如何跟踪中国消费

1、目录TOC o 1-1 h z u HYPERLINK l _TOC_250002 消费的波动来自哪里？ 5 HYPERLINK l _TOC_250001 如何构建消费高频指标？ 7 HYPERLINK l _TOC_250000 拟合结果 9图目录图 1社会消费品零售总额当月同比和居民人均消费当季同比（%） 5图 2社会消费品零售总额和限额以上零售额当月同比（%） 5图 3各分项对社会消费品零售总额的同比拉动率（%） 6图 4家用电器和住房相关零售额同比（%） 6图 5服装鞋帽和可选消费零售额同比（%） 6图 6限额以上社会消费品零售总额同比和拟合值（%） 7图 7汽车零售额同比和乘用车厂

2、商零售同比（%） 8图 8家用电器零售额同比和全国商品房销售面积同比（%） 8图 9石油及制品零售额同比和布伦特原油价格同比（%） 9图 10服装鞋帽类零售额同比和中国轻纺城布类销量同比（%） 9图 11拟合指标对消费同比在下个月的方向判断的胜负率 10图 12高频同步指标与消费同比走势（%） 10表目录表 1消费领域相关高频指标 7消费的波动来自哪里？消费有两个统计口径，一个是月度社会消费品零售总额，另一个是季度的居民人均消费支出。这两个指标在统计口径上存在两点主要差异。其一，社零总额是从销售方的角度进行统计，因此并没有区分居民购买、企业购买、政府购买；而居民消费支出是基于住户抽样调查统计，

3、因此只包括了居民消费。其二，社零总额只包括了商品消费和餐饮收入，大部分服务类消费并未包括其中；而居民消费支出既包括了商品消费又包括了服务消费。相比之下，居民人均消费支出更接近消费的范畴，但是考虑到数据公布的频率，我们一般更为关注的是社会消费品零售总额。图1 社会消费品零售总额当月同比和居民人均消费当季同比（%） 社会消费品零售总额:当月同比全国居民人均消费支出:当季同比403020100-10-20-30May-14May-15May-16May-17May-18May-19May-20May-21资料来源：Wind，社会消费品零售总额的统计，包含了限额以上企业零售额的实际统计值，和限额以下企

4、业零售额的抽样调查估计值。从历史情况来看，两者走势基本一致，但限额以上企业消费品零售总额同比波动性更大。另外，由于限额以下零售属于抽样估计值，因此对于细分产品的销售额，其统计口径为限额以上企业的零售额。考虑到后面我们采取的是分商品进行高频数据挑选，我们拟合的变量为限额以上企业的零售额。图2 社会消费品零售总额和限额以上零售额当月同比（%）社会消费品零售总额:当月同比限额以上:当月同比50403020100-10-20-30May-11Aug -12Nov-13Feb-15May-16Aug -17Nov-18Feb-20May-21资料来源：Wind，除必需消费品以外，其他产品消费的波动较大。

5、按照产品属性，可以把消费进一步下分为必需品消费、住房相关消费、石油及制品消费、汽车消费和其他可选消费，其各自占比分别在 24%、9%、15%、29%和 23%左右。结合占比权重和波动大小可以发现，消费的主要波动来自于除必需消费品以外其他的产品消费变化，其中汽车和石油及制品类消费贡献的波动性最大。图3 各分项对社会消费品零售总额的同比拉动率（%）必需品住房相关石油及制品类汽车类其他可选消费35302520151050-5资料来源：Wind，住房相关消费中家用电器消费占比达到 70%。从历史数据来看，住房相关消费同比与家电消费同比走势基本一致。而其他可选消费中服装鞋帽消费占比达到 40%。从历史数

6、据来看，其他可选消费与服装鞋帽消费同比走势也基本一致。 图4 家用电器和住房相关零售额同比（%） 家用电器住房相关6050403020100-10-20Jan-12 May-13 Sep -14 Jan-16 May-17 Sep -18 Jan-20 May-21资料来源：Wind，图5 服装鞋帽和可选消费零售额同比（%） 服装鞋帽可选消费品6050403020100-10-20-30-40Jun-11 Nov-12 Apr -14 Sep -15 Feb-17Jul-18Dec-19 May-21资料来源：Wind，我们利用家用电器消费、石油及制品消费、汽车消费和服装鞋帽消费，对限额以上社

7、会消费品零售总额同比进行简单回归，构建的拟合值基本模拟了原始数据绝大部分的波动。所以，对于消费高频指标的构建，要么找到能够衡量整体消费水平的总体高频指标，要么就找到对消费波动性贡献最大的家电消费、石油及制品消费、汽车消费和服装鞋帽消费各自的高频指标。图6 限额以上社会消费品零售总额同比和拟合值（%）限额以上企业消费品零售总额:当月同比拟合值403020100-10Aug-11Aug-12Aug-13Aug-14Aug-15Aug-16Aug-17Aug-18Aug-19Aug-20资料来源：Wind，测算如何构建消费高频指标？目前常用的消费领域高频指标主要都是分项指标。具体来说，乘联会发布的周

8、度乘用车批发零售数据可以用于跟踪汽车消费，30 大中城市商品房成交面积可以用于跟踪住房相关商品消费，国际原油价格可以用于跟踪石油及制品消费。中关村电子产品价格指数可以用于跟踪通讯器材类消费，柯桥纺织价格指数可以用于跟踪服装鞋帽类消费，义乌小商品价格指数可以用于跟踪日用品类消费。而服务消费类指标则主要包括每日电影票房和观影人次，同时高德地图公布的核心城市拥堵延时指数和一线城市的地铁客运量也可以从侧面反映服务消费的活跃度。和上一篇一样，对于核心拟合指标的选取也是需要满足三个条件：1、经济学逻辑成立，2、历史月度降频数据与消费走势相关性较高，3、时间足够长，能够利用数据进行回归。基于第 3 条标准，

