2023年报与2024一季报深度解析（二）：把脉宏微观经济“温差”

透过上市公司数据“把脉”宏微观“温差”

厘清宏观经济与微观主体的对应关系

2023 年底中央经济工作会议提出，注意把握和处理好宏观数据与微观感受的关系。2023 年以来，宏观数据和微观感受之间的“温差”受到市场普遍关注。宏观与微观经济“温差”体现的第一方面即“量”的指标企稳回暖后，“价”的指标没有修复，背后是需求恢复滞后于供给，有效需求压低了物价。另一方面是居民和实体企业中长期信贷增长动力不足，M1 同比增速下滑趋势未改善。A 股中非金融类上市公司是工业企业的优质代表，我们通过微观企业财务数据自下而上的分析，映射到自上而下宏观数据的结构，通过把脉二者“温差”，从出海、开支、现金流等角度予以跟踪和分析。上市公司口径和国民经济核算过程中行业的比照和对标也是一项复杂的工程。

审视上市公司利润表看实体收入和盈利

通过 A 股工业企业营收来看 GDP 和工业增加值情况

随着我国朝向制造业强国目标的迈进，A 股市场中涌现出越来越多的制造业企业，有经营目标持续改进，通过国际化、本土化拓宽销路实现“双循环”的龙头企业，也有扎根技术领域的“专精特新”小巨人。截至 2024 年一季度，A 股上市公司中的工业企业占比高达 71.45%，过去 20 年间提升了10 个百分点，工业依然发挥经济增长中重大贡献项的途径中，宏观数据上工业增加值基本能反映出GDP增长的情况，而工业企业利润数据基本和全部 A 股非金融板块的利润增速是匹配的。

我们采用证监会口径工业企业（包含采矿业、制造业和电力、热力、燃气及水生产和供应业三类证监会一级行业）的当季营业收入同比，与工业增加值同比加以对比，结果如下图所示。可以发现在新冠疫情前 2015~2019 年间上市公司的营收增速还是有明显方向性波动的，但工业增加值波动性非常低。国家统计局月度频率发布的是规模以上工业增加值，选取样本为年主营业务收入为2000 万及以上的工业企业，而 A 股工业上市公司 2022 年度、2023 年度营收均值各自为107.56亿元和 103.45 亿元，高于“规模以上”设定的标准。因此，即便市场偶尔讨论规模以上口径工业企业存在“幸存者偏差”，相对于 A 股上市企业而言也是更为宽泛口径的样本——A 股上市公司是“规模以上”进一步“缩圈”后的样本。国统局口径的广义企业得益于宏观经济审慎政策有效的调控，产出的波动性在欧债危机后、新冠疫情前已经处在偏低的水平，但是上市公司的样本更少些，尤其是大市值的龙头公司，其经营状况受到海内外宏观环境、产业政策等影响均较高，其营收、利润的波动程度更显著。本文以 2003 年以来季度频率的数据作为参考，可以发现工业增加值与 A 股工业企业营业收入同比间相关性和同步性均较高，拿掉2020-2021 年疫情扰动、基数效应后的对齐效果更佳。

透过三大产业的跟踪观测 GDP 数据核算

承接上部分工业增加值的测算方法，本文采用上市公司营收增速对名义GDP的增速、三大产业的分项增速等进行拟合。截至 2024 年4 月30 日2024 年一季报的数据披露，选取从 2012Q1 至 2024Q1 的营收同比与 GDP 同比数据，按全部产业、第一产业、第二产业与第三产业进行拟合回测。从回测结果上看，全体产业、第二产业、第三产业的拟合效果较好。从相关系数指标来看，全A 营业收入与整体GDP的相关系数在 0.8 以上，拟合优度也超过 0.65。第三产业口径上市公司营收增速和第三产业 GDP 同比增速的挂钩关系还要强于第二产业。

通过海外营收和出口看企业“出海”

