• 基于2017年投入产出表，按感应度系数、影响力系数、APL系数、上游度等指标综合划分行业上下游：上游包括有色金属、煤炭、石油石化、农林牧渔；中游包括钢铁、基础化工、机械制造、电子等；下游包括家电、通信、汽车、医药、食品饮料等行业（图表17）[pidx::13,15].

- 构建并稀疏化行业间APL矩阵，识别了石化、制造业、农林牧渔三条主导产业链，展示典型上下游投入产出传导关系（图表21、22、23）[pidx::16,18,19].

• 2002-2017年产业影响力分析显示，建筑业影响力持续上升，机械行业影响力下降；电子行业影响力和感应度均提升，显示其推动和拉动经济双重角色，加工贸易向高端制造转型显著（图表24、25）[pidx::20,21].

- 消费需求持续成为经济主驱动力，生产诱发度对食品饮料、医药、汽车、交通运输等消费升级行业提升显著；投资拉动力减弱，电子和汽车投资诱发上升；净出口贡献不稳定，但通信、机械、电力设备等资本密集、高端制造业表现优异（图表26-29）[pidx::22,23,24,25].

• 基于OECD区域间投入产出表，计算出口国内增加值占比与全球价值链（GVC）地位指数和参与度指数，发现高端制造如电子、化学品等行业不断提升国际分工地位，优化出口结构与自主程度仍待加强（图表34-39）[pidx::30,31,32,33].

- 制造业转型升级路径可借鉴微笑曲线和武藏曲线理论：我国制造业大体符合微笑曲线，制造业位置上移但增值率平坦化；日本呈武藏曲线形态，制造环节附加值占优。技术进步决定产业升级路径选择，微笑曲线侧重研发设计和销售两端增值，武藏曲线强调制造环节效率提升（图表42-48）[pidx::34,36,37].

• 产出上游度和投入下游度指标辅助评估制造业嵌入全球价值链的位置，两者负相关，辅助解读产业链层级和价值创造能力（图表44-45,49）[pidx::35,37].

金工研究报告全面深度分析——基于投入产出表视角的行业全景画像及全球价值链研究

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 行业全景画像：投入产出表视角华泰基本面轮动系列之五

- 作者及团队： 林晓明（执业证书编号S0570516010001）、李聪（执业证书编号S0570519080001）、韩晳、王佳星

• 发布日期： 2020年7月6日

- 发布机构： 华泰证券研究所

• 研究主题： 本文基于投入产出表工具，通过产业链上下游划分及结构变迁，结合全球价值链分析，全面刻画中国各行业及其在国际分工中的地位，探索制造业转型升级路径，挖掘长期投资价值行业。

- 报告核心观点：
- 利用国内外投入产出数据，理清行业产业链上下游关系与结构变迁，明确主导产业链：石化、制造业、农林牧渔。
- 电子行业成为唯一上下游推动均强化的潜在主导型行业。
- 消费升级带动食品饮料、医药、传媒、交通运输、汽车等长期配置价值提升。
- 投资对经济拉动作用减弱，但电子和汽车等高端制造生态渐强。
- 我国制造业不断提升全球价值链地位，产业升级呈现微笑曲线及武藏曲线并存趋势。
- 国际视野下制造业转型空间巨大，核心依赖于技术进步与自主创新。

• 风险提示： 研究基于2017年国内、2015年全球投入产出表，数据时滞可能导致部分结论与当前实际存在差异。[pidx::0] [pidx::38]

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二、逐节深度解读

2.1 本文研究导读及结构框架分析

• 报告是“基本面轮动系列”第五篇，定位在行业中观研究，继承前四篇宏观、风格及杜邦视角的行业画像研究。

- 研究分两大部分：
1. 基于国家统计局官方国内投入产出表，分析产业链上下游结构，及其结构演变。
2. 基于OECD区域间投入产出表，剖析各行业全球价值链地位及参与度，比较中、美、日制造业转型路径。

• 图表1和图表2呈现报告与系列整体框架的关系及研究维度，明确投入产出表工具在产业链及全球价值链分析中的核心应用。[pidx::3]

