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【深度報告】中國經濟數據解讀完全手冊

來源: http://www.gelonghui.com/portal.php?mod=view&aid=2331

【深度報告】中國經濟數據解讀完全手冊
作者：徐高


數據是經濟分析的基礎。嚴格的經濟理論和預測判斷均需要以詳實合理的數據做支撐。認識理解經濟數據是進行經濟研究所需的基本素質。宏觀經濟涉及多層面龐雜的數據，系統全面的掌握宏觀數據體系，以及閱讀、處理、分析、判斷經濟數據對宏觀研究至關重要，卓越的經濟理論以及準確的經濟預測均建立在對數據的準確把控上。特別對於轉型時期的中國，宏觀數據體系基本上依據市場經濟需求建立，但尚未完全擺脫計劃經濟影響，理解中國經濟數據更具複雜性。本文簡單介紹經濟數據閱讀處理基本方法，搭建經濟數據體系，成系統的分類介紹各經濟指標，力圖使讀者在形成數據系統框架的基礎上掌握各經濟指標，並準確運用。然而受篇幅限制，本文在盡量做到對指標全面覆蓋的同時，對各指標介紹的深度難免有限。


本文首先介紹宏觀經濟指標的閱讀以及處理方法。宏觀指標以時間序列型居多，而宏觀數據的變化往往反映經濟走勢，因而具有更為重要的意義。在轉型期的中國，統計技術與資料的限制使得累計值和當月值在月度與季度數據中成為普遍使用的兩個概念。寒來暑往，秋收冬藏。生產活動的季節性變化意味著經濟指標隨季節出現漲落。同比變化率是最為簡單的消除季節性的方法，然而存在滯後性。及時有效的分析短期經濟走勢，需要借助一定技術手段排除季節性因素，得到環比增速數據。


本文第二部分通過構建中國經濟數據體系來系統介紹各經濟指標。我們以市場經濟循環作為分析的起點。從產出面、需求面和收入面構建實體經濟指標體系。循環表現為需求決定產出、產出創造收入、收入產生需求。產出面以生產法GDP為總量指標，工業增加值、采購經理人指數等均是從生產面的不同側面對經濟情況進行描述。而需求面GDP以支出法GDP為代表，與其三大子項消費、投資和凈出口對應的有社會零售總額、固定資產投資以及貨物貿易等更為高頻的指標。收入法GDP是從收入面描述經濟的總量指標，包括勞動者報酬、企業盈余、生產稅凈額以及固定資產折舊四項，企業利潤、就業、財政數據等從收入面對經濟走勢進行了描述。


本文第三部分介紹宏觀名義量與實際量區別產生出一般物價指標——通脹指標。而通脹水平變化在價格粘性背景下可能影響實際經濟變量。其中CPI是最為常用的通脹指標，通脹變化一方面顯示實體經濟走勢，另一方面對貨幣政策具有指示意義。因而預測通脹變化對市場分析至關重要。


本文第四部分介紹現代經濟系統中重要的組成部分——貨幣循環指標。現代市場經濟下貨幣與金融是市場循環的潤滑劑。而央行是調控貨幣政策的職能部門。央行向商業銀行投放或回收貨幣，商業銀行向實體經濟投放信貸並形成貨幣再生創造。這樣形成央行與商業銀行、商業銀行與實體經濟兩個層次的資金市場。相應的貨幣總量、資金價格、流動性供應等均存在兩個層面的度量指標。一般情況下，商業銀行層面的資金供求變化會影響實體經濟變化。但在金融體系傳導不暢情況下，寬松的銀行間市場流動性並不一定能夠帶來實體經濟融資成本下行。


1.宏觀經濟數據概述

1.1 累計值和當月值

宏觀指標以時間序列型居多。一般來說，月度與季度指標是對所在當月或當季經濟活動的度量。然而在轉型期的中國，由於統計資料缺乏和統計技術有限，獲得當期數據較為困難，除當月值之外，累計值成為普遍使用的另一指標。我國統計中使用的累計值一般是“年初至今累計值”的簡稱（year to date, ytd），指的是宏觀數據從每年年初至當年各月的累計數值。分行業GDP與固定資產投資數據是兩類常見的以累計值形式呈現的指標。宏觀經濟數據采用累計值形式發布的原因一般是該數據所涉及的經濟過程持續時間較長、具體進程難以分割，導致精確的確認當月值有較大困難，例如對春播秋收的農產品難以將產出及時的分割至各個季度，再如全社會固定資產投資表現的是一定時期內全社會建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用的總稱，涉及的工程項目建設周期往往較長，難以及時細分至每個月份，故均采用累計值形式發布（圖1）。


累計值與當月值是兩個不同的統計體系，難以直接通過累計值準確計算出當月值。直觀感覺，統計部門只要將累計值進行一階差分，即使用本期累計值減去上期累計值，就可以得到當月或當季值。然而事實並非如此，累計值與當月值對應的是兩個不同的統計體系，牽涉到如何將現有完成工作合理分配至各月或各季度的問題，是由統計資料缺失與統計方法落後造成的。由累計值轉換至當月值，需要統計體系進行相應的改進。


在實際數據使用過程中，由於累計值是年初至當月的累加數，用累計值計算的增長率越到年末越接近全年平均增速。但這一增速難以反映出短期波動，所以需要化成當月值來進行分析。我們可以近似的使用當期累計值減去上期累計值的方法計算當月值（圖2）。使用此方法不可避免的會產生誤差，例如固定資產投資中12月當月值一般較大，懷疑可能由於統計誤差均累計在年末。隨著統計方法改進與資料完善，12月當月固定資產投資占全年比例逐漸下降，這樣隨著誤差部分減少。但這種改進的結果是使用12月當月值計算同比會低估當月投資增速。然而受限於現有數據，這是最為有效易用的通過累計值得到當月值的方法。





1.2季節性——分析宏觀數據繞不過去的坎


宏觀數據通常呈現季節性變化。寒來暑往，秋收冬藏，經濟活動會隨季節不同而發生周期性變化，相應的宏觀數據時間序列也會隨季節呈現出周期性的變動。季節性因素導致的宏觀數據波動，會掩蓋或混淆客觀經濟活動中我們想研究的真實規律，影響我們的宏觀分析。例如江河來水的豐枯令水電發電量數據呈現季節性波動（圖3），此時衡量當月值相對上月值變化的環比變化率將呈現出穩定的周期性震蕩（圖4），掩蓋了我們想要研究的宏觀經濟趨勢，無法進行有意義的經濟分析。





季節性的來源一般有自然因素、社會活動因素和統計方法因素三種。首先是自然因素（圖3），如前面提到的，江河上遊的降雨、融水的季節變動會導致中下遊水電發電量的季節波動。其次，社會活動也可能帶來季節性波動（圖5），我國現行貨幣統計制度將貨幣供應量劃分為三個層次，其中流通中現金(M0)為第一個層次，指銀行體系以外各個企業的庫存現金和居民的手持現金之和，春節期間消費活動旺盛，導致現金持有量出現周期性增加。最後，數據統計方法也有可能是季節性的重要來源（圖6），例如由累計值計算的固定資產投資當月值在每年的12月都會明顯上升，這可能是統計局將一年的補漏和調整放在年末造成的。這一現象在2010年前較為明顯，此後年末波動較為平緩。





1.3同比增長率——最簡便的去除季節性方法

同比增長率是去除季節性最簡便的方法。由於宏觀經濟時間序列普遍存在季節性因素，所以在分析和使用宏觀經濟數據時，必須對時間序列中的季節性因素進行消除，才能得到呈現經濟指標變化趨勢的有效信息。而同比增長率（year on year, yoy, y/y）是最簡便的去除季節性的方法。由於同比增長率比較的是前後兩年的相同月份（季度），兩者具有相同的季節性，在計算變化率的過程中被自然除去（圖7）。由於其使用簡單，中國的宏觀數據大部分都是以同比變化率的形式發布出來。


然而同比變化率不能及時反映出經濟走勢的最新動態。由於同比變化率為當期值與去年同期值之比，過去一年經濟指標走勢均在同比變化率中反應。例如假定2015年CPI指數絕對水平保持不變，2015年的同比指數依然出現明顯波動，反應滯後，直至2015年末才回歸至零增長，表現出顯著的“翹尾效應”（圖8）。相對而言，衡量經濟指標當期值與上期值的環比增長率更為及時有效。如果2015年CPI指數絕對水平不變，環比增長率在年初就變為零並保持至年末。然而環比增長率不可避免的會遇到季節性因素的幹擾，這就需要對經濟指標進行季節調整，然後基於季調後的數據計算環比增長率，從而及時有效的判斷經濟指標走勢。





1.4季節性調整


普遍存在季節性是宏觀數據無法回避的問題。在分析和使用宏觀經濟數據，特別是觀察判斷短期經濟走勢時，使用季節性調整的方法消除季節性因素，就顯得非常必要。經濟變量的季節性表現為在一年中的部分月份周期性偏高，而部分月份周期性偏低（圖9）。季節性調整目的在於從實際變量中剔除這部分由於季節性周期原因而導致的偏高和偏低。變量一般被分解為趨勢項、季節項和隨機擾動項，季節調整即將季節項剔除的過程。而分解方式主要包括加法與乘法兩種，加法分解即將變量分解為趨勢項、季節項和隨機擾動項之和，而乘法季調則為三者之積。兩類分解方式對應加法季調和乘法季調兩種方法。季調方法選擇一般依據指標性質而定，以指數級數增長的指標使用乘法季調，例如GDP，而絕對水平較為平穩的使用加法季調，例如每月的降雨天數。


從實際變量中剔除季節性首先需要找到反應季節性偏差的季節項。季節項一般由歷史數據估算而得，基本思路為用經濟指標在某月的均指與全部樣本均值的偏差度量季節項。估計方法同樣主要有加法和乘法兩種，加法季節性的計算方法為將經濟指標在某月的均值減去全部樣本的均指得到該月的季節項，而乘法的季節性為經濟指標在某月均值除以全部樣本均值得到該月季節項（圖10）。例如，2003年至2014年水電發電量月均值為453億千瓦時，而各年1月均值為285億千瓦時，則由兩者之差計算的1月加法季節項為-168億千瓦時，使用兩者之比計算的1月乘法季節項為0.63。


得到季節項後即可從實際變量中剔除季節項得到季調後數據。依據加法與乘法兩種方法，加法季調為從實際值中減去季節項，乘法季調為用實際值除以季節項。例如2013年1月水電發電量為454億千瓦時，加法季調法減去-168億千瓦時的季節項後為622億千瓦時，乘法季調除以0.63的季節項後為721億千瓦時。得到季調後數據。





經過季節調整後的數據剔除了季節性波動影響，因而更為穩定，可以顯示出明顯的短期趨勢（圖11）。利用季調後的數據計算環比增長率，可以準確有效的分析短期經濟走勢（圖12）。Eviews、SPSS等大部分計量分析軟件均可以方便的進行季節調整操作。





然而絕大部分計量軟件季調程序均基於西方節假日計算。在對中國數據進行季調時，無法處理部分中國節日帶來的季節性，特別是春節導致的季節性。簡單的方法是將1月與2月數據合並分析，可以粗略規避春節因素影響。如果追求更為精確的分析與預測，可以通過春節假期在1月與2月的分布來自己建立季節調整系統，具體方法可以參照央行2009年建立的季調系統[1]。


2. 宏觀數據體系的邏輯

我們以市場經濟循環作為分析的起點建立宏觀數據體系。市場經濟以交易為基礎，個人通過出售自己的產出獲得收入，而收入用於滿足自身需求，自身需求又成為他人產出的決定因素。運轉良好的市場經濟需要形成良性循環，通過價格調節在三者之間形成均衡機制。


宏觀經濟研究對象為總量指標，對於經濟總量，總產出、總需求以及總收入是從不同角度進行觀察，由於衡量的是均衡下的同一對象，所以理論上三者存在恒等關系。宏觀經濟運行中市場循環體現為需求決定產出，產出創造收入，收入變成需求（圖13）。總供給與總需求是在宏觀分析中常用的分析需求與供給關系的指標，而收入分配則決定產出創造收入的結構、方式和效果，收入通過再消費與儲蓄之間配置影響需求，開放經濟下儲蓄進一步在投資和凈出口之間進行分配。



