今年以来，市场很明显的一个变化，就是资金抱团在少数板块和少数标的，当前的环境像极了2017年，当时也是上证50一骑绝尘，而绝大多数标的并没有感受到牛市。 总体来看，少数板块和少数标的又可以分为两类： 一类是抗通胀的，比如说白酒，茅台的股价已经突破了2000，比如说一些消费品，海天味业、金龙鱼、农夫山泉等等，再比如说上游化工、有色、纸浆等资源品，像华友钴业、天齐锂业、紫金矿业等等。 另一类是和高端制造业相关的，一个是定价全球疫情海外产能受限下中国制造业的升级机遇，比如三一重工、格力美的、比亚迪；另一个是定价低碳经济转型下新能源和光伏的重要历史机遇，比如宁德时代、隆基股份等等。 但绝大多数个股的表现，并不理想，这点从指数上也能看出来，年初至今，上证指数涨了2.92%，上证50涨了4.58%，沪深300涨了5.8%，而中证1000还跌了0.45%，最近60个交易日已经跌了5.32%。 也就是说，对很多散户来说，买个股可能没赚到钱，但买基金（只要买到正确的主题）就能赚到钱，而且趋势是会互相强化的，越是发现买基金能赚到钱，就越会吸引更多的散户去买基金，进而继续推动少数标的上涨。 少数标的上涨究竟有没有道理呢？其实是一定有道理的，也有逻辑可寻。 先来看抗通胀主题。 通胀是一个货币现象，货币供给迅速扩张是为了对冲疫情对实体经济的冲击。美国的M1同比到了50%以上，M2同比在25%左右，中国的社融同比也有13.6%。货币扩容但实体还没恢复，必然会导致货币流动性溢出到金融市场等非实体领域。 外溢的流动性在全球疫情巨大的不确定性面前，一定会追逐具有确定性的、具有基本面支撑的安全类标的。比如今年一季度线上办公需求扩张带动的科技股狂欢，比如供给弹性不那么强的农产品像玉米、大葱等，再比如三季度以来中国主动补库存周期、供给收缩（环保限产）叠加弱美元共同驱动的有色、煤炭、铁矿等上游资源品。 在货币供给过剩的今天，只有具有稀缺性的商品才有定价能力，才能对抗通胀，比如白酒像茅台、五粮液，有明显的品牌壁垒，具有稀缺性；再比如一线城市的学区房，因为供给刚性，所以具有稀缺性。这些都是近期价格上涨较快并且成交量在逐步放大的标的。 另外一个主题就是中国制造业升级的历史性机遇了。 美国财政货币化举措为中国的制造业企业提供了广阔的海外市场，叠加其他国家暂时没有生产能力，国内制造业企业已经存在产能不足的问题。由于疫情对经济的冲击时长不明确，再加上供给侧改革的约束，企业新增产能投资的动力有限，但通过技改，提高设备的生产率，满足源源不断的订单需求的动力很强。 海外生产能力没有恢复，过去国内部分制造厂商对发达国家的高端设备进口依赖度较高，但在发达国家制造业产能受到疫情影响无法全面开工的时候，只能倒逼国内加快自主研发，加快实现进口替代，进而应对海外的订单需求。 国内进口替代也确实处于加速的状态，技术进步让技术代差快速弥合，而且国内厂商性价比高一些，一般便宜10%以上，更重要的是，国内厂商有服务响应迅速的优势（勤劳勇敢的中国人），不少设备公司甚至都做到了24小时驻扎，售后也快，有的可以当天换机。微观来看，长期进口的挖掘机行业近年来已经开始实现顺差，激光国产化率也到了70%以上（去年是50%）。 所以，中国的制造业企业转型升级处在空前的战略机遇期。既有外围市场的订单需求，又有国内产能饱和，还有信贷的结构性政策支持，完全可以通过设备升级提高劳动生产率，也可以趁着海外产能没有恢复前加快实现进口替代，降低对发达国家高端设备进口的依赖。 市场把主要的资金都集中在了抗通胀、高端制造业两大主题也不无道理，但是，为什么大多数股票的表现都不尽如人意呢？ 主要是上游的价格上涨会对下游产生挤出效应，本轮经济复苏并不是普惠性质的。CPI的低迷固然反映出CPI统计口径本身的问题，比如基数受猪肉的影响大，更重要的是，CPI也反映出上游价格上涨没有很明显的向零售价格传导，比如工业品涨价，但是PPI的生活资料涨得不多，比如像小麦期货涨了40%多，但官方统计的面粉价格几乎没有涨。 消费似乎没有完全恢复，前几天坐京沪高铁，也发现车比较空，服务消费可能只有去年同期的80%。对很多小企业来说，汇率、人力、运费、上游价格上涨对其盈利空间也会有明显挤压。在下游需求不够大的时候，真正能活下去的只是拥有品牌溢价和拥有技术优势的企业，他们可以把上游价格上涨转移到下游去。 刚公布的12月PMI数据也说明了这一点，12月官方制造业PMI为51.9，和前值相比下降0.2个百分点，整体降幅可以用季节性规律解释，但很明显，小企业PMI降幅要大得多，大、中型企业PMI均为52.7，但小企业的PMI只有48.48，较上个月下降了1.3个百分点。分项来看，小企业PMI新订单分项降低了2个点，大企业只降了0.6个点；大企业PMI生产指数回升了0.3个点，而小企业生产指数回落了2.7个点，背离得非常厉害。 当前的情况和2016-17年有些类似，当时也是上游价格涨很快，小企业不得不承担被动去产能的压力。所以，当时表现最好的就是行业龙头，大多数股票是下跌的。 问题在于，此一时彼一时，虽然环境有点像2017年，但政策要避免像2018年。要保市场主体，要给小微企业延期还本付息，政策不搞急转弯，没提去杠杆，只提宏观杠杆率稳定，让结构性宽松的举措能维持下去。 打消了经济复苏政策收缩的压力后，市场的风险偏好被彻底激活了，而且随着通胀、资产价格压力不断加强，宽松的政策迟早会转向，一旦宽松的政策转向，会对小企业产生更强的冲击，所以，只要内外部流动性环境没有过快收紧，不如把头寸聚集在少数安全性更高的标的，这就加剧了少数标的与大多数股票的分化。 