影響經濟的因素眾多，若只從一、兩個因素去分析和預測經濟走勢，往往會有失偏頗，本文分別從外部環境、人口、投資、貨幣、收入和政策這六個維度對中國經濟進行分析，雖然也未必全面，但力求更客觀。在這六個維度中，人口、投資、貨幣和收入這四個維度存在很強的因果關系，它們作為影響經濟的中長期因素，對當期經濟走勢不會產生顯著影響；而外部環境和政策這兩個維度分別是外生和內生變量，作為短期因素對當期經濟走勢影響較大。

中國經濟的長期趨勢，更多取決于中長期因素，這也是本文認為中國經濟增速將繼續下臺階的原因所在。就今年而言，國內穩增長政策的力度會繼續加大，估計GDP增速在6.5%左右；固定資產投資增速將比2016年有所回落，主要是因為房地產投資和基建投資增速均會回落；但在中游產品價格上行的趨勢下，下游產品價格也將有所回升，從而使得制造業投資和其他投資增速略有回升；在PPP落地比例上升、外匯管制趨嚴和海外投資受限的背景下，民間投資增速有望回升。通脹率應該有所上升，但CPI估計不會超過3%。

2017年，我國政策導向的總原則是“穩中求進”，在底線思維下，貨幣政策不會收得過緊。今年最要嚴控的是房價上漲，不用擔心房價會下行，但市場會趨淡。由于巨量可投資資金要尋找出路，在外匯流出受阻、海外投資受限的情況下，權益類資產將成為為數不多的可配置資產，港股市場尤其值得看好。

首先，歡迎并感謝遠程而來的各位嘉賓，感謝你們來到杭州參加中泰研究所2017年度資本市場年會。今年，中泰研究所將在既往專注的研究領域基礎上，拓寬研究視野、創造更多研究產品，力爭為大家提供更專業和接地氣的服務。我們會發布中國本土的投資時鐘——“中泰時鐘”，它與大家耳熟能詳的美林時鐘區別在于，后者只是從兩個維度給出大類資產的配置建議，“中泰時鐘”則是從四個維度遴選出12個指標，通過所獲數據自動確定相應權重構建評分系統，從而給出權益類資產配置建議。

接下來，我從“六個維度”分析2017年中國宏觀經濟。

第一維度：外生變量——因特朗普新政而放大

“六個維度”的第一個維度：外生變量，也就是我們通常所說的外部環境，和我們本次年會的主題“從特朗普到十九大”是相契合的，因為今年外部****變量就是特朗普新政，而“十九大”則是我們的內生變量，也是今年我國****的政治經濟事件，決定了我國未來五年經濟、政治等整個社會發展方向。

2017年，歐美日經濟均處于復蘇之中，這對中國借助外需是有利的。其中，美國的情形相對最好，2010年以來一直保持同比正增長；而歐元區在2011-2013年曾經歷衰退；日本則幾經反復，最近的這次持續正增長始于2015年。IMF預測歐元區、日本今年的GDP增速分別是1.6%、0.8%，與去年的1.7%、0.9%增速大致相當。

今年美聯儲會繼續加息，美國的失業率達到了歷史的低點，具備加息的條件。IMF預測美國2017年GDP增速是2.3%，較2016年的1.6%有明顯提升，但仍然低于2015年的2.6%。就過往20年的歷史經驗來看，如此之低的失業率背景下，美聯儲加息的空間不小。但如果外部經濟環境表現得不強，對其加息肯定是一個掣肘。

外部環境對于我國經濟的影響主要體現在出口方面，今年中國的出口不容樂觀。近兩年來中國的出口都是負增長，且2016年中國出口在全球出口份額的占比首次出現了下降。從出口的明細項看，2016年出口降幅高達7.7%，雖然第四季度降幅收窄至5.2%；加工貿易的降幅繼續擴大，2016年降幅達到10.2%（2015年下降9.6%）；而非加工貿易2016年降幅達到6.4%，相對于2015年1.1%的正增長，更需關注。

此外，中國對美出口順差占到美國貿易逆差總額近50%，在這種情況下，特朗普極有可能對我國實施貿易保護政策，這將對中國出口產生較大的負面影響。特朗普新政將是今年難以預期的因素，他到底會從哪些方面和方向上采取何種措施，以及這些措施會對全球和中國的經濟產生什么樣的影響？在我們的年會上將有進一步討論。

第二維度：人口——老齡化與流動性下降不可逆

大家知道，在過去30多年中國經濟高速增長過程中，人口起了很大的作用。充裕且廉價的勞動力是支持中國大量引進外資和出口導向型經濟得以長期維持的重要因素。我們目前面臨的問題是，人口老齡化和流動性的減少是不可逆的，中國不是一個小國，也不可能有大量移民來改變中國的年齡結構，在歐盟與日本經濟都處在不斷走向老齡化的過程中，中國也同樣面臨著這樣一個不利因素。

