如何分析预测季度GDP：生产法的角度.pdf

请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 Table_ReportInfo 2019 年 04 月 16 日 证 券 研 究报 告 宏观报告 数 据挖 掘系列 （二 ） 如何分析 预测 季 度 GDP：生产法的角度 摘要 西 南 证 券研 究 发展 中 心 Table_Summary 我 国季 度 GDP 基于 生产 法核算 。GDP 是 衡量经济产出 最全面 的指标， 因 而预 测分析 GDP 对判断经 济形势来说 最为重要 。 而准确理解 季度 GDP 核 算方法是 在季 度层面上预 测 GDP 的基础。 我国国民经济 核算体系由计 划经济时期物 质 产品 平衡系统演变 而来， 因而较为 注重生产， 季度 GDP 也是根 据生产法核算 。 虽然 理论上生产法 核算应该与支 出法核算一致 ， 但由于统计 数据误读 、 数据质 量 、 统 计 误 差 等 原 因 ， 分 析 者 往 往 会 认 为 两 者 有 较 大 差 异 ， 这 成 为 质 疑 官 方 GDP 的 普遍原因之 一。 因而， 在 使用支出法分析 GDP 数据时 ， 需要了解其 与 生产 法的差异 。 我们会在后 续报告 中详细阐述支 出法 GDP 与生 产法 GDP 合理 的对 应关系。而从 目前来看，更 为有效的季 度 GDP 预测我们 认为应该从生 产 法 入 手 ， 借 助 需 求 面 数 据 预 测 生 产 法 各 行 业 增 加 值 增 速 ， 然 后 综 合 判 断 总 体 GDP 走 势。 我 们基 于行 业生 产法 季度 增加 值核 算方 法， 来构 建季度 GDP 分 析 预测 体系 。 目前 统计局公布了 12 个子行业季 度增加值数据 ，我们根据对 这些行业的季 度 GDP 核 算方法分析， 以 及经验数 据情况， 选取有代 表性月度 或其它高频指 标， 对各行业季度增加值进行预测， 再 通 过 对 各 行 业 GDP 加权平均，估算总体 GDP 。 但 国民经济 核算是非常复 杂的系统， 我们的 估算和预测 不可避免的存 在 偏差 ，我们 力图基 于 对核算的理 解，尽可能提 供合理、误差 较小的预测方 法。 工业 、 建筑业 、 交通运输 仓储邮 政业、 批发 零售业、 住宿餐 营业、 金融 业、 房 地产 业、 信息传输软 件和信息技 术服务业都能 找到 较好的月 度预测指标。 其 中 工业 可以用工业增 加值预测，建 筑业可以用基 建和房地产投 资均值增速预 测， 交通 运输仓储邮政 业用工业增加 值与 PPI 增速之 和预测， 批发 零售业使用社 会 消费 品零售总额预 测， 住宿餐饮 业用社零中餐 饮消费预测， 金融 业用股市成 交 额预 测， 房地产业用 商品房销售 面积预测， 信息 传输软件和 信息技术服务 业用 电信 业务总量来预 测 。 信 息传 输、 软件 和信 息技 术服 务业 对近年 GDP 影 响明 显， 背后 有新 经济 快速 发 展 因素 ， 也 有 统 计调 整滞后 带 来的 高 估因 素 。2018 年该 行业增 加值同 比增 长 30.7% ， 贡献了 1.1 个百分点的 GDP 增长， 剔除 该行业后其 它行业 GDP 增 速只有 5.7% 。 该行业 GDP 是基 于电信业务总 量核算的， 而电 信业务总量又 是 根据 各类电信业务 的实物量分别 乘以相应的不 变单价加总而 成。 而近年流量等 电信 业务价格大幅 回落，导致以 不变单价计算 的电信业务总 量可能出现高 估。 2019 年 ， 我 们认 为 经济 总 体延 续 弱 平稳 态 势 。随着稳增长 政策的 发力， 受投 资驱 动较为明显的 而行业有望企 稳回升， 助力经济企稳 。 而后 周期行业可能 持 续偏 弱。另外，股 市成交额低基 数 因素将推动 金融业 GDP 回 升，而宽松政 策 推动 房地产销售见 底也可能在下 半年推动房地产 GDP 企稳。 总体 来看，2019 年 GDP 将 延续弱平稳 态势，我们 预计各季度 GDP 增速分别为 6.4% 、6.3% 、 6.3% 和 6.3% 。 