制造业投资一边连接着社会总供给，影响着产能投放和工业生产，一边又连接着社会总需求，影响着当期的固定资产投资，并与地产、出口、消费等其他终端需求息息相关，要完整、全面地理解它并非易事。
在本篇报告中，我们首先从企业盈利预期、产能利用水平、盈利和融资状况这三个视角，对制造业投资的总量分析框架进行了归纳。其次，我们从四个维度对制造业投资进行了拆解，以更好地看清它的结构。最后，我们基于上述思路，简要地分析回顾了近年来制造业投资中所发生的新变化，对一些反直觉的现象作出了解释。
观测制造业投资的三个视角
制造业投资，指的是制造业企业所开展的固定资产投资活动，它占整体固定资产投资规模的比例约为1/3，是最重要的分项之一。由于在固定资产投资分析手册中，我们已经详细说明过相关核算方法，因此本文不再赘述。
制造业投资的特殊性在于，民间投资比例接近九成，几乎是所有国民经济行业中最高的。而以民企为主体的市场结构，决定了制造业超高的市场化程度。
对于一个市场化主体来说，主动进行固定资产投资是一件很谨慎的事。理论上来说，只有投资回报率提升，并且预期未来回报率仍将维持在高位的时候，企业才有比较强的动力投资扩产。这一点可以得到历史数据证明，制造业上市公司的资本开支大约滞后于ROE修复1年左右。
根据杜邦分析法，我们可以继续将ROE拆成盈利预期（净利率）、产能利用率（资产周转率）、融资状况（资产负债率）三个维度。从逻辑出发，只有在满足以下三方面条件的时候，我们才会看到制造业企业的主动投资：
第一，企业对未来盈利状况应当有良好预期，否则会缺乏主动投资扩产的意愿。
第二，制造业企业现有产能已经得到比较充分的利用，否则可以先提高现有厂房、设备的使用效率，直到快制约生产时再去投资。
第三，企业资金端必须有保障（无论是内源性的现金流累积还是外源性的股权、债权融资），否则企业将缺乏充足的资金追加投资。
制造业投资的分析框架有很多，但大多数都是基于以上三个角度展开的。
那么，企业对未来经济和盈利状况的预期怎么观察？可以参考两个指标，一是国家统计局颁布的企业家信心指数，二是央行发布的企业家宏观经济热度指数。这两个指标均来自于对工业企业的问卷调查，并且都是根据企业家对经济环境的定性判断编制而成，指数上升/下降代表有更多的企业家认为宏观经济在变好/变差。
尽管它们的统计方法（与PMI类似）和制造业投资有较大不同，但是从历史数据表现来看，它们对制造业投资的变动趋势有一定的领先性，拐点位置大约比制造业投资早了1年左右。
此外，企业盈利预期向好，大多数时候源于经济需求回暖。因此我们也可以直接观察地产、基建、出口、消费等经济变量，如果这些数据出现了明显好转，那么制造业投资大概率也将跟随回升。
其中地产投资、出口和制造业投资的相关性要更高一些，基建投资和消费相对较弱。原因在于消费属于慢变量，走势较为平坦，对制造业投资的影响不显著。而基建投资有时因为承担逆周期调节的任务，反而和顺周期的制造业投资走势呈现反向变动。相较之下，地产投资和出口一直是我国经济中的两个关键线索，并且它们传导至制造业投资的逻辑要更通畅。
企业产能利用状况怎么看？先来看第一组数据，我们可以用央行公布的5000户工业企业景气指数（同样是基于问卷调查计算出的扩散指数）中的设备能力利用水平、固定资产投资情况两个子项，来分别指代企业产能利用率和投资状况，PMI生产指数则可以用来表征生产状况。
从这组数据来看，生产、产能利用、投资的走势变动总体上是比较同步的，但生产的见顶回落更早一些，比如2009年末和2017年末PMI生产下行拐点出现，而设备利用能力和投资的下行拐点则滞后了6-12个月。
再来看另一组数据。我们可以用工业用电量或者工业企业营业收入反映工业生产情况（不直接采用工业增加值的原因是它在2013年后存在失真现象，走势过于平坦，我们曾提示过这一点），然后再将它和国家统计局颁布的工业产能利用率、制造业投资进行对比。三者的变动趋势，有助于我们更好地理解产能利用率和制造业投资的关系。
