在昨天的《夏春：桂山岛填海将如何影响香港房地产市场格局？》文章里，我指出媒体报道的在珠海桂山岛填海，再将土地出租给香港政府建设公屋供50万人居住的计划存在现实的困难：地理位置距离市中心太远，反对者会认为居住在桂山岛相当于“发配边疆”（下图分别为俯瞰桂山岛和岛上建筑）。 有朋友告诉我高速喷气船加上通关的时间需要60分钟，而相应的单程票价可能高达150港元（参考香港上环到珠海九州港的船票225港元，到澳门的船票根据时间不同价格在171-211港元之间），使得这一计划的可实现性变得更小。毕竟香港政府不太可能只把已退休人士安排在桂山岛，从而不必每日从市区往返。 看维基百科列举的桂山岛之前的名称，就会立刻发现香港人不愿意移居的第三个理由。 但既然有至少两家建制派政党提出这样的主张，自然也不会是空穴来风。实际上，我的文章发出去后，就收到可靠消息：桂山岛填海并租借给香港的计划正在进行中，但具体如何发展桂山岛还没有眉目！ 经过一番研究后我意识到，可能是最初透露消息给香港媒体的人错误理解了桂山岛的发展计划，以为主要用来建设公屋。搜寻叶刘淑仪的建议，才明白原来她倡议填海得到的土地亦并非以建屋为主，反而是用作重置基建等。 比如将一些处于优越位置的设施，如赤柱监狱、葵涌货柜码头搬走，腾出市区土地建屋；也可将大学搬到填海区，解决宿位不足和发展问题；香港政府一直希望发展的智慧城市，也可以做到。 “香港的水域就像一个Box（盒子/框架），很多人一直都是Inside the box（在框架内思考），而我们要Think out of the box（跳出框框去思考）！兴建中部水域人工岛，仍然是Inside the box，而在大屿山以西的内地水域填海，正正是Think out of the box的做法。”——叶刘淑仪 香港政治人物中，我一直佩服叶刘淑仪的眼光与才华。在桂山岛重置赤柱监狱的建议的确是神来之笔（但估计赤柱，大潭一带的豪宅业主会有不同看法），我昨天文章提过的移植葵涌货柜码头可行性也颇高。但把大学搬到桂山岛恐怕不太可行，学生和教授估计会齐声反对，但如果要新建大学，这也是折中之选。 换了这个角度再看桂山岛方案，就会有豁然开朗，一举多得的感觉： 1、香港政府之所以坚持“明日大屿”填海计划，而民间则一直要求政府收回新界的“棕地”，原因在于民间认为棕地与周围的环境不匹配，政府纵容占地和地产霸权。但在政府看来，除了棕地业权分散，收购耗时耗力之外，棕地也是整体经济运作所必需，现时的土地规划中并没有足够合适的土地可以用作替代棕地。如果可以通过填海新增土地替换棕地，那么就可以把新界释放出来的土地发展成新的核心商业区。 棕地泛指新界一些因农业活动衰落而改作其他用途的前农地。棕地并非闲置地，常见土地用途包括露天贮物、港口后勤用途（包括货柜车场及货柜场）、物流运作、停车场、车辆维修场、回收场、乡郊工场、建造业机械及物料贮存等。 棕地分布零散，大小不一，形状不规则，多数夹杂村落、寮屋、常耕或休耕农地、鱼塘，亦缺乏支持高密度发展的基建配套如交通、排污等。据估算，新界约有1，300公顷土地可视为棕地。 2、但“明日大屿”的填海计划又受到有产阶层和环保主义者的反对，有产阶层反对可以理解，的确有一部分极端环保主义者对海洋动物的生存环境的关心超过对人的关心，但其余的会找出新的理由，比如香港政府过去在公共工程上费用超标，工时超标的记录，民间的担心也有合理性（尽管政府一直强调填海造地的经济收益远远高于成本）。 3、客观来看，“明日大屿”填海其实有着技术上的难题。按计划，在交椅洲填海需要兴建连接人工岛与香港岛、人工岛与大屿山及新界西的公路和铁路交通接驳系统，一是交通系统的坡度不能太高，二是必须跨越两个水深超过20米的主要航道。第一道是港岛与交椅洲之间的东博寮海峡，第二是大屿山与屯门之间的龙鼓水道。 4、桂山岛以东的大屿海峡被用作珠三角船运，未被发展的以西海域属于浅水区适合用作填海。初步估算，浅水区可以为桂山岛提供额外至少二千公顷土地，相当于两个香港青衣岛的面积，能提供足够空间重置葵涌和青衣货柜码头和青衣油库并改良为更现代化航运港口。新增土地也绝对足够安置所有现存于新界棕地的货柜后勤和物流作业，以及各类潜在危险品存库。兴建相关交通设施连接大屿山和港珠澳大桥的成本也相对便宜。 5、桂花岛填海租借计划可以部分替代“明日大屿”计划，市区重置释放出来的土地可用于大面积修建房屋，这也是昨天的文章《夏春：桂山岛填海将如何影响香港房地产市场格局？》的主要关注点。 6、将大部分棕地的经济活动迁移至桂山岛可以大大优化新界的面貌。政府可以在新界北部建立一个新的核心商业区，除了发展传统的服务业、饮食业、娱乐、住宿、商场之外，还可以兴建会展中心，吸引大湾区跨境厂商来港展出他们的创新产品；兴建其他地标设施用作举办大型经济和文化活动，比如为电竞业提供比赛和训练场地，或用作举办大型国际考试等等。 7、由于政府正在把一些部门搬迁至不同区（例如税务大楼会搬迁至将军澳日出康城），可以考虑把一些政府部门，甚至总部，搬迁到新区，这在国内是非常普遍的做法。由于公务员的平均薪酬是各行各业之最（当然也高出金融业平均值），其他相关服务提供者亦会因为潜在顾客群大幅增加而相继将办公室迁移到北区，与核心商业区的建设计划形成良性循环。 8、成功做到上述两点，不仅可以起到促进新界北部发展，大大缓解目前市中心核心商业区土地供不应求的现象，还可以解决另外一个重大难题，就是目前新界北部居住成本低，但高收入工作机会较少，这样一方面吸引了大量在市中心工作的人前来居住，另一方面他们每天必须花费大量的时间在交通上。事实上，香港有41%的人口居住在（除葵涌，青衣和荃湾之外的）新界。 9、采取上述方式解决新界的问题之后，自然就可以极大程度化解核心市区的交通拥挤堵塞，和工作生活成本高昂的难题。 10、桂山岛对珠海的旅游和海洋产业也有重大效益，填海借给香港发展，不仅要考虑合理的租借费用，也可以考虑多种形式的合作开发，互利共赢的方式。珠海与香港的紧密合作也会带旺港珠澳大桥。 Think out of the box，就会看到一片广阔的发展天地和无限商机。珠海和香港的明天都会更加美好！ 参考资料： 1、新民党倡填大屿西内地水域 叶刘：免受港立法程序约束效率更高；经济通，2018年8月29日； 2、关文珊、伍伟全、曾顺杰：桂山岛填海仍然值得考虑，大公报，2019年3月30日
在股票市场里，如何界定什么是好的风险？什么是不好的？在当下全球史诗级别的技术反弹里，“巴韭特”们赚了“巴菲特”们的钱。孰是孰非？在这篇量化研究里，我们论证了市场风险并无好坏之分，投资时取决于投资者的风险偏好，只求合适与否。对于市场参与者来说，能经受得住风险，才能拿得住仓位，才能最终赚到与风险相匹配的回报。 我们的量化分析以价值、市值和市场回报的三因子方式分解风险，并把个股按照风险高低的顺序依次排列在风险、回报的回归线上。我们发现，风险越低的股票，离回归线越近。也就是说，它们的风险在很大程度上可以被上述的三个因子解释，它们的个股维度上因为自身因素产生的风险偏小。这些是“中规中矩”的股票。然而，随着风险沿着回归线上升，个股回报的分布离回归线越来越远，呈发散状。也就是说，这部分股票的风险很大程度上由上述三个因子之外的其它因素产生，比如公司管理、政府关系，等等。这些个股在回归线周围的分布形状，犹如一只在海里下潜的伞型海蜇。 对于投资者来说，回归线上哪一个部分的股票更合适，哪一类风险可以给予更好的回报？或者说，应该选择海蜇头，还是海蜇尾？我们的回测计算证明，如果一篮子等权重买入最低风险的那一部分股票，尤其是在计入所需要承担的风险之后，回报最佳。由于这些股票有一部分是小盘股，但是组合方式却采取等权重的方式，这个低风险组合产生的超额回报部分来自于小盘股的小市值效应。然而，对于普通投资者来说，这个要求同时等权重地买入几百个股票的投资组合策略，很难在现实中实施。因此，这个“海蜇头”策略产生的回报，也很难实现或观察到。 那么，那些高风险的、同时回报远离风险回归线所预期的、位于“海蜇尾”的股票是否不可取？我们的回测证明，这部分股票作为一个整体的确跑输了上述低风险的股票组合。而且风险越高，跑输的程度则越严重。然而，回报之不同于预期，可以高于、也可以低于预期。但传统风险计算统计上，只要回报不同于预期，没有最终实现，却都视为风险。或者说，统计上衡量的风险，是回报不同于预期的情况，而非风险低于预期的情况。比如，在现在的市场反弹中，做多特斯拉股票的投机者斩获颇丰，尽管这个股票风险高企。 传统的风险定义，对于投资者来说，在实际操作中并没有太大的意义。相反，这些远离风险回归线的预期的股票，反而是像巴菲特那样的选股者的天堂。因为虽然这些股票有低于预期的风险，也有大幅超预期的可能，如果投资者能够通过基本面分析找出决定这类股票回报的原因。换句话说，承担三个传统因子可以解释的风险，就只能获取传统的低风险回报。而要大幅跑赢市场，我们必须要做一些与众不同的事情，比如，在“海蜇尾”中选择买入那些拥有传统因子不能解释的回报的股票。这个高风险的选股策略也应验了中国的那句古话：“富贵险中求”。上述两种投资选择，都没有错，只是各有千秋，适合不同的人群。 图表1：随着风险沿着回归线上升，个股回报的分布离回归线越来越远，呈发散状 资料来源：FactSet，交银国际预测 图表2：低风险组合产生的超额回报部分来自于小盘股的小市值效应 资料来源：FactSet，交银国际预测