风险 提示：经济下 行或上行超预 期 。 Table_Author 分析师：杨业伟 执业证号 ：S1250517050001 电话：010-57631229 邮箱：yywswsc 联系人：张伟 电话：010-57758579 邮箱：zhwhgswsc 相关研究 1. 融资回升 经济乐 观预期 强化， 政策 发力 节奏存在 放缓可 能 (2019-04-14) 2. 实体融资 持续回 升的经 济影响 及政 策启 示 (2019-04-14) 3. 季节性因 素推升 出口， 外需依 然总 体疲 弱 (2019-04-14) 4. 通胀如期 回升， 但无需 过度担 忧 (2019-04-12) 5. 全球流动 性分析 框架 (2019-04-09) 6. 经济弱平 稳，贸 易谈判 顺利推 进 (2019-04-07) 7. 地方政府 隐性债 务管控 “欲速 则不 达” (2019-04-07) 8. 美债利率 曲线倒 挂预示 经济衰 退？ 这次 或不一定 (2019-04-01) 9. 季节性因 素推 升 PMI ，经济继 续弱 平稳 (2019-03-31) 10. 经济继续 弱势运 行，无 需过度 担忧 通胀 月度 经济预 测 (2019-03-28) 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 目 录 1 季度 GDP 的统计方法 . 1 2 各行业 GDP 核 算 及 预测方 法 . 3 2.1 农 林牧 渔业 . 3 2.2 工业 . 3 2.3 建 筑业 . 4 2.4 交 通运 输、仓 储和邮 政业 . 5 2.5 批 发零 售业和 住宿餐 饮业 . 6 2.6 金 融业 . 7 2.7 房 地产 业 . 8 2.8 信 息传 输、软 件和信 息技 术服务 业 . 9 2.9 租 赁和 商务服 务业以 及其 它行业 . 10 3 对 2019 年 GDP 走势预测 . 11 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 图 目 录 图 1 ：各行 业增加 值占比 （2018 ） . 2 图 2 ：分行 业增加 值占比 具有 明显的 季节性 . 2 图 3 ：农林 牧渔业 增加值 占比 下降， 增速波 动收窄 . 3 图 4 ：难以 找到有 效的对 农林 牧渔业 增加值 的拟合 指标 . 3 图 5 ：工业 增加值 与季度 工业 GDP 走 势基本 一致 . 4 图 6 ：社融 、出口 和 PPI 对工 业增加 值有较 好的预 测效果 . 4 图 7 ：建筑 业 GDP 与不变 价建 筑业总 产值走 势一致 . 5 图 8 ：基建 与房地 产投资 平均 同比增 速与建 筑业 GDP 走势 一致 . 5 图 9 ：客货 周转率 的拟合 效果 并不非 常理想 . 6 图 10：VAIO 与 PPI 对交 通运 输仓储 邮 政业 有更好 拟合作 用 . 6 图 11：社 零消费 对批发 零售业 GDP 有 较好的 预测效 果 . 7 图 12：社 零中餐 饮消费 分项对 住宿餐 饮业 GDP 有一 定拟合 度 . 7 图 13：金 融业子 行业增 加值占 比 . 8 图 14：股 市成交 额是决 定金融 业 GDP 走势的 最关键 变量 . 8 图 15：商 品房销 售面积 是房地 产 GDP 很好的 预测指 标 . 9 图 16：电 信业务 总量对 信息传 输业 GDP 有较 好拟合 作用 . 10 图 17：电 信流量 平均价 格 . 10 图 18：租 赁和商 务服务 业、其 他行业 以及三 产增加 值增速 . 10 表 目 录 表 1 ：季度 GDP 核 算行业 分类 表（黑 体行业 为统计 提供季 度增加 值行业 ）. 2 表 2 ：生产 法角度 各行业 季度 GDP 核 算及预 测方法 . 11 表 3 ：2018 年各 行业不 变价增 加值增 速及对 总体 GDP 贡献 . 11 表 4 ：2018 年各 行业不 变价增 加值增 速及对 总体 GDP 贡献 . 