经济分析 2020年深圳经济分析报告

　　2021年1月起，北京大学汇丰商学院智库（简称“北大汇丰智库”）将定期对外发布基于“实时预测”（Nowcasting）方法的《深圳经济分析报告》。最新的模型（2021年1月20日）显示，2020年四季度深圳不变价GDP同比增长6.3%，全年同比增长约3.8%，这一增速超过全国平均增速（2.3%），领跑粤港澳大湾区城市群。

　　深圳市“十四五”规划和“2035年远景目标”提出，到2035年，深圳经济总量和人均地区生产总值要在2020年基础上翻一番。要实现该奋斗目标，未来十五年深圳经济年均增速应达到4.8%左右。为助力深圳这一规划目标的实现，本系列报告将在定期分析深圳经济特征与形势的基础上，使用Nowcasting方法实时监测深圳经济，给出高频更新的GDP预测，以期为政策调控提供更多参考。

　　在2017年超越广州、2018年超越香港后，当前深圳经济总量居于上海和北京之后的全国第三位、粤港澳大湾区的第一位，且仍在增速与人均上占优势（见图1）。2020年前三季度，深圳地区生产总值为19787亿元，落后上海7515亿元、北京5972亿元。但是，同期生产总值同比增速为2.6%，快于上海的- 0.3%和北京的0.1%。

　　2013年以来，深圳先进制造业与高技术制造业的增加值年均增长10%以上，占GDP比重亦在20%以上。2019年工业总产值中计算机、通信和其他电子设备制造业占比高达60%，以新一代信息技术、海洋经济、新材料产业和生物医药产业等为代表的战略性新兴产业增加值同比增长8.8%，高于全市GDP增速2.1个百分点。

　　一是房地产业和金融业增加值占GDP比重超过20%（见图2），占第三产业约三分之一；二是以互联网、软件和信息技术服务为代表的其他服务业增长较快，2019年营收增长超过20%；三是先行先试性质的金融创新正不断涌现，如创业板注册制改革、贸易金融区块链平台建立、央行数字人民币试点以及《深圳经济特区绿色金融条例》的出台，以罗湖区和福田区的数字人民币试点为例，在深圳已有众多商户（包括商场超市、生活服务、日用零售、餐饮消费等）已经完成数字人民币系统改造，说明数字人民币在深圳已经有了较多的应用场景。

　　从全球看，粤港澳大湾区在数字通信、视听技术、电信等方面的PCT专利申请数量明显高于其他三大湾区（见图3），其中深圳2019年PCT专利申请量1.75万件，国际专利申请50强中7家深圳企业入围，华为以4411件PCT申请量连续三年位居榜首；从全国看，深圳的PCT专利申请量、有效发明专利五年以上维持率稳居全国城市首位；从湾区看，粤港澳大湾区“9+2”城市群中，深圳的研发（R&D）支出占GDP的比重持续领先（见图4），2010年为4.11%，2019年增至4.93%，正逐步实现向创新经济的转型。

　　经济内外“双循环”发展的核心是在继续参与国际分工基础上，进一步扩大内需、推动要素市场化配置以及实现创新驱动的发展模式。深圳在创新上有产业基础、产品和服务在国内有较大市场、在对外开放方面有先行经验、在要素市场化配置上有深港合作的内生需求，与“双循环”的发展逻辑较契合。《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020-2025年）》的出台，赋予深圳在重点领域和关键环节改革上更多自主权，首批授权给深圳的40个事项中，就有20多项需要修订现行法律法规，显示出对深圳在全球产业链中占据更重要地位的期望，体现了深圳在“双循环”发展格局中的引领示范作用，也为深圳经济长期发展带来更多机遇。

　　受新冠疫情影响，2020年一季度深圳GDP同比下降6.6%，工业、投资、消费、外贸出口受影响最大，2月份降幅接近或超过20%。随着疫情得到控制，深圳经济复苏较快，二季度GDP累计同比在粤港澳大湾区“9+2”城市群中率先转正（见图5），前三季度累计增长2.6%。

　　为控制疫情所采取的封城封路、停工停产等措施对工业生产冲击巨大，2月份深圳规模以上工业增加值同比下降19%。随着防疫措施落实，各项复工复产工作有序进行，至7月份规模以上工业同比增速由负转正，11月已经恢复至1.7%。其中生物医药产业、高端装备制造业等先进制造业前三季度分别增长22.8%和3.7%，对工业拉动作用明显。