A 股企业海外营收反映的出海和外贸景气反映的出口

在出口增速（美元计价口径）相关的财务指标方面，本文通过上市公司海外收入来对标，该指标反映一家上市公司收入中依托外需的部分。在主流宽基指数中，市值偏中小的企业在海外收入的比例越高，因此在近年来海外流动性退潮、美债利率高企导致估值承压、利润弱复苏引致的结构性行情中，受益于海外经济景气相对回升的中证 1000 样本股回报表现要比沪深 300 整体更好。

同样的思路，以整体法口径测算了海外营业收入同比，由于一季报、三季报数据披露比例非常低，半年报和年报相对详实，因此我们首先采用每半年的数据予以对比 1。

从结果上看，使用海外业务收入同比增速与出口金额同比进行拟合的效果较好。以相关性作为衡量指标，2004 年至今全部 A 股上市公司整体法口径下，海外业务收入与宏观数据口径下的出口金额同比相关性在 0.8 以上，拟合优度超过0.67。

从不同产业链上下游的角度出发，中游制造业的盈利多为出口导向型，因此中游制造业 ROE 和出口同比间理应有较好的对应关系。外需订单带动出口导向型经济体的制造业投资，随之驱动中游制造业盈利在 2016 年后持续抬升，即便有周期波动但 ROE 中枢是稳定上行的，反映了国内制造业的产业升级和中游隐形冠军类企业的不断涌现。

凭借资本开支看企业投资情况

上市公司资本开支刻画固定资产投资及地产、制造和基建

在固定资产投资完成额角度，本文采用 A 股上市公司中地产企业、基建企业和制造业相关企业的资本开支数据来分别对应固定资产投资的地产、基建和制造业三个分项。结果显示，透过 A 股上市公司数据来刻画固定资产投资的效果相对较弱，财务数据和宏观数据间相关性远小于出口类企业的案例。另外，整体来看宏观数据中固定资产投资增速更为平滑，制造业投资、基建投资在次贷危机后、金融危机之前都体现出“增速换挡”的稳步下修迹象，但上市公司口径的资本开支变化的波动程度更加明显。

固定资产投资总额、分项数据与 A 股相关行业资本开支间相关系数整体较低，相关度排序为：基建>制造业>地产。上市公司口径的样本企业相对于官方固定资产投资广义口径下的企业样本而言，只是微观缩影的一部分，且投资数据的波动性明显要超出消费和增长，因此上市公司与宏观口径的数据存在口径不同引起的分歧。按照“上游资源、中游制造、下游消费”的产业链格局，下游行业的净利润和营业收入增速与社会消费的概念具有一定的适用性，中游行业则对标制造业投资。我们通过中游行业营业收入累计同比，与制造业投资累计同比间回测发现效果较佳，要好于制造业行业的财务数据，这里更多是考虑到了制造业行业上下游产业链间投入-产出关系，广口径中游行业测算结果更具备普适性。

资本周期框架审视行业定位

盈利中枢下行与资本周期逆势扩张。虽然资本开支和企业所处生命周期阶段密切相关，纵向看代表的是产业结构变迁规律；但资本周期的另一环盈利前景和宏观经济周期以往是并行属性，企业家补库存、扩产能、加大资本开支和对未来盈利的感知和预判等密切相关，2021 年以来 A 股实体企业的资本周期似乎脱离了宏观经济周期，开始出现资本开支单边向上，和制造业投资方向上趋同。在盈利并没有扩张的前景下企业扩张资本开支、抢占市场份额会带来一定的供需错配问题，也为新兴产业相关领域公司的“卷王出海”和“工业品价格低迷”埋下伏笔。长期视角按照年报和一季报的资本周期最新定位，两类行业在基本面处在利好的地位，优选出清-成熟阶段第一梯队行业，如油服工程、商用车、通用设备、饰品、纺织制造、光学光电子、教育、种植、广告营销、环境治理、医药商业；其次选择从零到一初步成长阶段的第二梯队，包括通信服务、白色家电、工程机械、原件、养殖业、消费电子、铁路公路、专业连锁等。下图呈现的截面数据反映了当前时点细分领域资本周期的定位，近年时间我们通过逐期跟踪发现煤炭、教育等行业经过高度竞争、产业出清后，供给端约束下资本周期已经过渡到相对占优位置。每个行业历史上的详细走势和逐季定位可参考附录3 中的定位。

