金融資產(chǎn)過剩成為必然 反鏟過剩也將成為必然

李迅雷

2020年中國經(jīng)濟增速為2.3%，是全球主要經(jīng)濟體中唯一正增長的國家。分析增長的原因發(fā)現(xiàn)，主要靠房地產(chǎn)投資和出口，其中房地產(chǎn)投資增速達到7%，房價也出現(xiàn)了局部瘋漲的趨勢，而2020年初大家所期盼的新基建似乎貢獻很小。

分化是大勢所趨：股市和樓市都不例外

國家統(tǒng)計局公布的2020年12月份70個大中城市商品住宅銷售價格變動情況顯示：一年來，70個大中城市中，有43個城市二手房上漲，一個持平，26個城市出現(xiàn)下跌。上漲前十名的城市是深圳、寧波、徐州、銀川、唐山、成都、西寧、沈陽、廣州、無錫;跌幅位居前十位的城市是牡丹江、南充、天津、鄭州、貴陽、北海、瀘州、太原、哈爾濱、濟南。

比較2019年的數(shù)據(jù)，70個大中城市中有54個城市二手房是上漲的，下跌的只有16個城市，說明2020年全國二手房市場的分化比2019年更加明顯。盡管2019年房地產(chǎn)開發(fā)投資的增速要高于2020年。隨著經(jīng)濟增速下行，存量經(jīng)濟特征日益明顯，而分化正是存量經(jīng)濟最顯著的特征。

相較于樓市，股市的分化則更加明顯。例如，盡管2020年股市呈現(xiàn)出結構性牛市特征，交易量大幅攀升，但所有的4000多家上市公司中，上漲的占比為52%，下跌的占比居然達到48%。同時，中證1000指數(shù)中所包含的1000家上市公司，上漲的股票占比為59%，下跌的達41%;滬深300指數(shù)所包含的300家上市公司中，上漲股票占比為64%，下跌股票占比為36%。

這說明，樣本越大，下跌股票占比越高;樣本越精選，下跌股票比例越低。國家統(tǒng)計局公布的70個大中城市房價指數(shù)，相當于滬深300指數(shù)，2020年房價下跌城市占比為37%，與滬深300所包含的300個股票的下跌比例十分相近。全國共有1800多個縣（含縣級市），估計房價下跌的比重會超過40%。

新房市場則相當于新股發(fā)行的一級市場，由于存在不同程度的價格管控，如限購、限價等，故下跌比例不高，其參考意義也不大。如A股跌破發(fā)行價股票的比例也很低，因為在核準制下，定價受一定約束。即便在目前試點的注冊制下，破發(fā)行價的股票還是很少。

當資產(chǎn)膨脹成為“貨幣現(xiàn)象”

過去10年，每一次通脹預期的泛起，最終都被證偽，而人們對通脹的擔憂，主要是基于對貨幣規(guī)模擴張過快的擔憂。但事實上，這些年我們面臨的主要經(jīng)濟壓力卻是通縮，于是，MMT（現(xiàn)代貨幣）理論就受到一些發(fā)達國家的追捧。赤字貨幣化居然不會引發(fā)通脹，美國去年新增的貨幣發(fā)行量居然等于美元歷史上所有年份新增發(fā)行規(guī)?？傤~的一半。

2020年資本市場讓大家學到的最生動的一課，即股市并沒有成為經(jīng)濟的晴雨表，而美聯(lián)儲的貨幣政策卻成為股市的晴雨表。美股從不斷熔斷下的技術性熊市，到屢創(chuàng)歷史新高的牛市，并沒有什么基本面的支撐，主要靠美聯(lián)儲的貨幣放水和財政給予居民的補貼。于是，股市和樓市都出現(xiàn)了上漲局面。

A股市場也是如此。在人民幣升值的背景下，外資不斷流向國內(nèi)資本市場，加上國內(nèi)貨幣環(huán)境相對寬松，使得去年創(chuàng)業(yè)板指數(shù)漲幅達到64%，名列全球第一，其他主要指數(shù)的漲幅也名列前茅。與此同時，我國的GDP增速卻創(chuàng)下了過去40年的最低記錄。

創(chuàng)業(yè)板的成分股指數(shù)，是從創(chuàng)業(yè)板中選了100只股票作為樣本所編制的指數(shù)，因此，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)漲幅雖然第一，但2020年創(chuàng)業(yè)板近900只股票中，有40%的股票是下跌的，其中成分股指數(shù)漲幅前20只股票貢獻了90%的漲幅。所以，無論是美國還是中國股市，在本輪疫情之下，都出現(xiàn)了所謂的結構性牛市，即股市與經(jīng)濟脫鉤，股價指數(shù)與股市脫鉤的奇特現(xiàn)象。

可見，這輪所謂的牛市，是非常分化的結構性牛市，與過去傳統(tǒng)意義上的牛市不同，即不再是普漲型的全面牛市。從表面看，寬松的貨幣政策下流動性泛濫是直接誘因，但同時也發(fā)現(xiàn)，流動性是分層的。如去年，高端消費品乃至奢侈品的銷量增速都很好，豪華車、高端白酒和進口奢侈品的銷量增速都是兩位數(shù)，而全社會的消費增速則為負。

