如何高频跟踪工业增加值

1、密切跟踪宏观经济基本面情况变化，有助于机构投资人对应判断决策。相较于季度公布的 GDP 数据，月度公布的工业增加值能够相对连续地从生产端反映宏观经济形势，因而投资者对该指标的关注度也较高。但月频的工业增加值仍是离散型变量，且具有一定滞后性，并不能够及时反映经济状况的连续性变化，这时更高频数据便可以我们提供指引。那么如何更高频次地跟踪预测工业增加值，并以此作为宏观经济变化的指引？本文聚焦于此。工业增加值为何重要？首先明确，什么是工业增加值？顾名思义，工业增加值，是指工业企业生产过程中新增加的价值，也即工企全 部生产活动总成果扣除在生产过程中消耗或转移的物质产品和劳务价值后的余额，是工企在一定时期

2、内以货币形式表现的工业生产活动的最终成果。显然，工业增加值是 GDP 的重要组成部分。按生产法计算，GDP 为三个产业增加值总和，其中第二产业包括工业和建筑业，而工业又包含规模以上工企（收入2000 万元）与规模以下工企。我们所说的工业增加值，通常指的是规模以上工企增加值。截至 2022 年 6 月，工业增加值占上半年 GDP 总额的 34%，可见工业增加值是衡量国民经济的重要指标。不仅如此，工业生产情况也能够一定程度上反映其他产业的情况。例如基建、地产等建筑业企业所需原材料和机械设备便大多来自于工业企业，故工业与其他产业生产情况之间存在一定映射。且从历史数据来看，工业增加值与 GDP 增速的

3、走势基本一致，显示工业增加值确实能一定程度反映我国经济运行状况。 图1：工业增加值和 GDP 增速（%） 图2：工业增加值和 GDP 增速的相关性（%）注：横轴是工业增加值当月同比，纵轴是 GDP 增速，拟合区间为 2012.07- 2022.07。而相较于GDP，工业增加值能够相对高频地反映经济运行情况。但问题在于，按月公布的工业增加值仍是离散型变量，且具有一定滞后性，并不能够及时反映经济状况的连续性变化，这时高频数据便可以我们提供指引。那么如何更高频次地跟踪预测工业增加值，并以此作为宏观经济变化的指引？如何高频跟踪工业增加值？我们先对高频指标进行筛选：关注钢铁、化工、汽车和煤炭等重点行业，

4、以及对工业需求影响重大的基建和地产行业，在以上 6 个行业中选取与工业增加值增速相关性较好的高频指标。随后，对筛选得到的指标进行降频处理，并得到月度同比数据，再与工增同比进行回归，得到对应的回归系数，据此构建得到工业增加值的高频跟踪指标。具体而言：选取工业增加值高频数据首先，我们需要明确选取高频数据指标的一个重要原则，即所选取的高频数据应与工增具有较强的相关性：一方面从理论上看，所选取的高频数据应与工业增加值具有经济学上的逻辑关联，例如从产业链上下游选取相关指标；另一方面从数据上看，两个指标的水平值、同比或者环比应具有较强的相关性。其次，我们关注重点行业：根据细分行业工业增加值占比来看，我们可

5、着重关注钢铁、化工、汽车和煤炭行业。此外，如前文所述，基建和房地产是反映需求的代表性行业，与工业生产密切相关，故而我们也将在基建和房地产行业中选取核心高频指标。 图3：工业细分行业增加值占比（%）国家统计局兼顾指标的合理性与可得性，我们选取高频指标如下：钢铁行业高频指标：在钢铁产业链中，上游原材料有铁矿石、有色金属、煤炭等，中游有生铁、粗钢、钢材，下游有建筑、机械、汽车等。当前可跟踪的相关高频数据有：全国高炉开工率（周）、唐山钢厂高炉开工率（周）、重点企业生铁产量（旬）、重点企业粗钢产量（旬）、重点企业钢材产量（旬），等等。通过对相关高频数据降频，测算各高频指标与钢铁行业工业增加值的相关性，我

6、们发现 247 家钢厂高炉开工率（周）、重点企业生铁产量（旬）和工业增加值同比的相关性更好。但是高炉开工率数据最早仅可追溯至 2018 年 3 月，跨期较短，同时考虑多重共线问题，我们此处选取重点企业生铁产量作为钢铁行业行业增加值的高频跟踪指标。 图4：钢铁行业工业增加值和高炉开工率（%，pct） 图5：钢铁行业工业增加值和粗钢、钢材、生铁（%）化工行业高频指标：在化工产业链中，上游有石油、天然气、煤炭等，中游有中间产物的化工品，下游有纺织服装、建筑装饰等。当前常用可跟踪的高频数据包括 PTA 开工率（日）、 PTA 产业链负荷率（日）、PX 开工率（日）、江浙织机开工率（日）、江浙织机负荷率

