中金：从经济活动指数看美国衰退概率

摘要

随着美联储加息深化，市场关注美国经济是走向衰退还是能够“软着陆”。本篇报告中，我们梳理了美国不同部门的数据表现，并构建了一个综合性指标来全面刻画美国经济走势。我们希望这个指标能帮助我们跟踪美国经济基本面的边际变化，从而更好地理解当前市场的交易主线。具体来看：

►  我们选用了来自7个领域的31个经济指标构建美国经济活动指数（USEAI，U.S. Economic Activity Index），该指数有以下优点：1）覆盖范围广，包含生产、就业、消费、投资、房地产、外贸、流通诸多关键领域；2）对经济整体的代表性强，与美国实际GDP环比增长率趋势一致；3）权威性强，受市场和美联储关注度高，对资产价格走势影响大。4）更新频率高，虽然该指数的基本时间单位是月度，但可以实现每周更新当周公布的月度指标，以更好捕捉边际变化；5）通过分项可以分析各领域对整体走势的贡献度，以识别影响经济的最关键变量。

►  截至2023年2月第三周，USEAI呈下降趋势，多数分项指标表现疲软，但就业是一个例外。自去年联储加息以来，美国生产、消费、房地产等领域的活动受到压制，但就业的韧性超出以往，1月新增非农就业表现强劲，失业率维持在历史低位。一个解释是就业数据具有滞后性，且疫后服务业复苏不平衡会加剧滞后性。另一个解释是劳动力供给收缩下，企业囤积劳动力（labor hoarding）。另外还有一种可能，产业政策促使一些行业回流美国，增加了对劳动力的需求。如果是前两种情形，美联储持续加息或使经济进一步承压，最终还是可能走向衰退。如果是后一种情形，美国经济韧性提升，“软着陆”概率增加，但这也会使美联储货币紧缩的时间持续更久。

► 我们使用USEAI对衰退做概率预测，就业分项显示今年第四季度发生衰退的概率为52.4%，而剔除就业的分项显示第一、二季度衰退概率分别为44.9%和56.6%，而一周前显示的概率分别为59.4%和70.5%。进一步看，衰退概率下降主要因为1月零售销售数据大超预期，以及12月进出口数据有所改善。我们认为零售数据有韧性或与美国居民消费借贷扩张有关，但随着美联储加息和美国银行信贷条件收紧，这一趋势或难持续。综合来看，尽管近期数据显示“软着陆”概率上升，我们对美国经济仍持谨慎态度，货币金融收紧下，经济周期下行仍是大方向。   

正文

美国经济活动指数（USEAI）简介

2022年美联储为抑制高通胀，进行了四十年以来最快的加息进程（图表1）。美国GDP在经历了2022年上半年的连续两个季度环比负增长后，于下半年实现了连续两个季度的正增长，体现了经济的韧性（图表2）。进入2023年，美联储加息仍未结束，市场关注美国经济是将走向衰退，还是能成功实现“软着陆”？对此，我们尝试构建一个综合性的指标来刻画美国经济活动的整体走势，希望以此帮助投资者判断最新的美国宏观基本面的整体走势。

图表1：2022年美联储加息速度为四十年来最快

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表2：2022年下半年美国GDP环比增速反弹

资料来源：Wind，中金公司研究部

一般来说，GDP是一个能较好反映实体经济整体活动情况的指标，但GDP的缺点是更新频率慢，每季度更新一次，滞后性较强，同时GDP代表的概念是经济增加值，并不能反映当前的就业环境、消费者信心、企业景气度等市场投资者和美联储关注的信息。

为了更及时、全面地跟踪美国经济基本面，我们尝试构建一个美国经济活动指数（我们称之为USEAI, U.S. Economic Activity Index）。我们希望通过该指标把握美国经济活动的整体走势情况，并能够进一步分析是经济的哪些部门、在多大程度上、拉动或者是拖累了经济基本面。在构建指标时，我们希望能够做到：

