蒙格斯:厦门经济拐点已至?

2019年10月14日20:01    作者:蒙格斯智库  

  文/新浪财经意见领袖专栏机构 蒙格斯智库

  研究发现当前厦门可能存在虚拟经济比例较大、债务增长过快、系统性风险已开始逐渐积累等问题,需引起重视。

  新中国成立70年间,厦门从一个经济基础薄弱、生产落后的小城,建设成为了经济较发达、高素质、高颜值的沿海开放城市,城市面貌发生了翻天覆地的变化。2018年,厦门的土地面积1700.61万平方公里,常住人口411万人,户籍人口242.53万人,比1950年增加197.12万人;实现地区生产总值4791.41亿,比1950年增长3274倍、年均增长12.8%;全市人均GDP达到11.8万元,城镇居民人均可支配收入5.44万元,农村居民人均可支配收入2.24万元,位居全省首位,在十五个副级城市居于前列,人民生活水平得到了巨大的提高。

  70年高速发展后的现在,虽然经济发展速度有所放缓,但是厦门整体的经济形势保持稳定。《厦门市经济形势与拐点研究报告》(以下简称“本报告”)首先基于蒙格斯经济形势体系的方法对厦门市整体的近况进行了梳理和研究,对于把握厦门整体经济形势提供一个新的角度。2018年厦门综合经济形势指数值约为0.35,相较2017年略有下滑。仅看需求与行业维度,2019上半年的经济形势整体相对2018年末有小幅回升反弹态势。

  在稳定发展的背后,厦门市在一些方面也存在隐患。本报告利用蒙格斯拐点理论体系对厦门的经济情况进行实证研究,对厦门的经济发展中的问题和隐忧提出了一些看法。研究发现当前厦门可能存在虚拟经济比例较大、债务增长过快、系统性风险已开始逐渐积累等问题,需引起重视。

  1.厦门整体经济形势平稳

  本报告通过需求、行业和政策这三大维度,分别反映经济的不同方面。

  需求维度选取国民经济核算的支出法中三大需求作为指标,分别是消费、投资和净出口,并以一定的权重合成需求指数。从下图中可以发现,厦门市整体需求波动较小,近年来基本稳定在0.4附近,在2018年底有所下滑,降到0.25。2019年一二季度出现反弹,达到了0.35,其中消费指标提升明显,为经济企稳起到重要的作用。

  工业与房地产是行业维度的最重要组成部分,也是对经济周期影响较大的行业。厦门市行业指标在2016年处于谷底,在2017年有所好转,近些年来则在0.4附近波动,在今年年初有小幅度的上升,其主要是由于房地产业的带动。

  政策维度在财政政策的基础上,加入了货币发行和融资维度,等权重合成政策指数。政策的重要目标即熨平经济波动,通常采用逆周期调解的方式,因此整体与经济增长呈负相关关系,但在厦门市中国指数表现并非理想状态。2017年,政策小幅回升后下滑,并未起到对经济的托底作用,导致2018年下半年的经济下滑。

  图表1  各维度指数

  本报告运用上诉各维度的指数等权重合成综合经济形势指数,以此把脉厦门经济的整体形势,详情参见下图。整体来看,综合经济形势指数与GDP同比增速呈高度正相关特征,但在某些特殊时刻又呈现一定程度的领先和放大作用。例如2008年经济危机时期,对比GDP指数,综合经济形势指数提前一年表现出了触底反弹的特征。从2018年的数据来看,厦门综合经济形势指数值约为0.35,相较2017年略有下滑。由于政策维度仅有年度数据,如果将之排除,仅看需求与行业维度,那么2019上半年的经济形势整体相对2018年末有小幅回升反弹态势。

  图表2  综合经济形势指数

  2.虚实拐点

  厦门市虚拟经济相对于实体经济比例(虚实比)自2004年以来持续提升,至2018年已达44%左右,相比之下,远高于福建省整体水平24%,也高于全国水平的35%。从分类来看,金融业与房地产业分项比值均有升高,但其中金融业的提升幅度较大。下图为厦门的虚实比与GDP增速:

  图表3  虚实比与GDP增速

  从这二者的关系来看,整体上呈现负相关关系,即虚实比的提升伴随着GDP增速的下滑。一方面经济的换挡是伴随着人口结构恶化、资本累积速度减缓及技术进步下滑带来的不可避免的结果,另一方面,金融服务业的发展和房地产的大开发也导致虚拟经济的占比持续提升,为了深入虚实比对经济上涨的负面效果究竟有多大,就必须排除上述因素的影响。本报告采用简单回归模型以剔除人口和资本因素对经济增速的影响,结果仍然显示虚实比对于经济增长有负向显著的影响,因此大体来说厦门当前越来越高的虚实比例可能会对厦门的经济增长产生负向的影响。

  图表4  虚实比与GDP增速

  3.债务拐点

  杠杆率是反映一国偿债能力的重要指标,在当前国内外的很多研究中,将已发生经济危机的国家的杠杆率数值或者OECD国家平均杠杆率作为评定其他国家杠杆率的标准,杠杆率升高一度被认为是简单而又经得住考验的金融危机领先指标。根据定义,宏观杠杆率=总债务/GDP,这样可得:Δ(宏观杠杆率)=Δ(总债务)-Δ(GDP),也即杠杆率增速等于债务增速与名义GDP增速之差,也即:

