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#调研纪要#高善文演讲稿

栏目:调研纪要 作者:ZML 时间:2022-09-05 16:28:49
今天我想重点与大家分享两个方面的内容:一是我们对于房地产市场的观察。前一段时间由于各种内外政策和市场变化,房地产行业面临着比较大范围的流动性短缺,这样的流动性短缺在一段时间里还出现了不断蔓延和加剧的情形。近期,随着政策的明显调整和转折,我个人认为房地产行业的最坏情况应该已经过去了,流动性危机将得到有力的控制,房地产行业在很大程度上应该可以避免此前大家所担心的硬着陆的局面。但是尽管如此,我认为房地产仍面临着一些压力、调整和转折,这样的调整和转折在宏观经济层面也将具有比较明显的影响。所以接下来我们围......

今天我想重点与大家分享两个方面的内容:一是我们对于房地产市场的观察。前一段时间由于各种内外政策和市场变化,房地产行业面临着比较大范围的流动性短缺,这样的流动性短缺在一段时间里还出现了不断蔓延和加剧的情形。近期,随着政策的明显调整和转折,我个人认为房地产行业的最坏情况应该已经过去了,流动性危机将得到有力的控制,房地产行业在很大程度上应该可以避免此前大家所担心的硬着陆的局面。但是尽管如此,我认为房地产仍面临着一些压力、调整和转折,这样的调整和转折在宏观经济层面也将具有比较明显的影响。所以接下来我们围绕这个领域的内容跟大家做交流。第二,过去10多年,中国经济的增⻓率总体上一直波动下行,迄今为止还不⻅得已经触底。在经济不断的减速和下行的过程中,要促进经济转型:向高端制造业和现代服务业转型,从数量型的增⻓转向质量型的增⻓。经过过去10多年的努力,中国经济转型到底取得了什么样的进展?站在2021年底的时点上回顾过去,我们如何评价经济转型所取得的进展?这样的转型在资本市场上有什么样的反应和投射?展望未来,我们应该如何继续去观察预测和展望经济未来的转型过程?这是我想跟大家做的第二个分享。

极限条件下住房需求增⻓等于新进入城市的人口数量增⻓

首先我们转入第一个领域的内容,对房地产市场的讨论。在过去20多年,中国房地产市场总体上保持了高速增⻓的势头,并成为中国经济增⻓最重要的支柱之一。旺盛的房地产市场需求主要来自于三个方面的力量:第一,大量的人口源源不断地流入城市,对城市的住房市场产生了持续和旺盛的需求。第二,城市的居⺠存在着很强的愿望去改善自己的居住条件,希望住的房子更大、更舒适一些,配置更⻬全一些。改善性的需求也是支撑房地产市场需求重要因素。第三,房屋的使用有一定的寿命,特别是在亚洲、在中国,房地产的使用寿命似乎不是那样⻓,随着老的房屋逐渐进入了损坏的状态,不再具备使用条件,在这个时候自然也产生了很多置换性的需求。这些需求合并在一起支持了过去很多年非常旺盛的房地产市场需求,使得房地产成为整个经济增⻓最重要的支柱之一。而我们现在试图回答的问题是:房地产市场的高速增⻓,未来是否还可以持续,房地产市场的需求在多大程度上已经得到了比较好的满足?我们试图从自上而下的宏观⻆度对这些问题提出看法。回答这些问题的起点是这样的:我们要知道房地产市场需求增⻓的最终极限在哪里?在极限的条件下,房地产市场的需求将维持什么样的增⻓?当我们把极限增⻓搞清楚以后,我们再去观察现有的数据趋势,在多大程度上在逼近这个极限。基于中国的情况,我们提出几个初步的假定:

第一,中国的房地产市场的市场化改革是从1998年开始的,房地产市场的蓬勃的增⻓是进入2000年以后,2000年以后所盖的房子,即便使用寿命较短,在2030甚至2050年之前,都不会进入大规模的淘汰和置换过程。我们现在淘汰和置换的房子还是80年代以前盖的房子。所以在现在以及未来较⻓的时间里,旧房的大量淘汰和置换不是支持房地产市场的最关键因素。第二个假设是,在极限理论的条件下,城市现有居⺠的房地产的渗透率已经饱和,即希望有住房且有购买能力的人都已经购买了住房。第三个假设是,对于新进入城市的居⺠而言,进入城市以后需要购买的住房的渗透率是稳定的。在接受这些假设的条件下,我们将知道在极限条件下,住房需求的增⻓将等于新进入城市的人口数量的增⻓。由于现有城市居⺠的住房渗透率已经饱和,住房的需求就完全来自于新进入城市的居⺠,新进入城市的居⺠的数量是增⻓的,对住房的需求就是增⻓的,如果新进入城市居⺠所需要的住房渗透率大体稳定,住房需求的终极的增⻓将会等于新进入城市居⺠数量的增⻓。为了观察新进入城市的人口数量的增⻓,我们使用了两个指标:一是城市常住人口数量。城市常住人口数量每年都有变化,我们把这个变化理解为城市人口的增⻓,城市人口数量每年都有一定的增加,这一增加的增⻓实际上是城市常住人口数量的二阶导数,我们是可以计算出增⻓趋势的。二是统计局公布的每一年新增就业的数量。以这个数据趋势为基础,我们再计算商品房面积销售的增⻓与城镇人口增⻓之间的差。根据理论极限,这一数据的⻓期趋势应是向零轴逼近。而下图是我们基于现实数据所得到的结果。这一差值在早期是非常大的,但是总体上它非常快速的收敛到很低的水平。

所以对趋势数据的大致的观察,对我们去理解房地产市场未来将要稳定下来的极限水平,多少是有一些道理的。

2015年到2019年商品房销售的水平高是因为受到短期事件的冲击有了这些道理以后,我们再来仔细观察中国房地产市场的重要数据,方法是我们计算房地产每5年销售的增⻓、城镇人口的增⻓以及他们的差值。

