【国信宏观固收】巧用PMI衍生指标,破译经济密码——PMI系列报告(三)
（以下内容从国信证券《【国信宏观固收】巧用PMI衍生指标,破译经济密码——PMI系列报告(三)》研报附件原文摘录）
分析师：王 开 S0980521030001 分析师：董德志 S0980513100001 1.从PMI衍生指标“轧差”和“组合”出发，可落实到经济景气判断上。 我们将八个衍生指标分为三个梯队：（1）第一梯队是既具有前瞻性，又具有相关性的指标。以PMI新订单和生产两项轧差得到的“供需变化”，用于跟踪工业企业供需差异的产销率；原材料库存和产成品库存的差值，代表“销售”，可以前瞻工业企业主营业务收入。（2）第二梯队是具有相关性但前瞻程度不足的指标，“生产-从业人员”代表的“经营规模”，与工业企业利润增速大致是同步变动的。还有用新订单-产成品库存得到“库存”，其实是月环比增减的概念，对标实体指标的口径，在工业企业产成品存货累计同比基础上，应再进行月度增减计算。（3）第三梯队的指标是相关性还不错，但是代表结构特征，对投研参考有限的体系。新订单和出口订单轧差算得的“内外需比例”，与出口金额/GDP计算得到的经济对出口依赖度有一定正向关联，出口订单和进口轧差得到的“进出口规模”，与出口和进口金额的同比增速差值一致。 2.第一梯队的三个指标与经济的名义增速逐一对比，效果排序为：“销售”>“供需变化”>“经营规模”。 2008年以来，“销售”（原材料库存-产成品库存）在大多数时候都是领先于名义增速拐点的。在几次典型的经济景气峰值（如2008年3月、2010年2月、2013年10月）之前，以及几次明显的景气谷底（如2009年2月、2015年10月）前，都给市场提前递过“小纸条”加以提示。一次特例是2017年3月那次经济见顶，各个衍生指标的提示时点，较真实高点都滞后半年。综合衍生指标来看，国内制造业PMI本身改善向好，“销售”项显示经济基本面震荡上行，11月继续回暖；“供需变化”指向经济11月短期承压，而“经营规模”指向经济有所反弹。考虑到各个衍生指标在历史成绩中立下的“标杆”，我们认为经济向好的方面证据更强。 3.除了PMI细项“轧差”外，两两“组合”也能得出结论。 （1）新订单与在手订单的“红绿灯”：在手订单在高位+新订单在低位的场景，往往预示着后续内需的不足。美国制造业PMI新订单和订单库存（类似我国的“在手订单”）重合时，在经济上行过程中预示着景气度的见顶，在经济下行过程中预示着景气度的见底，起到了“红绿灯”提示信号的效果。（2）库存周期的“集结号”：PMI的新订单和主要原材料购进价格两个指标划分出的库存周期，较传统“存货同比vs PPI同比”或者“存货同比 vs 营收同比”等框架所划分的阶段，要更前瞻些。我们在这里有一个小提议，即不纠结于PMI“类环比”原理来定义库存周期是否合理，只是将其作为传统库存周期指标的先行参照，而在资产配置中参考传统的产成品库存同比等指标。（3）供应瓶颈的结构探讨：以PMI“供应商配货时间”为依据，跟踪全球何时摆脱供应瓶颈困境，就要从西方发达经济体切入，重点关注科技设备、机器设备领域配送时间、产出、订单等维度的恢复进展。 以下为正文： 在PMI的应用中我们有时会陷入一个循环的悖论，比如A股实际上领先于很多宏观基本面类指标的。我们也看到在预测PMI中加入了股、债、汇率三方面资产价格，可以通过资本市场对宏观情绪的反馈，大幅改善PMI预测的精准度(BIS，2019)。但是在投资实战中，我们的目的就是基于经济基本面对资产价格提供参考，如果从资产价格出发就陷入了解不开的“循环”。 PMI体系的一大优势是提供了很多明细指标，涉及生产的方方面面，通过多个指标的组合也可以挖掘出隐含的信息，对基本面的判断、资产的定价提供参考。本篇作为PMI系列报告的第三篇，从PMI衍生指标的两两“轧差”和“组合”出发，落实到经济景气的判断上。 