溯源系列2：市场出清与否决定通胀压力强弱.pdf

1 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 证券研究报告固定收益 固收深度报告 固收深度报告 20210330 Table_Main 市场出清与否决定通胀压力强弱 溯源 系列 2 报告摘要 理解通胀形成的微观路径。 （ 1） 宏观路径。 这一条路径以货币数量方程式为理论基底： MV=PY，若满 足货币中性假说（即 P 不影响 Y）以及货币流通速度恒定的假设（即 V 不变）的情况下， P将仅由 M决定；我们又可以称之为“总量路径” 。 （ 2） 微观路径 。这一路径从宏观、总量层面下沉到中、微观层面，价格指 数 P 是各个市场价格的某种加权均值，那么各个市场价格由什么来决 定？在均衡理论中由市场出清价格给出，也就是让各个市场出清的价 格。一般来说，市场接近出清，通胀压力也会抬升；而市场如果距离 完全出清较远，供过于求，存在大量过剩产能，那么通缩压力就会增 大。 衡量市场出清与否的三大指标： （ 1） 产出缺口 （ Output gap）。 （ 2） 非加速通货膨胀失业率 （ NAIRU）。 （ 3） 产能利用率 （ Capacity utilization rate） 。 产能利用率重要性不亚于失业率、 M2 及其他指标。 （ 1） 预测通胀的潜在指标包括：大宗商品价格（原油、铜等）、金价、货币 供给量（ M1、 M2）、利率、期限利差、信用利差、工资指数、贸易量 加权汇率、周工作时长指数、就业人口、失业率以及 产能利用率。 （ 2） 1980-90 年代这一段时期关于通胀的大量研究显示，产能利用率作为 对通胀的预测指标，在重要性上不亚于其它潜在指标。 市场出清与否 是决定通胀压力强弱的一个重要因素。 结论 及展望 ： （ 1） 通胀首先很难以被预测，即使利用当前各种预测指标，但市场出清指 标让显示出通胀压力是相对偏小的；同时考虑到私人部门的资产负债 表修复过程仍处 在进行时当中，核心通胀环比大概率并不会加速 。 （ 2） 基数效应是确定存在的，这意味着即使核心通胀环比不加速，而维持 前期均速，核心物价指数同比仍大概率在 2021年 4-5月达到年内峰值 （大约在 2.01-2.47%）之后出现回落，全年或呈现 N 型、 M型、倒 U 型。 风险提示： （ 1）“再通胀”超预期 ； （ 2）联储应对延宕；（ 3）地缘风险超 预期。 证券分析师 李勇 执业证号： S0600519040001 010-66573671 Table_Report 相关研究 1、固收点评 20210328：杭银转 债：业绩表现亮眼，资产质量向 好 2021-03-28 2、固收周报 20210327：周观：央 行一季度例会，美债期限利差复盘 （ 2021 年第 10 期） 2021-03-28 3、固收点评 20210327：温氏转 债：拓展畜禽养殖一体化项目 2021-03-27 4、固收点评 20210324：洋丰转 债：产业链优势显著的磷复肥龙 头 2021-03-24 5、固收点评 20210321：日丰转 债：家电电缆冠军，扩产并购共 进 2021-03-22 Table_Author 2021 年 03 月 30 日 2 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 内容目录 1. 引子：被忽视的通胀形成的微观路径 . 4 通胀到底是如何形成的？ .4 产能利用率重要性不亚于失业率、 M2及其他指标 .5 当谈到 “市场出清 ”， 我们到底在说什么 ？ .5 2. 供给学派 ： “供给创造需求 ” . 6 什么是供给学派 ？ 以通胀 、 “里根赤字 ”及 “孪生赤字 ”举例 .6 供给学派关注总供给曲线，需求学派关注总需求曲线 .7 “供给创造需求 ”内核自洽 ， 某些阶段 、 中长期是正确的 .7 “市场出清与否 ”是 （ 只 ） 属于需求学派的问题 .8 3. 需求学派：为何市场无法出清？ . 9 万能灵药：价格粘性（ Price rigidity） .9 理论课题：为何价格会呈现粘性？ . 9 实证课题： 在现实中我们可以观察到吗？ . 9 价格以外的市场出清途径：直面市场出清，而非价格粘性 .10 4. 如何量化市场出清？ . 10 产出缺口（ Output gap） . 11 非加速通货膨胀失业率（ NAIRU） .13 产能利用率（ Capacity utilization rate） .15 如何衡量产能利用率？ . 15 数据来源 . 15 数据内容 . 16 5. 市场出清与通胀压力 . 23 产能利用率与核心通胀指数 .23 失业率、 M1、 M2、 WTI原油及 IMF铜与核心通胀指数 .25 为何产能利用率可以对通胀水平产生影响？ .29 通胀压力是否来源于全球产出缺口大小？ .30 6. 综述及展望 . 31 7. 参考文献 . 34 8. 风险提示 . 35 3 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 图表目录 图 1：本篇深度思维结构导图 .6 图 2： 1949Q1-2020Q4 美国产出缺口 .12 图 3： 1983Q1-2020Q3 日本产出缺口 .12 图 4： 1985-2022 年美、日、德、法、英产出缺口（单位： % ） .13 图 5： 1949Q1-2020Q4 失业率 -NAIRU（单位： % ） .14 图 6： 1967Q1-2020Q4 TCU-82% （单位： % ） .15 图 7： 1967-2021 年制造业、采矿业、水电气行业产能利用率（单位： % ） .16 图 8： 2021 年 2 月各行业产能利用率同比、环比变化及距均值差（单位： % ） .17 图 9： 1967-2021 年原物料、初级、半成品、成品加工产能利用率（单位： % ） .17 图 10： 2021 年 2 月各阶段产能利用率同比、环比变化及距均值差（单位： % ） .18 图 11： 2021 年 2 月产能利用率与 2020 年及近 20 年均值比较（单位： % ） .20 图 12：扩张期 1、扩张期 2 平均产能利用率（单位： % ） .20 图 13：扩张 期 1、扩张期 2 平均产能利用率之差（单位： % ） .21 图 14：扩张期 1、扩张期 2 耐用品、非耐用品产能利用率（单位： % ） .21 图 15：产能利用率均值下降最多的三个子行业（单位： % ） .22 图 16：产能利用率均值不降反升、排名前三的子行业（单位： % ） .22 图 17：高科技产业产能利用率（单位： % ） .23 图 18：产能利用率、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .24 图 19：产能利用率、核心 CPI 及核心 PCE 同比各扩张期均值（单位： % ） .25 图 20：失业率（逆序）、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .26 图 21： M1、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .26 图 22： M2、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .27 图 23： WTI 原油、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .27 图 24： IMF 铜、核心 CPI 及核心 PCE 同比（单位： % ） .28 图 25： 1967-2021 年 TCU、核心 CPI 变速率 （单位： % ） .28 图 26： 1975-2021 年 TCU、核心 PPI 变速率 （单位： % ） .29 图 27：产量、产能、边际成本微观结构示意图 .30 图 28： 1998Q1-2019Q3 全球产出缺口同核心通胀、通胀与核心通胀差距 .30 图 29： TIPs 10Y 及盈亏平衡 10Y（单位： % ） .32 图 30：美债 10Y 抬升风格的切换（单位： BPs） .32 图 31：实际利率、通胀预期贡献度 .32 图 32：核心 CPI、核心 PCE 以及 2% 基线 .32 图 33：核心 CPI 同比 2021 年基数效应测算 .33 图 34：核心 PCE 同 比 2021 年基数效应测算 .33 图 35：美国家庭部门、企业净拆出 /拆入（单位：十亿美元） .34 图 36：美国联邦、州及地方政府净拆出 /拆入（单位：十亿美元） .34 表 1： 2000-2020 年制造业耐用品、非耐用品产能利用率（单位： % ） .19 4 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 1. 