债市行业集中度提升不只是“利好”

行业集中度提升不只是“利好”

作者:兴业证券 王旭、梁世超、宋天鸽

每日话题:行业集中度提升不只是“利好”

2015年年末政府提出供给侧改革之后,“三去一降一补”得到有力的贯彻和落实。随后,企业利润增速触底回升,经济增速都有所反弹。部分市场人士和央行都曾将这期间的行业集中度提升视为经济“稳中向好”的表现。行业集中度应该如何测算?供给侧改革对行业有何影响?行业集中度和Market power的增强,是否真的是经济“稳中向好”的标志?

第一,鉴于市场常用的赫芬达尔指数以及CRn存在不小的问题,我们基于生产法计算商品价格加成比(Markup),对中国行业集中度进行了测算。

第二,98年至今,行业集中度呈V字型走势。中下游行业集中度从14年开始逐步上升,即在供给侧改革之前便开始了自发性调整;而上游行业的变动则始于供给侧改革的行政性干预。从价格加成比和ROE关系来看,中上游不显著,但下游行业二者走势亦步亦趋。

第三,虽然我国行业集中度上行某种程度上意味着效率的提高,并利好权益市场,但会带来严重的再分配问题:居民工资收入的下行和收入不平等的加剧。恐会进一步拖累消费增速。

市场复盘:中美贸易风云再起,债券市场强势反弹

一、每日话题:行业集中度提升不只是“利好”

2015年年末政府提出供给侧改革之后,“三去一降一补”得到有力的贯彻和落实,过剩产能继续化解,工业产能利用率回升。2016年,工业企业利润增速触底回升,2017年名义和实际GDP增速都有所反弹。部分市场人士和央行都曾将这期间的制造业产能出清,行业集中度提升视为经济“稳中向好”的表现。[1]中国的行业集中度应该如何测算?中国政府推行的供给侧改革,对行业有何影响?行业集中度提升,意味着市场势力(Marketpower)的增强,这是否真的是经济“稳中向好”的标志?image.png

第一,如何度量市场势力(Market power)/行业集中度?

竞争对于一个经济体良好运转而言,重要性不言而喻。而在缺乏竞争环境下,企业获取更多的市场势力,行业集中度得以提升,进而提高了商品价格,而这往往意味着资源从工人和消费者向企业所有者转移。[2]

准确度量市场势力并不容易。经济学上一般有两种度量方式,一种是通过需求方法,直接测算企业加价程度(Markup,即价格对边际成本的比例);而另一种则是直接用销售收入或产品产量,来计算赫芬达尔指数(HHI Index)。第一种需要比较完整的企业交易数据,包括销售数量和价格,以及关于企业竞争形态的假设,一般只应用于理论上。

第二种较为常见,部分市场人士使用的CRn(行业相关市场内前N家最大企业所占市场份额)也是赫芬达尔指数的简陋版本。这种方法有很大的限制,具体有两点。第一,它假设了市场内的产品都是同质的,随着经济的发展,物质逐渐丰富,单纯简单加总并不合理。第二,严格计算集中度需要整个市场所有企业的数据,遗漏之后对市场势力和集中度的测算就有偏了;而目前中国经济普查数据并不是每年都有,且很难拿到,所以利用集中度比例来衡量产业集中度和市场势力有较大的问题。[3]

Loecker和Eeckhout(2012)开发了一种基于生产端的计算企业加价程度(Markup)的方法,并测算了美国市场势力/行业集中度。该方法不需要对市场结构做任何的假设,需要的信息均可以从企业财务信息中获取。假定公司 i 在时点 t 的产量:image.png

其中是劳动力、电力等可变变量,是资本,是TFP。经过简单的推导,可以得到企业的价格加成比例为产出价格与边际成本的比值,即image.png

以上方法实际上只需要估计出每个行业(s)在每年(t)的产出弹性,以及使用销售收入和营业成本,即可计算得到企业的价格加成比例。[4]计算出每个企业的Markup以后,可以通过按照规模加权得到行业,甚至整个经济体的集中度水平。

采用相同的方法,基于中国上市公司数据,我们对中国的市场力量/行业集中度进行了测算。   

第二,中国行业集中度走势如何?供给侧改革对其有和影响?

