自從2022年中國就疫情解封以來，大陸的經濟就一直沒有恢復疫前的活力，股市在解封後曾曇花一現但隨即又回復下行軌道。　

 

　　從拉動經濟成長的所謂三頭馬車觀之：固定投資下降 (受累於房地產泡沫破裂)，內需不振 (失業率上升) 和外銷成長率下降 (中美貿易戰和全球景氣影響)，經濟前景堪慮。　政府於是採取各種措施，希望刺激內需成長 (所謂的雙循環) 以補外需的不足，但成效都不彰。　今年上半年經濟成長率，以季計，徘徊在5%邊緣，令全年5%的成長目標似有達不到之虞！

 

　　於是各界呼籲政府拿出更多手段的呼聲愈來愈響，終於9/24由中國人民銀行行長潘功勝、國家金融督管局長李雲澤、中國證監會主席吳清聯合召開記者會，針對證券市場下調存款準備金率0.5%、降低政策利率0.2％、股票回購增持再貸款首期額度3000億，方案一出，中港兩地股市沸騰，9/30上午開盤後僅用35分鐘兩市成交額突破萬億，刷新歷史最快萬億紀錄。　我大陸資產管理公司部門經理也來湊熱鬧，以下是我和她的對話：

 

「郑总~晚上好

怎么样，今天A股全飘红，好刺激有没有~ 但最令人惊叹的是，那两个由高人出的高招，天才呀~ 没有创造货币又可内循环，盘活了券商、银行、保险公司，风险共担」

 

「晚上好，Yvonne：

降准（也是货币政策）会有（对股市）短暂刺激作用，但经济上不会增加太多需求。。在资产负债表型衰退中，宽松货币（降低利息）不会引发消费增加，只要看看日本就知道（日本不只降息，还走到负利率）。。 房地产泡沫破裂后，消费者面临负债高于资产的情况下只会尽量减少开支； 利息降低会减低每月的按揭，但不会降低负债总额；家户还是会努力缩减开销来还债，企业也因而减少投资。。这个情况下，唯有财政政策（由政府主导投资、发钱）才会有效～拉动经济」

 

　　在回答她的微信中，我提醒她在資產負債表衰退中，貨幣政策效果不大，日本的例子就可借鏡。　中國由於地產泡沫破裂，私人與企業都忙著修補資產負債表^註一，已經喪失消費與投資能力，不可能會因利息便宜就又開始借貸，沒有人借貸，就要靠政府主導投資才會拉動經濟。　

 

　　果不其然股市漲了兩天後 (十一長假結束) 就又回跌～吐回大半漲幅。　終於10月12日由財政部出場擔綱，宣布超乎市場預期的「財政增量」政策～一系列的政策組合拳，包括：

 

(1)「化債」：支持地方化解債務風險，增加債務額度，化解隱性債務；

(2)「增資銀行」：發行特別國債，支持六大國有銀行補充核心一級資本，加大信貸投放能力；

(3)「護房價」：允許地方政府用專項債籌措的資金，直接購買土地儲備，避免房企倒閉賤賣，確保房價穩定；

(4)「支持社會弱勢」：在十一假期前針對弱勢群體發放補助金之後，將再針對學生提出紓困、刺激消費的補貼。

 

　　財政部的救市四支箭，最重要當然是化解地方政府的債務危機，基本上就是中央政府主導的債務重整計畫。

 

　　針對房地產市場下跌的壓力，人行已經降準、降息，使得銀行的存放利差縮減，整體銀行的存放利差與逾期放款率相近，可能造成銀行資產負債表的惡化，因此財政部要求六大國有銀行提出增資計畫。

 

　　估算新發行的地方政府特殊再融資債券，規模可能達到2至3兆元人民幣，補充國有龍頭銀行的核心一級資本，規模在8千億至1兆元之間，如果加上人行調降存款準備金率釋放出的1兆元強力貨幣，這次習近平救市的資金規模應該在4兆元人民幣之上。

 

　　雖然與當年 (2008年金融海嘯) 溫家寶救市的4兆相當，但兩者所應對的中國經濟規模已大不相同。　2008年中國GDP為4.6萬億美金，而當今 (2023年) 已達18萬億，所以就占比而言，這「財政增量」政策明顯不足。　

 

　　再者，地方政府債務應無實際數字，只知量體太大 — 是個黑洞。　IMF估算的隱藏性債務 (hidden debt) 高達60兆人民幣 ($8.43兆)，幾乎是23年GDP的一半^註二，短期恐怕不易解決，若加上房地產泡沫上的呆帳 (也有十幾兆人民幣)。　政府的降息降準動作只能救急，並沒有翻轉房市的力道； 蓋政府指示金融機構解決房地企業的呆帳，勢將拖累金融機構、減損其放貸能力，進而衝擊一般產業的發展，對經濟產生負面衝擊。　

 

　　所以結論並不樂觀！ 救市還可以，但救經濟有困難^註三！ 處於消費與投資不振時，想要仰賴外銷拉動成長也會面臨極大壓力 — 中國已是世界上最大的出超國，國際貿易對手不會容忍中國更加以鄰為壑，傾銷其工業製品。　

 

 

鄭清和，10-16，2024

 

 

註一：參見To Share with You《資產負債表衰退 Balance Sheet Recession》(2023年10月)。　

 

註二：

 

 

註三：請看「資產負債表衰退」一詞作者Richard Koo所繪之泡沫破裂對經濟影響圖示：

 

 

 

 

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