《宏觀經濟研究：模型視角下的中國利率、物價與經濟-241008（48頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《宏觀經濟研究：模型視角下的中國利率、物價與經濟-241008（48頁）.pdf（48頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 證券研究報告|宏觀經濟研究*專題報告 2024 年 10 月 08 日 宏觀經濟研究宏觀經濟研究 模型模型視角視角下的下的中國中國利率、利率、物價物價與與經濟經濟 2024 年年 1 月月中國中國實際利率實際利率仍然仍然較高較高，根據我們測算的兩種實際利率，都處于過去十五年以來較高水平。從實際利率與 CPI 的關系可以看出，實際利率過高，CPI 會過低；從實際利率與投資的關系可以看出，實際利率走高會降低未來 12 個月的貸款需求。根據這一領先規律，2024 年貸款需求的提升可能較為有限。2024 年年 2 月月中國中國自然利率自然利率和和泰勒

2、泰勒公式公式，自然利率測算過程中，我們基于利用空間狀態模型，采用 LW（2003）和 HLW（2017）的方法，使用2004Q3-2023Q4 的數據估算中國的自然利率，基準利率選擇七天回購利率和加權貸款利率，測算結果表明：（1）無論是代表政策利率的七天回購利率還是代表全社會融資成本的貸款利率，得出的自然利率非常一致；（2）自然利率與實際 GDP 增速接近，符合索洛增長模型中自然利率與經濟增速之間的關系，與美國測算結果相似；模型計算出的潛在經濟增速與我們在再議中國潛在經濟增速得出的潛在經濟增速走勢也相近。（3）2008 年后自然利率總體下行，自 11.74%下降至 2023 年末的 4.89%

3、。自然利率與我們之前測算的資本凈回報率走勢較為一致。（4）2023 年末，我國自然利率已接近加權貸款實際利率水平。若自然利率繼續下滑，實際利率繼續上行，我國實際利率可能會擊穿自然利率，這預示著資金成本將處于市場供需平衡的均衡點之上。泰勒規則檢驗過程中，我們選取七天回購利率來檢驗泰勒規則中利率缺口、產出缺口和通脹缺口的關系。從結果來看，中國的利率缺口與通脹缺口為負相關關系，也即意味著泰勒規則在中國表現得不明顯。泰勒規則在中國并不適應，這主要原因可能是中國經濟處于從資本短缺向資本過剩轉型，貨幣傳導機制不暢以及貨幣供給量作為調控目標造成的，利率還未實現市場化，利率缺口明顯背離產出缺口和通脹缺口。中國

4、央行在確定合理的利率水平時，目前可能主要是根據以貨幣供應量為主的貨幣需求的反應效果而進行相機抉擇。根據我們的測算，我國自然利率將在未來幾年在持續下降，實際利率將會持續向自然利率靠攏。未來如果自然未來如果自然利率持續下降，中國或仍將處于長期降息周期中，利率持續下降，中國或仍將處于長期降息周期中，2024 年或仍是降息大年。年或仍是降息大年。2024 年年 5 月月中國未來物價走勢分析中國未來物價走勢分析，主要分析中國未來物價走勢，希望通過這種方式判斷物價長期形勢。對于中國未來的物價走勢，我們首先確認存在貨幣需求的協整關系，再根據 VAR 模型估算價格波動的動態。模型測算結果顯示價格指數的中樞水平

5、在 2024 年后有繼續向下趨勢。這表明其他條件不變的情況，模型預測僅在產出水平、貨幣供應量和利率與價格的相互影響下，中國價格水平增速在中國價格水平增速在 2030 年前仍為正增長，該研究結論并不支持我國年前仍為正增長，該研究結論并不支持我國會進入長期通縮。會進入長期通縮?？偨Y來看，我們認為當務之急就是穩住居民的儲蓄意愿，提高直接融資占比，提高貨幣流通速度。止住宏觀杠桿率的快速上升，或能一定程度上防止中國進入長期低通脹。要想保障存款利率不降至零，防止出現流動性陷阱，我們 作者作者 分析師分析師 蔣飛蔣飛 執業證書編號：S1070521080001 郵箱： 聯系人聯系人 秦永瑜秦永瑜 執業證書編

6、號：S1070123080030 郵箱： 相關研究相關研究 1、四季度全球大類資產配置報告2024-09-27 2、2024 年四季度宏觀經濟展望2024-09-27 3、拉姆塞模型視角下的中國經濟 2024-09-23 宏觀經濟研究*專題報告 P.2 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 認為，應該持續積極財政刺激或深化體制改革。應該持續積極財政刺激或深化體制改革。2024 年年 8 月月流動性陷阱流動性陷阱，回顧日本之所以會掉入流動性陷阱，主要原因日本之所以會掉入流動性陷阱，主要原因是經濟增速的快速下滑和自然利率降至零。是經濟增速的快速下滑和自然利率降至零。1991 年土地泡沫

7、破裂之后，M2同比增速快速下降，造成居民和企業預期未來貨幣供應量趨勢性下降，進而影響到物價走勢。在“靈活價格”體系下，物價可以一次跌到位，未來物價增速能保持和貨幣供應量同樣的增速。但實際上真實世界的物價走勢更加是粘性的，也即物價下跌的時間會長于貨幣供應量下降的時間，進而造成貨幣流通速度快速下降，尤其是 M1 增速還在上升的條件下，增速還在上升的條件下，M1 貨幣流通速度貨幣流通速度下降更快。下降更快。根據克魯格曼的建議，在債務泡沫破裂之后，央行應盡早承諾持續提供貨幣供應量，實施通脹目標制，讓實際利率能夠大幅下降至可以刺激經濟的合理負值水平，走出流動性陷阱。2024 年年 8 月月對風險厭惡系數

8、的探討對風險厭惡系數的探討，首先首先從家庭的風險厭惡系數出發，從家庭的風險厭惡系數出發，用到了拉姆塞模型。用到了拉姆塞模型。在該模型中，企業生產仍遵從索洛模型，家庭消費卻選擇效用最大化條件。根據該模型的計算結果顯示，中國 2002 年至 2022 年風險厭惡系數大部分時間在【0，2】之間，只有在 2020 年和 2022 年大幅上升。這可能與這兩年中國遭受新冠肺炎疫情沖擊有關。中國風險厭惡系數符合理論要求，也表明中國居民消費函數正常。日本和美國的風險厭惡系數也基本上在【0-5】之間，其中 2001-2021 年日本的風險厭惡系數均值為 0.33，美國的風險厭惡系數為 3.48，日本明顯低于中國

9、（1.66)，而美國明顯高于中國。我們認為，我們認為，由于回報率選取的問題，由于回報率選取的問題，通過該公式測算得出的無風險利率之謎通過該公式測算得出的無風險利率之謎或者風險厭惡系數異常的結論都值得商榷?；蛘唢L險厭惡系數異常的結論都值得商榷。我們再我們再嘗試用風險厭惡系數來解釋股權溢價之謎。嘗試用風險厭惡系數來解釋股權溢價之謎。我們用到了我們用到了阿羅阿羅-普拉特度普拉特度量量，這，這是對一個決策者的風險厭惡程度的度量。是對一個決策者的風險厭惡程度的度量。該模型結果顯示，中國和美國的相對風險厭惡系數波動明顯過大，且均值高于合理值。這在學術研究上被稱為“股權溢價之謎”，也即當家庭消費與風險資產投

10、資相結合時，兩者出現不可調和矛盾，我們認為問題出現在貼現利率（或者稱為實際收益率）上。因此我們用中國的消費與股票市場和房地產市場的回報率相比較，來測算兩個部門的風險厭惡系數?？梢钥闯鰞烧叩娘L險厭惡系數均低于全社會資本回報率情況下的風險厭惡系數，并且房地產的風險厭惡系數最低，表明高回報刺激了居民的風險投資意愿，降低了風險厭惡程度。由于居民并不將所有資由于居民并不將所有資產投資于股票市場，因此消費市場上的風險厭惡系數和股票市場上的風險厭產投資于股票市場，因此消費市場上的風險厭惡系數和股票市場上的風險厭惡系數并不相同，居民家庭的效用函數使用的貼現利率不能使用股票市場的惡系數并不相同，居民家庭的效用函

11、數使用的貼現利率不能使用股票市場的回報率或其他單一市場回報率?；貓舐驶蚱渌麊我皇袌龌貓舐?。最后，我們用最后，我們用戴蒙德模型戴蒙德模型探究老齡化通縮的壓力。探究老齡化通縮的壓力?？偨Y來說不斷老齡化的社會面臨通縮壓力。我們仍以日本和美國為例，日本在 1994 年進入中度老齡化階段，之后其私人消費數量仍在增長，但消費者物價指數逐漸放緩并下降。從美日兩國歷史來看，從美日兩國歷史來看，要應對老齡化帶來的通縮壓力，需要大規模的宏觀刺要應對老齡化帶來的通縮壓力，需要大規模的宏觀刺激，包括提高赤字率和非常規寬松貨幣政策。激，包括提高赤字率和非常規寬松貨幣政策。因此，真正解決老齡化通縮問題，還需要實施更大范圍

12、的國家政策，比如引入青年人移民政策、加大科技創新提高生產率的政策等等。2024 年年 9 月月拉姆塞模型視角下的中國經濟拉姆塞模型視角下的中國經濟，通過拉姆塞模型繼續分析中國經濟。拉姆塞模型是從宏觀和微觀結合的角度，采用動態模型研究儲蓄率內生化的問題。通過求解廠商部門利潤最大化和家庭部門效用最大化，得出宏觀經濟研究*專題報告 P.3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 消費和投資的動態方程，我們可以更直觀的分析經濟體消費和資本的歷史發展路徑。根據該模型，經濟最終會達到一種穩定狀態，人均消費、人均資本和人均產出均達到最大值且不再增長。根據實證研究，我們發現中國經濟從改革開放以來大致

13、出現了三次增長軌道：1984-2000 年、2000-2012 年和 2012 年至今。兩次換軌都實現了短期經濟的快速增長和高儲蓄率，但副作用是資本回報率的可能下降和未來穩定狀態下經濟增速的下移?；谘芯?，建議政策上：首先，加快改革，加速推動民營資本的發展進而維持較高的儲蓄率和生產率；其次，政策穩定，讓儲蓄率按照拉姆塞模型預測的速度下降，以保障資本回報率的穩定。最后，鼓勵創新，更好發揮市場機制的作用，進一步激發全社會的內生動力和創新活力。風險提示：風險提示：國內宏觀經濟政策不及預期；自然利率測算存在誤差；泰勒規則測算存在誤差；貨幣政策超預期；信用事件集中爆發；測算出的自然利率依賴于模型結構和諸

14、多假設，模型本身與真實世界存在偏差的風險。宏觀經濟研究*專題報告 P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 一中國實際利率仍然較高（2024 年 1 月）.7 1.實際利率仍然較高.7 2.實際利率為何走高？.8 3.央行調控難度增加.9 二中國自然利率和泰勒公式（2024 年 2 月）.11 1.中國自然利率估算.11 2.中國泰勒規則測算.14 3.總結.16 三中國未來物價走勢分析（2024 年 5 月）.17 1.中國物價現狀.17 2.中國物價預測模型.18 3.日本物價歷史走勢的借鑒意義.22 4.M2 和 M1 的貨幣流通速度比較.24 金融小知

15、識.27 四流動性陷阱（2024 年 8 月）.27 1.靈活價格下的流動性陷阱.28 2.?？怂沽鲃有韵葳?28 3.去杠桿造成經濟過快下降.29 4.貨幣流通速度與邊際消費傾向.31 5.如何走出流動性陷阱.31 五對風險厭惡系數的探討（2024 年 8 月）.32 1.拉姆塞模型.33 2.股權溢價之謎.35 3.日、美的老齡化通縮壓力.36 六拉姆塞模型視角下的中國經濟（2024 年 9 月）.38 1.拉姆塞模型下的經濟增長.38 2.兩輪經濟轉型的影響.42 3.結論.46 參考文獻.46 風險提示.47 宏觀經濟研究*專題報告 P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁

16、聲明 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：兩種實際利率（%）.7 圖表 2：實際利率（%）與制造業 PMI.7 圖表 3：實際利率與 CPI 關系（%）.8 圖表 4：實際利率與貸款需求.8 圖表 5：短期利率高于 10 年期國債收益率（%）.8 圖表 6：利率走廊（%）.8 圖表 7：各貨幣市場利率（%）.9 圖表 8：核心 CPI 和 7 天回購利率（%）.9 圖表 9：30-10 年國債利差（%）.9 圖表 10：有關中國自然利率水平估計的相關研究成果.11 圖表 11：中國自然利率測算結果（%）.12 圖表 12：中國自然利率與潛在經濟增速（%）.12 圖表 13：美國自然利率與潛在經濟增速（

17、%）.13 圖表 14：中國實際 GDP 增速與潛在增速對比%.13 圖表 15：中國利率缺口（%）.13 圖表 16：實際利率與貸款需求.13 圖表 17：部分泰勒規則模型總結.14 圖表 18：回歸結果表.15 圖表 19：產出缺口、利率缺口、通脹缺口（%）.15 圖表 20：七天回購利率實際值與擬合值（%）.15 圖表 21：自然利率預測（%）.16 圖表 22：自然利率預測（%）.16 圖表 23：中美核心 CPI 環比中樞（%）.17 圖表 24：中日房價和房租的關系.17 圖表 25：中國與日本（+31 年）CPI 同比關系圖（%）.18 圖表 26：中國（-28 年）與日本 GD

18、P 平減指數同比關系圖（%）.18 圖表 27：中國貸款利率與-(M-P-Y)：M1 的關系.18 圖表 28：中國貸款利率與-(M-P-Y):M1 的線性關系.18 圖表 29：協整檢驗結果.19 圖表 30：DOLS 估算結果.19 圖表 31：VAR 模型回歸結果.20 圖表 32：M1 實際增速與擬合增速（%）.21 圖表 33：GDP 實際增隨與擬合增速（%）.21 圖表 34：GDP 平減指數增速與擬合增速（%）.22 圖表 35：貸款利率實際值與擬合值（%）.22 圖表 36：日本 GDP 平減指數變化及各模型預測值（%）.23 圖表 37：文獻對日本貨幣流動速度的測算與估算（%

19、）.23 圖表 38：中國與日本（+30 年）M1 貨幣流動速度關系（%）.23 圖表 39：中國 M1 貨幣流動速度實際值及預測值（%）.24 圖表 40：中國潛在經濟增速與 VAR 模型預測經濟增速（%）.24 圖表 41：M1 增速與社零增速（%）.24 圖表 42：M2 增速與固定投資增速（剔除異常值）（%）.24 圖表 43：中國貸款利率與-(M-P-Y)：M2 的關系.25 圖表 44：中國貸款利率與-(M-P-Y):M2 的線性關系.25 圖表 45：M2/GDP 與中國實體經濟部門杠桿率（%）.25 宏觀經濟研究*專題報告 P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲

20、明 圖表 46：中國與日本（+26 年）M2 貨幣流動速度關系（世界銀行口徑）.26 圖表 47：中國與日本（+30 年）M2 貨幣流動速度關系.26 圖表 48：GDP 平減指數 5 階多項式擬合及預測（根據 2004Q1-2023Q1）.27 圖表 49：GDP 平減指數 5 階多項式擬合及預測（根據 2004Q1-2023Q4）.27 圖表50：中國風險厭惡系數（=0.02）.33 圖表51：美、日風險厭惡系數（=0.02）.34 圖表52：中國無風險利率及主觀貼現率（%）.34 圖表53：中、美相對風險厭惡系數.35 圖表54：商品房價格增速（%）.36 圖表55：A股和房地產風險厭惡

21、系數（公式中為實際消費增速，=0.02）.36 圖表56：A股風險厭惡系數.36 圖表57：房地產風險厭惡系數.36 圖表58：日本私人消費和物價水平.37 圖表59：美國消費支出及物價（%）.37 圖表60：流動性陷阱.27 圖表61：日本10年期國債基準收益率及無擔保拆借利率（%）.27 圖表62：流動性陷阱的經濟均衡點.27 圖表63：?？怂沽鲃有韵葳?28 圖表64：日本自然利率（%）.30 圖表65：日本自然利率（%）.32 圖表66：日本M1、M2同比（%）.32 圖表67：文獻對日本貨幣流動速度的測算與估算（%）.32 圖表68：1984年以來的調整速度.39 圖表69：u1的歷

22、史走勢圖.40 圖表70：1984年以來實際單位勞動資本存量和模型單位勞動資本存量（倍）.41 圖表71：1984年以來實際單位勞動消費和模型單位勞動消費（倍）.41 圖表72：1984年以來實際和模型單位勞動產出（倍）.42 圖表73：1984年以來實際和模型國民儲蓄率.42 圖表74：2000年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）.43 圖表75：2000年以來實際和模型單位勞動消費（倍）.43 圖表76：2000年以來實際和模型單位勞動產出（倍）.43 圖表77：2000年以來實際和模型國民儲蓄率.43 圖表78：拉姆塞模型下的資本回報率和資本回報率估算的資本回報率.43 圖表79：20

23、12年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）.44 圖表80：2012年以來實際和模型單位勞動消費（倍）.44 圖表81：2012年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）.44 圖表82：2012年以來實際和模型國民儲蓄率.44 圖表83：預測至2060年單位勞動產出和消費路徑（倍）.44 圖表84：2012年以來模型計算資本回報率（MPK）.44 圖表85：三種模型下的單位勞動消費增長路徑（倍）.45 圖表86：三種模型下的單位勞動產出增長路徑（倍）.45 圖表87：三種模型下的人均消費增長路徑（倍）.45 圖表88：三種模型下的GDP增長路徑（億元，1978基期）.45 宏觀經濟研究*專題報告

24、 P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 一一中中國國實際利率仍然較高實際利率仍然較高（2024 年年 1 月月）1.實際利率仍然較高實際利率仍然較高 2023 年中央經濟工作會議提出：要強化宏觀政策逆周期和跨周期調節，繼續實施積極的財政政策和穩健的貨幣政策，加強政策工具創新和協調配合。2024 年 1 月 8 日央行有關負責人在回答新華社記者采訪時也指出，中國人民銀行將強化逆周期和跨周期調節，從總量、結構、價格三方面發力，為經濟高質量發展營造良好的貨幣金融環境。實際利率是經濟理論和實踐中最主要的經濟指標之一，是衡量貨幣政策和實體經濟相互配合效果的指標。在經濟理論中如果經濟過

25、熱或通脹過高，實際利率應該提升；反之實際利率應該下降。目前無論是用 6 個月 SHIBOR 利率與 CPI 同比測算的實際利率，還是用央行每季度公布的平均貸款加權利率與 GDP 平減指數同比測算的實際利率，都處于過去十五年以來較高水平。以制造業 PMI 作為實體經濟活力指標的話，在過去十五年里實際利率基本上都是伴隨著PMI 的走強才上升。其中 2014-2015 年時期實際利率明顯偏高，PMI 指數處在榮枯平衡線附近。這一時期并不完全符合上面所說規律，主要原因可能是當時正在實施供給側改革以及金融去杠桿，目的是降低金融機構過高的杠桿水平；而 PMI 指數不強是產能過剩造成的內需疲弱。圖表1：兩種

26、實際利率（%）圖表2：實際利率（%）與制造業 PMI 資料來源：中國人民銀行，國家統計局,全國銀行間同業拆借中心、中債估值中心，長城證券產業金融研究院 資料來源：WIND,全國銀行間同業拆借中心，長城證券產業金融研究院 當前中國經濟也處于 2015 年初的類似狀況，2023 年制造業 PMI 有八個月處于榮枯線之下，暫未出現回升趨勢。此時實際利率應該下降，以提振實體經濟需求，而實際情況是不斷走高，接近 2015 年初時的歷史最高水平。這一不符合經濟規律的情況難道是重現2014-2015 年的政策訴求？通過 2017 以來金融去杠桿的監管整治，金融機構的杠桿率已經顯著降低。不同的是宏觀杠桿率已經

27、大幅高過 2015 年初的水平，如何控制宏觀杠桿率是高質量發展的內涵之一，一攬子化債方案也正在緊鑼密鼓的研究和策劃，在我們前期的報告里認為高實際利率并不是和諧化債的必要條件。實際利率過高類似于一種緊縮政策，大部分投資行為仍然是受實際利率的影響而非名義利率。雖然名義利率已經連續多年大幅下降，但實際利率仍然走高，實體經濟依然活力不足，貨幣政策也難言實質性寬松。(6)(4)(2)0246(12)(7)(2)382006-102010-042013-102017-042020-10中國:金融機構人民幣貸款加權平均利率-中國:GDP:平減指數:初步核算:當季同比SHIBOR:6個月:月:平均值-中國:C

28、PI:當月同比 右軸(5)(3)(1)135354045505560652006-102010-042013-102017-042020-10中國:制造業PMISHIBOR:6個月:月:平均值-中國:CPI:當月同比 右軸宏觀經濟研究*專題報告 P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表3：實際利率與 CPI 關系（%）圖表4：實際利率與貸款需求 資料來源：中國人民銀行，國家統計局,長城證券產業金融研究院 資料來源：WIND,中國人民銀行,長城證券產業金融研究院 從實際利率與 CPI 的關系可以看出，實際利率過高，CPI 就會過低；從實際利率與投資的關系可以看出，實際利率走

29、高會降低未來 12 個月的貸款需求。2020 年之后受疫情影響，貸款需求并未因利率的走高而走低，但在 2023 年貸款需求逐漸回升的過程，遇到了實際利率不斷走高的影響。根據這一領先規律，2024 年貸款需求的提升可能較為有限。2.實際利率為何走高？實際利率為何走高？實際利率表現在多個層面，在完全市場化的經濟體各個市場的利率水平理應形成共振，走勢一致，央行的貨幣政策調控可以傳導至各個市場。而在中國利率市場存在分割現象，利率傳導不完全暢通，所以存在多種利率走勢。我們這里主要探討國債收益率曲線和貨幣市場利率的關系。以 3 個月 SHIBOR 利率和 10 年期國債利率的關系為例，2013-2018

30、年短期 SHIBOR 利率幾乎一直在 10 年期國債利率的上方，顯示出貨幣政策相對較緊，實體經濟長期需求旺盛。2018 年下半年之后，短期 SHIBOR 利率大幅下降之后一直處于 10 年期國債利率的下方，顯示出貨幣政策過于寬松，實體經濟長期需求走低。尤其是 2020 年和 2022 年3 個月 SHIBOR 利率大幅下降，創歷史新低，反映了新冠疫情對中國經濟的沖擊。但 2023 年四季度開始，短期利率不斷走高，但長期利率不斷下降，12 月 30 日 3 個月SHIBOR 利率反超 10 年期國債利率，收益率曲線再次出現倒掛，反映了貨幣政策和實體經濟的背離。短期利率走高是實際利率走高的主要原因

31、。圖表5：短期利率高于 10 年期國債收益率（%）圖表6：利率走廊（%）資料來源：全國銀行間同業拆借中心，中債估值中心，長城證券產業金融研究院 資料來源：WIND,全國銀行間同業拆借中心，中國人民銀行,長城證券產業金融研究院(5)05102006-06 2009-05 2012-04 2015-03 2018-02 2021-01SHIBOR:6個月:月:平均值-中國:CPI:當月同比中國:CPI:當月同比(3)(1)1357950556065707580852008-032011-072014-112018-032021-07中國:貸款需求指數:指數修勻中國:金融機構人民幣貸款加權平均利率-

32、中國:GDP:平減指數:初步核算:當季同比:+4季 右軸%123456SHIBOR:3個月:周中債國債到期收益率:10年:周13572015-012016-082018-032019-102021-052022-12銀行間質押式回購加權利率:7天:指數修勻:月逆回購利率:7天:月常備借貸便利(SLF)利率:7天:月中期借貸便利(MLF):利率:1年:月宏觀經濟研究*專題報告 P.9 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 我們再觀察一下央行的利率走廊，2016 年初，中國人民銀行在 2015 年第四季度中國貨幣政策執行報告中提出：“探索利率走廊機制，增強利率調控能力，理順央行政策利率

33、向金融市場乃至實體經濟傳導的機制”，標志著中國人民銀行開始著手利率走廊的頂層設計，貨幣政策調控方式向價格型轉型邁出重要一步。我國目前的利率走廊是以常備借貸便利（SLF）為上限，拆借回購利率為下限的目標區間，從 2015 年以來銀行間 7 天質押式回購利率基本上都在這一走廊內震蕩，但也是以2018 年為界，2018 年以前利率走廊的上限起到主要作用，而之后的下限起到主要作用。在回購利率走到上限之前，有一個利率指標已經成了門檻：中期借貸便利（MLF）。MLF相比于 SLF 更頻繁，引導意義更強；而相比與 7 天回購利率，MLF 的期限更長，在正常經濟環境下 MLF 利率應該高于 7 天回購利率。但

34、在 2023 年 12 月 7 天回購利率已經回升至接近 1 年期 MLF 利率的水平，與 3 個月相比 10 年期國債利率的情況相似，都反映了短期利率目前正處于高位。圖表7：各貨幣市場利率（%）資料來源：WIND,國家統計局,蘭普金服，中證指數公司，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 再觀察貨幣市場上的其他利率，我們可以隨著 2017 年以來利率的錨-核心 CPI 的持續下行，各層面的貨幣市場利率均在下降。但在過程中并不完全同步，比如反映實體經濟需求的票據利率在 2022-2023 年大部分時間都是較低的水平，反映了實體需求的不足。但反映了金融機構融資成本的 1 年期拆借利率卻處于較高水平，

35、甚至比同業存單利率要高，這說明金融機構之間存在著資金不平衡問題，或者信用風險逐漸暴露出來。所以我們看出，短期名義利率的走高，并不是實體經濟需求旺盛造成的，而是金融機構之間的資金緊張程度帶來的。在這種情況下，為了防止系統性金融風險的出現，央行可加大貨幣投放量，既穩定了金融系統又降低了實際利率，提振經濟。3.央行調控難度增加央行調控難度增加 我們在以前的多篇報告提出，隨著中國經濟進入轉型期，貨幣需求函數和調控機制都發生了較大變化。如果仍緊盯著貨幣供應量，實體經濟需求也難以明顯提振。央行貨幣政策調控機制正在從數量型向價格型轉變，實際利率的變動對經濟的影響正比貨幣供應量的變動對經濟的影響更強。圖表8：

36、核心 CPI 和 7 天回購利率（%）圖表9：30-10 年國債利差（%）(1)13572016-122017-092018-062019-032019-122020-092021-062022-032022-122023-09中國:CPI:不包括食品和能源(核心CPI):當月同比銀行間同業拆借加權利率:1年:月同業存單(國有銀行)到期收益率:1年:月直貼半年國股:月宏觀經濟研究*專題報告 P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：WIND，國家統計局，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 資料來源：WIND,中債估值中心,長城證券產業金融研究院 目前，持續 64 個

37、月七天回購利率都圍繞著 2.2%中樞水平運行，如果在這種情況下調控信貸、貨幣供應量以及社會融資總量的話，一是新增信貸的投放難度加大，二是對物價的提振作用在減弱。相對于現在-0.5%的 CPI 和 0.6%的核心 CPI，2.2%的短期貨幣利率明顯偏高。我們在 兩個維度看未來房地產市場 里也提到，實際利率過高對于穩房價、穩預期也起到不利作用。目前 30-10 年國債利差已經大幅縮窄，最新的利差水平已經降至 30BP 以內，創 2007 年以來的新低。這一從新冠疫情爆發開始的長期限利差縮窄行情，反映了市場對未來經濟的預期，這也說明了機構投資者對利率長期走低的預期較強。如果此時仍在較高短期利率目標水

38、平上加大貨幣投放量，或會讓長端利率越走越低，甚至出現倒掛。有一種觀點認為目前降息會擴大國內與世界的利差，加大資本外流的壓力。但央行已經多次提出中國的貨幣政策是“以我為主”，如果內需遲遲不能恢復到潛在水平，為了保匯率而造成實際利率過高，反而會造成內需更加萎靡，不利于未來的匯率穩定。并且截至2023 年 12 月美聯儲已經連續三次不再加息，基本上美國的加息周期已經結束。美國十年期國債利率出現了臺階式的下降，今年可能會啟動降息周期，為中國央行的降息政策打開了空間?？梢詼p輕央行調控壓力的援助來自于財政政策，我們在貨幣政策和財政政策的配合里已經分析，要想讓國內經濟重新回到內部平衡，在不考慮資本外流的選項

39、下，貨幣政策和財政政策雙擴張。在減輕貨幣政策擴張程度的選項下，財政政策最好應大幅加碼。財政部部長藍佛安近期在關于當前經濟財政形勢的問答中提到：我們合理、審慎確定赤字率水平，既適度擴大支出規模，滿足實際需要，又“留有后手”，為應對未來可能的風險挑戰留出空間?？梢钥闯?，財政政策也需要在短期和長期之間尋求平衡，財政政策的力度也存在上限。無論如何，貨幣政策遇到調控目標轉變和傳導機制不暢通的難題，也面臨降息空間和實施力度的不確定性。機構投資者和企業家目前對后續政策出臺仍有較高預期，信心仍有待提升。(1)135792012-122014-112016-102018-092020-082022-07回購定盤

