4月新增社融1.85万亿，预期值2.25万亿，前值3.34万亿；4月社融存量同比增长11.7%，前值12.3%；
4月新增人民币贷款1.47万亿，预期值1.57万亿，前值2.73万亿；
4月末M2同比8.1%，预期值9.1%，前值9.4%。
这个月的金融数据是低于市场预期的。
第一，先来看社融，社融增速下滑是肯定的，但是4月社融存量同比下滑0.6个百分点，降幅偏快。
表外三项依旧是一大拖累，特别是信托贷款，信托贷款减少1328亿元，同比多减了1351亿元，信托贷款的下滑和监管趋严，密切相关。此前监管部门下发的“两压一降”计划，表示对信托融资类业务的压降计划是在2020年压降计划的基础上再将降低20%，在严监管的背景下，信托规模继续下滑。
需要注意的是未贴现银行承兑汇票4月份大幅下滑，4月份减少2152亿，同比多减2729亿元。这和4月份国股银票转贴现利率大幅下行背后的含义是一致的。一方面实体企业的短期融资需求可能是在下滑的，所以企业开票意愿降低；另一方面，在银行为了完成信贷额度，而企业开票意愿又偏低的时候，银行会把表外票据转成表内票据，来做规模。所以我们能够看到在4月份的时候，企（事）业单位的短期贷款减少2147亿元，同时，票据融资增加2711亿元。
另外，企业债券4月净融资3509亿元，同比少5728亿元，这主要是因为去年融资环境好，企业债融资规模走高。环比来看，4月的债券融资规模和3月接近，变化不大。后续随着基数效应回落，企业债券的同比数据会有所好转。
政府债券方面，今年政府债的发行节奏偏慢，4月政府债融资为3739亿元，不过因为去年基数也比较低（3357亿），所以同比数据还可以。但是去年5月份政府债券融资规模达到了1.14万亿，而截至5月12日政府债券净融资额仅有1673亿元，预计5月政府债会是社融的一个主要拖累项。
第二，再来看信贷数据。4月人民币贷款增加1.47万亿元，比上年同期少增2293亿元，前值2.73万亿。先来看居民部门，居民贷款相比于3月份明显回落，短期贷款的回落除了季节性因素外，也有可能是居民消费恢复乏力的体现，毕竟4月清明节的消费数据并不乐观。不过居民的中长期贷款依旧维持高位，这和目前房地产销售市场维持高景气度是一致的，4月30大中城市商品房日均成交面积59.16万平方米，与3月份接近，高于往年平均水平。
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摘要
在这一轮经济复苏中，核心动力是旺盛的海外需求，拖后腿的则是疲软的内需。在经济复苏的大背景下，2020年最终消费支出对GDP增长的贡献率为-22%。
那么消费去哪里了？我们认为可以从居民资产负债表两端的变化上找到解释。
从收入端来看，居民收入增速有下滑的压力，同时居民收入分化也更为明显。
从负债端来看，因为房价上涨等原因，居民部门杠杆率高企，而且负债也出现了分化，资产规模低的家庭负债压力更大。
收入端和负债端的变化才是导致居民消费恢复缓慢的主要原因。而且这还是长期性的因素。
那这种变化，对后续消费意味着什么？对投资又有什么指示性意义呢？
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低于预期的消费
自去年年初疫情得到有效控制，市场就一直对“报复性消费”抱有不小的期望，但期望逐渐落空。
在这一轮经济复苏中，核心动力是旺盛的海外需求，拖后腿的则是疲软的内需。在经济复苏的大背景下，2020年最终消费支出对GDP增长的贡献率为-22%。
在去年的时候，市场认为消费迟迟没有恢复一是因为居民资产负债表修复得比较慢；二是因为居民缺乏消费场景。而且市场更多的将目光放在消费场景缺失上，认为随着消费场景修复，消费就会起来。
所以在疫苗广泛接种的时候，市场开始提前布局休闲旅游等此前受疫情影响明显的板块，在2020年12月至春节前的一段时间里，酒店、餐馆与休闲板块涨幅达到了54.5%，远超A股平均水平。
