分析師：李超 / 林成煒/廖博 /潘高遠(yuǎn) /費(fèi)瑾
研究助理：王瑞明 / 湯子玉
來(lái)源：浙商證券宏觀研究團(tuán)隊(duì)
核心觀點(diǎn)
1-2月我國(guó)經(jīng)濟(jì)順利實(shí)現(xiàn)開門紅，市場(chǎng)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的分歧和關(guān)注度明顯加大。尤其是在4月初美國(guó)對(duì)等關(guān)稅即將落地，對(duì)華關(guān)稅可能仍有增量的背景下，Q2經(jīng)濟(jì)能否延續(xù)強(qiáng)勢(shì)將成為影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好和股債走勢(shì)的重要變量。為此，我們從本周起將推出經(jīng)濟(jì)周度高頻前瞻報(bào)告，為下一階段的市場(chǎng)核心分歧提供參考指引。同時(shí)，作為開篇報(bào)告，我們也將在本文中對(duì)當(dāng)前的高頻前瞻框架進(jìn)行介紹。
截至3月29日，本周經(jīng)濟(jì)高頻整體呈現(xiàn)生產(chǎn)端偏強(qiáng)，需求側(cè)漲跌互現(xiàn)的特征。整體經(jīng)濟(jì)延續(xù)向上。
生產(chǎn)端服務(wù)業(yè)和工業(yè)景氣度均較上周環(huán)比回升，尤其是前者主要受益于消費(fèi)性服務(wù)業(yè)的邊際改善。需求側(cè)漲跌互現(xiàn)，其中消費(fèi)邊際改善和生產(chǎn)端數(shù)據(jù)基本印證，出口高頻有所改善但外需仍有不確定性，固投本周表現(xiàn)偏弱。
內(nèi)容摘要
>>截至3月29日，本周生產(chǎn)端景氣總體呈現(xiàn)環(huán)比上行特征
生產(chǎn)端景氣周度跟蹤框架是從生產(chǎn)角度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)度的跟蹤。我們基于與季度生產(chǎn)法GDP增速擬合度、高頻數(shù)據(jù)可得性兩個(gè)方面，并針對(duì)今年宏觀環(huán)境下，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要邊際變化影響可能性較大的行業(yè)，篩選出較具有代表性的高頻數(shù)據(jù)，期望以盡可能少的指標(biāo)來(lái)更直接跟蹤生產(chǎn)景氣，同時(shí)減少過(guò)多高頻數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息冗余，這一框架在未來(lái)會(huì)隨著可獲得的高頻數(shù)據(jù)質(zhì)量將不斷優(yōu)化更新。
從我們選取的高頻數(shù)據(jù)上來(lái)看，服務(wù)業(yè)景氣總體上具有相較上周環(huán)比回升的特征。消費(fèi)性服務(wù)業(yè)方面，本周24城地鐵客運(yùn)量較上周環(huán)比抬升，高于前兩年同期，表征消費(fèi)或向修復(fù)方向改善；金融市場(chǎng)成交金額較上周持續(xù)回升，接近前兩年同期，表征金融業(yè)活躍度提升；商品房成交面積環(huán)比回升，低于前兩年同期，表征房地產(chǎn)業(yè)增加值環(huán)比或有所修復(fù)。
工業(yè)景氣總體上較上周環(huán)比回升。其中，生鐵重點(diǎn)企業(yè)日均產(chǎn)量較上旬有所回升，高于去年同期，表征黑色系有所回升；汽車全鋼胎開工率平穩(wěn)，接近前兩年同期，表征汽車制造業(yè)較為平穩(wěn)；費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)較上周小幅下行，偏振蕩，或表征計(jì)算機(jī)制造業(yè)偏平穩(wěn)但有下行壓力。
>>截至3月29日，本周需求側(cè)消費(fèi)、出口邊際改善，固投相對(duì)偏弱
消費(fèi)方面，為了更好跟蹤和預(yù)判社零走勢(shì)，我們搭建了消費(fèi)高頻指數(shù)，具體方法是在以上所有高頻指標(biāo)中，選取了擬合度較高的乘用車、WTI原油現(xiàn)貨價(jià)、30大中城市商品房成交面積與地鐵客運(yùn)量作為自變量，先將其做標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后通過(guò)多元回歸擬合出各個(gè)高頻指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重并加總得出當(dāng)月的社零預(yù)測(cè)值。我們發(fā)現(xiàn)擬合指標(biāo)與社零走勢(shì)具有較高的同步性，擬合程度也比較好，可以作為社零預(yù)判的前瞻指標(biāo)。預(yù)計(jì)3月社零同比數(shù)據(jù)好于1-2月同比增速，其中汽車和餐飲回升是重要支撐。
基建方面，建筑業(yè)周度高頻上總體呈現(xiàn)，中央資金主導(dǎo)的基建項(xiàng)目?jī)?yōu)于地方基建資金主導(dǎo)的基建項(xiàng)目?jī)?yōu)于房建，實(shí)物工作量上，3月下旬的建材需求等數(shù)據(jù)較1-2月有所走弱。
地產(chǎn)方面，本周修復(fù)邊際放緩。雖然新房成交環(huán)比繼續(xù)修復(fù)，但同比增速邊際有所下行，價(jià)格表現(xiàn)較弱。土地方面近期“地王”頻出，部分源于政府精準(zhǔn)釋放高質(zhì)量地塊，而非完全因?yàn)橥恋厥袌?chǎng)全面回暖。
出口方面，集裝箱吞吐指向出口數(shù)據(jù)可能較上周邊際改善，但整體外需未必樂觀。尤其是韓國(guó)作為我國(guó)出口的領(lǐng)先指標(biāo)之一3月出口高頻有所走弱。
價(jià)格方面整體弱勢(shì)運(yùn)行。PPI方面，近期工業(yè)品價(jià)格維持下行。本周上游原材料價(jià)格整體回落，包括成品油、煤炭和鋼材等價(jià)格均趨于下行。CPI方面，邊際有所抬升，但整體弱勢(shì)震蕩。豬肉和鮮果價(jià)格較上周均有所回升。
>>風(fēng)險(xiǎn)提示
經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)的擬合度下降；地緣政治博弈強(qiáng)度超預(yù)期。
