从高频数据看疫情对经济的冲击

1、目 录TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _TOC_250009 疫情在持续改善过程中，趋势有待继续观察 1 HYPERLINK l _TOC_250008 复工进度是决定疫情对经济影响的关键 2 HYPERLINK l _TOC_250007 工业生产：复工延后，春节后工业生产低位徘徊 2 HYPERLINK l _TOC_250006 交通运输、仓储和邮政业：交运大幅受损，快递显著受益 4 HYPERLINK l _TOC_250005 批发零售业：线下受冲击，线上零售受益 5 HYPERLINK l _TOC_250004 旅游业：受到明显冲击 6 HYPERLINK

2、 l _TOC_250003 房地产业：春节后销售持续在零水平附近运行 6 HYPERLINK l _TOC_250002 信息传输、软件和信息技术服务业 7 HYPERLINK l _TOC_250001 通胀：食品价格平稳，工业品价格小幅下行 7 HYPERLINK l _TOC_250000 结合高频数据估算疫情对经济冲击 8请务必阅读正文后的重要声明部分疫情在持续改善过程中，趋势有待继续观察新型肺炎疫情从 1 月 20 日左右开始席卷全国，累计确诊人数不断增加，截止 2 月 8 日已经上升至 3.7 万人，疫情确诊人数的不断上升导致人们的神经高度紧张。但从变化速度，即新增确诊量来看，近

3、几日却出现改善态势。改善表现在以下几个方面：新增确诊开始下降，包括武汉和湖北其它地区的新增确诊均开始减少，此外，疑似人数增速持续放缓，最后，治愈人数进入指数增长阶段。全国和各地新增确诊均开始下降。2 月 8 日 0-24 时，全国新型肺炎累计确诊 37198 例，新增确诊 2656 例，新增确诊大幅下降，较上日减少 733 人，降至 2 月 1 日左右水平。各地新增确诊均有所下降。全国非湖北新增确诊 505 人，连续 5 日下降，已经降至 1 月 27 日左右水平。湖北非武汉地区新增确诊量 768 人，也连续三日下降，新增确诊降至 1 月 31 日左右水平。而武汉新增确诊依然较高，8 日新增

4、1379 人，但也降至 2 月 3 日左右水平。全国各地确诊量均开始下降，下降趋势，特别是武汉的下降趋势能否持续有待继续观察。图 1：确诊增量呈现出下行趋势图 2：各地确诊人数均不同程度有所下降人450040003500300025002000150010005000-5002020-1-8 2020-1-15 2020-1-22 2020-1-29 2020-2-5新型肺炎净增确诊人数新型肺炎净增疑似病例新增确诊人数，个250020001500100050002020-1-192020-1-262020-2-2武汉湖北非武汉全国非湖北数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证

5、券整理确诊人数和疑似人数增速持续下降。2 月 8 日确诊病例环比增长 7.7%，增速较上日下降 3.2 个百分点，疫情爆发以来首次降至 10%以下。2 月 8 日疑似病例环比增长 4.6%，较上日下降 0.3 个百分点，确诊与疑似增速依然处于趋势性回落过程中。我们选取 1 月 26 日至 2 月 8 日数据样本，运用此前报告中构建模型进行拟合预测（预测方法详见我们 1 月 30日报告客观看待新型肺炎对经济和资本市场的冲击）。预测确诊人数峰值在 4.7 万人左右，近四日预测峰值水平一致稳定。根据模型预测，单日新增量峰值或已经出现。治愈人数进入指数增长阶段。2 月 8 日累计治愈人数为 2649

6、人，日环比增长 29.2%，连续多日增速保持在 30%左右。如果未来 5 日增速继续保持此水平，那么 2 月 13 日左右，治愈人数将上升至万人以上。从目前数据看，新型肺炎在非湖北地区死亡率并不高，截止目前非湖北地区共计死亡 31 例，死亡人数/确诊人数为 0.31%。疫情防控取得一定成果，但未来依然存在不确定性，改善趋势依然有待稳固。这几天是防控关键时间。一方面，进入返程期，需要继续强化防控措施和防护意识，压低传播速度；另一方面，从单日新增量来看，峰值或已经出现，但能否确立依然有待观察。武汉和湖北进入攻坚战阶段，需要巩固抗疫已经取得的成果。图 3：治愈人数开始指数性快速增长图 4：新增量拐点