但清明节和劳动节的消费数据给市场泼了一盆冷水，劳动节出游人次已经恢复至疫情前同期的103.2%，但是旅游收入仅有疫情前的77%。这意味着在疫情过后的一年多时间里，居民的消费水平还不如2019年。
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从复苏的驱动力来看，显然经济复苏主要是外需驱动的，从去年4月开始，出口就在持续的超预期，并带动工业产出高增长，工业增加值早就超过2019年同期。
为什么这么强的工业生产没有传导到消费呢？消费数据的同比增速一直低于疫情前，消费究竟去哪了？
过去几个月，投资者一直把消费起不来，归因为零星的疫情反复，压制了人们外出消费的意愿，居民缺乏消费场景。也就是说，投资者认为消费者不是不愿消费，而是不敢消费。等疫情控制得更好一点，消费会出现爆发式增长，所以资金也比较早的布局了文旅等服务消费板块，希望能够抓住疫情结束带来的业绩反转的机会。
但是清明节的消费数据给后续消费反弹的幅度，泼了凉水。
4月的时候，不敢消费的问题已经解决得差不多了。受益于出色的疫情防控和疫苗接种的快速推进，居民对疫情的担忧逐渐消散，疫情对大家出行意愿的压制已经不存在了。体现在数据上就是，清明节的时候，有1.02亿人出行，已经恢复至疫情前同期的94.5%。
在出行意愿恢复的同时，清明节的消费数据很弱，仅恢复至此前的56.7%，也就是说在不缺消费场景的时候，居民依旧不愿意去消费。
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3月份制造业PMI为51.9%比上月上升1.3个百分点，我国经济延续扩张态势。
第一，季节性因素。因为春节的次月工作日会更多，节后赶工等原因，所以春节后第一个月的PMI往往会高于春节所在月份。在2014-2019年的5年里，春节次月的PMI会比春节所在月平均高出0.8。不过这一次高出1.3个百分点，还是有点超季节性的。主要是因为需求很好，需求拉动生产，企业在主动补库存，加上景气度向中小企业蔓延，带动PMI走高。
第二，先来看需求侧。需求已经开始恢复了。
出口需求已经出现转暖，国内的新出口订单止住了此前的下行走势，新出口订单指数从48.8上行至51.2，重回荣枯线之上。
出口订单的好转是有点超预期的，根据高频数据显示，3月上旬和中旬沿海主要枢纽港口外贸货物吞吐量分别同比增长12.2%和9.0%（前值为27.5%和17.9%），相比于2月有所回落。我们认为这可能是从订单到正式出口存在一定的时差，去年11月之后，新出口订单指数就在下滑，2月还落到了荣枯线之下。但是在美国1.9万亿财政政策落地以及疫苗接种的背景下，全球需求是在回升的，受益于全球经济复苏，出口订单自然会增多。
往后来看，新兴市场国家还是会受益于这一轮全球经济复苏。需要担忧的一是中国供给份额的回落，不过这是一个中长期的逻辑，需求的强势修复还是现在的主要逻辑；二是中国与其他国家贸易关系的变化。
内需的恢复也是确定的。一来是疫苗的接种，消费场景的恢复，现在中国疫苗接种人数已经超过了1.1亿人次。二来是居民收入水平的恢复，一季度城镇储户问卷调查报告显示一季度居民收入感受指数为51.7%，比上季上升1.1个百分点，就业感受指数为43.9%，比上季上升2.4个百分点。
另外，非制造业需求恢复得也很好，建筑业新订单指数为59.0%，比上月上升5.6个百分点；服务业新订单指数为55.4%，比上月上升7.3个百分点。其中服务业的大幅好转和内需的恢复是密切相关的，在疫苗接种后，居民敢于线下消费了，服务业自然是受益的。从市场预期看，服务业业务活动预期指数为62.9%，位于高位景气区间，表明服务业企业也很乐观。另外，在天气转暖、专项债落地、30大中城市房地产销售数据显示房产销售不差的背景下，建筑业的景气度也在好转。
第三，来看生产端。制造业PMI生产指数从上个月的51.9回升到了53.9，上升了2个百分点。
