國君宏觀：製造業投資的分析與預測

格隆匯 02-21 20:36

本文來自格隆匯專欄：國君宏觀董琦，作者：董琦黃汝南

導讀

本篇詳細介紹了固定資產投資中佔比最大、行業最多、市場化程度最高的製造業投資，包括製造業投資的相關基本概念、分析框架、微觀基礎和預測方法，供投資者參考。

摘要

1、製造業投資是製造業企業所開展的固定資產投資活動，對應國民經濟行業分類中的31個子行業，具有以下幾個特徵：

1）製造業投資是固定資產投資三大行業中佔比最高的分項，佔比約在30%，而房地產、廣義基建和其他分項分別佔19%、21%、30%；

2）製造業投資是三大行業中市場化程度最高的分項，17年民間投資佔比爲87%，而民間固定資產投資整體佔比約60%，民間基建投資佔比僅爲22%；

3）政策幹預可能改變製造業內部的建設性質，17年以來，改建投資佔比明顯提升，新建和擴建佔比則在下降，新擴改的比例分別從17年的49.1%、18.2%和32.7%變爲47.7%、16.1%和36.2%。

4）製造業投資在行業結構上呈現向中高端化轉型的趨勢。

2、分析製造業投資可以採用總量和結構相結合的方法，從以下幾個角度來進行：

1）從週期看製造業投資。2004年以來，我國已經經歷了5論完整的製造業週期，是短期基欽（庫存）週期和中期朱格拉（設備更新）週期疊加的結果；

2）從產業鏈看製造業投資。製造業子行業可以按照原材料、裝備製造和終端消費分成上、中、下遊；也可以按照鏈條分爲建築製造、食品、汽車、低技術和高技術製造業。

3）從盈利看製造業投資。企業盈利狀況越好，資本開支意願可能越強，因此盈利是觀測製造業投資的重要領先指標。

4）從內需看製造業投資。製造業是許多終端需求的上遊行業，內需對製造業拉動比較明顯的主要有消費、地產和新基建。

5）從外需看製造業投資。外貿需求對製造業投資具有顯著拉動作用，出口領先製造業投資大約6個月。

3、製造業投資與A股製造業上市公司相關財務指標具有很強的一致性，一些微觀指標還對預判製造業投資具有前瞻性：

1）製造業上市公司ROE領先製造業投資大約1個季度；

2）製造業上市公司在建工程領先於製造業投資1年左右；

3）製造業上市公司購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金領先製造業投資大約1個季度。

4、製造業投資的預測。分別從製造業企業投資意願與能力、以及產業鏈上下遊關係兩個角度，選取工業企業利潤、資產負債率、出口、社會消費品零售總額和汽車產量5個預測因子，模型擬合優度達到95%以上。

正文

固定資產投資是我們用支出法預測GDP增速的重要基礎指標之一。本篇手冊我們介紹固定資產投資中佔比最大、行業最多、市場化程度最高的製造業投資，包括製造業投資的相關基本概念、分析框架、微觀基礎和預測方法，供投資者參考。

1. 固定資產投資的統計與分類

在介紹製造業投資之前，有必要先對整個固定資產投資有一個整體的認識。

理解固定資產投資的概念，首先從固定資產的概念開始。固定資產是指企業爲生產產品、提供勞務、出租或者經營管理而持有的、使用時間超過12個月的，價值達到一定標準的非貨幣性資產，包括房屋、建築物、機器、機械、運輸工具以及其他與生產經營活動有關的設備、器具、工具等。固定資產投資，則是指建造和購置固定資產的經濟活動，即固定資產再生產活動。

