作者：高善文经济观察
题图：高善文经济观察微信公众号
内容提要
本文讨论了三个方面的内容。
第一，房地产行业的大幅调整以及由此带来的贸易账户严重失衡，是近几年中国经济的关键特征。在经历基本面恶化和估值修正后，当前房地产市场诸多价格相关指标可能已经进入合理区间，但这并不意味着房价已经完全触底。底部的形成往往具有复杂性和随机性，完全依靠市场自身力量形成的底部，通常低于合理的价格中枢。
除了基本面恶化以外，房地产企业遭遇的流动性危机也是导致行业持续减速的重要原因。而近期的地产政策瞄准了流动性危机这一根源，沿着当前思路切实推进，政策的落地存在逐步推动市场触底的可能。不过政策的执行过程充满不确定性，需要我们紧密追踪。
第二，中国长期资本报酬率的下降带动广谱利率下行，是我国国债利率中枢持续回落的根本原因。过去十多年，利率市场化的进程部分对冲了长期资本报酬率下滑的影响，使得国债利率相对贷款利率下降幅度轻微。考虑到利率市场化在进入尾声阶段，未来国债利率将更多受到长期资本报酬率下降的影响，存在大幅下行的空间。
第三，在信息、运输技术逐步成熟，全球化加速推进，以及国内长期增长乏力的背景下，日本企业从上世纪八十年代开始大规模出海。企业出海在宏观上形成了规模庞大的海外资本存量，创造了接近本土GDP一半体量的销售收入。微观上，企业出海有助于提高自身的盈利水平和竞争能力，进而带来股票回报率的大幅抬升。这为中国企业出海提供了有益借鉴。
风险提示：（1）地缘政治风险 （2）政策出台超预期
一、近期经济形势和市场情况讨论
首先，我们观察中国的不变价贸易盈余占GDP的比重。如图1所示，2022年以来，中国不变价贸易盈余占GDP比重大幅攀升，位于有数据记录的最高水平。
上一次中国贸易账户出现巨额盈余是在2007年前后。当时人民币汇率存在低估，面临巨大的升值压力，且汇率形成机制缺乏弹性。同时，经济处于较高增长水平，通货膨胀一度比较严重。
而观察2022年前后的宏观经济环境，可以发现与2007年不尽相同。人民币汇率总体上面临贬值压力，且汇率形成机制更有弹性。在过去几年中，物价水平也不尽如人意，经济增速维持在偏低水平。
接下来，将剔除价格因素的实际贸易盈余与不剔除价格因素的名义贸易盈余进行对比。观察名义贸易盈余，如图2所示，可以发现，当前贸易账户的失衡程度更加缓和，较2007年的中枢回落了接近一半，也略低于2015年前后的水平。
这两组数据的显著差异表明，在近几年时间里，中国的贸易条件出现了严重的恶化。即大量中国出口商品的价格大幅下跌，而进口采购商品的价格剧烈上涨。不过从分析经济的实际情况来看，观察剔除价格因素后的实际贸易盈余变化可能更有价值。
我们需要思考的问题是，为什么在这几年之中，中国会再次出现如此严重的贸易账户失衡？
一个有吸引力的解释是，疫情期间全球出现了大范围的封控，供应链受到严重扰动。而中国在2020年至2022年早些时候的疫情管控相当成功，经济生活也在正常运行。因此，中国制造业的生产与供应链维持在相对正常的水平上。
在这样的条件下，中国商品大量出口，弥补了中国以外地区封控对供应链的扰动和生产能力的抑制，由此推动中国的贸易盈余出现大幅度扩张。
这种解释是有道理的，但问题在于从2023年起，包括中国在内的全球经济生活已经恢复正常。2024年全球供应链和经济活动在很大程度上已经看不到封控造成的影响。
如果上述解释是正确的，随着全球的经济活动恢复正常，中国的贸易盈余应该会出现大幅度的收缩。而实际上，2023年的实际贸易盈余确实出现轻微的下降，但2024年以来，这一数据再次出现上升。这在很大程度上表明，疫情和封控的影响对贸易盈余的解释是阶段性的。对贸易盈余这几年的总体表现而言，其解释力度相对有限。