相关阅读： 周天勇：国内消费需求不足与工业生产过剩的梗阻与失衡 导语：国民经济运行和增长，从系统分析的视角看，是一个经济体各部位相互联系和耦合的变动过程。除了新冠疫情这样突发性的冲击之外，中国经济体深层次流动循环中的梗阻和失衡，是造成国民经济就业岗位不足、农民收入低下、消费需求不振、工业生产过剩、资产价格泡沫、货币发行过多、金融风险升高、增长速度下行等诸问题的深层次原因。笔者认为，讨论解决之道，不能头疼医头、脚痛治脚，应当从系统结点、流动和循环的思维去认识问题，并提出对症化解、疏通循环、统筹协调的对策方案。今天发表之二。 中国经济目前和未来面临的第二个大问题，是国民经济房地产化，对制造业产生了严重的挤出，并且房地产对未来经济增长的推动和支撑能力也趋于越来越弱，并且其发生风险的概率也可能会越来越大。从经济流程和循环看，土地、房屋与一般商品三市场之间，在其征用出让、开发建造、加工制造等生产和市场交易环节，中国在体制和经济运行上有着特定的流程和传导。 1． 土地征收和出让环节上，地方政府分流了大部分农民应当得到的收入，并且对住宅等商品房土地饥饿供应致使房屋价格快速上涨。 从世界许多国家土地交易收入看，政府一般征收交易额20%到40%不等的税收，其余留给土地所有者。中国的城市土地为国有，农村和城郊土地为农民集体所有者。改革开放以来到2019年，城市县城、水利交通、工厂矿山等建设，国有从农村和城郊集体征用转移了2亿亩左右的土地，如果1亩地价格就是100万元，现在就是200万亿元的资产。其中出让的土地规模为7110万亩，地方政府累积收取了出让金503468亿元，即使征收40%的税收，农民集体也应当得到302081亿元。但是，征地补偿农民得到的部分，不到出让金总额的5%。在地方行政寡头垄断的土地市场上，土地价格年均复合增长率17%，全国平均每亩土地出让价从1998年的6.6万元上涨到2019年的193万元。 2． 土地价格上涨传导持续推动住宅价格上涨，房价收入比远高于一般工薪阶层能够接受的6。 联合国人居组织认为，若居民家庭财务不发生破产风险，对工薪阶层居民，其房价收入比一般3到6为宜。2000到2019年，商品住宅价格年复合上涨率8.2%，从每平方米1948元上涨到9282元；由于由房地产商建造销售住宅，集中度目前已经为90%以上，对其几乎没有其他住宅建设和供应渠道与其竞争，为了平衡房价上涨消化不掉的土地价格，商品住宅楼高由20世纪90年代末的4层左右， 2019年房地产商新建商品住宅提高到了36层，否则没有其10%的净利润，使得每年加高1.6层多。20年来，城镇居民房价收入比平均9.26，高于合理房价收入比3.26；农村居民为28.52，高于房价收入比22.52。即使商品住宅价格按照高出城镇居民房价收入6计算，2000到2019年，过高的房价部分，转移了291688亿元居民收入。 3． 如果没有土地和房地产对居民消费能力的挤出，就不会存在目前的工业产能过剩。 由于在土地征用交易体制扭曲较多地分流了农民的收入，在房屋市场上高房价部分较多地转移了城乡居民的收入，2000到2019年按其不同的收入消费率计算，传导到一般商品市场上，累积挤出了476366亿元的消费能力。就2019年看，土地征用和出让市场上，地方政府分流了农村居民收入43510亿元，高房价部分转移了城乡买房居民收入42891亿元，按照各自收入消费率计算，当年挤出的居民消费能力为64851亿元。按照目前阶段消费品与投入品霍夫曼定律1﹕1比例衡量，包括消费支出1元有扩大到2的乘数，如果没有土地和房地产对消费的挤出，完全可以平衡2019年111000亿元的工业产能过剩。 4． 如果只住不炒，房屋已经过剩，土地出让和房地产拉动经济增长的动力会越来越弱。 一是居住功能的城镇住宅存量已经过剩。2019年城镇住宅存量3.65亿套，在建住宅0.63亿套，2019年新开工0.17亿套。如果住宅一套3人居住，可供10.95亿人居住；2020年即使一个楼盘也不建了，在建和2019年新开工的全部建成，将有4.45亿套城镇住宅，可供13.35亿人居住。 二是住宅拥有不均，如只住不炒，则资产投资性住宅已经占到住宅总量的52.33%。6亿城镇户籍居民中，13%的7800万无房人口租房住；66%城镇居民3.96亿人口住一套房，计1.32亿套；假定农村居民已经买了2500万套房（可住7500万人），则21%的1.26亿城镇居民拥有多套房，计2.08亿套，平均每户4.95套。 本部分小结：土地低补偿征收机制分流了太多的农村居民收入，地方行政垄断的土地市场使土地价格高速上涨；高地价传导到渠道单一的房地产开发建设供应渠道中，使房价快速上涨，过多地转移了城镇等居民收入；传导到一般消费品市场上，由于挤出了居民的消费能力，消费需求持续不足，造成制造业向外转移、利润微薄、产能过剩和增长下行。 传统房地产推动经济增长的动力也趋于逐步熄火，继续依赖的结果是不动产价格、房地产债务和货币等可能暴发风险。 财政土地出让行政垄断化，房屋建设单一渠道，造成房地产业与制造业间的极度失衡。不进行改革调整，抑制经济深度下行，根本就无解。 治本的思路和对策：彻底改革地方行政垄断的土地征收出让体制，改革房屋只有房地产商开发建设供应单一渠道。笔者认为，除此之外，别无他途。
6月17日，信泽福润一号私募股权投资基金的投资者代表按照约定，来到上海浦东潍坊西路55号的世茂大厦。 这笔3亿元的基金早在2019年10月到期，8个多月过去了，全国100多名投资人没有收到一分钱。 他们如约而来，但在大厅等了半天，出面接待的保安队长干脆说，疫情期间，你们这些外地人还是回去吧。除了碰到一个向世茂索要工程款的承建方，此行一无所获。 一周前，数十名投资者代表齐聚福州的福晟钱隆广场，与世茂集团、世茂福晟就投资基金退出问题当面沟通。八九个小时的时间里，世茂始终回避偿还基金债务的期限、提供增信措施等关键问题。 无奈的投资人去查看基金的底层资产、位于福州市仓山区钱隆奥体城小区的300余套房产时，他们惊呆了。展现在他们眼前的，是一张密密麻麻的销控表和热火朝天的装修景象： 房子被世茂福晟卖了。 这是一笔包括公寓281套、商铺35套的现房资产，现在，这些房子的主人成了拿不回跟投款的福晟员工。 对这些问题，世茂都回避了。理由很简单： 世茂和福晟是两家公司，他们对福晟是政府要求下的纾困，不是收购。 就在最近，包叔看到媒体对世茂福晟收购案的评价： 中国房地产史上一笔最大的并购交易案例。 很多人认为这起收购涉及金额或达到2000亿元，规模超越万达与融创、富力地产的世纪大并购。 2020年房地产的三大难题是，老孙究竟有多少钱、恒大的新车长啥样、碧桂园到底有多少个区域；现在，难题又多了一个： 世茂到底有没有收购福晟。 1 2019年1月2日，佛山顺峰山庄一楼宴会厅举行了一场盛大的婚礼，新人分别是潘浩然Aaron和郑家莹Jessic。 这场晚宴，距离福州市八百多公里，福州是潘浩然父亲潘伟明创办的福晟集团总部所在地。 前一天，婚宴是在广州举办的，这里是潘伟明出生的地方和事业的起点。良辰美景，眼看就要过上含饴弄孙的日子，潘老板夫妇开心得眼泛泪花，福晟的高管们也都喝得东倒西歪，第二天还要顶着酒气回福州上班。 这场婚礼对潘老板来说是莫大的安慰，他刚刚熬过了艰难的2018年。这年，钜派投资在福晟的理财项目传出了逾期的消息，福晟裁掉了10%的校招生，一些老臣也陆续离开了。 一场婚礼让潘老板松了一口气，花重金请来的建行总部授信审批部的童文涛，陆续和信托机构签订了融资大单。看起来，人生的一个坎算是过去了。 广州那场婚礼结束的第二天，福晟地产集团的一位副总裁就赶到了上海，寻求资金帮助。随着土拍市场进入小阳春，九死一生后的潘老板的心中再次燃起火焰，庆祝完阶段性胜利后，福晟又朝着千亿目标冲上去了。 2019上半年，已经风雨飘摇的福晟又拿了53亿元的土地。福州有一小半的地王，都落入了这家黑马手中。 变故是突然发生的，5月份，信托融资开始收紧，童文涛签订的几个百亿融资大单，马上就变成了废纸。接下来几个月，福晟兵败如山倒，再无翻身可能。 福晟的窟窿到底有多大，恐怕潘老板自己也并不是完全清楚。 福晟的朋友说，福晟集团到2019年底的负债总额大约有800亿元，其中大约有600亿元是银行、信托等金融机构的有息负债。 他们加杠杆的方式，不只是向金融机构疯狂借钱，员工也成了福晟的提款机。最激进时的2017年，即使是管培生，福晟也开出了极具诱惑力的跟投条件： 36%的收益率。 很多人借钱加入了这场豪赌。等到曲终人散的时候，福晟能拿来偿还这笔跟投资金的，也只能是房子了，这样还能保住本金，并拿到约定收益的一半。如果选择退还现金，就自动放弃收益。 更麻烦的，是潘老板也捋不清楚的民间借贷。 去年11月6日，福晟旗下的福建联丰地产公司400万元的股权被福州中院冻结， 此前，联丰地产2亿元股权被质押给了泉州银行。而联丰地产旗下连江申远实业发展有限公司的6245万元股权，则被质押给了自然人张敏。 这个自然人和她的合伙人最早是做码头生意，从2013年开始，她们成立了一系列投资公司，投资领域包括了地产、建材、矿产。在福晟最缺钱的时候，他们把股权质押给了张敏。 今年1月，一个名为柳文灿的自然人把潘伟明告上了法庭。2019年8月7日，柳文灿分五次将2000万资金转给了一家名为北京永富科技的公司，后者连同自己出借的8000万元转给了福晟。 这被证明是一笔短期过桥贷款，约定的归还日期是三个星期。到了那天，福晟没有如约还钱。 柳文灿是福建石狮人，主要从事水产品批发、销售妇幼用品。在福建，无数像柳文灿这样的中小企业主直接或间接，成为了福晟撬动千亿梦想的杠杆。 这是中国房地产历史上金融化最彻底的一家公司。这个昙花一现的地产公司的由盛转衰的过程，参杂了所有的秩序、勇气与运气，又具备了失败案例的所有因素。在错误的时间段里，这家公司使出了所有的力气，丝毫不留余地。一个朋友说： 福晟的10块钱成本里，可能有11块是借来的。 2 1月10日下午，有人在上海回福州的G1635次高铁上看到了穿着棕色坎肩、趿拉着拖鞋的潘老板。 如果不是实在长得太像，他和一个普通的饱受生活折磨的中年男人没什么两样。 在上海，潘伟明和世茂签订了战略合作协议。在签字之前，世茂已经把福晟的所有资产翻来倒去地看了几个月。 这注定是一份卑微到尘埃里的丧权辱国协议。 到今天为止，关于这场交易的很多细节仍然是不透明的。公开报道把这场交易和老孙与老王的那次做对比，但当信泽福润一号的投资者让世茂对到期债务给个说法时，世茂的口径差点让这些投资者岔气： 我们和福晟没关系。 对这场不透明的交易，外界赋予了很多想象。传言中交易对价几百个小目标的大项目，实际上世茂只拿出了五十多亿。许世坛洋洋得意地说，五六十亿能够拿到超千亿的货值，觉得当然好好。 把福晟的所有资产拆个七零八落，福晟的60-70个项目，只有十几个项目放在上市公司。次优级的资产，放在了世茂福晟平台。深圳和郑州的旧改项目，距离世茂吃到嘴里，可能还有十年的时间。 包叔问了一家长期做旧城改造的开发商朋友，怎么看世茂、福晟在华南的旧城改造，对方回复： 哈哈哈哈哈。 最后的福晟国际，算是许世坛顾及了前辈的一点怜子之情。 