7、或已经出现累计，个3000250020001500100050002020-1-82020-1-15 2020-1-22 2020-1-292020-2-5死亡人数治愈人数新增确诊人数，人4500400035003000250020001500100050002020-1-152020-1-292020-2-122020-2-26 预测值实际值数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理复工进度是决定疫情对经济影响的关键此前对于疫情对经济的冲击，包括我们在内的分析不可避免的需要通过和非典对比来推测。但事实上，当前经济无论是面临的国内外宏观环境，还是内部自身的增长动力和结构问

8、题，都与 2003 年存在很大差别。因而简单的与非典对比，容易存在偏颇。但如果不借助非典对比，又会出现缺乏事实依据支撑，讨论容易空泛化，对现实指导意义下降。好在随着疫情持续，高频数据不断的公布提供了通过现有数据观察疫情对经济冲击的窗口。因而，我们在本文中，通过已有高频数据，来观察疫情对经济的冲击。从高频数据状况来看，疫情对经济的影响集中体现为复工延迟。春节之前疫情对经济影响非常有限。而春节期间是工业、房地产等行业的传统淡季，虽有疫情影响，但经济活动都处在低位，因而影响有限。但春节后复工延迟导致经济活动大幅低于往年，成为拉低经济的主要因素。而疫情对消费行业的影响则同时体现在春节和春节之后，大家外

9、出活动的减少对依赖人员外出的行业冲击剧烈，但对线上活动却形成显著利好。工业生产：复工延后，春节后工业生产低位徘徊从 6 大集团发电耗煤来看，节前工业生产基本保持在正常水平，但是伴随着新冠疫情的发酵，开工率有所回落，工业生产明显回落。1 月 30 日开始，发电耗煤数据逐步偏离正常轨道，并震荡下行。日度同比增速从 1 月 30 日的 10.1%震荡下行至 2 月 7 日的-24.1%。高炉开工率小幅下行，跌幅要小于发电耗煤。2 月 7 日全国高炉开工率录得 64.09%，增速较 1 月 23 日回落了 2.76 个百分点，回落幅度有限。疫情或对上游钢铁生产造成冲击相对有限。图 5：6 大集团发电耗

10、煤走势图 6：高炉开工率下行幅度有限6大发电集团日均耗煤，万吨春节958575655545352520-1-1020-1-2120-2-120-2-1220-2-2320202019 2018高炉开工率，%春节当周69676563615910-2511-2512-2501-2502-2503-2520202019 2018数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理复工较晚可能主要拖累工业中下游，对上游产出影响或有限，而这将导致上游库存被动积累，而下游库存去化。高炉开工率下行幅度有限，比国庆阅兵限产导致的高炉开工回落幅度（11.9 个百分点）要小的多。这可能是因为上游企业多

11、属于资本密集型行业，用工量相对有限，而且也不需要人员密集的生产车间，生产环境相对空旷，因而受疫情冲击有限。但耗煤量显示发电量显著下降，猜的可能与中下游较为依赖劳动力的行业产出下降有关。上游生产受影响有限，而下游需求回落幅度更大将导致钢铁库存被动累计。钢材库存同比增速在春节当周和春节后一周分别录得 3.2%和 0.9%的正增长。因此，疫情对工业影响可能是结构性的，从生产角度受冲击较大的是中下游较为依赖劳动力的行业，而这种情况下可能导致上游库存被动积累和下游库存被动去化。图 7：钢铁库存被动累计钢材库存，万吨春节当周21001900170015001300110090070010-2511-251

12、2-2501-2502-2503-2520202019 2018数据来源：Wind，西南证券整理疫情造成复工延后，劳动力返程速度缓慢。1 月 24 日后，迁入北上广的人口规模指数持续偏离往年的正常水平。这与疫情影响下，各地相继出台延期复工政策相关。比如上海市要求，来自或途经湖北等重点地区的来沪、返沪人员，自抵沪之日起，严格落实居家隔离或集中隔离观察 14 天的要求，到期后正常上班。北京也要求有湖北接触史返京人员需要隔离14 天。劳动力返程速度缓慢。春节之后，交通部门客运量持续低位徘徊，客运量同比跌幅在 80%-90%，铁路、航空客运量跌幅均保持此水平。2 月 7 日，铁路客运量同比下跌 87.

