■與2008年相比，當前世界經濟和國際金融體系整體風險不降反升，但風險結構發生了重大變化。從長遠趨勢看，“第四次產業革命”的曙光已經顯現。科技有望重新成為世界經濟發展的主導因素，人工智能技術運用范圍的逐步擴大將在一定程度上對勞動力產生替代效應；同時，全球性礦產資源產能過剩問題的化解也需要較長時間。因此，以美、德、日為代表的老牌科技強國有望重新奪回世界經濟的主導權，而以“金磚四國”為代表的新興經濟體將在某種程度上陷入被動。
■中國經濟目前面臨的矛盾和風險有別于以往，需要宏觀調控當局走出延續多年的“被動維穩”和“短期相機主義”政策框架，對宏觀調控的基本思路做出調整。具體包含以下幾個方面：第一，在外匯儲備下降之前，主動快速化解匯率風險；第二，針對可能的信用風險，應從“被動維穩”轉向主動歸集和“切除”；第三，結合不良債務的化解，分類解決過剩產能問題；第四，房地產政策應從“被動維穩”轉向順應市場規律；第五，以在局部上的合理發力取代“大水漫灌”式的刺激；第六，通過高質量改革為經濟發展增強動力。
美國經濟進入新一輪增長周期
與2008年相比，當前世界經濟和國際金融體系整體風險不降反升，但風險結構發生了重大變化。這是我對全球經濟形勢的基本判斷。
首先，美國經濟系統性風險率先“出清”，且已顯示出在科技革命驅動下進入新一輪增長周期的可能性。
2007年次貸危機爆發后，美國金融體系的系統性風險進入釋放過程。對此，美聯儲和美國政府對金融體系采取了較有力的拯救措施，至2010年下半年美國經濟和金融體系的系統性風險已經基本“出清”。
美國房地產價格自2011年9月企穩以來，已反彈了大約25%。從房地產租金收益率與10年期國債收益率的差值來看，得益于低利率的支撐，美國房地產價格相對于長期國債的投資價值處于歷史高位，相應的價格風險處于歷史低位。同時，美國家庭利息和到期本金支出占其可支配收入的比重目前在10%附近，遠低于2008年初14%的峰值，也低于12%的歷史平均水平。盡管政府債務率仍高于100%，但美國的財政赤字率已由2010年10.1%的峰值降至3%以下。此外，目前美國上市銀行杠桿率均值為18倍，遠遠低于2006年的35倍，也顯著低于當前歐洲的30倍。
奧巴馬入主白宮后的施政目標之一是推動美國“制造業復興”。根據波士頓咨詢公司的一項調查，美國制造業綜合成本在發達經濟體中是最低的，甚至顯著低于巴西，略高于中國。中長期視角下，我們預期美國有可能依托其在科技和企業創新能力等方面的優勢成為“第四次產業革命”領頭羊，并進入新一輪增長周期。
其次，自2010年以來，由南歐國家的政府償付能力危機主導的歐元區系統性風險一直在上升，歐元集團與“不治之癥”的抗爭已進入下半場。“三駕馬車”的救助之所以不能從根本上消除希臘等高債國的政府信用風險，是因為這些國家的政府信用問題并非流動性困境，而是償付能力危機。
未來，歐元區高債國政府債務余額不斷增長的過程無法逆轉。一方面，債務本身具有指數化膨脹的特性；另一方面，高福利、人口高齡化和經濟低迷等因素使相關國家很難消除財政赤字。因此，任何救助都只能暫時緩和PIIGS等國政府的債務風險，而無法從根本上解決問題。
相比于美聯儲或日本央行，歐央行自身的特性決定了它基本上不可能用無休止印鈔的辦法來支撐區內高債國的政府債務循環。歐洲央行唯一的法定職責是維持物價穩定，歐元制度不容許歐洲央行為成員國政府提供財政融資。歐洲央行直接購買PIIGS政府債券的本質是以“印鈔”為PIIGS的高福利體系“埋單”，這不可能被以德國為代表的低債國長期接受。這意味著，“日美式QE”在歐元區并不具有長期可持續性；低債國在歐洲央行為PIIGS政府債務循環提供支撐這一問題上所做的任何讓步都只是階段性的；高債國對“自由印鈔權”的需求與歐元制度的矛盾在本質上無法調和，歐元最終解體的風險無法排除。
