宏觀研究框架
1、從一個小券商的宏觀分析師，到大券商以及成為新財富排名第一的宏觀分析師，過去那麼多年你的研究框架是如何進化的？
郭磊：從入行到現在算是陸續做了12年的宏觀，8年的賣方宏觀。框架談不上，宏觀分析的框架是歷代賣方和買方分析師們共同積累的，一些漂亮的方法都包含著無數人的心血；可以說一些個人心得。
首先，金融市場的宏觀研究是做什麼的？我把它總結為“既定約束條件下的經濟趨勢問題”。以前在制度經濟學課堂上，周其仁老師曾說過經濟學是研究“約束條件下的最優”，很多年後我才對這句話有了深切理解。
我們知道，有三類人都會對宏觀經濟分析感興趣：一類來自於高校和研究所；一類來自於政策諮詢機構；還有一類來自於金融市場。三種人做宏觀研究的目的不同。高校、研究所、政策機構，它們都更關注“應然性”，即這個世界應該是什麼樣子的。而金融市場上的宏觀研究更多地關注的“實然性”，即這個世界會是什麼樣子的，它會帶來什麼樣的後果。我們提出任何一種判斷觀點，比如股市要漲、房價要跌、他還愛你，都會面臨判斷的時間成本、路徑成本、風險成本，都是有條件成立的。過於長趨勢、沒有實現路徑、沒有風險意識的判斷就意義不大，因為它的渺茫收益會被過高的貼現率給貼掉。無視時間和路徑成本的判斷叫做“公知化”，無視風險成本的判斷叫做“口號化”，這兩者都是宏觀研究的誤區。
其次，宏觀看世界的方法是什麼？關於這一點我的理解是要尊重世界的不可知性，尊重經驗規律，經驗規律性重於邏輯。我在很多時候講宏觀方法論，第一部分永遠是“經驗規律性重於邏輯”。邏輯在很多時候怎麼都能夠自洽，中文邏輯更是如此。在很多時候我們會發現看好一件事情的，不看好一件事情的，基本上都能自圓其說、邏輯漂亮。資本市場比較殘酷的一件事情就是在很多時候漂亮的邏輯不一定是對的，甚至漂亮的邏輯都不一定對的概率更高。那麼怎麼辦？就是尋找經驗規律。尊重這個世界的未知，像做實驗一樣對待數據，尋找經濟與經濟，經濟與資產定價相關的蛛絲馬跡。規律往往是冰冷的，而只有數據能連接後果和前因。
再次，在黑天鵝頻出的階段應該如何做宏觀？我們知道，現代經濟學來源於邊際分析，即馬歇爾所說“自然界沒有突變”。對於宏觀分析師來說，連續性假設是分析成立的一個預設前提。但當黑天鵝和危機模式出現的時候，宏觀的連續性就往往被打破。經濟分析就應該在一定程度上由邊際分析向“超邊際分析”過度。比如全球貿易戰和新興市場危機如果出現，我們一方面需要沿著邊際分析去測算它的直接影響，如出口減少多少，對GDP影響幾何；另一方面，則需要以超邊際分析的思維去推演連鎖反應的各種極端可能性。簡單來說，邊際分析是一個“多”與“少”的問題，超邊際分析則包含著“YES”和“NO”的區別。但即使如此，我們也主張在專業化框架下，不主張去“宏大敘事”（Grand Narrative）。人人都談戰略，人人都自媒體化會導致很多問題更是討論不清，因為一刀切而偏離科學性。
2、你認為帶動經濟增長的要素是什麼？
郭磊：按經濟增長模型來說無非是制度、技術、資本、人力，這已經是經濟學先賢們思考了百年的問題，再怎麼總結都超不出這個精煉的範圍。中國目前的經濟，說白了還是“新興+轉軌”。眾所周知，發展中國家的起步階段特點是人力成本便宜，但資本、技術、市場制度緊缺。中國已經大致渡過了羅斯托曾描述過的這種“起飛”階段，目前是人力成本已仍有優勢但在快速減小；資本從稀缺變充裕，資本邊際回報下降；技術和人力資本仍在追趕途中，以及仍需改革釋放制度活力。
3、如何看待人口趨勢和經濟增長率之間的關係？如何看待中國人口問題？
