面积并不可以一一对应,一些经验系数认为新开工面积中的80%是可以销售的,所以我们把新开工面积乘以8,再和销售面积取一个差值,蓝色这个虚线,即便这个虚线来讲它也不见得是可靠的,它开工以后也许永远不作为销售,也许永远在账上作为自持,最后房地产企业是以长期自持的形式来持有,所以也不见得是非常准确的数据。但是从大致的估计,11年、12年这几年房地产存货比较明显的积累,在11、12、13年这几年房地产市场从我们刚才定义的来看房地产市场有明显的积累,我们也能够看到在2015年房地产市场经历了一定的存货去化,但是在今年房地产市场的存货去化有一定的放慢,从这些数据来看特别是11、12、13年存货积累的情况来看,以及过去两年的存货去化情况来看,比较大的可能性是房地产市场的存货仍然没有清理完毕,市场仍然需要一个存货去化的过程,要不然通过很多领导通过反腐败手段来解决,要不然通过经济的手段,新开工面积需要一个更深的下降,并且在底部做一个长时间的停留来解决。销售面积在加速,新开工面积在上升,所以在这一上升的过程之中很难让存货去化存在一个正常的过程之中,从房地产自身的短周期波动来看,我们现在也许处在一个短周期销售面积的顶峰附近,用不了太长时间我们就能看到销售面积快速下降,它也许不需要货币紧缩来出发,突然出现一个销售面积很深的下跌,这个下跌会持续很长的时间,并且下探的会比较深。
考虑到房地产市场的存货去化仍然没有结束,也许还有比较明显的压力,新开工面积随后调头向下的下降应该会有一定的幅度,并且在底部会持续比较长的时间,在这个意义上来讲我们现在正在看到的开工面积的上升,看到需求行业在一定程度上的恢复等等,应该说都是不可持续的,并且从销售面积来讲这一转折点应该很急,从开工的角度来讲它也不会延续那么长的时间。这是从房地产的角度来看问题。
产能过剩问题
紧接着下来我们讨论今年第二个热点问题是产能过剩问题,产能过剩问题大家讨论非常热烈,但是我们没有看到非常严肃的用定量的手段测量产能过剩,这是非常奇怪的,用一系列比较可靠的经济指标对它进行一定的测量和定量的分析,这种研究似乎不是特别的多,我们在这里想提出我们的一些分析,与大家来分享。我们认为产能过剩的核心挑战在于它使得行业和企业的盈利受到了抑制,如果每一个企业的盈利都很好,我们认为是不存在产能过剩,或者这种产能过剩是没有经济意义的,我们认为产能过剩经济意义关键的一点在于它使得行业内的盈利受到了系统性的抑制。从这个角度来讲我们用两个指标考察企业盈利情况,一种指标是ROA,一种是行业毛利率,我们首先计算一个行业从2011年以来长期的ROA情况或者长期毛利率情况,长期的历史均值,我们再来计算2013年到2015年这些行业企业的盈利平均情况,因为13年以后整个行业的景气就开始出现低迷的状况。我们把过去三年一个行业的盈利与它长期的历史均值去取一个差,我们去看这个背离情况,我们看一个行业过去几年的盈利与它长期历史均值的背离情况,这种情况从毛利率和ROA角度去衡量,我们把它做在一个二维的图上,在这个二维的图上越向右侧的方向盈利的降幅越大,换个角度来讲在这张图来讲第一象限都是盈利在非常大的程度上受到了抑制,所以基于这一指标的定义,如果一个行业的企业盈利显著的低于长期历史均值,并且在两个维度上都显著的低于长期历史均值,我们就认为这些行业是盈利非常差,我们就认为这些行业存在严重的产能过剩,从这个角度来看,我们筛选出了这样几个严重产能过剩的行业,这种筛选跟大家拍脑袋的结果是比较接近的,特别中央重点拿出来的钢铁和煤碳企业也是比较接近的,主要包括我们这里所列到的一些,主要是工业金属的产业链、黑色金属产业链和煤碳产业链,特别是在这些产业链的中上游,在众多的其他行业从自上而下的角度来看问题盈利也不见得是那么好,但是与长期历史均值的背离没有那么显著,也许也存在一定程度的产能过剩,但是没有我们这里的产业情况这么集中、这么严重。