工业生产决定了产能利用率的分子，制造业投资决定了分母——产能利用率如何变动，取决于这两者的动态调整。
一方面，产能利用率的提升说明生产在加快，经济需求正在好转，这也正是制造业投资回升的基础，例如在2016年，随着工业生产回暖，产能利用率、制造业投资依次见底回升。
但另一方面，制造业投资加快将带来产能扩张，通过做大分母，也可能使得当期产能利用率下滑，例如2018年，工业生产和制造业投资同时回暖，但是工业生产在下半年走弱，而制造业投资则一直在强势上升，导致产能利用率逐渐回落。
制造业企业的资金状况怎么观察？国家统计局公布的制造业投资资金来源情况中，国家预算资金、国内贷款、利用外资、自筹资金、其他资金占比分别为0.4%、6.6%、0.6%、89.5%、2.8%（2017年数据），其中自筹资金占相当大的比重，国内贷款也占有一定比例。
自筹资金，大部分来自于企事业单位自有资金。尽管我们无法获取到整体的制造业投资中企事业单位自有资金的占比情况，但是个别行业的统计年鉴中曾披露过这一数据，例如2016年电子信息产业企事业单位自有资金占自筹资金比重约为30.7%，在所有资金来源中的占比为26.7%。由于电子信息产业和整体制造业的资金结构比较接近，因此我们判定整体制造业中的企事业单位自有资金占比，大约也在25-30%之间。
但除了企事业单位自有资金外，自筹资金其他部分可能被严重高估了，部分贷款可能被算入了自筹资金中，我们在之前的固定资产投资分析手册中曾提示过这一点。
总体而言，我们要观察制造业的资金状况，最主要就是观察企事业自有资金（其中又以企业利润为主）和国内贷款两项。
近几年制造业利润占工业企业利润的比例接近九成，两者变化趋势也较为一致，由于国家统计局2014 年才公布制造业利润增速，我们用时间序列更长的工业企业利润数据，来表征制造业利润的变化趋势。
理论上来说，工业利润修复既促进了企业对未来的盈利预期，又改善了企业的资金状况，因此对制造业投资走势有一定的领先性。根据历史经验，利润改善大致领先制造业投资增速回升1年左右，不过这种相关性并不稳定，且2012年之后两者走势存在背离。
导致背离出现的原因有很多，一是工业企业利润可能受下游需求影响，也可能受价格变动影响，而后者对制造业投资的影响路径要更复杂；二是产能利用状况的不同，会影响制造业投资的反弹强度，2009年刺激后的产能过剩局面以及2016年后的产能行政干预，是制造业投资与利润脱钩的大背景；三是企业利润只是资金来源的一部分，最终投资规模不仅仅取决于利润，还受当时融资环境的综合影响。
所以尽管我们可以经验性地将工业企业利润视作制造业投资的前瞻指标之一，但如果只简单地根据企业盈利来预测制造业投资，可能会形成误判。
再来看国内贷款。首先可以直接参考社融数据，滞后18个月的社融存量同比增速与制造业投资增速有不错的相关性，但是如此长的滞后期一定程度上削弱了社融增速的参考价值。
其次可以参考制造业贷款需求指数。它是由央行编制的、反映银行家对制造业贷款需求情况判断的扩散指数，全国共调查各类银行机构3000 家左右，当该指数上升时，意味着有更多的银行家认为制造业贷款需求在增长。
从历史数据来看，制造业贷款需求指数与制造业固定资产投资走势也存在一定相关性（但这种相关性同样不够稳定）。另外须说明的是，2020年一季度制造业投资大幅下滑，制造业贷款需求却快速冲高，原因在于这时的贷款需求更多指向补充企业流动性和保障资金链，而非投资扩产。
拆解制造业投资的四个维度
（一）由什么行业驱动？
制造业投资包含31个子行业，在这些行业中，哪些投资额占比最高、最值得我们关注？