正文
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生產(chǎn)端周度高頻前瞻：本周環(huán)比向上，接近去年同期
生產(chǎn)端景氣周度跟蹤框架是從生產(chǎn)角度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)度的跟蹤，我們基于與季度生產(chǎn)法GDP增速擬合度、高頻數(shù)據(jù)可得性兩個(gè)方面，并針對(duì)今年宏觀環(huán)境下，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要邊際變化影響可能性較大的行業(yè)，篩選出較具有代表性的高頻數(shù)據(jù)，期望以盡可能少的指標(biāo)來(lái)更直接跟蹤生產(chǎn)景氣，同時(shí)減少過(guò)多高頻數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息冗余，這一框架在未來(lái)會(huì)隨著可獲得的高頻數(shù)據(jù)質(zhì)量將不斷優(yōu)化更新。
1.1服務(wù)業(yè)景氣度周度高頻前瞻框架
我們認(rèn)為，服務(wù)業(yè)能否更好地恢復(fù)或是今年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)景氣度的壓艙石。一方面，2024年，服務(wù)業(yè)增加值占GDP的比重約為56.7%，在制造業(yè)穩(wěn)增長(zhǎng)發(fā)力工業(yè)生產(chǎn)的同時(shí)，服務(wù)業(yè)因體量比重更大，其能否穩(wěn)定增長(zhǎng)是保障GDP增速能否平穩(wěn)的基礎(chǔ)。另一方面，服務(wù)業(yè)可分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)易受制造業(yè)景氣的帶動(dòng)，而消費(fèi)性服務(wù)業(yè)則受需求尤其是消費(fèi)的影響較多，消費(fèi)提振專項(xiàng)行動(dòng)能否帶來(lái)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)景氣增長(zhǎng)值得關(guān)注。
綜合考慮可獲取的高頻數(shù)據(jù)質(zhì)量，我們選取金融、地產(chǎn)、批零、交運(yùn)及住宿餐飲從消費(fèi)性服務(wù)業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來(lái)觀測(cè)服務(wù)業(yè)景氣，這部分服務(wù)業(yè)約占第三產(chǎn)業(yè)增加值的54%，其他服務(wù)業(yè)占比相對(duì)較小或增速波動(dòng)較小，因此以這些行業(yè)的周度高頻數(shù)據(jù)更能反映第三產(chǎn)業(yè)增加值增速的邊際變化及彈性。
批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)的景氣與居民消費(fèi)的強(qiáng)度關(guān)聯(lián)較大，居民出行的活躍度越高，社交屬性需求增多，進(jìn)行消費(fèi)的可能性增加，對(duì)批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)的景氣度呈現(xiàn)一定的正相關(guān)關(guān)系。因此，我們選取24個(gè)國(guó)內(nèi)主要城市的地鐵客運(yùn)量作為批發(fā)零售、住宿餐飲等具有較明顯消費(fèi)屬性特征行業(yè)的景氣擬合變量，總體來(lái)看24城地鐵客運(yùn)量同比增速與批零、住宿餐飲業(yè)季度GDP同比增速的變化趨勢(shì)較為吻合。
我們選取銀行間交易量、股票成交額作為金融業(yè)的高頻前瞻指標(biāo)，一般而言，成交量較大時(shí)通常表現(xiàn)金融業(yè)景氣度較高。從數(shù)據(jù)上看，銀行間成交量及股票成交額增速與金融業(yè)增加值增速的變化方向較為一致。其中，銀行間成交量為銀行間債券現(xiàn)券、銀行間質(zhì)押式回購(gòu)、銀行間同業(yè)拆借和銀行間買斷式回購(gòu)的成交額的合計(jì)數(shù)。
我們選取 30 大中城市的商品房成交面積作為房地產(chǎn)業(yè)增加值的跟蹤指標(biāo)，商品房成交活躍時(shí)，表示房地產(chǎn)業(yè)的中介服務(wù)較為活躍。從數(shù)據(jù)上來(lái)看，商品房成交面積增速與房地產(chǎn)業(yè)增加值增速具有較明顯的正相關(guān)特征。
1.2工業(yè)景氣度周度高頻前瞻框架
我們認(rèn)為，隨著新型工業(yè)化的推進(jìn)，工業(yè)穩(wěn)增長(zhǎng)政策主要著力于裝備制造業(yè)，而傳統(tǒng)的工業(yè)景氣度的高頻觀測(cè)指標(biāo)主要分布于傳統(tǒng)行業(yè)，如黑色、有色、化工等行業(yè)，這對(duì)當(dāng)前的工業(yè)增長(zhǎng)景氣的全局把握帶來(lái)一定挑戰(zhàn)。
例如受關(guān)注度較高的發(fā)電耗煤量高頻數(shù)據(jù)，與高耗能行業(yè)（如鋼鐵、水泥等）關(guān)聯(lián)較大，在過(guò)去以高耗能為支柱的工業(yè)發(fā)展時(shí)期，對(duì)整體的工業(yè)增長(zhǎng)具有較好的景氣提示意義。而當(dāng)前隨著新型工業(yè)化的轉(zhuǎn)型，制造業(yè)綠色化發(fā)展，工業(yè)增加值的增速與工業(yè)用電量、工業(yè)發(fā)電量增速的擬合度發(fā)生一定的偏離，尤其是2024年以來(lái)工業(yè)用電量增速持續(xù)下行，工業(yè)增加值增速則表現(xiàn)為先下后上。我們認(rèn)為，在當(dāng)前工業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上，以及工業(yè)穩(wěn)增長(zhǎng)發(fā)力裝備制造業(yè)背景下，用電量、發(fā)電量景氣數(shù)據(jù)可作為參考，但可能未必能反映工業(yè)增長(zhǎng)景氣的全貌。
