下半年PPI或再现“双顶”形态

2000年以来全球PPI走势存在两次联动与两次差异。1）第一轮差异：2004-2006年，全球经济迎30年来最强劲增长，主要经济体PPI高位波动，国内PPI一路下行。2）第一轮联动：2007-2011年，全球PPI共同经历了金融危机前的高点，危机后的剧烈下跌与复苏。3）第二轮差异：2017-2019年，发达经济体PPI波动上升，国内PPI明显下行。4）第二轮联动：2020年至今，世界经济从疫情危机中复苏，全球PPI升至历史高位。

“三黑一色”行业主导PPI走势，原油、钢铁、有色、煤炭等大宗商品扮演核心角色。基于各行业主营业务收入测算PPI权重，中下游行业占比更高。但考虑各行业PPI波动的贡献度，真正显著影响PPI走势的是“三黑一色”行业，分别代指黑色金属、石油化工、煤炭、有色金属。其中原油价格是PPI走势的核心影响因素，不仅在于原油及其衍生品贯穿整个工业产业链，也在于我国仍是原油进口国、油价接受国。钢铁、有色、煤炭同样扮演重要角色，由于2020年油价的剧烈波动，螺纹钢价格与PPI总指数相关性甚至高于油价。

过去两轮PPI均在高点呈现“双顶”形态。2010年双顶成因在于6、7、8月份PPI环比下挫，主要系原油价格回调所致。下半年主要大宗商品价格再度反弹，带动PPI一路上行构成双顶。2017年双顶成因在于上半年PPI环比持续下降，是因为我国调整工业结构、化解过剩产能遇上了油价高点滑落，PPI总指数持续回调。年中基建、房地产、重化工业投资增速仍控制得较好，奈何原油等大宗涨价再起，短期内再度推高了PPI。

核心观点：下半年PPI或再现双顶形态。我们总结出这样一条线索：全球PPI走势的历次波动，大宗商品价格都扮演了极其重要的角色，它既是宏观环境交织变化的“果”，也是PPI读数涨跌的“因”。因此预测远月PPI的核心就在于判断未来大宗商品价格走势。本文以当前宏观主线为依据，结合历史比较法，得出结论：下半年PPI或先降再升，呈现“双顶”形态。

风险因素：海外疫情持续恶化，货币政策超预期收紧等。

一、引言：我们如何判断下半年PPI的走势？

我们怎么分析PPI？本文秉持全球视野，回顾2000年以来国内外PPI走势的联动与分歧，宏观视角下归因每一轮周期变化，总结共性、把握个性，为更好地理解当前PPI走势提供参照。本文不放弃对细节的剖析，放大镜下不错过一处疑点，比如我们都知道2010、2017年是PPI高点，但高位呈现的“双顶”形态是否曾引起你的注意，其成因又是什么？

我们怎么看下半年走势？本文深度剖析PPI指标编制的统计原理与行业分类方法，总结了PPI走势的核心影响因素。在此基础上，我们结合定量分析方法，由近及远对PPI进行预测。我们的判断是，2021下半年PPI或再现“双顶”形态。

二、全球PPI走势的联动与差异

回顾2000年以来全球PPI走势，结合几大经济周期，全球PPI走势共有四次典型的联动与差异，分别是：

（1）差异：2004年-2006年。国内PPI由8.40%的高点滑落至2006年4月的1.87%，期间OECD PPI稳定在4%上下波动。进入到3季度，OECD PPI一度下落至2%以下，相反国内PPI进入平稳区间。

（2）联动：2007年-2011年。全球PPI先是快速升温，国内PPI与OECD PPI分别达到10.06%、10.32%，创下21世纪以来最高值。随后金融危机爆发，国内PPI与OECD PPI在短短一年时间内跌入谷底，分别创下-8.20%、-7.80%的历史低位水平。2010年全球经济复苏，PPI同步回升，2011年再度触顶。

（3）差异：2017年-2019年。国内PPI从顶部7.80%下落至2019年6月份的零增长，期间OECDPPI曾有一波短暂上行，大部分时间在3.90%的水平上下波动。

（4）联动：2020年至今。2020年新冠疫情重创全球经济，加速了全球PPI的下行趋势。2020下半年全球经济逐步复苏，进入2021年，OECD PPI和国内PPI快速上升，纷纷破9%。

