【广发宏观盛旭】疫情影响测算中的行业弹性与GDP弹性

郭磊宏观茶座 2022-01-11

广发证券资深宏观分析师盛旭

shengxu@gf.com.cn

广发宏观郭磊团队

报告摘要

第一，GDP统计的是“增加值”而不是营收或者产量，增加值本质意义上是总产值-中间投入。

第二，从收入法角度理解，增加值核算不仅包括盈利部分，也包含一部分固定成本等偏刚性的部分。正是因为内涵的这种差别，GDP（增加值）和营收的增速弹性是不一样的。

第三，高频数据可以被用来灵敏观测经济趋势，但高频数据的弹性和GDP的弹性也是不一样的。

第四，基于支出法角度的补充：为避免重复计算，我们应如何理解投资、消费等最终需求的构成。

第五，我们根据现有数据分析了重点行业GDP可能发生的变化，可确认疫情对于一季度GDP将产生广泛影响。但从研究上仍不宜混淆GDP弹性和微观指标弹性，这是我们理解后续全年GDP目标等一系列变量的重要前提。

正文

GDP统计的是“增加值”而不是营收或者产量，增加值本质意义上是总产值-中间投入。

疫情对经济的影响成为宏观经济领域比较受关注的一个问题。但在估算中，广泛存在简单地把营收计算进GDP的现象，这会带来方法上的硬伤。实际上，GDP统计的是“增加值”而不是营收或者产量，它加总的是在现有的分工和专业化框架下，各个行业对价值链的新增贡献。

在我国经济统计体系中，对GDP存在三种核算方法：生产法、支出法、收入法，分别从生产端（增加值角度）、需求端（最终需求角度）、收入端（收入分配角度）进行GDP统计与核算。目前国家统计局对于GDP的季度核算主要使用生产法，也就是将国民经济中每个行业的增加值（总产值-中间投入）加总，其特点是每个行业都参与GDP的统计与核算。各个行业对经济的影响主要取决于两个因素：一是行业体量（产值）的大小，二是增加值创造能力（附加值率）的高低。

简单以零售为例，2019年社会消费品零售总额为41万亿，但批发和零售GDP则只有9.6万亿，后者只有前者约23%。造成二者体量差距如此巨大的原因之一在于批发零售业增加值核算中要扣除进项环节，以及其他中间成本部分。

正是因为内涵的这种差别，历史数据显示，GDP（增加值）和营收的增速弹性是不一样的。

正是因为内涵的这种差别，增加值和营收的弹性是不一样的，前者的弹性应该是显著小于后者。如果考虑到GDP不变价需要剔除掉价格的因素，两者在弹性方面的差距还将进一步拉大。我们以煤炭开采和洗选业为例，2006年以来其主营业务收入累计增速的波动范围在-17%至64%之间；而其增加值的波动范围在-6%至24%之间。再比如化学原料及化学用品制造业，其累计营收的历史波动率是-7%至43%，而其增加值的波动在0-25%之间。2012年以来更为明显，增加值基本上在4-12%这个波动区间。

对于整个规模以上工业来说，过去五年中，累计季度营收的波动在0.8-14%之间，而累计季度增加值的波动在5.6%-6.9%之间。

GDP统计的就是增加值，所以对于工业GDP来说，其弹性也会显著低于营收。在过去的20年中，其主要低位分别是2009年全球金融危机时Q1-Q2（1.2%、0.4%）；2015年去产能时的Q1-Q4（1.5%、1.5%、0.2%、-0.04%），换句话说，从历史弹性看，过去20年工业GDP增速的最低位是0增长附近。

关于GDP（增加值）和营收在增速弹性方面的差异，我们还可以从GDP统计的另一种方法——收入法角度来理解一下。收入法是以收入分配角度来衡量与核算GDP，它包括四个分项：劳动者报酬（可以认为是对居民部门的收入分配）、生产税净额（对政府部门的收入分配）、固定资产折旧（资产折旧部分）、营业盈余（对企业部门的收入分配）。GDP统计和行业统计最大的不同在于GDP统计中包含了更多的刚性部分，或者说在财务统计中属于固定成本的部分。例如劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧等，虽然不属于企业盈利的范畴，却需要作为收入法的一部分，参与到GDP的核算中来。因此即使由于某种外生因素，如今年一季度的新冠肺炎疫情冲击，企业的生产与销售显著下降，但GDP指标的计算仍然会受到相对刚性部分的支撑，其下行过程中表现出的弹性和幅度将明显低于盈利下行的幅度。

