提要：当前我国经济运行中出现了两个悖论：其一是高社融与低投资间的悖论，这表明当前高速增长的社会融资规模主要还是被用来纾困而非促进增长；其二是低信贷利率与高信用债利率间的悖论，后者才真正反映了实体经济融资成本上升、偿债压力巨大的事实。结合这两个悖论看货币政策，一方面说明货币政策传导渠道依然不畅，另一方面也说明货币政策是稳中偏紧的。在经济依然面临重大内外部不确定性、复苏依然不稳的情况下，货币政策需要保持足够的流动性，并逐步将十年期国债收益率降到2.5%甚至更低的“合意”水平。 一、货币政策现存的问题 2020年下半年我国经济迎来V型反弹，货币政策逐渐转向中性，但是经济复苏的背后存在两个奇怪的现象。其一，高速增长的社会融资规模并没有带来高速增长的投资，低投资与高社融并存的现象让我们不禁发问：钱去哪了？其二，信贷市场和债券市场的利率走势分化，较高的信用债利率与较低的信贷利率并存，那么，究竟哪个利率才能反映实体经济真实的融资成本？ 第一，高社融与低投资相悖。2020年4月份以来社会融资规模以不低于12%的速度快速增长，1至11月份社融增量达到32万亿，相当于2019年GDP的32%。但是在人口老龄化、产业结构变化、经济增速放缓的长期趋势下，实体经济真的需要那么多融资吗？可以看到，当前固定资产投资恢复缓慢，2020年11月份固定资产投资累计同比为2.6%，不到2019年末的一半，其中第二产业、制造业投资还在萎缩。此外，企业存在明显的货币窖藏现象，2020年1至11月份新增企业定期存款5.1万亿，较2019年全年多增2.5万亿。结合高速增长的社融和同样高速增长的定期存款，为什么企业会一边大规模借钱，还一边大规模的存钱？ 从融资需求角度来看，社会融资规模可以分为两部分。一是因为投资而产生的新融资需求，二是以往存量负债的展期融资需求，前者对应着新增投资规模，而后者主要反映的是债务人难以按期还债的借新还旧规模。所以，高社融与低投资相悖的现象说明，当前的高社融主要还是被用来纾困而非促进增长。 第二，低贷款利率与高信用债利率并存。2020年3季度货币市场利率Shibor 1周和DR007基本回升至了7天逆回购利率附近，并进一步抬升了信贷市场和债券市场利率。从信贷市场来看，3季度金融机构一般贷款加权平均利率小幅上行5bp至5.31%，但是与2019年末相比大幅下降了43bp，明显超过了同期1年期LPR的降幅30bp。但是从债券市场来看，3季度企业债收益率基本恢复甚至超过了疫情前水平，1年期和10年期AAA级企业债收益率分别达到3.17%和4.28%，较2019年末仅分别下行1bp和上行8bp。这表明，央行政策利率向信贷市场和债券市场的传导出现了明显分化。对于较低的贷款利率与较高信用债利率，到底哪个才能反映实体经济真实的借贷成本？显然是后者。因为存量社融的展期需求可以方便地通过信贷市场、由债务人与银行一一谈判达成，但是，这在公开的债券市场难以做到。由于债券市场难以借新还旧，债务人的信用风险肯定会在债券市场暴露，进而表现为信用债利率上升。与此同时，央行货币政策操作虽可以通过LPR影响信贷市场，但信贷市场与债券市场依然是分割的两个市场。总之，相比LPR，债券市场的利率才反映了实体经济真正的借贷成本。在社融高速增长的情况下，2020年4季度企业特别是地方国企债券违约的数量和规模明显增加，也佐证了上述看法。 二、对央行姿态的判断 在总需求政策中，判断央行的姿态无非是从“价”或“量”两方面。前者指基准利率水平，特别是无风险收益率水平，后者主要看央行“扩表”还是“缩表”，以及货币供应水平变动。 首先，从“价”来判断，国债收益率大幅上行，货币政策偏紧。2020年4月份起国债收益率攀升、期限利差收窄，国债收益率曲线呈平坦化上行（图1）。3季度国债收益率便超过了上年末水平，11月份1年期国债收益率达到高点2.97%，突破1年期MLF，出现短暂倒挂；10年期国债收益率达到高点3.35%，与1年期MLF的利差处于历史高位（图2）。国债收益率与中期政策利率的利差变化，说明货币政策稳中偏紧。一般来说，十年期国债收益率水平达到3%，实体经济平均的借贷利率将在5%以上，在PPI为-2%和核心CPI为0.5%的情况下，这又相当于真实利率高达7%或者4.5%以上。无论用哪个物价水平来计算，真实利率都超过或者接近2020年和2021年两年平均的复合增长率（5%左右），意味着实体经济的杠杆率必然发散。 图1 中国国债收益率曲线（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 图2 中国国债收益率与中期政策利率（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 其次，从“量”来判断，货币供应增速放缓，货币政策偏紧。与疫情以来其他主要经济体央行的大幅扩表相比，我国央行资产负债表变动幅度不大，2020年前三季度央行资产增量3600亿，远低于2009年及此后平均每年2到3万亿的增量。从货币供应来看，2020年6月份起M2增速从11.1%的高点开始阶段性下行，3季度央行提出货币供应规模从“合理增长”转向“与名义GDP增速基本匹配”， 11月份社融同比年内首降0.1个百分点至13.6%（图3）。政策转向之下资金面压力渐显。对此，2020年3季度央行公开市场操作和中长期货币政策工具力度明显加大，公开市场操作和MLF的投放分别达到5万亿元和1.7万亿元，较2季度分别增加3万亿元和1.3万亿元。 图3 M2与社会融资规模同比增速（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 无论是从“价”还是“量”来看，当前货币政策都是稳中偏紧的。但是目前经济形势不稳定性不确定性仍然较大，经济复苏基础不甚稳固，以至于社会融资的膨胀更多得是为了借款人“续命”，信用风险已经先行在债券市场中暴露。总之，实体经济的融资成本不宜过快上行，要处理好恢复经济和防范风险的关系，把握好货币政策转弯的时点与力度，谨防货币政策急转弯。 三、建议 第一，进一步压降实体经济融资成本。持续深入推进LPR改革，深化LPR在商业银行内部转移定价（FTP）中的内嵌程度，加强贷款FTP与LPR的联动性，加快推进LPR衍生品业务发展。灵活把握调控的力度和节奏，疏通短期利率至长期利率的传导机制，着力发挥中期政策利率的信号作用和利率引导功能，保持短、中、长期流动性供需平衡，降低利率波动，稳定市场预期。 第二，提高资金使用效率。加强金融机构的贷后管理，避免信贷扩张冲动，优化营商环境，促进企业存款向投资转化，引导金融机构加大对于新兴产业和科技型中小企业的支持力度，形成金融、科技和产业的良性循环，提高全要素生产率和投资收益率。健全地方专项债管理体系，加强资金与项目的对接，提高专项债资金的使用效益，激发民间投资活力。 第三，加强金融稳定，维护内外均衡。进一步拓宽银行体系不良资产处置渠道，合理支持中小银行补充资本金。坚持以市场化、法制化原则完善债券违约风险防范和处置机制。避免财政风险与金融市场风险的双向传导。面对当前复杂的国际经济形势，还需强化对跨境资金流动的监管，防范跨境监管套利和风险传递。 第四，适应财政政策，实施更加积极的货币政策。国债占我国央行资产的比重远低于日美欧等主要经济体，不利于提高我国国债的安全资产地位。财政政策应该更多地以国债融资支持中央财政支出的增长，而央行则应该通过公开市场大力购买国债。以国债为基础进行货币政策操作，一方面可以形成从短期到长期的可靠的收益率曲线，打通央行货币政策利率向信贷市场和债券市场传导的渠道，另一方面，这可以有效降低无风险利率水平，从而降低全社会融资成本。粗略估算，在实际GDP增长率5%、核心通胀1%的水平上，能够保证全社会新增收入覆盖债务利息的“合意”十年期国债收益率应该在2.5%甚至更低水平。
中国财富管理50人论坛（CWM50）于近日在深圳举行“深圳先行示范区首届金融峰会暨中国财富管理50人论坛2020年会”，以“双循环新格局与资本市场新征程”为主题，广泛邀请政府与监管部门负责人、专家学者及业界领袖展开高水平的思想交流，分享真知灼见、展望前沿趋势。 人民银行参事室主任纪敏出席会议并在“高峰论坛”环节发表致辞。他指出，未来我国在提升权益类投资方面还有较大潜力。老龄化和低利率两个重大结构变化对资产管理行业发展而言，既意味着机遇，也带来了挑战。资管行业须要为更多长期养老储蓄提供权益类资产配置机会。加快技术创新、提高全要素生产率的一个关键在于发展直接融资，特别是权益融资。他表示，未来政策的设计，包括监管的设计，应有意识地推动资管转型，更加注重和资本市场发展的良性互动，更加注重资管结构的优化，以便为实体经济高质量发展提供更多的创新资本。 以下为致辞全文整理。 资管转型如何与资本市场良性互动？我认为这个话题很重要。首先，在美国的一些比较成熟的资管市场的资产结构、产品结构当中，权益类的包括有一定信用风险的还是占了比较大的比重。七八十年代的时候，共同基金里面货币基金比较多。但是这些年来权益类的、风险类的资产占的比重还是比较大的，也包括一些另类的投资和一些特殊资产的投资。 从成熟市场看，资管资产的结构与金融机构表内资产结构有较大差异，表内相对来说是风险偏好相对适中的；表外的这一块，风险偏好比表内的明显要高。我看到有很多数据都反映出这个情况，比如国内所说的权益类等非标资产，大体相当于国外所称的另类资产，在国外大型资管机构中占有一定比重，这种情况在成熟市场比较普遍。 为什么资管市场的结构可以更倾向于具有一定风险的资产配置？这个道理比较简单，因为它是受人之托、代人理财。投资人自担风险，受托人则履行受托义务，投资者和管理人之间是信托关系；相反，如果是表内资产，投资者（存款人）和金融机构（银行）之间就是债权债务关系，此时的风险承担者是银行，其资金运用的风险偏好自然要低一些。同时资管相对于个人投资而言，又具有集合投资优势：一方面可以分散风险，另一方面也是一个专业的投资，机构投资人就专门做这些，投研能力一般强于普通个人投资者；此外，它也是一个长期投资，我们看到国外的市场中，养老金等长期资金是资管的重要资金来源。