在2010年到2014年期间,这一差值已经处于非常低的水平。但是在2015年到2019年期间,这一差值有比较明显的反弹和上升,这是我们接下来要讨论的重点。一种可能性是2010年到2014年的数据存在问题,房地产市场的收敛过程被夸大了。另外一个可能性是在2015年到2019年期间出现了一些特殊的外部冲击因素,使得这一差值被抬高了。我们倾向于相信,在很小的程度上,2010年到2014年的数据有一定低估;而在非常大的程度上,2015年到2019年的数据受到了一次性事件的冲击,这些一次性事件在一段时间之内抬高了商品房销售的水平,但是这些一次性的影响在⻓期之内是不可持续的。2015年到2019年或者2020年期间,最主要的一次性的冲击,是货币化的棚户区改造,一次性提高了城市现有居⺠的住房渗透率水平。以前棚户区的改造是用⻝物去置换,后来用大量货币去置换,置换出来的货币转化成为对商品房非常强的需求,而这一转化出来的强需求,被认为是2016-2018年房价大幅上升,特别是二三线城市房价大幅上升的重要原因之一,但是由棚户区改造所推动的一次性住房需求的大幅度上升,在⻓期是不可持续的。除此之外另外一个偶然性的因素是2020年的疫情,货币信贷条件在一段时间之内异常宽松,这在2020年又将房地产市场需求维持在特别高的水平上。在2015年到2019年期间,我们所看到的差值对⻓期历史趋势的背离,在更大程度上受到了一些一次性事件的影响,而这些一次性的事件在⻓期是不可持续的。

地产销售面积可能在去年和今年已经⻅顶对经济增⻓的支撑作用越来越弱

在对于假设做了比较宽松的处理的条件下,如果没有扰动性因素影响,2021年房地产销售面积的绝对水平应该不会超过15.3亿平米。但是在现实之中,我们看到了接近17.6亿平米的销售面积。换句话来讲,我们现有的房地产销售量与它的⻓期合理的趋势水平相比,大概要高出20%,⻓期历史趋势背离不仅幅度大,而且持续了数年的时间,从⻓期来看是需要修正的。房地产市场的销售要逐步回到它的⻓期趋势水平,甚至低于⻓期趋势水平,来实现对过去透支的修正。我们进一步考虑2020年到2030年中国城镇化的基本趋势,我们倾向于认为城镇化的基本趋势是,在2020年到2030年,城市常住人口增⻓的增速,以及新增就业人口的增速应该不会高于1%,甚至完全可能是负增⻓。实际上,2015年到2019年,城市常住人口的增⻓已经是负增⻓,新增的城市就业人口的增⻓基本上也处在0的水平。在2021年到2030年,这两个增速,都完全有可能掉到零以下的水平,在最乐观的条件下不超过1%。做完这些估计和推算以后,合并起来的结论是,2020年和2021年中国房地产销售的面积的水平大概都在17.6亿的水平,这将是很⻓时间之内商品房销售面积的顶部。甚至存在这样的可能性:17.6亿平米的商品房面积的销售将是一个⻓期的历史顶部,也许在未来非常⻓的时间里,商品房销售的面积都将难以回到17.6亿的水平。换句话来讲,尽管未来的数据还会有波动,但是总体上商品房销售面积未来⻓期的趋势将会处在非常低的一个增⻓水平上,甚至⻓期的趋势也有可能处在零附近甚至是负增⻓的水平。房地产销售面积的⻓期的顶部,很可能在去年和今年我们已经看到。在2020年之前,房地产市场始终都是中国经济的最重要的支柱,在未来它仍然是一个重要的支柱,但总体上来讲,它对经济增⻓的支撑作用是越来越弱的。这样的看法有没有其他证据来支持?我们考虑了另外一个⻆度:研究东亚近邻在经济的⻓期的增⻓和发展过程之中房地产市场的趋势变化。在两年以前,我们提出一个基本的思路,把中国的经济增⻓放在东亚经济体历史增⻓的过程中进行对标,我们发现所表现的趋势是比较接近的。按照这样的方法,我们进一步对比东亚邻国的经济体的住宅投资相对GDP而言是什么时候⻅顶的,以及中国大概在什么时候⻅顶。我们把这一对比放在图上。

对于东亚其他的经济体而言,过了对标点以后,比如日本的1968年、韩国的1991年,平均4年以后住宅市场⻅底。这些结果共同指向了一个结论,就是中国房地产投资占GDP的比重,大概在2015年前后已经⻅顶,2021年后,在⻓期的趋势上,住宅销售、房地产投资等将处在非常低的增⻓水平。这一部分的内容,总结而言就是中国房地产市场投资占经济总量比重已经比较确定⻅顶,进入了一个⻓期下滑的过程。房地产的销售绝对面积很可能在2020年2021年已经⻅顶,在未来非常⻓的时间之内,可能难以回到这一水平,意味着⻓期的趋势很可能是零增⻓甚至是负增⻓。因为从道理上来讲,新增城市人口基本上不增⻓,城市的住房渗透率已经接近饱和,这些合并的因素决定了新增的需求没有那么大,除非政府持续的推出棚户区改造,这种政策的扰动的确会产生非常大的影响,而未来这样的政策调整会不会发生,我们也拭目以待。

2010-2015年房地产企业商业模式的调整:从囤地囤货到高周转

在房地产领域的第二个层面的讨论,涉及到房地产企业商业模式的调整。这两年以来,为了落实房住不炒政策,政府推出了越来越严格的措施督促房地产企业去杠杆。去杠杆措施的不断推进,与今年下半年以来房地产市场出现的流动性压力存在一定的关系。这一政策调整对房地产企业的商业模式也在产生非常大的压力。在这些条件下,我们对房地产商业模式的历史演变做一些简要的回顾,并以此为基础,对现有的情况做一些评论。我们计算了我们所定义的中国房地产市场的存货周转率,这是我们自己所定义的存货周转率。我们把存货定义为已经开工,但是还没有销售掉的面积。这样定义的好处是数据非常一致。经过存货周转率的计算,我们看到2015年是一个重要的分水岭。

