股点网配资平台李迅雷：透过交易数据看清表象背后的真实经济

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　　来源：首席经济学家论坛

　　李迅雷系中泰国际首席经济学家、中国首席经济学家论坛副理事长

　　在过去30多年的研究经历中，我一直在与各种数据打交道，因为只有准确的数据及数据之间的相互比对，得出的结论才能令人信服。在数据面前，所有的形容词、感叹句都显得苍白。

　　市场经济实质上就是供需关系不断变化下的各种交易行为，按我的理解，交易大致可以分两类，一类是现实经济下商品和服务的交易，另一类是虚拟经济下货币、有价证券及衍生品的交易。透过这些交易行为和交易数据，可以对国内经济乃至全球经济有一个更深入的认识，或者可以纠正自己的认知偏差，也有利于把握未来的趋势和投资机会。本篇属于感想而非论文，只是想和大家分享一下我是如何透过那些数据来得出一些与众不同的结论。

　　下面我用一些交易数据的案例来谈谈我对经济的认知和对认知偏差的纠正。

　　透过外贸出口数据的认知偏差

　　看供强需弱和人民币升值空间

　　2025年我国净出口对GDP增速的贡献达到32.7%，即接近三分之一，大家都以为我国出口增速非常高，但实际上2025年前三季度我国出口占全球的份额（美元计价）相比2024年反而下降，而最高点是在2021年。WTO的数据显示，从2022-2025年前三季度，只有2024年的占比是上升的。

　　中国出口金额占全球的比重

　　资料来源：Wind，中泰证券研究所（注：2025年为前三季度数据）

　　为何2025年的外贸顺差超过了1.19万亿美元，而出口金额占全球比重却是下降呢？这是因为我国出口价格指数（美元）一直在往下走，从2023年至2025年，我国出口价格指数累计下跌了约19%，大大超越其他发展中国家的跌幅。事实上，我国PPI在过去15年中的涨幅为零，我称之为“失去的十五年”。说明我国产能过剩的问题在10多年前就非常突出了。

　　2010年至今：PPI定基指数涨幅为零

　　资料来源：WIND，中泰国际

　　出口靠以价换量获得较快增长，而外贸顺差大的主要原因是有效需求不足。2025年进口增长率仅为0.5%，说明外需强、内需弱。即通过外贸的交易数据就可以清晰地看到当前我国经济面临的供强需弱问题。

　　从2022年至2025年末，四年来人民币累计贬值16.1%，因此，在当前美元开始走弱的情况下，今后人民币升值的空间较大。原因在于，我国已经确定了“物价合理回升”的目标，且2035年要成为中等发达国家，人民币升值有利于出口价格回升，而且，人民币升值可以提高我国的人均GDP水平，缩小与发达国家的人均GDP差距。

　　非洲是否会成为

　　全球投资的下一个热点？

　　2019年到2025年，中国主要贸易伙伴中，占中国出口比例提升的有东盟、非洲、俄罗斯、印度、墨西哥，分别提升了3.26、1.44、0.75、0.61和0.51个百分点；同期美国、欧盟、日本、韩国和英国占中国出口的比例，分别下降了5.61、2.31、1.56、0.62和0.24个百分点。

　　中国出口比例提升的主要靠新兴经济体

　　资料来源：

　　WIND，中泰国际

　　对东盟出口的增长率最高，但可能存在“再出口”的现象，而对非洲的出口应该是最终出口地。非洲是全球经济最不发达的地区，2025年1-11月中国对非洲出口增长26.3%，说明非洲的需求非常旺盛。中国总人口已经连续4年减少，而非洲将是本世纪全球人口最年轻的大洲，拥有中国90年代类似的人口红利，而且城市化率水平较低，这就意味着未来城市人口的增长会很快，人口红利的持续时间和城市化的提升空间都将超过印度，故投资需求会很大。

　　相比之下，印度的总和生育率已经降至1.9，不久将步入老龄化国家。所以，投资非洲或许是理性的选择，就像90年代流向中国内地的FDI（海外直接投资）规模曾全球第一，而如今我国已经成为资本净流出国家。

　　人类社会都有其发展阶段，欧洲已经步入暮年，东亚的老龄化在加速，印度已成为全球人口最多的国家，但估计也很难逃脱未富先老的魔咒。从本世纪上半叶看，中国应该是全球制造业大转移的终点站，但面临产能过剩和资本过剩的压力，故对外投资、资本输出是必然选择。