13、8%，航空客运量同比下跌 85.1%，显示劳动力返程速度非常缓慢。而从百度迁徙大数据来看，虽然北上广平均迁入规模指数在近几天略有回升的，按依然处于低位，只有去年同期三成左右。一线城市中深圳回程回升最为明显，2 月 8 日迁入指数已经回升至去年同期 60%以上。复工延后对制造业、建筑业、居民服务业冲击较大。截止 2018 年，农民工在制造业、建筑业、居民服务业和批发零售业这 4 个行业的分布占比最高，分别为 27.9%、18.6%、12.2%和 12.1%。虽然线下零售业可能受到较大冲击，但是线上零售业表现较好，因而农民工延期复工对批发零售业冲击可能有限。农民延期复工对占比较高的前 3 大行业影

14、响较大。图 8：春运期间迁入北京、上海和广东省的迁徙规模指数变化图 9：农民工行业分布（截止 2018 年）北京、上海和广东省迁入规模指数均值100908070605040306.7%12.1%12.2%6.6%27.9%18.6%201002020/1/12020/1/152020/1/292020/2/1215.9%制造业建筑业其他居民服务和其他服务业批发零售业住宿餐饮业20202019交通运输、仓储和邮政业数据来源：百度地图，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理复工延后对制造业、建筑业、居民服务业冲击较大。截止 2018 年，农民工在制造业、建筑业、居民服务业和批发零售业这 4

15、个行业的分布占比最高，分别为 27.9%、18.6%、12.2%和 12.1%。虽然线下零售业可能受到较大冲击，但是线上零售业表现较好，因而农民工延期复工对批发零售业冲击可能有限。农民延期复工对占比较高的前 3 大行业影响较大。交通运输、仓储和邮政业：交运大幅受损，快递显著受益疫情对交通运输业影响较大。受疫情的影响春节期间居民出行明显减少，并且不少市县实行公路交通阻断，市级、县级和村镇之间的交通明显受阻。根据交通部公布的数据，春运前二十九日，全国铁路、道路、水路、民航共累计发送旅客 13.41 亿人次，比去年同期下降38.6%。2 月 7 日当日，全国铁路、道路、水路、民航共发送旅客 1141

16、.5 万人次，同比下降85.0%。其中铁路发送旅客 126.2 万人次，下降 87.8%；道路发送旅客 983 万人次，下降 84.4%；民航发送旅客 27.0 万人次，下降 85.1%。然而疫情推升了线上需求，导致快递业务需求激增。疫情期间由于线下活动减少，线上活动显著增加。疫情期间医疗物资运输以及居民的快递需求明显提升，并且快递业复工情况也较好，从而推动快递业物流业务量出现大幅回升。1 月 24 日-29 日，全国邮政业揽收包裹 8125 万件，同比增长 76.6%，投递包裹 7817 万件，同比增长 110.34%。顺丰、京东的快递业务量也会有不错的增长。图 10：春运期间当日总客运量图

17、 11：公路、铁路和民航客运量在春节后同比大幅下行当日客运量，万人次当日客运量同比10000900080007000600050004000300020001000060%40%20%0%-20%-40%-60%-80%-100%春节1月10日1月16日1月22日1月28日2月3日公路铁路 民航1月10日 1月15日 1月20日 1月25日 1月30日 2月4日 20202019数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理批发零售业：线下受冲击，线上零售受益疫情导致居民外出购物频率减少，出行购物需求受到明显压制，这对线下零售业造成冲击。商场、超市等实体零售纷纷转战线上渠道，

