经济运行的真相/中国金融四十人论坛书系

作者简介

高善文，安信证券首席经济学家，中国金融四十人论坛学术委员，中国太平洋保险集团独立董事，中国首席经济学家论坛理事，北京大学北京金融校友会副会长。 高善文博士专注于追踪、分析和预测中国宏观经济走势，研判宏观经济政策走向，并以此为基础分析资本市场受到的影响。他在中国通货膨胀形成机制、产能周期波动和资产价格变化等领域积累了非常丰富的经验，并建立起独立的逻辑分析体系。著有畅销书《经济运行的逻辑》，该书详细介绍了他的经济分析体系和思路。 高善文博士为北京大学理学学士（1988—1992）、经济学硕士（1992—1995），中国人民银行研究生部（现清华大学五道口金融学院）博士（1999—2005）。他曾先后在光大证券（2003—2007）和中国人民银行办公厅（1995—2002）工作，2007年加入安信证券。

内容简介

中国经济转型的国际比较 这篇文章是我们在2019年12月完成的，主要背景是在2020年即将开始的时候，对过往十年的长期经济减速进行总结，并对2020—2030年经济的走向提出一些判断。我们通过设定东亚不同经济体转型的元年，对其历史数据进行了规整、对标和处理，在方法上比较新颖，引起一些研究者的兴趣。我们对2020—2030年长期的经济增长目标做出预判，这在财经领域引起相当广泛的关注，多数人认为我们的预判也许过于悲观。 2010年10月，我们撰写了研究报告《三十年未有之变局——中国潜在增速的趋势转折》，在文章中我们讨论了2010—2020年中国经济潜在增速的变化及其影响。当时我们在中性情景假设下的估算认为，到2015年中国经济的潜在增速可能下落到7％左右，到2020年进一步下降到 5.5％左右。同时我们在文章中提出，在经济潜在增速下行趋势中，政府可能持续采用逆周期政策，这将在经济中积聚大量潜在的金融风险。差不多十年以后回头来看，这些推算的偏差并不算很大，关键的想法也差强人意。 2010年以来，中国经济总体走在长期波动下行的趋势中，这背后最重要的原因在于：随着经济的发展和收入水平的提高，我国逐步从模仿和追赶驱动的模式转入自主创新驱动的模式，逐步从依靠出口和投资转入依靠消费和服务来拉动经济。 站在当下，如何评价过去十年我国的经济转型？如何看待未来十年中国经济增长的基本前景？为了回答这些问题，我们尝试把中国经济的转型放在东亚经济体转型的背景下来比较和分析。 为了进行这样的国际比较，首先需要把中国经济的转型与东亚经济体历史上的转型进行合理对标。为了寻找恰当的对标年份，我们使用了两个指标，一是人均GDP，把它转化成美元的水平，并对美元的币值在历史序列上进行调整；二是观察经济体内部第二产业相对第三产业占比的变化。 结合这两个指标的观察，我们确立了经济转型的对标年份，如表2-8所示，即中国2010年的经济发展程度、人均收入和生活水平大致接近于日本1968年前后的水平、韩国1991年前后的水平、中国台湾1987年前后的水平。 表2-8 中国、中国台湾、日本、韩国等经济体对标基准 经济体 中国 日本 韩国 中国台湾 对标基准 2010 1968 1991 1987 数据来源：安信证券。 基于这样的对标，我们对比各经济体主要的经济指标。 首先，观察经济增长率。我们把对标的这一年作为观察的元年，观察这些经济体在元年之前二十年和之后二十年的经济增长情况。考虑到数据在短周期内波动较大，我们对经济增速进行了移动平均。 数据的结论一目了然，如图2-25所示，尽管中国经济增长有自身的特性，但是就过去转型十年的情况而言，中国所经历的经济增速中枢不断下沉，在东亚其他经济体转型过程中都经历过；在相应的年份上，日本、韩国、中国台湾三者的平均经济增速与我国大致接近。 如果该图所显示的历史经验大体可信，并且能够对预判未来的经济走向提供合理借鉴，那么我们认为中国迄今为止的经济减速过程应该还没有结束。从这里的数据看，日、韩与中国台湾在转型结束后的平均增速在4%~5%之间。 