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【中信建投 宏观】出口增速分析框架与预测方法——【增长之惑】系列研究之二十二

※发布时间:2019-7-9 0:11:58   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  测试你前世怎么死的从理论上分析,影响出口增速的因素主要包括:外部需求变化、商品价格变化、人民币汇率波动、贸易变化、基数影响以及春节因素的影响等

  外部需求的变动会对出口增速有直接影响。如果以中国主要出口目的地的综合PMI指数来反映外部需求,可以发现,外部需求变化对中国出口增速有同步影响。

  商品价格增速与中国出口增速高度相关,大致领先2-3个月左右。首先,贸易增速为名义增速,出口商品价格的变动对出口增速也有影响。其次,商品价格的上涨有助于资源出口型国家提高进口能力,进而扩大全球贸易以及对中国商品的进口需求。最后,商品价格上涨有助于改善预期,增强企业生产投资意愿或者家庭消费意愿,最终扩大贸易规模。商品价格变化之所以领先于中国出口增速,推测跟订单生产周期与运输时滞等因素有关。

  人民币有效汇率指数同比增速大致领先出口同比增速两个季度左右,两者负相关。在出口商品本币价格不变的情况下,一国货币贬值会导致本国商品的美元计价价格下降,最终会导致出口规模的增加。从经验数据看,人民币有效汇率指数同比增速大致领先出口同比增速两个季度左右,两者呈现出较明显的负相关关系。

  其他变量,如贸易变化、基数影响以及春节因素的影响等对出口增速也有影响。贸易变化最典型的案例是2018年中美贸易摩擦后的企业抢出口行为。基数的影响更为直观,高基数会对当期同比增速构成拖累。春节因素的影响主要体现在1-3月,导致当月出口同比增速的大幅波动,由于春节前后的影响不尽相同,需要区分,可使用春运作为客观参照标准。

  基于上述分析,可尝试构建计量模型预测月度出口增速。回溯检验显示,预测结果与出口增速实际值偏差绝对值在2.5百分点之内的月份占比近40%。其他主要发现如下:(1)控制其他变量的影响后,出口增速趋势性下降。(2)中美贸易摩擦加剧后的“出口抢跑效应”确实存在。(3)第三,加入春节因素后会提高出口增速的预测准确性。

  基于上述分析框架与预测方法,可对未来出口增速的展望。结果显示,未来一个季度的出口增速预测值仍然在负增长区间,即便考虑预测误差以及企业“抢出口”效应,出口增速依旧承压。

  出口数据是在经济分析中较为重要。一方面,出口增速数据公布较早,海关总署一般是每月的8号前后就会公布,而工业增加值等经济数据一般要等到月中,因此,出口增速通常能比较早的反映经济走势。另一方面,年初为数据空窗期,工业增加值、社会零售、投资等数据一般是在3月中旬公布1-2月份累计值,并未单独公布1月份数据,而出口数据有1月、2月单月增速公布,因此,从全年经济走势分析的角度看,出口数据也是比较早的可供观察的信号。

  但是,与其他经济指标相比,出口增速波动较大,容易受到短期因素干扰,往往难以把握。我们试图构建出口分析框架与预测方法。从理论上分析,影响出口增速的因素主要包括:外部需求变化、商品价格变化、人民币汇率波动、贸易变化、基数影响以及春节因素的影响等。在第二部分,我们将分别介绍这些因素对出口增速的影响逻辑。在此基础上,第三部分尝试构建月度出口增速的预测方法。第四部分是基于前两部分的分析框架与预测方法,对未来出口增速的展望。

  毫无疑问,外部需求的变动会对出口增速有直接影响。通常反映外部需求变动的综合指标有全球或主要经济体的经济增速、OECD领先指数、摩根大通全球综合PMI指数等等。从经验数据看,OECD领先指数、摩根大通全球综合PMI指数等反映全球经济景气度的指标都跟中国出口增速有较明显的同步关系。为了跟出口增速更准确的对标,我们计算了13个中国主要出口目的地的综合PMI指数,权重为上月对其出口占中国出口额的比重。13个经济体具体包括美国、欧盟、中国、东盟(使用马来西亚、印尼与越南三国均值)、日本、韩国、印度、中国、、俄罗斯、、巴西、南非。对这些经济体的出口总额占中国总出口额的比重超过85%,可基本代表中国出口的整体情况。结果同样显示,以PMI指数表示的外部需求变化对中国出口增速有同步影响。

