報告摘要
二、制造業投資周期如何衡量？我們可以跳出“制造業投資”指數，借用另外四個指標來觀察:制造業貸款需求指數、BCI企業投資前瞻指數、機器設備進口、制造業上市公司資本支出。這四個指標所表現出來的制造業周期的走勢，與傳統的“制造業投資”指標有所不同，但它們有很好的相關性(圖2-圖4)，可以相互驗證。
再次，我們進壹步用“制造業貸款需求指數”來衡量長期資本支出的波動，用PPI來衡量短期庫存的波動。這兩個指標形成的雙坐標可以幫助我們更準確地了解制造業投資的當前位置(圖5)。從這個框架中，我們也可以認識到，似乎不存在“制造業投資上不來”的問題。
第四，如何衡量基建投資的周期？也可以適當跳出“基建投資”等傳統視角，用“基建貸款需求指數”來觀察。如何證明這樣壹個指標比基建投資增速更有效？我們可以用“挖掘機產量”和“申萬行業指數:工程機械”作為驗證指標，“基建貸款需求指數”與這兩個指標呈現出較好的趨勢相關性(圖7-圖9)。
第五，制造業貸款需求和基建貸款需求都是內生周期，另壹個重要的外生變量是政策周期。我們用“貨幣政策感知指數”來表示。2016三季度後，制造業貸款需求進入上升期，但貨幣政策感知指數達到峰值，並回落至經驗低點Q2 2017-Q2 2018，反映了同期金融去杠桿和實體去杠桿的影響。在去杠桿的大背景下，基建貸款需求下降更為明顯。在2020年以來的周期中，制造業貸款和基礎設施貸款的需求相對較高，但貨幣政策感知指數自2020年第三季度以來壹直在下降，尤其是在今年上半年。這種下降趨勢對應的是疫情後貨幣供應的正常化和金融政策的趨同化。
第六，那麽，如何理解政策周期的邏輯？為什麽與制造業周期和基建周期對應的內生融資需求並不總是壹致？我們可以從實體部門的杠桿率來觀察。從經驗規律來看，實體部門的同比杠桿率與過去幾年的貨幣政策感知指數大致壹致。簡單來說，穩定政策杠桿的目標影響貨幣政策，杠桿率快速上升，因此很可能在下壹階段受到抑制。這個過程帶來的金融周期在某些時期與實體需求周期(制造業、基建)相匹配，但在某些階段也會出現錯位。
主體
現有的研究壹般習慣於用固定資產投資口徑下的“制造業投資”增速來觀察制造業周期，但實際上這壹指標在過去15年間基本上是單邊波動的，沒有任何周期性，與宏觀邏輯和微觀認知不符。
在過去的15，制造業投資同比增速震蕩下行:2006-2011，全年增速在25%-35%左右；2012年至2014年的年增長率分別為22%、18%和14%。從2015開始，年增長率降到個位數。2020年在疫情沖擊下，制造業投資增速僅為-2%。2021因為基數低所以增速較高，但前7個月和兩年的增速只有3.1%。
這個數據趨勢似乎是合理的:隨著要素收益的逐漸收斂，整體經濟增速會逐漸下降，新增投資增速也會下降。但有幾點似乎令人費解:壹個指標幾乎沒有周期性，制造業投資單邊下行與原材料和工業品價格彈性不匹配周期性；第二，制造業是經濟的主體部分，制造業GDP自2015以來壹直占名義GDP的25-30%。在制造業投資低迷的背景下，企業利潤、稅收、微觀經濟變化等領域的數據難以解釋。
如何衡量制造業的投資周期？我們可以跳出“制造業投資”指數，借用另外四個指標來觀察:制造業貸款需求指數、BCI企業投資前瞻指數、機器設備進口、制造業上市公司資本支出。這四個指標所表現出來的制造業周期的走勢與傳統的“制造業投資”指標不同，但它們有很好的相關性，可以相互驗證。
1)制造業貸款需求指數。制造業貸款需求指數是中國人民銀行季度調查指數的壹個分項。2008年至今，數據大致包括三個時期:2008年Q4-2010年Q3，制造業貸款需求擴大；2010的Q3-2016的Q3，制造業貸款需求收縮；2016三季度以來，制造業貸款需求擴大。
2)長江商學院BCI企業投資前瞻指數。從大周期來看，BCI企業投資前瞻指數從2013年初到2015年末震蕩下行；2015尾盤至2017尾盤，震蕩上行；2017年末至2020年初，震蕩下行；2020年初至2021年初，震蕩上行。除了上述大周期分布，BCI企業投資前瞻性指數在刻畫小周期和周期內波動方面更為敏感。
3)機械設備的進口。制造業的投資無非是設備、廠房、勞動力、技術的投資，設備進口的需求可以作為壹個觀察指標。我們可以通過SITC分類下壹般工業機械及零部件的進口增速來觀察進口設備的需求周期。在2009年以來的周期中，經歷了三個周期:2009年初-2012年初，2065 438+02年初-2016年初，2065 438+06年初-2020年初。日本對華機械出口的增長率可以視為中國機械設備需求的另壹個參考指標。
