高善文： 2025年可能成为经济转折点，资本市场未来几年的环境比过去有利的多_新浪财经

作者 | 秦晓彤

编辑 | 袁畅

一年用观点“引爆”市场一次的高善文，再次发表公开演讲。

12月3日，国投证券首席经济学家、国投产业研究院院长高善文，在国投证券年会上以“云开雾散曙光现”为主题，分享了对经济、对市场、对全球经济世界的最新观点。

本次演讲深入浅出的讲述了当下中国经济的主要特征、面临的挑战、以及解决的路径和可能得时间。具体内容可以看下文（采用第一人称，部分内容有删节）。

01
增长减速主要因周期性压力

我演讲的第一部分，想重点强调的核心结论是：2018年前后，中国经济的增长模式还是依靠基建和房地产驱动的增长形式，而如今已转向更多的依靠技术进步，依靠产业升级所实现的增长。

过去6年时间里，中国经济结构的转型取得了非常积极的进展。

在经济转型的过程之中，有一些行业兴起了，有一些行业衰落了。在这样的过程之中，从总量层面来观察，经济增长的速度出现一些放慢，似乎也是可以理解、可以想象的。

也是在这样的背景下，一段时间以来，相当多的观点认为最近几年中国经济的增长在总量层面上出现的问题，更多的是转型的代价，是成长的烦恼。

我们对相关的数据做了一些仔细的梳理，这些梳理倾向于指明这样的结论——就是尽管在过去六七年的时间里，中国经济在产业结构转型层面上取得了引人瞩目的成绩，但最近几年以来，经济的减速更多的来自于周期性的压力，而不是经济转型所不得不付出的代价。

02
经济转型在切实发生

为了对经济结构的产业转型做一个颗粒度比较细的分析，我们以全部的上市公司为基础，所谓的全部上市公司是指的包括A股、港股和中概股的所有具有公开数据的全部上市公司。

我们在细分行业层面上，把这些公司分为三个类别：

一个类别是，政府支持和鼓励的，符合经济转型所引导方向的行业，我们把它放在第一行叫做支持类的行业。

另一类行业是，政府试图加以规管和限制，以及由于由于经济增长模式转变的原因，自身也在逐步走向衰落的行业，比如房地产、传媒等等，我们简单的地称作限制类的行业。

还有大量的细分行业，从经济转型和政府政策引导的角度来讲是完全中性的。我们把它放在中间这一行，比如商贸零售、社会服务等，这些与经济转型过程没有很紧密的联系，总体上是中性的类别（下图）。

从这三个分类的角度来看，支持类的行业所覆盖的上市公司超过2300家，限制类的行业覆盖的上市公司接近500家，而中性类的上市公司所它的家数大概超过2600家。

把所有这些上市公司合并在一起，他们的营业收入占2024年中国GDP总量的比例在50%以上，所以对整个经济的结构转型应该具有一定的代表性。

进一步观察这种分类的在一些维度上的情况，我们设计了几个指标：

营业收入占比方面，我们可以看到这其中最大的类别是中性行业，它占到全部上市公司的营业总收入的比例大概在65%或略高。而支持类的行业，他们的占比大概在20%附近的水平，限制类的行业要更低一些。

从总市值占比观察。中性行业的总市值的占全部公司的比例略高于50%，限制类和支持类的行业都在20%上下。

在过去8年的时间里边，中性行业的占比，无论是从营业总收入的角度看问题，还是从总市值占比的角度看问题，都是相对稳定的。这些数据也表明我们对于中性行业的划分总体上是大体可信的。

但在数据上我们也同样能够看到，在2018年到2020年之间，如果我们把这之间作为一个转折点，经过这一转折点之后，从营业总收入的角度看问题，限制类行业的占比出现了明显的下滑，而支持类行业的占比出现了明显的扩张。

