民营企业与幸存者偏差

一次统计数据背离背后的逻辑和讨论

​假期里《流浪》一文流传甚广，可惜刷屏时我在跟朋友喝酒，知道这篇文章的时候，网上已被删干净。昨晚有朋友询问，我特意找出这篇文章，看了几遍，发现一个很有意思的话题，结合之前读过的几篇报告，随便写了点儿东西。

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文章最核心的两张图表是**“规模以上国企和民企营收/利润增速对比”​**，分别如下：

​每张图的红框里，都有两栏数据，分别是政府公布的同比增速，和自己计算的同比数据。两张图表，反映的都是一回事：规模以上工业企业收入/利润增速的”背离“。

在这里简单解释一下什么叫背离：每年国家统计局会统计”规模以上工业企业“的经营数据。这里的”规模以上“，是指营收和利润的某种门槛，比如当前的标准是"主营业务收入在 2000 万元以上的工业企业。”

OK，标准有了，我们现在做一个假设：在 2016 年，全国只有两家企业满足”规模以上“的标准，A 收入 8000 万/年，B 收入 2000 万/年，国家统计局对 A 和 B 进行了统计，给出了两个数据：

2016 年. 主营业务收入：累计值 8000+2000=10000 万

2016 年. 主营业务收入：累计同比 10000 万 ÷2015 年 A 和 B 公司的收入之和-1

到了 2017 年，假设由于某种原因，A 收入变成了 9000 万/年，B 收入变成了 500 万/年，那么按照标准，B 不够门槛了，统计局只会统计 A，给出了两个数据：

2017 年 主营业务收入：累计值 9000 万

2017 年 主营业务收入：累计同比 9000 万 ÷8000 万-1 =12.5%

在上述计算中，统计局认为 B 公司不再满足“规模以上”的标准，因此在算累计同比时，将 2016 年的数据也做了调整，调整到只剩下 A 公司。这种调整，从逻辑严密性上来讲，并没有什么问题。

但问题在于，如果简单地用 2017 年的累计值 9000 万，除以没有调整过的 2016 年累计值 10000 万，就会得出同比增速=9000/10000-1 = 负 10% 的结论，跟调整过的同比数据 12.5%，形成了一个明显的“背离”。

事实上，这种背离现象，并不经常发生。因为在实际情况中，每年统计局要统计几万家企业，不可能突然有大量的 B 企业一夜之间就低于了“规模以上工业”的标准。但从 2017 年四季度开始，这种情况真真实实地发生了。

这个背离，就是《流浪》一文两张图要讲的东西，不过，这里面的原因和逻辑，文章并没有展开讲清楚，挺可惜的。

如此明显的“背离”，自然逃不过宏观研究者的视线。2018 年以来，几乎所有的卖方宏观研究团队都发布对“背离”现象的研究报告，比如华泰证券李超（20180627）和海通证券姜超（20180703）。其中姜超老师的研报比较全面，标题为《马太效应和幸存者偏差：工业利润增速“背离”的背后》，这里简单介绍一下研究逻辑和结论：

_1. 统计局主动”人为调高数据“的可能性较小，用大白话说就是造假的可能性很小。_这里姜超老师回顾了历史上的 4 次统计”背离“，其中 98 年、00 年、11 年的背离均为”规模以上“的标准提高导致。

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98 年的调整导致企业数量从 97 年的 53.4 万家大幅缩减至 98 年的 16.5 万家（引发了 98 年和 00 年的背离），11 年的调整导致企业数量从 10 年的 45.3 万家缩减至 11 年的 32.6 万家（引发了 11 年的背离）。

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_2. 2017 年这次”背离“，主要原因是”马太效应“和”幸存偏差“。_2017 年的这次背离主要原因也是：纳入统计的规模以上企业数量减少多导致。只不过，跟 98 年和 11 年不同的是，这次是由于去产能导致的亏损企业出清，大企业强者恒强，小企业每况愈下，就像我们假设的那样：A 企业从 8000 万增长到 9000 万，B 企业从 2000 万下降到 500 万。

_3. 马太效应并非唯一原因，统计数据主动去水分，也占了一定原因。_这里姜超提了两个问题：1. 去产能开始于 2016 年，但”背离“开始于 2017 年四季度；2. 无论是财政部发布的国企利润总额增速，还是 A 股非金融上市公司增速，都在 20% 以上。

2017 年四季度发生了什么，就是”从去年 4 季度开始，统计局加强了数据质量管理，剔除跨地区、跨行业重复统计数据。“ 这不仅导致了工业领域出现了”背离“，商品零售行业同样出现了背离，说明这其实是一个普遍现象。

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综上所述，姜超老师的结论是：统计数据出现的”背离“，并非统计局”人为调整“，而是去产能导致的中小企业退场，出现马太效应和幸存者偏差而造成。另外，统计局的主动去水分，是导致”背离“从 2017 年四季度开始集中爆发的重要原因。

所谓幸存者偏差，就如同我们的假设中那样：A 企业从 8000 万增长到 9000 万，B 企业从 2000 万下降到 500 万，A 是幸存者，在 2017 年统计的时候，只统计了 A，而 B 的数据却隐藏在水面之下，这会给经济决策带来偏差，这就是幸存者偏差（Survivorship Bias）。

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​这里面还有一个著名的二战美国空军的故事，有兴趣的同学可以去搜一搜，这里就不贴了。

读到这里，可能就会有人隐约意识到：**这类”消失“的 B 企业，是不是大多是民营企业？**对此，招商银行的丁安华老师进行了深一步的研究，并在 2018 年 9 月 6 号发布了报告《落花无言：私营经济的衰退》，在报告中，他分别统计了国有企业和民营企业的“幸存者偏差”，得出以下结论：

