请务必阅读正文 后的 声明及说明 Table_MainInfo l Title 证券研究报告 / 宏观 专题 制造业投资 理论 框架 与实证经验 制造业 专题报告 之一 报告摘要： 微观 来看 ，企业设备投资决策的核心在于三点 ： 产能利用率、资金约束和预期 。 宏观来看，企业投资主要受宏观经济需求的影响，后者主要由住宅投资、存货投资、公共投资、消费与净出口等五部分构成。 营业利润 /总资产比率是产能利用率的良好替代指标。该指标是比值关系，与产能利用率一致，且美日经验表明，相较于其他指标而言，产能利用率与营业利润 /总资 产比率关系相关性更强 。我们通过上市公司数据对我国官方产能利用率进行延拓，其和用电量、企业利润、PPI 等指标显著相关 。 我们进一步得到了产能指数的估计值，结果表明 我国 2017 年产能 增长 低迷， 2018 年产能再度扩张。 资金约束由两大块构成，一块是内源融资，另一块是外源融资 ，根据利润表可进一步将内源融资分为利润和折旧。 我国工业企业利润虽然领先于制造业投资，但在拐点时滞上普遍较长，且以美日经验做参照的话，在规律性上稍差些 。 企业的投资决策除受产能利用率和资金约束的影响外，还受到企业对未来预期的影响。 我国企业家信心 指数领先制造业投资约 1 年，符合国际经验。 宏观需求部分，存货投资与制造业投资的联动关系最 直接 ， 据此我们 研究了库存周期。 我国被动去库存阶段时长在 1-4 个季度之间，且过去 4 轮 库存周期 的 平均时长接近 40 个月，符合国际经验。 在2006-2015 年间的三轮库存周期中，受政策扰动影响，制造业投资与以发电量、利润等为代表的经济指标间的规律性被打乱，体现为利润对制造业投资的预测作用显著弱化。 当前政策扰动已基本退却，制造业投资主线索或将回归周期本性。 宏观总需求 (以订单量等指标表征 )通过 “需求 生产 产能利用率 产能 投 资 ”的链条间接地主导了微观企业的投资行为， 而 产能利用率 则 是微观、宏观 要素 之间的主要纽带。 我们从生产过剩的角度对基钦周期做了另一种表述，涉及物价水平与就业。 我们 最后总结出了 一个简单 粗略 的 、基于统计经验的 方法，即根据产能利用率与订单一季度的表现，来定量地预测全年制造业投资的增速区间。 Table_Invest Table_Report 相关报告 库存周期探底，民企杠杆率提高 2019Q1 工业部门发展全景扫描 20190509 民营经济之殇，何以解忧？ 民企融资难专题报告 20180908 讲完边际的故事，中坚力量在哪里？ 2017 年工业部门发展全景图 20180213 Table_Author证券分析师： 沈新凤执业证书编号： S0550518040001 18917252281 shenxfnesc研究助理 ： 尤春野执业证书编号： S0550118060022 13817489814 youcynesc联系人：曹哲亮执业证书编号： S0550119010010 18010018933 caozlnesc 证券研究报告 发布时间： 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 2 / 24 目 录 制造业投资的影响因素 从宏微观两视角出发1.1. 微观视角 产能利用率、资金约束、预期国际经验中国经验1.2. 宏观视角 需求国际经验中国经验宏微观指标在经济短周期中的联系图 1：美国产能利用率领先于工业投资图 2：日本产能利用率领先于制造业投资图 3：美国产能利用率同步于生产指数图 4：日本产能利用率底部拐点同步于生产指数图 5：美国产能利用率领先于产能指数图 6：日本产能利用率领先于产能指数图 7：美国产能利用率底部拐点同步于企业利润图 8：日本产能利用率底部拐点同步于企业利润图 9：美国产能利用率与 PPI 相关性相对较弱图 10：日本产能利用率同步于 PPI图 11：日本制造业利润领先于投资图 12：日本制造业折旧费同步于投资图 13：美国固定资产净存量与折旧图 14：美国产能周期、固定资产投资及折旧图 15：日本制造业贷款余额与固定资产增速图 16：日本长期贷款利率与固定资产增速图 17：日本制造业资本支出明显受上一年计划投资的影响图 18：日本产能利用率与制造业利润 /总资产一致图 19：美国产能利用率与制造业利润 /总资产一致图 20：我国产能利用率的延拓图 21：我国发电量与工业企业在形态上总体同步图 22：我国产能利用率领先制造业投资约 1 年图 23：我国产能利用率与发电量 PPI 等指标相关图 24：美国制造业生产指数、增加值图 25：日本制造业生产指数、售电量、增加值图 26：韩国制造业生产指数、用电量、增加值图 27：我国用电量与工业增加值图 28：美国产能、生产指数、产能利用率关系图 29：我国产能指数同比估计与 GDP 同比增速宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 3 / 24 图 30：我国工业企业利润同比领先于制造业投资，但时滞较长且规律性不明显图 31：日本拐点稳定滞后 1-4 个季度图 32：美国拐点大多数时期滞后 1 年图 33：我国工业贷款余额与工业企业资产增速图 34：我国贷款利率与工业企业资产增速图 35：我国企业家信心指数领先制造业投资约 1 年图 36：日本住宅投资与制造业投资图 37：日本私人消费与制造业投资图 38：日本公共投资与制造业投资图 39：日本出口与制造业投资图 40：美国存货、产能利用率与工业投资图 41：日本存货、产能利用率与制造业投资图 42：我国房地产投资领先制造业投资图 43：我国进出口贸易领先制造业投资图 44：我国社零与制造业投资的周期相关性较弱图 45：我国基建投资与制造业投资负相关图 46：我国库存周期与制造业投资的联系图 47：我国产能利用率、存货及制造业投资图 