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1、 2024 中國宏觀經濟形勢分析與預測中國宏觀經濟形勢分析與預測年中年中報告報告 新質生產力引領經濟高質量發展新質生產力引領經濟高質量發展 上海財經大學上海財經大學 二零二二零二四四年年七七月月 目錄 第一章 2024 年中國宏觀經濟形勢分析.1 一、經濟總體復蘇，1-5 月經濟指標基本符合預期.1 二、供給側活力得到釋放，全球供應鏈壓力增加.1 三、需求側恢復增長，內部結構進一步分化.3 四、有限空間下的宏觀政策持續發揮調節作用.7 專題一 化解通貨緊縮風險，助力發展新質生產力.10 序言.10 一、通貨緊縮壓力猶存，內生增長動力不足.10 二、政策建議.35 專題二 對外貿易穩中有進，外部

2、風險持續攀升.37 一、對外貿易穩步增長，外部風險依然處于高位.37 二、對外貿易面臨的風險點.49 專題三 貨幣政策：總量與結構并進 儲備充足穩匯率.57 一、貨幣政策總體特征：穩健、可持續、防空轉.57 二、結構性貨幣政策：精準有效、優化信貸結構.62 三、匯率政策：用好儲備政策，有序推進金融開放，人民幣匯率均衡穩定.66 專題四 需求側管理的新思路及房地產市場數據分析.77 序言.77 一、房地產市場需求端依舊低迷.77 二、房地產市場供給端困難重重.82 三、家庭資產負債表繼續調整.87 四、長期低利率環境使得家庭部門對政策調整產生“鈍感”.89 五、課題組的觀點：引入再融資.92 專

3、題五 警惕地方政府債務擴張風險向影子銀行系統傳導，助力金融強國建設.100 序言.100 一、地方政府債務風險的主要形成機制.101 二、中國地方政府債務現狀及風險狀況.102 三、地方政府債務擴張風險的外溢效應.110 四、結論與政策啟示.118 2024 中國宏觀經濟形勢分析與預測年中報告中國宏觀經濟形勢分析與預測年中報告執筆人執筆人（姓氏筆畫排序姓氏筆畫排序）：寧 磊 上海財經大學經濟學院副教授 朱 梅 上海財經大學經濟學院教授 李雙建 上海財經大學經濟學院副教授 張婧屹 上海財經大學經濟學院常任副教授 趙 琳 上海財經大學經濟學院副教授 上財宏上財宏觀團隊觀團隊（姓氏筆畫排序姓氏筆畫排

4、序）：寸無曠 上海財經大學金融學院副教授 王玉琴 上海財經大學經濟學院副教授 方明浩 上海財經大學金融學院講師 寧 磊 上海財經大學經濟學院副教授 朱林可 上海財經大學商學院講席副教授 朱 梅 上海財經大學經濟學院教授 許陳杰 上海財經大學金融學院助理教授 孫 琪 上海財經大學金融學院副教授 蘇東靈 上海財經大學商學院助理教授 李雙建 上海財經大學經濟學院副教授 李 哲 上海財經大學經濟學院常任副教授 李 溦 上海財經大學商學院副教授 楊有智 上海財經大學經濟學院常任教授 楊 誒 上海財經大學金融學院常任副教授 吳化斌 上海財經大學經濟學院副教授 張同斌 上海財經大學經濟學院講師 張牧揚 上海

5、財經大學中國公共財政研究院常任副教授 張婧屹 上海財經大學經濟學院常任副教授 張蒙博 上海財經大學金融學院助理教授 陳媛媛 上海財經大學經濟學院講席教授 林立國 上海財經大學經濟學院常任教授 歐聲亮 上海財經大學經濟學院副教授 羅大慶 上海財經大學經濟學院副教授 趙 琳 上海財經大學經濟學院副教授 聶光宇 上海財經大學商學院常任教授 徐龍炳 上海財經大學金融學院教授 郭長林 上海財經大學公共經濟與管理學院副教授 曹林誼 上海財經大學經濟學院副教授 龔 關 上海財經大學經濟學院常任教授 蔣荷露 上海財經大學經濟學院副教授 靳玉英 上海財經大學商學院講席教授 鮑曉華 上海財經大學商學院講席教授 蔡

6、 潔 上海財經大學經濟學院常任副教授1 第一章第一章 2024 年中國宏觀經濟形勢分析年中國宏觀經濟形勢分析 一、一、經濟經濟總體總體復蘇，復蘇，1-5 月經濟指標基本符合預期月經濟指標基本符合預期 2024 年第一季度實際 GDP 同比增長 5.3%。經季節因素調整后，本年一季度實際 GDP 環比增長 1.6%，環比增速較上一季度增長 0.4%，總體增長態勢較好，全年增長 5%左右的目標基本可以實現。在黨中央堅強領導下，各地區各部門增強做好經濟工作的信心和底氣，深入貫徹落實中央經濟工作會議精神和黨中央決策部署，著力打好宏觀經濟政策組合拳，推動我國經濟回升向好態勢持續鞏固增強。2024 年一季

7、度第一產業增加值同比增速為 3.3%，低于去年平均增速水平，主要原因系一季度豬肉產量下降 0.4%。但總體而言，一季度春耕春播有序推進，農作物長勢較好，豬牛羊禽肉總體產量有所增長。第二產業增加值在一季度實際同比增速 6.0%，增速較去年第四季度提高 0.5%，超過疫情前 2019 年增速水平，為 2022 年以來最高水平。目前我國高技術制造業增長加快，對第二產業增長起到拉動作用。第三產業增加值在一季度實際同比增速 5.0%，增速水平介于第一產業和第二產業之間，高于 2022-2023 兩年 4.0%左右的平均水平，但低于 2019年 7%以上的同比增速?？傮w而言，第三產業增速態勢較好，在新動能

8、支撐下有良好的增長空間。二、二、供給側活力得到釋放，全球供應鏈壓力供給側活力得到釋放，全球供應鏈壓力增加增加 1.服務業全面恢復增長服務業全面恢復增長 今年在去年服務業高基數增長的基礎上，服務業繼續穩定增長，生產穩中有升，尤其是是高技術服務業。從行業層面來看，在一季度，服務業中的“信息傳輸、軟件和信息技術服務業”、“租賃和商務服務業”增速最為明顯，均達到了兩位數增速水平，分別為13.7%和 10.8%，體現了我國現代服務業正呈現較快增長的態勢。交通運輸、倉儲和郵政業 1-5 月增速為 7.1%，高于 2023 年同期增速水平。此外，批發和零售業增速為6%，基本穩定在2023全年平均增速水平，住

9、宿和餐飲業同比增速7.3%，2 較 2023 年全年兩位數平均增速有所下降。金融業一季度同比增速 5.2%，較 2023年水平有所放緩，預計貨幣金融服務、資本市場服務活力將進一步提升。2024 年 1-5 月，服務業生產指數累計增速 5.0%，較于 2023 年年末增速有所回落，但開年以來增速水平基本保持穩定。從兩年平均增速看，1-5 月服務業生產指數兩年平均累計增速為 6.4%，雖已經較為接近于疫情前 7%左右的增速，也仍有較大增速空間。2.工業穩中有升、建筑業平穩運行工業穩中有升、建筑業平穩運行 今年一季度工業增加值同比增速 6.0%，實現連續三個季度增速持續上升。受出口好轉，一系列政策推

10、動，需求提升等有利因素影響，一季度工業表現尚佳。同時，建筑業增加值 5.8%，雖然較 2023 年總體水平有所回落，但仍接近 6%，能夠有效帶動產業鏈上下游發展。規模以上工業企業效益持續恢復，但國內有效需求仍然不足，內生動力有待加強，工業企業效益恢復基礎仍不牢固。3.房地產業持續下滑房地產業持續下滑，處于結構轉型陣痛期，處于結構轉型陣痛期 2024 年 1-5 月商品房銷售額 35665 億元，累計同比下降 27.9%。截至 5 月，我國商品房待售面積達 74256 萬平方米，同比增長 15.8%。分項來看，住宅待售面積 38712 萬平方米，同比增長 24.6%，雖然較年初的 40500 萬

11、平方米有所降低，但卻高于去年 31000 萬平方米左右的均值，與 2016 年 2 月的最高值 46635 萬平方米相差不多。辦公樓的待售面積為 5214 萬平方米，雖比 4 月新高 5217 萬立方米有所下降，但已經遠超歷年。今年房地產業增加值降幅較去年二至四季度有所增加，主要原因有兩點。第一，受特殊情況影響，去年 3 月房地產銷售迎來“小陽春”導致同比基數較大；第二，支持房地產穩定發展政策措施效果還在持續顯現：去年中央金融工作會議后，中央及各個地方加快了保障性住房建設、“平急兩用”公共基礎設施建設、城中村改造等“三大工程”推進力度，積極構建房地產新發展模式。隨著人們生活水平的提高、城鎮化深

12、入推進，中國房地產市場改善性需求、剛需仍有較大空間。中國房地產市場仍然具有持續健康發展的支撐條件，需理性看待房地產這一輪的調整。3 4.國際原油價格小幅波動，食品價格國際原油價格小幅波動，食品價格持續回落持續回落 2024 年上半年市場對于地緣沖突開始逐步脫敏，在經歷了俄烏、以伊之間沖突的加劇又緩和后，原油價格呈現先上升后下降的趨勢。受原油供需平衡差異持續為負的影響，國際原油價格保持在 80 美元/桶附近波動。由此從原油價格的同比增速來看，2024 年前 5 個月 WTI 原油價格累計同比增速為 5.08%，Brent 原油價格累計同比增速為 3.04%。OPEC+國家的持續減產導致的供應端收

13、縮以及地緣政治影響支持了石油價格的同比增速攀升?？紤]到基數效應、6 月 OPEC+國家最新減產協議以及地緣沖突等因素的影響，課題組預計 2024 年下半年原油價格將持續保持在 80 美元/桶附近波動，同比增速先升后降。受全球供應鏈阻斷以及歐美各國擴張性貨幣政策的影響，全球食品價格指數在 2022 年 3 月快速上升至歷史性的高點 159.71。但伴隨著后疫情時代全球供應鏈的恢復以及美國貨幣政策的轉向，食品價格指數持續回落。截至 5 月，該指數為 120.40，比最高點回落 24.4%，但仍比疫情前的 2019 年底高出 20%。5.全球供應鏈壓力全球供應鏈壓力暫行低位暫行低位 受疫情沖擊和地緣

14、政治的影響，全球供應鏈壓力在 2020-2022 年中出現了兩次大幅上升。全球供應鏈壓力指數在 2020 年 4 月和 2021 年 12 月出現了兩次高點，分別為 3.17 和 4.32。今年 5 月，全球供應鏈壓力指數-0.48，較全年年末和本年年初水平有所回落，但較 4 月有小幅回升。2024 年是全球選舉年，主要經濟體政策走向不確定性上升。在這種大背景下，受需求模式、地緣沖突和貿緊張局勢等外部因素影響，全球物流系統正在發生變化。關鍵技術、原材料、產業鏈成為各國競爭和關注的焦點，引發新的沖突和競爭。供應鏈將與國家安全政策繼續交織在一起，新型供應鏈監管體系正在出現。未來還需關注中國自身國際

15、供應鏈的結構變化。三、需求側恢復增長，內部結構三、需求側恢復增長，內部結構進一步進一步分化分化 1.消費溫和復蘇，消費溫和復蘇，增長不及預期增長不及預期 2024 年消費市場受到穩中有進的經濟政策影響，呈現較為穩定增長的態勢，4 但國內需求仍有提升空間，社會消費增速能夠進一步增長。2023 年 12 月中央經濟工作會議指出，著力擴大國內需求。要激發有潛能的消費，擴大有效益的投資，形成消費和投資相互促進的良性循環。推動消費從疫后恢復轉向持續擴大，培育壯大新型消費。在需求刺激和政策引導下，1-5 月社會消費品總額累計同比增長 4.1%，較去年同期累計增速明顯下降；從每月同比增速看，今年 2 月社會

16、消費品總額同比增速為 5.5%，但從 3 月開始，同比增速降至 3.0%左右，這主要受去年增速加快，同比基數較大導致?？傮w而言，社會消費品累計同比增速還未達到疫情前同時期8%左右的水平，目前市場銷售穩定增長，服務消費增長較快，社會消費總體規模仍有較大增長空間。上述社會消費品零售總額增速還受到價格水平的制約。從價格層面來看，2023 年年末和 2024 年年初消費價格指數 CPI 當月同比均有所下降，對本年年初社會消費品總額規模同比增速造成了一定影響。具體來看，1 月 CPI 同比增速為-0.8%，延續了 2023 年年末價格指數收縮，消費擴張不足的趨勢。2 月 CPI 同比增長 0.7%，恢復

17、正值，4-5 月，CPI 同比增速均維持在 0.3%的水平，基本達到了 2023 年初的增長水平。1-5 月 CPI 累計同比增速為 0.1%；核心 CPI 同比和累計同比增速相較于 CPI 增速均更為明顯。今年 1-5 月，核心 CPI 當月同比在 0.6%水平上下波動，1 月增速為 0.4%，2 月達到1.2%的峰值，直到 5 月，穩定在 0.6%的水平。1-5 月核心 CPI 累計增速穩定在0.7%左右，基本與上一年水平持平?？傮w而言，CPI 會在保持緩慢回升態勢。一方面是經濟持續向好，總需求在回升，是支撐 CPI 回升的一個重要基本面因素。另外，部分農產品價格也到了價格調整拐點，如生豬

18、價格。五一節等也帶動了旅游相關出行類消費價格回暖。價格有望在低位溫和回升。事實上，不同類型的消費品對社會消費復蘇的貢獻力度不同，其復蘇潛力呈現一定的異質性。2024 年初服務類消費對于社會消費規模增長貢獻明顯。在去年服務業高基數增長的基礎上，今年服務業繼續穩定增長，一個典型例子是餐飲類。餐飲類消費受春假假期影響，2 月同比增速為 12.5%，4 月回落至 4.4%，但由于五一假期等利好因素，5 月同比增速 5%。預計二、三季度，由于假期和政策刺激等影響，餐飲消費會保持增長態勢，帶動社會消費規模增長。5 實物消費總體比較穩定。在商品零售子類中，食品和日用品等非汽車消費品零售額相對較穩定，今年 2

19、-5 月，非汽車消費品零售額同比增速均保持在 4%的增速水平。相比之下，以汽車為代表的耐用品消費額度和銷售量呈現不同趨勢的變化。在銷量上，雖然 2023 年上半年同時期汽車銷量同比快速上升導致基數效應較大，但是在中央經濟工作會議“提振新能源汽車、電子產品等大宗消費”的政策引導下，汽車銷量從 1 月同比增速實現了 47.93%大規模增長，雖然 2 月同比增速為-19.87%，但 3-4 月穩定在 9%以上水平，5 月增速為 1.48%。在汽車零售額上，2023 年 2 月銷售額同比增速為 9.4%，而在 3-5 月持續 10%甚至超過 20%以上的增速增長。在該基數效應以及新能源汽車價格效應影響

20、下，本年 2 月汽車銷售額同比增長 8.7%，但是 3-5 月同比增長為負，維持在-4%左右。2024 年 1-5 月，受政策引導和民眾需求，消費得以釋放呈現溫和復蘇態勢，服務消費和非汽車類商品消費繼續穩定增長，汽車消費品在需求規模上仍然呈現上升態勢?？傮w而言，社會消費增長仍然有提升空間。2.固定資產投資增速內部分化，制造業投資固定資產投資增速內部分化，制造業投資拉動投資拉動投資，基建投資，基建投資平穩增長平穩增長，房，房地產投資延續下行趨勢地產投資延續下行趨勢，高技術產業投資高技術產業投資增速加快增速加快 2024 年 1-5 月全國固定資產投資（不含農戶）188006 億元，累計同比增長4

21、%，增速較 1-4 月下降 0.2 個百分點。分產業看，第一產業投資 3565 億元，累計同比增長 3%；第二產業投資 62881 億元，累計同比增加 12.5%；第三產業投資 121560 億元，累計同比增加 0%?？傮w看來，第二產業投資份額增加是帶動固定資產投資上升的主要動力。分地區看，東部地區投資累計同比增長 3.7%，中部地區投資累計同比增長 4.1%，西部地區投資累計同比增長 0.2%，東北地區投資累計同比增加 4%?？傮w來看，我國固定資產投資增長主要由中東部地區和東北地區重工業基地拉動，西部地區上升不明顯，固定資產投資存在較為明顯的地區不均衡性。分登記注冊類型來看：1-5 月，國內

22、企業固定資產投資累計同比增長 3.8%，港澳臺企業累計同比增長 6.6%，外資企業累計同比下降 15.4%。由于國內經濟仍處于復蘇期，加之國際地緣政治緊張，貿易、軍事沖突不斷，導致外資投資額度明顯減少。從投資主體的角度來看，1-5 月，國有企業及國有控股單位固定資產投資累計同比增長 7.1%，民間固定資產投資累計同比增長 0.1%，說6 明受企業預期惡化、市場需求不足、企業盈利低迷、海外風險挑戰增多等因素影響，民間資本投資信心不足，“不敢投”“不愿投”的現象依然較為突出，仍然需要政策加力以提振民營企業信心、改善預期。從三大投資領域來看，今年以來制造業投資增速呈現較強韌性，得益于受益于智能手機、

23、高技術船舶、汽車等產品生產較快增長。其中，裝備制造業利潤保持較快增長，為工業企業效益提升注入重要動力。1-5 月，裝備制造業利潤同比增長 11.5%，增速高于規模以上工業 8.1 個百分點，拉動規模以上工業利潤增長3.6 個百分點，是今年以來推動規模以上工業利潤增長貢獻最大的行業板塊。同時，受益于國內需求穩步恢復、工業品出口總體加快等因素，消費品制造業利潤保持較快增長。這反映出國家對新興技術發展的高度重視，國內制造業投資結構正在發生變化，新舊動能在進行轉換。另一方面，隨著減稅降費以及助企紓困等政策的不斷深入，制造業高端化、智能化、綠色化深入推進，工業企業生產經營狀況不斷改善，企業利潤維持高增長

24、，對制造業投資具有較好的支撐作用。8 月規模以上工業企業利潤總額同比增長 3.4%，延續增長態勢。在基礎設施建設投資方面，1-5 月，基礎設施投資同比增長 5.7%，增速比全部投資高 1.7 個百分點，拉動全部投資增長 1.3 個百分點。其中，鐵路運輸業投資增長 21.6%，航空運輸業投資增長 20.1%，水利管理業投資增長 18.5%，信息傳輸業投資增長 12.9%。對投資端的支撐作用有所增強。在房地產開發投資方面，1-5 月，房地產開發投資同比下降 10.1%，房屋新開工面積下降 24.2%，新建商品房銷售面積下降 20.3%，銷售額下降 27.9%。房地產銷售動能持續走弱，對房地產投資起

25、到了降溫作用。目前房地產市場處于深度調整期，在家庭資產負債表受損、市場預期仍未明顯改善等因素的綜合影響下，后續房地產銷售壓力將會繼續增大。展望下一階段，在前期房地產政策高壓以及多家民營地產企業風險暴露的作用下，房地產企業對于行業前景的預期仍然處于較為悲觀的狀態。市場信心和預期恢復仍需較長時間，房地產投資仍然處于探底過程中，后續增長壓力依然較大。3.對外貿易穩步增長，外部風險依然處于高位對外貿易穩步增長，外部風險依然處于高位 2024 年 1-5 月，受去年前高后低的基數的影響，出口和進口增速均展現除了前高后低并逐漸保持平穩的趨勢，整體進出口增速保持基本穩定。2023 年 1-5 月，7 進出口

26、總額為 24643.2 億美元，同比下降 2.8%。其中，出口總額為 14007.6 億美元，同比增長 2.7%；進口總額為 10635.6 億美元，同比增長 2.9%；順差為 3372.1億美元，比 2023 年同期增加 60.5 億美元。國際服務貿易增速大幅回升，其中，國際服務貿易進口增速大幅高于其出口增速，導致國際服務逆差較去年同期進一步增大。無論是國際服務貿易逆差還是其增速，均已經基本恢復至疫情前的水平。四、四、有限空間下的宏觀有限空間下的宏觀政策政策持續持續發揮調節作用發揮調節作用 1.穩健、可持續、防空轉穩健、可持續、防空轉的貨幣政策的貨幣政策 2024 年貨幣政策的重點是暢通貨幣

27、政策傳導機制，避免資金沉淀空轉。從趨勢來看，M2 增速保持在 10%以下，增速持續放緩；M1 增速同樣維持下降趨勢，增速回落明顯，4 月 M1 增速繼 2022 年 1 月同比下降 1.9%之后再次實現負增長。從社會融資規模的增量來看，2024 年 1-5 月，社會融資累計新增 14.8 萬億元，同比少增 2.52 萬億，同比增速-14.5%。1-5 月人民幣貸款累計增加 10.26萬億元，同比少增 2.1 萬億，同比增速-16.0%，約占社會融資規模 69.3%，人民幣信貸在社會融資中起主導作用。2024 年 1-5 月，居民戶貸款累計新增 8891 億元，同比少增 9470 億元。其中，中

28、長期貸款新增 8598 億元，累計同比少增 1372 億元，短期貸款新增 293 億元，累計同比少增 8093 億元。居民貸款少增一方面可能源于房地產市場調整導致購房需求下降，貸款需求也有所減少；另一方面由于各地正在出臺“以舊換新”政策，造成汽車、家電等耐用消費品需求延遲釋放。2024 年 1-5 月，M2 增速明顯下滑，融資需求回落，社會融資總額存量增速較慢。在流動性投放方面，中國人民銀行繼 1 月分別下調支農再貸款、支小再貸款和再貼現利率各 0.25 個百分點后，2 月再次下調金融機構存款準備金率 0.5 個百分點。降準增加了金融機構支持實體經濟運行的資金來源，定向下調的落實也加大了對民營

29、企業和小微企業的支持力度。截至 6 月，央行 MLF1 年期利率維持在去年底 2.5%，相較于去年同期下降 0.15%。6 月 LPR 報價為 1 年期 3.45%，與去年底持平，較去年同期下降 0.1%。5 年期 LPR 報價為 3.95%，相較于去年底與去年同期下降 0.25%?？傮w而言，市場整體流動性緊縮，央行這些舉措體現了其加強逆周期調節和提升貨幣政策傳導效率的政策要求，通過降息降準來保持市8 場的流動性，加大金融機構對實體經濟的支持力度。2.財政政策繼續發力，但地方財政收支兩端承壓財政政策繼續發力，但地方財政收支兩端承壓 2024 年 1-5 月，全國一般公共預算收入 9.69 萬億

30、元，同比下降 2.8%，扣除去年同期中小微企業緩稅入庫抬高基數、去年年中出臺的減稅政策翹尾減收等特殊因素影響后，可比增長約 2%。其中，中央一般公共預算收入 4.28 萬億元，同比下降 6.7%；地方一般公共預算本級收入 5.41 萬億元，同比增長 0.5%。分稅種看，1-5 月國內增值稅收入 3.01 萬億元，同比下降 6.1%。同期國內消費稅 0.76萬億元，進口環節增值稅、消費稅 7741 億元，同比增長 1.5%。受企業利潤下降等因素影響，企業所得稅收入 2.24 萬億元，同比下降 1.7%。個人所得稅收入 0.6萬億元，同比下降 6%。房地產相關稅收中，契稅 2326 億元，同比下降

31、 8.7%；房產稅 2086 億元，同比增長 20.1%。同時，其他幾類中，城鎮土地使用稅 1120 億元，同比增長 12.7%；土地增值稅 2442 億元，同比下降 5.3%；耕地占用稅 642 億元，同比增長 21.4%。房地產相關主要稅種收入增速偏低，反映了房地產市場整體低位運行的現狀。支出方面，1-5 月全國一般公共預算支出 10.84 萬億元，同比增長 3.4%。其中，中央一般公共預算本級支出 1.44 萬億元，同比增長 10.2%；地方一般公共預算支出 9.40 萬億元，同比增長 2.4%。從支出項目看，民生支出方面繼續保持穩定增長，其中教育支出 1.64 萬億元，同比增長 2.3

32、%，社會保障和就業支出 1.86萬億元，同比增長 4.5%；衛生健康支出 0.86 萬億元，同比下降 9.5%。城鄉社區事務支出 0.82 萬億元，同比增長 9.5%；農林水事務支出 0.83 萬億元，同比增長12.0%；交通運輸支出 0.45 萬億元，同比減少 1.0%。債務付息支出 5061 億元，同比增長 7.3%，繼續保持增長，還債負擔持續上升。政府基金性收入方面，2024 年 1-5 月全國政府基金性收入 1.67 萬億元，累計同比下降 10.8%。其中，中央政府性基金收入 1764 億元，地方本級政府性基金收入 1.49 萬億元，累計同比分別增長 9.8%和下降 12.8%。地方本

33、級政府性基金收入增速下降的主要原因是國有土地使用權出讓收入增速的大幅下降，1-5 月累計同比下降 14%。西部省份土地轉讓金收入增速下降幅度較大，這些地區自身財政能力和經濟發展水平本就相對較弱的省份，土地轉讓金收入增速下降將進一9 步削弱財政能力，對當地經濟發展和債務化解形成制約。按照“以收定支”的原則，一般公共財政收入增速下降的背景下，政府基金性收入增速的大幅下降很大程度限制了政府性基金的支出端發力。1-5 月全國政府基金性支出 2.78 萬億元，累計同比下降 19.3%。其中，中央政府性基金支出604 億元，地方本級政府性基金支出 2.71 萬億元，累計同比分別增加 20.1%和下降 19

34、.9%。此外，土地出讓金依然是地方政府收入的主要來源。截至 2024 年 5月，土地使用權出讓收入同比下降 7.3%，國有土地使用權出讓收入增速的大幅下降短期內直接制約了地方政府的收入和支出能力。財政收支兩端承壓，導致政府債務融資需求上升。截至 2024 年 3 月底，全國地方政府債務余額高達 416940 億元，其中一般債務 161585 億元，專項債務255355 億元。因而，地方政府債務問題成為系統性金融風險的主要來源之一，防范化解地方政府債務擴張風險，切實維護財政金融穩定，是堅決打好防范化解重大風險攻堅戰的重要任務。綜上所述，隨著房地產市場走低，地方政府土地轉讓收入下滑，總體財力受限，

35、在化債成為全年財政政策主線的背景下，地方政府債務融資空間也比較有限。多種因素疊加之下，有必要通過存量債務置換，中央財政支持等措施妥善優化調整地方債務結構。通過轉移支付形式為地方基建剛需籌措資金，可以盡快緩解地方政府的融資壓力，同時并不會對地方舉債行為造成扭曲，不違背地方政府債務風險化解的基本原則。延續中央政府加杠桿，為地方政府化債和降低融資成本爭取騰挪空間的思路，可適當上調預算赤字率，充分利用好中央財政能力。10 專題一專題一 化解通貨緊縮風險，助力發展新質生產力化解通貨緊縮風險，助力發展新質生產力 序言序言 價格作為反映市場供求關系的指示器，是宏觀經濟的核心變量之一?？傮w價格水平的變化即通貨

36、膨脹/通貨緊縮是經濟學者和政策制定者關注的主要問題。常用的價格指標包括 CPI（消費者價格指數）、PPI（生產者價格指數）以及 GDP平減指數。2024 年至今，CPI 溫和上漲，PPI 降幅收窄，但一季度 GDP 平減指數同比增速依然為負，在低位震蕩，不僅沒有改善，反而略有擴大。這些價格變化背后的根本原因是什么？其影響因素有哪些？它們的影響程度如何？下半年的價格走勢如何？特別地，豬肉價格在下半年會延續上升趨勢嗎？對 CPI 影響有多大？通貨緊縮會帶來什么風險和危害？又該如何化解通貨緊縮風險，從而助力發展新質生產力？本專題試圖圍繞這些問題進行具體詳細的討論。一一、通貨緊縮壓力猶存，通貨緊縮壓力

