1、 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _bookmark0 就業(yè)難：居民收入失速風險 2019 年大幅抬升3 HYPERLINK l _bookmark1 調(diào)查失業(yè)數(shù)據(jù)與百度搜索指數(shù)3 HYPERLINK l _bookmark4 應屆生就業(yè)難與被動考研4 HYPERLINK l _bookmark6 工業(yè)企業(yè)：管理費用率大幅下行5 HYPERLINK l _bookmark13 消費失速之謎：新驅(qū)動因素的浮出水面7 HYPERLINK l _bookmark16 居民去杠桿：2018 年消費降速的首要因素7 HYPERLINK l _bookma

2、rk19 就業(yè)難與消費增速的環(huán)比惡化9 HYPERLINK l _bookmark20 改善消費與就業(yè)的可能性9 HYPERLINK l _bookmark21 新崗位的創(chuàng)造9 HYPERLINK l _bookmark22 財政政策刺激有望扭轉(zhuǎn)消費降速9 HYPERLINK l _bookmark23 投資機會與建議：消費基本面是否見底？10圖表目錄 HYPERLINK l _bookmark2 圖 1： 調(diào)查失業(yè)率同比增長3 HYPERLINK l _bookmark3 圖 2： 百度求職相關搜索量劇增4 HYPERLINK l _bookmark5 圖 3： 研究生招生數(shù)增速顯著高于本科

3、生畢業(yè)數(shù)增速5 HYPERLINK l _bookmark7 圖 4： 工業(yè)企業(yè)營收同比下滑5 HYPERLINK l _bookmark8 圖 5： 企業(yè)經(jīng)營壓力 2019 年持續(xù)提升5 HYPERLINK l _bookmark9 圖 6： 管理費用率大幅下行6 HYPERLINK l _bookmark10 圖 7： 各類企業(yè)管理費用率均顯著下滑6 HYPERLINK l _bookmark11 圖 8： 企業(yè)毛利率未現(xiàn)明顯下行6 HYPERLINK l _bookmark12 圖 9： 私企管理費用率下滑幅度最小7 HYPERLINK l _bookmark14 圖 10： 社零總額增

4、速逐年回歸7 HYPERLINK l _bookmark15 圖 11： 2018 年消費增速斷崖下滑7 HYPERLINK l _bookmark17 圖 12： 居民去杠桿是去年消費降速的直接原因8 HYPERLINK l _bookmark18 圖 13： P2P 平臺風險依然存在8 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明就業(yè)難：居民收入失速風險 2019 年大幅抬升國務院今年上半年成立解決就業(yè)問題的專項小組，以應對當前逐漸嚴峻的就業(yè)壓力。在交流過程中，部分投資者對于今年開始的就業(yè)壓力存在諸多疑惑，我們匯總出如 下三個問題：為何就業(yè)壓力在今年突然跳升？最好的跟蹤及判斷就業(yè)率變化

5、趨勢的指標有哪些？就業(yè)問題對于投資存在何種影響？ 我們對此的判斷如下：為何就業(yè)壓力在今年突然跳升：就業(yè)壓力一方面來自經(jīng)濟當前的增速下行，另一方面來自之前對于民營企業(yè)的結(jié)構性出清（供給側(cè)改革&去杠桿）帶來的崗位供給下滑。但也同樣存在貿(mào)易摩擦對于國內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)、產(chǎn)能閑置，進而對于用工需求和薪資管理上的壓力。由于企業(yè)管理較實際經(jīng)營的滯后，以及勞工制度，尤其是農(nóng)民工用工的周期性，導致這一影響集中在今年春節(jié)前后爆發(fā)。最好的跟蹤及判斷就業(yè)率變化趨勢的指標有哪些：替代登記失業(yè)率的調(diào)查失業(yè)率對于就業(yè)數(shù)據(jù)顯然是更科學和可靠的指標，但樣本規(guī)模在一定程度上影響數(shù)據(jù)的可靠性。我們建議可以選擇兩個較為高頻的數(shù)據(jù)來觀察就業(yè)

