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大人,时代变了?

Jason不跪 南半球聊财经 2023-07-30

 

这两天公布了2022年的统计公报,有蛮多可以调侃的数据,比如税收收入减少3.5%,但M2(货币)却增长了11.8%,比名义GDP增速(5.8%)高出了近一倍,说明什么?

说明税收隐蔽化,经济金融化。

看看央妈前几年是怎么表示的,在它的报告中屡次提到——

要保持广义货币 M2 增速与名义GDP增速相匹配。

为什么要匹配?

管理层解释:要脱虚向实,扶持实体,不搞大水漫灌,凸显人民币定力。而且不能随便动存款利率,因为这是大家的压舱石(印象中是央妈刘副行长2020年说的)。

但去年还是动了。

根据新的利率传导机制,降银行负债端成本,即等于降居民资产端收益。

新闻不会这么说,新闻只会说降银行负债端成本,有利于降低社会贷款利率。我假设有一个只存款的债权人,和一个只贷款的债务人,那么宏观这么操作,就是把债权人的“利益”转让给了债务人。

国内最大的债务人是谁?

无疑是广义财政链条,包括地方国企和土地房产——

住户存款120万亿,随便下跌10个bp,就是1200亿的利益被转移了。这是看不见的隐形财政现金流。

M2显示了宏观的宽货币,央妈反复在最近的报告中提醒读者,一旦经济热度上来,宽的货币可能导致通胀快速抬升。

我们可以从上海房价作为一个切面参考——

我们知道房价有两个因子,一个是基本面(居民收入和刚需规模),另一个是流动性(金融属性和债务约束),当基本面边际下行的时候,流动性需要更多的“水”来填补,以防发生系统性金融风险。

什么是系统性金融风险,就是明斯基时刻。

如前所述,“利益”转移的结果是什么?一部分人(债务人)的预期现金流得到了“暂时的稳定”,而另一部分人(债权人)的预期现金流遭受到了“损失”,投射到生育率上,就会出现总量减少。

所以我说,在阅读各种财经新闻的时候,就是在读宏观的“选择”。

通过这些“选择”,我们能了解到宏观到底有什么程度的底牌。

每一条财经新闻,都包含了“得益者”和“失利者”两个部分,后者不会被“叙事”,不然政策就无法推行。

但即使不被新闻“叙事”,事实依然会“倔强”的在经济要素中反馈。

报告中还有一个数据,是就业人口——

可以看到,去年减少的速度是惊人的,一年减少了1300万劳动力,其中有退休的(这两年是退休大年)这种永久退出劳动力市场的,也有失业率抬升这种暂时性退出劳动力市场的。

黄奇帆之前说过——

中国原来是劳动力过剩,近几年发生了重大变化。

2012年以后,每年退休的人员平均在1500万人左右,但每年能够上岗的劳动力,不管农村的、城市的,新生的劳动力是1200万左右。实际最近五年,我们每年少了300万劳动力补充。也正因为这个原因,这五年中国GDP增长率从原来的11%—12%增长下降到6%左右。GDP 增速的下降,本身会导致失业增加。GDP 增速每下降一个点,会减少200万就业人口。现在,GDP 增速下降了4—5个点,本来应该有500万、1000万下岗工人,但是为什么没有出现呢?就是因为中国的就业人口在减少。

如果200万就业人口=1个点GDP来算,去年的GDP(3%)对应1300万就业人口减少还算不错的。

刚出台2月份PMI数据不错,预示今年失业数据会逐渐修复——

但长远来看,人口结构必然导致趋势性的就业人口减少,也会加大对中长期经济数据的压力。

按照周天勇的测算为2.15%——

所以我在知乎里写,现在有比较低房贷利率的新入场者不要嘲笑还在“坚持”存量高房贷利率的“老”人,没错,现在的3.x%可能比他们的5-6%来得低(可以省不少利息),但未来的新人可能只要2%甚至1.5%,那个时候你会变成新的“老”人。(前提是债务泡沫一直没破)

而基本面(25-39岁刚需、劳动人口减少、老龄化)的量变……

我想一个特殊的“不可能三角”一直存在——财政空间、人口困境、产业升级。

1) 老路径侧重于把房地产作为内需,变相加速了人口困境和阻缓了产业升级,但创造了财政空间(=债务空间)用来对冲、保持经济增速不大幅减缓(驳斥萨莫斯等人的崩溃论);

2) 人口困境的根本在于分配,但“债务”本身是制造分配不对等的工具,宏观如决心“应对”人口困境,必然要保持杠杆的适度平衡,甚至是目前高位的纠偏,这会“牺牲”主动投资空间(即逆周期空间),即在一段时间内让一部分人面临“收入下滑”的窘境;

3) 产业升级需要内需的市场,同等资源下,如果“强调”房地产的支柱意义,那么就会挤出对其他产业的“供需”两侧资源供给。这一点社科院已经出过报告,当居民债务率处于高位时,房地产对产业的拉动作用小于对其他产业的挤出作用。

所以,有债务做盾(化妆舞会),叙事可以“高调”和“温暖”,但接下去的数据仍会告诉我们“真相”。


韩国,你又做到了

人口数据,有点酸爽(反推房地产数据)


欢迎加入星球,一起看宏观的选择题,以及各种数据分析——


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