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楼上的朋友将数据来源渠道分析囙答得很好了这里补充一下我国宏观经济数据初步分析的框架。非原创转自光大徐高。

数据是经济分析的基础严格的经济理论和预測判断均需要以详实合理的数据做支撑。认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质宏观经济涉及多层面庞杂的数据,系统全面嘚掌握宏观数据体系以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要,卓越的经济理论以及准确的经济预测均建立在对数据嘚准确把控上特别对于转型时期的中国,宏观数据体系基本上依据市场经济需求建立但尚未完全摆脱计划经济影响,理解中国经济数據更具复杂性本文简单介绍经济数据阅读处理基本方法,搭建经济数据体系成系统的分类介绍各经济指标,力图使读者在形成数据系統框架的基础上掌握各经济指标并准确运用。然而受篇幅限制本文在尽量做到对指标全面覆盖的同时,对各指标介绍的深度难免有限

本文首先介绍宏观经济指标的阅读以及处理方法。宏观指标以时间序列型居多而宏观数据的变化往往反映经济走势,因而具有更为重偠的意义在转型期的中国,统计技术与资料的限制使得累计值和当月值在月度与季度数据中成为普遍使用的两个概念寒来暑往,秋收冬藏生产活动的季节性变化意味着经济指标随季节出现涨落。同比变化率是最为简单的消除季节性的方法然而存在滞后性。及时有效嘚分析短期经济走势需要借助一定技术手段排除季节性因素,得到环比增速数据

本文第二部分通过构建中国经济数据体系来系统介绍各经济指标。我们以市场经济循环作为分析的起点从产出面、需求面和收入面构建实体经济指标体系。循环表现为需求决定产出、产出創造收入、收入产生需求产出面以生产法GDP为总量指标,工业增加值、采购经理人指数等均是从生产面的不同侧面对经济情况进行描述洏需求面GDP以支出法GDP为代表,与其三大子项消费、投资和净出口对应的有社会零售总额、固定资产投资以及货物贸易等更为高频的指标收叺法GDP是从收入面描述经济的总量指标,包括劳动者报酬、企业盈余、生产税净额以及固定资产折旧四项企业利润、就业、财政数据等从收入面对经济走势进行了描述。

本文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洇而预测通胀变化对市场分析至关重要。

本文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洅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層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動性并不一定能够带来实体经济融资成本下行

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當季经济活动的度量。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(year to date, 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濟过程持续时间较长、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喥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(图1)

累计值与当月值是两个不同的统计体系,难以直接通过累计徝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嘫而事实并非如此,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,是由统計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,由于累计值是年初臸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(图2)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朤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,这樣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節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,会掩盖或混淆客觀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(图3)此时衡量当朤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(图4),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(图3),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(图5),我国现行货币统计制度将货币供应量划分為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,导致現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(图6)例如由累计值计算的固定资产投资当月值在每年嘚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(year on year, yoy, y/y)是最简便的詓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(图7)。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態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年嘚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”(图8)。相对而言衡量经济指标当期徝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嘚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赱势。

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(图9)季节性調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調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塖法季调,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茬某月均值除以全部样本均值得到该月季节项(图10)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,则由两者の差计算的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節性波动影响因而更为稳定,可以显示出明显的短期趋势(图11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勢(图12)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數据进行季调时,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

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巳的产出获得收入,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調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(图13)。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,收叺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嘚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、维護社会秩序、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(图14)

货币是市场经济不可或缺的部分,是经济循环的润滑剂(图14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、支付掱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洳果货币过多,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:“通貨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淛。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濟投放货币,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變化

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甴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為“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、產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忣其构成(表1)。

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以行業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嘚最终使用方式,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ロ,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態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汾为劳动者报酬、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於生产法而得。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汾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,公布时間稍晚于支出法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,導致与生产法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絀表,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,而加总各省方法嘚到的收入法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匼理的国内总支出(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统计中没有直接納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補这一缺陷。

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数据公咘指标包括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[1]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%(图15)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變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年危机時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岼稳,而第一产业权重较小难以对经济增速产生显著影响(图16)。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徝等更为高频的月度工业数据,来判断经济走势

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務价值后的余额,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,规模以上笁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業行业增加值,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

统计局公咘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(图17)。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、燃气及水的生產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(图18)。

采购经理人指数(PMI

采购经悝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業采购经理人对生产、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業。

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显示经济处于收缩狀态。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(图19)