郭磊：人同時作為生產者和消費者而存在。從全球經驗數據來看，人口週期與經濟表現弱正相關。當然，隨著技術替代，人口數量對經濟供給端的意義有所下降，但在需求端的意義還是很大的。比如對一個城市來說，必須有一定數量的人口和一定的城市半徑，才能夠支撐它的可持續發展和可持續繁榮。特別對中國這樣的發展中國家，還沒有實現城市化和現代化，就老齡化了，那叫未富先老。所以對中國來說，阻止生育率的下行刻不容緩。
生育率的下降是一個全球性的問題，基本上對所有的工業化國家和地區來說，這都是一個讓人頭疼的挑戰，即“工業化-生育率悖論”。韓國、中國臺灣，也都面臨著嚴重的少子化。一般認為這一則和女性的受教育有關，即人格和經濟更為獨立；二則和現代社會生活目標和生活場景的大幅多元化有關，即生養孩子不是生活的全部；三則和現代社會的撫養和教育的成本及機會成本上升有關；四則和養老條件的變化有關。總之，生孩子，從一種與養老和情感相關的投資，變為越來越像奢侈消費。
個人覺得對於中國來說，值得研究的是第一和第三點。眾所周知，中國女性有極高的勞動參與率，這意味著她們的生育成本更高；同時，教育資源特別是基礎教育資源的緊缺會加大撫育成本。所以，有針對性的舉措比較關鍵，比如對女性因生育導致的職業不便提供更高級別的保障；以及設法促進基礎教育的平等和低成本，讓年輕人生了之後少一些撫養和培育焦慮。
中國經濟的看法
1、如何看待目前經濟的去槓桿問題？包括企業槓桿率和居民槓桿率未來的變化，以及對於經濟的影響？
郭磊：中國的槓桿問題包括相互關聯的金融槓桿和實體槓桿。
從金融去槓桿來說，它的大的框架已經形成。資管新規及一些相關細則的落地基本上框定了存量槓桿的去向和增量的規則，未來要做好的主要是過渡期和細化這兩個問題。
對於實體去槓桿來說，地方隱性債務的排查和約束、PPP的清理和規範，以及資管新規對於融資端的約束也大致形成了一個增量規則。
未來主要是存量問題。對於這一點，我個人的一個認識是“發展中解決問題”，即存量資產的調整不能影響增量資產的收益率，否則如果名義GDP過快下降，宏觀槓桿率可能反而是被動上升的。
總的來說，中國的槓桿率有兩個特點，一是總體偏高，這一點在一定意義上與大財政，即地方政府承擔著再投資功能有關，槓桿有一定內生性；二是槓桿是結構性的，居民槓桿並不算高，民企的槓桿率整體來看不算高，槓桿主要集中在地方政府和部分行業的國企。
從政治局會議、金融委會議和央行貨幣政策執行報告的表述來看，政策對於宏觀槓桿率問題的導向也是“穩槓桿”和“結構性去槓桿”。我們估計除了對於融資有一個總的約束之外，債轉股、混合所有制也將有助於企業特別是國有企業槓桿率的下降。
我們很多研究者有一種動輒“快速出清”的認識，這其實是一種研究雞湯，並不切實際。對中國經濟來說，國企、大財政、宏觀槓桿率，本質上是同一個問題，都與經濟體制有關，應該在路徑依賴的基礎上推進改革深化，但正如達里奧“漂亮去槓桿”的思路，一方面要做到債務/收入比率隨著經濟活動和金融資產價格的改善而下降，讓名義增長率超過名義利率；另一方面要抵制住通縮，否則我們的去槓桿可能會事倍功半。
2、大家都在談論減稅，你是怎麼看待減稅的問題？
郭磊：減稅確實是一個重要方向。一個基本的經濟學道理是，當財政統一支出的投資的綜合回報率更高的時候，可以多支出。比如城市化初期，基礎設施是“短板”。但當基礎設施有一定存量，投資的綜合回報率開始遞減的時候。應該考慮減稅，同樣一塊錢，變為企業投資支出，或者變為消費，可以帶來更好的經濟績效。
政策也已經指向減稅這一方向。金融委二次會議指出2018年下半年財政政策要有“三個用好”，用好國債、用好減稅、用好擔保，第一個指向基建修復，第二個指向製造業和消費修復，第三個指向信用和小微企業融資修復。目前國家融資擔保基金已經落地，估計減稅後續也大概率會落地。