当然，政策可能不会轻易采取总量收缩的政策，因为总量收缩的波及面太广，未来的政策更多会聚焦于结构性收缩，比如严控地方隐性债务，比如加强房地产调控。前几天有房地产贷款的集中度限制出来，今天又在传交易所限制城投公司债发行。在此预期之下，地产股持续低迷，随着存量债务到期，再融资渠道收紧，未来还有信用风险释放的可能性。 最后一个驱动股票市场资金不断涌入的就是破刚兑与防风险的平衡了。 刚兑打破后，资金要找出处，信托频繁暴雷就不说了，永煤事件后，信用债大幅调整让投资者发现投债券风险也挺高的，甚至比股票还高，股票除非买到特别差的，也不至于和AAA的债券一样往0的方向跌，而且债券收益的上限还是被锁定的，与其买信用债，还不如买股票。 另一面，虽然刚兑打破，但系统性风险大家也不太担心，都觉得监管有能力兜住风险，比如永煤事件后，货币政策转向了合理充裕，资金成本下降得快，这从根本上保障了市场的风险偏好。 市场其实很聪明。因为无论是基本面还是内外部货币环境，都无法证伪当前的风险偏好，没有利空成了最大的利多，抓紧上车才是硬道理。 简而言之，这一轮牛市建立在下面三个前提之下： 1、宽松的流动性和预期，短期无法证伪。利率债当前也是牛市，短端下得快，因为小企业需要支持，还要防范信用风险，政策不能搞“急转弯”。 2、在宽松的流动性环境下，却又卡住了地产、城投融资，监管也希望看到，居民储蓄从房子（以及房子背后的融资结构、刚兑的理财产品）向资本市场转化。 3、机构投资者崛起又天然爱追逐确定性，流动性泛滥与安全类主题稀缺，看上去只有抗通胀的白酒、消费品以及高端制造业，导致少数标的估值不断攀升，而多数股票要么没涨，要么下跌。 那么，未来有没有什么因素可以扭转现在的行情呢？ 随着“胀”的压力不断增强，虽然很难看到货币环境的整体收缩（怕波及小微企业），但可以推断的是，大概率会卡住对房地产、城投的新增融资，但今年又是债务到期的小高峰，如果真有信用风险释放，可能会导致信用环境收缩，进而扭转市场风险偏好。 另外，随着少数标的上涨，价格上涨的本身也在加剧不确定性，会放大波动率。商品的价格要与内在价值相匹配，当某商品的价格大幅高于其内在价值时，这本身就意味着风险。随着少数标的价格持续上涨，估值持续提高，看上去安全的资产也会变得不那么安全，风险溢价就会出来了。那个时候，即使宽松的流动性环境还在，但随着风险溢价的持续累积，也有可能会导致少数标的波动率明显放大。
在过去一周时间内，A股市场出现了五连阳的走势。步入2021年之后，在新一年以来，A股市场基本上以连续阳线的走势进行演绎，A股市场的投资信心也达到了一个相对高点。截至1月6日，上证指数最高点位达到3556.80点，深证成指的最高点位为15295.07点。 相对于深证成指，上证指数的表现就显得逊色不少。以深证成指的最高点位计算，目前距离2015年最高点仅有3000点的距离，大概不到20%的空间。换言之，经过了长达五年时间的震荡调整之后，目前深证成指已经收复了2015年大部分的失地，市场点位已经逐渐接近2015年最高点位的区域。 至于上证指数，因权重设置的不同，这些年来沪市整体表现弱于深市。即使近期市场出现了快速上涨的走势，但按照目前的点位分析，距离2015年最高点仍有50%左右的空间，即使按照1月6日最高点位3556.80点计算，至今仍未完全收复2018年1月份的最高点位。由此可见，最近几年时间内，A股市场上演着沪弱深强的运行格局，虽然市场指数在不断攀升，但仍然有不少上市公司股票的价格水平处于3000点下方。 从最近一轮的上涨行情分析，基本上由机构抱团的头部企业作为推动主导，且从这些涨幅较大的股票来看，基本上离不开赛道好、护城河较宽以及行业处于风口等特征。一旦得到了市场资金的追捧，那么任何估值与价值分析却被市场无情忽视，甚至到最后，用投资信仰来维持股票的高估值水平。 这些年来，虽然A股市场的扩容步伐较快，且市场改革红利仍在加速释放的过程中，但从近年来的市场表现分析，基本上由少数头部企业推动着市场指数的上涨，不少普通股票的价格走势却处于不断边缘化的趋势。此外，对不少“中”字头的蓝筹股以及国有大行等上市公司，也几乎无视这一轮的上涨行情，反而走出了独立逆势调整的走势，最终导致不少投资者处于“赚了指数，不赚钱”的状态。 归根到底，还是在于市场仍离不开存量资金博弈的大环境，基金机构及外资资金都热衷于选择赛道好，且处于风口之上的上市公司，对传统企业的青睐度不高，最终导致不少传统企业或普通企业未能够得到市场资金的关照，从而引发股票价格的不断边缘化。 注册制的深入推进，市场更期待的是一种高效的优胜劣汰效率。不过，就目前来看，A股市场的退市率不高，优胜劣汰的机制尚未得到充分地发挥，在存量资金博弈环境下，存量资金未必可以均衡分配到每一家上市公司之中，由此导致市场大部分资金聚集到部分头部企业之中，并推动这部分企业估值的水涨船高。 中国股市处于3500点之上，从市场估值的角度分析，并不算高，只是属于估值理性修复的结果。但是，从部分头部企业的估值定价来看，它们的估值却处于历史估值顶部区域，机构抱团却导致股票高估值溢价的持续存在。与之相比，对传统蓝筹股及不少普通股票来说，它们的价值却有待挖掘，只是缺乏了一个拉升的催化剂，对A股市场来说，局部风险存在，但并非意味着市场存在整体性的投资风险，结构性的市场行情局面仍然存在，只是在市场指数创出新高之后，未来上市公司的表现会越来越分化，多空资金分歧的局面也会愈发明显。
