如何看三季度經(jīng)濟數(shù)據(jù)

1、正文目錄 HYPERLINK l _TOC_250007 GDP 繼續(xù)修復(fù)，失業(yè)壓力緩解，關(guān)注后續(xù)貨幣政策基調(diào)變化 3 HYPERLINK l _TOC_250006 失業(yè)持續(xù)改善，中樞顯著下降 4 HYPERLINK l _TOC_250005 工業(yè)回歸正軌，制造業(yè)超預(yù)期 5 HYPERLINK l _TOC_250004 居民收入改善，社零加速修復(fù) 6 HYPERLINK l _TOC_250003 投資繼續(xù)修復(fù)，地產(chǎn)投資仍然更具韌性 8 HYPERLINK l _TOC_250002 制造業(yè)緩修復(fù)，高技術(shù)制造業(yè)支撐 8 HYPERLINK l _TOC_250001 9 月基建繼續(xù)低迷

2、9 HYPERLINK l _TOC_250000 銷售高增，投資強勁 10圖表目錄圖 1：GDP 增速繼續(xù)修復(fù) 3圖 2：貨幣政策首要目標(biāo)切換影響貨幣政策基調(diào) 4圖 2：9 月調(diào)查失業(yè)率下降至 5.4%，失業(yè)率中樞持續(xù)下行 5圖 3：工業(yè)增加值主要門類：9 月同比大超預(yù)期 6圖 4：主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量增速與去年同期對比 6圖 5：受制于“社交距離”的消費開始加速復(fù)蘇，9 月紡服鞋帽、餐飲修復(fù)速率較快 7圖 6：快遞業(yè)務(wù)量保持高速增長 7圖 7：汽車?yán)^續(xù)良好表現(xiàn) 7圖 8：國慶日均接待游客數(shù)量顯著提升 8圖 9：票房收入快速修復(fù) 8圖 10：固定資產(chǎn)投資分項走勢 8圖 11：制造業(yè)主要行業(yè)投資數(shù)

3、據(jù) 9圖 12：基建投資分行業(yè)表現(xiàn) 10圖 13：2020 年 1-8 月老舊小區(qū)改造進度，逐月加速 12GDP 繼續(xù)修復(fù)，失業(yè)壓力緩解，關(guān)注后續(xù)貨幣政策基調(diào)變化三季度 GDP 同比+4.9%，低于市場一致預(yù)期 5.2%。三季度經(jīng)濟延續(xù)確定性修復(fù)，供給端，復(fù)工復(fù)產(chǎn)基本達(dá)成，PMI 已連續(xù) 7 個月位于榮枯線上方，工業(yè)增加值持續(xù)修復(fù)， 9 月更是有超預(yù)期的表現(xiàn)。需求端，國內(nèi)大循環(huán)已基本暢通，其中，出口繼續(xù)超預(yù)期，印證我們的判斷，國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進發(fā)揮我國供給優(yōu)勢，中國供給能力強，供應(yīng)體系領(lǐng)先性修復(fù)，對其他國家形成替代，近期也出現(xiàn)海外訂單轉(zhuǎn)至我國，出口延續(xù)強勢表現(xiàn)，Q3 凈出口貿(mào)易順差達(dá)到 1

4、.12 萬億元，繼續(xù)對經(jīng)濟增長提供較強的支撐。除此之外，投資增速穩(wěn)健修復(fù)、消費加速回暖，三季度地產(chǎn)投資增速持續(xù)強勁，基建偏弱主因洪水沖擊及財政資金淤積，8 月制造業(yè)投資回升提速，當(dāng)月增速在疫情后首次轉(zhuǎn)正，高技術(shù)制造業(yè)支撐強勁，在基建地產(chǎn)投資帶動需求、信貸著重支持及企業(yè)盈利轉(zhuǎn)正的共同作用下，制造業(yè)投資增速進一步確定性上行。8 月社零增速在疫后首次轉(zhuǎn)正，隨著服務(wù)業(yè)消費場景的陸續(xù)放開，消費加速改善?！叭{馬車”均表現(xiàn)強勁，為何 GDP 投資低于市場預(yù)期？當(dāng)前我國 GDP 統(tǒng)計采取生產(chǎn)法+收入法相結(jié)合的方式，不過支出法角度的數(shù)值能夠基本匹配，我們認(rèn)為 GDP 與三駕馬車表現(xiàn)存在預(yù)期差異的核心來自各項數(shù)

5、據(jù)平減過程中受價格因素的擾動，投資作為經(jīng)濟核心驅(qū)動力，PPI 為負(fù)值意味著其對實際 GDP 的拉動有所減弱?？傮w看，我們調(diào)整四季度 GDP 實際增速預(yù)測值至 6%，此前預(yù)測值為 6.4%，調(diào)整全年 GDP 實際增速預(yù)測值至 1.8%，此前預(yù)測值為 2.3%。圖 1：GDP 增速繼續(xù)修復(fù)GDP:不變價:當(dāng)季同比%864.9043.20202)4)6)-6.80(2015-062015-082015-102015-122016-022016-042016-062016-082016-102016-122017-022017-042017-062017-082017-102017-122018-02