經濟增長從某種意義上講，就是一個人口現象，人口平均年齡與經濟增速之間存在一定的相關性：日本人口的平均年齡為47歲，對應的是極低的經濟增速；中國人口的平均年齡為37歲，對應的是中國GDP從高速增長變為中速增長；印度人口的平均年齡只有27歲，對應的是經濟高增長。

回顧上世紀70年代以來的經濟史不難發現，國別之間經濟的盛衰實際上就是全球產業轉移和格局再調整的過程。70年代日本和80年代 “四小龍”經濟的崛起就是歐美制造業向其進行轉移的結果。從上世紀80年代末開始，制造業又開始大規模向中國轉移，使得中國成為了全球制造業的大國。

全球經濟的競爭格局很少有“合作共贏”的結果出現，更多的就是優勝劣汰，你不上就下。從上圖可見，中國的崛起伴隨著日本的衰落和“四小龍”經濟的走弱，連擁有廉價勞動力的東南亞各國也不能幸免。這不僅因為中國有巨大的勞動人口優勢，有每周工作時間遠高于發達國家以及女性勞動參與率遠高于所有國家的優勢，有大量的農業人口不斷向城市轉移的優勢，還有國內龐大的消費市場，使得制造業發展容易實現規模經濟。

盡管從2007年之后，中國勞動生產率的下行也已經顯現出來了，不僅是全要素勞動生產率在下降，勞動生產率總水平的增速也開始下降，但優勢依然存在。需要說明的是，勞動生產率通常以單位勞動時間產出衡量，中國無勞動時間數據；以就業人數及GDP衡量的勞動生產率之增長率，過往二十年間，美國的中位數水平是2.0%、日本大致是1.7%，而中國則超過了8%。中國生產率的水平比日本和美國明顯高很多。

目前為止，我認為中國勞動生產率的優勢依然存在。當然，對勞動生產率貢獻****的還是資本投入。中國是投資拉動型經濟，大量高速公路、高鐵的修建支持了基礎設施完善。過往二十年間，中國勞動生產率的巨大提升，主要得益于資本深化的貢獻，平均水平高達6.3%，其中來自ICT投資（ICT投資指信息設備、通訊設備、軟件投資）的貢獻是0.5%，其它資產的貢獻是5.8%。

而美國資本深化的貢獻水平只有1.5%（ ICT資產貢獻0.7%，其它資產貢獻0.8%），日本僅為1.3%（ ICT貢獻0.6%，其它0.7%）。差異顯然源于中國在高鐵、高速公路等基礎設施的驚人投資。

盡管中國過去經濟發展是粗放型模式，在過去二十多年中，中國勞動力素質也是得到了很大提升。2015年，美國有近40%的人受過大專以上教育，而中國只有12%，相當于美國1972年的水平。雖然中美勞動力素質差距巨大，但中國勞動力素質的改善幅度卻非常驚人：2000年，中國大專以上學歷者僅占全國人口的3.6%，相當于美國30年代中期水平； 2010年，該比例上升至9.0%，相當于美國1959年的水平，即十年走過了美國二十四年的路。這也是中國制造業和出口能夠在全球市場份額當中持續上升的重要原因。

但是，中國目前已面臨勞動人口下降、勞動參與下降和農業轉移人口減少的壓力，同時，人口流動性也開始下降。人口從三四線城市向一二線城市的流動的趨勢逐漸加強，如流向北上廣深及二線城市。有數據顯示，2016年人才凈流入城市占比最高的是杭州，占8.9%，遠遠超過北上深（戶籍管理嚴格），表明杭州經濟的發展和人才流入也是有很大的相關性。

除直轄市之外，中國大專以上學歷的人口分布區域基本還是集中于長江三角洲和珠江三角洲等經濟發達地區，這和人均GDP有很大的相關性。

2000年，中國每10萬人中受過大專以上教育的人數約為3600人，2015年約12300人，人口素質有很大提升，但各省區的提升狀況差別甚大，如江蘇吸納了全國7.4%的新增大專以上人口，其人均GDP高達8.8萬元。

這些年來，中國區域經濟發展的分化和人口流向的深度變化，兩者相互促進，互為因果，如東北經濟的回落伴隨著人口的大量流失。我認為，以農業人口轉移為特征的城鎮化已到后期，但是大城市化還是方興未艾。目前，中國百萬以上人口的城市占總人口的比重只有美國的一半左右，比日本、歐盟等也低很多。