第一，原材料制造业、机械设备制造业的投资额规模位居前列。截至2017年，非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业的投资额占比最高，分别为8.8%和7.2%，其次是电气机械、通用设备、汽车、计算机通信、专用设备制造业等，它们的投资额占比在6.5%-7%不等。仅这7大行业的固定资产投资规模，就达到了整个制造业投资的49.5%。
第二，近年来制造业投资的行业结构有所优化，传统高污染高能耗产业如非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业、有色金属冶炼、黑色金属冶炼等行业的2017年投资占比明显低于2013年。而中高端制造业以及部分消费制造业的投资占比则有所提升，如计算机通信制造业、医药制造业等。
我们再进一步将所有行业简化为上中下游（剔除了其他制造业、废弃资源综合利用业以及金属制品、机械和设备修理业等3个子行业），具体划分方法与《工业数据分析手册（一）》中的产业链划分方法一致。
由于制造业不包含上游采矿业，所以我们仅分出了中游原材料、中游机械设备和下游消费品。这三者在制造业投资中的占比分别为31.5%、30.9%、35.1%。
从产业链逻辑来看，固定资产投资和工业生产存在共通之处：如果是需求回暖的话，理论上应当先从最靠近终端需求的下游开始加快生产、补库存、投资扩产，然后再逐渐向中游机械设备、原材料制造业的投资增速传导。
不过中游原材料、中游机械设备、下游消费制造业面向的需求项并不一致，中游原材料制造业比如钢铁、水泥等，比较靠近地产+基建投资；下游消费与社零的相关性更高；中游机械设备则对应多类需求，同时有地产、基建、出口，甚至包括了其他制造业投资。当不同需求的变化存在差异时，上中下游的投资也可能会各自走出独立趋势。
从现实来看，情况还要复杂得多。尤其是在2016年以来，三者走势出现了明显背离：
中游机械设备投资自2016年下半年开始率先回暖，2017年回调，2018年继续上行。中游原材料投资增速于2016-2017年止跌企稳，且一直在0%的低位附近徘徊，然后到2018年出现一轮明显回升。下游消费品投资则在2016-2017年持续下滑，然后同样在2018年出现了小幅回温。
再来看上中下游行业对制造业投资增速的拉动点数。2015年及之前，中游原材料对制造业投资的支撑在不断减弱，而中游机械设备、下游消费品则相对稳定。
到了2016-2017年，中游原材料对制造业投资增速几乎没有形成贡献，全由中游机械设备、下游消费品来支撑，两者拉动点数大约各占一半。
而在2018年，中游原材料投资明显回暖，成为了支撑制造业投资回升最重要的力量（不过中游机械设备、下游消费也都有一定贡献）。
2019年后，中游机械设备、下游消费品投资的快速收窄，带动制造业投资增速断崖式下滑，中游原材料则保持了韧性。
关于这段时期制造业投资严重的行业分化问题，我们将在最后一章节展开更详尽的分析。
（二）厂房or设备投资？
作为固定资产投资的分项之一，制造业投资也可以被拆解为建筑安装工程、设备工器具购置以及其他费用。对于制造业投资而言，建筑安装工程可以简单理解为造厂房，而设备工器具购置投资指的是买设备。
截至2017年，制造业建筑安装工程投资占比约为57%，设备工器具购置投资占比约为38%，两者都是制造业投资中的重要内容（而对于基建、地产投资来说，设备工器具购置没那么重要）。剩下还有一些其他费用，占比为5.5%，我们一般不必关注。
建筑安装工程和设备工器具购置的同比走势比较相近，大趋势都是在持续下行，但细节上有些不同。值得注意的是，对于设备工器具购置投资而言，似乎每隔2年都会规律性地出现一次增速反弹。
不过，建筑安装工程和设备工器具购置投资都只有年数据，不便进一步展开分析，我们可以找一些替代指标来进行更高频的观察。
制造业的建筑安装工程投资，对等的经济概念应当是厂房仓库施工面积/价值，但由于缺乏施工数据，我们可以暂且用建筑业厂房仓库竣工面积来近似替代，它的历史走势与制造业建筑安装工程投资有不错的相关性。