► 覆盖范围广，对经济整体的代表性强，能在一定程度上与GDP具有同步性；

► 权威性强，包含受市场和美联储关注度高、对资产价格走势影响大的指标；

► 数据可得性好，更新频率高，噪声小，能较好捕捉到经济的边际变化；

► 能分析各领域对经济整体走势的贡献，以识别影响经济的最关键变量。

USEAI底层指标选取

基于前述原则，我们筛选了来自7个领域的31个经济指标用于构建USEAI，具体来看：

► 覆盖范围广，对经济整体的代表性强。我们的指标包含生产、就业、消费、投资、房地产、外贸、流通诸多关键领域，基本覆盖了经济活动的绝大部分方面。我们使用主成分分析法（PCA, Principal Component Analysis）提取来自这7个方面分项数据的第一主成分并构建USEAI。因此USEAI反映了这些底层指标的共同变动特征，对经济整体走势的代表性强，且与GDP环比走势有较高的一致性，能较好反映经济活动的趋势性变化。

► 权威性强，对资产价格影响大。我们选取的底层指标都是受到市场和美联储广泛关注的指标，这些指标的异动往往会引起资产价格波动，比如新增非农就业人数、零售销售数据、制造业PMI、房地产销售数据等。而且这些指标来源都是美国较为权威的机构组织，这意味着底层数据的质量相对较高。

► 数据可得性好，更新频率高，噪声小。我们的底层指标小部分是周度频率更新，如当周初次申请失业金人数等，大部分数据是月度频率更新，如新增非农就业人数、ISM制造业PMI等。考虑到日频或周频数据噪声大、稳定性弱，因此我们将USEAI的基本频率设定为月度，但是可以实现每天（每周）更新当天（当周）公布的最新数据，尚未公布的当月数据由前月数据进行填充。因此USEAI在更高的数据更新频率与更低的数据噪音之间做到了良好的平衡。

► 分析各领域对经济整体走势的贡献程度。由于USEAI是由来自7个方面的底层指标组合构成，因此可以进一步分析是经济的哪些方面在拉升或者是拖累经济整体走势，以及拉升或拖累的幅度有多大，通过这一分析可以帮助我们识别在某一阶段影响经济走势的最关键变量。图表3展示了我们选取的指标，接下来我们分别来自这7个方面的指标。

图表3：USEAI底层指标一览

资料来源：Wind，中金公司研究部

生产

生产是经济增长的基础。一般而言，GDP有三种核算方法，即生产法、收入法以及支出法。生产法关注的视角为产品的生产，收入法关注产品的分配，支出法关注产品的最终流向，三种方法是对同一事物在不同视角下的描述，所以三者总量在经济学意义上是等价的，因此生产活动本身就对整体经济活动有着良好的代表性。

我们选取ISM制造业PMI、ISM非制造业PMI、Markit制造业PMI、Markit服务业PMI、费城联储PMI、纽约联储PMI、工业产出指数、中小企业乐观指数（NFIB）共计8个指标来构建USEAI的生产分项，并对最终的分项指标做标准化处理（后续其他分项指标也做了相同处理）。从图表4中可以看出，生产分项与美国实际GDP的环比增速有着较好的一致性，而当前生产分项已经处于历史上较低水平。

但也可以看到，USEAI生产分项的波动性要比GDP的环比增速更大。如在2001年和2008年美国经济衰退期间，生产分项的变动幅度要显著大于GDP环比增速走势的跌幅，而在2017年全球经济共振复苏的上行阶段，生产分项的幅度也要比GDP环比更大。我们理解生产分项相较于GDP波动性较高的原因可能与生产分项中多数来自制造业有关，相比于服务业，制造业的波动性更大，更容易受到全球经济周期的影响。

图表4：USEAI生产分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

就业

就业是经济活动非常重要的一个方面。首先，就业与生产活动所需要的生产要素——劳动力——存在直接关系，在产业结构和生产效率不发生显著变化的情况下，就业越好，意味着生产所投入的劳动生要素越多，产出越高。其次，通过就业活动获得的工资收入，是普通居民获得收入的主要来源，在就业表现越好时，居民可支配的收入往往越高，对消费的支撑作用越强，从而带动经济周期向繁荣发展。此外，就业与通货膨胀还有密切关系，一般情况下，劳动力市场越紧，通胀压力越大，越容易引起货币当局的关注乃至政策反应。

