宏觀預(yù)測(cè)專題報(bào)告五：工業(yè)產(chǎn)需力量對(duì)比基于工業(yè)產(chǎn)出缺口的分析

1、 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)目錄TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _bookmark0 統(tǒng)計(jì)體系：我國(guó)現(xiàn)行工業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)方法與特征3 HYPERLINK l _bookmark1 工業(yè)增加值的統(tǒng)計(jì)方法3 HYPERLINK l _bookmark2 工業(yè)增加值的縮減方法4 HYPERLINK l _bookmark3 工業(yè)增加值的季節(jié)性特征4 HYPERLINK l _bookmark4 總量視角：工業(yè)產(chǎn)出缺口走向顯示需求弱于供給6 HYPERLINK l _bookmark5 工業(yè)增加值季調(diào)方法6 HYPERLINK l _

2、bookmark6 工業(yè)增加值季調(diào)結(jié)果分析6 HYPERLINK l _bookmark7 工業(yè)產(chǎn)出缺口的測(cè)算與分析7 HYPERLINK l _bookmark8 PMI、生產(chǎn)和需求等指標(biāo)輔助判斷工業(yè)增加值變動(dòng)方向10 HYPERLINK l _bookmark9 結(jié)構(gòu)視角：細(xì)分行業(yè)份額變化顯示結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)10 HYPERLINK l _bookmark10 我國(guó)工業(yè)增加值占 GDP 比重從下降到企穩(wěn)10 HYPERLINK l _bookmark11 工業(yè)增加值構(gòu)成變化顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)11 HYPERLINK l _bookmark12 未來展望：工業(yè)產(chǎn)出缺口仍為負(fù)，庫(kù)存去化周期難結(jié)束

3、12 HYPERLINK l _bookmark13 風(fēng)險(xiǎn)提示12 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)統(tǒng)計(jì)體系：我國(guó)現(xiàn)行工業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)方法與特征工業(yè)增加值的統(tǒng)計(jì)方法我國(guó)現(xiàn)行工業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)發(fā)布規(guī)律為規(guī)模以上工業(yè)每月一次，全部工業(yè)增加值每年一次。根據(jù)中國(guó)主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)詮釋（2013 版），規(guī)模以上工業(yè)是指年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入 2000 萬元以上的工業(yè)企業(yè)，其工業(yè)增加值總量占全部工業(yè)增加值總量的 80%以上。因而，規(guī)模以上工業(yè)對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)短期運(yùn)行變化具有足夠的代表性，而且其調(diào)查頻率高，時(shí)效性強(qiáng)。在2008 年前，每年公布限額以上工業(yè)增加值和全部工業(yè)增加值。之后，為了使工業(yè)

4、增加值與 GDP 數(shù)據(jù)銜接，統(tǒng)計(jì)局不再公布限額以上工業(yè)增加值，只公布年度全部工業(yè)增加值。工業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)范圍發(fā)生過兩次重大變化，但仍具可比性。隨著中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)數(shù)量不斷增多，為了減輕基層統(tǒng)計(jì)工作負(fù)擔(dān)，更好地保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)又兼顧統(tǒng)計(jì)調(diào)查的代表性，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在 1998 年將工業(yè)統(tǒng)計(jì)范圍劃分為規(guī)模以上和規(guī)模以下兩部分，在 2011 年將規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步調(diào)整為年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入 2000 萬元以上。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在報(bào)送本期數(shù)據(jù)的同時(shí)也要報(bào)送同期數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)的可比性。雖然規(guī)模調(diào)整會(huì)擠出部分企業(yè)，但退出部分均為小企業(yè)，對(duì)增加值總量影響較小。年度工業(yè)增加值為名義價(jià)格計(jì)算，受工業(yè)價(jià)格指數(shù)影

