文/新浪財經(jīng)意見領袖專欄作家 楊榮

　　1、積極的貨幣政策需要積極的財政政策來配合。

　　在疫情期間，經(jīng)濟增速出現(xiàn)罕見的負增長，需要超常規(guī)的貨幣和財政政策的有效配合，才能夠走出經(jīng)濟困局。

　　（1）目前看，積極的貨幣政策工具基本上全部使用：降低法定存款準備金（本年以來3次降準）、公開市場操作（MLF利率下調(diào)）、再貸款和再貼現(xiàn)（共計1.8萬億），未來降低存款基準利率也是預期之中的。

　　（2）而財政政策主要在減稅、降費、增加轉(zhuǎn)移支付，增發(fā)特種國債，擴大財政赤字。如果未來財政赤字擴大，財政政策就會更加積極。

　　2、寬松的財政政策必然提高財政赤字率。

　　因為經(jīng)濟低速增長，經(jīng)濟自身造血功能不足，創(chuàng)造的的稅收收入不足，同時又需要持續(xù)實施寬松的財政政策，自然在財政收入低于財政支出的前提下，財政赤字率將持續(xù)擴大。隨著財政赤字率提高，如何解決才財政赤字問題就成為關(guān)鍵所在。

　　3、財政赤字率提高的主要解決方式之一財政赤字貨幣化。

　　（1）財政赤字貨幣化也叫做政府債務貨幣化，意指財政當局以增發(fā)國債為核心的積極財政政策，導致經(jīng)濟體系中貨幣供量的增加，財政赤字貨幣化下中央銀行通過發(fā)行貨幣的方式為財政融資，其結(jié)果導致貨幣供給量的增加，也可以看作是量化寬松的一種形式。

　　（2）財政赤字貨幣化主要方式包括以下四種：其一、央行創(chuàng)造貨幣現(xiàn)金轉(zhuǎn)移至國庫，直接供政府使用；其二、央行購買政府債券，即央行在一級市場直接購買國債；其三、債務減記，央行直接削減持有的政府債券規(guī)模，降低政府債務負擔；其四、債務轉(zhuǎn)化，央行將持有的政府債務轉(zhuǎn)換為零息永續(xù)債券；其五、從2008年金融危機開始，歐美等國采取量化寬松，也可以視為債務貨幣化的廣義形式。

　　4、財政赤字貨幣化目前主要的爭論點？

　　（1）財政政策的合理性和有效性上？吳曉靈指出：中國的銀行體系盡管在信貸的公平性上存在問題，但貨幣政策傳導機制是正常的，央行也在通過再貸款對信貸結(jié)構(gòu)進行調(diào)整。在社會兜底政策方面，財政政策有效性和貨幣政策調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)上那個更加有效？

　　（2）財政赤字貨幣化的條件是否具備？劉元春認為：財政赤字貨幣化的條件主要是：市場失靈，貨幣政策無效；基于而今貨幣政策空間大、政府債務率和一般預算赤字空間都處于世界平均水平之下，發(fā)行政府債券空間大；且存在法律的限制，不宜貨幣化財政赤字。

　　（3）財政赤字貨幣化的理論基礎是否有效？張明認為：貨幣數(shù)量說過于簡單，理想化，其忽視了財政-貨幣-金融之間復雜的互動，不主張財政赤字貨幣化。

　　（4）財政赤字貨幣化后果？劉元春、張禮卿、張明：認為在缺少財政硬約束下，財政赤字貨幣化后必然導致高通脹率，中央政府向社會大眾征收通貨膨脹稅，從而不主張財政赤字的貨幣化。

　　5、我們的觀點：財政赤字貨幣化有合理性，可以適當采用，助力寬松財政政策加碼。

　　（1）寬松的財政政策是有效的，而且效率是比較高，可以貨幣化財政赤字，加大財政政策力度。最為典型例證是：疫情期間，各類社保類費用企業(yè)短期免繳，其實質(zhì)性大幅降低企業(yè)的成本，幫助企業(yè)渡過難關(guān)。

　　（2）在附加社會救濟社會扶持性的信貸投放上，財政政策更有效。貨幣政策動用再貸款再貼現(xiàn)調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)只有暫時性臨時性效果，在社會兜底政策上，財政政策更加有效，手段更多，期限也更加長期。

