牛市的逻辑：产能过剩下行拐点到来

2025-08-29 11:32:02 来源：券商研报精选

文/解运亮、麦麟玥

信达证券宏观团队

核心观点

我们研究发现，依据工业企业营收、库存、产能利用率等公开数据，可以推算工业总产能数据，从而建立起完整的产能图谱，帮助我们更好地理解产能问题。截至2025年二季度，按现价计算，我国规模以上工业总产能规模达到186.7万亿元，相当于GDP的比重的135.7%。按不变价计算，过去几年我国工业总产能经历了三轮扩张，分别发生在2018年、2021年、2023-2024年。

在工业总产能基础上，我们进一步估算得到产能过剩规模数据。过去几年我国工业部门经历了三次产能过剩，第一次产能过剩发生在2015-2016年，供给侧改革实施后得到有效化解；第二次产能过剩发生在2020年，源于疫情造成的经济走弱，随着经济恢复而迅速得到化解；第三次（部分行业）产能过剩发生在2023年以来，主要系产能扩张和需求偏弱共同导致。

“反内卷”有望带来产能过剩下行拐点和PPI上行拐点。产能扩张和需求增长应保持基本平衡，若前者快于后者，容易引发企业“内卷式”竞争、商品过剩、物价低迷等问题；若后者快于前者，往往出现经济过热、商品短缺、通胀高企等问题。“反内卷”有望从供给侧推动产能出清，带来产能过剩下行拐点和PPI上行拐点，改善企业盈利，改善微观主体的经济体感。

“反内卷”政策下，资本市场有望迎来一轮牛市。回顾历史，每一轮产能过剩化解和PPI触底回升都为资本市场带来了一轮牛市。2016-2017年，供给侧结构性改革取得成效，产能过剩明显缓解，工业企业盈利明显改善，A股走牛；2020年下半年至2021年上半年，疫情引发的暂时性和临时性产能过剩消退，A股再迎牛市。行业上，基于我们的六维度筛选模型，有色、光伏等板块值得重视。

风险因素：“反内卷”推进低于预期，地缘政治风险突发，历史规律可能会失效等。

正文

“内卷式”竞争的出现，与产能扩张快于需求增长有关。“反内卷”有望从供给侧推动产能出清，带来产能过剩下行拐点和PPI上行拐点，改善企业盈利，改善微观主体的经济体感。在此过程中，有必要从需求侧做好配套措施，推动增长动能实现再平衡。“反内卷”持续推进有望为资本市场带来一轮牛市，反过来，资本市场牛市也有助于为“反内卷”创造良好的金融环境。

一、产能过快扩张是“内卷式”竞争的根源

2024年7月中央政治局会议首次提出防止“内卷式”恶性竞争，2024年12月中央经济工作会议强调综合整治“内卷式”竞争，彼时“反内卷”已进入中央视野，但尚未聚焦到产能问题。2025年7月中央财经委第六次会议提出依法依规治理企业低价无序竞争，推动落后产能有序退出，同月中央政治局会议再次强调推进重点行业产能治理，至此，“反内卷”明确聚焦到产能治理上来。

1.1利用有关公开数据推算我国工业总产能

产能牵动人心，近期尤其受到社会各界关注。国家统计局于2017年四季度开始公布工业产能利用率数据，但并未公布工业总产能数据。由此导致，研究者们往往能够较好地掌握钢铁、煤炭等特定产品的产能情况，但对工业总产能的掌握有所欠缺。我们研究发现，依据规模以上工业企业营收、库存、产能利用率等公开数据，可以推算工业总产能数据，从而建立起完整的产能图谱，帮助我们更好地理解产能问题。具体推算方法如下（图1）：

已知工业产能利用率的定义如下，

工业产能利用率

=工业总产值/生产能力

=（工业销售产值+库存期末期初差额）/生产能力

≈（工业企业营业收入+库存期末期初差额）/生产能力

对上式加以变换得到，

产能（生产能力）

≈（工业企业营业收入+库存期末期初差额）/产能利用率

基于上述测算，我们发现，从时间序列来看，我国工业总产能呈现随时间推移持续增长的特征，截至2025年二季度，按现价计算，我国规模以上工业总产能已经达到186.7万亿元（图2）。目前，我国GDP规模已超130万亿元，截至2025年二季度，我国规模以上工业总产能相当于GDP比重的135.7%，这一比重较此前已经有所下降，2022年四季度该比重曾达到144.9%（图3）。

