作为投资理财三大品类，固定收益理财、房地产、股市的投资逻辑正发生着根本性变化： 破刚兑成为市场共识，债券违约常态化、银行理财频现负收益，市场中已经找不到保本保息的高息理财产品。 房住不炒也在变成社会共识，除了核心城市、核心地段，没有人还敢闭着眼睛投资买房。 与此同时，公募基金申购在屡创新高，越来越多的人被股票市场吸引。 种种迹象表明，财富增长，是时候押注股票市场了。 “重房产、轻股权”的由来 过度倚重房地产和固定收益理财、股票市场参与度低，是当前我国居民家庭财富配置的主要特征。据央行调查数据，2019年我国城镇家庭资产中，房地产占比七成；就金融类资产而言，九成以上为固定收益类资产，股票和基金占比不足一成。 这种“重房产、轻股权”的财富配置结构，是特定环境下的必然结果；而随着客观环境的变化，财富配置的根本逻辑也在随之改变。 就房地产来讲，居民高涨的买房热情与房价长期单边上涨互为因果。过去二十年，房地产投资从来不套人，即便暂时买在高点，也总能轻易解套。从结果上看，看多房产的人财富水涨船高，看空房产的人无不后悔顿足。慢慢地，买房就成了一种投资信仰。 再看固定收益理财。刚兑环境下，虽然产品宣称不保本，但事实上每次都能保本保息，于是投资者把高息理财当作高息存款来买，只关注销售平台的信誉，不在乎底层资产投向。低风险、高收益的反逻辑组合，能吸引大批拥趸不足为奇。 反观股票市场，“七亏二平一赚”的格局深入人心，多数人避而远之。起码在五年之前，A股市场一直存在明显的缺陷，如退出机制不畅通，只进不出，沉积了大量垃圾股；上市条件苛刻，错失了以互联网为代表的一批新兴公司，导致上市公司结构偏传统；投资者保护做得不够，信息披露有瑕疵，内幕交易、股价操纵难以断绝，投机属性强，散户频频被割韭菜。 既然买房子赚钱、买固收理财赚钱，炒股容易亏钱，理性的选择自然是重房产、轻股权。 改变正在发生 当前，投资环境正发生着深刻变化，过去有效的投资逻辑逐渐失效，到了做出改变的时候。 房住不炒的政策环境下，房地产正逐步回归居住属性，投机炒作属性被剥离，全面大涨的时代一去不返。从百城房价来看，2018年以来同比增速持续在5%以下，低于居民收入增速。当前，买房致富的信仰还在，但在房住不炒的政策定力下，越来越多的人开始放弃幻想。 破刚兑的环境下，固定收益理财回归风险收益平衡的本质，低风险、高收益的理财产品也慢慢绝迹了。 打破刚性兑付，最强的信号来自2018年4月份发布的资管新规，明确“金融机构开展资产管理业务时不得承诺保本保收益，出现兑付困难时，金融机构不得以任何形式垫资兑付”等要求，并在制度层面做了精密设计，如建立资管产品隔离墙，推动净值化管理，推动成立理财子公司等。 同期，市场也一直在释放信号，既包括近年来债券违约、信托爆雷、P2P爆雷等带来的真切损失，也包括银行理财产品的全面净值化转型，保证本息的理财产品正快速退出市场。 在这个过程中，很多投资者接收到了打破刚兑的市场信号，开始将理财产品视作中等风险产品看待，提高对存款类产品、货币基金类产品等低风险投资品的配置比例，并适当加大对股票市场等中高风险资产的配置，以博取更高的收益。 居民家庭财富资金配置，在悄然发生变化。 自2016年以来，公募基金规模快速攀升，截止2020年11月，公募基金管理规模达到18.75万亿元，同比增长27%，较2016年翻倍增长。 资本市场，正变得越来越好 居民财富“被迫”流入资本市场，而资本市场这两年也变得越来越好，具备了承接大量资金转移的基础。 我国经济发展步入新阶段，更强调高水平的自立自强、强调自主创新、强调供给侧的创新链和产业链建设，这些新特征对资本市场提出了更高的期待和要求，倒逼资本市场改革提速，资本市场正变得越来越好。 创新驱动的经济体，靠银行信贷为主的间接融资体系是难以有效承接的，必须要更大程度上发挥和提升资本市场的资源配置效率。简单讲，就是必须要做大做强以股权融资为主的直接融资市场。 表面上看，做大直接融资，只要改核准制为注册制，为IPO、定增大开绿灯就可以了。但股票市场作为一个生态，如果缺乏需求承接，增大供给只会导致跌跌不休，股票卖不上价，企业也没有发行股票的积极性，股票市场配置资源的能力也就沦为空谈。 据证监会前主席肖钢统计，自A股建立以来，先后经历了9次IPO暂停，累计暂停时间超过五年，暂停的原因大都是市场低迷。可见，如果不能充分保护投资属性，吸引不到中长期资金，股市的融资属性、资源配置功能都会大打折扣。 近年来，为尽快恢复资本市场配置资金、风险定价、支持创新、提升公司治理等功能，我国资本市场改革不断提速。 2018年中央经济工作会议明确定调，资本市场在金融运行中具有牵一发而动全身的作用。 2019年11月，中央全面深化改革委员会第十一次会议审议通过了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出要完善股票市场基础制度，坚持市场化、法治化改革方向，改革完善股票市场发行、交易、退市等制度，鼓励和引导上市公司现金分红，完善投资者保护制度。 2020年10月，国务院发布《关于进一步提高上市公司质量的意见》（国发〔2020〕14号），以“公司治理”、“做优做强”、“退出机制”、“疑难问题”、“违规处罚”等为抓手，力抓上市公司质量提升。 随着改革的不断推进，A股融资功能逐步恢复。 2016-2020年，A股市场年均融资金额4万亿元，是2011-2015年均值的4.2倍，资源配置能力大幅提升。股票供给不断提速的同时，大盘指数还保持了稳步上涨，赚钱效应日趋凸显，对内外资金的吸引力越来越强。 是时候押注股票市场了 股票投资的本质是把资金配置给优秀的上市公司，分享上市公司的成长和业绩回报。即便是过去三十年，A股市场在投资者保护方面有诸多不足，只要选择优质的标的长期持有，投资者依旧可以获得不错的回报。 沪深300成分股是A股优秀公司的代表，假设以沪深300指数进行定投，定投周期为2010年1月20日-2020年12月21日，每月20日（节假日顺延）买入1000元，期间合计买入132期，共投入本金13.2万元，总收益100%，年化收益率高达12.06%。 需要特别指出的是，上述定投期间并非精挑细选的结果。股票投资赚两部分钱，估值的钱+盈利的钱。上述定投期间，沪深300市净率从3.17倍降至1.71倍，年化12%的投资成绩，几乎全靠盈利的驱动。这也说明，在A股赚盈利的钱足以提供一个不错的收益率。 过去的A股市场有赚钱效应，当前股票市场正变得越来越靠谱。投资者保护不断强化，优质公司加速上市，居民资金和各类长期资金持续流入，A股上市公司的盈利能力、估值水平都有望持续抬升，此时长期投资A股，有望享受“估值+盈利”的双重红利，获得更高的收益水平。 财富增长，是时候押注股票市场了。
债券收益率曲线与利差分析 ——手把手教你看债券系列之8 李奇霖、张德礼、孙永乐 本篇文章在手把手教你看债券系列文章中起着承上启下的作用。 在前面几篇里，我们对各类机构投资者如商业银行、广义基金、境外机构等的资产配置行为做了详细的分析。 接下来，我们将会开启债市分析框架部分，去分析基本面、资金面、政策面等对债券市场的影响。而收益率曲线则是连接这两部分的一个桥梁。 一方面投资者的交易行为会直接反映在收益率曲线里，如由于7年期债券主要由配置盘持有，那么7年期债券收益率的快速下行往往反映出市场配置力量较强。 另一方面，分析债券市场很大程度上就是分析收益率曲线的形态是由什么因素决定的，它的变化又是由什么因素导致的，我们应该如何把握债券市场的投资机会等。因此，要想分析债券市场也离不开对收益率曲线的了解。 本文整体分为两个部分，在第一部分我们着眼于分析债券市场上各类收益率曲线的形态、变化等信息，并分析基于收益率曲线形态应该选择什么样的投资策略，如骑乘策略、子弹策略等。在第二部分我们分析市场上常用的各类利差，如体现收益率曲线形态的期限利差、体现不同收益率曲线关系的信用利差等。 1 收益率曲线 （一）浅析收益率曲线 收益率曲线简单来说就是描绘债券收益率与期限关系的曲线。透过收益率曲线，我们能够直观的了解在当前市场上同一类债券，不同期限的收益率水平，也能更方便的去比较不同品种收益率曲线之间的区别。 1、收益率曲线的类型 市场上收益率曲线的数量繁多，仅中债提供的各类收益率曲线就超过了1300条。为了更好的区分，根据收益率类型，我们大致可以将收益率曲线分为到期收益率曲线、即期收益率曲线和远期收益率曲线这三类，分别对应到期收益率、即期收益率和远期收益率。 先说到期收益率曲线。 到期收益率曲线是由不同期限到期收益率组成的曲线。顾名思义，到期收益率指的是投资者持有该债券到期所能够得到的年收益率，也是这只债券未来所有现金流折算为当前价格的贴现率（贴现率体现资金的时间价值，比如如果贴现率是3%，这意味着1年后的103元和现在的100元，价值是一样的）。 假设今天我们以98.8元的市场价格买进了一张面值为100元，票息为3%，利息年付的1年期国债，同时按照95元的价格买进了一张面值为100元，票息为3%，利息年付的3年期国债。 那么，持有1年期国债到期给我们带来的收益率为103÷98.8-1=4.25%，即1年期国债的到期收益率为4.25%（贴现率也为4.25%，即未来的103元等于现在的98.8元）。 同样的，我们认为未来3年每年3元的利息以及第三年100元的本金和现在的95元的价值是一样的，即潜在的贴现率为4.8%（95=3÷（1+贴现率）+3÷（1+贴现率）^2+103÷（1+贴现率）^3）。相应的，持有3年期国债的到期收益率也是4.8%。 在实际计算时，我们可以通过市场交易数据计算获取到期收益率。而因为到期收益率比较直观的告诉了我们持有该债券到期能够获得多少收益，所以债券市场也都是用收益率作为报价单位的。比如现在市场上10年期活跃国债的报价是3.1458%，这个3.1458%指的就是到期收益率。 但透过上述公式，我们也会发现到期收益率是在假设未来各期限资金贴现率一样的前提下，计算得到的。这实际上是一个比较强的假设，因为按照我们日常的经验，不同期限的资金应该有不一样的价格。 于是，市场提出了即期收益率，对应的是即期收益率曲线。它是指在持有期没有现金流的利率，比如我们去银行存定期（到期后一次性偿还本金和利息），2年的定期存款利率为5%，那这个5%指的就是2年期的即期利率。 不过银行计算利息一般是按照单利计算，比如存了100元2年期的定存，那么到期后，我们能获得100×（1+5%×2）=110元；而如果是按照复利计算的话，那么2年后我们能够获得100×（1+5%）^2=110.25元。 与定期存款类似的是零息债券，它在整个存续期里都不会支付利息，而是在到期后按面值偿还，即投资者持有零息债券所获得的收益率就是即期收益率。比如市场上2年期零息债券的收益率为5%，就表示2年期的即期收益率为5%，有些资料也会将即期收益率称为零息收益率。 与到期收益率不同，即期收益率是假设未来不同期限的资金对应的收益率（贴现率）不一样，且一般长期限的即期收益率高于短期限的即期收益率。 这样的确更符合实际，但也存在一个问题，就是即期收益率不能直接通过市场交易数据得到。依旧是刚举过的例子，如果我们买了一份利息年付的3年期国债，那么在计算时，我们会发现在一条公式中，存在3个不同期限的即期收益率。 95=3÷（1+1年期即期收益率）+3÷（1+2年期即期收益率）^2+103÷（1+3年期即期收益率）^3 因此为了获得即期收益率，我们需要通过到期收益率来反向推导即期收益率，这种方法也被称为“拔靴法”。 假设市场已经知道各期限的到期收益率数据，其中1年期、2年期和3年期的到期收益率分别为4.25%、4.6%和4.8%。