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作者：宏觀研究部
來源：聯(lián)合資信（ID：lianheratings）
?經濟規(guī)模大的東部地區(qū)省份，工業(yè)企業(yè)利潤增速、貿易、社融等排名均相對靠前；貴州、江西等GDP增速較高的中西部地區(qū)省份，居民收入、消費增速等方面排名相對靠前；而經濟增速以及GDP規(guī)模均較小的省份，如東北三省，各個維度的排名均相對靠后，且近些年這種差距有走闊的趨勢。
?GDP總量在經濟相對發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)的分化較為明顯，東部地區(qū)繼續(xù)維持領跑態(tài)勢；2020年，除湖北以外，其余30個省份GDP增速全部轉正，中西部地區(qū)增速分化更為明顯，東北地區(qū)經濟恢復相對較慢，東部地區(qū)則相對較為均衡。
?中部地區(qū)固定投資增速整體相對較高，除湖北以外均超過全國水平，西部分化較為明顯；東部、中部以及西部地區(qū)消費增速分化加劇，東北地區(qū)消費增速排名整體靠后；出口貿易主要集中在廣東、江蘇、浙江、上海、山東以及福建等東部地區(qū)沿海城市。
?工業(yè)生產方面，僅青海、海南以及湖北三個省份的工業(yè)增加值增速尚未轉正；東部地區(qū)工業(yè)企業(yè)利潤遙遙領先，中部和西部地區(qū)次之，東北地區(qū)明顯落后；區(qū)域內分化程度進一步加劇。
?流動性方面，區(qū)域間分化明顯，GDP規(guī)模較大的省份獲得了更多的流動性支持；從社融結構看，東部地區(qū)對貸款的依賴度相較其他地區(qū)較低，直接融資比重較高；經濟規(guī)模較小的省份，如青海、東三省，政府債券融資占比較高。
?從各地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展情況看，東部及西部地區(qū)維持人口流入的狀態(tài)；東部地區(qū)科研產出和投入優(yōu)勢明顯；除了內蒙古和寧夏連續(xù)兩年能耗正增長以外，其余省份能耗繼續(xù)下降。
一、區(qū)域[1]經濟發(fā)展分化明顯，東部地區(qū)繼續(xù)維持領跑態(tài)勢
從GDP總量看，經濟發(fā)達地區(qū)和經濟欠發(fā)達地區(qū)的分化較為明顯，東部地區(qū)繼續(xù)維持領跑態(tài)勢。東部地區(qū)依托于長三角和珠三角的產業(yè)優(yōu)勢以及臨港口的地理位置優(yōu)勢，經濟規(guī)模一直維持領跑全國的態(tài)勢，其中廣東、江蘇、山東、浙江四個東部經濟大省GDP均超過6萬億元，自2013年以來持續(xù)保持全國領先；海南人口較少且工業(yè)化程度低、服務業(yè)也未實現(xiàn)較好發(fā)展，近年來其經濟規(guī)模一直位于較低水平。中部地區(qū)經濟規(guī)模差異相對較小，其中2020年受疫情影響最大的湖北，GDP規(guī)模有所下滑，位列全國第八位，但與2019年相比僅下降一位，主要是由于其經濟基數(shù)較大且疫情短期內得到有效控制。西部地區(qū)發(fā)展相對滯后，其中青海、寧夏和甘肅以及西藏GDP規(guī)模低于1萬億。東北地區(qū)的產業(yè)結構以石油化工、鋼鐵等傳統(tǒng)工業(yè)為主，新興產業(yè)占比較低，近年來經濟增長動力不足，GDP總量相對落后。
從GDP增速看，2020年除湖北以外，其余省份增速全部為正，其中西藏以7.80%的增速領跑全國，主要是其受疫情沖擊較小；貴州以4.46%的增速連續(xù)第四年位列第二。整體看，有20個省份的GDP增速超過全國。分區(qū)域看，東部地區(qū)增速相對較為平穩(wěn)，中部和西部地區(qū)GDP增速分化更為明顯，東北地區(qū)經濟增速相對較低。
