摘要
4月中央政治局会议召开在即，可能有哪些看点？过往经验和近期政策动态，或可提供一些线索。
一、过往经验显示，年初宏观形势变化较大时，4月政治局会议对后续政策影响显著
4月中央政治局会议，是两会之后中央层面讨论经济工作的重要会议；当年初宏观形势变化较大时，4月会议会相应调整年初政策安排。中央政治局会议通常在4、7、12月以经济工作为主题，7月和12月会议尤其典型，分别基于上半年和全年的经济形势与政策效果及后续形势研判，部署相关工作；当宏观经济、外部环境等出现较大变化时，4月政治局会议会重要性凸显，会对年初政策进行调整，典型年份如2015年、2018年、2019年、2020年和2022年。
一旦4月政治局会议调整年初政策安排，对二季度宏观政策影响显著，大多有新举措推出。例如，2020年4月政治局会议明确提出“运用降准、降息、再贷款等手段，引导贷款市场利率下行”，当月1年期、5年期LPR即分别下降20bp、10bp；2022年初疫情再度冲击，4月政治局会议提出抓紧谋划增量政策工具、加大相机调控力度等，随后国务院部署稳经济一揽子措施，加大减税降费、社保缓缴等力度，推出政策性、开发性金融工具等增量政策。
二、经济持续修复下，今年4月政治局会议或重在推动政策落地、而非“强刺激”
经济持续修复、政策发力靠前下，4月政治局会议重点或在推进政策安排落实见效，而非“强刺激”。年初经济活动加快正常化，制造业、非制造业均快速回到景气扩张区间，一季度GDP增长4.5%、好于市场平均预期的4.0%，与场景恢复、稳增长发力靠前等紧密相关。3月下旬央行降准，引导资金加大对实体、基建等支持；同时专项债发行靠前、项目推进加快等。考虑已有政策安排力度不低，广义财政支出预算增速较2022年实际支出增速提升近3个百分点至5.9%；叠加2022年政策累积效应的滞后显现，4月政治局会议推出新的宏观刺激措施概率较低。
经济总体向好下，结构分化、修复不平衡等特征较为突出，扩内需、稳就业等或是4月政治局会议经济工作重点部署领域。投资端，3月地产销售、投资虽有改善，但新开工投资未见好转、同比下降29%、拖累依然较大；消费端，中低收入人群收入和消费修复缓慢，一季度农民工人均收入增长放缓、农村居民人均消费支出改善弱于城镇和过往；就业端，青年群体就业压力仍大，16-24岁人口失业率抬升1.5个百分点至19.6%、创历史同期新高。三、经济结构分化、不平衡等特征突出下，产业、就业、消费等结构政策或是重点
针对地产修复弹性不足，当前政策思路已较为清晰，通过产业投资加码来部分对冲；领导密集调研相关产业后，4月政治局会议或对产业发展做出进一步指引。两会后，总书记首站调研广东，重点强调实现高质量发展、高水平科技自立自强、建设现代化产业体系等；总理首站湖南调研活动重点聚焦先进制造业发展，而后续调研北京独角兽企业亦指向对智能高科技等战略新兴产业重视度提升；部委与地方层面也动态频频，数字科技赋能、绿色发展、优化营商环境等或是后续产业政策重心。
促消费、稳就业或是4月政治局会议经济工作部署重点领域。近期，发改委宣布将抓紧出台系列关于恢复和扩大消费的政策文件，着重强调加大对新能源车消费、提振居民收入等方面政策支持力度；各地政府也围绕促大宗消费、加大对消费平台建设支持、推动县域消费等出台系列政策。稳就业方面，国常会多次研讨毕业生、农民工的就业部署工作，提出以工代赈、社保缓缴、强化宏观与产业政策等方式扩大就业需求。
风险提示
疫情反复，数据统计存在误差或遗漏。
报告正文
4月政治局会议，可能的看点？
1.1、过往经验显示年初宏观形势变化较大时，4月政治局会议对后续政策影响显著
4月中央政治局会议，是两会之后中央层面讨论经济工作的重要会议；当年初宏观形势变化较大时，4月会议会相应调整年初政策安排。中央政治局会议通常在4、7、12月以经济工作为主题，7月和12月会议尤其典型，分别基于上半年和全年的经济形势与政策效果及后续形势研判，部署相关工作；当宏观经济、外部环境等出现较大变化时，4月政治局会议会重要性凸显，会对年初政策进行调整。回顾历年4月政治局会议，2015年、2019年、2020和2022年的4月政治局会议对后续宏观政策影响较大。2015年在一季度经济形势新增“外部需求收缩，内部多种矛盾聚合”下，会议提出宏观政策要加大定向调控力度，及时进行微调，并提出有序化解过剩产能工作，此后11月供给侧结构性改革政策初步提出；2019年一季度经济形势好于预期下，宏观政策相较之前“统筹推进稳增长”更强调“推动高质量发展”、货币政策“松紧适度”；2020年与2022年，疫情冲击一季度经济超预期回落下，4月政治局会议均提出加大宏观调节力度，发行特别国债、抓紧谋划增量政策工具等均在会议上提出。
