支撑 GDP 增长的支柱不是一成不变的，从 GDP 统计的三驾马车、三次产业和行业分类口径看，当 前对我国经济贡献最大的分类分别是消费、第三产业和工业。
三驾马车
2024 年支出法统计我国名义 GDP总额达到134.92 万亿元，其中消费占比 56.55%，投资占比 40.61%， 净出口占比 2.84%。 从 2000 年以来的历史数据看：消费在过去 25 年中一直占比最高，但也经历过 2010 年之前占比持续 下降，以及 2011 年之后波动上行的过程；与消费占比波动相对应的，主要是投资占比的波动，2000 年之后投资占比波动上行，2011 年在名义 GDP 中的占比达到最高点 46.55%，此后开始波动下降， 但 2024 年投资在名义 GDP 占比仍高于 2000 年水平；净出口在我国名义 GDP 中的占比基本持平， 2000 年净出口占比为 2.36%，2024 年占比为 2.84%，虽然整体来看变化相对不大，但是在 25 年间波 幅较大，占比最高时是 2007 年的 8.52%，占比最低时则是 2018 年的 0.65%。 三驾马车在名义 GDP 的占比波动，反映的是经济结构的趋势性变化。如果从 GDP 增长贡献率看， 则更多反映的是经济增长过程中遇到的冲击。 2024 年消费对 GDP 增长贡献率为 44.47%，投资贡献率为 25.22%，净出口贡献率为 30.31%。从 2000 年以来三驾马车对 GDP 增长贡献率的波动看，2007 年次贷危机和 2020 年新冠疫情都对经济增长造 成较大冲击，但两次冲击反映在三驾马车上表现有所不同：2007 年贡献率波动较大的是投资和净出 口，消费的波动相对平稳，反映出冲击来自外部，影响的主要是对外贸易部门，投资则是作为稳增 长的重要手段；2020 年三驾马车贡献率都出现较大波动，但贡献率下降的主要是消费，反映出冲击 来自内需，投资和净出口是稳增长的两大支撑。 从三驾马车对 GDP 增长贡献率的历史数据波动，我们可以得到两个结论：一是三驾马车对稳增长的 贡献是动态调整的，以年度为时间单位看，消费、投资、净出口的贡献率波动会受我国经济发展阶 段、内生经济增长动力、宏观政策调整、国内外经济增长环境和意外冲击等因素影响而有所变化， 呈现此消彼长的特点；二是三驾马车贡献率的结构性变化，反映出经济增长动力的阶段性切换，2010 年之前，投资和消费的贡献率整体差异较小，二者均处于阶段性较高水平，2011 年之后消费的贡献 率小幅上升，整体维持在 60%附近波动，投资的贡献率则持续下行，从 40%上方下行至 30%下方， 消费成为经济增长的支柱，2019 年之后，净出口的贡献率六年中有五年超过 10%，外需对增长的贡 献加大，不仅体现了全球经济增长对我国经济的带动作用，同时也反映出我国对外贸易部门的国际 竞争力有所加强。
三次产业
整体来看，三次产业的变化趋势比较明显，无论是占比还是增速，第三产业都是名义 GDP 的重 要支柱。 从现价 GDP 占比看，2000 年以来，第三产业占比整体持续上升，第一产业占比整体持续下降，第 二产业占比则有所波动，在 2006 年之前占比整体上升，在达到 46.89%的历史高点之后，整体呈现 下行趋势，在 2024 年已经降至 36.48%。第二产业中，工业名义 GDP 占比的波动趋势较为一致，也 在 2006 年达到阶段性高点 41.44%，但建筑业名义 GDP 占比的高点出现在 2019 年，达到 7.04%，此 后则开始下降，2024 年占比降至 6.67%。 2012 年至 2024 年间，从实际 GDP 同比增速看，第一产业同比增速基本维持在 4%上下波动，整体 波幅不大，第二产业实际 GDP 同比增速整体呈现下行趋势，其中工业不变价 GDP 同比增速与第二 产业增速高度相似，但建筑业增速的波动更大，第三产业实际 GDP 同比增速虽然也呈现下行趋势， 但在 2013 年至 2023 年期间，第三产业增速明显更高。
行业构成
从 11 个行业分类在 2024 年名义 GDP 占比的情况看，大致可以分为三挡：首先是占比超过 10%的行 业，最高的是工业 30.05%和其他服务业 17.20%，但是这两个行业分类下细分行业较多，此外还有批 发零售 10.23%；其次是占比超过 6%的行业，包括金融业 7.30%，农林牧渔 7.16%，建筑业 6.67%和 房地产业 6.27%；最后是其他行业，占比最低的是住宿餐饮 1.83%，信息软件、交运仓储和租赁商服 行业占比均在 4%以上。 但名义 GDP 占比在行业分类之间的比较，也存在两个问题：一是行业分类口径对占比结构的影响， 在实际核算中，11 个行业即《国民经济行业分类（GB/T 4754-2017）》中规定的三级分类的第一级 分类，其中工业包括 3 个门类，其他行业包括 7 个门类，在一级分类的基础上划分二级分类时，房 地产业分到行业中类，因此相较其他一级行业分类，房地产业的分类较为集中；二是价格因素对各 行业名义 GDP 变动的影响，2000 年至 2024 年的 25 年间，有 23 年工业的平减指数均处于一级分类 中的最低水平，相较之下，房地产业有 9 年处于一级分类中平减指数最高水平。 我们认为从名义 GDP 行业占比结构看，截至 2024 年，房地产仍是支撑经济的主要支柱之一。
自 1990 年开始，房地产业在 GDP 占比上升的过程大约持续了三十年，在这一过程中，各地区房地 产业名义 GDP 在本地区占比水平虽然不同，但整体变化趋势是基本相同的，并且在 2020 年前后占 比开始出现较明显下行。房地产业发展对经济整体带动能力较强，并且全国范围内不同地区都能够 复制房地产业的发展模式，这一特点目前在其他行业中相对较弱。
房地产业占比的拐点
纵观房地产业 GDP 占比的发展历史：1986 年及之前，房地产业在名义 GDP 中的占比一直保持在 3% 以下；1992 年房地产业占比从前一年的 3.54%跃升至 4.19%；在 1998 年升上 4.50%之后，保持波动 上行趋势 20 年；2018 年-2020 年期间，房地产业占比连续三年在 8.25%上方，同时也达到了至今占 比最高点；2021 年开始，房地产业名义 GDP 占比持续快速下降，2024 年回落至 6.27%。 从房地产业名义 GDP 同比增速看：一是，2000 年之后大致分为四个阶段，2005 年及之前的中快速 增长阶段，2006 年-2010 年的高速增长阶段，2011 年-2021 年的高水平增速回落阶段，以及 2022 年 至今的负增长阶段；二是，与我国经济整体 GDP 增速相比，1990 年至 2018 年的 29 年间，有 23 个 年份房地产行业增速是超过经济整体增速的，2000 年之后仅有的三次中，2004 年和 2011 年二者增 速差不到 1.00 个百分点，仅 2008 年受次贷危机影响，房地产增速大幅落后于经济整体增速 8.53 个 百分点，但也在 2009 年增速大幅反弹，超过经济整体增速 16.58 个百分点；三是 2019 年至 2024 年 期间，房地产业名义 GDP 增速持续弱于经济整体，从增速差异幅度看，2019 年和 2020 年增速差还 在 0.30 个百分点以内，自 2021 年开始，二者增速差大幅扩大。 总的来看，房地产业增速拐点最早出现在 2010 年，房地产业在名义 GDP 的占比拐点则出现在 2021 年。