在2015年之前,总体上行业的存货周转率较低,2015年以后存货周转率经历了大幅度的提升。我们同时做了第二个观察——房地产行业的销售净利率,即净利润除以销售收入。

我们同样可以看得很清楚,2015年是一个分水岭:2015年之前,行业的销售净利率的中枢水平是比较高的。2015年以后,销售净利率的中枢水平经历了比较明显的下沉,尽管都有波动,但是波动的顶部和底部都在向低。这两个指标合并在一起告诉我们的故事是,2015年之前,房地产行业的主流商业模式是囤货和囤地,是通过囤积存货和土地来获利。囤积土地和囤积存货的一个重要的获利来源,是房价不断上升。比如你2010年盖了房子到2015年才卖,因为房价的上升就可以获得很大的利益,这在存货周转率上就表现为存货周转率很低,在销售净利率上就表现为销售净利率比较高,再加上相对比较高的杠杆,就支撑了房地产行业比较高的ROE。但是这一商业模式,在2015年以后经历了比较彻底的转变。2015年以后,行业的模式从囤货和囤地的模式开始转向高周转模式,即开工以后⻢上就把房子尽快的满足销售条件卖出去,房子卖出去以后,资金一回笼,⻢上用于新开工,尽量较少持有土地,提高存货和资金的周转率来获利。

如今房地产行业的高周转模式走到了尽头

所以我们看到2015年以后,周转率在大幅上升。在给定杠杆比较高的条件下,因为周转率增加了一段时间,房地产市场的供应增加,使得整个的销售净利率下来,所以周转率上升,销售净利率再下来再乘上杠杆,整个ROE不一定上升,但是商业模式经历了很大的变化。行业为什么从囤地和囤货的模式转向一个高周转的模式,很重要的原因是在后期随着房地产市场的调控越来越频繁,调控越来越碎片化,囤货和囤地模式内在脆弱性被暴露出来。你囤了一下货,这个货还没有卖出去,然后限购、限售很多调控措施都来了,你的资金回流等等出现了非常大的压力和障碍。在高周转的条件下,你只要开工在很短的时间之内把它卖掉,这样房地产企业对销售情况的预⻅和掌控能力比较强,从而降低了自身现金流和资产负债表所面对的潜在⻛险。所以在这样的条件下,行业的经营模式从囤货模式转向了高周转模式。而现在,随着去杠杆的不断推进、随着贷款集中度、三道红线以及其他相关联的预售资金加强监管等等,特别是以这一次行业的流动性危机的爆发为标志和转折点,房地产行业的高周转模式应该已经走到了尽头。房地产行业将没有能力去维持这么高的周转,因为这么高的周转建立在,比如对预售资金大量的,短期非常灵活的使用等等条件的基础上,包括在资金层面上很多约束的基础上,在现有的调控条件下,行业的高周转模式难以为继,行业的高杠杆的模式在去杠杆条件下也难以为继。

房地产行业的商业模式面临第三个调整开始转向内涵增⻓、高质量增⻓、精细控制

房地产行业的商业模式,很可能在未来面临着第三个调整。第三个调整的标志是,周转率将不可避免的被迫下来,然后杠杆率也被迫下来,如果杠杆率和周转率都被迫下来,别的因素都不变,ROE就会下来。ROE下来对于新进入的资本以及对行业内的资本来讲,赚这点钱就不值得,它就会退出市场。如果给定的杠杆率很低,给定的周转率被压下来,行业的销售净利率一定要被推上去,这样ROE才能维持在一个⻓期可以接受的水平。而行业的销售净利率要被推上去,要么需要房价涨上去,要么需要地价掉下来,要么需要在经营和开发环节把各种的跑冒滴漏全部压掉。于是,房地产行业的商业模式开始转向内涵增⻓、高质量增⻓、非常精细的控制。我们认为这是房地产行业在商业模式上正在经历的第三个调整。在周转率、杠杆率被降下来的条件下,它必须把销售净利率推上去,销售净利率推上去必然建立在成本降低,地价降低或者是房价上升的基础上,必然建立在很多的房地产企业被并购吸收、逐步退出市场的基础上。把这样的推断跟我们刚才对⻓期的商品房销售的推断合并在一起,我们的结论是,如果房地产市场整体的供应不变,未来商品房销售处于低增⻓趋势,对房价、地价的上升产生了非常强大的向下的压力。但是我们这一部分所讨论的房地产企业的经营模式的调整意味着,在需求⻓期走低走弱的背景下,在比较⻓的时间里,供给很可能也在下降,而供给的下降也使得房地产价格的调控变得更加复杂。

房地产行业会经历大洗牌高杠杆、周转率较快的企业被淘汰

房地产行业,不可避免地会经历较⻓时间的大洗牌。洗牌表现为很多高杠杆的、周转率比较快的、财务不够稳健的、毛利率等等有一些问题的企业逐步离开市场,被淘汰和被吸收掉。如果说2016年煤炭钢铁等行业的供给侧改革,产能的清除和吸收,大幅度的提高了产品的价格和行业的盈利。房地产行业来也将迎来一轮由供给侧力量所主导的调整,这将使得很多企业消失,行业竞争的格局得到改善,行业的份额更多向稳健⻰头企业集中。这样的趋势对于房地产板块的估值,甚至对银行板块的估值也会有影响。回顾结论:第一,我们认为房地产市场投资占GDP比重在2015年前后已经⻅顶,销售面积在去年和今年很可能⻅到历史绝对水平的顶部,这个顶部或许是很⻓时间的顶部,也有可能是历史的顶部。同时,房地产行业面临着比较大的供给侧调整和出清的压力,这将使行业集中度得到提高,行业的经营模式从不断高速扩张转向高质量增⻓。