2.2 投入产出表基础与分析方法

• 投入产出表由Leontief创立，数学描述各产业部门间的产出与投入关系，反映经济系统内部结构。

- 表格分四象限：
- 第1象限为中间投入与中间需求矩阵，揭示部门间中间产品流动。
- 第2象限为中间投入与最终需求，描述产品满足市场终端需求情况。
- 第3象限为最初投入与中间需求，即增加值构成。
- 第4象限为最初投入与最终需求（再分配），多省略。

• 通过举例表格阐述中间需求与最终需求、最初投入的定义和经济含义。

- 关键系数：
- 直接分配系数与完全感应系数（Ghosh逆矩阵）揭示最初投入变动对产出的间接推动作用。
- 直接消耗系数与完全需要系数（Leontief逆矩阵）计算生产最终产品所需全部（直接+间接）投入。
- 前向联系（感应度系数）衡量单位初始投入对整体经济的推动力。
- 后向联系（影响力系数）衡量单位最终需求对整体经济的拉动效应。
- 生产诱发度功能衡量不同最终需求对特定行业产出的诱发效果。
- APL系数反映某部门发生外部冲击后对其他部门的影响平均传导轮次，前向和后向APL提供产业链联系紧密度视角。
- 上游度系数度量某部门产品达到最终需求前所需经历的生产阶段数，表征产业链上游位置。

• 研究精细介绍了系数的数学定义、计算方法及经济学意义，辅以示例数据表明各系数如何展开成矩阵运算，说明了分析工具的理论深度和实务操作方法。[pidx::4-12]

2.3 基于投入产出表的产业链上下游划分及主导产业链梳理

• 研究综合感应度、影响力系数、APL、上游度等多指标，构建综合排序判定行业上下游地位。

- 国内2017年投入产出数据处理：
- 进行了行业映射，将149个部门映射到27个行业，形成行业间投入产出表，方便实际行业分析。

• 核心发现：

- 上游行业：石油石化、煤炭、有色金属、农林牧渔，特点是感应度大、影响力相对小、上游度高。
- 中游行业：钢铁、基础化工、电子、电力设备及新能源、机械、建材、轻工制造、交通运输等，感应度及影响力高，承担上下游连接中枢角色。
- 下游行业：计算机、通信、传媒、家电、汽车、医药、建筑、食品饮料、消费者服务、纺织服装、商贸零售，感应度较低，影响力高，产出多数面向最终需求。

• 利用行业间APL矩阵和Dietzenbacher关联度指标稀疏化，识别了三条主要细分产业链：

- 石化链：石油石化→基础化工→轻工制造等→建筑、医药、家电等。
- 制造业链：煤炭、有色金属→基础化工、钢铁、机械、电子等中游→家电、汽车、计算机、通信等下游。
- 农林牧渔链：农林牧渔→轻工制造→食品饮料、纺织服装、医药、消费服务。

• 该部分结合多个定量指标，既数据详实，且在理论经济意义上解释合理，形成了较为完整的国内产业链结构图谱，有助于投资者理解行业轮动逻辑与产业传播路径。[pidx::13-19]

2.4 产业链结构时序变迁分析与长期配置价值挖掘

• 2002-2017年产业影响力系数：

- 建筑长期居首且趋升，机械维持前三但出现弱化。
- 电子、通信、计算机、食品饮料、汽车等呈现上升趋势，尤其电子行业表现凸显。
- 家电、纺织服装影响力下降，反映经济结构转型及加工贸易调整。

• 产业感应度系数：

- 上游资源型行业（石油石化、煤炭、有色金属、钢铁）仍保持较好推动力，但部分行业如煤炭、钢铁产值占比下降导致贡献减弱。
- 有色金属、电子推动力上升，电子行业在推动及拉动方面均提升，显示其独特主导前景。

