固定收益专题：就业弹性视角理解宏微温差和利率中枢

证券分析师 固定收益专题 就业弹性视角理解宏微温差和利率中枢 吕品 资格编号：S0120524050005 邮箱：lvpin＠tebon.com.cn 证券研究报告|固定收益专题 2024年07月30日 研究助理 投资要点： 严伶怡 邮箱：yanly＠tebon.com.cn 相关研究 《一致预期加强，看好8-10年》 2024.07.28 《MLF临时调降，长端利率已无阻力》 2024.07.25 《从“动物精神”看楼市与债市》 2024.06.28 DP增速与债市利率之间的关系一直是市场较为关注的话题，如果从过去二者的关系来看，今年如果实现5%以上增速目标，所对应的利率点位可能很难达到。我们简单从10Y国债利率和实际GDP两年复合增速的关系来看，假设今年若能 够实现5%的GDP增速，GDP两年复合增速则为5.1%，利率中枢可能至少要达到2.9%的水平，也就是说，从宏观视角考虑到过去利率与GDP增速之间的关系，今年的利率中枢不一定会下降，反而很有可能出现中枢的波动和抬升，这对应到当前2.2%以下的利率水平显然较难实现。 那么我们该如何理解实际GDP增速和利率之间的关系？一部分观点可能会从名义GDP和通胀水平的角度去理解利率水平，但在目前经济宏观和微观出现体感温差的情况下，我们则认为可能可以更多地从GDP核算的逻辑出发来进行思考，是 不是生产法和收入法核算的GDP之间出现了一定的偏差，基于此，我们认为可以从更加中观和微观的视角去进行探究。我们利用就业弹性的定义，采用回归分析和公式法对各行业就业弹性直接进行计算。结合两种方法的测算结果来看，我们汇总发现：1）低就业弹性行业集中在周期类行业以及国有企业占比较高的行业；2）高就业弹性行业则集中在科技、医疗等新技术行业；3）从总体来看，就业弹性整体表现下降趋势。 如何从就业弹性视角看行业景气度分化？结合工业企业利润数据来看，中上游形成正向增速贡献的行业就业弹性较低，而下游中则主要是以计算机、通用设备为代 表的新技术行业在贡献主要增速，但这类行业的盈利水平相较2019年似乎出现了一定下降。我们通过汇总新技术行业相关上市公司ROE的分布情况来看，2023年相较于2019年出现了曲线左移、中位数下降和高盈利区间企业数量减少的情况。 另一方面，从上市公司的营收增速贡献与就业弹性的二维框架来看，我们发现高弹性行业的景气度较低，而低就业弹性行业却贡献了较多的增速：1）高就业弹性+高增速贡献（第一象限）：仅有电力设备行业表现较好；2）低就业弹性+高增速贡 献（第二象限）：以石油石化、交通运输、有色金属为代表周期性行业对整体上市公司的营业收入增速起到较高拉动贡献，但都是就业弹性相对较低的行业；3）低就业弹性+低增速贡献（第三象限）：以煤炭、国防军工、社会服务为代表的低就业弹性行业对总体营收增速贡献也较低；4）高就业弹性+低增速贡献（第四象限）：以汽车、计算机、医药生物为代表的新技术行业具有较高的就业弹性，但是对于整体的营收贡献拉动却表现偏低，基本位于中位数附近。从这个逻辑出发，我们认为当前市场对于经济宏微观具有体感差异的很重要一部分原因或许就来自于高就业弹性行业的不景气，导致了就业和生产的相向而行。 至此，我们可以回答最初的问题：为什么当前的利率水平与经济增速所决定的利率中枢之间产生了偏差？结合前述分析，我们认为在这样一个经济宏微观体感温差分化的背后很可能是当前的利率水平与生产法核算的GDP增速不匹配的问题，但 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 这并不意味着利率中枢与实际的GDP水平或者是和收入法核算的GDP水平脱钩，更多地可能需要关注收入端和就业端的变化，具体就体现在不同行业就业弹性和收入贡献之间的分化表现。 往后看，实现收入就业的显著修复，依赖于高就业弹性行业景气度的有效提升，但这一过程可能仍然需要时间，意味着下半年利率中枢也难言抬升。