引子： 被忽视的 通胀形成的微观路径 Cecchetti（ 1995） 是一篇发表在 NBER 上的工作论文，其题目为“ Inflation Indicators and Inflation Policy”，其发表的年代 是联储刚刚裹挟着美国政府、以及美国 低收入阶层 的 人民，同通胀完成了一场殊死搏斗， 付出非对称的代价后 取得阶段性胜利的年代， 因 此 一切的 政策 方向 、舆情导向 都朝向我们应该如何巩固这一来之不易的胜利果实： 即 保 持稳定的低通胀 ，即使我们需要付出一定低增长、低就业的代价。 简单来说，那是一个和我们当前处境正好相反的时代 。 当时更重视通胀，而相对轻 视就业和增长 的问题 ，而当前更重视就业和增长，相对轻视通胀 的问题 。 也因此 ， 大量 关于 （ 1） 哪些因素决定通胀 ；（ 2） 如何 预测 通胀 ；（ 3） 进一步归结到如何控制通胀 的文 章 大多集中在这一时期 。 需要 说 的是 ，这一时期的研究 成果对于当前我们如何理解通胀 颇具 启发意义。 因此，本篇 作为“回溯”系列报告一贯秉持的方法论， 按图索骥， 通过 回顾这一时 期的 主要有影响力、引用量较大的 期刊文章、工作文章， 尝试觅到对理解当前通胀有帮 助的内容。 1.1. 通胀到底是如何形成的？ 理解通胀的形成存在两条基本思考路径： （ 1）宏观路径。 这一条路径以货币数量方程式为理论基底： MV=PY，若满足货币 中性假说（即 P不影响 Y）以及货币流通速度恒定的假设（即 V不变）的情况下， P将 仅由 M决定；我们又可以称之为“总量路径”； （ 2）微观路径。 这一路径从宏观、总量层面下沉到中、微观层面，价格指数 P 是 各个市场价格的某种加权均值，那么各个市场价格由什么来决定？在均衡理论中由市场 出清价格给出，也就是让各个市场出清的价格。一般来说，市场接近出清，通胀压力 （ inflationary pressure）也会抬升；而市场如果距离完全出清较远，供过于求，存在 大量 过剩产能，那么通缩压力（ deflationary pressure）就会增大。 两条路径并不相互矛盾，更多则是一种互补关系。 我们概括认为 微观路径是宏观路 径存在且成立的前提条件，而宏观路径则是微观路径通畅的一种表象。 也就是说，本质 上我们认为通货膨胀虽然属于宏观课题，且作为一种宏观现象被广泛研究，但 局部市场 接近出清，局部市场供不应求（无论是由于供给下滑，还是需求抬升）仍是形成通胀的 必要非充分条件。 本篇深度作为一个补充，将着重 尝试 从微观路径的视角来理解通胀。 5 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 1.2. 产能利用率 重要性不亚于 失业率 、 M2 及其他指标 1980-90 年代这一段 时期关于通胀的大量研究显示， 产能利用率 作为对通胀的预测 指标， 至少在重要性上 不亚于其它潜在指标。 预测通胀的潜在指标包括：大宗商品价格（原油 、铜等 ） 、 金价 、 货币供给量（ M1、 M2） 、 利率 、 期限 利差、 信用利差、 工资指数、贸易量加权汇率、周工作时长指数、就 业人口、失业率以及 产能利用率 （ Capacity utilization rate） 。 整体上来看， 未来的 通胀 被认为相当难以 预测。 比如 Cecchetti（ 1995） 发现即使仅 希望预测未来 3 个月以内的通胀，其误差也超过年化 1%； 另一方面，在可选择的 预测 通胀的潜在指标中， 产能利用率 被认为 解释力度相对较高 。 比如同样是 Cecchetti（ 1995） 发现在对下一年通胀预测的拟合度较好的 实证 模型中，包括 产能利用率 、失业率、 M2、 油价以及一个相对敏感的金属价格指数； Gordon（ 1989,1994） 同样发现 产能利用率 同价 格指数的联系，比失业率同价格指数的联系更紧密； Franz and Gordon（ 1993）利用德国 的数据，得出了相似的结果。 这些结论一定程度上印证了我们关于通胀形成宏观、微观路径的思考： 市场出清与 否是决定通胀压力强弱的一个重要因素。 1.3. 当谈到“市场出清”，我们到底在说什么？ 从以上的思考中， 产能利用率 作为描述市场出清 状况 的一个重要指标 ，而被广泛 用 来预测通胀 。 但 我们需要厘清的是 ，市场出清是一个非常复杂的调节过程， 产能利用率 仅反映了一部分事实；且如何计算 产能利用率，哪一种产能利用率更接近理论上的产能 利用率 存在较大争议。 