37、猶存，內生增長動力不足內生增長動力不足 2024 年 1-5 月消費領域價格總體平穩，CPI 溫和上漲，同比增速由負轉正，累計同比增速為 0.1%，生產領域價格降幅略有收窄，PPI 累計同比增速為-2.4%，高于去年-3%的年均增速，然而一季度 GDP 平減指數同比增速為-1.07%,低于去年-0.53%的年均增速，價格總體依然低迷，其變化也呈現一定的結構性差異。進一步從具體月份來看，受春節錯月和基數效應等因素影響，CPI 同比增速在 1 月顯著下降，同比下降 0.8%，之后開始回升，2 月同比上漲 0.7%；3 月份節后消費需求季節性回落，CPI 同比漲幅回落至 0.1%；4-5 月受食品價

38、格等因素的影響，CPI 與去年同期相比均增長 0.3%。此外，扣除食品和能源價格的核心 CPI 同比增速在 2024 年 1-5 月去除春季錯月影響波動很小，平均同比增速為 0.7%，與去年同期以及年均增速持平，依然保持溫和上漲趨勢。類似地，PPI 同比增速在 2024年 1-5 月也是先降再升，第一季度受翹尾因素影響，下降幅度相對較大。4 月之后，受大宗商品價格上行和部分工業品市場供需關系改善以及基數效應等因素影響，PPI 同比降幅開始收窄。課題組根據國家統計局公布的 GDP 名義值以及實際同比增長率構造計算得到的 GDP 平減指數在 2023 年四個季度以及 2024 年第一季度同比增速分

39、別是 0.68%，-1.06%，-0.74%，-0.99%以及-1.07%。值得警11 惕的是，盡管上半年 CPI 同比增速已經轉正，PPI 降幅有所收窄，但是 GDP 平減指數同比增速依然為負，且在底部震蕩，CPI 和核心 CPI 同比增速也遠低于 3%的通脹的目標，且 PPI 同比增速也依然為負，通縮壓力依不容小覷。圖圖 1 價格指數同比增速價格指數同比增速（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院，單位：（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院，單位：%）當年價格指數同比增速既受到上年價格上漲（下降）的滯后（延伸）影響即翹尾因素的影響，又受到當年價格變動的新影響即新漲價因素的影響。

40、為了更清楚看到當年新漲價因素的影響，課題組將 CPI 和 PPI 的同比增長分為兩部分：第一部分是上年同期至上年年底的翹尾因素影響，第二部分是當年價格變動的新漲價影響。從圖 2 可以看到去除翹尾因素影響后的 CPI 新漲價因素在 2024 年至今的變化情況，翹尾影響均為負值，新漲價因素高于 CPI 同比增速，且均為正值，這說明相較于去年年底，2024 年消費價格有所上升，不過上升的幅度不大。圖 3顯示 PPI 以及翹尾因素和新漲價因素的變化，翹尾因素和新漲價因素在 2024 年至今均為負值，進而使得 PPI 同比增速依然為負。-10-5051015-2-1012345672015/012015

41、/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05核心CPICPIGDP平減指數PPI(右）12 圖圖 2 CPI 同比增速翹尾影響與新漲價因素同比增速翹尾影響與新漲價因素（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院，單位：（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學

42、院，單位：%）圖圖 3 PPI 同比增速翹尾影響與新漲價因素同比增速翹尾影響與新漲價因素-3-2-101234562015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPI同比增速翹尾影響新漲價因素-10-50510152015/012015/0

43、52015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05PPI同比增速翹尾影響新漲價因素13 （數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院，單位：（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院，單位：%）是什么原因引起價格增速如此低迷？從需求端來看，第一季度實際 GDP 同比增

44、長 5.3%，其中消費、投資和凈出口分別拉動 GDP 上升 3.91、0.63 和 0.77 個百分點1。進一步，從月度的社會消費品零售數據來看，2024 年 1-5 月累計同比增速為 4.1%，扣除食品和能源的核心 CPI 前 5 個月累計同比增長 0.7%。這些數據暗示內需在緩慢恢復，不過增長動力尚且不足。究其原因，很重要的影響因素是疫情帶來的消費者信心和預期的顯著下降。錯誤錯誤!未找到引用源。未找到引用源。顯示 2022 年4 月信心指數和預期指數均出現斷崖式下降，之后在低位震蕩，近幾個月總體呈現上升趨勢，然而上升幅度不大。消費者的信心和預期影響消費決策，對消費需求有重要的影響，進而信心

45、和預期具有自我實現性2。另外，受房地產市場低迷影響，一些和房地產建筑相關的產品需求也受到較大的沖擊，相應的產品價格近兩年總體處于下降趨勢。進一步，從供給端來看，2022 年第一季度爆發的俄烏地緣沖突使得以能源為代表的國際大宗商品價格迅速攀升，帶動我國大宗商品價格指數創下自 2006 年有該數據以來的歷史新高。之后隨著沖突的邊際影響逐漸減弱，大宗商品價格指數經歷了一個波動下降的過程，其同比增速基本在 0 附近。大宗商品價格對我國 PPI 有重要的影響，特別對 PPI 中生產資料出廠價格有著重要的影響，進而部分地傳導至處于產業鏈下游的生活資料出廠價格，進一步通過生活資料價格以及燃料價格影響 CPI

46、 中的工業品價格，從而對 CPI 也產生一定程度的相對較弱的影響3。因此，這些因素疊加起來共同導致價格增速總體低迷，特別地，衡量國內生產的所有最終產品和服務價格的 GDP 平減指數同比增速已連續4 個季度為負。不同于 GDP 平減指數，CPI 側重于居民消費方面的產品和服務價格，PPI 側重于工業生產方面的產品出廠價格變化情況。因此，CPI 和 PPI 包含的子成分以及相應的權重不同，其結構存在較大的差異?？紤]到不同的產品或服務都有各自的特點，受到的沖擊可能不同，即使受到的沖擊相同，其反應也可能不同，下面就分別對 CPI 和 PPI 的內部結構進行深入具體的分析，并對部分重要產品從供求關系角度

47、進行具體的分析和判斷。我們將看到盡管受豬肉等食品價格的影響，CPI 1 本段數據均來自國家統計局。2 正如很多理論研究所顯示的，如 Hommes&Zhu(2014)。3 根據我們的計量分析，能源等大宗商品對 PPI 的影響約是對 CPI 影響的 6 倍。14 同比增速將有所上升，但這主要是受供給端生產成本上升和豬周期的影響，內生增長動力不足的壓力依然存在，依然要警惕部分行業債務通縮的壓力。圖圖 4 消費者信心指數消費者信心指數、滿意、滿意與預期指數與預期指數（數據來源：國家統計局（數據來源：國家統計局，單位：單位：點點）CPI 分析和預測分析和預測 根據課題組的數學模型和計量分析4發現，食品對

48、 CPI 的影響約為 20%，非食品對 CPI 的影響約為 80%。消費品對 CPI 的影響約為 62%，服務業對 CPI 的影響約為 38%5。國家統計局 2024 年 6 月最新發布的數據顯示，2024 年前 5 個月 CPI 累計同比上漲 0.1%，較 2023 年同期 0.8%的增速下降 0.7 個百分點。從食品來看，2024 年前 5 個月食品價格累計同比下降 2.8%，導致 CPI 下降約 0.56 個百分點，而 2023 年同期食品價格增速為 2.5%，拉動 CPI 上升約 0.5 個百分點。從非食品來看，2024 年前 5 個月非食品價格累計同比上漲 0.8%，導致 CPI 上

49、漲約 0.64 個百分點，而 2023 年同期增速為 0.4%，拉動 CPI 上升約 0.32 個百分點，詳見圖 5。從另一分類消費品和服務角度來看，2024 年前 5 個月消費品價格累計同比下降 0.4%，導致 CPI 下降約 0.25 個百分點，而 2023 年同期增速為 0.8%，拉動 CPI 上升約 0.50 個百分點；2024 年前 5 個月服務價格累計同比上升 1%，4 課題組用不同的方法（如解方程和回歸分析），結果是穩健的，而且和國家統計局的家庭消費支出的微觀調查數據基本一致，說明課題組研究分析的結果是合理的。5 使用 2023 年 1 至 2024 年 5 月數據計算。8090

50、1001101201301402015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-012023-052023-092024-01中國:消費者信心指數中國:消費者滿意指數中國:消費者預期指數15 導致 CPI 上升約 0.38 個百分點，而 2023 年同期增速為 0.9%，拉動 CPI 上升約0.342

51、個百分點，詳見圖圖 6。由此可見，2024 年前 5 個月 CPI 上升主要是由于非食品價格的上升彌補了食品價格的下降，其中服務業價格的上升占主要地位，不過總體上升的幅度依然低于 2023 年同期。圖圖 5 食品與非食品價格同比增速食品與非食品價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）圖圖 6 消費品與服務價格同比增速消費品與服務價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）進一步從食品的分項來看，食品中畜肉類、鮮菜、食用油和鮮果價格對 CPI的影響相對較大，其變化如圖 7 所示，而由圖 8 可知對畜肉類價格影響最大的為-10-5

52、05101520252015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPICPI:食品CPI:非食品-4-202468102015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017

53、/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPICPI:消費品CPI:服務16 豬肉價格，因此我們著重分析豬肉價格的變動對 CPI 同比變動的影響。2024 年前5個月豬肉價格累計同比下降3.3%，導致CPI同比增速下降約0.05個百分點，而 2023 年豬肉價格同期上升 5.3%，導致 CPI 同比增速上升約 0.08 個百分點。2024 年前 5 個

54、月豬肉價格同比增速總體呈現先下降后上升趨勢，1 月受翹尾因素及春節錯月的影響，同比增速為-17.3%；2 月豬肉價格同比增速為 0.2%；3 月對豬肉需求回落，同比下降 2.4%。而 4 月之后，受豬肉產能收縮，豬肉價格開始逆跌，4 月與 5 月的同比增長幅度為 1.4%和 4.6%。豬肉價格的同比增速受與“豬周期”密切相關的豬肉檔期價格以及基數效應影響。豬周期是指由于豬肉供需失衡引發的豬肉價格呈現周期性波動的現象。豬肉的產能周期約為 9 個月，養殖戶購進能繁母豬之后引導繁殖，生下的豬仔需要經過約 9 個月的飼養，體重達到標準成為準備出欄的生豬。當豬肉漲價時，養殖戶會增加產能，約 9 個月后市

55、場上的豬肉供大于求，豬肉價格開始逐漸下跌，養殖戶又降低產能，約 9 個月后，市場上豬肉供應不足，豬肉價格再次走高，養殖戶又開始增加產能。生豬生長的周期疊加養殖戶趨利避害的行為，周而復始，便形成了豬周期。但目前豬周期進入了一個全新的階段，供需關系和行業格局呈現新特征。需求端，2014 年以前，我國豬肉需求基本保持穩定。此后，受人口老齡化和居民消費結構變化等因素影響，豬肉消費減少，牛羊肉及禽類消費增多。供給端，2018 年非洲豬瘟后，行業集中度明顯提升。在傳統豬周期向新豬周期轉換過程中，將面臨過剩格局。這也意味著豬周期將經歷一段長時間的底部區間（2023 年 5 月至 2024 年 4 月），直至

56、產能去化充分。圖圖 9顯示了 2015 年至今的豬肉平均批發價格日高頻數據，我們可以看到 2024 年以來豬價總體呈上升趨勢，近 2 個月在快速上揚，這主要是由于供應端縮量帶來的支撐。進一步，圖圖 10顯示了我國生豬和能繁母豬存欄數的變動情況，國內能繁母豬存欄量從 2023 年開始震蕩下調，多地豬源供應不斷收緊，加之適度壓欄以及二次育肥，帶動價格快速上漲。但考慮到即將迎來夏季，高溫天氣會抑制豬肉需求量，改善豬肉供需，豬肉價格連續上漲態勢可能有所減弱，在進入秋冬季后迎來新一波高峰。課題組預計 2024 年下半年豬肉價格總體呈現上升趨勢，加之去年同期基數相對較低，同比增速將顯著上升，對 CPI 的

57、拉動作用將達到約 0.3-0.7 個百分點。17 圖圖 7 畜肉類、鮮菜、食用油、鮮果價格同比增速畜肉類、鮮菜、食用油、鮮果價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）圖圖 8 豬肉、牛肉、羊肉價格同比增速豬肉、牛肉、羊肉價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）-40-200204060801002015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/

58、052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPI:食品CPI:食品:畜肉類CPI:食品:鮮菜CPI:食品:食用油CPI:食品:鮮果-100-500501001502015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/01

59、2022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPI:食品:畜肉類:豬肉CPI:食品:畜肉類:牛肉CPI:食品:畜肉類:羊肉CPI:食品:畜肉類18 圖圖 9 豬肉平均批發價格豬肉平均批發價格（數據來源：農業部，單位：元（數據來源：農業部，單位：元/公斤）公斤）圖圖 10 生豬與能繁母豬存欄數生豬與能繁母豬存欄數（數據來源：農業部，單位：萬頭）（數據來源：農業部，單位：萬頭）鮮菜價格方面，2024 年前 5 個月鮮菜價格累計同比下降 1.8%，導致 CPI 同比增速下降約 0.05 個百分點，而 2023 年同期累計同比下降 4.9%，導致

60、CPI 同比增速下降約 0.14 個百分點。2024 年前 5 個月鮮菜價格同比增速呈上升趨勢主01020304050602015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/0505001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,

61、0004,5005,00005,00010,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,0002015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/01生豬能繁母豬（右）19 要是因為 2023 年天氣總體較好，有

62、利于蔬菜成長，供給充足，導致 2023 年整體蔬菜價格較低，因此基數較低。從月度來看，2024 年受春節錯月影響，1 月鮮菜價格同比增速為-12.7%，而 2 月鮮菜價格同比增速為 2.9%。隨著春季葉類菜隨氣溫升高，上市量增長較快，供給充足，3 月鮮菜價格同比增速為-1.3%；4 月和 5 月鮮菜價格受夏季高溫、蔬菜進入換茬期影響，以及基數效應，階段性上漲，同比增速達 1.3%和 2.3%。受極端天氣以及基數影響，預計下半年蔬菜價格同比增速可能為正，2024 年蔬菜價格對 CPI 的拉動作用較 2023 年也將顯著上升。除豬肉和鮮菜外，鮮果價格也對 CPI 有著重要的影響。2024 年前 5

63、 個月鮮果價格累計同比下降 7.60%，導致 CPI 同比增速下降約 0.07 個百分點，而 2023年同期累計同比上漲 8.30%，導致 CPI 同比增速上升約 0.08 個百分點。2023 年鮮果價格保持高位波動，原因主要在于成本的上升以及部分消費者提升對水果品質需求的追求，水果門店呈現中高端化趨勢，拉動了水果價格走高。除了基數高，2024 年鮮果價格同比增速持續為負，主要原因還有以下幾點：第一，消費整體持續低迷。消費者購買力有限導致了水果的需求不足。第二，產業內卷，扎堆種植。2023 年水果價格的飛速上漲吸引了更多生產者的加入，導致供給過剩。第三，進口水果增加。由于國家調整對外政策，大量

64、低價農產品和水果涌入國內，對國內水果價格產生了沖擊。分月度來看，1 月鮮果價格同比增速為-9.1%，2 月受春節因素影響，鮮果價格下降幅度收窄，同比增速為-4.1%，3 月之后鮮果價格持續下降，分別為-8.5%、-9.7%以及-6.7%?？紤]到近期多發的洪澇等自然災害，課題組預計 2024 年下半年鮮果價格同比增速將有所上升。此外，就食用油而言，2024 年前 5 個月食用油價格累計同比下降 5.2%，導致 CPI 同比增速下降約 0.09 個百分點，而 2023 年同期上升 5.4%，導致 CPI 同比增速上升約 0.1 個百分點。國家統計局的數據顯示，2024 年 1-5 月，食用植物油產

65、量 1969.2 萬噸，累計同比增長 4.1%，因此食用油價格走低主要在于供給充足?？紤]到近期多地暴雨天氣對農作物的影響以及下半年食用油的需求會隨著中秋國慶等假期、年末和春節的采購備貨等逐漸增加，課題組預計 2024 年下半年食用油的價格或將上漲。進一步研究食品分項中水產品、糧食、蛋類和奶類對 CPI 的影響，其變化如圖 11 所示。2024 年前 5 個月水產品價格累計同比上漲 0.5%，導致 CPI 同比增速上升約 0.017 個百分點，而 2023 年同期同樣上升 0.4%，導致 CPI 同比增速上20 升約 0.015 個百分點。分月度來看，2024 年受春節錯月影響，1 月水產品價格

66、同比增速為-3.4%，而 2 月水產品價格同比增速逆跌至 4.1%。3 月份氣溫回暖，水產養殖投苗陸續開展，養殖產品出塘開始減少，供給收緊推動 3 月份水產品價格同比上漲 1.2%。4 月起黃河全域進入休禁漁期，市場供給量進一步減少。4 月和5 月水產品價格同比增速僅為 0.2%和 0.1%。近期長江中下游強降雨也對魚類養殖產生一定的影響，課題組預計 2024 年下半年水產品價格總體可能有所上升。糧食安全是維護國家安全的重要支撐，糧食保供穩價關乎國計民生。2024 年前5個月糧食價格累計同比增長0.5%，導致CPI同比增速上升約0.01個百分點，而 2023 年同期同比上升 1.8%，導致 C

67、PI 同比增速上升約 0.03 個百分點。2024年前 5 個月，糧食產量穩步攀升，且我國糧食自給率較高，口糧自給率在 100%以上，谷物自給率在 95%以上，糧價同比增速相對 2023 年呈現放緩趨勢。2024年 1 月受翹尾因素和春季錯月影響糧食價格同比增速為 0.5%，之后增速保持平穩，除 2 月同比增速為 0.3%外，其余月份同比增速均為 0.5%。課題組選擇了小麥、大豆、玉米這三種主要的糧食作物，使用庫存消費比這一指標來衡量這三種糧食的供需水平，庫存消費比下降表示供小于求，上升則表示供給充足。從圖圖 12可以看出，我國糧食供應總體比較充足，大豆的庫存消費比相對比較穩定，近 20年基本

68、維持在4%-16%這一區間，玉米與小麥的供應量在 2012年開始大幅上漲，其中玉米在 2015 年到達峰值開始下降，小麥的峰值則出現在 2019 年。2024 年糧食庫存消費比，小麥、玉米與大豆均比 2023 年有所上升，分別從 92.23%增至103.28%、60.36%增至 68.36%與從 7.64%增至 8.29%。2023 年 10 月，聯合國糧農組織最新發布的 谷物供求簡報 顯示，2024 年度季末世界谷物庫存量最新預報數為 8.84 億噸，較期初水平增長 3.0%，創歷史新高。結合我國與世界糧食整體供應充足的情境，預計 2024 年下半年糧食價格總體穩定，不會顯著上漲，然而考慮到

69、近期多地暴雨天氣對農作物的影響，糧食價格同比增速可能較上半年略有上升。2024 年 1-5 月蛋類價格累計同比下降 7.7%，導致 CPI 同比增速下降約 0.14個百分點，而 2023 年同期同比上升 4.6%，導致 CPI 同比增速上升約 0.08 個百分點。由圖 13 所示的周高頻雞蛋批發價格看出，2024 年上半年雞蛋價格整體呈現波動下降態勢，自 2023 年以來，我國在產、高產蛋雞存欄保持在 11 億只左右，去年雞蛋產量更是創下歷史新高，達到了 3563 萬噸，同比增長 3.1%，比以21 往最高的 2020 年的雞蛋產量高 2.7%6。并且 2024 年一季度雞蛋產量同比增長了1.

70、5%，雞蛋市場供應充足。雞蛋消費則因清明、五一提振有限，市場需求增加不及預期，整體處于淡季，雞蛋保持供大于求的局面，蛋價承壓下行。2024 年至今雞蛋價格的變動趨勢與蛋類價格同比增速的變動趨勢整體相符，春節前雞蛋消費淡季加之 2023 年基數大，2024 年 1 月蛋類價格同比增速為-6.4%，2 月份由于春節錯月，增速縮窄為-5.1%，3 月同比增速為-8.9%，4 月同比增速為-10.6%，但 5 月開始進入上行周期，同比增速縮窄為-7.4%。從短期看，全國在產蛋雞存欄穩中略增，雞蛋市場供應充足。但消費端整體較為平穩，且自 5 月以來氣溫升高、南方降雨量增加，這些都對雞蛋產量和儲存產生不利

71、的影響，雞蛋價格出現一定程度的上升，同比降幅有所收窄。課題組預計下半年雞蛋價格將保持上升趨勢，主要原因是夏季產蛋率下降，雞蛋供應量偏緊，疊加中秋節、國慶節等節日提振，拉高雞蛋需求，雞蛋價格在下半年或將震蕩上行，同比增速也將波動上升。就奶類而言，2024 年前 5 個月奶類價格累計同比下降 1.4%，導致 CPI 同比增速下降約 0.038 個百分點，而 2023 年同期同比上升 1%，導致 CPI 同比增速上升約 0.027 個百分點。今年年內養殖成本過高、乳品消費增速放緩、奶源相對過剩使得奶類價格持續下行。隨著目前國內牛群數量持續下降，以及新牧場建設的放緩，乳制品行業消費復蘇有望加速，今年國

72、內牛奶市場的供需關系調整會逐步到位，因此本課題組預計下半年奶類價格降速或將收窄。2024 年前 5 個月豬肉、鮮菜、鮮果、食用油、水產品、糧食、蛋類和奶類這八大類食品加在一起共拉低 CPI 約 0.41 個百分點，而 2023 年同期這八項共拉高CPI 約 0.27 個百分點，因此今年 1-5 月食品大八項合計對 CPI 的貢獻較 2023 年同期下降約 0.68 個百分點?；谝陨戏治?，2024 年前 5 個月豬肉、鮮果、食用油、糧食、奶類和蛋類價格同比增速均較去年同期有所下降，抵消了鮮菜和水產品價格同比增速的上升，從而帶動食品類價格同比增速從 2.5%下降為-2.8%，進而引起 2024

73、年 1-5 月 CPI 同比增速從 0.8%下降至 0.1%?？紤]到基數效應、供求關系、豬周期以及近期多地暴雨天氣等因素的影響，課題組預計 2024 年下半年食品價格對 CPI 的拉動作用將較上半年顯著上升。6 來源：國家統計局。22 圖圖 11 水產品、糧食、蛋類和奶類價格同比增速水產品、糧食、蛋類和奶類價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）圖圖 12 糧食年末庫存糧食年末庫存/消費量消費量（數據來源：匯易網、（數據來源：匯易網、Wind 數據庫，單位：數據庫，單位：%）-20-15-10-505101520252015/012015/052015/09

74、2016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPI:食品CPI:食品:糧食CPI:食品:水產品CPI:食品:蛋類CPI:食品:奶類020406080100120140大豆小麥玉米23 圖圖 13 雞蛋平均批發價格雞蛋平均批發價格（數據來源：農業部，單位：元（數據來源：農業部，單位

75、：元/公斤）公斤）下面進一步從非食品價格方面進行分析。如前所述，2024 年前 5 個月食品價格累計同比增速較 2023 年同期明顯下降，而 2024 年前 5 個月非食品價格同比增速呈現上升的趨勢，1 月同比增速為 0.4%，2 月同比增速為 1.1%，3 月同比0.7%，4 月同比增速為 0.9%，5 月同比增速為 0.8%。進一步從結構上來看，相較于 2023 年同期增速，下面六類非食品分類價格增速均有所上漲，詳見圖 14。2024 年前 5 個月居住類價格累計同比增速為 0.2%，導致 CPI 同比增速上升約 0.03 個百分點，而 2023 年同期同比下降 0.2%，導致 CPI 同

76、比增速下降約 0.03個百分點。2024 年前 5 個月居住類價格同比增速均為正，1 月同比增速為 0.3%，而 2 月至 5 月同比增速均為 0.2%，居住類價格整體呈現小幅上漲趨勢，較為平穩。2024 年前 5 個月生活用品及服務類價格累計同比增速為 0.9%，導致 CPI 同比增速上升約 0.02 個百分點，而 2023 年同期累計同比上漲 0.7%，導致 CPI 同比增速上升約 0.02 個百分點。2024 年前 5 個月生活用品及服務類價格同比增速均為正，1 月同比增速為 1%，2 月同比增速 0.5%，而 5 月同比增速為 0.8%，增速上升主要由家政服務和其他家庭服務價格拉動。教

77、育文化與娛樂類價格受春節錯月影響波動較大。2024 年前 5 個月教育文化和娛樂類價格累計同比增速為2.1%，導致CPI同比增速上升約0.26個百分點，而 2023 年同期同比上漲 1.7%，導致 CPI 同比增速上升約 0.21 個百分點。2024024681012142015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/05202

78、2/092023/012023/052023/092024/012024/0524 年前 5 個月教育文化和娛樂類價格同比增速呈現小幅上漲趨勢，受春季錯月影響，1 月同比增速為 1.3%，2 月同比增速增長為 3.9%，而 3-5 月教育文化與娛樂類價格同比增速又回歸至 1.8%附近。2024 年前 5 個月醫療保健類價格累計同比增速為 1.40%，導致 CPI 同比增速上升約 0.12 個百分點，而 2023 年同期同比上漲 1%，導致 CPI 同比增速上升約 0.09 個百分點。2024 年前 5 個月醫療保健類價格同比增速呈現溫和增長，1 月至 5 月醫療保健類價格的同比增速波動區間在

79、1.3%至 1.6%。2024 年前 5 個月衣著類價格累計同比增速為 1.6%，導致 CPI 同比增速上升約 0.09 個百分點，而 2023 年同期同比上漲 0.8%，導致 CPI 同比增速上升約 0.046個百分點。2024 年前 5 個月衣著類價格保持相對穩定，1-5 月衣著類價格同比增長均為 1.6%。2024 年前 5 個月交通和通信類價格累計同比下降 0.8%，導致 CPI 同比增速下降約 0.12 個百分點，而 2023 年同期同比下降 1.4%，導致 CPI 同比增速下降約 0.21 個百分點。2024 年前 5 個月交通通信類價格同比增速變動頻繁，分月度來看，1 月交通通信

80、類價格同比下降 2.4%，而 2 月價格同比下降幅度收窄，變為0.4%，3 月價格同比下降 1.3%，4 月價格同比上漲 0.1%，5 月價格同比下降 0.2%。燃料價格同比增速的上升是帶動上半年交通價格同比增速上升的因素之一。正如下文所顯示的，國際原油價格同比增速在 2024 年以來呈現上升趨勢，帶動國內汽柴油燃料價格同比增速波動上升，其中 5 月同比增速為 6.3%。此外，交通工具價格的下降在一定程度上帶動交通價格下行，2023 年以來，我國汽柴油及新能源汽車產量穩步增長，各地開展汽車促銷活動，持續落實活躍二手車市場，且新能源汽車的交通成本低于油車。隨著科技的發展，交通工具和通信工具的價格

81、總體處于下行趨勢。2024 年前 5 個月居住、生活用品及服務、交通通信、教育文化娛樂、醫療保健以及衣著類加在一起共拉高 CPI 約 0.4 個百分點，而 2023 年同期這六項共拉高 CPI 約 0.13 個百分點，因此 2024 年前 5 個月居住、生活用品及服務、交通通信、教育文化娛樂、醫療保健以及衣著類價格合計對 CPI 的貢獻較 2023 年同期上升約 0.27 個百分點?；谝陨戏治?，2024 年前 5 個月居住類、生活用品及服25 務類、教育文化和娛樂類、衣著類、醫療保健類以及交通和通信類價格同比增速均較去年同期略有上升，從而拉動了非食品類 CPI 的上升?？紤]到國內經濟的緩慢復