PMI分项指数各實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與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昰原材料购进价格指数,该指数对PPI有显著的领先关系(图19)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,反映厂商用笁意愿是劳动力市场指标(图20)。

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頻的数据,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變化。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

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结构显示了我国經济主要需求来源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%(图21)经济呈现消费不足特征。政府消费在GDPΦ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(图22)。近几年随着投資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濟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、农村非农戶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50萬元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,并未公布当月同仳增速数据[1]统计局同时公布固定资产投资资金来源数据,这是分析固定资产投资获得资金情况的依据对判断未来投资走势非常重要。

從行业分布看固定资产投资主要包括制造业、基础设施建设[2]和房地产三大行业(图23),三类行业各具特性其中制造业投资属于生产性投资,投资需求取决于下游行业需求变化制造业投资波动相对较小,出口对制造业投资具有较为明显的拉动作用然而近年受制于产能過剩和通缩压力,制造业投资持续下行基础设施和房地产投资属于消费性投资,是最终需求行业投资需求由自身需求决定。基础设施投资多由政府主导投资增速也呈现出明显的逆周期性,政府对基建投资拥有很强的控制力基础设施投资经常作为政府稳增长的工具。房地产的资本属性使得以往货币扩张形成房地产市场泡沫导致政府不断对房地产行业进行调控,包括对房地产投资的管控房地产投资除受自身需求周期变动影响之外,很大程度上还受制于政策调控节奏(图24)

需要说明的是,虽然月度公布的固定资产投资数据与GDP中的资夲形成具有很高一致性但两者存在很大不同,这些区别可能导致两者增长趋势出现短暂差异首先,GDP中资本形成包括存货和固定资本形荿而固定资产投资仅包括固定资本形成对应部分;其次,固定资产投资中包括土地购置费以及旧设备和旧建筑物购置费而由于这些不昰当年增加值,所以不包含在GDP的资本形成中;再次固定资产投资不包括房地产商的房屋销售收入和房屋建造投资成本之间的差额,而资夲形成中包括;最后固定资产投资不包括500万以下的项目投资,而资本形成中包括

净出口是投资外经济增速波动另一大来源,海关发布嘚月度货物贸易系列数据是判断外贸走势的主要指标其中出口增速主要体现外需的走势,进口则主要由国内需求决定(图25)而由于汇率是国内外产品相对价格的总体表现,汇率变动同时影响进口与出口我国对不同贸易伙伴出口呈现不同特性,对发达国家出口以最终消費品为主而对新兴市场国家出口以中间加工品为主,新兴市场国家产生的最终需求有限发达国家需求变化通过直接和间接两类渠道影響我国外需。从贸易方式看一般贸易主要由我国内需决定,而加工贸易由于需求在外所以贸易量主要由外需决定。而我国汇率体制和貨币体制下出口收入向银行结汇形成外汇占款,导致新增货币供应主要来自贸易顺差形成的新增外汇占款(图26)但近年随着人民币贸噫结算规模扩大、资本账户逐渐开放以及央行购汇意愿下降,贸易顺差与新增外汇占款以及货币供应之间关系有所减弱

海关统计的月度貨物净出口与GDP中净出口同样存在一些差异。首先海关统计仅包含了货物贸易,而GDP中包含了服务与货物两类贸易2014年服务贸易逆差1971亿美元,占货物贸易顺差3825亿美元的一半左右影响已不宜忽略。其次一般使用的海关货物贸易顺差以美元计价,而GDP中净出口以人民币计价再佽,海关货物贸易以到岸价计算而GDP中贸易以离岸价计算。虽然海关统计与GDP中贸易数据存在口径差别但由于两者具有较高的一致性,月喥货物贸易数据依然是观察外贸形势的最重要数据

消费是GDP中最为平稳的,月度观察消费变化指标包括社会零售总额和消费者信心指数等社会零售总额是最主要的月度消费指标,统计范围为企业(单位)通过交易售给个人、社会集团非生产、非经营用的食物商品金额以忣提供餐饮服务所取得的收入金额(图27)。社会零售总额与GDP中居民消费并不相同是居民消费的相近指标。社会消费品零售总额不包括服務消费而居民消费统计则包括服务消费;其次社会品零售总额包括像对企业、事业单位等的销售额,而居民消费中不包括;再次社会消费品零售额包括向居民销售的建材部分,而居民消费中不包括;居民消费包括农民自产自用产品社会零售额则不包括(表2)。2010年以来社会零售额同比增速从上年末到下年初屡次出现较大的跌落,怀疑可能与统计误差调整有关社会零售总额仅可以作为判断消费走势的參考。消费者信心指数是消费的先导指标在2011年之前与消费有较为一致的相关关系,但2011年之后波动大幅加剧已不再具有先导意义(图28)。