从季频的厂房仓库面积竣工同比来看，大约从2016年二季度开始，制造业的厂房建设活动就已经逐渐回暖了，但力度较为微弱，在2016-2017年间同比增速始终未能转为正值。
制造业设备工器具投资，理论上可以用一些常见的机器设备产量来近似替代，比如金属切削机床、金属冶炼设备产量等，但从实际效果来看，拟合效果比较一般。哪怕是匹配程度更高的非金属矿物制品业投资和水泥专用设备产量，走势背离的情况也很多，这反映出制造业投资数据本身可能存在一定的统计失真问题。
（三）主动or被动投资？
制造业投资可以分为主动投资和被动投资。主动投资多是企业看好未来市场而新建或者扩建项目，需要满足我们在上文提到的盈利预期好转、产能存在缺口、融资修复等条件。
而被动投资多是企业现有设备影响到了生产但又不看好未来市场，或者达不到新的环保标准等等，被动地对现有厂房、设备等进行改建或者技术升级。
2006年至今，制造业的主动投资占比在逐渐缩小，被动投资占比则明显扩张，到了2019年，被动投资占比已经上升至34.1%，主动投资占比为61.9%（剩下还有3.9%左右的其他投资）。
2011年以来，尽管被动投资和主动投资增速都趋于下行，但被动投资增速多数时间下要高于主动投资。原因在于被动投资的刚性特征更显著（设备老化后不得不改造或更新换代），在经济状况较差的情况下，表现要好于对基本面和企业盈利更敏感的主动投资。
另外，主动投资和被动投资在持续性上有着很大不同。主动投资通常增速回升的时间较长。比如2010-2011年，当时制造业新建与改建项目的增速反弹力度非常大，因此这轮制造业投资回暖持续了17个月，此后增速还在高位运行了7个月才明显回落。
而被动投资持续时间一般比较短。2016年-2017年制造业投资短暂企稳是个典型的例子，尽管改建投资增速有所回升，但新建和扩建投资并没有起来，因此这轮制造业投资回暖最终只持续了7个月，反弹力度也很弱。
（四）民企or国企投资？
制造业投资中，民间投资占比约为87%左右，非民间投资占比为13%。这里需要说明的是，民间投资并非完全是我们所理解的民企投资，还包括少量的公有制经济成分，比如集体企业等。非民间投资也并非完全是国企投资，还包括外企投资，其中国有控股制造业投资大约占非民间制造业投资的60%-65%左右。
再来看具体行业，除了烟草制造业的民间投资占比只有18.6%以外，其他行业均超过了60%。其中原材料、机械设备制造业的民间投资占比相对偏低，如计算机通信、石油、运输设备、钢铁等产业的民间投资占比都在80%以下（2017年数据）。
近年来，民间投资和非民间投资走势存在着较为明显的分化。例如非民间制造业投资增速于2016年初快速上升，并且全年都维持在高位，而民间制造业投资直到2018年2季度才开始企稳回升。
启动时点之间2年多的时间差，我们认为可能由两方面原因导致：
一是行业差异。非民间投资占比更高的行业如石油加工冶炼业、黑色金属加工冶炼业，均在2016年出现了投资增速的回升，而非民间投资占比较低的行业则大多在2018年才开始回升，因此所有制分化可能只是行业分化的另一种表现形式。
二是民企面临的资金约束要显著强于国企。在不看好未来需求的情况下，民间制造业企业对资本开支更为谨慎，合理的策略是优先利用已有产能，等到产能制约生产的时候再选择投资扩产，因此投资增速的回升要更为滞后。
制造业投资回顾
（一）制造业投资正在发生什么新变化？
由于近年来制造业投资的走势波动相对较大，且存在一些“不寻常”的现象，因此我们来简单回顾一下这段时期制造业投资的变化过程。
2012-2016年，中国实体经济需求趋弱，无论是出口、消费还是地产投资均在下行，产能利用率也在不断走低。因为看不到需求回暖，所以制造业投资意愿也比较低迷。这段时期制造业投资整体处于下行趋势中，尽管期间经历了一些阶段性反弹（比如2013年7-10月），但反弹持续期非常短。
