【腾景AI经济预测】宏观月报：6月全口径供给侧：筑底企稳，蓄力待发

请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日6月全口径供给侧：筑底企稳，蓄力待发本期要点：相关报告《腾景宏观月报：全口径消费：跌幅收窄仍显低迷，政府消费延续支撑角色》2022-06-28《腾景宏观月报：回暖反弹，快慢不一》2022-06-26《腾景宏观月报：难关初渡，复苏可期》2022-06-25——基于腾景国民经济运行全口径数据腾景宏观月报腾景宏观研究团队第1页 | 共13页6月份全口径行业数据概览数据来源：腾景国民经济全口径数据库、WIND 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第2页 | 共13页 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第3页 | 共13页数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第4页 | 共14页图1 腾景全口径月度GDP同比增速数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库腾景全口径数据库显示，疫情反复冲击给二季度经济砸出底部“小坑”，导致经济增长持续承压。其中，4月份经济探底为负，5月份边际回暖，6月份企稳转正，预计随着政府稳经济大盘政策的扎实推进，生产需求将加快修复，经济走出本次疫情的扰动区间，步入下半年复苏进程。从供给侧行业增速来看，工业、服务业、建筑业、农业4月份增速分别为3.77%、0.71%、5.78%、7.9%。其中，工业持续恢复，边际提升明显；服务业延续去年4季度以来的收缩态势，但在6月份边际改善，转负为正；建筑业在基建投资带动下表现亮眼，增幅较大，而农业依旧保持相对稳定。图2.供给侧四大行业GDP增速数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第5页 | 共13页图3.近3年GDP增长动能数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库从作为经济增长动能的增量部分看，工业、服务业、建筑业、农业4月份贡献率分别为53.9%、12%、17.4%、16.7%，经济增长结构回归正常状态。其中，工业贡献率恢复至一季度水平，托底经济发展；服务业贡献率由负转正，但远低于疫前水平（50%左右），亟待回暖提升；同时，由于服务业增长动能乏力，叠加投资带动，建筑业动能则被动大幅上升，助力经济恢复。工业稳步恢复，新旧动能交汇支撑腾景全口径数据库显示，房地产投资、工业企业出口交货值与工业增加值同比走势契合度较高，但在6月份呈现分化现象，其中工业品出口强劲回升，助力工业经济修复，而房地产投资则持续下滑。由于后者涉及到建材、钢铁、化工、机械设备等工业面因素，其降幅扩大将加剧制约工业经济运行。总体来说，6月份工业增速回升向好，但离疫前水平尚有差距，随着稳经济政策铺开实施，工业经济有望逐步恢复，实现平稳增长。 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第6页 | 共13页图4.工业增加值与房地产投资、出口交货值数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库、WIND从上中下游来看，二季度上游行业增速维持高位、略有下行，整体运行情况好于下游行业；而靠近终端需求的中下游行业同比增速在4月份骤然下降后探底回升，于6月份呈现出与上游增速趋于一致的态势，传递出需求侧有所回暖的信号。图5.上、中、下游工业各行业GDP增速数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第7页 | 共13页图6.2022年二季度与6月各工业行业贡献率数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库增长动能方面，6月份工业行业动能结构相较于二季度趋于正常，其中汽车制造业贡献率明显提升，位列工业增长动能第一位，这与长三角、吉林等前期受疫情影响较大地区在6月份加速复工复产密切相关，呈现出弥补性恢复的特点。总体来说，6月份工业内部38个行业中，汽车制造业、“计算机、通信和其他电子设备制造业”、电气机械及器材制造业和废品废料等4个行业提供了约77%的正向动能，而拖累项主要集中于医药制造业、非金属矿物制造业和石油加工、炼焦及核燃料加工业等3个行业，贡献率达-26%。具体来看，经济增长的新旧动能依旧呈K型分化趋势，新动能自去年7月以来始终高于传统动能，并在今年初发生短暂交汇。疫情冲击下，受线下生产制约较大的传统动能弹性较强，在4月份跌幅显著，触底反弹后，于6月份和新动能再度高位交汇，二者强力支撑工业经济增长。 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第8页 | 共13页图7.