第二个比较受到市场认可的解释是，中国近几年的制造业投资总体维持在较高水平，叠加中国在以新能源汽车为代表的“新三样”领域取得了技术上的巨大突破，中国在这些领域的竞争力显著提升，进而推动了贸易盈余的扩张。
我们认为这种解释有一定的道理，但是，完全基于中国制造能力和竞争力的提升来解释这一前所未见的巨额贸易盈余，很可能不够有说服力。
重要的反向证据是，中国经济增速的平均表现在这个时期偏低，物价和汇率的表现也偏弱。如果中国竞争力的显著提升造成了贸易盈余的大幅扩张，那汇率层面不应该出现如此弱的表现。此外，该时期的经济增速相对于历史的正常趋势可能也是明显偏低的。
因此，我们尝试提出第三个，也是最重要的解释，即中国房地产市场的大幅调整导致贸易盈余的猛烈扩张。2021年以来，中国房地产市场大幅调整，其所带动的上下游产业链的需求也出现明显下降。在此背景下，伴随着这些领域需求的快速收缩，房地产市场原本对应的生产能力被迫转向国际市场，表现为贸易盈余的巨大扩张。
如果观察房地产投资在经济总量中下降的幅度，并考虑它对上下游产业链所形成的影响，将这一影响程度跟贸易盈余扩大的幅度进行对比，可以发现二者在数量级上比较接近。
需要说明的是，我们也强调疫情带来的疤痕效应，对居民、企业和地方政府资产负债表形成了冲击，进而拖累了总需求的表现。这种需求不足在一定程度上也表现为贸易盈余的扩张。
总体而言，我们认为问题的起点在于房地产市场的大幅调整和疤痕效应所带来的需求收缩，导致了偏弱的经济增长、物价水平，以及汇率表现。同时，由于需求偏低，相应的供应能力被迫转向了国际市场，进而表现为贸易盈余的巨大扩张。
从这个角度来看，我们认为，如果中国房地产市场在未来出现显著的恢复，疤痕效应的消退带来总需求的明显上升，那么现在看到的失衡状态会出现大幅度的修正。
我们补充一些近期的观察。2024年以来，贸易盈余总体在持续扩张。同时，PPI的环比变化从2022年下半年以来，大部分时间都在0以下，持续呈轻微下降的趋势，如图3所示。
在此背景下，商品价格在过去几个月出现了显著上升，并且创下疫情以来的新高。无论观察中国境内基础商品的价格，还是高盛的商品价格，都有类似的表现，如图4、图5所示。
也就是说，如果剔除上游基础商品价格的影响，工业制造品的价格在过去几个月中实际上可能跌得更多。
房地产市场的收缩可以解释贸易盈余和工业品价格的下降，但是无法解释基础商品价格的显著上涨。尽管我们认为，房地产市场的调整和疤痕效应解释了2021年以来宏观经济中最主要的趋势和特征，但是过去几个月数据的变化似乎表明，在此基础上，经济出现了一些新的变化。
催生这一变化的重要背景可能在于，中国在一些新兴领域正在形成新的竞争力。这种竞争力的出现推动了中国贸易盈余的扩张，经济增速相对于此前市场预期也表现更强，同时也带动上游基础商品价格的上升。但是这些供应能力的形成，进一步对制造品的价格形成了向下的压力。
换言之，尽管过去三年中，房地产市场的大幅调整和疤痕效应的持续影响是宏观经济最重要的特征，但在过去几个月里，中国在制造业领域快速的技术进步和新的生产能力的形成，在边际上带动上游商品价格的上升、中下游制造品价格的下降、以及经济增速相对预期更好的表现。这在一定程度上可能也对汇率有边际支撑作用。
这一支撑作用看起来还会持续一些时间。不过从过去三年的数据表现来看，对宏观环境起主导作用的因素仍然主要归结于房地产行业。因此，我们接下来有必要进入对房地产市场的讨论。
我们先来观察两个重要的数据。如图6所示，一个是中国25城的二手房价格指数，我们认为这个指数对中国整体房地产市场具有代表性；另一个是25城的租金价格指数。需要说明的是，这两个数据都只包含住宅数据，写字楼不算在其中。
