固收專題報告：從社融數(shù)據(jù)看金融資源的區(qū)域分布

證券研究報告證券研究報告/從社融數(shù)據(jù)看金融資源的區(qū)域分布 東北固收專題報告 報告摘要：長期以來，市場對于社融信貸數(shù)據(jù)的分析更多著眼于總量層面，而缺乏對于區(qū)域分布特征的討論?；诖耍疚膹撵o態(tài)、動態(tài)兩個視角出發(fā)，依次對新增社融、新增人民幣貸款和新增政府債券融資的區(qū)域分布特征進(jìn)行了分析。根據(jù)本文的分析，我國社會融資的區(qū)域分布極為不均，主要表現(xiàn)為珠三角、長三角占據(jù)了大量的金融資源，而西部地區(qū)、東北部地區(qū)的金融資源卻十分貧瘠。例如，202120213.78萬億、3.453.4049.92%0%類似的，從2021年的新增人民幣貸款分布來看，前三名也是廣東省、36.3%0.5%。這種“”201323.68%202137.25%風(fēng)險提示：信貸刺激政策超預(yù)期，財政貼息力度超預(yù)期。

2021年新增社融的區(qū)域分布 相關(guān)報告 --20221209《東北固收專題報告：歷次中央經(jīng)濟工作會議對債市的影響大嗎？》--20221207《東北固收專題報告：貨幣政策工具箱的現(xiàn)狀和可能變化》--20221205《東北證券可轉(zhuǎn)債一周市場回顧：從投資者行為看當(dāng)前市場階段》--20221205《會通轉(zhuǎn)債定價建議：首日轉(zhuǎn)股溢價率21%-26%》--20221203證券分析師：陳康執(zhí)業(yè)證編號：S0550520110001研究助理：楊旭執(zhí)業(yè)證編號：S055012107005818115884078 請務(wù)必閱讀正文后的聲明及說明證券研究報告證券研究報告PAGE16/18PAGE16/18請務(wù)必閱讀正文后的聲明及說明目錄社融的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷 3靜態(tài)視角下，新增社融的區(qū)域分布特征 3動態(tài)視角下，新增社融的區(qū)域分布特征 4信貸的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷 8靜態(tài)視角下，新增信貸的區(qū)域分布特征 8動態(tài)視角下，新增信貸的區(qū)域分布特征 9新增政府債券融資的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷 13靜態(tài)視角下，新增政府債券融資的區(qū)域分布特征 13動態(tài)視角下，新增政府債券融資的區(qū)域分布特征 14風(fēng)險提示 16圖表目錄圖1：2021年各省市新社會融資規(guī)模及占的力圖（單位：億元，%） 4圖2：2013-2021年新增融強省的變遷 4圖3：2013-2021年各省新增社融占比（單：%） 5圖4：2013-2021年社融區(qū)域集中度越來越（位：%） 5圖5：新增社融區(qū)域布越來越集中（單：%） 6圖6：2013-2021年新增融弱省的變遷以及占（單位：%） 6圖7：新增社融弱省越來越弱（單位：%） 7圖8：2013年各省市新社融占比的區(qū)域結(jié)圖單位：%） 7圖9：2021年各省市新社融占比的區(qū)域結(jié)圖單位：%） 7圖10：2021年新增人幣貸款規(guī)模及占比熱圖（單位：億元，%） 9圖11：2013-2021年新增信貸強省的變遷以及比（單位：%） 10圖12：2013-2021年各省市新增信貸占比（位：%） 10圖13：新增信貸的區(qū)域中度越來越高（單：%） 圖14：2013-2021年新增信貸弱省的變遷以及比（單位：%） 圖15：新增信貸弱省越來越弱（單位：%） 12圖16：2013年各省市增信貸占比的區(qū)域構(gòu)（單位：%） 12圖17：2021年各省市增信貸占比的區(qū)域構(gòu)（單位：%） 12圖18：2021年新增政債券融資規(guī)模及占的力圖（單位：億元，%） 14圖19：2013-2021年新增政府債券融資強省的變遷以及占比（單位：%） 14圖20：2013-2021年各省市新增政府債券融占（單位：%） 15圖21：新增政府債券融集中度的變化相對大單位：%） 15圖22：2019年各省市增政府債券融資占的域結(jié)構(gòu)圖（單位：%） 16圖23：2021年各省市增政府債券融資占的域結(jié)構(gòu)圖（單位：%） 16從社融數(shù)據(jù)看金融資源的區(qū)域分布而在社融的細(xì)項中，人民幣貸款的區(qū)域間分化也十分明顯，相比之下，政府債券融資在區(qū)域間的分布相對均衡，某種程度上這是因為政府債券需要承擔(dān)“跨區(qū)域再平衡”的功能。社融的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷靜態(tài)視角下，新增社融的區(qū)域分布特征20213.783.453.403112.07%2.081.53前49.92%。