我们在就业方面选取了新增非农就业人数、平均每周工时、失业率、平均时薪、职位空缺率、当周初次申请失业金人数共计6个指标来构建USEAI的就业分项。如图表5所示，就业分项与GDP的环比增速有一定相关性，但也存在明显滞后性。比如在经济复苏早期，就业复苏的时间和幅度会滞后于GDP复苏，在经济下行期间，比如2014-15年和2018-19年，就业放缓也会滞后于GDP放缓。一个解释是企业招聘具有固定成本，只有当企业认为未来经济前景足够好时才会招募更多的人，而在经济下行时，企业一般会先进行观望，只有当其认为必须要通过裁员来削减成本时才会这样做。

图表5：USEAI就业分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

消费和投资

从GDP核算的支出法角度看，GDP可以拆分为最终消费支出、资本形成总额以及货物与服务净出口三大项，分别对应着经济活动的消费、投资与外贸三个方面，因此消费、投资与外贸这三个方面的经济活动对经济整体走势存在重要的影响。

2022年美国个人消费支出占GDP的比重为68%，是GDP最大的组成部分，可以说，消费是影响美国整体经济活动最重要的一项。我们选取密歇根大学消费者信心指数、零售和食品服务销售额、个人消费支出、个人可支配收入共计4个指标来构建USEAI的消费分项，其走势如图表6所示。

可以看到消费分项与GDP环比增速走势一致性非常高，且波动性小。一个解释是因为消费的粘性相对较高（特别是必选消费），无论经济是繁荣还是萧条，人总是需要消费以维持生活，且居民可以借助储蓄来平滑消费，这在一定程度上熨平了消费的周期性波动。

2022年美国国内私人投资总额占GDP的比重为19%，剔除房地产和库存投资，剩余的投资支出占GDP比重为15%（房地产与库存将在后续进行讨论），虽然占比不是非常高，但对经济周期波动影响大。一方面，投资的扩张是生产扩张的基础，当期投资的水平决定了接下来社会整体的产能水平。另一方面，投资与融资活动紧密相连，进而影响金融、信贷市场，同时也影响利率水平。

我们选取制造业核心资本品订单、营建支出（非住宅）、原油钻机数、费城联储PMI资本开支预期共计4个指标来构建USEAI的投资分项，前三者分别代表设备投资、建筑投资、以及能源投资。如图表7所示，投资分项与GDP的环比增速也有非常好的一致性。

图表6：USEAI消费分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表7：USEAI投资分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

房地产

长期来看房地产投资占美国GDP比例只有平均5%左右，但房地产对经济的敏感度和影响力似乎比其他变量更高。从实体角度看，房地产作为经济增长的支柱产业，对投资、消费、就业产生广泛影响。从金融角度看，房地产是天然的抵押品，房价上涨促进信贷扩张，带来金融顺周期性，房价下跌容易引发金融去杠杆，严重情况下导致金融危机。此外，房地产市场对美国经济衰退有着比较好的预测效果，在二战后至今美国经历了的11次经济衰退中，房地产成功“预测”了8次（请参考报告《美国地产，衰退的前兆》）。

我们选取全美住宅商协会（NAHB）指数、成屋销售、新屋销售、新屋开工共计4个指标来构建USEAI的房地产分项。如图表8所示，房地产分项与GDP环比增速的一致性也较高。

图表8：USEAI房地产分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

外贸和流通

美国是贸易逆差国，净出口对美国GDP增长的贡献大部分是负值。然而，这并不代表外贸就不重要，出口扩张能够带动生产活动，而进口的多少更是能够反映内需的强弱。作为全球第一大进口国，美国的进口对全球贸易都起到重要作用。我们选取出口金额和进口金额2个指标来构建USEAI的外贸分项。需要指出，尽管净出口的计算是用出口减去进口，但考虑到进口反映了美国对海外商品及服务的需求，往往与经济走势正相关，我们不对进口做负向处理。

流通可以看作实体经济的血液，经济整体活动水平与产品、服务以及生产要素的流动紧密相关，在社会化生产高度分工的当下，最终产品的生产与分配离不开物流和库存的支持。我们选取了批发商销售额、销售总额、库存总额共计3个指标来构建USEAI的流通分项。

图表9：USEAI外贸分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表10：USEAI流通分项与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

