8月23日，央行、住建部在北京召开重点房地产企业座谈会，会议指出，为进一步落实房地产长效机制，实施好房地产金融审慎管理制度，增强房地产企业融资的市场化、规则化和透明度，央行、住建部会同相关部门在前期广泛征求意见的基础上，形成重点房地产企业资金监测和融资管理制度。 此前，据21世纪经济报道，监管部门为了控制房地产企业有息债务规模，拟出台政策进行管理，该政策被称之为三四五新规。三四五新规是什么？为什么出台这样的政策？三四五新规出台对房地产行业会产生什么样的影响？本文一一剖析，以飨读者。 三四五新规是什么？ 三四五新规（如图1）中的的“三”是三条红线，即剔除预收款后的负债率超过70%、净负债率超过100%、现金短债比小于1；“四”是指根据房地产企业负债状况触达上述几条红线将其划分为红（触达三条红线）、橙（触达两条红线）、黄（触达一条红线）、绿（未触达红线）四档；“五”是指对上述四类房企，按照5%的幅度控制其年负债增长幅度：红档房企有息负债以2019年6月底为基准不得增加，橙档房企有息负债年增速不超过5%，黄档房企有息负债年增速不超过10%，绿档房企有息负债年增速不超过15%。 根据2019年年报，在A股和H股上市的224家房企中，有51家触及三条红线，45家触及两条红线，60家触及一条红线，三条红线均未触及的只有68家。从这一数据可以看出，如果三四五新规属实且近期落地执行将对严重依赖杠杆的房地产企业产生很大的影响，三四五新规也因此得到了市场的极大关注。 三四五新规为什么？ 监管机构出台三四五新规的目的何在？有分析机构认为这与部分城市市场热度上涨过快、土地市场活跃、土拍溢价率高不无关系，其目的是稳住房地产开发商的杠杆，控制负债的增长速度，从而有助于把房价导入一个温和增长的轨道。 三四五新规是“房住不炒”这一监管导向的最新体现。要理解三四五新规，就不能不深入分析监管对于房地产行业发展的态度。中美贸易摩擦和新冠疫情是我们观察监管对于房地产态度的两个点，因为这两个事件对于整体经济的影响都够大。 按照之前的调控逻辑，当经济受外部冲击比较明显时，放松对房地产的调控往往是最有效的工具，但中美贸易摩擦和新冠疫情发生之后，监管无论是在调控的调门上，还是在监控的具体措施上均未放松，哪里露头打哪里，体现了极强的定力，其背后深层次的原因我们认为主要有两点： 首先，从实体经济这个层面看，房地产对实体经济的影响有“拉动”和“挤出”这一拉一推两个方面。从“拉动”这个角度看，房地产对整个经济的拉动能力很强：制造业投资一半左右跟房地产产业链相关，地方基建投资很大程度上受土地财政支撑，服务业部分领域投资跟房地产相关。房地产产业链上带动的相关投资占全社会固定资产投资的50%左右，也带动了家电、家具、装修、银行、建筑、建材、玻璃、水泥等一系列后周期行业。与此同时，居民投资房产普遍会使用杠杆，杠杆高到一定程度会挤压消费，从而影响消费对经济的拉动能力。 其次，从金融这个层面看，房地产一头连着土地财政和地方政府信用，另一头连着居民的贷款（尤其是中长期贷款）和信用。如果与房地产相关的融资在站上一个较高的平台后得不到有效的控制，居民部门和政府部门的信用风险就会增加，同时也会挤压实体经济的融资空间。 从上述分析看，房地产捧不得也打不得，监管既不希望看到房地产过热，也不希望看到房地产过冷，熨平房地产发展曲线是监管的导向，也是提振消费，发展实体经济，构建经济内循环格局的必要之举。 因此，市场无须为房地产调控的收紧过度悲观，也无须为房地产调控的放松欢呼雀跃，监管的追求就是一个“稳”字，对房地产调控政策的解读当以此为锚。 三四五新规会带来哪些影响？ 三四五新规的第一个影响是房企，无论是红橙黄绿哪类房企，都必须未雨绸缪，调整自己的经营方式和融资手段。 从经营方面看，如果融资渠道受限，房企资金压力加剧，要改善负债率、改善融资结构，又要冲全年业绩，回款能力将是房企持续经营的关键，预计房企可能采取降价跑量、缩短建设周期、拆分上市、转让等措施加以应对。 从融资方面看，为满足三四五新规的要求，房企一方面会加强培育股权融资的能力；另一方面可能会通过做大资产扩展负债这个分子段的空间。 三四五新规的第二个影响是进一步加快房地产行业的洗牌，经营能力强、融资空间大的房企会趁此机会跑马圈地，大鱼吃小鱼、快鱼吃慢鱼，房地产行业的龙头效应会越来越明显。 最后，如果新规在2021年年初就落地，首次影响的房企会提前动作，最有可能的应对措施就是加大推盘的优惠力度，加快回款，辅之以政府的新盘限价，对仍有购房资格的买房人而言，可能是一个不错的购房窗口期。
林采宜 吕佳石/文 原油需求结构中，交通运输部门的原油需求量占比最大，因此，交通运输对原油需求的波动性是影响原油消费量最显著的因素。受新冠疫情影响，全球货运、客运轻型车辆平均行驶里程数下降约15%，周转量下滑约18%，导致轻型车辆部门整体对于原油需求下降明显。 在原油供给端，考虑财政平衡和产能瓶颈的双重因素，国际油价的底部大约在35美元/桶左右。 由于各种利益博弈因素，历史上OPEC实际减产量仅为协议减产量的60%，俄罗斯、美国减产执行率更低，国际政治博弈使原油供给端随时存在产量增加的可能性。在原油需求增长乏力的国际环境下，国际油价在目前价格水平上的上行动力有限。 一、原油的中长期价格由供求关系决定 1.交通运输部门石油消耗是影响原油需求的主要因素 从原油需求结构看，原油需求变化主要来源于交通运输部门。2018年，全球交通运输部门原油消耗25600万亿热单位，占原油总需求比例约65%。工业部门在原油需求中占比稳定在10%左右，而生活部门占比稳定在6.5%左右。因此，交通运输对原油需求的变化对原油中长期价格有一定影响。 在交通运输部门中，轻型车辆对于原油需求最大，2018年消耗16097万亿热单位，占比60%以上；其次是卡车货车，耗油千万亿热单位以上，占比约为24%，航空用油1872万亿热单位，占比约7%，而水路、铁路运输对原油需求占比相对较小且相对稳定。 