• 报告利用直接消耗系数、完全消耗系数、直接分配系数和完全分配系数等衡量指标，结合产业关联度矩阵，有效划分产业链上下游结构，绘制产业链图谱，覆盖采掘、资源中游、制造中游及下游行业 [page::2][page::3][page::4].

- 成本构成分析显示：中游资源行业（钢铁、化工、建材等）对煤炭、石油、有色等大宗商品直接用量最大，成本冲击最大；下游行业（汽车、纺织服装等）对大宗商品的用量较少，成本冲击有限 [page::4][page::5]。

• 成本传导能力CTC指标改进：采用存货周转月数调整滞后，并以对数形式消除负值和基数效应，体现真实成本传导效果。结果显示资源行业CTC最高，且波动大，中游制造较低且稳定，下游较低且波动小 [page::6].

- 成本传导能力CTC与毛利率相关性分析发现：中游行业毛利率与CTC存显著正相关，上游资源及下游行业表现相对弱，部分原因包括供给侧改革等结构性因素影响存在滞后 [page::9][page::10].

• 资源行业产品价格弹性大，成本上涨可通过价格传导实现毛利率提升，中游制造业成本传导能力弱，受上下游议价能力制约，毛利率波动与成本上涨负相关，且受到存货周期影响 [page::6][page::7][page::8][page::11].

• 历史三轮大宗商品涨价周期（2009-11，2016-17，2020-21）复盘显示：

- 资源行业盈利主要由成本传导能力 (CTC) 决定，营收增速影响较小；
- 中游制造定价逻辑受经济环境影响，需求支撑时期重营收增速，供给侧主导及成本上行阶段重视CTC；
- 下游行业价格弹性小，主要通过营收增长反映景气度，市场对CTC关注度低。

[page::12][page::13][page::14][page::15].

• 策略回测总结 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::22]:

- 资源行业：基于CTC选股策略自2009年至2021年收益约为496.9%，显著优于等权基准和营收增速策略，且在大宗商品涨价期表现尤为突出。

- 中游制造：营收增速选股策略表现优于单纯CTC策略，整体收益约450%，但在景气度下行及成本急升阶段CTC策略表现优异。

- 综合策略结合营收增速与CTC灵活择时，收益达到517.2%，相较单一指标策略提升明显，能有效避免极端阶段风险。

- 下游行业基于CTC和营收增速的选股效果均不显著，股价对需求变化敏感且领先业绩，导致基于财务数据的策略难以发挥。

• 产业链成本传导体系总结：

- 资源行业议价能力强、价格弹性大，市场持续关注成本传导能力的变化；
- 中游制造行业受上下游共同挤压，景气度和成本传导能力共同影响业绩表现，成本压力在景气下行时成为关键风险；
- 下游行业成本及价格弹性小，更受自身景气度和规模效应驱动。

• 该体系为周期行业投资提供了系统性的投资逻辑和行业配置工具，对周期行情识别及行业选股均具实战指导意义。

【国君金工】系统性量化产业链成本传导体系—详尽分析与解读

1. 元数据与概览

报告标题： 系统性量化产业链成本传导体系
作者： 陈奥林（Allin君行）
发布机构： 国泰君安证券研究
发布日期： 2021年8月11日
研究主题： 产业链成本传导体系的构建及其在大宗商品周期行业中的量化应用，重点关注不同产业链环节的成本冲击承受能力、成本传导能力及定价关系，进而构建有效的行业配置策略。

核心论点与目标信息：

• 利用国家统计局的投入产出表数据，精确划分产业链上下游关系，明确上中下游行业对大宗商品的依赖度和投入成本特征，揭示成本传导路径。

- 提出改进的成本传导能力（CTC）指标，结合存货因素和对数变换，提升量化指标的合理性和稳定性。

• 不同行业成本传导能力存在显著差异：资源行业成本传导能力强，能够将成本波动超额传递下游，实现毛利率提升；中游制造行业传导能力弱，且受上下游议价压制，成本上涨期间利润承压；下游行业受大宗商品直接影响有限，价格弹性小，盈利更多由自身景气度决定。

- 结合历史大宗商品周期行情复盘，探索 CT C和行业营业收入增长对行业盈利及股价的不同影响，提出了针对上、中、下游环节不同的投资策略，实现显著超额收益。

• 重点投资建议：资源行业优先关注CTC，获得496.9％累计收益；中游制造行业则更重视营业收入增速，获得450.0％收益；下游行业更注重景气度，定价效果不明显。[page::0,1,4,6,11,12,16,18,22]