6、2018-042018-062018-082018-102018-122019-022019-042019-062019-082019-102019-122020-022020-042020-062020-08(8)資料來源：Wind, 浙商證券研究所今年政府工作報告沒有提出具體的經(jīng)濟增長目標(biāo)，穩(wěn)民生、穩(wěn)就業(yè)是今年更重要的政策目標(biāo)，年初以來，貨幣政策以保就業(yè)為首要目標(biāo)，維持穩(wěn)健略寬松的基調(diào)，隨著失業(yè)率二季度以來逐步企穩(wěn)，貨幣政策首要目標(biāo)缺失，從二季度末逐漸轉(zhuǎn)向穩(wěn)健靈活適度。 9 月全國調(diào)查失業(yè)率 5.4%，較 8 月繼續(xù)下行 0.2 個百分點，失業(yè)壓力繼續(xù)緩解，完成全年 6.0%的目標(biāo)難度較小

7、。我們提示需關(guān)注貨幣政策首要目標(biāo)由缺失切換至金融穩(wěn)定而收緊。6 月 18 日陸家嘴論壇上，易綱行長就前瞻性提出“要關(guān)注政策的后遺癥，總量要適度，并提前考慮政策工具的適時退出”；隨后，第一財經(jīng)日報刊登“余初心”文章再次提示金融風(fēng)險苗頭隱現(xiàn)，市場機構(gòu)需要正確認(rèn)識特殊政策的階段性特征。我們提示核心跟蹤 DR007 走勢，若 DR007 持續(xù)性地位于 7 天逆回購利率上方，將意味著貨幣政策轉(zhuǎn)向，提示關(guān)注近期重要會議政策表述。2016年1月2016年2-3國際收支平月穩(wěn)增長衡2016年4月以后最終目標(biāo)不明晰16 Q4以來國際收支和金融穩(wěn)定18年2月之后首要目標(biāo)缺失2019年Q1穩(wěn)增長成為首要目標(biāo)2019

8、年4月穩(wěn)健靈活適度的貨幣政策2019年9月穩(wěn)健略寬松的貨幣政策2020年初至二季度，維持穩(wěn)健 略寬松2020年二季度末至今，穩(wěn)健靈活適度圖 2：貨幣政策首要目標(biāo)切換影響貨幣政策基調(diào)1 月， 央行行長助理 張曉慧表 示 ， “ 現(xiàn)階段人行 管理流動 性的時候，亦要高度 關(guān)注人民 幣匯率的 穩(wěn)定 ， 因此不輕易 實 施 降 準(zhǔn)?！?月29日，央行宣布 自2016年3月1日起，普遍下調(diào) 金融機構(gòu) 人民幣存 款準(zhǔn)備金 率0.5 個百分點。4月份后，央行持續(xù) 通過 MLF和SLF續(xù)做填補市場 流動性缺 口， 而非 降準(zhǔn)， 穩(wěn)增長已不 是首要目 標(biāo)。2016年四季 度至今，央 行鎖短放長，拉長資金供 給期

9、限，并 于春節(jié)前后 全面上調(diào)政 策利率，貨 幣政策邊際 收緊。我們認(rèn)為 2018 年年 初 ， 央行 釋放短端 流動性 ， 定向降準(zhǔn)、 PSL放量，同時跟隨 美聯(lián)儲加 息和提高 存款上限 自律管理 容忍度。2019 年 Q1央行貨幣政 策由穩(wěn)健靈 活適度轉(zhuǎn)向 略寬松；主 因在于經(jīng)濟 下行壓力較 大，穩(wěn)增長 成為貨幣政 策主要目標(biāo)。我們認(rèn)為 2019 年9 月，央行落實國 務(wù)院要求， 全面加定向降準(zhǔn), 同時 結(jié)合決策層 頻繁表態(tài)， 我們認(rèn)為貨 幣政策轉(zhuǎn)向 穩(wěn)健略寬松。肺炎疫情對我國經(jīng) 濟基本面 構(gòu)成較大 沖擊，穩(wěn) 增長和穩(wěn) 就業(yè)成為 央行首要 目標(biāo)，貨 幣政策維 持穩(wěn)健略 寬松基調(diào)。我們認(rèn)為 2