40、利率:7天(FR007):月:-中國:CPI:不包括食品和能源(核心CPI):當月同比中國:CPI:不包括食品和能源(核心CPI):當月同比回購定盤利率:7天(FR007):月0.00.20.40.60.81.02006-122007-102008-082009-062010-042011-022011-122012-102013-082014-062015-042016-022016-122017-102018-082019-062020-042021-022021-122022-102023-08中債國債到期收益率:30年:月:-中國:中債國債到期收益率:10年:月宏觀經濟研究*專題報告

41、P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 二二中國自然利率和泰勒公式中國自然利率和泰勒公式（2024 年年 2 月月）1.中國自然利率估算中國自然利率估算 自然利率是宏觀經濟總供求達到均衡時的實際利率水平，它由該經濟體的儲蓄、投資以及稟賦等要素決定。而現實利率與自然利率不同，可能受到貨幣供給量、國際資本流動以及財政政策等影響，現實利率與自然利率的缺口與產出缺口、通貨膨脹息息相關。我們無法直接觀測到自然利率，只能通過計量手段推測。類似于產出缺口，利率缺口也有助于我們理解經濟狀況以及為政策制定提供建議。最近幾年估算中國自然利率的研究較多，比如李宏瑾，蘇乃芳，洪浩（2016）使用

42、Laubach and Williams 式模型，估計 2004 年至 2014 年間中國的自然利率在 1.5 至 4.5%之間波動。徐忠和賈彥東（2019）的研究利用了包括 Laubach and Williams 式模型和小型 DSGE 模型在內的各種模型來估計 1995-2018 年間的中國的自然利率，主要在-4%至4%之間。孫國峰（2021）在 BIS 發表的工作論文也論證了中國自然利率水平，其認為在 20 世紀九十年代后期到 2010 年期間平均在 3%-5%，其后的十年間則降至 2%左右。在以上論文中，自然利率的指標選擇也不同。孫國峰（2021）將貸款利率作為首選指標，李宏瑾等（2

43、016）將隔夜回購利率作為自然利率的對標利率；還有其他研究是用 6 個月貸款利率等。我們在前期一系列報告中發現，中國利率體系分割較為嚴重，傳導并不順暢。比如存款利率決定了存款市場，貸款利率決定了貸款市場一樣，存款和貸款利率因為存在息差而造成兩者并不完全同步。為了更好的體現市場利率的變動，本文分別選用七天回購利率和貸款利率測算自然利率，其中貸款利率參照 2023 年 12 月發布的中國貨幣調控機制的轉型，由兩階段利率組成1。圖表10：有關中國自然利率水平估計的相關研究成果 方法方法 文獻文獻 利率指標選取利率指標選取 樣本區間樣本區間 自然利率估計結果自然利率估計結果 泰勒規則 金中夏(2012

44、)隔夜同業拆借利率 2000-2011 年 2.77%SVAR 田建強(2009)六月名義貸款利率 1996-2010 年-4%-20%，在 12%附近波動 李良松(2014)隔夜同業拆借利率 1999 年 3 季度-2014 年 1 季度 2%-4%,在 3%附近波動 狀態空間模型 石柱鮮等(2006)六月名義貸款利率 1996 年 1 季度-2005 年 1 季度-5%-10%，在 5%附近波動 潘淑娟和葉斌(2013)三月 Shibor 1998-2012 年-6%-6%,在 0 附近波動 DSGE 賀聰等(2013)存款利率 2001-2011 年-10%-10%,在 5%附近波動 E

45、uler 方程校準 He et al.(2014)未知 未知 4.05%-5.67%Liu(2015)未知 未知 8.2%-8.7%LW 方法 徐忠和賈彥東（2019）10 年期國債收益率 1995-2018 年-4%-4%孫國峰（2021）貸款利率 20 世紀 90 年代后期到 2010 年，2011-2020 年 3%-5%，后逐步降至 2%李宏瑾，蘇乃芳等2016）隔夜質押式回購利率 2004-2014 年 1.5%-4.5%資料來源：根據李宏瑾（2016）整理，孫國峰（2021），徐忠等（2019），長城證券產業金融研究院 張舒媛（2020 年）指出，由于發展中國家通常面臨 Phill

46、ips 曲線構建偏差、缺乏基準利 1 2004 年-2007 年用 1-3 年中長期貸款利率年平均值計算，2008-2022 年用一般貸款的金融機構人民幣貸款加權平均利率計算。宏觀經濟研究*專題報告 P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 率和數據統計質量不穩鍵等問題，采用相對穩健和實用性更強的 HLW 模型更符合實際。對比后我們基于利用空間狀態模型，采用 LW（2003）和 HLW（2017）的方法，使用2004Q3-2023Q4 的數據估算中國的自然利率。在表示各市場總供求平衡過程中，總需求曲線用 IS 曲線表示，總供給曲線用 Phillips 曲線表示，本文參照 LW

47、 模型，用 IS 曲線和 Phillips 曲線表示產出缺口、自然利率缺口和通脹之間的整體關系。其中式為 IS 曲線，式為 Phillips 曲線，也為本模型的測量方程。測量方程：=1+(1 1)+1 =1+1+2 其中，式中，=100 ()，表示產出缺口，為實際 GDP 的對數形式，為不可觀測的潛在 GDP 對數。為七天回購利率，為不可觀測的自然利率，為誤差。這表示滯后一期的產出缺口與利率缺口會對本期產出缺口產生短期沖突，而產出缺口與貸款利率的關系又與自然利率的變化相關聯。式中，為通脹水平，這表示通脹水平是由滯后的產出缺口、通脹以及相對價格決定的。除此以外，潛在經濟增速對自然利率的影響、其他

48、因素對經濟增長趨勢的影響以及產出缺口的決定具體由式-決定，共同構成空間狀態模型的狀態方程，具體如下：=+=1+3 =1+1+4 =1+5 其中為潛在經濟增速，式體現潛在經濟增速是自然利率的重要影響因素，式表示潛在產出為具有隨機飄移項的隨機游走，式表示本身也是一個隨機游走的過程。本文模型采用 2004Q3-2023Q4 的季度數據進行估算，使用的指標由實際 GDP,GDP 平減指數、通脹預期和七天回購利率/加權貸款利率組成。其中通脹預期由 GDP 平減指數及其三期滯后項的平均值計算得出。測算結果顯示，（1）無論是代表政策利率的七天回購利率還是代表全社會融資成本的貸款利率，得出的自然利率非常一致；

49、（2）自然利率與實際 GDP 增速接近，符合索洛增長模型中自然利率與經濟增速之間的關系（公式），與美國測算結果相似（圖 4）；模型計算出的潛在經濟增速與我們在 2023 年 10 月發布 再議中國潛在經濟增速得出的潛在經濟增速趨勢也相近（圖 3）。（3）2008 年后自然利率總體下行，自 11.74%下降至 2023 年末的 4.89%。自然利率與我們之前測算的資本凈回報率走勢較為一致。（4）2023 年末，我國自然利率已接近加權貸款實際利率水平。若自然利率繼續下滑，實際利率繼續上行，我國實際利率可能會擊穿自然利率，這預示著資金成本將處于市場供需平衡的均衡點之上，擠壓融資需求。圖表11：中國自

50、然利率測算結果（%）圖表12：中國自然利率與潛在經濟增速（%）宏觀經濟研究*專題報告 P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，中國人民銀行，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 圖表13：美國自然利率與潛在經濟增速（%）圖表14：中國實際 GDP 增速與潛在增速對比%資料來源：wind，美聯儲，BEA，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 圖表15：中國利率缺口（%）圖表16：實際利率與貸款需求 資料來源：wind，中國人民銀行，長城證券產業金融研

51、究院 資料來源：wind，中國人民銀行,長城證券產業金融研究院 這一現象用利率缺口也可以顯著表現出來，2012 年以前我國利率缺口大幅為負，說明政府有意設置遠遠低于自然利率的政策利率水平來補貼投資部門，2012 年之后利率缺口相對穩定，直至 2023 年末物價增速在負增長條件下利率缺口已經接近于 0。我們在前期2023 年 11 月發布的報告儲蓄和投資中已經分析到實際利率過低以及銀行凈息差保護是中國經濟失衡的主要原因之一，本篇報告再次論證了此觀點。在圖 7 中，企業的資本凈回報率遠遠高于經濟的自然利率，自然利率遠遠高于貸款實際利率，貸款實際利率高于貨幣市場實際利率。資本凈回報率高于自然利率的差

52、額部分來自于過低貸款利率的024681012142004/7/12005/6/12006/5/12007/4/12008/3/12009/2/12010/1/12010/12/12011/11/12012/10/12013/9/12014/8/12015/7/12016/6/12017/5/12018/4/12019/3/12020/2/12021/1/12021/12/12022/11/12023/10/1中國:自然利率:加權貸款利率%中國:自然利率:七天回購利率%4681012142004/7/12008/6/12012/5/12016/4/12020/3/1中國:自然利率:七天回購利率%

53、中國:潛在經濟增速:HLW模型%0.01.02.03.04.05.06.01961/1/11963/9/11966/5/11969/1/11971/9/11974/5/11977/1/11979/9/11982/5/11985/1/11987/9/11990/5/11993/1/11995/9/11998/5/12001/1/12003/9/12006/5/12009/1/12011/9/12014/5/12017/1/1美國:自然利率%美國:潛在經濟增速%-10010202004-092007-122011-032014-062017-092020-12潛在經濟增速:HLW模型%潛在經濟增速

54、:兩階段模型%中國:GDP:不變價:當季同比%-14-12-10-8-6-4-202004-092005-092006-092007-092008-092009-092010-092011-092012-092013-092014-092015-092016-092017-092018-092019-092020-092021-092022-092023-09利率缺口：加權貸款利率-55152005-032008-052011-072014-092017-112021-01中國:自然利率:七天回購利率%中國:資本凈回報率%中國:實際利率:加權貸款利率%中國:實際利率:七天回購利率%宏觀經濟研究

55、*專題報告 P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 補貼，而貸款利率與貨幣利率（與存款利率相差不大）的差額可以看作是對銀行部門的補貼。儲蓄存款提供者享受的實際利率最低，且部分時間為負。在改革開放初期，中國資本嚴重匱乏，通過降低貸款利率補貼投資部門來加快經濟發展速度，是各國普遍采取的發展策略。但持續的補貼和政府信用的擔保容易造成投資過度、產能過剩，并造成資本回報率的不穩定，或持續下降。到 2023 年自然利率又降至接近市場實際利率，若繼續下行，反過來抑制了投資，容易造成債務-通縮螺旋式下跌。2023 年經濟研究發表的易綱文章貨幣政策的自主性、有效性與經濟金融穩定指出，一般參考

56、黃金法則（golden rule）和泰勒規則（Talor rule）來衡量合適的利率水平。黃金法則是長期穩態的最優解，此時效用最大化，實際利率約等于潛在增長率，利率太低或太高都會產生不良后果。泰勒規則強調短期逆周期調節，主要觀察中央銀行能否根據產出和物價變化對利率水平進行相應調節。下面我們將進一步對中國的泰勒規則做實證研究。2.中國泰勒規則測算中國泰勒規則測算 泰勒規則是 Taylor（1993）對 1987-1992 年美聯儲貨幣政策實踐的經驗概括，描述為如下形式：=+()+其中，為政策利率（名義利率），為自然利率（實際利率），和分別為通貨膨脹率與目標通貨膨脹率，為產出缺口，表示實際產出與潛

57、在產出水平的偏離；系數和分別表示政策利率對通貨膨脹缺口和產出缺口的反應系數。Taylor 提出這一規則中，和分別取值為 0.5 和 0.5。圖表17：部分泰勒規則模型總結 模型研究作者模型研究作者 引入的變量引入的變量 模型模型 Judd 和 Rudebusch(1998)產出缺口滯后項=+()+1+21 Taylor(1999)最優泰勒規則=+0=()+=+1+1+Clarida,Gali 和 Gertler(2000)前瞻性=+,+(,|)+,|利率平滑、前瞻性=(1)+(1),|+(1),|+1+Orphanides(2001)利率平滑=1+(1)+()+Orphanides和Willi

58、ams(2002)失業率缺口=+()+1 =1+(1)+()+()Siklos,Werner 和 Bohl(2004)資產價格=+1 資料來源：wind，Judd&Rudebusch(1998),Taylor(1999),Clarida,Gali&Gertler(2000),Orphanides(2001),Orphanides&Williams(2002),Siklos,Werner&Bohl(2004)，長城證券產業金融研究院 除了泰勒提出的標準模型之外，后人紛紛提出改善或修訂的模型，以達到更好的擬合和預測效果。如圖表 8 所示。對于中國的泰勒規則實證研究也較為廣泛，本文將基于上述測算所得

59、自然利率來實證中國合理利率水平變化規律。宏觀經濟研究*專題報告 P.15 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明()=()+為適應中國現實情況，我們選取七天回購利率來檢驗泰勒規則中利率缺口、產出缺口和通脹缺口的關系。結果表明，利率缺口對于產出缺口的反應系數為正值，對通脹缺口反應系數為負，模型擬合優度為 0.67；如果考慮利率平滑，加入利率缺口的滯后項，模型擬合優度上升至0.92，且利率缺口滯后項系數絕對值最大，對本期利率缺口作用最明顯；如果加入 M2/GDP 的對數變量，模型解釋力度相比于模型（1）也有較大提升，擬合優度上升至 0.95，M2/GDP 變量顯著，該結果體現貨幣供給量作

60、為中國貨幣政策調控中介目標這一事實，傳統的泰勒規則對于中國貨幣政策的解釋力度不大。我們在 2023 年 12月發布的中國貨幣需求函數中提到，我國貨幣調控機制仍然以數量為主。但（3）模型的產出缺口對利率缺口影響不顯著，產出缺口的負系數也與實際情況背離。我們認為利率平滑后的泰勒公式更貼近中國現實情況。利率缺口=0.92*利率缺口_(t-1)-0.26*通脹缺口+0.15*產出缺口(0.02)(0.08)(0.09)R=0.92。圖表18：回歸結果表 因變量：利率缺口 變量(1)(2)(3)通脹缺口-1.41*-0.26*-0.83*(0.12)(0.08)(0.05)產出缺口 1.01*0.15*

61、-0.08(0.15)(0.13)(0.08)利率缺口_t-1 0.92*(0.02)ln（M2/GDP）0.91*(0.05)常數項-5.38*-15.84*(0.29)(0.56)R 0.67 0.92 0.95 資料來源：長城證券產業金融研究院 從結果來看，中國的利率缺口與通脹缺口為負相關關系，也即意味著泰勒規則在中國表現得不明顯。泰勒規則在中國并不適應，這主要原因可能是中國經濟處于從資本短缺向資本過剩轉型，貨幣傳導機制不暢以及貨幣供給量作為調控目標造成的，利率還未實現市場化，利率缺口明顯背離產出缺口和通脹缺口。利率和通脹不是相互制約關系，而是共同被某一因素驅動。比如在通脹大幅上升之后，

