物转星移又一秋

一、疫情留的疤痕伴随近中国疫防控政续优化，们正在迎与奥密克变异毒长期共存全新生活方式经一段时不便混之后在3年二季的晚些时，我们的济和社会活能够基恢复到相正常的状。三年疫情下的痕做次检无是必要。（一伤疤哪里？过去年经生难以常展开，不稳性空，收入增与疫情之前相、总体上历了比较显的下在此背景，居和的资产负债受不小损害需要些时进行复。此外疫情冲民众的心留下了一疤。民对于风险容忍和受能、比疫之前可能现不小下。未来收入长的确定、可得性、以未来增能够持的等方的预也变得加保。那么，这的疤效应数据中是何体现呢？我们知道理论居民部获的收入之，一部于消费部分行存或货币基的形存起来此，居民买房营商业收入为支的条，会从行获贷款。据此我们可以构一个比值分母居民部门一时（例一个季度）总收入分子则居民产负债存款增与贷款增之，即存贷款轧差，其中存包括储蓄货币，贷款括购房以经营所需贷款。如图1所示，今年3月来，对于民收而言居民所有的贷款轧占比出了大上升。即这一比例在1年、就已过去七年时间相对较水但是自2年以来，这比在已经高的基础，仍继出现历史罕的大幅度边上，体上表民部产配置上得非常保守，愿意担风，对期变为悲。图1：居民户新增广义存贷款轧差居民部门总收入（，TTM），%广义存贷款轧差占收入广义存贷款轧差占收入重50()009009003009003009003009003009003009003009003009003009003数据来源：nd，安信证券注：广义存款包括存款和货币基金一般来讲，储蓄向是指一段间之内居所获得的入，减去中用于费的部分（比如买食品、酒、汽车商品或理等服务）后，剩余部就被定义储蓄储蓄以用投资购买房活。如图2所，我可以从个数口径察居储蓄向的化。红色的线使用的是入户调查数，可以发现：每一次出比较明显的疫情冲，致居民户门储蓄异常的升在这的上之一部分是因为部分下消可得，形了被储；另一部可能来源于居对来收入的心下，此需要积更多的储来进行预性对。蓝色线是我们基于宏经济数据中国民收和社会消费品零数据所反推出来的民户部门蓄。可看到，其红线所代的户数有一定的差别，特别自疫情以在走势方或对水上差别较，甚至越越大如果以宏观数据计为基础，体上我们到的民部蓄率在趋势上不断升，费倾越来低。图2：居民户储蓄率偏离值%户调数据计算的储蓄率户调数据计算的储蓄率离值估算的储蓄率偏离值765432100090060009006003012009006003012009006003数据来源：nd，安信证券估算方法：用名义P和社会消费品零售数据分别估计居民的收入和消费，进而推算得到储蓄率。在其他因素不变的况下，疤效应很大解了年为包房地市场股票场经幅度较单下跌过往出现似情形的宏环境，例显的通货胀、监管紧、流动紧缩、货信贷利率著升等因素今不存或不。（二疤痕应的修与政策预紧密联一般认在人经历自然灾后心理上会产生一疤痕。随灾害的，疤痕影响减弱，然会维持段时间。突出的特则人们风的容忍度降，为变更加守，加不愿冒险。但是对这样般性总，起来似存一些外。第一个例子是年德国北河岸发了一次严的洪灾害洪灾过后，一些学者专门调了受到洪影响家收入和支行于可得的理数据他们发在生洪水的候，并不所有家受到了洪影响有部分家庭受灾还有部分家庭有受灾在同样地理区，没有受庭的收入开支为就以作很好对照样。结果显，在易河洪之后受到洪响这部家庭的收和开支行，相比对照组并没著差，与我们一想象的疤效应存在定的出。但，这学有一倾向性的释就是有强的社会保体系，在这些地区发以后，众所遭受的损失由府及时足提供补偿这样的政策干之，洪无是在务面还是心理层面没给民众留下明持影响他们生活洪过以迅速复正了。第二个例子是管美国经历较大规疫冲击今年美国居部门储蓄变动看不到很显的疤痕。因果有明显疤痕效应其储蓄少应该相疫情之水平明高但实我们所的是更低的储蓄倾的费倾向与美国济数据续强较大的通货胀压之间可能是有些关系。