宏观经济一般看哪几个指标？如何进行宏观分析？

宏观分析研究的是整体，一切指标都是从某一角度对经济进行描述，因此宏观经济指标侧重相互之间的关系，割裂的逐一看指标很难有收获。我梳理了常见宏观经济指标的关联图：

挑几个指标：

第一部分：M1，M2，准货币，社会融资规模；

第二部分：PPI，企业盈利情况，PMI，商品房销售面积(累计同比)。

说下为什么没选GDP，GDP不应该被看作一个指标，而应该被看作一个框架，上图绿色区域都在描述GDP这个框架，并且通过产能和库存周期，将GDP的支出法和生产法联系起来。GDP按生产法每季度发布一次，按支出法每年发布一次，这种频率的数据，做过宏观分析的都清楚对决策意义不大，一般大家的注意力都会放在月频或频率更高的数据。

第一部分，M1，M2，准货币，社会融资规模

M2=M1+准货币，M1代表随时能用的钱（这样理解就行，如果想严谨，我一会放的有图），准货币代表不太方便取的钱。题主可以近似理解为活期和定期，活期灵活但利息低，定期利息高但时间锁定。日常中，如果经济活动扩张，那么不论投资还是消费，都需要灵活度高的钱，所以M1会增加，反之，当经济活动收缩时，大家会把钱变成准货币以获得更高的利率，即经济活动扩张，M1增速上行，经济活动收缩，准货币增速上行。准货币约占M2的75%，所以M2增速趋势基本与准货币一致。

社会融资规模由一系列融资统计指标组成，我做了笔记：

社融结构重点掌握以下指标：

1.票据融资。与经济活动反向，即经济扩张时，票据融资增速下降，具体原因见【图·社会融资规模】中上方对票据融资的说明。

2.政府债券和居民中长期消费贷款。前者对应基建，后者对应房地产，因此，这两项在经济下行时意义很大，当经济持续下行时，如果发现这两个增速开始向上，则说明政府的干预已经比较明显了。顺便说一句，虽然大家喜欢调侃大A（我也是，哈哈），但大A与宏观也是有规律的，比如这里，居民中长期消费贷款大部分都用于买房，也就是说，居民中长贷的增速可作为房地产的一个侧影，这个侧影的效果如下：

3.企业中长期贷款。在市场经济下，企业根据经济环境而决定的投资行为，包含企业对当下经济的看法与对未来的预期，提前剧透，它增速的走势与PMI基本一致。

如此，M2和社融介绍完了，如果你想更详细的了解央行每月发布的数据，我推荐你把我做的这张表仔细串下，当你能从中灵活调取需要的数据时，你的金融数据的了解就开了一扇门。另一扇门是利率体系。

第二部分，PPI，企业盈利情况，PMI，商品房销售面积(累计同比)

PPI：工业品价格指数，经常用的是PPI增速，其与工业企业营收波动基本一致，且由于是描述价格而非量，所以在连续性上要优于工业企业营收（至于什么是规模以上我就不科普了，本回答侧重主要指标的数据关系）。作为描述工业企业状况的PPI，往往被拿来作库存周期划分标准，放一下我梳理制造业的导图：

这张图是讲制造业投资的，但我们先不管这个，看【图·制造业投资体系】最左边中间的部分：

这是库存周期的划分，也是PPI最重要的用途之一，至于那个主动/被动补库存的名词，记不记都行，我是记不住，我都按照春夏秋冬来记忆：两个指标同上是夏天，同下是冬天，且PPI领先于存货。但在现实中，领先的时间不会太长，这应该是受信息化带来的高效库存管理所致。

企业盈利情况：有三个指标直接描述该情况：规模以上工业企业营业收入，规模以上工业企业利润，工业企业亏损企业数量。每次经济下行寻底时，一般的，亏损企业数量增速先见底（即亏损企业数量不再增加，并开始减少），然后时利润增速触底，最后是营收触底，如下图：

如上图，我们现在处于亏损企业数量和利润总额都筑底成功，就等着PPI啥时候筑底的阶段，所以大家觉得难熬是正常的。再看一下上图，大A是不是也在努力表达企业的运行情况？

PMI：制造业采购经理人指数，50以上为经济扩张，50以下为经济收缩，这个指标有一定领先性（我最开始没觉得领先，后来做了许多数据对比发现的确有些领先）。前面说了，PMI和企业中长期贷款方向一致，如图：

商品房销售面积(累计同比)：字面意思。对房地产的描述，只靠贷款类数据是不够的，需要一个直接描述房地产的指标。之所以不用房价，因为地产进入下行期时，地产商也会尽可能让价格坚挺，因此销售面积的变化更靠谱。如果你想更深入了解房地产，推荐挖一挖我梳理的这张图，关于地产的指标基本都包括了，并且用连线建立了联系，该图右下方部分在图中对一些指标标注了序号和趋势箭头，是方便理解2015-2018的地产逻辑的，按序号把数据串一遍，会加深对地产指标传导链的理解：

