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中国经济20个热点问题分析(一)

2017-04-20 申万宏源宏观 申万宏源宏观

文:申万宏源宏观 李慧勇,王健,李一民,李勇,邱涤凡,吴金铎,蔡璐婧,余子珍,汤莹


结论或者投资建议:


在本报告中申万宏源宏观团队用159张图表,对机构关注的中国经济问题进行了全景式分析。本报告涉及的内容包括经济增长、三次产业、三驾马车、居民收入、就业、财政、货币、物价、国际收支、企业效益等11个方面。


本报告和一般研究报告的不同之处在于不但希望能够给出“我们”的看法,更希望能够给出中国经济客观的全貌,成为投资者了解中国经济的工具书。因此如果时间不允许,只看159张图表也可以对于中国经济有个基本了解。


在本报告中我们重点讨论的20个专题包括:1、中国金融业占比是否偏高?2、克强指数是否还能够表征中国经济?3、如何看待房地产调控的影响?4、为什么奢侈品行业消费增长这么快?5、为什么这次PPI上涨对CPI影响有限?6、油价上涨对PPI和CPI影响几何?7、为什么我们一直认为中美爆发全面贸易争端概率不大?8、为什么资金流出背景下,FDI总体稳定?9、中国制造业成本到底是高还是低?10、我国是否存在减税吸引外资的可能?11、如何看待人民币加入SDR?12、如何看待外占下滑背景下货币投放模式的变化?13、人民币汇率如何定价?14、如何看待美元和非美货币新变化?15、中国外汇储备是否还可以下降?16、PPI以及降息对企业利润影响有多大?17、中国的库存周期有多长,主要受哪些因素影响?18、怎么看二胎政策及其影响?19、怎么看供给侧改革对就业的影响?20、麦当劳门店分布和农民工就业情况有啥变化?这些问题似乎都很大,但在本报告中都可以得到简明扼要的回答。


目录


1 中国金融业占比是否偏高

2 克强指数是否还能够表征中国经济

3 如何看待房地产调控的影响

4 为什么奢侈品行业消费增长这么快

5 为什么这次PPI上涨对CPI影响有限

6 油价上涨对PPI和CPI影响几何

7 为什么我们一直认为中美爆发全面贸易争端概率不大

8 为什么资金流出背景下,FDI总体稳定

9 中国制造业成本到底是高还是低

10 是否存在减税吸引外资的可能

11 如何看待人民币加入SDR

12 如何看待外占下滑背景下货币投放模式的变化

13 人民币汇率如何定价

14 如何看待美元和非美货币新变化

15 中国外汇储备是否还可以下降

16 PPI以及降息对企业利润有何影响

17 中国库存周期有多长,主要受什么因素影响


正文


1 中国金融业占比是否偏高


2016年,我国金融业占GDP的比重达到了8.3%。纵向来看,我国金融业占GDP的比重呈现出现先下降后上升的态势,拐点出现在2005年。自2005年开始,金融业在GDP中的比重持续上升。金融业占比提升和2005年后我国股票市场和债券市场快速发展的趋势基本一致。

通过国际比较也可以发现,我国的金融业在GDP中的占比也要高于发达国家。美国在2014年和2015年的金融业占比均为7.2%;日本2014年则为4.1%。而且目前我国金融业在GDP中的占比也要高于美国和日本历史上最高的的时期。日本金融业的占比的峰值发生在1990年,为6.9%;而美国金融业占比的峰值发生在2001年,为7.7%。


从美国和日本的经验来看,金融业的占比其实都经历了先上升再下降的过程。譬如美国的金融业占比在2001年之后就不再上升,日本的金融业占比也在1990年之后开始下降。

金融业在我国GDP中的占比不断提升,有其一定的合理性。随着经济的发展,作为生产性服务业的金融业占比要经历一个上升的过程,这是符合产业结构演进的规律的。并且从居民财富不断积累的角度来讲,资产管理在我国也迎来了一个大发展的时期。


但是,我国金融业的占比确实有些偏高。与世界其他主要经济体比较发现,2015年中国8.4%的金融业增加值占比在世界范围内也属于偏高行列,虽低于金融中心香港(17.1%),但已高于美国(7.2%),日本(4.44%)和德国(4.06%)。尤其是近年来,为了应对经济下行压力,货币政策持续地保持宽松,金融业得到了快速的扩张。2015年和2016年,金融业对于GDP增长的贡献率达到16.6%和7.1%。除了保增长带动金融业的发展之外,我国金融业的效率较低、交易成本较高,也是导致我国金融业在GDP中占比较高的一个重要原因。同样的交易活动,在我国可能需要更多的金融服务才可以完成,这也导致了金融业在GDP中的占比比较高。

2 克强指数是否还能够表征中国经济


克强指数用“工业用电量”、“中长期贷款余额”和“铁路货运量”的增速来衡量经济,三大指标占比分别为40%、35%和25%。在2012年之前,克强指数对于中国经济以及工业生产的走势的指示性意义还是比较明显的,但近年来,这种相关关系显著弱化。尽管克强指数仍有波动,但GDP增速和工业增加值增速均逐步走低且相对平稳。这种背离一方面是因为工业生产对GDP的贡献在减弱,第三产业的贡献在抬升;因而代表传统工业的克强指数对于整体经济的代表性在下降。另一方面,也与工业内部的转型升级有关。随着产业结构的转型升级,传统产业的占比在下降,新经济的占比逐步抬升。

但在另一方面,实际GDP的指导意义趋于弱化。近年来,实际GDP增速基本保持平稳,弹性比较小。并且实际GDP增速平稳的背后是宏微观数据的显著背离。它掩盖了微观层面企业效益和工业品需求的变化。由于弹性的缺乏以及宏微观数据的背离,实际GDP增速对于投资的指导意义越来越弱。在这种情况下,克强指数对于判断实体经济和微观企业效益走势的现实指导意义就体现出来了。由于克强指数在很大程度上代表了传统产业的走势,因而与PPI等价格指标的相关性比较大。在实际GDP相对平稳的背景下,价格的变动会导致名义GDP增速的波动。因而,克强指数对于投资的指导意义开始显现。


