产业链划分与投入产出表分析 [page::2][page::5][page::6]

• 基于投入产出表的完全消耗系数和完全分配系数构建产业关联度矩阵，实现产业链上下游划分。

- 聚类至申万二级行业，对149个细分经济部门进行简化处理，形成上游（红色）、中游（黄色）、下游（蓝色）产业链分层。

• 产业链划分结果基本符合市场共识，有效揭示行业间上下游关系。

大宗商品成本构成与传导能力计算 [page::7][page::8][page::9][page::10]

• 钢铁、化工等中游资源行业对煤炭、石油、有色金属等大宗商品依赖度最高，成本直接冲击大。

- 成本传导能力(CTC)采用带存货周转月数调整的对数形式，反映行业将成本变动传导至产品价格的能力。

• 资源行业CTC较高且波动大，中游制造及下游行业CTC偏低且较稳定，存货周转月数中游较高，有平滑毛利率作用。

| 行业 | 存货周转月数 | CTC均值 | CTC标准差 |
|--------------------------|--------------|----------|-----------|
| 煤炭开采和洗选业 | 1 | 0.050 | 0.098 |
| 化学原料及化学制品制造业 | 2 | 0.003 | 0.043 |
| 黑色金属冶炼及压延加工业 | 2 | 0.036 | 0.085 |
| 电气机械及器材制造业 | 3 | -0.019 | 0.012 |
| 计算机、通信和其他电子设备制造业 | 2 | -0.008 | 0.009 |

• 成本传导能力（CTC）与毛利率呈显著正相关，尤其在中游行业中相关性更强；上游和下游部分时期相关性受供给侧改革等特殊因素影响。

产业链中成本传导与盈利表现差异 [page::11][page::12][page::13][page::14]

• 资源行业（上游+中游资源）CTC高，价格弹性大，毛利率随成本涨价上升，盈利表现强周期性。

- 中游制造行业CTC低，成本传导能力弱，成本上升时利润受压制，盈利受成本与景气双重影响。

• 下游行业CTC更低，成本影响较小，盈利主要受行业景气度和规模效应影响。

- 例如煤炭行业2017年供给侧改革后CTC与毛利率相关性显著提升。

历史行情复盘与投资策略启示 [page::15][page::16][page::17][page::18]

• 分析2009-2011、2016-2017和2020年至今三轮大宗商品涨价周期。

- 资源行业关注CTC，盈利弹性大；中游制造关注营收增速或CTC，取决于经济环境与成本压力强弱；下游行业主要关注营收增速。

• 2009年周期需求推动，CTC和营收增速对中游制造均有效；2016年供给侧推动，中游制造更重视CTC；2020年疫情后复苏，营收增速为中游主要定价因素。

| 周期 | 资源行业表现 | 中游制造定价依据 | 下游行业关注 |
|--------------|--------------------------------|------------------------|--------------------------|
| 2009-2011 | CTC显著影响毛利率，营收次之 | CTC及营收增速均衡关注 | 重点关注营收增速 |
| 2016-2017 | 持续关注CTC | 主要关注CTC | 营收增速表现不佳 |
| 2020-至今 | 关注CTC及营收增速 | 主要关注营收增速 | 持续关注营收增速 |

量化策略构建及回测结果 [page::19][page::20][page::21][page::22][page::23]

• 资源行业基于CTC选择股票，2009-2021年策略累计涨幅496.9%，显著优于营收增速策略及基准。

- 中游制造行业综合使用CTC和营收增速指标，依据价格上涨速度判断，当成本快速上升需求不振时侧重CTC，其他时期侧重营收增速，策略累计涨幅517.2%。

• 下游行业基于营收增速或CTC均无显著超额收益，股价通常领先或同步业绩，反映需求端变化快，简单指标难捕捉。

下游与中游行业股价与业绩关系比较 [page::24][page::25]

• 汽车行业（下游）股价相对走势领先于业绩绝对值及排名变动，反映需求端快速反应，难通过业绩捕捉趋势。

- 通用机械行业（中游）股价滞后于业绩，业绩变化较能指导投资决策。

结论 [page::25][page::26]

