2025年美国小品文之一：中美经济数据指标对比

1 美国的分散型政府统计体系与我国大不相同

我国统计数据主要出自“1+2”

经常看国内宏观的朋友们都知道，我国的统计体系1，是《中华人民共和国统计法》规定的“统一领导、 分级负责”的统计管理体制：中国政府统计系统主要由政府综合统计系统和部门统计系统两个部分组 成。政府综合统计系统由自上而下设置的统计机构及其配备的相应统计人员组成--中央政府设立国 家统计局，县以上地方各级政府设立独立的地方统计局，在乡一级政府则主要由专职或兼职的统计 员来负责统计工作的具体协调管理。中央政府各部门和地方政府的各部门，根据统计任务的需要设 立统计机构或在有关机构中设置统计人员，构成部门统计系统。 中国国家统计局按专业划分和功能划分相结合的方式，设置 18 个司级行政单位、2 个参公管理事业 单位、10 个在京直属事业单位和中国统计出版社。 国家统计局根据工作需要在各省（区、市）设立了调查总队，在各市（地、州、盟）和三分之一的县 （市、区、旗）设立了调查队。工作方式以抽样调查为主。

县级以上地方各级政府设置独立的统计机构，乡镇政府设立统计站或配备统计员，负责完成承担的 国家统计调查任务，组织领导和协调本行政区域内的地方统计工作。 中国国家统计局主要通过周期性的普查和常规统计调查收集统计数据，此外还通过专项调查、典型 调查以及行政纪录等方法搜集、整理统计资料。目前，国家统计局组织开展的重大国情国力普查主 要有人口普查、农业普查和经济普查；组织开展的经常性统计调查约 40 项，包括国民经济核算、农 业、工业、能源、投资、建筑业、贸易外经、服务业、城乡住户、价格、社会科技、劳动工资等统计 调查，调查内容基本涵盖了经济、社会、人口、环境与资源各个方面。 部门统计内容涉及交通、旅游、财政、金融、海关进出口、利用外资、文化、教育、卫生、科技、户 籍人口、社会发展等多个方面。 概括的来说，我国的经济数据主要出自国家统计局，包括但不限于通胀数据、工业增加值数据、社 会消费品零售总额数据、固定资产投资数据以及工业企业利润数据等，但除此之外，部分重要数据 也出自其他部委或机构，比如金融数据出自央行，进出口数据出自海关总署，PMI 数据出自中国物 流与采购联合会和统计局联合发布等等。

美国统计数据主要出自“3+N”

根据我国国家统计局的研究分类2，各国政府统计管理体制，看其横向的各部门统计工作之间以及纵 向的各层级统计工作之间的关系，可以划分为四种类型，即集中型统管式统计体制、集中型分级式 统计体制、分散型统管式统计体制和分散型分级式统计体制。 如果一国的政府统计工作分散在各个不同的中央政府部门开展，中央统计局不是最主要的、居于核 心地位的数据生产和发布机构，则称之为分散型统计体制；如果一国的地方统计工作主要接受中央 政府部门的组织领导，自身一般不独立开展统计活动，称为统管式统计体制。 分散型统管式统计体制的优点主要有：一是中央层面各政府部门在统计调查方面有更多的自主权， 可以利用其管理需要和政策需要来规划并开展统计调查；二是各部门统计数据与各项政策之间具有 较强的相关性。其不足之处主要有：一是各政府部门之间的统计工作有可能产生重复或遗漏情况； 二是各政府部门统计标准有可能不统一，进而造成统计数据的可比性不强。 美国是采用分散型统管式统计体制的典型国家。 美国的政府统计工作由 70 多个联邦政府部门设立的专门统计机构共同完成，其中最主要的统计机构 有人口普查局、经济分析局、劳工统计局、农业部、司法部等机构。其中，美国人口普查局和经济 分析局在职责和义务上属于综合统计机构，各部门如农业、交通、能源、卫生、司法、财政、劳工等 则履行部门统计职责。 为保证这种分散型的政府统计体制能够有序高效运行，美国白宫行政管理和预算办公室（OMB）承 担监督、管理、协调和指导所有联邦机构统计活动的职责。