  名义GDP增速 = 债务增速 - 杠杆率增速

  可见,虽然杠杆率水平与经济发展水平负相关,但债务和货币扩张能否得到有效维持,对经济增长和金融稳定同样具有重要影响。债务可持续能力不同的国家,在相同杠杆率水平下,经济表现并不相同。通常,在经济负债水平和杠杆率较低情形下,货币和信贷扩张确实能够带来经济的快速增长,但这种效果在长期内将消耗殆尽,这一转换的点就是债务拐点。

  从下图可见,厦门当前的贷款增速仍然高于杠杆率增速,对于GDP仍然有积极的贡献。但是从2012年开始,贷款增速与杠杆增速的差距在大幅缩小,直到2017年出现短暂扩大后2018年又重新开始缩小,如果这一趋势延续下去,那么将会很快就接近债务拐点。

  图表5  债务拐点

  4.系统性风险

  系统性风险概念的提出,起初是针对个体投资的微观视角,经过多年的发展,综合其影响范围、程度和传播,系统性风险应是是国民经济各部门风险相互传染、共同演进的结果。从经济部门间系统性风险传染机制来看,非金融企业部门、居民部门、政府部门和海外部门均和金融部门之间存在一定的路径进行传染。

  综合经济理论的发展和演进及其经济现实验证,系统性风险表现为经济系统的“不协调”。基于此,我们提出了系统性风险的逆向运动原理:系统性风险是一种不能分散的风险。在系统性风险逆向运动路径上有三个有标志性意义的节点,分别为:系统性风险开始逆向运动的点,系统性风险积聚的点以及系统性危机爆发的点。为方便行文下文中将分别称为A、B、C三点。朱小黄(2017)认为从经济学领域看,拐点的含义主要表述为一种趋势或状态的转变、转折。因此,A、B、C点都可看作是拐点,C点还有阈值性质。

  图表6  系统性风险演进路径上的拐点

  从下图可见,蓝色代表的系统性风险指数在2012年后开始大幅上升,而GDP增速也在同期开始放缓,而灰色代表的金融部门风险累积程度则呈现长期上升的趋势。根据上述蒙格斯系统性风险体系衡量,厦门市已在2016年突破A点,并且在不断的聚集风险,房地产企业负债率的提升、银行业收入增速的下滑、居民储蓄率的下滑等等因素都反应了风险的提升和聚集,需有关部门引起高度警觉。

  图表7  系统性风险

  5.贫富差距拐点

  一般来说,贫富差距在较低的区间时,代表贫富差距的指数和GDP增长率呈现负相关的关系,我们提供了两种理论解释,一是,贫富差距指数较低意味着居民之间的贫富差距较小,财富未能发挥其有效的激励效应;二是,当贫富差距较小时,社会财富分配两极分化现象不严重,经济增长降低了居民之间的贫富差距。而当贫富差距指数高于某个值时,社会财富分配的两极分化现象开始加重,经济增长对降低居民贫富差距的影响逐渐消失,此时贫富差距指数和GDP增长率呈现正相关的关系。而这个临界值便称之为“差异拐点”。继而当贫富差距指数进一步上升,到达另外个临界值之后,其与GDP增长率又再次呈现出负相关的关系。这个临界值便被称为“黄金拐点”

  由于数据可得性问题,本文采用厦门市城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入之比作为衡量贫富差距的代理变量,并探讨其余GDP增长之间的关系。从下图可以看出,厦门贫富差距在2010年达到顶峰,之后开始下降。

  图表8  贫富差距与民生指数

  从厦门的实证情况可以看出,由于早期数据的缺失,并未发现差异拐点的存在,但黄金拐点的存在可以参见下图,约2.57,即表明在超出这一值之后,厦门贫富差距问题可能会对经济增长产生负面的影响,这一范围位于2005年-2013年期间。在此之后,厦门农村居民收入提升速度较快,当前贫富差距值约为2.4,处于黄金拐点之前,适度的提升对经济增长会起到积极的作用。

  图表9  贫富差距与GDP增速

  6.合理房价

  本报告考虑房地产的使用、投资和拉动经济的三种属性,分别计算供求平衡房价、投资属性合理房价和房价对于经济拉动的拐点。再通过对上诉三方面效应分别衡量和计算后,综合评价主要样本当前房价水平是否合理,并计算合理房价水平(即房地产的影子价格)作为参考。

  根据模型计算所得厦门住宅影子价格为2.5万元。厦门的情况与北京非常类似,并且已经有了一线城市的特征,表现为前期实际房价被压制,但从2013年开启的两次快速上涨之后,开始出现泡沫,厦门是二线城市中为数不多的泡沫城市,即使在根据人口流动性做出调整之后仍表现出泡沫。同时由于厦门处于平衡型城市,因此表示投资和居住两方的力量都无法完全解释厦门房价的高启。不过从2017年开始,厦门房价得到了压制,目前已出现向影子价格回归的趋势,预计未来房价泡沫仍会逐渐挤出。

  图表10  厦门影子价格

  (本文作者介绍:国内首家中国宏观经济拐点研究和风险研究的独立智库机构,对经济、金融、法律、风险等领域开展量化模型研究)

责任编辑:陈鑫

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