宏观是体系研究，所研究的议题往往牵扯多个方面，这也是每个指标但凡深挖，背后都是一串指标体系的原因。

下面就用上面认识的这几个指标，读一读经济的波动吧，是时候上我梳理的这张图了，去吧，皮卡丘！

接下来我会截取该图的局部演示一下各个指标描述下的经济情况，体会一下指标体系联动下对经济的理解。

先去吃饭，回来再更。

吃完了，来说说这张【全球三级分工联动框架】(以下简称【分工图】)，以下图均为【分工图】的局部放大。

我们先看【分工图】右下方部分：

这里面，制造业和房地产经济活动的统计会有重叠部分，但不影响二者在体量上是同级别的（房地产经济活动占比的具体来源可以看上面【图·房地产投资体系】），因此，当经济下行，即制造业营利情况下行时，我们能用来对冲的选项，总会有房地产，因为对等体量的领域真的太少了。

下面我们从【分工图】中截出来PPI和商品房销售面积累计同比的对比，用以分别代表制造业和房地产，观察一下：

明显发现，次贷危机后，每当PPI下行转负，商品房销售面积增速都会迅速拉升，也就是说，我国的地产周期不是独立的，而是作为制造业下行期的稳定器而存在。而房子的销售不可能突然上升，一定需要相关政策的调节，所以我们看这部分：

商品房销售面积增速和个人按揭贷款增速的拐点基本一致，而个人按揭贷款与个人住房贷款利率呈反向关系，且拐点基本一致。通过利率调控房地产市场，这个很好理解。通过上面几张图，说明了次贷危机后我国经济的几个特点：1.我国经济是 制造业+房地产 的双轮驱动，以制造业为核心，当制造业下行至一定程度时，房地产会充当经济稳定器；2.从实体经济角度看，我国利率不独立。

第一条已经很清楚了，第二条，为什么利率不独立呢？因为我国制造业周期并非由我国决定，看这部分：

我国的PPI变动与美国进口价格指数变动高度一致（这里说下为什么前面我没选用电量，看图就明白了，这种波动的确不好用来作分析依据，所以我只是覆盖并参考该指标），原因在于我国中游制造业对出口依赖度是大于整体的，而中游又是我国制造业的核心部分：

因此，美国经济周期会直接通过贸易传导到我国，使我国制造业周期成为美国经济周期的从属波：

这里的大于号我是要表达领先的意思。该图根据08年次贷危机和18年贸易战可划分为三阶段：

1阶段：美国制造业犹在，零售的上升会直接拉动本国制造业出货量上升，不足部分通过进口弥补，带动我国PPI上升；

2阶段：美国制造业有一定空心化，US零售对CN PPI的领先不那么明显，拐点甚至同步，我认为这是因为美国出现了一定的空心化，更加依赖进口所致；

3阶段：CN PPI明显弱于US零售，后者持平并上行时，CN PPI居然下行，这在2阶段是没有的。同时，US制造业出货量增速也下行，我认为这里美国通过从别国进口来满足本国零售上行的需求。

这三个阶段的划分和解释是我做的，肯定会受自己认知所限，所以大家当作一种看法即可。再取一部分来作为2阶段里对美国空心化的证明：

这里的资本形成总额（就是常说的投资）曲线含义是：US投资占全球比例 减去 US GDP占全球比例。次贷后，US投资在全球的相对比例变动陡然下降，这也导致之后美国制造业在全球的相对比例逐步下降，这就是2阶段说的美国一定程度的空心化。为什么是一定程度呢？看【分工图】的左上表格：

看工业增加值和制造业，如果把我国刨去，你会发现没有任何一个国家和美国是同一量级，因此，我们说美国制造业空心化，仅仅是从我们的角度，相较我们而言，但美国制造业依然是蓝星第一档。这里说下我为什么前面没选工业增加值，原因和工业企业营收一样，不如直接用PPI。而且，为了平滑春节带来的波动，工业增加值的1-2月数据是合并发布的，等于说12个月只有11个数据，用起来更不方便了。

综上，既然我国制造业周期是美国的从属波，那么我们必然要研究美国的经济周期。所以，宏观学习者在对国内经济梳理到一定程度时就会发现，宏观经济不可能只研究国内的，必须研究美国。

前面用到的美国零售增速，是可以用来描述库存周期的，前面在讲PPI时提到过划分方法。而美国还有更明显的周期，即产能周期（朱格拉周期），让我们看【分工图】的左下角：

用产能利用率就可以划分产能周期，大约为8-10年，每个产能周期内一般包含3个库存周期。而且你可以发现，产能利用率与US制造业新增非农人数的波动基本一致，而US服务业新增非农人数波动也与制造业新增非农人数的波动基本一致，即服务业周期也是受制造业决定的：

如果你有关注美国经济，那么这个新增非农就业人数你一定听过。而我们刚刚通过产能利用率和US制造业新增非农划分了产能周期，那么这个制造业新增非农就业人数有多重要呢？放我梳理的另一张图：