我們認(rèn)為，隨著裝備制造業(yè)、高技術(shù)制造業(yè)在工業(yè)增加值的比重的不斷提高，傳統(tǒng)的高頻指標(biāo)逐步弱化為細(xì)分制造業(yè)的景氣觀測(cè)指標(biāo)，對(duì)整體的工業(yè)增長(zhǎng)的解釋力度有所下降。也即，當(dāng)傳統(tǒng)的工業(yè)高頻數(shù)據(jù)（如發(fā)電耗煤量等）下降或上升時(shí)，更多代表相應(yīng)細(xì)分行業(yè)的景氣，或較難代表整體的工業(yè)景氣。
由于當(dāng)前新型工業(yè)化轉(zhuǎn)型的特征愈發(fā)顯著，具有對(duì)工業(yè)整體生產(chǎn)強(qiáng)度提示意義的周度高頻數(shù)據(jù)尚難獲取，因此暫時(shí)選取部分具有代表性的制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行跟蹤。月度層面建議使用PMI生產(chǎn)指數(shù)作為工業(yè)增長(zhǎng)的總體景氣表征指標(biāo)。
傳統(tǒng)行業(yè)方面，鋼鐵近年來(lái)調(diào)整較為劇烈，在高耗能行業(yè)中具有較大的代表性。我們選取重點(diǎn)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)量作為黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)的高頻前瞻指標(biāo)，變化趨勢(shì)及強(qiáng)度吻合度較高。
跟蹤裝備制造業(yè)的景氣更為關(guān)鍵，裝備制造業(yè)是工業(yè)穩(wěn)增長(zhǎng)的重要領(lǐng)域，同時(shí)在工業(yè)中的比重及貢獻(xiàn)率也較為突出。2025年1-2月份，規(guī)模以上裝備制造業(yè)增加值同比增長(zhǎng)10.6%，較2024年全年加快2.9個(gè)百分點(diǎn)，增速高于全部規(guī)模以上工業(yè)4.7個(gè)百分點(diǎn)，已連續(xù)19個(gè)月高于全部規(guī)模以上工業(yè)，對(duì)1-2月份全部規(guī)模以上工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)54.6%。
裝備制造業(yè)的范圍具體包括金屬制品業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，汽車制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)等8個(gè)行業(yè)。
由于高頻數(shù)據(jù)的可得性及數(shù)據(jù)擬合質(zhì)量的因素，我們當(dāng)前選取汽車全鋼胎開工率作為汽車制造業(yè)的高頻景氣跟蹤指標(biāo)，選擇費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)作為半導(dǎo)體周期的周頻代理指標(biāo)擬合計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的景氣。未來(lái)隨著更好的周度頻次數(shù)據(jù)的挖掘，會(huì)進(jìn)一步更新相應(yīng)跟蹤框架。
全鋼胎開工率的波動(dòng)方向與整體的汽車制造業(yè)增加值同比增速較為吻合。全鋼輪胎適用于載重較大的車型，如貨車、客車和公交車；半鋼輪胎適用于轎車、皮卡車、商務(wù)車等車型。
我國(guó)計(jì)算機(jī)行業(yè)受全球的半導(dǎo)體周期行業(yè)影響，較深地嵌入全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中，因此從全球半導(dǎo)體銷售景氣來(lái)看，與我國(guó)計(jì)算機(jī)行業(yè)的景氣周期在大趨勢(shì)方向上較為吻合。但缺少體現(xiàn)半導(dǎo)體銷售的周度數(shù)據(jù)，因此使用費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)作為代理指標(biāo)。使用這一指標(biāo)擬合的風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)資本市場(chǎng)可能會(huì)對(duì)半導(dǎo)體周期存在短期內(nèi)誤判。
費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)（Philadelphia Semiconductor Index，簡(jiǎn)稱SOX）是一個(gè)由費(fèi)城證券交易所編制的以半導(dǎo)體行業(yè)為基礎(chǔ)的股票指數(shù)。該指數(shù)由19家主要的半導(dǎo)體公司股票組成，這些公司包括英特爾、美光科技、臺(tái)積電等等。從數(shù)據(jù)上來(lái)看，費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)與半導(dǎo)銷售周期相比波峰和波谷拐點(diǎn)較為前置，體現(xiàn)市場(chǎng)預(yù)期對(duì)半導(dǎo)體實(shí)際銷量的前瞻及有效性，因此作為代理指標(biāo)具有一定合理性，未來(lái)若有更為直接的半導(dǎo)體生產(chǎn)或銷售高頻數(shù)據(jù)再作迭代。
1.3周度生產(chǎn)端景氣綜述（最新截至3月29日）：環(huán)比向上，總體接近去年同期
從我們選取的高頻數(shù)據(jù)上來(lái)看，服務(wù)業(yè)景氣總體上具有相較上周環(huán)比回升的特征。消費(fèi)性服務(wù)業(yè)方面，本周24城地鐵客運(yùn)量較上周環(huán)比抬升，高于前兩年同期，表征消費(fèi)或向修復(fù)方向改善；金融市場(chǎng)成交金額較上周持續(xù)回升，接近前兩年同期，表征金融業(yè)活躍度提升；商品房成交面積環(huán)比回升，低于前兩年同期，表征房地產(chǎn)業(yè)增加值環(huán)比或有所修復(fù)。
工業(yè)景氣總體上較上周環(huán)比回升。其中，生鐵重點(diǎn)企業(yè)日均產(chǎn)量較上旬有所回升，高于去年同期，表征黑色系有所回升；汽車全鋼胎開工率平穩(wěn)，接近前兩年同期，表征汽車制造業(yè)較為平穩(wěn)；費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)較上周小幅下行，偏振蕩，或表征計(jì)算機(jī)制造業(yè)偏平穩(wěn)但有下行壓力。