我们从一季度的收入贡献情况来看，新技术类行业作为贡献更多就业的重要行业，却并未表现出明 显的增速贡献优势，高就业弹性行业的不景气与低就业弹性行业的高增速贡献成为经济宏微观体感差异的一个重要原因。因此，今年实现5%以上的增速目标或并不意味着利率中枢的波动或抬升。 风险提示：央行超预期收紧货币政策、理财大规模回表引发市场波动、机构行为大幅趋同形成正反馈。 内容目录 1.如何理解GDP增速与利率水平的关系？5 2.从就业弹性视角看行业景气度分化8 3.宏微温差与利率中枢11 4.风险提示14 信息披露15 图表目录 图1：10Y国债收益率与实际GDP两年复合增速（%）5 图2：10Y国债收益率与实际GDP两年复合增速回归结果（%）5 图3：就业增速与营收增速回归分析-分行业（%，2007-2018年样本）6 图4：就业增速与营收增速回归分析-分行业（%，2019-2023年样本）6 图5：公式法计算就业弹性-分行业7 图6：各行业国有企业占比情况（%）8 图7：工业企业营业收入与利润总额累计同比增速（%）9 图8：工业企业三大行业累计同比增速（%）9 图9：规模以上工业企业利润总额当月同比增速-分行业增速贡献拉动率（%）9 图10：新技术行业ROE分布情况（%，家）10 图11：各行业就业弹性与平均营收增速贡献拉动（%）11 图12：全部A股非金融净利润累计同比增速与工业企业利润累计同比增速（%）11 图13：全部A股资本开支累计同比增速与全国固定资产投资完成额累计同比增速（%） .......................................................................................................................................12 图14：我国GDP不变价与现价当季同比增速（%）13 图15：我国GDP平减指数当季同比走势（%）13 图16：产能利用率-分行业（%）13 1.如何理解GDP增速与利率水平的关系？ GDP增速与债市利率之间的关系一直是市场较为关注的话题，如果从过去二者的关系来看，今年如果实现5%以上增速目标，所对应的利率点位可能很难达到。从利率黄金法则出发来看，经通胀调整后的真实利率应与实际GDP增长率相 等，而在我国，10年国债利率中枢表现为长期低于实际GDP增速的特征，近年来差距有所缩小。我们简单从10Y国债利率和实际GDP两年复合增速的关系来看，假设今年若能够实现5%的GDP增速，GDP两年复合增速则为5.1%，利率中枢可能至少要达到2.9%的水平，也就是说，从宏观视角考虑到过去利率与GDP增速之间的关系，今年的利率中枢不一定会下降，反而很有可能出现中枢的波动和抬升，这对应到当前2.2%以下的利率点位水平显然较难实现。 图1：10Y国债收益率与实际GDP两年复合增速（%）图2：10Y国债收益率与实际GDP两年复合增速回归结果（%） 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 国债到期收益率:10年:年度:平均值 GDP:不变价:两年复合增速(右，%) 144.3 10Y国债收益率年均值（%） 4.1 123.9 103.7 3.5 83.3 63.1 2.9 4 2.7 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 22.5 10Y国债收益率预测10Y国债收益率 35791113 实际GDP两年复合增速（%） 资料来源：iFinD，德邦研究所资料来源：iFinD，德邦研究所 那么我们该如何理解实际GDP增速和利率之间的关系？一部分观点可能会从名义GDP和通胀水平的角度去理解利率水平，但在目前经济宏观和微观出现体感温差的情况下，我们则认为可能可以更多地从GDP核算的逻辑出发来进行 思考，是不是生产法和收入法核算的GDP之间出现了一定的偏差，比如在行业中出现了高就业弹性板块景气度偏低而低就业弹性板块景气度偏高的现象。