如何理解十月消费额的复苏与进口、信贷、物价的持续下行？

内容提要：

从9月24日开始，国家出台了一系列史无前例的组合式大力度增量刺激措施，大家都在急切地观察急火高温式的刺激措施的经济复苏效果。华夏时报说，10月消费、房地产复苏动能增强，数据呈现多个首次，经济回暖迹象尽显。但商品进口是否复苏？消费信贷是否增长？市场物价是否上涨？在观察需求的数据趋势表现出矛盾时，我们需要科学甄别。

11月15日，国家统计局发布的10月份的经济数据显示，1-10月份，全国1—10月份，社会消费品零售总额为39.9万亿元，同比增长3.5%，其中，餐饮收入3.45万亿元，同比增长3.4%。全国网上零售额12.36万亿元，同比增长8.8%。1-10月份，全国商品房销售面积77930万平方米，同比下降15.8%，商品房销售额76855亿元，同比下降20.9%。

其中10月份，全国社会消费品零售总额为4.54万亿元，同比增长4.8%，增速比9月份回升了1.6个百分点。其中餐饮收入0.5亿元，同比增长3.2%，增速回升了0.1个百分点。按1-9月和1-10月网上零售额数据推算可知，10月份网上零售额1.47万亿元，同比增长10.3%。增幅比9月份的6.3%回升了4个百分点。

按1-9月和1-10月两个房地产累计数据推算可知，10月份全国商品房销售面积7646万平方米，同比下降1.6%，下降幅度比9月份收窄了9.2个百分点；商品房销售额7975亿元，同比下降1.4%，下降幅度比9月份收窄了14.7个百分点。

据此，光明网说，十月消费市场回暖，线下消费热度指数同比增长8.2%；财经杂志说，10月消费超预期回升，房地产交易提速；和讯网说，10 月消费回暖，线下热度升，网络零售猛增；华夏时报说，10月消费、房地产复苏动能增强，数据呈现多个“首次”，经济回暖迹象尽显。

在持续了两年多温水煮青蛙式的持续不断的单个、小力度经济刺激措施后，从9月24日开始，国家出台了一系列史无前例的组合式大力度增量刺激措施，从降息降准降首付，取消购房限制，取消制造业外资限制，到10万亿地方专项债券与隐性债务置换方案，从官员到学者，从企业家到投资者，大家都在急切地观察急火高温式的刺激措施的经济复苏效果。因此，如何判断决定经济复苏质量的消费复苏情况，显得非常重要。

三郎长期研究国内外宏观经济问题，从经济学理论和中国经济数据与经济现象的特点综合来看，要判断消费是否复苏，至少需要观察以下三个方面的指标：

一、商品进口是否复苏？

虽然贸易保护主义有所抬头，但全球经济一体化趋势越来越明显。于中国而言，从生产角度看，出口驱动型经济中，生产企业的很多工业原材料和中间品需要进口；从消费角度看，随着经济发展、生活改善和全球一体化加深，国外消费品种类与金额也会越来越多。特别是在经济复苏阶段，消费者突然从力保维持基本生活的基本生活消费中释放出来，复苏的、新增的不是基础生活必需品，而是改善型的提升生活品质的消费品，那些进口的海外产品的消费增长，必然会高于生活必需品的增长。而市场的需求，必然会刺激进口。

但从海关公布的商品进口数据看，10月份进口商品2133亿美元，同比下降了2.3%，而9月份进口了2220亿美元，同比增长了0.3%。这是进口同比增速第三个月回落。

10月份，进口商品在社会商品销售额中的占比为33.3%，比去年同期的36.2%回落了2.9个百分点。

一般来说，食品消费在消费支出中占比的恩格尔系数如果回升，说明居民的消费水平在提高。进口商品在商品零售额中的占比在增加，说明消费市场在升温。反之，说明消费水平在下降，消费市场较为低迷。

二、消费信贷是否增长？

在现代经济中，消费信贷与消费需求密切相关。因为在经济收缩时期，居民消费降温，首先收缩的消费项目一定是需求弹性较大的非生活必需品，比如奢侈品、改善型商品。在消费降温过程中，有些生活必需品还可能表现为销售增长。比如旅游减少在家消费增加，食品支出、水电支出可能会增加。而居民消费复苏，受益最明显的不会是生活必需品，而是改善型商品、大件商品。比如外出旅游、比如高档商品，比如外出的餐饮消费，比如购买汽车，比如住房装修等等。而大件商品的消费，高价值商品的消费，离不开银行信贷，从房贷、车贷到信用卡借款。

比如美国今年的消费支出依然强劲，从资金来源上表现为不仅薪水增长超过了通胀水平，家庭贷款也表现为增长。2024年三季度，美国家庭债务总额17.94万亿美元，其中比上个季度新增债务1470亿美元，增长了34.9%。其中信用卡债务激增了 240 亿美元，升至 1.17 万亿美元，这比一年前高出 8%。

