2023年宏观研究专题 国内经济的弱复苏趋势能否延续？

一、经济周期也显示中国经济面临乘势而上的机遇

经济自身的运行规律造就了经济周期。传统的经济周期由短至长大致有四种周期，即库存周期、设备更新周期、房地 产周期和技术进步周期。

在我国，一轮完整的库存周期大致 3-4 年。设备更新周期一般 7-11 年，房地产周期则更长，至少 20 年。而技术进步 周期则长达 50-70 年，从第一次工业革命算起，人类社会到目前为止也就大致经历了 4 个技术进步周期。 研究经济周期的意义在于提高经济发展趋势的前瞻能力，从过往的历史经验判断未来经济发展的大趋势。这是一种长 期视野的研究方式。经济周期研究的难点在于拐点的判断，往往都是事后才认识周期的拐点已现，经济周期已经进入 了一个新的状态。 但无论如何，经济周期作为一种行之有效的研究方式对于展望未来中国经济仍有其独特的意义。

1、库存周期显示中国经济正从萧条向复苏过渡

如果中国经济的动力只有外生政策动力而没有内生动力，那么经济复苏不具备持续性。因此，当前国内经济的弱复苏 趋势能否延续，我们还需观察我国经济周期所处的位置。 第一，2023 年上半年库存周期有望结束主动去库存阶段，向被动去库存切换，下半年有望进入补库阶段。 市场将当前经济困难的成因之一归结为防疫措施时，我们需要思考的问题是，动态清零也好，封城或静默也好，这些 防疫措施并非 2022 年新推出的防疫手段，疫情以来我国的防疫措施就是这样，那么为何今年国内经济如此困难？这 固然与 Omicron 的高传染性有关，动态清零的成本显著提升。但是，海外躺平的经济体在过去的一年也没有呈现 2021 年欣欣向荣的局面。因此，可能有其他因素与防疫措施合并起效才是当前中国经济增长乏力的主要症结之一，而躺平 也不是解决中国经济困境的灵丹妙药。

从库存周期的角度看，2022 年之前动态清零对经济冲击较小而 2022 年以来冲击较大，其实正好对应了库存周期从补 库阶段到去库阶段的变化。2019 年年末上一轮库存周期触底，新冠疫情并未打断新一轮库存周期的上行趋势。从 2020 年到 2021 年年中正是本轮库存周期的上行阶段，2021 年年中到目前为止，我国经济正处于库存周期的下行阶段。 我国库存周期一般 3-4 年，2023 年本轮库存周期结束的可能性较大。在上一轮周期结束前，库存周期将由主动去库存 向被动去库存转换，而被动去库存往往对应着经济复苏力度加强的阶段。

但另一方面，当前产成品库存增速仍处于较高水平，而以往库存周期的末期，产成品库存增速往往会跌至零附近。这 会不会导致新一轮库存周期启动的延后？过去，上中下游库存走势较为一致，但从目前的行业库存阶段看，受能源保 供政策的影响，上游能化行业疫情以来库存持续上行。当前全球仍面临能源问题的冲击，我们预计上游行业库存的高 水平延续可能性更高。这是当前产成品库存仍处于高位的关键因素。事实上，中游和下游行业已经于 2021 年下半年 进入主动去库存进程。因此，新的库存周期的起点可能确实会高于以往的周期。

2、设备更新周期已出现进入上行周期的曙光

“四万亿”刺激政策结束后，我国制造业投资和设备工器具投资增速开启了长期先行趋势。在新冠疫情前，设备工器具 投资增速已经跌至负增长区间，而制造业投资虽有高技术制造业投资的推动，但增速也在疫情前跌至过去 10 年的底 部。疫情后，制造业投资增速从 2021 年起持续回升，而设备工器具增速也在 2022 年由负转正。我们认为支持设备更新周 期重启的动力有三个方面：

第一，“双碳”等战略推动的技改投资增长速度较快。自去年起，央行相继推出碳减排支持工具、支持煤炭清洁高效利 用专项再贷款等结构性货币政策工具，这些政策工具为制造业双碳相关技改投资提供了资金支持。2017-2019 年上半 年，我国制造业技改投资增速处于持续加快的阶段，技改投资占制造业投资比重一度高达 48.5%。但 2019 年下半年 起，制造业技改投资增速逐步放缓。今年以来，制造业技改投资有回暖迹象。

