创业板单日成交额突破4000亿元，又一次创出了历史新高水平。不过，在创业板再创历史天量的背后，实际上与创业板低价股频繁异动等因素有着密不可分的联系性。从大涨到大跌，作为散户偏爱度最高的低价股，却在近期出现了显著波动，创业板对散户投资者的吸引力确实在显著提升。 在创业板低价股持续活跃的背后，一方面与创业板实施注册制，且放宽至20%涨跌幅限制因素有关，把涨跌幅瞬间放宽，对创业板市场来说，确实带来了不少的提振影响；另一方面则是创业板实施注册制之后，整体扩容能力出现明显提升，不仅把创业板的成交额大幅提升了起来，而且还把主板市场的存量资金以及部分增量资金吸引过来，进一步盘活了创业板市场，带来了很高的投资人气。 与之相比，对沪市市场来说，即使加上了科创板市场，但整体成交额依旧低于创业板市场，且从这两天的市场表现来看，沪市与创业板之间的单日量能差距持续扩大，创业板市场的吸金效应正在不断提升。作为国内资本市场改革与创新的试验田区，科创板本身为沪市贡献了一定的成交额，且注入了不少的投资活力，但随着近期科创板的持续扩容，科创板新股的上市涨幅也发生了明显地变化，甚至对不少科创板次新股来说，还出现了短期破发的迹象，这对主板市场以及其余主要市场来说，还是带来了不少的警示。 剔除科创板之后，实际上近期沪市主板的日均成交量处于比较低迷的状态。若与创业板市场的活跃度相比，沪市主板市场显然欠缺了不少的投资活力。在创业板成交额显著超越沪市的背景下，实际上为沪市主板的发展敲响了警钟，同时也预示着沪市主板的改革显得迫在眉睫。 与科创板、创业板乃至深市主板相比，沪市主板本身聚集了大量的传统周期行业，其中银行股、地产股的占比较多。传统行业占据整个市场的比例较高，本身是一把双刃剑，有利之处则是体现在提升市场的稳定性，传统权重股的存在从一定程度上增强市场的稳定性，减少大幅波动的风险。不过，弊端之处，则是在于这类行业板块缺乏了想象预期，且并不迎合当前新经济时代的发展潮流，甚至有被市场边缘化的迹象。由此可见，通过交易制度的改革来达到盘活沪市主板市场的目的，还是显得非常关键的。 针对沪市主板市场的权重板块，多聚集在银行、券商、保险以及地产身上，加上部分传统周期行业，实际上这些行业板块对沪市主板市场的影响力确实很高。但是，从近年来的市场表现来看，科创板、创业板对沪市主板市场的资金分流效应明显，增量资金迟迟不愿意进入到传统权重板块之中。究其原因，一方面反映出传统权重板块并未迎合新经济的发展潮流，市场感觉这部分权重板块缺乏了想象的空间；另一方面则是这类权重板块的流通股数庞大，甚至称得上资本市场的巨无霸品种，对资金的消耗非常明显，且这类上市公司往往存在着机构云集等现象，一旦出现快速拉升的走势，则可能会引发部分机构资金的抛售，在多空分歧显著的背景下，场外资金并不愿意深度参与其中。 怎样盘活长期筑底的沪市主板市场，如何把沪市主板的传统权重股盘活起来，这显然影响到沪市主板市场的投资活力。站在当下的时间点，借着科创板以及创业板先后实施注册制的机遇，沪市主板市场可以针对部分权重板块试行放宽至20%的涨跌幅限制规则，或实施局部T+0交易制度的试点措施，这两者均可起到盘活沪市主板权重股的目的。 或者，从管理角度出发，最担心的还是制度改革后沪市主板会重演创业板低价股暴涨的一幕。对此，可以从几方面的举措增加配套的措施，以保障资本市场的稳定运行。 其中，初期先在沪市主板进行小范围的制度改革试点，或先以沪市主板基本面稳定的大盘权重股进行试点。从盘活市场交易活力的角度出发，可以突破性地尝试T+0交易制度的试点，把长期不活跃的上市公司盘活起来，获得一定经验后，再扩大试点的范围，降低市场大幅波动的风险。 再者，在放宽至20%涨跌幅限制规则的同时，可以增加融券比例以及加强当日异常波动的实时监测，尽可能通过市场化的手段来保障股票价格的平稳运行。若出现不可控或持续非理性的价格波动，再通过适度行政干预手段来为股票市场降温，但在市场化改革加速推进的背景下，干预频率应该逐渐减少。 此外，加快筹建非盈利，且运作透明的平准基金，在市场处于异常波动的环境下，平准基金可以起到稳定市场的作用。但是，在平准基金运作的背景下，应该充分保障信息披露的对称性以及透明性，且强调非盈利的特征，在资本市场加速成长的大环境之中，确实需要有平准基金的保驾护航。 沪市主板的持续低迷，确实应该加快市场交易制度的改革步伐。对长期处于底部筑底状态的沪市主板权重股，可以成为初期小范围试点的对象，并以此提升沪市主板的投资活力。不过，在注册制加速推进的背景下，无论是主板，还是科创板、创业板等市场板块，更应该积极引导增量资金入市，再通过交易制度的改革来提升市场的资金利用率，最终更好促进资本市场投融资功能的均衡发展。
罗汉堂基于全球公开可得的大数据，开发了“全球疫情经济追踪体系”（Global Pandemic Economy Tracker，简称PET），并由新浪财经中文独家首发！ 新冠候选疫苗研发格局快速演变，中美竞争激烈 从疫情爆发早期就开始的全球新冠疫苗研发的速度和力度是空前的，进入第三季度后半程，全球新冠疫苗研发格局的演变开始加速，呈现出以下四个主要特征。 候选疫苗技术种类多样、数量多且且增速快 - 根据伦敦卫生与热带医学院的统计，截至2020年9月7日，全球共有超过320种候选疫苗，比两个月前增长约60%；其中处于临床试验阶段的疫苗数从23 种增加到38种，分别在超过30个不同国家广泛招募受试者。目前的新冠候选疫苗种类包括广泛的技术平台，既包括传统的灭活病毒方案，也有尚未有任何疫苗获批的创新方法，例如核酸疫苗，且不同的候选疫苗在各个平台中分布相对比较均匀。 参与和支持研发国家数量多、机构种类复杂 – 目前38种疫苗的研发机构来自15个国家，和7月初相比新增的五个国家中既包括法国、意大利和奥地利这几个发达国家，也包括古巴和哈萨克斯坦两个发展中国家。大型跨国公司越来越多地参与到新冠疫苗研发中，临床期候选疫苗中至少有8个曾获得流行病防范创新联盟（CEPI）的资助，均已纳入全球新冠疫苗获得机制（COVAX）的购买和分配方案中。政府和大公司的合作水平也远超其他疫苗研发的历史，例如美国于3月份开始的“竞速行动”计划（Operation Warp Speed），迄今已宣布拨款超过70亿美元用于8个公司9种疫苗的研发支持和购买，该计划的目标是在2021年1月之前交付足够可在全美部署的COVID-19的疫苗。 研发、审批和量产速度快，但安全性和有效性证据尚不足 – 相比历史上研发速度最快的腮腺炎疫苗用时4年而言，在仅仅8个月内中国和俄罗斯共有4种新冠疫苗进入有限使用，这一速度背后是各国在疫情、经济和国际国内政治压力下加大疫苗研发力度的结果。尽管几种候选疫苗的I/II期临床试验结果均显示了较好效果，但本周被寄予厚望的阿斯利康-牛津大学合作开发的腺病毒疫苗AZD1222近期因一例受试者出现不明原因疾病而暂停，显示疫苗研发仍有较高的不确定性。尽管美国政府希望能够在11月初大选之前推出新冠疫苗，但这有可能反而引发公众对有效性证据不足的疫苗的抵制或犹豫。本周欧美9位跨国制药公司CEO共同发布声明，称“只有在三期临床试验结果显示足够的安全性和有效性后，才会申请批准或紧急使用授权”。 国际竞争加剧，呈现一定“地缘政治”格局 – 考虑到疫苗生产的成本远低于疫情经济下的经济损失，中、美、俄等国均在III期疫苗结果尚未出炉的情况下开启或准备大规模量产，一旦相关疫苗获得批准，则可以快速分发。