2016年8月，制造业投资累计增速在触底2.8%后出现小幅回升，这一次微弱的回升持续了大约半年左右。这一方面是因为供给侧改革后，PPI同比强势回升，带动了制造业企业利润修复，改善了企业盈利预期和内源融资状况；二是房地产投资和出口回暖，需求有所提振。
这次反弹最强势的行业是中游机械设备，主要和全球经济复苏带动出口好转有关。例如计算机通信制造业（出口依赖度相对更高）的出口交货值同比在2016年下半年快速回升，2017年保持高位，该行业的投资增速也同步出现反弹。
到了2017年3月-2018年初，经济动能再次放缓。PPI同比和工业企业利润总额见顶回落（但仍处于相对高位），同时出口和房地产投资等需求开始弱化，导致制造业投资增速转为平缓下行。
总的来看，2016-2017年中国经济仍处于一个大的下行周期中，需求始终较为疲软，因此制造业投资反弹力度很弱、持续时间也很短。此外，偏低的产能利用率使得企业更愿意优先利用现有产能，也制约了制造业投资的反弹空间。
值得注意的是，中游原材料制造业本来是这段时期直接受益于PPI回升、盈利修复最快的行业，但是我们上文也提及过，它在2016-2017年间的增速始终徘徊在低位，对制造投资增速的贡献其实很小，这也是为什么这段时期制造业投资回升力度较弱的重要原因之一。
就以中游原材料中投资规模最大的化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制造业两个行业来说，它们的利润增速在2016-2017年大幅抬升，但是投资增速却被明显压制在0%附近，即便是利润到投资存在传导时滞，也很难完全解释这一点。
我们认为，这或许和这段时期较为严格的产能管控政策有关。中游原材料制造业领域新进入的企业较少，同时现有企业的投资扩产规模也遭到了持续限制（比如只能通过产能置换的方式新增产能）。
到了2018年，制造业投资增速在2018年3月到达阶段性底部3.8%后一路攀升，全年增速回升至9.5%，创下2014年以来年度新高，成为2018年表现最为亮眼的需求变量，也是宏观经济得以平稳收官的重要支撑。
但是2018年中国经济面临内忧外患，各方对未来需求整体持悲观态度，尤其是在中美贸易冲突对出口产业链冲击存在较大不确定性的情况下，企业盈利预期并不强，主动新建和扩建产能并非企业的理性策略。
资金条件也不支持制造业企业在2018年扩张投资。从内源融资来看，制造业利润增速自2017年初到达阶段性高点后持续放缓，而2018年制造业投资增速回升时点，距离利润改善时点已经有一段时间，很难认为是利润改善驱动了制造业投资。
从外源融资来看，2018年实体经济去杠杆后非标收缩，对低评级制造业民企来说发行信用债还要面临部分投资人“一刀切”的压力，民企融资环境大幅恶化，同时信贷状况也较为一般，制造业贷款需求指数于 2018 年1季度见顶后连续两个季度下滑，4季度微弱反弹，但距离高点仍有差距。
制造业上市公司货币资金同比增速处于低位，也说明2018年企业流动性并不充裕。
我们认为可能有两个原因促成了2018年制造业投资回暖。一是设备老化制约到生产，上一轮制造业投资回暖始于2010年初，景气周期持续了2年，期间购置了大量机械设备，而在经历了8年左右的折旧期后，部分制造业行业可能面临着设备更新需求。
二是在环保整治压力下，一些高污染产业（如水泥、化工等）为满足新标准，不得不对已有厂房设备进行改造升级。而在企业前两年积累了较多利润盈余的情况下，这些需求于2018年集中释放。这可能也是中游原材料制造业成为2018年投资回升主力的原因。
2019年，我国制造业投资未能延续2018年的高景气度。年初制造业投资累计增速遭遇断崖式下滑，从2018年末的9.5%一路跌至2019年4月的2.5%历史低点，此后一直在底部区域徘徊，成为2019年宏观经济的重要拖累项。
这背后有多重原因交织。首先和2018年以来的设备更新周期结束有关，企业被动投资缺乏后续动力，并迅速滑落。