USEAI指向经济下行，就业有韧性

我们将上述指标合成后得到USEAI，截至2023年2月18日，USEAI总体呈下降趋势，从分项看，除就业以外，其他领域多数表现趋弱（图表11、图表12）。自2022年3月美联储加息以来，美国经济活动不断降温，生产、房地产、外贸等领域经济活动受到压制，这些领域的分项对USEAI的贡献逐步从正转负，对美国整体经济活动性形成拖累。

虽然最新公布的2023年1月零售消费数据有所好转，在一定程度上促使USEAI短期反弹，但2022年11和12月的零售数据都出现环比下滑，萎缩幅度都在1%以上，因此我们也不能简单因为一个月的数据反弹就判断消费活动将重回上升趋势。

相比之下，就业分项的表现要强的多。最新数据显示2023年1月新增非农就业高达51万人，比2022年月均44万人还要更高，失业率下降至3.4%，为过去五十年来最低水平。强劲的劳动力市场数据使得USEAI中的就业分项始终处于高位，对USEAI总指数形成有利支撑。

图表11：USEAI与美国实际GDP环比增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表12：USEAI各分项对整体指数贡献

资料来源：Wind，中金公司研究部

为何大部分经济指标下滑，就业独自走强？一个解释是就业数据具有滞后性，一般来说，加息周期中总需求会率先受到冲击，加息的影响会首先体现在房地产等利率敏感型部门。就业受的影响会滞后一些，而服务业等对利率不敏感的部门所受的影响也要小的多。1月非农数据中表现较强的大都是服务业，说明加息的影响还没有充分体现到这些行业当中。另外服务业因为受疫情冲击影响较大，在疫后复苏中起步晚，在一定程度上增强了就业的持续性，特别是一些中低端服务业（如娱乐休闲业），其就业总人数仍未恢复至疫情前（图表13）。

另一个解释是劳动力供给收缩下，企业囤积劳动力（labor hoarding）的行为导致就业异常强劲。劳动力囤积指的是在经济下滑时，企业考虑到未来雇佣和培训新工人成本高昂，选择保留现有的雇员，也就是不裁员，以求在经济复苏时更快恢复产能。新冠疫情爆发后，美国劳动力供给下降，市场中可被招募的人数减少，导致企业“招工难”。在此背景下，尽管需求已经回落，但企业担心未来招不到人，反而可能选择现在多招人，少裁人，从而形成劳动力囤积。劳动力囤积会削弱需求下滑对就业的抑制效应，使就业数据相对于总需求的反应更滞后。

另外还有一种可能，产业政策促使一些行业回流美国，增加了对中低端劳动力的需求，美国经济的劳动密集度上升。过去四十年的全球化使得美国本土许多劳动密集型制造业产业在全球布局分工，通过专业化推升效率的同时也带来了美国国内收入不平等、供应链安全性稳定性下降等诸多问题。2018年中美贸易摩擦、2020年新冠疫情、以及2022年俄乌冲突的发生，促使美国政府增加对产业链的稳定和安全的关注，并推出一系列产业政策鼓励制造业回流美国。这也意味着，未来美国对于中低端制造业和相关生产性服务业的劳动力需求将上升，这有助于支撑就业，增强劳动力市场的韧性。

上述不同情形对美国经济和货币政策的含义有所不同。如果是前两种情形，美联储持续加息或使美国经济进一步承压，企业盈利受到挤压。当越来越多企业开始裁员，失业率将上升，经济衰退将接踵而至。如果是后一种情形，需求上升或使美国经济短期的韧性提升，“软着陆”的概率增加，但通胀也会更有粘性，美联储货币政策也将在相当长的时间内保持紧缩。

图表13：疫情以来美国就业复苏不平衡

资料来源：Wind，中金公司研究部

USEAI与经济衰退概率

当前市场非常关注美国经济将走向衰退，还是能够实现“软着陆”。对于衰退，市场上最常使用NBER（National Bureau of Economic Research，美国经济研究局）的经济周期划分来确定衰退的发生。NBER认为经济衰退涉及经济活动水平的显著下降，这种下降遍及整个经济体并持续数月以上，且深度、扩散程度和持续时间这三个标准在某种程度上可以代替。NBER对于经济活动的评估基于一系列月度总体实体经济活动指标，包括个人收入、非农就业人数、就业人数、个人消费支出、批发零售销售以及工业生产[1]，以及GDP的环比增速。NBER所关注的月度经济数据基本都囊括在我们USEAI构建所用的底层指标中，因此使用USEAI对于经济衰退进行预测具有合理性。

