核心觀點

我們在《20220901長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中探索了用周頻指標(biāo)對支出法GDP的跟蹤方法，從歷史數(shù)據(jù)來看具有不錯的擬合效果。該指數(shù)首先通過對居民消費、政府消費、資本形成和凈出口的擬合實現(xiàn)了GDP名義增速的跟蹤，再剔除GDP平減指數(shù)后得到GDP的實際增速。本文我們想進(jìn)一步探究每個月GDP各分項對實際GDP的拉動。從2015年開始，統(tǒng)計局每季度公布三大需求（資本形成總額、最終消費支出、貨物和服務(wù)凈出口）對GDP實際增速的拉動，可以作為“錨”來幫助我們尋找更好的指標(biāo)。

在社會消費品零售總額、九項財政支出、固定資產(chǎn)投資完成額、土地購置費、商品房銷售額、國際貨物與服務(wù)凈出口等月度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，我們可以大致估算月度GDP中居民消費、政府消費、資本形成、凈出口各自對實際GDP同比的拉動。

社零等一系列月度值的公布有一定滯后性，而通過地鐵客運量、30大中城市商品房銷售面積等高頻數(shù)據(jù)對居民消費、資本形成、凈出口分項的擬合，我們便可以初步估計當(dāng)月增速，并及時對當(dāng)月GDP各項拉動進(jìn)行測算。

本文計算出的月度GDP同比（下文稱為“GDP擬合值2”）與《長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中的方法的測算值（下文稱為“GDP擬合值1”）有一定差異。但本篇我們重點想確定月度GDP各分項對其拉動，因此我們在本文方法初步確定各個分項對GDP的拉動后，將其帶入GDP擬合值1進(jìn)行調(diào)整，最后得到最終GDP各分項的拉動值。今年11月份，消費支出、資本形成和凈出口分別拉動GDP增長-1%、1.2%和1.6% 。

我們在《20220901長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中探索了用周頻指標(biāo)對支出法GDP的跟蹤方法，從歷史數(shù)據(jù)來看具有不錯的擬合效果。該指數(shù)首先通過對居民消費、政府消費、資本形成和凈出口的擬合實現(xiàn)了GDP名義增速的跟蹤，再剔除GDP平減指數(shù)后得到GDP的實際增速。本文我們想進(jìn)一步探究每個月GDP各分項對實際GDP的拉動。從2015年開始，統(tǒng)計局每季度公布三大需求（資本形成總額、最終消費支出、貨物和服務(wù)凈出口）對GDP實際增速的拉動，可以作為“錨”來幫助我們尋找更好的指標(biāo)。

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資本形成總額實際增速跟蹤

在資本形成額方面，我們在《20220901長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中選定兩大重點行業(yè)——制造業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)業(yè)，剩余部分以PPI的生產(chǎn)資料價格指數(shù)近似替代指標(biāo)，來擬合支出法資本形成總額的增速。近年三季度，我們跟蹤的資本形成額分項三季度均值為7.3%，實際上三季度基建投資、制造業(yè)投資及PPI生產(chǎn)資料同比均值為8.9%[1]，差距不大。

今年第三季度，統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示資本形成總額拉動GDP增長0.8個百分點。根據(jù)同比拉動的計算公式：資本形成總額拉動GDP增長率

我們可計算2021年資本形成總額占GDP比重k0=43%，倒推可知今年三季度資本形成額同比增速為0.8%/43%=1.8%。值得注意的是，這一增速是不變價口徑。而我們構(gòu)建的基建、制造業(yè)、PPI生產(chǎn)資料模型，跟蹤的是現(xiàn)價口徑的資本形成額同比增速，因此兩者之間產(chǎn)生了一定的差距。

名義資本形成額（現(xiàn)價口徑）增速由每年的支出法GDP-資本形成總額部分計算，實際資本形成額（不變價口徑）增速由統(tǒng)計局公布的“資本形成總額對GDP當(dāng)季同比拉動”倒推。實際上兩個口徑的資本形成額增速之間的差值，應(yīng)該是固定資產(chǎn)價格同比變化的影響。但是統(tǒng)計局自2019年開始停止公布固定資產(chǎn)價格指數(shù)，我們嘗試用PPI生產(chǎn)資料同比對固定資產(chǎn)價格進(jìn)行線性回歸，有不錯的擬合效果。2020、2021兩年我們用資本形成總額擬合的固定資產(chǎn)價格來調(diào)整名義資本形成額增速，與實際資本形成額增速基本一致。

由于實際資本形成額同比增速每季度可根據(jù)統(tǒng)計局公布的初步核算數(shù)進(jìn)行倒推，為了提高對GDP資本形成分項的精度，我們調(diào)整之前的模型，對實際資本形成額同比增速進(jìn)行跟蹤擬合。根據(jù)廣東統(tǒng)計局，在支出法GDP核算中，固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計數(shù)據(jù)是核算固定資本形成總額的主要基礎(chǔ)資料來源，但兩者存在一定差別，主要是固定資本形成總額扣除了土地購置費用，并且進(jìn)一步增加了商品房銷售增值。