7、（日）、聚酯工厂负荷率（日），等等。通过计算以上高频数据与化工行业增加值的相关性，发现聚酯工厂负荷率与化工制造业的同比增速走势具有较高的相关性，因而我们选取聚酯工厂负荷率作为化工行业增加值的高频跟踪指标。 图6：化工行业工业增加值和开工率（%，pct） 图7：化工行业工业增加值和产业链负荷率（%，pct） 汽车行业高频指标：汽车产业内部行业分类包括汽车整车（乘用车、商用车）、汽车零部件和汽车服务。其中，轮胎是重要的汽车配件，与汽车生产息息相关，二者同比走势较为一致。因此当前市场上常用周度的汽车轮胎全钢胎开工率和半钢胎开工率来跟踪汽车行业的生产状况。其中，半钢是指轮胎胎面用钢丝作为补强层，胎体是

8、用尼龙或者聚酯材料，一般用于轿车和商务车；全钢胎是指除了胎面，胎体也全部是用钢丝来承担的轮胎，常用于货车、客车和卡车。通过对高频指标进行降频处理，对比其与汽车行业工业增加值当月同比走势，可以发现，汽车轮胎半钢胎开工率变动与工增同比的相关性更强，因而我们选取半钢胎开工率作为汽车行业增加值的高频跟踪指标。 图8：汽车产量和轮胎开工率（%，pct） 图9：汽车行业工业增加值和轮胎开工率（%，pct）煤炭行业高频指标：煤炭行业上游包括原煤和煤炭机械，下游主要用于发电、钢铁、化工和建材等行业。目前煤炭行业常见的高频数据有焦化企业开工率（周）、焦化厂炼焦煤库存（周）、中国沿海电煤价格指数（周），以及秦皇岛

9、港煤炭库存（日），等等。在上述指标中，焦化企业开工率（230 家）与煤炭行业工业增加值同比的一致性更高。该指标参与统计的有 230 家独立焦企，产能包括低于 100 万吨、100-200 万吨和高于 200 万吨 3 类，能较为全面地反映煤炭行业整体开工情况，与工业生产活动关系密切，因而我们选取焦化企业开工率（230 家）作为煤炭行业增加值的高频跟踪指标。 图10：煤炭行业工业增加值和开工率、煤价（%，pct） 图11：煤炭行业工业增加值和煤炭库存（%）基建与房地产行业的高频指标：基建和地产是拉动需求的重要行业，与工业生产活动密切相关，因而我们也需对这两个行业保持跟踪关注。基建上游包括煤炭、水

10、泥、钢铁等原材料，中下游涉及建筑装饰、工程施工等。房地产行业涉及上下游产业链较多，上游产业有建筑设备、冶金、机械，下游产业有装修、家具建材等。在指标选取上，基建高频指标选取石油沥青装置开工率（周），该指标取样于全国各主力炼厂，因而具有一定的代表性；地产高频指标选取 30 大中城市商品房成交面积（周），其统计了一线城市和重要二线、三线城市的商品房成交面积，能够反映地产行业的整体状况，与工业增加值当月同比具有较高的同步性。 图12：工业增加值和石油沥青开工率（%，pct） 图13：工业增加值和商品房成交面积（%）行业高频数据频率起始日期全国高炉开工率 247 家周度2018-03唐山钢厂高炉开工率

11、周度2010-01钢铁行业重点企业生铁产量旬度2014-05重点企业粗钢产量旬度2010-01重点企业钢材产量旬度2014-05PX 开工率日度2015-07PTA 开工率日度2013-09化工行业PTA 产业链负荷率：江浙织机日度2010-01PTA 产业链负荷率：聚酯工厂日度2010-01汽车行业汽车轮胎全钢胎开工率周度2013-06汽车轮胎半钢胎开工率周度2013-07表1：工业相关高频数据指标煤炭库存:秦皇岛港日度2010-01焦化企业开工率（230 家）周度2015-06煤炭行业炼焦煤总库存:国内独立焦化厂(230 家)周度2016-06中国沿海电煤采购价格指数:综合价 Q5500周

12、度2017-11基建行业石油沥青装置开工率周度2016-07地产行业30 大中城市商品房成交面积周度2010-01最终我们选取出了 6 个核心跟踪指标，分别是：重点企业生铁产量（旬）、聚酯工厂 PTA 产业链负荷率（日）、汽车轮胎半钢胎开工率（周）、230 家焦化企业开工率（周）、石油沥青装置开工率（周）以及 30 大中城市商品房成交面积（周）。基于以上高频数据，我们构建可高频跟踪的工业生产指标如下：构建工业增加值高频跟踪指标如何构建工业增加值的高频跟踪指标？首先，我们对 6 个指标进行降频处理，并得到当月同比数据；其次，将以上指标同比与工业增加值当月同比进行回归，得到回归系数，进而构建工增高

