核心观点概述 [page::0][page::1]

• 出口交货值和出口金额分别来自国家统计局和海关总署，反映生产端与贸易端。

- 统计时点、计价方式和统计范围三大差异导致两者数据存在背离。

• 4月数据背离凸显贸易战影响与统计体系结构性影响交织。

- 理解两者差异有助厘清出口真实状况，及时把握宏观贸易动向。

出口交货值与出口金额差异详细解析 [page::2][page::3]

| 维度 | 出口交货值 | 出口金额 |
|------------|------------------------------------|---------------------------------------|
| 统计机构 | 国家统计局 | 海关总署 |
| 统计方式 | 规上工业企业上报 | 海关报关商品统计 |
| 统计对象 | 规上工业品及来料加工加工费计价 | 实际跨境货物价值全值 |
| 统计时点 | 以工业企业实际销售时间为准 | 以海关报关时间为准 |
| 价格构成 | 本厂生产工业品按平均单价计，来料加工按加工费计 | 离岸价（FOB）全价含运输保险等 |
| 数据分类 | 依产能行业分类 | 依海关商品编码分类 |
| 数据属性 | 生产端指标 | 贸易端指标 |

• 统计范围差别表现在企业覆盖度（仅规上vs全企业）、商品覆盖度（工业品vs全品类）及贸易链条覆盖度（生产交付vs实际通关）三方面。

- 历史三次主要数据背离发生于贸易需求快速反弹期，反映贸易端指标波动更剧烈。

两指标背离影响因素与滞后关系分析 [page::4][page::5]

• 时间差异使得库存消化或备货行为导致出口金额与交货值不同步，实证回归显示交货值对出口金额有显著滞后解释力（R²升至0.74）。

- 统计范围差异中，出口额覆盖规下企业及非工业品，且来料加工贸易按全价核算，出口交货值仅计加工费，导致出口额占比持续走高，2024年跌破60%阈值。

2025年4月数据背离深入解读 [page::6][page::7][page::8]

• 2025年4月出口金额同比增速8.1%、出口交货值0.9%，背离受企业规模、库存消化及基数效应影响。

- 民营中小企业出口占比提升，促进出口金额快速增长但未充分反映在出口交货值。

• 出口预期受中美贸易摩擦影响，新出口订单降至近三年低位，产成品库存持续收缩支持库存消化逻辑。

- 来料加工和非工业出口占比较低，对指标背离贡献有限。

历史数据与后续观察点 [page::3][page::8]

• 历史三轮贸易反弹时期出口额波动大于交货值方差，常伴随数据背离。

- 后续需关注出口订单、高频贸易数据及中美谈判进展，判断两指标能否重新趋同。

资深金融分析报告解构与详尽分析

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《如何理解出口交货值和出口金额差异？ 深挖宏观数据系列之九》

- 发布机构： 中国银河证券研究院

• 日期：2025年5月29日

- 作者：张迪（首席宏观分析师）、吕雷（宏观经济分析师）

• 主题：宏观经济数据解析，重点在出口指标中的两个关键统计数据——出口交货值与出口金额的差异及其背后的经济含义与影响因素。

核心论点与主要信息

报告聚焦于当前出口数据中两大指标——出口交货值和出口金额——的背离现象。报告指出，自2025年4月美国对所有贸易伙伴加征“对等关税”以来，外部贸易环境不确定性加剧，导致出口指标信号噪音加大。具体表现为2025年4月，海关统计的出口金额同比增长减缓至8.1%，而工业端出口交货值同比仅增长0.9%，两者显著背离。报告旨在通过详尽分析两项指标的定义、统计口径、时点差异及统计范围差异，深入揭示背离的根源与内在经济逻辑，帮助投资者和决策者准确把握出口真实动向，以应对复杂多变的贸易环境。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

（一）指标定义及三大核心差异

报告首先厘清了两个指标的来源及统计范畴：

• 出口交货值：国家统计局统计，着眼于工业生产端，反映的是规上工业企业（年营收≥2000万）实际交付用于出口的货值，包括自营出口以及来料加工、来样加工等附加形式的工厂交货值。但仅统计工业品，不含农产品及非工业品。

- 出口金额：海关总署统计，基于流通端即报关时间的跨境货物价值，涵盖所有规模企业和包括农产品等非工业品，统计口径更广，采用FOB离岸价。

三大差异体现在：

1. 统计时点：出口交货值以生产销售时间为准，出口金额以海关报关通关时间为准，存在时间差。

2. 计价方式：出口金额按全值（包括运输、保险费），出口交货值对自有工业品按实际销售平均单价，对来料加工仅计加工费。

1. 统计范围：

- 企业覆盖：出口交货值仅涵盖规上企业，出口金额涵盖所有。
- 商品类别：出口交货值限工业品，出口金额涵盖全类别。
- 贸易链条：出口交货值某些转内销货物计入，出口金额则仅统计真实完成跨境的货物。

