固定资产投资主要由三部分组成：制造业投资、基建投资、房地产开发投资。本文从不同的角度出发，对三大投资的分析方法进行详细介绍。

行业法。基建投资和制造业投资均是固定资产投资按照《国民经济行业》分类的结果，基于行业维度对这两大投资进一步细化，可以识别：投资主要受到哪些行业的拉动或拖累。以制造业投资为例，将分行业投资按照对应的三大终端需求划分，下游制造业投资主要受消费需求拉动，中上游主要受房地产投资需求拉动，外向型主要受出口需求拉动。

构成法。与基建和制造业不同，房地产投资不是按行业直接分类的，它由四部分构成：建筑工程、安装工程、设备工器具购置、其他费用。其中建筑工程与其他费用里的土地购置费合计占比超9成，前者受“销售-新开工（施工）-建筑工程”驱动，后者滞后于土地成交，故基于销售和土地成交两个前端变量可以构造一个方便、快捷的房地产投资预测模型。

资金法。前两种方法主要是从需求端考虑。既然是投资，钱从哪里来？由于统计制度不同，①对于基建和制造业投资而言，可获取的数据是“城镇固定资产投资”分行业资金来源，由五部分构成：国家预算内资金、国内贷款、利用外资、自筹资金、其他资金。该数据来源的缺点，一是严重滞后，二是口径偏差，用来预测基建投资时只能作为定性参考，预测制造业投资时更经常使用企业利润数据替之。②对于房地产投资而言，可获取的数据是“房地产开发资金来源”，其中商品房销售回款占比近5成。大多数时间内70%以上的开发资金能够转化为投资，二者同步性较高。以贷款利率为“锚”，可以判断房地产开发资金以及投资增速。

高频法。最后，我们尝试寻找一些更高频的同步观察指标。①对于房地产投资而言，可以参考两类指标：一是建筑材料，如钢铁、水泥、玻璃等（经过数据回测，产量指标优于价格指标），二是建筑机械，如挖掘机、压路机、平地机等。②对于基建投资而言，与上述量价指标也有相关性，但相关性弱于房地产投资。可以参考发改委的投资项目在线审批监管平台数据，平台上的基建项目申报个数与投资金额，反映了同期中央和地方政府的基建投资意愿。

风险提示：数据口径存在偏差

正文

本质上，利率水平由资金供需关系决定。资金需求对应经济周期，资金供给则由货币周期与信用周期共同决定。按照这一原则，在众多宏观经济指标中，融资需求越多的指标对利率的影响越大。三大产业中，第二产业如工业增加值数据更为重要；三驾马车中，投资数据相对于消费和出口而言也更为重要。本文即提供关于投资数据的分析方法。

全社会固定资产投资，也称全社会固定资产投资完成额，是投资统计的一个广义指标。2011年以前，按照项目所在地原则来界定城乡分组，该指标划分为“城镇”和“农村”（包括非农户和农户）两大部分；随着经济发展，城乡界定越来越难以区分，2011年，统计局对月度统计制度进行了完善（年度未调整），将农村固定资产投资中的非农户部分并入到城镇项下。如此一来，该指标重新划分为“固定资产投资（不含农户）”和“农户”两大部分。

目前，全社会、农户固定资产投资的统计数据每年发布一次，固定资产投资（不含农户）每月发布一次。一般情况下，我们平时简称的固定资产投资，指的是“固定资产投资（不含农户）”这一狭义指标，下文若无特殊说明也是如此。

固定资产投资主要由三部分组成：制造业投资、基建投资、房地产开发投资。1983年，固定资产投资正式采用《国民经济行业》分组，并沿用至今。分行业看，（1）制造业投资：占比较高，2019年占总投资比重为40%；（2）基建投资：由电力热力燃气及水的生产和供应业（简称电力）、交通运输仓储和邮政业（简称交运）、水利环境和公共设施管理业（简称水利）三个行业投资加总得到，统称为“基础设施建设投资”，简称为“基建投资”，2019年占总投资比重为33%；（3）房地产业投资：房地产业投资的概念范围较广，既包括房地产开发投资（仅反映商品化房屋投资的指标），也包括房地产开发企业的非房地产开发投资、房地产物业管理和中介服务业投资、农村个人建房投资等。一般情况下，我们平时简称的房地产投资，指的仅仅是“房地产开发投资”，而非“房地产业投资”，2019房地产开发投资占总投资比重为24%。综合起来，2019年三大投资合计占比97%。