1.制造业PMI指标有哪些衍生体系 第一类方法是通过PMI分项指标间的两两轧差，即简单的“加减运算”获得拟合指标。《中国PMI调查体系的适用性以及可行性分析》中提到了PMI衍生指标领先经济基本面的理论基础，“指标之间的对比能提前反映产业活动类趋势，成本的传导需要一个周期，成本压力累积到企业难以维持高成本时，利润才会出现下行。”衍生指标提供了另一种前瞻视角。 市场上常用的8个PMI衍生指标包括8个： 1.供需变化:新订单-生产 2.利润趋势:新订单－购进价格 3.生产规模:采购量－购进价格 4.经营规模:生产量－雇员 5.内外需比例:新订单－出口订单 6.进出口规模:出口订单－进口 7.库存:新订单-产成品库存 8.销售:原材料库存-产成品库存 我们对此一一验证，最终将八个指标分为三个梯队：（1）第一梯队是既具有前瞻性，又具有相关性的指标。以PMI新订单和生产两项轧差得到的“供需变化”，用于跟踪工业企业供需差异的产销率；原材料库存和产成品库存的差值，代表“销售”，可以前瞻工业企业主营业务收入。值得一提的是，下文中使用的产量维度，如工业增加值、工业企业利润、工业企业营业收入等同比口径指标（包括累计同比）在2021年均采用两年复合增速来摆脱基期影响。 （2）第二梯队是具有相关性但前瞻程度不足的指标，“生产-从业人员”代表的“经营规模”，与工业企业利润增速大致是同步变动的。还有用新订单-产成品库存得到“库存”，其实是月环比增减的概念，对标实体指标的口径，在工业企业产成品存货累计同比基础上，应再进行月度增减计算。由于PMI是“三个选项”问卷得到的，“持平”选项高占比起到了“缓冲垫”的作用，因此PMI存货、新订单和产成品库存轧差表征的库存指标，看起来对库存周期的趋势项刻画的更好，实际上是没有体现出存货变动真实的波动程度。 （3）第三梯队的指标是相关性还不错，但是代表结构特征，对投研参考有限的体系。新订单和出口订单轧差算得的“内外需比例”，与出口金额/GDP计算得到的经济对出口依赖度有一定正向关联，出口订单和进口轧差得到的“进出口规模”，与出口和进口金额的同比增速差值一致。其一是贸易的数据波动高，周期性规律不甚明显。其二是出口依赖度指标，在贸易摩擦时可以看各个行业受到外部冲击压力的程度，对经济的走势没有太大参考价值。其三是出口订单与进口的差值，如果考虑到每个企业填报问卷时的调查环节，每家企业出口和进口的分配并不对等，比如我国出口导向的机电、服装等企业，其出口的规模要超出进口，这样看不适合反映进出口的轧差。 此外，也有一些衍生指标的应用场景不佳，甚至背离的案例，我们暂且称之为“第四梯队”。除了“经营规模”外，工业企业利润还有一个PMI的衍生指标是“利润趋势”，数值上等于PMI新订单和购进价格的差异，反映了市场需求较生产成本之间的强弱，但是从实际结果来看，“利润趋势”和工业企业利润的增速更像是反向互动的，我们不予采纳。另外，用PMI的采购量减去购进价格，所得到的“生产规模”，和工业企业营业收入中成本的增速更像是正相关的，这点也比较费解。 按照美国长期历史的验证，代表需求的订单（新订单和出口订单），代表采购的采购量、原材料库存等在经济景气中先行，随后生产与配送环节的指标与经济景气是同步的，而价格类的产成品价格，以及产成品库存和就业等指标作为滞后确认的指标，这点与NBER前/中/后“三步走”的体系不谋而合。国内PMI分项指标都颇为灵敏，没有发现指标间较明显的领先滞后关系，因此不适合做信号传递式的推导，更适合通过轧差类衍生指标判断景气。我们发现所有的衍生指标中新订单都是作为被减数存在的，正是由于企业整个生产经营活动周期中，新订单是颇为前瞻的指标。 2.轧差衍生指标对经济基本面的领先效果 上一部分述及的PMI衍生指标，无论是对应经营收入、利润、产出规模，实际上都落脚达到了经济增长的方方面面。