  考虑到数据可得性与预测的及时性需要,我们使用美日欧的加权PMI指数作为外需变化的衡量指标。在市场分析中,由于通常需要在月末对当月经济数据进行预测,而许多经济体的PMI指数尚未公布,因此,基于数据可得性,我们使用美国、日本、欧盟三大经济体的综合PMI指数(权重为中国对其出口额)来表征外需变化。由于中国对这三大经济体的出口份额加总达到40%左右,因此,三大经济体的综合PMI指数走势跟上述13大主要目的地经济体综合PMI指数走势也基本同步,可以较好的衡量外部需求的变化。

  从历史数据看,无论是中国出口增速还是全球贸易增速,都与商品价格高度相关,但大致滞后于商品价格增速2-3个月左右。贸易与商品价格走势一致的原因,推测至少有三方面的原因。

  首先,贸易增速为名义增速,因此出口商品价格的变动对出口增速也有影响。对于全球商品价格变化,可以使用CRB指数(Commodity Research Bureau)来衡量。无论是从全球还是中国来看,扣除价格之后的贸易实际增速基本跟经济增速一致,相对平稳;但商品价格波动较大,因此全球商品贸易增速与中国出口增速更多取决于价格增速。

  其次,许多资源出口型国家通常需要通过出口获取外汇,而外汇获取能力对这些国家的进口能力有较大制约,商品价格的上涨有助于这类国家提高进口能力,进而扩大全球贸易以及对中国商品的进口需求。在2016-2017年的全球经济同步复苏过程中,这一点体现的较为明显,、俄罗斯等资源出口为主的经济体名义贸易顺差扩大但以不变价格计算的实际贸易顺差缩窄,以中、美、日、欧为代表的经济体贸易顺差缩窄但以不变价格计算的实际贸易顺差扩张,这表明资源出口为主的经济体为全球经济修复贡献了需求。

  最后,商品价格上涨有助于改善企业与家庭预期,降低企业与家庭面临的实际利率,进而有助于增强企业生产投资意愿或者家庭消费意愿,最终扩大贸易规模。

  根据标准的经济学理论,在出口商品本币价格不变的情况下,一国货币贬值会导致本国商品的美元计价价格下降,进而有助于提高本国商品的价格竞争力,最终会导致出口规模的增加。反之亦然,本币升值会导致出口规模下降。并且按照马歇尔.勒纳条件(“J曲线”效应)的逻辑,从币值变化到贸易增速变化,通常有一定时滞,其原因在于最初的一段时期内商品生产与贸易的“粘性作用”。由于订单是提前签订的,在币值变化的初期,出口量并不会发生明显的变化;在前期订单消化完之后,本币贬值对出口的促进作用才逐步体现。

  具体到中国出口,这一规律同样存在。我们使用人民币实际有效汇率指数来反映人民币汇率变化,同比增速为正值表示人民币相对于去年同期升值,同比增速为负值表示人民币相对于去年同期贬值。从经验数据看,人民币有效汇率指数同比增速大致领先出口同比增速两个季度左右,两者呈现出较明显的负相关关系。

  通常市场关注的出口增速是美元计价增速,自2014年开始,统计部门开始公布以人民币计价的出口增速。在一些研究中,人民币计价可能更为关键,例如P增速分析,由于P是以人民币计价,因此对应的进出口规模也需要转换为人民币计价。如果关注人民币计价的出口增速,那么汇率的影响还体现在另一个层面,即计价货币的影响。可以发现,人民币计价与美元计价的出口增速自2015年下半年开始出现裂开且不断变大,推测跟“811”汇改后人民币汇率波动加大有关。由于出口多以美元计价,所以人民币计价进出口增速会受人民币汇率变动影响:当人民币相较上年同期升值时,对于等量美元计价出口额而言,折算民币后的出口额减少,导致人民币计价出口额增速低于美元计价出口额增速。反之亦然。最简单的例子是,假设外贸全部以美元计价,且今年6月和去年6月美元计价出口额不变,则美元计价增速是0;假设人民币6月较去年同期升值10%,那么今年6月人民币计价出口将减少10%,人民币计价增速低于美元计价增速。反之也成立,如果人民币贬值,则会导致人民币计价增速高于美元计价增速。

