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郭磊:W型曲线与新一轮常态化阶段

发表于 2022-05-23    来源于:郭磊

第一,以疫情为线索观测宏观面,第一阶段是疫情前的正常经济状态;第二阶段是2020年一季度的“武汉保卫战”;第三阶段是七个季度左右的“常态化防控”;第四阶段是2022年一季度末开始的“上海保卫战”;如后续上海疫情结束,在动态清零仍是总方针的背景下,第五个阶段将会是新一轮“常态化防控”。第六个阶段是未来大流行结束,全球经济重新回到正常状态。这是一个“W”型的曲线(图)。


第二,下一阶段常态化防控的设想应是建立在普检快筛的基础之上。按照国家卫健委的相关说明,一是建立包括“15分钟核酸采样圈”在内的检测体系,将主要涵盖“省会城市和人口千万级城市”;二是优化“采样-转运-检测-结果回报”全链条工作流程以提高效率,形成大规模快速检测能力;三是常态化检测频次,即目前一些城市正在试运行的“最短48小时、最长7天”一次的核酸检测。这一体系的目的显然是为提高疫情监测预警的灵敏性,从而尽可能靠近于奥密克戎之前的防控状态,把疫情扑灭在扩散之前。这样的运行体系下阶段性疫情发生频次不一定会有变化,但量级可以实现有效控制。


第三,如果这样一种常态化模式能够成立,那么它将可以同时兼容防疫和经济。对于宏观面来说,我们当前处在“W”型曲线右下角位置。未来会先后确认两个阶段,一是上海疫情得到进一步管控;二是“新一轮常态化模式”得到验证。后续对于包括权益和债券在内的资产定价来说,对这两个过程的反映是核心线索。


第四,在常态化防控的前段,经济将存在一个相对确定性的环比修复脉冲,且初始阶段会高于正常季节性,后面逐步减弱。以工业增加值为例,它在疫情前的2018-2019年环比均值大约在0.52%,在武汉疫情结束后前四个季度,工业增加值环比逐步从1.5%降至0.6%,后三个季度进入0.5%以下的区间;消费也特征也大致相似。如我们观测2020年的用电量环比,也会发现疫后约有三个季度左右时间它整体在环比季节性规律的偏上限运行(图)。这一点在逻辑上容易理解,部分人群从集中居家变为集中恢复正常生产生活,部分产业链从01复工,部分消费和生产补偿性回补,其边际力量会集中在第一阶段。


第五,经济在常态化防控阶段存在修复空间;但同时亦存在天花板效应,其背景是居民生活半径缩短,接触类的需求会低于正常时段,比如住宿餐饮GDP2021年还尚未恢复至2019年水平。上一轮常态化防控的七个季度,GDP同比(2021年用两年平均增速)的均值大约为5.0%左右。而且对这几个季度来说,尚且存在出口的超高增速的弥补,其间地产销售增速也大致中性。对比之下,当前阶段出口放缓、地产显著负增长,“新一轮常态化防控”如果形成,其内生增速逻辑上会低于上一轮。这会和财政平衡、就业目标等形成冲突。要对冲这一点,就需要基建主动出击,承担上一轮出口的作用;同时稳住地产。这是理解当前及后续宏观经济政策的关键。


第六,我们再进一步探讨度过一轮环比脉冲之后。目前中美库存周期均处于周期偏高位置。国内库存指标与景气指标在2021年二季度以来背离,逻辑上包含需求下行导致库存被动积压(图),类似于2010-2011年时段。这一特征随本轮疫情进一步控制,以及稳增长继续叠加,可能会有一定程度修正;但PPI下行周期经验上仍整体对应去库存周期。美国库存指标与制造业、非制造业景气度保持着比较稳定的相关性,从经验规律看,后面可能会有6-8个季度的时间处于去库存的时段。从前者影响内需、后者影响外需的格局来看,政策对冲具有必要性,即对于2023年上半年来说,政策依然有较大概率继续处于稳增长周期之中。当然,这里有一个不确定的变量是疫情的情况,全球大流行如果结束有可能改变常规思路下对于2023年经济的理解。


