李孔健

（東莞銀行總行，廣東 東莞 523011）

1 引言

2018 年以來，中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。由于人口結(jié)構(gòu)和勞動生產(chǎn)率變化、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)增長動能切換等因素，GDP 增速也逐漸換擋，根據(jù)李建偉（2020）的測算，中國經(jīng)濟(jì)潛在增長率將呈逐年下調(diào)走勢，2025 年將到5.4%左右。與之對應(yīng)，中國金融市場的運(yùn)行模式也出現(xiàn)調(diào)整，和之前呈現(xiàn)出一定差異性。對于商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)而言，需要更深入地了解新發(fā)展階段中經(jīng)濟(jì)和金融市場的運(yùn)行特點(diǎn)和影響因素，才能更有效地開展相關(guān)的資產(chǎn)管理投資業(yè)務(wù)。

伴隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，2018 年資管新規(guī)也正式推出，拉開了中國資管行業(yè)轉(zhuǎn)型大幕，經(jīng)過5 年多的變革，實(shí)現(xiàn)了規(guī)模增長、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與規(guī)范發(fā)展并舉，隨著2021年底資管行業(yè)完成了“資管新規(guī)”過渡期，行業(yè)整體也邁入高質(zhì)量發(fā)展新階段，理財(cái)行業(yè)整體管理能力也在持續(xù)優(yōu)化。在當(dāng)前國內(nèi)資產(chǎn)管理行業(yè)中，銀行理財(cái)規(guī)模已經(jīng)躍居首位。在新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，理財(cái)業(yè)務(wù)如何同步實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界和業(yè)界共同關(guān)注的課題。苑志宏（2022）就提出了大資管時代下銀行理財(cái)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)建議。

為更好地開展理財(cái)投資管理，實(shí)現(xiàn)理財(cái)業(yè)務(wù)平穩(wěn)、有序、健康發(fā)展，需要對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段中新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和金融市場開展分析，以制定更好的投資策略。茆文菁等（2020）提出了資管新規(guī)發(fā)布之后銀行理財(cái)優(yōu)化投資管理的措施建議。但綜合之前學(xué)者的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，存在一些可以改善之處：一是對于銀行投資策略研究還是多集中在居民個人投資角度，而從機(jī)構(gòu)投資角度出發(fā)的研究，又往往側(cè)重于保險(xiǎn)、證券等機(jī)構(gòu)，涉及銀行理財(cái)投資研究行為研究的相對較少；二是比較缺少從經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的視角，對銀行理財(cái)投資策略開展的研究；三是以往研究基本都是以理論論述為主，實(shí)證研究的成果相對稀缺。

本文的創(chuàng)新之處在于，將高質(zhì)量發(fā)展階段中國經(jīng)濟(jì)和金融市場的分析與銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資管理相結(jié)合，探索在新形勢下影響理財(cái)業(yè)務(wù)大類資產(chǎn)投資的主要宏觀經(jīng)濟(jì)和金融因素，并通過實(shí)證檢驗(yàn)分析了這些因素與資產(chǎn)價(jià)格之間的量化關(guān)系，為理財(cái)業(yè)務(wù)優(yōu)化投資策略提供整體建議，同時也緊密結(jié)合經(jīng)濟(jì)周期階段分析，提出當(dāng)前有針對性的具體的理財(cái)投資操作建議，有助于提供更有效的投資策略建議，為理財(cái)投資者創(chuàng)造更好的價(jià)值。因此，本文具備一定的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的經(jīng)濟(jì)和金融市場特征

2.1 經(jīng)濟(jì)增長動能切換，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化

自2001 年中國加入WTO 之后，出口推動了中國經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)入快車道，而2005 年之后全國房地產(chǎn)市場從啟動到爆發(fā)，又成為助推經(jīng)濟(jì)增長的另一重要動力。但隨著中國劉易斯拐點(diǎn)提前到來，人口紅利對于經(jīng)濟(jì)的拉動作用逐漸減弱，需要加快建設(shè)創(chuàng)新型國家，通過科技發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級提高全社會生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)增長動能切換，完成現(xiàn)代化建設(shè)。2018 年起中國經(jīng)濟(jì)真正進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，兩個主導(dǎo)因素是2018年中美關(guān)系開始發(fā)生重大變化，以及當(dāng)年“房住不炒”政策的提出，標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)增長動能從出口導(dǎo)向轉(zhuǎn)向促進(jìn)國內(nèi)消費(fèi)、更加依靠內(nèi)生性增長來穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本盤；由投資拉動轉(zhuǎn)向推動高科技和戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、依靠經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)。

