決勝之沖擊篇：疫情如何改變經(jīng)濟增長路徑

1、目錄TOC o 1-1 h z u HYPERLINK l _TOC_250004 一、如果沒有疫情中國經(jīng)濟 2020 年的增長路徑 1 HYPERLINK l _TOC_250003 二、疫情對中國經(jīng)濟帶來了怎樣的沖擊 2 HYPERLINK l _TOC_250002 三、一季度工業(yè)增加值會為負嗎 4 HYPERLINK l _TOC_250001 四、我們應(yīng)該如何看待一季度 GDP 數(shù)據(jù) 8 HYPERLINK l _TOC_250000 五、疫情海外擴散帶來的新風(fēng)險 10圖目錄圖 1：2019 年社融增速企穩(wěn)回升 1圖 2：外需對工業(yè)產(chǎn)出的拖累在四季度有所減輕 1圖 3：半鋼胎開工率年

2、后回升緩慢（t 為春節(jié)當周） 2圖 4：江浙織機開工率也低于往年 2圖 5：鋼鐵高爐開工率仍然保持穩(wěn)定 3圖 6：春節(jié)前后國內(nèi)粗鋼產(chǎn)量并未出現(xiàn)明顯下滑 3圖 7：2020 春運返程期間發(fā)送旅客人數(shù)出現(xiàn)了大幅下滑 3圖 8：高德百城城市擁堵指數(shù)中位數(shù)節(jié)后一直在低位徘徊 3圖 9：模型估計的春節(jié)因素影響工業(yè)產(chǎn)出的曲線 5圖 10：沿海六省 1-2 月的用電量占比低于全年平均水平 5圖 11：模型在 18-19 年 1-2 月數(shù)據(jù)預(yù)測值與實際值差異加大 5圖 12：2020 年春節(jié)后沿海六省的發(fā)電耗煤量遠低于正常水平 6圖 13：各省區(qū)市在 2 月 10 日后公布的當?shù)毓I(yè)企業(yè)名義復(fù)產(chǎn)情況 7圖 1

3、4：不同情景假設(shè)下的復(fù)工曲線 7圖 15：2003 年二季度GDP 相對于前后兩個季度均值的變化 8圖 16：疫情影響可能導(dǎo)致對于 GDP 的統(tǒng)計出現(xiàn)較大幅度的偏差 9圖 17：截至 3 月 8 日，海外確診人數(shù)已超過兩萬人 10圖 18：此前維持低位的美國信用利差開始快速提升 10圖 19：市場預(yù)期美聯(lián)儲最早在 3 月就將降至零利率水平 12圖 20：春節(jié)前后國內(nèi)粗鋼產(chǎn)量并未出現(xiàn)明顯下滑 122020 年 1 月，一場突如其來的疫情席卷神州大地，隨著各地防控措施的出臺，中國多數(shù)地區(qū)人員、物資的流動都受到了不同程度的限制，疫情對于 2020 年經(jīng)濟的影響開始越來越受到投資者關(guān)注。而隨著疫情近期

4、在海外的擴散，疫情引發(fā)全球性經(jīng)濟危機的風(fēng)險也越來越受到重視。那么，疫情將如何改變 2020 年的增長路徑呢？回答這個問題，就要先考慮如果沒有疫情發(fā)生，2020 年中國經(jīng)濟原有的增長趨勢。一、如果沒有疫情中國經(jīng)濟 2020 年的增長路徑在疫情發(fā)生之前，中國經(jīng)濟在 2019 年四季度已經(jīng)展現(xiàn)出了觸底的跡象。在寬信用政策的持續(xù)發(fā)力下，2019年的社融增速扭轉(zhuǎn)了此前的下行態(tài)勢，逐步企穩(wěn)回升。盡管在二季度后，房地產(chǎn)融資政策有所收緊，但由于年初因城施策帶來的邊際放松以及三四線城市的以價換量策略，房地產(chǎn)銷售一直超出市場預(yù)期，連帶投資在全年維持了 10%左右的高增速。基建投資增速雖然低于預(yù)期，但在地方平臺融資

