在《伟大的博弈:1978~2022年,中国经济发展大复盘》中我们说过,改革开放半个世纪以来,中国经济的扛把子是消费,而不是投资、净出口。消费升级一直在贯穿中国经济发展历史,消费降级从来就不存在。对消费的分析自然也格外重要。
消费是GDP的压舱石,也是许多投资者最关心的板块,而分析消费,只看一个指标:社会消费品零售总额(简称“社零”)。
社零是一个月度的高频数据,发布于每个月14-15日。同GDP中的消费最大不同之处在于:它只包括实物商品和餐饮服务,你可以通俗理解为,社零只包含了实体产品部分,而GDP中的消费则包括服务支出,虽然这样的理解在学术上并不算严谨。
对于实体产品和餐饮服务而言,社零的范围更广,不管是个人还是公司买的都算在内,但是在GDP中,公司买的一些消费品,可能会被算作投资。所以社零和GDP中的消费不是一回事,但因为它高频,所以应用价值更大。
虽然被公司等单位机构买去的产品也算作社零,但并不会造成数据失真。统计局在统计的时候,会区分批发和零售,这跟我们平时说的不是一回事。批发指的是这款产品是用于生产、经营用的,而零售侧重于这款产品是给公共消费的,只有“零售”部分才会被纳入社零,这个反正是统计局的事情,不做深究。
另外,考察某地的社零数据意义不大,比如上海某个网上卖衣服的,他卖掉的数据属于上海社零,然而消费者可能来自全国各地,所以某地的社零无法真实反映当地的消费情况,但可以用来衡量当地的商业发达程度。
绝对值包括当月值(M0001427)和累计值(M0001439),注意因为春节,所以1-2月是合并的数据。
上图是当月值,可以看出明显的季节性,Q4>Q3>Q1>Q2,其中Q4是绝对的消费旺季。但市场一般不关心绝对值,而是关心同比数据,以反映社零的边际变化。
分析社零的变化,包括名义同比和实际同比,但我查了Wind,名义同比(M5405529)每年才公布一次,非常低频,在分析中是没有用的。所以可以用当月实际同比(M5405526)+RPI同比(M0001022)来近似拟合。RPI即商品零售价格指数,它和CPI最大不同之处在于不包括服务的价格。
不过本人亲测,Wind上的社零总额当月同比(M0001428)就是名义值,可以直接拿来用,这也是市场上最常用的指标。如下图,该数值差不多就是实际同比和RPI同比的总和:
为了不至于让波动的数据影响分析,我们看社零累计同比(M0001440),“入世”的2001年到2008年,累计同比上升,随后下降,光从总量上看,会让人对中国的零售行业感到失望,然而实际上中国消费状况并没有那么差:社零没有统计服务消费,但中国第三产业的发展使得服务类消费增加较快,社零没有反映出来;其次,汽车、石油等大项目对总量影响较大。
社零包括实物产品和餐饮服务,前者占比90%。
由于互联网发展迅速,电商已经是大多数人购物的主要方式,因此也可以参考实物商品网上零售额累计同比(M5540106),拿它和社零同比进行比较,不过记住这里的电商数据只公布了累计值,所以要跟社零比较的话,也要用社零的累计同比(M0001440)。
比如这几年,电商的发展(橙色线)都是高于整个社零增速的(蓝色线),说明电商的崛起,2021年有一大半时间,电商的增速在下滑,应该是疫情导致快递发不出去的缘故。
按照核算主体的大小,又可分为限额以上、限额以下,所谓“限额以上”就是划定的某条限额以上的大企业的销售情况,这个限额是多少,超过了才算大企业,会定期修订,而且今年有的企业刚好生意好,进入了限额以上的名单,明年不景气,又退出去了,这都是有可能的。