48：利润对制造业投资的预测效果较弱图 49：企业家信心指数领先于制造业投资约 1 年图 50：美国产能利用率领先于工业投资图 51：日本产能利用率领先于制造 业投资图 52：美国产能利用率、新增订单与生产指数图 53：日本产能利用率、新增订单与生产指数图 54：美国产能利用 率与失业率关系图 55：日本产能利用率与失业率关系图 56：我国国内订单指数与制造业投资图 57：我国产能利用率与制 造业投资表 1：同比口径下各指标一季度增速与全年制造业投资增速相关性表 2：美国各指标一季度增速与全年制造业投资增速同向变动的概率表 3：日本各指标一季度增速与全年制造业投资增速同向变动的概率表 4：美日利润与制造业投资相关性显著，而我国规律性较弱宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 4 / 24 制造业投资一直以来都是市场和政策分析的重点 。 这 主要 有 两个原因 ，一是其作为 供给端 资本积累的主要来源，在经济长期产出水平和劳动生产力 的决定上起到了关键的作用，二是其作为需求 端 的一个主要构成， 由于加速数原理的存在， 本身具有较大的波动性， 而 这种投资的波动性 会 对 经济 短 周期 产生 深刻的影响 。 2018 年，我国经济下行压力不断加大，全年基建投资触底，社零消费 创 历史 新低，同时国际 政治 经济 环境动荡 ，中美贸易摩擦愈演愈烈， 后续 外需疲弱几成定局。 然而在上述 环境下， 2018 年的 制造业投资却一枝独秀，同比增速稳步攀升至 9.5%， 创 2016 年以来 新高 。 去年 制造业投资回升的动力是什么？ 今年又 将如何演进 呢 ？ 我们 尝试 解答 上述问题。 这 是我们制造业专题 报告 系列的第一 篇， 聚焦于讨论 制造业投资的宏微观影响因素 是 哪些 ，以及具有怎样的 属性 和 联系。 1. 制造业投资 的影响 因素 从宏微观两视角出发 制造业投资完成额是 微观上的 制造业企业 的 投资决策 在 宏观 上的 总量 反映，这就意味着对制造业投资的分析有微观 企业 和宏观 总量 两个视角。 需要 说明 的是，我们 做这种拆分 目的是为了捋顺逻辑 ，事实上微观与宏观就如同一枚硬币的正反两面，是相互联系、 相互 影响 、互相印证 的 ， 不宜 孤立看待 。 微观来看，企业设备投资决策的核心在于三点 产能利用率、资金约束和预期 分别对应过去、现在和未来 ： 企业的产能利用率 近似于 企业 在 过去 已有产能 下 投资 的边际效用，资金是 约束企业 投资的 现实 条件 ，预期 则 是企业对投资 前景 的 主观 判断 。 而 从宏观 来 看，企业投资主要受 宏观 经济需求 的 影响，后者主要由住宅投资、存货投资、 公共投资、 消费与净出口等五部分构成。 1.1. 微观视角 产能利用率、资金约束、预期 1.1.1. 国际经验 一、 产能利用率 产能利用率 是决定 企业投资 活动 的核心指标。 经验表明， 产能利用率 领先于制造业投资增速 ， 且 与 生产 、产能 、利润 、 PPI、发电量 以及其他各 指标显著相关。在 后文中 我们将展开讨论产能利用率指标与其他指标的联系 。 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 5 / 24 图 1： 美国 产能利用率 领先于 工业 投资 图 2： 日本产能利用率 领先于 制造 业 投资 - 3 0- 2 0- 1 001 02 03 04 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01948-011950-011952-011954-011956-011958-011960-011962-011964-011966-011968-011970-011972-011974-011976-011978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01%: : % ( )- 5 0- 4 0- 3 0- 2 0- 1 001 02 03 04 05 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01981-011983-011985-011987-011989-011991-011993-011995-011997-011999-012001-012003-012005-012007-012009-012011-012013-012015-012017-012019-01: % ( )数据来源： Wind， CEIC， 东北证券 数据来源： Wind， CEIC， 东北证券 图 3： 美国产能利用率 同步于 生产指数 图 4： 日本产能利用率 底部拐点同步于生产指数 - 2 5 . 0 0- 2 0 . 0 0- 1 5 . 0 0- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 02 0 . 0 02 5 . 0 03 0 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01948-011950-011952-011954-011956-011958-011960-011962-011964-011966-011968-011970-011972-011974-011976-011978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01%: % ( )- 4 0 . 0 0- 3 0 . 0 0- 2 0 . 0 0- 1 0 . 0 00 . 0 01 0 . 0 02 0 . 0 03 0 . 0 04 0 . 