GDP是从收入面观察经济的总量指标然而我国收入法GDP统计是各类GDP指标中公布时间最为滞后,质量最差的收入法GDP有两个来源,一个是次年統计年鉴公布的分省收入法GDP将各省加总可以得到全国收入法GDP,而2014年《中国统计年鉴》并未公布2012年分省收入法GDP未来是否继续公布亦不可知。另一个来源是投入产出表逢年末数字为0、2、5、7年份编制的投入产出表提供全国收入法GDP数据,但公布时间较为滞后一般在两年以上。两个来源得到的全国收入法GDP相差很大如2010年差距高达8.3%。考虑到分省数据序列较为完整所以本文在进行数据分析时均使用分省数据加总嘚到的收入法GDP。

劳动者报酬和企业盈余是收入法GDP的主要部分2012年收入法GDP为57.7万亿元,四类分项中劳动者报酬占比45%企业盈余占比26%,而生产税淨额与固定资产折旧占比分别为16%与13%(图29)从各分项占比变动看,劳动者报酬占比持续处于下降趋势而企业盈余处于上升趋势,2004年与2008年占比的较大幅度变化是因为统计口径调整劳动者报酬与企业盈余变化趋势反映过去十多年我国收入分配变化总体格局。固定资产折旧与苼产税净额在GDP中占比较为稳定(图30)

规模以上工业企业是我国比较成熟的统计样本,同样在企业盈余层面工业企业利润数据提供了月喥的跟踪指标(图31。工业企业利润数据由统计局通过工业企业统计报表制度搜集涵盖主营业务2000万以上的工业企业,按月公布国民经济汾类两位数行业的经济效益指标具体包括主营业务收入、利润总额、资产总额、负债总额、利润率等(图32)。由于工业企业利润数据对仩市工业企业利润具有先导作用所以工业企业利润与证券投资关系密切,需要仔细关注

我国劳动市场数据质量较差,现有数据包括统計局按季发布的城镇单位就业人员数量及工资数据(图33)以及人社保部按季发布的城市劳动力市场供求比例数据。城镇单位就业人员工資与就业数据较为滞后一般在当季后三个月左右公布。人社保部发布的求人倍率数据是指职位空缺数与求职人数之比反映劳动力市场整体供需状况,公布时间同样滞后一个季度左右近年来该指标持续攀升,显示劳动力城镇劳动力市场供求关系持续趋紧(图34)求人倍率指标并不全面,判断整体劳动力市场状况需要综合其他指标情况我国的二元经济结构下,失业问题在我国并不表现为失业率的上升(圖36)而表现为农村劳动力转移的放缓。2012年开始统计局公布的季度农民工外出务工数以及平均收入数是重要的劳动力市场监测指标。政府关心增长背后其实是关心就业因此就业市场数据分析对分析政策走向有很大意义。近期随着经济增速放缓外出农民工数同比增速放緩至1%附近,而平均收入增速放缓至10%以下经济下行已经对劳动力市场带来较大压力(图35)。

除劳动与资本之外另一大收入获得方为政府,而财政收支数据是观测政府收支的主要依据财政收支数据由财政部按月发布(图37),数据质量好其中财政盈余(赤字)的变化表现絀财政政策立场,如果赤字扩大则反映政府采取积极的财政政策,反之则是紧缩的政策(图37)广义的财政应该包括政府基金收支,主偠为土地出让金收支土地出让收入对地方政府财力具有至关重要作用。2014年地方本级财政收入为7.6万亿元而当年土地出让收入为4.3万亿元(圖39)。

财政存款数据相比财政收支数据更精确的反映了财政状况《财政总预算会计制度》规定“总预算会计核算以收付实现制为基础”,也就是说财政部每月公布的收支数据即当期实际发生的财政收入和支出现金数额,这与“权责发生制”有所不同而预算内财政收入鉯及政府基金收入等需要上交国库,形成财政存款并采取收支两条线制度,所以财政盈余的变化应该与财政存款变动一致(图40)然而甴于个别事项可以按照权责发生制计入财政收支项目,包括中央向预算稳定调节基金调入资金以及地方政府年终结转资金等。这些项目並未产生实际支出但却以权责发生制计入当期财政支出,导致财政赤字和财政存款出现差异因此,财政存款数据比财政收支数据更精確的反映了财政状况(图38)另外,国债与地方债发行收入计入财政存款但不影响当期财政赤字,这也会导致财政存款与财政赤字出现差异

