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本文来自格隆(long)汇专栏：中金研究，作者：段玉柱 张文朗
我们梳理了历史上4轮(lun)消费品补贴政策，估算每一轮(lun)政策的(de)财(cai)政规模(mo)，并设计了财(cai)政乘数的(de)计算框架(jia)，估算每一轮(lun)补贴政策的(de)当期乘数以及政策退出后2年内的(de)累积乘数。我们的(de)计算显示，财(cai)政补贴当期乘数较高(gao)，对相关消费拉动(dong)力强。后续由于透(tou)支效应，累积乘数会逐渐降(jiang)到1以下。过(guo)去几轮(lun)消费补贴乘数趋(qu)于下降(jiang)，产品保有率上升可能(neng)影响政策效果。通常而言，单价更昂贵的(de)商品，当期财(cai)政乘数更高(gao)、长期乘数更低（例如(ru)汽车和家电对比）。我们的(de)估算显示，2024年四季度以旧换(huan)新补贴可能(neng)超过(guo)1100亿元，财(cai)政乘数2.8左右。2025年以旧换(huan)新“加力扩围”，有可能(neng)超过(guo)2010年成为(wei)消费品补贴强度最(zui)大的(de)一年，或(huo)对社(she)零总额形成较为(wei)明显的(de)提振。
历史上我国共出台过(guo)4轮(lun)消费品补贴（含减免税(shui)）政策，2024年以旧换(huan)新补贴是近10年来政策强度最(zui)大的(de)一次。2009、2015、2022、2024年，在耐用品消费出现回(hui)落期间，我国均出台了促消费、稳增(zeng)长举(ju)措。其中，2009-2011年规模(mo)较大，每年消费品补贴规模(mo)（含车购税(shui)减免）相当于上年GDP的(de)0.12%-0.20%（2010年为(wei)0.20%）。2024年，消费品以旧换(huan)新政策我们估算补贴总规模(mo)在1500亿元左右，相当于上年GDP比重的(de)0.12%，是2012年以来规模(mo)最(zui)大的(de)一年。
图表1：消费品补贴政策及规模(mo)梳理
注：（1）核心政策举(ju)措是对相关政策的(de)概括提炼，具体政策细(xi)节请参考相关政策原文。（2）财(cai)政金额包(bao)括补贴和减税(shui)的(de)金额，为(wei)我们根据公开信息推(tui)算数值。（3）新能(neng)源汽车的(de)车购税(shui)减免政策从(cong)2014年迄今持续执行，和促消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国政府网，中金公司研究部
图表2：逐年的(de)消费品补贴政策及规模(mo)（推(tui)算值）
注：（1）财(cai)政金额包(bao)括补贴和减税(shui)的(de)金额，为(wei)我们根据公开信息推(tui)算数值。（2）新能(neng)源汽车的(de)车购税(shui)减免政策从(cong)2014年迄今持续执行，和促消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表3：消费品补贴政策财(cai)政金额（推(tui)算值）
注：（1）财(cai)政金额包(bao)括补贴和减税(shui)的(de)金额，为(wei)我们根据公开信息推(tui)算数值。（2）新能(neng)源汽车的(de)车购税(shui)减免政策从(cong)2014年迄今持续执行，和促消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
财(cai)政补贴效果体现为(wei)财(cai)政乘数，即每增(zeng)加一个单位的(de)财(cai)政补贴支出，可以额外拉动(dong)多少个单位的(de)消费品销售额。从(cong)历史经验看，消费品补贴政策当期的(de)提振效果较好，但拉长时间看则会有透(tou)支效应。为(wei)了定量计算当期乘数和长期累积乘数，我们仿照双重差(cha)分法（difference-in-differences, DID）的(de)思路，设计了财(cai)政乘数的(de)计算框架(jia)。我们将零售额分为(wei)政策影响的(de)品类（比如(ru)汽车类、家电类等）和非政策影响类，政策影响的(de)品类增(zeng)速比没有政策影响的(de)品类增(zeng)速“多增(zeng)”的(de)部分，便计算为(wei)补贴政策的(de)影响。
例如(ru)，汽车类零售额增(zeng)速从(cong)2008年的(de)25.3%上升7个百分点至32.3%，而同期非政策影响类零售额受国际金融危机冲击，增(zeng)速从(cong)2008年的(de)25.4%下降(jiang)11个百分点至14.4%。汽车类与(yu)非政策影响类的(de)相对增(zeng)速抬升了18个百分点，这部分体现的(de)就是政策带来的(de)提振。后续随着政策退出，透(tou)支效应开始显现，2011年汽车类零售额增(zeng)速14.6%，比非政策影响类零售额增(zeng)速低13.6个百分点，这比2011-2019年二者复合增(zeng)速之差(cha)多降(jiang)了8个百分点，多降(jiang)的(de)这部分体现的(de)就是政策透(tou)支的(de)影响[1]。
