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随着近年中国GDP增速逐步放缓,主流经济学一直呼吁用金融放松和降息政策来支持经济增长。但事实是自2016年我国金融清理开展以来,利率并没有明显下降,中国全口径的信贷增速也已经放缓了将近一半。然而经济增速仍保持了相对平稳,且主流经济学观点认为的系统性风险也并未出现。
与此同时,笔者在对金融数据,尤其是银行卡消费支付数据、家庭金融资产数据及小微企业数据的分析后认为:现有的经济统计数据不仅很可能低估了国内服务消费业增速以及中国经济结构向服务业转型进程,甚至没有反映服务业可能已经开始挤压制造业的情况。此外,在经济结构快速转变的背景下,中国特有的税收体系反而会引导每次的信贷放松流向服务业、资本市场和各类资产投资,从而变相推高制造业的人力、租金、运输、仓储、原材料等成本,进一步造成对制造业的挤压和产业空心化。
随着政策可操作空间的收窄和人口红利的结束,笔者认为一些主流政策建议与中国经济的真实增速和结构难免有些南辕北辙。这些政策建议最终可能造成的产业空心化风险才是真正需要警惕的长期经济金融风险。
首先,经过对金融数据的深度分析,笔者认为服务及零售业的增速由于统计的缺失可能被明显低估。
根据人民银行公布的支付统计数字,2019年三季度银行卡消费支出依然保持将近25%的增长,远远高于社会零售总额8%左右的增速。而且这两种增速的差距早已不再是银行卡渗透率上升能够解释的。
2019年前三季度的银行卡消费支付总量已经年化超过100万亿元人民币,是零售消费品总额的三倍,相比2008年不到40%的水平已经提高了近十倍。虽然由于一些重复计算的因素,银行卡消费支付总额并非等同于实际终端零售总额,但考虑到其总量已经是社会零售总额三倍的前提下仍旧能够保持20%以上的增长,笔者认为官方零售数据很可能低估了服务性消费以及网上消费的规模。
笔者对家庭金融资产的分析也表明,中国家庭金融资产增速在2019年有明显反弹。全口径的家庭金融资产在2019年中接近150万亿元人民币,2019年上半年年化增速接近14%。这一速度也明显高于官方统计的可支配收入的增速。这两个因素也可以部分解释为什么2019年在消费信贷增速明显放缓的前提下,消费增速依旧维持健康稳定。
如果支付和金融数据更加真实地反映了中国消费和服务业的发展,那么如果再过度刺激服务业的发展反而会挤压制造业,并压缩部分制造业的升级空间。 从需求方面看,这可能会对工业品消费有替代和挤出效应,比如民众购买滴滴出行服务渗透率远高于出租车,大幅提高出行便捷,可能会降低居民购车需求。
另外从成本方面看,在劳动力人口负增长,尤其是15岁-44岁人口每年下降近900万的背景下,服务业的快速发展也会和制造业抢夺人力物力等资源,加大制造业的成本压力。
此时如果依赖于现有的经济框架,单纯判断制造业的压力是需求问题,而因此减息和加大金融刺激力度,反而会适得其反。同时中国作为全球的生产基地,2009年的刺激政策或许已经表明中国要想以一国之力来平滑全球制造业的周期波动,代价过大。换言之,每一次中国的大放水,表面上是为了刺激国内制造业需求,来推动全球的制造业发展,但换来的结果却是国内金融风险、资产价格和各项成本的大幅攀升。
其次,考虑到中国特有的以基建拉动的发展模式,扶持企业的金融政策应当更审慎。
和很多发达国家相比,中国政府对经济的补貼更多是通过大量优质且廉价的基建服务(广义上包括交通运输业、互联网、工业园、水力、电力、学校和医院等)。这个发展模式大大降低了小企业的创业成本,使很多劳动力不需要依附于大企业也可以融入复杂的产业分工。
根据中国人民银行的数据统计,中国截至2018年底有小企业和个体工商户1.1亿家。即使在普遍认为经济环境最困难的2018年,小企业和个体工商户的数量仍旧增加了2000万。笔者在和国内最大的支付平台交流时,了解到仅在其平台上就有1亿家有支付记录的面向消费者的小微企业。这一数字是日本的近30倍,也是人口数量相近的印度的两倍以上。
