宏观研究

来源：金融界网站作者：张启迪前日一个朋友问我，“你认为宏观研究的边界在哪里？”，当时我只是简单作答，并未做深入的思考。然而过后一想忽然发现这是一个很有价值的问题。目前开展宏观研究的单位众多，既有政府部门、智库、高校，也有国际组织和市场机构，涉及宏观研究的选题也非常繁多。而且，无论哪一个选题均与其他问题有或多或少的相关性。虽然很多学者在研究开展的前期并未明确思考过这一问题，但其实在研究方案的设计中许多问题或多或少均有研究边界有关。出于研究的本能反应笔者首先查阅了一下是否有前人对这一问题进行过研究，然而无论国内外并未发现相关的研究成果。有鉴于此，结合过往的研究体会，笔者试图回答一下这个问题，以供大家参考。 一、宏观研究边界的含义 现有研究中似乎并未对宏观研究的边界进行定义和说明。笔者认为，宏观研究的边界主要包含以下四个方面的含义。 （一）选题范围 不同的研究机构由于研究需求的不同宏观研究的选题范围也会有很大的差异性。例如政府部门关注的选题可能是最多的，既包含货币政策、财政政策和金融监管政策，同时也包含人口老龄化、生产力以及经济制度等诸多结构性问题的研究，既包含国内问题，也包含国际问题。智库的选题范围与政府部门高度相近，由于其主要定位就是为政府提供智力支持，因此政府关心的问题智库大都有覆盖。高校的选题范围也比较宽泛，但相比而言更加侧重于理论问题的研究。国际组织的选题则更加侧重于从全球的角度分析宏观经济变量的变化趋势及影响。市场机构的选题范围相对狭窄，其选题更加侧重于宏观经济变量对金融市场的影响，进而提出有价值的投资策略。 （二）研究时期 从研究时期的选择来看，由于政府部门不仅要研究经济短期内所面临的问题，而且还要关注经济的中长期发展，因此政府部门既有短期分析，同时也有中长期分析。智库和国际组织亦是如此，短期分析和中长期分析均有覆盖。而高校由于相对侧重于理论研究，因此长期分析偏多，短期分析偏少。市场机构则更加注重于短期分析，虽然也涉猎长期问题，但并非关注的重点。 （三）研究深度 从研究深度的角度来说，政府部门由于掌握的资源较多，研究结果最终要服务于政府决策，影响也十分巨大，因此研究深度最深。国际组织与政府部门类似，虽然最终的研究结果不一定直接服务于决策，但也有很大的政策影响力。而智库和高校由于掌握的资源相对有限，其研究深度不如政府和国际组织。相比于前四者，市场机构的研究相对较浅，主要关注于短期分析并服务于投资决策。 （四）研究框架 一般来说，研究框架设置的越完善，考虑的影响因素越多，越有可能得出更加准确的结论。然而，受限于人力资源以及其他研究资源的投入，并不是所有开展宏观研究的单位都有能力在研究框架上“大而全”。另外，由于不同选题的重要性不同，也并非所有选题都需要“大而全”的研究框架。一般来说，政府部门的研究框架最复杂。由于政府部门掌握的资源最多，因此在单一宏观选题上有能力投入更多的资源进行研究。国际组织研究框架的复杂度与政府接近，因此也可以定义为“非常复杂”。智库和高校由于掌握的资源相对有限，总体来看在研究框架的复杂性可能略逊于政府部门和国际组织。市场研究机构研究框架的复杂性可能最低，更加注重重大事件和关键因素对于市场的影响。 表1 不同单位宏观研究的边界维度 资料来源：作者自行整理。 二、宏观研究边界的决定因素 （一）研究目标 研究目标是宏观研究边界的主要决定因素。对政府部门来说，政府部门开展宏观研究工作的主要目标是服务于宏观经济政策的制定和实施，通过对宏观经济形势的分析制定出科学合理的宏观经济政策，实施有效的宏观调控，熨平经济波动，最终实现经济长期可持续增长。这就要求政府部门所开展的宏观研究既要注重短期分析，同时也要关注中长期分析；既要研究总量问题，同时也要研究结构性问题；既要全面深入，同时也要客观公正。否则可能就会对宏观经济形势造成误判，出现政策失误，进而对经济增长产生不利影响。因此，从这个角度来说政府部门宏观研究的边界可能是最广的。国际组织的宏观研究主要是为成员国提供决策参考，最终实现全球经济金融稳定。智库的宏观研究主要是对政府关心的重大问题进行研究，服务于政府决策。由于国际组织和智库与政府部门的研究目标相对接近，因此这两者的研究边界也是比较广的。 与政府部门进行宏观研究的目标不同，高校开展宏观研究除了进行一般的宏观经济问题分析以外，更加侧重于理论研究，在对经济现实深入的分析和总结的基础上提出有价值的经济理论，推动宏观经济理论的发展。而市场机构开展宏观研究主要有两个目的，一是服务于自身投资决策，二是服务于客户需求。不论哪种需求，市场机构进行宏观研究最终都要落实到对金融市场的预测并实现盈利。因此，相比于政府部门、国际组织和智库来说，高校和市场机构开展宏观研究的边界可能不如前三者。 （二）资源投入 资源投入也会很大程度上影响宏观研究的边界。能够投入的资源越多，能覆盖的选题也就越多，单一选题研究的深度也就越深，宏观研究的边界也就越广。对于政府部门来说，由于可以动用的资源较多，不仅可以覆盖更多的选题，而且在单一选题上也可以投入较多的资源，因此宏观研究的边界也是最广的。例如，整个美国联邦储备系统直接和间接从事宏观研究工作的人员可能高达上千人。美联储可以动用更多的资源对他们关心的重大问题进行长期跟踪研究，甚至可以每年花数千万美元维护用于预测宏观经济的DSGE模型，这都使得美联储有更高的概率对经济做出更加准确的判断。与政府部门资源投入能力相近的是国际组织。由于国际组织拥有的研究人员队伍亦较为庞大，既有能力覆盖更多的选题，也有能力在单一选题上投入更多的研究力量。相比而言智库和高校由于资源相对有限，从资源投入的角度来说其研究边界不如政府部门和国际组织。市场机构虽然有能力投入更多的资源，但一般情况下由于其更关心的是对市场的影响，多数时候对某个问题投入的资源不会太多，这也一定程度上限制了其研究边界。 表2 不同单位宏观研究的边界情况 资料来源：作者自行整理。 三、宏观研究边界设定的注意事项 （一）研究边界要恰到好处 宏观研究边界的设定十分重要。由于不同单位的研究目标和资源投入存在很大的差异性，这就要求宏观研究边界的设定要恰到好处。如果研究边界设定的过窄，可能会造成资源浪费，无法发挥所拥有资源的最大效能。而如果研究边界设定的过宽，所需要投入的资源可能会超出自身能力，最终影响宏观研究的效果。因此，宏观研究边界的设定主要面临的是资源约束的问题。在资源投入既定的情况下最大化宏观研究的边界，以求最佳的研究效果。以政府部门为例，虽然政府部门具有最广的研究边界，但政府部门的资源也并非是无限的，只是相比于其他单位资源是最多的，因此政府部门在开展宏观研究时也面临研究边界的设定问题。另外，即便是政府部门不同的研究机构在资源配置上也存在差异性，这也使得不同的研究机构研究边界也有所不同。设定恰当的研究边界需要注意以下两点，一是明确自身的研究目标和研究边界的各个维度，二是对自身掌握的资源在宏观研究边界的各个维度进行恰当的分配，以达到最佳的研究效果。 （二）研究框架要力求完整 不同单位在开展宏观研究时，即便是相同的选题，在研究框架方面也可能存在较大的差异性。尤其是影响因素的选择方面，政府部门考虑的因素可能是最多的，研究框架也可能是最完善的，政府部门也有足够的资源进行投入，最终达到最佳的研究效果。而市场机构由于受限于诸多条件在研究框架的选择上可能不如政府部门。研究框架的设计对于最终的研究效果具有非常大的影响力。对于市场机构来说，即便是没有能力在研究框架方面做到“大而全”，也要尽可能考虑到所有的影响因素。即便是最终的研究框架中对很多影响因素的研究并没有十分深入，如果研究框架的完整性较好，这也能够在很大程度上提高最终的研究效果。因此，不能因为资源受限或者是其他原因就人为大幅精简研究框架，否则可能对研究结果产生很大的负面影响。 （三）研究重点要力求突出 在资源投入面临约束的情况下，研究重点的选择对于提高最终的研究效果极其关键。即便是同一个经济变量，不同时期其影响因素可能会发生变化。另外，即便是相同的影响因素在不同时期其影响力可能也是不同的，有些时期可能是主要因素，有些时期可能就变成了次要影响因素。因此，为了最大化研究效果，在设计研究框架时，除了要考虑相对全面的影响因素以外，更重要的是要明确这些影响因素的影响权重，哪些因素是主要因素，哪些因素是次要因素。这样在后续研究的过程中就可以有的放矢，在主要因素方面增加研究资源的投入，而在次要因素方面减少研究资源的投入，这样才能最大限度的提高研究质量和研究结果的可靠性。