对标中、下游景气看制造和消费

通过 A 股下游行业和大消费板块经营数据看零售

宏观数据中消费相关最常使用的为社会零售品总额，本文通过如下方式来对比：其一，我们以大消费板块（包括可选消费和必选消费行业）为更加精确的案例，通过其营收、利润的增速来对标社零数据，考虑到官方数据披露口径，这里我们采用当季同比和累计同比两个维度加以对比。以大消费板块的营收同比与社零同比为对照组，累计增速口径下和当季增速口径下二者相关程度均不错。整体看营收数据的效果要优于利润数据，后者波动较高，和相对平滑的社零数据间数据拟合失真

其二，同样按照上一章节“上游资源、中游制造、下游消费”的格局，我们可以通过下游行业经营数据去推演和宏观消费数据间的关系。第一步，我们发现下游行业的净利润同比增速与社零同比增速间有一定挂钩程度。值得一提的是，拿掉2020 年以来新冠疫情的数据对刻画的精准度并没有改善，从2012-2018 年期间社会零售总额同比持续下降，但是行业净利润增速显著提高的经验就有所背离。这一方面也导致了虽然宏观角度消费不佳，但以社服和零售、食品为代表的大消费板块受益于行业集中度提高、龙头出清、消费升级等多维逻辑，股市表现在各行业中经常拔得头筹。

第二步，我们将下游企业净利润改为营收口径，可发现对社零描绘效果有一定改善。单季度口径的下游营收同比增速和社零同比间相关度较高，效果优于下游企业净利润增速。如果按照社会零售的定义出发，居民和企业消费等于零售企业的收入，也未考虑到成本剔除效应——实际上成本也会随着价格上涨实现出售方对消费者的转嫁，上述结果比较合理。此外，下游消费的盈利和人均可支配收入间也有一定的相关关系，居民可支配收入衡量的内需与下游消费ROE 走势较接近。通过中下游盈利（ROE）差异和内外需增速间的轧差来对比，可以发现外需对近期中游制造业板块的盈利相对回升也有前瞻带动。

借助杜邦分析法拆解企业盈利情况根据

2024 年一季报最新情况和现实情况也能找到宏微观证据线索的相容性：（1）能源和有色金属等外部定价的上游商品从海外输入通胀，国内定价的消费品和地产链产品的价格则维持低位。区分不同行业，上游资源品的周转率继续放缓（煤炭从 23Q2 的 60.4%回落至 24Q1 的 52.6%，工业金属从23Q2 的147.7%回调至135.7%），权益乘数有所降低（煤炭从 23Q2 的 1.77 回落至24Q1 的1.66，工业金属从 23Q2 的 1.97 回调至 1.94），负债程度放缓。而整体法口径下的销售净利率有所分化，煤炭开采从 23Q2 的 17%回落至 24Q1 的15.2%，工业金属从2.5%上行至 4.2%，和煤价与铜铝价格分化有关。基础化工行业有所分化，ROE 在去年中报以来上行的行业有化学原料，下行的行业有化学制品、化学纤维、塑料、橡胶、农化制品，而非金属材料出现倒 U 型走势。行业内的分化主要和销售净利率有关，化学原料行业销售净利率走高，其他行业均走弱。基础化工细分行业权益乘数均有走高，总资产周转率均有回落。具体一级行业和明细领域的杜邦拆解详见附录2。（2）资产周转率的视角来看，A 股非金融非石油石化企业资产周转率的回落和 5000 户调查值口径反馈的信息基本一致，反映了工业企业盈利能力在一定程度有所减弱，需要通过减少库存、改善流通和加快采购速度等渠道予以缓解。