美国统计体系包括 OMB 下辖的美国首席统计师办公室、机构间统计政策委员会（ICSP）以及 24 名 统计官员、16个公认的统计机构和单位。美国首席统计师办公室负有协调联邦统计系统的法定责任， 负责保障统计工作的效率和有效性，统计信息的客观性、公正性、实用性，以及确保为统计目的收 集信息的保密性。ICSP 接受首席统计师办公室领导，旨在通过制定和实施战略愿景，为美国联邦统 计系统在支持决策方面长期发挥关键作用提供支撑。各统计机构间互通有无，实现信息资料共享。 另外，美国社会上也有很多民营的统计咨询机构，能够满足各方面对统计调查、统计数据分析、统 计咨询等方面的要求。 概括的来说，美国的宏观经济数据，主要来自三个官方机构，分别是商务部（下辖经济分析局和人 口普查局）、劳工部和美联储，除此之外，许多资本市场关注的经济指标，也来自非官方的机构， 如 PMI 来自供应管理协会，密歇根消费者信心指数来自密歇根大学调查研究中心等等。

用中国视角看美国数据：另一种统计体制

对于看习惯了国内统计数据的人来说，美国经济数据看起来不仅分散，而且属于“另外一套逻辑体系”。 以价格数据为例，我国的 CPI、PPI、GDP 平减指数均出自统计局，但美国的 CPI 和 PPI 数据出自劳 工部，对美联储货币政策影响较大的 PCE 出自商务部经济分析局。 所以用中国宏观数据分析套路看美国经济数据的第一步，就是重新认识美国政府部门和他们出品的 重要经济数据。 商务部。商务部下辖两个重要的数据发布部门，经济分析局和人口普查局，经济分析局发布的数据 包括国内生产总值、个人收入和支出、商品和服务的国际贸易、以及经常项目差额等，横跨生产、 消费、外贸三个分项；人口普查局发布的数据包括零售额、耐用品订单、企业存货、新屋开工和建 造许可证、新建住房销售额、以及建筑支出等，横跨消费、生产和住房建筑三个分项。 劳工部。劳工部的数据相对比较集中在就业和价格两个分项，其中就业数据包括就业形势报告、职 位空缺和劳工流动率、周度失业救济申请、以及大规模裁员统计等等，价格数据包括消费者物价指 数、生产者物价指数、以及进出口价格等等。 美联储。美联储发布的数据，包括美国联邦储备委员会发布的数据，和各地联储发布的数据；其中 美国联邦储备委员会发布的数据，主要是联邦公开市场委员会报告、美联储褐皮书和美国商业银行 的资产和负债（美联储），此外还有消费者未偿付信贷和工业产值和产能利用，各地联储发布的数 据以地区制造业调查和商业展望为主。 其他市场关注的重点数据发布机构。我们认为美国经济数据中，与中国差异最大的就是非官方机构 发布数据：我国的经济数据基本都是官方部委发布，即便是 PMI 指数，也是中国物流与采购联合会 和统计局联合发布；但是美国主要受关注的经济数据当中，较多数据来自行业协会和私人机构，比 如 ADP 全国就业报告来自自动化数据处理公司（ADP）和宏观经济咨询有限公司，PMI 来自供应管 理协会，消费者情绪调查来自密歇根大学调查研究中心，成品房销售额来自全美房地产经纪人协会， 住房市场指数来自全美建筑商协会等等。

2 GDP 是统计的核心

中美 GDP 统计数据来源对比

中国的 GDP 统计 中国的 GDP 数据统计，季度核算和年度核算算法有所不同，季度核算大多使用相关指标推算法，即 通过相关的专业统计指标间接地推算该行业的增加值，而年度核算则充分利用企业财务资料和其他 专业统计资料，直接采用生产法或收入法进行核算4。 在核算的行业分类上，主要依据我国国民经济行业分类标准和三次产业划分标准，并同时采用两种 分类方式核算。以国民经济行业分类为例，采用国家标准管理部门 2017 年颁布的《国民经济行业分 类（GB／T 4754—2017）》。在实际核算中采用三级分类。第一级分类以国民经济行业分类中的 门类为基础，分为农、林、牧、渔业，工业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住 宿和餐饮业，金融业，房地产业，信息传输、软件和信息技术服务业，租赁和商务服务业，其他行 业等 11 个行业。其中工业包含采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业 3 个门类行业； 其他行业包含科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务 业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织等 7 个门类行 业。第二级分类在第一级分类的基础上，细化为行业大类。其中，房地产业分到行业中类，并包括 居民自有住房服务；公共管理、社会保障和社会组织分为公共管理和社会组织、社会保障 2 类。第 三级分类在第二级分类的基础上，细化为行业小类。