对放置在世茂福晟的项目，直到许世坛面对中小股东的提问时，许世坛才不得不说了一点实话： 收购福晟主要是代建、代销。 世茂拿出的这点钱，顶多就是帮福晟解决员工跟投、日常运营维持，其他的，他们几乎一个子儿都没出。世茂只是稍稍用抛了一点诱饵，就扼住了福晟的咽喉。 外界猜测的承债收购，是不存在的。福晟的这些项目，世茂愿意提供担保的，只有一两个最优质的项目。即使是这样的优质项目，福晟的人也是提心吊胆，因为每次催款之后，世茂付款的时间都让他们的心悬到了嗓子眼： 晚上10点。 只有在一件事上，世茂是积极的，就是降价促销。 和福晟有一样遭遇的，就是在去年被世茂收割的泰禾了。去年，世茂用77亿元收购了泰禾7个房地产项目，但只有3个项目的持股比例超过了50%。现在，世茂要逼着汀溪院子、厦门湾这些项目降价了。 由于签了利润兜底协议，降价的做法，几乎是在要泰禾的命。项目公司层面双方很快撕起来，连抢公章的戏码，都发生了。 在降价回款这件事上，前十房企世茂竟然比风雨飘摇的泰禾还急切。但当初合作谈判时帮助泰禾降低融资成本的承诺，世茂早已经不再提及了。 包叔的好友兽爷说，这个世上有一种痛苦，就是你已付出身体，但对方变心了。 3 胡建人许荣茂比王石大一岁，比杨国强大五岁，他马上就70岁了。 近一年多的时间里，许荣茂陆续碾过了万通、明发、粤泰、泰禾、福晟。 世上的事，总让人萌生似曾相识之感。 在近十年的房企销售额排行榜上，世茂起起伏伏，数度踏进前十的门槛，又很快掉落下来。他们四次冲进前十，五次被前十拒之门外。 2015年，世茂将重心转向一二线城市，完美错过了三四线城市的爆发，2017年开始的疯狂收购，又让他们掉回头，土地储备从一二线为主变成了三四线城市为主，进驻的城市从41个增加至120个。 腾讯没有梦想，世茂没有战略。 来来回回折腾了这么几年，最诡异的就是，世茂的财务指标一直都不错。 世茂的大肆拿地，是从2017年开始。这一年，也是福晟飞虎队最活跃的时期。他们做了相同的事情，但最后的结局，却全然不同。 2017年至今三年多时间里，世茂通过银行、企业债券、配售股份，融了差不多500多亿资金。融了这么多钱，拿了这么多地，但他们的净利润，也同时翻了一倍，资产负债率更是没有大的波动。 这是世茂和福晟、泰禾最大的不同。但其中的窍门，也不难看出来。 担当世茂的主要融资平台的，不是A股的世茂股份，而是在香港上市的世茂房地产。 近5年，世茂股份的主要利润来源，是苏州世茂投资发展有限公司、南京世茂房地产开发公司、上海世茂新体验置业有限公司、厦门世茂新领航置业有限公司。 这些城市，都是近几年房价涨幅最大的地方。无一例外，世茂房地产都占据了近半数股权。 前期开发的各种成本、担保都是世茂股份在承担，但利润，有一半都流入了香港上市平台。 这种左手倒右手的操作，从世茂股份诞生的那天起，就从未停止过。 按照相对粗略的分工，许荣茂的女儿掌管世茂股份，儿子许世坛在世茂房地产任职。 还是儿子香啊。 因此，世茂可以一边对自家的投资者说，用五十亿拿到超千亿的货值；一边和福晟的投资者说，我们和福晟没关系。 这两句话里，至少有一句话是假的： 你可以在部分时间骗所有人，也可以在所有时间骗部分人，但不能在所有时间欺骗所有人。 历史是由成功者书写的。已经无力回天的潘老板，当初的雄心万丈也只剩下舐犊之情了。 去年9月，他把香港上市公司福晟国际的股权转让给了儿子潘浩然。他所有的心气，就剩下为儿子保住业绩惨淡的福晟国际和深圳的一套房产了。 这是他在世茂面前的底线。 据说，深圳的房子还是贷款买的。
全球新冠肺炎确诊数已超600万。欧美部分遭受疫情侵袭的发达国家已经启动复工，但距离遏制住疫情尚有不小距离；与此同时，疫情的第三波高潮已经侵袭至印度、俄罗斯、巴西等新兴经济体和防控能力薄弱的不发达国家，预计感染和死亡人数还将大幅上升。在渡过国内供给侧冲击的第一道关卡后，中国经济正在迎来第二道关卡，海外经济暂停、贸易活动萎缩、失业上升的影响将通过产业链反馈至国内。 纺织服装行业承载大量就业，对于保居民就业、保市场主体、保产业链供应链稳定具有重要地位。服饰是受经济景气程度影响较强的可选消费品，疫情之下全球服装消费大幅下滑，订单大量取消，对纺织服装产业发展带来了极大的外需冲击。我们前期报告《疫情大流行下的中国产业链风险评估》的研究发现，纺织服装产业的外需风险敞口较大。近期，工信部亦指出，纺织行业特别是中小纺织企业经营存在较大困难。 更为重要的是，纺织服装是中国加入全球价值链较早的产业，近年来还面临着较大的产业外迁压力。在外迁、外需的双重冲击下，纺织服装产业在全球产业链中的地位将如何变化，企业经营发展面临哪些风险压力，政策上应当如何应对，值得高度关注。 图表1 服装出口大降，防疫物资推动纱线织物出口骤增 资料来源：Wind，京东数字科技 纵向看：产业外迁压力近年来加剧 进入新世纪以来，中国纺织服装产业的发展经历了三个阶段： 2001年—2010年期间，“入世”后的外贸需求驱动中国纺织服装产业加速发展，逐渐成为全球纺织服装制造中心。从2001年到2010年，中国布产量从290亿米上升至907亿米，纱产量从761万吨上升至3733万吨，化纤产量从841万吨上升至4886万吨，均为全球第一。 图表2 本世纪中国纺织服装生产历经三个阶段 资料来源：Wind，京东数字科技 2011年—2017年左右，中国纺织服装产业进入平台期。随着要素成本上升，中国纺织服装产业开始向劳动力成本较低的经济体迁移。期间，纱和化纤的产量增速较前十年显著放缓，布和服装的产量整体上出现了震荡下行的趋势。 2018年以来，产业主要产品产量负增长，衰退迹象凸显。一方面，中美贸易摩擦使得价值数百亿美元的纺织服装商品受美国加征关税威胁，企业利润受关税挤压；另一方面，环保限产政策不断出台，产能受限，合规成本大幅上升，污染较高的纺织印染首当其冲。 在此背景下，企业较以往更有动机降低对中国的依赖，迁往关税较低、对承接产业发展有迫切需求的地区，如越南、柬埔寨、孟加拉国。其中成品服装生产主要转向越南、孟加拉国，以及土耳其、摩洛哥等新兴经济体。例如，美国品牌耐克（NIKE）和盖璞（GAP）在华生产仅保留了23%和21%，优衣库（UNIQLO）则正在实施让越南承担40%生产的计划。受此影响，纺织服装企业在规模以上工业企业营业收入中的占比几乎腰斩，从2003年的7.5%下降至2018年的4.3%。 图表3 纺织服装产业在经济中占比不断下降 资料来源：CEIC，京东数字科技 纺织服装产业在就业上的贡献远大于经济效益上的贡献，成为中低技能劳动力就业的蓄水池。2018年规模以上工业企业统计显示，纺织服装产业在从业人员中的占比达到8.4%，远高于占营业收入的4.3%。一旦产业过快萎缩，出现倒闭潮，失业返贫风险必然大幅提高。 横向看：出口结构在竞争中变迁 纺织服装产业链较长，上游涉及天然纤维（如棉、麻、毛）和化学纤维生产，中游包括纺纱、织布、印染等加工步骤，下游包括服装、家纺、工业用纺织品等最终产品的生产。 图表4 纺织服装产业链总览 资料来源：京东数字科技 中国在全球纺织服装贸易中的占比达到40%，高于在全球贸易中的占比（24%）。我们基于联合国Comtrade数据库的计算显示，2000年至2014年，中国出口在全球纺织服装贸易（HS50-HS63）中的占比从13.5%逐年提升至41.0%，又逐渐回落至2018年的35.8%，2019年受中美贸易摩擦影响可能进一步下降；进口占比则一直围绕5%波动。 图表5 中国在全球纺织服装贸易中的份额先升后降 资料来源：UN Comtrade，京东数字科技 中国的价值链地位正在逐渐从低端向高端升级。我们仍以中国进出口在全球相关贸易中的占比来分析中国在全球产业链的变化。尽管劳动密集、低附加值的服装生产外迁，但中上游化纤、面料地位相对稳固，纺织机械等高附加值资本品在全球贸易中的比重不断提升。 图表6 中国纺织服装产业中，技术密集度越高的产品出口增速越快 资料来源：UN Comtrade， 京东数字科技 服装 产业外迁背景下，下游劳动密集、低附加值服装生产正被缓慢挤出。2014年，中国服装出口占据全球服装贸易的41%，为历史高点，之后缓慢下降，到2018年比重为34%。2010年-18年间，服装出口的年复合增速为2.3%，在纺织服装产业链中表现仅好于天然原料。 正如上文所述，中国在服装领域面临越南、孟加拉国、印度、印尼、土耳其、柬埔寨等国的竞争，这些廉价的劳动力资源对中国形成替代。不过，产业转移是一个长期过程。事实上，海关总署早在2008年便已对纺织服装向东盟等周边地区外迁提出预警，世贸组织亦指出孟加拉国服装出口在2008年-2018年间增长两倍。但从体量看，2018年中国服装出口1578亿美元，仍以34.3%的份额占据全球第一，而上述六国同期份额分别只有6.7%（越南）、5.6%（孟加拉国）、3.7%（印度）、3.6%（土耳其）、2.0%（印尼）和1.8%（柬埔寨），加起来也只有23.5%。这背后是中国制造业的规模优势在一定程度上弥补了劳动力成本上升的劣势，而经济体量小、产能有限是掣肘其他新兴市场完全承接产业转移的重要因素。 图表7 六个新兴经济体正在部分替代中国的服装出口份额 资料来源：UN Comtrade， 京东数字科技 化纤、面料 中上游化纤、面料在全球贸易中的地位上升。中国是重要的化纤和面料出口国，到2018年，纱线面料出口占据全球贸易三成，化纤出口占据全球贸易四成。事实上，中国是为数不多服装、面料和化纤均为净出口的经济体；下游生产国如越南、柬埔寨等均依赖进口面料。 UN Comtrade的数据显示，中国纺织品不仅出口规模大，增速也处于领先地位。较服装而言，纱线、面料、化纤的资本密集和技术密集程度更高，对劳动力依赖小，因此中国劳动力要素优势减退对这些行业的影响较弱。不过需要注意的是，中国与生产有关的其他成本如电价、棉价高于国外，因此部分面料生产仍面临别国竞争。就纱线、面料出口而言，在全球市场份额较高的有德国（9.3%）、土耳其（5.9%）和印度（3.6%）；就化纤出口而言，在全球市场份额较高的有印度（5.1%）、印尼（3.9%）和土耳其（3.8%）。 图表8、9 中国纱线、面料、化纤进出口在全球贸易中的占比 资料来源：UN Comtrade， 京东数字科技 纺织机械 纺织服装行业资本品出口大幅上升。