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第三部分介绍宏观名义量与实际量区别产生出一般物价指标——通胀指标。
而通胀水平变化在价格粘性背景下可能影响实际经济变量。
其中CPI是最为常用的通胀指标，通胀变化一方面显示实体经济走势，另一方面对货币政策具有指示意义。
因而预测通胀变化对市场分析至关重要。
第四部分介绍现代经济系统中重要的组成部分——货币循环指标。
现代市场经济下货币与金融是市场循环的润滑剂。
而央行是调控货币政策的职能部门。
央行向商业银行投放或回收货币，商业银行向实体经济投放信贷并形成货币再生创造。
这样形成央行与商业银行、商业银行与实体经济两个层次的资金市场。
相应的货币总量、资金价格、流动性供应等均存在两个层面的度量指标。
一般情况下，商业银行层面的资金供求变化会影响实体经济变化。
但在金融体系传导不畅情况下，宽松的银行间市场流动性并不一定能够带来实体经济融资成本下行。
1.宏观经济数据概述
1.1累计值和当月值
宏观指标以时间序列型居多。
一般来说，月度与季度指标是对所在当月或当季经济活动的度量。
然而在转型期的中国，由于统计资料缺乏和统计技术有限，获得当期数据较为困难，除当月值之外，累计值成为普遍使用的另一指标。
我国统计中使用的累计值一般是“年初至今累计值”的简称（yeartodate,ytd），指的是宏观数据从每年年初至当年各月的累计数值。
分行业GDP与固定资产投资数据是两类常见的以累计值形式呈现的指标。
宏观经济数据采用累计值形式发布的原因一般是该数据所涉及的经济过程持续时间较长、具体进程难以分割，导致精确的确认当月值有较大困难，例如对春播秋收的农产品难以将产出及时的分割至各个季度，再如全社会固定资产投资表现的是一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称，涉及的工程项目建设周期往往较长，难以及时细分至每个月份，故均采用累计值形式发布。
累计值与当月值是两个不同的统计体系，难以直接通过累计值准确计算出当月值。
直观感觉，统计部门只要将累计值进行一阶差分，即使用本期累计值减去上期累计值，就可以得到当月或当季值。
然而事实并非如此，累计值与当月值对应的是两个不同的统计体系，牵涉到如何将现有完成工作合理分配至各月或各季度的问题，是由统计资料缺失与统计方法落后造成的。
由累计值转换至当月值，需要统计体系进行相应的改进。
在实际数据使用过程中，由于累计值是年初至当月的累加数，用累计值计算的增长率越到年末越接近全年平均增速。
但这一增速难以反映出短期波动，所以需要化成当月值来进行分析。
我们可以近似的使用当期累计值减去上期累计值的方法计算当月值。
使用此方法不可避免的会产生误差，例如固定资产投资中12月当月值一般较大，怀疑可能由于统计误差均累计在年末。
随着统计方法改进与资料完善，12月当月固定资产投资占全年比例逐渐下降，这样随着误差部分减少。
但这种改进的结果是使用12月当月值计算同比会低估当月投资增速。
然而受限于现有数据，这是最为有效易用的通过累计值得到当月值的方法。
1.2季节性——分析宏观数据绕不过去的坎
宏观数据通常呈现季节性变化。
寒来暑往，秋收冬藏，经济活动会随季节不同而发生周期性变化，相应的宏观数据时间序列也会随季节呈现出周期性的变动。
季节性因素导致的宏观数据波动，会掩盖或混淆客观经济活动中我们想研究的真实规律，影响我们的宏观分析。
例如江河来水的丰枯令水电发电量数据呈现季节性波动，此时衡量当月值相对上月值变化的环比变化率将呈现出稳定的周期性震荡，掩盖了我们想要研究的宏观经济趋势，无法进行有意义的经济分析。
季节性的来源一般有自然因素、社会活动因素和统计方法因素三种。
