高善文钱荒股灾之后还可能有债灾.docx
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高善文钱荒股灾之后还可能有债灾
高善文：
钱荒股灾之后，还可能有债灾
2016-06-3008:
28
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高善文：
能够看到在过去一年多的时间里面一方面经济下行、企业盈利恶化、企业实际的违约发生事件在明显的增加，另一方面在信用债风险市场在大幅的下降，一方面企业在违约，这两种现象表面上来看存在着彼此之间的矛盾，自身去吸收了信用违约的风险，但是至少在短期之内维持相对比较高的收益率，但是现在的挑战和问题在于信用违约的风险在上升，小范围的信用违约风险还可以通过它的违约金和收益来吸收，但是一旦违约风险比较大，以至于超过了某个临界点，以至于理财产品无法及时足额给客户兑付，有可能引起恐慌，这样催化了流动性风险，其他风险和流动性风险相互作用会造成一定的危机，我承认我们现在离这个风险还有一定的距离，但是从企业盈利、违约事件发生，在这个节点上我们越来越远近这个接着点，而不是离这个转折点越来越远。
未来存在一个小概率的风险是由于违约超预期的扩散，引发警情，形成一次比较大的类似股灾一样的金融冲击，2013年我们经历了钱荒，2015年我们经历了股灾，未来两年会不会经历债灾呢？
我们拭目以待。
文章：
高善文在安信2016年中期投资策略会上的演讲原文
作者：
高善文
各位尊敬的来宾，早上好！
非常高兴在火热的6月有机会跟大家相聚在美丽的南海之滨一起讨论2016年中国经济和资本市场的一些热点问题。
我今天想与大家共同分享对于三个方面议题的看法。
一个问题是房地产市场，一个问题是产能过剩问题，还有一个是影子银行。
我们知道今年年初以来中国房地产市场出现了一轮非常猛烈的恢复，从交易量和交易价格的角度来看问题，市场的上涨非常猛烈，超出了年初绝大多数人，包括我们在内的预期，从结构上来看，如果说中国一线城市房价的猛烈上涨还可以勉强找到一些明确的引流，那么二线和三线城市也出现了非常广泛的上涨，特别是二线城市一直到今年6月份房地产价格和交易量的上涨仍然非常的强烈，这无疑是大大出乎市场预期的。
但在现在的时点上来看问题，我们首先想与大家讨论的是回头来看为什么会出现这样的局面，从对这一局面的反思之中我们能得到哪些一般性的结论和启示？
我们对于下半年以及更长一些时间房地产市场的走向以及对经济的影响应该抱有什么样的看法？
在前一段时间围绕房地产问题的一个范围不大的讨论会上，房地产业界的一位资深专家曾经提出了一个观点，他说房地产市场的这一轮上涨与反腐败实际上存在着很密切的联系，他基本的想法是说如果反腐败导致某个地方政府的行政首长，那么在随后的一段时间里面这个行为会影响这个地方政府正常的行政作为，其中必须突出的表现是他会在市场上系统性的减少土地的供应，与地方政府密切联系的房地产商，因为可以理解的原因，也会系统性的压低新房的开工，从而造成了被动的但是加快的存货清理过程，从而使得在随后一到两年的时间里面所在地方房地产市场的存货会加速去化，这样的加速去化在房地产市场周期快速上涨的时候就通过房价非常快速的上涨，房地产市场交易量非常快速的上涨表现出来。
这样的看法是否有一些道理呢？
实际上并没有人系统性的去研究过相关的证据。
前一段时间我们专门把这些相关的证据拿出来仔细的梳理了一下，我们看到这种想法在一定程度上可以说居然是对的，那么下来我们跟大家分享一下这些方面的一些简单的数据。
首先我们把中国的二线城市，把中国二线城市分成两组，一组是主要的行政首长或者是非常重要的行政官员因为反腐败问题被拿下，另外一组城市就是没有出现这样的冲击，这张表上我们简单的整理了地方政府因为反腐败问题受到冲击的基本情况，从这个视角出发我们就把中国的二线城市可以分解为两个对比组，一个对比组的城市就是它重要的行政官员因为反腐败问题被拿下了，另外一个对比组是它没有受到这样事件的冲击。