观察25城房价指数的表现。2021年期间，房价指数一度升至105以上，持续7个月后开始大幅下跌，当前跌至82.8左右。房价指数从顶部到当前回落的幅度为22.6%。虽然不同城市与楼盘的情况有区别，但合并全国的数据而言，这一调整幅度与微观的体感可能是接近的。
再来观察租金指数。从2020年疫情爆发以后，租金指数开始波动下行。截至目前，相对2018年底，租金指数下跌12.1%。
这两个数据合并在一起包含丰富的信息，对于理解房地产市场的现状和未来走向具有重要价值。
一个重要的信息是，租金价格水平连续五年出现持续下降。
如果忽略金融危机的影响，在2000年到2018年期间，伴随经济的迅速扩张、城市化进程的加快、以及居民收入水平的提高，城市住宅租金价格总体上应该是持续上升的。但在过去几年中，租金价格水平一直在下跌。
如果我们认为房地产是一种非常重要的资产，其定价的基石无疑是长期租金产生的现金流。而这个现金流的预测基础，则是当下或过去一段时间里租金的表现。
因此，从估值的角度来讲，似乎很容易认为这种资产的长期预期现金流出现了明显恶化。这一恶化必然带来资产价格的剧烈调整。我们认为这是房地产价格大幅调整最重要的背景之一。
观察租金回报率可以发现，在2021年年中之前，房屋租金下跌的同时，房屋价格在上升。价格的走向跟基本面租金预示的走向是相反的。所以，作为一种资产，房地产的估值在当时是大幅上升的。
估值的大幅上升表明当时市场认为租金的下跌是暂时性的，市场对未来城市化的进程、经济的增长、以及租金的上升仍然抱有乐观的预期。所以当时租金在下跌，而房屋估值在上涨。
但是进入2021年下半年或是2022年以后，市场对租金上涨的预期开始修正。在这个条件下，市场对基本面的认识开始向现实靠拢。这种靠拢的结果带来了估值的大幅修正和房价的剧烈下跌，形成戴维斯双杀。
2023年下半年的估值基本上回到了2018年底的水平。伴随房价指数的持续快速下降，我们认为现在租金回报率所代表的估值水平很可能已经回到2017年到2018年之间的水平。
在这个背景下，我们来看不同城市之间的房价和租金价格变化表现的差异。如图7所示，我们可以看出租金的变化和房价的变化之间存在显著的正相关关系。租金跌得越少，房价跌得越少，反之亦然。这表明市场价格的调整并不完全是无序的，而是在紧密追踪基本面的变化。
这种模式在房地产泡沫破灭的国家中是罕见的。泡沫破灭的国家的模式是，原来价格涨得多，泡沫破灭后就跌得多，与租金联系很弱。
在这个背景下，我们进一步观察迄今为止房地产市场调整的表现。
对于房价来讲，未来租金是最重要的基本面。而租金与居民的收入密切关联。假如居民的收入预期每年都强劲增长，那么其承担房价的能力就越强，反之亦然。
一个重要的事实是，居民的收入增速及其预期长期以来在下行，而且在疫情期间加速下行。
收入增速的加速下行，对房地产的估值毫无疑问是有压力的。但是我们发现，房贷利率与收入增速的下降是同步的。如图8所示，从疫情爆发以来，房贷利率的下降在190bps左右，收入增速的下降大约在290bps左右。
在简单的估值模型中，对长期增长的估值是用盈利增速减去利率，再加上风险溢价（需要补充说明的是，目前市场要求的风险溢价，可能处于高位）。在收入增速大幅下降的同时，利率的显著下行有助于支撑市场估值。
接下来观察房地产市场另外一个重要的估值指标，房价收入比。现在房价的绝对水平有可能已经回到了2017年，甚至2016年的水平，同时基于政府发布的统计数据看，居民的绝对收入水平大幅上升，这意味着房价收入比出现明显改善。