1.2过去几年我国工业总产能经历了三轮扩张

工业总产能与GDP类似，既有现价总产能，也有不变价总产能。前文提到了截至2025年二季度我国规模以上工业总产能现价数据，当计算产能增速时，应以不变价增速为准。我们用PPI剔除工业总产能现价数据中的价格因素，得到不变价时间序列，进一步测算得到我国规模以上工业总产能的实际增速（图4）。结果发现，自有数据以来（2014年以来），我国工业总产能已经历了三轮扩张（图5）。

第一轮扩张发生在2018年。2015-2016年，受当时产能过剩和供给侧结构性改革去产能政策影响，我国工业总产能增速不断走低，到2017年底降至零左右的历史低点，产能基本实现出清。2018年，受产能出清后企业盈利逐渐改善等因素影响，产能迎来一轮小幅扩张，产能增速不断提高，但该轮产能扩张总体谨慎，2019年一季度达到高点5.7%。

第二轮扩张发生在2021年。2021年我国经济内外需双旺，内需上我国率先走出新冠疫情危机，需求快速恢复，房地产仍处于繁荣期，外需上海外受新冠疫情影响正处于供应链危机之中，我国出口迎来爆发。受此提振，2021年我国工业总产能迎来一轮快速扩张，产能增速大幅提高，2021年底产能增速高达两位数以上，新能源汽车、锂电池、光伏产品等“新三样”成为重要增长点。但该轮产能扩张有失激进，叠加后续有效需求不足，埋下了部分行业产能过剩的隐患。

第三轮扩张发生在2023-2024年。2023年二季度，我国工业总产能增速降至阶段性低点2.3%，此后受制造业投资持续高增影响而逐渐回升，到2024年二季度达到5.9%。客观上看，该轮产能扩张有利有弊，利在对稳增长有积极贡献，弊在一定程度上加剧了供需失衡问题。伴随“内卷式”竞争种种现象出现，2024年三季度以来产能扩张速度已开始逐渐放缓。

工业总产能的消化渠道，主要是内销、出口和库存变动。具体来看：1）内销系工业产能消化的第一大渠道，以国内销售值衡量，其消化的产能在工业总产能中占比一般在60%-70%之间。2）出口系工业产能消化的第二大渠道，以出口交货值衡量，其消化的产能占比在10%以内。3）库存变动消化的产能规模较小，其消化的产能占比一般在1.5%以内。这是由于，尽管企业需要维持一定的库存水平，但每期的库存变动规模并不大，因此每期消化的产能规模也较小（图6）。国内销售值、出口交货值、库存变动三者消化的产能合计占比，即为产能利用率。

经济波动主要来自国内销售值波动，出口贡献相对较小。国内销售值消化的产能占比的波动，远大于出口交货值。国内销售值占产能比重，同比变化最高达3.0个百分点；出口交货值占产能比重，同比变化最高仅0.6个百分点（图7）。这给我们的启示是，产能利用率偏低的问题，根源是内需不足的问题。2024年Q1-2025年Q1，在美国经济和全球经济处于繁荣期、抢出口等背景下，出口交货值占比持续上升，但2025年Q2，受美国加征关税影响，出口交货值占比再次开始下降（图8）。

1.3产能扩张快于需求增长导致“内卷式”竞争

长期来看，产能扩张和需求增长应保持基本平衡，但短期内，二者各自存在波动，不能平衡则容易引发各种问题。若需求增长速度快于产能扩张速度，往往出现经济过热、商品短缺、通胀高企等问题。1980-1990年代我国处于“短缺经济”时期以及现阶段的美国经济，都大致符合这一特征。而若产能扩张速度快于需求增长速度，往往出现企业恶性竞争、商品过剩、物价低迷等问题。比较我国工业总产能增速和GDP增速（反映总需求增速）可以发现，自2020年二季度到2023年一季度，在长达三年的时间里，我国产能扩张速度持续高于总需求增速（图9），部分行业产能过剩和“内卷式”竞争等问题的出现，都与此脱不开关系，我国PPI和GDP平减指数陷入负增长，也都发生在这一时期。