但在金融和货币政策上,中国也应考虑到这一特色及其产生的两个问题。第一,由于对小微企业经济活动的统计难度大,官方经济统计数据漏记的概率较高。第二,创业成本低,创业企业多,并不意味着企业成活率也会高。最终的企业成活率还要看社会总需求的增长,而且反而会和创业企业数量成反比。比如中国小企业平均存续期只有三年,远远低于美国和日本十年以上的平均值。在就业人口负增长和储蓄率逐渐下行的背景下,同时对创业和企业存续进行大量补贴反而会对好企业和制造业有挤压效应。
第三,中国特色的税收体系在信贷放松时会强化服务业和虚拟经济对制造业的挤压。
中国的制造业和零售业承受了大部分的税赋,却没有资本利得税和房产税,而且服务业的增值税率也明显低于制造业。也就是说,“实体经济”税率高,而“虚拟经济”税率低。要达到短期资本回报最大化, 除了投资房地产以外,投资一些互联网服务业“独角兽”也是最优选择之一。同时中国完备的基建也大大降低了创业成本。这些都造成了资本更加偏好容易快速变现的服务行业。
比如近年很多商业模式都是通过大规模投资广告大量获客,但不追求盈利,同时希望快速在资本市场变现。在服务业低税率和零资本利得税的体系下,这种商业模式无疑成为了资本追逐的热点。反观制造业这边:过长的投资周期,较高的增值税率和不确定的产业周期都降低了其对资本的吸引力。
在这样的条件下如果再加大金融刺激力度,会令大量市场资本沉迷于资产收购,并追逐没有盈利的互联网服务业“独角兽”。资产价格的上涨和对服务业的过度投资无疑会加大制造业包括租金、人力、土地等的成本压力。尤其是在全球制造业的下行周期,刚性成本压力会把更多的资本和流动性赶向虚拟经济从而加大产业空心化压力。
近年来,很多发达国家已经意识到自己的经济结构过于偏向消费和服务,正不遗余力地想吸引制造业回流;同时很多发展中国家也意识到制造业是经济发展的基石,并正致力于承接产业转移。但发达国家历史表明,一旦产业链彻底转出,再想吸引制造业回流的难度非常大。
笔者并不否认近些年服务业发展对中国经济发展的重要贡献,但认为中国服务业发展在现阶段还是应该与制造业的发展速度相匹配,并制定对制造业长期发展有利和与中国经济特色相符的货币金融政策。这也包括尊重制造业自有的一些经济和产能周期,而并非每次以制造业放缓作为推动货币和金融政策放松的借口。
(编辑:袁满)
与此同时,笔者在对金融数据,尤其是银行卡消费支付数据、家庭金融资产数据及小微企业数据的分析后认为:现有的经济统计数据不仅很可能低估了国内服务消费业增速以及中国经济结构向服务业转型进程,甚至没有反映服务业可能已经开始挤压制造业的情况。此外,在经济结构快速转变的背景下,中国特有的税收体系反而会引导每次的信贷放松流向服务业、资本市场和各类资产投资,从而变相推高制造业的人力、租金、运输、仓储、原材料等成本,进一步造成对制造业的挤压和产业空心化。
随着政策可操作空间的收窄和人口红利的结束,笔者认为一些主流政策建议与中国经济的真实增速和结构难免有些南辕北辙。这些政策建议最终可能造成的产业空心化风险才是真正需要警惕的长期经济金融风险。
首先,经过对金融数据的深度分析,笔者认为服务及零售业的增速由于统计的缺失可能被明显低估。
根据人民银行公布的支付统计数字,2019年三季度银行卡消费支出依然保持将近25%的增长,远远高于社会零售总额8%左右的增速。而且这两种增速的差距早已不再是银行卡渗透率上升能够解释的。
2019年前三季度的银行卡消费支付总量已经年化超过100万亿元人民币,是零售消费品总额的三倍,相比2008年不到40%的水平已经提高了近十倍。虽然由于一些重复计算的因素,银行卡消费支付总额并非等同于实际终端零售总额,但考虑到其总量已经是社会零售总额三倍的前提下仍旧能够保持20%以上的增长,笔者认为官方零售数据很可能低估了服务性消费以及网上消费的规模。
笔者对家庭金融资产的分析也表明,中国家庭金融资产增速在2019年有明显反弹。全口径的家庭金融资产在2019年中接近150万亿元人民币,2019年上半年年化增速接近14%。这一速度也明显高于官方统计的可支配收入的增速。这两个因素也可以部分解释为什么2019年在消费信贷增速明显放缓的前提下,消费增速依旧维持健康稳定。