我們常用固定資產投資完成額來統計固定資產投資情況，固定資產投資完成額是以貨幣表現的建造和購置固定資產活動的工作量。2011年以後，統計局公佈的月度固定資產投資的完整名稱是“固定資產投資完成額（不含農戶）”，它的統計口徑是，城鎮和農村各種登記註冊類型的企業、事業、行政單位及城鎮個體戶進行的計劃總投資500萬元及500萬元以上的建設項目投資和房地產開發投資，不包含農村住戶的固定資產投資，但包括農村非農戶投資，主要是各種農村企事業單位投資。根據《固定資產投資統計報表制度》，固定資產投資的統計有以下幾個要點：

第一，除房地產開發投資外，固定資產投資的調查內容是各種登記註冊類型的法人單位、個體經營戶、其他單位進行的計劃總投資500萬元及以上項目的投資情況，不包括農戶投資（房地產開發投資沒有500萬元的統計門檻）；

第二，調查對象是投資項目的法人或單位，而非項目本身；

第三，調查組織方式是按照項目在地原則，採用“先入庫，後有數”的管理模式；

第四，統計方法從“形象進度法”改爲“財務支出法”。“形象進度法”以項目爲調查對象，按照項目建設推進的百分比，乘以該項目的計劃總投資額；“財務支出法”以法人或單位爲調查對象，按照財務報表，只有完成會計覈算的固定資產投資項目，才計入固定資產投資完成額中。

固定資產投資有多種分類方式，按照建設性質分，可分爲新建、改建、擴建和技術改造；按照構成分，可分爲建築安裝工程、設備工器具購置和其他費用。根據定義，建築工程可以理解爲通過施工來實現的投資，設備工器具購置中的設備包括生產設備、傳導設備、動力設備、運輸設備等，而安裝工程則是設備在安裝過程中所發生的的費用。可以看到，從建設性質來看，新建投資佔比達到3/4，擴建佔比9%，改建佔比16%；從構成來看，建築安裝工程佔比達到7成，設備工器具購置和其他費用各佔15%。

在做數據分析和預測中，最常用的分類方式還是將分行業數據歸類，將固定資產投資分爲製造業投資、房地產開發投資、基礎設施建設投資和其他投資，其中前三項是分析重點，分別佔總固定資產投資的30%、19%和21%（2020年）。

2. 製造業投資概覽

製造業投資是製造業企業所開展的固定資產投資活動，指的是指經物理變化或化學變化後成爲新的產品，對應國民經濟行業分類中的13-43共31個子行業。總體來看，製造業投資有以下幾個特徵：

第一，製造業投資是固定資產投資三大行業中佔比最高的分項。製造業共包含31個子行業，在整個固定資產投資中佔比大約30%，近年來略有下降，但依舊是第一大分項。

第二，製造業投資是三大行業中市場化程度最高的分項。2017年製造業投資中民間投資（扣除國有及國有控股企業，三資企業中外商獨資及控股企業後）佔比爲87%，而整個固定資產投資中民間投資佔比僅爲60%。從邏輯上來看，房地產開發投資受國家房地產調控政策、資金利率等因素影響較大，基建投資主要反映政府的投資意願和能力，而製造業投資則反映的是製造業企業的投資意願和能力，因此受政府幹預程度較小。

第三，儘管政策幹預對製造業投資額總量影響較小，但仍可能改變製造業內部的建設性質。2017年以來，製造業投資中的改建和技術改造投資佔比明顯提升，而新建和擴建佔比則在下降，主因是供給側改革和環保政策對製造業企業的生產設備和工藝提出了更高的要求，促使企業進行大量技術改造投資，改建投資也是驅動製造業投資2018年逆勢上行的重要因素。

第四，製造業投資在行業結構上向高技術轉型。在製造業投資總量不斷增長的同時，內部的行業結構也發生了顯著變化，高技術附加值的製造業行業投資額佔總的製造業投資比重不斷上升。根據《高技術產業（製造業）分類（2017）》，高技術製造業是指國民經濟行業中R&D投入強度相對高的製造業行業，包括：醫藥製造，航空、航天器及設備製造，電子及通信設備製造，計算機及辦公設備製造，醫療儀器設備及儀器儀表製造，信息化學品製造等6大類。自有統計以來，高技術製造業投資增速始終高於整體水平，成爲支撐製造業投資的關鍵力量。

