宏观月报：腾景全口径数据分析报告：服务业投资取代房地产投资跻身“三大投资”

腾景宏观月报 服务业投资取代房地产投资跻身“三大投资” ——腾景全口径数据分析报告腾景宏观研究团队 相关报告 《腾景宏观月报：据9月数据，三季度GDP增速或为3.0%，呈下降后回升态势，但较7月预测下调0.8个百分点》2022-10-11 《腾景宏观周报：国庆消费略显平淡》2022-10-10 《腾景宏观快报：美国9月CPI同比小幅回落，或为8.2%》2022-09-30 本期要点： •房地产投资在全社会总固定资本投资中的占比逐年下降，服务业投资（不含基建）占比逐年上升。这是我国经济进入服务业为主的发展阶段的历史趋势。2022年房地产投资的遇冷，使“第三大投资”宝座易主的临界点提早到来。 •服务业投资（不含基建）是2022年唯一一项有望完成同比增长5.5%目标的投资分项，对房地产投资的下行起到了部分对冲作用。 •服务业的特质是提供小批量、柔性化的产品。投入产出表还揭示出服务业具有三个特点：深迂回、高劳动、快折旧。 •服务业投资（不含基建）构成中最主要的是软件服务和科研投入，具有高技术特点。 •服务业投资增长滞后并相对独立于宏观融资需求，2022年年初至今表现出一定的韧性。 一、跃居“第三大投资”：历史趋势与意外加速 •按照官方统计口径，过去年份制造业投资、基建投资和房地产开发投资“三大投资”大致分别占固定资产投资的30%、25%、20%，是分析固定资产投资的重点，其余的25%（包括服务业投资、采矿业投资等）分布较为分散，较少进入宏观经济研究人员视野。 •全口径固定资本形成是指常住单位在一定时期内获得的固定资产减处置的固定资产的价值总额。腾景数研研究团队在官方公布的固定资产投资完成额的基础上，按照支出法GDP的核算方法，剔除了土地购置费等不形成新增固定资本的项目，修正了建安工程和设备器具的投资，补充了研发投入等无形资本形成，并使用投入产出表进行行业调整，从而得到全口径固定资本形成，能够从GDP核算的角度反映真实的投资增长状况。 •研究团队以国家统计局2020年投入产出表的产业结构为基准，根据国家统计局每月公布的各行业固定资本形成额累计同比增速进行外推，得到全口径服务业投资（不含基建）不变价当月值和不变价当月同比增速，作为投资数据分析的参考指标。 图1.服务业投资（不含基建）占比趋势性上升房地产投资占比趋势性下降 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 •数据显示，全口径房地产投资在全社会总固定资本投资中的占比大体呈逐年下降趋势，由2007年的24%回落至2021年的18%；而全口径服务业投资（不含基建）则从12%上升至16%。房地产投资占比跌落至服务业投资占比以下是我国进入服务业为主的发展阶段的历史趋势。2022年房地产投资的遇冷使临界点加速到来。 图2.2022年8月，服务业投资（不含基建）正式取代房地产投资，跻身“三大投资” 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 季调方法：R.B.Cleveland,W.S.Cleveland,J.E.McRae,andI.Terpenning(1990)STL:ASeasonal-TrendDecompositionProcedureBasedonLOESS.JournalofOfficialStatistics,6,3-73. •研究团队使用局部加权回归季调法对全口径制造业投资、基建投资、房地产投资和服务业投资（不含基建）的当月值进行了季节性调整。 •数据显示，在经历了2021年8月以来长达一年的环比负增长后，2022年8月，房地产投资的不变价当月趋势值为5535.4亿，低于服务业投资 （不含基建）的不变价当月趋势值5567.9亿，历史上首次趋势性不及服务业投资。 •这一时刻提早到来，一方面是因为房地产面临现金流困难供给受到冲击，居民购房需求遇冷；另一方面是服务业投资（不含基建）自身能够在“需求收缩、供给冲击、预期转弱”三重压力下仍然保持韧性，2022年至今大多数月份实现环比正增长，特别是在2022年受疫情意外冲击的3月和4月。 