首先是自然因素，如前面提到的，江河上游的降雨、融水的季节变动会导致中下游水电发电量的季节波动。
其次，社会活动也可能带来季节性波动，我国现行货币统计制度将货币供应量划分为三个层次，其中流通中现金（M0）为第一个层次，指银行体系以外各个企业的库存现金和居民的手持现金之和，春节期间消费活动旺盛，导致现金持有量出现周期性增加。
最后，数据统计方法也有可能是季节性的重要来源，例如由累计值计算的固定资产投资当月值在每年的12月都会明显上升，这可能是统计局将一年的补漏和调整放在年末造成的。
这一现象在2010年前较为明显，此后年末波动较为平缓。
1.3同比增长率——最简便的去除季节性方法
同比增长率是去除季节性最简便的方法。
由于宏观经济时间序列普遍存在季节性因素，所以在分析和使用宏观经济数据时，必须对时间序列中的季节性因素进行消除，才能得到呈现经济指标变化趋势的有效信息。
而同比增长率（yearonyear,yoy,y/y）是最简便的去除季节性的方法。
由于同比增长率比较的是前后两年的相同月份（季度），两者具有相同的季节性，在计算变化率的过程中被自然除去。
由于其使用简单，中国的宏观数据大部分都是以同比变化率的形式发布出来。
然而同比变化率不能及时反映出经济走势的最新动态。
由于同比变化率为当期值与去年同期值之比，过去一年经济指标走势均在同比变化率中反应。
例如假定2015年CPI指数绝对水平保持不变，2015年的同比指数依然出现明显波动，反应滞后，直至2015年末才回归至零增长，表现出显著的“翘尾效应”。
相对而言，衡量经济指标当期值与上期值的环比增长率更为及时有效。
如果2015年CPI指数绝对水平不变，环比增长率在年初就变为零并保持至年末。
然而环比增长率不可避免的会遇到季节性因素的干扰，这就需要对经济指标进行季节调整，然后基于季调后的数据计算环比增长率，从而及时有效的判断经济指标走势。
1.4季节性调整
普遍存在季节性是宏观数据无法回避的问题。
在分析和使用宏观经济数据，特别是观察判断短期经济走势时，使用季节性调整的方法消除季节性因素，就显得非常必要。
经济变量的季节性表现为在一年中的部分月份周期性偏高，而部分月份周期性偏低。
季节性调整目的在于从实际变量中剔除这部分由于季节性周期原因而导致的偏高和偏低。
变量一般被分解为趋势项、季节项和随机扰动项，季节调整即将季节项剔除的过程。
而分解方式主要包括加法与乘法两种，加法分解即将变量分解为趋势项、季节项和随机扰动项之和，而乘法季调则为三者之积。
两类分解方式对应加法季调和乘法季调两种方法。
季调方法选择一般依据指标性质而定，以指数级数增长的指标使用乘法季调，例如GDP，而绝对水平较为平稳的使用加法季调，例如每月的降雨天数。
从实际变量中剔除季节性首先需要找到反应季节性偏差的季节项。
季节项一般由历史数据估算而得，基本思路为用经济指标在某月的均指与全部样本均值的偏差度量季节项。
估计方法同样主要有加法和乘法两种，加法季节性的计算方法为将经济指标在某月的均值减去全部样本的均指得到该月的季节项，而乘法的季节性为经济指标在某月均值除以全部样本均值得到该月季节项。
例如，2003年至2014年水电发电量月均值为453亿千瓦时，而各年1月均值为285亿千瓦时，则由两者之差计算的1月加法季节项为-168亿千瓦时，使用两者之比计算的1月乘法季节项为0.63。
得到季节项后即可从实际变量中剔除季节项得到季调后数据。
依据加法与乘法两种方法，加法季调为从实际值中减去季节项，乘法季调为用实际值除以季节项。
例如2013年1月水电发电量为454亿千瓦时，加法季调法减去-168亿千瓦时的季节项后为622亿千瓦时，乘法季调除以0.63的季节项后为721亿千瓦时。
得到季调后数据。
