强烈看空19年利率债市场：今年不用担心GDP更应关注CPI.pdf

本公司具备证券投资咨询业务资格 请务必阅读正文后免责条款部分 摘要： 我们认为，2019 年是债券市场由牛转熊之年，二季度 CPI 同比的上涨和经济的企稳将对利率债长端造成冲击，国债收益率曲线陡峭化上行的概率较大，但上行的幅度要视 CPI同比上涨高度和 GDP增速企稳程度而定。 猪肉和粮食价格的波动，是影响 CPI 同比的两大关键性因素。从历史上看，2001 年以来年度 CPI 同比超过 5%的三次通胀，皆由粮食和猪肉价格的周期性波动引起。2018 年粮食减产将使得粮食将成为 CPI同比上涨的助推因素；新一轮猪周期的开启将使 2019 年的猪肉价格出现反季节性上涨；目前国内非洲猪瘟的蔓延将成为猪肉价格上涨的重要助推剂， 由于亏损扩大加之 最终疫情的扑杀量会较大，生猪存栏量预计将在 2019年上半年出现较大幅度的下滑。 2019 年春节日期的变化将使得 1-3 月的食品价格高于历史平均水平。从历史经验看，春节在 2 月初会使得春节因素在 1-2 月发生最大效用，1-2 月的食品环比合计明显地高于其它年份。虽然 3 月环比回落幅度也较大，但由于 2018年的春节日期较晚，3月 CPI环比的回落幅度更大。因此，2019年 CPI中 1-3月食品价格的同比水平应明显高于 2018年。 春节期间的气温的高低，则是春节期间 CPI 环比高低的另一个决定性因素。2008 年的经历充分显示出春节天气因素对蔬菜乃至食品价格、最后传导到 CPI的巨大影响力。即使按一般天气状况，考虑猪肉价格的反季节性波动， 2019年的 CPI同比也将高达 2.8%， 1-4季度的同比分别为 2.5%、 3.2%、 2.9%和 2.6%。可以预见，2019年二季度的 CPI水平最高，超过 3%的温和线，对债市和货币政策的冲击最大。 从我国特有的 GDP核算角度看，2019年的经济韧性仍会较强。首先，价格平减指数和 18较低基数，都对 GDP 同比有利；其次，从 18 年底至今的工业生产情况看，由于供给侧改革行业生产回升和高科技行业繁荣，2019年又将进入新的库存周期，工业生产的前景并不悲观；其次，中国 GDP统计中增加值率和服务业被低估，而追求 GDP的高估环境正在消失；最后，由于货币政策逆周期和财政政策的发力，因而19年 GDP增速保持 6.5%左右还是值得期待的。 我们不能仅依靠固定资产投资和社会消费品零售总额增速的波动来评判中国经济的状态， 因为即使考虑了价格因素，它们与支出法中的投资与消费口径也相差越来越远，这主要是因为房地产业和服务业的不断发展和壮大，而且进出口的数据也未考虑价格与汇率因素的影响，这些都需要仔细研究后才能从支出法的角度得出对 GDP的影响。 我们预计地方债 2019年有 4万亿发行额度，相较 2018年发行压力大。虽然通常情况下，地方债供给对国债收益率有无挤出效应很大程度取决于银行间流动性的情况，但当地方债相对国债均具有较高的超额收益时，地方债放量会对国债收益率造成冲击。尤其对于地方性银行而言，配置地方债可获得低息财政存款，对于地方性商业银行具有很强的吸引力。当前十年期国债收益率运行至历史低位，如果与地方债实际收益率价差继续走扩，那么较强的地方债供给或将引起收益率的回调。 证券投资报告 分析师 李怀军 S1080510120001 电 话： 010-63197789 邮 件： lihuaijunfcsc 研究助理： 李隽 S1080117050019 强烈看空19 年利率债市场 今年不用担心 GDP 更应关注 CPI 2019 年 1 月 17 日 宏观经济 利率专题报告 第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 2一、新一轮猪周期和非洲猪瘟将使 2019 年 3-5 月的猪肉价格出现反季节性上涨 首先，2019年粮食价格将成为 CPI同比上涨的助推因素。