从营业总收入的角度来看问题，政府试图限制的行业在收缩，而政府试图鼓励的这些行业，它的占比出现了明显的扩张。

从总市值的角度看，可以看到一样的结论，政府试图限制的这类行业，它的总市值的占比在下滑，而政府试图支持的行业，它的总市值的占比在上升。

这些都清晰地说明，过去四五年的时间里，经济转型在切实确定的发生，并且经济转型的方向与政府政策试图引导的方向是一致的。

同时在这样的背景下，不管经济增速总体如何波动，中性行业的占比总体上始终是不变的，这也说明中性行业自身确实不受到支持性或者是限制性政府政策的影响。

03
中性行业反映周期性因素

同时，在这个背景下看股价的表现，我们把全部的支持类上市公司看成一家公司，设定他们在2018年的股价为1，我们把全部的限制类的上市公司看成一家公司，同样设定在2018年的时候，他们的股价为1，然后我们来观察它们的股价表现：

非常清楚的事实是，2018年以来，政府支持类的板块的股价总体出现了一定的上升；而政府限制类的公司或者是板块，它们的股价则大幅下跌，这两类股价之间的巨大的裂口是过去十几年所没有看到的。

这些数据也清晰地表明政府引导经济转型的努力以及这些努力在实体经济层面上的表现，受到了金融市场的密切关注，并在定价层面上有非常突出的表现。如果沿着2018年向前看，看到2010年，股价的表现完全是相反的。

从2010年看到2018年，支持类的行业股价的表现要显著的落后于政府试图限制的板块。在那段时间里边，政府限制类的板块股价的上升幅度要显著更大。但是在2018年前后，这一相对的局面完全被扭转过来。这一层面上也可以进一步确认，由于政府引导经济转型的努力，以及经济转型，在自身的技术进步，消费结构变化，内外经济环境变化等一系列力量的作用下，确实发生了非常明显的转变。

04
限制性行业收缩明显

基于刚才两个方面的讨论，我们认为一个重要的入手点是观察中性行业的表现，因为无论是从总市值的角度，还是从营业收入的角度，中性行业在整个我们所覆盖的转型前后多年的时间里边，它的占比都是相对稳定的。所以中性行业的表现在一定程度上更多的与周期性的力量相联系，而更少的与所谓的成长的烦恼、转型的代价连接起来。

接下来我们来看看中性行业的表现，2021年以来，中性行业营业总收入的增速大幅下滑，在2024年至少一直截止到三季度，可能已经下降到0以下的区间。

如果以我们刚才的观察范式为基础，在很大程度上可以认定，中性行业营业总收入增速的大幅下滑不是成长的烦恼，不是转型的代价，而更多地反映了经济周期力量的急速的下滑。

另外一个角度可以观察中性行业雇佣员工的总数量，从2021年、2022年、2023年这几年的情况来看，中性行业在营业总收入增速大幅下滑的同时，雇佣的员工总数的增速也连年下降，在2023年也跌到了这几年的最低水平。2024年的数据有可能低于0，有可能在0以下。这一数据也清晰地反映了经济周期性力量的下滑所造成的影响。

我们这些讨论是说，在过去几年的时间里，经济的转型取得了引人瞩目的成绩，但是经济的转型的同时，经济增速也出现了趋势性的下滑，这一下滑与经济转型之间没有很大的关系，它更多地反映了经济周期性力量的下降。

05
消费数据背后的年龄结构

为什么会出现这样的显著的周期性的压力呢？

很重要的原因之一是疫情出现以来，总的消费增长焦巍疲弱，居民对于收入的增长，对未来的就业和收入增长的前景较少信心。

接下来围绕这个命题来分享一些数据的观察。

首先，中国30多个省级行政区的数据之中，在疫情之前，一个省的消费增长与人口的老化程度之间是没有关系的。疫情以后，一个省的消费增长与人口老化之间开始出现很紧密的联系。