0 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01: % ( )数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 图 5： 美国产能利用率 领先于 产能指数 图 6： 日本产能利用率 领先于 产能指数 - 4 . 0 0- 2 . 0 00 . 0 02 . 0 04 . 0 06 . 0 08 . 0 01 0 . 0 01 2 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01948-011950-011952-011954-011956-011958-011960-011962-011964-011966-011968-011970-011972-011974-011976-011978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01%: % ( )- 6 . 0 0- 4 . 0 0- 2 . 0 00 . 0 02 . 0 04 . 0 06 . 0 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01: % ( )数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 6 / 24 图 7： 美国产能利用率 底部拐点同步于 企业利润 图 8： 日本产能利用率 底部拐点同步于 企业利润 - 1 5 0 . 0 0- 1 0 0 . 0 0- 5 0 . 0 00 . 0 05 0 . 0 01 0 0 . 0 01 5 0 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01948-011950-011952-011954-011956-011958-011960-011962-011964-011966-011968-011970-011972-011974-011976-011978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01%: % ( )- 1 0 0 . 0 0- 8 0 . 0 0- 6 0 . 0 0- 4 0 . 0 0- 2 0 . 0 00 . 0 02 0 . 0 04 0 . 0 06 0 . 0 08 0 . 0 01 0 0 . 0 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01: % ( )数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 图 9： 美国 产能利用率 与 PPI 相关性相对较弱 图 10： 日本产能利用率 同步于 PPI - 1 5 . 0 0- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01987-011989-011991-011993-011995-011997-011999-012001-012003-012005-012007-012009-012011-012013-012015-012017-012019-01%P P I : % ( )- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 02 0 . 0 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01:P P I : % ( )数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 二、 资金约束 资金 约束 由 两 大 块 构成 ，一块是内源融资， 另 一块是外源融资。 从利润表的角度来看 ， 内源融资 主要 来自于 利润和 折旧 ， 而外源融资 来源 则 相对 丰富 些，但 大致 可以解构 为量和价两部分，分别对应信贷 （社融） 总量 与利率水平 ， 前者 表征 信用 可得性，后者衡量资本成本 。 利润是企业内源融资的来源之一。 国际 经 验显示， 利润具有明显的顺周期性，且在同比增速上 领先 制造业 投资 1-4 个季度。 显然 在经济景气、产能利用率走高的时期，企业盈利 会 改善，后者会反过来 支撑 投资，而在经济衰退期则进入逆向 循环。 折旧 是企业内源融资的另一来源 。国际经验 显示 ， 折旧与制造业投资基本同步，且 折旧的增速与固定资本净存量增速 在趋势上基本 一致， 而 两者的差值 在 一定程度上 受到 了 政策的影响 。 由图可见 ， 受政策 放开加速折旧限制的 影响， 里根执政时期美国固定资产折旧增速与固定资本净存量增速显著拉大， 一定程度上印证 政府 可以通过鼓励设备更新与技术改造 的政策 等 来 激励 制 造业投资 。 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 7 / 24 此外 还 可以发现， 折旧投资比与产能扩张速度 大致 呈反比，典型时期是 1983-90年，期间 尽管 固定资产投资增速 维持 较高 水平 ，但 由于折旧占投资比重较高，产能扩张速度 显著 放缓。 我们认为折旧比重 在 一定程度上反映 了 当期投资中 出于 设备更新 需要的 投资占比。 图 11： 日本 制造业 利润 领先于 投资 图 12： 日本 制造业 折旧费 同步于 投资 数据来源： Wind， CEIC， 东北证券 数据来源： Wind， CEIC， 东北证券 图 13： 美国固定资产净存量与折旧 图 14： 美国产能周期、固定资产投资及折旧 - 2 . 0 0- 1 . 