2.财政约束和产能瓶颈决定了35美元/桶是国际油价的中长期底部 2019年，美国、沙特、俄罗斯的供给量分别占19.33%、13.34%和12.97%，位列世界原油供给国的前三，合计市场份额超过45%。从最近十年（2010-2019）的趋势来看，美国在国际原油市场的份额在不断上升，从10.95%升至19.33%，几乎翻了一倍，而沙特和俄罗斯的市场份额基本不变。 从经济结构来看，美国经济结构相对多元，原油收入对于财政收入贡献率很低，平均仅占2.5%左右，但对沙特和俄罗斯来说，原油对财政的贡献却非常重要，最近五年（2015-2020），原油收入占沙特财政收入的65%，占俄罗斯财政收入的32%。 因此油价波动对于美国的财政收入不构成重大影响，但对沙特和俄罗斯的财政会产生重大影响。在产能存在瓶颈的前提下，沙特和俄罗斯的财政约束使得他们能够承受的石油价格有一个底线，一旦超过这个底线，产油国无法通过增加产量弥补价格下跌形成的收入减少，本国财政将可能面临失衡。这种情况下，它们必然会竭尽全力推高油价。 据EIA推算，沙特短期产能瓶颈约为1200万桶/天，即便经过一段时间调整，长期产能最高也只有1300万桶/天。 2020年，沙特若想实现财政赤字不超过GDP6.5%，原油财政收入至少要达到5130亿沙特里亚尔（约合1368亿美元）。数据显示，2020年前七个月，沙特累计原油收入大致为727亿元[注1]。这意味着今年8-12月沙特需要至少实现641亿元的原油收入，才能实现预期财政目标。以目前1200万桶/天的产能瓶颈，油价至少要35美元以上，沙特才能实现其财政目标。换句话说，35美元是沙特能够承受的国际油价底线。 对于俄罗斯而言，2018年原油收入6.58万亿卢布，占其财政收入的33.84%。而根据历史数据，计算可得2006-2018年13年间，俄罗斯原油收入占财政收入比重大约为35%。 根据俄罗斯发布的2020-2022年联邦政府预算修正案，2020年财政收入目标为20.6万亿卢布（约合3270亿美元），按照35%的原油收入贡献率，年度需要实现1145亿美元原油收入。而在2020年1-7月，由于俄罗斯原油供给量保持高位，预计已实现原油收入约为804亿美元（根据其量价测算）。在剩余五个月内俄罗斯仅需要实现341亿元的原油收入，即可实现财政目标。 根据俄罗斯能源部长透露，俄罗斯能够在两周之内增加20-30万桶/天的供给量，长期该数字可上升至50万桶/天。根据俄罗斯原油供给峰值时超过1100万桶/天的产量，预计短期极限产能为1130万桶/天，长期极限产能为1150万桶/天。 换句话说，若俄罗斯2020年8-12月以短期最大产能1130万桶/天生产，国际油价达到20美元/桶，就能实现2020年预计财政目标。 3.产油国利益博弈影响原油供给 由于OPEC成员国都有出于政治经济利益而选择增产的意愿，因此该组织商议的限产协议几乎沦为一纸空文。1984年以来的历史数据显示，实际减产量平均仅是协议减产量的60%，这导致实际产量绝大多数情况下超过协议产量。总体而言，产油国利益博弈倾向于使原油供给增加。 非OPEC国家的减产承诺执行率更低。例如，俄罗斯自1998年至2002年间，曾四次承诺减产，最终实际减产仅履行两次，另外两次是出尔反尔增产。而从历史数据看，即便俄罗斯减产，其减产执行率也是跌宕起伏的，实际减产量往往小于协议减产量。 而美国的原油供给量持续呈上升趋势（图9），今年三月份以来的“减产”主要是页岩油企业由于成本因素退出而导致供给减少。综合来看，国际政治博弈往往倾向于使原油供给增加。因而排除战争或者地域冲突等极端因素，从供求角度看，原油价格中长期上升的空间不大。 二、下半年国际油价走势预测 在需求端，2020年下半年，由于新冠疫情蔓延导致的全球范围内“禁足令”实施，加之第二波疫情爆发的担忧，轻型车辆货运和客运周转量[注2]均大幅下滑。据国际道路运输联盟预测，全球轻型车辆平均行驶里程数下降至少15%，导致轻型车辆部门整体对于原油需求下降明显。 具体来看，国际道路运输联盟6月发布的《新冠疫情对于道路运输行业影响》报告中预测，2020年轻型车辆货运周转量将较去年降低约18%；轻型车辆客运受影响更大，行驶里程数近乎腰斩，周转量较去年下降57%，其中旅游用轻型车辆周转量重挫82%，出租车周转量下挫60%，预计轻型车辆平均行驶里程数恢复至疫情前同期水平需要半年以上。 而在供给端，由于在2020年前七个月，沙特和俄罗斯的原油收入已经过半，未来五个月的原油收入对其财政收入不存在较大压力。因此，无论沙特还是俄罗斯对于推动国际油价上行的意愿都不强烈。而美国为巩固其原油供给地位，通过减产推升油价的可能性也不高。这使得全球原油供给端收紧的意愿不强。 目前40美元/桶的价格处在博弈各方都能接受的合理区间内。如果没有突发性地缘冲突，从中长期趋势看，油价上行空间有限。 [注1]根据前7个月的油价和产量测算 [注2]周转量定义为运输货物重量与行驶里程的乘积。国际道路运输联盟预计本次疫情导致的周转量下降主要来源于行驶里程数的下降。
