工银安盛人寿保险有限公司（以下简称“工银安盛人寿”）董事长王都富日前接受新华社记者采访时表示，中法保险合作大有可为，有利于中国金融业高水平开放。
中信证券（600030）9月13日晚间公告称，因工作调整，马尧申请辞去公司执行委员及在公司的其他职务。自9月13日起，马尧不再担任公司执行委员及在公司的其他职务。
殷剑峰系中国首席经济学家论坛理事、浙商银行首席经济学家
已经一年时间未更新公众号了。一则是自以为把该说的话都说了，二则也是因为许久没有发生什么让人兴奋的事情了。这几天不同。即使用“久旱逢甘雨”来形容“924”三部委联合政策宣示和“926”中央政治局会议，肯定也是一点都不为过。然而，在经历了三个波澜壮阔的交易日之后，周末冷静下来思考的一个问题自然就是：市场还能走多远？回答这个问题需要回到2015年。
一、从2015年“股灾”和房价上涨说起
为什么要从2015年说起呢？一方面，那一年发生了迄今还让人心有余悸的“股灾”，而这几天股市的暴涨不由得使人回想起当年的情形；另一方面，要理解这几年房价下跌的成因，也必须追溯到2015年，因为那一年是房价上涨的起始之年。可以说，当前房市的调整正是对2015年各方行为“合成谬误”的自我救赎。
2015年的经济形势与目下颇为相似：总需求不足导致经济面临持久的通货紧缩压力，PPI从2012年3月直至2016年8月发生了连续54个月的负增长。当然，与目下相比，当时的通缩压力要小许多。因为彼时核心CPI尚且保持在1%以上（国际上一般认为核心CPI在1%以下就可以确定是通货紧缩），GDP平减指数尽管在不断下降，但依然是正增长（当下的情况是GDP平减指数自2023年2季度开始已经连续5个季度负增长）。
应对总需求不足和通货紧缩，古今中外概莫能外的措施就是财政与货币政策刺激。首先是刺激的货币政策（图1）。自2014年7月央行给予国开行1万亿PSL用于棚改货币化安置算起，至2017年1月，在两年多一点的时间里央行再贷款（央行对其他存款性公司债权）的规模增加了8万多亿。此外，从2015年2月到2016年3月，央行连续5次下调存款准备金率，并叠加若干次降息。
宽松货币政策对股市产生了立竿见影的效果：从2014年初最低点算起到2015年6月份最高点，上证指数翻了一倍之多。不幸的是，暴涨之后必然有暴跌。关于2015年的“股灾”，这里就不赘言了，以下的红色字体是AI对那场灾难的总结。
AI关于2015年“股灾”过程和成因的概述
2015年中国股市经历了一次重大的波动，通常被称为“股灾”。这一事件对中国乃至全球金融市场产生了深远的影响。
过程快速上涨阶段：2014年下半年至2015年上半年，中国股市经历了快速上涨。上证综指从2014年底的约3000点，到2015年6月12日达到了5178点的历史高位。这段时间内，投资者情绪高涨，大量资金通过各种渠道涌入股市，尤其是通过杠杆融资的方式。急剧下跌阶段：2015年6月15日开始，股市出现急剧下跌。上证指数在短短几个星期内迅速回落，至2015年8月26日跌至2850点左右。在这段时间里，市场恐慌情绪蔓延，许多投资者遭受重大损失。政府干预：面对股市的剧烈波动，中国政府采取了一系列措施来稳定市场，包括但不限于降低利率、暂停新股发行、鼓励国有企业购买自家股票等。这些措施在一定程度上帮助市场恢复了信心，并逐渐稳定下来。原因高杠杆：高杠杆是导致2015年股灾的一个重要因素。许多投资者通过融资融券等方式借入资金进行投资，当市场转向时，这些高杠杆投资迅速放大了亏损，加剧了市场的下跌。监管不足：在市场快速上涨的过程中，监管机构未能及时有效地控制市场风险，特别是对于高杠杆投资的监管较为宽松，导致市场积累了大量的潜在风险。