5、響。年度全部工業(yè)增加值采用“收入法”計(jì)算，分三個(gè)步驟計(jì)算：1）根據(jù)工業(yè)企業(yè)成本費(fèi)用計(jì)算工業(yè)增加值；2）匯總出各行業(yè)和總計(jì)工業(yè)增加值，并計(jì)算相應(yīng)的工業(yè)增加值率（工業(yè)增加值/工業(yè)總產(chǎn)值）；3） 利用分行業(yè)工業(yè)增加值率計(jì)算限額以上分行業(yè)工業(yè)增加值并匯總出限額以上工業(yè)增加值。從統(tǒng)計(jì)過程可以看出，統(tǒng)計(jì)局公布的工業(yè)增加值為名義價(jià)格計(jì)算。工業(yè)價(jià)格指數(shù)波動(dòng)一定程度上彌補(bǔ)了名義工業(yè)增加值波動(dòng)，使得剔除價(jià)格后的工業(yè)增加值增速在走勢(shì)上相對(duì)平滑（圖 1）。圖 1：剔除價(jià)格波動(dòng)后工業(yè)增加值同比增速較為平滑全部工業(yè)增加值:官方同比 全部工業(yè)增加值:名義同比PPI:全部工業(yè)品:同比% 6040200-20-40195319

6、57196119651969197319771981198519891993199720012005200920132017-60資料來源：Wind，民生證券研究院工業(yè)增加值的縮減方法現(xiàn)行月度工業(yè)增加值采用推算法，實(shí)際同比增長(zhǎng)采用單縮法。月度工業(yè)增加值因統(tǒng)計(jì)時(shí)效性要求較高，難以取得詳細(xì)的財(cái)務(wù)核算資料，以致無法直接計(jì)算。因此，統(tǒng)計(jì)局采用推算法計(jì)算工業(yè)增加值，用月度工業(yè)總產(chǎn)值，乘以上年度工業(yè)增加值率，得到月度工業(yè)增加值，推算中可能產(chǎn)生誤差。鑒于目前價(jià)格指數(shù)的編制情況，統(tǒng)計(jì)局采用“單縮法”（即只用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)縮減工業(yè)增加值）計(jì)算工業(yè)增加值增速。年度和月度同比增速都需要進(jìn)行價(jià)格縮減。具體公式為：

7、本月可比工業(yè)增加值 =（現(xiàn)價(jià)工業(yè)總產(chǎn)值 工業(yè)增加值率） 出廠價(jià)格本月工業(yè)增加值增速 =報(bào)告期當(dāng)月可比價(jià)格工業(yè)增加值基期當(dāng)月現(xiàn)價(jià)工業(yè)增加值 100% HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)雙縮法可能更為準(zhǔn)確。雙縮法是在計(jì)算工業(yè)增加值時(shí)，對(duì)總產(chǎn)值按出廠價(jià)格縮減，同時(shí)對(duì)中間投入按購(gòu)進(jìn)價(jià)格縮減。當(dāng)出廠價(jià)格和購(gòu)進(jìn)價(jià)格同步時(shí)，用單縮法不存在誤差；但如果兩者價(jià)格不同步，就會(huì)出現(xiàn)高估或低估。當(dāng)購(gòu)進(jìn)價(jià)格上漲速度超過出廠價(jià)格時(shí)，中間投入用出廠價(jià)格縮減，就會(huì)高估實(shí)際中間投入從而低估工業(yè)增加值；當(dāng)購(gòu)進(jìn)價(jià)格回落速度超過出廠價(jià)格時(shí)，中間投入用出廠價(jià)格縮減，就會(huì)低估實(shí)際中間投入從而高估工

8、業(yè)增加值。名義工業(yè)增加值難以獲取，導(dǎo)致無法使用單縮法預(yù)測(cè)實(shí)際增加值增速。統(tǒng)計(jì)局官方 只公布到 2006 年 12 月前的月度名義工業(yè)增加值。之后的數(shù)據(jù)需要靠其他指標(biāo)進(jìn)行推算， 其中與工業(yè)增加值高度相關(guān)的兩個(gè)指標(biāo)分別是月度工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)銷售產(chǎn)值。但是，月度工業(yè)總產(chǎn)值已經(jīng)在 2012 年 5 月停止更新。根據(jù) CEIC 數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，工業(yè)銷售產(chǎn)值僅公布至 2013 年 2 月的數(shù)據(jù)。2013 年以后的名義工業(yè)增加值難以采用近似法補(bǔ)充完整，導(dǎo)致無法使用單縮法公式和PPI 來預(yù)測(cè)實(shí)際工業(yè)增加值增速。在 PPI 處于溫和走勢(shì)時(shí)，名義工業(yè)增加值和實(shí)際增加值走勢(shì)較為同步，從而不需要考慮價(jià)格因素。但是，如果出