我国年度 GDP 核算包括经济普查年度核算和非经济普查年度（常规年度）核算。根据各行业基础资 料的不同，分别采用生产法或收入法核算增加值。经济普查年度 GDP 核算采用第三级分类，即按照 经济普查方案，划分行业小类核算增加值，然后汇总得到 GDP。常规年度 GDP 核算采用第二级分 类，即主要按照行业大类核算增加值，然后汇总得到 GDP。由于可获得的基础资料情况的不同，分 别采用直接核算或间接核算方式进行核算。直接核算，是指对于一套表单位（主要包括规模以上工 业、有资质的建筑业、限额以上批发和零售业、限额以上住宿和餐饮业、有开发经营活动的全部房 地产开发经营业、规模以上服务业等），以及部分非一套表单位和个体经营户（如农林牧渔业、金 融业以及部分行政事业单位等），由于可以获得详细的年度财务状况调查资料或生产经营情况调查 资料，因此利用基础资料直接核算该部分单位的总产出、中间投入、增加值以及增加值的四个构成 项；间接核算，是指对于部分非一套表单位和个体经营户，由于缺少财务资料，常规年度增加值核 算需使用最近一次经济普查年度相关比例结构、常规抽样调查资料和行政管理部门的财务资料与行 政记录资料推算。 年度 GDP 数据虽然相对详细和完备，但发布时间较晚，市场关注度较高的还是时效性最好的季度 GDP 数据。

我国季度 GDP 核算在第一级分类的基础上，将部分门类行业细分为大类行业核算行业增加值，然后 汇总得到季度 GDP。由于各行业基础资料不同，不同行业的增加值采用不同的核算方法。由于季度 GDP 核算对时效性要求较高，但能获得的基础资料比年度核算较少，因此，季度 GDP 核算的行业增 加值大多采取相关指标推算法核算。计算公式为：

增加值 ＝ 上年同期增加值 ×（ 1 ＋ 本期增加值增长速度 ）

其中，本期增加值增长速度，根据本期相关指标的增长速度，以及以前年度增加值增长速度和相关 指标增长速度之间的数量关系计算。采取相关指标推算法的行业有批发和零售业，交通运输、仓储 和邮政业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，信息传输、软件和信息技术服务业，租赁和商务服 务业及其他服务业等行业。 此外，农林牧渔业、工业和建筑业采取增加值率法，计算公式为：

增加值 ＝ 本期总产出 × 增加值率

其中，增加值率根据上年年报资料和当期有关生产情况确定。 基础资料来源。GDP 核算覆盖所有行业，所使用的资料来源十分广泛，既有统计部门的专业统计资 料，又有其他行政管理部门的各种行政记录；既有传统的全面报表数据，又有科学的抽样调查数据； 既有常规统计调查数据，又有经济普查数据；既有涉及现价和不变价的价值量指标，又有与价格无 关的物量指标等。从数据搜集的角度看，GDP 核算的资料来源主要包括三部分：一是国家统计调查资料。它是指由国家统计系统实施的统计调查获得的各种统计资料，如农林牧渔 业、工业、建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业、规模以上服务业等统计调查资料，人 口与劳动工资统计资料，住户调查资料，价格统计资料等。 二是有关部门的财务统计资料。它是指由国家统计局统一制定制度、有关行政管理部门和部分国有 企业负责收集的本行业财务统计资料，如教育部、国家卫生健康委、国家铁路集团有限公司汇总的 所属行政事业单位或企业单位财务统计资料等。 三是行政管理部门的行政记录资料。主要包括财政部、人民银行、税务总局、金融监管总局、证监 会等行政管理部门的相关数据，如财政部全国财政收入与支出资料、人民银行的金融机构本外币信 贷收支情况、税务总局分行业的税收资料等。