2015年股市暴跌之前大约1个月，笔者曾写文章建议大家卖掉股票买房子。当时，在“上证破万不是梦”的市场氛围里，好多朋友笑话笔者胆子太小。 后来只有两个朋友给笔者留言，说他们看了我的文章后卖掉股票买了房子，事后有种死里逃生的感觉。 截至8月底，上证综指年内涨幅约10%。这个涨幅在全世界绝对算大的。同期道琼斯指数基本持平，标准普尔500指数涨了8%，英国富时100、法国CAC40指数、德国DAX指数、日经225指数等则都是下跌的。飙升的只有一个纳斯达克，涨了大约30%。 很多朋友在最近两年的股市上涨过程中也已经成功从2015年的套牢状态中解脱出来，不少人更是在今年4月以来的反弹中狠狠赚了一笔。可喜可贺。 但当前的经济形势无疑比2015年还要差，而且在可预见的未来，较低的经济增速将是常态，这令不少朋友觉得手中的股票有些烫手。 相比而言，房价最近2年整体比较平稳，部分一线城市的部分区域实际成交价甚至有所下跌。有朋友询问，现在是不是一个新的卖股票买房子的机会。 先说结论。笔者认为，一般的居民住宅楼作为财产保值的手段还可以，但几年内挣大钱的概率比较低。如果不是着急结婚或者娶儿媳妇，在地产投资上最好谨慎一点。至少在未来3、5年要十分慎重。 房价的上涨说到底取决于资金的持续投入，只有不断有新资金入场，同时不能出现大规模抛售，才能确保价格上涨。而新资金主要是两个来源：一个是个人收入；一个是银行贷款。 其中个人收入是根本，它决定了购房者能够负担的首付规模以及月供的最大额度，银行贷款规模很大程度上取决于银行对购房者收入水平的评估。 对于绝大部分购房者来说，收入来源主要是工资。这其中既包括自己的工资，也包括可动用的亲属的工资。 2018年樊纲教授提出“六个钱包”概念，引起极大社会关注。其实，绝大部分80后应该很清楚，2010年左右贷款买房子的人就已经开始动用“六个钱包”了。 到了2015年左右，大部分人的“六个钱包”可能已经见底了。所以，一旦银行提高首付比例，购房需求立刻就会受到压制。这也是为什么2010年以来，首次购房的年轻人所购户型越来越小的原因之一。 除非购房者的收入水平能够保持比较快的增长，否则，将来凑齐首付都会是个不小的问题。 但在可预见的未来，我们很难对收入水平的提高给予乐观预期。 改革开放以来，无论是国民经济的增长还是个人收入水平的提高，主要的支撑力量有两个。一是急剧扩张的对外贸易；二是持续推进的城镇化进程带动的超大规模投资。但这两大支柱未来一段时间都会面临较大问题。 外贸的黄金时代已经过去。 我国早在1998年就废除了福利分房政策，但房价真正涨起来要等到2001年入世之后。因为住房市场化改革初期，我国面临的是严重的产能过剩问题。1998年的商品库存规模大约占到GDP的一半。当时，全国面临的问题是工厂东西卖不出去，发不出工资，大量工人下岗。CPI和PPI都是同比下跌的，也就是全国处于通货紧缩状态。 当时还在对外经济贸易大学做教授的著名歌手刘欢写了一首至少在当时很有名的歌《从头再来》，讲的是工人下岗再就业问题，还获得了“五个一工程”作品奖，40岁左右的人几乎都听过。在这种严峻的形势下，炒房子这个概念还远远没有进入民众的大脑。 2001年底入世之后，世界市场很快消化了我国的过剩产能。入世仅仅1年后，我国就摆脱了通货紧缩状态。2003年CPI同比涨幅达到3.2%，比2002年高了3.6个百分点。 外贸的快速发展带来了大量的轻工业就业岗位，也迅速催生了一批先富起来的人。同时，为了促进外贸的发展，各地大规模推动基础设施建设，这又给国内重工业开拓了生存空间，部分解决了（只是部分）重工业部门的产能过剩问题，同时也促进了重工业部门工资水平的提高。 百姓手里有钱是买房子的前提，入世之后的经济快速扩张，居民收入水平的快速提升逐渐为房地产市场的繁荣打下了基础。 但次贷危机爆发后，由于全球经济复苏缓慢，我国的出口持续面对较大的压力。2002-2008年，我国出口的年均增速高达 27%，而2009-2019年的年均增速只有5%，还多次出现负增长，2019年的增速只有0.5%。 再考虑到逆全球化势力的干扰，未来我们很难对出口市场寄予太高期待。这也就意味着我国服务于全球市场的诸多产业链将面临产能过剩的严峻考验。能否维持生存的问题已经很严峻，更不要提涨工资了。 城镇化速度将大大放缓。 城镇化促进了大规模的基础设施建设和房地产市场的发展，进而带动了钢铁、煤炭、化工、机械制造、建材等一系列相关行业的扩张。这些行业的就业随之增加，薪资上涨，进而促进国内消费和购房能力的提高。 城镇化进程一旦慢下来，基础设施、房地产、轻重工业的投资速度就难以得到保障，一系列行业的产能过剩问题就会凸显，从业人员的收入随即就会出问题。 根据统计局数据，2019年，我国城镇化率达到了60.6%，社科院预测到2035年将达到70%。也就是说在未来的16年里有望再提高10个百分点左右。而在2004至2019年的16年里，我国城镇化率提高了19个百分点。 城镇化速度下降一半，可以想象将对与大兴土木密切相关的行业产生多大冲击。 更要命的是。地方政府的融资能力已经遇到了瓶颈。地方政府搞基建的钱一部分来自卖地。但搞基建是会上瘾的，卖地的钱不够了怎么办？只能是找银行，或者是走其他通道，但其实最终的钱大多还是来自银行，这主要通过各种融资平台操作。基建越多，政府负债也越严重。 从2018年监管部门大力清理影子银行开始，地方融资平台的资金链就大幅度收紧。近年来，财政部等部委出台了一系列法规约束地方政府通过企业平台融资（也就是地方政府隐性债务），这会严重限制地方政府的投资能力。 总体来看，未来一段时间，外贸和投资这两个驱动经济的引擎都很难全力运转，大量企业面对的是如何活下去的考验，给员工涨工资挺难。 再说银行贷款。 根据BIS的统计，截至2019年底，中国非金融企业部门的债务余额约为148万亿人民币，而2007年底，也就是次贷危机爆发，但尚未演变为全球金融海啸的时候，我国非金融企业部门债务余额约为25万亿人民币。 在过去的十几年里，伴随经济增速和企业盈利能力的逐步下降，企业债务规模却增长了大约5倍，这很明显是不可持续的。我们从公开媒体上也不断看到大型企业，甚至曾经的全球500强企业（其中不少是国有企业）资金链断裂甚至走到破产境地的报道。 市场化改革的一个重要内容就是打破刚性兑付，无论是国有企业还是商业银行，都需要经历这个过程，虽然很痛苦，但却是必经之路。