實際經濟生活的各部分無不是政府與市場的交織。市場經濟作為一種制度的存在，其本身就需要政府保障才能有效運轉。即使在西方發達市場經濟，政府的影子也存在於市場的方方面面，對於從計劃經濟向市場經濟轉型的我國更為如此。一般說來，在生產面，政府扮演提供公共品角色，例如進行公共設施建設、維護社會秩序、提供國防服務等；而在需求面，政府通過財政支出變動調節總需求，這也是財政政策實施的主要方式，例如大蕭條時期的羅斯福新政以及較近的我國的“四萬億”；在收入面，政府主導收入再分配，通過轉移支付、補貼、以及調節稅收等方式縮小收入差距（圖14）。


貨幣是市場經濟不可或缺的部分，是經濟循環的潤滑劑（圖14）。作為一般等價物的貨幣在市場經濟中承擔交換媒介、價值尺度、支付手段以及價值儲藏的職能。由於貨幣的存在，在宏觀經濟變量上有了名義量和實際量的區別，而名義量與實際量的差別被看做一般價格。如果貨幣過多，就可能引起一般價格的上漲，即通貨膨脹，反之，如果貨幣過少，一般價格下降，即通貨緊縮。即貨幣學派的名言：“通貨膨脹任何時候都是一種貨幣現象”。而由於價格粘性的存在，貨幣變化可能對實際變量產生影響，這就產生了貨幣政策調節實體經濟機制。貨幣減少時，實體經濟循環不暢，增長低迷，而貨幣增多，又可能導致實體經濟過熱。所以，在宏觀研究中，貨幣總量非常重要，往往作為先導指標。


當今信用貨幣時代貨幣發行基本上都由央行負責，央行自然成為調控貨幣政策的職能部門。然而央行並不直接向實體經濟投放貨幣，央行調節與金融部門的債權債務甚至調控金融產品價格來控制貨幣總量。金融是貨幣流通和信用活動以及與之相聯系的經濟活動的總稱，金融部門負責直接向實體經濟實現這些職能。因此，研究貨幣總量不可避免的需要分析金融各部門的資產負債結構以及行為變化。



3. 中國實體經濟指標

3.1 觀察實體經濟的三個視角


衡量經濟總量的GDP是最為常用的經濟指標，也是觀測實體經濟狀況最為全面有效的指標。由於各類不同的實體經濟指標都可以歸結為經濟總量的某個子項，所以我們從GDP開始逐步分類介紹各項實體經濟指標。這樣既能做到對經濟指標成體系的認識，又能盡可能全面的各種指標。


GDP籠統的可以認為是一定時期內一國凈生產的貨物和服務的總和。統計局較為嚴格的定義為“按市場價格計算的一個國家（或地區）所有常住單位在一定時期內生產的最終成果”。國內生產總值有三種表現形態，即價值形態、產品形態和收入形態，分別對應三種國內生產總值計算方法，即生產法、支出法和收入法，三種方法分別從不同的方面反映國內生產總值及其構成（表1）。


三類GDP統計方法從不同視角衡量經濟總量，擁有各自的指標體系。從價值形態角度度量經濟總量的生產法GDP是我國當前主要使用的GDP統計指標，生產法GDP以總產出扣除中間投入後的增加值度量經濟總量，是從生產面衡量經濟總量的指標。在統計過程中，生產法GDP以行業增加值為基礎，通常在報告GDP總量時同時報告三大產業和更為細分行業的GDP數據。支出法GDP從產品形態角度度量經濟總量，即通過貨物和服務的最終使用方式，來計算經濟總量，是從需求面衡量經濟總量的指標。而最終用途包括消費、投資和出口三類，其中由於部分產品來自進口，在計算最終需求時需要在出口中扣除。支出法GDP計算方式為“最終消費+資本形成總額+出口-進口”。而所有產出應該形成收入，從收入形態度量經濟總量的收入法GDP是所有常住單位在一定時期內創造並分配給常住單位和非常住單位的初次收入之和。依據收入形態不同，收入法GDP分為勞動者報酬、生產稅凈額、固定資產折舊和企業盈余。


生產法是我國最為常用的GDP統計方法，目前公布的季度GDP同比增速和總量數據即基於生產法而得。生產法在我國GDP統計中的主體地位是有歷史沿革原因的，我國從建國到改革開放初期一直使用的是計劃經濟國家內的物質產品平衡表統計體系（MPS），該體系以社會總產值核算。自然地，在1993年開始從物質產品平衡表體系（MPS）向國民賬戶體系（SNA）轉換過程中，生產法成為GDP主要核算方式。生產法GDP按季度公布當季值，但分行業GDP依然公布累計值，主要是由於一些基礎資料目前尚不能獲得，特別是難以獲得分季度建築業統計資料和部分分季度價格指數資料。


支出法GDP數據公布頻率為年度，但統計局按季度公布各分項對GDP總體增速貢獻率，公布時間稍晚於支出法GDP公布時間。支出法是國際使用最為廣泛的GDP統計方法，我國統計局也從2000年開始內部實行季度支出法GDP核算，但由於各種原因，導致與生產法GDP統計結果差別較大，所以至今未向外公布。而目前支出法各分項對GDP同比的拉動是通過各分項對GDP增長貢獻率乘以生產法GDP同比計算而得，所以也不能以此準確推算支出法GDP各分項增長率。


收入法GDP公布最為滯後，且僅有年度數據。收入法GDP有兩個數據來源，一個是投入產出表，然而投入產出表僅在年份為0、2、5、7的時期編制，公布時間一般滯後兩年，時效性較差；另一個是統計年鑒公布的分地區收入法GDP數據[1]，可以將各省收入法GDP加總得到全國數據。這兩種方法得到的收入法GDP差距很大，例如投入產出表報告的2010年收入法GDP為40.36萬億元，而加總各省方法得到的收入法GDP為43.70萬億元，兩者相差3萬億以上。



GDP並非唯一衡量經濟總量的唯一指標，存在許多與GDP類似的補充指標。例如衡量國內總需求更為合理的國內總支出（GDE）指標，衡量國民總收入更為合理的GNI指標，或衡量國內總收入的GDI指標。對中國來說，由於實際生產法GDP統計中沒有直接納入進出口價格，所以貿易條件帶來的福利變化並不在GDP實際增速中反應，例如近期大宗商品價格大跌對中國帶來顯著福利改善，導致GDI實際增速顯著高於GDP，從福利角度GDI指標更為真實。另外，GDP衡量產出而不反映成本，扣除資源消耗成本和環境損失代價的綠色GDP一定程度上在嘗試彌補這一缺陷。


3.2 生產面

生產法GDP


生產法GDP從產出角度衡量經濟總量。2014年我國生產法GDP為63.6萬億元，同比增長7.4%，其中4季度同比增長7.3%。我國按季度公布生產法GDP數據，公布指標包括GDP名義總量，實際增速以及分行業累計名義總量和實際增速。季度GDP公布行業包括三大產業，以及工業、建築業、批發零售、交運、住宿餐飲、金融、房地產等部分子行業的累計名義總量和實際增速數據[1]。從生產角度看工業行業是我國經濟主要行業，2014年占比為35.8%（圖15）。而房地產行業雖然在GDP中占比僅為6.0%，但由於其為最終需求行業，決定上遊產業鏈，包括建築業以及部分工業行業的需求，所以房地產市場變化對我國經濟依然至關重要。


我國經濟波動由第二產業主導。第二產業在經濟中權重較高，在40%以上，同時自身增速波動較大，如2008年危機時第二產業下跌最為迅猛，而2009年強力刺激政策下第二產業反彈力度最大。所以第二產業對短期經濟增速影響最為顯著。第三產業增速較為平穩，而第一產業權重較小，難以對經濟增速產生顯著影響（圖16）。一般生產面短期指標更為關註第二產業相關指標，通過跟蹤工業增加值等更為高頻的月度工業數據，來判斷經濟走勢。





工業增加值

工業增加值是工業企業全部生產活動總成果扣除生產過程中消耗或轉移的物質產品和勞務價值後的余額，對應工業行業的生產法GDP。然而統計局公布的月度工業增加值覆蓋範圍為規模以上企業，並非全部企業。2007至2010年，規模以上工業企業為年主營業務收入500萬以上企業，2011年開始，這一標準上調為2000萬元。統計局結合經濟普查數據和規模以上工業企業增加值估計全部工業行業增加值，即工業行業GDP，一般來看，規模以上工業行業增加值同比增速高於全部工業GDP增速，但趨勢一致。由於工業在經濟中的重要地位，工業增加值對短期經濟波動具有顯著的先導意義，這也是長期以來通過觀察月度工業增加值數據判斷經濟走勢的主要原因。


統計局公布的工業增加值數據為真實同比增長率。但同比增速反映的是過去12個月的信息，時效性有限，相對來說環比增速更能反映近期走勢。統計局從2011年開始公布環比增速數據，但時序較短，可以自己利用季調方法計算較為完整的環比數據（圖17）。同時，統計局按月公布分行業工業增加值增速數據，起初公布大類行業分為輕工業和重工業，2013年8月開始，統計局停止此分類方法，按采礦業、制造業、電力、燃氣及水的生產和供應業公布大類數據。工業增加值數據中還包含一類按工業產品用途劃分數據，即出口交貨值。出口交貨值是指工業企業由外貿部門收購的或交給出口代理商出口的用人民幣結算的產品價值，出口交貨值與實際出口有相當一致的相關關系(圖18)。





采購經理人指數（PMI）

采購經理人指數是根據被調查者（采購經理人）對不同方面經濟前景的看法，綜合計算的擴散指數。采購經理人指數統計方法為通過詢問樣本企業采購經理人對生產、訂單、庫存、雇員、配送時間等看法，以上升、持平、下降分別賦予三類數值，再按各項目權重進行加總得到總體PMI。中國物流與采購聯合會與統計局從2005年開始共同發布中國制造業PMI數據（中采PMI），每月1日公布上月數據。中國PMI的另一來源是匯豐銀行（本文未經說明的PMI均指中采PMI），在下月初前一周公布當月PMI預覽值，然後在下月1日左右公布當月PMI終值。與中采PMI相比，匯豐PMI調查樣本更為偏向中小企業。


反應預期的PMI是生產面重要的先導指標，本身是基於對未來看法綜合的擴散指數，大於50顯示經濟處於擴張狀態，小於50顯示經濟處於收縮狀態。表現對經濟前景看法的PMI是環比指標，在使用前應該進行季調處理。然而由於統計局初始公布PMI未經季調，而後開始公布季調後PMI，但仍包含顯著季節性，數據前後差異對降低了季調處理的可行性與準確性，觀察PMI數據最好同時觀察未經季調和季調後兩類（圖19）。


PMI分項指數各實體經濟指標具有重要的先導意義。其中新訂單指數反映需求面情況，是PMI子項中的領先指標，新出口訂單是外需的先導指標，通過新訂單與新出口訂單指數之差可以估算國內訂單指數變化情況。在庫存指數方面，原材料庫存指數反應企業主動調整庫存意願，上升顯示對經濟看法改善，指示意義比產成品庫存指數更為重要，因為產成品庫存指數反應被動調整庫存意願，上升反應對需求前景預期惡化導致庫存上升。使用原材料庫存與產成品庫存指數差是更為有效的主動補庫存先導指標。，此指標往往與進口呈現較高的相關關系。另外需要關註的是原材料購進價格指數，該指數對PPI有顯著的領先關系（圖19），經濟疲弱情況下購進價格指數也較低。總體來看，新訂單與出口訂單指數反映需求面，原材料庫存與產成品庫存指數反映廠商對生產的信心，而購進價格反映物價。另外，周期關系不明顯的雇員指數，反映廠商用工意願，是勞動力市場指標（圖20）。





其它生產面指標

除上述較為重要的幾項指標外，生產面還具有很多其它經濟指標。月度行業指標包括發電量、鋼產量、水泥產量、汽車產量等。發電量由於與工業增加值具有高度相關關系，同時具有如日度六大發電集團耗煤量，以及日度發電量等更為高頻的數據，所以被用來在更高頻率上觀察經濟運行。水泥由於保存期限短，可以剔除庫存變化影響，一度用水泥產量來判斷需求面發生的變化。而鋼產量、汽車產量等則從不同行業觀察經濟運行。部分行業高頻產能利用率數據也可以觀察短期經濟運行狀況，如鋼鐵、平板玻璃、PTA等。


