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1、,策略专题研究去产能系列研究之一如何研究去产能与库存波动？核心要点：,2013 年 1 月 4 日,由于数据的有限，我们选取了主要工业产品的产量数据，并结合“峰值法”以计算产能利用率的变化率，这样的方法所得出的历史回溯与真实的历史基本一致，故可供以后在界定去产能时的需要。同时以三个宏观变量 PPI、固定投资增速和工业增加值增速为基础，以三者的第一主成分作为分析指标来进一步更高频地把握产能利用率的阶段性变化。由于数据来源非常有限，我们放弃了自己定期计算具体产能利用率水平值的努力。但如 IMF 等海外权威机构的定期估算或可从低频角度弥补这一缺陷。我们以建立模型的方式对产品价格与产能利用率水平之间的
2、关系进行初步的界定，排除了两者之间简单线性相关的感官直觉。进一步的，我们加入了对供需变化和库存波动的考虑，建立了六种在产能利用率下降条件下的库存波动模型，从理论上描述了库存波动和产品价格波动的规律。,分析师,孙建波 博士首席策略分析师：（8610）83571306：执业证书编号：S0130511040002秦晓斌策略主管：（8610）6656 8746：执业证书编号：S0130511030001王维诚 博士策略分析师,：（8621）2025 7809：执业证书编号：S0130512090002特此感谢姚玭 策略研究助理：（8621）2025 2607：相关研究01/04/2013 去产能系列研
3、究之二：去产能与库存波动的历史印证2.87,证券研究报告,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明,策略专题研究,目 录,一、跟踪产能利用率的两种次优方法.1（一）自下而上：产能利用率的变化率.1（二）自上而下：宏观变量的拟合方法.2（三）稳定的次优 vs 做不到的最优.4二、去产能环境下的产品价格：简单的分析.5（一）产能过剩的真与假.5（二）产能、价格、供需与库存：简单的定性分析.6三、去产能过程的演变：六种情景.8（一）情景 1：初期库存较高、需求缓慢下降.8（二）情景 2：初期库存较低，需求缓慢下降.8（三）情景 3：初期库存较高，需求快速下降.9（四）情景 4：初期库存较低，
4、需求快速下降.10（五）情景 5：初期库存较高，需求稳定上升.10（六）情景 6：初期库存较低，需求稳定上升.11插 图 目 录.12表 格 目 录.12,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明,1,1,。,策略专题研究,一、跟踪产能利用率的两种次优方法,（一）自下而上：产能利用率的变化率,我们从微观开始，对中国主要代表性工业产品的产能利用率进行粗略估算，为下面将要介,绍的高频跟踪方法提供研究的“本体”,我们选取了包括粗钢、水泥、化纤、乙烯等 33 种重要工业产品，幸运的是统计局对于这些主要工业产品的产量数据具有比较长的时间序列可供研究。我们提取了所有 33 种产品的月度产量数据（1
5、990 年至 2011 年），进而以年为单位，以每年产量最大的月度产量作为峰值，进而年化作为该产品当年潜在产能的代理变量1。请注意区分这里的代理变量与真实产能的区别，上述基于峰值法计算出的代理变量势必在水平上与真实产能存在较大差别，但其波动应与真实产能保持相当的一致。,1、产能利用率的变化序列：1991-2011,在计算出以峰值法为基础的产能利用率代理变量值之后，我们计算了 1991 年至 2011 年范,围内该变量的变化率并绘图如下：,图 1：主要工业产品平均产能利用率的变化%（1991-2011）,数据来源：Wind，中国银河证券研究部,以上图来观察，可以清楚看到自 1990 年以来，我国
6、主要工业品的产能利用率出现了五次明显下降的阶段，分别是 1993-1994、1996、1998、2005、2008-2009。这与我们对历史的记忆基本一致。,我们承认对于早期的这些数据，即使以这种峰值的估算方法，仍然在精度上存在较大问题。但是如果我们将研究的焦点放在产能利用率的变化（change），而不是水平（level）问题的话，那么以峰值法估算出的潜在产能利用率所体现出来的“变化形状”应该仍然具有一定的参考价值，而这种变化与产能利用率的绝对水平无关。,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,2,策略专题研究（二）自上而下：宏观变量的拟合方法1、理论上的可能性及意义产能利用率是工