该差异表格详细对比上述各项内容，突出两者根本的经济属性差别——生产端供应视角与贸易端流通视角的区分意义[page::1,2,3]。

（二）出口交货值和出口金额背离的历史与统计特征

报告通过长达20年的数据对比体现了两个指标在波动幅度与走势上的差异：

• 出口金额波动性远大于出口交货值（年方差351 vs 146.7），体现贸易端易受国际环境和季节性波动影响。

- 三个系统性背离阶段均对应全球经济扩张或复苏期，显示贸易端指标对外部需求反应更快更大，生产端更平稳：
- 2006-2007年全球经济繁荣期，出口金额增速峰值27.9%，交货值21%，两者差值最大18%。
- 2010-2011年金融危机恢复期，出口金额31.4%，交货值24.38%。
- 2020-2021年疫情后报复性反弹，出口金额峰值26%，交货值14%。

此外，报告用图表清楚呈现出口金额和交货值间的滞后关系，用回归分析验证了这种时滞效应，出口交货值对未来出口金额有更高解释力（R²从0.69增加至0.74），验证了两指标时间差异的核心假设[page::3,4,5]。

（三）背离形成的关键影响因素

报告归纳时间差异与统计范围差异两大核心驱动：

• 时间差异：库存影响显著。企业库存的提前备货或消化造成生产交货与实际通关时间错位，库存消化时出口金额当期突出而交货值变化不大。

- 统计范围差异：
- 企业规模偏差：出口交货值只纳入规上工业企业，规模以下、中小民营企业出口表现强劲时更体现于出口金额。
- 商品类型差异：出口金额计入非工业品、农产品，而交货值不计。
- 来料加工贸易计价方式不同：出口金额按货物全值计，而交货值仅计加工费，来料加工占比提升时会扩大两者差值。

报告解释了这三大因素如何分别影响数据背离，举例说明民营和中小企业，以及来料加工贸易在当前出口格局中的作用和变化趋势，呼应后文对4月数据的实证解读[page::5].

（四）2025年4月背离现象的深入分析

报告聚焦4月数据，指出：

• 出口金额同比增速8.1%，较前值12.3%明显回落，但仍维持韧性。

- 出口交货值同比增速仅0.9%，大幅低于金额增速，形成明显背离。

• 统计口径影响：来料加工贸易占比约2%，增速表现对出口金额支撑有限，农产品出口占比极小，且同比下降，反而不支持背离。

- 企业规模结构发挥核心作用：私营企业出口占比提升至65.26%，且其出口增速优于整体，表明中小企业出口灵活调整产能成为出口金额回升重要动力，出口交货值因涵盖中小企业不足体现不了这一弹性。

• 库存和订单指数表现显示出口订单跌幅明显，产成品库存也在消减，反映企业减少库存，部分出口金额受库存消化短期拉动而别于生产端实际交货节奏。

- 基数效应：去年4月出口金额与交货值曾呈逆向变动，为当年4月此次背离的形成留下数据包袱。

通过企业PMI数据，报告揭示大型企业出口交货值受拖累更大，中小企业出口金额支持相对强，且对库存与订单数据的联动分析，进一步佐证了上述判断[page::6,7,8,9]。

（五）外部贸易环境与未来展望

随着中美贸易摩擦升级，面对政策调整和市场不确定性，出口节奏受到显著影响。报告通过结合外贸集装箱数据、制造业PMI分企业规模指标、出口订单指数等多项指标，提出出口金额与交货值走势的趋同将取决于未来贸易谈判进展和外需回暖情况，强调关注后续5月数据动态的重要性[page::10]。