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2. 详细章节解读

2.1 投入产出表分析与产业链划分

• 投入产出表简介：

投入产出表为反映经济部门产品投入与产出关系的平衡表，由部门间的中间产品使用（中间产品象限）、最终产品使用（最终使用象限）、增加值构成（增加值象限）三象限组成，提供了系统全面的产业间交易网络基础。[page::1,2]

• 关联分析方法：

- 直接消耗系数（$a{ij}$） 反映部门j生产1单位产品直接消耗部门i产品的量，刻画纵向的后向关系。
- 完全消耗系数（$B$矩阵） 包括直接和各级间接消耗，是$A$矩阵的无穷级数之和，反映更完整的上游依赖。
- 直接分配系数（$h{ij}$） 反映部门i产品向部门j分配的量，体现横向的前向联系。
- 完全分配系数（$G$矩阵） 包含包括间接分配，展示下游依赖。
- 产业关联度矩阵（$F=\frac{1}{2}(B+G)$） 结合两种系数，综合判断产业链上下游关系，该指标则用于产业链系统划分。[page::3]

• 产业链划分结果：

基于2018年统计局投入产出表的149个经济部门进行聚类后，利用产业关联度矩阵绘制产业链结构。
结果与市场已有认知高度一致，如煤炭—钢铁—基建等经典链条均清晰体现。同时，利用投入产出数据可实现更精细、完整的产业链图谱构建，量化行业间依存度，辅助细致研判。[page::4]

2.2 大宗商品投入特征与成本冲击

• 通过直接消耗系数深入分析大宗商品成本在工业部门的占比，发现：

1. 上游资源行业（如采掘业） 则对大宗商品的直接消耗量相对较少，成本主要是人工等。
2. 中游资源行业（如钢铁、化工） 直接消耗煤炭、石油等大宗商品比例最高，对价格波动最敏感。
3. 中游制造业（如金属制品、电气机械） 大宗商品成本占比也超过20%，承受较大成本冲击，且以有色和钢铁为主。
4. 下游行业（如汽车、纺织服装） 大宗商品成本较小，仅约10%，因此受原材料价格波动影响有限，更受自身产业景气度影响。[page::4,5]

2.3 成本传导能力（CTC）指标构建与改进

• 传统成本传导能力计算公式：

$$
CTCj = \frac{RMj}{MPj} = \frac{\Delta pj}{\sumi \Delta pi a{ij}}
$$

其中$RMj$是产成品价格涨幅，$MPj$是部门成本涨价压力。CTC表示价格涨幅对成本涨价压力的放大倍数。

• 问题：当产成品价格下降或成本近零时，计算值可能异常，且忽略存货因素使波动失真。

- 改进方法：

$$
CTC{j,t} = \ln(1 + RM{j,t}) - \ln(1 + MP{j,t-k})
$$

引入存货周转月数$k$，考虑存货对价格传导的滞后，且通过对数差平滑指数价格变动，更符合实际。

• 结果显示，上游资源行业CTC均值最高且波动较大，中游行业次之，下游行业CTC较低且稳定。存货多的行业（中游）周转月数最长，大约5个月，起到毛利率波动平滑的作用。[page::6,7]

2.4 不同行业成本传导能力与盈利特征

• 上游资源行业（如煤炭、石油开采），价格弹性大，CTC与毛利率正相关，成本上涨时能快速传导价格，实现毛利率上升，但毛利率波动明显，周期性强。

- 中游制造行业（如通用设备制造），产成品价格变动幅度较小，成本传导能力较弱，涨价期间利润受损，降价期利润改善，但初期因存货存在短暂毛利率提升。

• 下游行业（如汽车），成本传导能力较差，直接大宗商品成本较低，毛利率主要受行业景气度和规模效应影响。

2.5 成本传导能力与毛利率相关性分析

• 以2017.3-2021.3期间数据计算CTC与毛利率相关系数。结果显示：

- 中游行业中二级行业CTC与毛利率高度正相关（相关系数超过0.7的行业多为制造业细分），说明成本传导能力是影响行业盈利的关键因素。
- 上游和下游行业表现不明显或负相关，受限于指标构造的基数效应和行业结构变化（以煤炭行业供给侧改革后为例），对时间序列抵抗能力有限，但对截面行业比较仍有指导价值。[page::9,10]

2.6 产业链成本传导示意图

通过产业链上下游分层及行业CTC计算，绘制行业间成本传导强弱示意图，清晰刻画成本压力沿产业链的传递节奏：

• 产业链上游资源行业成本传导强，颜色为深棕色连接线；

- 中游制造成本传导能力中等或弱，颜色浅棕色或粉棕色；

• 下游成本传导较弱，颜色最浅，体现成本冲击递减趋势。[page::11]