市场心理因素：投资者的非理性乐观情绪推动了股市的过度上涨，而当市场开始回调时，这种情绪迅速转变为恐慌，导致大规模抛售。外部因素：国际市场的波动以及中国经济增长放缓等外部因素也在一定程度上影响了投资者的信心，从而加剧了市场的不稳定。技术性因素：股市中大量使用程序化交易等现代金融工具，这些工具在市场波动时可能会加剧市场的不稳定性，导致价格大幅波动。政策预期变化：市场对于政府政策的变化非常敏感。2015年期间，市场对于货币政策、经济结构调整等方面的预期发生了变化，这些预期的变化影响了投资者的情绪和行为。2015年的股灾是中国金融市场发展中的一个重要事件，它不仅暴露了市场机制和监管体系中的问题，也为后续的改革提供了宝贵的经验教训。
其次是规模更大的财政刺激（图1）。2015年初开启了俗称“开前门、堵后门”的地方政府债务置换，置换的初衷有两个：其一，通过拉长债务久期、降低债务利率缓解地方政府债务压力；其二，通过债务透明化（从影子银行、银行贷款转向公开的债券发行），希冀用市场纪律来约束地方负债的冲动。然而，实际的后果是地方政府更加容易、乐意和名正言顺地扩张债务。到2017年包括地方政府本身和城投公司在内的广义地方政府负债就较2014年底翻了近3倍，达到35万亿之多。
与直接推动股市暴涨的货币刺激相比，在土地财政模式下，财政刺激主要影响的是房市（图2）。以一线城市的二手住宅价格指数为例，在2023年最高点，该指数较2014年涨了100%，其中，60%的涨幅发生在2015年1月到2016年12月，30%的涨幅发生在疫情期间。二线和三线城市的二手住宅价格指数大体经历了类似的上涨过程，只不过涨幅较低而已。
在“股灾”之后，房市走强成为拉动经济走出近4年PPI通缩的重要引擎。当然，这也非常符合当时所有相关利益群体的胃口：对于地方政府而言，在土地财政模式下，房价上涨意味着土地出让金的增加，地方财政困境得以化解；对于居民部门而言，房地产构成了居民财富的主要部分，房价上涨产生了强大的财富效应；对于金融部门来说，土地金融模式带来了丰厚的利润，随着贷款规模的飙升，中国金融业增加值/GDP不断上升并超过了美国。
在2015年中国劳动年龄人口达到峰值、即将进入劳动年龄人口负增长的大背景下，各方“合作共赢”的结果就是逆人口态势的房市上涨。盛宴之下，只要音乐不停，所有人都在把酒言欢，翩翩起舞，没有人愿意打破这种局面，直到2021年“三道红线”政策的出台。“三道红线”政策后，二线、尤其是三线城市的房价立马下跌（图2）：截止2024年8月份，二线城市二手住宅价格跌回到2018年的水平，三线则基本回到2011年的水平。
之所以“三道红线”有如此大的威力，就在于2015年后房地产运营的模式发生了重大变化（图3）：期房销售远远快于现房。2015年前，每年期房销售额大体为现房的4倍左右，至2021年最高点前者已经相当于后者的10倍。既然开发商都依靠预收款来维持扩张，而“三道红线”不让他们动用预收款，那么，他们就简单直白地死给你看。
二、判断股市的拇指规则
过去三个交易日确实疯狂，但现在的股市估值也确实完全不同于“股灾”时期。我们知道，资产定价的基本逻辑就是用资产带来的未来现金流作为分子，用某个利率作为分母，计算一个贴现值。随着美联储9月份的降息以及未来概率很大的再次（甚至多次）降息，全球利率水平都在往下走，因此资产价格应该得到分母的支持，关键就看分子，而分子同宏观经济基本面直接相关。
