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高善文:部分行業供給側或入死胡同 2017謹防黑天鵝

發布者:admin 發布時間:2017-02-27 09:11:21

    本文為作者在2017年2月19日的CF40季度宏觀政策報告論證會第30期暨“雙周圓桌”第175期“人民幣匯率與金融穩定”上就徐忠和張斌的主題演講所作的點評。由中國金融四十人論壇秘書處整理,未經作者審核。

  兩份報告做得都很好,非常全面、深入、客觀,報告的主要結論也是有說服力和可信的,與大多數市場機構的預判和看法接近。簡而言之,經濟增速會繼續下行,但是幅度可控。要抓住一切機會,深入推進市場導向的改革,匯率應盡早考慮采取一些更基本的措施。

  我補充兩個有針對性的評論。

  徐忠局長的報告就像中國南北分野之中的北方大漢一樣,粗獷豪放,盡管非常全面客觀,但是非常粗線條。報告的主要判斷是經濟下行,主要結論是不能總是采取經濟刺激政策,后果很嚴重,要實施改革。

  張斌的報告就像江南女子一樣,溫婉細膩,有一些精巧的邏輯。比如,對于資本流動,報告從內外利差的角度入手提出了有趣的解釋;對于產出和價格之間的背離,報告也提出了精巧的分析,并提供了相應的證據。兩份報告相互補充。徐局長的報告在大的方向和框架上的把握都很好,但是不夠細膩,張斌的報告恰恰在這些層面上深入展開,并且提供了非常有啟發的精致邏輯和豐富的細節。

  我在報告內容的基礎上,做些個人的補充。

  我個人覺得經濟政策,包括面向政策的經濟形勢分析報告,一定要立足于預測。因為政策產生效果需要時間,經濟形勢報告一定是落腳在政策建議上,所以必須有預測。這是與學術研究非常重要的差異。

  從全球、包括從中國市場多年經驗來看,做預測,結果必然會打臉。這個宿命絕對不可能逃脫,這是市場規律。所以一個好的形勢分析一定要檢討過去預測所出現的嚴重背離,,并思考基礎預測在未來可能會發生的偏離,以及如何應對。在這樣的基礎上建立政策建議和政策分析,才是一個嚴肅負責的分析。因而針對報告的框架,我建議要補充一些內容,比如要檢討過去錯在哪里,緊接著提出未來可能錯在哪里。沿著這樣的角度會看到很多的問題。

  在我個人看來,2016年在兩個重要的方向上,絕大多數的預測都被打了臉。第一個非常重要的變化是部分二線城市房價暴漲,2016年初、2015年底,看到這一點的人不是很多。第二個是2016年商品價格或者PPI暴漲,站在事前的角度看到這一點的人同樣不是很多。

  如果不對這兩個變化有深刻的檢討,就很難說把握住了現在經濟運行的脈絡,如果沒有把握住經濟運行的脈絡,又怎么對經濟做預測呢?兩位報告人對PPI的暴漲都有一定程度的涉及,張斌分析相對更精巧一些,但是這些分析都有值得深入推敲的地方。

  關于房價。個人認為現在的討論,與房價正在發生的真實現象之間,幾乎是風馬牛不相及的,許多關于房價的分析與房價正在發生變化的基礎事實之間沒有太大的關聯。當然這一判斷可能是錯的,但是如果真如我所言,說明我們目前對影響整個經濟運行的最關鍵的變化實際上還是茫然無知的。在這種條件下,怎么可能做好預測呢?

  關于PPI,我補充兩個技術性細節,一方面是想說明這些問題需要深刻理解,現在我們對它的理解是不足的,另一方面是想說明這些技術細節有必要在這里討論。

  第一個細節是物量數據與增加值數據間的矛盾。如果檢查2016年的物量數據:粗鋼產量、鐵路貨物的運量、發電量、用電量等等都是大幅反彈的。但是如果檢查工業增加值數據,會發現數據沒有增加,全年來看是走低的,季度數據也沒有看到增長。有人說這是工業增加值的結構性差異所致,但是進一步檢查鋼鐵行業工業增加值,發現這個數據創了新低。即使對于黑色金屬行業而言,也出現了物量在上升,但是同時工業增加值在下降,這之中存在明顯的矛盾。

  在理論上只有兩種解釋:一種解釋是物量數據的統計口徑比增加值要窄。統計物量指標時,大量小企業被關閉,所以企業訂單集中反映在大企業當中。物量統計口徑大概只有增加值統計口徑的2/3,不到70%,所以會產生背離。我個人相對比較傾向這種解釋,但是沒有太多的證據。

  第二種解釋是,統計局一直用單縮法計算增加值,而2016年的價格變化中,單縮法和雙縮法會發生背離。從總量數據來看,上游產品價格漲幅比下游產品大得多是普遍現象,所以在雙縮法情況下,增加值增加額一定比目前的數據高。真實的情況一定介于兩種解釋之間,但是我無法判斷哪種情況居于主導,這需要獲得底層的詳細數據才能解答。

  第二個細節關于CPI。如果仔細看CPI,會發現CPI上升的主要推動力量都來自非食品,這在歷史上是沒有先例的。特別是今年春節,CPI達到2.5%,上漲的主要原因不在于食品價格,而是非食品價格。有人認為非食品價格上漲源于商品價格上漲,所以消費品在漲。但是再細看非食品價格,發現是非食品項下的服務在漲,而不是消費品漲,服務上漲主要是在旅游、醫療、教育等部門,所以很難認為這些項目與商品價格掛鉤。因此,經濟的真實運行情況實際上遠比研究者拍腦袋想象的要復雜得多。

