大家好，很高兴有机会和格隆汇的朋友们做个交流。接下来我给大家分享的可能不会引起那么多的激动，但也是大家很关注的话题，这个也是2016在经济层面最为热闹的话题，就是中国房价的问题。

我们知道，在今年大部分时间里，中国有十几个二线城市的房价出现非常快速的上涨，到10月初的时候，中央被迫启动新一轮非常严的调控政策。

房价非常快速的上升，引起了大家对泡沫的普遍担忧，无论是日本90年代的教训，还是美国2008年以后的教训，都提醒我们，房地产泡沫对经济金融稳定的潜在破坏力是非常大的。

对广大普通老百姓来讲，房价也是绕不开的话题。特别是在中国仍然持续不断的有大量年轻人口涌入城市的背景下，房价的基数上升对于刚刚进入城市中的穷人，特别是没有房子的穷人来讲，在生活质量上带来了非常大的，甚至是非常长久的压力。

也有很多人把房价的上涨普遍归结为超发的货币、宽松的流动性和高度投机性的资金炒作行为。这些看法都是有一定的道理，也毫无疑问引起了非常多、非常广泛的共鸣。

但是我在今天想跟大家分享一个略微不一样的视角，我想从这样的视角来看一看中国的房价问题。

首先我们先来看一下上图，在中国，一、二、三线城市之间的房价的分化非常大。一线城市的房价在2011年以来，总体来讲始终是小跌大涨的格局，每一轮的回调幅度都很浅，随后的回升都迅速超过了前期高点。

但是大量的三线城市一直到现在它的房价还明显的低于2013年底的高点。在大量的三线城市以及三线以下的城市，实际上房地产市场的泡沫化并不是非常明显（下图）。

对于中国二线城市合并起来看，在2015年年底的时候，实际上房价比2013年年底的高点明显的还是要低。

但是今年，特别是今年年初以来经历了一轮特别极速的上升，现在的房价指数总体上明显高于三年前的水平。

但是，这个结果在一线城市不是这样的。一线城市在2015年底的时候，房价就已经创出了历史新高（下图）：

在中国不同城市之间，在房价上涨的同时，分化是另外一个特别显著的特征。这种分化首先表现为一线城市的房价单兵突进。在今年以来，开始进一步突出的表现为二、三线城市之间房价开始出现非常大的分化。

如果我们用货币宽松的资金和投机的角度来解释它，一个绕不开的问题是：为什么在大量三线以及以下的这个城市，房价总体上来讲相对还是比较稳定的？

从三线及以下的城市，它的房地产市场在全国房地产市场的体量来看，它的体量在开工面积上占到80%。实际上现在的这个房价涨得非常快的城市，合在一起的话，房地产开工面积在全国占比只有20%，其中一线城市只有4%。如果把一线城市整个割掉，从宏观来讲对整个经济的影响并不是非常大。

但是今年以来有一部分二线城市涨得非常多，但是他在整个房地产市场的占比只有17%。不能说很大，但是在中国房地产市场占比达到80%的这个主流的部分，实际上房价的压力仍然很大，房地产市场仍然在非常缓慢的上涨，涨速比一般消费物价水平实际上还要低一些。

对于上面的现象，我知道大家有各种各样不同的解释，在这里我想跟大家分享一个非常快速的解释。

我想跟大家分享一个在数据上的观察，大家可以看看上面这个图。

这是一个散点图，在横轴上我们计算了中国大量的一二线城市，他们2015年小学在校人数的数量，相对于2013年小学在校人数数量的增长。就是2015年1-6年级有多少学生，2013年1-6年级有多少学生，然后我们算的话，大量的一、二线城市小学生的增长。在这张图的纵轴上，我们计算了从2013年底到2016年8月份这个城市房价的涨幅，这些城市合并在一起累计的房价涨幅。

然后我们可以明显的看到：小学在校人数的数量，城市房价的涨幅，在两个变量之间存在着非常紧密的关系。

总体上来讲，小学生的增速非常高的地区，房价的涨幅要大得多，而在小学生增速非常低的地区，房价相对来讲，它的表现要弱得多。

那么为了进一步深入理解这个问题，我补充几个背景知识。

第一个背景知识是从2013年到2015年，中国大陆合并在一起的小学在校人数的增速，2年时间是1%。这是1-6年级的增速，如果我们只算1年级单年的增速比这个要高得多。

