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【华创宏观·张瑜团队】步随溪水觅溪源--制造业投资预测框架&数论经济·系列四

张瑜 一瑜中的 2022-03-18

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文/华创证券首席宏观分析师:张瑜

执业证号:S0360518090001

联系人:张瑜(微信 deany-zhang)陆银波(微信15210860866) 

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主要观点


一、制造业投资的预测框架,从哪开始?

1、 宏观角度:宏观脉络上看,制造业投资,既由供需决定,又影响供需。我们可以发现有很多因子与其强相关,比如工业企业利润,比如投资、消费、出口这些表征需求的变量。这些,是我们建模的基础。

2、 行业角度:若进一步将行业分为上中下游,各自对应的需求有所差异。将每一个因子对应到制造业的某一部分,是我们将预测的精度不断提高的基础。

二、制造业投资的预测因子,如何选择?

1、  上游材料:需求端对应的是地产与基建投资,我们发现纳入模型的效果并不好。对于材料而言,供与需,同等重要。与其关注需求,不如直接考虑利润,更加简单、有效。工业企业利润的影响领先一年左右。

2、 中游装备:装备制造中汽车主要用于下游消费,可以单独考虑。对于其他装备,出口可以很好的代表其需求的变动。但需要注意,出口与工业企业利润相关性较高,需要使用偏同步的出口增速以避免共线性。

3、  下游消费: 2011年以后,下游消费中用于出口的比例逐渐降低,且出口增速波动区间从以往的20%上下回落到0%上下,需求的变动主要来自国内,社零可以很好的表征。

4、  更新需求:制造业投资中,技改的占比逐年提高,更新需求,不可忽视。我们选择制造业投资滞后5-10年区间内最优的自相关系数对应的滞后期数,即滞后85期,来表征更新需求。大体对应8年的更新周期。

三、制造业投资的预测模型,效力如何?

1、 静态角度:模型的优点在于,自变量均非常显著,变量的系数均符合基本的经济逻辑,包括截距项。拟合的情况看,主要的拐点和方向均能很好的捕捉,但幅度上有时会力有不逮。

2、  动态角度:由于模型所有的自变量都有一定的滞后性,可以自动预测三期。我们站在2018年年初,每隔3个月更新一次模型,每次预测3个月,预测的结果与静态拟合相差无几。2018年下半年,模型很好的预测到了这段超预期的上行趋势,且提示峰值直到11月才会出现,与实际情况吻合。

四、下半年怎么看?总量角度:

下半年看,五大因子中有三个,由于滞后期数较多,已经确定成为下拉力量,即更新需求、工业企业利润、社零。存在变数的是汽车产量与出口增速。我们判断,在不同的情景假设下,全年制造业投资增速在 -1.6%--0.62%之间。

五、下半年怎么看? 结构角度:

1、 上游材料:由于工业企业利润增速从2018年7月开始逐月下滑,同时受制于2018年下半年不断走高的基数影响,上游材料业的投资向上动能不足。

2、 中游装备:两点风险,一点机会。风险在于2018年走高的基数以及出口的下滑。从模型动态的角度看,出口对制造业投资的影响,在不断走强。机会在于汽车产量能在多大程度上同比收窄。

3、 下游消费:消费品制造业投资的特征是波动较小,年内增速的极差(最大减最小)基本在1%附近。这决定了在前5月负拉动的基础上,下半年大幅走强的可能性并不高。此外,滞后1年的社零同样在下行中。

风险提示:出口大幅下滑;汽车产量维持低位



报告正文


1

 制造业投资预测:思考的边界在哪?

1.1概念厘清,当我们谈制造业投资时,我们在聊些什么?