生产端的恢复还是比较确定的，1-2月份工业企业利润同比增长1.79倍，两年平均增长31.2%，同时企业对未来经济的预期很好，央行一季度企业家问卷调查报告显示企业家宏观经济热度指数为38.9%，比上季提高4.5个百分点，经营景气指数为56.3%，比上季提高0.5个百分点。在需求很好，盈利又在回升的时候，企业自然会开足马力生产。
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金融数据在每月的10-15日由央行发布，这个数据很重要，是投资者关注的焦点。
一是因为数据受到统计手段和统计方法的干扰较少，相对而言比较准确。
二是金融数据往往是经济的领先指标，逻辑上来讲，实体要好起来，钱先得给到位，项目有了配套融资，才能上马，然后才能拉动经济增长，兵马未动粮草先行。经验来看，金融数据领先经济增长有一、两个季度。
金融数据的主要内容可以分为两个部分：
按金融机构的资产端，有社会融资规模（简称社融）与新增人民币信贷数据，大体可以反映实体的融资需求和金融机构放贷意愿；
按金融机构的负债端，有货币供应量（M0、M1、M2）与新增人民币存款数据，大体可以反映实体经济层的流动性多寡。
我们这篇文章主要分析这两部分，试图解决两个问题：
第一，这些数据的统计范围包括哪些，是如何统计的？
第二，当一份金融数据摆在我们面前时，我们应该怎么去分析它，又怎么去通过它来判断未来的资产价格的走势？
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社融与人民币贷款数据概览
社融数据，央行会公布两种口径，一个是当月新增规模（增量），第二个是存量规模数据。
比如2021年1月央行公布的社融数据，新增5.17万亿，存量289.74万亿，前者是当月新增值，后者是存量值。
在数据分析过程当中，主要是看新增值，因为当月的新增社融能很快地揭示实体融资需求和金融扩表意愿，一般是拿这个月的新增值和上个月的环比、去年同期的数据去做分析。
而社融存量数据主要是看社融存量的同比数据。
比如2020年四季度，因为疫情对经济的冲击减弱，经济陆续回归正常，货币政策也在回归常态化，不可能保持和疫情期间一样的宽松货币政策，所以市场都在讨论社融是不是要见顶了。
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宏观经济指标很多，PMI是其中非常重要的一个。
一方面，PMI每个月的最后一天公布，比金融数据、物价数据、增长数据、工业企业利润数据来得都要早，除了每个月的周、旬度高频数据外，PMI是最早能反映出当月经济全貌的数据。
另一方面，PMI信息量也很大，反映总需求的有新订单、新出口订单、在手订单；反映生产的有生产、从业人员、采购量、进口、供货商配送时间、进口等；反映库存的有产成品库存和原材料库存；反映价格的有主要原材料购进价格、出厂价格等等。可以说，PMI反映的经济信息非常全面了，从需求到价格，从价格到生产，从生产到库存，应有尽有。
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官方PMI的基本概况
PMI全称PurchasingManagers’Index，翻译过来就是采购经理人指数。官方PMI由国家统计局和中国物流与采购联合会联合对外发布，从2005年7月，中国开始正式发布PMI数据。
最早发布PMI数据的是美国供应管理协会（ISM），从1948年开始，按月发布，发展至今，主要的经济体都有发布PMI数据，用来做宏观经济分析和预警。
PMI数据和工业增加值、GDP等数据是不一样的，后者是统计加总得来的，而PMI是靠抽样调查得到的。
PMI调查涉及制造业31个行业大类，样本企业有3000家。在权重方面，行业增加值占制造业总增加值比例大的行业权重要高一些，制造业各行业内部样本则根据企业的主营业务收入的比例来分配。
尽管统计部门没有公布具体的样本企业名单，但按照这个抽样方法，对PMI读数影响大的，显然是大中型制造业，以央企、国企为主，反映的是大企业的状况，而小型企业和民企的权重很低，对官方PMI的读数影响较小。