一方面，技改投资增速在去年高基数的 背景下，继续保持较快增速，且始终快于同期制造业投资增速；另一方面，技改投资在制造业投资中的占比持续高于 去年同期水平。根据我们的统计，两项结构性工具总额度为 1.1 万亿元，目前仅使用了 3000 亿左右，仍有充足的融资 额度。因此，我们预计在“双碳”战略和结构性货币政策工具的支持下，2023 年制造业技改投资依然能保持较快增长。

第二，“制造强国”产业政策将推动高技术制造业继续保持高速增长。2015 年5 月至今，制造业投资的平均增速为5.7%， 而同期高技术制造业投资平均增速 17%。这一时期，仪器仪表制造业投资的月均增速为 13.5%，计算机、通信和其他 电子设备制造业投资月均增速为 17.2%，装备制造业投资月均增速为 12.9%。二十大报告将新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等战略性新兴产业明确为构建现代化产业体系的重要领域之一。 可以预计，战略性新兴产业与高技术制造业将是未来制造业投资的重要领域。今年前 10 个月高技术制造业投资增速 高达 20.2%，而且同期制造业投资的前瞻指标工业用地成交面积同比增长 13.7%，这是建立在去年同期高基数上实现 的较快增长。因此，2023 年制造业投资仍将保持快速增长态势。

第三，设备更新改造刺激政策将加快设备工器具购置增速的进一步回升。今年下半年国务院推出设备更新改造刺激政 策，对高校、职业院校和实训基地、医院、地下综合管廊、新型基础设施、产业数字化转型和中小微企业、个体工商 户等设备购置和更新改造新增贷款，实施阶段性鼓励政策，中央财政贴息 2.5 个百分点，实际贷款利率为 0.7%，期限 2 年。人民银行也设立了设备更新改造专项再贷款，额度为 2000 亿以上，期限一年并可展期 2 次，每次展期时间为一 年。目前，国家卫健委已经制定了 1.75 万亿医疗设备更新改造计划，要求各级公立医院在今年内上报购置计划。针对 设备更新改造的刺激政策是本轮稳增长新推出的新举措，这有助于夯实设备工器具购置增速在明年进一步回升的基础。

总之，疫情冲击加速了上一轮设备更新周期触底的速度，而建设制造强国的产业政策将拉动设备更新投资以更快地速 度走出低谷，步入上行周期。

3、新一代科技革命可能将是人类社会第五次康波周期的起点

自第一次工业革命到信息化时代，人类社会已经经历了 4 次康波周期。以信息化为代表的第四轮康波周期大致起于 1970-80 年代期间，克林顿政府推出信息高速公路计划后，第四轮康波周期进入繁荣时代直到 2004 年美联储开启加息 周期，随后第四轮康波周期开始逐步回落，2008 年全球金融危机加速第 4 轮康波周期的衰退力度。

然而，作为技术进步的先行指标，全球研发支出在新冠疫情前两年就已经呈现加速上升的迹象。根据世界银行的全球 研发支出数据，1996 年至 2017 年全球研发支出占 GDP 的年均比重为 2.02%，OECD 国家为 2.29%，而 2018 年至 2020 年全球和 OECD 国家研发支出占 GDP 的年均比重分别提升至 2.38%和 2.74%。基于此换算的研发支出规模增速可以 看到 1997-2020 全年研发支出年均增速为 6.5%，其中 1997-2017 年平均增速为 5.9%，2018 年至 2020 年平均增速为 10.4%，OECD 国家三个时间段的年均增速分别为 5.4%、5.2%和 7.4%。可见，疫情前全球研发支出开始显著上涨。