用基建和房地产刺激经济增⻓的手段未来将不复存在实现经济增⻓将依靠经济结构转型

接下来我们对中国经济的结构转型做一个观察。过去20年,中国经济最主要的一个支撑力量是重工业化,是基建和房地产。这样的支撑力量,未来基本上将不复存在。2018年以后,我们开始推行去杠杆政策,加强对宏观杠杆的关注以及对财政约束和纪律的重视。如果说过去10年每一轮经济下行,政府都通过基建和房地产把经济增速推上去,在现在和未来,这方面的空间会越来越小,房地产市场的加杠杆已经走到了尽头。在这样的条件下,经济的增⻓将需要转向到内生增⻓力量,需要依靠经济的结构转型去实现。在以前稳定增⻓的努力之中,我们从来都没有忘记去促转型。在稳增⻓的过程之中,我们试图通过深化改革去促进经济结构的转型,试图使得经济结构转向更加清洁、环境友好、增加值水平更高、人均可以支撑的工资水平更高、产业结构更高的增⻓方向上。这样经济结构转型的成效如何?结构转型的力量现在是否足以支撑,以及在多大程度上能够支撑经济增⻓?这些结构转型的过程和力量在资本市场上有什么样的投射和反应,这是我们要讨论的内容。

中国工业在全球的竞争力在过去10年是上升的

首先我们来观察中国工业部⻔的变革。在过去10年,人⺠币实际有效汇率累计升值的幅度接近30%,年均的升值幅度超过2%,而这一升值的速率放在1998年以来20多年的时间来看,是正常偏快的水平。在过去10年,人⺠币汇率总体处在很强的升值通道中。我们再来看中国的出口在全球市场的份额,无论是中国的全部出口在全球市场的份额,还是中国的工业品在全球市场的份额,在过去10年总体上都是明显上升的。

如果说2020年2021年份额的上升有疫情的影响,但是2019年肯定是没有疫情的影响,但是2019年实际上中国的出口份额就开始止跌回升。从中国工业品出口和全国的出口占全球市场的份额来看,放在过去10年的背景下来看,中国在全球市场的份额也是在明显提升,这一点也没有太大的疑问。把这两个观察合并在一起,过去10年的时间里,汇率在不断升值,中国在全球市场的出口份额还在不断上升,说明中国工业在全球的竞争力在过去10年是上升的。中国出口的竞争力为什么会提升?一个重要的原因是竞争力弱的被淘汰,在这样的条件下,经历了这样的结构转型,竞争力就不断提升。如何观察中国出口竞争力的提升?非常大的困难在于,我们没法直接研究出口结构的变化。比如中国出口了大量的苹果手机,但是苹果手机大部分的增加值不⻅得是在中国境内生产的,在这样的条件下,尽管出口的智能手机数量很多,但实际上你是处在最终的组装环节,大量的增加值,大量的利润并不是在本土产生的。在这个时候研究出口结构,研究的是智能手机的总体价值,但是实际上这些总体价值的大部分跟你没有关系,因为这样的困难,很难直接去研究出口结构,你必须研究在本土所创造的价值。

中国工业的出口交货值体现在中国本土所创造的价值

因为这样的原因,我们翻了一下数据,我们找到了一个非常重要的领域——中国工业的出口交货值。中国工业出口交货值样本有两个好处,一个是它分成30多个细分行业,另外,每一个行业我们都可以找到它在中国本土所创造的价值。我们首先研究中国工业出口交货值的变化,我们把这些行业市场份额的提升从上到下做一个排序。最上面的就是出口份额提升最大的,换句话来讲,它的竞争力提升最大,最下边的出口份额提升最小或者是在下降的,它的竞争力在减弱。做完这样的排序以后,我们就知道排在前头的行业扩张的比较快,它的份额在提升,经济结构就在向这个领域转型,排在后边的这些行业,它的竞争力在下降,它的份额在减少,它就在被淘汰掉。

做完排序以后,我们就能够知道哪些行业在扩张,哪些行业在收缩,从而就知道经济在怎样转型,在工业行业层面上怎样转型,这些转型的方向是什么。我们把行业分成三类,最上面的一类是份额提高最快的,我们把它叫做高增⻓组,因为它的份额提升非常的快,放在中间的我们把它叫做中增⻓组,放在最下边的,我们把它叫做低增⻓组。低增⻓组本质上就是将要被淘汰的行业,是一些夕阳产业;而最上面的高增⻓组是新兴产业或者是朝阳产业;中间不高不低,是支柱产业或者是比较成熟的产业。

2015年以后,新兴产业占比大幅提升夕阳行业占比同期大幅下降

首先我们对结构转型做几个观察,我们把行业区分出来以后,研究这些行业在本土所创造的增加值。这是这些行业分成三个组以后,他们的在本土所创造的增加值的增⻓情况:

我们看到2015年是一个比较明显的分水岭,在2015年之前,这些行业的增速基本上是非常接近的。在2015年以后,高增⻓组的增速非常明显的高于中增⻓组,中增⻓组要高于低增⻓组。由此带来的结果就是在工业增加值的组成结构上,2015年以后,新兴产业的占比在大幅提升,而由绿线所代表的夕阳行业或者是衰落型行业的占比同期在大幅下降。

换句话来讲,2015年以后,工业经济结构正在经历非常快速的转型,到现在它的绝对水平是低增⻓组的即将被淘汰的,比较传统的这部分产业,它的占比从接近50%下降到了40%。而高增⻓组的增加值的比重从25%上升到30%出头,两者之间的差距经历了差不多十几个百分点的缩小。但是站在现在绝对的水平上,低增⻓组仍然比高增⻓组差不多要高出10个百分点。如果我们以此作为评判的标准,我们可以说过去10年,特别是过去5年,中国的工业结构经历了非常快的转型,但是现在仍然是由传统的产业来主导,新兴产业比重比传统产业的比重差不多仍然要低10个百分点。

