궈 레이: 제조 주기와 인프라 주기를 관찰하는 방법

Guo Lei, GF Securities 수석 이코노미스트

보고서 요약

둘째, 제조업 투자주기를 측정하는 방법은 무엇입니까? 우리는 "제조업 투자" 지표에서 벗어나 제조업 대출 수요 지수, BCI 기업 투자 선도 지수, 기계 및 장비 수입, 상장 제조 기업의 자본 지출 등 4가지 다른 지표를 사용하여 관찰할 수 있습니다. 이들 4개 지표가 보여주는 제조업 사이클 동향은 전통적인 '제조업 투자' 지표와는 다르지만 상관관계가 높으며(그림 2~그림 4) 상호 검증이 가능하다.

셋째, 장기 자본 지출 변동을 측정하기 위해 "제조 대출 수요 지수"를 사용하고, 단기 재고 변동을 측정하기 위해 PPI를 사용합니다. 이 두 지표로 구성된 이중 좌표는 우리에게 도움이 될 수 있습니다. 더 나은 이해 제조 투자의 현재 위치를 정확하게 이해합니다(그림 5). 이 틀에서 우리는 "제조업 투자를 감당할 수 없다"는 문제가 전혀 없어 보인다는 것도 알 수 있습니다.

넷째, 인프라 투자주기를 어떻게 측정할 것인가? '인프라 투자'와 같은 전통적인 관점을 적절하게 건너뛰고 '인프라 대출 수요 지수'를 활용하여 관찰할 수도 있습니다. 그러한 지표가 인프라 투자 증가율보다 더 효과적이라는 것을 어떻게 증명할 수 있을까요? "굴삭기 생산"과 "신완 산업 지수: 건설 기계"를 검증 지표로 사용할 수 있습니다. "인프라 대출 수요 지수"는 이 두 지표와 더 나은 추세 상관 관계를 보여줍니다(그림 7-그림 9).

다섯째, 제조업 대출 수요와 인프라 대출 수요는 모두 내생적 순환이고, 또 다른 중요한 외생변수는 정책 순환이다. 이를 표현하기 위해 '통화정책 심리지수'를 사용합니다. 제조업 대출수요는 2016년 3분기 이후 증가기에 들어섰으나 통화정책심리지수는 정점을 찍은 뒤 같은 기간 금융 디레버리징과 실물 디레버리징의 영향을 반영해 2017년 2분기부터 2018년 2분기까지 최저치를 기록했다. ; 레버리지의 배경으로 인프라 대출 수요는 더욱 크게 감소했습니다. 2020년 이후 사이클에서는 제조업 대출과 인프라 대출 수요가 상대적으로 높은 수준이었으나, 통화정책 심리지수는 2020년 3분기부터 하락세를 보이고 있으며, 올해 상반기에는 더욱 뚜렷해졌습니다. 이러한 하락세는 전염병 이후 통화 공급의 정상화와 금융 정책 수렴에 해당합니다.

여섯째, 정책주기의 논리를 어떻게 이해할 것인가? 제조 주기 및 인프라 주기에 따른 내생적 자금 조달 요구와 항상 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? 이는 실질부문 레버리지비율을 통해 확인할 수 있습니다. 경험적 규칙에 따르면, 실질 부문 레버리지 비율은 지난 몇 년 동안 전년 대비 통화 정책 심리 지수와 거의 일치했습니다. 쉽게 말하면 레버리지 안정이라는 정책 목표가 통화정책에 영향을 미치게 되는데, 이 과정에서 발생하는 금융주기는 제조업, 인프라스트럭처와 일치할 가능성이 높다. ) 일부 기간에는 정렬이 잘못될 수도 있습니다.

본문

기존 연구에서는 일반적으로 고정자산투자 규모 하의 '제조업 투자' 증가율을 활용하여 제조업 사이클을 관찰하는 데 익숙합니다. 지난 15년 동안 하락세를 겪었으며, 기본적으로 순환성이 없고 거시논리와 미시인지에 어긋나는 일방적인 하락세를 보였습니다.