自9月以来，美国疫情持续反弹，对其经济修复斜率构成压制。目前全球新冠日均新增确诊病例已超 50万例。受疫情和财政刺激缺位影响，美国10月新增非农就业降至63.8万，尽管累计已修复超一半因疫情损失的工作岗位，但当月增量再创新低。前瞻地看，美国就业修复速度短期内或难改善。货币政策上，11月议息会议后，美联储维持政策立场不变，即保持零利率及每月1,200亿美元的购债节奏，但可能视疫情及经济走势对购债方案进行调整。欧洲方面，确诊病例已高位回落，但德法英的全面封锁使其经济活动再度下探。图1：美国失业率连续六个月下降资料来源：BLS、Macrobond、招商银行研究院图2：美联储资债表近期扩张放缓资料来源：Fed、Macrobond、招商银行研究院10月我国经济延续回升态势，且增长动力向消费和制造业投资切换。10月工业生产继续高位运行，其中制造业生产是主要推动因素；且随着国内疫情防控形势逐渐好转，服务业生产继续加速扩张。基建、房地产投资依旧发挥对经济的关键支撑作用。房地产投资保持较高增速，韧性较强；基建投资增速回升至5-8月的中枢水平，逆转了6月以来连续下跌的形势。在需求回暖、企业利润增长的背景下，制造业投资增速亦稳步上行。消费近3个月以来呈现加速回升的趋势，10月社零当月同比增速达到4.3%，环比增加1pct；结构上，必选消费品维持高增长，部分可选消费品销售快速反弹，反映居民收入回升使消费支出的能力和意愿有所增长。外贸方面，出口受圣诞订单和发达国家供需缺口提振，维持较高增速；进口增速在内需修复和中美贸易协议的双重支撑下温和修复；年内贸易顺差有望保持高位。价格上，猪肉价格面临下行压力，导致年内CPI同比将延续下行态势；受石油相关行业产品价格价低迷的拖累，10月PPI同比回升放缓，但后续仍将趋于回升。前瞻地看，消费、制造业投资有望取代基建、房地产投资，成为经济增长的主要驱动力，四季度经济增速有望进一步上行，并回升至潜在增长水平附近。图3：工业生产保持高位资料来源：WIND、招商银行研究院图4：消费持续回升资料来源：WIND、招商银行研究院社融增速高点已于10月出现，后续将步入下行期。10月信贷社融增长回归温和区间。由于实体融资需求改善，企业中长贷表现依然强劲；房地产销售疲态渐显，导致居民短贷/中长贷增长大幅放缓。受到10月财政投放进度不及预期、结构性存款压降的负面影响，M2增速有所回落。货币政策正从应对疫情冲击的偏宽松状态向后疫情时代的稳健中性取向回归。“稳货币、稳信用”的政策基调预计将延续至明年初，结构上关注中小银行风险和中小企业信用问题。在“基数效应”的影响下，明年一季度GDP同比增速将大幅“跳升”，但货币政策立场无需因此骤然变化。由于经济修复是连续的，政策变化也应保持连续。图5：10月信贷增长低于预期资料来源：WIND、招商银行研究院图6：10月社融季节性回落资料来源：WIND、招商银行研究院财政收支持续向好。10月，随着经济基本面的逐步恢复，财政收支矛盾继续缓解，随后两个月，随着经济恢复性增长基础的进一步巩固，增值税、企业所得税等主要税种收入增速将继续回升，财政收入累计降幅也会逐步收窄。而基于财政一般会在年底加大支出力度的特点，预计后两个月财政支出增速会继续回升，而疫情防控、脱贫攻坚、基层“三保”等重点领域支出也将继续得到保障。图7：公共财政收入增速持续改善资料来源：WIND、招商银行研究院图8：公共财政支出增速小幅反弹资料来源：WIND、招商银行研究院海外宏观：阴霾再现（一） 美国非农：修复持续放缓10月份美国非农就业新增63.8万，失业率下降至6.9%，均明显好于市场预期。一方面，在新一轮财政刺激缺位和疫情传播处于高位的情况下，就业修复再次放缓；另一方面，目前美国已回补因疫情损失就业岗位的一半以上。值得注意的是，10月美国永久性失业人数超出临时性失业人数，成为主要失业类型。前瞻的看，尽管10月非农就业放缓幅度好于预期，但修复进一步放缓的趋势没有改变。（二）美联储：按兵不动美联储公开市场委员会（FOMC）在11月议息会议后发表声明，宣布将维持联邦基金利率在0-0.25%区间及目前每月1,200亿美元的购债节奏不变。总体来看，会议决议基本符合市场预期，但联储主席鲍威尔也表示未来可能视疫情和经济修复情况调整购债方案。调整的方向可能在购买规模和持有债券的久期结构上。实体经济：入冬不寒，延续回暖（一）PMI：持续扩张10月PMI受季节性因素影响小幅回落，但仍高于往年同期水平，显示出经济活动回升的强劲势头。整体来看经济在供需两端的恢复情况均持续向好，前期受疫情冲击较大的行业逐渐走出低谷。但制造业小企业经营情况再次恶化，就业指数未走出收缩区间，导致经济修复的可持续性受限，未来扩大消费和稳定就业仍是经济工作的重中之重。（二）经济数据：上行趋势不变当前经济仍处于疫后恢复的过程中，整体延续回升态势，工业生产高位运行，服务业生产加速扩张，基建、房地产投资依旧发挥对经济的关键支撑作用，消费和制造业投资进一步上行。前瞻地看，短期内需求回暖，生产扩张，企业利润和居民收入改善，制造业和消费等内生增长动力走强的逻辑不变，四季度经济增长有望进一步上行，回升至潜在增长水平附近。（三）贸易：贸易顺差有望保持高位10月我国出口高景气度延续，累计同比增速年内首度转正（0.5%）。考虑到四季度圣诞订单旺季和欧洲疫情反弹、防疫再度趋严，发达国家供需缺口延续，我国出口有望维持较高增速，但年底受到高基数拖累或将有所回落。进口增速仍将在内需修复和中美贸易协议的双重支撑下温和修复。贸易顺差有望保持高位，净出口将对我国经济增长形成拉动。（四）物价：CPI持续下行 PPI保持稳定10月CPI同比继续下行，PPI同比与上月持平。CPI方面，基数效应和猪肉价格下降驱动增速下滑。未来生猪产能恢复进程加快，供给增加叠加高基数效应，猪肉价格下跌将进一步驱动CPI中枢下行。PPI方面，石油价格驱动增速下行。未来外需进一步回暖，美国大选落下帷幕，疫苗取得新进展，全球经济增长预期调升，将带动原油价格上涨。内需方面房地产投资需求依旧旺盛，制造业全面恢复，将会持续对PPI构成提振。（五）工业企业利润：增速转正，势头不减10月，在经济回暖趋势延续的背景下，规上工业企业利润当月同比增速在低基数的影响下大幅上升，但绝对量保持稳定，且上中下游行业普遍好转，整体利润结构更加均衡。未来一段时间，随着供需两端持续向好，经济增长动力切换进一步推进，工业企业利润累计增速仍将继续保持上行。货币金融：信用周期拐点已至（一）10月金融数据在“稳货币”“稳信用”的政策组合下，10月信贷社融增长回归温和区间，M2增速亦有所回落。其中企业中长贷的强势表现有望延续，居民中长贷的韧性有待进一步观察。前瞻地看，综合考虑政府债券发行高峰已过、财政支出继续发力、基数效应的影响，预计社融增速年内高点已现，后续将步入下行周期；而M2增速在年内有望重新上行，明年则将面临回落压力。（二）《2020年三季度货币政策执行报告》：保持节奏，注重结构货币政策正从应对疫情冲击的偏宽松状态向后疫情时代的稳健中性取向回归。主要经济体经济复苏力度较弱，我国经济增长好于预期，但仍需警惕未来的不良贷款压力。“稳货币、稳信用”的政策基调预计将延续至明年初，结构上关注中小银行风险和中小企业信用问题。值得一提的是，在“基数效应”的影响下，明年一季度的GDP同比增速将大幅“跳升”，但货币政策立场无需因此骤然变化。疫情造成的低基数下，旨在季节性调整的同比指标将“失真”，政策更应关注经济修复的“动能”，或环比变化。由于经济修复是连续的，政策变化也应保持连续。财政：经济修复支撑财政收支改善10月，随着经济基本面的逐步恢复，财政收支矛盾继续缓解，随后两个月，随着经济恢复性增长基础的进一步巩固，增值税、企业所得税等主要税种收入增速将继续回升，财政收入累计降幅也会逐步收窄。而基于财政一般会在年底加大支出力度的特点，预计后两个月财政支出增速会继续回升，而疫情防控、脱贫攻坚、基层“三保”等重点领域支出也将继续得到保障。热点跟踪：“双循环”格局的新部署（一）以科技创新畅通“内循环”当前新冠疫情肆虐全球、国际政治经济摩擦加剧，我国面对的内外部环境发生了深刻而复杂的变化。在此背景下，五中全会以及会上审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，对我国“十四五”期间的发展和2035年远景目标作出系统谋划和战略部署，明确了从科技创新、产业发展、国内市场、深化改革、乡村振兴、区域发展，到文化建设、绿色发展、对外开放、社会建设、安全发展、国防建设等十二个重点领域的思路和重点工作。“十四五”规划的主线和方向已经明确，在经济社会“发展”的同时“安全”成为重要的前提和保障。在新的中长期目标框架下，要更加注重经济结构优化，提高发展质量和效益上。未来仍需关注2021年两会之后发布的“十四五”规划纲要中具体的量化目标。相关文章：《统筹发展与安全——“十四五”规划和2035年远景目标《建议》简评》《以科技创新畅通“内循环”——十九届五中全会《公报》简评》（二）亚太经贸“朋友圈”助力“双循环”11月15日，《区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）》第四次领导人会议期间，我国与东盟十国以及日本、韩国、澳大利亚、新西兰共同签署《区域全面经济伙伴关系协定》。这是东亚经济一体化建设近20年来最重要的成果，标志着全球最大的自由贸易区成立，并将重构全球经贸格局。对中国来讲，RCEP的签署在外经贸领域是仅次于WTO的标志性事件，将助力我国形成“双循环”的新发展格局。-END-本期作者谭卓 宏观经济研究所所长zhuotan@cmbchina.com韩剑宏观研究员hanjian_work@cmbchina.com杨薛融宏观研究员yangxuerong@cmbchina.com王炳宏观研究员wbing@cmbchina.com田地宏观研究员andrewtian@cmbchina.com黄翰庭宏观研究员huanght@cmbchina.com颜琰宏观研究员freyayan@cmbchina.com转载声明：1、原创文章在推送一天后才可进行转载。2、转载时需要保留全文所有内容，不得进行任何删改。转载时注明出处，并在“原文链接”中保留原始公众号文章链接。3、授权方式：一般转载只需要正常标注信息即可。若发现未经授权转载者，一律举报。毕竟原创不易，感谢您对招商银行研究的认可和理解。注意：未经作者同意不得二次转载，转载时必须保留本转载声明。责任编辑|余然