5、環(huán)境有所放松的背景下，也在緩慢恢復(fù)的過程中。到了四季度，前期汽車銷售回落對于消費的拖累有所減輕，而前期貿(mào)易緊張情緒緩和，全球半導(dǎo)體周期筑底回升也帶動了出口增速的恢復(fù)，工業(yè)增加值在二三季度的頹勢終于開始扭轉(zhuǎn)，制造業(yè)投資增速也出現(xiàn)了企穩(wěn)的跡象。顯示在政策一年多以來的發(fā)力下，中國經(jīng)濟的內(nèi)生動能終于出現(xiàn)了恢復(fù)的跡象。圖 1：2019 年社融增速企穩(wěn)回升圖 2：外需對工業(yè)產(chǎn)出的拖累在四季度有所減輕數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部而在年末的中央經(jīng)濟工作會議上，中央雖然堅持要實現(xiàn)全面建成小康社會的目標，但由于第四次經(jīng)濟普查對于 GDP 歷史的修訂，在 20

6、19 年 GDP 增速 6.1%的基礎(chǔ)上，2020 年僅需要 5.5%的增速即可實現(xiàn) GDP 翻一番的目標。在介紹明年的工作任務(wù)時，運用好逆周期調(diào)節(jié)工具的表示不再提及，而更改為在深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革上持續(xù)用力，確保經(jīng)濟實現(xiàn)量的合理增長和質(zhì)的穩(wěn)步提升。因此，只要 2020 年保持經(jīng)濟運行在目標增速附近即是合理區(qū)間。會議在總結(jié)經(jīng)驗時，特別強調(diào)必須科學(xué)穩(wěn)健的把握宏觀政策逆周期調(diào)節(jié)力度，在多重目標中尋求動態(tài)平衡。這也與最近一年來整體政策的基調(diào)相符合。因此，我們估計如果沒有疫情，政策整體仍將對經(jīng)濟托而不舉，逆周期政策要實施，但幅度也要科學(xué)穩(wěn)健，GDP 目標增速可能會設(shè)在 6%左右。而近期公布的 1 月社

7、融數(shù)據(jù)在去年同期已經(jīng)創(chuàng)下天量的基礎(chǔ)上再度提升，達到了 5.07 萬億。盡管這在很大程度上受到了專項債提前發(fā)行的提振，但居民和企業(yè)中長期貸款的提升也表明實體經(jīng)濟的需求并不弱。因此，在經(jīng)濟各變量原有的趨勢下，我們估計中國經(jīng)濟此前弱復(fù)蘇的局面仍然可以延續(xù)，直到有其他因素發(fā)生變化之時。年中三四線城市地產(chǎn)周期逆轉(zhuǎn)的信號更加清晰，帶來全國房地產(chǎn)市場的調(diào)整后，當前經(jīng)濟的趨勢可能才會發(fā)生變化。但在本次疫情發(fā)生后，中國經(jīng)濟在 2020 年的運行邏輯徹底發(fā)生了變化。二、疫情對中國經(jīng)濟帶來了怎樣的沖擊在疫情發(fā)展的早期，其對經(jīng)濟沖擊的研究一般都將其與 2003 年的非典做比較，得出的結(jié)論一般是由于針對本次疫情的防控措

8、施持續(xù)的時間更長，其對于經(jīng)濟的沖擊也要更大。但是這種判斷往往是定性的，畢竟非典已經(jīng)過去了 17 年，中國經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)和運行狀態(tài)發(fā)生了很大的變化，簡單用非典的往事作為參照可能無法得到一個準確的結(jié)論。另一方面，2 月 29 日公布的制造業(yè) PMI 數(shù)據(jù)創(chuàng)下了有數(shù)據(jù)以來的新低 35.7，數(shù)值已經(jīng)低于 2008 年金融危機的水平。這表明中國經(jīng)濟確實在春節(jié)之后受到了很大的影響。從結(jié)構(gòu)上看，生產(chǎn)和新訂單指數(shù)都出現(xiàn)了大幅下滑；生產(chǎn)下滑更快，可能還是受到春節(jié)停工影響；庫存指數(shù)有所提升，可能也是因為需求不足和交通不暢的影響；物價指數(shù)反而相對比較穩(wěn)定。但是，PMI 是個擴散指數(shù)，是通過調(diào)查采購經(jīng)理經(jīng)營情況有沒有改善