62、央行為控制通脹開始收緊貨幣供應量，隨后通脹下行和利率上行，也即通脹缺口下降和利率缺口上升同時出現。而美聯儲為控制通脹會提高利率，引起貨幣供應量下降流動性收緊，造成通脹上升和利率上升同時出現。圖表19：產出缺口、利率缺口、通脹缺口（%）圖表20：七天回購利率實際值與擬合值（%）宏觀經濟研究*專題報告 P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，中國貨幣網，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 3.總結總結 中國央行在確定合理的利率水平時，目前可能主要是根據以貨幣供應量為主的貨幣需求的反應效果而進行相機抉擇。

63、在利率傳導機制不暢和利率未市場化的條件下，最終市場實際利率與自然利率可能有一定差距，資源配置效率有待提升。根據再議中國潛在經濟增速報告中對未來潛在經濟增速 g 的測算，通過 HLW 模型狀態方程中的式，可以推算出到 2030 年我國自然利率大致的走勢，如圖所示。圖表21：自然利率預測（%）資料來源：wind，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 根據我們模型的測算結果，我國自然利率將在未來幾年在持續下降，預計至 2030 年，我國自然利率將下降至 0.95%。從圖 7 趨勢上看，實際利率將會持續向自然利率靠攏，而我國 2023 年以來實際貸款利率已經接近自然利率，未來如果自然利率持續下降，中國或

64、仍將處于長期降息周期中，2024 年或仍是降息大年。中國央行在確定合理的利率水平時，目前可能主要是根據以貨幣供應量為主的貨幣需求的反應效果而進行相機抉擇。在利率傳導機制不暢和利率未市場化的條件下，最終市場實際利率與自然利率可能有一定差距，資源配置效率有待提升。根據再議中國潛在經濟增速報告中對未來潛在經濟增速 g 的測算，通過 HLW 模型狀態方程中的式，可以推算出到 2030 年我國自然利率大致的走勢，如圖所示。圖表22：自然利率預測（%）-20-15-10-505102004-092007-122011-032014-062017-092020-12產出缺口%利率缺口%通脹缺口%012345

65、62004-122005-112006-102007-092008-082009-072010-062011-052012-042013-032014-022015-012015-122016-112017-102018-092019-082020-072021-062022-052023-04七天回購利率:擬合值七天回購利率:實際值024681012142004/7/12005/4/12006/1/12006/10/12007/7/12008/4/12009/1/12009/10/12010/7/12011/4/12012/1/12012/10/12013/7/12014/4/12015/1

66、/12015/10/12016/7/12017/4/12018/1/12018/10/12019/7/12020/4/12021/1/12021/10/12022/7/12023/4/12024/1/12024/10/12025/7/12026/4/12027/1/12027/10/12028/7/12029/4/12030/1/12030/10/1中國:自然利率:七天回購利率%中國:自然利率:七天回購利率 E%宏觀經濟研究*專題報告 P.17 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 根據我們模型的測算結果，我國自然利率將在未來幾年在持續

67、下降，預計至 2030 年，我國自然利率將下降至 0.56%。從圖 7 趨勢上看，實際利率將會持續向自然利率靠攏，而我國 2023 年四季度實際七天回購利率已經比自然利率高，未來隨著自然利率持續下降，中國仍處于長期降息周期中，2024 年或仍是降息大年。三三中中國未來物價走勢分析國未來物價走勢分析（2024 年年 5 月月）1.中國物價現狀中國物價現狀 自從 2020 年疫情發生之后，世界經濟發生了一些變化。其中從中美兩國 CPI 走勢的分化可以看出，過去十年美國核心 CPI 環比中樞從 2021 年二季度開始就從原來的 0.16%抬升到 0.4%上，中國核心 CPI 環比中樞從 2020 年

68、開始從原來的 0.14%下降到 0.06%上。圖表23：中美核心 CPI 環比中樞（%）圖表24：中日房價和房租的關系 資料來源：wind，美國勞工部，中國統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，日本統計局，長城證券產業金融研究院 中日兩國世代近鄰，經濟發展同屬于追趕模式，并且都經歷了人口周期、房地產周期以及債務周期。1991 年日本土地泡沫破裂之后，出現了“失落的二十年”，物價進入長期通縮。中國房地產正面臨著調整，物價是否也會近似日本歷史演繹呢？圖 2 顯示的是以0246810122004/7/12005/4/12006/1/12006/10/12007/7/1200

69、8/4/12009/1/12009/10/12010/7/12011/4/12012/1/12012/10/12013/7/12014/4/12015/1/12015/10/12016/7/12017/4/12018/1/12018/10/12019/7/12020/4/12021/1/12021/10/12022/7/12023/4/12024/1/12024/10/12025/7/12026/4/12027/1/12027/10/12028/7/12029/4/12030/1/12030/10/1中國:自然利率:七天回購利率%中國:自然利率:七天回購利率（E）%-0.10.00.10.20

70、.30.40.50.62013-01 2014-122016-11 2018-10 2020-09 2022-08中國:CPI:不包括食品和能源(核心CPI):環比:指數修勻美國:核心CPI:環比:指數修勻01002003001986-121989-121992-121995-121998-122001-122004-122007-122010-122013-122016-122019-122022-122025-122028-122031-122034-122037-122040-122043-122046-122049-122052-12中國:CPI:房租指數日本:CPI:估算租金:指數:

71、+372月日本:城市土地價格指數:所有城市土地:總體平均:+31年中國:房屋平均銷售價格:住宅:指數宏觀經濟研究*專題報告 P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2010 年為基期，日本 1970-1992 年間的房價和房租指數與中國 2001-2023 年房價和房租指數走勢的對比圖，兩者走勢也有部分相似性。其中中國房租指數做了 60%的收縮比例，這是為了比較變化趨勢2。圖表25：中國與日本（+31 年）CPI 同比關系圖（%）圖表26：中國（-28 年）與日本 GDP 平減指數同比關系圖（%）資料來源：wind，日本統計局，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：

72、wind，日內閣府，長城證券產業金融研究院 通過比較我們發現，除了房價和房租，中國的 CPI 指數與日本 30 年前的 CPI 指數走勢有部分相似性，GDP 平減指數大約與日本 28 年前的 GDP 平減指數走勢部分相似。綜合來看，中國物價走勢大約與日本前 28-32 年走勢有部分相似性。值得注意的是，考慮到中日兩國經濟的體量有所差距，中國的經濟指標未來不一定會延續日本歷史經濟指標走勢。日本經濟指標走勢僅作參考。2.中國物價預測模型中國物價預測模型 對于中國未來物價走勢，我們的研究模型主要采用指標分別是產出、價格、貨幣和利率，其中產出水平為季調后的實際 GDP、價格水平為 GDP 平減指數，貨

73、幣和利率分別使用M1 及兩階段利率構成的貸款利率3。數據時間跨度是 2004Q1-2023Q4，其中，為消除每五年一次的實際 GDP 基數調整所導致的數據跳升，我們以 2005 年實際 GDP 為基期，根據 GDP 季度同比計算實際 GDP 并進行季調修勻。各變量取對數并將其表示為 Y、P、M、R。從圖 5 和 6 可以看出，2004-2023 年間 M-P-Y 和利率存在明顯的負相關關系，可能存在某種長期關系。圖表27：中國貸款利率與-(M-P-Y)：M1 的關系 圖表28：中國貸款利率與-(M-P-Y):M1 的線性關系 2 2023 年中國房價已經持續下跌，但統計局公布的商品房銷售額數據

74、有口徑變化，通過銷售額/銷售面積得出的房價反而是上升的。3 兩階段利率中，2008 年二季度前使用 1-3 年中長期貸款利率，2008 年二季度后使用一般貸款加權平均利率構成。-505101520252002-012004-082007-032009-102012-052014-122017-072020-022022-092025-042027-112030-062033-012035-082038-032040-102043-052045-122048-072051-022053-09日本:CPI:同比:+372月中國:CPI:定基指數:同比-4-202461984-031986-0219

75、88-011989-121991-111993-101995-091997-081999-072001-062003-052005-042007-032009-022011-012012-122014-112016-102018-092020-082022-07日本:GDP平減指數:季調:同比中國:GDP:平減指數:初步核算:當季同比:-112季宏觀經濟研究*專題報告 P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，中國人民銀行，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，中國人民銀行，國家統計局，長城證券產業金融研究院 我們采用時間序列分析工具中的

76、 VAR 模型來預測。首先驗證貨幣需求的協整關系是否成立，對以下兩個模型進行驗證。()=()=除了泰勒提出的標準模型之外，后人紛紛提出改善或修訂的模型，以達到更好的擬合和預測效果。如圖表 8 所示。中國對于泰勒規則的實證研究也較為廣泛，本文將基于上述測算所得自然利率來實證中國合理利率水平變化規律。圖表29：協整檢驗結果 EG 檢驗 t-統計量 p 值 式-3.38 0.0010 式-3.83 0.0002 資料來源：長城證券產業金融研究院 其中，和是利率彈性和收入彈性，e 是貨幣需求的殘差項。我們初步對模型中包含的每個變量進行 ADF 單位根檢驗，對于水平變量，M-P 和 R 在 5%的置信水

77、平下不能拒原假設，M-P-Y 在 1%的置信水平下通過檢驗。一次差分后，各變量均能在 10%的置信水平下拒絕原假設，該結果表明每個變量都是具有一個單位根的一階單整。確認同階單整后，我們通過 Engle-Granger 檢驗、式協整檢驗。圖表 7 報告了協整檢驗的結果。EG 檢驗結果支持（M-P-Y、R）、（M-P、Y、R）兩個系統均在 1%的顯著性水平下存在協整關系，表明變量間存在長期穩定的關系，也表明貨幣需求的協整關系得到支持。確立協整關系后，對協整向量進行估算，即估算和式中的系數，采用的估算方法為 Dynamic OLS（DOLS）方法。估算結果如圖表 8 所示。從擬合優度看，（M-P、Y

78、、R）模型較（M-P-Y、R）模型較優，而從系數符號看，（M-P、Y、R）中滯后兩期模型更具有穩健性，也更與實際情況相符。綜合考慮，我們認為 M、P、Y、R 中存在以下關系：=1.048 0.022 +0.347 圖表30：DOLS 估算結果（M-P-Y、R）模型-1.20-1.10-1.00-0.90-0.80-0.70-0.600.511.522.52004-032005-042006-052007-062008-072009-082010-092011-102012-112013-122015-012016-022017-032018-042019-052020-062021-07202

79、2-082023-09R-(M-P-Y):M1 右軸y=0.1052x-0.9761R=0.084-0.95-0.90-0.85-0.80-0.75-0.70-0.65-0.60-0.55-0.501.41.61.822.2-(M-Y-P):M1R宏觀經濟研究*專題報告 P.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 系數結果 擬合優度 lag=2 -0.183*0.238-1.92 c 1.117*6.46 lag=4 -0.189 0.298-1.59 c 1.3*5.21（M-P、Y、R）模型 系數結果 擬合優度 lag=2 1.048*0.985 27.06 -0.022-

80、0.24 c 0.347 0.66 lag=4 1.105*0.989 16.32 0.029 0.27 c-0.435-0.48 資料來源：長城證券產業金融研究院 備注：*代表系數在 10%的置信水平上顯著，*代表系數在 5%的置信水平上顯著，*代表系數在 1%的置信水平上顯著。確認了存在貨幣需求的協整關系后，我們根據 VAR 模型估算價格波動的動態，下式中括號內數字代表該變量滯后的期數。VAR 模型能夠捕捉時間序列數據中的動態關系，并預測各變量未來短期內變動。=0.48 (1)+0.44 (2)+0.31 (1)+0.36 (2)+0.004(1)+0.02 (2)+1.45 (1)1.2

81、6 (2)圖表31：VAR 模型回歸結果 M1 P R Y M1(-1)1.340-0.610 0.393 0.240 11.08-1.34 1.70 4.30 M1(-2)-0.330 1.238-0.164-0.316 -2.76 2.74-0.72-5.72 P(-1)-0.133 0.008-0.021 0.020 -3.86 0.06-0.32 1.26 P(-2)0.055 0.142-0.218 0.063 宏觀經濟研究*專題報告 P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 M1 P R Y 1.64 1.11-3.38 4.00 R(-1)-0.052 0.28

82、0 1.066 0.060 -0.92 1.31 9.86 2.29 R(-2)0.055-0.272-0.106-0.042 0.95-1.23-0.94-1.55 Y(-1)-0.583-3.690 1.213 1.039 -2.42-4.06 2.64 9.34 Y(-2)0.578 3.034-1.454 0.040 2.40 3.34-3.16 0.36 R-squared 0.9990 0.8237 0.9339 0.9995 Adj.R-squared 0.9989 0.8061 0.9273 0.9995 資料來源：長城證券產業金融研究院 根據 VAR 模型從 2007 年向后

83、擬合和預測，2007-2023 年間貨幣量、利率、價格和產出水平實際值與預測值的變化趨勢基本相符，代表模型能大致指示四個變量的長期趨勢。價格指數方面，2007-2023 年價格指數接近同時段實際價格指數的中樞水平，且在 2024年后有繼續向下趨勢。這表明其他條件不變的情況，模型預測僅在產出水平、貨幣供應量和利率與價格的相互影響下，在 2030 年前中國的價格水平增速仍為正增長，該研究結論并不支持我國通脹會進入長期通縮。值得注意的是，上述分析是使用的 VAR 模型可以預測各變量未來走勢，但模型預測結果受到樣本時間段影響，且模型依賴諸多假設，且不能囊括所有可能對預測指標有重大影響的經濟現象，因此我

84、們需要客觀對待預測結果。如果樣本期間內相關經濟數據整體處于下降階段，可能會致使預測得到的未來經濟指標出現下滑趨勢。但這種趨勢并不是絕對存在的，可能會受到突發事件、模型外的經濟指標影響，各變量之間的關聯關系也可能隨時間的推移改變。圖表32：M1 實際增速與擬合增速（%）圖表33：GDP 實際增隨與擬合增速（%）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 0%5%10%15%20%25%30%35%40%2005-032006-062007-092008-122010-032011-062012-092013-122015-032

85、016-062017-092018-122020-032021-062022-092023-122025-032026-062027-092028-122030-03M1增速:擬合M1增速0%2%4%6%8%10%12%14%16%2005-032006-062007-092008-122010-032011-062012-092013-122015-032016-062017-092018-122020-032021-062022-092023-122025-032026-062027-092028-122030-03GDP(季調)增速:擬合GDP(季調)增速宏觀經濟研究*專題報告 P.22