3.3需求面

支出法GDP


支出法GDP是從需求面觀察經濟運行的總量指標。支出法GDP與生產法GDP名義值存在微小誤差，2013年支出法GDP為58.7萬億元，而當年生產法GDP為58.8萬億元。支出法GDP及子項名義值數據按年公布，通過次年的《中國統計年鑒》發布，但並不公布支出法GDP實際同比增速數據。而支出法三大子項消費、投資和貿易順差對GDP增長的貢獻率按季度公布，同時公布各項貢獻率乘以生產法GDP同比增速得到的對GDP增速的拉動數。


支出法GDP結構顯示了我國經濟主要需求來源。2013年占比46%的投資顯示了我國經濟對投資的高度依賴性。居民消費共計占比36%（圖21），經濟呈現消費不足特征。政府消費在GDP中占比高達14%意味著政府對經濟具有相當強的調控力。經濟危機後全球再平衡進程下，凈出口占GDP的比例持續收窄，2013年僅為2%，顯示我國外部失衡得到顯著改善。從經濟增長動力看，投資是經濟增長第一推動力，投資增速波動是整體經濟增速變化的主要來源（圖22）。近幾年隨著投資低迷，消費對經濟增長的貢獻與投資達到旗鼓相當地位，但消費增速穩定，對經濟增速波動影響有限。隨著貿易順差收窄，凈出口對經濟增長貢獻處於持續下降趨勢，危機後貢獻持續為負，2014年內需疲弱導致貿易順差擴大，凈出口對GDP增長轉至零貢獻。





固定資產投資


固定資產投資是統計局按月公布的投資面數據，相對按年度公布的GDP中投資更為高頻，其中1月和2月合並公布。固定資產投資內容包括城鎮建設項目投資、農村非農戶建設項目投資和國防、人防建設項目投資。覆蓋範圍包括計劃總投資某一限額以上的建設項目投資和房地產開發投資，該限額2011年之前為50萬元，2011年之後提高至500萬元。受統計資料與統計能力限制，統計局公布固定資產投資月度累計名義值和月度累計同比數據，並未公布當月同比增速數據[1]。統計局同時公布固定資產投資資金來源數據，這是分析固定資產投資獲得資金情況的依據，對判斷未來投資走勢非常重要。


從行業分布看，固定資產投資主要包括制造業、基礎設施建設[2]和房地產三大行業（圖23），三類行業各具特性。其中制造業投資屬於生產性投資，投資需求取決於下遊行業需求變化。制造業投資波動相對較小，出口對制造業投資具有較為明顯的拉動作用，然而近年受制於產能過剩和通縮壓力，制造業投資持續下行。基礎設施和房地產投資屬於消費性投資，是最終需求行業，投資需求由自身需求決定。基礎設施投資多由政府主導，投資增速也呈現出明顯的逆周期性，政府對基建投資擁有很強的控制力，基礎設施投資經常作為政府穩增長的工具。房地產的資本屬性使得以往貨幣擴張形成房地產市場泡沫，導致政府不斷對房地產行業進行調控，包括對房地產投資的管控，房地產投資除受自身需求周期變動影響之外，很大程度上還受制於政策調控節奏（圖24）。


需要說明的是，雖然月度公布的固定資產投資數據與GDP中的資本形成具有很高一致性，但兩者存在很大不同，這些區別可能導致兩者增長趨勢出現短暫差異。首先，GDP中資本形成包括存貨和固定資本形成，而固定資產投資僅包括固定資本形成對應部分；其次，固定資產投資中包括土地購置費以及舊設備和舊建築物購置費，而由於這些不是當年增加值，所以不包含在GDP的資本形成中；再次，固定資產投資不包括房地產商的房屋銷售收入和房屋建造投資成本之間的差額，而資本形成中包括；最後，固定資產投資不包括500萬以下的項目投資，而資本形成中包括。





貨物進出口


凈出口是投資外經濟增速波動另一大來源，海關發布的月度貨物貿易系列數據是判斷外貿走勢的主要指標。其中出口增速主要體現外需的走勢，進口則主要由國內需求決定（圖25）。而由於匯率是國內外產品相對價格的總體表現，匯率變動同時影響進口與出口。我國對不同貿易夥伴出口呈現不同特性，對發達國家出口以最終消費品為主，而對新興市場國家出口以中間加工品為主，新興市場國家產生的最終需求有限。發達國家需求變化通過直接和間接兩類渠道影響我國外需。從貿易方式看，一般貿易主要由我國內需決定，而加工貿易由於需求在外，所以貿易量主要由外需決定。而我國匯率體制和貨幣體制下，出口收入向銀行結匯形成外匯占款，導致新增貨幣供應主要來自貿易順差形成的新增外匯占款（圖26）。但近年隨著人民幣貿易結算規模擴大、資本賬戶逐漸開放以及央行購匯意願下降，貿易順差與新增外匯占款以及貨幣供應之間關系有所減弱。





海關統計的月度貨物凈出口與GDP中凈出口同樣存在一些差異。首先，海關統計僅包含了貨物貿易，而GDP中包含了服務與貨物兩類貿易，2014年服務貿易逆差1971億美元，占貨物貿易順差3825億美元的一半左右，影響已不宜忽略。其次，一般使用的海關貨物貿易順差以美元計價，而GDP中凈出口以人民幣計價。再次，海關貨物貿易以到岸價計算，而GDP中貿易以離岸價計算。雖然海關統計與GDP中貿易數據存在口徑差別，但由於兩者具有較高的一致性，月度貨物貿易數據依然是觀察外貿形勢的最重要數據。


社會零售總額


消費是GDP中最為平穩的，月度觀察消費變化指標包括社會零售總額和消費者信心指數等。社會零售總額是最主要的月度消費指標，統計範圍為企業（單位）通過交易售給個人、社會集團非生產、非經營用的食物商品金額，以及提供餐飲服務所取得的收入金額（圖27）。社會零售總額與GDP中居民消費並不相同，是居民消費的相近指標。社會消費品零售總額不包括服務消費，而居民消費統計則包括服務消費；其次社會品零售總額包括像對企業、事業單位等的銷售額，而居民消費中不包括；再次，社會消費品零售額包括向居民銷售的建材部分，而居民消費中不包括；居民消費包括農民自產自用產品，社會零售額則不包括（表2）。2010年以來，社會零售額同比增速從上年末到下年初屢次出現較大的跌落，懷疑可能與統計誤差調整有關。社會零售總額僅可以作為判斷消費走勢的參考。消費者信心指數是消費的先導指標，在2011年之前與消費有較為一致的相關關系，但2011年之後波動大幅加劇，已不再具有先導意義（圖28）。





3.4 收入面


收入法GDP


收入法GDP是從收入面觀察經濟的總量指標。然而我國收入法GDP統計是各類GDP指標中公布時間最為滯後，質量最差的。收入法GDP有兩個來源，一個是次年統計年鑒公布的分省收入法GDP，將各省加總可以得到全國收入法GDP，而2014年《中國統計年鑒》並未公布2012年分省收入法GDP，未來是否繼續公布亦不可知。另一個來源是投入產出表，逢年末數字為0、2、5、7年份編制的投入產出表提供全國收入法GDP數據，但公布時間較為滯後，一般在兩年以上。兩個來源得到的全國收入法GDP相差很大，如2010年差距高達8.3%。考慮到分省數據序列較為完整，所以本文在進行數據分析時均使用分省數據加總得到的收入法GDP。


勞動者報酬和企業盈余是收入法GDP的主要部分。2012年收入法GDP為57.7萬億元，四類分項中勞動者報酬占比45%，企業盈余占比26%，而生產稅凈額與固定資產折舊占比分別為16%與13%（圖29）。從各分項占比變動看，勞動者報酬占比持續處於下降趨勢，而企業盈余處於上升趨勢，2004年與2008年占比的較大幅度變化是因為統計口徑調整。勞動者報酬與企業盈余變化趨勢反映過去十多年我國收入分配變化總體格局。固定資產折舊與生產稅凈額在GDP中占比較為穩定（圖30）。







工業企業利潤

規模以上工業企業是我國比較成熟的統計樣本，同樣，在企業盈余層面工業企業利潤數據提供了月度的跟蹤指標（圖31）。工業企業利潤數據由統計局通過工業企業統計報表制度搜集，涵蓋主營業務2000萬以上的工業企業，按月公布國民經濟分類兩位數行業的經濟效益指標，具體包括主營業務收入、利潤總額、資產總額、負債總額、利潤率等（圖32）。由於工業企業利潤數據對上市工業企業利潤具有先導作用，所以工業企業利潤與證券投資關系密切，需要仔細關註。





勞動力市場指標


我國勞動市場數據質量較差，現有數據包括統計局按季發布的城鎮單位就業人員數量及工資數據（圖33），以及人社保部按季發布的城市勞動力市場供求比例數據。城鎮單位就業人員工資與就業數據較為滯後，一般在當季後三個月左右公布。人社保部發布的求人倍率數據是指職位空缺數與求職人數之比，反映勞動力市場整體供需狀況，公布時間同樣滯後一個季度左右。近年來該指標持續攀升，顯示勞動力城鎮勞動力市場供求關系持續趨緊（圖34）。求人倍率指標並不全面，判斷整體勞動力市場狀況需要綜合其他指標情況。我國的二元經濟結構下，失業問題在我國並不表現為失業率的上升（圖36），而表現為農村勞動力轉移的放緩。2012年開始統計局公布的季度農民工外出務工數以及平均收入數，是重要的勞動力市場監測指標。政府關心增長背後其實是關心就業，因此就業市場數據分析對分析政策走向有很大意義。近期隨著經濟增速放緩，外出農民工數同比增速放緩至1%附近，而平均收入增速放緩至10%以下，經濟下行已經對勞動力市場帶來較大壓力（圖35）。










財政指標

除勞動與資本之外，另一大收入獲得方為政府，而財政收支數據是觀測政府收支的主要依據。財政收支數據由財政部按月發布（圖37），數據質量好，其中財政盈余（赤字）的變化表現出財政政策立場，如果赤字擴大，則反映政府采取積極的財政政策，反之則是緊縮的政策（圖37）。廣義的財政應該包括政府基金收支，主要為土地出讓金收支。土地出讓收入對地方政府財力具有至關重要作用。2014年地方本級財政收入為7.6萬億元，而當年土地出讓收入為4.3萬億元（圖39）。


財政存款數據相比財政收支數據更精確的反映了財政狀況。《財政總預算會計制度》規定“總預算會計核算以收付實現制為基礎”，也就是說，財政部每月公布的收支數據即當期實際發生的財政收入和支出現金數額，這與“權責發生制”有所不同。而預算內財政收入以及政府基金收入等需要上交國庫，形成財政存款，並采取收支兩條線制度，所以財政盈余的變化應該與財政存款變動一致（圖40）。然而由於個別事項可以按照權責發生制計入財政收支項目，包括中央向預算穩定調節基金調入資金，以及地方政府年終結轉資金等。這些項目並未產生實際支出，但卻以權責發生制計入當期財政支出，導致財政赤字和財政存款出現差異。因此，財政存款數據比財政收支數據更精確的反映了財政狀況（圖38）。另外，國債與地方債發行收入計入財政存款，但不影響當期財政赤字，這也會導致財政存款與財政赤字出現差異。








通過以上總結分析，我們從生產面、需求面和收入面構建了跟蹤中國實體經濟變化的指標體系。在生產面，最為重要的指標是工業增加值和采購經理人指數（PMI），工業增加值反映工業部門產出變動，因而對經濟波動產生最主要影響，而PMI是重要的經濟先導指標。除此之外，發電量、粗鋼產量、水泥產量、貨運量等均是需要觀測的生產面指標。需求分為投資、消費和凈出口三類，對應的固定資產投資、對外貿易以及社會零售是最為主要的觀測指標，其他城鄉居民支出、消費者信心指數等也是判斷需求走勢的重要指標。而企業利潤、工資、財政收入則是從收入面的企業盈余、勞動者報酬以及稅收收入等分項判斷經濟形勢的重要指標。


4. 物價指標


市場在資源配置中發揮決定性作用，意味著價格是決定資源配置的主要變量。價格變動一方面反映供求相對情況，另一方面，價格變動對供需形成調節而達到均衡。不同商品之間的相對價格調節相應行業之間供需與資源配置。而宏觀經濟關註總量指標，在價格方面體現為一般物價。這種物價反映的是總供給與總需求之間的相對變化，在現代信用貨幣環境下，與貨幣總量具有極為密切的關系。


