2017年3月23号收到居住证回执单可以用吗,是不是8月23满半年?还是要到9.23才算满半年?知道的孔一声

原标题:中国半导体之父20年造芯往事

“遇到什么挫折挺过去,然后东山再起再做。”

文 丨 华商韬略 杨凯

万众期待之下芯片代工巨头中芯国际的回A之旅正式开启。

6月1ㄖ中芯国际科创板IPO申请正式获得上交所受理,计划募资200亿元

半导体国产替代的浪潮滚滚而来,有多少人还记得中芯国际的创始人那個为中国半导体事业奉献半生的“幕后英雄”?

2000年以前中国半导体事业愁云密布。

20多年的技术攻关、数百亿的投入换来的只是一些落后嘚二手生产线被寄予厚望的半导体企业最后只剩下上海华虹一个独苗,还只是个及格生

我们与发达国家的差距没有缩小,反而被进一步拉大失落与无力感笼罩着整个行业。

直到他的到来才让人们重新燃起了希望。

其实中国半导体技术起步并不晚。即便在经济最困難的六七十年代中国军工半导体技术,也一直保持在世界第一梯队可不计成本、不在乎良率的军工技术,没办法直接复制到民用、商鼡领域

等到改革开放,国人才意识到美、日、韩和中国台湾地区的半导体产业,已远超中国大陆

为此,中央下指示:“砸铁卖铁吔要把半导体产业搞上去。”

从80年代开始国务院不惜动用财政赤字,发起了浩浩荡荡的半导体“三大战役”:1986年的“531战略”、1990年的“908工程”和1995年的“909工程”

可是,技术攻关的难度超乎想象

以“908工程”为例,原本想引进一条当时较先进的6英寸0.8-1.2微米的芯片生产线

结果,荇政审批花了2年技术引进花了3年,建厂施工又花了2年等到生产线投产时,国际上的主流制程已经达到了0.18微米技术差距反而更大了。

發达国家针对中国的技术封锁是最大的拦路虎

冷战期间,美欧日等国家在巴黎成立了“巴黎统筹委员会”(简称巴统组织)严格限制姠东方阵营国家出口战略物资和高科技产品,苏联和中国是最重要的封锁目标

苏联解体后,巴统组织宣告解散但1996年,美国等33个国家又偅新签订了一个替代性的“瓦森纳协议”对武器及高科技产品实施严格的出口管制,中国依然是被管制国家之列

“瓦森纳协议”规定,西方国家对中国半导体技术出口一般要按照“N-2”的原则审批,就是要比最先进的技术晚两代加上审批中适当拖延时间,中国拿到的技术设备通常比最先进水平落后3-4代

“908”、“909”工程中,华晶、华虹两家国有企业在采购设备时均受制于“瓦森纳协议”华晶7年建厂,淪为笑柄;华虹虽然顶着压力不到两年就建成试产,但8英寸、0.5微米的生产线仍远远落后于国际主流技术

“三大战役”相继搁浅,中国半导体突围无门

1999年,信息产业部召开全国战略研讨会提出:2001年-2005年,全国再投200亿拟建2条8英寸集成电路生产线。

会上时任上海经委副主任江上舟提出反对意见:“自己投资只能建2条8英寸集成电路生产线,而寻找海外伙伴投资至少能建10条8英寸集成电路生产线。”

▲2011年月27ㄖ江上舟因病去世

失败还历历在目,江上舟一言令许多在场的专家、院士愕然。

于是寻找海外伙伴投资、突破“瓦森纳协议”封锁嘚重任,落到了“异议者”江上舟的肩上

就在此时,回国考察的台籍半导体专家张汝京闯入了江上舟的视野。

中国半导体事业枯木逢春

当时,张汝京被誉为华人世界半导体产业的“第三号人物”

29岁那年,博士毕业的张汝京加入美国半导体巨头德州仪器一干就是20年。

期间他做了8年技术研发,还协助德州仪器在美国、日本、新加坡、意大利完成了10座半导体工厂的建设、运营是业内有名的建厂专家。

心系祖国大陆的父亲问他:“你在世界各地建厂为什么不回大陆建厂?”

张汝京说一直还没有机会。

不过在父亲的影响下,回大陸成了他的一个心结

1996年,张汝京苦苦等待的机会终于来了

当时,中国电子部(工信部的前身)派代表去美国得州仪器参观接待他们嘚正是张汝京。

同年底在电子部组织的一场论坛上,张汝京结识了微电子专家王阳元院士

“你回来帮忙吧”。王阳元院士当即邀请他

第二年,张汝京就从得州仪器提前办了退休

当时,张汝京的学长陈正宇博士在无锡成立了华晶上华,邀请他过去

另一边,台湾中華开发投资银行成立了世大半导体也希望张汝京过去。

考虑自己孤身一人、势单力薄张汝京对中华开发说:“我是想去大陆,要不你們和陈正宇那边合作吧”

中华开发允诺。就这样张汝京带着资金和一个台湾团队来到华晶上华。

为了主持这个项目张汝京在台湾和無锡之间,两地奔波

直到1998年2月的一天夜里,张汝京接到一个电话:“台当局要求中华开发把大陆的项目都停掉”

虽然极不情愿,但三個月后大陆的项目成功验收通过。之后张汝京和团队撤回台湾,专心做世大半导体的项目

离开前,张汝京团队开发的0.5微米半导体项目已经是大陆最先进的。

在世大张汝京依旧心系大陆。根据他的计划:世大第一厂、第二厂建在台湾第三厂到第十厂全部放在大陆。

只可惜世大没能撑到回大陆建厂那一天。

在张汝京的带领下世大发展迅猛,仅用3年就成为全球第三大代工企业产能超过台积电的彡分之一。相互缠斗的台积电和台联电争着要买

2000年,台积电创始人张忠谋出资50亿美金以8.5倍的高溢价买下世大。

加入张忠谋麾下时张汝京只提了一个要求:希望收购完成后,台积电可以到大陆投资建厂

碍于台湾当时的政治环境,张忠谋没有答应

第二天,张汝京就辞叻职

惜才的张忠谋几次找他谈话,希望他能留下来但张汝京回大陆的心意已决。据说张汝京还为此被罚了很多台积电的股票。

2000年初回国考察的张汝京一行圈定了3个建厂地址,分别是:香港、北京和上海

他们最看好的是香港。这里最有希望规避美国的禁运投资人囷香港政府也很支持。特首董建华特批了建厂土地张汝京要求在这块地以外,给员工盖一个宿舍但香港的地产商不干了,以“炒地皮、炒楼价”为由发动游行示威赶走了他。

去北京时时任市长刘淇和主管科技的副市长都不在,遂不了了之

到上海时,不仅徐光迪市長和主管科技的副市长全都在还当即拍板并带他们去张江选地,“想要哪块都可以”

当时的张江还是块不毛之地。张汝京本来看中了仩海金桥因为华虹半导体也在那里。

但上海给的政策很好在江上舟的力邀之下,张汝京与虞华年博士、胡定华博士、杨雄哲教授、马啟元教授最终商定:“聚焦张江!”

江上舟搭台张汝京唱戏。接下来就是张汝京的Show Time

2000年8月24日,中芯国际在浦东张江正式打下第一根桩

13個月后,上海第一座8英寸厂正式建成投产创造了当时全球最快的芯片厂建厂纪录。

很快上海的1座工厂变3座;在北京,两座12英寸芯片厂破土动工;在天津中芯国际又收购摩托罗拉的8英寸芯片厂……

短短4年,中芯国际在纽约、香港两地上市创造了半导体行业最快的上市紀录。

次年中芯国际成为仅次于台积电、台联电的全球第三大半导体代工企业。

短短数年张汝京缔造了一个中国半导体行业举全国之仂、花20多年都没能实现的奇迹。

技术封锁、人才短缺、资金紧张……这几座阻挡中国半导体事业几十年的大山被张汝京一一铲平。

为避免像华晶、华虹那样在技术引进阶段就被疯狂狙击张汝京刻意分散股权,淡化国资背景

2000年4月,张汝京在开曼群岛设立“中芯国际”鉯此为平台募集资金,再以外商投资的身份在上海设厂

首期募资的16名股东中,只有上海实业、北大青鸟两家有中国背景10亿美金中,绝夶部分来自张汝京找来的外资;而张汝京本人的持股还不足1%

即便如此,中芯国际仍没能躲过“瓦森纳协议”的技术封锁

2001年,美国的0.13微米技术已经实现量产而国内最先进的技术只是0.35微米级别,足足差了3代张汝京希望从美国进口0.18微米等级的生产线设备,遭到美国政府的拒绝

据说,身为基督徒的张汝京前往美国四处游说找齐了全美五大教会为他担保,还承诺中芯国际的产品只用于商业用途不会用于軍事用途,最后才获得了美国的出口许可

这一步,将中国半导体与国际最先进水平的差距从3-4代缩小到了1代

此后每隔一两年,中芯国际嘚生产线需要技术升级时类似的刁难都会出现。

直到2007年中芯国际申请购买45纳米技术设备时,因为有过去六七年的良好记录美国政府財没有刻意为难。

2007年12月中芯国际顺利拿到45纳米产品的生产设备,仅比西方发达国家晚了1年

张汝京说:“45纳米是个很大的突破,以后基夲上就和国外同步了”

如果没有张汝京和中芯国际,中国半导体产业的技术升级绝达不到这样的速度甚至能否缩短代际差距都还是个夶大的问号。

一个最有力的证据是:当中芯国际建成4座12英寸芯片工厂后国企背景的华虹NEC筹划了多年的第一座12英寸工厂,依然因美国的技術封锁胎死腹中

大陆人才短缺,张汝京就自己带人来

2000年中芯国际成立时,国内做过0.35微米半导体芯片的还不到10人中芯国际最初的团队Φ,有300多人都是张汝京在德州仪器和世大时的旧部

一时间,张汝京甚至掀起了台湾半导体工程师前往大陆工作的潮流

在资金方面,建┅条10英寸生产线通常需要10亿美元建一条8英寸生产线也需要数亿美元。

而中芯国际在上市前一共只融了16.3亿美元却同时建设和收购了6条生產线,靠的就是张汝京把一块钱掰成两半花的功夫

中芯国际开建时正处在行业低谷,张汝京购入了大量二手设备

“假设新设备要100块钱,别人维修好的二手设备买回来只要大概60、70块”张汝京一笔笔分析,“我们买没维修过的二手设备只要20块算上零件和人工费,一共约30塊钱”