2.1全球PPI走势的差异

第一轮差异：2004年-2006年

2004年末PPI达到高点的原因，是全球经济强增长，和原油价格攀升。2004年全球经济增长达5.42%，是近30年来最强劲的增长。在此背景下，国际原油价格不断攀升，10月12日英国布伦特原油首次突破50美元/桶，美国原油期货一度超55美元/桶，分别创下历史高点，各国的通货膨胀率不可避免地上升。

PPI走势的分歧变化，一大原因是美国与其他发达经济体增长差距进一步拉大，全球经济增长存在失衡。2005年一季度美国经济保持强劲增长势头，GDP同比增长3.87%。相比之下欧元区经济持续缓慢复苏，日本复苏势头减缓，发达经济体增长步伐产生分化。体现在PPI走势上，由于2005年初油价再度抬头、美国就业状况持续改善，尽管美联储加快了升息步伐，但PPI依旧在高位波动上行。欧元区PPI也呈上扬态势，而日本困于经济增长乏力，通货紧缩仍然没有明显缓解，PPI同比一度从2004年11月的2.18%下降至2005年7月的1.28%。形成鲜明反差的是，国内PPI在经济平稳较快发展、居民收入增加、消费趋旺的背景下一路下行，逐步回稳。

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国内PPI的有效控制，是利率政策调控配合工业结构调整，有效抑制了钢铁、有色、水泥等行业的过快增长。

2003年至2004年间，国内PPI指数高企，通胀压力较大，我国还同时面临投资需求过旺、货币信贷增长偏快的问题。基于此，央行提前采取措施，分别在2003年9月、2004年4月提高存款准备金率1个、0.5个百分点，政策收紧时点早于其他主要经济体。随后国际金融市场利率也在经济强增长格局下开始上调，美联储自2004年6月开始八次加息，在2年时间内将联邦基金目标利率从1.25%提升至5.25%，我国也在10月底将一年期贷款基准利率上调了0.27个百分点。在利率调控下，金融机构贷款增势明显减缓，固定资产投资的高速增长得到抑制。

中观层面，国务院重点针对钢铁、电解铝、水泥行业等过度扩张的投资项目展开清理，相关行业的固定资产投资增速应声下落。房地产宏观调控也取得了显著效果，体现在金融机构房地产贷款增速下降、全国土地开发面积增幅下降、房地产投资增幅回落。工业结构调整最终发挥了积极作用，黑色金属、化工、煤炭等行业PPI明显回落（如图7所示），也与房地产调控形成共振，建材等部分品种钢材价格下降。

得益于以上两方面因素，国内PPI未在原油价格上涨的压力下失控，反而实现了平稳回落。

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第二轮差异：2017年-2019年

2017年初PPI成顶，一是全球主要经济体同步复苏，尤其是欧洲经济在货币政策宽松延续下复苏较快，德、法、意等主要成员国GDP增速均创下金融危机以来最高，全球制造业中枢达53.2%，景气度较高。二是OPEC石油输出国组织2016年11月达成限产协议，原油价格涨幅较大，同时钢铁、煤炭、有色金属等工业原料价格也迎来上涨周期。三是去产能政策影响下国内PPI触底回升，2015年末中央经济工作会议提出扩大总需求、推进供给侧结构性改革，加快了去产能、去库存和结构调整优化步伐，PPI从长期负增长中强势回升。

2017年开始国内PPI走势与主要经济体出现明显分化。国内PPI从7.8%的高位下降4.5个百分点至2018年10月的3.3%，相反地，日本PPI在2017上半年一度升至3.54%的高点，随后回稳至3%左右。美国PPI平稳上行，从1.7%的水平逐步上升，于2018年突破3%。整体来看，OECDPPI在此期间呈平稳波动。

走势出现差异主要有三方面原因：

第一，2017这一轮经济复苏，主要经济体没有通胀预期，国内曾短暂出现通胀预期。2017年全球经济实现了较高增长，IMF对发达经济体通胀率的预测仅为1.7%，低于政策目标。因此，主要经济体不仅没有通胀预期，实际上当时市场在讨论“高增长与低通胀”之谜、通胀率与失业率为何同步走低。反观国内，PPI同比从2015Q4最低时的-5.9%持续回升至2017Q1的7.4%，叠加市场对美国新政府“减税加基建计划”等激进财政计划的担忧，国内通胀预期曾短暂上升。