• 生产诱发度对三类最终需求分析：

- 消费：对食品饮料、电力、公用事业、农林牧渔影响较大，反映消费升级趋势。长期看好食品饮料、医药、物流、汽车等。消费占 GDP 贡献率57.8%。
- 投资：建筑、机械、基础化工、钢铁资本形成诱发度高，中国投资驱动模式明显，但整体趋缓，电子、汽车资本形成影响逐步扩大。投资对GDP贡献31.2%。
- 净出口：纺织服装、轻工制造、商贸零售出口占比高，但进口较多行业包括石油石化、煤炭、钢铁、电子，高端制造如通信、机械、电力设备出口国内增加值占比增长，体现产业升级。货物及服务净出口贡献11%。

• 结论聚焦电子行业作为唯一上下游双向推动提升行业，消费升级持续驱动新兴行业配置价值，投资拉动力减弱但结构优化，净出口贡献有限但中高端制造形成出口支柱。[pidx::20-25]

2.5 基于区域间投入产出表的全球价值链(GVC)分析与国际比较

• 利用OECD区域间投入产出表，建立分块直接消耗系数矩阵和列昂惕夫逆矩阵，计算来源区分的增加值占比（VAS）及出口蕴含增加值占比（VASE）。

- 重点定义：
- 国内增加值（DV）、国外增加值（FV）、间接增加值（IV）与总出口（E）关系，量化出口的自主程度和全球分工地位。

• 研发了GVC地位指数：

- 通过比较间接增加值占比与国外增加值占比的差异，衡量某产业在全球价值链中的“上游”或“下游”位置。
- GVC参与度考虑比例总量反映产业融入全球链条的程度。

• 实证分析（2005-2015年）显示：

- 低端制造业（食品、纺织、农林渔）出口自主程度较高，自给率高于美国。
- 高端制造业（计算机、电子、光学、化学品、电气设备）出口国内增加值占比低于美国，显示依赖进口中间品，技术尚未完全掌控，但趋势向好。
- 细分行业GVC地位指数下降的如低端制造（非金属矿、橡塑制品等）。

• 以计算机电子和电气设备为例，与美国、日本、德国、越南对比显示我国出口自给率上升，体现产业链完整性增强，尤其在国际贸易摩擦、疫情等背景下具备战略意义。

- 综合分析印证中国制造业正逐步提升全球价值链地位，关键在于技术升级和供应链自主可控。[pidx::26-33]

2.6 制造业转型升级路径与微笑曲线、武藏曲线理论解读

• 微笑曲线理论：

- 产业链两端（研发设计及品牌营销）附加值高，中间制造环节附加值低，呈U型。

• 武藏曲线理论：

- 制造环节凭借高效供应链管理及生产技术可以获得更高利润，呈倒U型曲线。

• 区别与启示：

- 两理论代表不同产业发展阶段及路径，不是对立，而是取决于产业特性和技术水平。
- 中国制造业呈现浑厚的微笑曲线，但近年趋势趋于扁平，表明上游度提升未必带来对应增值提升，受加工装配低值产环节制约。
- 美国曲线向陡峭发展，行业两端增值能力增强。
- 日本曲线呈武藏曲线，制造环节利润显著，体现组织结构和精益制造优势。

• 产出上游度与投入下游度指标量化产业链位置，绘制我、美、日三国制造业产业升级曲线，对比中呈明显差异。

- 战略启示：
- 中国制造业升级路径可沿微笑曲线加强研发和品牌能力，也可以沿武藏曲线通过技术和生产流程优化提升制造环节附加值。
- 技术进步和创新是两条路径的核心和前提。
- 产业升级不拘泥单一模式，应结合行业特征灵活选择升级道路。

• 相关图示形象展现了三国不同轨迹及产业分布。[pidx::34-37]

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三、图表深度解读（部分重点图表解读示例）

3.1 图表5与图表6（投入产出表基本系数示例）

• 两张图表以简化农业、工业、其他三部门为例，示范直接分配系数、完全感应系数、直接消耗系数和完全需要系数的形成。

- 例如农业部门对农业部门的直接分配系数0.18（图5）与直接消耗系数0.18（图6），均说明农业部门生产1单位产品中有0.18单位交由自身部门。

• 完全感应系数和完全需要系数均>1，反映了行业内外循环因间接效应放大产出需要。

- 图示直观展现了指标从初始数据表转化为经济联系度量矩阵的过程，突出投入产出分析的数学基础与经济含义的映射关系。[pidx::7-8]

