剖析中国经济增长数据及其对金融市场的影响Word文件下载.docx

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考虑到赶超效应（Catch-upeffect）和此前推行的市场化改革，中国经济的高速增长不足为奇（参见图1a）。

然而，中国经济增长率“又快又稳”（如图1b所示），无疑让许多投资者担忧中国GDP数据是否存在系统性的统计偏差。

在本文中，我们借助多种数据来源和统计模型，构建了追踪中国经济活动的三项指标。

最终，我们认为，没有证据显示官方GDP增长率被持续高估或低估。

但我们的追踪指标波动性更高，也与全球经济增长和各种资产价格之间的联系更加紧密。

这表明，投资者可以使用我们的追踪指标在投资中获取一定的信息优势。

鉴于中国经济在全球经济和金融市场中的重要性不断提高，学界和业界近年来都不遗余力地对中国宏观经济统计数据进行验证。

但最终得出的结论却大相径庭：

有些质疑中国增长数据被持续高估，有的则认为数据被持续低估。

参见图2对于相关研究文献的综述。

基于多种数据来源和统计模型，本文从以下几个不同角度，构建了追踪中国经济增长的三项指标：

“由外向内”法：

这种方法将中国经济想象成一个“黑匣子”，我们只需要知道中国与其他国家的经济往来。

研究显示国际贸易数据与经济增长率之间有着密切关联，且一个国家的进口必须与另一个国家的出口相符，统计上出现偏差的可能性较小。

基于这种方法，我们使用省级进口数据来替代官方GDP增长率，对各项经济指标进行面板回归分析，估算中国经济增长。

“自下而上”法：

另一个途径是通过使用大量的微观数据源，对来自各行业的数据进行“汇总”。

这种方法更细化，其优势在于能够更为全面、清晰地了解某些行业（例如私营企业和服务行业）的走势，也可以缓解人们对官方宏观经济数据中可能存在统计偏差的担忧。

我们将不同行业纳入到我们经常所说的“旧经济”和“新经济”中，然后再使用回归加权法对其经济活动增长率进行汇总。

“全面综合”法：

最后，我们依托自上而下的国家税收数据来估算工业部门的经济活动走势，并使用主成分法来汇总一些自下而上的高频数据变量，以反映服务业的活动情况。

此外，我们也对GDP平减指数进行了调整。

最终的指标是工业部门和服务业GDP权重的加权平均值。

我们的估算的三种追踪指标显示，任何一种衡量宏观经济增长的方法都不是尽善尽美的。

在同一时点，不同的分析方法也会产生不同的结果。

综合来看，我们的追踪指标显示官方数据并没有持续低估或高估中国的实际经济增长，较好的反映了较长一段时期内经济的平均增长率及经济周期的转折点。

但在短期中，我们的追踪指标均呈现出远高于官方数据的波动性。

二、案例研究：

2020年新冠肺炎疫情影响

新冠肺炎疫情的爆发后，由于经济遭受了在供需方面的双重冲击，中国2020年第一季度GDP同比下降6.8％，出现了30年以来的首次负增长。

第二季度中国经济增长率达到3.2％，出现了强劲反弹。

我们的追踪指标显示经济在上半年所受的影响可能更为严重，而在下半年的反弹则更为强劲。

三、我们的追踪指标对投资者有什么影响？

作为世界第二大经济体，中国经济增长对世界其他地区的经济和资产价格都有着重要影响。

相较于官方GDP数据，全球经济增长及大宗商品和奢侈品价格似乎对我们的追踪指标更为敏感。

这显示在官方GDP增长率之外，我们的追踪指标可能包含了一些关于中国经济周期的额外信息。

相比之下，中国股市与我们追踪指标的相关度并不高，且对官方GDP增长率也不太敏感。

然而，我们认为经济增长与股票回报率之间相关度较低并非是中国所特有的现象。

这并不意味着宏观经济与股市投资者完全无关。

事实上，在使用我们的追踪指标时，中国股市波动率与经济增长波动率的比率与世界其他地区（尤其是新兴市场）表现更为一致，这意味着，我们所构建的追踪指标中可能仍然包含对股市投资有价值的信息。

四、经济增长和短期股票回报率：

并不像看上去那样简单

因此，我们试图寻找追踪指标中所包含的其他信息，以及这些信息如何解释中国股市的短期回报。

我们对四个增长因子（动量，意外，差异和差距）进行了研究，发现增长因子与追踪指标波动性呈正相关，并受到市场投资者的密切关注。

我们的假设是，这些增长因子不仅能够比增长率本身更好地预测短期股票回报率，而且当应用我们的追踪指标时，这些因子的表现也比官方增长率更胜一筹。

为了检验这些假设，我们用A股市场回报作为因变量，追踪指标或官方GDP增长率、以及不同的增长因子作为自变量进行回归分析。

在回归模型中，我们还加入了中国散户投资者信心或情绪和中国信贷增长作为控制变量。

公式1是我们的回归模型。

公式1：

沪深300指数年回报率i,t=α+β1*增长率i,t–1+β2*增长因子i,t–1+β3*散户投资者情绪t–1 

+β4*国内信贷增长t–1+εi,t

其中t 

=季度，i 

=官方GDP增长率或我们的追踪指标。

为了评估结果，我们将包含增长因子的回归与不包含增长因子的回归之间的校正后决定系数（adjustedR2）进行比较（更多详细信息，请参见图8）。

对这一分析我们有两方面解释。

首先，尽管经济增长率（包括追踪指标和官方GDP增长率）对A股市场短期回报影响不大，但其它增长因子似乎提供了更多的信息。

例如，动量因子是解释短期市场波动的一个相当有意义的变量，在回归中加入动量因子后，校正决定系数（adjustedR2）显著提高。

这说明，尽管经济增长率往往已经在市场价格反映出来，但经济走势的大幅变化和意外的宏观事件仍可能对短期市场回报率产生影响。

其次，基于我们的追踪指标的增长因子（除意外因子外）在回归中的表现均优于基于官方GDP增长率的增长因子。

基于官方GDP增长率的意外因子在回归中表现较好也是在意料之中的，因为市场对经济增长率的预测往往是基于对官方即将公布GDP增长率的预期。

然而，其他因子普遍表明，我们的追踪指标与A股市场短期回报之间存在更为密切的联系，这说明我们的追踪指标为股票投资者提供了额外的信息，在投资中可以获取一定的信息优势。