這也可以用來解釋去年二線城市房價漲幅較大的原因，就是因為人口在向省會城市集中。由于超大人口城市采取了限制人口流入的政策，所以人口往省會城市流動的現象非常明顯。

據統計，去年全球房價漲幅第一的是合肥，第二是廈門。研究這兩座城市的人口流入數據，可以發現在過去十五年中，廈門的人口增加了90%，合肥增逾60%，遠超其他城市。盡管很多欠發達省份的人口在減少，但其省會城市的人口卻在增加，如安徽、河南、貴州等省的人口在減少，其省會城市合肥、鄭州、貴陽的人口都在增加。

大城市化進程是市場配置人口資源的結果，同樣會對各地的房價產生影響，這在全球都一樣，同時，也會影響到經濟的增速�？傮w來看，中國的城鎮化進程已到了后期，而人口老齡化也是不可逆的，故經濟增長下臺階是必然趨勢。

從歷史來看，發達經濟體的經濟減速，也是對應著城市化率增速的不斷下降。二戰之后崛起的發達國家，無論是德國、日本還是韓國，當它們的城市化率增速大幅下降之后，經濟增速也出現了大幅度的回落，如德國的城市化率從1950-1969年1.02%的年增速，降至1970-1979年的0.16%，GDP增速則從7.9%降至3.1%。

第三維度：投資——人口紅利消減下資本推動型經濟模式強化

人口老齡化、勞動年齡人口和農業轉移人口的減少，導致勞動力成本不斷上升，潛在經濟增速下降。中國經濟穩增長如何實現的呢？仍然靠投資拉動，資本深化。這是我要講的第三個維度——投資，由于人口紅利的減少，使得資本推動型經濟模式得到了強化。

我們可以比較一下中美固定資產投資總額占GDP比重的差異，當然，這個數據有不盡合理之處（GDP中不包含土地漲價因素，而固定資產投資總額包含了土地漲價帶來投資額的增加），但至少可以幫助我們做出一些判斷。2016年，中國固定資產投資總額占GDP的比重為80%，美國等發達經濟體該數值只有20%左右。雖然這樣簡單的比較有失偏頗，但至少可以說明，美國等發達經濟體的經濟增長模式均為消費驅動型，而中國則為投資驅動型。

國內全社會固定資產投資額占GDP的比重在不斷上升，從1992年的不到30%提升到2006年的50%，2015-2016年該比例高居80%，其中非民間（政府和國企）投資額占固定資產投資額的近40%，占GDP的30%；美國及歐元區的固定資產投資額占GDP的比重只有20%，其中美國政府投資占比GDP為4%，歐元區不到3%。日本的占比分別是23%和不到5%。

2007年之后，盡管中國固定資產投資規模繼續往上攀升，但GDP增速卻出現了下行，說明經濟效率開始下降。同時，地區間經濟分化現象也日漸明顯。經濟比較發達的地區，它的“工業加地產”發展勢頭就比較良好。“工業加地產”的本質還是投資拉動。

這一輪大宗商品價格上漲和中游崛起，背后也是投資拉動。以鋼鐵行業為例，其固定資產投資增速從2012年之后一直是負增長的，產能壓縮，產量降低，然而基建投資、汽車消費和房地產銷量的高增長，又大幅增加了對鋼鐵的需求。

因此，在中游制造業產能增速下行的同時，基建投資和房地產投資增速卻在高位走穩或低位反彈。2014-2016年，雖然固定資產投資增速持續回落，其中制造業的投資增速從2014年的13.5%降到2015年的8.1%，再降到2016年的4.2%，但基建投資增速維持了17%-20%的高增長。制造業投資減速，不少原材料行業投資負增長，而基建投資超高速增長，這就很容易解釋中游產業商品價格崛起的原因。

當然，大宗商品價格的上升不是以全社會投資回報率提升為前提的，也不以消費增速上升為結果，所以，從長期來看投資拉動模式不可持續，因為投資持續高增長的背后是全社會杠桿率的大幅上升。

盡管PPP搞得熱火朝天，“一帶一路”也是風起云涌，但民間投資增速卻在大幅下降。PPP里面第一個“P”原本應該是指私人資本，即應該吸引民間投資來參與，實際上卻是不少地方政府或國有企業在參與。那么，為什么PPP投了那么多，但在國家統計局的數據中，民間投資占固定資產投資總額的比重卻從過去的66%降至60%了呢？或因為整個社會的回報率下降，最市場化的民間投資參與實業投資的積極性就下降了。

同時，政府的投資支出大幅增加，表現為政府杠桿率水平大幅上升，盡管從政府杠桿率的國際比較看并不高，大約在45%左右，但過去七年內上升的幅度卻是全球各國中領先的。

數據表明，2014年全國財政赤字1.13萬億、赤字率1.8%，均低于政府預期，積極財政政策有名無實。2015年財政赤字率目標調高。 即財政赤字率目標為從2.1%提升至2.4% ，但實際執行的卻達到3.4%。盡管官方口徑的2015年和2016年財政赤字都沒有突破預算，但這與官方的財政赤字統計方法有關，即：