12 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 1 1 季度 GDP 的 统 计 方 法 GDP 是 衡 量 经 济 产出 最 全面 的 指 标， 因 而预 测 分 析 GDP 对 判 断 经 济 形势 来 说最 为重 要 。 国 内生产 总值 （GDP ） 是衡量 一个时 期一个 经济体 经济活 动最为 全面的 指标， 因 而也 是判断 经 济形势 最主要 的指标 。无论 是政策 目标、 还是市 场走势 ，都以 GDP 走势作 为最基 本的依 据 。因此 ，分析 和判断 GDP 成 为判 断政策 走向和 市场走 向的关 键。特 别是反 映短期 经济走 势 的季度 GDP ，对 短期经济 和政策 走势 影 响更为 明显。 准 确 预 测季 度 GDP 的 基 础 是 了 解 季度 GDP 的 核 算 方法 。根 据视角 不同， 从生产、需 求 和收入 三个角 度度量 ，有生 产法、 支出法 和收入 法三类 GDP 核算方 法。生 产法即 从生产 角 度核算 增加值 ， 分项 包括各 行业， 如 一产、 二产、 三产 增加值； 而支 出法则 以消费、 投资、 净 出口三 大需求 为基础 ， 进行 核算 ； 收入 法则是 从各部门 收入角 度核算 ， 具 体包括劳 动者报 酬 、企业 盈余、 固定资 产折旧 和间接 税。目 前对季度 GDP 核 算 ，国际 上常用 的是生 产法和 支 出法。 由 于我国 国民经 济核 算体系 是从之 前的计 划经济 物质产 品平衡 系统 （MPS ） 转 变而 来 ， 而 MPS 反 映 的是物 质生 产部门 生产活 动成果 ， 因 此 ， 目 前 我国 季 度 GDP 的 核 算 是 基于 生 产 法 核算 的 。 虽 然 理 论上 生 产法 核 算应 该与 支 出 法核 算 一致 ， 但由 于统 计 数 据误 读 、 数 据 质量 、 统 计 误 差 等 原因 ， 分析 者 往往 会认 为 两 者 有较大 差 异 ，这 成为 质 疑 官方 GDP 的 普 遍 原因 之 一 。 虽然生产法和支出法是从不 同角度核算 GDP，理论上两者应该一致。但实际过 程 中由于各 种 因素， 分析者 往往认 为两者 差异较 大，从 而质疑 官方 GDP 数据。 首先， 支出法 分项有 社 会 消费品 零售总 额、 固定资产 投资 、 进出 口等月 度数据， 部分 研究根 据这些 月度数据 推算季 度 GDP ， 发现与 官方 GDP 不 同， 从而产 生质疑 。 这 其中 的误差 在于 ， 这几 个月度数 据口径 与 支出法 GDP 中消费 、投资 和净出 口口径 均有较 大差异 ，不宜 直接进 行对比 ；其次 ，固定 资 产投资 数据质 量较差 ，特别 是近年 各地挤 水分规 程中， 数据发 生较大 波动，与 GDP 中固 定 资本形 成有偏 差； 再次 ， 两 种统计 方法在 统计过 程中难 免形成 统计误 差， 这也会形 成两者 差 异。我 们会在 后续报 告中详 细阐述 支出法 GDP 与生产 法 GDP 合 理的对 应关系。 此 外 ， 由于 季度 GDP 核 算 资 料 远 不如 年 度 翔实，因 而更 多 的 依赖 推 算， 这 意味 着分 析 季度 GDP 需要知道如何 利用 相 关 指标 进 行推 算 。 季度 GDP 和 年度 GDP 在基 本概念 、 口径 范 围上是 一致的 。 但与 年度 GDP 相 比 ， 季度 GDP 核算的 资料来 源和计 算方法 有所不 同， 季 度 GDP 核算 资料远 不如年度 GDP 核算 资料翔 实， 所以 它更多 地以来 相关指 标进行 推算。 因 而 ，了解 季度 GDP 中各行业 增加值 推算方 法，是 准确预 测分析 季度 GDP 的基础。 季度 GDP 核 算 同 样 是基 于行 业 核 算的 加 总， 而 在行 业划 分 上 ，季 度 增加 值 核算 依然 参 照 国民 经 济行 业 分类 ， 目 前 提 供了 11 个 二 级 分 类行 业 或 其子 行 业的 季 度增 加值 数 据。季 度 GDP 核算 中行业 划分同样 参照 国 民经济 行业分 类 。 