企业盈利、经营的规模效应等等归根结底都是分享了经济增长的红利，赚的是工业产出和技术进步的时代β。因此，我们也着重审视这些PMI指标对名义经济增长率（工业增加值同比+0.7*CPI同比+0.3*PPI同比）的前瞻效果如何。 第一梯队的三类指标提示经济谷和峰的效果都还不错。“销售”（原材料库存-产成品库存）在2008年以来，大多数时候都是领先于名义增速拐点的。在几次典型的经济景气峰值（如2008年3月、2010年2月、2013年10月）之前，以及几次明显的景气谷底（如2009年2月、2015年10月）前，“销售”都给市场提前递过“小纸条”加以提示。2017年3月那次经济见顶，从PMI衍生“销售”指标来看高点显得滞后些，且另外两个衍生指标同样是滞后半年，实际上2017年经济基本面整体看相对比较平稳，特定月份PMI异常高、和基本面的高点有所偏离也属情有可原。 PMI新订单和生产轧差得到的“供需变化”，也是名义经济增速的提示器，“供需变化”对2010年2月经济顶部的提示滞后些，没有上下游库存反映的灵敏，库存变化是包含了当期的销售和上期的存量库存两方面的信息，当期生产则可追溯到上一期的销售业绩，或者盈利性。 PMI生产和就业轧差得到的“经营规模”，在2013年之前对经济的前瞻意义较好，但2013年以来，对经济景气的指向非滞后即同步，就业人员在企业的资产负债表中以工资薪酬的形式体现为费用开支。是从2011年前后中国迈过刘易斯拐点后，人口红利开始向人力资源红利迁移，高新技术的就业与其说是企业开支的“成本”，不如看作是创收和竞争的“资产”。另一方面，政策在逆周期调控中对就业拜访的位置更加靠前，2021年、2019年的工业品和消费量通胀中，都是优先托底经济、稳定就业的。这就导致了减去PMI就业而获得的“经营规模”开始变得指向性不明，遑论前瞻。 综合衍生指标来看，国内制造业PMI本身改善向好，“销售”项显示经济基本面震荡上行，11月继续回暖；“供需变化”指向经济11月短期承压，而“经营规模”指向经济有所反弹。考虑到各个衍生指标在历史成绩中立的“标杆”，我们认为经济向好的方面证据更强。 3.PMI两两交织的体系效果验证 上述研究都是基于PMI分项指标间作差验证的，如果两类指标不适合做简单的加减运算或者其指向意义不明确的时候，就要用两个指标的高、低位置，上、下方向来辅助判断景气走势。 （1）新订单和订单库存的组合“红绿灯” PMI中关于“订单”有三个项目：在手订单代表已经承接但尚未完成交付的订单，新订单代表刚接到的订单，而出口新订单反映外需景气。在手订单在高位+新订单在低位的场景，往往预示着后续内需的不足。我国情况比较特殊，无论经济好与坏，2012年以来新订单一直超出在手订单一大截，PMI新订单和在手订单的轧差基本和PMI新订单的变动是一致的。这点可能来自内外需相互填补的效应，我们观测到同期PMI新订单的数值也是“碾压”出口订单一大截的。 相比之下，美国有较长的经济周期可以验证。当ISM发布的美国制造业PMI新订单和订单库存（类似我国的“在手订单”）重合时，在经济上行过程中预示着景气度的见顶，在经济下行过程中预示着景气度的见底。我们以美国工业产出指数同比作为衡量其工业景气度周期的观测值，可以发现PMI新订单在一般情形下都是高于在手订单的，二者重叠后的一到两个月，工业产出景气就会触发顶部或者底部，只要稍结合前期趋势方向就可以判断。 2）库存周期的“集结讯号” 由于PMI及其分项都是近似环比的指标，因此变动较同比指标也更加灵敏。这也就导致了PMI的新订单和主要原材料购进价格两个指标划分出的库存周期，较传统“存货同比vs PPI同比”或者“存货同比 vs 营收同比”框架所划分的库存周期阶段要更前瞻些。我们在这里有一个小提议，即不纠结于PMI“类环比”指标来定义库存周期是否合理，只是将其作为传统库存周期指标的先行参照，而在资产配置中参考传统的产成品库存同比等。 （3）供应瓶颈下的区域和行业再探讨 计算PMI的五个分项中，供应商配送时间是作为负向的指标，在今年备受关注的“供应瓶颈”问题中可以作为追踪指标。这一轮供应瓶颈：（1）从地域上来看，美、英、欧三大西方发达经济体受到的供应冲击最为严重，堪比去年新冠初期全球贸易物理封锁的阶段；亚洲地区受到的冲击则明显更小，中国遭受冲击最弱，日本及其他亚洲市场较中国略严重，但也远好于西方三大发达市场。（2）从行业分布来看，科技设备和机械设备遇到供应链的负面问题最深，其次是工业产成品、一般工业品、纸张和木制品，供应冲击也超出了全部制造业。相比之下，必选领域的饮料、食物、消费品的供应冲击较小。那么，跟踪全球何时摆脱供应瓶颈困境，就要从西方发达经济体切入，重点关注科技设备、机器设备领域配送时间、产出、订单等维度的恢复进展。 我们用PMI的供应商交付来代表美国供应瓶颈的严峻性，用制造业PMI新订单和产出的轧差表示美国供需变化，这一轮供应瓶颈问题相较于历史70年高点的供需缺口而言还算克制，且供需差异已经有收敛的迹象，我们预计随着今年“需求强复苏+供给受限”向明年“需求强复苏+供给同复苏”的逻辑切换，供应瓶颈的问题会进一步得到解决，但由于PMI本身较为灵敏，且供应配送到价格传导有一定时滞，预计2022年一季度美国CPI同比才会现高点。 4.题外话：PMI版“美林电风扇”真的不赚钱吗？ 在大类资产配置的宏观抓手上，我们用工业增加值、CPI或者PPI同比的宏观指标颇多。这类指标曾在2013~2019年经历过低波动，且由于统计环节到真实发布时已经是后验信息了，再者我们还要去判断识别周期拐点和噪声，等到拐点确认时行情早已开始了。考虑到PMI数据发布早的优点，如果将PMI作为月底调仓的信号是否可以把握先机呢？海外通行的观点是以PMI不同阶段作为经济不同景气时期，在我国并不适用，因为经济绝大多数时点都会被划分在浅黄色的“低增长阶段”。 结合我们依据产出缺口构造的“四象时钟”，也可用“PMI是否在荣枯线之上”和“PMI环比变化值”两个依据作为经济景气判断的依据，如下图20所示。即便工增和CPI低波动期间PMI的周期往复规律仍算得上明显，但也能看到有几次大周期嵌套着快速轮转小周期的现象（图20中红圈部分），即业界所说的“电风扇”时刻。 这些时刻在PMI的周期模型中说短也并不短，我们暂且忽视美林时钟对经济周期时长的限制，用“电风扇”的思路来做配置，即单纯依据当月数据落在哪个象限决定经济周期位置，即便后续几个月发现可能是噪音（“电风扇”时刻）也不回溯修正。这样规律对既往资产表现的回溯如表2所示： 结果颇为有趣，即便用PMI版的“电风扇”，得到的资产回报规律仍有一定章法。如PMI位于荣枯线之上、经济边际好转时上证综指和南华工业指数的回报率是四象限中最高的；经济在荣枯线以下、边际转弱时，国债收益率录得四象限中最大幅度的下降、稳定股录得四象限中最高的超额回报；经济位于荣枯线之下但边际好转的复苏初期，周期、消费、成长三个风格都跑赢了大盘，且超额回报在四阶段最大。因此，依据PMI单一指标构造的“投资时钟”（或者说是“投资电风扇”）对资产配置也有一定的参考意义。 参考资料 [1] Erik B, Lombardi M J, Mihaljek D, et al. Financial conditions and purchasing managers’ indices: exploring the links[J]. BIS Quarterly Review, September, 2019. [2] 国家统计局四川调查总队，《PMI简明读本》[M],中国统计出版社，2011 [3] 中国物流与采购联合会，《中国PMI研究与实践》[M]，中国财富出版社，2002 风险提示：全球供应瓶颈问题尚未得到缓解，海外仍未摆脱疫情冲击