假设国债均按年付息，票息为3%。 因为1年期的国债期间没有任何现金流，所以我们有：现值=103÷（1+1年期即期收益率）= 103÷（1+1年期到期收益率），即1年期即期收益率=1年期到期收益率=4.25%。 在获得1年期即期收益率后，我们可以推导得到2年期的即期收益率等于4.61%（现值=3÷1.0425+103÷（1+2年期即期收益率）^2）。 类似的，我们使用1年期和2年期的即期收益率就能够得到3年期的即期收益率为4.84%。 通过倒推的方法，我们可以逐一获得不同期限的即期收益率，并得到即期收益率曲线。 与到期收益率不同，即期收益率更多的是被用于债券的估值定价，而很少被用于债券的交易。 比如发行人要发行一张面值为100，票息为3%，按年付息的2年期债券，那么他便可以按照现有的即期收益率曲线将未来的现金流逐一折现，计算该债券的现值，并以此为依据来进行债券的定价。 最后，我们来讲远期收益率曲线。 相比于即期收益率和到期收益率，远期收益率会复杂一点，比如到期（即期）收益率我们可以直接说3年期的到期（即期）收益率是多少，但是如果表示远期收益率我们就要说明这是几年之后期限是几年的到期（即期）远期收益率。 一般我们会用y（n，k），表示n年后，k年期的即期收益率，比如y（1,2）表示的就是1年之后，2年期的即期收益率，如果特别说明也能表示远期的到期收益率。 类似于即期收益率，远期收益率也不能通过市场交易数据获得，而需要通过即期收益率曲线等推导得到。 需要注意，我们这里讲的远期收益率是推导出来的市场隐含远期收益率，并不能代表市场对远期收益率的预期。 远期收益率推导的核心思想是：一个人如果要配置一份总期限为3年的资产，那么无论是直接购买3年期的零息债券还是先购买2年期的零息债券，2年之后再购买1年期的零息债券，这两种资产配置方式带来的收益应该是一样的。 如果不一样，投资者就只会购买收益率高的组合。比如，如果直接购买3年期的零息债券获得的收益率更高，那么投资者就只会购买3年期零息债券，反之则相反。在市场的作用下，最后这两个组合所能够获得的收益就应该是一样的。 举个例子，假设市场已知即期收益率曲线，其中1年、2年和3年的即期收益率分别为4.25%、4.61%和4.84%。那么投资者投资100万3年期的零息债券（复利），3年后能够获得115.2万元（100×1.0484^3=115.2）。 相应的，他如果先投资100万2年期的零息债券，再投资1年期的零息债券也应该能够获得115.2万元，即100×1.0461^2×（y（2,1）+1）=115.2，计算得到 2年后1年期的远期利率y（2,1）=5.3%。 通过这样的方法，我们在知道即期收益率曲线之后，就能逐步获得相应的远期的即期收益率曲线。 具体计算公式为：（1+ y（n，k））^k ×（1+n年期即期收益率）^n =（1+（n+k）年期即期收益率）^（n+k），总时长为n+k期。 除了用即期来推导得到远期的即期收益率曲线，市场也可以通过到期收益率曲线来推导得到远期的到期收益率曲线，这里我们就不再展开了。 综合来看，这三种收益率曲线各有不同，其中到期收益率曲线是计算其他两类收益率曲线的基础，往往是先通过市场数据得到到期收益率曲线，然后由到期收益率曲线推导得到即期收益率曲线，最后由即期（到期）收益率曲线推导得到远期的即期（到期）收益率曲线。 从用途上看，到期收益率是在进行市场交易时最经常使用的收益率指标；即期收益率则主要被用于债券的估值定价；远期收益率更多的是用于利率模型的构建，在日常交易中使用不多。 之后，我们提到收益率曲线时，如果没有特别说明一般指的都是到期收益率曲线。 2、收益率曲线的形状 收益率曲线的形状一般来说有四种。 第一种，向上的收益率曲线。这种曲线也最为常见的，表示期限越长，收益率越高。一般期限越长意味着投资者面临的各类风险（包括流动性风险、信用风险、市场波动风险等）越大，投资者也会要求更高的收益率。 第二种，向下的收益率曲线，表示期限越长，收益率越低。这种曲线一般不多见，其出现可能有以下几种原因：一是市场流动性迅速收紧，货币市场利率快速上行带动短端债券收益率上行，最终使得收益率曲线出现倒挂，如2013年6月爆发的“钱荒”一度使得短期债券收益率超过了长期债券收益率 。 二是市场对未来经济发展态势持悲观态度，预期未来收益率会下滑，于是使得长端收益率低于短端收益率。如在1990年的时候，日本市场普遍对经济发展态势持悲观态度，认为未来经济会进入衰退期，企业的盈利能力会下滑，于是长期收益率快速走低，并出现收益率倒挂。 第三种，水平的收益率曲线，表示期限对收益率的影响不大。这种现象往往出现在过渡阶段，比如在从向上的收益率曲线变为向下的收益率曲线的过程中，会出现这种水平状的收益率曲线。 第四种，驼峰型收益率曲线，表示某一期限收益率高于左右两侧收益率。这种情况的出现可能与流动性有关，目前市场上交易最活跃的券种是10年期的国开债和国债，而7年期左右的债券流动性较差，这就使得投资者会给10年期债券额外的流动性溢价，使得10年期债券的收益率反而低于7年期债券的收益率，如在2020年9月份市场就出现了7年期与10年期收益率倒挂的现象。 为什么收益率曲线的形状会有明显的不同呢？ 目前，市场上有好几种理论如预期理论（认为市场的期限结构取决于投资者对未来利率走势的预期）、流动性偏好理论（认为长期债券的流动性比短期限的差，潜在风险高，需要更高的收益率）、分割市场理论（长短期债券的投资者不同且互相独立，而长短期收益率是投资双方的均衡）和期限选择理论（大部分投资者偏好短期债券，让投资者购买长期债券需要更高的收益率）等都对这一现象做出了解释。 综合来看，影响曲线形态的主要因素有：市场预期收益率、债券风险溢价和凸性偏差。 先说市场预期收益率。 当投资者预期未来市场利率会上升时，他们相应的会要求长期债券提供更高的到期收益率，以弥补未来市场利率上升导致的损失，此时收益率曲线就会向上倾斜。 当投资者预期未来市场利率会下降时，长期债券的潜在价值会上升，投资者愿意以更高的价格（相应的更低的收益率）去购买长期债券，以获取未来市场利率下跌带来的收益，相应的收益率曲线就会向下倾斜。 而当投资者预期未来市场利率不变时，那么长期债券的收益率会保持在现有的水平，即收益率曲线保持水平。 这么说自然很好理解，但是对市场而言更关键的是如何形成自己的预期，或者说该怎么去判断未来的利率走势。目前，市场一般从货币政策、经济基本面等角度来判断未来利率的走势，并形成自己的预期，这一部分，我们在下面讲利差的时候会讲到。 再说债券风险溢价。 债券风险溢价指的是由于存在各种潜在风险（如流动性风险、市场波动风险），投资者会要求的风险补偿。如由于短期限债券的流动性好于长期限债券，而且时间越长，市场的不确定性也越长，所以投资者对长期债券往往会要求更高的风险溢价。 除了与风险相关的溢价，如制度限制问题、债券供需问题、市场部门间流动性差异等因素也会导致的债券收益率存在差异。为了方便，市场一般也会使用“债券风险溢价”去表示这些差异。 最后我们来分析凸性偏差。 相比于市场预期收益和债券风险溢价，凸性偏差可能难理解一些，而且对收益率曲线的影响也不如前两者。简单来说，凸性表示债券价格与收益率曲线的弯曲程度，体现的是债券价格对市场利率变化的敏感程度。 举个例子，在其他条件相同的情况下，债券A的凸性大于债券B，这时候如果市场利率上升（价格下跌），A债券价格下行的程度会小于B债券；反之如果市场利率下行（价格上涨），A债券价格的上升幅度又会大于B债券。 这种不对称的变化使得凸性高的债券更受投资者的欢迎，他们也愿意为高凸性的债券支付更高的价格。 从期限上看，一般长期限债券的凸性会大于短期限债券的凸性。这一来使得投资者会给长期债券相对高一点的定价，那么在假设没有风险溢价和收益率变化的情况下，长期限的债券，由于凸性大，收益率水平反而会低于短期限债券。 二来也意味着长短期债券对利率变动的反应程度是不同的。在市场利率下降时，长端债券的收益率往往会比短端债券的收益率下降的快一些，这会使得收益率曲线变平；反之在市场利率上升时，长端债券的收益率往往会比短端债券的收益率上升的少一些，这就容易使得收益率曲线上移变平。 由于上面说的三种因素会同时影响债券收益率，我们在分析债券收益率变化时要考虑的更加全面。如收益率曲线的快速向上变陡，既可能是要求更高的风险溢价（如流动性溢价）也可以反映市场认为未来市场利率会上行。 3、收益率曲线的变化 收益率曲线随着影响因素的变化，自然会发生不同的变化，而按照长短端收益率变化幅度和方向的不同，我们可以将其分为以下几类。 第一，平移变化。平移变化是指各期限收益率在过去一段时间里出现了相同幅度的波动，曲线形状不发生变化。在现实中，一般比较难以见到完全平移的曲线运动，更多的是近似于平移的情况。 第二，旋转变化。旋转变化一般是指收益率曲线长短端收益率的变动幅度不一致，从而整条收益率曲线变得更加陡峭或者更为平缓，这种变化也是在日常中最为常见的。 第三，蝶式与反蝶式变化。蝶式与反蝶式变化主要是指收益率曲线的长端与短端出现同方向，大幅度的变动，而收益率曲线中端的变化却比较小。 （二）收益率曲线投资策略 在了解收益率曲线后，我们会好奇收益率曲线对我们投资会有什么帮助呢？接下来我们分析，基于收益率曲线的几种投资策略。 1、骑乘策略 骑乘策略的基本思想是在短端收益率低于长端收益率时，假设预期收益率曲线在投资期内形态不变，那么随着时间的流逝，期限变短的债券到期收益率也会随之降低，这会给债券投资者带来额外的资本利得收入。 为了更好的理解骑乘策略，我们举个例子。假设1年期和2年期零息国债的到期收益率为1.3%和1.8%，这时如果投资者买入一张2年期零息国债，买入价格为100÷（1+1.8%）^2=96.49元，即如果投资者持有到期，那么他能够获得1.8%的收益。 持有1年后，这张债券的剩余期限为1年，假设1年期的收益率还是1.3%，那么投资者可以按照100÷1.013=98.72元的价格卖出该债券。 而在这一年里，投资者获得的投资收益率为：98.72÷96.49=2.3%。其中1.8%是持有债券获得的收益，而0.5% [（1.8%-1.3%）×1 =0.5% ］的收益是由于随着期限的临近，价格上涨带来的额外收益，这一部分收益也就是我们说的骑乘收益。 从上面的分析中，我们能发现有两种情况会比较适合使用骑乘策略：第一，债券收益率曲线比较陡峭，那么随着期限的降低，收益率下降的幅度更大，投资者也能够获得更高的骑乘收益；第二，剩余期限越长，投资者越能获得更高的收益。 不过获取骑乘收益的前提是未来收益率曲线不会出现明显的变化。如果1年后收益率曲线大幅上移，那么收益率的大幅上行导致的资本损失将会侵蚀骑乘带来的收益，如在上面的例子中，如果1年期收益率变为1.7%，那么骑乘策略带来的额外收益就只有0.1%了。 需要注意，上面是基于零息债券的测算，如果投资者持有附息债券，那么债券价格需要按各期现金流贴现计算获得，在计算骑乘策略时也会更加复杂。 以附息债券为例，假设市场上9年期和10年期资金的到期收益率分别为2.49%和2.54%，那么票息为2.54%的10年期债券市值=面值=100元， 票息为2.49%的9年期债券的市值=面值=100元。 假设未来到期收益率不变，那么投资者持有10年期债券1年后获得2.54元的票息，另外按照100.40元出售该债券（2.54÷1.0249+2.54÷1.0249^2+...