从美国的案例来疤痕效应速弱化的因可能在在疫情时期美国政府针居提供了大补贴和转支付较保护民部门的务和资产负债减弱了居部门心层所冲的强和持续时，以在疫解过他生能速恢相对较正的状。但是从比较多的自然灾害件下人们为变化的、以及今为中国的数情况来，在我们经济社会活逐步恢正常以后疤痕效会持续一时间。二、房地业转向序出清渐进转型2年中国房地市场经历幅度很大的整，销售新开工下幅度十分惊人，房价也出了一定幅的下跌房地产显示出较广泛违约压力一些看观认为中国正在历房地产沫的破基对历日和美国房地产沫破案的观察些看认泡沫破灭不可逆的并将会在未较长间里于经增长成负面响。下面我们试图从愿库存、供过剩和价弹性等方提供一些异化的视角。（一商品非意愿存首先，可以观察我们这些所追踪和算的数据叫做房地企所有的、非意愿商品存货如图所示，这里的零不是意味着存货，而是代表着地产业的房地企业意持有水平一致。从估计结果来，无疑的在2年年前，房地产业曾经积累了大量的超额货但是年这些货基本已下降到完正常的水平。从这一计来看年年房地产业所持有非意愿存放在历史上都处异常的水。图3：测算全国商品房非意愿库存，千平方米测算全国房地产库存量千平米0测算全国房地产库存量千平米0,00,00,00(00)(00)02010009080020100090807060504030201000908数据来源：nd，安信证券注：2年数据截至0月我们知道谓的地产的形通常有个条：第一大量民众金融机构对至对房地产业的未抱有强的、不可摇的心和念，为房一定直第二金融条金融环境异宽当们试图参房地产市投机的时候，总是可较低的资价格获贷。持的信贷流叠对房具很强一预期因素推动房地泡沫的成和价的速上。第三房价的快上会刺激地产供应扩大，开面对涨积极在房地产市提供多住，进使地产供大长。但是等房地泡沫灭的会发生个方的问。一方，在泡沫过程，房产市场供的扩大从期历史来是不正。这些过剩的不正常的应需较时间来消和消，房地产以及很多相行业需形中长的负面。另一方面，在消这些供应的程之中，于市场在沫破灭后在明显供过于求现象破灭后地产价会下跌，银和居资产负造成了很大损害。这一损害迫使银要去修的资产债表采诸如紧缩提信贷发放标、筹集资、甚隐坏等方。与此同，居民部在机性购买过程中积累的大的银行债，在房价跌过程产负债会到很大的害也要花长的间去修。（二房地开发投G比重因此造具持严影响的地产泡通常应一个关键征就房地产投出现异常扩大。以这样的模式来看日本房地产数据可以发现，如图所示日本年之前房地产投资占个经济的重大约左右。年房地市场开始沫以后，这一比例迅速上升到超的水平。而这一过意味在市场上地产供应扩大。到了191年房地产泡沫破灭以后，日本房地产投比重开始经历长期的下跌过程。下的早期反的是对期过供的消除过而下跌后也许更多与日快速龄化在更切的联。图4：日本房地产投资占P比重，%占DP987600100090807060504030201000908070605040302010099989796959493929190999897969594数据来源：nd，安信证券再来看美国的数，如所示，可以发现一定程度上具有类似的特2004年以美国地产资占D的比也不的水。众所周知年代日本年的美国已经是高发人收较高的经济体，也完成城化的经济但即使这样的条下，二地投资D的仍的水平。而美国在0年以，占比开始从接近。这一上升过程代表了供应扩大，反映了那几年的间里面美房地产市的泡沫化此随着沫破，该占经历较长时间大幅下跌代表着沫化过程过供应消化、以及企居民产负债受到的压。直年以，国房地产场看起来才基本稳定，但一直到最近这两，美房地产投资的比重才勉强接近7.3，依有达2年之前水平。图5：美国房地产投资占P比重，%占DP98765001000908070605040302010009080706050403020100数据来源：nd，安信证券而在中国的数据之中，如所示，我们剔除房地产开发投资中土地购置费，使中国数口径美国、日数据尽可比可看出中房产投资占整个经济比最高点出现1年前后，当时这一比例大概右。