视角
德勤中国研究《月度经济概览》
第二十四期
2017年3月17日
经济形势观察
两会直击：下调增速利改革
定调稳增长
3月15日，今年两会在京落下帷幕。依照惯例，政府在两会上为今后一年的宏观政策定调，是市场观察政策信号的重要窗口。今年的热点依旧是如何在经济增长和深化改革之间取得平衡。曾有权威人士判断当前中国经济运行呈L型走势（请参见2016年5月9日《人民日报》），指出实体经济中的高杠杆风险，这就意味着经济增长和深化改革的权衡将在今后更为突出。由于党的十九大将于今年下半年召开，保持经济稳定增长成为第一要务。虽然十九大前稳增长的政治任务紧迫，但另一方面，政府正在积极尝试放弃过高的增长目标，并重申不搞“大水漫灌”式的强刺激。今年，中央领导层将GDP增长目标从去年的6.5%-7%下调到6.5%左右，以利于提高经济质量和效益，我们认为政府此举在深化改革上已迈出相当大的一步。由于今年中国货币政策将从宽松转为稳健中性（M2增速目标从去年的13%下调到12%），我们认为今年积极的财政政策将再加码，才能实现这一增长目标。国际方面，美联储也会收紧货币政策（预计今年共加息3-4次，首次加息已于3月16日落地），美元因而会继续走高；另外，特朗普拟推出边境调整税（我们估计这一政策出台的可能性为30%）来增强美国产品竞争力，此举将有助于缩小美国贸易逆差，也会在短期内推高美元；最后，当前美国经济过热苗头初现，美联储可能加快加息来防止经济过热，这将导致美元进一步走强。对于中国来说，美国占到中国出口市场20%的份额，因此2017年中国将面临更具挑战的外部环境。因此，我们认为中国最佳的对策是进一步放低增长目标，这样就能避免过于扩张的财政政策，防止引发高通胀（2017年通胀目标为3%）进而冲击人民币汇率。
设定合理增长目标
此次政府将经济增长目标定为“6.5%左右”主要出于两个考量：1）一方面，客观上中国经济增长趋势已放缓；2）但另一方面，依旧要为实现2020年全面建成小康社会、GDP比2010年翻一番的目标而努力。政府强调经济增长很大程度上是为了增加就业。根据奥肯定律，当实际GDP增长低于潜在GDP增长时，失业率将上升。过去，1998年亚洲金融危机期间，中国承诺要实现8%的经济增长，当时经济每增长1%至少创造了200万工作岗位。自此以后，“8%”这一数字被视为市场信心和经济稳定的标志。
政府今年提出全国城镇要新增就业1100万人以上，这与2015年“城镇新增就业1000万人以上”的目标相近（实现起来难度并不大）。其实，中国经济正经历转型阶段，奥肯定律不再适用，调低经济增速不意味失业率将增加；而与高增长相伴的强刺激有较大负面影响。例如，2008年11月，政府出台四万亿人民币的刺激政策（银行的参与使实际投放量远超这个数字）以应对全球金融危机。尽管在之后两年经济增长情况良好，但现在政界普遍认为这一项四万亿的政策造成资产低效配置，最终引起愈发严重的资产质量问题。所以中央领导层在过去两年内，没有采取任何强刺激。李克强总理在今年两会上提出要扎实有效去产能，今年压减钢铁产能5000万吨、煤炭产能1.5亿吨以上。然而，在全球大宗商品价格上涨时，如何有效关闭钢企和煤矿，变得较为棘手。中信集团董事长常振明认为，今年去产能进入攻坚阶段，国有企业由于债务负担较重且其资本补充机制还不够，所以国企去杠杆今后以债转股为主要方向。过高的GDP增长目标也会抑制地方政府清理僵尸企业的动力。
强刺激的另一个副作用是对创造就业岗位的拖累。虽然这一说法看似有违常理，但是我们必须认识到，典型的刺激政策大多施之于已逐渐式微的旧经济（比如基建领域，因为这对拉动GDP有立竿见影之效），占据了新经济应有的资源，而新经济具有更强大的吸纳就业人口的能力，这一资源错配亦会影响就业岗位的创造。
图：经济增速下降未必会引起失业率上升
避免货币战争
在一系列严格的资本管控下，2月中国外汇储备上升至3.01万亿美元，是自2016年6月以来的首次回升。暂且不论这些管控措施的可持续性，实施这些措施的代价非常之高。中国作为一个非常开放的经济体，有着大量漏出，因而实施资本管控的行政成本非常高；并且，经常账户（包括货物和服务）和资本账户（包括投资和房地产等）的界限在当今世界不再清晰。中国政府正加强审核对外贸易，这意味着交易审批程序将变得更加冗长，原先被认定为一般贸易的交易面临更大的交易成本。毋庸置疑，稳汇率的措施对实体经济有所损失。但与此同时，随时市场对人民币信心的增强，囤积美元的行为减少了。我们认为，人民币汇率本身具有竞争力，其贬值压力来自于企业和居民多元配置资产的需求。稳定的人民币汇率也有利于提升中国在美国眼中的政治形象（特朗普抨击中国和德国是美国最大的贸易逆差国）。不过，在中期内，预计中国政策制定者对经济方面的考量将胜于政治因素，而保持经济增长将优于维持人民币币值稳定。
