影响因素分析：分为外需基本面，汇率，突发事件和国内价格分析。以外需基本面分析，主要影响因素是美国的库存周期变化，具体路径为库存周期→进口需求（2M）→出口订单（1M）→出口（1-2M），美国补库需求领先我国约4个月左右，我国PPI领先出口价格指数3个月左右。以汇率分析，汇率仅在2005-2015年对我国出口有指引作用，如今两者出现背离。以突发事件分析，突发性事件对出口影响较快，而预期性事件会有“先升后降”的特征。
01概述
1.1进出口数据概述
进出口数据全称为货物进出口，是以货币表示的一定时期内一国或地区全部实际进出口商品的数据。
1.2进出口数据编制介绍
海关总署按照以下的原则将一项经济活动记为进出口：一是货物跨境，即货物要进出关境，也即离岸的货物转手贸易不会被计入进出口贸易中；二是改变境内物质资源储备存量，也即货物的转运和暂时的停留不会被计入进出口。
不同统计机构的原则可能存在差异，比如外管局以所有权变更作为货物贸易的统计原则，因此离岸的货物贸易会被外管局计入，而来料加工货物本身不计入货物贸易，其加工费计入服务贸易。
海关总署获取、编制和发布进出口数据的流程为：进出口商填写报关单→报关单数据汇总录入→快讯初步汇总→月报修订发布。
数据披露：分为快讯和月报。快讯数据一般于每月7号或12号左右公布，是初步核算汇总的数据；月报是23号发布，是经过正式修订的数据。市场讲求时效性，因此每月对海关进出口的数据分析和点评都是基于快讯数据。
02数据解读
2.1总量数据解读
2.1.1分析原则：出口为主，美元计价
海关公布的进出口总值表有4项数据：进出口总值、出口总值、进口总值和进出口差额，并分别公布以美元和人民币计价的数据。首先第一个问题，四种数据中我们应该看哪些数据？
二是基于上述进出口格局的存在，使得来料加工、进料加工方式的贸易方式在我国始终占比有一定份额，此类型的贸易方式必然产生较多的贸易顺差。我国在参与全球化经济早期（1996-2015年），来料加工和进料加工方式出口额比重在40%-60%，最高可达到62%，同时期也是中国贸易顺差增长较快的时期。随着中国工业产业链的逐渐完备和工业技术的提升，一般贸易出口逐渐占据主导，来料、进料加工贸易占比也逐渐下行至今20%左右的水平，但这一部分出口方式占比仍有一定比例；且由于我国进口商品多为低附加值原料中间品，出口为高附加值终端消费品，这一过程也自然会产生贸易顺差。
综上，通过对出口、进口、贸易顺差三者指标之间关系的梳理，我们将分析总量的重点聚焦于出口额。
我们在分析出口贸易数据时采用以美元计价的出口数据。在国际贸易结算中，美元仍是主要的结算货币。据环球银行金融电信协会（SWIFT）统计，截至2024年5月，美元在全球支付货币中的占比为47.9%，排名第一，人民币占比4.5%，排名第四。美元支付使用的广泛性使得我国海关货物报关的计价货币也大多数都是美元。使用美元计价的数据能更贴近原始数据，受到汇率的影响因素更小，更能体现货物贸易的实际值。
2.1.2分析要点：波动性与量价分析
（1）季节性分析
观察历年出口数据的环比和同比，我们会发现其波动性较大，且在一季度的数据的波动性最大。以2018至2024年出口的环比来看，1-3月各月平均环比值分别为-5.8%、-32.2%和42.2%，且在2018年的环比峰值出现在4月份的14.4%；在同比数据中，各个月份的值的差异性和波动性更大，形态也也有很大的区别。
出口数据的波动性较其他经济数据相比，其同比的每年同期波动差异会更大。与工业增加值和社会消费品零售总额这两个经济指标在2018-2024年期间相比，除后者在3月、4月份的标准差略高于出口外，其余月份出口的标准差都更高，表明每一年的出口除季节性外，随机扰动项的影响较其他指标更大。
我们在对出口数据进行分析时，一方面要分析出口数据的季节性，另一方面要分析其随机性（突发事件因素）。本节我们重点分析季节性因素，随机性因素在后续章节进行分析。
环比的主要季节性因素有一季度的春节，9月份至10月份的国庆节和11、12月份海外的万圣节和圣诞节。春节休假前可能会抢出口，节中和节后的休假和缓慢复工会使出口下降，在环比数据上的体现就是2月环比较1月低，3月环比较2月高形成波动；10月份国庆节的休假会使出口环比读数下降，而11、12月份海外重要节日的到来会增加对我国商品和消费品的进口，在环比数据上的体现就是10月环比会是一个小低谷，11、12月份的环比抬升。