3.2 图表13-17（产业上下游划分实证图）

• 图13和图14散点图将感应度系数与影响力系数（及产业加权版本）结合展示，明确上下游行业分布情形。

- 图15呈现前向APL与后向APL散点，标识行业间产业链传导强度和轮次，离散分布反映差异化产业链位置。

• 图16柱状图显示各行业上游度系数，表征产业链上游位置，数值对比清晰。

- 图17以文字加色块区隔形式，清晰总结上下游行业分类规则及具体行业归属。

• 这些图表共同支撑上下游划分结论，逻辑严密，数据充足。[pidx::14-15]

3.3 图表21-23（细分产业链结构）

• 以图表21石化产业链为例，蓝色、红色、橙色分别代表上中下游行业，通过箭头展现上下游投入产出关系。

- 图表清晰描绘产业链环节及产业链流向，便于理解行业间依赖关系。

• 类似图22、图23分别展现金属煤炭制造链和农林牧渔链，结构清晰有条理，显示三大链条互动及国民经济运行逻辑。[pidx::18-19]

3.4 图表24-29（需求结构下的产业诱发度和贡献率）

• 图表24-26对应消费需求诱发度，突出消费升级带动新兴行业，上升趋势明显。

- 资本形成对某些重资行业的拉动减弱，电子、汽车等资本形成诱发度提升。（图27）

• 净出口对劳动密集型行业仍显著，但整体拉动有限，资本密集高端制造增长趋势明显。（图28）

- 图29表现三大需求对GDP增长贡献率，明确最终消费主导增长。

• 图表总体呈现需求结构变化对产业链变动和国民经济动态贡献的综合视角。[pidx::22-25]

3.5 图表31-32（全球价值链出口增加值矩阵）

• 图31详细解释VASE矩阵构建及乘法计算流程，图示列昂惕夫逆矩阵、增加值向量、出口向量的矩阵乘法形成，从矩阵结构层面理解全球价值链中的国内外增加值分布。

- 图32通过矩阵结构示范了国内增加值DV、国外增加值FV、间接增加值IV的计算过程，数据具体而生动，便于理解GVC内涵。

• 这两张图是理解后续GVC指标和比较分析前提的基础。[pidx::28-29]

3.6 图表35-38（GVC地位与参与度实证图）

• 以化学品、电子、电气设备、机械设备为代表，波动上升的GVC地位指数配合出口国内增加值占比，表明部分高附加值高技术制造业在持续攀升全球分工链条位置。

- 日本与越南比较案例展示异质性发展轨迹，数据对比揭示国际产业链分工的差异性。

• 这些图通过气泡大小和定位呈现时间维度动态变化，强调发展趋势和空间差异。[pidx::32-33]

3.7 图表46-48（微笑曲线与武藏曲线对比）

• 产出上游度指数为横轴，增加值率为纵轴的散点和拟合曲线揭示中国、美、日三国制造业产业链分布形态。

- 中国呈现微笑曲线但趋平坦，且2015年行业点整体右移显示产业链上移但增值不足。

• 美国微笑曲线更为陡峭，增值能力分布明显差异。

- 日本曲线呈倒U型，符合武藏曲线理论，显示制造阶段利润深厚。

• 这些图形展现制造业转型中不同经济体路径的差异，有助于产业升级路径理解。[pidx::37]

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四、估值与定价分析

报告本身不涉及单个企业估值或目标价设定，属于产业链和宏观中观层面系统性行业研究，重点在工具、指标和结构关系的量化剖析，未构成单一权益资产推荐，故无现金流折现等估值模型分析。