因此， 本篇较详细介绍了关于供给学派（供给经济学）、需求学派（凯恩斯主义经济 学）对市场供求、市场出清 的理解，我们发现： （ 1）市场出清与否这个问题本身是一个需求学派的问题， 在供给学派认知的世界 里，并不存在市场无法出清的情况； （ 2） 需求学派解释市场无法出清，给出的最主要的理由来源于“价格粘性（ Price rigidity）” ，即由于价格存在粘性，因此并无法快速调节，使市场完成出清； 其它还包括 若干非价格变量 、因素 ，辅助价格变量完成市场出清； （ 3） 反过来想， 这一点说明 为何通胀 （价格指数的变化率） 较难以度量 。 正如我们 在前期深度报告美债抬升风格决定大宗商品价格中 所提到的，通胀也因此呈现高度 的粘性化；且由于通胀是价格指数的变化率，价格指数又是若干市场价格的某种加权平 6 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 均，因此通胀“突破”其粘性属性的关键节点变得非常难以预测。 这一观察带出本篇报告的另一个结论， 即通胀的高度难以预测性 ，这也意味着往往 通胀存在超预期的情况。我们认为，这对于当前市场一致认为的高通胀 未来，存在一定 的警示意义： 通胀或许 会比市场预期地要低得多 。 我们将重点结合产能利用率、失业率、 M2以及大宗商品价格（原油、铜）这四方面，来 进一步 阐述这一观点。 图 1： 本篇深度思维结构 导图 数据来源：东吴证券研究所整理 2. 供给学派：“供给创造需求” 供给学派（ supply-side economics）由于它的名字，经常被拉进关于市场供求关系、 市场出清的讨论当中。 2.1. 什么是供给学派？ 以 通胀、“里根赤字”及“孪生赤字” 举例 首先厘清第一个问题： 什么是供给学派？ 一言以蔽之，供给学派（或者供给经济学）提供了一套解释经济运转机制、政策取 舍，同需求学派（凯恩斯主义经济学）完全不同的理论。 在进入更复杂的思考前，我们先举若干很简单的例子，来一窥供给学派的思路。 比如当前通胀高企，在关于财政政策该如何施行时，两个学派的观点就截然相反： 产能利用率 货币供应量 宏观路径 微观 路径 通胀率 通胀预期 非加速通货 膨胀失业 率 大宗商品价格 （原油、铜） 市场出清，供需拉锯 资本、劳动力 价格 1. 通过 非价格手段 完成市场出清 ； 2. 通过 价格手段 完 成市场出清 产出缺口 产出品价格 7 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 （ 1）从我们所熟悉的 需求学派 来看，高通胀是过高的总需求所导致的，因此抑制高通胀 就需要压制总需求，那么或者通过 增税 ，或者通过削减公共开支，总之通过 紧缩的财政 政策 就可以降低总需求，从而抑制高通胀；（ 2）供给学派的观点是什么呢？供给学派认 为高通胀顾名思义，等价于高价格，那么抑制高通胀的方法很简单：“降价”就好了。由 于市场价格都属于税后价格，因此 供给学派 认为通过 减税 可以抑制高通胀。 除此之外还有很多例子，比如围绕“里根赤字（ Reagan deficits）”，供给学派认为这 是由于超预期的通胀下行导致的实际支出的超预期上行导致的。由于是通胀（的下行） 导致了“里根赤字”的出现，因此需求学派所谓的赤字导致高通胀、高利率的说法是站 不住脚的；又比如关于发生在美国八十年代的“孪生赤字（ twin deficits）”，即 国内预算 赤字、对外贸易赤字并存的情况，需求学派的解释是说这来自于扩张过度的财政政策， 而从贸易盈余国、产油国源源不断地流入的资本支持了不仅公共部门，也同时包含了私 人部门的过度支出（ overconsumption），这是我们熟悉的故事。而供给学派是如何做出解 读的呢？供给学派认为 1981-1983 年间的一系列减税 1 ，提高了美国国内相对于世界其 它地区的税后实际投资回报率，而这导致美国大幅放缓对外输出资本，“ we financed our own deficit” (Roberts, 2003)。 2.2. 供给学派关注总供 给曲线，需求学派关注总需求曲线 那么为何供给学派的世界，同需求学派的世界（我们相对熟悉的世界）如此不同？ 这是由于供 给学派认为财政政策的主要影响路径是通过总供给曲线 ，而非通过总需 求曲线。