猪肉和粮食价格的波动，是影响CPI同比的两大关键性因素。从历史上看（如图1所示） ，年度 CPI同比超过 5%的三次通胀，皆由粮食和猪肉价格的周期性波动引起。04年显然是由粮食价格的上涨引起，03年粮食的减产直接导致了 04年粮食价格的大幅度上涨;而 07-08年、11年的通胀则是由典型的猪周期引起。值得注意的是，虽然 15-16 年的猪周期同样引起猪肉价格的大幅度上涨，但由于期间粮食价格的下跌，抵消了其影响，因而年度 CPI同比的涨幅并不大。 但值得注意的是, 2018 年夏粮产量 13872 万吨，同比歉收 306 万吨，下降 2.2%。每年的夏粮约占一年总产量的 4成，具有风向标意义。而实际上，自 2015年以来，除了“杂粮”大豆一枝独秀之外，中国三大主粮的产量整体上是下滑的，这几年如果不是大豆硬撑着（逆势增长 401.5 万吨） ，不仅 17 年的粮食产量创不下历史第二高，粮食总产量的下滑幅度也会远超想象。而根据国家粮油信息中心预测，18年中国玉米、稻谷、小麦产量同比 15年，将分别减少 808 万吨、554.5 万吨、768.7 万吨。这就是说，2019 年将与 04 年相似，将承受多年粮食增产后减产带来的负面影响，虽然增加粮食进口可以减缓这一影响，但类似15-16 年的“好运气”肯定是不好再 有了。 图 1 历史经验证明 CPI 同比主要取决于猪肉与粮食价格的同比涨幅 资料来源：WIND 第一创业整理 其次，2019年猪肉价格的季节性波动将被新一轮“猪周期”干扰易引发猪肉同比价格上涨。猪肉价格由于消费的淡旺季而呈现季节性波动的特征 （图 2所示） ， 即 1-2月春节期间上涨， 3-5月通常下跌，6-12月上涨的年份较多。但这种季节性波动经常受到 3-4年“猪周期”的干扰，最明显的是 2016年、其次是 2011年、最不明显的是 2015年，这三个年份都表现为 3-5月猪肉价格的反季节性上涨和 10-12月的反季节性下跌。 从历史上观察近六轮“猪周期”的变化：第一轮是 1996 年 7 月至 1999 年 6 月，第二轮是1999年7月至2003年6月， 第三轮是2003年7月至2006年6月， 第四轮是2006年7月至2010年 4月，第五轮是 2010年 5月至 2014年 4月，第六轮是 2014年 5月至 2018年 4月。从 “猪第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 3周期”的长度看，除第一轮和第三轮延续 3 年时间，猪肉周期一般延续 4 年时间。在可利用的数据范围内，猪肉价格的反季度性波动一般均出现在猪周期的上升阶段。而实际上，自 2018年5月以来，猪肉价格的见底迹象已很明显，2019年已处于新一轮猪周期的上升阶段。 图 2 猪周期的上涨阶段容易出现猪肉价格的反季节性波动现象 资料来源：WIND 第一创业整理 最后，目前国内非洲猪瘟的蔓延将成为猪肉价格上涨的重要助推剂。2006年 5月至 2007年 5月，全国有 26省份发生高致病性蓝耳病，发病死亡率在 50%以上，造成生猪存栏量的大幅度下滑，生猪供给的减少使猪肉价格持续快速上涨。2010年初口蹄疫疫情开始大面积爆发，夏季猪瘟和蓝耳病的推波助澜，疫情加之亏损使得大量中小养殖户退出，使得 2010-2011 年的猪肉价格持续上升。可见，疫情的爆发叠加猪周期的交汇点重合，便产生助涨功能。如今，非洲猪瘟来势更为凶猛，非洲猪瘟是由非洲猪瘟病毒感染的一种猪的急性、烈性传染病。发病率和死亡率最高达 100%，世界范围内无有效疫苗可用。1921 年在肯尼亚被首次确诊，1957 年传入欧洲，1971年传入美洲。2007年传入欧亚接壤的格鲁吉亚，随后传入俄罗斯以及高加索地区，并在多个东欧国家扩散和流行。2018年在全球多国肆虐，共有 22个国家报告发生 6200多起疫情。