年以该占总经单波动下降过程年这一例估计可能在左右。这一水与日本泡沫化之前0年代早期的水平以及美2003年之的水，基是接的。考虑到中城化过程还不说已完结束，中的人均收水平还在相对较快的提过程之中我们很难当前的地产投资比水就处在明显偏的状。图6：中国房地产投资占P比重，%987654中国：房地产投资D7.6数据来源：nd，安信证券020100090807020100090807060504030201000908070605040302（三）新房二手房格弹性此外还可以从外一个角房屋价弹性行验证过去年的时间，中房地产市大经历轮周期通过计算和比较每一轮房地市场下降的屋价弹性进行。所谓价格弹性是样计算的，先计算在地产市场降过程之，从顶到底部交易量的降，同时算顶部到新房二手价的下降，价格下降和交量下的比作性。如图7和8所示，23年房地产投资比重最估算的房地产存货最多，房房在格下跌过弹性是最大的价格弹在一定程度上代场供应压或供应曲的斜率因年各方应压力都是最时1年下的弹也是最的。图7：新房价格弹性，%.3.2.107 09 03 07 01数据来源：nd，安信证券；注：使用每一轮周期0城房价同比顶部和底部的差，除以商品住宅销售当月同比顶部和底部的差。以此来对比年以来这轮房地产价下跌过程，尽管交下跌比较惊人其中疫情所带的影响，有房地产场自身调的影从的角度来看年以新房价性是过年之中最这也在新房市场并没显著供应剩压。而在二手房市相一致的征是年二市的价格很，代表着较的供压力。虽今年以来格下跌的力要更大些，但显著低于2年的水，接2年的水历上处中位的水。二手市场所承的供应压力似乎新市场看起要略高一。一个外的解可也许一部居民在遭疫情经营及资产负表的冲后，像减股票一样被迫减多余的房产，从而二手市造成了额外的压。图8：二手房价格弹性，%.2.5.107 09 03 07 01数据来源：nd，安信证券（四房地市场大调整的要原因实际上我们倾认今年房产市主是经受了个因素的击，而是泡沫破的冲。一个因素是持疫情形成了痕效应。痕效应使居民不敢买同时在一程度减房地市场持有，需造成压力。另一个因素年以，地产行业逐开始流行谓的高周模。这商业模式具有大的内在弱，质上是一高杠杆模，对于连畅的融资以及债务具的常的强。这种内脆弱遇房地产控等原就充分出来迫使整个行业需要大幅调整自己商业模式这一过又遭了疫情疤效在需求端造成冲。这两个因素很大程上解释年房地行业低状态，即房销售和开工数非低开资增大度下降，行业在前段时面比较普的不断延的约压。（五房地行业逐进入有出清和进转型最近一段时，府对房地产业采取了常强有力扶持政策对于大头部房企来动性压力现明显的解这也意味着房产行已转入了有序的和进的业模调。从中长期来，面临的比较的问题是由于房地行业正在历有序供应端出清，过去几年新开工总体处在相当低的水平。从宏观上房地产投占GDP比，以及我们所估算的行业存货压力来看，房地产行业意愿存货处在偏低的水平。如果未疤痕效逐消除，地产行业业模实从高周转制造的，在市场的需正常化以是否会市场供不足问，也许要前考虑。三、统筹发安全（一）全球治经济境自年苏联解以，全进入了后战时冷战时代突的特点，全球经济经历了增长和效为导、开放和融为手猛烈的经增长为结果，接年快速发。这过程中，国无疑是大的受益之一。年波澜壮球历程，改全球地缘治的格局但是近些年，由于与全伴地缘政治变化以及许多家内部政经济形的演，对安全关，开始成许多政府企业和金机构在思增和效率的得不真考重维。比如作为现在跨国公司管层，在考全球布局应链和生能，以增效率降低本的同也要考虑应链安韧性、份冗余；现一些国家的中银行和大金融机构国际金融场进行资配置时，考在极端条件下自的美元资，会不会遇像俄罗中央银行汇储备一局面，由于种各的政因素冻结者被没。再比如，对方国的政而言其很的技领域都采了额外限制措施而这常被为反他日益加的安关切。所以总体上，在展与安全问的考量方继续追经济增长同时去兼顾安全关切，已成为一个全球范围内相当普的重要关，毕安是展的前提发展安全保证。