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# 物转星移又一秋

> 主题分类：房地产、城市化与消费；内容类型：analysis；日期：2022-12-18；阅读时间：20 分钟；V4文章ID：114

## EPUB 摘要/引文

一是过去三年的疫情给经济主体带来了心理性和财务性的疤痕效应，前者影响承担风险的意愿和对未来的预期，后者造成了资产负债表的失衡。疤痕效应的修复与政策干预联系紧密，在自然条件下的修复需要一定时间。

## 正文

物转星移又一秋[1](#fn1)

高善文[2](#fn2)

2022年12月18日

## 内容提要

本文主要讨论了三个方面的内容：

一是过去三年的疫情给经济主体带来了心理性和财务性的疤痕效应，前者影响承担风险的意愿和对未来的预期，后者造成了资产负债表的失衡。疤痕效应的修复与政策干预联系紧密，在自然条件下的修复需要一定时间。

二是中国房地产行业正在经历的流动性危机反映和暴露了高周转模式的内在脆弱性，并由于去杠杆政策和疫情冲击而扩散和加剧。从供应过剩、价格弹性、潜在存货等角度来观察，房地产市场的调整与日美曾经经历的泡沫破灭多有不同。随着政策的调整，房地产行业将转入违约压力的有序出清和商业模式的渐进转型。

三是我们提出了以安全维度为纵轴、以增长维度为横轴的四象限分析框架，试图理解政府日益上升的安全关切对资本市场估值体系与结构的影响。

风险提示：（1）疫情发展超预期；（2）地缘政治风险；（3）政策调整超预期

## 一、疫情留下的疤痕

伴随近期中国疫情防控政策的持续优化，我们正在迎来与奥密克戎变异毒株长期共存的全新生活方式。或许再经过一段时间的不便与混乱之后，在2023年二季度的晚些时候，我们的经济和社会生活能够基本恢复到相对正常的状态。对三年疫情留下的疤痕做一次检视，无疑是必要的。

### （一）伤疤在哪里？

过去三年，经济社会生活难以正常展开，收入的不稳定性空前增加，收入增速与疫情之前相比、总体上经历了比较明显的下降。在此背景下，居民和企业的资产负债表受到了不小的损害，需要一些时间来进行修复。

此外，疫情冲击给民众的心理也留下了一些疤痕。民众对于风险的容忍和承受能力、相比疫情之前可能出现了不小的下降。其对未来收入增长的确定性、可得性、以及未来收入增速能够维持的水平等方面的预期，也都变得更加保守。

那么，这样的疤痕效应在数据之中是如何体现的呢？

我们知道，理论上居民部门获得的收入之中，一部分用于消费，一部分以银行存款或货币基金的形式存储起来。此外，当居民考虑买房或经营商业时，在以收入为支撑的条件下，还会从银行获取贷款。

据此我们可以构造一个比值，其分母端是居民部门一段时间（例如一个季度）的总收入，分子端则是居民资产负债表中的存款增量与贷款增量之差，即：存贷款轧差，其中存款包括储蓄存款和货币基金，贷款包括购房以及经营所需的贷款。

如图1所示，自今年3月以来，相对于居民收入而言，居民所持有的存贷款轧差占比出现了大幅上升。即使这一比例在2021年底、就已处于过去七八年时间里相对较高的水平，但是自2022年以来，这一比例在已经较高的基础上，仍继续出现历史罕见的大幅度单边上行，总体上表明居民部门在资产配置上变得非常保守，不愿意承担风险，对未来的预期变得较为悲观。

| 图1：居民户新增广义存贷款轧差/居民部门总收入（4Q，TTM），% |
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| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-01-2ec7b094-af37c6e7.png" alt="图1：居民户新增广义存贷款轧差/居民部门总收入（4Q，TTM），%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：广义存款包括存款和货币基金 |

一般来讲，储蓄倾向是指一段时间之内居民所获得的收入，减去其中用于消费的部分（比如购买食品、烟酒、汽车等商品或理发等服务）之后，剩余的部分就被定义为储蓄，储蓄可以用于投资、购买房产等活动。

如图2所示，我们可以从两个数据口径观察居民储蓄倾向的变化。

（1）红色的线使用的是入户调查数据，可以发现：每一次出现比较明显的疫情冲击时，均导致居民户部门储蓄率出现异常的上升。在这样的上升之中，一部分是因为部分线下消费的不可得，进而形成了被动储蓄；另外一部分，也可能是来源于居民对未来收入的信心下降，因此需要积累更多的储蓄来进行预防性应对。