10、019 年 4 月政治局會議后，央行貨幣政策轉(zhuǎn)向穩(wěn)健靈活適度。隨著失業(yè)率二季度以來逐步企穩(wěn)，貨幣政策首要目標(biāo)缺失。資料來源：Wind, 浙商證券研究所失業(yè)持續(xù)改善，中樞顯著下降9 月全國調(diào)查失業(yè)率 5.4%，前值 5.6%，失業(yè)率重回 5.5%以下，就業(yè)壓力持續(xù)緩解。1-9 月調(diào)查失業(yè)率的均值為 5.7%，完成全年 6.0%的目標(biāo)難度較小。9 月新增城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù) 117 萬人，去年同期為 113 萬人，新增就業(yè)崗位創(chuàng)造能力顯著提升，1-9 月累計新增城鎮(zhèn)就業(yè) 898 萬人，基本完成全年 900 萬的目標(biāo)值。9 月調(diào)查數(shù)失業(yè)率下行的主要原因包括：其一，國內(nèi)大循環(huán)已基本暢通，經(jīng)濟的持續(xù)復(fù)蘇帶動企業(yè)

11、盈利修復(fù)，7、8 兩個月工業(yè)企業(yè)利潤同比增速均接近 20%，四季度累計增速有望轉(zhuǎn)正，用工需求正逐步恢復(fù)，調(diào)查失業(yè)率中樞正在逐漸下降。三季度末外出農(nóng)民工總量已達(dá) 1.80 億人，較上季度末增加200 萬人，高于往年同期水平，可以證明隨著經(jīng)濟修復(fù)，城鎮(zhèn)就業(yè)機會正在不斷增多。其二，服務(wù)業(yè)修復(fù)速率提升，吸納就業(yè)的能力進一步體現(xiàn)。目前，電影院、劇院、旅游景點等線下消費場景幾乎已全部放開，馬拉松等大眾體育賽事也陸續(xù)恢復(fù)，服務(wù)業(yè)創(chuàng)造的就業(yè)崗位不斷增多，其吸納就業(yè)的能力得到進一步體現(xiàn)。其三，就業(yè)優(yōu)先政策持續(xù)發(fā)揮作用。據(jù)央行三季度金融數(shù)據(jù)發(fā)布會披露，央行有效發(fā)揮了結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具精準(zhǔn)滴灌的作用，批發(fā)零售、交運

12、倉儲、文體娛等受疫情影響比較大的行業(yè)貸款余額增速均顯著上行，制造業(yè)中長期貸款連續(xù) 11 個月上升，小微企業(yè)融資呈現(xiàn)了量增、面擴、價降的良好趨勢，金融支持穩(wěn)企業(yè)、保就業(yè)工作成效顯著，帶動就業(yè)超過 3000 萬人。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部披露，通過引導(dǎo)農(nóng)民勞動力創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、參與農(nóng)村人居環(huán)境整治、擴大以工代賑規(guī)模等方式，截至 8 月底，全國新增返鄉(xiāng)留鄉(xiāng)農(nóng)民工就地就近就業(yè)達(dá)到 1700 萬人。展望未來，調(diào)查失業(yè)率有望持續(xù)改善，失業(yè)中樞逐漸靠近 2019 年水平。一方面，經(jīng)濟復(fù)蘇進程仍在延續(xù)，企業(yè)盈利逐月改善，用工需求有望穩(wěn)定上漲。另一方面，數(shù)據(jù)顯示最近幾年應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)去向集中在第三產(chǎn)業(yè)，未來隨著服務(wù)業(yè)的加速修復(fù)

13、，大學(xué)生就業(yè)難的情況將進一步改善。圖 2：9 月調(diào)查失業(yè)率下降至 5.4%，失業(yè)率中樞持續(xù)下行6.3%6.1%5.9%5.7%5.5%5.3%5.1%4.9%4.7%2017年2018年2019年2020年1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月資料來源：Wind, 浙商證券研究所工業(yè)回歸正軌，制造業(yè)超預(yù)期9 月工業(yè)增加值同比 6.9%，大幅回升，高于我們預(yù)期和市場預(yù)期。原因在于工業(yè)生產(chǎn)的恢復(fù)面和力度超預(yù)期，41 個大類行業(yè)中，約 85%的行業(yè)正增長，較 8 月提升 15 個百分點，同時，工作日相比去年同期較多也有正面影響。1-9 月工業(yè)增加值累計同比上升 1.2%，工業(yè)生產(chǎn)回歸

14、正軌。兩個大循環(huán)持續(xù)發(fā)力以及生活性服務(wù)業(yè)加快修復(fù)是工業(yè)生產(chǎn)保持強勁的有力支撐。第一，我國供給彌補海外防疫物資、宅經(jīng)濟需求供需缺口、替代海外供給的邏輯繼續(xù)兌現(xiàn)，例如印度等國家的生產(chǎn)訂單向我國轉(zhuǎn)移，9 月新訂單指數(shù)大幅上升 0.8 個百分點至 52.8%，出口集裝箱指數(shù) CCFI 大幅上行。第二，國內(nèi)大循環(huán)推動需求回升，需求表現(xiàn)強勁，9 月 30 大中城市商品房成交面積環(huán)比上升，汽車產(chǎn)銷同比增長 14.1%和 12.9%，各類挖掘機國內(nèi)銷售同比增長 71.4%。第三，生活性服務(wù)業(yè)持續(xù)回暖對相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈有促進作用。隨著國內(nèi)疫情防控形勢趨于穩(wěn)定，9 月全國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和商務(wù)活動指數(shù)較上月進一步恢復(fù)。住