然后再来看看PMI的数据搜集。
数据搜集的方法主要是填问卷，由样本企业的采购经理或者主管企业运行的负责人来完成。完成的时间是每个月的22日-25日。
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春节以来，市场出现了较为明显的调整，尤其是前期机构重仓的一些股票，有些出现了30个点的跌幅。
有意思的是，就跟上涨是结构性行情一样，市场下跌也是结构性的。每次机构抱团股下跌的时候，市场赚钱效应并没有显著恶化，经常能看到上涨的股票只数多于下跌的只数。
以2月23日的市场为例，上证指数下跌了1.99%，盘中甚至出现了100点的下跌，核心茅指数下跌了3.85%，但万得全A上涨的家数是2061家，下跌的是1935家，在大盘跌幅较大的时候，上涨的家数还能比下跌的多，至少说明市场人气还是在的。
今年春节前的交易日，市场还在抱团核心资产，所以我们能看到沪深300的涨幅显著好于中证1000，但春节后，就反过来了，中证1000的表现要显著好于沪深300。
那么，是什么导致春节后，市场走向了另一个极端呢？
在讨论这个问题前，我们先看看什么是核心资产，机构为什么喜欢抱团核心资产。
做股票估值的，都知道DCF模型，其核心逻辑是把企业未来的预期现金流量贴现为当前值，分子是自由现金流，分母是贴现率，一般用国债收益率作为无风险收益率。
自从去年3月，疫情冲击全球经济和金融市场后，全球央行都开始了史无前例的扩表。
更关键的是，作为全球资产价格定价的锚，美债收益率被压降到1%以内的历史低位，扣除掉通胀预期后的实际利率为负值。
这就意味着传统追逐确定性的投资机构买美债根本买不下手，所以，只能另辟蹊径，去资本市场寻找其他的具有确定性、安全性的投资标的。
换句话说，在全球央行史无前例的大扩表下，在零利率和负利率的大趋势下，DCF模型的分母端几乎是用0在定价的，只要有确定的分子端，估值在理论上可以做到无穷大。
这就是核心资产能够持续上涨最重要的理论基础。
什么是核心资产？我个人认为的核心资产，指的就是该资产具有现金流创造能力的长期性、高增长性和确定性。这类资产在分子端具有高度的确定性，并且有长期的稳定的现金流。
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2021年以来，在全球经济稳步复苏叠加全球流动性泛滥的背景下，主要资本市场的表现都不错。其中港股的表现尤其亮眼，截止2021年2月19日，恒生指数年初至今累计涨幅达12.54%，领跑其他各类指数。
具体来看，这一轮港股涨的比较好的标的主要集中在科技板块（比如互联网）以及医药生物等新经济板块，恒生科技指数年初至今涨幅达到了25.34%，表现远好于恒指整体。
一般在市场风险偏好强同时流动性又比较充裕的时候，科技股特别是优质科技股往往会受到投资者青睐，所以2020年以来无论是港股科技板块，还是美国纳斯达克指数表现得都很强劲。
主要是因为优质科技股的成长性是比较确定的，特别这一次疫情虽然重创了很多行业，比如线下消费、旅游、机场等，但是对互联网科技公司的影响并不大，而且可能还是利好。
毕竟线上消费会取代一部分线下消费，工业互联网、数字化改造一定程度上代替了传统的人力，线上教育、线上办公、线上娱乐等行业加快崛起也会利好相关领域的互联网公司。比如2020年，美团的净利润同比增长了174.46%，腾讯净利润同比增长了36%，表现亮眼。
从南向资金的表现来看，南向资金也偏爱香港的科技股。南向资金近一个月买得比较多的是腾讯、美团、小米这些与新经济相关的标的。
同时，这些新经济标的并没有在A股上市。
A股没有的，又被投资者认为是核心资产的标的，同时在零利率和负利率的大背景下，核心资产的价格从理论上看涨多高也不奇怪，估值不断抬升，赚钱效应显著。
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