3. 製造業投資的分析框架

製造業一共包含31個子行業，分析製造業投資需要用總量和結構相結合的方法，先從週期角度對製造業投資有一個整體的認識，然後從不同角度對子行業進行拆分、分類，最終形成對製造業投資系統的認識。

3.1 從週期看製造業投資

製造業投資是市場化程度最高的固定資產投資分項，受製造業企業投資意願和投資能力的影響，因此形成比較明顯的週期波動特徵。短期來看，存在產成品的庫存週期，即“基欽週期”；中期來看，存在設備的更新週期，即“朱格拉週期”。但2011年以來，製造業投資呈現趨勢性的下行，週期特徵不再明顯。

爲了更好地觀察製造業投資的週期特徵，我們採用HP濾波的方法過濾掉製造業投資的趨勢項，保留波動項。可以看到，2004年以來我國製造業經歷了五輪完整的週期，分別是2005年2月-2007年2月、2007年2月-2010年4月、2010年4月-2013年2月、2013年2月-2016年7月、2016年7月-2019年4月。這些週期波動背後是庫存週期和朱格拉週期的疊加。

“基欽週期”是持續時間最短的週期，一般在3-4年，由1923年美國經濟學家約瑟夫·基欽提出，又叫庫存週期。簡單來說，大部分廠商存在 “過多生產—存貨積累—減少生產—存貨不足”的循環，根據需求和存貨之間的關係，可以劃分爲主動補庫（需求上+庫存上）、被動補庫（需求下+庫存上）、主動去庫（需求下+庫存下）、被動去庫（需求上+庫存下）四個階段。可以看到，庫存和製造業均呈現週期波動特徵，但二者的節奏並不完全一致。一般來說，製造業投資週期啓動於庫存週期下降的尾聲（即被動補庫的末期），之後製造業投資與庫存上行，開始主動補庫。

“朱格拉週期”是法國經濟學家朱格拉於1860年提出的一種長度爲9-10年的週期，本質是製造業生產設備的更新換代需求。可以看到，2008年金融危機之後我國經歷了一輪完整的朱格拉週期，2009年爲製造業設備工器具購置投資的低點，此後在4萬億政策刺激下，企業開始增加資本開支，2011年危機後企業設備更新投資的高點，這些設備投資在2017年面臨再次更新投資的需求，從而形成一輪新的朱格拉週期。但由於地產基建因素以及疫情、逆全球化等影響，新階段的朱格拉週期，與過往上行幅度有較大差異，且主要上行表現也多集中在技術升級領域，結構化特徵加強。

3.2 從產業鏈看製造業投資

製造業31個子行業形成上、中、下遊不同的產業鏈。從產業鏈分析製造業投資是我們考察行業景氣度的基礎。

第一，按照上中下遊產業鏈分類。除其他製造業、廢棄資源綜合利用業，以及金屬製品、機械和設備修理業規模太小可以忽略外，其餘28個行業按照上遊（原材料）、中遊（裝備製造）和下遊（終端消費）分類。上遊原材料行業包括醫藥、燃料加工、化學原料與製品、化纖、塑料與橡膠、非金屬礦物製品、黑色冶煉、有色冶煉等8個行業；中遊裝備製造行業涉及金屬製品、通用設備、專用設備、汽車、交運設備、電氣機械、電子設備、儀器儀表等8個行業；下遊終端消費行業包括農副食品加工、食品製造、酒飲料、菸草、紡織業、紡織服裝、皮革與鞋、木材加工、傢俱製造、造紙、印刷、文娛製品等12個行業。

2021年年初以來，製造業投資復甦的結構呈現明顯的上遊＞中遊＞下遊的特徵。其中，上遊資源品表現最強，主要與大宗商品漲價導致利潤高增有關；中遊設備類投資復甦斜率也較高，主要是出口的提振；而下遊消費類則受限於終端需求恢復偏慢和上遊利潤擠壓表現相對較弱。