2020年各省份GDP規(guī)模變動不大，且人口流動短期內并不會有趨勢性的變化，因此我們采用2019年的人均GDP進行觀察。從2019年人均GDP規(guī)?？矗瑬|部地區(qū)領跑全國，除了東部地區(qū)以外，其他地區(qū)沒有明顯分化。大部分省份人均GDP隨著經濟規(guī)模的擴大而進一步提升，值得注意的是東三省以及天津、山東，2019年人均GDP較2018年反而下降，尤其是天津下降顯著，主要是因為天津及東三省的產業(yè)結構均以石油化工、鋼鐵等傳統(tǒng)工業(yè)為主，而近些年隨著我國經濟的轉型，傳統(tǒng)經濟增長動力放緩，造成經濟增長放緩、人均GDP下降。
從三大產業(yè)規(guī)模占比看，第三產業(yè)是各省第一大產業(yè)，與2019年相比幾乎沒有變化，與我國的經濟產業(yè)構成相一致。具體看，作為全國政治中心的北京以及內陸金融中心的上海第三產業(yè)發(fā)展顯著優(yōu)于其他省份；海南和黑龍江的第一產業(yè)占比明顯高于全國其他地區(qū)。分區(qū)域看，東部地區(qū)和東北地區(qū)產業(yè)構成差異更為明顯，而中部及西部地區(qū)產業(yè)構成差異不大。
二、三大需求同步改善，投資拉動屬性明顯
1、固定資產投資：中部地區(qū)投資增速整體相對較高
2020年各省份的固定投資增速較2019年有較大的變化，其中有13個省份固定資產投資增速超過2019年，18個省份不及2019年。除福建、內蒙古、青海以及湖北以外，其余27個省份固定資產投資增速均實現(xiàn)正增長。中部地區(qū)固定資產投資增速整體相對較高，除湖北以外均超過4%（全國固定資產投資增速為2.90%）；西部地區(qū)分化較為明顯。
房地產投資方面，2020年31個省份中除重慶、天津以及湖北以外，其余28個省份房地產投資均為正增長；有15個省份房地產增速高于全國增速（7%），且有9個省份的增速已經超過2019年同期水平。分區(qū)域看，西部地區(qū)房地產投資增速整體高于其他省份。進一步比較固定資產投資增速與房地產投資增速發(fā)現(xiàn)，僅江西、黑龍江、廣西、海南、重慶以及天津的固定投資增速大于房地產投資增速，大部分省份的固定投資增速依賴于房地產投資支撐，與全國投資結構相同。
2、消費：尚未恢復至2019年水平
2020年全國31個省份中僅6個省份實現(xiàn)正增長，且全部尚未恢復至2019年的消費水平。貴州、江西、安徽等省份消費增速延續(xù)了2015年以來的名列前茅，其GDP增速表現(xiàn)也較為優(yōu)異，主要是其近幾年發(fā)展的優(yōu)勢新興產業(yè)發(fā)展較快，如貴州的電子元件、江西的半導體以及安徽的芯片、半導體以及人工智能等，帶動了經濟的發(fā)展從而促進居民的消費能力提升。分區(qū)域看，東部、中部以及西部地區(qū)消費增速分化明顯，而東北地區(qū)消費增速排名整體較為靠后。
從2021年居民可支配收入增速看，除湖北以外，其余30個省份居民可支配收入增速全部實現(xiàn)正增長，且全部低于2019年水平。除了云南、山東、廣西、海南、新疆以及黑龍江以外的25個省份居民收入增速超過該省GDP增速，其中西藏延續(xù)2015年以來的領跑全國的趨勢，主要是由于西藏的中央轉移支付力度較大，受疫情影響較小。分區(qū)域看，西部地區(qū)居民收入增速分化最為明顯，中部地區(qū)次之，且中部和西部地區(qū)居民收入增速整體高于東部和東北地區(qū)，居民人均可支配收入增速前十均為中部和西部省份，或與其基數(shù)較低相關。整體看消費增速恢復最快的省份的居民可支配收入增速排名也較為靠前，比如江西、安徽、貴州等省份，但部分省份的消費增速排名與可支配收入增速排名并不完全一致，主要是因為旅游、網購等跨省消費的存在。
3、外貿：出口集中在東部沿海地區(qū)