　　2月份，深圳全社会固定资产投资完成额跌至 - 20%以下，随着“六稳六保”工作的开展，固定资产投资逐步回暖。其中上半年地产投资受银行利率下行及政策松动影响，增速明显高于其他类别，至7月累计同比已达到26.5%，高出同期投资16.6个百分点。

　　一季度深圳社会消费品零售总额累计同比下降23%。为促进消费，深圳市政府先后采取一系列措施，如举办“深圳购物节”等主题促销活动、开展消费扶贫活动、鼓励夜间经济、发放消费券等。3月之后，社会消费品零售总额同比降幅逐渐收窄，到11月同比降幅已收窄至 - 6%。

　　1-11月海关口径深圳出口同比增长0.3%，进口同比增长5.1%。进口增速较高与2019年相对较低的基数有关。出口在三季度以来保持了较高增速，原因包括：（1）国外生产恢复对机电类和高技术产品需求增加；（2）由于欧美国家推出的财政救济措施主要用于补贴家庭部门，其消费先于生产复苏，而年底又是消费旺季，传统的玩具、家具和灯具出口也增长较快。

　　我们基于2010年以来的工业、投资、若干制造业行业增加值、消费、出口等十三类混频数据，基于动态因子模型提取共同因子（见图7）以反映深圳经济动能，并实时预测2015年以来深圳经济GDP增速。从预测效果看，总体有两个优势：一是相对主要依赖滞后项预测的时序模型，Nowcasting方法对类似新冠疫情冲击影响的捕捉更好（见图8）；二是随着季度内高频指标不断更新，Nowcasting的实时预测整体在不断接近实际值，在距离GDP发布日期1.5个月以内，预测的误差极端值已明显减少。（方法介绍与模型评述具体见附录）。

　　在新冠疫情的冲击下预测经济变化无疑是一项挑战。3月初，电子、机械、设备制造等深圳工业的主导行业发布1-2月累计数据后，深圳经济增长率的预测值为1.6%左右。此后3月消费与工业数据均出现大幅度下滑，推动GDP预测值在4月初转为-2.5%左右，尽管距离最终发布的-6.6%仍有一定误差，但可以说模型较早地跟踪上了经济转负的转折点。此后，深圳经济的复苏在二季度和三季度明显加快，我们的模型主要通过工业、投资与出口的超预期复苏来捕捉这一变化。

　　最新的模型（2021年1月20日）显示，2020年四季度深圳不变价GDP同比增长6.3%，全年同比增长约3.8%，这一增速超过全国平均增速（2.3%），领跑粤港澳大湾区城市群。

　　相比三季度约6.5%的当季同比增速，我们预计四季度深圳经济的复苏态势会有所放缓，原因如下：（1）2019年三季度深圳经济增速出现明显下行，这拉低了2020年三季度GDP同比的基数，而2019四季度的基数相对高，因此三季度同比增速较实际情况应偏高；（2）尽管工业、出口和消费仍保持了小幅复苏，但我们关注的广东省计算机、通信与电子行业规模以上增加值从10月开始出现同比负增长，2019年该产业占深圳工业总产值约60%；（3）地产投资从2020年四季度开始明显下滑，累计同比增速在10月较9月下降接近7%。

　　展望2021年第一季度的经济，我们认为可能会有超过10%的增长率。一方面由于去年同期的基数很低（-6.6%的增长），经济恢复后同比增长会加速。另一方面，相比往年，今年第一季度深圳有两大新的支撑力量：一是预计较往年有更多居民留深过年，带动春节期间消费，特别是餐饮服务、商品零售等，预计社会消费品零售总额增速较高；二是从新冠疫情于全球继续蔓延的态势看，一季度外贸出口受防疫物资出口、供应链补缺等海外需求影响仍比较乐观。

　　作为一个在制造业、科创、金融等领域已获较多成功的城市，深圳经济的进一步发展可以借鉴纽约湾区的转型经验。纽约长期以来被视为金融服务业中心，但2008年金融危机后其文化创意产业、科创产业迅速发展，逐步实现从“金融+服务”向“金融+服务+科技”转型。背后主要有两点因素：

　　首先，作为一个历史悠久的世界级城市群，纽约湾区本身就具备成为创意之都的诸多要素，包括各类要素的便捷流动、巨大的潜在市场、较低的获客成本、高素质劳动力及高效组织的企业集聚、专业化的金融法律服务，能够吸引谷歌、脸书（Facebook）等互联网企业设立区域总部和研发机构，这是其转型的基础。