其次是受中美贸易冲突、全球经济疲软影响，出口严重受挫，进而拖累了相关制造业部门投资。在2019年所有终端需求中，地产韧性延续，基建微弱回升，消费作为慢变量变化不显著，明显恶化的需求只有出口，2019年制造业投资增速与出口增速同步骤降。
出口依赖度比较高的制造业（下图中标红），2019的工业生产受影响程度相对更大，计算机通信、家具制造、纺织业、机械设备等典型的出口依赖型行业，2019年工业增加值增速较2018年均出现了大幅下行。
生产活动的低迷使得出口依赖部门投资积极性大幅减弱，从2018年的两位数滑落至2019年的不足2%，下行幅度明显大过非出口依赖部门，这也意味着2019年制造业投资很大程度上是被出口所拖累。
最后是资金约束。内源融资来看，工业企业利润增速已经进入下行通道，从2017年的21%，一路下滑至2018年的10.3%以及2019年的-3.3%。
外源融资来看，尽管自2018年以来中央出台了多项政策加大对民企融资支持力度，但成效并不显著。从社融、债券发行、贷款需求指数等多项数据来看，制造业的融资条件比较一般。以债券为例，2019年民企债券净融资除却4月有所好转外，基本均为负数，且还处于下行趋势中（相较之下国企债券净融资的表现并不差），反映了民企在债券市场的融资乏力。
上市公司作为制造业中实力比较强劲的公司，自2018年以来筹资性现金流一直在恶化，2019年2季度数据表现为近五年以来最差。在融资条件恶化的情况下，制造业投资增速的表现自然也不佳。
2020年一季度受疫情影响，制造业投资跌入冰点，2月累计增速只有-31.5%，为历史最低值，随着疫情形势逐渐得到控制，企业投资活动也开始渐渐恢复。
在恢复的初期阶段，企业对经济的忧虑仍然较多，现金流受损也比较严重，因此制造业投资回升速率偏慢，在4月-7月，制造业投资当月增速仅从-6.7%回升至-3.1%。但是自2020年8月以来，制造业投资的修复速度加快，尤其是11月的当月增速上冲至12.2%，已经超过了2019年未受疫情冲击前的增速水平。
这主要是因为制造业企业对经济的预期在好转。截至2020年9月，制造业企业家信心指数已经回升至131.86，已经算是近年来的较高值。
从各项需求来看，地产、基建有支撑，消费正加速修复，出口的表现则相当亮眼。出口增速已经从2020年7月的7.2%，一路回升到了11月的21.1%，从近几个月集装箱短缺以及海运价格暴涨的现象中，也可以窥见出口的火爆程度。
出口高增背后的原因在于，为应对疫情，发达国家出台了大量货币财政刺激政策，促使居民消费加速修复，但同时海外疫情又让许多国家的生产放缓甚至停滞，这就使得出口订单不断向防疫形势较好、生产恢复最快的中国集中。
而当出口订单集中到中国后，一些外贸企业出现了产能不足的问题，部分企业的订单生产甚至已经排到2021年年中之后。面对如此强劲的需求，企业自然会提高产能利用率，并通过扩大产能，或通过技改提升生产率的方式来加速消化订单，以保证利润最大化。
此外，现在出口领域还出现了一些积极变化，比如拜登接任特朗普（市场预期中美贸易关系将改善）、15国签署RECP等，这些利好消息也都会对制造业企业的信心有所提振。
再从贷款的角度看，制造业投资也有回升基础。2020年政府工作报告中明确提出“大幅增加制造业中长期贷款”。央行数据显示，2020年前三季度制造业新增的中长期贷款为9675亿元，同比多增6362亿元。2020年9月末，制造业中长期贷款的余额同比增长30.5%，这一增速比2019年年末高了15.7个百分点，已经连续11个月上升。
同时，在宽松的货币政策下贷款利率也有所下行，尤其是针对中小微企业的贷款利率，这也刺激了制造业企业的投融资活动。
分行业来看，中游原材料的投资增速恢复状况最好，如钢铁、有色、橡胶塑料、石油煤炭等行业的2020年11月投资增速均已较为靠近2019年12月的疫情前水平，并且大多回升至0%附近，这主要受益于2020年前三季度地产+基建的快速反弹。