지난 15년 동안 제조업 투자의 연간 성장률은 등락을 거듭하며 감소했습니다. 2006년부터 2011년까지 연간 성장률은 2012년부터 2014년까지 약 25%~35%였습니다. , 연간 성장률은 각각 22%, 18%로 2015년 이후 연간 성장률은 한 자릿수로 떨어졌습니다. 2020년에는 전염병의 영향으로 제조업 투자 증가율이 -2%에 그쳤습니다. 2021년에는 낮은 베이스로 인해 전년 대비 증가율이 높았지만, 2021년에는 2년 연속 증가율을 기록했습니다. 처음 7개월은 3.1%에 불과했습니다.

이러한 데이터 추세는 합리적인 것으로 보입니다. 요소 수익률이 점차 수렴함에 따라 전체 경제성장률이 점차 감소하고 이에 따라 신규 투자 증가율도 감소하게 됩니다. 그러나 몇 가지 의아해 보이는 점이 있습니다. 첫째, 지표가 거의 비주기적이며, 제조업 투자의 일방적인 감소가 원자재 및 산업제품의 주기적인 가격 탄력성과 일치하지 않습니다. 둘째, 제조업은 경제적입니다. 주로 제조업 GDP; 2015년부터 명목 GDP의 25~30%를 차지해 왔다. 제조업 투자가 부진한 배경으로 기업 이익, 세금, 미시경제 변화 등 영역의 데이터 해석이 어렵다.

제조업 투자주기를 어떻게 측정하나요? 우리는 "제조업 투자" 지표에서 벗어나 제조업 대출 수요 지수, BCI 기업 투자 선도 지수, 기계 및 장비 수입, 상장 제조 기업의 자본 지출 등 4가지 다른 지표를 사용하여 관찰할 수 있습니다. 이들 4가지 지표가 보여주는 제조업 사이클 동향은 전통적인 '제조업 투자' 지표와는 다르지만 상관성이 높고 상호 검증이 가능하다.

1) 제조업 대출수요지수. 제조업 대출수요지수는 중국인민은행 분기별 조사지표의 하위항목이다. 2008년부터 현재까지의 데이터는 대략 3가지 주기를 포함합니다. 2008년 4분기부터 2010년 3분기까지 제조업 대출 수요는 2010년 3분기에서 2016년 3분기까지 확대되었으며, 제조업 대출 수요는 2016년 3분기부터 2010년 3분기까지 감소했습니다. 현재 제조업 대출에 대한 수요가 확대되고 있다.

2) 청공경영대학원 BCI 기업투자선물지수.

거시주기 관점에서 볼 때, BCI 기업투자선물지수는 2013년 초부터 2015년 말까지 하락세를 보였으며, 2015년 말부터 2017년 말까지 하락세를 보였습니다. 2020년 초부터 2021년 초까지 상승세를 보였습니다. 위에서 언급한 대규모 주기 분포 외에도 BCI Corporate Investment Forward Index는 작은 주기와 주기 내 변동을 묘사하는 데 상대적으로 민감합니다.

3) 기계 및 장비 수입. 제조업 투자는 장비, 공장, 노동, 기술 및 기타 링크에 대한 투자에 지나지 않습니다. 장비 수입 수요는 관찰 지표로 사용될 수 있습니다. SITC 분류에 따른 일반 산업기계, 기자재, 부품의 수입 증가율을 바탕으로 수입 기자재 수요의 사이클을 관찰할 수 있다. 2009년 이후의 주기에는 2009년 초부터 2012년 초, 2012년 초부터 2016년 초, 2016년 초부터 2020년 초까지 세 번의 주기가 있었습니다. 일본의 대중 기계 수출 증가율은 중국의 기계 및 장비 수요를 나타내는 또 다른 참고 지표로 활용될 수 있다.