限额以上及以下的社零数据如果出现背离,一般是限额以上的几个大项目波动太大(主要是汽车、石油),把这两项扣掉,一般限额以上及以下的波动就是保持同步的。因此对社零进行结构分析时,不能不考虑汽车、石油的影响,因为进行社零的总量分析的时候,往往就是这两个项目的波动造成了影响。比如我们看社零总量在波动,会觉得消费市场不稳定,但实际上仔细一看,可能只是汽车价格在波动而已。
限额以上商品一共有16种,但占比各不相同,如汽车、石油、食品就是大项,因此实际分析的时候只要对其做出5种划分:汽车类、粮油食品饮料烟酒、石油及制品、服装鞋帽纺织类,以及其他(剩下的12种小类的合计)。其中粮油食品、服装鞋帽波动不大,真正影响社零增速的关键变量是汽车类、石油及制品类。所以对社零的分析,其实就是简化为对这两大项的分析。为了剔除这两项带来的影响,Wind上也提供了剔除汽车后的社零累计同比(M6451630)。
市场上一般分析的指标是汽车工业增加值当月同比(M0068071)。工业增加值是实际值,反映量的变化,而汽车营收变动受价格变动影响较小,所以工业增加值变化更受关注,而且表现出明显的周期性。
如上图,13年的小高峰与政策无关,主要是人均收入提高带来的影响;2016年的高峰又是汽车购置税下降所造成的(实际上2009年也是这样,但缺乏数据);2019年初的一波,主要是执行国六标准,而国五标注的汽车要清库存;2020年的高增,是新能源车的政策刺激所致。所以,汽车很受政策影响,周期性很强。
对于新能源汽车的研究者来说,就不能不研究汽车的周期性规律,因为每一次政策刺激都是在提前透支需求,这是免不了的,这或许可以解释为什么2022年新能源汽车行情回撤。
乘联会发布的乘用车当周日均销量同比(S6126414)是一个日频数据,因此非常适合拿来预测汽车市场销量,不过拟合度也就56%。这还是验证了我一直以来的观点:不要把混沌的宏观经济系统看成一个1+1必然等于2的东西,投资者还是要把更多精力花在公司研究本身,宏观经济仅供参考。
同汽车不同的是,该数据的影响主要是价格而不是量,所以期货市场上常见的价格指数就是最好的研究指标,比如日频的WTI原油现货价格(S5111903),用它来预测石油类社零增速走向,成功率约65%。
其他14个类别,可以划分为两大类:可选消费、必选消费。
必选消费:粮油食品饮料烟酒(占比14.8%)、日用品(4.4%)、中西药(4.3%)、化妆品(2.2%)、书报杂志(1%)。
可选消费:服装鞋帽纺织品(9.8%)、家用电器音像器材(6.6%)、通信器材(3.5%)、文化办公用品(2.3%)、金银珠宝(1.9%)、建筑及装潢材料(1.5%)、家具(1.4%)、体育娱乐用品(0.5%)。
第一步是总量分析,先看社零增速,Wind上的社零总额当月同比可以直接拿来用,这也是市场上最常用的指标。
它等于社零的实际同比和RPI同比之和。通过名义同比、实际同比的不同,可以分析价格的影响:实际同比和名义同比有背离吗?比如,表面上社零高增,好像消费在复苏,但可能名义同比高增,但实际同比没有变化,意味着消费量并没有上去,只是涨价所致。如下图,2022年底,RPI同比2%,算是一个比较温和的通胀。
第二步是结构分析:最大的两类是汽车、石油,也是对社零产生波动的主要原因。所以对社零的分析,实际上就简化为对汽车、石油的分析。
首先,既然汽车、石油对社零影响太大,那么可以看Wind上提供的剔除汽车后的社零累计同比。
其次,汽车方面,市场上一般分析的指标是汽车工业增加值当月同比。乘联会发布的乘用车当周日均销量同比是一个日频数据,因此非常适合拿来预测汽车市场销量,不过拟合度也就56%。
最后,石油方面,可以看日频的WTI原油现货价格,用它来预测石油类社零增速走向,成功率约65%。
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