另一個從上中下遊分析製造業投資的案例是2016-2017年供給側結構性改革時期。2016-2017年供給側結構性改革期間，上遊高耗能行業擴產受到政策限制，石油、鋼鐵、有色、化工等行業擴建投資出現大幅負增長。這也使得雖然當時工業企業利潤高增，但由於主要是PPI上行改善上遊行業利潤，而上遊行業擴產受到限制，導致利潤改善並未有效傳導至投資增加（利潤和投資的關係我們在後文還會詳細解釋）。

第二，按照行業製造鏈條分類。我們將製造業投資中的13個重點行業按照建築製造、食品、汽車、低技術和高技術鏈條進行歸類。其中建築製造鏈條包含有色金屬冶煉及壓延加工業，食品鏈條包括農副食品加工業和食品製造業兩個行業，汽車鏈條包括汽車製造業，低技術鏈條包括紡織業、化學原料及化學製品製造業和金屬製品業，高技術鏈條包括通用設備製造業，專用設備製造業，計算機、通信和其他電子製造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備製造業，電氣機械及器材製造業，醫藥製造業。一般來說，同一產業鏈中的行業景氣度一致性比較強。2021年以來，製造業投資復甦的主要拉動力是高技術鏈條中的設備類製造行業。

3.3 從盈利看製造業投資

利潤是製造業企業內源融資的來源，企業盈利情況越好，資本開支意願可能越強，因此盈利是觀測製造業投資的重要領先指標。

第一，工業企業利潤領先製造業投資大約一年左右。企業利潤水平的高低反映了企業通過內源資金進行融資的能力。根據財務學的啄序理論，企業偏好的融資順序是內部融資＞外部債權融資＞外部股權融資。製造業企業利潤越高，可用於投資的內部融資規模也就越高。因此，利潤是預判製造業投資的最重要的指標。工業企業利潤增速對製造業投資存在大約12個月的領先性。例如，2009年2月、2012年2月和2015年2月工業企業利潤增速的低點基本預示了一年以後製造業投資的低點。

第二，除利潤外，資產負債率先下降後上升、產能利用率持續高位也預示製造業投資將出現擴張。資產負債率、產能利用率可以作爲利潤的輔助指標，用來糾正利潤指示製造業投資可能出現的偏差。用利潤預判製造業投資並不總是準確。例如，2018年利潤下行而製造業投資上行，即利潤雖然沒有明顯增長，但製造業企業卻進行了大量投資。也就是說，從利潤所顯示的製造業企業投資能力較低，無法解釋2018年上半年製造業投資超預期上行的現象。我們需要從資產負債率和產能利用率兩個指標尋找原因。

通過覆盤可以發現，2018年製造業投資上行之前資產負債率和產能利用率有以下兩個特徵：第一，2015-2017年工業企業資產負債率持續下降，去槓桿取得明顯成效，企業資產負債表狀況明顯改善，爲2018年資產負債率上升創造了空間；第二，製造業企業的產能利用率自2017年開始上行，已經長時間維持在高位水平，企業資本開支意願增強，只有在產能持續處於接近滿負荷的情況下，企業纔可能繼續擴大投資。此外，2018年的製造業投資擴張還有政策層面的外生因素。環保政策趨嚴促使企業增加環保生產設備的資本開支，證據是製造業投資中的改建投資佔比上升。

也就是說，利潤作爲製造業企業進行投資的內源資金，並不是製造業投資擴張的唯一必要條件，當產能利用率持續高位、企業資產負債表較爲健康的情況下，企業可以通過增加外源融資進行製造業投資。

