高频数据优势 - 宏观数据发布有延迟，PMI滞后5天，出口和物价滞后2周，经济数据滞后2.5周，利润数据滞后1个月，高频跟踪更领先[16][17] - 高频数据能辅助确定景气真实方向，可确认统计局不同口径数据中更符合经济现实的口径[18] 领先指标情况 - 传统规律逐渐失效，包括地产投资引领经济周期逻辑、利率下行带动信贷周期上行规律、库存周期规律[30][32][35] - 推出中国经济领先指标备忘录，涉及消费、投资、出口等多方面领先/同步指标及关系[38] - 预计2025Q3名义增长还有冲高可能，出口、基建增速触顶，消费增速中枢震荡走平，制造业投资增速走平，地产投资增速低位逐步回升，通胀缺乏自主回归力量[40][41] 高频产品化 - 单行业分析可从供给、需求、价格、库存入手，微观供需模型中供给与需求是驱动力，价格和库存是结果[45][48] - 高频跟踪难点是数据多和少，投入产出表可把握宏观经济和产业全景，产业链需用分配系数、消耗系数等拆解[49][52][55] - 新框架数据更全面、领域覆盖更完整、视角更多元、定制化数据更多，生产和需求跟踪可分4个方向[60][63][66][71] 长江宏观WEI - 搭建分指标备选、筛选、清洗、合成四步，筛选兼顾咨商会和OECD思路，着重行业高频数据[79][82] - 参考投入产出表筛选重要行业，从中得到25个精选高频指标，编制综合指数研判景气方向[83][86][88] 风险提示 - 存在数据覆盖面不完整、指标代表性待检验、领先指标梳理有遗漏、外部政策环境不确定等风险[96]

消费与投资的关系 - 消费需求是发现合理回报投资方向的基础，投资通过创造就业和技术创新提升居民消费能力 [2] - 消费增长促使企业扩大生产规模和技术创新，形成对投资的拉动作用 [2] - 改革开放初期中国经济增长由投资驱动，随着供给短缺缓解，消费逐渐主导投资方向 [3] 储蓄率与经济增长 - 储蓄率决定经济体稳态产出水平，但过高储蓄率会牺牲消费福祉 [4][5] - 索洛模型显示存在最优储蓄率使消费最大化，拉姆齐模型强调消费与投资的最优组合路径 [5][6] - 中国储蓄率从2000年36.4%升至2010年50.1%，2019年回落至44.0%，疫情期间因预防性储蓄再度上升 [7] 政府支出与资源配置 - 财政支出通过乘数效应拉动消费，但也可能因税负预期产生挤出效应 [3] - 政府投资增加可能导致私人投资和消费资源被挤占，削弱消费对投资的刺激作用 [13] - 产能过剩环境下企业减少投资会进一步抑制居民收入和消费，形成负反馈循环 [14] 消费与投资的动态平衡 - 消费稳定性高于投资，通过消费带动投资可降低经济波动 [9][12] - 有效益的投资需实现最终销售利润，有潜能的消费需能持续促进生产扩张 [9] - 消费通过影响资本回报率激发投资积极性，是决定投资的核心因素 [16] 全要素生产率与技术演进 - 技术进步内生性体现在消费升级与投资结构变化中，如服务消费和无形资产投资比重提升 [15] - 消费不仅维系劳动力再生产，还通过提升资本回报率间接促进下一期生产 [16] - 现有增长模型未充分刻画消费与投资对全要素生产率的交互影响 [15] 发展模式转型 - 中国需从政府主导投资转向消费驱动模式，当前消费占比仍低于最优水平 [17] - 投资是延迟的消费，消费是对未来的投资，二者良性互动是长期发展密钥 [17] - 消费对技术进步和投资引领作用被传统理论低估，需重构供需结构分析框架 [15][17]