  一些外生变量可能也会影响企业行为,进而影响出口增速。典型的案例是2018年中美贸易摩擦后的企业抢出口行为。自美国在2018年3月对华301调查的结果公布后,中美贸易摩擦一直就是扰动市场的主要因素。但在2018年4月之后,中国出口依然保持了较高增速,原因在于出口商赶在关税措施生效前提前出口。在前期报告中,我们从“出口抢跑”和“绕道避税”两方面尝试做出解释。可根据美国对华301调查征收关税商品的批次,将美国对中国的进口产品分成了三类,分别是第一批500亿关税清单组,第二批2000亿关税清单组以及其他商品组。之后统计了美国对500亿清单、2000亿清单以及其他部分产品从中国的进口增速,结果显示,500亿清单的商品在3月后的进口增速,显著高于整体进口增速,但在7月后出现了显著的下滑,在9月增速甚至已经降至-18%,而2000亿美元清单中商品进口增速则出现了显著的回升,在9月已经达到了18%,而其他商品的增速也有所回升,因此抢跑因素可能是存在的。另外,2018年美国对华进口增速显著低于中国统计的对美出口增速,两者月均差值从约60亿美元降至目前的约35亿美元,这表明在中美贸易战的背景下,可能有部分企业在进行转口贸易后,以其他企业的名义进行出口以规避关税的现象。

  在经济同比数据分析中,基数的影响不容忽视。按照定义,近似来看,月度同比=上月同比+当月环比-上年当月环比。因此,如果要考察出口同比增速的走势,关键是比较当月环比与上年当月环比两者孰大孰小。如果当月环比高于上年当月环比,则当月同比较上月扩大。因此,如果上年当月环比过高,则对应基数较高,月度同比增速下行压力相对较大。反之亦然。

  从数据表现看,1-3月出口当月同比增速的波动区间非常大,高值可以达到40%以上甚至接近50%,低值可以低于-20%甚至是接近-30%,与历史数据中枢相比明显异常,而且一般会在相邻两个月就出现大起大落。这种特征很可能是受到某种因素的干扰,这无疑加大了数据预测与分析的难度。

  出口增速在1-3月份的大幅波动可能跟春节因素有关。从逻辑上看,“节前”、“节中”与“节后”因子对于出口增速的影响可能存在差异。“节前”的影响可能偏正面,原因在于,出口订单通常是提前接到,因此在春节放假之前,企业可能会提前赶工以完成订单;“节后”与“节中”因子的影响很可能偏负面,原因是企业尚未能否复工。因此,如果相邻两年的春节日期相差较大,就有可能出现出口当月同比增速在1-3月份大起大落的情况。通行观点认为,排除春节错位干扰的处理方法是1-2月份数据合在一起处理,但由于春节因素的影响时间可能持续较长,并且在不同阶段对经济数据的影响可能并非对称性的,这种处理方法可能难以完全排除春节错位因素的影响。

  在之前的报告中,我们区分“节前”、“节中”与“节后”影响,使用春运作为参照标准。从实践看,“节后”的要长于“节前”。例如,在北方许多地方,腊月二十三(“小年”)被视为过年开始,而正月十五才被视为春节的结束;又如,春运通常是春节前15天春节后25天、春节假期是从除夕到正月初六,均是春节后要超过春节前。参考春运期限,这里将春节前15天到假期前一天视为“节前”,共计14天;春节假期为“节中”,共计7天;从春节假期结束到春节后25天视为“节后”,共计19天。这种处理方法除了更符合现实外,另外一个好处是客观性,避免了每个阶段选择时的主观性。