18、以扩大服务范围，吸引更多线上客户。而疫情带来线上零售大幅回升。京东到家春节销售数据显示，除夕至正月初三，全平台销售额同比增长 540%。永辉超市一月份销售额同比超过 50%。“生鲜电商平台“每日优鲜”的数据显示，除夕至初四的实收交易额较去年同期增长 321%。疫情期间苏宁到家发展迅猛，相关业务同比增长近 4 倍。但对于生鲜产品来说，线上供给不足，因而线下超市成为重要补充。受此影响，线下超市也在疫情期间销售出现暴增，永辉等超市销量也出现明显增长。名称时间销售额情况来源表 1：线上零售增速回升每日优鲜1月24日至28日销售额同比增长321 ，其中鲜菜、鲜果、鲜肉、水产以及防护口罩等需求量最大。中国

19、金融信息网证券时报苏宁易购主站流量在春节期间同比增长超过50，线上苏宁超市截止2月4日，疫情期间 业务呈现翻倍增长。在疫情期间，苏宁到家业务发展迅猛，相关业务规模同比增长近4倍。苏宁易购叮咚买菜 2020-01-24当天订单量同比增长300 ，并且实现了客单价翻倍，预计春节7永辉超市1月份销售额同比超过50。公司透露天市民下单量将突破400万单。公司透露京东到家1月24日至27日全平台销售额同比增长540 。公司透露步步高1月份1月的销售收入同比增长43 ，线上到家业务环比增长3倍，平均客单价超过120元。永辉超市1月份2020年1月，永辉超市总销售额超过125亿元，销售额和销售商品数实现大号

20、双位数、大幅增长数据来源：证券时报，中国金融信息网，新浪，西南证券整理公司透露新浪旅游业：受到明显冲击旅游业近乎“冻结”。新冠状疫情导致全国 30 个省市先后启动了重大突发公共卫生事件。根据规定，全国绝大多数景区相继暂停运营。文化和旅游部 1 月 26 日正式对外发布通知，要求各地旅行社及在线旅游企业暂停经营团队旅游、出境游及“机票+酒店”旅游产品。此外，各地的大型文艺展演、展览及聚集性群众文化和旅游活动，大型文旅场所、设施也大多暂停营业。1 月 31 日，世卫组织将新冠肺炎列入国际公共卫生紧急事件（PHEIC），这导致出境游的难度加大。疫情造成的出游限制使得 20 年春节黄金周出行人数同比下

21、跌 63.9%。根据交通部的统计，20 年 1 月 24 日至 1 月 30 日，出行人次为 1.51 亿人次，较去年同期的 4.21 亿人次下行了 63.9%。旅游出行人数的下降也必然造成住宿餐饮业受到较大的冲击。因而旅游和住宿餐饮成为受这次疫情冲击明显的行业。房地产业：春节后销售持续在零水平附近运行地产销售受疫情影响较大。新冠肺炎影响下，全国多地售楼处、中介门店暂停营业。1月 26 日晚间，中国房地产业协会发出号召，全国楼盘暂时停止售楼处的销售活动，待疫情过后再自行恢复。全国至少有 60 多个省市下发通知，明确要求售楼处暂停暂停销售活动。由于春节后疫情在继续发酵，30 大中城市地产销售面积

22、也持续保持在 0 附近，销售活动近乎“冰冻”。上市房企披露的 1 月地产销售数据也表现欠佳，其中美的置业和融创中国同比分别下行-16.7%和-14.7%。地产销售下行将减少房地产企业销售回款，加剧房地产企业资金压力。春节后地产销售持续在零水平左右运行意味着房地产企业销售回款大幅下降，这将对房地产企业资金面带来较大冲击。而复工每延迟一周，房地产企业面临的资金挑战将加剧一分。同时，资金紧张加剧也将逐步带来资金支出缩减，拉低房地产投资增速。图 12：春节后地产销售继续保持在 0 附近图 13：上市房企 1 月份地产销售面积及增速70500450春节60400350300402502003015020