9、現(xiàn) 2008 年期間PPI 通縮，名義增速較實(shí)際增速下降更快。工業(yè)增加值的季節(jié)性特征“春節(jié)效應(yīng)”使得一月和二月增速波動(dòng)較大。受“春節(jié)效應(yīng)”影響，我國(guó) 1-2 月工業(yè)生產(chǎn)波動(dòng)幅度較大，而且每年春節(jié)假期并沒有固定的月份，因此從 2005 年起統(tǒng)計(jì)局停止公布1 月和 2 月的工業(yè)增加值當(dāng)月同比，改為公布1-2 月合并后的累計(jì)同比。2011 年開始， 統(tǒng)計(jì)局在其官網(wǎng)上公布工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（Industrial Production Index，IPI），通過指數(shù)可以計(jì)算和補(bǔ)充 2012 年之后的 1 月和 2 月工業(yè)增加值同比增速。經(jīng)過與 Wind 上的數(shù)據(jù)對(duì)比， 兩者誤差幾乎可以忽略不計(jì)，同時(shí)說明工業(yè)生

10、產(chǎn)指數(shù)也是被剔除價(jià)格影響的（圖 2）。另外，當(dāng)春節(jié)假期大部分在 2 月份時(shí)，1 月份的工業(yè)增速會(huì)顯著高于 2 月；反之亦然。圖 2：工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)可以用來計(jì)算 1 月和 2 月工業(yè)增加值增速IPI：同比增速%工業(yè)增加值:當(dāng)月同比25201510502012-012012-062012-112013-042013-092014-022014-072014-122015-052015-102016-032016-082017-012017-062017-112018-042018-092019-022019-07-5資料來源：Wind，統(tǒng)計(jì)局，民生證券研究院工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)環(huán)比增速具有顯著季節(jié)性。按照上

11、述的同比結(jié)果，我們認(rèn)為 IPI 在走勢(shì)上可以近似看成實(shí)際工業(yè)增加值。我們運(yùn)用工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)計(jì)算從 2012 年至 2018 年的月度環(huán)比，發(fā)現(xiàn)除了“春節(jié)效應(yīng)”的 1 月和 2 月環(huán)比增速起伏較大以外，其余月份環(huán)比走勢(shì)高度一致，季末月份存在明顯峰值（圖 3）。在下文分析工業(yè)產(chǎn)出缺口時(shí)，我們將使用統(tǒng)計(jì)局公布的月度實(shí)際工業(yè)增加值（即便價(jià)格定基年份不同，他們計(jì)算的同比增速與官方同比增速在 1994 年至 2013 年之間差別非常?。?，結(jié)合官方公布的工業(yè)增加值同比增速，最終補(bǔ)充成完整的時(shí)間序列，時(shí)間跨度為 1994 年 1 月至 2019 年 7 月。值得注意的是，對(duì)比趙永亮和余道光的實(shí)際增加值序列，II

12、P 環(huán)比增速在 12 月和 1 月有較為明顯的差別，可能是價(jià)格定基指數(shù)偏差、推算誤差隨時(shí)間累積等原因（圖 4）。圖 3：IPI 月度環(huán)比走勢(shì)在二、三和四季度高度一致% 50403020100-10-20-302012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)資料來源：統(tǒng)計(jì)局，民生證券研究院圖 4：工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與實(shí)際工業(yè)增加值的環(huán)比增速在 1 月和 12 月有差別% 403020100-10-20-30IPI:月度環(huán)比均值實(shí)際

