【東吳蘆哲】PPI回升有多少是需求拉動？

蘆哲 S0600524110003

占爍 S0600524120005

核心觀點

核心觀點：PPI結束41個月同比負增長于今年3月正式轉正，市場大多認為單純由供給驅動，但我們發現其需求含量可能沒那么低。我們測算了本輪PPI回升轉正的供需貢獻比例，如果以2023年7月為起點，需求對PPI回升貢獻占比達50%；以2025年7月為起點，需求占比僅約19%。不同起點會帶來不同結論，但需求的影響都不容小覷。展望后續，怎么看PPI正增長的持續性？通常供給因素決定PPI回落節奏，需求因素則延緩或加速這一節奏，未來預計需求相對平穩，難以像2017和2021年前兩輪那樣明顯走強或走弱，最終PPI定價更多取決于供給端。

1、三次PPI回升周期的供需驅動拆解對比。

我們對2012年以來三次PPI轉正周期的供需貢獻進行拆解。結果顯示，三次周期的驅動邏輯差異顯著：2015-2017年供給側改革主導價格修復，需求貢獻占比僅16.5%；2020-2021年全球供需錯配下需求拉動為核心，貢獻占比達58.4%；本輪2023年7月以來的回升中，需求貢獻占比達50%；2025年7月以來，需求貢獻占比約19%。簡單下定論說當前PPI回升轉正過程中的“需求含量”不足，可能是不對的，不同起點時間有不同結論。

2、歷史復盤：需求走強會拉長PPI正增長的持續性嗎？

通過前兩次周期的復盤，可以發現供需對PPI正增長持續性的影響：供給決定了PPI同比的下降速度，需求則在這個下降速度基礎上產生修正，要么延緩回落（需求走強），要么加速回落（需求走弱）。這里有必要區分兩個階段需求：PPI見頂前的需求強弱，決定PPI頂點高度，PPI見頂后的需求強弱，才會影響PPI下降速度。2015年，PPI見頂之前，需求回升幅度較小，因而PPI頂點與供給因素頂點較為接近；2020年，PPI見頂之前，需求回升幅度很大，PPI頂點遠高于供給因素頂點。但在PPI見頂之后，需求的走勢截然不同。2015年周期中，物價見頂后需求持續回暖上行，有效拉長了PPI正增長的運行周期，使得PPI同比滯后供給拐點8個月才轉入負增長。反觀2021年，雖然初期需求修復動能強勁，但內需紅利快速釋放、后續動力持續走弱，需求端難以形成長效支撐，因此無法延長PPI正增長的延續時長，最終導致PPI與供給因素同步下行。

3、怎么看這輪PPI正增長的持續性？

供給端，油價走勢的未來波動直接決定了PPI的回落節奏。需求端，一方面，高油價拖累全球需求和國內商品消費；另一方面，地產拖累收窄、新質生產力帶來增量需求走強。兩股力量對沖下，未來一段時間工業需求可能相對平穩，最終PPI定價可能取決于供給端。

風險提示：（1）模型識別與測算偏差風險。（2）供給端外生沖擊超預期風險。（3）需求端韌性不及預期風險。

內容目錄

1. PPI回升的“需求含量”

1.1. PPI的供需動力拆解

1.2. 歷次PPI回升里的“需求含量”是多少

2. “需求含量”與PPI正增長的持續性

2.1. 從歷史來看，什么決定PPI的持續性？

2.2. 怎么看本輪PPI正增長的持續性？

3. 附錄

4. 風險提示

正文

1. PPI回升的“需求含量”

1.1. PPI的供需動力拆解

今年3月，PPI同比增速經過連續41個月的負增長后，終于轉正。

市場普遍認為本輪PPI回升更多是供給驅動，我們此前也提出，供給端因素如3月油價上漲、2025年下半年以來的有色金屬價格上漲、國內“反內卷”政策等，是PPI加快轉正的重要驅動力。