2.2 經(jīng)濟(jì)增速從高速轉(zhuǎn)為中速，通脹降低、宏觀金融數(shù)據(jù)波動減小

進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段后，中國經(jīng)濟(jì)增速也進(jìn)行了換擋，2020 年1 月到2017 年12 月的GDP 增速均值為9.32%，而2018 年1 月到2023 年6 月的增速均值為5.35%，基本符合李建偉（2020）研究結(jié)果中的預(yù)測趨勢。伴隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化，全社會供給與需求關(guān)系優(yōu)化，通貨膨脹也有所下降，CPI 同比增速從2000 年到2017 年的月均值2.2%，下降到2018 年1 月到2023 年6 月的月均值1.95%。而2018 年之后廣義貨幣供應(yīng)量M2 和社會融資規(guī)模存量同比增速也相比于2000 年到2017 年有明顯的放緩。

2.3 金融市場波動率降低

由于GDP 增速和通貨膨脹水平的下降，宏觀經(jīng)濟(jì)自身的波動性降低，宏觀基本面因素對于中國債券市場和股票市場造成的波動也減小，造成2018 年之后債市和股市的走勢相對于以往更加平穩(wěn)。以代表權(quán)益市場走勢的滬深300 為例，從指數(shù)成立的2005 年到2017 年，年化波動率均值約為23%，而2018 年到2023 年，年化波動率均值下降到18%左右。而代表債券市場走勢的10 年期國債收益率也有類似的走勢。

3 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段中相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)對大類資產(chǎn)的影響分析

由于2018 年中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段后，宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場走勢均呈現(xiàn)了一些新的特征，而銀行理財(cái)產(chǎn)品的主要投資方向?yàn)閭袌龊凸善笔袌觯瑸楦玫乜疾煨掳l(fā)展階段中宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對中國債市和股市的影響，本文通過選取合適的代表性變量，分別構(gòu)建相應(yīng)的線性方程開展實(shí)證檢驗(yàn)，計(jì)量軟件使用Eviews 7.0。

3.1 變量選取和來源

第一，制造業(yè)PMI 是衡量宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度變化的常用指標(biāo)之一。由于GDP 是季度數(shù)據(jù)，相比而言用PMI 指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)基本面強(qiáng)弱變化更加敏感和有效。第二，M2 是代表金融市場流動性水平的最常用指標(biāo)之一。第三，社會融資規(guī)模存量同比增速是衡量社會融資需求的常用指標(biāo)之一。第四，10 年期中國國債到期收益率是債券市場牛熊的風(fēng)向標(biāo)，是代表中國債券市場走勢的常用指標(biāo)。第五，滬深300 指數(shù)是衡量中國股票市場走勢相對代表性的指標(biāo)之一。

由于PMI、M2 和社會融資規(guī)模存量同比增速是國家統(tǒng)計(jì)局每月公布的月度數(shù)據(jù)，而10 年期中國國債到期收益率、滬深300 指數(shù)取值都為日數(shù)據(jù)，因此需要將這兩組數(shù)據(jù)的各月所有交易日的均值作為月度值，轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù)。變量含義及說明如表1 所示。本文選取2018 年1 月到2023 年6 月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

表1 變量含義及說明

3.2 模型設(shè)定

本文將建立回歸方程，通過OLS 回歸來分析這3 項(xiàng)變量分別對10 年期中國國債到期收益率、滬深300 指數(shù)的影響。

式中，ɑ0（β0）代表回歸方程中的常數(shù)項(xiàng)，ɑ1、ɑ2和ɑ3（β1、β2和β3）代表對應(yīng)自變量的系數(shù)，而εt和θt為方程中的擾動項(xiàng)，t=1,2,…,N，代表時間系列。