但是在全国增速1%的条件下，我们看深圳，深圳小学生两年的增速是8%，厦门是8%，北京是7%。南京、郑州、杭州、长沙、武汉、合肥等，这些地区房价涨速非常快，他们小学入学增速高达5%，但全国增速是1%。

5%以上的增速比全国的增速，加上2倍方差还要大得多，换句话来讲，在统计上这不太可能是一个随机事件。

相反，如果我们看南昌、呼和浩特、西宁甚至包括兰州、贵阳这些地区，小学生的增速都是负的，或者都在1%以下的水平，比全国平均的水平明显要更低。在这些地区的话，房价的表现要弱得多。

我们可以合理的推断，如果一个小朋友在这个城市上学，那么它的父母一定在这个城市至少是离这个城市不远的地方居住并且很可能是工作。所以小学生人数的增长，非常生动的显示了他们的父母（青壮年人口）在大量涌入这个城市。

在这张图上如果大家熟悉统计手段的话，会知道它代表的一个简单相关系数大概是在0.7，他的一个拟合优度R方超过50%，在统计上这是一个非常强的结果。

这个结果告诉我们一个基本事实是，至少在我们关注的这个时间段里面（2013年以来），中国青壮年人口在集中流入一部分城市，而相对来讲，在离开另一部分城市。而在中国青壮年集中流入的这部分城市，在不远的时间以后，它的房价出现非常快速的上涨，而在青壮年相对离开的那个城市，房价表现要弱得多。

这是我们在这一横断面的数据上所提出的推断。

那么，这样的推断，有没有更进一步的、更细致的证据来支持这一点？包括这样的模式，在时间序列上会是什么样的特点呢？

我们再来分享一下，在时间序列上，它的一些特点，以及这个过程的更加丰富的细节。

首先，我们把中国的二线城市，按照房价的涨幅，从高到低，做一个排序。我们知道中国大概22个二线城市，然后我们在他的正中间切一刀，就可以把中国的二线城市分界成为两组。一组二线城市就是房价涨得比较快的二线城市，另外一组就是房价涨得比较慢或者不涨的二线城市。

房价涨得比较快的二线城市，我们用红线来表示，房价涨得比较慢的用蓝线表示。我们在上面这张图上研究了这两组二线城市小学生的增速。

从1994年一直到现在，我们看到2010年或者2011年是一个明显的分水岭。在2010年之前，这两组城市小学生的增速走向是一样的，如果有什么特征的话，就是蓝线从来都是在红线上面。但是2011年以后，红线翻到蓝线上面，并且红线比蓝线的水平要高得多。红线和蓝线之间的差距之大，维持的时间之长，在历史上来看是没有前例的，而且在历史上蓝线都在红线上面。

这个情况说明，以小学生作为观察视角，年轻的人口大量选择性地涌入一部分城市的现象，并不是从来都有的，是2011年以后中国开开始出现的。在2011年之前，人口在中国不同城市之间的流动没有非常明显的选择性，但是在2011年以后，年轻人口的流动开始表现出非常明显的选择性。它开始集中流入一部分城市，而相对来讲在离开另外一部分城市，这是从小学生的角度来观察。

这一现象在房地产市场的影响是什么呢？我们再来看这两组城市房地产市场销售增速的差（下图）。

我们看到，2011年同样是一个转折点。

在2011年之前，这两组城市的住宅销售增速的差，平均在0附近，甚至略低于0。也就是说，这两组城市住宅销售增速差基本上是一样的，甚至略低于0。但是2012年以后，这两组城市住宅销售的差，开始急速拉大。就是人口集中流入的这部分城市住宅销售增速相对于另外的城市，突然出现急剧上升，而且上升以后这个差距没有掉下来。