23、1005010030大中城市地产销售面积，万平米5002020-01-102020-01-242020-02-072020-02-21万平米恒大 碧桂园万科 融创 金茂 富力 美的 龙光置业50%40%30%20%10%0%-10%-20%20202019 2018销售面积同比（右轴）数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理房地产销售“冰冻”，使得家电等地产后周期消费受到波及。1 月京东平台上的白电和厨电销售数据增速也大多不及去年同期。比如美的在京东平台上 1 月销售额同比 7.5%，明显低于 2019 年 1-2 月的均值 27.3%。厨电影响更大，华帝在京东平台上

24、1 月销售额同比-23.4%，而去年 1-2 月的均值为 37%。这里统计的是京东平台线上的销售额，线下的销售情况可能会下行更为明显。图 14：地产销售遇冷也拖累了家电销售同比增速50%40%30%20%10%0%-10%-20%-30%格力美的老板华帝2020年1月2019年1-2月均值数据来源：Wind，西南证券整理信息传输、软件和信息技术服务业“宅经济”促进了对游戏和视频网站的消费。疫情期间由于出门走动受限，宅在家中的居民加大了对游戏和视频的消费。比如，王者荣耀大年三十单日流水达到 20 亿左右，同比增长 50%以上，1 月流水预计约 100 亿。春节假期期间芒果 TV 播放量在前 6

25、的综艺节目总播放量为 9.05 亿次，同比增长了 60.7%。可以看大，疫情导致票房收入在春节期间大幅下降，降幅或在百亿左右，但游戏和视频网站营收的增加在经济总量上能够对冲票房收入的下降。疫情也加速了各种经济生活的线上化趋势，利好线上教育、线上办公等。除了线上购物以外，线上教育、线上办公也在这次疫情中得到进一步发展。由于集中授课存在交叉感染的风险，因而中小学延期开学，线下的辅导机构也大多不能开课，这就为线上教育提供的用武之地。2 月 6 日，国家广电总局发文指导网络视听平台在疫情防控期间规范开展在线教育的通知，要求推动在线教育为疫情防控期间“停课不停学”提供支持。政策面也利好线上教育。线上办公

26、也是类似的逻辑，由于集中办公的感染风险较高，因而对远程办公、网络/视频电话的需求也会出现明显增加。虽然说疫情只是短期冲击，但这可能加速线上经济生活对线下的渗透和替代，从而产生长期的影响。通胀：食品价格平稳，工业品价格小幅下行疫情冲击下食品价格保持平稳，对通胀影响有限。农产品批发价格 200 指数总体保持平稳。在 1 月 23 至 1 月 31 日的春节当周环比上涨 2.5%，春节后一周则小幅下行 0.5%个百分点。在政策面加大对食品供应的情况下，食品价格总体保持平稳。猪肉价格小幅回升，1 月 10 日至 1 月 31 日，生猪（外三元）环比增长 2.7%，增速较前值 6%有所放缓。图 15：农

27、产品批发价格保持平稳图 16：猪肉价格增速平稳1月1日=100日1月231141121101081061041021009896元/千克45403530252015105020%15%10%5%0%-5%-10%-15%2020-01-012020-01-222020-02-1220202019 201818/01/1018/07/1019/01/1019/07/1020/01/10生猪：外三元环比数据来源：Wind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理工业品价格小幅下行，幅度相对有限。延期复工对地产和基建等都有影响，将拉低固定资产投资，从而冲击总需求。工业品价格则承压下行。1 月 1

28、0 日至 1 月 31 日，水泥价格和螺纹钢价格环比下行了 1.4 和百分点。此外，原油价格从 1 月 24 日的 62.0 美元/桶震荡下行至 2 月 6 日的 54.9 美元/桶，下行了 11.5%。图 17：水泥价格和螺纹钢价格小幅下行图 18：布伦特原油价格元/顿元/顿4900美元/桶9047004500430041003900370035002018-02-102018-10-102019-06-10550855008075450706540060350555030045螺纹钢水泥（右轴）402018-062018-102019-022019-062019-102020-数据来源：W