分析师：王 开 S0980521030001 分析师：董德志 S0980513100001 1.从PMI衍生指标“轧差”和“组合”出发，可落实到经济景气判断上。 我们将八个衍生指标分为三个梯队：（1）第一梯队是既具有前瞻性，又具有相关性的指标。以PMI新订单和生产两项轧差得到的“供需变化”，用于跟踪工业企业供需差异的产销率；原材料库存和产成品库存的差值，代表“销售”，可以前瞻工业企业主营业务收入。（2）第二梯队是具有相关性但前瞻程度不足的指标，“生产-从业人员”代表的“经营规模”，与工业企业利润增速大致是同步变动的。还有用新订单-产成品库存得到“库存”，其实是月环比增减的概念，对标实体指标的口径，在工业企业产成品存货累计同比基础上，应再进行月度增减计算。（3）第三梯队的指标是相关性还不错，但是代表结构特征，对投研参考有限的体系。新订单和出口订单轧差算得的“内外需比例”，与出口金额/GDP计算得到的经济对出口依赖度有一定正向关联，出口订单和进口轧差得到的“进出口规模”，与出口和进口金额的同比增速差值一致。 2.第一梯队的三个指标与经济的名义增速逐一对比，效果排序为：“销售”>“供需变化”>“经营规模”。 2008年以来，“销售”（原材料库存-产成品库存）在大多数时候都是领先于名义增速拐点的。在几次典型的经济景气峰值（如2008年3月、2010年2月、2013年10月）之前，以及几次明显的景气谷底（如2009年2月、2015年10月）前，都给市场提前递过“小纸条”加以提示。一次特例是2017年3月那次经济见顶，各个衍生指标的提示时点，较真实高点都滞后半年。综合衍生指标来看，国内制造业PMI本身改善向好，“销售”项显示经济基本面震荡上行，11月继续回暖；“供需变化”指向经济11月短期承压，而“经营规模”指向经济有所反弹。考虑到各个衍生指标在历史成绩中立下的“标杆”，我们认为经济向好的方面证据更强。 3.除了PMI细项“轧差”外，两两“组合”也能得出结论。 （1）新订单与在手订单的“红绿灯”：在手订单在高位+新订单在低位的场景，往往预示着后续内需的不足。美国制造业PMI新订单和订单库存（类似我国的“在手订单”）重合时，在经济上行过程中预示着景气度的见顶，在经济下行过程中预示着景气度的见底，起到了“红绿灯”提示信号的效果。（2）库存周期的“集结号”：PMI的新订单和主要原材料购进价格两个指标划分出的库存周期，较传统“存货同比vs PPI同比”或者“存货同比 vs 营收同比”等框架所划分的阶段，要更前瞻些。我们在这里有一个小提议，即不纠结于PMI“类环比”原理来定义库存周期是否合理，只是将其作为传统库存周期指标的先行参照，而在资产配置中参考传统的产成品库存同比等指标。（3）供应瓶颈的结构探讨：以PMI“供应商配货时间”为依据，跟踪全球何时摆脱供应瓶颈困境，就要从西方发达经济体切入，重点关注科技设备、机器设备领域配送时间、产出、订单等维度的恢复进展。 以下为正文： 在PMI的应用中我们有时会陷入一个循环的悖论，比如A股实际上领先于很多宏观基本面类指标的。我们也看到在预测PMI中加入了股、债、汇率三方面资产价格，可以通过资本市场对宏观情绪的反馈，大幅改善PMI预测的精准度(BIS，2019)。但是在投资实战中，我们的目的就是基于经济基本面对资产价格提供参考，如果从资产价格出发就陷入了解不开的“循环”。 PMI体系的一大优势是提供了很多明细指标，涉及生产的方方面面，通过多个指标的组合也可以挖掘出隐含的信息，对基本面的判断、资产的定价提供参考。本篇作为PMI系列报告的第三篇，从PMI衍生指标的两两“轧差”和“组合”出发，落实到经济景气的判断上。 1.制造业PMI指标有哪些衍生体系 第一类方法是通过PMI分项指标间的两两轧差，即简单的“加减运算”获得拟合指标。