　　（3）目前首要的宏觀政策目標是穩(wěn)就業(yè)。按照IS-LM模型，寬松的財政政策配合寬松的貨幣政策將創(chuàng)造更多的社會總供給，有助于穩(wěn)就業(yè)。

　　（4）社會總供給增加，可以緩解通脹壓力。貨幣化財政赤字后，貨幣供給量增加，有可能誘發(fā)高通脹，但是如果創(chuàng)造出的社會總供給可以消化掉這部分貨幣供給，即可減輕通脹壓力。（5）寬松財政和寬松貨幣政策帶來的正面和負面影響，不能全部由銀行體系自己來承擔，適當?shù)脑黾映袚黧w，也可減輕銀行體系負擔，有助于穩(wěn)金融。

　　6、我們預計5月20日公布的5月1年期/5年期LPR將保持不變，分別為3.85%/4.65%。

　　原因：（1）上周MLF利率維持穩(wěn)定，按照之前的節(jié)奏，在LPR和MLF基本上維持同步變動。

　　（2）實體企業(yè)貸款利率下降幅度遠遠超過本年LPR30個bp的下行。

　　（3）存款基準利率維持不變情況下，銀行利差空間已經(jīng)不大。1季度行業(yè)平均的NIM只有2.10%，環(huán)比下降10個bp。

　　7、投資建議

　　（1）把握超跌反彈估值修復行情：政策對沖>不良新生成

　　2020年銀行估值承壓。理由是：LPR下行周期中NIM下降導致ROE承壓，同時受疫情影響全年經(jīng)濟增速低于往常，資產(chǎn)質(zhì)量承壓，不良率將回升。

　　但是政策對沖，依然有超跌反彈的行情。前者主要是降低存款基準利率的預期，改變NIM下行趨勢。后者主要是政策對沖超過銀行體系不良新生成，從而減輕資產(chǎn)質(zhì)量上的壓力。其一、銀行業(yè)貸款總額160萬億左右，零售貸款占比40%，從而零售貸款規(guī)模預計64萬億，如果零售不良率再提高2%，零售貸款不良規(guī)模新增達1.3萬億左右。其二、針對中小微的再貸款再貼現(xiàn)，規(guī)模達到1.5萬億，6月底之前全部投放完成。而1.5萬億的再貸款再貼現(xiàn)完成可以對沖這部分潛在的風險敞口，從而再貸款再貼現(xiàn)能夠幫助小微企業(yè)渡過疫情難關(guān)。其三、一季度銀行業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量好于預期就是一個例證。1Q經(jīng)濟負增長，銀行貸款主要分布的行業(yè)也出現(xiàn)大幅的負增長，但是銀行的資產(chǎn)質(zhì)量并沒有出現(xiàn)明顯的惡化，同5000億支農(nóng)支小再貸款再貼現(xiàn)投放有關(guān)。我們認為2Q后存在滯后的影響，但隨后1萬億的再貸款再貼現(xiàn)對接，2Q3Q整體的風險敞口也將會得到有控制。

　　（2）投資主線之一：把握估值已觸底基本面優(yōu)異高彈性的優(yōu)質(zhì)銀行股的中長期投資機會。投資主線之二：把握受疫情影響小的銀行，短期內(nèi)，我們重點推薦估值低且對公貸款占比高的銀行，比如：無錫銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行。

　　（3）重點推薦標的

　　每周一股：杭州銀行（存量風險出清，零售優(yōu)勢增強，買入，11元）

　　5月金股：興業(yè)銀行（商行+投行的業(yè)務特色；年報1季報顯示其資產(chǎn)質(zhì)量改善；NIM韌性強；估值低）

　　中長期重點推薦：優(yōu)質(zhì)銀行股、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行；郵儲銀行、工商銀行、南京銀行；無錫銀行、長沙銀行、上海銀行。

　　目  錄

　　一

　　本周專題：銀行數(shù)字化改革未來推進的主要方向

　　（一）數(shù)字化前臺：千人千面的移動綜合服務

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展和用戶的爆發(fā)式增長，多家銀行業(yè)務的電子化率已超過99%。其中，銀行app已成為銀行與客戶交互的主要方式。因此，打造數(shù)字化前臺業(yè)務，核心要點就是打造具有個性化和綜合化的銀行app服務平臺。