　　透过中美股市交易数据

　　看中美经济的差异所在

　　股市交易有很多数据，我只是找一些比较有特色的数据来说明。以下这些数据都是2024年的，尽管有些陈旧，但不妨碍揭示中美经济的特征和差异。例如，2024年，A股总交易额中，市值300亿人民币以下的占比高达63.4%；而在2016年，占比更是高达76.7%，对应美股中市值300亿人民币以下的占比只有7.1%；而A股市值1000亿以上的交易额占比只有17.7%，对应美股市值1000亿人民币以上的占比高达81.3%。

　　但A股市值300亿以下的公司，2024年盈利额占全A股票的利润占比只有13.2%，这一方面说明A股市场的投机性比较强，另一方面可能反映A股大市值公司的成长性比较差，因为A股大市值公司以传统行业、国企和周期股为主。也反映中国经济尽管在转向升级，但仍缺乏高成长性的大型高科技企业。

　　截至今年2月7日，美国股市中的七巨头（Magnificent 7）的市值就占标普500总市值的30%，过去10年（2016-2025年）的组合回报率达40.48%，远超同期标普500指数14.11%的涨幅。

　　相比之下，沪深300过去10年的年化回报率大约只有4.6%。这巨大差距的背后，实质上是ROE（净资产收益率）的差异，大致也在两倍左右，如2020-2024年，前者ROE平均为9.96%，后者为18.5%。

　　如今，美股中市值最大的公司为英伟达，目前市值为4.6万亿美元，A股市值最大公司是工商银行，只有2.5万亿人民币，港股中市值最大的公司为腾讯，也只有4.75万亿港元。总体来看，美股的大市值股票和中小市值股票的市值差距在不断扩大，显现出明显的分化特征，而A股的分化虽然也是趋势，但进展比较缓慢。

　　曾统计过，2010年至2024年7月末美股占比12.5%的650家公司合计创造69万亿美元净财富，占比87.5%的4540家公司合计创造净财富为零。其中2024年七巨头贡献了标普500指数超过50%的涨幅。

　　2010年以来12.5%的公司贡献了美股的全部市值增长

　　资料来源：彭博，中泰国际

　　美股的分化背后，必然导致基尼系数的扩大。如美国收入的基尼系数2024年为0.488，而1980年代则只有0.4；财富基尼系数根据2025年的财富报告测算，为0.74，处于全球“高不平等”行列。截至25年前三季度，美国最富有的1%家庭掌握了全国近32%的财富，创下历史新高。

　　二战结束之后，美国等主要经济体的基尼系数都在不断提高，如70年代只有0.2左右。各国经济增长都越来越依赖于举债驱动模式，这就是我经常提及的和平时代必然导致K型分化的经济特征。

　　今后，中美都将AI时代带来的产业结构和就业的巨大变化，因为AI行业可能是一个指数级增长的行业，过去互联网企业的市值轻松超越石化、银行等传统产业，如今AI的企业的市值也将超过互联网企业，就像英伟达的市值超过亚马逊和谷歌一样。

　　从股票交易数据看，不难发现，我国制造业在全球的份额已经很高了，大约占全球三分之一，但缺乏有全球影响力和市场较大份额的大型企业，或者大而不够强、大而不够优，要实现高质量发展，还需要在制度层面的进一步优化。

　　但就业可能是未来一个大问题，因为被AI应用部分替代的行业会越来越多，如软件、财会、律师、咨询等，今后还会扩大到医疗和教育等服务领域和部分制造业。2000年互联网的崛起，把线下的商业模式演变成线上模式，但线上模式同样需要大量的员工来提供各种配套服务。而AI实际上就是用人工智能和智能机器人直接替代人力。

　　我国灵活就业人口到2025年末已经突破2.87亿，占总就业人口37%左右，大部分是外卖骑手、网约车司机、网络主播等。这些高度依赖于互联网平台的就业形态，实际上也很容易被AI替代。

　　我国从2011年起，劳动年龄人口就已经出现了净减少，2013年起，制造业就业人口就出现了净减少。但是，劳动年龄人口数量的持续下降，并不没有带来劳动力的短缺，我国目前的就业压力仍然较大，而且随着老龄化加速，养老人口数量剧增，且这一快速增长趋势将延续到2033年。

　　过去三年主要财政支出项目

　　资料来源：财政部，中泰国际

　　由此可以推断，今后5-8年，我国财政支出中，用于社保和就业的开支将大幅增长。2025年就达到了4.4万亿元，占一般预算支出的15.4%，到2030年该占比有可能接近20%。

　　房地产何时见底？

　　透过多个交易数据来观察

　　去年年末我接受一家媒体采访，让我回答2026年楼市如何看，我说“买房不如租房”，理由是租售比偏低。此视频传播很广，争议颇大。不少人质疑我：专家就凭一个租售比就可以得出此结论？