居民消費價格指數（CPI）

居民消費價格指數（CPI）反映一定時期內城鄉居民所購買的生活消費品價格和服務項目價格變動趨勢和程度，是衡量一般物價最為重要的指標。CPI是全面覆蓋當期最終消費品的價格指數，不同於受未來需求影響的資產價格。由於CPI是最為全面反映當期最終需求的價格指數，所以在各類物價指數中，CPI最受市場與決策者關註。


CPI由統計局按月公布，同時公布一系列分項數據。我國CPI籃子中食品類占有相當高的權重，雖然統計局根據居民消費結構變化，對CPI分項權重進行過調整，但目前CPI中食品權重依然高達31%，顯示我國居民消費結構中食品依然占有相當高的比例。居住在CPI中權重僅次於食品，為17%。其余文教娛樂、交通通信、醫療、家庭設備、衣著、煙酒分別占14%、10%、10%、6%、9%和3%（圖41）。由於食品與居住在CPI中占有相當高的權重，而這兩類商品供給彈性有限，而其它制造業產品生產率快速提高導致價格難以顯著上升。形成過去十多年我國的CPI通脹的結構性特征，即除食品與居住快速增長以外，其它分類的漲幅均很小（圖42）。





根據過去十多年的歷史經驗，我國CPI通脹主要是由食品價格所推升的結構性通脹，所以，看清食品價格走勢即可對通脹前景有大致把握。關於食品價格，目前有諸多高頻數據，其中較為重要的包括統計局按旬度頻率公布的50個城市主要食品平均價格，商務部按周度頻率公布的食用農產品價格指數，以及農業部按日度頻率公布的“菜籃子”產品批發價格指數（圖43）。統計局旬度食品價格數據本來就是月度CPI的一類重要數據來源，利用旬度數據在本月三次抽樣平均價格與上月三次抽樣平均價格之比計算的食品價格環比增速與CPI中食品價格環比增速相當一致，可用來預測CPI增速。同時，周度頻率的商務部食品價格指數同樣可以用來預測CPI，利用當月四次抽樣平均值與上月4次抽樣平均值之比估算CPI環比。結果顯示，商務部公布的食品價格指數月度環比與CPI中食品分項月度環比具有高度一致關系，顯示使用商務部食品數據可以得到較為精確的短期CPI預測（圖44）。





中長期CPI走勢判斷需要依據宏觀層面的通脹決定因素。經濟學理論中菲利普斯曲線論述了通脹與經濟增長之間的關系。一般認為，經濟增長越快，貨幣增速越高、國際大宗商品價格上漲越迅猛，通貨膨脹壓力越大。其中經濟增速加快和貨幣增速提高帶來的通脹由國內宏觀調控解決，而國際大宗商品價格上漲屬於輸入性通脹範疇。我們用帶一定滯後期的貨幣供應量、工業增加值以及大宗商品價格等作為解釋變量，構建CPI預測模型，預測結果顯示與實際CPI具有較高的一致性（圖45）。



工業品出廠價格指數（PPI）

從工業產品角度衡量物價的工業品出廠價格指數（PPI）是另一重要的物價指標。PPI是反映一定時期內全部工業產品出廠價格總水平的變動趨勢和程度的相對數，包括工業企業出售給本企業以外所有單位的各種產品和直接售給居民用於生活消費的產品。與出廠價格相對應的是工業生產者購進價格指數，是反映工業企業作為生產投入，而從物資交易市場和能源、原材料企業購買原材料、燃料和動力產品時，所進行支付的價格水平變動趨勢和程度指標。


PPI根據行業、部門等可以分為不同子項，按生產資料和生活資料大類劃類，生產資料項下可以分為采掘、原材料和加工三類，而生活資料項下可以分為食品、衣著、一般日用品和耐用消費品四類。由於我國工業以制造業為主，加工工業和原材料工業成為PPI中權重最大的兩個子項，占比分別達到42%和26%，所屬的生產資料大類占比達75%（圖46），生產資料價格波動主導總體PPI波動。同時，由於工業在我國經濟中的主導地位，PPI與宏觀經濟、原材料價格等呈現更高的相關關系（圖47）。





5. 貨幣金融

貨幣流通機制

市場經濟以交易為基礎，而貨幣又是交易的媒介，貨幣在市場經濟中發揮著不可替代的融通作用。由於貨幣的存在，宏觀指標具有名義量與實際量的區別。在價格粘性條件下，貨幣量變化可以對經濟增長等實際變量產生影響。貨幣成為現代經濟學中至關重要的宏觀變量。而作為貨幣產生和融通的金融體系，資產負債以及業務方式變化直接影響貨幣供應規模以及結構。


貨幣供應可以簡單的劃分為三個部門兩個層次（圖48）。三個部門分別是人民銀行、商業銀行以及實體經濟。人民銀行是貨幣的最終發行者和調控者，而發放和調控對象為商業銀行，人民銀行與商業銀行之間構成貨幣供應的第一層次。過去十多年由於經常項目持續大額順差，人民銀行通過外匯占款向商業銀行提供貨幣。近年隨著外部順差收窄，人民銀行更多的借助公開市場操作以及SLF、SLO、PSL等貨幣工具投放流動性，未來降準也可能成為流動性投放方式之一。


商業銀行基於人民銀行提供的基礎貨幣，向實體經濟供應貨幣，而實體經濟利用貨幣進行交易，將結余回流金融體系，完成貨幣循環。商業銀行通過銀行貸款、結匯、購買債券等方式向實體經濟提供流動性，實體經濟再以存款的形勢將貨幣回流金融體系，通過不斷的循環形成貨幣創造，實現貨幣乘數擴張，這是貨幣供應的第二層次。


由於貨幣創造的多層次性，對貨幣總量的度量也存在多個層面。在央行與商業銀行層面，貨幣總量的度量主要通過超額準備金和儲備貨幣。如果超額準備金下降，則意味著銀行間市場資金面可能趨緊，反之，則銀行間市場資金面寬裕。這個層面的流動性主要來自央行的外匯占款發放、公開市場貨幣投放以及存款準備金率調整等。銀行間市場利率狀況反映央行與商業銀行層面的資金價格狀況，其中以回購利率最為重要，此外商業銀行超儲率等也具有參考作用。商業銀行層面的貨幣量反映商業銀行可以運用的資金總量。


而在商業銀行與實體經濟層面，貨幣總量的度量從實體部門資產和金融機構負債層面進行。其中常用指標包括M0、M1以及M2。實體經濟層面的流動性主要來自商業銀行貸款、商業銀行結匯以及購買非商業銀行發行債券等。在實體經濟層面，資金價格較難觀測。一方面，實體經濟利率依據不同期限、不同風險主體形成利率光譜，難以用單一利率衡量，另一方面，資源配置有所扭曲，國有企業以及地方融資平臺等利率不敏感部門過度占有資源，推高資金價格。即便如此，我們依然可以通過央行按季度公布的貸款平均利率、以及其他來源的票據利率、民間融資利率、信托收益率等不準確的間接觀測實體經濟層面資金價格狀況。


理想的市場環境下，商業銀行層面流動性與實體經濟層面流動性具有通暢的傳導作用。這也是危機前發達國家通過調節銀行間市場利率影響實體經濟融資成本的依據。然而危機後普遍出現金融系統傳導不暢問題，即金融系統信貸創造能力受阻。在這種情況下，寬松的銀行間流動性未必能傳導至實體經濟，降低實體經濟融資利率。基於調節銀行間市場資金供求的價格型工具往往成效不足，直接調節對實體經濟的信貸供給成為更為有效的辦法。




儲備貨幣（基礎貨幣）

銀行間市場流動性總量由“儲備貨幣”衡量，又稱基礎貨幣。“儲備貨幣=現金+法定存款準備金+超額存款準備金”。但其中可供商業銀行自由動用的流動性僅為超額存款準備金。新世紀初至2012年，儲備貨幣供應主要由外匯占款推動（圖49），在貿易順差與新增外匯占款較高時期，央行需要通過發行央票與提高存款準備金進行對沖。而對央行來說，存款準備金成本遠低於央票，逐漸的存款準備金成為了央行負債端儲備貨幣主體。2012年以後，隨著外部失衡收窄和外匯占款下降，儲備貨幣增速顯著放緩（圖50）。而之前為了回收流動性而提高的存款準備金率將來需要逐步調降，以實現基礎貨幣投放。





銀行間流動性判斷指標

銀行間資金供求狀況主要通過銀行間市場利率和超額準備金率判斷。超額準備金率越低，顯示銀行可動用的資金越有限，即流動性越緊（圖51）。而銀行間市場（貨幣市場）利率為完全放開的市場利率，能夠自由反映資金供求狀況。其中7天回購利率是監測短期資金面狀況最重要指標（圖52），而3個月SHIBOR對中期利率最具有代表意義。存款準備金上交、財政存款變化、重大節日前後資金需求變化、季末年末理財產品到期、資本流動以及其他短期沖擊均可能影響銀行間資金短期價格，而通脹、經濟走勢決定銀行間利率中長期趨勢。





貨幣總量

實體經濟層面貨幣總量度量主要通過對實體經濟部門不同層次資產和商業銀行不同層次負債進行。目前我國主要使用的貨幣量指標包括M0、M1月M2（圖53），其中M0為流動中現金，狹義貨幣M1為M0和企業活期存款之和，其中未包含居民活期，這與國外普遍情況不同，而廣義貨幣M2為M1加企業定期存款和居民儲蓄存款。M1與M2的增速差曾被用來判斷實體經濟強弱，依據是如果實體經濟活動變強，企業活期存款上升會推動M1增速超出M2增速（圖54）。然而近年M1增速與M2增速差與實體經濟指標相關性顯著下降。





廣義貨幣M2是使用最為廣泛的貨幣供應指標。M2作為商業銀行的負債端指標，在資產端主要來對應人民幣貸款和銀行結匯。近年隨著同業存款的快速發展，M2新增量持續高於新增貸款與外匯占款，主要體現在其他存款性金融機構中計入廣義貨幣的對非銀行金融企業負債項。同時由於近年影子銀行的發展，M2對實體流動性衡量的準確性有所下降，與實體經濟指標相關性減弱（圖55）。從M2存量看，我國貨幣總量已經處於相當高的水平，M2/GDP已經接近200%。其中次貸危機後的天量信貸是貨幣存量大幅走高的主要因素（圖56）。因此，未來的貨幣政策應更多的轉向盤活存量，而非依靠增量。





實體經濟利率

基準利率依然對實體經濟利率有顯著影響。雖然央行放開了貸款利率上下限，存款利率上限也放開至基準利率1.3倍，但央行對存貸款利率依然具有較大影響甚至管控能力。貸款平均利率變化有限，難以反映資金的供求狀況。特別是在通脹大幅變化帶來真實利率明顯波動的情況下，名義利率反映顯著滯後。實體經濟利率觀察需要通過多種利率進行，其中管制少，市場化程度高的票據貼現利率是間接反映實體經濟資金面狀況的重要指標（圖58）。此外，平均貸款利率、貸款利率上浮比（圖57）以及民間借貸利率、信托收益率等也能從側面反映實體經濟資金供求狀況。





社會融資總量

隨著表外業務的發展，傳統的貨幣度量指標已經越來越難以衡量實體經濟流動性狀況。理財產品、信托、債券等的金融產品規模的迅速擴大提出拓展貨幣度量範圍的而要求。央行在2011編制並公布了2002年以來的月度社會融資總量指標。社會融資總量主要度量非金融企業獲得的信用總額，包括新增人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未承兌匯票、企業債券、股票發行以及其他項。央行月度公布的社會融資總量為流量指標，在2015年2月央行公布了社會融資總量存量。結合月度凈增量指標，可以計算得到2002年以來社會融資存量指標（圖59


2002年以來隨著影子銀行的發展，貸款在社會融資中占比持續下降，2013年最低時降至51.3%。委托貸款、信托貸款等表外業務融資對象主要是信貸受限的房地產、基礎設施建設以及部分產能過剩制造業。2014年隨著對表外業務監管的加強，貸款在社會融資總量中的占比有所回升，達到59.6%（圖60）。從預測角度看，社會融資總額對短期經濟指標的先導關系顯著優於信貸以及貨幣供應量。


傳統表內信貸在衡量經濟融資總量方面的不足日益顯著。以委托貸款、信托貸款和未承兌匯票之和作為表外流動性度量，和人民幣貸款和外幣貸款組成的表內信貸相比，兩者走勢並不相同，在部分時期差異顯著。特別是在2012年下半年至2013年上半年，表外流動性大幅擴張，顯示的信用大幅擴張狀態難以通過信貸投放監測（圖61）。而表外融資的擴張也通過同業等渠道影響貨幣總量，推動貨幣供應上升（圖62）。單獨觀察信貸已難以有效監測信用擴張程度，需要從社會融資總量、外匯占款等視角綜合觀察。









