GDP基礎理論

1.GDP是什麼？

根據統計局定義，國内生産總值（GDP）是一個國家或地區的所有常住單位在一定時期内生産的全部最終産品的價值總和。

√什麼是常駐單位？常駐單位是指在一國經濟領土内具有經濟利益中心的經濟單位，簡單講就是以國界為标準進行區分，這個實際上就是國内生産總值（GDP）的統計範圍，這其中就包括了一些外企在國内的生産活動。

√什麼是最終産品？最終産品是指不再被用于生産過程的産品。與之相對應的就是中間品以及原材料，這些産品還會被用于生産過程。之所以僅考慮最終産品，是因為如果同時納入中間産品以及最終産品的話，最終産品的價值已經包含了中間産品，會造成重複計算。

2.GDP計算原理是什麼？

産品從生産到流通再到分配，可以從多個環節統計，因此GDP也有多種核算方法，主要包括生産法、收入法以及支出法。

√方法一：生産法。從價值形态角度來看，GDP是全部貨物和服務的價值減去同期投入品價值，因此生産法角度是使用總産出減去中間投入，得到GDP。

√方法二：收入法。從收入形态角度來看，生産過程中，産品創造的價值就會被分配到各個生産要素中，主要包括勞動者報酬、生産稅淨額、營業盈餘、固定資産折舊，收入法GDP即為這四項之和。

√方法三：支出法。從産品形态角度來看，生産出來的産品，要麼被國内部門消費掉，成為最終消費支出；要麼被用于增加投資或者積累作為存貨，成為資本形成總額；要麼出口到海外，形成貨物與服務淨出口，支出法是這三項之和。

3.生産法GDP具體計算方法是什麼？

我國GDP數據以生産法為主，生産法GDP包括年度核算和季度核算，兩者主要有兩點差異，季度核算行業分類較粗并且核算方法也有所不同。

√對于年度GDP核算，有三種計算方法（直接計算，比例系數推算，相關指标推算），對于資料更加充分的農業、工業、金融業等行業，占GDP比例超過50%，采用直接計算，即總産出減去中間投入；對于資料不夠充分的行業，則采用間接計算，間接計算有兩種思路，第一種思路是僅僅知道行業内一部分企業的數據，以這部分企業的數據計算初步增加值，然後按這些企業在全行業占比外推整個行業的增加值，這種思路叫做比例系數推算法，主要包括建築業、批發零售業、房地産等行業，占GDP比例約40%。第二種思路是資料進一步減少時，尋找與該行業發展速度相關的指标，以這一指标的增速作為行業增加值的增速，然後以普查年度得到的增加值為基礎進行外推，主要包括倉儲、計算機服務、居民服務等行業，占GDP比例約5%。

√ 對于季度GDP核算，行業少于年度核算，計算方法是增加值率法和指标推算法。增加值率法是在僅知道行業總産出的情況下，假設增加值率短期保持相對穩定，行業增加值就等于行業總産值*上年度的增加值率，使用這種計算方法的是農業、工業和建築業。其餘行業則采用指标推算法。

4.支出法GDP具體包括哪些内容？

支出法包括最終消費支出、資本形成總額、貨物和服務淨出口。需要注意以下四個方面的問題。

√其一是支出法和生産法原理上應該相等，但實際統計中常有誤差。我國以生産法計算結果為準，誤差部分以“統計誤差”項目記錄在支出法欄目下方。

√其二是最終消費支出不等于社會消費品零售總額。兩者差異主要包括三個方面，社會消費品多算了部分投資品，比如銷售給居民的建築材料；少算了部分服務和虛拟消費，比如教育、醫療衛生服務；少算了部分自産自銷産品，比如農牧。

√其三是固定資本形成總額不等于全社會固定資産投資。兩者差異主要包括四個方面，全社會固定資産投資多算了土地購置費、舊設備舊建築購置費；少算了500萬元以下固定資産投資；少算了無形生産資産支出，如礦藏勘探、計算機軟件支出；少算了商品房銷售增值。即房屋銷售收入和房屋建造投資成本之間的差額。