（2）蓝色的线是我们基于宏观经济数据中的国民收入和社会消费品零售数据所反推出来的居民户部门储蓄率。可以看到，其与红线所代表的户调数据有一定的差别，特别是自疫情以来在走势方向或绝对水平上差别较大，甚至越来越大。

如果以宏观数据估计为基础，总体上我们看到的是，居民部门的储蓄率在趋势上不断上升，消费倾向越来越低。

| 图2：居民户储蓄率偏离值，% |
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| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-02-9d16335b-e5497cbb.png" alt="图2：居民户储蓄率偏离值，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  估算方法：用名义GDP和社会消费品零售数据分别估计居民的收入和消费，进而推算得到储蓄率。 |

在其他因素不变的情况下，疤痕效应很大程度上解释了2022年为什么包括房地产市场、股票市场等经历了幅度较大的单边下跌。过往出现类似情形所伴随的宏观环境，例如明显的通货膨胀、监管收紧、流动性紧缩、货币信贷利率显著上升等因素在今年均不存在或不明显。

### （二）疤痕效应的修复与政策干预紧密关联

一般认为，在人类经历自然灾害后心理上都会产生一些疤痕。随着灾害的过去，疤痕的影响会减弱，但依然会维持一段时间。它突出的特点则是人们对风险的容忍度下降，行为变得更加保守，更加不愿意冒险。

但是，对于这样一般性的总结而言，看起来似乎也存在一些例外。

第一个例子是，2002年德国易北河岸发生了一次严重的洪水灾害。洪灾过后，一些学者专门调查了受到洪水影响的家庭的收入和开支行为。基于可得的地理数据，他们发现在发生洪水的时候，并不是所有家庭都受到了洪灾影响。有一部分家庭受灾，还有一部分家庭没有受灾，因此在同样的地理区域内，没有受灾的家庭的收入和开支行为就可以作为很好的对照样本。

结果显示，在易北河洪水之后，受到洪灾影响的这部分家庭的收入和开支行为，相比对照组而言并没有显著差异，这与我们一般想象的疤痕效应存在一定的出入。但是，这些学者有一个倾向性的解释，就是德国具有强大的社会保障体系，在这些地区发生洪灾以后，民众所遭受到的损失由政府及时足额提供补偿。在这样的政策干预之下，洪灾无论是在财务层面、还是在心理层面，均没有给当地民众留下明显的持续影响，他们的生活在洪水过去以后就迅速恢复正常了。

第二个例子是，尽管美国经历了较大规模的疫情冲击，但是今年以来在美国居民部门储蓄率的变动上，也看不到很明显的疤痕效应。因为如果有明显的疤痕效应，其储蓄率至少应该相对疫情之前的水平明显更高。但实际上我们所看到的是更低的储蓄倾向和更高的消费倾向，而这与美国经济数据的持续强劲、以及较大的通货膨胀压力之间，可能也是有一些关系的。

从美国的案例来看，疤痕效应快速弱化的原因可能在于，在疫情肆虐时期，美国政府针对居民提供了大量补贴和转移支付，较好地保护了居民部门的财务状况和资产负债表，减弱了居民部门在心理层面所承受冲击的强度和持续时间，所以在疫情缓解过后，他们的生活能够迅速恢复到相对比较正常的状态。

但是，从比较多数的自然灾害条件下人们行为变化的研究、以及迄今为止中国的数据情况来看，在我们的经济社会生活逐步恢复正常以后，疤痕效应可能还会持续一段时间。

## 二、房地产行业转向有序出清和渐进转型

2022年中国房地产市场经历了幅度很大的调整，销售和新开工下降幅度十分惊人，房价也出现了一定幅度的下跌，整个房地产行业显示出现较为广泛的违约压力。一些看法悲观地认为，中国正在经历房地产泡沫的破灭，基于对历史上日本和美国房地产泡沫破灭案例的观察，这些看法认为泡沫破灭是不可逆的，并且将会在未来较长时间里对于经济增长形成负面影响。

下面我们试图从意愿库存、供应过剩和价格弹性等方面提供一些差异化的视角。

### （一）商品房非意愿库存

首先，可以观察一个我们这些年所追踪和估算的数据，叫做房地产企业所持有的、非意愿的商品房存货。如图3所示，这里的零轴不是意味着存货是零，而是代表着房地产企业的存货、与房地产企业意愿持有的水平是一致的。