近日，头豹研究院（下称“头豹”）联合创始人王晨晖、头豹联合创始人兼CEO杨晓骋携头豹在沪团队，与国际知名资讯机构弗若斯特沙利文、江苏中科院智能院等多家机构一起，共同启动了头豹2021领航者/Navigator计划，致力于打造KaaS（知识即服务）型国民云研究院。 同时，头豹发布了最新的《中国初创企业经营生态报告》。《报告》指出，2019年，中国新增创业公司仅1427家，而失败的创业公司占比达到23%，共327家规模型创业公司关闭。在北京、上海、广东和浙江这四个创业公司聚焦的地区，创业公司的死亡数量也相应最多。其中，北京关闭的创业公司数量最多，达到124家；其次是上海，有61家。从公司所属行业来看，关闭最多的是泛金融类公司，有62家；其次是电子商务类，有38家；第三位是本地生活类，为31家。而2020年受疫情影响，中小企业的发展亦遭到不同程度的冲击，处境困窘。头豹预测，2020年预计有30%的中国中小企业收入下滑幅度超过50%，29%的企业收入下滑幅度在20%～50%之间。 初创企业缘何易于夭折？对此，杨晓骋分析称，“初创企业在快速发展时期，大多不具备成熟的商业计划及发展方向，容易导致偏离方向。对政策和行业了解过浅也是导致企业‘死亡谷’的重要原因。此外，创新创业企业在成长过程中亦面临着不同的融资痛点。在初创前期，以众筹和天使投资为代表的内源融资难以满足企业需求。由于创业企业规模较小、现金流承受期限整体预期低于大中型企业，初创期企业投资风险较大，使得初创企业从创投市场获得融资的难度不断提升。预计未来初创企业经营难度和风险将不断增加。” 杨晓骋认为，与行业专家或行业咨询机构建立良好的关系，适时把握行业发展趋势，建立成熟的业务方向、公司框架及行业扩张道路等商业计划，不失为企业规避风险的一种好方法。 王晨晖也表示，互联网的发展虽然拓宽了研究员获取二手数据的渠道，但海量纷杂的信息零散且缺乏验证。在错误信息之上做的分析，一旦经过二次传播，便会进一步加大对真实情况的认识偏差。“人力成本高，调研手段落后，数据系统性缺失造成整个社会可供使用的企业咨询服务能力减少”，王晨晖总结道。 同时，头豹长期观察与调研发现，初创及成长期的企业鲜有第三方专业企服机构的支持，导致发展过程中的很多问题没有有效的解决方案。而企业成长过程中对市场的解读、领悟和实践也没有相应的机构来进行归纳、整理和传播。 作为中国行业覆盖最全面、数据规模领先、产品矩阵最完备的行业和市场大数据库之一，头豹此前已与一大批处于各个发展阶段的企业进行了深度合作，输出了大量各细分领域研究报告。为此，杨晓骋宣布，头豹将于2021年正式启动“领航者/Navigator计划”。 据悉，2021年每季度，头豹都将在旗下自媒体矩阵公开发布招募令。头豹将从行业赛道前景、团队履历、技术领先性、产品/商业模式创新度、过往融资情况等五大维度评估企业共建资质，由共建企业分享行业知识，头豹分析师提供研究方案并输出报告。 王晨晖表示，目前，头豹拥有300多名行业专家，已在中国布局6大办公室。头豹将致力于打造国民云研究院，在最新技术的赋能下，为社会输出高效且经济的咨询产品；通过内容协同服务帮助头豹向“知识即服务”KaaS平台的目标不断进化。
经济日报-中国经济网北京12月15日讯证监会发布消息称，近日，证监会按法定程序同意以下企业科创板首次公开发行股票注册：天能电池集团股份有限公司、上海海优威新材料股份有限公司、江苏浩欧博生物医药股份有限公司。上述企业及其承销商将分别与上海证券交易所协商确定发行日程，并陆续刊登招股文件。
1月2日，据国务院国资委“国资小新”消息：经研究，任命陈飞虎、符志民为中央企业专职外部董事。 陈飞虎原任中国大唐集团有限公司董事长、党组书记。2020年12月，中国东方电气（600875）集团董事长、党组书记邹磊，调任大唐集团董事长、党组书记，陈飞虎另有任用。 陈飞虎1962年7月出生，今年59岁，湖南益阳人，1993年入党，1981年8月参加工作，中国人民大学工业经济专业本科毕业，高级会计师。 他曾长期在原国家电力公司、华电集团、国电集团担任高管。2016年12月，陈飞虎任大唐集团总经理、党组副书记。2018年12月，任大唐集团董事长、党组书记，至去年12月卸任。 大唐集团是中央直接管理的国有特大型能源企业，主要业务覆盖电力、煤炭、金融、海外、煤化工、能源服务六大板块。中国大唐注册资本金370亿元，资产总额7726亿元，连续11次入选世界500强。 此次陈飞虎任中央企业专职外部董事。据公开信息显示，中央企业专职外部董事是指国资委任命、聘用的在董事会试点企业专门担任外部董事的人员。建立中央企业专职外部董事制度是国资委规范中央企业董事会建设的一项重大制度创新。受国资委委托，中国国新负责中央企业专职外部董事的日常管理和服务，努力为其履职提供专业高效的支撑保障。随着中央企业专职外部董事队伍的发展壮大和有效履职，在推动中央企业健全法人治理结构、提高决策的科学性等方面，中央企业专职外部董事制度正在发挥着越来越重要的作用。 与陈飞虎一起履新的符志民，长期任职于航天科工集团，此前任航天科工总工艺师。 “政事儿”注意到，此次国务院国资委还聘任王宜林等多人为中国长江三峡集团有限公司外部董事，聘期三年（自2020年12月至2023年11月）。 王宜林出生于1956年9月，曾历任中海油董事长、党组书记，中石油董事长、党组书记，2020年1月卸任。
