社科院杜兰大学金融管理硕士｜徐奇渊：1、2月增长到底如何？全年怎么样
徐奇渊中国社会科学院世界经济与政治研究所副研究员， 经济发展研究室主任。同时担任中国世界经济学会 理事、中国新兴经济体学会理事、财政部国际司国际财经问题顾问。社科院与美国杜兰大学金融管理硕士MFIN 项目特邀教授。
研究领域：人民币汇率、人民币国际化、中国宏观经济、日本经济
前两个月数据不好看
3月16日，统计发布了1至2月的经济数据，在疫情的暂时冲击下，主要经济指标均掉头向下。在一系列指标当中，社零、固定资产投资等数据同比增速均低于-20%，之前公布的出口增速为-17%。同时再看3月的数据，截至3月16日，外地返工人员比例略超80%，日耗煤量为同期的70%左右，复工复产仍在推进当中，很难指望3月的同口径指标能够实现0增长。这使得市场对1季度和全年的增速一下子失去了锚，开始大幅调整全年预测。
根据笔者的测算，假如1、2月的实际经济增长情况，与前述月度指标一致，同时3月增速在0附近，则即便后续3个季度增速保持在潜在增速水平，全年增速也将极不乐观。
需要看生产法和工业增加值
但是我们需要注意到，季度GDP增速、包括年度GDP核算，都是以生产法和收入法为基础的，而不是支出法。固定资产投资的数据，与GDP当中的固定资本形成，两个指标的规模和增速表现也差异甚大，社会消费品零售总额与GDP中的消费支出也有很大差异。一个直接的例子就是：钢铁厂、化工厂的高炉，即便在春节也一直在运转，其生产过程是连续的。而产品生产出来之后，即便没有销售，仍然是库存，这部分也算库存投资。这个例子告诉我们，生产法GDP的核算，可能会比我们看到的消费、投资数据要更乐观一些。
因此，笔者倾向于使用工业增加值作为观察指标。一方面工业增加值是生产角度的指标，另一方面，工业增加值增速为不变价口径，而且工业增加值还报告了定基指标，可以方便估算。
图1工业增加值增速似乎与GDP增速较为一致
观察历史数据可以发现，工业增加值增速与GDP增速较为接近，似乎可以用月度的工业增加值增速来对同期的GDP增速进行估计，或近似意义上干脆用工业增加值增速来替代GDP增速。在一些文献的研究中，如果需要月度的经济增长数据，也有研究者尝试使用工业增加值来代替GDP增速。
图2 前2个月工业增加值增速大跌，GDP增速会怎么走？
2020年1至2月，工业增加值同比增速为-13.5%，大大超出了历史波动区间。这时候，如果还是将工业增加值增速与GDP增速划上约等号，那么1至2月增速将非常糟糕，甚至严重拖累全年增速。
工业增加值增速与GDP增速什么关系
但是1至2月是一种极端情况，此时，原来工业增加值增速与GDP增速近似相等的关系，是否仍然成立？对这个问题的回答，将直接关系到对1季度和全年增速预测。
对这个问题，笔者的回答是否定的。实际上，工业增加值增速与GDP增速的关系并不是线性的。在下图中我们可以发现一对负相关的关系：如果这个季度，工业增加值增速较上季度下滑越多，则这个季度的GDP增速就会越显示出高于当季的工业增加值增速。
图3 经济下行时，GDP增速将更多高于工业增加值增速
结论和说明事项
由于样本数是相对不足的（后面说明这个问题），根据这个有限的样本估计得到的数量关系，可以姑且得到以下结论：
1 假设2020年1至2月工业增加值增速为13.5%，3月工业增加值增速为0%。根据统计局发言人所说的，1至2月产值在1季度中占比60%。因此1季度工业增加值增速为-8%。
2 假如第1季度工业增加值为-8%，较2019年4季度下滑了14个点（2019年4季度为6%），这样1季度GDP会相对于IP增速上修5.8个百分点。
3 也就是说，根据上述假设：工业增加值在1季度增为-8%，但是GDP增速会达到-2.2%
4 如果1季度增速达到-2.2%，再根据4个季度GDP的历史占比结构，以及假设后3个季度GDP同比增速均为6%，则2020年全年增速仍然可以达到4%左右。
对于以上分析，需要说明的是：
第一，目前无法解释：为什么工业增加值增速下滑幅度越大，GDP增速的相对上修幅度越大。是合理的原因，还是有其他原因？
第二，一个合理的解释是，工业增加值下滑幅度较大时，服务业起到了稳定、支撑作用。但是在1至2月的疫情防控期间，服务业也受到了很大的冲击。但是另外一方面，服务业受冲击的只是部分线下行业，一些线上服务业没有受到直接冲击，甚至有一些线上服务业获得了更快的发展，并且一些线上服务业也对线下服务业产生了替代。相对而言，工业生产则几乎完全是线下活动，供应链的任何一环受到冲击，都可能导致生产过程中断。所以，从这个意义上来说，工业增加值大幅下滑的同时，服务业仍然可能起到一起的支撑作用。
第三，关于结论的稳健性。图3当中显示，当季工业增加值增速较上一季度的下滑越多，对应当季GDP增速会更加明显地高于当季工业增加值。这个结论的稳健性可能值得进一步验证，因为这个散点图和回归分析，对应的是2015年至2019年的20个季度数据。样本不足，分析缺乏稳健性。但是，从前述的逻辑当中，我们也可以对这种关系提供比较好的解释。所以这个结论仍然有一定的参考价值。尤其是2020年1至2月的极端数据，为我们验证这一关系提供了一个很好的机会。
第四，后3季度增长的假设。前述假设中提到，后续3个季度要达到6%的同比增速。在目前全球衰退即将开启大幕的情况下，也需要我们的政策力度到位才能达到。
经教育部批准（中外合作办学项目批准书编号MOE11US1A20121203N教育部中外合作办学监管工作信息网项目信息http://www.crs.jsj.edu.cn/index.php/default/approval/detail/693），2012年起中国社会科学院研究生院与美国杜兰大学（Tulane University）合作举办“金融管理硕士”（Tulane-GSCASS Master of Finance，简称MFIN）项目，每期招生40人，学员在职学习，学制为18个月。