2000年以来，中国大多数年份都是纺织机械的净进口国，进口一度占据全球纺织机械贸易量的四成。但近年来，中国织机出口的份额不断攀升，占全球织机贸易的比例从2000年的1.9%上升至2018年的26.9%。这表明，随着技术密集度上升和研发强度提高，中国纺织机械已经具备国际竞争力。从出口份额看，中国已经跻身纺织机械第一梯队，份额已经超过德国、日本等传统出口国。 图表10 中国跻身纺织机械出口的第一梯队 同时，服装生产外迁，使得下游国家对纺织机械的需求大增。我们利用海关总署数据测算，2019年中国纺织机械出口30.4亿美元（即HS4位码中编号为8444、8445、8446、8447、8448、8449的商品）。前五大出口目的地为印度、越南、孟加拉国、土耳其和印尼，均为服装生产大国，这五国的进口合计占据中国55%的纺织机械出口。这表明中国在产业链上游的地位正在逐渐确立。 图表11 中国纺织机械出口主要目的地，恰好是目前全球主要的服装生产国 资料来源：UN Comtrade， 京东数字科技 新冠疫情短期内冲击零售和企业资产负债表，可能会使目前与产业迁移有关的直接投资活动暂停。但长期看，比较优势的持续以及关税等保护主义压力，将促使产业转移加速，使得产业链区域化、多中心化。劳动力资源萎缩及用工成本上升，将使服装生产进一步离开中国，并在一定程度上影响中国国内的纱线面料制造。然而，受到低油价和规模经济的推动，中国化纤产业在全球的份额有望持续上升，而服装产业加速外迁可能将进一步促进中国纺织机械的研发与出口。 外需、外迁叠加下纺织服装产业风险不可忽视 海外疫情对纺织服装产业的主要冲击在出口。对中国这样的全球价值链枢纽而言，疫情对一个产业链存在供需双向的冲击：一方面，中国进口以中间品为主，海外的产业链上游停工、断供可能导致中国的中下游生产停滞；另一方面，外需收缩将使得中国出口环节遭受压力。就纺织服装而言，中国出口远大于进口，并且基本没有“卡脖子”的技术壁垒，因此主要应当关注外需影响。 海外疫情对纺织服装产业出口的冲击将在二季度大幅上升。一季度美国GDP下降4.8%，欧盟下降3.5%，韩国下降1.4%，中国香港下降8.9%。由于二季度海外疫情恶化，防控措施升级，因此中国纺织服装行业面临的外需压力已经在二季度爆发。事实上，4月、5月中国出口好于预期的主要原因是海外防疫物资需求大增以及居家办公造成的计算机需求上升，大部分品类出口实际上是负增长。例如，4、5月织物、面料出口大幅上扬，反映了口罩、防护服等防疫物资的出口需求高涨。 图表12 海外防疫物资需求推动4、5月织物出口高增 资料来源：Wind， 京东数字科技 疫情对纺织服装行业的冲击大于总体经济活动。服装是线下属性较强的可选消费品，在疫情影响下，居民削减支出和线下消费活动停摆，更是对服装消费形成双重打击。今年前4个月，中国限额以上企业商品零售总额同比下降14.7，但服装零售下降31.3%；实物商品网上零售额同比上升8.6%，但穿着类零售下降12%。海外更加不容乐观，欧盟纺织、服装、皮革商店零售3月同比下降40%，美国4月服装店零售同比下降89.2%，跌幅创历史记录。海外需求断崖式下跌导致中国大量出口订单被取消，已经生产的库存积压，企业“无工可复”。 疫情产生的外需冲击贯穿中国整个纺织服装产业链。我们沿用《疫情大流行下的中国产业链风险评估》中的方法，以出口交货值与营业收入比例作为行业出口依存度的测度。测算发现，纺织服装服饰的出口依存度为22.4%，在制造业行业中处于较高水平。纺织的出口依存度为11.8%，处于中游，但需注意到，纺织是服装服饰的上游产业，海外对服装的需求下降，最终势必体现在对纱线、面料的需求下降。 图表13 纺织服装产业对外需的风险敞口可观 资料来源：Wind， 京东数字科技 外需冲击下纺织服装企业的经营压力将显著上升。从规模以上工业企业统计数据看，近年来纺织服装产业利润率下滑，其中受环保因素影响，纺织业利润率降幅更快；经济效益下降也导致杠杆率上升，特别是纺织业资产负债率已从2016年的51.7%上升至2019年的57.2%。我们对A股上市民营企业的现金支出压力也显示，在停产情况下，纺织服装产业公司的账面资金仅能维持2.16年的固定支出，在全部行业中排名垫底。受经济效益下滑影响，一季度整个产业固定资产投资完成额同比下降38%，纺织、化纤、服装分别减少37.1%、45.8%和19.2%。 此外，纺织服装产业的一大特点是民企密集、中小微企业众多。我们根据中国纺织工业联合会的调查估算，认为全国28个重点纺织产业集群约有7.6万户企业，其中约4000户是规模以上企业，其余7.2万户是年收入不到2000万元的规模以下企业，而这些企业资产负债表脆弱，在国内外疫情的持续冲击下生存压力陡增。 图表14、15、16 纺织服装产业对外需的风险敞口可观 资料来源：Wind， 京东数字科技 国内外疫情持续冲击下企业停产倒闭引发的就业压力值得高度关注。2020年《政府工作报告》指出，今年以来就业压力显著加大，企业特别是中小微企业困难凸显，稳就业保民生成为全年重点。2018年底规模以上纺织业从业人数331.8万人，纺织服装、服饰业从业人数335.6万人，而到2020年2月，上述数字已经分别降至263.8万人和249万人，就业岗位不断流失。我们根据中国纺织工业联合会的调查估算，纺织服装行业的规模以下企业至少雇用了289万人，因此总就业规模仍不少于800万人。1月-3月的国内疫情造成企业停工、工人复工困难，已经使不少规模以下企业身处困境。而3月下旬开始的外需冲击预计仍将持续一、两个季度乃至更久，面对长时间的需求剧烈萎缩，小微企业倾向于直接关停企业，导致失业上升。 从发展趋势看，中国借助“入世”契机发展成为全球纺织服装制造中心，但产业外迁、环保压力和中美经贸摩擦导致纺织服装产业近年来的发展逐渐放缓，近两年甚至出现了衰退迹象。 从产业结构看，纺织服装产业在逆境中表现出产业升级趋势。中国纺织服装在全球贸易中的占比下降，主要体现在低附加值、劳动密集型产品，即服装。在行业中上游，中国化纤、面料自给能力提升，纺织机械等资本品出口也在显著上升，中国在产业链上游的地位正在逐渐强化。 在疫情冲击下，纺织服装产业的主要风险在外需萎缩。海外疫情对中国出口的冲击将在二季度大幅上升，而纺织服装受到的冲击往往大于总体经济，并且将贯穿整个产业链。纺织服装产业中小微企业众多，应当关注纺织服装企业的经营压力以及由此造成的就业压力。 在外迁、外需双重冲击下，纺织服装产业应在行业自身和政策支持两个层面联合行动，以转危为机： 行业层面，有条件的企业短期内应努力自救，例如可通过转产抗疫物资，满足国内外需求缺口，缓解现金流压力。而面对产业外迁，下游企业应通过数字化转型和智能化重塑，实现降本增效。中上游企业应当通过加大研发，进一步占据中间品和资本品的国际市场。 政策层面，积极落实《政府工作报告》政策部署，帮助行业渡过难关。2020年《政府工作报告》指出，应当千方百计稳定和扩大就业，加强对重点行业、重点群体就业支持。具体而言，可以借助更加宽松的货币环境和更加积极的财政政策，落实好扩大、延长减税降费和还本付息等措施，保障资金链吃紧、但具有竞争力的企业存活下来，帮助研发密度高的企业维持正常研发活动。对于面临失业压力的人员，可以针对性地发放消费券或现金券，并开展再就业技能培训。 （作者沈建光为京东集团副总裁，京东数科首席经济学家、研究院院长； 朱太辉为京东数科研究院研究总监； 徐天辰为京东数科研究院高级研究员）
政策未来大概率仍将保持宽松立场，流动性将保持合理充裕，资金利率亦将稳定在相对低位。但在经济逐步改善的基准情形下，货币政策难以回到2-4月的单边宽松状态。未来总量性的“宽货币”政策可能会逐步退出，结构性的“宽信用”政策则有望延续更长时间。 6月17日，国务院常务会议召开，部署引导金融机构进一步向企业合理让利，助力稳住经济基本盘。6月18日，第十二届陆家嘴论坛开幕。两次会议中关于货币金融政策的表述成为市场焦点。 一、三大要点：让利、降准、总量适度 第一，国常会继续强调“推动金融系统向各类企业合理让利”，并首次明确全年让利规模达1.5万亿元，预计商业银行仍将在其中发挥主力作用。2019年全年，商业银行净利润为1.99万亿，营业收入推算为7.6万亿【注释1】，1.5万亿占两者的比重分别为75%和20%。预计“让利”主要来源于贷款的放量叠加降价，将直接作用于商业银行的营业收入。商业银行可从三方面为让利做准备：一是用好央行再贷款和直达实体经济的货币政策工具；二是主动降低付息负债成本，包括压降高成本的结构性存款；三是提升内部管理水平，降低运营成本。 第二，国常会提出“综合运用降准、再贷款等工具”，较《政府工作报告》删除“降息”表述，指向降准值得期待，但MLF降息的概率有所下降：一方面，考虑到特别国债造成的1万亿资金缺口，以及“宽信用”“降成本”的政策目标，有必要通过降准释放长期流动性。另一方面，结构性存款规模压降叠加商业银行的自发调整，银行负债端成本压力边际缓解，央行可能通过压缩银行“加点”的方式引导LPR进一步下行，短期内MLF降息的概率因此下降。 第三，陆家嘴论坛上易纲行长表示，“要关注政策的后遗症，总量要适度，并提前考虑政策工具的适时退出”，表明央行对政策的态度相对审慎。在“各类经济指标已经出现边际改善”的前提下，5月下旬以来，为防范资金空转套利，央行边际收紧流动性，DR007由5月16日当周的1.32%上行61BP至6月13日当周的1.93%。6月15日，MLF缩量续作且利率不变。货币政策重心逐步由总量性“宽货币”转向结构性“宽信用”，通过创新政策工具提升直达实体经济的效率。 图1：5月下旬以来资金利率快速上行 资料来源：WIND、招商银行研究院 二、影响匡算：金融让利实体路径 根据陆家嘴论坛上易纲行长的讲话，我们测算出今年金融部门向企业让利可达1.29万亿（情形一）/1.64万亿（情形二）。具体而言，主要包括以下三部分： 表1：1.5万亿让利规模匡算 资料来源：招商银行研究院 第一，通过降低表内贷款利率和表外非标利率实现让利，全年规模约为0.84万亿/1.19万亿。2020年末表内贷款余额可达173万亿【注释2】，包括非房贷（以企业贷款为主）和房贷，非房贷占比80%。