目前全球已经进入III期临床试验的九种候选疫苗中，除了俄罗斯的卫星五号和英国的AZD1222，四种来自中国，三种来自美国。这些疫苗在十多个国家开展的临床试验，分别招募了数以万计的受试者，其中中国研发的疫苗主要在数个疫情严重的亚洲国家测试，而英美的疫苗测试除了在本国之外，主要分布在拉丁美洲。疫情严重的美国和巴西正在开展的III期疫苗试验最多，均为4种。根据伦敦卫生与热带医学院的统计，来自中国和英、美的各四种III期临床阶段疫苗的总受试人数基本相当，均为约17万人。 新冠疫苗的研发和生产速度和力度均达到空前的水平，最早启动III期临床试验的疫苗可能于四季度中期拿到结果，最理想状况下，第一款得到批准新冠疫苗有可能在2020年底面世，这对全球疫情、经济和社会的意义重大，可以部分缓解逐渐迫近的流感季节的压力。但整体而言，疫苗在部分国家正式上市或向公众开放，更有可能要等到明年上半年，在全球完成大规模分发和接种则要等到2021年底甚至更晚。 南亚成为新震中，经济活跃度提升增速 截至9月9日，全球总确诊人数接近2800万，死亡人数达到90万；平均每日新增确诊人数保持在27万左右，日均死亡人数略微下降到5000上下。随着印度以每天近10万病例的速度上升，并超过巴西确诊人数仅次于美国，南亚地区的每日新增确诊人数已经超过拉丁美洲，成为全球疫情的新震中。欧洲疫情的反弹仍在延续，日均确诊病例已经接近历史最高值，和持续下降的北美水平相当。 罗汉堂的全球疫情经济追踪体系（PET）显示，截至9月4日，在132个被追踪的经济体中，进入恢复期的为81个，另外51个国家仍处于应对或低谷期。本周恢复期国家的整体经济活跃度显著提升了1.4个百分点，达到96.6%的疫情以来高值；应对或低谷期国家也有0.8个百分点的提升，达到92.8%。 分地区来看，尽管全球所有其他地区的经济活跃度在本周都有所上升，但区域间差异仍然非常显著，活动水平最高的东亚达到了98%，而大多数疫情严重国家和地区的相对经济活跃水平均低于全球中位水品。少数国家例如菲律宾、尼泊尔和秘鲁仍低于90%，疫苗是解锁这些地区疫情经济困境的唯一钥匙。
9月8日晚，天山生物(行情300313,诊股)、豫金刚石(行情300064,诊股)、长方集团(行情300301,诊股)3家创业板公司同时发布股票交易异常波动暨停牌核查公告称，公司股票自2020年9月9日开市起停牌，至披露核查公告后复牌。公司提醒广大投资者注意二级市场交易风险。 天山生物等3公司股票宣布停牌核查，这样的安排并不出人意料之外，这实际上也是一种人心所向。毕竟以这3家公司为代表的一批创业板股票，已经成了市场上的“妖股”。以天山生物为例，该公司股票从2020年8月19日至9月8日12个交易日的时间内，拉出11个涨停板，收盘价累计涨幅达到494.51%，累计换手率为283.71%，期间5次触及股票交易异常波动，1次触及股票交易严重异常波动。因此，从保护投资者利益出发，对该公司股票进行停牌核查是很有必要的。 但核查的重点内容是什么？却是值得市场来探讨的。从以往的做法来看，对于这种遭到市场爆炒的“妖股”，通常都是从上市公司的角度来进行核查，核查上市公司是否存在应披露而未披露的信息。而且通常的核查结果都是：经核查，公司、控股股东和实际控制人不存在关于本公司的应披露而未披露的重大事项，也不存在处于筹划阶段的其他重大事项；公司不存在导致股票交易严重异常波动的未披露事项，且公司不存在其他可能导致股票交易严重异常波动的事项。而在经过上述的“核查”之后，相关“妖股”复牌交易，股票继续遭到市场的疯炒。如天山生物的前次核查（8月28日到9月1日）的情况就是如此。 对于“妖股”的炒作，从上市公司层面对信息披露的情况进行核查，这个当然是存在一定的必要性。如果上市公司存在应披露而未披露的信息，那么，这不仅从信息披露的角度构成违法违规，同时也有可能因为信息的泄漏而构成内幕交易。所以，上市公司信息披露层面的核查是必不可少的。 但如果仅限如此的话显然是不够的。尤其是像天山生物这样再次停牌核查的公司，还是核查信息披露层面的内容，作用显然是有限的。这也就是市场上一些“妖股”并不惧怕停牌核查的原因，这些“妖股”一旦停牌核查过后复牌交易，其股价甚至涨得更欢。如天山生物前次核查过后，在从9月2日到9月8日的5个交易日里，股价再度拉出4个“大号涨停”，股价实现翻番，情况就是如此。 之所以出现这种情况，原因就在于这种对“妖股”的停牌核查并没有查到症结所在。一只股票之所以成“妖股”，这其中不排除有上市公司层面的原因，但更主要的还是市场方面的原因。而现在的停牌核查只是查找上市公司层面的原因，这当然就很难找到症结了。更重要的是要从市场层面来查找原因，从市场炒作的层面来找原因，这样才能找到股票成“妖”的症结所在。所以，对股票停牌核查，还要从市场层面来核查，而这个核查就不是由上市公司来核查了，而应该是由交易所层面来主导核查。至于查什么？主要是核查两个方面的内容。 首先是查异动，查股票的异常交易。这些“妖股”的股价变化，本身就是一种异动，那么，这种异动是怎么造成的呢？这其中必然会有一些交易在异动，对应的是一些股票的交易账户在异动。作为交易所来说，就要通过大数据来把这些异动的交易、异动的账户查找出来，并作出相应的处理，如限制交易、冻结账户等。 其次是核查市场操纵行为。像天山生物这种“妖股”的炒作，从走势来看是存在价格操纵嫌疑的。但到底存不存在价格操纵，这一方面要通过大数据来进行分析，另一方面还要对一些可疑账户进行深入调查。虽然从公开数据来看，天山生物以个人投资者买入为主，买入金额占比超过97%，但在个人投资者账户背后，并不能排除机构投资者的背影。毕竟所有的市场操纵都是通过个人账户来进行的，没有哪家机构混蛋到用自己的机构账户公开操纵股价的地步。 也正因如此，对于“妖股”的停牌核查，不能总是停留在上市公司信息披露层面来进行，还应该通过市场层面的核查，通过对异常交易、异动账户的核查，通过对市场操纵行为的核查来进行。只有如此，才有可能真正找出“妖股”异常波动的原因所在。
城市居住，换房是避不开的话题。换房成本大概在什么范围？“小换大”或是“大换小”？抢占核心区位还是远郊的品质大宅？贝壳找房分析了北京4万多个换房样本、超1.5万条换房路径数据，一窥北京换房市场变化及换房行为偏好。 换房成本平均116万，主流选择更大、更新 “小房换大房”、“优质的教育资源”、“更高的居住品质”……自2018年以来，北京二手房房价进入横盘调整期，换房交易主流以改善型为主。贝壳研究院数据显示，换房主流还是小换大，北京换房客户总价和面积均有显著增加。 总价方面，2020年（1-8月）北京购房客户换房后套均总价达到588万，平均每换一套房成本相较置换前要增加116万元；面积来看，置换客户套均面积达到96平方米，换房后套均面积增加18平方米，扩客厅、加卧室，18平米的面积相当于至少会多出了一个独立空间。 特别是疫情之后，消费者换房面积更大、品质要求更高。 从置换面积看，疫情后，换房客户购买90平方米以上房源占比44.9%，这一比例要比疫情前高出2.5个百分点。从楼龄看，在疫情之后购买10年内房源占比14.8%，相较疫情前高出2.8个百分点。物业方面，在疫情过后购买品质物业（物业费超过2元/月/平）小区的比例为50%，较疫情前高出2.7个百分点。 换房“逆行者”来了！