把这些行业在宏观上做一个简单的表述,从工业增加值、就业、纳税、以及银行负债这些角度来看问题,这些行业占整个经济的比重大约在10%-20%之间,有一些指标接近10%,比如说纳税,另外一些指标接近20%,比如说负债,另外一些指标大约在15%,比如说就业占整个经济产出的比重,这些行业占整个经济的体量大数来讲占1/7。但是这些行业还有一个重要的特征,这个重要的特征我一会儿将会进一步跟大家讨论。这个行业还有一些特征,在这些行业内部国有资产占整个行业资产的比重平均在50%,比如说煤碳行业或者钢铁行业,这个行业内部里面的国有资产占了整个行业总资产的比重在50%或者是略多一些。
这些产业重点分布在哪些地区呢?我们在中国的地图上也试图把它点亮,不是说其他的地区就没有产能过剩,我们看到实际上广东应该没有特别明显的产能过剩,福建也不见得是非常的严重,产能过剩应该说从中国东西南北都有,但是相对来讲集中在中国的中部、华北以及一定程度上的东北,但是更重要的是集中在中国的中部和华北,特别重要的是集中在北京的周边,山东、河南、河北、内蒙、山西、陕西、辽宁都是非常严重的,基本上都集中在北京的周边,所以中央领导感受到的压力很大,但是在上海的周边,浙江不是那么严重,到了广东,广东以及广东的周边这个问题要显著缓和的多,其他地方的问题要更小一些。
这些问题都是对产能过剩问题的一个描述性的统计,我们紧接着下来还要与大家重点讨论的两个问题是为什么会有这么严重的产能过剩。我们来看一个指标,这个研究是从横断面上来看问题,我们从两个维度研究问题,第一个维度在横轴上我们研究了不同行业国有资产的占比情况,有些行业国有资产占比只有20%,有些70%,在纵轴上我们研究了这些行业的总资产回报率与长期历史均值的背离,我们能够看到这里的统计结果,在一个横断面的数据上我们看到差不多在30%多一些,换个角度来讲我们看到一个比较强的统计结果,一个行业里面国有资本越多,盈利的恶化越严重,国有资本越少,盈利的恶化越轻微。在统计上我们首先看到了一个结果是一个行业如果国有资本越集中,那么这个行业盈利受到的抑制就越大,如果一个行业基本上没有国有资本,这个行业盈利受到的抑制总体上来讲是很轻微的。
我们再来看第二个维度,第二个维度在纵轴上仍然是一个行业盈利所受到的抑制,在横轴上我们换了一个指标,在行业最赚钱的只有它的盈利与长期历史均值的背离,换句话来讲如果一个行业在顶部的时候越赚钱,它在底部的时候越亏钱。有一句开玩笑的说法,我看到以前有一个研究报告的题目叫做爱有多销魂,就有多伤人,对行业的景气波动来讲我们也想从类似的机理来看问题,在景气的顶部越赚钱,在景气的底部越亏钱,我们看到了在统计上有意义的结果,它的解释能力接近30%,相对来讲也是一个比较有意义的结果。如果把这两个结果合并,把这两个解释的维度合并,它在横断面上大约能解释数据的50%。换句话来讲,中国的产能过剩问题在一定程度上是一个周期性的现象,是因为在经济景气周期上升的时候,在顶部有一部分行业太赚钱,引进的资本太多,所以在底部的时候产能过剩更严重,但是除了这种正常的周期性波动之外,同样也许更加重要的,从解释能力上来讲同样也许更加重要的一个原因是因为一部分行业存在着国有企业和国有资本过度集中的现象,国有企业和国有资本的集中越来越会造成或者是加剧产能过剩呢?问题很清楚,原因在于当国有资本过多的集中于一个行业的时候,它妨碍了市场的正常出新过程,如果一个行业盈利下降、产能过剩,民营企业关闭,在周期的意义上来讲这个市场的调整,但是国有企业的大量存在在经济景气底部的时候它会游说地方政府提供各种各样的支持,他会想方设法顽强的存活下来,而这个过程大大的妨碍了市场的自发条件和出新过程,因为国有企业的大量存在,大大的妨碍了市场的自发调节和出新过程,所以在国有企业比较集中的领域产能过剩问题会变得更加严重。