克强指数是名义GDP增速的指示性指标。名义GDP增速代表了人民币资产的平均收益率,决定了企业效益的走势以及利率的走势,因此是判断资产价格走势的核心指标。但由于GDP平减指数的计算方法不透明,我们无法先验地判断名义GDP的增速。但是,克强指数是名义GDP很好的指示性指标。2015年底是这一轮克强指数的底,也同样是名义GDP增速的底。此后,克强指数和名义GDP均保持持续回升的态势。克强指数季度累计数据与名义GDP季度累计增速的相关系数为0.7。因此,克强指数的变化可以用于判断微观企业效益以及资产价格的走势。而2017年一季度或许是这轮名义GDP增速的顶。


克强指数与企业效益以及PPI的走势均高度正相关。克强指数与工业企业利润增速的相关系数高达0.9,与PPI的相关系数高达0.7。这也进一步验证了克强指数对于企业效益以及资产价格走势的指示性意义;也与名义GDP对于企业效益和PPI的指示性意义相吻合。

3 如何看待房地产调控的影响


2016年10月,地产限购密集启动,主要集中在热点的一二线城市。2016年一线城市商品房销售面积占全国的4.5%,二线城市占33.2%;一二线合计占37.7%,其他城市占62.3%。一线城市地产投资占全国的11.7%,二线城市占全国的41%;一二线合计占52.7%,而其他城市占47.3%。如果按照限购和非限购城市来划分,截至2016年12月,限购城市商品房销售面积占全国的23.2%,非限购城市占76.8%。限购城市地产投资占全国的39%,而非限购城市占61%。


房地产调控对抑制房价过快上涨效果明显。从环比来看,10月开始,70城房价的环比涨幅显著回落。其中,一线城市10月房价环比上涨0.5%,涨幅较9月大幅回落2.6个点;二线和三线城市的房价环比涨幅也均有显著回落。从同比看,70大中城市的房价同比涨幅在10月以后继续走高,但一线城市的房价增速在10月以后开始回落;二线则是从12月才开始回落;三线城市的房价则持续走高。

房地产调控对销售的影响明显,投资的影响可能有所滞后。从2016年10月开始,地产销售面积增速持续下滑,累计增速由9月的26.9%下降至12月的22.5%。但地产投资没有下降,反而略有走高,累计增速由9月的5.8%抬升至12月的6.9%。

从分地区的投资增速也同样可以看到,限购之后一二线城市和其他地区的投资并没有降温,限购和非限购城市的投资也没有降温。由于地产销售对投资的影响有滞后,所以地产销售的下滑并不会立即反应到投资上。一般来讲,地产销售大概领先投资增速6个月,因此,地产投资可能会在17年的年中开始回落。

一线城市的地产投资一直保持着较好的表现,其投资不仅仅取决于销售走势,还与土地供应密切相关。


2016年,一线城市地产销售增长了9%,地产投资增长了8%。从历史走势来看,一线城市的地产销售处于较高的水平,高于2007、2008、2010、2011和2014年;但地产投资则处于低位,2016年地产投资增速仅略高于2012年。较高的销售增速并没有带来较快的投资增长。这说明,一线城市的地产投资不仅仅取决于销售,还取决于土地供应。


从历史走势来看,2015年以来一线城市的土地供应确实处于底部。由于土地供应的管理比较严格,限制了2016年地产投资的空间。但是在2016年11月开始,随着地产调控趋严,一线城市的土地供应增速反而有所回升。这意味着,政府对于一线城市的调控不仅仅着眼于需求端的收缩,同时也可能会加大供给的力度,从供需两方面同时着手调控房价。结合2016年中央经济工作会议提出的,“要落实人地挂钩政策,根据人口流动情况分配建设用地指标。要落实地方政府主体责任,房价上涨压力大的城市要合理增加土地供应,提高住宅用地比例”。预计一线城市的土地供应会有所加快。尽管2017年一线城市的地产销售大概率将呈负增长,但如果土地供应加快,一线城市的地产投资可能有超预期的表现。


历史经验来看,即使地产销售负增长,一线城市的地产投资仍有望实现快速增长。2010年一线城市地产销售下跌29%,但地产投资却逆势增长了25%;2011年一线地产销售下跌33%,但地产投资仍有12%的增长;2014年一线地产销售下跌14.6%,但投资增长了12%。而2012年尽管一线地产销售增长了53%,但地产投资仅增长了7.6%。因此,如果土地供应状况好转,预计2017年一线地产投资有望超预期。

4 为什么奢侈品行业消费增长这么快


近年来,随着我国经济快速增长、消费者个人可支配收入的提高,奢侈品消费市场呈现迅猛发展的势头。据统计,2015年中国消费者在奢侈品的花费达1168亿美元,占全球奢侈品消费的46%。我国几乎成了“奢侈品的天堂”:中国成为保时捷全球第二大市场,一年售出14785辆汽车;化妆品中的高端品牌雅诗兰黛去年在华销售增长30%;备受中国男性富豪喜欢的伯爵手表过去4年内在中国的销售额翻了4番。究其原因,收入、再分配效应、储蓄率、购买渠道和价格是驱动中国奢侈品市场快速发展的重要因素。


收入水平上升,为奢侈品消费提供物质基础。中国经济发展带来人民收入的持续增长,到2016年,中国全民人均可支配收入创下23821元的历史新高,比上年增长8.4%。随收入的不断增加,越来越多的中国人口迈向中产阶级和富裕阶层,截至2015年,我国中产阶级绝对人口达1.09亿人,雄居世界第一;中国富裕阶层人数约为1528万,是名副其实的富豪之邦。居民迅速积累的财富成为了奢侈品消费的坚实的物质基础,中产和富豪是奢侈品市场的消费主力。当一个国家居民的人均收入在3000美元以上,社会的消费结构将发生全面升级,由温饱型向发展型、享受型转变。而中国目前正在深刻经历这个阶段。奢侈品消费市场的高速增长也正是我国居民收入增长、消费结构升级的重要表现。