7、业总产出对生产设备的比率，简单的理解即是实际产出占潜在产出的比例，就是实际的生产能力中到底有多少在真正发挥生产作用。从以下三个角度出发，我们认为通过宏观层面自上而下选择变量进行拟合是模拟产能利用率变化的一种较为可行的方式。首先，产能利用率的波动是产能周期的核心指标之一，产能周期则是经济周期的主要表现形式之一，而经济周期的波动本质上就是宏观变量的变化。从这一点出发，通过观察宏观变量的变动能够间接了解产能利用率所处的水平及变化方向。其次，产能利用率理论上可以采用经济体的实际产出/潜在产出来衡量。我们曾尝试估计中国的生产函数，但由于这一过程需要对资本、劳动力的存量及弹性、全要素生产率等指标做出假设，
8、而过多的假设无疑降低了模型的可信度，模拟出的结果也不大合理。反复尝试后我们抛弃了这种方法，转而从宏观变量拟合下手。第三，目前现有的中国产能利用率指标多为如 IMF、OECD 等国际权威机构所编制的中国制造业产能利用率或指数，但这些指标多数频率较低。与此相对，绝大部分宏观变量为月度公布一次。采用宏观变量拟合产能利用率变化能够得到相对高频的指标，为了解产能周期变化提供了良好渠道。2、宏观变量的选择及模拟根据产能利用率=实际产出/潜在产出，我们选出三个可能较好反映产能变化的宏观变量：工业增加值当月同比、城镇固定资产投资完成额累计同比、PPI 当月同比。其中工业增加值当月同比能够较好的反映经济体实际产
9、出变化情况，而由于资本在我国生产函数中的权重较高，我们选择固定资产投资增速作为影响潜在产出变化的主要因素。另外价格对于产出的重要性也是不言而喻的，以 PPI 当月同比代表价格因素。上述三个指标中，工业增加值及固定资产投资分别影响实际产出及潜在产出一个方面，PPI 的变化则对二者均产生作用。我们根据主成分分析法（Principal Component Analysis）对三个变量进行加工，合成出对产能利用率变化最重要的主成分。表 1：主成分分析法结果,第 1 主成分,第 2 主成分,第 3 主成分,特征向量,固定资产投资累计同比PPI 当月同比工业增加值当月同比特征值贡献率累计贡献率,0.545
10、60.53720.64321.96850.65620.6562,-0.69370.7202-0.01310.71520.23840.88946,0.47030.4391-0.76550.31630.10541.000,资料来源：中国银河证券研究部根据特征值大于 1 的标准，我们最终选择贡献率达到 65.62%的第 1 主成分作为产能利用率变化的模拟变量。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,1998-10,1999-04,1999-10,2000-04,2003-04,2003-10,2004-04,2004-10,2007-04,2007-10,2008-04,2008-10,
11、2011-10,2012-04,2012-10,1996-10,1997-04,1997-10,1998-04,2000-10,2001-04,2001-10,2002-04,2002-10,2005-04,2005-10,2006-04,2006-10,2009-04,2009-10,2010-04,2010-10,2011-04,3,策略专题研究,3、宏观变量的拟合结果,观察根据宏观变量模拟的产能利用率变化，可以发现 1996 年 10 月至今中国经历了产能利用率的 7 次明显下降。7 次下降分别为 1996 年-1999 年、2001 年、2004 年-2005 年、2006 年、200
12、8 年-2009 年、2010 年至今，其中 1996 年-1999 年、2004 年-2005 年、2008 年-2009 年、2010年至今持续时间较长、降幅较大。,图 2：产能利用率 7 次明显下降,50,宏观变量第一主成分,45,40,35,30,25,20,15,10,5,数据来源：中国银河证券研究部,需要指出的是，我们利用三个宏观变量并提取其第一主成分的方法仅能用于捕捉产能利用率的波动或变化，并不能用于估计绝对的产能利用水平。但是对于产能利用率变化的方向性跟踪可能也具有相当大的意义。考虑到海外权威机构将定期公布低频的中国产能利用率水平的估算，结合我们将在以后每月提供的产能利用率变化