財政赤字＝支出總量（財政支出＋補充中央調節基金＋地方結余結轉下年支出）－收入總量（財政收入＋使用中央調節基金＋使用地方結余資金）

因此，財政收支的主要調節工具是“中央調節基金”和“地方結余”這兩類，可以用來“以豐補歉”，使得名義財政赤字不超預算，但隨著這兩類基金的結余已經大幅減少，今后財政赤字率突破3%大有可能。

除此之外，地方政府的產業引導基金、PPP中的國家出資部分等也應看成是廣義赤字，還有國家發改委通過國家開發銀行和農業發展銀行，定向發行長期專項建設債券，建立專項基金，用于基礎設施建設的投入，實際上也應該看成是廣義赤字�？傊�，按寬口徑統計的財政赤字，會遠超目前官方統計的赤字水平，估計最近兩年的財政刺激力度都要遠超2009年的水平。

同時，國有企業的杠桿率水平也是大幅上升。2016年固定資產投資增速降至8.1%，國有企業的投資增速卻上升接近19%，但是民營企業的投資增速只有3.2%，這就是全社會杠桿率水平快速增長的原因。

當然民營企業的投資增速下降，表明了民企去杠桿的意愿，但國有企業還是在加杠桿。根據財政部的數據，到去年年末國有企業資產負債率水平達到66%，而民企大概只有50%多一點。

2016年中國經濟主要靠基建投資與房地產投資來維穩，估計2017年的基建投資增速和房地產投資增速都會有所回落。當然回落幅度應該不會過大，因為去年批下來的一大批PPP的項目還會繼續拉動基建投資增長，包括去年房地產的銷量大幅增加之后，它對去年偏低的房地產投資增速還有一定的推升作用，這是慣性使然，或稱之為“無動力滑翔”。估計今年上半年的投資增速依然還是維持在一個相對高的水平，包括民間投資增速也可能繼續上行，但慣性過后，下半年投資增速或會有所回落。如房地產銷量的持續回落，最終也會帶來房地產投資增速的回落；而基建投資的長期低回報是不可持續的。

第四維度：貨幣膨脹——既是果又是因

國內長期以來投資增速非常高，最終導致的結果就是貨幣的膨脹。中國的貨幣創造經歷了引進外資、出口導向、“商業銀行+企業”三個階段。截至2016年末，中國M2總量為22.34萬億美元，超過美國和日本的13.28萬億美元、8.19萬億美元之和。

貨幣膨脹，它是投資拉動經濟增長模式下長期形成的結果。同時，它又是導致資產價格上漲和資產荒的一個原因。如有人提到企業資產負債率下降是企業經營狀況好轉的原因，從一方面看，也可以解釋為負債的下降，但從另一方面看，又可解釋為資產規模的增大，資產規模的增大是可以通過資產價格的上升來實現的。錢多了出現資產荒，資產價格自然就上升了。我們不妨用以下公式表示：

企業資產負債率=總負債/總資產=(總負債/GDP)•(GDP/總資產）=杠桿率•資產回報率

在貨幣膨脹的情況下，資產回報率下降成為必然趨勢，故不要簡單認為資產負債率的下降就是好事情。

貨幣規模的膨脹，也與“穩增長”的政策有關。如90年代以來，第一輪“穩增長”發生在1997年，那時，為了應對東亞金融危機，政府在基建投資上發力，使得政府負債水平大幅上升，固定資產投資規模大幅增加。第二輪發生在2009年，當時為了應對美國次貸危機，推出兩年4萬億投資規劃，2009年中國的M2規模增加了2萬億美元，一舉超過了美國和日本，成為********。

但這種穩增長模式下的貨幣創造也導致了諸多問題，如M2增速在今后幾年也很難低于10%，簡單推算，到2019年中國的M2大概要達到206萬億，超過200萬億，至今仍沒有看到M2減速的跡象，這也是國內資產荒現象揮之不去的問題所在。中國的第三產業增加值占比GDP在2015年才超過50%。但金融行增加值占GDP的比重在過去兩年里都達到了8.3%，超過金融發達且本幣早已國際化的英國、美國和日本金融業占比。

此外，貨幣超發會導致貶值壓力的提高。至于人民幣合理的匯率水平應該是多少，實際上很難估算，我們可以基于歷史上本幣匯率、M2和GDP的相互對比模式來推算。另一方面，也可以通過對中美相對通脹水平來計算。我們可以把每年相對的通脹水平進行換算，可以取得一個對應的值，這也僅供參考。