-1024271392-0.36%0.09%、0.14%202120211%圖1：2021年各省市新增社會融資規(guī)模及占比的熱力圖（單位：億元，%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券動態(tài)視角下，新增社融的區(qū)域分布特征2013年-2021偶爾是第三名或第四名；2017與之相對的是北京市也很多時候是在第十幾名的位置。20212015圖2：2013-2021年新增社融“強省”的變遷數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖3：2013-2021年各省市新增社融占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券除此之外，如果觀察新增社融規(guī)?？壳笆》莸恼急燃卸?，不難發(fā)現(xiàn)“金融資源向頭部省份不斷集中”的特征。例如新增社融位于前三名的地區(qū)，其新增社融之和占據(jù)全國新增社融總量的比例，從2013年的23.68%提升至2021年的37.25%。這意味著，新增社融規(guī)模最靠前的“頭部省份”，在這八年時間內(nèi)，充分實現(xiàn)了對全國金融資源的“加大占據(jù)”。2019三，因此我們觀察2019-2021年的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)這三省的新增社融之和占全國新增社融總量的比例，從32.15%提升到37.25%，集中度明顯提高。2013年-202135.50%49.92%56.68%69.80%。圖4：2013-2021年社融的區(qū)域集中度越來越高（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖5：新增社融的區(qū)域分布越來越集中（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券032020“”“最弱十省”3.65%、12.48%，20210.42%4.72%。圖6：2013-2021年新增社融“弱省”的變遷以及占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖7：新增社融“弱省”越來越弱（單位：%） 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券由此可見，在2013年至今的時間里，金融資源在區(qū)域間的遷移非常明顯。尤其是在2018年和2020年，以新增社融排序的“弱省”向“強省”的資源轉(zhuǎn)移，經(jīng)歷了兩次明顯的加速。20132021圖（位：%）

圖（位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券信貸的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷信貸即人民幣貸款作為新增社融中最重要的分項，能夠在很大程度上體現(xiàn)實體有效需求的強弱。我們依舊從靜態(tài)和動態(tài)兩個視角來對信貸區(qū)域分布的特征進(jìn)行分析。靜態(tài)視角下，新增信貸的區(qū)域分布特征根據(jù)20212.602.342.1913.23%（37.25%）20211.30萬1.036.63%5.26%粵蘇浙魯滬的新增信貸總和，占到了全國新增信貸總量的48.19%，集中度較社融（49.92%）略低一些。1782425030.09%0.12%0.26%，0.5%。2021 圖10：2021年新增人民幣貸款規(guī)模及占比的熱力圖（單位：億元，%） 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券動態(tài)視角下，新增信貸的區(qū)域分布特征2013年-2021北京市20212019-2020“2013緊追上海，然后隨后至今一路下滑。圖11：2013-2021年新增信貸“強省”的變遷以及占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖12：2013-2021年各省市新增信貸占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券2013202125.21%36.30%、35.53%48.19%55.43%67.29%。圖13：新增信貸的區(qū)域集中度越來越高（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券1.8（1.5201047%（0.132020200134.35%、14.26%，20211.33%6.13%。圖14：2013-2021年新增信貸“弱省”的變遷以及占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖15：新增信貸“弱省”越來越弱（單位：%） 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券與整體社融相比，新增信貸在“頭部省份”的占比集中度會略低一些，而在“弱省”的218下圖再次對比了2013年和2021年的新增信貸格局，差異明顯。圖16：2013年各省市新增信貸占比的區(qū)域結(jié)構(gòu)圖（單位：%）