15、宿、餐飲、文化體育娛樂等行業(yè)有序恢復(fù)經(jīng)營，據(jù)文旅部數(shù)據(jù)，截至 9 月中旬，全國旅行社復(fù)業(yè)率已達(dá) 75.72%。工業(yè)生產(chǎn)的強勁可從高頻數(shù)據(jù)得到部分驗證。9 月高爐開工率高于去年同期，電爐、焦?fàn)t開工率小幅上行，粗鋼產(chǎn)量環(huán)比繼續(xù)上升。焦?fàn)t生產(chǎn)率、PTA 開工率小幅增長，汽車全鋼胎和半鋼胎開工率延續(xù)上行趨勢。如我們前期提示，雖然部分高頻數(shù)據(jù)邊際放緩，但較大幅度超過去年同期水平的總體趨勢未變。我們認(rèn)為，10 月工業(yè)生產(chǎn)將繼續(xù)向好。第一，兩個大循環(huán)的邏輯將繼續(xù)兌現(xiàn)。海外疫情再次反彈，海外供需缺口需要我國供給支撐，出口繼續(xù)超預(yù)期的可能性較大。第二地產(chǎn)、基建等項目進入開工旺季。第三，國內(nèi)疫情徹底受控，受社交距

16、離影響的服務(wù)業(yè)有望加快修復(fù)，將帶動相關(guān)工業(yè)產(chǎn)品需求。從分項數(shù)據(jù)上看，采礦業(yè)增加值增長 2.2%，制造業(yè)增長 7.6%，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)增長 4.5%。我們主要關(guān)注的工業(yè)產(chǎn)品：除原煤增速不及去年同期外，水泥、鋼材、汽車、發(fā)電量、十種有色金屬同比增速均高于去年同期，其中鋼材產(chǎn)量增長 12.3%，汽車產(chǎn)量增長 13.8%。圖 3：工業(yè)增加值主要門類：9 月同比大超預(yù)期圖 4：主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量增速與去年同期對比 上期同比（2019工業(yè)增加值:當(dāng)月同比%15.0010.005.000.00-5.00-10.00-15.00產(chǎn)量:十種有色金屬 產(chǎn)量:原煤 4.405.107.3-00.90

17、12.30年9月）當(dāng)期同比（2020年9月）產(chǎn)量:水泥 46.1.400-20.005.30-6.902020202020202020202020202020202020192019201920192019201920192019201920192019201820182018201898765431-212111098765431-21211109年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年產(chǎn)量:鋼材6.904.7013.8產(chǎn)0 量:汽車月 月月月月月月月月月月月月月月月月產(chǎn)量:發(fā)電量 月月月月月月資料來源：Wind, 浙商證券研究所資料來源：Wind, 浙商證券研究所居民收入改善，社零加

18、速修復(fù)9 月社會消費品零售總額名義同比+3.3%（前值+0.5%），與我們預(yù)測一致。三季度社會消費品零售總額單季增速轉(zhuǎn)正，最終消費支出拉動 GDP 增長 1.7 個百分點，消費開始加速修復(fù)，主要原因如下：其一，隨著經(jīng)濟修復(fù)，居民收入穩(wěn)步提升。前三季度居民名義可支配收入同比增速分別為+0.8%、+4.5%、+6.9%，扣除物價因素之后分為別-3.9%、-0.4%、+5.8%，三季度居民收入顯著高于 GDP 增速，消費能力和消費意愿顯著提振。其二，“?；久裆钡饶嬷芷谡甙l(fā)揮了穩(wěn)消費的重要作用。根據(jù)統(tǒng)計局披露，今年社會兜底保障力度較大，前三季度人均社會救濟和補助收入增長 12.9%，人均政策性生

19、活補貼收入增長 11.1%，收入補貼、社會救濟以及發(fā)放消費券等政策對于穩(wěn)消費發(fā)揮了積極作用，也是三季度居民可支配收入增速跑贏 GDP 的重要因素。其三，疫情影響因素趨弱，消費分化修復(fù)的特征收斂，受制于“社交距離”的消費開始復(fù)蘇。紡服鞋帽 8 月增速轉(zhuǎn)正之后，9 月份同比增速已達(dá)+8.3%，餐飲收入修復(fù) 4.1 個百分點至-2.9%，增速轉(zhuǎn)正在即。圖 5：受制于“社交距離”的消費開始加速復(fù)蘇，9 月紡服鞋帽、餐飲修復(fù)速率較快煙酒通訊器材 3020化妝品 100飲料紡服鞋帽家電金銀珠寶日用品汽車石油及制品-10-20-30-40餐飲家具糧油食品建筑裝潢中西藥品2019年:同比%2020上半年:同比