我们认为从各省份的房地产业名义 GDP 占比看，房地产对各地经济发展都有较强的支撑作用。 2024 年我国房地产业在名义 GDP 占比为 6.27%，在全国 31 个省份当中，房地产业在本地区名义 GDP 占比最低的为西藏，仅为 3.86%，占比最高的是海南 10.90%。全国范围内，房地产业占比超过全国 平均水平的省份仅有 9 个，分别是海南、上海、北京、广东、浙江、广西、河南、吉林和辽宁，其 中占比超过 10%的省份仅有海南和上海，有 15 个省份占比在 5.0%-6.0%之间，有 2 个省份占比在 4% 以下，分别是西藏和内蒙古。 拐点一致：无论是房地产业 GDP 占比高或占比低的省份，其 GDP 结构变化反映出来的本地区房地 产业拐点，大多出现在同时间段。
我们分别选择了省内名义 GDP 房地产占比较高的五个地区：上海、浙江、广东、广西和海南，以及 五个不同区域中省内名义 GDP 中房地产占比较低的五个地区：内蒙古、福建、湖南、西藏和新疆。 2000 年至 2024 年期间，房地产业占比较高的地区，其占比变化趋势一致性较强，特别是浙江、广 东和广西，占比高点基本都出现在 2018 年-2020 年期间；海南高点出现的较晚，在 2023 年；上海出 现的较早，在 2016 年。 同时间段内，房地产业占比较低的地区，其占比变化趋势同样呈现先上行后下行的特点；从拐点时 间看，内蒙古的拐点出现最早，在 2014 年，福建、湖南、西藏和新疆的拐点则出现在 2016 年-2020 年期间。 从拐点时间分布看，31 个地区当中，3 个地区出现在 2014 年，10 个地区出现在 2016 年-2017 年， 15 个地区出现在 2018-2020 年，另有 2 个地区分别出现在 2021 年和 2023 年。
格局稳定：经济发达地区房地产业 GDP 占比维持在较高水平。 2024 年我国房地产业名义 GDP 在各省的分布，占比较高的地区包括广东、江苏、浙江、上海和山 东，五个地区占比均超过 6.00%，占比最低的地区为西藏、青海、宁夏和甘肃，占比均低于 1.00%， 其他地区中有 14 个省份的占比在 1.0%-3.0%。 从时间上看，2000 年至 2024 年期间，在房地产业名义 GDP 占比前五的地区仅有广东、长三角、山 东和北京共计 6 个地区。
以地区为例，占比较高的地区中，浙江和山东的房地产业名义 GDP 占比，在 2000 年-2024 年期间， 大多在 6.0%-8.0%区间范围内波动，上海和江苏的占比虽然波动幅度相对较大，但在 2015 年之后占 比也分别稳定在 6.0%左右和 10.0%左右，广东的占比波动区间较宽，但从排序看 2000 年以来一直稳 定在首位。 从区域看，房地产业名义 GDP 占比的分布也表现出稳定的特点：华东地区和华南地区的占比分别基 本稳定在 35.0%上方和 25.0%上方，而且两个地区的波动特点较为相似；华北地区的占比高点出现在 2008 年，此后则基本处于下行趋势当中；西南地区地区的占比在 2010 年见底之后开始上行，但 2018 年之后就基本维持在 10%上下波动；东北和西北地区的占比一个小幅波动下降，一个小幅波动上升， 但截至目前都稳定在 5%下方。 总的来看，2000 年以来我国房地产行业在较长时间内保持了较好的增长趋势，并且呈现两个特点： 一是房地产业在我国名义 GDP 占比上行的过程中，各个地区内的房地产行业都呈现出相似的上行发 展趋势，并未受地域因素制约，二是我国房地产业名义 GDP 在全国各地区的分布，与各地经济发展 水平是高度相关的，在历史数据中，各地区的房地产业名义 GDP 占比结构是基本稳定的。
房地产产业链的印证
房地产业对我国 GDP 的拉动，不仅体现在房地产业自身的发展上。房地产业包括土地购置、投资建 设、商品房销售等环节，上游与钢铁、非金属建材等行业相关，下游与家具、家电、建筑装潢等产 品相关，因此房地产业的发展趋势和拐点，对相关行业的影响较大，反过来看，房地产产业链的变 化趋势，也一定程度上能够反映房地产业的变化情况。
房地产的投资、销售和价格
房地产投资和土地购置是一条产业链的上下游关系，从 2002 年至今的历史数据看，二者的趋势走势 比较一致，主要差异在于波动幅度不同，土地购置费受供地情况、地理位置、土地溢价率等因素影 响，同比增速波动幅度更大，房地产开发投资同比增速则相对平缓。 土地购置费累计同比增速自 2021 年 6 月开始明显走弱，并在 2022 年 4 月之后的较长时间内维持在 负增长区间。 2020 年之前，土地购置费累计同比增速有三次落入同比负增长区间，分别是 2009 年 2 月-2009 年 11 月，2013 年 2 月-2013 年 4 月，2016 年 5 月-2016 年 8 月。其中除了 2009 年持续了 10 个月，另外两 次都较快恢复了同比正增长。除此之外，2002 年-2019 年期间，土地购置费累计同比增速大多数时 间都维持在两位数的较高增速水平。 2020 年，受高基数和疫情等因素影响，土地购置费累计同比增速较 2019 年大幅回落，虽然 2021 年 2 月至 5 月期间再次实现两位数同比高增长，且在 2022 年初和 2023 年初短暂恢复同比正增长，但 土地购置费累计同比增速下行的趋势基本确定。 房地产开发投资完成额累计同比增速明显放缓的拐点最早出现在 2021 年 9 月，自 2022 年 4 月开始 落入同比增速负增长区间。 房地产开发投资完成额累计同比增速变动趋势相对平缓，2002 年至 2020 年期间处于趋势性下行通 道当中，整体分为三个阶段，分别是 2008 年及之前的高速发展阶段，2010 年-2015 年期间的增速下 行阶段，和 2016 年-2019 年的增速再次上行阶段。 2020 年同样受高基数和疫情等因素影响，房地产开发投资完成额累计同比增速较 2019 年大幅下滑， 虽然自 2020 年 6 月开始，累计同比增速回正且在年内保持持续上行趋势，但 2022 年 4 月落入负增 长区间之后，至 2025 年 10 月，已经持续了 40 个月。
1999 年至 2024 年期间，我国商品房销售面积构成整体相对稳定，办公楼销售面积和商业营业用房 销售面积，分别占比在 2%左右和 9%以内，商品房销售额的主要构成是住宅。1999 年至 2009 年期 间，住宅销售面积占比从 90%左右持续上行，最高达到 92%上方，此后则开始波动下降，2025 年 10 月回落至 83.73%。 从商品房销售面积和销售额波动看，拐点出现在 2022 年 2 月。