正因为是集合投资、专业投资、长期投资，资管的风险偏好可以更大一些，权益类等风险投资主要依靠资管特别是养老金等长期投资。 从我们的情况来看，资管结构中低风险的或中低风险资产占比较多。比如，R1-R5这5级，相对来说R1、R2是低风险的，R3是中风险，这三部分占了非常大的比重。我们的权益类资产比重，即使在发展较早的公募基金，只有10%左右，绝大部分还是货币类、固收类资产。中外资管结构差异，有很多复杂因素，主要是两条：一是我们的理财投资者或者资金来源中，个人普通投资人占的比重较大，机构投资人占的比重还较低，这和国外有很大不同；二是我们的长期资金比如各种各样的养老金，以及我们银行的长期储蓄，投入资本市场的还比较少。一方面，从我国居民资产结构来看，权益类等风险资产的比重在上升，但另一方面比重还很低，再加上房产的比重占比很高，居民广义储蓄真正投向资本市场的不多。无论是投资者的结构还是投资者本身的资产结构，跟成熟市场相比还是有比较大的差异，这也是未来的巨大潜力。 尽管资管增加权益投资是一个过程，但我相信这是一个重要趋势。随着养老金制度改革，投资者适当性制度的完善，以及资本市场基础性制度改革的推进，包括一些必要的政策支持，资管的权益投资比重将有一个较大幅度增长。 第二， 从全球宏观环境变化来看：一是低利率；二是人口的老龄化。这两个重大变化可能在各个国家尤其在主要经济体当中都不同程度地正在发生并延续。 在这种情况下，资管如何应对这样的变化？这当中既有挑战，也有机遇。一方面，人们的寿命在延长，养老储蓄需要在上升，当下可能需要储蓄得更多或者对我们当下储蓄的保值增值要求更高。另一方面，利率尤其是无风险利率又在不断走低。这两个因素结合在一起，就要求养老等长期储蓄增加权益类资产配置比重，以对冲长期储蓄增多叠加利率下降带来的损失。 第三，资管增加权益投资，也是服务实体经济转型升级的迫切需要。我们的发展阶段也正在发生一些大的变化，尤其是高质量发展对创新驱动的要求日益紧迫。对资管等金融服务实体经济而言，都是在把储蓄转化为资本，但关键是什么样的资本。显然，适应高质量发展转型升级需要的，是更能承担一定不确定性风险的资本，而不只是需要获取固定收益的债务融资，我们更需要能够承担不确定性、承担风险的资本。与过去相比，现在的资本形成面临更大的挑战，必须是有一定技术创新、有一定全要素生产率提升的资本。正因如此，我们看到，从十八届三中全会，到十九届五中全会，再到这次的中央经济工会议，都特别强调要发展直接融资，特别是权益融资，就是为了适应我们的实体经济转型的需要。在这个背景下，我们的资管应更多地发挥风险承担能力较强的优势作用，为实体经济的转型升级提供更多的创新资本，我认为这一点应成为资管转型的核心。 最后，我们的资管新规本着履行受人之托、代人理财的准则，推行净值化管理等一系列措施，这些都非常正确且必要。在此基础上，我们政策的设计，包括监管的设计，应有意识地推动资管转型，更加注重和资本市场发展的良性互动，更加注重资管结构的优化，以便为实体经济高质量发展提供更多的创新资本。从这个角度而言，资管转型任重而道远。
导读 人口是一切经济社会活动的基础，人才更是第一资源。我们提出“房地产长期看人口、中期看土地、短期看金融”，成为业内广为采用的经典分析框架，人口人才是区域经济和各行各业兴衰的根基。我们在前期系列报告中提出“人随产业走、人往高处走”的逻辑，指出人口正持续向大城市及大都市圈集聚。随着人口红利消逝、人才价值日益凸显，恒大研究院和智联招聘联合推出“中国城市人才吸引力排名”报告，以期准确把握人才流动趋势。 摘要 数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势。智联招聘拥有约2亿用户，日均活跃用户数约630万；其中85%为专科及以上学历，远超全国就业人口总体的14.6%。在求职者中，约四成为流动的跨城求职者。人才求职和跨城求职具有明显的月度波动性，高峰均在春节后的3月。从性别看，2019年流动人才中男性占60%，明显高于求职总体的54%，男性更有可能跨城求职；从年龄看，流动人才中超8成为18-35岁；从学历看，流动人才中52%为本科及以上，明显高于求职总体的37%，高学历更有可能跨城求职；从工作年限看，流动人才中46%工作5年及以下，高于求职总体的44%，职场新人更有可能跨城求职；从工资水平看，流动人才中45%月收入超6000元，明显高于求职总体的40%，收入较高者更有可能跨城求职；从行业看，流动人才中51%分布在IT、房地产、制造业，高于求职人才总体的48%。 榜单概览：上海连续3年成为最具人才吸引力城市。1）中国最具人才吸引力城市100强：沪深京居前三。为衡量不同城市的人才吸引力，定义人才吸引力指数为人才流入占比、人才净流入占比、应届生人才流入占比、海归人才流入占比的加权结果。其中，人才流入占比和人才净流入占比分别反映该城市引得来和留得住的能力，应届生人才流入占比和海归人才流入占比反映城市对年轻高学历人才和海归高学历人才的吸引力。从结果看，2019年上海、深圳、北京位居前三名，上海自2017年起连续三年第一，广州、杭州、南京、成都、济南、苏州、天津位居前十。2019年应届生和海归人才流向北上深广的比重分别占比24.5%、28.7%，均高于流动人才流向北上广深的比重20.2%，应届生和海归更倾向往一二线城市。2）人才流动趋势：长三角珠三角人才集聚、京津冀人才流出。分地区看，2019年东部、中部、西部、东北人才净流入占比分别为5.8%、-2.4%、-0.2%、-3.2%，东部人才持续集聚，中西部持续流出但有所收窄，东北持续流出且幅度扩大。分线城市看，2019年一线、二线、三线、四线人才净流入占比分别为-2.7%、1.1%、1.8%、-0.3%，2018年分别为-0.9%、4.9%、-0.3%、-2.3%；结合近4年数据观察，一线因京沪控人持续流出，二线人才持续集聚，三线较为平衡，四线持续流出。分城市群看，超6成人才流向五大城市群，2019年长三角、珠三角、京津冀、成渝、长江中游城市群人才流入占比分别为23%、14%、13%、7%、7%，净流入占比分别为5.0%、2.8%、-4.0%、0.0%、-0.5%，长三角、珠三角人才集聚，京津冀受北京控人影响人才净流出，成渝和长江中游基本平衡。 重点城市：深广杭宁渝汉人才净流入占比逐渐上升。1）一线城市：北上人才净流入占比逐年下降、深广呈上升趋势。北京2016-2019年人才净流入占比分别为-0.7%、-2.3%、-2.7%、-3.9%，持续为负且降幅扩大，主因北京严控人口、疏解产业，北京和上海互为人才外流第一目标城市，北京流向上海、上海流向北京的人才流出占比分别为0.8%、0.6%，人才从北京净流向上海；上海2016-2019年人才净流入占比分别为1.3%、1.2%、0.9%、0.5%，持续净流入但逐渐下降，主因上海控制人口及产业转移；深圳2016-2019年人才净流入占比分别为-0.2%、0.1%、0.4%、0.2%，主因深圳活力强、人才政策吸引力大；深圳和广州互为人才外流第一目标城市，深圳流向广州和广州流向深圳的人才流出占比分别为0.7%、0.6%，规模基本平衡；广州2016-2019年人才净流入占比分别为0.3%、0.5%、0.5%、0.6%，持续稳定净流入，主因广州发展速度较快、生活成本在一线城市中最低。2）二线城市：杭宁渝汉人才净流入占比呈上升趋势，津蓉有所下降。杭州2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、1.0%、1.2%、1.4%，始终为正且逐年攀升，主因杭州以电商为代表的产业发展迅速、薪酬超越广州在十大城市中位列第四；南京2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、0.9%、0.9%、0.9%，始终为正且比较稳定，主因南京发展速度较快且2018年“宁聚计划”实施吸引人才；重庆2016-2019年人才净流入占比分别为-0.1%、-0.1%、0.5%、0.3%，2018年由负转正主因信息技术产业等发展吸引人才；武汉2016-2019年人才净流入占比分别为-0.3%、0.0%、0.8%、0.1%，2017年由负转正，主因2017年“百万大学生留汉”政策实施；天津2016-2019年人才净流入占比分别为0.2%、0.1%、-0.1%、-0.1%，逐年下降且2018年由正转负，主因天津发展速度放缓、2019年GDP增速5.3%在十城中最低、且薪资在十城中最低；成都2016-2019年人才净流入占比分别为-0.8%、-0.3%、-0.3%、-0.6%，始终为负，主因薪资水平较低，重庆与成都互为人才外流第一目标城市，人才从成都净流向重庆。 风险提示：样本偏差；简历投递与实际人才流动可能存在一定出入 目录 1数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势 2 榜单浏览：上海持续3年成为具人才吸引力城市 2.1 中国最具人才吸引力城市100强：沪深京居前三 2.2 人才流动趋势：长三角珠三角人才聚集、京津冀人才流出 3 重点城市：深广杭宁渝汉人才净流入占比逐渐上升 3.1 一线城市：北上人才净流入占比逐年下降、深广呈上升趋势 3.2 二线城市：杭宁渝汉人才净流入占比呈上升趋势、津蓉有所下降 正文 1 数据说明：通过跨城求职数据解密人才流动趋势 人口是一切经济社会活动的基础，人才更是第一资源，但当前能够反映人才流动的数据缺乏。中国15-64岁劳动年龄人口规模及比例分别在2011、2013年见顶，标志着过去长期支撑经济高速发展的人口红利消逝，中国亟需转向人才红利。并且，从人口自然增长趋势看，中国人口总量将在“十四五”时期见顶，随后进入负增长。在此背景下，2017年以来全国约100城先后掀起 “抢人大战”，既是抢年轻人口更是抢人才。一般可通过官方常住人口数据分析人口流动，但反映人才流动的数据缺乏，特别是在非普查年份。为此，恒大研究院和智联招聘联合推出“中国城市人才吸引力排名”报告，以期准确把握人才流动态势。 