券研究報告22023年利率債年度策略—烏云上有晴空師：李勇編號：S0600519040001員：徐沐陽?基本面拐點—政策暖風推動經濟“緩復蘇”。展望未來，服務業仍處于不景氣階段，其中從業人員PMI自2022年8月回落，體現出服務業需求不足且就業形有待好轉，當前失業率仍在較高水平；收入增長整體放緩，貧富差距擴大，制約居民消費意愿；家具、家電、建筑建工業企業利潤下行和外需回落不利于制造業投資，產業升級趨勢、寬松信貸環境支撐制高增長；土地購置費和施工竣工面積預示疲弱前景，但房地產寬松政策頻出，房市有望漸進回暖；逆周期調控下，基建投資助力抵10.2%。向“寬信用”政策的表述分別為“靈活適度”和“精準有力”，預計2023年以降準和存款利率下降驅動的LPR下調，以及結構型貨幣政策工具將繼續發力。-3.5%，專項債規模約為3.65萬億元。在2023年名義GDP130萬億元和赤字率3%的假設下，赤字規模為39000億元，中央和地方赤字分別為31200億元和7800億元(中央赤字對應國債，地方赤字對應地方政府一般債)。財政收入減稅降費?我們預計2022年四季度至2023年一季度將轉至“被動去庫存”階段。在主動去庫存階段中，10年期國債收益率總體呈下行走勢，而進入被動補庫存階段后，經濟形勢出現變化后，市場需要一段時間才能意識到此變化，因此利率在復蘇階段仍將在一段時間內維持下行，在復蘇期達到低點后出現回升。由于消費需求恢復的緩步性，庫存周期轉向“被動去庫存”階段的時間或將延后，則債券收益率的上行拐點將出現于2023年中。數據來源：國家統計局，東吳證券研究所231.基本面拐點？—政策暖風推動經濟“緩復蘇”2.政策拐點？—“寬貨幣”向“寬信用”3.債市拐點？—從居民杠桿和庫存周期觀察4.風險提示411.基本面拐點？—政策暖風推動經濟“緩復蘇”1.11.1疫情多發背景下，全年經濟以“穩增長”為主線?2022年以來，在新冠疫情擾動、輸入型通脹壓力加大、地緣政治風險加劇等不確定因素積聚的情況下，我國經濟下行壓力加劇。我國堅持穩字當頭、穩中求進的“穩增長”發展主線，科學防控、精準防控疫情，多措并舉著力穩定宏觀經濟。前三季度我國GDP累計同比增長3.0%：其中我國經濟實現平穩開局，一季度GDP當季同比增長4.8%；二季度疫情形勢嚴峻，對我國經濟的不利沖擊顯現，GDP當季同比增速僅為0.4%，并且低于市場預期；三季度疫情穩步受控，加上穩增長政策效果顯現，GDP當季同比增長3.9%，超圖1：中國GDP當季及累計同比增速(單位：%)500303052018/07911357912020/012020/03GDP:不變價:當季同比2020/057911352021/072021/0911GDP:不變價:累計同比03050709圖2：2022年全國本土新增確診病例(單位：例)000000 Wind51.21.2消費重回“壓艙石”地位，復蘇情況易受疫情擾動?消費重回“壓艙石”地位。2022年一季度最終消費支出對GDP增長的貢獻率為69.4%，仍然是三大需求中貢獻最大的項目，拉動GDP增長3.33%，是經濟增長的第一拉動力；二季度消費受疫情沖擊較大，當季貢獻率轉至負值，拉動GDP下降0.84%；三季度消費當季貢獻率回升至52.4%，拉動GDP增長2.04%，重回“壓艙石”地位。但與疫情前的2019年對比，當年最終消費支出對GDP累計同比的貢獻率和拉動率分別為58.6%和3.52%，目前消費尚未恢復元氣。?消費復蘇情況受疫情擾動較大。2022年1-11月社零累計同比降低0.1%：2022年1-2月，我國消費超預期恢復，社零累計同比增速達6.7%；3月中旬至四月底，疫情封控狀態下線上線下銷售皆受阻，4月社零當月同比降低11.1%，隨后持續回升、增幅逐月擴大，于6月重新實現正增長；進入三季度以來，消費復蘇情況主要受疫情、天氣及節假日出行情況三方面影響，8月-11月社零當月同比持續下行，于11月跌至-5.9%。圖3：最終消費支出的GDP增長貢獻率(單位：%)圖4：社零當月及累計同比增速(單位：%)0041.302021/032021/062021/092021/122022/03當季同比貢獻率累計同比貢獻率當季同比拉動(右軸)1.202022/062022/09累計同比拉動(右軸)86420002018/02468022468022468022468022462022/080數據來源：國家統計局，東吳證券研究所61.21.2消費展望：服務業仍不景氣，就業形勢有待好轉?服務業仍處于不景氣階段。2022年6月以來，我國服務業PMI逐月回落，于9月回落至榮枯線之下，11月達45.1%，整體處于不景氣階段；其中代表服務業需求的新訂單PMI于9月環比大幅回落7.6pct至41.6%，11月跌至41.4%，而從業人員PMI自8月回落，于11月達45.2%，體現出服務業需求不足且就業形勢愈加困難。?就業形勢有待好轉，當前失業率仍在較高水平。2022年我國城鎮調查失業率整體呈現“上升-下降-上升”的走勢，2019-2021年各年失業率仍相對較高，當前就業形勢仍有待好轉。圖5：服務業PMI(單位：%)50975圖6：城鎮調查失業率(單位：%)2018/0135791135791135791135791135791 計局，東吳證券研究所7030609120306091203060912030609120306091203060912030609?我國居民收入增長速度整體放緩。2022年前三季度我國居民可支配收入實際增長3.2%，中位數增長5.1%，分別較2020-2021年同期幾030609120306091203060912030609120306091203060912030609?貧富差距有擴大之勢。比較2016年至今的可支配收入均值與中位值占比，比值呈上升趨勢，反映出我國逐漸擴大的貧富差距，而此次疫情對低收入水平人群的消費沖擊更嚴重，長遠來看不利于消費回溫。圖7：居民人均可支配收入及中位數增速(單位：%)圖8：人均可支配收入均值與中位數比值864201.2 局，東吳證券研究所81.21.2消費展望：房地產后周期商品及汽車拖累社零總額?