两成换房人群向外迁移 但是，并非所有人都是“旧换新、小换大”，此次贝壳研究也注意到了在改善居住品质、教育资源、通勤等需求驱动下的换房“逆行者”。 此次调研的数据显示，三分之一换房人群换房后新居所面积更小了，超四成换的房子比之前的房子楼龄更大，超两成换房人群搬向了离市中心更远的地方。 如果从区位上划分，换房样本划分为外迁型、内迁型和同圈层流动型换房三种。 让人意外的是，换房人群大多数遵循“就近原则”。其中有一半是属于同圈层换房，他们在换房前后距离市中心的距离变化范围在3公里以内，20.57%的换房群体选择了离市中心更远的地方，28.69%的换房群体则迁入到距离市中心更近的地方。同圈层流动型换房在选择偏好上与换房整体趋势一致，即换房后房子成本更高、房龄更新、面积更大。 但是，内迁型和外迁型换房在换房前后房源总价、面积的变化上则差异较大。 其中，外迁型换房成本相较置换前要减少近30万元，但套均面积大了30平方米；而内迁型换房成本超200万，但面积缩小了5平方米；同样从业主年龄上来看，内迁型换房平均年龄40岁，而外迁型业主平均年龄48岁，相差较大。 那么，帝都的内迁、外迁换房往哪搬？ 研究将视角放到了城市商圈层，通过分析1.5万余条商圈间换房迁移路径发现，在北京外迁型换房热门迁入商圈包括天通苑、回龙观，长阳等，多属于四环外的商圈；而内迁型换房热门迁入商圈有月坛、望京、马甸等，这里的教育资源丰富、周边工作机会多。其中，前二十热门迁入商圈分别占到外迁型和内迁型换房总量的43.2%、31.0%，集中趋势较为明显。 当然，从置换成本与面积两个维度，可以让我们更清楚看清商圈换房趋势。以最热的内迁型换房迁入热门商圈——月坛为例，换房前房子套均总价473万元、套均面积91平方米，换房到月坛商圈后套均总价749万元，套均面积则仅为65.4平方米。 而外迁型换房最热商圈——天通苑，换房前房子套均总价566万元、套均面积70平方米，换房到天通苑后套均总价490万元，套均面积增加到了137平方米，花更少的钱、享受更大的空间，社区配套生活设施也相对完善。 3 换去哪里最幸福？品质换房路径20强了解一下 无论是基于什么换房需求，外部环境改变都会大幅提升人们的居住幸福。 此次调研，在4万多个换房样本中，有23%属于同商圈流动。这部分换房人群虽然居住空间面积比跨商圈换房平均要多增加10平方米，但在换房前后外部生活环境没有改变。那么，对于77%的跨商圈换房人群，他们迁去了环境更好的地方吗？ 为了搞清楚这一问题，贝壳研究院在对交通、教育、医疗、商业发展、环境人文、楼盘品质等28个指标计算，得出了每个换房商圈的综合评分。对比换房前后商圈评分差，在1.5万余条换房路径中有51.9%评分有提升，而评分下降的，多是从市中心迁向郊区追求更高房屋居住品质。 排行榜显示，天宫院南、小汤山、海淀北部新区周边环境配套评分较低，而在置换到二环周边的崇文门、和平里、鼓楼大街后，这类换房路径的业主居住幸福感提升最大。 无论是内迁与外迁，改善型购房背后是人们对居住品质的追求。贝壳大数据分析所展示出城市居住变迁，以上帝视角总结居住交易规律，给置业决策提供重要标尺与参照。存量房时代，贝壳将继续以数据分析为基础，持续钻研并解决城市居住问题，描绘出城市美好居住图景及无限可能。
导读 中国城镇有多少住房，是供给不足、供需平衡、还是供给过剩？对上述问题的解答不仅关系到中国房地产市场未来如何发展，也关系到住房政策应如何调整。 我们在业内提出了广为流行的标准分析框架：“房地产长期看人口、中期看土地、短期看金融”。作为土地部分研究的深化，我们在2018年报告《中国住房存量测算：过剩还是短缺》中首次测算了全国、各省级、各地级单位的城镇住房存量情况，受到市场广泛关注。 本篇报告进行了相应更新和完善，研究结果表明，2018年中国城镇住房套户比为1.09，城镇住房并不过剩，未来中国房地产市场仍具有较大发展空间，但更须重视区域差异中的结构性机会。 摘要 中国有多少房子？官方已公布的中国城镇住房数据存在统计部门和建设部门两个来源，存在一定参考价值，但均存在明显问题。一是人口普查资料公布了家庭户住房数据，但未公布集体户住房数据，如直接以城镇家庭户人均住房面积作为城镇人均住房面积计算城镇住房存量存在高估。二是国家统计局公布2018年城镇人均住房建筑面积数据达39平方米，但因抽样偏差存在高估。三是官方直接公布的部分年份城镇住房存量数据要么范围偏小、要么偏大。四是国家统计局的城镇竣工住宅面积数据存在低估，无法简单通过公式“某年住房存量+竣工-折旧拆迁+农民带房入城”推算当前存量。 中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡。1）1978-2018年中国城镇住宅存量从不到14亿平增至276亿平，城镇人均住房建筑面积从8.1平方米增至33.3平方米，城镇住房套均面积从44.9平方米增至89.6平方米，城镇住房套数从约3100万套增至3.11亿套，套户比从0.8增至1.09。从国际看，当前美国、日本分别为1.15、1.16，德国为1.02，英国为1.03，而中国城镇住房套户比接近1.1，表明住房供给总体平衡。从住房来源结构看，当前全国城镇住房存量中商品房约占4成，自建房约占3成，还有3成为原公房、保障性住房及其他。2）中国城镇居民约70%居住在自有住房，约20%租房，其他10%为借住、住单位宿舍等；与建制镇居民相比，城市居民住房自有率更低且呈下降趋势、租房比重更高且呈上升趋势。从人口普查统计的家庭户人均使用住房面积分布推测，当前城镇家庭住房拥有的不平衡程度较为严重，最低20%的城镇家庭户或拥有约6%的住房，而最高20%的家庭户拥有约40%的住房。3）房地产长期看人口，尽管中国20-50岁主力置业人群比例在2013年达峰值，但综合考虑城镇化进程、居民收入增长和家庭户均规模小型化、住房更新等，中国房地产市场未来仍有较大发展空间，将逐步从高速转向中速、高质量发展阶段。预计2019-2030年中国城镇年均住房需求大致为10.9-13.5亿平方米。从城镇化进程看，2018年中国城镇化率59.6%，到2030年城镇化率达70.6%时城镇人口将再增加约2亿。从城镇人均住房使用面积看，当前美国67平，德国、法国均超过38平，日本33平，韩国28平，而中国按使用面积算人均仅23平。从家庭规模看，当前日本、美国、韩国家庭户均规模分别降至2.33、2.54、2.73人，而中国2018年为3.02人。 地区层面：哪些地方房子较多，哪些地方较少？1）分省看，全国近60%的城镇住宅存量集中在山东、江苏、广东等10个省。鄂浙苏等7省城镇人均住房建筑面积超过35平方米，而沪粤津3省不到27平方米。从城镇套户比看，东部、中部、西部、东北地区分别为1.03、1.10、1.11、1.09，黔青云等5省套户比超过1.15，沪粤2省低于1.0。2）在地级层面，在全国336个地级单位中（不含三沙），既有73个城市人均住房建筑面积小于30平，也有46个城市人均住房建筑面积大于40平；既有17个城市的套户比小于1，也有51个城市的套户比大于1.2，未来更需重视区域差异中可能存在的结构性机会。分线看，当前一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为25.6、32.9、34.3平方米，套户比分别为0.99、1.06、1.12，一线城市住房供给偏紧。 风险提示：因数据缺失及部分数据质量问题，本文使用了部分假设，相关估算可能存在一定偏差。 