20、%2020年8月:同比%2020年9月:同比%文化辦公用品資料來源：Wind, 浙商證券研究所汽車?yán)^續(xù)良好表現(xiàn)，9 月銷量同比增長 11.6%。其中，商用車銷量+41.5%，繼續(xù)強勢表現(xiàn)，1-9 月商用車?yán)塾嬩N量同比達(dá)到 19.8%，商用車的高景氣度來源于：（1）國內(nèi)大循環(huán)基本暢通，工業(yè)物流運輸需求快速提振，服務(wù)業(yè)對于物流的需求亦高速增長，4 月以來快遞業(yè)務(wù)量同比增速在 30%以上；（2）“國三”中重型貨車淘汰力度加大，報廢置換需求是中重型貨車高速增長的重要動力；（3）線上買菜、地攤經(jīng)濟等業(yè)態(tài)熱度較高，帶動了輕型和微型貨車的銷量。進入“金九銀十”傳統(tǒng)旺季，各地車展陸續(xù)開幕，政策力度和經(jīng)銷商促銷

21、力度進一步加大，9 月乘用車銷量同比增長 8%，購車需求逐步釋放，隨著居民收入不斷修復(fù)，未來乘用車在較長時間內(nèi)保持中高速增長。圖 6：快遞業(yè)務(wù)量保持高速增長圖 7：汽車?yán)^續(xù)良好表現(xiàn)10080604020-50規(guī)模以上快遞業(yè)務(wù)量:當(dāng)月值億件規(guī)模以上快遞業(yè)務(wù)量:當(dāng)月同比% 右軸3010-102018-042018-062018-082018-102018-122019-022019-042019-062019-082019-102019-122020-022020-042020-062020-08-3040銷量:商用車:累計同比%銷量:乘用車:累計同比%200-20-402013-022013-0

22、72013-122014-052014-102015-032015-082016-012016-062016-112017-042017-092018-022018-072018-122019-052019-102020-032020-08-60資料來源：Wind, 浙商證券研究所資料來源：Wind, 浙商證券研究所Q4 消費增速中樞將進一步上移。公開數(shù)據(jù)顯示，國慶黃金周期間，銀聯(lián)網(wǎng)絡(luò)交易額同比增長 6.3%，商務(wù)部零售和餐飲重點監(jiān)測企業(yè)日均銷售額同比增長 4.9%，證明了消費正在加速復(fù)蘇。國慶期間的旅游人數(shù)、觀影人數(shù)已恢復(fù)至去年 8 成水平，相較五一和端午明顯提振，且未因聚集出現(xiàn)疫情傳播的事

23、件。隨著收入修復(fù)疊加疫情影響趨弱，四季度消費增速中樞將進一步上移，即將到來的線上消費節(jié)數(shù)據(jù)將出現(xiàn)高速增長。圖 8：國慶日均接待游客數(shù)量顯著提升圖 9：票房收入快速修復(fù)1.260日均接待游客（億人次）周票房收入:2020年億元周票房收入:2019年億元周票房收入:2018年億元1.0500.8400.6300.4200.2100.02018國慶 2019國慶 2020五一 2020端午 2020國慶0FebMarAprMayJunJulAugSepOct資料來源：Wind, 浙商證券研究所資料來源：Wind, 浙商證券研究所投資繼續(xù)修復(fù)，地產(chǎn)投資仍然更具韌性1-9 月整體固定資產(chǎn)投資增速在 0.

24、8%左右，較前值修復(fù) 1.1 個百分點，其中，制造業(yè)投資累計同比-6.5%，較前值修復(fù) 1.6 個百分點，地產(chǎn)投資累計同比 5.6%，較前值修復(fù) 1個百分點，基建投資累計同比 0.2%，較前值修復(fù) 0.5 個百分點，實現(xiàn)正增長。從當(dāng)月同比增速來看，我們估算的地產(chǎn)、基建、制造業(yè)投資 9 月增速分別為 11.9%、3.2%和 3%，前值分別為 12%、4%和 5%，地產(chǎn)投資仍然更具韌性，基建投資和制造業(yè)投資當(dāng)月增速相比上月有所回落?；ㄆ跞灾饕蜇斦Y金淤積，制造業(yè)方面，高技術(shù)制造業(yè)支撐強勁，在基建地產(chǎn)投資帶動需求、信貸著重支持及企業(yè)盈利轉(zhuǎn)正的共同作用下，預(yù)計后續(xù)制造業(yè)投資增速可能迎來確定性上行。

25、圖 10：固定資產(chǎn)投資分項走勢40固定資產(chǎn)投資完成額:累計同比 %固定資產(chǎn)投資完成額:基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資(不含電力):累計同比 %房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額:累計同比 %固定資產(chǎn)投資完成額:制造業(yè):累計同比 %3020100(10)(20)(30)2016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112019-012019-032019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-