目前来看，一个积极变化是：截至2025年二季度，我国规模以上工业总产能增速已降至4.6%，连续三个季度低于GDP增速，有助于缓解部分行业产能过剩、物价低迷、“内卷式”竞争等前期出现的种种问题。但也要看到，目前产能扩张速度仅仅是略低于GDP增速，问题化解速度仍然偏慢。令人振奋的是，“反内卷”政策及时出台，有望加快这一进程并带来更多积极变化。

二、“反内卷”有望带来产能过剩下行拐点和PPI上行拐点‍

2.1在工业总产能基础上估算产能过剩规模

前文提到，我们依据规模以上工业企业营收、库存、产能利用率等公开数据，推算得到我国规模以上工业总产能数据。在此基础上，我们进一步估算得到产能过剩规模数据。测算思路如下：若把78%-82%视为合意的产能利用率区间，以此为标准，可以计算出对应于企业实际营收的合意产能区间，即，工业总产能规模落在该区间时，产能利用率落在78%-82%区间。实际工业总产能超出该合意区间的部分，定义为产能过剩规模（图10）。

2.2过去几年我国工业部门经历了三次产能过剩

基于上述方法，我们估算得到我国规模以上工业部门产能过剩数据，发现有数据以来（2014年以来），我国工业部门经历了三次产能过剩（图11）。

第一次产能过剩发生在2015-2016年。该时期，产能利用率持续处于75%以下，PPI长期处于负区间，产能过剩规模不断上升，产能过剩规模占总产能的比重最高达到6.6%。2015年底中央经济工作会议提出供给侧结构性改革，随后大力度去产能等措施开始实施，产能过剩得到有效化解，到2018年二季度，产能过剩规模占总产能的比重已降至2.1%的较低水平。

第二次产能过剩发生在2020年。2020年新冠疫情爆发后，短期内销售停滞经济走弱，但工业总产能规模还在，因此出现了暂时性和临时性的产能过剩，2020年二季度产能过剩规模占总产能的比重达到5.2%。本轮产能过剩源于疫情造成的经济走弱，随着经济恢复正常运行和需求快速修复，产能过剩也迅速得到化解，到2021年二季度，产能过剩规模占总产能的比重降至2%以下。

第三次（部分行业）产能过剩发生在2023年以来。受前文论述的产能持续扩张和有效需求偏弱共同影响，2023年以来部分行业产能过剩问题再次出现。2024年三季度，产能过剩规模占总产能的比重达到本轮高点4.3%。本轮产能过剩持续时间较长，对经济造成负面影响的时间也较长，但从产能过剩规模占总产能的比重看，本轮产能过剩严重程度低于前两轮，尤其是2015年供给侧结构性改革那轮（图12）。主要行业产能利用率见图13-17。

2.3“反内卷”有望带来产能过剩下行拐点

产能治理可能包含多种措施，共同点是压低产能增速。2025年7月初，中央财经委第六次会议提出“推动落后产能有序退出”，燃起了资本市场对“反内卷”和“去产能”的预期，7月A股掀起一波“反内卷”交易浪潮，钢铁、煤炭、光伏等板块大涨。同月底，中央政治局会议的提法改为“推进重点行业产能治理”，措辞改变引起资本市场对“去产能”预期降温，8月A股“反内卷”相关板块降温，风格转向TMT板块。但实际上，措辞改变可能主要是因为新表述更为丰富，也更为准确。产能治理可能既包括落后产能退出措施，也包括产能并购重组、控制新增产能等其他措施，但不管是哪种措施，共同点是都会压低工业总产能扩张速度。

从供需二者关系看，产能扩张快于需求增长，将导致产能过剩规模上升，反之，产能扩张慢于需求增长，将导致产能规模下降。前文提到，截至2025年二季度，我国规模以上工业总产能增速已降至4.6%，略低于GDP增速（反映总需求增速），这意味着，产能过剩规模有望缓慢下降。伴随产能治理各项措施逐步实施，产能扩张有望进一步放缓，产能增速有望持续低于GDP增速且增速差扩大，这意味着，产能过剩化解进程有望明显加快，即，产能过剩下行拐点到来。

2.4 “反内卷”也有望带来PPI上行拐点

理论上，产能过剩和PPI低迷存在密切关系，考察历史数据也发现，产能过剩规模和PPI确实存在高度负相关关系。产能过剩规模达到高位时，PPI往往达到低位；产能过剩规模进入下降阶段时，PPI往往进入上行阶段。例如，2020年二季度产能过剩规模达到高位，同期PPI达到低位，2020年下半年起，产能过剩规模快速下降，同时PPI快速上行。又如，2023年至今部分行业产能过剩重现，同期PPI持续低迷。