正文


以疫情为线索观测宏观面,第一阶段是疫情前的正常经济状态;第二阶段是2020年一季度的“武汉保卫战”;第三阶段是七个季度左右的“常态化防控”;第四阶段是2022年一季度末开始的“上海保卫战”;如后续上海疫情结束,在动态清零仍是总方针的背景下,第五个阶段将会是新一轮“常态化防控”。第六个阶段是未来大流行结束,全球经济重新回到正常状态。这是一个“W”型的曲线。


2019GDP同比增长6.0%,其中四季度同比增长5.8%


2020年随着武汉疫情暴发,一季度GDP同比增速下降至-6.9%。湖北确诊病例在2020318日首次实现清零。


20204月政治局会议提出“抓紧抓实抓细常态化疫情防控”。2020年二季度至2021年底是典型的常态化防控阶段。经济在这一阶段逐步修复。


20223月起上海疫情升温。33日上海新增本土阳性病例升至双位数,313日升至三位数。在防控措施逐渐升温的背景下,新增阳性病例在414日出现拐点。55日政治局常务会议指出“我们打赢了武汉保卫战,也一定能够打赢大上海保卫战”。


520日,上海印发《关于我市持续巩固疫情防控成果有序复工复产的实施方案》,明确上海复工复产时间表以及疫情防控要求。根据《方案》,522日至531日为第二阶段,上海将进入扩大复工复产阶段,61日以后为第三阶段,将推进加快全面复工复产。按照《方案》,第三阶段原则上所有企业员工每日进行抗原检测,并按照所在属地要求频次,开展核酸检测。这意味着后续随上海疫情进一步得到控制,将进入新一轮常态化防控阶段。


关于什么时候认定疫情已经结束, 卫健委疫情应对处置工作领导小组专家组组长梁万年表示,疫情结束需要四个方面:一是病毒影响变弱;二是我们的有效药和特效药已经出现;三是我们的疫苗更加有效;四是国际上的一些疫情也下降。

下一阶段常态化防控的设想应是建立在普检快筛的基础之上。按照国家卫健委的相关说明,一是建立包括“15分钟核酸采样圈”在内的检测体系,将主要涵盖“省会城市和人口千万级城市”;二是优化“采样-转运-检测-结果回报”全链条工作流程以提高效率,形成大规模快速检测能力;三是常态化检测频次,即目前一些城市正在试运行的“最短48小时、最长7天”一次的核酸检测。这一体系的目的显然是为提高疫情监测预警的灵敏性,从而尽可能靠近于奥密克戎之前的防控状态,把疫情扑灭在扩散之前。这样的运行体系下阶段性疫情发生频次不一定会有变化,但量级可以实现有效控制。


2022513日,国家卫健委在国务院联防联控机制新闻发布会上表示,在大城市建立步行15分钟核酸“采样圈”,有利于公众就近就便接受核酸检测的服务,同时更有利于感染者的早期发现,来提高检测预警的灵敏度,早期发现疫情,有利于疫情的及时控制。


卫健委指出,大规模的核酸检测不仅仅要具备一定的核酸检测能力,更重要的是要做好大规模核酸检测的组织管理。理顺从“采样-转运-检测-结果回报”全链条的工作流程。对辖区内各个街道、社区、小区的实际人口情况做到本底清晰,到底有多少人口,分布在哪里,根据街道、社区甚至楼宇来设立好采样点。同时为做到高效转运,需要统筹检测机构布局和检测能力等,利用信息化系统很快把检测结果回报给公众。一旦疫情需要我们开展大规模核酸检测的时候,我们能够迅速地启动预案,各部门协调配合,做好“采、送、检、报”全流程工作来提高效率。