3.4 從內需看製造業投資

製造業是許多終端需求的上遊行業，內需對製造業拉動比較明顯的主要有消費、地產和新基建。

第一，社零與下遊製造業投資的走勢基本一致。製造業投資中的下遊行業，例如食品飲料、服裝紡織等直接面向國內終端需求，因此國內消費的好壞直接決定了這些行業的景氣度。一個明顯的例子是2021年消費在多輪零星疫情的衝擊下復甦節奏偏慢，導致食品飲料、服裝紡織等下遊製造業行業景氣度處於低位。雖然社零與下遊製造業投資增速趨勢較爲一致，但二者存在明顯的領先滯後關係，因爲消費是一個慢變量，其拐點與製造業投資的對應關係不顯著。即便如此，我們還是能夠基於對2022年消費復甦斜率加快的基本判斷，認爲2022年下遊製造業景氣度將有所上升。

第二，地產投資既可以對上遊製造業投資形成拉動，也會對製造業投資的信貸造成分流。從拉動角度來看，一方面，地產產業鏈上遊所需的機械設備、非金屬礦物（玻璃、陶瓷等）和黑色金屬（鋼鐵等），分別對應了製造業中的相應行業，因此地產投資對這些行業具有拉動左右；另一方面，地產投資帶動了地產後週期消費（傢俱、家電等），也間接帶動了相應的製造業投資。從分流角度來看，房地產高回報會導致有限的金融資源更多流向房地產業，擠佔製造業的融資。可以看到，2018年以前，房地產投資中的建築工程與製造業投資走勢基本一致；但2018年以後，地產建築投資與製造業投資增速反向變動。從貸款流向來看，房地產和製造業貸款始終存在此消彼長的關係。

第三，新基建對部分設備類製造行業具有拉動作用。近年來新基建成爲基建領域不可忽視的重要增量投資機會，而新基建所拉動的上遊設備類製造也成爲製造業投資新的增長動能。我們在前期報告《如何從總量角度觀測新基建景氣度》中，將新基建觀測指標劃分爲能源、交通和信息三個類別，其中電網投資與製造業中的電氣設備製造業、數據中心投資與計算機、通信電子設備類製造業的相關性較強。

3.5 從外需看製造業投資

外貿需求對製造業投資具有顯著拉動作用。製造業企業所生產的產業取向主要有兩個，一是被國內下遊製造商或終端消費者所購買，二是被國外下遊製造商或終端消費者所購買。我國是通過出口導向型經濟發展模式實現經濟騰飛的，這也體現在製造業的外向型導向。我們以28個行業出口交貨值與營業收入之比衡量其外需佔比，可以看到有12個行業外需佔比超過10%，計算機、通信和其他電子設備製造業，文教、工美、體育和娛樂用品製造業，皮革、毛皮、羽毛及其製品和製鞋業，傢俱製造業，紡織服裝、服飾業5個行業外需佔比超過20%，其中計算機、通信和其他電子設備製造業的外需佔比達到了48%。因此，出口對我國製造業投資也具有一定的領先性。

出口領先製造業投資大約6個月。正因爲我國製造業具有典型的外向型特徵，外貿出口的變化對製造業投資也具有領先性，且這種領先性較利潤增速時滯更短，大約爲6個月。例如，2016年年初出口的觸底反彈恰好預示2016年年中開始的製造業投資反彈。

4. 製造業投資的微觀基礎

製造業投資與A股製造業上市公司相關財務指標具有很強的一致性，有助於我們從微觀層面驗證製造業投資的表現，有些微觀指標甚至能對製造業投資具有前瞻性作用。沿着上述製造業投資的分析框架，我們選取製造業上市公司的三個財務指標——淨資產收益率（ROE）、在建工程和購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金，來說明製造業投資的微觀基礎。