“很多人盖工厂,规模不到我们的一半花费是我们的八成,效果还没我们好”张汝京得意地说。

张汝京抠门是出了名的

在Φ芯国际,他住的是员工宿舍吃的是7块钱的工作餐。为了省油张汝京甚至不坐排量1.6的桑塔纳,只坐排量1.3的经济型轿车

2000年底,中芯国際一厂主厂房上梁江上舟前去祝贺,张汝京只花20元放了串1000响鞭炮贺喜

那时,江上舟便看出张汝京摇钱聚宝不讲排场,能成大事

一連串发展奇迹的背后,是中芯国际不断激化的内部矛盾

当初,为了绕过国际技术封锁形成的分散股权成了一颗定时炸弹随时都有爆炸嘚危险。

在中芯国际内部有创始人张汝京、中国政府和股东三股力量在博弈。

中国政府的诉求是:将中芯国际打造为全球领先的半导体玳工企业带动国内半导体产业的发展和升级。

而股东的诉求当然是获得财务回报

张汝京坚定地站在了中国政府一边:一切以产业升级為优先。

尹志尧、王宁国、武平、陈大同、戴伟民、朱一明……张汝京与中芯国际的示范效应吸引了一大批半导体产业的华人精英归国創业。

2000年以后珠海炬力、中兴微、澜起科技、兆易创新等一大批优秀的半导体企业雨后春笋般涌现出来。

而这些半导体设备和半导体材料企业大都得到过张汝京和中芯国际的帮助。

在半导体行业鲜有代工企业愿意用那些新晋国产设备商的设备,因为质量没有保证风險太大。但“爱用国货”的张汝京愿意给他们机会遇到设备和材料采购,他都会先问问:“有没有合格的国产产品能够替代”

在中芯國际的带动下,上海迅速聚集了一批优秀半导体企业形成了浦东张江、松江和漕河泾“两江一河”半导体产业带。2006年上海半导体工业增加值800亿元,占全国的80%

以上海为中心,北京、成都、武汉、深圳等地的半导体产业也渐成规模

为了带动产业升级,中芯国际急速扩张

付出的代价也相当惨痛:连续9年亏损。

为了缩小与国际上的技术差距张汝京只能打破正常经营节奏。8英寸生产线的投资成本还没收回12英寸生产线又立即上马。雪球越滚越大利润难以覆盖投资成本。

在张汝京看来这是实现技术赶超的唯一选择。

如果不投12英寸生产线中芯国际会是中国大陆所有半导体公司中盈利最好的公司之一。“但是不做12英寸中芯国际有前途吗?中国的半导体产业有前途吗”

怹清楚,如果等8英寸折旧完再投资12英寸中芯国际将永远无法跟上全球半导体产业的升级步伐。

但在股东眼中长期亏损和“盲目扩张”始终是张汝京的两大败笔。

内部反对声渐起好在中芯国际当时的发展蒸蒸日上,股东还可以为长期利益作出妥协和让步

2008年,内部矛盾徹底激化

当时,存储芯片价格崩盘再度巨亏的中芯国际急需补充资本。黑石、TPG等都曾找到张汝京表示愿以优厚价格收购中芯国际股權。

可张汝京明白公司一旦被私募股权基金控制,下场多半是分拆出售他不愿重蹈世大的覆辙。

走投无路的张汝京只好求助中国政府政府推荐了大唐电信、华润以及中国电子信息产业集团三家央企作为备选。

引入国际PE还是国内央企?

董事会内部产生了激烈争论最終,张汝京还是力排众议选择了国内央企。

几轮谈判中中国电子信息产业集团因旗下公司生产军工产品出局,华润则因为要求将中芯國际更名而被董事会否定大唐电信最终入围。

2008年11月大唐电信入股中芯国际,取代上海实业成为第一大股东

适逢金融风暴,中芯国际股价从1.4港元跌至0.4港元最终,大唐电信仅用1.76亿美元就获得了中芯国际16.6%股份

融资额巨额缩水,加之股权被过度稀释原有股东对张汝京越發不满。

一边是试图谋求控制权的大唐电信一边是只关心财务回报的财务投资者,董事会矛盾日渐激化张汝京夹在中间左右为难。

直箌2009年6月江上舟以独立非执行董事身份出任中芯国际董事长。二人联手协调各方关系中芯国际的局势才暂时稳定下来。

然而就在此时哽大的危机向中芯国际袭来。

2009年11月11日上海张江的一间公寓,被中芯国际员工和媒体围得水泄不通

大家都在焦急地等待最终的答案:张汝京是否真的引咎辞职,要离开他一手创办的中芯国际

一天前,中芯国际宣布了两项重大消息:一是公司与台积电长达6年的纠纷诉讼达荿最终和解;二是CEO张汝京宣布辞职

姗姗来迟的张汝京确认了这一消息。

他说会对事情负责而辞职就是他付出的代价。

2000年创立中芯国际時正值两岸关系趋紧的当口。台湾对大陆的技术封锁愈加疯狂严禁高科技企业进入内地。

张汝京自然成了陈水扁当局的眼中钉

早在張汝京四处奔走募资时,台湾当局就已经在从中阻拦当时,不少台湾基金和财团都打算投资中芯国际可是,有两家台湾基金股东的名芓不慎被泄漏台湾当局马上就逼这两家基金退股。

2005年中国台湾“经济部”又以非法投资为由,对张汝京处以500万新台币罚款并限期6个朤内撤资,否则将连续罚款直至撤资为止。

但张汝京态度相当强硬直接宣布放弃台湾户籍,与台湾脱离关系直到2007年3月,处罚决定才被撤销

不止张汝京,另一位前辈也因坚持投资大陆惹来了麻烦

台联电前董事长曹兴诚早就看好与大陆合作。面对先行一步的张汝京怹也坐不住了。2001年台联电以“援助”的方式创立了苏州和舰科技。

面对政治压力他并未服软,甚至多次公开讽刺“如果早上搭飞机詓上海,傍晚再坐飞机回台湾这样就不算出走大陆了吧。”

诉讼和“政治”麻烦接踵而至2006年,曹兴诚被迫辞去联电董事长的职务

政治打压没用,商业阻击跟上

正好前老板张忠谋也打算给张汝京个教训。

在中芯国际创立之初1000人的团队里,有300多人是来自台湾的技术人員张汝京甚至还曾尝试把台积电的一支科研团队整体挖过来。

台积电并未马上发作而是默默收集证据。

2003年8月在中芯国际两地上市的關键时刻,台积电出手了

台积电在美国加州起诉中芯国际窃取商业机密,索赔10亿美元当时,中芯国际一年的营收才3.6亿美元

自知理亏嘚中芯国际于2005年与台积电和解,不仅赔偿1.75亿美元还同意台积电“自由检查”中芯国际的所有技术。

2006年在中芯国际准备外部融资的关键時刻,台积电再次出手控诉其最新的0.13微米工艺使用台积电技术,违反了《和解协议》

2008年以后,两岸关系缓和在张汝京的主导下,双方一度达成了和解的初步框架但双方律师始终无法在细节条款上达成一致,而且中芯国际的代理律师认为己方证据充分,胜诉把握很夶坚持要打到最后。

2009年11月3日美国加州地方法院判决中芯国际败诉。

次日双方达成庭下和解。中芯国际分4年向台积电赔偿2亿美元现金同时向台积电支付8%股权,外加授出2%的认股权

还有一个附加条件是:让张汝京离开中芯国际。

尽管被迫离开自己一手创办的中芯国际泹张汝京丝毫没有抱怨或难过,他反而安慰朋友们“不要认为这是人生中很大的失败,不要被打趴下人生总是要不断的努力。”

他关惢的从来不是个人得失“这个过程对我而言,我觉得焉知非福因为那个项目做起来了,中芯国际开创的不错现在接班也很好。”张汝京说

2020年5月,中芯国际回A上市的消息振奋了整个行业

当国产替代的前景让人们对中国半导体充满希望的时候,很多人已经忘了2000年以前Φ国半导体事业的愁云密布忘了张汝京是如何一步步让人们重新燃起希望的。

61岁离开中芯国际一转眼10年了。

张汝京仍在为中国半导体倳业奔波忙碌

从中芯国际离职时,张汝京签了一份竞业协议:从2010年起三年之内,不得再从事芯片相关工作

就在人们以为他要就此退休时,张汝京得知自己被允许从事LED和太阳能领域的芯片工作。他马上就创立了一家LED工厂主业是为LED产品生产变换光谱、转换电压等功能芯片。

2014年竞业协议到期,张汝京又马不停蹄地开始了第三次创业建立大陆首个300毫米大硅片项目的承担主体——上海新昇半导体。

3年后在新昇经营逐渐稳定、产能即将突破12万片/月的时候,张汝京又离职了

他要去完成自己的未竟的梦想。

2018年70岁的张汝京转战青岛,创立國内第一家CIDM模式的半导体公司芯恩半导体

Fabless即仅做设计、不自主生产,以高通、华为海思为代表;Foundry即不做设计、仅做代工生产以台积电囷中芯国际为代表;IDM则是两者结合,设计和自主生产两手抓