13、频跟踪指标。基于数据可得性，时间范围选定为 2017 年 8 月至 2022 年 8 月。利用工增高频跟踪指标进行历史复盘，结果显示，我们构建的工增高频跟踪指标和工业增加值当月同比实际值的拟合效果较好。特别是在对工增走势的预判上，胜率更高：2020 年 1 月至今，我们构建的工增高频指标在预判方向上的成功率可达到 84%。更进一步地，我们对周度工业增加值同比数据进行大致估算，以便跟踪工业增加值的周度变化情况。结果显示，我们构建的周度工增高频跟踪指标与工业增加值同比的实际值走势也较为一致。 图14：月度工增高频指标和工业增加值同比（%） 图15：工增高频指标方向判断的准确性 图16：周度工增高频

14、指标和工业增加值同比（%） 图17：2019-2022 年工业增加值同比周度估计（%） 基于我们构建的指标，进一步来进行历史复盘与未来展望：2022 年复盘与 8 月预测2022 年工业生产表现如何？2022 年工业生产情况如何？我们构建的高频跟踪指标走势与实际情况基本一致：一季度生产情况总体平稳；4 月在疫情反复下，工业生产承压明显，增速明显下滑；5-6 月疫情形势逐步缓和，稳增长政策陆续出台落地，复工复产加快推进，工业生产得到提振修复，但尚未恢复至疫情前水平。可见，我们的测算值与实际值变动的相关性和同步性均较高，当然这当中会有呈现一定幅度的偏离，具体而言：2 月工业增加值同比的实际值明显高

15、于我们的跟踪指标值。主因 2 月我国出口较为强劲，与出口景气相关的计算机和电子设备制造业，专用设备制造业，电气机械及器材制造业同比保持较高增速，是工业增加值的主要贡献项。故而我们还进一步尝试将出口行业的 SCFI 等常见高频数据放入回归模型中，但偏离程度仅出现小幅收窄，并未有明显改善，我们认为这主因在于，当前用运价判断出口走势的意义相对有限：今年以来欧美航线周转效率明显改善尤为显著，集装箱有效运力提升之下运价不断走低，这导致当前用运价判断出口或将出现一定的偏误。此外，7 月工业增加值同比增速回落幅度也大于我们的跟踪指标值。主因 7 月受高温天气影响，用电量明显增加，因而我们的工增高频指标呈现一

16、定改善。但 7月本为传统生产淡季，叠加区域性限电及疫情反复影响，工增总体增速还是呈现回落态势，工业生产依然承压。 图18：2018-2022 年工业增加值月度同比（%） 图19：工业增加值与高频生产指标走势差异（%） 预计 8 月工业增加值同比为 4.0%那么往后看，8 月工业增加值增速会怎么样？我们从以下几个维度来看：从钢铁、化工、汽车、煤炭等行业的 8 月高频指标来看，截至 8 月 31日，当月同比下降的高频数据数量有 10 个，略多于当月同比上升的 7 个。从与工业增加值走势相关性更高的 6 个核心指标来看，汽车轮胎半钢胎开工率、焦化企业开工率 230 家（周度）和石油沥青装置开工率当月

17、同比出现下降，重点企业生铁产量、聚酯工厂 PTA 产业链负荷率和 30 大中城市商品房成交面积当月同比则上升。核心高频指标上升和下降的数量持平。工增高频跟踪指标显示，8 月工业增加值当月同比为 5.6%，但考虑到今年以来工增高频跟踪指标与实际值的偏离程度平均在 2pct（将偏离程度较大的 2月和 7 月数据也纳入考虑），修正后预测结果为 3.6%。由此而言，从走势上判断，工业增加值增速或将维持平稳。进一步结合历史同期工增环比来看，近 5 年同期工增非季调环比在-0.37%，0.68%之间，若按环比均值 0.18%测算，将近 12 月的环比连乘，得到 8月工增当月同比为 4.4%。综上，在疫情影