数据说明及特征：智联招聘拥有约2亿个人注册用户，日均活跃用户数（含登录、有求职行为的用户）约630万，其中，求职人才即当年有简历投递行为的用户中约85%为专科及以上学历，远超全国就业人口总体的14.6%（2015年小普查数据）；在求职人才中，约四成为跨城求职者，即现居住城市和简历投向城市不同的流动人才。人才求职和跨城求职具有明显的月度波动性，求职高峰一般在春节后的3月，2019年3月求职人数和流动人数占比分别为11.3%、13.1%，2018年分别为12.1%、12.3%。 1）从性别看，2019年流动人才中男性占60%，明显高于求职总体的54%，男性更有可能跨城求职。2019年智联招聘平台求职人才中男女比例为54：46，其中流动人才男女比例为60：40，说明男性更有可能跨城求职。而在2018年上述比例分别为54：46、64：36，2019年流动人才的性别比例更加平衡。 2）从年龄看，流动人才中超8成为18-35岁。2019年求职人才中18-25岁、26-30岁、31-35岁、36-40岁、41-45岁、46岁及以上分别占比30.2%、34.5%、20.5%、8.8%、3.4%、2.6%；流动人才中各年龄段人才分别占比30.7%、34.1%、19.6%、8.8%、3.7%、3.1%，求职人才和流动人才的年龄结构较为吻合，18-35岁分别占比85.1%、84.4%，而在2018年上述比例分别为86.1%、78.6%，2019年流动人才更加集中于18-35岁。 3）从学历看，流动人才中52%为本科及以上学历，明显高于求职总体的47%，表明高学历人才更有可能跨城求职。2019年求职人才中初中及以下、高中、专科、本科、研究生学历占比分别2.5%、13.0%、38.4%、41.5%、4.7%，其中流动人才各学历分别占比为2.1%、10.4%、36.8%、45.0%、5.7%，流动人才中本科、研究生学历比重均高于整体水平，2019年流动人才中本科及以上学历占比50.7%、较求职整体的46.2%高出4.5个百分点，而在2018年上述比例分别为50.5%、47.5%，说明本科及以上的求职者职场竞争力较强、更有可能跨城求职。 4）从工作年限看，流动人才中46%工作5年及以下，高于求职总体的44%，职场新人更有可能跨城求职。2019年求职人才中工作年限为1年及以下、1-3年、3-5年、5-10年、10-20年、20年以上分别占3.1%、21.1%、19.4%、30.3%、22.3%、3.8%，流动人才中各工作年限人才分别占比3.3%、23.0%、19.3%、28.2%、21.9%、4.3%，其中工作5年以下的分别占比43.6%、45.7%，说明部分职场新人的职业发展和生活愿景尚有较大不确定性、更有可能跨城求职。而在2018年上述比例分别为39.3%、40.4%，2019年流动人才更加集中于5年及以下。 5）从工资水平看，流动人才中45%月收入超6000元，明显高于求职总体的40%，收入较高者更有可能跨城求职。求职人才中月收入4000元及以下、4001-6000元、6001-8000元、8001-10000元、10001-15000元、15000元以上分别占比29.3%、30.8%、17.2%、9.4%、8.0%、5.3%，流动人才中各收入人才分别占比26.4%、28.8%、18.1%、10.6%、9.6%、6.5%，其中6000元以上的分别占比39.9%、44.8%，而在2018年上述比例分别为39.9%、45.8%，说明收入更高的人才更有可能跨城求职。 6）从行业看，流动人才中51%分布在IT、房地产、制造业，高于求职人才总体的48%。2019年求职人才最多的前三行业是IT|通信|电子|互联网、房地产|建筑业、生产|加工|制造，分别占比19.4%、14.9%、13.9%，合计占比48.3%；流动人才最多的前三行业也是上述三个行业，分别占比19.0%、17.5%、14.8%，合计占比51.4%，说明流动人才分布更加集中，且流动人才在房地产|建筑业的分布远高于求职人才。从二级行业分布来看，2019年求职人才最多的前五行业分别是房地产/建筑/建材/工程、互联网/电子商务、教育/培训/院校、医疗/护理/美容/保健/卫生服务、酒店/餐饮，合计占比33.7%；流动人才最多的前五行业则略有不同，第四和第五名分别是加工制造（原料加工/模具）、医疗/护理/美容/保健/卫生服务，合计占比34.7%。 2 榜单概览：上海持续3年成为最具人才吸引力城市 2.1中国最具人才吸引力城市100强：沪深京居前三 从人才吸引力指数观察，2019年上海、深圳、北京位居前三名，上海连续三年第一，广州、杭州、南京、成都、济南、苏州、天津位居前十。为衡量城市的人才吸引力，定义人才吸引力指数为人才流入占比、人才净流入占比、应届生人才流入占比、海归人才流入占比的加权结果。人才流入占比=流入某城市的人才/全国流动人才总量，人才净流入占比=（流入某城市的人才-流出某城市的人才）/全国流动人才总量，分别反映该城市引得来和留得住的能力。其中，流入某城市的人才指现居住地不在该城市、但简历投向了该城市的人才；流出某城市的人才指现居住地为该城市、但简历投向了其他城市的人才；全国流动人才总量指现居住地和简历投向地不一致的人才。应届生人才流入占比=流入某城市的应届生流动人才/应届生流动人才总量，海归人才流入占比=流入某城市的海归流动人才/海归流动人才总量，分别反映城市对年轻高学历人才和海归高学历人才的吸引力。从结果看，经济体量大且增长稳定的上海市人才吸引力指数2017年由第二名升至第一名，随后三年持续第一；由于深圳经济发展速度较快且人才政策吸引力强，2016-2019年深圳排名第3、3、3、2位；北京因严控人口、疏解产业，排名为第1、2、2、3位，有所下降；广州则始终为第4位；杭州因电商为代表的产业发展迅速，连续四年稳居第5；南京为第6、6、7、6名；成都2019年为第7名且近三年较为稳定；济南2019年为第8名，比2018年的第14名有所上升；苏州为第7、8、9、9，较为稳定；天津为第8、10、12、10名。2019年前50强中，东部、中部、西部、东北地区分别有33、6、8、3个；一二三四线分别有4、32、14、0个，分别占一二三四线城市数量的100%、91%、17%、0%；长三角、珠三角、京津冀、成渝、长江中游城市群分别有12、7、5、2、3个。 2019年应届生、海归将简历投向北上深广的比重分别占比24.5%、28.7%，均高于流动人才流向北上广深的整体比重20.2%，应届生和海归更倾向往一二线城市集聚。从应届生看，应届生人才流入占比前四名分别是北上深广，合计占比24.5%，高于北上深广的人才流入占比20.2%；应届生人才流入前十城市还有成都、杭州、郑州、南京、西安、天津，前十合计占比45.2%，高于前十城市的人才流入占比36.1%，意味着和流动人才相比，应届生人才更加向一二线城市集聚。和2018年相比，2019年流入北京、武汉、成都的应届生占比分别下降0.5%、0.5%、0.4%，流入济南、深圳的应届生占比分别上升0.3%、0.2%。从海归看，海归人才流入占比前四名分别是北上深广，合计占比28.7%，高于北上广深人才流入占比的20.2%；海归人才流入前十城市还有杭州、成都、南京、天津、苏州、青岛，前十合计占比44.6%，高于前十城市的人才流入占比35.5%，意味着和流动人才相比，海归人才也更加向一二线城市集聚，尤其是向一线城市集聚。和2018年相比，流入北京、成都的海归人才占比分别下降0.9%、0.3%，流入东莞、深圳、长沙、无锡的人才分别上升0.3%、0.2%、0.2%、0.2%。 2.2人才流动趋势：长三角珠三角人才集聚、京津冀人才流出 人才净流入占比是人才吸引力指数的核心指标，等于（流入某城市的人才-流出某城市的人才）/全国流动人才总量。 1）分地区看，2019年东部、中部、西部、东北人才净流入占比分别为5.8%、-2.4%、-0.2%、-3.2%，东部人才持续集聚，中西部持续流出但有所收窄，东北持续流出且幅度扩大。全国296个地级及以上建制市（不含三沙市）中，东部、中部、西部、东北城市分别有87、80、95、34个。从人才流入流出占比看，2016-2019年东部地区人才流入占比分别为64.2%、63.2%、60.8%、61.6%，均超六成但稍有下降，意味着全国流动人才超6成向东部集聚；中部地区人才流入占比呈上升趋势，而人才流出占比逐年下降；西部地区人才流入占比和流出占比均呈上升趋势；东北地区人才流入占比分别为6.0%、5.9%、5.3%、5.3%，逐年下降，人才流出占比分别为8.2%、8.2%、8.3%、8.5%，逐年上升。从人才净流入占比看，2016-2019年东部分别为7.8%、6.2%、5.7%、5.8%，虽略有下降但仍维持较高水平；中部分别为-4.0%、-3.2%、-2.4%、-2.4%，虽逐年上升但人才仍然净流出；西部分别为-1.6%、-0.7%、-0.3%、-0.2%，人才净流出但逐年上升至基本平衡状态；东北分别为-2.2%、-2.3%、-3.0%、-3.2%，人才净流出且幅度扩大。 2）分线城市看，2019年一线、二线、三线、四线人才净流入占比分别为-2.7%、1.1%、1.8%、-0.3%，2018年分别为-0.9%、4.9%、-0.3%、-2.3%，结合近4年数据观察，一线因京沪控人持续流出，二线人才持续集聚，三线较为平衡，四线持续流出。我们把全国296个地级及以上建制市划分为一二三四线城市，其中，一线城市为北上广深4个，二线城市35个，三线城市81个，四线城市176个（详见恒大研究院2019年4月报告《中国城市发展潜力排名：2019》）。从人才流入流出占比看，2016-2019年一线城市人才流入占比呈下降趋势，人才流出占比基本稳定；二线城市人才流入占比分别为44.9%、46.3%、47.9%、46.4%，呈上升趋势且约半数人才流入二线城市，人才流出占比基本稳定；三线城市人才流入占比分别为20.5%、19.3%、18.6%、20.8%，2019年上升较为明显，人才流出占比逐年下降；四线城市人才流入占比分别为12.2%、11.6%、11.6%、12.6%，2019年上升较为明显，人才流出占比呈下降趋势。