第一节 宏观经济形势的挑战

一、潜在经济增速趋势性下行

（一）告别高速增长

回顾过去20多年中国经济的增长路径，不难发现几个重要的分水岭。一是1997年亚洲金融危机，二是2008年全球金融危机，三是2020年新冠肺炎疫情带来的全球性衰退。1997年亚洲金融危机之后，中国经济增速进入持续10年的高速增长通道，其间年均实际GDP（国内生产总值）增速达到10.3%，名义GDP增速达到13.8%，2007年实际GDP增速和名义GDP增速更是达到14.2%和23%的峰值点。2008年全球金融危机之后，我国实际GDP增速虽然在“4万亿”计划的刺激下曾一度恢复至10%以上，但很快又回落并转入下行通道。整体来看，2008年第四季度至2018年底，我国实际GDP增速和名义GDP增速尚能维持在年均8%和11%左右，而2019年这两个增速已分别下降至6.1%和7.8%，表现出更快的向下滑落态势（见图1-1）。

数据来源：Wind（经济数据库）。

2020年新冠肺炎疫情冲击全球，不仅造成历史罕见的全球性经济衰退，更对全球产业链、贸易环境和金融业发展带来重大挑战。受新冠肺炎疫情的影响，中国经济增速脉冲式下降，但2020年中国实际GDP增速为2.3%，是全球唯一实现正增长的主要经济体。海外经济受新冠肺炎疫情冲击，下滑幅度更大。IMF（国际货币基金组织）和世界银行预测，2020年全球经济负增长大势已定，预期增速为-4.4%。由于新冠肺炎疫情冲击和外部环境不确定性增强，我国《2020年国务院政府工作报告》未设年度经济增长目标，这是自2003年以来首次未设目标。

从经济增速路径演变的长期视角看，中国GDP增速已经处于潜在下行通道之中。2010年以后，中国实际GDP增速从10.6%快速滑落，此后10年再没有年度级别的明显反弹，2010年也被认为是中国经济转型的元年。从横向比较看，同属于东亚经济体的日本、韩国和中国台湾也经历过类似的经济增速换挡期（见图1-2），拐点之后经济增速明显下行（三个地区的增速拐点分别在1968年、1991年和1987年）。换挡之后，中国经济增速的演变路径大概率不会摆脱东亚经济体的一般规律，预计2020—2030年的平均增速不超过5%。这一水平不仅在学界研究和中长期规划中多次体现，也是商业银行资产负债管理所面对的最基础的宏观环境变化。

注：日本、韩国和中国台湾的转型元年分别设置为1968年、1991年和1987年，中国大陆的经济转型元年设置为2010年，以此分析前后各20年的经济增速变化。纵轴表示GDP同比增速，横轴表示以转型元年为原点的年份分布。

（二）银行业净息差拐点临近

理论上，银行业属于典型的顺周期行业，其净息差拐点往往是经济周期拐点的滞后项。具体地，名义GDP增速的波动反映经济基本面的波动，其增速下行往往与利率下行周期一致。在利率下行周期，资产端收益快速下行，而活期存款等利率下行空间有限，银行经营承压，净息差随后进入缩窄通道。同时，由于存量业务规模庞大及降息之后贷款重定价滞后，银行净息差拐点较名义GDP增速拐点滞后出现，一般滞后约一年（见图1-3）。

数据来源：Wind。

经济增速换挡下行、利率市场化和“降成本”导向下的货币政策，共同推动现阶段我国银行净息差进入下行通道。2018—2020年，我国宏观经济增速呈现持续走弱态势，周期性下行压力也有所加大，投融资需求表现疲弱，商业银行面临越发严峻的“资产荒”局面。2019年8月，LPR（贷款市场报价利率）改革推动贷款利率向市场化并轨落地，在经济增速下行环境下，贷款利率下行明显，而负债端成本刚性较强，银行净息差收窄。此外，在可预期的一段时期内，宏观调控的关注重点向降低实体经济融资成本转向，监管逐步引导金融让利实体经济，进一步加速商业银行净息差周期性拐点的到来。