影響限額以上的社零的項目主要有房地產相關的家具、家電、建筑建材，以及汽車。2021年7-11月這幾類分項商品總計占到限額以上零售總額近40%。?家具、家電、建筑建材為房地產后周期產業，房地產銷售情況可作為其領先指標。雖然各類刺激房地產市場的政策頻出，但目前商品房銷售額累計同比仍處于深度負區間，家具、建筑及裝潢材料類、家用電器和音像器材類銷售額與商品房銷售額變化趨勢相同，因此與房地產市場息息相關的家具等銷售額也將持續低迷，對整體消費有所拖累。此外，隨著2022年購置稅政策的退坡，2023年汽車銷量存在不確定性。圖9：部分商品占限額以上零售總額比例(單位：%)圖10：房地產及其相關產品銷售額累計同比(單位：%)%08070807000204060802040608020406零售額:家具類:累計同比 零售額:建筑及裝潢材料類:082040608040608020406080204零售額:家用電器和音像器材類:商品房銷售額:累計同比060608累計同比 計局，東吳證券研究所9?穩投資政策持續發力，逆周期調控支撐經濟增長。2022年一季度資本形成總額對GDP增長的貢獻率為26.9%，拉動GDP增長1.29%；二季度中發揮逆周期調控優勢，當季貢獻率達66.4%，拉動GDP增長0.27%；三季度當季貢獻率達20.2%，拉動GDP增長0.79%。以疫情前的2019年為例，資本形成總額對GDP累計同比的貢獻率和拉動率分別為28.9%和1.73%。?制造業、基建投資中高速增長，房地產投資起色不大。2022年1-11月固定資產投資、制造業投資、基建投資(不含電力)累計同比增長5.3%、9.3%、8.9%，制造業投資、基建投資整體維持中高速增長。房地產開發投資方面，2022年以來累計同比增速持續下行，1-11月累計同比下降9.8%，整體表現低迷。以疫情前的2019年為例，固定資產投資、制造業投資、基建投資(不含電力)累計同比分別為9.9%、3.1%和3.8%。圖11：資本形成總額的GDP增長貢獻率(單位：%)圖12：固定資產投資及分項累計同比增速(單位：%)0006.906.900.206.902021/032021/062021/092021/122022/032022/062022/09當季同比貢獻率累計同比貢獻率當季同比拉動(右軸)累計同比拉動(右軸)543210002018/02468022 固定資產投資2019/0468022020/0246802242021/06 基建投資(不含電力)2021/082021/10224680房地產開發投資 計局，東吳證券研究所10?制造業景氣度在榮枯線上下徘徊，需求端回落更多。2022年除4月PMI降至低位以外，1-11月制造業PMI在榮枯線上下徘徊，11月達48.0%，1-11月均值約49.3%，位于不景氣階段。其中，代表需求端的新訂單PMI和新出口訂單PMI分別自2022年7月以來、2021年5月以來一直位于榮枯線之下，2022年11月分別達46.4%、46.7%，代表供給端的生產PMI達47.8%，2022年1-11月均值分別約48.4%、47.2%、49.7%，分別較2021年均值回落2.5pct、1.3pct、2.0pct；總的來說，需求端景氣程度不及供給端，且內需景氣度回落幅度更大。?當前存在產能閑置現象。我國復工復產仍不完全，相較疫情前，產能利用率仍有提升空間，前三季度各季度制造業產能利用率相當，Q1-Q3產能利用率均值約75.7%，低于2019年、2021年均值1.3pct、2.1pct。圖13：制造業PMI(單位：%)圖14：制造業產能利用率(單位：%)50135791132019/057911 PMI:新訂單357911357911357 PMI:新出口訂單PMI:生產0911032018/0579113579113產能利用率:制造業:當季值2020/0579113579113產能利用率:制造業:累計值050709數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所110206020602060206020602060206020602060206020603040506070809010203040506070809?出口交貨值占比較高行業的增速回落，外需回落不利于制造業投資。電子設備、電氣機械、通用設備、汽車、金屬制造業出口交貨值占比較高，加起來在70%左右。除汽車制造業外，其余行業的出口交貨值當月同比均在下滑，外需回落不利于制造業投資。圖15：高技術產業投資累計同比(單位：%)00圖16：部分行業出口交貨值占比(單位：%)%2022-062022-072022-082022-092022-10圖17：部分行業出口交貨值當月同比(單位：%)00 金屬制品業數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所12?產業轉型升級趨勢下高技術產業投資向好增長。2022年以來制造業產業轉型升級勢頭不減，1-11月高技術產業投資累計增長19.9%，其中高技術制造業、高技術服務業分別增長23.0%、13.2%，對2022年1-11月制造業的中高速增長及后續增長情況予以支撐。?寬松信貸環境助力實體經濟恢復，支撐制造業投資維持高增長。2022年以來，多項穩投資政策如降息、降準、設立再貸款工具出臺，為企業生存與發展提供有利環境；前三季度貸款加權平均利率持續下行，其中企業貸款利率達4.0%，較2021年末下降0.57pct，較2021年同期下降0.59pct，為企業融資、投資予以助力。5050圖18：高技術產業投資累計同比(單位：%)2022/022022/032022/042022/052022/062022/072022/082022/092022/102022/11圖19：貸款加權平均利率(單位：%)50數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所131.31.3房地產寬松政策頻出，房市有望漸進回暖0000?房地產寬松政策頻出。