我们认为反腐败是中央自上而下对党的政府队伍进行清理的一种行为，反腐败对地方的冲击从地方城市分组的角度来看应该具有一些随机性，我们完成这样一个对比以后，我们首先来对比这两组城市房价的表现。
在这张图上，我们在2014年1月份切了一刀，是因为2014年1月份是新一届中央政府上任，并且大力度反腐，我们数据怎么计算的呢？
去对比这两组城市房价的差，比如说官员被拿下马的一组城市和没有被拿下马的城市，刚开始我们设定它的房价是100，那么差就是0，我们看到在2014年1月份在我们的样本范围之内，实际上在更长的时间里面，我们重点研究的几组城市，这是官员被拿下来的，我们重点研究的这组城市就是它的行政首长出了问题的城市，对这组城市来讲在非常长的时间里面它的房价更慢，它的房价相对而言越来越低，它的房价涨幅系统性的显著更慢。
但是在我们刚才所研究的这一个事件冲击发生以后，我们看到我们重点研究的这个样本组相对而言它城市的房价出现了系统性的加速，如果我们把这一结果用其他的一些统计指标去表达，它的含义是不一样的，如果我们系统性的去研究这两组城市房地产价格的上涨，2014年1月份以后我们所重点研究的官员出了问题的这个样本组，城市房价的涨幅确实显著的快于没有对比的样本组，这是现象的观察，从现象观察这一结果应该是看得到的。
造成这一结果的原因是什么呢？
有可能有一系列的原因，在经济上有可能是我们重点研究的样本组它的人口流速在加速，还有一种可能性是我们研究的样本组它们的房地产市场经理二指了更彻底的去存货，经历了更深入的调整，哪种原因是对的呢？
我们首先沿着房地产市场来看问题，与房地产市场几个相对应的是价格差的表现，换句话来讲在2014年1月份之前平均而言这两个样本组房地产市场销售的情况它的平均差异基本上是在0附近，但是在2014年1月份我们重点研究的这个样本组房地产销售增速出现了系统性的加快，当它的销售收入差下降回落的时候，基本上回落在下降，但它上升的时候它上升的幅度是不一样的，这个与2014年之前的情况具有非常大的差异。
从交易量和交易价格的角度都说明我们所重点研究的样本组它们房地产市场的表现确实出现了系统性的变化，这个变化的原因是什么呢？
我们首先来看新开工的情况，在我们所研究的时点之前，实际上我们所重点研究的这个样本组它们新开工的增速系统性的还要快一些，我们重点所研究的这个样本组这些城市房地产的新开工总体来讲系统性的还要更快一些，至少从来没有慢于那个样本组，所以这个增速差是0以上，在随后接近两年的时间，6-8个季度的时间里面我们重点所研究的这个样本组相对而言它的房地产市场新开工出现了更大的下滑，相对对比样本组而言我们所研究的这个样本组它的房地产市场新开工出现了更大的下滑，虽然这两者之间的差距在2014年1月份以后接近两年都在0以下，是一个比较明显的负值，表明这个城市房地产新开工非常低，相对而言房地产市场去存货相对来讲更加彻底。
从土地购置的情况来看，类似的情况是存在的，如果我们以2014年1季度为一个分水岭去对比这两个样本组，我们能够看到的情况是我们所研究的这个样本组土地购置面积下滑幅度也显著的更大一些，这些情况在很大程度上已经佐证了我们刚开始的一个假说，就是一个城市的官员因为腐败问题被拿下，这个城市在随后大概一两年的时间里面土地的市场会受到更强的抑制，新开工会受到更强的抑制，从而会加速这个城市的存货去化过程。
除此之外是否有一些非常强的经济上的原因也可能导致这一结果呢？
我们又从经济的角度比较了这两组城市的情况。
首先在这里我们比较了这两组城市居民可支配收入的情况，从这一比较来看，应该说没有很强的证据说明一组城市的居民可支配收入出现了显著的加速，从居民可支配收入的角度来讲没有很强的证据说明一组城市的可支配收入出现了加速。
另外一种情况是不是因为人口的加速流入呢？
人口的加速流入从而推动房价的上升呢？
