避免調控政策與經濟轉型方向相悖(圖)

2019年前三個季度的銀行卡消費支付總量已經年化超過100萬億人民幣。

文 | 徐然

隨著近年中國GDP增速逐步放緩，主流經濟學一直呼籲用金融放鬆和降息政策來支持經濟增長。但事實是自2016年我國金融清理開展以來，利率並沒有明顯下降，中國全口徑的信貸增速也已經放緩了將近一半。然而經濟增速仍保持了相對平穩，且主流經濟學觀點認為的係統性風險也並未出現。

與此同時，筆者在對金融數據，尤其是銀行卡消費支付數據、家庭金融資產數據及小微企業數據的分析後認為：現有的經濟統計數據不僅很可能低估了國內服務消費業增速以及中國經濟結構向服務業轉型進程，甚至沒有反映服務業可能已經開始擠壓製造業的情況。此外，在經濟結構快速轉變的背景下，中國特有的稅收體係反而會引導每次的信貸放鬆流向服務業、資本市場和各類資產投資，從而變相推高製造業的人力、租金、運輸、倉儲、原材料等成本，進一步造成對製造業的擠壓和產業空心化。

隨著政策可操作空間的收窄和人口紅利的結束，筆者認為一些主流政策建議與中國經濟的真實增速和結構難免有些南轅北轍。這些政策建議最終可能造成的產業空心化風險才是真正需要警惕的長期經濟金融風險。

首先，經過對金融數據的深度分析，筆者認為服務及零售業的增速由於統計的缺失可能被明顯低估。

根據人民銀行公布的支付統計數字，2019年三季度銀行卡消費支出依然保持將近25％的增長，遠遠高於社會零售總額8％左右的增速。而且這兩種增速的差距早已不再是銀行卡滲透率上升能夠解釋的。

2019年前三季度的銀行卡消費支付總量已經年化超過100萬億元人民幣，是零售消費品總額的三倍，相比2008年不到40％的水平已經提高了近十倍。雖然由於一些重複計算的因素，銀行卡消費支付總額並非等同於實際終端零售總額，但考慮到其總量已經是社會零售總額三倍的前提下仍舊能夠保持20％以上的增長，筆者認為官方零售數據很可能低估了服務性消費以及網上消費的規模。

筆者對家庭金融資產的分析也表明，中國家庭金融資產增速在2019年有明顯反彈。全口徑的家庭金融資產在2019年中接近150萬億元人民幣，2019年上半年年化增速接近14％。這一速度也明顯高於官方統計的可支配收入的增速。這兩個因素也可以部分解釋為什麽2019年在消費信貸增速明顯放緩的前提下，消費增速依舊維持健康穩定。

如果支付和金融數據更加真實地反映了中國消費和服務業的發展，那麽如果再過度刺激服務業的發展反而會擠壓製造業，並壓縮部分製造業的升級空間。 從需求方麵看，這可能會對工業品消費有替代和擠出效應，比如民眾購買滴滴出行服務滲透率遠高於出租車，大幅提高出行便捷，可能會降低居民購車需求。

另外從成本方麵看，在勞動力人口負增長，尤其是15歲－44歲人口每年下降近900萬的背景下，服務業的快速發展也會和製造業搶奪人力物力等資源，加大製造業的成本壓力。

此時如果依賴於現有的經濟框架，單純判斷製造業的壓力是需求問題，而因此減息和加大金融刺激力度，反而會適得其反。同時中國作為全球的生產基地，2009年的刺激政策或許已經表明中國要想以一國之力來平滑全球製造業的周期波動，代價過大。換言之，每一次中國的大放水，表麵上是為了刺激國內製造業需求，來推動全球的製造業發展，但換來的結果卻是國內金融風險、資產價格和各項成本的大幅攀升。

其次，考慮到中國特有的以基建拉動的發展模式，扶持企業的金融政策應當更審慎。

和很多發達國家相比，中國政府對經濟的補貼更多是通過大量優質且廉價的基建服務（廣義上包括交通運輸業、互聯網、工業園、水力、電力、學校和醫院等)。這個發展模式大大降低了小企業的創業成本，使很多勞動力不需要依附於大企業也可以融入複雜的產業分工。

根據中國人民銀行的數據統計，中國截至2018年底有小企業和個體工商戶1.1億家。即使在普遍認為經濟環境最困難的2018年，小企業和個體工商戶的數量仍舊增加了2000萬。筆者在和國內最大的支付平台交流時，了解到僅在其平台上就有1億家有支付記錄的麵向消費者的小微企業。這一數字是日本的近30倍，也是人口數量相近的印度的兩倍以上。

但在金融和貨幣政策上，中國也應考慮到這一特色及其產生的兩個問題。第一，由於對小微企業經濟活動的統計難度大，官方經濟統計數據漏記的概率較高。第二，創業成本低，創業企業多，並不意味著企業成活率也會高。最終的企業成活率還要看社會總需求的增長，而且反而會和創業企業數量成反比。比如中國小企業平均存續期隻有三年，遠遠低於美國和日本十年以上的平均值。在就業人口負增長和儲蓄率逐漸下行的背景下，同時對創業和企業存續進行大量補貼反而會對好企業和製造業有擠壓效應。

第三，中國特色的稅收體係在信貸放鬆時會強化服務業和虛擬經濟對製造業的擠壓。

中國的製造業和零售業承受了大部分的稅賦，卻沒有資本利得稅和房產稅，而且服務業的增值稅率也明顯低於製造業。也就是說，“實體經濟”稅率高，而“虛擬經濟”稅率低。要達到短期資本回報最大化, 除了投資房地產以外，投資一些互聯網服務業“獨角獸”也是最優選擇之一。同時中國完備的基建也大大降低了創業成本。這些都造成了資本更加偏好容易快速變現的服務行業。

比如近年很多商業模式都是通過大規模投資廣告大量獲客，但不追求盈利，同時希望快速在資本市場變現。在服務業低稅率和零資本利得稅的體係下，這種商業模式無疑成為了資本追逐的熱點。反觀製造業這邊：過長的投資周期，較高的增值稅率和不確定的產業周期都降低了其對資本的吸引力。

在這樣的條件下如果再加大金融刺激力度，會令大量市場資本沉迷於資產收購，並追逐沒有盈利的互聯網服務業“獨角獸”。資產價格的上漲和對服務業的過度投資無疑會加大製造業包括租金、人力、土地等的成本壓力。尤其是在全球製造業的下行周期，剛性成本壓力會把更多的資本和流動性趕向虛擬經濟從而加大產業空心化壓力。

近年來，很多發達國家已經意識到自己的經濟結構過於偏向消費和服務，正不遺餘力地想吸引製造業回流；同時很多發展中國家也意識到製造業是經濟發展的基石，並正致力於承接產業轉移。但發達國家曆史表明，一旦產業鏈徹底轉出，再想吸引製造業回流的難度非常大。

筆者並不否認近些年服務業發展對中國經濟發展的重要貢獻，但認為中國服務業發展在現階段還是應該與製造業的發展速度相匹配，並製定對製造業長期發展有利和與中國經濟特色相符的貨幣金融政策。這也包括尊重製造業自有的一些經濟和產能周期，而並非每次以製造業放緩作為推動貨幣和金融政策放鬆的借口。