US制造业新增非农与US GDP增速在拐点上是一致的。看，我前面说，GDP不是一个指标，而是一个框架，所有指标都是从各个角度描述这个框架，就是这个意思。

行文至此，不知道大家会不会有个猜想：既然我国制造业周期是美国的从属波，那么，作为经济的晴雨表，大A会不会在一定程度上描述美国经济？

会。

我大A对美国PMI的描述相当好，甚至有时候还领先。讲真，我A比标普500对美国PMI的描述要好太多了，那为什么经济是个周期，美股却涨不停呢？这是因为每次经济下行时，联储往往通过降息和QE的方式刺激，导致资本市场继续上涨。我之前对比过这几个数据，过去十几年只有一次的波动是例外。图没存，这会也懒得再导数据了，几个数据大小相差比较大，需要逐一调整幅度，有点麻烦，感兴趣可以自己导一下。

剩下的指标，最主要的是利率体系，但上面这些基本够对经济有个概览了。

先写这么多吧。

2023年7月3日

补记-2023年7月7日

【关于内需】

通常说的内需周期，更多其实是指房地产周期，前面我们用商品房销售面积增速展示过了。而我们习惯性认为的那些消费，如淘宝京东拼多多，这些统计在社会消费品零售总额里，给大家看一下数据自然就不会再想这个周期了：

自2010以来，社零增速处于持续下降途中，只有趋势没有周期。大家可以回想一下2010至今，刺激内需分别用了哪些办法，如果当下办法与之前一致，那么社零大概率不会反转。为什么我国消费占GDP 55%却很难拉动经济？这个需要看【图·全球三级分工联动框架】左上表：

美国制造业占全球17.2%，消费占全球27.6%；我国制造业占全球28.4%，消费只占全球的13.1%。全球贸易体系呈现三级分工特征：核心国(消费)-生产国-资源国，美国为代表的G7是核心国，占全球消费的49.8%，全球制造业的36.5%；我国为代表的生产国M6，在制造业的全球占比是36.9%，比G7高，但消费的全球占比只有20.6%，连G7的一半都不到。(说明下，这里 核心国-生产国-资源国 的划分标准是我自己定的，只对G20的19国进行划分，根据研究需要，大家可以进行更详细的划分，例如引入东盟十国和中亚五国等。啥？为啥我只对这19国划分？因为所有研究都是我一个人做啊，我要是有团队我也拉过来排名前几十的国家一起分析。而且，这19国GDP占全球78.1%，我认为已经很有代表性了。)

所以，生产国凭什么用消费拉动本国经济？

再看一下我国消费相对于GDP的变动情况：

该图指标计算方法和前面US对应的这张图一样，图中消费/全球的曲线含义是：CN消费占全球比例 减去 CN GDP占全球比例。可以看出，我国消费占全球比例与GDP的全球占比，其间距离是在持续拉大的。这也是前面我列举了制造业和房地产的指标，而没有列举消费指标的原因。

【关于杠杆率】

杠杆率是近些年经常提及的指标，但这方面的数据体系建立的确要麻烦一些，划分口径比较多，加之各省有各省的数据，更增加了数据搜集的工作量，所以我处理的是总量数据。这里插句话，大家在刷视频看文章时，如果作者引用几个指标直接对比，然后下结论，那你一定要把这几个指标查一下，了解其统计方法，千万不要想当然。举个常见例子，经常有分析把中美M2拿来对比，结论是中国疯狂超发货币，但两国对M2统计方法就不一样。这种还算比较容易看出来的，我梳理宏观指标后有个感觉：只要给定一个结论，大体都能找出一些宏观指标对该结论进行支持。因此，我在回答的开头说，宏观分析侧重相互间的关系，割裂看很难有收获，宏观分析者交流时，是在交流彼此的宏观框架。不要把“一叶落知天下秋”作为自己唯一的分析逻辑，因为有的地方没有叶子。

接着唠中美杠杆率，下图还是对【图·全球三级分工联动框架】的截取：

看图可以发现规律：US杠杆是居民杠杆和政府杠杆之和(后者在次贷后接力居民杠杆继续上升)，体现在消费；CN杠杆形态与企业杠杆一致，体现在生产，即：全球产业分工也会极大影响各国杠杆特征。而入世后，CN企业杠杆与联邦基金利率呈现反向关系，借此也可以看出美联储全球央行的地位，侧面与前文所说的我国利率并不独立相呼应，毕竟，二者虽然反向，但国内企业的杠杆还是以人民币为绝对主力，这里需要接受央妈的调节。

从前面提到的我国制造业，房地产，再到这里提到的杠杆率，比较清楚的展示了在美国主导的全球化下，主要经济体呈现联动关系，也就是说，中国宏观经济分析是从属于全球宏观分析下的一个议题，割裂的看中国经济，会使得分析者被迫引入太多外生变量进行解释，而在全球框架下，这是不太需要的。