《中国PMI调查体系的适用性以及可行性分析》中提到了PMI衍生指标领先经济基本面的理论基础，“指标之间的对比能提前反映产业活动类趋势，成本的传导需要一个周期，成本压力累积到企业难以维持高成本时，利润才会出现下行。”衍生指标提供了另一种前瞻视角。 市场上常用的8个PMI衍生指标包括8个： 1.供需变化:新订单-生产 2.利润趋势:新订单－购进价格 3.生产规模:采购量－购进价格 4.经营规模:生产量－雇员 5.内外需比例:新订单－出口订单 6.进出口规模:出口订单－进口 7.库存:新订单-产成品库存 8.销售:原材料库存-产成品库存 我们对此一一验证，最终将八个指标分为三个梯队：（1）第一梯队是既具有前瞻性，又具有相关性的指标。以PMI新订单和生产两项轧差得到的“供需变化”，用于跟踪工业企业供需差异的产销率；原材料库存和产成品库存的差值，代表“销售”，可以前瞻工业企业主营业务收入。值得一提的是，下文中使用的产量维度，如工业增加值、工业企业利润、工业企业营业收入等同比口径指标（包括累计同比）在2021年均采用两年复合增速来摆脱基期影响。 （2）第二梯队是具有相关性但前瞻程度不足的指标，“生产-从业人员”代表的“经营规模”，与工业企业利润增速大致是同步变动的。还有用新订单-产成品库存得到“库存”，其实是月环比增减的概念，对标实体指标的口径，在工业企业产成品存货累计同比基础上，应再进行月度增减计算。由于PMI是“三个选项”问卷得到的，“持平”选项高占比起到了“缓冲垫”的作用，因此PMI存货、新订单和产成品库存轧差表征的库存指标，看起来对库存周期的趋势项刻画的更好，实际上是没有体现出存货变动真实的波动程度。 （3）第三梯队的指标是相关性还不错，但是代表结构特征，对投研参考有限的体系。新订单和出口订单轧差算得的“内外需比例”，与出口金额/GDP计算得到的经济对出口依赖度有一定正向关联，出口订单和进口轧差得到的“进出口规模”，与出口和进口金额的同比增速差值一致。其一是贸易的数据波动高，周期性规律不甚明显。其二是出口依赖度指标，在贸易摩擦时可以看各个行业受到外部冲击压力的程度，对经济的走势没有太大参考价值。其三是出口订单与进口的差值，如果考虑到每个企业填报问卷时的调查环节，每家企业出口和进口的分配并不对等，比如我国出口导向的机电、服装等企业，其出口的规模要超出进口，这样看不适合反映进出口的轧差。 此外，也有一些衍生指标的应用场景不佳，甚至背离的案例，我们暂且称之为“第四梯队”。除了“经营规模”外，工业企业利润还有一个PMI的衍生指标是“利润趋势”，数值上等于PMI新订单和购进价格的差异，反映了市场需求较生产成本之间的强弱，但是从实际结果来看，“利润趋势”和工业企业利润的增速更像是反向互动的，我们不予采纳。另外，用PMI的采购量减去购进价格，所得到的“生产规模”，和工业企业营业收入中成本的增速更像是正相关的，这点也比较费解。 按照美国长期历史的验证，代表需求的订单（新订单和出口订单），代表采购的采购量、原材料库存等在经济景气中先行，随后生产与配送环节的指标与经济景气是同步的，而价格类的产成品价格，以及产成品库存和就业等指标作为滞后确认的指标，这点与NBER前/中/后“三步走”的体系不谋而合。国内PMI分项指标都颇为灵敏，没有发现指标间较明显的领先滞后关系，因此不适合做信号传递式的推导，更适合通过轧差类衍生指标判断景气。我们发现所有的衍生指标中新订单都是作为被减数存在的，正是由于企业整个生产经营活动周期中，新订单是颇为前瞻的指标。 2.轧差衍生指标对经济基本面的领先效果 上一部分述及的PMI衍生指标，无论是对应经营收入、利润、产出规模，实际上都落脚达到了经济增长的方方面面。企业盈利、经营的规模效应等等归根结底都是分享了经济增长的红利，赚的是工业产出和技术进步的时代β。