为了进一步佐证这个观点,我们研究几个代表性的行业。刚才已经知道中国的产能过剩问题相对主要分布在重化产业链的中上游,我们把重化产业链里面的企业都拿出来,把它分解成两组,一组是我们刚才讨论的产能过剩严重的产业,一组是其他行业,一组是黑色、有色、煤碳,另外一组是其他行业,我们把这两组进行一个对比,首先非常容易知道的是产能过剩行业它的毛利率降幅和总资产降幅显著要更大,这是容易理解的,因为它产能严重过剩,所以毛利率的降幅和总资产降幅显著要更大。但是从总量上看问题,就业增加值、纳税这两个指标上,这两组行业对比是差不多的。我们把重化工业中上游的产业都拿出来分解成这两组以后,它在经济体量上是差不多的,与此同时还有一个显著的特征,在产能严重过剩的这些产业国有资本的占比在50%以上,而在不那么严重的行业国有资本的占比只有17%。同样是在基建、房地产这样一个中上游,对于一个对比样本组来讲,它的盈利情况是差不多的,它有一个特征是国有资产的占比平均17%,要小的多。它对比几个具体的行业,比如黑色、有色和化工,从盈利的恶化来讲黑色和有色毫无疑问要严重的多,但是从经济的体量来看实际上化工一点都不小,化工也许比黑色在一些指标上还要大一些,化工相对于有色要大的多,相对于黑色也一点不小,但是为什么化工的盈利恶化要更轻微呢?化工行业国有资产的占比只有20%,而黑色50%,有色更多一些,有色比黑色的国有资本占比要小一些,ROA的降幅要小一些,化工的国有资本占比要小的多,所以它盈利的降幅也要小得多。
这个是我们从行业的角度,从一个总量的角度,从不同的维度看问题,我们想强调的结论是中国的产能过剩是一个周期性的现象,同时也是甚至更加是一个结构性的现象,它突出的反映为国有资本的大量存在反映了市场的正常出新过程,在经济景气下降和盈利恶化的过程之中,民营企业快速的关闭产能,但是国有企业在这一过程之中要困难得多,从而使得产能过剩的问题变得更严重。国有资本的存在妨碍了市场的出新过程,是因为国有资本在经济上特别重要吗?从就业、纳税、增加值等等角度来看也不是这样的,它们占纳税的比重、占就业增加值的比重一点都不多,看起来很大程度上就是因为它们是国有企业。国有企业也有很多很优秀的个案,但是从总量上看问题确实有些国有企业不那么靠谱,让党和政府操碎了心。我们的分析想说的是如果没有这么多的国有企业存在,产能过剩完全不需要党和政府去操心,市场的机制完全可以自发的出新,但是因为众所周知的原因,国有企业的存在大大的妨碍了出新的过程。
我们从总量层面上看问题,产能过剩突出的表现为产品价格受到了抑制,突出的表现为企业的产品卖不出价格,价格受到了非常大的抑制,所以产品价格受到了抑制以及这些抑制的缓解在一定程度上能够反映产能过剩的出新过程,尽管还要考虑其他的因素,在这里我们去观察一下中国工业品价格的环比波动,所谓的环比波动就是这个月除以上个月,所以它是一个非常引领和非常即时的动态指标。一个特征是工业品环比价格在短期内有非常大的扰动,它包括但不局限于存货摆动,包括政府有的时候对经济的一些短周期刺激等等,都造成了这些数据的扰动。我们如果忽略这些短期的扰动看问题,我们看到工业品价格有两轮下跌,第一轮下跌从2011年3、4月份开始,最严重是到2012年年中,也许稍微晚一些到2013年上半年,大约在两年左右的时间工业品价格经历了非常严重的下跌,这一下跌毫无疑问与当时的宏观调控有关系,这一下跌使得产能过剩问题开始暴露出来。