第二，弱通胀格局下美联储仍率先推进货币政策正常化，涨价因素被进一步消除。尽管通胀较低，美联储依然渐进推进货币政策正常化，2017年加息三次，主要原因在于美国经济复苏较均衡，失业率逐步降至自然失业率下方，为货币政策正常化创造了适宜条件。欧央行也在10月份缩减了资产购买规模，逐步退出宽松政策，全球涨价因素被进一步消除。

第三，中国经济遭遇贸易摩擦、基建投资增速下行等需求端“几碰头”的干扰。国内PPI从2015年开始逐步回升，一是受到“去产能”政策的积极影响，二是仍在较大程度上受到房地产、基建、重化工业回升的拉动。2016年特朗普当政，掀起贸易保护主义的浪潮，国内需求端受到了一定干扰。同时我国产业结构调整加快、过剩产能继续化解，房地产、基建以及石油、钢铁、有色等重化工业投资增速明显下行，国内PPI持续回调。

2.2全球PPI走势的联动

第一轮联动：2007年-2011年

2007-2008年全球通胀飙升的三大原因：新兴市场劳动力成本上升，全球流动性过剩，国际能源价格高涨。第一，随着全球化深入发展，新兴市场国家廉价劳动力的边际效应在减弱，体现在劳动生产率边际增长放缓、劳动力成本上升加快。第二，美国等主要经济体在高科技泡沫破裂后重启低利率政策，随后为了应对次贷危机，各大央行进一步降息，加剧了全球流动性过剩。第三，国际能源价格高涨，一是全球化下工业经济快速增长造成了能源大宗商品供求紧张，二是2008年气候变化和自然灾害等短期因素叠加流动性泛滥进一步推升了能源价格。

我国资源环境价格改革，尤其是市场化成品油定价机制，为本轮国内PPI快速升温埋下了伏笔。2007年以来我国钢铁、有色、石油加工、化工等高耗能行业投资有所抬头，加剧了能源供应紧张的问题。2007年1月国家发改委提出“原油加成本”的成品油定价体系，油价更加市场化，国际原油价格对我国石油产业链的影响更加直接。同时，我国推进资源环境价格改革，强调节能减排、淘汰落后产能，也在一定程度上推升了PPI。

2008年金融危机席卷全球，原油价格大幅回调，全球PPI跌入谷底。

油价戏剧性下跌，一是美国次贷危机演化成金融危机席卷全球，给全球实体经济造成了极大冲击，工业生产停滞、社会需求收缩，原油等能源大宗商品供求关系反转；二是美国经济衰退，市场情绪悲观，大量炒作原油价格的投机资金离场。原油价格下挫叠加主要发达经济体陷入衰退，全球PPI急转直下，跌入历史低位水平。

2009年全球经济从危机中复苏，原油价格先于OECD PPI开始回升。金融危机后，全球经济尤其是新兴市场经济体率先复苏，发达经济体中美国仍深陷贸易赤字及债务问题，欧洲随后爆发主权债务危机，经济恢复受到拖累。值得注意的是，之前大起大落的油价在本轮复苏中领先全球PPI开始回升。其中一大原因是中国为应对金融危机所推出的“四万亿”投资计划提振了原油需求，此外原油价格一定程度上也受到了逢低买盘的带动。油价带动叠加2009年的低基数效应，2010年全球PPI再度上行。

2010年美联储续做QE，发达经济体宽松货币政策引发全球通胀预期。2010年美国经济复苏前景仍不明朗，美联储续做QE，同样地，欧元区为应对主权债务危机大力刺激经济，12月欧元区HICP同比上涨2.2%，首次突破2%的通胀目标区间。此前已连续回温的原油等大宗商品价格，在西亚和北非政局动荡、极端天气和日本地震等重大突发性事件影响下进一步攀升，全面引发了全球通胀预期，2011年全球PPI再度升至历史高位。