√其四是貨物和服務淨出口不等于海關公布的淨出口。兩者差異主要包括兩個方面，海關統計少算了服務貿易差額；海關統計進口是按到岸價格，貨物和服務淨出口按離岸價格計算，到岸價格與離岸價格之間會有運輸費用、保險費用等方面的差别。

5.GDP如何剔除價格因素？

剔除價格的方法包括價格指數縮減法和物量指數外推法兩種。

√對于價格指數縮減法。利用各個行業的增加值，以及該行業的價格指數，用增加值除以價格指數即得到不變價GDP構成。

√對于物量指數外推法。利用相關行業的物量指數，比如交通運輸行業的貨運周轉量指數，用前一年同期的不變價增加值，乘以物量指數增長率，即得到該行業不變價GDP。

√對于基期的确定。不變價GDP的含義其實是價格統一采用某一年的價格水平，從而控制住價格的變化。我國目前每5年更換一次基期，例如2016-2020年不變價GDP是以2015年價格計算。

6.GDP分析還有什麼需要留意的細節？

√GDP會時常進行修訂

我國每隔5年會進行一次經濟普查，最近的一次是2018年。從四次經濟普查後修訂情況來看，曆次普查都是調高此前的GDP數據，并且調整幅度越來越小，表明GDP統計不斷完善的過程中，統計質量也在不斷提高。

√各地GDP加總與全國GDP不完全相同

2018年之前各省GDP加總基本上都大于全國GDP，這與分級核算制度有一定關系。2019年後我國對這一狀況進行改革，改為統一核算制度，即各地區按照統計局的統一要求，進行統一核算，并依據2018年的經濟普查結果對數據進行了修訂，因此我們看到2018年之後，全國GDP和各省GDP的加總匹配度大大提升。

GDP的分析方法

1.GDP總量分析

√從季度GDP的絕對值來看，GDP具有明顯的季節性特征。GDP絕對值（以不變價為例）在一季度最低，四季度最高，原因與全年生産活動節奏有關。

√一季度由于包含冷冬和春節停工，GDP絕對值在全年最低；二季度在一季度低基數的基礎上回升，而三季度所包含的7 、8月份為盛夏季節，高溫、洪水等極端天氣較多，GDP環比增速較二季度有所下降，到四季度環比增速再度提高，但由于進入冬季，天氣逐漸轉冷，環比增速在9%左右。因此整體來看，四個季度的GDP環比增速呈現“雙峰”形态。

2.GDP結構分析

①從三次産業結構看GDP

從增加值占比角度來看，1978年以來我們GDP三次産業構成呈現第一、二産業增加值占比下降、第三産業增加值占比上升的趨勢。2020年三次産業增加值占比分别從1978年的25.8%、49.4%和24.7%變為7.5%、39.4%和53.1%，符合經濟發展的一般規律。2014年第三産業對GDP的貢獻率首次超過第二産業，此後逐年上升。

②從行業結構看GDP

工業占第二産業增加值比重超過80%，其餘不到20%為建築業，而工業中又以制造業增加值占比最高，占第二産業增加值比重大約70%。從第三産業的細分結構來看，增加值占比最大的前三個子行業分别是批發和零售業，金融業和房地産業，2020年占第三産業增加值的比重分别為17.3%、15.2%和13.5%。

③從分配結構看GDP

2000年-2010年間，勞動報酬占GDP的比重呈現下降趨勢，主因是營業盈餘對勞動報酬份額的擠占；2010年以後，勞動報酬占比重回上行通道，特别是2012年以後。需要指出的是，由于收入法核算的GDP隻有年度數據，且收入分配結構一般比較穩定，因此隻适合做長期分析。

④從支出結構看GDP

無論從貢獻率還是拉動來看，消費都已經成為驅動國民經濟增長的第一大因素，資本形成總額為其次，淨出口占比最小。

⑤從發達國家和我國曆史經驗來看，消費率一般會經曆先下降後上升的過程，投資率則相反。在一國資本存量比較低的階段，儲蓄和投資都比較少，此時最終消費占GDP的比重很高（改革開放初期）；在經濟起飛階段，通過大規模投資和資本積累，投資率上升而消費率下降（20世紀80年代到2010年）；當邁入中高收入階段後，資本邊際報酬遞減促使投資率下降，消費率重新上升，并最終保持穩定（2010年以來）。