从估计结果来看，毫无疑问的是在2013年至2014年前后，房地产行业曾经积累了大量的超额存货，但是到了2018年以后，这些存货基本已经下降到完全正常的水平。从这一估计来看，2021年和2022年房地产行业所持有的非意愿存货，放在历史上看都处在异常低的水平。

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| 图3：测算全国商品房非意愿库存，千平方米 |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-03-69e209d7-a972d636.png" alt="图3：测算全国商品房非意愿库存，千平方米" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：2022年数据截至10月 |

我们知道所谓的房地产泡沫，它的形成通常有几个条件：

第一是大量民众和金融机构对未来、至少是对房地产行业的未来，抱有强烈的、不可动摇的信心和信念，认为房价一定会一直上涨。

第二是金融条件和金融环境异常宽松，当他们试图参与房地产市场投机的时候，总是可以在比较低的资金价格上获得贷款。持续的信贷流入叠加对房价具有很强的一致预期等因素，推动了房地产泡沫的形成和房价的快速上升。

第三是房价的快速上升会刺激房地产供应的扩大，开发商面对涨价积极地在房地产市场提供更多住房，进而使得房地产供应大幅增长。

但是，等到房地产泡沫破灭的时候，就会发生两个方面的问题。

一方面，在泡沫化过程中，房地产市场供应的扩大从长期历史来看是不正常的。这些过剩的、不正常的供应需要较长时间来消除和消化，这对房地产投资以及很多相关行业的需求，形成了中长期的负面影响。

另一方面，在消化这些供应的过程之中，由于市场在泡沫破灭后存在明显的供过于求现象，泡沫破灭后房地产价格又会下跌，对银行和居民的资产负债表造成了很大的损害。

这一损害迫使银行又要去修复自身的资产负债表，采取诸如紧缩信贷、提高信贷发放标准、重新筹集资本、甚至隐藏坏账等方式。与此同时，居民部门在投机性购买过程中所积累的大量的银行债务，在房价下跌过程中资产负债表也会受到很大的损害，此后也需要花很长的时间去修复。

### （二）房地产开发投资占GDP比重

因此造成具有持续严重影响的房地产泡沫，通常应该有一个关键特征，就是房地产投资出现了异常的扩大。

以这样的模式来看日本房地产数据可以发现，如图4所示，日本在1985年之前房地产投资占整个经济的比重大约在8%左右。在1987年房地产市场开始泡沫化以后，这一比例迅速从8%上升到超过10%的水平。而这一过程意味着在市场上房地产供应的扩大。

到了1991年房地产泡沫破灭以后，日本房地产投资占GDP比重开始经历长期的下跌过程。下跌的早期反映的是对于前期过剩供应的消除过程，而下跌的后期也许更多的与日本快速老龄化存在更密切的联系。

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| 图4：日本房地产投资占GDP 比重，% |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-04-7120214b-2dc24ab6.png" alt="图4：日本房地产投资占GDP 比重，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

再来看美国的数据，如图5所示，可以发现在一定程度上具有类似的特征，2004年以前美国房地产投资占整个GDP的比重也在差不多8%的水平。

众所周知，80年代的日本、2000年的美国都已经是高度发达、人均收入较高的经济体，也是早已完成城市化的经济体。但即使在这样的条件下，二者房地产投资占GDP的比重仍接近8%的水平。

而美国在2003年以后，该占比开始从8%向10%接近。这一上升过程代表了供应扩大，反映了在那几年的时间里面美国房地产市场的泡沫化。此后随着泡沫破灭，该占比经历了较长时间的大幅下跌，代表着对泡沫化过程中过剩供应的消化、以及企业和居民资产负债表所受到的压力。直到2014年以后，美国房地产市场看起来才基本稳定，但一直到最近这两年，美国房地产投资占GDP的比重才勉强接近7.3%，但依然没有达到2003年之前的水平。

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| 图5：美国房地产投资占GDP 比重，% |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-05-63e5801c-1da234ee.png" alt="图5：美国房地产投资占GDP 比重，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

而在中国的数据之中，如图6所示，我们剔除了房地产开发投资中的土地购置费，使得中国的数据口径与美国、日本的数据尽量可比。可以看出，中国房地产投资占整个经济比重的最高点出现在2013年前后，当时这一比例大概在12%左右。2014年以后，该占比总体经历了单边波动下降的过程，至2022年这一比例估计可能在7.6%左右。这一水平与日本泡沫化之前80年代早期的水平，以及美国2003年之前的水平，基本是接近的。