与生产法相比，我国季度支出法 GDP 核算还处于研究试算阶段，支出法 GDP 数据发布以年度数据 为主。支出法 GDP 核算采用产品分类，以《统计用产品分类目录》为基础。最终消费支出按照支出 主体划分为居民消费支出和政府消费支出。其中，居民消费支出根据支出目的不同分为食品烟酒、 衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化和娱乐、医疗保健、金融中介服务、保险服 务、其他商品及服务十大类。同时，也可根据城乡属性划分为城镇居民消费支出和农村居民消费支 出。资本形成总额分为固定资本形成总额和存货变动。其中，固定资本形成总额按资产类型分类， 分为住宅、其他建筑和构筑物、机器和设备（含武器系统）、知识产权产品和其他共五大类。货物 和服务净出口分为货物出口、服务出口、货物进口、服务进口四类。支出法 GDP 核算即按照上述分 类分别核算，然后汇总得到 GDP。5 核算支出法 GDP 的基础数据主要来源于国家统计局组织实施国家统计调查获得的统计资料、有关部 门的统计资料和行政管理部门的行政记录资料。 国家统计调查资料主要包括住户调查的居民人均消费支出调查资料，人口统计资料，社会消费品零 售总额统计资料，主要畜禽生产情况调查资料，固定资产投资统计资料，房地产开发统计资料，工 业、建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、规模以上服务业等行业企业财务状况调查资料，价格 统计资料等。 有关部门的统计资料主要包括工业和信息化部的软件和信息技术服务业统计资料，自然资源部的地 质勘查情况统计资料，国家广播电视总局的互联网视听节目服务收入统计资料等，金融监管总局的 保险公司业务统计资料，国家外汇管理局的国际收支统计资料，国家电影局的电影票房统计资料等。 行政管理部门的行政记录资料主要包括财政部的全国财政收入与支出资料，人民银行的金融机构本 外币信贷收支情况等。

整体来看，我国 GDP 统计数据的来源主要是统计局，其次是来自各相关政府部门的统计资料，主要 包括涉及金融、财政、交运、教育、卫生、文旅等行业的统计资料和行政记录。

美国的 GDP 统计

美国商务部经济分析局（BEA）下属，有三个部门的工作与 GDP 有关。 一是国家经济核算部门，主要负责国家支出法与收入法 GDP、个人收入与支出、企业利润等数据的 核算，以及国民收入与生产账户（National Income and Product Accounts，NIPA）和固定资产与财富 账户的编制。

美国的 GDP 数据以支出法为准，收入法 GDP 会通过一个统计误差项，调整到与支出法 GDP 一致。 支出法和收入法 GDP 数据按季度和年度公布。其中季度数据在季度结束后 30 天首次公布，季后 60 天发布修订后的第二版数据，季后 90 天发布再次修订后的第三版数据。年度数据首次公布在年度结 束后 30 天，即跟随四季度数据一起公布（在四季度数据随后作两次修订时，年度数据也会跟着修 订），年后 7 个月发布首次按年度核算方法修订后的数据，然后在接下来的两年中，每年 7 月份还 会再修订一次。当年度数据修订后，相应的季度数据也要跟着修订。此外，当遇到经济普查和核算 方法发生大的变化时，BEA 会对整个 GDP 数据序列进行历史数据的综合修订，修订时限上溯到美 国开始有 GDP 数据的 1929 年。 二是行业经济核算部门，主要负责国家生产法 GDP 及分行业增加值数据的核算，以及投入产出表的 编制。投入产出表是美国国民经济核算工作的基准，其他各项数据，特别是 3 种方法的 GDP 数据 （支出法 GDP、收入法 GDP 和生产法 GDP），在最终的年度核实中都要以投入产出表中的相应数 据为基准来进行调整。生产法 GDP 及分行业增加值按季度和年度公布。其中季度生产法 GDP 是 BEA 近年来的新产品，2014 年才开始对外推出。 三是地区经济核算部门，主要负责州 GDP、大都会区 GDP、个人收入及消费支出等数据的核算。州 GDP 按季度和年度公布。其中州季度 GDP 是 2015 年 12 月才开始对外公布的新产品，数据在季后 6 个月公布，发布后不再单独进行修订，只跟随年度数据的变动进行修订。 根据 BEA 的材料，季度数据主要来自以下官方机构。

虽然我们还没找到美国官方计算 GDP 的具体方式，但 BEA 同样也公布了，计算季度 GDP 的源数据 包括五个类别：综合数据、调整后的综合数据、直接指标数据、间接指标数据和基于趋势的数据。8 综合数据：这些数据提供相关总体的全面或接近全面的覆盖范围。它们要么符合国民账户的概念、 覆盖范围和时点要求，要么只需微小调整即可符合。例如，人口普查局关于货物贸易的 3 个月数据 被纳入货物进出口的估算值中，从第二次即期季度估算值开始。人口普查局的数据几乎全面覆盖了 进出美国的货物流动，只需对覆盖范围和计价进行微小调整即可使其符合国民账户概念。 调整后的综合数据：这些数据提供相关总体的全面或接近全面的覆盖范围；然而，这些数据需要进 行实质性调整才能符合国民账户概念。其中包括调查数据以及税收或监管数据，这些数据经过调整 以纠正误报、覆盖范围差异和会计概念差异。例如，美国国税局（IRS）公司纳税申报表汇总数据被 纳入公司利润的第二次和第三次年度修订估算值。这些年度数据比用于外推初步估算值的指标更全 面；但是，它们必须进行实质性调整，以符合国民账户概念。