判断股价与基本面的关系可以有很多方法，这里，我们做一个简单的横向比较。以2015年为基准年，选取中国和8个国家在2023年的股价和实际GDP（图4）。一个直观的结论就是，从2015年迄今，中国的实际GDP涨幅最大，但股市不仅垫底，而且是唯一一个股市下跌、股市表现远远落后于经济基本面的国家。这就不由得想起中国的足球——中国奥运会金牌排名世界第一，但足球排名世界垫底。
从我们选取的8个国家看，中国股市的糟糕表现至少不能用以下三个原因来解释：第一，不能用资本市场不够发达来解释，因为不仅具有（资本）市场主导型金融体系的美国和英国表现好于中国，跟我们一样具有银行主导金融体系、资本市场规模甚至不如我们的日本和德国也好于中国；第二，不能用人口问题来解释，因为日本和韩国的少子化和老龄化问题甚至比中国还严重；第三，不能用经济发展水平来解释，因为巴西、俄罗斯、印度这三个金砖国家还不如、甚至远远不如我们——更进一步，俄罗斯还在打仗呢！
那么，中国股市应该在什么位置呢？在经济分析中有很多基于历史规律总结出来的“拇指规则”（rule of thumb），例如，最早用于反映英国失业率与通胀关系的菲利普斯曲线、这两年经常被拿来分析美国失业率与经济衰退关系的“萨姆规则”等等。这些规则虽然没有太多理论支撑，但都成为判断分析未来走势的经验依据。
关于A股与美股的关系，笔者在多年前就发现一个简单的拇指规则（图5）：自1990年有A股以来，上证综指基本运行在美国道琼斯股指确定的上限和下限之间，其中，上限等于道指乘以20%，下限等于道指乘以10%。A股触碰下限一般对应于经济衰退（如1998年亚洲金融危机），而突破上限则全都是因为重大改革宣示或政策刺激，例如1992年邓小平南巡、2001年加入WTO、2007年股权分置改革、2009年“四万亿”，当然2015年“股灾”也在其列。“三道红线”之后，2021年4月A股再次触碰了下限，从2022年12月后迄今已经运行在下限之下——在A股诞生20多年时间里，这种状况只发生过一次，即1992年邓小平南巡前。
按照A股和美股关系的拇指规则判断，当前估值无疑处于历史罕见的低位：2024年8月份道指确定的下限是4156点，上限是8313点。可见，与2015年“股灾”期间A股突破上限完全不同，现在的状况是上证指数（上周五收盘3087）距离下限还有1000多点。回想2015年股市最为疯狂之际，人民网于2015年4月21日发表了一篇文章：《4000点才是A股牛市的开端》。现在看来，“4000点才起步”这句话应该不错，但说早了十年。
三、决定房市的人口问题
对于房市来说，最大的基本面就是人口。在城镇化率和家庭结构一定的情况下，人口决定了购买住宅的城镇家庭数量。我们知道，价格是由增量供给和增量需求决定的。每年新增的城镇家庭构成了房市的增量需求，每年竣工的住宅数量构成了房市的增量供给，增量的供给与需求合在一起决定了房价的走势。
自1999年商品房市场启动以来，中国房市的增量供求关系与人口转变密切相关，而人口转变可以用三个“人达峰”来概括（图6）。第一个“人达峰”是2010年劳动年龄人口占总人口比重达到峰值。在第一个“人达峰”前、即人口红利时期，每年新增城镇家庭都大幅超过了竣工住宅数量，那时的房市是典型的卖方市场，房价抑制不住地上涨。直到2012年到2014年，随着老龄化时代的到来，增量供求开始趋于平衡。
第二个“人达峰”是2015年劳动年龄人口总数达到峰值，此后劳动年龄人口负增长。但是，也就是在第二个“人达峰”时期，土地财政再次膨胀并人为推动了城镇化的加速（2015-2017年中国城镇化率上升的幅度显著快于2012-2014年），这使得2015至2017年每年新增的城镇家庭超过每年竣工住房，先前已经平衡的房市再次变成卖方市场。