正如 Roberts（ 2003）所总结的：“ (Supply-side economics) says that fiscal policy works by changing relative prices and shifting the aggregate supply curve, not by raising or lowering disposable income and shifting the aggregate demand curve”。 因此，供给学派的一个突出特点是，它虽然作为宏观经济理论出现， 但其也是以“相 对价格分析（ relative price analysis）”为基础的，这一点和微观经济理论的契合度较高。 比如更高的 个人所得税 ，就会让闲暇的“机会成本”显得更低，即工作的“相对价格” 显得更高，这也就会抑制劳动的供给；同理，比如更高的 资本利得税 ，就会让消费的“机 会成本”显得更低，即储蓄、投资的“相对价格 ”显得更高，这也就会抑制资本的供给。 那么因此，税收会降低劳动、资本的供给，进一步则会降低经济增长率 的逻辑就成立 了；反过来说，如果我们希望刺激经济增长，那么就需要减税。 2.3. “ 供给创造需求 ”内核自洽，某些阶段、中长期是正确的 有争议的部分也就出现在这里： 供给是否会创造需求？市场是否会自动出清？ 在供 1 主要包含 Economic Recovery Tax Act of 1981 (ERTA of 1981)。 8 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 给学派的思考框架中： 供给会自动创造需求，即不存在市场无法出清的状况。 不存在产 能过剩，不存在过剩产能；不存在供不应求，不存在供过于求。当个人所得税、资本利 得税被削减后，新增的劳动、资本（表现为储蓄）会自动匹配、转化成产出，并不会存 在新增劳动、资本限制的情况，市场会自动出清。 这种思考其实并没有乍看下去那么的不可理喻： （ 1）其内核是自洽的。 为何供给会自动创造需求？“供给创造需求”这句话作为供 给学派的口号被广泛引用，可以追溯到 19世纪初的法国古典经济学家让巴蒂斯特萨 伊（ 1767-1832），其所著政治经济学概论：财富的生产、分配和消费中有这样一段 话，被认为很好地阐述了这 一思想内核： “一个人通过劳动创造某种效用，从而把价值授予某些东西。但除非别人掌握有购 买这价值的手段，便不会有人鉴赏，有人出价购买这些价值。上述手段由什么东西组成 呢？由其他价值组成，即由同样是劳动、资本和土地的果实的其他产品组成，这个事实 使得我们得到了一个乍看起来似乎是很离奇的一个结论： 就是生产给产品创造需求。 ” “值得一提的是，一种产品从被生产出来的那一刻起，就在自身价值的限度上为其 它产品提供了市场。当产品生产出来后，生产者急于出售，以避免出现贬值。而且他也 急于出清他出售产品所得到的货币，因为货币的价值也 是有保质期的。但是，出清货币 的唯一办法是购买这种或那种产品。 因此，仅仅生产一种产品就可以立即刺激其他产品 的生产。 ” 这段话表明了，萨伊并没有说“对 X产品的生产会创造对 X 产品的需求”，他说的 是 “对 X 产品的生产会创造对 Y产品的需求”。 具体而言，通过生产、贩卖 X产品所带 来的收入，会 立即 创造对 Y 产品的需求。 （ 2）其在某些阶段、某些时间维度下是对的。 一方面在于如果经济体处于严重供 不应求的情况时，经济政策确实有必要向供给侧倾斜，要着手解决劳动、资本不足的系 统性问题，对症下药；另一方面是从长期来看，供给学派（包括古典经 济学）的思路也 是正确的，这是因为供给学派作为古典学派的一支，内嵌了“货币中性”的假设，也就 是说从长期来看，着手于供给侧的相关政策，确实会“迎来”需求侧的匹配，从而实现 经济增长。 2.4. “市场出清与否” 是 （只）属于需求学派 的问题 因此我们首先在一开始就界定， “市场出清与否？”这个问题本身是一个需求学派 （凯恩斯主义经济学）的问题，古典经济学家、供给学派经济学家会认为这个问题本身 就不是一个问题。 9 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 3. 需求学派：为何市场无法出清？ 以上通过介绍供给学派与需求学派的区别，我们界定了“市场出清与否”这个问题 本身（只）属于需求 学派的问题 。 那么 我们进一步追问： 在需求学派的认知中， 为何市场会出清失败？ 3.1. 万能 灵药：价格粘性 （ Price rigidity） 大部分表面看起来像是答案的回答是这样说的：因为存在需求不足，或者因为存在 产能过剩（或过剩产能 ）；因为存在需求过剩，或者因为存在产能不足。