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需求側(cè)周度高頻前瞻：消費(fèi)偏強(qiáng)，固投偏弱漲跌互現(xiàn)
2.1消費(fèi)邊際改善，主要源于汽車和餐飲支撐
統(tǒng)計(jì)局對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額的定義，是指企業(yè)（單位、個(gè)體戶）通過(guò)交易直接售給個(gè)人、社會(huì)集團(tuán)非生產(chǎn)、非經(jīng)營(yíng)用的實(shí)物商品金額，以及提供餐飲服務(wù)所取得的收入金額（后文簡(jiǎn)稱“社零”）。我國(guó)統(tǒng)計(jì)消費(fèi)數(shù)據(jù)口徑除社零外，還有住戶調(diào)查下口徑的“人均居民消費(fèi)支出”與GDP支出法口徑下的“最終消費(fèi)支出”，但由于住戶調(diào)查口徑是季頻，GDP口徑是年頻，時(shí)效性不高，所以社零口徑成為短期市場(chǎng)觀察消費(fèi)真實(shí)狀況的較好選擇。
從社零構(gòu)成來(lái)看，根據(jù)統(tǒng)計(jì)局的定義，社零包括商品零售（占比約90%）和餐飲收入（占比約10%），其中商品零售包括限額以上（占比約40%）和限額以下（占比約60%）商品零售。統(tǒng)計(jì)局每月月中發(fā)布數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)公布限額以上商品零售更詳細(xì)的分類數(shù)據(jù)，合計(jì)16類細(xì)分項(xiàng)目，這也是市場(chǎng)追蹤社零分項(xiàng)走勢(shì)的重要切入點(diǎn)。根據(jù)2024年的最新數(shù)據(jù)，社零限額以上商品零售占比最高的前五類商品分別是汽車（28.4%）、糧油食品、飲料煙酒類（17.4%）、石油及制品類（13.5%）、服裝鞋帽、針、紡織品類（8.3%）、家用電器和音像器材類（5.8%），合計(jì)占比約73.5%，其余的11類商品的占比相對(duì)比較低。
因此為了更好地預(yù)判社零走勢(shì)與感受消費(fèi)真實(shí)溫度，我們可以通過(guò)找尋社零分項(xiàng)中占比較高項(xiàng)目日度或周度的高頻數(shù)據(jù)，對(duì)月頻的社零指標(biāo)進(jìn)行擬合，進(jìn)而可以大致跟蹤和推測(cè)社零當(dāng)月情況。我們發(fā)現(xiàn)，社零占比較高的五類指標(biāo)均能找到對(duì)應(yīng)的高頻指標(biāo)，歸納整理如下：
其一，汽車類零售額（占比28.4%），可采用乘聯(lián)會(huì)口徑的乘用車銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻前瞻。統(tǒng)計(jì)局口徑下汽車類零售額統(tǒng)計(jì)的是限額以上企業(yè)（年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入2000萬(wàn)元及以上的批發(fā)業(yè)、500萬(wàn)元及以上的零售業(yè)企業(yè)），包括乘用車、商用車、進(jìn)口車的終端零售金額，同時(shí)包括汽車底盤、配件等附加產(chǎn)品的銷售額，反映的是終端市場(chǎng)的實(shí)際消費(fèi)金額，是一個(gè)名義值。乘聯(lián)會(huì)口徑下的汽車銷量是由乘聯(lián)會(huì)會(huì)員單位自主上報(bào)，統(tǒng)計(jì)口徑僅包括乘用車，反映的是國(guó)產(chǎn)乘用車終端銷售數(shù)量。雖然兩個(gè)數(shù)據(jù)口徑存在一定的統(tǒng)計(jì)差異，但考慮到兩者歷史走勢(shì)較為一致，且乘聯(lián)會(huì)數(shù)據(jù)的公布頻率較高，可將其作為社零下汽車零售額的高頻指標(biāo)。
其二，糧油食品、飲料煙酒類零售額（占比17.4%），可采用南華農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)進(jìn)行高頻前瞻。南華農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)主要是反映國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)，其成分以生豬、油料、棉花等原材料為主。具體的傳導(dǎo)路徑是南華農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)中原材料價(jià)格波動(dòng)會(huì)影響食品加工企業(yè)的成本，進(jìn)而傳導(dǎo)至零售端。雖然兩者口徑有差異，即南華農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)主要以期貨品種為主，而統(tǒng)計(jì)局零售額涵蓋加工成品（如飲料、煙酒），但考慮到原材料成本波動(dòng)對(duì)零售端的影響，可將其作為社零下糧油食品、飲料煙酒類零售額的高頻指標(biāo)。
其三，石油及制品類零售額（占比13.5%），可采用WTI原油現(xiàn)貨價(jià)進(jìn)行高頻前瞻。石油及制品零售額是社零中波動(dòng)較大的分項(xiàng)，但它的波動(dòng)主要受價(jià)格的影響，而非量的變化，因此可以將反映石油價(jià)格變動(dòng)的高頻指標(biāo)作為跟蹤項(xiàng)，兩者擬合度也較高。
其四，服裝鞋帽、針、紡織品類零售額（占比8.3%），可采用中國(guó)輕紡城成交量作為跟蹤指標(biāo)。中國(guó)輕紡城是全國(guó)最大的紡織品交易中心之一，其成交量反映了紡織服裝產(chǎn)業(yè)鏈中上游（如面料、坯布等）的供需情況，因此可將中國(guó)輕紡城成交量作為服裝鞋帽、針、紡織品類零售額的先行指標(biāo)或補(bǔ)充參考。