基于上述逻辑，在“反内卷”政策下，伴随产能过剩化解进程加快，PPI也有望迎来上行拐点。2025年7月，PPI当月同比录得-3.6%，降幅与上月持平，而从环比看，7月为-0.2%，降幅较上月收窄0.2个百分点。进一步地，由于企业盈利受PPI影响巨大，PPI上行有助于改善企业盈利，改善微观主体的经济体感。2025年7月，尽管多项经济指标仍面临下行压力，但制造业企业生产经营活动预期指数录得52.6%，较上月回升0.6个百分点。

三、“反内卷”持续推进有赖于增长动能再平衡

“反内卷”实施过程中，有必要从需求侧做好配套措施，推动增长动能实现再平衡，为“反内卷”持续推进创造良好的宏观环境。

3.1过去几年经济增长高度依赖制造业动能

当前一个阶段，我国经济持续推进转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力。2021年4月，初步走出疫情冲击后，中央政治局会议即强调，要坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，同时促进制造业投资和民间投资尽快恢复。2021年起，房地产“三道红线”全面施行，以房地产为代表的传统动能开始走弱。各项支持制造业发展的政策不断出台，包括2022-2023年央行设备更新再贷款政策，2024-2025年大规模设备更新政策，持续加大制造业中长期贷款力度等。受此提振，制造业动能持续保持强劲，新兴动能加快培育壮大。

经济增长对制造业动能的依赖度不断提高。从投资端看，2021年以来，设备投资增速触底回升，2024年高达15.7%，2025年1-7月为15.2%（图18）；制造业投资持续保持高增，2021-2024年增速分别为13.5%、9.1%、6.5%、9.2%，2025年1-7月为6.2%（图19）。2025年上半年，固定资产投资中第二产业比重为35.5%，较2020年底提高6.8个百分点。从生产端看，2021年以来，工业增加值增速持续保持高增，多数时间里均高于GDP增速，2025年上半年，工业增加值累计增速为6.4%，GDP累计增速为5.3%，前者高于后者1.1个百分点。

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3.2制造业上中下游投资呈现雁行轮番高增特征

过去几年制造业投资之所以保持高增，分行业看，上中下游投资大致呈现了雁行轮番高增的特征。先是上游原材料制造业投资高增，2021-2023年连续三年保持两位数增速，增速分别高达13.6%、11%、10.4%，2024年起增速回落到个位数；接着是中游装备制造业投资高增，2022-2023年连续两年保持两位数增速，增速分别高达19.6%、16.1%，2024年起增速同样回落到个位数；最后是下游消费品制造业投资高增，2024年以来保持两位数增速，2024年增速高达14.7%，2025年上半年增速为12.3%（图20）。目前上游和中游投资已放缓，下游仍保持高增（图21）。

过去几年工业总产能之所以持续扩张，源头就是制造业投资持续高增。制造业投资与最终消费不同，最终消费能够贡献当期需求，但不会形成未来产能；制造业投资既能贡献当期需求，又会形成未来产能。历史数据显示，制造业投资增长领先于产能增长约一年时间，亦即，去年的制造业投资，今年会形成新增产能；今年的制造业投资，明年会形成新增产能。例如，2017年起，制造业投资实际增速触底回升，2018年起，工业总产能开始扩张；又如，2022年下半年起，制造业投资实际增速触底回升，2023年下半年起，工业总产能开始扩张（图22）。

3.3“反内卷”实施下制造业动能可能有所衰减

制造业投资和产能增速走弱是产能出清的题中之义。“反内卷”实施下，随着落后产能退出、产能并购重组、控制新增产能等产能治理措施逐步落地见效，制造业投资可能告别高增，工业总产能增速可能继续放缓，最终推动产能实现出清。在这一过程中，尽管部分新兴动能仍有望继续培育壮大，但制造业总体动能可能将有所衰减。2025年7月，制造业投资累计增速为6.2%，较上月放缓1.3个百分点，今年以来已经连续4个月放缓；工业增加值当月同比为5.7%，较上月放缓1.1个百分点，创下今年以来新低。