29、ind，西南证券整理数据来源：Wind，西南证券整理3 结合高频数据估算疫情对经济冲击我们在本节中结合高频数据情况，设定不同复工情形来估算疫情对经济可能的冲击。我们分别设定 2 月 10-16 日复工、17-23 日复工、2 月 24 日-3 月 1 复工三种情形，然后基于生产法，分别通过三种情况下各种高频数据表现来推测对应各行业增加值增速变化，进而估算疫情对经济可能的冲击。从结果来看，复工进度是疫情对经济冲击的关键，复工每延迟一周，经济增速将下一个阶梯。工业方面，6 大发电集团耗煤量同比增速与工业增加值增速有较好的正向关系。因而可以通过发电耗煤增速变化来预测对工业 GDP 增速的影响。假定复

30、工恢复后发电耗煤同比增速回到 1 月初至春节前的速度，复工前保持春节时期低位。测算结果显示，如果春节后第二周（2 月 10-16 日）复工，则将拉低 1 季度工业 GDP 增速 0.5 个百分点，如果延迟至春节后第三周（2 月 17-23 日）复工、或第四周（2 月 24-3 月 1 日）复工则将分别拉低 1 季度工业 GDP 增速 0.9 和 1.4 个百分点。图 15：发电耗煤增速与工业增加值之间的拟合关系工业增加值同比20y =0.1456R =x + 7.50.3654151050-5发电耗煤同比25646-30-20-1001020304050数据来源：Wind，西南证券整理对于批发

31、和零售业来说，虽然线下零售受疫情影响出现明显的下行，但考虑到一部分线下需求向线上转移从而使得线上零售保持向好。因而社零增速出现断崖式下行并跌入负区间的可能性较小。我们预计春节长假后第二周复工则 1-2 月社零增速下降至 4%，如果延长至第三周或第四周复工则 1-2 月社零将分别下降至 2%和 0%。然后根据社零增速与批发零售业 GDP 增速的关系估算对批发零售业的影响。测算结果表明春节长假后第二周复工、或者第三周复工、或者第四周才复工将分别拉低批发和零售业 GDP 增速 0.2、0.3 和 0.4 个百分点。图 16：社零增速与批发和零售 GDP 的拟合关系批发和零售业同比2.57R = 0.

32、455711x +y = 0.25201510879350051015202530社零同比数据来源：Wind，西南证券整理假定疫情对货运量没有影响，疫情主要使得客运量增速出现明显下行。并根据客货运平均周转量增速与交通运输、仓储和邮政业 GDP 相关性来预测。同样假定复工恢复后同比增速回到 1 月初至春节前速度，复工前保持春节时期低位。估算结果显示，春节长假后第二周复工、或者第三周复工、或者第四周才复工将分别拉低交通运输、仓储和邮政业 GDP 增速0.2、0.3 和 0.3 个百分点。图 17：客货运量增速与交运行业 GDP 较相关同比，%同比，%20141512101085604-52-100

33、2010-012012-012014-012016-012018-01客货周转量平均增速交通运输、仓储和邮政业GDP（右轴）数据来源：Wind，西南证券整理春节期间出行人次同比下跌 63.9%，在出行人数平均消费稳定的情况下，假定住宿餐饮业春节收入跌幅与此相同，其它时期假定住宿餐饮与去年同期持平。并且假定复工往后延长一周，则影响增加一周。估算结果显示，春节长假后第二周复工、或者第三周复工、或者第四周才复工将分别拉低住宿和餐饮业 GDP 增速 0.2、0.3 和 0.4 个百分点。商品房销售面积与房地产 GDP 相关性较好，因此可以使用 30 个大中城市商品房销售额同比增速来预测房地产 GDP

34、增速变化。假定复工恢复后的地产销售同比增速回到 1 月初至春节前的水平，复工前则是保持春节时期的低位。估算结果显示，春节长假后第二周复工、或者第三周复工、或者第四周才复工将分别拉低房地产 GDP 增速 0、0.1 和 0.3 个百分点。可以看到，如果春节后第二周能复工，则疫情对地产行业 GDP 增速影响有限。图 18：商品房销售面积与房地产 GDP 相关性较好同比，%同比，%302520151050-5-102004-122008-012011-022014-032017-04250200150100500-50-100房地产GDP商品房销售面积（右轴）数据来源：Wind，西南证券整理当前缺乏