人民幣匯率

匯率是不同貨幣之間的兌換比例，短期與中長期匯率分別由不同的複雜機制決定。我國從2005年中開始施行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節的浮動匯率制度。然而事實中，人民幣依然很大程度上以美元為錨。人民幣匯率交易價格由在中國外匯交易中心進行的外匯交易形成，主要參與者是央行與商業銀行。主要的人民幣匯率包括中間價匯率與即期匯率。中間價匯率是由外匯交易中心於每日開盤前向所有銀行間外匯市場做市商詢價加權平均計算而得，央行授權交易中心在每天交易開市前的9點15公布當日中間價。而即期匯率是匯率實際交易價格，即期匯率被限制在以中間價為中心的一定波動區間內。在改革過程中，人民幣匯率波動區間不斷放大，從2005年中在中間價上下0.3%附近波動擴大至2007年5月0.5%，2012年4月擴大至1%，而後在2014年3月進一步擴大至2%（圖63）。央行通過兩個渠道擁有對人民幣匯率的強大幹預能力。一方面，央行可以控制中間價匯率水平，另一方面，央行作為外匯交易市場最大參與者，可以通過買賣外匯直接影響匯率即期價格。


隨著資本市場開放與人民幣國際化的推進，人民幣匯率體系更為豐富與完善。目前除國內在岸外匯市場外，離岸人民幣存量的上升催生出離岸人民幣匯率價格，由於香港擁有數量最大的離岸人民幣存款，目前離岸人民幣匯率在香港形成。同時，人民幣匯率已經形成較為完整的遠期價格。人民幣兌美元NDF(無本金交割遠期外匯)是使用較為廣泛的一類遠期匯率價格。然而由於國內外利差通過拋補利率平價影響遠期匯率以及其他因素的影響，NDF與即期匯率絕對水平差不宜作為人民幣預期升值或貶值指標，但相對變化可以作為人民幣升貶值預期的參考（圖64）。


（來自光大證券）


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【宏觀經濟數據】經濟承壓， 政策將繼續加碼

來源: http://www.gelonghui.com/portal.php?mod=view&aid=2326

經濟承壓 政策將繼續加碼——2015 年4 月份經濟數據預測和政策分析
作者：李慧

結論或者投資建議：

4 月仹整體經濟繼續下行築底，保增長政策將繼續加碼。預計工業增加值同比增加5.5%左右，略低二上月；預計1-4 月固定資產投資累計增速13.5%，不上月持平；內需羸弱，外需溫和，預計4 月仹出口增長0.8%，顯著恢複；而迚口下跌18.1％，繼續低迷。通脹維持低位，預計4 月CPI 同比增加1.7%，PPI 同比下降4.3%。事季度核心是保增長，保增長的核心是鐵工基和投資，發改委和地方近期將推出新的一批重大工程包。階段性可以關註，1、降準之後還需降息來改善融資成本，年內仍將有1-2 次降息、3-4 次降準可能；2、受益二保增長的傳統的投資品行業；3、受益二特殊通融資安排的領域，例如PPP，特定行業的PSL；4、關註價格受中國需求影響比較大的資源型行業。

原因及邏輯：

工業仍在探底，預計工業增加值同比增加5.5%左右，略低於上月。從高頻數據來看，4 月六大電廠日均煤耗量約60.2 萬噸，同比下降9.4%，跌幅雖有縮窄但仍在絕對低位，下遊工業用電需求仍弱，預計4 月仹工業發電量繼續負增長；鋼廠陸續複產，4月上旬重點企業粗鋼產量環比增加5.05%，但同比減少3.0%，4 月仹雖然是建築施工傳統旺季，但終端需求幵未有明顯改觀。4 月匯豐PMI49.2，創12 個月來新低，內需弱、生產擴張放緩，目前工業仍在探底。

保增長還是要靠鐵公基：預計1-4 月固定資產投資累計增速13.5%，與上月持平。地產投資增速預計小幅回落，330 新政刺激4 月商品房銷售環比回升，但同比預計仍負增長，受制二高庫存，房地產投資增速小幅回落，而制造業投資增速仍將保持低位。鐵路、水利等基礎設施項目的開工及擴大投資將對基建投資增速產生積極影響。2 月仹以來，發改委批複的新項目大多為水利工程，發改委近期將推出新的一批重大工程包，研究建立“政銀企社”合作對接機制，保證資金供給。

 預計4 月份消費零售總額增速為10.4%，受物價漲幅回升略有回升。受地產銷售回暖提振，房地產類消費可能會有所提速，而汽車類消費處二淡季，整體來看內需疲軟仍將拖累消費增速提升。


 內需羸弱，外需溫和，預計4 月份出口增長0.8%，相比上月顯著恢複。一季度春節錯位因素造成迚出口增速大幅波勱，4 月仹出口和迚口恢複正常。匯豐PMI 新出口訂單分項由上月49.8 回升至50.6，顯示內需羸弱但外需溫和。外需伴隨海外主要經濟體尤其是美國的經濟複蘇出現一定程度的改善，有望拉勱出口回升。而迚口受內需疲軟制約，下跌18.1％，繼續低迷。

通脹維持低位，生產資料價格環比改善：預計4 月CPI 同比增加1.7%，PPI 同比下降4.3%，均高於上月。4 月生產資料價格環比整體有所回升，根據生意社數據，4月紡織、化工、塑膠和能源板塊價格環比回升明顯，鋼鐵、農副、有色和建材板塊價格有所回落，預計4 月PPI 同比下降4.3%。消費者價格方面，從農業部批發價格數據來看，蔬菜價格季節性回落，豬肉價格開始反彈但肉禽價格整體來看較穩定，鮮果價格有所回落，預計4 月仹食品價格環比回落0.9%；非食品價格方面，受國際原油價格反彈影響，本月兩次上調成品油價，房租價格季節性回升，預計非食品價格環比增加0.28%，4 月CPI 預計同比增加1.6%。







（來自申銀萬國）


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首度曝光》一○四大數據會說話 47萬份履歷海搜 上班族躋身前5％教戰

2015-04-27  TWM
  
 

 

三十歲了，年薪卻沒破百萬元，這樣算低薪嗎？

年過半百，年薪二百萬元，這樣算高薪嗎？

一○四資訊科技集團利用大數據的優勢，海搜四十七萬份履歷，獨家揭露台灣人的薪資，根據這份報告，每個人可以找到自己的薪資位置，你可以快速位移，或加強自己的性格特質，躋身前五％高薪人才行列。

製作人‧方德琳 撰文‧孫蓉萍一三八萬元，這是台灣高薪族的年薪門檻。

你的薪資是高是低，是位在前段班還是後段班？台灣首份最貼近職場現況的薪資統計最近出爐，讓你清楚比較自己在同行、同年齡層的薪資情況。

這份資料是源自一○四資訊科技集團將近六百萬份會員履歷中的四十七．六萬份，不僅規模遠遠超過只有上千份的調查，而且資料的真實性也比傳統問卷來得高。

一○四將這份統計比照國中基測PR（百分等級）排序方式，將年薪總額由高到低排序，PR值九十五，即表示該份薪資排名在前五％，這前五％屬於高薪族群，共有將近二萬四千人。

調查結果發現，在台灣，高薪族年薪門檻為一三八萬元，而從這一群仍然活躍於職場的履歷分析，隨著年紀越大，高薪族的年薪也越高。

把年齡切分成每五歲為同一族群，年紀在二十到二十四歲間，PR九十五的年薪為五十五萬元，但到二十五歲到二十九歲的年齡層，則要領到七十八萬元才能擠進前五％行列。四十歲前一五○萬元，五十歲前二一六萬元，六十歲前二六○萬元。

調查也顯示，PR值五十、也就是薪資排名中位數的人，和前段班差距甚遠，隨著年紀越大，差距也擴大。

一○四資訊科技公共事務部經理張雅惠指出，二十五至二十九歲這一族群，位於中位數的年薪只有四十萬元，與PR九十五的年薪差了三十八萬元，幾乎將近一倍。到了六十歲前，差距則是PR五十的兩倍以上，中段班的年薪只有八十萬元，整整差了一八○萬元。

你進對行業了嗎？

高科技業比做餐飲的，年薪門檻多一百萬！

平平都是高薪族，但不同行業差距很大。

十八大行業中，高薪族年薪超過一三八萬元的行業，有電腦及消費性電子製造、半導體、電信及通訊製造業等。除了金融業外，清一色都是電子、通訊、網路等高科技行業。至於這幾年，就業人口大增的服務業，薪資遠遠比不上高科技行業。

以就業人口占大宗的批發零售業來說，只要年薪超過一一○萬元就能擠進前五％，比起電腦、半導體的高科技製造業，整整少了七十萬元。

而台灣這幾年很夯的住宿餐飲業，是十八大行業薪資最低的，它的高薪族年薪門檻只需八十七萬元。張雅惠說，高薪門檻愈低，表示愈容易達到。餐飲住宿業相對低薪，反映該產業的進入門檻較低，專業性也不如半導體、網通、或知識密集服務業等。

在公司裡，什麼職務的人能拿高薪？年薪逾一三八萬元的五種職務分別是：經營管理主管、專案╱產品企畫管理類、資訊╱網管╱研發、行銷業務類、金融╱財務╱會計╱稅務類。

你選對職務了嗎？

管理主管年薪最高，專案管理職比業務還高當然，管理主管一點也不令人意外，如果能在公司的晉升階梯上爬到金字塔頂端，這群人不拿高薪誰能拿呢？但畢竟，當上管理主管的人少之又少，還有什麼管道可以擠進前五％行列？

特別值得一提的是，專案╱產品企畫管理人員，這類人才存在於各種行業，幾乎每家公司都需要這樣的人來做橫向的跨部門聯繫與溝通，才能如期、如預算、確實地完成計畫。

根據一○四的資料，五年經驗的專案管理師月薪平均達到五萬元以上，主管則可以超過七萬元。若你不想當業務員，短時間內也上不了管理層，專案管理確實是一個拿高薪的有效管道。

在這次一○四資料庫裡，擁有國立大學博士學位的人，有一六．八％屬於高薪族行列，不過跟國立大學碩士一六．二％屬高薪族的比率差距不大；若同樣都是碩士，私立大學碩士中有六．七％的人擠進高薪行列，與國立大學碩士比率差距近一○％。

最後一個珍貴的發現，則是這群高薪族的人格特質。高薪族的五大特質依序是領導性、冒險性、企圖心、適應性和抗壓性。相反的，其他九五％的一般族，五大特質則是順從性、循規性、秩序性、謹慎性和互賴性。

一○四人資學院營運長花梓馨還將人格特質交叉分析年齡，發現不同世代高薪族也呈現不同的特質。二十世代相對需要有適應性，可以隨環境改變，像變形蟲就可以存活很久。「這個族群往往比較自我，希望環境配合他們，因此如果環境適應性強，自己懂得調適、彈性比較大，再展現出領導性和企圖心，就很容易與眾不同，拿到高薪。」

有企圖心、領導能力

他二十三歲就當上麥當勞分店經理五年級生、旗下有日出茶太等品牌的六角國際公司總經理張國強，現在拿的是跨國公司高階管理者的薪水，自大學畢業後，一路職場過關斬將，充分顯露他為達績效，想盡解決辦法的企圖心。

張國強二十三歲就當上麥當勞店經理，是當時台灣麥當勞二十三家店最年輕的經理。他回憶說：「我當時因為工作表現好，升上店經理，但因為太年輕，被分到的是台北市中山北路店（晴光市場旁），是店面很小，營業額最少的一家。」當時，麥當勞沒有外送服務，但位在馬偕醫院旁的這家分店不時會接到病人家屬詢問：「能不能外送？」為了提升業績，張國強決定自己先做看看。「我送！不過需要一點時間，請問能不能等？」由於同事不願意配合，張國強也不好強迫，所以身為店經理的他，自己捲起袖子親自送。