其五，家用電器和音像器材類零售額（占比5.8%），可采用30大中城市商品房成交面積作為跟蹤指標(biāo)，并考慮到以舊換新政策對(duì)相關(guān)品類的政策拉動(dòng)效應(yīng)。家電屬于地產(chǎn)后周期消費(fèi)品，與地產(chǎn)銷量走勢(shì)存在相關(guān)性，因30大中城市商品房成交面積反映地產(chǎn)周期對(duì)家電的潛在需求，可將30大中城市商品房成交面積作為家電消費(fèi)的高頻前瞻指標(biāo)。此外短期來(lái)看，以舊換新政策對(duì)家電消費(fèi)的刺激效果顯著，因此也需結(jié)合以舊換新政策的拉動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行綜合分析。
其六，餐飲零售額（在社零整體中占比約10%），可采用12城市地鐵客運(yùn)量、中國(guó)民航執(zhí)行客運(yùn)航班量、電影票房收入作為跟蹤指標(biāo)。一方面，地鐵客運(yùn)量直接反映居民出行活躍度，而餐飲消費(fèi)高度依賴線下場(chǎng)景（如通勤、聚餐、逛街等），此外電影票房反映線下娛樂消費(fèi)熱度，與餐飲消費(fèi)存在場(chǎng)景協(xié)同效應(yīng)。另一方面，民航客運(yùn)量反映長(zhǎng)途出行需求（如商務(wù)、旅游），間接帶動(dòng)異地餐飲消費(fèi)。因此，以上三個(gè)指標(biāo)可以從本地出行、長(zhǎng)途交通和娛樂消費(fèi)三維度共同刻畫餐飲消費(fèi)場(chǎng)景活躍度。
基于此，為了更好跟蹤和預(yù)判社零走勢(shì)，我們搭建了消費(fèi)高頻指數(shù)，具體方法是在以上所有高頻指標(biāo)中，選取了擬合度較高的乘用車、WTI原油現(xiàn)貨價(jià)、30大中城市商品房成交面積與地鐵客運(yùn)量作為自變量，先將其做標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后通過(guò)多元回歸擬合出各個(gè)高頻指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重并加總得出當(dāng)月的社零預(yù)測(cè)值。我們發(fā)現(xiàn)擬合指標(biāo)與社零走勢(shì)具有較高的同步性，擬合程度也比較好，可以作為社零預(yù)判的前瞻指標(biāo)。
預(yù)計(jì)3月社零同比數(shù)據(jù)好于1-2月同比增速，其中汽車和餐飲回升是重要支撐。我們構(gòu)建的消費(fèi)高頻指數(shù)顯示3月社零同比較1-2月有所提升，具體指標(biāo)走勢(shì)如下：
2.2基建投資高頻指向?qū)嵨锕ぷ髁窟呺H走弱
建筑業(yè)周度高頻數(shù)據(jù)跟蹤框架：針對(duì)建筑業(yè)，最重要的是跟蹤實(shí)物工作量和資金面。由于相關(guān)指標(biāo)涉及數(shù)據(jù)繁多，例如建材種類、區(qū)域特性等等，為便于分析和觀察，故我們主要選取一些全國(guó)范圍、實(shí)效性好、代表性強(qiáng)的高頻周度數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤。
1）在實(shí)物工作量上，我們主要跟蹤螺紋鋼表觀需求（針對(duì)建材總體需求），石油瀝青開工率（針對(duì)道路交通等基建需求），水泥發(fā)運(yùn)率，磨機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)率等。
2）在資金面上，我們主要跟蹤項(xiàng)目資金到位率、新增地方專項(xiàng)債規(guī)模和節(jié)奏、各地城投債凈融資等。除以上指標(biāo)外，我們?nèi)詴?huì)監(jiān)測(cè)其余重點(diǎn)指標(biāo)，例如中央預(yù)算內(nèi)投資和超長(zhǎng)期特別國(guó)債進(jìn)度，全國(guó)重大項(xiàng)目數(shù)據(jù)以及相關(guān)政策部署等重大邊際變化。
3）在結(jié)論上，我們會(huì)給出中央資金主導(dǎo)基建，地方資金主導(dǎo)基建以及房建三個(gè)重要建筑業(yè)分項(xiàng)的強(qiáng)度和改善幅度，便于跟蹤建筑業(yè)高頻邊際變化。
3月下旬（3月30日）：建筑業(yè)周度高頻上總體呈現(xiàn)，中央資金主導(dǎo)的基建項(xiàng)目?jī)?yōu)于地方基建資金主導(dǎo)的基建項(xiàng)目?jī)?yōu)于房建，實(shí)物工作量上，3月下旬的建材需求等數(shù)據(jù)較1-2月有所走弱。具體看，以螺紋鋼表需為主的建材需求本周仍未見明顯起色，原本強(qiáng)于季節(jié)性的趨勢(shì)亦有所走弱；能夠反映道路運(yùn)輸業(yè)實(shí)物工作量的石油瀝青裝置開工率弱于歷史同期，環(huán)比上看亦有所承壓；此外，本周水泥發(fā)運(yùn)率和磨機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)率呈現(xiàn)弱修復(fù)，或指向中央投資占主導(dǎo)的部分水利工程實(shí)物工作量有所改善，這與統(tǒng)計(jì)局披露的1-2月基建投資增速分項(xiàng)上水利投資維持高增長(zhǎng)相符。資金面上，截至3月下旬資金到位率尚未修復(fù)至年前水平，本周非房建（基建）資金到位率繼續(xù)大幅優(yōu)于房建項(xiàng)目，或指向特殊再融資專項(xiàng)債發(fā)行速率較快，地方化債工程持續(xù)推進(jìn)有效釋放部分地區(qū)基建投資壓力。新增專項(xiàng)債方面，截至本周全國(guó)地方政府新增專項(xiàng)債發(fā)行累計(jì)8280億元，發(fā)行節(jié)奏相對(duì)偏慢。城投債凈融資方面，截至本周全國(guó)各地城投債凈融資累計(jì)-730億元，較去年同期負(fù)增有所擴(kuò)大。
2.3地產(chǎn)銷售本周修復(fù)有所放緩
地產(chǎn)高頻數(shù)據(jù)分一手房、二手房、土地市場(chǎng)三個(gè)層級(jí)。一手房高頻數(shù)據(jù)主要是30城商品房成交面積，以日度頻率發(fā)布。二手房高頻數(shù)據(jù)主要是二手房掛牌量、掛牌價(jià)，均以周度頻率發(fā)布。土地市場(chǎng)數(shù)據(jù)主要是100大中城市成交土地面積和總價(jià)，以周度頻率發(fā)布。