外貿方面，區(qū)域出口集中度較高。2020年，東部地區(qū)沿海城市廣東、江蘇、浙江、上海、山東以及福建出口貿易額（按美元計價）占全部出口貿易額的73.24%，上述六省出口額較2019年增長3.17%（全國增長3.60%）；而全年出口額不足百億的省份全部集中在西部和東北地區(qū)。與2019年相比，有12個省份出口金額出現(xiàn)下降，19個省份出口金額上升。分區(qū)域看，2020年東部、西部、中部以及東北地區(qū)出口占我國總出口比重分別為79.11%、9.53%、9.52%和1.84%，與2019年相比，中部、東部和東北地區(qū)出口比重均有下降，其中中部地區(qū)出口比重下降5.33個百分點，下降較為明顯，西部地區(qū)出口比重略有上升。在我國的出口中，出口額較大的產品有機電設備、紡織品、家具玩具和車輛及零部件等，與上述東部沿海六省的產業(yè)結構相對應，同時沿海的地理位置也為其出口提供了很大便利。
三、工業(yè)生產分化明顯，東部利潤比重遙遙領先
受疫情影響，2020年一季度全國工業(yè)生產幾乎停滯，二季度以來各地區(qū)經濟逐漸恢復，但恢復進程存在差異。從全年工業(yè)增加值增速看，僅青海、海南以及湖北三個省份的工業(yè)增加值增速尚未轉正。分區(qū)域看，各區(qū)域內的工業(yè)恢復程度不同，分化較為明顯。西藏受疫情影響較小，工業(yè)增加值同比增長9.6%，領漲全國，吉林和新疆以6.9%的增速并列全國第二。吉林的第一大產業(yè)是汽車制造，而2020年二季度以來汽車銷售生產持續(xù)火熱，從而帶動吉林的工業(yè)修復增速領先全國。與2019年相比，僅有7個省份工業(yè)增加值增速超過2019年，大部分省份工業(yè)生產尚未完全從疫情中修復，增速不及2019年同期水平，尤其是海南和湖北，其中湖北是因為受疫情影響最大，嚴重影響工業(yè)生產且復工慢于其他省份；而海南因為旅游業(yè)大幅萎縮導致相關的工業(yè)生產大幅下滑。
東部省份工業(yè)企業(yè)利潤遙遙領先，中部和西部次之，東北地區(qū)明顯落后。從2020年工業(yè)企業(yè)利潤絕對值看，工業(yè)企業(yè)利潤排名前十的省份中有6個省屬于東部地區(qū)。分區(qū)域看，東部、中部、西部以及東北地區(qū)工業(yè)利潤占全國工業(yè)企業(yè)利潤比重（以下簡稱“工業(yè)利潤比重”）分別為58.40%、19.83%、18.47%和3.30%。與2019年相比，有13個省份工業(yè)企業(yè)利潤額出現(xiàn)下降，其中湖北省下降幅度最大。分區(qū)域看，東部地區(qū)工業(yè)利潤比重較2019年提高0.58個百分點，仍然遙遙領先于其他地區(qū)，主要是東部省份工業(yè)分布相對平衡，且貿易順差提升了企業(yè)盈利能力；中部地區(qū)工業(yè)利潤比重較2019年下降1.15個百分點，主要是因為湖北作為中部地區(qū)的利潤大省，利潤比重大且下降明顯，從而帶動中部地區(qū)工業(yè)利潤比重下降；部地區(qū)工業(yè)利潤比重較2019年提高1.24個百分點，雖然西部地區(qū)工業(yè)利潤比重繼續(xù)提升，但由于省份眾多且分化明顯，所以平均來看西部地區(qū)工業(yè)企業(yè)利潤水平依然較低；東北地區(qū)比重較2019年下降0.66個百分點，工業(yè)企業(yè)盈利能力繼續(xù)下降，主要是其產業(yè)集中度較高，企業(yè)盈利水平主要依賴于石油化工和黑色金屬產業(yè)鏈的景氣度。
從企業(yè)利潤增速看，2020年工業(yè)利潤增速最大值與最小值差距為44.30%（2019年為42.1%），地區(qū)間的差異較2019年進一步加大。有15個省份工業(yè)企業(yè)利潤為負增長，較2019年減少3個省份；17個省份工業(yè)企業(yè)利潤增速超過2019年。分區(qū)域看，東部、西部和中部地區(qū)各省份分化均較為明顯，且有進一步加劇的趨勢，東北地區(qū)三省全部負增長，主要是因為2020年國際大宗商品價格不景氣在一定程度上壓縮黑色金屬以及石油開采及加工行業(yè)的利潤。