经过季节调整后的数据剔除了季节性波动影响，因而更为稳定，可以显示出明显的短期趋势。
利用季调后的数据计算环比增长率，可以准确有效的分析短期经济走势。
Eviews、SPSS等大部分计量分析软件均可以方便的进行季节调整操作。
然而绝大部分计量软件季调程序均基于西方节假日计算。
在对中国数据进行季调时，无法处理部分中国节日带来的季节性，特别是春节导致的季节性。
简单的方法是将1月与2月数据合并分析，可以粗略规避春节因素影响。
如果追求更为精确的分析与预测，可以通过春节假期在1月与2月的分布来自己建立季节调整系统，具体方法可以参照央行2009年建立的季调系统[1]。
2.宏观数据体系的逻辑
我们以市场经济循环作为分析的起点建立宏观数据体系。
市场经济以交易为基础，个人通过出售自己的产出获得收入，而收入用于满足自身需求，自身需求又成为他人产出的决定因素。
运转良好的市场经济需要形成良性循环，通过价格调节在三者之间形成均衡机制。
宏观经济研究对象为总量指标，对于经济总量，总产出、总需求以及总收入是从不同角度进行观察，由于衡量的是均衡下的同一对象，所以理论上三者存在恒等关系。
宏观经济运行中市场循环体现为需求决定产出，产出创造收入，收入变成需求。
总供给与总需求是在宏观分析中常用的分析需求与供给关系的指标，而收入分配则决定产出创造收入的结构、方式和效果，收入通过再消费与储蓄之间配置影响需求，开放经济下储蓄进一步在投资和净出口之间进行分配。
实际经济生活的各部分无不是政府与市场的交织。
市场经济作为一种制度的存在，其本身就需要政府保障才能有效运转。
即使在西方发达市场经济，政府的影子也存在于市场的方方面面，对于从计划经济向市场经济转型的我国更为如此。
一般说来，在生产面，政府扮演提供公共品角色，例如进行公共设施建设、维护社会秩序、提供国防服务等；
而在需求面，政府通过财政支出变动调节总需求，这也是财政政策实施的主要方式，例如大萧条时期的罗斯福新政以及较近的我国的“四万亿”；
在收入面，政府主导收入再分配，通过转移支付、补贴、以及调节税收等方式缩小收入差距。
货币是市场经济不可或缺的部分，是经济循环的润滑剂。
作为一般等价物的货币在市场经济中承担交换媒介、价值尺度、支付手段以及价值储藏的职能。
由于货币的存在，在宏观经济变量上有了名义量和实际量的区别，而名义量与实际量的差别被看做一般价格。
如果货币过多，就可能引起一般价格的上涨，即通货膨胀，反之，如果货币过少，一般价格下降，即通货紧缩。
即货币学派的名言：
“通货膨胀任何时候都是一种货币现象”。
而由于价格粘性的存在，货币变化可能对实际变量产生影响，这就产生了货币政策调节实体经济机制。
货币减少时，实体经济循环不畅，增长低迷，而货币增多，又可能导致实体经济过热。
所以，在宏观研究中，货币总量非常重要，往往作为先导指标。
当今信用货币时代货币发行基本上都由央行负责，央行自然成为调控货币政策的职能部门。
然而央行并不直接向实体经济投放货币，央行调节与金融部门的债权债务甚至调控金融产品价格来控制货币总量。
金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，金融部门负责直接向实体经济实现这些职能。
因此，研究货币总量不可避免的需要分析金融各部门的资产负债结构以及行为变化。
3.中国实体经济指标
3.1观察实体经济的三个视角
衡量经济总量的GDP是最为常用的经济指标，也是观测实体经济状况最为全面有效的指标。
由于各类不同的实体经济指标都可以归结为经济总量的某个子项，所以我们从GDP开始逐步分类介绍各项实体经济指标。
这样既能做到对经济指标成体系的认识，又能尽可能全面的各种指标。
GDP笼统的可以认为是一定时期内一国净生产的货物和服务的总和。