新动能交汇支撑数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库服务业承压趋稳，线下行业显著恢复腾景全口径数据显示，6月份服务业同比增速转负为正，边际改善明显，这与需求侧逐步回暖密切相关。其中，服务出口有所回落，但依旧保持较高增速，同时服务消费降幅收窄，服务投资稳定上升，需求端要素共同支撑服务业经济修复。图8.服务业增加值与需求端数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第9页 | 共13页图9.服务业细分行业GDP增速数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库服务业内部增速分化态势有所收缩，增速最高的“信息传输、软件和信息技术服务业”下降至10%以内的增速区间，而增速最低的房地产服务业降幅收窄。同时，受疫情影响明显的“交通运输、仓储和邮政业”、住宿餐饮业、批发零售业等3大接触类服务业在6月份都呈现翘头回升态势。增长动能方面，二季度服务业行业动能结构较为异常，正负动能更加倾向于两端分布，其中6月份卫生行业贡献率有所下降，这可能与常态化核酸检测频率相较于4、5月份降低有关。总体来说，6月份服务业内部30个行业中，“信息传输、软件和信息技术服务业”、“银行业、证券业和其他金融活动”等2个行业为服务业增长提供了超240%的增长动能，而拖累项主要集中在房地产业，贡献率超-70%。 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日第10页 | 共13页图10.2022年一季度、二季度与6月各服务业行业贡献率数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库（本文执笔：赵建翔）具体来看，“信息传输、软件和信息技术服务业”、金融业等偏线上、受疫情影响较小的行业发展平稳，在6月份高位下行；而“交通传输、仓储和邮政业”、住宿和餐饮业、房地产业、批发零售业等偏线下、受疫情影响较大的行业边际改善态势明显，呈现恢复性增长。图11.线上、线下类服务业行业动能数据来源：腾景国民经济运行全口径数据库 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日❑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。 注释第11页 | 共13页 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日010-65185898 | +86 15210925572北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外 SOHO-A座29层联系我们：更多信息请关注腾景公众号补全。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成指标。补缺。目前的月度官方统计中，在服务业领域，只有服务业生产指数，还不能提供大部分服务行业的增长数据。全口径数据则在投入产出矩阵约束下，通过相关高频和中频数据的模拟，形成了全部服务业月度增长指标。校正。利用投入产出矩阵内在的自我约束、自我平衡机制，使不同部分的数据相互比较、相互印证、相互校正，增强数据的准确性。高频。通过对投入产出体系动态化改造，同时引入大量高频数据，实现了全口径数据的月度化，以后将可能实现全口径数据周度、日度乃至标准意义上实时化显示。当前，官方常用指标有72个，而腾景全口径常用指标有150多个，全部指标5000多个。全口径数据库的框架性数据来源于官方数据，与官方数据科学衔接，并不是另搞一套。每个月官方数据公布后，将其带入数据体系，转化为全口径数据。官方季度和年度国民经济核算数据公布后，全口径数据与其对标校正。第12页 | 共13页 请务必阅读本报告尾部的重要声明2022年7月29日重要声明本报告由北京腾景大数据应用科技研究院制作，报告内容和引用资料力求客观公 正。报告中的信息来源于我们研究团队运用机器学习、深度学习等人工智能技术 所取得的探索性研究成果，数据准确率通常以概率方式呈现。因此，本报告仅供 投资者参考之用，不构成任何投资决策的建议。对于投资者依据或者使用本报告 所造成的一切后果，北京腾景大数据应用科技研究院及相关分析师均不承担任何 责任。此报告版权归北京腾景大数据应用科技研究院所有，本单位保留所有权利。未经 本单位事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制或转载。如 引用发布，需注明出处为北京腾景大数据应用科技研究院，且不得对本报告进行 有悖原意的引用、删节和修改。否则，本单位将保留随时追究其法律责任的权利。 北京腾景大数据应用科技研究院对于本免责声明条款具有修改权和最终解释权。第13页 | 共13页