周期（二）丨M1的枢纽作用

既然经济周期的根源是企业的产能投资，那么，企业的这种投资行为理论上是与经济周期同步的，而那些能够影响企业投资行为的数据，应该就是领先企业投资或经济周期的。

逻辑上看，最有效的指标应该是M1，即企业活期存款。企业账上的现金是最为制约企业投资欲望的，如果账上现金减少，那势必减少现金支出，尤其是投资支出。如果账上现金增加，企业才敢放开手脚花钱。

如果用M1与GDP的数据来对比，相关性一般，更别提领先性了。如果用上市公司单季度收入的中位数增速，来作为全体企业的样本，代表企业实际经营情况，则显示出非常显著的领先性，包括方向上的高度趋同，以及幅度上的基本相当。

实际上，上市公司的收入增速，更接近于名义GDP，因为包含了价格因素，比如水泥的提价会体现在收入增长上，但在统计GDP的时候就需要剔除这种提价因素。但股票投资本来就是名义值，从股价到市值，从利润到收入，都是包含价格因素的，所以从逻辑上来看，用名义值比用实际值更准确。从时点上看，从2003~2019年间的季度数据统计来看，期间经历了10次拐点，M1平均领先企业收入2~3个季度。

图1：M1完美领先上市公司收入

数据来源：wind

采用上市公司的数据，是因为3800多家公司都是经过财务审计的，而采用收入口径是因为不受企业财务手段的调节影响，一般企业即使进行财务修饰，重点也是在利润口径而不是收入口径。这里考虑到用中位数，而不是平均数，考虑的是避免受到某些大企业大行业权重过大的影响，因为中位数本身就没有权重的概念。

但也要注意到，正是因为使用了中位数，其实是大大降低了大企业大行业对数据的影响，反而突出了中小企业的权重，也就是说，这个中位数数据，更为真实反映了上市公司中的中小企业经营情况。但因为上市公司群体本身在全社会都算是大企业，统计上缺失了非上市的中小微企业，所以，采用上市公司的中位数，反倒更为真实反映了全社会企业的景气。

M0即流通中的现钞，2019年底数据是7.7万亿元，M1则包含了M0和企业活期存款，2019年底数据是57万亿，M2则在M1的基础上再加上了企业定期存款和居民存款等，2019年底数据是198万亿，其中居民存款大概80万亿。

从M1的构成来看，上海大众购买宝钢的钢材，万科购买海螺的水泥，资金是在企业之间进行划转，这种企业间的买卖行为，并不改变M1的总量。只有居民购买了上海大众的帕萨特，购买了万科的住宅，才会增加M1的总量，这个时候居民存款减少，相当于是M2转化成了M1。也就是说，M1的主要来源是M2，途径是通过销售商品给居民。

居民的消费支出中，最大的是购房，其次应该是购车，然后才是家电、家具、教育、旅游、食品、服装等。除购房外的其他支出，要么金额不够大，要么消费节奏稳定，波动性小，因此，对M1的波动可能产生影响的最大来源就是购房。

图2：地产预收与M1高度同步

数据来源：wind

事实上，房地产行业的预收同比增速，与M1的增速，确实是高度同步的。这是因为中国的房地产实行的是预售制，房产商先收到购房款，然后再拿这笔钱去盖房子。居民在购房支付房款或首付的时候，支付了100万元，体现在房产商的资产负债表上，资产端多了100万元活期存款，而负债端多了100万元预收账款，同时，央行会记录M1增加了100万元。这三个记账动作，基本上是在同一时间完成的，理论上应该是同一天，如果统计季度数据，那更应该是同步的。

从预收账款与M1的数据来看，两者在方向上是高度同步的，时点上也是高度一致，同涨同跌。只有幅度上存在差异，原因之一是上市房产商自身有一定的成长性，二是越来越多房产商上市，统计口径也在增加。

结合前面的结论，M1是领先上市公司收入增速的，而房产商的预收与M1高度同步，而且两个逻辑都存在因果关系。因此从逻辑上看，房产商的预收账款领先上市公司收入增速，是存在因果关系的，再一次说明房地产是经济周期之母。

既然分析到这里，那就有必要再看看房产商的预收账款，存在什么规律，是否有可行的预测或观测指标。历史经验表明，居民购房行为与股票买卖类似，存在买涨不买跌的现象，所以这里需要就需要结合房价来观察，而一旦结合房价，就绕不开供需关系。

● 这里继续围绕地产上市公司的财务报表来展开，其中资产负债表上的预收账款，体现的是居民对房屋的需求，所有对需求会产生影响的因素，最终都会落脚到预收账款这个指标上，比如收入增长、人口增加、降息、放松限购、学区政策变化、促销等因素，都会体现为预收账款的增加上。那些不会影响预收账款的因素，即使看起来是需求因素之一，那也不用去研究。

● 同理，房产商资产负债表上的存货，则代表了房屋市场最真实存在的供给，所有对供给会产生影响的因素，都只有落脚到存货这个指标上，才是真正的供给。比如土地供给的增加，开发进度的加快，开发贷的放松、拆迁政策的变化，都会增加房产商报表上的存货，进而增加房屋市场的供给。如果不增加存货的供给因素，也不用纳入分析框架。

图3：房价下降都是发生在供大于求的阶段

数据来源：wind