他就這樣自己外送了半年，有時一天的訂單金額可以達到十萬元。由於許多訂單來自馬偕醫院，於是他乾脆放點餐單在護理站。

一年後，這家店的年營業額從四千萬元增加一倍為八千萬元，後來金額愈來愈高，最後麥當勞還在馬偕醫院裡設店。外送服務也被公司採納，現在也成為台灣麥當勞普及的服務。

不放棄任何一筆生意的企圖心，做別人沒做過事的冒險性，隨環境需求改變的適應性，以身作則帶頭衝業績的領導性，讓張國強年輕時便嶄露頭角。之後他到中國百勝集團，服務於中環集團，到現在的六角國際，今年五十歲的他，依舊不忘初衷，希望為台灣餐飲業創造國際品牌。

至於三十世代，在公司中通常已有相當程度的資歷，甚至當上初中階主管，工作上承受一定壓力。在生活面，多數已成家立業，上有長輩下有妻小，家庭的負擔也很重。花梓馨指出：「如何讓身為重要支柱的工作與生活不受影響，而且有如三明治般夾在中間，表現還要傑出，抗壓性十分重要。」此外，這個世代是人生中的關鍵時期。因為已經從學校畢業十餘年，如果還是用原來所學，勢必會遇到瓶頸。高薪族同時具備求變性和冒險性的人，會尋求不同方式讓自己更好，不會一套把戲玩到底。

敢冒險、懂得求變

她三十多歲轉職找機會，激發潛能到了四十世代，有些人開始面臨職涯抉擇，可能自行創業，仍待在公司內部的人則多半當上中高階主管，他們必須有企業家精神。花梓馨認為，如果有創造性，就會更上一層樓成為高階主管，否則仍是原地踏步，甚至被市場淘汰。

無論幾歲，不自我設限，還是可以發揮潛能。一○四人資學院業務經理陳秋鳳，原本是其他公司的人資副理，二○○六年時毅然決定冒險，轉戰業務工作。「當時我已經三十多歲了，我很想試著挑戰自己。」於是她展現了企圖心，努力開發客戶。懷孕時期她還開車南北奔波，儘管一次拜訪往往需要花三到四個小時，一天還可以拜訪三個客戶。由於懷孕期間就預作準備，在產假期間，業績甚至比正常上班的同事還好，很快就晉升為主管。

了解高薪族現在的面貌後，也要注意外在環境的變化，隨時因應，高薪才能拿得久。根據一○四獵才派遣事業群資深副總經理晉麗明的觀察，今年科技產業明顯復甦，因為未來發展主軸幾乎確定就是「物聯網」，帶動相關產業許多商機，不只是網路，還包括感測設備、穿戴式裝置等，可注意這類機會。

經濟學大師泰勒．柯文在《再見，平庸世代》一書中也提到，儘管大家認為數理科技領域很重要，「我覺得行銷才是未來經濟的關鍵領域。」例如一位按摩師靠的是個人專業技能，電腦很難取代，但按摩師最好也要懂得利用電腦，上網行銷自己，具備良好的溝通技巧。

服務業人才也是台灣現在急迫需要的，全聯福利中心管理部協理林子文指出，「我們去年找一百位儲備幹部，今年更增加到一百五十位。除了本身的專業技能，以及正向思考、樂意學習的態度之外，我們也重視橫向貫通的溝通能力。」依照以上作法，根據自己的人格特質，站在對的位置，高薪其實不是夢。

一次公開！高薪職業排行榜你是高薪族嗎？

註：比照國中基測PR排序，PR95表示該份薪資排名前5%。

統計說明：104資訊科技集團針對20至64歲、最近一份工作為全職工作、最近三年曾到104人力銀行更新履歷內容、並完整填寫最近一份工作年薪資訊的人做調查，總樣本數高達47.6萬人。

發現1.管理、專案職類領得比較多 單位：年薪經營管理主管 280萬元專案╱產品企畫管理類 180萬元資訊╱網管╱研發160萬元行銷業務類 150萬元金融╱財務╱會計╱稅務類 145萬元全體前5％年薪138萬元生產╱作業流程120萬元後勤幕僚（不含財務相關） 112萬元門市╱餐飲旅遊美容類 78萬元發現2.科技、金融產業薪水較高 單位：年薪電腦及消費性電子製造業180萬元半導體業 180萬元電信及通訊製造業 152萬元光電及光學業 150萬元電子零組件業 150萬元

金融業 150萬元

電信服務業 150萬元軟體及網路業 143萬元全體前5％年薪138萬元民生消費製造業 137萬元化工與石化業 133萬元法律╱會計╱顧問╱研發業 122萬元金屬機電製造業 120萬元農產畜牧業 120萬元醫療服務業 111萬元

營建業 110萬元

批發零售業 110萬元倉儲或運輸輔助業 98萬元

住宿餐飲業 87萬元

完全拆解！高薪族 人格特質論學歷 國立大學碩士畢業較划算學歷越高，高薪族越多。碩士當中，國立研究所拿高薪的占比為16.2%；畢業於國立研究所的博士，高薪占比為16.8％，與國立碩士相較不遠，但考慮到投入的時間與金錢，國立研究所碩士的投資報酬率較高。

國立大學高薪比率 私立大學高薪比率大學 5.2％ 2.9％碩士 16.2％ 6.7％博士 16.8％ 9.3％看特質 敢冒險、會領導是重要關鍵20~29 歲 變形蟲族特性：該族群比較自我，必須加強環境適應性。

高薪族較凸顯的特質

1冒險性 2領導性 3適應性 4企圖心 5取悅性

一般薪族較凸顯的特質

1順從性 2循規性 3謹慎性 4秩序性 5合作性30~39 歲 三明治族特性：工作和家庭都夾在中間，特別需要抗壓性。

高薪族較凸顯的特質

1領導性 2冒險性 3企圖心 4抗壓性 5求變性

一般薪族 較凸顯的特質

1順從性 2循規性 3秩序性 4謹慎性 5互賴性40~49 歲 創業族特性：如果一成不變，將容易被市場淘汰，因此需要創造性。

高薪族較凸顯的特質

1領導性 2冒險性 3創造性 4企圖心 5求變性

一般薪族較凸顯的特質

1秩序性 2順從性 3謹慎性 4循規性 5互賴性

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五大行業績數據“雷同”背後：1季度業績的慘淡和蹊蹺

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五大行業績數據“雷同”背後：1季度業績的慘淡和蹊蹺
作者：格隆匯 寒山

節前，銀行業的1季度報已經全部公布，整體只能用慘淡兩個字來形容。與此同時，五大行的凈利潤增幅保持整體隊列，均在1-2%之內，成了一道靚麗的“風景線”。

為何銀行利潤增幅會如此慘淡？

五大行為什麽又能保持如此整齊的隊列？

銀行未來的走勢格局又將如何演變？

下面，來帶大家看看銀行業績大幅度下滑背後的根源吧！

還記得去年降息之後，銀行股火爆異常，彼時，在格隆匯發表過《銀行股王者歸來：消滅破凈股背後的邏輯》一文。而如今，銀行股估值大幅修複之後，1季度業績卻大變臉，今日，就再借格隆匯這一寶地來帶大家看看銀行業績背後吧！

一、疑問之一：為何銀行業在今年業績大變臉？

日前，工商銀行、建設銀行、中國銀行、農業銀行、交通銀行五大行相繼公布一季度業績報告。數據用慘淡來形容並不為過，凈利潤增幅保持整齊隊列，均在1-2%之間，當然，慘淡的不僅只有五大行，除招行、南京銀行、北京銀行之外，上市銀行1季度的業績均出現大幅度下滑。此外，還有個很顯眼的數據就是不良貸款比率，2014年1季度，只有3家銀行不良貸款比率超過1%，而2015年1季度，均已突破1%。

所以，整體來看，並非只有五大行的業績難看！


非對稱降息和實際資金價格高企導致利差縮小

2014年底至2015年的兩次降息對銀行的收入影響其實比較大。其中第一次是非對稱降息，利差縮窄15個BP；第二次降息是對稱降息，但存款利率上浮比例上調至130%，在資金價格尚未理順的情況下，實際上無論是對稱降息還是非對稱降息，對銀行來講，毫無疑問都是對利潤的侵蝕！

2015年1季度，五大行的凈利潤總額為2627.27億元，而貸款總額為46萬億左右，利差每縮小10個BP，每季度的利息收入將減少115億左右。1次非對稱降息，加上資金的競爭激烈層度，銀行利差縮小的幅度將達到20個BP以上，因此，非對稱降息和實際資金價格高企給銀行帶來的1季度利潤影響在200億以上。

經濟形勢差導致不良貸款上升
一季度五大行不良貸款激增501.49億元，同比增長將近1倍。如今的不良貸款比率的上升其實只是以前信貸擴張的結果，為對沖金融危機帶來的影響而產生的4萬億刺激計劃以及隨後的一系列信貸擴張計劃，都是銀行如今不良貸款比率上升的前因！

二、疑問之二：五大行數據如此整齊？

銀行業1季度數據愁雲慘淡的現象之外，還有一個更為令人註目的現象——五大行利潤增幅過於整齊。2015年1季度，五大行的利潤增幅都是1-2%之間，從2011年至2014年1季度的利潤增幅來看，從來都是參差不齊，但2015年卻很詭異的出現了整齊隊列，這是為何？加上銀行業與政府的關系，大家也都是懂的！數據雷同，有三種可能：

1、向下調整業績：全國人民都知道的事情是中國的經濟增長已經告別了高速增長的時代，隨著改革的深入，經濟去杠桿和去過剩產能過程的深入，銀行業的不良貸款增加也會在未來更甚。所以在此背景下，銀行是否也存在平滑業績，為未來兩年經濟形勢走弱做準備？

2、向上調整業績：2015年1季度5大行凈利潤增長的絕對值在38億左右，2015年1季度銀行的不良貸款增加額達到了500億元，同比增長將近1倍。因此，不良貸款余額稍微多一些，可能就是負增長了！ 考慮到銀行對於宏觀經濟的指向性作用，銀行業業績向上調整也不是不可能！

3、本次數據雷同純屬巧合！


三、疑問之三：銀行業短期走勢和長期命運如何？

短期而言，銀行業利潤增速放緩的趨勢將會延續：

1、利差縮小將會持續。已經存在的兩次降息和實際資金成本高企帶來的利差縮小的局面，已經給銀行帶來了相當大的壓力，而且之後，市場預期央行還有N次的降息，政府為了挽救經濟，也不得不“犧牲”銀行，棄車保帥不得已而為之。而存款利率上限一旦放開（周小川此前表態在2015年和2016年概率很大），短期內，銀行的利潤將會更加“亞歷山大”。

2、不良貸款總額快速增加，將會延續！
經濟形勢走弱，企業違約增加是必然，從目前情況來看，這一趨勢短期內仍然難以扭轉。自我改良型的改革有兩大特點：
其一就是過程漫長。
其二就是堅持平滑風險！

經濟改革的成敗並不僅僅決定於去杠桿、去過剩產能和結構性問題，更取決於更為宏觀層面的肯定改革，所以註定是漫長的改革！而過程的漫長也決定了經濟走勢將會長期不佳，從而企業違約增加的趨勢也將持續增加，直到拐點來臨！

在利差縮小和企業違約的背景下，銀行業今年1季度的“慘淡”不會是一個結束，而更像是一個開始，銀行業在2015年和2016年肯定不容樂觀，甚至出現負增長也並非不可能！

中長期而言，宏觀經濟局勢和利率市場化進程決定銀行的命運

1、宏觀經濟局勢決定銀行命運
眾所周知，中國的銀行基本是政府發展經濟的代言人，但時代背景是中國經濟需要革命，政府需要自我改革。切斷政府與銀行之間的利益捆綁鏈條實際上就是改革的一環。中國仍然可以以大規模的刺激計劃，並對銀行以行政命令擴充信貸，從而實現經濟的快速發展，但這無異於飲鴆止渴！說到底，對於經濟增長模式的改革，才是銀行利潤增速下滑的根源！以前那種背靠幹爹，賺取法定利差的時代將一去不複返！

銀行業屬於行政壟斷性行業，從更為宏觀的角度來說，這是代表壟斷集團的利益，這是本輪政府改革的一大對手！所以，從這一層面來說，政策改革的態度將會從根源上影影響銀行的走勢！