13、的信息，如此高低频结合的跟踪方法应能满足资本市场的需求。,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,4,策略专题研究,（三）稳定的次优 vs 做不到的最优,对于产能利用率的估算，学术界、产业界、政府层面都已经有很长时间的研究和探讨。从方法论角度，也有纯粹基于数据的如我们使用的峰值法、DEA 法、HP 滤波法，基于经济学理论的则主要是生产函数法。对于哪种方法最优，目前并没有一个非常统一的权威结论。从美国的产能利用率数据仍然基于调研这一现象也可以看出要基于某一种理论或数学方法对产能利用率作出长时间稳定的测算是极端困难的。,我们在此次研究中充分体验了这种估算的困难程度，我们对几乎上述所有方
14、法都进行了一定的尝试，但本文的时间范围（1990-2011）跨度达 21 年，我们无法获得足够的数据源来进行可信的计算。且对于中国宏观层面的诸多指标如失业率、劳动时间、资本存量等重要变量，即使是在今天也无人敢说拥有准确的估计。如此，我们放弃了从经济学意义上最好的生产函数估算方法，转而采取了一种相对稳定但并不精确的估算方法，即峰值法。,另外，从整个数据分析的过程，我们发现 08 年以来，行业层面已经开始出现越来越多的描述新增产能的数据，我们相信随着政府部门统计覆盖的增大，未来对于我国的产能利用情况的估算可能将变得相对精确一些、相对容易一些。,以目前的数据资源和已有研究成果，产能估算只可求稳定的次
15、优、无法求精确的最优。,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,5,策略专题研究二、去产能环境下的产品价格：简单的分析（一）产能过剩的真与假不同行业在某个时点的产能利用率偏低是识别产能过剩的必要条件但绝非充分条件。如果某个部门或产品的产能利用率比较低，但其主要产品价格却并未显著下降，或者说部门的盈利情况并未显著恶化，那么我们还能将这个部门定义为产能过剩吗？另外，对于产能利用率的定性还要考虑到部门管理者对未来需求增长的预期，如果给定时点上的产能利用率很低，但是事后证明后期需求的快速增长比较好的消化了前期准备的大量产能，那么我们还能说当时的产能是过剩的吗？历史证明，我国对部分行业未来需
16、求的预测经常是错误的。表 2：政府预测与事后结果,政府文件关于制止电解铝行业重复建设势头的意见2002 年 4 月关于制止钢铁行业盲目投资的若干意见2003 年 11 月关于制止电解铝行业违规建设盲目投资的若干意见2003 年 11 月关于制止铜冶炼行业盲目投资若干意见的通知2005 年 11 月钢铁产业调整和振兴规划2009 年 3 月,预测结论预计 2005 年电解铝年需求量 550 万吨，产能将过剩 130 万吨预计 2005 年年底将形成 3.3 亿吨产能，大大超出市场预期需求预计 2005 年底电解铝消费量 600 万吨预计 2007 年底铜冶炼产能 370 万吨，将远远超过全国铜精
17、矿保障能力预计到 2011 年粗钢产量 5 亿吨左右，表观消费量 4.5 亿吨,实际情况2005 年电解铝消费 775 万吨2005 年钢铁消费量 3.4 亿吨，产能 4.3亿吨2005 年电解铝消费量为 775 万吨2007 年消费量为 399 万吨，消费量远超预计2011 年粗钢表观消费 6.5 亿吨,数据来源：中国银河证券研究部整理因此，在观察到给定时点的产能利用率较低时，需要结合当时代表产品的价格变化、代表企业的盈利变化以及对未来增长的预测来对当时的低产能利用率给出结论，这究竟是暂时的，还是持久的？究竟是真实的，还是一种幻觉？在得出这些问题的答案之后，才可以进一步去回答“库存”周期在产
18、能利用率较低情况下的特点和特征。从另一个研究角度来看，在前期产能利用率指标帮助下鉴别出来的数个显著“产能过剩”期间中，应该将研究的焦点放在对应产品的价格、库存和企业盈利上。这样能够更好的了解产能变化对这些重要变量的影响，或者说在这些变量在产能过剩时的动态变化和相互关系。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,其中,c,c,6,策略专题研究（二）产能、价格、供需与库存：简单的定性分析产能利用与价格：一个简化的模型针对有的观点经常将产能过剩与产品价格下降甚至通缩直接联系起来的情况，我们试图从数理模型和实证数据来证明或证伪。首先建立一个联系产能、产能利用率与产品价格的简化模型。对于企业的