• 产业链可清晰划分为上游资源、中游资源与制造和下游行业层级。

- 大宗商品涨价导致中游资源行业成本冲击最大，但受益于强成本传导，毛利率提升；中游制造行业成本传导能力差，受成本和景气双重压力，最受损。

• 资源行业产品价格弹性高，成本传导能力是盈利关键；中游制造行业需关注景气与成本，定价逻辑随环境变化；下游行业关注规模和景气度。

- 构建基于成本传导能力指标和营收增速的行业策略，有效指导周期行业配置，提升投资收益。

深度分析报告：《系统性量化产业链成本传导体系》——国泰君安证券2021.08.06发布

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一、元数据与概览

• 报告标题：《系统性量化产业链成本传导体系》

- 发布机构：国泰君安证券研究所

• 发布日期：2021年8月6日

- 报告主题：围绕产业链上下游关系，基于国家统计局投入产出表数据，构建并量化周期性行业链（尤其是大宗商品相关的资源、中游制造、下游行业）的成本传导能力，进一步通过历史行情复盘考察指标风险定价效应，进而形成基于成本传导能力（CTC）与行业景气度的行业配置策略。

核心论点与结论：

• 通过投入产出表数据聚合形成产业链上下游图谱，较为精准反映市场行业链结构；

- 大宗商品涨价时，中游资源行业（如钢铁、化工）成本冲击最大，但其强成本传导能力使其毛利率提升明显；

• 中游制造行业议价能力弱，成本传导能力较差，成本上涨期受损最大；

- 下游行业直接用量低，成本及价格弹性小，盈利主要受行业自身景气度影响；

• 构造改进的成本传导能力（CTC）指标，并结合营收增速构建价量投资组合策略，在历史回测中获得显著超额收益。

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二、逐节深度解读

1. 引言

• 论文以产业链成本传导为核心，基于基础的行业基本面量化框架，提升从单行业判断转向全局视角的投资组合分析。

- 大宗商品作为典型成本变量，行业对其成本上涨能否有效传导至产品价格，是行业盈利稳定性的关键，尤其对周期性行业意义重大。

• 研究载体为国家统计局投入产出表，辅以历史行情复盘，最终形成可操作的行业配置策略。

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2. 投入产出表简介

2.1 表结构

• 投入产出表为经济部门投入与产出平衡表，体现行业间错综复杂的投入与产出关系，为产业链上下游识别及行业定量分析提供基础。

- 结构包括三个象限：中间产品象限（反映部门间产品投入）、最终使用象限（终端需求）、增加值象限（价值创造）。

• 行列之间的关系明确，这是后续计算直接与完全消耗、分配系数的基础。

2.2 部门关联分析方法

• 直接消耗系数 ($a{ij}$)：部门 j 生产单位产品中直接消耗部门 i 产品的比例，反映后向联系。

- 完全消耗系数 ($b{ij}$)：在直接消耗基础上，考虑各环节间接影响的累积，公式 $B = (I - A)^{-1} - I$，体现部门间全面依赖性。

• 直接分配系数 ($h{ij}$)：部门 i 产品分配给部门 j 的比例，体现前向联系。

- 完全分配系数 ($g{ij}$)：同样考虑直接与间接分配影响，$G=(I-H)^{-1}-I$。

• 产业关联度矩阵 ($F = \frac{1}{2}(B+G)$)：结合完全消耗和分配系数，综合判断行业间上下游关系，成为产业链划分的基础矩阵。

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3. 产业链划分及分析

3.1 行业聚类

• 由于投入产出细分至149部门过细，难以提炼有效产业链，采用申万行业二级分类降维。

- 成本传导能力计算需要对应PPI细分指数，用于反映产成品价格变化，因此成本传导聚类方案有所区别。

• 详见附录，行业对应清晰，兼顾数据的可得性和细节体现。

3.2 产业链划分

• 产业关联度矩阵F计算后，通过数据热力色标展示行业间上下游依赖（红色代表强依赖）。

- 例如“石油开采”对“石油化工”的依赖值大幅领先，直观显示产业链上下游关系。

• 通信、计算机等行业下游依赖弱，位置低端。

- 图4以颜色标识产业链分层：上游资源（红色）、中游资源与制造（黄色）、下游制造（蓝色）。

• 通过投入产出表数据提炼产业链，与市场行业知识高度一致，验证数据驱动方法有效，同时能整合多条细分产业链成全景产业链图谱。

3.3 大宗商品涨价的直接冲击

• 利用直接消耗系数矩阵，解析煤炭、石油、有色、钢铁、化工等五类大宗商品对行业成本构成的直接影响。

- 上游资源行业（采掘、有色矿产）对大宗商品的直接用量少，主要成本是人力。

• 中游资源行业（钢铁、化工、建材）大宗商品用量最大，成本冲击显著。

- 中游制造（电气机械、金属制品等）大宗商品成本占比20%以上，显著承压。

• 下游行业（汽车、纺织服装）相关成分成本仅约10%，影响较小，盈利能力主要依赖自身景气度。

- 成本冲击大不代表盈利受损，关键在于成本传导能力，即议价能力强弱和成本冲击向下游转嫁情况。

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4. 成本传导能力计算及分析

4.1 成本传导能力（CTC）定义及改进

• 经典由任泽平提出：$CTCj = \frac{RMj}{MPj} = \frac{\Delta pj}{\sumi \Delta pi a{ij}}$，实际价格涨幅/成本压力比。