接下来，我们从不同的角度出发，对上述三大投资的分析方法进行详细介绍。

【行业法】

由前文可知，基建投资和制造业投资均是固定资产投资总额按照《国民经济行业》直接分类的结果。因此，可以基于行业维度对这两大投资进行细化。例如，将基建投资增速进一步拆分为电力、交运、水利三个行业投资增速，将制造业投资增速进一步拆分为食品制造业、金属制品业、汽车制造业等行业投资增速。以此识别：投资主要受到哪些行业的拉动或拖累。

我们对制造业投资进行解构时，会使用到这一方法。具体做法是：制造业投资主要由更靠近终端的消费、地产、出口三大需求决定，这是因为制造业企业生产的产品，主要通过满足三大需求来获利——外销至国际市场的产品，对应出口需求；在国内市场流通的产品，或是作为产成品进入消费环节，对应消费需求；或是作为原材料和中间品进入生产环节，主要对应房地产投资需求。因此，三大需求强弱在一定程度上决定了制造业企业是否要扩大生产甚至追加投资，可以将制造业分行业投资以相对应需求进行归类。

其一，下游制造业投资主要受消费需求拉动。我们筛选出15个制造业行业，其生产的产品理论上直接对应消费需求，例如：农副食品加工业、食品制造业、酒饮料和精制茶制造业、烟草制品业4个行业对应食品类消费，纺织业、纺织服装服饰业、皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业3个行业对应服装类消费。

其二，中上游制造业投资主要受房地产投资需求拉动。我们筛选出6个制造业行业，其生产的产品理论上直接对应房地产投资需求，如：非金属矿物制品业，该行业的生产活动（按照国民经济行业标准）主要包括水泥制造、石灰和石膏制造、混凝土结构构件制造、粘土砖瓦及建筑砌块制造、建筑用石加工、防水建筑材料制造、隔热和隔音材料制造、玻璃制造、陶瓷制品制造等等，即主要属于建筑施工用材料。

其三，外向型制造业投资主要受出口需求拉动。全部工业企业中，出口交货值占工业增加值比重在2008年以前快速上升，2008年达到高点61%，之后逐年回落至2019年的39%。分行业看，由于缺乏分行业的增加值数据，我们可以使用出口交货值占营业收入比重来衡量“外向型”程度，该比重超过10%的行业包括15个。其中，计算机通信和其他电子设备制造业以42%的比重位居第一，可以理解为该行业近半数的产品外销至海外，受外需影响最大；其次是传统的劳动密集型行业，如纺织服装、家具、皮革、文体用品等比重超过20%；再次是新兴制造业，如铁路船舶、航空航天、电气机械、仪器仪表、设备制造等比重超过10%。

综上，通过行业法可以较为清楚地分辨制造业投资增长的驱动因素。不过，这一方法的不足之处在于：（1）三大需求之间存在重叠或遗漏之处，如部分行业投资同时受到国内消费与海外消费的拉动，作为定量测算而言比较粗糙，更多的是从定性角度提供参考；（2）从需求到投资之间存在大约1年的时滞，可以理解为需求回暖时，企业首先倾向于提高产能利用率，继而才是扩大产能，因此更适合作为中长期判断依据。

【构成法】

与基建和制造业投资不同，（1）房地产开发投资并不是按行业分类的概念，因此无法简单复制上述“行业法”进行拆分。行业层面的指标其实是房地产业投资，它既包括房地产开发投资（房地产开发企业的房屋投资），也包括房地产开发企业的非房屋投资（如物业管理和中介服务业投资）以及农村个人建房投资等。

（2）房地产开发投资在统计制度上单列，指标体系更加丰富。由于房地产相关数据的重要性，1995年起，统计局将其从《固定资产投资统计报表制度》中分离出来，单独适用《房地产开发统计报表制度》，在维持原有框架之外，对房地产开发项目经营情况、资金来源、土地开发、施工竣工、销售待售等进行了更广泛的资料收集。

