结构之变：新一轮供给侧的供需耦合

国泰君安期货研究所王笑Z0013736孙嘉良（联系人）F03129093日期：2025年3月24日 引言 ◆供给侧结构性改革作为驱动中国经济转型升级的核心战略，自2015年提出以来，凭借“三去一降一补”等一系列政策工具，对传统产业的供需格局与市场结构进行了深度重构。本研究聚焦于大宗商品板块及其关联行业的产业结构变迁，运用跨行业比较分析的方法，旨在揭示改革对不同产业链的差异化影响，为新一轮改革路径的规划提供坚实的理论框架与切实的实践参考。 ◆通过对上一轮供给侧结构性改革（2015-2020年）的系统复盘，本研究验证了行政强制关停与市场化兼并重组双轨并行路径的成效。行业选择指标方面，在产成品价格、PPI拉动、行业盈利的基础上，研究探索了产能利用率、行业集中度等量化标准，以此确定低效率、分散程度高的优先调控领域。对于新一轮改革的展望，研究基于现有分析框架，预判目标行业将集中于传统产业的深化改革，以及部分中下游新兴产业的市场出清。 ◆展望未来，本研究计划向有色、能化、新能源等板块进行纵深拓展，系统探究制造业全产业链的结构性变迁。通过跨板块比较产能利用率，以及政策工具与技术创新的协同效应，构建一个涵盖传统高耗能产业与新兴科技领域的全景式分析框架，全面揭示供给侧改革在产业结构升级、资源重新配置，以及国际竞争力重塑等方面的多维影响。 01 复盘2015年供给侧结构性改革：当下中国面临的问题与彼时高度相似 02 15年供给侧改革成效分析：供给侧改革的alpha小于beta 如何选择产能去化目标行业：行业集中度是重要指标 潜在改革方向：向产业中下游转移 复盘2015年供给侧结构性改革：当下中国面临的问题与彼时高度相似 一、改革前工业企业财务指标明显恶化，但产能出清迟滞，催生供给侧结构性改革 ◆当下市场对潜在供给侧改革关注的原因有三：一是工业品供大于求价格持续下行：当前PPI指数所代表的工业品价格已经连续28个月下滑，部分工业行业盈利水平大幅下降；二是贸易摩擦导致外需可能走弱：国际贸易摩擦频繁发生，部分发达国家纷纷对我国强劲的出口表达不满，外需作为经济引擎的健康度下降；三是反“内卷式”降价的声音越来越大：2024年底，中央经济工作会议明确提出，“必须坚持深化供给侧结构性改革和着力扩大有效需求协同发力”，综合整治“内卷式”竞争，推动供给侧结构性改革向纵深发展。 ◆回望上一轮15年供给侧改革，我们发现推动改革落地的原因与现在我们面临的困境高度相似。2012年3月，我国PPI开始由正转负，并在此后54个月内，PPI持续负增长。部分工业行业供大于求的问题异常突出，产品价格持续下跌，企业利润空间被严重压缩，企业陷入持续亏损困境。与此同时，工业品价格持续下行也带动了出口产品价格的大幅下降，进⼀步引发了⼀系列国际贸易摩擦和纠纷，钢铁行业受到的反倾销制裁尤为明显。 一、外部环境雪上加霜，增加供需再平衡的必要性 ◆除面临内部需求不足外，中国另一个重要经济增长引擎——净出口也出现了一定程度的下降。原因在于彼时全球经济增速放缓，发达经济体复苏乏力，同时新兴市场增长下滑，导致全球贸易萎缩，2015年全球贸易量增速仅为2.8%，连续4年低于3%，创2008年金融危机以来最低水平，中国出口同比下滑2.9%,首次负增长。 ◆同期，海外发达经济体贸易保护主义抬头，欧美国家实施“美国制造业回流”、“德国工业4.0”等计划，导致中国低端制造业出口竞争力下降。同时，美国主导的《跨太平洋伙伴关系协定》（TPP）试图构建排除中国的贸易体。此外，中国也感受到了来自低成本国家的竞争，越南、印度等国家凭借更低劳动力成本承接劳动密集型产业转移。资 料 来 源：Wind,国 泰 君 安 期 货 研 究资料来源：Wind,国泰君安期货研究 一、上一轮供给侧改革关注产成品价格下降&产业盈利萎缩的行业 ◆15年12月召开的中央经济工作会议明确提出供给侧结构性改革的五大任务：去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板。