18、响和高温约束之下，8 月工业增加值表现或更多是边际改善，而难有明显反弹，最新公布的 8 月 PMI 数据也已对此有所反映，最终我们结合行业高频数据2022 年 8 月同比（%）2022 年 7 月同比（%）同比变化全国高炉开工率 247 家（周度）2.403.64下降唐山钢厂高炉开工率（周度）1.9912.38下降钢铁行业重点企业生铁产量（旬度）-0.89-1.42上升重点企业粗钢产量（旬度）-5.21-6.76上升重点企业钢材产量（旬度）-3.91-5.64上升PX 开工率（日度）0.56-10.89上升化工行业PTA 开工率（日度）-5.45-2.71下降PTA 产业链负荷率：江浙织机（日

19、度）-25.40-24.91下降PTA 产业链负荷率：聚酯工厂（日度）-7.93-11.78上升汽车轮胎全钢胎开工率（周度）-3.063.45下降汽车行业汽车轮胎半钢胎开工率（周度）4.2212.13下降煤炭行业煤炭库存:秦皇岛港（日度）15.9048.67下降（3）（4）预测数据的均值来看，更大可能在 4.0%左右。表2：工业高频数据 8 月表现焦化企业开工率 230 家（周度）6.2111.75下降炼焦煤总库存:国内独立焦化厂 230 家（周度）17.8912.44上升中国沿海电煤采购价格指数:综合价Q5500（周度）-3.573.85下降基建行业石油沥青装置开工率（周度）-4.08-2.

20、30下降地产行业30 大中城市商品房成交面积（周度）-22.26-27.93上升未来改进方向展望未来，我们还将继续对高频跟踪工业增加值的数据和方法进行完善：优化高频指标选取。可进一步获取较能全面反映工业生产情况的六大发电集团日均耗煤量等高频数据，加入核心指标，进而构建高频生产指数。拓展高频研究方法。在同比数据估算的基础上，也可运用类似的方法来预测工业增加值的环比走势，进一步提升预判方向的准确性。小结工业增加值是衡量国民经济的重要指标，但其公布频次较低，并不能够及时反映经济状况的连续性变化。那么如何更高频次地跟踪工业增加值，并以此作为宏观经济变化的指引？本文聚焦于此。1、如何高频跟踪工业增加值？

21、高频数据指标选取：首先，我们需要明确选取高频数据指标的一个重要原则，即所选取的高频数据应与工增具有较强的相关性：一方面从理论上看，所选取的高频数据应与工业增加值具有经济学上的逻辑关联，例如从产业链上下游选取相关指标；另一方面从数据上看，两个指标的水平值、同比或者环比应具有较强的相关性。其次，我们关注重点行业：根据细分行业增加值占比来看，我们可着重关注钢铁、化工、汽车和煤炭行业。此外，基建和房地产是反映需求的代表性行业，与工业生产密切相关，故而我们也将在基建和房地产行业中选取核心高频指标。最终我们选取出了 6 个核心跟踪指标，分别是：重点企业生铁产量（旬）、聚酯工厂 PTA 产业链负荷率（日）、

22、汽车轮胎半钢胎开工率（周）、230 家焦化企业开工率（周）、石油沥青装置开工率（周）以及 30 大中城市商品房成交面积（周）。工增高频跟踪指标构建：首先，我们对 6 个指标进行降频处理，并得到当月同比数据；其次，将以上指标同比与工业增加值当月同比进行回归，得到回归系数，进而构建工增高频跟踪指标。基于数据可得性，时间范围选定为 2017 年 8 月至 2022 年 8 月。利用工增高频跟踪指标进行历史复盘，结果显示，我们构建的工增高频跟踪指标和工业增加值当月同比实际值的拟合效果较好。特别是在对工增走势的预判上，胜率更高：2020 年 1 月至今，我们构建的工增高频指标在预判方向上的成功率可达到

23、84%。更进一步地，我们据此对周度工业增加值同比数据进行大致估算，以便跟踪工业增加值的周度变化情况。结果显示，我们构建的周度工增高频跟踪指标与工业增加值同比的实际值走势也较为一致。2、2022 年复盘与 8 月预测（1）2022 年工业生产表现如何？我们构建的高频跟踪指标走势与实际情况基本一致：一季度生产情况总体平稳；4 月在疫情反复下，工业生产承压明显，增速明显下滑；5-6 月疫情形势逐步缓和，稳增长政策陆续出台落地，复工复产加快推进，工业生产得到提振修复，但尚未恢复至疫情前水平。（2）8 月工业增加值增速会怎么样？在疫情影响和高温约束之下，8 月工业增加值表现或更多是边际改善，而难有明显反弹，最新公布的 8 月 PMI 数据也已对此有所反映，结合我们构建的工增高频跟踪指标预测结果以及历史同期工增环比表现来看，我们预计 8 月工增同比更大可能在 4.0%左右。风险提示1、高频数据指标选取存在一定的统计偏差风险。基于工业细分行业增加值占比，选取钢铁、