9、來判斷經(jīng)濟的走勢，其與實際產(chǎn)出的關(guān)系并非線性。當經(jīng)濟在相對穩(wěn)定的狀態(tài)時，這個數(shù)值相對上月的變化能反映出經(jīng)濟的邊際變化，對于經(jīng)濟情況有較強的指示意義，但是經(jīng)濟受到了系統(tǒng)性的沖擊時，它的大小反而意義不是很大了，后續(xù)更需要重視的是其改善程度。那么一季度中國經(jīng)濟究竟會受到多大沖擊，有很多投資者根據(jù)春節(jié)后公布的各類高頻數(shù)據(jù)做判斷。與往年不同的是，多數(shù)經(jīng)濟數(shù)據(jù)并沒有隨著假期的結(jié)束而回升，反而是持續(xù)維持低位，有些甚至在節(jié)后繼續(xù)回落。例如，6 大沿海電廠日均發(fā)電耗煤量在節(jié)后一直在低位徘徊。而從中觀數(shù)據(jù)看，部分行業(yè)尤其是偏下游行業(yè)的開工率出現(xiàn)了大幅下降。汽車輪胎開工率遠低于往年同期水平，勞動密集型行業(yè)江浙織機開

10、工率數(shù)據(jù)更弱。如果用此類數(shù)據(jù)推斷，我國一季度 GDP 增速將大幅走弱。圖 3：半鋼胎開工率年后回升緩慢（t 為春節(jié)當周）圖 4：江浙織機開工率也低于往年數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部但另一方面，還有很多行業(yè)在春節(jié)期間是連續(xù)生產(chǎn)的，這一點在上游行業(yè)中尤其普遍。這些企業(yè)多數(shù)是資本密集型的行業(yè)，而部分關(guān)乎到國計民生的下游企業(yè)，如食品生產(chǎn)加工等等，為了保證物資供應(yīng)，這些企業(yè)可能也不能輕易停工。例如鋼鐵行業(yè)高爐開工率相對往年就并未出現(xiàn)明顯的下滑。而中鋼協(xié)統(tǒng)計的重點企業(yè)日均粗鋼產(chǎn)量相對去年同期反而有一定的提升。其他上游行業(yè)如化工、冶煉等其開工率在春節(jié)期

11、間也同樣保持穩(wěn)定，反而在節(jié)后由于下游需求疲弱以及交通運輸受阻，出現(xiàn)脹庫現(xiàn)象，被迫降低開工水平。因此，單獨從某些行業(yè)的數(shù)據(jù)判斷中國整體產(chǎn)能的運行情況可能存在一定的偏差。圖 5：鋼鐵高爐開工率仍然保持穩(wěn)定圖 6：春節(jié)前后國內(nèi)粗鋼產(chǎn)量并未出現(xiàn)明顯下滑數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部此外，交運數(shù)據(jù)也顯示 2020 年春運發(fā)送旅客人數(shù)較 2019 年的下降了超過了 50%，尤其是春節(jié)后各地的封城措施限制了人員流動，客運量降幅甚至超過了 80%，而全國很多城市交通的運行強度也出現(xiàn)了顯著的減弱。由于在疫情下大量勞動力無法返回工作地，這是復(fù)工延后的重要原因，