直接指标数据：这些数据用于指示序列的变动，而非序列的水平。这些数据与最终纳入估算值的全 面数据密切相关；但是，它们不够详细或不具备相关总体的全面覆盖范围。例如，人口普查局的季 度服务调查（QSS）数据被纳入当期季度估算值的服务消费支出估算值中。然而，这些数据不如用于 编制年度修订估算值的人口普查局服务年度调查数据（SAS）全面。 间接指标数据：当没有更合适的数据可用时，使用间接相关的数据来编制指标序列。这些数据包括 数量或活动指标以及其他 NIPA 估算值。例如，研究与发展业务投资的初步即期季度估算值是使用 BLS 关于就业、工时和收入的数据外推得出的。 基于趋势的数据：当没有合适的源数据可用时，使用外推法或内插法，通常基于简单趋势，如移动 平均、回归、增长率或主观判断。例如，对于软件私人固定投资的初步和第二次当期季度估算值， 没有合适的源数据可用，估算值基于先前季度人口普查局 QSS 数据的移动平均值得出。

美国从季度 GDP 到普查年度终值发布的过程中，GDP 数据需要经历三次修订，七次调整。 首先是季度 GDP 的三次估算。GDP 的季度估算值，分别在参考季度结束后约 30 天、60 天和 90 天 发布。对于初步季度估算值，大约三分之一的估算值基于间接指标数据，约四分之一基于趋势数据， 约四分之一基于全面数据，约 10%基于直接指标数据。初步与第二次季度估算值之间的主要区别在 于，对于几个关键组成部分（包括私人和州及地方政府建筑投资以及货物进出口），全面数据取代 了 BEA 对季度第三个月的假设（基于趋势的数据）。此外，人口普查局月度零售销售数据（全面数 据）取代了季度第三个月用于商品和食品服务消费支出估算值的初步月度零售销售数据（直接指标 数据）。在第二次与第三次季度估算值之间，最大的变化是将人口普查局 QSS 数据（直接指标数据） 纳入了服务消费支出以及私人和政府软件投资的估算值中，取代了之前使用 BLS 就业、工时和收入 数据（间接指标数据）或判断性趋势（基于趋势的数据）外推得出的估算值。 其次是年度 GDP 的三次修订估算。通常，年度修订提供最近日历年及至少前两年的更新季度和年度 估算值。特定年份的首次年度修订估算值通常在次年 7 月发布。第二次和第三次年度修订估算值在 随后的年份相继发布。在首次年度修订估算值中，基于全面数据和调整后全面数据的估算值份额显 著增加，而基于其他三类源数据的估算值份额下降。这主要反映了以下变化：SAS 数据（全面数据） 取代了 QSS数据（直接指标数据）和其他指标用于服务消费支出以及私人和政府软件投资的估算值； BEA 年度调查数据（全面数据）取代了指标用于服务进出口的估算值；BLS QCEW 数据（全面数据） 取代了 BLS 就业、工时和收入数据（间接指标数据）用于政府工资薪金的估算值。在第二次年度修 订估算值中，基于全面数据和调整后全面数据的估算值份额持续增加，主要反映了以下变化：人口 普查局年度制造业调查（ASM）数据（全面数据）取代了人口普查局月度制造业出货、库存和订单 （MSM）数据（直接指标数据）用于设备私人固定投资的估算值；国家科学基金会调查数据（全面 数据）取代了公司财务报告数据（直接指标数据）用于研发私人固定投资的估算值；政府财政普查/ 政府财务（COG/GF）数据（全面数据）取代了基于趋势的判断性数据用于州和地方政府支出在上半 年的估算值。在第三次年度修订估算值中，主要区别在于 COG/GF 数据（全面数据）取代了基于趋 势的判断性数据用于州和地方政府支出在下半年的估算值。 最后是全面修订估算。全面修订大约每五年进行一次，通常在可获得基准源数据后进行，例如经济 普查数据。在全面修订估算值中，主要区别在于十年住房普查关于住房存量和平均租金的数据（全 面数据）取代了年度住房存量调查数据和 BLS 消费者价格指数租金数据（直接指标数据）用于非农 场租户占用住房租金和自有住房虚拟租金的估算值。