我国的研发支出在疫情前也有再次抬头的迹象。1997-2020 年我国研发支出年均增速达到 17%，我国研发支出的 GDP 占比从 0.56%上升到 2.4%。不过 2014-2017 年我国研发支出增长明显放缓，这四年的平均增速仅为 6.8%。2018-2020 年我国研发支出增速有所回升，年均增长 11.4%。虽然低于 1997-2017 年 17.8%的年均增速，但也领先于全球增速和 OECD 国家增速。我国研发支出占全球研发支出的比重也由 1996 年 1.8%提升至 2020 年的 16.6%，我国贡献了全球 1/6 的研发支出。

当前正处于新一轮科技革命，后信息化时代产物已经逐步投入大规模应用，如人工智能、云计算、5G、物联网、新能 源、新材料等。从历史经验看，新一轮康波周期的开启往往与重大冲击有密切关系，比如第二轮康波周期的结束与第 三轮康波周期的开启经历了一战，第三轮康波周期的结束与第四轮康波周期的开启经历了 1970 年代的滞胀冲击。因 此，新冠疫情对全球经济的冲击可能会加速第四轮康波周期的结束，推动第五轮康波周期更快开启。

4、国内房地产周期和海外金融危机风险可能会暂时放缓国内经济内生动力的修复进程

基于前述分析，我们认为在主流经济周期中，除了房地产周期外，其余周期均指向 2023 年国内经济内生动力将出现 不同程度的修复。当前我国房地产市场处于前所未有的低迷状态，房地产投资、销售、新开工、竣工、施工、建安等 各项指数均处于负增长状态。2022 年房地产增速下滑至-10%。目前房地产投资增速的趋势值已经创下历史新低。2022 年的数据表明，尽管设备更新已经有所好转，但房地产周期叠加库存周期的下滑足以造成明显的负面冲击。

当然，目前房地产政策多箭齐发。房地产融资环境明显改善，房地产贷款、债券融资以及股权融资的监管政策相继放 松，保交楼政策力度进一步加强，2023 年以来房屋竣工面积保持正增长状态。由于当前房地产投资最主要的资金来源 是预付和按揭款，因此若上述政策能够推动 2023 年商品房销售形势的改善，那么明年房地产投资有望回升，从而减 轻房地产周期下行对经济的负面影响。然而，商品房销售形势能否改善还在于居民的购房意愿，去年以来住户新增存 款持续超预期，新增金额与余额增速均创下历史同期最高水平，这表明居民购房能力并未因疫情冲击显著恶化，而是 购房意愿显著下滑。因此，提升居民购房意愿需要销售政策的进一步调整，包括全国性的下调首付比例、交易环节税 费的进一步减免以及认贷又认房措施的放松等。

历史数据显示，美联储加息的末期或者结束加息的 1 年内是金融危机爆发的最危险时期。从 1980 年代的拉美债务危 机到 1997 年亚洲金融风暴，从阿根廷危机再到 2008 年全球金融危机概莫如是。目前看，明年上半年美联储结束加息 的可能性较高，在美联储和欧洲央行快速加息的背景下，由流动性紧缩而引发金融危机的风险较高。在高通胀的环境 中爆发金融危机，其破坏性也没有历史经验可参考。但通常而言，金融危机的冲击很难仅仅停留在金融市场和资产价 格层面，经济基本面也将受到冲击。全球经济形势、国际资本流动以及风险偏好的恶化都将对明年中国经济内生动力 的修复产生负面影响。

以上两点风险若都在 2023 年显著上升，再叠加防疫措施优化过程中疫情的阶段反复，那么 2023 年国内经济内生动力 修复的力度可以低于预期，但另一方面也会刺激政策外生动力进一步加码。从目前情况，今年 1 季度国内商品房销售 有明显改善，虽然近期销售有所降温，但至少暂时止住了商品房销售持续下滑的势头。而海外虽然已经出现欧美银行 业风险事件，但到目前为止，风险尚在可控范围之内。因此，当前宏观经济调控政策仍处引而不发的状态，产业政策 的优先级暂时超过了宏观经济调控政策。