82、蘇以及以能源類為代表的國際大宗商品價格波動趨勢等因素的影響，課題組預計 2024 年下半年非食品價格將保持溫和上升的趨勢。圖圖 14 衣著類、居住類、生活用品及服務類、交通通信類、教育文化娛樂類、醫療保健類衣著類、居住類、生活用品及服務類、交通通信類、教育文化娛樂類、醫療保健類（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）總體來看，2024 年前 5 個月 CPI 同比增速受春節錯月、國際原油等大宗商品價格變化、以豬肉為代表的食品價格以及基數效應等各種因素的影響較 2023年第四季度有所上升，同比增速由負轉正，其中 2024 年 1 月 CPI 同比增速為-0.8%，2 月為

83、 0.7%，之后的 CPI 同比增速在 0.1%到 0.3%之間波動?？紤]到基數效應、以豬肉和鮮菜為代表的食品價格變化趨勢以及大宗商品價格波動等各種因素的綜合影響，課題組預計 2024 年下半年 CPI 同比增速將較上半年有所上升，但消費信心依然不強，內需乏力，內生增長動力不足，核心 CPI 上升空間有限。PPI 分析和預測分析和預測 如前所述，2024 年前 5 個月 PPI 同比增速持續為負，第一季度 PPI 同比增速不斷下降，從 1 月的-2.5%降至 3 月的-2.8%，第二季度降幅稍微收窄，4 月 PPI同比增速回到-2.5%，5 月 PPI 同比增速為-1.4%。2024 年前 5

84、 個月 PPI 累計同比增速為-2.4%，其中生產資料累計同比增速為-2.9%，生活資料累計同比增速為-8-6-4-202468102015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CPI:非食品CPI:交通和通信CPI:教育文化和娛樂CPI:

85、居住CPI:生活用品及服務CPI:衣著CPI:醫療保健26 0.90%。根據課題組的分析，生產資料出廠價格對 PPI 的影響（即生產資料的權重）約占 78%，生活資料出廠價格對 PPI 的影響（即生活資料的權重）約占 22%7，這與之前一段時間生產資料與生活資料產出分別占整個工業產出的比例基本一致。由于生產資料占比較大，且其自身價格波動亦較大，因此 PPI 同比增速的變化與生產資料價格同比增速變化基本一致。進一步的分析顯示 2024 年前 5 個月PPI 累計同比降幅收窄（相較于 2023 年同期-2.6%的增速上升 0.2 個百分點，相較于 2023 年-3.0%的年均增速上升 0.6 個百

86、分點），一方面是受部分國際大宗商品價格上行以及國內部分工業品市場供需改善等因素的影響，另一方面，在消費需求緩慢恢復帶動下，國內大規模設備更新和消費品以舊換新政策逐步落地生效，對行業價格形成了一定支撐。同時，當前進入“迎峰度夏”階段，電煤需求提振，煤炭價格或將繼續保持上漲態勢。課題組預計 2024 年下半年 PPI 同比降幅或將繼續收窄。圖圖 15 生產資料和生活資料價格同比增速生產資料和生活資料價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）從結構來看，從圖 15 可知，2024 前 5 個月生產資料價格累計同比增速相比于 2023 年同期的-3.48%的增速略有上

87、升。生產資料中價格同比增速上升最大的 7 使用 2023 年 1 月至 2024 年 5 月數據計算。-10-5051015202015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05PPIPPI:生產資料PPI:生活資料27 是原材料工業，2024

88、 年前 5 個月原材料工業價格累計同比降幅為 2%，而 2023年同期同比降幅為 4%，2024 年降幅縮小了 2 個百分點。而采掘工業價格同比降幅不升反降，從 2023 年的-4.6%變為 2024 年的-4.7%，降幅擴大了 0.1 個百分點。加工工業價格在 2024 年前 5 個月的價格累計同比增速為-3.2%，與 2023 年同期同比增速持平。原材料工業價格同比降幅的縮小使得生產資料類 PPI 同比降幅收窄，從而使得 PPI 同比降幅亦有所收窄。2024 年前 5 個月生產資料的價格變化影響 PPI 同比下降約 2.3 個百分點。2024 年前 5 個月的生活資料價格累計同比降幅卻從

89、2023 年同期的 0.8%變為-0.9%。食品類、衣著類、一般日用類和耐用消費品類的價格同比增速均有所下降，共同拉低了生產資料類 PPI 同比增速，從而帶動 2024 年前 5 個月 PPI 同比增速下降約 0.2 個百分點，詳見圖 16 和圖17。圖圖 16 采掘工業、原材料工業和加工工業價格同比增速采掘工業、原材料工業和加工工業價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）-30-20-10010203040506070802015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/

90、012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05PPI:生產資料PPI:生產資料:采掘工業PPI:生產資料:原材料工業PPI:生產資料:加工工業28 圖圖 17 食品類、衣著類、一般日用類、耐用消費品類生產資料價格同比增速食品類、衣著類、一般日用類、耐用消費品類生產資料價格同比增速（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：%）如圖 18 所示，PPI 定基價

91、格指數（2016-2020 年數據基期為 2015 年，2021年至今數據基期調整為 2020 年）于 2018-2019 年在高位小幅波動，2020 年受新冠疫情和國際油價影響先降后升，2021 年基期調整后繼續上升，2022 年第二季度受俄烏沖突影響大宗商品價格快速上升，PPI 定基指數達到歷史新高，之后隨著沖突的邊際影響逐漸減弱，PPI 定基指數亦有所回落，這一下降趨勢在美聯儲加息的持續影響下延續到了 2023 年 6 月。2023 年 7 月下旬石油輸出國組織（OPEC+）成員國大力減產以及俄羅斯受制裁石油出口高度不確定疊加夏季航空旅行強勁，供需錯配導致了 2023 年第三季度原油價格

92、又呈現上漲。而 2023 年第四季度隨著美國利率不斷上升，美元不斷升值，需求不斷減弱，加之 OPEC+深化減產的力度并沒有得到市場的認可，原油價格又開始下跌，盡管 10 月初爆發的巴以沖突對部分原油供給產生一定的影響，但依然沒有改變原油價格下降的趨勢，進而帶動 PPI 定基指數小幅下降。2024 年上半年受房地產不景氣對鋼鐵等相關產品的影響 PPI 定基指數進一步下降，5 月受煤炭和有色金屬價格上行的影響，PPI 定基指數時隔 7 個月再度上升。-3-2-101234562015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/0

93、92018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05PPI:生活資料PPI:生活資料:食品類PPI:生活資料:衣著類PPI:生活資料:一般日用品類PPI:生活資料:耐用消費品類29 圖圖 18 PPI 定基指數定基指數（數據來源：國家統計局，單位：（數據來源：國家統計局，單位：2020 年年=100）下面看一下國際原油供需平衡差異8以及相應的原油價格變化趨勢。圖 19

94、 和圖 20 分別展示了 WTI 和 Brent 兩種國際原油的價格及同比增速變動趨勢9，圖21 則展示了國際原油供需平衡差異。OPEC+于 2016 年 11 月 30 日正式達成了此前 8 年來首份減產協議以及減產協議隨后又被多次延長，導致原油供需平衡在2017 年一直為負，因此國際原油價格從 2017 年起震蕩上行，2018 年 10 月疊加美國制裁伊朗的影響，原油價格創下歷史高價，2019 年高位震蕩；2020 年 3 月沙特與俄羅斯進行石油戰，雙方大幅增產，原油供需平衡差異由 2019Q4 的 0.05百萬桶/天增至 2020Q1 的 6.7 百萬桶/天，導致國際原油價格瘋狂下跌，甚

95、至 WTI原油期貨合約在 2020 年 4 月 20 日出現價格為負的歷史奇觀，5 月 OPEC+新的減產協議使得國際原油價格迅速反彈，原油供需平衡差異由 2020Q2 的 8.55 百萬桶/天降至 2020Q3 的-1.09 百萬桶/天，然而全球新冠疫情蔓延降低了石油相關產品的需求，國際原油價格僅反彈至一個較低的水平；隨著新冠疫情逐漸好轉以及全球經濟逐漸復蘇并擴張，國際原油價格從 2020 年 12 月起開始攀升，2021 年4 月、7 月、10 月 OPEC+均達成溫和增產協議，但受到 2020Q4 至 2022Q1 原油供需平衡差異持續為負的影響，不斷擴大的供需缺口使得 2022 年 3

96、 月國際原油價格超過 2018 年的最高價；隨后俄烏地緣沖突引發風險溢價使 2022 年 6 月國際 8 包括庫存變化及其它雜項。9 WTI 原油價格是德克薩斯米德蘭的現貨離岸價，Brent 原油價格是英國主港的現貨離岸價。808590951001051101151202015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022

97、/092023/012023/052023/092024/012024/0530 原油價格突破歷史高峰，帶動原油供給不斷增加，相應地原油供需平衡差異在2022 年第三季度達到新的高點，油價開始回落；2023 年上半年原油供需平衡差異一直為正，同時受美聯儲加息的持續影響，油價總體呈現下跌，第三季度因為 OPEC+減產，市場對于原油的需求大于供給，第三季度原油供需平衡跌至-1.45百萬桶/天，原油價格也小幅回升；2024 年上半年市場對于地緣沖突開始逐步脫敏，在經歷了俄烏、以伊之間沖突的加劇又緩和后，原油價格呈現先上升后下降的趨勢。受原油供需平衡差異持續為負的影響，國際原油價格保持在 80 美元/

98、桶附近波動。由此從原油價格的同比增速來看，2024 年前 5 個月 WTI 原油價格累計同比增速為 5.08%，Brent 原油價格累計同比增速為 3.04%。OPEC+國家的持續減產導致的供應端收縮以及地緣政治影響支持了石油價格的同比增速攀升?？紤]到基數效應、6 月 OPEC+國家最新減產協議以及地緣沖突等因素的影響，課題組預計 2024 年下半年原油價格將持續保持在 80 美元/桶附近波動，同比增速先升后降。圖圖 19 國際原油價格國際原油價格（數據來源：（數據來源：國際貨幣基金組織國際貨幣基金組織，單位：美元，單位：美元/桶）桶）0204060801001201402014/012014

99、/062014/112015/042015/092016/022016/072016/122017/052017/102018/032018/082019/012019/062019/112020/042020/092021/022021/072021/122022/052022/102023/032023/082024/01WTIBrent31 圖圖 20 國際原油價格同比增速國際原油價格同比增速（數據來源：（數據來源：國際貨幣基金組織國際貨幣基金組織，單位：，單位：%）圖圖 21 國際原油供需平衡差異國際原油供需平衡差異（數據來源：（數據來源：OPEC，單位：百萬桶，單位：百萬桶/天）天）

100、除了原油，煤炭也對 PPI 有著重要的影響。課題組選用動力煤與煉焦煤供需缺口來分析煤炭供需情況，其中動力煤市場主要為熱電廠、工礦企業提供燃動力，而煉焦煤主要用于生產焦炭。煤炭供需缺口的計算方法為動力煤（或煉焦煤）總需求-動力煤（或煉焦煤）總供給，其中煤炭總需求為動力煤（或煉焦煤）出口數-100-500501001502002503002015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/0

101、12021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05WTIBrent-4-202468102015/032015/072015/112016/032016/072016/112017/032017/072017/112018/032018/072018/112019/032019/072019/112020/032020/072020/112021/032021/072021/112022/032022/072022/112023/032023/072023/112024/0332 量+消費量；煤炭總供給

102、為動力煤（或煉焦煤）進口數量+產量。從圖 22可以看出動力煤供需周期性波動較為明顯，而煉焦煤供需相對較為平穩。2016 年煤炭行業開始一輪由去產能、環保政策為主導的供給側改革，僅 2016 年，全國一共退出 1727 個煤礦，煤炭總產能減少 26296 萬噸/年，煤炭供給受到制約，煤炭價格上升；2021 年煤炭供需失衡，全年需求大于供給，受到當時新冠疫情的影響，大量電廠為了疫情防控保發電大量采購了進口煤填補缺口，使得 2021 年需煤量比往年增加了許多，而在 7-11 月時我國受進口煤總量的嚴格管控，使得進口煤的數量減少，煤炭價格也在此期間大漲。此外，蒙煤產煤量嚴重減少也導致了煤價抬高，202

103、1 年 1-12 月，蒙古國煤炭產量累計 3012.44 萬噸，同比減少 1269.74萬噸，降幅 29.65%。2023 年受季節性因素和國內外市場的影響，煤炭市場供需震蕩波動。2024 年 1 月至今動力煤供需缺口持續下降，1 月供需缺口為 6024 萬噸，4 月供需缺口變為-2336 萬噸，需求量逐漸小于供給量。除了季節性回落外，還因為動力煤應用集中于電廠，其需求與宏觀經濟走勢密切相關，2024 年經濟增長放緩疊加能源結構轉型帶來的社會用電量增長承壓對動力煤的需求形成了一定的壓力。煉焦煤應用集中于鋼鐵冶煉。2023 年，中國實現生鐵產量 8.7 億噸、同比增長 0.7%；實現粗鋼產量 1

104、0.2 億噸，同比持平。粗鋼產量平控、環保要求趨嚴與當前羸弱的地產投資使得中國鋼鐵失去了實質型擴產機會，進而顯著壓制了煉焦煤的需求增量。2024 年 1 月煉焦煤供需缺口為 213.85 萬噸，2 月擴大為433.08 萬噸，3 月轉正為負，缺口為-51.86 萬噸，4 月供需缺口為 17.39 萬噸。受夏冬季對空調/暖氣需求增加的影響，課題組預測 2024 年下半年煤炭價格將波動上升。然而，考慮到環保和房地產等因素的影響，煤炭價格上升的空間有限，長期將保持下降趨勢。33 圖圖 22 動力煤與煉焦煤供需缺口動力煤與煉焦煤供需缺口（數據來源：（數據來源：Wind 數據庫，單位：萬噸）數據庫，單位

105、：萬噸）其它大宗商品價格也像原油和煤炭一樣對 PPI 也有著重要的影響。一方面，2024 年上半年美聯儲聯邦基金利率目標區間一直維持在 5.25%至 5.5%的水平不變，降息的推遲對大宗商品價格形成一定的抑制；另一方面，在 2024 年新一輪俄烏沖突的影響下，使得以能源、鋼鐵、礦產為代表的大宗商品價格不斷拉高，雖然之后沖突的邊際影響逐漸減弱，大宗商品價格經歷了波動下降的過程，但受全球各種地緣政治沖突的影響，大宗商品價格走勢仍存在許多不確定性。特別地，OPEC+成員國的石油供應削減可能會逐漸放松，信貸條件收緊可能會阻礙石油或煤炭公司增加供應的能力，對化石燃料更嚴格的監管也可能阻礙相關投資，巴以沖

106、突加劇的地緣政治擔憂也是影響大宗商品價格的重要因素。2024 年前 5 個月大宗商品價格不斷攀升，如圖 23所示，其中有色類和能源類價格不斷攀升，彌補了鋼鐵類和礦產類價格的下降，從而導致了大宗商品價格上升的趨勢。綜合考慮到基數效應、房地產市場以及國際政治經濟形勢等各種因素對大宗商品價格進而對PPI的影響，課題組預計 2024年下半年 PPI同比增速將保持在低位波動。-800-600-400-20002004006008001,000-6,000-4,000-2,00002,0004,0006,0008,0002015/012015/052015/092016/012016/052016/092

107、017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/052021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/01動力煤煉焦煤（右）34 圖圖 23 中國大宗商品價格指數（中國大宗商品價格指數（CCPI）（數據來源：商務預報，單位：（數據來源：商務預報，單位：2006 年年 6 月月 2 日日=100）因此，綜合考慮到豬周期、極端天氣、國內外經濟復蘇、基數效應，以及原油等大宗商品價格的變化趨勢等各種因素的

108、影響，預計 2024 年下半年 CPI 同比增速將有所上升，PPI 同比增速繼續在低位波動，GDP 平減指數同比增速也在 0附近波動。盡管預計 2024 年下半年 CPI 同比增速將上升，但這主要是受供給端成本上升和豬周期的影響，內生增長動力依然不強，扣除食品和能源的核心 CPI增速依然相對較低，遠低于正常情況下 3%的通脹目標，且 GDP 平減指數同比增速已連續四個季度為負值，通貨緊縮壓力依然存在。通貨緊縮可能通過“債務-通貨緊縮”機制對經濟產生嚴重的影響。一方面，價格下降（即通貨緊縮）會降低企業營業收入；另一方面，通貨緊縮（預期）也會使得實際利率上升，從而企業實際債務負擔加重，進而企業違約

109、風險增加，銀行更傾向于惜貸，導致企業進一步借債愈加困難，相應地企業的投資下降，產出減少，這樣企業利潤勢必進一步下滑。企業可能為了償還債務不得不降低價格出售產品，最終導致價格的進一步下降（通貨緊縮進一步惡化）和經濟的下滑，從而陷入“債務-通貨緊縮”的惡性循環，債務和貨幣購買力的沖擊，將對幾乎所0501001502002502015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/012021/0

110、52021/092022/012022/052022/092023/012023/052023/092024/012024/05CCPI:鋼鐵類CCPI:礦產類CCPI:能源類CCPI:有色類CCPI35 有其它經濟變量產生嚴重的沖擊，最終導致經濟的“螺旋式”衰退甚至大蕭條，因此要特別警惕債務通縮。二二、政策建議政策建議 產品或服務價格反映了供需平衡關系。從前面的分析可以看出，當前 CPI 和扣除食品和能源的核心CPI都較低，前5個月累計同比增速分別為0.1%和0.7%，遠低于正常情況下 3%的通脹目標。此外，前 5 個月 PPI 同比增速依然處于負值區間。如前所述，這些價格數據也反映了當前經

111、濟仍未走出低通脹狀態，內需動力依然不足。短期來說，政策制定方向應該集中于進一步擴大消費，持續改善消費環境，釋放消費潛力特別是服務類消費，進而為經濟復蘇提供助力。首先，需要通過頒布一些積極穩定的政策來提振信心、改善預期。預期會影響居民的決策，進而影響需求和投資，最終對整個經濟以及社會的穩定健康發展都有重要的影響，因此進行有效的預期管理非常重要。其次，注意需求的結構性差異，低收入家庭更關注生活必需品，高收入家庭更注重高質量商品甚至奢侈品。針對不同的群體，采用相應的刺激方法促進消費。最后，擴張信貸支持力度，通過政府舉債或降低政策利率等方式刺激大家的消費需求與投資需求。進一步從中長期來說，需要以新質生

112、產力為重要抓手推動供給側的高質量發展進而滿足有效需求。首先，加大研發投入，推動技術革命性突破。實現產業深度轉型升級，加快新能源新技術的發展與轉型，這樣一方面可以降低對外依存度，有助于提高大宗商品的國際定價權，另一方面也有利于“雙碳”目標的實施，改善生活環境。其次，全面深化改革，形成與之相適應的新型生產關系。第一，科技體制方面，需要在充分發揮政府在組織和協調全社會力量等優勢方面的同時，破除妨礙企業參與市場競爭的制度壁壘，更好發揮市場機制在科技成果落地轉化上的作用。第二，深化經濟體制方面，加快建設全國統一大市場，促進商品要素資源在更大范圍內暢通流動，形成支撐新發展格局的基礎條件。第三，高標準市場體

113、系方面，需要圍繞著全面完善產權保護制度、全面實施市場準入負面清單制度、全面完善公平競爭制度方面進一步加速深化改革。36 總體來說，為了實現我國經濟的高質量平穩健康發展，不能單靠短期的刺激，還要進行中長期的供給側改革，需要從需求側供給側同時發力，從而加快經濟復蘇進程，推動新質生產力快速發展。37 專題二專題二 對外貿易穩中有進，外部風險持續攀升對外貿易穩中有進，外部風險持續攀升 一、一、對外貿易穩步增長，外部風險依然處于高位對外貿易穩步增長，外部風險依然處于高位 2024 年 1-5 月，我國進出口（美元計價）同比增長 2.8%，其中，出口同比增長 2.7%，進口同比增長 2.9%，貨物貿易實現

114、穩定增長。服務貿易總額更是實現強勁復蘇。2024 年 1-4 月，服務貿易總額同比增長 13.6%，其中，服務貿易出口同比增長 8.2%，服務貿易進口同比增長 17.0%；服務貿易逆差為 844.8 億美元，比 2023 年同期增加 205.7 億美元。2024 年以來，考慮到復雜嚴峻的外貿環境和內部因素，中國對外貿易表現出色。第一，出口“以價換量”，助力貿易平穩增長。盡管出口整體保持低速平穩增長，但若區分出口的量和價，就會發現出口依然延續了 2023 年以來的“以價換量”的特點，即出口價格指數保持低位運行，出口數量指數持續上漲。2024 年1-5 月，出口價格指數平均僅有 94.7，而月度平

115、均的出口數量指數卻高達 112.7，出口的量價分化仍在持續?！耙詢r換量”反應了出口面臨的一系列復雜嚴峻的問題，包括：大國博弈導致的出口產能在國家間的錯配、外部貿易壁壘攀升、出口企業利潤下滑等。第二，“一帶一路”倡議等制度型開放政策取得一些成果，成為穩外貿市場的一個重要途徑。2024 年 1-5 月，中國出口動力仍然來自于發展中國家。其中，與“一帶一路”沿線國家進出口增速達到 7.2%，占中國外貿總額的近二分之一。2022 年，RCEP 協定的全面實施進一步鞏固了中國與亞太國家的區域貿易，使得中國與亞太地區的產業鏈聯系更加緊密，加強了中國在亞太區域貿易的中心地位。中國與“一帶一路”沿線國家的貿易

116、聯系極大地緩解了來自發達國家的貿易保護和貿易摩擦，成為穩定中國貨物貿易的關鍵因素。此外，跨境電商等新型貿易形態對外貿增速起到支撐作用?？缇畴娚叹C試區是促進貿易便利化的重要制度。目前我國跨境電商綜試區已達到 165 個，覆蓋全面，呈現出蓬勃發展生機和后發展動能。第三，外貿結構的持續優化調整。對于一些低附加值行業，如皮革制品、箱包、服裝及衣著附件、鞋靴等，其出口產品的比較優勢逐漸喪失，存在較明顯的38 產業鏈外遷現象，加工貿易份額不斷下降。中國的低附加值產業主要轉移至東南亞國家，但這一產業鏈轉移不是全面轉移，而是伴隨著中國的產業轉型升級，中國將產業鏈逐步延長至東南亞國家，中國企業成為越南等國企業的

117、上游供應商，實現了出口產業的利潤增值和轉移升級，增強了中國與亞太區域國家的貿易聯系。除此以外，中國外貿還向高端、智能化、綠色化方向轉型升級，加強服務貿易和數字貿易發展。貿易結構的不斷優化有效抵御了外部沖擊（中美加征關稅、全球供應鏈重塑等）對中國進出口的影響，展現了中國外貿的韌性和活力。今年前 5個月，“新三樣”產品中，盡管鋰電池和太陽能電池出口增速出現回調，但電動載人汽車出口增速仍然高達 24%，有效拉動了出口增速。此外，船舶出口增長100.1%，家用電器出口增長 17.8%，也是拉動出口增長的重要產品。但是，外部貿易壁壘將成為阻礙其持續增長的重要外部因素。今年以來，針對中國的新能源汽車及其電

118、池等，美國和歐盟均出臺甚至落地了相關的加征關稅方案，中國的“新三樣”出口將面臨最高 100%的關稅。針對中國造船業的快速發展，美國已經啟動針對中國在特殊海事、物流及造船領域的 301 調查，甚至呼吁對中國造船舶收取入境費。因此，今年以來中國船舶出口的迅速增長可能是市場在這一預期下的提前出口。進口方面，國內生產需求和國際大宗商品價格仍然是影響進口增速的關鍵因素。盡管穩定經濟的政策持續發力，國內生產有所復蘇，尤其是制造業復蘇勢頭較好。2024 年 1-5 月，工業生產穩步增長，規模以上工業增加值累計增長 6.2%，為進口增長提供支撐。但同期工業企業利潤僅累計同比增長 3.4%，且呈逐月下滑趨勢，這

119、將影響工業的長期復蘇。此外，制造業投資增長 9.6%，高于總固定資產投資增速 5.6 個百分點，可見，與外貿聯系密切的制造業投資也是支撐整體投資的重要因素，也反應出企業對制造業和外貿部門的長期偏樂觀判斷。而影響進口的外部因素，如原油價格、地緣政治風險等均在可控的區間范圍內波動，并未對進口需求產生較大的沖擊。2024 年 1-5 月，受去年前高后低的基數的影響，出口和進口增速均展現出了前高后低的趨勢并逐漸保持平穩，整體進出口增速保持基本穩定。2024 年 1-5 月，進出口總額為 24643.2 億美元，同比增長 2.8%。其中，出口總額為 14007.6 億美元，同比增長 2.7%；進口總額為

120、 10635.6 億美元，同比增長 2.9%；順差為 3372.1億美元，比 2023 年同期增加 60.5 億美元。進出口增速均較為平穩，出口和進口39 增速僅在 2、3 月錄得負值，主要原因在于去年 2、3 月同期相對較高的基數效應。若剔除基數效應的影響，出口和進口增速均保持低速穩定增長態勢。穩定的匯率為進出口的穩定增長提供了較好的結算環境，受到人民幣兌美元匯率比去年同期有所貶值的影響，以人民幣計價的進出口增速略高于以美元計價的進出口增速。2024 年 1-5 月，進出口總額人民幣值為 175042 億元，同比增長 6.3%。其中，出口總額為 99502.0 億元，同比增長 6.1%；進口

121、總額為 75541.0 億元，同比增長6.4%；順差為 23961 億元，比 2023 年同期增加 1190 億元。國際服務貿易增速大幅回升，其中，國際服務貿易進口增速大幅高于其出口增速，導致國際服務逆差較去年同期進一步增大。國家外匯管理局的統計數據顯示，2024 年 1-4 月，服務貿易總額為 3231.4 億美元，同比增長 13.6%。其中，服務貿易出口總額為 1193.3億美元，同比增長 8.2%；服務貿易進口總額為 2038.1 億美元，同比增長 17.0%；服務貿易逆差為 844.8 億美元，比 2023 年同期增加 205.7 億美元。2019 年 1-4月，國際服務貿易逆差累計為

122、 879.5 億美元，可見，無論是國際服務貿易逆差還是其增速，均已經基本恢復至疫情前的水平。圖圖 1 2019 年以來全國進出口增速及貿易差額變化年以來全國進出口增速及貿易差額變化10（數據來源：海關總署，單位：（數據來源：海關總署，單位：%（左）、億美元（右）（左）、億美元（右）2024 年 1-5 月，出口價格指數和出口數量指數延續了 2023 年以來的“以價 10 2021 年 2 月，出口增速高達 154.3%，為了消除該月出口增速的巨大波動性，該月當月增速數據被替換為其累計增速 60.21%。-600-400-20002004006008001,0001,200-45-25-5153

123、555貿易差額:當月值(右)進出口金額:當月同比出口金額:當月同比進口金額:當月同比40 換量”的特點，表現為：出口價格指數保持低位運行，出口數量指數持續上漲。此外，考慮到人民幣對美元相對去年同期貶值 3.2%，以美元計價的出口價格將更低。盡管出口價格 3-5 月出現小幅提升，但整體出口價格仍維持在 95 左右的低位水平，且出口價格的小幅提升主要源于去年同期較高且不斷下滑的基數，剔除基數影響，出口價格基本保持平穩且呈低位運行態勢。在較低的價格刺激下，出口數量指數維持在相對較高的水平運行。其中，受 2023 年 3 月較高的基數（115.3）影響，出口數量指數驟跌至 98.7 的水平，在其他月份

124、均保持在 110 附近運行。出口的“以價換量”反應了全球貿易市場的不景氣和中國出口產品在國家間的產能錯配問題（這一問題將在第二部分展開討論）。分產品來看，紡織類產品的出口價格指數相對平穩，出口價格指數主要由機電產品出口價格指數帶動，但第十七類車輛、航空器、船舶及運輸設備的價格有明顯下滑。其中，車輛及其零附件占據第十七類約 75%的比重（根據 2023 年全年數據進行計算），因此，第十七類的出口價格波動基本能保守地反映出中國汽車行業（尤其是新能源車）的出口價格的波動情況。2024 年以來，受美國和歐盟對中國新能源車加征關稅的影響，其出口價格有所下滑。出口數量指數在不同類型的產品中表現也存在分化。