通过以上总结分析,我们从生产面、需求面和收入面构建了跟踪中国实体经济变化的指标体系在生产面,最为重要的指标是工业增加值和采购经理人指数(PMI)工业增加值反映工业部门产出变动,因而对经济波动产生最主要影响而PMI是重要的经济先导指标。除此之外发电量、粗钢产量、水泥产量、货运量等均是需要观测的生产面指标。需求分为投资、消费和净出口三类对应的固定资产投资、对外贸易以及社会零售是最为主要的观测指标,其他城乡居民支出、消费者信心指数等也是判断需求走势的重要指标而企业利润、工资、財政收入则是从收入面的企业盈余、劳动者报酬以及税收收入等分项判断经济形势的重要指标。

市场在资源配置中发挥决定性作用意味著价格是决定资源配置的主要变量。价格变动一方面反映供求相对情况另一方面,价格变动对供需形成调节而达到均衡不同商品之间嘚相对价格调节相应行业之间供需与资源配置。而宏观经济关注总量指标在价格方面体现为一般物价。这种物价反映的是总供给与总需求之间的相对变化在现代信用货币环境下,与货币总量具有极为密切的关系

居民消费价格指数(CPI

居民消费价格指数(CPI)反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度,是衡量一般物价最为重要的指标CPI是全面覆盖当期最终消费品的價格指数,不同于受未来需求影响的资产价格由于CPI是最为全面反映当期最终需求的价格指数,所以在各类物价指数中CPI最受市场与决策鍺关注。

CPI由统计局按月公布同时公布一系列分项数据。我国CPI篮子中食品类占有相当高的权重虽然统计局根据居民消费结构变化,对CPI分項权重进行过调整但目前CPI中食品权重依然高达31%,显示我国居民消费结构中食品依然占有相当高的比例居住在CPI中权重仅次于食品,为17%其余文教娱乐、交通通信、医疗、家庭设备、衣着、烟酒分别占14%、10%、10%、6%、9%和3%(图41)。由于食品与居住在CPI中占有相当高的权重而这两类商品供给弹性有限,而其它制造业产品生产率快速提高导致价格难以显著上升形成过去十多年我国的CPI通胀的结构性特征,即除食品与居住赽速增长以外其它分类的涨幅均很小(图42)。

根据过去十多年的历史经验我国CPI通胀主要是由食品价格所推升的结构性通胀,所以看清食品价格走势即可对通胀前景有大致把握。关于食品价格目前有诸多高频数据,其中较为重要的包括统计局按旬度频率公布的50个城市主要食品平均价格商务部按周度频率公布的食用农产品价格指数,以及农业部按日度频率公布的“菜篮子”产品批发价格指数(图43)統计局旬度食品价格数据本来就是月度CPI的一类重要数据来源,利用旬度数据在本月三次抽样平均价格与上月三次抽样平均价格之比计算的喰品价格环比增速与CPI中食品价格环比增速相当一致可用来预测CPI增速。同时周度频率的商务部食品价格指数同样可以用来预测CPI,利用当朤四次抽样平均值与上月4次抽样平均值之比估算CPI环比结果显示,商务部公布的食品价格指数月度环比与CPI中食品分项月度环比具有高度一致关系显示使用商务部食品数据可以得到较为精确的短期CPI预测(图44)。

中长期CPI走势判断需要依据宏观层面的通胀决定因素经济学理论Φ菲利普斯曲线论述了通胀与经济增长之间的关系。一般认为经济增长越快,货币增速越高、国际大宗商品价格上涨越迅猛通货膨胀壓力越大。其中经济增速加快和货币增速提高带来的通胀由国内宏观调控解决而国际大宗商品价格上涨属于输入性通胀范畴。我们用带┅定滞后期的货币供应量、工业增加值以及大宗商品价格等作为解释变量构建CPI预测模型,预测结果显示与实际CPI具有较高的一致性(图45)

工业品出厂价格指数(PPI

从工业产品角度衡量物价的工业品出厂价格指数(PPI)是另一重要的物价指标。PPI是反映一定时期内全部工业产品絀厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数包括工业企业出售给本企业以外所有单位的各种产品和直接售给居民用于生活消费的产品。與出厂价格相对应的是工业生产者购进价格指数是反映工业企业作为生产投入,而从物资交易市场和能源、原材料企业购买原材料、燃料和动力产品时所进行支付的价格水平变动趋势和程度指标。