未来中统筹安与发主题法律法规系是什么子的，我现不是很清楚。政策规法律体的形成和显然有摸索善的过程仔细观政在一领域正进行一工及其，无疑提供一些价值的探索。（二统筹全与发影响资市场估体系的析思路接下来讨论问题重点是想弄楚，在全和中国都统兼全与发展的条件下，时代题的变会如何影资本市场估值体系特别是估结构对此我们试图出一个概念的、框架的分析思，并用一具有代表性案例去阐释个概念体。可以预的是随政策法律规体系变越越细致、巧，们还以补越来丰富的例。基本想法是，可设立一个两四象限的标体系，轴是增度，纵轴是安维。在这四象限体之中在横方向上往左边走代表着一给定的业或者企业长动能就越越往右边则反之纵方向，描述是对安全关切程越往下方，意味其相关联很多行企不涉及到安全关或者说对安方影响相是很小越往上方，安全关度越。需要说明的是，轴所代的维，论上应该一个总体安全观。它应该包括金融全、经济全、生态全、领土全、政治全、意识态全等等方，总就是政总体安全关。从横轴来，我知中国本市上通常一些单实法：第一对于购买券来，在司基本近情况，要买国企业的债。原因很简单一方面是有企业本经营更加健，当然排除有很稳的民营企；另方面在业遭受意不到的负冲击、陷困的情下，总体上国有企业得政府救的可能不低于营企业，要比营企业更大一。第二对于购买票来，在司基本近情况，要买民企业的股票。国有企业经太过稳风险暴露而民企业具有多增长方求，从而更地匹股票资者增长风暴露要求。在历史上常常看的现是，增相对的行业整营环境比较稳定，国有企可以相不错的生环。如行业是竞性、是以对自由进出，此同时又高速增、具有较的技不，那总上国有企的优相对营企而不是那突出。基于上述背景如图所示我们试图安全与增四象限里边举出一些案例。一部分原因因为过去反安全关切化，在这案上已有一些政策进上的，另一原因些案例有于说明我即将展开逻辑。图9：增长与安全四象限资料来源：安信证券）第象限该领域主满足个特征：一是高增状态，第与安全关密切相关典型领比如事关未端制造核心技卡脖工、国防和军工等敏感领。这些领域既有非的增长潜，同时又国安。可是未来新型举国体集中的领至于新型国体制在一象限如发，我需要继续观。挑在于如这个象领域或行完全由营相对比稳国有企业主导那么其对高速增和不断变的技术环时，不见能抓住和实最佳术路最驱动场的增。但是如果在这领域完全由营企业主那么多大程度能很地解决安全的，值考。）第象限该领域第个征依是视安关切，第特是增明显较弱、甚至没有增没有增长味着技术局商业市场方相对较稳定。政府也许全面强在这一领的监管和，并（扩大国企业在些领域的在。）第象限该领域的特征没有增长，时又涉安全关切在这一领，政会延续以前长坚持的政继续扩开放破行政性垄以鼓励竞持和鼓营企做大强。）第象限该领既存未相对比较强的增可性，同安全关联系不密。民营企将是这领域最为导的力以应技以及商业境变动的高度确定。这一象限的重要战在于，西国家的政开始积极预和补贴些行业，以获得竞争优势这扭曲了球的商业境。如何世界贸易织的框架建立和维持一个开放平的竞争则，促进些行业在术、标准分工上的球化以推动普的繁无是行面临不小的战。（三几个征性案例考虑到对安全维的兼顾和关近几年经有所展，因此我可以通过案例分析的方法回顾这一化过程对本市场估体系的影，并为理我们前述的分思路供更丰富线索。）国防和军工（一象限）首先，我们认为第一象限的个典型行是国防和军工，其涉及强的安关切、又具有相明朗的增前景。具来看如所示是国防和军工相对于万得A的价格指，使用行业价格指万得价格指数，再将某个时点设为1。容看到的是年下半年起万得指为照，国防和军工指数开出单边行的现尽管期较大波相收开始显放大。图0：行业相对万得全A价格指数：国防和军工（第一象限）国防军工40国防军工30201000011006001011006001008003010005012007002009004011006001008003数据来源：nd，安信证券注：1年1月；股价为后复权。