2011 年至 2020 年期间，商品房销售和新建商品住宅价格都大致有两次周期性波动，两次周期的低 点最具代表性的特点，都是同比增速落入负增长区间：第一次周期低点在 2012 年，商品房销售面积 同比负增长 9 个月，销售额同比负增长 6 个月，第二次周期低点在 2014 年-2015 年，商品房销售面 积同比负增长 15 个月，销售额同比负增长 14 个月，2019 年当中商品房销售面积同比有 9 个月位于 负增长区间，但同时期商品房销售价格同比仍维持了中高速正增长。 2020 年之后，商品房销售周期的特点明显改变，特别是 2022 年 2 月至 2025 年 10 月期间，商品房 销售面积同比增速持续了 42 个月负增长，商品房销售额在同期间也有 38 个月维持在负增长区间。 从 70 个大中城市新建商品住宅价格指数同比增速看，同比增速拐点出现在 2021 年 5 月，同比增速 落入负增长区间则出现在 2022 年 4 月。 2011 年至 2020 年期间，70 个大中城市新建商品住宅价格指数同比增速的周期与商品房销售的周期 类似，有过两次落入同比负增长区间时期，分别持续了 10 个月和 15 个月。 2020 年之后 70个大中城市新建商品住宅价格指数同比增速整体处于持续下行周期当中，特别是 2022 年 4 月落入负增长区间之后，截至 2025 年 10 月已经持续了 43 个月。这一时期当中，可以看到一线 城市价格同比走势最强，2023 年 12 月才落入负增长区间，三线城市价格同比走势最弱，不仅在 2022 年 2 月就已开始同比负增长，对房价整体拖累最明显，而且到截至 2025 年 10 月期间的 45 个月中， 三线城市价格同比下降的幅度最大。
上游和下游
房地产产业链上游主要是与投资相关的大宗原材料行业，从 2012 年以来水泥、玻璃和螺纹钢价格或 价格指数走势变化看，最近的下行拐点出现的时间在 2021 年 10 月。 2012 年以来水泥、玻璃和螺纹钢价格或价格指数波动的趋势整体较为一致：2012 年-2015 年期间价 格下行，2016 年初见底之后，到 2020 年期间有两次上行过程，2021 年开始出现趋势性下降，截至 2025 年 11 月尚未出现明显的见底回升迹象。 房地产产业链下游则主要是与消费相关的大宗消费品，从 2012 年以来的历史数据看，拐点不明显。 但是下游消费品类之间的差异也较大：以建筑装潢材料为代表的消费品，与房地产销售的相关性更 强，从历史数据看，2022 年 4 月累计同比增速落入负增长区间，且在 2023 年期间仍保持同比负增 长的偏弱走势；以家具和家电为代表的消费品增速表现，则受更多因素影响，如产品更换周期、二 手房交易、消费补贴政策等等，从历史数据看，家具和家电消费额累计同比增速持续落入负增长的 时间分别为 2022 年 2 月和 2022 年 10 月，但分别自 2023 年 2 月和 2023 年 10 月开始，重新回升至 持续正增长区间。
房地产业对 GDP 的贡献较难复制
综合来看，房地产业与 GDP 的关系有以下特点： 一是从全国范围内看，房地产业在名义 GDP 的占比经历了先上后下的过程，占比的下行拐点在 2018 年-2020 年，占比的高点超过 8%。 二是在全国范围内，房地产业的发展情况与各地经济发展程度高度相关，东部等经济发达地区的房 地产业发展明显领先，但从地区看，各个省份的名义 GDP 结构中房地产业都占据较高比例。 三是从产业链印证来看，上游原材料行业的拐点出现在 2021 年，房地产开发投资和房地产价格的拐 点均出现在 2021 年-2022 年，商品房销售面积和销售额的拐点出现在 2022 年，房地产下游消费品的 拐点不明显。 我们认为房地产业对名义 GDP 的贡献，其他行业较难复制，主要原因包括以下几个： 一是房地产业对上下游带动范围广、提振力度大； 二是发展房地产业对经济基础和地区条件要求较低； 三是房地产业单位企业产值较高； 四是房地产业发展与地方政府在财政收入、就业、经济增长、公共服务等多方面产生双赢结果。 我们认为房地产业对经济增长贡献下降，是经济发展进入新阶段的结果。随着我国经济总量不断提 升，房地产业在名义 GDP 占比下降的过程中，稳增长要考虑两方面问题：一是如何实现房地产业健 康发展，二是哪些行业能够有效接棒稳增长。
从目前经济发展的情况看，两类行业可能是下一阶段支撑经济增长的动力来源：一是受科技发展直 接带动的相关行业，如信息技术和租赁商服，二是能够较大程度上受益于经济增长，同时受益于科 技进步改善劳动生产率的行业，如批发零售和制造业。
顶梁柱 2.0 的行业有哪些
从美国经验看
以美国的 GDP 结构为例。 2024 年 15 个行业分类中，占比最高的分别是金融、保险、房地产租赁（21.4%）、专业和商业服务 （13.0%）和政府（11.3%），制造业的 GDP 占比 9.8%位列第四，其中包括耐用品制造业（5.2%） 和非耐用品制造业（4.6%）。 与 2000 年的结构相比，2024 年占比上升的主要是第三产业相关行业，其中占比上升幅度最大的是 专业和商业服务（上升 2.2 个百分点），金融、保险、房地产租赁（上升 2.1 个百分点），以及教育、 健康和社会救助（上升 1.9 个百分点），信息业 GDP 占比较 2000 年上升 0.8 个百分点，幅度位列第 四。进一步细分来看，金融、保险、房地产租赁行业中占比上升较多的是房地产、出租和租赁，2024 年在 GDP 占比为 13.8%，较 2000 年占比上升 1.8 个百分点，金融和保险业占比 7.6%，较 2000 年上 升 0.3 个百分点；专业和商业服务中占比较高的是专业、科学和技术服务，2024 年在 GDP 占比为 8.0%，较 2000 年占比上升 1.6 个百分点，公司和企业管理占比 1.9%，较较 2000 年占比上升 0.2 个 百分点，行政和废弃物管理服务占比 3.1%，较 2000 年占比上升 0.3 个百分点；教育、健康和社会援 助行业中占比上升较多的是医疗保健和社会救助，2024 年在 GDP 占比为 7.5%，较 2000 年占比上升 1.6 个百分点，教育服务占比 1.1%，较 2000 年占比上升 0.2 个百分点。 与之相对的，是制造业产业占比较 2000 年大幅下滑 5.3 个百分点，其中耐用品制造业占比下降 3.8 个百分点，非耐用品占比下降 1.5 个百分点。 从 2000 年至 2024 年间，上述行业 GDP 占比变化看，在 2007 年和 2020 年之外的时间段，基本都呈 现出波动相对较小、趋势相对确定的特点。
从我国的行业占比变化看
我国的 GDP 结构变化表现明显不同，主要包括两方面：一是我国虽然已经是全球第二大经济体，但 是仍保持中高速经济增速，因此 GDP 结构的波动性仍相对显著，二是我国 GDP 的行业结构不仅受 各行业增速差异的影响，同时也受到全球范围内科技进步对经济产生的总体性和结构性影响。 从我国 2004 年-2024 年相关名义 GDP 占比结构变化看，与美国相似的是制造业占比持续下降。2004 年-2012 年期间，我国制造业 GDP 占比维持在 31.00%上方，自 2013 年开始占比持续下行，2024 年 占比已经回落至 24.87%。同时期内，建筑业占比相对平稳，从 2004 年的 5.31%到 2024 年的 6.67%， 期间占比高点为 2019 年的 7.04%；金融业和房地产业占比都呈现先升后降的特点，但金融业波动更 大，从 2004 年的 4.02%最高升至 2015 年的 8.01%，此后波动回落，2024 年占比为 7.30%。 从我国的 GDP 分类看，2004 年至 2024 年期间，占比相对较高且持续上升的行业，主要是批发和零 售业，信息传输、计算机服务和软件业，以及租赁和商务服务业。三者分别从 2004 年占比 7.58%、 2.58%和 1.60%，升至 2024 年的 10.23%、4.70%和 4.19%。 从 GDP 行业结构变化的情况看，我国经济发展的方式或与美国有所差别：相同的是支持科技创新和 第三产业发展；不同的是，在传统行业方面，我国更加倾向于加强科技进步对传统产业的深度改造， 在我国统一大市场和较高水平基础设施条件下，与时俱进传统产业的商业模式，推进传统产业在全 国范围内合理布局，提升和巩固我国的产业链供应链优势。