第二轮联动：2020年至今

2021年世界经济从疫情危机中复苏，全球PPI升至历史高位。本轮全球PPI走势联动，主要有以下几个因素：

第一，主要经济体出台大规模刺激方案，市场需求预期旺盛，全球流动性环境也因此处于极度宽松状态。第二，全球疫情不时反弹，供给端受到的制约更大，因此需求端的复苏进度阶段性快于供给恢复。供需关系主导下原油、钢铁等工业原料以及工业品价格不断攀升。第三，我国疫情防控领先，生产端恢复更快，外需拉动叠加“碳中和”背景下工业企业去产能加速，共同推升PPI指数上涨。第四，2020年疫情冲击下全球PPI深度下挫，当前PPI同比高涨在相当程度上也存在“低基数”效应。

三、大宗商品价格与PPI的关系

3.1分行业拆解PPI：“三黑一色”行业主导PPI走势

大宗商品价格涨跌与PPI变化存在明确的传导关系。大宗商品价格向PPI的传导体现在两个层面，一是石油、铜、铁等大宗商品是工业企业的重要生产原料，原料价格变动会率先作用于工业产业链始端，影响上游采掘业的出厂价格。二是价格在产业链内部进一步传导，先是对原材料进行再加工的中游产业，再到下游制造业和下游消费产品。由图21可见，PPI当月同比与CRB工业原料现货指数的月频同比在走势上十分相似，二者相关系数为0.78，呈现出较强的相关性。

为进一步寻找具有代表性的大宗商品来跟踪PPI走势，我们分行业来拆解PPI。

根据《工业生产者价格统计报表制度（2021）》中的说明，PPI统计调查41个工业行业大类，207个工业行业中类，666个工业行业小类的工业产品。根据我国工业企业产品的实际销售情况，从《统计用产品分类目录》中选定有代表性的工业产品，并将其划分为1310个基本分类。

基于各行业主营业务收入测算PPI权重，中下游行业占比更高。根据统计局编制PPI的计算方法，工业行业按照销售产值来确定各自权重。由于工业销售产值数据仅更新至2016年，参考现有研究，我们采用各行业主营业务收入（更新至2018年）来近似代替。基于2010年1月以来的分工业行业PPI当月同比，结合测算权重，计算得出PPI拟合值，与实际值的拟合优度达到0.992，拟合程度较好。结果上看，计算机、通信和其他电子设备制造业的权重最高，为10.38%，随后是汽车制造业7.89%、化学原料及化学制品制造业6.87%、黑色金属冶炼及压延加工业6.27%、电气机械及器材制造业6.14%、电热力的生产和供应业6.03%等。

PPI波动主要受“三黑一色”行业走势影响。除权重之外，我们还需要关注哪些行业的波动对PPI走势的影响更大。分别计算各行业PPI自2010年以来的标准差，乘以各自权重，得到各行业对PPI的影响程度，结果如表1所示。可见权重高的行业未必更能影响PPI的波动情况，计算机、通信和其他电子设备制造业就是最好的例子，该行业权重最高，但PPI走势较平稳，波动率为0.92，对PPI影响程度仅为0.10。真正显著影响PPI走势的，是表1中的前6个行业，可概括为“三黑一色”，三黑指黑色金属、石化（石油+化工）、煤炭，一色指有色金属。

3.2 PPI与原油的关系：原油价格是PPI走势的核心影响因素

原油价格是PPI走势的核心影响因素。

第一，从产业链上看，原油及其衍生品贯穿工业行业的上、中、下游。原油繁杂的产业链足以说明它在工业原料中的核心地位，上游采掘行业开采得到原油、油页岩等原料，中游燃料加工业制成汽油、柴油、燃油、润滑油脂等生活中常见的石油制品，同时橡胶、塑料、沥青、化纤和各类高分子聚合物都以石油为原料，相关制品又成为下游产成品的化工原料。在下游工业行业中，原油及其衍生品涉及的产品甚至高达上千种，大到建筑材料、汽车轮胎、电线电缆，小到我们身上穿的衣服，日用的药剂、塑料袋、矿泉水瓶，都与石油息息相关，品类不胜枚举。