2022年9月底以來，多項房地產寬松政策出臺，包括對購房者、房企兩方面的寬松政策。其中具有代表性的有：9月末，“階段性調整差別化住房貸款利率下限”、“對購房人予以退稅優惠”、“下調首套個人住房公積金貸款利率”的刺激政策密集出臺，刺激購房需求；11月11日，“金融支持地產16條”措施出臺，緩解房企的項目交付和資金壓力、滿足優質房企的融資圖20：商品房銷售額和銷售面積累計同比(單位：%)表1：地產寬松政策梳理(部分)部門會議/文件/出處對應2022/10/24央行、外匯局人民銀行黨委、外匯局黨組認真傳達學習黨的二十大精神會議保交樓，穩民生2022/11/08交易商協會“第二支箭”延期并擴容支持民營企業債券融資再加力民營企業債券融資工具2022/11/09中債信用增進公司關于接收民營企業債券融資支持工具房企增信業務材料的通知民營企債券融資2022/11/11央行、銀保監局關于做好當前金融支持房地產市場平穩健康發展工作的通知16條措施2022/11/14央行、銀保監會、住建部關于商業銀行出具保函置換預售監管資金有關工作的通知房地產預售監管資金數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所141.31.3房地產投資展望：土地購置費和施工竣工面積預示疲弱前景?土地成交價款指標表明土地購置費承壓。土地購置費是分期按照實際支付計入的，而土地成交價款是當期成交一次性計入的，因此，土地成交價款領先于土地購置費。截至2022年11月，土地成交價款累計同比-47.7%，年內連續下滑，對2023年的土地購置費造成?建安費用與施工面積、竣工面積關系密切。截至2022年11月，施工面積累計同比-6.5%，竣工面積累計同比-19%，施工面積累計同比年內持續下探，而竣工面積則有所回升，將支撐安裝工程費用。00圖21：土地成交價款和土地購置費累計同比(單位：%)02040608060802040608020406本年土地成交價款:累計同比08080204060802土地購置費:累計同比04060800圖22：房屋施工和竣工面積將影響建安費用(單位：%)0204060808020406080204房屋施工面積:累計同比060806080204060802房屋竣工面積:累計同比040608數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所15?逆周期調控力度加強，基建投資為“穩增長”主要抓手。2022年5月31日，國務院辦公廳正式發布《扎實穩住經濟的一攬子政策措施》，指出“加快2022年已下達的3.45萬億元專項債券發行使用進度，在6月底前基本發行完畢，力爭在8月底前基本使用完畢”；還有6000億元(3000+3000)政策性開發性金融工具，及10月底前發行完畢的“5000多億元專項債限額”；此外，2023年地方政府新增專項債提前批額度已經下達給地方，專項債中大部分資金投向于基建。基建投資占比約固定資產投資的三分之一，其增長對投資整體增速形成有力支撐。?大型工程機械產量回升，基建項目有序開展。由于基建項目多是大型工程類項目，因此對大型動力機械需求較大，通過觀測挖掘機以及拖拉機數量可以對基建投資表現進行分析預判。2022年10月，大中型拖拉機產量累計同比3.63%，年內首次轉正，預示著基建項圖23：基建投資占固定投資完成額比例(單位：%)圖24：大型動力機械產量回升(單位：%)%2016/0258125812018/022018/052018/082018/112581258125812581基建投資(不含電力)占比基建投資占比000305070901030709010305070901030507產量:大中型拖拉機:當月同比090109010305070901產量:挖掘機:當月同比03050709數據來源：數據來源：Wind，東吳證券研究所161.41.4出口對經濟增長作積極貢獻01030507091101030507091101030507091101030507091101030507091107.403.70?出口對經濟增長作積極貢獻。2022年一季度貨物和服務凈出口對GDP增長貢獻率為3.7%，拉動GDP增長0.18%；二季度當季貢獻率為244.8%，拉動GDP增長0.98%01030507091101030507091101030507091101030507091101030507091107.403.70。?進口、出口整體實現正增長，近月以來稍顯疲弱。2022年1-11月出口、進口金額累計增速分別為9.1%、2.0%。出口方面，2022年1-7月出口金額當月增速整體位于較高水平，其中5-7月當月同比超16%且逐月走高，主要受貨物集中清關、海外產業鏈尚未恢復完全、國內產業鏈復工復產推進加快的影響；7月后，出口增速逐月回落，且回落幅度較大，11月出口增速環比回落8.4pct至-8.7%。進口方圖25：貨物和服務凈出口的GDP增長貢獻率(單位：%)244.80335.805002021/032021/062021/092021/122022/032022/062022/09當季同比貢獻率累計同比貢獻率當季同比拉動(右軸)累計同比拉動(右軸)543210圖26：出口金額和進口金額增速(單位：%)0出口金額:當月同比進口金額:當月同比 計局，東吳證券研究所171.41.4出口展望：領先指標傳遞信息偏負面?作為出口情況的領先指標，貨物吞吐量和新出口訂單PMI傳遞信息偏負面。疫情防控致使運輸受阻，2022年上半年全國主要港口貨物吞吐量累計同比持續回落，1-6月達-0.8%，下半年起增速企穩回升，1-10月達0.5%；但考慮到基數效應及全年整體走勢，該指標反?我國出口受外需、國內及海外產業鏈修復情況等因素影響。其中在外需方面，當前在海外經濟體收緊貨幣政策的大環境下，外需或將收縮，而國內外產業鏈皆在修復進程中，而在我國疫情防控政策下修復進程易被暫停、打亂，預計2022年12月出口增速仍為負值，在2023年增速受基數效應全年增速回落明顯。