86、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表34：GDP 平減指數增速與擬合增速（%）圖表35：貸款利率實際值與擬合值（%）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 3.日本物價歷史走勢的借鑒意義日本物價歷史走勢的借鑒意義 需要警惕的物價風險需要警惕的物價風險：在此我們想借鑒一下日本物價的歷史走勢。由于 2023 年的中國物價情況類似于 1993 年的日本，我們用 1980 年至 1998 年日本同樣的經濟指標做 VAR模型。在貨幣供應量指標中，中國的 M1 與日本略有不同，中國 M1 同比指標主要為企業活期存款

87、，而日本 M1 指標為私人部門活期存款，不僅含有企業活期存款，也包括居民活期存款。由于在中國居民活期存款與企業活期存款增速相似，因此中國 M1 同比與日本 M1 同比可以類比。泡沫/通縮時期的日本經濟與經濟政策中的論文通貨緊縮期的價格走勢與貨幣的作用4也是用 M1 與其他經濟指標做的協整分析。我們使用日本 M1 進行、均能通過EG 協整關系檢驗，表明價格與各變量間確實存在穩健的協整關系?；谠搮f整關系，我們建立 VAR 模型并對未來做預測。為了檢驗 VAR 模型預測的準確性，在 1993 年后面再選擇兩個時間點：1996 年和 1998 年5，對原 VAR 模型的預測結果以及實際結果做對比，來

88、分析日本物價走勢的根本原因。1980-1993 年結果：=0.057 1(1)0.014 1(2)+0.822 (1)+0.158(2)+0.012 (1)0.002 (2)0.019(1)0.020 (2)1980-1998 年結果：=0.063 1(1)0.017 1(2)+0.997 (1)0.021(2)+0.002 (1)+0.004 (2)+0.023(1)0.064 (2)1980-1998 年結果：4 泡沫/通縮時期的日本經濟與經濟政策出版于 2023 年，通貨緊縮期的價格走勢與貨幣的作用收錄于此書。5 樣本期內，1996 年和 1998 年通脹兩度接近 0，日本居民對于未來通

89、脹預期不同。1996 年日本居民對于通縮預期較 1993 年更強，但1998 年后，由于日本居民對未來通縮預期再度被加強。-5%0%5%10%15%20%25%2005-032006-062007-092008-122010-032011-062012-092013-122015-032016-062017-092018-122020-032021-062022-092023-122025-032026-062027-092028-122030-03GDP平減指數變化:擬合GDP平減指數變化02468102005-032006-062007-092008-122010-032011-06201

90、2-092013-122015-032016-062017-092018-122020-032021-062022-092023-122025-032026-062027-092028-122030-03貸款利率:擬合貸款利率宏觀經濟研究*專題報告 P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 =0.059 1(1)0.032 1(2)+1.025 (1)0.035(2)+0.003 (1)+0.002 (2)+0.049(1)0.073 (2)圖表36：日本 GDP 平減指數變化及各模型預測值（%）資料來源：wind，日本內閣府，長城證券產業金融研究院 模型結果顯示，依據 19

91、80-1993 年數據構建的 VAR 模型也預示著日本物價會逐漸回升并最后穩定在 0.1%上，實際 GDP 增速也平均高于實際值。這一結果與實際情況差距較大，再觀察第二種（1980-1996）和第三種（1980-1998）的結果，我們可以發現越往后日本GDP 平減指數會越往通縮的方向走，與實際情況越來越近。這是為什么呢？通貨緊縮期的價格走勢與貨幣的作用 文中發現 ECM（誤差修正模型）與 VAR 模型在剛進入長期通縮階段時，結果是相反的；只有在日本完全進入長期通縮階段后，兩者才會預測相同。作者宮尾龍藏認為貨幣流通速度改變了原來的誤差修正模型，造成了誤判。我們發現貨幣流通速度的改變也會影響 VA

92、R 的預測。貨幣數量公式 MV=PY 成立的基本條件是貨幣流通速度保持不變。在這種情況下模型相對穩定，預測也相對準確。但貨幣流通速度改變之后，整個貨幣需求函數也發生了變化，相當于公式（2）里的和都是變化的。如圖 15，日本 M1 的流通速度在 1995 年之后就開始不斷下降，下降速度逐漸加快，VAR 模型已無法應對長期關系發生改變之后的變化。這就類似于我們在 2023 年 12 月發表的中國貨幣調控機制的轉型做過的討論，資本結構的變化和宏觀杠桿率的變化改變了利率敏感系數。圖表37：文獻對日本貨幣流動速度的測算與估算（%）圖表38：中國與日本（+30 年）M1 貨幣流動速度關系6（%）資料來源：

93、宮尾龍藏.通貨緊縮期的價格走勢與貨幣的作用，長城證券 資料來源：wind，國家統計局，日本央行、日本內閣府，長城證券產業金 6 根據貨幣方程式，名義 GDP/M1 測算的貨幣流動速度。-7%-5%-3%-1%1%3%5%1981-031984-011986-111989-091992-071995-051998-032001-012003-112006-09日本:GDP平減指數變化日本:GDP平減指數變化（1980-1993）E日本:GDP平減指數變化（1980-1996）E日本:GDP平減指數變化（1980-1998）E0.00.51.01.52.02.557911131517192008-

94、032009-052010-072011-092012-112014-012015-032016-052017-072018-092019-112021-012022-032023-052024-072025-092026-112028-012029-032030-05日本貨幣流動速度（M1）:+30年中國貨幣流動速度（M1）右軸宏觀經濟研究*專題報告 P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 產業金融研究院 融研究院 日本 M1 貨幣流通速度大幅下降是緣于 1995 年 GDP 平減指數進入通縮之后，政策利率降至 0.5%，存款利率也降至 0.5%附近，居民和企業的通縮預期

95、高漲，利率敏感度大幅下降，對貨幣的需求無限放大，流動性陷阱出現。圖表39：中國 M1 貨幣流動速度實際值及預測值（%）圖表40：中國潛在經濟增速與 VAR 模型預測經濟增速（%）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 計算方法：參考宮尾龍藏文獻方法 V=Y+P-M 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 中國2008-2023 年的M1貨幣流通速度7大概與 1978-1993 年間日本 M1貨幣流動速度走勢有部分相似性，VAR模型預測的未來GDP增速與我們前期測算潛在經濟增速走勢相近；貸款利率也比我們前期測算的自然利率走勢略高。但如果按照我們在再議中國潛在經濟增

96、速和中國自然利率和泰勒公式8中預測的潛在經濟增速和自然利率走勢，可以推導未來 M1 貨幣流通速度降速會快于 VAR 模型所預測水平，測算結果較 VAR 模型結果偏低。但我們需要注意，潛在經濟增速和自然利率是均衡值，測算過程同樣依賴諸多模型假設，且根據過往數據來看，潛在經濟增速與實際經濟增速，自然利率與實際利率都存在一定偏差。另外，短期數據向下，導致模型得出的數值存在向下的趨勢。模型未考慮未來中國經濟的產業結構升級，經濟周期波動等客觀因素。因此，根據潛在經濟增速和自然利因此，根據潛在經濟增速和自然利率測算得出的貨幣流動速度僅具有一定參考意義。率測算得出的貨幣流動速度僅具有一定參考意義。4.M2

97、和和 M1 的貨幣流通速度比較的貨幣流通速度比較 有觀點認為中國儲蓄率較高，依靠持續的投資可以維持 GDP 增速平穩，避免出現日本這樣的流動性陷阱。下文重點分析兩者的區別，M1 和 M2 貨幣流通速度不同點主要在于M1 與消費關系較為密切（圖表 19），而 M2 與固定投資關系較為密切（圖表 20）。相對來說，中國 M2 的協整模型擬合效果更好。這是得益于公共部門的逆勢擴張，投資仍能拉動經濟增長，這一點與日本有所不同。圖表41：M1 增速與社零增速（%）圖表42：M2 增速與固定投資增速（剔除異常值）（%）7 本文所做的中國貨幣流通速度均進行了修勻處理 8 再議中國潛在經濟增速于 2023 年

98、 10 月發布，中國自然利率和泰勒公式于 2024 年 4 月發布。(1.3)(1.1)(0.9)(0.7)(0.5)2004-032005-072006-112008-032009-072010-112012-032013-072014-112016-032017-072018-112020-032021-072022-112024-032025-072026-112028-032029-072030-11貨幣流動速度貨幣流動速度(E:VAR模型預測)貨幣流動速度(E 根據自然利率）貨幣流動速度(E 根據日本貨幣流動速度走勢預測）0%2%4%6%8%10%2006-032007-062008

99、-092009-122011-032012-062013-092014-122016-032017-062018-092019-122021-032022-062023-092024-122026-032027-062028-092029-12潛在經濟增速（兩階段模型:中性預測）%GDP(季調)增速:VAR模型擬合預測%宏觀經濟研究*專題報告 P.25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 圖表43：中國貸款利率與-(M-P-Y)：M2 的關系

100、 圖表44：中國貸款利率與-(M-P-Y):M2 的線性關系 資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 但如果這種投資是低效的則可能無法阻止宏觀杠桿率的上升，M2 的貨幣流通速度還是會持續下降，可能會導致利率快速下降，并觸發零利率，進而造成 M1 貨幣流通速度快速下降，經濟進入流動性陷阱，日本之前就出現過這種情況。2024 年一季度實體經濟杠桿率繼續上升 6.8 個百分點，至 294.8%。這與 M2/名義 GDP 的走勢一致，反映出目前的 M2 貨幣供應量增速依然快于名義 GDP 增速，宏觀杠桿

101、率仍在上升。圖表45：M2/GDP 與中國實體經濟部門杠桿率（%）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 我們在 2023 年 2 月發表的M2/GDP 的新形勢:或將持續上升中比較過 M2 的貨幣流-30-20-10010203040-5051015202020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-01中國:M1:同比中國:社會消費品零售總額:當月同比 右軸-5051015202546810

102、121416182013-042013-112014-062015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-10中國:M2:同比中國:固定資產投資完成額:累計同比 右軸 剔除異常值-2.5-2.3-2.1-1.9-1.70.511.522.52004-032005-042006-052007-062008-072009-082010-092011-102012-112013-122015-012016-022017-03201

103、8-042019-052020-062021-072022-082023-09R-(M-P-Y):M2 右軸y=0.5306x-2.8972R=0.3675-2.2-2.1-2.0-1.9-1.8-1.7-1.61.31.51.71.92.1-(M-P-Y):M2R10015020025030035056789102008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-0620

104、18-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-12M2:季:平均值/中國:GDP:現價:當季值:指數修勻中國:實體經濟部門杠桿率 右軸%宏觀經濟研究*專題報告 P.26 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 通速度（名義 GDP/M2），與 26 年前的日本可以部分對比。但這里的日本 M2 與中國的M2 指標不可直接對比，世界銀行按照統一口徑統計的日本指標是（M2+CD 等）。鑒于數據的可得性限制，我們發現日本 M2 同比與寬口徑貨幣供應量增速較為一致，因此認為日本 M2 增速與中國

105、 M2 增速也可以類比（如圖表 24）。圖表46：中國與日本（+26 年）M2 貨幣流動速度關系（世界銀行口徑）圖表47：中國與日本（+30 年）M2 貨幣流動速度關系 資料來源：wind，世界銀行，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 由于 M2 的貨幣流通速度與宏觀杠桿率（M2/名義 GDP）互為倒數，兩個指標可以看作是硬幣的兩面。這就可以總結為“貨幣流通速度-宏觀杠桿率-自然利率”之間具有相同的邏輯內涵，也可以理解為正是貨幣流通速度的下降（宏觀杠桿率的上升），造成潛在經濟增速背離了原有的軌道。M2/GDP 的新形勢:或將持續上升中我們也論證了，M

106、2 貨幣流通速度受儲蓄率和融資結構等多方面因素的影響，國民儲蓄率和銀行信用占比的上升都可能帶來貨幣流通速度的下降。目前我國投融資體制仍然是以間接融資為主，加大固定資產投資占比，可能會提高銀行信用占比，這可能會提高宏觀杠桿率和降低貨幣流通速度。M2 流通速度的下降可能會帶來利率的下降，而當存款利率下降至一定水平后，會觸發流動性陷阱，造成M1 流通速度的快速下降，這有可能會引起低通脹?？偨Y來看，對于當前經濟，沒有大力的投資拉動則不利于短期 GDP 的穩定；但如果“大水漫灌”的投資，貨幣流通速度可能會下降更快，這可能會導致未來低通脹風險也會逐漸變大。因此我們認為，當務之急就是穩住居民的儲蓄意愿，提高

107、直接融資占比，提高貨幣流通速度。止住宏觀杠桿率的快速上升，或能一定程度上防止中國進入長期低通脹。要想保障存款利率不降至零，防止出現流動性陷阱，我們認為，應該持續積極財政刺激或深化體制改革。0.000.010.020.030.040.051977 1983 19891995 2001 2007 2013 2019 2025中國:貨幣流通速度:M2日本:貨幣流通速度:M2:+26年01234560.150.250.350.450.550.650.752008-032009-062010-092011-122013-032014-062015-092016-122018-032019-062020-

108、092021-122023-032024-062025-092026-122028-032029-062030-092031-12中國貨幣流通速度（M2）日本貨幣流通速度（M2）+26年 右軸宏觀經濟研究*專題報告 P.27 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 金融小知識金融小知識 對于初學者或者政策研究者，如果不善于運用 VAR 模型預測未來物價，這里可以介紹一種簡單方便的預測模型。因為 VAR 模型各變量之間可以互相推導，可以簡化為自回歸模型。一元多項式回歸擬合度最高，最接近于多期滯后的 VAR 模型。所以用 EXCLE 中的多項式趨勢線擬合，并根據擬合的公式進行預測，即可得

109、到未來走勢的大致情況。比如中國 GDP 平減指數，在 2023 年一季度以前擬合多項式預測的走勢都是持續上升的，但從二季度之后擬合多項式預測的走勢在不久之后將出現下降。這種不同時段擬合公式發生變化的現象類似于 VAR 模型在不同時間段也改變的情況，如同上面所預測的日本在1996 年前后一樣。這也預示著我國的物價走勢在未來一段時間需要糾正向下的趨勢，扭轉回向上的趨勢。普通研究者運用這種方法之后就可以大致了解物價走勢情況，不會被別人所誤導。圖表48：GDP 平減指數 5 階多項式擬合及預測（根據 2004Q1-2023Q1）資料來源：wind，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 圖表49：GDP

110、平減指數 5 階多項式擬合及預測（根據 2004Q1-2023Q4）資料來源：wind，中國貨幣網，長城證券產業金融研究院 四四流動性流動性陷阱陷阱（2024 年年 8 月月）y=-8E-20 x5+2E-14x4-1E-09x3+6E-05x2-1.3558x+11489R=0.993500.511.522.532004-032004-122005-092006-062007-032007-122008-092009-062010-032010-122011-092012-062013-032013-122014-092015-062016-032016-122017-092018-0620