第二，从进口依存度上看，我国仍然是国际油价的被动接受国。我国原油需求量很大，一方面我国原材料加工出口贸易占比高，在今年疫情防控持续领先海外的格局下，我国生产端复苏快，原材料需求也更高；另一方面我国人均石油消费量远不及发达国家水平，石油需求还未见峰值。我国原油产量并不低，2020年日均生产391.8万桶，世界第四（其他产油国受疫情影响较严重），但国内产油量无法满足需求，2015年至今原油进口占比持续攀升，最新数据显示2019年该比例达77.8%。综合来看，我国对原油等国际大宗商品的定价权仍较弱。

第三，从相关性来看，原油价格与PPI总指数存在较强相关性。市场上能够代表石油价格的高频数据包括布伦特原油、WTI原油以及OPEC一揽子原油价格，分别计算月均价格同比，如图26所示，与PPI总指数的走势十分接近。考虑数据的相关性，2010年以来布伦特原油与PPI总指数的相关系数为0.77，高于其他2项数据，代表性更强。

原油价格与其他行业PPI也存在显著相关性，一是石油制品广泛存在于各工业行业，二是原油与其他大宗商品的价格走势均主要受到全球经济周期、生产周期的影响。与布伦特原油价格相关性较高的行业除了直接对原油进行开采（0.88）、加工（0.83）的行业，还包括化工制造业（0.81）、化纤制造业（0.74）、橡胶塑料制品业（0.69）等以原油和衍生品为原料的行业。值得注意的是，有色、黑色金属及煤炭相关行业也与油价的相关性较高，一大原因是在经济和生产周期的更迭过程中，全球主要大宗商品价格通常呈现相似的变化趋势。

3.3 PPI与其他大宗的关系：钢铁、有色、煤炭同样扮演重要角色

钢铁、有色、煤炭对PPI走势的影响不亚于石油化工。

第一，2021年以来钢铁、有色金属行业对PPI走势的影响程度高于石油化工。除石油和化工制造业外，显著影响PPI走势的“三黑一色”行业中还包括煤炭、钢铁和有色金属，分别对应煤炭开采洗选业和加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业。近一年来，6大行业对PPI同比的贡献率基本稳定在80%以上。图27中，我们剔除了2020年12月和2021年1月的数据，原因在于该时间段PPI同比接近0%，即便6大行业拟合的PPI与真实值十分接近，但呈现为贡献率时有所失真。结果上看，煤炭、钢铁和有色金属三类大宗商品也是PPI走势的重要影响因素，尤其进入到2021年，钢铁及有色金属行业取代了石油化工的核心地位。这主要是由于2020年3月开始油价暴跌，今年初油价逐渐回归至去年同期水平，同比数值较低，算得的贡献率也较小。

第二，受2020年原油价格剧烈波动的影响，2015年至今螺纹钢价格与PPI指数相关性甚至高于油价。钢铁是黑色金属的代表，铜、铝是有色金属的代表，都是工业生产中不可替代的原材料，典型相关的行业有汽车制造业、金属制品业、机械/设备/器材制造业等，常见产品包括各类建材、金属机床、金属制日用品、汽车车身、电子零件等。至于煤炭，煤炭采选、加工业不仅是我国的重要工业产业，煤炭还是其他工业行业生产经营的能源。各价格指标中，螺纹钢、LME铝、中国煤炭价格指数与PPI指数的相关性最高，对各行业的代表性更强。由于2020年原油价格的剧烈波动，2015年至今螺纹钢价格与PPI指数的相关系数高于其他大宗商品，为0.878。

受益于2020年价格表现更平稳（相比原油），今年以来螺纹钢、铝的价格走势与PPI总指数更为贴近。#FormatImgID_29#

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四、本轮中国PPI的走势展望

4.1过去两轮PPI双顶的成因

过去两轮PPI高点均呈“双顶”形态。2009年以来，PPI同比指数经历了两轮完整的上涨周期。仔细观察PPI在顶部位置的波动情况，我们发现一个有趣的现象：过去两轮PPI高点均呈“双顶”形态。2010年5月PPI升至7.13%的高位后调头向下，到达4.32%的波谷位后开启了近一年时间的震荡上行，并于2011年7月升至7.54%，形成第二个顶部。2017年2月PPI在第二轮上涨中达到7.80%的峰值，回调至5.50%的水平后再度升到6.90%的高位，两个顶部位置之间相隔6个月。