地產(chǎn)高頻數(shù)據(jù)中地產(chǎn)投資的領(lǐng)先指標(biāo)主要是商品房銷售數(shù)據(jù)和成交土地面積數(shù)據(jù)，2000年以來(lái)商品房銷售面積、成交土地面積和房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額、房屋新開工面積同步波動(dòng)，且相對(duì)領(lǐng)先。從拐點(diǎn)來(lái)看，商品房銷售面積增速的拐點(diǎn)平均領(lǐng)先土地成交1個(gè)月、領(lǐng)先房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額、房屋新開工面積3個(gè)月。地產(chǎn)價(jià)格的領(lǐng)先指標(biāo)是一、二線城市二手房掛牌價(jià)，整體和70城房?jī)r(jià)同步波動(dòng)。
但需要指出的是近年來(lái)，土地出讓和地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)對(duì)地產(chǎn)投資的指引性有所減弱：一是“保交樓”政策下，存量項(xiàng)目施工對(duì)地產(chǎn)投資的影響提高，導(dǎo)致土地出讓數(shù)據(jù)等指向新開工的數(shù)據(jù)與地產(chǎn)投資的擬合度下降；二是“嚴(yán)控增量”的房地產(chǎn)去庫(kù)存背景下，地產(chǎn)銷售對(duì)新增投資的指引性下降。三是商品房和土地收儲(chǔ)等政策變量影響加大；四是土地高質(zhì)量供給使得土地成交價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)地產(chǎn)市場(chǎng)的指引作用下降。2024年12月政治局會(huì)議提出“提高土地供地質(zhì)量”后，今年以來(lái)上海、杭州等地又出現(xiàn)單價(jià)地王，2月上海靜安寺社區(qū)住宅用地樓面價(jià)高達(dá)161101元/平方米，打破全國(guó)單價(jià)地王紀(jì)錄，3月杭州西湖區(qū)蔣村文樓面價(jià)達(dá)88029元/平方米，也再度刷新杭州成交樓面價(jià)紀(jì)錄。當(dāng)前土地成交單價(jià)上升地王頻出部分源于政府精準(zhǔn)釋放高質(zhì)量地塊，不完全因?yàn)橥恋厥袌?chǎng)全面回暖。
總量方面地產(chǎn)市場(chǎng)修復(fù)邊際放緩。高頻數(shù)據(jù)方面數(shù)據(jù)截至3月29日，具體來(lái)看：
1）新房成交方面邊際下行：本周30大中城市商品房成交209萬(wàn)平方米，較上周提高170萬(wàn)平方米，同比降1%，環(huán)比增23%。2025年至今商品房累計(jì)成交面積1926萬(wàn)平米，累計(jì)同比增9.3%，較上周累計(jì)同比10.7%邊際下行。
結(jié)構(gòu)上來(lái)看一二三線城市均放緩。一二三線城市累計(jì)同比增26.2%、-1.8%、17.6%，上周累計(jì)同比增速分別為26.6%、-0.6%、20.6%。
2）二手房掛牌指數(shù)方面，本周一二線城市掛牌價(jià)整體延續(xù)下行趨勢(shì)，掛牌量整體延續(xù)上行趨勢(shì)。一線、二線城市掛牌價(jià)分別較上周變化-0.2%、0.2%，掛牌量分別變化-1.9%、-5.5%。
3）土地市場(chǎng)本周邊際改善。截至3月23日，最近一周土地成交1319萬(wàn)平方米，較上周增加455萬(wàn)平方米，成交總金額增加248億元至393億元。截至本周2025年土地成交面積累計(jì)同比增速-10.01%，較上周-13.67%上行。
2.4出口高頻指向本周邊際改善，但外需未必樂觀
出口高頻指標(biāo)中最重要的是集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)，該指標(biāo)由交通部周頻發(fā)布。2000年以來(lái)集裝箱吞吐量和出口增速走勢(shì)擬合程度較高，由于發(fā)布頻次原因領(lǐng)先約一個(gè)月，可以幫助預(yù)測(cè)次月出口走勢(shì)。其次是中國(guó)出口集裝箱船運(yùn)價(jià)指數(shù)，該指數(shù)有分航線的數(shù)據(jù)，可以幫助識(shí)別近期出口中的區(qū)位影響。
除高頻數(shù)據(jù)外，數(shù)據(jù)頻率為月度但發(fā)布時(shí)間較早的數(shù)據(jù)也可以作為出口的領(lǐng)先指標(biāo)輔助判斷。一是PMI出口訂單指數(shù)，由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在每月月初發(fā)布；二是越南、韓國(guó)和中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈具有較高耦合度，其出口數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)出口數(shù)據(jù)有較好指引，2006年以來(lái)三國(guó)數(shù)據(jù)整體同步波動(dòng)，尤其韓國(guó)海關(guān)每月發(fā)布3次出口數(shù)據(jù)是較好的高頻參照指標(biāo)。三是主要貿(mào)易伙伴PMI指數(shù)，可以通過(guò)加權(quán)方法來(lái)判斷外需景氣度。
使用高頻數(shù)據(jù)判斷進(jìn)出口走勢(shì)主要有兩點(diǎn)關(guān)注：
一是進(jìn)口對(duì)集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)的擾動(dòng)。集裝箱吞吐量是指某港口一段時(shí)間內(nèi)進(jìn)口和出口集裝箱數(shù)量的總和，其與出口同步波動(dòng)的特征基于我國(guó)貨物貿(mào)易進(jìn)出口比例整體穩(wěn)定的前提。1995年至今出口、進(jìn)口在進(jìn)出口中比重的均值分別為54%、46%，2025年1至2月該比重分別為59%、41%，短期波動(dòng)較小。2024年以來(lái)我國(guó)內(nèi)需不足的問(wèn)題顯現(xiàn)，截至2025年2月累計(jì)同比增速-7.3%，進(jìn)出口比例之差相對(duì)走闊。短期關(guān)注內(nèi)需政策可能帶來(lái)的擾動(dòng)。