（2）量价分析
进出口数据是名义值，因此其读数的变化可以拆解为价的变化和量的变化，通过对进出口数据的量价分析，可以看出我国进出口数据的质量和贸易条件的状况。进出口数据的量价分析可以借助海关总署发布的同比、环比贸易指数，其中有数量、价值、价格指数，便于我们进行量价分析。贸易指数以上年同期或上一期为100计算变动，因此将指数减100便能得到同环比。
需要注意的是，贸易指数自2014年后以人民币计价，若要转化为美元计价下的贸易指数，要利用前文提到的关系式，即人民币计价变化=美元计价变化+汇率变化进行估计。
分时期来看，2014年5月-2021年5月出口数量同比平均值为6.4%，出口价格的同比平均值为0.8%，此时中国出口为“量升价平”，是长期以来中国出口贸易的常态；2021年6月-2023年5月的量同比均值为2.7%，价同比均值为9.3%，这一期间内主要发达国家开启需求刺激政策，且发达国家因疫情使得产能供应难以恢复，中国率先从疫情中复工恢复生产，议价权增加，显现出罕见的“量价齐增”状态，且在2022年8月后，价成为出口的支撑因素；2023年6月至今的量同比均值为8.7%，价同比均值为-6.9%，这一期间由于疫情放开后需求恢复不及预期，国内地产链低迷等因素导致产品出厂价格降低，加之海外补库周期开启支撑出口，使得国内出口体现出“量增价跌”的状态。
2.2结构数据解读
2.2.1结构-行业视角
（1）行业分类
进出口分析中，使用的行业分类有以下几种：HS编码、SITC编码、BEC编码、国民经济行业分类、重点商品进出口目录，以下对这几种分类方式做简要介绍。
HS编码：世界海关组织制定的国际通行的贸易商品编码制度，我国海关统计的进出口货物均遵循HS编码分类。其编码有至少6位，从左至右每两位分别为章、目、子目，后续编码为各国自行增设，我国HS编码有10位，主要分类编码为8位。此分类下我国有22类大类，99章。
SITC编码：联合国统计司制定的编码制度，其有5位数编码结构，可以与HS编码相互转换。目前行业分类有10大类，67章和262组。
BEC编码：联合国统计司制定的编码制度，主要用途是将商品进行大类经济类别分类。在按照行业类别分类为8大类后将商品按照最终用途分为中间品、资本品、消费品等。
国民经济行业分类（GB/T4754）：是国家统计局等部门根据联合国《全部经济活动的国际标准产业分类》制定的全社会经济活动的分类标准，分为20个门类，97个大类，473个中类和1382个小类。
重点进出口商品目录：海关总署根据进出口贸易状况，以HS编码为基础，每年会公布1年之内的快讯及月报重点进出口商品分类名单，并在每月的快讯和月报中按此名单公布出口数据。以2024年为例，快讯出口重点商品中有31类商品以及对应的HS编码，进口商品有34类。需要注意的是，重点商品中不同门类商品内的HS编码存在交叉。
采用编码进行行业分类虽然较为精确，但从商业分析的角度而言，一是分类较为繁琐，二是数据更新频率较低，三是数据可得性较差。从时效性、可得性和解读难易程度的角度考虑，在进出口的短期行业分析中我们采用“快讯重点进出口商品目录”（下简称重点商品）这一分类，便于我们快速掌握进出口中各行业的表现。
（2）出口数据解读
边际变化要结合季节性以及其他消息面结合验证。如2024年2月份一般工业品和劳动密集型出口商品录得大涨，较上月同比增加10到30个百分点，但并不能由此判断边际改善判断趋势转变。一是去年同期同比读数较低，存在基数效应的干扰；二是存在春节错位的因素，去年春节是1月底，今年春节在2月10日；三是并无重大消息面支持此类商品读数走高，外需基本面在缓慢上行未有突变，因此我们判断2月边际变化属于季节性扰动，后续3月数据走低也符合我们的判断，随着海外补库周期上行，该类商品也得到趋势性改善，对出口的拖累缓慢收窄。
（2）进口数据解读
2.2.2结构-国别视角
综合我国出口增速和拉动程度来看，近一年以来，整体的趋势是先降后升，下降原因与美欧加息减少需求、国内疫情原因生产受阻有关，去年11月份和2月份的读数变高与前文所提季节性因素有关，后续上行有全球制造业复苏的补库因素存在。