以美国 2014 年数据为例，随着 GDP 数据的不断修订，综合数据占比逐渐上升，数据的全面性不断 增强。根据 BEA 发布的说明，以 2014 年数据为例，美国 GDP 季度初步估算数据中，综合数据占比 25.5%，直接指标数据占比 12.2%，间接指标数据占比 34.4%，基于趋势的数据占比 27.9%；在此后 的两次对季度 GDP 数据修订中，综合数据占比不断上升，间接指标数据和基于趋势的数据占比不断 下降，例外的是直接指标数据占比，在第二次估算中占比下降，第三次估算中占比重新上升；在普 查年度修订的终值中，综合数据的占比达到 96.7%，其次是间接指标数据，占比 2.3%，以及调整后 的综合数据，占比 0.9%。

根据统计局官方出版物中的历史数据，我国年度 GDP 中，直接计算的行业包括农业、工业、铁路运 输业、邮政业、金融业、社会福利业所包含的 51 个行业，行业增加值约占 GDP 的 55%，间接计算 中，采用比例系数推算法的行业包括建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业、教育业等 包含的 32 个行业，行业增加值约占 GDP 的 40%，采用相关指标推算法的行业包括仓储业、计算机 服务业、居民服务业等 11 个行业，行业增加值约占 GDP 的 5%。9 不过，上述数据统计时的行业分类还是国民经济行业分类（GB/T 4754—2002），现在的统计行业分 类已经是国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）10，同时统计局也将彼时采纳 1993 年 SNA 的基本 核算原则、内容和方法形成的《中国国民经济核算体系（2002）》，全面系统修订为，借鉴联合国等 五大国际组织联合颁布的《国民账户体系 2008》，进而形成的《中国国民经济核算体系（2016）》 11。 我们认为随着统计体系和统计方法的不断完善，当前美国和中国的 GDP 统计数据分类占比结构或与 历史数据分类比例有不同程度的差异。

中美 GDP 分析对比

中国的“三驾马车”

中国的 GDP 数据分析，通常重点关注的是“三驾马车”，即消费、投资、净出口。但在统计局公布数 据时，主要是以行业分类和三次产业为主的。 不同分类的经济数据，反映的是经济不同方面的特点。 从总量看，1991 年至 2024 年间，我国名义 GDP 总量从 2.21 万亿元增长至 134.91 万亿元，同时期， 实际 GDP 同比增速也经历了 2007 年之前的先降后升，以及 2008 年至今的趋势性下行过程，实际 GDP 同比增速中枢，从 2000 年-2010 年期间的 10%左右，下降至 2023 年-2024 年的 5%左右。 从三次产业贡献率看，第一产业在 1991 年至 1999 年期间，贡献率维持在 5.0%上方，2000 年之后第 一产业贡献率中枢明显下降，第二产业的贡献率则从 1991 年至 2024年，从 60.2%波动下行至 38.6%， 与之相对的是第三产业的贡献率趋势性上行，在 2024 年已经升至 56.2%。 从行业分类看，以 2022 年各行业名义 GDP 占比为例，制造业占比 25.89%最高，其次是批零贸易占 比 9.90%和农林牧渔占比 7.50%；从历史数据看，不同行业之间发展的趋势有较大差异，2005 年至 2022 年期间，占 GDP 比重整体上升的是租赁商服、信息技术、批发零售等行业，占 GDP 比重整体 下降的是制造业、公共事业、农林牧渔等行业。

虽然三次产业、行业分类、三驾马车数据都分析的是对 GDP 的贡献率，但是前两者的数据重叠度较 高，三驾马车数据反映的情况有所不同。 从三驾马车来看，1991 年至 2024 年期间，净出口的贡献率基本围绕 0.0%波动，其中贡献率较高的 三个时间段，一是 1994 年-1998 年，二是 2005 年-2008 年，三是 2019 年-2022 年，基本上对应的是 外需增长较强，或我国出口产品比较优势较强的时间段；消费贡献率自 2003 年之后持续波动上行； 投资贡献率则是在 2009 年之后波动下行。 对比三次产业和行业分类，三驾马车分析的优点至少有三个：一是对需求变化的反映比较直观，较 长时间以来，我国经济发展的特点都是生产端较强、需求端较弱，从 GDP 统计方法来看，我国是更 多采用生产法，从月度数据来看，较长时间内固定资产投资增速是持续高于社零增速的，三驾马车 可以较好的从需求端反映我国经济增长的波动和短板，进而有助于制定中长期经济发展规划；二是 国际可比性相对较强，比如美国的 GDP 统计以支出法为主，通过比较中美两国的支出结构，一定程 度上可以借鉴发达国家的经济发展经验；三是支出法的月度数据较丰富，通过跟踪工业增加值、社 会消费品零售总额、固定资产投资、进出口等月度数据，能够比较及时的反映经济短期发展中出现 的问题，有助于宏观政策有针对性的灵活调整。

