美国经济复苏,不是“特朗普繁荣”

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1、美国经济复苏,不是“特朗普繁荣”美国经济复苏带领之下,欧洲、日本、新兴国家经济都有望呈现复苏或者反弹格局,这无疑有利于中国外需复苏特朗普上台满两个月,制造的“新闻”不少于热闹的大选,仴与之前很多人预计的相反,天下并未大乱,美国股市却携手全球股市创出了新高。一个关键问题是,美国经济以及全球资本市场近期表现出来的强劲势头,其基础是什么?是否是基于对特朗普施政的憧憬?鉴于特朗普新政有很多的不确定性,对这一关键问题的不同回答,将得出完全不同的预期。幸运的是,我们的答案是“否”。美国经济复苏基础稳健去年下半年,市场上对美国经济以及全球

2、经济一片悲观看淡氛围中,我们开始坚定看多美国经济,是由于我们注意到美国经济在静水微澜中,已经孕育了积极的变化。在很大程度上,一个国家的增长取决于该国企业界是否能够发掘有效投资机会,以及是否愿意去尝试这些不确定的机会。这受到很多复杂因素的影响。2014年三季度以来,一系列的国际国内因素叠加之下,美国企业界微弱的乐观情绪受挫,衡量?L险偏好程度的信用溢价(riskpremium)7T始快速走高,如图1所示:信用溢价是相当重要且敏感的指标。一般情况下,当美国经济繁荣之时,该指标下行,表明美国金融界降低对风险的定价,资本配置意志青睐

3、风险,有利于企业扩张投资,在繁荣顶点,该指标往往跌至0.5%甚至更低水平;相反,在经济萧条期间,信用溢价上升,金融界担心低信用等级企业的破产风险,而对风险标出高价,企业风险偏好降低,在萧条结束前该指标往往可以上升到1.5%甚至更高水平。例如,在2008年金融危机期间,该指标冲破3%,是战后50年来最高点。2014年信用溢差的上行进一步强化了企业界修复自己的资产负债表的冲动,实际上,这一冲动在金融危机之后一直是美国企业界最大考量,争先恐后地通过缩减资本开支、降低负债、回购股份等手段,优化自己的企业基本面。风险偏好的降低,促使美

4、国企业家以快于历史水平的速度削减库存,其结果是使美国经济陷入到典型的“主动去库存”周期运动中。这样,在信用溢价走高同时,美国PPT(生产物价指数)转折下滑,并随之跌入负值区间。对企业而言,在物价下跌的时候,需要避免囤积库存或者以更快的速度降低库存,而越多的企业这样做,下行速度就越快,两者之间形成恶性循环,终端需求大幅萎缩。也正是因为PPI与企业库存决策之间的密切关系,我们可以用PH为主要指标来分析经济的库存周期。数据分析表明,虽然库存价值仅占GDP的4%左右,其波动却可以解释GDP波动的60%以上。库存周期广泛地存在于全球各

5、国经济之中,大致按照3年-4年时间循环往复,具有较强的规律性。如表1所示,一个完整的库存周期往往经历四个完整阶段,复苏、繁荣、滞胀、萧条,分别对应微观层面不同的库存行为。虽然每一个库存周期都不完全一样,但其间的相似性仍IH足够广泛,有很多有用的信息可以分析。对照图2可以看出,受到主动减库存周期的影响,美国经济在2014年下半年开始失去势头,没有经历惯常的滞胀阶段,直接在2015年陷入衰退。我们在2015年底的分析屮,基于这一逻辑主线,看淡2016年美国经济表现,当时给出的2016年美国经济增速预测值为1.8%,远低于当时主流

6、机构(如IMF、美联储)等3.2%左厶的预测。事实上,今年美国经济增速大致落在1.8%左右水平。但到2015年三季度,我们发现美国PH筑底回升,经过长达13个月的去库存运动之后,美国经济体多余库存被削减殆尽,大量体质不健全的企业退出经营,减库存对需求的拖累成为过去。随之,信用溢价在四季度悄然转折,并从2016年一季度开始季度持续下行,表明美国企业界(以及金融界)对风险的偏好有所提升。这实际上宣告了美国经济最黑暗的阶段己经过去。正是看到这一点,我们在2016年屮开始明确看好美国经济复苏,随后的经济轨迹确实按照预定方式展开。也就

7、是说,美国经济目前展现出来的强势与特朗普没有多少关系,早在数个季度之前,其动力学逻辑早己展开。不论特朗普的施政(以减税、增加赤字、基建投资等为核心)能否顺利进行,在未来一段时间内,美国经济的复苏势头都是稳固的。另一方面,由于2016年四季度数裾不佳,我们的模型调低2017年美国经济全年经济增速至2.4%左右。美联储将渐进加息即使美国经济复苏,美联储很可能只会渐进加息。之前我们曾经指出,美国核心通货膨胀难以快速走高。主要的理由是美国劳动参与率将会走高,而企业雇佣决策将会维持稳定,这约朿了工薪增速。更重要的是,在复苏之初,企业劳

8、动生产率的提升速度将较髙,考虑到核心通胀主要取决于工薪增速与劳动生产率增速之差,明年美国核心通货膨胀将会维持在2%左右的水平。虽然到目前为止核心通胀没有回落,但在经济数据不断好转的情况下,核心CTI数据并未相应转强。如此,按照我们的模型预测,美国的失业率难以进一步走低,核心通胀全年平均而言

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