我们同样研究了人口的情况，对于二线城市来讲没有常住人口的连续数据，并且更加重要的是中国常住人口的数据常常是基于1%的人口调查，未必那么可靠，作为一个对比我们重点研究了这些城市的小学在校人口的增长，6-11岁1-6年级小学在校人数的增长，因为小学在校人数是基于教育部的统计，数据的还原度非常高，而且我们设想在中国大中城市6-11岁的儿童如果不是处于特殊的情况应该都在学校，我们设想这个城市有大量的人口涌入，这些涌入人口的子女在小学在校人数方面可以得到一定的表现，特别重要的是小学在校人数的变化在我们看来可以比较好的反映刚需的变化。
如果一个年轻的家庭在一个城市安家，随后有了子女，随后这个子女在这个城市上学，他对于学位房的刚需需求非常强，所以一个城市在校小学生人数的历史变化也许可以比较好的反映这个城市刚需的变化趋势，并且这个数量可得，并且数据的质量非常高。
从这张图上我们想提出两个重要的观察，第一个重要的观察是从小学生在校人数的情况来看，这两组城市并没有系统的差异，如果说多少有一些差异的话，那么对比样本组小学人数的增长还要更快，换句话来讲房价上涨比较慢的那组城市，它小学在校人数的增长还要更快，它刚需上涨还要更强。
我们所关注的房价上涨比较快的这个样本组，它小学在校人数的增长并没有那么快。
这样我们从收入、人口流入以及所带来的刚需两个角度，基本上可以排除这样的可能性，就是两个样本组房价上涨的明显差异与经济因素或者是人口因素有关系，这种可能性是被排除的。
同时从房地产市场的新开工以及拿地的情况来看，我们可以在一定程度上认定出现问题的城市房地产市场在供应层面上受到了更强的抑制，这种抑制与随后房价的上涨之间应该存在着比较紧密的联系。
这个是我们迄今为止提出的一些判断。
除此之外，我们还想跟大家分享的第二个重要的判断是我们来观察中国的人口结构，如果以小学适龄人口的增长比较接近于未来的小学在校人口的增长来看问题，我们会看到在我们目前所处的阶段以及到2020年或者是略晚一些，以小学在校人数的增长来衡量，我们有一个小规模的人口红利或者是有一个小规模的人口高峰，这个高峰另外一个表述的方法就是我们看历史数据，我们看中国普通小学在校人数的增长情况，在这里这一增长情况我想给大家分享几个重要的观察。
第一个重要的观察是从1998年一直到2013年，甚至到2014年，在15年左右的时间里面中国小学在校人数一直是负增长，这个反映了中国年轻人比例下降，但是由于人口自身小周期的作用，大约从2014年或者2015年开始未来十年时间中国小学人口会重新恢复增长，这一增速大约在1%左右，高的时候有1.5，低的时候有0.8，但是在未来5-10年里面中国小学人数会重新恢复增长，这一增长大约在1%左右。
从人口角度来看问题，我们正在经历一些轻易的变化，特别重要的是在过去尽管在全国范围内来看小学在校人数维持了长期的负增长，但是中国一线城市在校人数至少在2008年以来一直维持非常快速的增长，尽管在全国范围之内小学人数的增长都是负值，但是在中国一线城市小学在校人数的增长一直维持4%甚至是5%比较快速的增长，这种变化表明一线城市吸纳了大量的，并且主要是年轻的劳动力，中国年轻的劳动力非常大量的、非常集中的流入了中国的一线城市，推动了一线城市在校人数以非常快的速度增长，以5%的速度增长意味着在14年的时间里面就会翻一番，这种人口趋势的变化可以想象它推动了一线城市对住房、对学区房非常旺盛的需求，并且从人口的趋势来看，这一趋势在2020年之前不见得会结束。
另外对中国的二线城市合并来看，在2011年以前基本上是负增长，但是2011年以后在增长，如果说在2012年之前它基本上是0增长或者有一些正增长，这些正增长也非常低，但是在2014年以来，包括我们能看到的2015年的数据，二线城市的小学在校人数也出现了已经明显的加速。
换句话来讲，从2015年以及2015年往后看问题，我们看到的将是什么情况呢？
我们看到的首先是中国从全国的数据上来看小学在校人数还是充分恢复增长的，跟以前相比，以前每年都是负的3%、4%的增长，现在重新恢复到1%的增长，全国小学在校人数的增长在一线城市始终表现为小学在校人数非常快速的增长，在二线城市也在转化为小学在校人数比较快的增长，而这一比较快的增长在一定程度上即将转化或者是已经转化成为包括对学区房在内的非常刚性、非常旺盛的需求，从人口角度来看问题，这一需求可能还会持续一段时间。