4)制造業上市公司資本支出和固定資產投資。我們可以通過制造業上市公司的在建工程和資本支出來觀察制造業的投資周期。制造業的資本支出經歷了2016 q 1-2018 Q3回升、2065438 Q3回升到2020 Q1回升的周期。制造業的投資略有不同。也經歷了2017年Q4到2018年Q3的回升階段，但之後並沒有明顯的下跌，處於持平狀態，2020年Q1之後開始回升。
在中期報告“正常化定價”中，我們闡述了這四個指標。
我們進壹步用“制造業貸款需求指數”來衡量長期資本支出波動，用PPI來衡量短期庫存波動。這兩個指標形成的雙坐標可以幫助我們更準確地了解制造業投資的當前位置。從這個框架中，我們也可以認識到，似乎不存在“制造業投資上不來”的問題。
看制造業的貸款需求指數，可以看到兩個周期，壹個是2008-2016；第壹輪是2016。這實際上是朱格蘭周期(資本支出的長周期)的特征。
我們以PPI作為觀察指標，它實際上代表了制造業庫存周期的波動。以2016以來的這個長期上漲周期為例，從2016到2019，從2020年到現在，經歷了壹個半的庫存周期。
在這兩個周期中，制造業處於上升周期，本輪沒有拐點。
從這個框架來看，未來幾個季度制造業投資會有壹個下拉因素，就是庫存的下降，壹般滯後於PPI的上半部分，還沒有啟動；但是長周期不應該觸及最終頂部。從邏輯上講，上壹輪這種長周期的動力應該來自於需求水平的重估和投資進壹步走出疫情後的修復。
如何衡量基建的投資周期？也可以適當跳出“基建投資”等傳統視角，用“基建貸款需求指數”來觀察。如何證明這樣壹個指標比基建投資增速更有效？我們可以用“挖掘機產量”和“申萬行業指數:工程機械”作為驗證指標，“基建貸款需求指數”與這兩個指標表現出較好的趨勢相關性。這說明基建投資周期也有其彈性，只是如何觀察的問題。
我們也可以用中國人民銀行季度調查指數中的“基建貸款需求指數”來衡量基建周期。
該指標自2015年Q3有數據以來經歷了壹輪震蕩，2017年Q1達到頂峰；然後開始下降，2018的Q4見底；震蕩過後，2020年漲至Q2，2020年第三季度徘徊。
如何證明這樣壹個指標比基建投資增速更有效？
我們選擇另外兩個變量作為驗證指標:壹個是“挖掘機產量”，屬於基礎設施到真實產業鏈的映射；壹個是“申萬行業指數:工程機械”，屬於基建對資產價格的映射。
“基建貸款需求指數”顯示出與這兩個指標較好的趨勢相關性。
制造業貸款需求和基建貸款需求都是內生周期，另壹個重要的外生變量是政策周期。我們用“貨幣政策感知指數”來表示。2016三季度後，制造業貸款需求進入上升期，但貨幣政策感知指數達到峰值，並回落至經驗低點Q2 2017-Q2 2018，反映了同期金融去杠桿和實體去杠桿的影響。在去杠桿的大背景下，基建貸款需求下降更為明顯。在2020年以來的周期中，制造業貸款和基礎設施貸款的需求相對較高，但貨幣政策感知指數自2020年第三季度以來壹直在下降，尤其是在今年上半年。這種下降趨勢對應的是疫情後貨幣供應的正常化和金融政策的趨同化。
從同樣來自央行季度問卷調查的貨幣政策感知指數來看，2014年Q1觸底，2015年末見頂，2017年Q2跌至低位，2017年Q2-2018年Q2在低位徘徊，對應徘徊期。
貨幣政策感知指數在2018的Q3開始好轉，在2019的Q1進壹步上升，在2019的高位徘徊。
2020年貨幣政策感受指數升至較高水平，反映出疫情後貨幣政策以更加積極的態度穩增長。該指數在Q2 2020年達到頂峰，隨後經歷了2020年第三季度、2020年第四季度和2021年上半年的三輪下跌。這壹輪下行對應的是疫情後的貨幣供應正常化和財政政策偏緊。尤其是2021上半年，房地產、隱性債務等領域的融資政策明顯收緊。但同時可以看到，這段時間制造業貸款和基建貸款的需求指數還是比較強勁的。
那麽，如何理解政策周期的邏輯呢？為什麽與制造業周期和基建周期對應的內生融資需求並不總是壹致？我們可以從實體部門的杠桿率來觀察。從經驗規律來看，實體部門的同比杠桿率與過去幾年的貨幣政策感知指數大致壹致。簡單來說，穩定政策杠桿的目標影響貨幣政策，杠桿率快速上升，因此很可能在下壹階段受到抑制。這個過程帶來的金融周期在某些時期與實體需求周期(制造業、基建)相匹配，但在某些階段也會出現錯位。
我們用同比實物杠桿率來表示杠桿周期的變化。可以看出，2012-2016是壹個杠桿率的同比上升周期，對於2016-2018來說比較緊張。2018年Q3到2020年Q3，杠桿率同比再次上升，對應的是2020年Q3以來貸款感知指數的下降。
核心假設風險:宏觀經濟變化超預期，外部環境變化超預期。
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