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3. 历史行情复盘与行业表现考察

3.1 大宗商品周期划分与行情特征

使用南华综合指数，将2008年以来重要大宗商品价格上涨周期归纳为三轮：

• 2009-2011年：全球金融危机后需求侧强劲复苏推动；

- 2016-2017年：中国供给侧改革背景下以供给减少推动；

• 2020年至今：疫情后中国率先经济复苏带动需求。

3.2 不同行业价量因素对盈利及股价影响总结

| 周期 | 资源行业特点 | 中游制造特点 | 下游行业特点 |
|-------------|----------------------------------------|------------------------------------|--------------------------------|
| 2009-2011年 | 资源行业盈利弹性强，主价弹性，CTC显著定价 | 中游制造CTC和营收均重要 | 下游行业主要看营收 |
| 2016-2017年 | 资源行业持续重视CTC | 中游制造主要关注成本控制（CTC） | 需求乏力，下游普遍表现较差 |
| 2020-2021年 | 资源行业继续关注CTC | 经济复苏初期注重量能，景气带动营收增速，后期关注CTC | 下游重视景气度，营收增速为主 |

3.3 行业表现数据示例

• 2009-2011年大宗商品涨价期中有色、采掘等资源行业CTC与毛利率提升显著，且相关涨跌幅最高。

- 2016年供给侧改革阶段资源行业继续受到CTC驱动，而中游制造受成本压力影响表现较弱。

• 2020年起需求主导阶段，资源行业CTC依然关键，中游制造更多依赖营收增速，下游表现波动大。[page::12-15]

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4. 投资策略构建与回测分析

4.1 策略设计

• 策略核心： 依据不同产业链位置行业特点选择“价”（CTC）或“量”（行业上市公司营收增速）指标进行投资组合构建。

- 选股逻辑： 每月末选取对应行业内CTC或营收增速前列的板块构建等权投资组合。

• 2018投入产出表数据作为CTC计算基础，全周期回测2009-2021年。

4.2 资源行业策略

• CTC策略收益显著，累计涨幅达496.9%，远超营收增速策略的264.2%和等权基准222.9%。

- 相对净值稳步攀升，尤其在大宗商品涨价阶段策略优势明显。

• 表明成本传导能力是资源行业盈利与股价的关键价格信号，投资应重点注重CTC指标。[page::16,17]

4.3 中游制造行业策略

• 营收增速策略表现优于CTC策略，总体涨幅分别为450%和260%左右，超越等权基准259.6%。

- 但策略相对净值显示不同时期对CTC和营收增速的关注度变化，需求不振暗涨成本压力大时CTC重要（如2009年及2016年），需求复苏期则更看重营收增速。

• 综合指标策略（结合CTC和营收增速）表现更佳，累计涨幅达到517.2%，有效降低相对回撤。[page::17-19]

4.4 下游行业策略

• 无论CTC还是营收增速策略，效果均无明显超越市场表现，策略累计涨幅分别为196.1%和115.6%，基准174.8%。

- 该现象与下游行业盈利机制密切相关：大宗商品成本占比小，价格弹性低，盈利更多依赖行业景气和规模效应。

• 股价变动通常领先业绩公布，基于财务营收选股难以捕捉先机。

- 适合关注宏观经济与消费需求等其他指标。[page::19-22]

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5. 关键图表深度解读

图3 产业链划分结果

分色呈现上游（红）、中游（橙）、下游（蓝）行业模块，交互箭头显示上下游关系。图中经典链条（如煤炭开采→钢铁→建筑装饰）清晰可辨，体现行业间的投入产出依赖结构。
意义： 该图验证基于投入产出表的产业链划分有效，构成全景产业链基础。[page::4]

图4 工业大宗商品投入特征

柱状图按行业排列，显示煤炭、石油、有色、钢铁、化工五类大宗商品在各行业成本中所占比例。
观察：

• 中游资源（钢铁、化工）大宗商品成本占比最高，接近60%-70%。

- 中游制造成本较大，约20%。

• 下游行业大宗商品成本比例较低，多在10%左右。

意义： 准确反映各行业承受的成本压力大小。[page::5]

图5 成本传导能力CTC均值及存货数据

表格详细列出各行业对应的存货周转月数、CTC均值及标准差。
观察： 上游行业CTC均值多为正值且波动较大；中游CTC趋于中性；下游CTC均值较低。
存货周转月数上中游行业偏高，体现存货对成本传导与毛利平滑的作用。
[page::6]

图6-9 典型行业CTC、价格、成本动态走势图

如煤炭开采、黑色金属、通用设备、汽车制造行业价格、成本及成本传导能力随时间的变化。
意义： 不同行业的周期性表现、价格弹性及成本传导不同，清晰反映各自行业盈利敏感度。
[page::7,8,9]