但是在2013年下半年一直到2014年上半年,在差不多接近一年的时间里面工业品价格总体上已经稳定下来了,工业企业的盈利已经开始恢复,从一些有限的指标来观察企业的设备利用率也开始出现回升,换句话来讲在2014年8月份产业的问题基本上已经解决,但是2014年8月份以后工业品价格再次经历了一个猛烈的下跌,这一部分下跌大约在去年8-10月份才稳定下来,这一猛烈下跌大约经历了一年时间,这一轮猛烈的下跌再次造成了企业盈利非常严重的恶化,再次造成了企业设备利用率的下降,再次造成了或者是大大的凸现产能过剩问题。
为什么会有这一轮猛烈的下跌呢?我们在刚开始的时候多少有一些提示,可能的原因有很多,但毫无疑问一个很重要的原因就是政府行为在2014年8月份以后发生了比较大的变化,表现为反腐败,很多地方政府发展经济的积极性在一定程度上受到了影响,因为财政部一系列文件的影响对于地方平台的清理,政府的支出也出现了非常大的下跌,换句话来讲14年8月份的下跌与政府的政策出击等等有密切的联系,造成了支持的需求出现了塌方式或者是断崖式的下滑,这个下滑造成了工业品价格非常大的下跌,这一下跌造成了企业盈利恶化和产能过剩问题再次凸现。从商品期货以及我们这里看到的工业品价格来看,基本上它在去年8-10月份才基本稳定下来,这是对历史数据一个简要的回顾。
问题来了,从去年的10月份到今年的2月份之间,实际上经济的总需求并没有明显的恢复,总需求出现脉冲式的恢复是今年的3月份,从去年的10月份到今年的2月份总需求并没有明显的恢复,但是工业品的几个基本上稳定下来,在商品期货市场看底部也是在11月份、12月份期间出现,随后市场开始拐头向上。在这四五个月的时间里面并没有非常明显的需求刺激,为什么整个工业品的几个开始稳定下来呢?工业品价格稳定下来也表现为今年一季度工业企业环比出现好转,为什么会出现这个变化呢?关键的原因是面对需求的出击,在民营特别集中的领域一部分企业被迫退出,产品的价格开始稳定下来,产品价格的稳定也表现为仍然在活着的企业它的毛利率开始出现一定程度的改善,所以非常晚近的这段案例也说明在需求下降和盈利的背景下民营企业可以退出,如果说这一过程在一些领域特别大,这一领域主要集中在国有资本的领域,去年11月份以后中央痛下决心要在这些领域重点解决产能过剩问题,解决产能过剩问题的关键方法之一就是关闭产能,中央下决心关闭产能的努力,这种决心本身对工业品的价格、对商品的价格造成了很大的刺激,这种刺激到现在为止还在延续。也许很多人包括正在制定者也许都没有想到的是在市场自发的去产能和政府通过行政手段去除过剩行业产能的过程之中,今年3月份政府同时推出了一本财政刺激计划,政府推出了财政刺激计划,又刺激了市场对经济、对市场需求非常乐观的预期,这一预期同时促发了存货调整,对于预期以及促发的宏观调整,在宏观上造成了工业品价格急剧的反弹,造成了商品价格非常急剧的反弹,在3月份、4月份甚至5月份这些反弹幅度都特别大。我们从这里看工业品价格,在那几个月里面工业品反弹幅度是2011年以来没有过的,在供应层面市场正常的存货去化叠加上政府主导的存货去化,在需求层面上政府不经意的刺激了房地产,在需求的预期和存货的调整层面上也造成了一个非常大的刺激,共同造成了市场在价格层面上极其剧烈的反弹。
紧接着下来我们更重要的是从战略现在去展望三个月和六个月,这一格局会怎么走呢?我们认为站在现在从三个月到六个月的角度来看问题,有把握认为政府主导产能的去化过程会继续,由市场主导的产能去化力量过程在去年年底基本完成,也许在今年多多少少还会有一些,但是由政府主导的产能去化在去年的开展是很不充分的,在今年3月份开始展开,在今年可以预计的将来它应该会继续展开。我们从3月份看到了需求恢复,看到的基建、房地产市场的恢复,尽管中间有一些小的波动,也许我们现在所看到的需求恢复,也许还能够再持续两个月、三个月甚至是四个月的时间,但是再往后假设它持续到今年10月份,再往后我们就会看到需求重新下降,甚至需求再次出现一个比较明显的下降。