四、流動性向東部區(qū)域集中，資金使用效率整體有所下降
區(qū)域間的流動性分化明顯，GDP規(guī)模較大的省份獲得了更多的流動性支持。2020年，東部地區(qū)廣東、江蘇、浙江以及山東僅四個省份新增社融規(guī)模占全國新增社融的41.93%，東北地區(qū)新增社融規(guī)模比重只占全國新增社融的2.25%，地區(qū)間差異很大。整體看，2020年僅黑龍江、遼寧、內蒙古以及青海的新增社融低于2019年水平，在全國新增社融大幅增長的背景下，上述四個省份的新增社融規(guī)模反而較2019年下降，進一步反映了資金的“擇優(yōu)”選擇性。從社融結構看，各區(qū)域分化程度也較為明顯，東部地區(qū)對貸款的依賴度相較其他地區(qū)較低，直接融資比重較高；經濟規(guī)模較小的省份，如青海、東三省，政府債券融資占比較高。
GDP與新增社融的比值可以衡量各省份的資本使用效率。從各省的數(shù)據(jù)看，大部分省份的資金并未有效拉動GDP的增長，如廣東、江蘇、浙江、山東等融資大省，資金使用效率較低，且與2019年相比進一步降低，與之相反的是，遼寧、內蒙古、青海等經濟規(guī)模較小的省份，資金使用效率較高，主要是由于這些地區(qū)的政府債券融資比重較大且經濟規(guī)模較小，因此對經濟的拉動效應較為明顯。
1、人口：東部及西部地區(qū)繼續(xù)呈現(xiàn)凈流入
2019年，我國人口凈流入[3]的省份有14個，與2018年比減少1個，人口凈流出省份較2018年增加4個。廣東、浙江、新疆和重慶自2015年以來持續(xù)是人口流入的大省，2019年浙江憑借人才引進政策首次超越廣東成為全國人口凈流入最大的省份，人口流入同比增長71.63%。東北三省從2013年開始人口凈流出，至今已經持續(xù)了7年，而部分中部省份，如江西、河南以及東部人口大省山東，情況同樣不樂觀，是人口流出大省。分區(qū)域看，東部和西部地區(qū)人口繼續(xù)呈現(xiàn)凈流入狀態(tài)，中部地區(qū)轉為人口凈流出，東北地區(qū)則繼續(xù)為人口凈流出。影響人口流動的主要有兩方面原因：一是就業(yè)機會，廣東、上海等由于其高度發(fā)達的行業(yè)形態(tài)提供的就業(yè)機會持續(xù)保持對人才的強吸引力；二是工資水平，從2019年人均GDP來看，北京、上海、浙江、廣東、江蘇以及重慶等省份人均GDP較高且增速較高，而東北三省人均GDP較低且2019年轉為下降。新疆除了以上兩個原因外，西部大開發(fā)等人才政策也是人口流入的重要因素之一。
從勞動力人口來說，報告測算的數(shù)據(jù)顯示，1985-2018年間，全國勞動力人口（包括學生）的平均年齡從32.2歲上升到了38.4歲。平均年齡最高的前五個省份是黑龍江、遼寧、吉林、重慶、湖南；平均年齡最低的五個省份是廣東、新疆、海南、貴州、西藏。勞動人口的年齡分布基本與人口流動相一致，北京、上海等老齡化已逐步抬頭的較發(fā)達城市，得益于勞動力涌入而在該指標中排名中等；東北三省多年以來的人口流出使得該地區(qū)的勞動人口平均年齡顯著高于其他地區(qū)。
2、科研：東部地區(qū)優(yōu)勢明顯
各省的科技水平也有較大差異。以專利授權數(shù)量作為各省科技水平的衡量，廣東、江蘇以及浙江具有明顯的優(yōu)勢，整體來看，擁有專利數(shù)量在10萬件以上的省份共有6個，且均集中在東部地區(qū)。整體看，專利授權數(shù)量與各省的經濟實力呈正相關的關系，經濟規(guī)模較大的省份擁有更多的專利數(shù)量。
以科研經費支出占各省的GDP規(guī)模比例來衡量各省對科研的重視程度，各省的科研經費占GDP比例與專利總數(shù)呈現(xiàn)強正關系?？蒲薪涃M投入作為后期經濟效益的核心驅動力，目前仍然主要集中于東部地區(qū)。經濟規(guī)模較大的省份擁有更多的科研能力，科研支出費用占比更大，而科研成果反過來也帶動了當?shù)亟洕陌l(fā)展，二者形成相互促進的關系，形成了強者越強的趨勢。
