近月来,关于统计局利润增速的背反之事,怀疑之声四起,也多有独到立论。那么,统计数据是否有错呢?我们也提供另一个角度,说明结构转型时期,数据是如何的紊乱。

事情缘起是用统计局两年绝对值自己计算2018年增速,与统计局公布的增速大幅相差25个百分点。

8月,统计局公布了可比口径的利润金额,可以看到201808累计利润总额39038.1元,201708可比口径累计额为33329.5元,而去年公布的不可比口径累计额为49213.5元,自行计算的增速仍然大幅低于公布增速。

这种差异,是谁算错了?

这里就涉及到企业数量和企业利润总额,两个时间序列,一个是量,一个是可以看作是“价”。量价相随,但并不是如影相随,之间有多种变化。

其实数据紊乱不仅仅存在于统计局数据,其他局部也存在,这与供给侧改革、制造业出清重组、行业占比剧烈变化等等都有关系,我们前两年已经分析过PMI数据提前反映的很多“紊乱”。

首先,模拟一下这个紊乱的情况。

用亏损数量对比亏损(盈利)金额,不同时间序列的走势,有时一致,有时可以不一致。

举个简单的极端例子,为了观察和理解方便,全部取整数。假定企业数量100家,30家原本利润总额1元的企业,今年亏损1元,增速是大幅的负数;并且其中2家退出统计样本。25家原本利润总额5元的企业,今年盈利4元,增速是-20%。15家原本利润总额10元的企业,今年盈利16元,增速60%。

可以看出,金额小的企业68家企业都是亏损(-20%~200%不等),而金额大的30家企业盈利(60%),总体盈利的增速仍然是15%。

究其原因,单个样本的规模大小有很大差异,样本数量变化与金额变化之间,联系是存在的,但是需要区别对待,尤其是2012-2018年,我国经济结构发生深刻改变的背景下,数据貌似有多种紊乱,需要谨慎分析。结构转化对数据形成影响,反而是我们挖掘内在原因,找到投资之道的时刻。

其次,上述紊乱,是结构转型时期必然发生的。之前,在局部数据里也发生过类似的情况。行业集中度提高,低效小企业让位于科技投入能力强的大企业是制造业3.0的特点之一。

举另外一个数据例子,增加值。2013年以后,工业内部40个行业的增加值增速与全国的增加值增速,相关系数大幅下降,至今尚未恢复。究其原因,各个行业出清转型,使得行业之间的差异变大,合计为全国增速后,每个行业与全国数字的相关都减弱了。

PMI数据的分化紊乱始于2012年——行业分化扩大、原来高度相关的同向指标出现背离,2014年达到顶峰。分化紊乱于2017年收敛,2018年基本结束。同比增速数据的分化紊乱则始于2013年,2018年仍在发散,而预计2019年将收敛或结束。

但从行业表现看,增加值、股指与PMI行业数据,之间的数据关系却从未减弱,并且行业PMI与股指相关性近年来超过全国PMI与上证综指的相关性。

第三,中国经济结构仍然在继续发生深刻变化。

举个例子,将视野放到工业以外的宏观。

PMI数据中,有一个问题,被问了好几年:2013年以来,PMI制造业就业一路下行,即便是PMI订单已经从40多回升到52、53的位置,PMI就业仍然下滑,同时城镇就业数字平稳增长,怎样解释这种背离?

这个背离的原因,就是这几年企业生产组织方式的改变:引入机器替代,企业用工减少,但生产量仍然扩张——这是第一个局部。同时,统计局城镇就业人员总数平稳增长,是因为新增小微企业很多,大量制造业用工转移到其他产业(比如服务业)——这是第二个局部。而PMI非制造业中消费服务业,近两年大幅回升,就业快速回升——这是第三个局部。

三个局部合起来,就是产业结构变化的事实,无非是一个数类的某一部分挪到另一个数类去了。