　　在個性化服務上，銀行需要根據(jù)在生物識別確定客戶信息后，根據(jù)積累的客戶大數(shù)據(jù)信息建立每個客戶的客戶畫像，并通過人工智能技術(shù)，將千人千面的個性化金融服務和營銷內(nèi)容呈現(xiàn)在客戶的手機客戶端以及客戶邁入智能網(wǎng)點后的營銷廣告屏上，同使用智能客服迅速響應客戶需求，解決客戶問題。相對于標準化界面和營銷內(nèi)容，千人千面的營銷內(nèi)容，一是可以更有效的抓住客戶的需求點，提升客戶體驗；二是可以根據(jù)客戶的大數(shù)據(jù)信息推測潛在需求，創(chuàng)造新的營收業(yè)務點。在客戶存在業(yè)務疑問時，AI客服可以先期解決絕大部分客戶的日常問題，而疑難問題則通過遠程客服平臺和VR/AR技術(shù)，提供一對一人性化的客戶服務。

　　在綜合化服務上，因為大量業(yè)務已經(jīng)轉(zhuǎn)移到電子端進行辦理，銀行需要將各個業(yè)務條線（例如借記卡、信用卡、網(wǎng)銀支付、錢包理財、第三方繳費、貸款分期還款等）的業(yè)余入口分門別類且有邏輯條理的整合到統(tǒng)一的移動業(yè)務平臺，優(yōu)化UI和交互邏輯，使客戶更加簡單便捷的找到需要的業(yè)務入口，同時又能滿足客戶開展其他各項業(yè)務的需求。

　　（二）數(shù)字化中臺：敏捷組織和模塊化開發(fā)

　　在數(shù)字化中臺上，需要從組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務結(jié)構(gòu)兩方面入手，形成敏捷化組織和模塊化業(yè)務開發(fā)流程。

　　組織結(jié)構(gòu)上，根據(jù)傳統(tǒng)金融業(yè)務辦理和業(yè)務風險管控的需求，往往形成了長鏈條化、業(yè)務條線化的組織結(jié)構(gòu)模式。各業(yè)務線獨自運營自身業(yè)務條線內(nèi)容，業(yè)務條線之間的交互往往從在單一性和單向性，形成的組織機構(gòu)冗雜且決策機制漫長。而業(yè)務開發(fā)也存在流程固化、上線時間延長，最懂客戶需求和業(yè)務流程的業(yè)務部門在產(chǎn)品開發(fā)過程中參與度低等問題。

　　通過敏捷化組織變革，根據(jù)開發(fā)的不同需求，將管理、業(yè)務、IT、后臺形成跨職能團隊（部落），結(jié)合各團隊的經(jīng)驗和資源優(yōu)勢，形成一體化的開發(fā)流程，增強各團隊的參與度，打造更貼合客戶需求的金融產(chǎn)品和服務。

　　荷蘭ING銀行早在2015年通過敏捷變革實現(xiàn)了管理層級扁平化，原有6個層級、30多個獨立部門、近3500名員工縮減到了3個層級、13個敏捷部落和2500名員工。在新的敏捷組織和工作機制下，產(chǎn)品上線周期從每年2~3次縮短到2~3周一次，員工效率提高30%，客戶凈推薦值和參與程度大幅提高。而平安銀行也已將千人的IT團隊嵌入到信用卡、消費金融在內(nèi)的每個產(chǎn)品條線中，支持銀行產(chǎn)品的敏捷開發(fā)和快速上市。

　　業(yè)務結(jié)構(gòu)上，打造模塊化的開發(fā)流程。在產(chǎn)品研發(fā)上，使用總行成熟的業(yè)務運營和風控經(jīng)驗，形成一批具有廣泛適用性的業(yè)務產(chǎn)品，并將各產(chǎn)品模塊化，設定適用范圍，產(chǎn)品規(guī)模，期限等指標，形成龐大的產(chǎn)品服務模塊庫。在對分支行客戶進行服務時，可根據(jù)客戶需要和適用條件，直接選取已成熟的產(chǎn)品模塊，并將各模塊結(jié)合起來，形成滿足客戶需求的綜合金融服務。利用事先成熟的模塊化業(yè)務，分支行在服務客戶時，一是可以加快審批進度，減少審批流程；二是可以利用已成熟的金融產(chǎn)品，減小業(yè)務風險；三是可以任意搭配產(chǎn)品模塊，形成定制化的客戶金融服務，提升客戶體驗。