但其实这只是 复述了一遍市场出清失败的定义而已，并没有回答“为何市场会出清失败？”这个问题 本身。这就类似询问“为何考试会不及格？”，“因为分数没有到 60 分及格线”，这并没 有回答问题本身 。 凯恩斯主义经济学家、需求学派经济学家尝试回答这个问题， 其中最有力的一个概 念叫做“价格粘性”，即价格的变化并不是瞬间完成的，往往由于各种原因而存在滞后， 这样的滞后导致供给和需求无法无时无刻保持相等、一致，市场或者处于供过于求的状 况，或者处于供不应求的状况。 因此，市场出清只是一个存在于理论上、市场恰好处于 均衡的理想状态；而在现实中，市场其实无时无刻不处在动态调整当中，市场出清其实 无时无刻不处于 “ 失败 ” 当中 。 再进一步追问： 为何价格会呈现粘性？在现实中我们可以观察到吗？ 3.1.1. 理论课题： 为何价格会呈现粘性？ 菜单成本模型（ Menu cost model）。 这一方面思考把 握住了任何价格的调整往往涉 及一定的固定成本投入的本质，而只有当调整价格的预期收益大于这一固定成本投入时， 名义价格才会表现出变化，在此之前，名义价格将表现出一定的粘性特征。 拐折的需求曲线模型（ Kinked demand curve model）。 这一方面思考认为需求曲线或 许并不是一条直线，而是在某一个位置存在一个 不可微的 折点 。 这一理论最早被提出来 拟合寡头市场的厂商行为 ： 寡头市场的厂商由于受制于其它厂商的存在，提价 会导致客 户的大量流失，需求高度弹性化，收入最终下降；而降价将导致“价格战（ price war）”， 需求高度无弹性，收入最终仍然下降。因此，即使边际成本出现一定程度的变化，厂商 往往并不会调整其定价。 3.1.2. 实证课题： 在现实中我们可以观察到吗？ 10 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 Hannan and Berger (1991) 考察了 1983-1986年间， 398家地方性银行存款利率的价 格粘性，数据频度属于月频数据，共计使用了超过 12,000 个存款利率被改变与否的样 本。他们的数据证实，只有当 3月期国库券利率（ 3-month Treasury-bill rate）变化幅度 足够大的时候，地方性银行才会改变负债端的存款利率以适应资产端的变化。 Neumark and Sharpe (1992)利用 1983-1987 年间的月频数据，考察了 255 家坐落于 105个局部市场的零售利率： 6月期大额存单（ 6MCD）和货币市场储蓄账户（ MMDA） 利率。他们发现 市场集中度更高的地方性银行，当政策性利率抬升时，倾向于更缓慢上 调零售利率；而当政策性利率下降时，倾向于更快速下调零售利率，即零售利率粘性呈 现非对称性 2。 3.2. 价格以外的市场出清途径 ：直面市场出清，而非价格粘性 并不是所有的市场，或者一个市场在所有情况下都 仅 通过 价格来完成出清（ Carlton， 1989） ，因此市场出清失败的原因，并不会仅因为“价格粘性”。 一个方面是加入时间（ time）这一个变量，这样就可以考虑跨时间替代（ inter-temporal substitution）。比如单纯观察一个时点的供给和需求的不一致，可能很容易得出市场并未 出清的结论，但如果把供给侧的生产决定定式化为在未来一段时间内，如何让供给 匹配 一个需求流 、一个消费流（ a stream of consumption）的问题的话，市场出清就可能在动 态上是完成的，而在任何一个时点却都“显得”没有出清 。 另一个 造成价格无法出清的原因来自于信 息非对称（ asymmetric information），阿克 洛夫（ Akerlof）认为信息非对称会导致供需不一致， 市场无法完成出清， 严重时 甚至 会 导致市场完全消失。比如， 现实中会观察到即使存在超额需求，银行也不愿意 上调 贷款 利率的情况， 这会导致货币政策的传导受阻。根据阿克洛夫的理论，这是由于银行担忧 更高的贷款利率会让借款人去追逐更高风险的项目，这反而会不利于银行。因此，市场 无法出清、价格呈现粘性两个现象同时出现，但这都来源于银行不了解借款人所投项目 的风险高低。 结论就是， 单独依靠价格完成市场出清的任务， 往往 是 无效率的 ，即使价格不表现 出粘性 。 