  對這一現象有許多解釋,我認為都有一定的道理,但是個人認為一個值得考慮的解釋是營改增。第三產業實施營改增使得原來被低報的交易量由于相互扣稅的影響而被披露出來,第三產業產量因此變高。特別是交通運輸行業上漲顯著,甚至超過2011年,可能就是因為交通運輸行業之前存在大量漏報低報現象。如果看非食品價格的增速,可以看到非食品價格是2016年5月份以后開始加速的,而營改增正是在2016年5月份才開始推出的,這二者相互印證。

  這種解釋未必正確,但如果這種解釋是對的,把營改增數據的沖擊去掉之后會發現,CPI也許沒有上升,豬肉、蔬菜、玉米、糧食的價格都在跌,即構成CPI數據的最大門類都在跌。魔鬼存在于細節之中,F在回頭來看為什么會被打臉,為什么PPI、房價漲這么多,研究者有很多的理由,但是在報告當中缺乏令人信服的討論,這樣會使報告缺乏說服力。

  2017年需要警惕風險事件

  市場對今年經濟形勢的主流預測是經濟增速下行,但是幅度可控。我完全同意這樣的基準預測,但在這里提幾個可能會遭遇的風險事件,或者說“黑天鵝”事件。

  第一,今年的投資會不會由于換屆效應格外強勁,從而超出預期?雖然目前我還沒有看到非常扎實可信的數據,但我認為要考慮這樣的可能性,即由政府推動的投資(不一定是基建投資,也可能是制造業投資)也許在2017年上半年會出現大幅上升。目前已經出現了一些現象,讓我們不得不對它保持一絲警惕。比如,目前各省披露的投資規?傆嬕呀浖s40萬億,這個數據也許有夸大的成分,但是這表明各個地方領導要“大干一場”的積極性很高。因此,可能再度出現“換屆效應”。如果效應兌現,再加上張斌講到的“供應收縮,很多產能還在關閉”,我們也許會看到2011年經濟過熱現象重演。2011年經濟突然過熱,投資上升是一大原因。

  這只是我的一個風險事件的預測,并不意味著一定會發生,它只是一個潛在的黑天鵝事件。但是我們事先考慮到并做好預防工作是有益的。

  第二,中國三四線城市房價會不會出現轉折,就像2016年初的二線城市一樣?現在主流的預測是三四線城市庫存壓力大,房價繼續下跌,但一旦發生轉折,宏觀影響也會很大我的看法是這個時間點未必在今年上半年,也許在下半年,或許略晚。越靠前就越屬于黑天鵝事件,越往后發生的概率越大。

  如果出現這個局面,我認為宏觀經濟形勢和政策應對同樣會十分被動。第三是我觀察到的一個現象,它對于經濟發展可能并不屬于黑天鵝事件,但是由于剛才的討論沒有涉及,所以我在這里提出來跟大家討論。

  當我們逐季觀察過去四個季度的數據可以發現,去年下半年或者全年經濟有一個顯著的特點是,政府的基建投資在去年下半年,特別是第四季度,下降非常大。去年三季度就出現一些下降,但是進入去年四季度,整個公共財政支出出現大幅下滑。但是令人奇怪的是,與此同時,制造業投資觸底反彈,最后造成的結果是,整個經濟增速雖然保持平穩,但是內部的結構已經發生了天翻地覆的變化。徐忠局長說整個經濟增速都是基建和房地產支撐的,但是去年四季度不是這樣的。四季度制造業投資增長很多,房地產沒有很顯著地上升。至于為什么發生這樣的變化,我不知道原因,所以我在這里提出來,和大家一起討論。不論這個命題沿著哪個方向走,它都是我們在政策分析和研判經濟走向時值得討論的內容。

  最早我提出的一個可能影響因素是PPP。因為政府在大力推PPP,而PPP都找國有企業做馬甲,原先政府基建都在基建投資數據里面,PPP項目的推行導致很多投資體現在國有企業和銀行信貸中。換言之,制造業投資上升可能是地方政府“借腹生子”導致的變化,所以一頭基建下,一頭制造業投資上,基本抵消。如果事實果真如此,我們對地方債務風險以及很多形勢的分析,在追逐數據的時候務必要給予足夠多的重視。

  一個證據是股票市場去年四季度一直在炒PPP概念。但是基建投資數據是下降的。為什么PPP和基建投資呈現蹺蹺板效應,我懷疑基建投資被藏在了制造業投資里面,如果藏在制造業投資里面,就回到一開始的形勢判斷,這是一個非常值得追究的問題。


  這個解釋有可能是不對的,我的同事在討論的時候就提出強烈的反駁意見。他認為PPP只是杯水車薪,無法解釋整個基建投資的下降,他認為制造業投資上升就是企業自發的行為。他們的證據是,制造業的投資出現在產能過剩行業,集中在中上游部門,例如煤炭和煉焦領域。他們的解釋是,這些行業的利潤在去年上半年上升很大導致:第一,這些行業在信貸市場上的信貸約束下降了;第二,隨著緊縮投資的流動性約束的下降,行業會反彈;第三,去年焦炭行業毛利潤達到歷史最高,在這種情況下,企業具有新一輪擴產的沖動,而擴產的沖動會直接體現在投資上。如果這樣的看法是對的,我們需要深刻檢討現在用行政力量推動供給側的收縮,在一些行業和領域,是不是已經走到了死胡同?

  沿著這些層面,我們對數據需要更細致深刻的解讀,對許多情形的演變可能性要提出多種演化路徑。只有這樣才能更好地服務于政府決策層和市場預期,這是我們在預判2017年經濟形勢的時候應該注意的。(來源:新浪財經)

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