+2.54÷1.0249^8+102.54÷1.0249^9=100.40），那么投资者持有该债券获取的收益为（100.4+2.54）÷100-1=2.94%，其中骑乘收益率为0.4%。 从下表里我也能够看到6年期债券由于曲线最为陡峭（6年期和5年期的利差为0.32%），且剩余时间也较长，1年后6年期债券的骑乘收益能够达到1.6%，这极大的增厚了投资者的持债收益。 2、收益率曲线策略（久期策略） 债券投资者在构建投资组合的时候，会综合考虑自己的资金情况、对未来市场的预期等因素，然后配置不同期限的债券。那么多配什么期限的债券、少配什么期限的债券，对投资者而言具有明显不同的含义。 在这里我们先引入另外一个概念：久期。 久期指的是债券收益率变动引起价格变动的幅度，即久期=债券价格变动百分比÷债券收益率变动百分比。比如某债券的久期为8.17，某一天该债券的收益率从3.70%上涨了5BP至3.75%，那么该债券价格变化幅度为：0.05%×8.17=0.41%，即债券价格下降了0.41%。 另外，久期和我们前面提到过的凸性有一点类似，都表示债券收益率与价格之间的关系，那这两者之间的区别是什么呢？ 具体来说，如果把债券价格看成是收益率的函数，价格=f（收益率），那么久期是这个函数的一次导数，而凸性则是二次导数，具体这是数学上的计算，我们并不太需要在意。 从久期的公式中我们能够看出，债券的久期越长，利率波动对价格的影响越大；久期越短，利率波动对价格的影响越小。而一般来说，债券的期限越长，久期就越大，比如10年期债券的久期肯定会比1年期债券的久期大。 而根据投资者持有债券的期限长短（久期）不同，可以将投资者的投资策略划分为子弹策略、杠铃策略和阶梯策略。 子弹策略是指投资者在投资时主要持有某一特定期限的债券，比如投资者如果预期未来利率会下降，那么持有长久期的债券无疑能够获得更高的收益，于是他们会集中持有长期限的债券，或者如果看好某一期限的债券（如某一期限债券的期限利差比较大，能够获取较大的骑乘收益）也可以重仓该期限债券。 杠铃策略是指将投资组合中债券的期限集中在两个极端的范围内，主要是重仓长期和短期债券，而不怎么投资中期债券。其中，长期债券对利率敏感，能够用来博取收益，短期债券的流动性较高，便于调整投资组合。这种策略一般来说会在收益率曲线比较平坦时使用，从而达到进可攻、退可守的目的。 阶梯策略则是指将资金相对平均的投资在各个期限的债券上。相比于前两种策略，阶梯策略虽然在收益和抗风险方面都没有突出优势，但是胜在稳健。 那么我们应该在什么时候使用哪一类策略呢？这里，我们不妨举个例子。 假设市场上有A、B、C三只债券，分别对应长、中、短三个不同期限。此时，投资者有三个选择：全部持有B债券（子弹策略）；持有46.65%的A债券，53.35%的C债券（杠铃策略）；持有30.8%的A债券，34%的B债券和35.2%的C债券（阶梯策略）。这样配比的目的是为了使投资组合的久期一样，方便我们之后比较。 比较这三个策略，我们会发现在久期一样的情况下，子弹策略的收益率较高，但凸性最低；杠铃策略的凸性最高，但收益率最低；阶梯策略则表现的比较平均。 凸性我们在前面提到过，在久期一样的时候，凸性越大，债券越受投资者欢迎。因为杠铃策略的凸性最大，投资者愿意为了高凸性而支付一部分额外的成本，所以在三种策略中杠铃策略的组合收益率最低。 那么如果持有一个月后，收益率曲线发生了变化，在这三种策略中，哪一种策略表现的会更好呢？出于简化的考虑，我们假设在这一个月里不存在付息行为。 假设收益率曲线发生平移变化。通过下表的计算可以看到，当曲线向下平移时，杠铃策略获得的资本利得最高，而子弹策略获得的资本利得最低；当曲线向上平移时，杠铃策略所遭受的损失最小，子弹策略遭受的损失更大。这一点和不同策略的凸性不同相关。 按理论上来说，当收益率曲线上移或者下移幅度足够大的时候，杠铃策略能够获得足够高的资本利得收入，从而使得总收入高于子弹策略。 但是，从测算结果上看，当收益率曲线是完全平移时，杠铃策略与其他两种策略的收益差距并不是特别大，仅由于凸性带来的资本利得很难弥补两者之间的收益差距。这意味着在完全平移的时候，子弹策略可能是更好的选择。 假设收益率曲线呈现陡峭化移动。当收益率曲线向下变陡峭时（短端下行幅度大于长端），子弹策略获得的收益会明显高于杠铃策略，且曲线越陡峭，子弹策略的优势越明显；当收益率曲线向上变陡峭时（长端上行幅度大于短端），子弹策略的价格下跌幅度低于杠铃策略，潜在的损失也会小一些。 综合来看，在曲线的陡峭化变动时，子弹型策略是最优选择。 假设收益率曲线呈现平坦化移动。当收益率曲线向下变平坦时（短端下行幅度小于长端），子弹策略价格上行的幅度会明显低于杠铃策略；当收益率曲线向上变平坦时（长端上行幅度小于短端），子弹策略价格下跌的幅度又会明显高于杠铃策略。） 综合来看，在曲线变平坦时，杠铃策略会优于子弹策略。 最后需要说的是，无论收益率是变陡峭还是变平坦，阶梯策略都是最中庸的选择，其潜在风险都位于子弹策略和杠铃策略之间。 2 各类利差分析 通过收益率曲线，我们能够得到代表不同信息的利差数据。如期限利差表示期限不同的同类型债券之间的收益率差异；信用利差表示信用债与利率债的收益率差距，能够反映由信用风险等带来的收益率差异；行业利差则表示不同行业债券存在的收益率差别，能够反映各行业的潜在风险差异。 （一）期限利差 顾名思义，期限利差就是不同期限的同类型债券之间的收益率差异。在日常交易活动中，投资者可以根据不同的需要选择不同的期限利差来进行分析，比如10年期国债的流动性较好，受交易盘喜欢，而7年期国债的流动性较差，主要是配置盘持有，计算10-7年利差可以比较好的分析目前债券市场上交易盘和配置盘的力量变化。 比较常见的是使用10-1年期利差，在债券品种上一般会选择国债或者国开债。这两类品种各有优劣，国开债由于发行规模大，持有者多，在市场上的流动性会好于国债，特别是短期限的国开债在流动性上的优势会更加明显；但是考虑国际上如美国在计算期限利差时多是使用10-2年国债利差，日本则是使用10-1年国债利差，在做横向对比的时候，使用国债会好一些。 回顾历史走势，国开债和国债的利差走势十分近似，因此本文主要采取10-1年国开债利差作为期限利差的代表进行后续讨论。 要想理解期限利差，我们可以从期限利差的公式入手。期限利差=长端收益率-短端收益率，即长、短端收益率的相对变动情况决定了期限利差的走势。 一般来说，长端收益率主要是受到经济基本面的影响，如果投资者预期未来经济会走高，那么长端收益率一般会率先走高。反之，如果认为未来经济会走弱，长端收益率则会率先走低。 而短端收益率则主要受货币政策和市场流动性的影响。在货币政策宽松时，市场流动性宽裕，短端收益率下的会更快；反之，短端利率上行的也会更快。 由于货币政策与经济基本面并不是完全同步的，短端收益率与长端收益率的变动往往也并不同步，并由此使得期限利差时而走阔，时而收窄。根据期限利差的大小以及债市行情，可以将期限利差分为：牛平、牛陡、熊陡、熊平这4种状态。 当经济开始由盛转衰时，市场投资者预期先动，会先开始做多长期债券，使得长期债券利率开始下行；但是货币政策具有一定的滞后性，这时候还保持着相对高压，市场流动性偏紧，短期收益率下行幅度比较慢。 这就使得，长端收益率回落速度快于短端，从而使得期限利差收窄，收益率曲线出现牛平的情况。如2008年8月-10月的时候，10年期国开债收益率快速走低带动期限利差收窄。 随后，经济下行压力进一步加大，货币政策开始转向宽松，短端收益率随之加速下行，而长端收益率由于已经体现了经济下行这一事件，这时的下行幅度往往会小于短端，从而使期限利差走阔，收益率曲线由牛平转向牛陡。 如在2008年10月到2009年1月，这一时期货币政策明显转松，仅在10月就连续两次下调存贷款准备金率，在“宽信用+宽货币”的政策组合下，市场流动性充裕，短端利率快速下行，期限利差走阔。 之后，随着政府刺激政策开始起作用，经济开始复苏，投资者预期转向乐观，长债收益率开始上行，短端收益率则由于货币依旧保持宽松，仍处于低位，这时期限利差开始继续走阔，从牛陡开始转向熊陡。 最后，经济由复苏转向过热，为了预防潜在的风险，货币政策开始转向收紧，短端上行，期限利差收窄，熊陡开始转向熊平。可以看到在2009年4月之后，随着经济复苏态势明显，货币政策开始逐渐退出宽松，并在下半年逐渐收紧，债券市场随之走向熊平。 在此之后，经济状态会再次由盛转衰，经济周期重新进入繁荣—衰退—萧条—复苏的循环，而对应的期限利差则再次进入“牛平—牛陡—熊陡—熊平”的循环。 不过，上述的分析只是为我们提供了一个理解利差的逻辑，利差与经济周期挂钩的一个重要前提是假设货币政策紧跟经济周期，而债券市场走势也会与经济周期密切相关。 这一逻辑在2012年之前是比较明显的，当时经济基本面对债券市场的影响极其明显，GDP增速与CPI走势与债券市场的走势密切相关，而货币政策的制定也较多的会考虑经济基本面和CPI，所以在2002-2011年的几次债券牛熊转化中，经济增长周期、通货膨胀周期和货币政策周期往往是渐次推进的，而我们也能够看到当时债券市场的走势大部分时候符合“牛平—牛陡—熊陡—熊平”这样一个变化。 但2012年之后，债市市场走势与经济基本面（如GDP和CPI走势）的敏感性有所降低，而随着2012年利率市场化进程的深入，债券市场走势对货币政策的敏感性则逐渐上升，叠加货币政策开始兼顾其他目标如金融防风险，债券市场的走势不再呈现“牛平—牛陡—熊陡—熊平”这样的一个轮动走势。如2016年末，为了防范金融风险，货币政策开始收紧同时监管开始发力，这使得当时的债券市场从牛平直接走向了熊平。 回顾过去一段时间里，1年期和10年期国开债收益率的变化趋势，我们也能够发现1年期国开债的波动幅度在大部分时间里都大于10年期国开债券的波动幅度。这也从侧面表明了短端收益率对期限利差的影响会大一些。 而短端收益率则主要是受到货币政策的影响。由于公开市场操作利率数据较少，我们使用货币市场利率R007来代表货币政策的走势。可以看到在过去一段时间里，我国1年期国开债收益率的走势与7天质押回购利率的走势存在明显的同步性，短期货币市场利率变化会带动1年期国开债收益率呈现同向变动。 同时，质押回购利率与国开债利差也存在明显的负相关。一般随着质押回购利率的走高，期限利差趋于收窄；反之，随着回购利率的走低，期限利差趋于走阔。 那我们为什么要分析期限利差呢？ 第一，期限利差一般来说有回归均值的传统。回顾过去国开债期限利差的变化，我们会发现国开债期限利差会在一个“上有顶，下有底”的固定区间内波动，且在2012年之后，国开债的波动区间进一步收窄，振幅缩小。 因为期限利差有回归均值的特性，那么我们就能通过看期限利差发现潜在的投资机会。比如说看10-1年的期限利差，如果发现显著低于历史均值，则未来该期限利差大概率会走阔，我们则可以通过做多期限利差来做套利；反之如果现在期限利差显著高于历史均值，则未来大概率会走低，我们则可以通过做空期限利差来套利。 第二，期限利差是未来债券市场走势的重要指导。如果期限利差过低，则长短端收益率较为接近，长端下行受到制约，未来如果短期限收益率不能回落，则一般往往以长期限债券收益率上行结束，所以当投资者与研究员发现期限利差过窄时，往往会非常小心。 （二）信用利差 市场上品种繁多的债券大致上可以分为信用债和利率债两类。其中，利率债有国家信用背书，一般被认为是无风险债券，不存在违约风险，如国债和政策性银行债就属于利率债；信用债是以企业信用为担保的债券，其能否按期偿还与企业的经营状况密切相关，因此也就存在违约风险。 除了违约风险，信用债由于市场流动性差，相比于利率债也有更高的流动性风险。 