考虑到中国的城市化过程还不能说已经完全结束，中国的人均收入水平还处在相对较快的提升过程之中，我们很难认为当前的房地产投资占比水平就已经处在明显偏高的状态。

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| 图6：中国房地产投资占GDP 比重，% |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-06-6da0f8a9-3fc031a6.png" alt="图6：中国房地产投资占GDP 比重，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：已剔除土地购置费，与日本、美国数据口径保持一致；2022年为估计值。 |

### （三）新房与二手房价格弹性

此外，还可以从另外一个角度——房屋价格弹性，来进行验证。在过去15年的时间中，中国房地产市场大概经历了5轮周期，通过计算和比较每一轮房地产市场下降过程的房屋价格弹性来进行分析。

所谓价格弹性是这样计算的，首先计算在房地产市场下降过程之中，从顶部到底部交易量的下降，同时计算顶部到底部的新房或二手房价格的下降，把价格下降和交易量下降的比值作为弹性。

如图7和图8所示，当2013年房地产投资占GDP比重最高、估算的房地产存货最多时，2013年新房房价在价格下跌过程中的弹性也是最大的。而价格弹性在一定程度上代表了市场供应压力或供应曲线的斜率。因此当2013年各方面的供应压力都是最大时，2013年价格下跌的弹性也是最大的。

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| 图7：新房价格弹性，% |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-07-00eec4aa-70843770.png" alt="图7：新房价格弹性，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；注：使用每一轮周期70城房价同比顶部和底部的差，除以商品住宅销售当月同比顶部和底部的差。 |

以此来对比，2021年以来这一轮房地产价格下跌过程中，尽管交易量的下跌比较惊人，其中有疫情所带来的影响，也有房地产市场自身调整的影响，但从弹性的角度来看，2021年以来的新房价格弹性是过去15年之中最小的。这也暗示在新房市场上并没有显著的供应过剩压力。

而在二手房市场，相对一致的特征是，2013年二手房市场的价格弹性也很大，代表着较大的供应压力。虽然今年以来价格下跌的压力要更大一些，但是仍显著低于2013年的水平，接近2007年的水平，在历史上处于中位数的水平。

二手房市场所承受的供应压力，似乎比新房市场看起来要略高一些。一个额外的解释可能是，也许一部分居民在遭受疫情对其生产经营、以及资产负债表的冲击后，就像减持股票一样，被迫减持了多余的房地产，从而对二手房市场造成了额外的供应压力。

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| 图8：二手房价格弹性，% |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-08-6686b3a1-8070907e.png" alt="图8：二手房价格弹性，%" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

### （四）房地产市场大幅调整的主要原因

实际上，我们倾向认为今年房地产市场主要是经受了两个因素的打击，而不是泡沫破灭的冲击。

一个因素是持续的疫情形成了疤痕效应。疤痕效应使得居民不敢买房买股，同时在一定程度上减持了房地产市场的持有，在需求端造成了压力。

另一个因素是2016年以后，房地产行业逐步开始流行所谓的高周转模式。这种商业模式具有巨大的内在脆弱性，其本质上是一种高杠杆模式，对于连续、顺畅的融资，以及对债务工具的依赖都非常的强烈。

这种内在的脆弱性遇到房地产调控等原因后就被充分暴露了出来，迫使整个行业需要大幅度地调整自己的商业模式。而这一过程中，又遭遇了疫情疤痕效应在需求端所造成的冲击。

这两个因素很大程度上解释了2022年房地产行业的低迷状态，即：房屋销售和新开工数据非常低，开发投资增速大幅度下降，全行业在前一段时间面临着比较普遍的、不断蔓延的违约压力。

### （五）房地产行业逐步进入有序出清和渐进转型

最近一段时间，政府对房地产行业采取了非常强有力的扶持政策，对于大型头部房企来讲，流动性压力出现明显的缓解。这也许意味着房地产行业已经转入了有序的供应端出清和渐进的商业模式调整。

从中长期来看，所面临的比较大的问题是，由于房地产行业正在经历有序的供应端出清，过去几年新开工总体处在相当低的水平。从宏观上房地产投资占GDP比重，以及我们所估算的行业存货压力来看，房地产行业意愿存货处在偏低的水平。