26、072020-09(40)資料來源：Wind, 浙商證券研究所制造業(yè)緩修復(fù)，高技術(shù)制造業(yè)支撐9 月制造業(yè)投資增速繼續(xù)修復(fù)至-6.5%，較前值回升 1.6 個百分點，當(dāng)月增速 3%，較 8 月的 5%有所回落，但仍維持正增長。主要有幾個方面支撐：第一，地產(chǎn)投資增速持續(xù)強勁，基建投資當(dāng)月增速穩(wěn)健正增長，制造業(yè)需求改善，企業(yè)利潤快速修復(fù)，5 月工業(yè)企業(yè)利潤當(dāng)月同比增速轉(zhuǎn)正，且此后增幅擴大，推動投資需求；第二，政策強調(diào)資金直達(dá)實體，保障制造業(yè)融資來源，除 MPA 考核加大制造業(yè)融資考核權(quán)重外，央行強調(diào)信貸的結(jié)構(gòu)性調(diào)節(jié)作用，增加制造業(yè)中長期貸款，加強對實體經(jīng)濟的融資支持，三季度新增人民幣貸款中企業(yè)中長期

27、貸款占比維持在60%附近高位，較上半年30-40%的水平明顯提高。行業(yè)結(jié)構(gòu)方面，高技術(shù)制造業(yè)投資仍然表現(xiàn)最好，是制造業(yè)投資的主要支撐。1-9 月高技術(shù)制造業(yè)投資增長 9.3%，較前值繼續(xù)提高 0.4 個百分點，且明顯高于整體制造業(yè)投資，其中，醫(yī)藥制造業(yè)、計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)投資分別增長 21.2%、9.3%。除此之外，截至 8 月投資累計同比增速為正的行業(yè)僅有黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)+23.5%、石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)+5.7%，主要受益于地產(chǎn)基建投資的支撐及石油價格的回升，而消費品制造業(yè)、相關(guān)化工行業(yè)及設(shè)備制造業(yè)投資仍然為負(fù)且明顯低于整體制造業(yè)，修復(fù)速度相對較慢?？傮w看，制造業(yè)投資增速

28、在部分行業(yè)的引領(lǐng)下，呈現(xiàn)確定性修復(fù)態(tài)勢，但以當(dāng)前的增速向后推演，我們預(yù)計今年制造業(yè)投資轉(zhuǎn)正的概率仍然不大，維持年末回升至-1%左右的判斷。圖 11：制造業(yè)主要行業(yè)投資數(shù)據(jù)食品制造業(yè)%紡織業(yè)%化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)%醫(yī)藥制造業(yè)%50非金屬礦物制品業(yè)%黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)%有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)%通用設(shè)備制造業(yè)%汽車制造業(yè)%計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)%3010(10)(30)2016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092

29、018-112019-012019-032019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-072020-09(50)資料來源：Wind, 浙商證券研究所9 月基建繼續(xù)低迷1-9 月基建投資累計同比增長 0.2%，前值-0.3%。根據(jù)推算 9 月投資同比增速 3.2%，前值 3.9%。分行業(yè)看，1-9 月道路運輸、水利管理、鐵路運輸和公共設(shè)施管理投資增速分別為 3.0%、0.9%、4.5%、-3.3%，前值 2.9%、1.2%、6.4%和-3.9%。在資金較為充裕的背景下，2020 年基建投資回升的速度弱于預(yù)期，主因是受到較多外生擾動因素

30、影響，財政支出效率較低、大面積降雨導(dǎo)致停工或施工強度下降等等，8 月基建增速低于 4%，9 月基建增速環(huán)比下滑 0.7 個百分點達(dá)到 3.2%，繼續(xù)低迷。財政支出后置，基建投資低迷。我們認(rèn)為今年基建投資低迷與財政有重要關(guān)系，今年財政表現(xiàn)出的主要特征是收入較支出存在較大缺口，需要大量的國債、特別國債、地方政府一般債和專項債予以補充，由此帶來的是整體財政資金運轉(zhuǎn)效率和資金下沉速率下降，一定程度上導(dǎo)致了財政存款出現(xiàn)階段性淤積。截至目前財政支出速率仍處于較低水平，今年財政支出或?qū)⒚黠@表現(xiàn)出后置特征。我們認(rèn)為正是這種后置特征導(dǎo)致 Q3 基建呈現(xiàn)旺季不強，預(yù)計 Q4 財政集中支出將對基建投資有較強提振作用

31、。此外，基建大幅低于預(yù)期，與經(jīng)濟良性修復(fù)和政策邊際調(diào)整也有關(guān)。7 月 17 日財政部公布關(guān)于加快地方政府專項債券發(fā)行使用有關(guān)工作的通知，一方面嚴(yán)肅財政紀(jì)律，嚴(yán)禁新增專項債用于償還舊債，或者置換存量債務(wù)，或者發(fā)放工資、養(yǎng)老金等，同時要求保障項目質(zhì)量、提高資金使用績效，我們認(rèn)為，在“好 ”和“快”的選擇下，地方政府的防風(fēng)險思路更傾向于行穩(wěn)致遠(yuǎn)，保障項目質(zhì)量、規(guī)避潛在風(fēng)險。此外，通知允許調(diào)整專項債資金的投向用途，在 9 月底前報備完成即可，上半年基建項目專項債發(fā)行比例較高，進入 Q3 占比開始出現(xiàn)下降。我們認(rèn)為，在中國經(jīng)濟領(lǐng)先性回升的背景下，經(jīng)濟、就業(yè)等指標(biāo)總體可控，基建短期逆周期托底的必要性下降，