高频数据可以被用来灵敏观测经济趋势，但高频数据的弹性和GDP的弹性也是不一样的。

新冠疫情发生在2020年1-2月，恰逢经济数据公布空窗期，且自今年开始，海关总署的1-2月进出口数据也将在3月上旬合并公布；在缺少月度统计数据的时段，高频数据是我们观测经济趋势的主要方式（我们前期也有报告《如何中微观观测复工进度》）。但在此过程中需要注意的是，高频数据与GDP增速之间的弹性也是不一样的，我们不能把高频数据的弹性直接理解为GDP的弹性。

以发电耗煤为例，如果把这一高频指标拉长来看，它的季度增速与第二产业GDP增速具有比较高的相关性，即便如此，它们的波动弹性差异仍然是巨大的。不考虑春节错位因素，六大发电集团耗煤量月度增速曾经于2014年8月（-22.5%），2015年3月（-20.2%），2018年10月（-19.1%），2019年5月（-18.9%）四次达到-20%左右的同比增速，但当季GDP实际增速分别为7.1%、6.2%、5.8%、5.6%，并没有出现显著下滑。在2020年1月份及2月前21天，六大发电集团的日均耗煤量增速分别为-12.6%、-22.1%，预计2月份结束后，当月增速将位于-20%左右区间，但从历史经验来看，这一指标的变化衡量趋势性可以，衡量弹性则不宜直接使用。

另外一个高频数据是30城房地产成交。首先需要说明的是，房地产业GDP衡量的是房地产市场的销售情况，而与施工建设情况无关，后者会统计在建筑业GDP里面。30大中城市对全国商品房销售增速存在一定的领先性，因此与房地产业GDP增速之间也就存在关联。我们注意到自从2016年棚改货币化加速以来，三四线城市销售体量迅速扩张，30大中城市在全国楼市中权重降低且领先性有所下降，但在本次疫情影响下，全国楼市成交同步大幅下滑，估计一二线与三四线城市销售情况将再次具有高度相关性，因此30大中城市的销售情况大致能够代表全国范围内的销售情况。从目前公布的数据来看，30大中城市销售面积在一季度前50天同比下降46%，其中2月前21天销售面积同比大幅缩水83%，预计3月份住房销售增速将在此基础上逐渐好转。回顾历年数据，30大中城市销售增速曾经在2011年四季度（-39.0%）、2014年二季度（-18.5%）、2017年三季度（-40.6%）三次出现过增速大幅下降的情况，分别对应着2012Q3（0.1%）、2014Q3（1.1%）、2018Q4（1.8%）房地产业GDP增速的阶段性低点。结合过往数据判断，房地产GDP弹性远小于高频数据，不排除一季度房地产GDP增速可能进入零增长区间附近，但出现显著降幅的概率并不高。

交通运输业在历年一季度的GDP增速与春运客运量存在一定相关性。春运不能完全代表一季度交运行业的整体景气度，但从历年数据来看，春运期间的客运量与当年一季度交运行业GDP增速仍然具有一定相关性，特别是公路运输量这一分项相关性最高。从投入产出表也可以看到，铁路、公路、水路、航空运输量（旅客运输 + 货物运输）在GDP支出法（最终需求层面）占比分别为0.10%、2.06%、0.28%、-0.07%，其中公路运输在权重方面占据绝对优势，航空运输因进口部分偏高而对GDP支出法贡献为负；从春运运输人次来看，公路相对于其他交通方式也高出10倍以上。因此我们采用公路春运量这一分项来推测一季度交运行业GDP的可能变化。剔除2015年，公路春运量与交运GDP增速具有比较高的相关性，若以此来推算，一季度交运GDP可能出现两位数的负增长；但考虑2015年的例外情况，当年公路春运量增速为-25.7%，但一季度交运行业GDP仍然实现了5.2%的同比增速，因此也不排除交运GDP高于预期的情形，我们判断一季度交运行业GDP同比负增长10%左右。

基于支出法角度的补充：为避免重复计算，我们应如何理解最终需求的构成。

GDP还有另一种重要核算方法——支出法。它的核心思路是从最终需求角度衡量GDP，也就是说无论产业链有多少环节，支出法仅考虑最后一环的下游行业；且需要预测的指标是下游行业的总产值而不是增加值，因为只有总产值可以衡量终端行业本身以及它上游各个环节对经济的贡献总和。也就是说，支出法是通过产业链的最末一环衡量整个产业链对经济的综合影响，而不是某个单一行业的影响，否则就会存在重复计算。正因为支出法从终端需求的角度观察GDP，所以从这一角度对经济贡献比较高的行业集中在产业链最末端，像钢铁、化工、有色等中上游原材料业在支出法中的直接贡献几乎可以忽略不计。