通脹水平可以用名義GDP與實際GDP的增速之差來表示，2000年初至今，中國實際GDP增長了360%，名義GDP增加了720%，美國則分別是，實際增長36%，名義增長92%，由此估算出人民幣的“合理匯率（若以2000年初的8.28作為基準）”。當然，也可以任選一個年份作為基準，得出的“合理匯率”均有所不同。

不管是用哪種計算方法都無法回避這樣的事實——貨幣超量發行肯定導致人民幣貶值壓力上升，除非今后幾年M2增速有一個比較大幅度的回落。另一方面，外匯流出壓力依然巨大。雖然我們在資本項下對外匯管制已經非常嚴厲了，但研究發現，外匯可以通過貿易項下的流出，比如在人民幣升值階段可以通過高價出、低價進的方式，讓更多的外匯流入到國內換為人民幣。當人民幣有貶值趨勢時，會采取低價出、高價進的方式，使得一部分外匯滯留國外。之所以把加工貿易作為一個觀察窗口，是因為加工貿易的進出利差受本幣的升值或貶值影響很小。

在人民幣升值階段，加工貿易的毛利率水平就變得很高。在貶值階段，毛利率水平一下子降了很多，說明由于經常帳戶的可自由兌換，使得目前為止外匯流出的渠道依然還是存在的。

由于貨幣的超發，也使得經濟逐步脫實向虛，金融的同業業務發展非常迅猛。銀行、保險、信托、券商間的同業的資金鏈，多層次高杠桿的形式依然還是存在。

低利率為套利提供了土壤，除了用作資金周轉，銀行間形成了從同業存單流向同業理財的鏈條，中間夾雜了用存單的錢買存單、用存單的錢買貨幣基金、用貨幣基金的錢買理財、用理財的錢買理財這樣層層疊疊的操作，銀行同業理財產品資金余額占所有理財產品資金余額的比重在兩年內從不足4%到超過15%，資金每經過一層機構就會疊加一層杠桿，以期獲得更高的預期收益來覆蓋成本。

央行自去年10月份重啟28天逆回購，央行縮短放長、提價格、去杠桿的意圖明確，加之將表外理財納入廣義信貸等監管加強，美聯儲加息兌現等，使得過長的資金鏈條、高企杠桿的脆弱性顯露無遺，債券市場受到重創，如以國債期貨的慘烈跌停為醒目標志。今年2月初又上調7-28天逆回購利率和SLF利率，引導資金脫虛向實目的很明確。

第五維度：居民收入結構——對資本品與消費品價格影響

如前所述，2007年之后，中國經濟更加倚重于投資，投資又帶來貨幣的超發，貨幣超發的原因又在于越來越依賴低效的投資拉動模式。我們為什么要靠投資拉動呢？是因為勞動生產率增速的下降，人口紅利消減和人口流動性減少。

貨幣超發會帶來諸多問題，如資產荒、經濟脫實向虛、貶值壓力加大等，從收入分配的角度看，又會導致居民收入差距的擴大。如根據國家統計局的抽樣調查數據推算，2014年城鎮居民的可支配收入總額為21.61萬億，農村居民可支配收入為6.49萬億，加總之后為28.1萬億，但2014年國家統計局的“住戶部門可支配總收入” 達到39.11萬億（國家統計局資金流量表（實物交易）-住戶部門實物交易資金來源），則住戶部門可支配收入要超過居民部門可支配總收入11萬億。

當然，住戶部門比居民部門的范圍更大些，如包括為由住戶和為其服務的非營利機構組成的部門。但相信80%以上應該是與居民部門的涵蓋范圍是對應的。這可以演繹出兩個結論，一是居民可支配收入總體被低估；二是主要被低估的是高收入群體，當然，由于高收入群體的消費溢出，也導致部分中低收入群體的收入水平被統計的要高，如保姆等家庭服務業的從業人員收入往往不需納稅。

這些年來，美國的貨幣擴張也導致了貧富差距的擴大，基尼系數長期上升，如今全部住戶的基尼系數已經達到0.48。考慮到中國迄今仍未征收房產稅或資本利得稅，故實際的貧富差距可能比公布的要大。據BCG咨詢公司測算，2015年底中國個人可投資資產總額大約110萬億元人民幣。其中，全國20萬戶高凈值家庭（家庭可投資資產600萬元人民幣以上，占全國家庭戶數不足0.5%）財富約占全部可投資資產的41%，即占總人口0.5%的居民擁有全國40%以上可投資資產。

由于居民可投資資產高度集中在高凈值群體中，導致各類資產價格普遍偏高，如以城鎮居民人均可支配收入為口徑，以住宅銷售金額及銷售面積核算的單價為房價口徑，購買100平米的住房，全國平均而言，需要一個城鎮居民至少二十年的收入（若考慮可支配收入被低估的因素，實際房價收入比或會低些）。。(http://m.bostonexpresslimousine.com)而美國以新屋（獨棟別墅）的平均售價以及人均可支配收入為測算依據，過往五十多年間，美國的負擔水平穩定在7-9年的區間。