2018 年 8 月，辽宁沈阳沈北新区出现我国第一起非洲猪瘟疫情，截止到 1 月 11 日已有 23个省份被波及，而疫情点 3.5 公里范围之内生猪都要扑杀并进行无害化处理，虽然根据农业部的数据，截止到 1 月 14 日，我国共计扑杀 87.6 万头猪，这虽然只占到我国目前生猪存栏量的0.27%左右。但 根据东欧和俄罗斯的经验，非洲猪瘟很难控 制，2018 年罗马尼亚政府已将肉类进口数额提高了 14%，波兰媒体则报道称，因 疫情影响，预计波兰国内部分食品价格上涨幅度将高达 80% 。后续的检验表明，出现在中国境内的非洲猪瘟病毒与东欧正属同一生物学种系。在俄罗斯非洲猪瘟实际上已经肆掠了 11年，几乎处于失控状态。根据农业部的调查，在我国，非洲猪瘟的传播途径主要有三个方面：生猪及其产品异地调运、餐厨剩余物喂猪和人员车辆携带病毒传播，分别占比 16.3%、42.9%和 40.8%。前一种途径好控制，后两种很难控制，且是主要传播渠道。这是因为目前 我国有 2600万户的养猪的场户，在这么多场户中，年出栏 500头以上的，只有 25 万户，还占不到 1%的比重。也就 是说，有 99%以上都是中小散户，而这些散户普遍存在防疫意识比较薄弱，生物安全的防护水平比较差。 目前市场反馈情况看，全国市场生猪总供应量相对充足。这是因为临近春节，加之担心疫第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 4情传染，养殖户均在加紧出栏，目前生猪出栏体重不是过大就是过小，利润均大幅缩水，体重过大的猪养殖利润缩水尤其严重。目前全国平均的猪粮比在 6.5 左右，外购仔猪育肥的养殖户养殖利润在 20-60元/头，处于微利水平。但由于疫情发展情况不容乐观，调运条件要求严格，使猪肉从北向南的运输受到影响，南北方的供应情况持续分化。 由于疫情由北向南发展， 东北、华北及华中的部分省份的猪肉价格有不同程度下跌，而南方地区由于腌腊需求刺激，涨势较为明显，尤其是四川地区，而生猪主要产地东北地区由于出栏受阻，价格持续下滑，造成两省价差拉至历史最高水平。南北高价差下，全国生猪养殖利润差异也很大。目前 我国中部以北地区大部分仍处于亏损，东北地区亏损深度在 200-400 元 /头。由于这些省份是生猪的主要生产地区，因而由于亏损加之 最终疫情的扑杀量会较大， 生猪存栏量预计将在 2019年上半年出现较大幅度的下滑 。而更为严峻的是，自 2013年以来我国生猪在栏量和能繁衍母猪存栏量一直处于下滑状态，2018 年 9 月底我国生猪存栏量为 3.23 亿头，较 2012 年底下滑达三成;能繁衍母猪存栏量 3058 万头，较 2012 年底下滑近四成。在此背景下，非洲猪瘟的爆发和蔓延将大大增强春节后猪肉价格出现的反季节性上涨现象。 图 3 自 2013 年以来我国生猪在栏量和能繁衍母猪存栏量一直处于下滑状态 资料来源：WIND 第一创业整理 二、春节日期的变化将使得 2019年 1-3 月的食品价格高于历史平均水平 从历史角度看，我国春节期间的 CPI 环比有着季节性波动的规律，并且与春节的日期（图5-6 括号内所示）密切相关。由于统计数据没有像发达国家那样进行季节性调整，这也成为中国所特有的经济现象。从 2001 年以来的数据看，由于阴历春节在 1、2 月间来回漂移，使物价在春节前上涨、在春节后回落，从而使 1 月和 2 月的 CPI 环比的呈现出规律性的变化，即春节所在月份的数据要远高于其它月份， 这是由于这一特点在食品价格上表现得更为明显。 考察2001年以来春节期间食品价格环比涨幅最高的三个年份，分别为 2005、2008 和 2016 年，这三年有一个共同的特点，就是春节日期都在 2 月初，分别为 9、7、8 号，这不是偶然现象，因为春节在 2 月初使得春节因素在 1-2 月发生最大效用，使得 1-2 月的环比合计明显地高于其它年份。而 2019年春节日期在 5号，与上述三年十分接近。