13、工業(yè)增加值：月度環(huán)比均值1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)資料來源：統(tǒng)計(jì)局，趙永亮和余道光（2015），民生證券研究院總量視角：工業(yè)產(chǎn)出缺口走向顯示需求弱于供給工業(yè)增加值季調(diào)方法本文采用經(jīng)典的 X-12-ARIMA 模型，納入春節(jié)效應(yīng)的虛擬變量來消除春節(jié)影響。1998 年美國(guó)普查局推出X-12-ARIMA，可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)檢測(cè)和修正不同類型的離群值，估計(jì)并消除日歷因素的影響。大多數(shù)統(tǒng)計(jì)軟件所提供的 X-12-ARIMA 模型在節(jié)日和工作日等日期設(shè)置上是以美國(guó)為背景的。雖然我國(guó)

14、央行有自己的季調(diào)模型，但并不對(duì)外公布。因而，我們希望在學(xué)術(shù)文章中尋找一種符合中國(guó)背景的方法。比較幸運(yùn)的是，南開大學(xué)王群勇教授在STATA 上編寫的SAX12 程序包和對(duì)模型的部分改進(jìn)是針對(duì)中國(guó)數(shù)據(jù)的。所以， 我們的模型選項(xiàng)設(shè)置將主要參考王群勇教授（2012）論文中對(duì)中國(guó)零售數(shù)據(jù)的處理，排除掉 2003 年 5 月 SARS 極值的影響。春節(jié)效應(yīng)虛擬變量的構(gòu)建則參考我們通貨膨脹的季節(jié)調(diào)整與預(yù)測(cè)模型宏觀預(yù)測(cè)專題報(bào)告一。工業(yè)增加值季調(diào)結(jié)果分析工業(yè)增加值同比增速經(jīng)季調(diào)后較為平滑，趨勢(shì)項(xiàng)同比走勢(shì)符合經(jīng)濟(jì)周期。因?yàn)槟Ｐ驮O(shè)定并沒有考慮五一勞動(dòng)節(jié)和國(guó)慶黃金周節(jié)日、交易日變化和假日調(diào)休等因素，工業(yè)增加值同比增速

15、走勢(shì)存在部分“跳躍”，主要集中在假日較多的月份，但整體已有明顯改善。另一個(gè)改善就是在經(jīng)濟(jì)下行區(qū)間，如 1998 年、2001 年和 2008 年，季調(diào)后的工業(yè)增加值同比增速較官方同比增速在周期性上更為明顯，從模型中分離出來的趨勢(shì)項(xiàng)也基本上符合中國(guó)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)（圖 5）。值得注意的是，根據(jù) 2011 年以后的工業(yè)增加值趨勢(shì)項(xiàng)同比走勢(shì)， 我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)明顯較以往平緩，可能受供給側(cè)改革影響。當(dāng)然，任何模型都不是完美的，我們的模型也可能存在紕漏。 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)圖 5：季調(diào)同比較為平滑，趨勢(shì)項(xiàng)同比走勢(shì)符合經(jīng)濟(jì)周期%工業(yè)增加值：同比：季調(diào)工業(yè)

16、增加值：趨勢(shì)項(xiàng):同比2520151051995/1/11996/4/11997/7/11998/10/12000/1/12001/4/12002/7/12003/10/12005/1/12006/4/12007/7/12008/10/12010/1/12011/4/12012/7/12013/10/12015/1/12016/4/12017/7/12018/10/10資料來源：Wind，民生證券研究院工業(yè)產(chǎn)出缺口的測(cè)算與分析工業(yè)增加值趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比是工業(yè)產(chǎn)出缺口領(lǐng)先指標(biāo)，領(lǐng)先月數(shù)減少。我們對(duì)工業(yè)增加值趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行HP 濾波調(diào)整，從而獲得工業(yè)產(chǎn)出缺口。當(dāng)工業(yè)產(chǎn)出缺口為負(fù)值時(shí)，總供給大于總需求，顯示需求