这个差有多大呢？到现在为止在连续四年的时间里面，这一销售增速的差一直维持在15%-20%。

所以，首先我们可以看到，在2011年小学生的流动增速出现一个断裂，紧接着这个断裂在住宅销售市场上开始表现出来。

再紧接着，在新开工的市场上，他也立即有非常强烈的反映（见下图）。

在2012年之前，两组城市住宅新开工的增速是差不多的，实际上蓝线绝大多数比红线还要略高一些。但是在2012年以后，红线显著的翻到蓝线的上边，而且这个差特别大。

所以在房地产新开工的市场上，我们也看到一个断裂，我们看到2012年以后的情况，有一个反转，非常大的一个裂口。

这是从房地产市场的角度来看问题，从房地产看完问题以后，我们的感受是人口流动变化影响到房地产销售，影响到房地产开工。我们已经看到了，它也强烈地影响到房地产的价格。

那么人口流动的原因是什么？

多数人很朴素的想法是，人口集中向这些城市流入，是因为这些城市有更好的就业机会，有更好的收入前景，更好的收入增长，所以人口向这些城市流动。

但是这种看法实际上是错误的。

我们再来看这两组城市的居民可支配收入（见下图）。

我们看到的，同样是2011年或者2012年，它是一个明显的断点：在2011年之前从居民可支配的收入增速来讲，这两组城市基本上是一样的，甚至红线比蓝线要略高一些。但是在2012年以后，红线摔了下来，蓝线相对在上边。红线所代表居民可支配的收入，相对于蓝线明显变得更低。

换句话来讲，在人口相对集中流入的这些城市，实际上居民可支配收入增速一直是在恶化。

所以从这些观察来看，它支持了几个看法。第一个看法，若干断点同样出现在2011、2012年，小学生的断点，房地产销售和开工断点，包括房价、居民可支配收入的断点都是出现在2011年或2012年。

这样的断裂，说明不是因为收入机会吸引人口流入。如果是收入机会吸引人口流入，那么那些房价涨幅大的二线城市，居民可支配收入应该更高，而实际上我们看到的是更低。

那么一个重要的解释，是因为在经济以外的其他的因素，导致年轻人口集中向这些城市流入。

那么对这些城市来讲，因为大量的年轻人口在集中流入，所以劳动力市场变得更加具有竞争性。劳动力的供应在增加，导致居民收入增速的放缓。所以对进入城市的年轻人来讲，实际上从经济的角度来讲，相对而言生活质量是在恶化。一方面收入增速在变得更慢，另一方面房价在非常快速的上升。

那么为什么这些城市，年轻人还愿意进去呢？为什么在经济上没有非常明显的吸引力的条件下，大量的年轻人口，青壮年人口愿意流向这个城市呢？

我们在回答这个问题之前，来看一看在中国的版图上这是什么样的特点（见下图）。

在这张图上，我们用红色和蓝色标注的区域，就是青壮年人口集中流入的城市。其中：

1、 红线等于全国均值加2倍方差以上，换句话来讲这是一个随机事件的概率，小于5%；

2、 蓝色区域是全国水平加1-2倍方差之间，是随机事件的概率，相对也不大；

3、 其他没有标注的区域就是跟全国的平均水平差不多，或者说比全国的平均水平还明显的要更低。

我们从中国的地理版图来看。我们首先来看中国的东三省，从小学生角度来讲，是没有人口流入的，整个东三省是没有人口流入的。

我们在中国非常辽阔的西北地区，几乎也是没有人口流入的。实际上大家对这个结果的大部分应该不是非常的陌生，在中国非常广阔的西南地区，只有一个城市人口在加速流入，就是成都。其他的城市，它的人口流入都看不出来，在非常大的西北地区几乎没有，勉强有一个是西安，它也只是介于1倍到2倍方差之间。

在中国的长江以北，准确来说是淮河以北，人口集中流入的城市实际上只有3个：北京、天津和郑州。

其中郑州人口流入的速度比天津还大得多，郑州的房价涨幅也非常大。那么在中国东南沿海，大家不会奇怪的是广州和深圳有非常大的人口流入。在前面大家也已经看到，多多少少会有一些奇怪的是，厦门的人口流入速度非常高。

除了这些特点之外，在这张地理版图上最为突出的特点，我给他取了一个名字叫：中国长江中下游城市群的兴起。大量的人口，实际上比较密集和突出的流入到中国长江中下游的城市群。

在中国长江中下游不是非常大的版图和面积上，我们看到武汉、长沙、合肥、南京、杭州，包括上海的周边，这些城市彼此之间的地理距离非常的近，本来人口密度就非常的大，但在2012年以后人口流入在进一步加速。