6、率的變化：百度搜索指數(shù)（找工作）和工業(yè)企業(yè)管理費用率的變化。我們將在后文對這兩組數(shù)據(jù)做更詳細的闡述。就業(yè)問題對于投資存在何種影響：除留意就業(yè)率與薪資、通脹等因素對于貨幣政策的影響外，就業(yè)率對于經(jīng)濟最直接的影響在于消費。通常而言，決定居民消費的兩大變量為短周期的居民杠桿率和長周期的居民收入。在去年我們已經(jīng)經(jīng)歷了由居民去杠桿帶來的消費下行，今年就業(yè)的變化有可能從收入端帶來對于居民消費的二次沖擊。調(diào)查失業(yè)數(shù)據(jù)與百度搜索指數(shù)截止今年 8 月，全國城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率 5.2%，同比上升 0.2bps；31 大城市調(diào)查失業(yè)率同比上升 0.5bps。雖然我國當前約 9 萬戶的調(diào)查樣本被部分投資者詬病樣本數(shù)過小，

7、但趨勢上的變化足以說明失業(yè)率上升的問題。依照過往數(shù)據(jù)來看，本輪的失業(yè)壓力攀升始于今年年初，2018 年全年失業(yè)率變化并不明顯。圖1：調(diào)查失業(yè)率同比增長城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率:同比31個大城市城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率:同比0.600.500.400.300.200.100.00-0.10-0.20-0.30-0.40-0.50資料來源： Wind、申港證券研究所這一結(jié)論與百度提供的百度搜索指數(shù)基本吻合。百度指數(shù)每日更新，我們在這里選取月度數(shù)據(jù)作為衡量就業(yè)壓力的依據(jù)。自 2019 年初，百度平臺“找工作”的搜索量大幅攀升。即使在就業(yè)淡季的 8、9 月份，找工作的搜索頻次（129 萬）依然遠高于去年同期（41 萬）。

8、今年百度指數(shù)在畢業(yè)季求職相關搜索量的劇增，一定程度上也反應出在求職市場上相對較為弱勢的應屆生就業(yè)壓力。圖2：百度求職相關搜索量劇增120 000100 000800 00600 00400 00200 0009000000 百度搜索指數(shù):招工信息 百度搜索指數(shù):招聘（右軸）百度搜索指數(shù):失業(yè)金領取條件百度搜索指數(shù):找工作（右軸）80000007000000600000050000004000000300000020000001000000201 1-01201 1-04201 1-07201 1-10201 2-01201 2-04201 2-07201 2-10201 3-01201 3-0

9、4201 3-07201 3-10201 4-01201 4-04201 4-07201 4-10201 5-01201 5-04201 5-07201 5-10201 6-01201 6-04201 6-07201 6-10201 7-01201 7-04201 7-07201 7-10201 8-01201 8-04201 8-07201 8-10201 9-01201 9-04201 9-070 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明資料來源： Wind、申港證券研究所應屆生就業(yè)難與被動考研針對上述的應屆生就業(yè)問題，我們在上半年的通脹報告中曾提出對于應屆生就業(yè)難而“被動考研”的

10、可能性。2017 和 2018 年，我們發(fā)現(xiàn)在高校本科畢業(yè)生人數(shù)同比增速持續(xù)下滑的背景下，研究生招生人數(shù)出現(xiàn)顯著的抬升。由于這種增長屬于一次性躍升，我們基本可以排除高等教育滲透率對于數(shù)據(jù)的影響。 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明我們認為，由于就業(yè)難，而導致的難以找到心儀工作的應屆畢業(yè)生被動選擇讀研深造，有可能是這一數(shù)據(jù)的合理解釋。在求職市場上，應屆畢業(yè)生競爭力偏弱且職業(yè)定位較為模糊，若全社會就業(yè)出現(xiàn)壓力，則波動往往比社會招聘更大。觀察高校畢業(yè)生數(shù)和研究生招生數(shù)增速的差值，有可能是就業(yè)壓力的另一佐證。圖3：研究生招生數(shù)增速顯著高于本科生畢業(yè)數(shù)增速研究生招生數(shù)同比高校畢業(yè)生數(shù)同比本

11、科畢業(yè)生數(shù)同比25%20%15%10%5%0%200 6200 7200 8200 92010201 1201 2201 3201 42015201 6201 7201 8資料來源： Wind、申港證券研究所工業(yè)企業(yè)：管理費用率大幅下行自 2017 年起工業(yè)企業(yè)整體變處于營收增速的下行區(qū)間?？紤]到折舊和其他管理費用在較長期限內(nèi)變化幅度并不大，我們將月度的管理費用，尤其是管理費用率作為企業(yè)發(fā)放薪酬變化的參考。從這一角度看，我們將 2019 年初管理費用率和管理費用總額的同比大幅下滑看做企業(yè)降薪的結(jié)果。今年 1-7 月，工業(yè)企業(yè)管理費用同比增 2.1%，增速較去年同期大幅下滑 7.9pct。伴隨營