17、不足，經(jīng)濟(jì)景氣下降；當(dāng)工業(yè)產(chǎn)出缺口為正值時(shí)，上述關(guān)系則相反。在 2014 年以前，趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比領(lǐng)先工業(yè)產(chǎn)出缺口較為明顯，約有 2 到 4 個(gè)月份；從 2014年開始，領(lǐng)先時(shí)間有所縮短，僅領(lǐng)先 0 到 2 個(gè)月份（圖 6）。2016 年 3 月出現(xiàn)了上一輪中周期的工業(yè)產(chǎn)出缺口谷底，趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比領(lǐng)先了 2 個(gè)月。我們認(rèn)為在當(dāng)前趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比尚未出現(xiàn)明顯反轉(zhuǎn)的情況下，工業(yè)產(chǎn)出缺口還有可能繼續(xù)下降。值得注意的是，今年一季度曾短暫出現(xiàn)過工業(yè)產(chǎn)出缺口反轉(zhuǎn)，但是當(dāng)時(shí)的趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比依舊下行，反映生產(chǎn)企穩(wěn)并不牢固。圖 6：2013 年后趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比對(duì)工業(yè)產(chǎn)出缺口的領(lǐng)先效果減弱%工業(yè)產(chǎn)出缺口實(shí)際工業(yè)增加值：趨勢(shì)項(xiàng)環(huán)比（右）3

18、2.52211.501-1-20.5-30-4-0.51994-011995-061996-111998-041999-092001-022002-072003-122005-052006-102008-032009-082011-012012-062013-112015-042016-092018-022019-07-5-1資料來源：Wind，民生證券研究院M1 對(duì)工業(yè)產(chǎn)出缺口領(lǐng)先效果減弱，房地產(chǎn)投資韌性對(duì)缺口下滑有托底作用，產(chǎn)成品庫(kù)存繼續(xù)去化。在 2015 年之前，M1 作為預(yù)測(cè)工業(yè)產(chǎn)出缺口拐點(diǎn)的指標(biāo)作用依然較強(qiáng)。在房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)刺激的影響下，M1 在 2015 年年初至 2016 年下半年經(jīng)

19、歷了一段高增長(zhǎng)，使得之后 M1 與工業(yè)產(chǎn)出口之間的規(guī)律變得較為模糊。在大部分時(shí)間里，房地產(chǎn)投資增速的底部會(huì)伴隨著工業(yè)產(chǎn)出缺口的底部。當(dāng)前，房地產(chǎn)投資仍有韌性，短期內(nèi)難以出現(xiàn)大幅下滑，因而工業(yè)產(chǎn)出缺口不會(huì)出現(xiàn)衰退式的下降趨勢(shì)。作為滯后指標(biāo)的產(chǎn)成品庫(kù)存，在工業(yè)產(chǎn)出缺口從年初至今尚未有明顯上升拐點(diǎn)（需求好轉(zhuǎn)）的情況下，仍處于去庫(kù)存階段（圖7）。圖 7：M1 領(lǐng)先效果減弱，房地產(chǎn)投資韌性托底，產(chǎn)成品庫(kù)存去化% 706050403020100-10房地產(chǎn)投資:累計(jì)同比M1:同比3產(chǎn)成品庫(kù)存：累計(jì)同比工業(yè)產(chǎn)出缺口（右）%210-1-2-3-41999/22000/32001/42002/52003/620

20、04/72005/82006/92007/102008/112009/122011/12012/22013/32014/42015/52016/62017/72018/8-5 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)資料來源：Wind，民生證券研究院進(jìn)出口對(duì)工業(yè)產(chǎn)出缺口具有借鑒意義，工業(yè)產(chǎn)出缺口在貿(mào)易壓力下短期內(nèi)難以顯著回升?？傂枨蟀▏?guó)內(nèi)需求和國(guó)外需求。我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)較為依賴外需，因而工業(yè)生產(chǎn)容易受全球經(jīng)濟(jì)變化的影響。例如，在全球貿(mào)易乏力的 2015 年年初至 2016 年年末，我國(guó)進(jìn)出口金額同比增速持續(xù)為負(fù)，外需不足拖累工業(yè)生產(chǎn)，工業(yè)產(chǎn)出缺口出現(xiàn)了一個(gè)明顯波