制造业投资一边连接着社会总供给，影响着产能投放和工业生产，一边又连接着社会总需求，影响着当期的固定资产投资，并与地产、出口、消费等其他终端需求息息相关，要完整、全面地理解它并非易事。 在本篇报告中，我们首先从企业盈利预期、产能利用水平、盈利和融资状况这三个视角，对制造业投资的总量分析框架进行了归纳。其次，我们从四个维度对制造业投资进行了拆解，以更好地看清它的结构。最后，我们基于上述思路，简要地分析回顾了近年来制造业投资中所发生的新变化，对一些反直觉的现象作出了解释。 1 观测制造业投资的三个视角 制造业投资，指的是制造业企业所开展的固定资产投资活动，它占整体固定资产投资规模的比例约为1/3，是最重要的分项之一。由于在固定资产投资分析手册中，我们已经详细说明过相关核算方法，因此本文不再赘述。 制造业投资的特殊性在于，民间投资比例接近九成，几乎是所有国民经济行业中最高的。而以民企为主体的市场结构，决定了制造业超高的市场化程度。 对于一个市场化主体来说，主动进行固定资产投资是一件很谨慎的事。理论上来说，只有投资回报率提升，并且预期未来回报率仍将维持在高位的时候，企业才有比较强的动力投资扩产。这一点可以得到历史数据证明，制造业上市公司的资本开支大约滞后于ROE修复1年左右。 根据杜邦分析法，我们可以继续将ROE拆成盈利预期（净利率）、产能利用率（资产周转率）、融资状况（资产负债率）三个维度。从逻辑出发，只有在满足以下三方面条件的时候，我们才会看到制造业企业的主动投资： 第一，企业对未来盈利状况应当有良好预期，否则会缺乏主动投资扩产的意愿。 第二，制造业企业现有产能已经得到比较充分的利用，否则可以先提高现有厂房、设备的使用效率，直到快制约生产时再去投资。 第三，企业资金端必须有保障（无论是内源性的现金流累积还是外源性的股权、债权融资），否则企业将缺乏充足的资金追加投资。 制造业投资的分析框架有很多，但大多数都是基于以上三个角度展开的。 那么，企业对未来经济和盈利状况的预期怎么观察？可以参考两个指标，一是国家统计局颁布的企业家信心指数，二是央行发布的企业家宏观经济热度指数。这两个指标均来自于对工业企业的问卷调查，并且都是根据企业家对经济环境的定性判断编制而成，指数上升/下降代表有更多的企业家认为宏观经济在变好/变差。 尽管它们的统计方法（与PMI类似）和制造业投资有较大不同，但是从历史数据表现来看，它们对制造业投资的变动趋势有一定的领先性，拐点位置大约比制造业投资早了1年左右。 此外，企业盈利预期向好，大多数时候源于经济需求回暖。因此我们也可以直接观察地产、基建、出口、消费等经济变量，如果这些数据出现了明显好转，那么制造业投资大概率也将跟随回升。 其中地产投资、出口和制造业投资的相关性要更高一些，基建投资和消费相对较弱。原因在于消费属于慢变量，走势较为平坦，对制造业投资的影响不显著。而基建投资有时因为承担逆周期调节的任务，反而和顺周期的制造业投资走势呈现反向变动。相较之下，地产投资和出口一直是我国经济中的两个关键线索，并且它们传导至制造业投资的逻辑要更通畅。 企业产能利用状况怎么看？先来看第一组数据，我们可以用央行公布的5000户工业企业景气指数（同样是基于问卷调查计算出的扩散指数）中的设备能力利用水平、固定资产投资情况两个子项，来分别指代企业产能利用率和投资状况，PMI生产指数则可以用来表征生产状况。 从这组数据来看，生产、产能利用、投资的走势变动总体上是比较同步的，但生产的见顶回落更早一些，比如2009年末和2017年末PMI生产下行拐点出现，而设备利用能力和投资的下行拐点则滞后了6-12个月。 再来看另一组数据。我们可以用工业用电量或者工业企业营业收入反映工业生产情况（不直接采用工业增加值的原因是它在2013年后存在失真现象，走势过于平坦，我们曾提示过这一点），然后再将它和国家统计局颁布的工业产能利用率、制造业投资进行对比。三者的变动趋势，有助于我们更好地理解产能利用率和制造业投资的关系。 工业生产决定了产能利用率的分子，制造业投资决定了分母——产能利用率如何变动，取决于这两者的动态调整。 一方面，产能利用率的提升说明生产在加快，经济需求正在好转，这也正是制造业投资回升的基础，例如在2016年，随着工业生产回暖，产能利用率、制造业投资依次见底回升。 但另一方面，制造业投资加快将带来产能扩张，通过做大分母，也可能使得当期产能利用率下滑，例如2018年，工业生产和制造业投资同时回暖，但是工业生产在下半年走弱，而制造业投资则一直在强势上升，导致产能利用率逐渐回落。 制造业企业的资金状况怎么观察？国家统计局公布的制造业投资资金来源情况中，国家预算资金、国内贷款、利用外资、自筹资金、其他资金占比分别为0.4%、6.6%、0.6%、89.5%、2.8%（2017年数据），其中自筹资金占相当大的比重，国内贷款也占有一定比例。 自筹资金，大部分来自于企事业单位自有资金。尽管我们无法获取到整体的制造业投资中企事业单位自有资金的占比情况，但是个别行业的统计年鉴中曾披露过这一数据，例如2016年电子信息产业企事业单位自有资金占自筹资金比重约为30.7%，在所有资金来源中的占比为26.7%。由于电子信息产业和整体制造业的资金结构比较接近，因此我们判定整体制造业中的企事业单位自有资金占比，大约也在25-30%之间。 但除了企事业单位自有资金外，自筹资金其他部分可能被严重高估了，部分贷款可能被算入了自筹资金中，我们在之前的固定资产投资分析手册中曾提示过这一点。 