從一個研究者的角度，我也呼籲減稅。但關於減稅，一個誤區是探討的公知化、口號化和自媒體化，任何問題都歸於減稅，沒有路徑概念，沒有量級概念。實際上，認識中國財稅體制的特徵是認識減稅的前提，理性的認識才會帶來科學的呼籲和科學的預判。
舉個例子，我們經常會看到一個說法是“中國財政收入增速是GDP的兩倍”，由此推出來應該成倍減稅的結論。這裡面其實包含著一個錯誤知識，財政收入是與名義增長相關的概念，財政收入應該和名義GDP去比。中國上半年名義GDP增長9.98%，中國上半年財政收入增長10.6%，1-7月財政收入累計增長9.96%。目前基本上是1倍左右。
3. 最近關於消費的討論很多，許多人說經濟已經出現了消費降級，但從宏觀數據看，真相真是如此嗎？
郭磊：如果我去寫自媒體，我先要想到的也是首先把一個事情定性，定性要抓住大眾痛點，比如為什麼消費下降，因為消費降級；那麼為什麼消費降級，因為房子太貴，消費被擠出等等，這麼寫出來就是十萬+的態勢。而且說實話這樣寫出來也會很“好看”，快意的東西都好看。但這種好看是廉價的，本身是販賣一種虛擬的情懷。
作為一個宏觀分析師我不能這麼寫，數據要具體拆分。我們可以把消費拆分一下，你會發現首先下降比較大的是汽車，汽車零售2016年增速10%，2017年只有5.6%，2018年至今是2%，汽車的下降一則是一輪普及之後的消費脈衝減弱；二則是促消費政策之後的回落期和關稅帶來的降價預期的鎖定效應；三則是公共交通及牌照約束。然後是地產系，以裝飾裝潢為例，2015年是18%，後續連續下降，今年至今只有7.6%，地產系消費下降主要和地產銷量的回落有關。還有就是通訊器材，主要是手機了，14-15年4G發展的時候是一個增長高峰，差不多在30%以上，幾乎和經濟景氣度沒什麼關係。後面飽和了，16-18年就下了一個臺階。這些都不是什麼降級…如果我們不看上面這些，你看化妝品，沒有任何下臺階；金銀珠寶，17-18年兩年都是回升；服裝，17-18年連續兩年回升。菸酒和日用品，18年目前也是比17年快。
從分項線索來看，消費幾乎完全是一個正常的邏輯，沒有什麼明顯的趨勢異動。
中國目前我覺得處於一個消費中低速穩定期。除了地產系消費是註定收縮之外，其餘的不會有特別大的整體性趨勢。未來消費的亮點不在量，我覺得未來一線看商業模式，三四線看品牌化。
4、未來整個城鎮化率的提高還有多少空間，基建是否還能繼續拉動經濟？
郭磊：2017年中國城鎮化率是58%，基本上每年增長1個點。關於這一問題，我的理解是兩點：第一，數據可能對城鎮化的空間略有高估，因為有一部分流動人口可能沒被納入城鎮人口統計，但實際上已不太可能回到農村；第二，城鎮化未來依舊有空間。特別是縣域經濟，我自己的觀察是隨著交通網絡下沉、產業下沉、棚改和農民工迴流，縣域經濟的活躍度重新有所上升。未來農村的一部分人群在繼續上翻到縣城。
對於基建，我們要理性客觀去看：
第一，基建最好的時代過去了。如今從高鐵、高速公路，到水利、城市基建，都不像十年前那樣有那麼大空間。
第二，對於地方政府建基建，必須有一個債務端的市場化約束，以限制無效投資的衝動，這個要形成一個長效機制。
第三，但我們要客觀認識基建，不能談基建色變，也不能簡單以“低迴報率”界定。全世界基礎設施都不會是高經濟效率，它基本屬於經濟學所說的“市場失靈”的領域。但低投資回報率並不等於低綜合績效，因為基建的主要特點在於外部性。你通一個高鐵或者高速公路，一個縣城的城市半徑、經濟效率和商業環境就會得到極大提高；兩個二線城市之間一小時達，整個城市圈的效率都提高了。但這個不會表現在高鐵或者公路的收益上。關於這一點，之前的俗諺要想富先修路是一種很樸素的認識。