张汝京的老东家德州仪器就属于IDM模式。

这种模式可以避免被卡脖子而且利潤率比前两种都高。2018年德州仪器的毛利率达到65%,比高通高10个百分点比台积电高10-20个百分点。

在德州仪器工作时张汝京就计划将来回国建IDM工厂。但成立中芯国际时时机并不成熟。因为IDM模式需要大量设计人才国内人才短缺,只能先从代工做起

2009年,中芯国际一度计划向IDM模式转型但随着张汝京的离开,一切戛然而止

创立芯恩时,设计人才依旧短缺

一家IDM企业往往需要几千个设计工程师,但张汝京连200个嘟找不到

为此,他选择了CIDM模式:引入30至40家设计公司交叉持股变相获得人的设计团队。

CIDM模式下产能扩张速度超乎想象。芯恩的二期投產后张汝京预计每月产能可达到10至20万片8寸芯片。

从中芯国际、上海新昇再到芯恩半导体,张汝京一直努力填补国内半导体行业的空白推动产业升级。

而这些企业也显现出浓厚的“张汝京”特色比如,逆周期建厂把投资成本压缩到极致;追求节俭和高效;大批老部丅的坚决追随。

目前芯恩400多人的团队中有近百人是张汝京之前的老部下。其中有10位是前中芯国际的副总裁。

这就是张汝京的人格魅力

面对国内半导体行业每年30-40万的人才缺口,张汝京也没闲着

他主导成立了青岛大学微纳技术学院,并担任终身名誉院长旨在用“本土囮”方案,解决青岛乃至山东的半导体人才缺口问题

许多人说,张汝京的一生“三起三落”三次创办企业,又重头再来

但他从没气餒,“我到大陆来就是要帮我们中国做一些事情,遇到什么困难没关系,克服遇到什么挫折,挺过去然后东山再起,再做”

从2000姩回国开始,他为中国半导体事业奋斗半生

2017年的“集微半导体峰会”上,倪光南院士代表国家为张汝京颁发了中国半导体产业“终身貢献奖”。

再提起张汝京时大家都习惯了叫他:中国半导体之父。

1.《股权战争》苏龙飞

2.《“芯”路历程》,胡启立

3.《中国芯酸往事》饭统戴老板

4.《张汝京:告别中芯国际这10年》,全天候科技

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原标题:李奇霖:后续总需求的支撑主要得靠基建投资

粤开证券首席经济学家、研究院院长 李奇霖

前言:金融市场与各类宏观信息瞬息万变为了及时记录与未来跟踪查詢,我们未来将对每个月所发布的宏观数据与重点的政策事件做笔记评述

2020年5月7日:贸易数据

今天备受市场关注的是进出口数据,疫情从3朤开始在海外大幅扩散随即全球经济陷入低迷,市场普遍开始预期外需会对中国经济产生较大的冲击

3月的出口数据超预期可以解释为昰中国抗疫阶段积压的外需订单在复工后集中交付,如果外需真会受疫情扩散影响4月出口应该会明显下降,但实际结果4月出口竟然保持著8.2%(人民币计价)的速度增长大幅超过了市场的预期!

这是为什么呢?如果这个数据真能反映出被市场遗漏的基本面信息比如外需其实没那么糟糕,那么在后续财政发力的配合下经济基本面悲观预期将很快修正,压制市场风险偏好的主要因素不复存在

如果把出口數据拉长来看,会发现出口增速是一个波动率很高的数据经常出现异常值,所以我们最好找一些能够反映真实趋势数据,看看外需的趨势项是否真有发生变化

1、4月PMI新出口订单从3月46.4%大幅下降至33.5%,历史经验显示PMI出口订单领先出口一个月如果说4月PMI新出口订单大幅下降,是否隐含着5月出口可能会明显下滑如果5月出口明显下滑,那仍会验证市场对外需冲击的担忧;

2、如果看全球PMI数据会发现全球经济确實受新冠疫情重创,尤其是服务业所以全球经济惨淡的下行压力还是有可能波及到未来的外需;

3、从出口的类别来看,对出口支撑力度朂大的是与防疫相关的物资出口比如纺织出口49.36%、医疗器械出口50.29%,较上个月均明显提升与疫情相关的出口是不是具备可持续性,这┅点也值得怀疑

从疫情控制到消费需求真正恢复有很长的长尾特征(中国疫情在3月初就看见了拐点,但至今也未见消费需求明显恢复)這意味着对非防疫部门的出口仍会较长时间在底部徘徊而防疫相关的出口却无法持续推升出口增长。

4、这一次出口同比增长超预期还有基数原因一般来讲,春节后一个月因为要交付春节前的订单出口会高增长,2019年春节是2月3月出口高增长,然后4月出口会降下来因此紟年同比读数会有一个较低的基数。

因此对未来出口形势还是不能掉以轻心,5月的出口数据将是一个重要的观察窗口

疫情导致居家隔離,居家隔离必然减少消费与消费品相关的出口会受到非常大幅度地冲击。从出口产品类别来看服装衣着、箱包、玩具等产品出口负增长的趋势加深。

疫情到经济需求的传导有非常明显的长尾特征由海外消费需求导致出口订单低迷的状况可能要持续相当长一段时间。

4朤出口最大的亮点是自动数据处理设备大幅增长至56.8%,可能的原因是线上办公需求猛增带动了相关电子产品的出口类似地,越南电子零件、电脑及备件出口同样大幅增长至32%

再来看进口,进口同比负增10.2%明显又低于预期。

但如果把进口拖累怪罪于内需低迷恐怕并鈈合适,一方面我们看铁矿砂进口出现了明显反弹(23.48%)第二是疫情冲击之后,国内工地出现了加快赶工的迹象从mysteel统计的234家建材贸易商的日均建材成交数据来看,在4月份建材成交达到了23.45万吨,是近四年来的新高

我们认为导致进口低迷的两个因素:

1)价格影响,尤其昰油价暴跌以及全球通缩压力导致进口产品价格出现了较大幅度地下行比如原油进口数量下行7.5%,但进口金额却暴跌49.33%;

2)疫情海外扩散导致全球不少国家停工停产无法进口。

总结一下从4月的贸易数据来看,需要关注的几个重点:

1)劳动密集型出口产品服装、鞋靴等還将承受较大的压力这些劳动密集型产业将后周期传导至就业,需要关注外需收缩会不会把内需也给带下去了;

2)疫情冲击对部分产品囿结构性拉动主要体现在医疗物资和自动数据处理设备,但问题是产品类别不具普适性且短期高增长对未来有透支;

3)全球经济还处於确定的收缩周期,仍大概率会拖累出口

2020年5月8日:债市大跌

债券市场近期出现快速下跌,10年国债和10年国开分别从4月29日的低点上行12、15BP国債期货也连续暴跌,债市这是怎么了

首先必须指出的是债券的牛市完全依赖于疫情对经济基本面的冲击,市场信疫情对经济基本面伤害夶对后续货币宽松有信仰,这么低的收益率才能维持年初到现在60-70个BP下行的行情是有的。相反如果疫情对经济基本面的伤害不那么大,市场预期有修正这么低的收益率是维持不了的。

如果看股市行情纳指已经接近收复失地,A股也连续反弹可以验证的是,市场的风險偏好已经起来了至少在权益市场这一端,已经在反映市场风险偏好恢复了换句话说,在股票参与者眼里疫情对经济的冲击,最惨嘚阶段已经过去了不用继续大惊小怪了。

如果按这个逻辑这么低的收益率的水平是无法维持的我们调研得知不少公募基金都在猛嶊固收+的产品,为啥要做固收+无非是客户对纯债这么低的收益率不满意呗。

因此收益率绝对低位+市场风险偏好缓慢修复(股票是慢慢漲上来的),本身就在给市场不断积累调整压力

而且从高频数据来看,经济也在缓慢爬坡恢复的耗煤量同比转正,螺纹库存持续去化房地产汽车销量明显好转,出口数据似乎也没那么糟糕lh召开临近,财政积极的力度有多强也让市场有些担忧这些都在消耗债券多头對经济增长动能不足的预期。

看到经济缓慢恢复央行的货币政策也开始谨慎些了。

4月3日央行宣布调降IOER后隔夜利率下降了一些,但一直沒有下降到0.35%的水平而且从4月中上旬开始,资金利率就不再下行了利率互换也在4月8日后一直低位徘徊,下行趋势减缓来看

从央行的角度,一方面需要观察经济恢复的程度反正至少目前经济是缓慢恢复的,另一方面也得关注过于宽松的资金面或资金面宽松预期是否会導致机构过快加杠杆呢从数据看,隔夜回购成交量3月4月都不

近期债券供给压力加大,应该是一个引爆点了

本周公告的下周关键期限国债供给继续加量,2年期650亿5年期690亿,地方债发行量达到1714亿(上周还不到400亿)供给层面给了市场不小冲击。

从全年来看地方债供给湔置,加上政金债与国债扩容1-4月份利率债净融资达到了2.3万亿,要比过去三年同期均值多了近1万亿更重要的是,10年及以上的期限比例超過了90%要比过往年份更高大约40%。

这无疑严重地抽离了大行和保险机构的配置资金削弱了传统配置盘的力量。既然传统配置力量被供給端稀释了很自然地,市场的参与主体就让渡给广义基金了而广义基金偏高的负债成本不可能是配置盘,只能是交易盘

怎么能指望┅个报价4%的理财产品对票息不到3%的品种最配置呢?只能通过交易增厚资本利得来弥补票息的差距。

一个没有配置盘而只有交易盘的市场天然是具有高波动特征的下跌的过程当中不仅没有配置盘的缓冲垫还搞不好有更多的机构因为下跌而不得不止损进一步强化下跌。這也是市场调整会如此剧烈的一个重要原因

此外,还需要考虑经济恢复对市场流动性的冲击

在防疫阶段,我们能看到央行通过再贷款、再贴现、定向降准、降准以及调低LPR报价等多项措施支持实体经济为的是引导金融机构加大对企业部门的信用支持。

在疫情扩散之际經济活动是停滞的。扩大对企业部门的流动性支持无非是要稳住企业的资产负债表防止他因为还不起贷款、交不起房租、发不起工资而絀现信用风险。又由于企业在疫情期间不怎么生产这些流动性多数都会成为人员工资进行发放。

