春节因素对经济数据影响有多大？

　　来源： 西南证券宏观团队

　　我们构建了简单有效的春节效应剔除方法，得到了不含春节效应的宏观金融数据。结果显示，春节因素对1月CPI同比增速、进出口同比增速、M0、M1和M2同比增速均有较为显著的影响，而对1月PPI同比、新增信贷、新增社融、制造业PMI几乎没有影响。

　　春节是我国最为重大的节日，但由于春节是农历节日，而我们统计数据按公历进行，这导致春节在公历中位置不同对统计数据产生明显的扰动，这在1月和2月的经济与金融数据中体现的非常明显，往往会干扰对趋势的判断。为此我们构建了简单有效的春节效应剔除方法，来得到不含春节效应的宏观金融数据。

　　估算方法的基本思路是用春节晚于1月31日天数作为自变量，用1月同比数据对1-2月同比数据偏离值，或直接对1月数据回归来估算春节因素的影响。

　　估算结果显示，春节因素对1月CPI同比增速、进出口同比增速、M0、M1和M2同比增速均有较为显著的影响，而对1月PPI同比、新增信贷、新增社融、制造业PMI几乎没有影响。利用估算结果来剔除今年1月春节因素影响后，数据呈现出外需更为疲弱的态势，而通胀中枢下移的判断并未改变。春节因素未能提供M1增速低迷的解释，M1增速疲弱可能更多由于房地产销售回落与企业盈利下滑。而当前环境下最关键的是，春节因素对信贷社融影响有限，不改变融资总量回升的态势，因而也不影响预期修复的判断。

　　正文：

　　春节因素扰动使1、2月份数据失真

　　春节因素往往对1-2月各类经济金融数据带来扰动，影响对趋势的判断。春节是我国最为重大的节日，期间社会经济活动会产生重大变化。春节期间以及春节前后，生产活动会有所减弱，而节日期间消费需求则会明显增加，这会直接在经济金融统计数据反映。同时，我国统计数据按照公历进行统计、公布与分析，而春节则是农历计算的节日，这形成了春节在每年公历日期中位置不同的状况。虽然春节在公历的1月和2月，但春节位置不同会导致1月和2月同比数据出现明显变化，甚至会对3月份数据形成扰动，增加判断趋势的困难。我们经常会在1月和2月的宏观与金融数据中看到剧烈波动，就是因为春节因素的扰动。因此，分析和使用宏观经济数据，特别是准确判断经济走势，需要尽量对春节因素进行调整，剔除春节因素对统计指标的扰动。

　　调节春节因素的方法

　　目前市面上绝大部分统计软件均不包括春节因素调整功能。统计软件中往往通过季调模型来消除季节性因素影响，其中包括节假日的季节性因素。但目前市场面大部分统计软件季调模型均基于国外节假日，不包括春节因素调整功能。例如Eviews、SPSS、R以及SAS等统计软件的季调功能均不含春节因素。季调模型中应用最为广泛的为美国普查局开发的X-12ARMA及欧盟统计中心开发的TRAMO/SEATS，两种方法均基于ARIMA模型，但因为针对的均为西方节日，所以无法解决我国春节因素问题。

　　中国人民银行和国家统计局都拥有自己开发的含春节因素的季调程序，但并未开放，而且研究者根据其原理自己实现比较困难。中国人民银行结合中国春节因素影响的需要，对各国通用的季节调整软件X-12-ARIMA进行了改造，开发了PBC版的X-12-ARIMA季节调整软件。央行在其中添加了单变量等权重模型、多变量等权重模型以及多变量变权重模型等三种春节效应模型。其基本原理是假定春节因素对经济活动的影响从春节前n天开始（如20天），到春节后第n天结束（如20天），然后赋予每年春节影响不同的权重，原理为越靠近春节权重越大。然后根据权重加总位于1月和2月的天数，得到1月和2月的春节因素加重，根据历史宏观数据计算单位春节因素对宏观经济变量的影响。此外，国家统计局也在2010年委托南开大学完成了“中国宏观经济序列季节调整与X-12-ARIMA中国版软件研发”课题。但央行和统计局均未将相应的季调软件免费开放。而对研究者来说，自己复制央行或统计局的春节因素调整程度有过于繁复，存在较大困难。