資產價格偏高在各大類資產中都會有所體現，如盡管當前A股市場的估值水平已經較2015年年中大幅回落，但A股目前市盈率的中位數水平還在60倍左右，且超高的換手率表明資本市場資金非常充裕，流動性極好。

2017年政策上最要嚴控的應該是房價上漲，不擔心房價會下行，但市場會趨淡。由于國內高凈值群體的理財需要非常大，巨量可投資資金總是要尋找出路，在外匯流出受阻、海外投資受限的情形下，權益類資產成為為數不多的可選配置資產，當然，隨著港股市場對境內機構投資者開放，港股的估值優勢會使得越大越多的資金流向港股市場。

另一方面，盡管居民可支配收入存在低估，但可支配收入的增速下降卻是不爭的事實，同時，居民的消費增速也在下降�？客顿Y拉動經濟增長模式最終要考驗中低收入群體的消費增速能否上升，最終消費在GDP中的比重若難以上升，則經濟結構扭曲問題就難以解決。

如2016年乘用車銷量大幅增加，一方面得益于低排量小汽車的購置稅減半征收，另一方面也隨著保有規模的增長，汽車更新換代的需求對銷量的支撐作用越來越強。一般來講，70%-80%的二手車使用年限在6年以下，汽車的平均更新換代周期約為3年左右，而當前處于一個更新換代周期的末尾。疊加汽車報廢補貼政策與購置稅優惠政策對需求的透支，故2017年汽車消費并不樂觀。

因此，收入結構改革、縮小貧富差距是促進消費的重要手段，盡管國內近年來通過精準扶貧、增加政府在公共服務方面的支出等手段來改善收入結構扭曲問題，但這確實不是短期可以解決的問題。

此外，需要引起重視的是，這兩年居民購房杠桿率水平明顯上升，也就是過去買房的主要是高收入群體，如今中等收入群體的購房比例開始上升了。如2016年居民中長期貸款占商品銷售額的比重已經接近50%。

今年1月份新增居民中長期貸款達到6293億，創歷史新高，估計為各商行延緩房貸發放審批速度導致數據滯后反應，因為銷售同比大幅下降；當然，部分三四線城市房地產銷售額有所回升，但今年居民房貸再要大幅提高，恐怕有難度。

當前社會普遍對通脹預期較高，我們對通脹的預測需要從價格形成體系和傳導機制入手進行分析。下圖表明中美PPI之間的裂口是在2012年發生的，之前它的波動非常一致，裂口出現的原因就是中國出現了產能過剩和需求下降。

2016年發生的重要變化之一，就是去產能導致的多種商品價格上漲，對通脹帶來了不可忽視的影響。一般來講，產業鏈上的價格傳導是決定通脹變化最重要的內在機制，而如何判斷價格鏈傳導的邏輯是緣于成本推動還是需求拉動，我們從產業鏈上不同行業的漲價幅度、盈利狀況，以及向下游進行成本轉嫁的能力這三個角度進行觀察，發現這一輪價格回升一方面是因為政策主導的基建地產相關領域的需求拉動，另一方面為上游行業向下游消費品領域的成本推動，且總體來說仍以成本推動為主。

那么這一輪通脹究竟能走多遠，代表需求的消費其名義增速雖然上升，但實際增速卻在回落，剔除價格因素之后2016年四季度降幅接近1個百分點，消費需求的低迷削弱了中下游行業進行成本轉嫁的能力。那么成本高企對部分中下游行業形成利潤擠占，一部分成本漲價壓力被企業內部消化，終端消費所承受的價格推動力相對有限。

如果把CPI劃分為消費用品和服務，那么，從2012年至今，剔除服務因素的消費物品并沒有漲價，這幾年的基本趨勢是走平，而服務價格的攀升更為顯著，反映了貨幣供應膨脹背景下的人工、房租、流通等成本提升。這其中貨幣超發的影響固然不可低估，但不可貿易部門對貨幣的過度吸納是更為重要的原因。在可貿易部門，原料成本與成品價格都要被動接受國際定價，套利空間不充分，那么貨幣超發主要進入非可貿易部門并推動價格飆升，也就是說大量的資金還是集中在資本領域，而沒有在消費品領域。

近期以來作為服務價格中重要因素的人工成本開始發生了新的變化，這一變化經歷了三個階段。在人口紅利時期，勞動力供給過剩，人力成本便宜；跨越劉易斯拐點之后，勞動力市場供不應求，人工成本顯著提高；隨著城鎮化潛力逐漸釋放，勞動收入相對穩定、增速下滑，對價格的推升也有所削弱。因此在今后CPI走勢中，人工成本的推升作用較為穩定，很難出現超預期的影響，但服務價格的整體回升仍然將對消費品價格形成溫和推動。因此，估計今年CPI不會超過3%，平均水平維持在2.6%左右。