这是在地理版图上看这个问题。在地理版图上看完这个问题后，回到我们刚才的主题，就是中国人口向城市的集中，开始向城市流动，中国城市化的加速最晚从2000年就开始了，这个现象实际上已经开始了非常长的时间。但从2000年到2012年，中国的城市化是没有选择性的，人口的流动性也是没有选择性的。人口向大城市去，向中小城市去，没有一个明显的选择性，大城市的扩张和中小城市的扩张速度，总体上是差不多的。

但是2012年以后，中国城市化开始表现出明显的选择性：人口在集中流入一部分城市，特别是流入我们在这里标出来的城市。相对而言的话，在离开另外一部分的城市，我们把这个现象就归结为我这个演讲的题目，叫都市化。

我们想提出的一个基本的观察，就是：

1、 在2012年之前，中国城市化的本质是城镇化，人口的流动在城市之间是没有选择性的，是一个城镇化；

2、 而在2012年以后，我们从城镇化转向了都市化，人口在集中的流向都市，大都市，人口在集中流向传统的经济、文化、教育、政治的中心，流向一个非常关键的交通枢纽，以及流向长江中下游的这个城市群。

3、 相对而言其他的城市人口流入相对比较慢，甚至有些地区人口在大量的流出。

接下来我们有两个问题：

第一个问题，为什么在2012年我们出现这样明显的断裂？

第二个问题，这个断裂在宏观层面上，它的影响是什么？

关于第一个问题，原因并不是特别的清楚，但是我在这里想跟大家分享一个观察。

上面这个图是中国适龄小学人口的增速，就是中国6-11岁儿童的增速，我们看到2010年或2011年，也是一个明显的断点。在2010年之前非常长的时间里，中国适龄小学人口一直是在负增长，他的绝对水平在快速下降，一直在负增长。在2004、2005年，6到11岁人口合并在一起每一年的下降速度能够达到6%，这是一个非常惊人的下降速度。

但是2010年以后，中国适龄小学人口开始重新恢复增长，重新爬到0以上，这个过程大概会维持接近一代人的时间。从现在人口预测来看，这个过程大概会维持到2025年。如果从2010年开始，大概15年的时间，差不多接近一代人的时间。

而这样的小学人口增速从负到正的转折，与我们看到的城市化，出现选择性的转折，在时间上是非常接近的。

我们并不能由此断定这两者之间就是因果关系，而且我个人高度怀疑这两者之间不应该是非常随机的因素同时发生的。我们围绕这个转折，想提出两个关联的解释。

第一个关联解释就是，对于孩子正在上小学的人口来讲的话，可以断定他们的父母基本上都是80后，基本上都是30岁左右，或者说略大于30岁左右的这个年轻的父母。对于这些年轻父母来讲，小学人口的增速进入到正的增长，在计划生育没有废除的情况下，表明他们的父母所代表的年轻人，在整个全社会的流动人口之间的占比出现明显的提升。这一提升使得他们的选择，在宏观经济层面上开始具有系统重要性。

那么在以前，孩子正在上小学的年轻父母，在整个人口之中的占比，从数据上来看应该是比较低，甚至一直在下降，进而使得他们的选择在宏观上的影响没有那么大。

那么，这个解释背后的另外一个解释是什么？

就是如果你是一个年轻的父母，你的孩子马上要上小学，当你选择在中国不同城市居住的话，除了收入之外，还会考虑什么？我们认为还会考虑教育，或者的话是以教育为代表的一般公共资源的好坏，比如说治安、空气的质量，比如说环境，包括教育，包括其他公共资源的好坏。对于年轻的父母来讲，除了考虑就业的机会，他会考虑子女所能够获得的教育、环境等等机会。

而这些公共资源，特别是以教育为代表的公共资源，在中国不同城市之间的分布是具有巨大的差异的。一个在北京的孩子上北大清华的概率，跟一个在河南的孩子相比，一出生下来可能就相差十几倍，这还是保守的估计。所以教育资源在不同城市之间具有非常大的差异，对于年轻父母来说，他的孩子要上学，他在选择居住的时候，会进入教育资源更好的城市，从而使得人口的流向表现出选择性。

