產業債行業間及行業內分化伊始。2013年中以來，行業利差開始呈現出兩大陣營，我國產業債行業分化已然出現，行業利差非但沒有“均值回歸”而是擴大化。實際上，兩大陣營的分類是相當粗糙的，如果我們再細看，細分行業、行業內部分化實際上也已經非常大。
 

　　從市場角度看產業債大分化

　　1、二級市場大分化，兩大陣營對立。

 　　2013年中以來，行業利差開始呈現出兩大陣營。第一陣營利差一直處在上行通道，主要包括周期品上游及中游大部分行業;第二陣營利差相對平穩，變化不大，主要包括周期品中游四個行業、周期品下游以及消費品及服務業。實際上，兩大陣營的分類是相當粗糙的，如果我們再細看，細分行業、行業內部分化實際上也已經非常大。

 　　從市場交易投資實踐來看，投資者或許對產業債市場出現分化并不意外，但是我們關注的焦點在于為什么是2013年中，而不是之前或之后開始出現分化呢?行業資質惡化及風險事件的出現應該遠在2013年中以前。如果行業利差分化，是錢荒帶來的資金面“短期”沖擊導致的，那么為什么行業利差分化并沒有隨著資金利率回歸出現“均值回歸”而是加劇呢?這是我們最關心的兩個問題。

 　　首先，我們認為2013年中開始出現行業分化主要的原因來自于兩方面：2012年上市公司年報及一季報經營數據創出新低，2013年5月-7月評級公司開始大范圍下調公司債、企業債、中票債項評級，投資者第一次開始正視大范圍、跨行業違約風險的可能性;2013年6月20日債市爆發流動性危機，交易型機構套息交易及代持行為出現大范圍虧損，信用債交易量大幅下滑，機構對流動性風險開始異常關注。這兩點疊加，使得產業債的違約風險與流動性風險第一次完美展現在機構投資者面前，正是從此時開始，市場才對產業債個券進行更加細致的定價，行業信用風險開始逐漸納入產業債定價體系之中。

 　　2013年中以來，行業利差分化越來越嚴重，個中原因還是可以從流動性與違約風險兩方面看。對于流動性，央行流動性調控手段開始發生根本性改變，MLF、SLF、定向降準等手術刀式調控手段取代全面放水成為資金調控新常態，機構對流動性的需求并沒有得到根本滿足。對于違約風險，除了愈演愈烈的違約風險事件外，監管層的意志以及剛性兌付逐漸會被打破的預期不容忽視。

 　　除了行業間利差的分化，如果我們將視角切換到行業內部，我們也可以明顯看到行業內部的顯著分化。

　　2、一級市場跟隨二級市場聯動也分化。

 　　信用債一級市場發行定價機制經歷過三個階段：2009年8月至2010年6月發行利率指導下限機制形成階段;2010年6月到2013年1月指導利率加點發行定價階段;2013年2月以來發行利率招標發行階段。在這三個階段，一級市場發行利率與交易商協會指導利率之間的剪刀差越拉越大，同時行業差異也已經非常明顯。其中的原因是一、二級市場已經逐步實現聯動。在此之前，發行利率多在指導利率之上。

 　　既然現在的產業債一級、二級市場及中債估值利率基本上已經形成大分化格局，那么接下來的問題就是，如何在這個格局下挑選最具性價比的配置與交易策略。在實際違約發生前，行業利差走勢以及不同行業分化多少才合理，并沒有“絕對”的標準，它們實際上很大程度上反映了機構根據其對行業資質、行業景氣度的判斷預期做出的產業債行業配置方向。所以，如果要預測行業利差走勢，排在首位的應該是看機構如何判斷行業資質與景氣度。

　　中觀數據看周期品行業利差與景氣度

 　　周期品上中下游利差分化明顯，而消費品及服務業利差一直變動不大。為了厘清周期品利差變動驅動因素，需自上而下看行業資質與景氣度，在此我們考察季度上市公司財務指標、月度分行業工業企業經濟效益指標這兩項公開中觀數據。如果現在的利差分化所顯示的是真實的行業資質，那么我們希望能夠從這些中觀數據中得到部分驗證。為了匹配起見，分析時我們將各個數據來源的行業分類以申萬行業分類作為基準。

　　1、上市公司財務指標。

 　　上市公司年度及一季度財報每年4月底，半年度財報每年8月底，三季度每年10月底之前披露完畢。顯然，公司債受上市公司業績影響更為顯著。但是非上市公司產業債行業利差同樣會受上市公司財務指標影響。

 　　首先，分兩大陣營看，第一陣營，即行業利差上行陣營，凈資產收益率、銷售凈利率、資產負債率、已獲利息倍數均值分別為2.72、6.15、44.29、1.56，第二陣營，即行業利差下降陣營，這四項指標的均值為5.7、12.89、47.4、19.3，除資產負債率外，均明顯高于行業利差上升陣營。從此角度分析，凈資產收益率、銷售凈利率、已獲利息倍數可能是行業利差潛在的主要影響因素。

 　　其次，為了分析行業利差的驅動因素，我們采用最新的2014年第三季報數據來擬合11月初的申萬二級行業利差。我們選取ROE、銷售利潤率、利息保障倍數、資產負債率四個行業財務指標作為解釋變量。這四個指標能夠充分反映了行業的盈利能力與償債能力，行業利差的分化應該可以從其中挖掘出來。從回歸結果看，雖然銷售利潤率的解釋力度不夠，但是總體仍達57%。

　　2、工業企業經濟效益指標。

 　　國家統計局自1999年開始按季度公布37個行業的工業企業經濟效益指標，公布時間大概滯后1.5個月。為了分析行業利差的驅動因素，我們采用工業企業經濟效益指標最新數據，剔除發債總量小、行業財務數據不全的行業，選取20個行業進行行業利差截面進行回歸分析。

 　　我們選取ROE、銷售利潤率、利息保障倍數、資產負債率四個行業財務指標作為解釋變量。這四個指標能夠充分反映行業的盈利能力與償債能力，行業利差的分化應該可以從其中挖掘出來。由于統計局公布的數據中沒有直接公布ROE與利息保障倍數，我們在計算指標過程中做出如下假設：凈利潤=主營業務收入-主營業務成本-財務費用-營運費用-管理費用-稅金計算EBIT時用財務費用代替利息支出。

 　　首先，從相關性的角度分析，行業利差與ROE、利息保障倍數、銷售利潤率的相關性分別為-0.52、-0.36、-0.45，與資產負債率的相關性為0.12，這符合我們一貫的認知。其次，從回歸結果看，雖然ROE的解釋力度不夠但是總體的解釋度達到了73%。

 　　從宏觀數據來看，行業利差似乎可以解釋，但是又無法完全解釋。由于產業債行業配置便構建在這個基礎之上，所以如果我們認為回歸結果有意義，市場定價有偏離，那么基于回歸結果我們可以判斷利差高估的行業有相當的投資價值。相反，如果我們認為回歸結果沒有意義，行業利差反映的更為真實，更進一步挖掘行業的景氣度則勢在必行。