从固定资产投资⻆度整个经济结构的转型已经完成过半

另外一个观察的⻆度是我们来观察在工业领域资本开支的情况,一个⻆度是资本开支占这些行业营业收入的情况。

我们看到2015年之前,这三个组别的情况是差不多的,2015年之后高增⻓组的资本开支相对明显要高得多,低增⻓组要低得多。由此产生的结果是高增⻓组的资本开支的占比大幅提升,现在整个工业的资本开支之中已经超过50%,而低增⻓组应该在30%以下。

我们从固定资产投资,从新增的资本的⻆度来讲,我们甚至可以说,整个经济结构的转型已经完成过半,因为在新增的固定资产之中,在新增的投资之中,新兴产业的比重已经超过了50%。我们不能说转型已经完成,但是转型已经过了标志性的分水岭,现在在新增的固定资产之中,主导性的力量是由新兴产业来主导的,但是在工业增加值之中,它的占比仍然要略低一些,这是第二个观察。

中国的产业升级绝大部分是在计算机和通信设备领域

第三个观察是中国的工业结构的升级和转型的特点。1968、1991年以后,日本、韩国的经济结构也分别经历了非常明显的转型。这些国家转型的一个特别明显的标志就是汽⻋行业的崛起。所以在十几年前,我们曾经略带天真的认为,未来中国经济结构转型的时候,将是向着高端制造去转型,像着如汽⻋、工程机械、数控机床、精密仪器这个方向去转型,因为我们看其他国家的历史,他们是往这个方向去转型的,但是研究到现在为止的数据,这种情况基本上没有发生。在全球其他国家的大街上你很难看到中国自主品牌的汽⻋,也不⻅得完全没有,但是非常少,在发达国家的市场上,在美国、欧洲的市场上恐怕不太容易看到中国自主品牌的汽⻋,比如说红旗、吉利,可能都不容易看到。但是这不意味着中国经济结构没有升级,从汇率的⻆度,从出口份额的⻆度,过去10年我们一直在升级。而且把我们的升级与东亚的邻国进行比较,中国的表现在汇率上,在出口份额的提升上,放在同样的发展阶段来讲一点都不逊色,我们比韩国和中国台湾的情况可能还略强一些,比日本的情况也许略弱一些。中国产业的升级都升到什么地方去了?这个表告诉了我们非常确定的结论,在中国的产业升级,绝大部分是在计算机和通信设备领域。

从微观上来看,这似乎也能理解,过去10年中国的计算机、通信设备开始产生全球影响力,比如说华为、小米,存在感很强,并且对其他国家的产业构成强大的压力。这在宏观的数据上也有非常确定的证据,我们升级部分的70%发生在计算机、通讯设备等领域。第二个特点是,中国在这一领域的升级,计算机、通信设备等等领域存在着复杂和庞大的全球供应链。至于全球供应链最下段的组装、装配和生产环节在中国,最上端的研发设计和最上端设备的生产在美国、日本、韩国,也许还包括荷兰等国家。它最高技术,最复杂的设备,核心技术专利等等的领域,相对来讲集中在发达经济体手中。在全球极其庞大和复杂的供应链上,中国总体上是处在下游的装配环节和生产环节。

中国产业升级主要是沿着供应链从最下端向上端快速爬升

中国的产业升级,主要是沿着这一庞大的供应链,从最下端开始向着上端比较快速的爬升。我们原来只是装配,现在我们可以生产越来越多的零配件,后来我们可以生产一些相对更复杂的,附加值更高的零配件,后来我们可以开始生产一些相对比较低端的芯片,然后生产一些屏幕等等。中国的产业升级在计算机和通信设备领域,它是作为全球供应链的一部分,在这一供应链的最下端,沿着价值链比较快速的向上攀爬,这是中国过去10年产业结构转型最重要的特点。这一转型没有发生在汽⻋领域,没有发生在工程机械,没有发生在数控机床领域,主要就发生在计算机和通信设备领域。在这些领域,中国从产业链的最低端出发,沿着价值链的链条非常快速的向上攀爬。但是尽管爬的过程很快,静态我们也知道我们现在远远没有爬到最顶端,中国现在的整个计算机通信设备的庞大生产能力,仍然只是全球供应链的一部分,而且仍然没有占据全球供应链的最上端。

上端依靠大量国外配件技术我们需要制造供应链偏上端的体系

与此同时,由于国际政治经济环境的变化,中国庞大的、偏中下端的计算机和通信设备的产业,它在多大程度上可以继续稳定的、可预期的依靠国外的技术、授权装备、供货和零配件,在国际经济形势发生变化的条件下,这些都存在一定的不确定性。我们高度依赖来自国外的专利、技术、配件、设备,但是这些设备技术在未来是否可以继续获得,现在是存在一定的疑问。如果这个方向有一些疑问,我们自己就需要在一定程度上制造一个备份,制造一个供应链偏上端的部分。而这一供应链偏上端的部分毫无疑问投资巨大,技术复杂程度非常的高,我们能不能在一段时间之内制造备份,重建这一供应链偏上端的体系,对我们来讲,毫无疑问也是存在一些挑战的。所以基于工业数据,如果我们要对中国的经济转型做一个合并性的评价,这一转型在过去10年,特别是过去5年进展非常的快,放在别国可比较的背景下来讲,我们的表现一点都不逊色。但是中国的产业结构转型集中在计算机和通讯设备这一领域,一部分原因是因为中国是这一庞大的供应网的偏下端,然后我们沿着价值链快速的攀爬。我个人认为另外一个原因是这一领域在过去十几年,一直在经历快速的技术革命和技术迭代,为我们创造了越来越多的弯道超⻋的机会。所以中国的企业总体上抓住了这样的机会,但是站在现在,我们继续沿着产业链往上走,和以前相比出现了一些新的变数。随着国际政治经济环境出现了一些新的变数,我们开始面临一些新的挑战,这种挑战不⻅得是不可以克服的。国外的供应体系也不⻅得就会完全与中国切断,我们自己也不⻅得就不能够复制出来一个强大的备份体系,但这些都需要时间,都需要巨大的投资,而且多少存在一些不确定性。