但當我們深入拆解，發現本輪PPI回升的需求含量可能沒有那么低。我們參考Braun et al. (2024) [1]對美國制造業生產者價格的供給-需求沖擊分解思路，采用兩步識別來區分工業品價格變動中的需求和供給因素。第一步，先利用價格與數量的聯動方向做符號限制，將“價格和數量同向變化”識別為需求沖擊，將“價格和數量反向變化”識別為供給沖擊。第二步，再在此基礎上引入訂單、生產等非價格經營指標，對第一步識別出的沖擊進一步加以約束，從而完成對供需來源的結構分解。具體研究設計參考附錄。

我們的拆解結果如圖1所示，基于這個拆解，我們展開進一步分析。

1.2. 歷次PPI回升里的“需求含量”是多少

2012年以來，有三次明顯的PPI回升轉正。

第一次是2015年12月~2017年2月，PPI同比增速回升了13.7個點，這其中，需求因素貢獻了2.3個點，供給因素貢獻了10.9個點，需求占比16.5%，誤差0.5個點。

第二次是2020年5月~2021年10月，PPI同比增速回升了17.2個點，其中需求因素貢獻了10個點，供給因素貢獻了8.3個點，需求占比58.4%，誤差-1.2個點。

第三次是2023年7月~2026年3月，PPI同比增速回升了5.9個點，其中需求因素貢獻了2.9個點，供給因素貢獻了3.2個點，需求占比50%，誤差-0.2個點。

比較這三次PPI回正的過程，我們可以發現，2015~17年PPI同比回正主要是供給拉動，2020~21年主要是需求拉動，當前2026年這輪回升的需求含量似乎超市場預期。

如果把這輪PPI回升的起點換到2025年7月，需求的貢獻會從50%左右下降到20%左右。2025年7月~2026年3月，PPI同比增速回升了4.1個點，其中需求貢獻了0.8個點，供給貢獻了3.4個點。如果以2025年7月作為起點，需求占比是18.9%，要遠低于2023年7月作為起點的50%。

這說明需求的改善大部分是在2023年到2025年完成的。至少有三方面因素帶來了工業需求在這段時間的改善。

第一個因素是出口的回暖，PPI的需求貢獻最低點是2023年7月，出口的最低點也出現在這個月，當月同比-14.3%，隨后開始回升，2024年和2025年都實現了超5%的正增長。

第二個因素是新質生產力帶來的需求增長。高技術工業增加值在2023年前10個月累計同比增速只有1.9%，從11月份開始回升到6%以上，2024年和2025年均為9%左右。

第三個因素是房地產鏈條對需求的拖累減小。這里我們以房地產投資對GDP的拖累為例，2023年房地產投資對名義GDP的拖累是1.5個點，2024年和2025年分別收窄至0.5和0.9個點。

總結來說，增長模式的切換是2023年后PPI需求改善的重要原因。如果進一步考察社零和服務消費的變化，會發現消費在2023年到2025年是走弱的。社零增速從2023年的7.2%降到了2025年的3.7%，服務零售增速從2023年的20%降到了2025年的5.5%。消費增速的下降背后固然有基數效應的影響，但更重要的是反映了2023年和之后的兩年在增長模式上的差別。2023年更多是依靠服務消費來彌補房地產的缺口，2024和2025年，出口和高技術制造業開始發揮更大的對沖作用，同時，房地產對經濟的拖累在減小。比較“消費”和“出口+高技術制造業需求+房地產投資”，前者可能體量更大，但包含太多對PPI直接影響較小的服務消費，因此對PPI需求的影響反而不如后者。這表明，2023年后經濟增長模式的轉變是PPI需求回升的重要因素，從側重服務消費向側重工業需求轉變。

因此，簡單下定論說當前PPI回升轉正過程中的“需求含量”不足，可能是不對的。在討論當前這輪PPI回升里的需求含量時，我們要確定起點時間，如果以2023年7月作為起點，那么這一輪PPI回升的需求含量達到50%；如果以2025年7月作為起點，這一輪PPI回升的需求含量相對較低，只有不到20%