这个选择性为什么在宏观上，是在2012年后才出现呢？

一个解释是，因为在那之前，有孩子的父母，在整个流动人口中的占比一直在下降，使得他们的选择在宏观层面看不出来。但是随着这一比例非常快的上升，这一影响开始显现出来。

第二个附带性的解释是，2010年以后，孩子要上小学的父母基本上是80后，他们基本上都是在改革开放以后长大的。改革开放以后长大的显著的影响是他们在小时候没有挨饿过，中学的时候家里多少会给一些零花钱。他们没有经历过票证，没有经历过管制，没有经历过严重的物质资源的匮乏，由此带来的影响是，80后的他们对生活的选择更加从容与自信。

而80之前的人口，小时候基本都经历过饥饿，经历过吃不饱饭，经历过冬天穿不上鞋，经历过严重的物资匮乏，这使得他们在内心深处，严重缺乏安全感。这一严重缺乏安全感在人生价值观念和选择上，对80前的人口来讲非常重要的就是，生活的最终目的有且只有一个，就是赚钱。

因为你只有赚足够的钱才具有安全感，在这个意义上来讲，做官最终的目的也是为了赚钱，做官是手段，赚钱是最终的目的。

但是对80后的人来讲，赚钱仍然是非常重要的，但除了赚钱之外，生活还有更多元的，更丰富多彩的目标。这样的一个选择性的差异，在我看来，也影响了80后的人口流动和对城市定居方向的选择。

这个是我们这部分的总结。

1、在2012年之前，我们经历了城镇化，但是在2012年以后我们正在转入都市化。

2、 而且这一都市化的过程，差不多在一代人，也就是15年左右的时间，不会很明显的逆转或者说不会很快的结束。

那么，这一都市化的趋势给我们带来的挑战是什么？

带来的最重要的挑战是：中国城市化的基本策略，是建立在大力发展中小城镇的基础上——这个策略的逻辑，是否还成立？

人口集中的向都市流动，那么这些都市需要盖更多的房子，需要更多的农田转为住宅，转为商业地产，需要建很多的学校，很多的医药，有很多公共资源的配套来适应人口流动的压力。

但是我们在城市化规划时，我们迄今为止主导性的方向是把人口引导和就地安置在大量的中小城镇。如果说这样的政策在2012年前没有问题，因为2012年前人口的流动是没有选择性的，所以说这样的政策并没有特别大的问题。但在2012年以后，这种政策的问题开始表现得越来越严重。

人口在流入一部分城市，但是这部分城市的住宅用地，这部分城市的公共资源配套，显然缺乏相应的规划，而且难以非常快速的增长上来。

所以说带来的压力，对这些城市来讲这种供求压力，集中的通过房价非常快速的上升而爆发出来。而在人口相对离开的城市来讲，原来供地的指标，其他的配套指标都不差，但是相对来讲，人口越来越少。

而面对房价极速上升，我们迄今为止采取的政策都是打压。严格的限制需求，以至于你只能通过离婚的方法，才能获得这个购买资格，以至于大家说现在感情不好都不敢离婚。说明在这个市场上投机是非常难的。在投机这么难的情况下，房价上涨的压力仍然这么大，基本上来源于人口大量的流入，和供求难以快速响应之间的矛盾。

那么很自然的会有两个怀疑：

1、 我们现在应对性的政策都是限制需求，限制需求能够在长期之内把人口流入趋势逆转吗？我非常怀疑这一点。

2、 那么，限制需求在中期之内能刺激供应的响应和增长吗？我也同样非常怀疑这一点。

如果建立在这两个怀疑基础上，我们要问几年以后，这些城市的房价会怎么样？

那非常大的可能性是：几年以后，这些城市在严格限制的条件下，它的房价会更高。

在安信证券昨日举办的“2017投资策略会”上，安信证券首席经济学家高善文表示，以现在的存货去化速度估计，全国范围内普遍的房地产去库存化将在2018年上半年基本结束。

  “大约再过一年多，房地产的高库存问题，就会得到全面的、根本性的解决。由房地产高库存导致的很多经济层面上的扭曲，会得到全面的修正。”高善文预测，未来债市将从长期的牛市转入熊市，股票也许正在转为牛市，但是成长股和蓝筹股的风格将会和过去5年有很大差异。“对这一战略性的转折，我们一定要保有足够的警惕”。