当然，上述三年 3月环比回落幅度也较大，第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 5但由于 2018年的春节日期较晚，3月 CPI环比的回落幅度更大。因此，从春节日期的因素考虑，2019年 CPI中 1-3月食品价格的同比水平应明显高于 2018年。 图 4 2001 年以来 1-3 月 CPI 环比涨幅示意图 图 5 2001 年以来 1-3月 CPI中食品价格的环比涨幅示意图 资料来源：WIND 第一创业整理 当然，这只是一般天气情况下的规律，而春节期间的气温的高低，则是春节期间 CPI 环比高低的另一个决定性因素。因为春节期间食品价格的波动，基本上决定了春节期间 CPI 环比的高低，如图 4 与图 5 中的环比涨跌基本一致，呈现高度的正相关性。历史的经验证明，春节期间的天气状况，甚至对于全年的通胀水平都有着十分重要的影响，因为月份越靠前的 CPI 环比价格，对全年的同比影响越大。 在食品种类中，蔬菜价格受春节因素的影响最大。2007 年由于春节最晚至 2 月 18 日，天气是暖冬，因而蔬菜价格的环比涨幅最低。而 2018年春节同样晚至 2月 16日，而天气又正常，因而蔬菜价格的涨幅也不高。而 2005、2008、2011 和 2013 年显著地受到了天气因素的影响，南方多雨雪天气，使 1 月蔬菜价格环比涨幅较高；如果恶劣天气延续到 2 月的春节期间，则影响最大，如 2005 和 2008 年，1-2 月的环比皆较高。春节期间天气因素对蔬菜价格的影响，主要是因为供需两方的原因：从供给上看，因为这段时间是全年最冷的季节，通常也是最不利于第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 6蔬菜和水果等时令食品生产的时候，一旦遭遇恶劣天气，在持续低温冰冻天气下，蔬菜生长受影响，产量下降。而随着城市化进程的加快，大中城市周边的原先“菜蓝子”基地的土地，被转做工业用途和住宅开发的越来越多，导致这些城市的蔬菜供应越来越依赖于外地的调运，这些城市的蔬菜供应对运输的要求越来越高，物流成本对蔬菜成本的影响也越来越大。因而，每当雨雪冰冻恶劣天气时，道路结冰变得严重，叠加春运因素，就会导致蔬菜供应紧张。而从需求看，春节期间的时令食品如蔬菜、水果等价格受节日需求增加的影响而上涨，如果春节在 1月底或 2 月初，这时对蔬菜和水果的需求往往是一年中最大的，而此时的供应一旦跟不上，很容易导致价格的上涨。从历史上看（图 6所示） ，气温偏离正常值越高，则蔬菜价格越低；反之，气温偏离正常值越低，则蔬菜价格越高；这在春节期间表现得特别明显。结合图 45中 CPI与食品环比价格，充分显示出天气因素对蔬菜乃至食品价格、最后传导到 CPI的巨大影响力。 图 6 2008 年以来中国十城市气温当月值 偏离正常值与蔬菜环比价格的对比 资料来源：WIND 第一创业整理 问题的关键是，2019年春节期间的天气如何？这谁也说不准。不过从 1月初的情况看，南方的雨雪天气仍然不少，气温较往年偏低，这与之前说由于受弱厄尔尼诺影响是暖冬的预计相差甚。 即使按一般天气状况， 考虑猪肉价格的反季节性波动， 2019 年的 CPI 同比也将高达 2.8%，1-4 季度的同比分别为 2.5%、3.2%、2.9%和 2.6%。可见，2019 年二季度的 CPI 水平最高，超过 3%的温和线，对债市和货币政策的压力最大。 三、从工业生产情况和服务业 的低估看 2019 年中国经济的韧性 1992年中国国民经济核算体系由 MPS转为与国际接轨的 SNA，虽然如此，但中国统计数据中仍有大量的 MPS 遗留下来的痕迹， 我国的 GDP 不是按西方发达国家所采用的支出法统计的，而是按三大产业采用具有中国特色的生产法和收入法相结合的方法统计的。 再如投资和消费都第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 7应是支出法中才有的概念，中国不用支出法，按理应没有这两个数据。