12、業(yè)收入的降速，1-7 月工業(yè)企業(yè)管理費用率為 3.45%，較去年同期下滑 0.66pct。企業(yè)管理費用的縮減比營業(yè)收入的下滑來得更快，雖然其中招待費用等經(jīng)營開支的縮減也是導致管理費用率下滑的原因，但考慮到一般企業(yè)的管理費用結(jié)構，我們認為納入統(tǒng)計口徑的企業(yè)支付的員工總薪酬大概率出現(xiàn)下滑。不論這一結(jié)果是降薪，亦或是裁員，對于居民收入 進而對于消費的影響大致相同。圖4：工業(yè)企業(yè)營收同比下滑圖5：企業(yè)經(jīng)營壓力 2019 年持續(xù)提升 工業(yè)企業(yè):主營業(yè)務收入:累計同比工業(yè)企業(yè):主營業(yè)務成本:累計同比45.0040.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.00200 0-0220

13、0 1-02200 2-02200 3-02200 4-02200 5-02200 6-02200 7-02200 8-02200 9-02201 0-02201 1-02201 2-02201 3-02201 4-02201 5-02201 6-02201 7-02201 8-02201 9-020.00-5.00-10.00200 .00利潤總額:累計同比管理費用:累計同比150 .00100 .0050.000.00-50.0030.0025.0020.0015.0010.00200 0-02200 1-04200 2-06200 3-08200 4-10200 5-12200 7-02

14、200 8-04200 9-06201 0-08201 1-10201 2-12201 4-02201 5-04201 6-06201 7-08201 8-105.000.00 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明資料來源： Wind、申港證券研究所資料來源： Wind、申港證券研究所圖6：管理費用率大幅下行管理費用:累計同比銷售費用:累計同比財務費用:累計同比40.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.00200 0-02200 0-07200 0-12200 1-05200 1-10200 2-03200 2-08200 3-01200 3-062

15、00 3-11200 4-04200 4-09200 5-02200 5-07200 5-12200 6-05200 6-10200 7-03200 7-08200 8-01200 8-06200 8-11200 9-04200 9-09201 0-02201 0-07201 0-12201 1-05201 1-10201 2-03201 2-08201 3-01201 3-06201 3-11201 4-04201 4-09201 5-02201 5-07201 5-12201 6-05201 6-10201 7-03201 7-08201 8-01201 8-06201 8-11201 9

16、-040.00-5.00-10.00-15.00資料來源： Wind、申港證券研究所以企業(yè)注冊類別區(qū)分，我們選取國企、外企（外商及港澳臺）和私企作為細分樣本。我們發(fā)現(xiàn)，1-7 月的國企、外企和私企管理費用率依次為 3.12%、3.77%和 3.43%， 較去年同期同比下滑 0.72/0.69 和 0.17pct。私企管理費用率反而下滑幅度最小，我們認為這和過去兩年供給側(cè)改革（對于中下游企業(yè)成本擠占）和去杠桿（對于民營企業(yè)的末位淘汰）已經(jīng)使存量私企提前進入“節(jié)衣縮食”的狀態(tài)有關。圖7：各類企業(yè)管理費用率均顯著下滑圖8：企業(yè)毛利率未現(xiàn)明顯下行4.8%管理費用率：國企管理費用率：外企4.6%4.4%

17、管理費用率：私企4.2%4.0%3.8%3.6%3.4%3.2%3.0%22%毛利率： 國企毛利率： 外企20%毛利率： 私企18%16%14%12%10%資料來源： Wind、申港證券研究所資料來源： Wind、申港證券研究所 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明圖9：私企管理費用率下滑幅度最小國企:管理費用:累計同比外企:管理費用:累計同比私企:管理費用:累計同比40.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.000.00200 1-02200 1-07200 1-12200 2-05200 2-10200 3-03200 3-08200 4-0120