基于报表定义，房地产开发投资由四部分构成：建筑工程、安装工程、设备工器具购置、其他费用。其中，（1）“建筑工程”指房屋建筑物的建造。在现行的“财务支出法”下，依据会计报表“房屋开发成本”科目下的“建筑安装工程费”明细来填报，几乎不再需要统计人员自己加工。（2）“安装工程”指房屋建筑物的电气、通风、给排水、照明线路等安装，同样依据“房屋开发成本”科目下的“建筑安装工程费”明细填报。（3）“设备工器具购置”指叉车、机车、发电机、变压器等设备以及切削工具、铆焊工具等工器具，依据“房屋开发成本”科目下的“设备款”填报。（4）“其他费用”主要由“土地购置费”构成，依据“房屋开发成本”科目下的“土地出让金”、“开发间接费”等填报。

2019年，上述四类支出占房地产开发投资的比重分别为57%、5%、1%、37%（其中32%是土地购置费），合计100%。可见，房地产开发投资可以进一步简化为两部分：建筑工程与土地购置费。

其一，建筑工程的支出必须兴工动料，通过施工活动才能完成，与施工面积高度相关。理论上，从施工面积到建筑工程的推导，存在两点“干扰”因素：（1）施工面积包括本期新开工、上期跨入本期继续施工、上期停缓建在本期恢复施工的房屋建筑面积，简单来说，就是本期新开工、继续施工和复工的房屋建筑面积。这一概念有两处需要厘清：一是不论施工的时间长短，即在本期竣工和施工后又停缓建的房屋仍然属于本期施工的房屋；二是以单位工程为核算对象，即只要进入施工环节，就将整栋房屋的全部建筑面积一次性纳入计算，而不是按照实际正在施工的面积来分割计算。基于这两点，如果施工后又停缓建的房屋过多，可能导致施工面积增速高于建筑工程增速。（2）除了施工面积，建筑工程支出还受到材料费、人工费等价格因素影响。如果原材料价格波动过大，也可能导致偏差。总体上，尽管存在上述两点干扰，2002年以来二者相关性为0.92，回归分析R²达到0.85，施工面积对建筑工程仍有较强的解释力。

施工面积又与新开工面积、商品房销售面积相关。这是因为：（1）按照定义，施工面积本身就包括新开工面积，且新开工是施工面积波动的主要来源。（2）新开工主要取决于商品房销售情况，房子买得越好，新开工越积极。历史上，2000-2010年，新开工在施工面积中的占比一度达到40%以上，期间为房地产行业的“黄金十年”；2011-2015年，该占比快速下降，主要是房地产库存开始积压（全国范围内已竣工但卖不出去的商品房待售面积大幅上升），导致新开工意愿低迷；2016年开始受到“去库存”政策刺激，房地产供需矛盾缓解，该占比再次回升至25%左右。

总之，“销售-新开工（施工）-建筑工程”是一套相对完整的逻辑。起点在商品房销售（收入），终点在商品房建造（支出），反映了房地产开发商“量入为出”的原则。可见，对销售端的跟踪是如此重要，它是一系列地产指标的“前端”变量。

其二，土地购置费是房地产开发商为取得土地使用权而支付的费用，与土地成交有关。从周期来看，土地购置费每3-4年就会经历一轮周期，这可能与房地产开发商的开发节奏有关，即一块土地的开发周期大致就是在3-4年。从周期走势来看，2020年以来土地购置费可能已经进入新一轮周期的上行阶段。

从领先指标来看，土地成交是土地购置费的领先指标。因为土地成交通常是合同金额，而土地购置费是实缴金额，即（1）土地成交分期付款的，分期计入土地购置费；（2）项目分期开发的，只计入与本期项目有关的土地购置费。因此土地成交对土地购置费有一定领先性。

我们选择两个常见的土地成交指标，分别是：（1）“土地成交价款”：它是国家统计局口径下的房企买地支出，与“土地购置面积”同口径，可以计算土地的平均购置价格。2014年以前，土地成交价款与土地购置费更像是同步指标；2014年以来，付款周期开始拉长，前者领先于后者9个月左右（同步指标相关性为0.26，滞后9期之后相关性提高至最大0.82）。（2）“土地出让收入”：它是财政部口径下的地方政府卖地收入。需要注意的是，由于土地不仅包括住房用地，还包括工业用地、商服用地等，住房用地占比约4成，所以土地出让金增速相比于土地成交价款更加平滑。2015年以来，它同样领先于土地购置费9个月左右（同步指标相关性为0.46，滞后9期之后相关性提高至最大0.76）。从两个土地成交指标推导土地购置费，均可得到：2020Q2-2021Q1，土地购置费增速呈上行趋势。