125、其中，機電產品占據總出口的分額較大，主導了出口價格的走勢。紡織原料及紡織物品的數量指數相對較低，反映出其市場需求偏低；而第十七類車輛、航空器、船舶及運輸設備的數量指數顯著高于其他出口產品，圍繞 130 的水平波動，顯示出作為“新三樣”之一的新能源車出口仍處于穩步擴張階段。41 圖圖 2 2020 年以來中國出口價格指數和數量指年以來中國出口價格指數和數量指數走勢數走勢11（數據來源：海關總署，上年同月（數據來源：海關總署，上年同月=100）圖圖 3 2020 年以來中國出口價格指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月年以來中國出口價格指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月

126、=100）11 由于 2021 年 2 月份的出口數量指數高達 244.6%，為了消除當月極高增速帶來的波動性，把 2021 年 2 月作為空值處理。圖 4 也做類似處理。808590951001051101151201251302020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04出口價

127、格指數:HS2:總指數出口數量指數:HS2:總指數8590951001051101151201252020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04出口價格指數:HS2:總指數出口價格指數:HS2:第十一類:紡織原料及紡織制品出口價格指數:HS2:第十六類:機電、音像設備及其零件、附件

128、出口價格指數:HS2:第十七類:車輛、航空器、船舶及運輸設備42 圖圖 4 2020 年以來中國出口數量指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月年以來中國出口數量指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月=100）2024 年 1-5 月，進口價格指數相比去年略有提升，但保持基本穩定。進口數量指數的波動性較大。進口價格的變化主要源于國際大宗商品價格的變化，尤其是國際原油價格的變化。相對平穩的進口價格為國內的能源、工業原料和農產品價格保持穩定提供了支撐。而進口數量指數有所波動，但其均值有所回落，說明國內生產需求仍然乏力。分產品來看，礦產品的進口價格指數仍然保持在相對較低的水平運

129、行，機電類產品的進口價格走勢相對平穩，進口價格指數下降主要由礦產品進口價格指數帶動。礦產品進口的數量指數相比去年有所下滑，機電產品進口數量呈恢復態勢，兩類產品的進口數量指數趨于收斂。此外，去年疲弱的集成電路和半導體制造設備的進口數量有所恢復，集成電路和半導體制造設備進口占總進口比重 15.87%，有效拉動了整體進口數量的恢復。60801001201401601802020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-

130、102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04出口數量指數:HS2:總指數出口數量指數:HS2:第十一類:紡織原料及紡織制品出口數量指數:HS2:第十六類:機電、音像設備及其零件、附件出口數量指數:HS2:第十七類:車輛、航空器、船舶及運輸設備43 圖圖 5 2020 年以來中國進口價格指數和數量指數走勢（數據來源：海關總署，上年同月年以來中國進口價格指數和數量指數走勢（數據來源：海關總署，上年同月=100）圖圖 6 2020 年以來中國進口價格指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月年以來中國進口價

131、格指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月=100）808590951001051101151201251302020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04進口價格指數:HS2:總指數進口數量指數:HS2:總指數5070901101301501701902020-0220

132、20-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04進口價格指數:HS2:總指數進口價格指數:HS2:第五類:礦產品進口價格指數:HS2:第十六類:機電、音像設備及其零件、附件44 圖圖 7 2020 年以來中國進口數量指數及其主要分項走勢（數據來源：海關總署，上年同月年以來中國進口數量指數及其主要分項走

133、勢（數據來源：海關總署，上年同月=100）圖圖 8 2020 年以來中國進口半導體設備的情況年以來中國進口半導體設備的情況12（數據來源：海關總署，單位：（數據來源：海關總署，單位：%、萬美元、萬美元/臺）臺）12 2021 年 1 月、2021 年 11 月和 12 月，半導體制造設備分別出現了 4235.1、5169.4 和 1762.5 的異常值，為了便于展現其短期趨勢，在繪圖時，作者均以 100 這一較大值代替這些異常值。607080901001101201301401502020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-022021-042

134、021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-04進口數量指數:HS2:總指數進口數量指數:HS2:第五類:礦產品進口數量指數:HS2:第十六類:機電、音像設備及其零件、附件-500501001502002020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-03

135、2022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05進口數量:半導體制造設備:當月同比進口金額:半導體制造設備:當月同比進口均價:半導體制造設備:當月值45 圖圖 9 2020 年以來中國進口集成電路的情況（數據來源：海關總署，單位：年以來中國進口集成電路的情況（數據來源：海關總署，單位：%、萬美元、萬美元/百萬百萬個）個）分貿易方式來看，自 2020 年以來，無論是出口還是進口，一般貿易增速持續高于加工貿易增速，經歷了三年的大幅調整時期。正如課題組一直強調的，中國

136、出口結構不斷調整以適應不斷變化的國際貿易環境，隨著中國出口規模的不斷擴張和國內外多種沖擊的影響，中國的貿易產業鏈在不斷轉型升級，加工貿易兩頭在外，產業鏈相對一般貿易更長，國內附加值更低，加工貿易產品對貿易成本變化的敏感性更高，不穩定性也更高。同時加工貿易較低的國內附加值也導致其競爭優勢不斷下降。因此，在貿易結構調整的這一過程中，附加值相對較低的加工貿易逐漸轉移至東南亞國家及其他國家，僅有部分核心環節和較高附加值的環節仍然保留在國內。海關統計數據顯示，加工貿易出口占比已經從 2011 年的 44%下降至 2023 年的 20.7%，加工貿易進口占比已經從 2011 年的 27%下降至 2023年

137、的 15%。2024 年以來，盡管一般貿易和加工貿易的分化仍然存在，但兩者的差距有所收窄。-50-30-1010305070901102020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05進口數量:集成電路:當月同比進口金額:集成電路:當月同比進口均價:集成電路:當月值46

138、圖圖 10 2020 年以來不同貿易方式出口增速年以來不同貿易方式出口增速13（數據來源：海關總署，上年同月（數據來源：海關總署，上年同月=100）圖圖 11 2020 年以來不同貿易方式進口增速（數據來源：海關總署，上年同月年以來不同貿易方式進口增速（數據來源：海關總署，上年同月=100）分國別來看，2024 年 1-5 月，中國與主要貿易伙伴國的貿易增速延續了去年以來的分化趨勢，且這一趨勢將逐漸演變為長期趨勢。分國別貿易的趨勢分化主要體現為：中國與美國、歐盟、日本、韓國的貿易有所下降，而中國貿易的動力引擎逐漸轉向其他發展中國家。這一趨勢是后疫情時代大國博弈主導全球貿易格局的必然體現。一方面

139、，以美國、歐盟為首的發達經濟體對中國產能表現出越來 13 2021 年 2 月，加工貿易出口增速和一般貿易出口增速出現高達 93.2%和 196.4%的異常值，為了更好地展示短期趨勢，本報告把這兩個異常值均作空值處理。-50-40-30-20-10010203040502020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023

140、-112024-012024-032024-05出口金額:加工貿易:當月同比中國:出口金額:一般貿易:當月同比-40-30-20-100102030405060702020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05進口金額:加工貿易:當月同比中國:進口金額:一般貿易:當月

141、同比47 越強烈的不信任，直接導致中國與發達經濟體及其盟友（日本、韓國）的貿易增速下滑；另一方面，中國與“一帶一路”等新興經濟體的貿易日益緊密。尤其對于中國出口供給，存在產能錯配但并非“產能過?！眴栴}。未來幾年，隨著出口產能錯配逐步被糾正，中國出口增長潛力將進一步被釋放。值得注意的是，盡管出口動力逐漸轉向發展中國家，但是中國對發展中國家的出口也面臨較大的波動性。由于 2023 年中國對俄羅斯出口大幅增長，2024 年中國對俄羅斯出口增速將受到去年高基數的拖累。疫情以來，南非經濟不僅臨高失業率、高通脹、高債務與低增長，還面臨非常嚴峻的電力危機等社會問題，這極大抑制了南非的國內需求，并導致中國對南

142、非出口持續下滑。盡管如此，中國對東南亞、巴西的出口仍然保持較高增速。進口方面，“一帶一路”等一些發展中國家仍然是穩定進口的重要來源，而中國從美國、日本、歐盟等發達國家的進口則拖累了整體進口增速。相比 2023年全年，2024 年以來，中國從發展中國家的進口呈普遍上漲態勢。其中，中國從俄羅斯的進口主要源于石油、天然氣等能源產品和部分農產品，中國從南非的進口主要源于鐵礦石等礦產品和玉米等農產品。但能源價格和農產品價格均具有較高的波動性，除去價格波動外，中國從一些發展中國家和地區的進口數量也有所恢復，反映了中國進口需求的結構性改善。2023 年，中美大國博弈對亞太區域的貿易產生負面影響，導致中國從韓

143、國、日本、中國臺灣的進口出現大幅下跌。2024年 1-5 月，中國從韓國、中國臺灣的進口較去年有所恢復，但仍未恢復至 2022 年水平。圖圖 12 中國對主要出口國和出口地區的出口增速（數據來源：海關總署，單位：中國對主要出口國和出口地區的出口增速（數據來源：海關總署，單位：%）-25-15-55152535452023年全年2024年1-5月48 圖 13 中國對主要進口國和進口地區的進口增速（數據來源：海關總署，單位：%）2024 年 1-4 月，中國服務貿易強勁復蘇，且服務貿易進口增速高于其出口增速，服務貿易逆差較去年同期繼續擴大。服務貿易逆差的行業來源保持穩定，主要來源于旅行、運輸、知

144、識產權使用費、保險和養老服務這 4 個行業，并且以旅行逆差為主。2024 年 1-4 月，服務貿易逆差為 844.8 億美元，其中旅行逆差為728.1 億美元，是拉動服務貿易逆差迅速增長的主要來源。而電信、計算機和信息服務、其他商業服務的貿易順差穩定增長，是服務貿易逆差持續縮小的主要原因，也體現了中國服務貿易結構的不斷優化。-25-20-15-10-5051015202023年全年2024年1-5月-300-250-200-150-100-500-40-200204060802020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021

145、-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-03國際服務貿易差額:當月值(右)國際服務貿易總額:當月同比國際服務貿易貸方:當月同比國際服務貿易借方:當月同比49 圖圖 14 2020 年以來服務貿易走勢（數據來源：國家外匯管理局，單位：億美元（右）、年以來服務貿易走勢（數據來源：國家外匯管理局，單位：億美元（右）、%（左）（左）圖圖 85 2020 年以來主要行業服務貿易差額變化（數據來源：國家外匯管

146、理局，單位：億美年以來主要行業服務貿易差額變化（數據來源：國家外匯管理局，單位：億美元）元）二、對外貿易面臨的風險點二、對外貿易面臨的風險點 （一）大國博弈環境下，出口產能錯配，出口風險增加（一）大國博弈環境下，出口產能錯配，出口風險增加 正如課題組一直強調的，新冠疫情大流行凸顯了全球生產的脆弱性，美歐國家更加重視產業鏈安全和產能，中國的巨大產能優勢14和俄烏沖突僵持加深了美國、歐盟對中國供應鏈的不信任，全球貿易結構仍處于區域化、安全化、友邦化的深度調整過程中。從市場結構看，過去迅猛發展的全球化分工造成了當前集中 14 中國憑借前期的防控優勢和供應鏈產能優勢，從新冠大流行的前期和中期獲得短期收

147、益。2020 和 2021年，中國出口占世界出口市場份額分別大幅提升 1.53 和 0.35 個百分點。長期，美歐各國對中國的產能保持警惕并在供應鏈上去中國化。-240-190-140-90-4010602020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-03加工服務:當月值旅行:當月值運輸

148、:當月值建筑:當月值保險和養老金服務:當月值金融服務:當月值知識產權使用費:當月值電信、計算機和信息服務:當月值其他商業服務:當月值50 度較高的寡頭市場結構，為各國在經濟領域的博弈提供了市場基礎。根據工業和信息化部的統計數據，2023 年，中國制造業增加值占全球比重超 30%，連續 14年居全球第一。在 500 種主要工業產品中，中國有四成以上產品的產量位居世界第一。全球貿易結構和貿易環境均顯示：超級全球化的時代已經終結，中美為主超級全球化的時代已經終結，中美為主的大國博弈已經并將長期主導國際貿易格局。的大國博弈已經并將長期主導國際貿易格局。大國博弈主導全球貿易格局帶來的短期影響主要體現為出

149、口產能在國家間出現錯配。自中國在 2001 年年底加入 WTO 之后，在相對穩定的國際環境影響下，中國逐漸建立了面向發達國家的出口產能。但疫情以來，中美主導的大國博弈逐漸主導全球貿易格局，中國面臨著越來越多的來自發達國家的貿易壁壘，并導致 2023 年以來的中國出口在國家間出現分化。這一分化主要體現為：中美大國博弈主導了出口需求，來自美國及其友邦的出口需求下降，來自非美國陣營（俄羅斯等）的需求出現上漲，而長期適應歐美市場的出口產能未做出及時調整。2023年，中美、中韓、中日貿易額分別下降-11.6%、-13.5%和-10.7%，出口動力轉向俄羅斯、東盟等“一帶一路”沿線國家，中俄貿易額大幅上漲

150、 26.3%。一方面，以美國、歐盟為首的發達經濟體對中國產能表現出越來越強烈的不信任，直接導致中國與發達經濟體及其盟友的貿易增速下滑；另一方面，中國與“一帶一路”等新興經濟體的貿易日益緊密。尤其對于中國出口供給，存在產能錯配但并非“產能過?！钡膯栴}。未來幾年，隨著出口產能錯配逐步被糾正，中國出口增長潛力將進一步被釋放。大國博弈導致的全球供應鏈區域化、友邦化、本土化，是造成中國出口產能在國家間錯配的另一個重要因素。作為全球貨物貿易第一大國，區域化友邦化意味著較多的貿易將逐漸轉移出中國。尤其是對于更有可能多次跨越國境的中間品貿易而言，這些產品的上下游聯系較強，更可能存在主導企業，而在面臨巨大的大國

151、博弈風險的情況下，會有越來越多的主導企業發起產業鏈轉移，尤其是把產業鏈移出中國，從而規避中美博弈的政策風險以及產業過度集中的脆弱性風險。此外，本土化意味著全球生產更加往最終消費市場聚集，也將消滅部分最終品的貿易。因此，大國博弈將同時削弱中間品和最終品貿易，導致中國對外貿易的進一步萎縮。全球貿易保護已經常態化、復雜化，甚至成為政治對抗的工具，并使得國際51 政治、經濟環境呈現出較高的風險和不確定性。風險和不確定性不僅損害存量貿易，也將對企業數量、產品數量以及貿易伙伴數量產生不利影響，阻礙出口的包容性增長。更為重要的是，持續的逆全球化浪潮、政治沖突以及新冠疫情等突發事件均凸顯了全球化生產的脆弱性，

152、大國博弈環境下，各國更加注重產業鏈和供應鏈的安全性、完整性、以及產能，全球產業鏈和供應鏈仍處于多元化、區域化、友邦化的調整進程中，中國外貿同時面臨需求收縮和供應鏈外移風險。大國博弈主導全球貿易格局還將推高貿易風險，并帶來長期影響。第一、經濟效率不再優先，對全球產業鏈、供應鏈演變方向的預判應基于博弈思維，不能再以市場規律為主導。盡管中美關系仍將出現階段性緩和，但是中美競爭和博弈將主導長期趨勢。美國正試圖通過地緣政治、經濟利益等多途徑將更多系統重要性國家置身到中美博弈中，以全面遏制中國。2023 年以來，美國有意與其他國家加深合作，與歐盟簽訂跨大西洋貿易協定、關鍵礦產協議等，與日本簽訂日美貿易協定

153、，削減美國與其他國家的貿易壁壘并加強合作，以對沖中美經貿脫鉤風險并減少其在關鍵產業鏈上對中國的依賴。除了瞄準全球價值鏈外，美國更試圖通過印太經濟框架（IPEF）等協議破壞中國與東南亞、日本、韓國等亞太國家的產業鏈聯系，以打壓中國在亞太區域產業鏈的中心地位和參與度。在此影響下，全球最大的晶圓代工廠臺積電選擇在美國和日本建立工廠（盡管臺積電在美國的制造成本比在中國臺灣高 50%左右），以規避中美博弈風險?？鐕鴽Q策已經從成本-收益的市場決策轉向博弈視角下的策略決策問題，大國博弈風險已經取代市場因素，成為決定國際資源配置的關鍵因素。中國已經面臨持續的產業轉移，全球貿易也將持續萎縮。第二、絕大部分貿易品

154、均已暴露在極高的中美博弈風險和不確定性環境中。2022 年以來，美國不僅強調供應鏈安全，也同樣看中就業和產能，所有行業都將成為中美博弈的戰場，無一幸免。對于戰略競爭行業（芯片、新能源汽車產業、先進制造和關鍵材料、生物醫藥、基礎技術等），美國正以出口管制、補貼、禁運等方式試圖把中國排除在其供應鏈之外，戰略競爭行業的供應鏈面臨中斷風險；對于其他行業，美國正通過維持較高的中美雙邊關稅和產業刺激計劃，引導附加值較低的企業將供應鏈移出中國，非戰略競爭行業面臨供應鏈轉移風險。以上存在供應鏈中斷風險和轉移風險的行業覆蓋了中美約 65%的貿易額，其余行業也通過行業間的上下游關聯受到間接影響，中國面臨52 著全

155、行業范圍內的供應鏈調整風險。第三、大國博弈思維也已經影響到最敏銳的跨國決策。例如，巴菲特減倉中國增持日本，摩根大通等高度依賴中國市場的跨國企業繼續對華銷售并擴展在華業務等。這些事件標志著從成本-收益分析為主的市場決策已經不是理性市場主體的最優選擇，而更加適合博弈環境的策略型決策將越來越多，這也導致“黑天鵝事件”頻發。同時，大國博弈風險將逐步取代市場因素，成為決定國際資源配置的關鍵因素。（二）全球貿易成本仍處于上升通道（二）全球貿易成本仍處于上升通道 運輸成本持續上升運輸成本持續上升。自 2023 年 12 月紅海沖突爆發以來，中國集裝箱運價指數大幅上漲，目前已經遠遠高出 2023 年的水平。其

156、中，歐線指數受紅海危機的影響最大，中歐貿易將受到較大影響。目前，INE 集運指數（歐線）期貨的收盤價和結算價均處于持續上升過程中，預計 2024 年集裝箱運價將處于較高位置，高昂的國際運價將削弱國際貿易活力。圖圖 96 中國出口集裝箱運價指數：主要航線（數據來源：交通部）中國出口集裝箱運價指數：主要航線（數據來源：交通部）國際貿易保護呈上升態勢，關稅壁壘和非關稅壁壘高企國際貿易保護呈上升態勢，關稅壁壘和非關稅壁壘高企。持續的逆全球化浪潮和政治沖突等負面因素導致了當前大國博弈主導的全球貿易格局。在這一背景01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0002019-01-04

157、2020-01-042021-01-042022-01-042023-01-042024-01-04中國出口集裝箱運價指數:綜合指數中國出口集裝箱運價指數:美西航線中國出口集裝箱運價指數:歐洲航線中國出口集裝箱運價指數:美東航線中國出口集裝箱運價指數:東南亞航線53 下，中國面臨著越來越多的貿易壁壘，國際貿易面臨的外部環境不確定性也持續上升。2024 年 5 月，美國在延續以往對華高關稅的基礎上，宣布將針對中國的新能源（電動汽車、鋰電池、光伏產品等）、半導體、醫療、鋼鐵等產品加征 25%-100%不等的關稅，其中，今年 8 月開始，美國對電動汽車、動力電池、光伏組件等“新三樣”產品加征關稅，屆

158、時，電動汽車的總稅率將達到 102.5%；此外，美國進一步收緊對華半導體管制，把對中國出口芯片的限制進一步擴展到包含相關被限制芯片的筆記本電腦，并把多家中國實體企業列出其出口管制“實體清單”；4 月，墨西哥提高了涉及鋼鋁、紡織品和服裝、鞋類、木材等產品的最惠國關稅，墨西哥是中國重要的發展中國家市場，中國出口墨西哥的相關產品將受到影響；歐盟也計劃于7 月初對從中國進口的電動汽車征收 17.4%-38.1%不等的臨時反補貼稅，盡管中歐雙方仍有談判空間，但歐盟對中國電動汽車的排斥將是長期的。除關稅以外，美國、歐盟還強化了對來自中國的投資審查等非關稅壁壘。全球經濟雖有所好轉，但仍面臨較多的風險和不確定

159、性全球經濟雖有所好轉，但仍面臨較多的風險和不確定性。一是全球經濟下行風險。根據 IMF4 月發布的 世界經濟展望，2024 年全球經濟增長速度僅與 2023年持平，反應了全球經濟增長動能仍然偏弱。較多經濟體的經濟增長速度甚至出現下滑，包括美國、日本、澳大利亞、俄羅斯、墨西哥、巴西等較多中國的重要貿易伙伴。二是全球政治風險。2024 年是全球大選年，而大選年往往伴隨著較多的貿易保護措施。此外，大選年也意味著政治環境具有極高的不確定性，并與貿易環境的不確定性疊加，導致貿易活動受阻。三是全球貿易增速下滑風險。當前情況下，貿易活動已經形成全球產業鏈，導致全球各國的貿易聯動性較強。因此，2024 年以來

160、，中國出口的增長很大程度上是全球貨物貿易強勁增長的結果。2024 年，全球貨物貿易出口出現較大幅度改善，尤其是美國、日本、韓國、印度、越南、墨西哥等國家的出口增速超過中國。但這一輪貿易復蘇得益于經濟基本面的穩定、能源價格穩定以及去年較低的增長基數15。尤其是 2023 年較低的基數，因此，隨著基數效應的逐月減退，全球貿易增速或將出現回調。15 2023 年，美國、日本、韓國、印度、越南、墨西哥等國家的出口增速分別為-1.4%、4.2%、-13.7%、-4.6%、-10.9%、4.2%。54 圖圖 17 世界主要經濟體的進出口增速（數據來源：各國統計部門，單位：世界主要經濟體的進出口增速（數據來

161、源：各國統計部門，單位：%）地緣政治沖擊貿易結構地緣政治沖擊貿易結構。俄烏戰爭和巴以沖突繼續存在，不僅導致途徑地中海的國際航線運力和運價受到影響，也導致各國在地緣政治沖突中無法獨善其身。地緣政治關系必然對貿易關系產生影響。當前，中美雙邊貿易和投資限制在一些關鍵領域呈現不斷加大的趨勢。雖然中美雙方全方位的“脫鉤斷鏈”仍不太可能發生，但雙邊政治經貿關系惡化給不同的企業帶來不同的影響戰略和高科技行業面臨愈發升高的政治風險，而低敏感性行業受到的影響則相對有限。疫情和地緣政治沖突使歐盟更加注重產業鏈的安全性，歐盟開始推行產業鏈本土化政策，并加強對關鍵產業鏈的保護，中歐雙邊貿易結構有所調整，貿易總額受到較

162、大沖擊。（三）歐盟更加積極地尋求“對華去風險”（三）歐盟更加積極地尋求“對華去風險”疫情結束后，歐盟開始實施其“對華去風險”戰略。歐盟的“對華去風險”戰略主要源于三個原因。第一，削減對華貿易逆差。2020 年之前，歐中之間貿易逆差保持相對平穩。歐中貿易逆差主要集中在電信設備、數據處理器和電器套件以及紡織服裝等勞動密集行業。但 2021 年后，歐中貿易逆差持續擴大。根據歐-15-10-505101520出口進口55 盟統計16，2020-2022 年，歐中貿易逆差分別約為 1810、2490 和 4320 億歐元。盡管 2023 年，歐中貿易逆差較 2022 年將有所下降，但仍遠高于 2019

163、年水平。歐中貿易逆差持續擴大的主要原因有：2021 年以來，俄烏沖突加劇歐洲能源危機，損害其能源依賴型產業的競爭力，根據中國海關總署的統計數據，2019-2023 年，石油相關產品17的逆差增幅達 163 億美元，占貨物逆差總增幅的 23.37%；此外，歐盟在芯片等高科技行業對中國實施出口限制進一步加劇貿易逆差。本質上，歐中貿易逆差是市場規律和外部環境導致，難以通過貿易保護措施進行改善。第二，減少對華貿易依賴。疫情和地緣政治沖突使歐盟更加注重產業鏈的安全性，歐盟開始推行產業鏈本土化政策，并加強對其關鍵產業鏈的保護，“去風險”已成為歐盟對華經濟政策的核心。2020 年以來，歐盟先后數次對中國電動

164、汽車及相關材料發起反補貼、反傾銷調查等，對關鍵技術、基礎設施領域加強外資安全審查，對軍民兩用技術進行出口管制等。這些措施不僅阻礙雙方正常的經貿合作和技術交流，也無助于增強其產業鏈韌性。第三，產業鏈外流，產業競爭力和完整性受到挑戰。歐盟區域產業鏈面臨“內憂外患”。一方面，歐美產業結構相近，競爭性強，美國加息及其密集的產業補貼計劃導致歐盟部分產業流向美國，主要集中在新能源行業。此外，生物醫藥以及高端制造等行業也面臨向美國轉移的風險。另一方面，歐盟營商環境惡化。根據中國貿促會發布的歐盟營商環境報告2022/2023，2022 年，歐盟市場進入壁壘增多增高、行政干預增加、企業規制加碼，導致其營商環境評

165、價從 2019 年的 73 分將至 2022 年的 64 分，阻礙外國資本進入。2022 年，中國對歐盟投資總量僅占中國全年對外投資的 10.2%，為過去十年最低點。此外，受俄烏沖突、罷工等事件影響，能源價格居高不下，經營成本上升。據德國商報報道，歐洲天然氣價格一度接近美國天然氣價格的八倍。實際上，中歐產業鏈高度互補，且中國在歐盟供應鏈中占據重要地位，歐洲本土未形成可替代中國的產業鏈，盲目“對華去風險”將推高其貿易成本，加劇內部通脹，并進一步拉大貿易逆差。2022 年，歐盟對華進口中，中間品占比達45.6%，體現出較強的互補性；從產品種類來看，歐盟進口 3423 種（HS-6 為編 16 數據

166、來源：https:/ec.europa.eu/eurostat/data/database。貿易逆差包含貨物貿易逆差和服務貿易逆差，其中，貨物逆差占比近九成。17 石油相關產品包括：礦物燃料、礦物油及其產品、瀝青等，有機化學品，塑料及其制品，橡膠及其制品這四類產品。56 碼產品）中間品中，從中國進口產品種類占比超過 30%。更嚴格的外資審查和限制性貿易壁壘阻礙與中國的正常貿易和投資，不利于其本土產業鏈做大做強。中國制造業“大而全”且正處于“走出去”的進程中，吸引中國資本對歐洲建設本土供應鏈至關重要。但嚴格的資本審查和惡化的歐盟營商環境阻礙這一進程。出現這些問題的根本原因在于：“去風險”并不等于

167、“去中國化”，“去中國化”也未必能實現“去風險”目標。針對“對華去風險”，中國可以做出一些積極應對。首先，鼓勵企業改變投資方式，以綠地投資取代并購，融入歐盟供應鏈體系的同時，降低歐方對技術流出風險的擔憂。第二，積極敦促歐方恢復中歐全面投資協定的批準程序，推進歐盟在汽車、芯片、新能源、生物醫藥等行業的公平環境建設，放松對華歧視，為中國企業在歐盟市場爭取公平競爭的營商環境，助力歐盟增強其產業鏈韌性。第三，考慮到歐盟本土對中國部分產業鏈的顧慮，可以鼓勵中歐在第三方國家開展三方戰略合作，利用中國供應鏈優勢，助力歐盟實現產業鏈的區域化、完整化、安全化。同時，第三方國家作為中歐經貿緩沖帶，有助于增強中歐經