图2-25 转型中的实际GDP增速 数据来源：Wind，安信证券。 数据说明：日、韩与中国台湾平均是对经济转型相应阶段的日、韩与中国台湾实际GDP增速的算术平均。 其次，我们沿着相同的思路比较了东亚经济体在转型阶段的人均电力消费量。如图2-26所示，在过去二十多年的时间里，我国所经历的人均电力消费的提高与对标阶段的东亚经济体十分接近，这也在一定程度上说明，我国与东亚其他经济体在转型过程中有较多可比的成分。 图2-26 转型阶段的人均电力消费量 数据来源：Wind，安信证券。 另外一个非常重要的衡量经济转型的指标是城市化率。如图2-27所示，从表面上看，中国的城市化率始终大幅落后于东亚其他经济体在可比阶段的水平。 图2-27 转型阶段的城市化率 数据来源：Wind，安信证券。 但是进一步深入研究我国的转型，似乎与这样的城市化数据不完全一致，重要的原因在于城市化率这一指标在定义和计算上存在诸多困难，比如中国的户籍制度以及统计技术上的困难，再比如中国由于计划生育政策的影响，老龄化程度显著高于其他东亚经济体，老年人难以实现城市化，而且从经济增长的角度来讲，其意义也十分有限。 我们尝试构建了另外一个指标，即非农业就业人口占全部适龄劳动人口的比重。如图2-28所示，该指标显示了中国经济所经历的深刻的内部转型，可以看出过去十年甚至过去四十年，中国所经历的转型与东亚其他经济体相比毫不逊色。 该指标对我们预判2020—2030年的经济增长有两个重要含义：一是如果我们把该指标作为中国真实城市化率的合理度量，从中来看，中国高速城市化的过程很可能已经进入了晚期，中国的城市化过程在不太遥 图2-28 转型阶段非农就业占适龄劳动人口比 数据来源：Wind，安信证券。 数据说明：适龄劳动人口指15~64岁人口；在估算中，我们假设中国每年新增非农就业维持2016—2018年均值，即每年新增非农就业598.8万人。 远的将来基本会结束，或者至少会大幅放慢。 二是观察图2-22的虚线。这些虚线的基本想法是，如果中国城市经济部门第二、三产业每年创造就业机会的能力维持在过去三年的平均水平，我国非农就业占全部适龄劳动人口的比例将逐步超过日本同一发展阶段的水平。 总结而言，考虑到适龄劳动人口开始下降，而适龄劳动人口中在城市经济部门工作的比例已经处于相当高的水平，在该水平上继续维持当前的上升速度将会变得越来越难。 我们再来评价一下过去十年中国可贸易部门竞争力的提升。过去十年的经济增长、服务业的兴起是城市化的继续，同时中国的制造业部门和可贸易部门也在高速增长，这一高速增长为中国的经济增长提供了技术基础。 如何来看待过去十年中国可贸易部门竞争力的提升？我们从两个角度进行观察。 第一个角度是观察在国际贸易领域中，我国出口产品竞争力的变化，一个相对容易计算和比较的指标是中国出口品占国际市场份额的变动。如果中国出口品的竞争力相对于国际平均水平在提升，那么中国出口品在国际市场上的份额将上升。 与其他经济体相比，中国存在大量的加工贸易，这使得中国的总出口量被放大。考虑到这一因素的影响，我们把中国的出口分为两个指标，如图2-29所示，浅色柱状图代表中国的一般贸易出口在国际市场上份额的变化，深色柱状图代表一般贸易加上加工贸易后市场份额的变化。 在经济转型开始以后的8年时间里，日本出口品国际份额提升约26%，与韩国接近，而包含加工贸易在内的中国出口份额提升的幅度约24%，不包含加工贸易的中国出口份额的提升幅度是54%。 换言之，我国依靠廉价劳动力驱动的加工贸易在过去8年大幅萎缩，但依靠技术进步和自主创新的一般贸易出口份额大幅提升。即便把加工贸易包括在内，我国整个出口份额的提升跟同期的日韩也非常接近。从这一角度来观察，中国过去8年时间里，经济转型后所经历的国际竞争力的提升处于正常水平，甚至比日韩的水平略好一些。 图2-29 转型开始后8年出口份额累积提升比例 数据来源：Wind，安信证券。 