综上，我们可以构建一个“简易版”的房地产开发投资预测模型。即，房地产开发投资主要由建筑工程与土地购置费两部分构成，分别以变量1：商品房销售面积代替建筑工程，以变量2：滞后9个月的土地成交价款土地购置费，拟合得到房地产开发投资走势。可以看到，在这一预测模型下，拟合值与实际值的走势基本一致，通过牺牲一部分精确性可以极大地降低问题的复杂性，对方向性判断而言是一个可参考的方法。

【资金法】

前述两种方法主要是从需求端考虑。现实中，既然是投资，钱从哪里来？也是必须面对的一个问题。

由于统计制度不同，我们依然将基建和制造业投资与房地产投资分开讨论。

其一，对于基建和制造业投资而言，可获取的数据是国家统计局每年发布的“城镇固定资产投资”的分行业资金来源。由前文可知，年度统计制度下，全社会固定资产投资分为城镇和农村（包含农户和非农户）两大部分；月度统计制度下，全社会固定资产投资分为固定资产投资（不含农户）和农户两大部分。因此，这一资金来源数据的缺陷在于：（1）与月度的投资完成额口径不一致，没有将农村的非农户纳入统计，所以数值偏低。且随着农村基础设施建设进步，2017年二者口径差异已经扩大至2.4万亿元，偏差超过15%。（2）每年才会发布一次，而且是每年10-11月才会发布上一年的数据，具有严重的滞后性。2019年没有按时发布2018年的数据（最近一次发布的是2017年的数据），目前存在停更可能。基于以上两点缺陷，实际运用中，如果使用这一资金来源数据对基建增速进行预测，结果只能是“自欺欺人”。尽管如此，这是我们能够获取分行业投资资金来源的唯一官方渠道，可以更多地从定性角度来认识。

资金来源由五部分构成：（1）国家预算内资金。指各级政府用于固定资产投资的财政资金。国家预算包括“四本账”；一般预算、政府性基金预算、国有资本经营预算和社保基金预算；各级政府债券也归入国家预算资金。（2）国内贷款。指向各商业银行、政策性银行和非银机构借入的各项贷款。通过银行理财产品和信托产品筹集的资金也归入国内贷款。（3）利用外资。指收到的境外资金，包括对外借款、外商直接投资、外商其他投资。（4）自筹资金。包括自有资金、股东投入资金和借入资金；不包括财政资金、从各类金融机构借入资金和境外资金。其中，自有资金指按财务制度，归项目单位支配的各种自有资金，如企业折旧资金、未分配利润、企业盈余公积金、发行股票筹集的资金等；股东投入资金指股东投入的资金中，不是来源于国内贷款、财政资金和外资的部分；借入资金指从其他单位借入的资金（企业发行债券筹集的资金曾经单列为“债券”，但目前大概率也归入借入资金）。（5）其他资金。指除以上资金之外，包括社会集资、个人资金、无偿捐款等。

从最近一次公布的2017年数据来看，基建投资的资金来源结构为：国家预算内资金（占比16%）、国内贷款（16%）、利用外资（0%）、自筹资金（59%）、其他资金（9%）。从趋势来看，2003年至2017年，贷款（占比36%→16%）对基建投资的资金支持力度明显减弱，自筹资金（42%→59%）的支持力度明显增强，国家预算内资金（11%→16%）相对稳定。

需要说明的是，由于各级政府债券也归入国家预算内资金（一般债归入一般预算，专项债归入政府性基金预算），专项债其实属于“国家预算内资金”范畴。

具体来看，2015年专项债首次明确纳入政府性基金预算管理，用于平衡政府性基金收支。即，政府性基金预算中支出大于收入的部分，可以用专项债收入补上。因此，2015年以后政府性基金的预算数开始出现明显的收支缺口，且缺口与当年的新增专项债额度基本匹配。这意味着，每年在做政府性基金预算的时候，支出的预算数已经把专项债收入考虑在内。报表处理上,专项债支出在政府性基金支出合计线上反映，即“XX基金安排的支出”其实是“XX基金及对应专项债务收入安排的支出”。