一旦4月政治局会议调整年初政策安排，对二季度宏观政策影响显著，大多有新举措推出。例如，2020年4月政治局会议明确提出“运用降准、降息、再贷款等手段，引导贷款市场利率下行”，当月1年期、5年期LPR即分别下降20bp、10bp；2022年初疫情再度冲击，4月政治局会议提出抓紧谋划增量政策工具、加大相机调控力度等，随后国务院部署稳经济一揽子措施，加大减税降费、社保缓缴等力度，推出政策性、开发性金融工具等增量政策。
1.2、经济持续修复下，今年4月政治局会议或重在推动政策落地、而非“强刺激”
一季度经济总量持续修复，内生动能进一步增强。一季度GDP增长4.5%、两年复合同比4.6%，好于市场平均预期的4.0%；第三产业GDP表现明显好于第二产业，增长5.4%、较去年四季度提升3.1个百分点。场景恢复提振下、社零超预期增长，3月社零同比10.6%、远好于预期的7.2%。制造业PMI亦维持较高水平；3月，制造业PMI录得51.9%、高于市场平均预期的51.6%，处于近两年来次高水平；生产、新订单指数来看，产需均处于景气扩张区间。
同时，年初“拼经济”政策力度不低，4月政治局会议重点或在推进落地，而非再度增强调控。年初以来，财政、货币政策力度均有加力，3月下旬央行降准，引导资金加大对实体、基建等支持；同时专项债发行靠前、项目推进加快等。考虑已有政策安排力度不低，广义财政支出预算增速较2022年实际支出增速提升近3个百分点至5.9%；叠加2022年政策累积效应的滞后显现，4月政治局会议推出新的宏观刺激措施概率较低。
经济总体向好下，结构分化、修复不平衡等特征较为突出，扩内需、稳就业等或是4月政治局会议经济工作重点部署领域。投资端，3月地产销售、投资虽有改善，但新开工投资未见好转、同比下降29%、拖累依然较大；消费端，中低收入人群收入和消费修复缓慢，一季度农民工人均收入增长放缓、农村居民人均消费支出改善弱于城镇和过往；就业端，青年群体就业压力仍大，16-24岁人口失业率抬升1.5个百分点至19.6%、创历史同期新高。
1.3、经济结构分化、不平衡等特征突出下，产业、就业、消费等结构政策或是重点
针对地产修复弹性不足，当前政策思路已较为清晰，通过产业投资加码以部分对冲；近期，央地领导密集调研，重点聚焦科技创新、产业转型等领域亦透露产业政策加码信号。两会后，总书记首站调研广东，同过往同期调研相比，本次调研更强调高质量发展、高水平科技自立自强、建设现代化产业体系等；而总理首站湖南调研活动重点聚焦先进制造业发展，而于北京独角兽企业调研亦指向对智能高科技等战略新兴产业重视度提升。
部委与地方层面也动态频频，数字科技赋能、绿色发展、优化营商环境等或是后续政策重点。两会后，发改委、科技部、工信部等密集会见外方领导人和高管，强调对数字化、智能化、绿色化等方面的深化合作；此外，发改委、工信部等均鼓励各地争当优化营商环境的排头兵，因城施策，促进企业融通创新。地方层面，3月下旬以来，多地新任一把手首站调研地方优势产业中的龙头企业，普遍强调希望企业加大科技创新力度、加快产业升级，同时强调政府为企业做好服务、创造良好营商环境等。
促消费方面，央地近期政策密集出台，重点关注促进大宗消费、增强县域消费、加大对消费平台建设支持等。近期，发改委宣布将抓紧出台一系列关于恢复和扩大消费的政策文件，相比之前，着重强调加大对新能源车消费、提振居民收入等方面政策支持力度。地方层面，各地政府重点围绕促大宗消费，智能家电、汽车促销等，以及加大对消费平台支出、加快商业圈建设、品牌培育引进等，推动县域消费等领域出台系列政策。
就业问题突出下，稳就业或也是4月政治局会议的重点议题之一。青年失业率持续走高下，为毕业生等重点群体提供就业服务、扩大就业有效需求是当前政策重点。中央层面，国务院常务会议多次强调对高校毕业生、农民工的就业部署工作，并提出以工代赈、社保缓缴、强化宏观与产业政策等方式扩大就业需求。地方层面则组织开展各类高校招聘会，以校园招聘为阵地落实高校毕业生就业工作等。
经过研究，我们发现：
（1）4月中央政治局会议，是两会之后中央层面讨论经济工作的重要会议；当年初宏观形势变化较大时，4月会议会相应调整年初政策安排。一旦4月政治局会议调整年初政策安排，对二季度宏观政策影响显著，大多有新举措推出。
（2）经济持续修复、政策发力靠前下，4月政治局会议重点或在推进政策安排落实见效，而非“强刺激”。经济总体向好下，结构分化、修复不平衡等特征较为突出，扩内需、稳就业等或是4月政治局会议经济工作重点部署领域。
（3）针对地产修复弹性不足，当前政策思路已较为清晰，通过产业投资加码来部分对冲；领导密集调研相关产业后，4月政治局会议或对产业发展做出进一步指引；同时，近期央地对促消费、稳就业重视度提升，或亦是4月政治局会议经济工作部署重点领域。
风险提示
1、疫情反复。疫情演绎仍存在不确定性，仍需紧密跟踪各地疫情演变及对疫情防控和经济的潜在扰动。
2、数据统计误差或遗漏。一些数据指标，可能存在统计或者处理方法上的误差和偏误；部分数据结果也可能受到样本范围、统计口径等影响。
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