统计局较为严格的定义为“按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产的最终成果”。
国内生产总值有三种表现形态，即价值形态、产品形态和收入形态，分别对应三种国内生产总值计算方法，即生产法、支出法和收入法，三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及其构成。
三类GDP统计方法从不同视角衡量经济总量，拥有各自的指标体系。
从价值形态角度度量经济总量的生产法GDP是我国当前主要使用的GDP统计指标，生产法GDP以总产出扣除中间投入后的增加值度量经济总量，是从生产面衡量经济总量的指标。
在统计过程中，生产法GDP以行业增加值为基础，通常在报告GDP总量时同时报告三大产业和更为细分行业的GDP数据。
支出法GDP从产品形态角度度量经济总量，即通过货物和服务的最终使用方式，来计算经济总量，是从需求面衡量经济总量的指标。
而最终用途包括消费、投资和出口三类，其中由于部分产品来自进口，在计算最终需求时需要在出口中扣除。
支出法GDP计算方式为“最终消费+资本形成总额+出口-进口”。
而所有产出应该形成收入，从收入形态度量经济总量的收入法GDP是所有常住单位在一定时期内创造并分配给常住单位和非常住单位的初次收入之和。
依据收入形态不同，收入法GDP分为劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和企业盈余。
生产法是我国最为常用的GDP统计方法，目前公布的季度GDP同比增速和总量数据即基于生产法而得。
生产法在我国GDP统计中的主体地位是有历史沿革原因的，我国从建国到改革开放初期一直使用的是计划经济国家内的物质产品平衡表统计体系（MPS），该体系以社会总产值核算。
自然地，在1993年开始从物质产品平衡表体系（MPS）向国民账户体系（SNA）转换过程中，生产法成为GDP主要核算方式。
生产法GDP按季度公布当季值，但分行业GDP依然公布累计值，主要是由于一些基础资料目前尚不能获得，特别是难以获得分季度建筑业统计资料和部分分季度价格指数资料。
支出法GDP数据公布频率为年度，但统计局按季度公布各分项对GDP总体增速贡献率，公布时间稍晚于支出法GDP公布时间。
支出法是国际使用最为广泛的GDP统计方法，我国统计局也从2000年开始内部实行季度支出法GDP核算，但由于各种原因，导致与生产法GDP统计结果差别较大，所以至今未向外公布。
而目前支出法各分项对GDP同比的拉动是通过各分项对GDP增长贡献率乘以生产法GDP同比计算而得，所以也不能以此准确推算支出法GDP各分项增长率。
收入法GDP公布最为滞后，且仅有年度数据。
收入法GDP有两个数据来源，一个是投入产出表，然而投入产出表仅在年份为0、2、5、7的时期编制，公布时间一般滞后两年，时效性较差；
另一个是统计年鉴公布的分地区收入法GDP数据[1]，可以将各省收入法GDP加总得到全国数据。
这两种方法得到的收入法GDP差距很大，例如投入产出表报告的2010年收入法GDP为40.36万亿元，而加总各省方法得到的收入法GDP为43.70万亿元，两者相差3万亿以上。
GDP并非唯一衡量经济总量的唯一指标，存在许多与GDP类似的补充指标。
例如衡量国内总需求更为合理的国内总支出（GDE）指标，衡量国民总收入更为合理的GNI指标，或衡量国内总收入的GDI指标。
对中国来说，由于实际生产法GDP统计中没有直接纳入进出口价格，所以贸易条件带来的福利变化并不在GDP实际增速中反应，例如近期大宗商品价格大跌对中国带来显著福利改善，导致GDI实际增速显著高于GDP，从福利角度GDI指标更为真实。