19、盈利，假设有,E S(P Pc)f(CU),（1）,P,Pc 分别为产品出厂价格和产品的原材料成本，并假设 S D，即供给总能迅速调整至与当期需求平衡的水平，因此这个模型先排除库存波动的方面。下文再加上供需缺口和库存波动的因素。,假设,S p,CU,分别为厂商的当期潜在产能以及产能利用率。,有 E S p CU(P P)f(CU),（2）,假设在原材料成本以外，厂商还需负担其他的运营费用 f(CU)，如固定资产的折旧、营销、人力、管理费用等。并且在这个模型中假设这仅由 CU，即产能利用率来决定。假设厂商遵循利润最大化目标，即Max S p CU(P P)f(CU)CU,易得最优条件为：,ECU
20、,S p(P Pc)1 fP S p CU,fCU Pc,0，简化后有,（3）,不对费用函数做具体设定，只定性地分析（3）式的内涵。在厂商最大化利润的目标下，,产品价格是在原材料成本基础上的一个加成，即,1 fS p CU,。对（3）的观察可以给予我们,相当多的启示：请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,7,策略专题研究,从产能的角度看，潜在产能的扩大（,S p,）确实会使产品价格受到负面的冲击，这,与“过剩产能与产品价格下降经常同时发生”的直觉一致。fCU 代表总费用对产能利用率的弹性，如果拿产能利用率联系产品产量的话，这个比例可以视为边际成本的代理变量。我们相信对于给定产能条
21、件下的厂商，可能存在某个产能利用率的“阀值”区域，当产能利用率处于该区域时，边际成本达到最低，而过低或过高的产能利用率都有可能导致边际成本反而上升。这类似微观经济学中所表述的边际成本的“微笑曲线”。因此产能利用率的变动对于价格 P 的影响可能是一个非线性的关系，很难说产能利用率下降一定对应于产品价格的下降。在给定产能和产能利用率的前提下，产品价格还取决于原材料的成本。而产能的情况与原材料成本的关系是一定的吗？我们认为不是，因此具体阶段的分析需要重点关注原材料价格的变化。从上述简化模型中，即使是在不考虑供需缺口与库存波动的条件下，产能方面的因素也与产品价格存在着比较复杂的关系，两者之间很难用“此
22、降则彼将，彼升则此亦升”的单调关系予以描述。下面将供需缺口以及库存的方面纳入考虑。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,，,8,策略专题研究三、去产能过程的演变：六种情景在此节，我们采取简单逻辑推导的方式将供需缺口与库存波动的因素加入进来，描述产能过剩（产能利用率连续下降）环境下的产品价格与库存波动的关系。选取产能过剩时期的起点定义为 t=0。将 t=0 时的库存水平粗略地分为“高”和“低”两个区域。同时将 t=0 时的需求背景分为“稳定或上升”“下降”和“快速下降”三种。这样的分类需要分别刻画六种情景下的价格、库存和供需的动态变化。表 3：产能过剩环境下的经济环境需求环境（t=
23、0),初期库存(t=0),高库存，需求下降低库存，需求下降,高库存，需求快速下降低库存，需求快速下降,高库存，需求稳定或上升低库存，需求稳定或上升,（一）情景 1：初期库存较高、需求缓慢下降需求下降的前景和产能过剩的现状，使得供给端经常过分悲观，但阶段性供给不足的缺口可由较高的社会库存持续弥补。因此去产能过程较少波动，社会库存以降为主，较少补库存。图 3：情景 1初期库存较高、需求缓慢下降数据来源：中国银河证券研究部（二）情景 2：初期库存较低，需求缓慢下降阶段性供给不足的缺口初期可由社会库存弥补，但较低的库存水平无法持续弥补需求缺口，导致供给阶段性反弹，打断去产能过程，一旦社会库存回补完成，
24、则去产能过程继续。去产能过程反复波动，持续较长，库存去化和回补库存间歇性交替，产品价格经常波动。但回补库存持续时间较短。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,9,策略专题研究,图 4：情景 2初期库存较低，需求缓慢下降,数据来源：中国银河证券研究部,（三）情景 3：初期库存较高，需求快速下降,需求快速下跌，供给调整滞后，产能利用率下降不及需求下降速度，社会库存不断积累屡,创新高，产品价格暴跌，直至需求下降尾端。,图 5：情景 3初期库存较高，需求快速下降,数据来源：中国银河证券研究部,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,10,策略专题研究,（四）情景 4：初期库存