旧行业的改造
批发零售
GDP 统计按行业分类的批发零售业，与三驾马车中的消费相关程度较高，与按部门分类的居民消费 相关程度也较高。从美国 2024 年 GDP 数据来看，批发业占比 5.8%，零售业占比 6.3%，合计在 GDP 占比达到 12.1%，也为我们从发展经验的角度指明了，随着经济基数不断增加和居民收入持续上升， 以批发零售业为代表的消费在 GDP 中的占比有望持续上行。 批发和零售业是较为典型的，同时受通信技术发展影响和“互联网+”政策提振的行业。从消费的角 度看我国批发零售业的发展，可以概括为两个趋势延续和两个结构变化：两个趋势延续，分别是我 国经济总量增加的趋势和居民收入上升的趋势在过去较长一段时间内延续，两个结构变化，分别是 以服务消费为代表的居民消费结构变化，以及以网上消费为代表的居民消费渠道变化。 结构调整：服务消费市场空间较大。 社零数据中，关于服务零售额累计同比数据的时间序列较短，但从 2023 年 7 月至 2025 年 10 月期间， 服务零售额累计同比增速持续高于社零总额累计同比增速，且同时期内餐饮收入占比逐年稳步上台 阶，从 2023 年的 10.8%左右逐步上升到 2025 年的 11.2%左右，表明我国服务消费发展潜力较大。 居民人均现价消费中服务类消费占比上升也印证了相同的趋势。居民人均现金消费中，服务类消费 主要包括六个分项，分别是食品烟酒分类下的饮食服务，居住分类下的住房维修及管理，生活用品 及服务分类下的家庭服务，教育文化娱乐分类，医疗保健分类下的医疗服务，以及其他用品及服务 分类下的其他服务，六个项目在居民人均现金消费中的占比合计，从 2013 年的 28.83%，波动上行 至 2023 年的 33.43%。
渠道调整：网上消费成为新业态。 网上消费高增长的过程暂时告一段落。剔除疫情期间的社零消费增速大幅波动时期，2015 年至 2019 年期间，网上商品和服务零售额累计同比增速从 44.6%持续下行，2019 年 12 月已回落至 16.5%，2023 年 5 月至 2025 年 10 月期间，网上商品和服务零售额累计同比增速从 13.8%波动下行至 9.6%。整体 来看，网上消费增速表现出三个特点：一是网上商品和服务消费虽然较难延续保持在两位数以上的 高增速，但当前的整体消费增速仍在较高水平，二是网上消费增速持续明显高于社零整体消费增速， 三是网上消费中，实物商品零售额累计同比增速弱于整体，表明服务消费增长相对更为强劲。 从占比看，疫情期间推高了网上消费占比，疫情之后网上消费占比高位波动。2015 年网上商品和服 务零售额占比仅为 12.88%，其中实物商品网上零售额占比 10.80%，此后五年期间，网上消费占比持 续大幅上升，在2020年受疫情影响，网上消费占比首次升至30.00%，其中实物商品占比也升至24.90%。 2022 年至 2024 年期间，网上消费占比维持在 31.0%上方，但并非持续上行，2024 年网上消费和实 物商品网上零售额占比均较 2023 年有所下降。
制造业
制造业的变化主要体现在结构优化和转型升级。 我国名义GDP中，制造业占比的变化趋势是持续下降的，从2004年的31.51%，降至2024年的24.87%， 21 年间降幅达到 6.64 个百分点；在规模以上工业企业利润结构中，制造业占比也呈现整体下降的趋 势，2013 年制造业利润占比为 80.70%，2016 年一度升至 90.77%，但此后整体下降，2024 年仅为 74.20%。 在制造业利润在规模以上工业企业利润占比整体下降的过程中，部分行业利润占比降幅相对较小甚 至小幅上升，如食品饮料和烟草制造业、医药制造业和设备制造业，利润占比降幅较大的行业则包 括石化产业、金属非金属、纺织服装和家具造纸等。制造业中各个行业利润占比的不同变化趋势， 一定程度上反映出行业内部转型升级的过程。 高技术产业固定资产投资高增长带动工业增加值同比高增长。2020 年以来，自 2020 年 11 月至 2024 年 9 月期间，高技术产业固定资产投资完成额累计同比基本维持在两位数的高增速，同时期内，高 技术产业固定资产投资不仅远高于固定资产投资整体增速，同时也高于制造业固定资产投资整体增 速。分类别看，2020 年 9 月至 2023 年 2 月期间，高技术制造业固投累计同比增速均高于高技术服 务业固投累计同比增速，高技术服务业固投增速持续大幅好于高技术制造业则始于 2024 年 3 月。
新行业的出现：信息软件和租赁商服
信息软件和租赁商服行业的共性
企业单位平均从业人员数少。2023 年第五次经济普查数据显示，信息技术行业企业平均从业人员数 为 8.89 人，租赁商服行业企业平均从业人员数为 8.43 人，在第三产业各行业中仅略高于文化体育娱 乐行业的 5.71 人/企业单位、居民服务行业的 7.45 人/企业单位和科研技术行业的 7.56 人/企业单位， 远低于卫生社工、水利环境、公共管理和交运仓储等行业，也低于房地产业的 14.00 人/企业单位。 企业单位平均从业人员数较少，意味着行业对社会劳动力的吸纳能力整体偏弱。
微型企业占比高。2023 年，全国范围内各行业共计有企业单位 2969.58 万个，其中小型企业占比 12.66%，微型企业占比 86.34%；其中，信息技术行业企业单位共计 168.96 万个，12.17%为小型企 业，87.10%为微型企业，租赁商服行业企业单位共计 388.37 万个，10.00%为小型企业，89.85%为微 型企业。与全国平均水平相比，信息技术和租赁商服行业的微型企业占比均偏高。 超过 95%的信息技术和租赁商服行业企业单位年营业收入在 1000 万元以下。2023 年，信息技术行 业中年营业收入在 100 万元及以下的企业单位占比 62.56%，年营收在 500 万元以下的企业单位占比 89.73%，年营收超过 1000 万元的企业占比仅为 4.99%；租赁商服行业中年营业收入在 100 万元及以 下的企业单位占比 60.99%，年营收在 500 万元以下的企业单位占比 91.44%，年营收超过 1000 万元 的企业占比仅为 3.34%；与全部企业单位年营收超过 1000 万元的企业占比 9.05%相比，信息技术和 租赁商服行业营收偏低。
信息软件和租赁商服的差异
2021 年之后企业成立趋势不同。信息技术行业的企业单位中有 98.33%的企业数量成立于 2001 年及 之后，租赁商服行业为 98.10%，两个行业整体看来都相对较年轻，且分别自 2011 年和 2010 年开始， 成立企业数量占比超过 1.00%，进入企业发展的快速期；但两个行业企业数量走势分化的拐点出现 在 2022 年，信息技术行业企业数量整体上在 2022 年之后占比仍在上升，与此前十年相比，仅表现 为新成立企业数量占比的斜率有所下降，但租赁商服行业企业数量的占比在 2023 年较 2022 年出现 了下行的情况。