111、19-032019-122020-092021-062022-032022-122023-092024-062025-032025-122026-092027-062028-032028-122029-092030-06GDP平減指數（截至2023年一季度）y=-2E-19x5+4E-14x4-3E-09x3+0.0001x2-2.6876x+22437R=0.993700.511.522004-032004-122005-092006-062007-032007-122008-092009-062010-032010-122011-092012-062013-032013-122014-09

112、2015-062016-032016-122017-092018-062019-032019-122020-092021-062022-032022-122023-092024-062025-032025-122026-092027-062028-032028-122029-092030-06GDP平減指數（截至2023年四季度）宏觀經濟研究*專題報告 P.28 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.靈活價格下的流動性陷阱靈活價格下的流動性陷阱 將長期貨幣供應固定在 M*，長期價格水平固定在 P*，那么當央行增加貨幣供應量時，未來的貨幣供應量就局限至，價格也會局限至。由于實際利

113、率是經濟結構決定，只要經濟處于充分就業狀態，實際利率就保持不變，同時名義利率不能為負，所以通脹率存在下限值。如果第 2 階段的消費邊際效應大于第 1 階段消費的邊際效應，則市場達到均衡時需要負的實際利率。這種情況在未來經濟產出遠遠低于當前產出條件下就可以實現，在完全價格靈活的經濟體中，負實際利率并不會帶來失業，這是因為工資的下降可以帶來就業的增加。因此這是收入持續下降帶來的流動性陷阱。()2.?？怂沽鲃有韵葳逑？怂沽鲃有韵葳?假設第一階段物價水平是已知的，貨幣政策可以影響產出，而且產出具有最大生產能力。仍然假設第二階段的消費和產出是 y*，由此可以倒推第一階段的消費和產出：=()1(1+)1

114、這就是 IS 曲線，也即在價格不變的情況下，產出和利率之間相互關系。當利率降至零時，也即產出達到了第 2 點，市場中仍然有過剩產能，因為最大生產能力在第 3 點，此時就出現了流動性陷阱，經濟也無法實現充分就業?？唆敻衤J為出現情況的原因可能有兩個：（1）人們預期通貨緊縮；（2）人們預期未來收入下降。無論是哪一種原因，人們的儲蓄意愿都會非常的高，出現流動性陷阱時，即經濟無法吸收如此之大的儲蓄，儲蓄與投資均衡的利率水平已經為負。圖表53：?？怂沽鲃有韵葳?宏觀經濟研究*專題報告 P.29 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：Its Baaack:Japans Slump a

115、nd the Return of the Liquidity Trap，長城證券產業金融研究院 當一國消費最大化之后，自然利率與消費者主觀貼現率以及經濟增速有關：=+這正是拉姆齊模型在完美市場條件下的貼現率公式，是通脹率，是消費者主觀貼現率，=1，g 是經濟增速，=，Y=C。根據資本黃金律，當資本凈回報率下降至折舊率時，消費達到最大化，儲蓄率等于資本在國民收入的比例。(嚴格的說，此時 y的增長率=c 的增長率）假設“未來的”經濟體是恒定的，也即 M*=M，Y*=Y，在沒有去杠桿或償債壓力條件下自然利率由消費者貼現因子決定（B 模式）：=1 =此時 g=0。M*的增加，會帶來 P*的增加，也相應

116、提高。在 i 為零的基礎上，r 就會下降，當降至自然利率以下，即可實現經濟復蘇。由于 g 無法通過預期來提升，因此克魯格曼建議：只有提高未來的通脹預期水平，央行實施非常規貨幣政策，讓公眾相信貨幣擴張會持續下去，經濟才能走出流動性陷阱。3.去杠桿造成經濟過快下降去杠桿造成經濟過快下降 債務過高表明資本過剩，債務與經濟增長呈現“倒 U 型”關系，當杠桿率超過某一閥值之后再上升一個百分點，對 GDP 的貢獻將從正轉負。其中一個傳導途徑就是資本的增速會加快下降，這將造成潛在 GDP 增速下降，同時自然利率下降；另一個傳導途徑是資本回報率的下降，也會導致自然利率下降。因此流動性陷阱一般都是發生在債務過高

117、的條件下，也稱為債務陷阱。宏觀經濟研究*專題報告 P.30 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 當償債壓力增大到影響新增信貸能力，債務周期就會反轉，進入下行階段。此時，通縮預期出現，居民消費和投資都會減少，如果預期價格會在下一階段下跌，居民都會放慢購買節奏。同時債權人和債務人結構發生逆轉，債務人數量明顯多于債權人，價格下跌將使債權人受益，債務人受損，新增信貸也持續下降，這就是債務-通縮螺旋理論。從世界各國發展經驗來看，中國、日本、美國等西方國家的自然利率持續下降是伴隨著宏觀杠桿率持續上升的。日本的自然利率在 1991 年之后快速下降，到 2000 年前后已經降至零附近。日本銀行在

118、 2018 年工作論文Determinants of the Natural Rate of Interest in Japan-Approaches based on a DSGE model and OG model中計算自然利率如下圖：圖表54：日本自然利率（%）資料來源：Determinants of the Natural Rate of Interest in Japan-Approaches based on a DSGE model and OG model，長城證券產業金融研究院 克魯格曼在 2010 年的債務、去杠桿化和流動性陷阱論文里就闡述了大幅去杠桿會出現流動性陷阱。受

119、制于債務的約束，經濟增速不僅會降至零，自然利率也會降至零，才能達到新的平衡。其中是名義利率,是去杠桿前債務水平，是去杠桿后債務水平，Y 是產出，是消費者貼現因子。如果 足夠大，就只能為負值。當潛在經濟增速處于增長期，實體部門具有信用擴張能力，一般不會進入長期去杠桿過程，也不會陷入“流動性陷阱”；當潛在經濟增速處于下降期，實體部門無力償還貸款，就會進入長期去杠桿過程，而且去杠桿過程中又再次降低未來潛在經濟增速，讓經濟陷入“流動性陷阱”。宏觀經濟研究*專題報告 P.31 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 4.貨幣流通速度與邊際消費傾向貨幣流通速度與邊際消費傾向 在完全市場競爭條件下

120、，市場利率是貫穿投資和消費市場上的資本價格，既是資本市場企業行為的融資價格，也是消費市場上居民儲蓄-消費的替代價格。因此在無套利機制下（長期均衡條件下），企業資本凈回報率=市場利率=消費者主觀貼現率。在經濟發展的初期，資本短缺，資本回報率和市場利率均高于消費者主觀貼現率，所以消費會不斷增長。但隨著資本不斷累積和債務的增長，資本回報率和市場利率不斷下降，等到接近至與消費者主觀貼現利率相同時，消費和收入也即不再增長，此時應該進入長期均衡狀態。如果債務壓力依然較大，如同克魯格曼的債務-通縮模型所言，市場利率還會繼續下行，消費減少，直至債務全部還清。宏觀杠桿率不僅僅影響市場利率也影響居民消費傾向，因為

121、付息成本的上升將不斷擠占收入中的消費份額。當宏觀杠桿率不斷上升時，付息占比也不斷提高，在不考慮資產對消費的財富效應下，居民的邊際消費傾向會不斷上升。當市場利率等于消費者主觀貼現率時，邊際消費傾向接近至等于 1。我們在M2/GDP 的新形勢：或將持續上升9已經證明了儲蓄率與貨幣流通速度之間的關系：儲蓄率或者銀行信用占比的上升都可能帶來貨幣流通速度的下降。市場利率越小，當期消費的意愿就越大，儲蓄率就越低，所以居民儲蓄意愿增強的時候就是市場利率下降的時候。我們在中國未來物價走勢分析10也提到貨幣流通速度和自然利率具有同樣的內部邏輯一樣，經濟增速的大幅下滑在貨幣上的反映就是流通速度的大幅下降。而流動性

122、陷阱的出現，就是貨幣流通速度出現了大幅下降，貨幣政策作為外生變量未能阻止這一現象的發生造成的。弗里德曼的持久收入和莫迪利亞尼的生命周期儲蓄假說認為消費邊際傾向穩定，但林毅夫的結構經濟學理論認同消費邊際傾向是變動的。日本在土地泡沫破裂之后的經濟下降階段，消費邊際傾向也是大幅下降的，與貨幣流動速度走勢較為一致。我們在中國居民消費函數11和中國低消費之謎12也分析了中美兩國消費傾向，認為中國消費傾向受撫養比、長期收入和收入波動的影響，其中收入波動的系數在最近二十年為正，就表明短期經濟增速大幅下滑會造成邊際消費傾向下降。5.如何走出流動性陷阱如何走出流動性陷阱 日本之所以會掉入流動性陷阱，主要原因是經

123、濟增速的快速下滑和自然利率降至零。1991 年土地泡沫破裂之后，M2 同比增速快速下降，造成居民和企業預期未來貨幣供應量趨勢性下降，進而影響到物價走勢。在“靈活價格”體系下，物價可以一次跌到位，未來物價增速能保持和貨幣供應量同樣的增速。但實際上真實世界的物價走勢更加是粘性的，也即物價下跌的時間會長于貨幣供應量下降的時間，進而造成貨幣流通速度快速下降，尤其是 M1 增速還在上升的條件下，M1 貨幣流通速度下降更快。日本 M2 同比增速在在 1990 年至 1992 年快速下降，從兩位數降至零附近，之后十年保持在 3%左右；而 M1 同比增速從 1991 年開始至 2001 年一直保持在兩位數以上

124、，正是這種背景下，日 9 M2/GDP 的新形勢：或將持續上升2023.3 10 中國未來物價走勢分析2024.4 11 中國居民消費函數2023.9 12 中國低消費之謎2023.10 宏觀經濟研究*專題報告 P.32 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 本 M1 貨幣流通速度大幅下降。圖表55：日本自然利率（%）資料來源：通縮經濟與貨幣政策，長城證券產業金融研究院 圖表56：日本M1、M2同比（%）圖表57：文獻對日本貨幣流動速度的測算與估算（%）資料來源：日本央行，長城證券產業金融研究院 資料來源：通貨緊縮期的價格走勢與貨幣的作用，長城證券產業金融研究院 我們認為，根據克魯

125、格曼的建議，在債務泡沫破裂之后，央行應盡早承諾持續提供貨幣供應量，實施通脹目標制，讓實際利率能夠大幅下降至可以刺激經濟的合理負值水平，走出流動性陷阱。五五對風險厭惡系數的探討對風險厭惡系數的探討（2024 年年 8 月月）一國經濟的研究離不開測算該國的風險厭惡系數。風險厭惡系數反映了投資者對風險的厭惡程度，也即是說對于確定性的收益和不確定性的收益來說，投資者更偏好確定性的收益還是不確定性的收益，兩者之間有個比值，這個比值用來衡量風險厭惡程度，也即風險厭惡系數。風險厭惡程度主要出現在居民消費和風險資產投資上，尤其是居民的效用函數。投資效用函數如下：=()122 其中，U 是效用，E（r）為期望收

126、益率，表示方差，為風險厭惡系數。-5051015202530196419671970197319761979198219851988199119941997200020032006200920122015201820212024日本:貨幣供應量:平均余額:M1:同比:年度:平均值%日本:貨幣供應量:平均余額:M2:同比:年度:平均值%宏觀經濟研究*專題報告 P.33 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 家庭消費效用函數主要有如下幾種：()=和()=111 其中，c 是家庭消費，是絕對風險厭惡系數，是相對風險厭惡系數。在跨期消費研究中，我們經常使用 CRRA 形式的居民效用函數，也

127、即：=111 +211 其中，為居民的相對風險規避系數，為主觀貼現因子，=1/-1 為主觀貼現率。1.拉姆塞模型拉姆塞模型 該模型是由拉姆塞于 1928 年提出，卡斯和庫普曼斯于后期完善的分析宏微觀經濟方法。在該模型中，企業生產仍遵從索洛模型，家庭消費卻選擇效用最大化條件。其中家庭效應函數遵循 CRRA 形式。=1(1+)11 =1 我們可以得出，消費者在預算約束條件下的效應最大化條件是：()()=()其中，()()是消費增速，r（t）是資本回報率（r(t)=f(k(t)），是主觀貼現率，是風險厭惡系數。在大部分學術研究論文中，都設為 0.02。我們將中國資本回報率估算中計算的資本回報率帶入上

128、述方程，可以計算出風險厭惡系數：圖表58：中國風險厭惡系數（=0.02）資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 結果顯示，2002 年至 2022 年風險厭惡系數大部分時間在0，2之間，只有在 2020 年和0246810風險厭惡系數（2%)宏觀經濟研究*專題報告 P.34 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2022 年大幅上升。這可能與這兩年中國遭受新冠肺炎疫情沖擊有關。中國風險厭惡系數符合理論要求，也表明中國居民消費函數正常。圖表59：美、日風險厭惡系數（=0.02）資料來源：wind，日本內閣府，日本統計局，BEA，美國財政部，長城證券產業金

129、融研究院 同理測算，日本和美國的風險厭惡系數也基本上在【0-5】之間，其中 2001-2021 年日本的風險厭惡系數均值為 0.33，美國的風險厭惡系數為 3.48，日本明顯低于中國（1.66)，而美國明顯高于中國。日、美兩國在疫情期間政策帶來的不確定性較小，因此對風險偏好的影響相對不大。圖表60：中國無風險利率及主觀貼現率（%）資料來源：wind，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 同時，我們可以看到，2%的主觀貼現率在過去的二十多年里大部分時間都高于中國的實際無風險利率。這里的無風險利率我們是選擇兩段法：其中 2002 年-2007 年采用實際一年期存款利率，2008 年-2022 年采

130、用 3 個月 shibor 實際利率。如果中國居民的主觀貼現率按照無風險利率計算，得出的風險厭惡程度更高，不過依然在【0，2】之間（除了 2020和 2022 年）。這說明，我國居民的主觀貼現率與無風險利率具有可比性，風險厭惡系數也符合理論上設定，具有合理性。我們在中國低消費之謎中也分析過為何中國低利率環境不能刺激消費？當時計算出來的風險厭惡系數和主觀貼現率組合并不合理，因此引出防御性儲蓄的猜想。從目前來看，這種分析出現一種錯誤：將居民資產收益率當作全社會資本回報率。()()=()在上述公式中，實際收益率并非居民資產回報率，也不是無風險利率，而是全社會資本回報率，是整體經濟的邊際產出率，在理論

131、上作為企業廠商的資本回報率引入。這一論證過程在高級宏觀經濟學：第五版的第二章里有證明，這里不再贅述。居民資產回報率只是整體居民回報率中的一部分，是屬于居民非生產資產的回報率。全社會資本回-15-10-5051015202530351979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021風險厭惡系數:美國風險厭惡