总体而言，我们要观察制造业的资金状况，最主要就是观察企事业自有资金（其中又以企业利润为主）和国内贷款两项。 近几年制造业利润占工业企业利润的比例接近九成，两者变化趋势也较为一致，由于国家统计局2014 年才公布制造业利润增速，我们用时间序列更长的工业企业利润数据，来表征制造业利润的变化趋势。 理论上来说，工业利润修复既促进了企业对未来的盈利预期，又改善了企业的资金状况，因此对制造业投资走势有一定的领先性。根据历史经验，利润改善大致领先制造业投资增速回升1年左右，不过这种相关性并不稳定，且2012年之后两者走势存在背离。 导致背离出现的原因有很多，一是工业企业利润可能受下游需求影响，也可能受价格变动影响，而后者对制造业投资的影响路径要更复杂；二是产能利用状况的不同，会影响制造业投资的反弹强度，2009年刺激后的产能过剩局面以及2016年后的产能行政干预，是制造业投资与利润脱钩的大背景；三是企业利润只是资金来源的一部分，最终投资规模不仅仅取决于利润，还受当时融资环境的综合影响。 所以尽管我们可以经验性地将工业企业利润视作制造业投资的前瞻指标之一，但如果只简单地根据企业盈利来预测制造业投资，可能会形成误判。 再来看国内贷款。首先可以直接参考社融数据，滞后18个月的社融存量同比增速与制造业投资增速有不错的相关性，但是如此长的滞后期一定程度上削弱了社融增速的参考价值。 其次可以参考制造业贷款需求指数。它是由央行编制的、反映银行家对制造业贷款需求情况判断的扩散指数，全国共调查各类银行机构3000 家左右，当该指数上升时，意味着有更多的银行家认为制造业贷款需求在增长。 从历史数据来看，制造业贷款需求指数与制造业固定资产投资走势也存在一定相关性（但这种相关性同样不够稳定）。另外须说明的是，2020年一季度制造业投资大幅下滑，制造业贷款需求却快速冲高，原因在于这时的贷款需求更多指向补充企业流动性和保障资金链，而非投资扩产。 2 拆解制造业投资的四个维度 （一）由什么行业驱动？ 制造业投资包含31个子行业，在这些行业中，哪些投资额占比最高、最值得我们关注？ 第一，原材料制造业、机械设备制造业的投资额规模位居前列。截至2017年，非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业的投资额占比最高，分别为8.8%和7.2%，其次是电气机械、通用设备、汽车、计算机通信、专用设备制造业等，它们的投资额占比在6.5%-7%不等。仅这7大行业的固定资产投资规模，就达到了整个制造业投资的49.5%。 第二，近年来制造业投资的行业结构有所优化，传统高污染高能耗产业如非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业、有色金属冶炼、黑色金属冶炼等行业的2017年投资占比明显低于2013年。而中高端制造业以及部分消费制造业的投资占比则有所提升，如计算机通信制造业、医药制造业等。 我们再进一步将所有行业简化为上中下游（剔除了其他制造业、废弃资源综合利用业以及金属制品、机械和设备修理业等3个子行业），具体划分方法与《工业数据分析手册（一）》中的产业链划分方法一致。 由于制造业不包含上游采矿业，所以我们仅分出了中游原材料、中游机械设备和下游消费品。这三者在制造业投资中的占比分别为31.5%、30.9%、35.1%。 从产业链逻辑来看，固定资产投资和工业生产存在共通之处：如果是需求回暖的话，理论上应当先从最靠近终端需求的下游开始加快生产、补库存、投资扩产，然后再逐渐向中游机械设备、原材料制造业的投资增速传导。 不过中游原材料、中游机械设备、下游消费制造业面向的需求项并不一致，中游原材料制造业比如钢铁、水泥等，比较靠近地产+基建投资；下游消费与社零的相关性更高；中游机械设备则对应多类需求，同时有地产、基建、出口，甚至包括了其他制造业投资。当不同需求的变化存在差异时，上中下游的投资也可能会各自走出独立趋势。 从现实来看，情况还要复杂得多。尤其是在2016年以来，三者走势出现了明显背离： 中游机械设备投资自2016年下半年开始率先回暖，2017年回调，2018年继续上行。中游原材料投资增速于2016-2017年止跌企稳，且一直在0%的低位附近徘徊，然后到2018年出现一轮明显回升。下游消费品投资则在2016-2017年持续下滑，然后同样在2018年出现了小幅回温。 再来看上中下游行业对制造业投资增速的拉动点数。2015年及之前，中游原材料对制造业投资的支撑在不断减弱，而中游机械设备、下游消费品则相对稳定。 到了2016-2017年，中游原材料对制造业投资增速几乎没有形成贡献，全由中游机械设备、下游消费品来支撑，两者拉动点数大约各占一半。 而在2018年，中游原材料投资明显回暖，成为了支撑制造业投资回升最重要的力量（不过中游机械设备、下游消费也都有一定贡献）。 2019年后，中游机械设备、下游消费品投资的快速收窄，带动制造业投资增速断崖式下滑，中游原材料则保持了韧性。 关于这段时期制造业投资严重的行业分化问题，我们将在最后一章节展开更详尽的分析。 （二）厂房or设备投资？ 作为固定资产投资的分项之一，制造业投资也可以被拆解为建筑安装工程、设备工器具购置以及其他费用。对于制造业投资而言，建筑安装工程可以简单理解为造厂房，而设备工器具购置投资指的是买设备。 