腾景宏观月报：1-2月经济运行分析与全年经济展望
腾景宏观月报
2023年3月1日
1-2月经济运行分析与全年经济展望
——基于腾景高频模拟和预测数据
宏观经济预测研究课题组
一、经济运行分析
2023年以来随着疫情影响逐步消退，稳增长政策持续发力，国内经济呈现良好恢复态势，工业生产持续回暖，服务业发展加快修复。腾景高频模拟数据显示，2023年1月GDP不变价同比增速为3.05%，2月GDP不变价同比增速为3.96%，较去年底上升1.06个百分点。
图1：GDP高频动态模拟
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
一
工业生产持续回暖
2023年工业生产持续回暖，1月中国制造业采购经理指数(PMI)为50.1%，重回扩张区间，较上月跃升了3.1个百分点，2月延续恢复态势，景气水平明显提升。腾景高频模拟数据显示，2023年1月规模以上工业增加值同比增长2.93%，2月规模以上工业增加值同比增长5%，较去年底上升3.7个百分点。主要高频数据体现为2月以来绝大部分开工率明显回升，除涤纶长丝外其他开工率的绝对水平已经回升，甚至超过往年同期水平。
图2：规上工业增加值
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
二
服务业发展加速恢复
2023年伴随着疫情达峰后的感染规模回落，出行数据快速改善，带动线下服务业加快修复。同时随着经济预期向好，服务业企业预期大幅回暖，2月服务业PMI已升至55.6%，为两年来最高值。腾景高频模拟数据显示，2023年1月服务业生产指数同比增长5.23%，2月服务业生产指数同比增长6.8%，较去年底上升7.6个百分点。
主要高频数据体现为1月以来执行航班数、地铁客运量等指标均有所回升，2月北京及上海地铁客运量（周平均）已连续三周处于900万人次以上，且呈上升趋势。
图3：服务业生产指数
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
三
消费进入修复阶段
2023年随着经济活动逐步回归常态化、居民收入和消费倾向恢复、超额储蓄释放等因素将带动消费逐步回暖。根据腾景宏观高频模拟数据显示，2023年1月份社会消费品零售总额同比增速由负转正，同比增长2.27%，较统计局公布的12月份数据增加4.1个百分点。其中，实物零售额1月份同比增长6.9%,对社零修复形成有效支撑，助力消费逐步回暖。截至2月28日，本月社会消费品零售总额增速进一步扩大，同比增长3.42%，较1月份高频模拟数据继续增加1.15个百分点，消费修复趋势得到确认。基于腾景AI经济预测模型，具体的高频前瞻指标体现为，经济活跃地区人口流动大幅提升，上海和北京客运量月度同比增长13.16%和39.31%。居民出行意愿也显著增加，春节假期国内旅游出游人次达3.08亿，同比增长23.1%，恢复至疫情前（2019年）同期的88.6%。
图4：社会消费品零售总额
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
图5：实物商品网上零售额
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
四
投资复苏态势渐趋明朗
2023年以来，经济环境最重要的变化在于疫情防控政策的显著优化，随着疫情在达峰之后迅速回落，企业复工复产顺利推进，消费复苏态势进一步明朗，投资信心也在逐步恢复当中。
腾景高频模拟数据显示，截至2月28日，本月固定资产投资完成额累计同比为5.04%，相比去年12月份小幅回落0.06个百分点，其中基建投资为10.40%，制造业投资为8.12%，房地产开发投资为-9.10%。
根据腾景AI经济预测模型中的高频前瞻数据显示，主要高频经济指标改善趋势明显，截至2月28日，国内64家企业沥青开工率达到30.00%，高于去年同期水平；2023年春节以来，30个大中城市商品房成交面积累计同比增长29.91%，销售状况较去年同期改善明显。2023年初至2月26日，100大中城市成交土地占地面积相比去年同期同比增长0.87%，整体呈改善趋势。
图6：固定资产投资完成额：累计同比
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
图7：基建投资：累计同比
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
图8：房地产开发投资：累计同比
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
图9：制造业投资：累计同比
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
五
出口持续承压，进口温和修复
2023年国际环境仍存较强的复杂性与不确定性，外需走弱态势明显，叠加去年同期高基数效应影响，出口方面仍然面临较大压力。但随疫情影响减弱，我国对海外的供应优势不断修复，2月制造业PMI:供应商配送指数较前月回升4.4个百分点至52.0%，为2008年以来最高值，出口的供给约束逐步下降。此外，受益于我国经济复苏预期，以铜为代表的有色金属价格和以螺纹钢为代表的黑色金属价格均已开始回升，价格因素对出口的拖累幅度也将有所收窄。腾景高频模拟数据显示，2023年1月出口金额同比增长-11.50%，2月出口金额同比增长-3.38%，较去年底提升6.73个百分点。受春节错峰效应影响，主要高频经济指标显示， 2月以来，中国出口集装箱运价指数（CCFI）同比下跌68.51%，环比下跌8.45%，外需不足是主要原因之一；上海出口集装箱运价指数（SCFI）同比下跌80.04%，环比下跌5.76%。