在测算让利规模时，锚定利率可选择“企业贷款平均利率”（情形一）或“一般贷款利率”（情形二），后者的统计口径除企业部门外，还包括了居民部门。 情形一：今年1-4月，企业贷款平均利率的降幅31bp【注释3】与1年期LPR的30bp大致相当。假设1年期LPR下半年降10bp并带动企业贷款利率同步下行，让利规模为5，500亿。 情形二：今年1-3月，一般贷款利率的降幅26bp【注释4】超过1年期LPR的10bp。假设4-12月一般贷款的利率下行幅度为40bp略超同期LPR的降幅30bp，让利规模为9，000亿。 图2：今年以来贷款利率有所下行 资料来源：WIND、招商银行研究院 此外，假设5年期LPR全年降幅20bp并带动房贷利率同步下行，对应的让利规模则为700亿。信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票三者2019年末余额合计为22万亿，预计年内收益率平均降幅约为100bp，可让利2，200亿。 第二，通过直达货币政策工具推动让利，今年上半年对应的规模约为956亿，假设下半年政策保持相同的节奏，预计全年可让利2，000亿。其中，3，000亿专项再贷款中企业实际融资成本为1.25%，较2019年末企业贷款平均利率5.12%低387bp，可让利116亿；5，000亿再贷款中企业融资成本不高于4.35%，较2019年普惠小微贷款平均利率6.7%低235bp，可让利120亿元；1万亿再贷款中企业融资成本约为5.5%，可让利120亿；普惠小微信用贷支持计划中，央行提供的零成本流动性将降低银行资金成本，银行进一步将此部分让利于实体，规模约为200亿；普惠小微企业贷款延期支持工具中，央行同财政部提供的400亿激励金也是让利。 第三，银行减少收费预计可让利2，500亿。 三、前瞻：货币政策“结构性”转向 金融体系让利的本质是为了达成“宽信用”和“降成本”双重目标，央行大概率将降准予以配合。若锚定企业贷款平均利率（情形一），我们估算的让利规模距离1.5万亿仍有2，000亿的缺口，央行需出台更多“宽信用”政策以覆盖这一缺口：一是“降成本”的让利效果最为显著，故可能需要进一步压缩银行加点/MLF降息，进而引导LPR下半年的降幅超过10bp；二是亦可能创设新的直达实体经济的政策工具。若锚定一般贷款利率（情形二），估计让利规模已超过政策目标，意味着后续央行相机抉择的空间上升。总体来看，金融体系让利1.5万亿大概率不会成为货币政策的硬约束。 前瞻地看，5月以来货币政策的边际收紧并不意味着其彻底转向。受海内外需求疲弱影响，目前经济修复已显著放缓，且部分地区疫情出现反复，下半年“稳增长”“保就业”的压力仍然巨大。政策未来大概率仍将保持宽松立场，流动性将保持合理充裕，资金利率亦将稳定在相对低位。但在经济逐步改善的基准情形下，货币政策难以回到2-4月的单边宽松状态。未来总量性的“宽货币”政策可能会逐步退出，结构性的“宽信用”政策则有望延续更长时间。 注释 1、2019年末，银行业金融机构总资产余额为282.5万亿，36家A股上市银行资产合计为188万亿，36家A股上市银行营业收入5.05万亿，据此推算全行业营业收入为7.6万亿。 2、易纲行长表示“预计将带动全年人民币贷款新增近20万亿元”。 3、4月份企业贷款利率为4.81%，相较上年末5.12%下降31bp。 4、3月末一般贷款利率为5.48%，相较上年末5.74%下降26bp。 本期作者 谭卓招商银行研究院宏观经济研究所所长 杨薛融招商银行研究院宏观研究员 董加加资产负债管理部利率风险管理岗 陈澍雨资产负债管理部利率定价管理岗 感谢梁利锋的宝贵建议。
总体上看，广东企业的经营指标呈现出的特征与全国样本基本一致。具体来看，广东企业的复产进程领先于全国水平。得益于较高的第二产业占比，广东其它地区企业恢复程度好于深圳。较好的产能恢复率使得广东其它地区企业的营收预期，现金流，还款压力，资本支出（雇员、薪酬、投资）等指标明显好于深圳和全国水平。 广东4月末产能恢复领先全国水平。据估算，广东整体样本产能利用率高于全国水平2个百分点。深圳稍高于全国平均值，而广东其它地区因制造业拉动产能利用率超过五成，明显高于深圳和全国样本。与全国趋势一致，广东大小企业复产分化严重，小微企业对未来的预期更为悲观。超过四分之一的企业认为年内产能难以恢复至75%。 广东企业面临供需、经营、融资等多方面的困难。深圳由于外向型企业占比较高，受海外供需的冲击显著高于全国及广东其它地区。 约3/4的广东企业一季度营收显著下滑，且预期上半年难有改善。其中，深圳企业预期上半年营收平均下滑五成，下滑幅度大于广东其它地区和全国。深圳的教育、金融、住宿餐饮、租赁商服行业上半年预期较全国更为悲观。广东企业的现金流情况与2月调研结果相比边际好转，但仍有近六成企业现金流撑不过三个月。深圳企业的现金流较广东其它地区企业更为紧张。 由于营收下滑、现金流吃紧，广东企业普遍选择收缩。一方面，超过九成受访企业预期上半年雇员数量和薪酬相较去年末有不同程度的缩减，其平均裁员幅度高于全国，但降薪幅度低于全国。另一方面，广东企业的投资计划整体上极其谨慎，仅有不足一成企业计划上半年增加投资，整体收缩幅度较全国更显著。深圳在雇员、薪酬和投资预期上皆差于广东其它地区。 广东外向型企业受疫情冲击小于全国平均水平，企业复工复产得到较快落实，可能与外向型企业处理前期积压订单和疫情新增替代型订单有关。从细分类型看，受前期积压订单和海外防疫需求等因素拉动，纯出口导向型企业表现好于纯进口依赖型和进出口依赖型企业。然而，随着海外疫情的蔓延，超过八成企业反映出口回款出现延迟，且预期上半年将受到海外供需的明显冲击。因此广东外向型企业对未来的预期相较本土型企业更为悲观。 相关报告： 招商银行研究院：新冠疫情下小微企业众生相 招商银行小微企业调研报告：穿越生死线 招商银行小微企业调研报告之外贸篇：不确定性阴霾下 执行概要 2020年，新冠疫情为全球经济带来了前所未有的冲击和不确定性。我国在疫情初期采取了高强度防疫措施，成功控制了疫情的发展，但疫情也对经济造成了极大的影响，一季度我国GDP按可比价格计算同比下降6.8%。尽管我国疫情防控和复工复产进程领先全球，但海外疫情蔓延对我国的外部需求和供给均产生了叠加冲击，给进一步的经济修复增添了不确定因素。在5 月 22 日《政府工作报告》强调“六保”是今年“六稳”工作的着力点，其中保居民就业、保市场主体、保产业链供应链稳定是经济的生命线，而小微企业是“六保”的关键一环。 招商银行今年在企业网银和企业APP客户端启动了对企业客户的跟踪调研，并于今年2月发布了基于20，735份有效问卷的首份研究成果《新冠疫情众生相：招商银行小微企业调研报告》。4月16-22日，招商银行投放了第二轮线上问卷，共收集有效答卷23，524份。由于数据维度丰富，调研结果拆分成三篇系列报告发布：第一篇着重分析全样本特征；第二篇聚焦进出口企业；本文为系列报告的第三篇，着重分析广深地区的5，276个样本企业。 广东省是我国经济总量最大的省份，也是我国小微企业和外向型企业最集中的区域。为便于分析，我们将广东企业样本分类为深圳市（3，442家企业）和广东其它地区（1，834家企业）；我们也以员工数量为标准划分了小微企业（小于50人）和大中企业（大于100人），以对比不同规模企业的经营现状及预期。 总体上看，广东企业的经营指标呈现出的特征与全国样本基本一致。具体来看，广东企业的复产进程领先于全国水平。得益于较高的第二产业占比，广东其它地区企业恢复程度好于深圳。较好的产能恢复率使得广东其它地区企业的营收预期，现金流，还款压力，资本支出（雇员、薪酬、投资）等指标明显好于深圳和全国水平。值得关注的是尽管深圳企业的产能利用率高于全国，但在多项指标上（如营收预期，现金流，还款压力，投资计划）与广东其它地区样本分化明显，甚至低于全国水平。与全国样本一致，尽管前期广东外向型企业复产快于本土型企业，但未来预期较为悲观。广东本土型和外向型企业投资计划的预期差是全国水平的近6倍，凸显了广东外向企业对未来的悲观预期。 样本关键词：小微企业、深圳、珠三角 在广东整体样本中，小微企业占据绝对比重。87.3%企业的员工数量小于50人，93.5%员工数量小于100人； 图1：受访企业员工数量分布 资料来源：招商银行 70.1%企业的营收规模低于500万，80.4%营收规模低于1，000万。 图2：受访企业营收规模分布 资料来源：招商银行 因此企业的结构统计指标非常接近小微企业样本。 从雇员人数及营收规模的分布看，广东受访企业的规模整体上略高于全国，具体而言：深圳<全国<广东其它地区水平。在深圳子样本中，90.3%员工数量小于50人，73.8%营收规模低于500万，均显著高于广东其它地区子样本（81.8%员工数量小于50人，63.3%营收规模低于500万）。 本报告受访企业涵盖我国《国民经济行业分类》中的全部20个大类行业，但在后文中关于行业的讨论中，为确保分析的准确性，我们排除了样本数小于30的行业。 从行业分布看，广东地区整体样本中第二产业在经济中的占比（20.0%）显著高于全国样本（14.1%），第三产业比重相应下降。受访深圳企业集中在第三产业（82.7%），其中批发零售、租赁商服、信息软件和科研技术企业合计占比达71.9%；第二产业占比17.2%，主要为制造和建筑业，显著高于全国样本水平。第一产业占比仅为0.1%。 图3：受访企业行业分布 资料来源：招商银行 广东其它地区样本中第三产业占比（74.8%）低于深圳约8个百分点，只有科研技术占比明显高于深圳，而第二产业（25.2%）受制造业占比（20.6%）拉动，显著高于深圳地区和全国样本。由第三产业占比排序，广东其它地区（74.8%）<深圳（82.7%）<全国（85.6%），第二产业的占比排序与之相反。 从区域分布看，除深圳外广东受访企业主要集中在经济较发达的珠江三角洲地区，特别是广州、东莞、佛山（合计达1，703家，占比92.9%）。 图4：受访企业产业及区域分布 资料来源：招商银行 复产程度：荆棘满途 与全国样本趋势类似，当前深圳小微企业的复工复产进程显著落后于大中企业：小微企业中，58%产能利用率低于50%（其中产能利用率低于10%占25.7%），产能利用率恢复超过90%的企业仅占14.9%；大中企业中，产能恢复程度低于50%仅占21.0%，36.5%的企业产能利用率超过90%。