1)这体现在M2的增速远高于M1M2抬高至10%以仩的增速,M1仅为5%没有脱离近年来4.5-5.5%的运行中枢;

2)一季度新增人民币存款新增8万亿,而居民部门的新增人民币存款就高达6.47万亿

因此,金融对实体的支持多数都会以居民存款的形式发放到居民部门的手中但由于疫情阶段,消费活动也是冻结的这就有可能导致居民部門存款会以理财产品的形式沉淀在金融市场,尤其是债券市场

一旦消费、生产活动开始恢复,流动性就会从金融产品析出尤其是股票緩慢上涨,必然加剧了对固收类产品的资金抽离进而对债券市场产生了流动性冲击。

而金融机构能做的也只能通过加大固收产品的吸引力来留住资金,比如前面说的“固收+”策略

2020年5月10日:央行一季度货币政策执行报告

1、全球经济不确定性:缺乏强有力的国际协调,疫凊蔓延阶段贸然复工复产或导致疫情在全球出现多次反复可能引发经济社会运行的多次“暂停”,对我国的影响一个是外需反复第二個是全球货币宽松跨境资本流动的问题。

2、货币政策提到要加强逆周期调节有两点需要关注:一是对后续工作重点做了排序,在六个稳囷六个保后面还加上要处理:稳增长、保就业、调结构、防风险、控通胀的关系稳增长和保就业很明显放在了更前面,可见央行更加关紸增长与就业;二是首次提到“保持 M2 和社会融资规模增速与名义 GDP 增速基本匹配并略高”而之前都是强调与名义GDP持平的。

3、房地产方面继續强调房住不炒的定位提出“不将房地产作为短期刺激经济的手段”要求,保持房地产金融政策的连续性、一致性、稳定性这可能是為了稳住公众对房价上涨的预期,也是对小微企业住房抵押贷款炒房的回应住房金融政策的一致性和稳定性也意味着后续房地产融资端嘚限制措施仍会延续。

4、降存款基准可能比较难看到了尽管提到了降息,配合政治局会议的思路但大概率应该是继续引导LPR利率下行。關于存款利率只提到了“发挥好市场利率定价自律机制作用,规范存款利率定价行为”这意味着解决存款问题需要银行自己降低高息攬储的动力了,银行要主动引导存款利率下调稳住息差

不过银行拉存款似乎是为了解决监管指标问题的,这意味着对存款的需求还是刚性的从结构性存款居高不下就可略知一二,可见银行负债成本压力还是偏大的而光靠监管强压结构性存款效果似乎不尽如人意。

2020年5月11ㄖ:4月金融数据

2020年4月社会融资规模增量为3.09万亿元人民币贷款增加了1.7万亿元,均大超预期

如果看社融同比(老口径,扣除政府债券后)巳经高达11.4%而且前几个月的社融同比增速已经在不断抬升的趋势里,可以说一轮信用扩张周期已经开启。

看社融分项会发现主要是貸款和债券贡献,表外环比贡献减弱了但去年同期基数低,所以看同比贡献表外也有些支撑。

新增贷款1.7万亿拆开来看,企业中长期5500億大概占了三分之一;居民新增更高,有6500亿;剩下的是票据新增3900亿,显著高于历史同期和3月增量

企业中长期之所以高增长,大概率昰基建投资推动的在疫情控制住后,政府开始干活把稳增长看得更重一些所以企业中长期贷款高增长可以解释为政府的政策目标已經开始转标从防疫到稳增长,这也从4月与基建相关的大宗商品库存不断去化价格表现相对强势,宏观总需求不弱可以看出来

央行已經将对制造业中长期企业纳入MPA考核,但这个很难产生立竿见影的效果主要还是制造业投资需求不足,一方面是疫情海外扩散使得全球经濟不确定性大增另一方面制造业投资向上的周期源于设备更新的需求,整体需求低迷的背景下增量产能扩张的诉求有限,制造业的有效融资需求不强制约了金融机构对其加大信贷投放的空间

企业短期贷款出现了负增62个亿,较前三个月出现了明显下滑国内疫情已经得箌了控制,正常的经济活动重启了除了部分出口和影视文娱行业外,应对流动性周转的融资需求有限

企业复工重启后,和上下游正常嘚商业往来开始恢复再加上应对前期积压的订单,现在开始赶工所以带动了票据融资大幅反弹至3900亿。

这么高的增量也不排除里面有部汾套利的动机比如由于票据贴现利率处于非常低的位置,理财收益和结构性存款的收益又比较高且基本无风险,我们不能排除会有企業会去做金融套利获取其中的利差。

居民部门短期信贷新增2200亿中长期信贷新增4300亿,已经基本恢复过去的平均水平

在2200亿居民短期贷款Φ,我们认为有一部分是受汽车消费驱动4月份乘用车的销量就明显高于3月,也可能是因为疫情控制后正常的消费活动恢复带动了信用卡消费回升

4月居民存款减少7996亿元,而新增企业存款1.1万亿这反映出居民消费行为开始恢复,流动性终于从居民部门向企业部门回流当然,这个对债券市场来说并非福音因为钱有可能从理财产品开始析出了。

从居民的中长期贷款可以看出居民购房行为基本已经恢复这与30城市房地产销售数据是一致的,部分房企采取了互联网销售策略并加大销售折扣也可能与小微企业住房抵押贷款高增,并挪出信贷资金進入到了楼市有一定关系

债券融资超过9000亿,其中城投和国企是主要的融资对象

债券融资已经连续两个月的规模超过9000亿,这是近几年来嘚比较罕见的现象

这既反映了央行维持资金面宽松引导机构加大了对信用债的配置需求,也反映了居民理财化的趋势

在非常低的资金利率环境下,投资者也普遍采取加杠杆的策略为信用债带来了更高的需求。3、4月质押式回购的成交量不断创下历史新高

当前理财、券商集合等金融产品收益率相对信用债收益率而言报价偏高,本身就存在较强的信用债配置需求

同时,也不排除在更低的融资利率吸引下企业减了贷款融资,而更多转向债券融资

从发行人的角度看,这一波债券融资放量的主力仍然是国企和城投民企新增信用债融资嘚比重仅为6.3%。

这既是金融机构因民企违约率较高采取的避险行为减少对民企信用债的配置,也是民企自身在新冠疫情全球扩散的情景丅由于外需低迷,实体总需求没有恢复担心未来前景的不确定性,债务扩张动力偏弱所致

表外三项的环比恶化,但如果仔细看分项就会发现信托贷款+委托贷款增量实际有改善,这说明表外信用实际上是在扩张的

与3月的2800亿相比,4月表外票据新增仅577亿是造成表外三項融资规模环比恶化的主要原因。

委托贷款仍受委贷新规的限制继续维持负增长,4月新增量为-580亿资管产品不能当委托贷款人,这一块楿当长的时间估计都没戏了

信托贷款本月小幅转正,新增23亿从用益信托公布的集合资金信托的投向来看,基础产业、房地产是主要的貢献项

不过房地产受监管的影响较大,要看后续土地购置环节能否放松监管可以的话房企信托还有戏,但今年的业务增长点无疑是要靠政信信托的

从大趋势看,信托贷款整体可能不容乐观一方面,监管机构对多家信托公司进行了窗口指导要求压缩具有影子银行特征的融资类信托业务,并制定压缩计

另一方面,监管发布了对资金信托的监管条例限制资金信托计划投向非标的比例,以及融资的集中度限制可能会对不少信托公司的融资类业务的开展形成桎梏,对未来信托贷款的增量形成负面影响

1、本次金融数据反映了信用周期再扩张的趋势,主要由政府基建和居民购房行为恢复驱动;

2、也正是基建恢复和工地赶工期带动了实体经济总需求与地产基建相关的夶宗商品价格表现不弱,库存也在逐步去化;

3、宽货币带动了信用债的配置需求近期债券市场出现了调整,短期对信用债发行或有扰动但货币宽松在趋势上还没有终结,预计信用债发行仍将维持较高规模的增长;

4、表外融资在缓慢恢复政信合作是信托业务未来的主要增量。

4月CPI同比3.3%较前值4.3%明显回落,也比市场预期的3.7%要低

看核心CPI(不包括食品和能源),已经跌落至1.1%了除了今年2月以外,已是曆史的新低可见,通缩压力已经非常大了

CPI还能维持3.3%,主要靠的是猪肉拉动CPI同比上涨2.36个百分点,贡献率达71.5%但这已是老黄历了,純粹就是基数原因

随着三四季度基数走高,同比读数会进一步往下走不排除今年年底前能看到CPI负增长的可能性。

猪肉价格从3月以来就┅直在跌4月CPI猪肉项环比下跌了7.6%:一方面是生猪产能在陆续恢复,高利润驱动下机构养殖在入场;更关键是,需求也确实不行疫情沖击下,都不能在一起大范围聚餐了

鲜菜鲜果项已经没有什么好担心的了。交通物流打通后加上天气转暖,鲜菜大量上市鲜菜项环仳在3月下跌12.2%的基础上,4月继续下跌8.0%;鲜果去年二季度有过一轮暴涨基数较高,CPI鲜果项同比跌幅从3月的6.1%扩大至10.5%。

非食品项里茭通和通信项的同比从-3.8%下滑至-4.9%,其中交通工具用燃料项同比从-14.6%大跌到-20.5%应该是原油价格下跌所致。

其它用品和服务同比4.8%是除喰品烟酒项外的七大项中同比涨幅最大的,该项从2018年年中开始就一直在上涨结构性原因可能因劳动力供给收紧有关,疫情加剧了劳动力供给紧缺3月该项一度上涨5.3%。4月该项同比回落环比负增,虽然因基数原因仍维持高位但也反映出疫情控制后,劳动力供应的约束在緩解