由于存在违约风险以及流动性风险，投资者对信用债的估值就会低一些，其收益率也会比利率债高。我们把信用债收益率高出利率债收益率的那一部分称为信用利差，其本质是对信用债潜在风险（包括流动性风险和信用违约风险）的补偿，信用利差越大说明该债券潜在的风险越高。 按照风险溢价和流动性溢价，影响信用利差的因素可以分为以下两类： 第一，经济基本面，它影响的主要是信用债的风险溢价部分。一般在经济基本面向好，企业经营环境不断改善，信用违约风险降低的时候，投资者要求的违约风险溢价也会比较低；反之在经济基本面下行压力大，企业经营环境恶化，违约风险较高的时候，投资者也会要求更高的风险溢价。 第二，货币政策，它影响的主要是流动性溢价部分。一般在货币政策宽松的时候，市场上钱比较多，投资者对信用债要求的流动性溢价也会比较低一些，反之要求的流动性溢价就会高一些。 在研究中，我们一般使用3年期AA中期票据到期收益率减去3年期国开债到期收益率来衡量信用利差。为什么用这个指标呢？ 第一，市场无风险利率我们用的是国开债到期收益率。这是因为虽然国债和国开债都是无风险利率债，但国债享有税收优惠，而其他债券一般都不享有税收优惠，所以如果我们用信用债减去国债作为信用利差，那么两者体现的不仅是信用利差，也包括由于税收制度差异导致的利率差异。 第二，从品种上看，在各类信用债里，中期票据的发行规模较大。截止2020年11月，中期票据市场规模达到7.3万亿，占公司信用类债券的比重超过了50%（上清所口径）。同时，中期票据的流动性也比其他类型公司信用债好一些。 第三，从期限上看。3年期债券是企业发债融资规模最大的类型之一，具有较强的代表性。 第四，选择的评级为AA。首先需要注意的是，我们在数据的选择上使用的是中债到期收益率曲线，而中债收益率曲线编制依据的评级是中债市场隐含评级，这与债券的实际评级（由评级机构给出的评级）会略微有些差距。 在中债市场隐含评级中，AA级的债券占比最多，且一般AAA级的债券极少违约，受市场信赖，其收益率差别更多的是体现流动性溢价，所以我们选取的是AA级债券。 在2014年之前，市场上信用债违约的情况极少，投资者对债券潜在违约风险的关注相应也不多，那时候信用利差更多的是对债券流动性不足的补偿，而非对债券潜在违约风险的补偿。 而流动性往往与货币政策密切相关。一般在货币政策收紧的时候，市场流动性较好的利率债收益率先上行，而信用债由于流动性差对市场变动反应会慢一些，信用债收益率的上行会略微滞后于利率债，这时候信用利差会略有收窄。不过随着流动性的持续收窄，信用债收益率会开始快速走高，且上升幅度会高于利率债，这时候信用利差开始大幅度抬升。 这也使得一般货币市场利率的变化会略微领先于信用利差的变化。比如在2010年的时候，由于通胀快速上行以及经济出现过热迹象，在2010年10月央行货币政策开始收紧，引发货币市场利率上行并带动债券收益率开始快速上行，叠加在2011年初云南省公路开发投资有限公司出现的偿债危机（并未实质违约）使得市场对城投债的信用风险重新评估，信用利差开始快速走阔。 2014年之后，由于市场信用债违约现象的不断增加，市场开始关注信用债潜在的违约风险，因此经济基本面对信用利差的影响开始越发明显。 在2015年到2016年期间，市场流动性波动不大，银行间质押回购7天利率一直维持在2.4%左右的水平，这也为我们提供了一个观察经济基本面对信用利差影响的窗口期。 在2015年年初，由于经济下行压力较大，货币政策转向宽松，在降准、降息的刺激下，市场资金利率下滑带动国开债收益率下滑，但是由于经济基本面较差，企业违约风险较高，不时爆发的违约风潮使得利差处于震荡状态。 不过2016年二季度开始随着经济的稳步复苏，市场企业违约风险下降，在市场流动性没有出现明显变动的情况下，信用利差开始稳步下行。 另外，今年上半年特别是在5月份之前，信用利差也出现了明显的走阔。第一，一季度企业经营环境差，现金流紧张，市场对企业潜在违约风险较为担忧，因此即使在货币政策宽松的背景下，信用债收益率的降幅也远远低于利率债；第二，上半年在政策的鼓励下，信用债发行门槛降低，加上企业融资需求较为旺盛，信用债供给的增加也使得信用债收益率没有明显下降。 到了5月份，一来随着经济的好转，信用债潜在的违约风险下降；二来随着货币政策边际收紧，前期下降更多的利率债，这时候受到的冲击也更大，所以信用利差则开始收窄。 到了11月份，随着永煤事件爆发，市场开始担心信用债的违约风险，大量机构开始抛售信用债，投资者要求更高的信用风险溢价，所以年底信用利差就又起来了。 在分析了市场整体信用利差的走势后，我们进一步分析信用利差里面的一些细分项目，如等级利差和行业利差（个券利差）。 1、行业利差 我们先说行业利差和个券利差，因为行业利差多是由该行业个券利差通过计算得到的（如算术平均），所以我们放在一起说明。 个券利差其实很容易获得，我们直接使用某只信用债的收益率减去同期限的国开债收益率，就能得到这只债券的个券利差。不过个券利差能够给我们提供的增量信息其实并不多，虽然其反映了该债券的潜在风险，但是我们也能通过该债券的评级情况等数据直接了解债券的潜在风险。 一般我们会在个券利差的基础上，计算获得行业利差，从而直观的了解某一相关行业的整体信用风险水平。 行业利差简单来说，反映的是由于各个行业潜在的信用风险不同而给予的收益补偿。行业景气度越高，信用风险越低，信用利差也越低，如食品饮料行业；行业景气度越低，潜在的信用风险也就越高，相应的信用利差也越高，如钢铁行业。 一般行业利差是通过该行业个券利差计算得到，大致步骤可以分为三步： 第一步，挑选建立行业样本券数据库。在选择样本债券的时候，有以下几点需要注意：第一，选择样本量比较充足、市场规模较大的债券品种如中票，可以只选择一个品种，也可以选择多个品种，具体看实际需要；第二，考虑到附加条款会对债券价值产生额外的影响，需要删除附带有特殊条款（如担保、回售、永续等）的债券；第三，选择剩余期限在1年以上的债券，这是因为剩余期限越低，越难以反映该企业和行业的真实信用情况；第四，选择最近信用评级没有发生变化的债券。 第二步，通过插值法计算个券利差。由于个券的剩余期限和我们能够获取的基准利率（国开债）的期限并不一一对应，比如说1.8年的国开收益率，wind数据库上是找不到的，这时候我们需要通过插值法来计算相应期限的基准利差。 举个例子。一只中票剩余期限为1.8年，收益率为5%，而1年期国开债的收益率为2.8%，2年期国开债的收益率为3.2%，则1.8年期的国开债收益率为2.8%+（3.2%-2.8%）×（1.8-1）÷（2-1）=3.12%，由此对应的利差就是1.88%。 第三步，按行业、等级将个券利差分类，计算行业利差数据，并获得不同分组的行业利差。 具体的行业利差数据库构建并不是文章的重点，我们不再展开。在获得行业利差数据之后，我们就可以基于行业利差来进行相关分析。 第一，通过比较不同行业的行业利差水平以及过往变化，结合目前的行业信用风险，可以帮助我们寻找有价值的行业。可以看到，目前轻工制造、纺织服装、计算机、农林渔牧、电气设备等行业的潜在风险被市场认为是较高的。 在进行行业分析时，我们会将行业基本面与行业利差相结合，通过比较两者之间的区别，来进行行业资产配置。如果行业基本面已经趋于改善但是市场定价尚未及时跟随，行业利差依旧较高的话，那么我们就可以增配该行业的债券；反之，如果基本面边际恶化，行业利差却依旧位于低位的话，那么就可以减持该行业的债券。 以煤炭行业为例，早在2011年，煤炭行业的营业增速就已经开始放缓，但当时煤炭行业的信用利差波动不大，一直到2014、2015年煤炭产业过剩问题变得越发严重，部分煤炭企业开始违约后，煤炭行业利差才开始快速上升。而2016年在供给侧改革的推动下，煤炭行业供给过剩问题得到有效解决，行业经营环境才开始逐步恢复，之后煤炭行业利差开始下行。 类似的情况在钢铁行业上也有所体现，在2015年底到2016年初，在供给侧改革的推进下，钢铁行业的经营状况有所好转，螺纹钢等钢铁价格开始有所上行，但是一直到2016年中下期，钢铁行业的利差才开始下行。 另外，我们也能够根据行业的不同情况，确定自己的重仓行业以及重仓行业轮换策略，从中获得较为可观的行业轮动收益。 我们以煤炭行业和房地产行业为例，在2014年末的时候，煤炭行业产能过剩现象越发明显，但在良好的政策环境下，房地产行业开始逐渐好转，此时投资者可以卖出煤炭债，买入地产债。到了2016年下半年，煤炭行业景气度回升，而房地产调控开始逐渐收紧，此时投资者则可以卖出地产债，再买入煤炭债。 第二，基于行业利差来选取各行业中性价比较高的个券。 在确定同等级各行业的利差后，我们可以分析行业内个券的定价情况，挖掘性价比较高的个券。 由于债券品种繁多，很多债券在估值时容易被高估或者低估，这为投资者的提供了一个寻找高性价比债券的机会。 具体该怎么评价个券，分析其是否存在错误估值的情况，是要进一步研究公司层面的经营状况、财务状况等，这并不是本文的核心，因此不再展开。这里我们提供一个大致的思路。 由于行业利差是由该行业全部样本个券计算得到，个券收益率相对于行业收益率存在两种可能：一是个券利差大于同等级行业利差，反映该债券的潜在风险会更大；二是个券利差小于同等级行业利差，反映该债券的潜在风险低于行业平均水平。 对于利差高于行业利差的个券而言，在经济基本面恶化或流动性收紧的时候，由于市场会蜂拥去追逐部分优质资产，这类债券往往会率先被投资者抛弃，其潜在风险会更高，投资者应该回避。 反之，这类债券在经济基本面好转的时候，由于前期的低估值也存在博取高收益的空间。 相应的对于低于行业利差的个券而言，其在基本面下行但是市场流动性充裕的时候抗跌能力更强，但是当基本面和流动性同时恶化的时候，这类债券由于前期的高估值，潜在的风险也会更大。 2、等级利差 债券信用等级是市场评级机构在综合考虑目前的宏观经济环境、行业基本面、企业自身经营情况等因素后为债券评定的等级。债券预期违约风险越低则市场评级越高，潜在违约风险越高则市场评级越低。而等级利差简单来说就是低评级债和高评级债之间收益率的差距，这和信用利差很接近。 一般来说，等级利差的变化遵循这样一个逻辑：外部冲击（经济衰退或者市场流动性恶化）— 企业偿债能力降低（经营环境恶化或者融资环境恶化）— 机构投资者对信用债的风险偏好降低并开始抛售信用债（由于高等级流动性会好一些，会先抛售高等级债券，再抛售低等级债券）——等级利差走阔（可能会出现先被动走低，再主动走阔的现象）。 但是一般熊市时，基本面好转，货币政策收紧，流动性恶化；牛市时，基本面恶化，流动性好转。这就使得等级利差的演变与债市走势的关系变得比较复杂。 在实际操作时，我们可以使用3YAAA中短期票据到期收益率与3YAA中短期票据到期收益率来构建等级利差，即等级利差=3年期AA中短期票据到期收益率－3年期AAA中短期票据到期收益率。 从长期历史趋势上看，虽然等级利差表现出在牛市收窄，在熊市走高，但是关系并不是很明显。 一般来说，熊市行情下，虽然基本面好转，但是市场资金短缺，投资者追逐流动性高的高评级债券而不愿持有低评级债券，所以我们能够看到在2010年、2013年的熊市中等级利差都出现明显的上行。 但是，随着市场资金面趋于平稳，资金对等级利差的影响降低，而随着经济基本面的逐步好转，企业的经营环境逐渐变好，信用债的潜在违约风险逐渐降低，等级利差也会逐渐走低。如在2017年的熊市中，在初期国开债收益率、等级利差和市场资金利率同步上行，但是到了熊市中后期，随着资金利率趋于平稳，等级利差开始下滑。 