随着国内经济稳步发展，内需逐步修复，进口方面有所回升。腾景高频模拟数据显示，2023年1月进口金额同比增长-9.77%，2月进口金额同比增长-1.53%，较去年底提升5.77个百分点。主要高频数据显示，2月下旬波罗的海干散货指数（BDI）、中国沿海煤炭运价指数（CBCFI）均有所回升。
图10：进口金额：当月同比（按美元计价）
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
图11：出口金额：当月同比（按美元计价）
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
六
CPI-PPI剪刀差年初小幅扩张
2023年伊始CPI、PPI分化程度加剧，剪刀差有进一步扩张趋势。具体来看，1月份CPI同比2.1%，较12月增加0.3个百分点，整体延续稳步上升趋势，反应出消费需求的复苏回暖。其中，CPI食品烟酒价格同比4.7%，较上月扩大1个百分点，是拉动CPI总量增长的关键因素。1月份PPI同比-0.8%，较12月基本持平，在负向区间保持平稳运行。主要由于欧美需求具有一定韧性，部分大宗商品出现反弹，油价也呈震荡走势，使得PPI进一步下行的压力稍有减缓。价格方面整体而言，在CPI上升、PPI保持平稳运行的情况下，CPI-PPI剪刀差有进一步扩张趋势。腾景宏观高频模拟数据显示，截至2023年2月28日，CPI当月同比为1.8%，较1月下降0.3个百分点，PPI当月同比为-1.4%，较一月份下降0.6个百分点，价格剪刀差继续小幅走阔。具体到2月的高频特征数据，截至2023年2月28日，CPI方面，28种重点监测蔬菜平均批发价同比为-0.35%（前值-8.96%），猪肉全国市场均价同比值为13.11%（前值为-60.19%）。在蔬菜、猪肉价格增长的带动下，CPI主要权重项食品烟酒同比涨幅扩大，是支撑2月份CPI的核心因素。PPI方面，原油、煤炭、有色三个重要分项的代表性高频指标：布伦特原油、LME铝、动力煤价格同比均出现大幅度下行，指示PPI同比将会继续向下。其中，布伦特原油价格同比为-16.9%（前值为57.62%），LME铝现货价同比为-33.3%（前值为56.6%），动力煤期货结算价同比为-9.2%（前值为46.48%）。
图12：CPI：累计同比增速
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
图13：PPI：累计同比增速
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库、wind
二、经济形势展望
腾景宏观预测数据显示，2023年GDP增速预计在5.5%，走势前高后低再微升，5月左右达到高点，10月左右是低点，全年呈N形走势。随着防控政策的大幅调整，以及中央经济会议对宏观政策力度的积极定调，可以预见2023年经济运行过程中疫情影响将会逐渐减弱，货币、财政、地产、产业等各项政策将积极生效，市场主体信心提升，内需随着消费恢复而逐步扩大，经济增长稳步修复。
图14：生产法GDP预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
一
工业或将延续增长态势，工业增加值增速预计在6%水平
工业方面，根据腾景宏观预测数据显示，2023年工业增加值增速预计在6%水平，上半年呈逐渐上升，9月份达到全年的高点，后由于基数效应有所回落，整体延续增长态势。随着疫情防控政策的调整，供应链所受约束逐步放松缓解，工业生产恢复节奏将有所加快。同时稳工业政策深入推进，政策红利释放对工业发展将提供有力支撑。出口需求转弱或在一定程度上对工业经济增长产生牵制作用，但综合考虑疫情防控调整，供应链所受约束逐步放松缓解，以及政府持续推出的刺激政策落地生效，上述因素或产生一定对冲。并且汽车、新能源相关产品已逐步成为生产以及出口的重要拉动力量，2023或将保持快速发展的态势。
图15：规上工业增加值预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
二
服务业或将较快修复，服务业生产指数预计在7%水平
服务业方面，根据腾景宏观预测数据显示，2023年服务业生产指数预计在7%水平，一季度迎来较大幅度修复，3-4月达到全年高点后下行。相比工业，疫情期间服务业受到的影响较为严重，2022年全年服务业生产指数维持在2%以下的低位。
随着疫情防控政策调整，线下服务业活动所受约束逐渐放开，服务业或将迎来快速增长。一方面，中央经济工作会议将“着力扩大国内需求”作为明年经济工作的第一大任务，随着扩内需效果逐步显现，服务业市场有望进一步修复。另一方面，数字化转型和产业优化，战略性新兴产业、高技术产业、现代服务业等协同发展，服务业生产率有望逐步提升。此外，2022年受疫情反复等影响，服务业PMI大幅走弱，服务业市场主体信心受疫情反复扰动，随着疫情政策调整，市场预期将有所提升，线下服务业活动所受约束逐渐放开，居民消费意愿将有所提高。总体来看，2023年服务业将迎来较快修复，其中信息传输、软件和信息技术服务业，科学研究和技术服务业等线上类服务业将保持较快发展态势，为服务业发展助力。