因此， Carlton（ 1989）认为既然目标是市场出清，单纯观察价格这唯一变量（无 论存在粘性与否）都是不够的，我们需要直接处理市场出清，而非价格粘性。 4. 如何量化市场出清？ 2 列举两例考察银行负债端的例子在于，数据的高度可获得性，且银行负债端业务被认为高度同质化，且菜单成本（ menu cost） 近似于零。因此，如果银行负债端业务同样表现出价格粘性，那其它行业也就更大概率同样表现出价格粘性。 11 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 虽然市场出清在均衡理论中是一个很简单的概念，即供给 =需求，但在现实中我们 往往只能通过可获得的数据，来逼近这一概念： 理论上我们或许可以通过约定当前价格同市场出清价格间的关系，来作为量化市场 出清的指标，但现实中由于供需无时无刻不再变化当中，理论上的市场出清价格也因此 无时无刻不在变化当中 ；况且还存在价格粘性，这让通过价格来度量市场出清情况的方 法在现实中几乎无法实现 。 市场出清无非是 或者价格接近出清价格，或者供给接近需求，超额供给或需求接近 零； 因此既然价的指标无法实现，就可以利用量的指标 ：产出缺口，非加速通货膨胀失 业率，以及产能利用率。 4.1. 产出缺口（ Output gap） 产出缺口通过比较 实际 GDP同实际潜在 GDP之间的差来考察 经济运转 是否兑现自 身潜力 、满负荷运转。若产出缺口 0，称之为通货膨胀缺口，存在通货膨胀压力；而若 产出缺口 82%，则存在通货膨胀压力， 而如果 TCU82%，则存在通货紧缩压力。 从 1967 年至今的季度数据来做观察：相似地， TCU-82%根据它的定义，也可以认 为其呈现稳定性，计算后均值 -1.93%，标准差 4.30%；一个标准差区间为 -6.24 至 2.37； 2020 年四季度最新报 -8.10%，美国 TCU-82%这一指标确实在迅速收窄至接近一个标准 差区间， 但 至 2020年四季度 仍呈现为通缩压力，而非通胀压力。 4 关于这一指标极其分项更详细的介绍，我们将放到下一小节中具体介绍。 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 19 49 -01 -01 19 51 -11 -01 19 54 -09 -01 19 57 -07 -01 19 60 -05 -01 19 63 -03 -01 19 66 -01 -01 19 68 -11 -01 19 71 -09 -01 19 74 -07 -01 19 77 -05 -01 19 80 -03 -01 19 83 -01 -01 19 85 -11 -01 19 88 -09 -01 19 91 -07 -01 19 94 -05 -01 19 97 -03 -01 20 00 -01 -01 20 02 -11 -01 20 05 -09 -01 20 08 -07 -01 20 11 -05 -01 20 14 -03 -01 20 17 -01 -01 20 19 -11 -01 NBER衰退期 失业率 -NAIRU 0.33+1.69=2.03 0.33-1.69=-1.36 15 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 图 6： 1967Q1-2020Q4 TCU-82% （单位： % ） 数据来源： FRED，东吴证券研究所 4.3. 产能利用率（ Capacity utilization rate） 4.3.1. 如何衡量产能利用率？ 衡量产能利用率一般来说存在两个大方向：一个是直接法，即通过调查问卷， 直接 询问；另一个是间接法，即 首先评估产能 （ Capacity） ，之后用实际产量同 评估 产能的比 值来计算产能利用率 （ Jin, et al., 2021） 。 间接法进一步来看可以分为六个方法 ，主要围绕如何估算产能 ： （ 1）峰值法（ Peak method）。这一方法来自于 Klein and Preston（ 1967），即利用一段时期内实际产量的峰 值，来作为产能；（ 2）生产函数法（ Production function method）。 这一方法来自于 Aigner and Chu（ 1968），即利用生产函数形式，在满足满负荷生产要素投入的情况下的产量， 来作为产能；（ 3）对数成本函数法（ Logarithmic cost function method）； （ 4）协整分析法 （ Co-integration analysis method）。 