基于此，我们认为对这样一个关系的思考和现象的研究，可以从更加中观和微观的视角去进行探究。 而不同行业的景气度分化也是市场经常讨论的话题，我们希望能够通过一些结构化的分析研究将其与宏观经济中的收入和就业产生关联。就此，我们基于宏 观经济中对于就业弹性的定义进行调整，将营业收入每增加一个百分点所引起就业人员数量变化的百分比作为企业产出的就业弹性。首先，我们利用就业弹性的定义，对营收增速和就业增速进行回归分析。其中，增速均采用两年复合增速计算，并以2019年作为节点划分前后两段时间样本，对营收增速和就业增速分别进行回归分析，以测算不同行业的就业弹性。此外，我们还利用弹性定义使用公式法对各行业就业弹性直接进行计算： �就业弹性 =Δ𝐿⁄𝐿，其中L用企业职工人员数量衡量，Y用企业营业收入衡量 Δ𝑌⁄� 图3：就业增速与营收增速回归分析-分行业（%，2007-2018年样本） 就业增速预测就业增速 通信 非银金融 环保 计算机 电子 社会服务 电力设备 美容护理 机械设备 轻工制造 家用电器 汽车国防军工 医药生物 传媒 房地产 商贸零售 建筑材料纺织服饰 农林牧渔 食品饮料 银行 公用事业 建筑装饰 基础化工 交通运输 综合 有色金属 钢铁 石油石化 煤炭 30% 25% 20% 就业增速（%） 15% 10% 5% 0% 8%10%12%14%16%18%20%22%24%26%28% 营收增速（%） 资料来源：Wind，德邦研究所，其中营收增速与就业增速均使用两年复合增速计算，行业增速用整体法计算 图4：就业增速与营收增速回归分析-分行业（%，2019-2023年样本） 就业增速预测就业增速 电力设备 环保 农林牧渔 电子 汽车 计算机 美容护理 医药生物 建筑材料 机械设备 房地产 家用电器 基础化工 公用事业 轻工制造 食品饮料 国防军工煤炭 建筑装饰 有色金属 社会服务 银行 非银金融 综合 纺织服饰 交通运输 钢铁 通信 石油石化 商贸零售 传媒 16% 14% 12% 10% 8% 就业增速（%） 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% -5%0%5%10%15%20%25%30% 营收增速（%） 资料来源：Wind，德邦研究所，其中营收增速与就业增速均使用两年复合增速计算，行业增速用整体法计算 图5：公式法计算就业弹性-分行业 行业分类07-18年就业弹性19-23年就业弹性变动07-18年就业弹性19-23年就业弹性变动 农林牧渔 0.1180.388 种植业3.804-0.207 0.270 -4.011 商贸零售 0.4275.847 贸易Ⅱ-3.482-0.264 5.420 3.218 渔业0.458-0.007 -0.465 一般零售 1.077-1.123 -2.200 林业Ⅱ 0.038-5.538 -5.577 专业连锁Ⅱ1.6770.288 -1.389 饲料 农产品加工养殖业 动物保健Ⅱ 0.6900.469 0.2860.287 1.0780.364 0.8570.281 -0.221 0.001 -0.714 -0.576 互联网电商旅游零售Ⅱ 社会服务 体育Ⅱ 1.0520.537 0.199-12.895 1.004-0.061 0.908-0.515 -0.515 -13.094 -1.064 -1.423 农业综合Ⅱ -1.455-3.511-2.056 专业服务2.9980.691 -2.307 基础化工 化学原料化学制品化学纤维 0.6290.721 0.426-0.170 0.8071.280 0.3050.462 0.092 -0.596 0.473 0.157 酒店餐饮旅游及景区教育 银行 0.514-0.290 0.6320.288 6.527-1.636 0.528-0.118 -0.804 -0.344 -8.1