馬太效應與生存偏差！

——工業利潤增速“背離”的背后

（海通宏觀姜超、于博）

來源： 姜超宏觀債券研究

1.  累計同比≠累計值同比，工業利潤怎么了？

1.1 工業利潤：累計同比≠累計值同比？

去年4季度以來，規模以上工業企業利潤數據出現明顯背離。統計局公布的工業企業利潤總額同比增速整體保持高位，去年全年穩定在20%以上，今年略降至15%左右；但根據統計局公布的工業企業利潤累計值計算得到的同比增速卻急轉直下，去年底已降至10%以下，今年以來更是下滑轉負。同樣出現背離的還有規模以上工業企業主營業務收入數據，累計同比穩定在10%以上，而累計值同比增速竟降至-10%。

按照定義，累計同比是根據累計值計算得到的同比增速，即“累計同比=累計值同比”。但規模以上工業企業利潤總額、主營業務收入數據卻顯示，兩者不僅數值不同，連符號都是相反的。一時間，出現了對數據真實可靠性的質疑。

1.2 制造業最為明顯，公用事業偏差較小

值得注意的是，這種背離并非孤例，幾乎是全行業的普遍現象。考察分行業的工業企業利潤總額增速，采礦業、制造業各子行業均出現明顯背離，其中制造業成為重災區，無論是下游消費類行業（食品飲料、紡織服裝）、中游裝備制造類行業（通用設備、專用設備、電氣機械、鐵路船舶），還是上游原材料加工類行業（鋼鐵、有色、非金屬礦、化工、橡膠塑料），均無一例外。而整個制造業中，背離最顯著的莫過于上游原材料加工類行業。公用事業行業情況相對較好，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業都只是出現微小偏差。

2.  增速差異的實質：調口徑，擠水分，營改增

2.1 馬太效應顯現，統計口徑調整

人為調高數據？并不可信！工業利潤數據到底怎么了？目前一種較為流行的解釋是，因為真實數據（累計值的同比增速）太低，所以人為調高了公布數據（累計同比增速）。這一解釋存在明顯的誤導。統計局自96年開始公布工業企業利潤總額及其增速數據，歷史上，利潤總額累計同比和利潤總額累計值同比一共出現4次明顯的背離，其中98年、00年都是后者高于前者，11年、18年都是前者高于后者，“人為調高數據”的說法很難解釋前兩次背離。

討論問題離不開定義，在此我們探討的是“規模以上工業企業”的利潤總額數據，那么我們不妨先看看“規模以上”這個標準的演變，歷史上一共經歷了三次調整：

第一次是98年。98年以前工業統計范圍為鄉及鄉以上獨立核算工業企業，98年開始調整為規模以上工業企業。“規模以上”具體指主營業務收入在500萬元以上的非國有企業和全國國有企業。也就是說，98年之前的統計包含了鄉以上的規模以下企業，而未包含鄉以下的規模以上企業，而98年之后的統計剔除了前者而包含了后者。統計范圍的大幅調整使得符合條件的企業數量從97年的53.4萬家大幅縮減至16.5萬家，而基期數據的缺失也使得以利潤總額計算得到的同比增速遠高于可比口徑下的增速。

第二次是07年。07年開始，主營業務收入不足500萬元的國有工業法人企業不再作為規模以上工業統計范圍，同時，數據發布頻率由月度改為季度。但這一次數據口徑調整影響相對有限，規模以上工業企業數量仍在穩步上升，而以利潤總額計算得到的同比增速也與可比口徑下的增速之間偏差不大。

第三次是11年。11年開始，規模以上工業統計起點標準，從年主營業務收入500萬元提高到2000萬元，同時，數據發布頻率再度改為月度。此次口徑調整影響較大，規模以上工業企業數量從10年的45.3萬家縮減至11年的32.6萬家。基期范圍較大使得11年以利潤總額計算得到的同比增速明顯低于可比口徑下的增速。

“馬太效應”與“生存偏差”下的統計口徑調整。從歷史經驗看，98年的口徑調整很好的解釋了98年、00年的背離，而11年的口徑調整很好的解釋了11年的背離。我們認為，17年4季度以來的背離與11年的背離有相似之處，都是統計口徑縮小導致累計增速高于累計值增速。但差異在于，11年是“規模以上”標準上調導致統計口徑縮小，而17年以來則是“馬太效應”與“生存偏差”導致統計口徑縮小。

16、17年去產能政策發力，工業產能過剩問題得到很大緩解。而去產能，不僅表現為固定資產投資增速的放緩、產能利用率的上升，也表現為虧損企業的出清。在行業整體收縮的大背景下，大企業的規模優勢和兼并收購令強者恒強，中小企業表現則每況愈下，即“馬太效應”。而雖然去產能令僵尸企業破產清算，但其中越來越多的企業并不符合“規模以上”的標準，這使得在去產能政策發力的16、17年，規模以上工業企業虧損額、虧損家數均較15年不升反降，這也正是統計學中的“生存偏差”現象。事實上，上一輪98年的去產能也同樣出現了類似現象。