累积乘数是指从(cong)政策开始执行起算，累计拉动(dong)的(de)零售额与(yu)累计的(de)财(cai)政支出之比，体现出政策执行迄今累计的(de)拉动(dong)效果。例如(ru)第一年财(cai)政补贴300亿元，带动(dong)额外消费600亿元，则当期乘数为(wei)2。第二年政策退出，当期财(cai)政补贴为(wei)0，透(tou)支效应导(dao)致当期额外消费是-400亿元。这时候截至第二年的(de)累计财(cai)政补贴是300+0=300亿元，带动(dong)的(de)累计消费是600-400=200亿元，因此截至第二年该(gai)政策的(de)累积乘数是200/300=0.67。
基(ji)于以上测(ce)算框架(jia)，我们逐年计算了消费品补贴政策的(de)乘数。需要指出的(de)是，这是一个非常简化(hua)的(de)测(ce)算框架(jia)，并未考虑现价和不变价、跨(kua)时间的(de)现金流(liu)折(she)现等更为(wei)精细(xi)的(de)调整。并且我们主要考察政策对相关品类零售额的(de)直接影响，未考虑就业和收入改善、挤占(zhan)其他消费支出等间接影响，和宏观经济学意(yi)义上的(de)财(cai)政乘数会有所不同。
根据计算结(jie)果，我们发现以下几点特征(zheng)：
► 财(cai)政补贴当期乘数较高(gao)，对相关消费拉动(dong)强。我们的(de)估算显示，2009年汽车补贴政策财(cai)政规模(mo)约281亿元，拉动(dong)的(de)零售额为(wei)1952亿元，财(cai)政乘数达到7.0。同期家电补贴政策乘数亦达到了3.5。这从(cong)消费品销量也能(neng)看出来，2009年在政策提振下，乘用车、空调、冰箱等销量当月同比增(zeng)速都曾达到100%左右。此后2016年车购税(shui)减半(ban)、2024年以旧换(huan)新，当期乘数分别为(wei)4.5和2.8，也都明显大于1。
► 后续由于透(tou)支效应的(de)存(cun)在，累积乘数会逐渐降(jiang)到1以下。在政策执行期间，累计财(cai)政乘数一般会逐步回(hui)落。随着政策退出和透(tou)支效应显现，累计财(cai)政支出不再(zai)变化(hua)，而累计拉动(dong)的(de)零售额会进一步下降(jiang)，使得累积乘数加快回(hui)落。经验上看，通常在政策开始执行后的(de)第4年累积乘数降(jiang)到1以下。并且无论(lun)政策是否还在执行，这种累积乘数回(hui)落都会体现。例如(ru)2012年时家电下乡政策还在执行，但我们估算的(de)累积乘数已经降(jiang)至0.8了。
► 政策持续时间的(de)长短对长期乘数似乎(hu)也有影响，政策时间更长，长期乘数可能(neng)更接近平均消费倾向。我们观察到，政策执行久的(de)话，透(tou)支效应会在政策执行期间就逐步体现，政策退出后不会有残留(liu)的(de)透(tou)支影响，最(zui)终的(de)累积乘数反而高(gao)一些(xie)。而政策执行短的(de)话，透(tou)支效应会在政策退出后迅速显现，累积乘数可能(neng)明显下降(jiang)。对于这一现象，我们认为(wei)一个可能(neng)的(de)解释是：补贴政策执行时间长的(de)话，意(yi)味着补贴的(de)财(cai)政规模(mo)更大、消费预(yu)期更稳定，这个政策举(ju)措就从(cong)一个短期的(de)脉冲刺激转(zhuan)变为(wei)常规的(de)财(cai)政补贴，效果上更接近于增(zeng)加了居民等量的(de)可支配收入，对该(gai)品类消费的(de)拉动(dong)乘数逐渐趋(qu)近于平均消费倾向，而不会因为(wei)透(tou)支效应快速回(hui)落到更低水平。
图表4：2009年家电政策累计财(cai)政乘数
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表5：2009年汽车政策累计财(cai)政乘数
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
► 过(guo)去几轮(lun)消费补贴乘数趋(qu)于下降(jiang)，产品保有率上升可能(neng)影响政策效果。早年的(de)政策乘数比近年的(de)都大，汽车、家电都呈(cheng)现这一特征(zheng)。我们认为(wei)，早年汽车家电保有率低、潜在需求大，政策刺激效果更好。而随着居民耐用品保有量的(de)逐步饱和，政策更多刺激的(de)是置换(huan)需求，弹性(xing)相对小一些(xie)。不过(guo)供给侧的(de)创新可能(neng)带来新的(de)增(zeng)量，比如(ru)今年汽车政策乘数比2022年高(gao)，除(chu)了当时可能(neng)受疫(yi)情影响以外，供给侧创新带来了电动(dong)车渗透(tou)率的(de)快速爬升，也是政策效果更好的(de)一个重要原因。
图表6：汽车保有量和财(cai)政乘数