其中，去产能被列为五大任务的首位。随后各部位、各级政府开始陆续出台针对特定行业的去产能政策，下图中标黄的12个行业为产能去化的重点行业。 ◆通过对15年12个去产能行业的梳理，反推出产成品价格降幅、本行业产成品价格对PPI整体的拉动、行业盈利下降幅度是选择产能去化目标行业的重要依据。 一、实施收缩性的行政手段，超额、超前完成产能去化任务 ◆分地区制定目标，并将地区总目标按年度进行拆解。以钢铁为例，去产能年度目标是2016年4500万吨；2017年钢铁5000万吨左右；2018年钢铁3000万吨左右。以湖北为例，省政府计划用时3年，去化煤炭与钢铁行业产能分别达800万吨与300万吨。 ◆成立专属职能部门，持续通报产能去化情况，对落后于计划的省份实施约谈。 ◆政府部门通过强化执法力度与制度约束确保改革目标落实，具体措施包括：法律与标准约束、跨部门联合执法、动态监管与问责。通过这些举措，有效遏制地方保护主义，推动产能优化和行业规范。 一、扩张性行政手段确保经济驱动引擎替换，财政补贴、安置劳动力 ◆为弥补制造业去产能带来的产出萎缩，稳定重点产能去化行业的就业问题，15年供给侧改革同期实施扩张性政策。 ◆其中对中国整体经济平稳运行起到最显著作用的政策当属棚改货币化政策，在2015年初，央行为棚改货币化储备的政策工具PSL出现明显放量，从2015年5月的6500亿元，上涨三倍至2016年底的20500亿元。同期，商品房销售面积扭转下降趋势，2016年，商品房销售累计同比增速一度高达33%。房地产板块的刺激对平抑制造业收缩带来的经济波动效果显著。 ◆除此以外，在上一轮改革中，政府通过扩张性财政政策与配套措施，着力化解过剩产能、优化劳动力配置并激发企业活力。 15年供给侧改革成效分析：供给侧改革的alpha小于beta 02 二、至18年，供给侧改革成功扭转量价双跌、库存高企、利润下滑的趋势 ◆从产能利用率角度看，15年供给侧改革的效果十分显著。政策实施两年后，中国工业部门产能利用率从有数据以来的历史最低水平72.9%，回升至78.0%。根据国家发展改革委发布的数据，在钢铁行业，16-18年累计压减粗钢产1.5亿吨以上，提前完成“十三五”去产能目标任务。 ◆供需再平衡下，工业产成品价格同比快速触底反弹。在2016年内便从回升至正增长区间，并在2017年间大致保持3-5%的增速。2015年，螺纹钢的全国均价约为2000元/吨，两年后回升至3800元/吨的水平，涨幅高达90%，整体行业利润水平也受到大幅度的提振。煤炭方面，2015年环渤海5500大卡动力煤价格指数全年呈现持续下跌趋势，平均价约370元/吨。2017年环渤海5500大卡动力煤价格指数均值升至600元/吨左右，较2015年上涨约62%。2018年煤炭行业利润也回到了2010年历史高点左右的水平。 二、供给侧改革以外的外部环境变化影响不可忽视 ◆不妨将外部的概念拆分开成两个层面：制造业的外部与中国经济的外部 ◆制造业外部，地产行业的复苏承接了一部分制造业作为经济引擎的作用。数据上可见，在棚改货币化的作用下，商品房销售面积同比出现了显著的回升，从15年初的-16.3%，短短的4个月时间内便回到正增长的区间，并于16年的4月份达到36%左右的正增速。进一步地，也引导房地产投资摆脱了负增长的可能，自此地产投资增速也开始了缓慢增长的脚步，直到后续疫情出现以及“三条红线”出台。 ◆中国经济外部，海外经济体的修复拉动了对中国出口的资本品的需求，进而我们看到中国制造业供需的快速再平衡。以美国为例，奥巴马政府推行的“购买国货”、“出口倍增计划”等政策在16年逐步显效，推动汽车、能源等传统制造业投资回升。2016年开始制造业占GDP比重出现短周期反弹，企业资本开支显著增加。同期随着大宗商品价格反弹，美国企业进入补库周期，带动生产和订单增长。 