  经过数据后,可以得到春节“节前”、“节中”与“节后”因子。表1整理了2008-2018年的春节假期及春运起始时间,从中可以得到各年度“节前”、“节中”与“节后”的具体时间。按照这一分布,可分别计算落在各月的“节前”、“节中”与“节后”,与“节前”、“节中”与“节后”(分别是14、7与19天)相除,可得到各月份的“节前”、“节中”与“节后”因子。例如,对于2018年2月,从1日到14日为“节前”,对应的“节前因子”为1(14/14),从15日到22日为“节中”,对应的“节中因子”为1(7/7),从23日到28日为“节后”,对应的“节后因子”为0.37(6/19);对于2018年3月,则从1日至12日为“节后”,对应的“节后因子”为0.63(12/19)。与2018年2月相比较,2019年2月的“节前因子”较低、“节中因子”持平、“节后因子”较高;与2018年3月相比较,2019年3月的“节后因子”较低。出现这种差异主要是因为,2019年的春节较2018年提前了11天。

  本部分我们尝试建立回归模型对出口增速进行预测。首先我们根据上述分析建立基准回归模型。被解释变量是各月度美元计价的出口同比增速,解释变量包括:(1)商品价格变动,以CRB指数增速衡量。基于上述关于滞后影响的分析,选取三个月前的同比增速,同时为避免单月异常值的影响,使用三期移动均值。(2)人民币汇率波动,以人民币实际有效汇率指数同比增速衡量。基于上述关于滞后影响的分析,选取六个月前的同比增速,同时为避免单月异常值的影响,使用三期移动均值。(3)外部需求变动。以美日欧加权PMI指数的同比增速衡量,考虑到外需变化的影响可能存在滞后,使用当月增速与上月增速均值。(4)基数影响。以上年同月环比增速衡量。(5)春节因子,具体包括“节前”、“节中”与“节后”因子,考虑到出口同比增速是相对于本年当月出口规模与上年同月的变化,因此对出口增速有影响的应该是春节因子的同比变化,这里纳入模型的是各因子相对于上年同月的变化值。(6)外部虚拟变量。例如,2018年4月至12月可能存在的抢跑效应;又如,使用年份虚拟变量反映出口增速的趋势性变化。

  单位根检验显示所有变量为平稳变量。回归结果显示,基准模型R2超过0.8,所有变量均通过显著性检验且系数符号跟预期一致。D-W检验显示存在序列自相关,纳入误差修正因子之后,得到修正模型,D-W值达到2左右,R2提高到0.85左右,显示回归结果改善。回溯检验显示,与出口增速实际值偏差绝对值在2.5百分点的月份占比接近40%,偏差绝对值在5百分点的月份占比接近60%。主要发现如下。

  第一,控制住其他变量的影响后,出口增速趋势性下降。回归结果显示,年份虚拟变量回归系数在1%水平显著,约为-2.5%,其含义是,从长期趋势看,如果控制住其他变量的影响,出口增速每年约下降2.5个百分点。我们推测,这种趋势性的下降跟几点背景变化有关。首先,2001-2007年出口高增速跟中国加入WTO以及国内人口红利的背景有关,随着劳动力优势的,出口增速可能逐步下移。其次,过去的高出口模式存在一定弊端,政策层面逐步对出口鼓励政策进行调整,单纯的贸易顺差规模不再是政策鼓励的目标,这也可能导致出口增速的趋势性下移。再次,国际金融危机后,美国等发达经济体开始实施“再工业化”、“再制造业化”,也会导致外部需求的减弱。最后,随着国内劳动力等生产成本的上涨,部分生产企业转移到东南亚等其他经济体,也会导致中国出口规模的减少。

  第二,中美贸易摩擦加剧后的“出口抢跑效应”确实存在。回归结果显示,2018年4-10月虚拟变量回归系数在1%水平显著,约为8.2%,其含义是,中美贸易争端发酵后的企业“出口抢跑”效应导致每个月出口增速平均提高了8.2个百分点左右。最新公布的2019年5月出口同比增速(美元计价)为1.1%,高于市场预期,也高于我们根据模型的预测结果,这表明,在5月美国宣布将2000亿产品加征关税水平提高到25%并未来对剩余其他出口商品加征关税后,企业“出口抢跑”效应可能再次出现。