从人才净流入占比看，2016-2019年一线分别为0.8%、-0.5%、-0.9%、-2.7%，受京沪控人影响一线人才净流入占比逐年下降，2017年开始由正转负；二线分别为0.6%、3.2%、3.6%、1.1%，二线人才持续集聚；三线分别为0.4%、-0.3%、-0.3%、1.8%，较为平衡；四线分别为-1.8%、-2.5%、-2.3%、-0.3%，人才持续净流出。 3）分城市群看，超6成人才流向五大城市群，2019年长三角、珠三角、京津冀、成渝、长江中游城市群人才净流入占比分别为5.0%、2.8%、-4.0%、0.0%、-0.5%，长三角、珠三角人才集聚，京津冀受北京控人影响人才净流出，成渝和长江中游基本平衡。从人才流入流出占比看，长三角人才流入占比和人才流出占比均呈下降趋势，2019年分别为22.6%、17.6%；珠三角人才流入占比较为稳定，人才流出占比分别逐年微降，2019年分别为13.9%、11.1%；京津冀2016-2019年人才流出占比分别为14.3%、16.2%、17.0%、17.3%，逐年上升；成渝人才流入占比和人才流出占比均较为稳定；长江中游人才流出占比逐年下降。2016-2019年分别有64.6%、64.7%、64.5%、63.1%的人才流入五大城市群，均超6成。从人才净流入占比看，2016-2019年长三角分别为4.7%、4.6%、4.6%、5.0%，人才净流入且占比高于其他城市群，人才大量向长三角集聚；珠三角分别为1.7%、2.0%、2.2%、2.8%，人才净流入且逐年上升；京津冀分别为-0.4%、-1.9%、-2.9%、-4.0%，人才净流出且流出规模逐渐扩大，主要受北京人才净流入占比逐年大幅下降影响；成渝分别为-0.7%、-0.2%、0.3%、0.0%，流入流出基本平衡；长江中游分别为-1.3%、-1.0%、-0.3%、-0.5%，流入流出基本平衡。 3 重点城市：深广杭宁渝汉人才净流入占比逐渐上升 从重点城市看，我们选取十大最具发展潜力城市（深圳、北京、上海、广州、成都、南京、武汉、重庆、天津、杭州）作为观察对象，并根据一二线城市对其划分进行具体分析（详见恒大研究院2019年5月报告《中国十大最具发展潜力城市排名：2019》）。 3.1一线城市：北上人才净流入占比逐年下降、深广呈上升趋势 从2019年人才净流入占比看，四个一线城市北上深广分别为-3.9%、0.5%、0.2%、0.6%，广州最高、北京最低。从2016-2019年人才净流入占比的趋势变化看，北京、上海因严控人口、疏解产业而逐年下降，分别从-0.7%、1.3%降至-3.9%、0.5%；广州逐年上升、深圳呈上升趋势，分别从0.3%、-0.2%升至0.6%、0.2%，主要因为广州发展速度较快、生活成本在一线城市中最低、大学生数量全国最多，深圳经济发展速度快且人才吸引政策力度大。 1）北京：2016-2019年人才净流入占比分别为-0.7%、-2.3%、-2.7%、-3.9%，持续为负且降幅扩大，主因北京严控人口、疏解产业；北京和上海互为人才外流第一目标城市，北京流向上海、上海流向北京的人才流出在全国流动人才总量中占比分别为0.8%、0.6%，人才从北京净流向上海。北京常住人口增量逐年下滑，2011-2018年从57万降至-17万，2019年缩窄至-1万，2017-2019年连续3年为负，2016-2019年北京的常住人口增量始终在一线城市中最低。2016-2019年北京人才流入占比分别为7.2%、7.3%、7.1%、6.3%，但人才流出占比持续攀升，分别达7.9%、9.6%、9.9%、10.2%，北京的人才流入和人才流出均居全国城市首位，但流出逐年攀升、流出明显大于流入，使得人才净流入占比分别为-0.7%、-2.3%、-2.7%、-3.9%。从来源看，2019年人才向北京流入的前十大城市分别为上海、天津、郑州、深圳、廊坊、石家庄、西安、成都、沈阳、武汉，合计占比达44.7%。其中，京津冀城市有3个，合计占比达15.6%。人才流入北京主要因为北京经济体量大、薪酬水平高，2019年GDP规模达到3.5万亿，仅次于上海、排名第二，同时13个行业中北京有8个的薪酬位于所有城市之首。从去向看，北京人才外流的前十大城市分别为上海、天津、深圳、成都、廊坊、济南、杭州、广州、石家庄、西安，合计占比达42.5%。其中，流出北京的人才中7.7%流向上海，流出上海的人才中13.1%流向北京，北京和上海互为人才外流目标城市的第1位，北京流向上海和上海流向北京的人才流出在全国流动人才总量中占比分别为0.8%、0.6%，人才从北京净流向上海。流出北京的人才增多主要因为北京控制人口、疏解产业。2013年北京开始严控人口，2015年发布的《京津冀协同发展规划纲要》要求北京外迁非首都核心功能，2020年及之后北京常住人口控制在2300万人以内。根据北京市发改委，截至2019年底，北京市不予办理的工商登记业务累计达2.28万件；2014-2019年北京市退出一般制造业企业2759家，疏解提升市场631个、物流中心122个。根据国家统计局数据，2014-2018年北京规模以上工业企业单位数累计减少489家。2019年北京流出人才的29.7%来源于IT|通信|电子|互联网行业，高于除深圳外的其他8个重点城市，也高于北京流入人才流向该行业的比例23.4%。 2）上海：2016-2019年人才净流入占比分别为1.3%、1.2%、0.9%、0.5%，持续净流入但逐渐下降，主因上海控制人口及产业转移。2011-2019年上海常住人口增长明显放缓，增量从44万降至4万，其中有两年为负。2016-2019年上海人才流入占比分别为6.3%、6.1%、5.6%、5.2%，持续下降，人才流出占比分别为4.9%、4.9%、4.7%、4.8%，流入大于流出，人才净流入占比分别为1.3%、1.2%、0.9%、0.5%。从来源看，人才向上海流入的前十大城市分别为北京、苏州、深圳、青岛、杭州、南京、合肥、郑州、成都、武汉，合计占比达48.1%，显著高于2018年前十来源地的45.7%，上海人才来源集中度有所提高。其中，北京占比15.1%，而长三角城市有4个、合计占比16.3%。人才流入上海主要因为上海的经济体量大、薪酬水平高。2019年上海GDP规模达到3.8万亿、位列全国城市第一。2019年上海流入人才中9.9%流向商业服务，显著高于其余9个重点城市。13个行业中上海有4个薪酬位列第一、8个位列第二，其中商业服务位列第一。从去向看，上海人才外流的前十大城市分别为北京、杭州、苏州、深圳、南京、广州、合肥、成都、郑州、无锡，合计占比达51.6%。其中，长三角城市有5个，合计占比达25.9%，长三角城市对上海的人才有分流作用。人才流出上海主要因为上海控制人口规模和产业转移，2016年上海“十三五规划”及《上海城市总体规划纲要（2015-2040）》均要求2020年及之后上海常住人口控制在2500万人以内。根据国家统计局数据，2013-2018年上海规模以上工业企业减少1666家。2019年上海流出人才的7.6%、7.4%来源于服务业和金融业，高于其余9个重点城市，也高于上海流入人才流向该行业的比例4.4%、5.7%。 3）深圳：2016-2019年人才净流入占比分别为-0.2%、0.1%、0.4%、0.2%，主因深圳经济发展速度较快、人才政策有吸引力；深圳和广州互为人才外流第一目标城市，深圳流向广州和广州流向深圳的人才流出在全国流动人才总量中占比分别为0.7%、0.6%，规模基本平衡。2015年深圳常住人口增量从2014年的15万大幅上升至60万，2015-2018年平均增量为56万。2016-2019年深圳人才流入占比基本稳定在4.9%左右，分别为4.8%、5.1%、5.0%、4.7%，但人才流出占比呈下降趋势，分别为5.0%、4.9%、4.6%、4.6%。从来源看，人才向深圳流入的前十大城市分别为广州、北京、天津、东莞、上海、成都、长沙、武汉、惠州、佛山，合计占比达52.8%，高于2018年前十来源地的50.4%，深圳的人才来源集中度有所提高。其中，珠三角城市有4个，占比22.9%；流入深圳的人才中13.1%来自广州，流入广州的人才中17.4%来自深圳，深圳和广州互为人才来源城市的第1位。人才流入深圳主要因为经济发展速度相对较快和人才政策有吸引力。2019年深圳GDP增速6.7%，高于全国平均的6.1%，也高于北京和上海的6.1%、6.0%；2016-2019年深圳平均GDP增速为8.0%，高于广州、北京、上海的7.0%、6.6%、6.6%。深圳还拥有华为、腾讯、平安等众多著名企业，尤其是互联网企业，吸引大量人才。深圳的落户政策逐渐放宽，且补贴幅度较大，根据深圳市人力资源和社会保障局数据，2016年深圳将全日制本科生、硕士、博士的租房相关补贴从6000、9000、12000元分别提高至15000、25000、30000元，2017年落户门槛放宽至35岁以下专科学历人才，对新引进的两院院士和杰出人才、地方级领军人才、后备级人才分别给予300万、200万、160万的奖励。从去向看，深圳人才外流的前十大城市分别为广州、东莞、上海、北京、惠州、佛山、长沙、杭州、武汉、成都，合计占比达53.9%，低于2018年前十去向地的56.4%，深圳人才流向的方向更加分散。其中，广州占比达15.0%，珠三角城市有4所，合计占比32.3%，深圳和珠三角地区人才流动频繁；流出深圳的人才中15.0%流向广州，流出广州的人才中18.6%流向深圳，深圳和广州互为人才外流目标城市的第1位，深圳流向广州和广州流向深圳的人才流出在全国流动人才总量中占比分别为0.7%、0.6%，规模基本平衡。 4）广州：2016-2019年人才净流入占比分别为0.3%、0.5%、0.5%、0.6%，人才净流入且持续稳定增长，主因广州发展速度较快、生活成本在一线城市中最低。广州常住人口增量总体呈上升趋势，2011-2019年从4万升至40万。