12、而復(fù)工的延后也使得與之相關(guān)的生產(chǎn)活動持續(xù)保持低迷。因此，還有很多研究根據(jù)人員流動的情況測算復(fù)工進度，進而計算疫情對一季度經(jīng)濟的沖擊。圖 7：2020 春運返程期間發(fā)送旅客人數(shù)出現(xiàn)了大幅下滑圖 8：高德百城城市擁堵指數(shù)中位數(shù)節(jié)后一直在低位徘徊數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部但是這種方法又存在一些問題。首先，由于往年交運數(shù)據(jù)的客流中還包含了大量探親、求學(xué)、旅游的人員，并不能反映整體復(fù)工的人群，這部分人數(shù)很難剔除，而且本地與異地勞動力的比例也很難有個確切的比例，因此根據(jù)客運人數(shù)計算復(fù)工進度很有可能是不準的。第二，即便得到了復(fù)工進度的數(shù)據(jù)，其與產(chǎn)量之

13、間的關(guān)系也無法做到一一對應(yīng)。因為復(fù)工這一概念本身就是相對模糊的。前文已經(jīng)談到，很多企業(yè)本身就是連續(xù)生產(chǎn)的，春節(jié)企業(yè)并不停工；有些企業(yè)在節(jié)后人員可能并未全部到位，假設(shè)僅有 50%的人員上崗，但是由于邊際效用遞減，企業(yè)每日的產(chǎn)量可能又會高于 50%。這一系列因素使得市場對于一季度經(jīng)濟的判斷存在非常大的差別，悲觀者通過高頻數(shù)據(jù)的走弱判斷一季度 GDP 會出現(xiàn)顯著的負增長，而樂觀者則根據(jù)非典的經(jīng)驗判斷 GDP 增速會維持在 4%、甚至 5%以上的高位。而市場在討論這一問題時似乎也缺乏比較的基準。本次新冠肺炎疫情的標志性事件是1 月23 日的武漢封城，其對經(jīng)濟產(chǎn)生廣泛的影響也是發(fā)生在此事件之后，也就說疫

14、情對于節(jié)前的影響相對較小，主要是使得很多企業(yè)節(jié)后的復(fù)工延遲。因此，我們可以假設(shè)疫情的沖擊相當于使往年春節(jié)假期的低產(chǎn)出狀態(tài)維持更久，而以往復(fù)工的斜率又更加平緩，需要更長的時間。在這樣的背宏觀深度報告景下，我們只需要根據(jù)歷史上春節(jié)因素對工業(yè)增加值的影響，判斷春節(jié)前后每天平均的工業(yè)產(chǎn)出相當于正常水平的比重，隨后就可以對于復(fù)工情況進行不同的假設(shè)，推斷一季度的生產(chǎn)情況，進而對疫情對于一季度 GDP 沖擊的判斷有討論的基準。三、一季度工業(yè)增加值會為負嗎我們在研究報告春節(jié)因素對出口影響在探討中以春運的開始與結(jié)束作為時間節(jié)點，將春節(jié)因素劃分為節(jié)前影響、節(jié)中影響與節(jié)后影響三部分，對于春節(jié)因素對出口的影響進行測算

15、。其中節(jié)前因素從除夕前的十五日至除夕前一日共 14 日，節(jié)中因素為除夕至正月初六共 7 日，節(jié)后因素為正月初七至正月二十五共 19 日，春節(jié)影響在各段時期之間都等權(quán)重分布。測算結(jié)果顯示節(jié)前因素對出口有正面影響，節(jié)中與節(jié)后存在負面影響。但春節(jié)因素對工業(yè)增加值的影響可能與出口存在一定的差別。由于從產(chǎn)品的生產(chǎn)到出口報關(guān)之間存在一定的時滯，春節(jié)前“搶出口”的行為在前端的生產(chǎn)環(huán)節(jié)可能是相對平滑的。而與出口產(chǎn)品相比，工業(yè)生產(chǎn)涉及的行業(yè)與門類更加廣泛，有更多企業(yè)在春節(jié)期間的生產(chǎn)行為是相對連續(xù)的。因此，與測算對出口影響時設(shè)置節(jié)前、節(jié)中、節(jié)后三個變量不同，我們在估計對工業(yè)增加值影響時，只設(shè)定節(jié)前和節(jié)后兩個效應(yīng)變