今天晚上，正当我要写点东西的时候，有网友在后台提问：“老李，听说你是做宏观经济的，那么宏观经济学到底在研究什么呢”？说实话，听到这个问题，我陷入沉思：搞了那么多年宏观经济，利用宏观知识指导自己那么多微观投资，我怎么从来没有想过这个问题呢？这个问题是灵魂之问，我必须回答，但是又很难回答好，因为这个问题跟投资差不多，非常反人性。其实，宏观经济学就是研究三类问题：1、供给侧的问题，即“给”的问题，也就是经济的潜在增长，即经济的增量。2、需求侧的问题，需求是一种现实的经济活动，我们经常见的经济活动包括投资、消费、出口，经济活动离不开买卖，买卖离不开钱。3、若供给与需求不均衡，比如说要拿钱买的东西多，而能够提供的东西少，或者提供的东西多，要拿钱买的东西少，这该怎么处理？在现实经济活动中，若钱很多，需求很旺盛，而供给满足不了需求，即潜在增长无法满足需求，则会出现通胀。当然，潜在增长实现不了的原因很多，主要包括两种：1、由于外在的原因，潜在增长实现不了，增量做不出来，供给无法满足需求。当前的疫情就是这种情况，不是没有能力做增量，而是暂时没这个条件，这种情况问题不大，一旦疫情结束，增量自然做出来，经济活动自然恢复正常。受到疫情影响，今年全球经济萎缩4个点，明年无论疫情是否能够被控制，经济活动肯定会比今年强的多，有可能实现正向增长4个点以上，三驾马车自然跑起来，相关产品的需求量自然多起来，什么钢啊、铜啊、铝啊，有可能会可劲造。2、由于内在的原因，潜在增长实现不了，原因在于新技术无法实现突破，用社会学的术语叫社会的内卷化。但是，无论供给端出现什么情况，这个世界的钱是越印越多，以至于无论如何必须维持需求，这就使得需求远远跑在供给前面，通胀自然就来了。供给与需求之间的矛盾，自然就会出现经济的周期波动，也就有了通胀或者通缩。以上是我对网友问题的简单回答。其实，现实的经济活动要远比这复杂，因为其中有一个最大的变量叫金融，具体我们就不讨论了，说正事吧。今天的上证综指如期创了近期新高，不过是盘中创的新高，没脱裤子就阳痿了，被媳妇踢下了床。不过，正如我昨天所说，A股指数早已经严重失真，大家一定要努力去找结构性的机会，不要非要上媳妇这张床。当前的A股，如果三傻稍微发力，就可以轻松度过万重山，我们何必在乎无聊的数据呢，以后要多看个股，少看指数。我们从板块方面来看，工程机械、煤炭、电子产品表现就不错。1、我对煤炭行情的持续性不抱信心，但是工程机械还是有搞头。原因是什么呢？你结合我讲的宏观经济常识就能够弄清楚，煤炭投资跟房地产投资差不多，面临的政策阻力太大，现在国家在追求绿色发展，要青山绿水，指望煤炭创造潜在增长，不现实，不被一棍子夯死就不错了。工程机械就不一样。工程机械不仅受益于顺周期，同样受益于新基建，再加上大型机械无论在新经济时代还是在旧经济时代都有用，它跟煤炭不一样，所以我还是看好这个行业的持续性。当然，我对其中个股没有研究，我只看到中联重科连续收了2个涨停板。2、TCL涨停TCL这个票值得说一下，这个票一直在我的股票池，当然我们玩经济学的都有情怀，我对李东生这些老一辈改革先锋人物比较佩服，相关公司也一直在关注。TCL今天涨停的核心原因在于供给产能在退出，退出的原因在于韩国、日本这两个国家已经退出面板市场，而市场对面板的需求一直很稳定，特别是在疫情结束之后，可选消费本身就是一个新的业绩增长点。目前，TCL的32寸面板需求量较年初增长一倍，这也带动资金对于TCL的关注度提高。至于这种情况能持续多久，我对面板这块的关注度不高，还真无法做出判断。3、碳纤维需求量大增最近几天，碳纤维行业上市公司股价走的挺好，主要是碳纤维材料可以用于军工产业上面，再加上最近两年一直在提倡军工行业的供给侧改革，一些民企介入军工行业的机会开始增加，这也带动相关产业未来能够实现量价齐升，实现戴维斯双击。碳纤维的龙头公司是光威复材，这个公司我没有研究，我是在看相关大宗产品价格的时候留意到的碳纤维，具体公司并没有研究过，我也没有这个时间啊。就说那么多吧！

来源：时刻头条开源证券资本市场峰会近日举行，通联数据算法专家王伟在峰会上表示，借助人工智能技术，可以建立宏观要素投研框架，帮助投研人员更加系统化的感知宏观经济的周期变动。传统的宏观经济分析框架，往往是一个多维度的体系，不仅关注供给端的变化，也需要看到总量需求端的变化，这里面又细分投资、消费和对外贸易，此外，还要密切关注外部市场的变动，包括美国、欧元区和日本等发达经济体的影响。在经济基本面之外，还有一些金融维度的数据，对做经济周期分析，也是非常重要的变量。在做宏观经济研究时，变量的相关性是非常强的。通联数据认为，为避免使用带有强噪声干扰、或者说用了一些比较假的因素影响研究，可以借助人工智能的技术手段，把复杂的宏观体系进行抽象，从而反映成了资产真正的驱动要素。这里面包括几个主要的描述维度，经济增长、通货膨胀、流动性和风险偏好。有了这些维度以后，大家就对每类资产背后所处环境建立了一个非常全面的认知，可以帮助我们做资产配置的时候，能够知己知彼，有的放矢。通联数据建立的结合基本面逻辑和大数据分析的投研框架，不仅能为量化研究生成更加合理可用的宏观因子，用于资产配置或者资产择时；而且也能提升基本面主观研究的能力，能够让宏观研究员更高频感知经济背后的周期变动。据王伟介绍，建立投研框架首先把具有不同频率、不同发布时间、不同历史长度的信息做整体的对齐，然后才能够用预测模型来体现出大量数据背后的公共运行规律。在做数据对齐的时候，对数据之间相关关系的度量是很难的，因为数据的发布时间不尽相同，导致难以像处理价格数据那样直接建立相关矩阵。通联数据研发了一种数据弱相关影响的度量方法，这是一项核心技术。借助这种弱相关性的度量，让我们能够实时的捕捉到宏观周期的变动。据了解，通联数据已打造了一套智能的投研框架工具，从量化角度来看，提供了充分借鉴基本面投研逻辑的途径，同时也可以通过对基本面进行量化、对数据进行智能的分析和处理，对基本面研究进行赋能。目前，智能投研框架已经在多家金融机构部署上线。通联数据是一家金融科技公司，致力于将大数据、云计算、人工智能等前沿技术和专业的投资理念相结合，打造下一代投资平台。

核心观点4 月8 日，国务院金融稳定发展委员会召开第五十次会议，研究加强地方金融机构微观治理和金融监管等工作，对于其中重要措辞，我们核心观点是：1。信用收缩后信用风险加大可能向地方正规金融机构传导；2。压实地方政府作为地方金融机构处置第一责任人；3.PPI 重点关注是否向CPI 传导，并非决策变量；4。货币政策的首要目标仍是金融稳定，放水养鱼是结构性货币政策；5。货币政策宽松与紧缩的边界分别是就业和通胀。信用收缩后信用风险加大可能向地方正规金融机构传导会议指出，党中央、国务院高度重视地方金融机构的可持续发展，提出“部分地方金融机构风险有所暴露，内部治理和外部监管有待完善，需要高度重视”。我们认为，今年信用收缩将是全年政策基调，从稳定宏观杠杆率的角度，信贷、社融等实体部门负债端数据增速均将经历压降的过程，信用风险加大可能向地方正规金融机构传导。信用违约风险加大可能冲击金融机构资产端，目前我们认为最主要的几个信用风险领域可能在地方国企、优质民企和城投平台，一旦出现风险事件，地方金融机构或受冲击较大，若资质较好的企业出现债券违约冲击整个信用债市场，金融机构之间资金往来抵押品要求提高，这个过程中地方金融机构受影响也更大。压实地方政府作为地方金融机构处置第一责任人会议对地方金融机构改革和监管提出四项要求：一是把握定位，优化结构。二是强化监管，提升质效。三是健全治理，规范经营。四是完善法治，增强活力。提出要强化监管追责问责，严肃查处金融监管失职渎职等行为；加强党的建设，坚决惩治腐败，对违法违规行为“零容忍”；进一步厘清政府和市场的边界，纠正不当干预行为，改善区域金融生态环境，激发地方金融机构的创造创新活力等多项要求，我们认为加强地方金融机构微观治理和金融监管将进入快车道，成为防范金融风险的重要方向，政策也继续压实了地方政府责任作为处置第一责任人。PPI 重点关注是否向CPI 传导，并非决策变量会议强调“要保持物价基本稳定，特别是关注大宗商品价格走势”，央行关注物价问题。但我们继续强调，我国央行最终目标较多，单一目标较难再同时盯住两项或多项指标，对于物价稳定，央行核心关注的是CPI 同比增速而非PPI，因此我们当前需重点关注PPI 上行是否存在向CPI 传导的可能性。我们认为，PPI 向CPI 的传导核心基于需求的有效复苏，在缺乏需求侧刺激的前提下，今年PPI 向CPI 传导力度较弱，总体预计2021 年CPI 同比增长1.4%，全年高点为2.5%，不会触及3%的阈值，物价稳定并非今年的核心决策变量，难以触发央行加息。货币政策的首要目标仍是金融稳定，放水养鱼是结构性货币政策市场对于会议提到的“要注重‘放水养鱼’，助企纾困”措辞理解分歧较大，我们认为“放水养鱼”主要是指结构性货币政策的定向支持政策以实现助企纾困为主要目的，并不影响今年整体货币政策基调，即以金融稳定为首要目标，总体基调为稳健中性。从央行的几个最终目标看，我们认为经济增长、充分就业短期压力不大，物价稳定和国际收支全年也无触发阈值风险，今年稳定宏观杠杆率是总体政策基调，货币政策首要目标是金融稳定，并由此采取稳健中性的货币政策，总量性宽松政策继续退出，反映为M2、社融增速回落至与名义GDP 增速水平基本匹配的位置，我们对两者的全年预测值为9%和10.9%。但结构性货币政策应延尽延，今年4月初决策部门已决定进一步延长两项直达实体货币政策至2021 年底，我们认为结构性货币政策延续有利于帮助小微企业更好应对国内外环境变化，实现生产经营稳定恢复。货币政策宽松与紧缩的边界分别是就业和通胀仍从货币政策的几个最终目标来看：经济增长、充分就业、物价稳定、国际收支、金融稳定(还包括中长期目标发展金融市场和金融改革开放)，当央行以充分就业、经济增长为首要目标，货币政策基调则为稳健略宽松，“就业是最大的民生”，就业作为底线目标，当调查失业率上行存在冲破目标值风险时，将触发货币政策宽松；当央行以物价稳定为首要目标，货币政策基调则为稳健略紧缩，即若CPI 上行压力过大，将触发货币政策收紧。同时我们提示，央行宽松与紧缩的边界分别是就业和通胀，但反过来的逻辑并不成立，即央行不会因失业率过低而收紧货币政策，也不会因CPI 过低而放松货币政策。风险提示：中美博弈改变货币政策节奏。（文章来源：浙商证券）