而现在所用的固定资产投资和社会消费品零售总额则是 MPS 中的残留指标。在中国经济转型的背景下，这些指标显然难以适应中国经济结构的变化，甚至会产生很多误导。而在 GDP 统计中起重要作用的工业增加值也是 MPS 的遗留。工业增加值实际增速是用工业总产值减去中间投入加上应交增值税再乘以上年度增加值率得到名义值，再用 PPI 指数缩减得到。因此，工业增加值是实际增速，而固定资产投资与社会消费品零售总额均为名义增速。 首先，从价格指数的角度看（图 7 所示） ，GDP 平减指数与 PPI 同比的相关性远高于 CPI，根据我们拟合的结果，PPI均占八成CPI占两成，因而随着 PPI同比指数的下滑，GDP与工业增加值的名义增速下滑速度要远高于实际增速。因此，从平减指数的角度看，19年实际增速比 18年要为有利。而另一方面，从基数的角度看，由于 18 年 GDP 环比的总体涨幅要比 17 年低，因而从同比角度看，19年也比 18年要处于更为有利的状况。 图 7 GDP平减指数与 PPI同比的相关性远高于 CPI 资料来源：WIND 第一创业整理 其次， 工业生产情况没有想像的那么差，相反表现还不错。 我们从重点观察行业的生产情况看，情况还不错。图8显示，受供给侧改革影响的三个行业的增加值平均增速，自 17年以来就一直处于回升趋势中，2018年底更是上升到工业增加值增速之上；而高科技产业的计算机行业的工业增加值，就一直处于工业增速值之上，保持着高速增长，并与整个工业增速值增速的差距还有所扩大；考虑到计算机行业在整个工业增加值中的占比在第一位，钢铁行业在第四位，上述行业在工业增加值中的占比超过 20%，有一定的代表性。另一方面，图 9 显示，以钢铁为典型代表的受供给侧影响行业和以通信为代表的高科技行业，产量的同比增速更为明显，这与我们第一点的分析相一致。另外，从工业企业的库存周期看，在 08年金融危机后，中国经历了三个库存周期：第一库存周期从 08年 11月至 12年 5月，共 42个月; 第二库存周期从 12年 5月至 16 年 1 月，共 44 个月; 第三库存周期从 16 年 1 月至今，已经过去 36 个月。考虑到库存周期平均 40 个月的周期，16 年 1 月 46.8%，而去年 10 月为 47.1%，仅相差 0.3 个百分点，可以预见 08 年以来中国的第三库存周期将今年第一季度内见底回升，企业又将进入补库存的周期。 第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 8图 8 受供给侧改革影响行业和高科技行业的工业增加值增速表现不错 图 9 钢铁和通信行业产量同比增速度回升明显 资料来源：WIND 第一创业整理 最后，从理论上讲，生产法、收入法和支出法三种方法统计出来的 GDP 应该是一致的。也就是说下面的公式是成立的。 GDP总产出一中间投入劳动者报酬十生产税净额十固定资产折旧十营业盈余政府消费十居民消费十资本形成总额十货物和服务净出口=C+I+G+(X-M)。由于第三产业中的交通运输邮电业、商业零售业、金融业和房地产业都是用收入法来核算的，我们不说折旧期过长的问题，仅劳动者报酬这一块就是最难统计的，各行业特别是垄断行业的灰色收入和隐形福利很多，加之很多网上小电商、家政服务、地下经济以及全职太太创造出的价值，所有这些在发达国家都被统计进了 GDP，因而可以预计中国的第三产业的低估是可以预料的。 可能有人会说，由于地方政府追求高增长，中国第二产业是高估的。实际上，国家统计局在统计 GDP 时并没有将各省的 GDP 加总而只是作为参考，第一产业和第二产业中的工业和建筑业是都是按生产法计算的，由于第一产业的波动较小，我们重点考察第二产业。第二产业中按生产法计算的行业的增加值是按两部分计算的：国有及年销售收入 500 万元以上的其他类型独第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 9立核算工业企业和其他工业企业。