16、量。國家統(tǒng)計局發(fā)言人曾表示春節(jié)前 4 天和春節(jié)后大概 15 至 20 天都會對工業(yè)生產(chǎn)帶來一定影響，因此我們將春節(jié)前 4 日至春節(jié)當日共 5 日定義為節(jié)前，將正月初二至正月十六共 15 日設(shè)為節(jié)后。與測算出口時假設(shè)等權(quán)重不同的是，我們這里將春節(jié)因素的影響按照“”字型賦權(quán)，即越臨近春節(jié)生產(chǎn)活動受到的影響就越大。從春節(jié)前 4 日到春節(jié)，每日對工業(yè)增加值影響的權(quán)重分別為1/15、2/155/15；正月初二至正月初六，每日的權(quán)重分別為15/120、14/120 1/120。事實上，我們在測試了其他一系列定義春節(jié)因素或賦權(quán)的方法后，發(fā)現(xiàn)模型按照前述設(shè)定擬合效果更佳。我們隨后便以 2011-2019 每年

17、 1-3 月國家統(tǒng)計局季調(diào)前后工業(yè)增加值定基指數(shù)的比例季調(diào)因子為因變量，并將節(jié)前與節(jié)后因子作為自變量，并增加月份虛擬變量進行回歸分析，分離出春節(jié)因素的大小。回歸結(jié)果顯示，所有變量均是顯著的，模型擬合優(yōu)度超過了 96%。在不考慮春節(jié)因素，1 月、2 月、3 月的季調(diào)因子分別為 0.936、0.855 和 1.033。如果考慮 1 月和 3 月有 31 天、2 月有 28.25 天，那么在沒有春節(jié)效應(yīng)的情況下，1-3月的日均工業(yè)產(chǎn)出相當于全年平均的 91.93%、92.13%和 101.39%，應(yīng)該說 1 月和 2 月的日均產(chǎn)量大致相當。而節(jié)前因素與節(jié)后因素的系數(shù)分別為-3.29%和-7.14%，

18、換言之，如果當月出現(xiàn)了春節(jié)前 5 日或春節(jié)后 15 日，則分別會使當月的工業(yè)產(chǎn)出下滑-3.29%和-7.14%，將其折算為節(jié)前與節(jié)后的日均產(chǎn)出與正常水平的比重，則其分別為 79.95%（1-3.29%*(365.25/12)/5）和 85.51%（1-7.14%*(365.25/12)/15）。由于我們此前按照等權(quán)重法對于節(jié)前與節(jié)后因素的影響賦權(quán)，我們可以按比例將春節(jié)因素的影響攤至期間各日，得到春節(jié)因素影響工業(yè)產(chǎn)出的曲線。宏觀深度報告圖 9：模型估計的春節(jié)因素影響工業(yè)產(chǎn)出的曲線數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部上圖中的藍線是根據(jù)上文的假設(shè)計算的春節(jié)效應(yīng)對于工業(yè)增加值影響的分布，可以看出

19、其在節(jié)前的降幅相對較快、節(jié)后的恢復(fù)相對較慢，這與發(fā)電耗煤量的趨勢大致相當。如果將 1-2 月的日均產(chǎn)出低于全年平均水平這一因素考慮在內(nèi)，那么春節(jié)前后 30 日產(chǎn)出的平均水平會與發(fā)電耗煤的數(shù)據(jù)更加一致，而春節(jié)期間的最低值都在全年平均水平的 60%左右，但不同的是工業(yè)產(chǎn)出在節(jié)前更低，而在節(jié)后相對更高。我們認為這一因素背后可能有兩個因素解釋，首先在工業(yè)增加值的季調(diào)模型中關(guān)于月份變量的設(shè)定已經(jīng)平滑了節(jié)前的趕工效應(yīng)，因為節(jié)前生產(chǎn)逐步降低和節(jié)后逐步恢復(fù)的過程多數(shù)發(fā)生在了 1-2 月，因此 1 月較低的月度季調(diào)因子可能就包含了這一過程；其次，我們目前可以得到的發(fā)電耗煤數(shù)據(jù)主要是東南沿海六省的數(shù)據(jù)，而東南沿海