32、布局長期更為重要，專項債資金更多布局在“兩新一重”、公共衛(wèi)生基建等領(lǐng)域。天氣因素也有影響。根據(jù)中央氣象局表示，2020 年 6 月至 8 月，全國平均降水量較常年同期偏多 15%，為 1961 年以來歷史同期次多，僅次于 1998 年。9 月部分地區(qū)仍有降雨影響，雖然較 6-8 月環(huán)比轉(zhuǎn)好，但降水量仍高于歷史平均水平，對基建仍有干擾。圖 12：基建投資分行業(yè)表現(xiàn)道路運輸業(yè):累計同比 水利管理業(yè):累計同比公共設(shè)施管理業(yè):累計同比 鐵路運輸業(yè):累計同比40.00基建投資(不含電力):累計同比20.000.00-20.002013-092013-122014-032014-062014-092014

33、-122015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-032019-062019-092019-122020-032020-062020-09-40.00資料來源：Wind, 浙商證券研究所考慮經(jīng)濟修復(fù)進程、政策邊際變化和財政支出后置的特征，預(yù)計 Q4 基建增速將適當(dāng)回升，但難有大幅超預(yù)期表現(xiàn)，我們下調(diào) 2020 年全年基建投資（狹義口徑）同比至 2-3%。銷售高增，投資強勁數(shù)據(jù)走勢：投資、銷售、資金均保持較高

34、水平1-9 月全國房地產(chǎn)開發(fā)投資累計同比 5.6%，前值 4.6%；房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)土地購置面積和土地成交價款同比-2.9%和 13.8%；新開工、施工、竣工累計同比分別為-3.4%、3.1%和-11.6%；商品房銷售面積和銷售額累計同比分別為-1.8%和 3.7%。房地產(chǎn)開發(fā)到位資金累計同比 4.4%，國內(nèi)信貸、自籌貸、定金與預(yù)收款和個人按揭貸款累計同比為 4%、5.9%、 2.9%和 9.5%。9 月，房地產(chǎn)開發(fā)投資同比 12.0%，前值 11.8%；土地成交價款、土地購置面積當(dāng)月同比分別為 23%和-4.8%，前值 8%和-7.6%。新開工、施工和竣工同比分別為-1.95%、-4.55%和

35、-17.66%；商品房銷售面積和銷售額分別為 7.25%和 16.0%，前值 13.7%和 27.1%；到位資金方面，國內(nèi)信貸、自籌貸款、定金與預(yù)收款和個人按揭貸款同比為 4.3%、19.7%、 14.7%和 15.3%，前值-3.0%、5.5%、36.6 和 22.5%。銷售強勁提振投資。Q2 以來地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好（疫情后恢復(fù)較快的經(jīng)濟數(shù)據(jù)），印證地產(chǎn)市場總體進入相對景氣狀態(tài)，8 月地產(chǎn)銷售額更是進一步?jīng)_高達(dá)到 25%以上，9月銷售額同比回落 11.1 個百分點達(dá)到 16%，但仍處于較高水平。隨著銷售回款加速回流，地產(chǎn)企業(yè)積極性提升也將帶動建安投資走強，施工數(shù)據(jù)繼續(xù)維持較高水平，我們認(rèn)為

36、，考慮銷售數(shù)據(jù)的滯后作用，后續(xù)不論主動再投資還是被動再投資均能對建安投資能形成較強支持。老舊小區(qū)改造對投資也有支撐，未來關(guān)注社區(qū)補短板。7 月國辦發(fā) 23 號文國務(wù)院 辦公廳關(guān)于全面推進城鎮(zhèn)老舊小區(qū)改造工作的指導(dǎo)意見后，強調(diào)加速推進老舊小區(qū)改 造工程，我們此前一直提示關(guān)注短期“老舊小區(qū)改造加速-提振建工-拉動投資”帶來的利好，根據(jù)住建部匯總公布，2020 年 1-8 月改造小區(qū)的開工率為 70.7%，7 月、6 月分別為 56.4% 和 40.4%，加速明顯。此外，我們提示未來關(guān)注社區(qū)補短板的政策落地，住建部 8 月底發(fā) 布開展城市居住社區(qū)建設(shè)補短板行動的意見，社區(qū)補短板與老舊小區(qū)改造存在一定