3.3 檢驗(yàn)結(jié)果分析

第一，10 年期國債到期收益率的回歸檢驗(yàn)分析。首先在Eviews 7.0 軟件中，對GZt、PMIt、SRt和M2t序列分別做單位根檢驗(yàn)，使用SIC 準(zhǔn)則，結(jié)果證明3 個序列都是平穩(wěn)序列，可以使用回歸模型進(jìn)行分析。使用OLS 回歸分析，得到的檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 10 年期國債到期收益率的回歸檢驗(yàn)結(jié)果

從表2 中系數(shù)對應(yīng)的t 檢驗(yàn)值可以看出檢驗(yàn)結(jié)果顯著，從P 檢驗(yàn)值看，PMI、M2 和SR 都在10%的顯著范圍內(nèi)，并且回歸方程的R2和調(diào)整后的R2也說明檢驗(yàn)結(jié)果具備相對較好的解釋程度。因此，根據(jù)式（1）可以得到式（3）：

根據(jù)式（3）可以看出，PMI 和SR 的系數(shù)為正，10 年期國債收益率與制造業(yè)景氣度和社融增速呈現(xiàn)比較顯著的正向線性關(guān)系，與M2 呈現(xiàn)比較顯著的負(fù)向線性關(guān)系。

第二，滬深300 指數(shù)的回歸檢驗(yàn)分析。對于式（2）的初步檢驗(yàn)結(jié)果表明，PMI 系數(shù)對應(yīng)的t 檢驗(yàn)值不顯著，P 檢驗(yàn)值超過10%的置信水平，得出PMI 并不是影響滬深300 指數(shù)走勢的主要因素。因此，將式（2）改寫為式（4）：

重新進(jìn)行回歸分析，得到表3 的結(jié)果。

表3 滬深300 指數(shù)的回歸檢驗(yàn)結(jié)果

從表3 中系數(shù)對應(yīng)的t 檢驗(yàn)值可以看出檢驗(yàn)結(jié)果還是比較顯著，P 檢驗(yàn)值也在10%的顯著范圍內(nèi)，但回歸方程的R2和調(diào)整后的R2較低，說明方程的解釋程度相對一般。因此，根據(jù)式（4）可以得到式（5）：

根據(jù)式（5）可以看出，M2 和SR 的系數(shù)都為正，呈現(xiàn)一定的正向線性關(guān)系。

3.4 檢驗(yàn)結(jié)果總結(jié)

上述的實(shí)證分析結(jié)果表明，在2018 年進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段后，中國債券和股票市場受到的宏觀經(jīng)濟(jì)和金融影響因子并不完全相同，影響方向和程度也有一定差異。債券市場同時受到宏觀經(jīng)濟(jì)基本面指標(biāo)和金融指標(biāo)的影響，如當(dāng)PMI 上行或社融增速提高時，將推動10 年期國債收益率上行，而廣義貨幣供應(yīng)量M2 增速提高時，將推動10 年期國債收益率下行。此外，社融增速和M2 的影響程度相比PMI 更大。而股票市場受宏觀經(jīng)濟(jì)基本面影響相對不顯著，主要受到金融指標(biāo)的影響，如當(dāng)廣義貨幣供應(yīng)量增速提高或者社融增速提高時，滬深300 指數(shù)上漲。