二、AD-AS模型分析框架

总供求模型是宏观经济学最基础的分析框架。古典经济学认为总供给曲线没有弹性，因此总需求曲线的移动只会引起 价格水平的波动，而经济增长保持不变。凯恩斯主义则认为总供给曲线是分段函数，在到达充分就业点之前，总需求 管理可以明显增加经济增长水平且通胀水平可控。新凯恩斯主义则致力于弥补总供给曲线是分段函数的微观基础。自 《通论》发表以来，宏观经济学认识到总需求管理的重要性，各国政府吸取 1929-1933 年大危机的经验教训，也不再 自由放任经济自身动力主导经济周期的表现，积极采取总需求管理措施调节经济运行形势。

对于资本市场而言，总供求决定价格和增长水平，进而决定盈利和无风险利率，从而宏观经济表现对资产价格造成影 响。对应于中国的宏观经济运行指标，季度指标 GDP、月度指标工业增加值和服务业生产指数是总供给的核心指标， 固定投资完成额、社会消费品零售总额以及出口金额是总需求的核心指标。

通常而言，如无意外冲击，短期内总需求指标的波动性大于总供给指标。例如，与去年 12 月相比，今年 3 月工业增 加值同比增速仅回升了 2.6 个百分点，但去年 12 月国内感染率显著上升，服务业受到重大冲击，当月服务业生产指数 同比下降 0.8%，今年 3 月疫情进入平稳阶段，服务业生产指数同比增速回升至 9.2%。而总需求方面，今年 3 月社零 当月同比增长 10.6%，比去年 12 月加快 12.4 个百分点，出口同比增长 14.8%，比去年 12 月加快 24.8 个百分点。可 见，即使同样面临疫情冲击，总需求指标的反弹幅度显著大于总供给指标。因此，短期经济分析的核心主要集中于需 求侧，供给侧可以视为需求侧变化的结果。

1、投资

投资是中国政府调节经济的重要手段之一，判断投资形势主要根据投资的三大核心领域的变化，即制造业投资、基建 投资和房地产投资，以上三部分投资占全部投资规模的比重约为 75%。2022 年制造业投资占比为 31.4%，基建投资占 比为 26.8%，房地产投资占比为 16.4%，三者合计 74.6%。下面具体展开投资三大领域的分析逻辑。

第一，制造业投资。 制造业投资形势分析的传统逻辑是盈利改善-产能紧张-企业增加资本开支。而我国在全球分工中的地位，决定了出口 形势好坏决定了制造业投资的形势。近年来，出口交货值/制造业 GDP 的比重稳定在 45%附近。因此，我们可以观察 到，出口行业投资增速与制造业投资增速相关性较高，趋势较为一致。

但是前瞻地看，制造业投资的逻辑可能会出现变化。具体而言，就是在产业政策的推动下，盈利对制造业投资的决定 性意义下降。2022 年工业企业利润增速自7月开始负增长，今年 1季度利润增速跌至-21.4%但制造业投资增速去年 下半年以来保持稳定，利润增速与制造业投资增速缺口显著扩大。并且，产业政策重要的受益主体国有企业2022年利润增速负增长，与规上工业企业盈利数据一致，但今年1季度国有企业利润增速反弹至12.4%，与规上工业企业盈 利走势明显背离。再考虑到民间投资的低迷，可以合理推断，当前制造业投资增速相对稳定主要是依靠国有企业，而 国有企业投资意愿保持稳定离不开国家产业政策的支持。

第二，基建投资。 当前基建投资分为两类，传统基建和新基建。传统基建包括公用事业、交运仓储物流业以及水利、环境与公共设施管 理业投资，新基建则包括信息技术服务业、特高压电网、大数据、人工智能、物联网等多个新兴产业。另外，近年来 国家也加大民生补短板领域的投资。对应于国家统计局公布的指标则是基建投资（不含 电网），而新基建投资除了信息产业有单独对应的行业投资增速，其余产业则隐藏于高技术产业投资指标之中，民生 领域补短板投资以社会领域投资名义出现于每月国家统计局的投资数据分析之中。 疫情前，基建投资结构上呈现冰火两重天的特征。传统基建投资增速从 2014 年的 21.5%回落至 2019 年的 3.8%。但新 基建和社会领域投资高速增长。其中，2019 年高技术产业投资增速为 17.3%，社会领域投资增速为 13.2%，二者均大 幅快于传统基建投资增速。