如图表3所示,从1998年开始,用商品价格加成比例计算的市场势力/行业集中度走出了一个V字型。市场势力和行业集中度的变化,往往与行业和企业的生命周期、政策环境、技术进步有很大关系。其中2001-2005年的市场势力的快速下降,与2001年以后加入WTO后市场关税较少有关。[5]而在2008年以后,我国行业集中度不断增强,并在供给侧改革开始的2016年迅速向上跃升。

进一步地,从图表4来看,相对市场化较强的中下游行业其V字型走势较为明显,其市场势力绝对水平也明显高于上游行业。值得注意的是,对于中下游行业来说,行业集中度从2014年,即在供给侧改革之前,便开始了自发性调整,价格加成比逐步上行;而上游行业的价格加成比则是在了2016年供给侧改革开始以后,才在行政性力量的干预之下,一改此前震荡向下的走势。image.png

进一步地,图表6和图表7展示了市场势力和企业利润率之间的关系:对于中上游行业,行业集中度越高,并不代表企业利润率就会越高,二者之间的关系并不紧密,也进一步论证了行政力量对中上游企业经营情况的重要性;反之,对于市场化程度更强,民企更为集中的下游行业,集中度和企业ROE走势亦步亦趋,市场势力的变化体现了行业自发的调整。对于这一点,伍戈曾用不同的行业集中度度量指标也得到了类似的结论,也侧面印证了我们结果的稳健性。image.png

1998年-2017年,从各个行业来看,非银、纺织、医药生物和计算机等下游行业集中度明显走高,而交通运输和建筑建材等行业集中度有所下滑,上游的钢铁和采掘业则保持较低的水平。image.png

第三,市场势力走强和集中度上行,利好权益市场,但拖累居民收入增长,消费增速恐承压。

如果不考虑行政力量干预带来的效率损失,单纯行业集中度提升往往意味着效率的增加。从国际经验来看,行业集中度的提升会提高未来企业利润,而利好权益市场(如图表8所示)。

然而,行业集中度提升会带来一个严重的再分配问题,如前所述,市场竞争程度的下滑意味着资源从工人和消费者向企业所有者转移:劳动份额的下滑,也即居民工资收入的下行(相对水平)。从公式上看:image.png

而从图表9中也能看到行业集中度的倒数,与劳动份额之间的同向关系。image.png

我国当前城镇居民消费支出已经出现较大幅度的下行,行业集中度提高带来的劳动份额和可支配收入的下行,恐会进一步拖累居民消费能力。此外,从2016年年中至今,居民可支配收入的中位数增速就持续小于平均收入增速,对于城镇居民二者之间的差距仍在拉大,制约了整体居民消费能力的增长。而行业集中度的提升,也在某种程度上加剧了收入不平等(企业所有者收入增加,但工人工资收入减少)。从市场势力和行业集中度逐步走高的角度来看,后续消费增速恐继续承压。image.png

二、市场复盘:中美贸易风云再起,债券市场强势反弹

资金流向:央行小幅净回笼,资金持续充裕

周三央行公告称:目前银行体系流动性总量处于较高水平,可吸收央行逆回购到期等因素的影响,2018年7月11日不开展公开市场操作。今日有400亿元逆回购到期,净回笼400亿元。全天看,各类机构资金宽松,隔夜和7天资金利率低位回升。

虽然税期临近,但近期流动性持续充裕,央行更倾向于保持小额净回笼状态。近期DR利率底部反弹,R系列利率波动或略有放大。“贸易战”背景叠加流动性宽松,利率短期内反弹,但后续仍需要关注流动性边际宽松程度和风险偏好波动。

一级市场:

周三新增2、5年期国债发行,2年期中标利率略高于市场利率;5年期中标利率略低于市场现券利率。另有三期农发债增发,三期农发债中标利率小幅低于估值。从招标倍数看,3年期农发债需求旺盛,7、10年期农发债需求尚可。image.png

二级市场:“贸易战”掀波澜,债券强势反弹

周三“贸易战”再起波澜,投资者避险情绪持续上升。现券、期货双双应声上涨。十年期国债期货主力合约T1809大涨0.34%,TF1809全天大涨0.21%。10Y国债活跃券180011全天下行3.25BP至3.51%。10Y国开债活跃券180205全天下行3.54BP至4.2450%。image.png

利率互换:FR007S1Y收盘报2.90%,较前一交易日下行3BP;FR007S5Y收盘报3.26%,下行1.75BP。

信用债:

一级市场:周三信用债共发行363.5亿元,发行人集中在AA+~AAA级国有企业,主要发行券种为超短融,中票发行量见增。

二级市场:今日市场成交较为清淡。城投债 AAA级1~3Y成交区间为4.36%~5.15%,产业债成交集中在高评级,AAA级 1~3Y成交区间为4.27%~6.38%。18河钢Y1成交在5.5%,18兖煤Y1成交在5.48%。

格隆汇声明:文中观点均来自原作者,不代表格隆汇观点及立场。特别提醒,投资决策需建立在独立思考之上,本文内容仅供参考,不作为实际操作建议,交易风险自担。

相关阅读

评论