  2016年房地产泡沫论

  是肤浅的

  在房地产需求层面，高善文分析，中国在2010年之前经历了城镇化，人口向大中小城市的平均流动速度差不多，但是2011年前后，中国开始从城镇化转入都市化，人口流动开始表现出强烈的选择性，集中流入一部分大城市和特大城市，离开大量的中小城市。

  高善文称，这一轮房价上涨，不能简单理解为流动性过剩，它是由更基本的人口和刚需所维持的情况。

  面对人口的流入和需求的上升，在土地供应不能响应的条件下，这种压力就会全部转化为地价和房价的上升。

  高善文举例称，统一用中国口径算，北京、深圳和香港居住用地占城市建设用地的比重均为20%左右。这一比例在伦敦、纽约、首尔和东京等地均在40%以上。

  高善文称，当前用泡沫论来解释房价上涨，很可能是比较肤浅的。泡沫论背后存在着房地产市场更深刻的扭曲，这一扭曲来自于土地的供应没有竞争性，把土地和房价推到非常高的水平。他表示，这种供不应求的压力，正在房地产市场上生动地、一轮一轮地表现出来。

  未来，这些问题能得到根本的解决吗?高善文反问：未来，北京上海和深圳会大量放开供地吗?未来，人口会停止流入这些城市吗?如果回答都是负面的，那么指望房价掉下来是非常困难的。

  用六七年去库存

  并不极端

  高善文表示，中国房地产市场在2009年至2011年出现了快速泡沫化，并在之后两三年时间里积累了大量的库存。

  一个显著的数据是，2011年至2013年，中国使用的水泥总量(66亿吨)超过了美国整个20世纪的实际使用量(45亿吨)。

  但是，“我们应该看到，经过两三年的努力，这个问题已经出现了非常大的改善。”高善文预测，在考虑和容忍一定误差的前提下，以现在的存货去化速度估计，大约再过一年多，房地产的高库存问题，就会得到全面和根本性的解决。

  高善文举例称，房地产的存货去化，美国用时5年(2007年至2012年)，日本用时12年(1991年至2003年)。“中国仍是一个快速城镇化的经济体，我们用了5到7年的时间对这一扭曲的情况进行修正，并不是一个特别极端的情况。”

  谈及这一过程对股市的影响时，高善文称，2011年以来，蓝筹股基本是“横着走”的，当时是3200点左右，现在依旧如是;而成长股估值被推得很高。债券总体上走了一个很大的牛市，但是现在，这一系列趋势正在结束。

  高善文预测，债市将从长期的牛市转入熊市，股市也许正在转牛，但是成长股和蓝筹股的风格和过去5年相比，会有很大的差异。

本文为安信证券首席经济学家高善文博士于12月15日在海口举行的“守望春华”2017年度策略会演讲，内容摘要如下。

房地产市场将近5年的去库存过程在结束，房地产市场对经济增长的作用正在变为正常，外加企业微观层面上已经显著地去杠杆，盈利能力也在恢复，市场有望迎来更健康和强大的基本面，A股最早在2017年迎来转折。

楼市高库存问题将全面得到解决

2012年以来，人口集中流入了大城市和特大城市，但大城市和特大城市的供地意愿又非常低。以北京、上海为例，未来人口流入的趋势很可能继续保持，而土地供应也不会大量放开，由此房价会继续上涨也不奇怪。

房价高企的最根本原因是我国土地供应市场并非竞争性的，在土地供应受限的情况下，面对人口的大量和快速流入，地价自然而然的上涨并带动房价上涨。

2009年到2011年，我国房地产市场库存猛增，但从2013年以来，房地产库存持续下降。2012年是我国房地产市场的一个分水岭，中国的城镇化转入都市化，土地供应制度缺乏竞争性，再加上大城市不愿意供地，导致房地产市场出现严重扭曲。

以当前的楼市存货去化速度估算，预计到2018年上半年，全国房地产去库存会结束，高库存问题会得到全面和根本性解决，由房地产库存所带来的各种经济层面问题就会得到全面修正。