过去三十年美国共发生了3次经济衰退，分别是2001年的互联网泡沫、2008年的金融危机以及2020年的新冠疫情冲击。在这三次衰退中，USEAI绝对水平都很低，如但前所述，这次周期下行与以往不同，在经济指标走弱的同时就业数据保持了韧性，因此我们分别考虑了USEAI的就业分项及剔除就业分项的数据与衰退的关系。如图表13所示，从1993年至今的三次经济衰退中，USEAI的就业分项绝对值都处于谷底且曲线走势大幅向下，而在当前时点，USEAI的就业分项绝对值仍处于历史高位，仅从USEAI的就业分项角度看，美国经济似乎不会很快进入衰退。但如果看剔除掉就业分项的USEAI，每次衰退前该指标的绝对水平都降至-1以下，在当前时点（2023年2月18日），剔除就业的分项的USEAI已降至-0.88，已经很接近-1。如果看剔除就业的分项指标，美国经济衰退概率仍然不小。

为进一步量化USEAI对当前美国经济是否发生衰退的概率预测，我们使用1993年至2019年的数据样本[2]，构建经济衰退变量（该变量在衰退时期为1，其他时期为0），用经济衰退变量对USEAI水平值及其斜率做Probit回归，并用模型得到的参数基于当前数据来对当前以及未来美国经济发生衰退的概率进行预测。

图表14展示了Probit模型的结果，USEAI总指数显示今年一季度美国经济衰退概率较低，只有9.1%，二季度发生衰退的概率上升至35.1%。从分项看，就业分项指向短时间内美国经济发生衰退的概率非常低，在四季度后发生衰退的概率为 50%；剔除就业的分项指数显示一季度衰退概率接近44.6%，二季度衰退概率为56.6%。而一周前剔除就业的分项指数显示一、二季度衰退概率分别为59.4%和70.5%（图表14）。进一步看，衰退概率下降主要因为1月零售销售数据大超预期，以及去年12月进出口数据有所改善（图表15）。总体上，过去一周数据更新后衰退概率有所下降，但从绝对水平看，衰退概率仍然不低（图表16、图表17）。

我们认为，美国零售数据有韧性可能与居民消费借贷持续扩张有关。由于物价上涨，实际工资收入萎缩，部分美国民众开始加快借贷消费，进而导致消费信贷增速迅速攀升。但随着美联储加息，美国实际货币供给（M2）增速下降，银行信贷条件趋紧，消费信贷扩张或难以持续（图表18、图表19）。最新的美国银行家调查数据显示，银行对于汽车、信用卡等消费贷款的标准边际收紧，消费贷款需求也呈现走弱趋势（图表20、图表21）。因此，尽管近期数据显示“软着陆”概率上升，我们的基准情形仍然是经济衰退，货币金融收紧下，美国经济周期下行的大方向未变。

图表14：Probit模型对经济衰退的预测

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表15：最近四周USEAI及分项的变化

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表16：剔除就业分项预测的衰退概率（当季度）

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表17：剔除就业分项预测的衰退概率（下季度）

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表18：美国实际M2同比增速转负

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表19：美国银行不同类型的贷款增速

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表20：美国银行家调查显示信贷标准收紧

资料来源：Wind，美联储，中金公司研究部

图表21：美国银行家调查显示信贷需求下降

资料来源：Wind，美联储，中金公司研究部

[1]https://www.nber.org/research/business-cycle-dating

[2]剔除掉2020年以后数据是因为疫情冲击是外生公共卫生时间冲击，不具有典型的经济周期特征，会降低预测效果。

文章来源

本文摘自：2023年2月20日已经发布的《从经济活动指数看美国衰退概率》

刘政宁 分析员 SAC 执证编号：S0080520080007 SFC CE Ref：BRF443

肖捷文 联系人 SAC 执证编号：S0080121070451

张文朗 分析员 SAC 执证编号：S0080520080009 SFC CE Ref：BFE988

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