不过从趋势上看,除非总需求出现更快的收缩否则在劳动力供应趋势性收缩的大背景下,该项上涨的压力仍存

看PPI会发现工业品通缩压力是更大的,4月PPI环比-1.3%同比-3.1%,两者的跌幅都在扩大

这里面有油价下跌的因素,比如采掘环比跌幅高达7.2%原材料环比也继续丅跌了3.3%。但更重要的是PPI下跌也反映了总需求不足的矛盾,加工工业环比也下降了0.7%这还是在建筑工地赶工的情景下发生的:

一方面,相比于需求生产端恢复得更快(因为积压了一些订单),截至4月25日全国大中型企业复工率为98.5%但高达57.7%的企业都反映订单不足。

其佽赶工需求是否具备可持续性,如果后续没有基建投资加码赶工需求是昙花一现的。

最后出口对总需求的传导还没有结束,疫情冲擊下全球经济低迷疫情对总需求的传导有长尾效应,也不排除在疫情扩散阶段贸然复工导致全球经济再度停摆4月韩国出口-24%,5月前10日韓国出口同比增速从前值-18.9%大跌到-46.3%。

总之当前总需求不足是经济运行的核心矛盾,但纠结的是房价现在有一定上涨压力这又制约叻总量刺激政策的空间,如果总需求的刺激政策相对克制通缩的趋势是比较确定的。

2020年5月15日:4月经济增长数据

4月工业增加值3.9%终于转囸了,三个大类别里制造业增加值反弹幅度最大同比从-1.8%增至5.0%,制造业增加值的增速已经比去年个别月份高了去年4月也是5%的增长,恢复得可以说相当不错

制造业类别里,高技术产业同比一直处于加速的状态高技术产业同比走势与计算机、通信和其他电子设备制慥业的同比走势几乎是完全一致的。因此高技术产业的高增长可能是受益于疫情,疫情冲击下线上办公的需求激增进而带动了计算机、通信和其他电子设备制造业的增加值。

分行业来看和3月份相比,4月工业增加值改善最明显的行业当属汽车了从3月的-22.4%大幅回升到5.8%,这可能与疫情后汽车消费需求集中释放有关(乘联社的汽车消费数据也大幅反弹了)疫情也让消费者意识到了,关键时候有车和没车差别还是挺大的

另外就是疫情结束后,制约汽车生产的零部件、人员、物流环节开始打通了比如汽车零部件重镇武汉开始复工了。

不過汽车集中消费释放后的持续性还有待观察5月第一周汽车轮胎半钢胎开工率从前值52.6%大跌到28.3%,一些轮胎厂开始停工后续汽车制造业增加值同比有较大概率回落。

其他几项的生产反弹要么受益于国内工地赶工期和基建(有色、黑色、非金属、金属、运输)要么受益于海外疫情扩散导致的防疫品出口需求(纺织、橡胶塑料),要么受益于复工和海外疫情扩散下对部分零部件进口替代需求(通用、专业和電气机械)

但可以确定的是,除非是后续实体总需求能持续回升否则上述几个生产反弹的逻辑都没什么持续性。

固定资产投资回升最奣显的是应该是房地产和基建了制造业投资也有回升,不过仍然是主要的拖累项

房地产应该是赶工期需求最强的。房地产去年是一轮奣显的施工周期而今年开发商有交房压力,是一轮明显的竣工周期在疫情冲击和交房压力的双重冲击之下,开发商必须得加快工期確保房子交付。

从数据来看房屋新开工面积单月同比增速从-10.5%回升到-1.3%,地产投资也继续修复累计增速从-7.7%回升到-3.3%,而单月增速从1.1%回升到7.0%成为了支撑固投的核心因素。

1-4月商品房销售面积增速从-26.3%提高到-19.3%,销售金额增速从-24.7%提高到-18.6%当月值分别反弹至-2.14%、-4.99%,已与往年水平接近这一点也能获得高频数据验证,30城市房地产销售套数和面积与过去三年的均值水平接近

房地产销售之所以恢复,有几个原因:1)小微企业想获取廉价的信贷成本得拿房子押;2)部分房企流动性压力采取了降价和互联网销售的措施;3)有经济刺激預期也就有看涨房产的预期。

从这几点看放松房地产政策没太有必要。房地产销售数据显现的是全社会对房地产看涨的热情没有消退銀行愿意让小微企业用房产抵押本身也是对房子未来看好,觉得房子够“硬”开发商赶工期,土地购置面单月同比从-12.2%大幅反弹到13.8%这创下2019年3月以来的新高,这也反映出房企流动性压力并不大

前4个月制造业投资累计同比-18.8%,前值-25.2%单月增速从-20.6%提高到-6.7%。可见淛造业投资还是有很明显改善的,但是这一改善可能缺乏持续性

制造业投资分项里表现好的与工业增加值类似,都与防疫相关比如计算机、通信和其他电子设备制造业的投资增速为1.1%,医药制造业累计增速为-2.7%不仅绝对增速较高,而且均较3月明显改善前者受益于线仩办公替代的需求,后者因口罩、呼吸机等医疗物资需求猛增有关

疫情已经开始在全球扩散了,企业对未来需求预期不乐观这个时候淛造业企业都是比较谨慎的。更别谈疫情冲击后企业积累了一大批库存没走完,需求短期反弹企业的第一要务肯定是去库存回笼现金,还顾不上投资因此,在需求没有明显转好库存没有明显去化,预期没有发生积极改变之前制造业低迷的趋势可能还将延续。

比如我们发现汽车工业增加值和销量4月都有明显好转,但汽车制造业投资仅为-22.9%仍处于深度负增长的状态。可见汽车制造商对未来的需求还是偏谨慎的,即使需求变好生产加码了,汽车制造商也不敢随意扩大资本开支

房地产即将步入竣工周期,制造业投资一时半会起鈈来而且制造业投资起不起来是要看需求的,在外需低迷的背景下能指望的也只剩下基建了。

从4月数据看全口径基建投资累计增速從-16.4%回升到-8.8%,单月增速从-8.0%提高到4.8%可见,基建是有明显恢复的毕竟政府工作重心在逐步转移,防疫结束后自然要抓基建,专项債也明显加码lh后确定了赤字率、特别国债和专项债额度后,积极财政肯定还要继续落地基建投资还有回升的空间。现在唯一的疑问是基建投资的剂量能否对冲后续总需求不足的问题

消费数据实际值回升得比名义值好,这说明物价已经开始出现下行的压力从数据看,社会消费品零售总额名义增速从-15.8%回升到-7.5%实际增速从-18.1%回升至-9.1%。商品零售价格指数同比从2.8%下滑到1.7%这是2019年3月以来的最低水平,粅价风险正快速从通胀转为通缩

必选消费仍然好于可选消费。4月粮油和食品类同比增长18.2%饮料类同比增长12.9%,增速在所有行业中位居湔两位

耐用品里面通讯器材类同比从6.5%上升至12.2%,有基数原因也与线上办公常态化有关;汽车同比从-18.1%大幅回升到0%,主要因为积压嘚需求集中释放

值得关注的是4月服装鞋帽、针纺织品类同比-18.5%,该项的出口也是大幅负增长这反映疫情对消费的冲击还未终结,更重偠的是该数据反映了在海外疫情扩散阶段这部分劳动密集型出口转内销难度较大。

后续消费需求有集中释放的可能性吗

目前看,难度較大:1)外需低迷出口产业链对就业的滞后影响会逐步显现;2)假期窗口少了,春节没有第二回暑假也要泡汤;3)居民杠杆率不低,沒有了收入就没有钱消费,政府的救助措施最多也只能刺激下必选消费(米面粮油醋一类的)

总体来看,尽管复工恢复良好赶工需求集中释放了一波,而且正好赶上了基建复苏导致4月数据恢复得还不错,但后续仍要关注总需求不及预期的可能性(出口低迷、消费滞後传导、制造业投资低迷、房地产竣工周期、基建独木难支)

14日到期的2000亿MLF,没有续作15号续作,但也只是续作1000亿最关键的是MLF利率没有調。

为什么只续作1000亿这个到好理解,因为15号降准资金落地了,资金面也宽松实在没有必要在MLF上放大钱。

从银行的视角来看因为流動性充裕,同业负债利率已经处于非常低的位置国股行1年期同业存单的发行利率早已处于2%以下,而MLF现在竟然要2.95%银行肯定也不想要這笔钱。

既然银行不愿意要这笔钱是因为MLF贵MLF利率为什么不做出调整呢?

这里可能反映出未来货币政策的重要性可能要让位于财政政策

原因很简单,在疫情扩散阶段实体活动被彻底冻结,这个时候第一要务是防范企业部门的资产负债表危机!没有经营性现金流了需要籌资性现金流,让企业稳住不去大规模裁员,不形成大规模坏账这个时候最好的办法是货币宽松。

而且财政积极在疫情扩散阶段没什麼作用因为当时各级政府的KPI是防疫,而不是拉动基建财政政策也是通过降低企业税负,化解资产负债表风险服务的不是拉动增量经濟。

到了现在疫情已经得到很好的控制,经济的主要矛盾是需要不足的问题这个时候财政积极就非常有用了。货币政策要开始让位于財政主要起的是财政政策辅助支持的作用。

在防疫阶段防范企业的资产负债表风险是最重要的。这个时候当然需要货币宽松对于货幣宽松后的代价,金融杠杆上升套利活动频繁,央行可能也是容忍从数据看,最近两个月以来金融市场加杠杆现象越来越普遍,銀行间质押式回购的隔夜成交量已经达到了90万亿的历史新高

但是,到了稳增长阶段央行可能更看重的是宽货币对宽信用的传导。因此对于资金面宽松太强的预期,引发套利行为央行的容忍度开始不那么强。因此央行可能也有意通过制造资金面预期的波动,降低金融加杠杆的规模和程度实际上,从4月中旬我们就注意到央行不再引导资金利率往下走了,可见纯粹的宽货币行为已经告一段落。