50圖27：主要港口貨物吞吐量累計增速(單位：%)圖28：新出口訂單PMI(單位：%)50 Wind181.51.5通脹壓力整體溫和可控?CPI總體溫和上漲，PPI逐月回落至負增長。2022年1-9月CPI當月同比增速總體走高，其中主要是食品項價格(主要是豬肉價格)走，生產資料價格(主要是能源價格)回落也是原因之一，11月PPI當月同比達-1.3%，與10月持平，1-11月PPI同比中樞約4.7%.?后續展望：在當前寬貨幣寬信用環境下，我國通脹壓力整體溫和可控，需要警惕通脹的滯后效應，預計2023年CPI同比中樞維持溫和上漲，PPI同比中樞位于較小負值區間。50圖29：CPI當月同比(單位：%)01040710014701470CPI:當月同比12019/0470147014701470食品項非食品項圖30：PPI當月同比(單位：%)500101042016/070147014701PPI:全部工業品:當月同比2019/0470147014701470 Wind191.61.62022年：社零、投資、進出口增速預測?社零：計算2019-2021年各月社零當月值均值，預計12月狀態與2022年4-6月相似，計算2022年4-6月社零當月值與當月值均值的差值月值均值+4-6月差值；預計12月社零當月同比增速為-0.6%，全年社零增速達-0.1%。?投資：先預測制造業、基建、房地產投資：以2019-2021年(基建投資剔除2020年，下同)前11個月累計值占全年比值的均值作為2022年前11個月投資累計值占全年值比值的預測，則可用前11月的累計值除以2019-2021年前11月的全年占比均值，得到2022年全年的累計值預測值，并用2019-2021年12月當月占全年比例的均值，作為2022年12月份各月占比預測值，則12月當月值=2022年全年值*2019年至2021年12月當月占比均值。由此預測出三個細分項的的各月累計值后，我們比較了2015-2021年每月三項投資細分項累計值加總和固定資產投資完成額累計值的情況：用三大分項之和除以固定資產投資完成額，發現各年的比例不相同，而2022年前11個月的比例和2021年前11個月的比例較相似，因此我們以2021年12月的比例作為對2022年12月該比例的預測值，即2022年1-12月的固固定資產投資增長5.1%，其中制造業投資增長9.1%，基建投資增長11.7%，基建投資(不含電力)增長9.0%，房地產投資降低10.0%。?進出口：計算2019-2021年12月進口/出口當月值環比增加值均值，12月進口/出口金額=11月進口/出口金額+環比增加值均值；以美元 研究所測算20?我們選取2017年至2022年10月的數據，以工業增加值當月同比增速為因變量，其中2021年增速是2020-2021年增速的幾何平均值；并以當月生產PMI和上月生產PMI的對數值作為自變量，進行擬合回歸，最終得到回歸方程為工業增加值當月同比=46.17*當月生產PMI+9.48*上月生產PMI-214.54，擬合優度超70%。2022年11月及以前的生產PMI已公布，預計12月生產PMI仍處于榮枯線之下，小幅回升至10月的水平；代入回歸方程后，并對結果進行誤差調整。圖31：工業增加值當月同比實際值和擬合值(單位：%)50 nd?我們選取2017年至2022年10月的數據，以服務業生產指數當月同比增速為因變量，其中2021年增速是2020-2021年增速的幾何平均值；以當月商務活動PMI、當月服務業從業人員PMI和上月服務業從業人員PMI的對數值作為自變量，進行擬合回歸，擬合優度超80%，回歸方程為服務業生產指數當月同比=26.93*當月商務活動PMI+40.04*當月服務業從業人員PMI+65.13*上月服務業從業人員-508.2986420-8圖32：服務業生產指數當月同比實際值和擬合值(單位：%) d?我們選取2017年至2022年三季度的數據，以GDP(不變價)當季同比增速作為因變量y，并采用工業增加值當月同比增速和服務業生產指數當月同比增速兩個指標，對二者作當季幾何平均處理，即以1-3月的當月同比幾何平均值作為一季度的當季同比增速，4-6月的當月同比幾何平均值作為二季度的當季同比增速......以此類推；最后以計算得到的工業增加值當季同比和服務業生產指數當季同比作為自變量x1、x2，與GDP(不變價)當季同比增速進行回歸擬合，得到方程y=1.873+0.266*x1+0.351*x2，擬合優度超97%。通過前文預測出的工業增加值和服務業生產指數當月同比增速算出相應的當季同比，可估算GDP(不變價)增速。?預計2022年四季度GDP(不變價)當季同比為2.7%，全年增速為2.9%。圖33：GDP(不變價)當季同比增速及擬合值(單位：%)50 Wind231.61.62022年：GDP增速預測：GDP(現價)增速?先計算GDP平減指數：以2010-2022Q3的CPI/PPI累計同比為自變量，與因變量GDP平減指數累計同比做回歸，擬合優度84%，方程為：GDP平減指數累計同比=0.75*CPI累計同比+0.44*PPI累計同比+0.51。分別對CPI、PPI當月同比增速進行預測，并將當月同比轉換成累計同比，代入公式得到結果后，進行誤差調整，最終得到Q4平減指數累計同比預測值。?根據公式，由于“當期GDP平減指數=當期GDP(現價)絕對值/當期GDP(不變價)絕對值*100”，且“當期GDP(不變價)絕對值=上期GDP(現價)絕對值*(1+當期GDP(不變價)同比/100)”，因此可推導出公式“當期GDP(現價)絕對值=上期GDP(現價)絕對值*(1+當期GDP(不變價)同比/100)*(1+當期GDP平減指數累計同比/100)”。?對于Q4，其中上期GDP(現價)絕對值已知，當期GDP(不變價)同比和GDP平減指數累計同比已預測出，進而可算出GDP(現價)累計值，相減得到當季值，最終算得當季同比、累計同比。預計2022年四季度GDP(現價)當季同比為3.5%，全年增速為5.4%。