数据说明：累积提升比例计算方法为经济体8年内出口提升份额/该经济体转型元年份额。 出口部门国际竞争力的提升还可以表现为出口部门工人工资水平的大幅增长，或者表现为本国汇率的大幅上升。从一般意义上讲，制造业可以进行国际贸易，这意味着制造业竞争的背后是从事制造业活动的劳动力之间的竞争，这种劳动力之间的竞争要考虑劳动力的受教育水平、劳动力的创造力、劳动的技术复杂程度以及相对工资水平的高低。基于此，我们认为观察可贸易部门竞争力的变化的另外一个重要角度是观察可贸易部门工人工资水平变化和汇率变化。 如图2-30所示，我们首先以本币计算，把转型元年的工资指数设定为100，来计算转型过程中制造业以本币计价的实际工资的增长情况。 图2-30 转型中制造业实际工资指数 数据来源：CEIC，Wind，安信证券。 数据说明：我们将转型元年的制造业实际工资标准化为100。 我们看到，转型8年以后，中国以人民币计价的制造业实际工资的累积增长幅度明显高于日、韩与中国台湾同期的水平。 但该计算没有考虑汇率升值的影响，所以我们进一步把工资水平用汇率转化成美元的水平，考虑美元币值的变化再做一些技术性调整后进行比较。如图2-31所示，这一比较结果仍然显示，在经济开始转型8年以后，中国制造业以美元计价的工资水平的提升要高于韩国和中国台湾同期的水平，但要弱于日本同期的水平。 图2-31 转型中制造业实际工资指数（汇率调整） 数据来源：CEIC，Wind，安信证券。 数据说明：我们将制造业名义工资使用本币兑美元汇率进行转化，然后使用美元指数进行调整，计算出汇率调整后的制造业实际工资，最后将转型元年的汇率调整后制造业实际工资标准化为100。 如果认为制造业竞争力的提升就是汇率的升值和制造业实际工资的上升，那么在过去8年的时间里，将中国放在东亚经济体转型的背景下来讲基本上处于正常水平。 接下来再比较一下市场较为关注的人均汽车保有量，如果以相同的方法来比较同一发展阶段东亚各经济体的汽车保有量，如下面两张图所示，中国的人均汽车保有量明显低于韩国和日本的水平。但是如果我们把比较的基准做一点调整，比如说2014年的中国对应1968年的日本、1991年的韩国，调整后会发现人均汽车保有量变得比较接近，但是中国人均汽车保有量上升的速度明显偏慢。 图2-32 转型中人均汽车保有量 数据来源：CEIC，Wind，安信证券。 数据说明：情景假设的汽车销量基于2018年汽车销量数据，假设汽车使用年限为15年。 图2-33 转型中人均汽车保有量（基年调整） 数据来源：CEIC，Wind，安信证券。 数据说明：考虑到中国的收入差距更大和汽车普及阶段面临更高的汽油价格，此处我们将中国的对比基年后移了4年。 为什么要把对标的年限做一点调整呢？一个理由在于，在人均收入水平相似的背景下，中国收入分配的差距似乎更大，使有能力购买汽车的人群数量相对下降。 即便做了这样的调整，仍然有一个绕不开的问题，中国人均汽车保有量的提升速度相对更慢。 我们认为理由可能是，相比同样的发展阶段，汽车的使用成本在大幅提升。一是石油价格的大幅上升，二是全球气候变暖、环境保护压力、排放标准快速提升等因素使汽车的持有和使用成本相对更高。 如果我们假设未来十年中国汽车的销售增速维持在5%的水平，那么会看到人均汽车保有量的差距快速萎缩。在调整基年进行比较的背景下，我国人均汽车的保有量还会在后期超过日本和韩国同时期的水平。考虑到碳排放、环境保护压力、汽油价格等原因，在可比的收入水平上，我们认为这一情形不太可能发生。 如果未来中国汽车销售增速平均维持在0附近，每年的汽车销量都维持在2018年的水平，我们会看到这一差距也许还略有扩大。从这些推演来看，未来十年中国汽车销售的趋势增速不太可能超过5%，中国的汽车市场基本上已经步入了存量时代。 在历史上，汽车市场和房地产市场是支撑中国经济高速增长非常重要的力量。随着高速城镇化趋于结束，房地产市场的支撑作用在大幅弱化。