如何应对固投数据的“失真”?

2018年01月30日 13:57
作者:牛播坤 甄茂生
来源: 微信公众号华创宏观
编辑:东方财富网

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  主要观点

  2017年GDP实际增速从2016年的6.7%反弹至6.9%,最终资本形成虽拖累GDP增速下行0.6百分点,相对温和的降幅不足以完全抵消净出口的高增,GDP增速得以实现2011年以来的首次企稳回升,与此同时,月度发布的固定资产投资完成额实际增速却在快速下滑,与固定资本形成的缓降形成鲜明反差。2017年投资的真实情形如何?固定资产投资和固定资本形成走势为何会显著背离? 后续如何更好地追踪投资的变化?具体内容如下:

  2017年投资的真实情形如何?2017年固定资产投资名义增速和实际增速分别较2016年回落0.9和7.4个百分点,而固定资本形成据我们推算名义增速和实际增速分别为10.4%和4.6%,名义增速较2016年回升4.6个百分点,实际增速也只是温和回落1.6个百分点,对经济增速的拖累远不及固定资产投资显示的那么剧烈。

  指标间的交叉验证指向固定资产投资异常低增。综合广义社融、建筑业PMI以及粗钢和水泥产量等物量指标予以交叉验证,上述各项指标并不支持投资的快速下滑,温和回落的固定资本形成增速更为真实的反应了投资的实际变化,2016年以来持续下行的固定资产投资增速应系统低估了投资的实际增速。

  数据挤水分或是固定资产投资增速“失真”的关键原因。统计口径上的差异可部分解释当前固定资产投资和固定资本形成增速的背离,更为重要的是数据挤水分。2015年之前投资数据挤水分主要是在GDP核算层面,表现为固定资本形成增速总低于固定资产投资增速,但方向上基本一致;2016以来,固定资产投资数据本身也开始挤水分,可比性减弱,导致固定资产投资的异常低增。

  如何跟踪投资变化:利用现有指标综合判断?从辽宁经验看,如果固定资产投资总量数据存疑,其分项数据和新开工等相关指标也难免注水之嫌,以上指标难以改进对投资的判断;固定资本形成对GDP拉动虽有季度数据,但难以还原为固定资本形成的季度增速。

  如何跟踪投资变化:构建固定资产投资增速的替代指标。我们选择通过估算投资对广义社融、建筑业PMI和水泥、粗钢产量等物量指标的弹性系数来外推投资的实际增速。考虑到拟合优度和历史数据的真实性,投资指标采用固定资本形成实际增速。对比拟合的投资增速和公布的固定资产投资增速,可以清晰的看出2015年之前两者走势基本一致,但2016年以来固定资产投资增速高估了投资的实际下滑幅度。

  报告正文

  1

  2017年投资是坠降还是缓落?

  2017年GDP实际增速从2016年的6.7%反弹至6.9%,最终资本形成虽拖累GDP增速下行0.6百分点,相对温和的降幅不足以完全抵消净出口的高增,GDP增速得以实现2011年以来的首次企稳回升,与此同时,月度发布的固定资产投资完成额实际增速却在快速下滑,与固定资本形成的缓降形成鲜明反差。综合多项指标交叉比对,我们认为固定资本形成指标能更为真实的反应投资的变化,固定资产投资增速因数据挤水分而失真。

  大幅下滑的固定资产投资。2017年固定资产投资完成额(以下称FAI)名义增速7.2%,仅较2016年小幅回落0.9个百分点,但由于固定资产投资价格指数高增5.8%,FAI实际增速坠降至1.3%,较2016年大幅下滑7.4个百分点。如果基于FAI数据来跟踪和预判GDP,2017年仅投资一项就将拖累GDP实际增速下行3.3个百分点,经济增速想要在2016年6.7%的基础上稳中有升没有任何的可能。

  温和回落的固定资本形成。但从GDP核算中的固定资本形成(以下称GFCF)来观察,2017年GFCF拉动GDP增长2.2个百分点,结合其在不变价GDP中的占比(2016年为45.2%),可以推算出2017年GFCF的实际增速为4.9%,较2016年回落1.3个百分点,名义增速由于价格的高增更是高达10.7%。乐观估计,存货增加从2016年的-33.9%跳升至20.0%,2017年固定资本形成名义增速也在10.4%左右,对应实际增速约4.6%,较2016年回落1.6个百分点,拖累实际GDP增速0.7个百分点,对经济的下拉作用远不及FAI显示的那么剧烈。