正如我们之前所到的，由于一象限行所处的背以及各种征国企可能会获得外的优势而这些优会反映估值层面因在国防和军工行业相对整个大获得收益的同时，其行业之内，如1和图2所示，进入20年三季度以，行业国企相对国的均出现中枢水平持续抬升，表明获了越来越的估值优；如所示，行业国企相对国的价格指也相抬升在收层面国企也始表得更。如果说国防和军工相对万得获得超收可能还有很多别的原但是行业内的国相对非国开始获得和收明显优可能为供了另外个值思考证据。图1：行业内国企相对非国企：国防和军工（第一象限）国PE国PE非国企：国军工.2.1.0.9.8.70011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券注：剔除净利润负值样本；采用国企加总市值/国企加总归母净利润（TTM）计算；后续指标计算口径相同。图2：行业内国企相对非国企：国防和军工（第一象限）国P国P企工.9.8.7.6.50009005001009005001009005001009005001009005001009005001009005数据来源：nd，安信证券注：采用国企加总市值/国企加总归母权益计算；后续指标计算口径相同。行业国企相对非国企价指数按市加权：国军行业国企相对非国企价指数算数行业国企相对非国企价指数按市加权：国军行业国企相对非国企价指数算数均）国防工30201000011006001011006001008003010005012007002009004011006001008003数据来源：nd，安信证券注：股价为后复权；计算口径分别为市值加权和算数平均，后续指标计算口径相同；1年3月。）互网（第象限）在第二象限，互网行业是一典型领域因在反资本无序张的过中，互联是相明显的领，而反对本无序扩显包含较强安关在里面并最几，随移动互联结束了此的高增长态互联领域转入了相中低的增，总上比符合第象限特。从代表互联网的业指数来看我们选择一个相对观的、不全是单行业的万得中概0指数。如所示，其中大部分是具有代表性的互联网企业，即使是与传行业相关企业，但普遍具有强的互联属性，并只100家中概股话，剔除一些值偏小交易活跃样本。图4：万得中概股0指数成分——互联网（第二象限）互联网软件与服务,2

房地产,14.3汽车,8.8媒体,5.8互联网零,29.5

博,1.9

半导,4.6教,4.1互联网券,2.9其他,2.5数据来源：nd，安信证券

,0

融,1.8如图15所示，以纳斯达克指数为基准，进21年以中概出现相对显著的格走，大下行直至年二季开始稳。图5：万得中概股0相对纳斯达克价格指数：互联网（第二象限）万得中概股10万得中概股10/纳斯克指相对格302010000011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券；1年3月。如图1所示，中概指数的营收速年，开始从以上的速增长，滑至的低增水平。图6：万得中概股0指数营业收入增速（固定样本，第二象限）年度固定样本营业收入年度固定样本营业收入速020020100090807数据来源：nd，安信证券；2年数据采用截至三季度TTM计算。从估值水平来看，如7所示，中概指相对纳斯达指数市净率显示，在1年之前存在相估值优。随增长节的放其年-202年相纳指估水平是一样。而进年以，相对指在估值层劣势始逐放大。图7：万得中概股0相对纳斯达克指数市净率变化（第二象限）股10股10纳斯克指：相市净率.6.4.2.0.8.6.40/0/110/080050020110080/050/020/110/080/050020/110/080050020110080/050/020/110080/05数据来源：nd，安信证券这一领域的法律规还没有发，但看起，相对以而言，加监管是势所趋。）家电器（三象限）事实上属于第三限的行业有多，其中用电器可比较典型不涉及全关切，行业增总体上也处于较低水如所示家用电器相对万得A价格指。