如图9所示，现在的房价收入比可能较2014年的水平还要更低一些。可能的原因是，在我们所使用的数据中，早期的房价数据可能存在瑕疵和低估。但是结合草根层面的观察来看，如果房价的绝对水平回到了2017年，房价收入比回到2015年或者更早是完全有可能的。
考虑到收入的增长，如果房价收入比回到了2014到2015年之间的水平，对大部分城市而言，从较长的时间序列来看，房价收入比并不处于高位。
合并这些数据来看，我们倾向于认为，疫情导致了房地产市场基本面的大幅恶化。这种大幅恶化既表现为租金的大幅下修，也表现为长期收入预期的下调。在基本面大幅恶化的背景下，如果把房地产作为一种资产，它的估值随后也出现了剧烈的修正。
这一修正过程既包括绝对估值水平的修正，也包括城市之间相对价格水平的修正。而且相对价格水平的修正紧密追踪基本面。因此我们倾向于认为，这种修正在很大程度上是针对基本面的恶化所做出的正常调整。
经过过去几年的调整，市场的估值已经出现了大幅修正，一些重要的估值指标看起来都已经回到了合理的水平。比如房价收入比已经回到了2015年偏早的水平；租金回报率或许回到了2017年左右的位置；绝对房价可能回到了2016至2017年之间的水平。
此外，长期贷款利率的下行在很大程度上对冲了收入预期下降的影响（尽管应该强调，贷款利率仍然需要进一步下调），所以长期的住宅可负担性实际上也有明显的改善。
总体而言，我们认为，在经历基本面恶化和估值修正后，房地产许多价格相关指标看起来已经回到了合理水平。然而合理的价格水平并不意味着底部的出现。底部的形成往往具有复杂性和随机性，完全依靠市场自身力量形成的底部，通常低于合理的价格中枢。
在过去一段时间里，尽管许多估值指标出现了大幅修正，然而房价仍然在加速下跌。基本面的恶化是房地产市场大幅调整的原因，但不是唯一的原因。
房地产市场大幅调整的另一个重要原因，是房地产企业出现了流动性危机。中国房地产企业的商业模式建立在高周转的基础之上，而这种商业模式对于负债和现金流的稳定性存在非常高的要求。
由于一系列市场和政策的原因，房地产企业的现金流和负债的稳定性在过去几年遭遇了巨大冲击。在这种背景下，出现了债权人针对房地产企业的集中挤提，导致房地产行业出现了流动性危机，房企的资产负债表被动快速收缩。这一收缩带来了一系列宏观层面的影响，也是造成房地产市场剧烈调整的关键背景。
一个重要的证据是，如果我们比较一手房和二手房市场，会发现中国当前二手房市场的交易量大概维持在2019年的水平，放在历史上来看是相当高的水平；但是一手房的成交量回到了2012年之前的水平。一手房和二手房市场之间交易量的显著背离是罕见的。
我们认为重要的原因在于，购房人对于房企能否保证交付存在担忧。这一对交付风险的担忧抑制了一手房市场的表现。一手房市场的价格调整不够充分，可能也产生了影响。
所以，房地产市场的调整，既有租金水平持续降低、居民收入与收入预期下滑，以及与此相关联的风险溢价上升的影响，也与房企遭遇的流动性危机有关。
在这个层面上，我们观察几个相关数据的近期表现。
首先，我们来观察A股市场上国有和民营房地产板块的股价指数。过去一段时间，政府出台了一系列强有力的干预和救助房地产市场的政策。在这一背景下，房地产板块的股价指数出现了大幅度的反弹。
从股价的表现来看，如图10所示，在过去一个多月里，房地产板块指数反弹的幅度一度与疫情放开时的反弹幅度在量级上接近。
观察港股的表现，如图11所示，民营房企股价指数的反弹一度比疫情放开时更大，国有房企股价指数也出现了量级接近的反弹。