圖17：2021年各省市新增信貸占比的區(qū)域結(jié)構(gòu)圖（單位：%） 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券證券研究報告證券研究報告新增政府債券融資的區(qū)域分布現(xiàn)狀與變遷除了人民幣貸款之外，新增政府債券融資也是社融中非常重要的分項。尤其是在2022年實體需求疲軟的背景下，上半年政府債券的大幅同比多增，在很大程度上起到了支撐社融的作用。我們同樣從靜態(tài)和動態(tài)視角進(jìn)行分析，不過由于地區(qū)的政府債券數(shù)據(jù)從2019年之后才開始統(tǒng)計，因此我們的分析時間區(qū)間只有2019-2021這三年。靜態(tài)視角下，新增政府債券融資的區(qū)域分布特征20215045330327934.3%、2.8%2.4%如果觀察排名前五的省份的話，則還包括了四川省與河南省，占比分別為2.1%與2.0%，因此新增政府債券融資最高的五個省份，一共占據(jù)了全國總額的13.6%。此外，北京排在第七名，上海排在倒數(shù)第五名。，2021601243530.05%、、0.30%0.5%。圖18：2021年新增政府債券融資規(guī)模及占比的熱力圖（單位：億元，%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券動態(tài)視角下，新增政府債券融資的區(qū)域分布特征2019年-20215%圖19：2013-2021年新增政府債券融資“強省”的變遷以及占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券證券研究報告證券研究報告圖20：2013-2021年各省市新增政府債券融資占比（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券圖21：新增政府債券融資集中度的變化相對不大（單位：%）數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券最后，再次對比了2019年和2021年的政府債券融資格局。圖22：2019年各省市新增政府債券融資占比的區(qū)域結(jié)構(gòu)圖（單位：%）

圖23：2021年各省市新增政府債券融資占比的區(qū)域結(jié)構(gòu)圖（單位：%） 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券 數(shù)據(jù)來源：Wind，東北證券風(fēng)險提示信貸刺激政策超預(yù)期，財政貼息力度超預(yù)期。PAGE18/18PAGE18/18請務(wù)必閱讀正文后的聲明及說明研究團(tuán)隊簡介：價體系。薛進(jìn)：上海交通大學(xué)金融學(xué)碩士、經(jīng)濟學(xué)學(xué)士。曾就職于交通銀行總行，2020年加入東北證券。吳萌：中央財經(jīng)大學(xué)碩士、本科，曾就職于西南證券，2021年加入東北證券。楊旭：南開大學(xué)金融碩士，東南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)學(xué)士，2021年加入東北證券。胡嘉祥：中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)學(xué)士、碩士，曾就職于中國銀保監(jiān)會，2022年加入東北證券。張明遠(yuǎn)：同濟大學(xué)建筑與土木工程碩士，中南大學(xué)土木工程學(xué)士，曾就職于世茂地產(chǎn)，2022年加入東北證券。重要聲明本報告由東北證券股份有限公司（以下稱“本公司”）制作并僅向本公司客戶發(fā)布，本公司不會因任何機構(gòu)或個人接收到本報告而視其為本公司的當(dāng)然客戶。本公司具有中國證監(jiān)會核準(zhǔn)的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格。于發(fā)布本報告當(dāng)日的判斷，不保證所包含的內(nèi)容和意見不發(fā)生變化。任何人使用本報告及其內(nèi)容所引發(fā)的任何直接或間接損失概不負(fù)責(zé)。本公司或其關(guān)聯(lián)機構(gòu)可能會持有本報告中涉及到的公司所發(fā)行的證券頭寸并進(jìn)行交易，并在法律許可的情況下不進(jìn)行披露；可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行業(yè)務(wù)、財務(wù)顧問等相關(guān)服務(wù)。