在固定资产投资中,制造业、地产投资、基建三者最为重要,合计占比80%左右,制造业在三者之中排在首位。在制造业投资中,共涉及行业31个,习惯上,细分为上游材料、中游装备、下游消费。大类序号第41-43共计3个行业由于规模较小且不太重要,一般予以忽略。剩余28个行业中,材料业涉及医药、燃料加工、化学原料与制品、化纤、塑料与橡胶、非金属矿物制品、黑色冶炼、有色冶炼等8个行业。装备制造涉及金属制品、通用设备、专用设备、汽车、交运设备、电气机械、电子设备、仪器仪表等8个行业。消费品涉及农副食品加工、食品制造、酒饮料、烟草、纺织业、纺织服装、皮革与鞋、木材加工、家具制造、造纸、印刷、文娱制品等12个行业。

1.2宏观脉络,制造业投资的背后演绎着怎样的故事?

1.2.1制造业投资:既是需求,也是供给

制造业投资在国民经济活动中的作用体现在两个方面:一是作为总需求的一部分,与地产、基建、消费、出口共同决定当期的社会总需求。二是作为总产能的新增力量,影响下一期的社会总产能,进而影响下一期的社会总供给。

1.2.2制造业投资:模糊预测容易,精确预测困难

从预测的角度看,模糊预测很容易,但精确预测会很困难。难以精确预测的原因在于两点,一是决定企业扩产必要性的产能利用率这一指标,我们无法准确观测与衡量;二是决定企业实际扩产能力的资产负债状况,我们得到的信息同样太少。模糊预测的容易之处在于,产能利用率中的分子端可以观测;企业资产负债状况的主要决定因素如利润状况,同样可以观测。除此之外,利润的影响因素:需求状况、价格因素、库存状况等同样在可观测范围之内。若简单以相关系数为标准,制造业投资有数据以来,十大指标与其相关系数超过0.5的比比皆是(统计上一般认为相关系数超过0.5为强相关)。

1.2.3更新需求:越往后,越重要

两个原因。第一,制造业投资中,技改占比逐年提升。按照年度公布的改建数据计算,至2017年改建占比超过30%。根据统计局对2018年投资数据的解读,制造业2018年技改投资增长14.9%,比全部制造业投资高5.4%。第二,制造业投资的增速与工业企业收入增速对比看,投资增速多数年份高于收入增速,意味着资产周转率持续向下,未来的投资中重要力量当来自更新需求。

1.3中观寻迹,制造业投资的上中下游扮演着怎样的角色?

1.3.1上游材料:需求在哪?投资的驱动力在哪?

需求端:出口交货值占收入之比5%左右,社零相关三项(中西药、建筑及装潢材料、石油制品)合计占比8%左右,主要需求用于固定资产投资(如纯碱、涂料、钢铁、水泥、玻璃、铝制品用于地产及基建的投资)、以及消费品与装备业的中间消耗(如化学纤维用于纺织,橡胶用于汽车轮胎,塑料制品用于汽车内饰)。

投资驱动力:尽管第一感觉需求端的变化或许对投资影响较大。但事实上,由于产品同质化,作为价格接受者,在利润上行时企业就会有动力扩产。至于利润的上行来自供给侧的变化(如2016-2017年)还是需求侧的变化(如2009-2010年),可能并不重要(参见章节2.1

1.3.2中游装备:需求在哪?投资的驱动力在哪?

需求端:拆分来看,汽车与交运设备(两个行业,交运设备规模很小)主要用于终端消费,社零中限额以上汽车销售额占两大行业收入合计达40%以上。出口不足8%其余主要是汽车零部件企业的收入,体现为中间消耗(当前中国汽车整车与汽车零部件的产值大概在1:1)。其他装备看(六大行业,简称“其他装备”),超过30%用于出口,社零相关(通讯器材、家用电器)占比5%左右,其余需求一方面体现为其他行业的设备购置(通用+专用设备,大概占20%+),另一方面体现为电气机械与电子设备两大行业用于国内的其他需求(比如电网投资,通信基站等,大概占30%+)。

投资驱动力对于汽车与交运设备,能够兼顾汽车终端需求以及汽车零部件需求的指标是汽车产量。汽车产量的变化,往往直接影响到行业的固定资产投资。对于其他装备业,相对合适的指标是出口。工业品出口交货值中其他装备的占比高达60%+,出口的变化往往来自其他装备外需的变化,进而影响到这些行业的固定资产投资(参见章节2.3与2.4)。

1.3.3下游消费:需求在哪?投资的驱动力在哪?