第一，製造業上市公司ROE領先製造業投資大約1個季度。ROE反映上市公司盈利能力，與宏觀上的工業企業利潤所蘊含的信息一致，不同之處在於二者的統計口徑。工業企業利潤的統計口徑是年主營業務收入爲2000萬及以上的工業企業，而製造業上市公司ROE則是31個製造業行業的上市公司。由於PPI對工業企業利潤具有顯著的同步性，表明上遊原材料企業對工業企業利潤的影響很大，而上遊企業利潤高增往往意味着對中下遊製造業利潤的擠壓，只有在上遊原材料價格回落後，中下遊企業利潤纔能有所改善。因此我們可以看到，工業企業利潤增速領先製造業上市公司ROE大約1年的時間。工業企業利潤對製造業上市公司ROE的領先性意味着製造業上市公司ROE對製造業投資的領先時間更短。可以看到，製造業上市公司ROE領先製造業投資大約1個季度。

分行業來看，製造業主要行業上市公司ROE也領先行業固定資產投資1-2個季度。例如，低技術製造鏈條中的紡織業和黑色金屬冶煉業上市公司ROE領先該行業固定資產投資1個季度，高技術製造鏈條中的專用設備製造業和計算機上市公司ROE領先該行業固定資產投資2個季度。

第二，製造業上市公司在建工程領先於製造業投資1年左右。在建工程是指企業資產的新建、改建、擴建，或技術改造、設備更新和大修理工程等尚未完工的工程支出。簡單來說，固定資產在建設過程中記入在建工程科目，工程建設完畢之後轉入固定資產。我們已經介紹到，“財務支出法”覈算固定資產投資，只有完成會計覈算的固定資產投資項目才計入固定資產投資完成額中，因此理論上來說，在建工程領先於製造業投資，領先時長取決於在建工程進度。例如，2017年6月上市公司在建工程增速回升，2018年6月製造業投資增速回升，之間間隔1年的時間。但2020年疫情衝擊下固定資產投資出現大幅下滑，但在建工程下降幅度比較平緩，原因可能是疫情打斷在建工程進度，導致大量在建工程沒有在會計科目上確認爲固定資產，從而覈算爲固定資產投資。

第三，製造業上市公司購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金領先製造業投資大約1個季度。購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金是指企業購買、建造固定資產、取得無形資產和其他長期資產所支付的現金及增值稅款、支付的應由在建工程和無形資產負擔的職工薪酬現金支出。由於固定資產是長期資產的主要組成部分，因此對製造業投資也具有一定的領先性，領先時長大約1個季度。

5. 預測製造業投資的因子模型

製造業投資是固定資產投資中市場化程度最高的分項，因此可以通過選取具有領先性的指標，構建因子模型來預測製造業投資。因子選取的依據是製造業企業投資意願與能力，以及產業鏈上下遊的關係；然後通過計算多期相關係數，確定滯後期數，建立迴歸分析計量模型，刪除具有多重共線性的指標，最終保留若幹因子。

第一，從意願和能力來看，企業主營業務收入和利潤增速既是衡量投資意願的指標，也是衡量投資能力的指標。一方面，收入和利潤增長提高了企業擴產能的意願，另一方面利潤作爲內源融資，也預示了企業的投資能力。此外，爲了解決上文提到的2018年工業企業利潤與製造業投資背離的現象，提高模型預測精度，我們增加工業企業資產負債率指標，資產負債率提高表明製造業企業具有利用外源融資增加投資的意願和能力。

第二，從產業鏈上下遊關係來看，上文已經介紹，製造業投資子行業可以分爲上遊原材料、中遊設備、下遊終端消費三個層面，因此可以從上中下遊入手分別尋找領先指標。例如，工業企業利潤增速是上遊原材料製造業投資的領先指標，汽車產量和和出口是中遊裝備製造業投資的領先指標（一方面汽車製造產值佔裝備製造業比重較高，另一方面我國出口產品也以裝備製造業產品爲主），下遊消費品的領先指標則可用社零增速來衡量。

綜合以上因素，我們建立了製造業企業預測的5因子模型，包括工業企業利潤、資產負債率、社會消費品零售總額、出口和汽車產量5個指標；根據現實中的經濟邏輯和數理上的相關性檢驗，確定滯後期數。