另外，GDP衡量产出而不反映成本，扣除资源消耗成本和环境损失代价的绿色GDP一定程度上在尝试弥补这一缺陷。
3.2生产面
生产法GDP
生产法GDP从产出角度衡量经济总量。
2014年我国生产法GDP为63.6万亿元，同比增长7.4%，其中4季度同比增长7.3%。
我国按季度公布生产法GDP数据，公布指标包括GDP名义总量，实际增速以及分行业累计名义总量和实际增速。
季度GDP公布行业包括三大产业，以及工业、建筑业、批发零售、交运、住宿餐饮、金融、房地产等部分子行业的累计名义总量和实际增速数据。
从生产角度看工业行业是我国经济主要行业，2014年占比为35.8%。
而房地产行业虽然在GDP中占比仅为6.0%，但由于其为最终需求行业，决定上游产业链，包括建筑业以及部分工业行业的需求，所以房地产市场变化对我国经济依然至关重要。
我国经济波动由第二产业主导。
第二产业在经济中权重较高，在40%以上，同时自身增速波动较大，如2008年危机时第二产业下跌最为迅猛，而2009年强力刺激政策下第二产业反弹力度最大。
所以第二产业对短期经济增速影响最为显著。
第三产业增速较为平稳，而第一产业权重较小，难以对经济增速产生显著影响。
一般生产面短期指标更为关注第二产业相关指标，通过跟踪工业增加值等更为高频的月度工业数据，来判断经济走势。
工业增加值
工业增加值是工业企业全部生产活动总成果扣除生产过程中消耗或转移的物质产品和劳务价值后的余额，对应工业行业的生产法GDP。
然而统计局公布的月度工业增加值覆盖范围为规模以上企业，并非全部企业。
2007至2010年，规模以上工业企业为年主营业务收入500万以上企业，2011年开始，这一标准上调为2000万元。
统计局结合经济普查数据和规模以上工业企业增加值估计全部工业行业增加值，即工业行业GDP，一般来看，规模以上工业行业增加值同比增速高于全部工业GDP增速，但趋势一致。
由于工业在经济中的重要地位，工业增加值对短期经济波动具有显著的先导意义，这也是长期以来通过观察月度工业增加值数据判断经济走势的主要原因。
统计局公布的工业增加值数据为真实同比增长率。
但同比增速反映的是过去12个月的信息，时效性有限，相对来说环比增速更能反映近期走势。
统计局从2011年开始公布环比增速数据，但时序较短，可以自己利用季调方法计算较为完整的环比数据。
同时，统计局按月公布分行业工业增加值增速数据，起初公布大类行业分为轻工业和重工业，2013年8月开始，统计局停止此分类方法，按采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业公布大类数据。
工业增加值数据中还包含一类按工业产品用途划分数据，即出口交货值。
出口交货值是指工业企业由外贸部门收购的或交给出口代理商出口的用人民币结算的产品价值，出口交货值与实际出口有相当一致的相关关系。
采购经理人指数（PMI）
采购经理人指数是根据被调查者（采购经理人）对不同方面经济前景的看法，综合计算的扩散指数。
采购经理人指数统计方法为通过询问样本企业采购经理人对生产、订单、库存、雇员、配送时间等看法，以上升、持平、下降分别赋予三类数值，再按各项目权重进行加总得到总体PMI。
中国物流与采购联合会与统计局从2005年开始共同发布中国制造业PMI数据（中采PMI），每月1日公布上月数据。
中国PMI的另一来源是汇丰银行（本文未经说明的PMI均指中采PMI），在下月初前一周公布当月PMI预览值，然后在下月1日左右公布当月PMI终值。
与中采PMI相比，汇丰PMI调查样本更为偏向中小企业。
反应预期的PMI是生产面重要的先导指标，本身是基于对未来看法综合的扩散指数，大于50显示经济处于扩张状态，小于50显示经济处于收缩状态。
表现对经济前景看法的PMI是环比指标，在使用前应该进行季调处理。