图3.疫情以来服务业投资（不含基建）环比增速保持韧性，2022年初疫情意外冲击的3、4月份仍实现逆势正增长 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 二、2022年投资需求的重要稳定器 •由同比数据来看，房地产投资与服务业投资（不含基建）在2021年下半年均呈现增速回落的势头。2021年12月和2022年1月，服务业投资 （不含基建）不变价月度同比增速也由正转负，连续两个月同比增长低于-2%，但仍高于房地产投资-10%左右的不变价当月同比增速。 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 图4.服务业投资（不含基建）是2022年唯一一项有望完成同比增长5.5%目标的投资分项 •2022年2月，服务业投资（不含基建）同比增速快速回升至5.0%左右，与制造业投资一起共同扮演了宏观经济“开门红”的重要动能。此后六个月，服务业投资（不含基建）的当月同比增速均在3%以上，成为投资需求的重要稳定器。“全国稳住经济大盘”电视电话会议召开后，服务业投资（不含基建）更是实现了同比增长7.1%的高增速，体现出服务业投资类多、面广、项目小、投产快的特点。服务业投资（不含基建）是2022年唯一一个仍有望实现5.5%同比增速目标的投资分项，也有效对冲了房地产对投资的负贡献。 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 图5.服务业投资（不含基建）对房地产投资的负贡献发挥了一定的对冲作用 三、服务业特质特征：小批量、柔性化，深迂回、高劳动、快折旧 •服务业与房地产业和建筑业等行业在本质上有所区别。归结起来是一个特质、三个特点。一个特质是，服务业提供小批量、柔性化的产品。工业生产旨在提供大批量、标准化的产品，工业生产的效率很容易成倍提升，服务却仍然需要一对一、面对面提供。数字经济对服务业的改造就是要突破“小批量、柔性化”的限制。 表1.投入产出表中的服务业与房地产业和建筑业的对比 数据来源：国家统计局2020年投入产出表 •投入产出表的直接消耗系数、劳动消耗系数、营业盈余系数、折旧系数和生产税净额系数也能反应出服务业的一些特点。首先是深迂回，即迂回生产的程度深、产业链长且分工细化。2020年投入产出表中服务业（不含基建）直接消耗系数最高的行业是商务服务业。服务业的上游仍是服务业，服务业行业之间的分工更加细致，最终生产之前的研发设计和要素组织复杂程度也更高。相比之下，房地产业和建筑业的最大上游产业是钢压延产品，属于中游原材料制造业，产业链条短平直，迂回生产的环节较少。 表2.服务业的劳动消耗系数普遍高于房地产业和建筑业 数据来源：国家统计局2020年投入产出表 •其次是高劳动，即单位产出中分配给劳动报酬的比例较高。这是服务业“小批量、柔性化”生产方式决定的，劳动效率提高慢，且人力资本并不能像机械设备那样易于流通和积累。较高的劳动消耗率也使得服务业相对较难进行资本积累和资本深化。国家统计局2020年投入产出表中，服务业（不含基建）的劳动消耗系数，最低为租赁行业的18.67%，也高于房地产业与建筑业的16.66%。 表3.服务业的折旧系数普遍高于房地产业和建筑业 数据来源：国家统计局2020年投入产出表 图6.服务业稳投资政策应更具针对性 数据来源：国家统计局2020年投入产出表 •第三是快折旧，即固定资产折旧率高。国家统计局2020年投入产出表中，服务业行业（不含基建）的固定资产折旧是6.6%，高于房地产业和建筑业的2.6%，也远高于市场利率。而服务业中最低的建筑装饰、装修和其他建筑服务业，折旧系数也达到了2.61%，高于房地产业和建筑业的2.60%。高折旧率有很大一方面因素是服务业要适应加快更新换代的技术。这一点在电信行业和广播电视及卫星传输服务业尤为明显。 •留抵退税等鼓励制造业投资的方式难以影响到实物资产稍、无形资产多的服务业投资。