PPI当月同比=PPI上月同比+PPI当月环比-PPI去年同期环比。为探究成因，我们不妨先拆解PPI同比增速，来更加直观地理解同比指数。证明过程如下：

令PPI0=1，数据频率为月

假设PPI1环比为x，则PPI1=1+x

假设PPI12同比为y，则PPI12=1+y

假设PPI13环比为z，则PPI13=(1+y)*(1+z)=1+y+z+yz≈1+y+z (绝大多数情况下环比增速数值较小，yz乘积可忽略不计)

可得PPI13同比为[(1+y+z)/(1+x)]-1≈y+z-x，即PPI当月同比=上月同比+当月环比-去年同期环比。

应用该式拟合PPI同比指数的历史数据，拟合优度高达99.93%，十分精准。

有了推导公式，我们就可以从指标的数学含义出发，结合经济学视角，诠释PPI指数“双顶”的成因。

第一轮双顶，是2010年环比在6、7、8月份连续低于去年同期，且一度负增长，导致同比下行，出现第一个波谷。随后大部分时间里，环比增速反超上年同期水平，直至2011年3月形成双顶。

2010年PPI环比增速波动的一大原因，是原油价格在5月份出现了一波回调。2010年原油价格持续攀升，4月末直逼90美元/桶大关，5月份市场情绪有所降温，油价快速下跌。5月的这波回调最终并未影响油价的全年走势，同年8月份油价再次回归80美元/桶以上。同时主要大宗商品价格再度反弹，带动PPI一路上行构成双顶。

第二轮双顶，是2017年初PPI同比到达高位后，环比在3至6月份间连续低于上年同期，形成了第一个顶部。7月份2017年环比反超，直至9月份形成了第二个顶部。

2017上半年PPI环比增速持续下降，是因为调整工业结构、化解过剩产能遇上了油价高点滑落。年初石油、钢铁、有色等重化工业投资增速明显下行，叠加原油价格持续下跌，PPI总指数持续回调。到了年中，基建、房地产、重化工业投资增速仍然控制得较好，奈何以原油为核心的大宗涨价再起，短期内再度推高了PPI。

4.2未来展望：三种PPI预测方法

在这一部分内容中，我们详细介绍三种PPI预测方法，来对中国未来PPI走势进行展望。

方法1：行业高频数据法预测PPI同比

高频数据应用广泛、频度高、与PPI总指数相关性强，适用于PPI短期预测。目前关于PPI预测的研究已比较成熟，主要有三种方法：一是利用先行指标判断PPI走势；二是通过高频数据拟合，提前测算PPI当月增速；三是借助市场机构各类预期值进行预测。综合考虑各类方法的优缺点，对比之下高频数据法频度更高、应用更广泛，部分价格指数能够高度拟合PPI总指数。同时，高频数据法更加符合编制PPI的统计原理和产业链逻辑，因此本文选用高频数据法来预测近月PPI。

采用预报残差最小的逐步回归法分析，螺纹钢、原油、煤炭价格能更好拟合PPI同比。在第三部分的内容中，本文详细讨论了大宗商品价格与PPI的关系，结论是“三黑一色”行业决定PPI走势，相应的价格指数分别为：螺纹钢期货结算价，布伦特原油现货价，中国煤炭价格指数以及LME3个月铝期货结算价。由于大宗商品价格共同受到全球经济周期、生产周期的影响，价格波动经常呈现相似的趋势，为了剔除变量之间的共线性、提升模型预测精度，我们利用SPSS软件对4项价格指数的月均同比与PPI当月同比进行逐步回归分析，得到的回归方程为：

PPI当月同比=0.065*螺纹钢当月同比+0.030*布伦特原油当月同比+0.067*中国煤炭指数当月同比

回归结果排除了LME3个月铝期货结算价作为自变量，各参数P值均小于0.05，回归结果是显著的。利用上述模型拟合2015年至今PPI同比指数（如图X所示），拟合优度达0.85，准确度较高。统计局通常在每月10号左右公布上月PPI数据，利用高频数据法，我们可在月末提前算得相关指标数值，再代入回归模型得到PPI预测值。