168、貿合作的韌性。（四）內部需求仍將成為制約進口增速的關鍵因素（四）內部需求仍將成為制約進口增速的關鍵因素 2023 年進入后疫情時代，國家出臺各種穩增長政策，市場信心逐漸恢復，新舊動能持續轉換，國內經濟運行穩中向好，但仍然面臨較多問題。首先、內部需求不足，制約消費和投資增速。2024 年 1-5 月，在消費品以舊換新和大規模設備更新的政策鼓勵下，社會消費品零售總額和固定資產投資僅分別同比增長 4.1%和 4.0%。低于去年同期水平，且其環比仍處于回落過程中。嚴峻的就業形勢和企業盈利下降是導致內需不足的根本原因。第二、盡管工業生產穩步回升，但工業企業利潤仍然偏低。2024 年 1-5 月，工業生產

169、穩步增長，達 6.2%，但工業企業利潤僅累計同比增長 3.4%，且呈逐月下滑趨勢。且工業企業利潤的回升有可能是企業主動去庫存周期的結果。第三、房地產市場調整，固定資產投資下行。2024 年 1-5 月，全國房地產開發投資 40632.4 億元，同比大幅下降 10.1%。作為國民支柱行業的房地產業處于下行周期并面臨較高債務，使得經濟活動景氣度下滑，極大制約了國內需求。此外，房地產下行和與房地產有關的債務問題也極易引發債務風險和金融系統性風險，拖累經濟增長。57 專題三專題三 貨幣政策：總量與結構并進貨幣政策：總量與結構并進 儲備充足穩匯率儲備充足穩匯率 一、貨幣政策總體特征：穩健、可持續、防空轉

170、一、貨幣政策總體特征：穩健、可持續、防空轉 貨幣供應方面，截至 5 月，M2 余額 301.85 萬億元，同比增長 7.0%，比上年同期下降 4.6 個百分點；M1 余額 64.68 萬億元，同比下降 4.2%，比上年同期下降 8.9 個百分點。從趨勢來看，M2 增速保持在 10%以下，增速持續放緩；M1增速同樣維持下降趨勢，增速回落明顯，今年 4 月，M1 增速繼 2022 年 1 月同比下降 1.9%之后再次實現負增長。今年以來，M2 和人民幣貸款投放總體放緩，目前 M2 余額超過 300 萬億元，是過去多年金融實體經濟發展的反應。當前我國經濟結構調整在加快推進，經濟更加輕型化，信貸需求有

171、所轉弱，未來政策調控方向會更加注重盤活存量資金，提高資金使用效率。圖圖 1 貨幣供應各項增速貨幣供應各項增速（數據來源：中國人民銀行，單位（數據來源：中國人民銀行，單位%）從 M2 的各來源結構來看，如圖 2 所示，截至 5 月存款性公司對非金融部門的債權同比增加 8.4%，這反映了經濟轉型時期金融系統對實體經濟支持力度的增大；對其它金融部門的債權同比增加 0.4%，相對較低的增長速度反應了金融系統流動性穩中有進。作為 M2 的重要組成部分，本外幣存款余額 299.18 萬億元，同比增長 6.5%，人民幣存款余額 293.26 萬億元，同比增長 6.7%，外幣存款余額 8323 億美元，同比下

172、降 2.3%。1-5 月，人民幣存款累計新增 9 萬億元，其-505101520252017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-04M1M258 中，住戶存款增加 7.13 萬億元，非金融企業存款減少 2.45 萬億元，財政性存

173、款減少 5759 億元，非銀行業金融機構存款增加 2.39 萬億元。外幣存款累計新增 344億美元。圖圖 2 存款性公司概況（部分）存款性公司概況（部分）（數據來源：中國人民銀行）（數據來源：中國人民銀行）社會融資方面，在我國經濟結構調整、轉型升級加快推進的大背景下，穩健、可持續的貨幣政策和積極的財政政策持續發力，為實體經濟提供了有力的金融支持。從社會融資規模存量的增速來看，截至 5 月，社會融資規模存量為 391.93 萬億元，同比增加 8.4%，比 4 月增加 2 萬億，比上年同期增加 0.6 個百分點，較M2 增速高 1.4 個百分點。社融增長中表內信貸是主要支撐，人民幣貸款，企業債券融

174、資和地方政府專項債券融資占比較高，同比增速分別為 8.9%，1.9%，14.7%。-15%-10%-5%0%5%10%15%20%對非金融部門債權同比增速對其他金融部門債權同比增速59 圖圖 3 社會融資規模存量同比增速社會融資規模存量同比增速（數據來源：中國人民銀行，單位（數據來源：中國人民銀行，單位%）從社會融資規模的增量來看，2024 年 1-5 月，社會融資累計新增 14.8 萬億元，同比少增 2.52 萬億，同比增速-14.5%。1-5 月人民幣貸款累計增加 10.26 萬億元，同比少增 2.1 萬億，同比增速-16.0%，約占社會融資規模 69.3%，人民幣信貸在社會融資中起主導作

175、用。非金融企業貸款方面，1-5 月非金融企業及機關團體的貸款累計新增 9.37 萬億元，同比少增 1.16 萬億。其中，非金融企業的中長期貸款增加 7.11 萬億元，累計同比少增 1.01 萬億元，非金融企業的短期貸款增加 2.44 萬億元，累計同比少增 6551 億元，票據融資減少 3047 億元，累計同比增加 5056 億元。非金融企業的貸款同比降低一方面反映出實體經濟的需求有所減弱，另一方面也體現了可持續、防空轉的貨幣政策，貸款投放有所放緩，為未來貨幣政策留有空間。居民貸款方面，1-5 月，居民戶的貸款累計新增 8891 億元，同比少增 9470億元。其中，居民戶的中長期貸款新增 859

176、8 億元，累計同比少增 1372 億元，居民戶的短期貸款新增 293 億元，累計同比少增 8093 億元。居民貸款少增一方面可能源于房地產市場調整導致購房需求下降，貸款需求也有所減少；另一方面由于各地正在出臺“以舊換新”政策，造成汽車、家電等耐用消費品需求延遲釋放。89101112131401/201804/201807/201810/201801/201904/201907/201910/201901/202004/202007/202010/202001/202104/202107/202110/202101/202204/202207/202210/202201/202304/20230

177、7/202310/202301/202404/202460 圖圖 4 社會融資結構社會融資結構（數據來源：中國人民銀行，單位：十億元）（數據來源：中國人民銀行，單位：十億元）其它間接融資方面，截至 5 月，對實體經濟發放的外幣貸款折合人民幣累計減少-487 億元，同比下降 149 億元。而表外融資方面，委托貸款延續下降趨勢，信托貸款小幅回升，未貼現銀行承兌匯票規模震蕩上行。2024 年前 5 個月表外融資累計增加 1118 億，同比減少 1609 億。表外融資規模雖然仍明顯增加，但與上一年相比已大幅減少。分項來看，截至 5 月，未貼現的銀行承兌匯票累計減少1330 億元，同比增加 465 億元

178、；委托貸款累計減少 9 億元，同比減少 44 億元；信托貸款累計增加 224 億元，同比減少 79 億元。直接融資方面，2024 年前 5 個月企業債券凈融資累計增加 1.20 萬億元，同比多增 2519 億元，約占社會融資總量的 8.1%。政府債券融資累計增加 2.5 萬億元，同比少增 0.35 萬億元，約占社會融資總量的 16.9%。股票融資方面，前 5 個月非金融企業股票融資累計增加 1060 億元，同比少增 3535 億元，約占社會融資總量的 0.7%。綜上所述，2024 年前 5 個月，M2 增速明顯下滑，融資需求回落，社會融資總額存量增速較慢。在流動性投放方面，中國人民銀行繼 1

179、月分別下調支農再貸款、支小再貸款和再貼現利率各 0.25 個百分點后，2 月再次下調金融機構存款準備金率 0.5 個百分點。降準增加了金融機構支持實體經濟運行的資金來源，定向-1,00001,0002,0003,0004,0005,0006,0007,00001/201704/201707/201710/201701/201804/201807/201810/201801/201904/201907/201910/201901/202004/202007/202010/202001/202104/202107/202110/202101/202204/202207/202210/202201/

180、202304/202307/202310/202301/202404/2024社會融資總量:新增:政府債券社會融資總量:新增:貸款:人民幣社會融資總量:新增:貸款:外幣社會融資總量:新增:企業債券凈融資社會融資總量:新增:表外融資社會融資總量:新增:非金融企業股票融資61 下調的落實也加大了對民營企業和小微企業的支持力度。截至 6 月，央行 MLF1年期利率維持在去年底 2.5%，相較于去年同期下降 0.15%。6 月 LPR 報價為 1年期 3.45%，與去年底持平，較去年同期下降 0.1%。5 年期 LPR 報價為 3.95%，相較于去年底與去年同期下降 0.25%?？傮w而言，市場整體流動

181、性緊縮，央行這些舉措體現了其加強逆周期調節和提升貨幣政策傳導效率的政策要求，通過降息降準來保持市場的流動性，加大金融機構對實體經濟的支持力度。從貸款的利率水平來看，如圖 5 所示，票據融資的加權平均利率自 2018 年3 月以來持續大幅下降，直逼歷史低位，一般貸款利率和居民個人住房貸款利率緩慢震蕩下跌。截至 4 月，各類貸款的加權平均利率為 3.99%，同比下降 1.11 個百分點，環比上升 0.16 個百分點。其中，一般貸款的加權平均利率為 4.27%，同比下降 1.03 個百分點，環比下降 0.08 個百分點；票據融資的加權平均利率為2.26%，同比下降 1.26 個百分點，環比上升 0.

182、79 個百分點；個人住房貸款的加權平均利率為 3.69%，同比下降 1.8 個百分點，環比下降 0.28 個百分點。貸款利率整體明顯下降，票據利率的大幅下降更能代表寬松貨幣政策在利率市場的傳導效果，較明顯的降低了實體企業的融資成本；居民個人住房貸款利率的大幅下降則代表寬松的貨幣政策減少借貸成本，鼓勵居民購房，刺激房地產市場需求的效果。今年我國政府在政府工作報告中強調“暢通貨幣政策傳導機制，避免資金沉淀空轉”，目標在于確保貨幣供應能夠有效地流向實體經濟，而不是在金融系統內部進行空轉。2024 年 1 至 5 月，委托貸款，信托貸款和未貼現的銀行承兌匯票新增分別為-916 億，2350 億，-31

183、6 億，同比少增 1716 億，-1969 億，1862億。委托貸款和未貼現的銀行承兌匯票的明顯減少反映了在當前龐大的貨幣總量增長可能放緩和社會融資規模增速下滑的情況下，金融業務正在逐步規范，表外信貸規模正在收縮，資金使用更加注重效率和流向，減少在金融體系內部的無效循環。然而信托貸款新增仍然在增加，助推金融風險提升，央行等監管部門需要進一步加強對金融系統和貸款企業使用資金情況的監督，一方面防止部分企業借助自身優勢地位，用低成本貸款融到的錢買理財、存定期，或轉貸給別的企業，避免信貸資金被用于非主營業務，加強貸后監管；另一方面警惕資金通過影子銀行大量流入房地產和地方債市場，抬高金融風險，嚴禁多層嵌

184、套投資與資金空轉，確保資金使用于實體經濟，推動影子銀行業務向更加規范、更加透明的方向發展。62 圖圖 5 貸款加權平均利率貸款加權平均利率（數據來源：中國人民銀行，單位：（數據來源：中國人民銀行，單位：%）二、結構性貨幣政策：精準有效、優化信貸結構二、結構性貨幣政策：精準有效、優化信貸結構 我國的結構性貨幣政策工具是人民銀行引導金融機構信貸投向，發揮精準滴灌、杠桿撬動作用的工具。截至一季度末，我國流通中貨幣 M0 余額 11.72 萬億，同比增長1.16萬億；其中結構性貨幣政策工具余額7.54萬億，同比增長7182億。貨幣政策工具余額維持在合理水平，穩健上升。圖圖 6 貨幣政策工具余額貨幣政策

185、工具余額（數據來源：（數據來源：CEIC，單位：，單位：十億元十億元）1.002.003.004.005.006.007.0003/201706/201709/201712/201703/201806/201809/201812/201803/201906/201909/201912/201903/202006/202009/202012/202003/202106/202109/202112/202103/202206/202209/202212/202203/202306/202309/202312/202303/2024貸款利率:加權平均貸款利率:加權平均:一般貸款貸款利率:加權平均:票

186、據融資貸款利率:加權平均:個人住房貸款4,0005,0006,0007,0008,0009,00010,00011,00012,00013,00006/202207/202208/202209/202210/202211/202212/202201/202302/202303/202304/202305/202306/202307/202308/202309/202310/202311/202312/202301/202402/202403/2024結構性貨幣政策工具余額M063 截至 2024 年一季度，我國結構性貨幣政策工具可以從以下三個維度進行劃分。(一一)根據實施時效分為根據實施時效分

187、為長期性工具和階段性工具長期性工具和階段性工具 長期性工具主要服務于普惠金融長效機制建設，包括支農、支小再貸款和再貼現。階段性工具有明確的實施期限或退出安排，除支農、支小再貸款和再貼現之外的其他結構性貨幣政策工具均為階段性工具。長期性工具使用率較高，截至 2024 年 3 月，長期性工具計劃額度為 3.35 萬億元，實際余額為 2.94 萬億元，使用率達到 87.8%。2014 年，這三項工具剛推出時，存量僅為 3870 億元，近十年間年化增速達到 24%，大力推動了我國普惠金融事業的發展。階段性工具覆蓋面廣，但使用率較低。階段性工具品種有 14 種，涉及綠色發展、科技 創新、普惠養老、交通物

188、流、設備更新等重點領域。截至 2024 年 3月，階段性工具計劃額度（不含抵押補充貸款、普惠小微貸款減息支持工具、收費公路貸款支持計劃）為 2.27 萬億元，實際余額為 1.14 萬億元，使用率達 50.4%。長期性工具針對的普惠小微領域長期面臨融資難題，需要持續性的資金供應支持，更注重這類政策工具的穩定性與可持續性，有助于形成穩定的政策預期。階段性工具側重于解決特定時期的經濟問題或支持特定領域的發展，如交通物流專項再貸款重點支持受疫情影響經營困難的道路貨運物流行業“兩企兩個”群體，用于困難時期交通物流經營支出、置換經營車輛購置貸款等；保交樓貸款支持計劃則是為保障住房建設項目能夠順利完成，避免

189、因資金鏈斷裂導致項目爛尾而創設。階段性工具更注重政策的靈活性與時效性，需要根據經濟形勢和政策目標的變化進行調整，特別是在政策設計和退出時充分考慮市場反應和潛在風險，避免因實施期限的變動或退出機制的不確定性對市場造成過大沖擊。(二二)根據工具類別分為提供再貸款資金的工具和提供激勵資金的工具根據工具類別分為提供再貸款資金的工具和提供激勵資金的工具 提供再貸款資金的工具要求金融機構先對特定領域和行業提供信貸支持，人民銀行再根據金融機構的信貸發放量的一定比例予以再貸款資金支持，截至2024 年 3 月，我國結構性貨幣政策工具中除普惠小微貸款支持工具，普惠小微64 貸款減息支持工具和收費公路貸款支持工具

190、之外均采取這一模式。提供激勵資金的工具要求金融機構持續對特定領域和行業提供信貸支持，人民銀行再根據金融機構的信貸余額增量的一定比例予以激勵資金，目前普惠小微貸款支持工具，普惠小微貸款減息支持工具和收費公路貸款支持工具（后兩種工具已到期）采取這一模式。從政策傳導機制來看，再貸款型工具通過降低金融機構的資金成本，增強其信貸投放能力，有效降低融資成本：一年期 MLF 利率為 2.65%，不含抵押補充貸款的再貸款型工具平均利率為 1.75%，相較于銀行 2%以上的平均融資成本有一定優勢。而激勵型工具則是直接向金融機構提供補貼，因而更受歡迎。其中普惠小微貸款支持工具 2024 年一季度使用率達到 69.

191、3%，顯著高于階段性工具的平均值，除了財政貼息 2%的設備更新改造轉向再貸款外，這是使用率最高的階段性工具。為緩解新冠肺炎疫情對小微企業的沖擊，人民銀行創設的兩項直達實體經濟的貨幣政策工具普惠小微企業貸款延期支持工具和普惠小微企業信用貸款支持計劃也都屬于激勵型工具。從風險角度來看，再貸款型工具模式下，金融機構需要先承擔信貸風險，再獲得人民銀行的資金支持。再貸款工具大多按照貸款本金的 100%予以低成本資金支持，支持強度較激勵型工具更大，可能導致金融機構過度依賴央行的再貸款資金，而在選擇貸款對象時不夠謹慎，使得特定領域的信貸風險集中爆發。同時，再貸款申請大多需要抵押：由于金融機構在將其所持信貸資

192、產用作再貸款工具抵押品后，也將該抵押品的信貸風險外移給人民銀行，從而放松信貸標準，增加不良貸款的風險。對于普惠、小微、三農等信貸風險較高的領域，由于其作為抵押品質量較低，信貸風險外移效果更為嚴重，故采用激勵型工具能更好地發揮政策的激勵作用，也能有效減少金融機構由于將信貸資產作為抵押品后放松信貸標準而產生的信用風險。然而，在激勵型工具模式下，監管機構難以有效監測所有由激勵政策引發的信貸活動，容易引發道德風險，增加了監管難度。(三三)根據根據發發放對象劃分為主要面向全國性銀行、專屬政策性專業機構和主放對象劃分為主要面向全國性銀行、專屬政策性專業機構和主要面向地方中小銀行三類要面向地方中小銀行三類

193、65 主要面向全國性金融機構的包括碳減排支持工具、煤炭清潔高效利用專項再貸款、設備更新改造專項再貸款、交通物流專項再貸款等 10 項，這些工具的存續期較短，對金融機構的要求更高。截至 2024 年 3 月，余額為 11560 億元，占結構性貨幣政策工具總余額的 15.3%，規模相對較小。面向全國性金融機構的工具有助于引導信貸資源向政策支持的領域流動，促進經濟結構調整，然而全國性金融機構對市場變化的敏感性較低，需要更嚴格的信貸管理和市場風險控制。專屬政策性專業機構的工具有三項：抵押補充貸款、民企債券融資支持工具和房企紓困專項再貸款。抵押補充貸款相對特殊，是結構性貨幣政策工具發力的一條主要渠道，雖

194、然是階段性工具，但并沒有明確存續退出期限，2024 年一季度余額為 3.37 萬億元。央行需要警惕抵押補充貸款大規模使用可能帶來的道德風險和潛在的財政風險。房企紓困專項再貸款面向全國性金融資產管理公司，旨在優化風險資產的管理，提高金融系統的穩定性。民企債券融資支持工具面向專業機構，重在加強風險識別和風險控制。主要面向地方中小銀行的工具種類較少且專注于普惠金融，一共有 4 項：支農再貸款、支小再貸款、再貼現、普惠小微貸款支持工具，以長期性工具為主，2024 年一季度余額共 2.99 萬億元，占比達到 39.7%。由于地方中小銀行的資金籌集能力和風險管理能力不足，需要監管政策幫助其改善信貸管理和風

195、險控制能力。結構性貨幣政策工具的特質與我國“多層次、廣覆蓋、有差異”銀行體系相呼應，有助于優化金融資源的配置，實現更精準有效的政策傳導。按照人民銀行官方口徑，目前我國推出的 17 項結構性貨幣政策工具中，抵押補充貸款占比最高，達到結構性貨幣政策工具余額總量的 44.7%，其屬于階段性再貸款工具，面向專屬政策性專業機構。支小再貸款和支農再貸款分別以 22.2%和 8.8%的占比位居第二、第三，這兩種工具均屬于長期性再貸款工具，主要面向地方中小銀行。再貼現以 8.8%的余額占比排第四，也屬于長期性再貸款工具，主要面向全國性銀行。碳減排支持工具以 6.8%的余額占比排第五，是階段性再貸款工具，主要面

196、向全國性金融機構。66 圖圖 7 結構性結構性貨幣政策工具余額占比貨幣政策工具余額占比（數據來源：（數據來源：中國人民銀行中國人民銀行）2024 年結構性貨幣政策工具將進一步受到倚重，以加大支持金融機構優化信貸結構的力度，引導更多金融資源流向科技創新、先進制造、綠色發展、小微企業及房地產行業等重大戰略、重點領域和薄弱環節。中國人民銀行 4 月宣布5000 億元抵押補充貸款額度發放完畢，支持“三大工程”推進保障性住房建設、“平急兩用”公共基礎設施建設、城中村改造等。4 月 7 日宣布設立科技創新和技術改造再貸款，額度 5000 億元，利率 1.75%，發放對象包括銀行機構在內的 21 家金融機構

197、，旨在激勵引導金融機構加大對科技型中小企業、重點領域技術改造和設備更新項目的金融支持力度，助力金融機構做好五篇大文章。6 月 12日宣布設立保障性住房再貸款，額度 3000 億元，利率 1.75%，期限 1 年，可展期 4 次，發放對象包括國家開發銀行、政策性銀行、國有商業銀行、郵政儲蓄銀行、股份制商業銀行等 21 家全國性銀行，旨在鼓勵引導金融機構支持地方國有企業消化存量房產和優化增量住房，推動構建房地產新發展模式。三、匯率政策：用好儲備政策，有序推進金融開放，人民幣匯率均衡穩定三、匯率政策：用好儲備政策，有序推進金融開放，人民幣匯率均衡穩定 今年以來，外部環境依然復雜多變，中國外匯市場運行

198、展現出較強韌性。2024年第一季度，外匯儲備規模從年初的 3.22 萬億美元上升至 3.25 萬億美元，相較于去年年底增加了 7.68 億美元。第二季度外匯儲備有所回落，4 月降為 3.20 萬億美元，5 月小幅回升至 3.23 億美元。44.7%22.2%8.8%7.9%6.8%9.6%抵押補充貸款支小再貸款支農再貸款再貼現碳減排支持工具其他結構性貨幣政策工具67 受全球金融市場的動蕩和美國一系列政策調整的影響，2024 年前 5 個月人民幣匯率面臨著持續貶值的壓力，展現出顯著的“韌性”。自 2023 年 10 月 7 日新一輪巴以沖突爆發以來，由于國際油價大漲、及隨后出現的美國通脹數據超預

199、期，市場對美元現金和國債等高流通性替代資產的強烈持有意愿帶動美元指數強勢上漲，人民幣被迫貶值，匯率中間價一直在 7.10 附近小幅度震蕩。美元兌人民幣匯率在 2024 年初于 7.08 附近筑底，而后以溫和的斜率上行。受中美利差倒掛、美國就業數據好于預期、美降息時點預期推遲、亞洲貨幣貶值等因素影響，人民幣在岸和離岸價于 3 月 24 日觸及 7.2776 和 7.2776 高位。5 月美元指數走弱，五一假期期間，離岸人民幣兌美元漲至 7.192，周度漲幅超過 750 個基點。隨著美國公布 5 月強勁的非農就業數據，非農就業人數增加 27.2 萬人，較預期高出 9.2萬，薪資增速漲至 0.4%，

200、高于環比增加 0.2%的預期，引發通脹回升擔憂，令美聯儲年內降息次數與幅度再度被壓降，給人民幣匯率構成新的下跌壓力，6 月人民幣匯率在岸價在 7.245 附近徘徊，離岸價圍繞 7.26 波動，中間價在 7.10 至 7.12區間內波動。圖圖 8 人民幣在岸人民幣在岸(USD-CNY)與離岸與離岸(USD-CNH)近期走勢近期走勢（數據來源：（數據來源：CEIC）-800-600-400-20002004006008005.65.866.26.46.66.877.27.47.62019/1/12020/1/12021/1/12022/1/12023/1/12024/1/1(basis point

201、s)(RMB/USD)Spot SpreadUSD-CNHUSD-CNY68 從跨國資本流動的變化來看，我國跨境資金流動趨向均衡，外匯市場運行總體平穩。國家外匯管理局統計數據顯示，按美元計值，2024 年 5 月，銀行結匯1760 億美元，售匯 1919 億美元。1-5 月，銀行累計結匯 8919 億美元，累計售匯9707 億美元。2024 年 5 月，銀行代客涉外收入 5848 億美元，對外付款 5851 億美元。1-5 月，銀行代客累計涉外收入 28355 億美元，累計對外付款 28709 億美元。5 月我國結售匯逆差 159 億美元，其中，銀行代客結匯同比下降 9.08%，售匯與上年同期

202、基本持平。銀行代客涉外收付款逆差由 4 月 382 億降至 3 億美元，逆差大幅收窄，分項目看，貨物貿易、證券投資和直接投資是涉外收付款逆差收窄的前三大貢獻項。5 月，貨物貿易收付款順差由上月 245 億增至 432 億美元，貢獻了銀行代客涉外收付款逆差降幅的 49%；證券投資收付款順差由上月 24 億增至 151 億美元，貢獻率為 33%，直接投資收付款逆差由上月 295 億降至 180 億美元，貢獻率為 30%?？傮w來說，我國外匯市場運行展現出較強韌性，跨境資金流動總體均衡，市場預期和交易保持理性有序。人民幣匯率的走勢若使用人民幣無本金交割遠期外匯交易衡量（圖 9）可知，2024 年上半年

203、，一年和兩年期遠期外匯交易價格均揭示較高的人民幣升值預期，且二者分化不明顯（1 年 NDF：2024/3 預期升值 2.33%；2024/6 預期升值 2.93%。2 年 NDF：2024/3 預期升值 3.71%；2024/6 預期升值 4.31%），市場預期對人民幣的升值趨勢在短期內相對穩定。2024 年下半年，美國經濟減速風險增大、通脹預期降溫，且將舉行總統大選，美聯儲或轉向降息。在此背景下，美元指數或繼續回落，中美利差將不斷收窄，人民幣匯率面臨的外部壓力將得到緩解，人民幣匯率企穩回升是大概率事件。中長期來看，中國經濟邁入高質量發展階段，國際收支自主平衡，外匯市場深度和廣度將進一步拓展，

204、經營主體的風險中性意識顯著增強，其運用外匯衍生品等管理匯率風險的能力在提升，人民幣跨境收付穩步增長，人民幣匯率保持基本穩定在宏觀上和微觀上都有堅實的基礎。近年來，面對多變國際形勢，人民銀行一直堅持以我為主，兼顧內外均衡。堅持以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制度。既注重發揮市場在匯率形成中的決定性作用，也會高度關注外匯市場形勢變化，并擇機使用儲備政策。課題組使用標準化的外匯儲備變動幅度除以標準化的匯率變動幅度建構出外匯干預指數（圖 10），指標越接近 1，表明外匯干預程度越大。69 從上海財經大學經濟學院構建的指數可以看出，今年年初央行干預程度較小，隨著人民幣貶值壓力逐

205、漸增大，外匯干預指數有所升高，于 4 月達到最大值 1。這顯示了在內外部環境不確定性加大的情況下，央行及時加大干預力度，消減人民幣貶值的壓力，有利于穩定市場情緒和預期，從而使人民幣匯率波動在合理區間內。圖圖 9 人民幣無本金交割遠期外匯交易人民幣無本金交割遠期外匯交易 （數據來源：（數據來源：WIND、上海財經大學、上海財經大學經濟學院經濟學院，單位：，單位：%（implied RMB change）央行穩定匯率的能力主要取決于兩方面的因素，外匯儲備的充足性，以及跨國資本流動的變化幅度和方向。首先來看外匯儲備的充足性。2024 年以來，我國外匯儲備規模保持基本穩定，截至 5 月末，外匯儲備規模