目录 1中国城镇有多少房子？ 1.1 现有城镇住房数据真伪识别 1.2 研究思路与主要假设 2 中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡 2.1 中国城镇住房从供给短缺到总体平衡，套户比从0.8到1.09 2.2 中国城镇住房自有率约70%，最高20%家庭拥有约40%住房 2.3 中国房地产市场仍有较大发展空间 3 地区层面：哪些地方房子多，哪些地方少？ 3.1 省级：西部地区套户比平均1.11，沪粤2省套户比低于1.0 3.2 地级：17成套户比小于1，一线城市套户比略低于1 正文 1中国城镇有多少房子？ 1.1现有城镇住房数据真伪识别 当前中国到底有多少城镇住房？据自然资源部消息，全国统一的不动产登记信息管理基础平台已实现全国联网，但住房存量数据尚未公布，未来是否公布也未可知。官方已公布的中国城镇住房数据存在统计部门和建设部门两个来源，主要涉及人口普查家庭户住房面积、城镇人均住房建筑面积、早期部分年份城镇住宅存量、城镇住宅竣工面积等四类数据，存在一定参考价值，但均存在明显问题。 一是人口普查资料公布了家庭户住房数据，但未公布集体户住房数据，如直接以城镇家庭户人均住房面积作为城镇人均住房面积计算城镇住房存量存在高估。住房数据从1995年开始被纳入全国人口1%抽样调查（“小普查”）及后续的人口普查中。但人口普查只公布家庭户住房数据，不公布集体户情况，2010年城镇集体户人口近8000万，占城镇常住人口比重达12%。根据人口普查定义，集体户是指相互之间没有家庭成员关系、集体居住共同生活在一个房间的人口。显然，集体户人均住房面积远小于家庭户人均住房面积，如以城镇家庭户人均面积乘以城镇人口得出的城镇住房面积明显是高估的。此外，对一户多宅情况，人口普查规定，如果未出租或借给其他人居住，在调查时要将这几处住房的面积相加，这意味着人口普查资料理论上包括了空置房情况，但居民事实上可能有少报瞒报。 二是国家统计局公布的城镇人均住房建筑面积数据因抽样偏差可能存在高估。国家统计局基于约16万住户的全国城乡住户一体化调查公布人均住房建筑面积数据（2013年以前城镇住户调查和农村住户调查单独开展），2018年全国人均住宅建筑面积42.4平方米，其中城镇、乡村人均住宅建筑面积分别为39、47.3平方米。虽然住户调查理论上既包括家庭户，也包括集体户，但由于住户调查样本每五年轮换一次，需保证一定稳定性，实践中抽取样本多为当地有房户籍家庭，对流动性较大、居住空间较小的常住外来人口、少量居无定所的无房户覆盖不足，因此存在一定高估。比如，2010年国家统计局公布全国城镇人均住宅建筑面积为31.6平方米，这与2010年人口普查中城镇家庭户人均住房建筑面积30.3平方米比较接近，但如果加上人均住房面积较少的集体户，真实的2010年全国城镇人均住房建筑面积无疑将低于上述数字。因此，如果直接以国家统计局公布的城镇人均住房建筑面积乘以城镇常住人口，将得出2018年中国城镇住房建筑面积高达324.2亿平，粗略估计城镇住房存量套户比高达1.19。 此外，住建部依据地方逐级上报也统计有人均住房建筑面积，比如在《中国统计年鉴2008》公布1978-2006年城市人均情况，《中国城乡建设统计年鉴》公布1990年至今村镇人均情况，但县城和2007年之后的城市人均面积缺乏，这使得难以通过市县镇加总得出全国城镇住房存量。此外，住建部定义的“人均”以户籍人口+暂住人口为分母计算（2006年之前以户籍居住人口为分母计算），与一般的常住人均不同。 三是官方直接公布的部分年份城镇住房存量数据要么范围偏小、要么偏大。1985年原城乡建设环境保护部和国家统计局组织开展了全国第一次城镇房屋普查，公布住宅建筑面积22.91亿平、使用面积15.09亿平，但涉及人口仅占当时城镇常住人口的约60%，范围偏小。原建设部曾在《城镇房屋概况统计公报2002-2005》中公布了2002-2005年全国城镇国有土地上住房存量（不含建制市城市规划区和县城以外的建制镇），加上《村镇统计公报》中的建制镇住房存量，可得2002年、2005年全国城镇存量分别为111.6、144.4亿平。但是，住建部定义的城镇范围可能偏大或存在重复统计，比如其2010年城市及县城建设用地、建制镇建成区面积加总为8.8万平方公里，较自然资源部公布的城镇建设用地7.6万平方公里大16%。 四是国家统计局公布的城镇竣工住宅面积数据存在低估，这使得无法简单通过公式“某年住房存量+竣工-折旧拆迁+农民带房入城”推算当前存量。国家统计局从1995年开始公布固定资产投资项目下的城镇竣工住宅面积（含商品住宅），1997年统计起点为50万元及以上，2011年指标调整为固定资产投资（不含农户）竣工住宅面积（原城镇竣工住宅口径+农村企事业竣工住宅面积），统计起点调整到500万及以上，但该数据因为口径及统计问题明显小于真实城镇竣工住宅面积。根据2000年、2010年两次人口普查，我们估算2000-2010年城镇住房增量达92亿，而2001-2010年城镇竣工住宅面积合计67亿平、拆迁约15亿平（依据房龄面积结构估算）、农民带房入城约7-10亿平，尚余30-33亿平未被统计。 1.2研究思路与主要假设 鉴于上述情况，我们的研究思路是：以2000、2010年人口普查数据公布的家庭户住房数据为基础，通过合理假设城镇集体户人均住房面积与家庭户人均住房面积的比例关系估算全国城镇集体户住房面积，从而得到2000、2010年全国城镇住房存量，再依据2000-2010年全国城镇住房面积增量，推算该时期未被统计的农民带房入城和城镇竣工住宅面积年均增量并以此为假设，通过公式“2010年城镇住房存量+历年城镇竣工住宅面积-拆迁面积+未被统计的农民带房入城和城镇竣工住宅面积合计”得到2018年中国城镇住房存量。同时，参考国家统计局1978年户均、人均住房面积统计、1985年全国房屋普查、人口普查和小普查房龄数据、1999年以来商品住宅竣工套均面积及官方历年住房建设标准等，估算出套均面积和其他主要年份住房存量，由此计算1978-2018年主要年份的套户比数据。 其中主要有三点需要说明： 一是假设城镇集体户人均住房面积为家庭户的35%。根据人口普查规定，初中、小学的住校学生，幼儿园全托孩子，一律视为在家中居住，作为其家庭的现有人口；高中及以上阶段住校生按其实际居住情况登记，作为学校的现有人口。我们基于集体户定义、家庭户居住情况和教育部统计的城镇学生宿舍面积，估算城镇集体户与家庭户人均住房建筑面积比例应在27%-45%之间，并依据唯一公开的宁波鄞州区集体户住房数据样本假设全国平均为35%，由此测算全国城镇集体户住房面积。我们发现，即使35%的比例有偏，对全国城镇住房存量的影响最多只有2亿平，对结果影响很小。 二是发现2015年“小普查”的住房数据存在高估，因此未予采用。依据人口普查、小普查资料计算，2000-2005年、2005-2010、2010-2015年三个阶段城镇家庭户住房存量增量分别为65.5、20.6、62.4亿平，这显然是不合理的。因此，我们认为2015年小普查的城镇家庭户住房数据与2005年一样存在高估，因此未基于2015年数据、而是基于2010年普查情况推算当前情况。 三是城镇家庭户均规模数据依据人口普查、“小普查”、及年度人口变动抽样调查。