这种紧密联系的特点是，一个省人口越年轻，消费增长越慢；一个省人口结构越老，消费增长越快。

在直觉上我们总是认为一个地方的年轻人越多，经济越有活力，越有创造性，经济的消费活动需会越旺盛；老年人越多，情况则刚好相反。

但是在疫情以来，看到的情况刚好相反，年轻人越多，经济越一般；老年人越多，经济活动越活跃。

出现这种状况的原因，可能是对老年人而言，未来预期的退休金是可以按时足额发放的，未来可以预期的退休金每一年是有稳定的增长的，并且它的增幅要高于通货膨胀的水平。

对于年轻人来讲，更大的冲击之一是未来的收入增长的预期下修，收入增长的确定性下修。所以在总量层面上，就看到了年轻人消费活动较弱的局面。

06
房价变化的新特点

还可以看另外一个数据，省级行政区的省会城市的二手房价的涨幅。

忽略了一些统计技术上的细节，在疫情之前，房价与消费之间是没有什么明确的关联的。就是一段时间，这个地区房价涨得很多，二手房房价涨了很多，消费也没有很明显的扩张；如果房价跌得很多，它的消费似乎也没有受到太大的影响。

但是在之后，消费和房价之间的关系变得非常的紧密。从数据上来看，房价涨得越多，这个地方的消费增长就越快；反之亦然。

我们倾向于认为：在2022年以后，买房子的人总体上都是年轻人，一个地区的年轻人对未来越没有信心，他们的消费就会越弱；一个地区的年轻人对未来越没有信心，他们买房的意愿也会越弱。

由于这样的原因，在房价和消费之间的联系就一下子变得很紧密。

这一模式所得到的结果与我们去观察一个地区人口老化的程度以后所得到的结果，都指向了一个结论。至少对于年轻人来讲，过去几年的消费活动受到了显著的抑制，他们的购房的意愿也受到了显著的抑制，进而造成了进一步的经济调整。

但是对于老年群体来讲，这些问题都是不存在的，对老年群体来讲，感觉的生活跟疫情之前一样稳定可信，非常的幸福。

07
经济增长数据与消费的关系

最后一部分再来讨论总量数据层面上所看到的一些情况。

首先，物价方面的数据。我们倾向于认为中国大概在2013年前后，经济经过了刘易斯第二拐点。从那以后整个经济的潜在增速缺口或者是产出缺口与物价之间的关系确实变得很紧密。

从历史模式来看，在经济的增长与核心通货膨胀之间的联系确实是非常紧密的，但是有两个非常明显的异常点，它不符合过去10多年的时间里边数据所应该具有的趋势，不符合一般的经济理论所提出的预测。

最近这两年的核心消费物价来观察，它跟经济增速之间的关系存在异常。中国的经济数据总体上都是很可靠的，如果我们认为中国的物价数据也是非常可信的，从这个结果来看，物价数据跟增长数据之间的关系值得我们认真琢磨的。

另外一个数据，经济的增长与城镇就业人员增长之间的关系。经济活动要增长，它一定是创造了越来越多的就业。一个经济产出越多，在比较短的时间之内一定是有更多的人在工作。除了技术进步这些因素之外，一个经济然后总体上来讲，在一段时间之内产出的扩张一定伴随着就业人员更多，不仅仅是说他创造了更多的就业机会，而且这些产出从供给的角度来讲，也是由更多的就业人员来创造的。

在这一意义上来讲，城镇就业跟经济增长之间也存在着短期之内相对比较稳定的联系。把这一关系同样放在这里，看到有两个非常异常的背离点。如果我们认为就业人员的增速这一数据是可信的，经济增速就太高了。如果我们认为经济增速这一数据是可信的，就业人员增速就太低了。

08
讲讲房地产

最后谈下中国的房地产。房地产是在2021年7、8月份以后开始进入了一个下滑过程的，这种下滑到现在为止已经超过了三年的时间，这种下滑是造成前期经济调整的主要原因之一。

从数据上来看，从房价的数据、交易的数据、开工的数据投资的数据上来看，我认为这个结论都说得通。

我们比较了全世界房地产价格大调整和经济的关系：

方法是计算房地产价格调整之前三年和之后三年经济的增速。2021年中国房地产价格调整，我们就计算2022、2023、2024年的经济增速，然后往前推三年2021、2020、2019年的增速，我们去计算这两个数据之间的差值是多少，我们用同样的方法去计算全世界所有的经历了房地产价格调整的国家，然后我们把数据列在这里。