- 现实问题：负涨价率、成本接近零引发异常、存货导致价格滞后传导。

• 改进：引入存货周转月数k，延迟成本计算，且对数差平滑处理：

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

• 此指标正值表示行业产品价格涨幅大于成本涨幅，成本传导能力强。

4.2 CTC计算结果

• 表4及图5展示主要工业部门的存货周转月数、CTC均值和波动。

- 资源行业（采掘、钢铁、有色、建材、化工）CTC均值较高，表现成本传导能力强，波动也大。

• 中游制造和下游行业CTC均值偏负或接近0，成本传导能力较差，更稳定。

- 中游行业存货月数较长（约5个月），存货作为缓冲降低利润波动风险。

• 逻辑与行业议价能力及价格弹性高度吻合。

4.3 定性分析

• 资源行业CTC与产品价格波动高度同步，涨价周期显著受益，毛利率上升，降价周期则反之（图6、7）。

- 中游制造业价格较平稳，成本上涨压缩利润，CTC呈反周期变化（图8）。

• 下游制造业大宗成本用量少，成本涨幅有限（<3%），产品价格变动小，盈利主要依赖规模效应（图9）。

4.4 定量分析

• 各行业CTC与毛利率正相关性检验（图10）。

- 中游制造行业CTC和毛利率正相关显著，反映成本传导能力对盈利的直接影响。

• 上游资源和下游行业相关不显著甚至负相关，局部原因是指标构造基数效应影响，2018年之后相关性提升（图11、12）。

- 下游行业（如汽车）毛利率与营收增速显著正相关，需求端驱动盈利（图13）。

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5. 历史行情复盘

• 2008年以来三轮大宗商品上涨周期：2009-2011、2016-2017、2020年至今（图15）。

5.1 2009-2011周期

• 由全球经济复苏主导，资源行业盈利主要受价格（CTC）驱动，营收作用较小。

- 中游制造受成本和营收双重影响，尤其初期价格急涨时CTC更受市场重视。

• 下游行业以营收增速为主导，价格弹性和成本影响较小。

5.2 2016-2017周期

• 供给侧改革导致周期品供不应求，价格上涨，需求端弱。

- 资源行业继续关注CTC，营收影响较弱。

• 中游制造成本压力突出，市场更注重CTC，需求疲软无法拉动增量。

- 下游行业整体表现较弱，营收表现不佳。

5.3 2020年至今

• 疫情导致全球供给受限，产能和需求恢复错位，中国需求优先恢复，拉动大宗商品需求。

- 资源行业关注CTC，价格弹性带动股价。

• 中游制造主要关注营收增速，疫情后复苏带动业绩，成本压力次要。

- 下游行业仍以营收驱动盈利，价格及成本弹性小，市场关注景气度。

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6. 投资策略构建

6.1 资源行业

• 选取11个资源行业中CTC或营收增速最高的5个作为投资组合，回测2009-2021年。

- CTC策略涨幅496.9%，远超等权基准222.9%，远优于营收增速策略264.2%（图19、20）。

• 体现CTC指标对资源行业价格弹性及盈利能力的良好预判能力。

- 策略有效性随大宗商品价格上涨而增强。

6.2 中游制造行业

• 选取8个中游制造行业中CTC或营收增速最高的4个，回测同期间。

- 营收增速策略涨幅450%，优于等权259.6%和CTC的260.2%（图21、22）。

• 市场在需求良好时更关注营收，需求弱且成本上涨时（2009、2016、2021年初）转而关注CTC。

- 综合指标结合盈利端营收增速和成本端大宗商品涨价速度，形成更优策略，涨幅517.2%，相对净值更稳健且高（图23、24）。

6.3 下游行业

• 选取3个下游行业中CTC或营收增速最高的1个，回测同期。

- 无论CTC还是营收增速策略均未显著超越基准（图25、26）。