服务业稳投资政策应聚焦所得税。尤其是对租赁行业等营业盈余系数低但生产税系数较高的行业，可以考虑缓缴或抵扣部分企业所得税。 四、服务业投资的构成和特点：高技术、强韧性 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 图7.服务业投资（不含基建）的构成近四分之三是软件及研发活动开支 •对国家统计局2020年投入产出表中服务业行业（不含基建）的构成进行分析，可以看出服务业投资（不含基建）中最主要的成分是软件服务以及研究和试验发展，两个行业的固定资产形成总额占比分别是47.2%和27.0%，说明服务业投资（不含基建）的主要成分是购买软件以及进行研发活动。这类投资支出的预算金融化程度不高，滞后于市场整体的融资需求一个月左右。科研机构等企事业单位的软件购置与研发开支也与民营经济的生产经营状况关联不够紧密，因此服务业投资（不含基建）增速能够保持一定的韧性。 图8.服务业投资（不含基建）滞后于社融同比增速一个月左右，21年下半年以来社融同比增速低位徘徊，服务业投资环比增速仍具韧性 数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、国家统计局 （本文执笔：郑旭扬） 注释 ❑腾景AI经济预测 北京腾景大数据应用科技研究院，简称“腾景数研”，是适应数字时代特点和要求，旨在推动宏观和产业经济研究方法变革、推动数字技术与实体经济深度融合的民办非企业新型研究机构，为中国发展研究基金会“博智宏观论坛”提供学术研究和数据支持。研究院学术委员会由目前中国学术研究水准和社会影响力居前的经济学家和有关方面负责人组成，为研究院的研究工作提供指导。 腾景AI经济预测运用近年来快速发展的机器学习特别是深度学习等人工智能前沿技术，与实时化、动态化的投入产出体系深度融合，在一系列关键技术攻关的基础上，对重要的经济金融指标进行高频模拟和预测，形成了在国内外具有开拓性、领先性、实用性的产品体系。 ❑高频模拟 所谓高频模拟，就是在搜集加工大量相关数据的基础上，依托经典机器学习和深度学习模型，把月度指标日度化，使通常一个多月后才公布的指标，当日或近日就能呈现出来，比如，月初的CPI指标，过去要到一个半月后才公布，有了高频模拟，当日就知晓了。 ❑AI预测 所谓预测，就是运用深度学习的先进算法，重点在海量数据中搜寻非线性相关关系，发现并提炼那些过去、当下和未来都会起作用的规律性因素，从而实现对某一变量未来一定时期的预测。目前，我们已基本形成了时间长度为半年到一年、准确率70%以上的预测能力，并在逐步提升。 预测并不是一件神秘的事情，只是发掘那些未来仍会起作用的历史信息。也正是由于这个原因，我们多数情况下并不是预测某个指标的实际数值（某些情景下也会预测），而是预测它的平滑（TC）数值，因为平滑数值含有更多的历史信息。对一个具体指标而言，我们预测时主要关注两个方面，一是走向，向上、向下还是平行；二是拐点，顶部的拐点或底部的拐点，或者说峰值或谷底。对大多数指标来说，一年中最重要、最困难的是如何把握住一两个、两三个大的拐点，若经济预测能够帮助解决这个问题，应该说足以令人满意了。 ❑全口径数据 全口径数据是以动态化投入产出矩阵为架构，按照国民经济核算体系的规范完整口径，对官方数据深化和扩展后的研究性数据。核心技术是对投入产出体系进行动态化改造，研发并验证了一系列转换矩阵表，建立起了支出侧和生产侧极为复杂的高频关联关系，形成“多维动态均衡矩阵系统（MDEMS）”，这一数据体系具有如下优势。 补全。有些月度指标是片段性数据，如社会消费品零售总额，反映的只是部分商品消费，除了餐饮等外，基本上不包括服务消费。全口径数据则包括了月度完整口径的居民消费和政府消费及其构成，还区分了居民消费中的商品消费和服务消费。 补准。固定资产投资完成额含有土地使用费等，而这部分近些年达到30%以上，与构成GDP的固定资本形成差距较大。全口径数据则去粗取精、去伪存真，剔除了土地使用费的部分，加入了商品房销售增值、矿藏勘探、计算机软件等无形资产，从而形成准确完整涵义上的固定资本形