2.“需求含量”與PPI正增長的持續性

2.1 從歷史來看，什么決定PPI的持續性？

怎么看PPI的持續性？需求與供給誰是核心驅動？我們此前將需求走強引發工資-通脹螺旋，作為判斷工業品漲價延續性的核心依據。但后來發現在現實中，需求持續走強并催生工資-通脹螺旋的情形往往可遇不可求。多數情況下，我們需要在無工資-通脹螺旋的前提下開展趨勢外推。回顧歷史，前兩輪PPI回升階段，均未形成典型的工資-通脹螺旋，可以看出供需變化和PPI持續性的關系。

2017~2018年，在需求對PPI的貢獻仍在上升的時候，PPI卻隨著供給因素見頂回落。PPI同比于2017年2月觸及7.8%高點，當期需求貢獻為-0.6個點，供給貢獻為8個點（誤差0.4個點）。此后PPI同比增速隨供給貢獻回落，但需求貢獻仍持續修復，直至2018年10月，PPI同比回落至3.3%，需求貢獻達到2.7個點的峰值，當期供給貢獻歸零（誤差0.6個點）。

反觀2021年，在需求因素已經開始回落的時候，PPI仍然隨著供給因素在上升。2021年5月需求貢獻達到5.8個點的峰值，當期PPI同比增速為9%，供給貢獻4個點（誤差0.8個點）；5月之后，供給端進一步抬升帶動PPI走強，同年10月PPI同比升至13.5%階段高點，這時需求貢獻已經從5.8回落至5.5個點。

對比前兩輪PPI從高點回落至轉負的周期可以發現，2017-2018年需求走強，PPI韌性也更強。供給貢獻在2017年2月見頂、2018年11月轉負，全程歷時21個月；而PPI在2017年初見頂后，直至2019年7月才轉入負增長，較供給端拐點滯后8個月。反觀2021年，由于需求比供給更快走弱，PPI韌性明顯下降，PPI同比在2022年10月與供給因素同步轉入負增長。

總結來看，供給決定了PPI同比的下降速度，需求則在這個下降速度基礎上產生修正，要么延緩回落（需求走強），要么加速回落（需求走弱）。

區分兩個階段需求：PPI見頂前的需求強弱，決定PPI頂點高度，PPI見頂后的需求強弱，才會影響PPI下降速度。2015年，PPI見頂之前，需求回升幅度較小，因而PPI頂點與供給因素頂點較為接近；2020年，PPI見頂之前，需求回升幅度很大，PPI頂點遠高于供給因素頂點。但在PPI見頂之后，需求的走勢截然不同。2015年周期中，物價轉正后需求持續回暖上行，有效拉長了PPI正增長的運行周期。反觀2020年，雖然初期需求修復動能強勁，但內需紅利快速釋放、后續動力持續走弱，需求端難以形成長效支撐，因此無法延長PPI正增長的延續時長。

2.2. 怎么看本輪PPI正增長的持續性？

討論當前這輪PPI同比正增長的持續性，首先要看供給因素的變化，供給端取決于中東局勢和油價演變。如果月均油價在未來一段時間持續穩定在100美元左右的水平，那么PPI同比的拐點可能在今年7-9月出現，但如果油價沒有降下來，PPI回落是有托底的，短期不太可能轉負。

油價開始下降后，才有必要開始討論需求對PPI持續性的影響。

相對于前兩輪PPI回正之后的需求變化，當前的需求可能既沒有2016年那么強的走強預期，也沒有2021年那么強的走弱預期。我們認為更大概率是持平于2024~2025年的情況。這是因為高油價對需求的沖擊，使得出口和國內商品消費需求都面臨一定壓力。但同時，房地產對經濟的拖累在持續減小，加上新質生產力帶來的增量需求效應，形成了對沖，使得工業需求趨于穩定，難以走強也不會明顯走弱。

如果只用一個指標跟蹤未來一段時間PPI的需求貢獻變化，我們會選擇制造業PMI新訂單指數。從經濟含義來講，制造業PMI新訂單指數能比較好的代表工業需求，既包含最終需求（消費、投資、出口），也包含中間需求（再生產），更接近PPI需求的概念。2024年以來，從12個月移動平均來看，制造業PMI新訂單指數相對穩定。

