图表1：消费品补贴政策及规模梳理

注：（1）核心政策举措是对相关(guan)政策的概括提炼，具(ju)体(ti)政策细节请参考相关(guan)政策原文。（2）财政金额包括补贴和(he)减税的金额，为我们根据公开信息推算数值。（3）新能源汽车的车购税减免政策从2014年迄(qi)今持续执行，和(he)促(cu)消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国(guo)政府网，中金公司研究部

图表2：逐年的消费品补贴政策及规模（推算值）

注：（1）财政金额包括补贴和(he)减税的金额，为我们根据公开信息推算数值。（2）新能源汽车的车购税减免政策从2014年迄(qi)今持续执行，和(he)促(cu)消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

图表3：消费品补贴政策财政金额（推算值）

注：（1）财政金额包括补贴和(he)减税的金额，为我们根据公开信息推算数值。（2）新能源汽车的车购税减免政策从2014年迄(qi)今持续执行，和(he)促(cu)消费、稳增(zeng)长政策不同，表中未做统计资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

财政补贴效果体(ti)现为财政乘数，即每增(zeng)加一个单位的财政补贴支出，可以额外拉动多少个单位的消费品销售额。从历史(shi)经验看(kan)，消费品补贴政策当期的提振(zhen)效果较好(hao)，但拉长时间看(kan)则会有透(tou)支效应。为了定量计算当期乘数和(he)长期累积乘数，我们仿照(zhao)双重差分法（difference-in-differences, DID）的思路，设计了财政乘数的计算框架。我们将零售额分为政策影(ying)响的品类（比如汽车类、家电类等(deng)）和(he)非政策影(ying)响类，政策影(ying)响的品类增(zeng)速比没有政策影(ying)响的品类增(zeng)速“多增(zeng)”的部分，便计算为补贴政策的影(ying)响。

例如，汽车类零售额增(zeng)速从2008年的25.3%上升7个百分点(dian)至32.3%，而同期非政策影(ying)响类零售额受国(guo)际(ji)金融危机冲击，增(zeng)速从2008年的25.4%下降11个百分点(dian)至14.4%。汽车类与非政策影(ying)响类的相对增(zeng)速抬升了18个百分点(dian)，这部分体(ti)现的就是政策带来的提振(zhen)。后续随着政策退出，透(tou)支效应开始(shi)显现，2011年汽车类零售额增(zeng)速14.6%，比非政策影(ying)响类零售额增(zeng)速低13.6个百分点(dian)，这比2011-2019年二者复合增(zeng)速之差多降了8个百分点(dian)，多降的这部分体(ti)现的就是政策透(tou)支的影(ying)响[1]。

累积乘数是指从政策开始(shi)执行起算，累计拉动的零售额与累计的财政支出之比，体(ti)现出政策执行迄(qi)今累计的拉动效果。例如第一年财政补贴300亿元，带动额外消费600亿元，则当期乘数为2。第二年政策退出，当期财政补贴为0，透(tou)支效应导致当期额外消费是-400亿元。这时候截至第二年的累计财政补贴是300+0=300亿元，带动的累计消费是600-400=200亿元，因此截至第二年该政策的累积乘数是200/300=0.67。

基于以上测算框架，我们逐年计算了消费品补贴政策的乘数。需要指出的是，这是一个非常简化(hua)的测算框架，并(bing)未考虑现价和(he)不变价、跨(kua)时间的现金流折现等(deng)更为精细的调整(zheng)。并(bing)且我们主要考察政策对相关(guan)品类零售额的直接影(ying)响，未考虑就业和(he)收入改(gai)善、挤占(zhan)其(qi)他(ta)消费支出等(deng)间接影(ying)响，和(he)宏(hong)观经济学意(yi)义上的财政乘数会有所不同。

根据计算结果，我们发现以下几点(dian)特征：

► 财政补贴当期乘数较高，对相关(guan)消费拉动强。我们的估算显示，2009年汽车补贴政策财政规模约281亿元，拉动的零售额为1952亿元，财政乘数达到7.0。同期家电补贴政策乘数亦达到了3.5。这从消费品销量也能看(kan)出来，2009年在(zai)政策提振(zhen)下，乘用车、空调、冰箱等(deng)销量当月同比增(zeng)速都曾达到100%左右。此后2016年车购税减半、2024年以旧换新，当期乘数分别为4.5和(he)2.8，也都明显大于1。

► 后续由于透(tou)支效应的存在(zai)，累积乘数会逐渐降到1以下。在(zai)政策执行期间，累计财政乘数一般(ban)会逐步回(hui)落。随着政策退出和(he)透(tou)支效应显现，累计财政支出不再变化(hua)，而累计拉动的零售额会进(jin)一步下降，使(shi)得(de)累积乘数加快回(hui)落。经验上看(kan)，通常在(zai)政策开始(shi)执行后的第4年累积乘数降到1以下。并(bing)且无(wu)论政策是否还在(zai)执行，这种累积乘数回(hui)落都会体(ti)现。例如2012年时家电下乡(xiang)政策还在(zai)执行，但我们估算的累积乘数已经降至0.8了。

► 政策持续时间的长短对长期乘数似乎也有影(ying)响，政策时间更长，长期乘数可能更接近平均(jun)消费倾向。我们观察到，政策执行久的话，透(tou)支效应会在(zai)政策执行期间就逐步体(ti)现，政策退出后不会有残留的透(tou)支影(ying)响，最终的累积乘数反(fan)而高一些。而政策执行短的话，透(tou)支效应会在(zai)政策退出后迅速显现，累积乘数可能明显下降。对于这一现象，我们认为一个可能的解释是：补贴政策执行时间长的话，意(yi)味着补贴的财政规模更大、消费预期更稳定，这个政策举措就从一个短期的脉冲刺激(ji)转变为常规的财政补贴，效果上更接近于增(zeng)加了居民等(deng)量的可支配收入，对该品类消费的拉动乘数逐渐趋近于平均(jun)消费倾向，而不会因为透(tou)支效应快速回(hui)落到更低水(shui)平。