1. 进行供给侧改革的行业，企业数量有较大幅度的缩减。

​上述结论与我们的直觉相符，丁老师进行了量化统计，其将 11 个进行了供给侧改革的行业的企业数量全部统计出来，这种数据的严谨性值得赞叹。

**2. 国有企业的幸存者偏差比较小，私营企业的幸存者偏差比较大。**说明国有企业退出“规模以上”标准的企业很少，而私营企业退出“规模以上”标准的企业非常多。

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​3. 前两个结论相结合，得出：在“规模以上统计”样本中消失的企业，主要是受供给侧改革冲击的私营企业，也就是说_2017 年四季度以来出现的背离，主要原因是供给侧改革行业中的民营企业退场。_

在报告的后面，丁老师同样列出了 ① 私营企业负债率提升 ② 私营企业利息开支上涨的数据。并进一步指出：2017 年 6 月，国有企业工业增加值当月同比增速开始超过私营企业。对于这次“超越”，丁老师起了一个名字，叫做“死亡交叉”。

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名字有点儿那啥。丁老师的报告的论据完整，最后的结论也呼应了题目：落花无言，私营经济的衰退。这篇报告的公众号版本，目前基本上都已经 404。​

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从年初出现“背离”现象以来，到 7 月份姜超老师的报告，到 9 月份丁安华老师的报告，基本上结论已经完整而清晰：“规模以上工业”数据产生的背离，并不是“人为调（zao）整（jia）”的结果，反而真实地反映了中国经济版图的事实—在供给侧改革的领域，马太效应和强者恒强现象非常严重，中小民营企业正在退场。

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​需要感谢姜超老师和丁安华老师等人扎实的研究，将这块谜题的拼图拼全。另外，统计数据背离，在微博上也有过讨论，大家可以关注魏姐 @pkuwd 的文章，《经济中的统计总量和同比》，讲的也很清楚。

但问题有两个：①11 个进行了供给侧改革的领域里民企的遭遇，是主动的“国进民退”，还是集中度提升的行业规律使然？② 这 11 个行业的民营企业，是不是能够代表全部的民营经济？

对于第一个问题，这里引用琦总 @ 股事琦谈 转发的某研究员的观点，相对比较认同，这里就不赘述了：

_​对于第二个问题，_答案也很简单：11 个行业的民营企业，是民营企业的一部分，但不是全部。

事实上，2018 年的中国，正处在第四次民营企业创业潮的果实收获阶段。这四次分别是，1984 年（代表海尔联想万科等），1992 年（代表复星碧桂园），1999 年（代表网易阿里腾讯），2011 年（代表美团小米头条）。

2018 年，第四次创业潮的企业前仆后继上市，动辄几百亿美金市值，它们无一例外都是民营企业。
你不能把美团小米们的辉煌，当成 2018 年民营企业的缩影；同样，你也不能用 11 个受供给侧改革冲击的行业里的民营企业，代表全国几十万家民企。这都不合适。

统计数据的背离，是一种“幸存者偏差”；用供给侧改革冲击的中小企业代表全体民营企业，是不是也是一种“偏差”呢？

想起了这样一个笑话：

三个人坐电梯从一楼到十楼。一个原地跑步，一个做俯卧撑，一个用头撞墙，他们都到了十楼。有人问他们是如何到十楼的？一个说是跑上来的。一个说是俯卧撑上来的。一个说是用头撞墙上来的。这个电梯，就是高速增长的中国经济，而那三个人，则是吹嘘各种成功学的企业家。

成功的时候，大家都会认为是自己的牛逼；不顺的时候，大多数人都会归咎于环境。这是人性的弱点。

拿民营企业杠杆率上升这件事来说：国有企业的杠杆率从 2013 年一季度的 85.5%，降低到 2018 年二季度的 84.2%，降低了一个多百分点；民营企业的杠杆率从 48%，增加到 51%，增加了 3 个百分点。很多文章简单得出结论：“只是为了活下去，中国民企选择流血加杠杆。”

但这个结论其实是有问题的。国企杠杆率降低，可能主要原因是煤钢行业的供给侧改革，但民企加杠杆的原因，就相对比较复杂，比如过去五年杠杆率飙升的地产三剑客恒大、融创和碧桂园，都是民营企业，他们加杠杆的动机显然并不是“活下去”。

反过来想，如果倒过来：过去五年国企的杠杆在增加，民企的杠杆在下降，恐怕值得喷的点更多：比如国企是坏孩子，违背去杠杆精神疯狂借钱，民企是好孩子，相应去杠杆号召反而被国企挤压。

没有人能否认，民营企业家，现在的情绪处于悲观的低谷，造成这方面的原因很多，比如融资、社保、环保、那啥等因素，不过作为投资者，应该理智的认清楚，哪些问题暂时无解（如融资难），哪些问题有可能解决（如社保），哪些问题需要正反两方来看（如环保），哪些问题是操心也没用的。

我之前跟朋友说过，群众对国家的情绪，也是由周期的。过去的三十年，中国人对家国民族的认同感，出现过 5 次高峰和 4 次低谷，我们现在处于第 5 次低谷当中。身处周期里的人，往往不自知，狂热会传染，悲观也会传染。

如何识别出这种周期，并跳出窠臼，为之所用，才是顶级投资人应该做的事情。巴菲特每在群众情绪周期底部，都是坚决看多美国，中国怎么样，大家还是得有自己的判断。

最后，再次推荐大家广泛阅读卖方宏观研究团队的报告，真心是宝库。我最喜欢姜超老师，可惜没机会给他在新财富上投票了。

顺祝中秋快乐，文章懒得发公号了。

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