去年以來，漲幅最大的行業(yè)幾乎都是高科技、高端制造業(yè)或新經(jīng)濟行業(yè);房地產(chǎn)市場，一二線城市單套面積越大越好銷售，銷量增速最快的是豪宅。美國也不例外，去年美國100萬美元以上的豪宅（在中國100萬美元的房子還不能算豪宅）與10萬美元以下的獨棟住宅銷量同比差達到80%。

原因是什么？當新增的貨幣轉化為居民收入之后，高收入群體的收入增速要明顯快于中低收入群體。例如，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)，2020年居民可支配收入名義平均增長4.7%，但中位數(shù)只增長3.8%，說明全國超過一半人的收入“被平均”了。美國也是如此，失業(yè)率上升，從業(yè)人員的人均薪酬水平反而上升，說明失業(yè)者多為低收入者。

既然貨幣當局創(chuàng)造的新增流動性是分層的，而且“水”往高處流，因此，灌水所形成的牛市也是結構性的，研究貨幣流動的總量、結構和流向就顯得尤為重要。

房價漲跌或將呈現(xiàn)二八現(xiàn)象

2017年中期，我提出了存量經(jīng)濟主導的概念，即隨著中國經(jīng)濟增速不斷下移，增量對存量的影響越來越小，存量經(jīng)濟特征會慢慢顯現(xiàn)，如乘用車的新車銷量會見頂，二手車的銷量會上升。如今，二手車銷量大約是新車銷量的70%，未來會像美國一樣，二手車銷量達到新車銷量的兩倍以上。

存量經(jīng)濟的特征之一是分化，即蛋糕做不大了，合理切分蛋糕顯得很重要。去年商品房銷售面積為17.6億平方米，增長2.6%，2019年則是微跌0.1%，今年估計也會維持在17億平方米左右的銷量。也就是說，銷量可能已經(jīng)見頂，關鍵在于結構如何變化。

盡管居民收入結構和資金流向對資產(chǎn)價格的影響比較明顯，表現(xiàn)為一線城市或新一線城市的房價水平較高。但由于樓市與股市相比，更具有區(qū)域性特征，故區(qū)域之間人口的流向變化或許更能解釋或預測各地房價的變化趨勢。

例如，2019年人口凈流入量最大的兩個省份分別是浙江和廣東，2020年二手房漲幅最大的兩個城市分別是深圳和寧波，分別屬于廣東和浙江。盡管廣東的人口凈流入量不及浙江，但廣東的高端人才流入量遠超浙江，因為珠三角農(nóng)民工的流出量超過百萬，這意味著非農(nóng)民工的流入量接近200萬。騰籠換鳥實現(xiàn)經(jīng)濟轉型，這就是這幾年來珠三角的房價漲幅在全國名列前茅的原因。

從人口流動維度比較，中國最強的三大經(jīng)濟板塊，長三角、珠三角和京津冀，只有京津冀總人口是凈流出的，北京的虹吸功能強于其輻射功能;長三角中只有浙江人口在大幅增加，其他省份不明顯;故全國經(jīng)濟中，當前珠三角和浙江省仍為最強。未來中國區(qū)域經(jīng)濟的GDP集中度還會進一步提升。

所以，隨著分化的加劇，區(qū)域經(jīng)濟也將呈現(xiàn)二八現(xiàn)象。例如，永煤債違約事件發(fā)生之后，3A級的信用債都遇到了信任危機，今后，城投債的信仰還能持續(xù)多久？國內(nèi)還有多少個省市的信用債可以放心配置？這似乎與房價無關，但實際上是有關的。因為如果一個城市的財力雄厚，說明當?shù)亟?jīng)濟比較健康，有利于吸引人才和資金流入;反過來，如果資不抵債，則經(jīng)濟堪憂，人才流失，房價能撐得住嗎？

為何廣東的企業(yè)發(fā)債規(guī)模不大？為何浙江政府或企業(yè)的發(fā)債利率那么低？為何上海的房價最近出現(xiàn)跳升？這都是經(jīng)濟強盛，國內(nèi)高收入者集聚，財政盈余的表現(xiàn)。財力決定了信用度。

北上廣深的繁榮持續(xù)應該沒有問題，廣東和浙江經(jīng)濟繼續(xù)走強也是大概率事件，杭州、南京、寧波、廈門等新一線城市的前景仍可以看高。但那些債務沉重省份的三四線城市呢？要維持低得離譜的租售比，必須滿足三大條件之一：當?shù)厝丝诖罅苛魅?、資金大量流入，或者產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。如果這三大條件都不具備，憑什么房價還能繼續(xù)走高呢？

有人統(tǒng)計，中國的房地產(chǎn)總市值幾乎等于美國、歐盟和日本三國房地產(chǎn)總市值之和，同時，中國的M2等于美國加歐盟之和，故泡沫是客觀存在的，重要的是要研究結構如何演變。哪些城市的房地產(chǎn)會隨著經(jīng)濟衰落而下跌，哪些城市會因為繁榮而房價堅挺？我認為今后五年，房價下降城市的個數(shù)一定會超過上漲城市的個數(shù)，即二八現(xiàn)象將逐漸呈現(xiàn)出來。

去年以來，A股開始逐步走美股路線，復制美國的結構性牛市，隨著注冊制的推廣，金融資產(chǎn)過剩成為必然;同樣，房產(chǎn)的過剩也將成為必然。