这种反弹似乎在中资美元债的高收益债市场上也有类似的表现。如图12所示，可以观察到高收益债的到期收益率出现了显著下降。尽管下降的幅度与疫情放开时相比仍有差距，但从债券市场来看，这已经是疫情放开以来的最大幅度。
这种反弹表明，市场对过去一个月出台的房地产政策抱有积极的预期。新一轮房地产政策在放松购房限制、调整房贷利率的同时，开始有针对性地干预和救助房地产企业的流动性，如收购部分商品房、回购土地等。
房地产企业面临的流动性压力是房地产行业持续下行的重要原因。所以当政策尝试去解决这一重要问题时，市场价格指数出现了大幅反弹。
我们认为，市场对政策和房地产形势的解读是客观的。这一轮房地产政策找到了问题的关键，尝试去解决房地产企业的流动性问题，沿着这一思路切实推进，这些政策的落地存在逐步推动市场触底和反转的可能，不过政策的执行过程充满不确定性，需要我们紧密追踪。
二、长期利率再讨论
我们在2021年6月的中期策略会上讨论了中国长期的资本报酬率，基本的看法是2010年以后，中国的资本报酬率开始进入长期的下行过程，这一下行过程至少会持续到2030年。中国资本报酬率的长期下行将会带动整个利率中枢的下移。
我们当时认为，到2030年，中国10年期国债的利率也许会下跌到2%附近的水平。原因是，随着中国经济先后跨过了刘易斯第一拐点和第二拐点，资本边际回报下降的规律开始起到主导性的作用。
在这一过渡时期，长期资本报酬率的下降是难以抗拒的，直到经济增速回落到3%左右或者更低的水平，技术的进步才能对抗、扭转和平衡这一趋势。我们在日本、韩国等其他东亚经济体的转轨过程中都看到了类似的模式。
图13中包括了两个指标，一个是增量资本产出比ICOR，是资本的边际回报率。另一个是存量资本的资本报酬率，这两个指标都显示，2010年以来中国资本报酬率在持续下降。
资本报酬率的下降会牵引整个经济的利率中枢不断下行。在这一背景下，虽然2021年时的长期利率还在3%以上的水平，但我们认为到2030年会下降到2%左右的水平。
过去一年多的时间里，长期利率的下行超出了市场预期。我们认为技术层面的解释对于阶段性的交易是合理的，但是放在较长的历史阶段来看或许是不够全面的。利率大幅下行的根本原因在于长期资本报酬率的下降。
以这一讨论为基础，我们对银行资产负债表进行进一步分析。银行的资产包括贷款和国债等，我们用银行贷款利率减去银行持有的国债利率，得到一个差值，即风险溢价，如图14所示。银行持有贷款相对持有国债而言，流动性更差，风险更大，从而需要更多的风险补偿。
可以发现，从2011年到2024年，尽管中间有波动，但是在十几年的时间里，这一风险溢价整体上在单边大幅下行。2012年高点约为4.5%，现在只有1.5%左右，下行了300bps左右。
在金融市场上，这一重要风险溢价指标长期大幅下行是值得关注的。为什么会出现这样的现象？
如果按照金融学的教科书，这表明过去十几年里，中国信贷市场的风险大幅下降，流动性显著改善，经济增长更加强劲。所以相对国债而言，信贷的风险补偿大幅下降。但是这与实际的观察并不一致。
有观点认为是中国货币投放机制变化造成了这种差异。但是，货币投放的差异影响贷款利率的同时也影响国债利率。如果贷款利率太低，风险补偿不足，银行可以调整配置、增持国债，国债利率也会降低，利差不会出现大幅下降，所以用货币投放的差异也很难解释这个现象。
核心的原因是什么呢？
我们认为，在2011年及以前，为了消化历史上形成的不良资产，顺利地完成国有银行的商业化改革，政策设计有意识地维持了一个较高的信贷利差安排。在这一设计之下，商业银行容易通过盈利来消化历史包袱、清除不良资产、补充资本。