在牛市中，随着基本面恶化，货币政策趋于宽松，市场资金开始追逐有限的优质资产，使得高评级债券的收益率快速下行，信用利差开始走阔，之后在流动性的支持下资金开始流向低评级资产，这时候等级利差就会开始收窄。这一现象在2011年末、2018年初的牛市中表现的比较明显，在牛市之初都出现了利差走阔再收窄的现象。 一般等级利差的低点会出现在牛市的后期，随着经济迹象开始逐渐回暖，潜在的违约风险降低，资金进一步向低评级债券流动，使得债券收益率进一步下行。 不过，近年来基本面对利差的影响更为明显，等级利差出现了“熊市收窄、牛市走阔”这样不同于以往的走势。如在今年年初的时候，疫情对经济产生了极大的冲击，虽然市场流动性比较充裕，但是机构都在追逐部分优质资产，于是等级利差快速走高。而到了下半年，随着经济局势的好转，货币政策的边际收紧，信用债违约风险降低，等级利差开始明显下行。 最后需要注意的是，我们使用的数据是中债中短期收益率曲线，其评级依赖的是中债隐含评级而不是市场上债券的真实评级。 如果中债隐含评级和真实评级一致，那自然是没什么关系的，但是实际上这两者之间存在极大的差异，市场评级由于种种原因会高于中债隐含评级，这就使得市场有时候会感觉等级利差是失效的。 特别是近年来，市场评级偏高的现象变得越发明显，在2015年的时候中债市场隐含评级低于评级机构评级的债券占总债券的比例还只有37%，到了2019年就有超过53%的债券中债评级低于市场评级机构评级，除去未评级的，仅有37%的评级机构评级与中债评级一致。 （三）国债和国开债利差 在前面我们提到过，在计算信用利差时，因为国债有税收优势，因此无风险利率选取的都是国开债利率。而国开债和国债同为无风险债券，在刨除掉违约风险之后，两者之所以会出现利差就是因为税收差异（国债25%的税收优惠）和流动性性差异（国开债流动性较好），其中税收差异是主要原因。 从税收角度来看，由于国债享有25%的税收优惠，在不考虑其他因素的前提下，隐含税率（1-国债收益率÷国开债收益率 ）应该稳定在25%的水平。但是由于以下几点原因，隐含税率往往会低于25%的水平。 一来公募基金和境外机构在持债时享有免税优惠，所以它们会偏好于持有票息更高的国开债。 二来从流动性角度上来看，由于国开债的流动性会略好于国债，市场会给予国开债一部分额外的流动性溢价。 三来由于免税是只针对利息收入，这意味着如果投资者更看重的是债券买卖收入那么免税政策的影响并没有那么明显。 回顾过去几年间债券市场走势与隐含税率之间的关系，我们会发现国开债国债利差与债市市场走势有着明显的正相关。这与国开债和国债在投资者结构，流动性溢价等多方面因素有关。 由于国债的免税优势，银行等配置盘往往更愿意持有国债，截止2020年11月，有78.6%的政府债券是由商业银行持有；而广义基金等偏交易盘的投资者往往会更偏好流动性较好的政策性银行债，截止2020年1月，广义基金持有超30%的政策性银行债。 那么在牛市的时候，交易盘往往会通过加杠杆等方式来买入国开债，推动国开债收益率快速走低，国开债与国债的利差也随之收窄；而在熊市的时候，非银机构由于前期加杠杆，以及资金来源于银行，其对市场资金面的波动会更加敏感，它们会更快的抛售流动性较好的国开债回笼资金，这就推动了国开债收益率走高，利差也随之走阔。 另外，隐含税率的波动也和期限利差一样会在上有顶，下有底的区间内波动，这就使得隐含税率会有回归均值的特性，比如当国开债利差接近历史高位后，往往会开始向下调整，反之则会有向上调整的趋势。我们也能通过这一趋势，来把握投资机会。
“要利用科学的方法对数据进行加工和处理，保证信用评估的客观性和有效性，做到使用而不滥用。” 近日，为贯彻落实国务院常务会议关于促进征信业发展提质、建立健全征信体系的会议精神，坚持征信为民，规范征信业务及其相关活动，加强征信监督管理，促进征信业健康发展，人民银行发布《征信业务管理办法（征求意见稿）》（下称《办法》），这标志着我国征信体系建设又将进入了一个全新阶段。 我国征信体系的建设起步较晚，但得益于改革开放之后金融体制改革的深化、信用交易规模的扩大、征信需求增加，我国社会信用体系在短时间内快速建立。从上世纪80年代起，国内就开始进行征信体系建设的探索，直到2004年和2005年，分别建成了全国集中统一的个人和企业信用信息基础数据库。2013年，《征信业管理条例》明确了中国人民银行是征信行业的主要监管部门，从此征信行业有法可依，进入规范发展的阶段。 从根本上来讲，征信的发展一要走量，二要走质，量可以理解为准入，质理解为其指导思想和发展方向。征信的量变在于降低市场准入门槛，扩大征信开放力度。我国征信业体系建立的过程中，政府帮助征信行业迅速度过发展初期的无序状态，形成全国统一的征信系统，起到了重要的主导作用。不过，征信行业同其他行业一样，同样需要丰富的市场主体，在不同经济领域发挥作用。相较于依靠国家力量建立的公共征信系统，市场化的征信机构一直发展缓慢。但征信本就具有一定的特殊性，信用不管是对于个人还是企业法人来说，都是一种隐形的财富，但信用的度量又是具有一定困难和争议的，单靠政府力量很难支撑起社会整体的征信体系，征信所需的庞大数据信息也是单靠一家机构难以收集的。 所幸近几年来互联网技术的兴起，经济社会中的数据数量呈指数式增加，给各类市场化的征信机构提供了发展机遇和发展思路。实际上，信用不管是对于个人还是企业法人来说，都是一种隐形的财富。进入数字时代，众多企业也开始为便捷自身业务从不同的角度对个人、企业的数据进行收集，分析，从而得出信用评分，为之后的经营交易活动提供参考。但企业的征信行为说到底还是单打独斗，没有纳入体系之中，一方面使得大量数据不能做到取之于民，用之于民，同时还加大了对这些零散征信机构的监管难度。笔者认为，加大征信业开放力度相当于聚合这部分社会资源，促使征信服务机构提供多维度个人信用评分制度，提高行业整体服务水平和服务质量，建立多元化个人征信体系，在经济系统内形成良性循环。 征信业务的质变一定要体现在应用之上，目前国内现有的征信数据服务大都停留在整理原始数据的起步阶段，信用数据分析服务不能满足更加多样化、个性化的信用服务需求，这是我国征信市场较为欠缺的地方。《办法》在这一方面也给予了关注，对征信的内涵进行了进一步的延伸，引导征信业务向更广范围，更深领域发展，同时也将更多的业务纳入监管当中，保证市场的有序发展。 对于征信机构而言，应用是目的，独立性则是保障，征信机构必须具有第三方的独立性，而关于信用信息规范化使用，保障用于合法目的也正是《办法》的关键内容所在。要保证征信机构在运用其掌握的海量公民信息同时，不至于因利益关联或利益冲突而进行违规使用。除此之外，要利用科学的方法对数据进行加工和处理，保证信用评估的客观性和有效性，做到使用而不滥用。 实际上，不论是之前开放征信机构还是近日的《办法》出台，对于征信而言，数据隐私问题都是重中之重，征信信息的获取源自于公民、企业等信用主体的交易行为，涉及到个人隐私、商业机密。不过可以看到，《办法》对于相关业务的监管也做了相应的安排，我们相信监管不会走先放任后治理的道路，能够有效从源头上杜绝滥用公民信息的行为，保护公民的隐私权。 本文原发于国际金融报
张瑜 殷雯卿 事 项 按美元计价，12月出口同比+18.1%（前值+21.1%）；进口同比+6.5%（前值+4.5%）；贸易顺差781.7亿美元（前值754亿美元）。按人民币计价，12月出口同比+10.9%（前值+14.9%）；进口同比-0.2%（前值-0.8%）；贸易顺差5168亿元（前值5069亿元）。 主要观点 2020年我国出口份额由2019年均值17%左右提升了3个百分点至20%左右，随着二季度出口份额冲高筑顶，三季度起份额已开始逐步回落。展望2021年，出口已由总量红利期进入分化期，在疫苗逐步覆盖的大背景下，出口红利仍在，但行业层面会有分化，守得住份额的行业会是“长胜将军”，而守不住份额的行业将开始回落，出口份额的“保卫战”正式开启。华创宏观近期在出口领域的研究也逐步从总量视角向商品视角转化，例如《【华创宏观】全观189类重点商品份额变化情况——基于2000个贸易品的分析&；出口研判系列七》，从商品角度回顾2020年出口的主要商品份额变化情况。在本期进出口数据点评中，我们也旨在回顾2020年出口商品的结构变化，作为“保卫战”打响前的基准点。 一、2020年出口结构回顾：份额高增、商品分化 （一）份额：疫情后我国出口份额大幅提升 4-6月我国出口份额均值为21%，较2019年均值17.3%提升了3.6个百分点。不过6月起份额开始逐步回落，10月我国出口份额回落至19.3%，较2019年均值仍高出2个百分点。 （二）商品层面：不同类别商品出口增速呈现明显分化 从出口商品角度看。2020年防疫物资出口增速逐月回落：此类产品同比增速4月起提升至50%以上，5-7月达到60%-70%，12月已降至36%；宅经济相关产品率先回升：此类产品同比增速疫情后快速回正，5月率先回升至10%以上，7-8月达到25%以上，Q4疫情反复带来出口增速再度提升至30%；中游制造相关产品9月起缓慢回升：此类产品同比增速随着海外逐步复工，于9月起才开始缓慢回升，Q4持续回升至20%以上；劳动力密集型产品持续低迷：此类产品同比增速持续低迷，目前同比增速仍在0附近。 从进口商品角度看：电子与机电类产品进口增速呈复苏趋势。电子类产品年内持续维持较高景气度，进口增速维持在10%以上，9月起明显加速；机电类产品进口增速9月转正，对应国内经济动能向制造业等顺周期行业切换。 （三）区域层面：对美欧出口大幅提升，自能源国进口明显回落 出口角度看，2020年拉动我国出口的主要经济体仍以美欧为主，而对其他经济体的出口同比拉动率相较2019年显著下降。出口这一特点同样反映了美欧在疫情持续反复之下，国内生产端受限，因此大量订单需求转移至我国，带来我国出口份额与总额持续高增。进口角度看，2020年自“其他”经济体进口明显回落，主要反映了能源进口的下滑格局。 二、进出口分项数据——12月出口为何再超预期 （一）出口：电子产品延续高增，劳动密集型产品持续低迷 商品角度看，12月出口增速较11月下滑的主要拖累因素为劳动密集型产品（同比拉动率较11月下降1.4个百分点）、手机（同比拉动率较11月下降1.2个百分点）、汽车船舶类（同比拉动率较11月下降0.9个百分点）商品为主，电子类产品为主要正向拉动商品，包括集成电路（同比拉动率较11月提升0.5个百分点）、自动数据处理设备（同比拉动率较11月下降0.8个百分点）。 区域角度看，12月对欧美出口增速放缓，对亚洲经济体出口回升。背后原因或为，美欧在圣诞节消费旺季过后，需求出现一定回落；而亚洲经济体12月出口高增，或带来工业生产与进口需求旺盛。 （二）进口：能源持续拖累，汽车进口显著走弱 商品角度看，12月进口超预期提升的主要商品类别为电子与机电类产品，整体对进口拉动率达7.8%，环比11月提升4.9个百分点。从细分商品看汽车、飞机、集成电路对出口的同比拉动率分别达到1.7%、0.6%、4.5%，环比11月提升1.9、0.4、2.3个百分点，是拉动12月出口大幅提升的主要因。不过大宗商品进口下滑继续对进口增速形成拖累，铁矿石+铜矿石+原油+成品油+钢材的进口同比拉动率为-0.7%，较11月下降1.1个百分点，或与冬季需求端低迷、商品价格持续上涨以及前期库存较高有关。 风险提示：海外生产修复带来我国份额快速回落，海外疫情超预期带来需求大幅下滑 报告目录 报告正文 一 2020年出口结构回顾：份额高增、商品分化 （一）份额：疫情后我国出口份额大幅提升 疫情后的4-6月我国出口份额较2019年提升3.6个百分点。