基于工业数据来观察经济结构转型存在几个方面的问题

做完评估以后,基于工业的数据来观察经济结构的转型,存在几个方面的问题:第一,经济结构转型的另外一点,是经济从制造业向服务业去转型,而工业的数据里边不包括服务业。第二,工业的数据细分了30多个行业,但是分得还不够细。第三,工业数据的颗粒度不够,比如说它不能精确单个公司的盈利情况、ROE、雇佣情况、人均工资、现金流等等,颗粒度如此丰富、非常细的数据在工业领域是没有的。因为这样的原因,我们把目光转向了上市公司的数据,上市公司的数据可以克服我们刚才提出的所有问题——它的颗粒度足够细,上市公司每个季度公布一个季报,季报公布非常的详细,在细分行业上,上市公司想分多细都可以,而且它有很多的服务业。上市公司数据的一个不大不小的瑕疵是,过去20年,在新兴技术、计算机通信设备等这些产业技术升级最快的领域中,中国最伟大的公司都没有在A股上市。华为到现在为止没有上市,小米不在中国境内上市,腾讯、阿里、拼多多等等都在境外上市,这使得基于中国的上市公司的观察样本在一定程度上也是有偏的,他没有把中国最有竞争力的公司覆盖进来。

把公司分成高中低三个增⻓组

但是如果我们只是做一个行业层面的观察,在一定程度上,我们也不得不容忍样本和数据层面上存在的这些缺陷。在我们容忍样本这些缺陷的背景下,依靠同样的方法,我们可以把上市公司的数据做一个分类。简单来讲,我们去计算从2010年到2020年,在样本可比的条件下,不同上市公司过去10年营业收入的⻓期增速。计算完这些⻓期增速以后,我们把⻓期增速从高到低做一个排序,这一排序在颗粒度上,我们精确到二级细分行业。所谓的二级细分行业,就是在一级行业的基础上再下沉一层。在这个条件下,A股的上市公司可以分成110多个细分行业,所以细分行业非常的细,颗粒度相对非常的低、非常精细,同时数据非常全面。在这个基础上,我们也可以把公司分成高中低三个增⻓组,最左侧是它的高增⻓组,最右侧是它的低增⻓组,中间就是它的中间组。做完观察以后,至少基于过去10年的数据,我们可以知道最左侧的是增⻓最快的,经济就在向这个领域转型,最右侧总体上在不断被淘汰,都是一些衰落型的行业。做完这个以后,我们对这个数据做一个相对比较细的分享和探讨。

从增加值的占比上来讲经济转型还没有过半

首先,我们来观察,这些数据在总量层面上值得注意的特征。分完组以后,用利润除以它的营业收入或者是增加值的份额,高增⻓组总体上的利润率都要高得多,中增⻓组次之,低增⻓组相对比较低。另外我们来观察他们的增速,我们把营业收入转化为它们所创造的价值,观察它们增加值的增速,增速的结果与我们的预期是一致特别是我们把这一增速转化为占比数据以后,高增⻓组的占比在快速上升,从大概15%上升到了25%以上,而低增⻓组从70%下降到50%。

从增加值的占比上来讲,整个的经济结构经历了非常显著的转型,但是到现在为止低增⻓组的占比仍然超过50%。在这个意义上来讲,转型还没有过半。我们来看资本占比情况,资本占比情况与工业的情况多少是一样的。低增⻓组的资本占比从70%左右下降到了接近50%,高增⻓组的资本占比也是从百分之十几上升到了差不多25%的水平,中增⻓组的占比相对而言是稳定的。我们还看雇佣人数的情况,高增⻓组的雇员供应人数经历了最快的增⻓,而低增⻓组的雇佣人数,总体上非常缓慢。过去10年,上市公司大量的新增员工主要都是流向了高增⻓的公司,而低增⻓的公司,在绝对的份额意义上来讲,在2010年它雇员的数量非常多,但是它的份额在快速收缩。

还有,我们观察人均工资的变化,高增⻓组的人均工资增速也是最快的,高增⻓组它的产出增⻓最快,人员的数量增⻓最快,人均的工资增⻓也最快,而低增⻓组与此形成鲜明的对比,从工资的增⻓,人员的数量、收入的增⻓来讲,我们都看到了扎扎实实的高增⻓组的增⻓,不管是因为技术进步,还是因为需求变化所带来的。合并完这些数据以后,我们在一定程度上可以说,这些分类,对于描述中国经济结构正在经历的转型多少是有一些意义的。

服务业兴起是经济转型的重要环节

这些细分行业的情况,可能行业分析员的观察比我们更细一些,我们把这些细分行业做了一个在宏观上便于概括的分类。基于这个便于概括的分类,也对过去10年的经济转型做一个评价。第一,在高增⻓组或者在新兴行业之中,大约有一半是服务业,有一半是制造业,而在中低增⻓组,基本上没有服务业,制造业占比在90%的量级,服务业是可以忽略的,但是在高增⻓组里边,服务业的占比在40%~50%之间。他非常确定地告诉我们,在经济的转型过程之中,一个非常重要的内容,就是服务业的兴起。现代服务业的占比能够达到接近50%。如果我们再仔细去看这些服务业,概括来讲,在很早以前,我们都会把它理解成为可选服务业,它不像是理发、自来水这些一样是我们的生活必需品,而是随着收入的提高,它对收入的弹性比较大,在高收入水平的条件下,对这些服务需求增⻓非常快。比如说医药和医疗,比如说与影视、院线、软件开发和游戏相关等,在这里边都有非常详细的细分行业内容。服务业是由收入的增⻓和技术的变革共同驱动的,如数字、新媒体技术、游戏等等,这些与技术的变革、移动互联网的深入普及等都有关系。另外医药、影视院线、文化娱乐的增⻓也与收入相对比较高的增⻓有关系。除此之外,还有一小部分的生产型的服务业,比如说物流、港口等等,也是可以理解的,但是生活服务业的占比相对显著更高。