132、系數:日本0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%20022004200620082010201220142016201820202022主觀貼現利率無風險利率（實際利率）宏觀經濟研究*專題報告 P.35 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 報率作為整體居民回報率，既包括生產資產的回報率，也包括非生產資產的回報率，畢竟西方理論上企業產權也屬于居民部門。所以居民資產回報率帶入上述公式所計算的是非生產資產的風險厭惡系數，而非全部資產。同理，也不能當作無風險利率帶入公式計算，無風險利率不符合這一公式規律，通過該公式測算得出的無風險利率之謎或者風險厭惡系數異常的結論都值得

133、商榷。2.股權溢價之謎股權溢價之謎 阿羅-普拉特度量是對一個決策者的風險厭惡程度的度量。它由肯尼思阿羅和約翰普拉特的名字命名。()=()()個人在消費時會比較消費和投資多種風險資產帶來的超額收益帶來的邊際效用，根據效用的目標函數與預算約束進行推導，我們可以從拉格朗日函數的一階條件中得到，兩種資產的期望收益之差滿足：=(,)。其中，為相對風險規避系數。我們計算時將設為實際資本回報率；設為實際無風險收益率，并用兩階段實際利率來表示，為實際消費增長率。同時我們使用滾動過去 10 年均值的標準差和相關系數計算協方差（(，)=），并進行修勻處理；超額收益率也進行了修勻處理。計算得出的相對風險系數如下圖：

134、圖表61：中、美相對風險厭惡系數 資料來源：wind，中國人民銀行、美國財政部，BEA，國家統計局，長城證券產業金融研究院 如圖所示，中國和美國的相對風險厭惡系數波動明顯過大，且均值高于合理值。這在學術研究上被稱為“股權溢價之謎”，也即當家庭消費與風險資產投資相結合時，兩者出現不可調和矛盾。1+=(1+1)+1 問題出現在貼現利率（或者稱為實際收益率）上，此處的 r 既不能用股票市場的資產回報率，也不能用無風險利率來測算。這是因為股票市場的回報率并不能代表所有居民收入的回報率，同時股票市場的波動幅度要大于實體經濟的收入波動幅度。居民并非完全同質，只有部分居民參與到股票市場，這一部分的投資者風險

135、偏好明顯高于其他未參與到股票市場的居民。以下我們沿用拉姆塞模型，對中國的消費與股票市場和房地產市場的回報率相比較，來-15000-10000-5000050001000015000200001991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023相對風險厭惡系數:中國相對風險厭惡系數:美國宏觀經濟研究*專題報告 P.36 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 測算兩個部門的風險厭惡系數。其中 A 股市場的回報率直接引用資本回報率與資本市場的關系，房地產市場的回報率使用房價

136、同比增速來代替，計算所得計算所得 2002-2022 年年 A 股股的風險厭惡系數平均值為的風險厭惡系數平均值為 0.6，房地產的風險厭惡系數平均值為，房地產的風險厭惡系數平均值為 0.29，可以看出兩者的風，可以看出兩者的風險厭惡系數均低于全社會資本回報率情況下的風險厭惡系數，并且房地產的風險厭惡系險厭惡系數均低于全社會資本回報率情況下的風險厭惡系數，并且房地產的風險厭惡系數最低，表明高回報刺激了居民的風險投資意愿，降低了風險厭惡程度。數最低，表明高回報刺激了居民的風險投資意愿，降低了風險厭惡程度。圖表62：商品房價格增速（%）圖表63：A股和房地產風險厭惡系數（公式中為實際消費增速，=0.

137、02）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 圖表64：A股風險厭惡系數13 圖表65：房地產風險厭惡系數 資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 從均值比較可以看出，房地產和股票市場的投資者風險偏好程度都高于只注重生活消費的居民，并且投資 A 股的投資者風險偏好更高。由于中國居民的資產分配比例中房地產占比較高，而股票市場占比較低，因此用 A 股成交額來代替居民消費，更準確的反映投資者的風險偏好程度（圖表 7）。從上述計算可知，A 股投資者的風險偏好程度高于房地產

138、投資者，都高于既不買房也不炒股的居民。以上結果有助于解答“股權溢價之謎”：由于居民并不將所有資產投資于股票市場，因此由于居民并不將所有資產投資于股票市場，因此消費市場上的風險厭惡系數和股票市場上的風險厭惡系數并不相同，居民家庭的效用函消費市場上的風險厭惡系數和股票市場上的風險厭惡系數并不相同，居民家庭的效用函數使用的貼現利率不能使用股票市場的回報率或其他單一市場回報率。數使用的貼現利率不能使用股票市場的回報率或其他單一市場回報率。3.日、美的老日、美的老齡化通縮壓力齡化通縮壓力 戴蒙德模型與拉姆塞模型略有區別，其考慮的是人口新老交替對消費的影響，并將人的 13 圖標括號中“成交額”和“消費”表

139、示計算風險厭惡系數時公式中分別為成交額增速和實際消費增速，下同。-100102030中國:商品房銷售額/中國:商品房銷售面積:同比中國:房屋銷售價格指數:二手住宅:70個大中城市:當月同比:年度:平均值中國:房屋銷售價格指數:新建商品住宅:70個大中城市:當月同比:年度:平均值(6)(4)(2)02468102002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023A股風險厭惡系數（2%)房地產風險厭惡系數（2%)(1)13579200220052008201120142017

140、2020A股風險厭惡系數（成交額）A股風險厭惡系數（消費）(5)(3)(1)135200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022房地產風險厭惡系數（成交額)房地產風險厭惡系數（消費)宏觀經濟研究*專題報告 P.37 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 一生分為兩個時期：青年時期和老年時期。在各期效用最大化的條件下，可以得出如下公式（推導過程省略）：ln(12)=(1)ln(1+)+(1)ln(21)正常情況下，青年時期消費較少，儲蓄較多，老年時期消費較多，儲蓄

141、較少。因此老年時期的消費也即2會大于等于1，所以上述公式的左邊小于等于 0。相對應的右邊的公式也要小于等于 0，導致的結果就是 P2 小于 P1（正常情況下風險厭惡系數為負，主觀貼現利率為正），這就引發了通縮壓力?？偨Y來說不斷老齡化的社會會面臨通縮壓力。我們仍以日本和美國為例，日本在 1994 年進入中度老齡化階段，之后其私人消費數量仍在增長，但消費者物價指數逐漸放緩并下降。圖表66：日本私人消費和物價水平 資料來源：wind，日本內閣府，長城證券產業金融研究院 要應對老齡化帶來的通縮壓力，需要大規模的宏觀刺激，包括提高赤字率和非常規寬松貨幣政策。美國在 2014 年進入中度老齡化階段，并且

142、65 歲人口占比還在持續上升。此時全球都正在經歷低通脹、低利率的環境下，美國物價也逐漸在放緩。但隨著 2020 年疫情爆發，美國政府出臺了歷史上規模罕見的救市計劃，讓需求極度擴張、經濟持續過熱，造成物價并未通縮反而通脹直至現在。圖表67：美國消費支出及物價（%）020406080100120100,000150,000200,000250,000300,000350,000日本:GDP:不變價:私人消費 十億日元 日本內閣府日本:CPI 2020年=100 日本統計局中度老三支箭宏觀經濟研究*專題報告 P.38 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，BEA，長城

143、證券產業金融研究院 這說明宏觀刺激政策有助于解決老齡化的通縮壓力，日本也在 2013 年后改變了整體政策，日本前首相安倍晉三出臺了“三支箭”政策，其中就包括大規模量化寬松和積極的財政政策，之后物價不斷回升。從理論上來解釋宏觀政策對老齡化帶來通縮的影響：如果仍在老齡化繼續嚴重的背景下，大規模的刺激政策會讓通脹（2）起來，但會讓老年人消費數量（2）下去，因為總的2 2是不變的，由 GDP 的生產因素（勞動力、資本和生產率）決定。在潛在 GDP 增速已定的條件下，2和2會出現蹺蹺板效應，這就會出現刺激過度的問題。因此，真正解決老齡化通縮問題，還需要實施更大范圍的國家政策，比如引入青年人移民政策、加大

144、科技創新提高生產率的政策等等。六六拉姆塞模型視角下的中國經濟拉姆塞模型視角下的中國經濟（2024 年年 9 月月）我們曾經通過索洛模型分析中國經濟并預測未來，本文將通過拉姆塞模型繼續分析中國經濟。拉姆塞模型是從宏觀和微觀結合的角度，采用動態模型研究儲蓄率內生化的問題。通過求解廠商部門利潤最大化和家庭部門效用最大化，得出消費和投資的動態方程，我們可以更直觀的分析經濟體消費和資本的歷史發展路徑。根據該模型，經濟最終會達到一種穩定狀態，人均消費、人均資本和人均產出均達到最大值且不再增長。拉姆塞模型給定了消費者和生產者最優決策模式后，在兩者均衡處可以達到最優化目標。對于任意大于零的初始資本，都存在唯一

145、的初始消費使得家庭跨期最優化條件、資本的運動方程、家庭預算約束同時滿足。一國經濟的發展過程是否符合拉姆塞模型下的 K 和C 的增長路徑，需要根據該國國情具體分析。1.拉姆塞模型下的經濟增長拉姆塞模型下的經濟增長 我們在再議中國潛在經濟增速中得出 1978 年以來中國的生產函數符合柯布-道格拉斯公式，公式如下：50607080901001101201305,0007,0009,00011,00013,00015,00017,000美國:GDP:不變價:個人消費支出 十億美元美國:個人消費支出物價指數 2017年=100中度老齡化宏觀經濟研究*專題報告 P.39 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀

146、本報告末頁聲明 =其中 Y 是產出，A 是全要素生產率，K 是資本存量，L 是勞動力，是資本份額，是勞動份額。為了便于運算，該方程又可轉化為：=其中是，k 是人均資本，y 是人均產出，為資本份額。本文不再沿用原報告將非農就業人數作為勞動力的方法，而改為勞動力投入量。并且增加全要素生產率這一項，用于與原報告進行比較。同時由于 1978 年至 1984 年勞動力投入量的增長速度超過 GDP增長速度，單位勞動資本和單位勞動產出均出現下滑，不符合拉姆塞模型要求。因此我們將開始年份設為 1984 年，但為了比較，基期依然選擇 1978 年。根據拉姆塞模型，我們可知：其中就是調整速度，公式如下：目前已知（

147、主觀貼現率）、（勞動力增長率）、（技術增長率）、（風險厭惡系數）、（資本份額占比），即可算出1、和的增長路徑。其中風險厭惡系數來自于對風險厭惡系數的探討，因數據確實而無法計算的年份均按照均值 1.6484 計算。資本收入份額則分兩段，1992 年之后的數據使用資金流量表中實物交易的數值（1-勞動者報酬占比），1992 年之前的數據使用再議中國潛在經濟增速中模擬值。計算結果如下：圖表68：1984年以來的調整速度 a（資本份額占比）主觀貼現率 風險厭惡系數 勞動力增速 單位勞動產出增速 u1 1984 63%2%1.6484 17.30%-0.01796-16%-16.68%1985 60%2%

148、1.6484 10.39%0.027539-7%-6.00%1986 58%2%1.6484 8.59%0.003331-6%-5.87%1987 55%2%1.6484 8.27%0.031293-4%-4.91%1988 52%2%1.6484 8.65%0.023635-5%-5.23%1989 49%2%1.6484 0.20%0.03999 4%-4.12%1990 46%2%1.6484 6.06%-0.02022-5%-5.89%1991 44%2%1.6484 3.93%0.051272 1%-6.64%1992 45%2%1.6484 7.23%0.065231-1%-8.3

149、0%1993 49%2%1.6484 4.93%0.085364 3%-8.70%1994 48%2%1.6484 6.71%0.059271-1%-7.15%宏觀經濟研究*專題報告 P.40 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1995 47%2%1.6484 10.20%0.006842-8%-7.16%1996 48%2%1.6484 7.95%0.018289-5%-4.98%1997 47%2%1.6484 4.47%0.045579 0%-5.62%1998 47%2%1.6484 4.98%0.027258-1%-4.17%1999 47%2%1.6484 6.47

150、%0.011236-4%-3.90%2000 47%2%1.6484 3.94%0.043788 1%-5.30%2001 48%2%1.6484 6.41%0.018059-3%-4.11%2002 46%2%1.3539 12.22%-0.02754-11%-11.95%2003 47%2%2.5645 10.76%-0.00648-10%-9.70%2004 49%2%1.6288 8.11%0.018555-5%-5.01%2005 50%2%0.8667 8.09%0.030541-7%-5.65%2006 51%2%1.1848 10.02%0.024504-8%-6.71%200

151、7 52%2%0.9972 11.38%0.025614-9%-7.96%2008 52%2%1.2602 8.49%0.010733-6%-5.48%2009 51%2%0.6800 9.69%-0.00265-8%-6.41%2010 52%2%1.3198 9.20%0.013172-7%-6.02%2011 53%2%0.7955 9.86%-0.00285-8%-6.85%2012 51%2%0.6660 10.43%-0.02321-8%-7.32%2013 49%2%0.6932 0.20%0.075557-1%-6.35%2014 49%2%0.6876 6.95%0.0044

152、93-5%-3.91%2015 48%2%0.6876 6.26%0.007371-4%-3.53%2016 48%2%0.6876 4.28%0.024662-3%-3.76%2017 48%2%1.1020 5.04%0.018148-3%-3.60%2018 48%2%1.0986 4.56%0.020956-2%-3.62%2019 48%2%0.7733 4.09%0.017923-2%-3.31%2020 48%2%9.1388-0.08%0.023243 21%-2.61%2021 49%2%0.9325 7.02%0.013333-5%-4.43%2022 49%2%5.720

153、5 0.94%0.020281 11%-2.35%2023 49%2%1.6484-0.001-0.0126 1%0.02%資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 調整速度的走勢圖(均值=-5.78%）：圖表69：u1的歷史走勢圖 資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 在已計算出公式參數之后，我們繼續算出我國資本和消費的增長路徑。首先，先計算初-35%-30%-25%-20%-15%-10%-5%0%5%19781980198219841986198819901992199419961998200020022004200620082

154、010201220142016201820202022u1宏觀經濟研究*專題報告 P.41 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 始情況下的單位勞動資本和單位勞動消費。1984 年資本存量為 10877.09 億元，居民消費為 3077.19 億元，勞動者投入量為 1083.56 億人元，所以：(0)=10.04,(0)=2.84 其次，計算平衡狀態下的單位勞動資本和單位勞動消費，其中：（1）我們在未來=0.41，=3%情況下計算未來的穩定單位勞動資本為 20.27。根據公式（1）計算：()=20.27 10.24 exp(5.78%)結果如圖：圖表70：1984年以來實際單位勞動

155、資本存量和模型單位勞動資本存量（倍）資料來源：wind，國家統計局，中國人民銀行，長城證券產業金融研究院 對于人均消費來說：（2）同樣對于=0.41，=0，=3%，穩定狀態下的單位勞動消費為 3.76。根據公式（2）計算()=3.76 0.92 exp(5.78%)結果如圖：圖表71：1984年以來實際單位勞動消費和模型單位勞動消費（倍）0102030405019841987199019931996199920022005200820112014201720202023實際單位勞動資本存量模型單位勞動資本存量宏觀經濟研究*專題報告 P.42 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資