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三、图表深度解读

图表1（第4页）

• 展现了2005年至2025年间出口金额与出口交货值同比增速走势及差异幅度。

- 说明出口金额波动强烈，高点远超交货值，三次跨度大幅背离周期清晰。

• 通过灰色阴影突出背离区间，直观呈现历史阶段波动特征，反映出国际需求变化对出口金额波动的直接影响。

此图奠定报告历史比较基调，支撑论点“出口金额波动远大于出口交货值”[page::4]。

图表2-3（第5页）

• 两个回归散点图说明出口金额与出口交货值同比增长的统计关系。

- 图2（上）：出口交货值当期同比对出口金额当期同比的回归关系，R²=0.69，斜率1.4293，说明交货值变动对出口金额影响较大，但存在一定差异。

• 图3（下）：出口交货值当期对出口金额下一期的影响，R²升至0.74，斜率1.1354，强化了时间滞后的结论。

为时间差异和滞后效应提供了数据和统计验证，[page::5]。

图表4（第6页）

• 出口金额与交货值绝对值趋势对比与比值变化图。

- 出口金额明显持续上涨，交货值增长相对平稳，反映两者“统计范围”差异带来的绝对数值分化。

• 交货值占比从2018年下滑趋势明显，至2024年跌破60%，显示更大批出口额未囊括于交货值。

该长周期趋势图表标明统计范围差异是造成背离扩大根本因素[page::6]。

图表5（第7页）

• 来料加工贸易与一般贸易占比及增速对比。

- 来料加工贸易占比相对较低（62%-70%区间内），其波动对总体出口影响有限。

• 一般贸易占比高（约66%），对出口金额增速影响主导。

- 来料加工贸易增速与出口金额增速总体趋势相关，但占比限制了其对出口金额的决定性影响。

图表强化报告判断来料加工非核心因素的结论[page::7]。

图表6（第8页）

• 私营企业出口金额同比增速及其占比趋势。

- 私营企业出口占比逐年提升，2025年4月达到65.26%，同比出口增速普遍优于整体。

• 表明中小民营企业在出口结构中的主导地位和更强市场适应性。

强化企业规模差异和统计口径对背离的影响[page::8]。

图表7（第9页）

• 制造业PMI分企业规模（大、中、小）指标及产成品库存、新出口订单指数。

- 大型企业PMI跌破荣枯线，中小企业虽仍处收缩区间但相对稳定。

• 新出口订单创2023年以来新低，反映外需显著收缩，库存指数显示企业主动去库存。

- 支撑库存消化推高出口金额，生产活动放缓致交货值低增的观点。

为背离提供企业层面微观验证[page::9]。

图表8（第10页）

• 反映美国进口及中国至美商品集装箱同比变化及年度集装箱吞吐量。

- 体现中美贸易物流量波动，暗示贸易环境的不确定性和短期冲击。

• 辅助分析外部贸易环境对出口金额数据波动的影响。

补充贸易环境宏观背景数据[page::10]。

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四、估值分析

本报告专注宏观数据分析，无企业估值或财务模型部分，无估值计算与目标价设定。

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五、风险因素评估

报告明确指出风险：

• 测算偏差及分析方法局限性：宏观数据统计及分析模型或存在误差与假设限制。

- 外需走弱风险：国际贸易环境恶化或出口需求持续下滑。

• 国内经济超预期下行风险：宏观经济增速放缓可能削弱出口基础。

同时，报告针对贸易环境的不确定性和政策变动风险有所提示，强调新出口订单和贸易谈判进展对未来出口指标回归的重要作用[page::1,8]。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体分析较为严谨，兼顾统计学与经济逻辑，避免单一因素过拟合，融汇多维数据。

- 对指标统计口径差异、时间差以及不同企业规模和贸易方式影响反复论证，展现立体分析视角。

• 但基于官方统计数据的局限，尚难完全剖析规下小企业贸易活动的真实动态，相关假设有一定推测性质。

- 对未来贸易谈判影响的短期动态评估依赖于高频数据观测，存在不确定性。

总体，报告对数据背离现象保持审慎平衡态度，未显著偏向某种政策或市场解读，表达符合宏观研究专业标准。

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七、结论性综合

中国银河证券的本篇宏观数据解读报告系统揭示了出口交货值和出口金额两大指标因统计口径、时间时点及其反映主体的不同，造成了结构性的背离现象。通过数据和实证分析，报告证实出口金额作为海关的通关数据，受外部贸易环境及库存消化情况影响波动幅度大，而出口交货值则更多体现生产端规上工业企业的出口供应状况，相对稳定但受限于统计覆盖范围。

2025年4月两指标出现显著背离，既反映了美国贸易政策加征关税引发的外部需求波动，也体现了私营及中小企业出口灵活性较强和库存阶段性调整等内部经济行为的差异。来料加工贸易和非工业品出口占比虽有影响但有限，关键在企业规模结构调整、库存消化节奏以及基数效应的共同作用。

图表多维度展示了指标历史波动趋势、企业规模出口贡献、制造业PMI分解与库存订单动态、贸易方式结构变迁，以及中美贸易物流的同步波动，为理解和预测未来出口趋势提供了坚实实证支持。报告在风险提示中强调数据测算的不确定性及外部经济环境演变的不确定性，指出未来贸易形势的走向值得进一步密切观察。

总结来看，报告主张在分析出口贸易形势时应同时关注这两个统计指标的异同及背离的微观经济根源，避免对单一出口数据的片面解读，从而更准确地把握贸易真实动态，辅助宏观经济分析和政策制定。[page::0-10]

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溯源标注示例：

• 指标定义及基本差异详见第1-3页内容 [page::1,2,3]

- 出口金额与交货值历史背离及时间滞后效应见第4-5页图表及分析 [page::4,5]

• 2025年4月数据背离深度剖析及企业规模、库存影响详见第6-9页 [page::6,7,8,9]

- 贸易环境及未来展望见第10页 [page::10]

关键图表展示：

• 出口金额与出口交货值同比增速走势及背离区域示意图

• 出口金额同比与出口交货值同比当期与滞后回归散点图

• 出口金额与交货值绝对值趋势及比值变化

• 来料加工贸易及一般贸易占比和增速

• 私营企业出口金额同比增速及占比

• 制造业PMI各规模企业及库存订单指数

• 中美贸易集装箱吞吐数据同比变动

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综上，这份中国银河证券的宏观产业数据报告，通过系统拆解出口指标统计口径、时间时点与统计范围的三大差异，结合历史背离复盘和2025年4月出口背离事件的深入分析，揭示中国当下贸易数据之间的深层微观经济结构，预测未来出口走势趋势，为宏观经济观察和策略布局提供扎实依据。

报告