• 下游行业对需求波动敏感，股价往往领先业绩表现，导致基于营收增速的策略效果不佳。

- 以汽车行业为例，股价领先营收绝对值与相对排名变动（图27-30），说明业绩数据滞后使策略失效。

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7. 结论总结

• 国内工业重点产业链为采掘（煤炭、石油）、有色金属两大流通路径，涉及钢铁、化工、建筑材料等中游资源以及电子、电气设备、汽车等下游制造。

- 大宗商品涨价最直接冲击中游资源行业，但其成本传导能力强，使得成本压力得以传导至下游，实现毛利率提升与盈利弹性。

• 中游制造业成本传导能力低，受上下游利润压缩，成本上涨时期盈利受损最明显；

- 下游制造业主要依赖行业自身景气度，成本价格弹性小，规模经济效应更显著。

• 针对不同产业链层级，构建基于CTC以及行业营收增速的投资策略取得显著历史超额收益，且中游制造需结合经济环境选用不同指标。

- 量化产业链上下游关系与成本传导能力，为周期行业配置和投资提供了有效工具。

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三、图表深度解读

• 图1 逻辑框架 清晰展示了研究思路：投入产出表揭示产业链上下游拆分及成本传导能力计算，结合行业景气度补充投资框架。[page::2]
• 图2 投入产出表结构 说明其横向为产品分配，纵向为价值形成的关系，奠定后续直接/完全消耗系数计算基础。[page::3]
• 图3 产业关联度矩阵片段 热力色标展现产业上下游依赖强弱，如石油开采对石油化工有明显配套，下游行业无明显下游，体现产业链结构。[page::5]
• 图4 产业链划分图 用红/黄/蓝区分上中下游，直观呈现煤炭、有色等资源链条传导关系，验证市场共识及深入链条细节。[page::6]
• 图8 大宗商品投入特征柱状图 各行业对煤炭、石油、有色、钢铁、化工五大类原料投入比例分布，确认中游资源行业成本占比最高；下游行业影响较小。[page::8]
• 图5 成本传导能力结果表 展示各工业部门存货周转月数和CTC均值、波动。上游行业存货少、CTC高波动大，中下游存货多且CTC较低。[page::10]
• 图6-9 CTC变动趋势图 分别展示煤炭、黑色金属、通用设备制造、汽车制造等行业价格、成本和CTC的时间序列，体现不同行业成本传导能力特征与价格利润弹性的异同。[page::11-12]
• 图10 各行业CTC与毛利率相关系数表 显示大多数中游行业显著正相关，而上游及下游行业多为弱相关或负相关，进一步解释了定价机制差异。[page::13]
• 图11-12 煤炭行业供给侧改革后价格与毛利率关系改善，说明基数效应影响指标构造，校正后提升相关性。[page::13-14]
• 图13 汽车行业毛利率与营收增速相关 指出下游行业盈利更依赖需求景气度而非成本传导能力。[page::14]
• 图14 产业链成本压力传导示意图 强弱传导路径通过颜色区分，体现资源行业在中游及向下游超额传导能力突出，为分析大宗商品涨价影响提供直观工具。[page::15]
• 图15 南华综合指数大宗商品价格走势 标记三轮关键价格上涨周期，作为后续行业表现复盘的时间背景。[page::15]
• 图16-18 三个周期行业表现表 从CTC、毛利率、营收增速和涨跌幅多维度展示不同时期产业链行业表现差异，强调定价侧重点不同。

- 图19-26 三部分策略净值曲线和相对净值反映基于CTC与营收增速构建针对资源、中游制造和下游行业不同策略的历史有效性。

• 图27-30 汽车与通用机械股价与业绩时效性对比，说明下游股价领先业绩，中游滞后，更好的解释策略表现。

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四、估值分析

本报告暂无直接公司个股估值分析，侧重行业层面成本传导及盈利预测指标构建，不涉及DCF等具体估值计算。核心在于通过CTC和营收策略对行业配置进行量化优化，从历史数据回测中评价策略有效性。

