1、2017年投资是坠降还是缓落？
2017年GDP实际增速从2016年的6.7%反弹至6.9%，最终资本形成虽拖累GDP增速下行0.6百分点，相对温和的降幅不足以完全抵消净出口的高增，GDP增速得以实现2011年以来的首次企稳回升，与此同时，月度发布的固定资产投资完成额实际增速却在快速下滑，与固定资本形成的缓降形成鲜明反差。综合多项指标交叉比对，我们认为固定资本形成指标能更为真实的反应投资的变化，固定资产投资增速因数据挤水分而失真。
大幅下滑的固定资产投资。2017年固定资产投资完成额（以下称FAI）名义增速7.2%，仅较2016年小幅回落0.9个百分点，但由于固定资产投资价格指数高增5.8%，FAI实际增速坠降至1.3%，较2016年大幅下滑7.4个百分点。如果基于FAI数据来跟踪和预判GDP，2017年仅投资一项就将拖累GDP实际增速下行3.3个百分点，经济增速想要在2016年6.7%的基础上稳中有升没有任何的可能。
温和回落的固定资本形成。但从GDP核算中的固定资本形成（以下称GFCF）来观察，2017年GFCF拉动GDP增长2.2个百分点，结合其在不变价GDP中的占比（2016年为45.2%），可以推算出2017年GFCF的实际增速为4.9%，较2016年回落1.3个百分点，名义增速由于价格的高增更是高达10.7%。乐观估计，存货增加从2016年的-33.9%跳升至20.0%，2017年固定资本形成名义增速也在10.4%左右，对应实际增速约4.6%，较2016年回落1.6个百分点，拖累实际GDP增速0.7个百分点，对经济的下拉作用远不及FAI显示的那么剧烈。
FAI指标已严重“失真”。2016年以来投资的真实情形如何？是FAI显示的那样快速下滑还是GFCF指向的温和放缓？我们综合广义社融、建筑业PMI以及粗钢和水泥产量等物量指标予以交叉验证。上述指标在2016年一致指向投资实际增速的回升，和GFCF增速上行吻合；2017年涨跌互现，也不支持投资增速的失速下滑，FAI和GFCF的大幅背离主要是来自FAI指标的失真，2016年以来持续低迷的FAI增速应系统低估了投资的实际增速。
FAI为何“失真”：统计口径差异。FAI和GFCF统计口径上的差异可以简略概括为一减三加。一减是指FAI中的土地购置费和旧设备、旧建筑购置费不在GFCF的统计范围内，前者不属于生产活动的最终成果，后者在交易前已计入过固定资本形成。三加包括无形资产投资、50万以下项目投资以及开发商地产销售收入和投资成本间的差额，上述三项不在FAI的统计范围内，以FAI为基础核算GFCF时需予以补充。当前无形资产投资的相对高增和楼市的热销有助于解释为什么2016年以来GFCF增速反超FAI。
FAI为何“失真”：数据挤水分。FAI增速和建筑业PMI、广义社融以及粗钢、水泥等物量指标的背离难以用统计口径差异来完全解释，更多是指向FAI因数据挤水分导致的“异常”低增。FAI历来是数据注水的重灾区，以辽宁为例，在历经2015-2016年的数据挤水分后，2016年辽宁FAI 6692亿元，仅相当于2014年的27%。2015年之前数据挤水分主要是在GDP核算层面，表现为GFCF增速总低于FAI增速，但方向上基本一致；2016以来，FAI数据本身也开始挤水分，可比性减弱，这导致FAI的异常低增，并且GFCF增速得以反超FAI。
2、如何更为准确地跟踪投资的变化？
面对FAI数据的严重失真，如何更为准确地跟踪投资的变化？一个思路是修正现有的FAI增速，如综合FAI指标体系的各项指标来判断FAI的变化，或根据社融、PMI和物量指标来拟合FAI增速，但FAI整个指标体系都难免注水之嫌，历史数据的真实性存疑，可行性较低，我们转而从GFCF入手，寻求FAI的替代指标，以试图更为准确地跟踪投资的实时变化。
从辽宁的经验来看，投资的各项指标都难免注水之嫌。2015-2016年辽宁FAI数据挤水分使得FAI缩水高达75%，从投资各项指标来看，常被视为FAI领先或同步指标的新开工和施工项目个数也相应大幅缩水，FAI分项中的地产投资和民间投资等也未能幸免。参照辽宁经验，如果FAI总量数据有注水之嫌，FAI各分项以及新开工、施工等相关指标的数据质量也都存疑，综合FAI的各项指标并不能改善对投资的判断。
从社融、PMI和物量等指标拟合FAI增速？FAI增速的异常递增主要集中在2016年至今，能否基于2015年之前的数据估算FAI对社融、PMI和物量等指标的弹性系数，进而拟合2016年以来的FAI增速？从回归的结果来看，由于之前的数据也难逃注水之嫌，样本内的拟合优度并不理想，且基于注水数据估算弹性也会高估2016年以来的实际投资增速，我们转而从GFCF入手，寻求FAI的替代指标，以试图更为准确地跟踪投资的实时变化。
从GFCF对GDP拉动能倒推出GFCF的增速么？就年度数据来说，可以根据GFCF对GDP拉动和GFCF的GDP占比推算出GFCF的增速，但如果想更为高频的追踪投资的变化，这一方法并不可行。首先，国家统计局并未公布季度的支出法GDP数据，GDP占比的季度数据无从得知；其次，最终资本形成包含GFCF和存货变动，如何从最终资本形成对GDP的拉动中剔除存货变动的影响也非常困难。
拟合GFCF增速以替代FAI最为可行。我们首先根据GFCF和广义社融、建筑业PMI以及粗钢和水泥产量的历史数据拟合出GFCF对上述指标的弹性系数，进而估算2016年以来的GFCF季度乃至月度增速，后续也可实时更新GFCF的增速变化。从回归结果来看，样本内拟合优度高于之前的FAI回归，且GFCF数据前后保持较高的一致性，弹性系数被高估的可能性较低。对比拟合的季度GFCF实际增速和公布的FAI实际增速，可以看出2015年之前两者走势基本同步，但2016年以来、尤其是2017年FAI增速高估了投资的实际下滑幅度。
来源：华创宏观