21、谷（圖8）。中美貿(mào)易摩擦加劇使得進(jìn)出口在 2018 年底開始震蕩下滑，部分月份出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，工業(yè)產(chǎn)出缺口隨之下降至負(fù)區(qū)間，反映總需求不足。因而，在外需承壓時(shí)，提振內(nèi)需變得尤為重要。圖 8：外需疲軟加重內(nèi)需提振壓力進(jìn)出口金額:季調(diào):當(dāng)月同比% 工業(yè)產(chǎn)出缺口（右） 806040200-20-40-602009-052009-122010-072011-022011-092012-042012-112013-062014-012014-082015-032015-102016-052016-122017-072018-022018-092019-04-80%1.51.00.50.0-0.5-1.0-1

22、.5資料來源：Wind，民生證券研究院全球工業(yè)生產(chǎn)趨勢(shì)性下行，中國(guó)努力走出自己的道路。在金融危機(jī)之后，全球工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)增速已經(jīng)經(jīng)歷了兩輪底部：一是 2012 和 2013 年的歐洲債務(wù)危機(jī)；二是 2015 和2016 年的全球貿(mào)易衰退。這次是第三次工業(yè)生產(chǎn)下行探底。相反，中國(guó)工業(yè)增加值增速的波動(dòng)較以往顯著下降，更像是一個(gè)長(zhǎng)期放緩趨勢(shì)（圖 9）。值得注意的是，日本季調(diào)后的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)同比增速與中國(guó)工業(yè)增加值趨勢(shì)項(xiàng)增速在走勢(shì)上較為相似。今年以來，日本工業(yè)增速尚未出現(xiàn)上升拐點(diǎn)，而中國(guó)趨勢(shì)項(xiàng)走勢(shì)在今年 5 月之后小幅回升，后續(xù)發(fā)展值得期待。圖 9：全球工業(yè)生產(chǎn)趨勢(shì)下行，中國(guó)在努力走出自己的道路% 40

23、200-2001/200101/200201/200301/200401/200501/200601/200701/200801/200901/201001/201101/201201/201301/201401/201501/201601/201701/201801/2019-40中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)：同比日本工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)：同比季調(diào)全球工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)：同比季調(diào)：進(jìn)口加權(quán)（右）% 151050-5-10-15-20 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)資料來源：Wind，CEIC，民生證券研究院 HYPERLINK / 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀

24、最后一頁(yè)P(yáng)MI、生產(chǎn)和需求等指標(biāo)輔助判斷工業(yè)增加值變動(dòng)方向在判斷工業(yè)增加值增速變化的方向上，發(fā)電耗煤準(zhǔn)確率最高，社零商品其次，PMI 生產(chǎn)指數(shù)和出口相對(duì)較差。判斷工業(yè)增加值同比增速的走向有助于量化預(yù)測(cè)工業(yè)增加值同比增速。通常，與工業(yè)增加值較為密切的指標(biāo)有 PMI 生產(chǎn)、發(fā)電耗煤量、社零商品銷售額和出口等指標(biāo)。我們統(tǒng)計(jì)了從 2010 年 11 月至今各指標(biāo)同比增速（PMI 生產(chǎn)指數(shù)直接取環(huán)比數(shù)值變化）比與工業(yè)增加值同比增速的月度環(huán)比變化方向，發(fā)現(xiàn) 6 大集團(tuán)日均耗煤最為準(zhǔn)確，有 70.5%的概率同向變化；社會(huì)商品零售其次，有 69.2%的概率，說明工業(yè)生產(chǎn)與內(nèi)需關(guān)系比較緊密；PMI 生產(chǎn)和出口相