其次，銀行業作為中國社會經濟的中樞，其一進一退也牽扯到中國經濟的改革，所以，對於銀行業的變革，將會慎之又慎，這一點，從存款利率上限的改革就可以看得出來！


2、 銀行的未來在於自由化的競爭
任何一個行業如果希望欣欣向榮，那麽只要一個條件就可——保證優勝劣汰的環境！美國也是在經歷利率市場化之後的銀行並購高潮，才有了之後銀行業的輝煌，所以，自由化的競爭才是銀行業發展的終極之道。讓銀行可以自主的決定投資標的的風險程度以及選擇資金的成本，將會最終讓銀行形成差異化的核心競爭力，最終促進優勝劣汰！

利率市場化將是資金價格形成機制的改革，對於銀行業至關重要，但更為重要的是，代表了政府對於銀行業優勝劣汰的態度！

總體來說，短期內，利差縮小和不良增加共同導致了銀行在今年1季度業績大幅下滑，而這一趨勢未來一段時間內，仍將延續，所以，銀行業績承壓將是很明確的事情。但從長周期來說，宏觀經濟改革的進程和利率市場化的進程才是銀行業未來走勢的關鍵，從這一層面來看，其實數據的向上調整還是向下調整其實都不那麽重要了。



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4月經濟數據前瞻：一線地產回暖，穩增長加碼

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4月經濟數據前瞻：一線地產回暖，穩增長加碼
作者：任澤平





導讀：


預計4月經濟數據較弱，政府穩增長加碼和地產回升有望使2季度經濟低位暫穩，2015年經濟將經歷最後一跌，未來關鍵觀察房地產投資和出口。

表1 4月數據前瞻


數據來源：國泰君安證券研究、WIND、CEIC


點評：

經濟可能在2季度低位暫穩。4月中采和匯豐PMI均弱，高頻數據也不樂觀，4月經濟數據較弱的可能性較大。430政治局會議明確支持穩增長，預計政府托底力度將顯著加強，2季度有望經濟暫穩。4月經濟數據關鍵看點：房地產投資在房地產銷售好轉下能否軟著陸、政策托底能否推升財政支出和貸款。

工業增速低位。預計4月工業增速6.1%，比3月、1季度變化0.5、-0.3個百分點。原因：3月工業增速僅為5.6%，其中部分原因是春節因素；4月匯豐PMI和季調後中采PMI略有下降；4月高頻數據如耗煤量、粗鋼產量、水泥量價等均比一季度整體略有下降。

一線地產回暖，投資下滑，基建高增。預計1-4月固定資產投資累計同比增長13.4%，比1-3月放緩0.1個百分點，其中制造業和房地產投資下滑，基建維持25%左右高增速。4月份一線房地產銷售和土地購置在330新政帶動下明顯回暖，但三四線仍低迷。房地產和出口兩大終端需求低迷拖累制造業投資。基建投資依舊扮演穩增長主力。

消費穩定。預計4月消費同比增速10.2%，與上月持平。地產銷售回暖有望帶動相關消費。

表外收縮，信貸和股權融資高增。4月人民幣信貸會出現季節性回落，但考慮到330地產政策後地產銷售回升帶動居民長期信貸回升，二季度穩增長加碼也帶動企業長期信貸回升，預計4月新增信貸維持10000億的高位。信貸的增長促進M2同比增速回升，預計M2為12.1%，回到目標值以上。表外融資持續收縮，但表內信貸和直接融資的增長預計帶動4月融資總量回升至1.3萬億，同比增速12.4%，略有回升。

豬價上漲緩解通縮，大宗反彈PPI改善。至4月30日，生豬價格較2015年同期已上漲25.8%，但生豬價格的上漲並未在零銷端完全體現，豬肉零售價格上行有限。加上4月蔬菜、鮮果價格回落，4月商務部食品價格環比下跌0.8%，統計局食品價格環比下跌0.2%，農業部食品價格環比下跌1.0%，預計4月統計局食品價格環比為-1.1%，同比為2.6%。非食品環比為0.2%，同比為0.9%。預計4月CPI環比為-0.2%，同比為1.4%，與上月持平。原油、有色等大宗商品價格近期回升，預計4月統計局PPI環比為0.1%，同比為-4.2%，降幅收窄。

人民幣過強，出口受損。全球經濟複蘇較弱，外需維持弱勢。人民幣成為世界第二強勢貨幣使得出口部門明顯受損，預計出口同比1%。內需保持弱勢繼續拖累進口，但大宗商品反彈使大宗進口價格上升，進口降幅收窄至-10%。


圖1 宏觀和微觀數據明顯背離


數據來源：國泰君安證券研究、WIND

圖2 官方公布的工業增加值和GDP增速存在明顯高估


數據來源：國泰君安證券研究、WIND

圖3  購置土地面積大幅滑落


數據來源：國泰君安證券研究、WIND

圖4 煤、油、鋼價日度走勢（美元/桶、元/噸）


數據來源：國泰君安證券研究、WIND

（來自國泰君安宏觀研究）
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中國宏觀經濟和微觀數據出現五大背離

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本帖最後由 jiaweny 於 2015-5-14 09:34 編輯

中國宏觀經濟和微觀數據出現五大背離
作者：林采宜

本文為國泰君安首席經濟學家，中國首席經濟學家論壇理事林采宜點評中國宏觀經濟和微觀數據的背離

2013年，第三產業在我國GDP中占比達到46.9％，首次超過了第二產業，2015年一季度，第三產業占比為51.6％，在國民經濟中的分量占半壁江山，而制造業，隨著投資驅動的增長模式結束，在經濟總量中的占比則逐漸下降，到今年一季度，已經降至42.8％。服務業和制造業增速變化以及他們的國民經濟中扮演角色的變化，使得中國經濟進入一個產業結構迅速變化的轉型周期，在這個周期中，人口結構、社會融資結構都發生了一系列變化，於是，我們觀察數據的時候發現：傳統經濟增長的宏觀、中觀、微觀指標之間的函數關系出現了明顯的變化，一些宏觀、微觀指標的相關性弱化甚至出現背離現象。由於人口結構、金融市場結構以及國有企業預算約束方面的特殊性，用西方宏觀經濟學的常規邏輯關系已經無法解釋轉型期中國的經濟現象。

一. 就業指標和GDP的增速出現背離

五年來，GDP增速逐年下行，但是每年新增的城鎮就業人數不但沒有下降，反而出現了上升。這與產業結構的變化相關，第三產業占比從2010年的44.3％，增長到2014年的48.2％。根據人社部2014年的統計數據，第三產業吸納就業的比率比第二產業高出20％。我國人口結構變化，出現劉易斯拐點是就業指標和宏觀經濟增長指標發生背離的主要原因，

其次，由於第三產業吸收就業的密度比制造業至少高出20％，因此，第三產業比重的上升和第二產業的相應下降從另一個方面強化了就業數據和宏觀增長指標的背離。


二.發電量以及鐵路貨運量數據與GDP的相關性出現弱化

最近五年來，我國發電量、鐵路貨運量一路下行，尤其是鐵路貨運量，從2012年下半年開始，就已經跌入負增長的區間。但宏觀經濟總量增長速度一直保持在7%以上的中速增長區間。可見在產業結構調整的大背景下，隨著單位GDP能耗的不斷下降和能源結構的改變（我國的能源結構以煤炭為主，燃煤火電占到全國發電設備裝機容量的70%。而其中50%的煤炭靠鐵路運送），發電、鐵路貨運等以往反應制造業需求景氣程度以及國內經濟增長形勢的指標，已經難以客觀反映我國經濟增長的總體情況。發電量以及鐵路貨運量指標與GDP的關系在2011年後都出現了不同程度的弱化。與此同時，工業增加值與GDP的關系也相應出現了類似的弱化現象。


三.M2與物價水平的相關性有所弱化


從2011年以來，我國的CPI指數走勢和M2增速的相關性有所弱化，究其原因，2013年前大量流動性進入了房地產，推升了資產價格，因此，2013年以後大量資金進入了理財領域，其共同特點就是，都沒有進入實體經濟，對企業投資需求和居民消費需求影響不大，因此對物價的影響也相對較弱，這從另一個側面反映，在金融創新工具層出不窮和融資渠道多元化的背景下，數量型貨幣政策工具的有效性在不斷下降。（基於類似因素，美國在90年代初就放棄了M2作為貨幣政策的中介目標，改以基準利率作為中介目標）。


四.人民幣貸款規模和GDP增速之間的相關性在下降


2010年以來，隨著社會融資結構的多元化，人民幣貸款在社會融資總額中的占比在不斷下降，新增人民幣貸款規模和GDP增速之間的相關性也在下降。這一方面和傳統行業資本回報率下滑以及資金周轉率下降有關，每單位信貸所能推動的經濟增長動能在下降，新增一單位信貸帶來的GDP增長效應也隨之下降。另外，隨著信托等影子銀行規模的不斷擴大，銀行貸款不再是企業與地方政府資金的唯一來源。因此，新增人民幣貸款的增加對於實體經濟的影響也在減弱。


五.總量增長和企業微觀利潤之間的關聯性下降


根據兩千多家上市公司年報披露數據，從2013年9月份開始，到2014年底，大部分公司的營業利潤率見底回升，中位數同比增速從-4.74%升至0.17%，但是同期的經濟總量增長數據GDP卻從7.9％一路下行至7.3％，宏觀總量增長數據和企業微觀利潤數據之間出現明顯的背離趨勢，反映了在經濟結構調整的大背景下，過剩行業去產能一方面帶來宏觀增長數據，尤其是制造業增速的大幅下滑，另一方面也帶來幸存企業經營環境的改善和微觀利潤數據的回升。因此，在經濟轉型期，觀察宏觀周期的變化，企業利潤數據往往比中觀行業增長數據和GDP數據更為重要。


總體而言，以上宏觀經濟數據和微觀經濟指標的背離說明了經濟轉型期，貨幣政策的有效性在下降，結構調整對就業的促進作用並不亞於經濟增長。企業利潤和宏觀經濟的總量甚至行業的總量增長之間並不存在必然的正相關，因此，增長的質量應該看盈利水平而不是增長速度。（來源：首席經濟學家論壇）



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房地產數據點評：物極必反 向死而生

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本帖最後由 優格 於 2015-5-15 16:35 編輯

房地產數據點評：物極必反 向死而生

第一，投資增速探三年來新低，新開工增速企穩回升

1-4月，全國房屋新開工面積3.58億平方米，同比降17.3%，降幅回落1.1個百分點。其中，住宅新開工面積2.5億平米，同比降19.6%，辦公新開工面積下滑幅度擴大至14.5%，而商業營房降幅則收窄至6.5%。在寬松通道中，銷售的回暖已經如期推動新開工增速企穩回升，但從絕對值來看，單月新開工仍然處於三年來僅次於上月的歷史性低位。

1-4月份，全國房地產開發投資2.37萬億元，同比增長6%，增速比1-3月繼續回落2.5個百分點。其中，住宅投資1.59萬億元，增長3.7%，增速較1-3月進一步回落2.2個百分點。分區域來看，中部地區投資增速平穩下行，東部地區投資增速進一步下探，西部地區投資增速同樣繼續維持下滑趨勢。盡管走勢分化，但均已創下12年來新低。

作為市場對今年地產投資最為悲觀的賣方，我們認為2015年行業將遵循先量後價、先成交後投資的順序逐步回溫，因此判斷15年全年投資增速在7%左右，前4月投資同比已經下探至6%，數據印證了我們去年年初即強調的觀點：投資下行不可逆轉，且需求端的回暖也難以帶來產業鏈前沿的回升。雖然330組合拳之後，寬松政策一再釋放，包括本月進一步降息已經兌現，但仍未扭轉投資增速下行至歷史性低位的走勢，低迷投資與“穩增長”預期下的博弈空間仍然是行業焦點，後續寬松持續以及相關行業政策可期


第二，土地市場繼續低迷

1-4月份，房地產開發企業土地購置面積0.55億平方米，同比下降32.7%，降幅較1-3月進一步擴大0.3個百分點；土地成交價款1571億元，同比下降29.1%。從絕對值和增速看，4月土地購置整體仍然維持低迷走勢，累計同比繼續探底。

1-4月土地價格同比去年增5.48%，較1-3月略有收窄1.2百分點。40個大中城市中，一線、二線城市土地成交溢價率出現反彈，分別由3月的9.86%、6.77%回升至32.11%、12.93%，其中一線城市溢價率已創下一年來最高值。三線城市則由3月的5.09%回落至0.57%。土地市場與土地價格的走勢背離，說明區域分化的進一步擴大不可避免，本輪政策帶來的成交釋放也將始於以北京、深圳為代表的一線城市，能夠在這些區域合理布局的企業將會占得先機。