在这个意义上来讲我们现在处在一个相对比较短暂的蜜月期,从需求的角度来讲三月份对需求的刺激和房地产市场的恢复仍然在继续上升或者是继续发挥作用的过程,同时供应的去化总体上也在正常进行,由此对工业品的价格、对商品的价格对周期性行业的盈利都形成了比较有利的刺激,但是随着时间的延续,也许三个月以后最多六个月以后,也许等不大六个月以后,随着政府基建重新调头下降,从房地产市场重新调头下降,从那个时候我们看到的是一方面供应也许在去化,一方面盈利也会下降,重新造成价格的下跌,造成盈利的恶化,但是在这一转折发生之前我们还是处在一个相对比较有利的阶段。这个阶段对工业品价格的影响、对企业盈利的影响是什么呢?我个人的猜测是在未来三四个月的时间里面我们现在看到的工业品价格正在调头向下,但是随后会在0轴附近小幅度的摆动,也许比0轴略高,也许略低一些,从价格和盈利这些总量层面上来看产能过剩的问题从短周期的角度来看,它的幅度不是那么激烈和突出。商品价格总是受到很强的支持,它往上大幅度的上升似乎没有那么强的力量,但是它在往下的时候又受到很强的支持,从周期盈利和相关短板的走向来看,可能大体从盈利的角度来讲维持这样一个格局,但是再往后随着房地产新开工的下降,随着政府刺激政策的下降,我们会看到需求的下降,在稍微长一点的时间来看会重新看到工业品价格往下,重新寻找一个新的底部,这个底部也许不像去年下半年那么深,也许不像2015年上半年那么深,但是它应该是一个重新比较明显的底部,重新形成一个底部,未来这个底部我们不知道它会整理多长时间,从历史上来看这一底部长的话有两年多,短的话有一年时间,但是未来这个底部重新整理和结束以后很可能这个底部就最终形成。
我们在2013年的下半年看到工业品价格有一轮底部,在14年下半年、15年下半年有一个底部,15年更深,也许在2011年下半年再次看到工业品价格盈利的底部,这个底部有多深我们不知道,但是17年上半年这个底部一旦它整理完成,通过产能去化,我个人相信周期性的下降力量所造成的产能过剩日益恶化的过程也许就基本上结束了,这样的判断这有非常大的不确定性,因为这是对特别遥远的将来的一个判断,但是从市场力量正常进行所展开的存货去化过程,从这些力量来看,从一部分二线城市反腐败所波及的二线城市房地产市场调整过程来看,现在产能过剩毫无疑问一方面很严重,另一方面它也确实处在一个切实的解决过程之中,在这个切实解决的过程之中,由于需求的波动仍然会有,表明商品市场对现在的关系没有那么悲观,但是考虑到需求未来还会下降,我们也许还会重新有一次下降的过程,但是未来这次重新的下降过程也许是一个最终底部出现的标志,换句话来讲我们现在处在产能去化最困难的时候,但是这一段最困难的时候用一年不超过一年熬过去以后,这个问题很大程度上解决了。如果中央真正下决心把它熬过去,对于民营企业来讲这个问题我认为在今年下半年基本上解决了。
影子银行
紧接着下来我再用一点时间讨论一下金融体系的问题,一个比较简要的讨论。我们知道也许从04、05年开始中国逐步发展成一个在银行体系表外,开始发展成一个影子银行,在影子银行发展的很长时间里面,应该说它的一个发展过程在一定程度上是可以理解的,银行用理财的资金去购买企业债、政府债、其他的一些标准化债券,在一定程度上类似一个资产管理业务,尽管它受到了监管,它的会计原则等等有一些差异,从这个来讲似乎是一个比较正常的过程。但是从10年、11年以后影子银行出现了一个爆发式的增长,关键的因素是非标资产的大量需求,由于宏观调控、由于监管因素的影响,地方融资平台包括大量的房地产企业还有其他的一些需求,它们正常的融资需求在银行资产表内没法得到满足,但是它们又能够或者是愿意或者是市场相信他们能够支付比较高的利率,在这一条件下影子银行就发展出很多的产品去对接这一需求,影子银行把大量的资金投入到信托、投入到政府的融资平台之中,并通过政府银行的担保等等因素获取非常高的利率,这一利率可以认为大大的高于银行表内存款的利率,因为这一因素的影响,因为非标需求的兴起,影子银行经历了爆炸式的增长,这一需求站在当时来看应该说是可以理解的。