二是貿(mào)易政策不確定性影響下外部需求數(shù)據(jù)和國(guó)內(nèi)出口數(shù)據(jù)的聯(lián)系性減弱。歷史數(shù)據(jù)來(lái)看中國(guó)出口增速和外需景氣度有較高相關(guān)性，但特朗普的關(guān)稅政策對(duì)我國(guó)出口節(jié)奏產(chǎn)生擾動(dòng)，例如“搶出口”節(jié)奏擾動(dòng)下，2024年12月全球PMI下行但當(dāng)月中國(guó)出口高增10.6%，而1-2月全球PMI反彈中國(guó)1-2月出口同比增速卻下行至-3%。
高頻數(shù)據(jù)來(lái)看，截至3月29日出口數(shù)據(jù)可能較上周邊際改善。具體來(lái)看：
集裝箱吞吐量方面，本周集裝箱吞吐量625.3萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)箱，較上周594萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)箱邊際上行，2025年開年以來(lái)累計(jì)同比增速10.6%，較上周10.5%小幅上行。
其他國(guó)家出口數(shù)據(jù)方面，韓國(guó)海關(guān)3月21日發(fā)布3月前20日出口數(shù)據(jù)，顯示前20日累計(jì)同比增-2.6%，較前值-0.8%下行。其他3月數(shù)據(jù)包括越南出口、中國(guó)PMI出口訂單和全球PMI數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)會(huì)在4月初發(fā)布。
3
物價(jià)高頻前瞻指向價(jià)格整體仍偏弱
3.1生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)是高頻模擬PPI的主要參考系
工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)（Producer Price Index for Industrial Products，簡(jiǎn)稱PPI），統(tǒng)計(jì)調(diào)查涵蓋40個(gè)工業(yè)行業(yè)大類、1300多個(gè)基本分類的工業(yè)產(chǎn)品價(jià)格；工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)調(diào)查涵蓋9大類、800多個(gè)基本分類的工業(yè)產(chǎn)品價(jià)格，我們認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)中供需運(yùn)行情況是PPI指標(biāo)的奠基因素。PPI作為中國(guó)重要的物價(jià)指標(biāo)，需要重點(diǎn)關(guān)注以下兩條線索。
第一， PPI指標(biāo)的基數(shù)效應(yīng)不容忽視。與CPI不同，PPI指標(biāo)并不具備明顯的季節(jié)性規(guī)律，因此基數(shù)效應(yīng)在PPI指標(biāo)的分析體系中更為重要，特別是在研究PPI短期變化趨勢(shì)可持續(xù)性的方面。
第二，PPI分項(xiàng)指標(biāo)反映了工業(yè)品價(jià)格的結(jié)構(gòu)特征變化。PPI大類分項(xiàng)指標(biāo)包括生產(chǎn)資料價(jià)格（權(quán)重74%左右）和生活資料價(jià)格（權(quán)重26%左右），其中生產(chǎn)資料價(jià)格下又可細(xì)分為重工業(yè)（包括采掘、原材料和加工工業(yè)）、輕工業(yè)；生活資料價(jià)格可細(xì)分為食品、衣著、一般日用品和耐用消費(fèi)品類，分別代表上游、中游和下游工業(yè)行業(yè)的景氣度。
我們?cè)诟櫤皖A(yù)測(cè)PPI時(shí)，通常有如下三個(gè)觀測(cè)角度。一是高頻數(shù)據(jù)，即商務(wù)部每周公布的商務(wù)部生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)。二是PMI是經(jīng)濟(jì)景氣度的信號(hào)。PMI是對(duì)制造業(yè)企業(yè)采購(gòu)經(jīng)理進(jìn)行月度問(wèn)卷調(diào)查獲得的數(shù)據(jù)，其價(jià)格分項(xiàng)指數(shù)與PPI相關(guān)性較高。三是CRB指數(shù)反映的是大宗商品的價(jià)格波動(dòng)。鑒于成本推動(dòng)作用對(duì)工業(yè)企業(yè)銷售價(jià)格的影響，主要表現(xiàn)為“大宗商品價(jià)格-投入品價(jià)格-PPI”的傳導(dǎo)路徑。
結(jié)合上述框架，我們根據(jù)最新數(shù)據(jù)，可以看到近期工業(yè)品價(jià)格維持下行。據(jù)商務(wù)部市場(chǎng)運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)顯示，3月17日至23日，全國(guó)生產(chǎn)資料市場(chǎng)價(jià)格比前一周（環(huán)比）下降0.5%。成品油批發(fā)價(jià)格整體下降，其中0號(hào)柴油、95號(hào)汽油、92號(hào)汽油分別下降2.6%、2.3%和2.3%。煤炭?jī)r(jià)格小幅回落，其中二號(hào)無(wú)煙塊煤、動(dòng)力煤、煉焦煤每噸1197元、783元和1052元，分別下降2.0%、1.9%和1.1%。鋼材價(jià)格總體下降，其中槽鋼、螺紋鋼、高速線材每噸3754元、3507元和3710元，分別下降1.6%、1.5%和1.0%。
3.2消費(fèi)品價(jià)格是跟蹤C(jī)PI的主要高頻線索
從技術(shù)上來(lái)分析，我國(guó)CPI統(tǒng)計(jì)涵蓋全國(guó)城鄉(xiāng)居民生活消費(fèi)的食品煙酒、衣著、居住、生活用品及服務(wù)、交通和通信、教育文化和娛樂、醫(yī)療保健、其他用品和服務(wù)等8大類、268個(gè)基本分類的商品與服務(wù)價(jià)格。事實(shí)上，CPI的品類需要隨著居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)而變化，定期進(jìn)行調(diào)整，以保持代表性，這就是CPI的基期輪換。我國(guó)逢“5”和“0”的年份為基期，在基期年選取一籃子商品和服務(wù)，五年保持不變。2005年、2010年、2016年和2021年，都進(jìn)行了基期輪換。2021年1月開始使用2020年作為新一輪的對(duì)比基期，對(duì)應(yīng)的食品煙酒、衣著、教育文化娛樂、其他用品及服務(wù)權(quán)數(shù)約比上輪分別下降了1.2、1.7、0.5和0.4個(gè)百分點(diǎn)，居住、交通通信、醫(yī)療保健權(quán)數(shù)約比上輪分別上升了2.1、0.9和0.9個(gè)百分點(diǎn)。