分區(qū)域看，2019年大部分省份的GDP能耗同比均有所下降，而內蒙古和寧夏連續(xù)兩年均為正增長，且內蒙古的增速高達4.49%，遼寧則由2018年的能耗下降轉為2019年的增長。習近平總書記在十九屆五中全會、中央經濟工作會議、中央全面深化改革委員會會議等重要會議多次強調了抓緊制定碳排放達峰與碳中和行動方案，2020年《政府工作報告》規(guī)劃了“十四五”期間我國的能源消耗和碳排放工作。上述政策將會對以鋼鐵和石油化工等傳統(tǒng)工業(yè)為主的省份，如東三省、河北以及天津等，帶來較大的產業(yè)轉型壓力，同時對經濟增長帶來一定的壓力。
六、展望
經濟規(guī)模較大的省份，如廣東、江蘇、浙江等東部地區(qū)省份，工業(yè)企業(yè)利潤增速、消費規(guī)模、社融規(guī)模等都排名相對靠前，產業(yè)結構以出口型產品為主，且產業(yè)結構較為均衡，盈利能力排名靠前的汽車制造、計算機通信和其他電子設備制造業(yè)等行業(yè)占比較大，企業(yè)效益較好，傳導至居民端表現(xiàn)為居民收入較高，從而提升消費；貴州、江西等GDP增速較高的中西部地區(qū)省份，居民收入增速、消費增速等方面排名相對靠前，這些中西部省份近年來承接了部分東部地區(qū)的產業(yè)轉移，同時分別發(fā)展了自己的優(yōu)勢新興產業(yè)電子元件和半導體，企業(yè)盈利能力開始提升；經濟規(guī)模較小的省份如東三省及天津，各個維度的排名均相對靠后，主要是這些省份第三產業(yè)發(fā)展相對較為弱后不能有效的帶動地區(qū)的經濟發(fā)展，而第二產業(yè)又以黑色金屬等傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)為主，導致工業(yè)企業(yè)利潤下降，表現(xiàn)為居民端收入與較發(fā)達省份間的差異越來越大，而居民端的壓力又會進一步傳導至經濟端，導致消費低迷、人口流出等，進一步拖累地區(qū)的經濟增長。
展望未來發(fā)展，隨著疫情對經濟的影響逐步消退，各省經濟將會進一步修復，從拉動經濟修復的三駕馬車看，2021年消費對經濟的拉動作用會顯著上升。但短期內，各省份間發(fā)展的不平衡現(xiàn)象預計不會得到明顯的改善。分區(qū)域看，東部地區(qū)在消費和外貿的雙重帶動下，經濟預計維持全國領跑的狀態(tài)，并且受到更多的金融資源支持，可持續(xù)發(fā)展優(yōu)勢較為明顯；湖北地區(qū)經濟增速轉正從而帶動中部地區(qū)的增速整體上升；西部地區(qū)隨著旅游業(yè)的逐步修復，西藏、寧夏等依賴于旅游業(yè)的省份第三產業(yè)將會得到快速發(fā)展，進而帶動經濟的增長；東北地區(qū)則面臨較大的產業(yè)轉型壓力。
[1]全國各地區(qū)包括東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏；東北地區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺乏或口徑不一，報告未將香港、澳門、臺灣納入分析。
[2]由于數(shù)據(jù)披露滯后問題，本部分內容主要根據(jù)2019年或2018年數(shù)據(jù)進行分析。由于涉及人口、專利授權以及能耗等情況，短期不會出現(xiàn)明顯變化，因此可以用2019年或2018年數(shù)據(jù)對各省份進行短期趨勢性分析。
[3]人口凈流入根據(jù)常住人口增量與常住人口自然增長的差值估算。
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原標題： 【區(qū)域信用風險系列研究之二】區(qū)域發(fā)展分化明顯，東部地區(qū)可持續(xù)發(fā)展優(yōu)勢顯著