本報告版權(quán)歸本公司所有。未經(jīng)本公司書面許可，任何機構(gòu)和個人不得以任何形式翻版、復(fù)制、發(fā)表或引用。如征得本公司同意進(jìn)行引用、刊發(fā)的，須在本公司允許的范圍內(nèi)使用，并注明本報告的發(fā)布人和發(fā)布日期，提示使用本報告的風(fēng)險。若本公司客戶（以下稱“該客戶”）向第三方發(fā)送本報告，則由該客戶獨自為此發(fā)送行為負(fù)責(zé)。提醒通過此途徑獲得本報告的投資者注意，本公司不對通過此種途徑獲得本報告所引起的任何損失承擔(dān)任何責(zé)任。分析師聲明作者具有中國證券業(yè)協(xié)會授予的證券投資咨詢執(zhí)業(yè)資格，并在中國證券業(yè)協(xié)會注冊登記為證券分析師。本報告遵循合規(guī)、客觀、專業(yè)、審慎的制作原則，所采用數(shù)據(jù)、資料的來源合法合規(guī)，文字闡述反映了作者的真實觀點，報告結(jié)論未受任何第三方的授意或影響，特此聲明。買入未來買入未來6個月內(nèi)，股價漲幅超越市場基準(zhǔn)15%以上。投資評級中所涉及的市場基準(zhǔn)：A股市場以滬深300指數(shù)為市場基準(zhǔn)，新三板市場以三板成指（針對協(xié)議轉(zhuǎn)讓標(biāo)的）或三板做市指數(shù)（針對做市轉(zhuǎn)讓標(biāo)的）為市場基準(zhǔn)；香港市場以摩根士丹利中國指數(shù)為市場基準(zhǔn)；美國市場以納斯達(dá)克綜合指數(shù)或標(biāo)普500指數(shù)為市場基準(zhǔn)。股票投資評級說明增持65%15%之間。中性未來6個月內(nèi)，股價漲幅介于市場基準(zhǔn)-5%至5%之間。減持65%15%之間。賣出未來6個月內(nèi)，股價漲幅落后市場基準(zhǔn)15%以上。行業(yè)投資評級說明優(yōu)于大勢未來6個月內(nèi)，行業(yè)指數(shù)的收益超越市場基準(zhǔn)。同步大勢未來6個月內(nèi)，行業(yè)指數(shù)的收益與市場基準(zhǔn)持平。落后大勢未來6個月內(nèi)，行業(yè)指數(shù)的收益落后于市場基準(zhǔn)。地址地址郵編中國吉林省長春市生態(tài)大街6666號130119中國北京市西城區(qū)錦什坊街28號恒奧中心D座100033中國上海市浦東新區(qū)楊高南路799號200127中國深圳市福田區(qū)福中三路1006號諾德中心34D518038中國廣東省廣州市天河區(qū)冼村街道黃埔大道西122號之二星輝中心15樓510630機構(gòu)銷售聯(lián)系方式姓名辦公電話手機郵箱公募銷售華東地區(qū)機構(gòu)銷售王一（副總監(jiān)）021-6100180213761867866wangyi1@吳肖寅021-6100180317717370432wuxiaoyin@李瑞暄021-6100180218801903156lirx@周嘉茜021-6100182718516728369zhoujq@陳梓佳021-6100188719512360962chen_zj@屠誠021-6100198613120615210tucheng@康杭021-6100198618815275517kangh@丁園021-6100198619514638854dingyuan@吳一凡021-2036125819821564226wuyifan@王若舟021-6100207317720152425wangrz@華北地區(qū)機構(gòu)銷售李航（總監(jiān)）010-5803455318515018255lihang@殷璐璐010-5803455718501954588yinlulu@曾彥戈010-5803456318501944669zengyg@呂奕偉010-5803455315533699982lvyw@孫偉豪010-5803455318811582591sunwh@陳思010-5803455318388039903chen_si@徐鵬程010-5803455318210496816xupc@曲浩蘊010-5803455518810920858quhy@華南地區(qū)機構(gòu)銷售劉璇（總監(jiān)）0755-3397586513760273833liu_xuan@劉曼0755-3397586515989508876liuman@王泉0755-3397586518516772531wangquan@王谷雨0755-3397586513641400353wanggy@張瀚波0755-3397586515906062728zhang_hb@王熙然0755-3397586513266512936wangxr_7561@陽晶晶0755-3397586518565707197yang_jj@張楠淇0755-3397586513823218716zhangnq@鐘云柯0755-3397586513923804000zhongyk@楊婧010-6321089218817867663yangjing2@梁家瀠0755-339758651324206