图表4：2009年家电政策累计财政乘数

资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

图表5：2009年汽车政策累计财政乘数

资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

► 过(guo)去几轮消费补贴乘数趋于下降，产品保有率上升可能影(ying)响政策效果。早年的政策乘数比近年的都大，汽车、家电都呈现这一特征。我们认为，早年汽车家电保有率低、潜在(zai)需求大，政策刺激(ji)效果更好(hao)。而随着居民耐用品保有量的逐步饱和(he)，政策更多刺激(ji)的是置换需求，弹性相对小一些。不过(guo)供给侧(ce)的创新可能带来新的增(zeng)量，比如今年汽车政策乘数比2022年高，除(chu)了当时可能受疫情影(ying)响以外，供给侧(ce)创新带来了电动车渗透(tou)率的快速爬(pa)升，也是政策效果更好(hao)的一个重要原因。

图表6：汽车保有量和(he)财政乘数

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表7：家电保有量&乘数

注：由于城镇居民保有量数据在(zai)2013年出现跳跃，为保持同口径可比，图中的保有量是农村(cun)居民的保有量资料来源：Wind，中金公司研究部

► 汽车补贴的当期财政乘数比家电家居更大，但长期乘数比家电家居更低，可能商品单价影(ying)响了消费者行为。汽车单价和(he)单件补贴额远高于家电家居，因此对居民而言，买汽车比买家电更“赚”，这能够调动更多的居民在(zai)当期购买汽车，提升当期乘数。但单价贵是“双刃剑”，汽车耐用品属(shu)性更强、居民购买会更加审慎，并(bing)不会因为有补贴政策就轻易(yi)多买汽车，当期刺激(ji)的汽车消费基本上是从未来几年腾挪过(guo)来的，因此长期来看(kan)汽车政策透(tou)支效应更强。而家电则单价相对便宜(yi)，居民更可能因为补贴政策而额外多购买家电，使(shi)得(de)家电长期乘数比汽车高。

图表8：汽车和(he)家电补贴政策乘数对比

资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

图表9：汽车和(he)家电补贴政策长期乘数对比

资料来源：中国(guo)政府网，Wind，中金公司研究部

本轮以旧换新政策，我们在(zai)2024年11月发布的研究报告《以旧换新的影(ying)响有多大？》中做过(guo)分析(xi)。在(zai)12月，又(you)有一些新的变化(hua)，不同品类以旧换新进(jin)度出现分化(hua)。其(qi)中，汽车以旧换新进(jin)度加快，可能消费者在(zai)年底政策退出前(qian)有“抢购”动机；家电以旧换新进(jin)度放缓，可能因为“双十一”消费旺季(ji)已过(guo)。我们根据最新的进(jin)度数据推算，2024年以旧换新政策财政补贴规模大约1500亿元，其(qi)中四季(ji)度超过(guo)1100亿元。

图表10：消费品以旧换新销售情况（按进(jin)度推算值）

资料来源：商务部，中金公司研究部

图表11：消费品以旧换新补贴金额（按进(jin)度推算值）

资料来源：商务部，中金公司研究部

伴随以旧换新政策的加快落地，以旧换新类商品零售额增(zeng)速从6-8月的-5.4%上升至9-11月的6.6%，增(zeng)速改(gai)善12.0个百分点(dian)。而同期非以旧换新类商品零售额增(zeng)速下降了0.4个百分点(dian)，对应的零售额多增(zeng)2140亿元。9-11月财政补贴金额比6-8月大约增(zeng)加了758亿元，按此推算，我们估计本轮以旧换新政策的财政乘数可能为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：财政补贴乘数估算

资料来源：Wind，中金公司研究部

中央(yang)经济工(gong)作会议定调2025年将加力扩围实施“两新”政策。1月3日(ri)，发改(gai)委(wei)在(zai)国(guo)新办新闻(wen)发布会上，更为具(ju)体(ti)地介绍了如何(he)加力扩围。包括大幅(fu)增(zeng)加超长期特别国(guo)债资金规模、实施手机等(deng)数码产品购新补贴、加大家装消费品换新的支持力度等(deng)。对于“两新”政策加力扩围的影(ying)响及展望，我们在(zai)1月3日(ri)报告《“扩围”方向已明，期待“加力”规模——以旧换新政策点(dian)评》中做了讨论。我们预计，2025年有可能会超过(guo)2010年，有望成为消费品补贴强度最大的一年，这将对社(she)零总额形成较为明显的提振(zhen)。

风险

宏(hong)观政策存在(zai)不确定性；数据估算可能存在(zai)误差。

[1]由于限额以上零售额存在(zai)口径调整(zheng)，为了保证增(zeng)速同口径可比，我们会用指定基期的零售额和(he)其(qi)他(ta)年份的增(zeng)速来推算其(qi)他(ta)年份同口径下的规模。不同时期推算用的基期不同，2009-2012年零售额以2012年数值为基期推算，2015-2017年零售额以2016年数值为基期推算，2022年零售额以2023年数值为基期推算。

本文摘自(zi)中金公司2025年1月6日(ri)已经发布的《以旧换新的效果可能如何(he)演变？》

段玉柱 分析(xi)员 SAC 执证编(bian)号：S0080521080004

张文朗(lang) 分析(xi)员 SAC 执证编(bian)号：S0080520080009 SFC CE Ref：BFE988