我国10月份新增住户贷款0.16万亿元，与9月份的新增住户贷款0.494万亿元环比，10月份新增住户贷款减少了0.334万亿元，减少了三分之二。

更重要的是，10月份住户部门新增贷款0.16万亿，主要受新增短期贷款所致。10月份居民短期贷款增加490亿元，中长期贷款增加1100亿元，从同比变化来看，居民短贷同比多增1543亿元，占居民部门同比多增贷款的80%，为最近4年最高。中长期贷款多增393亿元，仅占20%。居民短贷大幅增加，主要是因为9月24日开始的股市暴涨，吸引一些投资者抵押房屋从银行获得贷款投入股市的影响。这与所谓的消费复苏、楼市好转关系不大。

三、市场物价是否上涨？

物价，总是衡量市场供给和需求最为权威的指标。一般而言，经济疲软，就会表现为需求下降，供给过剩，价格下跌。经济复苏，首先就会出现消费回升，供求平衡改善，价格上涨。

比如美国需求一直较为强劲，表现在价格上，虽然美联储加息缩表打压通胀两年半，但美国10 月份的CPI，仍比上年同期上涨 2.6%，比 9 月份 2.4% 的年涨幅回升了0.2个百分点。10月份美国CPI环比9月上涨 0.2%，与7月-9 月份的环比涨幅持平。

如果剔除季节性波动较大的食品和能源价格，10 月份美国的核心CPI比上个月环比上涨 0.3%，同比上涨3.3%。

10月份，中国CPI同比上涨幅度从9月份的0.4%回落到0.3%，回落了0.1个百分点。CPI环比下降了0.3%，9月份CPI环比为持平。总体上看，10月份的物价水平进一步下行。而物价下行，代表着需求继续疲软，供给过剩状态有所扩大。

10月份，中国食品价格同比上涨2.9%。如果剔除生产的季节性较强的生活必需品食品，更能反映需求状况的非食品的消费品和服务价格同比下降了0.3%。

10月份，食品价格上涨推动CPI上涨约0.56个百分点，是CPI仍能维持同比上涨0.3%的唯一因素。

10月份食品烟酒类价格环比下降0.8%，影响CPI下降约0.22个百分点，是CPI环比下降0.3的主要原因。非食品烟酒价格环比下降约0.1%，影响CPI下降约0.07个百分点。

四、在观察需求的数据趋势表现出矛盾时，我们需要科学甄别。

从上述三个方面的分析来看，我们会发现，我们看到的社会商品零售额数据明显改善，10月份同比上涨4.8%，涨幅比9月份回升了1.6%个百分点。但这一数据至少与四个方面的数据存在方向性的分歧。

第一、与餐饮数据的分歧。

10月份存在国庆黄金周的旅游旺季，餐饮收入同比增长3.2%，比零售额增幅要低三分之一。餐饮同比增幅也仅比9月份回升0.1%，只有零售额增幅回升幅度的十六分之一。

这不合常理。因为外出就餐是消费回升的受益项目，理论上它的增长幅度、回升幅度应该比零售额更大。

第二、与进口数据的分歧。

10月份商品进口同比下降了2.3%，下降幅度比9月份扩大了2.6个百分点。10月份国家并未收紧进口政策。居民的消费倾向在一个月之间也不可能产生2.6个百分点的剧烈波动。

第三、与消费信贷数据的分歧。

10月份新增住户贷款比9月份减少了三分之二，如果剔除其中8成新增的是主要流入股市的短期贷款，居民修复资产负债表的动作可能更大。消费信贷剧烈收缩但零售额增长幅度回升，这不合逻辑。

特别是国家统计局公布的房地产数据中，居民个人住房按揭贷款10月份为1357亿元，同比下降了8.2%。但同月商品房销售额仅下降1.4%。在下降了首付比例之后，按揭贷款下降幅度不是应该比商品房销售额下降幅度要小吗？

第四、与价格数据存在分歧。

10月份消费品零售额同比增幅回升了1.6%，但CPI环比下降了0.3%。

商品房销售量同比下降幅度收窄了9.2个百分点，但10月份，一线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.2%，二线城市和三线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.5%。

为什么国家统计局与人行、海关的数据之间，以及国家统计局自身的数据之间，会存在方向性分歧？

一般而言，财政部的数据、人行的数据、海关的数据，为全面统计数据，为其业务系统发生的实际数据。虽然这些部门的数据也会存在一些质量问题，比如海关的虚报出口骗取出口退税的问题，虚报进口转移资金的问题，比如财政税收数据中预算任务难以完成时的虚假土地基金收入问题，征收过头税、预征未来税问题，但相对而言，这些问题的规模比较小。

而国家统计局的数据有的为企业上报，有的为抽样。企业上报数据质量参考证券部门查处的虚报收入、利润的案例，抽样则存在样本代表性问题。

比如我们可以看到，2023年1-10月，国家统计局公布的网上零售收入为122915亿元，2024年1-10月，国家统计局公布的网上零售收入为123632亿元。看上去应该增长0.6%，但国家统计局公布的增长幅度为8.8%。网上零售额中的实物零售额在消费品零售总额中占比27.8%。其同比增幅高估8.2%，理论上可导致消费品零售额同比增幅高估2.28个百分点。作为参考，国家统计局公布的零售额中的限额以上企业的零售额，9月份同比增长0.7%，10月份下降了0.3%。

在不同的数据之间发生方向性分歧时，我们需要考虑到数据的代表性、准确性、关联性，做出综合性的判断。如果只依据其中最有利于我们预期的数据来验证我们的预期，则可能会做出错误的判断。

【作者：徐三郎】