0 00 . 0 01 . 0 02 . 0 03 . 0 04 . 0 05 . 0 06 . 0 07 . 0 0- 2 . 0 00 . 0 02 . 0 04 . 0 06 . 0 08 . 0 01 0 . 0 01 2 . 0 01 4 . 0 0194919511953195519571959196119631965196719691971197319751977197919811983198519871989199119931995199719992001200320052007200920112013201520172019: : : : : : %: : : : : : %- ( ) %- 3 0 . 0 0- 2 0 . 0 0- 1 0 . 0 00 . 0 01 0 . 0 02 0 . 0 03 0 . 0 04 0 . 0 05 0 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01 0 0 . 0 01 0 5 . 0 01 1 0 . 0 019561958196019621964196619681970197219741976197819801982198419861988199019921994199619982000200220042006200820102012201420162018: : ( S I C ) : : + 1 0 0/ %: : : : : ( ) %数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 外源融资方面 ，量价均 对制造业 投资 有 一定的影响 ， 但 相对 于 内源融资 来说 ，与制造业投资的 相关 性 有所 下降 。 图 15： 日本制造业贷款余额与 固定 资产增速 图 16： 日本长期贷款利率与 固 定 资产增速 - 1 5 . 0 0- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 02 0 . 0 0- 1 0 . 0 00 . 0 01 0 . 0 02 0 . 0 03 0 . 0 04 0 . 0 05 0 . 0 02000-012001-012002-012003-012004-012005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-01: : : : ( ) %: : : : : ( ) %0 . 0 02 . 0 04 . 0 06 . 0 08 . 0 01 0 . 0 01 2 . 0 0- 1 0 . 0 00 . 0 01 0 . 0 02 0 . 0 03 0 . 0 04 0 . 0 05 0 . 0 01966-011968-011970-011972-011974-011976-011978-011980-011982-011984-011986-011988-011990-011992-011994-011996-011998-012000-012002-012004-012006-012008-012010-012012-012014-012016-012018-01: : : : ( ) %: : : %数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 8 / 24 三、 预期 企业的投资决策除受产能利用率和 资金 约束的影响外，还受 到企业 对未来 预期的影响。 我们 可以 在 日本投资银行公布的 数据 上 得到 验证。 该行 每年 年中 会对企业 下一 年计划投资和当年实际投资情况做调查，数据上 可见 ， 企业当年 的 实际投资 增速， 与 上一年拟订的计划 投资 增速 在 趋势上总体 一致 ，尽管 2008 年经济危机后两者之差有所扩大，但方向 依然 保持 同步 ， 表明 存在 一些因素， 使得当期 企业 对 前景 的 预期 （对投资的安排） 会显著影响到 下一期 的 实际 投资行 为 。 该现象 也 为 我们 预测企业 投资 行为 提供了 依据 。 图 17： 日本制造业资本支出 明显 受 上 一年 计划 投资的影响 - 4 0 . 0 0- 3 0 . 0 0- 2 0 . 0 0- 1 0 . 0 00 . 0 01 0 . 0 02 0 . 0 03 0 . 0 04 0 . 0 019731975197719791981198319851987198919911993199519971999200120032005200720092011201320152017: : % : %数据来源： CEIC， 东北证券 1.1.2. 中国经验 一、 产能利用率 与产能 指数 我国官方产能利用率覆盖时间较短，我们首先考虑对其进行拓展。 尽管 国际经验显示生产等 指标都与产能利用率显著相关，然而这些指标都是同比口径，而产能利用率却是比值关系，通过前者去估计后者将产生较大误差。 我们发现营业利润 /总资产比率是产能利用率的良好替代指标。 该指标是比值关系，与产能利用 率一致，且 美日 经验 表明 ， 相较于其他指标而言， 产能利用率与营业利润 /总资产比率 关系 相关性更强 。 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 9 / 24 图 18： 日本产能利用率与制造业利润 /总资产 一致 图 19： 美国产能利用率与制造业利润 /总资产 一致 - 1 . 5 0- 1 . 0 0- 0 . 5 00 . 0 00 . 5 01 . 0 01 . 5 02 . 0 02 . 5 03 . 0 06 0 . 0 07 0 . 0 08 0 . 0 09 0 . 0 01 0 0 . 0 01 1 0 . 