从国际经验看，家庭户均规模具有小型化趋势。由于劳动力回流中西部、生育政策有所放开等因素，近十年家庭户均规模稍有回升。比如，2015年“小普查”统计城镇家庭户均规模为2.93人，高于2010年的2.85人。从人口变动抽样调查看，2016、2017年的城镇家庭户均规模分别为2.98、2.92。因此本文根据趋势，假定2018年城镇家庭户均规模为2.90。 2中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡 2.1中国城镇住房从供给短缺到总体平衡，套户比从0.8到1.09 改革开放四十年来，中国城镇居民从筒子楼住到住宅小区，从全民蜗居到基本适居，住房事业取得巨大进步，这主要得益于1990年代从福利分房到住房商品化的住房制度改革。根据我们测算，1978-2018年中国城镇住宅存量从不到14亿平增至276亿平，城镇人均住房建筑面积从8.1平方米增至33.3平方米，城镇住房套均面积从44.9平方米增至89.6平方米，城镇住房套数从约3100万套增至3.11亿套，套户比从0.8增至1.09。与国家统计局公布的2018年城镇人均住房建筑面积39平方米相比，我们测算的城镇人均住房建筑面积小5.7平方米。一般而言，套户比小于1，表明一国住房供给总体不足；套户比等于1，表明一国住房总体基本供求平衡；考虑到休闲度假需求、因人口流动带来的人宅分离等情况，成熟市场的套户比一般在1.1左右。从国际看，当前美国、日本分别为1.15、1.16，德国为1.02，英国为1.03，中国城镇住房套户比接近1.1，表明住房供给总体平衡。 由于“文革”期间住房建设严重滞后，1978年全国城镇人均住房建筑面积反而较1950年下降20%，缺房户占比达47.5%。随着改革开放后住宅建设加快，到1985年城镇人均住房建筑面积增长至10.9平方米，但缺房户依然高达26.5%；其中，婚后无房、暂住非住宅房、暂住临时简易房、暂住亲友房等“无房户”占比3.2%，三代同室、父母成年子女同室、成年兄妹同室、二户同室等“不便户”占比10.4%，人均住房建筑面积在5.7平方米以下的拥挤户占比12.8%（原文为人均居住面积4平方米以下，按0.7系数折合）。 随着1990年代住房制度改革推进，特别是1998年国务院下发《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》后，商品住宅带动城镇住宅竣工面积大幅攀升。按照国家统计局的口径估算，1978年全国城镇竣工住宅面积不足1亿平，1998年超过5亿平，2011年超过10亿平；其中，竣工商品住宅面积占城镇竣工住宅面积占比从1995-1999年的不足32%，跃升至2000年的38%，2003年超过60%，2007年超过70%；从全国人口普查和小普查资料的房龄结构数据看，有约97%的城镇住房为1978年以来建造，约87%为1990年以来建造，约60%的城镇住房为2000年以来建造。与中国不同，欧美发达经济体的住房平均房龄较老，比如英国、美国住房房龄超过50年的比例均超过40%，超过100年房龄的比例分别为20%、7%。 从住房来源结构看，当前全国城镇住房存量中商品房约占4成，自建房约占3成，还有3成为原公房、保障性住房及其他。根据国家统计局数据，1998-2018年竣工商品住宅合计113亿平，占当前城镇住宅存量的41%。而根据人口普查及小普查中的城镇家庭户住房来源数据，2000-2010年购买新建商品房的城镇家庭户户数占比从8.9%升至21.7%（2010年开始统计购买二手房比例，为4.6%），自建房比例从35.7%降至31.5%，购买原公有住房比例从23.5%降至12.9%，购买经济适用房、两限房比例从6.0%降至4.1%，租赁廉租房、公租房从14.4%降至2.4%；租赁其他住房比例从6.1%增至18.6%，其他比例从5.4%降至4.1%。由于人口普查中的购买二手房、租赁其他住房并未说明来自商品房还是非商品房，这使得我们需要依靠商品住宅竣工面积判断存量房中商品房比例。 在城镇内部，城市和建制镇家庭户的住房来源结构存在显著差异。根据2010年人口普查，城市家庭户住房来自购买新建商品房、原公房的比例分别为26%、17.3%，明显高于建制镇的14.7%、5.8%；而建制镇家庭户住房来自自建房的比例高达56.2%，明显高于城市的16.4%。 2.2中国城镇住房自有率约70%，最高20%家庭拥有约40%住房 中国城镇居民约70%居住在自有住房，约20%租房，其他10%为借住、住单位宿舍等；与建制镇居民相比，城市居民住房自有率更低且呈下降趋势、租房比重更高且呈上升趋势。根据2000年人口普查资料家庭户住房来源统计，有74.1%的城镇家庭户居住在自有住房，有20.5%的租房，还有5.4%的住房来源为其他（比如，借住亲友住房但不付租金，住单位单人或夫妻宿舍但不付租金等情况）。到2010年，上述比例分别为74.9%、21.0%、4.1%。此外，2005年、2015年小普查统计的城镇家庭户住房自有率分别为77.9%、79.2%，住房自有率偏高，可能存在抽样问题。 把居住在自有住房的比例简单看作住房自有率，2010年城镇家庭户住房自有率较2000年有所上升，但主要是建制镇家庭户住房自有率从78.0%增至83.2%，而城市家庭户住房自有率从72%降至69.8%。租房人口主要集中在城市，城市家庭户租房比例从2000年的23.2%上升至25.8%，建制镇家庭户租房比例从15.6%降至13.3%。假设城镇集体户人口都没有自己住房，我们估算2000、2010年中国城镇居民住房自有率分别为66.0%、65.9%。扣除学生，2010年全国城镇居民住房自有率为71.1%；其中城市居民和建制镇居民住房自有率分别为67.6%、76.9%。从现实情况看，把居住在自有住房的比例简单看作住房自有率从而估计全国城镇住房自有率可能稍有低估，因为可能存在因本地无房而租房、但在外地（如老家）有房等情况。从国际比较看，中国城镇住房自有率较高，当前美国住房自有率为64.2%、日本为61.7%、德国为46%，这与中国重视“家”的文化传统以及过去房价基本持续上涨的预期等存在一定关系。 根据人口普查资料定义，当一个家庭有多套住房时且未出租或借给他人居住，其“使用”的住房面积为全部住房面积；但如果该家庭有住房出租或借给他人居住，则该住房面积为实际居住人“使用”，计入实际居住人的住房面积。从现实来看，租房人群的人均住房面积建筑面积一般在30平以下；如家庭人均住房面积超过50平，则人口普查统计的住房面积很可能为该家庭产权所有。因此，考虑出租等情况，人口普查的使用住房数据可能会低估富裕家庭的产权住房面积，高估贫困家庭的产权住房面积，因此低估实际产权拥有住房情况的不平衡程度。 我们对人均住房面积在8平方米以下的家庭户乐观假设其人均住房面积为7平方米，对人均住房面积在70平方米以上的家庭户保守假设其人均住房面积为72平方米，由此计算不同类型家庭户拥有的住房面积。研究发现： 其一，住房困难的家庭户比例明显下滑。1995-2015年人均住房建筑面积在8平方米以下的家庭户数占比从12.6%降至3.3%，人均9-16平方米的家庭户数占比从35.3%降至11.9%。 其二，高收入家庭使用的住房面积占比与其户数占比的比例趋于下降，但与此同时，低收入家庭使用的住房面积占比与其户数占比的比例也在趋于下降。