意見領袖 | 李迅雷

　　記得在2008年，美國次貸危機引發的全球金融危機導致我國外貿出口負增長，內需也比較弱，我國為此推出了兩年四萬億的基建投資來刺激經濟。當時我寫了一篇文章，叫《流動性的故事》，“流動性”通常是指金融領域某種資產轉換為支付清償手段或者說變現的難易程度。由于現金不用轉換為別的資產就可以直接用于支付或清償，因此被認為是流動性最強的資產。但我提出了“廣義流動性”的概念，即要全面反映經濟狀況的，可以從人口的流動性、資本的流動性、貨物的流動性和信息流等來衡量。進入的2023年，中國經濟又面臨外需走弱導致的出口負增長，以及內需不足、房地產走弱等負面影響，我認為，應該從擴大流動性的角度采取相對對策，讓經濟活起來。

　　擴大貨幣流動性的作用有限

　　2月新增社融規模同比大幅多增近2萬億元，主要貢獻是信貸、未貼現匯票和政府債券三部分。今年1-2月政府債券累計融資超1.2萬億，創下2017年以來同期新高。同時， M2增速創近七年新高，但M1與M2剪刀差走擴或指向企業實際投資需求較弱、資金的活化程度依然較低。2020-2022年中國居民部門存款累計增加39萬億，考慮經濟增長、貸款、購房支出下降、理財暴露后的存款再配置等因素，疫后居民“超額凈儲蓄”約為9萬億。說明居民部門的投資和消費意愿不足，如今年2月份住戶部門存款增加近8000億元，而貸款只增加2000多億元。住戶部門的存貸差持續擴大。從2023年一季度央行城鎮儲戶問卷調查結果看，居民未來收入信心指數仍處在收縮區間，處在近十年的較低位置。但這顯然難以通過貨幣的寬松就能實現。所謂的流動性過剩，就是貨幣量增長過快， 銀行機構資金來源充沛，居民儲蓄增加迅速。這有點類似凱恩斯提出的所謂“流動性陷進”。但與凱恩斯古典或狹義的“流動性陷阱”定義不同，克魯格曼（Paul Krugman） 認為，代表流動性的不僅僅只是狹義貨幣，也可以是廣義貨幣；導致貨幣需求無限大的原因并不一定僅僅是人們的流動性偏好，也可能是其他的因素。他把“流動性陷阱”的本質歸結為一個“信心”或預期問題。10年前，我國的金融機構的加權平均存款準備金率大約為20%左右，如今加權平均準備金率已經降至7.6%，M2余額從成為全球第一，到如今已經是美國加上歐盟之和還要多。盡管貨幣體量如此膨脹，我國與歐美的經濟狀況卻截然不同，歐美遭遇嚴重的通脹，被迫進入加息周期，而中國則繼續保持低通脹的狀態，甚至還降準降息。三年以前，我還曾提出“流動性分層”的推測，認為社會融資規模大是因為貨幣流向資產領域而非實物部門，以此來解釋為何房價漲而通脹低的原因，所謂的“水往高處流”。而當今我們面臨的，一方面是實體經濟的現金流偏緊，地方政府、房地產等非金融企業的債務壓力大，另一方面，則是銀行等金融機構面臨“資產荒”，即雖有錢但缺可以配置的資產，貨幣空轉的現象十分明顯。不僅通脹率低，而且房地產和金融資產都出現了總體估值水平下移的現象。美國之所以在這輪疫情中出現持續高通脹，是因為除了它們采取與次貸危機時相同的量寬貨幣政策外，還采取了非常激進的財政政策，即政府部門大幅加杠桿，給居民部門巨額補貼。這就可以解釋為何美國在次貸危機之后沒有發生通脹的原因。因此，單純的寬松貨幣政策，未必會導致高通脹。從我國的近年的信用擴張情況看，雖然貨幣寬松的局面沒有變化，但信用總擴張指數的反彈力度較小，在2020年的9月基本見頂，2022年再度顯著回落，與房地產投資的下行有關，即銀行的表外信用擴張出現了大幅回落。

　　既然貨幣政策對通脹已經鈍化，那么，貨幣政策對于經濟領域的流動性改善作用也有限，寬貨幣未必能夠帶來寬信用。日本上世紀90 年代經濟泡沫破滅之后，不斷降息直至“ 零利率”的水平，仍無法誘發企業接受貸款進行投資的現象應該引以為戒。