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五、风险因素评估

• 指标构造风险：CTC指标基于价格变动的对数差计算，受基数效应影响明显（尤其上游行业），2017年前后出现指标与毛利率正相关性不强的局面，可能导致短期判断失真。[page::13-14]
• 存货影响滞后：存货周转月数估计依赖申万二级行业年报，使用平均值代替动态企业存货变化，或引入噪声，短期内成本传导能力实际可能偏离测算结果。[page::9]
• 行业分类不完全匹配：产业链划分基于投入产出表与申万分类结合，部分工业部门对应不精准且部分行业数据缺失，尤其计算成本传导衣系数的行业估计假设可能带来误差。[page::27-29]
• 经济周期和政策变化：供给侧改革、国际贸易环境等外部事件对行业结构及成本传导路径影响显著，模型历史有效不保证未来仍适用。
• 下游行业数据滞后性：下游行业利润驱动更多依赖景气度，且股价往往领先业绩指标，营收增速用于投资筛选滞后，可能限制策略表现。[page::23-24]

备注：报告未明示缓解策略，仅在指标设计中尝试修正滞后和基数效应。

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六、批判性视角与细节

• 文中CTC指标设计精良，但基数效应对上游行业CTC与毛利率的相关性造成干扰，长期有效性尚存质疑，尤其2017年前板块特殊时期指标表现不佳，需慎用。
• 对于下游行业投资策略，报告中虽提及基于营收涨幅选股缺乏有效表现，揭示业绩滞后与股价先行关系，但未提出对应股价领先指标或另类策略，留有空白。
• 存货周转时间采用行业平均值，忽视企业间变异和库存策略变化，可能掩盖行业短期成本传导节奏差异。
• 报告整体策略基于历史数据回测，未充分讨论未来宏观经济转型（如绿色经济替代、大宗商品价格长期趋势变化）对行业成本传导的潜在影响。
• 估值及风险部分缺乏细节，主要为免责声明，未深入讨论成本传导能力指标可能面临的市场环境变化风险。

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七、结论性综合

这份报告基于国家统计局2018年投入产出表数据，采用多种直接及完全消耗/分配系数，构建产业链上下游结构划分及成本传导能力指标CTC，创建了周期行业成本传导与盈利能力的量化框架。报告发现：

• 资源行业（采掘、钢铁、有色、化工）拥有显著的成本传导能力，能将大宗商品涨价压力以溢价方式传递至下游，提升毛利率，价格弹性大，盈利周期波动明显。
• 中游制造行业成本传导能力弱，且受上游成本涨价与下游需求双重挤压，盈利受成本端制约最大，市场定价逻辑根据经济周期不同在营收增速和成本传导能力间切换。
• 下游行业大宗商品直接成本小，价格弹性弱，盈利更受行业景气驱动，股价对业绩的反映领先，营收为滞后指标，基于营收的选股策略效果不显著。
• 系统性回测验证基于CTC和营收增速的策略在资源行业和中游制造行业均取得显著超额收益，其中资源行业策略依赖CTC表现最佳，中游制造行业结合成本涨价速度构建综合指标进一步提升收益。
• 报告所示图表系统性展现产业链上下游划分图谱、行业大宗商品成本占比、成本传导能力时序波动、典型行业CTC与毛利率走势、行业间CTC与毛利率相关性检验、周期行情表现及策略净值走势，数据详实且分析严谨。

整体来看，报告在产业链成本传导这一投资研究难点领域做出了较为系统和量化的贡献，提出了具操作性的定量指标体系，并通过历史大宗商品波动周期进行了充分复盘验证，对周期行业投资提供了重要的参考工具和方法论。

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参考图表列表（重要图表观看建议）

• 产业链逻辑框架

- 产业链划分结果

• 工业部门大宗商品投入特征

- 表4 & 主要工业部门成本传导能力指标及煤炭CTC动向

• 产业链成本压力传导图

- 大宗商品价格三轮上涨周期

• 资源行业策略净值表现

- 中游制造策略净值表现

• 中游制造综合策略净值表现

- 下游行业策略净值表现

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【全文总结依据】：[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]

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