從2010年開始，希臘等高債國頻繁爆發的債務風險不斷沖擊歐元體系的穩定。2015年6月，再度爆發的希臘債務危機導致其非常接近于退出歐元區。最終，希臘勉強與相關各方達成妥協，歐元體系僥幸維持了完整。從這輪危機中可以看出，歐元區低債國對于以希臘為代表的高債國進行救助的意愿和能力已經接近于極限。
從性質上講，愛爾蘭、葡萄牙、西班牙、意大利乃至法國，其政府財政困境與希臘相似，只是程度有所不同。隨著時間的推移，歐元區可能會出現更多的“希臘”。
另外，新興經濟體頭上的光環已全面黯淡，在世界經濟體系中的地位正趨于被動，并已成為國際金融市場的重大風險來源。
過去二十年間，新興經濟體曾是世界經濟舞臺上一道亮麗的風景線；但2010年下半年以來，新興經濟體頭上的光環趨于黯淡，逐漸分裂為“滯脹”（如俄羅斯、印尼、巴西等）和“（增長率與通脹）雙下臺階”（如中國、馬來西亞、波蘭等）兩個陣營。新興經濟體增長動力普遍下行主要有以下幾點原因：
第一，“次貸泡沫”破滅后，以美國為代表的發達經濟體的“高消費”模式發生了顯著的轉變，人口老齡化程度不斷加重，對發達經濟體需求結構也在產生重大影響。這些因素對于新興經濟體出口增長都是不利的。
第二，中國經濟增長對原材料和初級產品的需求曾是許多新興經濟體出口的重要支撐，中國經濟增速“下臺階”必然給資源出口型新興經濟體帶來沖擊。
第三，2008年國際金融危機爆發后，美國從自身戰略利益出發，努力振興本國能源工業和制造業，并且推動全球“貿易再平衡”，這對許多出口依賴型經濟體也產生了一定程度的沖擊。
2010年以來，許多新興經濟體國際收支形勢明顯惡化，其貨幣在不同程度上進入貶值過程。相比2010年初，俄羅斯、巴西、印度貨幣對美元的累計貶值幅度分別達62%、57%和32%。貨幣貶值加劇了相關國家的通脹壓力，也使其央行被迫將利率維持在高位，高利率又進一步加劇其經濟降溫壓力，形成了惡性循環。
需要指出，以“金磚四國（中國、印度、巴西、俄羅斯）”為代表的新興經濟體在過去20年所創造的經濟奇跡在很大程度上依托于其廉價勞動力或廉價資源優勢以及“經濟全球化”進程。從長遠趨勢看，“第四次產業革命”的曙光已經顯現。科技有望重新成為世界經濟發展的主導因素，人工智能技術運用范圍的逐步擴大將在一定程度上對勞動力產生替代效應；同時，全球性礦產資源產能過剩問題的化解也需要較長時間。因此，以美、德、日為代表的老牌科技強國有望重新奪回世界經濟的主導權，而以“金磚四國”為代表的新興經濟體將在某種程度上陷入被動。
關于中國經濟的幾點認識和判斷
關于中國經濟的問題、風險與基本趨勢，個人有以下幾點認識和判斷。
首先，房地產市場長遠的供過于求格局已經形成。根據我們的估算，到2015年末，中國的城鎮住宅總面積約為330億平方米左右。按高收入國家人均35平方米的居住面積計算，330億平方米足夠9.4億城鎮人口居住，而2014年末城鎮常住人口數量僅為7.5億。《國家新型城鎮化規劃》提出的目標是到2020年常住人口城鎮化率要達到60％左右。根據這一目標，假設人口自然增長率維持在2014年0.52%的水平，到2020年城鎮常住人口將達到8.5億，這一數字也小于上文提到的9.4億。
2014年初以來，三、四線城市房地產市場已率先進入調整，但一線城市房地產價格2015年出現了新一輪上漲并創下新高。從房價收入比、租金收益率等指標看，一線城市房地產價格過高，房價泡沫已經比較嚴重，2016年轉入調整的可能性比較大。