供给侧改革
当前，关于中国的供给侧改革有许多热议。供给侧改革的实质是部分行业逐步去产能。除了上文提到的李克强总理提出的煤钢去产能，此次两会上国资委主任肖亚庆提出要严格控制盲目投资，严禁单纯为扩大规模的融资性贸易，这意味着去杠杆将更多通过削减成本和国企重组实现。而近期对银监会主席郭树清的任命，也体现了在主要城市房价震荡的情况下，政府开始重视银行资产质量。国企去杠杆意味着要有其他市场主体来补充经济活力。政府已出文支持外资企业在债券市场融资。如果国内债市对外资开放，将有助于使人民币信心逐渐恢复，当前严控资本外流的政策也可能放松。在两会闭幕日的记者见面会上，李克强总理宣布，今年准备在香港和内地试行“债券通”，允许境外资金在境外购买内地债券。这是继2014年沪港通、2016年深港通后，两地资本市场互联互通再度加码，有利于助推国内金融市场与国际市场的逐步融合。
总之，今年两会虽然意外不多，但最大的进展是政策制定者开始意识到强刺激的副作用，并在就业市场良好的情况下逐渐降低GDP增长目标。我们对今年GDP增速依旧持6.2%的观点，并预计美元兑人民币汇率将达到7.3。
零售
电子商务巨头攻城略地布局新零售
国家统计局数据显示，截至2017年2月，社会消费品零售总额达到 5.80万亿元，累计同比增长9.5%，近十年来首次跌破10%。据国家统计局测算，零售总额增速回落主要是受汽车销售增速回落的影响，汽车类增速回落拉低社会消费品零售总额增速约0.7个百分点，若扣除汽车类，社会消费品零售总额增速与上年同期基本持平。2017年前两个月全国网上零售额0.86万亿元，同比增长31.9%，其中实物商品网上零售额同比增长25.5%，占社会消费品零售总额的比重较2016年同期上升1.6%至11.1%，网络零售的渗透率持续上升。
电子商务巨头攻城略地布局新零售
2017年2月，阿里巴巴宣布与上海百联集团（中国最大的多元化零售集团之一，德勤2017全球零售力量前250强排行榜第121位），达成集团层面的战略合作，双方将基于大数据和互联网技术，在业态融合创新、供应链整合、零售技术研发、会员/支付系统互通、物流体系协同等领域展开全方位合作，这也成为阿里继年初入股三江购物后又一重要的线下布局。自2016年起，阿里通过持续的对外投资和战略结盟，与传统零售巨头携手加速布局新零售。
京东作为中国网络零售的又一巨头，同样也在加快对于多元业务和线下渠道的辐射。沃尔玛对京东的持续增持使得京东成为了沃尔玛在中国市场极其重要的合作伙伴（2017年2月沃尔玛增持京东A类股至12.1%）。京东与永辉在2017年1月合作推出的新模式体验店——超级物种被认为是京东与永辉对标阿里系盒马鲜生的一次重要尝试，同时由于融合了创新的经营理念和技术，超级物种和盒马鲜生也被认为是新零售从概念到落地的开端。
从本质上来说，新零售的探索过程应当是以技术（大数据、物联网、人工智能等）为驱动，以消费者体验（满足消费者各种需求的购物场景）为核心，将传统商业要素进行重构的过程，不仅包含了全渠道的融合，还包括生产流程重构、商家与消费者关系重构、消费体验重构等多个方面，贯穿了从生产到最终消费的整个流程。近期召开的两会上，小米创始人雷军也给出他对于新零售的理解：1. 线上线下的融合，2. 用技术和思维来帮助线下零售业提升用户体验，提升效率；同时雷军在两会中大力提倡发展新零售激发实体经济动能。
可以预见的是，新零售将会是未来几年中国零售市场的一个关键词。面对不断放缓的网络零售市场(2016年全国网上零售额同比增长由2015年的33.3%放缓至26.2%)，互联网巨头有充足的动力去成为这次行业转型的引领者和推动者，通过不断获取零售产业链上下游的优势资源并进行有效的重构，转型成为产业链资源汇聚的中心，进而获得新的增长动力。而传统零售企业面对互联网企业的攻城略地，则会选择与互联网企业合作，借助互联网企业的技术和思维，向新零售转型；同时也会有一批领先的传统零售企业通过自主创新和资源整合，走出以企业自身为中心的新零售之路，行业的格局也将发生巨大的改变。
科技
机器学习即将如影随形
随着计算能力的增强以及深度学习等机器学习技术的突破，基于目前日积月累的海量的大数据，人工智能的大发展迎来了重要的历史机遇。人工智能不仅被列入《“十三五”国家科技创新规划》，还在近期成为"两会"的新热词，国务院总理在政府工作报告中首次提及人工智能，释放出要发展人工智能的强烈信号。