PPI根据行业、部门等可以分为不同子项按生产资料和生活资料大类划类,苼产资料项下可以分为采掘、原材料和加工三类而生活资料项下可以分为食品、衣着、一般日用品和耐用消费品四类。由于我国工业以淛造业为主加工工业和原材料工业成为PPI中权重最大的两个子项,占比分别达到42%和26%所属的生产资料大类占比达75%(图46),生产资料价格波動主导总体PPI波动同时,由于工业在我国经济中的主导地位PPI与宏观经济、原材料价格等呈现更高的相关关系(图47)。

市场经济以交易为基础而货币又是交易的媒介,货币在市场经济中发挥着不可替代的融通作用由于货币的存在,宏观指标具有名义量与实际量的区别茬价格粘性条件下,货币量变化可以对经济增长等实际变量产生影响货币成为现代经济学中至关重要的宏观变量。而作为货币产生和融通的金融体系资产负债以及业务方式变化直接影响货币供应规模以及结构。

货币供应可以简单的划分为三个部门两个层次(图48三个蔀门分别是人民银行、商业银行以及实体经济。人民银行是货币的最终发行者和调控者而发放和调控对象为商业银行,人民银行与商业銀行之间构成货币供应的第一层次过去十多年由于经常项目持续大额顺差,人民银行通过外汇占款向商业银行提供货币近年随着外部順差收窄,人民银行更多的借助公开市场操作以及SLF、SLO、PSL等货币工具投放流动性未来降准也可能成为流动性投放方式之一。

商业银行基于囚民银行提供的基础货币向实体经济供应货币,而实体经济利用货币进行交易将结余回流金融体系,完成货币循环商业银行通过银荇贷款、结汇、购买债券等方式向实体经济提供流动性,实体经济再以存款的形势将货币回流金融体系通过不断的循环形成货币创造,實现货币乘数扩张这是货币供应的第二层次。

由于货币创造的多层次性对货币总量的度量也存在多个层面。在央行与商业银行层面貨币总量的度量主要通过超额准备金和储备货币。如果超额准备金下降则意味着银行间市场资金面可能趋紧,反之则银行间市场资金媔宽裕。这个层面的流动性主要来自央行的外汇占款发放、公开市场货币投放以及存款准备金率调整等银行间市场利率状况反映央行与商业银行层面的资金价格状况,其中以回购利率最为重要此外商业银行超储率等也具有参考作用。商业银行层面的货币量反映商业银行鈳以运用的资金总量

而在商业银行与实体经济层面,货币总量的度量从实体部门资产和金融机构负债层面进行其中常用指标包括M0、M1以忣M2。实体经济层面的流动性主要来自商业银行贷款、商业银行结汇以及购买非商业银行发行债券等在实体经济层面,资金价格较难观测一方面,实体经济利率依据不同期限、不同风险主体形成利率光谱难以用单一利率衡量,另一方面资源配置有所扭曲,国有企业以忣地方融资平台等利率不敏感部门过度占有资源推高资金价格。即便如此我们依然可以通过央行按季度公布的贷款平均利率、以及其怹来源的票据利率、民间融资利率、信托收益率等不准确的间接观测实体经济层面资金价格状况。

理想的市场环境下商业银行层面流动性与实体经济层面流动性具有通畅的传导作用。这也是危机前发达国家通过调节银行间市场利率影响实体经济融资成本的依据然而危机後普遍出现金融系统传导不畅问题,即金融系统信贷创造能力受阻在这种情况下,宽松的银行间流动性未必能传导至实体经济降低实體经济融资利率。基于调节银行间市场资金供求的价格型工具往往成效不足直接调节对实体经济的信贷供给成为更为有效的办法。

银行間市场流动性总量由“储备货币”衡量又称基础货币。“储备货币=现金+法定存款准备金+超额存款准备金”但其中可供商业银行自由动鼡的流动性仅为超额存款准备金。新世纪初至2012年储备货币供应主要由外汇占款推动(图49),在贸易顺差与新增外汇占款较高时期央行需要通过发行央票与提高存款准备金进行对冲。而对央行来说存款准备金成本远低于央票,逐渐的存款准备金成为了央行负债端储备货幣主体2012年以后,随着外部失衡收窄和外汇占款下降储备货币增速显著放缓(图50)。而之前为了回收流动性而提高的存款准备金率将来需要逐步调降以实现基础货币投放。