现代服务业和高端制造业在兴起传统制造业在衰落

第二,在制造业内部,收入增⻓比较快的领域,大部分是高端制造业,所谓的大部分就是它占到60%,大约一半是服务业,一半是制造业,在制造业里边大约有60%多一些是国家统计局所定义的高端制造业。而在中增⻓组和低增⻓里边,高端制造业的占比相对是比较小的。所以它这一特征也符合我们自上而下观察所知道的经济增⻓转型方向,经济转型的方向就是向现代服务业转型、向高端制造业方向转型。哪些高端制造业,哪些现代服务业,从这些数据里边,在二级细分行业层面上,我们可以找到这些二级细分行业的服务业和高端制造业的内容,我们相对可以看得比较清楚,而且这些特征在中低端的增⻓组里边都是看不到的。高端制造业非常杂,可以分成很多⻔类,但是如果在宏观上做概括,还有两个很显著的特征:第一,很多高端制造业都与计算机通信设备等等存在密切联系,比如半导体。另外,这里还有一些细分行业可以与绿色、低碳联系起来,比如说电池、电动汽⻋、与电池有关的小金属能源等等,都可以与低碳转型、电动⻋的兴起、经济去碳化等联系起来。所以我们把上市公司的数据做一个仔细分析,似乎也看到了这样的特征,中国的企业在成熟行业里沿着价值链的链条向上攀爬的成绩不是很明显。但是在出现了重要技术变革的领域里能够弯道超⻋。比如说这几年电动汽⻋的兴起,再比如说过去移动互联网、智能手机的兴起等等,中国企业的表现是极其出色的。在计算机通信设备等等领域,我们份额提升是极其令人印象深刻的。在电动汽⻋、电池、小金属等等去碳化的领域、新兴产业机会出现的领域。从上市公司的数据来看,中国的企业表现也是非常出色的。我们把这两个方面的样本合并在一起,总结过去10年的转型。从总量上来看,中国经济经历了相对不错的转型,这一转型放在国际可比的条件下是不错的,至少处在国际平均水平,但是在转型之中,它表现为现代服务业和高端制造业在快速的兴起,传统制造业在衰落。现代服务业的兴起比较多是可选服务,是生活性的服务业,也包括一小部分生产服务业。在高端制造业领域,比较突出的特征是,中国企业在在出现技术变革的领域中快速弯道超⻋,例如在计算机、通信设备、新能源⻋、低碳转型等领域,中国企业的表现相当耀眼。但是在传统、成熟的制造业领域,我们增加值的链条向上攀爬的成效远不尽如人意。

A股基本上已经被新经济所主导

这些变化在资本市场上是如何投射的?如何影响中国资本市场?站在现在我们又应该如何去展望未来的资本市场变化?我们第一个重要的观察,是观察不同类别的上市公司的市值占比,在我们所定义的上市公司群体之中,我们提出了金融和房地产,重要的是我们认为金融和房地产在一定程度上类似于虚拟经济,我们把我们的研究的对象集中在实体经济端,来研究上市公司的市值构成。在2010年的时候,新兴产业或者是高增⻓组的产业,它的市值占比大概是25%,现在已经有50%,而传统产业在2010年,市值的占比接近50%,现在下降到了25%,中增⻓组产业,它的占比一直稳定在20%多一些。换句话来讲,在增加值这个口径下,经济转型还没有过半,在固定资产、投资资本形成领域,经济转型已经过半,在资本市场上,从市值的构成来看,我们甚至可以说经济的转型已经完成,因为新经济的占比已经超过50%,老经济的占比只有25%,如果你把中间层加到新经济里边,它就有差不多75%。从A股的市值构成来看,在市值上,它基本上已经被新经济所主导,老经济的占比已经相当的小,这是我们想做的第一个层面的结论。

维持各种所有制公平竞争的环境对促进经济成功转型至关重要

第二个层面的结论,我们假设2010年年初股价为100,分别来计算这三个样本组⻓期股价变化。当然这个股价变化是一个竞价指数,它没有考虑分红的情况。高增⻓组的股价指数从2010年初的100涨到2020年,差不多接近300的水平,而低增⻓组的股价到2020年,下降到了84的水平。过去10年,低增⻓组的股价总体上是波动下降的,但是高增⻓组是大幅上升的。我们只把所有的上市公司分成三个组,如果我们去计算复利,计算年均复合增⻓,高增⻓组的年均股价上升幅度接近10%,中增⻓组在5~6%之间,低增⻓组都是负增⻓,-1%、-2%。在这个意义上来讲,过去10年经济的转型,在股票市场上有比较稳定的投射。一方面行业在高速的增⻓,一方面在股票市场上,它的股价也有相对比较好的表现,使得它更容易筹资,更多资本就不断流入了新兴的经济和新兴产业。从宏观上来看,过去10年,高增⻓组在实体经济端和股票市场端形成了比较好的良性循环。实体端有比较高的增⻓,在股票市场上它有比较高的回报,比较高的回报又会吸引更多的资金。而低增⻓组一定程度上在经历价值毁灭的过程,当然这个竞价指数不包括分红。如果对低增⻓组再做几点补充,一个重要的补充是在低增⻓组里,差不多90%都是国有企业,而在中和高增⻓组中,超过50%是⺠营企业。换句话来讲,国有企业在经济的转型之中可以发挥重要的作用,但是从现实数据上来看,在经济转型之中,主导性的作用、超过一半的作用是由⺠营企业来发起、承担的。这一构成也清晰地告诉我们,要不断推进经济结构成功的转型和深化,就是维持公平公正的、各种所有制可以公平竞争的环境。这不是一句空话,它对于促进和保证中国经济的成功转型至关重要。在经济中高增⻓的领域,⺠营企业占比超过50%,你把这50%拿掉,我们过去10年转型的大部分就没有了。所以维持一个各种所有制公平竞争的环境,对促进经济的成功转型具有基础性的影响,这一点不是一句空话。