也就是说，专项债支出已经包含在政府性基金支出中。从政府性基金支出整体结构来看，与基建投资相关的支出占比约40%：1）约80%的政府性基金支出都归入 “用国有土地使用权出让收入安排的支出”科目，即地方政府卖地收入安排的支出。从科目明细看，“征地和拆迁补偿支出”占比最高，但与基建投资无关；与基建投资有关的主要是三项：“土地开发支出”、“城市建设支出”和“农村基础设施建设支出”，合计占比约30%。（2）此外，铁路建设基金、水利建设基金、南水北调工程基金等科目下的支出，均有基建投资有关，合计占比约10%。如此，按40%比例估算，每年政府性基金支出用于基建投资的金额（财政部口径），与国家预算内资金用于基建投资的金额（国家统计局口径）较为接近。即，对于基建投资而言，国家预算内资金主要指政府性基金预算。

从最近一次公布的2017年数据来看，制造业投资的资金来源占比为：国家预算内资金（占比0%）、国内贷款（7%）、利用外资（1%）、自筹资金（89%）、其他资金（3%）。从趋势来看，2003年至2017年，贷款（占比17%→7%）和外资（13%→1%）等对制造业投资的资金支持力度都明显减弱，只有自筹资金（64%→89%）的支持力度明显增强。可以看到，与基建投资相比，制造业投资更加高度依赖于自筹资金。

基于这一特点，在实际运用中，一般选择其他指标：如工业企业经济效益指标中的“制造业利润总额”，来反映制造业企业的资金端情况。含义在于，企业自身利润改善是制造业投资回升的一个先决条件。

其二，对于房地产投资而言，可获取的数据是统计局每月发布的房地产开发资金来源。这一数据参考价值较高，在维持原有框架的同时，还结合房地产开发的特性，例如，将“其他资金”细分出“定金及预收款”和“个人按揭贷款”两个分组。

从最近一次发布的2020年6月数据来看，房地产投资的资金来源占比为：国内贷款（占比17%）、利用外资（0%）、自筹资金（32%）、其他资金（51%）。其中，其他资金分为三部分：定金及预收款（32%）、个人按揭贷款（16%）、其他到位资金（3%）。从趋势来看，2005年至2019年，上述资金来源结构比较稳定；只是2016年以来（即本轮房地产库存去化过程中），定金及预收款+个人按揭贷款，对房地产投资的资金支持力度进一步增强（占比39%→50%），即商品房销售回款成为房地产投资的最主要资金来源。

贷款利率是房地产开发资金的一个“锚”。历史上，除08年金融危机期间，每年70%以上的房地产开发资金能转化成房地产开发投资完成额，故二者增速的同步性较高。而房地产开发资金增速又与融资环境密切相关，表现为，贷款利率越低，房地产开发资金增长越快。这是因为：（1）企业一般贷款利率较低，意味着信用宽松，对于房企而言有利于获取各类融资；（2）个人住房贷款利率较低，会刺激商品房销售，对于房企而言有利于获得销售回款。尤其是房企资金端对销售回款依赖度较高时，只有房子卖得好，才能尽快回笼资金进行开发投资。总之，贷款利率是一个“锚”，一定程度上决定了融资与销售的好坏，可以作为判断房地产开发资金及投资增速的一个参考指标。

【高频法】

前述关于三大投资的分析方法，大多是从中期逻辑出发进行判断。作为补充，我们尝试寻找一些更高频的观察指标。

其一，对于房地产投资而言，由于其“兴工动料”的属性，总体上可以参考两类指标的同比增长，一是建筑材料，如钢铁、水泥、玻璃等，二是建筑机械，如挖掘机、压路机、平地机等。具体地，从历史数据回溯来看：