以及从宏观上来看，人口结构上的这一转变与宏观层面上比较低的利益，与宏观层面上对于2014年以后的下降，人口结构的这一部分与房地产市场上、与宏观层面上异常低，在一定程度上可以说是碰撞在一起的，金融市场 上相对支持这一需求比较低的利润，这一因素在14、15年是结合在一起的，这一结合从总量的角度也许有助于理解和解释房地产市场正在经历这些变化。
把这两个因素合并在一起，我们首先来提出对房地产市场的一般性总结，第一个重要的总结是从刚性需求、人口城市化等等角度来看问题，实际上过去很多年以来中国的城市化以及城市化对房地产市场需求的推动始终没有枯竭，始终保持在一个比较稳定的状态，从人口变化小学在校人数这个指标来看问题，人口结构以及城市化所推动的这个需求在未来一段时间之内，从人口的角度来看未来五年时间或者更长的时间之内它出现了逐步强化和加速的过程，这种强化和加速始终表现成为一线城市人口大量的涌入，在未来两年以及可以预见的将来二线城市开始涌入大量的人口，二线城市婴幼儿数量大量的增长，这一增长衍生出来房地产市场的基本需求，最近这两年由于人口结构的变化，这一过程也许还会有一些加速，特别是这一过程在一二线城市很可能还会有一段时间的加速。
在这一背景下中国房地产市场如果说要出现一定的调整，核心的问题是去存货，如果房地产能够经历一个比较彻底的存货去化，支持这一说法非常重要的证据就在于反腐败对房地产市场的影响。
从我们刚才所讨论的证据来看，这种说法可能不见得是客观的，反腐败对经济活动产生了实实在在的影响，只是这个影响不见得是负面的，在短期之内突出的表现为房地产存货加速去化，但是在中长期来看它加速了房地产市场的正常化过程，所以在受到反腐败冲击的城市，房地产市场在新下跌的过程中要更下跌，在恢复的过程中恢复的更快。
从这个角度来讲，开句玩笑话，如果说未来的房地产市场面临着存货去化的问题，在反腐败没有波及的城市大力度的推进反腐败的工作。
一两年以后房地产去存货的问题看起来基本上就完成了，这当然是一个开玩笑的说法，但是这一说法从经济上来看问题我认为刚才的证据比较清楚的告诉我们中国的房地产市场如果说到现在为止有一些城市已经调整过来了，是因为它的存货去化比较彻底，另外一些城市很可能还没有完成调整过来。
紧接着下来我们就从总量的层面对房地产市场在这个背景下做一个简要的讨论，在这里我们看到的是中国房地产的销售和新开工增速的对比，就像大家很容易理解的一样，房地产的新开工总体上来讲与销售的情况是高度同步的，大概有几个基本的滞后，大约平均来讲应该是有三个基本的滞后，但是这一平均的情况在每个周期会略有一些差异。
另外一个值得注意的是在2011年以来的大多数时间里面房地产市场的新开工都处在房地产市场的销售之下，相对而言这个市场逐步的进入了一个存货去化的过程。
还有一个重要的事实，我们看到也许以四年左右周期这一长度并不具有稳定，房地产市场具有显著的周期，也许以四年左右这一长度来看它具有显著的周期和剧烈的波动。
房地产市场围绕某一个合理的水平它向上都会出现显著的背离，向下也会出现显著的背离。
我们再来看最近房地产市场销售的周期，目前房地产销售面积的增速基本上已经处于金融危机以来的最高水平附近，目前房地产市场销售面积的增速，目前已经恢复到金融危机结束以来房地产销售面积历史增速波动区间的上限附近，换个角度来看问题，从周期的角度来看问题，我们现在所看到的这么高的一个房地产销售面积的增速应该是很难维持的，而且用不了太长的时间，也许它已经开始，也许两三个月以后才会开始，但是一旦开始它应该会拐头向下，并且从历史的模式来看一旦拐头向下它会有一个很深的下探，这种下探只是反映了房地产市场自身的周期性波动，未必代表房地产市场的中长期趋势重要的变化，它也许更大程度反映的是房地产自身短周期的变化，但这一短周期向下来的转折点应该会很快看到，如果我们还没有看到应该会很快看到，而且它一旦开始调头向下，出现四个季度或者六个季度连续的下降，从我们看到的历史的数据波动来看应该都是很难避免的。