目前 统计局 公布了 农林牧 渔业、 工 业 、 制造 业、 建筑 业、 交 通运 输仓储 和邮政 业、 批 发和零 售业、住宿和 餐饮业、金融 业、 房 地 产业 、 信息传 输计算 机服务 及软件 业、租 赁和商 务服务 业等 11 个二 级分类 行业的 季度增 加 值数据 （表 1 中 黑体部 分） ， 以 及包含 其他营 利性服务 业 （不 含租赁 和商业 服务业 ） 、 非营 利 性服务 业的其 他行业 。 从 行 业 分布 看 ， 工 业 是占 比最 大 的 二级 分 类行 业 ， 而 从季 节 性 上来 看 ， 各 产 业占 比呈 现 出 明 显 的季 节 性 。 在各行业增 加值占 GDP 比例 中， 工业 占比最 高，2018 年达 33.9% ， 其中 制 造业占 29.4% 。 而 服务业中 占比较 高的是 批发零 售业、 金融 业、 房地产 业， 以 及作 为黑箱 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 2 的 其它行 业， 占比 分别为 9.4% 、7.7% 、6.6% 和 15.5% 。 另 一方面， 各 行业占 比明显 存在季 节 性，这 会导致 GDP 同比增 速出现 季节性 波动。1 季度 工农业 生产偏 弱时期 ，服务 业占比 最 高，2018 年 1 季度 服务业 占比为 56.7% ， 而 随着工农 业产出 的增加 ，服务 业占比 下降， 2018 年 4 季 度 ， 服务 业增加 值占比 下降至 49.1% ， 而第 一产业 和第二 产业占 比提升 至 9.8% 和 41.1% 。 由 于服务 业增加值 增速高 于第一 产业和 第二产 业， 这种占 比的变 化将导致 4 季度 GDP 同 比季 节性的 低于 1 季 度，产 生 GDP 同 比增速的 季节性 。 我 们 在 下文 中 会基 于 对季度 GDP 行 业 核 算 方 法的 分析 ， 来 根据 现 有月 度 数据 构建 行 业 季 度 增 加值 的 预测 拟 合方 法， 进 而 通过 加 总得 到 总体 季度 GDP 的 预 测 方法 。 在分 析过 程 中 ， 我 们 会 分别 介 绍现 价 季度 增加 值 和 不变 价 季度 增 加值 的核 算 方 法 。 表 1 ：季度 GDP 核 算行业分 类表 （黑体行 业为统 计提供 季度增 加值行业 ） 数据来源 ：西南 证券整 理 。 图 1 ：各 行业增 加值占 比（2018 ） 图 2 ：分 行业增 加值占 比具有明 显的季节 性 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 第一级分类 第二级分类 第一产业 农林牧渔业 建筑业 交通运输、仓储和邮政业 金融业 租赁和商务服务业 居民服务和其它服务业 文化、体育和娱乐业 科学研究、技术服务和地质勘察业 水利、环境和公共设施管理业 教育 卫生、社会保障和社会福利业 第二级分类中包括的行业 居民自有住房服务 信息传输、计算机服务及软件业 其他营利性服 务业 非营利性服务业 其他非营利性 服务业 第三产业 公共管理和社会组织 批发业 零售业 住宿业 餐饮业 房地产业（K 门类） 采矿业 制造业 电力、热力、燃气及水的生产和供应业 第二产业 工业 批发和零售业 住宿和餐饮业 房地产业 营利性服务业 7% 34% 7% 9% 4% 2% 8% 7% 4% 3% 15% 4.3 5.9 7.9 9.8 39.0 41.7 40.6 41.1 56.7 52.4 51.4 49.1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4 占GDP 比例，% 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 3 2 各行业 GDP 核算及预测方法 2.1 农林牧渔业 农 林牧渔 业现价 增加值 根据总 产值和 增加值 率的乘 积计算 ， 基础 数据来 自农村 司 农 林 牧 渔业总 产值 表 。 