人均营收和企业平均资产规模不同。 2023 年信息技术行业人均营收达到 100.78 万元，其中电信广播业人均营收 148.71 万元，互联网业 人均营收 174.29 万元，软件技术业人均营收 77.84 万元；租赁商服业人均营收仅为 41.55 万元，其 中租赁业人均营收 41.11 万元，商务服务业人均营收 41.59 万元。 2023 年信息技术行业企业单位平均资产规模仅为 0.18 亿元，其中电信广播业企业单位平均资产规模 2.16 亿元，互联网业企业单位平均资产规模 0.23 亿元，软件技术业企业单位平均资产规模 0.11 亿元； 租赁商服业企业单位平均资产规模为 0.41 亿元，其中租赁业企业单位平均资产规模 0.06 亿元，商务 服务业企业单位平均资产规模 0.45 亿元。 整体来看，信息技术行业相较租赁商服行业，企业单位平均资产更少，人均营收更多。
各个省份内，租赁商服业企业数量占比明显高于信息传输企业。 比较 2023 年各个省份内信息技术业和租赁商服业企业数量占比的情况看，信息技术行业企业数量占 比最高的是北京 10.43%，其他地区占比均在 3.16%-7.82%区间范围内，较高的是海南、湖北、辽宁、 重庆和福建，占比较低的是甘肃、云南、贵州、青海和宁夏；租赁商服行业企业数量占比区间在 9.57%-21.69%，占比较高的地区是西藏、海南、青海、北京和上海，占比较低的地区是浙江、河北、 江苏、福建和河南。 从各省地区范围内企业占比看，经济发达地区一定程度上表现出信息技术行业企业占比较高的情况， 但是地区经济发展程度与租赁商服企业占比的关系并不明显。
从行业本身企业数量在全国各地的分布情况看，信息技术企业更倾向于集中于经济发达地区。 信息技术行业分布相对更集中在京津冀、长三角和广东等地，信息技术从业人员则更进一步集中于 北京、上海和广东等地区。从企业数量在全国的分布情况看，广东占比 16.49%，远高于第二名的上 海 8.91%和第三名的北京 7.02%，分地区看，长三角合计占比 17.80%，京津冀合计占比 11.91%，除 了上述传统经济较发达地区来看，四川重庆合计占比 6.67%，山东占比 6.86%，河南占比 5.68%，湖 北占比 5.21%，福建占比 4.46%，都是信息技术企业占比相对较高的地区；从就业人员在全国的分布 情况看，北京的从业人员占比 10.49%，上海的从业人员占比 7.03%，浙江的从业人员占比 6.54%， 四川的从业人员占比 4.81%，湖南的从业人员占比 3.21%，均高于本地区企业数量占比，一定程度上 表明，相关地区信息技术企业平均规模相对较大。
虽然经济欠发达地区租赁商服企业数量占比未必低，但从全国各地的分布看，租赁商服行业企业仍 较明显集中于经济发达地区。 从企业数量在全国的分布情况看，2023 年，广东占比最高，达到 14.94%，其次是山东 7.60%和江苏 7.42%，占比超过 5%的地区还有河南（5.36%）、北京（5.21%）和浙江（5.21%）；从就业人员在 全国的分布情况看，占比最高的仍是广东（11.95%），其次是浙江（9.10%）和江苏（8.01%），占 比超过 5%的地区还有安徽（6.64%）、山东（6.26%）、四川（5.18%）、上海（5.10%）和湖北（5.05%）， 全部地区中，浙江、安徽、上海、江苏、湖北、四川、以及广西，从业人员分布比例都不同程度高 于企业数量分布比例，表明上述地区企业平均规模相对较大。 相较于信息技术企业发展高度依赖经济基础和人才集中度，租赁商服企业发展相较之下对交通运输、 供应链的依赖度也较高。
二十届四中全会发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，为我 们提供了一份回答。
解构“十五五”规划建议中关于经济发展的表述
（一）发展目的： “十五五”时期是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期； 推动事关中国式现代化全局的战略任务取得重大突破，为基本实现社会主义现代化奠定更加坚实的 基础； 在此基础上再奋斗五年，到二〇三五年实现我国经济实力、科技实力、国防实力、综合国力和国际 影响力大幅跃升，人均国内生产总值达到中等发达国家水平，人民生活更加幸福美好，基本实现社 会主义现代化。
（二）外围环境： 国际形势演变深刻影响国内发展； 新一轮科技革命和产业变革加速突破； 国际经济贸易秩序遇到严峻挑战，世界经济增长动能不足； 大国博弈更加复杂激烈。
（三）我国发展的优势和短板： 中国特色社会主义制度优势、超大规模市场优势、完整产业体系优势、丰富人才资源优势； 发展不平衡不充分问题仍然突出；有效需求不足，国内大循环存在卡点堵点；新旧动能转换任务艰 巨；农业农村现代化相对滞后；就业和居民收入增长压力较大，民生保障存在短板弱项；人口结构 变化给经济发展、社会治理等提出新课题；重点领域还有风险隐患。
（四）目标拆解： 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》文中关于“十五五”时期经济 社会发展的主要目标部分，内容分为高质量发展取得显著成效、科技自立自强水平大幅提高、进一 步全面深化改革取得新突破、社会文明程度明显提升、人民生活品质不断提高、美丽中国建设取得 新的重大进展、以及国家安全屏障更加巩固，七个部分；在正文部分的第三章节到第十四章节则分 别是：三、建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济根基，四、加快高水平科技自立自强，引领发 展新质生产力，五、建设强大国内市场，加快构建新发展格局，六、加快构建高水平社会主义市场 经济体制，增强高质量发展动力，七、扩大高水平对外开放，开创合作共赢新局面，八、加快农业 农村现代化，扎实推进乡村全面振兴，九、优化区域经济布局，促进区域协调发展，十、激发全民 族文化创新创造活力，繁荣发展社会主义文化，十一、加大保障和改善民生力度，扎实推进全体人 民共同富裕，十二、加快经济社会发展全面绿色转型，建设美丽中国，十三、推进国家安全体系和 能力现代化，建设更高水平平安中国，十四、如期实现建军一百年奋斗目标，高质量推进国防和军 队现代化。 以“经济增长保持在合理区间”为目标，汇总“十五五”规划建议的重点，我们概括理解未来五年 支撑经济增长的四个重要方面： 1.深化新技术对现有经济基础的改造； 2.自上而下建立源源不断产生新技术的体系； 3.从人的需求出发，化解生产力变化对生产关系产生的影响； 4.政府主导的公共产品供给保障、收入再分配调节和经济稳定增长秩序维护。
（五）结合“十五五”规划建议全文内容看，我们认为“十五五”期间政策关注的经济增长点可能 包括以下方面： 1.产业和企业：（7）优化提升传统产业；（8）培育壮大新兴产业和未来产业；（9）促进服务业优 质高效发展；（12）推动科技创新和产业创新深度融合；（18）充分激发各类经营主体活力；（19） 加快完善要素市场化配置体制机制；（21）积极扩大自主开放；（22）推动贸易创新发展；（23） 拓展双向投资合作空间；（41）推动房地产高质量发展。 2.科创和教育：（11）加强原始创新和关键核心技术攻关；（13）一体推进教育科技人才发展。 3.居民和人口：（15）大力提振消费；（37）促进高质量充分就业；（38）完善收入分配制度；（39） 办好人民满意的教育；（40）健全社会保障体系；（43）促进人口高质量发展。 4.政府和政策：（10）构建现代化基础设施体系；（14）深入推进数字中国建设；（16）扩大有效 投资；（17）坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点；（20）提升宏观经济治理效能；（24） 高质量共建“一带一路”；（31）深入推进以人为本的新型城镇化；（44）稳步推进基本公共服务 均等化。