再分配效应不明显,富人过量的财富易于流向奢侈品消费。中国的收入分配差距偏大已经成为学界社会共识。2016年中国薪酬白皮书显示,公司管理层经理平均薪酬为51万,而初级职工平均薪酬仅为3.3万,二者相差了15倍之多。近年来,政府为了减小收入悬殊,促进更公平的收入分配采取了一系列相关措施,例如:2015年出台“十三五”收入分配改革路径,提出“规范初次分配,加大再分配调节力度”。2016年国务院提出进一步发挥税收调节收入分配的作用。尽管如此,从中国家庭人均收入构成来看,再分配效应不明显。虽然城镇居民的转移性收入占比已经在2013年达到77%,但是占中国人口数量一半的农村居民的转移性收入占比依然很低,在2012年依然不到10%。从基尼系数来看,2015年中国的基尼系数为0.462,在世界范围内都处于相当高位,远超国际公认为0.4的警戒线。造成再分配效应弱的主要原因依然在于社会保障制度不健全与不公平,税收制度不合理等因素。而这些因素在短期之内不可能有实质性的改变,可以预期,在很长的一段时间内中国贫富绝对差距依然巨大。跟发达国家相比,中国富人承担的财富转移压力小,财富保有量大,因而更容易进行奢侈品消费。


储蓄率的下降,刺激消费,包括奢侈品消费。中国是一个典型的高储蓄国家,中国总储蓄在GDP中的比例在2013年就达到相当高的水平,位居全球第三,仅次于科威特和百慕大群岛地区。因为社会保障、社会福利不完善,看病贵、买房贵、上学贵,老百姓习惯性地储蓄,进行“积谷防饥”。然而从2008年开始,中国人的储蓄观念逐渐淡薄,步入了一个长期下降趋势。截止到2015年,中国的储蓄率降到了48%以下,成为目前历史最低位,如此一来,中国消费支出也在发生翻天覆地的变化。从2014年开始,消费已经连续3年成为中国经济增长的第一驱动力,2016年消费对经济增长贡献率达64%,随着居民收入增长和供给侧结构性改革的推进,2017年消费还会持续火爆。奢侈品作为消费市场中的一环,在中国面临消费升级的阶段或将成为最大的受益者。


购买渠道的拓宽和价格的下降进一步刺激奢侈品消费。互联网跨境购买、代购和出境购物热扩宽了奢侈品的购买渠道,进一步降低了奢侈品的购买价格,在很大程度上助推了中国奢侈品市场的火热。随着互联网和手机等移动端的高度普及,我国奢侈品和奢侈服务网购消费势如破竹。2016年中国居民45%奢侈品是通过网络渠道购买,且网购奢侈品年均消费涨幅近三成。另外,国家统计局公布的数据显示,中国内地公民出境旅游人数自有统计数据的1998年的843万人次,到2014年破亿,增长10.8倍。当下,更有年轻人每年专门出国“扫货”,一次性购买多种大牌产品。次外,琳琅满目的折扣降价活动通过网络等各种渠道迅速传播,廉价激发了更多的奢侈品购买欲。

5 为什么这次PPI上涨对CPI影响有限


PPI对CPI的传导主要表现在两大方面,一是上游原材料向中下游工业制成品进而传导到CPI中的消费品;二是PPI中的生活资料价格向CPI传导,既包括CPI的食品项,也包括非食品项。PPI去年以来出现了大幅的上涨,但对于CPI的传导有限。一方面,本轮PPI的上涨主要体现为生产资料PPI的上涨,而真正与CPI关系更加密切的生活资料PPI的涨幅有限;我们用2012年以来的数据计算,生活资料PPI与CPI相关性较高。生活资料的价格上涨对于CPI的影响更加明显,两者的相关系数高达0.85;生产资料与CPI的相关性弱一些,两者的相关系数仅为0.31。另一方面,由于终端需求仍然疲弱,下游提价的能力有限,上游价格的上涨向下游的传导不顺畅。上游价格的上涨带动了其盈利改善,而下游需求端未实质好转则无法通过终端提价来消化成本的上升。

6 油价上涨对PPI和CPI影响几何


原油向物价的传导主要分两项,一是原油向石油冶炼PPI的传导;二是原油向成品油,进而CPI交通燃料项传导。经测算原油与成品油传导系数为0.3086。多数情况下,成品油调价会使得CPI交通项同向变动。交通燃料占比0.5%-1%,原油价格上涨10%,CPI约上涨0.015%-0.031%。我们测算了2003-2012年原油对CPI的影响,并与美国做了对比,我国原油对物价的影响不如美国显著。主要原因我国主要以煤炭为主,对原油的敏感程度不如美国;我国虽然煤炭占比下降,但原油占比保持平稳,预计低弹性将维持一段时间。


为了考察原油对PPI的拉动作用。我们使用两种方法:方法1:以2000-2016年为时间框架。以英国北海布伦特原油月均结算价同比为解释变量,国内 PPI 15个工业部门的月度同比为被解释变量,研究原油价格同比变动对15个工业部门PPI同比的带动作用。方法2:计算原油价格每上涨10%对15个工业部门PPI的拉动作用,再乘以各个部门占PPI的权重,得出总的效果。结果发现:原油价格同比上涨10%,PPI同比约上涨0.85%左右。

7 为什么我们一直认为中美爆发全面贸易争端概率不大


美国新任总统特朗普是贸易保护主义的坚定拥护者。特朗普上台后,美国迅速退出TPP,减轻了TPP对中国的威胁。然而,特朗普在竞选时反复强调的贸易保护主义和制造业回流政策一旦实施,将对中国产生重大冲击。


美国一直是中国对外贸易的重要合作伙伴,虽然近些年来中美贸易比重相对下降,但仍然一直保持在一个较高的水平上。中美贸易往来占中国进出口总额大概保持在13%-15%的水平,中国对美国出口总额占中国总出口总量大概在16%-22%的水平。其中,2014年,中美贸易往来占中国进出口总额的12.9%,中国对美国出口总额占中国总出口的16.9%。据美国商务部统计,2015年美国与中国双边货物进出口额为5980.7亿美元,占美国全部进出口额的比重为15.7%,中国首次超过加拿大成为美国最大的贸易伙伴。