　　沒有一種增長模式可以一勞永逸為何當下寬貨幣的政策難以奏效，而且有可能步入“流動性陷進”呢？因為貨幣政策從一般意義上講，屬于總量政策，而當全球從二戰之后延續至今的和平，促成全球資產規?？涨按?、人口規?？涨岸嗟耐瑫r，勢必導致嚴重的區域經濟不平衡、貧富分化等結構性問題。這就是為何今年我國的貨幣政策要提 “精準有力”。我們的生命是有限的，超過100歲的人微乎其微，同樣，企業也有生命周期，通常比我們預想的要短，例如，在20世紀的20年代，《財富》500強公司的平均壽命是67年，而到了2015年，這些公司的平均年齡已經降到15年。這意味著買入藍籌股并持有一生的想法，能夠獲得成功的概率微乎其微。據統計：中國私營企業的平均壽命只有2.9年，中國每年約有100萬家私營企業破產倒閉，60%的企業將在5年內破產，85%的企業將在10年內消亡，能夠生存3年以上的企業只有10%，大型企業集團的平均壽命也只有7.8年。朝代的更迭也是如此，短則幾十年，長則幾百年。原因在于時間久了，社會結構、經濟結構等都會扭曲。例如，清朝的滅亡根源在于它遠遠落后與西方的發展步伐了。我曾經在2006年發表過一篇文章：《百年前的盈利模式能否延續百年》，從鴉片戰爭前的中國對所有貿易國都是順差，到如今中國對中國的高度依賴，提出我國經濟應該盡早轉型。

　　自從2018年美國向中國大幅提高進口關稅后，美國開始在多個領域給中國產業鏈和供應鏈制造障礙。這是因為美國認為中國的崛起對它構成威脅，中國在全球的出口份額一度達到16%。為此，美國要打破這種依賴中國進口的格局，重建世界秩序。因此，中國過多依賴于外需的盈利模式肯定持續不了多久，那么，過度偏重于投資拉動的內需增長模式同樣難以持久。2022年中國經濟增長3%，其中投資貢獻了1.5%，凈出口和消費分別貢獻了0.5%和1%?？梢姡?strong>投資的貢獻占到50%，顯然過高了。從過去15年看，中國的資本形成（投資）對GDP的貢獻是全球平均水平的兩倍多。

　　過去，出口和投資是保持中國經濟高增長的兩大法寶，出口有人口紅利優勢，投資有城鎮化進程加快的優勢，如今這兩大優勢都已經慢慢耗盡，但消費對經濟的拉動作用還沒有能夠發揮出來。2023年消費將出現恢復性回暖，預期有6-7%的增長。但是，消費的增速要顯著超越名義GDP的增速似有難度，因為消費的增長從根本上上講取決于居民收入的增長。按照中金公司的研究數據，我國月收入低于5000元的人口為13.28億。

　　因此，我國今后需要把中低收入階層的收入增長曲線上移，以縮小收入差距，同時又可以提高對GDP的貢獻，因為消費的主力是中低收入階層。但這個過程可能需要時間，冰凍三尺非一日之寒。

　　制造業將過剩、人口流減弱：

　　需要加大公共服務的投入

　　中國制造業增加值在全球的份額大約為30%，但中國的人口占全球的占比為17.5%，顯然，中國是典型的世界工廠，過去我們利用廉價勞動力的優勢，為全球提供性價比很高的實物產品。但隨著我國人工成本的上升，產業轉移將不可避免，盡管中國在全球制造業的首屈一指地位不會撼動。2023年中國出口同比可能負增長。中國出口短期壓力來自于美歐經濟增速回落和美國去庫存。中長期看，全球產業鏈重塑對中國的負面影響已逐步體現，如2022年中國集成電路進口數量首次同比負增長。

　　目前中國外貿企業約有641萬家，創造就業崗位超過2000萬個，帶動就業約1.8億人（以制造業為主）。出口產業鏈走弱后，2023年中國穩就業壓力可能進一步加大。也就是說，制造業的就業機會大幅減少將不可避免，事實上，過去我國制造業的就業人數已經顯著下降了。中國可以通過制造業的轉型升級、發展先進制造業，成為制造強國，但這似乎無助于遏制制造業就業人口的減少。那么，就得大力發展服務業，來吸納從制造業脫離出來的就業人口。即當外循環的流量縮小的時候，必須擴大內循環的流量，否則，就會導致大量失業。要讓全球人口規模最大的國家實現中國式現代化，確實是前無古人的挑戰。尤其在全球分化趨勢加劇的情況下，我們可以接受新舊動能轉換下產業的分化和市場配置資源下區域的分化，但要盡量避免居民收入的分化，因為這會導致嚴重的流動性問題——大部分人“躺平”。2022年，我國人口首次出現負增長，而且，外出農民工數量只增加0.1%，也就是17萬人左右，增速明顯下降；城鎮化率提高0.5%，為65.2%，說明我國的城鎮化進程已經明顯下降。此外，受疫情影響，2022年出行人數大幅下降。

　　2022年上海的人口數據顯示，上海的總人口數量首次出現下降，而且外省戶籍人口減少了25萬人。從問卷調查得知，離開上海的70%以上是因為去外地工作，說明上海面臨生活成本高、就業機會少等問題，這與中國過去大城市化進程加快的趨勢相悖。

　　從發展經濟學的角度看，當人口從農村流向城市的進程放緩后，下一步就應該是三、四、五線城市人口流向一、二線城市，即大城市化加速。但現實的情況是曾經在大城市工作多年的外來農民工隨著年齡的增大，告老還鄉的比例明顯上升。早在2017年，大城市化的進程已經非常明顯了，三四五線城市人口流向大城市，包括長三角和珠三角在內的東部地區，農民工數量都在減少，但人口則是凈流入的，說明城市間流動的人口大幅增加。