35、定量数据来估算延期复工对信息传输、软件和信息技术服务业的影响。但考虑到疫情期间线上办公、教育、和线上购物等线上经济活动有明显增长，因而预计此项在疫情期间增速或有提升。假定复工延迟一周，增速提升 10 个百分点，延迟两周提升 15 个百分点，延迟三周，提升 20 个百分点。于此对应的，将分别拉高信息传输、软件和信息技术服务业GDP 0.4、0.6 和 0.8 个百分点。复工时间每推迟一周，经济增速就会下一个台阶。汇总前文的估算结果可以计算出复工延期对 GDP 的冲击。除以上有分析的行业，我们假定疫情对第一产业、金融、建筑等行业没有影响或可以忽略。需要说明的是，估计里边存在很多假设，因而估计结果不

36、可避免存在偏误。但描绘复工延迟对经济冲击的趋势是存在的，复工越晚，对经济冲击越大。结果显示，如果春节后复工延迟一周则将拉低 1 季度 GDP 增速 0.9 个百分点，延迟两周将拉低 1 季度 GDP 增速 1.5 个百分点，延迟 3 周将拉低 1 季度 GDP 增速 2.3 个百分点。可见复工延期对 1 季度 GDP 影响较大。表 2：延迟复工对 GDP 的影响测算2019Q1名义GDP（亿元）2019Q4实际GDP增速（%）2910Q1各行业权重（%）2020Q1行业增加值增速（%）2月10-16 2月17-23 2月24-3月日复工情 日复工情 1日复工情对2020Q1的GDP负面影响（百

37、分点）2月10-16日 2月17-23日 2月24-3月1复工情形复工情形日复工情形所观察高频数据GDP218062.86.0100.05.14.53.7-0.9-1.5-2.3第一产业8769.43.44.03.43.43.40.00.00.0第二产业81806.55.837.54.53.42.1-0.5-0.9-1.4第三产业127486.96.658.55.95.65.1-0.4-0.6-0.9农林牧渔业9249.43.54.23.54.23.50.00.00.0工业71064.55.932.64.43.11.6-0.5-0.9-1.4六大发电集团耗煤量、高炉开工率等建筑业11143.1

38、5.35.15.35.15.30.00.00.0批发和零售21959.25.410.13.42.41.4-0.2-0.3-0.4收集部分企业和行业零售增速交通运输、9386.66.34.32.10.2-1.7-0.2-0.3-0.3交通运输部客运量住宿和餐饮4234.96.21.9-4.5-9.8-15.1-0.2-0.3-0.4客运量显示的出行人数金融业19650.17.09.07.09.07.00.00.00.0房地产业15979.22.57.32.50.8-1.30.0-0.1-0.330个大中城市商品房销售额信息传输、8424.815.63.920.625.630.60.20.40.6

39、部分互联网企业或业务营收状况租赁和商务7665.19.93.59.93.59.90.00.00.0其他行业393066.018.06.018.06.00.00.00.0数据来源：Wind，西南证券整理复工延期对于防止新冠疫情的进一步扩散是很有必要的。在政府强有力的防控政策下，新增确诊人数开始回落。全国非湖北新增确诊连续五日回落，趋势性下降逐步形成。湖北省确诊增速依然较高，但湖北和武汉的新增确诊人数有所下降，能否形成趋势则还需要观察。而且未来几天将面临返程挑战，依然需要加强防控措施，来稳定防控疫情所取得的成绩。同时，在加强疫情防控的同时，也需要看到复工延迟对经济的负面效应。目前来看，复工延迟对经济的冲击不容忽视，就业形势也将不容乐观。复工每延迟一周，疫情对 1 季度经济的冲击将加大一个档次。因此，需要政策进行充分对冲，来减缓疫情对经济冲击，避免疫情对经济的短期影响转化为长期影响。在此背景下，则需要货币、财政政策给予支持，以稳定经济和就业。避免企业和就业出现问题，导致疫情对经济的短期影响长期化。而政策正在采取行动，央行春节后降低 7 天和 14 天逆回购 10bp，并加大公开市场投放，已经体现出较明显的宽松意图。而财政政策也正在发力应对疫情的冲击，包括给予财政补贴支持