特朗普建议把中国列为汇率操纵国,并对中国商品征收45%的惩罚性关税。同时,他宣称将采取一系列措施吸引美国制造业企业回到美国。我们认为,特朗普对中国商品征收45%关税的可行性不大,因为此举非但不能解决特朗普十分关心的就业问题,反而会加重失业,并给最底层人民的生活带来更大压力。根据皮特森国际经济研究中心的测算,美国与中国和墨西哥的贸易战将使得美国在2020年失业率高达9%;Marcus Noland(PIIE)估算,惩罚性关税措施将使得未来十年特朗普政府损失2.6万亿美元的财政收入;美国国家政策基金会研究认为,美国对中国、墨西哥及日本的惩罚性贸易关税,将转嫁到美国人民的消费税当中,平均每户家庭在未来5年多承担11100美元的税收负担,且最底层人民负担最严重。


我们认为,更可能出现的情况是特朗普对各行业普遍加征幅度较低的关税,并针对中国对美贸易依存度高、贸易顺差高的行业以及传统反倾销反补贴领域加征惩罚性关税。中国对美贸易依存度最高的行业是以核反应堆和机电设备为首的机械行业,其次是车辆、飞机等运输设备,在中美发生贸易战的情况下,这些行业首当其冲受到影响。中国对美国贸易顺差主要来源于机械类产品与纺织类产品,其中机电设备、核反应堆和机械器具等机械类产品产生的贸易顺差高达55%以上,纺织类产品产生的贸易顺差额大约在16%左右,这几类商品大概率会成为其关税政策的入手点。美国对中国的反倾销反补贴领域涉及产业包括钢铁、化工及制药、杂项制品、塑料及橡胶等、纺织服装、机械及电子设备等,未来这些都可能成为其重点惩罚对象,尤以钢铁和化工及制药的概率更高。


8 为什么资金流出背景下,FDI总体稳定


2011年以前中国一直处于资本净流入状态,每年资本净流入保持在350亿美元左右的水平。大量外资的涌入主要得益于高速增长的经济,低廉的劳动力以及日益开放的投资营商环境。在2011年后,净资本流入开始迅速减少,2014年首次出现净资本流出现象。

在资金加速流出的背景下,FDI并没有随中国大举开拓海外市场而减少,相反近几年的外商直接投资额依然保持在一个较高的水平并略有增加。针对这一现象,我们可以从如下几个角度进行分析:


虽然当前经济处于转型阶段,但依然蕴藏巨大投资潜力,FDI持续大量流入反映了国内较好的投资前景。当前中国经济正处于转型阶段:经济增速面临回落压力,劳动力成本上升推高制造业成本,发展方式急需改变。但是中国依然是世界第二大经济体,有着规模庞大的消费群体。另外经济转型过程同样伴随着产业和消费的升级,这一过程同样孕育着巨大的投资潜力,FDI持续大量的流入正是对国内巨大投资潜力的反映。


虽然FDI流入的数额处于稳定阶段,但是投向的产业却在悄然发生变化。中国早期吸收的FDI大部分均流向制造业,而这一趋势也随着中国经济增长而发生变化。外资流向制造业的占比不断下降,转而向信息技术、商业、服务业等领域。新的增长点必然催生出新的投资机遇并吸引投资。


中国对外投资的迅速增长并不是因为国内投资缺乏吸引力,而是反映了国内相关产业发展壮大后开始走出国门、开拓海外市场的过程。在经历经济的高速增长之后,国内的企业迅速扩张并积累了雄厚的资本。出于竞争的需要,这部分企业一方面希望开拓海外市场增加营业利润,另一方面处于降成本的要求投资海外,这两类需求促使对外投资流量迅速增加。


总之,两类不同的需求推动了FDI保持高位增长和对外直接投资的迅速增加,当对外投资增速更快时表现为资金净流出时,推动对外投资的增加并不是因为国内投资机会的缺乏,而是国内企业开拓国外市场的需要。


9 中国制造业成本到底是高还是低


随着经济的发展和居民收入的增加,作为前期推动经济高速增长的人口红利正在逐渐消退。目前国内劳动力价格上升推动制造业成本上升从而挤压企业利润已经成了不争的事实,但是中国制造业成本究竟在近年来上升了多少呢?在当前要素市场环境下中国制造业成本相比较与国外究竟是高还是低?值得探讨。


为了准确度量制造业成本并方便国际比较,我们选取了几个有代表性的经济体计算了各国的“单位劳动力成本”。单位劳动力成本是劳动力成本与经济增加值的比值,表示制造业每创造一单位的的经济增加值所需要花费的劳动力成本。反映了一国劳动力成本与劳动生产率变动的情况。计算的结果如下:

2010年中国制造业的单位劳动力成本只有0.086而到了2014年该数值已经上升至0.138,单位劳动力成本上升了46.7%。相比较之下,对于发达国家来说,其制造业的单位劳动力成本要远高于中国,德国的单位劳动力成本在0.65左右,而英国的单位劳动力成本在0.58左右。发展中国家中,中国与马来西亚经济发展程度相似但马来西亚的单位劳动力成本要高于中国。而相对不发达的区域单位劳动力成本较低,菲律宾的单位劳动力成本在2015年只有0.016,远低于其他经济体,因此在制造业成本上更具优势。


通过对比中国与其他各国的单位劳动力成本我们可以发现,虽然近几年中国制造业的劳动力成本逐年递增,但是相比较于发达国家中国制造业仍然具有较大的成本优势。而相对于新兴的发展中国家来说,中国制造业劳动力成本相对较高。因此对于制造业劳动力成本上升这一问题,我们既不必过于忧虑,更不可掉以轻心,抓住经济转型的时间窗口,推动产业革新才是正确的选择。