2016-2019年广州人才流入占比基本稳定在4.2%左右，分别为4.2%、4.3%、4.2%、3.9%，2019年略有下降，人才流出占比持续下降，分别为3.9%、3.8%、3.6%、3.3%，流入大于流出，使得人才净流入占比分别为0.3%、0.5%、0.5%、0.6%，逐年上升。从来源看，人才向广州流入的前十大城市分别为深圳、北京、佛山、东莞、上海、长沙、成都、武汉、珠海、郑州，人才流入占比合计达50.8%。其中，深圳占比17.4%，珠三角城市有4个，合计占比29.6%。人才流入广州主要因为发展速度较快、生活成本较低。2019年广州GDP增速为6.8%，高于北京、上海、深圳的6.1%、6.0%、6.7%。广州的生活成本在一线城市中最低，根据英国经济分析智囊机构经济学人智库（EIU）发布的《2019年全球生活成本调查报告》，在全球133个城市样本中，上海与深圳排名并列第25位，北京、广州分别排名49、68位；2018年北京、上海、深圳、广州的房价收入比分别为27.8、21.5、23.8、14.8年，广州的房价和生活成本在一线城市中最低。2019年广州流入人才的13.3%、5.3%流入贸易、批发、零售、租赁业，以及服务业，明显高于其余9个重点城市。从去向看，广州人才外流的前十大城市分别为深圳、佛山、东莞、北京、上海、珠海、杭州、中山、惠州、长沙，人才流出占比合计达57.2%。其中，深圳和佛山占比分别为18.6%、12.1%，珠三角城市有6个，合计占比44.9%，与北京13.6%的人才流向京津冀都市圈、上海25.9%的人才流向长三角都市圈和深圳32.3%的人才流向珠三角都市圈相比，广州人才流向珠三角都市圈城市的比重显著更高。一方面是因为珠三角多为粤语城市、文化相近，另一方面是广州高校数量较多，广东省人才为求学向广州集聚，毕业后从广州回流至省内其他城市。根据教育部数据，广州普通高校数、211高校数分别为37、6所，分别排名第5、6名；根据国家统计局数据，2018年广州普通本专科在校生人数为108.6万人、位列全国第一。 3.2二线城市：杭宁渝汉人才净流入占比呈上升趋势、津蓉有所下降 从2019年人才净流入占比看，6个重点二线城市杭宁渝汉津蓉分别为1.4%、0.9%、0.3%、0.1%、-0.1%、-0.7%，杭州最高、成都最低。从2016-2019年人才净流入占比变化看，杭州从0.8%逐年升至1.4%，因电商为代表的产业发展迅速且薪酬相对较高；南京、重庆、武汉呈上升趋势，分别从0.8%、-0.1%、-0.3%升至0.9%、0.3%、0.1%，南京经济增速在十城中排名第一且2018年实施“宁聚计划”吸引人才，重庆的信息技术产业具有较强的人才吸引力，武汉2017年实施“百万大学生留汉”政策留住人才；天津人才净流入占比逐年下降，从0.2%降至-0.1%，主要因为发展速度放缓且薪资水平在十城中倒数第一，成都在-0.3%至-0.8%区间波动，主要由于薪资水平相对较低。 1）杭州：2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、1.0%、1.2%、1.4%，始终为正且逐年攀升，主因杭州以电商为代表的产业发展迅速、薪酬超越广州在十大城市中位列第四。2013-2019年杭州常住人口增量从4万逐渐增至55万，2019年常住人口增量杭州排名全国第一。2016-2019年杭州人才流入占比分别为3.0%、3.3%、3.3%、3.4%，人才流出占比分别为2.2%、2.3%、2.1%、2.0%，人才流入明显大于流出，使得人才净流入占比分别为0.8%、1.0%、1.2%、1.4%，逐年攀升，2018-2019年居全国之首。从来源看，人才向杭州流入的前十大城市分别为上海、北京、深圳、合肥、宁波、郑州、南京、广州、苏州、成都，合计占比达46.6%，明显高于2018年杭州人才前十来源地的44.0%，杭州的人才来源集中度有所上升。其中，来自上海和北京的人才合计占比23.6%，杭州发展所需人才主要在一线城市中，杭州也具有从一线城市抢夺人才的能力。且杭州前十来源地有5个来自长三角地区，合计占比达25.1%。人才流入杭州主要是因为产业发展迅速，尤其以阿里巴巴为代表的电商行业发展较快。根据杭州市统计局，2019年杭州数字经济产业增加值增长15.1%，其中，电子商务产业增加值14.6%，均高于杭州GDP增速6.8%。2019年杭州流入人才28.8%流向IT|通信|电子|互联网行业，明显高于其余9个重点城市，其中，12.8%流向互联网/电子商务二级行业，高于除重庆外的其余8个重点城市。同时杭州薪酬较有吸引力，在十个重点城市中位列第四，高于广州，其中13个行业中杭州有1个位列第一（交通|运输|物流|仓储），1个位列第二，2个位列第三，7个位列第四。从去向看，杭州人才外流的前十大城市分别为上海、北京、宁波、南京、深圳、苏州、嘉兴、绍兴、广州、金华，合计占比达44.9%。其中，有7个去向长三角地区，合计占比达32.3%。 2）南京：2016-2019年人才净流入占比分别为0.8%、0.9%、0.9%、0.9%，始终为正且比较稳定，主因南京发展速度较快且2018年“宁聚计划”实施吸引人才。和上述其他城市相比，南京常住人口增量相对稳定，2011-2019年始终在2-10万区间波动、2019年为6万。2016-2019年南京人才流入占比分别为3.1%、3.0%、2.9%、2.8%，人才流出占比分别为2.3%、2.1%、1.9%、1.9%，均逐年下降，但人才流出明显大于流出，使得南京人才净流入占比分别为0.8%、0.9%、0.9%、0.9%，基本稳定。主要因为落户条件放宽且电子通信、制造业等行业增长速度较快。2018年“宁聚计划”即《人才落户实施办法》实施，不再以就业为落户前提，年龄条件也从35岁放宽到40岁。根据各市统计局数据，2019年南京GDP同比增长7.8%，不仅高于全国的6.1%，也在十大重点城市中排名第一；2018年南京规模以上工业增加值同比增长7.8%，高于全国的6.2%，其中，新能源汽车、工业机器人、集成电路产量分别增长253.1%、108.9%、29.6%，高于全国的66.2%、6.4%、11.2%。从来源看，人才向南京流入的前十大城市分别是北京、上海、苏州、无锡、合肥、杭州、西安、深圳、徐州、成都，合计占比达45.7%。其中，有5个是长三角地区，合计占比达25.8%。从去向看，南京人才外流的前十大城市分别为上海、苏州、北京、无锡、杭州、常州、徐州、合肥、扬州、镇江，合计占比达49.5%。其中，有8个是长三角地区，合计占比达40.8%。南京和长三角的人才互动非常频繁，部分因为南京高校较多，长三角人才为求学向南京集聚，毕业后从南京回流至长三角其他城市。根据教育部数据，南京普通高校数、211高校数分别为34、10所，分别排名第6、3名。 3）重庆：2016-2019年人才净流入占比分别为-0.1%、-0.1%、0.5%、0.3%，2018年由负转正主因对信息技术产业具有较强的人才吸引力。重庆常住人口增量维持在高位，2011-2019年增量平均为27万。2016-2019年重庆人才流入占比总体呈上升趋势，分别为1.3%、1.3%、2.0%、1.8%，人才流出占比在2016-2018年均为1.4%、2019年上升至1.6%，导致人才净流入占比分别为-0.1%、-0.1%、0.5%、0.3%，逐年上升且2018年由负转正。从来源看，人才向重庆流入的前十大城市分别为成都、北京、西安、长沙、上海、深圳、天津、贵阳、广州、武汉，合计占比达62.8%。其中，成都流入重庆占比达26.4%，高于大部分城市第一来源地占比，主要因为地理位置近且电子产业等具有较强吸引力。2019年重庆流入人才中25.7%流向IT|通信|电子|互联网行业，高于除杭州外的其余8个重点城市，也明显高于流出人才从事该行业的比例13.1%，其中2019年重庆流入人才中14.4%流向互联网/电子商务的二级行业中，显著高于其余9个重点城市。根据国家统计局和中国电子信息产业统计年鉴数据，重庆电子商务企业个数2013-2018年从640个增加到2545个；重庆规模以上电子信息企业个数2008-2017年从68个增加到540个。重庆市统计局数据显示，2019年1-11月重庆规上软件和信息技术服务业营收同比增长45.2%，高于全国2019年信息技术服务业营收增速的20.8%。从去向看，重庆人才外流的前十大城市分别为成都、北京、上海、深圳、广州、西安、杭州、贵阳、武汉、昆明，合计占比达51.0%。 4）武汉：2016-2019年人才净流入占比分别为-0.3%、0.0%、0.8%、0.1%，2017年由负转正，主因“百万大学生留汉”政策实施。2011-2019年武汉常住人口增量平均为16万人，常住人口保持较高增长。2016-2019年武汉人才流入占比分别为2.1%、2.2%、2.7%、1.9%，人才流出占比2.3%、2.1%、1.9%、1.8%，逐年下降，使得人才净流入占比分别为-0.3%、0.0%、0.8%、0.1%。主要因为2017年开始的“百万大学生留汉创业就业工程”，大学生可以低于市场价20%买到安居房或租到租赁房；不满40周岁的留汉大学毕业生可凭毕业证落户，硕士、博士不受年龄限制可直接落户；专科、本科、硕士、博士的指导性最低年薪标准分别为4万元、5万元、6万元、8万元。根据武汉市委组织部，2017-2019年新增留汉大学生共109.5万人，提前两年完成2017年确定的五年达到100万的目标。从来源看，人才向武汉流入的前十大城市分别为北京、深圳、上海、郑州、长沙、成都、广州、西安、杭州、襄阳，合计占比达45.0%。从去向看，武汉人才外流的前十大城市分别为北京、深圳、上海、广州、杭州、长沙、南京、成都、郑州、宜昌，合计占比达45.1%。 5）天津：2016-2019年人才净流入占比分别为0.2%、0.1%、-0.1%、-0.1%，逐年下降且2018年由正转负，主因天津发展速度放缓、2019年GDP增速5.3%在十城中最低、且薪资在十城中最低。