然而由于统计局初始公布PMI未经季调，而后开始公布季调后PMI，但仍包含显著季节性，数据前后差异对降低了季调处理的可行性与准确性，观察PMI数据最好同时观察未经季调和季调后两类。
PMI分项指数各实体经济指标具有重要的先导意义。
其中新订单指数反映需求面情况，是PMI子项中的领先指标，新出口订单是外需的先导指标，通过新订单与新出口订单指数之差可以估算国内订单指数变化情况。
在库存指数方面，原材料库存指数反应企业主动调整库存意愿，上升显示对经济看法改善，指示意义比产成品库存指数更为重要，因为产成品库存指数反应被动调整库存意愿，上升反应对需求前景预期恶化导致库存上升。
使用原材料库存与产成品库存指数差是更为有效的主动补库存先导指标。
，此指标往往与进口呈现较高的相关关系。
另外需要关注的是原材料购进价格指数，该指数对PPI有显著的领先关系，经济疲弱情况下购进价格指数也较低。
总体来看，新订单与出口订单指数反映需求面，原材料库存与产成品库存指数反映厂商对生产的信心，而购进价格反映物价。
另外，周期关系不明显的雇员指数，反映厂商用工意愿，是劳动力市场指标。
其它生产面指标
除上述较为重要的几项指标外，生产面还具有很多其它经济指标。
月度行业指标包括发电量、钢产量、水泥产量、汽车产量等。
发电量由于与工业增加值具有高度相关关系，同时具有如日度六大发电集团耗煤量，以及日度发电量等更为高频的数据，所以被用来在更高频率上观察经济运行。
水泥由于保存期限短，可以剔除库存变化影响，一度用水泥产量来判断需求面发生的变化。
而钢产量、汽车产量等则从不同行业观察经济运行。
部分行业高频产能利用率数据也可以观察短期经济运行状况，如钢铁、平板玻璃、PTA等。
3.3需求面
支出法GDP
支出法GDP是从需求面观察经济运行的总量指标。
支出法GDP与生产法GDP名义值存在微小误差，2013年支出法GDP为58.7万亿元，而当年生产法GDP为58.8万亿元。
支出法GDP及子项名义值数据按年公布，通过次年的《中国统计年鉴》发布，但并不公布支出法GDP实际同比增速数据。
而支出法三大子项消费、投资和贸易顺差对GDP增长的贡献率按季度公布，同时公布各项贡献率乘以生产法GDP同比增速得到的对GDP增速的拉动数。
支出法GDP结构显示了我国经济主要需求来源。
2013年占比46%的投资显示了我国经济对投资的高度依赖性。
居民消费共计占比36%，经济呈现消费不足特征。
政府消费在GDP中占比高达14%意味着政府对经济具有相当强的调控力。
经济危机后全球再平衡进程下，净出口占GDP的比例持续收窄，2013年仅为2%，显示我国外部失衡得到显著改善。
从经济增长动力看，投资是经济增长第一推动力，投资增速波动是整体经济增速变化的主要来源。
近几年随着投资低迷，消费对经济增长的贡献与投资达到旗鼓相当地位，但消费增速稳定，对经济增速波动影响有限。
随着贸易顺差收窄，净出口对经济增长贡献处于持续下降趋势，危机后贡献持续为负，2014年内需疲弱导致贸易顺差扩大，净出口对GDP增长转至零贡献
固定资产投资
固定资产投资是统计局按月公布的投资面数据，相对按年度公布的GDP中投资更为高频，其中1月和2月合并公布。
固定资产投资内容包括城镇建设项目投资、农村非农户建设项目投资和国防、人防建设项目投资。
覆盖范围包括计划总投资某一限额以上的建设项目投资和房地产开发投资，该限额2011年之前为50万元，2011年之后提高至500万元。
受统计资料与统计能力限制，统计局公布固定资产投资月度累计名义值和月度累计同比数据，并未公布当月同比增速数据[1]。
统计局同时公布固定资
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