从《关于加强国有企业资产负债约束的指导意见》、《关于进一步做好“僵尸企业”及去产能企业债务处置工作的通知》等政府文件，到对包商银行、锦州银行等一系列问题银行的风险处理上都可以很明显地看出政策层面的决心。 在打破刚兑的过程中，一方面银行的信贷投放能力会因坏账的激增受到抑制，另一方面破产企业的增多也会相应降低相关地区居民的收入水平，增大住房贷款的风险。此时银行的策略可能是提高首付要求，但这样会进一步降低民众的贷款能力。 我们现在再来看政策层面对房地产投机的严厉态度，可能就会有点不同的感受。“房住不炒”绝不仅仅是为了保护居民消费能力，也绝不是很多朋友以为的权宜之计。 在经济增长难度增大的背景下，由于实体经济投资预期收益不高，各类资金涌入房地产市场投机的动力会很强，次贷危机爆发后，这种情况在我国很普遍，在江浙一带尤为显著。 如果不通过“房住不炒”来抑制投机，面对上涨的房价，大量风险承受能力较弱的工薪阶层也可能被卷入炒房的大潮中。即使只是用来自住，高房价也会极大加重其经济压力。 但未来几年，甚至整个十四五期间，产能过剩行业的大幅度调整可能都是一个必须面对的问题，大量靠薪水支付首付、支付月供的人可能面临收入水平大幅下降的风险，随之而来的可能就是大范围的房贷断供。 房价和股价很像，属于典型的边际定价。一个小区里刚刚成交的一套房子的价格马上就会成为整个小区的价格标准。在只有1、2个人卖房的时候影响不大，一旦急于出售的人比较多，房价很容易暴跌，这就可能导致中低收入者多年积蓄甚至是几代人积蓄毁于一旦，无论是对于个人还是对于银行体系，都是难以承受之重。 所以，“房住不炒”不仅仅是在保护民众的消费能力，也是在尽力避免在产业结构大调整过程中，房地产市场的剧烈波动给金融和社会稳定带来过大的冲击。 面对百年未有之大变局，我们的经济结构调整需要一段较长的时间，在目前的经济形势和政策环境下，炒房挣钱的难度比过去大了很多。
所谓“银行高薪”，历来是最受媒体和社会关注的话题，尽管证券公司和保险公司的薪酬可能远高于银行，但普通百姓更关注的却是银行，这或许是因为银行的社会知名度更高，与普通百姓距离更近。2020年8月31日A股上市公司上半年财务报告刚刚披露完毕，人们首先关注的就是银行薪酬排行榜。 2020年上半年，A股上市银行人均半年薪酬排行榜：平安银行(行情000001,诊股)以30.06万元力压群雄；中信银行(行情601998,诊股)紧随其后，上半年人均薪酬达到28万元，浙商银行(行情601916,诊股)排第三，上半年人均薪酬达到27.8万元；随后是招商银行(行情600036,诊股)、民生、兴业、光大、浦发四家银行，上半年的人均薪酬均在20万元左右；紧接着是交行、华夏银行(行情600015,诊股)，上半年的人均薪酬均在17万元左右；而最后垫底的是五家国有大行，相比来看，交通银行(行情601328,诊股)为17万元，比较接近股份行水平，其余五大行在12万元到13万元之间，月均约2万元。其中，农行、邮储银行(行情601658,诊股)的人均收入最低，半年薪资分别为12.35万和12.05万元，对应月薪2万，相当于平安银行相差甚远。 同样是2020年上半年，A股上市券商人均半年薪酬明显高于银行。作为头部券商，华泰证券(行情601688,诊股)、中信证券(行情600030,诊股)上半年人均工资均超过了40万元，分别为43.98万元、43.15万元。此外，浙商证券(行情601878,诊股)的半年度人均工资也超过40万元。 银行薪酬究竟高不高？我们不妨再以2019年A股上市公司年报数据为证： 2019年A股公司年报显示，我国金融业全年人均薪酬最高的是证券业，达47.10万元；其次是银行业，为38.96万元；保险业为25.37万元。其中，在人均薪酬超60万元的7家金融机构中，6家均是券商，另1家为浙商银行。2019年中信证券人均年薪为79.2万元，位列金融机构榜首。 根据2019年A股上市公司年报，证券业有18家公司董事长年薪超百万，银行业有13家，保险业有2家。董事长年薪超过500万元的金融机构，包括中国平安(行情601318,诊股)（保险）、第一创业(行情002797,诊股)（业绩较差的小券商）和招商证券(行情600999,诊股)（大券商），其董事长年薪分别为885.65万元、594.31万元、515.55万元。 2019年总经理年薪超百万的金融机构有41家，其中证券业24家、银行16家、保险1家。薪酬最高的是中国平安总经理谢永林，其2019年薪酬为1016.8万元；其次是中信证券总经理杨明辉，其年薪为989.86万元。 实际上，多年来中国平安的董事长及总经理年薪一直是我国金融机构的最高标杆，而且中国平安高管薪酬也处于行业最高水平。2019年中国平安管理层共有6位薪酬在千万以上：副总经理陈心颖与执行董事、副总经理李源祥，年薪同为1607.43万元；首席稽核执行官、副总经理叶素兰，年薪1303.95万元；首席投资执行官陈德贤，年薪1290.83万元；执行董事、总精算师、首席财务官姚波，年薪1107.43万元；总经理谢永林，年薪1016.80万元。 不过，中信证券的高管薪酬也存在相似的惊人之处，2019年中信证券高管薪酬超过千万的有三人，分别是执行委员会委员薛继锐、执行委员会委员杨冰、高级管理层成员高愈湘，其薪酬分别为1016.86万元、1131.80万元、1066.86万元。 2019年，银行行长年薪前三分别是平安银行行长胡跃飞466.04万元、招商银行行长田惠宇465.83万元、民生银行(行情600016,诊股)行长郑万春428.63万元，均为非国有控股银行。而工农中建四大国有银行行长2019年年薪却仅有几十万元。 我们再比较一下大牛市与大熊市交替的2016年，证券公司人均薪酬74.99万元，保险公司人均薪酬17,32万元，银行人均薪酬15.90万元。从单个公司看，东方证券(行情600958,诊股)工资最高，人均年薪102.45万元，农业银行(行情601288,诊股)工资最低，人均薪酬9.83万元。 