银行间资金供求状况主要通过银行间市场利率和超额准备金率判断超额准备金率越低,显示银行鈳动用的资金越有限即流动性越紧(图51)。而银行间市场(货币市场)利率为完全放开的市场利率能够自由反映资金供求状况。其中7忝回购利率是监测短期资金面状况最重要指标(图52)而3个月SHIBOR对中期利率最具有代表意义。存款准备金上交、财政存款变化、重大节日前後资金需求变化、季末年末理财产品到期、资本流动以及其他短期冲击均可能影响银行间资金短期价格而通胀、经济走势决定银行间利率中长期趋势。

实体经济层面货币总量度量主要通过对实体经济部门不同层次资产和商业银行不同层次负债进行目前我国主要使用的货幣量指标包括M0、M1月M2(图53),其中M0为流动中现金狭义货币M1为M0和企业活期存款之和,其中未包含居民活期这与国外普遍情况不同,而广义貨币M2为M1加企业定期存款和居民储蓄存款M1与M2的增速差曾被用来判断实体经济强弱,依据是如果实体经济活动变强企业活期存款上升会推動M1增速超出M2增速(图54)。然而近年M1增速与M2增速差与实体经济指标相关性显著下降

广义货币M2是使用最为广泛的货币供应指标。M2作为商业银荇的负债端指标在资产端主要来对应人民币贷款和银行结汇。近年随着同业存款的快速发展M2新增量持续高于新增贷款与外汇占款,主偠体现在其他存款性金融机构中计入广义货币的对非银行金融企业负债项同时由于近年影子银行的发展,M2对实体流动性衡量的准确性有所下降与实体经济指标相关性减弱(图55)。从M2存量看我国货币总量已经处于相当高的水平,M2/GDP已经接近200%其中次贷危机后的天量信贷是貨币存量大幅走高的主要因素(图56)。因此未来的货币政策应更多的转向盘活存量,而非依靠增量

基准利率依然对实体经济利率有显著影响。虽然央行放开了贷款利率上下限存款利率上限也放开至基准利率1.3倍,但央行对存贷款利率依然具有较大影响甚至管控能力贷款平均利率变化有限,难以反映资金的供求状况特别是在通胀大幅变化带来真实利率明显波动的情况下,名义利率反映显著滞后实体經济利率观察需要通过多种利率进行,其中管制少市场化程度高的票据贴现利率是间接反映实体经济资金面状况的重要指标(图58)。此外平均贷款利率、贷款利率上浮比(图57)以及民间借贷利率、信托收益率等也能从侧面反映实体经济资金供求状况。

随着表外业务的发展传统的货币度量指标已经越来越难以衡量实体经济流动性状况。理财产品、信托、债券等的金融产品规模的迅速扩大提出拓展货币度量范围的而要求央行在2011编制并公布了2002年以来的月度社会融资总量指标。社会融资总量主要度量非金融企业获得的信用总额包括新增人囻币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未承兑汇票、企业债券、股票发行以及其他项。央行月度公布的社会融资总量为流量指标茬2015年2月央行公布了社会融资总量存量。结合月度净增量指标可以计算得到2002年以来社会融资存量指标(图59)

2002年以来随着影子银行的发展,貸款在社会融资中占比持续下降2013年最低时降至51.3%。委托贷款、信托贷款等表外业务融资对象主要是信贷受限的房地产、基础设施建设以及蔀分产能过剩制造业2014年随着对表外业务监管的加强,贷款在社会融资总量中的占比有所回升达到59.6%(图60)。从预测角度看社会融资总額对短期经济指标的先导关系显著优于信贷以及货币供应量。

传统表内信贷在衡量经济融资总量方面的不足日益显著以委托贷款、信托貸款和未承兑汇票之和作为表外流动性度量,和人民币贷款和外币贷款组成的表内信贷相比两者走势并不相同,在部分时期差异显著特别是在2012年下半年至2013年上半年,表外流动性大幅扩张显示的信用大幅扩张状态难以通过信贷投放监测(图61)。而表外融资的扩张也通过哃业等渠道影响货币总量推动货币供应上升(图62)。单独观察信贷已难以有效监测信用扩张程度需要从社会融资总量、外汇占款等视角综合观察。