深圳大中企业的产能恢复程度远好于小微企业，且所有大中企业都已复工。 图5：深圳企业复产进程 资料来源：招商银行 类似的，广东其它地区样本中的小微企业有54%产能恢复程度低于不到一半（其中产能利用率低于10%占22.6%），只有16.8%产能恢复程度超过90%；而大中企业中，产能恢复程度低于50%的占比仅为16.0%，38.1%产能恢复超过90%。 图6：广东其他地区企业复产进程 资料来源：招商银行 深圳小微企业产能利用率较低，对未来的经济发展的预期也更为悲观：仅有60.2%的小微企业表示产能可在三季度前恢复到75%，25.5%的小微企业年内无望恢复；大中型企业的预期相对更为乐观，73.7%表示能在三季度前恢复75%以上产能，仅12.6%表示年内恢复无望。 图7：深圳企业复产预期更悲观 资料来源：招商银行 广东其它地区的复产预期分布与深圳相似，小微和大中企业分化明显。 图8：广东其他地区企业复产预期情况 资料来源：招商银行 假设样本在选项中按均匀/正态分布，则可以估算广东地区4月底整体产能利用率约47.7%，高于全国样本水平（45.7%）2个百分点。具体而言：全国<深圳（45.9%）<广东其它地区（51.1%）水平，与第二产业占比排序一致。 从行业分布看，深圳市产能利用率较低的行业包括（括号中数字为该行业产能利用率低于25%的企业占比）：教育（85.7%）、文娱体育（60.3%）、租赁商服（45.3%）、地产（40.0%）、科学技术（38.7%）等行业，其产能恢复仍需相当时间。 图9：深圳各行业产能恢复程度 资料来源：招商银行 而广东其它地区产能利用率较低的行业包括（括号中数字为该行业产能利用率低于25%的企业占比）：教育（57.1%）、文娱体育（50.0%）、居民服务（46.7%）、租赁商服（41.9%）、住宿餐饮（35.0%）等行业。 图10：广东其它地区各行业产能恢复程度 资料来源：招商银行 因各行业对产能恢复的预期与其现状高度相关。广东地区文娱体育、住宿餐饮、租赁商服等行业的预期最为悲观。 图11：深圳各行业产能恢复预期（产能>75%） 资料来源：招商银行 图12：广东其它地区产能恢复预期（产能>75%） 资料来源：招商银行 其中教育受疫情行政管控影响，在不同地区复产预期差异较大。 疫情冲击：供需、经营、融资 （一）供需和物流 广东地区受访企业同时受到海内外供需变化的负面影响，需求冲击大于供给，国内冲击远超海外：表示国内市场订单减少的企业占比64.3%，低于全国水平（66.7%）；而表示国内供应不足的企业占比32.0%，略高于全国水平（31.1%）。海外方面，因广东外向型经济发达，对海外供需变化更为敏感：表示受到海外需求/供给负面影响的企业占比29.4%/12.2%，远超全国水平（16.8%/9.3%）。 具体到地区，从国内需求冲击看：广东其它地区（63.7%）<深圳（64.6%）<全国（66.7%）；从海外需求冲击看：全国（16.8%）<广东其它地区（25.8%）<深圳（31.3%）；从国内供应冲击看：广东其它地区（29.2%）<全国（31.1%）<深圳（33.5%）；从海外供应冲击看：全国（9.3%）<广东其它地区（9.9%）<深圳（13.5%）。 图13：深圳企业受到海内外多方面影响（多选） 资料来源：招商银行 图14：广东其他地区企业对国内依赖度更高（多选） 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳所有行业中受国内需求冲击的企业占比均超过40%，其中教育（66.7%）、住宿餐饮（55.1%）、建筑（50.9%）等行业受影响最大；受海外需求冲击企业占比最高的行业包括交运仓储（27.3%）、制造（25.1%）、批发零售（21.8%）。广东其它地区受内需冲击占比较高的行业包括：教育（100%）、住宿餐饮（70.3%）、居民服务（58.8%）、文娱体育（56.4%）和地产（51.3%）；受外需冲击较大的行业包括交运仓储（36.1%）、制造（30.1%）、批发零售（18.4%）。 供给方面，深圳受国内供给冲击企业占比最高的行业包括建筑（28.6%）、文娱体育（28.0%）、金融（27.3%）、科研技术（26.4%）；受海外供给冲击企业占比较高的行业包括居民服务（12.5%）、交运仓储（12.0%）、文娱体育（9.3%）。广东其他地区受国内供给影响较大的行业包括文娱体育（30.8%）、居民服务（29.4%）、信息软件（24.0%）、建筑（23.9%）；受海外供给影响较大的则主要是制造（8.8%）、地产（7.7%）和批发零售（7.4%）行业。 物流方面，深圳受影响企业占比较高的行业包括交运仓储（21.1%）、地产（11.8%）、制造（11.7%）；而广东其它地区主要是交运仓储（21.6%）、批发零售（14.1%）、建筑（10.3%）等行业。 综合来看，广东省交运仓储、制造、批发零售行业受到海内外供需和物流负面影响的企业占比最高。 图15：深圳各行业供需受影响企业占比（多选） 资料来源：招商银行 图16：广东其他地区各行业供需受影响企业占比（多选） 资料来源：招商银行 （二）收入和成本 受访广东企业在收入和支出两端均面临压力（括号内数字为受负面影响的企业占比，此题为多选），广东企业收入端的压力主要源自营收减少（73.2%）和回款变慢（44.2%）；支出端的压力最主要是工资、租金、贷款本息等刚性支出（54.9%）。广东企业收支两端的压力均明显高于全国水平（71.2%/41.7%/51.7%）。 具体到地区，深圳面临的收支压力大于广东其它地区和全国水平。从营收减少的企业占比来看：全国（71.2%）<广东其它地区（71.9%）<深圳（72.7%）；从回款变慢占比来看：全国（41.7%）~广东其它地区（41.8%）<深圳（44.9%）；从刚性支出压力占比来看：全国（51.7%）<广东其它地区（53.4%）<深圳（55.1%）。 广东省面临收支压力的小微企业占比显著高于大中企业，但值得注意的是，深圳的大中企业相比于广东其它地区面临更大的客户回款变慢和刚性支出压力。 广东地区大中企业受防疫政策的影响要大于小微企业：一方面大中企业的防疫压力要高于小微企业；另一方面，大中企业在用工方面的困难相对小微企业更普遍，而用工难这一情况对于广东其它地区的大中企业则更为显著（31.2%）。 图17：深圳企业经营面临的主要困难（多选） 资料来源：招商银行 图18：广东其他地区企业经营困难的行业分布（多选） 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳的建筑（61.2%）、住宿餐饮（61.1%）、教育（60.7%）等行业的刚性支出压力最大；制造（51.1%）、信息软件（49.3%）、批发零售（49.1%）等行业反映客户回款变慢的企业最多；金融（36.4%）、地产（31.4%）、建筑（29.3%）等行业的防疫压力最大；制造（33.8%）、批发零售（30.7%）、住宿餐饮（27.8%）等行业中不少企业反映原材料短缺/价格上涨；居民服务（29.5%）、信息软件（28.9%）、建筑（25.9%）等行业的融资压力最大；地产（40.0%）、建筑（31.0%）、文娱体育（23.5%）等行业面临用工难的企业最多。 图19：深圳企业经营面临的主要困难（图） 资料来源：招商银行 对于广东其它地区，住宿餐饮（80.0%）、教育（71.4%）、科研技术（63.8%）等行业的刚性支出压力最大；文娱体育（55.6%）、信息软件（47.9%）、科研技术（47.6%）等行业反映客户回款变慢的企业最多；教育（42.9%）、建筑（36.1%）、文娱体育（31.5%）等行业的防疫压力最大；建筑（33.7%）、制造（30.2%）、批发零售（27.0%）等行业中不少企业反映原材料短缺/价格上涨；金融（37.5%）、文娱体育（33.3%）、住宿餐饮（30.0%）等行业的融资压力最大；建筑（45.8%）、教育（42.9%）、居民服务（33.3%）等行业面临用工难的企业最多。 图20：广东其他地区企业经营困难的行业分布（多选） 资料来源：招商银行 （三）企业融资 在融资方面，受访广东企业面临的主要困难以及时还款压力大（50.1%）和融资成本高最为突出（39.6%），与全国样本基本一致。具体来看，广东其它地区企业（46.7%）因产能恢复程度较好，及时还款压力明显低于全国样本（49.8%）和深圳（51.1%）。其中，深圳/广东其它地区超过半数的小微企业（53.3%/50.2%）面临还款压力，比例远高于大中企业（32.9%/25.0%）；而大中企业则反映融资的最大困难是融资成本高（47.3%/51.7%）。 对于金融机构的服务，深圳/广东其它地区均有超过两成企业表示面临授信门槛高、效率低、额度不足等困难。与深圳相比，广东其它地区更多大中企业（31.8%）反映融资效率过低。此外，在政策的大力支持下，企业被抽贷断贷的压力相对较小，深圳的小微/大中企业中仅有10.6%/3%的企业面临这一风险。 图21：深圳企业融资困难情况（多选） 资料来源：招商银行 图22：广东其他地区企业融资困难情况（多选） 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳的住宿餐饮（75.0%）、建筑（61.2%）、交运仓储（61.1%）等行业的及时还款压力最大；教育（50.0%）、金融（45.5%）、制造（43.7%）等行业反映融资成本高的企业较多；居民服务（34.1%）、信息软件（18.4%）、租赁商服（30.4%）等行业不少企业表示融资门槛高；建筑（31.9%）、信息软件（26.0%）、制造（24.7%）等行业部分企业表示融资额度不足；制造（26.8%）、交运仓储（25.9%）、居民服务（25.0%）等行业不少企业反映金融机构授信效率低。 