众所周知，在所有金融机构中，银行监管最严厉、最透明、最规范，银行服务客户最广，银行存款及银行理财产品也是风险最小、最安全的。在分业监管的背景下，我国银行的资产负债业务及经营管理也比较规范。 与我国证券公司、基金公司“靠天吃饭”的情形不同，我国银行经营比较稳健，盈利水平比较稳定。当券商和基金公司在牛市净利润暴增的时候，银行经营业绩保持淡定；当券商和基金公司在熊市净利润暴跌之时，银行经营业绩依然稳定。因此，券商及基金公司的员工薪酬基本上是“靠天吃饭”的，但银行“高薪”不是“靠天吃饭”，而是用血汗换来的。 银行工作时间不像券商和基金“朝九晚五”。在我国，银行员工的工作时间普遍超长，这是出乎许多人预料的，也是许多人所不了解的。相比之下，只有工、农、中、建、交五大国有银行的工作时间及劳动强度要相对轻松一些，因为我国国有大银行的高管都有对应的行政级别，其最高薪酬也是受国资委管束的，虽然国有大银行的人均薪酬要比其他银行低一些，但员工福利更隐形、更优厚，而且工作时间和劳动强度更体面。 但除国有大银行外，其他银行员工工作时间普遍较长，尤其是支行和储蓄所的普通员工，传统节日（包括最重要的春节）必须轮班值守，每周5+1工作制，也就是每周上班6天，每天工作时间甚至长达12小时，这些柜台员工早8点前可能就要到岗做准备工作，但直至晚8点以后回家，有时甚至下班更晚，这几乎是银行基层员工的工作常态。此外，银行员工还要定期在工作时间以外接受业务培训，并进行定期业务考核及技能竞赛。为此，在银行员工内部甚至还流传着一个“自嘲”的段子：银行将女人当男人用，将男人当牧口用。这应该是我国非国有银行劳动强度的一个真实写照。 当银行员工付出了比其他行业员工两倍的工作时间和劳动强度时，他们的所谓“高薪”其实并不算高。尤其在“保就业、稳就业”的当今，银行员工依然忘我劳动，即便在疫情最严重时期，银行网点也保证了不关门。这是银行对社会的责任和贡献。 在就业难的今天，许多大学生都将银行作为体面就业的首选，许多银行员工也很珍惜他们的工作，愿意为银行全身心付出。当然，所谓的“高薪”，也是对他们高强度劳动的一种正常、必要的回报。人们不宜过度炒作所谓的“银行高薪”，大家更应该看到银行员工超长的工作时间和超负荷的劳动强度，多一些包容和理解。 银行业稳定是中国金融安全的最大信心所在。银行业在中国金融业中占据了最重要地位，这是短期无法改变的格局。
就在这两天，相信很多人在微信群看到下面这样一个截图，来自于美国的政治预测网站RealClearPolitics（简称RCP）。图中似乎显示，特朗普一改之前的颓势，支持率节节上升，而拜登的则是节节下降，两者的差距已经缩小到3.7个百分点。 相反，我平时打开RCP网站看到的两人平均支持率是下面这张图。图里两人支持率的波动率更高，但拜登的平均支持率要比特朗普高出6.2个百分点。 博彩（押注）预测vs．民调预测 仔细观察两张图，就会发现前者是“博彩平均”（Betting Average），是通过不同博彩市场的押注金额变化导致的期货价格变动来推算特朗普和拜登的平均赢率。后者是“民调平均”（Polling Average），也就是我们通常理解的通过不同媒介进行的民意调查所显示的（合理调整加权）平均支持率。 我迅速查询了其他知名民调网站的最新数据和图表，他们或者采取和RCP类似的方法，或者更合理地以最终决定大选投票结果的方法，分别计算特朗普和拜登在美国不同州可能取得的选举团票数。 两种方法给我的印象都是目前两人对垒的局势更接近第二张图显示的支持差距，特别是在选举团票数上，拜登的优势目前看来更大，一些计算显示特朗普甚至要拿下全部摇摆州的选举团票才能够翻盘。 如果我们把博彩市场的押注称为“以钱投票”，把民调市场的支持称为“以口投票”，那么相对于最终结果，也就是“以手投票”，到底哪一个的准确度更高？ 很多人都认为前者的预测力要高于后者，这种想法自然有其道理，英语里有所谓的Money Talk和Cheap Talk的说法，前者就是“金钱说了算”，后者则是“空口白话太廉价\吹牛不上税”。 还有一句更直接的表达，将两种意思合二为一：Put your money where your mouth is，即不要老是吹牛，与其空口白话，不如拿钱和实际行动来证实。 学界曾经对这个问题产生浓厚的兴趣，在我总结这些发现之前，还是先来回顾一下大家记忆犹新的一些有趣结果。 2008年以来最重要的几场投票，谁的准确度更高？ 我们先来看下RCP网站统计的2016年美国大选前特朗普和克林顿的“博彩平均”（见下图），克林顿的押注赢率平均保持在75%的水平，在10月明显上升到85%。特别是在11月8日投票前，赢率从3日的76%上到7日的88%。相反，特朗普在博彩市场上一直是输家，愿意为他押注的资金不多。 相反，在RCP的“民调平均”上克林顿一直领先，虽然最终预测错误，但误差要比“博彩平均”要小得多（见下图）。毕竟，克林顿只获得531张选举团票中的227票，输给特朗普77票，但她赢了选民票数，在全美获得的选票比特朗普多出286万张。 再来看看在2016年的民主党和共和党的党内初选预测上，民调和博彩哪一个更加准确。克林顿优势明显，在两个市场的支持率都更高，预测难分高下。但是特朗普则不一样，他在党内面临很多竞争对手，特立独行的风格和极端的言论，都让最后的胜出出其不意。 有意思的是，特朗普早在2015年7月就在民调上超出所有对手，但在博彩市场，虽然他的赢率在2015年10月开始上升，但直到2016年2月在他身上押注的资金才超过其他人，距离特朗普在4月锁定党内胜局并不遥远。 2016年英国脱欧公投也为“以口投票”的准确度更高提供了另外一个证据。民调市场上，“脱欧”支持率虽然一直低于“留欧”，但两者高度接近，离6月24日投票日越近，差距越小。