来源：新浪财经国务院发展研究中心宏观研究部研究员、中国新供给经济学50人论坛成员魏加宁7月26日，由华夏新供给经济学研究院、北京民营经济发展促进会主办的2020年第二季度宏观经济形势分析会在北京金融街中心召开。国务院发展研究中心宏观研究部研究员、中国新供给经济学50人论坛成员魏加宁出席并发表《当前面临的两个重大选择》主题演讲。

宏观经济学是经济学的一个分支，对很多普通人来说，也很少接触到这方面的知识。可能很多人了解过经济学，但是对于每一个经济学的分支，不是搞的太懂。今天我们聊聊宏观经济学，这个课堂非常大，一般来说，没有十天半个月，恐怕是说不过来，毕竟是一门很深的学问，但是可以简单地概括一下，进行重点归纳：我们都知道，宏观经济学研究的是群体性问题，主要对象是人类国家民族的大问题。1、宏观经济学主要研究是的一个社会群体在经济活动中的各种现象或规律，也就是群体如何利用稀缺资源的问题。考察对象，就是一批人，一群人。宏观经济学关注的重点，不是个体，而是群体！！2、人类所有的经济活动都是围绕着生存和发展，这个时候，宏观经济学最重点的就是关注收入和支出的问题。宏观经济学最关注的就是一个国家或群体的经济收入情况，支出情况，并给出专业名词和解释。不可能像微观经济学关注的是企业或个人层面，收入就是收入，支出就是支出，在宏观经济学里，往往名称都很高大上。例如，GDP、国民经济、国内生产总值等。3、宏观经济学，不仅仅是给群里经济活动取各种专有名词，还想尽一切办法解决这些专有名词和专业术语，怎么运用，怎么计算等问题。仅仅有专业名词、专业术语，不叫宏观经济学，因为这个大家都会取名，于是宏观经济学专门搞出了单独统计各种专有名词、专业术语，也就是人们群体活动经济数据统计方法。4、宏观经济学，给出了专业名词解释以及统计方法，还不够有意思，毕竟这些不难，最难的是通过收集经济活动的数据，来预判群体活动的规律，来研判未来群体活动可能会出现哪些问题，才是宏观经济学特别重要的。也就是说，宏观经济学通过研究群体活动的各项经济数据，达到让群体实现趋利避害，走向更健康的发展路径。5、宏观经济学，不仅要通过群体性的经济活动，得出相关结论和预判，还要想出各种解决社会群体性活动遇到的经济现实问题，提供解决方案和方法。

当前，中国逐渐加快了复工复产的节奏，但海外疫情仍在以非常快的速度蔓延，这给中国经济增长带来诸多不确定性。在新的内外部经济形势下，中国应该如何调整宏观经济政策，如何在经济增长和结构调整中取得平衡？如何迈着改革的步伐，扭转经济增速进一步下滑的趋势？今天为大家推荐的这本书是《太阳之下无新事》（浦山书系），作者是中国金融四十人论坛（CF40）学术顾问、浦山奖学术委员会主席、中国社会科学院学部委员余永定，主要研究宏观经济、国际金融、世界经济等领域。他在整理自己最近20多年的宏观经济文章的过程中发现并指出：当前学界所争论的许多重要宏观经济问题，在20多年前就已经争论过了，在宏观经济领域真是“已行的事，后必再行。阳光之下，并无新事。”作者认为，这种感觉源于宏观经济自身的“周期性”或“重复性”：尽管每次“周期”都不尽相同，但模式是相同的。这样，研究宏观经济史、宏观经济调控史，检讨自己过去说对了什么、说错了什么，原因是什么，对年轻经济学人不犯或少犯过来人所犯的错误，就显得很有意义了。本书集收录了余永定回国后撰写的有关中国宏观经济形势和宏观经济政策的主要文章。主要包括两个方面：一是对中国宏观经济中、短期变化趋势的判断；二是对中国宏观经济的一些争议问题的理论探讨。下文节选自本书代序。此外，4月7日（本周二）20:00，我们将举行浦山讲坛第10期，余永定将为大家带来“美国股灾与美联储救市原因与含义”公益讲座，敬请期待！对过去20多年宏观调控政策的几点思考通过梳理过去20多年中国宏观经济调控历程以及我本人对中国宏观经济政策认识的演变，可以提出以下几点不成熟的看法，供读者批评、指正。第一，中国经济增长的意向性目标不应该建立在对“潜在经济增长速度”推算的基础之上。所谓“潜在经济增长速度”或潜在产出增长速度，按教科书定义，是指经济（或产出）在不导致物价加速上涨情况下在中长期可以获得的最高增长速度。OECD对潜在产出增长速度的定义是：在中期可以维持物价上涨率稳定（rate of inflation）的实际GDP增长速度。美联储达拉斯分行前主席F·米什金指出，中国人民银行估算潜在产出的基本方法有三类：总量法（Aggregate Approaches）、生产函数法（Proction Function Approaches）和动态或然一般均衡法（DSGE）。他在对估算潜在产出的不同方法进行深入讨论后指出，对潜在产出的度量存在相当大的不确定性（considerable uncertainty）。首先，我们并不总是能够得到我们希望得到的用于估算潜在产出的数据。其次，可观测数据的估算值往往在事后会被调整。此外，由于奈特氏不确定性问题（Knightian Uncertainty），我们甚至不能肯定我们的估算方法（modeling approach）是否是适当的。米什金认为，尽管不应该放弃对潜在产出的估算，但是由于对潜在产出估计的不确定性，我们应该充分认识到潜在产出估算可能使我们误判通货膨胀（当然也包括GDP——余永定注）的未来变化过程，从而选错政策方向。在发达国家，对潜在经济增速做出正确估计尚且困难重重，政府尚且需高度警惕不被错误的估算误导，在中国情况就更是如此了。首先，中国学者对中国潜在经济增长速度的估算五花八门，估算值从5%到8%。我们到底应该相信哪个估算值？同发达国家不同，中国政府权威部门（中国人民银行、财政部、国家发展改革委、国务院政策研究室等）并未发表过它们对中国潜在产出或潜在经济增速的估算值。事实上，20世纪90年代经济学家就普遍认为8%是中国潜在增长率水平。但在此后的十多年中，中国经济的平均增速超过10%。谁又能保证，这次中国经济学家没有再次普遍低估了中国的经济增长潜力？其次，中国学者对潜在经济增长率的估算普遍存在一些方法论上的问题。这些问题也同特定估算方法本身存在的固有缺陷有关。例如，潜在经济增速的概念本应包含产能已得到充分利用这一前提。但是，在采取生产函数法估算潜在经济增速时，许多学者并未充分考虑这一问题。他们所估算的潜在产出实际上只是需求约束条件下的产出。换言之，不少潜在经济增速的估算并未充分剔除有效需求不足的影响；全要素生产率计算中的“顺周期性”问题未得到彻底解决。再次，发达国家的数据存在获得性（availability）和可靠性问题。中国统计数据在这两个方面的问题可能比发达国家更为严重。这样，由于数据问题，即便方法正确，估算结果也是不可靠的。在20世纪70年代，美国就因为数据的准确性问题，对潜在产出的估计出现严重偏差。中国的潜在经济增速到底是多少呢？很难给出确切答案。尽管如此，我们应该依然能够大致判断实际的经济增速是在潜在经济增速之上还是之下。在潜在经济增速的定义中，一个要素是：不引起加速的物价上涨。一般认为，如果一国的物价上涨率（用哪种尺度衡量是另外一个问题）在相当长时期维持在3%左右，就可以认为该国的经济增速大致同潜在经济增速一致。国际货币基金组织首席经济学家布兰查德还曾提出应把这个稳定的物价上涨率定在5%。事实上，中国的CPI增速自2012年9月以来基本保持在2%以下，PPI则自2012年3月以后维持了54个月的负增长。2019年第一季度末CPI增速为2%，而PPI增速已经再次接近零。鉴于非洲猪瘟和其他一些外部因素（如对伊朗的石油禁运），不排除CPI会上升的可能性。但这些变化同潜在经济增速无关。另外，从设备利用率和就业等指标来看，中国经济总的来说是处于偏冷而不是过热状态。总结过去20多年观察宏观经济和宏观经济政策变动的经验，我以为：在确定经济增长意向性目标时，最好采取“试错”的办法：如果上年经济的物价上涨率、设备利用率和就业等指标偏低，且不难通过发行国债的方式筹集资金，政府就应该实施更具有扩张性的财政政策，增加基础设施投资，力争使经济增速有所上升。