4 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資策略分析

4.1 整體性投資策略建議

在中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段后，為國內(nèi)商業(yè)銀行資產(chǎn)管理部門在開展理財(cái)業(yè)務(wù)投資配置時提出采取以下策略建議：第一，對于債券市場投資，銀行理財(cái)首先要重視從經(jīng)濟(jì)基本面和金融數(shù)據(jù)兩個角度進(jìn)行綜合分析，尤其是當(dāng)基本面因素和金融數(shù)據(jù)因素對債券收益率的影響方向相同產(chǎn)生共振時，債市可能發(fā)生方向轉(zhuǎn)化，投資策略要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。具體而言，當(dāng)宏觀基本面轉(zhuǎn)好和金融數(shù)據(jù)收緊，出現(xiàn)正向共振時，將很可能推動債券收益率上行，對應(yīng)著債券市場進(jìn)入熊市，此時投資配置上應(yīng)該降低倉位控制風(fēng)險(xiǎn)，把握相應(yīng)投資機(jī)會。反之，當(dāng)宏觀基本面轉(zhuǎn)弱和金融數(shù)據(jù)寬松，出現(xiàn)負(fù)向共振時，將很可能推動債券收益率下行，對應(yīng)著債券市場進(jìn)入牛市，此時投資配置上可以適當(dāng)提高債券持有倉位增強(qiáng)收益。第二，對于權(quán)益市場投資，銀行理財(cái)更多的是關(guān)注金融數(shù)據(jù)的變化，尤其是關(guān)注時間節(jié)點(diǎn)的趨勢性變化。具體而言，當(dāng)市場流動性寬松，而社融增速觸底反彈時，預(yù)示著股票市場很可能出現(xiàn)上行行情，此時投資配置上應(yīng)該逐漸增加權(quán)益資產(chǎn)倉位比重。反之，當(dāng)市場流動性趨緊，而社融增速見頂回落時，預(yù)示著股票市場很可能出現(xiàn)下行行情，此時投資配置上應(yīng)該降低權(quán)益資產(chǎn)倉位比重。

4.2 庫存周期理論下的當(dāng)前投資策略分析

從庫存周期的角度，自2000 年以來，中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)經(jīng)歷了6 個完整的庫存周期（2000 年6 月～2019 年11 月），當(dāng)前正處在第7 個周期中。當(dāng)前庫存周期底部起于2019 年11月，由于以往周期的持續(xù)時間一般為40～46 個月，按此推算，本輪周期完成時間應(yīng)該是2023 年4 月～2023 年9 月；周期一旦完成，庫存增速將從低點(diǎn)開始觸底反彈，社會進(jìn)入主動補(bǔ)庫存階段，意味著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了復(fù)蘇的上升通道。

因此，從庫存周期角度看，2023 年下半年經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在動能有望進(jìn)一步提升，PMI 開始逐漸改善，社融增速開始提高，而貨幣供應(yīng)量增速大概率維持當(dāng)前水平。由前文實(shí)證分析的結(jié)論可得，當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)和金融環(huán)境相對利好股票市場，相對利空債券市場。在此，結(jié)合經(jīng)濟(jì)和金融的最新形勢變化，對于銀行理財(cái)業(yè)務(wù)在2023 年下半年的投資管理提出以下操作建議：第一，在中國經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇好轉(zhuǎn)的趨勢更加明確后，對于權(quán)益類資產(chǎn)，建議逐漸增加滬深300 等品種的持有倉位，獲得股票市場上漲帶來的增厚收益；第二，對于債券類資產(chǎn)，建議逐漸將債券持倉降到中性倉位，以減小債券市場可能出現(xiàn)的回調(diào)造成的波動和損失。

5 結(jié)語

本文通過對2018 年以來進(jìn)入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段后的中國經(jīng)濟(jì)和金融市場走勢進(jìn)行分析，明確了經(jīng)濟(jì)和金融市場運(yùn)行特征，并尋找了影響中國債券市場和權(quán)益市場走勢的關(guān)鍵宏觀經(jīng)濟(jì)和金融因子，通過實(shí)證檢驗(yàn)得出結(jié)論，即進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段后，中國債券和股票市場受到的宏觀經(jīng)濟(jì)和金融影響因子并不完全相同，影響方向和程度也有一定差異。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資提出了整體性的投資策略建議，并且從庫存周期的角度分析了2023 年下半年中國經(jīng)濟(jì)正處于周期底部反彈、整體復(fù)蘇的階段，結(jié)合經(jīng)濟(jì)和金融的最新形勢變化，為銀行理財(cái)業(yè)務(wù)在2023 年下半年的投資管理提出相應(yīng)的操作建議，希望能為投資管理提供有價(jià)值的參考，促進(jìn)理財(cái)投資平穩(wěn)運(yùn)行，為理財(cái)投資者創(chuàng)造更好的價(jià)值。