基本面复苏将带动A股转强

除了房地产市场将带动经济基本面转好之外，高善文还指出，随着产能过剩问题的逐步修正，企业盈利水平和去杠杆能力提升，未来A股市场趋势将迎来全面转折。

2014年以来，企业的资产负债率在改善，但同时资产周转率却在恶化，由此导致企业杠杆持续上升，引发了市场的担忧。

2014年以来，企业就一直在去杠杆，但实际效果并不显著。微观层面来看，企业赚了钱都用于还债，不用于扩张；宏观层面来看，2014年以来，来自于企业的信贷需求很弱，工业增速大幅滑坡。

微观层面来看市场融资利率在下降，企业的资产负债率在下降，盈利能力逐步改善，去杠杆已进入快车道，明后年会看到企业明显的去杠杆进程。

2011年以来，随着中国房地产市场泡沫的破裂，房地产要去库存，加上产能严重过剩，企业的盈利能力和杠杆恶化，这一系列的扭曲因素，最早在今年、最晚在明年将得到全面修正和恢复。由此带来市场趋势的全面转折，从一个漫长的熊市转为牛市。

明年A股上行面临的重大风险因素是汇率。在可以预见的将来，汇率可能会时不时成为市场最大的不确定性扰动因素。

高善文：我国的产能过剩是一个结构性现象

从不同行业资产回报率对其长期趋势的背离看，可以用两种因素来进行解释：其一是该行业内国有资本的集中程度；其二是该行业在景气顶峰时对长期均值的背离程度。两个因素合并的解释能力接近一半，其中前一因素的单独解释力要略强一些。

这说明产能过剩具有周期性的背景，但由于预算软约束等原因，国有企业的大量存在妨碍和延迟了不少行业的自发出清过程，也是造成产能过剩难以克服的重要原因。

今年以来，工业品价格环比波动中枢显著抬升，商品价格也明显上涨。房地产和财政刺激的影响之外，市场自发进行的对过剩产能的清除，以及政府强力推进重点领域产能出清政策造成了供应收缩，也许是形成这一局面更加重要的原因。

定量测量产能过剩

笔者尝试用一些经济指标对产能过剩进行定量的测量和分析。产能过剩的经济意义，关键在于它使得行业的盈利受到了系统性的抑制。如果每一个企业的盈利都很好，是不存在产能过剩的。从这个角度出发，用两个指标考察企业盈利情况，一个指标是资产收益率（ROA），另一个指标是行业的毛利率。

首先计算一个行业2001~2015年长期ROA的历史均值以及长期毛利率的历史均值，然后计算2013~2015年这些行业的ROA和毛利率均值。因为2013年以后大多数行业的景气状况开始低迷，笔者重点考察过去三年行业的盈利情况与盈利长期历史均值的背离情况。这里的背离情况用ROA变化的绝对水平和毛利率变化的相对水平衡量。

从毛利率和ROA角度衡量的行业盈利背离情况，笔者测算后最终筛选出了5个严重产能过剩的行业，包括：煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业。筛选出的行业主要集中在有色金属的产业链、黑色金属产业链和煤炭产业链，特别是在这些产业链的中上游。尽管从自上而下的角度来看，其他众多行业盈利也并不好，但是其盈利状况与长期历史均值的背离没有那么显著，意味着这些行业也许存在一定程度的产能过剩，但过剩程度并不严重。5个产能过剩行业占整个工业行业的比重在10%～20%之间。特别需要指出的一个特征是，这些行业内部国有资产占整个行业资产的比重平均在51%（图1）。

产能过剩的原因

笔者从横向、纵向两个维度研究横断面数据。在横轴上选择不同行业国有资产占比情况，纵轴上选择这些行业的ROA与长期历史均值的背离。

从统计结果看，其解释能力有33%，表明在统计上一个行业国有资本越集中，那么这个行业盈利受到的抑制就越大，如果一个行业国有资本越少，这个行业盈利受到的抑制越轻微。第二个维度，在纵轴上仍然选择行业盈利所受到的抑制，在横轴上研究在行业最赚钱的时期行业盈利与长期历史均值的背离情况。这意味着从行业的景气波动来讲，如果一个行业在顶部的时候越赚钱，它在底部的时候越亏钱，同样可以看到在统计上有意义的结果，它的解释能力为29%。如果把这两个解释的维度合并，行业国有资产的占比情况，和景气顶部行业盈利与历史均值的背离，在横断面上合并能解释数据的47%。这表明，中国的产能过剩问题在一定程度上是一个周期性的现象。由于在经济景气周期上升的时候，有一部分行业太赚钱，引进的资本太多，所以在底部的时候产能过剩更严重。