图23：深圳企业融资困难行业分布（多选） 资料来源：招商银行 广东其它地区及时还款压力最大的行业则是住宿餐饮（65.0%）、建筑（55.4%）和地产（54.5%）；金融（50.0%）、文娱体育（46.3%）、租赁商服（42.7%）等行业反映融资成本高的企业较多；教育（42.9%）、文娱体育（37.0%）等行业不少企业表示融资门槛高；教育（42.9）、建筑（28.9%）等行业部分企业表示融资额度不足；文娱体育（33.3%）、地产（30.3%）等行业不少企业反映金融机构授信效率低。 图24：广东其他地区企业融资困难行业分布（多选） 资料来源：招商银行 经营状况：亏损、裁员、倒闭 （一）营收及预期 与全国及广东其它地区情况一致，约3/4的深圳企业一季度营收显著下滑，且预期上半年难有改善。一季度深圳企业营收同比下滑超过25%的企业占比达75.5%，超过三成（34.3%）企业营收锐减75%以上，仅有7.1%的企业一季度营收同比增长。总体上企业认为上半年营收状况相较一季度仅微幅改善：预期下滑75%的企业占比减少了5.7个百分点，但预期营收下滑25-75%的企业占比增加了近4.7个百分点。 图25：深圳企业预期上半年营收严重下滑 资料来源：招商银行 整体来看，深圳企业预期上半年营收平均下滑47.6%，下滑幅度与全国样本（-47.2%）相当，大于广东其它地区（-42.9%）。 图26：广东其他地区企业预期上半年营收严重下滑 资料来源：招商银行 广东省小微企业的营收现状和预期也要显著弱于大中企业。深圳小微企业/大中企业中，预期上半年营收下滑超过25%的占比分别为76.8%/48.0%，预期营收下滑超过75%的占比分别为30.5%/7.2%，分化程度与全国样本类似。但即便对于大中企业而言，预期上半年营收实现正增长的占比也很小（16.8%），正增长的小企业更是屈指可数（6.7%）。 图27：深圳企业预期上半年营收严重下滑 资料来源：招商银行 广东其它地区的情况与深圳类似。 图28：广东其他地区企业预期上半年营收严重下滑 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳各行业均超半数企业预计上半年营收显著下滑超过25%：其中教育（92.9%）、住宿餐饮（88.9%）、文娱体育（83.8%）、租赁商服（81.0%）预计营收显著下滑的企业占比超过八成。同时，这些行业中亦有较大部分企业对上半年预期极度悲观（括号中数字为预计上半年营收下滑超过75%的企业占比）：教育（53.6%）、文娱体育（50.0%）、金融（45.4%）。相比之下，信息软件（11.4%）、科研技术（9.8%）、制造（9.3%）、金融（9.1%）等行业对上半年盈利较为乐观，均有10%左右的企业预期实现正增长。 图29：深圳各行业上半年预期营收同比变化分布 资料来源：招商银行 值得注意的是，从上半年营收较一季度的改善情况来看，深圳各行业的预期分化较大。居民服务、地产行业相对较为乐观，预计营收显著下滑超过25%的企业占比减少了6.8%和5.7%；相比之下，深圳教育、金融、住宿餐饮、租赁商服行业的企业比全国更为悲观，预计上半年显著亏损的企业占比较一季度有一定提升。 图30：深圳各行业营收显著下滑企业占比变化 资料来源：招商银行 （二）现金流 当前广东地区企业的现金流与2月调研结果相比边际好转。两次调研的受访企业大部分并不相同，但对现金流可维持企业经营时间判断的分布形态高度一致。其中，深圳企业认为现金流支撑生存时长在3个月内的企业占比下降了8.4个百分点，生存时长在3个月以上的企业占比相应上升。 图31：深圳企业两次调研现金流情况 资料来源：招商银行 而广东其它地区企业认为现金流支撑生存时长在3个月内的企业占比下降了10.7个百分点，生存时长在3个月以上的企业占比相应上升。 图32：广东其它地区企业两次调研现金流情况 资料来源：招商银行 但整体上看，即便综合考虑供求修复和政策支持，受访企业的现金流仍然十分紧张。根据均匀/正态分布假设估测，广东受访企业现金流平均可支撑生存时长为4.3个月，明显高于全国水平（4.1个月）。 具体到地区，深圳受访企业现金流可支撑生存时长与全国样本一致（4.1个月），均明显小于广东其它地区（4.5个月）。深圳小微/大中企业分别为4.0/5.5个月，均低于广东其它地区（4.2/6.8个月）。深圳小微企业/大中企业中表示现金流撑不过三个月的占比分别为61.3%/42.0%，现金流仅能维持生存1个月的占比分别为9.4%/5.4%。大中企业生存时长超过半年的占比（27.6%）远高于小微企业（17.3%）。 图33：深圳超六成小微企业现金流撑不过 3 个月 资料来源：招商银行 但值得注意的是，深圳现金流可维持1年以上的大中企业占比（13.8%），显著低于全国（22.5%）和广东其它地区（25.6%）。 图34：广东其它地区大中企业现金流好于深圳 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳几乎所有非金融行业都有超过半数企业面临较大的生存压力。其中压力最大的集中在服务业及建筑业（括号中数字为撑不过3个月的企业占比）：如教育（71.4%）、交运仓储（65.7%）、住宿餐饮（63.9%）、建筑（62.1%）、批发零售（61.7%）。 图35：深圳各行业现金流支撑经营时长分布 资料来源：招商银行 这一方面由于服务业对现金回款依赖度较高，另一方面也与复产进程高度相关：复产程度较低的企业/行业现金流更为紧张。 值得关注的是，两成深圳企业面临较高现金流风险：有20.4% 的深圳企业认为当前现金流情况已难以维持生存到 6 月末，但届时产能仍无法恢复至正常水平的 75%。这一情况在教育（52%）、居民服务（43.5%）、建筑（39%）、住房餐饮（38.5%）等行业更为明显。 图36：深圳高现金流风险企业行业分布 资料来源：招商银行 （三）雇员及薪酬 由于营收受到显著冲击且预期并不乐观，深圳超过九成（91.1%）受访企业预期上半年雇员数量相较去年末有不同程度的缩减。根据均匀/正态分布假设估测，深圳企业平均裁员幅度为23.8%，高于全国样本（22.8%）和广东其它地区样本（21.2%）。其中，小微/大中企业平均裁员幅度为25.0%/11.6%。预期上半年将裁员25%以上的小微企业/大中企业占比分别为37.2%/17.4%。随着裁员幅度的上升，小微/大中企业的分化愈发显著。而预期雇员数增加的大中企业有18.0%，小微企业则只有7.7%。 图37：深圳企业预期上半年雇员相比去年底变化 资料来源：招商银行 除裁员外，企业也可通过削减员工薪酬降低人力成本。根据均匀/正态分 布假设估测，受访深圳企业平均减薪幅度为17.4%，略低于全国样本（18.5%），但高于广东其它地区（16.2%）。其中小微/大中企业的平均减 薪幅度分别为18.4%/6.7%。近四成企业（37.3%）表示上半年将降薪10%以上。其中，小微企业/大中企业降薪超过 25%的企业占比分别为 25.7%/8.4%，上半年员工薪酬有所上升的占比分别为 11.2%/22.2%。 图38：深圳企业预期上半年薪酬相比去年底变化 资料来源：招商银行 在雇员和薪酬计划方面，广东其它地区和深圳的分布情况较为一致。 整体来看，广东企业的平均裁员幅度高于全国，但降薪幅度低于全国，表明在“裁员”和 “降薪”之间，广东企业更倾向前者。这也是企业为维持劳动生产率、降低社保等固定开支的合理选择。 从行业雇员变化分布看，住宿餐饮（66.7%）、教育（60.7%）、文娱体育（58.8%）三个行业计划裁员超过10%的企业比例位居前三，这也是营收预期最悲观、现金流最紧张的三个行业。雇员计划增加企业占比最高的三个行业是科研技术（14.0%）、信息软件（12.6%）和制造（12.0%）。 图39：深圳各行业雇员变化（上半年 vs 去年末） 资料来源：招商银行 从行业薪酬变化来看，住宿餐饮（63.9%）、教育（60.7%）、文娱体育（54.4%）三个行业中降薪超过10%的企业占比最高。 图40：深圳各行业薪酬变化（上半年 vs 去年末） 资料来源：招商银行 各行业对于裁员和降薪的倾向性也存在差异：在疫情冲击下，地产行业更倾向于降薪而非裁员；其它大多数行业则更倾向于裁员而非降薪，如批发零售、交运仓储、信息软件等行业。 （四）投资计划 受访的广东地区企业对投资计划极其谨慎，仅有不足一成的企业计划上半年增加投资。根据均匀/正态分布假设估测，受访深圳企业投资计划平均收缩幅度达33.8%，较全国（32.3%）和广东其它地区（30.5%）企业的投资收缩幅度更大。其中，深圳小微/大中企业的平均投资收缩幅度分别为35.6%/13.9%。投资大幅缩减25%以上的小微/大中企业占比为52.7%/24.6%；投资活动基本停滞（同比下滑超过3/4以上）的小微/大中企业占比22.9%/6.6%。而预期增加投资的小微/大中企业仅有8.2%/16.8%。 图41：深圳上半年投资同比变化 资料来源：招商银行 图42：广东其他地区上半年投资同比变化 资料来源：招商银行 图43：深圳各行业上半年投资同比变化 资料来源：招商银行 图44：广东其他地区各行业上半年投资同比变化 资料来源：招商银行 从行业分布看，深圳投资收缩幅度较明显的主要是复产进度慢、营收预期悲观的行业（括号中为上半年投资下滑超过25%的企业占比）：文娱体育（72.1%）、住宿餐饮（69.4%）、教育（64.3%）、租赁商服（54.7%）等行业。各行业上半年投资增加的企业均占比较低，其中科研技术（13.6%）、制造（12.4%）、建筑（11.2%）相对投资增加排名靠前。而广东其它地区各行业收缩情况和深圳相似，教育（85.7%）、住宿餐饮（80.0%）、文娱体育（57.4%）、交运仓储（54.1%）等行业较为悲观。 广东地区外向型企业 （一）外向型企业及其细分类别 广东经济对进出口依存度较高，是中国最大的出口省份之一。为便于比较，我们将广东省整体样本分为两大类：外向型和本土型企业。 图45：外向型企业 VS 本土型企业分布 资料来源：招商银行 本土型企业的进出口依赖度皆为零，外向型企业指进口或出口依赖度至少一项占比大于25%的企业。据此分类，广东整体样本共有本土型企业2，294家，占比43.5%；外向型企业1，642家，占比31.1%。 