　　其次，纽约湾区科创产业增长不仅源于金融危机后纽约州和市级政府推行的支持创新创业活动的各类政策，也来自于其长期积累形成的优质科技和教育资源。随着互联网、人工智能、大数据等新兴技术展现出广泛的跨学科应用前景，纽约湾区的科教资源也向此类领域转型，例如2010年纽约市推出“应用科学计划”，以财政支持全球理工学院进驻纽约的科技园区，其中代表性的如以20亿美元支持康奈尔大学和以色列理工学院建立应用科学学院。

　　从市场规模、高素质劳动力集聚程度以及高技术制造业分布看，当前深圳在科创方面已有较好的基础。但深圳在基础研究领域相比其他世界湾区仍有较大差距，需要更加注重高等教育资源的整合和培育，与国内外顶尖高校在特定学科领域强化合作，学习国外先进的产学研经验，包括纽约湾区的校企合作技术转让以及创业孵化器等模式。

　　粤港澳大湾区的一个优势是差异化，既包括“9+2”城市群在制造业及金融业布局上形成了较好的分工，也包括粤港澳三地差异化的经济金融体制，这为大湾区中的内地城市高效率地通过港澳地区实现金融资源的国际化配置提供了便捷的条件。深圳应把握建设先行示范区的机遇，以深港合作为主要方向，推动劳动力、数据、资本等要素的跨境流通。

　　在推动深港要素市场化流动的过程中，资本的跨境应得到更多关注，因为深港乃至大湾区的居民与企业存在较广泛的跨境金融需求，包括新经济企业融资、居民海外资产配置及对境外保险等金融服务的需求。当前在金融业方面，深港合作已有不少亮点，如即将落地的“跨境理财通”预计将应用于深港基金产品互认，深圳的平安、腾讯等公司业已获得香港的“虚拟银行”牌照，可在香港开展数字支付、消费信贷等业务。未来深圳可利用先行示范区的政策优势，加快金融科技、绿色金融、融资租赁、知识产权金融等特色金融领域与香港合作。

　　Nowcasting是利用高维与高频数据对经济形势做实时监测的一种方法，其基本逻辑与现有的市场分析师预测思路一脉相承。分析师会对当季、半年或全年GDP增速有一个预判，随着月度的工业、出口、消费等数据发布，分析师会发布报告调整对GDP增速的预测。Nowcasting方法的不同是，将根据高频数据发布而调整预测的这一过程交由动态因子等计量模型来做，这可能带来如下优势：

　　权衡经济指标发布的“质”与“效”，从而提出一个简明的经济叙事。GDP的发布往往在当季结束后的一个月内，存在明显滞后性。Nowcasting方法提供了将等各类混频且质量不一的数据结合分析的思路，一方面实现了在季度早期即可给出当季GDP预测，另一方面也在新指标发布与GDP预测调整间建立了基于统计估计而非主观构建的关系，以此从令人目不暇接的宏观数据中寻找简洁性。

　　本报告使用的模型具体可见Bok et.al.（2017）预测美国经济使用的动态因子模型。在数据处理上，我们主要借鉴了Giannone et.al.(2013)的设置。本文估计使用的数据区间为2010年1月至2020年12月，我们的指标包括深圳的工业增加值、固定资产投资、出口、零售总额、集装箱与货物吞吐量、CPI和PPI，以及广东省的电子设备制造业、专用设备制造业、电气机械和器材制造业增加值（深圳市数据长度过短），全国的战略新兴产业PMI。

　　为回测模型的预测效果，我们构造了从2015年以来的日度数据集。模型的预测表现可总结如下：（1）预测区间内模型的RMSE为2.55，作为基准的AR1模型RMSE为3.76，相对完全依赖滞后项预测的时序模型，Nowcasting方法对类似新冠疫情冲击影响的捕捉更好。（2）随着季度内高频指标不断更新，Nowcasting的实时预测整体在不断接近实际值，预测误差总体收窄，因此应更倾向于相信最靠近GDP发布日的预测值。（3）在距离GDP发布日期1.5个月以内，Nowcasting 预测的误差极端值已明显减少，此时政策制定者已可依据其研究政策。（4）对于在一个季度早期或中间时段做出的预测，意义在于能够较早得量化某些高频指标超预期变化对当季GDP增速的影响。