通过杜邦分析法对净资产收益率进行拆解：以全 A 非金融非石油石化板块为参照，销售毛利率自 2023 年中报 17.26%的低点持续修复，一季度修复速度放缓、基本持平年报；销售净利率持续在底部盘整，2023 年中报以来基本在5.10%附近震荡。

以全 A 非金融非石油石化板块为参照：其资产周转率跌破60%，进一步下滑至59.78%。综合上面三个维度，ROE 自 2022 年中报以来持续回落，至2024年一季报下滑至 7.34%附近。综合评判反馈，资产负债率和资产周转率对ROE 拖累效应仍然显著，特别是周转率下滑幅度更加明显，反映出上市公司资金利用效率趋弱，企业销售能力和投产效益有所承压。

虽然近年来微观层面上市公司 ROE 的中枢水平时有回落，但宏观视角下增量资本产出率，即投资率相对于经济增速的相对变化还在走高。从宏观数据和微观数据交互印证可以发现，宏观部门的资金运用效率和上市公司ROIC 基本在2018-2019年触底后在逐步回升，和 ROE 的走势出现显著分割，也说明新的经济增长模式更加注重能效，抛弃了传统粗放经营、猛加杠杆的“跑马圈地”模式。

虽然在贸易摩擦和新冠疫情的先后扰动下，实体企业资金净流入的轧差所代表的筹资行为资金的流入在趋弱，但投资的效能出现了一定的提升。在资金运用效率方面，宏观数据和微观数据反映的信息也基本一致：（1）从资金净流入和运营资本的体量来看，无论是国家资金流量表的净金融投资还是A 股上市公司的净运营资本变化，近年来都呈现“M 型”走势，近 5 年来从高位回落至接近水平线位置；（2）从投资的效率来看，宏观视角的实体部门单位资金运用产出（GDP/实体部门资金运用）和 A 股实体上市公司（两非口径的经营活动净利润/利润总额）反映出投资效能稳中有升。分不同时段来拆解“控费”历程，2015 年以前全A 非金融整体企业处于成本扩张周期，同时三费水平偏高(10%+)，2015 年后企业首先通过未雨绸缪持续“节流”助推 EBIT 增长，三费之和从 10%降至7%。疫情后，企业进一步通过“压降成本”增厚 EBIT。

核心结论

数据契合程度分析体系把握宏微观“温差”

通过上述宏观数据的拟合分析，我们发现“三驾马车”中出口数据和A 股上市公司中海外营收间关联度最高；效果次之的是经济增长数据，A 股工业企业营收同比和工业增加值同比间也具有较好的相关性；整体来看，“三驾马车”中的消费和投资不太容易通过上市公司财务数据刻画，尤其是固定资产投资及其分项数据，拟合效果过低，仅通过上市公司映射的参考性打折。

综合来看宏观与微观数据间“温差”：（1）从宏观数据（工业企业等调查统计值）和微观数据（上市公司数据）的匹配关系来看宏微观间“温差”，三大产业中第二、三产业利润表数据基本和宏观契合；“三驾马车”中投资和消费领域分化的“温差”最为直观，出口和经济增长数据的数据相容性更强；（2）固定资产投资视角下，资本开支为长期变量，其指示意义有限，三个投资类明细指标间相容性的排序为：基建>制造业>地产，地产链条涉及的宏微观“温差”在公司角度也有体现。制造业的中游制造行业的营收情况，对制造业投资描述程度则可以相应提高。（3）消费领域的上市公司营收和盈利数据很难反馈出宏观语境下的走势，无论采用大消费板块还是整体下游产成品行业的数据，对社零同比都有一定的指示意义但是不够强。（4）海外经济景气韧性支撑出口，但从贸易摩擦和高附加值角度来看通过海外留置产能、将产业链融入当地生产环节的“出海”在未来更有潜力。