说起下游需求，我们往往关注月度宏观经济指标中的固定资产投资（如基建投资、地产投资、制造业投资等）与社会消费品零售额等指标，以此来观察下游需求的变化。但需要说明的是，这些指标并不直接参与GDP核算，且由于统计口径差异、统计质量不高、统计数据挤水分等因素，也很难建立这些指标与GDP核算体系之间的关联，并通过对它们的预测来实现GDP预测。因此通过支出法预测经济的核心在于：梳理在经济的最终需求中权重最高的行业，并通过对重点行业的产值增速预测，来完成对GDP增速的预测。根据2017年投入产出表，在最终需求中占比最高的行业分别为房屋建筑（16.4%）、教育卫生（9.2%）、土木建筑（7.5%）、公共管理（6.5%）、房地产（5.6%）、批发零售（4.8%）、汽车制造（4.1%），这几项在GDP中合计占比高达54%，其中教育卫生与公共管理属于社会保障管理类行业，其产值变化相对刚性，因此预测经济需求的核心在于建筑施工进度、房地产销售与批发零售情况，但这并不是月度经济数据中的固定资产投资与社会消费品零售。

我们继续以批发零售为例。2017年社零规模为32.7万亿，而投入产出表显示批发零售业的最终使用部分、也就是对GDP支出法的直接贡献部分仅为3.93万亿，体量仅为社零的12%。造成二者体量差距的原因之一在于批发零售业的总产值核算方法与一般行业不同，需要扣除进货成本；原因之二在于批发零售总产值中有相当一部分用于形成其他行业的中间投入（间接贡献了其他行业的最终需求），这部分不再计入对经济“最终需求”的直接贡献。

注：限额以上批发和零售业企总产出

＝主营业务收入－主营业务成本 + 其他业务收入 + 本年应交增值税 + 关税 + 海关代征的增值税和消费税－出口退税，

而规模以上工业企业总产出

＝规模以上工业企业总产值 + 本年应交增值税

需要说明的是，批发零售业在GDP支出法中所占权重为4.8%，而住宿餐饮业权重为1.7%，两者合并在GDP中的比重达到6.5%，这部分受到疫情冲击之后营业收入大幅下降，对经济的负面影响值得关注。

代表房地产与基建投资需求的建筑业总产值数据可以通过建筑耗钢量变化进行模拟与预测。房屋建筑（大致代表房地产投资）与土木建筑（大致代表基建投资）是建筑业的两个重要细分行业，在支出法GDP核算中合计权重高达23.9%（2017年投入产出表数据），因此对建筑业景气度的预测极为重要。2003年在非典疫情的影响下，上半年建筑业产值在全年产值中占比为34.3%，与2004年的34.8%、2005年的34.9%、2006年的35.9%相比并没有显著降低；今年一季度建筑停工情况比2003年更为严重一些，我们从建筑耗钢量角度观察建筑业产值的或有变化，而耗钢量缺少直接统计数据，可以从钢铁产量的减少与库存的增加这两个角度来估算耗钢量的变化。由于1-2月钢材产量缺乏高频数据，我们采用高炉开工率对一季度钢材生产情况进行估算：一季度前50天平均高炉开工率下降0.24个百分点，其中春节后三周同比下降超过4个百分点，预计一季度结束后高炉开工率将同比下降2个百分点左右，对钢铁产量的影响大致相当于2019年一季度建筑耗钢量的2%。至于钢材的库存情况，可以看到由于建筑施工停滞，年初至今建筑钢材的厂商库存与社会库存大幅积压，较去年同比多增630万吨，这部分大约相对于2019年一季度建筑耗钢量的3.7%，随着建筑施工进度的逐步恢复，后期钢材库存将逐渐去化，预计季末将回落到同比多增2019Q1耗钢量的2%左右。那么同时考虑今年一季度的钢铁产量少增与库存多增，估计对一季度建筑耗钢量同比增速的拖累大约为4个百分点左右，这也是建筑业产值、或者说基建与地产投资对GDP的贡献可能下降的部分。

可确认疫情对于一季度GDP将产生广泛影响。但从研究上我们仍不宜混淆GDP弹性和微观指标弹性，这是我们理解后续全年GDP目标等一系列变量的重要前提。

疫情对于第三产业和第二产业都将产生广泛影响。特别是复工进度和海外需求两个线索都尚未完全明晰，总影响量级仍待进一步圈定和测算。但在研究上，我们仍不宜混淆GDP宏观指标的GDP弹性和作为微观指标的行业数据弹性。这是我们理解后续全年GDP目标等一系列变量的重要前提。

核心风险假设：疫情防控低于预期；经济下行超预期

郭磊篇