第六維度：政策——2017年穩中求進下的底線思維

回到了本次策略會的主題——“從特朗普到十九大”，包括特朗普當選總統在內的外部環境變化是外生變量，在第一維度中已經對該變量進行了分析；而十九大是一個內生變量，也是今年中國經濟社會將迎來的一個重大事件。前面提到四個維度，即人口、投資、貨幣和收入是影響經濟的中長期因素，而國內政策始終是一個新變量。也就是說，其他因素或許已經反映在社會各階層人士的預期中了，按股市的通俗講法，這些利好或利空已經反映在股價中了，且短期內難以改變，不會對股價產生大的影響。但新增的變量往往容易超預期，預期差會對價格波動帶來影響。

例如，不少人認為央行調整基準利率會對房價帶來影響，從邏輯上是可以這樣解釋，但通過相關性分析，卻發現導致房價波動的****因素并不是基準利率調整。數據表明，房地產政策對房價的影響十分明顯，根據“金融機構貸款加權利率”，計算“個人住房貸款”與“一般貸款”之間的相對水平，可以解釋房價的每一次拐點(2008年末才開始有相關數據)的出現都與政策出臺有關——這正是房價對政策變化的充分反應：“利率相對水平”提升背后反映了政策收緊，表明房貸利率打折幅度縮減，二套房不予支持、外地戶籍限購等一攬子調控政策開始升級。(http://m.bostonexpresslimousine.com)

因此，我們經常講中國股市是政策市，實際上不僅股市如此，其他市場也如此。在第三維度——投資這一節里曾提到，2016年中國政府和國企在固定資產投資中的占比達到30%，但歐美、日本等發達國家政府投資在固定資產投資中的占比只有3-4%的水平，這至少從一個層面反映中國政府部門對經濟的影響力幾乎是發達國家的十倍。

那么，今年的政策有什么特點呢？中央經濟工作會議將穩中求進工作總基調從經濟領域提升到治國理政重要原則的高度，這是值得關注的。穩中求進作為經濟政策的總基調，早在2011年就已經提出，已經連續提了六年。

穩中求進意味著有兩條底線一定要守住，一條是穩增長底線，另一條是不發生系統性金融風險的底線，只有在經濟和金融相對穩定的前提下，才能推進改革。由此對應的是兩方面的重要改革，一是國企改革，二是金融監管體制改革，這兩大改革比財稅改革、農業供給側結構性改革等更為迫切。而國企改革中，混合所有制應該是最主流的模式，其次是債轉股、股權融資等。

在加強金融監管方面，今年把防控金融風險放到更加重要的位置，下決心處置一批風險點。監管的面很廣，如把表外理財納入“廣義信貸”范圍，受MPA考核。對資本市場監管更加嚴厲，可能會促使更多的資金南下至香港市場，也有利于釋放大量資金集聚內地的風險。

總體來看，在杠桿率居高不下，資產泡沫未破的情況下，加強房地產市場、資本市場和匯率市場的管制，屬于必然的選擇。但隨著受管制標的增多，管制難度也會日益增加，即所謂的按下葫蘆浮起瓢。

在貨幣政策方面，今年強調的是回歸中性，這與過去幾年穩健加靈活的政策相比，所給的變通空間就更窄了。2月初央行上調逆回購利率和SLF利率，并不屬于傳統意義上的加息。通過公開市場操作來上調央行購利率，其意圖主要是通過金融市場去杠桿，這符合中央經濟工作會議提出的引導資金“脫虛向實”的邏輯，如果是傳統意義上的上調存貸款利率，則會對實體經濟雪上加霜，這是中央不希望看到的。當然，貨幣市場利率的上行早晚會影響到信貸市場的利率水平，只是目前的同步性較差。

迄今為止，還沒有看到上調銀行存貸款基準利率的必要性和跡象，如果要堅持貨幣政策回歸中性，那么，降準似乎也無必要。外匯管制加強下，穩定匯率預期也成為貨幣政策的一項目標。

從一月份新增貸款的數據看，盡管超過2萬億，但比去年同期還是少了些。估計今年的市場利率水平會比去年略有上行，但幅度不會大。這對于債券的發行不是太有利，但對股市和樓市的影響不大。從過去兩年看，貨幣政策呈現前松后緊的態勢，但今年可能會前緊后松，下半年經濟走勢若不出現大幅下滑，則“松”的程度非常有限。

2017年的財政政策會“更加積極”，其實2015-16年的財政政策已經非常積極了，在此基礎上還要更加積極，恐怕已經考慮到今年供給側結構性改革因素對穩增長存在短期的負作用，尤其是去杠桿和去產能這兩大因素對經濟增速的影響了，同時也可能考慮到房地產投資增速的回落和汽車銷量增速的回落這兩大因素了。