分国家进行分析，前期美、欧对我国出口额拖累较大，上行趋势缓慢；东盟对出口贡献上行趋势较快；日韩虽同比增速变化较快且是收缩区间，但较美、欧而言对我国出口拖累程度不大，且近2个月以来对我国出口贡献度较欧盟高。美、欧和东盟整体而言较能影响我国出口额的趋势。
03影响出口因素分析
我们将经济基本面、汇率、突发事件三个外需部分以及国内PPI分析影响出口的因素。
3.1经济基本面
（1）外部需求因素
美国需求影响我国出口的传导路径为：库存周期→进口需求（2M）→出口订单（1M）→出口趋势（1M），也即美国补库需求领先我国约4个月。美国PMI新订单-库存剪刀差衡量了美国的补库需求，走阔表明美国进入被动去库、主动补库阶段，补库周期开启刺激进口需求，新订单与库存剪刀差大约领先进口PMI2个月；美国进口需求形成我国出口新订单，前者领先我国新出口订单PMI大约1个月；新出口订单形成影响出口同比，由于两者波动较大，因此这种关系更多是趋势性影响，即前者TTM平均值领先后者约1至2个月。综合来看美国新订单库存剪刀差领先我国出口TTM平均值约4个月。
进一步对库存周期→进口（2M）→出口订单(1M)→出口(1M)这一链条进行因果性分析，我们使用Granger因果检验法对组合A、B、C进行因果性检验，结果表明在1%的显著性水平下，组合中的X是Y的原因，而Y不是X的原因，表明传导链条在统计学上具有因果性。
接下来对美国库存周期趋势性和我国出口同比关系进行回测分析，以2010-2019年美国订单库存剪刀差TTM均值（X）和出口同比领先4个月TTM均值（Y）进行回归，得到回归关系式Y=1.382X-2.688，显著性水平为1%。将2020-2024年的X值带入关系式得到预测值，与实际值正负号相同的比率有81.63%，变化方向相同的比率有83.67%，表明美国库存周期变化趋势可以较好地指引4个月后的出口变化趋势。
以上分析结果表明，在统计学上库存周期→进口（2M）→出口订单(1M)→出口趋势(1M)的这个过程是稳健的。
（2）内部价格因素
PPI是联系出口和我国基本面的指标。除2021-2022年因疫情我国率先复工，国际贸易议价权增加，PPI与出口价值指数出现短暂背离外，大部分情况下我国仍是国际贸易中的价格接受者，且我国出口企业竞争者较多，因此出口商品价格基于成本价。
从2014年至2024年的数据来看，PPI领先我国出口价格指数同比约3个月。以出口价格指数同比-3M为因变量，PPI同比为自变量，可决系数为0.488，回归方程为y=0.832x+1.255，显著性水平小于1%，在统计学上这一关系有稳健性。
3.2汇率
我国汇率与出口的关系分析可以分为三个时期：1994-2005年固定汇率时期，2005-2015年的“7.21汇改”时期以及2015年后的“8.11汇改”时期。
3.3突发事件
具体而言，突发事件对出口的影响有两种范式：一是直接造成影响的突发事件，短期之内出口同比会迅速体现。这一突发事件的典型为自然灾害、突发战争等；二是对未来造成影响的突发事件，则在现在至未来的“窗口期”内会有“抢出口”行为，至未来突发事件兑现后再进行符合预期的变动。这一突发事件的典型为贸易调查、政策制定等，如国外关税政策出台前，出口商会出现“抢出口”行为，推高进口，待政策落地后出口下降。
第一种类型事件的例子为2020年的新冠肺炎疫情。我国于2月份进行了全国范围内的封控措施，经济活动的暂停使得2020年2月份的出口同比读数由1月份的-2.94%直接下滑至-40.61%，为历史最低值；后续随着我国疫情控制快速有效，生产活动恢复叠加4月份疫情快速蔓延至至海外使其生产停滞（全球PMI读数仅为39.6），我国补充产能空缺，出口于4月份快速同比转正至3.04%。
第二种类型的事件例子为2017-2019年中美贸易战。2017年8月，美国对中国发起“301调查”，正式开启贸易战的序幕，在2017年9至12月调查窗口期内出现了“抢出口”：从2012-2017年的对美出口季度环比均值来看，Q2读数不高，Q3录得近五年最低值2.69%，但Q4环比均值录得近五年次高点0.97%，且与Q3差值仅为-1.72%，强于往年季节性。2018年6月301调查结束，美国对中国500亿美元商品加征25%关税，制裁使得2018年Q3读数下降，Q4环比均值读数为2013-2018年最低值。