天津常住人口增量呈下降趋势，2011-2019年从56万降至2万。2016-2019年天津人才流入占比分别为2.3%、2.2%、2.2%、2.3%，较为稳定，流出占比分别为2.0%、2.1%、2.3%、2.4%，逐年上升，使得人才净流入占比分别为0.2%、0.1%、-0.1%、-0.1%，逐年下降。从来源看，人才向天津流入的前十大城市分别为北京、上海、沈阳、石家庄、廊坊、深圳、唐山、保定、西安、郑州，合计占比达55.1%。其中，北京占比高达31.8%，显著高于其余城市第一来源地占比，主要因为地理位置近。从去向看，的天津人才外流的前十大城市分别为北京、深圳、上海、石家庄、廊坊、济南、广州、杭州、重庆、保定，合计占比达54.5%。其中，北京占比22.8%，显著高于其余城市第一去向地占比，主要因为地理位置近且北京工作机会多。人才流出天津主要因为发展速度放缓且薪资水平低，根据各市统计局数据，天津2019年GDP增速为5.3%，在十大重点城市中倒数第一；2017-2019年GDP同比增速平均为4.0%，不仅远低于2010-2016年的平均增速12.6%，也远低于2017-2019年杭州、南京的平均增速7.2%、7.9%；同时天津薪酬较低，2019年4季度平均月薪为7813元，在十城中排名倒数第一，13个行业中天津有10个在十城中位列最后。 6）成都：2016-2019年人才净流入占比分别为-0.8%、-0.3%、-0.3%、-0.6%，始终为负，主因薪资水平较低，重庆与成都互为人才外流第一目标城市，人才从成都净流向重庆。成都常住人口增量总体呈上升趋势，2011-2019年从2万升至25万，2016年变动较大、高达126万。2016-2019年成都人才流入占比分别为2.3%、2.8%、3.7%、2.9%，流出占比分别为3.2%、3.1%、4.0%、3.6%，流出始终大于流入且差距在2017-2019年逐年增大，使得人口净流入占比分别为-0.8%、-0.3%、-0.3%、-0.6%。净流出成都的人才较多是因为薪资水平低，2019年4季度成都平均月薪为8326元，在十大重点城市中排倒数第二，13个行业中有7个在十大城市中薪资水平排倒数第二。从来源看，人才向成都流入的前十大城市分别为北京、重庆、西安、上海、深圳、绵阳、长沙、广州、郑州、贵阳，合计占比达47.5%。从去向看，成都人才外流的前十大城市分别重庆、北京、深圳、西安、上海、绵阳、眉山、广州、德阳、南充，合计占比达46.2%。其中，流出重庆的人才中17.9%流向成都，流出成都的人才中13.6%流向重庆，重庆与成都互为人才外流目标城市的第1位，成都流向重庆和重庆流向成都的人才流出在全国流动人才总量中占比分别为0.5%、0.4%，人才从成都净流向重庆。2019年成都流出人才的30.6%来源于房地产|建筑业，显著高于其他9个重点城市，且远高于成都流入人才流向该行业的比例13.1%。 智联招聘课题组专家李强 王一新 周培 李小丽 北京大学黄玉致、伦敦大学学院闫婧对本文有贡献
未来五年“四低两高”的经济运行模式依然会持续。“四低”主要体现在持续的低增长，持续的低贸易，持续的低通胀，持续的低利率；“两高”表现在高债务和高风险上。 关于低增长，今年是一个非常低的低点，明年会摆脱低点。但是摆脱低谷会不会使我们回到过去4%左右的稳态增长环境呢？我们认为是否定的。 未来的增长不仅仅是不确定性很大，同时更重要的是新冠疫情对整体经济基本面带来了结构性深层次的实质性冲击。这些冲击大家的预测差别非常大。而影响未来经济的因素中，有一个现象不容忽视，就是大家期盼的技术革命对于经济增长的推动作用越来越弱，而不是越来越低。 产业革命和技术革命的突破和发展，要着重看几个方面：一是有没有基础理论突破，二是有没有重大技术和工艺的突破，三是有没有产生蜂聚现象，四是产业化似乎处于加速状况，五是从经济增长、经济组织方式、社会模式的重大转变进行研判，这几个研判并不支持我们近几年有重大的技术革命和组织革命。 未来五年，技术进步并不支持我们摆脱长期停滞的状况。 另一个很重要的参数是人口老龄化，在未来几年会出现加速。特别是从2020年到2035年全球老龄化率从9%越过10%，这导致世界储蓄率会发生一系列变化，资本形成会产生一系列系统性的变化。这几大变化导致低增长会持续。 目前世界正在经历第四次逆全球化，人类经历了四次逆全球化，这四次逆全球化一个很重要的基本规律是在大国博弈、超级博弈的时期，逆全球化往往不是在五年八年，而是持续二十年左右，从2008年到现在已经持续12年的逆全球化，是不是结束了？答案否定的，逆全球化还会进一步进行。特别是新冠疫情使安全问题、产业链的备胎问题全面提出，即使新冠疫情得到全面控制，产业链供应链的重构也会导致逆全球化更进一步。全球出口占GDP的比重，从2008年最高点26.5%下降到2019年21.6%，下降4个点。今年一年下降5个点。 我们预计未来几年，这个数字依然不好看。IMF预测未来出口增长反弹之后会有一个快速的回落。 第三个问题是，全球是不是在大刺激之后马上出现通货膨胀？我们的判断，目前全球将维持低通胀，特别是发达国家和新型经济体的状况，基本上保持一个很低迷的状况。同时大宗商品价格指数也不会像很多人讲的，在后疫情时期会出现超级反弹的过程。这样也会给我们带来很多的警示。 第四个问题是低利率。美国、欧元基本上是零利率，美国和英国基本上是接近零利率，全球的均衡实际利率已经为负，重要资产的收益率也是处于历史最低点。低利率的形成，使大家考虑很重要的问题是世界经济是不是会日本化。因为日本在这种低利率、低增长、老龄化的状况下已经持续了接近三十年的时间。 同时，高债务将进一步持续。到今年10月份全球债务总量已经达到272万亿美金，债务率升至365%，这个数字很高。而这个过程中，一个是国家由于今年财政赤字率导致政府债务率大幅度上扬，发达国家的政府债务率已经达到124.7%，已经超过了二战后1946年最高点。新兴经济体也达到了65.3%的历史高峰。更为头疼的是，在债务这么高的状况下，金融领域发生了一系列的变化，脱实向虚，全球股市中纳斯达克指数在这几个月增长42.7%，道琼斯指数增长了5.8%，我们的上证、深证增长得也不错。但是经济增长速度是一个大缺口。因此在未来几年，特别是明年，全球泡沫化，脱实向虚有可能是一个很重要的主题。这个主题带来的是什么？是一个高级的金融风险问题，因此我们看到的高债务、高风险在目前这种结构搭配下出现问题。这使经济运行四低两高不仅没有解决，还会进一步持续。 世界上面临的社会问题、政治问题不仅没有解决，反而在冲突中进一步恶化。不仅在恶化，而且解决的方案又成为比问题还要严重的问题。原因之一是我们没有找到解决不平衡问题的方法。世界的不平等已经很严重，二战前夕大家会看到世界的解决方法是德国模式、北欧模式、苏联模式、美国模式，这几种模式在收入不平等问题上、在全球化这个时代已经全面破产。美国在这次竞选中几位候选人对于不平等提出了几大方案，一是全民收入计划，二是全球资本税收体系，三是新国家主义。这几种方案能解决目前的问题吗？我们很担忧。并且更重要的是，全球这个问题在各大板块、各个国家得到了深化，同时财富分化现象比收入分化现象更为严重。所以第二个很重要的是，由于收入不平等难以解决，那么植根于收入分配之上的社会分化、社会激化、社会民粹化，将会上升到一个新的阶段。我们所看到民粹主义短期得不到解决，民粹主义指数目前已经跟1933年的历史最高点大致相当。同时民族主义、孤立主义在这种状况下难以得到解决。最明显的是区域主义代替世界主义，一系列的协议都是立足于区域做一些事情。更为重要的是，民粹主义和民族主义这两种主义孕育出来的强人政治和个性政治，不仅不会缓和，反而进一步加强。大国领袖有特点，小国领导也超级有特点，因为有特点的选民选出有特点的领袖，大家也会看到我们的地缘政治全面恶化，地缘政治指数已经达到历史高峰。 所以我们会看到，未来五年依然是一个超级时代，在这个超级时代我们面临的风险前所未有。亚洲时代到来，是不是会减少我们的一些问题呢？世界的中心向亚洲转移，亚洲的中心向中国转移。但是我们会看到世界的角力完全向亚太区域转换，这个转换使我们成为冲突的焦点。我们怎么进行定位，非常重要。还有就是金德尔博格陷阱的问题，比如美国拜登政府上台是不是提供了新一轮的世界公共品？这个答案也是否定的。 世界经济刚刚开始全面开启新一轮的低迷期，我们没有找到世界复苏的方法。各国的结构性问题和世界结构性问题将持续发酵。全球低速增长必定会带来全球利益分配模式的持续变化。就是这个蛋糕越变越小，分蛋糕的方法越来越恶劣，并带来各国冲突和世界格局的变化，大国博弈持续掀起新浪潮。八大问题没有得到解决，反而进一步恶化，同时疫情不仅仅使一些表象性的问题恶化，更重要的是基础性、结构性、趋势性的因素发生重大变化。 未来五年是中国的关键期，保持中国经济相对稳定，带来格局和博弈的质变是非常重要的。我们必须作出一系列的考虑，一是如何突破卡脖子的约束，二是如何改变不对称的博弈，三是如何在博弈激化中稳住基本盘，四是在新一轮大变局中构建新的合作平台和新的竞争力，五是在世界动能弱化的时候如何构建国民经济循环的新动能，这很自然地延伸出我们在五中全会谈到的新发展格局来进行调整深化过去的各种战略，这种战略一是科技自立自强，产业链供应链自主控制实现创新驱动。二是推动关键环节的改革，实现第二轮制度的红利。三是实行需求扩大战略，推进需求侧的改革。四是通过教育强国，人才强国，推动人口红利转换为人力资源红利。 （本文节选自2020中国企业改革发展峰会暨成果发布会，刊发于12月29日企业思想家微信公众号。）