综上所述，在经济增速换挡下行的背景下，我国货币政策顺势引导融资利率下行，推动金融让利实体经济。虽然银行资产端收益率下行明显，但负债端成本刚性犹在，净息差的中长期拐点或已到来，这将是未来一段时期银行资产负债管理面临的最大挑战。

二、经济结构性特征加速转换

（一）后工业时代到来

经济向后工业化转型非常重要的指标是第三产业占比上升和第二产业占比下降，从这个角度延伸出后工业时代到来的一个重要特征——第三产业在经济中的占比显著超过第二产业。

在经济增速换挡的过程中，中国的产业结构演变也在加速。从2001年加入世界贸易组织至2010年的10年间，中国的第二、三产业占比均处于整体上升的阶段，唯一被压缩的是第一产业占比，这符合经济工业化和现代化的双重特征。2010—2015年，第二产业的增速在产能过剩、生产价格指数长期通缩的重压之下开始下降，在GDP中的占比从49%下降至47%，而第三产业在GDP中的占比则从43%提升至46%，这一时期符合经济开始向后工业化转型的特征。2015年之后，“三去一降一补”政策推动落后工业产能加速淘汰，第二产业在GDP中的占比进一步下降。2016年，第二产业在GDP中的占比下滑至41%，同期第三产业在GDP中的占比提升至51%，第三产业首次超越第二产业，随后二者的差距越来越大。截至2019年末，我国第一、二、三产业在GDP中的占比分别为7.4%、39.6%、53.0%，第三产业成为国民经济的绝对顶梁柱（见图1-4）。至此，我国经济结构已经出现明显的后工业时代特征。

数据来源：国家统计局，Wind。

（二）经济增长对资本投入的依赖降低

后工业时代，经济增长的最重要动力由投资拉动转向消费拉动，其总体特征表现为总需求增速放缓，经济增长对资本投入的依赖度下降。工业化时期，第二产业占主导，工业生产的规模效应推动投资需求快速增长，伴随着工业化所必需的人口红利和快速城镇化，这一阶段需求侧增长强劲，经济增速普遍较高，资金、产能处于稀缺状态。后工业时代，经济结构中第三产业逐渐占据主导地位，消费取代投资成为决定经济增速的最大动能，而消费增长所具有的稳定、平滑和低增长特征，决定了后工业时代的经济增速具有如下特征：一是较低的增速；二是较低的波动；三是GDP所依赖的资本投入强度也回落至更低水平，单位GDP的资本投入需求快速下降。

从具体时间轴上看（见图1-5），自2001年加入世界贸易组织至2010年，我国经济结构符合工业化时期的整体特征：高资本投入，高经济增速。而2011—2015年则处于过渡时期（后工业化时期）：经济增速转型换挡，消费逐步占主导低位；惯性依赖投资，但投资对GDP的拉动效率有所下降。2016年之后，我国经济结构符合后工业时代特征：低增长，低波动，低资本依赖。

数据来源：Wind。

（三）信贷需求增速或将持续减缓

第二产业主要是资本密集型行业，对资金需求更大，企业负债率往往也相对更高。第三产业中，除金融业和房地产业，多数行业对资金的需求相对较小。因此，在后工业化转型过程中和后工业时代，第三产业逐步主导经济的结构性特征，这意味着经济增长对资本投入的依赖逐步降低，银行信贷资产规模扩张动能也随之减弱。

这一宏观逻辑具有明显的经验数据支撑。考虑到第三产业中房地产业也属于资本密集型行业，可以尝试将“第二产业+房地产业”的产值之和占总GDP的比重，作为衡量资本密集型行业在经济中的比重指标。从图1-6可以看出，金融机构人民币贷款的增速与资本密集型行业占GDP的比重的变化趋势较为一致。2012—2019年，资本密集型行业在GDP中的占比快速下降，已经从高点52.10%下降为46.55%；对应地，人民币贷款规模增速也从20%~30%的高位下行至12.30%。近年来，越来越多的商业银行强调要摆脱“规模情结”，不再单纯追求绝对规模的增长，以应对信贷需求增速趋势性走弱的宏观趋势。