如果未来疤痕效应逐步消除，房地产行业商业模式实现从高周转到制造的转型，在市场的需求正常化以后，是否会出现市场供应不足的问题，也许要提前考虑。

## 三、统筹发展与安全

### （一）全球政治经济环境的新变化

自1991年苏联解体以后，全球进入了后冷战时代。后冷战时代突出的特点是，全球经济经历了以增长和效率为导向、以开放和融合为手段、以猛烈的经济增长为结果，接近30年的快速发展。而在这一过程中，中国无疑是最大的受益者之一。

30年波澜壮阔的全球化历程，深刻地改变了全球地缘政治的格局。但是近些年来，由于与全球化相伴随的地缘政治环境的变化，以及许多国家内部政治经济形势的演进，对于安全的关切，开始成为许多政府、企业和金融机构在思考增长和效率的同时、不得不认真考虑的重要维度。

比如，作为现在的跨国公司管理层，在考虑全球布局供应链和生产能力，以增加效率、降低成本的同时，也要考虑供应链的安全与韧性、备份与冗余等；现在一些国家的中央银行和大型金融机构在国际金融市场进行资产配置时，要考虑在极端条件下自己的美元资产，会不会遭遇像俄罗斯中央银行外汇储备一样的局面，由于各种各样的政治因素被冻结或者被没收。

再比如说，对于西方国家的政府而言，其对很多的技术领域都采取了额外的限制措施，而这通常被认为反映了他们日益加剧的安全关切。

所以总体上，在发展与安全问题的考量方面，继续追求经济增长的同时去兼顾安全关切，已经成为一个在全球范围之内相当普遍的重要关切，毕竟安全是发展的前提，发展是安全的保证。

未来中国统筹安全与发展主题的法律法规体系是什么样子的，我们现在也不是很清楚。政策法规法律体系的形成和制定，显然也有摸索和完善的过程。但是仔细观察政府在这一领域正在进行的一些工作及其影响，无疑会提供一些有价值的探索。

### （二）统筹安全与发展影响资本市场估值体系的分析思路

接下来讨论问题的重点是想弄清楚，在全球和中国都在统筹兼顾安全与发展的条件下，时代主题的变化将会如何影响资本市场的估值体系，特别是估值结构。

对此，我们试图提出一个概念性的、框架性的分析思路，并用一些具有代表性的案例去阐释这个概念体系。可以预见的是，随着政策法律法规体系变得越来越细致、精巧，我们还可以补充越来越丰富的案例。

基本想法是，可以设立一个两维四象限的坐标体系，横轴是增长维度，纵轴是安全维度。

在这个四象限体系之中，在横轴方向上，越往左边走，代表着一个给定的行业或者企业，其增长动力和潜能就越弱；越往右边走则反之。在纵轴方向上，描述的是对于安全的关切程度，越往下方走，意味着与其相关联的很多行业或企业不涉及到安全关切，或者说其对安全方面的影响相对是很小的；越往上方走，则安全关切程度越高。

需要说明的是，纵轴所代表的安全维度，理论上应该是一个总体的安全观。它应该包括金融安全、经济安全、生态安全、领土安全、政治安全、意识形态安全等等方面，总之就是一个政府总体的安全关切。

从横轴来看，我们知道在中国资本市场上通常有一些简单实用的法则：

第一，对于购买债券来说，在公司基本面相近的情况下，要买国有企业的债券。原因很简单，一方面是国有企业本身经营更加稳健，当然不排除有很多稳健的民营企业；另一方面，在行业遭受意想不到的负面冲击、陷入困难的情况下，总体上国有企业获得政府救助的可能性至少不低于民营企业，也许还要比民营企业更大一些。

第二，对于购买股票来说，在公司基本面相近的情况下，要买民营企业的股票。国有企业经营太过稳健、风险暴露不足，而民营企业具有更多增长方面的诉求，从而能够更好地匹配股票投资者对增长风险暴露的要求。

在历史上常常看到的现象是，在增长相对较低的行业里面，整体经营环境比较稳定，国有企业可以有相对不错的生存环境。如果行业是竞争性的、是可以相对自由进出的，与此同时又是高速增长的、具有较强的技术不确定性，那么总体上国有企业的优势相对民营企业而言就不是那么突出。

基于上述背景，如图9所示，我们试图在安全与增长四象限里边举出一些案例。一部分原因是因为过去几年所反映的安全关切变化，在这些案例上已经有一些政策进展上的体现，另一方面原因是这些案例有助于说明我们即将展开的逻辑。

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| 图9：增长与安全四象限 |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-09-11e0ad9e-6681b2ac.png" alt="图9：增长与安全四象限" --> |
| 资料来源：安信证券 |