　　（三）數(shù)字化后臺：分布式架構(gòu)和數(shù)據(jù)湖建設

　　在數(shù)字化改革的主要障礙中，我們提到，傳統(tǒng)IT系統(tǒng)主對內(nèi)的經(jīng)營思維，難滿足以客戶為中心的改革需求。然而基于當前系統(tǒng)穩(wěn)定性和IT能力的限制，許多銀行，尤其是中小銀行，仍絕大多數(shù)采用集中式架構(gòu)。有數(shù)據(jù)表明，2019年仍有92%的銀行選擇購買集中式架構(gòu)的服務器，以確保關(guān)鍵業(yè)務穩(wěn)定運行。

　　央行科技司領導在2016年曾提到，分布式架構(gòu)在金融業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的可用性、可靠性、可控性已經(jīng)得到了很好的實踐檢驗，選擇分布式架構(gòu)已成為金融業(yè)系統(tǒng)建設的大勢所趨，也是實施“安全可控”戰(zhàn)略的關(guān)鍵技術(shù)路線。因此在數(shù)字化后臺，需要建立以分布式架構(gòu)為主導的基礎IT建設，并提升處理速度、容錯容災能力，降低建設和維護費用。

　　同時，集中式架構(gòu)也有其優(yōu)勢所在，因為數(shù)據(jù)集中存儲和處理，無需多個節(jié)點之間分布式協(xié)作，所以具有系統(tǒng)響應快，數(shù)據(jù)可靠性和一致性好的優(yōu)點。因此，我們認為，未來隨著分布式架構(gòu)的成本優(yōu)勢愈發(fā)顯著，銀行線上業(yè)務突飛猛進式的發(fā)展，絕大多數(shù)系統(tǒng)采取分布式架構(gòu)是大勢所趨，然而部分核心系統(tǒng)，仍然會以集中式架構(gòu)搭建，來利用其穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)一致性的特點。這也符合當前數(shù)字化基建走在最前列的大中型銀行普遍采用的“主機+分布式”核心系統(tǒng)搭建策略。

　　數(shù)字化后臺的另一主要目標即是建立綜合有效的數(shù)據(jù)湖系統(tǒng)。將從分散各處的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榧惺椒墙Y(jié)構(gòu)化存儲的“數(shù)據(jù)湖”，建立全行全業(yè)務通用的原始數(shù)據(jù)的總分析層。各產(chǎn)品和業(yè)務線在根據(jù)自身需求，將數(shù)據(jù)湖中的原始數(shù)據(jù)進行提取加工，形成符合個性化需求的標準數(shù)據(jù)。

　　目前，數(shù)據(jù)湖系統(tǒng)急需解決的兩大難題分別是：

　　其一、數(shù)據(jù)量的爆發(fā)帶來的數(shù)據(jù)存儲問題。隨著客戶大數(shù)據(jù)的逐漸豐富，以及統(tǒng)計范圍的不斷擴大，數(shù)據(jù)湖全面撒網(wǎng)式的數(shù)據(jù)收集方式，必將帶來爆發(fā)式的數(shù)據(jù)存儲問題。非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模式也在一定程度上加重了存儲問題的復雜程度。

　　其二、數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)的處理和利用。非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)雖然可以更全面的反應所需信息，但是也給數(shù)據(jù)整合、處理、分析和利用帶來較大困難，如何高效低成本的提取和分析原始數(shù)據(jù)，均是銀行亟待解決的問題。

　　（四）數(shù)字化生態(tài)：場景拓展和開放平臺

　　在生態(tài)共贏上，銀行應當從傳統(tǒng)的金融產(chǎn)品服務轉(zhuǎn)向全場景化服務的開放銀行模式，以自建APP和開放API為手段，通過與商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)、算法、交易、流程和其他業(yè)務功能，為商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的客戶、員工、第三方開發(fā)者、金融科技公司、供應商和其他合作伙伴提供服務，使銀行創(chuàng)造出新的價值，構(gòu)建新的核心能力。