注：这两个指标是3年移动平均值，资本密集型行业占GDP比重=（第二产业+房地产业）/总GDP（现价GDP口径）。

数据来源：Wind。

此外，中国经济结构的显著变化还体现在股票市场的市值结构中。2020年上半年，以房地产、钢铁、化工、银行等为代表的传统行业市值被以新兴消费、通信和医药为代表的新兴行业市值超越。同时，70%的股票成交额发生在新兴行业，表明在A股投资者预期中，中国经济结构已经完成了向后工业化的转变。新兴行业高风险、高投入、高成长，与商业银行追求低风险、主要依赖利息收入的传统经营模式融合度较低，新兴行业的快速壮大对商业银行的传统经营模式和思维习惯形成新挑战。

三、区域资源格局分化加剧

区域经济是商业银行经营的基础条件，商业银行的资产负债资源分配和任务分解多是以地域分行为主要维度进行调配的。

从静态意义上，商业银行需要根据各省区市，甚至社区的金融资源分布格局，匹配相应信贷规模和基本额度，这也是目前商业银行按照区域分行进行绩效考核的基本依据。从动态意义上，由于经济地理的区域格局始终处于不断变化之中，所以资产负债管理要及时把握区域经济最新的发展态势，这对商业银行动态资源配置非常重要。对区域、城市进行个性化研究，甚至往上一个层次，对整个中国经济版图展开动态研究，是商业银行资产负债管理者的一门必修课。

（一）中国区域经济格局的最新态势

根据2019年中国各省区市的GDP总量、增速及结构情况，可以总结出中国最新的区域经济格局呈现的几个特征。

一是中国区域经济版图的东西差距缩小，南北差距拉大。按照各省级行政区披露的年度GDP口径，中西部地区GDP总量占全国的比重从2008年的46.33%上升至2020年前三季度的48.53%，同期东部地区GDP总量占全国的比重则由53.67%下降至51.47%，表明由于产业结构转移等，东西部地区的差距在缩小。从南北差异的角度看，北方地区GDP总量占全国的比重从2008年的43.16%降至2020年前三季度的35.23%，同期南方地区GDP总量占全国的比重则从56.84%提升至64.77%，南北差距有拉大的态势（见图1-7）。在扩大的南北差距中，东北经济更是一个典型的缩影，其GDP总量占全国的比重从2008年的8.52%降至2020年前三季度的4.88%。可见，中国区域经济最重要的特征已由过去的东西差异转变为南北分化，并且南北分化在2012年以来呈加速迹象。2018年经济普查中北方省份普遍挤水分更加印证了这一趋势，而且短期内似乎难以扭转这一分化局面。

二是省域经济中强省阵营出现头部分化，部分中西部省份呈加速追赶态势。从GDP总量来看，广东、江苏、山东领先于其他地区，广东、江苏两省的GDP占全国比重均超过10%，并且优势进一步巩固，山东GDP占比却由2008年的9.28%下滑到2020年前三季度的7.25%。从人均GDP来看，省域分化更加明显。在领先的东部地区中，天津人均GDP在全国排名快速下降，山东2019年人均GDP已经低于全国水平。中西部的湖北、湖南、陕西的实力稳步提升，江西、安徽、四川、河南正在快速追赶平均水平，体量较小的贵州、云南升势迅猛。

注：南北方区域划分采用了常用的秦岭-淮河一线作为分野。2020年为该年前三季度累计实际GDP。

数据来源：Wind。

（二）区域金融资源的分布格局及其最新变化

从广义角度看，区域金融资源包括存款资源、金融机构、上市公司等。其中，存款资源是区域金融资源的集中体现，也是对商业银行最重要的金融资源。对各省区市2017—2020年第三季度末人均存款余额及其增长情况进行分析后发现：首先，从人均存款余额水平看，北京、上海处于第一梯队（人均存款分别为88.3万元、61.8万元），浙江人均存款26.0万元领跑第二梯队（含浙江、广东、江苏、天津），其余可划归入第三梯队（人均存款6万~14万元）；其次，从2017—2020年第三季度的复合增速情况看，浙江人均存款余额复合增速领跑全国，江西、北京、上海、河北、黑龙江、广东、安徽等地的人均存款余额复合增速保持在7%以上，而海南、西藏、贵州、青海、内蒙古、新疆、天津等地的增速处于低位，有的地区甚至呈现负增长（见图1-8）。根据人均存款余额水平及其增长情况，可以概括出几个特点：一是存款资源强者恒强特征突出，北京、上海、浙江、广东、江苏等地在人均金融资源的存量水平和增长速度两个维度上均处于较为理想的区间；二是对财政转移支付依赖较重的边远地区的存款增长出现乏力状态，体现了这些地区金融资源的内生增长动力依然不足；三是江西、河北、安徽、河南等中部省份，虽然存款资源起点低，但其增速高于全国平均水平，体现了这些地区的人口红利等比较优势增强。