3.附錄

本文模型旨在識別中國工業品價格波動中由需求因素和供給因素驅動的部分，并據此對PPI的變化來源進行結構分解。由于單獨觀察價格變量本身，難以區分價格變動究竟來自需求變化還是供給變化，我們采用“價格—數量”二元結構向量自回歸模型作為基本框架，并在此基礎上引入非價格經營指標，對供需沖擊進行兩步識別。

我們以40個工業行業為基礎，根據行業映射關系將其聚合為上游資源、公用事業、中游材料、裝備制造和消費制造五個行業大類。各行業大類內部的價格與數量指標，均按年度行業權重進行加權匯總；樣本期設定為2012年1月及以后，以保證權重口徑與研究期保持一致。價格變量取行業大類PPI同比增速，數量變量取行業大類工業增加值同比增速代理。

其中，q?,? 表示行業大類數量指標，p?,? 表示行業大類價格指標。對每個行業大類，本文分別建立一個二元 VAR 模型。

對結構沖擊的識別分為兩個步驟。第一步，利用價格和數量的聯動方向對沖擊施加符號限制，先對需求沖擊和供給沖擊作初步區分。需求擴張通常會同時推升價格和數量，而供給擴張通常會在推升數量的同時壓低價格。因此，本文將價格和數量同向變化的沖擊識別為需求沖擊，將價格和數量反向變化的沖擊識別為供給沖擊。為提高識別穩定性，本文要求該符號關系在短期響應區間內持續成立，而非僅在當期成立。

第二步，在符號限制給出的候選識別結果基礎上，進一步引入非價格經營指標，對需求沖擊和供給沖擊施加額外約束，從而完成最終識別?；鶞试O定中，需求狀態由訂單指標刻畫，供給狀態由生產相對訂單的強弱刻畫。這樣做的目的在于，第一步負責完成供需沖擊的初步劃分，第二步則利用現實經營狀態對這一劃分作進一步約束，使最終識別結果同時滿足價格—數量邏輯和經營狀態邏輯。

在識別出各行業大類的需求沖擊和供給沖擊后，本文進一步進行歷史分解，將行業大類價格變動拆分為需求貢獻、供給貢獻和其他因素貢獻三部分。由此可以判斷某一時期PPI回升或回落究竟主要來自需求修復、供給改善，還是其他未被模型識別的因素。

4. 風險提示

（1）模型識別與測算偏差風險。若行業權重調整、工業增加值與PPI行業映射存在偏差，或模型設定偏誤，會直接導致供需貢獻測算失真，進而影響對本輪PPI需求含量、持續性判斷的準確性，結論存在模型方法帶來的偏誤風險。

（2）供給端外生沖擊超預期風險。若中東地緣沖突超預期激化、原油供給大幅收縮，或油價偏離100美元假設大幅波動，會直接影響PPI供給拐點判斷；同時國內產業政策執行力度不及預期，也會擾動供給驅動節奏，使PPI走勢出現偏離。

（3）需求端韌性不及預期風險。本文判斷工業需求趨于平穩，依賴出口、高技術產業、房地產拖累收窄三大支撐，若出口增速快速回落、新質生產力相關產業增長不及預期，或房地產對經濟拖累再度擴大，工業需求將弱于預判；且需求結構切換超預期會導致PMI新訂單指示失效，打破需求平穩判斷，影響PPI持續性結論。

完整內容參考報告《PPI回升有多少是需求拉動？》

東吳宏觀蘆哲團隊介紹

蘆哲

東吳證券首席經濟學家

研究所聯席所長

蘆哲博士，現任東吳證券首席經濟學家、董事總經理、研究所聯席所長。證券業協會首席經濟學家專業委員，中國首席經濟學家論壇成員。

曾任職于世界銀行（華盛頓總部）、華泰證券等機構。在JIMF、《世界經濟》、《金融研究》等發表多篇學術作品。第五屆鄧子基財經研究獎得主 ，并榮獲新財富、水晶球、金牛獎等多項資本市場獎項。

清華、人大、央財等多所大學專業研究生導師和EMBA教授。

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