### （1）第一象限

该领域主要满足两个特征：第一是高增长状态，第二是与安全关切密切相关。典型的领域比如，事关未来尖端制造业的核心技术、“卡脖子”工程、国防军工等敏感领域。

这些领域既有非常高的增长潜力，同时又事关国家安全。这可能将是未来新型举国体制集中发力的领域，至于新型举国体制在第一象限如何发力，我们还需要继续观察。挑战在于，如果这个象限的领域或行业、完全由经营相对比较稳健的国有企业主导，那么其在面对高速增长和不断变化的技术环境时，不见得能够抓住和实现最佳技术路径，最终驱动市场的增长。

但是，如果在这个领域完全由民营企业主导，那么其在多大程度上能很好地解决安全关切的问题，也值得思考。

### （2）第二象限

该领域的第一个特征依然是重视对安全的关切，第二个特征是增长明显较弱、甚至没有增长。而没有增长意味着技术格局、商业模式和市场等方面相对比较稳定。

政府也许会全面加强在这一领域的监管和管制，并（或）扩大国有企业在这些领域的存在。

### （3）第三象限

该领域的特征是既没有增长，同时又不涉及安全关切。在这一领域，政府应该会延续以前长期坚持的政策，继续扩大开放，破除行政性垄断以鼓励竞争，支持和鼓励民营企业做大做强。

### （4）第四象限

该领域既存在未来相对比较强劲的增长可能性，同时与安全关切的联系并不密切。民营企业无疑将是这一领域最为主导的力量，以应对技术以及商业环境变动的高度不确定性。

这一象限的重要挑战在于，西方国家的政府开始积极干预和补贴这些行业，以获得竞争优势，这扭曲了全球的商业环境。如何在世界贸易组织的框架下建立和维持一个开放公平的竞争规则，促进这些行业在技术、标准和分工上的全球化，以推动普遍的繁荣，无疑是行业面临的不小的挑战。

### （三）几个特征性案例

考虑到对安全维度的兼顾和关切在近几年已经有所展开，因此我们可以通过案例分析的方法来回顾这一变化过程对资本市场估值体系的影响，并为理解我们前述的分析思路提供更为丰富的线索。

### （1）国防军工（第一象限）

首先，我们认为在第一象限的一个典型行业是国防军工，其涉及较强的安全关切、又具有相对明朗的增长前景。具体来看，如图10所示，这是国防军工相对于万得全A的价格指数，使用行业价格指数/万得全A价格指数，再将某个时点设为100。容易看到的是，自2020年下半年起，以万得全A指数为对照，国防军工指数开始出现单边上行的现象，尽管期间有较大的波动，但相对的收益开始明显放大。

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| 图10：行业相对万得全A 价格指数：国防军工（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-10-924bc6e6-5ee88c00.png" alt="图10：行业相对万得全A 价格指数：国防军工（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：2021年1月=100；股价为后复权。 |

正如我们之前所提到的，由于第一象限行业所处的背景以及各种特征，国有企业可能会获得额外的优势，而这些优势将会反映在估值层面。因此在国防军工行业相对整个大盘获得收益的同时，在其行业之内，如图11和图12所示，进入2020年三季度以后，行业内的国企相对非国企的PE和PB均出现了中枢水平的持续抬升，表明其获得了越来越大的估值优势；如图13所示，行业内国企相对非国企的价格指数也相应抬升，在收益层面上国企也开始表现得更强。

如果说，国防军工相对万得全A获得超额收益，可能还有很多别的原因，但是行业内部的国企相对非国企开始获得估值和收益上的明显优势，可能为我们提供了另外一个值得思考的证据。

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| 图11：行业内国企相对非国企PE：国防军工（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-11-732b880c-0fe3a611.png" alt="图11：行业内国企相对非国企PE：国防军工（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：剔除净利润负值样本；采用国企加总市值/国企加总归母净利润（TTM）计算PE；后续指标计算口径相同。 |

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| 图12：行业内国企相对非国企PB：国防军工（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-12-7d21e0aa-f810f4c5.png" alt="图12：行业内国企相对非国企PB：国防军工（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：采用国企加总市值/国企加总归母权益计算PB；后续指标计算口径相同。 |

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| 图13：行业内国企相对非国企价格指数：国防军工（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-13-7251728f-dd409a62.png" alt="图13：行业内国企相对非国企价格指数：国防军工（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券  注：股价为后复权；计算口径分别为市值加权和算数平均，后续指标计算口径相同；2021年3月=100。 |