此外, 卫健委指出,常态化核酸检测是根据当地疫情防控需求决定的,主要是集中在输入风险较高的省会城市和人口千万级城市;具体检测频次由当地根据疫情发生发展情况和防控需要,因时因势确定。目前,国内多个城市和地区已经陆续探索实施常态化核酸检测工作,比如深圳、杭州、大连、合肥以及江西省、湖北省多个城市。这些城市根据本地实际,合理布局核酸采样点,组织市民最短48小时、最长7天进行一次核酸检测,总的来看运行稳定,取得了较好成效。


如果这样一种常态化模式能够成立,那么它将可以同时兼容防疫和经济。对于宏观面来说,我们当前处在“W”型曲线右下角位置。未来会先后确认两个阶段,一是上海疫情得到进一步管控;二是“新一轮常态化模式”得到验证。后续对于包括权益和债券在内的资产定价来说,对这两个过程的反映是核心线索。


对于我们前述的“W曲线”来说,武汉保卫战时段是第一个谷底;上海保卫战时段是第二个谷底。


20202月用电量和20224月发电量同比分别为-10.1%-4.3%,代表两个谷底位置的经济下滑幅度。随着上海疫情逐步得到控制,复工复产的推进,以及政策稳增长的进一步升温,预计5月经济数据将初步好转;在新一轮常态化模式能够有效推进的前提下,6月起经济数据将进一步好转。

在新一轮常态化模式阶段,经济修复和稳增长政策将成为权益资产和债券资产定价的关键逻辑。


在常态化防控的第一阶段,经济存在一个相对确定性的环比修复脉冲,且初始阶段会高于正常季节性,后面逐步减弱。以工业增加值为例,它在疫情前的2018-2019年环比均值大约在0.52%,在武汉疫情结束后前四个季度,工业增加值环比逐步从1.5%降至0.6%,后三个季度进入0.5%以下的区间;消费也特征也大致相似。如我们观测2020年的用电量环比,也会发现疫后约有三个季度左右时间它整体在环比季节性规律的偏上限运行。这一点在逻辑上容易理解,部分人群从集中居家变为集中恢复正常生产生活,部分产业链从01复工,部分消费和生产补偿性回补,其边际力量会集中在第一阶段。


工业增加值环比在2019年均值为0.55%2018-2019年为0.52%2017-2019年为0.53%。简单来说,在经济正常周期中,工业的环比基本上在0.52-0.55%之间。疫情之后,20202月谷底位置为-22.1%336.6%。防控常态化时段的2020年二季度至四季度均值分别为1.5%1.0%0.6%2021年一季度为0.62%2021年二季度至四季度分别为0.49%0.21%0.41%

社会消费品零售总额环比在2019年均值为0.69%2018-2019年为0.67%2017-2019年为0.71%。简单来说,在经济正常周期中,消费的环比基本在0.67-0.71%之间。疫情之后,20201月谷底位置为-10.8%。防控常态化时段的2020年二季度至四季度均值分别为2.2%1.5%0.74%2021年一季度为0.36%2021年二季度至四季度分别为0.21%-0.91%0.08%

总结一下就是,在2020年疫情冲击阶段,经济数据一度大幅下行;在疫情冲击结束后的防控常态化阶段,有三个季度左右的时间经济环比动能高于正常季节性,且呈逐步减弱的脉冲特征。


用电量指标可以作为整体经济运行的一个影子指标,以用电量环比的季节性规律观测,会发现疫后约有三个季度时间它整体在环比季节性规律的偏上限运行。

经济在常态化防控阶段存在修复空间;但同时亦存在天花板效应,其背景是居民生活半径缩短,接触类的需求会低于正常时段,比如住宿餐饮GDP2021年还尚未恢复至2019年水平。上一轮常态化防控的七个季度,GDP同比(2021年用两年平均增速)的均值大约为5.0%左右。而且对这几个季度来说,尚且存在出口的超高增速的弥补,其间地产销售增速也大致中性。对比之下,当前阶段出口放缓、地产显著负增长,“新一轮常态化防控”如果形成,其内生增速逻辑上会低于上一轮。这会和财政平衡、就业目标等形成冲突。要对冲这一点,就需要基建主动出击,承担上一轮出口的作用;同时稳住地产。这是理解当前及后续宏观经济政策的关键。