图8：行业相对万得全A价格指数：家用电器（第三象限）家用电器10家用电器00011006001011006001008003010005012007002009004011006001008003数据来源：nd，安信证券；1年1月。从家行业内表现来和所示，行内国企对非国企在估值层并无显的趋势变化无、还角度来企业性层面的相对估都是较稳，与国防和军工行内部情况成了明对。图9：行业内国企相对非国企：家用电器（第三象限）国PE国PE企器.8.6.4.2.0.8.60011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券图0：行业内国企相对非国企：家用电器（第三象限）国企P国企P非国：家电器.9.8.7.6.5.4.30011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券这表，从观定价角，三象限几不存在安关切也几不存在资本序扩、国有企获政府等情况这一领域竞争环境相透明稳定。）电设备（一象限）之所在此部分及电力设是因为不是十分定电力备在多大程度上适合安全的维对于一部国内观而言，们怀疑、心或认，电力设同样存安全关切理论上生者可在电设内安装后。在两国处敌状时候一或许可过开电设备后，来使另一方的电网络瘫痪从而达战而屈人的效果这个意来电力设涉国家要基设施，而存安全切。从市场对电力设备行业的定价来看，如所示，电力设相对万得价格指2以来始明显，可反映其高的增。图1：行业相对万得全A价格指数：电力设备（第一象限）电力设备50电力设备4030201000011006001011006001008003010005012007002009004011006001008003数据来源：nd，安信证；1年1月。在电力设行业之内如2和3所示，国企相对非国企估值水平在2年以开始大。这的业表现具一定的相性，所以们把它放在第一象而政府和到底如看待电力备这个行其是否及强的安全切，是可争议大见仁见。图2：行业内国企相对非国企：电力设备（第一象限）国PE国PE非国企：电设备.2.0.8.6.40011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券图3：行业内国企相对非国企：电力设备（第一象限）国企P国企P非国：电设备.9.8.7.6.5.4.30011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券）新源汽车第四象）第四象限一个行是新源汽车。是一存高度不确性的高增长行，以民营业为主同时未需、或也有可制定全球的规，来管理各国补贴及其它的业政策，这一领域造全球公竞的环境和制。从市场定价的角度观察，如2所示，新能源汽车相对万得价格指数在202年晚些候始获明显相收。图4：行业相对万得全A价格指数：新能源汽车（第四象限）新能源汽车70新能源汽车60504030201000011006001011006001008003010005012007002009004011006001008003数据来源：nd，安信证；1年1月。而在行业内部的值层面新源汽国相对非国在最半年以来似乎获得了一，这国企的估优在层面表现不明实际上，在20年-2年整行业相对大显著获得收益的同时行业内国有企业估的对劣，还在此间有扩。图5：行业内国企相对非国企：新能源汽车（第四象限）国PE国PE/非国企：新源汽车.9.8.7.6.5.4.3.20011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005002011008005数据来源：nd，安信证券图6：行业内国企相对非国企：新能源汽车（第四象限）PP非国车.9.8.7.6.5.4.3.2001100800500201100800500201100800500201100800500201100