美国的“支出法”

美国的经济数据从统计到分析，统一都是“GDP=C+I+G+NX”。以 2025 年一季度第三次修订的美国 经济数据为例，看美国 GDP 的数据来源和分类方式。12 2025 年一季度美国经季节调整的年率名义 GDP 总额为 29.96 万亿美元，实际 GDP 的环比折年率为 -0.5%。分项来看，一季度个人消费支出 20.46 万亿美元，其中商品消费 6.39 万亿美元，贡献率 0.01 个百分点，服务消费支出 14.07 万亿美元，贡献率 0.3 个百分点；私人投资总额 5.60 万亿美元，贡 献率 3.90 个百分点，其中固定投资总额 5.39 万亿美元，贡献率 1.31 个百分点，私人存货变动 0.21 万亿美元，贡献率 2.59 个百分点；商品和服务净出口-1.25 万亿美元，贡献率-4.61 个百分点，其中 出口 3.27 万亿美元，贡献率 0.04 个百分点，进口 4.51 万亿美元，贡献率-4.66 个百分点；政府消费 支出和总投资 5.15 万亿美元，贡献率-0.1 个百分点，其中联邦政府消费支出和总投资 1.93 万亿美元， 贡献率-0.31 个百分点，州和地方政府消费支出和总投资 3.22 万亿美元，贡献率 0.21 个百分点

根据 BEA 公布的数据来源（详见附件 1 至附件 4），上述数据均出自 NIPA，但从美国 GDP 统计的 数据来源看，主要包括如下内容。13 个人消费支出数据来源主要是 9 个机构：一是劳工统计局，相关数据均跟价格有关，数据是机动车 燃料消费价格指数，主要住宅租金消费价格指数，电力消费价格指数和公用事业（管道）燃气服务 消费价格指数，二是运输统计局，数据是应税国内航空运输收入，三是人口普查局，数据是商品消 费中的其他商品消费，并且涵盖了服务消费中较多内容，四是能源信息署（EIA），数据主要是能源 类产品的供应量，五是联邦存款保险公司，数据是金融服务消费支出项目下的存款账户服务费，六 是 IHS Markit 波尔克-BEA 汽车数据（ IHS Markit Polk-BEA），数据是购买各类型新车的消费者占 比，七是君迪（JD Power），数据是各类型新车的平均销售单价，八是州博彩委员会，数据是娱乐消 费支出项目下的博彩收入，九是沃德汽车情报（Wards Intelligence），数据是新车的单位销量。

私人国内总投资数据来源主要是 9 个机构：一是美国石油学会 (API) ，数据是固定资产投资项目下 的油气勘探相关数据，二是经济分析局，数据也是固定资产投资项目下的油气勘探相关数据，三是 劳工统计局，数据主要是周薪，四是人口普查局，数据较多，主要是非国防类设备投资，知识产权 类固定资产投资，住宅投资相关数据，以及制造业库存变化等，五是 Circana/Checkout 零售数据，数 据是住宅投资项目下的家装产品销售，六是能源信息署（EIA），数据是用于库存估值调整的炼油厂 原油采购成本，七是 IHS Markit 波尔克-BEA 汽车数据（ IHS Markit Polk-BEA），数据是设备投资 项目下新车购买的企业占比，八是全美房地产经纪人协会 (NAR) ，数据是现房销售量和平均售价， 九是沃德汽车情报（Wards Intelligence），数据是车辆相关的零售额和库存变化。 商品和服务净出口数据来源主要是 3 个机构：一是经济分析局，数据是美国服务进出口金额，二是 人口普查局，数据是普查口径下美国货物及货物分类进出口季率金额，三是普查局联合分析局，数 据是国际交易账户口径下美国货物进出口年率金额。 政府消费支出和总投资数据来源主要是 3 个机构：一是劳工统计局，数据是州与地方政府的就业人 数和就业成本指数，二是人口普查局，数据是州与地方政府建筑支出，三是财政部，数据是联邦政 府支出项目下相关数据。 总的来说，GDP 数据产生的过程，就是 BEA 把取自上述信源的数据经过统计整理，形成 NIPA，然 后根据 NIPA 的数据，按照 GDP 要求的统计形式，最终呈现为 GDP 数据。 虽然 GDP 数据重要，但是考虑到 GDP 是季度数据，更新频率偏低，因此投资者更加倾向于跟踪编 制 GDP 的月度数据，来更及时的了解经济基本面的变化。其中最重要的月度数据，来自上述经济分 析局、人口普查局、劳工部、美联储等美国官方机构，以及其他非官方组织和机构。