其次，大多數行業產能過剩嚴重，固定資產投資增速易降難穩。從鋼鐵、水泥、有色金屬、采煤、煤化工、平板玻璃、造船、重卡、輪胎、紡織、服裝、鞋帽等傳統行業，到多晶硅、太陽能電池、風電設備等“新興”行業，都存在較嚴重的產能過剩。產能過剩率普遍高于30%，部分行業高達60%以上。2015年全年，固定資產投資累計同比增速已降至10%。普遍而嚴重的產能過剩意味著固定資產投資增速還有進一步下降的壓力。通過擴大固定資產投資來抑制經濟降溫，在絕大多數行業已沒有著力點。
第三，隱蔽的債務風險較大，對其被動“維穩”是一個越陷越深的泥潭。如果把過剩產能對應的債務定義為不良債務，可以粗略匡算當前的不良債務總額。個人匡算的結果是：2015年末不良債務額不低于44萬億元，占M2的比重不低于31.6%，占銀行和信托業資產總額的比重不低于21%。
換一個角度看，中國的宏觀負債率（私人和政府債務總額與國內生產總值的比率）已由2008年末的150%上升至250%附近，這高于絕大多數發展中國家，也接近于意大利、法國等歐洲高債國。
粗略估算，2016年全社會利息支出總額可能達到8.6萬億元，該數值與2015年末M1、M2余額的比率分別為21.5%和6.2%，與2015年名義GDP的比率在12.7%附近。也就是說，2016年全社會利息支出總額可能會比全年名義GDP增量高約4.6萬億元。在此情況下，宏觀債務的還本付息必然嚴重依賴于央行寬松貨幣政策的支撐。
對于上述債務風險，央行似乎可以一直采取“被動維穩”的貨幣政策。我們認為這不是一個理性的選擇。不良債務之“根”是過剩產能。在房地產市場持續“變冷”的趨勢下，過剩產能的規模存在進一步擴大的壓力。同時，利息負擔使不良債務本身具有“指數化”的膨脹機理。在“被動維穩”的貨幣政策之下，不良債務規模只會越來越大，貨幣政策也將一直被“綁架”。
第四，從長遠來看，人民幣匯率面臨一定的貶值壓力。2010年以來，全球大部分貨幣對美元有較大幅度的貶值，但人民幣匯率始終保持堅挺。從2010年初到2016年1月18日，歐元、日元對美元貶值超過20%，印尼、印度貨幣對美元貶值超過30%，南非、巴西、俄羅斯貨幣對美元分別貶值56.8%、57.4%和62.3%，而人民幣對美元卻升值3.8%。同時，波士頓咨詢公司的數據顯示，中國制造業綜合成本已居發展中國家前列，高于印度、印尼、泰國、墨西哥等國。在此背景下，出口形勢也趨于嚴峻。
2011年4月以來，CRB指數顯著下降，到2015年底已下跌約50%，導致中國的大宗商品進口成本顯著降低。如果沒有這一因素，中國的貿易順差可能會小很多；相應的，外匯儲備余額下降的幅度也會更大。
需要強調的是，美國試圖通過TPP和TTIP重構國際貿易格局，給中國帶來了長久性的實業資本外流壓力。2015年10月，TPP（跨太平洋(601099,股吧)伙伴關系協議）談判達成基本協議；TTIP（跨大西洋(600558,股吧)貿易與投資伙伴協議）談判也正在進行。根據TPP規則，原產地屬于TPP成員國的產品，將在成員國范圍內享受“零關稅”。這將促使跨國公司在TPP成員國范圍內重新布局產業鏈，并相應地從中國撤離實業投資；也可能會有一部分“純內資”企業出于國際市場競爭的需要，將其生產能力向TPP成員國遷移。
自2006年有數據以來，FDI和歸屬于外資企業的貿易順差合計占新增外匯儲備的七成左右，因此中國的外匯儲備帶有較強的“外資屬性”。目前盡管外匯儲備有3.5萬億美元，看起來很龐大，但有脆弱性。
第五，2016年中國經濟可能進一步降溫，不排除出現階段性滯脹的可能性；在特定條件下，中國有遠期的高通脹壓力。