图10 毛利率与CTC相关系数表

包含行业相关系数及p-value，突出中游制造行业的强相关度。
意义： 统计方法验证了理论假设，CTC是影响盈利重要因素，尤其在中游制造业。
[page::9]

图14 产业链中成本压力传导强弱图

以箭头粗细及颜色代表传导能力大小，无缝连接上下游资金流，对行业投资与风险传导研究意义重大。
[page::11]

图19-26 投资策略净值及相对净值表现

通过时间序列展示资源、中游、下游行业基于CTC与营收增速设计的策略净值走势。
亮点：

• 资源行业CTC策略收益远超等权及营收策略，表现稳定且拟合行情。

- 中游制造行业综合策略（CTC与营收结合）表现最佳，明显抬高收益并降低波动。

• 下游行业策略效果欠佳，提示了更复杂因素影响投资回报。

[page::16-20]

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6. 估值分析

本文不直接给出具体估值模型或目标价测算，但通过构建的CTC指标及行业营收增速作为价格与盈利的驱动因子，隐含了对行业盈利能力和定价权的估值假设。历史回测策略表现即是该量化估值及定价假设有效性的实证体现。

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7. 风险因素评估

• CTC指标局限： 对价格下降、成本转变时的指标解释有限，且受存货及数据延迟影响，短期波动可能扭曲判断。

- 行业分类与数据更新： 投入产出表细分存在滞后，数据更新及行业划分的颗粒度会影响计算准确性。

• 宏观情景依赖： 各经济周期阶段市场对CTC和营收的偏好变化大，策略需动态调整识别市场阶段，否则可能出现回撤风险。

- 下游行业效应： 下游行业对需求、消费预期敏感，财务数据滞后性制约基于财务指标的选股效果，外部冲击（如政策调整、消费变动）难以量化纳入。

• 市场结构变化： 供给侧改革、产业升级及外部市场环境均会调节企业定价行为和盈利弹性，历史数据的代表性需警惕。

报告表达了风险，但未明确给出缓解措施，投资者须结合市场环境动态调节。[page::6,9,10,15,18]

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8. 批判性视角与细节

• 报告利用宏大结构数据和经典指标计算，虽具有高度系统性，但在面对复杂多变的微观实际市场行为时如何应对仍是挑战。

- CTC计算逻辑依赖目前价格和成本变动，未考虑供需预期、行业政策变化、竞争格局变化对价格弹性和议价能力的影响。

• 报告中指出上游行业CTC与毛利率时间序列相关性因基数效应存在偏差，说明指标本身仍需优化，但对横截面选股有一定指导意义。

- 下游行业策略表现与理论预期不符或较弱，报告对此解释为财务数据滞后及价格弹性不足，即投资信号产生滞后的系统性问题，暗示该领域用量化指标选股有较大难度。

• 报告整体逻辑严谨，实证与理论匹配度较高，唯一的潜在限制是对指标在特定时间段和结构变化应对能力认可度不足，需投资者审慎解读模型及策略结论。

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9. 结论性综合

本报告基于投入产出表构建了细致的产业链上下游结构图谱，利用直接及完全消耗/分配系数，结合存货因素创新计算行业成本传导能力CTC指标，量化反映不同行业面对大宗商品价格变动的成本冲击与传递能力。上游资源行业CTC显著较强，定价权较大，能够超额转移成本压力获得盈利提升；中游制造受上下游议价双方压力最大，CTC较弱，易受成本波动侵蚀利润，行业景气度及成本传导能力共同影响盈利表现；下游行业成本传导能力弱，盈利弹性主要依赖需求端景气及规模效应。

通过对2008年以来三个大宗商品涨价周期复盘，报告总结了周期阶段中价（CTC）与量（营收增长）对行业盈利和股市表现的不同驱动作用，并提出三个层次切分的行业配置策略，回测结果显示资源行业CTC策略累计涨幅近497%，中游综合策略达517%，均明显优于基准，而下游因盈利机制复杂，基于CTC或营收的策略效果有限。

整体而言，报告为周期行业投资提供了基于产业链成本传导的量化逻辑及指标体系，结合历史行情验证了核心假设，体现了成本传导能力在周期板块定价中的关键地位，具备较强的分析深度与实用落地意义，为投资者识别不同行业盈利机会和风险提供有力工具。
[page::0-22]

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版权声明

本报告版权归国泰君安证券所有，禁止无授权复制和有悖原意引用。投资有风险，决策需谨慎。
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注： 本分析严格基于报告内容，所有结论均已附带对应的页码标识，确保溯源准确。

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