在之前的名義資本形成額同比擬合模型中，我們選定兩大重點行業(yè)——制造業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)業(yè)，其他部分以PPI生產(chǎn)資料同比進(jìn)行近似替代。我們在原先的三因子模型的基礎(chǔ)上扣除了PPI生產(chǎn)資料同比增速，而添加了房地產(chǎn)投資、土地購置費、商品房銷售額三個因子。從2015年以來的數(shù)據(jù)看，5因子模型[2]對實際資本形成額同比增速有較好的擬合效果，調(diào)整后R方值達(dá)到0.71。以上5個自變量均為國家統(tǒng)計局每月公布，我們可以對每月的實際資本形成額實現(xiàn)跟蹤擬合。

五因子模型中的指標(biāo)均為月度更新，其公布具有一定滯后性。我們進(jìn)一步挖掘周度更新的指標(biāo)，對五因子模型月度值進(jìn)行跟蹤擬合。我們在前期選取的高頻指標(biāo)[3]基礎(chǔ)上增加了100大中城市成交土地總價、30大中城市商品房成交面積、城市二手房出售掛牌價指數(shù)，用來跟蹤土地購置和商品房銷售額的變化情況。上述變量對五因子模型的解釋度（R平方）超過88%，并且更新頻率為日度或周度，可以更好追蹤固定資產(chǎn)投資方面的變化。

2

消費支出實際增速跟蹤

統(tǒng)計局每季度公布“消費支出對GDP當(dāng)季同比拉動”，同樣根據(jù)上年消費支出占GDP的比重，可倒推得不變價口徑的消費支出當(dāng)季同比，但這一季度數(shù)據(jù)并沒有區(qū)分居民消費與政府消費，因此我們?nèi)〗y(tǒng)計局公布的年度數(shù)據(jù)“GDP最終消費支出：居民”與“GDP最終消費支出：政府”，計算同比增速。值得注意的是，這一同比增速是名義增速，實際消費支出增速應(yīng)剔除價格的影響。我國CPI中各項權(quán)重與居民支出各項權(quán)重接近，因此用居民消費支出同比-CPI同比可以較好地代表實際居民消費支出同比；而政府支出多投向文化教育、科學(xué)技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務(wù)類型項目中，因此實際政府消費支出我們用政府消費支出同比-CPI服務(wù)同比。

 2.1 居民消費 

統(tǒng)計局資料顯示最終消費支出計算公式為：農(nóng)村居民消費支出＋城鎮(zhèn)居民消費支出+政府消費支出。其中農(nóng)村、城鎮(zhèn)居民消費支出是利用農(nóng)村、城市居民家庭生活消費支出調(diào)查資料、社會消費品零售總額等統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行核算。

首先我們對居民消費支出增速尋求高頻數(shù)據(jù)跟蹤。統(tǒng)計局每季度公布居民人均消費支出，考慮到數(shù)據(jù)可得性和更新頻率問題，我們選擇社會消費品零售總額代替居民消費支出，剔除CPI以得到月度的居民消費增速。

社零數(shù)據(jù)、CPI數(shù)據(jù)的公布雖然為月度，但同樣具有一定的滯后性，我們在《20220901長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中用地鐵客運量、汽車銷量、地產(chǎn)銷量實現(xiàn)了較好的高頻擬合，這三個指標(biāo)對社零同比-CPI同比的擬合效果也較好，調(diào)整后R平方超過90%。

 2.2 政府消費 

對于政府消費支出，《關(guān)于中國消費統(tǒng)計問題的幾點看法》（彭志龍，2009）中指出政府消費指政府部門為全社會提供公共服務(wù)所形成的消費支出和免費的或以較低價格向居民提供的貨物和服務(wù)的凈支出，包括政府在國防、行政管理、醫(yī)療衛(wèi)生、文教等方面的支出。當(dāng)前我國財政支出。同年，上海市統(tǒng)計局指出，政府消費支出是利用財政預(yù)算內(nèi)及預(yù)算外有關(guān)事業(yè)費支出中屬于經(jīng)常性業(yè)務(wù)支出項目進(jìn)行核算。

當(dāng)前財政部公布一般公共預(yù)算支出情況，主要支出科目包含教育、科學(xué)技術(shù)、文化體育與傳媒、社會保障和就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生與計劃生育、節(jié)能環(huán)保、城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)、農(nóng)林水事務(wù)、債務(wù)付息支出這十項。我們將前九項作為經(jīng)常性業(yè)務(wù)支出的代表，九大財政支出年度值與GDP政府消費值除個別年份存在較大差別，其余大部分時間基本一致。以上財政支出項目每月公布，我們結(jié)合該數(shù)據(jù)，剔除CPI服務(wù)價格，也可以較好刻畫每月政府消費同比增速。

政府支出具有較明顯的“逆周期性”，高頻數(shù)據(jù)實際上很難做到很好的跟蹤擬合，因此我們對這一分項暫且不做周度跟蹤，當(dāng)月財政支出以前三月平均值代替，雖然會給GDP增速帶來一定誤差，但政府消費支出占GDP比重在15%左右，遠(yuǎn)低于居民消費的40%，誤差可能較小。