206、為 32320 億美元，較 4月末上升 312 億美元，升幅為 0.98%。5 月外匯儲備規模環比實現較大漲幅主要受美元指數下跌，全球金融資產價格總體上漲、主要經濟體貨幣政策預期、宏觀經濟數據等因素綜合影響。2024 年 5 月，中國官方黃金儲備為 7280 萬盎司，與上月持平，這意味著中國央行在此前連續 18 個月增持黃金儲備后，在 5 月暫停增持黃金儲備。在黃金價格水平處在歷史高位的背景下，適當調整增持節奏，有助于控制成本。我國經濟內生動能持續增強，經濟回升向好態勢不斷鞏固，將為-6-4-202462020-01-012020-03-012020-05-012020-07-012020-0

207、9-012020-11-012021-01-012021-03-012021-05-012021-07-012021-09-012021-11-012022-01-012022-03-012022-05-012022-07-012022-09-012022-11-012023-01-012023-03-012023-05-012023-07-012023-09-012023-11-012024-01-012024-03-012024-05-01RMB 1-y NDFRMB 2-y NDF70 外匯儲備規模繼續保持基本穩定提供支撐。為衡量外匯儲備的充足性，課題組參考國際貨幣基金組織的指南構建了

208、3 個指標：進口覆蓋率，外匯儲備/短期債務比率，外匯儲備/M2 比率。圖圖 10 外匯干預指數外匯干預指數(上海財經大學構建上海財經大學構建)（上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院構建（左），構建（左），數據來源：數據來源：CEIC，單位：單位：RMB/USD（右）（右）5.86.06.26.46.66.87.07.27.400.10.20.30.40.50.60.70.80.9102/201905/201908/201911/201902/202005/202008/202011/202002/202105/202108/202111/202102/202205/202208/20221

209、1/202202/202305/202308/202311/202302/202405/2024(RMB/USD)(指數)外匯干預指數USD-CNY spot,monthly average(RHS)71 圖圖 11 官方官方儲備儲備資產資產近期走勢近期走勢（數據來源：（數據來源：CEIC，單位：單位：USD Billion）進口覆蓋率表示一個國家的外匯儲備能夠覆蓋多少個月的進口，該指標用來評估一個國家在沒有外部融資情況下，僅依靠外匯儲備能夠維持進口的能力，通常適用于資本賬戶開放程度較低的國家。2023 年，我國進口覆蓋率為 15.2 個月，相較于 2022 年上升了 1.3 個月，外匯儲備相

210、對于進口額保持小幅增長，體現了我國具備較強的國際支付能力和較低的外部風險敞口。雖然隨著全球經濟環境變化，經濟增長和進口需求的增加，我國進口覆蓋率從 2009 年的 28.6 個月震蕩下降至 2023 年的 15.2 個月（見圖 12），仍保持在相對健康的水平，顯示出我國有足夠的能力來滿足進口需求，并保持經濟的穩定和抵御外部沖擊。外匯儲備/短期債務比率被廣泛用作評估外匯儲備是否充足的指標，尤其適用于有大量短期跨境金融交易的國家。我國外匯儲備/短期債務比率自 2007 年持續走低，從 6.5 下降至 2023 年的 2.37，外匯儲備增長速度低于短期外債的增速（見圖 12）。雖然外匯儲備/短期債務

211、比率大幅下降，但我國外匯儲備的絕對規模仍然很高，足以覆蓋短期債務和其他潛在的外部支付需求。對于資本賬戶非常開放的國家，外匯儲備/M2 比例常被用于衡量資本外逃風2,7002,8002,9003,0003,1003,2003,3003,4003,5003,60001/201704/201707/201710/201701/201804/201807/201810/201801/201904/201907/201910/201901/202004/202007/202010/202001/202104/202107/202110/202101/202204/202207/202210/202201

212、/202304/202307/202310/202301/202404/2024官方儲備資產:外匯儲備官方儲備資產:基金組織儲備頭寸官方儲備資產:特別提款權官方儲備資產:黃金72 險和外匯儲備是否充足。我國外匯儲備/M2 比例較 2023 年 12 月有所微降，由9.87%回落至 2024 年 4 月的 9.69%；并于今年 4 月達到 9.68%的歷史最低位?？傮w而言，該比例的波動幅度較小，說明我國外匯儲備抵御資本外逃風險的能力較為穩定。上述三項外匯儲備指標的連續走低可能引發市場對央行保持匯率穩定能力的擔憂。這里需要說明的是，早在 2006 年底，中央經濟工作會議就指出，中國國際收支的主要矛

213、盾已經從外匯短缺轉為了貿易順差過大、外匯儲備增長過快，并提出必須把促進國際收支平衡作為保持宏觀經濟穩定的重要任務。也就是說，早在十多年前，中國政府就已經明確不追求外匯儲備越多越好。從 2009 年至今，上述三項指標就呈現出持續下降的態勢。我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大，有利于外匯儲備規模保持基本穩定。圖圖 12 外匯儲備充足率指標外匯儲備充足率指標（數據來源：（數據來源：CEIC，上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院構建構建）另一方面，跨國資本流動的變化對未來匯率走勢以及央行穩定匯率能力也有著重要影響。在國際收支平衡表中，非儲備性質的金融賬戶包括直接投資、證券投資、金融衍生工具和其

214、他投資。非儲備性質的金融賬戶集中反映民間部門的跨051015202530354045500.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.00進口覆蓋率（左）外匯儲備/短期債務比率（左）外匯儲備/M2比例(右）%73 境資本流動。從中國非儲備性質的金融賬戶來看（圖 13），非儲備性質的金融賬戶在 2017 年扭轉了自 2015 年 8.11 匯改以來的大量資本流出的局勢，變為資本流入，這與人民幣兌美元匯率在 2017 年的較大幅度升值是相對應的，同時也顯示了自“8.11 匯改”之后資本管控政策已見成效。盡管由于中美貿易戰，2019 年資本流入大幅減少，但仍為凈流入。從另一

215、層面，也能反映出我國金融市場雙向開放的穩步推進，國際資金聚焦中國市場。2022 與 2023 年資本凈流出規模大幅上升，這和美聯儲加快收緊貨幣政策有關。2022 年 3 月美聯儲進入加息周期，截止 2023 年 7 月，美聯儲已累計加息 11次，聯邦基金目標利率共上調 525 個基點，與此同時，從 2022 年 3 月到 2024 年6 月，我國 LPR 一年期報價一共下調 3 次，共下調 25 個基點。中美利差的逐漸縮小，引發國內資本流出，也降低了中國金融資產對外國投資者的吸引力。我國金融賬戶中證券投資在 2022 年大規模流出 2891 億美元，2023 年流出 632 億美元；直接投資在

216、 2022 年流出 198 億美元，2023 年流出 1426 億美元；金融衍生工具在 2022 年和 2023 年分別流出 132 億美元和 75 億美元，只有其他投資近兩年實現了資本凈流入，在 2022 年和 2023 年分別流入 648 億美元和 34 億美元。這些國際資本的流動均與中美利差波動相關聯，在美聯儲加息影響下，人民幣貶值壓力大，市場的避險情緒持續強烈，對證券投資和直接投資產生較大影響。74 圖圖 13 中國中國非儲備性質的金融非儲備性質的金融賬戶賬戶 （數據來源：（數據來源：CEIC，單位：單位：USD Billion）面對資本流出壓力，資本管制政策可以調節資本跨境流動規模，

217、有助于緩解匯率貶（升）值壓力。近年來，中國資本與金融賬戶的開放逐步推進：根據 2000-2022 0IMF 公布的匯兌安排與匯兌限制年報，中國資本項不可兌換項目個數已從 2000 年的 9 項逐漸減少為 2022 年的 0 項，資本項的 40 個子項目中，中國資本項基本可兌換項目和部分可兌換項目已全部開放18。隨著資本與金融賬戶不斷開放，資本跨境流動勢必加劇，對宏觀經濟條件變動更為敏感，從而會對人民幣匯率波動及央行穩定匯率能力產生影響。而充足的外匯儲備積累可以削弱資本管制放松對央行匯率穩定能力的負面影響。課題組結合匯率穩定、資本管制與外匯儲備積累三者間的聯動關系構建線性概率回歸模型19，回歸結

218、果表明，央行選擇非自由浮動匯率制度的可能性與外匯儲備占 GDP 比 18匯兌安排與匯兌限制年報中的資本項即是中國國際收支平衡表中資本賬戶和非儲備性質的金融賬戶下的交易項目。19 選取 1971-2016 年 186 個經濟體為研究對象，以匯率制度（自由浮動和非自由浮動）為被解釋變量，以外匯儲備占 GDP 比例、基于 IMF匯兌安排與匯兌限制年報構建的金融開放程度指標及二者交乘項為核心解釋變量-1200-1000-800-600-400-20002004006008002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016

219、2017201820192020202120222023國際收支平衡表:凈誤差與遺漏國際收支平衡表:金融賬戶:非儲備性質:其他投資國際收支平衡表:金融賬戶:非儲備性質:金融衍生工具國際收支平衡表:金融賬戶:非儲備性質:證券投資國際收支平衡表:金融賬戶:非儲備性質:直接投資國際收支平衡表:金融賬戶:非儲備性質75 例正相關，與金融開放程度負相關，且后者隨著外匯儲備占 GDP 比例上升有所減弱。課題組基于回歸結果構建了匯率穩定能力指數，該指數越高，說明央行穩定匯率的能力越強。隨著我國金融開放力度加大，匯率穩定能力指數總體上呈現下降的趨勢，繼 2023 年第三季度外匯局與央行提出“保持人民幣匯率在均

220、衡水平上基本穩定，堅決對順周期行為予以糾偏，堅決防范匯率超調風險”后，2024年一季度為 0.45，較 2023 年底上升了 7.18%。圖圖 14 美國聯邦基金目標利率和中國美國聯邦基金目標利率和中國貸款貸款市場市場報價報價利率利率（數據來源：數據來源：CEIC,Fred data,單位：單位：%）01234562022-01-012022-02-012022-03-012022-04-012022-05-012022-06-012022-07-012022-08-012022-09-012022-10-012022-11-012022-12-012023-01-012023-02-0120

221、23-03-012023-04-012023-05-012023-06-012023-07-012023-08-012023-09-012023-10-012023-11-012023-12-012024-01-012024-02-012024-03-012024-04-012024-05-012024-06-01美國聯邦基金利率上限美國聯邦基金利率下限中國貸款市場報價利率(LPR):1年76 圖圖 15 匯率穩定能力指數匯率穩定能力指數（數據來源：數據來源：CEIC，IMF，上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院構建構建）綜上所述，從人民幣匯率的短期波動來看，美元走勢、中美貨幣政策、中國外

222、匯儲備充足性、金融開放程度以及資本管制力度對匯率走勢產生直接影響。首先，美元指數的強弱表現是人民幣匯率調整的外部壓力來源。世界經濟形勢仍存在很大的不確定性，美元作為避險資產，需求始終保持高位，使得美元指數下行空間有限。2024 年美聯儲貨幣政策逐漸轉向，結束加息進程，即將開始降息周期。其次，中國人民銀行發揮貨幣供應總量調節，適時降息降準，在總量上保障流動性更加充裕，在價格適度上降低社會綜合融資成本。我國貨幣政策仍留有較大的空間，或還有繼續降息的可能性，中美利差或將無法按照預期的程度收窄，對貨幣政策的掣肘或難以短期內消除。第三，我國外匯儲備充足，連續 13 年保持在 3 萬億美元以上。外匯市場運

223、行總體平穩，境內外匯供求保持基本平衡，對人民幣匯率穩定起到一定支撐作用。第四，隨著我國金融開放程度的加深，國際資金將更加積極的參與中國金融市場，對央行在合理均衡水平上維持匯率穩定的能力提出挑戰。在人民幣匯率的浮動更趨向于市場化的形勢下，我國的貨幣政策會更加具有自主性，會對調節我國的內部平衡起到更有效的作用。因此，課題組認為，貨幣當局有充足的外匯儲備，積累的豐富的經驗和足夠的政策工具，為人民幣匯率提供實時性支撐，2024 年下半年外匯儲備會在波動中保持穩定，人民幣匯率將在合理區間內雙向寬幅波動。00.10.20.30.40.50.60.703/201706/201709/201712/20170

224、3/201806/201809/201812/201803/201906/201909/201912/201903/202006/202009/202012/202003/202106/202109/202112/202103/202206/202209/202212/202203/202306/202309/202312/202303/202477 專題四專題四 需求側管理的新思路及房地產市場數據分析需求側管理的新思路及房地產市場數據分析 序言序言 在 2024 年的年度報告中，課題組就指出，宏觀經濟是因，房地產市場是果。如果宏觀經濟讓家庭部門感受不到“溫度”，那么需求端，無論是消費需求，還

225、是房地產需求，都會受到抑制。并且由于房地產還具有流動性較差、安全資產的屬性，當不確定升高，家庭會降低流動性較差資產的配置，這會引起房價的下降。而房價的下降又會削弱甚至打破安全資產的屬性。今年上半年房地產的數據再次印證了課題組的觀點。那么在這種情況下，到底怎樣的政策可能起到托底的效果？是繼續降低貸款利率？還是有其他可行的措施，在接下來的分析中，課題組將就以上問題展開分析。一、房地產市場需一、房地產市場需求端依舊低迷求端依舊低迷 雖然房價是一個需求與供給均衡的指標，但根據國內外歷史經驗，房價更能反映需求側的表現。如果房價開始企穩，那么就說明家庭資產負債表調整到位，我們理應對未來有一個更好的期待。但

226、如果房價仍然維持下降的趨勢，則問題就演變成采用何種政策才能穩定房地產市場。從 2024 年上半年的數據來看，房價依舊保持下滑的趨勢，甚至下滑的增速有所加快。首先是新建住宅價格指數，如圖 10 所示。在經歷了 2023 年下半年的平穩之后，進入 2024 年，房價降幅開始再次擴大，下降的速度甚至有加快的趨勢。從各城市房價來看，整體下降趨勢一致，三線城市房價下降最大，二線城市次之，一線城市最小。但是，如果看下降的趨勢，一線城市下降的速度（曲線的斜率）要快于二線三線城市，這是 2024 年的房價分化的新特點。具體來看，2024 年 5月份，一線城市降幅達到 3.2%，比上月下降 0.7 個百分點，二

227、線城市降幅達到3.7%，比上月下降 0.8 個百分點，三線城市降幅達到 4.9%，比上月下降 0.6 個百分點。在 5 月中旬，央行、金融監管總局等公布了新的房地產促進政策，首套和二套房貸最低首付款比例分別降至不低于 15%和不低于 25%。這些政策的效果可能還未體現。如果我們將時間線拉長，聚焦于一線城市，則可以看出，其實一線城市的房78 價從 2021 年年中開始就呈現一直下降的趨勢，這中間甚至沒有像二線三線城市一樣，呈現些許的反復。這說明，在探討房價的區域分化時，可能要將更多的跨區域因素考慮在內，這也將會在本次報告的后面部分有所分析。圖圖 10 70 城新建商品住宅價格指數當月同比城新建商

228、品住宅價格指數當月同比（數據來源：（數據來源：國家統計局、國家統計局、上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院）-6-4-202468102020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:70個大中城市新建商品住宅價格指數:當月同比中國:70個大中城市新建商品住宅價

229、格指數:一線城市:當月同比中國:70個大中城市新建商品住宅價格指數:二線城市:當月同比中國:70個大中城市新建商品住宅價格指數:三線城市:當月同比79 圖圖 11 70 城二手住宅價格指數當月同比增長率城二手住宅價格指數當月同比增長率（數據來源：國家統計局（數據來源：國家統計局、上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院）在二手房市場，同新建住宅價格指數的變動趨勢一致，房價的降幅繼續擴大，并且下降的速度甚至有加快的跡象，如圖 11 所示。但與新建住宅價格指數不同的是，一線城市房價降幅不僅最大，下降的速度（曲線的斜率）也最大。具體來看的話，其中一線城市房價的降幅最多，在 2024 年 5 月達到了

230、同比下降 9.3%，二線城市也達到了同比下降 7.5%，三線城市達到了同比下降 7.3%。這一 2024 年出現的新情況更加值得關注。以往在二手房市場房價上漲時，一線城市處于領漲狀態，并且在 2024 年之前，一線城市的降幅也比二線三線城市小很多。但目前一線城市的二手房房價下降幅度更大說明一線城市的勞動力市場可能也出現了問題，更多的流動人口回流到原住地，這種需求的跨區域流動導致了房價的反常。-15-10-50510152020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-

231、012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:70個大中城市二手住宅價格指數:當月同比中國:70個大中城市二手住宅價格指數:一線城市:當月同比中國:70個大中城市二手住宅價格指數:二線城市:當月同比中國:70個大中城市二手住宅價格指數:三線城市:當月同比80 圖圖 12 二手房掛牌價指數二手房掛牌價指數（數據來源：（數據來源：Wind、上海財經大學、上海財經大學經濟學院經濟學院）在房價下跌，需求不旺盛的時候，直接將各個交易完成的房價取平

232、均的方法得到的房價指數會低估房地產市場的嚴峻情況。想象這樣一種情況，如果一個家庭預算 300 萬，在房價高漲的時候，家庭只能購買一線城市郊區的住房。但此時，房價下跌，預算沒有變的話，家庭可以在郊區買房，也可以在市區買品質更好的房子。這種情況反映到數據上，顯示房價下降幅度并不大，但其實真實的情況要嚴重的多，畢竟這是以低品質房源完全退出交易市場為代價的。因此，課題組也畫出了控制了二手房狀況的二手房出售掛牌價指數，如圖 12 所示，同 70 個大中城市二手房價格指數一致，一線城市的房價降幅最大。這再次驗證了，房地產市場的問題并不僅僅是房地產內部的問題，而是宏觀經濟問題的集中反映。農村或中小城市作為經

233、濟的壓艙石，許多流動人口回流一定程度上穩定了宏觀經濟，但也造成一線城市房地產市場的進一步需求萎縮。1001201401601802002202402020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:二手房出售掛牌價指數中國:一線城市:二手房出售掛牌價指數中國:二線城市:二手房出售掛牌價指數中國:三線城市:二手房出售掛牌價指

234、數中國:四線城市:二手房出售掛牌價指數81 圖圖 13 二手房掛牌量指數二手房掛牌量指數（數據來源：（數據來源：Wind、上海財經大學、上海財經大學經濟學院經濟學院）在二手房市場上，雖然掛牌價指數在不斷下降，但掛牌量指數卻在今年年初有所上升，如圖 13 所示。當然，掛牌價和掛牌量都是供需調整的一個結果。但無論如何，在房價下降時，掛牌量的上升都預示著二手房交易成本的上升，戶主可能需要更長時間才能將住房賣掉，這可能會給家庭的現金流造成更加嚴重的影響。同時，這也預示著住房作為安全資產的屬性在降低，家庭更有動力去賣掉這一類資產，造成房價進一步下降的隱患?，F有研究表明，當家庭遭受重大的經濟沖擊，比如失業

235、時，如果家庭有現金流作為支撐，即使這些現金流來自于信用卡等信貸，那么家庭也會更有耐心去尋找更加合適的工作，勞動力市場的錯配行為就會更少。但目前的情況卻說明，如果家庭遭受了重大的經濟沖擊，想要賣掉住房補充現金流也變得困難。因此，房價的變動還會通過家庭工作以及勞動力供給的選擇，反饋到宏觀經濟中，進一步影響宏觀經濟的運行。0501001502002503003504002020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-

236、052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:二手房出售掛牌量指數中國:一線城市:二手房出售掛牌量指數中國:二線城市:二手房出售掛牌量指數中國:三線城市:二手房出售掛牌量指數中國:四線城市:二手房出售掛牌量指數82 圖圖 14 流動人口增速流動人口增速（數據來源：（數據來源：Wind、上海財經大學、上海財經大學經濟學院經濟學院）從前面的描述中可以看出，我國的房價不但有著趨勢上的下降，在區域上也有著分化，無論是新房，還是二手房，一線城市的房價下降幅度均超過了二線三線城市。課題組認為，產生這一情況的原因是宏觀經濟導致的人口跨省流動下降。如圖 14 所

237、示，無論是東部中部還是西部，農民工跨省流動的人口增速在大部分年份都小于 0，說明跨省流動人數一直在下降，并且在 2023 年下降的幅度特別大。雖然跨省流動并不能與農民工返流畫等號，但根據中國流動人口發展報告2018的描述20，“最近幾年，我國勞動力，尤其是農民工有從東部沿海地區向中西部地區回流的現象”。如果這一回流更多發生在一線城市向其他城市的轉移，那么這種由人口回流導致的額外的一線城市的住房需求萎縮會進一步給一線城市房價以壓力。二、房地產市場供給端困難重重二、房地產市場供給端困難重重 由于房價下降更多是需求端疲軟的影響，房價下降又進一步抵消房產作為安全資產的屬性，因此，房價的下降不僅不會刺激

238、房地產企業的銷售，而且還會進 20 詳見 https:/ 一步限制房地產企業的回款。這從房地產的銷售數據中得到了明確的反映。圖 15和圖 16 畫出了全國商品房銷售額與銷售面積的累計同比增速。整體來看，2024年前 5 個月商品房銷售額 35665 億元，累計同比下降 27.9%，與 2023 年同期的正增長相比，更凸顯情況的嚴峻性。畢竟，在2022年同期，這一數值為降幅31.5%，也就是說，今年前5 個月的商品房銷售額增速僅比受到新冠肺炎疫情影響的 2022年同期略高，這還是在基數不斷下降的情況下。具體而言，住宅銷售額 31163 億元，同比比下降 30.5%，跌幅雖然比年初雖略有收窄，但情

239、況也不容樂觀。住宅銷售面積 30744 萬平方千米，同比下降 23.6%，跌幅較年初擴大 1.2%。圖圖 15 全國商品房銷售額累計同比增長率全國商品房銷售額累計同比增長率（數據來源：（數據來源：國家統計局、國家統計局、上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院）-60-40-20020406080100120140160020,00040,00060,00080,000100,000120,000140,000160,000180,000200,0002020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-0320

240、22-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:商品房銷售額:累計值中國:商品房銷售額:住宅:累計值中國:商品房銷售額:累計同比中國:商品房銷售額:住宅:累計同比84 圖圖 16 全國商品房銷售全國商品房銷售面積面積累計同比增長率累計同比增長率（數據來源：（數據來源：國家統計局、國家統計局、上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院）受房地產銷售疲軟的影響，我國房地產市場的庫存壓力繼續擴大，如圖 17所示。截至 5 月，我國商品房待售面積已經達到 74256 萬

241、平方米，同比增長 15.8%。分項來看的話，住宅待售面積 38712 萬平方米，同比增長 24.6%。只看住宅的話，待售面積雖然較年初的 40500 萬平方米有所降低，但卻比去年平均 31000 萬平方米左右的均值高出許多。與2016年2月的最高值46635萬平方米已經相差不多。表現最差的是辦公樓，辦公樓的待售面積為 5214 萬平方米，雖比 4 月新高 5217萬立方米有所下降，但已經遠遠超過歷年的值。當然，在銷售不暢，但又有保交樓政策的限制下，下一步房地產市場的庫存可能會進一步增加。但是，現在的問題是，我們如何尋找一個新的政策去穩定房地產市場，畢竟，當前已經沒有如2014-2015 年的五

242、次降準降息的環境，家庭似乎也已經對刺激性政策產生鈍感。-40-20020406080100120020,00040,00060,00080,000100,000120,000140,000160,000180,000200,0002020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:商品房銷售面積:累計值 萬平方米中國:商品

243、房銷售面積:住宅:累計值 萬平方米中國:商品房銷售面積:累計同比%中國:商品房銷售面積:住宅:累計同比%85 圖圖 17 全國商品房待售面積累計同比增長率全國商品房待售面積累計同比增長率（數據來源：（數據來源：國家統計局、國家統計局、上海財經大學上海財經大學經濟學院經濟學院）房地產企業的銷售持續下降，資金鏈受到影響，自然就會傳導到企業投資中。圖 18 報告了房地產開發投資的累計同比增速情況，1-5 月房地產開發投資完成額的累計同比已經跌破 10%，達到了 10.1%。當然，如果從趨勢上來看的話，這一下降的趨勢從 2021 年就已經開始。這一時間點正好和家庭部門開始家庭資產負債表調整吻合。換句話

244、說，只有住房需求高，房地產企業銷售才能好，只有房地產企業銷售好，房地產企業才會有更多的投資，因此，要想改變房地產市場的局面，從需求端穩定房地產才是重點。近期出臺的地方政府購買尚未售出的存量住房的政策可能是一個很好的嘗試。來看分項的話，從開發投資構成看，建筑工程作為最重要的投資構成，1-5月投資額累計同比下降 11.5%，跌幅較上月擴大 0.8%，雖然比去年年底降幅有所收窄，但降幅卻比年初的 1 月和 2 月有所擴大。其他費用主要包括房地產企業的土地購置費用，截至 5 月累計同比下降 7.4%，跌幅比去年相比進一步擴大。-10-50510152025302020-092020-112021-01

245、2021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-012024-032024-05中國:商品房待售面積:累計同比中國:商品房待售面積:住宅:累計同比中國:商品房待售面積:辦公樓:累計同比中國:商品房待售面積:商業營業用房:累計同比86 圖圖 18 房地產開發投資及其構成完成額累計同比房地產開發投資及其構成完成額累計同比（數據來源：國家統計局、上海財經大學（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院經

246、濟學院）圖圖 19 房地產新開工面積累計同比房地產新開工面積累計同比（數據來源：國家統計局、上海財經大學（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院經濟學院）企業沒有錢進行投資，房地產銷售又低迷，那自然新開工面積也在繼續萎縮。2024 年前五個月，房屋新開工面積累計同比增速雖然仍是負值，但住宅和商業-30-20-1001020304050602020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-012023-032023-052023-0720

247、23-092023-112024-012024-032024-05房地產開發投資完成額:累計同比房地產開發投資完成額:建筑工程:累計同比房地產開發投資完成額:安裝工程:累計同比房地產開發投資完成額:設備工器具購置:累計同比房地產開發投資完成額:其他費用:累計同比-60-40-20020406080中國:房屋新開工面積:累計同比中國:房屋新開工面積:住宅:累計同比中國:房屋新開工面積:辦公樓:累計同比中國:房屋新開工面積:商業營業用房:累計同比87 營業用房的降幅有所收窄，辦公樓的降幅有所擴大。具體來看的話，1-5 月房地產開發企業房屋新開工面積同比下降 24.2%，降幅較上月縮小 0.4%，其

248、中，住宅新開工面積同比下降 25.0%，降幅較上月縮小 0.6%。辦公樓新開工面積同比下降24.9%，降幅較上月擴大 10.6%。商業營業用房新開工面積同比下降 27.0%，降幅較上月縮小 4.4%。三、家庭資產負債表繼續調整三、家庭資產負債表繼續調整 從 2021 年年中報告開始，課題組就觀察到家庭進行資產負債表調整的跡象。并利用理論分析加數據支撐的方式指出，收入不確定性增加是理解家庭資產負債表調整的關鍵。那么進入 2024 年，家庭是在縮表呢，還是在繼續擴張呢。圖圖 20 家庭部門新增人民幣貸款季度同比增速家庭部門新增人民幣貸款季度同比增速 （數據來源：上海財經大學（數據來源：上海財經大學

249、經濟學院經濟學院、WIND）居民戶全部貸款新增額，以及中長期貸款新增額與短期貸款新增額的季度同比增速情況如圖 20 所示?？梢钥闯?，在 2023 年同比增速已經為負的基數效應下，居民戶中長期貸款的同比增速在 2024 年第一季度呈現為正增長。但是，短期貸款的增速卻從 2023 年第三季度開始一直呈現負值，即使這期間包括了雙十一促銷，春節等消費支出的重要時期。雖然中長期貸款的增速為正，但從量上來看的話，一季度的新增額僅比去年同期有所增加，遠低于以往任何時期，因此，-600%-400%-200%0%200%400%600%800%1000%1200%1400%-100%-50%0%50%100%1

