李蓓

回顧2019年

我的股市分析框架基于3個(gè)因子：企業(yè)盈利，流動性，風(fēng)險(xiǎn)偏好。

這一框架的骨架由DDM模型導(dǎo)出，業(yè)內(nèi)總體也一致認(rèn)可。

2019年，國內(nèi)長債利率和大宗工業(yè)商品都是震蕩走平的，貨幣增速全年低位，異常平穩(wěn)，企業(yè)盈利全年也基本在0上下波動，總體持平。

也就是說，驅(qū)動股市的3個(gè)因子，利率、企業(yè)盈利和風(fēng)險(xiǎn)偏好中，總體是沒有明顯波動的。

但是股市總體的確出現(xiàn)了一定的漲幅，上證指數(shù)上漲約20%，由上面的框架來看，只能是風(fēng)險(xiǎn)偏好出現(xiàn)了上升。

如果去考察風(fēng)險(xiǎn)偏好的各種指標(biāo)，也的確如此。1季度風(fēng)險(xiǎn)偏好集中修復(fù)：機(jī)構(gòu)倉位顯著提升，融資余額大幅上升，3月后歸于震蕩。股指的表現(xiàn)同樣，年初集中上漲20%，3月后歸于震蕩。

股市的表現(xiàn)，除了總體20%的漲幅，分化是更加顯著的特征，對于兩個(gè)小類別股票來說，2019年是顯著超越指數(shù)的牛市。一類是消費(fèi)醫(yī)藥中的核心股票，一類是TMT科技股。

這種股價(jià)表現(xiàn)分化的背后，是資金面的結(jié)構(gòu)性分化。

雖然流動性無論量價(jià)，總體都波瀾不驚，但是不同類別的差異很大：

產(chǎn)業(yè)資本是最大的流出量，全年凈流出1600多億，已公告的擬減持還有3000多億；

外資是最大的增量，全年流入大于3000億；

公募股票基金也得到了較多的資金流入，份額上升接近2000億；

私募股票基金份額總體小幅下降，管理規(guī)模漲幅顯著小于指數(shù)漲幅。

在宏觀總體無亮點(diǎn)，地產(chǎn)短期強(qiáng)勁卻有遠(yuǎn)慮的背景下，外資和公募的結(jié)構(gòu)性增量資金面臨的選擇是有限的。

外資選擇了集中抱團(tuán)業(yè)績的穩(wěn)定增長，公募基金則選擇了集中抱團(tuán)夢想和未來。結(jié)果，外資把50倍PE的醫(yī)藥消費(fèi)炒到100倍PE，公募基金則是把近100倍PE的芯片炒到近200倍PE。

資金流動的結(jié)構(gòu)性差異是表象，背后更深層次的原因是利率分化。外資的大幅流入，并非A股獨(dú)有。

國內(nèi)利率則是分化

民企融資成本大幅上升后，高位震蕩，并未有明顯改善?？紤]到大部分民企現(xiàn)在其實(shí)根本發(fā)不出來債，實(shí)際的民企融資難度和融資成本的上升，比信用利差顯示的情況，是更糟糕的。

這也就是產(chǎn)業(yè)資本大幅減持的根本原因。

股市分析框架

企業(yè)盈利之上市公司盈利：分化，總體持平

正如我之前曾寫過：在A股，產(chǎn)業(yè)資本類似解放前的農(nóng)民階級，才是A股的主體。他們有最多的存量籌碼，大于50%，在占比上有絕對壓倒性優(yōu)勢。

2019年的股市，脫離了產(chǎn)業(yè)資本的支持，無法實(shí)現(xiàn)大部分股票的繁榮。

民企以外的信用利差持續(xù)下降

央企利率和信用利差一直很低，而其它曾經(jīng)可以給出較高收益的債券，無論低評級的城投還是地方國企，信用利差都大幅下降，收益率大幅下降。

在這樣的情況下，民企債券風(fēng)險(xiǎn)大，其它債券收益大幅降低，跨資產(chǎn)類別配置的大型機(jī)構(gòu)投資者，在固定收益類別面臨收益率的下降，降更大的配置比例放到股票類別。這就是公募基金規(guī)模擴(kuò)大的原因。

所以，國內(nèi)外利率的分化，國內(nèi)利率在結(jié)構(gòu)上的分化，使得在長債利率波瀾不驚的背景下，不同類別A股市場參與者，面臨的流動性環(huán)境天壤之別，從而使得不同類別的股票，表現(xiàn)差異巨大：