客观看待“反内卷”一枚硬币的两面。承前所述，“反内卷”有望带来产能过剩下行拐点，也有望带来PPI上行拐点，改善企业盈利，改善微观主体的经济体感；但与此同时，“反内卷”也可能带来制造业动能有所衰减，客观上要求经济增长摆脱过于依赖制造业动能的局面。从经济学上看，经济目标和政策工具需要适配，有几个经济目标，就需要几个相应的政策工具。“反内卷”从供给侧发力，有助于推动产能出清，但无益于稳增长，为了同时实现稳增长的目标，我们还需要配套实施需求侧的政策工具。

3.4 增强非制造业动能以实现增长动能再平衡

回顾历史，2015-2016年供给侧结构性改革成功的经验在于，供给侧和需求侧措施形成了有效的协同配套。当时供给侧结构性改革的核心是去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大措施，其中去产能从供给侧着手，推动了钢铁、煤炭、电解铝等若干重点行业的落后产能淘汰，去库存则从需求侧着手，通过实施棚改等措施提振了房地产景气从而扩大了有效需求。2016年，制造业投资增速较上年下降了3.9个百分点至4.2%，房地产投资增速则较上年提高了5.9个百分点至6.9%，基建投资、消费基本保持平稳，上升动能对冲了下行动能，共同促使总需求基本保持平稳。

以史为鉴，本轮“反内卷”也有必要配套扩大需求措施，增强非制造业动能以对冲制造业动能走弱，实现增长动能再平衡。在“反内卷”之下，经济增长过于依赖制造业动能的局面或难以为继，基建投资、房地产投资、消费等非制造业动能亟待增强。也就是说，我们认为相应的需求配套措施有三种可能的方案：一是中央加杠杆重启大基建计划，降雨带北扩后北方地区水利设施升级、农村公路新改建等都是可选方向；二是加大商品房库存消化力度和城市更新力度，扭转房地产投资降幅扩大趋势，推动房地产动能从经济拖累力量转为拉动力量；三是更大力度提振消费，在扩大商品消费的同时，培育服务消费新的增长点。

四、“反内卷”和资本市场有望形成正反馈

“反内卷”持续推进有望为资本市场带来一轮牛市。回顾历史，每一轮产能过剩化解和PPI触底回升都为资本市场带来了一轮牛市。例如，2016-2017年，供给侧结构性改革取得明显成效，产能过剩得到明显缓解，产能利用率从低点72.9%升至78%，PPI由负转正并一路升至7.8%，工业企业盈利明显改善，A股走牛，沪深300指数从2900点升至4300点以上。又如，2020年下半年至2021年上半年，疫情引发的暂时性和临时性产能过剩消退，产能利用率从低点67.3%升至78.4%，PPI同样由负转正并大幅回升，工业企业盈利强劲回暖，A股再迎牛市，沪深300指数从3500点升至5800点（图24）。

反过来，资本市场牛市也有助于为“反内卷”创造良好的金融环境。对于广大人民群众来说，财富效应主要是来自房地产和股票。在房地产的上行期，房地产的财富效应对拉动消费发挥了重要作用，而房地产持续调整，客观上也需要股市财富效应放大以对冲房地产财富效应缩水。资本市场若能迎来一轮慢牛长牛，股市财富效应得到充分发挥，既能增强居民消费的能力，又能激发居民消费的意愿，共同推动居民消费动能回暖。另外，在财政资金有限的背景下，通过股市财富效应提振消费，财政资金可以更多地用在基建和房地产等其他领域，共同形成稳增长的合力，为“反内卷”深入推进营造良好的环境。

基于行业投资机会的六维度筛选模型，有色、光伏等行业投资机会值得重视。我们构建了基于“产能-库存-营收-利润-价格-估值”六个维度的工业部门细分行业投资机会筛选模型（图25），对各细分行业在各个维度逐一进行赋分，再汇总计算各细分行业六个维度总得分，总得分越高则代表该细分行业投资机会越大（图26-31）。评分主要考虑是：1）为消除各行业可能存在的天然差别影响，在每个维度上不直接以指标表现赋分，而是根据指标的历史分位数进行赋分；2）产能、利润、营收、价格四个维度，指标的历史分位数＞50%得1分，否则不得分；3）库存、估值两个维度，指标的历史分位数＜50%得1分，否则不得分。从最终汇总结果看，在工业部门各细分行业中，有色金属、光伏（电气机械和器材制造业）等行业得分最高，彰显出较好的投资机会，建议投资者重视。