截至2017年，制造业建筑安装工程投资占比约为57%，设备工器具购置投资占比约为38%，两者都是制造业投资中的重要内容（而对于基建、地产投资来说，设备工器具购置没那么重要）。剩下还有一些其他费用，占比为5.5%，我们一般不必关注。 建筑安装工程和设备工器具购置的同比走势比较相近，大趋势都是在持续下行，但细节上有些不同。值得注意的是，对于设备工器具购置投资而言，似乎每隔2年都会规律性地出现一次增速反弹。 不过，建筑安装工程和设备工器具购置投资都只有年数据，不便进一步展开分析，我们可以找一些替代指标来进行更高频的观察。 制造业的建筑安装工程投资，对等的经济概念应当是厂房仓库施工面积/价值，但由于缺乏施工数据，我们可以暂且用建筑业厂房仓库竣工面积来近似替代，它的历史走势与制造业建筑安装工程投资有不错的相关性。 从季频的厂房仓库面积竣工同比来看，大约从2016年二季度开始，制造业的厂房建设活动就已经逐渐回暖了，但力度较为微弱，在2016-2017年间同比增速始终未能转为正值。 制造业设备工器具投资，理论上可以用一些常见的机器设备产量来近似替代，比如金属切削机床、金属冶炼设备产量等，但从实际效果来看，拟合效果比较一般。哪怕是匹配程度更高的非金属矿物制品业投资和水泥专用设备产量，走势背离的情况也很多，这反映出制造业投资数据本身可能存在一定的统计失真问题。 （三）主动or被动投资？ 制造业投资可以分为主动投资和被动投资。主动投资多是企业看好未来市场而新建或者扩建项目，需要满足我们在上文提到的盈利预期好转、产能存在缺口、融资修复等条件。 而被动投资多是企业现有设备影响到了生产但又不看好未来市场，或者达不到新的环保标准等等，被动地对现有厂房、设备等进行改建或者技术升级。 2006年至今，制造业的主动投资占比在逐渐缩小，被动投资占比则明显扩张，到了2019年，被动投资占比已经上升至34.1%，主动投资占比为61.9%（剩下还有3.9%左右的其他投资）。 2011年以来，尽管被动投资和主动投资增速都趋于下行，但被动投资增速多数时间下要高于主动投资。原因在于被动投资的刚性特征更显著（设备老化后不得不改造或更新换代），在经济状况较差的情况下，表现要好于对基本面和企业盈利更敏感的主动投资。 另外，主动投资和被动投资在持续性上有着很大不同。主动投资通常增速回升的时间较长。比如2010-2011年，当时制造业新建与改建项目的增速反弹力度非常大，因此这轮制造业投资回暖持续了17个月，此后增速还在高位运行了7个月才明显回落。 而被动投资持续时间一般比较短。2016年-2017年制造业投资短暂企稳是个典型的例子，尽管改建投资增速有所回升，但新建和扩建投资并没有起来，因此这轮制造业投资回暖最终只持续了7个月，反弹力度也很弱。 （四）民企or国企投资？ 制造业投资中，民间投资占比约为87%左右，非民间投资占比为13%。这里需要说明的是，民间投资并非完全是我们所理解的民企投资，还包括少量的公有制经济成分，比如集体企业等。非民间投资也并非完全是国企投资，还包括外企投资，其中国有控股制造业投资大约占非民间制造业投资的60%-65%左右。 再来看具体行业，除了烟草制造业的民间投资占比只有18.6%以外，其他行业均超过了60%。其中原材料、机械设备制造业的民间投资占比相对偏低，如计算机通信、石油、运输设备、钢铁等产业的民间投资占比都在80%以下（2017年数据）。 近年来，民间投资和非民间投资走势存在着较为明显的分化。例如非民间制造业投资增速于2016年初快速上升，并且全年都维持在高位，而民间制造业投资直到2018年2季度才开始企稳回升。 启动时点之间2年多的时间差，我们认为可能由两方面原因导致： 一是行业差异。非民间投资占比更高的行业如石油加工冶炼业、黑色金属加工冶炼业，均在2016年出现了投资增速的回升，而非民间投资占比较低的行业则大多在2018年才开始回升，因此所有制分化可能只是行业分化的另一种表现形式。 二是民企面临的资金约束要显著强于国企。在不看好未来需求的情况下，民间制造业企业对资本开支更为谨慎，合理的策略是优先利用已有产能，等到产能制约生产的时候再选择投资扩产，因此投资增速的回升要更为滞后。 3 制造业投资回顾 （一）制造业投资正在发生什么新变化？ 由于近年来制造业投资的走势波动相对较大，且存在一些“不寻常”的现象，因此我们来简单回顾一下这段时期制造业投资的变化过程。 2012-2016年，中国实体经济需求趋弱，无论是出口、消费还是地产投资均在下行，产能利用率也在不断走低。因为看不到需求回暖，所以制造业投资意愿也比较低迷。这段时期制造业投资整体处于下行趋势中，尽管期间经历了一些阶段性反弹（比如2013年7-10月），但反弹持续期非常短。 2016年8月，制造业投资累计增速在触底2.8%后出现小幅回升，这一次微弱的回升持续了大约半年左右。这一方面是因为供给侧改革后，PPI同比强势回升，带动了制造业企业利润修复，改善了企业盈利预期和内源融资状况；二是房地产投资和出口回暖，需求有所提振。 这次反弹最强势的行业是中游机械设备，主要和全球经济复苏带动出口好转有关。例如计算机通信制造业（出口依赖度相对更高）的出口交货值同比在2016年下半年快速回升，2017年保持高位，该行业的投资增速也同步出现反弹。 到了2017年3月-2018年初，经济动能再次放缓。PPI同比和工业企业利润总额见顶回落（但仍处于相对高位），同时出口和房地产投资等需求开始弱化，导致制造业投资增速转为平缓下行。 