经济在防控常态化期间存在天花板效应,这个来自于居民生活半径的缩短。以住宿餐饮业GDP为例,其在2019年的规模为17903亿元,20202021年分别为1528517853亿,即2021年还略低于2019年,两年复合在零增长附近。


2020年四个季度实际GDP同比增速分别为-6.9%3.1%4.8%6.4%2021年四个季度两年平均增速分别为5.0%5.5%4.9%5.1%


整体来看,第一阶段处于环比修复脉冲之下;第二阶段处于天花板效应之下。


2020-2021年经济的增长动能之一出口高增长。2020年三季度-2021年四季度出口的同比增速分别为8.4%16.6%48.8%30.6%24.2%22.9%。同时,在这轮常态化防控阶段的七个季度中至少有五个季度地产销售处于中高增速,2020年二季度-2021年四季度同比地产销售分别为3.2%9.9%12.7%63.8%11.0%-12.5%-16.8%


2022年一季度出口已经初步放缓,一季度出口同比为15.8%。在前期报告《出口产品的六大结构性特征》中,我们指出出口在内生趋势上仍有大概率继续逐步放缓。海外制造业库存是可以用来跟踪外需的一个指标,其大致同步于其进口;美国制造业库存同比2月已开始回落。央行一季度调查问卷也有同样指向,企业出口订单指数下降比较明显。经验规律显示这一指标的同比领先于季度口径的出口增速。


同时地产销售亦处于显著承压阶段。20223月和4月地产销售面积同比分别为-17.7%-39.0%。这意味着“新一轮常态化防控”如果形成,其内生增速逻辑上会低于上一轮。

用基建扩张适度替代上一阶段的出口;同时稳住地产产业链,这是我们本轮政策的关键。


我们再进一步探讨常态化防控第二阶段,即度过一轮环比脉冲之后。目前中美库存周期均处于周期偏高位置。国内库存指标与景气指标在2021年二季度以来背离,逻辑上包含需求下行导致库存被动积压,类似于2010-2011年时段。这一特征随本轮疫情进一步控制,以及稳增长继续叠加,可能会有一定程度修正;但PPI下行周期经验仍整体对应去库存周期。美国库存指标与制造业、非制造业景气度保持着比较稳定的相关性,从经验规律看,后面可能会有6-8个季度的时间处于去库存的时段。从前者影响内需、后者影响外需的格局来看,政策对冲具有必要性,即对于2023年上半年来说,政策依然有较大概率继续处于稳增长周期之中。当然,这里有一个不确定的变量是疫情的情况,全球大流行如果结束有可能改变常规思路下对于2023年经济的理解。

我们可以观测中国的工业企业产成品库存同比,其在2021年二季度起与代表经济景气度的PMI出现背离,PMI向下,库存向上。目前库存处于高位。我们用PMI库存这样一个环比指标做交叉验证,可以发现它与工业企业产成品库存走势一致,即库存周期变化在同比和环比上的显示是一致的。这代表超微观预期的需求变化导致库存被动积压。这一情况有点类似于2010-2011年时段。

后续随着疫情影响的弱化,需求会有修复,从而对库存形成消化。但从PPI周期和库存周期的经验规律看,在PPI下行时段,仍大概率对应库存调整周期。


我们再观察美国制造业库存同比,其本轮库存在20209月触底,20221月触顶。目前处于高位回落初段。从经验来看,后面可能会有6-8个季度的时间处于去库存的时段。从经验规律看,美国制造业库存周期与其制造业、非制造业景气度均保持着相对稳定的相关性。


核心假设风险:宏观经济变化超预期,外部环境变化超预期。