  第三,加入春节因素后会提高出口增速的预测准确性。从计量模型的回归结果看,“节前因子”回归系数为正,“节中因子”与“节后因子”回归系数均为负值,符合前述节前赶工有正向影响、节中与节后未复工有负向影响的逻辑分析。回溯检验结果显示,加入春节因素后的预测准确性明显提高。这可以从两个方面观察。一是跟市场平均预测值(以Wind收录的市场预测平均值衡量)比较,误差值显著降低。二是将未纳入春节因素的回归方程作为比照模型。可以发现,比照模型的回归效果R2明显下降,而且预测误差值明显增大。从数据分析的角度看,考虑春节因素影响也有助于更准确的把握出口趋势。1-3月份出口同比增速的大起大落容易造成对未来出口走势预期的明显变化,加大分析难度。如果剔除春节因素的影响,则出口增速变得更为平稳,跟全年增速的中枢值也更为接近。因此,考虑春节因素影响也有助于更准确的把握出口趋势。

  今年以来,出口增速波动幅度较大,可谓是“一波三折”,1月、3月出口增速达到9.3%与13.8%,但2月与4月跌至-20.8%与-2.7%,5月在美国加征关税背景下达到1.1%,略超市场预期。考虑到1-3出口同比增速受到春节错位因素的干扰,如果剔除春节干扰因素能更好的反映今年以来的出口趋势。我们基于历史数据的定量分析结果显示,剔除春节因素的影响之后,1、2、3月份的出口同比增速基本稳定,大致在-1%至3%的范围内,这跟4月的-2.7%、5月的1.1%大致相当。如果观察1-5月的出口累计值增速,美元计价增速为0.4%,也与剔除干扰因素后的出口增速大致吻合。结合这两点看,今年以来的出口增速中枢大致在这个范围。虽然较2018年12月的-4.6%有所反弹,但低于去年大部分时间10%左右的增速中枢。

  导致今年出口增速回落的原因主要有两方面。一方面是出口“抢跑效应”的减弱,由于2018年已经透支了部分未来的外部需求,因此2019年前四个月出口增速整体回落明显。另一方面是全球经济增速逐步放滑。在2016-2017年全球经济共振往上时,市场对全球经济是否复苏有很大分歧。我们认为,当时的全球经济向上仅是修复,而非“新一轮周期”的,逻辑在于,当时全球经济修复跟中国因素有很大关系:随着供给侧的推进以及房地产、基建投资的改善,中国对外部商品需求扩张导致商品价格上涨,而价格水平的上涨有助于企业扩大投资、居民扩大消费。按照类似的逻辑,在房地产调控政策趋严、供给侧力度边际减弱之后,商品价格趋弱,对全球经济亦有拖累。

  尽管最新公布的5月份出口增速高于预期,但也进一步确认今年出口增速中枢的明显下移。考虑到美国加征关税的不利影响尚未,以及可能在未来进一步对全部出口商品加征关税,市场对于未来的出口走势并不乐观。基于我们的上述分析框架,得到的结论也基本一致。如前所述,纳入分析框架的变量包括了外部需求变化、商品价格变化、人民币汇率波动、贸易变化、基数影响以及春节因素的影响等。在出口增速月度预测模型中,商品价格变化与人民币汇率波动的影响均是滞后体现,滞后期分别约为一个季度与两个季度;基数以上年同月出口增速衡量,而贸易与春节因素为虚拟变量。考虑到外部需求(以欧美日加权PMI指数衡量)变动较为缓慢且幅度较小,可以假设其未来稳定在当前水平,这样可以根据其余五个变量大致推测未来一个季度出口增速变动情况。结果显示,未来一个季度的出口增速预测值仍然在负增长区间,即便考虑预测误差以及企业“抢出口”效应,出口增速依旧承压。

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