### （2）互联网（第二象限）

在第二象限，互联网行业是一个典型领域。因为在反对资本无序扩张的过程中，互联网是相对明显的领域，而反对资本无序扩张显然包含了较强的安全关切在里面，并且最近几年，随着移动互联网结束了此前的高增长状态，互联网领域转入了相对中低速的增长，总体上比较符合第二象限的特征。

从代表互联网的行业指数来看，我们选择了一个相对宏观的、不完全是单个行业的万得中概股100指数。如图14所示，其中大部分是具有代表性的互联网企业，即使是与传统行业相关的企业，但也普遍具有较强的互联网属性，并且只取100家中概股的话，也剔除了一些市值偏小、交易不活跃的样本。

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| 图14：万得中概股100 指数成分——互联网（第二象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-14-87b50077-98cccadf.png" alt="图14：万得中概股100 指数成分——互联网（第二象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

如图15所示，以纳斯达克指数为基准，进入2021年以后中概股100出现了相对显著的价格走弱，大幅下行后直至今年二季度开始企稳。

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| 图15：万得中概股100 相对纳斯达克价格指数：互联网（第二象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-15-c93cc0d6-e3f9d1f2.png" alt="图15：万得中概股100 相对纳斯达克价格指数：互联网（第二象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年3月=100。 |

如图16所示，中概股100指数的营收增速在2022年，开始从过往25%以上的高速增长，下滑至低于5%的低增长水平。

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| 图16：万得中概股100 指数营业收入增速（固定样本， 第二象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-16-51365e58-cc6b66ea.png" alt="图16：万得中概股100 指数营业收入增速（固定样本， 第二象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2022年数据采用截至三季度TTM计算。 |

从估值水平来看，如图17所示，中概股100指数相对纳斯达克指数的市净率显示，其在2018年之前存在相对估值优势。随着增长节奏的放缓，其在2018年-2020年相对纳指的估值水平几乎是一样的。而在进入2021年以后，其相对纳指在估值层面的劣势开始逐步放大。

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| 图17：万得中概股100 相对纳斯达克指数市净率变化（第二象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-17-239875ec-d837973c.png" alt="图17：万得中概股100 相对纳斯达克指数市净率变化（第二象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

这一领域的法律法规还没有发布，但看起来，相对以前而言，加强监管是大势所趋。

### （3）家用电器（第三象限）

事实上属于第三象限的行业有很多，其中家用电器可能比较典型，不涉及安全关切，行业增长总体上也处于较低水平。如图18所示，家用电器相对万得全A价格指数。

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| 图18：行业相对万得全A 价格指数：家用电器（第三象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-18-50d49c65-22634a55.png" alt="图18：行业相对万得全A 价格指数：家用电器（第三象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年1月=100。 |

从家电行业内部的表现来看，如图19和图20所示，行业内的国企相对非国企在估值层面并无明显的趋势性变化，无论从PE、还是PB角度来看，企业性质层面的相对估值都是比较稳定的，这与国防军工行业内部的情况形成了鲜明对比。

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| 图19：行业内国企相对非国企PE：家用电器（第三象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-19-5c49f214-78edd76c.png" alt="图19：行业内国企相对非国企PE：家用电器（第三象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

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| 图20：行业内国企相对非国企PB：家用电器（第三象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-20-02891d4b-e34f0115.png" alt="图20：行业内国企相对非国企PB：家用电器（第三象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

这表明，从观察市场定价的角度来看，在第三象限几乎不存在安全关切，也几乎不存在资本无序扩张、以及国有企业获得政府扶持等情况。这一领域的竞争环境是相对透明和稳定的。

### （4）电力设备（第一象限）

之所以在此部分谈及电力设备，是因为我也不是十分确定，电力设备在多大程度上适合安全关切的维度。对于一部分国内外观察家而言，他们怀疑、担心或认为，电力设备行业同样存在安全关切，理论上生产者可以在发电设备内部安装后门。在两国处于敌对状态的时候，一方或许可以通过开启电力设备的后门，来使得另一方的电力网络瘫痪，从而达到不战而屈人之兵的效果。从这个意义来讲，电力设备作为涉及国家安全的重要基础设施，从而存在安全关切。

从市场对电力设备行业的定价来看，如图21所示，电力设备相对万得全A的价格指数自2020年以来开始具有明显收益，可能反映了其高速的增长。

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| 图21：行业相对万得全A 价格指数：电力设备（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-21-0a86982f-d8c700ec.png" alt="图21：行业相对万得全A 价格指数：电力设备（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年1月=100。 |

