2017-专题报告：制造业PMI在中国该如何使用？_12页-1mb

制造业PMI在中国的使用分析总结

核心内容

本报告探讨了制造业PMI在中国经济分析中的应用价值，重点分析了PMI是否具有领先性及有效性。报告通过实证分析，从三个方面展开：PMI分项指数之间的领先滞后关系、制造业PMI与经济总量指标（如GDP、工业增加值）的关系，以及PMI分项指标与具体经济指标（如库存、价格、进出口）的关系。

主要观点

• PMI同比增速优于原始数据：相较于原始PMI数据，PMI同比增速在衡量经济指标（如GDP、工业增加值）时具有更好的相关性。
• PMI分项指标具有前瞻性：PMI分项指标可以较好地预测库存、物价和进出口走势。
• 权重设置依据先行性：制造业PMI的权重设置是基于各分项指标对经济的先行程度，参考了国际成熟体系。

关键信息

制造业PMI的构成

制造业PMI总指数由以下五个分项指数加权计算得出：

• 新订单（30%）
• 生产（25%）
• 从业人员（20%）
• 供货商配送时间（15%）——逆指标
• 原材料库存（10%）

PMI与经济总量指标的关系

• PMI与GDP：
  • 2005年以来，原始PMI与GDP同比的相关系数为0.78，PMI同比增速与GDP同比的相关系数为0.88。
  • 2012年以来，相关性有所减弱，但PMI同比增速与GDP增速的相关系数仍高达0.66。
• PMI与工业增加值：
  • 2005年以来，原始PMI与工业增加值的相关系数为0.67，PMI同比增速与工业增加值的相关系数为0.76。
  • 2012年以来，相关性显著弱化，PMI同比增速与工业增加值的相关系数为0.44。

PMI与具体经济指标的关系

• PMI与库存：
  • 原材料库存PMI同比与企业存货的相关系数高达0.94，远高于原始PMI的0.58。
  • 生产PMI领先企业存货和产成品库存9个月，相关系数分别为0.72、0.92和0.59、0.81。
• PMI与价格：
  • PPI环比与主要原材料购进价格PMI呈正相关，相关系数达0.92，线性回归解释力 $R^2$ 为0.8。
  • PPIRM环比与主要原材料购进价格PMI呈正相关，相关系数达0.96，线性回归解释力 $R^2$ 为0.91。
• PMI与进出口：
  • 新出口订单PMI同比增速与出口增速相关性达0.85，原始数据领先出口增速4个月，但相关性较弱。
  • 进口PMI同比增速与进口增速相关性达0.77，原始数据领先进口增速2个月，但相关性较弱。

分析结论

• PMI同比增速具有更高的有效性：PMI同比增速在与经济总量指标进行相关性分析时，比原始PMI数据具有更好的拟合效果。
• PMI分项指标具有前瞻性：PMI分项指标可以较好地预测库存、价格和进出口走势，对经济活动具有指导意义。

附录

图表目录

• 图1：GDP当季同比与PMI同比增长率
• 图2：GDP当季同比与原始PMI
• 图3：工业增加值增速与PMI同比增速
• 图4：工业增加值增速与原始PMI
• 图5：生产PMI同比与企业存货情况
• 图6：生产PMI原始数据与企业存货情况
• 图7：生产PMI与企业库存相关系数
• 图8：生产PMI与产成品库存相关系数
• 图9：PPI环比与主要原材料购进价格PMI呈正相关
• 图10：PPI环比与主要原材料购进价格PMI散点图
• 图11：PPIRM环比与主要原材料购进价格PMI呈正相关
• 图12：PPIRM环比与主要原材料购进价格PMI散点图
• 图13：出口增速与新出口订单PMI同比增速
• 图14：进口增速与进口PMI同比增速
• 图15：出口季调同比与新出口订单PMI相关系数
• 图16：进口季调同比与进口PMI相关系数

表格目录

• 表1：制造业PMI反映生产活动的各个环节
• 表2：制造业PMI（部分数据）

投资建议

制造业PMI在经济分析中具有一定的参考价值，尤其是在通过同比增速指标与经济总量指标进行相关性分析时，能够更准确地反映经济走势。同时，PMI分项指标对于库存、价格和进出口的预测也有实际意义。投资者可结合PMI同比增速和分项指标，作为判断经济形势和市场趋势的辅助工具。

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