第一部分增加值利用工业统计中的相应生产法数据，做适当调整，调整的依据是经济普查增加值率。第二部分增加值利用其他工业总产值乘以增加值率的方法计算。问题的关键是，依赖经济普查的工业增加值率间隔年限过长（5年） 。第二次经济普查的时间是 2008年，第三次经济普查的时间是 2013年，现使用的都是 2013年的数据。而且，占相当大比重的外资和中小私业企业恐怕并无多少动力浮夸产值，相反由于害怕税务部门的追缴税款，少报漏报的应当不少。因此，很难讲第二产业的经济数据是被高估还是被低估，但第三产业的低估是可以肯定的。 图 10 显示， 中国服务业的增加值远低于世界平均水平，在 2013 年之前甚至低于低收入国家的水平，2016年仍低于中等收入国家 6个百分点以上。 这是因为中国服务业中存在大量的小企业，这些企业一般都不交增值税，大部分甚至连销售发票都不开；有些服务并不以企业形式存在，这里不仅仅是指地下或灰色经济，而且还包括众多的个体户和自由职业者，在美国甚至家庭主妇工作都被计入了服务业，逃税的可能性微乎其微且代价高昂。 图 10 中国服务业的增加值被严重低估 资料来源：WIND 第一创业整理 因此， 我们不能仅依靠固定资产投资和社会消费品零售总额增速的下滑来评判中国经济的状态，因为即使考虑了价格因素，它们与支出法中的投资与消费口径也相差越来越远，这主要是因为房地产业和服务业的不断发展和壮大，而且进出口的数据也未考虑价格与汇率因素的影响，这些都需要仔细研究考察后才能从支出法的角度得出对 GDP的影响 。因为涉及的因素较多，且中国支出法的数据过于滞后，这里仅于篇幅就不一一讨论了。 四、地方债的提前放量发行将对国债市场构成短期压力 首先，全年地方债发行预期放量。2018年 12月 29日全国人大代表大会常务委员会第七次会议决定： “ 在 2019 年 3 月全国人民代表大会批准当年地方政府债务限额之前，授权国务院提前下达2019年地方政府新增一般债务限额5800亿元、 新增专项债务限额8100亿元， 合计13900亿元；授权国务院在 2019年以后年度，在当年新增地方政府债务限额的 60%以内，提前下达下一年度新增地方政府债务限额（包括一般债务限额和专项债务限额）。授权期限为 2019年 1月第一创业证券股份有限公司 First Capital Securities Corporation Limited 研究报告 请务必阅读正文后免责条款部分 101日至2022年12月31日。 ”按照 2017、2018两年的地方债发行进度来看，月均 4000亿元左右的地方债供给量，刚好与 13900 亿元的额度在两会前 1-3 月使用节奏相符。目前预计地方债将自 1 月 22 日起开启发行，1 月份内已确定的发行规模超 2400 亿元，发行节奏将稳步推进。预测全年在政策推动下专项债务的发行预计将保持平稳的节奏，从 1-3 月发行额度外推，2019年可能会达到 3 万亿左右的新增专项额度，并且计划完成情况更好。而一般债务纳入一般预算管理，受到赤字率的约束，结合往年情况预计将有 1 万亿左右的额度，合计 4 万亿发行额度。往年由于置换债的发行使得融资额较高， 不考虑置换债的因素 2019年地方债相较以往压力较大（图 10所示）。 图 10 2014-2019 年地方债净融资额示意图 资料来源：WIND 第一创业整理 其次，地方债配置相对刚性。目前地方债仍然多被银行配置持有，从 2018 年 12 月的持仓结构来看：87%的地方债为商业银行持有，10%为政策性银行持有，剩余不到 4%的部分由基金、证券公司以及保险机构等购买。从历史情况看，商业银行对地方债的持仓占比稳定在 90%左右，交易行为短期内难以发生改变，因而地方债供给的压力仍然集中于银行机构（图 11所示） 。 图 11 2019 年 12 月底地方债配置比例示意图 资料来源：WIND 第一创业整理