在操作上，这些设计意味着压低存款利率，提高贷款利率。提高贷款利率的方法，一方面是限制利率下行，另外一方面是控制信贷的可得性。信贷的紧缺使得市场化利率能够维持在较高的水平。
从银行的角度来讲，信贷投放的限制使得多余的资金回流到国债市场，造成国债利率下行。这个力量还会反馈到存款市场上，使得存款利率也面临下行的压力。
所以，在2011年及以前，信贷利率与国债利率之间的利差处于偏高位置。偏高的信贷利差使得银行的盈利能力提升，估值较高。但随着银行商业化改革的持续推进，政策开始引导利率向市场化的方向回归。
贷款利率的下限不断调低，银行的放贷约束逐步减弱，信贷管制还刺激影子银行体系投放了大量贷款，这些力量作用的结果就是过去十多年贷款与国债的利差逐步走向均衡水平。
就国债利率而言，它受到了两种力量的影响。第一种是利率市场化，利差的回归对国债利率形成向上的影响；第二种是长期资本报酬率的下降，对利率带来向下的牵引。
在两种力量的影响下，相对于贷款利率，长期国债利率在2010年到2020年的下行相对轻微。而贷款利率在长期资本报酬率下行和管制放松、利率市场化的双重影响下，下行幅度明显。
但是，能否把长期国债利率在2010年到2020年的轻微下行进行趋势外推？我们认为，考虑到利率市场化可能在接近尾声，完全趋势外推或许是不合理的。
所以，在未来的十年，国债利率的下行将更多地受长期资本报酬率下降的影响，而受到利率自由化反推的影响较弱。因此，2030年相对于2020年，长期国债利率存在大幅下行的空间。
当然，短周期因素的影响是存在的，房地产市场景气的恶化、疤痕效应、产能过剩等因素在短期之内也有助于利率的下行。随着短周期因素影响的消失，利率可能在景气驱动下出现周期性的反弹，但利率的中枢应该在一个下行的通道之中。
为什么认为利率市场化的过程接近尾声，但还没有结束？
最自然的观察是4月份以来禁止手工贴息对市场产生了明显的冲击。
从草根调研层面手工贴息的幅度推断，批发存款利率距离利率市场化时的均衡水平或许还有25-30个基点的差距。
三、日本企业出海分析
出海是去年以来国内资本市场高度关注的投资主题。在日本长期经济停滞的背景下，日本企业大规模的出海为我们提供了学习和借鉴的案例。
日本企业的出海有许多背景。内部来看，日元汇率大幅度的升值削弱了出口产品的竞争力，房地产泡沫破灭使得内需长期较弱、国内市场增长乏力，人口老龄化和总人口增速下降对日本经济增长产生长期的负面影响。
外部来看，随着中国开启改革开放以及冷战的结束，世界进入了和平稳定的时期，经济全球化加速。同时，信息技术、航空、海运等领域的一连串技术变革也为企业出海提供了重要的技术条件。在这样的条件下，日本企业在几十年的时间里不断地开拓海外市场，取得了令人印象深刻的表现。
中国现在的许多背景与当时的日本是类似的。内部来看，很多人认为中国在经历房地产大幅调整、泡沫破灭后的长期需求不足的过程，承受着国内劳动力成本上升、环保成本和其他要素成本抬升对产品竞争力的冲击，也将面临总人口和青壮年人口下降的长期影响。外部来看，中国在遭遇地缘政治不确定性对供应链和产能配置的影响，同时许多国家也在重视制造业本土化和吸引资金回流。
因此，分析日本企业出海的表现对我们理解以及预判未来中国企业的出海具有参考价值。
首先观察日本企业出海在总量层面的表现。图15中红色线指标的分母是日本国内总的资本存量，包括工厂、机器设备、地铁、机场等，分子是日本在境外的直接投资存量。日本企业在境外有大量的合资企业，这些合资企业的股份形成了海外直接投资的资本存量。