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方法2：整体高频数据法预测PPI环比

高频数据法拟合PPI同比或环比的原理相通，两种预测角度均可行，预测环比数据可再由推导公式算得同比数据，一举两得。在方法1中我们通过行业高频数据直接拟合PPI同比，采用相同的方法也可以对PPI环比进行预测。在研究过程中我们发现，各高频价格指标无论是同比还是环比走势，都分别与PPI同比和环比指数有较高相关性、较好拟合度，因此两种预测角度都是可行的。预测环比数据的好处在于，利用4.1内容中所证得的推导公式可进一步推算出同比数据预测值，可谓一举两得。

生产资料价格指数反映整体工业品价格，能良好拟合PPI环比。有分行业的高频数据，就有代表整体工业品价格走势的高频数据。市场上能反映整体走势的高频数据指标有：生产资料价格指数，中国大宗商品价格指数，CRB工业原料现货指数，以及南华工业品指数。其中生产资料价格指数与PPI环比指数的相关系数最高，为0.945。PPI走势由生产资料主导，生产资料价格指数在统计内容上基本覆盖我们前文总结的“三黑一色”重点行业，且不包含牲畜、棉花、食糖等农业大宗商品，这是该指数关联度更高的主要原因。在方法2中，我们选取生产资料价格指数的月环比数据来直接拟合PPI指数。

将生产资料价格指数月均环比与PPI当月环比进行回归分析，常量显著性=0.093>0.05，出于对精度的考虑，我们姑且将其排除在外，最终得到的回归方程为：

PPI当月环比=0.309*生产资料价格指数当月环比

利用回归方程拟合2016年7月至今PPI环比指数（如图X所示），拟合优度达0.89，准确度较高。同样地，我们可以在6月末提前算得6月生产资料价格指数环比，进而得出6月PPI环比预测值，再通过公式计算同比。

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方法3：基于历史比较法的PPI远月预测

预测远月PPI的核心在于判断未来大宗商品价格走势。基于对PPI走势的历史回顾，我们总结出这样一条线索：全球PPI走势的历次波动，大宗商品价格都扮演了极其重要的角色，它既是宏观环境交织变化下的“果”，也是PPI读数上涨下跌的“因”。我国过去两轮的PPI双顶，进一步说明了大宗商品的影响力，体现在大宗价格环比下跌——PPI环比收窄——一旦低于上年同期水平，PPI同比指数将下行。

基于历史比较法判断PPI下半年走势。与方法1和2不同，由于没有可利用的高频数据，在预测远月PPI时，主流做法包括历史均值法、市场预期法等等。本文最终选定历史比较法来进行预测，一是PPI指数、大宗商品价格并不呈现简单的季节性变化，应当以实际的宏观环境为判断依据。二是通过比较不同历史时期的宏观环境，我们可以从中把握共性特征，结合当前宏观因素，来推断个性变化。

2021下半年的主要宏观因素有哪些？

短期来看：1）近期大宗商品价格环比增速明显收窄。原油价格涨幅在2月高点后整体呈现收窄，6月份钢铁、有色金属价格环比负增，呈现降价趋势，煤炭环比增速也有明显下降。2）历史上的PPI高点往往伴有政策调控。2004年利率政策配合工业结构调整，2017年加快调整产业结构和化解过剩产能，均在短期内有效压制了PPI上涨。2021年5月PPI同比破9%达到历史高位，国常会数次喊话“做好大宗商品保供稳价”，意在引导市场通胀预期，预计上游原料价格的过快上涨将告一段落。3）2020年6月和7月PPI环比均创下过去5年最高。这意味着今年同期PPI环比极有可能在下行压力下低于去年水平，从而拉低同比指数。

据此我们推断：6月PPI环比将出现负增长，以模型预测结果为准，环比减少0.14%。对比历史，当前周期位置与2010年5月、2017年2月十分相似，参考历史表现，我们假设7、8月份PPI环比将延续负增长。

中长期来看：1）全球经济复苏需要时间，疫情反弹或致供需错配格局延续。当前主要经济体供需错配的现象仍然存在，体现在美欧日等发达国家制造业PMI高景气，而美国的生产和就业指数连续下降，全球生产复苏还未到高点。经济数据上看，一季度美国GDP增速转正，欧元区、日本仍为负，恢复需要过程。2）原油价格涨得较快，但还并不算高。相比历轮油价高点，当前原油价格并不算高，仍有上涨空间。3）美国基建法案是大宗商品价格的催化剂。从性质上看，美国基建法案落地将提振大宗商品需求，引发新一轮涨价。从时间线上看，众议院将在7月就预算和解进行全体表决，8月夏季休会后继续推进投票，年内有较大概率达成重要进展。4）2020年PPI环比和油价环比均在下半年出现明显下滑。这是定量层面的有力支撑，结合前三个因素，我们预计9-10月份原油价格或重启上涨。