　　我们提供一种较为简易而形象的春节因素调整方法，在不失有效性的前提下估测春节因素对各经济金融指标的影响。对同比和环比数据我们使用不同的春节因素调整方法。我们用春节晚于1月31日天数来定位春节位置，对同比数据，用1月数据对1-2月均值的偏离来度量春节因素。这儿的隐含假定是趋势值在1月和2月之间没有发生显著变化，因而这种度量偏差不会很大。利用经验数据，得到春节位置与春节因素之间的经验回归方程，样本覆盖1995年至2018年。然后根据经验回归方程，可以得到每年春节因素对1月数据影响的估计值。利用同样方法，也可以得到春节因素对2月数据影响的估计值。两者互为相反数。对环比数据，我们直接使用春节位置对1月环比数据进行回归，估算春节因素对经济和金融指标的影响。下文中，我们将使用此方法，对价格指标CPI与PPI同比增速，贸易指标出口与进口同比增速，景气指标制造业PMI、货币指标M0、M1、M2同比增速以及信贷和社融分别进行春节因素调整。在剔除今年春节因素影响基础上来分析当前经济金融走势。除新增信贷、新增社融和PMI之外，其余都是同比数据。

　　春节因素对各宏观金融指标影响情况

　　物价数据方面，春节延后对1月CPI有显著负向影响，但对PPI影响有限。我们用春节晚于1月31日天数作为春节位置度量指标，以此为自变量，以1月CPI同比对1-2月平均增速偏离来作为春节因素对1月CPI影响的度量指标，利用1995年以来经验数据进行回归。回归方程显示，春节晚于1月31日5.6天左右时，春节效应对1月数据影响为零，即春节因素不会导致1月数据偏离于1-2月均值。春节因素每晚于1月31日1天，将带来1月CPI同比较1-2月均值下降0.05个百分点，即春节因素导致1月CPI下降0.05个百分点（图1）。回归R^2达0.5，显示春节因素对CPI同比增速在1-2月之间的波动具有很好解释力。今年春节为2月5日，根据这个方程，今年春节推高1月CPI同比增速0.03个百分点，影响可忽略。而春节因素对PPI影响非常有限，春节每晚1天，1月PPI同比增速仅多低于1-2月均值0.01个百分点，且关系并不显著，R^2仅0.02（图2）。显示工业品价格并不受春节因素影响。

　　贸易数据方面，春节位置与春节对1月出口增速影响呈现抛物线关系，对1月出口推升作用最明显的位置为晚于1月31日5天左右。从春节位置和1月出口对1-2月均值偏离的经验数据关系来看，两者呈现很好的二次函数关系（图3），春节因素对出口增速在1-2月之间的波动解释度高达57.6％。即春节晚于1月31日5日左右时，对1月出口推动作用最为明显，春节过完或过早，对1月出口推升作用都将减弱。这与直观相符，因为春节期间农民工返乡，部分出口企业停工或减产，因而出口企业会在春节前提前出口。春节位置略晚于1月末，意味着大部分提前出口效应都落在1月份，因而对1月出口推动作用最为明显。19年春节刚好晚于春节5天，是春节效应最为明显是位置。因而我们估算19年春节因素推高了1月出口增速10.0个百分点，剔除春节因素后，1月出口同比为-0.9％，依然延续弱势。

　　春节位置与春节对1月进口增速影响同样呈现抛物线关系，进口推升最明显的位置为晚于1月31日13天左右。而从进口数据来看，春节位置同样和1月进口对1-2月均值偏离呈现非常好的抛物线关系（图4），春节因素对进口增速在1-2月之间波动的解释度高达74.6％。春节晚于1月31日13天左右，这是对1月进口推升作用最大。这主要是因为春节是集中消费时期，春节之前进口办年货需求显著增加，推升进口需求。这对进口的影响在春节前10多天体现的最为明显。19年春节位置大致推升进口增速6.8个百分点，剔除春节因素影响后1月进口同比增长-8.3％，增速基本与上月持平，延续疲弱态势。