外資抱團(tuán)股受益于海外利率的大幅下行（亢龍一）；

國內(nèi)公募基金抱團(tuán)股，則受益于國內(nèi)除民企之外的債券，信用利差的下降。

亢龍地產(chǎn)對2019年的資產(chǎn)價(jià)格起到了什么作用

2019年另一個(gè)值得討論的因子是企業(yè)盈利，全年基本走平，是好于我在年初的預(yù)期的。

地產(chǎn)超預(yù)期的最主要的原因，是因?yàn)榕c大家預(yù)期的政策方向相反，信貸對地產(chǎn)的支持，不僅沒有減少，反而是增多。

地產(chǎn)對資產(chǎn)價(jià)格的影響是全方位的，影響巨大。

債券

地產(chǎn)相關(guān)信貸（尤其是按揭）增長強(qiáng)勁，支撐了融資需求，支撐了社融增速高于10%，高于名義GDP增速。

地產(chǎn)支撐建筑業(yè)的用工需求持續(xù)上升，在制造業(yè)用工萎縮的背景下，總的失業(yè)率穩(wěn)定于5.2%左右，低于政府年初定下的目標(biāo)5.5%。

因此，國內(nèi)利率總體走平，并沒有跟隨國外大幅走低。

商品

雖然制造業(yè)相關(guān)需求萎縮，但地產(chǎn)鏈條需求大幅上升，支撐了大宗工業(yè)品需求總體小幅上升，使得在工業(yè)品供應(yīng)總體小幅上升的背景下，工業(yè)品價(jià)格高位走平，而沒有如年初預(yù)期顯著下跌。

股票

地產(chǎn)繁榮，首先支撐起了地產(chǎn)股的盈利。

銀行的盈利，也是靠地產(chǎn)在支撐。

以往周期，債券利率與貸款利率波動周期基本同步，時(shí)間差半年左右。本輪則是非常分化。2018年初以來，近2年時(shí)間，債券利率持續(xù)下行100bp，但是貸款利率反而震蕩小幅上升。

地產(chǎn)不僅支撐大半個(gè)A股的企業(yè)盈利，還支撐了美股的。當(dāng)前，中國是全球經(jīng)濟(jì)增長最大的來源，過去幾年平均看，占30%，美國只有不到20%。

所以，中國總需求波動，很大程度驅(qū)動了全世界的總需求波動。

2019年，中國地產(chǎn)作為中國經(jīng)濟(jì)最大的正面驅(qū)動，支撐了整個(gè)中國經(jīng)濟(jì)的總需求，也就是支撐了全世界經(jīng)濟(jì)的總需求和美股盈利。

亢龍，中國地產(chǎn)，是2019年全球經(jīng)濟(jì)和資產(chǎn)價(jià)格運(yùn)行最核心的驅(qū)動變量之一。跟另一條亢龍，美國利率一起共同作用，就幾乎決定了一切。

展望2020年

海外利率

2019年的兩條亢龍之一，美國利率。

當(dāng)前美國的失業(yè)率遠(yuǎn)低于2016年。工資增速、CPI、核心CPI都顯著高于2016年底。

但長期國債利率已經(jīng)幾乎回到了2016年最低點(diǎn)，信用債利率已經(jīng)跌破了2016年低點(diǎn)。

國內(nèi)利率和流動性

中國利率的確還有下降的空間，但利率的下降，短期面臨制約，一個(gè)是市場都知道的豬，一個(gè)是地產(chǎn)融資需求太強(qiáng)；另一個(gè)是未來一個(gè)季度，經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)會持續(xù)上行，甚至看起來有點(diǎn)熱。

所以，國內(nèi)利率的顯著下降，我判斷需要等到地產(chǎn)“亢龍有悔”之后。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)和企業(yè)盈利

制造業(yè)生產(chǎn)3要素：資金，土地，人力。

在要素的使用上，制造業(yè)是要跟地產(chǎn)競爭的。現(xiàn)在，中國制造業(yè)面臨地產(chǎn)在要素上的全面擠壓，生存環(huán)境日益惡劣。

資金

地產(chǎn)和基建融資需求過強(qiáng)，拿走了大部分的中長期資金，制造業(yè)過去幾年長期貸款增量幾乎為0。

土地

房地產(chǎn)市場繁榮，土地價(jià)格持續(xù)大幅上升。

人力

建筑業(yè)就業(yè)持續(xù)擴(kuò)張，即便制造業(yè)就業(yè)萎縮，人力市場依然緊張。

工資增速依然維持接近10%的水平，制造業(yè)用工成本持續(xù)上升。

基建

第三季度基建訂單已經(jīng)環(huán)比大幅改善，從最近的挖掘機(jī)重卡銷量來看，第四季度基建已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的環(huán)比回升。我相信基建的動量可以持續(xù)到2020年上半年。

但是對于2020全年基建的上升幅度，我沒有過高的期待，因?yàn)橹位ǖ母玖α浚堑胤秸膫鶆?wù)。無論是顯性的還是隱形的，無論是城投貸款還是專項(xiàng)債，它都是債務(wù)。

當(dāng)前地方政府債務(wù)存量接近60萬億，每年利率支出就超出2萬億。

隨著債務(wù)存量大幅上升，近幾年財(cái)政體系對于財(cái)政可持續(xù)的擔(dān)心日益加劇?？刂频胤秸畟鶆?wù)，至少要控制增速的態(tài)度沒有變化。