但在博彩市场上，“留欧”的赢率不仅高出一大截，而且优势越来越大，直到投票当天才被逆袭。最终的“脱欧”结果出人意料，但也只比“留欧”票数多了3.78个百分点。 上面这些案例都给人“以口投票”更准确的印象，但反例并不难找。以2012年共和党的党内初选为例，最终获得提名的罗姆尼在2011年9月就在博彩市场上提前锁定了胜局，而在民调市场上他大部分时间都在第二位徘徊。至于民主党，由于奥巴马寻求连任，党内初选并没有什么人出来竞争。 接下来的总统大选，奥巴马和罗姆尼在民调上打得难解难分，在10月竞争白热化阶段，罗姆尼的支持度反超，把悬念留到了最后一刻。但有意思的是，在博彩市场上，奥巴马却一直是明显领先的（见下图）。最终，奥巴马在538张选举团票中获得了332票，超过罗姆尼126票，在全美选民票数上也赢了对手498万票，堪称压倒性胜利。 2008年，在总统大选上，民调和博彩市场的准确度难分高下，都提前预判了奥巴马将战胜麦凯恩。但在党内初选上，克林顿在两种预测上都领先奥巴马，直到最后被逆袭。民调市场提前锁定了麦凯恩赢得初选。 因此，尽管2016年的英国脱欧和美国大选令大家对民调大失所望，并以各种理由批评，但综合来说，在2008年以来最重要的几场选举和一次公投上，“以口投票”表现相比“以钱投票”或者平分秋色，或者准确的次数更多。 合理的解释认为民调覆盖人群的范围更广，调查过程更接近实际投票的情形，可以看出不同背景族群的偏好，为竞选人提供反馈信息。虽然民调结果随着事件进展议而变化，显得有些情绪化，但受访者很少受到博彩市场的影响。 相反，博彩市场的参与者人数较少，同质性较高，考虑金钱多于其他因素。虽然他们可以参考民调来调整押注金额，但实际行为常给人“孤注一掷”的感觉，而非冷静计算后的选择。 大数据研究发现了什么？ 上面的这几个案例虽然有趣，但放在大数据下就未必能得出同样的结论了。就我所知，下面是专家们的一些重要的研究发现： 1、对总统的押注从华盛顿当选前就已经出现，林肯任职期间出现有组织的博彩市场，纽约最为活跃。大选期间，10月上旬开始报纸每天更新博彩赢率，但科学的民调直到1936年才开始出现。1884-1940年的15次总统大选，每次平均押注金额达到3700万美元（以2002年价格），时常出现博彩交易量超过股票和债券的情形。研究显示，除1916年预测完全错误外，其余11次都在10月中旬准确预测到大选结果，剩下3次打成平手。主张“以钱投票”更准的专家特别喜欢讲述这段博彩史。但10月中旬离投票日仅有2周，这样的准确度似乎并不特别出奇； 2、由于政府对博彩的打击，这个政治预测市场在1940年之后基本消失，被后起的科学民调市场取代，直到1988年政府允许爱荷华大学电子政治预测市场运作。2008年该大学发表研究，认为在1988-2004年的5次大选预测上，相比964个民调，博彩预测更准确的百分比高达74%。如果以大选前100天的预测结果来比较，则博彩预测全部好于民调。这个结果被媒体广泛报道，给很多人留下深刻印象。不过，如果以此为基础，加上2008年和2012年两次博彩预测结果准确，从而押注克林顿在2016年胜选，则会大失所望； 3、随后两位专家质疑了爱荷华大学的研究方法，指出博彩市场预测的是大选日的结果，而民调只是给出调查当天的支持偏好。如果采取合理方法将其转换成大选日的支持度，那么在1998-2004年的大选预测上，“以口投票”的民调准确度其实更高；即使不做这样的调整，爱荷华电子预测市场在2004-2016年大选预测上的表现都输给了民调； 4、这两位专家还发现，虽然1940-1988年，政治博彩市场在美国消失，但在欧洲仍然大规模存在（现在，欧洲对美国政治博彩的押注仍然远远超过美国，因为美国对押注金额有限制而欧洲没有）。有意思的是，当民调和博彩市场同时存在时，一方面，两者的预测准确度达成平局，另外一方面，有民调时期的博彩准确度反而明显低于没有民调的年代，可能是时代进步后，社会噪音也更多了。 现在我们可以得到一个大致结论，就是专家们对于“以钱投票”还是“以口投票”谁的预测准确度更高存在分歧（新的研究已经覆盖许多国家、总统以下的政治竞选、公投、以及非政治领域的竞赛）。 更加好玩的一件事情是，就我阅读所及，这些专家明显分成两个阵营，如同民主党和共和党一样，即使新的数据和他们的结论不同，他们依然不愿意改变自己的观点。 即使有了这样的认知，这篇文章本身依然没法对特朗普和拜登谁家最终胜出做出客观的判断，我只希望以第一张图引出的这篇文章可以给大家另外一个看待该图的角度。 警惕利用“大数据”概念新设特殊事件博彩预测 美国曾经有记者提议建立一个“恐怖袭击”的博彩市场。事缘“911事件”之后，调查发现就在事发前一两天，期权市场出现了大量买入两大航空公司看跌期权的合同，成交金额远远超出平时的交易量。恐怖袭击之后这些航空公司股价大跌，合同持有人获利巨大，但事后却无人认领（007系列电影《皇家赌场》就有恐怖份子提前卖空航空公司股票的情节）。该记者认为，博彩市场对政治事件的预测准确度很高，可以新设一个关于恐怖袭击的博彩市场，鼓励知情者“以钱投票”，一旦押注出现异常，情报机关就可以提前行动，阻止恶性事件发生。显然，这样的预测用民调是无法完成的。 我是在2002年看完科幻电影《少数派报告》之后不久读到这个想法的，当时第一反应就是假如真有这样一个市场，如果预测非常准确，那么就非常可能会被有恶念的人或者追求利润的企业用来为自己谋利，对社会造成破坏。有报道说CIA和FBI认真考虑过该记者的提议，但并无下文，今天也没有这样一个细分的博彩市场。以此来看，博彩预测不够准确反而是一件好事。 事实上，今天“大数据”、“机器学习”、“人工智能”备受欢迎，但对其弊端的反思早就体现在《少数派报告》这部电影里，科技公司利用这些技术，推送迎合选民偏好的信息，操纵投票和选举结果，并非科幻，而是既成事实。