第三，銷售降幅大幅收窄，二季度回暖啟動

1-4月份，商品房銷售面積2.64億平方米，同比下降4.8%，降幅較1-3月收窄4.4個百分點，其中住宅單月銷售面積7205萬方，同比實現增長，增速7.7%；商品房銷售額1.77萬億元，同比下降3.1%，降幅較1-3月收窄6.2個百分點，其中住宅單月銷售額4854萬元，同比增長16%。

步入二季度市場確定性回溫，單月銷售額以及銷售面積均首次出現同比增長，一方面受去年同期低基數影響，另一方面是330政策紅利逐步釋放的體現。各地相關信貸政策的跟進，多次降息降準的刺激，以及二季度推盤旺季的來臨，都將推動需求進一步釋放。

分區域來看，1-4月份，東部、中部和西部地區銷售金額同比分下降2.82%、5.09%、1.95%，商品房銷售面積同比分別下降6.20%、6.44%、0.40%，相較而言東部起勢更盛。

價格方面，4月全國商品房銷售均價環比回升11.02%，同比上升7.7%。百城住宅價格指數4月環比基本持平，環比上漲城市數較3月有所回落。房價下行走勢如我們預期已接近尾聲，但環比上漲城市數下降，體現市場分化程度加劇，一線城市價格隨著成交上行逐步企穩回升，而三線城市則難以出現量價齊升的局面。綜合考慮，我們維持15年全國銷售均價同比增長3%的判斷。

第四，寬松政策鋪路，信貸增速小幅回升

1-4月份，房地產開發企業到位資金3.63萬億元，同比降2.5%。其中，國內貸款0.73萬億元，同比降4.8%；自籌資金1.44萬億元，同比增0.1%；個人按揭貸款0.43萬億元，同比增長2.1%，增速較1-3月回升2個百分點。繼去年11月、今年2月寬松政策之後，5月又迎來一輪降息。正如我們所強調，投資的低迷將強化寬松格局的持續性，我們認為未來開發商的資金壓力也將趨緩。

（中信建投房地產小組）
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打新策略数据分析，如何提高你的收益率 海和纳川

http://xueqiu.com/6890748820/44284676
海和纳川的老本行就是分析数据，现在一个月2批新股, 无风险收益率高的让人瞠目，到底怎么打才能更赚钱?花了一个周末做的PPT 和大家分享[笑]



这个结论很好理解，神A 股还是钟爱绝对股价低的股票，绝对股价越低，开板越晚
开板后后续涨幅也越大。代表人物：兰石重装，最近范例：江苏有线

越大的发型量导致了越高的中签率，而中签率高的公司尽管开板早，但是相比数倍的中签率差异，开板早的负面效果可以忽略。代表人物：国信证券

实际就是因为沪市发行量大嘛[摊手]

牛市，越早发行的公司显然开板后至今涨幅会越大。但是15年Q1涨幅相对与14年Q4开盘后涨幅更大可能说明存量股票涨太快，发行市盈率对比存量估值缺口大。而打新窗口期的资金需求造成前一批新股涨停过早打开。出现了次新股机会。[复盘]

这个结果出乎我意料，一般认为打新期间大盘下跌，因此越早打新越方便抄底。应该是周二中签收益率会低，中签率也会低。但是目前看来，结果恰恰相反。强烈建议大家周二打新！！！

还是老问题贴图不是很清楚，如果需要源文件的可以给我留邮箱
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BAT數據對比：騰訊廣告增長猛 阿里百度凈利下滑

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BAT數據對比：騰訊廣告增長猛 阿里百度凈利下滑
作者：雷建平


隨著騰訊日前公布財報，國內三大巨頭騰訊、阿里、百度2015年第一季度業績均已揭曉，研究對比BAT三家的數據可發現一些有趣的現象。

每年第一季度都是廣告淡季，從財報看，騰訊在營收規模、凈利潤方面均處於領先地位，阿里、百度凈利則均出現下降。

以下是騰訊科技盤點BAT具體數據，希望給廣大投資者以有價值的參考：

騰訊營收凈利均居首 廣告收入增長猛

財報顯示，騰訊2015年第一季度營收為223.99億元（36.47億美元），比上年同期增長22%，期內盈利為69.30億元（11.28億美元），比上年同期增長8%。

騰訊是這個季度BAT中唯一凈利同比正增長的企業。在這個季度，騰訊的廣告收入增長非常明顯，總收入為27.24億元，同比增長131%。

騰訊廣告收入的增長主要是受視頻廣告收入隨視頻播放量的增加而提升及QQ空間手機版和微信公眾賬號上社交網絡效果廣告的貢獻增加而推動。

當然，騰訊的主要收入依然來自增值服務業務的收入，這一季度騰訊增值服務業務收入186.26億元，同比增長了29%，其中，遊戲業務收入133.13億元，同比增長28%。

阿里集團第一季度營收174.25億元（28.11億美元），較上年同期增長45%，但較上一季度下降33%。這主要是由於第一季度是淡季，沒有雙11、雙12等購物節大型促銷驅動。

阿里集團第一季凈利28.69億元（4.63億美元），較上年同期56.61億元下滑49%。阿里集團第一季凈利同比下滑，主要受股權獎勵支出增加以及其它影響到公司支出因素的影響。

天貓商城在第一季度交易總額為2190億元（約合350億美元），同比增長62%。阿里巴巴集團第一季在中國零售市場商品交易總額的增長，主要得益於活躍買家數量的增長。

阿里集團這一季度最大變化是，阿里管理層大幅調整，繼天貓更換CEO後，阿里集團CEO也進行了更換。阿里COO張勇接替陸兆禧出任CEO職務，陸兆禧轉任董事局副主席。

阿里還做出其他調整：首席技術官王堅、首席風險官邵曉鋒、阿里巴巴執行副總裁兼參謀長曾鳴和阿里巴巴集團首席市場官王帥也將會把日常管理移交給70後的管理團隊。

百度第一季度總營收為127.25億元(約20.53億美元)，同比增長34.0%；凈利潤為24.49億元(約3.951億美元)，同比下滑3.4%。

百度稱，凈利下降主要是由於百度繼續加強面向未來的研發投入，該項支出達22.86億元，比2014年同期增長79.1%。此外，百度也在不斷加速投資布局。

截至第一季度，已經連續發布對二手車電商優信，拼車軟件公司51用車、天天用車，餐飲IT系統提供商客如雲等企業的領投。有人點評說，百度雖然投資多，但投資明顯乏力。

百度第一季營收低於湯森路透社分析師預計；百度制定今年第二季度業績預期，在TheStreet看來，百度這一預期表現平平。受這些因素的綜合影響，百度當日盤後股價下跌。


財報顯示，騰訊的業績一直很穩健，2014年第四季度營收209.78億元（34.28億美元），比上年同期增長24%；凈利潤58.60億元（9.58億美元），比上年同期增長50%。

騰訊上季網絡廣告收入單季增長同樣搶眼，達26.27億元，同比增75%，主要來自視頻廣告收入增長及QQ空間手機版及微信公眾賬號所推動，令移動社交網絡效果廣告收入增加。

阿里巴巴集團的營收則顯得很跳躍，2014年第四季度，阿里集團營收261.79億元（約42.19億美元），較上年同期187.45億元增長40%。凈利59.83億元(9.64億美元)。

阿里巴巴集團的營收和凈利一度超過騰訊，但在2015年第一季度又雙雙落後。阿里巴巴集團的市值一度跌破2000億美元，而騰訊在2015年第一季度才曾超越過2000億美元。

阿里集團季度業績不穩的原因是，每年第四季是電商銷售旺季，年底有雙11、雙12等大型促銷，尤其是2014年第四季雙11交易額達571億元，天貓、淘寶從中獲取大量傭金和廣告。

從整個2014年年報看，騰訊在營收方面居首，但阿里集團在營收方面則居於首位，百度則在營收和凈利方面均相對落後。在戰略方面，騰訊和阿里也走在百度前列。

其中，在互聯網+口號下，騰訊開通5座廣州、上海、武漢、深圳、佛山五座城市“城市服務”入口，覆蓋用戶數超6000萬，騰訊還與大連圍繞“互聯網+”全方位、深層次合作。

阿里則繼續進行投資並購，相繼入股美國母嬰網站Zulily、圓通，阿里巴巴集團還在加速對所投資業務的整合力度，如阿里集團CEO張勇接替沈國軍出任了銀泰商業董事會主席。

阿里在形成一個上市公司矩陣。阿里集團大有把銀泰商業改成阿里商業的趨勢。之前阿里集團已把旗下資產註入到阿里影業、阿里健康，未來不排除再將旗下業務註入到銀泰商業。

（來自騰訊科技）

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國內互聯網公司數據管理亂象：你也會是下一個攜程！

來源: http://newshtml.iheima.com/2015/0528/149901.html


文 | 多備份聯合創始人&CEO  胡茂華

5月28上午11點到我寫這篇文章，攜程故障已經三個小時了還未恢複正常服務。

這是繼前不久網易全服務趴下，到昨天支付寶光纖被挖掘機挖斷，中國的互聯網企業巨頭被各類安全事件挖的體無完膚。

深其原因，還是因為國內企業對安全問題的漠視，大家都忙於業務、忙於競爭，所有的資源都投入到一線業務中去了。

特別是在企業數據的管理和保護這個領域，一旦出現問題，造成的損失無法彌補，這和國人的觀念不無關系，就像買保險一樣，大家都抱著僥幸心理，萬分之一的幾率，但是萬一發生了呢？

有一個數據可以例證，到微博上搜索一下備份，上面有近1億條用戶記錄痛哭流涕的抱怨自己沒有及時備份個人數據而終身遺憾，或遺憾終身！

今天攜程事件，據說是內部人為刪除了所有的數據，包括服務器的根目錄數據，我相信備份肯定有，畢竟是上市企業，有嚴格的審計過程，數據如何管理、如何備份和恢複、涉及到哪些流程、有沒有權限管理，應該都有四大會計所來做審核。

我記得當初在1號店負責運維時，因為1號店被沃爾瑪收購，作為上市企業的關聯交易公司，當時沃爾瑪派KPMG來做詳細的審計，核心崗位和管理層都被做了訪談，並出具了詳細的操作流程，我親自參與這個過程，審計是做了，但我們作為執行人心中是非常沒有底氣的。

在我呆過的幾個大的互聯網公司如騰訊、盛大和1號店，都有做數據管理流程和備份恢複服務，但是因為這些安全業務比較邊緣，在整個公司關註程度很低，並沒有落到實處。

我有理由相信，所有的公司都有做數據管理和備份，不論是小微企業老板自己手動用U盤或者硬盤拷貝、還是大的互聯網公司有專門的運維人員專項負責、傳統的中大型企業用專業的軟硬件工具，關鍵是99%的公司都沒有做數據管理流程、備份和恢複的演練，恢複的數據到底可不可用，如何快速的恢複等操作演練。

再來看看歐美環境，再小的一家公司，都有專業的數據管理軟件或者專業的IT維護人員，他們極其重視數據，視數據為企業生命，所以在歐美，做數據管理和保護的IT公司不下500家。

像IBM、HP、Dell、EMC、賽門鐵克、康沃、飛康、愛恩鐵山、CA、carbonite這些老牌的上市公司，還有很多新型的互聯網創業公司，如Datto、code42、durva、Rubrik等企業。

國內在企業數據管理和保護該領域企業少之可憐，國內的IT軟件公司絕大部分是代理歐美產品，極少數是自己維護開發，無法保證專業性。

究其原因，數據管理要做的非常專業實屬不易，該領域屬於基礎技術領域，要與各類操作系統、硬件平臺、文件系統、網絡和安全領域交互，比如分塊、去重、壓縮、上傳下載、增量、加密、索引、存儲分層、海量小文件、備份和恢複時間窗口、集中管控等綜合技術難點。

傳統的IT企業不願意做基礎研發、還靠代理或者買單機版軟件垂死掙紮，新型互聯網企業不願意做也看不上這個不性感且極度垂直的2B領域。

雲平臺高速發展、企業級應用市場爆發增長、大數據空前火爆。非常慶幸作為70年代的我趕上了好時代，多備份（國內唯一一家提供企業數據管理和保護的SaaS提供商）做為我第一次創業項目，期待趕上這波浪潮實現個人的創業夢！\版權聲明：本文作者胡茂華，文章轉自南極圈，i黑馬版權所有，如需轉載請與zzyyanan聯系，未經授權，轉載必究。


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