作为研究的重点，外向型企业进一步被细分：纯进口依赖型（进口依赖度25%以上，出口依赖度0%），占比7.3%；纯出口导向型（出口依赖度25%以上，进口依赖度0%），占比3.5%；和进出口依赖型（进出口依赖度皆大于25%），占比11.5%。 图46：三类外向型企业分布 资料来源：招商银行 （二）复工复产 总体上看，与全国样本趋势一致，由于纯出口导向型企业的拉动，广东省外向型企业的整体状况略好于本土型企业。因前期海外订单和疫情产生的替代型订单支撑，纯出口导向型的各项指标明显优于于纯进口依赖型和进出口依赖型。这里我们从产能利用率恢复程度和现金流的角度来观察企业的经营情况。 从复工复产程度来看，广东外向型企业整体稍好于本土型企业，但恢复程度的分布有一定差异。外向型的分布呈现中间高两头低的趋势，而本土型分布相对更为均匀：外向型企业在25%-75%的产能利用率占比（41.1%）明显高于本土企业（33.3%）；本土/外向型企业产能恢复程度低于 10% 的企业占比为24.8%/19.9%，高于75%的占比为30.5%/26.4%。广东样本受到疫情影响低于全国样本，主要因处理前期积压订单和疫情新增订单（如防疫物资和替代性物资），企业复工复产得到较快落实。但总体上两类企业产能利用率仍然远低于正常水平：本土/外向型企业产能恢复超过 75%的占比均在三成左右。 图47：外向型企业 VS 本土型企业产能利用率恢复 资料来源：招商银行 外向型企业的细分类别中，纯出口导向型企业也因前期订单的支撑，复工进程快于纯进口依赖型和进出口依赖型企业。复产程度低于 50%的纯出口导向/纯进口依赖/进出口依赖型企业的占比均超过一半（分别是50.6%、55.5%和57.0%）；而产能恢复超过90%的纯出口导向型企业占比为22.0%，明显高于纯进口依赖/进出口依赖企业的16.0%/14.1%。 图48：纯出口导向型企业产能利用率恢复较快 资料来源：招商银行 若假设企业在每个选项上服从均匀/正态分布，则可估算出广东本土型企业的平均产能利用率为 46.5%，显著高于全国样本（43.5%），而广东外向型企业产能利用率为 46.9%，高于广东本土型企业但略低于全国外向型企业（47.6%）。外向型企业中：纯出口导向型企业（52.2%）>进出口依赖型企业（45.7%）≈纯进口依赖型企业（44.1%）。 在疫情带来的极端冲击下，现金流对企业的生存非常关键。总的来看，外向型企业的现金流情况同样好于本土型企业：现金流维持时长低于 1 个月的本土/外向型企业占比为 10.3%/6.8%；现金流可维持时长超过 3 个月的本土/外向型企业的占比为 40.7%/42.6%。 图49：外向型企业现金流情况好于本土型企业 资料来源：招商银行 从外向型企业的细分类别看，纯出口导向型企业优于纯进口导向型企业，也好于进出口依赖型和外向型企业的整体表现。纯出口导向型企业现金流可维持时长超过 3 个月的企业占比 45.0%，高出纯进口依赖型企业 7.1%。 图50：纯出口导向型企业现金流优于纯进口依赖型 资料来源：招商银行 若假设样本在各选项服从均匀/正态分布，则可估算出广东本土型和外向型企业平均现金流维持时长都是4.3个月，本土型企业与全国样本一致，但外向型企业低于全国水平（4.6个月）。外向型企业的细分类别现金流生存时长如下：纯出口导向型企业（4.3个月）>进出口依赖型企业（4.2个月）≈纯进口依赖型企业（4.2个月）。 （三）未来海外供需 尽管纯出口导向型企业的现金流情况相对较好，但与全国样本相同，其出口业务回款已经开始受到海外疫情的明显影响。近八成企业表示回款出现不同程度的延迟，平均延迟超过 1 个月的占比57.2%。 图51：外向型企业现金流情况好于本土型企业 资料来源：招商银行 数据进一步显示，出现回款延迟的地区与疫情严重程度明显相关：北美及西欧的回款延迟占比均超过两成，而“其他”地区（东欧，非洲，南美，大洋洲，和亚洲其他地区等）累计相加近两成。广东出口导向型企业受欧美地区回款延迟显著高于全国水平，而受其它地区影响小于全国水平。批发零售（48.5%）和制造（21.9%）是回款延迟影响比较集中的两个行业。随着疫情不断扩大，出现回款延迟的地区可能扩大到南亚和南美地区，进一步加深企业的资金压力。 图52：纯出口导向型企业现金流优于纯进口依赖型 资料来源：招商银行 此外，受访的外向型企业同时感受到海外供需变化的负面影响，整体上需求冲击（-43.9%）大于供给（-37%）。与全国样本对比，广东外向型企业对需求冲击的预期高于全国（-42.1%），但对于供给冲击预期与全国一致。从行业分布看，如假定样本在选项中的均匀/正态分布，则需求端受海外影响较大的行业为租赁商服（-55.5%）、信息软件（-52.7%）和批发零售（-51.9%）（括号中为该行业纯出口导向型企业的海外营收预期增速）。 图53：各行业上半年海外营收预期 资料来源：招商银行 供给端受海外影响较大的行业也是文娱体育（-50.2%）、租赁商服（-52.0%）和信息软件（-47.3%）。 图54：各行业海外供给对产能/业务的影响 资料来源：招商银行 租赁商服同时受到较高海外供需冲击，而制造和科研技术等行业受影响均相对小一些。 因此，尽管前期恢复较快，在海外供需两侧和国际政经等不确定因素的作用下，外向型企业对未来的经营预期较本土企业更为悲观。 图55：外向型企业复产时间快于本土型企业 资料来源：招商银行 在被问及何时产能可恢复至75%以上时，仅有57.9%的外向型企业表示三季度前可以恢复，低于全国水平（58.9%），而本土型企业认为能恢复的超过六成（63.5%）与全国样本一致；同时，认为年内无法复产达 75%的外向型企业占比27.7%，高于全国水平（26.7%）。 值得注意的是，在外向企业细分子类中，复产现状与未来预期出现了更为明显的分化： 图56：纯出口导向型复产时间恢复较快 资料来源：招商银行 尽管表示产能已恢复超过75%的纯出口导向型企业占比显著高于纯进口依赖型，但该类企业预期年内无法恢复至75%以上的占比同样更高（25.3%）。广东地区出口导向型企业一般通过广交会等博览会获得海外订单，当下展会大范围取消或推迟的情况下，前期积累订单消化完毕后新订单短缺将制约企业恢复产能。此外，进出口依赖型企业由于受到海外供给和需求两端双重挤压，对未来的预期最为悲观：认为年内难以复产75%以上的企业占比超过三成（34.4%）。这与全国外向企业细分类别的预期基本相同。 （四）投资计划 投资计划反映了企业对未来经营的综合预期。外向型企业预期与现状的背离也体现在投资计划上：尽管当下外向型企业的复产和现金流好于本土型企业，但外向型企业上半年投资计划逊于本土型企业。 图57：外向型企业投资缩减占比超出本土型企业 资料来源：招商银行 缩减同比超过 10%的本土/外向型企业占比为 56.6%/64.0%，本土外向企业的投资预期差是全国样本（59.4%/60.7%）的近六倍，凸显出广东外向型企业的悲观预期。 从外向型企业的子类来看，除进出口依赖型企业与整体样本分布基本一致外，纯出口导向型企业和纯进口依赖型企业分化明显。纯进口依赖/ 纯出口导向型企业投资缩减同比超 10% 的占比为62.0%/57.5%。 图58：纯出口型企业投资缩减少于纯进口型 资料来源：招商银行 假设样本在各选项中呈均匀/正态分布，则可估算预期投资缩减程度的排序为：纯出口导向型（-32.1%）<纯进口依赖型（-34.0%）<进出口依赖型（-38.3%），且均明显高于全国水平（-27.1%/-33.5%/-35.8%）。 小结 广东地区4月末产能恢复领先全国水平。据估算，广东整体样本产能利用率高于全国水平2个百分点。深圳稍高于全国平均值，而广东其它地区因制造业拉动产能利用率超过五成，明显高于深圳和全国样本。与全国趋势一致，广东大小企业复产分化严重，小微企业对未来的预期也较为悲观。超过四分之一的企业认为年内产能难以恢复至75%。 广东企业面临供需、经营、融资等多方面的困难。供需方面，需求冲击大于供给，国内冲击远超海外。而深圳由于外向型企业占比较高，受海外供需的冲击显著高于全国及广东其它地区。经营方面，广东企业收入端困难主要来自营收减少、回款变慢，支出端压力主要源自工资、租金、偿还贷款本息等刚性支出。融资方面，近半数广东企业的压力主要源自及时还款和融资成本。 约3/4的广东企业一季度营收显著下滑，且预期上半年难有改善。其中，深圳企业预期上半年营收平均下滑五成，下滑幅度大于广东其它地区和全国。深圳的教育、金融、住宿餐饮、租赁商服行业上半年预期较全国更为悲观。广东企业的现金流情况与2月调研结果相比边际好转，但仍有近六成企业现金流撑不过三个月。深圳企业的现金流较广东其它地区企业更为紧张。 在营收下滑、现金流吃紧的形势下，广东企业普遍选择收缩。一方面，超过九成受访企业预期上半年雇员数量和薪酬相较去年末有不同程度的缩减，其平均裁员幅度高于全国，但降薪幅度低于全国。另一方面，广东企业的投资计划整体上极其谨慎，仅有不足一成企业计划上半年增加投资，整体收缩幅度较全国更显著。深圳在雇员、薪酬和投资预期上皆差于广东其它地区。 广东外向型企业受到疫情冲击小于全国平均水平，企业复工复产得到较快落实，可能与外向型企业处理前期积压订单和疫情新增替代型订单有关。从细分类型看，受前期积压订单和海外防疫需求等因素拉动，纯出口导向型企业表现好于纯进口依赖型和进出口依赖型企业。然而，随着海外疫情的蔓延，超过八成企业反映出口回款出现延迟，且预期上半年将受到海外供需的明显冲击，需求端冲击大于供给端。 基于以上原因，广东外向型企业对未来的预期普遍较为悲观。尽管前期复产经营情况好于本土型企业，外向型企业的复产预期和投资计划都逊于本土型企业。外向型企业的细分类型中，纯出口导向型相对更为乐观，而进出口依赖型因为受到供需两侧的双重挤压最为悲观，超过三成认为年内产能难达75%。 附表：行业全简称对照表 资料来源：国家质监局、国家标准化管理委员会、招商银行 本期作者 招商银行企业调研联合课题组 谭卓招商银行研究院宏观经济研究所所长 陈适时交易银行部用户体验团队主管 田地研究院宏观研究员 韩剑研究院宏观研究员 李深华深圳分行经营分析岗 侯田交易银行部用户研究岗 曹珊交易银行部交互设计岗
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