而在 计算 不变价 增加值 过程中 ， 对农 林牧渔 业现价 增加值 使用农 产品生 产 价格指 数缩减 ，对农 林牧渔 服务业 可比价 增加值 使用当 期居民 消费价 格指数 进行平 减。 随 着经济 的发展 ， 农林 牧渔业 在经济 中占比 持续下 降， 且 近年农 林牧渔 业增加 值波动 呈 现 出收窄 趋势 。 随着 经济发展 ， 农 林牧渔 业在经 济中占比 下降是 国际普 遍趋势 ， 我国 也不例 外 ， 农 林牧渔 业在经 济中占比 从 2000 年的 14.9% 下 降至 2018 年的 7.5% ， 在经 济中 重要性 明 显下降 。 而另 一方面 ， 农林 牧渔业 增加值 增速持 续除以 低位， 且在近 年波动 下降， 近年农 林 牧渔业 增加值 增速中 枢在 4% 左 右，且 上下波 动不超 过 2 个百分 点，对 经济周期 影响显 著 下 降。 由 于 数 据缺 乏 ，未 能 找到 有效 的 农 林牧 渔 业也 GDP 拟 合 指 标 ，我 们 采用 假 定与 上年 各 季度增速相同的方 法来预测当年农业 GDP 。 我 们 尝 试用 部 分 公 布月 度 产 量的 农 牧产 品 增速 来拟合季度农林牧渔业 GDP ，包括小麦、大米、饲料 、成品糖、猪牛羊禽肉等 产 量的平均 增 速，但 从结果 上看， 与农业 GDP 的相关 性较差 。好 在 农林牧 渔业增 加值占 比较低 ，增速 波 动较小 ， 上下 不超过 2 个百 分点的 波动对 GDP 同比增 速影响 不超过 0.15 个 百分 点。 因 而 我 们在不 失重要 性的情 况下， 采用 假定与 上年各 季度增速 相同的 方法来 预测当 年农业 GDP 。 图 3 ：农 林牧渔 业增加 值占比下 降，增速 波动收 窄 图 4 ：难 以找到 有效的 对农林牧 渔业增加 值的拟 合指标 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 2.2 工业 工 业不变 价增加 值 使用 单缩法 计算。 即对当 期工业 总产值 和中间 投入使 用同一 价格指 数 进 行缩减 ， 然 后相减 得到工业 增加值 。 在计算 当期全 部工 业不变 价增加 值增速 时， 根 据当期 规 模以上 （简称 规上） 工业不 变价工 业增加 值增速 与规模 以下 （ 简称规 下） 不 变价工 业增加 值 增速加 权计算 。 其 中规上的 权重是 上年规 上现价 增加值 在上年 总现价 增加值 中的占 比， 规 下 的权重 计算与 此类似 。 工业 现价增 加值采 用价格 指数推 算法计 算， 也 即等于 当期工 业不变 价 增加值 与当期 工业增 加值定 基价格 指数的 乘积。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 6 8 10 12 14 16 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 GDP 同比，% 同比，% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -5 0 5 10 15 20 25 30 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2015 2016 2017 同比，% 同比，% 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 4 统 计 局 月度 公 布的 规 上企 业工 业 增 加值 是 工 业 GDP 最 好 的 预 测指 标 。虽然月 度数据 只 统 计规模 以上工 业企业 ， 但由 于规模 以上工 业企业 增加值 占全部 工业增 加值的 比例在 九成以 上 ，因而 是绝对 主体， 因此 月 度工业 增加值 和季度 工业 GDP 具有高 度一致 性。如 果用月 度 工 业增加 值对季 度工业 GDP 进 行 单变量 回归， 解释度能 够高达 95.8% 以 上 。因此， 观察月 度 工业增 加值， 就可以 有效的 预测季 度工业 GDP 。 