9、城市拥堵延时指数和一线城市的地铁客运量的数据时间长度相对较短，无法使用，但可以作为周度高频跟踪数据。而尽管乘用车批发零售数据和电影票房观影人次高频数据起始时间较短，但是其相关月度数据长度足够进行回归。表 1消费领域相关高频指标类型指标名称频率起始日期消费商品消费当周日均销量:乘用车:厂家批发周2015-03当周日均销量:乘用车:厂家零售周2015-0330 大中城市:商品房成交面积日2010-0130 大中城市:商品房成交面积:一线城市日2010-0130 大中城市:商品房成交面积:二线城市日2010-0130 大中城市:商品房成交面积:三线城市日2010-01现货价:原油:英国布伦特日200

10、1-12中关村电子产品价格指数周2011-01柯桥纺织:价格指数周2007-05中国轻纺城:布类销量日2014-01义乌小商品价格指数周2006-09服务消费当日电影票房:全国日2015-09当日观影人次:全国日2015-09拥堵延时指数:北京日2015-10拥堵延时指数:上海日2015-10拥堵延时指数:深圳日2015-10拥堵延时指数:广州日2015-10地铁客运量:北京日2017-07地铁客运量:上海日2017-07地铁客运量:深圳日2017-07地铁客运量:广州日2017-07资料来源：Wind，前面提到家电消费、石油及制品消费、汽车消费和服装鞋帽消费，基本贡献了社零销售总额同比增速的

11、绝大部分波动，因此对于核心指标的选取我们主要考虑这几类消费的高频指标选择。选取乘用车零售额作为汽车消费的高频指标。社零口径下的汽车销售额属于名义值，并且既包括乘用车也包括商用车，而周度的乘用车批发零售数据包含了乘联会会员单位乘用车的周度销售量。两个数据之间在统计口径上存在一定差异，但是考虑到汽车销量中乘用车占据主导地位，可以用乘联会的乘用车零售额作为社零下汽车消费的高频指标。从历史数据来看，两者走势相关性也较高。图7 汽车零售额同比和乘用车厂商零售同比（%）零售额:汽车类:当月同比(社零口径)厂家零售（乘联会公布）6040200-20-40May-12May-13May-14May-15May

12、-16May-17May-18May-19May-20May-21资料来源：Wind，选取 30 大中城市商品房成交面积作为家用电器消费的高频指标。家用电器作为后地产周期消费品，在经济学逻辑上应该与地产销量走势相关。从历史数据来看，社零口径下的家用电器销售额与全国商品房销售增速走势存在一定相关性。而 30 大中城市商品房成交面积作为全国商品房销售的高频指标，可以对家电销售进行跟踪。图8 家用电器零售额同比和全国商品房销售面积同比（%）6050403020100-10120 零售额:家用电器和音像器材类:当月同比商品房销售面积:当月同比(右)100806040200-20-40-20-60May

13、-10 May-11 May-12 May-13 May-14 May-15 May-16 May-17 May-18 May-19 May-20 May-21资料来源：Wind，选取国际原油价格作为石油及制品消费的高频指标。我国石化产业链的价格传导较为顺畅，石油制品价格走势主要受到国际原油价格的影响。考虑到石油产品价格波动较大，而消费量相对稳定，从历史数据来看，国际原油价格走势与社零口径下的石油及制品销售额相关度较高。图9 石油及制品零售额同比和布伦特原油价格同比（%）706050403020100-10-20-30-40150零售额:石油及制品类:当月同比布伦特原油价格同比（右）10050

14、0-50-100200 5-05200 7-05200 9-05201 1-05201 3-05201 5-05201 7-05201 9-05202 1-05资料来源：Wind，选取柯桥纺织价格指数作为服装鞋帽类消费的高频指标。服装鞋帽类消费的高频数据寻找难度相对更大，目前相对较好的高频跟踪指标是中国轻纺城布类销量，但是这一数据的时间相对较短，用柯桥纺织价格指数作为替代。图10 服装鞋帽类零售额同比和中国轻纺城布类销量同比（%） 零售额:服装鞋帽针纺织品类:当月同比中国轻纺城:棉布销量同比（右）20601540201005-200-40-5-60-10-80May-16May-17May-1

15、8May-19May-20May-21资料来源：Wind，拟合结果最后，基于选取的核心指标，我们对 2011 年 3 月到 2019 年 12 月的数据进行了回归分析，并得到各个高频数据对应的权重，根据权重计算出 2011 年 3 月到 2021 年 5月的拟合指标，得出“海通宏观消费同步指标”（Haitong Consumption Indicator）。结果显示，HTCI 拟合指标的方向判断胜率达到 66%。我们对拟合指标和消费同比进行处理，来计算拟合指标对消费同比在变动方向上的判断胜负概率。结果显示拟合指标对消费同比的方向判断在整体样本区间内的胜负率达到 66.7%，2019 年以来的样本区内胜负率达到 82.6%。图11 拟合指标对消费同比在下个月的方向判断的胜负率10-1201 1-05201 2-05201 3-05201 4-05201 5-05 201 6-05201 7-05 201 8-05201 9-05202 0-05 202 1-05资料来源：Wind，测算，1 表示拟合指标与消费同比方向相同，-1 表示方向相反高频同步指标与消费同比