据此我们判断：9月PPI环比将转正，并在年末持续扩大涨幅。在假设具体增速时，参考历史同期表现。

2021下半年PPI同比或再现“双顶”形态。基于我们对PPI环比走势的判断与假设，模拟得到同比指数的远月预测结果。如图42所示，5月份PPI已达年内高点，预计将连续回调。我们推断油价在下半年重启上涨的可能性很大，PPI读数或在短期内再度攀升，至年末形成“双顶”。

五、核心观点：下半年PPI或再现“双顶”形态

2000年以来全球PPI走势存在两次联动与两次差异。

1）第一轮差异：2004-2006年，全球经济迎30年来最强劲增长，主要经济体PPI高位波动，国内PPI一路下行。分歧原因在于美国与其他发达经济体增长差距拉大，全球经济增长存在失衡。而中国通过利率政策配合工业结构调整，有效抑制了钢铁、有色、水泥等行业的过快增长。

2）第一轮联动：2007-2011年，全球PPI共同经历了金融危机前的高点，危机后的剧烈下跌与复苏。危机前全球PPI飙升存在几个共性原因，其中原油价格的暴涨暴跌很大程度上决定了本轮PPI走势。中国由于采取市场化的成品油定价机制，本轮联动中受到了国际大宗更为直接的影响。

3）第二轮差异：2017-2019年，发达经济体PPI波动上升，国内PPI明显下行。差异的原因是，2017年主要经济体没有通胀预期，国内曾短暂出现通胀预期。弱通胀格局下美联储推进政策正常化，进一步消除了涨价因素。而此时国内经济受到了贸易摩擦、基建投资下行的“几碰头”干扰。

4）第二轮联动：2020年至今，世界经济从疫情危机中复苏，全球PPI升至历史高位。主要经济体大规模刺激举措下全球流动性宽松，疫情不时反弹导致供给端恢复慢于需求端，推升了原油等工业原料价格。我国受益于疫情防控领先，外需拉动叠加“碳中和”背景下去产能，PPI读数高企。

分行业来看，“三黑一色”行业主导PPI走势，原油、钢铁、有色、煤炭等大宗商品扮演核心角色。本文基于各行业主营业务收入测算PPI权重，中下游行业占比更高。但考虑各行业PPI波动对总指数的影响，真正显著影响PPI走势的是“三黑一色”行业，分别代指黑色金属、石油化工、煤炭、有色金属。其中原油价格是PPI走势的核心影响因素，不仅在于原油及其衍生品贯穿整个工业产业链，也在于我国仍是原油进口国、油价接受国。钢铁、有色、煤炭同样扮演重要角色，由于2020年油价的剧烈波动，螺纹钢价格与PPI总指数相关性甚至高于油价。

回顾过去两轮PPI走势，均在高点呈现“双顶”形态。从同比指数的数学含义出发，结合经济学视角，2010年双顶成因在于6、7、8月份PPI环比下挫，主要系原油价格回调所致。2017年双顶成因在于上半年PPI环比持续下降，是因为我国加快调整产业结构、化解过剩产能，石油、钢铁、有色等重化工业投资增速明显下行，在重点行业的影响下PPI总指数持续回调。

采用三种方法，由近及远预测PPI。本文详细介绍了三种PPI预测方法，分别是行业高频数据法预测PPI同比，整体高频数据法预测PPI环比，和基于历史比较法的远月预测。前两种方法通常用于PPI的近月预测，优点在于高频数据应用广泛、频度高，能够很好地拟合PPI总指数，准确度较高。第三种方法的核心在于判断未来大宗商品价格走势，好处在于以实际宏观环境为判断依据，能够从不同历史时期中寻找共性、把握个性。

我们的核心观点是：下半年PPI或再现“双顶”形态。

(作者为民生证券首席宏观分析师解运亮）