疫情以来，新基建和社会领域投资依然保持了较快的增长。2020-2022 年高基数产业投资增速分别为 9.7%、17.1%和 18.9%，社会领域投资增速分别为 11.9%、10.7%和 10.9%。而传统基建投资在 2022 年增速显著提高，去年增速为 9.4%， 而 2020 和 2021 年传统基建投资增速不到 1 个百分点。当前，基建投资主要影响因素还是来自于政策，去年基建投资增速大幅上升主要得益于稳增长政策的驱动。但是，地 方政府债务问题、项目质量、经济增长模式的转变等问题也制约了传统基建投资需求的扩张。而新基建则与产业政策 关系更为紧密，也得到财政和货币政策的支持。因此，我们预计未来在正常年份中，基建投资依旧呈现冰火两重天的 局面。

第三，房地产投资。 房地产依然是当前中国经济的支柱产业之一。房地产销售端既对耐用品消费有促进作用，也是投资端的领先指标。房 地产价格通过财富效应也能够影响居民消费意愿。按照许宪春的测算，房地产产业链对中国经济增长的贡献超过 30%。 从过往经验看，销售数据到新开工数据的传到大致需要 2 个季度左右的时间。之所以有这种关系，主要是因为房地产投资资金来源中，预付、定金和按揭贷快的占比达到 40%以上，2020-2021 年占比超过 50%。所以判断房地产投资趋 势最终要的领先指标就是房地产销售数据。除了统计局的月度数据外，还可以通过 30 城的高频数据来前瞻当月房地 产销售情况。从今年以来的情况看，1 季度房地产销售形势较好，但 2 季度以来销售逐步降温。

房地产投资完成额的构成主要有三部分，建安工程、设备工器具购置和土地购置费。2018 年以来，由于开发商采取了 高杠杆高周转的经营策略，建安工程占房地产投资比重从 70%以上滑落至 60%出头，土地购置费的比重从不到 20% 上升至 30%左右，而设备工器具的购置占比常年稳定在 1%左右。

2018 年以来房地产投资增速与 GDP 增速相关性的下降。例如，2017-2019 年房地产投资增速分别为 7.0%、9.5%和 9.9%，但 GDP 增速却从 7%回落至 6%。2021 年房地产投资增速比 2020 年下滑 2.6 个百分点，但是 2021 年 GDP 增 速却高于 2020 年。这其中的关键问题就在于土地购置费不纳入 GDP 的核算，建安工程才是影响 GDP 的关键部分。 2021 年建安工程同比增长 74%，快于 2020 年，而 2021 年土地购置费同比负增长，因此房地产增速回落没有影响 GDP增速的回升。去年房地产投资大幅回落拖累经济增长的核心因素也是 2022 年建安工程同比下降-11%所致。土地购置 费增速的高低只会影响房地产投资增速，但其与 GDP 增速并没有关系。这是我们研究房地产投资需要关注的问题。

2、消费

月度的消费指标我们主要关注社会消费品零售总额指标。这个指标的统计口径是年主营业务收入 2000 万元及以上的 批发业企业（单位、个体户）、500万元及以上的零售业企业（单位、个体户）、200万元及以上的住宿和餐饮业企业（单位、个体户）。需要注意的是规模以上的批发和零售每年都会发生变化，因此为保证本年数据与上年可比，计算限额以上单位消费品零售额等各项指标同比增长速度所采用的同期数与本期的企业（单位、个体户）统计范围相一致， 和上年公布的数据存在口径差异。主要原因是每年都有部分企业（单位、个体户）达到限额标准纳入调查范围，同时 也有部分企业（单位、个体户）因规模变小达不到限额标准退出调查范围，还有新开业企业、破产、注（吊）销企业（单位、个体户）的影响。

因此，社零虽然每月也公布金额数据，但用金额数据计算的同比数据与统计局公布的同比数据通常会有明显差异，主 要原因就在于统计局公布的同比数据是按照修正过的上年数据计算。 社零主要统计两方面的消费品，一是实物商品，例如食品烟酒、服装、汽车等商品消费金额；二是餐饮收入金额。由 此可见，社零的统计口径不包含大量的服务消费，例如家政、出行、体育文化娱乐等等。但是现在居民服务消费支出 占比已经超过了实物商品消费占比，换句话说社零这个指标在消费需求的统计上其实有较大的遗漏。