要点 本轮人民币升值对出口的影响主要体现在财务冲击而非竞争力打击。综合来看，人民币升值对企业出口的财务影响也不如想象中那么大。 2020年，人民币汇率（如非特指，本文均指人民币兑美元双边汇率）走势先抑后扬，从6月份起震荡走高。2020年年末，境内人民币汇率中间价和银行间市场收盘价分别为6.5249和6.5398，均较5月底上涨9.3%，较上年末分别上涨6.9%和6.5%。短期内人民币汇率大幅升值对外贸出口的影响引发广泛关注。以下是笔者对相关问题的思考。 人民币升值对出口影响的两个客观事实 考察人民币升值对外贸出口的影响，需要注意到以下两方面客观事实： 第一，2020年下半年外贸出口伴随着人民币升值而进一步加速增长。2020年6-11月，我国出口同比分别增长0.5%、7.2%、9.5%、9.9%、11.4%和21.1%。导致这种形势的主要原因在于：一是受益于我国率先走出疫情，国内全产业链供应链复工复产，及时弥补了全球市场供需缺口，促使出口超预期增长。这也符合我国外贸出口对外需（国际经济景气）敏感，而对汇率不敏感的一般历史经验。二是虽然2020年6-12月人民币兑美元双边汇率累积了近10%的升幅，但同期人民币多边汇率——如万得人民币汇率预估指数仅升值2.7%（见图1）。故本轮人民币双边汇率升值主要反映了美元走弱的影响，对中国出口价格竞争力的影响有限。 第二，本轮人民币升值对出口企业的财务影响大于对出口竞争力的冲击。如前所述，过去七个月，人民币多边汇率涨幅并不大，即便从2020年全年来看，万得人民币汇率预估指数涨幅也只有3.7%，低于同期双边汇率近7%的涨幅。然而，自2020年6月人民币升值以来，7-12月人民币月平均收盘价环比升幅都在1%以上（见图2）。考虑到企业从出口报关到收款，通常有1至3个月的时间差，期间企业出口收入美元要承担的汇兑损失约为1%-4.7%。9月以来，企业要承担的最大汇兑损失更是在4%左右。 人民币升值对出口的影响或有限 基于上述事实，综合多方面因素看，笔者认为，人民币升值对我国出口的影响或不如想象中大。 第一，从年平均汇率看本轮人民币升值对出口的影响较小。从财务上讲，当进行本外币折算时，如果是存量数据，应该用期末时点汇率；如果是流量数据，则用期间平均汇率。尽管从时点汇率看，2020年人民币汇率中间价和收盘价均有较大升幅，但从年平均汇率看，中间价与上年基本持平，收盘价也仅上涨了0.17%（见图3）。也就是说，人民币汇率变动对2020年中美经济实力对比变化的贡献基本可以忽略。同理，不考虑各月出口额分布的不均匀，企业收到外汇即结汇，与2019年相比，在汇率上差别并不大。而即便考虑出口增速前低后高的因素后，2020年前11个月，出口结汇收入人民币也仅减少0.22%。 第二，主动进行汇率风险对冲可减少汇兑损失。据国家外汇管理局统计，2020年前11个月，银行代客即期结汇中有13.7%是远期结汇履约，占比较上年全年上升2个百分点，且10月和11月占比明显高于前9个月（见图4）。同期，银行代客期权交易相当于远期交易量的63.7%。鉴于二者交易的期限结构相近，故可假定这两种交易的客户结售汇方向也相近，由此推理出银行代客即期结汇中约有22.4%做了远期结汇性质的避险操作，其中约90%是1年以内的避险交易（这符合国内企业出口合同基本一年一签的经济特征）（见图5）。由于货物贸易属于有形贸易，银行真实性审核更易把关，故有理由相信，银行代客贸易结汇项下的远期结汇履约占比更高，或不低于25%。在本外币利差为正的情况下，以利率平价理论为定价基础的远期汇价要好于即期，因此这部分结汇由人民币升值造成的汇兑损失有望减轻。 第三，跨境贸易以人民币计价结算可以降低汇率波动风险。据人民银行统计，2020年前11个月，货物贸易项下人民币结算占比平均为14.5%。其虽然低于2015年的峰值26.0%，却延续了2017年以来占比逐年回升的态势（见图6）。此部分进出口以人民币计价结算，境内企业不用承担汇率风险，有助于减轻人民币升值造成的出口财务损失。 第四，出口价格指数上涨有助于部分抵消人民币升值的影响。据海关统计，2020年3-8月，出口价格指数同比均有所上涨；1-2月合计，以及9月、10月出口价格指数同比虽有所下降，但考虑到同期PPI同比负增长，出口价格跌幅也有所收敛（见图7）。同时，除1、2月份合计，以及9月份外，2020年前10个月的其他月份贸易条件指数均同比改善（4至7月份，同比改善幅度都在10%以上）。这也有利于企业通过进口降低成本，增强抗升值冲击的能力。 第五，如果进口以出口外汇收入支付，其也是汇率风险的自然对冲。根据人民银行和国家外汇管理局的统计数据测算，对非金融企业境内外汇存款月底余额和月平均人民币汇率收盘价取自然对数后，2014年12月至2017年12月间，二者为弱正相关（相关系数为0.494）；2018年1月至2020年11月间，二者转为高度负相关（相关系数为-0.891，其中2020前11个月二者相关系数为-0.933），即人民币越贬值（在直接标价法中，意味着数值变大），企业越减少外汇存款，用于对外支付或结汇（见图8）。加上前述以人民币计价结算和主动进行风险对冲，企业货物出口项下或有不少于一半的收入免于或减少汇率波动风险。 第六，如果选择合适的外币计价结算货币，出口企业也有机会减少汇兑损失。2020年全年，人民币汇率中间价上涨6.9%，与美元指数下跌6.7%的幅度大体相当，故本轮人民币强势较大程度反映了同期美元的弱势。与此同时，从境内银行间市场24种人民币兑外币交易的中间价看，2020年全年人民币兑欧元、澳大利亚元、新西兰元、瑞士法郎、丹麦克朗、瑞典克朗这6种外币仍有所下跌。其中，欧元、瑞士法郎和瑞典克朗占到美元指数六个权重货币的一半，权重合计达65.4%。而2020年人民币兑这三种货币的跌幅分别为2.6%、2.7%和6.3%（见图9）。2020年前11个月，境内非银行部门跨境外币收入中，欧元占比3.6%，较上年全年上升了0.3个百分点（其他两种货币未单独披露数据），这在边际上有助于境内出口企业降低人民币升值造成的财务冲击。 综上所述，2020年，我国外贸出口表现强劲，主要反映了疫情的错峰效应，与人民币汇率水平无关，迄今为止出口受汇率波动的影响也比较小。本轮人民币升值对出口的影响主要体现在财务冲击而非竞争力打击。综合考虑多方面因素，人民币升值对企业出口的财务影响也不如想象中那么大。企业可以通过主动或者被动方式，部分管理相关风险。对于企业而言，跨境外币计价结算币种的多元化十分重要。即便预期美元指数将继续走低，其也是兑欧元、日元、英镑、加元、瑞典克朗、瑞士法郎等主要货币下跌；因此，只要这些货币兑美元的涨幅大于人民币兑美元的涨幅，选择相关货币用于外贸出口的计价结算，也能够规避人民币升值带来的风险。 来源 |《中国外汇》2021年第1期
摘要： （1）资管新规和理财新规等对银行理财整改的要求具体包括：打破刚兑；规范资金池，实行净值化管理；控制资产期限错配；非标限额和集中度管理；统一杠杆比例；限制摊余成本法的使用范围等。 （2）银行理财整改现状 规模：2020年非保本银行理财规模估计在25万亿左右。 资产配置：银行理财减配非标等资产，增配信用债。 期限：银行理财期限整体提升，不过具体来看正逐步朝两个方向发展：一是现金管理类产品；二是长期限的封闭式或定开产品，主要用于对接非标。 净值化转型进度：2020年银行理财净值化转型进度预计超过一半，其中国有行转型进度相对偏慢。 （3）当前银行理财整改的主要困难在于部分在2021年底前未能自然到期的存量资产难以处置和压降，主要包括：非标；非上市公司股权、PPP项目、产业基金等；商业银行二级资本工具（含二级资本债、永续债以及此前的次级债和混合资本债）。 （4）虽然部分老产品难以在2021年底前整改完毕，但在银行理财转型之路仍会进一步推进，对债市而言存在以下几方面的影响：一、利好同业存单和短久期、高等级信用债；二、长久期债券配置需求可能不足；三、关注票息平衡和信用容忍度变化。 2020年7月31日，央行将资管新规过渡期延长至2021年底[1]。市场关注银行理财的整改情况，以及资管新规过渡期最后一年对债市可能的影响。本报告将对此进行分析。 资管新规和理财新规等对银行理财整改的要求 资管新规[1]和理财新规[2]等对于银行理财转型的要求主要集中在以下几方面： 打破刚兑，明确不得承诺保本保收益。 规范资金池，实行净值化管理。 控制资产期限错配。 2020年12月，银保监会工作论文《中国影子银行报告》指出，在资管新规出台前理财投资非标资产的平均剩余期限为784天，而非保本理财产品的平均剩余期限为129天，期限错配严重。资管新规要求，封闭式产品期限不得低于90天，并且资产中非标的终止日不得晚于封闭式产品的到期日或者开放式产品的最近一次开放日。 非标限额和集中度管理。 理财新规要求，银行理财产品投资非标的余额不得超过理财产品净资产的35%以及本行总资产的4%；投资单一债务人及其关联企业的非标余额不得超过本行资本净额的10%。 期限匹配以及限额和集中度管理的要求将推动银行理财资产配置从非标向标准化债权转变。 统一杠杆比例。 资管新规要求，每只开放式公募产品的总资产不得超过该产品净资产的140%，每只封闭式公募产品、每只私募产品的总资产不得超过该产品净资产的200%。 在此基础上，2019年12月银保监会和央行发布的《关于规范现金管理类理财产品管理有关事项的通知》（征求意见稿）对现金管理类理财产品的杠杆上限提出了更为严格的要求，为120%，直接对标货币基金。 根据中国理财网披露的数据测算，2019年末非保本理财整体杠杆水平在112%左右，符合监管要求。 限制摊余成本法的使用范围。 资管新规规定，采用摊余成本法估值需要至少满足以下其中一个条件：一、产品为封闭式产品，且所投金融资产以收取合同现金流量为目的并持有到期。二、产品为封闭式产品，且所投金融资产暂不具备活跃交易市场，或者在活跃市场中没有报价、也不能采用估值技术可靠计量公允价值。 2018年7月发布的《关于进一步明确规范金融机构资产管理业务指导意见有关事项的通知》[3]拓宽了摊余成本法的适用范围：“（在资管新规）过渡期内，对于封闭期在半年以上的定期开放式资产管理产品，投资以收取合同现金流量为目的并持有到期的债券，可使用摊余成本计量，但定期开放式产品持有资产组合的久期不得长于封闭期的1.5倍；银行的现金管理类产品在严格监管的前提下，暂参照货币市场基金的“摊余成本+影子定价”方法进行估值。” 另外，2019年12月的《关于规范现金管理类理财产品管理有关事项的通知》（征求意见稿）也明确了现金管理类理财产品可以采用摊余成本法（当然需要满足一定的条件）。 