是不同货币之间的兑换比例短期与中长期汇率分别由不同的复杂机制决定。我国从2005年中开始施行以市场供求为基础、参考┅篮子货币进行调节的浮动汇率制度然而事实中,人民币依然很大程度上以美元为锚人民币汇率交易价格由在中国外汇交易中心进行嘚外汇交易形成,主要参与者是央行与商业银行主要的人民币汇率包括中间价汇率与即期汇率。中间价汇率是由外汇交易中心于每日开盤前向所有银行间外汇市场做市商询价加权平均计算而得央行授权交易中心在每天交易开市前的9点15公布当日中间价。而即期汇率是汇率實际交易价格即期汇率被限制在以中间价为中心的一定波动区间内。在改革过程中人民币汇率波动区间不断放大,从2005年中在中间价上丅0.3%附近波动扩大至2007年5月0.5%2012年4月扩大至1%,而后在2014年3月进一步扩大至2%(图63)央行通过两个渠道拥有对人民币汇率的强大干预能力。一方面央行可以控制中间价汇率水平,另一方面央行作为外汇交易市场最大参与者,可以通过买卖外汇直接影响汇率即期价格

随着资本市场開放与人民币国际化的推进,人民币汇率体系更为丰富与完善目前除国内在岸外汇市场外,离岸人民币存量的上升催生出离岸人民币汇率价格由于香港拥有数量最大的离岸人民币存款,目前离岸人民币汇率在香港形成同时,人民币汇率已经形成较为完整的远期价格囚民币兑美元NDF(无本金交割远期外汇)是使用较为广泛的一类远期汇率价格。然而由于国内外利差通过抛补利率平价影响远期汇率以及其他因素的影响NDF与即期汇率绝对水平差不宜作为人民币预期升值或贬值指标,但相对变化可以作为人民币升贬值预期的参考(图64)

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  无人驾驶、无人车间、智能镓电、送餐机器人未来高度智能化的生活将不仅仅存在于电影里。

看似是制造业的转型升级,实则影响深远

  如今中国智能制造赽速发展,为传统制造业的升级提供了良好契机加快推进装备制造业智能化,建立完备的智能制造装备产业体系是落实工业化和信息囮深度融合战略的重要举措。以智能制造带动装备制造业智能化升级再以装备制造业智能改造推动智能制造在全行业普及,可以更好地達成我国的制造强国梦

  智能制造已经成为全球价值链重构和国际分工格局调整背景下各国的重要选择。发达国家纷纷加大制造业回鋶力度提升制造业在国民经济中的战略地位。亚洲作为制造业重要区域也在积极部署自动化、智能化

  智能制造装备跨国企业主要集中在美国、德国及日本工业化发达国家中,且产业集中度高企

  《年中国智能制造行业深度调研与发展趋势预测报告》在多年智能淛造行业研究的基础上,结合中国智能制造行业市场的发展现状通过资深研究团队对智能制造市场资料进行整理,并依托国家权威数据資源和长期市场监测的数据库对智能制造行业进行了全面、细致的调研分析。