GDP的微觀基礎

1.GDP數據與上市公司業績

√ 第一、二産業中的行業增加值增速與相應行業上市公司ROE具有明顯關聯，第三産業中的房地産業增加值與房地産業上市公司營業收入增速趨勢一緻，但由于樣本偏差等原因，其他三産行業增加值與上市公司微觀指标關聯度不高。需要指出的是，上市公司微觀指标為名義值，因此我們采用行業增加值的現價指标，計算累計值同比得到增速。

√農林牧漁業、制造業增加值增速與行業上市公司ROE基本同步。第三産業中的房地産業增加值增速與行業上市公司營收增速走勢基本同步。

2.GDP數據與微觀指标關聯

√GDP存在廣泛的微觀基礎，GDP各産業增速與行業相關景氣度指标基本同步。

首先，第二産業增速與工業增加值增速保持高度正相關性，除此之外，發電量、鐵路貨運量、粗鋼産量等微觀指标也與第二産業增速具有較強的正相關性。然後，第三産業中，我們對主要産業與中觀和微觀數據進行比對，發現交通運輸業增速與貨運量增速、金融業增速與股票成交量增速、房地産業增速與商品房成交面積增速、批發零售業增速與社會消費品零售增速都存在比較強的相關性。

3.GDP數據與金融數據聯動

√GDP增速同樣與金融數據也較為相關，金融數據更多是領先于GDP增速。

信貸擴張要麼來自貨币政策寬松，要麼來自實體需求改善，而兩者都意味着未來經濟景氣度的擡升，因此金融數據在一定程度上是經濟的領先變量。在經驗上來看，社會融資總量增速對名義GDP增速有6-9個月的領先性，類似地，其他流動性指标與名義GDP增速也有較強相關性，比如超儲率同比差分經驗上對名義GDP增速有3-6個月領先性，其原因在于信貸擴張使得更多超額準備金變為法定準備金，因此超儲率下降往往也對應着社融擴張的階段。價格角度來看，3個月期國債利率（或類似期限短端利率）對名義GDP增速有12個月的領先性。

GDP的預測方法

1.從生産法角度對GDP進行預測

√生産法角度對GDP進行預測主要依托各行業增加值與中微觀指标間的相關性

中微觀指标需要具有三點特征，其一是月度指标，能夠較高頻率地跟蹤行業增加值的變化，其二是代表性強，與行業增加值之間有比較好的相關性，其三是時間序列較長，能夠做比較長時間的回溯。

√采用混頻回歸（MIDAS）方式對GDP進行預測

由于GDP是季度指标，行業物量指數為月度指标，兩者頻率不一緻，無論用插值法提高GDP頻率，還是用平均數降低行業數據頻率，都會人為增加或減少數據中包含的信息，因此可以考慮采用混頻回歸的方式進行處理，拟合優度達到0.97，從曆史數據來看，拟合效果也比較好。

√生産法月度指标可用于合成月度GDP指數

上述分析已經精煉出主要的月度指标，我們利用這些指标不僅可以對下一個季度GDP進行預測，也可以通過計量方法合成月度GDP指數，以供我們及時地把握經濟動能的整體走勢。

2.從支出法角度對GDP進行預測

√支出法預測GDP是基于國民經濟恒等式（或支出法GDP核算原理）

将GDP分解為最終消費支出、資本形成總額和淨出口。（4.4）式即為支出法預測GDP的參考公式，然後将GDP分解為最終消費支出、資本形成總額和淨出口，依據可得的月度數據，尋找三項對應的替代指标，量化出替代指标和三項之間的數量關系，最終加總獲得GDP增速預測值。

√正因為消費和投資的月度指标與支出法下GDP分項的統計差異，我們需要找到二者之間的數量關聯，或叫轉換系數。通過回歸分析，我們發現社會消費品零售總額增速每提高1個百分點，可拉動最終消費支出大約0.73個百分點，而最終消費支出占GDP比例約55%，因此社會消費品零售向GDP轉化系數約為0.41；同理可得固定資産投資向GDP轉化系數約為0.27；最後将美元淨出口按照當月彙率轉換為人民币計價的淨出口總額，淨出總額的同比變化可以直接作為貨物和服務淨出口的代表。

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