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五、风险因素评估

• 主要风险在于模型依据历史数据的统计规律推演，未来经济结构变动可能破坏历史规律稳定性。

- 数据时滞风险显著，国内最新为2017年数据，全球数据更滞后至2015年，可能导致行业结构动态现状及趋势分析存在偏差。

• 国际环境变化（贸易摩擦、逆全球化、技术限制）存在不确定性，可能改变制造业转型升级路径及全球价值链地位。

- 报告未特别提出缓解措施，但明确提醒投资者应谨慎关注上述动态风险，避免机械依赖模型输出。[pidx::0][pidx::38]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体立足投入产出表基础数据，方法严谨、全面，覆盖宏观-中观-微观多层次。

- 理论与实证结合较好，行业划分结合多指标综合判断，避免单一指标偏差。

• 数据解读客观，但报告部分结论基于7年以上甚至近10年前数据，部分产业结构已发生明显变化，例如数字经济、高科技产业近年来迅速发展，数据滞后风险隐含。

- 全球价值链分析虽引用OECD权威数据，但未深入探讨多边贸易政策变化可能对GVC造成的非线性影响。

• 制造业转型升级讨论层面丰富，但未来技术突破和全球产业链重构带来的不确定性影响，尚未充分量化。

- 报告整体未涉及对冲机制或政策建议，更多定位于行业画像及配置参考，投资者仍需结合最新政策与市场实际谨慎决策。

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七、结论性综合

本报告系统应用国内外投入产出表，构建了覆盖产业链上下游关系、产业结构变迁、全球产业分工地位的多维分析框架，深入分析了中国国民经济关键产业的内在联系及其经济绩效演进。结合理论与数据，核心见解包括：

• 产业链上下游划分明确，构建三条主导产业链：

- 石化链（石油石化→基础化工→轻工、建筑、医药等）；
- 制造业链（煤炭、有色金属→钢铁、机械、电子→汽车、家电、通信等）；
- 农林牧渔链（农林牧渔→轻工→食品饮料、纺织、医药、消费服务）；
这些链条体现了当前国民经济运行的主导模式，结构交织发展，彼此支撑。[pidx::15,18-19]

• 产业链变迁表明电子行业异军突起：

- 电子行业成为唯一上下游推动双增的主导型产业，未来主导经济增长潜力大。
- 消费结构升级带动食品饮料、医药、传媒、物流与汽车等行业长期配置价值。
- 投资拉动趋缓，但对电子和汽车行业的资本形成诱发度持续提升。
- 净出口贡献相对不稳，资本密集型高端制造业（通信、机械、新能源设备）出口地位逐步提升，支撑产业升级。[pidx::20-25]

• 全球价值链定位与产业升级趋势：

- 中国制造业自给率提升，低端制造自给高、技术密集型产业仍弱于美日，但快速追赶。
- GVC地位指数与参与度指明，中国电子与制药等高端制造业在全球链条地位不断上移，部分行业具备显著成长空间。
- 中、美、日制造业升级路径差异显著，反映不同技术水平与产业组织方式影响产业利润分布，中国未来产业升级可通过微笑曲线和武藏曲线双路径实现。
- 技术进步和自主创新是制造业持续升级的最大关键。
- 疫情与逆全球化背景下，完整产业链成为中国经济竞争优势的重要保障。[pidx::30-37]

• 图表深度验证了内生经济逻辑与全球产业分工现实，数学定义严谨且示例清晰。

- 风险提示明确指出历史数据滞后与政策经济环境变化不确定性，为后续策略调整预留空间。

综上，报告展现了基于投入产出视角的中国产业链整体图景及其全球价值链竞争力的深度研究成果，对理解行业轮动、产业升级及投资配置提供了极具价值的理论与实证支持，尤其强调电子行业的战略前景及消费升级的主导地位。

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参考溯源

所有结论均严格基于报告原文内容，页码依次按章节标注，格式为 [pidx::页码] 以供后续追溯。

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总体评价

本报告作为行业研究范本，定位宏观-中观结合，理论深厚、数据翔实，系统性强，适合机构投资者和产业研究者深入学习借鉴。唯一注意需关注数据更新可能带来的偏差风险及全球贸易多变环境对结论的影响，建议结合最新政策和数据动态进行动态跟踪补充。

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如需对报表中任意图形或数据做更具体的数值解析或建模细节解读，欢迎提出。

报告