圖34：GDP(不變價)當季同比增速預測(單位：%)50圖35：GDP(現價)當季同比增速預測(單位：%)50GDPGDPGDP:現價:累計同比GDP:現價:當季同比Wind24?2010年以來，我國經濟增速總體下滑：2010-2011年GDP(不變價)增速超10%，2012-2015年增速位于7%-8%區間，2016-2019年增速位于6%-7%區間，2020-2021年GDP增速幾何平均值約5.1%，2020-2022年Q3GDP增速幾何平均值約4.4%；預計2022年兩大風險因素——疫情和房地產，在2023年情況將有所好轉，在低基數背景下，2023年全年增速有望回升至5%。此外，各季度GDP(不變價)占全年GDP比值呈現一定的相似性，總體來說占比逐季增長，且不同年份下同季度的占比相似；以2017-2021年(除2020年)各季度占比均值作為2023年各季度占比的預測值，推算出各季度GDP(不變價)。?按照支出法，可相應將GDP分解為最終消費支出、資本形成總額和貨物與服務凈出口三大分項，并與中頻指標社零、固定資產投資完成額、貿易差額有密切聯系?？赏ㄟ^三大分項與中頻指標之間的數值關系，對2023年社零、固定資產投資、出口金額增速進行預測。具體方法如下：①預測2023年三大分項絕對值：2017年以來，最終消費率、資本形成率基本穩定；以2023年GDP*2019-2021年(除2020年)最終消費率均值算得最終消費支出，2023年GDP*2019-2021年資本形成率均值算得資本形成總額，剩余部分為貨物和服務凈出口。②預測2023年中頻指標絕對值：2019年-2021年，社零占最終消費支出70%-80%，固定資產投資占資本形成總額110%-130%，貿易差額增速與貨物和服務凈出口(以美元計價)增速可建立回歸方程，且貿易差額占出口金額10%-25%。根據中頻指標與三大分項之間的數值關系，對全年的社零、固定資產投資、出口金額予以測算。③預測中頻指標季度值：根據“以往季度占全年比值均值*全年預測值”算得中頻指標的各季度累計值；其中固定資產投資中，制造業投資、房地產投資、基建投資則根據“以往季度這三項投資額占固定資產投資比例均值*對應固定資產投資累計值”預測得到。④對于計算出的結果，我們將作適當調整。 券研究所測算注：最終消費率=最終消費支出/支出法GDP，資本形成率=資本形成總額/支出法GDP25表2：2022-2023年GDP增速及消費投資出口項增速預測(單位：%)項目2022Q42022年2023Q12023Q22023Q32023Q4實際GDP當季同比2.72.27.84.8實際GDP累計同比2.92.92.2名義GDP當季同比.54.497.9名義GDP累計同比4.4777.0項目202212社零-0.6-0.14.87.247.4固定資產投資3制造業投資.157.47.8房地產開發投資-6.6-3.3-0.90.7基建投資7.78基建投資(不含電力).07.67.06-8.37.2-9.3-7.3-3.8進口金額-6.30.6.94 數據來源：東吳證券研究所預測26%-5.5%時表3：4.5%-5.5%全年GDP增速下對應的消費/投資/出口累計同比增速(單位：%)GDP假設5DP34567896789P678956789567893456789789發投資基建投資(不含電力)計同比01245 27010203040506070809010203040506070809010203040506070809010203040506070809010203040506070809010203040506070809010203040506070809圖36：CPI當月同比預測(單位：%)86420圖37：PPI當月同比預測(單位：%)?CPI、PPI當月同比：以2017年-2022年10月CPI(PPI)當月同比的翹尾因素和CPI(PPI)新漲價因素為自變量，CPI(PPI)當月同比，建立回歸方程：CPI當月同比=0.758*CPI翹尾因素+0.688*CPI新漲價因素+0712，擬合優度超60%；PPI當月同比=0.921*PPI翹尾因素+0.980*PPI新漲價因素+0.524，擬合優度近90%。翹尾因素可由CPI(PPI)環比計算得到：當年n月CPI翹尾因素=((1+上年(n+1)月CPI環比)*(1+上年(n+2)月CPI環比)*……*(1+上年12月CPI環比)-1)*100；新漲價因素可由CPI(PPI)環比計算得到：如2022年7月新漲價因素=((1+2022年1月環比)*(1+2月環比)*...*(1+7月環比)-1)*100，而預測月的環比數據我們用近5年同月環比均值作為預測值。利用回歸方程計算當月同比，并對不合理的值作誤差調整。?2023年CPI同比中樞約2.0%，其中1、2月由于低基數效應同比或將接近3%，全年整體溫和上漲；PPI同比中樞約-0.2%，由于基數效應，前7個月總體為負并于后期轉為小幅正增長。 Wind281.61.62022-2023年：社融/信貸/M2增速預測2年?社融/信貸預測方法相同：選取2011年以來與2022年春節日期相近，即1月底2月初的年份——2011、2014、2017、2019-2020年。(1)方法一：計算該5年每月當月社融(信貸)占全年比值，并取均值。由于2022年前11個月數據已出，因此用前11月絕對值除以上述5年1-11月占比均值的和，可計算得到2022年全年的社融(信貸)的量，而12月可通過“2022年全年量*上述5年中12月的占比”計算出當月預測值(下文簡稱“預測值一”)；(2)方法二：計算該5年12月當月值環比增加值均值，則12月當月值=11月當月值+12月環比增加值均值，下文簡稱“預測值二”)；將預測值一、預測值二取均值，作為最終預測值。?M2：對于12月M2當月值(即環比增加值)，我們以2019-2021年12月的環比增加值均值作為預測值，則M2可由“上月M2+該月M2環比增加”來算得，進而算得M2增速。：2022年金融數據預測22-0122-0222-0322-0422-0522-0622-0722-0822-092022-102022-112022-12社融當月值(萬億元)65467社融存量同比(%)新增人民幣貸款當月值(萬億元)17M2同比(%) Wind291.61.62022-2023年：社融/信貸/M2增速預測3年?