但是除了这种正常的周期性波动之外，从解释能力上来讲更加重要的一个原因是，部分行业存在着国有企业和国有资本过度集中的现象。当国有资本过多集中于一个行业的时候，它妨碍和延迟了市场的正常出清过程。

为了进一步佐证这个观点，我们继续研究几个代表性的行业。中国的产能过剩问题相对集中在重化产业链的中上游。把重化产业链里面的行业分解成两组，一组是刚才讨论的产能过剩严重的产业，另一组是其他行业，包括化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、金属制品业。

把这两组行业进行对比。首先非常清楚的是，产能过剩行业的毛利率降幅和ROA降幅要更大。但是从经济总量占比看，如就业、工业增加值、纳税这些指标，这两组行业对比是差不多的。与此同时还有一个显著的特征，在产能严重过剩的这些产业中，国有资本的平均占比在50%以上，而在产能过剩不那么严重的行业中，国有资本的占比只有17%。继续对比几个具体的行业，比如黑色、有色和化工行业。从盈利的恶化来讲黑色和有色行业毫无疑问要严重得多，但是从经济的体量来看化工行业比黑色行业在一些指标上还要大一些，相对于有色行业要大得多。

但为什么化工行业盈利恶化更轻微？笔者测算发现，化工行业国有资产的占比只有19%，而黑色、有色行业的占比分别为48%和41%。更进一步，有色行业比黑色行业的国有资本占比要小一些，ROA的降幅要小一些，化工行业的国有资本占比要小得多，它盈利的降幅也要小得多。

从行业的角度，从不同的维度看问题，笔者想强调的结论是，中国的产能过剩是一个周期性的现象，甚至更加是一个结构性的现象，它突出地反映为国有资本的大量存在妨碍了市场的正常出清过程。在经济景气下降和盈利恶化的过程之中，民营企业快速关闭产能，但是国有企业在这一过程之中关停产能要困难得多，这使得产能过剩的问题变得更严重。

这是因为国有资本在经济上特别重要吗？从就业、纳税、工业增加值等角度来看也不尽然，这些行业占纳税的比重、占就业、占工业增加值的比重并不显著更多。由于市场机制这时难以自发出清，就需要政府的供给侧政策来干预。今年的情况显示这些干预开始取得一些成效（图2）。

从总量层面来看，产能过剩突出的表现为产品价格受到了抑制。产品价格受到抑制以及这些抑制的缓解，在一定程度上能够反映产能过剩的出清过程。与此前几轮需求刺激相比，本轮工业增速的反弹算不上强劲，粗钢、水泥等物量指标恢复也有限，显示总需求的恢复力度有限。但工业生产者出厂价格指数（PPI）环比增速和工业品期货价格的反弹要显著更强。

关键的原因是，面对需求的冲击，民营比较集中的领域一部分企业被迫退出市场，产品的价格开始稳定下来。同时在国有资本集中的领域，2015年11月以后中央痛下决心要在这些领域重点解决产能过剩问题，此项举措对工业品价格、对商品期货价格造成了很大的刺激，这种刺激到现在为止还在延续。

在市场自发去产能和政府通过行政手段去除过剩行业产能的过程之中，2016年一季度政府同时推出了财政刺激计划。财政刺激计划又进一步刺激了市场对经济需求的乐观预期，这一预期催化了存货调整。需求好转以及存货调整，在宏观上造成了工业品价格急剧的反弹。从工业品价格看，这一反弹幅度是2011年以来没有出现过的。

与需求扩张带来的价格上升最大的不同在于：需求扩张推动企业盈利回升，这会进一步推动投资扩大，从而实现自我维持和加速，这会带来物价水平的持续上升；而供应收缩推动价格回升，价格回升推动企业复产，从而实现自我平衡，缺乏内生的加速机制。随着时间的延续，也许3～6个月以后，随着政府基建和房地产市场重新掉头下降，将看到尽管供应也许仍在去化，但会重新出现价格下跌和盈利恶化的局面。