　　自身金融科技實力雄厚，零售與對公客戶眾多，APP月活較高的大中型銀行，多數(shù)采用自建和共建生態(tài)圈的模式，可以充分利用已經(jīng)搭建的客戶和科技基礎，吸引其他合作方入駐自身平臺，實現(xiàn)合作共贏。例如招商銀行的掌上生活APP，利用自身過億的月活用戶，吸引餐飲、住宿等生活服務提供商入駐平臺，在商家獲得更高曝光率和客戶的同時，招商銀行也吸引到眾多的潛在客戶，從而進一步開發(fā)其他金融類服務。

　　具有一定客戶和金融科技基礎的中型銀行，以快速擴大市場份額并減小業(yè)務風險為目的，多采取開放API的模式，將銀行業(yè)務端口開放給其他業(yè)務平臺，在減小自建平臺帶來的資金和業(yè)務風險的同時，又可以快速利用第三方平臺的客戶，快速擴大市場份額和影響力。

　　而自身金融科技投入和客戶基礎較弱的小型銀行，多采用加入已成熟金融生態(tài)圈或報團取暖共建生態(tài)圈的模式。一方面，這類銀行本身并不具備IT基礎去構(gòu)建一個開放銀行。另一方面，上層商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的諸多合作伙伴也缺乏與此類銀行直接合作的意愿。

　　二

　　本周行情回顧

　　銀行板塊和銀行個股行情

　　本周銀行板塊下跌1.90%，落后滬深300指數(shù)（-1.28%）0.61個百分點，沒有獲得相對收益和絕對收益。其中，杭州銀行（1.65%）、交通銀行（-0.19%）、工商銀行（-0.20%）、中國銀行（-0.29%）排名靠前，常熟銀行（-4.72%）、平安銀行（-5.16%）、青農(nóng)商行（-5.29%）、寧波銀行（-5.72%）排名落后。

　　各行業(yè)漲跌

　　本周中信行業(yè)指數(shù)漲跌幅中，電子元器件（2.45%）、商貿(mào)零售（1.20%）、家電（1.19%）、食品飲料（1.04%）排名靠前，銀行（-1.90%）、建筑（-2.06%）、汽車（-2.55%）、農(nóng)林牧漁（-4.34%）排名落后。

　　每周一股表現(xiàn)

　　本周我們重點推薦標的：杭州銀行，上漲1.65%，領先滬深300指數(shù)2.93個百分點，既有絕對收益又有較高相對收益。我們主要推薦原因：

　　其一、存量風險出清。1季度不良率1.29%，首次低于城商行均值；

　　其二、核心一級資本金壓力得到緩解。4月24日，71億定增完成核心一級資本充足率提高1.03%，達到9.15%。

　　其三、零售優(yōu)勢持續(xù)鞏固。零售貸款占比36%，結(jié)構(gòu)上三分天下，占比城商行中最高，零售優(yōu)勢有助于未來NIM的回升和不良率的下降；

　　其四、業(yè)績將維持高增長。零售優(yōu)勢、存量風險出清撥備計提下降，全年凈利潤增速將在城商行中最高。

　　行業(yè)/個股層面的主要變化

　　行業(yè)動態(tài)

　　13日存款類機構(gòu)質(zhì)押式回購DR001盤中交易利率低至0.54%，再次創(chuàng)下歷史新低，逐步向利率走廊下限0.35%接近。

　　財長詳解疫情財政刺激政策，包括增加赤字規(guī)模，加大減稅降費力度，發(fā)行特別國債。IMF預計中國赤字率達5%。

　　5月14日，美國惠譽評級公司在中國境內(nèi)設立的獨資公司獲央行備案，并獲準進入銀行間債券市場開展部分債券品種評級業(yè)務的注冊。

　　八部委聯(lián)合發(fā)文，推動對承租國有房屋用于經(jīng)營、出現(xiàn)困難的服務業(yè)小微企業(yè)和個體工商戶，免除上半年3個月房屋租金，小微客戶流動性壓力減輕。

　　公司動態(tài)