10 是否存在减税吸引外资的可能


对于那些缺乏资本和技术的发展中国国家来说,外资对于经济增长所起的巨大作用是毋庸置疑的。首先通过引进国外资本可以解决国内资本缺乏的问题。其次吸引的外资在国内创造了大量就业,增加居民收入。再者,在吸引外资的过程中引进高新技术,通过“外溢效应”促使本国的技术进步。最后,外资创造的税收也增加了财政收入。正是通过吸引外资的方式参与全球化产业链,才造就了“亚洲四小龙”这样的增长奇迹。


影响一个经济吸引外资的因素的有多种,其中市场环境,政治环境和税收政策起主要作用。首先市场经济环境对于吸引外资有着决定性的作用,主要体现在以下几个方面:国内的生产要素情况主要包括劳动力技术水平和价格、资源禀赋与价格;国内市场的大小以及竞争程度;基础设施建设情况。其次政治环境保证了投资的安全性。主要体现在政治局势的稳定性,税收政策以及法律的透明度和公正性。最后税收政策影响了企业的盈利性。以上三种因素共同作用影响企业海外的投资决策。


税收对吸引外资的影响主要在影响企业的税后资本报酬率上,一般来说当政府降低税率时,将提高企业的税后资本报酬率,从而吸引投资。因此为了吸引外资大部分国家对于外企都会有一定的税收优惠。但税收优惠是以减少财政收入为代价的,有研究表明税收在外企投资决定时并不起决定性的作用,而另外两个因素对外资流入规模的影响要大于税收的影响。


特朗普减税法案如果实施,美国将成为在大的经济体中所得税率最低的国家,对于提升国内投资和吸引海外投资都会产生重要作用,很有可能会产生全球性的减税浪潮。我国目前企业所得税率为25%,总体税率并不高,但由于税前扣除等原因实际税率远高于这一水平,未来也有进一步扩大税前扣除和降低税率的可能。


11 如何看待人民币加入SDR


人民币国际化对于中国经济具有重要的积极意义。第一,人民币国际化可以提高我国外汇储备的安全性;第二,人民币国际化可以降低企业的汇率风险和汇兑成本;第三,可以为我国金融资源的全球配置提供便利;第四,有助于我国获取全球范围的铸币税;第五,有利于我国积极参与全球的经济治理。


2016年是人民币国际化关键一年,10月1日,IMF宣布人民币纳入SDR正式生效。围绕人民币加入SDR,我们已经推出并将继续推出一系列的市场改革和开放措施,这有助于加快人民币的国际化进程。而从国际比较来看,我国的经济增长率以及国债收益率相比发达国家仍然是比较高的,这就意味着国内的资产对于全球资金仍然具有较强的吸引力。从长期的战略意义来讲,围绕SDR的一系列市场开放举措,有利于吸引全球资金流入中国市场,并将推动中国国债收益率进一步下行,也将在长期对人民币汇率提供支撑。


加入SDR可以加快人民币的国际化进程。首先,人民币加入SDR可以得到IMF成员国的官方认可,这有助于增强持有人民币的信心,提高人民币的国际可接受性和金融便利性,提升我国在国际货币体系的主体地位。再次,人民币加入SDR可以促进我国的对外直接投资。加入SDR可以降低市场主体持有人民币的成本,增强外界使用人民币的信心和热情,改善我国经济发展的外部环境,推动我国的对外直接投资及加快企业走出去的步伐。最后,人民币加入SDR也具有重要的政治意义。人民币加入SDR,可以提高SDR的代表性和合法性,并借助于SDR挑战美元的霸权地位,撬动国际货币体系改革,并最终实现国际储备货币的多元化。

12 如何看待外占下滑背景下货币投放模式的变化


宏观流动性主要通过广义货币供应量来衡量,决定因素是基础货币和货币乘数。在外汇占款持续下滑的背景下,央行通过各种货币政策工具进行对冲,旨在维持货币供应总量的合理稳定,减少跨境资本流动对经济的冲击。


根据直接效果的不同,央行的货币政策工具基本可以分为影响基础货币和影响货币乘数两类。前者主要包括公开市场操作、财政存款等工具,而后者最主要的手段就是准备金率工具。理论上而言,准备金率工具只是改变准备金中超额部分和法定部分的结构,并不直接影响基础货币规模,但实际上由于调整准备金率会对银行体系的可用资金造成影响,进而影响新增存款和信贷,因此最终也会通过货币乘数效应对货币总量和经济产生作用。


从历史经验来看,央行一般在基础货币增速扩张时上调准备金率,而在基础货币增速下滑时下调准备金率,通过影响货币乘数来使广义货币供应量保持在适度水平,因此基础货币增速、货币乘数与法定准备金率调整呈非常强的相关性。

近年来,随着外汇占款的趋势性下滑,基础货币余额增速大幅下滑甚至一度负增长。在此背景下,央行在2014年下半年至2016年初连续下调法定准备金率。降准的累计效应推高货币乘数,是广义货币增速能够保持稳定的重要原因。2016年3月央行再次下调法定存款准备金率后,货币政策逐渐转向以逆回购+MLF的组合释放流动性。


2016年一季度以来政策重心从影响货币乘数转向直接作用于基础货币,也反映了准备金率政策与OMO、MLF等公开市场操作工具的区别。除了作用对象不同外,两者在期限、范围以及影响上具有明显区别。


从期限来看,降准具有永久性,而公开市场操作则有一定期限。降准将一次性增加银行超额准备金规模,其优势在于商业银行无需担心流动性到期因素,对银行扩大信用派生的引导效果更强,能有效促进宽货币向宽信贷传导。相比而言,公开市场操作有期限限制且期限整体较短,需要不断滚动,操作成本较高。但不同期限的央票、正逆回购、MLF、PSL、SLO等工具可应对不同的流动性需求,能够较好的平滑中短期流动性的波动。从金融机构角度来看,由于公开市场操作存在到期续做的不确定性,因此在资金运用过程中将更为谨慎。


从范围来看,全面降准具有普遍性,而定向降准和公开市场操作则对于接受对象存在限制。例如,2015年多次实施的定向降准就将商业银行对三农、小微企业贷款情况作为是否获得降准资格的标准。而央行在进行公开市场操作时也会在MPA框架下对操作对象和规模进行区分。因此,相比全面降准,定向降准和公开市场操作更易控制,有助于引导资金加强对关键领域和薄弱环节的支持,也有利于引导金融机构加强流动性和风险管理水平。