我們認(rèn)為，分析CPI的變動(dòng)，可總體按大類結(jié)構(gòu)分為食品、能源與核心CPI（扣除食品與能源）。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，食品和能源價(jià)格更容易受到一些季節(jié)性因素和非經(jīng)濟(jì)因素的影響，而考慮到糧食、水產(chǎn)品的供需兩端波動(dòng)性較小，因此影響食品價(jià)格的主要細(xì)分領(lǐng)域聚焦于鮮菜、鮮果、以及畜肉，尤其是豬肉等品類。
我們重點(diǎn)提示，豬周期是指生豬經(jīng)歷“豬價(jià)上漲→增加補(bǔ)欄→豬價(jià)下跌→減少補(bǔ)欄→豬價(jià)上漲”的循環(huán)過(guò)程。豬生長(zhǎng)周期較為穩(wěn)定，具體來(lái)看為引種到配種約6個(gè)月，配種到產(chǎn)出仔豬約5個(gè)月，商品肉豬從出生到出欄約6個(gè)月。
此外，需要說(shuō)明的是，農(nóng)業(yè)部發(fā)布的“重點(diǎn)監(jiān)測(cè)水果平均批發(fā)價(jià)”是最為重要的水果價(jià)格監(jiān)測(cè)指標(biāo)。農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格200指數(shù)由農(nóng)業(yè)部信息中心負(fù)責(zé)日常運(yùn)營(yíng)，基于全國(guó)200余家典型農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，指數(shù)編制體系分為三層，包括小類指數(shù)、大類指數(shù)和總指數(shù)。小類指數(shù)包含蔬菜、水果、畜產(chǎn)品、水產(chǎn)品、糧食和食用植物油。大類指數(shù)則有鮮活產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格指數(shù)和糧油批發(fā)價(jià)格指數(shù)。最后加權(quán)綜合形成農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格200指數(shù)（即總指數(shù)），全面反映農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)。樣本市場(chǎng)確定方面，經(jīng)過(guò)評(píng)估和篩選，選擇了200余家農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)作為樣本市場(chǎng)。樣本品種包括111種交易產(chǎn)品，涉及蔬菜、水果、畜產(chǎn)品、水產(chǎn)品、糧食和食用植物油。基期選定為2015年，采用報(bào)告期樣本權(quán)重加權(quán)計(jì)算綜合批發(fā)價(jià)格指數(shù)，權(quán)重根據(jù)批發(fā)成交量、市場(chǎng)成交額、產(chǎn)量、消費(fèi)量等數(shù)據(jù)綜合測(cè)算。
結(jié)合上述框架，我們根據(jù)最新數(shù)據(jù)，可以看到近期消費(fèi)品價(jià)格總體偏弱運(yùn)行。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部監(jiān)測(cè)，本周國(guó)內(nèi)豬肉價(jià)格震蕩上行。3月28日，全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)豬肉平均價(jià)格為20.94元/公斤，與上周五（3月21日）的20.89元/公斤相比，上升0.2%。本周內(nèi)生豬出欄增加，屠宰企業(yè)收購(gòu)難度減弱，但因終端需求提振不足，屠宰企業(yè)白條豬肉銷售欠佳，同時(shí)部分屠宰企業(yè)處于虧損狀態(tài)，周內(nèi)平均開工率僅微幅上漲。此外，據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部監(jiān)測(cè)，3月28日重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的28種蔬菜平均價(jià)格為4.84元/公斤，比前一日上升0.4%；重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的6種水果平均價(jià)格為7.58元/公斤，比前一日上升0.5%。
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風(fēng)險(xiǎn)提示
經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)的擬合度下降。當(dāng)前隨著新型工業(yè)化的轉(zhuǎn)型、制造業(yè)綠色化發(fā)展、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型等因素，高頻指標(biāo)因經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)基本面指標(biāo)的同步性或領(lǐng)先性有所變化。
地緣政治博弈強(qiáng)度超預(yù)期。當(dāng)前特朗普政策具有較大不確定性，貿(mào)易訴求或談判態(tài)度可能過(guò)于強(qiáng)硬，導(dǎo)致中美博弈的烈度超預(yù)期。外部沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)基本面指標(biāo)的影響無(wú)法全面反映在高頻數(shù)據(jù)中。
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