4) 상장 제조업체의 자본 지출 및 고정 자산 투자. 상장제조업체의 지속적인 건설과 자본지출을 기준으로 제조업 투자주기를 관찰할 수 있습니다. 제조업 자본지출은 2016년 1분기부터 2018년 3분기로 반등했다가 2018년 3분기에서 2020년 1분기로 하락했다가 2020년 1분기 이후 다시 상승하는 사이클을 겪었다. 제조업 투자도 조금 다릅니다. 2017년 4분기부터 2018년 3분기까지 반등 단계를 겪었지만 이후 크게 하락하지 않았으며 2020년 1분기 이후 반등하기 시작했습니다.

중간 보고서 '가격 정상화'에서는 이 네 가지 지표에 대해 자세히 설명했습니다.

또한 "제조업 대출 수요 지수"를 사용하여 장기 자본 지출 변동을 측정하고 PPI를 사용하여 단기 재고 변동을 측정합니다. 이 두 지표로 구성된 이중 좌표는 제조업을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보다 정확하게는 산업 투자의 현재 위치입니다. 이 프레임워크에서 우리는 "제조업 투자를 감당할 수 없다"는 문제가 전혀 없는 것 같다는 것도 알 수 있습니다.

제조업 대출 수요지수를 보면 2008년부터 2016년까지, 다른 하나는 2016년부터 현재까지 두 개의 주기를 볼 수 있습니다. 이는 실제로 Jugra 사이클(장기 자본 지출 사이클)의 특징입니다.

실제로 제조 재고 주기의 변동을 나타내는 PPI를 관찰 지표로 사용합니다. 2016년 이후의 장기적인 상승 주기를 예로 들어보겠습니다. 2016년부터 2019년까지, 그리고 2020년부터 지금까지 1.5회의 재고 주기를 경험했습니다.

이 두 사이클에서 제조업은 상승 사이클에 있으며, 이번 라운드에는 전환점이 없습니다.

이 프레임워크에서는 향후 몇 분기 동안 제조업 투자에 대한 하락 요인이 있을 것입니다. 이는 일반적으로 PPI 최고치의 절반에 뒤처지며 아직 시작되지 않았습니다. 장기 사이클은 최종 정점에 도달하지 않아야 합니다. 논리적으로 말하면, 이 긴 주기의 최종 원동력은 수요 수준의 재평가와 전염병에서 더 많이 벗어난 후의 투자 회복에서 나와야 합니다.

인프라 투자주기를 어떻게 측정하나요? '인프라 투자'와 같은 전통적인 관점을 적절하게 건너뛰고 '인프라 대출 수요 지수'를 활용하여 관찰할 수도 있습니다. 그러한 지표가 인프라 투자 증가율보다 더 효과적이라는 것을 어떻게 증명할 수 있을까요? "굴삭기 생산"과 "심완 산업 지수: 건설 기계"를 검증 지표로 사용할 수 있습니다. "인프라 대출 수요 지수"는 이 두 지표와 더 나은 추세 상관 관계를 보여줍니다. 인프라 투자주기에도 유연성이 있다고 볼 수 있는데, 이를 어떻게 관찰하느냐의 문제일 뿐입니다.

또한 중국인민은행 분기별 조사 지표에 포함된 '인프라 대출 수요 지수'를 활용해 인프라 사이클을 측정할 수도 있습니다.

이 지표는 2015년 3분기에 데이터가 공개된 이후 변동성이 큰 상승 추세를 경험했으며, 2017년 1분기에 최고치를 기록했다가 하락하기 시작하여 2018년 4분기에 최저치를 기록했습니다. 2020년 2분기와 2020년 3분기까지 상승합니다. 지금까지 범위는 제자리걸음입니다.

그러한 지표가 인프라 투자 증가율보다 더 효과적이라는 것을 어떻게 증명할 수 있을까요?

검증 지표로 두 가지 다른 변수를 선택합니다. 하나는 실제 산업 체인에 대한 인프라 매핑에 속하는 "굴삭기 생산"이고 다른 하나는 "Shenwan Industry Index: Construction Machinery"입니다. 인프라 자산 가격 매핑.