那为什么我们还 是要观察社零呢？事实上，服务消费很难脱离实物商品消费独立存在。例如，餐饮收入包含了食品、饮料、酒类的消 费，体育消费也需要购买运动器材。因此，我们注意到，社零增速与居民服务消费支出占比相关性较好，反而与居民 实物商品消费支出占比相关性较低。所以，虽然社零不能提供服务消费的具体数据，但也能反映服务消费的趋势。

消费是收入的函数。因此，观察消费的变动，居民收入是一个重要的指标。而中国居民收入构成中，工资性收入最主 要的构成部门。换句话说，就业形势决定了消费需求的强弱。当前，我国结构性失业较为明显，一方面是高校应届毕 业生人数不断攀升，另一方面，去年青年人失业率水平较高，今年有较强的再就业需求。因此，目前居民消费还是面 临较大的压力。428 政治局会议明确要求政策的就业导向，这既涉及社会稳定，也对全年消费需求的复苏强度有直接 关系。

但是，居民收入是季度指标，频率偏低，难以前瞻观察消费的趋势，只能用作事后验证。跟消费有关的高频指标主要 是乘联会公布的周度乘用车销售数据。在社零中，汽车类零售额占比在 10%左右，在各种商品零售额中占比最高。因 此，汽车销售数据可以作为观察社零的前瞻指标。 财富效应也是消费的重要影响因素。根据央行城镇储户调查问卷的结果，2015 年以来居民对房价的预期与居民消费意 愿相关关系较为明显。房价上涨带来的货币幻觉能够提升居民的消费支出水平。2021 年以来全国房价逐步下跌，再叠 加疫情等其他因素，居民消费意愿明显下滑，愿意增加消费的储户占比从疫情前的 30%下跌至去年 4 季度的 14%。

研究消费的主要问题在于可供前瞻判断的高频指标偏少。除汽车消费高频数据外，出行数据可作为观察消费的另一类 高频指标，主要包括地铁客流量数据和民航航班架次数据。近期，出行数据显示服务消费较为强劲，这可以与同步指 标指标服务业 PMI 相互映证。电影票房也有高频数据，但电影票房受档期的影响有很强的季节性因素。因此，各档期 的同比数据更能反映相关服务消费的形势。另外，春节、国庆以及五一假期商务部和文旅部公布的假期商品和旅游消 费数据也值得关注。

3、出口

出口需求的传统研究框架是观察欧美日等全球终端消费经济体的进口需求情况。虽然欧美日三大经济体占我国出口的 比重仅为 40%左右，但是其余 60%的对新兴经济体的出口需求还是与欧美日的进口需求挂钩的。这是由于新兴经济体 经济形势相当程度与其出口形势有关，这些经济体出口需求较为强劲时，国内收入提高，进口需求也会相应提升，从 而带动中国的出口。 欧美日三大经济体又以美国进口需求带动全球贸易需求。数据显示，欧洲对美出口增速与我国对欧出口增速相关性较 高。这是全球分工以及我国在全球分工中的地位所决定的。欧洲从我国进口中间商品，再向美国出口最终制成品。因 此，美国进口需求决定的我国乃至全球的出口需求。观察美国进口需求最好的指标之一就是 ISM PMI，过去 20 余年 的数据表明，ISM PMI 走势与美国进口增速高度相关。

另外，中国出口需求其实与人民币汇率相关性不高。2015 年 811 汇改后，美元兑人民币汇率大幅贬值。2015-2016 年 美元兑人民币汇率从 6.05 左右贬至 6.95 附近，累计贬值幅度高达接近 15%，但这两年中国出口均为负增长，2015 年 出口同比下降 2.9%，2016 年同比下降 7.7%。而 2020-2021 年兑人民币汇率累计升值 8.5%，但 2020 年出口同比增长 3.6%，2021 年出口增长 29.6%，两年复合增长率也到 15.9%。 事实上，中国出口主要还是与全年贸易规模有密切的关系。根据 WTO 的数据，2015 年全球出口增速为-12.9%、2016 年为-3.1%，而 2021 年全球出口增速 26.6%，2020 年虽然全球出口增速为-7.2%，但这一年中国供给率先修复，因而 我国出口也实现了正增长。总之，汇率对我国出口影响有限，全球贸易需求才是决定性因素。