社融：上文我們預測得到2023年名義GDP增速約7%，根據“社融增速與名義GDP增速基本匹配”的說法，我們預計2023年全年社融規模增速約7%，可計算得全年新增社融規模。選取2011年以來與2023年春節日期相近，即1月中附近的年份——2012、2020年；計算這兩年1-12月每月社融當月值占全年比值，以這兩年的均值作為2023年的當月占比預測值，即2023年1月社融當月值=2023年全年?M2：對于M2當月值(即環比增加值)，我們以2020-2022年對應月份的環比增加值均值作為預測值，則M2可由“上月M2+該月M2環比增加”來算得，進而算得M2增速。：2023年金融數據預測23-0123-0223-0323-0423-0523-0623-0723-0823-092023-102023-112023-12社融當月值(萬億元)72593549社融存量同比(%)M2同比(%) Wind302.12.12022年貨幣政策回顧—克制的寬松9755R0下調5BP、15BP和15BP。其中5年期LPR單獨下調受到了降準以及存款利率下調的推動。整體而言，貨幣政策仍處于寬松周期內。結9755R0?量：存款準備金率于2022年4月和12月分別下調25BP。2003-2021年期間，每次降準或升準的變化幅度均為50BP，而2022年的兩次降準幅度均較為克制。相較于降息，降準能夠釋放出銀行的中長期資金，緩解銀行擴表的約束，但由于2022年的資金利率已經較低，圖38：LPR及MLF利率(單位：%)圖39：大型金融機構存款準備金率(單位：%)單單次調整幅度均為25BP 貸款市場報價利率(LPR):5年 源：Wind，東吳證券研究所預測322.12.12023年貨幣政策展望—精準有力表6：2022年貨幣政策執行報告22Q122Q222Q333DP克蘭危機導致風險挑戰增多，我國經濟發展環境的復雜性、嚴峻性、不確定性上升。同時要看到，旋余地廣，具有強大的韌性和活力，又有超大規部環境更趨復雜嚴峻，國內經濟恢復，但要警惕結構性通經濟明顯回升，總體呈現恢復向好發展固。但要看到，我國構建新為充足，有效需求的恢復勢強、潛力大、活力足，長期。物價漲幅總體溫和，但要壓力。路大對實體經濟的支持力度，穩字功能，落實好穩企業保就業各項金融政裕，增強信貸總量增長的穩定性，保持貨社會融資規模增速同名義經濟增速基本持宏觀杠桿率基本穩定。結構性貨幣政策好“加法”，引導金融機構合理投放貸融資源向重點領域、薄弱環節和受疫情企業、行業傾斜。密切關注物價走勢變健貨幣政策實施力度，發揮好貨幣政策工具定、內部均衡和外部均衡，堅持不搞“大水漫不超發貨幣，為實體經濟提供更有力、更高支持。保持流動性合理充裕，加大對企業的基礎設施領域建設，保持貨幣供應量和社會融模合理增長，力爭經濟運行實現最好結果。密國內外通脹形勢變化，不斷夯實國內糧食穩保持物價水平基本穩定。結構性貨幣政策工和貨幣政策調整的溢出影響，以我為主兼顧內外平衡。和長期、經濟增長和物價穩定、內部均衡和部均衡，堅持不搞“大水漫灌”，不超發貨幣，經濟提供更有力、更高質量的支持。保持流引導商業銀行擴大中長期貸款投放，保持貨量和社會融資規模合理增長，力爭經濟運行好結果。高度重視未來通脹升溫的潛在可能別是需求側的變化，不斷夯實國內糧食穩產能源市場平穩運行的有利條件，做好妥善應持物價水平基本穩定。密切關注主要發達經體經濟走勢和貨幣政策調整的溢出影響，以我為主兼顧內外平衡。專欄1健全現代貨幣政策框架取得明顯成效視角實施金融控股公司監管專欄3建立存款利率市場化調整機制穩定立法建設專欄1金融政策落地生效，助力經濟回升向好專欄2人民幣在特別提款權(SDR)貨幣籃子中的權專欄3近年來信貸結構的演變和趨勢實現預期目標，但應警惕結構性專欄1合理看待存貸差擴大發性金融工具作用，助力基礎經濟大盤分城市首套住房貸款利率下限持基本穩定有堅實基礎數據來源：中國人民銀行，東吳證券研究所預測憂，屆時或將限制寬松政策的實施；(2)對于穩定宏觀杠桿率的要求下降。為了實現經濟的增長，一方面需要政府加杠桿，另一方精準有力”，預計2023年的結構型貨幣政策工具將繼續發力。：中央經濟工作會議對比我國經濟發展面臨需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力。世紀疫情沖擊下，百年變局加速演進，外部環境更趨復雜嚴峻和不確定。經濟韌性強、潛力大、活力足，各項政策效果持續顯現，明年經濟運各方面要積極推出有利于經濟穩定的政策，政策觀政策要穩健有效，要積極實施積極的財政政策政策，財政政策和貨幣政策要協調聯動，跨周期和逆要有機結合。實施好擴大內需戰略，增強發展內幣策調控力度，加強各類政策協調配合，形成共促高質量策要提升效能，更加注重精準、可持續。要保證財政加快支出進度。實施新的減稅降費政策，強化對中小微工商戶、制造業、風險化解等的支持力度，適度超前開息等工具，在有效支持高質量發展中保障財政可持續和地方政準有力。要保持流動性合理充裕，保持廣義貨幣供應 2.12.12023年貨幣政策—精準發力?2022年LPR呈現“非同步”下調特征，即在MLF未下調的情況下出現調降。LPR的形成方式為“MLF+加點”，而加點則與銀行負債成本相關。降成本存在兩大驅動因素，即全面降準和存款利率市場化改革。?驅動因素一(全面降準)：預計2022年12月全面降準降低LPR報價行負債成本0.3BP?驅動因素二(存款利率市場化改革)：2022年9其中，3年期定期存款利率下調最多，達到15BP，其他期限存款利率均下調10BP。LPR后續有進一步下調空間。表8：2022年12月全面降準對銀行負債成本影響(%)MLF利存款總額 (萬億元)長期資金(億元)(億元)(BP)2.753600400.3圖40：42家上市銀行平均付息率下降(單位：%)504.314.162.252.252.29021003平均平均付息率凈利差2022半年報2021年報 源：Wind，東吳證券研究所預測35?