2020年第二季度为我国疫情逐步可控、海外疫情迅速爆发阶段，在这一阶段我国迅速复工，而海外工业生产则陷入停滞，因此我国出口占全球的份额迅速提升。通过计算我国出口占全球主要经济体的份额可得，4月起我国出口份额迅速提升至20%，4-6月出口份额均值为21%，较2019年均值17.3%提升了3.6个百分点。不过6月起份额开始逐步回落，10月我国出口份额回落至19.3%，较2019年均值仍高出2个百分点。 （二）商品层面：不同类别商品出口增速呈现明显分化 Ø从出口商品角度看： 2020年防疫物资出口增速逐月回落：主要包括纺织品、塑料橡胶制品与医疗仪器，此类产品同比增速4月起提升至50%以上，5-7月达到60%-70%，12月已降至36%； 宅经济相关产品率先回升：主要包括家电、家具、手机、电脑等，此类产品同比增速疫情后快速回正，5月率先回升至10%以上，7-8月达到25%以上，Q4疫情反复带来出口增速再度提升至30%； 中游制造相关产品9月起缓慢回升：主要包括钢铝等原材料、汽车及零部件、集成电路、机械设备等，此类产品同比增速随着海外逐步复工，于9月起才开始缓慢回升，Q4持续回升至20%以上。 劳动力密集型产品持续低迷：主要包括箱包、服装、鞋靴、玩具，此类产品同比增速持续低迷，目前同比增速仍在0附近。 Ø从进口商品角度看： 电子与机电类产品进口增速呈复苏趋势。主要包括集成电路、半导体、液晶显示板、汽车、飞机、机床等商品；电子类产品年内持续维持较高景气度，进口增速维持在10%以上，9月起明显加速；机电类产品进口增速9月转正，对应国内经济动能向制造业等顺周期行业切换。 大宗商品持续低迷，年内增速维持负增长。主要包括铁矿石、铜矿石、煤、原油、钢材，进口金额低迷主要受到价格负向拖累影响，二季度起进口数量已显著回升。 （三）区域层面：对美欧出口大幅提升，自能源国进口明显回落 出口角度看，2020年拉动我国出口的主要经济体仍以美欧为主，而对其他经济体的出口同比拉动率相较2019年显著下降。出口这一特点同样反映了美欧在疫情持续反复之下，国内生产端受限，因此大量订单需求转移至我国，带来我国出口份额与总额持续高增。 进口角度看，2020年自“其他”经济体进口明显回落，主要反映了能源进口的下滑格局。 二 进出口分析数据 （一）出口：电子产品延续高增，劳动密集型产品持续低迷 1、出口走势 12月出口增速继续走强，超出市场预期。以美元计价，12月出口同比+18.1%，预期+15%，前值+21.1%；以人民币计价，12月出口同比+10.9%，前值+14.9%。2020年全年我国出口（以美元计）同比+4%，出口增速较2019年进一步改善，出口总额达到2.6万亿美元新高。 2、出口区域：12月对亚洲经济体出口回升 12月对欧美出口增速放缓，对亚洲经济体出口回升。12月对美国、欧盟出口增速分别录得34.5%、16.3%，增速较11月略有下降11.6、9.7个百分点，不过仍维持在高位。12月对日本、韩国、香港地区、东盟的出口增速均有提升，分别提升2.6、6.9、13.3、8.4个百分点至8.23%、16.4%、25.4%、18.4%。美欧在圣诞节消费旺季过后，需求出现一定回落；而亚洲经济体需求则普遍回升。 3、出口商品：劳动密集型商品出口回落，机电类产品维持高需求 12月出口增速较11月下滑的主要拖累因素为劳动密集型产品、手机、汽车船舶类商品为主，电子类产品为主要正向拉动商品。 高新技术及机电产品方面，12月电子类产品出口需求仍较旺盛，其中集成电路、自动数据处理设备、音视频设备出口同比拉动率分别录得1.6%、2.4%、0.6%，较上月提升0.5、0.8、0.04个百分点，不过手机对出口的拉动率下滑1.2个百分点至0.9%，为各商品类别中对出口拖累最大的因素。另外，12月汽车、汽车零部件、船舶出口有所下滑，同比拉动率分别录得0.1%、0.5%、-0.5%，较上月下降0.1、0.3、0.5个百分点， 大宗商品方面，12月钢材与未锻轧铝及铝材出口增速均有提升，对出口的同比拉动率分别录得0.3%、0.01%。考虑到美欧逐步进入主动补库存周期，生产企业逐步复工，因此有望带来以电子、机械零部件与大宗商品为主的资本品出口需求的回升。 劳动密集型产品方面，12月同比拉动率普遍回落。随着欧美国家圣诞消费旺季的结束，劳动密集型产品需求开始回落。 （二）进口：能源持续拖累，汽车进口显著走弱 1、进口走势 12月进口增速超预期。以美元计价，12月进口同比+6.5%，预期+5.7%，前值+4.5%；以人民币计价，12月进口同比-0.2%，预期+0.1%，前值-0.8%。2020年全年我国进口（以美元计）同比-0.9%，进口增速较2019年略有改善，进口总额达到2.06万亿美元。 2、进口区域：自能源国进口显著下滑，自美欧、东盟进口提升 12月自其他国家（主要为能源国）进口显著下滑，自美欧、东盟进口提升。12月自其他国家的进口同比拉动率为-3.73%，环比11月下降2.13个百分点，为进口的主要拖累因素；而自美国、欧盟、日本、东盟的进口同比拉动率分别为2.8%、2.8%、1.05%、3.01%，环比12月提升0.85、0.97、0.46、1.71个百分点，均有显著提升。 3、进口商品：电子与机电类产品进口大增，大宗商品进口下滑 带来12月出口超预期提升的主要商品类别为电子与机电类产品（具体包括汽车、飞机与集成电路），另外农产品(行情000061,诊股)进口需求也有所回升，不过大宗商品进口下滑继续对进口增速形成拖累。具体来看： a）电子与机电类产品中，整体对进口拉动率达7.8%，环比11月提升4.9个百分点。从细分商品看汽车、飞机、集成电路对出口的同比拉动率分别达到1.7%、0.6%、4.5%，环比11月提升1.9、0.4、2.3个百分点，是拉动12月出口大幅提升的主要因素。另外，机床、半导体、自动数据处理设备等产品进口需求维持高位，也反映了国内顺周期行业持续复苏带来需求较为旺盛。 b）农产品中，受寒冬影响整体进口需求提升，对总进口拉动率达到1.2%，环比11月提升0.4个百分点。其中进口粮食、大豆的金额同比+8.8%、-16%，数量同比+14.4%、-21.1%，价格同比-4.9%、6.5%。 c）大宗商品中，原油进口持续低迷，铁矿石与铜材进口走弱，受寒冬影响煤炭进口大增。12月铁矿石、铜材、原油进口数量分别同比-4.5%、-3.3%、-15.4%，价格分别同比+38.2%、-32.7%、+32.9%，大宗商品进口数量普遍呈现下滑，带来进口同比增速分别录得+32%、+28.3%、-43.2%，较11月均有显著收窄，或与冬季需求端低迷、商品价格持续上涨以及前期库存较高有关。不过12月煤及褐煤进口数量同比大幅提升13.1倍，带来进口额提升9倍，或主要与寒冬天气用电量提升有关。 （三）贸易差额：2020年贸易顺差创2015年以来新高 12月贸易顺差继续小幅走阔，以美元计价的贸易顺差为781.7亿美元，前值754亿美元，环比增加28亿美元。以人民币计价的贸易顺差为5168亿元，前值5069亿元，环比增加99.1亿元。2020我国贸易顺差环比2019年提升1170亿美元至5381亿美元，创2015年以来新高，贸易顺差持续高企也是带来年内人民币汇率持续升值的主要动力之一。 三 风险提示 海外生产修复带来我国份额快速回落，海外疫情超预期带来需求大幅下滑。
房地产是长期投资，只有对一个国家经济长远方向的认可，投资人才敢投房地产。所以说，房地产和国家经济的发展方向是一致的，因此任何一个国家经济发展的强弱趋势，是可以从房地产来做预测的。 我在纽约工作十几年，2013年从美国回中国当海归的时候，很多国人却和我相反，他们看好美国的经济发展和未来，去美国买房子。这些朋友们就笑话我，国外生活的好好的为什么回来，国内的有钱人都跑到海外买房子，你反而跑回国内。 我的回答是：看事情要用动态的眼光，，中国跟美国相比还有差距，但是中国的发展速度，成长性和机会更大。 正如我的预判那样，七年后，那些在国外买房的人，开始后悔了。 比如一位神秘的中国商人，2010年掷豪金3320万美元（约合人民币2.3亿元），买下纽约曼哈顿一套面积511平方米的豪华公寓，创下当时纽约房价的新高。 一位中国女士在曼哈顿西57街上知名的One57，买下了一间价值650万美元的公寓，就是因为2岁女儿未来要上哥伦比亚大学或纽约大学。 2015年5月，演艺事业如日中天的吴秀波，以550万美元买下位于美国南加州圣玛利诺的豪宅。内有私人庭院、超大游泳池等配套，据说当时吴秀波认为这里挺适合自己养老的。 知名女主持人董某在加州洛杉矶的名人聚集地比弗利山庄以750万美元（约合人民币5000多万）买了一处豪宅。 这些名人买的豪宅，现在“七年之痒“，开始要抛售。 2020年末，吴秀波的房子倒亏80万美元也要抛售；董主持人也以低于市场价的价格卖掉了洛杉矶的豪宅。 为什么中国人都以低于市场价卖掉这些房子呢？其实有各种各样复杂的原因，最重要的原因就是他们不看好美国。正如房价走势可以预测一个国家的经济一样，我们通过分析美国的房价走势，以点带面，用管中窥豹的方式看美国经济到底出了什么问题。 第一个重要的原因就是疫情的影响，受疫情影响最直接的就是核心城市和核心区域，加州和洛杉矶的房子非常贵，市中心其实很破旧，但是地段好，人气足。如今因为疫情影响，特别是加州那些高科技公司，比如脸书和谷歌等大公司，都推行远程上班，这样一来，核心区域还能有什么人气呢？大家以前愿意花高价住在市中心，是因为通勤方便，如今在家办公，就没有必要住在那么贵的房子里，偏远郊区环境更好，而且很便宜，只要有Internet，就可以上班。 最明显的就是特斯拉公司，它干脆把总部从加州迁到德州，加州税高房子又贵，现在员工很多可以远程上班，它就没有必要把总部建立又贵又有诸多限制的加州。所以说，疫情对美国高房价打击非常大。 第二个原因，投资人对美国的经济前途越来越没信心。美国疫情一直控制不下来，恰逢总统换届大选，两党纷争，全美政局上下乱成一团。因为买房子这不是一两年的事情，买下去肯定至少五年，甚至十几年。 第三个原因关于破产与失业。美国在疫情影响下经济放缓，破产企业数量猛增，失业人口也剧增。美国人不喜欢存钱，一旦失业，房租或房贷就交不起了， 这些人只好留宿街头或者是换一个更便宜的房子，这对房价影响是致命的。如果说疫情是房价下跌最主要的原因，那疫情影响下的收入减少是最直接的原因。 第四个原因，是美联储已经无法再用降低利率来维持房市。因为美联储的利率一降再降，各种政策已经轮番上场，几乎快用光最后一颗子弹了，利率已经降到这么低了，说明货币政策已经黔驴技穷，再大幅印钞票只会让物价上涨。 第五个原因中国经济独好。这个原因是以华人的视角。华人去美国买房，大多是去西部的大城市洛杉矶和硅谷，或者东部的纽约等好的地区。华人聚集的居住区的高房价其实很大一部分是由中国人炒起来的。但是现在中国经济这边独好，特别是中国迅速扑灭疫情，成为全球经济唯一正增长的国家；人民币汇率也猛涨，中国各方面的条件都非常吸引人，海外华人很多人想回国。 海外华人想回来，肯定是要把房子卖掉。据全美地产经纪协会的最新调查显示，截止2020年11月，中国房地产买家至少抛售了270亿美元房产。270亿美元不是一个小数目，而华人的房子主要集中在几个区，这些资金的撤退对美国华人的房地产来说是一个非常大的影响。 总之，从美国经济现状看，美国房地产投资中长期是不看好的。而国内则相反，人民币汇率还在涨，中国经济的前景比美国好很多。如果你现在去买美国房子，就要更加谨慎小心。如果你在美国有房子，不是自己住而是投资房的话，是时候做一些资产调整和配置了。