作为人工智能的核心，机器学习模型模拟了人脑结构与功能的方方面面，用各个组件来代表神经元及其互连情况。目前机器学习主要透过云端来实现，存在其局限性，主要体现在两方面: 首先是对数据传输的依赖，一旦网络中断，移动端将无法独立完成智能任务。这使移动端智能在医疗、无人驾驶、无人机等领域存在安全隐患。其次，云端庞大的服务器集群使每一项智能技术的实现消耗了海量电力。
然而值得期待的是，适用于移动端的人工智能芯片和紧凑型神经网络算法在2017年将取得快速进展，使得移动设备具备机器学习能力，跳脱了目前需要借助云端的窘境，也就是机器学习即将由云端往移动端转移。如此一来，移动端设备即使没有连上网也能执行机器学习任务，包括室内导航、图像识别、增强现实、和语音识别等。移动端的机器学习，能够分析用户使用习惯而分配性能资源，通过用户对移动端设备(如手机)使用时间的增加，增进系统对其了解而加快反应速度。
图：普通手机与装有机器学习的手机在反应速度上的对比
移动端的离线机器学习在教育、医疗、智能家居、物联网等行业都可广泛应用。如针对某一学生的个性化学习曲线而制定学习计划，分析掌握知识的程度和学习情况；可穿戴医疗设备实时追踪并分析某一病患的健康情况，在发现异常时自主反应或预警，甚至可诊断与医治部分疾病；智能家居系统将通过学习客户在家里的生活习惯，统筹管理家居设备以实现客户与家居的相通；物联网设备将载有自我检测系统，利用机器学习来预测维修需要并自己诊断故障等。
总之，我们认为在云上智能向端上转移的趋势中，硬件实现将向类脑神经元(人工智能)芯片方向发展，神经网络将随之取得进展，从而为用户提供如影随形的针对性优化体验。正如同苹果CEO Tim Cook 所说的, "未来你将更离不开这台具备人工智能的手机"。
生命科学和医疗服务
医保体系改革令药价承压
2月21日，人社部印发了《国家基本医疗保险、工伤保险和生育保险药品目录（2017年版）》，是中国医保药品目录自2009年以来的首次调整。本次医保目录共收载西药和中成药2,535个，较上一版增加了339个；增补之后中成药数量大幅增加，中西药比例基本持平；并确定了45个拟谈判药品，首次开启医保药品谈判准入机制。
国产创新药受鼓励
新版医保目录体现了国家支持国产创新药发展的重要导向。目录调整中将2009年后的新药作为重点评审对象，增补了埃克替尼、艾普拉唑、艾拉莫德和艾瑞昔布等多个国产1.1类创新药。与进口创新药相比，国产创新药性价比突出，在控费背景下，国家鼓励使用国产创新药以降低医疗开支。此次调整将增强创新药的可及性，进而催生更大的国产创新药市场，并提振药企研发投入的积极性。
图：部分新进入医保目录国产创新药销售规模（百万元）
药价谈判开启量价博弈
此次调整同步确定了45个拟谈判的临床价值较高但价格昂贵的专利、独家药品（最终引入数量取决于医保基金承受能力）。考虑到医保将促进销售放量（例如，在首批国家药价谈判中降价54%的肺癌药物埃克替尼进入地方医保后，2016年实现销量翻番），不少药企对以价换量表现出积极态度。不过，由于国内创新药上市时间不长，而大多数外企药品已在国际上销售多年并收回成本，参与谈判的药企须谨慎在放量与降价之间进行权衡（首批通过国家药价谈判的药品均降价逾50%）。
医保支付标准将成医院药品采购降价动力
对于药企而言，进入医保目录只是门槛，即将出台的“医保支付标准”将更为关键。此次调整明确要求各省市加快推进按通用名制定医保药品支付标准工作，即在药品质量与疗效一致的前提下，同一通用名（而商品名不同）的药品按统一基准价确定医保补偿水平，而医保支付标准与医院药品售价之间的价差允许医院留存。因此，医保支付标准出台以后，医院采购药品的降价源动力增强，并且创新能力强的企业将继续扩大领先优势，加速进口替代，而同质化的仿制药企业将面临出局。
省级目录是下一角力点
而对于没有进入国家医保目录的药品（特别是独家品种）来说，省市医保目录调整是下一个角力点，尤其是在一些经济比较发达、人口数量大的重点省份。根据规定，各省市可以按规定对国家医保药品目录中的乙类药品部分进行适当调整（不得超过国家乙类药品数量的15%）。非独家品种为抢占市场可能会在价格上做出让步，而独家品种若进入目录对销量拉动会很大。
总之，当前中国医保控费的政策核心是通过招标、医保支付价、按病种付费等组合政策来控制医疗费用，医保正从被动付费者转变成“引导药价形成”的战略性买方，药企须面对医保从严控费且行业政策提倡合理用药的新常态。