因此，我们也着重审视这些PMI指标对名义经济增长率（工业增加值同比+0.7*CPI同比+0.3*PPI同比）的前瞻效果如何。 第一梯队的三类指标提示经济谷和峰的效果都还不错。“销售”（原材料库存-产成品库存）在2008年以来，大多数时候都是领先于名义增速拐点的。在几次典型的经济景气峰值（如2008年3月、2010年2月、2013年10月）之前，以及几次明显的景气谷底（如2009年2月、2015年10月）前，“销售”都给市场提前递过“小纸条”加以提示。2017年3月那次经济见顶，从PMI衍生“销售”指标来看高点显得滞后些，且另外两个衍生指标同样是滞后半年，实际上2017年经济基本面整体看相对比较平稳，特定月份PMI异常高、和基本面的高点有所偏离也属情有可原。 PMI新订单和生产轧差得到的“供需变化”，也是名义经济增速的提示器，“供需变化”对2010年2月经济顶部的提示滞后些，没有上下游库存反映的灵敏，库存变化是包含了当期的销售和上期的存量库存两方面的信息，当期生产则可追溯到上一期的销售业绩，或者盈利性。 PMI生产和就业轧差得到的“经营规模”，在2013年之前对经济的前瞻意义较好，但2013年以来，对经济景气的指向非滞后即同步，就业人员在企业的资产负债表中以工资薪酬的形式体现为费用开支。是从2011年前后中国迈过刘易斯拐点后，人口红利开始向人力资源红利迁移，高新技术的就业与其说是企业开支的“成本”，不如看作是创收和竞争的“资产”。另一方面，政策在逆周期调控中对就业拜访的位置更加靠前，2021年、2019年的工业品和消费量通胀中，都是优先托底经济、稳定就业的。这就导致了减去PMI就业而获得的“经营规模”开始变得指向性不明，遑论前瞻。 综合衍生指标来看，国内制造业PMI本身改善向好，“销售”项显示经济基本面震荡上行，11月继续回暖；“供需变化”指向经济11月短期承压，而“经营规模”指向经济有所反弹。考虑到各个衍生指标在历史成绩中立的“标杆”，我们认为经济向好的方面证据更强。 3.PMI两两交织的体系效果验证 上述研究都是基于PMI分项指标间作差验证的，如果两类指标不适合做简单的加减运算或者其指向意义不明确的时候，就要用两个指标的高、低位置，上、下方向来辅助判断景气走势。 （1）新订单和订单库存的组合“红绿灯” PMI中关于“订单”有三个项目：在手订单代表已经承接但尚未完成交付的订单，新订单代表刚接到的订单，而出口新订单反映外需景气。在手订单在高位+新订单在低位的场景，往往预示着后续内需的不足。我国情况比较特殊，无论经济好与坏，2012年以来新订单一直超出在手订单一大截，PMI新订单和在手订单的轧差基本和PMI新订单的变动是一致的。这点可能来自内外需相互填补的效应，我们观测到同期PMI新订单的数值也是“碾压”出口订单一大截的。 相比之下，美国有较长的经济周期可以验证。当ISM发布的美国制造业PMI新订单和订单库存（类似我国的“在手订单”）重合时，在经济上行过程中预示着景气度的见顶，在经济下行过程中预示着景气度的见底。我们以美国工业产出指数同比作为衡量其工业景气度周期的观测值，可以发现PMI新订单在一般情形下都是高于在手订单的，二者重叠后的一到两个月，工业产出景气就会触发顶部或者底部，只要稍结合前期趋势方向就可以判断。 2）库存周期的“集结讯号” 由于PMI及其分项都是近似环比的指标，因此变动较同比指标也更加灵敏。这也就导致了PMI的新订单和主要原材料购进价格两个指标划分出的库存周期，较传统“存货同比vs PPI同比”或者“存货同比 vs 营收同比”框架所划分的库存周期阶段要更前瞻些。我们在这里有一个小提议，即不纠结于PMI“类环比”指标来定义库存周期是否合理，只是将其作为传统库存周期指标的先行参照，而在资产配置中参考传统的产成品库存同比等。 （3）供应瓶颈下的区域和行业再探讨 计算PMI的五个分项中，供应商配送时间是作为负向的指标，在今年备受关注的“供应瓶颈”问题中可以作为追踪指标。