如果支付和金融数据更加真实地反映了中国消费和服务业的发展,那么如果再过度刺激服务业的发展反而会挤压制造业,并压缩部分制造业的升级空间。 从需求方面看,这可能会对工业品消费有替代和挤出效应,比如民众购买滴滴出行服务渗透率远高于出租车,大幅提高出行便捷,可能会降低居民购车需求。
另外从成本方面看,在劳动力人口负增长,尤其是15岁-44岁人口每年下降近900万的背景下,服务业的快速发展也会和制造业抢夺人力物力等资源,加大制造业的成本压力。
此时如果依赖于现有的经济框架,单纯判断制造业的压力是需求问题,而因此减息和加大金融刺激力度,反而会适得其反。同时中国作为全球的生产基地,2009年的刺激政策或许已经表明中国要想以一国之力来平滑全球制造业的周期波动,代价过大。换言之,每一次中国的大放水,表面上是为了刺激国内制造业需求,来推动全球的制造业发展,但换来的结果却是国内金融风险、资产价格和各项成本的大幅攀升。
其次,考虑到中国特有的以基建拉动的发展模式,扶持企业的金融政策应当更审慎。
和很多发达国家相比,中国政府对经济的补貼更多是通过大量优质且廉价的基建服务(广义上包括交通运输业、互联网、工业园、水力、电力、学校和医院等)。这个发展模式大大降低了小企业的创业成本,使很多劳动力不需要依附于大企业也可以融入复杂的产业分工。
根据中国人民银行的数据统计,中国截至2018年底有小企业和个体工商户1.1亿家。即使在普遍认为经济环境最困难的2018年,小企业和个体工商户的数量仍旧增加了2000万。笔者在和国内最大的支付平台交流时,了解到仅在其平台上就有1亿家有支付记录的面向消费者的小微企业。这一数字是日本的近30倍,也是人口数量相近的印度的两倍以上。
但在金融和货币政策上,中国也应考虑到这一特色及其产生的两个问题。第一,由于对小微企业经济活动的统计难度大,官方经济统计数据漏记的概率较高。第二,创业成本低,创业企业多,并不意味着企业成活率也会高。最终的企业成活率还要看社会总需求的增长,而且反而会和创业企业数量成反比。比如中国小企业平均存续期只有三年,远远低于美国和日本十年以上的平均值。在就业人口负增长和储蓄率逐渐下行的背景下,同时对创业和企业存续进行大量补贴反而会对好企业和制造业有挤压效应。
第三,中国特色的税收体系在信贷放松时会强化服务业和虚拟经济对制造业的挤压。
中国的制造业和零售业承受了大部分的税赋,却没有资本利得税和房产税,而且服务业的增值税率也明显低于制造业。也就是说,“实体经济”税率高,而“虚拟经济”税率低。要达到短期资本回报最大化, 除了投资房地产以外,投资一些互联网服务业“独角兽”也是最优选择之一。同时中国完备的基建也大大降低了创业成本。这些都造成了资本更加偏好容易快速变现的服务行业。
比如近年很多商业模式都是通过大规模投资广告大量获客,但不追求盈利,同时希望快速在资本市场变现。在服务业低税率和零资本利得税的体系下,这种商业模式无疑成为了资本追逐的热点。反观制造业这边:过长的投资周期,较高的增值税率和不确定的产业周期都降低了其对资本的吸引力。
在这样的条件下如果再加大金融刺激力度,会令大量市场资本沉迷于资产收购,并追逐没有盈利的互联网服务业“独角兽”。资产价格的上涨和对服务业的过度投资无疑会加大制造业包括租金、人力、土地等的成本压力。尤其是在全球制造业的下行周期,刚性成本压力会把更多的资本和流动性赶向虚拟经济从而加大产业空心化压力。
近年来,很多发达国家已经意识到自己的经济结构过于偏向消费和服务,正不遗余力地想吸引制造业回流;同时很多发展中国家也意识到制造业是经济发展的基石,并正致力于承接产业转移。但发达国家历史表明,一旦产业链彻底转出,再想吸引制造业回流的难度非常大。
笔者并不否认近些年服务业发展对中国经济发展的重要贡献,但认为中国服务业发展在现阶段还是应该与制造业的发展速度相匹配,并制定对制造业长期发展有利和与中国经济特色相符的货币金融政策。这也包括尊重制造业自有的一些经济和产能周期,而并非每次以制造业放缓作为推动货币和金融政策放松的借口。
(编辑:袁满)