在电力设备行业之内，如图22和图23所示，国企相对非国企的估值水平在2021年以后开始扩大。这与国防军工的行业表现具有一定的相似性，所以我们把它放在第一象限。而政府和市场到底如何看待电力设备这个行业，其是否涉及较强的安全关切，这是可以争议的，大家见仁见智。

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| 图22：行业内国企相对非国企PE：电力设备（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-22-e2da02d6-dcb34179.png" alt="图22：行业内国企相对非国企PE：电力设备（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

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| 图23：行业内国企相对非国企PB：电力设备（第一象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-23-9648f7d8-2df9d04f.png" alt="图23：行业内国企相对非国企PB：电力设备（第一象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

### （5）新能源汽车（第四象限）

第四象限的一个典型行业是新能源汽车。它是一个存在高度不确定性的高增长行业，以民营企业为主导，同时未来也需要、或者说也有可能制定全球性的规则，来管理各国政府的补贴以及其它的产业政策，在这一领域营造全球公平竞争的环境和体制。

从市场定价的角度观察，如图24所示，新能源汽车相对万得全A价格指数，在2020年的晚些时候，开始获得明显的相对收益。

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| 图24：行业相对万得全A 价格指数：新能源汽车（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-24-72d0b90b-6161fc46.png" alt="图24：行业相对万得全A 价格指数：新能源汽车（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年1月=100。 |

而在行业内部的估值层面，新能源汽车国企相对非国企的PE在最近半年以来似乎获得了一些提升，但这种国企的估值优势在PB层面上表现得并不明显。实际上，在2020年-2021年整个行业相对大盘显著获得收益的同时，行业内的国有企业估值的相对劣势，还曾在此期间有所扩大。

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| 图25：行业内国企相对非国企PE：新能源汽车（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-25-af65b76c-82f6f862.png" alt="图25：行业内国企相对非国企PE：新能源汽车（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

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| 图26：行业内国企相对非国企PB：新能源汽车（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-26-a1ee7604-331d1062.png" alt="图26：行业内国企相对非国企PB：新能源汽车（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

### （6）专精特新（第四象限）

考虑到安全关切涉及到众多小的细分领域，而由于技术的不确定性，以及行业足够细分，这些领域完全由国有企业来主导，可能不具备很强的现实可操作性。因此在一些领域，国有企业主要发挥着作为骨骼架构的主导作用，而大量细分行业的龙头，可能主要由民营企业所主导。这其中具有一些典型性的可能是“专精特新”。这个概念领域主要聚焦了制造业的短板弱项，技术不确定性高，行业细分程度足够，覆盖表比较广，同时又具有高度不确定性的高速增长潜力。

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| 图27：万得“专精特新”概念指数（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-27-b1acf30f-0a761f0f.png" alt="图27：万得“专精特新”概念指数（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

从专精特新的市场表现来看，如图28所示，其相对万得全A的价格指数自2020年底、2021年初以来，收益开始不断扩大。

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| 图28：行业相对万得全A 价格指数：专精特新（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-28-249a3c14-cc4fc51c.png" alt="图28：行业相对万得全A 价格指数：专精特新（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年1月=100。 |

从估值的角度来看，如图29和图30所示，在专精特新领域内部，国企相对非国企的估值优势在PB层面上基本没有特别明显的单边扩大，而在PE层面上的变化也许与盈利的不平衡有关系。

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| 图29：行业内国企相对非国企PE ：专精特新（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-29-7331871d-178f5921.png" alt="图29：行业内国企相对非国企PE ：专精特新（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；选择市值50亿以上的303家专精特新样本。 |

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| 图30：行业内国企相对非国企PB：专精特新（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-30-59d8a103-9102fb28.png" alt="图30：行业内国企相对非国企PB：专精特新（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券 |

如图31所示，专精特新内部的国企相对非国企而言，在股价表现上也没有显示出明显的优势扩大，甚至在2021年以来存在一些边际上的走弱。

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| 图31：行业内国企相对非国企价格指数：专精特新（第四象限） |
| <!-- EPUB_IMAGE src="epub://OEBPS/images/chart-31-6b8fc713-fadc210c.png" alt="图31：行业内国企相对非国企价格指数：专精特新（第四象限）" --> |
| 数据来源：Wind，安信证券；2021年3月=100。 |

当然，也许有人觉得专精特新因自主可控等因素涉及安全关切，放在第一象限更合适，这无疑可以讨论。