从影响来看,由于降准的永久性和普遍性,对于信贷扩张和货币乘数的显著影响,降准越来越被解读为货币宽松的信号,其信号意义对市场预期的影响较公开市场操作要强很多。因此,降准作为“一剂猛药”,更多是在经济下行压力较大,而通胀和汇率压力以及资产泡沫风险仍相对可控的背景下的政策选择。

13 人民币汇率如何定价


在2015年811汇改的基础上,2016年人民币对美元汇率中间价进一步完善为参考“收盘汇率+一篮子货币汇率变化”的形成机制。


“收盘汇率+一篮子货币汇率变化”是指做市商在进行人民币对美元汇率中间价报价时,需要考虑“收盘汇率”和“一篮子货币汇率变化”两个组成部分。其中,“收盘汇率”是指上日16时30分银行间外汇市场的人民币对美元收盘汇率,主要反映外汇市场供求状况。“一篮子货币汇率变化”是指为保持人民币对一篮子货币汇率基本稳定所要求的人民币对美元双边汇率的调整幅度,主要是为了保持当日人民币汇率指数与上一日人民币汇率指数相对稳定。


具体来看,每日银行间外汇市场开盘前,做市商根据上日一篮子货币汇率的变化情况,计算人民币对美元双边汇率需要变动的幅度,并将之直接与上日收盘汇率加总,得出当日人民币对美元汇率中间价报价,并报送中国外汇交易中心。由于各家做市商根据自身判断,参考三个货币篮子的比重不同,对各篮子货币汇率变化的参考程度也有所差异,各家做市商的报价存在一定差异。中国外汇交易中心将做市商报价作为计算样本,去掉最高和最低的部分报价后,经过平均得到当日人民币对美元汇率中间价,并于9时15分对外发布。


此外,2016年12月29日,中国外汇交易中心发布CFETS人民币汇率指数货币篮子调整规则的公告,CFETS指数新增11种货币。CFETS篮子货币包括中国外汇交易中心挂牌的各人民币对外汇交易币种,此次新增11种2016年挂牌的人民币外汇交易币种,属于正常的调整。新增篮子货币包括南非兰特、韩元、阿联酋迪拉姆、沙特里亚尔、匈牙利福林、波兰兹罗提、丹麦克朗、瑞典克朗、挪威克朗、土耳其里拉、墨西哥比索,调整后篮子货币数量由13中提高至24种。其中,阿联酋和沙特都是我国的石油贸易大国。


新增币种后,CFETS原有币种的权重普遍下降。此次调整,CFETS篮子货币权重采用考虑转口贸易因素的贸易权重法计算,使用2015年数据。新增币种后,原有币种代表的贸易权重相应会有所降低,其在货币篮子中的权重也普遍下降。唯一的例外是瑞士法郎,权重略增加0.002。权重减少最多的币种依次为欧元、美元、日元、港币和澳元,分别下降0.05、0.04、0.03、0.02和0.019;而韩元在新增币种中权重最高为0.11,取决于其贸易权重。


币种增加提高了CFETS篮子的代表性,也有助于维持其稳定。CFETS篮子货币权重主要考虑贸易权重,因此可以反映我国整体的贸易状况。而货币篮子越丰富,涵盖的双边贸易的区域也就越多,提升了CFETS篮子的代表性。同时,篮子币种越多,也有助于分散单一币种的汇率波动对CFETS指数的冲击,有助于维持CFETS指数的稳定。反过来也可以理解为,币种增加有助于分散风险,CFETS指数可以容忍某一种币种更大幅度的波动。


权重调整后,理论上会提高人民币兑美元中间价的调整幅度。如前所述,币种增加可以使得CFETS指数容忍某一币种更大幅度的波动。从人民币中间价的定价机制来看,中间价综合考虑了前一日收盘价和为保持一篮子汇率基本稳定所要求的人民币兑美元汇率的调整幅度。真正影响人民币兑美元汇率的是美元及美元指数篮子中的货币,包括欧元、日元、英镑、加元、瑞典克郎和瑞士法郎。调整前,美元及其指数篮子货币在CFETS中的总权重为0.665,调整后总权重为0.547。理论上,人民币兑美元中间价确定后,根据汇率套算和外盘即期汇率,就可以确定人民币兑其余货币中间价。如果美元指数升值而人民币兑美元中间价不变,意味着人民币对于美元指数中所含货币升值,也即CFETS指数升值。此时,为了保持指数的稳定,需要人民币中间价贬值。简单起见,假设美元指数升值1%来自于美元对所有指数篮子货币均升值1%。由于调整后总权重下降,为了维持CFETS指数稳定,所需的人民币中间价贬值幅度要更大。这也意味着,权重调整后实际上人民币兑美元的调整弹性变大了。


理论跟现实存在一定差距。实际上,央行可以选择让CFETS指数和人民币兑美元汇率共同承担汇率调整压力,这就存在调整的空间。此外,做市商在报价时会参考三个货币篮子,但其参考的比重不同,也会使得结果存在差异。因此,从实际情况来考虑,无需过度担忧CFETS指数调整带来的影响。人民币兑美元汇率仍会大概率沿着既定的方向和节奏运行。


14 如何看待美元和非美货币新变化


2016年,美元整体走强,世界主要货币汇率对美元多数贬值,其中英镑和墨西哥比索跌幅最大,巴西雷亚尔和俄罗斯卢布则逆势大幅上涨,人民币贬值幅度居前。通过对汇率贬值进行国别比较,我们发现经济基本面状况、美元的走势和英国脱欧、美国大选等全球黑天鹅事件是影响各国汇率变动的重要因素。

