产业债行业间及行业内分化伊始。2013年中以来，行业利差开始呈现出两大阵营，我国产业债行业分化已然出现，行业利差非但没有“均值回归”而是扩大化。实际上，两大阵营的分类是相当粗糙的，如果我们再细看，细分行业、行业内部分化实际上也已经非常大。从中观数据看，周期品行业利差与景气度。周期品上中下游利差分化明显，消费品及服务业利差一直变动不大。考察季度上市公司财务指标、月度分行业工业企业经济效益指标等两大类指标并进行回归分析，如果认为回归结果有意义，市场定价有偏离，那么利差高估的行业有相当的投资价值。如果认为回归结果没有意义，行业利差所反映的情况将更为真实，进一步自下而上挖掘行业的景气度则势在必行。

  ⊙中信证券

  从市场角度看产业债大分化

  1、二级市场大分化，两大阵营对立。

  2013年中以来，行业利差开始呈现出两大阵营。第一阵营利差一直处在上行通道，主要包括周期品上游及中游大部分行业；第二阵营利差相对平稳，变化不大，主要包括周期品中游四个行业（公用事业、建筑装饰、通信、交运）、周期品下游以及消费品及服务业。实际上，两大阵营的分类是相当粗糙的，如果我们再细看，细分行业、行业内部分化实际上也已经非常大。

  从市场交易投资实践来看，投资者或许对产业债市场出现分化并不意外，但是我们关注的焦点在于为什么是2013年中，而不是之前或之后开始出现分化呢？行业资质恶化及风险事件的出现应该远在2013年中以前。如果行业利差分化，是钱荒带来的资金面“短期”冲击导致的，那么为什么行业利差分化并没有随着资金利率回归出现“均值回归”而是加剧呢？这是我们最关心的两个问题。

  首先，我们认为2013年中开始出现行业分化主要的原因来自于两方面：（1）2012年上市公司年报及一季报经营数据创出新低，2013年5月-7月评级公司开始大范围下调公司债、企业债、中票债项评级，投资者第一次开始正视大范围、跨行业违约风险的可能性；（2）2013年6月20日债市爆发流动性危机，交易型机构套息交易及代持行为出现大范围亏损，信用债交易量大幅下滑，机构对流动性风险开始异常关注。这两点叠加，使得产业债的违约风险与流动性风险第一次完美展现在机构投资者面前，正是从此时开始，市场才对产业债个券进行更加细致的定价，行业信用风险开始逐渐纳入产业债定价体系之中。

  2013年中以来，行业利差分化越来越严重，个中原因还是可以从流动性与违约风险两方面看。对于流动性，央行流动性调控手段开始发生根本性改变，MLF、SLF、定向降准等手术刀式调控手段取代全面放水成为资金调控新常态，机构对流动性的需求并没有得到根本满足。对于违约风险，除了愈演愈烈的违约风险事件外，监管层的意志以及刚性兑付逐渐会被打破的预期不容忽视。

  除了行业间利差的分化，如果我们将视角切换到行业内部，我们也可以明显看到行业内部的显著分化。

  2、一级市场跟随二级市场联动也分化。

  信用债一级市场发行定价机制经历过三个阶段：2009年8月至2010年6月发行利率指导下限机制形成阶段；2010年6月到2013年1月指导利率加点发行定价阶段；2013年2月以来发行利率招标发行阶段。在这三个阶段，一级市场发行利率与交易商协会指导利率之间的剪刀差越拉越大，同时行业差异也已经非常明显。其中的原因是一、二级市场已经逐步实现联动。在此之前，发行利率多在指导利率之上。

  既然现在的产业债一级、二级市场及中债估值利率基本上已经形成大分化格局，那么接下来的问题就是，如何在这个格局下挑选最具性价比的配置与交易策略。在实际违约发生前，行业利差走势以及不同行业分化多少才合理，并没有“绝对”的标准，它们实际上很大程度上反映了机构根据其对行业资质、行业景气度的判断预期做出的产业债行业配置方向。所以，如果要预测行业利差走势，排在首位的应该是看机构如何判断行业资质与景气度。

  中票一级市场发行利率与协会指导利率偏离度越来越大（%）

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  资料来源：Wind,中信证券研究部

  中观数据看周期品行业利差与景气度

  周期品上中下游利差分化明显，而消费品及服务业利差一直变动不大。为了厘清周期品利差变动驱动因素，需自上而下看行业资质与景气度，在此我们考察季度上市公司财务指标、月度分行业工业企业经济效益指标这两项公开中观数据。如果现在的利差分化所显示的是真实的行业资质，那么我们希望能够从这些中观数据中得到部分验证。为了匹配起见，分析时我们将各个数据来源的行业分类以申万行业分类作为基准。

  1、上市公司财务指标。

  上市公司年度及一季度财报每年4月底，半年度财报每年8月底，三季度每年10月底之前披露完毕。显然，公司债受上市公司业绩影响更为显著。但是非上市公司产业债行业利差同样会受上市公司财务指标影响。

  首先，分两大阵营看，第一阵营，即行业利差上行阵营，净资产收益率、销售净利率、资产负债率、已获利息倍数均值分别为2.72、6.15（剔除轻工制造这一异常值）、44.29、1.56，第二阵营，即行业利差下降阵营，这四项指标的均值为5.7、12.89、47.4、19.3（剔除商业贸易这一异常值），除资产负债率外，均明显高于行业利差上升阵营。从此角度分析，净资产收益率、销售净利率、已获利息倍数可能是行业利差潜在的主要影响因素。

  其次，为了分析行业利差的驱动因素，我们采用最新的2014年第三季报数据来拟合11月初的申万二级行业利差。我们选取ROE、销售利润率、利息保障倍数、资产负债率四个行业财务指标作为解释变量。这四个指标能够充分反映了行业的盈利能力与偿债能力，行业利差的分化应该可以从其中挖掘出来。从回归结果看，虽然销售利润率的解释力度不够，但是总体仍达57%。

  2、工业企业经济效益指标。

  国家统计局自1999年开始按季度公布37个行业的工业企业经济效益指标，公布时间大概滞后1.5个月。为了分析行业利差的驱动因素，我们采用工业企业经济效益指标最新数据（2014-12，公布日期2015-1-29），剔除发债总量小、行业财务数据不全的行业，选取20个行业进行行业利差（2015.2.1数据）截面进行回归分析。

  我们选取ROE、销售利润率、利息保障倍数、资产负债率四个行业财务指标作为解释变量。这四个指标能够充分反映行业的盈利能力与偿债能力，行业利差的分化应该可以从其中挖掘出来。由于统计局公布的数据中没有直接公布ROE与利息保障倍数，我们在计算指标过程中做出如下假设：（1）净利润=主营业务收入-主营业务成本-财务费用-营运费用-管理费用-税金（2）计算EBIT时用财务费用代替利息支出。

  首先，从相关性的角度分析，行业利差与ROE、利息保障倍数、销售利润率的相关性分别为-0.52、-0.36、-0.45，与资产负债率的相关性为0.12，这符合我们一贯的认知。其次，从回归结果看，虽然ROE的解释力度不够但是总体的解释度达到了73%。

  从中观数据来看，行业利差似乎可以解释，但是又无法完全解释。由于产业债行业配置便构建在这个基础之上，所以如果我们认为回归结果有意义，市场定价有偏离，那么基于回归结果我们可以判断利差高估的行业有相当的投资价值。相反，如果我们认为回归结果没有意义，行业利差反映的更为真实，更进一步挖掘行业的景气度则势在必行。

  （执笔：邓海清、胡玉峰）