結構型政策工具自2021年開始逐步發力，以1.75%的1年期利率發放貸款。針對16400億元結構型工具能夠撬動的銀行信貸資金規模，我們采用了兩種方式進行測算：?2022年4月18日召開的全國保障物流暢通促進產業鏈供應鏈穩定電視電話會議中提出，通過2000億元科技創新再貸款和用于交通物流領域的1000億元再貸款撬動1萬億元資金，若按照該比例進行測算，則16400億元的結構型工具將撬動5.5萬億元的資金；?不同的結構型工具，央行對于貸款本金的支持比例不同，如碳減排支持工具，央行按貸款本金的60%予以低成本資金支持，因此其撬動的資金我們計算得8000/60%，而設備更新改造專項再貸款的支持比例為100%，其撬動資金則為原本的2000億元額度。若按照這一方法計算，則撬動資金為2.3萬億元。表9：結構型貨幣政策工具利率(1年期)(億元)清潔能源、節能減排、碳減金融機構款煤炭清潔高效利用、煤炭開工農中建交、開發銀行、進出口銀行貸款新企業金融機構000貸款浙江、江蘇、河南、河北、江西試點，普工農中建交、開發銀行、進出口銀行00款道路貨物運輸經營者和中小微物流(含快遞)企業工農中建交、郵儲、農發行教育、衛生健康、新型基礎設施等10個領域構000 020406080204060802040608020406080204060802040608020406080204060802040608?收入方面：自然口徑下的一般公共預算收入累計同比仍為負。一方面，企業經營承壓，居民消費意愿不足，導致企業所得稅和國內消費稅等稅種收入下降；另一方面，留抵退稅令國內增值稅收入下降，若扣除留抵退稅因素，一般公共預算收入累計同比2022年均為正值。政府性基金收入與土地財政緊密相關，房地產市場低迷，令其累計同比處于深度負值區間。?支出方面：一般公共預算支出維持穩定，在收入端承壓的背景下，支出端完成進度迎頭趕上。政府性基金支出受其收入端拖累明顯，即使推出專項債和政策性金融工具，仍然難扭轉頹勢。50圖41：一般性公共預算收小于支(單位：%)圖42：支出端進度加速(單位：%)%%支出進度14%24%30%37%48%55%62%71%77%圖43：政府性基金支出受收入拖累00全國政府性基金收入:累計同比全國政府性基金支出:累計同比 源：Wind，東吳證券研究所372.2.22023年財政政策—加力提效(國債供給維持高位)?赤字率：回顧2016年以來的赤字率目標，除2020年和2021年受新冠疫情沖擊外，均在3%及以下。當前經濟內生動力不足，急需貨幣和財政協同發力，因此預計2023年赤字率為3%-3.5%，專項債規模約為3.65萬億元。?赤字規模(債券供給)：近年來，中央財政赤字占比逐年增加，2022年中央財政赤字與地方財政赤字的比例為8：2，在2023年名義GDP130萬億元和赤字率3%的假設下，赤字規模為39000億元，中央和地方赤字分別為31200億元和7800億元(中央赤字對應國債，地方赤字對應地方政府一般債)，對比來看2022年截至12月16日的國債凈融資額約為25298億元，2021年為23283億元。圖44：中央財政赤字占比逐年增加(單位：億元、%)000002016201720182019202020212022中央財政赤字地方財政赤字中央占比(右軸)地方占比(右軸)%表10：不同赤字率情景下的赤字額(單位：億元)赤字率赤字額地方赤字3%390003120078003.2%416003328083203.5%45500364009100 源：Wind，東吳證券研究所382.22.2財政收支結構—加力提效(減稅降費，保障民生)節能環保交通運輸城鄉社區事務農林水事務?財政收入方面減稅降費，財政支出方面重點保障民生領域。節能環保交通運輸城鄉社區事務農林水事務?財政收入：2022年減稅降費是政策重點，主要包括留抵退稅，緩繳社保費和減征乘用車購置稅等，預計該類政策仍將是2023年的重?財政支出：2022年11月各項財政支出中，教育、社會保障和就業、衛生健康的民生類支出當月同比維持正值，遠超基建類和其他類支出。疫情前的2016-2019年，衛生健康支出的年度累計同比約為10%，而2022年的累計同比為15%，表明在疫情防控上的開支較大，多出約960億元。其他類當前不是政策的重點支持對象，而基建類則可依靠政策性金融工具，因此預計2023年民生類支出的預算將較。表11：2022年部分減稅降費政策圖45：2022年11月各分項財政支出當月同比(單位：%)政策新出臺政策加大制造業等行業增值稅期末留抵退稅力度(11項)加大小微企業增值稅期末留抵退稅力度航空和鐵路運輸企業暫停預繳增值稅公共交通運輸服務免征增值稅展期政策生產性服務業納稅人進項稅額加計抵減(14項)延續施行全年一次性獎金等個人所得稅優惠延續施行個稅匯算清繳政策上市公司股權激勵單獨計稅政策0047.43文化旅文化旅游體育與傳媒科學技術 源：Wind，東吳證券研究所393.13.12022年以來債市回顧?以1年期國債收益率作為短端代表，以10年期國債收益率作為長端代表，截至2022年12月30日，短端利率從2.2529%下行15.6BP至BP3%。直至11月前，債券市場整體為“牛市”，且呈現“低波動”特征。?具體來看，可分為三個階段：推出，但經濟和社融數據未見明顯好轉?階段二(寬松流動性帶來的收益率下行期)：DR007長時間處于政策利率中樞之下，由于2022年8月的超預期降息，DR007的月度均值下行至1.4%?階段三(政策拐點帶來的收益率上行期)：防疫政策和地產供給端政策的拐點，帶來了經濟復蘇的強勁預期，同時銀行理財市場的圖46：2022年以來債市回顧(單位：%)2022-01-042022-02-042022-03-042022-04-042022-05-042022-06-042022-07-042022-08-042022-09-042022-10-042022-11-042022-12-04DR0071年期國債收益率10年期國債收益率(右軸) Wind413.23.2居民杠桿率——整體呈上升趨勢?居民宏觀杠桿率整體呈上升趨勢，2021年以來增幅放緩。