2000-2015年，人均50平方米以上的城镇家庭户住房面积占比与其户数占比的比例从2000年的2.30降至1.78，人均60平方米以上、70平方米以上的城镇家庭户住房面积占比与其户数占比的比例分别从2.30（2005年）降至1.89、2.41（2005年）降至1.96；而人均住房面积在8平方米以下、9-16平方米的家庭户住房面积占比与其户数占比的比例分别从0.35（1995年）降至0.19、0.61（1995年）降至0.35。 其三，即使从使用情况看，住房分布的不平衡程度仍然严重。换算为五等份或十等份看，2000年最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为3.0%、7.1%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为22.4%、39.0%。到2010年，情况变化为，最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为2.3%、6.2%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为21.8%、39.4%。2015年小普查数据存在一定抽样问题，导致最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别升至为2.8%、7.2%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别降至19.6%、36.9%。 根据人口普查资料城镇家庭户住房“使用”情况的数据估算，1995-2015年全国城镇家庭户住房使用分布的基尼系数大致保持在0.3左右，这显然存在低估。如果考虑20%的城镇家庭户租房、人均住房面积更低的城镇集体户人口以及2亿多农民工群体在城镇置业比例较低等情况，低收入群体实际拥有的住房面积占比与其户数即人口占比的比例无疑将更低，即产权层面的城镇家庭住房分布基尼系数无疑更高。 2.3中国房地产市场仍有较大发展空间 房地产长期看人口，尽管中国20-50岁主力置业人群比例在2013年左右达峰值，但综合考虑城镇化进程、居民收入增长和家庭户均规模小型化、住房更新等，中国房地产市场未来仍有较大发展空间，将逐步从高速转向中速、高质量发展阶段。 一是中国城镇化进程还有较大空间，到2030年城镇化率达70.6%时城镇人口将再增加约2亿。2018年中国城镇常住人口达8.3亿，常住人口城镇化率为59.6%，如按户籍人口算2018年城镇化率仅为43.4%。联合国《世界人口展望2019》预计到2030年中国常住人口城镇化率将达约70.6%，城镇常住人口将较2018年再增加约2亿。根据我们在报告《中国人口大迁移》中测算，2012-2016年中国城镇人口增量中来自自然增长、区划变动、乡城迁移的平均比例为18.6%、35%、46.4%，与国家统计局测算2018年的23.6%、36.8%、39.6%相差不大。这意味着，即使假设因区划变动导致的农民就地城镇化产生的住房需求全部不通过市场渠道满足，而是通过安置房（拆迁）或带房入城（未被拆迁）满足，2019-2030年仍有1.3亿新增城镇人口存在住宅需求。如假设安置房也是通过市场购买（如货币化安置）满足，且未被征迁、带房入城的比例为60%，则2019-2030年大致有约1.6亿新增城镇人口存在住房需求。 二是与主要发达经济体相比，中国城镇人均住房面积较小，随着居民收入增长和家庭规模小型化等，人均住房面积未来存在至少20%的提升空间。一方面，当前中国已进入中高收入经济体行列，随着未来向高收入经济体行列迈进，城镇居民对人均住房面积的需求还将进一步增加。国际上一般对住房面积统计的口径为使用面积，把2018年中国城镇人均住房建筑面积按照0.7的系数折合为使用面积仅为23.3平方米，明显低于主要发达经济体水平。考虑到国际上对人均住房面积的统计一般不分城乡，如简单以0.85的系数把各国人均住房面积换算为各国城镇人均住房面积，当前韩国、俄罗斯的城镇人均住房面积分别为28.2、27.9平，日本为33.1平，德国、法国分别为38.6、39.5平方米，美国为66.9平。 另一方面，中国家庭户规模小型化空间大，可能导致更多的住房和更大的人均住房面积需求。因生育率下滑、晚婚、不婚率和离婚率提高、寿命延长、人口流动等因素，家庭规模小型化是世界各国人口发展的普遍趋势。比如，1960-2015年，日本一人户、二人户家庭比例分别从5.3%、12.7%增至34.5%、27.9%。当前日本、美国、韩国家庭户均规模分别降至2.33、2.54、2.73人。中国家庭户均规模从1982年的4.41迅速降至2010年的3.09；其中，2010年城镇家庭户均规模为2.85人。由于劳动力回流中西部、二胎政策等因素，近年家庭户均规模较2010年有所上升。从一人户、二人户比例看，中国2015年仅分别为13.1%、25.3%，总体相当于日本1990年代至21世纪初水平，未来仍有很大下降空间。 因此，如果以人均使用面积28平即人均建筑面积40平为标准算，未来中国城镇人均住房面积存在约20%的改善空间。 三是中国现有城镇住房成套率仅85%，并且尚有20%的家庭居住在条件较差的平房，存在住房更新需求。一是中国城镇住房成套率仅85%左右，还有约15%的住宅需要更新。1985年中国城镇住房成套率仅为24.1%，1995年居住在成套住宅的家庭户比例快速提升至61%，2010年、2015年分别达75.6%、84.3%。其中，根据2015年小普查数据，城市、镇家庭户中同时拥有厨房和厕所的比例分别为89.3%、76.8%。二是中国城镇尚有约20%的平房需要更新。随着拆迁新建，中国城镇家庭户中居住在平房比例从1995年的46.1%降至2015年的20.6%，其中城市、建制镇分别为10.2%、36.1%。 2019-2030年中国城镇年均住房需求大致为10.9-13.5亿平方米。根据我们前述测算，2000-2010年、2010-2018年中国城镇人均住房建筑面积分别年均增长3%、2.3%，假设2019-2030年中国城镇人均住房面积年均增长1.3%-1.5%（即2030年人均住房建筑面积达38.8-39.8平方米），则2030年中国城镇住房存量需达395-405亿平，较2018年净增119-129亿平，即年均净增9.9-10.8亿平。以1.5%-2%的折旧率计算，则2019-2030年将折旧拆迁约60-82亿平，即年均折旧拆迁约5-6.8亿平。并且从历史经验看，2000-2010年每年约有4亿平属于农民带房入城和未纳入国家统计局城镇竣工住宅面积统计的住房面积。假设2019-2030年这部分仍为年均4亿平，则2019-2030年每年需新增城镇住房10.9-13.5亿平。 3地区层面：哪些地方房子多，哪些地方少？ 基于2010年人口普查资料分省数据、2015年1%人口抽样调查资料分省数据等，并结合全国城镇住房情况，我们估算了2010年、2018年各省级、地级单位城镇住宅存量、人均住宅建筑面积、套户比及相关情况。 3.1省级：西部地区套户比平均1.11，沪粤2省套户比低于1.0 当前全国近60%的城镇住宅存量集中在山东、江苏、广东等10个省。分地区看，2018年东部、中部、西部、东北地区城镇住房存量分别占全国的42.6%、26.5%、23.5%、7.4%，而对应的城镇常住人口比例分别为43.6%、24.5%、23.9%、8.0%。