《脱欧：无理之战》这部电影只不过揭开这类行为的序幕而已。 同样让人担心的是，即使不采取高科技手段，仅以传统的电话访问或者街头问卷，通过议题和选项设置，受访人控制，操纵民意为小团体谋私利，损害全社会的所谓“科学民调”比比皆是。 最后，我们在欢迎真正客观、中立、科学的民调之外，告诉大家股市作为规模最大的博彩市场（区别在于前者并非凭空博弈，而是基于实体经济和政策等众多因素），为我们提供了一个准确度很高的预测方法：大选投票日前3个月，股价上涨则有利于在任党派的候选人，下跌则反之。1928-2016年23次总统大选，这一方法预测对了20次，包括民调错得最离谱的两次：杜鲁门的连任和特朗普的当选。1984-2016年，这一方法预测全对！ 刚过去的8月，标普上涨7%，创下逾30年来最大8月涨幅，是不是有利特朗普连任呢？其实还不够，如果回到1928年，如果股市在8月上涨5%或者更多，6-8月的收益率又超过25%，那么9月和10月通常会表现不佳。当标普从8月底下跌到大选投票日之前，6次这样的情形都是现任党派输掉大选。 到底鹿死谁手，让我们拭目以待！
8月底的10天之内，在全国多地都上演了长租公寓跑路的事件，比如杭州某公寓，人家刚交了2万多房租，中介拿钱就跑了，而杭州的另一家公寓，影响更大，上万房东表示没收到房租，上海也同样如此，一个公寓的办公室人去楼空，留下租客和房东，相互打做一团，互相攻击。房东说因为没收到房租，所以要收房，而租客则表示已经交给中介了，所以拒绝搬出。 其实之前我们也讲过长租公寓的事，但之前说的很多都是经营不善，不过现在有点变化了，从公开的报道来看，有些长租公寓已经开始干起了非法的勾当，甚至说的更直白一些，就是开始诈骗了。比如，杭州一家跑路的公寓，一个房东表示，他的一套酒店式公寓租给了这个公司，价格是2400元一个月，当时他表示很满意，但是后来才知道，这个公司竟然租给租客的价格是1800元。你要这么做生意，那肯定亏本啊，这就让房东始终想不明白了。 这种事其实绝不是个案，全国各地的长租公寓，都是这么干的，为了收房源不计成本，房东要3000，他给3200，别人出3500，他甚至能加价到4000，当年北京市场房租大涨，都上了央视的新闻周刊，就是因为这种长租公寓背后的资本入局在兴风作浪，有人问了，长租公寓傻吗？他们不傻，只是你跟他理解的生意不一样，你觉得3000从房东那里租过来，然后4000租出去，长租公寓就赚钱了。但是他想的根本不是一回事，这些长租公寓的实体公司，你仔细看看，他们都是资产管理公司，资产管理公司玩的就是一种资金游戏。他收你的房子，是一个月一个月的付房租，而租出去的时候，是一笔收半年的房租，所以明白了吗？也就是说，虽然亏损，但是只要他收上来一套房子，现金流就是流入的。他只要能一直收房子，手上的资金也就越滚越多。当然伴随而来的，也是窟窿越来越大。 一开始我们还是天真了，觉得这就是互联网那套打法，先烧钱扩大市场占有率，然后拿到垄断地位之后，再向上和向下压迫，逼着房东降价，逼着租客涨价，他就能实现平衡了，比如外卖和打车生意就是这么干的，一开始疯狂烧钱补贴，一天就烧掉几千万上亿，现在人家开始反过来蚕食商户了，所以我们当时只定义为长租公寓是资本入局，兴风作浪。后来，管理部门出手之后，把这股阴风给压下来了，房租才逐渐回归正常。这也同时意味着，快速扩张形成垄断这条路走不通了，那么资金窟窿的事可就要命了。举个例子，就好比P2P一样，我们都叫做庞氏骗局，靠借新还旧持续维持，由于高昂的利息和运营成本存在，所以每一期他募集的资金规模，都得比之前的一期更大，甚至还得超过20%才行，否则这个借新还旧就玩不下去了，资金窟窿就是致命的，长租公寓也是一样，他要想持续玩下去这种资本游戏，就得持续的，并且越来越快速的收房，所以我们看到了之前的不计成本抢房源的现象，但后来显然维持不下去了，疫情来了，即便抢到房源，你也租不出去了，于是这个现金流的游戏就断流了。所以今年长租公寓开始全面暴雷。其实跟P2P跑路是一个道理。 对此，我们现在必须要提醒一下各位，无论您是房东，还是租客，尽量去找传统中介，或者直接交易，别再碰长租公寓了，不要为了蝇头小利，觉得长租公寓给的租金高，就把房子交给他们，一旦跑路，后面的麻烦可都是你的，有着打不完的官司。租客更是如此，千万不要把钱一把给长租公寓的中介，他们的资金流已经非常紧张了，啥时候就消失了，你也不知道。然后可能就会被房东收房，甚至最后无家可归。 有人说，那我找大平台大公司行不行呢？原理其实都是一样的，就跟当年P2P一样，老齐2018年就不断提示风险，说P2P不能再投了，任何平台都不行，结果有人偏偏不信邪，相信什么头部平台，结果这几年出大事的都是头部平台，管你什么上市公司，明星风投，国企背景，明星代言，影视植入，历史悠久，该来的总会来，而且这种事只能提前防范，一旦真跑路了，就完全没办法了。长租公寓未来也是如此，现在我们提示大家远离长租公寓，是因为这套模式已经玩不下去了，现金断流也是迟早的事，别被什么头部平台忽悠了，越是头部平台，可能出的事也就越大。所以房东也好，租客也罢，全都长点心吧，如果你现在正在使用长租公寓，那就尽量早的退出来。不要等到出事，出事之后，就一点办法都没有了，只能自认倒霉。即使破案，抓到跑路的公司，估计也早就没钱返还了。