居民：人口，人力，人才
“家庭户二十年变迁”
人口：少子老龄化，家庭扁平化。我们在《家庭户二十年变迁：从家庭户的变化看我国居民内需潜 力》报告中提及，从 2000 年的全国第五次人口普查到 2020 年的全国第七次人口普查，我国家庭户 规模不断下降，同时主要家庭户类型也从二代三人户变为一代一人户。 2000 年我国家庭户平均规模为 3.46 人/户，2010 年降至 3.09 人/户，2020 年进一步下降至 2.62 人/ 户。2000 年五普的时候，我国的家庭户类别主要是二代户，家庭户规模主要是三人户，占比最高的 两类家庭户分别是二代三人户和二代四人户；2010 年六普的时候，我国的家庭户主要类型仍是二代 户和三人户，但占比最高的两类家庭户变成了二代三人户和一代二人户；2020 年七普的时候，我国 家庭户类别出现较大变化，主要类型变成了一代户和二人户，占比最高的两类家庭户变成了一代一 人户和一代二人户。我们认为一代户占比上升背后的原因较为多样，可能包括但不限于：老龄化， 少子化，人口流动，经济能力提升导致的不同辈分分居，房地产政策的影响等等。 在报告中我们通过分析发现，我国家庭户基本情况和变化情况有两个明显特点：一是地区特点鲜明， 不仅是家庭户的分布具有鲜明的地区特点，家庭户的变化情况也有鲜明的地区特点；二是与经济增 长和人口流动有较强的相关性。
按照老中青幼的大致分类看，家庭户人员构成的变化，对居民收入来源、收入结构以及支出结构等 方面都有较大释放影响。我们在报告中对比六普和七普两次人口普查数据发现： 一是，我国 60 岁以上老人的主要收入来源结构出现明显改善，并且老人的居住状况也出现了显著变 化。我国的老年人消费增长空间有望打开，银发消费或是未来快速增长的方向。二是，中年人的大宗消费潜力较大。从七普数据看，58.33%的家庭户在 2020 年没有汽车，16.13% 的家庭的汽车在 10 万元以下，17.77%的家庭的汽车价格在 10-20 万元区间，整体来看，我国家庭汽 车保有量整体有增加的空间，同时汽车消费单价也有上升的空间。 三是，青年阶段的时间相对较短，但要面对至少三方面的问题：一是婚育，二是就业，三是收支矛 盾。青年消费能力释放需要解决我国平均初婚年龄不断上行、青年人口的调查失业率相较中年人口 偏高、住户消费贷款需求上升等问题。 根据报告中分析的我国家庭户变迁和当前的特点，我们认为未来一段时间内，居民部门需求端仍有 较大发展空间的方向包括：一是以房地产为核心的住房需求，其中既包含由城镇化率提升和流动性 人口增加带来的新增购房需求，也包含目前处于租房状态和房龄较长的家庭户的换房需求，以及受 多孩政策和老龄化影响而出现的改善性住房需求，二是我国汽车保有量仍有较大提升空间，同时考 虑到我国汽车环保标准不断提高，预计部分老旧燃油车也存在更新需求，三是服务性消费需求增长 趋势比较明确，包括但不限于教育、医疗、文化娱乐、餐饮服务等方面。
“青年失业率高企探讨”
我们在报告《青年失业率高企探讨》中提出，青年失业率处于较高水平，主要原因或有两个，一是 过去三年对新增劳动力吸纳能力较强的行业，如制造业和社会服务业，受疫情影响经济增速偏低， 二是过去一段时间内，我国二产的增长极出现了系统性迁移，一定程度上导致二产的劳动力需求与 青年劳动力供给形成了地域上的错配。 劳动力年龄与行业就业之间存在一定关系。2020 年，就全部就业人口而言，占比最高的依然是农林 牧渔业，就业比例达到 20.56%，其次是制造业就业比例为 18.06%；但从 16-24 岁就业人口的就业选 择看，占比最高的是制造业，达到 21.74%，其次是批零业占比 15.50%，农林牧渔业占比 8.66%，住 宿餐饮业占比 8.18%，建筑业占比 8.12%。与全部就业人口的行业分布相比，16-24 岁就业人口分布 明显偏低的行业是农林牧渔、建筑、公共管理、交通运输和采矿业，占比明显偏高的是制造业、住 宿餐饮、教育、居民服务和信息软件。
就业人口地理分布。2020 年我国 16-24 岁总人口达到 1.3 亿人次，东部地区占比较高。从各年龄段 人口数在总人口占比变化来看，基本符合我国生育率逐年下降的情况，其中 24 岁人口占比最高，达 到 1.13%，17 岁人口占比最低，仅为 0.97%。 从地理上看，15-24 岁人口占比比较明显集中在东部沿海、中部地区和西南地区。占比最高的五个省 份分别为广东、河南、山东、四川和江苏，五个省合计占比达到 36.0%，其次占比超过 3%的省份还 包括河北、湖南、浙江、安徽、云南、广西、江西、湖北和贵州。
青年劳动力就业人口的地域分布差异比较明显。16-19 岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的 省份分别是广东 15.59%，河南 8.17%，云南 7.07%，四川 6.98%，浙江 6.30%和湖南 5.77%；20-24 岁劳动力就业人口的地域分布中，占比较高的省份则是广东 15.67%，四川 7.60%，浙江 6.52%，河 南 6.00%，山东 5.68%和江苏 5.15%。相较之下，20-24 岁就业人口的地域分布相对分散，且主要集 中于东部地区，其次是中部等地区，但 16-19 岁就业人口的地域分布中，中部和西部地区占比明显 更高。
“生育率的变化与转机”
我们在报告《生育率的变化与转机》中提出，解决我国出生人口逐年下降的问题，需要在法律的框 架下进行改革，既要尊重和保护有生育意愿的育龄妇女，又要坚持九年制义务教育贯彻落实，维持 住我国教育人口红利优势。 2000 年-2017 年间是新生儿总人数基本平稳阶段。新生儿人数取决于育龄妇女人数与生育率的水平。 从生育率最高的人群 20 岁以上人数来看，受益于 2000 年之后出生人数结束了此前超过十年的下 降阶段，进入约十五年的持平阶段，在七普数据发布之后，我国即将进入出生人数平稳期，在此期 间育龄妇女人数快速下降的问题得到阶段性解决，这是稳定我国未来一段时间新生儿人数的大前提。 在生育率方面，目前 15-19 岁育龄妇女人群已经出现生育率整体持续上升的趋势，如果政策能够针 对适龄群体的择偶、生育和养教相关问题提供帮助，在提高生育率方面将事半功倍。
2027-2032 年间需要重点关注乡村学龄人口教育情况。在关注新生儿人数的同时，我国经济转型升级 和高质量发展的重要依托是教育人口红利。从七普数据中，已经出现学龄人口未上过学人数和占比 大幅上升的情况，从低龄人口的分布来看，目前 15-19 岁人群在城市的占比为 44.9%，乡村的占比 仅为 26.8%，但在 10-14 岁人群当中乡村的人数占比跃升至 41.6%，这可能是该年龄段未上过学人 数占比大幅上升的重要原因。并且 10 岁以下的人口结构中，乡村人口占比虽然有所下降，但仍处 于较高水平。整体来看，我国未来仍需加大乡村教育落实力度。
企业：从企业到产业，从固投到工增