　　工商銀行：智慧銀行旗艦店推出“智能物管”，為預約客戶提供安全、私密的實物交付場所和金庫級別的安全防護。

　　郵儲銀行：國首筆FTN項下美元流動資金貸款業(yè)務在滬落地；推出“云工作室”提供基金理財、熱門活動、線上開戶等線上綜合金融服務。

　　興業(yè)銀行：，銀保監(jiān)會批復同意興業(yè)銀行設立倫敦代表處。

　　浦發(fā)銀行：打造全功能型跨境雙向人民幣資金池，提供高效的本外幣一體化自由貿(mào)易賬戶服務，累計貸款投放折合人民幣890億元。

　　三

　　市場資金利率和理財子公司理財產(chǎn)品跟蹤

　　無風險利率市場

　　隔夜、1周、1個月和3個月國債到期收益率分別上升4.32、6.90、5.27和8.28個BP至1.1590%、1.2606%、1.9959%和2.6965%。

　　銀行理財預期益率方面，6個月、1年理財預期收益率上升21.36、16.38個BP至4.0769%、4.2176%；而1周、1個月理財預期收益率下降4.76、6.74個BP至3.3167%、3.6626%。

　　上周最新發(fā)行的三年期地方政府債券的發(fā)行利率為1.84%，較上一期利率下降63個BP。

　　四

　　我們的觀點

　　杭州銀行：存量風險出清，零售優(yōu)勢鞏固

　　資產(chǎn)質(zhì)量之我見：

　　其一、資產(chǎn)質(zhì)量的問題主要體現(xiàn)在之前顯性的資產(chǎn)質(zhì)量上，而不是隱性的不良上。

　　其二、顯性的不良率之前高于可比同業(yè)均值，顯性資產(chǎn)質(zhì)量較差；但是隱性的資產(chǎn)質(zhì)量好于可比同業(yè)，主要體現(xiàn)著：關(guān)注類貸款占比、不良生成率、逾期90天以上貸款占比都低于可比同業(yè)均值。

　　其三、杭州銀行近3年加大核銷處置力度，總計核銷近90億不良，顯性不良率降低，且在2020年1季度下降到行業(yè)平均值以下。從而顯性不良率這個約束估值因素消除。

　　其四、未來隨著自身風控體系的改善，且不良生成率低于同業(yè)均值，顯性和隱性的資產(chǎn)質(zhì)量表現(xiàn)都將好于可比同業(yè)，估值將穩(wěn)步修復。

　　基本面有以下4大利好因素：

　　其一、存量風險出清。1季度不良率1.29%，首次低于城商行均值；

　　其二、核心一級資本金壓力得到緩解。4月24日，71億定增完成核心一級資本充足率提高1.03%，達到9.15%。

　　其三、零售優(yōu)勢持續(xù)鞏固。零售貸款占比36%，結(jié)構(gòu)上三分天下，占比城商行中最高，零售優(yōu)勢有助于未來NIM的回升和不良率的下降；

　　其四、業(yè)績將維持高增長。零售優(yōu)勢、存量風險出清撥備計提下降，全年凈利潤增速將在城商行中最高。

　　絕對估值法：杭州銀行合理價格在9.93元到11.98元

　　我們使用DDM估值模型對杭州銀行進行估值，假設股息未來分3個階段：一階段為未來3年（2020-2022年），股息為報表盈利預測值；二階段為未來3-13年（2023-2032年），分紅率與ROE以線性變化向永續(xù)期目標值變動；三階段為未來13年之后（2033年之后），永續(xù)期ROE為9%，永續(xù)期分紅率40%。

　　在折現(xiàn)率恒定在11%的情況下，基于以上假設，我們測算杭州銀行合理估值為11.34元/股。基于敏感新分析，我們認為杭州銀行合理估值區(qū)間在9.93元到11.98元之間。

　　盈利預測和估值

　　預測杭州銀行2020-2022年營收增速25.24%/20.30%/21.73%，凈利潤增速20.40%/17.27%/20.26%，PB為0.77/0.70/0.63。維持買入評級，6個月目標價維持11元。

　　五

　　下周需要重點關(guān)注動態(tài)