國際清算銀行(BIS)和國家資產負債表研究中心(CNBS)均給出了居民宏觀杠桿率的數據。BIS公布的最新數據顯示，22Q1中國居民部門的杠桿率是61.4%；而根據CNBS公布的最新數據，2022Q3中國居民部門的杠桿率是62.4%。從整體趨勢上來看，2008年開始，我國宏觀居民杠桿率開始快速上升。2021年是增速拐點，2021年往后杠桿率增速放緩，2021年至2022Q3杠桿率圍繞62.2%的中樞值小幅波動。圖47：中國居民宏觀杠桿率(單位：%)0%%%0%%20062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022-32022-62022-9BIS居民杠桿率CNBS居民杠桿率 Wind423.23.2居民債務收入比——逐年攀升?居民償債負擔逐年攀升，2021年債務收入比達到143.4%。債務收入比的分母是可支配收入，而可支配收入有兩個統計口徑：一是國民收入核算的口徑，另一個是城鄉一體化住戶調查的口徑。對比數據發現，在城鄉一體化口徑下，居民平均收入的值更低，約占GDP核算口徑的70%-80%。兩個口徑計算出來的債務收入比均表明，居民償債負擔近年來保持快速上升趨勢。2021年，我國居民平均債務收入比(城鄉一體化口徑下)達到143.4%。圖48：兩個口徑下的人均可支配收入(單位：元)圖49：兩個口徑下的債務收入比(單位：%)00000000000201320142015201620172018201920202021201320142015201620172018201920202021 Wind433.33.3居民債務結構拆解?住房貸款占整體居民貸款比重最大，房貸增速與居民負債增速同步。根據央行披露的金融機構信貸收支表數據，對居民的債務情況進行拆解。居民貸款分為消費性貸款和經營性貸款，2021年前者占比近八成。進一步地，根據期限是否超過一年，可劃分為短期貸款和中長期貸款。其中，消費性中長期貸款占比最高(2021年達64%)，圖50：2021年居民各類貸款占比(單位：%)圖51：房貸增速與居民負債增速同步(單位：%)201320142015201620172018201920202021 Wind443.33.3居民杠桿縱向分析?房價上漲推高居民杠桿，土地制度是房價上升的關鍵原因。居民杠桿率在2008年至2021年13年間，增加了43.7個百分點。同樣快速上升的還有我國的住房價格，而特殊的土地制度是我國房價持續上行的關鍵原因。其背后完整的邏輯鏈條是：土地供給由國家統一管控—>地方政府通過出讓土地獲得財政收入—>把收入投向基建項目發展地方GDP—>基建的完善推動了地價的上漲—>地價再推動房價上漲。房價上漲再通過刺激住房貸款，推高居民杠桿。?居民杠桿率的變動呈現出階段性的差異化特征。我國居民杠桿的變化可大致劃分為三個階段。第一階段是2008年至2015年，為快速上升期；第二階段是2016年至2020年，為政策轉變下的上升期；第三階段是2021年至今，為平穩波動期。圖52：居民杠桿率變化的三個階段(單位：%)0%%2016201720182019202020212022-32022-62022-9居民杠桿率杠桿率增長量(右軸)% Wind453.43.4居民住房貸款上漲基本不變看不準?房價和住房銷售的走勢與住房貸款正相關。從房價、住房銷售面積、住房貸款余額的同比數據中，可以發現三者走勢正相關。由此得到兩個結論：上漲基本不變看不準榮發展，持上漲預期，因而更愿意貸款買房。相反，在房地產持續低迷時，居民不愿貸款買房或者推遲貸款買房。根據央行的儲戶。圖53：房價和住房銷售與住房貸款正相關(單位：%)40%30%20%同比圖54：2022年三季度居民房價預期情況0% Wind463.43.4住房價格——需求側算2021年我國城市化率為62.5%，這個數據遠低于美國、日本等其他發達經濟體80%~90%的城市化率。我國2006年至2021年的商品房銷售面積與城市化率數據的相關系數高達97.9%。隨著城市化進程的不斷推進，預計帶來更多的城市住房需求。(2)存國人均城市住房面積為36.52平方米，考慮到公攤面積的問題，按0.7的系數折算僅為25.56平方，仍有廣闊空間。?短期需求仍待釋放。短期來看，疫情疊加房地產不景氣導致需求承壓。疫情沖擊下經濟增速放緩，疊加房地產遇冷，居民的購房需求隨之下行。目前，國家陸續出臺多項調控措施，包括下調5年期LPR(2022年以來下調30個BP)、降低房貸首付比、放寬限購限售門檻等以提振短期需求。圖55：我國城市化仍在進程中(單位：%)值值0%圖56：LPR不斷下調至4.30%(單位：%)%4.8%4.7%6%5%4%3%2%0%-8-2-4-6-8-2-4-6-8-2-4-6-8 Wind473.43.4住房價格——供給側?供給側：長期受限于土地供給，短期陷入流動性困局。。圖57：房地產行業流動性受到巨大沖擊(單位：%)%% -4-9-2-7-5-3-8-1-6-4-9-2-7-5國內貸款占比個人按揭貸款占比-3-8-1-6-4-9-2-7-5 定金及預收款占比-3202022-8 Wind483.53.5居民收入?居民收入增長較快，收入較房價保持更快增長。2021年中國人均可支配收入為35128元，同比增速為9.1%；以美元計價，人均可支配收入為5446美元。2013-2021年人均可支配收入年均增長6.6%，與經濟增長基本同步，增長速度較快。不考慮房價暴漲的2016年，2017年至2021年的收入房價同比增速差分別為3.33%、-1.50%、1.53%、0.73%、6.70%，年均收入房價同比差為2.16%。其中，一線城市收入較房價的同比增幅最大，年均收入房價同比差為4.93%。收入較房價保持更快增長為居民杠桿的上行提供了一定的基礎和可%30%20%10% 圖58：居民人均收入增長較快(單位：元、%)同比圖59：收入較房價保持更快增長(單位：%)15%10% 201320142015201620172018201920202021 收入房價同比差 Wind