但是在这里我们想讨论的是2014年晚些时候以来非标的需求出现了大幅度的紧缩,一方面中央对地方的借贷行为进行了很多约束,很多地方原来的借债转化成了地方政府债,房地产由于自身市场的调整对融资需求也大幅下降,再加上经济的作用、经济的低迷,非标需求大幅度下降,同时因为银行监管的放松,所以有一部分融资需求也开始转移到银行表内,在这种宏观因素的作用下,我们在这张表上看到的在一定程度上是可以与非标对应的融资需求,我们看到在过去两年的时间上,每一年新增的需求有多少在流量上在以前它始终处于一个波动上升的过程之中,但是在过去两年它出现了一个非常大幅度的下降,这种大幅度的下降从银行理财资金的投向上也生动的反映出来,银行在非标资产市场上的配置从以前的27%,从2013年的27%萎缩到去年下半年只有16%,也许现在的比重还要显著的更低。但是在这一背景下,一个合乎逻辑的推论是原来大量的理财资金是投入到了非标资产,因为非标资产可以支付非常高的利益,现在非标资产的需求消失了,所以理财产品无法支付那么高的利率,理财市场的增长应该就会放缓,因为这个市场没法支付那么高的利率。但是相反的我们看到的是在这以后尽管理财的需求在消失,理财市场没法支付那么高的利率,但是理财资金继续出现爆发式的增长,甚至理财市场规模的增长比2013年之前的增长速度要更快。
在理财市场继续高速增长的同时,我们再来观察理财市场的利率,理财产品的利率它的下降,它确实有一些下降,但是这个下降始终很缓慢,一直到现在为止都很缓慢。特别重要的是如果我们去对比,如果我们把理财产品的利率与定期存款的利率以及银行间三个月的回购利率去做一个对比,我们看到一直到今年的1月份理财产品与三个月定期存款的利差还在扩大,同时理财产品与三个月银行回购利率的利差也处在历史最高点附近,一方面银行所可以持有的非标高息资产大幅度萎缩,一方面涌入理财市场的资金继续在爆炸式的增长,甚至增速比之前更快了。银行没有那么高的高息投向,理财产品收益率应该下来,但是理财产品收益率下降很缓慢,相对于竞争性的资金用途它的利差还在扩大,银行有什么样的办法去获得和维持这么高的利率呢?银行能够变出什么样的魔术去到这么高的利率呢?从信用债、利率债、银行存款都是在下降的,它的利率下的很缓慢,同时它的利率与其他一些标杆相比这些利差还在扩大,这些利差截止到2016年1月份之前它的利差还在扩大,银行变了什么样的魔术能够维持这么高的利率呢?我们认为银行变了三个魔术,在理财市场上在非标消失,本来这个市场应该紧锁的背景下这个市场越活越有活力,我们认为这个市场变了三个魔术,第一个魔术是期限上的错配,在历史上包括现在大量的理财资金,短期的理财资金对接的是比较长期的资金用途,特别是一些长期性的资金用途还没有到期,这些长期性的资金用途可以支付比较高的利率,以前比较长期的非标或者比较长期的债券相对享有比较高的利率,但是它用比较短期的存款、比较短期的理财产品去支持它,用持有到期的方法去计算利率,所以它用手中持有的比较高期限的资产维持了一个比较高的利率,不是用净值,而是用持有到期,这种方法在原则上侵害了以前持有人的利益,以前理财产品的持有者应该享有的收益在成本计价的原则上被未来的理财持有人所有了,这是一个重要的魔术,但是这个重要的魔术没法说明在14年9月份到15年年初这一利差变的重要事实,这是银行变的第一个魔术。