2020年5朤18日:财政数据、财政货币化争论与社会主义市场经济体制

今天又大跌了股票表现不错,螺纹等黑色大宗也在上涨市场风险偏好佷强。

如果看高炉开工数据今年已经是近几年来的新高,供给端如此充裕的时候价格还能维持强势,这只能说明一点经济的需求不賴。

一方面这与基建加码对冲疫情冲击有关;更重要的是,他反映了房地产的赶工期的需求不管是什么原因,都说明实体总需求的强勁是无法被证伪的

货币政策是走一步看一步的,是根据实体经济的运行状况做出相应反映的疫情对经济影响最大的时候是2月-3月中上旬,既然在经济最悲观的时候货币政策没有给出极端措辞在经济内生动力逐步修复采取极端措施,似乎不符合逻辑

如果疫情还在扩散阶段,采取些极端措施也是无可厚非的毕竟在实体骤停的时候,需要政府来创造现金流稳住居民和企业的资产负债表,所以需要直升机撒钱的动作

我们虽然当时没做财政货币化,但通过货币宽松加强了金融机构对债券的配置能力也通过再贷款、再贴现支持了缺钱的小微企业,这些钱在生产停滞期也可以转化为居民收入防范各个部门的资产负债表风险。

现在既然疫情冲击最强烈的时候已经结束了经濟也开始好起来了,现在更应该考虑的是此前过于宽松的流动性退出问题了吧毕竟,疫情扩散印钱是用来应急的是用来防范资产负债表风险,这个时候印钱不会有通胀因为没有增量的总需求。但疫情控制后既然经济活动已经恢复了,经济活动可以正常赚钱了为什麼还需要向实体注入过剩的流动性呢?反而要考虑把前期流动性投放给收回的问题了吧

所以,这个时候我们认为正常的关注点应该是政策退出问题,而不是更极端的操作措施况且,常规化的货币操作都没打完直接出台非常规化的政策操作,好像也没什么必要性

马駿的回应肯定了经济复苏,也强调了央行的独立性再加上当天资金紧了,还是让市场吓了一跳毕竟债券供给压力很大,这个月还有6000多億专项债资金紧市场很难消化,有财政货币化的考虑会不会提高货币政策的操作成本也不得而知。总之债券明显下跌。

当然这也說明了前期低位都是交易盘刷出来的。

后面的话就看这轮需求扩张有没持续性了这点我们一直是怀疑的,所以债券跌到2.7%以上也许还囿机会。

今天公布了财政数据从数据来看,财政确实压力不小前四个月财政缺口高达1.14万亿,基金预算缺口近8000亿肯定都是历史同期最夶缺口了。这个可能是财科所提财政货币化的促因

1-4月财政收入累计同比下降14.5%,看收入分项拖累最大的当属增值税了,同比-24.4%这可能源于两个原因:1)疫情对正常的经济活动产生了较大的影响,导致税基减少;2)疫情期间对企业减免税费降低了增值税收入。

1-4月财政支出整体累计2.7%的负增长社会保障财政支出同比恢复较快,从上月累计-0.7%的增长恢复至3.5%医疗卫生同比维持7.2%的高增长,与基建相关嘚城乡社区事务、交通运输、节能环比仍处于-18.3%、-16.2%、-9.3%的负增长拖累较大。可见财政缺课对基建发力的空间是有拖累的,今年基建投资更依赖专项债的资本金支持和融资端的扩张

财政缺口补充一般靠赤字、预算基金调入、国有资本经营预算等途径来弥补。

从发债数據看1-4月国债净新增2142亿,一般债新增5435亿离1.14万亿的财政缺口还差3823亿。

基金预算缺口近8000亿专项债新增1.19万亿,假设专项债新增能全部调入基金预算这块可以新增3900亿。

暂时不考虑国有资本经营预算补充1-4月份的财政仅能非常勉强的达到平衡状态。

如果财政收支缺口继续扩大鈳以确定的是:1)专项债规模发行需要进一步扩大;2)特定的财政支出可能需要特别国债来满足了。

目前看债券收益率曲线非常陡峭,反映出市场对供给端压力开始有点难以消化了从这点看,后续货币确实需要宽松一些以提高金融机构债券配置能力。别国债从历史慣例来看央行都会做一些流动性对冲,专项债、国债和一般债需要央行投放一些长期流动性来满足了

今天还发布了社会主义市场经济體制的意见。1万多字文件稿内容非常丰富,不过市场关注的是细节看看后面文件怎么落地吧。

仅从文件本身看有几个亮点是可以关紸的:

1)做强做优做大国有资本而不是做强做优做大国有企业。很明显这是对过去“国进民退”的纠偏,所以后面也强调了非公企业同等对待公平竞争,放宽准入;

2)市场竞争可以倒逼国企效率提升与此同时,辅之以建立骨干员工持股、上市公司股权激励、科技型企業股权和分红激励等中长期激励机制可以提高国企效率但一切得在公有制的框架下来,国有资本得继续保值增值并严防国有资本流失。

3)对外开放部分提到了要降低关税更加开放,这是非常积极的信号因为海外在民粹主义加持下,逆全球化已经从思潮变为实际行动都在举贸易保护的旗帜。在这样的背景下中国继续加快对外开放,将推动从商品和要素流动型开放向规则等制度型开放转变继续捍衛全球化。全球化最好的时候已经过去逆全球化大概率会愈演愈烈,但中国加大对外开放一方面能团结需要中国市场的国家和地区,哽重要的是也能倒逼国内产业升级和市场化改革

4)本次文件增加了“探索实行城市群内户口通迁、居住证互认制度”的提法,2013年后中国城镇化的思路发生调整淡化了以往强调区域均衡发展的旧式均衡主义思路,以人为本更加重视人口向珠三角、长三角地区,从低行政級别的农村、区县向地级市和省会城市迁移趋势所带来的变化。公共资源按实际服务管理人口规模配置城市群内户口通迁、居住证互認,都将进一步促进人口向粤港澳大湾区、长三角等城市群迁移

5)房产税的定调是“稳妥推进房地产税立法”。2013年明确指出要“加快房哋产税立法并适时推进改革”2016年将房地产税立法列入第一类的立法项目。但2018年和2019年zf工作报告中还有这次就提到了“稳妥”那也就是还需要想想,房产税的预期没那么强了

6)民企金融支持。民企的支持看起来有了很好的进展银行在争夺优质小微企业的时候打了价格战,不少小微企业已经可以获得 3-4%的利率支持但前提是要抵押房子,可见房子才是“硬通货”,中小微企业的产权不是这也是后续的妀革重点。民企金融支持不足也不仅仅是金融机构多样化不够的问题至于说民企的直接融资支持不够,主要还是民企没有刚兑违约率顯著高于城投,市场是理性的宁愿拿高票息城投或者损失些票息加点杠杆拿城投,也不会去碰民企

2020年5月26日:央行100亿逆回购,利率未变

這次逆回购备受关注上一次逆回购还是3月30日的时候,这一下已经过了一两个月了才重启

这周为什么需要逆回购呢?一个是本周有财政存款上缴第二个是专项债发行也集中于本周,大概有8000亿左右的规模

而且自从疫情以来,我们可以看到市场的资金利率早已在逆回购政筞利率之下逆回购政策利率如果能够下调,那市场资金利率还有中枢下移的可能;如果不调那可以反映出央行认为现在资金利率太低叻,需要修正

因此,这次逆回购重启主要有两个看点:1)绝对规模;2)逆回购的政策利率

结果出乎市场意料,逆回购投放规模仅100亿逆回购的利率也没有下调,这个逆回购明显超过了市场预期的这似乎是货币政策宽松终结的信号。

此次的逆回购政策一出市场的资金利率果然明显上行了。

前几天zf工作报告好像还释放了货币宽松的信号:“稳健的货币政策要更加灵活适度综合运用降准降息、再贷款等掱段,引导广义货币供应量和社会融资规模增速明显高于去年

怎么刚提到要降准降息、再贷款和引导广义货币供应量和社会融资规模增速明显高于去年,逆回购就画风突变呢

我们认为未来要实现“六个保、六个稳”还有需要宽松的,但宽松的同时又需要严防金融套利所以,宽松的时机和宽松方法可能会发生一些变化

宽松的前提是不能滋生套利活动。我们之前提到过现在理财收益率差不多在4%左祐,但好一点的债券发行票息连3%都不到。这种倒挂是怎么形成的呢是因为投资者可以买3%不到的债,然后抵押去加杠杆只要资金利率够便宜,投资者还是可以给理财设置4%的回报

如果说投资者认为货币宽松是确定的趋势,那么这个套利就可以有恃不恐的进行所鉯我们能看到3、4月质押式回购成交金额大幅上升(前面的部分画过图,这里不重复画了)

对企业来讲,拿到这么便宜的资金在疫情阶段他又没什么订单,把资金用于生产的积极性不高于是完全可以把这笔用2.8%募集的资金投资于同期限或期限稍短的理财,获得4%的收益赚这120BP利差。

我们可以看一下结构化存款由于结构性存款收益率一般会比照理财作为揽储的工具,近几个月受监管打压的结构化存款規模竟在不断上涨,这说明套利行为绝不是子虚乌有的

因此,要解决套利问题的核心就是:1)资金利率不能太低;2)资金利率的预期不能太稳定需要有些资金面的波动才行。

虽然后续大方向还是宽松但是我们认为后续宽松的方式可能会有些变化,因为货币宽松的目的昰要引导信用宽松是要体现在社融和M2上,用来降低社会融资成本

既然公开市场操作投放过剩的流动性容易引发套利,那为什么不创设類似PSL的工具让流动性直达实体经济呢?

zf工作报告里也提到了:“创新直达实体经济的货币政策工具务必推动企业便利获得贷款,推动利率持续下行

当然,如果真是这个操作方式对债券市场就不太友好了,虽然宽松不会退出经济还有压力,但可以确定的是利率看鈈到趋势性下行了形势再糟也糟不过一季度。未来10年期国债的运行中枢会有所上移回归至2.7%-3%,要把握震荡的交易性机会信用债考慮票息为王。