18、0 4-06200 4-11200 5-04200 5-09200 6-02200 6-07200 6-12200 7-05200 7-10200 8-03200 8-08200 9-01200 9-06200 9-11201 0-04201 0-09201 1-02201 1-07201 1-12201 2-05201 2-10201 3-03201 3-08201 4-01201 4-06201 4-11201 5-04201 5-09201 6-02201 6-07201 6-12201 7-05201 7-10201 8-03201 8-08201 9-01201 9-06-5.00-

19、10.00資料來源： Wind、申港證券研究所消費失速之謎：新驅(qū)動因素的浮出水面2018 年實際社零增速僅為 6.9%，為 1991 年以來最低。自去年 4 月份起，以可選消費，尤其是服飾、珠寶、地產(chǎn)后周期和汽車的消費下滑沖擊居民消費。我們將去年的消費下行歸結(jié)為居民端去杠桿的影響所致。然而，在居民消費杠桿邊際未現(xiàn)惡化的 2019 年，消費在二、三季度增速又出現(xiàn)了進一步的下行壓力，驅(qū)動消費下行的新驅(qū)動因素正在浮出水面，我們認為失業(yè)率走高大概率是直接原因。圖10：社零總額增速逐年回歸圖11：2018 年消費增速斷崖下滑社會消費品零售總額:累計同比 社會消費品零售總額:城鎮(zhèn):累計同比社會消費品零售總

20、額:名義同比社會消費品零售總額:實際同比21.002519.002317.00211915.001713.001511.00139.00119201 0201 0201 1201 1201 2201 2201 3201 3201 4201 4201 5201 5201 6201 6201 7201 7201 8201 8201 9201 97.007200 0200 1200 2200 3200 4200 5200 6200 7200 8200 9201 0201 1201 2201 3201 4201 5201 6201 7 HYPERLINK / 201 85資料來源： Wind、申港證券

21、研究所資料來源： Wind、申港證券研究所居民去杠桿：2018 年消費降速的首要因素由于銀行端的居民中長期貸款基本為房貸，而居民的消費貸，尤其是信用卡貸款中也高度與房貸相關，我們選擇 P2P 貸款數(shù)據(jù)作為判斷居民杠桿消費傾向的數(shù)據(jù)。其中，我們重點關注 P2P 待還余額與 P2P 當月借款人數(shù)這兩組數(shù)據(jù)，前者體現(xiàn)出消費借貸總量的趨勢性變化，后者體現(xiàn)出消費借貸覆蓋人群的規(guī)模變化。從這一數(shù)據(jù)中，我們可以比較直觀地看到，P2P 的待還余額與當月借款人數(shù)數(shù)據(jù)的迸發(fā)與下滑均與前一輪的消費上漲和崩盤在時間節(jié)點上對應。且從這一組數(shù)據(jù)上來看，雖然當前 P2P 總量仍在下滑，居民借貸需求也逐月滑落，但邊際增速上較

22、去年二、三季度存在明顯的改善。圖12：居民去杠桿是去年消費降速的直接原因600 .00500 .0012,000.00P2P待還余額P2P當月借款人數(shù)（萬人）10,000.00400 .008,000.00300 .006,000.00200 .004,000.00100 .002,000.00201 4-01201 4-03201 4-05201 4-07201 4-09201 4-11201 5-01201 5-03201 5-05201 5-07201 5-09201 5-11201 6-01201 6-03201 6-05201 6-07201 6-09201 6-11201 7-01

23、201 7-03201 7-05201 7-07201 7-09201 7-11201 8-01201 8-03201 8-05201 8-07201 8-09201 8-11201 9-01201 9-03201 9-05201 9-070.000.00資料來源： Wind、申港證券研究所圖13：P2P 平臺風險依然存在60.0050.0040.0030.0020.0010.000.00-10.00-20.00-30.003,000.00P2P成交額月環(huán)比增長P2P累計問題平臺數(shù)量（ 右軸）2,500.002,000.001,500.00201 4-01201 4-03201 4-05201

24、 4-07201 4-09201 4-11201 5-01201 5-03201 5-05201 5-07201 5-09201 5-11201 6-01201 6-03201 6-05201 6-07201 6-09201 6-11201 7-01201 7-03201 7-05201 7-07201 7-09201 7-11201 8-01201 8-03201 8-05201 8-07201 8-09201 8-11201 9-01201 9-03201 9-05201 9-071,000.00500.000.00 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明資料來源： Wind、申