需求端:出口交货值占收入之比低于10%。出口增速从2011年以前20%的上下波动,降为目前的0%上下波动。需求的变化目前主要来自国内。

投资驱动力:社零基本代表了消费品制造业的需求。需要注意两点:一、2008-2010年背离明显,原因很简单,2008-2010年消费品制造业受外需的影响出口增速大起大落,而国内为对冲外需下行,出台了强有力的汽车下乡、家电以旧换新等刺激政策,导致社零增速同样大起大落。二、社零对消费品制造业的影响领先意义多于同步意义(参见章节2.2)。

2

 制造业投资预测: 因子之间,何去何留?

2.1初建模:为什么我们将地产及基建投资剔出模型?

在我们最初的思考框架下,因子来自于一年前的工业企业利润(参见图表4,滞后1年相关度更高),以及当期的四大需求:基建、地产(使用建筑工程,有时简称为建安投资)、消费与出口。但不幸的是,基建的系数为负,且并不显著。将基建与建安投资合并后,尽管系数为正,但同样很不显著。由于基建与建安投资主要拉动的是化工、黑色、有色、非金属等四大材料,我们发现,四大材料2007年以后与地产基建的投资多次发生背离。结合材料业的特性,作为价格接受者,或许需求本身并不重要,供需结果更关键。因而,我们剔出建安与基建,保留企业利润。

2.2再思考:社零,领先还是同步?

社零的困惑在于,2004年以来的数据与制造业投资做相关性检验,相关性最高处为滞后0期。但在2011年以前,同步性并不高。由于社零主要影响消费品,我们发现,2011年以后由于社零与消费品投资都是单边下行,是否具有领先意义难以识别。比较2008年以前的数据(2008年-2010年消费品出口波动剧烈,国内社零受消费刺激影响同样大起大落),可以很清晰的看到,社零领先一年能更好的预测消费品的投资。

2.3再思考:出口,领先还是同步?

出口的困惑在于,2004年以来的数据与制造业投资做相关性检验,滞后1年时的相关系数高于同步时的相关系数(见图表4),但我们分明感觉到出口到装备制造业(不含汽车与交运设备)的传导没有那么久(见图表12我们计算出口与工业企业利润的相关系数发现(2004年以来的数据),两者高达0.71。共线性的存在,使得将滞后1年的出口纳入模型时,工业企业利润的系数将变为负值。因而,我们考虑出口的同步性,而非领先性。

2.4再思考:汽车投资,如何刻画?

出口、社零、工业企业利润三因子下,对汽车的刻画稍显薄弱。尽管社零中有汽车零售这一项,但汽车占比正不断降低(图表15),且社零中的汽车额销售同比数据与汽车销量数据时有背离。从需求的角度,我们应该选择汽车销售或许更为合适。但考虑到汽车工业中,一半的产值来自于汽车零部件,我们倾向于选择汽车产量,尽管两者之间差别不大。经验数据来看,汽车产量与汽车行业的投资多数时候表现为同步性。

 

2.5再思考:更新需求,如何刻画?

普遍认可的朱格拉周期(设备更新)为8-10年,但如此宽泛的区间对短期的预测没有意义。我们对制造业投资的自相关系数作一次遍历,发现滞后85期时,有局部最高点(1-2月合并,1年11期,当前设备更新周期或许更接近8年)。85期这一局部最高点,近两年持续存在。

2.6终决选:留下了什么?