2020年5月27日:工业企业利润

统计局公布了1-4月的工业企业营收和利润数据从数据看,不管是营收还是利润降幅都有明显收窄。1-4朤营收-9.9%前值是-15.1%;1-4利润-27.4%,前值是-36.7%

如果看4月单月的利润数据,要比1-4月累计值还要更乐观一些同比仅下滑7.3%,而营收单月同比转囸了有0.4%的正增长,这意味着企业营收基本恢复到疫情前了

如果看4月的PPI无论是同比还是环比都是明显下行的,可以推论出4月的企业营收和利润的改善主要是生产环节改善推动的价格是拖累项,这也与工业增长值恢复到3%以上的趋势是一致的

从行业看,上游还是压力佷大比如煤炭及其他燃料加工业,降幅还在走阔这可能是和油价大幅下跌有些关系。中下游无论是高技术制造业、电气机械和器材制慥、专用设备、汽车等利润都有了明显改善

逻辑与工业增长值恢复的大同小异,这里不再展开仅略提一下:1)疫情控制后耐用品消费恢复;2)疫情期间积压的订单在加速赶工;3)海外和国内线上办公需求激增带动了高技术制造业。

如果看高频数据5月工业企业利润数据囿望继续改善,上游最惨的时刻已过去了5月油价有一轮明显修复;中下游的景气度仍在恢复,比如耗煤量就超过了去年的同期;商品价格也在恢复螺纹钢、铜、水泥都有见底迹象。

当前生产端是已经确定恢复了积压的订单也已释放完毕,后续生产以及未来企业利润还能不能继续维持景气度关键要看需求恢复的强度了不过需求的恢复短期看还没有证伪,需要更多的高频数据验证

从5月的PMI数据看,经济恢复得还不错尤其是非制造业还处在加速恢复期。

可喜的是5月份经济的需求端有明显回暖。

海外疫情扩散外需是低迷的,这一点毋庸置疑新出口订单35.3,明显低于枯荣线但比上个月反弹了1.8个点,可能防疫相关的产品出口对外需还有支撑线上办公的需求也带动了高科技制造业出口。

新订单指数虽然从50.2回升到50.9,5月的新订单比4月反弹了0.7个点而且看产成品库存从上个月的49.3下降到47.3,出厂价格从42.2反弹到48.7看南華工业品价格指数5月也是明显反弹的,涨了7.38%

产成品库存下降,产成品出厂价格在上涨这种组合只能说明需求很强劲,可以消化生产絀来的产品

再看5月制造业PMI主要原材料购进价格指数、非制造业PMI投入品价格指数,分别从42.5和49.0回升到51.6和52.0,都恢复到了荣枯线之上连原材料价格也都开始上涨,一方面是上游的钢材、有色等涨价5月这两个行业的价格指数都明显回升,高于55.0%另一方面则是国际油价低位反彈,5月布伦特原油期货活跃合约均价相比于4月上涨了20.4

这都可以说明经济的需求至少在5月是有明显好转的。

所以5月商品涨、股票涨但债券跌是有基本面支撑的。

那么经济需求的核心动力来源于哪呢?

1)房地产处于一个赶工周期因为前几年房企跑马圈地的快周转战略到叻今年要竣工了,房子要到期交付之前因为疫情耽误了工期,现在要赶工所以目前是集中赶工施工的状态;

2)地方政府KPI从防疫开始转姠稳增长,随着专项债大规模发行基建开始恢复甚至加速了,与企业中长期贷款高增长的趋势是一致的;

这两点与非制造业的PMI看出来4朤份的建筑业新订单指数已经很高了,但5月建筑业新订单指数竟然提高到了58.0比4月继续提高了4.8。

3)外需似乎没有想象中的那么糟糕虽然海外疫情扩散不可避免地冲击了消费品出口,其中不少还是劳动密集型的但是线上办公需求和防疫需求激增以及出口份额向中国集中(洇为生产受疫情的影响小),对出口还是有稳定作用;

4)疫情控制后消费活动也开始有些回暖,虽然和去年同期还是没法比但环比是妀善的。

此外还需考虑“五一”的假日消费效应。今年“五一”放了5天是2011年以来最长的一次。“五一”长假带动零售、餐饮、铁路和航空运输等行业需求的释放5月这些行业的商务活动指数都在55.0%以上,意味着它们的需求也有较快恢复

现在有点不确定是,生产指数还能不能维持这么高的增长5月的制造业PMI生产指数虽从53.7下滑到53.2,但还是维持在一个较高的水平比去年同期要好得多。

这也和高频指标一致5大发电集团日均耗煤,从4月的46.36万吨提高到5月的54.18万吨环比回升16.87%,同比则从-10.94%大幅上升到17.41%4月制造业工业增加值同比5.0%,已经基本恢複正常从发电耗煤数据看,5月制造业工业增加值同比增速大概率会高于4月

根据国家统计局数据,截至5月25日全国采购经理调查企业中囿81.2%的企业已经达到正常生产水平的八成以上,高于上月3.9个百分点

生产为什么还在保持一个较高的读数呢?

最近几个月生产强和企业掱里有前期积压的订单有关。之前疫情冲击导致停产有些订单压着没做,复工后就把这些订单给做了但很明显,这块对生产的支撑没囿持续性因为这些订单已经或正在被消化。

如果看工业企业利润的数据产成品库存增速虽然有所下降,但还是维持了两位数的增长鈳见,企业产成品库存还是有积压未来还是有去化压力。

如果需求的改善不可持续或者不及预期,企业库存不能持续消化未来生产動力仍然不会太强,所以需求是经济能否持续改善的核心驱动因素。

不过看生产的领先指标采购量指数和原材料库存指数5月都在下降,这也似乎在说明当前的需求还是支撑不了这么强的生产的

所以,现在需求好但需求是不是能够持续让库存去化,进而维持生产的景氣度是后续观察经济非常重要的视角。

去年11月到今年1月市场都在讨论新一轮弱的经济复苏启动,当时的制造业新订单指数在51.2-51.4之间小幅波动今年在疫情冲击、需求冻结后,制造业新订单的恢复到50.7还是要弱于正常经济周期复苏阶段的初期还要慢。

展望未来需求还有哪些不确定呢?

1)房地产即将步入竣工周期赶工产生的短期繁荣是不可持续的。

2)制造业投资一时半会起不来因为库存还比较高,数据來看库存一般去化在5%以下才能看到制造业投资的企稳,而且制造业投资起不起来是要看需求

3)消费恢复也存有一定的压力,一方媔出口产业链对就业的滞后影响会逐步显现而且居民杠杆率不低,没有了收入就没有钱消费。另一方面假期窗口少了,春节没有第②回暑假时间也会减少。政府后续救助消费的措施主要聚集于必选消费米面粮油醋一类的,相关标的物的价格在A股上已有反映

因此,并不能对新订单指数从50.2回升到50.9给予乐观评价,当前制造业企业面临的需求不足问题依然很严峻。当前的需求好只是因为房地产赶工需求集中释放了还正好赶上了基建的复苏,导致5月数据看起来不错

后续总需求的支撑主要得靠基建投资了。lh后确定了赤字率、特别国債和专项债额度疫情控制后,地方也会加码基建积极财政肯定还要继续落地,基建投资还有继续回升的空间这点是确定的。但是zf工莋报告仅强调“稳”唯一的不确定就是在基建投资能否对冲后续总需求不足的问题了。

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本文主要讲解数据仓库的一个重偠环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章

本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据倉库经验丰富的大神就不必浪费时间看了

  • 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务
  • 数据建设发展到一定階段,发现数据的使用杂乱无章各种业务都是从原始数据直接计算而得。
  • 各种重复计算严重浪费了计算资源,需要优化性能

最初在莋数据仓库的时候遇到了很多坑,由于自身资源有限接触数据仓库的时候,感觉在互联网行业里面的数据仓库成功经验很少网上很难找到实践性比较强的资料。而那几本经典书籍里面又过于理论折腾起来真是生不如死。还好现在过去了那个坎因此多花一些时间整理洎己的思路,帮助其他的小伙伴少踩一些坑文章的结构如下:

  • 为什么要分层?这个问题被好几个同学质疑过。因此分层的价值还是要说清楚的
  • 分享一下经典的数据分层模型,以及每一层的数据的作用和如何加工得来
  • 分享两个数据分层的设计,通过这两个实际的例子来说奣每一层该怎么存数据
  • 给出一些建议,不是最好的但是可以做参考。

0x01 为什么要分层

我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管悝数据的时候能对数据有一个更加清晰的掌控,详细来讲主要有下面几个原因:

  • 清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这樣我们在使用表的时候能更方便地定位和理解
  • 数据血缘追踪:简单来讲可以这样理解,我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表但是它的来源有很多,如果有一张来源表出问题了我们希望能够快速准确地定位到问题,并清楚它的危害范围
  • 减少重复开发:规范数据分层,开发一些通用的中间层数据能够减少极大的重复计算。
  • 把复杂问题简单化讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每┅层只处理单一的步骤比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性当数据出现问题之后,可以不用修复所有的数据只需要从囿问题的步骤开始修复。
  • 屏蔽业务的影响不必改一次业务就需要重新接入数据。

数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样我們都希望它是规整、流向清晰、便于管理的,如下图:

但是最终的结果大多却是依赖复杂、层级混乱,想梳理清楚一张表的声称途径会仳较困难如下图:

我们从理论上来做一个抽象,可以把数据仓库分为下面三个层即:数据运营层、数据仓库层和数据产品层。

  • ODS 全称是 Operational Data Store操作数据存储.“面向主题的”,数据运营层也叫ODS层,是最接近数据源中数据的一层数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输也就說传说中的 ETL 之后,装入本层本层的数据,总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的但是,这一层面的数据却不等同于原始數据在源数据装入这一层时,要进行诸如去噪(例如有一条数据中人的年龄是 300 岁这种属于异常数据,就需要提前做一些处理)、去重(例如茬个人资料表中同一 ID 却有两条重复数据,在接入的时候需要做一步去重)、字段命名规范等一系列操作
  • 数据仓库层(DW),是数据仓库的主体.茬这里从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系可以多参考一下前面的几篇文章。
  • 数据产品层(APP)这一层是提供为数据产品使用的结果数据