图中蓝色的线是宽口径的海外投资的存量，它不仅包括直接投资，还包括信贷、股票、外汇储备等。通过金融市场、信贷市场在国外积累的债权也是日本海外资本的一部分。从这个指标来看，截至2022年，日本总的海外投资存量占资本存量的40%。其中海外的直接投资占日本资本存量的比重约为8%，占海外总的投资存量的比重约为20%。
再来观察日本海外公司的销售收入。日本海外公司的销售收入不等于但是大致可比于GDP，它与GDP的统计有类似之处，但是并不精确相等。如图16所示，截至2021年，日本在境外投资企业的销售收入相当于日本GDP 50%略多一些的水平。所以，从海外投资总量和海外收入的占比来讲，许多人说日本在本土之外再造了半个日本。
观察日本境外投资的收益。如图17所示，用日本在境外的投资收益与日本在国内的投资收益做一个比值会发现，无论是直接投资还是总投资，疫情以来这一比值都大幅上升，这也许是因为海外经济的景气在显著扩张。
从疫情爆发之前来看，日本海外的直接投资占资本存量不到8%，它的收益占本土企业营业盈余10%多一些。因此，海外直接投资的回报率比境内要高一些。海外总投资而言，它的收益在疫情之前占本土企业营业盈余的20%多，资本存量占日本资本存量约40%。
在这一背景下，我们把日本境外的直接投资回报率跟境内的直接投资回报率做一个区间比较。如图18所示，大部分时间日本境外直接投资的回报率都比境内要高。
从微观上看，日本企业具有优秀的管理能力、技术水平和商业网络，而境外投资可以利用当地相对廉价的劳动力、友好的税收等政策环境，拉近与客户的距离，拓展市场空间，同时还可以回避贸易摩擦。这些因素都使得境外投资容易取得更高的回报，而对日本国内来讲，经济增长的停滞、人口的下降等原因使得在国内获取回报更为困难。
因此，境外的投资回报比境内更高，境外的增长比境内更快，这似乎是显而易见的。但出海本身是选择性的，如果选择出海的企业本身在国内竞争力就很强，则这些企业在国内的回报率本身就很高，出海以后海外的回报率就比国内总体的回报率要高，这样并不能说明出海提高了企业的盈利水平。
如果这种解释成立，则出海本身对于企业的股价和估值的影响是有限的，因为出海不提高回报率。但同样存在一种可能性，就是出海基于刚才所讲的有利因素切实提高了回报率，则出海本身会使股价有更好的表现，带来更高的估值。关键在于把这两种解释区分开来。
在区分这些影响之前，我们再来观察一些总量的表现。如图19所示，横轴上，我们用行业中企业海外销售占整个行业的比重来度量不同行业的出海程度（计算上考虑数据的可得性，使用了出海企业市值占行业总市值的比重），纵轴是这些行业的回报率。容易看到，出海程度越高，回报率也越高，这一结论对行业的净利润率、销售收入的增速也成立（如图20、21）。
但是，这些只表明出海程度和盈利表现之间有相关关系，而不是因果关系。为了推断因果关系，我们引入基于双向固定效应模型的统计分析。简单来讲，我们同时控制行业和时间的影响，观察在行业和时间维度同时变化的因素对盈利能力的影响。
从图22的统计结果来看，我们大体可以确定，基于我们描述的一些机制，企业出海的确推高了企业的盈利能力、销售增长和净利润率。
如果企业出海能够推高企业的盈利能力，则长期来看对资本市场就是有意义的。接下来我们观察日本长期股价的表现。如图23所示，我们设定指数在1995年为100，红色线是大规模出海的50只股票的股价表现，蓝色线是收入集中在国内市场的50只股票的表现。从1995年到晚近，我们看到红色线从100涨到了大约800的水平，而蓝色线只是从100涨到了不到200的水平。即使聚焦在疫情之前，红色线的长期表现也显著好于蓝色线。
很多人认为在疫情之前，日本的股市长期不增长，泡沫破裂以后长期维持在偏低的水平。这种观察对于日经指数是对的，但日经的出海板块从20年的时间来看表现并不差。从1995年到疫情之前，出海指数从100涨到了300-400的水平，对于日本这样一个几乎不增长的经济体，它的涨幅是可观的。