理解中国的商业银行尤其是中小银行并不容易。 因为在一个转轨国家，制度性、结构性变量往往成为主导力量。再加上中小银行往往是地方法人银行，因此还要叠加考虑复杂的央地关系——类似欧元区国家的“货币集权、财政分权”，货币由中央银行管控，但地方有一定的财政自主权。一旦中小银行与地方政府产生千丝万缕的联系，往往也会产生一个与欧债类似的债务过度膨胀逻辑：在预算和风险软约束下，产生内在的资产负债表扩张冲动，造成不对称的过度风险累积。 因为，公司治理层面缺乏清晰的产权归属和制衡结构，导致了业务层面的财政金融化或金融财政化。在潜在的政策博弈中则表现为：层层依赖更高级信用的宏观刚兑。 这是2016年金融严监管之前，中小银行表内外资产负债表“大跃进”的主导逻辑。中央和监管层当然要杜绝这样的事情发生，这与长期以来对地方债务的约束和规范是一样的道理。因此一场轰轰烈烈的金融严监管运动就此开始，直接改变了中小银行的生态。 进入2017年之后，银行业的经营就开始发生严重分化。监管部门对违法金融资本的全面清算开始，包商银行被接管以及同业间部分打破刚兑（5000万以上不全额偿付本息）是一个里程碑事件。2020年疫情发生后，这种分化更加严重。包商银行破产清算，监管层一定看到了令人心惊的敞口损失。可以说，包商银行并非个例，一个金融产业周期的清算才刚刚开始。 2018年之后，中国开始与世界一起进入“百年未有之大变局”。对区域性中小银行来说，过于宏大的变局并没有产生切肤之感，具有实质性影响的无非是三个： 一是监管变局，从2016年下半年开始的严监管一直持续至今，后资管新规时代中小银行如何生存，这是一个基本的命题。 二是经济变局，经济增速不断下移，区域经济发展严重分化，很多地方除了当地的基建和房地产项目，似乎没有自己风控范围内的合意资产，在这种情况下如何开辟新业务？ 三是债务变局，过去的债务周期似乎处于强弩之末，地方政府在不断注册“投资开放公司”之后，似乎也越来越缺乏合规的债务融资主体，一个需要不断偿付利息和本金的紧缩周期似乎正在来临，更不用说不断上升的不良率。2020年疫情发生后的上半年，虽然银行取得了与实体经济负增长严重不协调的经营业绩，但之后半年或一年的压力可能会非常严峻，足以抵消这本年或一年的“辉煌业绩”。目前，已经有很多小银行处于生存和死亡的边缘。 从中微观视角审视，银行作为金融企业，虽然有自身的特殊之处，比如是经营风险和高杠杆的企业，比如个体风险的向外溢出，所谓的负的外部性，但是基本的产业规律还是要遵守。 从银行的生产函数来看，驱动银行营收增长的要素无非就是三个： 规模*利差+中收。 客观来说，真实的中间收入暂时可以忽略不计（太多的假中收）。那么营收就可以简化为“规模*利差”。在这个公式下，银行的产业周期可以分为两大阶段： 一是利率市场化之前，依靠利率管制和牌照红利赚取高利差的阶段。 二是利率市场化实质性推进，尤其是地方债务约束放松和大资管监管放松后的几年，利差不断收窄，竞争加剧导致价格战白热化，于是只能依靠资产负债规模的扩张——表内扩张受到监管约束后就扩大表外。 同所有产业周期一样，经历过繁华期，就要忍受衰落期。而衰落也不是全面和绝对的，总是有结构性的分化。毫无疑问，就现在不断降低的经济增速和疫情冲击造成的本能性通缩来说，整个金融产业的产能是严重过剩了（实体缺乏信贷需求、资产价格停滞、抵押品越来越稀缺等）。 当然，虽然实际信用很难有效扩张，但政府可控的基础货币供给却是可以持续宽松的，一个新的宏观资产负债表周期开始来临，但绝不是如此粗放的规模扩张。再加上双循环经济体系的重建，国家资产负债表的变迁，信息技术的广泛应用，货币数字化的广泛普及与数字货币化的深度挖掘，在大部分中小银行被淘汰（主要表现为僵而不死）的同时，会有部分优秀的银行胜出。这些在宏观大变局与金融产业周期末端胜出的中小银行至少具备以下结构性特征： 1，客户结构合理。根据经典的借贷资本和产业资本关系原理，借贷资本的利润和生存根基来自产业资本增值的那部分，这也是监管层持续呼吁的“金融服务实体经济”的理论基础。在这个大的结构约束下，过去资产负债大跃进时期，或许小银行可以依赖大客户，可以为了节约营销和运维成本过度提高客户集中度。但是，在宏观大变局和金融周期末端，“小银行+大客户”错配的银行，很容易走向衰落。即使这些大客户是地方政府。我们可以看看当前被清算和即将被清算的中小银行，是不是都是这个客户结构（很多与“大客户”有着严重的关联交易）。 2，资产负债结构合理。优秀的中小银行首先应该有一张稳健的资产负债表，这张表要全面满足监管趋势，尤其是与资管新规的精神保持一致。其次要满足市场要求，通过足够数量的粘性客户占有牢固的核心资产和核心负债，构建良性的“资本（盈利公积）-资产（收益率与营收）-资金（流动性）”价值链闭环，形成内生的价值创造能力。与此相对的，则是依赖同业等交易性批发资金的中小银行，在宏观大变局和金融衰退周期，即使不发生严重的流动性危机，也会因为高企的负债成本而逐渐走向亏损（利率倒挂）。 3，要素结构合理。银行生产函数里，投入的要素通俗的说，就是“人、财、物”。人，是指管理人员和员工；财，是指可以生息的货币或信贷资产；物，是各地的网点和支撑银行运营的各类IT系统。上面已经提到了，过去银行在利差和牌照的保护下，主要依靠“财”的规模和利差来生存发展。在金融周期末端，金融产能过剩和竞争白热化的局势下，中小银行已经无法再与大银行拼资产规模（财）和打价格战，只能依靠人才和科技的力量。尤其是信息科技和数字化运营，卓越的、有远见的中小银行，应该充分利用科技的力量，通过与金融科技和数字产业的充分融合，提高获客能力和降低运营成本，摆脱对资产负债表规模的过度依赖，转而依靠由科技和数字化带来的全要素生产率的提升。而这，最终比拼的则是能否构建起与金融科技和数字产业文化相匹配的敏捷性组织。 总之，宏观大变局已经改变中小银行的生存环境，金融产业周期正在改变中小银行的生存逻辑。依靠资产负债表规模扩张的时代已经一去不复返了，未来的中小银行将是结构主义胜出的时代。如果结构不合理，规模将成为一种累赘——无论是利差倒挂还是不良资产，都将是对上一个粗放周期的清算和惩罚。而那些能够充分抓住金融科技和数字化红利率先做出变革的中小银行，则是这个大变局时代的胜出者。
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