A股与H股：

在一个更加成熟和开放的市场中，市场回报对增长因子的敏感性显著增加

鉴于A股市场中散户占比较高，更容易被情绪而非基本面驱动，我们试图测试在由机构主导、更为开放的市场中，经济基本面是否对投资回报更为重要。

譬如在香港交易所上市的中国内地公司组成的H股。

与境内投资者在海外投资方面受到一定限制不同，H股投资者可能有更大的灵活性和更多的选择，资金在在香港的自由流动可能会提高投资者对经济走势的敏感度，一旦中国经济走弱，他们可以将股票投资转向海外，降低对中国经济和企业的风险敞口。

公式2是我们对H股市场回报的回归模型。

与公式1相比，我们用恒生香港中资企业指数回报率代替了沪深300指数回报率作为因变量，并增加了美国利率变化和股市波动性作为控制变量。

公式2：

HSCEI年回报率i,t=α+β1*增长率i,t-1+β2 

* 

增长因子i,t-1 

+β3 

*散户投资者信心t-1+β4 

*国内信贷增长t-1 

+β5 

*ΔUS_3M利率t-1 

+β6*ΔVIX指数t–1+εi,t

其中t=季度，i=官方GDP增长率或我们的追踪指标。

我们发现H股市场短期回报率确实对宏观基本面更加敏感。

在H股回归模型中使用追踪指标的增长因子作为自变量，模型的解释力不仅普遍高于基于官方GDP增长率的增长因子，而且也高于A股的回归模型。

基于H股市场回报的模型结果显示，未来随着资本市场双向开放和A股市场投资者结构不断优化，A股市场回报可能会对经济基本面表现更加敏感。

付诸实践：

单纯使用上述增长因子来判断市场时机可能仍然具有挑战性。

上述分析表明，在将增长因子考虑在内后，中国股市走势对我们的追踪指标更为敏感，可以为投资者提供一定的信息优势。

然而，值得注意的是，即便使用这些因子，模型对历史股市回报的解释能力也不到20%，因此，投资者应避免单独根据这些增长因子来进行投资决策。

在各增长因子中，看似解释力最强的动量因子与中国A股回报的平均显著性关系较为明显，但回报分布的离散程度非常高。

例如，基于2019年第四季度的动量因素预测，未来A股市场回报率范围可以分布在在-40%到175%之间。

五、增长波动性仍是长期回报的关键驱动力

股市的短期回报难以预测，但以长期来看，模型的预测能力有所提高，尤其初始估值可以解释接近50%的长期股市预期回报。

此外，当控制好初始估值后，我们的追踪指标的波动率也是解释未来五年预期回报的重要变量。

从历史上看，高增长波动性和低初始估值会带来A股市场较高的长期回报率。

事实上，新兴市场由于经济环境和其他特定市场、监管因素具有更高不确定性，而投资者需要为投资这些市场所承担更高的增长和盈利风险获得补偿，因此新兴市场总体上比发达市场拥有更高的预期回报。

六、中国股票市场前景

得益于中国应对新冠肺炎疫情“早控制，早恢复”的实践，加之经济活动反弹远超于预期，中国股市大幅上涨，表现优于世界其他国家。

截至2020年8月，沪深300指数估值比2019年底高出约18%，而MSCI全球指数2020年的平均回报率为3%。

当前估值与未来回报率的负向关系可以看出，估值上升表明长期预期回报率将趋于平缓。

事实上，在我们十年期名义股市回报率预测（根据先锋领航资本市场模型（VCMM）得出）中，中国是相较2019年底有所下降的少数地区之一，这在很大程度上是因为其2020年股票回报率显著，以及由此带来的估值上升。

目前，尽管预期中国市场波动远高于发达市场，但由于估值的扩张和风险溢价的压缩，我们对中国股市10年期回报的预测目前仅略高于发达市场。

七、结论

近年来，中国崛起成为我们这个时代全球经济潮流的默认趋势，人们对于中国经济增长的兴趣也愈加浓厚。

以往的研究往往认为，中国的官方统计数据存在一定偏差，经济增长率要么被高估，要么被低估。

我们借助多种数据来源和统计模型，构建了中国经济增长的三项追踪指标。

我们的研究显示，没有证据显示官方GDP数据被持续高估或低估。

在这样的背景下，投资者或许能通过依靠我们的追踪指标及其相关增长因子，在考察全球经济增长、各类资产价格变化尤其是中国股票回报的短期变化时获得一定的信息优势。

话虽如此，但由于逾80%的短期股市回报难以预测，因此我们仍要告诫大多数投资者，不要仅根据这些宏观因子就来进行投资决策。

从长期来看，我们发现除初始估值之外，经济波动作为企业盈利波动的重要驱动因素，也是解释长期股票回报的重要因素。