有一些人提出了这样的看法，从历史上来看房地产市场顶部以及顶部向下都与货币的紧缩紧密的联系在一起，从历史上来看这种看法应该是成立的，从现在来看我们没有看到货币的紧缩，在今年年底之前甚至是明年上半年我们应该看不到货币的紧缩。
从这一观察出发很多人觉得房地产市场不会下来，或者下来的很轻微，我个人对这一判断表示怀疑，我个人更觉得货币的紧缩更可能是催化剂，它促发或者是催化房地产销售面积增速向下的转折，但是即使没有货币的紧缩，房地产销售面积或迟或早也一定会出现调头向下的转折，而一旦调头向下它一定会跌的很深，关键的原因是我们认为房地产市场内在存在着一个均值恢复的趋势，从长期来看房地产市场有一个顽强的趋势，也许这个趋势是2%销售面积的增长，也许这个趋势是5%销售面积的增长，但是它从长期来看应该存在一个趋势，等房地产市场的销售情况与这一趋势背离逐渐远的时候，它会非常强的向趋势的回归过程，而在趋势回归的过程之中它会把以前的背离重新补回来，一旦它出现了向趋势回归的过程，它一定会回到趋势附近，它一定会向下背离趋势，并且背离比较远，通过向下背离趋势比较远，它向上对于趋势的背离就补回来，在长期之内围绕一个趋势非常大的波动，但它向上背离趋势非常远的时候，它向下也会非常深。
而我们现在看到的是现在房地产市场销售的面积增速太高，现在的增速水平太高，并且这一增速水平已经经历了大概五个季度甚至更长时间的连续爬升，在这个意义上来讲用不了太长时间一定会经历一个向下的过程，并且有一个比较深度的调整来进行吸收，而目前的趋势水平我个人认为可能在0-5之间，而现在的增速30%以上，所以我们说一旦开始向下调整，向下增速的下探应该会很深。
如果从新开工的情况来看，11年以来总体的新开工比销售面积更大，反映了房地产市场在存货去化的过程，新开工也会调头向下，并且新开工可能会跌的更深。
之所以认为新开工会跌的更深，是我们认为房地产存货去化的过程还没有完成，也许在一半的城市还没有完成。
如何看待新开工的情况呢？
如何看待存货的情况呢？
我们也不知道房地产市场合理的存货数据如何可以获得，房地产市场的数据总是看上去让人非常迷惑，并且相互矛盾，很多数据从事后的角度来看未必那么可信。
在这里我们设想了一组数据，我们也不认为这个数据那么的可靠，但是我们认为它对趋势也许多少有一些寓意。
我们这样去定义和计算数据，我们把每一年的销售面积去扣减每一年的新开工面积，一旦销售掉以后它就从管道里面拿了出去，所以我们把每一年的销售面积减去新开工面积，就得到了管道里面每一年销售面积的变化情况。
从统计角度来讲，我们所知道的情况是房地产新开工面积里面并不见得都是可销售的，比如包含了车库、物业配套、幼儿园等等，都是不可销售的，所以销售面积和新开工面积并不可以一一对应，一些经验系数认为新开工面积中的80%是可以销售的，所以我们把新开工面积乘以8，再和销售面积取一个差值，蓝色这个虚线，即便这个虚线来讲它也不见得是可靠的，它开工以后也许永远不作为销售，也许永远在账上作为自持，最后房地产企业是以长期自持的形式来持有，所以也不见得是非常准确的数据。
但是从大致的估计，11年、12年这几年房地产存货比较明显的积累，在11、12、13年这几年房地产市场从我们刚才定义的来看房地产市场有明显的积累，我们也能够看到在2015年房地产市场经历了一定的存货去化，但是在今年房地产市场的存货去化有一定的放慢，从这些数据来看特别是11、12、13年存货积累的情况来看，以及过去两年的存货去化情况来看，比较大的可能性是房地产市场的存货仍然没有清理完毕，市场仍然需要一个存货去化的过程，要不然通过很多领导通过反腐败手段来解决，要不然通过经济的手段，新开工面积需要一个更深的下降，并且在底部做一个长时间的停留来解决。
销售面积在加速，新开工面积在上升，所以在这一上升的过程之中很难让存货去化存在一个正常的过程之中，从房地产自身的短周期波动来看，我们现在也许处在一个短周期销售面积的顶峰附近，用不了太长时间我们就能看到销售面积快速下降，它也许不需要货币紧缩来出发，突然出现一个销售面积很深的下跌，这个下跌会持续很长的时间，并且下探的会比较深。