银行变的第二个魔术,通过大量的加杠杆来提高收益,比如说在信用债市场上大量的加杠杆来提高收益,通过一个短期限低成本的资金加杠杆加到相对收益比较高的信用市场上,从而提高自己的收益。在更早的时候通过把一部分资金通过两轮市场借给券商,借给融资融券的这一领域,可以获得相对非常高的、相对风险比较低的资金用途,也是他提高收益率的方法,这一方法我们认为是用增长杠杆来实现的。第三个方法是提高自己风险的暴露性,进入以前没有进入或者是很少涉足的比较陌生的领域,通过容忍和承受更高的风险来获得自己的收益。换句话来讲在非标资产下降的背景下,银行继续维持或者提高产品的收益,它的核心在于提高了自己内在的风险水平,这么高的利率在理财的收益率被认为存在刚性兑付的条件下,这么高的看上去是无风险的利率,最终的方法是银行让这一体系存在了更高的暂时还没有暴露出来的内在风险,这一内在风险主要是流动性风险、信用风险、杠杆风险以及各种错配的风险,把大量的短期资金用于长期限的用途,所承受的一定是流动的风险,但是这些信用风险从表面上来看通过比较高的收益率给持有人带来了更高的利益,但是它也使得这一体系处在越来越不稳定、风险越来越大的状态,而且为了维持相对比较高的收益率,看起来这一体系在过去几年进行了比较活跃的金融创新,这些金融创新不见得都是有害的。比如说在两轮市场上非常积极的进取,包括在现在为止大量的委外领域也有非常精巧的设计,丰富了金融产品的品种,提高了市场的竞争性和流动性,并不见得都是坏的,但是许多的金融创新确实是通过提高自己所承受的潜在风险的方法提高收益,在风险暴露之后随着体系的扩张,越来越成为一个沉重的系统性风险。
这一体系的脆弱性在我看来在一些情景下这种脆弱性是显而易见的,在另外一个情景下它的脆弱性不那么清晰,但是也是高度值得警惕的,因为这样的原因在这里我们讨论影子银行的问题,在非常非常小概率的情况下或者是在未来的某个时候一旦出现了货币紧缩或者是汇率层面上出现了一些异常的波动,引发了大量的资本外逃,这个体系会哄然倒塌,严重的错配,这一体系会哄然倒塌,在货币紧缩或者是自动外流的小概率情景下,政府救都救不过来,本来货币紧缩或者自动外逃是一个问题,但是这一倒塌会大量的加剧这一冲击所造成的破坏力,这一风险站在现在来看仍然是遥不可及的,但是这一体系不采取一些措施去管理,如果它未来足够大,它会使整个经济非常不稳定。在一定程度上2013年的钱荒就是对这一体系的压力测试,2013年的钱荒发展的如此之严峻,超出了一些决策官员的预期,很重要的原因是他没有预期到影子银行的反映,当时没有通货膨胀,没有别的问题,货币紧缩可以很快的解决,但是现在这一体系比当时要更大,我认为很可能要更脆弱,但是这一风险不会很快的兑现。也许有一些现实的风险实际上市场的讨论很多,但是尽管市场的讨论很多,使得这个风险没有看上去那么大,但是它多少仍然值得一些讨论,就是信用债违约的风险。
我们在这张图上能够看到在过去一年多的时间里面一方面经济下行、企业盈利恶化、企业实际的违约发生事件在明显的增加,另一方面在信用债风险市场在大幅的下降,一方面企业在违约,这两种现象表面上来看存在着彼此之间的矛盾,自身去吸收了信用违约的风险,但是至少在短期之内维持相对比较高的收益率,但是现在的挑战和问题在于信用违约的风险在上升,小范围的信用违约风险还可以通过它的违约金和收益来吸收,但是一旦违约风险比较大,以至于超过了某个临界点,以至于理财产品无法及时足额给客户兑付,有可能引起恐慌,这样催化了流动性风险,其他风险和流动性风险相互作用会造成一定的危机,我承认我们现在离这个风险还有一定的距离,但是从企业盈利、违约事件发生,在这个节点上我们越来越远近这个接着点,而不是离这个转折点越来越远。未来存在一个小概率的风险是由于违约超预期的扩散,引发警情,形成一次比较大的类似股灾一样的金融冲击,2013年我们经历了钱荒,2015年我们经历了股灾,未来两年会不会经历债灾呢?我们拭目以待。
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