第三个“人达峰”是2021年总人口达到峰值。从2021年开始，新增城镇家庭大幅低于竣工住宅数，房市彻底变成了买房市场。人口逆转叠加“三道红线”，房价抑制不住地下跌。
那么，房市何时能够恢复供求的均衡呢？从住房新开工的数量看（图7），发生了两次显著的飙升，一次是2009年“四万亿”政策后，另一次就是2015年之后。新开工的住房扣除已经竣工的住房就是正在施工的住房，这构成了存量住宅的供应。截止2023年，施工住房合计达到6100万套。如果按照每年新增城镇家庭400万户计算，消化存量住房需要15年。所以，“926”中央政治局会议明确提出，“对商品房建设要严控增量，优化存量，提高质量”。
笔者相信，随着后续政策的出台实施，房市企稳可期。例如，从图2我们已经看到，除了四个一线城市（北京、上海、广州、深圳），二线、尤其是三线城市的二手住宅价格已经得到较大程度的调整。进一步分城市看，以当前（2024年8月份）二手住宅价格与2012-2014年最低点相比，在31个以省会为主的二线城市中，涨幅低于20%的有16个，涨幅低于10%的有7个；在35个三线城市中，涨幅低于20%的达到30个，低于10%的达到21个。当然，新建住宅价格可能还要向二手住宅价格回归。
实际上，横向比较看，对于当前中国的房市，即使有泡沫，也不会比其他国家的泡沫程度大多少。同样选取图4中那8个国家与中国进行比较，可以看到（图8），虽然2015年以来房价涨幅中国排名第三，但自2021年以来历经调整，2023年房价涨幅已经略低于自2015年以来的GDP涨幅。相反，房价涨幅排名第一的俄罗斯、第二的美国，以及房价涨幅低于中国的德国、英国、日本，房价涨幅均超过、甚至远远超过了GDP涨幅。
笔者以为，在未来半年到一年中，与其关注中国的房市，或许更需要关注美国房市（可能还有美国股市）可能发生的泡沫破裂，以及由此对中国市场的冲击。得益于2008年全球金融危机后的三轮量化宽松政策和疫情期间更大规模的财政货币刺激政策，美国房价已经达到有史以来的最高点。美国房价涨幅不仅远远超过GDP涨幅，而且，房价收入比也处于历史高位。回顾1970年以来美国房价收入比和联邦基金利率（图9），可以看到三个高点，分别是1978-1980年两次石油危机、2006-2007年次贷危机和2022年疫情后。所以，不排除美国经济会因为资产价格调整发生硬着陆的可能性。这也间接地表明，为了防止硬着陆，美联储降息的次数和幅度可能比市场预期的更多、更大。
四、再思2015年
回顾2015年，在面对总需求不足和通货紧缩压力之际，扩张的财政货币政策迅速出手，逆转了市场情绪，将中国经济从PPI通缩中拉出来。 但是，2015年的政策也值得反思：第一，在股市方面，拉得太猛、太快，尤其是忽视了大量场外配资的杠杆，以至于估值严重偏离了基本面；第二，在房市方面，逆人口态势大量增加住宅供给，纵容土地财政、土地金融模式迅猛扩张。
回顾以往，笔者以为有三点启示：第一，在通货紧缩压力得到明确缓解前，不能随意改变政策方向，但刺激力度可以视市场状况调节；第二，在信用紧缩、市场低迷时期，加杠杆当然必要，但是要光明正大，房市、股市都不能搞“场外配资”；第三，财政体制必须改革，在后人口红利时代，以基建投资“补砖头”为主的增长型财政必须转向以民生为主、“补人头”的公共财政，事权下放、债务下放的央地财政关系必须重新理顺。
归根到底，人口问题是根本。不稳定人口，存量住房的去化就会相当漫长。二十届三中全会已经指出中国的人口问题是“少子化+老龄化”，要切实降低生育、养育、教育成本，建设生育友好型社会。当然免费的股票配资，除了人口问题外，还有一些影响房价的重要因素。在下一篇，我们将分析人口负增长的日本是如何让房市“企稳”的。
发布于：北京市