进一步的，我们从需求侧构 建工业增加值预测模型，以 获得更为前瞻的工业部 门 GDP 预测。 总需 求可以 分为内 需和 外需， 外需 即 出口， 而 内需 则主要 由投资 等决定 ， 而货 币又是 内 需的先 导指标 ， 因 而社融是 内需的 领先指 标。 而出口与 社融都 是名义 变量 ， 工业增 加值又 是 实际变 量， 所以 我们加入 PPI 价 格 指 数。 因此， 我 们用 出口、PPI 以 及领先 两个月 的社融 同比 多增 量对出 口增速 进行回 归， 结果 显示， 对 工业增加 值有较 好的预 测作用 （ 图 6 ） 。 我 们 可 以据此 判断未 来工业 增加值 走势。 图 5 ：工 业增加 值与季 度工业 GDP 走 势基 本一致 图 6 ：社 融、出 口和 PPI 对 工业 增加值有 较好的 预测效 果 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 2.3 建筑业 建 筑业以 房屋建 筑业、 土木工 程建筑 业为主 ， 此外 还包括 建筑安 装工程 和建筑 装饰工 程 等 。相比 于工业 来说， 建筑业 不变价 增加值 在 GDP 中 占 比偏低 ，2017 年其在 GDP 不变价 中 占比为 6.6% 。 建 筑业现 价增加 值采用 增加值 率方法 核算， 也即等 于当期 建筑业 总产出 与上年 年度建 筑 业 增加值 率的乘 积， 其增速与 建筑业 总产值 增速较 吻合。 在计 算总产 出时 ， 使用 当期 自之内 建 筑 业 总 产 值 与 普 查 年 份 普 查 口 径 自 之 内 企 业 建 筑 业 总 产 值 占 全 部 建 筑 业 总 产 值 比 重 计 算 。 而 建筑业 不变价 增加值 采用缩 减法计 算，缩 减指数 使用当 期建筑 安装工 程价格 指数。 从 建筑业 增加值 统计过 程看， 建筑业 增加值 应该与 经建筑 安装工 程价格 指数平 减后的 建 筑 业总产 值增速 一致。 但 考虑 到建筑 业总产 值和建 筑安装 工程均 是季度 数据， 对 建筑 业 GDP 不 存在领 先性。 因而我 们试图 寻找替 代指标 ， 我们 发现月 度的基 建和房 地产投 资数据 对建筑 业 GDP 有较 好的拟 合性 。 这 也符合 逻辑 ， 因为 建筑业需 求主要 来自房 地产投 资和基 建投资 ， 因 而房地 产和基 建投资 平均增 速与基 建投资 增速走 势一致 。 因 此， 我 们 可 以 根据 房地 产 和 基 建投资 算术 平 均增 速 来预 测建 筑 业 GDP 增速。 0 5 10 15 20 25 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 GDP 同比，% 预 测 0 5 10 15 20 25 2000 2002 2004 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 同比，% 数 据 挖 掘系 列 报告 请务必 阅读 正文 后的 重要 声明部 分 5 图 7 ： 建 筑业 GDP 与 不变价 建筑 业总产值 走势一 致 图 8 ： 基建 与房地产 投资平 均同 比增速与 建筑业 GDP 走势一 致 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 数据来源 ：Wind ，西南 证券整 理 2.4 交通运输、 仓储和邮 政业 交 通运输 、 仓 储和邮 政业包括 铁路运 输业 、 道路 运输业、 水上 运输业 、 航空运 输业、 邮 政 业、 仓储业 等 。 交通 运输、 仓储 和邮政 业不 变价增 加值 在 GDP 不 变价中 占比在 4%-6% 之 间。 交 通运输 、 仓储 和邮政 业不变 价增加 值核算 方法主 要使用 物量外 推法， 即报告 期不变 价 增 加值等 于基期 现价增 加值与 产出物 量指数 的乘积 。 铁路 运输业 、 道路 运输业 和水上 运输业 物 量指数 分别为 对应行 业的客 货运周 转量指 数， 邮 政业的 物量指 数为邮 政业务 总量指 数。 因