2.2 數據水分擠出，剔除重復統計

國企、上市公司利潤確實在改善。不過，馬太效應、生存偏差導致的統計口徑調整并不是造成增速差異的唯一原因。一方面，財政部發布的1-5月國有企業利潤總額同比增長20.9%，一季度A股非金融企業凈利潤增長23.6%，國有企業和上市公司利潤增速雖有放緩，但仍保持在較高水平，這反映今年以來企業部門盈利確實在改善，而非大幅惡化。另一方面，本輪數據背離始于17年4季度，但去產能始于16年，兩者從時間上并不是完全匹配的。

統計數據去水分，剔除重復統計。那么17年4季度究竟發生了什么呢？17年以來，統計局對規模以上工業企業統計數據進行了執法檢查。今年6月，全國人大常委會副委員長王東明在十三屆全國人大常委會第三次會議上做了報告，指出“2017年以來，國家統計局根據舉報線索核查數據異常的2051家企業和2942個固定資產投資項目，有1195家企業、2775個投資單位的統計數據存在編造、虛報”。而根據6月底統計局的說明，從去年4季度開始，統計局加強了數據質量管理，剔除跨地區、跨行業重復統計數據。我們有理由相信，這一調整是真實可信的，并且調整并不僅限于工業、投資領域，也包含消費領域——去年4季度以來，限額以上商品零售數據也同樣發生顯著分化。

2.3 營改增影響現，非工業漸剝離

利潤總額≠主營活動利潤。同樣值得注意的是，“利潤總額”這一指標和“主營活動利潤”之間存在顯著差異。利潤總額指的是企業在生產經營過程中各種收入扣除各種耗費后的盈余，反映企業在報告期內實現的盈虧總額；而主營活動利潤指的是利潤總額扣除營業外凈收入、投資收益和其他業務利潤等后的剩余部分，旨在反映工業生產活動帶來的收益。也就是說，真正反映工業生產活動所產生的收益是主營活動利潤，利潤總額則包含了營業外凈收入、投資收益和其他業務利潤，利潤總額數據本身就是“摻水”的。

雖然統計局僅在12-14年間按月公布主營活動利潤數據，15年起只公布利潤總額數據。不過，13年下半年兩者明顯背離，已經能很好的說明兩者差異了。

營改增影響不容忽視，非工業生產經營剝離。而“營改增”政策的實施，使得利潤總額重新向主營活動利潤回歸。實施“營改增”政策前，部分工業企業將本應繳納營業稅的非工業生產經營活動納入本企業的財務核算，用以抵扣銷項稅。在“營改增”政策實施后，服務業企業改交增值稅且稅率較低，工業企業逐步將內部非工業生產經營活動剝離，轉向服務業，也使工業企業財務數據有所減小。

3.  工業利潤回落難免，制造業投資偏弱

那么，站在當前時點，未來工業利潤走勢如何？又將如何影響經濟？

3.1 工業利潤增速回落難免

宏觀層面，社融、名義GDP增速的下行將帶動工業企業利潤增速下行。歷史經驗表明，社融增速領先名義GDP增速大約1-2個季度。17年社融增速接近13%，創造了11.2%的名義GDP增速。18年實體去杠桿背景下，社融增速持續下行，5月末已降至10.3%。我們預計18年末社融增速降至10%以下，對應名義GDP增速降至8%左右。而考慮到工業利潤和名義GDP高度相關，8%的名義GDP增速意味著工業企業利潤增速將回到零增長。實際上，今年前5月工業利潤增速已經從去年21%的高位下滑至16.5%。

微觀層面，地產投資下滑、工業價格漲幅趨緩將帶動工業企業利潤增速下行。本輪企業盈利改善，量的方面主要緣于需求端地產投資和出口雙雙回升，拉動工業需求；價的方面主要緣于工業工業品價格上漲，而成本費用下降，令工業企業利潤率迭創新高。然而，去年4季度以來地產銷售幾乎零增長，意味著未來地產投資增速面臨下行壓力，而去產能接近尾聲，意味著下半年工業品價格漲幅將趨于回落。量價兩方面支撐雙雙轉弱，工業利潤勢必面臨下行壓力。

3.2 從利潤到投資傳導不暢

展望更長遠的未來，企業盈利決定私人部門投資意愿，融資環境決定投資能力，兩者共同決定了制造業投資。而從歷史經驗看，工業利潤領先制造業投資一年左右。但本輪盈利改善向制造業投資的傳導明顯存在阻礙，前5月制造業投資增速僅5.2%。

一方面，工業利潤改善主要由上游原材料類行業貢獻。本輪工業利潤的改善，主要由上游行業所貢獻。以今年1-5月為例，鋼鐵、水泥玻璃、化工、石油天然氣開采、電力熱力等五個行業對工業利潤增長的貢獻率高達70%。但上游行業恰恰是產能過剩重災區，去產能帶來企業資產負債表的修復，但去杠桿背景下上游行業資產負債表無法擴張。

另一方面，中下游行業利潤改善較為有限，尤其是中游行業，終端需求放緩、原材料價格高企，令其盈利面臨壓力，這使得今年以來裝備制造業類行業收入、利潤增長偏慢，制約其擴張產能的意愿，而這也正是市場期待的設備投資周期遲遲沒有啟動的關鍵原因。

這兩方面因素共同導致今年以來制造業投資改善不達預期，下半年制造業投資的回升力度或依然偏弱。