如果失去房地产,中国的未来该怎么办?

摘要: 中国过去20年能够持续增长的两个核心驱动都面临后劲不足的问题:房地产政策性拐点已现,而出口又有天花板。那么,中国的未来靠什么?

10-10 03:16 首页 云豹财熵

“鉴于房地产关联的行业众多,在我国,房地产一直被作为经济增长的‘支柱产业’,甚至在以往的宏观调控中被作为调控工具。”——央行研究局局长徐忠,“房价过快上涨的宏观经济影响及应对”, 2017年9月1日


历史上房地产曾在很多国家扮演过经济增长的核心驱动力,“地广人多”的中国更是将其发挥到了极致。


然而,房子作为一种商品、房地产作为一个产业,有其自身的发展规律和约束。这一轮史无前例的大牛市过后,居民杠杆率迅蹿升、高居不下,高企的房价不仅对实体经济产生挤出,还给人民币带来了巨大的贬值压力。脱离实体经济发展的房价上涨,本就是无源之水。

(居民金融资产负债率:中国为25%,当前美国为20%、金融危机前的2007年为27.3%)

随着去年底最高决策者以“房子是用来住的,不是用来炒的”为口号发起房地产路线的拨乱反正,今年我们陆续看到自90年代末以来的第二次房地产供给端政策调整,这一次拐点可能真的到了。


问题是,如果房地产这一屡试不爽的调控工具“自废武功”,而另一增量需求——出口——又是有顶的,那么未来持续增长的动力到底源自哪里?我们认为,对于经济大国而言,从生产要素角度来看,长期增长的核心驱动力,来自人力资本;从产业承载来看,增长的核心驱动力来自制造业。


地产长效调控机制起航

房地产(1)作为一种耐用消费品,有供需的周期性规律;(2)作为大众广泛参与的资产,容易受到羊群效应的影响;(3)对我国而言,作为政策调控的工具。前面两个因素决定趋势,第三个因素决定节奏。


在这个时点谈这个问题,主要因为第三个因素起了重要变化。近期我们看到关于房地产长效调控机制的频繁亮相,大量政策是着眼于供给端的,而上一次对房地产供给端的政策调整还要追溯到90年代末的住房制度改革。


下图摘录了今年以来各地出台的一些房地产长效调控政策具体措施,可以看到几乎全部都是着眼于供给端的调控。

当然这并不意味着中国房地产市场将遭遇日本那样惨烈的泡沫破裂,它更多地只是中国最高决策者未雨绸缪,或者要将经济、改革从房地产的绑架中解救出来的前奏。的确,很多国家都出现过地产泡沫和泡沫破灭,有的国家甚至多次出现,但日本受伤尤为严重自尤其特殊性(不在本文中展开)。

(日本和美国地产泡沫破灭的“杀伤力” 对比)

但这一变化带来了一个值得所有投资者思考的问题:宏观层面,地产这个最大的风口过去之后,长期增长的来源?微观层面,存量经济下资本回报的来源,企业如何应对已经习惯了年年涨薪的员工?


持续增长的根源:劳动生产率的提升

经济增长的最终目的是提高人类的生活水平,而“生产力或许是人均生活水平最重要的决定性因素,没有之一”。


从宏观层面,美联储前主席伯南克(Ben S. Bernanke)的这个说法很好理解。但置于微观层面,已经习惯了每年加薪的我们是否想过,作为员工凭什么要求每年加薪(事业的中年危机),而作为企业又如何应对要求每年加薪的员工?


为了年年加薪以及更高的生活生平,我们又该如何提升生产率呢?规模经济是提升劳动生产率的必要条件。增量需求、大国市场都是提升劳动生产率的天然优势。一系列经济大国崛起的经验表明,增量来源首先是内需,其次是外需。内需核心就是房地产产业链,外需就是制造业。

(历史上主要出口大国的份额)

我们过去20年能够持续加薪的两个核心驱动力都面临后劲不足的问题:房地产政策性拐点已经出现,而出口又是有天花板的。那么,未来的增量来自哪?

(中国商品出口占全球比重)

以人为本(“习”要好好学),这是Hongbin Li, Prashant Loyalka, Scott Rozelle等人(2017)的研究带给我们的启示。这篇题为“Human Capital and China’s Future Growth”的论文比较了全球各国人均受教育年限和人均收入在1980、1990、2000、2010和2014年的关系和变化,这些数据展示了人力资本在我国和全球持续增长中扮演的角色:

(人均收入和受教育年限: 1980, 1990, 2000, 2014 ;中国和美国已经标出)

对比四幅图,看全部样本,呈现两个特征:(1)拟合直线的斜率越来越大,意味着教育在人均收入中扮演的角色越来越重要;(2)样本越来越聚集在拟合直线周围,意味着这是一个适用于各国的规律。


更重要的是,从中国样本点的移动轨迹看,2014年之前同时存在显著的垂直向上移动(非人力资本贡献)和右上移动(人力资本贡献),而2014年已经没有垂直向上移动的空间,只能依靠右上移动,即通过提升人力资本来进一步提高劳动生产率。