留下了五个因子。其中制造业投资滞后85期表征更新需求。滞后1年的工业企业利润表征上游材料业的投资,滞后1年的社零表征下游消费品的投资、汽车产量及出口数据共同表征中游的装备投资考虑到希望模型有一定的短期预测能力,我们将两个同步指标(汽车产量与出口数据)滞后3期。

3

制造业投资预测:模型表现如何?该如何解读?

3.1静态角度:拐点的判断基本准确

模型满意的地方: 1)解释变量的系数都非常显著,系数的方向符合经验上的判断。此外,截距项为负值,符合实际(当所有需求增速为0时,制造业投资的增速必然为负); 2)主要的拐点处判断准确,如2016年的上行,2017年的低迷,2018年的上行,2019年的下行。3)不加任何主观判断的情形下,可以预测未来3个月的制造业投资增速。

模型不足的地方:2018年在幅度上依然表现一般,峰值处残差达到3%左右。

3.2动态角度:动态3期更新预测下依然有效

我们从2017年年底开始,每隔三个月更新一次模型,每次预测三期数据,以得到2018-2019年5月的预测值。我们欣喜的看到,模型在方向及拐点处的判断依然准确。尤其在2018年下半年,模型很好的预测到了这段超预期的上行趋势,且提示峰值直到11月才会出现,与实际情况吻合。使用的因子中,更新需求滞后期数的确定如章节2.5处所言,即便在2017年年底,得到的答案同样是85期。至于社零、出口、工业企业利润及汽车产量等因子的纳入,更多从经济运行及历史数据做出的考虑,2018年-2019年并无特殊的影响这一判断的因素存在。

3.3系数解读:模型在告诉我们什么?

3.3.1消费最为重要,其次是更新需求

从系数的大小来看(样本区间:2012/02-2019/05,见图表28),消费最高,达到2.42,意味着社零增速每下降1个百分点,制造业投资增速下降2.4个百分点。更新需求其次,系数为0.1785期前的制造业投资增速,每下降10个百分点,影响制造业投资1.7个百分点。工业企业利润增速的系数最小,为0.068,2018年至今,利润增速最大值17.1%,最小值-14%,上下波动31个百分点,影响制造业投资2.1个百分点。出口的系数为0.0916,汽车产量的系数为0.13。

3.3.2出口的影响在加大,汽车的弹性在变弱

从2018年至今,每隔三期更新一次模型情况下,共得到6个模型,观察系数可发现,出口上升很快,从0.061上升到0.092,这一时期对应的是出口上行,与出口相关的装备制造业对投资的拉动在加大。但较高的系数同样意味着,若出口下行,制造业投资受到的冲击会更大。汽车产量的影响在变弱,从0.16下降到0.13,这一时期汽车产量增速由正转负,汽车制造业对投资的拖累逐渐趋缓,后续若产量增速继续下行,负面影响可能会低于模型预测值。

4

下半年怎么看?总量角度:上拉力量少,下拉力量多

总量角度看,五因子中可能的上拉力量只能来自汽车产量与出口增速。其他三因子已确定将成为下拉力量,相比5月,到12月底时,更新需求、工业企业利润增速、社零将影响制造业投资-3.03%假设悲观情性、中性情形、乐观情形下,至9月时,汽车与出口的增速分别为【-10%,-10%】,【-5%,-5%】,【0%,0%】,则制造业投资至12月时,累计增速将分别为 -1.6%/-0.48%/0.62%。(注:对于汽车产量与出口而言,5月预测时使用的是2月数据,分别为-14%与-4.6%)

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下半年怎么看?结构角度:三大错位,风险犹存

5.1错位一:相对稳定的消费品,表现低迷

5.1.1为什么说消费品投资相对稳定?

历史数据看,消费品制造业对制造业投资的拉动,尽管长期趋势随着消费增速下移同样在逐年下行,但年内波动较小。以年内累计增速最大值-最小值(极差)看,2011年至今,消费品制造业投资对制造业投资增速拉动的极差很难超过2%,多数时候在1%左右。

5.1.2今年的消费品投资表现如何?