　　其实不然，因为采访的时间有限，真让我讲房地产，可以讲一天，毕竟在楼市的20年牛市中，我一直在观察与房地产走势相关的指标，如2017年年初我曾经写过《六个维度看未来房价》，并基于此，在2017年的博鳌亚洲论坛上预判中国房地产将在2020年前后见顶。

　　记得我曾观察澳门博彩业每年收入变化与房地产走势的相关性，从2001年至2010年，澳门博彩业的毛收入增长了10倍，其中2010年比拉斯维加斯的毛收入还要多三倍。这段时间正是我国房地产处在大牛市阶段。但2012年八项规定出台之后，澳门博彩业的“交易数据”就与内地房价“脱钩”了，故我也不再跟踪研究。

　　2012年八项规定之后，我开始跟踪曾经作为公务用车的奥迪和茅台的销量变化，发现奥迪的销量确实大幅下降，但茅台销量则继续上升，其原因非常有意思，可以看我的相关研究报告（价格传导探讨：白酒、猪肉与挖掘机）。因此，茅台的交易数据便成为我观察楼市的一个窗口。

　　如2021生产并出厂的普茅市场价格到了历史最高价3078元，之后则一路下行；而我国楼市的最高点也在2021年。如今2026年出厂的普茅价格为1670元左右，几乎腰斩，与全国房价的平均跌幅差不多。

　　2021年酱香型白酒占比达到最高点

　　资料来源：Wind，中泰国际

　　再观察酱香型白酒销售额占白酒总销量的比重，见顶时间也是在2021年。此外，我还长期关注奢侈品的销售额，根据权威咨询机构的统计，中国是在2019年奢侈品消费额占全球比重达到最高点，为35%，2025年占比下降至23%，美国则从19年的22%提升到2025年的31%。由此发现，我国奢侈品消费占全球份额是否为房地产冷暖的领先指标？

　　我另一个长期跟踪的数据是艺术品拍卖市场的数据，主要看梅建平教授领衔编制的MM艺术品价格指数。从价格指数中可以发现，MM中华艺术品、油画和现代画价格指数均为2020年见顶，2025年仍加速下滑，全年市场景气较为低迷，竞拍不够踊跃。2020年至今累计跌幅均超过50%。

　　MM中华艺术品、水墨油画与近现代指数

　　资料来源：MM艺术品指数新闻发布会

　　国内艺术品拍卖市场的持续低迷，与欧洲四国和美洲艺术品价格指数显示出部分市场复苏的信号形成鲜明反差。因此，不妨把国内奢侈品消费的全球份额变化和中华艺术品价格指数的变化看成楼市的领先指标，把茅台价格指数的变化看成楼市的同步指标。

　　当然，这只是技术层面的分析，在趋势分析方面，则可以观察人口流动性数据（实质上也属于交易数据）。例如，2015年以后，中国的人口流动性就出现了下降，说明我国的城市化进程开始放缓，这对楼市而言是负面的。其次要关注流动人口的流向，2015年以后，流动人口的80%以上流向一、二线城市，也就是说，城镇化进程放缓，大城市化进程加速，楼市从普涨型牛市演变成结构性牛市。

　　因此，楼市的周期变化逻辑演绎应该是这样一个过程：全面牛市-结构性牛市-结构熊市-全面熊市，国家统计局会定期公布70个大中城市的房价环比数据，当时可以清晰地发现上涨城市的数量在减少。也可以解释我为何会在2017年预判我国楼市见顶的时间会在2020年前后。

　　经常发现看好房地产的人会提出两个理由，一个是中国的城镇化率水平可以达到80%，目前只有65%，另一个是中国户籍城镇化率水平很低，未来提升空间更大，所以房地产长期看涨。但这些逻辑都经不起推敲。因为随着人口老龄化加速，人口的流动性必然下降，进城人口数量自然减少；而城镇化率提高到80%，也可以通过农村人口的自然减少（农村的死亡率高于城镇）来实现。

　　至于户籍城镇化率就更没有意义了，因为全国三分之二的城市人口都在减少，除了上海等少数城市人口还在增加外。但上海也得“抢人”了，因为上海已经成为“超老龄化”城市。到2038年，按照目前的生育率水平，我国总人口或低于13亿。

　　不少人试图从新房销售面积来判断楼市何时见底，这相当于通过股市交易量变化来确定股市何时见底一样，当股市的投资者却很少依据股票交易量来判断股市何时见底。且事实上3年前那些预判新房销售面积跌破9亿平米就见底的说法已经证伪了；2025年年初认为楼市已经止跌回稳的判断也已经证伪了。