考虑到房地产市场的存货去化仍然没有结束，也许还有比较明显的压力，新开工面积随后调头向下的下降应该会有一定的幅度，并且在底部会持续比较长的时间，在这个意义上来讲我们现在正在看到的开工面积的上升，看到需求行业在一定程度上的恢复等等，应该说都是不可持续的，并且从销售面积来讲这一转折点应该很急，从开工的角度来讲它也不会延续那么长的时间。
这是从房地产的角度来看问题。
紧接着下来我们讨论今年第二个热点问题是产能过剩问题，产能过剩问题大家讨论非常热烈，但是我们没有看到非常严肃的用定量的手段测量产能过剩，这是非常奇怪的，用一系列比较可靠的经济指标对它进行一定的测量和定量的分析，这种研究似乎不是特别的多，我们在这里想提出我们的一些分析，与大家来分享。
我们认为产能过剩的核心挑战在于它使得行业和企业的盈利受到了抑制，如果每一个企业的盈利都很好，我们认为是不存在产能过剩，或者这种产能过剩是没有经济意义的，我们认为产能过剩经济意义关键的一点在于它使得行业内的盈利受到了系统性的抑制。
从这个角度来讲我们用两个指标考察企业盈利情况，一种指标是ROA，一种是行业毛利率，我们首先计算一个行业从2011年以来长期的ROA情况或者长期毛利率情况，长期的历史均值，我们再来计算2013年到2015年这些行业企业的盈利平均情况，因为13年以后整个行业的景气就开始出现低迷的状况。
我们把过去三年一个行业的盈利与它长期的历史均值去取一个差，我们去看这个背离情况，我们看一个行业过去几年的盈利与它长期历史均值的背离情况，这种情况从毛利率和ROA角度去衡量，我们把它做在一个二维的图上，在这个二维的图上越向右侧的方向盈利的降幅越大，换个角度来讲在这张图来讲第一象限都是盈利在非常大的程度上受到了抑制，所以基于这一指标的定义，如果一个行业的企业盈利显著的低于长期历史均值，并且在两个维度上都显著的低于长期历史均值，我们就认为这些行业是盈利非常差，我们就认为这些行业存在严重的产能过剩，从这个角度来看，我们筛选出了这样几个严重产能过剩的行业，这种筛选跟大家拍脑袋的结果是比较接近的，特别中央重点拿出来的钢铁和煤碳企业也是比较接近的，主要包括我们这里所列到的一些，主要是工业金属的产业链、黑色金属产业链和煤碳产业链，特别是在这些产业链的中上游，在众多的其他行业从自上而下的角度来看问题盈利也不见得是那么好，但是与长期历史均值的背离没有那么显著，也许也存在一定程度的产能过剩，但是没有我们这里的产业情况这么集中、这么严重。
把这些行业在宏观上做一个简单的表述，从工业增加值、就业、纳税、以及银行负债这些角度来看问题，这些行业占整个经济的比重大约在10%-20%之间，有一些指标接近10%，比如说纳税，另外一些指标接近20%，比如说负债，另外一些指标大约在15%，比如说就业占整个经济产出的比重，这些行业占整个经济的体量大数来讲占1/7。
但是这些行业还有一个重要的特征，这个重要的特征我一会儿将会进一步跟大家讨论。
这个行业还有一些特征，在这些行业内部国有资产占整个行业资产的比重平均在50%，比如说煤碳行业或者钢铁行业，这个行业内部里面的国有资产占了整个行业总资产的比重在50%或者是略多一些。
这些产业重点分布在哪些地区呢？
我们在中国的地图上也试图把它点亮，不是说其他的地区就没有产能过剩，我们看到实际上广东应该没有特别明显的产能过剩，福建也不见得是非常的严重，产能过剩应该说从中国东西南北都有，但是相对来讲集中在中国的中部、华北以及一定程度上的东北，但是更重要的是集中在中国的中部和华北，特别重要的是集中在北京的周边，山东、河南、河北、内蒙、山西、陕西、辽宁都是非常严重的，基本上都集中在北京的周边，所以中央领导感受到的压力很大，但是在上海的周边，浙江不是那么严重，到了广东，广东以及广东的周边这个问题要显著
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