而随着汽车市场逐步跨入存量时代，来自于汽车消费增长的支持也在显著弱化。需求层面的变化指向了这样的结论，即我国的经济减速过程存在深刻的结构性原因，并且这一减速过程很有可能还没有结束。 我们再来观察在经济转型过程之中的结构变化。 首先来看投资率，如图2-34所示，经济跨过转型的转折点后，投资率在趋势上都会开始下降，而投资率的趋势下降是经济减速很重要的原因和背景。中国经济开始转型后投资率停止上升，并且在一段时期后也开始下降，这一特征与其他经济体接近。 图2-34 转型中投资率（固定资本形成总额） 数据来源：Wind，安信证券。 但值得注意的是，中国的投资率始终显著高于东亚其他经济体的水平，并且在经济开始转型后投资率的下降异常缓慢。如图2-35所示，对日韩来讲，在经济开始转型以后，投资率从高点到重新稳定下来的累计降幅接近6个百分点，但迄今为止我国投资率的降幅大约只有3个百分点；而在年均投资率下降的对比中，日本、韩国平均每年下降约2个百分点，而我国每年平均降幅只有不到1个百分点。 如果其他经济体转型过程的经验有借鉴意义，那么意味着我国投资率的下降还远没有结束，未来投资率的下降将会伴随经济增速的趋势 放缓。 图2-35 转型开始后投资率的下降 数据来源：CEIC，Wind，安信证券。 数据说明：投资率的累计下降幅度是指经济转型后，经济体投资率的峰值下降到下一个平台中枢的幅度。 为什么当前的投资率没有跌透？我们再来比较经济转型时期杠杆率的变化。如图2-36所示，总体来讲，随着收入水平的提升，杠杆率都有上升，并且在经济转型前后杠杆率的提升看起来还会出现加速。在经 图2-36 转型中的杠杆率私营部门杠杆率 数据来源：BIS，安信证券。 济转型开始之前，中国的杠杆率始终高于其他经济体的水平，这与我国的投资率情况一致；但在经济开始转型后，我国杠杆率的上升幅度显著高于其他经济体。 如果计算转型开始8年间杠杆率的累积提升幅度，如图2-37所示，日韩的水平在20%~25%，而我国在55%，为什么在经济转型阶段我国杠杆率的提升幅度如此之大？这主要源于我国频繁且大幅度使用基建、房地产等逆周期政策来刺激经济，从而维持了相对更高的投资率。这一过程伴随着杠杆率的大幅抬升，在一定意义上积累了风险。 图2-37 转型开始后8年杠杆率的累积提升率 数据来源：BIS，安信证券。 换言之，尽管我国在经济转型过程中的增长率比其他的经济体略高一些，但这是建立在我国投资率较高、投资率下降缓慢，并且杠杆率大幅抬升的基础上，它的可持续性是存疑的。 此外我们再来比较在经济转型的背景下，另一个对我国经济不利的指标——老龄化程度，即经济之中65岁以上人口的占比。如图2-38所示，由于计划生育的影响，中国的老龄化程度始终高于可比时期其他经济体的水平，这一点在历史上一直如此。而真正的问题是最近几年中国的老龄化在明显加速，并且到2027年以后会进一步加速，这是我国在转型后面临的非常不利的前景。 图2-38 转型中的老龄化（65岁以上人口占比） 数据来源：World Bank，安信证券。 数据说明：中国未来的人口数据使用CPPS人口预测软件进行估算。 总结而言，我们将过去8年中国经历的经济转型与类似时期的日本、韩国和中国台湾的数据进行对比，发现在经济增长率、城市化、出口和制造业竞争力等指标上，中国的总体表现是接近的，但在投资率、杠杆率以及人口老龄化等领域存在一些压力，这可能进一步影响未来十年（即2020—2030年）的经济表现。 1. 券商宏观经济研究领域的传奇人物，“资本市场具影响力的宏观经济学家”，200多位基金经理一致评价：具备前瞻性、及时性，对投资的指导意义强。 2. 继《经济运行的逻辑》再次推出新作，收录2010—2020年对中国经济结构转型的深度观察，预测2020—2030年未来经济走向，涉及投资者和研究人群广泛关注的6大经济热点。 3. 建立了独特的宏观经济研究框架，直接服务于商业领域的投资者和研究者，并且适合中国经济的真实情况和现实的数据体系。