250、50%2016-032016-072016-112017-032017-072017-112018-032018-072018-112019-032019-072019-112020-032020-072020-112021-032021-072021-112022-032022-072022-112023-032023-072023-112024-03全部貸款中長期短期（右軸）88 很難說家庭部門開始再次擴表的歷程。家庭部門則繼續增加流動性資金的持有。如圖 21 所示，2024 年一季度家庭銀行存款新增額為 8.56 萬億元（圖形中，為了將一季度的數值顯示，也將二季度的數值設定為與一季度相同

251、，但二季度真實數據在本報告發布時尚未公布）。雖然較去年同期有所下降，但也是高于之前的任意年份。課題組認為，家庭新增存款較去年下降可能并不是一個好的苗頭。結合二套房掛牌量指數來看的話，可能過去一年內，許多家庭的流動性資產被消耗，從而導致即使家庭想更多的存錢，也沒有余力去存。圖圖 21 家庭單季存款新增額家庭單季存款新增額（數據來源：中國人民銀行、國家統計局、上海財經大學（數據來源：中國人民銀行、國家統計局、上海財經大學經濟學院經濟學院，單位：億元），單位：億元）課題組早在去年的報告中就指出，只要宏觀經濟不向好，家庭部門感受不到實體經濟的溫度，則家庭的預防性儲蓄動機，以及流動性需求動機就不會減弱，

252、家庭的資產負債表就會持續調整。這一結果也從課題組構建的收入不確定性指標中再次得到確認。利用分省家庭人均可支配收入，課題組計算了中國家庭收入的方差，并通過濾波的方法將趨勢項與波動項區分，作為收入不確定性的指標，如圖 22 所示。從圖中可以看出，我國家庭面臨的收入不確定性并未出現下降的態勢，并且，在 2024 年第一季度，這一不確定性還有擴大的趨勢。雖然家庭可支配收入的增速已經有所恢復，但對未來的擔心卻會進一步激發家庭的預防性儲蓄動機。課題組早在 2022 年的年終報告中就指出，當收入方差增加的越多，家庭的預防性儲蓄動機越強，資產負債表調整越嚴重，也就表現為，消費下降越多，010,00020,00

253、030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,000100,000第一季度第二季度第三季度第四季度2023年2022年2021年2020年2024年89 家庭降杠桿的動機越強，對住房的需求越弱，房價下降的越多。當然，對流動性資產的累積也越多。收入不確定性不降低，家庭就不敢進行需求側的改善。圖圖 22 家庭收入不確定性指標家庭收入不確定性指標 （數據來源：上海財經大學（數據來源：上海財經大學經濟學院經濟學院、國家統計局）、國家統計局）如何應對這種情況？現在有許多專家和聲音指出，進一步降低利率，降低家庭的債務負擔，會激發家庭的需求動機。課題組認為，在我國已經從 2

254、015 年開始的長期低利率環境下，進一步降低利率可能效果有限，并且，只會將房地產問題無限后延，在接下來的部分，利用構建的包括家庭住房投資行為的結構模型，課題組將闡述這一擔心的邏輯，并提出相應的政策應對。四、長期低利率環境使得家庭部門對政策調整產生“鈍感”四、長期低利率環境使得家庭部門對政策調整產生“鈍感”雖然決策部門已經出臺了諸多政策，但如何穩定房地產仍然是當前社會熱議的話題。許多聲音指出，進一步降低利率，降低家庭的債務成本，可以改善家庭的現金流，起到穩定經濟，穩定房地產的目的。這種觀點從邏輯上當然沒有問題，中國絕大部分家庭的房貸是可調整利率抵押貸款(adjustable rate mortg

255、age,ARM)，貸款利率下降使得負債家庭的每期還款額下降，家庭消費會得到提高。但這里需要注意的是，我國從 2014 年開始就長期保持低利率狀態。長期低利率環境是否會影響貨幣政策的有效性？畢竟，低利率環境會刺激家庭進行房地-500501001502002014-122016-052017-092019-022020-062021-102023-032024-07收入方差指標收入方差指標（波動項）90 產投資，這與 2014 年以來的房地產市場現象一致。但投資房地產機會降低家庭的流動性資產。這樣，進一步降低利率可能就面臨家庭沒有足夠的流動性資產的窘況，畢竟財富是有限的，貨幣政策只是改變相對價格，

256、并不會憑空產生財富。為了分析這一問題，本報告考慮了存款利率長期下降和貸款利率長期下降兩種情況。這里首先看當兩種利率分別下降時房價的變動情況。如圖 23 所示，當僅有存款利率下降時，雖然住房相對流動性資產來說更具有投資價值，但受負向收入效應的影響，家庭的住房需求仍會降低，在給定住房存量不變，即住房供給不變的情況下，降低的住房需求會使得房價下降。同時從房價的動態變動可以看出，隨著時間的推移，高回報率時期（初始穩態）累積的流動性資產慢慢被消耗，低利率產生的負向收入效應對家庭的影響越來越大，因此，房價在第一期的時候下降最少，隨后會繼續下降至新的穩態水平。圖圖 23 利率長期下降下的房價變動利率長期下降

257、下的房價變動（數據來源：上海財經大學（數據來源：上海財經大學經濟學院經濟學院）在僅有貸款利率下降時，一方面貸款利率下降會降低有房貸家庭的還款額，產生正的收入效應；同時貸款成本的下降也會刺激家庭的住房需求，在給定住房供給不變的情況下，增加的住房需求會導致房價上升。同時，從房價的動態波動可知，由于貸款利率突然下降產生的收入效應在第一期最大，因此住房價格在第一期最高，然后隨著高利率時期（初始穩態）累積的債務被低利率債務替換，正91 向收入效應在逐漸減小，因此房價會慢慢下降至最終穩態水平。在探討了兩種利率分別下降時房價的波動后，本報告進一步分析不同利率對消費的不同影響。圖 24 分別報告了兩種利率變化

258、時消費的變化情況。圖圖 24 利率長期下降時消費變化情況利率長期下降時消費變化情況（數據來源：上海財經大學經濟學院）（數據來源：上海財經大學經濟學院）從圖中可以看出，當只有存款利率下降時，家庭預期到利率下降產生的負向收入效應，因此在利率改變當期，受跨期替代效應的影響，家庭消費還是會上升，但上升的幅度比較小，不到貸款利率下降產生的消費增幅的二分之一。同時，若考慮房價的變動，由于此時負向收入效應會降低房價，由此帶來的負向財富效應會進一步降低消費，使得消費上升幅度進一步縮減，甚至可能出現負值，在圖中表現為房價固定時消費增幅遠大于房價可變時的增幅。但隨著時間的推移，由于利率保持在低利率水平不再改變，跨

259、期替代效應消失，負向收入效應的作用顯現，使得家庭消費逐漸開始下降。同樣地，當考慮房價改變時，房價下降引起的購房成本的降低會產生一個正的收入效應，使得消費下降的沒有房價固定的時候那么多。當只有貸款利率下降時，受房貸還款額下降產生的正向收入效應的影響，家庭消費在利率下降當期會升高，上升幅度已經幾乎與兩種利率同時下降一致。同92 時，當房價可變時，受房貸利率下降影響，房價會升高（圖 23），由此還會產生額外的財富效應，因此，在利率變動當期房價可變時消費上升更多。但無論房價是否可變，隨著時間的推移，家庭對住房服務的過量需求使得家庭累積了大量的債務，由此產生的債務支付擠占了家庭的現金流，家庭消費會慢慢下

260、降，最終小于初始穩態水平。并且通過對比房價可變與房價固定的消費下降程度可知，雖然房價上升會產生替代效應增加消費，但買房成本的提高還會產生一個負的收入效應減弱消費，因此，長期而言，房價可變時家庭消費的下降幅度要大于房價固定時家庭消費的下降幅度。從上面的分析可以看出，貸款利率降低短期內雖然可以刺激消費，但長期低利率環境卻會激發家庭住房投資動機，使得家庭累積更多的債務，抑制消費的增長。因此，在長期低利率環境下，進一步降低利率可能產生的效果有限。那該如何做呢？五、課題組的觀點：引入再融資五、課題組的觀點：引入再融資 中國房地產市場的很多現象具有獨特性，與很多國家的房地產市場現象不同，比如，一個廣受熱議

261、的現象就是房地產市場的發展可能對家庭消費產生擠出效應，而這在歐美等國家并不存在。畢竟，理論上來說，房價上漲雖然確實加重了購房者的購房負擔，可能造成“房奴效應”，但也同時增加了有房家庭的住房財富，即房價上漲也會產生“財富效應”，使得有房家庭的消費增加。具體來說，“財富效應”可以細分為通過以下渠道影響消費：（1）兌現的財富效應，即居民將房產出售獲得可以用于消費的資金；（2）未兌現的財富效應，即當居民的房產價值增加時，居民覺得自己更富有，也會增加消費；（3）再融資（refinance）或者房屋凈值抵押貸款（home-equity-loan）渠道，即有房家庭通過將房產進行再抵押獲得貸款，從而獲得資金進

262、行消費或者投資。其中第三種渠道被認為是最重要的影響機制。那為什么房地產市場對社會總消費的影響在中美兩國之間會存在差異？一種可能的解釋為：假設經濟體中存在租房家庭和有房家庭，房價上漲會通過“房奴效應”擠出租房家庭和新買房家庭的消費，會通過“財富效應”使得有房家庭的消費上升。由于總消費由兩類家庭的消費加總形成，當租房家庭和新買房家庭93 受到的“房奴效應”占優于有房家庭的“財富效應”時，便會出現我國房價上漲與居民消費持續下降的情形；而當“財富效應”占優于“房奴效應”時，便會出現美國房價上漲與居民消費保持堅挺的情況。如果這一邏輯成立，一個直接的問題就是，為什么“房奴效應”在中國會占優于“財富效應”？

263、換句話說，中國有房家庭的“財富效應”受到了何種限制？課題組認為，在房價上漲向消費傳導的第三個渠道上，中美之間存在一個顯著差異：美國家庭可以將房產進行抵押進行再融資；而在中國，市場上并沒有類似的抵押貸款產品，大部分家庭難以通過再融資渠道獲得資金。根據以上分析，或許正是再融資渠道的缺失限制了中國家庭住房資產“財富效應”的實現，從而使中國家庭住房資產的“財富效應”較小。進一步地，課題組認為，這種再融資的差異也蘊含著刺激消費的政策選擇。換句話說，如果引入再融資渠道，是否會改變家庭住房選擇行為，進而對家庭消費產生刺激作用？從理論上講這一結果確實存在可能性：以流動性資產為例，在沒有再融資渠道時，為了應對未

264、來可能出現的緊急情況，居民會進行預防性儲蓄，從而積累較多的流動性資產；但當再融資渠道存在時，由于居民在有資金需求時，可以通過再融資渠道獲得所需資金，因此預防性儲蓄動機會有所下降，即會減少對流動性資產的積累，進而使得居民擁有更多可以用于消費的資金，家庭消費會增加。但對于住房資產來說，引入再融資卻有兩方面的效應：一方面，只有有房家庭才能進行再融資，因此再融資的引入增加了居民對擁有房產的意愿，可能會削弱家庭消費意愿；但另一方面，再融資渠道增強了房產的流動性，減少了居民過度累積房產的預防性儲蓄動機，這也減少了居民對房產的過度需求，增加了家庭消費意愿。因此，居民消費的變動取決于以上多種效應的加總，而對這

265、一問題的回答需要將這些傳導渠道納入到一個統一的分析框架中。94 圖圖 25 引入再融資政策后消費和房價相對于初始穩態的變動引入再融資政策后消費和房價相對于初始穩態的變動（數據來源：上海財經大學經濟學院）（數據來源：上海財經大學經濟學院）圖 25 報告了引入再融資政策后家庭消費與房價相對于初始穩態的動態變動情況，左圖為家庭平均消費的變動情況，右圖為房價的變動情況。從左圖中可以看出，在消費方面，（1）引入再融資政策當期，家庭的消費立刻升高，平均而言，家庭消費會增加 3.5%以上，這是由于兩方面原因，一是住房流動性的突然提高，再融資帶來的家庭現金流增加，那些在初始穩態時受到流動性約束的家庭此時可以利

266、用再融資放松預算約束，從而使得消費增加；二是預防性儲蓄動機的下降，由于住房流動性增加，即使家庭未來受到更大的收入沖擊，也可以通過再融資進行消費平滑，因此，此時家庭就不必要額外累積流動性資產，這也會使得消費上升。（2）隨著時間的推移，再融資產生的家庭現金流增加的效應已被所有家庭所應用，家庭的現金流狀態已是最優的內生決策，因此，這一渠道逐漸衰減，但預防性儲蓄動機下降的效應仍然存在，最終穩態時，家庭消費平均增加了1%左右?？偨Y而言，引入再融資后家庭消費的上升，反映了在初始穩態時，再融資政策的缺失限制了家庭“財富效應”的實現以及住房流動性較低產生的預防性儲蓄動機。從右圖中可以看出，在房價方面，（1）無

267、論是短期抑或是長期，房價均顯著上升。這主要是因為兩方面的原因，一方面，再融資的引入使得住房資產的流動性增強，在未來受到負向收入沖擊時，家庭不用調整住房就能獲得現金流，平滑消費的能力增強，家庭的住房投資意愿增加，在住房供給保持不變的前提下，95 由此導致房價上升。另一方面，房產除了可以滿足家庭的居住需求外，還具有預防性儲蓄功能，再融資政策使得家庭房產的流動性增加，與流動性資產的差異性縮小，從調整家庭資產結構的角度，家庭會提高房產的比重，降低流動性資產的比重。（2）從圖中可以看出，短期房價上升的更高一些，其中短期上升 4.5%左右，而長期上升 3%左右。這是因為，由于在初始穩態時家庭有額外的儲蓄動

268、機，這就使得初始穩態的家庭累積了大量的流動性資產，而在經濟體引入再融資政策后，家庭資產組合調整的渠道非常強，這就使得對住房的需求非常高。隨著時間的推移，當所有家庭都可以進行再融資后，家庭資產組合調整的渠道開始衰減，只有住房流動性增強的渠道發揮作用，這就使得房價最終雖然仍然高于初始穩態，但在量級上要比政策初期小一些。除了消費和房價外，圖 26 還匯報了涉及房地產的其他變量，如住房擁有率、房貸以及流動性資產相對于初始穩態的變動情況。在住房擁有率方面，總體而言，住房擁有率呈上升趨勢，最終穩態時上升了4%左右，這是因為，再融資政策使得有房家庭可以在需要的時候通過再融資獲得現金流，因此，為了獲得這一自我

269、保險的渠道，家庭必須先擁有住房，這也使得購房家庭的比例上升。從住房擁有率與房價波動的圖示可以看出，引入再融資不但會從集約邊際(體現為房價的上升)，而且還會從廣延邊際(體現為住房擁有率的上升)上提高家庭對住房的需求。在房貸方面，家庭累積的債務卻會大幅下降。這是因為，雖然引入再融資會使得家庭通過二次抵押借貸，從而使得家庭債務上升，但同時，由于家庭能否使用二次抵押取決于房屋凈值的大小，因此，引入再融資相當于盤活了房貸，家庭此時可以提前還貸，保持一個較高的房屋凈值額度，這樣在需要的時候才能進行二次抵押，這就導致引入再融資反倒會降低家庭的債務負擔。在流動性資產方面，家庭的流動性資產大幅下降，下降幅度甚至

270、比房貸的下降幅度還要大。這是因為，一方面，住房的流動性增強會降低家庭的預防性儲蓄動機，使得家庭沒必要再累積更多的流動性資產，另一方面，住房流動性增強會產生資產組合效應，使得家庭降低資產中流動性資產的比例，提高房產的比例。同時，由于房貸的利率高于流動性資產的利率，家庭部門的資產優化還會在房貸與流動性資產之間進行，出于資產最優配置的角度，家庭也會用儲蓄替代房貸，降低財務成本，這也就導致儲蓄下降的最多。96 圖圖 26 引入再融資政策后其他變量相對于初始穩態的變動引入再融資政策后其他變量相對于初始穩態的變動（數據來源：上海財經大學經濟學院）（數據來源：上海財經大學經濟學院）從報告使用的模型可以看出，

271、在初始穩態時，家庭共有成為租房者、不調整住房、以及調整住房三種情況，那么，在引入再融資后，家庭的各個選擇在轉移路徑上是如何變動的？圖 27 報告了家庭的各個選擇在轉移路徑上的變動情況。從圖中可以看出，當引入再融資后，三種選擇的家庭均出現大幅下降，而再融資的比例大幅升高。具體來看的話，對于租房者而言，引入再融資政策令家庭更愿意持有房產，在住房擁有率方面體現為上升，在成為租房者方面體現為成為租房者的比例下降。圖圖 27 引入再融資政策后家庭選擇相對于初始穩態的變動引入再融資政策后家庭選擇相對于初始穩態的變動（數據來源：上海財經大學經濟學院）（數據來源：上海財經大學經濟學院）97 對于不調整住房的家

272、庭而言，在初始穩態時，由于房價保持不變，家庭沒有調整住房獲取財富效應的動機，同時，可能有些家庭有足夠的流動性資產進行提前還貸，但卻被再融資市場的缺失限制。因此，當引入再融資后，一方面，家庭對住房需求的上升會使得房價升高，此時對于年齡較大的家庭而言，出售房產、或者換一個更小的住房從而獲得財富效應變得有利可圖，因此，家庭可能會變成調整住房者。另一方面，那些有足夠的流動性資產的家庭，此時出于資產優化的目的，可能會進行提前還貸，降低債務成本，二者均會降低不調整住房家庭的比例，這也就使得引入再融資后不調整住房家庭的比例大幅下降。對于調整住房的家庭而言，在初始穩態時，從生命周期上住房資產的變動來看，有些家

273、庭調整住房是主動的，是出于消費平滑的目的主動降低住房資產或者出于資產累積的目的主動增加住房資產。對于降低住房面積的家庭而言，在引入再融資后，房價上升會增強家庭調整住房的動機，對于提高住房面積的家庭而言，房價上升會提高購房的成本，降低家庭調整住房的動機。然而，有些家庭調整住房是被動的，即如果家庭當期受到比較大的負向收入沖擊，不得不調整住房平滑消費，此時引入再融資后，家庭可以通過二次抵押進行消費平滑，沒必要再賣房，這會使得調整住房的家庭比例下降。與此同時，在初始穩態是租房者的家庭需要買房，在初始穩態不調整住房的家庭可能選擇賣房，這又會增加調整住房的比例，從而整體上調整住房的家庭比例雖然也呈現下降的

274、態勢，但下降的比較緩慢。進一步地，由于再融資可以被細分為二次抵押(債務增加)與提前還貸(債務下降)，課題組在圖 27 中還報告了選擇二次抵押與提前還貸的家庭的比例。從圖中可以看出，無論是二次抵押還是提前還貸，在引入再融資的當期都大幅增加。但由于進行提前還貸需要資金，而家庭只有在初始穩態時才額外累積了大量的資金，因此，提前還貸的比例在第一期會大幅增加，但在第二期時會下降并趨于長期穩態。而對于二次抵押而言，由于引入再融資當期房價上升，家庭的房屋凈值升高，因此二次抵押的比例在第一期時會大幅增加，同時在第二期，此時那些在第一期選擇提前還貸的家庭已經有了足夠的房屋凈值，因此可能會選擇二次抵押進行消費平滑

275、，因此二次抵押的比例會繼續增加，然后再趨于穩態。98 圖圖 28 再融資政策力度不同對宏觀變量相對變動的影響再融資政策力度不同對宏觀變量相對變動的影響（數據來源：上海財經大學經濟學院）（數據來源：上海財經大學經濟學院）在本報告的基準模型中，課題組假設經濟體引入再融資政策的力度較大，即家庭選擇再融資的成本較小(=0)。進一步地，為了考察不同的政策引入力度的影響，同時作為基準模型的穩健性檢驗，課題組還做了另外三組政策實驗。具體而言，課題組將家庭選擇再融資的成本依次加大，使得其分別為 0.0、0.01、0.03（=0、=0.01、=0.03），然后檢驗消費、房價、房貸、以及流動性資產的變動。圖 28

276、 報告了在不同政策引入力度下，總消費和房價相對出初始穩態的變動情況。從圖中可以看出：引入再融資政策力度越小，即再融資成本越大，對消費和房價的影響越小。這是因為，再融資成本越大，選擇再融資的家庭就會越少，因此帶來的影響就會越小，同時由于家庭選擇再融資的比例下降，房貸與流動性資產的變動也就越小。當再融資成本足夠高時，家庭進行再融資的值函總是小于其他三種選擇，那么對于家庭來說，引入再融資的政策只會存在于紙面上，而不會被家庭所使用，因此，也就不會產生宏觀影響。當然，從圖中可以看出，即使是再融資存在成本，只要成本足夠小，就相當于對家庭提供了額外的選擇，因此，還是會對房地產起到穩定作用。99 以上結果表明

277、，在進行再融資政策改革時，要找準合適的政策設定，如果對于家庭來說，再融資的成本過高，則政策的效果就會大打折扣。當然，課題組需要說明的是，上述政策并不會影響“房住不炒”的房地產指導方針。原因主要有以下兩點。首先，課題組的分析只是聚焦于家庭首套房的流動性，如果將家庭的多套房選擇考慮進來的話，政策制定者仍然可以針對非首套房設定不同的信貸政策和利率政策，從而起到調控家庭多套房選擇的目的。因此，本報告的分析并不違反針對多套房購買的信貸或者利率政策的限定，只是假定在家庭購買了住房之后，增強住房的流動性會產生的宏觀影響。近些年來受到熱議的“以房養老”等利用房產進行的金融創新產品其實是本報告所提出政策的一個更

278、小范圍的試用。其次，本報告僅聚焦于房地產市場的需求側，針對家庭已經購買的房產，本質上還是一個有標的物的抵押借貸?，F有文獻表明，導致房地產市場金融脆弱性上升的一個重要原因是抵押貸款證券化(Mortgage-Backed Security,MBS)，而金融資產證券化是美國 2008 年金融危機的一個重要原因。本報告提出的政策并不涉及房貸資產的打包再利用，因此，不涉及房貸風險在金融機構內部的傳播。本報告聚焦于本來就屬于家庭的住房凈值資產，提出的金融創新也僅僅是讓正規金融機構提供二次抵押，盤活住房資產的流動性?，F在市場上也有一些小額貸款公司提供類似二次抵押的金融服務，但這些金融機構并不正規，甚至存在違

279、法行為。本報告提出的政策是從供給側金融改革的角度將這一服務正規化，可監管化。因此，從上述分析可知，本報告提出的提高住房資產流動性的政策并不違反“房住不炒”的房地產指導方針。100 專題五專題五 警惕地方政府債務擴張風險警惕地方政府債務擴張風險向影子銀行系統傳導，向影子銀行系統傳導，助力金融強國建設助力金融強國建設 序言序言 金融是國民經濟的血脈，是國家核心競爭力的重要組成部分。加快建設金融強國，是中國經濟長遠發展的戰略抉擇，更是在經濟全球化進程中維護國際金融安全的重要舉措，而防控金融風險是建設金融強國的重要保障。歷史經驗和教訓表明，維護金融安全是關系國家經濟社會發展全局的戰略性、根本性大事。黨

280、的二十大報告也強調，要持續“強化金融穩定保障體系，依法將各類金融活動全部納入監管，守住不發生系統性風險底線”；2023 年中央金融工作會議進一步強調，要“全面加強金融監管，有效防范化解金融風險”。根據財政部數據，截止到 2024年 3 月底，全國地方政府債務余額高達 416940 億元，其中一般債務 161585 億元，專項債務 255355 億元。因而，地方政府債務問題成為系統性金融風險的主要來源之一，防范化解地方政府債務擴張風險，切實維護財政金融穩定，是堅決打好防范化解重大風險攻堅戰的重要任務。作為地方政府財力的重要補充，地方債務在彌補地方政府財權和支出責任缺口、推動地方經濟快速增長等方面

281、發揮了積極作用，但地方政府對于舉債的過度依賴和大規模舉債也會影響財政健康和安全狀況，引發不容忽視的債務風險。中國地方政府債務風險也是“新一輪財稅體制改革”需要攻克的關鍵問題，無論是從顯性債務還是隱性債務角度來看，財政收支不平衡問題和地方政府債務問題愈加凸顯。由于金融系統是地方政府融資的主要渠道，且地方政府債務與金融風險關聯復雜，如果不及時化解地方政府債務風險很容易引發系統性財政金融風險，存在向財政金融體系加速風險傳導的隱患，進而嚴重威脅到經濟的健康發展和社會民生穩定?；诖?，本專題試圖對中國地方政府債務風險的情況進行全面分析，并切斷地方政府債務擴張風險向金融體系傳導的途徑，為實現金融強國建設目

282、標提供穩定的支撐。101 一、地方政府債務風險的主要形成機制一、地方政府債務風險的主要形成機制 要有效化解地方政府債務風險，必須從當前中國經濟增長模式的整體性角度理解地方政府債務形成的內在機制?？v觀已有研究，中國地方政府債務風險的形成機制主要有以下幾個方面：第一、財權和事權不匹配。分稅制改革之后，財權不斷上提，事權卻逐漸下移，地方政府在醫療、社保、教育等領域的投入不斷增加，導致地方政府財政收支差額不斷拉大，地方政府不得不加強預算約束，尋求財政支出的收入最大化。在此背景下，為了彌補工業化和城市化建設帶來的巨大的資金缺口，地方政府開始設立投融資平臺進行舉債，也就此埋下了地方債務的風險隱患。二是地方

283、政府工作人員出于晉升激勵實施一些政績工程，可能誘發政府債務擴張。無論是哪一層級的地方政府機構，地區經濟增長水平以及在相關區域內的排名變動，都是地方政府工作人員能否得到晉升和提拔的重要考核指標之一。一個不容忽視的現象是，地方政府工作人員出于自身晉升激勵動機而傾向于實施更多政績工程，在一定程度上對地方財政支出帶來增長壓力，成為地方政府債務規模持續擴張和債務風險累積的誘因之一。三是地方扶持和培育相關產業發展，以及與“保增長”“穩增長”“促增長”相關的各種形式的財政補貼，帶來財政支出規模擴大。地方政府財政資金所設置的各種扶持和培育地方產業發展以及實施“保增長”“穩增長”“促增長”的手段，已經成為當前各

284、級地方政府財政支出的重要組成部分，也是地方政府債務規模持續擴張和債務風險不斷累積的重要驅動因素之一。四是“土地財政”依賴以及“土地財政”對未來發展的支撐能力弱化，加大地方政府債務風險。當房地產業整體上由高速增長期進入常態化發展階段，不少地方政府的土地出讓收入出現明顯下滑，依賴土地出讓收入來維持地方政府運行而增加財政供養人口規模的模式便難以為繼，加速了地方政府債務風險的快速累積。五是地方支柱產業或龍頭企業發展能力弱化導致地方財政收入增長動力不足。當前，中國正處于產業結構調整優化和經濟新舊動能轉化的關鍵時期，正在從依賴資源消耗的粗放型增長模式向創新驅動型增長模式轉變。與此同時，不少地區的傳統產業或

285、支柱產業不同程度地面臨同質化競爭、產能過剩、經營效益低102 下等問題，導致地方政府依靠地區支柱產業獲得稅收收入的能力減弱，特別是中西部地區面臨的傳統支柱產業發展能力弱化的問題更為突出。地方政府債務形成的主導因素財權事權不匹配，需要大量舉債彌補資金缺口。地方政府工作人員處于晉升壓力實施一些政績工程，誘發政府債務擴張。地方扶持和培育相關產業，帶來財政支出規模擴大。土地財政 依賴以及 土地財政 對未來發展的支持力度弱化。地方政府債務風險不斷累積地方支柱產業或者龍頭企業發展弱化導致地方財政收入增長動力不足。圖圖 1 中國地方政府債務擴張風險的主要形成機制中國地方政府債務擴張風險的主要形成機制 二、中