值得说明的是，对于银行理财中的现金管理类产品，监管趋势是逐步向货币基金靠拢，确保与货币基金等同类产品监管标准保持一致，促进公平竞争，防范监管套利。 银行理财整改现状 （1）非保本银行理财规模 2020年非保本银行理财规模估计在25万亿左右。根据中国理财网的统计，2019年末非保本银行理财产品存续规模约为23.4万亿[1]；根据银保监会答记者问披露的数据测算2020年4月上升至25万亿左右。 目前官方并没有进一步披露2020年2、3季度的规模数据，而从历史数据来看普益标准口径数据与官方相差不大，因此2020年的数据我们将用普益标准口径进行近似替代（下文其他指标也同理），照此估算2020年2、3季度规模分别为24.6、25.1万亿。 （2）非保本理财资产配置情况 银行理财减配非标等资产，增配信用债。资管新规发布之后，近两年非保本银行理财中非标、权益类资产、现金及银行存款、拆放同业及买入返售以及其他分项占比均出现不同程度的下滑，而信用债占比明显上升（2019年末占比为51.67%，较2018年上行6.6个百分点），利率债占比基本持平。 按照中国理财网的数据，2019年末银行理财资产中非标规模约为4.1万亿，但考虑到2020年7月《标准化债权类资产认定规则》正式将“非非标”（如银登中心的理财直融工具）和同业借款认定为非标，实际非标规模会更大。 考虑到近两年非保本理财规模稳中略升，而其资产中非标规模实际上却在下降，这可以认为是在资管新规落地后，银行理财对于非标的配置能力下降，信用债逐步取代了原来非标的位置。 （3）理财产品期限两端化 考虑到期限匹配的要求以及摊余成本法估值对于投资者来说更具吸引力，银行理财期限整体提升，不过具体来看正逐步朝两个方向发展：一是现金管理类产品（2019年末现金管理类理财规模4.16万亿元，占净值型理财的41.04%，仍是银行理财的主力产品）；二是长期限的封闭式或定开产品，主要用于对接非标（2019年期限在1年以上的封闭式产品累计募集资金0.97万亿元，同比增幅93.93%）。 （4）银行理财净值化转型进度 2020年银行理财净值化转型进度预计超过一半。根据中国理财网的统计，2019年末净值化理财占比约为43.27%；而根据普益标准的数据，2020年1-3季度银行理财净值化转型进度分别为51.4%、53.8%和58.0%，4季度预计会进一步提升。而由于普益标准口径数据包含理财子公司（中国理财网数据不包含理财子公司，而理财子公司产品基本都为净值型产品），因而实际净值化转型进度可能会更低一些。综合判断，我们认为2020年银行理财净值化转型进度预计确定超过一半。 分类型来看，2019年末股份行和城商行的理财净值化转型进度最快，分别为56.45%和45.69%，国有行和农商行进度较慢，仅有28.6%和28.94%。 2020年底是银行理财第一阶段整改的重要时间节点，其中老产品压降是重点。在此影响下银行理财净值化转型进一步推进，城商行和农商行转型明显提速，不过国有行转型进度依然偏慢。 国有行理财净值化转型进度较慢的原因在于难以消化的老资产（如非标、商业银行二级资本工具、非上市公司股权等）规模较大，以及部分净值型产品划转至理财子公司。 虽然国有行和股份行净值化转型进度不及城商行，但从净值化理财规模来看，全国性银行（国有行+股份行）仍是其中大头，占比超过75%。 进一步地，对于现金管理类理财产品，2019年12月《关于规范现金管理类理财产品管理有关事项的通知》（征求意见稿）已经明确要求其投资范围全面对标货币基金，主要投资于货币市场工具，特别强调不能投资于AA+等级以下的信用债、股票、非标等。现在的问题是在资管新规过渡期明确一年的情况下，正式稿何时下发以及对应现金管理类产品的整改进度问题。 [1]中国理财网数据均不含理财子公司，下同。 目前银行理财转型中仍面临的困难及应对方法 对于老理财产品的存量资产，具体的处置措施包括： 公开市场出售。对于流动性较好的存量资产，可采取公开市场出售的方式进行处置。 发行新产品进行承接。由商业银行及其理财子公司发行符合资管新规的新产品承接部分债券、非标债权等存量资产。 非标回表。对于类信贷资产（非标）在符合信贷条件的情况下，可通过回表进行压降，监管部门也会适当提高监管容忍度。 非标转标。将非标转换为监管部门认可的标准化资产。 合同变更。如部分商业银行根据合同条款提前终止部分老理财产品。 自然到期。 然而，根据上文的分析，2020年银行理财净值化转型进度可能仅超过一半，其中国有行转型进度依旧偏慢，主要困难在于部分在2021年底前未能自然到期的存量资产难以处置和压降，监管部门此前在答记者问中也有所提及，具体包括： （1）非标 部分未到期的存量非标难以处置的原因在于两方面： 一是非标转标渠道受限。2020年7月《标准化债权类资产认定规则》正式将“非非标”（具体包括：①银登中心的理财直融工具；②银登中心的的信贷资产流转和收益权转让；③中证报价系统的收益凭证；④北金所的债权融资计划；⑤保交所的债权投资计划、资产支持计划）认定为非标；同业借款是线下业务，信息披露不足，无交易场所，也被认定为非标。 二是非标回表面临更强的监管约束。一方面，很多非标资产本身就不满足银行自身的信贷标准，并且部分已经发生违约，贸然回表可能对应着银行不良贷款风险和拨备计提的上升。另一方面，非标回表意味着银行风险加权资产增加，银行资本和MPA约束进一步凸显，银行面临着更高的资本补充压力。 （2）非上市公司股权、PPP项目、产业基金等 很多银行理财持有未到期的存量未上市公司股权类、PPP项目、产业基金等，这些资产期限较长，并且在实际运作当中可能已经出现浮亏，处置难度较大。 （3）商业银行二级资本工具（含二级资本债、永续债以及此前的次级债和混合资本债） 历史上商业银行之间往往会通过理财产品互持对方的二级资本工具（含二级资本债、永续债以及此前的次级债和混合资本债）和普通债，中债数据显示2020年11月银行理财的托管规模占全市场的22%和7.5%。这些商业银行二级资本工具和普通债虽然属于标准化资产（永续债严格划分属于权益类资产），但往往期限较长、流动性较差，银行自营部门或非银机构的承接意愿相对有限，市场化处置难度较大。 对于难以在2021年底完全处置和消化的老理财产品存量资产，2020年7月央行在答记者问中明确表示需要“金融机构说明原因并经金融管理部门同意后，进行个案处理，列明处置明细方案，逐月监测实施，并实施差异化监管措施”[1]（即“一行一策”）。 2020年12月，《21世纪经济报道》也报道称[2]，监管部门对部分表外资产较大的银行进行了窗口指导，允许周期较长、最难处理的资产（估计还有几千亿的规模）进行“一行一策”处理，时间最长放宽到2025年。 对债市的影响 虽然部分老产品难以在2021年底前整改完毕，但在银行理财转型之路仍会进一步推进，对债市而言存在以下几方面的影响： （1）利好同业存单和短久期、高等级信用债 上文分析已经指出，银行理财转型的其中一个重要方向便是现金管理类产品（2019年末现金管理类理财规模4.16万亿元，占净值型理财的41.04%）。 此外，2019年12月《关于规范现金管理类理财产品管理有关事项的通知》（征求意见稿）已经明确要求现金管理类产品： 一、投资组合的平均剩余期限不得超过120天，平均剩余存续期限不得超过240天； 二、投资范围全面对标货币基金（特别是不能投资于AA+等级以下的信用债）。 这意味着银行理财对于同业存单存单和短久期、高等级信用债的需求将有所提升。另外，由于非标规模持续压降，银行理财将会把原本非标的配置需求部分转向（高等级）信用债。 （2）长久期债券配置需求可能不足 净值化管理意味着单一产品流动性要求提升，从资产负债久期匹配的角度考虑，即使非标转标，对于长久期债券的配置需求也有可能不足。 一方面，期限较长、流动性较差的部分商业银行普通债和二级资本工具（含二级资本债、永续债以及此前的次级债和混合资本债）预计会伴随着老理财产品的整改而被处置。 另一方面，虽然长期限（如1年以上）的封闭式或定开产品发行规模在增长，但绝对规模依旧偏小，并且主要用于承接非标，这意味着能够配置债券的银行理财更多仍是中短期限的。 （3）关注票息平衡和信用容忍度变化 进入2021年，意味着资管新规过渡期进入倒计时状态，银行理财因为其产品定位决定了与公募仍然有较大的差别，但是规范的方向逐步看齐，这就决定了整体银行理财的竞争力还是在负债管理方面体现，对于资产而言，理论上银行资产定价能力依然远胜于其他金融机构，但是标准化与规范化的趋势中，兼顾流动性的票息与负债的平衡诉求也越来越高，资产与负债的平衡点，还是资产的票息覆盖情况。这对于整体标准化资产的定价必然产生影响。 其次，考虑到净值化转型与公募化趋势，银行理财的信用容忍度自然也会改变，信用市场在永煤事件后本身处在微妙阶段，虽然我们对2021年信用环境不悲观，但是银行理财在过渡期的行为变化仍然需要关注，虽不至于加剧信用收缩，但是分化和分层的趋势会进一步明确。 风险提示：政策不确定性，海外疫情发展超预期，外部环境变化。
英大证券首席经济学家李大霄表示，A股港股喜迎开门红，预示着新年好兆头，新年有几大利好因素推动市场走强，一是随着疫苗推出，将会促进经济复苏，进而推动上市公司业绩抬升。二是居民储蓄通过购买公募基金入市，将会大大拓展资金来源。三是外资入市将会大量增加，外资流入是A股市场的重要变量，其动向值得我们高度重视，2021年中国经济增长对全球贡献将超过30%，这个增长动力外资不会视而不见。四是国内长期资金入市积极性将大幅提升，养老金、企业年金、保险资金、养老目标基金等长期资金由于2020年收益比较丰厚入市积极性会大幅提升。五是股票市场的作用和地位提升将形成对股市有利的政策环境。随着美股对中概股政策不友好的程度渐渐提高，A股和港股市场的重要性就显现出来，这与之前美股对中概股友好的环境大相径庭，A股和港股大发展的时间窗口已经出现。当然仅限好股票。
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