总的来看，2016-2017年中国经济仍处于一个大的下行周期中，需求始终较为疲软，因此制造业投资反弹力度很弱、持续时间也很短。此外，偏低的产能利用率使得企业更愿意优先利用现有产能，也制约了制造业投资的反弹空间。 值得注意的是，中游原材料制造业本来是这段时期直接受益于PPI回升、盈利修复最快的行业，但是我们上文也提及过，它在2016-2017年间的增速始终徘徊在低位，对制造投资增速的贡献其实很小，这也是为什么这段时期制造业投资回升力度较弱的重要原因之一。 就以中游原材料中投资规模最大的化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制造业两个行业来说，它们的利润增速在2016-2017年大幅抬升，但是投资增速却被明显压制在0%附近，即便是利润到投资存在传导时滞，也很难完全解释这一点。 我们认为，这或许和这段时期较为严格的产能管控政策有关。中游原材料制造业领域新进入的企业较少，同时现有企业的投资扩产规模也遭到了持续限制（比如只能通过产能置换的方式新增产能）。 到了2018年，制造业投资增速在2018年3月到达阶段性底部3.8%后一路攀升，全年增速回升至9.5%，创下2014年以来年度新高，成为2018年表现最为亮眼的需求变量，也是宏观经济得以平稳收官的重要支撑。 但是2018年中国经济面临内忧外患，各方对未来需求整体持悲观态度，尤其是在中美贸易冲突对出口产业链冲击存在较大不确定性的情况下，企业盈利预期并不强，主动新建和扩建产能并非企业的理性策略。 资金条件也不支持制造业企业在2018年扩张投资。从内源融资来看，制造业利润增速自2017年初到达阶段性高点后持续放缓，而2018年制造业投资增速回升时点，距离利润改善时点已经有一段时间，很难认为是利润改善驱动了制造业投资。 从外源融资来看，2018年实体经济去杠杆后非标收缩，对低评级制造业民企来说发行信用债还要面临部分投资人“一刀切”的压力，民企融资环境大幅恶化，同时信贷状况也较为一般，制造业贷款需求指数于 2018 年1季度见顶后连续两个季度下滑，4季度微弱反弹，但距离高点仍有差距。 制造业上市公司货币资金同比增速处于低位，也说明2018年企业流动性并不充裕。 我们认为可能有两个原因促成了2018年制造业投资回暖。一是设备老化制约到生产，上一轮制造业投资回暖始于2010年初，景气周期持续了2年，期间购置了大量机械设备，而在经历了8年左右的折旧期后，部分制造业行业可能面临着设备更新需求。 二是在环保整治压力下，一些高污染产业（如水泥、化工等）为满足新标准，不得不对已有厂房设备进行改造升级。而在企业前两年积累了较多利润盈余的情况下，这些需求于2018年集中释放。这可能也是中游原材料制造业成为2018年投资回升主力的原因。 2019年，我国制造业投资未能延续2018年的高景气度。年初制造业投资累计增速遭遇断崖式下滑，从2018年末的9.5%一路跌至2019年4月的2.5%历史低点，此后一直在底部区域徘徊，成为2019年宏观经济的重要拖累项。 这背后有多重原因交织。首先和2018年以来的设备更新周期结束有关，企业被动投资缺乏后续动力，并迅速滑落。 其次是受中美贸易冲突、全球经济疲软影响，出口严重受挫，进而拖累了相关制造业部门投资。在2019年所有终端需求中，地产韧性延续，基建微弱回升，消费作为慢变量变化不显著，明显恶化的需求只有出口，2019年制造业投资增速与出口增速同步骤降。 出口依赖度比较高的制造业（下图中标红），2019的工业生产受影响程度相对更大，计算机通信、家具制造、纺织业、机械设备等典型的出口依赖型行业，2019年工业增加值增速较2018年均出现了大幅下行。 生产活动的低迷使得出口依赖部门投资积极性大幅减弱，从2018年的两位数滑落至2019年的不足2%，下行幅度明显大过非出口依赖部门，这也意味着2019年制造业投资很大程度上是被出口所拖累。 最后是资金约束。内源融资来看，工业企业利润增速已经进入下行通道，从2017年的21%，一路下滑至2018年的10.3%以及2019年的-3.3%。 外源融资来看，尽管自2018年以来中央出台了多项政策加大对民企融资支持力度，但成效并不显著。从社融、债券发行、贷款需求指数等多项数据来看，制造业的融资条件比较一般。以债券为例，2019年民企债券净融资除却4月有所好转外，基本均为负数，且还处于下行趋势中（相较之下国企债券净融资的表现并不差），反映了民企在债券市场的融资乏力。 上市公司作为制造业中实力比较强劲的公司，自2018年以来筹资性现金流一直在恶化，2019年2季度数据表现为近五年以来最差。在融资条件恶化的情况下，制造业投资增速的表现自然也不佳。 2020年一季度受疫情影响，制造业投资跌入冰点，2月累计增速只有-31.5%，为历史最低值，随着疫情形势逐渐得到控制，企业投资活动也开始渐渐恢复。 在恢复的初期阶段，企业对经济的忧虑仍然较多，现金流受损也比较严重，因此制造业投资回升速率偏慢，在4月-7月，制造业投资当月增速仅从-6.7%回升至-3.1%。但是自2020年8月以来，制造业投资的修复速度加快，尤其是11月的当月增速上冲至12.2%，已经超过了2019年未受疫情冲击前的增速水平。 这主要是因为制造业企业对经济的预期在好转。截至2020年9月，制造业企业家信心指数已经回升至131.86，已经算是近年来的较高值。 从各项需求来看，地产、基建有支撑，消费正加速修复，出口的表现则相当亮眼。