我国三新经济快速发展。2016 年，我国以新产业、新业态、新商业模式为核心内容的三新经济在 GDP 中的占比仅为 15.3%，此后八年当中，三新经济不仅复合增速达到 9.97%，远高于名义 GDP 的 复合增速 7.42%，而且无论在宏观经济背景如何变化的情况下，年均实现了增速高于经济整体，2024 年，我国三新经济在 GDP 中的占比已经升值 18.01%。 数字经济渗透率逐年提高。2016 年，我国数字经济总规模 22.6 万亿元，占 GDP 比重为 30.30%，三 次产业中，第一产业渗透率为 6.20%，第二产业渗透率为 16.80%，第三产业渗透率为 29.60%；2023 年，我国数字经济总规模已经达到 53.90 万亿元，占 GDP 比重为 42.80%，其中第一产业渗透率升至 10.78%，第二产业渗透率升至 25.03%，第三产业渗透率升至 45.63%。
“科技改变经济的方式”
我们在报告《科技改变经济的方式（上）：从统计到经济》中提出，以石油产业和电力工业，这两 个历史上数据相对完整的“科技发展”对经济产生的影响作为分析的案例来看，科技从出现、应用 到成熟、普及，通常需要经历一段较长的时间，且不同类型的科技对经济的影响方式存在较大差异。 以石油产业为例，首先，对经济的影响主要是通过产品体现出来的，反映在统计上，则是新增了不 同级别的行业分类，其次，海外石油产业从发展初期到相对成熟，过程大约持续了一百年，时间相 对较长，第三，海外石油产业发展过程表明，行业相关科技持续进步和需求不断增长，既是石油产 业发展的助力同时也是瓶颈，第四，从我国石油产业发展过程和经验看，资源禀赋也是产业发展的 必要条件。从规模以上工业企业营收占比看，2018 年到 2024 年我们发布报告期间，石油产业相关 的石油开采业和石油加工业营收占比基本维持在 5%附近波动，从统计来看，石油产业对经济来说极 为重要，但在经济数据中的直接体现不明显。 以我国电力工业发展过程为例，则反映出基础设施类科技发展对经济产生影响的另外一种范式，电 力工业对经济的影响直接反映在 GDP 统计的公共事业门类当中：2022 年电力热力行业在规模以上 工业企业营收占比 7.0%，2021 年公共事业在名义 GDP 占比 2.0%。首先，在经济发展的过程中，基 础设施类科技通常处于领先地位，我国电力工业快速发展的阶段在 2002 年之前，其次，在技术相对 成熟的情况下，基础设施类科技发展仍较大程度上受限于诸如资金、组织管理方式等客观因素，第 三，基础设施类科技对经济的影响更加广泛，不仅存在于自身行业发展成熟和转型升级，同时也通 过提高其他行业生产效率、提振终端需求、改进部分行业产业结构等方式，实现对存量经济的改造 和优化。
我们在报告《科技改变经济的方式（下）：从科技到日常》中提出，根据 Gartner 的技术成熟度曲线 理论，每个技术成熟度曲线都将技术的生命周期划分为五个关键阶段，分别是技术萌芽期、期望膨 胀期、泡沫破裂谷底期、稳步爬升复苏期和生产成熟期。 资本市场作为价值挖掘者，通常在新技术新产业出现的早期就介入相关行业的一级市场融资，并同 时体现在二级市场定价方面。在新兴经济出现和发展的过程中，资本市场忠实的反映了其从概念成 长为行业的过程，并最终体现为市值做大的结果。 1990 年以来的美股互联网科技股表现较好的呈现了这一过程。以美国互联网泡沫为例，前期技术突 破、市场推广、商业模式创新、宏观经济快速增长、政策扶持、资本涌入等，都是推升泡沫的原因， 后期业绩不达预期、行政干扰、行业造假丑闻等，都是造成泡沫破灭的原因。但大浪淘沙过后，虽 然龙头公司更迭，但新技术随着市场渗透率提升和对传统经济的改造，在经济总量和资本市场中的 占比仍将继续提升。 对于发展中国家来说，科技发展有两种路径。一是学习引进，高铁的发展和普及，是一个比较典型 的学习引进科技成功的例子。二是自研创新，5G通信行业的发展是另一个自研创新科技成功的例子。 居民耐用消费品、高铁、通信，三个领域的科技创新所属的商业模式略有不同。耐用消费品行业发 展更多依赖居民收入和消费能力，高铁属于公共事业范畴，虽然收入端依赖居民出行需求，但投资 端更多依赖财政支出，通信行业发展虽然也受居民收入和消费能力影响，但更多情况下是带动基于 通信行业技术进步而带来的商业应用发展消费。虽然三类科技发展的商业化模式差异较大，但从逻 辑上看有一个共通点，就是都需要打通“科研-投资-生产-最终消费”的链条。 从我国新能源汽车产业发展过程看，政策的影响可以较大程度、较大范围、较有成效的压缩这个链 条成型的过程。自 2009 年我国发布《汽车产业调整和振兴规划》，到 2024 年 1-5 月我国新能源汽 车零售渗透率达到 40.3%，并且成为我国出口“新三样”之一，我国政府对新能源汽车产业的支持 体现在多个方面，包括技术创新、产业升级、市场推广、基础设施建设、税收优惠等。在宏观政策 支持下，新能源汽车行业在生产、销售、出口等方面实现了快速且跨越式的发展。
“工业生产腾笼换鸟”
我们在《工业生产“腾笼换鸟”：变局系列之四》报告中提出，2013 年之后随着第三产业发展加速， 大多数时间内工业实际 GDP 增速较经济增速走低，工业 GDP 在实际 GDP 中的占比也出现持续趋势 性下降。综合各省市工业 GDP 占比和近两年复合增速情况来看，工业增加值向中西部地区转移的变 化明显，且趋势仍在加强。
2020 年与 2013 年相比，工业总资产的分布表现出布局优化与转型升级并进的特点。周期类产品工 业发展受资源禀赋影响明显，采掘业工业资产分布在发展过程当中向资源省份头部集中的趋势更加 明显，上游原材料制造业的工业资产分布不仅围绕国内采掘业分布，同时也依托进口原料区位优势。 中游制造类主要分布在东部沿海和中部地区，2020 年整体与 2013 年相比变动相对平稳，发展较快 的地区是东南沿海、西南腹地和西北部分地区。下游消费三类中，食品药品类资产分布相对更靠近 农产品产地，而纺织类和家居文娱类制造业由于出口外向型特点相对更鲜明，因此分布也较为集中 在沿海地区。公共事业资产布局整体规律不明显，电热行业中传统能源行业资产分布相对依赖化石 能源，新能源资产分布更多向地理条件资源靠拢，燃气行业资产占比上升幅度较大的地区主要在北 方，水的生产和供应业资产分布主要仍在东部沿海和中部地区。 从 2020 年至今各行业固定资产投资增速情况看，三大行业固定资产投资或进入 2005 年以来第二次 高增长时期。采掘业和上游原材料类制造业固投增速相对稳定，但行业之间出现分化，对周期产品 进口依赖度较高的行业如能源和黑色金属行业固投增速相对偏低，对进口依赖度相对较低的行业固 投增速则相对较高，如非金属采掘和加工业，以及化学制品相关制造业。中游制造类中的通用设备 制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计算机通信和其他电子 设备制造业、仪器仪表制造业、以及废弃资源综合利用业固定资产投资增速较高，其中的通用设备、 专用设备、电气机械和计算机通信制造业，都是我国近十年总资产占比和增速双高的重点行业。下 游消费类制造业中表现较好的细分行业主要集中在食品药品类当中，包括农副食品加工业、食品制 造业、饮料制造业、医药制造业等，此外就仅有纺织业和造纸及纸制品业。公共事业的三个细分行 业，在近三年都实现了固投增速连续正增长。
政府：经济大省挑大梁