　　货币数据方面，春节位置与M0与M2存在显著抛物线关系，而春节延后将现行推升1月M1增速。M0数据显示，春节位置与1月M0增速对1-2月均值呈现出非常明显的抛物线关系，即在春节晚于1月31日2天左右时，1月M0增速最高，这也最符合节前大家集中提现的直观理解。抛物线拟合优度高达80％，显示春节因素能解释绝大部分M0在1月和2月之间的波动（图5）。19年春季因素大致推升M0增速8.5个百分点，剔除春节因素后1月M0增速为10.7个百分点。

　　春节因素对M2的影响同样呈现显著的抛物线关系。经验数据显示，春节晚于1月31日4天左右时，1月M2同比增速最高。回归结果显示，春节位置对1月M2同比增速较前两月均值偏离的解释度为59％（图6），春节因素对M2同比增速在1-2月之间的波动同样具有很好解释力。19年春节因素大致推升1月M2增速0.6个百分点，剔除春节因素后1月M2同比增速下降到7.8％。显示1月货币的回升能否持续有待继续观察。

　　而春节因素对M1的影响呈现线性关系，春节晚于1月31日3天左右时对1月M1影响可以忽略。经验数据显示，春节位置与春节对1月M1同比增速影响呈现线性正相关性，解释度达54.7％（图7）。春节位置每晚1天，1月M1同比增速将较1-2月均值提升0.17个百分点左右。根据此方程，我们估算春节因素推升了19年1月M1同比增速月0.4个百分点，剔除春节因素影响后的1月M1同比增速约为0％，显示企业盈利下滑和房地产企业销售增速放缓对当月M1影响更为显著。

　　春节因素对信贷和社融影响均不显著。新增信贷和新增社融均是环比数据，所以我们直接用春节位置与1月信贷和社融数据关系来估算春节效应对1月信贷和社融的影响。经验数据显示，春节因素对信贷影响非常有限。春节每晚1天，1月新增信贷仅增加93.8亿元，而且关系并不显著（图8），春节因素对1月信贷解释度仅有1％，几乎可以忽略。显示信贷投放更多依赖货币政策和银行信贷投放节奏，受季节性因素影响有限。同样，春节因素对社融影响也较为微弱。回归结果显示，春节每晚1天，1月社会融资总量仅增加85.3亿元，而且关系并不显著（图9），解释度几乎为零。因此，今年1月信贷和社融加速投放，创下同期历史高值，并非春节因素原因，而是宽松政策下，稳增长政策发力的体现。未来几个月实体融资将继续改善。

　　春节因素对PMI影响同样不显著。PMI同样为环比数据，因而需要通过春节效应与1月PMI关系来估算春节效应对PMI的影响。经验数据显示，春节因素对中采制造业PMI的影响非常有限。春节每晚1天，1月PMI将提升0.06个百分点，而且关系并不显著（图10）。显示企业情绪面更多是对真实情况的反映，受季节性因素影响有限。

　　经过春节因素调整后的经济金融数据分析

　　与春节因素调整前的数据相比，春节因素调整后的数据显示19年1月外需更弱，但不改变实体融资改善，且持续回升的态势，因而不影响预期改善的判断。我们对春节因素影响比较显著的变量进行了春节因素调整，得到调整后的宏观与金融数据。结果显示，今年春节因素对价格变量基本没有影响，不改变通胀中枢下移的总体判断。而对贸易数据来说，春节因素显著提升了1月进出口增速，剔除春节因素后调数据显示进出口增速都并未改善，显示当前全球经济共振下滑阶段，出口将持续疲弱，而当前内需依然低迷决定进口低位徘徊。对货币数据来说，春节因素对M0形成了比较明显的扰动。而春节因素也未能成为解释M1低迷的原因，1月M1低迷可能更多由于企业利润下滑与房地产销售增速放缓。而春节因素对M2的扰动与信贷社融大幅投放并不一致，存在今年解释有较大偏差可能，需要继续关注M2走势。而对信贷、社融和PMI来说，春节因素影响几乎可以忽略。因而，春节因素调整不改变实体融资改善，融资总量持续回升的态势，因而不影响预期改善的判断。