　　按照官方統計，我國共有3億左右的新市民，包括鄉城轉移人口，城際轉移人口和落戶不滿三年的人口，國務院早在2021年6月就出臺了《關于加快發展保障性租賃住房的意見》。主要是解決符合條件的新市民、青年人等群體的住房困難，提出五項基礎制度和六個方面的支持政策。2023年的政府工作報告也提出，“解決好新市民、年輕人的住房問題”。3億人的流動，與就業密切相關，有就業機會才會選擇居住。首先要給他們的教育、醫療、養老等基本公共服務方面有一定保障，這意味著政府的公共支出要大幅增加。在此基礎上，再考慮如何合理解決3億人的居住問題。因此，隨著人口老齡化的加速，預見到2030年我國65歲以上人口占比就將達到20%，養老負擔會越來越重，今后政府的舉債規模需要加大，而且應該更多用于民生領域。中國公共消費率長期低于全球平均水平，比發達國家平均低4個百分點，且在城鄉之間、省市之間分化嚴重。假設和發達國家持平，按2022年名義GDP 121.0萬億計算，政府最終消費支出有4.8萬億的提升空間。

　　近年中央經濟工作會議提出“適當增加公共消費”，預計將優先向教育、養老、醫療和育幼等重點民生領域傾斜，農村人口和新市民是重點支持對象，以縮小不同群體的基本公共服務差距。  實際上我國政府部門的杠桿率水平并不算高，即便算上隱形債務，杠桿率水平也大幅低于發達經濟體。如果將債務余額與廣義國有資產相比，則更低了。所以，應對內需不足、未來制造業可能面臨嚴峻的產能過剩局面，通過增大公共服務規模，加大政府部門收入向居民部門中的中低收入群體轉移規模，是有助于提升流動性的。

　　數字流加速：

　　中國不要錯過AI革命帶來的勞動生產率提速機會

　　數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，是以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力。2021年，中國數字經濟規模超45萬億元，占GDP比重超40%。例如我國的互聯網經濟應該還是相當發達，騰訊、阿里等電商的市值在國內眾多企業中名列前茅，中國網購額在社會消費品零售總額的占比達到25%。應該說，我國對數字經濟的發展非常重視，數字經濟發展從戰略部署到政策落地都在穩步推進。但由于存在諸多短板，故隨著人工智能技術的深度發展，今后發展可能面臨諸多挑戰。

　　人工智能（AI）并不是橫空出世的新技術，但當人工智能的應用越來越廣泛的時候，會有一個從量變到質變的過程，例如，ChatGPT4的出現已經有人把它稱之為第四次科技革命了。它不同于元宇宙，元宇宙還比較遙遠，還想不到它的應用場景有多廣泛。但chat-GPT反映了解放大腦的“智能型”生產工具已經出現。ChatGPT作為類似iphone影響的新科技，或將對人類生產、生活產生革命性影響，該技術的出現并非偶然。近年來，包括：星鏈、MRNA疫苗、智能駕駛等領域均出現了一系列突破傳統框架的重要技術。我之所以認為AI可能是一場革命，因為它可以帶來勞動生產率水平的顯著提高。媒體上“科技革命”一詞十分泛濫，但凡不能顯著帶來勞動生產率提升的，其實只是“偽革命”。高盛的一份報告認為，在生成式AI的加持下，工作流程將被大幅簡化，生產力得到提振，在生成式AI發展的十年內，預計每年可以將生產力提高超1.5%。對中國而言，對數字技術的高度重視，為我們趕上智能化時代的到來創造了有利條件。但是，我們也面臨多個卡脖子的環節，如生成式人工智能架構由算力層、平臺層、算法層和應用層四層架構組成。我們在前三個層都存在受制于人的“卡脖子”風險，因為我國人工智能產業幾乎完全依靠全球開源代碼和算法發展起來，缺乏自己的底層代碼和核心算法等做支撐。盡管中國的研發投入無論是總量還是占GDP的比重，都在顯著上行，但研發投入的重心仍在后端，在基礎研發和應用研發上的占比不高。

　　盡管我國在研發方面具有舉國體制的優勢，而且以民企為代表的電商平臺、數據平臺在全球的規模已經較大，智能化程度有了大幅提高，但核心技術仍受制于人。就應用層而言，我們正處在變革的時代，AI的崛起將對諸多行業帶來劇變，就像第一次和第二次工業革命一樣，機器越來越多地替代體力勞動者，而隨著AI廣泛應用，機器將越來越多地替代腦力勞動者，并將對服務業帶來巨大的沖擊。數字流洶涌而入的時代，可能很多行業會被沖垮，很多人會因此失業，但它卻給本來已經面臨各種結構性問題和風險的世界注入一股強勁的活力。因此，面對AI的沖擊，沒有必要如此恐慌，做出工業革命時代去砸機器的荒唐舉措。流動創造新的價值，同時也會摧毀舊的價值。中國應該順應這場時代新潮流的到來。

　　(本文作者介紹：中泰證券首席經濟學家。)