出口增速已经从2020年7月的7.2%，一路回升到了11月的21.1%，从近几个月集装箱短缺以及海运价格暴涨的现象中，也可以窥见出口的火爆程度。 出口高增背后的原因在于，为应对疫情，发达国家出台了大量货币财政刺激政策，促使居民消费加速修复，但同时海外疫情又让许多国家的生产放缓甚至停滞，这就使得出口订单不断向防疫形势较好、生产恢复最快的中国集中。 而当出口订单集中到中国后，一些外贸企业出现了产能不足的问题，部分企业的订单生产甚至已经排到2021年年中之后。面对如此强劲的需求，企业自然会提高产能利用率，并通过扩大产能，或通过技改提升生产率的方式来加速消化订单，以保证利润最大化。 此外，现在出口领域还出现了一些积极变化，比如拜登接任特朗普（市场预期中美贸易关系将改善）、15国签署RECP等，这些利好消息也都会对制造业企业的信心有所提振。 再从贷款的角度看，制造业投资也有回升基础。2020年政府工作报告中明确提出“大幅增加制造业中长期贷款”。央行数据显示，2020年前三季度制造业新增的中长期贷款为9675亿元，同比多增6362亿元。2020年9月末，制造业中长期贷款的余额同比增长30.5%，这一增速比2019年年末高了15.7个百分点，已经连续11个月上升。 同时，在宽松的货币政策下贷款利率也有所下行，尤其是针对中小微企业的贷款利率，这也刺激了制造业企业的投融资活动。 分行业来看，中游原材料的投资增速恢复状况最好，如钢铁、有色、橡胶塑料、石油煤炭等行业的2020年11月投资增速均已较为靠近2019年12月的疫情前水平，并且大多回升至0%附近，这主要受益于2020年前三季度地产+基建的快速反弹。 中游机械设备投资增速的恢复状况也不错，例如计算机通信、电气机械制造业等也已比较接近疫情前水平，尤其是计算机通信的投资增速在2020年11月已经回归至14.5%的高位，这很显然与出口强势有关。 下游消费制造业投资增速则普遍表现较差，大多为深度负值，并且距离2019年12月水平还有一定距离，这也符合消费受冲击影响较持久、回升速度最慢的特点。但有几个行业是例外，一是医药制造业、纺织业，这两个行业与防疫物资挂钩，在疫情带动下，投资增速回升非常快。二是农副产品制造业、食品制造业，投资增速也较疫情前有所回升，这可能和2019年猪肉价格暴涨刺激产能投放有关。 往后看，我们认为制造业投资增速将在今年上半年继续回升，有两方面因素带动： 一是出口高景气度可能将延续，毕竟全球大放水后流动性充裕，宽松也很难退出，还有财政刺激的预期在，加之今年发达国家可能将大面积接种疫苗，国际贸易总量在扩大，外需环境不会差。而发展中国家大面积接种疫苗要滞后于发达国家，出口订单从中国转移走也是个缓慢的渐进过程，海外供需缺口还会持续拉动中国的出口。 二是疫情控制住之后，生产恢复得很快，2020年1-11月工业增加值累计同比已经回升至2.3%，但制造业投资回升得还不算很快，1-11月增速只有-3.5%，这就导致产能利用逐渐紧张了起来（至少与出口相关的局部产业存在这一问题）。2020年9月产能利用率达76.7%，比较接近78%这一历史高值，后续若产能进一步制约生产，可能会促使企业加大投资。 （二）再议制造业投资数据 当谈到制造业投资的时候，我们惯用的数据一般都是国家统计局发布的“固定资产投资-制造业-累计同比”。但是通过上文的分析可以发现，这个数据的周期波动特征很弱，尤其是在2012年之后。 该数据与其他宏观变量之间的联系也并不紧密，比如和工业企业利润、社融等关键变量之间的走势时而出现背离，或是有过长的数据滞后期，导致分析起来如同隔靴搔痒。另外，在近年来制造业投资的变动趋势中，也发生了一些反直觉的现象，如2018年的逆势回升。 一方面，我们当然需要基于制造业投资的独特性，梳理出一份自洽的逻辑，来对这些现象作出统一解释。但另一方面，可能也需要考虑到该数据是否存在统计失真问题，如果是的话，那么依据该数据指导投资可能会产生一些偏误。 我们认为至少有两方面原因可能降低了“固定资产投资-制造业”这一数据的参考价值：一是该数据中包含了将近50%以上的建筑安装工程费用，而建安费用增速自2011年以来出现了系统性的下沉（除了2018年外），这可能整体上削弱了制造业投资数据的周期波动特征。 二是制造业投资隶属于固定资产投资，因此固定资产投资数据质量偏低的问题自然也会反映在制造业投资。而近年来固定资产投资统计制度调整、地方统计数据挤水分等因素，也或多或少对制造业投资数据产生了影响。 由于我们实际更关心的是制造业投资的周期波动，因此不妨参考一些中微观层面的、波动更显著的数据来对制造业投资进行辅助判断。有两个数据的参考价值较高：一个是金属切削机床产量，另一个是通用、专用设备制造业的工业增加值。 当制造业投资扩张时，企业将花更多的钱进行设备购置，而这必然将带动通用设备和专用设备的工业生产。同时，作为在制造业中应用非常广泛的金属切削机床，其产量大概率也将回升。可以看到，这两个指标的同比走势比较同步，并且都具有更显著的周期波动性。 再将这两个指标与其他宏观经济数据进行对比，例如PMI、工业企业利润、5000户工业企业固定资产投资景气扩散指数等，也可以发现它们之间有着较好的相关性。因此，不妨在未来多参考这些中微观数据，将它们也纳入到制造业投资的分析框架中。
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