那么，如何前瞻观察我国出口形势呢？过去，我国出口逻辑与韩国、中国台湾地区类似，都以欧美发达国家为最终目 的地。因此，可以参考韩国和我国台湾地区出口数据来前瞻判断或验证中国出口数据情况，而韩国会公布每月前 10 日、前 20 日的出口数据，所以我们可以通过韩国提前公布的出口数据来判断我国出口情况。然而，今年以来，韩国 出口与我国出口出现明显背离。1 季度韩国出口同比下降 12.6%，而我国出口则同比增长 0.5%。

这可能表明中国的出口逻辑开始发生变化，关键因素就是 RCEP 的红利可能会深刻影响出口需求波动因素。2022 年 1 月 RCEP 正式生效，但是由于去年我国还在执行严格的防疫措施，RCEP 对我国出口的影响还不明显。2022 年对 RECP 国家出口的占比为 27.7%，比 2021 年提高 1.6 个百分点，今年 1 季度占比达到 29.2%，仅用三个月的时间占比就比去 年提升 1.5 个百分点。并且，今年 2 月和 3 月对 RCEP 的出口增速 25.2%和 22.0%，明显高于去年同期水平。

若 RCEP 红利能够持续释放，这可能意味着欧美等发达经济体对我国出口的边际影响力在下降。中国与东盟通过 RECP 协定在出口贸易链和价值链重新分工和定位，只要我国国内需求稳定，中国与东盟就能形成一个庞大的人口与市场的 贸易循环。

4、工业增加值

月度的总供给指标主要关注工业增加值和服务业生产指数，季度关注的是 GDP。与总需求指标不同的是，总供给相关 指标均是剔除了价格因素的实际变化。国家统计局采用可比价格的方式计算总供给相关指标相对于基期的产出变化。 我国的可比价格每五年调整一次，当前的可比价格是 2020 年价格水平，2021-2025 年总供给相关指标均按照 2020 年 价格计算。 工业增加值的统计范围是规模以上的工业企业，即年主营业务收入 2000 万元及以上的工业企业。因此，与社零指标 一样，由于规模以上工业企业范围每年发生变化，为保证本年数据与上年可比，计算产品产量等各项指标同比增长速 度所采用的同期数与本期的企业统计范围尽可能相一致，和上年公布的数据存在口径差异。

主要原因：一是统计单位 范围发生变化。每年有部分企业达到规模纳入调查范围，也有部分企业因规模变小退出调查范围，还有新建投产企业、 破产、注（吊）销企业等影响。二是部分企业集团（公司）产品产量数据存在跨地区重复统计现象，根据专项调查对 企业集团（公司）跨地区重复产量进行了剔重。 工业增加值可以通过二级门类、经济类型、行业和产品四个维度来研究。工业共有四个二级门类，即采矿业、制造业、 公用事业（电力、热力、燃气及水生产和供应业）以及建筑业。不过工业增加值只包含前三类门类的实际产出变动情 况，建筑业的实际产出只在 GDP 数据中公布。

近年来，在能源安全的战略下，采矿业增加值同比增速长期处于较快增长状态。出口需求是制造业增加值重要影响因 素，这主要是因为出口交货值在制造业产出的占比超过 40%。而公用事业增加值则有明显的季节性特征，冬季采暖季 和夏季居民供暖、用电高峰期时，公用事业增加值同比增速普遍偏高。 工业增加值的行业分类执行国民经济行业分类标准（GB/T4754-2017），每月公布 20 个行业的增加值同比增速。如钢 铁、有色、非金属建材、汽车、电子设备等行业。这些行业实际产出水平又可以与产品产量数据进行对比，钢铁行业 增加值同比增速与钢材产量同比增速，汽车行业增加值同比增速与汽车产量同比增速，公用事业增加值同比增速与发 电量同比增速等。