25、對(duì)較差，分別為 62.9%和 63.8%。即便排除 1 月和 2 月的異動(dòng)數(shù)據(jù)，概率和相應(yīng)的排名并沒有發(fā)生變化。結(jié)構(gòu)視角：細(xì)分行業(yè)份額變化顯示結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)我國(guó)工業(yè)增加值占 GDP 比重從下降到企穩(wěn)在 2010 年之前很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，我國(guó)工業(yè)增加值在 GDP 中占比處于 40%左右區(qū)間（圖 10）。借鑒美國(guó)和日本的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)在未來大概率會(huì)出現(xiàn)工業(yè)占比緩慢地下降。從 2011 至 2017 年，工業(yè)占比有明顯下降趨勢(shì)，其中既有主動(dòng)因素，也有被動(dòng)因素。主動(dòng)因素是供給側(cè)改革和制造業(yè)升級(jí)，過剩產(chǎn)能去化使得工業(yè)增長(zhǎng)放緩。被動(dòng)因素則是房地產(chǎn)和建筑業(yè)高增長(zhǎng)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增速，進(jìn)而使得工業(yè)生產(chǎn)占比出現(xiàn)明顯下降。

26、同樣作為追趕型國(guó)家，韓國(guó)的經(jīng)驗(yàn)可以給予我國(guó)很多啟示。雖然韓國(guó)工業(yè)生產(chǎn)占比在過去 30 多年里沒有顯著下降，韓國(guó)工業(yè)結(jié)構(gòu)卻有明顯改善，技術(shù)含量高和附加值高的產(chǎn)業(yè)比重在增加，以手機(jī)設(shè)計(jì)為例，出現(xiàn)了三星公司。圖 10：中國(guó)工業(yè)占比從下降到企穩(wěn)，需借鑒韓國(guó)的經(jīng)驗(yàn)中國(guó):全部工業(yè)增加值在GDP占比美國(guó):制造業(yè)增加值在GDP占比%韓國(guó):制造業(yè)增加值在GDP占比50日本:工業(yè)增加值在GDP占比40302010197019731976197919821985198819911994199720002003200620092012201520180資料來源：Wind，CEIC，民生證券研究院 HYPERLINK

27、/ 本公司具備證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格，請(qǐng)務(wù)必閱讀最后一頁(yè)工業(yè)增加值構(gòu)成變化顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)根據(jù)統(tǒng)計(jì)局說明，由于年度規(guī)模以上工業(yè)增加值是采用上述推算方法，且是計(jì)算 GDP 的一項(xiàng)基礎(chǔ)性、過程中的指標(biāo)。所以，自 2008 年開始，不再對(duì)外發(fā)布年度規(guī)模以上工業(yè)分行業(yè)增加值數(shù)據(jù)。2007 年工業(yè)增加值排名靠前的主要是：黑色金屬、電力熱力供應(yīng)、通信設(shè)備計(jì)算機(jī)等（圖 11）。過去十一年以來占比上升最快的四大行業(yè)，分別是電子計(jì)算機(jī)制造業(yè)、電氣機(jī)械、專用設(shè)備和醫(yī)藥制造業(yè)（圖 12）。相應(yīng)的，占比前十的行業(yè)也發(fā)生了較大變化：2018 年占比第一的為電子和計(jì)算機(jī)制造業(yè)；農(nóng)副食品加工與有色金屬冶煉進(jìn)入了前十；石油和天然氣開采行業(yè)受國(guó)家能源戰(zhàn)略政策影響出現(xiàn)顯著下滑，跌落至16 位。圖 11：2007 年占比第一為黑色金屬冶煉，石油和天然氣開采還在前十%2007：前十行業(yè)在工業(yè)增加總值的占比9876543210黑電及 通化交石電通紡色力其 信學(xué)通油氣用織延 金和 、他 設(shè) 品 原運(yùn)和機(jī)設(shè)業(yè)加 屬工 冶業(yè) 煉及供 熱 造 電 備 制 料應(yīng) 力 業(yè) 子 、 造 及業(yè) 的 設(shè) 計(jì) 業(yè) 化生 備 算 學(xué)業(yè) 輸設(shè)備制業(yè) 天然氣開造 械業(yè) 及器材備制造業(yè)壓產(chǎn)制 機(jī)制造采制資料來源：Wind