2019年1-5月,累计拉动为 -0.02%,相比1-2月的0.85%,下滑速度较快。如果考虑到基数的效应,1-5月的下滑实际更令人担忧。2018年1-5月消费品制造业累计拉动0.05%,全年仅好于1-4月。尽管进一步下行的压力可能并不太大,但消费品制造业对制造业投资整体的拉动没有起到积极的正面作用。

5.1.3消费品投资下半年怎么看?

2018年以来社零增速持续下行,即便扣除掉汽车及石油制品后,依然保持下滑趋势。结合2018年下半年的高基数,我们判断消费品投资下半年难以有所起色。

5.2错位二:缺乏弹性的材料业,表现强劲

5.2.1为什么说材料业投资缺乏弹性?

原因有二。其一,下游需求看,地产与基建增速中枢将持续下移。其二,产能依然过剩。以黑色、有色、化工、非金属矿物制品四大材料看,总资产周转率低于2017年高点,更低于2011年的高点。

5.2.2材料业当前表现如何?

2018年下半年及今年制造业投资的主要拉动力量来自材料业。2018年1-6月,制造业投资增速6.8%,1-12月,上升到9.5%,上升幅度2.7个百分点。其中,材料业从1-6月拉动1.23%到1-12月拉动3.17%,贡献1.94%。2019年1-5月制造业投资增速2.7%,其中材料业拉动2.54%材料业中,进一步拆分来看,化工+黑色+有色+非金属2019年1-5月拉动2.1%,是材料业中的主要构成。

5.2.3如何看待材料业2018年以来的投资回升?

原因来自利润回升,结构上技改为主。2016年以来受益于供给侧改革,供需格局有所优化,无论是工业产能利用率还是以四大材料计算的总资产周转率,在2017年都迎来较为明显的上行。继而带来的是利润的改善与资产负债表的修复。企业有能力进行资本开支。从资本开支的结构上看,本轮材料业的投资主要以技改为主,年度数据看,2017年四大材料技改增速为正,新建和扩建增速为负。更加高频的数据看,固定资产整体改建与扩建的走势同样有所分化。作为对比,2010-2011年受益于需求回升,总资产周转率上行下,带来的新建、改建、扩建需求较为同步。

5.2.4材料业投资下半年怎么看?

下半年看,由于工业企业利润增速从2018年7月开始逐月下滑(图表8),同时受制于2018年下半年的高基数,材料业的投资向上动能不足。

5.3错位三:充满希望的装备业,面临冲击

5.3.1为什么说装备业投资充满希望?

一方面,装备制造业目前占制造业投资总额中43%左右,且趋势上看份额还会扩大。另一方面,随着国内装备制造业与国外差距逐步缩小,走出去的细分行业越来越多,部分行业甚至已经成为全球制造的龙头。比如家电、光伏、锂电设备、动力锂电池、挖掘机、部分军工产品、民用船舶等。从工业增加值的角度看,装备制造业(统计局口径)的工业增加值近年来增速也始终高于工业整体增速。

5.3.2为什么说装备业依然受出口的潜在冲击?

装备业细分来看,当前装备业的投资拉动主要依赖电子设备。电子设备占工业品出口交货值高达40%以上。对于电子设备而言,无论是出口交货值还是固定资产投资,与出口的增速都较为同步。下半年,若出口下行,对于电子设备而言,出口与投资,都将有较为明显的下滑风险。

5.3.3装备制造业下半年怎么看?

两点风险,一点机会风险一在于与材料业一样,装备制造业同样面临高基数的问题。风险二在于出口,出口下行时,汽车与交运设备之外的其他装备制造业的投资,基本同步下滑。机会在于,若汽车销售有所复苏,或将带来一定的拉动作用,但参考2015-2017年汽车销售上行周期看(见图表11),汽车制造业的投资强度已经大不如从前。


 

具体内容详见华创证券研究所7月1日发布的报告《【华创宏观】步随溪水觅溪源--制造业投资预测框架&数论经济·系列四》。


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