從“三駕馬車”看，國內消費需求具有較高的穩定性，較樂觀的想象是其未來幾年的增速維持過去幾年的平均水平。關于出口對中國經濟的拉動力，我們認為，在長遠視角下提升的難度很大，最樂觀的想象是保持基本穩定。而工業體系嚴重“虛胖”和房地產市場長期供過于求，意味著中國經濟在朱格拉周期（資本支出周期）和庫茲涅茨周期（房地產周期）兩個層面很有可能形成下行壓力疊加。在此邏輯下，2016年乃至未來三年，固定資產投資增速和“無水分”增長率還有進一步下行壓力。
歷史上，中國通脹率與CRB指數相關性較高。目前CRB指數已跌至2002年初以來的低位。持續的價格下跌可能引發供給下降，CRB指數在2016年的某個時點可能進入較大幅度的反彈過程。
在三年左右視角下，國際商品市場不具備持續走強的動力基礎，國內通脹率的變化將取決于以下兩個因素：一是人民幣貶值的程度；二是過剩產能的出清程度。在普遍而嚴重的過剩產能消除前，人民幣貶值所引起的進口成本上升難以充分轉化為第二產業產成品價格的上漲，因此對通脹率推升效應有限。但第二產業成本上升不能轉化為終端價格提升，可能會加大過剩產能淘汰的壓力。
宏觀政策的選擇
在宏觀政策方面，個人認為，2016-2017年，中國宏觀政策需要進行調整，尤其是應當在外匯儲備下降之前，通過主動的、足夠幅度的貶值快速化解匯率風險，并且針對宏觀信用風險，從“被動維穩”轉向主動歸集和“切除”。
中國經濟目前面臨的矛盾和風險有別于以往，需要宏觀調控當局走出延續多年的“被動維穩”和“短期相機主義”政策框架，對宏觀調控的基本思路做出調整。具體包含以下幾個方面：
第一，在外匯儲備下降之前，主動快速化解匯率風險。主要舉措是：適當放緩資本市場開放，從嚴控制資本流出；在此前提下，使人民幣匯率主動地快速“貶值到位”，從而在根本上消除資本外流壓力。保持足夠的外匯儲備對中國來說，具有重要的戰略意義。中國很多初級產品都高度依賴進口，如果沒有足夠的外匯儲備保障初級產品的進口，整個經濟體可能陷入某種程度的混亂。
第二，針對可能的信用風險，應從“被動維穩”轉向主動歸集和“切除”。如前所述，中國隱蔽的債務風險較大。如果繼續采取“被動維穩”式的貨幣政策，會推遲和放大未來的風險。我們認為，貨幣政策應當從現有的框架中解脫出來，使隱蔽、分散的風險顯性化、集中化，并借鑒國際國內的歷史經驗實行有效的“切除”。
第三，結合不良債務的化解，分類解決過剩產能問題。央行和政府專設平臺承接不良債務，可以為過剩產能問題的解決奠定基礎。對于“永久性過剩產能”應果斷關閉，并將與之對應的不良債權核銷。對于具有超前建設性質的“階段性過剩產能”所對應的階段性不良債權，應采取大幅度展期、大幅度減息乃至債轉股等措施，待其轉變為“正常產能”后，再將相關債權或股權售出。
第四，房地產政策應從“被動維穩”轉向順應市場規律。房地產政策的正確導向應該是在中央政府的統一部署下，各城市通過房產登記制度的實施和房產普查，摸清當地住宅總量與結構，尤其是弄清非自住房與空置房的數量。在此基礎上，結合對當地人口變化趨勢的預測，就當地房地產開發制定合理的長期規劃；供過于求格局實際上已經形成的城市，應嚴格控制新屋開工量，避免過剩程度進一步加重。
第五，以在局部上的合理發力取代“大水漫灌”式的刺激。與2009年相比，中國大多數行業產能過剩程度進一步上升，重演“大水漫灌”式的刺激不是一個理性的選擇。中國在環保、醫療等領域依然較為薄弱；與“第四次產業革命”相契合的新興產業也依然較為落后，對經濟的刺激應當以這些領域為著力點。
第六，通過高質量改革為經濟發展增強動力。特別是結合政府職能轉變，精簡機構、壓縮行政開支；并結合新一輪財稅改革，降低宏觀稅負，減輕居民和企業部門的稅收負擔。
（作者系中國人保資產管理公司首席經濟學家。劉冬、陳業對本文亦有貢獻）
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