通过数据看本质：宏微观数据的“求同存异”

首先，A 股实体企业的资产周转率的回落和 5000 户调查值口径反馈的信息基本一致，反映了工业企业盈利能力在一定程度有所减弱，需要通过减少库存、改善流通和加快采购速度等渠道予以缓解。虽然近年来微观层面上市公司ROE 的中枢水平时有回落，但宏观视角下增量资本产出率，即投资率相对于经济增速的相对变化还在走高。 其次，从宏观数据和微观数据交互印证可以发现，宏观部门的资金运用效率和上市公司 ROIC 基本在 2018-2019 年触底后在逐步回升，和ROE 的走势出现显著分割，也说明新的经济增长模式更加注重能效，抛弃了传统粗放经营、猛加杠杆的“跑马圈地”模式。虽然在贸易摩擦和新冠疫情的先后扰动下，实体企业资金净流入的轧差所代表的筹资行为资金的流入在趋弱，但投资的效能出现了一定的提升。最后，在资金运用效率方面，宏观数据和微观数据反映的信息也基本一致：（1）从资金净流入和运营资本的体量来看，无论是国家资金流量表的净金融投资还是A 股上市公司的净运营资本变化，近年来都呈现“M 型”走势，近5 年来从高位回落至接近水平线位置；（2）从投资的效率来看，宏观视角的实体部门单位资金运用产出（GDP/实体部门资金运用）和 A 股实体上市公司（两非口径的经营活动净利润/利润总额）反映出投资效能稳中有升。

附录 1：数据映射打通宏微观分析的桥梁

宏观视角一般采用自上而下的方法对于资产价格进行研判，通过对宏观数据的预测、高频产业数据与官方数据走势间区别来判断基本面走向。同样，自下而上的视角通过上市公司财务数据对宏观数据形成了微观映射，避免出现样本偏差与合成谬误，关注结构视角下行业盈利、营收、资本开支等和宏观数据的对应关系。

国家统计局在发布数据时执行国民经济行业分类标准（GB/T 4754-2017），该标准由国家统计局提出，由国家统计局、中国标准化研究院共同起草。该分类标准共有 20 个门类、97 个大类、473 个中类和 1380 个小类。为了将上市公司的财务数据与国家统计局发布的经济数据相匹配，我们需要对上市公司进行行业划分，严格意义上来说应该根据上市公司所属的国民经济行业分类为划分依据，但上市公司财报中并不披露该指标，不过采用证监会行业分类可以得到基本一致的结果，证监会发布的《上市公司行业分类指引》参照《国民经济行业分类》编制，将上市公司的经济活动分为 19 个门类和 90 个大类。市场上采用较多的另一类行业分类标准主要包括申万行业分类、中信行业分类、万得行业分类等，这一类分类的目的在于为投资分析、业绩评价、资产配置或指数跟踪基金服务，但是并不能和国家统计局采用的口径较好匹配，因此本文不采用申万等行业分类。

根据各行业不同企业之间的供求关系，可以将全部行业分为上游产业、中游产业、下游产业，上游产业作为整个产业链的起点，主要为从自然界获取资源、给中下游提供原材料的行业，中游产业主要为中间工业品的加工制造，下游产业则涉及加工原材料和零部件制造成品和提供消费服务的行业，除此之外还有支撑性行业，对上中下游产业的经营生产活动起到辅助作用。除制造业外，其他证监会一级行业都可以匹配到所属的上、中、下游产业，如上游产业包含农林牧渔、采矿业，而制造业需要进一步拆分至二级行业，如石油加工、炼焦及核燃料加工属于上游产业，化学纤维制造业属于中游产业，具体的划分如下图所示。后文涉及上、中、下游产业时均依照该划分标准匹配上市公司数据。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）