注：人口基数取2019年常住人口口径，存款口径为各省区市全口径本外币存款余额。

数据来源：Wind。

参考资料

差距拉大的南北经济

2018年经济普查：南方普遍增水，北方普遍挤水。从2010年开始，中西部地区经济加速上行，在全国经济版图中的分量不断提升，从这个角度看，“东西差距”已呈收缩态势。反观北方地区，尤其是东北地区，无论经济增速还是经济比重，均面临下行趋势。2018年经济普查后发现，这一局面更是有加剧趋势，南方地区普遍增水，北方地区普遍挤水，南北差距再次扩大。可以说，中国区域经济差距，正在从“东西差距”变成“南北差距”，这将影响未来10年全国的省域经济格局。

经济增速：南方普遍高于北方。实际增速最高的6个省区市：贵州（8.3%）、西藏（8.1%）、云南（8.1%）、江西（8.0%）、湖南（7.6%）、福建（7.6%）。实际增速最低的6个省区市：吉林（3.0%）、黑龙江（4.2%）、天津（4.8%）、内蒙古（5.2%）、辽宁（5.5%）、山东（5.5%）。总体来看，在实际增速最高的10个省区市里，只有河南位于北方，其他9个都位于南方。在实际增速最低的10个省区市里，只有广西、上海、海南位于南方，其他7个都位于北方。

经济重心南移，北方比重下降。2012年，北方经济总量占全国的45.8%，达到最高点。从2013年开始，这一比重逐渐下滑，到2018年仅有38.5%，下降7.3个百分点。在万亿GDP城市方面，北方仅有四城入围。

人口增量：孔雀仍在东南飞。在2018年人口净流入排行前十的省区市中，前三的广东、浙江、安徽都是南方省份，前十中只有陕西位于北方。而在人口净流出的后五个省区市中，只有江西位于南方，其他都位于北方。

南北差距，路在何方？北方经济面临的一大问题是，除了北京，多数北方省区市的支柱产业都过于传统。在北方，重工业、传统工业和资源型产业的比重显著高于南方，而互联网、生物医药、电子科技等高新产业则发展滞后，无法应对后人口红利时代的竞争格局。

不过，形势有了新变化。近年来，东北不断有新的战略性举措。这些战略强调南北方协调发展，每个区域都有属于自己的重大国家战略。虽说经济重心还会加速南移，但这未免不是北方部分中心城市和城市群新一轮的发展机遇。

（资料来源：微信公众号“国民经略”。）

四、产业优势向头部企业集聚

（一）我国产业发展中的头部效应显现

1895年，意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托在研究国家财富分布时发现，每个国家的财富都呈现这样一种遵循幂律的分布方式：少部分人占据大部分财富，而大部分人拥有少量财富——在坐标轴上表现为头部严重向左靠拢，并且呈现长尾分布的特征。这种不均衡直接体现在位于头部的个体占据更多的资源与优势，因而压缩非头部个体的生存空间。

近年来，我国上市公司头部优势集聚明显，产业竞争的头部效应显现。产业的头部效应是指，在一个领域中，寡头企业往往会获得更多的关注，拥有更多的资源、技术和市场优势，发展得更快、更稳，在同业竞争中占据大部分市场和利润份额，非头部企业生存空间逐渐收窄。根据相关研究成果，2018年以来我国上市公司净资产收益率随公司规模递增的迹象越发明显——无论是在盈利下行周期还是在盈利向好周期，以中证100指数为代表的龙头企业在各规模分组中表现最好，大而优持续战胜了小而美（见表1-1）。