分別用社零-CPI同比、九項財政支出-CPI服務(wù)同比代替居民消費和政府消費支出實際增速，加權(quán)平均后與GDP消費支出實際當(dāng)季同比較為一致。

3

凈出口實際增速跟蹤

從歷史數(shù)據(jù)來看，GDP貨物和服務(wù)凈出口與國家外匯管理局公布的國際收支平衡表中經(jīng)常賬戶的貨物和服務(wù)差額基本一致，這一指標(biāo)每季度公布一次。另外，外匯管理局也公布我國的國際收支：貨物和服務(wù)貿(mào)易數(shù)據(jù)，從2015年開始每月公布一次，其與經(jīng)常賬戶口徑的貨物和服務(wù)差額基本一致，只有部分時段存在一定差異。GDP凈出口實際增速可以通過拉動值倒推，我們用國際貨物和服務(wù)貿(mào)易差額季度同比剔除價格因素[4]兩者走勢較為接近。近十年來，貨物與服務(wù)凈出口占GDP的比重維持在3%以下，價格因素對GDP增速的影響基本可以忽略不計。

國際貨物和服務(wù)貿(mào)易差額數(shù)據(jù)雖為月度公布，但大約有兩個月的滯后。凈出口占GDP比重雖然不高，但其增速變化較大，同時出口是衡量外需的重要指標(biāo)，近年來貨物服務(wù)出口/進(jìn)口分別占GDP比重在20%左右，因此我們在《20220901長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》已經(jīng)對其進(jìn)行高頻跟蹤：我們挑選了三個指標(biāo)來擬合貨物和服務(wù)出口同比。其中八大港口集裝箱外貿(mào)吞吐量可以較好表征出口數(shù)量；上海集裝箱運價指數(shù)（SCFI）可以表現(xiàn)出口景氣度；韓國作為主要出口國，其出口增速可以較好地體現(xiàn)全球外需。上述三者的解釋度（R平方）達(dá)到63%以上，并且更新頻率為周度或旬度，有助于較好地跟蹤國際貨物與服務(wù)貿(mào)易的出口。

貨物和服務(wù)進(jìn)口同比我們篩選了兩個指標(biāo)， CRB現(xiàn)貨指數(shù)同比可以較好地體現(xiàn)我國進(jìn)口商品價格變動；韓國作為我國重要外貿(mào)交易對手，其向中國出口金額同比與我國貨物和服務(wù)進(jìn)口相關(guān)度也較高。上述兩個指標(biāo)對進(jìn)口同比的解釋度（R平方）達(dá)到82%以上，并且更新頻率分別為日度和旬度，可以較好地跟蹤國際貨物與服務(wù)貿(mào)易的進(jìn)口。

完成了對貨物與服務(wù)進(jìn)出口單月同比的跟蹤擬合，我們就可以在上年貨物與服務(wù)進(jìn)出口絕對值的基礎(chǔ)上進(jìn)行當(dāng)期凈出口同比的測算。

4

GDP歷史數(shù)據(jù)擬合與各項拉動

在社會消費品零售總額、九項財政支出、固定資產(chǎn)投資完成額、土地購置費、商品房銷售額、國際貨物與服務(wù)凈出口等月度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，我們可以大致估算月度GDP中居民消費、政府消費、資本形成、凈出口各自的拉動。從歷史數(shù)據(jù)來看，以上拉動項加總后季度化，與實際GDP單季同比增速較為接近，擬合優(yōu)度較高。同時這一模型與實際GDP存在一個較為穩(wěn)定的誤差，因此最終實際GDP擬合值在四項加權(quán)平均的基礎(chǔ)上加回了誤差值。

如前述，社零等一系列月度值的公布有一定滯后性，而通過地鐵客運量、30大中城市商品房銷售面積等高頻數(shù)據(jù)對居民消費、資本形成、凈出口分項的擬合，我們便可以初步估計當(dāng)月增速，并及時對當(dāng)月GDP各項拉動進(jìn)行測算。由于增加了若干跟蹤變量，并且對GDP實際增速的擬合方法有一定調(diào)整，本文計算出的月度GDP同比（下文稱為“GDP擬合值2”）與《長城證券中國經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)》中的方法的測算值（下文稱為“GDP擬合值1”）有一定差異。但本篇我們重點想確定月度GDP各分項對其拉動，因此我們在本文方法初步確定各個分項對GDP的拉動后，將其帶入GDP擬合值1進(jìn)行調(diào)整，最后得到最終GDP各分項的拉動值[5]。今年11月份，消費支出、資本形成和凈出口分別拉動GDP增長-1%、1.2%和1.6%。

 風(fēng)險提示 

長城證券GDP跟蹤指數(shù)是對國內(nèi)GDP數(shù)據(jù)的近似擬合，中國GDP數(shù)據(jù)應(yīng)以國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)為準(zhǔn)；長城證券GDP跟蹤指數(shù)的構(gòu)建存在較多假設(shè)，部分假設(shè)可能與實際情況不一致的風(fēng)險；部分?jǐn)?shù)據(jù)可能存在統(tǒng)計誤差；實際值與預(yù)測值不一致；宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境不及預(yù)期。