0 01 2 0 . 0 01 3 0 . 0 01978-011979-011980-011981-011982-011983-011984-011985-011986-011987-011988-011989-011990-011991-011992-011993-011994-011995-011996-011997-011998-011999-012000-012001-012002-012003-012004-012005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-012019-01/ ( )0 . 0 00 . 5 01 . 0 01 . 5 02 . 0 02 . 5 03 . 0 06 0 . 0 06 5 . 0 07 0 . 0 07 5 . 0 08 0 . 0 08 5 . 0 09 0 . 0 09 5 . 0 01984-031985-031986-031987-031988-031989-031990-031991-031992-031993-031994-031995-031996-031997-031998-031999-032000-032001-032002-032003-032004-032005-032006-032007-032008-032009-032010-032011-032012-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-03/ ( )数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券 出于上述考虑， 我们 利用上市公司营业利润 /总资产比率作为官方产能利用率空缺时期的参考变量， 并 对在 2001-13 年间的产能利用率进行了延拓。 对该方法在 我国是否可行的一种 检验 思路为： 由于用电量能够较好的衡量生产情况， 而 通常产能、总资产增长较平缓， 因此 如果 我国的 营业利润 /总资产比率与产能利用率趋势 接近 ，那么用电量与工业企业营业利润在同比增速 的“形态 ”上 必然 同步。 数据 显示确实 如此， 因此 用上市公司营业利润 /总资产比率来 估计 我国的产能利用率具有合理性。 图 20： 我国产能利用率的延拓 图 21： 我国发电量与工业企业 在形态上总体同步 1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %7 07 17 27 37 47 57 67 77 87 98 02002-032003-032004-032005-032006-032007-032008-032009-032010-032011-032012-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-03: %/ ( )- 2 0- 1 001 02 03 04 0- 6 0- 4 0- 2 002 04 06 08 01 0 01 2 01 4 02002-012003-012004-012005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-012018-012019-01: %: % ( )数据来源：东北证券 测算 数据 来源： Wind，东北证券 容易验证， 延拓后的产能利用率 领先于我国制造业投资约一年，同时也与 我国用电量、 PPI 以及其他各指标显著相关 ，符合国际规律 。 宏观研究报告 -专题 请务必阅读正文 后的 声明及说明 10 / 24 图 22： 我国产能利用率 领先制造业投资约 1 年 图 23： 我国 产能利用率与发电量 PPI 等指标相关 数据来源： Wind，东北证券 测算 数据来源： Wind，东北证券 根据 产能利用率 的定义 ，我们可 进一步 估计 得到 产能指数。 产能利用率 =生产 /产能 （我国官方产能利用 率 被 定义为总产值 /产能， 含义一致 ） ，变换后 可得 产能 =生产 /产能利用率 。 运用 上述 公式并结合 前 文中延拓后的生产利用率， 只要我们能得到一个衡量生产的合适指标， 我们就可获得 2002-2018 年的产能指数及其同比增速的估计值。 为 此 我们 需 要解决如何衡量生产水平的问题。 相对于增加值来说，生产指数更能反映生产在物量层面的变化情况 ， 可惜出于种种原因，我国当前并未制定生产指数。 但 如下图所示， 经验表明 用电量、制造业工业增加值 这两个指标都和工业生产指数关系密切 ，因此我们用 这些 指标作为我国生产指数的替代。 图 24： 美国制造业生产指数、增加值 图 25： 日本制造业生产指数、售电量、增加值 - 2 0 . 0 0- 1 5 . 0 0- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 02 0 . 0 02 5 . 0 0194819501952195419561958196019621964196619681970197219741976197819801982198419861988199019921994199619982000200220042006200820102012201420162018:- 2 5 . 0 0- 2 0 . 0 0- 1 5 . 0 0- 1 0 . 0 0- 5 . 0 00 . 0 05 . 0 01 0 . 0 01 5 . 0 02 0 . 0 01 99 01 99 21 99 41 99 61 99 82 00 02 00 22 00 42 00 62 00 82 01 02 01 22 01 42 01 62 01 8:1 0 : :数据来源： Wind，东北证券 数据来源： Wind，东北证券