二、供给侧改革的α似乎没有想象中大 ◆考虑到地产金融加速器以及海外需求对中国制造业需求的拉动，供给侧结构性改革的效果可能没有那么显著，这里我们借用CF40研究给出的定量模型，对比15年供给侧改革后，去产能组、非去产能组，以及如果不经历去产能的情况下去产能组理论上的表现。 ◆供给侧改革的推行使得工业品价格提前回升，实验组（经历供给侧改革的12个行业）PPI的回升比对照组（如果）提前了大约两个季度。幅度上，可以测算出供给侧改革大概贡献三分之一的价格涨幅，PPI指数从82左右的水平上升到103左右，回升幅度21点，而阴影所代表的供给侧改革贡献，在19年中旬稳定在了7点的水平。而余下的三分之二由地产拉动以及外部环境改善等因素贡献。 如何选择产能去化目标行业：行业集中度是重要指标 03 三、权益资产与实物资产的不同表现，引发我们对于行业集中度的一些思考 ◆供给侧改革产能去化的预期驱动下，钢铁与煤炭行业权益资产率先计价，提前6个月左右先于实物资产（大宗商品）从底部反弹。 ◆从资产价格变动幅度上看，钢铁与煤炭行业呈现不同的表现。在2015年至2018年间，煤炭股最高反弹120%，反弹幅度基本持平于动力煤。但钢铁股最高反弹了234%，远高于螺纹钢150%的最高涨幅。我们认为这样的差异化表现源自于钢铁行业在改革前的行业集中度远低于煤炭行业，行业集中度指标也引发我们重新思考2015年供给侧结构性改革选择目标行业的依据，以及供给侧改革推动工业品价格回升的深层路径。就此，我们提出以下问题。 三、为什么被提及的总是钢铁与煤炭，其他行业呢？ ◆每当回望2015年供给侧改革，钢铁和煤炭行业“壮士断腕”的产能去化往往成为典型记忆——钢铁行业压减粗钢产能超1.5亿吨，煤炭行业累计退出产能8亿吨。为什么有色、能化、电力等行业同样经历了这场产业重构，效果却不及前两者？ 钢铁煤炭行业集中度与产能利用率双低。 ◆以行业集中度为衡量标准（由于缺少直接衡量行业产能集中度的指标，暂且采用营收视角下的行业集中度作为代理指标），我们发现截至2015年煤炭与钢铁行业的集中度处于全行业的中下水平，其中钢铁行业集中度处于后三分之一水平，煤炭行业仅略高于行业平均值。范围缩小至15年供给侧改革的目标行业后，煤炭与钢铁行业的集中度水平也处于六个目标行业的中下水平。若将当年的中小煤矿煤窑、“地条钢”企业考虑在内，钢铁行业集中度CR10将下降至34.2%，煤炭行业集中度CR10将下降至35.5%，远低于国际平均水平。较低的行业集中度导致企业无序盲目生产、对原价定价权低、利润水平低下。 ◆以产能利用率为衡量标准，钢铁与煤炭行业在供给侧改革实施一年后（2016年），产能利用率仍处于低水平，其中煤炭行业的产能利用率在全行业垫底，供远大于求的状况极度压低行业利润水平，进一步加剧无序的恶性竞争，行业利润表现进入螺旋向下的趋势。 三、（供给侧改革是否有效提高行业集中度？？？）钢铁行业在供给侧改革后行业集中度上升明显 ◆2015至2022年，钢铁行业集中度从34.3%上升至51.9%，上升17.6pct。以粗钢产量CR10作为钢铁企业产能的代理变量，我们发现中国钢铁行业的集中度在2015年降至2011年以来的最低点，供给侧改革实施后，集中度出现明显的回升，在2022年到达峰值51.9%。 ◆2015年以来，钢铁行业集中度整体上呈现上升趋势，但其中也有波折。分阶段看，2015至2017年间，集中度在短短两年间快速上升9.03pct，主要是源自前文提到的外部环境改善、地产棚改货币化、以及供给侧改革。在2017至2018年间，集中度出现过小幅度的下行，下降1.68pct。主要是因为铁矿石价格上涨导致大型钢厂的长流程炼钢工艺成本上行，而对短流程的成本影响较小，叠加同期部分中小钢厂环保达标豁免限产，头部钢厂产量增涨慢于中小钢厂，故集中度有所下降。2018至2022年间，钢铁行业集中度继续上行，四年间集中度上行10.22pct，核心驱动仍为供给侧改革的持续深化，具体表现为市场化的产能置换与跨区域的钢厂并购