分省看，2018年山东、江苏、广东城镇住房存量超过20亿平，河南、浙江、四川等7个省份在10-19亿平之间，其他省份则不足10亿平，海南、宁夏、青海、西藏等4省更是不到2亿平。 鄂浙苏等7省人均住房建筑面积超过35平方米，而沪粤津甘4省不到27平方米。分地区看，2018年东部、中部、西部、东北地区城镇人均住房建筑面积分别为32.0、35.4、32.1、30.1平方米。分省看，2018年湖北、浙江、江苏等7省城镇人均住房建筑面积超过35平方米，山东、广西、四川等14省城镇人均住房建筑面积在30-34平方米之间，山西、北京、新疆等其他10个省城镇人均住房建筑面积低于30平方米，上海、广东、天津、甘肃人均更是低于27平方米。 由于各省套均面积存在差异，城镇人均住房建筑面积的大小与套户比的高低并不具有必然联系。从城镇套户比看，东部、中部、西部、东北地区分别为1.03、1.10、1．11、1.09，黔青云等5省套户比超过1.15，沪粤2省低于1.0。分地区看，东部、中部、东北地区分别为1.03、1.10、1.09，西部地区为1.11。分省看，2018年贵州、青海、云南等5省城镇住房套户比超过1.15，广西、宁夏、河南等6省套户比在1.10-1.15之间，湖北、黑龙江、辽宁等11省套户比在1.05-1.10之间，北京、四川、山东等7省套户比介于1.0-1.05之间，广东、上海2省套户比在1.0以下。 从住房成套率看，2015年重庆、广东、山东等省城镇家庭户居住在成套住宅的比例超过90%，而黑龙江、云南、内蒙古、西藏等省低于75%。从建筑层数看，2015年有河北、山东城镇家庭户居住在平房比例高达40%以上，西藏、内蒙古、山西、河南在30%以上，而浙江、湖北、江西、重庆、上海、福建等省低于10%。 3.2地级：17城套户比小于1，一线城市套户比略低于1 在全国336个地级单位中（不含三沙），既有73个城市人均住房建筑面积小于30平，也有46个城市人均住房建筑面积大于40平；既有17个城市的套户比小于1，也有51个城市的套户比大于1.2，未来更需重视区域差异中可能存在的结构性机会。 从人均住房面积看，2018年有73个城市的人均住房建筑面积小于30平方米，占比21.7%；有124个城市的人均住房建筑面积介于30-35平方米，占比36.8%；有93个城市的人均住房建筑面积介于35-40平方米，占比27.6%；有46个城市的人均住房建筑面积大于40平方米，占比13.6%。 从套户比看，2018年有17个城市的套户比小于1，占比5.1%；有144个城市的套户比介于1.0-1.1之间，占比42.9%；有124个城市的套户比介于1.1-1.2之间，占比36.9%；有51个城市的套户比高于1.2，占比15.2%。 分线看，当前一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为25.6、32.9、34.3平方米，套户比分别为0.99、1.06、1.12，一线城市住房供给偏紧。从人均住房面积看，2010年一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为22.9、26.8、28.5平方米，到2018年分别增至25.6、32.9、34.3平方米，分别增长11.8%、23.0%、20.4%。从城镇住房套户比看，2010年一线、二线、三四线城市套户比分别为0.92、0.93、0.96，到2018年分别增至0.99、1.06、1.12。
基金是做短跑冠军，还是做长跑健将，是一个我们值得思考的问题。 A股不缺少一年收益率达到100%的基金冠军，但就是缺少巴菲特一样的长期收益率在20%左右的长跑健将，因此A股不乏明星基金经理，可是少有人能够成为巴菲特一样的世界知名基金经理人，很多明星基金经理总是昙花一现，今年是冠军，明年可能就是业绩垫底，净值巨大波动背后是基金经理投资风格太激进，喜欢重金押注，一旦成功，就是光环加身的明星基金经理，名利双收，如果押错了，只能自认倒霉，典型的胜者为王败者为寇的投资风格。 最近有一家基金公司成为热搜，并引发财经投资界的高度关注，那就是诺安成长混合基金，最早引发笔者关注的是一场业内人士的对话，某位业内人士在半年报中表示：“最近听说一支硬核成长类产品，基金经理从业才三年，做投资仅一年，规模从去年的十几亿迅速膨胀到当前的近两百亿，且大部分规模是今年二季度流入的，该产品基本上全仓半导体。” 市场猜测这一基金就是蔡嵩松先生管理的诺安基金，他管理有两只基金分别是诺安成长混合基金和诺安和鑫灵活配置基金，据媒体报道截至今年6月底，前十大重仓股占比高达八成，在蚂蚁财富上，诺安成长也被贴上半导体的标签。就是目前重仓股依然是芯片半导体为主，像圣邦股份(行情300661,诊股)、北方华创(行情002371,诊股)、卓胜微(行情300782,诊股)、兆易创新(行情603986,诊股)和韦尔股份(行情603501,诊股)等。 持股度很集中，属于典型的科技进取类基金投资风格，在牛市市场中，科技股中的芯片半导体是市场热点，股价就会轮番上涨，基金就会取得巨大收益，排名居前，确实从去年到上半年，蔡嵩松先生眼光独到，押注成功了大牛股，我没有能够查到去年蔡嵩松先生管理的基金持股名单，以现在持股看，重仓股应该是涨幅巨大的，基本上都是市场的大牛股，确实基金也取得良好的投资收益，截至7月14日，该基金年内收益高达80.45%，现在累计净值是差不多2元钱，蔡嵩松先生2019年2月开始管理诺安成长混合基金，能有如此收益，还是相当高的，这是需要客观评价的。 也许就是得益于良好的投资收益，蔡嵩松先生管理的诺安基金成为市场关注的对象，投资者也是纷至沓来，基金规模不断扩大，诺安成长混合基金，截至今年6月底，规模为161亿元，去年同期只有10.7亿元。 可是福兮祸收益，最近一段时间，机构抱团股出现明显下跌，科技股也不例外，芯片半导体自然下跌不少，重仓股下跌，诺安成长混合基金净值也跟随下跌，据媒体报道截至9月8日，年内收益只有30.97%，回撤近50个百分点，这个回撤幅度是有点大的，但是客观讲的话，就是年内收益有31%也还是很不错的收益率。 资深的业内人士的一番话值得思考：“我不禁陷入深思，虽不免有葡萄好酸之嫌，但是这样真的好吗？从历史统计可以清楚看到，投资股市的盈利分布也是遵从二八甚至一九原则，一定是很少部分人赚钱，绝大部分人买单。很不幸的是，每个人都觉得自己是极少数人。”，作为投资者，也知道A股历来是少数人获利多数人亏钱，我是认为值得深思的是，基金管理人在千方百计取得短期最大化收益的前提下，如何做好风控管理，防止持股度太集中带来的市场波动风险，就像诺安成长混合基金一样净值短期回撤太快，这是每一个基金管理人必须面对的问题。 毕竟基金不是游资，捞一笔就能跑掉，这不符合基金的风控原则，基金既需要短期利益最大化，也需要长期的稳健收益，从我个人角度看，基金长期稳健收益更加重要，但是这在A股可能较为困难，这不是一家基金的问题，而是行业的通病，在于基金公司对基金考核制度太短期化，说的离谱一点，月月排名、每个季度排名、中报排名、年终排名，搞得基金经理忙于应对，投资短期化功利化。 诺安成长混合基金按照我个人观点，是属于风格做到极致的基金，那就是重仓持股，可能会取得高收益，也可能是收益欠佳，净值波动较大，不是很适合稳健投资者，而是适合激进的投资者，这与基金经理人风格有关。 对于风格极致的基金投资风格和净值的高波动性，市场可以有仁者见仁智者见智的观点，作为基金管理人也可以有自己的思考，市场总是在不断的观点碰撞中走向成熟，走向健康。但是面对高波动的A股市场，如何控制净值回撤最小化，是摆在风格极致的基金管理人面前一个无法回避的问题。 另外重仓一个板块，一旦市场出现波动，基民选择赎回，基金管理人需要面对份额缩小，被动减仓应对流动性问题，在市场交易拥堵下，很容易出现卖出困难的问题。 基金投资在于构建一个合理的投资组合，可是最近基金投资似乎偏爱抱团持股，这是一种存量资金不足下的无奈之举，并不是某一个基金管理人的问题。A股需要考虑新增筹码和新增资金之间的动态平衡，而不是沉迷于不断的扩容幻影之中，沉迷于虚无缥缈的牛市幻影之中，未来的股市将会是很多僵尸股的市场，投资收益可能越来越难。 以上只是一位投资者的观点，而不是专家分析师的观点，专业知识有不足的地方，如有不妥之处，请市场各方多多包含。