中国经济的体量已经接近14万亿美元，增加0.1个百分点的增速，就意味着多创造1400亿美元左右（或9000亿元左右）的社会财富。我们应该强调增长的质量，但经济增长的数量也是万万不可忽视的。第二，长期因素会通过许多中间环节影响近期经济表现，但长期因素不能用来解释近期经济表现。我在已收入本文集的1998年撰写的文章中提到了大家当时普遍认同的观点：随制度变迁和结构调整对经济增长的贡献减少、老龄社会和劳动力供给增速下降、环境污染恶化等原因，中国将无法保持过去那样高的经济增速。换言之，中国经济增长将进入一个增速明显下降的新时期。但是，这类分析对当时的政策制定并无帮助。这种情况在今天仍然如此。例如，人口老龄化对中国经济增长的影响肯定比20多年前大得多，但是我们依然无法从人口老龄化的事实出发直接推出中国经济增速必然是6.5%以下而不是6.5%以上，或者更高。再如，人口老龄化并不能解释为什么中国GDP增速会由2010年第一季度的12.0%陡降到2013年第一季度的7.7%。而宏观经济分析要做的事恰恰是要解释这种短期变化，并据此决定政府所应采取的宏观经济政策。又如，即便人口老龄化决定了每年适龄劳动人口数量的减少，我们仍然无法确定当期会导致物价上涨率超过3%的最高经济增速到底是多少。长期因素决定了经济发展的长期趋势，对长期因素的正确判断是制订长期经济发展规划、预测经济长期发展趋势的基础。但是从长期因素到当期经济增速之间还存在许多中间环节；同时，还有许多其他的长期因素也会通过一系列中间环节影响当期经济增速。简言之，长期分析不能代替短期分析，为了制定正确的宏观经济政策，必须尽可能无遗漏地把握直接决定当期经济增速的具体因素，掌握这些因素的变化趋势。决定下期增长目标时，应该首先考虑当前的通货膨胀形势是否允许政府提高经济增速目标。如果通货膨胀率偏低，而政府的财政状况良好，市场对政府发行的国债有很强需求（国债收益率较低），政府就应该制定一个尽可能高一些的经济增长意向性目标。总之，我们无法确知未来，从未来到现实之间有许多中间环节，在各个环节中又都充满了不确定性。况且，我们也不知道未来到底有多遥远。未来可能是明天，也可能是10年、20年或30年之后。诚然，“不谋万世者，不足以谋一时”。但在制定宏观经济政策时，还是要从眼前的制约条件出发，争取最好的结果，否则我们就可能会平白丧失发展的机会。第三，宏观经济调控和结构改革并不相互排斥，在大多数情况下不存在非此即彼的问题。中国面对的经济问题错综复杂。宏观经济调控是指在给定经济制度和经济结构下，为实现短期宏观经济目标（GDP增速、就业率、通胀率等），政府运用宏观经济政策工具（财政收支、隔夜拆借利息率、准备金率、信贷控制等），对短期（通常为1年）经济增长过程进行的控制。宏观经济目标受制于经济增长潜力，宏观经济调控无法使经济增速持续高于潜在经济增速。为了获得可持续的较高经济增速，政府就必须对给定经济制度、经济结构进行改革。在某些特定条件下，经济体制改革和经济结构调整可以取得立竿见影的效果。例如，改革初期的联产承包责任制对农业产出的增加就起到了立竿见影的作用。但在一般情况下，制度和结构是作为宏观调控前提出现的，制度改革和结构调整影响的是经济增长潜力，对短期经济增长难以发挥作用。在西方国家，结构改革的内容包括深化资本市场，发展更富有竞争性和灵活性的产品和劳动市场，培养熟练工人队伍，增加研发和新技术投资，降低准入门槛，简化审批制度，鼓励企业家精神，等等。西方国家所说的结构改革的内涵同我们所理解的结构改革是一致的，但中国式结构改革包含更多体制改革内容。经济学家和国际经济组织也常使用结构调整（structural adjustment）的概念。结构调整和结构改革两者在国际上是经常混用的，但两者的外延似乎略有不同，例如，国际货币基金组织的结构改革计划（SAP）开出了发展中国家获得贷款的条件。其具体内容包括贸易自由化、资本项目自由化、竞争政策、私有化、放松管制和宏观经济政策体系的方向性调整（如要求受援国提高利息率、减少财政赤字和汇率浮动等）。结构调整概念往往还包含经济中某些比例关系的变化，如第三产业、投资和消费在GDP中比例的调整等。中国现在所说的“供给侧结构性改革”似乎不仅指国际上所理解的结构改革和结构调整（两者基本上是同义词），而且也包括中国意义上的（经济）结构调整。与主要着眼于未来、内容繁复的结构改革不同，宏观需求管理的目的是通过宏观经济政策影响需求总量，实现充分就业和产能的充分利用（“保增长”）。宏观需求管理的目标比较单一，手段也比较规范。在中国的特定条件下，为了使产能得到充分利用，且有利于未来经济的可持续、较高速增长，宏观经济管理在增加总需求的同时，还要兼顾改善需求结构。例如，中国的投资增速长期高于GDP增速，投资率一度接近50%高。为了提高资本效率，中国宏观经济管理也要考虑适度降低投资增速，使投资率下降到一个更为合理的水平。但是，现在的问题已经不是投资增长速度过高而是过低。结构改革和宏观需求管理要解决的是不同层面的问题——前者见效慢但效果持久，主要解决长期潜在经济增长速度（可持续增长）下降问题；后者见效快但效果一般短暂，主要解决当期经济增长速度下降、产能过剩问题。我们当然可以说：解决中长期经济问题，传统的凯恩斯主义药方有局限性，根本之道在于结构性改革。凯恩斯主义的宏观需求管理从来就不是解决中长期问题的药方。结构改革和宏观需求管理是针对不同层面问题而言的，两者相辅相成，并不相互排斥。例如，为了增加消费需求，除运用宏观经济政策手段如减税，还需完善社保体系——后者正是结构改革的重要内容之一。另外，全面贯彻党的十八届三中全会关于市场化改革的决议，并不妨碍执行扩张性财政货币政策，以刺激经济增长。结构改革和宏观需求管理在理论上无矛盾。但在实践中，在某些具体问题上，可能存在一个短期和长期之间的利弊取舍问题。如何取舍则需具体问题具体分析。例如，我们希望提高消费在GDP中的比例，但消费增长速度过于缓慢，为了维持经济增长，我们可能就不得不提高投资增长速度。进一步提高投资增长速度可能会导致投资效率的进一步下降，但为了保住增长底线，在某些情况下，我们仍然可能不得不进一步增加投资。此外，尽管不利于短期经济增长，为了治理污染，我们可能不得不关闭一些污染企业。经济学家有责任说明相关抉择的利弊，至于如何取舍，在相当大程度上是经济学家难以置喙的政治决定。中国宏观经济调控的经验告诉我们，不应仅强调增长和结构调整之间可能存在冲突的一面，而忽视两者相辅相成的另一面。20世纪90年代末21世纪初，中国一方面不良债权问题严重，另一方面面临经济增速持续下跌，政府并没有因为银行不良债权居高不下而放弃使用扩张性财政政策。1998年本打算压缩财政赤字100亿元。但是由于亚洲金融危机，中央决定实施积极的财政政策。财政部向国有商业银行增发1000亿元国债，同时银行配套发放1000亿元贷款，重点用于基础设施建设。扩张性财政政策有力地拉动了经济增长，对1998年国民经济增长基本达到预定目标起了关键作用。扩张性财政政策使经济增速由1998年的7.7%上升到2000年的8.5%，而经济增速的上升则为处理银行不良债权创造了有利条件。2015年11月，中央正式提出“供给侧结构性改革”，毋庸置疑，这一概念的提出具有重要意义。但是贯彻落实2013年11月党的十八届三中全会所提出的全面深化各项改革措施同执行旨在稳定经济增速的扩张性财政政策和宽松货币政策并无矛盾。例如，如果去杠杆操之过急可能会导致经济增速进一步下滑，从而使杠杆率不降反升。目前（2019年6月），中国经济增速下行压力不断增大。在继续推进各项经济改革和结构调整的同时，中国必须充分利用现有的宏观经济政策工具抑制经济增速的下降，否则各项改革和结构调整任务的完成将面临更大困难。第四，是“四万亿财政刺激计划”后遗症，还是“四万亿财政刺激计划”退出过快后遗症？相当长一段时间以来，2008年11月出台的“四万亿财政刺激计划”成为众矢之的。许多经济学家把全球金融危机之后中国经济增速的持续下跌、全要素生产率的下降和种种金融乱象归结为当年推出的“四万亿财政刺激计划”。我以为更为客观的评价应该是，尽管存在过急过快，造成不少浪费等问题，“四万亿财政刺激计划”的大方向是正确的。没有“四万亿财政刺激计划”，中国经济很可能会同其他许多国家一样长期在原地徘徊。2008年中国GDP为4.5万亿美元，2018年之后中国GDP已经达到13.5万亿美元；2008年中国经济的体量是日本的94%，2018年是日本的2.65倍。有理由怀疑，如果没有“四万亿财政刺激计划”，中国是否能够取得如此惊人的成就。中国经济自2010年第一季度开始下滑，由当时的12.1%下降到2019年第一季度的6.4%，而且还有继续恶化的趋势。这些难道应该归咎于“四万亿财政刺激计划”吗？2012年以来出现的金融乱象，例如影子银行兴起，企业杠杆率的提高，同“四万亿财政刺激计划”的关系到底是什么？这些问题都需要具体问题具体分析，而不应从某种经济学教条出发妄下结论。“四万亿财政刺激计划”的基本内容是中央政府通过一般性公共预算提供11800亿元，地方政府通过融资平台向银行发债、借贷筹集28200亿元配套资金，进行基础设施投资。具体投资项目由国家发展改革委确定和分配。“四万亿财政刺激计划”的推出，使中国的财政赤字对GDP比由2008年的0.8%上升到2009年的2.7%和2010年的2.8%。