*在《十九个一级行业信贷资产全景图》一文中，我们梳理了部分财务指标并运用pearson模型对19个行业的资产质量进行了定性及定量的全景分析。本文将进一步参照上文做法，建立对制造业不良资产适用的信贷风险识别模型，模型包含40个变量，其中16项财务指标，12项宏观指标以及12项制造业专项指标。显著变量共计16个，其中销售净利率、速动比率、GDP、M2、原材料库存指数等9项指标呈现正相关关系，即：以上指标越高则制造业不良率越高。资产负债率、产权比率等6项指标呈现负相关关系，即资产负债率、产权比率越高，则制造业不良率越低。

*根据相关性分析结果，我们选取了6项与制造业信贷质量具有相关性的指标及近期数据进行分析，选取的指标中包含4项财务数据、2项专项数据，经分析，制造业信贷资产质量在原材料库存指数、销售净利率等5类口径下均呈现改善的趋势。

（一）制造业共包含31个二级行业

（二）我国制造业发展大致经历了五个阶段

（一）同比增速略高于第二产业整体值，制造业近期表现尚可

（二）制造业占GDP比重“先降后升”

（三）总资产逐年增加，同比增速持续回落

（四）制造业企业数量及增速“双增”

（五）制造业城镇单位从业人数及增速“双降”

（六）CPI上行，PPI回落

（七）PMI指数：受景气度影响持续回落

（一）贷款余额：总额增加，整体增速回落，但近期有所提升

（二）不良贷款余额增速放缓

（三）行业不良率升高，同比增速下降

（一）盈利能力：三项指标均出现回落

（二）营运能力：近年来制造业景气度或有提升

（三）短期偿债能力：存货减少，现金流情况改善

（四）长期偿债能力： 负债减少，杠杆率降低，长期偿债能力提升

（五）成长能力：三项指标回落，成长后劲不足

（一）盈利能力：销售净利率越高不良率越高

（二）营运能力：应收账款和总资产周转率越高，不良率越低

（三）短期偿债能力：速动比率越高不良率越高

（四）长期偿债能力：均呈现显著负相关关系

（五）成长能力：均无显著相关性

（一）宏观数据：相较产业数据，制造业不良率与宏观指标更相关

（二）专项指标：不良率与库存指数尤为相关

（一）财务指标：制造业不良率有走低趋势

（二）专项指标：制造业不良率有走低趋势