美元指数全年升值3.6%,主要得益于经济数据改善、美国大选和美联储加息。2016年,美国就业市场持续复苏,失业率降至4.8%,推动工资水平上涨,个人消费支出增加,12月核心PCE升至1.7%。特朗普提出的减税、宽松法规和投资基建等一些列举措提振了市场信心,美元、美股全面上涨,11月美国大选后至年末,美元升值幅度达4.4%。另外,市场对美联储的加息预期也推高了美元汇率,12月15日美联储加息后,美元当日便升值1.2%。


巴西雷亚尔是2016年全球主要货币中表现最好的,雷亚尔对美元汇率从年初的0.2525上升到年末的0.3072,升值达21.7%。在经历了2015年超过30%的贬值后,2016年雷亚尔的快速反弹受多项因素影响。首先,巴西国内利率水平远高于全球主流国家,2016年巴西10年期国债收益率维持在11%以上,而美国同期国债收益率仅为2%左右,日本国债收益率更是为负,较高的收益水平和较低的资产价格增加了雷亚尔的吸引力;其次,巴西总统罗塞夫被弹劾后,市场预期巴西政坛动荡有望缓和,看好新政府下经济的复苏,外部资金加速流入使汇率坚挺;最后,举办里约奥运会增加了对巴西雷亚尔的换汇需求,在短期内导致了货币供给的紧张,雷亚尔在里约奥运会开幕前一周升值达2.6%。


与巴西雷亚尔相同,俄罗斯卢布也在经历了2015年的暴跌后迎来反弹,2016年卢布对美元汇率升值17.8%,达到0.0163美元/卢布。由于俄罗斯经济很大程度上依赖于石油出口,因此国际原油价格的波动将影响俄罗斯的税收收入,进而影响卢布的汇率。布伦特原油价格自2014年6月开始下跌, 2016年1月跌破30美元/桶,卢布对美元汇率也于1月到达0.01213美元/卢布的底部。但2016年以来,随着全球经济逐渐复苏和对原油需求的增加,油价开始回升,2016年末,欧佩克和非欧佩克国家协议削减120桶/日的石油产量,油价因此回到50美元/桶以上,卢布也随之不断升值。另外,俄罗斯经济的复苏、前半年美元的走弱、2015年卢布的超跌、俄罗斯政府减持美债并配置卢布资产同样是卢布升值的原因。

日元全年小幅升值2.8%,其中上半年涨幅达16.8%,11月8日美国大选后大幅贬值10.1%。日元升值的主要影响因素有:第一,日元作为避险货币,在上半年中国股市熔断、美联储加息推迟、欧美股市下挫的背景下,受到了全球避险资金的追捧,特别是在英国脱欧当日,日元便升值了3.9%;第二,日股与日元走势有很强的负相关性,上半年日股的大跌推升了日元;第三,由于上半年美国通胀、就业数据不及预期,美元走弱间接促进了日元的升值。


欧元在2016年小幅贬值3.2%,主要受3次黑天鹅事件影响。6月23日英国脱欧当日,欧元贬值2.4%;11月美国大选,欧元贬值4.2%;12月5日意大利修宪公投至年末,欧元贬值2.3%。此外,欧元汇率被欧元区低迷的经济拖累,而欧洲央行的购债措施和QE政策释放了大量流动性,进一步压低了欧元。


英镑在2016年巨幅贬值16.3%,主要受英国脱欧事件影响。6月23日英国公投脱欧这一黑天鹅事件发生后,市场担忧英国经济将走入衰退,同时预期英国将迎来更大规模的货币宽松,英镑在当天狂泻8.1%,至1.37美元/英镑。而年内第二次大跌则发生在10月,英国首相特蕾莎梅宣布英国政府将从欧盟“硬退出”,这打破了市场之前对于英国将留在欧洲单一市场的“软退欧”的猜测,引发英镑“闪电崩盘”,一度在几分钟内暴跌10%。英镑的大幅贬值为英国经济带来了很大的不确定性,出口将因此受益,但也带来了通货膨胀的风险。


去年全年墨西哥比索贬值17%,成为2016全球贬值幅度最大的货币之一。此次贬值受国内国际两方面影响,国内方面,墨西哥经济增速低迷,长期以来的低油价导致石油出口收入下降,经济基本面堪忧;国际方面,由于墨西哥与美国经济来往密切,美国大选走势对比索汇率有重大影响。自9月以来,特朗普支持率飙升,其声称要在美墨边境修建隔离墙并驱赶墨西哥非法移民,这导致比索一路贬值至年末的0.04825美元/比索。


2016年,人民币延续了2015年的贬值势头,全年下跌6.5%,贬值过程大致可分为3个阶段。第一阶段发生在年初,从2016年1月4日至7日,央行连续下调人民币兑美元中间价,累计下调幅度达1.1%。当时,由于美联储加息周期开启,美元处于上升通道,新兴经济体货币自然面临贬值压力,人民币也未能幸免。叠加每年1月份居民换汇增加的季节性因素,共同导致了人民币的贬值。第二阶段为5月上旬至7月下旬,人民币对美元汇率相继跌破6.6和6.7两大关口,这主要是在人民币贬值内在需求和美元走强的背景下,央行主动引导有序贬值的结果,对市场的冲击也相对有限。第三阶段自9月底开始至年末,在美联储加息预期下,世界主要货币均对美元贬值,其中人民币贬值3.9%,幅度小于欧元、日元、英镑、卢布等货币,处于中等水平。总的来说,相比于世界主要货币,2016年人民币贬值幅度居前。这一方面是市场对中国经济增速放缓的担忧,另一方面也是美元走强的必然结果,人民币汇率贬值的风险总体可控。


15 中国外汇储备是否还可以下降


基于IMF《外汇储备充足性评估》(Assessing Reserves Adequacy)框架,在固定汇率和浮动汇率制下,外汇储备的充足性分别为:

Fixed: 30% of STD + 15% of OPL + 10% of M2 + 10% of X       (1)

Floating: 30% of STD + 10% of OPL + 5% of M2 + 5% of X       (2)

其中,STD表示短期外债,OPL表示其他资产组合负债(我们用QFII和QDII来表示),M2为广义货币,X为出口。IMF的这一框架考虑了在不同汇率政策下,外汇储备在保证正常经济活动和防范金融风险方面的必要规模,对于充足性的衡量是比较合理的。