为了配合扩张性财政政策，中国人民银行在2009年的年度新增贷款由2008年的4.8万亿元，飙升到9.6万亿元。基础设施投资增速在2009年5月高达50%。显然，2009—2010年中国财政和货币政策的扩张力度是空前的，在成功对冲了外部冲击影响的同时，肯定也会造成资源配置扭曲；而地方政府的投资冲动则进一步恶化了这种扭曲。政府对扩张性财政、货币政策的负面影响是有充分认识的，因而从一开始就希望尽快退出扩张性财政、货币政策。事实上，政府也是这样做的：在2011年和2012年，财政赤字率分别降到1.7%和1.5%。在2010年和2011年，新增贷款分别下降到7.95万亿元和7.47万亿元，信贷增长速度从2008年第四季度的426%直线下降到2012年第一季度的-73%。自2009年5月后基础设施投资增速便急剧下降，到2012年2月，下降到-2%。自2011年年底固定资产投资增速便一直低于金融危机爆发前水平，而且是越来越低。我以为，“四万亿财政刺激计划”的问题不是政府引入了刺激计划，而是在实现经济的V型反弹后，政府过快退出了刺激计划。宏观经济政策的大起大落对经济增长和金融稳定造成了另类冲击。2009年企业被动接受贷款后增加了投资，但仅仅两年之后又要面对信贷紧缩。不仅如此，此前企业获得的大量信贷资金已进入房地产市场，面对显著收紧的货币环境，为了不使资金链条中断，企业只能在传统渠道之外寻求资金。银行则一方面积极发放低风险（有抵押）高回报的住房抵押贷款和房地产开发贷款；另一方面积极发展表外业务。在这种情况下影子银行业务不应运而生也难。同西方国家在全球金融危机之后的漫长“退出”过程相对照，可以更清楚地看到中国的“退出”确有过急、过快之嫌。以美国为例，2007年次贷危机爆发时美国财政赤字对GDP比为1.1%。2008年推出QE，财政赤字对GDP比上升为3.1%。2009年推出刺激法案，财政赤字对GDP比飙升到9.8%。2010年到2013年四年间财政赤字对GDP比分别为8.6%、8.3%、6.7%和4.0%。在美联储宣布退出QE之后，美国财政赤字对GDP比又重新开始上升，从2014年到2018年，分别为2.7%、2.4%、3.1%、3.4%和4.0%（2018年是估计数）。2008年，美联储把联邦基金利息率目标降到0.25%。零利息率政策一直维持到2015年年底。2019年在特朗普的压力之下，美联储又开始暗示降息的可能性。为了通过财富效应刺激经济增长，美联储迅速扩大自身的资产负债表。2008年9月美联储的资产为9052亿美元；2012年上升到2.9万亿美元；2015年10月进一步上升到4.5万亿美元；尽管伯南克在2013年就开始谈论QE的退出，但美联储的缩表速度异常缓慢，直到2018年年初美联储资产依然高达4.4万亿美元。欧洲中央银行和日本银行从扩张性货币政策的退出更是异常缓慢，甚至根本没有退出，这里不再赘述。第五，通货膨胀并非“无论何时何地都是货币现象”。中国经济决策者和经济学家几乎清一色的都是米尔顿·弗利德曼的信徒，笃信“通货膨胀无论何时何地都是货币现象”。事实上，我自己也一直深受货币主义影响，十分担心通货膨胀。正是出于这种根深蒂固的担心，当中国经济受到2008年全球金融危机严重冲击之时，我依然不主张放松货币政策。如果不是出于对货币主义的盲信，我当初恐怕不会对形势做出严重误判。 我们一直深信通货膨胀率与货币供应增长速度高度相关，如果两者方向似乎出现背离，也只不过是前者对后者存在滞后而已。现实情况如何呢？2008年12月CPI增速为7.2%，M2增速为16.7%。2009年12月M2增速为27.7%，但CPI增速却降为-0.88%。全球金融危机之后货币供应增速急剧上升但通货膨胀率却急剧下降，这种反常关系是难以用滞后来解释的。从现实出发，货币供给和CPI之间的这种关系并不难解释：外部冲击导致有效需求不足，而后者则直接导致CPI指数下跌。在这里，通货膨胀率的变化是实体经济供求失衡而不是货币供应量变化引起的，因而不是货币现象。2011年前半年，尽管执行偏紧的货币政策，由于食品和大宗商品价格的上升，2011年7月CPI增速上涨到6.5%，但也很难说当时的通货膨胀是货币现象。此外，值得一提的是：中国经济学家在判断通货膨胀形势时往往不注意区分标题通胀率和核心通胀率。自2008年第四季度开始执行扩张性货币政策之后，除在2011年前后的一段时间之外，中国信贷和广义货币，特别是信贷增长速度始终高于名义GDP的增长速度（2017年后M2增长速度低于名义GDP增速）。但2012年以来CPI增速一直低于3%；2012年3月之后，PPI更是连续54个月负增长。在过去6年中，一方面是信贷和广义货币增速明显高于GDP增速，另一方面是持续走低的通货膨胀率。我们已经很难说“通货膨胀无论何时何地都是货币现象”了。自全球金融危机爆发之后，世界各发达国家都执行了非常态的超宽松货币政策。尽管超宽松货币政策的效果在这些国家中各有不同，但并未在其中任何一个国家引起通货膨胀。相反，如何使通货膨胀率上升使这些国家的央行大伤脑筋。货币政策在过去十余年的实践迫使经济学家对货币的性质重新进行思考。全球金融危机爆发后，中国的货币供应增长速度是否过快了？从货币数量公式“物价增长速度＝货币供应量的增长速度-收入增长速度”出发，我们习惯于认为如果货币供应增长速度超过收入增长速度就会导致通货膨胀。以此为依据，我们把M2/GDP高低和变化趋势作为衡量一个国家通货膨胀压力大小的尺度。但是，M2/GDP并非衡量通货膨胀压力的适当尺度。对M2/GDP的国际比较显示：M2/GDP高的国家如日本、中国、英国和美国等通货膨胀率并不高。世界上M2/GDP最高的国家日本长期受通货收缩的煎熬，希望实现2%的通胀目标而不得。相反，M2/GDP低的国家往往都是高通胀国家。决定M2/GDP高低的因素很多。首先，在其他因素相同的条件下，一国储蓄率越高，该国的M2/GDP就越高。应该看到：货币不仅仅是流通手段而且是价值贮存手段。在货币数量公式中，货币仅是便利商品和劳务交换的流通手段、交易媒介。但是作为价值贮存手段，以定期存款形式出现的货币实际上是银行分别同储蓄者（存款者）和实体经济投资者（借款者）签订的让渡购买力的长期合同。储蓄存款仅仅是购买力的让渡契约，并不直接构成对商品和劳务的需求，并不会产生通货膨胀压力。广而言之，对于给定的GDP，一国的储蓄越多（假设投资受储蓄约束），该国广义货币对GDP的比例就越大。其次，国民需要积累财富。在资本市场不发达国家，储蓄存款是财富积累的最主要形式。在中国，各类存款总量远远超过股票和债券。在这种情况下，中国M2/GDP高于一般发达资本主义国家是十分自然的。另外，资产价格的上升也肯定会减轻给定货币供应量所能产生的通货膨胀压力。导致M2/GDP居高不下的原因还有很多。例如，货币供应量是存量，GDP是流量，即便新增货币供应量对GDP比不变，随着时间推移，M2对GDP之比也会越来越高，甚至不良债权的增加都会推高M2/GDP。流行观念认为，过度宽松的货币政策是导致中国出现资产泡沫的原因。因而，为了抑制资产泡沫，必须降低货币供给量的增长速度。中国的实践证明：这种看法在很多情况下是正确的，但在有些情况下，特别是全球金融危机爆发之后，则可能是不正确的。事实上，在一些情况下，货币供给的增加、货币供给增速的上升是资产价格上升的结果而不是原因。资产价格的上升导致消费者和银行存款持有者转而进入资本市场。这样，在资产市场上形成一个自成一体的独立于实体经济的环流，也就是我们平时说的“资金池”。金融资产（已有的股票、债券和房产）的持续、反复交易意味银行账户上存款持有者不断变换，货币在充当资产交易的媒介而不是一般商品和劳务的媒介。在货币供给给定的情况下，金融资产价格的持续上升，意味着越来越多的货币离开实体经济，不再充当商品和劳务的流通媒介。在这种情况下，资本市场交易量的扩大，必然导致实体经济流通手段的短缺。为了弥补实体经济的流动性短缺，央行必须采取宽松的货币政策，以鼓励商业银行增加信贷。因而，在相当程度上，与其说是货币超发导致资产泡沫，不如说是资产泡沫导致了货币“超发”。各国经验，包括中国经验说明，紧缩货币不一定是抑制资产泡沫的好办法。过度紧缩不仅会刺破泡沫导致金融体系崩溃，而且会因为造成实体经济流动性短缺而直接导致经济衰退。第六，宏观经济政策，特别是货币政策受房地产调控政策影响过大。自2010年第一季度以来，中国GDP一直保持着持续下跌的态势，在下跌过程中几乎没有出现过哪怕小幅度的反弹。与此同时，自2012年第二季度以后，CPI基本保持在3%以下的水平，PPI则自2012年3月后持续54个月负增长。在2019年第二季度CPI指数虽由于猪肉价格（因非洲猪瘟）而上升，但核心CPI指数依然保持在低水平，而PPI则可能重新滑落到负增长区间。既然经济增长速度在持续下降，而通货膨胀始终保持在相当低的水平，如果货币政策的最终目标是维持经济增长和物价稳定，在这个时期内，中国人民银行就应该始终保持宽松的货币政策。但是，自全球金融危机爆发以来，中国人民银行货币政策却有过数次松紧程度的变化。货币政策松紧程度变化的时期划分存在一定的模糊性，如果以准备金率的调整来看，自全球金融危机爆发以来，中国货币政策经历过5次松紧程度的变化。