这一轮供应瓶颈：（1）从地域上来看，美、英、欧三大西方发达经济体受到的供应冲击最为严重，堪比去年新冠初期全球贸易物理封锁的阶段；亚洲地区受到的冲击则明显更小，中国遭受冲击最弱，日本及其他亚洲市场较中国略严重，但也远好于西方三大发达市场。（2）从行业分布来看，科技设备和机械设备遇到供应链的负面问题最深，其次是工业产成品、一般工业品、纸张和木制品，供应冲击也超出了全部制造业。相比之下，必选领域的饮料、食物、消费品的供应冲击较小。那么，跟踪全球何时摆脱供应瓶颈困境，就要从西方发达经济体切入，重点关注科技设备、机器设备领域配送时间、产出、订单等维度的恢复进展。 我们用PMI的供应商交付来代表美国供应瓶颈的严峻性，用制造业PMI新订单和产出的轧差表示美国供需变化，这一轮供应瓶颈问题相较于历史70年高点的供需缺口而言还算克制，且供需差异已经有收敛的迹象，我们预计随着今年“需求强复苏+供给受限”向明年“需求强复苏+供给同复苏”的逻辑切换，供应瓶颈的问题会进一步得到解决，但由于PMI本身较为灵敏，且供应配送到价格传导有一定时滞，预计2022年一季度美国CPI同比才会现高点。 4.题外话：PMI版“美林电风扇”真的不赚钱吗？ 在大类资产配置的宏观抓手上，我们用工业增加值、CPI或者PPI同比的宏观指标颇多。这类指标曾在2013~2019年经历过低波动，且由于统计环节到真实发布时已经是后验信息了，再者我们还要去判断识别周期拐点和噪声，等到拐点确认时行情早已开始了。考虑到PMI数据发布早的优点，如果将PMI作为月底调仓的信号是否可以把握先机呢？海外通行的观点是以PMI不同阶段作为经济不同景气时期，在我国并不适用，因为经济绝大多数时点都会被划分在浅黄色的“低增长阶段”。 结合我们依据产出缺口构造的“四象时钟”，也可用“PMI是否在荣枯线之上”和“PMI环比变化值”两个依据作为经济景气判断的依据，如下图20所示。即便工增和CPI低波动期间PMI的周期往复规律仍算得上明显，但也能看到有几次大周期嵌套着快速轮转小周期的现象（图20中红圈部分），即业界所说的“电风扇”时刻。 这些时刻在PMI的周期模型中说短也并不短，我们暂且忽视美林时钟对经济周期时长的限制，用“电风扇”的思路来做配置，即单纯依据当月数据落在哪个象限决定经济周期位置，即便后续几个月发现可能是噪音（“电风扇”时刻）也不回溯修正。这样规律对既往资产表现的回溯如表2所示： 结果颇为有趣，即便用PMI版的“电风扇”，得到的资产回报规律仍有一定章法。如PMI位于荣枯线之上、经济边际好转时上证综指和南华工业指数的回报率是四象限中最高的；经济在荣枯线以下、边际转弱时，国债收益率录得四象限中最大幅度的下降、稳定股录得四象限中最高的超额回报；经济位于荣枯线之下但边际好转的复苏初期，周期、消费、成长三个风格都跑赢了大盘，且超额回报在四阶段最大。因此，依据PMI单一指标构造的“投资时钟”（或者说是“投资电风扇”）对资产配置也有一定的参考意义。 参考资料 [1] Erik B, Lombardi M J, Mihaljek D, et al. Financial conditions and purchasing managers’ indices: exploring the links[J]. BIS Quarterly Review, September, 2019. [2] 国家统计局四川调查总队，《PMI简明读本》[M],中国统计出版社，2011 [3] 中国物流与采购联合会，《中国PMI研究与实践》[M]，中国财富出版社，2002 风险提示：全球供应瓶颈问题尚未得到缓解，海外仍未摆脱疫情冲击
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