南京迎来了历史性的一刻！ 1月12日，南京市市长在作政府工作报告时宣布，2020年预计南京全年完成地区生产总值1.48万亿元，可比价增长4.5%左右，增幅居GDP超万亿元城市前列，经济规模自改革开放以来首次跻身全国大中城市前十强。 如此漂亮的成绩，并不令人意外。其实早在2019年，就有不少人预测南京将取代天津进入全国经济前十名，不过按照当年的最终核算，南京还是比后者少了74亿元；到了2020年上半年，南京再度交出一份亮眼的成绩单：实现GDP规模6612.35亿元，跻身全国经济十强，GDP增速在所有“万亿俱乐部”城市当中拔得头筹。 而今的年终盘点，南京正式进入全国十强序列，翻开了经济发展的全新篇章。 1 身为全国第二经济大省省会的南京，地处长三角的核心位置，它是江苏的政治、文化、科技中心，也是长三角辐射带动中西部地区发展的国家重要门户城市，还是“一带一路”战略与长江经济带战略交汇的节点城市。 虽然如此，南京在所有省会城市中却并不算“强势”，且不说要时刻面对来自隔壁省省会杭州的竞争压力，即便是在省内，经济体量也要逊色于有“最强地级市”之称的苏州，14.1%的省会首位度更是排在全国倒数第二位，仅强于山东的济南。 不过，这并不妨碍南京的稳站稳打与一路前进。 从经济总量上看，南京GDP于2016年突破万亿大关，跻身于“万亿俱乐部”行列，2020年步入全国各城市经济十强，经济增速始终高于全国；从人口规模上看，截至2019年底，南京共有常住人口850万，距离超大城市的千万级人口规模越来越接近；人均方面，2019年南京人均GDP达到16.6万元，遥遥领先于全国的7.1万元（见图1），如果按照国际标准，人均GDP超过2万美元即为初等发达国家，超过3万美元即为中等发达国家，那么南京的人均GDP（约合2.4万美元）已相当于到初等发达国家水准。 值得一提的是，在实现自身稳步增长的同时，南京还显著带动了周边地区的发展，并形成了地跨苏皖两省、覆盖8个地级市32个市辖区的南京都市圈（见图2）。数据显示，截至2019年底，南京都市圈地区生产总值为38880.32亿元，常住人口3469.41万人，在全国十大最具发展潜力都市圈中排名第五，仅次于上海、北京、深莞惠、广佛肇四大都市圈。 在都市圈中，南京展现出了极高的城市首位度，GDP占比超过1/3，常住人口约占1/4，制造业基础扎实，产业体系完备，已初步形成了“4+4+1”的全市主导产业体系——即四大制造业、四大服务业和一批未来产业，并通过技术转让、产业转移、信息传播和交流、资本输出和优化配置等方式来影响着周边城市；而周边城市都迫切希望与南京加强对接，利用南京丰富的高等教育资源、医疗资源、区域大交通资源及其他公共服务资源等，为自身的发展提供动力。 近些年，以南京为中心、连接都市圈城市与全国各中心城市的现代化轨道交通网都逐步得以建成，从都市圈的成熟程度、认同程度以及实施的水平来看，南京毫无疑问是走在全国最前列的城市之一。 2 除了庞大的经济体量、完备的产业体系和强大的辐射带动能力，南京还具备三大优势——消费、科教和文旅。 消费方面，作为六朝古都的南京，是商家必争之地。从夫子庙到湖南路，再从桥北到仙林，处处商圈林立，尽显泱泱金陵繁华；而孙中山铜像坐落之处、拥有百年历史的新街口广场区域，更是有着“中华第一商圈”的美誉，其影响力之大，放眼全国乃至放诸四海皆可以称一道二；同时，南京还拥有苏宁、汇鸿等零售巨头，为广大市民与周边地区居民提供优质的商品和服务。 得益于此，南京市民的日常消费与休闲娱乐气息极为浓厚，其消费市场的繁荣更是有目共睹。统计显示，2019年南京社会消费品零售在全国约300个地级市中排名第九，在华东地区仅次于上海和杭州位居第三，且与杭州仅差61.8亿元；与此同时，南京的人均社零总额高达7.24万元，在所有城市中高居榜首，且大幅度领先于北京、上海、广州等一线城市，充分佐证了南京居民出众的消费能力（见表1）。 科教方面，南京是我国高等教育资源最集中的城市之一，市内211、985大学云集，其中不乏南京大学、东南大学这样的名校；在全国双一流大学排名中，南京仅次于“教育第一城”的北京（29所）和国际大都市上海（13所），以12所的数量排名全国第三位（见表2）。 强悍的科教实力，为南京的经济发展提供了丰富的智力支持与坚实的人才保障。根据英国《自然》增刊发布的《自然指数-科研城市》报告，在全球科研城市50强中，南京高居第12名，国内则位列三甲，仅次于北京与上海，“天下文枢”的称号名不虚传。 文旅方面，南京是首批国家历史文化名城，也是中华文明的重要发祥地，长期扮演着中国南方的政治、经济、文化中心，有着7000多年的文明史、近2600年建城史和近500年的建都史，有“六朝古都”、“十朝都会”之称，在整个中国历史上具有特殊地位和价值。 “江南佳丽地，金陵帝王州”，身为古都的南京在文化魅力与历史底蕴方面丝毫不亚于任何城市。夫子庙内，文人雅士饮酒赋诗；秦淮河畔，桨声灯影斑斓；老巷子里的寻常生活和藕断丝连的民国风……南京的骨子里依然保持着处变不惊的优雅。56个国家A级景区，2个5A级景区（钟山风景名胜区、夫子庙秦淮河风光带）同样支撑起南京作为中国优秀旅游城市及国家历史文化名城的地位。 这些，既促进了旅游消费的壮大，又提升了南京的城市品牌影响力。在中国社会科学院财经战略研究院发布的《中国城市营销发展报告（2019）》中，南京荣登年度中国城市品牌前十强。 以上种种，构成了南京经济强大的内生动力。 3 说到2020年，新冠疫情自然是绕不开的话题。 与其他城市一样，南京也曾受到新冠疫情冲击。官方数据显示，2020年1~2月，南京各项主要经济统计指标都出现了不同程度的下滑，其中社会消费品零售总额、固定资产投资、财政收入均呈负增长态势。 然而就在这时，南京展现出强大的组织力和执行力。面对疫情来袭，南京采取了高效的应对和防控措施，早在除夕之夜就以“战时”状态开展了一场大排查，一夜工夫便排查完1万多个重点人员；自2月19日之后，确诊病例数几乎就一直保持0增长，并且在3月9日实现93个确诊患者全部出院。 得益于防疫工作的出色落实，南京经济并没有被影响太多。当其他城市还在应对疫情之时，南京早在2月10日就启动了复工复产，9天后就有2006家规模以上工业企业复工，复工率达80%，全市工业用电量也恢复到去年同期的73%，而新街口商圈大商场、夫子庙等旅游景点也都逐步恢复开放。 其结果便是，南京成为了率先走出经济困境的城市之一，一季度GDP同比增长1.6%，为全国唯一正增长的万亿级城市，此后更是稳中有升，持续向好。 在此过程中，南京对于消费的提振格外重视。2020年3月13日，南京市政府决定面向市民和困难群体发放总额3.18亿元、共计七大类的消费券，成为全国首批发放消费券提振消费的城市之一；3月16日，南京市市长韩立明在苏宁总部考察指导时强调，“恢复经济运行秩序、完成全年目标任务，需要进一步提振消费信心、稳定消费市场”；4月11日，南京市举行“战疫情扩内需稳增长四新行动动员发布会”，发布了新基建、新消费、新产业(行情300832,诊股)、新都市等四个行动计划，又在“新消费”的基础上明确提出“新消费聚力提质扩容”，并布置了“九新”工作任务。 与之相应的，是南京消费市场的持续回暖，1-11月，全市社会消费品零售总额突破6400亿元，累计同比下降幅度仅为0.5%，明显好于同期全国整体水平（见图3）。 反观天津，由于后续疫情的小范围反弹以及城市自身的一些问题，导致经济复苏进程相对较慢（见图4）。考虑到2019年南京与天津的GDP差距原本就不大，2020年实现反超也在情理之中。 4 跻身全国前十之后，南京会在不久的将来超越杭州吗？ 我们不妨从“量”和“质”两个维度来做个简单分析，先说前者。 由于杭州2020年GDP规模暂时还没有公布，我们可以参考前三季度的数据。可以看到，2020年前三季度南京和杭州分别实现了1.06万亿元和1.16万亿元的GDP，南京仍稍微落后，且二者累计同比增速相当，分别为3.3%和3.2%（见图5）。不过值得注意的是，虽然南京在2020年第一季度就率先实现了经济正增长，但杭州的后劲明显更足，增速反弹幅度更大，所以可以预判的是，南京的经济规模暂时无法超越杭州。 那么，为什么杭州的后劲更足呢？这就涉及到了“质”的层面——主要原因在于，杭州拥有极为发达的数字经济，以及活力十足的民营经济。数据显示，2019年杭州数字经济核心产业实现营业收入11296亿元，同比增长19.4%，增加值3795亿元，同比增长15.1%，占GDP比重24.7%；民营经济增加值为9378亿元，占GDP的61%。如此便成就了杭州经济增长动能的强劲。 南京虽然近些年产业转型升级步伐在提速，新型电子信息、新能源汽车和城市轨道交通等先进制造业正快速发展，但主导产业仍以石化、钢铁、电子、汽车为核心，数字经济发展相对滞后。另外，南京民营经济体量也不及杭州，2019年民营经济实现增加值6514.11亿元，比杭州少了2863.89亿元，占全市GDP的比重为46.4%，比杭州低了14.6个百分点。 这些或许也是南京未来应该重点完善的地方。 话说回来，在官宣进入全国十强之后，南京政府工作报告中还特别提到了下一阶段经济发展的四大目标——建设高质量发展的全球创新城市(行情300778,诊股)、建设高能级辐射的国家中心城市、建设高品质生活的幸福宜居城市、建设高效能治理的安全韧性城市。 可以看到，四个方面既明确了“量”的扩张，又明确了“质”的提升，还兼顾了居民生活与城市治理，雄心壮志溢于言表，也给足了所有人期待的理由。 南京还会创造多少惊喜？拭目以待。
去年底今年初，在考虑新的调研和创作主线时，我读了很多研究报告，各大机构都认为今年全球疫情将得到控制，迎来一个“复苏的共振年”。 高盛预计今年中国经济将增长7.5%，家庭消费会从去年下降4%跳升到今年增长13%，取代投资成为主要动力。摩根斯坦利预计中国增长9%。中金公司认为，受企业资本开支增加、消费继续恢复、出口保持相对强劲等因素驱动，今年中国上市公司盈利会有15-20%甚至更高的增长。 书面数据让人乐观，现实中的新闻却让忧思丛生。全球每天确诊的新冠病例有70多万，中国多地出现了散发和扩散的迹象。看来疫情的尾巴很长，会继续缠绕世界，继续阻断正常的交流。 在经济和社会领域，也有一些和人的生命与命运相关的事件，令人心绪难平。 去年12月10日，葵花药业原董事长关彦斌“杀妻案”二审宣判。大庆市中院维持一审原判，以故意杀人罪判处关彦斌有期徒刑11年。 去年底，80后企业家、游族网络的林奇中毒致死，投毒者是其多年同事。林奇事件后，好几位企业家说，你应该写一篇《企业家的命》，多不容易，多大风险！有的企业家已经在做非常具体的防范。 1月初，金融巨贪赖小民因受贿超过17亿，以及贪污、重婚被天津市第二中级人民法院判处死刑。又有朋友说，你该写一篇，警示国有企业家远离高压线。赖小民在北京有一处房子专门藏匿赃款，暗语叫“超市”，他要求行贿人都给他现金，收钱后自己开车到“超市”亲手放进保险柜，路上还特意多绕几圈，防跟踪。他自己交代：“一分钱都没有花，都放在那里了……所以我说要这么多钱有什么用呢？最后又不敢花又不敢用，还提心吊胆的。” 真是一个最穷的富人。在金钱的大地上却无地自容。 我没有写这些文章。因为今年人们最关注的，显然不是老板的命，而是打工人的命。 互联网公司员工加班猝死，如花的年龄，说倒下就倒下了。 湖北仙桃一个小区的保安和43岁的外卖员发生口角，原因是客户一定要送上楼，保安说太晚，不让进，争斗下外卖员竟然被保安打死了。