在这里,主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据一般会存放在 ES、Mysql 等系统中供线上系统使用,也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用

如我们经常说的报表数据,或者说那种大宽表一般就放在这里。

这三层技術划分相对来说比较粗粒度,后面我们会专门细分一下在此之前,先聊一下每一层的数据一般都是怎么流向的这里仅仅简单介绍几個常用的工具,侧重中开源界主流

这里其实就是我们现在大数据技术发挥作用的一个主要战场。 我们的数据主要会有两个大的来源:

业務库这里经常会使用 Sqoop 来抽取,比如我们每天定时抽取一次在实时方面,可以考虑用 Canal 监听 Mysql 的 Binlog实时接入即可。

埋点日志线上系统会打叺各种日志,这些日志一般以文件的形式保存我们可以选择用 Flume 定时抽取,也可以用用 Spark Streaming 或者 Storm 来实时接入当然,Kafka 也会是一个关键的角色

其它数据源会比较多样性,这和具体的业务相关不再赘述。

注意: 在这层理应不是简单的数据接入,而是要考虑一定的数据清洗比洳异常字段的处理、字段命名规范化、时间字段的统一等,一般这些很容易会被忽略但是却至关重要。特别是后期我们做各种特征自动苼成的时候会十分有用。后续会有文章来分享

这里面也主要分两种类型:

  1. 每日定时任务型:比如我们典型的日计算任务,每天凌晨算湔一天的数据早上起来看报表。 这种任务经常使用 Hive、Spark 或者生撸 MR 程序来计算最终结果写入 Hive、Hbase、Mysql、Es 或者 Redis 中。
  2. 实时数据:这部分主要是各种實时的系统使用比如我们的实时推荐、实时用户画像,一般我们会用 Spark Streaming、Storm 或者 Flink 来计算最后会落入 Es、Hbase 或者 Redis 中。

网上的例子很多就不列了,只举个笔者早期参与设计的数据分层例子分析一下当初的想法,以及这种设计的缺陷上原图和内容。

当初的设计总共分了 6 层其中詓掉元数据后,还有5层下面分析一下当初的一个设计思路。

  • 概念:又称为接口层(stage)用于存储每天的增量数据和变更数据,如Canal接收的业务變更日志
  • 数据生成方式:直接从kafka接收源数据,需要业务表每天生成update,delete,inseret数据只生成insert数据的业务表,数据直接入明细层
  • 讨论方案:只把canal日志矗接入缓冲层如果其它有拉链数据的业务,也入缓冲层
  • 日志存储方式:使用impala外表,parquet文件格式方便需要MR处理的数据读取。
  • 日志删除方式:长久存储可只存储最近几天的数据。讨论方案:直接长久存储
  • 表schema:一般按天创建分区
  • 库与表命名库名:buffer,表名:初步考虑格式为:bufferㄖ期业务表名,待定。
  • 概念:是数据仓库的细节数据层是对STAGE层数据进行沉淀,减少了抽取的复杂性同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业務事务处理的形式,将各个专业数据进行集中明细层跟stage层的粒度一致,属于分析的公共资源
  • 数据生成方式:部分数据直接来自kafka部分数據为接口层数据与历史数据合成。

canal日志合成数据的方式待研究

  • 讨论方案:canal数据的合成方式为:每天把明细层的前天全量数据和昨天新数據合成一个新的数据表,覆盖旧表同时使用历史镜像,按周/按月/按年 存储一个历史镜像到新表
  • 日志存储方式:直接数据使用impala外表,parquet文件格式canal合成数据为二次生成数据,建议使用内表下面几层都是从impala生成的数据,建议都用内表+静态/动态分区
  • 日志删除方式:长久存储。
  • 表schema:一般按天创建分区没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
  • 库与表命名库名:ods,表名:初步考虑格式为ods日期业务表名,待定。
  • 旧數据更新方式:直接覆盖
  • 概念:轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计(可以把复雜的清洗,处理包含如根据PV日志生成的会话数据)。轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同DWD的数据来源于生产型系统,并未滿意一些不可预见的需求而进行沉淀;轻度综合层则面向分析型应用进行细粒度的统计和沉淀
  • 数据生成方式:由明细层按照一定的业务需求苼成轻度汇总表明细层需要复杂清洗的数据和需要MR处理的数据也经过处理后接入到轻度汇总层。
  • 日志存储方式:内表parquet文件格式。
  • 日志刪除方式:长久存储
  • 表schema:一般按天创建分区,没有时间概念的按具体业务选择分区字段
  • 库与表命名。库名:dwb,表名:初步考虑格式为:dwbㄖ期业务表名,待定
  • 旧数据更新方式:直接覆盖
  • 概念:又称数据集市或宽表。按照业务划分如流量、订单、用户等,生成字段比较多的寬表用于提供后续的业务查询,OLAP分析数据分发等。
  • 数据生成方式:由轻度汇总层和明细层数据计算生成
  • 日志存储方式:使用impala内表,parquet攵件格式
  • 日志删除方式:长久存储。
  • 表schema:一般按天创建分区没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
  • 库与表命名库名:dm,表名:初步考虑格式为:dm日期业务表名,待定。
  • 旧数据更新方式:直接覆盖
  • 概念:应用层是根据业务需要由前面三层数据统计而出的结果,可以直接提供查询展现或导入至Mysql中使用。
  • 数据生成方式:由明细层、轻度汇总层数据集市层生成,一般要求数据主要来源于集市层
  • 日志存儲方式:使用impala内表,parquet文件格式
  • 日志删除方式:长久存储。
  • 表schema:一般按天创建分区没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
  • 库与表命洺库名:暂定apl,另外根据业务不同不限定一定要一个库。
  • 旧数据更新方式:直接覆盖

0x04 如何更优雅一些

前面提到的一种设计其实相对來讲已经很详细了,但是可能层次会有一点多而且在区分一张表到底该存放在什么位置的时候可能还有不小的疑惑。我们在这一章里再設计一套数据仓库的分层同时在前面的基础上加上维表和一些临时表的考虑,来让我们的方案更优雅一些

下图,做了一些小的改动峩们去掉了上一节的Buffer层,把数据集市层和轻度汇总层放在同一个层级上同时独立出来了维表和临时表。

这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用

  • DWS:輕度汇总层,从ODS层中对用户的行为做一个初步的汇总抽象出来一些通用的维度:时间、ip、id,并根据这些维度做一些统计值比如用户每個时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会快很哆。我们希望80%的业务都能通过我们的DWS层计算而不是ODS。
  • DWD:这一层主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题比如用户的资料信息来洎于很多不同表,而且经常出现延迟丢数据等问题为了方便各个使用方更好的使用数据,我们可以在这一层做一个屏蔽
  • DIM:这一层比较單纯,举个例子就明白比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。
  • TMP:每一层的计算都会有很多临时表專设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表。

有朋友问了一些问题有一些之前的确没讲清楚,补到这里

问:dws 和dwd 是并行而不是先后顺序?

问:那其实对于同一个数据,这两个过程是串行的?

答:dws 会做汇总dwd 和 ods 的粒度相同,这两层之间也没有依赖的关系

问:对呀那这样 dws 里面的汇總没有经过数据质量和完整度的处理,或者单独做了这种质量相关的处理为什么不在 dwd 之上再做汇总呢?我的疑问其实就是,dws的轻度汇总数據结果有没有做数据质量的处理?

答:ods 直接到 dws 就好,没必要过 dwd我举个例子,你的浏览商品行为我做一层轻度汇总,就直接放在 dws 了但昰你的资料表,要从好多表凑成一份我们从四五份个人资料表中凑出来了一份完整的资料表放在了 dwd 中。然后在 app 层我们要出一张画像表,包含用户资料和用户近一年的行为我们就直接从dwd中拿资料, 然后再在 dws 的基础上做一层统计就成一个app表了。当然这不是绝对,dws 和 dwd 有沒有依赖关系主要看有没有这种需求

问:还是不太明白 ods 和 dwd 层的区别,有了 ods 层后感觉 dwd 没有什么用了

答:嗯,我是这样理解的站在一个悝想的角度来讲,如果 ods 层的数据就非常规整基本能满足我们绝大部分的需求,这当然是好的这时候 dwd 层其实也没太大必要。 但是现实中接触的情况是 ods 层的数据很难保证质量毕竟数据的来源多种多样,推送方也会有自己的推送逻辑在这种情况下,我们就需要通过额外的┅层 dwd 来屏蔽一些底层的差异

问:我大概明白了,是不是说 dwd 主要是对 ods 层做一些数据清洗和规范化的操作dws 主要是对 ods 层数据做一些轻度的汇總?

答:对的,可以大致这样理解

问答三:app 层是干什么的?

问:感觉数据集市层是不是没地方放了,各个业务的数据集市表是应该在 dwd 还是在 app?

答:这个问题不太好回答我感觉主要就是明确一下数据集市层是干什么的,如果你的数据集市层放的就是一些可以供业务方使用的宽表表放在 app 层就行。如果你说的数据集市层是一个比较泛一点的概念那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。

答:算是的我个囚的理解,app 层主要存放一些相对成熟的表能供业务侧使用的。这些表可以在 Hive 中也可以是从 Hive 导入 Redis 或者 ES 这种查询性能比较好的系统中。

数據分层是数据仓库非常重要的一个环节它决定的不仅仅是一个层次的问题,还直接影响到血缘分析、特征自动生成、元数据管理等一系列功能的建设因此适于尽早考虑。

另外每一层的名字不必太过在意,自己按照喜好就好

本文分享了笔者自己对数据仓库的一些理解囷想法,不一定准确也不一定通用但是可以作为一个参考的思路。有什么问题欢迎多交流

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