基建如果要大幅增長，是要靠地方債務(wù)的一階導(dǎo)支撐的。不僅是需要地方債務(wù)增長，而是需要地方債務(wù)加速增長。

所以，我們不能期待基建在當(dāng)期每年近20萬億的水平上，還有大的增長，維持正增長，已經(jīng)需要很辛苦很努力。

地產(chǎn)

最后，最重要的，地產(chǎn)。

先討論一個(gè)簡單的問題：正常情況下，中國一年到底能賣多少房子？扣掉投機(jī)和信貸的波動，地產(chǎn)的需求無非來自3項(xiàng)：人口增長，城市化，改善。

1.當(dāng)前中國60歲以下的人口已經(jīng)不增長。

2.城市化需求。當(dāng)前城鎮(zhèn)化率大概每年上升1%，我們樂觀地假定，有買房需求的60歲以下人口，以1.5倍的速度進(jìn)入城市。按這個(gè)速度，10年后中國的城鎮(zhèn)化就基本完成了。

基于此假設(shè)，每年新增城鎮(zhèn)人口1550萬，樂觀假設(shè)新進(jìn)城的人口，人均買房35平米，也就是3口之家105平米。這樣，對應(yīng)每年的需求是5.4億平米。

3.改善型需求。樂觀假定存量的所有城鎮(zhèn)常住人口，收入水平持續(xù)提高，幸福生活不斷上臺階。

每隔10年就升級一次房子，人均提高5平米，家庭提高15平米。相當(dāng)于20歲結(jié)婚住2房，30歲生孩子換3房，40歲改善換4房。標(biāo)準(zhǔn)的中產(chǎn)贏家路徑。如果人人都是中產(chǎn)贏家，那就是每年8000萬人改善，對應(yīng)4億平米。

上面兩項(xiàng)加起來，9.4億平米。

不需要復(fù)雜的模型，只需要簡單的測算，即便樂觀的估計(jì)，如果沒有投機(jī)性需求，沒有棚改需求的集中釋放，中期可持續(xù)的住宅地產(chǎn)銷售，只有不到10億平米。而現(xiàn)在，是15億平米。

2015年后，中國地產(chǎn)銷售面積從10億平米上升到15億平米，主要靠：

1.棚改貨幣化安置，平均貢獻(xiàn)了2億平米。

2.漲價(jià)刺激的投機(jī)性需求，平均貢獻(xiàn)了1.5億平米。

3.信貸的支撐，構(gòu)成大環(huán)境。按信貸額外增量的量，模型單獨(dú)測算，也有0.5億平米。

2020年是棚改全面收官之年，再往后，基本就沒多少大的棚戶區(qū)可以改了。后續(xù)棚改貨幣化安置帶來的購房需求，自然面臨回落。

而按揭貸款，現(xiàn)在對銀行來說，是收益風(fēng)險(xiǎn)比最高的資產(chǎn)。如果監(jiān)管沒有強(qiáng)力硬控額度，只要有購房意愿，銀行就能配套相應(yīng)的按揭貸款。

信貸本身不再構(gòu)成一個(gè)獨(dú)立變量，而是依附于投機(jī)性需求的意愿。所以，投機(jī)性的需求，是地產(chǎn)超額銷量的最大來源，是后續(xù)地產(chǎn)銷售最大的驅(qū)動變量。

如果我們?nèi)タ淳用褓I房貸款中多套房的比例，最近幾年持續(xù)的大幅上升，也是投機(jī)性需求主導(dǎo)的另一個(gè)印證。

而投機(jī)性需求，就是看價(jià)格。

過去幾年中國的居民杠桿大幅提升，絕對水平到了國際上看也略偏高的水平。當(dāng)前中國居民杠桿的絕對值是否過高，是否可以維持，經(jīng)濟(jì)學(xué)界尚存在一些爭議。

但共識是，居民杠桿上升的速度，跟任何一個(gè)國家任何一個(gè)階段比較，都的確是太快了。這種加杠桿的速度，是必然不能夠維持的。

居民杠桿是一個(gè)魔獸，放出來的時(shí)候威力巨大，托起了經(jīng)濟(jì)，消化了地產(chǎn)庫存，救活了上游國企。但魔獸放出來以后，要收場，就不是那么容易了。

連帶地產(chǎn)繁榮所支撐的金融，消費(fèi)都會出現(xiàn)顯著調(diào)整。海外利率面臨一定的政治風(fēng)險(xiǎn)，也存在“亢龍有悔”的可能。

當(dāng)然，未來并非一片黯淡，沒有希望，而會是光明的。地產(chǎn)的調(diào)整完成后，我們會迎來制造業(yè)投資新的一輪周期和A股新的一輪牛市。

“亢龍有悔”后，經(jīng)過一段時(shí)間的“潛龍勿用”，會出現(xiàn)“見龍?jiān)谔铩保詈笥瓉怼帮w龍?jiān)谔臁薄?p>