图16：服务业生产指数预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
三
消费修复进程加快，社会消费品零售总额全增速预计在7%水平
2022年12月中央经济会议指出“要把恢复和扩大消费摆在优先位置”，因此预计促消费将是2023年扩大内需的重点。随着疫情逐步常态化、企业生产活动复苏、民众就业改善、居民收入提升，居民的消费能力将逐步修复，消费需求逐渐复苏。
腾景宏观预测数据显示，消费方面，2023全年社会消费品零售总额同比增长约为7.0%，整体增速从2023年1月份开始快速上升，在基数效应下于5月份达到全年高点，而后逐步回落至年末5.2%左右水平。具体来看，由于居民预防性储蓄存款的增多，随着第一轮疫情高峰的消退，短期内或将迎来报复性消费的行为，因此2023年伊始消费修复开启加速模式。再叠加去年4月份同期的低基数效应以及疫情修复平均时长4个月的因素，预计2023年4月末消费增速会达到峰值，随后整体走势逐渐趋于平稳，增速逐步回落。
图17：社会消费品零售总额累计同比预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
四
投资或将温和修复，年内增速有望稳步提升
腾景宏观预测数据显示，2023年固定资产投资完成额预计在6%左右，2023全年呈现先扬后抑走势，预计到3季度投资走势呈缓慢复苏态势，进入四季度后总体趋稳，增速呈小幅回落态势。其中，基建投资仍是2023年上半年稳内需的重要抓手，在专项债不断扩容、政策性金融工具持续加量的支持下，更多实物工作量或将加快形成，预计上半年仍将保持上行，下半年或将逐步进入下行区间，预计全年增速在7.5%左右；制造业投资方面，在信贷靠前发力的政策引导下，央行、银保监会等多部门继续出台包括减税降费政策（想）向制造业倾斜、鼓励银行加大对制造业中长期贷款等在内的多项政策，帮助制造业企业进一步降低经营、融资成本，稳定市场主体信心。上述政策或将支撑制造业投资在2023年一季度加快修复，预计制造业投资全年增速在8.8%左右；房地产开发投资方面，2023年以来，随着房市调控政策更加精准以及疫情影响的逐渐消散，房地产业供需两端有望在触底后逐步企稳，预计全年走势呈逐步上升态势，全年累计增速约为1%左右。
图18：固定资产投资完成额累计同比预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
图19：基建投资累计同比预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
图20：制造业投资累计同比预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
图21：房地产开发投资累计同比预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
五
进口有望回升，预计增速在2%水平；出口压力仍存，预计增速在-1.5%水平
根据腾景宏观预测数据显示，2023年出口增速（美元计价）预计在-1.5%左右，前三个季度由于高基数效应维持在收缩区间，高点出现在四季度；进口增速（美元计价）预计在2%水平。出口方面，根据IMF最新发布数据，2023年全球经济生产总值(GDP)的增速或达2.9%，较10月预测提升0.2个百分点，但仍显著低于2022年增速（3.4%），全球经济放缓对我国出口带来一定压力。但与此同时，在海外供给面临一系列冲击背景下，我国高端制造业竞争优势提升，有助于提升全球市场份额。综合考虑，2023年外需走弱态势明显，我国出口增速仍面临较大压力。进口方面，虽然价格因素对外贸的拉动效应减弱，但国内经济基本面向好，经济表现已有所好转。中央经济工作会议指出“要把恢复和扩大消费摆在优先位置”，随着促销费政策扎实推进，国内需求或将逐步回升。此外，疫情对企业经营和就业的负面影响逐步降低，就业情况整体稳定，也对进口形成一定支撑。
图22：进口金额当月同比预测（美元计价）
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
图23：出口金融当月同比预测（美元计价）
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
六
全年CPI-PPI剪刀差逐步收窄，金融数据结构优化
腾景宏观预测数据显示，价格数据方面，2023全年CPI预计在2.4%水平，整体呈现先降后升、前低后高的走势。具体来看，CPI从年初1月份的2.1%逐渐上升至年末的3.1%，尤其是二季度猪价或将达到极小值，引致CPI在6月见底。2023全年PPI预计在-0.4%水平，4月份到达低点-2.3%后开始起稳回升，并于年末达到全年高点1.9%。全年CPI-PPI剪刀差呈先扩大再收窄的走势，并且剪刀差在PPI见底后快速收窄的现象也意味着企业动能加速修复、竞争愈加激烈而引发企业生产成本增加，近一年多的下游毛利率改善情况将告一段落。
图24：CPI、PPI预测
▲数据来源：腾景宏观高频模拟和预测数据库
本文执笔：宏观经济预测研究课题组