今天的美国股市何去何从？是像1997年那样继续大涨，还是像2008年那样暴跌，取决于宏观经济是V型反弹还是会深陷危机。目前数据看来，美国经济基本面依然薄弱，危机将会持续和深化，因此美股泡沫的破碎并不会太远。 美国股市自3月下旬开始强力反弹，特别是科技股上涨更是疯狂。这不禁令人回想到过2007年泡沫，以及2000年互联网泡沫破裂前的疯狂。这两次疯狂均以股灾告终：如下图所示，2008年股灾中，标普500和纳斯达克分别下跌56.2%%和54.0%，2000年标普500和纳斯达克股指则分别下跌47.5和77.4%，在十几年后才恢复元气。 数据显示，股市估值高企之时股灾爆发的可能性上升。诺贝尔经济学奖得主席勒（Shiller）对此进行了深入研究，并发明使用公司长期（例如15年，以涵盖整个经济周期）盈利计算PE，比用1年盈利计算的PE更能准确反映股市估值。从下图可见，股市往往在估值高企之时暴跌。 但高估值并不代表股市会立刻大跌，往往是经济危机的爆发冲击泡沫，使其破碎。例如1997年，标普500的席勒PE超过35，远高于历史记录，但股市依然大涨3年60%才开始暴跌。实际上，经济危机的爆发是导致严重股灾的根源，危机爆发股市泡沫才破碎（上图）。互联网泡沫在2000年最终破碎，也是由于经济危机的爆发。 经济危机越严重，之前股市估值越高，股市下跌幅度越大。尽管平时股市与经济往往脱节，但经济危机爆发时股市便被拉回现实，例如1929，2000，2008年等大股灾，都是在高估值时由经济危机引发。 今天的美国股市何去何从？是像1997年那样继续大涨，还是像2008年那样暴跌，取决于宏观经济是V型反弹还是会深陷危机。目前数据看来，美国经济基本面依然薄弱，危机将会持续和深化，因此美股泡沫的破碎并不会太远。 3月大盘触底以来，美股走势极其疯狂，但多重风险也在加速累积。3月低点至上周市场出现调整之前，纳斯达克综合指数已累计上涨67%。标准普尔500指数上涨了55.1%，道琼斯工业平均指数上涨了53.1%。 市场涨势不均衡的状况在急速加剧。目前FAAMG五大科技股——Facebook、苹果、亚马逊、微软和谷歌母公司Alphabet已经约占标普500指数市值的25%。苹果9月1日时的盘中市值一度超过小盘股指罗素2000全部公司的总市值。市场宽度锐减往往预兆着股市大幅下跌。 （标准普尔500指数的平均空头利息占市值比例。来源：FactSet和高盛） 近来美股市场的空头纷纷退场，意味着股市上涨的动力正在消失，下行压力增大。高盛的数据显示（上图），在八月初，标准普尔500指数的平均空头利息仅占市值的1.8%，这是自2004年以来的最低水平。除能源以外的所有主要板块的看空头寸都在过去15年来的最低位。据彭博报道，目前美国对冲基金的空头头寸是16年来的最低水平。空头退场意味着原本做空的人都开始做多，市场情绪极其乐观，将美股估值推向更加极端的位置，未来的下行压力也就更大。 此前空头平仓行为进一步推动市场上涨，酝酿了更大泡沫的形成。自3月份市场触底以来，高盛一篮子“最不受欢迎的股票”价格几乎翻了一番，涨幅几乎是标普500指数的两倍。Charlie McElligott公司的追踪商品交易顾问（CTA）基金的模型显示，3月9日全球股票期货的 “最大空头”中，后来已有约7000亿美元的空头头寸现在转为净多头。这都说明了空头们相继被迫平仓，加剧了股票的上涨。一旦大多数空头完成头寸平仓并回购股票，由空头回补推动的反弹趋势就会减弱。 衍生品的广泛使用放大了市场涨势，但也埋下了更高的风险。据高盛数据，过去两周，美国单个股票交易看涨期权的总名义价值平均为每日3350亿美元，为2017年至2019年滚动平均值的三倍多。虚值期权和牛市看涨期权价差的买家数飙升，涉及的权利金已经高达了10亿美元，获得了近200亿美元的风险敞口。大批投资者购入看涨期权，做市商则需要购入大量标的，导致标的价格上涨，诱使投资者买入更多的看涨期权。例如软银集团在过去一个月中就购入了数十亿美元的美国科技股期权，美国大批散户近来也采取了同样的策略。看涨期权交易活动放大了市场的乐观情绪，令市场涨势更加疯狂，未来下跌的空间也将更大。 乐观的市场情绪和历史高估值水平并不意味着市场面临下行风险。1997年6月时，席勒市盈率达到35倍，市场继续上涨至2000年3月，期间标普500指数上涨66%，纳斯达克暴涨260%，席勒市盈率达到47。这是因为当时经济基本面仍然向好，下图所示，美国企业利润率在1997年第三季度仍处于32.1%的周期高点，因此市场得以持续上涨至2000年。直至2000年第二季度下降到29.4%，经济走向周期性危机，股市才开始随之崩盘。 （美国企业利润率。数据来源：美联储经济数据库FRED，灰色部分为经济危机） 2020年的经济基本面决定了美股涨势难以持续。今天美国面临的情形与1998年截然不同：上图显示，2019年第四季度企业利润率已经由2014年第三季度的周期高点（33.7%）下降到29.5%，与2000年第二季度相近，处于周期末期，离周期性经济危机爆发不远了，因此难以重复1997年的表现。 目前美国经济已经陷入衰退，尚未出现真正企稳迹象。就业持续恶化，收入和信贷这两个美国居民消费的来源均出现严重问题，经济复苏正在失去动能；加之政府救助不力，开始削减和延迟对普通群众的补助，使其消费能力更加受限，对基建等公共投资也迟迟不行动，更加阻碍经济复苏。在这样的背景下，金融市场依靠流动性与市场情绪推动，却与基本面严重脱钩，泡沫正在进一步加重，风险依然高企。 股市再次崩盘的具体时点取决于何时投资人V型反弹幻想破灭。深度的危机虽然就在前方，但大多数投资者往往后知后觉。经济问题最终将在企业盈利中体现出来。10月份将出炉第三季度企业盈利报告，但投资者有可能仍把盈利疲弱归咎于疫情，或许要第四季度，甚至明年第一季度盈利报告出炉才能真正使盲目乐观的投资者接受现实。 然而，与此同时，其他多重不定因素可能加速市场下跌。随着资本主义世界日益走向动荡和衰落，到处都充满了矛盾和风险，包括新冠疫情失控、中美关系、美国政治动荡、政府救助措施不力、以及世界经济衰退等等都可能引发市场的动荡，投资者的极端乐观情绪很可能快速转换为极端悲观，市场下跌进程将因此加速。
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