我们认为综合我国经济发展经验、当前经济发展模式和发展方向，未来挑大梁的经济大省可以从三 方面筛选：一是较好的经济基础和经济体量，二是较好的地方政府财力，三是较好的人才基础或人 力基础。 经济发达地区 GDP 占比保持在较高水平，但随着经济基数扩大增速有所下滑。从名义 GDP 占比变 化看，2024 年京津、长三角和广东三个经济传统增长极分别为 5.03%、20.80%和 10.50%，从过去五 年的名义 GDP 复合增速看，则北京和天津分别为 6.05%和 5.71%，上海、江苏和浙江分别为 3.37%、 6.03%和 6.53%，广东为 5.92%。三个我国传统增长极随着经济基数扩大，均不同程度开始出现增速 下行的特点。与此同时，我国新的增长极开始显露头角，以川渝为代表，2006 年名义 GDP 占比仅 为 5.64%，2024 年占比已经升至 7.18%，与此同时过去五年的名义 GDP 复合增速仍在相对较高水平， 其中重庆为 7.84%，四川为 6.33%。
各地区一般公共预算收入与经济发展程度较相关。2024 年京津、长三角、广东和川渝地区一般公共 预算收入也处于较高水平，其中广东最高，达到 1.35 万亿元，上海、江苏和浙江分别为 0.84 万亿元、 1.00 万亿元和 0.87 万亿元，北京和天津分别为 0.64 万亿元和 0.21 万亿元，重庆和四川分别为 0.26 万亿元和 0.56 万亿元。一般财政收入较高的地区，通常经济发展水平相对较高，也有更多财力用于 地方公共基础设施建设和支持企业发展，并且如果进一步考虑“十五五”规划建议中提到的“完善 地方税、直接税体系”、“增加地方自主财力”等内容，则财政收入较好的地区，其未来一段时间 内发展优势更加明显。
从高技术企业从业人员和流动人口的分布，看各地区人才和人力分布的差异。 京津、长三角、广东和川渝地区，在高技术企业、从业人员、总产值和流动人口等方面仍有较明显 的优势，但各个地区的优势各有侧重：以单一地区来看，广东的优势最为明显，既有高技术企业、 从业人员和产值，也有较高的流动人口数；从地区的角度看，长三角的整体联动最好，在地区范围 内，江苏有最多的高技术企业数和总产值，浙江有相对优势的是高技术企业从业人员数和流动人口， 上海则在高技术企业数和从业人员方面具有比较优势；京津地区在高技术企业数量方面有比较优势； 川渝在流动人口数量上有更明显的比较优势。 其他地区也在逐渐崭露头角。首先是安徽可能成为长三角的第四个增长极，2023 年安徽高技术企业 总数达到 1.92 万个，高技术企业从业人员 193.04 万人，与长三角三地相比，安徽的比较优势在于高 技术企业总产值 2.32 万亿元和 2020 年流动人口 1387.23 万人，从地理位置和人力资源上可能继续向 内地延伸长三角的经济辐射能力；其次是山东地区，在高技术企业数量和产值仅次于广东、江苏和 浙江，高技术企业从业人员数量略高于北京，同时有较多流动人口；再者是河南和河北，两地都是 流动人口资源较丰富的地区，且高技术企业产值有一定优势；最后是湖南和湖北，两地的高技术企 业数和从业人员数有一定优势，与之类似的是陕西，虽然在数量上与上述地区仍有一定差异，但在 西部地区特别是陕西周边地区当中，其比较优势比较明显。
第一，我们认为，尽管房地产业在名义 GDP 中的占比自 2021 年已经出现下行拐点，但房地产未来 仍在经济发展中起到重要作用。 从美国经济发展经验看，从 2000 年到 2024 年，美国房地产、出租和租赁行业在 GDP 占比能够从 12.0%上行至 13.8%，一定程度上表明，即便经济发展程度较高、经济基础较为完备、科技持续进步 的情况下，房地产业在经济当中仍有不可忽视的影响力。对比我国的情况看，我们认为在城市化率 提升且流动人口较高的经济发展过程中，中长期看，我国房地产业在 GDP 的占比仍有望维持在中高 水平。 另外有一点需要关注，根据 2023 年第五次全国经济普查数据，对 2023 年全国 GDP 数据进行修订过 程中，统计局将城镇居民自有住房服务核算方法由成本法改为租金法，并同步修订 GDP 数据。从核 算结果看，城镇居民自有住房服务采用租金法核算后，2023 年我国居民自有住房服务增加值较成本 法增加 13433 亿元，2023 年 GDP 相应增加。 实施城镇居民自有住房服务核算方法改革，一方面表明过去我国房地产业核算存在一定程度低估， 房地产业实际在名义 GDP 占比或更高，另一方面也表明随着统计方式变化，未来房地产业名义 GDP 占比在数据上可能上行。
第二，经济发展的下一个支柱，来自科技发展产生的新行业，或新技术对存量经济的改造升级。从 我国 GDP 结构已经出现的变化看，前者包括信息技术、租赁商服等行业，后者包括批发零售、制造 业等行业。 从“十五五”规划建议表述看：建设现代化产业体系部分，在优化提升传统产业中明确提到“巩固 提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等产业在全球产业分工中的地位和竞争力” 和“推动技术改造升级，促进制造业数智化转型”，在培育壮大新兴产业和未来产业中明确提到“加 快新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展”，在前瞻布局未来产业中提 到“推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新 的经济增长点”；加快高水平科技自立自强部分，在加强原始创新和关键核心技术中提到“集成电 路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造”等重点领域，在数字中国建设中明确 提及“促进实体经济和数字经济深度融合”和“加快人工智能等数智技术创新”。 我们认为从科技成熟度和产业化周期规律看，未来一段时间内，需要重点关注“现代化产业体系 建设”。
第三，政策支持至关重要。一是长期的国家政策，如五年规划，既能保障经济发展的持续性和稳定 性，又能规划经济发展的方向性，同时兼顾各部门平衡发展。二是中长期的产业政策，纲领性的发 展规划如《中国制造 2025》，行业性的发展规划如《新能源汽车产业发展规划（2021-2035 年）》 等等。 中短期的宏观政策则更多聚焦于稳增长，无论是“六稳”稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投 资、稳预期，或是“四稳”稳就业、稳企业、稳市场、稳预期，都是在外部宏观形势或国内经济形 势受到冲击或增长趋势出现边际变化时，宏观政策调整的目标。考虑到当前我国发展环境面临深刻 复杂变化，战略机遇与风险挑战并存，我们预计中短期内，宏观政策在方向上，积极的财政政策和 适度宽松的货币政策仍将延续，在政策力度上，随着传统货币政策空间收窄、财政赤字率也开始尝 试突破 3%的传统约束，货币政策创新工具的使用或更加频繁，同时财政政策或将开始酝酿下一次改 革，在政策节奏上，我们认为传统货币政策工具，如降准降息落地，仍需适度考虑国际金融环境和 全球主要央行货币政策调整的趋势性，但创新货币政策工具和财政政策的调整，越来越贴近国内经 济数据的表现和实体经济的变化。
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