国有企业改制上市的时候已经度过了它的高增⻓时期

总体上而言,过去10年A股市场给投资者提供的回报不尽如人意,回报率不高。在6个月之前的策略会上我们提出,从宏观上看,这一现象的重要原因是过去10年的利率水平高得不正常,使得市场的估值水平被抑制住。今天,如果我们继续讨论这些话题,我们的⻆度是从经济转型和行业构成的⻆度看问题。一个重要的解释是,在2010年时,上市公司之中的传统产业、老产业的占比太大,这在上证指数里边更加明显。而这些老经济在过去10年总体上是没有增⻓的,营业收入等等增⻓非常缓慢,股价还在不断下跌,拖累了市场的总体表现。尽管新经济过去10年整体增⻓不错,但是过去10年刚刚开始的时候,它在整个经济之中的占比非常低,它对指数的影响只有到晚期才能显现。还有一个重要的解释是,老经济之中绝大部分都是国有企业,而国有企业是通过改制上市,它们在改制上市的那一刻,总体上已经度过了高增⻓时期,甚至已经处在产业发展周期的偏中后端,即一个行业即将没落的时期。这使得国有企业本来上市以后,它的股价表现就不太容易非常好。而在2010年初的时候,国有企业传统经济的占比非常大,传统经济主要是由国有企业来主导的。这个结构在产业构成上也解释了为什么过去10年总体上A股上市公司为投资者创造的回报不尽如人意。但是我们拆开行业细分来看,新兴行业、中速增⻓的行业对投资者的回报还是可以的,年均复合接近10%的回报还是不错的,还是勉强可以接受的。我们讨论这部分的内容,另外一个面向未来的理由是,站在2021年的现在,传统行业、国有企业在上市公司的占比已经不高,传统行业的占比已经不到25%,传统行业里边大部分是上市公司,但是传统行业在市值中的占比已经很小。而市值占比的绝大部分是⺠营企业,总体上来讲,这些比较多数的板块和上市公司继续处在高增⻓时期,或者处在高增⻓也许略微靠后的一些时期。这意味着跟2010年相比,A股的股票市场结构要好得多,在2010年,大部分都是低增⻓的经济、国有企业,所以它⻓期创造回报的能力弱一些。站在现在,市值构成的大部分都是⺠营企业、中高增⻓的行业。这两种因素合并在一起,使得跟过去10年相比,未来10年A股上市公司给投资者提供回报的潜力,会显著更高。在这个意义上来讲,过去10年A股在一定程度上也经历了一些非常罕⻅的特殊因素组合,在股票的构成上大部分都是低增⻓的板块,在宏观上,利率又⻓期处在比较高的水平,这些都抑制了市场的表现。在未来10年利率中枢的下沉几乎是确定的,随着基建和房地产的衰落,同时站在现在,A股上市公司的构成,已经主要是高增⻓组和中速增⻓组,而且它的大部分是⺠营企业,除非这些企业现在已经进入了衰落期,如果大部分没有进入衰落期,A股上市公司仍然能够不停地优胜劣汰,不停地吸纳新兴的行业。总体上,在未来10年,它为投资者创造回报的能力将比过去10年大幅上升。

未来10年A股为投资者创造回报的能力将大幅上升

过去10年,经济结构转型主要是在高端制造业和现代服务业领域。而无论是现代服务业还是高端制造业,从我们的人均收入水平、国际比较等等来看,转型都远没有完成。我们的人均收入水平在未来10年会有幅度很大的提升,这意味着现在服务业转型的过程,在需求端上远远没有完成。而在高端制造业领域,无论是低碳转型所提供的弯道超⻋机会,还是中国沿着信息技术领域的价值链继续向上攀爬,我们都仍然面临着巨大的挑战和非常大的机会。把这些因素合并在一起,它告诉我们未来10年,A股上市公司给我们提供的回报要多得多。过去10年,传统行业、低增⻓的行业也会有股价波动,在波动之中,投资者也有可能获得回报。但是从⻓期来看,回报最主要的还是来自于上市公司不断的成⻓,而现在能够不断成⻓的上市公司在市值中的占比是大多数。原则上,一个低增⻓的上市公司也是可以给投资者创造回报的,但是低增⻓的上市公司创造回报最主要的方法就是分红,这个没有包括在股价指数之中。另外一个方法就是回购股票,A股上市公司很少做。不管是大量的分红,还是不停地回购股票,它都要求公司有非常好的治理结构,要求管理层高度为股东负责。但是从微观上观察,中国上市公司的治理结构远不尽如人意。如果一个行业一个公司有高速成⻓,你去大量的投资,这是可以理解的。但是如果行业、公司没有成⻓,管理层还把大量的利润分掉或者是回购股票,这个可能性也不大。很多钱都用于乱投资,进一步降低了公司的价值。⻓期以来,高增⻓的行业不停为投资者创造价值。现在,高增⻓和中高增⻓占到了A股的大多数,而这些板块的增⻓在过去10年经历了显著的转型,未来10年仍然面临着很多的机会与挑战。我们认为未来10年,投资者可以对A股市场充满期待。

高善文202208.pdf


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