　　行業(yè)面：

　　1、LPR20日報價情況

　　2、疫情全球進展和擔憂對A股的沖擊

　　3、華為被禁美國技術(shù)后中美關(guān)系最新進展

　　4、兩會最新消息

　　5、全國各省復工情況以及對企業(yè)現(xiàn)金流的正面影響

　　公司面：

　　1、各家銀行原油及天然氣期貨產(chǎn)品的最新進展

　　2、各家銀行現(xiàn)有和預備開展基金管理公司的情況

　　六

　　投資建議

　　1、積極的貨幣政策需要積極的財政政策來配合。

　　在疫情期間，經(jīng)濟增速出現(xiàn)罕見的負增長，需要超常規(guī)的貨幣和財政政策的有效配合，才能夠走出經(jīng)濟困局。

　　（1）目前看，積極的貨幣政策工具基本上全部使用：降低法定存款準備金（本年以來3次降準）、公開市場操作（MLF利率下調(diào)）、再貸款和再貼現(xiàn)（共計1.8萬億），未來降低存款基準利率也是預期之中的。

　　（2）而財政政策主要在減稅、降費、增加轉(zhuǎn)移支付，增發(fā)特種國債，擴大財政赤字。如果未來財政赤字擴大，財政政策就會更加積極。

　　2、寬松的財政政策必然提高財政赤字率。

　　因為經(jīng)濟低速增長，經(jīng)濟自身造血功能不足，創(chuàng)造的的稅收收入不足，同時又需要持續(xù)實施寬松的財政政策，自然在財政收入低于財政支出的前提下，財政赤字率將持續(xù)擴大。隨著財政赤字率提高，如何解決才財政赤字問題就成為關(guān)鍵所在。

　　3、財政赤字率提高的主要解決方式之一財政赤字貨幣化。

　　（1）財政赤字貨幣化也叫做政府債務貨幣化，意指財政當局以增發(fā)國債為核心的積極財政政策，導致經(jīng)濟體系中貨幣供量的增加，財政赤字貨幣化下中央銀行通過發(fā)行貨幣的方式為財政融資，其結(jié)果導致貨幣供給量的增加，也可以看作是量化寬松的一種形式。

　　（2）財政赤字貨幣化主要方式包括以下四種：其一、央行創(chuàng)造貨幣現(xiàn)金轉(zhuǎn)移至國庫，直接供政府使用；其二、央行購買政府債券，即央行在一級市場直接購買國債；其三、債務減記，央行直接削減持有的政府債券規(guī)模，降低政府債務負擔；其四、債務轉(zhuǎn)化，央行將持有的政府債務轉(zhuǎn)換為零息永續(xù)債券；其五、從2008年金融危機開始，歐美等國采取量化寬松，也可以視為債務貨幣化的廣義形式。

　　4、財政赤字貨幣化目前主要的爭論點？

　　（1）財政政策的合理性和有效性上？吳曉靈指出：中國的銀行體系盡管在信貸的公平性上存在問題，但貨幣政策傳導機制是正常的，央行也在通過再貸款對信貸結(jié)構(gòu)進行調(diào)整。在社會兜底政策方面，財政政策有效性和貨幣政策調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)上那個更加有效？

　　（2）財政赤字貨幣化的條件是否具備？劉元春認為：財政赤字貨幣化的條件主要是：市場失靈，貨幣政策無效；基于而今貨幣政策空間大、政府債務率和一般預算赤字空間都處于世界平均水平之下，發(fā)行政府債券空間大；且存在法律的限制，不宜貨幣化財政赤字。

　　（3）財政赤字貨幣化的理論基礎是否有效？張明認為：貨幣數(shù)量說過于簡單，理想化，其忽視了財政-貨幣-金融之間復雜的互動，不主張財政赤字貨幣化。

　　（4）財政赤字貨幣化后果？劉元春、張禮卿、張明：認為在缺少財政硬約束下，財政赤字貨幣化后必然導致高通脹率，中央政府向社會大眾征收通貨膨脹稅，從而不主張財政赤字的貨幣化。

　　5、我們的觀點：財政赤字貨幣化有合理性，可以適當采用，助力寬松財政政策加碼。

　　（1）寬松的財政政策是有效的，而且效率是比較高，可以貨幣化財政赤字，加大財政政策力度。最為典型例證是：疫情期間，各類社保類費用企業(yè)短期免繳，其實質(zhì)性大幅降低企業(yè)的成本，幫助企業(yè)渡過難關(guān)。

　　（2）在附加社會救濟社會扶持性的信貸投放上，財政政策更有效。貨幣政策動用再貸款再貼現(xiàn)調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)只有暫時性臨時性效果，在社會兜底政策上，財政政策更加有效，手段更多，期限也更加長期。