根据2016年三季度数据,短期外债为5366亿美元(需剔除人民币外债),QFII和QDII的总额度为1717亿美元,M2为218010亿美元,年化出口为20982亿美元。由于中国实行的是盯住汇率制,将上述数据代入公式(1)中,可以计算出当前中国保证外汇储备充足性的规模为26700亿美元。但是,IMF认为,如果存在有效的资本管制的话,M2的权重应该降低,甚至消除。考虑到中国的资本账户还没有完全开放,假如赋予M2以5%的权重的话,可以计算出外储充足的规模为15333亿美元。


因此,可以认为,只要我国的外汇储备规模保持在2.7万亿美元以上,其充足性就可以得到保证。而考虑到我国资本账户还未完全放开,外储充足与否的标准可以放宽到1.5万亿美元。截至2016年12月,我国外汇储备为3.01万亿美元,这意味着外汇储备还有3000亿至1.5万亿美元左右的使用空间。


此外,如果中国实行浮动汇率制的话,那么测算的外储规模的充足标准为14198亿美元,约1.4万亿美元。因此,可以看到,随着中国逐渐由盯住汇率制转向浮动汇率制,加上人民币加入SDR后国际化程度越来越高,在保证外储足够应对各种情况的前提下,我国可动用的外储规模还可以进一步放开。


这里需要明确一点,外汇储备太少了不行,但也并非是多多益善的。外储规模过大的弊端包括损失机会成本、面临资产缩水风险、削弱宏观政策效果等众多方面,上述IMF的评估框架也考虑到了这些因素,因此其测算一国外汇储备的充足规模同样也是其最优规模。从这一点来说,当前我国外汇储备的下降也是在向其最优规模回归。

16 PPI以及降息对企业利润有何影响


2016年,工业企业利润总额增长了8.5%,而2015年则是下跌2.3%。2016年工业利润增速较2015年改善了10.8个百分点。


从财务层面分析,一般来说,企业利润的增长可能来自于四个方面:营收及营收利润率的改善;成本和成本率的节约。而从数据中我们也发现,2016年,企业的营收、营收利润率以及成本率确实较2015年有所改善。其中,2016年营收增长4.9%,较2015年改善了4.1个百分点;而2016年营收利润率为5.97%,也较2015年改善了0.21个百分点;2016年成本率为85.52%,较2015年降低了0.16个百分点。

我们首先分析2016年成本率的变化。首先,原材料价格的变化会影响企业的成本。2016年出厂价格指数(PPI)以及购进价格指数(PPIRM)跌幅都显著收窄。其中,2016年PPI下跌1.4%,跌幅较2015年收窄了3.8个百分点;而2016年PPIRM下跌2%,跌幅较2015年收窄4个百分点。由于PPIRM的改善幅度比PPI更大,原材料价格的变化无法解释企业成本率的改善。我们进一步分析企业三项费用的变化,2016年管理费用和销售费用分别增长了6.4%和6.6%,较2015年提高了1.2和2.6个百分点。而企业财务费用在2016年下跌了5.8%,较2015年回落了6.9个百分点。可见,财务费用的节约是2016年企业成本率改善的主要原因,而财务费用的节约主要得益于2015年连续降息的滞后影响。

2014年11月至2015年10月,央行连续6次下调基准利率,一年期贷款基准利率共下调165个BP。目前,一年期贷款基准利率已降至历史最低水平,而贷款加权平均利率也处于历史低点,2016年四季度的水平为5.27%。得益于前期宽松的货币政策,工业企业的利息支出也呈现出较大幅度的下行,工业企业利息支出的增速以及利息支出占主营业务收入的比重也都降至历史低点。2015年,企业利息支出下降2.3%,2016年企业利息支出下降6.2%,显示出降息的滞后效应。2016年利息支出占主营业务收入的比重也下滑至接近1%的水平。

而从上市公司数据中,我们可以将涵盖的行业范围进一步扩展到工业以外的其他行业。可以发现,整体上市公司的财务费用增速均降至了历史低点。截至2016年三季度,上市公司的财务费用下降了5.5%。而服务业的财务费用增速也同步走低。截至2016年三季度,非金融服务业的财务费用下降6.1%。

从收入端来看,企业营收是量与价的结合,因此一方面与工业增加值密切相关,另一方面也取决于PPI的走势。2016年工业增加值增长了6%,较2015年小幅下滑了0.1个百分点;而同期PPI则较2015年回升了3.8个百分点。由此可见,企业营收的改善主要来自于PPI的回升而非工业生产的改善。同时,PPI的改善也有助于提升企业的营收利润率。

17 中国库存周期有多长,主要受什么因素影响


企业的库存周期一方面有其自然规律,从历史上来看,库存表现出周期性波动的特征,呈现出上升和下降的往复过程。从可得的数据来看,中国历史上经历了五轮库存周期。从1996年5月到2001年7月,大约经历了5年的时间;从2001年8月到2014年12月,大约三年稍多的时间;从2005年初到2008年8月,大概三年半的时间;从2008年11月到2011年10月,大约三年的时间;从2011年11月到2014年8月,接近三年的时间。可见,一轮库存周期一般持续的时间在三年左右。第一轮大约经历了5年的时间,可能与经历了一系列冲击如1997年金融危机有关。从2014年9月以来的这一轮库存周期,按照3年左右的时间,大约也将持续到2017年年中见顶。


而从库存的上升周期来讲,小的上升周期一般是经历一年左右。譬如2000年6月到2001年7月;2013年9月到2014年8月。对应于经济比较弱的时期,补库存的时间也相应较短一些。这轮库存回升开始与2016年7月,大概率也将持续到2017年7月。


库存也是一种投资,实际利率越低,代表库存的成本越低,企业补库的意愿就较强;而PPI上涨也会提高企业囤货的积极性。我们观察这一轮PPI的回升和实际利率的显著下行,始自2016年的2月,大约领先库存回升5个月时间。从这个角度来讲,PPI回升至2017年2月,企业补库将持续到2017年7月。


(未完待续)



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