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表7：家电保有量&乘数
注：由于城(cheng)镇居民保有量数据在2013年出现跳跃，为(wei)保持同口径可比，图中的(de)保有量是农村(cun)居民的(de)保有量资料来源：Wind，中金公司研究部
► 汽车补贴的(de)当期财(cai)政乘数比家电家居更大，但长期乘数比家电家居更低，可能(neng)商品单价影响了消费者行为(wei)。汽车单价和单件补贴额远高(gao)于家电家居，因此对居民而言，买(mai)汽车比买(mai)家电更“赚(zuan)”，这能(neng)够调动(dong)更多的(de)居民在当期购买(mai)汽车，提升当期乘数。但单价贵是“双刃剑”，汽车耐用品属性(xing)更强、居民购买(mai)会更加审慎，并不会因为(wei)有补贴政策就轻(qing)易多买(mai)汽车，当期刺激的(de)汽车消费基(ji)本上是从(cong)未来几年腾挪过(guo)来的(de)，因此长期来看汽车政策透(tou)支效应更强。而家电则单价相对便宜，居民更可能(neng)因为(wei)补贴政策而额外多购买(mai)家电，使得家电长期乘数比汽车高(gao)。
图表8：汽车和家电补贴政策乘数对比
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
图表9：汽车和家电补贴政策长期乘数对比
资料来源：中国政府网，Wind，中金公司研究部
本轮(lun)以旧换(huan)新政策，我们在2024年11月发布的(de)研究报告《以旧换(huan)新的(de)影响有多大？》中做过(guo)分析。在12月，又有一些(xie)新的(de)变化(hua)，不同品类以旧换(huan)新进度出现分化(hua)。其中，汽车以旧换(huan)新进度加快，可能(neng)消费者在年底政策退出前有“抢购”动(dong)机；家电以旧换(huan)新进度放缓，可能(neng)因为(wei)“双十一”消费旺季已过(guo)。我们根据最(zui)新的(de)进度数据推(tui)算，2024年以旧换(huan)新政策财(cai)政补贴规模(mo)大约1500亿元，其中四季度超过(guo)1100亿元。
图表10：消费品以旧换(huan)新销售情况（按进度推(tui)算值）
资料来源：商务部，中金公司研究部
图表11：消费品以旧换(huan)新补贴金额（按进度推(tui)算值）
资料来源：商务部，中金公司研究部
伴随以旧换(huan)新政策的(de)加快落地，以旧换(huan)新类商品零售额增(zeng)速从(cong)6-8月的(de)-5.4%上升至9-11月的(de)6.6%，增(zeng)速改善12.0个百分点。而同期非以旧换(huan)新类商品零售额增(zeng)速下降(jiang)了0.4个百分点，对应的(de)零售额多增(zeng)2140亿元。9-11月财(cai)政补贴金额比6-8月大约增(zeng)加了758亿元，按此推(tui)算，我们估计本轮(lun)以旧换(huan)新政策的(de)财(cai)政乘数可能(neng)为(wei)2.8左右。
图表12：社(she)零总额当月同比增(zeng)速
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表13：财(cai)政补贴乘数估算
资料来源：Wind，中金公司研究部
中央经济工作会议(yi)定调2025年将加力扩围实施“两新”政策。1月3日，发改委在国新办新闻发布会上，更为(wei)具体地介绍了如(ru)何加力扩围。包(bao)括大幅增(zeng)加超长期特别国债资金规模(mo)、实施手机等数码产品购新补贴、加大家装消费品换(huan)新的(de)支持力度等。对于“两新”政策加力扩围的(de)影响及展望(wang)，我们在1月3日报告《“扩围”方向已明，期待“加力”规模(mo)——以旧换(huan)新政策点评》中做了讨(tao)论(lun)。我们预(yu)计，2025年有可能(neng)会超过(guo)2010年，有望(wang)成为(wei)消费品补贴强度最(zui)大的(de)一年，这将对社(she)零总额形成较为(wei)明显的(de)提振。
风险
宏观政策存(cun)在不确定性(xing)；数据估算可能(neng)存(cun)在误差(cha)。
[1]由于限额以上零售额存(cun)在口径调整，为(wei)了保证增(zeng)速同口径可比，我们会用指定基(ji)期的(de)零售额和其他年份(fen)的(de)增(zeng)速来推(tui)算其他年份(fen)同口径下的(de)规模(mo)。不同时期推(tui)算用的(de)基(ji)期不同，2009-2012年零售额以2012年数值为(wei)基(ji)期推(tui)算，2015-2017年零售额以2016年数值为(wei)基(ji)期推(tui)算，2022年零售额以2023年数值为(wei)基(ji)期推(tui)算。
本文摘自中金公司2025年1月6日已经发布的(de)《以旧换(huan)新的(de)效果可能(neng)如(ru)何演变？》
段玉柱 分析员 SAC 执证编号：S0080521080004
张文朗 分析员 SAC 执证编号：S0080520080009 SFC CE Ref：BFE988