　　（3）目前首要的宏觀政策目標是穩(wěn)就業(yè)。按照IS-LM模型，寬松的財政政策配合寬松的貨幣政策將創(chuàng)造更多的社會總供給，有助于穩(wěn)就業(yè)。

　　（4）社會總供給增加，可以緩解通脹壓力。貨幣化財政赤字后，貨幣供給量增加，有可能誘發(fā)高通脹，但是如果創(chuàng)造出的社會總供給可以消化掉這部分貨幣供給，即可減輕通脹壓力。

　　（5）寬松財政和寬松貨幣政策帶來的正面和負面影響，不能全部由銀行體系自己來承擔，適當?shù)脑黾映袚黧w，也可減輕銀行體系負擔，有助于穩(wěn)金融。

　　6、我們預計5月20日公布的5月1年期/5年期LPR將保持不變，分別為3.85%/4.65%。

　　原因：（1）上周MLF利率維持穩(wěn)定，按照之前的節(jié)奏，在LPR和MLF基本上維持同步變動。

　　（2）實體企業(yè)貸款利率下降幅度遠遠超過本年LPR30個bp的下行。

　　（3）存款基準利率維持不變情況下，銀行利差空間已經(jīng)不大。1季度行業(yè)平均的NIM只有2.10%，環(huán)比下降10個bp。

　　7、投資建議

　　（1）把握超跌反彈估值修復行情：政策對沖>不良新生成

　　2020年銀行估值承壓。理由是：LPR下行周期中NIM下降導致ROE承壓，同時受疫情影響全年經(jīng)濟增速低于往常，資產(chǎn)質(zhì)量承壓，不良率將回升。

　　但是政策對沖，依然有超跌反彈的行情。前者主要是降低存款基準利率的預期，改變NIM下行趨勢。后者主要是政策對沖超過銀行體系不良新生成，從而減輕資產(chǎn)質(zhì)量上的壓力。其一、銀行業(yè)貸款總額160萬億左右，零售貸款占比40%，從而零售貸款規(guī)模預計64萬億，如果零售不良率再提高2%，零售貸款不良規(guī)模新增達1.3萬億左右。其二、針對中小微的再貸款再貼現(xiàn)，規(guī)模達到1.5萬億，6月底之前全部投放完成。而1.5萬億的再貸款再貼現(xiàn)完成可以對沖這部分潛在的風險敞口，從而再貸款再貼現(xiàn)能夠幫助小微企業(yè)渡過疫情難關(guān)。其三、一季度銀行業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量好于預期就是一個例證。1Q經(jīng)濟負增長，銀行貸款主要分布的行業(yè)也出現(xiàn)大幅的負增長，但是銀行的資產(chǎn)質(zhì)量并沒有出現(xiàn)明顯的惡化，同5000億支農(nóng)支小再貸款再貼現(xiàn)投放有關(guān)。我們認為2Q后存在滯后的影響，但隨后1萬億的再貸款再貼現(xiàn)對接，2Q3Q整體的風險敞口也將會得到有控制。

　　（2）投資主線之一：把握估值已觸底基本面優(yōu)異高彈性的優(yōu)質(zhì)銀行股的中長期投資機會。投資主線之二：把握受疫情影響小的銀行，短期內(nèi)，我們重點推薦估值低且對公貸款占比高的銀行，比如：無錫銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行。

　　（3）重點推薦標的

　　每周一股：杭州銀行（存量風險出清，零售優(yōu)勢增強，買入，11元）

　　5月金股：興業(yè)銀行（商行+投行的業(yè)務特色；年報1季報顯示其資產(chǎn)質(zhì)量改善；NIM韌性強；估值低）

　　中長期重點推薦：優(yōu)質(zhì)銀行股、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行；郵儲銀行、工商銀行、南京銀行；無錫銀行、長沙銀行、上海銀行。

　　(本文作者介紹：中央財經(jīng)大學金融學博士，英國杜倫大學商學院訪問學者，銀行業(yè)首席。專注于將金融學理論和中國具體的市場實踐精巧結(jié)合，并且借助規(guī)范科學的研究方法，發(fā)現(xiàn)市場內(nèi)在的規(guī)律和秩序。)