网友唏嘘不已，“大家活得都不容易，何苦相互为难！” 湖南省高级人民法院45岁的女法官因为不徇私情、拒绝“打招呼”被同乡在地下车库里残忍杀害，也引起强烈反响。湖南高院副院长在怀念文章中说：“有人提出了一些疑问，比如凶手怎么会因为不帮忙打招呼就杀人？这些朋友都是理性的人，估计他们更难想象现实生活中就有邻居之间就因为鸡鸭吃了隔壁家的蔬菜而刀斧相向、甚至灭门的情况。……这些人会把自己在生活中职场里的种种失败、委屈和不如意全部转化为对裁判结果的追求，奢望通过一纸裁判将他在生活中失去的一切全部返回给他……” 在文章的跟帖中，有人说，“我们的社会和人性到底怎么了？是什么导致社会竟如此之荒芜？人性的荒芜与恶能通过物质条件的增加和社会环境的改善而消除吗？人之本质为什么荒芜？因为灵魂失去了根；灵魂为什么失去了根？因为精神背离了本源……” 内部大循环是当下的热词。但以上这些案例让我想到，内部大循环的畅顺与活力是需要一定的社会文化支持的。内部大循环是一种经济现象，但它的很多堵点、痛点可能来自非经济因素——获得感、保障感、公平感、希望感的缺乏，人性之恶的无节制扩张，柔性化社会服务供给的不足（如社会了解与社会沟通的不足），以及人文教化和法治意识欠缺所形成的“日常冲突陷阱”。 前一段看到“2020网友票选人生十大烦恼之事”，是基于知乎、微博、虎扑的大数据整合出来的，应该很有代表性。第一条是“楼上/邻里/街道居住噪音”。真的痛苦又反讽！房价不断上涨，却连个好觉都没有，内心充满“恨不得楼上那家人突然消失”的诅咒，而这就是我们很多人生活的环境——互联网社交的体验无比畅顺，现实中人与人的互动无比割裂！ 2003、2004年我写过《告别GDP崇拜》《探求国民幸福总值》等文，这么多年过去了，生产总值的巨大增长为何没有带来幸福总值的提升？物质资本剧增，社会资本——可以简单定义为“能够带来社会信任的资本”——为何依然匮乏如斯？ 我比以往任何时候都强烈地感到，不能再就经济谈经济，也不能再简单地说“只要发财就是好猫”，就像某些富豪炫耀资本、财技和市值时，其实都建立在“以万物为刍狗”、视小散为韭菜的基础上。这种财富的膨胀和聚敛只会让经济畸形繁荣，距离共好社会的目标也只会越来越远。 良好的社会资本，人与人的健康互动，这也是一种环境建设，是可持续发展的基石。如果不牢靠，在上面建再多房子，也会垮塌，只是早晚而已。 清华大学副校长杨斌两年多前提出过“人文红利”的概念，指劳动者的精神面貌、心智品格。 如果把这个概念深化，人文红利或者叫人本红利，应该是指全社会（包括政府、企业、社区、学校等一切组织和个人）的价值追求、公共氛围、家庭责任、职业伦理、互敬互信、社会关怀、自我修养等等。 从人的角度看，中国经济的第一种红利是人口红利，即劳动年龄人口在总人口中的占比高、抚养成本低。这一红利在2010年就达到最高点。2012年起，中国劳动年龄人口的绝对数量也开始下降。2015年起，流动人口数量开始下降。尽管中国的劳动参与率比较高，但预计“十四五”期间中国的就业人口会低于7亿（2019年为7.7亿），即就业人口低于总人口的一半。人口红利的消散是一个不争的事实。 但中国还有第二种红利，人才红利，即劳动者素质不断提高所带来的红利，主要衡量标准是平均受教育年限。 按教育部数据，“十三五”期间中国在各级教育普及程度方面都达到或者超过中高收入国家平均水平，2019年高等教育毛入学率超过50%，劳动年龄人口平均受教育年限达10.7年，新增劳动力平均受教育年限达13.7年。人才红利的增长对冲了人口红利的下降，为中国经济发展继续提供人力资本支撑。 也有人把中国的人才红利称为人脑红利，工程师红利，STEM红利，即科学、技术、工程、数学方面的人才红利。展望未来，中国的人才红利将继续增长，美国3亿多人有1.4亿大学生，中国14亿多人目前只有1.7亿大学生，增长空间还很大。 但是，光靠人才红利能不能支持中国的创新经济和全面实现现代化的目标呢？ 不一定。 首先，要看教育的方式、方法，是否有利于创新思维、创新人格、健全思维、文明人格的培育； 其次，要看人才的职业选择和价值实现方式，是否更加有利于生产性创新与风险担当。如果像施一公所说“这个国家所有的精英都想往金融上转”；或像2019年北大发布的就业报告，校本部49.79%的毕业生去了机关和事业单位，27.14%去了国企；又或在热门的互联网大厂，很多天之骄子从事着和所学专业没什么关系的简单体力劳动……个人选择当然都有合理性，但长期延续，就会形成集体谬误； 第三，要看人才所处的环境，无论是企业环境、社会环境、法治环境，能不能对人才的创造力释放给予正向支持。如果一个企业里老板一言堂，员工只能低眉俯首，谈何独立思维和创新思考？如果社会的经济要素供给、产业进入、知识产权保护、政策与市场，存在不少“身份歧视”“选择性执法”、对自由裁量权的滥用，被歧视的一方就算赚到很多钱，内心会真正感恩、愿做长期打算吗？ 前段碰到一个民营企业家，他希望我研究一下最近几年信用债市场国企和民企的融资的变化，因为“昨天的投资是明天的收入和利润”，关系到今后几年国企民企的实力变化。 我看了几份研报，无论从发行人数量、净融资额、平均发行利率等等看，民企实在太弱，2018、2019年净融资均为负值，2020年小幅回暖，主要是货币政策带来流动性高度充裕，融资基本面没有明显改善。2020年5月末，民营企业信用债发行数量仅占全市场的8.6%，发行规模仅占全市场的7.4%。 当然，民企融资弱也有自身原因，如一些民企公司治理制度不完善，信息披露存在瑕疵，加上大多数民企处于市场竞争较为充分的行业，抗冲击能力比国企弱。也就是说，弱有弱的道理。但更要看到，主要还是长期积累的市场地位不平等导致金融资源配置扭曲的问题。这样的问题不解决，很难真正赢得他们的心。 最后，要看人才自身是否有健康的价值观，能自我约束，知敬畏。《荀子》有言“君子役物，小人役于物”，君子和小人的不同就在于能不能驾驭物欲。《管子》中也说，“无以物乱官，毋以官乱心”，用心管住五官，用五官管住外物，这才是君子。 由上可知，光靠人才红利也是不够的。 中国需要第三种红利，人文红利、人本红利。 在人口红利、人才红利后创造人文红利，接续中国发展的红利，是一个重要命题，也是一个系统工程。 国家领导人说，“事实证明，发展起来以后的问题不比不发展时少”。共建人文红利，可能是解决这个问题的，值得探索的途径。对这一系统性问题不做更多展开。单就教育谈点看法。 在教育领域创造人文红利，意味着要更加注重人的培养，而不只是才的培养；更加注重创造力的培养，而不只是知识的灌输。 人才是注重人口教育的结果，人文是培养人、“人在才先”的结果。育才是一种能力教育，目的是取得某个方面的成就，育人是一种人文教育，核心是世界观、人生观、价值观，目标是做正直善良的人，自由快乐幸福的人，有独立思考的人，对自身之外的他人和世界有意义的人。 做人往往比做事难，“治山中贼易，治心中贼难”。 才是手段，人是目的。“人之为道而远人，不可以为道。”“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善。”讲的就是教育的本质，是育人，是人格、人生、人的德行完善。 讲育人，不是动辄搞道德说教、道德审判，而是说，人不育好，立不住，再多“才”“财”也无济于事。同时，看看我们身边每天都在互撕的离奇新闻，为了抢钱、抢人、抢官位、抢流量，什么都可以无底线，实在也是对这个文明教化礼仪之邦的辛辣嘲讽。 从发展创新经济、建设创新型国家的角度，人的创造性最为重要。 清华大学教授钱颖一曾说，创造性的三个基本元素是好奇心、想象力和批判性思维。它们都不是“知识”本身，都是超越“知识”本身的。牛顿对苹果从树上掉到地上感到好奇，爱因斯坦说“想象力比知识更重要，因为知识是局限于我们已经知道和理解的，而想象力覆盖整个世界，包括那些将会知道和理解的”，批判性思维则是善于对被广泛接受的结论提出疑问和挑战，而不是无条件地接受专家和权威的意见，同时又不是对一切命题都否定，而是用分析性、创造性、建设性的方式对疑问和挑战提出新解释，做出新判断。 “本来，人的本性中有这三方面的潜能。但是，我们的教育文化、考试文化把它们扼杀了。一个人学会了人类的全部知识，但若没有好奇心、想象力和批判性思维，他也只能是一个有知识的人，而不可能是一个有创造力的人。同样，如果一个国家，教育只是致力于灌输知识，而不注重培养能力，特别是好奇心、想象力和批判性思维，那么，这个国家可以在经济发展的追赶阶段表现出色，但很难获得引领世界的地位。”钱颖一说。 诺贝尔奖得主丁肇中每天早上7、8点钟就到实验室，晚上8、9点钟才走，这也是天天加班吧，但他很快乐，因为有兴趣。他说：“在我做寻找新粒子的实验尚未成功之时，人们说我是傻子，因为成功的可能性极低；但当我找到新粒子的时候，人们又说我是天才——其实，傻子与天才之间只有一步之遥。要实现你的目标，最重要的是要有好奇心。” 丁肇中还强调，基础研究从发现现象到运用，需要时间。100年前，基础研究是热学、光学、力学，现在用在飞机、火箭上。20世纪30年代的原子物理、量子力学，现在最简单的应用是网络、手机，40年代的基础研究是原子能、核聚变，现在用在能源、国防上。不仅需要时间，而且也不是一帆风顺的，“因为实验失败是通向成功最主要的过程”，但不能怕失败就不去做。 现在科创很流行。从人文红利角度，讲科创的同时，也要讲文创。人文创造。 美国1986年发表《本科的科学教学和工程教育》，提出STEM教育，STEM教育发展从本科到小学经历了20年左右时间。2011年美国国家科学委员会又提出STEAM教育，加了一个A，即艺术（Arts）。在AI时代来临的背景下，需要的已经不仅是理工素养的“制造”，而是有艺术素养的“创造”，这就是人文、美学的作用。 中国的科创要长期可持续发展，而不只是为了眼前应对“卡脖子”的压力，需要有更多真正对科创有兴趣的长期主义者。 人都有功利之心。钱颖一区分说，短期功利主义者是为了发论文、申请专利、公司上市；长期功利主义者是为了填补空白、争国内一流、创世界一流；还有一种人是“内在价值的非功利主义者”，他们追求真理、改变世界、让人变得更加幸福。 “我们的现实情况是，具有第一类动机的人很多，具有第二类动机的人也有，但是具有第三类动机的人就少了，甚至可以说是寥寥无几。” 也因此，我们从世界上汲取的创新成果很多，为世界贡献的创新成果很少。 中科院院士贺福初在谈到如何解放中国人的创造力时说，我们创新的障碍是“守成”“从众”“求稳”的传统思维定式，不敢冒险，信仰不坚，常易初心。当前创新生态建设虽已起步，但总体较混沌，上有“官本位顽症”（官大好像学问自然就大，甚至只要官大根本就不在乎学问大不大），下有“山寨传染病”，社会充斥着形形色色的“伪专家”“伪创新”，制约、甚至尘封了创造力的迸发。 贺院士说，中国的最大资源是十几亿民众，十几亿民众的最大力量在于其智力，智力的最大动能在于其创造力。只要大力解放民众的创造力，就一定能开创人类的智业新文明。 以上只是从教育和科创的角度，探讨了人文红利的意义。其实，人文红利之于今日中国，在经济、社会、企业管理等方方面面都可春风化雨，滋润万千。 唯有从人的内在出发，从人与人的关系、人与社会的关系出发，创造各种有利条件，挖掘出比人口红利、人才红利更加深厚、更加绵延不绝的人文红利，人，才能成为有信仰的人，有信念的人，有目标的人，讲信用的人，负责任的人，友善友好的人，国家也才能在经济活力、社会和谐、文明昌荣之间实现好的均衡。
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