如果我们聚焦于2003年到疫情之前，如图24所示，内需指数和外需指数之间的裂口有所收窄，但整体而言外需指数的表现依然比内需指数略强一些。疫情爆发后，外需指数极其显著地强于内需指数，并且从盈利层面上来看也有类似的表现。
合并以上分析，我们认为，在一个内部增长乏力的经济之中，有竞争力的企业大规模出海能够提高它的回报率，而业绩表现反馈到股价上表现为外需指数相对内需指数在长期有更好的表现。
四、总结
本文讨论了三个方面的内容。
第一，房地产行业的大幅调整以及由此带来的贸易账户严重失衡，是近几年中国经济的关键特征。在经历基本面恶化和估值修正后，当前房地产市场诸多价格相关指标可能已经进入合理区间，但这并不意味着房价已经完全触底。底部的形成往往具有复杂性和随机性，完全依靠市场自身力量形成的底部，通常低于合理的价格中枢。
除了基本面恶化以外，房地产企业遭遇的流动性危机也是导致行业持续减速的重要原因。而近期的地产政策瞄准了流动性危机这一根源，沿着当前思路切实推进，政策的落地存在逐步推动市场触底的可能。不过政策的执行过程充满不确定性，需要我们紧密追踪。
第二，中国长期资本报酬率的下降带动广谱利率下行，是我国国债利率中枢持续回落的根本原因。过去十多年，利率市场化的进程部分对冲了长期资本报酬率下滑的影响，使得国债利率相对贷款利率下降幅度轻微。考虑到利率市场化在进入尾声阶段，未来国债利率将更多受到长期资本报酬率下降的影响，存在大幅下行的空间。
第三，在信息运输技术逐步成熟、全球化加速推进、以及国内长期增长乏力的背景下，日本企业从上世纪八十年代开始大规模出海。企业出海在宏观上形成了规模庞大的海外资本存量，创造了接近本土GDP一半体量的销售收入。微观上，企业出海有助于提高自身的盈利水平和竞争能力，进而带来股票回报率的大幅抬升。这为中国企业出海提供了有益借鉴。
附录：双向固定效应回归技术细节
双向固定效应模型（Two-way fixed effects model）是经济学中常用的一种面板数据分析方法，它通过在回归模型中同时控制个体固定效应和时间固定效应来估计因果关系。这一模型假设数据中的个体（如公司、行业、国家等）和时间（如年份、月份）都有其独特的特征，这些特征可能影响因变量，但在模型中作为固定效应被控制。
个体固定效应控制了每个个体在观测期间不变的特质，如公司的管理风格、行业的经营模式、国家的文化等等；时间固定效应则捕捉了所有个体在某个特定时间点共同面临的外部冲击，如经济危机或政策变动。通过控制这两类固定效应，双向固定效应模型能够减少由于遗漏变量偏差和不可观测的个体特质或时间趋势带来的估计偏误。
本研究中的回归方程如下：
自变量方面，我们提取高盛编制的日本全球化指数中的成分股，计算这些成分股的加总市值占其所在行业总市值的比例，比例越高，说明出海程度越高。这一指标能够缓解行业规模对出海企业个数的影响。
因变量方面，我们在行业层面对企业的ROA、净利润率和销售增长率进行加权加总，得到我们关心的行业表现。
下面我们对回归结果进行解读。回归系数来看，行业出海程度每增加10%，行业ROA将增加0.2%，净利润率将增加0.4%，销售增长率将增加0.4%。拟合度R2来看，三个回归中的控制变量分别能够解释33.9%、34.3%和50.0%的因变量变化，解释力度较强。稳健程度来看，以上结果分别在1%、1%和5%水平上显著。
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