25、港證券研究所我們認為，居民杠桿的變化，在央行當前的貨幣政策框架中已不再是左右消費增速的核心問題。誠然受此前去杠桿帶來的影響，居民的借貸偏好短期難以見好轉(zhuǎn)，且居民消費杠桿的去化依然在緩慢進行，但這一現(xiàn)象已不如去年那樣直接和突然。對于今年的消費市場而言，居民杠桿的去化壓制消費總量，但并不是導致消費持續(xù)降 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明速的重要邊際變量。就業(yè)難與消費增速的環(huán)比惡化決定居民消費總量的因素多種多樣，但如同消費偏好、人口結(jié)構、消費升級的需求等因素更傾向于中長期的持續(xù)影響，而較難導致短期消費總量的變化。消費力往往是導致短期消費總量變化的直接原因。我們將居民消費力分為兩類，一

26、是周期相對較短的居民借貸消費力，即居民端的消費杠桿率；二十周期相對較長的居民收入變化。杠桿由于借貸期限的限制，實際屬于對于未來至多 3-5 年消費力的透支，居民的消費杠桿率和居民收入共同決定消費力的變化。由于我們認為居民杠桿率的變化已經(jīng)開始收斂，且不成為導致今年消費持續(xù)下行的核心驅(qū)動力，那么最有可能導致消費失速的因素來自居民收入端的變化。從當前就業(yè)市場來看，我們認為失業(yè)率走高，或者更廣義地概括為就業(yè)難，是導致消費增速環(huán)比及同比惡化的直接原因。改善消費與就業(yè)的可能性當前投資端受更積極的財政政策和專項債政策帶動，市場已對于明年的投資增速， 尤其是新基建增速普遍保持更為樂觀的預期；進出口受政策擾動較

27、大，變量極多； 而消費的改善卻很難出現(xiàn)提振信心的政策。不論是汽車消費的提振、家電消費的換新、還是農(nóng)村消費的刺激，均難以扭轉(zhuǎn)市場對于消費的一致性悲觀。我們認為，導致這一現(xiàn)象的原因，是消費的刺激政策難以解決當前消費走弱的最大痛點：找不到工作，沒錢。我們認為，刺激消費的最直接方式，就是對就業(yè)和可支配收入的政策支持。前者我們已看到了國務院的專項工作領導小組成立，后者看到了大規(guī)模的減稅降費。新崗位的創(chuàng)造我們認為新崗位的創(chuàng)造可能是最快解決就業(yè)問題的方式。以網(wǎng)約車為例，滴滴稱2018 年末深圳網(wǎng)約車司機總數(shù)約 51.6 萬人次，若將在線時長 8 小時/天的司機（15.8%）看做新的就業(yè)崗位（全職），則滴滴合

28、計創(chuàng)造 8.18 萬崗位，約占深圳就業(yè)總?cè)丝诘?0.87%。2018 年底中國城鎮(zhèn)化率59.58%，按照一年1.06pct 的提升速度，意味著每年近1800萬人的新增城鎮(zhèn)人口。雖然經(jīng)濟的增速逐年均值回落，但新需求仍意味著新崗位的需求，尤其是服務業(yè)需求。對于共享出行、外賣物流、餐飲文創(chuàng)等服務業(yè)和娛樂業(yè)新崗位需求而言，政策刺激有可能實現(xiàn)超預期的結(jié)果。財政政策刺激有望扭轉(zhuǎn)消費降速減稅降費對于消費存在直接的提振和刺激。相較對于企業(yè)減負的社保費率下調(diào)，居民社保費率和居民稅負壓力同樣存在下調(diào)的空間和下調(diào)的需求。在平衡赤字壓力的前提下，對于居民端的進一步減稅降費有望直接提振消費表現(xiàn)。 HYPERLINK / 敬請參閱最后一頁免責聲明投資機會與建議：消費基本面是否見底？我們在深度報告2019 年，中國消費的“虛”與“實”中提出，居民消費的實際增速甚至可能弱于當前數(shù)據(jù)端所體現(xiàn)的變化。一方面是社零等統(tǒng)計實物消費的數(shù)據(jù)中，居民消費占比并不高；另一方面國貨、爆款等商品帶量主因大量補貼帶來的供給曲線平移。在受到就業(yè)壓力同比惡化的影響下，實際消費可能表現(xiàn)的比市場預期更弱。我們總結(jié)觀點如下：可