（1）价格指标：2016年起与投资数据背离。我们选择建筑用钢领域最常见的螺纹钢与线材价格，可以看到2016年以前，钢价与房地产投资之间走势相对一致。且螺纹钢与线材均有日频数据，可以将其转化为月均值并计算当月同比（具体方法详见《如何搭建经济高频观测体系？——利率研判基础之一》），对当月房地产投资走势进行预判。然而2016年起由于供给侧改革兴起，钢价与房地产投资之间开始背离，即钢价受供给端压降影响而明显走高，无法反映需求端房地产投资的真实情况。虽然2019年以来，供给侧改革力度已经弱化，钢价也回落到与投资数据基本相符的水平，但二者后续走势是否一致还有待时间证明。

同样的还有水泥和玻璃价格。2016年以前与房地产投资走势一致，经历价格“扭曲”后，目前与投资数据之间，似乎仍然存在分歧。

（2）产量指标：与投资数据的一致性好于价格指标。从建筑用钢的产量来看，钢铁产量与房地产投资走势一致性更高，受供给侧改革因素的干扰更少。即使在2016-2018年，产量也没有出现“异动”，基本上跟随投资数据变动而变动。同样的还有水泥和玻璃产量，与房地产投资相关性也高于价格。

不过，上述产量数据与投资数据是由国家统计局在每月同一时间发布的，无法提前对投资数据进行预测，因此我们还需要寻找更高频的指标。经过筛选，中钢协每个旬度发布的“重点企业粗钢日均产量”转化为同比，与房地产投资的走势较为一致，可以作为近月预测的依据。而且该数据经6个月移动平均处理后，可以反映房地产投资的趋势性。

（3）工程机械销量指标。挖掘机的销量数据与房地产投资之间也具有一定相关性，同样的还有装载机、平地机、压路机、叉车等各种工程机械的销量数据。只不过这些数据的缺点在于：一是2016-2018年也出现了“异动”。可以看到，期间挖掘机销量大增，超过了房地产投资拉动的范畴。主流解释是受“更新换代”需求驱动，即2016年起供给侧改革大潮中，国家环保政策趋于严格，对工程机械的节能及排放制定更高标准，未达标的强制淘汰；加上此前2009-2011年销售的挖掘机陆续进入淘汰期，更新换代需求而不是投资需求推高了挖掘机销量。二是工程机械的官方数据由国家统计局和工程机械工业协会每月发布，要获取更高频的数据（如样本企业汇总数据）有一定难度。

其二，对于基建投资而言，与上述量价指标也有相关性，但相关性弱于房地产投资。以挖掘机销量为例，与基建投资走势存在多处分歧，分三大行业看，挖掘机销量与交运和水利投资走势更为接近，但与电力投资走势偏离较多，对整体相关性构成拖累。

对此，我们另外提供一个数据来源：发改委“全国投资项目在线审批监管平台”，统计了基建领域申报项目的数量与投资金额，可以反映中央和地方政府的基建投资意愿。

平台上的申报项目分为三类：审批类、核准类、备案类。其中，审批类项目是使用政府预算资金的项目，一般是政府投资项目；核准类项目是列入《政府核准的投资项目目录》中的项目，一般是企业投资的重大项目或限制类项目；备案类项目是在《目录》以外且不属于法律法规、产业禁止建设的项目，一般是企业投资的中小项目。也就是说，审批、核准、备案统称为申报，只是申报的不同形式，针对不同性质的项目。将三者加总，可以得到基建领域申报项目的计划总投资。

若申报金额较高，一方面表明同期的政府开展基建投资的意愿或热情比较高涨；另一方面也意味着，随着项目落地，后续投资增长有一定保障。从项目申报到落地，理论上最长时间跨度是2年，因为项目立项批文的有限期为2年；但现实中时滞并没有那么长，大约需要半年。从历史数据来看，申报金额自2017年6月起高位下跌，而基建投资金额自2017年12月起明显下滑；申报金额自2018年3月起低位横盘，而基建投资金额自2018年9月起以非常平坦的斜率回升，两个“拐点”之间的时滞就是半年左右。

从2020年基建项目申报情况来看，2月受疫情影响起步较低；3-4月在分三批、共计2.29万亿专项债额度提前下达的刺激下，项目申报呈现爆发式增长，远高于去年同期；5月再次趋于平稳。遗憾的是，6月以来该平台数据暂现异常，我们也将保持密切关注，后续是否能够正常更新。

利率研判基础系列：

一、如何搭建经济高频观测体系？

二、库存周期的识别与应用

三、PMI的正确打开方式

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