工业增加值的前瞻指标体系较为丰富，尤其是重化工业相关行业或产品的高频指标较多，例如钢铁行业可以关注周度 高炉开工率以及钢厂产能利用率、旬度粗钢产量等，汽车行业可以关注轮胎开工率数据。另外，制造业 PMI 虽然是同 步指标，但其公布时间比工业增加值提前半个月左右，也可以通过制造业 PMI 的走势预测当月工业增加值同比增速 的变动情况。

5、服务业生产指数

随着中国经济结构变动，服务业对经济增长、就业的影响力越来越大，国家统计局于 2017 年起开始公布服务业生产 指数。目前服务业吸纳了全国 48.2%的就业人口，服务业 GDP 占比超过 50%，而工业吸纳的就业人口占比仅为 30% 左右，工业 GDP 占比不足 40%。实际上，近年来的季度 GDP 同比增速往往落在以工业增加值季度同比为下限，以服 务业生产指数季度同比为上限的区间。

虽然服务业很重要，但供给层面月度数据仅有服务业生产指数这一个指标，不像工业增加值还有分门类、分所有制、 分行业、分产量等更加全面的数据。另一个可资参考的月度数据是服务业 PMI，包含新订单、从业人员、业务活动预 期、投入品价格、销售价格等五个分项指数。服务业 PMI 公布时间同样比服务业生产指数早半个月左右，不过 PMI 指标本质是环比指标，服务业生产指数是同比增速，环比变动方向有时不一定跟同比变动方向一致。

6、GDP

GDP 是一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个 国家经济状况和发展水平的重要指标。 GDP 核算有三种方法：生产法、支出法和收入法。生产法是从生产过程中创造的货物和服务价值中，剔除生产过程中 投入的中间货物和服务价值，得到增加值的一种方法。 支出法是从生产活动成果最终使用的角度计算国内生产总值的一种方法。最终使用包括最终消费支出、资本形成总额 及货物和服务净出口三部分。 收入法是从生产过程形成收入的角度，对生产活动成果进行核算。按照这种计算方法，增加值由劳动者报酬、生产税 净额、固定资产折旧和营业盈余四个部分组成。

目前我国发布的GDP数据是以生产法为基础核算结果，这也是为什么我们重视工业增加值和服务业生产指数的原因。 GDP 数据除了总量数据的名义、实际值和实际同比增速外，也包含分行业的名义、实际值和实际同比增速。虽然 GDP 是季度数据，但它能最完整的反映当前中国经济的实际状况。 我国也公布支出法的 GDP 数据。支出法 GDP 主要关注的需求三驾马车对于当期经济的贡献率。例如，今年 1 季度 4.5 的 GDP 增速中，最终消费支出拉动了 3 个百分点，投资拉动了 1.56 个百分点，净出口拖累了 0.06 个百分点。需要支 出的是，支出法 GDP 的三个组成部门和月度公布的消费、投资和出口数据虽然有关系，但不存在直接一一对应的关系。

GDP 与月度公布的投资、消费和出口数据另一个区别在于是否剔除价格因素。GDP 同比增速剔除了价格因素，而投 资、消费和出口都没有剔除价格因素。但价格因素出现较大波动时，足以影响包含价格因素的指标准确性。例如。2022 年前两月投资同比增速高达 12.2%。当时市场普遍对此数据的准确性抱有怀疑。之所以去年前两月投资数据大于超预 期，很大程度上跟价格因素有关。2022 年前两月 PPI 同比增长 8.9%，比 2021 同期快 7.9 个百分点，如果按 2021 年 价格计算的话，2022 年前两月投资增速仅为 3%。因此，2022 年 1 季度投资对当季经济贡献率仅为 13.1%。同样的情 况也发生在 2017 年 1 季度，当时 PPI 同比也出现了较大的偏离，虽然名义投资增速较高，但剔除价格因素后，投资 对经济增长贡献率也只有 28.4%。

总之，估算 GDP 增速，使用供给侧的指标准确性相对更高，而需求侧的指标则因为统计口径的差异、名义值与实际 值的区别等因素，其预测准确性低于采用工业增加值与服务业生产指数的 GDP 预测模型。

编辑：999感冒灵