25、较低，需求快速下降,需求快速下跌，供给调整滞后，产能利用率下降不及需求下降速度，社会库存不断累积，但由于初期库存水平不高，因此仍可吸收较多剩余供给，产品价格下行但程度较缓和。但随着需求持续下降，社会库存累积至一定高度后，产品价格加速下跌。,图 6：情景 4初期库存较低，需求快速下降,数据来源：中国银河证券研究部,（五）情景 5：初期库存较高，需求稳定上升,需求稳定上升，过剩产能去化初期，供给仍然过剩，库存继续积累，产品价格明显下降。需求持续回升导致从某点开始，需要社会库存弥补需求缺口，产品价格逐渐止跌回升，直至诱导去产能过程结束，供给迅速回升。,图 7：情景 5初期库存较高，需求稳定上升,数据
26、来源：中国银河证券研究部,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,11,策略专题研究,（六）情景 6：初期库存较低，需求稳定上升,需求稳定回升，去产能初期社会库存仍呈净增加，但随即进入供给短缺，库存弥补缺口的阶段。社会库存很快过低，且需求继续回升，导致去产能过程很快结束，随即产能再次迅速释放。,图 8：情景 6初期库存较低，需求稳定上升,数据来源：中国银河证券研究部,对跟踪产能利用率的变化及去产能大环境下库存和产品价格的波动进行了理论面的研究,后，我们将在去产能系列研究之二中从不同角度印证。,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,12,策略专题研究,插 图 目 录,图
27、 1：主要工业产品平均产能利用率的变化%（1991-2011）.1图 2：产能利用率 7 次明显下降.3图 3：情景 1初期库存较高、需求缓慢下降.8图 4：情景 2初期库存较低，需求缓慢下降.9图 5：情景 3初期库存较高，需求快速下降.9图 6：情景 4初期库存较低，需求快速下降.10图 7：情景 5初期库存较高，需求稳定上升.10图 8：情景 6初期库存较低，需求稳定上升.11,表 格 目 录,表 1：主成分分析法结果.2表 2：政府预测与事后结果.5表 3：产能过剩环境下的经济环境.8,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,策略专题研究,评级标准,银河证券行业评级体系：推
28、荐、谨慎推荐、中性、回避,推荐：是指未来 612 个月，行业指数（或分析师团队所覆盖公司组成的行业指数）超越交易所指数（或市场中主要的指数）平均回报 20%及以上。该评级由分析师给出。,谨慎推荐：行业指数（或分析师团队所覆盖公司组成的行业指数）超越交易所指数（或市,场中主要的指数）平均回报。该评级由分析师给出。,中性：行业指数（或分析师团队所覆盖公司组成的行业指数）与交易所指数（或市场中主,要的指数）平均回报相当。该评级由分析师给出。,回避：行业指数（或分析师团队所覆盖公司组成的行业指数）低于交易所指数（或市场中,主要的指数）平均回报 10%及以上。该评级由分析师给出。,银河证券公司评级体系：
29、推荐、谨慎推荐、中性、回避,推荐：是指未来 612 个月，公司股价超越分析师（或分析师团队）所覆盖股票平均回报,20%及以上。该评级由分析师给出。,谨慎推荐：是指未来 612 个月，公司股价超越分析师（或分析师团队）所覆盖股票平均,回报 10%20%。该评级由分析师给出。,中性：是指未来 612 个月，公司股价与分析师（或分析师团队）所覆盖股票平均回报相,当。该评级由分析师给出。,回避：是指未来 612 个月，公司股价低于分析师（或分析师团队）所覆盖股票平均回报,10%及以上。该评级由分析师给出。,孙建波，秦晓斌，王维诚，策略证券分析师。本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为
30、证券分析师，本人承诺，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接受到任何形式的补偿。（本人承诺不利用自己的身份、地位和执业过程中所掌握的信息为自己或他人谋取私利)。,请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。,策略专题研究免责声明本报告由中国银河证券股份有限公司（以下简称银河证券，银河证券已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格）向其机构或个人客户（以下简称客户）提供，无意针对或打算违反任何地区、国家、城市或其它法律管辖区域内的法律法规。除非另有说明，所有本报告的版权属于银河证券。
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