286、國地方政府債務現狀及風險狀況二、中國地方政府債務現狀及風險狀況 1 1、地方政府債務發行規模創歷史新高、地方政府債務發行規模創歷史新高 2023 年中國經濟整體呈現回升向好的態勢，但同時也面臨外部環境復雜性、嚴峻性、不確定性上升，以及國內需求不足、部分行業產能過剩、社會預期偏弱、重點領域風險隱患較多等太挑戰。在此背景下，地方政府債券仍發揮其逆周期調節作用，全國共發行地方債 93254 億元，較上年大幅增加 19697 億元；凈融資額為 56606 億元，較上年增加 10808 億元。如圖 2 所示，截止 2023 年底，全國地方政府債務余額為 407373 億元，其中一般債務為 158688

287、億元，專項債務為248685 億元，已突破 40 萬億關口，但仍控制在全國人大批準的限額內。此外，地方政府負債率為 37.28%，雖低于國際通行警戒值，風險整體可控，但近年呈逐漸攀升態勢。103 圖圖 2 地方政府債務余額及負債率地方政府債務余額及負債率（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：億元、（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：億元、%）從各省分別來看，如圖 3 所示，2023 年地方政府債務余額排序前五分別為廣東?。ê钲谑校?、山東?。ê鄭u市）、浙江?。ê瑢幉ㄊ校?、江蘇省和四川省，排序較上年基本一致，存量規模分別為 2.98 萬億元、2.75 萬億元、2.29 萬

288、億元、2.27 萬億元、2.06 萬億元合計占地方政府債券存量余額的 30%以上；其次為河北省、湖南省、河南省、安徽省、湖北省和貴州省，地方政府債券余額在 1.50 萬億元-1.90 萬億元之間；吉林省、上海市、黑龍江省、甘肅省、山西省、海南省、青海省、寧夏回族自治區和西藏自治區的地方政府債券存量規模降序排列靠后，均不足萬億元。05101520253035400500001000001500002000002500003000003500004000004500002014201520162017201820192020202120222023地方政府債務余額一般債務專項債務地方政府負債率(右

289、軸）104 圖圖 3 2023 年各地區地方政府年各地區地方政府債務余額情況債務余額情況（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：億元）（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：億元）2、地方政府債務剩余平均期限明顯拉長地方政府債務剩余平均期限明顯拉長 自 2019 年開始，地方政府債務剩余平均年限呈現快速上升的趨勢，如圖 4 所示。截止到 2023 年底，地方政府債務剩余平均年限為 9.1 年，較 2019年年初拉長 4.7 年；一般債券平均剩余期限為 6.3 年；專項債剩余平均年限增長較快為 10.9 年，首先在 2022 年下半年增長超過 10 年，特別是允許使用專項債作為重

290、大項目資本金后，發行 30 年超長期的基礎設施專項債發行大幅增加，顯著拉長了整體債務期限。從各省份情況看，海南省、內蒙古自治區、上海市和北京市存續地方政府債券平均剩余期限較短，均低于 7 年；重慶市、廣西壯族自治區、吉林省和江西省存續地方政府債券平均剩余期限較長，均高于 11 年。05000100001500020000250003000035000廣東山東浙江江蘇四川河北湖南河南安徽湖北貴州云南福建遼寧江西重慶廣西北京天津內蒙古陜西新疆吉林上海黑龍江甘肅山西海南青海寧夏西藏105 圖圖 4 地方政府債務剩余平均年限地方政府債務剩余平均年限（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：年）（

291、數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：年）從發行期限分布來看，如圖 5 所示，2023 年存量地方政府債務對應發行期限以 10 年期、7 年期、5 年期為主，余額分別為 13.22 萬億元、7.93 萬億元和 4.95 萬億元，占存量地方政府債務的比重分別為 33.01%、19.81%和12.35%。其中，10 年期存量規模比重較上年提高 1.52 個百分點，仍保持首位；7 年期和 5 年期存量規模比重分別較上年下降 2.87 個百分點和 3.58 個百分點。此外，20 年期和 30 年期存量規模占比分別較上年末提高 1.59 個百分點和 1.79 個百分點至 9.99%和 11.05

292、%，債券發行期限偏長期化。0246810122018-052018-082018-112019-022019-052019-082019-112020-022020-052020-082020-112021-022021-052021-082021-112022-022022-052022-082022-112023-022023-052023-082023-11地方政府債券剩余平均年限地方政府債券剩余平均年限:一般債券地方政府債券剩余平均年限:專項債券106 圖圖 5 2023 年地方政府債務發行期限分布情況年地方政府債務發行期限分布情況（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：（數據

293、來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：%）3、新增專項債投向仍是優先支持重大項目、新增專項債投向仍是優先支持重大項目 從全國新增專項債投向來看，重大項目是專項債的主要投向。財政部在2023 年上半年財政收支情況新聞發布會上指出，專項債券應優先支持國家重大戰略、重大項目建設。截至 2023 年 11 月末，新增專項債投向較為集中，前四類投向主要為：市政及產業園區的建設、交通基礎設施建設、社會事業、保障性安居工程。新增規模分別為 11616、6307、5602、4690 億元，占比分別達 34.0%、18.5%、16.4%、13.7%，而生態環保和能源、物流基礎設施等類別規模較少，占比僅為 3

294、.6%、0.4%。同時，個別領域進行了擴圍，保障性安居工程新增城中村改造、保障性住房，專項債用作資金本新增了供氣、供熱兩個領域。00.073.2912.3519.8133.0110.439.9911.051年期2年期3年期5年期7年期10年期15年期20年期30年期107 圖圖 6 地方政府新增專項債投向（截止到地方政府新增專項債投向（截止到 2023 年年 11 月）月）（數據來源：上海財經大學、財政部，單位：（數據來源：上海財經大學、財政部，單位：%）支持化解中小銀行風險專項債發行量擴大?？紤]到中小銀行面臨資本消耗快、資本充足率水平偏低、資本補充渠道窄等問題，2023 年支持中小銀行化解風

295、險的專項債發行量擴大，為中小銀行提供資本補充。其中，右 16個省份發行支持中小銀行專項債，涉及的銀行主體（含農村信用合作社、農商行、城商行）共計 131 家。截至 2023 年末，如圖所示，合計發行 4913 億元，發行利率大多在 2.5%-3.5%之間。3416.413.718.58.73.60.44.7市政及產業園區基礎設施社會事業保障性安居工程交通基礎設施農林水利生態環保能源、城鄉冷鏈物流基礎設施中小銀行0100200300400500600700108 圖圖 7 中小銀行專項債發行情況中小銀行專項債發行情況（數據來源：上海財經大學、財政部，單位：億元）（數據來源：上海財經大學、財政部，

296、單位：億元）4、地方債務發行利率穩中有降、地方債務發行利率穩中有降 伴隨著無風險利率的中樞下移，2023 年地方政府債務平均發行利率穩中有降，但在 8 月份降息后，受匯率壓力、地方政府特殊再融資債券發行、政策關注金融資金空轉等因素的疊加影響，地方政府債務發行利率有所回升，12 月份平均利率隨環比下降 2.83%，但仍高于 2022 年同期水平（2.77）。整體而言，地方政府債務發行利率呈現下降趨勢。圖圖 8 地方政府債券平均發行利率地方政府債券平均發行利率（數據來源：上海財經大學、財政部，單位：（數據來源：上海財經大學、財政部，單位：%）5、隱性債務（城投債）償付壓力增加、違約事件頻發、隱性債

297、務（城投債）償付壓力增加、違約事件頻發 實踐中，地方政府顯性債務僅僅是地方政府債務的一部分，另一部分是隱性債務，且大部分通過地方投融資平臺進行融資。盡管 2014 年以來多份政策文件已經明確劃分了地方融資平臺融資與地方政府債務的界限，但在相當長一段時間內，地方政府與地方融資平臺之間依然存在千絲萬縷的聯系。鑒于地方融資平臺在地方政府隱性債務形成中的重要性，大多數已有研2.002.202.402.602.803.003.203.403.60109 究采用地方城投有息債務刻畫地方政府隱性債務（毛捷等，2019）。近年來，地方融資平臺債務總規模不僅在增長，2024 年年初發布的關于中國財政狀況的報告提

298、到，2023 年底地方融資平臺債務余額約 60 萬億。報告也指出，60 萬億不會被全部認定為地方政府隱性債務，很多是以企業債務的形式存在。另外，WIND 數據中顯示城投債務余額為 12 萬億，隱性債務約 66 萬億。從期限結構上看，到期債務壓力（一年內需償還的債務）迅速上升。對融資平臺而言，當前的風險不僅包括債務總規模大而產生的信用風險，還包括到期債務壓力大所產生的流動性接續風險，無論是發行債券還是從銀行獲得貸款，舉債期限都變得越來越短。因此，一些債務到期壓力較大的地區出現了融資平臺非標債務違約高發的現象。根據不完全統計，如圖 9 所示，城投非標違約的累計數量已經超過了 300 多起，如貴州已

299、經出現多起城投非標違約的事件。整體而言，結合地方政府一般債和專項債的存量（40 萬億），綜合地方政府性債務保守估計在 80 萬億左右，保守估計可能超過 100 萬億。結合中國去年 GDP 水平（126 萬億），地方政府性債務占 GDP 比重相對較高。圖圖 9 各地區城投非標違約事件各地區城投非標違約事件（數據來源：上海財經大學、百度搜索）（數據來源：上海財經大學、百度搜索）12947221010108554433332211020406080100120140110 6、地方政府債務風險分化加劇地方政府債務風險分化加劇 目前我國地方政府隱性債務風險較高，且債務風險存在著較為明顯的地區異質性，經

300、濟欠發達的中西部地區的債務風險水平相對較高，潛在的債務風險不容忽視。西部地區財力比較薄弱，政府債務風險在局地聚集的現象變得越來越突出。整體來看，和東部發達地區相比，西部地區的負債率更高，無論是顯性負債率還是包含融資平臺在內的廣義負債率，西部地區都比東部地區要更高，如圖 10 所示，區域間債務分化狀況加劇。在全國 31 個省中，有 24 個省份的地方政府債務與 GDP 之比超過馬斯特里赫特條約規定的 60%警戒線，貴州、天津、甘肅、云南、青海、吉林更是超過了 100%。圖圖 10 2022 年不同地區間地方政府債務占年不同地區間地方政府債務占 GDP 的比重的比重（數據來源：上海財經大學經濟學院

301、、（數據來源：上海財經大學經濟學院、WIND 數據庫，單位：數據庫，單位：%）三、地方政府債務擴張風險的外溢效應三、地方政府債務擴張風險的外溢效應 作為聯結財政金融的重要載體，地方政府債務擴張風險極易外溢至金融系統（徐忠，2018），成為防范化解系統性金融風險的“灰犀?！?。從現實經濟運行過程來看，地方政府債務資金主要來源于銀行部門，如圖 11 所示，在地方政府債務管理體制改革之前，根據 2013 年審計署報告顯示，在26.431.9641.7966.1271.293.680102030405060708090100東部中部西部負債率廣義負債率111 地方政府性債務資金來源中，高達 56.56%

302、的債務資金來源于銀行貸款。圖圖 11 2013 年年 6 月底地方政府性債務資金來源情況月底地方政府性債務資金來源情況（數據來源：上海財經大學經濟學院、審計署，單位：億元）（數據來源：上海財經大學經濟學院、審計署，單位：億元）在地方政府債務管理體制改革之后，如圖 12 所示，根據財政部 2023 年12 月地方政府債券市場報告數據顯示，在中國地方政府債券投資者結構中，商業銀行持有 332116.98 億元，占比 81.87%，是地方政府債券的主要購買者；保險機構持有 17237.80 億元，占比 4.25%；非法人產品持有 22515.02億元，占比 5.55%；其他境內機構持有 18526.

303、56 億元，占比 4.57%；境外機構持有 82.05 億元，占比 0.02%。020000400006000080000100000120000銀行貸款BT發行債券其中：地方政府債券企業債券中期票據短期融資券應付未付款項信托融資其他單位和個人借款墊資施工、延期付款證券、保險業和其他金國債、外債等財政轉貸融資租賃集資112 圖圖 12 2023 年年 12 月底地方政府債券投資者持有結構月底地方政府債券投資者持有結構（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：（數據來源：上海財經大學經濟學院、財政部，單位：%）此外，不同于家庭、企業等其他經濟行為主體，地方政府與銀行間并不僅僅是單純的債務債

304、權關系，還廣泛存在盤根錯節的關聯關系（郭玉清等，2016）?？梢?，地方政府債務擴張風險不僅是財政問題，更是金融問題，一旦爆發違約事件，極可能引發溢出效應和聯動效應，使財政風險傳染成金融風險。習近平總書記指出，“防范化解金融風險特別是防止發生系統性金融風險，是金融工作的根本性任務”。為此，構建地方政府債務風險化解長效機制，對于防范化解系統性金融風險直觀重要。在中國以商業銀行為主導的金融體系下，近年來金融體系的格局正悄然發生改變，其中重大的變化之一是影子銀行規模驟然增加。根據銀保監會發布的中國影子銀行報告數據顯示，金融危機以后影子銀行年均增速高達 20%，截止到 2019 年末，風險較高的狹義影子

305、銀行規模為 39.14 萬億元，廣義影子銀行規模高達 84.80 萬億元。影子銀行長期游離于監管體系之外，具有高杠桿、低透明度、風險隱蔽性強等屬性，蘊含著極大的風險。不同于歐美發達國家以證券化和金融創新為基礎的影子銀行體系，中國式影子銀行主要依附于商業銀行，更多的是傳統信貸業務的替代品（孫國峰和賈君怡，商業銀行0.82 信用社0.00 保險機構0.04 證券公司0.01 非法人產品0.06 境外機構0.00 其他0.03 柜臺市場0.00 其他市場0.03 113 2015）。那么，一個自然的問題是，為什么商業銀行會選擇用影子銀行業務代替傳統信貸業務呢？從現實經濟運行來看，影子銀行是在地方政府

306、融資需求急劇擴張的過程中驟增的（Chen et al.，2020），而地方政府融資需求增加的直接后果是地方政府債務規模的急劇攀升，幾近觸及債務限額的“天花板”，可見地方政府激增的融資需求和潛在的債務風險是促使銀行表內外資產負債結構深度轉變的重要因素。那么，地方政府債務擴張以及潛在的債務風險對影子銀行又何影響？接下來，本專題將對這個問題進行深入探討。1、樣、樣本選擇與數據來源本選擇與數據來源 鑒于中國影子銀行規模驟增始于 2008 年的金融危機，為使研究區間更具針對性，本專題選取 2008-2018 年商業銀行年度數據為研究樣本。在數據來源方面，銀行特征變量數據主要來源于國泰安數據庫（CSMAR

307、）、萬德數據庫（WIND）和中國研究數據服務平臺（Chinese Research Data Services Platform，CNRDS），其中部分變量的缺失數據通過查閱全球銀行與金融機構分析庫（ORBIS Bank Focus）、銀行歷年年報以及歷年中國金融年鑒最大限度手動將其補充完善。最終獲得 178 家商業銀行的非平衡面板數據，其中包含 5 家大型國有商業銀行、12 家全國性股份制商業銀行、104 家城市商業銀行和 57 家農村商業銀行，共計 1445 個年度觀察值。從銀行資產規模上看，樣本期間內銀行資產占行業總資產的比值維持在 78.87%以上，基本能夠代表銀行業的整體狀況。地區宏

308、觀經濟變量數據主要來源于 CEIC數據庫、歷年中國統計年鑒和中國人民銀行官方網站。2、經驗結果及分析經驗結果及分析 為驗證地方政府債務擴張對影子銀行的影響，本專題構建如下靜態面板數據模型：01ijtjtijtjtitijtShadowLGDXY=+（1）其中，1,iN=表示銀行個體，1,jK=表示銀行所在地區，1,tT=表示觀察年份；被解釋變量ijtShadow表示位于地區j的銀行i在第t年的影子銀行規模；114 核心解釋變量jtLGD為在第t年所屬地區j的地方政府債務規模；ijtX為銀行個體層面控制變量集合；jtY為地區宏觀經濟層面控制變量集合；i為表示銀行個體固定效應；t為年份固定效應；i

309、jt表示多維度的隨機擾動項。在影子銀行指標選取上，本專題根據“有借必有貸”的會計原理，影子銀行規模變動會同時反映在銀行資金的融入端和資金的融出端（孫國峰和賈君怡，2015）。從資金的融入端看，已有文獻采用理財產品發行規模作為影子銀行的衡量指標（劉莉亞等，2019），但部分理財產品業務是否屬于影子銀行范疇尚無共識，且銀行理財產品業務品類繁多，所涉及會計科目較多，難以避免重復計算問題。鑒于此，本專題則從資金的融出端角度，選取“買入返售金融資產”與“應收款項類投資”兩個科目之和占銀行總資產的比值作為影子銀行（Shadow）的代理變量，該變量數值越大，表示銀行參與影子銀行業務程度越高，意味著影子銀行規

310、模越大。根據中國審計署統計地方性政府債務口徑，地方性政府債務主要包括政府負有直接償還責任的債務、政府承擔擔保責任的債務以及政府負有救助責任的債務。由于后兩類債務并不需要地方政府當期直接償還，且僅限于接受專門債務審計的地區存在，數據缺失較為嚴重，故本專題采用地方政府負有直接償還責任的債務衡量地方政府債務規模?？紤]到相關統計部門并未公布統一口徑的年度地方政府債務數據，為確保地方政府債務數據盡可能真實、準確和連貫，本專題在已有研究的基礎上，分三個時間段估算和收集地方政府債務數據。具體如下：首先，對于 2010 年之前的地方政府債務數據，采用地方政府投資額現金平等式進行估算。其次，從審計署及各地區審計

311、局公布的2013年6月政府性債務審計結果公告中，獲取各地區 2010 年底、2012 年底和 2013 年 6 月底各地區負有償還責任的債務數據；另外，各地區審計結果中還提供了該類債務的年均增長率，據此可以推算出各地區 2011 年底和 2013 年底的債務數據。最后，從各地區歷年發債說明書中手工摘錄 2014 年之后地方政府負有償還責任的債務數據，若地區發債說明書中沒有披露該類債務數據，采用財政部公布的分地區一般債務和專項債務之和表示?？紤]到不同地區經濟發展水平具有較大差異，若直接采用地方政府債務絕對規?？赡軙沟醚芯拷Y論存在偏差。鑒于此，本專題采用地方政府債務余額與地區115 GDP 的比

312、值，即地方政府負債率（LGD）衡量地方政府債務。為了直觀地展示地方政府負債率與影子銀行規模之間的關系，圖 13 繪制了兩者之間的散點圖，容易發現其擬合線呈正相關走勢，即商業銀行影子銀行規模隨地方政府債務規模的擴張而增加。圖圖 13 地方政府負債率與影子銀行規模地方政府負債率與影子銀行規模（數據來源：上海財經大學經濟學院、（數據來源：上海財經大學經濟學院、國泰安數據庫、萬德數據庫國泰安數據庫、萬德數據庫、中國研究數中國研究數據服務平臺據服務平臺，單位：單位：%）表 1 報告了地方政府債務對影子銀行影響的回歸結果。其中，第（1）列為僅控制個體固定效應和年份固定效應，并以此作為比較基礎，結果顯示，地

313、方政府負債率（LGD）的回歸系數顯著為正，這表明地方政府債務擴張會造成影子銀行規模增加。第（2）列為添加銀行個體特征控制變量的回歸結果，不難發現地方政府負債率（LGD）的回歸系數均依然顯著為正，說明地方政府債務規模對影子銀行規模的影響，與銀行自身特征無關。緊接著，第（3）列進一步加入地區宏觀經濟層面的控制變量，回歸結果顯示，地方政府負債率（LGD）的符號和顯著性水平均未明顯改變。從經濟意義上看，以表中第（3）列為例，地方政府負債率的回歸系數為 0.0939，意味著地方政府債務規模每擴張 1 個單位，影子銀行01020304050影子銀行規模（%）020406080100地方政府負債率（%）11

314、6 規模增加 0.0939 個單位，具有較強的經濟顯著性。表表 1 地方政府債務與影子銀行規模地方政府債務與影子銀行規模 變量(1)(7)(8)Shadow Shadow Shadow LGD 0.1107*(0.0447)0.1064*(0.0402)0.0939*(0.0388)Bank FE Yes Yes Yes Year FE Yes Yes Yes 銀行層面變量 無 有 有 地區層面變量 無 無 有 樣本量 1445 1445 1445 銀行數 178 178 178 Adj-R2 0.2314 0.3006 0.3044 3、理論分析理論分析 進一步地，本專題通過理論模型探究地方

315、政府債務擴張對影子銀行的影響及作用機制。具體地，本專題構建包含家庭部門、銀行部門、國有企業、民營企業、資本生產者和地方政府在內的六部門 DSGE 模型。在經濟體中，家庭部門通過消費獲得效用，為企業提供勞動獲得工資，并向銀行提供存款獲得利息收入，還需向地方政府繳稅。銀行部門從家庭吸收存款，通過傳統信貸渠道為民營企業提供貸款，通過傳統信貸業務和影子銀行渠道為國有企業和地方政府提供貸款，進而獲得貸款利息收入。國有和民營企業從家庭部門雇傭勞動，從資本生產者部門購買新增資本，進行生產性活動，同時向地方政府部門繳納稅收。資本生產者部門為企業提供新增資本，以實現利潤最大化。地方政府部門從銀行部門貸款獲得債務

316、性資金，向家庭部門和企業部門征稅，以維持財政收支平衡。圖 14 給出了當地方政府債務擴張 1%時，各主要經濟變量的脈沖響應結果。數值模擬結果表明，地方政府債務擴張會造成影子銀行規模增加。當地方政府債務產出比增加時，一方面會擠出民營企業融資，造成民營企業融資規模下降，融資成本增加，從而導致實體經濟惡化，總產出水平下降，并且實體經濟的困境會進一步傳導至銀行系統，使得銀行資產收益下降；另一方面，在銀行傳統信貸業務面臨杠桿率監管壓力的情形下，地方政府融資需求增加意味著影子銀行資產供117 給增加，影子銀行資產的使用價格下降，這造成銀行資產負債表縮水，銀行自有資金下降，并長期處于穩態水平之下。這些因素共

317、同影響銀行的信貸供給決策，使得銀行傾向于利用影子銀行渠道放貸，造成傳統信貸總規模下降，而影子銀行總規模增加。圖圖 14 地方政府債務規模擴張對影子銀行的影響及機制地方政府債務規模擴張對影子銀行的影響及機制 為更直觀地呈現地方政府債務擴張影響影子銀行的作用機制，本專題分別從傳統信貸市場和影子銀行市場資金的供需變化進行分析。如圖 15 所示，地方政府債務擴張會通過兩種效應影響影子銀行。一是配置效率損失效應。當地方政府債務融資需求增加時，一方面地方政府債務融資增加會直接擠出實體經濟融資，造成實體經濟狀況惡化，導致實體經濟的傳統信貸需求下降；另一方面，由于銀行的傳統信貸業務面臨資本監管壓力，為規避監管

318、，地方政府對影子銀行業務的需求增加。二是風險負反饋效應。銀行的影子銀行業務屬于風險資產，由影子銀行需求增加造成的影子銀行資產價格下降，會造成銀行資產縮水，這意味著其面臨的監管壓力增加，這時作為市場化的微觀主體銀行將自發調整信貸供給方式，用影子銀行渠道代替傳統信貸渠道投放貸款。綜合上述分析，不難發現地方政府債務擴張造成影子銀行規模增加，并且銀行面臨的杠桿率監管壓力會放大和強化上述兩種效應的影響，即銀行所面臨的杠桿率監管壓力是地方政府債務擴張影響影子銀行的重要傳導機制。118 地方政府債務擴張銀行自有資金下降擠出企業融資傳統信貸 影子銀行 風險負反饋效應杠桿率監管壓力杠桿率監管壓力配置效率損失效應

319、 圖圖 15 論文理論機制傳導示意圖論文理論機制傳導示意圖 四、結論與政策啟示四、結論與政策啟示 防范化解地方債務風險工作事關經濟社會發展全局，是統籌發展與安全的內在要求，必須積極穩妥防范化解地方債務風險，牢牢守住不發生系統性風險的底線。為此，中央金融工作會議明確指出，要“建立防范化解地方債務風險長效機制，建立同高質量發展相適應的政府債務管理機制?！北緦ｎ}總結歸納了當前中國地方政府債務狀況及風險狀況，發現地方政府債務發行規模創歷史新高，債務剩余平均期限明顯拉長，新增專項債投向仍是優先支持重大項目建設；此外，地方政府債務發行利率呈現穩中有降的趨勢，隱性債務償付壓力增加、違約事件頻發，且不同地區間

320、地方政府債務風險分化不斷加劇。緊接著，考慮到地方政府債務擴張風險不僅是財政問題，更是金融問題，本項目詳細分析了地方政府債務擴張對影子銀行的影響，研究發現，地方政府債務擴張會促使影子銀行規模增加，且地方政府債務擴張會通過配置效率損失效應和風險負反饋效應影響影子銀行規模。根據以上分析結論，本專題認為需要進一步厘清地方政府債務擴張風險向金融體系傳染的途徑，壓實地方政府主體責任，遏制增量、化解存量，有序推進地方政府債務風險防范化解。更重要的是，要建立同高質量發展相適應的政府債務管理機制，堅持以政府債務助力高質量發展、在發展中化解債務風險的戰略思想，全方位推動經濟社會高質量發展，為防范化解地方政府債務風

321、險提供有力支撐，119 實現經濟增長與風險防控的動態平衡。一是要進一步落實一攬子地方政府債務化解方案。雖然當前地方政府風險有所緩釋，隱性債務無序擴張的勢頭得到明顯遏制，尤其是部分嚴重的地區在逐步在以時間換空間，避免了債務集中到期引發的大面積流動性風險。但目前的辦法主要是治標，是延緩，而非根治，化解地方政府債務需要完善債務績效考核激勵約束機制，從源頭上遏制地方政府經濟趕超和盲目舉債沖動，將穩增長與防風險統一到政績考核體系中，嚴格落實違規舉債終身問責、倒查責任。二是要加強對地方政府債務的全方位監控，建設全口徑債務監測體系。一方面可以通過加快編制和公布地方政府資產負債表，提高債務管理的透明度和有效性

322、，包括顯性債務、隱性債務、城投債，甚至地方政府拖欠企業賬款等，從而能夠客觀評價政府債務風險，有助于健全政府舉債市場約束機制。另一方面需要健全債務信息共享機制，強化跨部門協同監管，應依托財政部隱性債務監測平臺，完善常態化融資平臺金融債務統計監測機制，建立覆蓋地方政府法定債務和隱性債務、融資平臺經營性債務的全口徑債務管理體系，最終有效評估全口徑地方政府債務規模。三是要形成可持續的債務積累機制。地方政府債務管理的核心在于實現債務的可持續，關鍵于轉變傳統的地方政府債務積累模式，應形成以市場化風險定價為基準、信用配置與提質增效相匹配、債務增長與資產積累較同步的可持續舉債機制。減少地方政府對經濟金融體系的

323、過度干預，杜絕政府隱性擔保、打破剛兌，引導融資平臺以市場法人的身份與政府建立新型契約關系，有序打破城投債剛兌信仰和地方財政兜底幻覺，把風險定價和金融資源配置交給市場，讓市場發揮決定性作用。四是要改革財政體制，構建財政事權與支出責任相匹配的政府間財政關系，從根本上減少地方政府債務融資需求。在在激勵地方政府在完善自我管理的基礎上，不斷培育地方的經濟實力和財源根基，即建立地方經濟增長和財政收入增長的聯動機制。一方面可以考慮直接設立新的地方稅種，如房地產稅等；另一方面按照稅基覆蓋面大小、地域性特征是否突出、稅源流動性的強弱以及是否容易征收和管理，可以將現行稅種中的部分稅目進行切割，如可以考慮將增值稅和消費稅中部分與地方經濟關聯性較強的稅目切割后進行合并，建立新的零售稅。