156、料來源：wind，中國人民銀行、國家統計局，長城證券產業金融研究院 從資本和消費的增長路徑，我們可以發現 1984-2000 年實際增長和拉姆塞模型所預示的增長路徑較為接近，尤其是單位勞動產出。但在 2000 年之后資本存量、消費和產出均不斷走高，超過拉姆塞模型預測值。圖表72：1984年以來實際和模型單位勞動產出（倍）圖表73：1984年以來實際和模型國民儲蓄率 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 通過分析我們可以發現，在資本回報率穩定的情況下提高儲蓄率是導致中國經濟持續高增長的原因。按照拉姆塞模型，儲蓄率會隨著消費

157、的不斷增加而下降，一直達到黃金儲蓄率水平，經濟就進入平衡增長軌道上。但中國在 2000 年之后儲蓄率不降反升，資本回報率保持不變，實現了經濟的飛躍。原因是什么呢？我們在儲蓄和投資已經分析過了，1998 年開啟的國有企業改革促使民營資本占比不斷提升，由于民營企業儲蓄率一直高于國有企業，所以國民總儲蓄率在2000 年至 2008 年出現了明顯的上升，同時改革提升了部分國有企業的經營效率，民營企業效率又高于國企，共同推動了資本回報率保持不變，促使經濟增長速度上升一個臺階。由此可以看出，改革對中國經濟的作用顯著。2.兩輪經濟轉型的影響兩輪經濟轉型的影響 因為中國經濟在 2000 年之后不再延續之前的拉

158、姆塞模型路徑，我們需要以 2000 年為基期更新拉姆塞模型。運用同樣的方法，可以得到結果：2000 年至 2012 年經濟沿著新的拉姆塞模型（a=0.41，n=0，g=1.8%）增長。同時我們還會發現 2012 年之后資本存量、消費和單位勞動產出均再次上揚轉軌。012345619841986198819901992199419961998200020022004200620082010201220142016201820202022實際單位勞動消費模型單位勞動消費024681012141984198719901993199619992002200520082011201420172020202

159、3實際單位勞動產出模型單位勞動產出0%10%20%30%40%50%60%1984198719901993199619992002200520082011201420172020中國:國內總儲蓄率測算模型儲蓄率宏觀經濟研究*專題報告 P.43 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表74：2000年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）圖表75：2000年以來實際和模型單位勞動消費（倍）資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 圖表76：2000年以來實際和模型單位勞動產出（倍）圖表77：2000年以來實際和模型國民儲蓄率

160、資料來源：wind，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 第一次經濟轉型（2000 年左右）之后，第二階段（2000-2012）的經濟增長明顯快于第一階段（1984-2000），并且資本回報率能夠維持基本穩定。但值得注意的是消費占比低于理論值，儲蓄率也明顯高于理論儲蓄率水平。圖表78：拉姆塞模型下的資本回報率和資本回報率估算的資本回報率 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 第二次經濟轉型（2012 年左右）之后，第三階段（2012-至今）的單位勞動產出、單位勞動資本和單位勞動消費也再次增長，超過拉姆塞模型下的增長路徑，看似也實現了經

161、濟的騰飛。但資本回報率難以保持穩定狀態，這一階段的高儲蓄率在帶來高增長的同時，也帶來了資本相對過剩（資本回報率持續下降），為未來的經濟增長帶來的部分隱患。01020304050實際單位勞動資本存量模型單位勞動資本存量012345620002003200620092012201520182021實際單位勞動消費模型單位勞動消費0246810121420002003200620092012201520182021實際單位勞動產出模型單位勞動產出0%10%20%30%40%50%60%20002003200620092012201520182021中國:國內總儲蓄率測算模型儲蓄率00.050.10.

162、150.20.250.30.350.40.45實際MPK模型MPK資本回報率估算宏觀經濟研究*專題報告 P.44 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 運用同樣的方法，我們計算得出第三階段（2012-至今）新的拉姆塞模型（a=0.41，n=0，g=0.5%），資本存量、消費、產出以及儲蓄率擬合效果均較好。只是 2020 年受新冠肺炎疫情影響之后，實際消費相比模擬值逐漸下降，實際儲蓄率相比模擬值再次回升，讓經濟增長路徑可能再次背離。這一趨勢我們將繼續跟蹤，觀察新的增長路徑是否已經形成。圖表79：2012年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）圖表80：2012年以來實際和模型單位勞動消

163、費（倍）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 圖表81：2012年以來實際和模型單位勞動資本存量（倍）圖表82：2012年以來實際和模型國民儲蓄率 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 在這新的增長路徑出來之前，我們沿著第三階段的增長，模擬未來直至 2060 年的增長路徑。我們假設隨著消費占比的回升，資本份額占比先從目前的 49%不斷下降至未來目標值 41%（2040 年），然后維持在這一水平。由此投資增速不斷下降，單位勞動產出增速不斷下降（單位勞

164、動產出的預測來自于兩部分：勞動力增速和技術增長。勞動力增速數據來源于 OECD 預測，技術增長來自于模型），直至資本份額穩定之后，資本回報率也穩定下來，單位勞動產出增速也穩定下來，經濟進入長期穩定狀態。在此重申，理論研究和實際結果存在偏差，本文分析結果只供參考。圖表83：預測至2060年單位勞動產出和消費路徑（倍）圖表84：2012年以來模型計算資本回報率（MPK）0102030405060201220142016201820202022實際單位勞動資本存量模型單位勞動資本存量0123456201220142016201820202022實際單位勞動消費支出模型單位勞動消費支出02468101

165、21416201220142016201820202022實際單位勞動產出模型單位勞動產出0%10%20%30%40%50%60%201220142016201820202022中國:國內總儲蓄率測算模型儲蓄率宏觀經濟研究*專題報告 P.45 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 最后，我們將三階段的模擬走勢放在一起比較。從單位勞動角度來看，每一輪經濟轉型都提高了潛在的儲蓄率水平，也提高了單位勞動產出水平和單位勞動消費水平。但隨著資本過剩，資本份額的進一步下降，總產出增速

166、和人均消費增速都會不斷下降。尤其是單位勞動的產出、消費水平進入穩定狀態之后，總產出和人均消費差距會越來越大，前期增長較慢的第一階段拉姆塞模型在未來穩定期增長速度最快。（通過簡單測算即可將單位勞動消費轉化為人均消費，對未來人口的預測來自于前期報告中國人口趨勢研判及建議）圖表85：三種模型下的單位勞動消費增長路徑（倍）圖表86：三種模型下的單位勞動產出增長路徑（倍）資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 圖表87：三種模型下的人均消費增長路徑（倍）圖表88：三種模型下的GDP增長路徑（億元，1978基期）資料來源：wind，國

167、家統計局，長城證券產業金融研究院 資料來源：wind，國家統計局，長城證券產業金融研究院 024681012141620122015201820212024202720302033203620392042204520482051205420572060模型單位勞動產出模型單位勞動消費0%5%10%15%20%2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047 2052 2057 2062 2067模型資本回報率02468101984198919941999200420092014201920242029203420392044204920542059單位勞動消費支出

168、（1984）單位勞動消費支出（2000）單位勞動消費支出（2012）051015198419901996200220082014202020262032203820442050205620622068單位勞動產出（1984）單位勞動產出（2000）單位勞動產出（2012）02,0004,0006,0008,00010,00012,0001984198919941999200420092014201920242029203420392044204920542059人均消費（1984）人均消費（2000）人均消費（2012）050,000100,000150,000200,000250,00019

169、84198919941999200420092014201920242029203420392044204920542059GDP（1984）GDP（2000）GDP（2012）宏觀經濟研究*專題報告 P.46 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.結論結論 根據實證研究，我們發現中國經濟從改革開放以來大致出現了三次增長軌道：1984-2000年、2000-2012 年和 2012 年至今。兩次換軌都實現了短期經濟的快速增長和高儲蓄率，但伴隨著資本回報率的可能下降和未來穩定狀態下經濟增速的下移。這三輪儲蓄率的上升，基本上都出現了未來穩定期時經濟增長速度的下移。第一階段（1984

170、-2000）的拉姆塞模型未來穩定經濟增速是 3%，第二階段（2000-2012）的拉姆塞模型未來穩定經濟增速是 1.8%，第三階段（2012-至今）的拉姆塞模型未來穩定經濟增速是 0.5%。為了讓換軌成功，在新的經濟增長階段必須依靠科技創新來維持增長潛力，不單單依靠維持較高的儲蓄率水平。同時，按勞動力投入量測算的資本和勞動份額均在 50%左右，并且與未來穩定狀態的資本份額目標 41%相差不大，如果短時間內大幅提高勞動收入占比可能并不能提高經濟增長速度，反而會降低經濟增長速度。根據模型測算，如果資本份額下降的速度較快，會造成經濟下滑的速度加快，不利于改革。漸進式改變收入份額有利于經濟的穩定?；?/p>

171、以上研究，建議政策上：首先，加快改革，加速推動民營資本的發展進而維持較高的儲蓄率和生產率；其次，政策穩定，讓儲蓄率按照拉姆塞模型預測的速度下降，以保障資本回報率的穩定。最后，鼓勵創新，更好發揮市場機制的作用，進一步激發全社會的內生動力和創新活力。參考文獻參考文獻 1易綱.貨幣政策的自主性、有效性與經濟金融穩定J.經濟研究,2023,58(06):19-29.2張舒媛,盧愛珍,王鐘秀瑜等.中國自然利率估計：基于狀態空間模型J.上海金融,2020,(10):29-36.DOI:10.13910/ki.shjr.2020.10.004.3徐忠,賈彥東.自然利率與中國宏觀政策選擇J.經濟研究,2019

172、,54(06):22-39.4 李 宏 瑾,蘇 乃 芳,洪 浩.價 格 型 貨 幣 政 策 調 控 中 的 實 際 利 率 錨 J.經 濟 研究,2016,51(01):42-54.5Laubach,Thomas,and John C.Williams.“Measuring the Natural Rate of Interest.”The Review of Economics and Statistics,vol.85,no.4,2003,pp.10631070,https:/doi.org/10.1162/003465303772815934.6Kathryn Holston,Thoma

173、s Laubach,John C.Williams,Measuring the natural rate of interest:International trends and determinants,Journal of International Economics,Volume 108,Supplement 1,2017,Pages S59-S75,ISSN 0022-1996,https:/doi.org/10.1016/j.jinteco.2017.01.004.7Taylor,John B.Discretion versus Policy Rules in Practice A

174、.Carnegie-Rochester Conference Series on Public 8孫國峰,Daniel M.Rees.中國的自然利率J.貨幣政策委員會討論論文,2021:1-25.宏觀經濟研究*專題報告 P.47 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 9 Judd,John P.,and Glenn D.Rudebusch.Taylors Rule and the Fed:1970-1997.Economic Review-Federal Reserve Bank of San Francisco(1998):3-16.10 Taylor J B.The robus

175、tness and efficiency of monetary policy rules as guidelines for interest rate setting by the European Central BankJ.Journal of Monetary Economics,1999,43(3):655-679.11Clarida R,Gali J,Gertler M.Monetary policy rules and macroeconomic stability:evidence and some theoryJ.The Quarterly journal of econo

176、mics,2000,115(1):147-180.12 Orphanides A.Monetary policy rules based on real-time dataJ.American Economic Review,2001,91(4):964-985.13 Orphanides A,Williams J C.Robust monetary policy rules with unknown natural ratesJ.Brookings Papers on Economic Activity,2002,2002(2):63-145.14 Siklos P L,Werner T,B

177、ohl M T.Asset prices in Taylor rules:specification,estimation,and policy implications for the ECBJ.2004.15 its baaack!japans slump and the return of the liquidity trap.克魯格曼 16 Determinants of the Natural Rate of Interest in Japan-Approaches based on a DSGE model and OG model.日本央行工作論文 17 債務、去杠桿化和流動性陷

178、阱.克魯格曼 18 通縮經濟與貨幣政策.日本內閣府經濟社會綜合研究所 19高級宏觀經濟學第四版.羅默 風險提示風險提示 國內宏觀經濟政策不及預期；國內宏觀經濟政策不及預期；利率測算存在誤差利率測算存在誤差；財政政策超預期；信用事件集中爆發；財政政策超預期；信用事件集中爆發；測算出的自然利率依賴于模型結構和諸多假設，模型本身與真實世界存在偏差的風險測算出的自然利率依賴于模型結構和諸多假設，模型本身與真實世界存在偏差的風險。宏觀經濟研究*專題報告 P.48 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲明 長城證券股份有限公司（以下簡稱長城證券）具備中國證監會批準的證券投資咨詢業

179、務資格。本報告由長城證券向專業投資者客戶及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者客戶（以下統稱客戶）提供，除非另有說明，所有本報告的版權屬于長城證券。未經長城證券事先書面授權許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布，亦不得作為訴訟、仲裁、傳媒及任何單位或個人引用的證明或依據，不得用于未經允許的其它任何用途。如引用、刊發，需注明出處為長城證券研究院，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他投資標的的邀請

180、或向他人作出邀請。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。長城證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。長城證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。長城證券版權所有并保留一切權利。特別聲明特別聲明 證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于 2017 年 7 月 1 日 起正式實施。因本研究報告涉及股票相關

181、內容，僅面向長城證券客戶中的專業投資者及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者。若您并非上述類型的投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或使用本研究報告中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：本人具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，在執業過程中恪守獨立誠信、勤勉盡職、謹慎客觀、公平公正的原則，獨立、客觀地出具本報告。本報告反映了本人的研究觀點，不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接接收到任何形式的報酬。投資評級說明投資評級說明 公司評級

182、公司評級 行業評級行業評級 買入 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅 15%以上 強于大市 預期未來 6 個月內行業整體表現戰勝市場 增持 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅介于 5%15%之間 中性 預期未來 6 個月內行業整體表現與市場同步 持有 預期未來 6 個月內股價相對行業指數漲幅介于-5%5%之間 弱于大市 預期未來 6 個月內行業整體表現弱于市場 賣出 預期未來 6 個月內股價相對行業指數跌幅 5%以上 行業指中信一級行業，市場指滬深 300 指數 長城證券產業金融研究院長城證券產業金融研究院 北京北京 地址：北京市西城區西直門外大街 112 號陽光大廈 8 層 郵編：100044 傳真：86-10-88366686 深圳深圳 地址：深圳市福田區福田街道金田路?2026 號能源大廈南塔樓?16 層 郵編：518033 傳真：86-755-83516207 上海上海 地址：上海市浦東新區世博館路?200 號?A 座 8 層 郵編：200126 傳真：021-31829681