  FAI指标已严重“失真”。2016年以来投资的真实情形如何?是FAI显示的那样快速下滑还是GFCF指向的温和放缓?我们综合广义社融、建筑业PMI以及粗钢和水泥产量等物量指标予以交叉验证。上述指标在2016年一致指向投资实际增速的回升,和GFCF增速上行吻合;2017年涨跌互现,也不支持投资增速的失速下滑,FAI和GFCF的大幅背离主要是来自FAI指标的失真,2016年以来持续低迷的FAI增速应系统低估了投资的实际增速。

  FAI为何“失真”:统计口径差异。FAI和GFCF统计口径上的差异可以简略概括为一减三加。一减是指FAI中的土地购置费和旧设备、旧建筑购置费不在GFCF的统计范围内,前者不属于生产活动的最终成果,后者在交易前已计入过固定资本形成。三加包括无形资产投资、50万以下项目投资以及开发商地产销售收入和投资成本间的差额,上述三项不在FAI的统计范围内,以FAI为基础核算GFCF时需予以补充。当前无形资产投资的相对高增和楼市的热销有助于解释为什么2016年以来GFCF增速反超FAI。

  FAI为何“失真”:数据挤水分。FAI增速和建筑业PMI、广义社融以及粗钢、水泥等物量指标的背离难以用统计口径差异来完全解释,更多是指向FAI因数据挤水分导致的“异常”低增。FAI历来是数据注水的重灾区,以辽宁为例,在历经2015-2016年的数据挤水分后,2016年辽宁FAI 6692亿元,仅相当于2014年的27%。2015年之前数据挤水分主要是在GDP核算层面,表现为GFCF增速总低于FAI增速,但方向上基本一致;2016以来,FAI数据本身也开始挤水分,可比性减弱,这导致FAI的异常低增,并且GFCF增速得以反超FAI。

  2

  如何更为准确地跟踪投资的变化?

  面对FAI数据的严重失真,如何更为准确地跟踪投资的变化?一个思路是修正现有的FAI增速,如综合FAI指标体系的各项指标来判断FAI的变化,或根据社融、PMI和物量指标来拟合FAI增速,但FAI整个指标体系都难免注水之嫌,历史数据的真实性存疑,可行性较低,我们转而从GFCF入手,寻求FAI的替代指标,以试图更为准确地跟踪投资的实时变化。

  从辽宁的经验来看,投资的各项指标都难免注水之嫌。2015-2016年辽宁FAI数据挤水分使得FAI缩水高达75%,从投资各项指标来看,常被视为FAI领先或同步指标的新开工和施工项目个数也相应大幅缩水,FAI分项中的地产投资和民间投资等也未能幸免。参照辽宁经验,如果FAI总量数据有注水之嫌,FAI各分项以及新开工、施工等相关指标的数据质量也都存疑,综合FAI的各项指标并不能改善对投资的判断。

  从社融、PMI和物量等指标拟合FAI增速?FAI增速的异常递增主要集中在2016年至今,能否基于2015年之前的数据估算FAI对社融、PMI和物量等指标的弹性系数,进而拟合2016年以来的FAI增速?从回归的结果来看,由于之前的数据也难逃注水之嫌,样本内的拟合优度并不理想,且基于注水数据估算弹性也会高估2016年以来的实际投资增速,我们转而从GFCF入手,寻求FAI的替代指标,以试图更为准确地跟踪投资的实时变化。

  从GFCF对GDP拉动能倒推出GFCF的增速么?就年度数据来说,可以根据GFCF对GDP拉动和GFCF的GDP占比推算出GFCF的增速,但如果想更为高频的追踪投资的变化,这一方法并不可行。首先,国家统计局并未公布季度的支出法GDP数据,GDP占比的季度数据无从得知;其次,最终资本形成包含GFCF和存货变动,如何从最终资本形成对GDP的拉动中剔除存货变动的影响也非常困难。

  拟合GFCF增速以替代FAI最为可行。我们首先根据GFCF和广义社融、建筑业PMI以及粗钢和水泥产量的历史数据拟合出GFCF对上述指标的弹性系数,进而估算2016年以来的GFCF季度乃至月度增速,后续也可实时更新GFCF的增速变化。从回归结果来看,样本内拟合优度高于之前的FAI回归,且GFCF数据前后保持较高的一致性,弹性系数被高估的可能性较低。对比拟合的季度GFCF实际增速和公布的FAI实际增速,可以看出2015年之前两者走势基本同步,但2016年以来、尤其是2017年FAI增速高估了投资的实际下滑幅度。

(责任编辑:DF010)

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