第四，對於目前中國名義增速8-9%左右的狀態，我覺得基建增速在7-8%算正常。年初以來只有3%不到（舊口徑）的基建增速是太低了。估計下半年會逐步恢復。這種恢復相當於從一個極值點恢復，很正常。不能基建起來一點點就喊走老路，基建起來一點就是不創新了，這種觀點是討好大眾不專業的情緒。
5、在人口紅利消失後，您說的工程師紅利能否對接下來經濟增長帶來幫助？
郭磊：在貿易戰開啟之後，我們很多研究者的情緒一下子走入了另一個極端，彷彿中國什麼都不行，這其實並不客觀。中國在關鍵產業和核心技術上和國外領先水平仍有顯著差距，但這些年來的產業升級和產業突破也是有目共睹的。
中國的工程師紅利也是一個客觀現實，比如高等教育、發明專利、科研厚度，中國是其他新興市場難以替代的。一個小例子，就程序員來說，中國也是除了美國、歐洲之外的第三個比較密集的區域。貿易戰之後，中國所需要的恰恰是制度性地去激發這種工程師紅利，紮紮實實做技術追趕。
回到一個基本的經濟學邏輯上，決定全球分工和專業化的到底是什麼？在這個問題上我是亞當斯密的信徒，我認為過去二十年中國出口產業鏈之所以成立，本質取決於資源稟賦和相對要素成本偏低。要素成本的一個重要組成是人力資本的厚度和單位成本。有人才厚度，就能保證技術的持續進步；有低單位成本，就能保證競爭優勢。
當然，需要提示一點的是，技術創新和資本、勞動不同，中國工業化過程中最初吸收勞動是農民工進城，吸收資本是招商引資；但技術創新，它的效率更需要一個開放的制度去保證。
全球經濟的看法
1、如何看待美國經濟，特朗普上臺後美國經濟出現了加速，這一輪持續經濟擴張已經是歷史第二長，美國經濟是否會繼續這樣增長下去？
郭磊：2016年起，隨著大宗商品的價格出清、產能和私人資本開支的觸底、貿易的恢復，全球經濟基本上同步開啟了一輪強復甦。
所以這輪復甦的內生週期是一樣的，但後來增長軌道分化為了三種，美國在上升週期中出現了特朗普減稅，因此復甦相對最為強勁，甚至有復甦走向過熱的意味；歐洲屬於正常的一輪週期，至2018年上半年開始正常放緩；中國是進行結構性調整，加大環保力度，進行金融去槓桿，至2018年中經濟略有回落壓力。
但美國的稅改也是有正常的影響脈衝的。今年前5個月美國個人所得稅平均稅率持續下滑，大概率是稅改紅利釋放的結果，或為二季度消費支出回升的主要動能之一，但設備投資增速的放緩則可能說明稅改對私人企業部門的邊際影響正在趨緩。我們估計今年三四季度或為美國實際增速的頂部區域，明年仍整體偏強勁，但週期角度來看溫和放緩。
2. 全球進入加息週期，開始關水龍頭，會產生什麼樣的影響？全球國債收益率都開始緩慢上升，會對資產價格帶來什麼影響？最近新興市場國家接連出現問題，包括之前的阿根廷，現在的土耳其，你怎麼看待這個問題？
郭磊：記得我在2016年9月11號寫過一篇報告，叫做《一輪低利率週期註定終結》，當時說“全球低利率週期在結束前夜”，兩年過去了，目前全球利率週期大致算是上升的半途多一些，美聯儲已經7次加息，但畢竟歐洲和日本的政策退出還沒真正開始。美債收益率是全球無風險收益率的錨，目前10年期美債大約在2.8-2.9，隨著後續的加息，明年可能會在3以上。
新興市場在強美元週期中出現過三次影響較大的經濟衝擊：上世紀80年代的拉美危機；上世紀90年代末的亞洲金融危機；以及2015-2016年以來的這輪。2015-2016年是資源型EM，目前是阿根廷和土耳其，未來不排除還會有其他案例出現。
對於目前的全球經濟來說，貿易摩擦影響、資產價格偏高、新興市場脆弱性是三個現實風險。具體什麼時候有風險不可測，但邏輯上確實是一個存在。
在這一過程中，對所有資產來說，我們需要做的是從資產定價的分母（流動性）更多轉移至分子（增長）和估值安全（風險收益比）。
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