中游机械设备投资增速的恢复状况也不错，例如计算机通信、电气机械制造业等也已比较接近疫情前水平，尤其是计算机通信的投资增速在2020年11月已经回归至14.5%的高位，这很显然与出口强势有关。
下游消费制造业投资增速则普遍表现较差，大多为深度负值，并且距离2019年12月水平还有一定距离，这也符合消费受冲击影响较持久、回升速度最慢的特点。但有几个行业是例外，一是医药制造业、纺织业，这两个行业与防疫物资挂钩，在疫情带动下，投资增速回升非常快。二是农副产品制造业、食品制造业，投资增速也较疫情前有所回升，这可能和2019年猪肉价格暴涨刺激产能投放有关。
往后看，我们认为制造业投资增速将在今年上半年继续回升，有两方面因素带动：
一是出口高景气度可能将延续，毕竟全球大放水后流动性充裕，宽松也很难退出，还有财政刺激的预期在，加之今年发达国家可能将大面积接种疫苗，国际贸易总量在扩大，外需环境不会差。而发展中国家大面积接种疫苗要滞后于发达国家，出口订单从中国转移走也是个缓慢的渐进过程，海外供需缺口还会持续拉动中国的出口。
二是疫情控制住之后，生产恢复得很快，2020年1-11月工业增加值累计同比已经回升至2.3%，但制造业投资回升得还不算很快，1-11月增速只有-3.5%，这就导致产能利用逐渐紧张了起来（至少与出口相关的局部产业存在这一问题）。2020年9月产能利用率达76.7%，比较接近78%这一历史高值，后续若产能进一步制约生产，可能会促使企业加大投资。
（二）再议制造业投资数据
当谈到制造业投资的时候，我们惯用的数据一般都是国家统计局发布的“固定资产投资-制造业-累计同比”。但是通过上文的分析可以发现，这个数据的周期波动特征很弱，尤其是在2012年之后。
该数据与其他宏观变量之间的联系也并不紧密，比如和工业企业利润、社融等关键变量之间的走势时而出现背离，或是有过长的数据滞后期，导致分析起来如同隔靴搔痒。另外，在近年来制造业投资的变动趋势中，也发生了一些反直觉的现象，如2018年的逆势回升。
一方面，我们当然需要基于制造业投资的独特性，梳理出一份自洽的逻辑，来对这些现象作出统一解释。但另一方面，可能也需要考虑到该数据是否存在统计失真问题，如果是的话，那么依据该数据指导投资可能会产生一些偏误。
我们认为至少有两方面原因可能降低了“固定资产投资-制造业”这一数据的参考价值：一是该数据中包含了将近50%以上的建筑安装工程费用，而建安费用增速自2011年以来出现了系统性的下沉（除了2018年外），这可能整体上削弱了制造业投资数据的周期波动特征。
二是制造业投资隶属于固定资产投资，因此固定资产投资数据质量偏低的问题自然也会反映在制造业投资。而近年来固定资产投资统计制度调整、地方统计数据挤水分等因素，也或多或少对制造业投资数据产生了影响。
由于我们实际更关心的是制造业投资的周期波动，因此不妨参考一些中微观层面的、波动更显著的数据来对制造业投资进行辅助判断。有两个数据的参考价值较高：一个是金属切削机床产量，另一个是通用、专用设备制造业的工业增加值。
当制造业投资扩张时，企业将花更多的钱进行设备购置，而这必然将带动通用设备和专用设备的工业生产。同时，作为在制造业中应用非常广泛的金属切削机床，其产量大概率也将回升。可以看到，这两个指标的同比走势比较同步，并且都具有更显著的周期波动性。
再将这两个指标与其他宏观经济数据进行对比，例如PMI、工业企业利润、5000户工业企业固定资产投资景气扩散指数等，也可以发现它们之间有着较好的相关性。因此，不妨在未来多参考这些中微观数据，将它们也纳入到制造业投资的分析框架中。
本文作者：李奇霖、张德礼、聂政，来源：奇霖宏观
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