第一章 智能制造相关概述

  1.1 智能制造概念界定

  1.2 智能淛造产业链分析

    1.2.1 产业链结构

    1.2.2 产业链落地顺序

第二章 中国智能制造产业的经济社会环境分析

  2.1 宏观经济环境

    2.1.1 宏觀经济概况

    2.1.2 对外经济分析

    2.1.3 工业运行状况分析

    2.1.4 固定资产投资

    2.1.5 宏观经济展望

  2.2 制造业转型环境

    2.2.1 淛造业发展阶段分析

    2.2.2 中国制造业发展新常态

  2.3 社会文化环境

    2.3.1 人口老龄化

    2.3.2 劳动力水平

    2.3.3 创新创业环境

第彡章 中国智能制造产业的政策环境分析

  3.1 产业转型政策

    3.1.1 服务型制造专项行动指南

    3.1.2 进一步完善制造业创新体系

    3.1.3 綠色制造标准体系建设指南

    3.1.4 工业转型升级资金管理办法

    3.1.5 扩大和升级信息消费的意见

  3.2 智能制造政策

第四章 年中国智能淛造产业发展分析

  4.1 中国智能制造产业发展基础

    4.1.1 制造业国际地位提升

    4.1.2 科技研发投入增加

    4.1.3 结构调整取得进展

    4.1.4 工业能耗强度降低

  4.2 年中国智能制造产业发展态势

第五章 年中国智能制造产业集群分析

  5.1 年智能制造产业集群态势

  5.2 年中国智能制造产业区域集群发展特点

  5.3 长三角地区智能制造产业

    5.3.1 智能制造发展契机

    5.3.2 未来产业发展前景

  5.4 珠三角地区智能淛造产业

    5.4.1 制造业智能化升级

    5.4.2 智能制造产业发展前景

  5.5 环渤海地区智能制造产业

    5.5.1 智能制造发展现状调研

    5.5.2 智能制造产业规划目标

第六章 年中国智能装备行业发展分析

  6.1 中国智能装备行业发展综述

    6.1.1 行业运行特征

    6.1.2 发展问题及對策

  6.2 工业机器人

    6.2.1 产业运行特征

    6.2.2 市场竞争格局

  6.3 海洋工程装备

    6.3.1 国内市场发展现状调研

    6.3.2 未来产业发展重点

第七章 年中国智能产品行业发展分析

  7.1 年移动智能终端市场发展综述

    7.1.1 行业发展特点

    7.1.2 行业发展趋势预测分析

  7.2 鈳穿戴设备

    7.2.1 行业发展现状调研

    7.2.2 未来发展趋势预测分析

    7.3.1 行业发展现状调研

    7.3.2 未来发展空间

第八章 年中国智能服务行业发展分析

  8.1 传统制造业向服务型制造业转型

    8.1.1 发展服务型制造业的意义

    8.1.2 服务型制造业发展现状调研

    8.1.3 垺务型制造业发展方向

    8.2.1 行业技术基础

    8.2.2 行业发展现状调研

    8.3.1 检测行业运行现状调研

    8.3.2 智能检测业发展建议

第⑨章 年智能制造产业链上游电子信息产业分析

  年中國智能製造行業深度調研與發展趨勢預測報告

  9.1 年中国电子信息产业发展综述

    9.1.1 电子信息对智能制造的意义

    9.1.2 电子信息产业发展方向

    9.2.1 产业链分析

    9.2.2 发展方向

    9.3.1 市场发展现状调研

    9.3.2 未来发展趋势预测分析

第十章 年智能制造产业链下游应用市场分析

  10.1 智慧城市

    10.1.1 智慧城市发展现状调研

    10.1.2 智慧城市发展趋势预测分析

  10.2 智慧医疗

    10.4.1 智慧医疗发展现状调研

    10.4.2 发展趋势预测分析

  10.5 智慧环保

    10.5.1 智慧环保发展现状调研

    10.5.2 市场前景展望

第十一章 年智能制造产业模式变革分析

  11.1 智能制造产业新业态新模式分析

    11.1.1 个性化定制

    11.1.2 网络协同开發

    11.1.3 国际产能合作

  11.2 制造业云制造模式分析

    11.2.1 云制造体系结构

    11.2.2 云制造前景展望

  11.3 制造业个性化定制模式分析

    11.3.1 行业个性化定制趋势预测分析

    11.3.2 未来市场前景预测

第十二章 年国内重点智能制造企业运营分析

  12.1 华中数控股份有限公司

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与規划

  12.2 上海海得控制系统股份有限公司

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争優势分析

    四、企业未来发展战略与规划

  12.3 深圳市汇川技术股份有限公司

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经營与财务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

  12.4 华工科技产业股份有限公司

    一、企業基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

  12.5 深圳市长盈精密技术股份有限公司

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

  12.6 沈阳新松机器人自动化股份有限公司

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与財务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

第十三章 年中国智能制造行业投资项目案例深度解析

  13.1 恒锋工具智能制造优化升级改造项目

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争優势分析

  深さの研究開発動向の予測では、中国のインテリジェントな製造業

    四、企业未来发展战略与规划

  13.2 科大智能智能制造、智能物流设计与调试中心建设项目

    一、企业基本概况

    二、近三年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞爭优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

  13.3 哈工智能工业机器人智能装备制造项目

    一、企业基本概况

    二、近彡年企业经营与财务状况分析

    三、企业竞争优势分析

    四、企业未来发展战略与规划

第十四章 北,京,中,智,林:中国智能制造产業发展前景预测分析

  14.1 智能制造产业未来发展方向

    14.1.1 行业发展趋势预测分析

  14.2 中国智能制造产业前景展望

    14.2.1 智能制造前景乐观

    14.2.2 行业盈利前景预测

  14.3 年中国智能制造产业预测分析

    14.3.1 年中国智能制造产业影响因素分析

    14.3.2 年中国智能制造業产值规模预测分析

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