2008年10月到2010年1月是货币政策放松期；2010年1月到2011年12月是货币政策收紧期；2011年12月到2013年2月是货币政策放松期；2013年2月到2014年下半年是货币政策从紧期；从2015年2月到目前为止，货币政策基本上是从宽的。在2013年和2014年中国人民银行并没有调整准备金率。但从其他指标来看，2013年2月到2014年下半年，货币政策是偏向抽紧的。不难发现，货币政策的这5次松紧程度的变化同房价的变化有相当强的相关性。换句话说，中国货币政策的重要目标之一是稳定房地产价格。货币政策是否也应该有资产价格目标，在国际经济学界一直存在争议。至少就中国的情况而言，把资产价格稳定作为货币政策目标有时候会同稳定经济增长和物价的目标相冲突。为了使货币政策可以实现传统目标，应该考虑使用货币政策之外的政策手段，如税收政策，抑制房价过快上涨。标准经济学教科书告诉我们，货币政策目标受制于货币政策手段，有多少货币政策手段决定了能够有多少货币政策目标。目前中国货币政策目标已经明显超过了中国人民银行所拥有的货币政策手段。除传统目标，如经济增长（就业）、物价稳定、汇率稳定外，中国目前的货币政策还有一些结构性目标，如解决中小企业融资难、融资贵等问题。目标多了，手段不够就难免出现顾此失彼的现象。最近“结构性货币政策”的说法已经变得十分流行，中国人民银行又担负起了“精准滴灌”的重任。货币政策是一种宏观经济政策，中国人民银行可以通过各种手段引导商业银行为实体经济提供贷款，但很难通过差异性政策引导商业银行为特定产业、特定规模和特定所有制形式的企业贷款。中国人民银行只能负责控制信贷的闸门，决定是大水漫灌、中水中灌，抑或是小水小灌。“精准滴灌”不是中国人民银行的任务。把钱借给谁、借多少、利息率定多高应该是商业银行和政策银行决定的事情。中小企业融资难、融资贵的问题，除需要中国人民银行保持较低利息率之外，主要应该依靠金融机构的改革和创新来解决。回顾过去20余年中国宏观调控的历程，我们可以抽象出许多具有理论价值的经验教训。我认为，所有这些经验教训可以归结为一句话：增长是硬道理。无论我们能够就宏观调控政策对中国政府提出什么批评，一个最基本的事实是，中国维持了40年的高速经济增长，这是人类历史上从未有过的奇迹。而这一事实最雄辩地说明，中国政府的宏观经济调控政策是非常成功的。中国经济学家在中国政府宏观经济政策制定过程中发挥了什么作用？我没有资格做出评价。我过去曾经开玩笑：“中国经济之所以成就斐然，是因为中国经济决策者不懂经济学。”当然，我这里所说的经济学是指西方教科书式的经济学。作为一个长期研究西方经济学，受过尚属严格的西方经济学训练的经济学家，我现在所能做的也仅限于认真回顾以往的思想历程，看看哪些地方想对了，哪些地方想错了，并找到其中的原因。青年学者一方面需要系统地掌握作为一个自洽的概念体系的西方宏观经济学，另一方面又应能批判地对待传统宏观经济学中的概念、逻辑、理论和方法。只有不断发现实践同理论之间的矛盾，并不断修正对理论的认识乃至对理论本身加以修正，经济学家才能最终在一定程度上实现理论和实践的一致性，从而形成自己的思想。希望本书对青年学者在这方面有所帮助。作者简介余永定，牛津大学经济学博士，中国社会科学院学部委员，浦山奖学术委员会主席，中国金融四十人论坛学术顾问。世界经济与政治研究所前所长、中国世界经济学会前会长、中国人民银行货币政策委员会前委员。研究领域为宏观经济、国际金融、世界经济。曾获孙冶方经济科学奖。目 录代序第一篇 从治理通胀到克服通缩的转向1996年中国宏观经济回顾与1997年展望90年代后半期的“冲销政策”和货币政策的无效性1998年中国宏观经济政策转向所面临的问题中国宏观经济管理的新阶段中国1999-2000年的宏观经济形势与金融改革亚洲金融危机背景下中国的通缩及国际金融体系改革90年代中国经济发展与政策演进回顾2000年中国经济形势回顾与2001年展望克服通缩主要靠积极的财政政策第二篇 在物价稳定和经济增长之间寻找平衡2003年中国宏观经济政策的天平应向防止过热一端倾斜警惕投资过热造成生产过剩和经济效益下降如何认识2003年以来的宏观经济形势分析当前宏观经济形势的一些思路关于2005年财政政策的几个重要问题中国金融体系及其所面临的挑战中国经济的稳定平衡增长呼唤积极财政中国宏观经济管理：问题与展望组合拳调理宏观经济当前股市存在泡沫亟需干预中国经济的不稳定、不平衡和应对之策抑制股市泡沫的可行措施1998年香港政府稳定股市的经验应综合考虑特别国债对宏观调控的影响如何理解流动性过剩宏观调控与价格改革通胀资产泡沫和中国宏观经济稳定通货膨胀严重威胁稳定当前中国宏观经济的十大问题人民币汇率升值可以作为治理通胀的一种选择反通胀要谨防“误伤”2008年中国经济前瞻：应对三大挑战第三篇 全球金融危机下经济增速和结构调整的取舍中国内外部经济形势及宏观经济政策前瞻面对全球金融危机的冲击，中国宏观经济政策应该如何调整？以财政扩张刺激内需，经济增速保8%无虞“四万亿刺激计划”及其他政策问题2009年中国宏观经济面临的挑战经济增长过程中“过度需求”和“产能过剩”的交替财政刺激取得成功，结构调整不容拖延警惕经济反弹后的通胀威胁和结构恶化中国的经济增长与结构调整第四篇 需求管理与“供给侧结构改革”之辨社会融资总量与货币政策的中间目标20世纪90年代以来中国的宏观经济管理需准确评估“四万亿”后的金融风险经济增速下降，金融风险恶化难以避免，但不会发生金融危机"经济增长中的房地产投资依赖2014年中国不大可能发生金融危机中国经济增长的新变化中国企业融资成本为何高企？新常态，新挑战中国企业债对GDP比的动态路径“宽货币”难助资金“脱虚向实”中国2015年经济形势和宏观经济政策组合评2015年股灾及增长方式转变问题当前中国的宏观经济形势和政策选择：对话黄益平教授应再次引入一揽子刺激措施打破通缩局面我为什么主张出台新刺激政策中国“大规模刺激”是没有更好选择的选择必须扭转经济增速进一步下滑的趋势结构改革和宏观管理“供给侧结构性改革”不能代替需求管理抑制“债务—通缩”恶性循环，稳定经济增长央行“缩表”并不意味紧缩货币中国是否正在逼近明斯基时刻？2018年经济增长是否可以实现L型筑底？国际金融学会发言把脉2018年中国经济和中美贸易实施积极财政政策和中性偏松货币政策的必要性双“宽松”，稳增长中国经济与宏观调控：问题与出路增长是硬道理

来源：对冲研投文 | 李怀军 李隽 第一创业研究 经授权发布摘要基本的疫情跟踪框架与结论：海外疫情的跟踪分析，为目前宏观策略的重中之重。我们建立了以新增检测确诊率为核心的跟踪框架，来判断新增确诊人数的质量与拐点。我们的大致结论是，对于情况乐观的德国、加拿大、澳大利亚以及意大利，需要40-60天可逐步恢复生产；较为严重的欧洲部分国家则需要60-80天；美国州与州之间差别较大，整体看需要60-100天；而印度以及非洲则需要大于120天的时间。如何更直观观测海外疫情风险：我们选择了每百万人检测量以及累计检测确诊率两个维度共同刻画各国疫情风险的变动。每百万人检测量反映该地区潜在感染源的挖掘情况，数目越大则说明检测量越大，潜在感染源挖掘越充分，风险越低；累计检测确诊率反映前期各类措施对应到感染人数的作用，也反映了当前该地区的疫情严重程度。按照此标准，目前风险较低的国家包括澳大利亚、奥地利、德国、加拿大以及意大利；风险较高的国家包括美国、荷兰、英国以及伊朗，后者包括西班牙、法国以及比利时。新增检测确诊率可以很好的刻画这些国家疫情风险变动方向。如何预判疫情走向：从现实情况来看，影响新增检测确诊率变动的因素主要为当地隔离力度以及检测力度。为跟踪隔离以及检测力度，我们重点关注当地政府高层的态度是否强有力，群众的重视程度，这些将直观的反映在当地城市污染物排放量。我们对比了欧美的城市污染物排放量变动以及检测确诊率数据，证实这是一个较为有效的观测数据。一切都是为了R0：上述所有分析跟踪，都为尽可能刻画SEIR模型中，最难以量化的传播系数R0。以英国为例，我们认为从1月31日出现第一例感染算起，至3月23日英国首相宣布为期三周的封城，这一“群体免疫”期间等于没有防控，R0为3.77。3月23日之后，通过我们对于英国污染物排放的检测，隔离力度在逐渐加强，将R0按照2、1.2、0.8以及0.5的每周递减进行设置，得到理论上感染人数的变动。实际值，则按照试剂盒未来每周日均增加2000份来计算，目前为日均1万份。从模拟结果来看，英国累计确诊人数的拐点需要70-80天才能见到。1基本的疫情跟踪框架海外疫情的跟踪分析，为目前宏观策略的重中之重。我们建立了以新增检测确诊率为核心的跟踪框架，来判断新增确诊人数的质量与拐点。选取新增检测确诊率的原因主要为：1、新增确诊人数下滑可能由检测量下降导致，因此不关注检测量的确诊数据意义不强。2、新增检测确诊率可较为及时反映存量的感染比例，如果新增检测确诊率持续下滑，则可认为情况好转，新增确诊人数也将很快出现拐点。从现实情况来看，影响新增检测确诊率变动的因素主要为当地隔离力度以及检测力度，极端情况下医疗资源的严重透支以及政治风险也对检测确诊率有所影响。为跟踪隔离以及检测力度，我们重点关注当地政府高层的态度是否强有力，群众的重视程度，这些将直观的反映在当地城市污染物排放量以及城市流量中；隔离收治层面，当地有多大规模的方舱医院建成。2如何更直观观测海外疫情风险截至4月5日，全球疫情的状态：截至目前，海外国家呈现较大的疫情发展差异。