37、交 叉，但社區(qū)補短板的涵蓋范疇更大，包括老舊小區(qū)、在建小區(qū)及未來待建小區(qū)，作為未來5 年的重要戰(zhàn)略部署，我們預(yù)計未來社區(qū)補短板逐步推進，對地產(chǎn)投資也將產(chǎn)生一定的積極作用。土地對地產(chǎn)投資仍有支撐。Q3 經(jīng)濟企穩(wěn)回升，地方政府減收壓力下降，供地節(jié)奏也適當(dāng)調(diào)整，土地對地產(chǎn)投資的支撐作用較 Q2 適當(dāng)下降；同時 7 月起部分城市邊際收緊土地政策也有影響，如杭州、無錫、南京、長春等將土地出讓條件調(diào)整收緊。綜合來看，我們認(rèn)為因城施策的背景下，后疫情時代，經(jīng)濟企穩(wěn)，地產(chǎn)政策正?；且粋€相對調(diào)整較慢、存在政策慣性的過程，疊加 2019 年四季度的低基數(shù)，預(yù)計 Q4 拿地對地產(chǎn)投資仍有一定支撐。政策調(diào)整符合正常

38、化思路，結(jié)構(gòu)性調(diào)整不是“全面收緊”。Q3 一系列地產(chǎn)政策變化成為市場焦點，7 月中旬深圳樓市收緊首當(dāng)其沖，7 月 24 日韓正主持房地產(chǎn)工作會議再次強調(diào)房住不炒的重要性；8 月 20 日，住建部、央行在北京召開重點房地產(chǎn)企業(yè)座談會，強調(diào)三道紅線，降負(fù)債是核心內(nèi)容；8 月 26 日住建部強調(diào)抬高政治站位。部分城市的邊際收緊并不代表著全面收緊，因城施策的背景下，近期吉林、上海、天津等從人才落戶放寬、公積金貸款額度提升、公積金異地信息互認(rèn)等方面邊際放松地產(chǎn)政策。我們認(rèn)為，近期政策調(diào)整是結(jié)構(gòu)性的，圍繞著堅持房住不炒的政策核心，在打壓投機性需求、防范潛在風(fēng)險等方面“緊”，在保障無房家庭、積極吸納高技術(shù)勞

39、動力等方面 “松”，不應(yīng)理解為全面收緊，我們認(rèn)為，無需過度擔(dān)心政策大幅調(diào)整對銷售、拿地、新開工等數(shù)據(jù)形成大幅沖擊，影響相對有限。我們預(yù)計全年房地產(chǎn)開發(fā)投資同比增速有望達(dá)到 8%左右。圖 13：2020 年 1-8 月老舊小區(qū)改造進度，逐月加速2020年全國城鎮(zhèn)老舊小區(qū)改造開工進展省份新開工改造小區(qū)數(shù)（個）涉及居民戶數(shù)（萬戶）計劃任務(wù)數(shù)開工數(shù)開工率計劃任務(wù)數(shù)開工數(shù)開工率截至8月末7月末6月末8月末7月末6月末8月末7月末6月末8月末7月末6月末8月末7月末6月末8月末7月末6月末甘肅102010201020102010201020100.0%100.0%100.0%17.453217.4517.

40、4517.453217.4517.45100.0%100.0%100.0%河北194119411941194119411920100.0%100.0%98.9%33.851133.8533.8534.262334.2634.05101.2%101.2%100.6%山東17431743174316561575135295.0%90.4%77.6%49.719149.7249.7248.972645.3539.8998.5%91.2%80.2%上海21321321218717916287.8%84.0%76.4%15.7715.7715.7114.1513.3912.1189.7%84.9%77.

41、1%安徽77477477476271456998.4%92.2%73.5%20.682820.6820.6820.343418.5114.0498.4%89.5%67.9%北京17817817815012011184.3%67.4%62.4%13.527213.5313.5310.84428.477.6180.2%62.6%56.3%新疆10901090109082682667775.8%75.8%62.1%19.344919.3419.3416.586116.5914.0485.7%85.7%72.6%江西1506150615061203101383479.9%67.3%55.4%33.15

42、5233.1633.1629.834224.3017.9190.0%73.3%54.0%新疆兵團35353531181888.6%51.4%51.4%1.7931.791.791.68940.520.5294.2%28.8%28.8%遼寧89489489473054845081.7%61.3%50.3%35.857435.8635.8625.270219.8515.7670.5%55.4%44.0%云南22332233223313471139111960.3%51.0%50.1%18.05518.0618.0610.83879.659.4660.0%53.5%52.4%江蘇2442442442

43、4020711498.4%84.8%46.7%11.11211.1111.1111.31969.966.28101.9%89.6%56.5%寧夏242242242262259113108.3%107.0%46.7%5.22855.235.235.12355.102.7598.0%97.5%52.5%浙江59459459445734427476.9%57.9%46.1%28.463928.4628.4620.851215.6812.9673.3%55.1%45.5%西藏22222212121054.5%54.5%45.5%0.350.350.350.10680.110.0930.5%30.5%26.5%河南54805480548048274446241588.1%81.1%44.1%66.638466.6466.6457.883554.0428.8686.9%81.1%43.3%