　　那么，最近二手房成交量上升的现象又被一些人用来作为楼市见底的依据，是否有道理呢？我觉得只凭一个交易数据就能判断历史性拐点已经出现，是否太武断了？其实很多人习惯于先有结论，再去找理由的思维方式。我觉得判断趋势得用望远镜，分析1月份的二手房成交数据，无异是用显微镜来寻找历史性大拐点。且不说二手房成交的均价很低，基本只反映刚需购房的阶段性回暖，这就是我常说的“下山路上也有上坡段”。

　　还是得先看看估值水平，如租售比，房价收入比，但后者准确度较差，如果估值偏高，租金没有回升，那离底部应该还有距离，且不排除房价有“超跌”可能，就像股市经常会跌破“地板价”一样。

　　也就是说，依据交易数据来判断趋势，也得会看，宏观研究要多用望远镜，例如中国90年代经济崛起是一个重要因素的人口红利，而人口红利的“酿造时间”是在1962-74年。同时，人口红利之后可能会有“人口欠账”，即财政的养老金负担会大增，这又会使得经济增长的成本大幅上升。

　　交易数据细化分析或能

　　刺破幻觉、挑战“共识”

　　2024年11月，我写了《对资本市场“共识”的再思考：股市上涨能否促消费？》，引发很大争议，因为绝大部分人都理所当然地认为股市上涨一定能促消费。但事实上2025年上证综指上涨了18.41%，且政策层面也推出了促消费的一揽子举措，如以旧换新规模比2024年翻了一倍（以旧换新主要是耐用消费品，单价较高，从25年销售数据看，受益人次仅为3.6亿只有），但社零增速只有3.7%，与2024年的3.5%接近，且呈现前高后低走势。

　　其实只要看仔细分析一下A股市场投资者结构和交易数据，就不难发现，占投资者比重较大的群体，其资金总量占比偏低，但交易总额占比奇高。故多年投资下来，亏损比例较高。这不是A股特有的现象，也是全球股市的共性。

　　这篇文章引用了《Wealth Redistribution in Bubbles and Crashes》（2022年发表于《Journal of Monetary Economics》，作者安砾、楼栋、施东辉）中的数据：2014年7月到2015年12月，上交所机构投资者的持仓比例和交易量占比分别为11%和12%；个人投资者的持仓比例不足25%，但交易量占比却接近90%。这期间，财富总量后85%的个人投资者因采取主动型投资策略损失了2500亿元，而财富总量前0.5%的个人投资者则赚取了2540亿元。

　　可见，频繁交易和投资知识的不足可能是导致亏损的主要原因。如前所述，2024年A股总交易额中，市值300亿以下的占比高达63.4%；对应美股的占比只有7.1%；而300亿市值以下的股票的利润占比只有13.2%，显示个人投资者总体从频繁交易的股票中所获得的分红收益很少。

　　在西方，股市也同样存在“财富幻觉”，即大家多以为能挣到钱，其实也是赚少赔多。如从1991年开始，诺奖得主席勒与卡尔·凯斯合作，研究了14个发达国家在1975到1999年的股市总财富与家庭消费总量的年度数据，甚至拆解美国50州17年季度消费数据，结果发现，股市没有财富效应，无论股市是涨还是跌，消费都没有什么变化。但同时发现房地产的涨跌倒是与消费有显著的相关性。

　　因为房子兼具消费和投资双重属性，交易远不如股票频繁，且参会者又多，从长期看，房子又内含土地增值的大概率，故房地产具有财富效应，房价上涨能促消费，也能推动物价上涨。

　　综上所述，交易数据是真实发生的数据，且大量交易数据之间又存在彼此相关性。既可见微知著，也可以大见小，但要避免盲人摸象。就像人们可以通过义乌小商品市场的某些特定商品的订单量来判断美国总统竞选谁将胜出一样。此外，根据周期性或对称性原理，你还可以预知未来一定会发生的现象：如过去房地产火爆时，我就预言今后会出现卖房难的问题；居民房贷会从优质贷款变为不良贷款等。

　　现实世界中存在很多错误的“共识”，也存在诸多偏见和误导，可以透过交易数据来看清世界相对真实的一面。当然，世界是一个多面体，交易数据也只能反映其中一面或几面，需要与其他数据相结合来深化对世界的认识。

　　我曾经借用傅伟勋诠释学提及的道有六义，提出用“股市六义”来多维度认识股市：股市作为经济（stock market as economy）、股市作为估值（stock market as evaluation）、股市作为社会心态（stock market as psychology）、股市作为功能（stock market as function）、股市作为博弈工具（stock market as casino）、股市作为公司治理（stock market as corporate governance）。