这一方法来自于 Shaikh and Moudud（ 2004） ，这一方 法具有足够地可操作性， 其本质是 认知“产能”为在长期随着资本存量（ capital stock） 变化而变化的部分，即 产量与资本存量之间 存在协整关系的部分，并 以此来估算产能； （ 5）向量自回归方法（ VAR method）；（ 6）数据包络分析方法（ DEA method）。 4.3.2. 数据来源 我们采用 联邦储备委员会 （ Federal Reserve Board， FRB） 提供 的产能利用率数据， 这一数据的时间跨度 （ 部分 最早） 从 1948 年 1 月至 2021 年 2 月，涵盖 71 个制造业、 16个采矿业以及 2个水电气行业。 Morin and Stevens（ 2004）发现 FRB指数不仅解决了 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 -20.00 -15.00 -10.00 -5.00 0.00 5.00 10.00 19 67 -01 -01 19 69 -02 -01 19 71 -03 -01 19 73 -04 -01 19 75 -05 -01 19 77 -06 -01 19 79 -07 -01 19 81 -08 -01 19 83 -09 -01 19 85 -10 -01 19 87 -11 -01 19 89 -12 -01 19 92 -01 -01 19 94 -02 -01 19 96 -03 -01 19 98 -04 -01 20 00 -05 -01 20 02 -06 -01 20 04 -07 -01 20 06 -08 -01 20 08 -09 -01 20 10 -10 -01 20 12 -11 -01 20 14 -12 -01 20 17 -01 -01 20 19 -02 -01 NBER衰退期 TCU-82% -1.93+4.30=2.37 -1.93-4.30=-6.24 16 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 经济周期性偏差问题，还保留了数据的有效信息，相比其它产能利用率指标来说更准确。 4.3.3. 数据内容 （ 1） 首先， FRB按照行业，广义分类为制造业、采矿业、水电气行业三大行业 。 （ 2） 其次， FRB 按照加工阶段，广义分类为原物料加工、初级及半成品加工、成 品加工三大环节 。 图 7： 1967-2021 年制造业、采矿业、水电气行业产能利用率 （单位： % ） 数据来源： FRB，东吴证券研究所 55.00 60.00 65.00 70.00 75.00 80.00 85.00 90.00 95.00 100.00 制造业 采矿业 水电气行业 次贷危机后，制造 业的产能利用率 中枢并未复归至 次贷危机前水平。 17 / 37 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 固收深度报告 图 8： 2021 年 2 月 各行业 产能利用率同比、环比变化 及距均值差 （单位： % ） 数据来源： FRB，东吴证券研究所 图 9： 1967-2021 年原物料、初级、半成品、成品加工产能利用率（单位： % ） 数据来源： FRB，东吴证券研究所 -2.86 -11.55 4.98 -2.28 -4.24 5.23 -6.26 -9.37 -7.41 -2.16 -8.17 0.02 -14.00 -12.00 -10.00 -8.00 -6.00 -4.00 -2.00 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 制造业 采矿业 水电气行业 同比变化 环比变化 距离历史均值 距离近 10年均值 55.0 60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 90.0 95.0 19 67 -01 -01 19 69 -01 -01 19 71 -01 -01 19 73 -01 -01 19 75 -01 -01 19 77 -01 -01 19 79 -01 -01 19 81 -01 -01 19 83 -01 -01 19 85 -01 -01 19 87 -01 -01 19 89 -