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劉煜輝:國慶假期三事必知 中國政策表面糾結實則統一

來源: http://wallstreetcn.com/node/209084

廣發證券首席經濟學家劉煜輝總結10.1期間三要事:央行松弛房貸信用;政府勒緊地方預算;外圍市場動蕩。若前兩事分別理解為刺激和中央不救地方債,雖有道理但合起來看矛盾,需從決策層基本擔憂角度理解。

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廣發證券首席經濟學家劉煜輝對10.1期間金融市場三大要事進行分析總結:一是中國央行松弛房貸的信用;二是中國政府明確勒緊了地方預算;三是外圍市場動蕩。

劉煜輝認為,若將第一個事理解為刺激,第二個理解為中央不救地方債、擔心剛兌打破,雖看似有道理但這兩事合起來看卻感到矛盾糾結。

劉煜輝表示,決策層對經濟增速的最大擔心來自兩個方面:一個是就業,一個是系統性金融風險。目前領導層對這兩個問題的認知基本統一了,否則“新常態”是出不來的。劉煜輝認為,若能理解決策層的這兩大基本擔憂,對宏觀政策會有更深刻理解,上述糾結便能釋懷很多。

關於就業:

就業市場出現了結構性拐點,即從需求主導轉向供給主導,撫養比一階拐點已過,每年適齡勞動人口減少400~500萬人,所以2007年23%的名義經濟增速才能實現1200萬人新增就業,而當下8%的名義增速,前8個月就實現了1000萬人新增就業。每年幾百萬人就是“填坑”。

供給主導的就業市場的特征是,盡管經濟下滑,但就業不會惡化,增長與就業呈現脫節趨勢。這意味著名義增速還可進一步往下放,大投資肯定是沒戲了。理論上講,只要平減指數疲軟,實際增速穩定在7%附近不是不可能。

關於系統性金融風險

只要金融穩定,經濟就能擺脫“硬著陸”的預期。官方語境叫“牢牢守住不發生系統性風險的底線”,怎麽可能中央放任地方債務一地雞毛呢?

從歷史經驗和體制邏輯角度看,只要金融被某種程度地隔離保護,經濟硬著陸的概率很低。當經濟下行加速時,如果金融部門具備再杠桿能力,能將信用快速導向受益結構性政策的方向(如財政貼息、減稅),形成有效供給,就能相當程度地對沖過剩部門和高負債部門萎縮的沖擊。

劉煜輝認為,現在央行松了房貸限制,銀行也未見得有意願貸,未來地產資金維系可能越來越倚重於類“兩房”的機制,然後央行或影子央行來購買MBS的債券。這樣的思路還體現在很多方面。

劉煜輝認為,當下所有著力於需求端的政策,都只是對經濟下行的一種“事後”確認。這與之前的“刺激”存在微妙差異。簡單講,以前是不讓它下來,怕它下來,而當下是它一定會下來,想辦法給個“緩沖墊”,別摔死了。

劉煜輝稱,上述“微妙差異”對投資配置的影響明顯。商品、股票和債券三者之間的關系發生重大變化:過去股票和商品正相關,和債券負相關,而現在是股債雙牛,與商品的走勢持續背離,趨勢上看這種狀態會持續下去。具體分析如下:

當下支撐股票上漲的因素皆來自供給端。供給端收縮引致無效需求下降,資本支出持續減速引致人工成本和財務成本明顯下降,營收減速但利潤增速開始出現,當年日韓轉型期皆出現過相似的經歷,股票估值的分子可能是改善的。

無效需求萎縮,加之企業自由現金流正向,債務融資需求下降,無風險利率可望趨勢性下行。

杠桿的部門調整(中央部門信用的擴張)以及廣義貨幣當局的最後貸款人的職能,使得國家的尾部風險開始降低,股票風險溢價下降。

債券可能走的是“牛平”狀態,即由於需求內生萎縮,長端收益率先下,然後倒逼短端下行(貨幣政策處於對需求萎縮的事後確認狀態),這是一種緩慢釋放風險(減杠桿)的節奏。

劉煜輝認為,無風險利率下行與風險溢價下降是兩個同一層級的結果,而決定這一結果組合的恰恰是政策的選擇。國家很大概率是走在正確的軌道上,盡管前面不確知的東西還很多,但應該會越來越少。

10.1期間還有一大要事,那就是外圍市場動蕩。投資者擔心美聯儲加息的預期不能為市場所接受,境外股債的高位平衡被打破,形成雙殺。

過去40年,每次美元升值波段,皆引致全球市場大的動蕩(跨境資本流向),不過劉煜輝認為這次歷史可能不會簡單重複,原因是全球基本格局發生了很大變化。主要有兩點:

一是支撐“大緩和”(上世紀80年代~2007年)的基礎性條件:過剩儲蓄迅速消失。意味著全球潛在增長中樞下了一個大臺階,“低增長、低通脹”或是全球的“新常態”。美國長期公債收益率保持在3%以上並不是一件很容易的事。美國明年加息的可能性很大,但持續升息的空間可能有限。

二是全球經濟板塊發生了重構,G2格局事實上已難以改變。官方語言叫“利益攸關”。再過十年,G2的體量可能接近全球的35%,這樣的結構客觀上降低了跨境資本流動的劇烈程度。只要一方不發生崩潰性的錯誤,大規模的資金外流場景概率並不大。我們某種程度可以理解,為什麽最近幾年外匯占款的縮減,更多體現為外匯存款的上升,而非資本外逃離境的發生。劉煜輝認為,或許可能需要在全球G2結構下來認知人民幣的均衡匯率,而這比巴拉薩-薩繆爾森的框架要複雜得多(小國經濟模型)。

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