劳动生产率提高之后,哪里才是我们的“用武之地”呢?美日两大经济体的经验给指出了去向:制造业。


劳动生产率的承载主体:制造业

美日两国的经验表明,制造业的增长对于经济增长有着显著的拉动效应:尽管制造业在两国GDP的份额均显著低于50,但1%的制造业增长仍然能带来0.5%的GDP增长。

(美国GDP增速与制造业产出增速比较)

我们对日本和美国长周期经济增长与制造业产出进行的简单拟合显示,除了个别时间点以外(往往是经济周期的拐点),二者基本能够完美线性拟合。也就是说,长期来看,制造业在两国经济增长中的重要性没有发生变化。

(日本GDP增速与制造业产出增速比较)

甚至在拟合系数上,两国都非常接近。1%的制造业增长将带来0.5%的GDP增长。考虑到制造业在两国GDP的份额均显著低于50%,也就是说制造业的增长有显著的放大效应。

(日本与美国实际制造业增加值变化,两国相继在1991年和2007年进入了各自的“lost decade”)

制造业名义产出占比持续回落的现实,似乎与其在美日经济中的重要性看起来有些矛盾。但只要拆分量价因素就可以发现,导致美国制造业名义产出下滑的唯一因素是制造业价格涨幅慢于GDP。


制造业作为劳动生产率弹性最大的部门,通过不断提升效率为实质性经济增长和居民消费提供坚实的基础,而这不正是居民生活水平不断提高的过程吗?

(美国名义制造业增加值与价格指数)

而制造业之所以是劳动生产率弹性最高的部门,其中一个重要原因是其可贸易属性极大扩大了其市场半径。正如我们前面所谈到的,规模经济是劳动生产率的必要条件。即便是美国这样以第三产业为支撑的经济体,其出口份额中制造业产品的比例一直维持在50%以上。

(美国出口产品结构)

规模经济的魅力,使得大量研发投入到制造业相关的领域。根据OECD的统计,在所有研发投入中,除了软件、计算机服务以外,几乎全部研发支出都投入到了制造业领域。吸引研发最多的制造业领域包括医药、技术硬件和设备、电子和电气设备、工业工程、汽车、化工等等。

(2015年全球研发投入的行业分布,数据来自OECD)

在比较了美日主要制造业产业后,我们发现,制造业的发展倾向于极其“夸张”的分化,其分化的规律

  1. 因为人力成本是刚性、且在国家内部是流动的,劳动生产率弹性低的产业只能被挤出市场。这里日美共性的行业是纺织服装这种相对低端的制造业。

  2. 对大国而言,最重要的是在部分劳动生产率弹性极高的制造业部门树立优势,日本是电气设备制造,美国是电子和半导体产业。有了优势产业,不必担忧低端产业流出。

  3. 必需消费品多数时候是稳健/保守的选择,其劳动生产率弹性在制造业中位列中游。


写了这么多,除了操本该“肉食者谋”操的心之外,投资者是否可以将上述分析应用到微观层面的行业和个股选择上呢?


微观层面的应用:行业选择

我们认为投资者可以分三步走,考量行业与个股的前景:

Step 1:区分增量行业/存量行业/减量行业

(子行业分类,规模为2016年收入;注:不代表增量行业的投资机会一定优于减量行业,而是针对不同类型的行业有不同的分析方法)

以行业收入的5年复合增速作为衡量标准。一些数据说明:

  1. 行业收入增长来源可能是内生增长或是外延并购。默认外延并购本身是增长的方式,且大概率公司不会去选择并购减量行业的资产。

  2. 收入增长的贡献可能是量或者价,但很难连续5年依靠价的提升,因此大概率增长主要来自量的贡献。

  3. 比较行业收入增速与GDP增速。如果显著高于GDP,则定义为增量行业;如果显著低于GDP,则定义为减量行业;其余为存量行业。


Step 2:对存量行业和减量行业,区分量/价波动对收入的贡献

对于增量行业,量价的区分相对不重要;对于存量行业,非常有必要区分量的贡献和价的贡献;对于减量行业,价的波动可能更重要。价的波动之中,除了劳动力以外,其他都是成本,而成本解决的是蛋糕的分配问题。

(减量行业和存量行业受价格波动的影响幅度)

以最具弹性的房价作为参考,长期看,价的涨幅基本持平于人均收入的增长,但波动幅度更大。也就是说人均收入的增长可以作为所有价涨幅的标尺。

(主要发达国家长周期扣除通胀后房价涨幅)


Step 3:分析公司如何组织资源

对于供给端,最核心的问题是公司如何组织资源,提供性价比更高的产品,也就是提升劳动生产率。资产结构是重要的差异,重资产是天然的壁垒。增量行业的重资产很可能具备吸引力。

(重资产行业)

生产端除了资产结构的差异,另一个维度是是否提供差异化的产品。从费用结构看,研发支出的目的往往是提供差异化的产品,尽管二者可能不完全对等。

(研发驱动型行业)

除了生产端的资源组织,另一个供给方的差异是销售端资源的组织。我们直接以销售费用率来衡量企业对销售端资源的依赖。

(销售驱动型行业)

当然了,价值的探讨往往是超越行业范畴的,减量行业也不乏大牛股,从我们的模拟检验结果来看,基于行业构建组合的效果并不好。本文只能带大家走到行业这个层面,希望对云豹的读者有所帮助。


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