由于各国出现首例感染时间点不同，各国政府及群众对待疫情态度导致的隔离程度不同，以及试剂盒检测量的差异，导致目前各国间疫情风险出现明显分化。我们选择了每百万人检测量以及累计检测确诊率两个维度共同刻画各国疫情风险的变动（图2），每百万人检测量反映该地区潜在感染源的挖掘情况，数目越大则说明检测量越大，潜在感染源挖掘越充分，风险越低；累计检测确诊率反映前期各类措施对应到感染人数的作用，也反映了当前该地区的疫情严重程度。两者结合起来来看，高百万人检测量低检测确诊率为低风险组合，越往图中左上角移动则风险越低，目前处于这一区域的国家包括澳大利亚、奥地利、德国、加拿大以及意大利；低百万人检测量高检测确诊率以及高百万人检测量高检测确诊率均为高风险组合，前者说明该地区感染情况不仅严重而且远未被充分挖掘，后者说明该地区疫情难以控制，有失控的风险。前者包括美国、荷兰、英国以及伊朗，后者包括西班牙、法国以及比利时。最后一种情况低检测量低确诊率，这类国家则处于疫情的早期阶段，有往任意一个区间发展的可能性，需要对其的预判条件进行密切跟踪。按照同样的方法，我们计算了美国的数据。整体来看图3 中美国各州的风险偏高，所有州几乎都位于以10%检测确诊率原点的右侧：其中明显较高的包括新泽西州45.8%、纽约40.7%、密歇根38.7%；而检测量偏低的地区，例如德克萨斯州、加州、佐治亚州等地区，每百万人检测量均不足3000份，但累计检测确诊率也不低，后续压力也较大。跟踪新增检测确诊率的重要性：只有当上面两张图中高风险区域的红点，逐步向左上角移动，才能说明该地区疫情风险有所降低。以意大利为例，从图4看出意大利的疫情发展经历了两段变化，前期随着检测量提高，检测确诊率逐渐上升，最高一度达到50%；而当检测量提高到20万以上后，检测确诊率开始保持下降，目前下降到10%左右，疫情风险在逐步降低。3如何预判疫情走向那么新增检测确诊率除去跟踪，如何更好的预判呢？我们此前对于各国政府高层以及群众态度进行高度跟踪，但仍难以量化。因此选用城市污染物综合排放量来刻画隔离程度，用今年的排放量与去年做同比，该比值越低，则说明今年该地区的正常生产生活程度越低，隔离程度越高。以欧美主要地区为例，各地区的综合污染物排放同比具有明显差异。目前来看，纽约的隔离力度最高，3月以来排放量占比由80%下降到55%；而新泽西州以及佐治亚州等地区排放量占比仍在100%之上，说明隔离力度不强。从表1，综合污染物排放量占比与检测确诊率的关系来看，排放量占比可以较好的表示隔离程度，以及用来大概预判检测确诊率的走向。例如宾夕法尼亚2月底以来，排放量占比明显偏低，其确诊率也明显其它州；因此目前排放量仍未降下来的州，例如佐治亚以及密歇根等地区，未来疫情恶化的概率仍然较大。在按照上述方法持续跟踪数周后，我们对于全球疫情的情况有初下判断：按照上述标准，目前情况较为乐观且后续有望率先出现的国家/地区包括德国、意大利、纽约以及加拿大；而美国其它州以及欧洲的其它国家，由于防控较晚并且防控力度并非一步到位，数据迎来拐点的时刻也会相对较晚；亚洲国家伊朗、以色列以及菲律宾的风险仍在上升过程中；由于巴西总统采取了拒绝防控的态度，巴西的风险在不断爬坡，而南美其它国家较为可控；澳大利亚及新西兰也陆续采取严格的措施；非洲国家处于疫情的早期阶段，后面风险将逐渐增大。德国：德国有望成为欧洲国家中控制速度最快的国家，有如下几个原因：1、在欧洲国家几乎均已采取严格的隔离措施条件下，德国的检测量最高。根据德国卫生部数据，目前德国可达到日均7万份检测量，明显高于意大利日均2-3万，以及英国不足1万的检测数据。2、德国是目前欧洲唯一有能力救助其它国家的地区，上周德国已开始收治法国以及意大利的重症病患，接诊数目也在扩大。3月26日之后德国快速上升的治愈率也是德国医疗资源较为充分的佐证之一，3月26日至4月1日，德国治愈率由12%上升到25%。目前德国的每日新增检测确诊率维持在7%-8%，后续有望进一步降低。意大利：意大利作为欧洲最早爆发疫情以及最早采取管控的国家，近期的新增检测确诊率已让人看到曙光。2月20日到4月初，意大利的新增检测确诊率经历了不断爬坡，最高达到46%，3月中旬开始下降，目前为14%左右，保持着下降的趋势。虽然当前的确诊率仍然偏高，但意大利压力最大的时刻已经过去。欧洲的其它国家：除瑞典外，其它欧洲国家近一两周均逐渐采取了逐渐严格的隔离措施，包括不符合规定的上街罚款，群众有意识保持两米以上距离，以及英国等国家建立方舱医院等措施。但由于采取措施的时点较晚，目前正处于大量存量检出的爬坡期。以英国为例，3月23日由“群体免疫”的消极做法转为全国严控，但由于防控时点过晚，按照SEIR模型已造成了大量的感染。因此，目前英国的新增检测确诊率也在不断上升，3月23日到4月1日，英国新增确诊率由17%不断上升至44%，存量排除的压力依然很大。另外这些国家的检测量数目也远远不够，新增确诊人数的拐点需要较长时间才能看到。美国：美国的整体数据拐点将晚于欧洲，纽约由于隔离力度强以及医疗资源集中将领先其它州。首先从隔离层面来看，纽约的隔离力度明显增强，而在其它地区相对偏弱，从城市排放对比图中也可得到这一结论。直至3月底仍可看到放春假的美国大学生结伴出行，在加州的海边度假，丝毫不畏惧病毒。因此反映到检测确诊率数据中，美国各个州的新增检测率仍在爬坡过程。截至4月1日，累计检测确诊率较高的包括：纽约州37.9%、新泽西州42.3%、密歇根州44%、俄克拉荷马州36.6%、加州27.2%等，如此之高的确诊率可见后续美国抗疫之路仍然较为漫长。加拿大：加拿大是西方发达国家反应最快的国家，是正面的防疫例子，有望率先迎来数据拐点。首先加拿大政府快速采取措施，关闭非必需应用场所，学校停课，实行强制的入境隔离。其次，加拿大发放失业金的速度较快，每人2000加币发放效率高，保障失业人群在家的隔离力度。加拿大的检测确诊率在全球偏低，3月27日为7.2%，4月1日为6.7%，保持稳中下降的趋势，后续有望进一步降低。南美：南美大国中巴西的风险最为突出。目前巴西总统对待疫情的态度仍然很消极，认为不需要采取隔离措施，不能因为疫情耽误正常生产。这与绝大多数发生疫情的国家现状相反，也是非常危险的，如果巴西总统不改变态度，巴西的疫情将快速恶化，造成难以收回的后果。而阿根廷与秘鲁，应对较为及时，迅速采取居家隔离措施，与巴西形成鲜明对比。4一切都是为了R0上述所有分析跟踪，都为尽可能刻画SEIR模型中，最难以量化的传播系数R0。首先我们知道，在不同的时点进行控制，实际的感染人数将有很大差异。如果出现首例感染的30天后算起，防控晚3天，感染人数将有几倍的差距。防控力度不同，效果也不同。这也是当前英国以及美国一些州，疫情风险巨大、后续防疫困难的原因。我们通过SEIR模型，在疫情出现后的不同时点设置了不同的R0参数，以模拟感染人数的差别。从图6可以清晰的看到不加防控、防控力度弱以及防控力度强的差别。以英国为例，结合其防控措施、隔离力度以及SEIR模型，对于其未来确诊人数的走势进行预测。首先，目前公布的确诊人数，并非实际的感染人数，只是在特定试剂盒投放量下诊断出的感染数目。因此前期试剂盒投放不足的情况下，公布的确诊值是明显低于模拟的理论感染人数的。随着后期试剂盒逐渐放量，存量感染人数不断挖掘出来，确诊数将接近理论值。对于试剂盒投放速度较慢的国家来说，相当于人为的延缓了新增确诊人数出现拐点的时间。因此理论感染人数的拐点将领先于实际公布的确诊值。具体到英国，我们认为从1月31日出现第一例感染算起，至3月23日英国首相宣布为期三周的封城，这一“群体免疫”期间等于没有防控，R0为3.77。3月23日之后，通过我们对于英国污染物排放的检测，隔离力度在逐渐加强，将R0按照2、1.2、0.8以及0.5的每周递减进行设置，得到理论上感染人数的变动。实际值，则按照试剂盒未来每周日均增加2000份来计算，目前为日均1万份。从模拟结果来看，英国累计确诊人数的拐点需要70-80天才能见到。当然，根据第一部分的数据，英国在全球属于高风险的国家，拐点出现时点也相对偏晚。我们对于其它主要国家也进行类似的计算，并依次为依据预测各地区恢复正常生产活动所需的时间。然而确诊人数的拐点与恢复经济生产仍是两件不同的事情，从确诊人数下降到恢复生产，取决于各个国家是否有科学的防控态度，经济所承受的休眠时长。保经济与做防控是无法共存的两件事情，只有牺牲短暂利益将防控工作进行到底才是走出困境的唯一方法，但显然各个国家的承受能力不同，暂停键按下的越晚，后期难度越大。例如，我们看到尽管美国仍处于疫情风险发酵爬坡期，特朗普因为担忧经济数据及大选，不时地发出推动复工的言论。然而我们始终认为，要尊重防控的科学规律，在疫情未得到很好的控制前进行复工，会让疫情出现反复，无疑会拉长整个防疫进程的战线。最后，关于各个地区能够恢复经济生产活动的时点，结合各国确诊人数可能出现的时点，我们得到以下中性偏乐观推测：对于情况乐观的德国、加拿大、澳大利亚以及意大利，需要40-60天可逐步恢复生产；较为严重的欧洲部分国家则需要60-80天；美国州与州之间差别较大，整体看需要60-100天；而印度以及非洲则需要大于120天的时间。以上为我们目前对于全球疫情的研究进展，由于缺乏专业性，本文以提出疫情的数据分析跟踪角度为出发点，不正之处，敬请指出!