'인프라 대출 수요 지수'는 이 두 지표와 더 나은 추세 상관관계를 보여줍니다.

제조업 대출 수요와 인프라 대출 수요는 모두 내생주기이며, 또 다른 중요한 외생변수는 정책주기이다. 이를 표현하기 위해 '통화정책 심리지수'를 사용합니다. 제조업 대출수요는 2016년 3분기 이후 증가기에 들어섰으나 통화정책심리지수는 정점을 찍은 뒤 같은 기간 금융 디레버리징과 실물 디레버리징의 영향을 반영해 2017년 2분기부터 2018년 2분기까지 최저치를 기록했다. ; 레버리지의 배경으로 인프라 대출 수요는 더욱 크게 감소했습니다. 2020년 이후 사이클에서는 제조업 대출과 인프라 대출 수요가 상대적으로 높은 수준이었으나, 통화정책 심리지수는 2020년 3분기부터 하락세를 보이고 있으며, 올해 상반기에는 더욱 뚜렷해졌습니다. 이러한 하락세는 전염병 이후 통화 공급의 정상화와 금융 정책 수렴에 해당합니다.

중앙은행 분기별 설문조사에서도 도출된 통화정책 감정지수로 보면 2014년 1분기를 저점으로 2015년 말을 정점으로 2분기에 다시 낮은 수준으로 하락했다 2017년 2분기부터 2018년 2분기까지 낮은 수준으로 하락했습니다. 낮은 수준에 머물면서 호버링 기간은 금융 디레버리징 기간과 실물 디레버리징 기간에 해당합니다.

통화정책 인식지수는 2018년 3분기부터 개선되기 시작해 2019년 1분기에 더욱 상승해 2019년 내내 높은 수준을 유지했다.

2020년 통화 정책 감정 지수는 전염병 이후 통화 정책이 성장을 안정화하기 위해 보다 적극적인 태도를 취한 것을 반영하여 더 높은 수준으로 상승했습니다. 이후 2020년 3분기, 2020년 4분기를 경험했고, 2021년 상반기에는 세 차례 하락세를 보였습니다. 이번 침체기는 전염병과 금융 정책 긴축 이후 화폐 공급이 정상화되는 것을 의미합니다. 특히 2021년 상반기에는 부동산, 은닉부채 등 분야의 금융정책이 대폭 강화됐다. 그러나 동시에 이 기간 동안 제조업 대출 수요 지수와 인프라 대출 수요 지수는 여전히 상대적으로 강하다는 것을 알 수 있습니다.

그렇다면 정책주기의 논리를 어떻게 이해해야 할까요? 제조 주기 및 인프라 주기에 따른 내생적 자금 조달 요구와 항상 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? 이는 실질부문 레버리지비율을 통해 확인할 수 있습니다. 경험적 규칙에 따르면, 실질 부문 레버리지 비율은 지난 몇 년 동안 전년 대비 통화 정책 심리 지수와 거의 일치했습니다. 쉽게 말하면 레버리지 안정이라는 정책 목표가 통화정책에 영향을 미치게 되는데, 이 과정에서 발생하는 금융주기는 제조업, 인프라스트럭처와 일치할 가능성이 높다. ) 일부 기간에는 정렬이 잘못될 수도 있습니다.

우리는 레버리지 주기의 변화를 나타내기 위해 전년 대비 기업 레버리지 비율을 사용합니다. 2012년부터 2016년까지 전체 기간은 레버리지 비율의 전년 대비 상승 주기임을 알 수 있으며, 이는 2016년부터 2018년까지 긴축 통화 정책 느낌 지표인 2018년 3분기부터 2020년 3분기까지의 레버리지 비율에 해당합니다. 전년 대비 다시 상승했는데, 이는 2020년 3분기 대출 느낌에 해당합니다. 지수 하락.

핵심 가정 위험: 거시경제 변화는 예상을 뛰어넘고, 외부 환경 변화는 예상을 뛰어넘습니다.

이 기사는 Financial World Network에서 발췌한 것입니다