過去很長時間以來，中國經濟的高增長中“欠賬”過多，如今，隨著人口老齡化和經濟下行壓力增加，財政政策將肩負“欠賬還債”和穩增長的雙重任務，這是我們對“更加積極”財政政策的理解。

從政府的杠桿率水平看，寬口徑估算大約在45%左右，離60%的警戒線應該還有一定的提升空間，這也是財政政策可以更加積極的底氣所在，只是通過動用中央預算穩定調節基金和地方政府的結轉結余資金來求得財政赤字率會計意義上達標的空間越來越窄了，因為過去兩年這兩塊基金的余額在不斷減少。因此，2017年的財政赤字率估計還會定在3%，但政府的債務水平會仍繼續上升。

總結：從特朗普到十九大

以上從六個維度對2017年中國經濟做了較為全面的分析。其基本邏輯就是，由于中國已經成為一個開放型、市場化的經濟超級大國，作為一個世界工廠，中國受外部經濟的影響非常大，如1997年的東亞金融危機和2007年美國次貸危機，對中國經濟帶來的沖擊都是遞增的。

特朗普執政后，他的民粹主義思想、貿易保護政策和重振美國的政治抱負，勢必會對中國經濟造成偏負面的沖擊。但特朗普將如何出牌、他的政策執行效率如何、中國將如何應對等，尚存在不確定性，并需要評估。但不管如何，特朗普新政估計成為中國2017年面對的所外部環境中的一個最主要的變量。

故外部環境是分析今年中國經濟的第一個維度。而人口、投資、貨幣和收入結構這四個維度，均為影響中國經濟的中長期因素，其中，第二維度提及的人口老齡化和人口流動性下降是不可逆的趨勢，這也是未來中國經濟增速從中高速增長向中低速增長演進的核心邏輯。同時，人口流動也進一步促成了中國經濟的區域分化。

第三維度提及的資本推動型增長模式，是因為中國經濟發展至今，人口紅利消減，更多需依賴資本深化來提高勞動生產率，在穩增長的目標下，投資對經濟增長的貢獻越來越大，但這也造成了低效和全社會杠桿率的快速提升。

第四維度提及的貨幣膨脹，正是中國經濟對于投資高度依賴的結果，貨幣規模過大，使得經濟脫實向虛，資產荒之下，資產價格泡沫、貶值預期提升、金融過度繁榮等諸多問題揮之不去。

第五維度提及的居民收入結構扭曲問題，正是貨幣膨脹的“果”，并對居民資產配置和消費帶來影響，本節分析了資產價格高企和消費不振的原因，并對2017年通脹成因和幅度做了分析測算。

第六維度，圍繞著今年年末將舉行十九大所確定的一系列政策目標和方向做了分析。因為政策變量既是短期變量，又是新增的內部變量，它對2017年短期經濟發展態勢的影響無疑是****的。

通過對以上六個維度的分析，我們認為，2017年經濟增速仍會繼續下行，但下行幅度應該不大，總體來看，美歐日經濟已走出金融危機的泥潭，增長率恢復至2005年時水平，而國內穩增長政策的力度會繼續加大，估計全年GDP增速在6.5%左右。

相應地，固定資產投資增速也比2016年所有回落，但幅度應該不大（7.5%），主要是因為房地產投資和基建投資增速均會回落；在中游產品價格上行的趨勢下，下游產品價格也應有所回升，從而使得制造業投資和其他投資增速略有回升。在PPP落地比例上升的背景下，在外匯管制趨于嚴厲和海外投資受限的情況下，民間投資增速有望回升。

通脹率水平將有所上升，但CPI估計不會超過3%，預測全年增速為2.6%；溫和通脹有利于消費，故名義消費增速或略有上行，但不改消費增速長期下行的趨勢，如2017年汽車銷量增速將下行。在全球經濟增速回升的背景下，外需也相應回升，出口增速會恢復到正增長，但中國出口的全球份額或會繼續下行。

2017年政策導向的總原則是穩中求進，在底線思維下，貨幣政策不會收得過緊，迄今為止，還沒有看到上調銀行存貸款基準利率的必要性和跡象，如果要堅持貨幣政策回歸中性，那么，降準似乎也無必要。

2017年政策上最要嚴控的應該是房價上漲，不擔心房價會下行，但市場會趨淡。由于巨量可投資資金總是要尋找出路，在外匯流出受阻、海外投資受限的情形下，權益類資產成為為數不多的可選配置資產，尤其是港股通對境內機構投資者開放后，港股市場更值得看好。而債券市場在通脹水平上升、貨幣政策回歸中性的情況下，交易趨淡、價格走弱的趨勢會加強。

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