注：（1）ROE指净资产收益率，TTM指滚动12个月，ROE-TTM是指在一定考察期内（连续12个月/4个财季）的净资产收益率，主要作用是剔除指标的季节效应。（2）整体法，在考虑组合的指标合成时考虑个体资产、市值等加权因素，区别于简单算术平均。（3）中证100指数代表了大市值蓝筹公司，中证1000指数则代表了小市值规模的公司。

数据来源：Wind，国泰君安证券。

不仅如此，在数字经济和高端制造等新经济领域，产业头部化现象同样明显。以第三方移动支付为例，2020年第二季度，第三方支付规模达到59.8万亿元，其中支付宝和财付通分别占据55.6%和38.8%的市场份额，其他支付企业竞争剩余的5.6%的市场份额（见图1-9）。在智能手机领域，2019年，华为的智能手机出货量市场份额从2018年的26.5%攀升至38.5%，紧随其后的分别是OPPO（17.8%）、vivo（17.0%）、小米（10.5%）和苹果（7.5%）。五大智能手机厂商合计占据了91.3%的市场份额，其他品牌的市场份额被极度压缩，生存异常艰难。

数据来源：艾瑞咨询。

除此之外，产业优势集聚头部还体现在非上市公司中，细分市场的独角兽企业吸引了更多的风险资本关注。近年来，VC/PE（风险投资/私募股权投资）整体低迷，项目数量明显下降，但平均单体项目规模却逆势增加，中国各细分市场中的独角兽企业吸引风险投资市场总资本的一半以上。风险资本对于企业的关注主要集中于独角兽企业，细分行业资源也趋于向头部企业聚集。

（二）头部效应对商业银行客户选择的启示

由于商业银行以收取利息为基本经营方式，并不能分享企业在繁荣期高速增长的利润，因此头部效应对商业银行的意义不在于行业繁荣时期，而在于宏观经济或行业下行阶段。头部企业由于具备品牌优势和定价权，所以更能够抵御市场波动，整体信用风险始终保持在较低水平，是商业银行贷款质量的压舱石。这一经验判断在利润增长低迷时期更加明显，头部企业的增长回撤最小，走出困境的速度最快。

当前，中国经济已经从高速增长阶段迈入高质量发展阶段，行业内的存量竞争加剧，行业龙头的优势会更加明显，甚至出现赢者通吃，输者被快速淘汰的格局。由于经济增速进入下行通道，多数行业的生存空间收窄，非头部企业信用风险增加。基于对资本市场的观察，甚至发现经济下行期行业内居于第二、第三的头部企业的股票估值与排名第一的龙头企业的估值差距明显拉大，这正是市场对于绝对头部企业更能够抗风险的预期体现。在此背景下，稳健的商业银行更倾向于把资产负债资源聚焦头部企业，或以头部企业为核心在产业链上扩展中小微企业、民营企业的资产业务。聚焦头部企业及其供应链上下游，并围绕头部企业开拓综合化金融服务，始终是商业银行审慎经营的基石。

（三）聚焦头部企业并非一劳永逸之策

在利率下行周期，头部企业的融资成本下行更快，并且金融脱媒的迹象也最明显。由于商业银行普遍是审慎经营风格，通常在经济及利率下行周期中用过多的资金去追逐有限的头部优质客户，所以银行在贷款定价谈判中更加弱势。同时，由于负债端成本刚性，商业银行的贷款定价并不能随着债券等市场利率快速、大幅下行（见图1-10），所以头部优质企业更倾向于发债而不是贷款。在此背景下，单纯依赖发放贷款、比拼贷款利率孰低等传统竞争策略将收效甚微。商业银行只有聚焦大型客户的多元需求，投商行角色灵活切换，积极融入资本市场并最终提升客户综合回报水平，才是新环境下聚焦头部企业的守正出奇之道。然而，在这一转型过程中如何避免趋易避难的传统惯性，直面金融市场，提升个性化金融服务深度，对国内多数商业银行来说依然道阻且长，需要修炼内功。

数据来源：Wind。