3 重要数据一览：中美月度数据对照

中国的月度数据

我国大部分月度经济数据发布时间，集中在上半月。14 每月最后一天，统计局发布当月制造业和非制造业 PMI 指数，PMI 指数既是每月发布的第一个经济 数据，同时也是涵盖范围较广的一个数据，因此市场关注度较高； 每月上旬，第二个发布的数据是通胀数据，包括 CPI 和 PPI 两个数据； 每月中旬前后发布的数据较多，主要分为三类：相对最早的是海关总署发布的每月进出口数据，包 括出口和进口两方面，时间范围波动较大，以 2025 年上半年为例，较早的时间在 7 日，较晚的时间 在 14 日；其次是央行发布的每月金融数据，包括新增信贷、新增社融、M2 等数据，以 2025 年上半 年为例，时间通常在每月 13 日或 14 日；发布时间相对靠后是统计局发布的工业增加值、社零、固 投等经济数据，发布时间通常在每月中旬后半段，并且除了月度经济数据之外，每季度随着 GDP 发 布，统计局也发布居民收支等数据； 每月下旬发布的经济数据是工业企业利润数据，发布时间较为固定，基本在 27 日。 关于中国主要经济数据分析讨论的内容，请参见我们此前的系列报告《小品文》。

美国的月度数据发布时间

美国的数据发布习惯，通常可以分为两类，一是发布时间为某个月的第几周的周几，比如非农就业 数据，美联储议息会议等等15，二是官网给了比较明确的数据发布时间表，比如 BEA16。 通过梳理，我们认为美国的重要经济数据发布特点，与我国的数据发布习惯，在如下几方面有所不 同： 一是就业数据的重要性极高，与就业相关数据有三个，分别是周数据初请失业金人数，月数据的 ADP 就业人数也就是小非农，以及非农就业数据； 二是制造业 PMI 数据发布时间，较非制造业 PMI 发布时间早两个工作日，我国是同一时间发布的； 三是 CPI 和 PPI 的发布时间不同，一般相隔 1-2 天； 四是美国生产端的数据比较少，重要程度较高的是人口普查局发布的制造业订单数据，此外房地产 相关的新屋开工和新屋销售数据，发布时间大约相差一周； 五是个人收支数据是月度发布的，有别于我国的季度发布居民收入数据； 六是美国的国际贸易数据更新较慢，每个月第二周发布两个月前的贸易数据。 整体来看，美国主要经济数据发布时间相对分散，每月上旬市场重点关注的经济数据是 PMI、制造 业订单、就业数据和国际贸易数据，中旬主要是通胀数据、消费数据和新屋开工数据，下旬主要是 新屋销售、个人收支、PCE 和 GDP 数据。

中美月度宏观数据对照

根据《经济指标解读-洞悉未来经济发展趋势和投资机会》对美国经济指标的分解归类，包括就业， 消费者支出和信心指数，国内产量和存货，住房和建筑，联邦储备，外贸，价格、生产率和工资等 等，结合我国的经济数据体系。

从对比的情况看，我国经济数据主要来自生产端或企业端，比较有代表性的数据是工业增加值，相 较之下，美国的经济数据相对偏需求端或居民端，比较有代表性的是个人消费支出和非农就业人口 等数据。 中美经济指标的差异，不仅存在于分类当中，同时也存在于数据来源、统计方法、指标内涵以及应 用范围等等。他山之石可以攻玉，我们计划接下来用系列报告，更详细的拆解美国主要经济指标的 内容，以便更好了解美国经济的统计表现和运行规律。

（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。）