20、地區(qū)外來人口較多，春節(jié)期間停復(fù)工的周期相對于全國平均水平可能更長，且連續(xù)生產(chǎn)的上游行業(yè)近年來也逐步從沿海地區(qū)向內(nèi)陸遷移，從右圖也可以看出沿海六省 1-2 月的用電量占比還是要顯著低于全年平均水平，因此沿海六省發(fā)電耗煤數(shù)據(jù)可能也會低估全國整體用電水平。圖 10：沿海六省 1-2 月的用電量占比低于全年平均水平圖 11：模型在 18-19 年 1-2 月數(shù)據(jù)預(yù)測值與實際值差異加大數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部最后我們將模型估計的 2011-2019 年 1-3 月的工業(yè)增加值水平與實際值相比較，我們發(fā)現(xiàn)模型值與實際值在2017 年之前擬合優(yōu)度較

21、高，但在 2018-2019 年的差異有所加大，尤其是在 1-2 月相對數(shù)據(jù)，我們猜測這可能與宏觀深度報告統(tǒng)計數(shù)據(jù)在 2017 年末的系統(tǒng)性調(diào)整有關(guān)，企業(yè)行為在 17 年后變化的可能并不大。盡管 1-2 月數(shù)據(jù)出現(xiàn)了偏差，但是其加總數(shù)據(jù)卻差異不大，因此我們認為對于估計一季度整體工業(yè)增加值仍有一定的指示意義。為了增加模型的可比性，我們后面將以 2019 年 1-3 月模型的估計值，作為計算 2020 年增速的比較基準。上文已經(jīng)分析了往年春節(jié)期間日均產(chǎn)出的變化，由于本次新冠肺炎疫情的標志性事件是 1 月 23 日的武漢封城，其對經(jīng)濟產(chǎn)生廣泛的影響也是發(fā)生在此事件之后，也就說疫情對于節(jié)前的影響相對較

22、小，主要影響發(fā)生在節(jié)后。而節(jié)前中國經(jīng)濟已經(jīng)呈現(xiàn)出了筑底反彈的跡象，2019 年 12 月工業(yè)增加值提升到了 6.9%，創(chuàng)下了 2019年 3 月以來的最高增速，因此我們估計季調(diào)后 1 月節(jié)前的工業(yè)生產(chǎn)至少能保持年化 6%的趨勢增速。而停工后難復(fù)工的情況的現(xiàn)象主要發(fā)生在節(jié)后。往年沿海地區(qū)發(fā)電耗煤量的數(shù)據(jù)一般會在正月初七之后開始逐步恢復(fù)，并在正月二十之前恢復(fù)到正常水平，我們測算的工業(yè)產(chǎn)出也會在正月初二之后緩慢恢復(fù)。但今年的發(fā)電耗煤量卻在春節(jié)之后始終保持低位，在初期還有一段時間的下滑。我們估計，一些下游行業(yè)在春節(jié)之后復(fù)工的延遲使得需求回落，加上疫情導(dǎo)致各地交通不暢，使得部分上游連續(xù)生產(chǎn)的行業(yè)庫存大幅

23、提升出現(xiàn)了脹庫現(xiàn)象，不得不被迫減產(chǎn)。而這些企業(yè)多數(shù)是高耗能行業(yè)，減產(chǎn)使得用電需求下降。因此，盡管隨后各地下游行業(yè)陸續(xù)復(fù)工，但上游行業(yè)的減產(chǎn)使得發(fā)電耗煤數(shù)據(jù)一直持續(xù)在低位徘徊。由于結(jié)構(gòu)的變化，工業(yè)產(chǎn)出實際上可能并不像發(fā)電耗煤量顯示一直在下滑。而沿海的廣東、浙江等地也是受到疫情沖擊相對較為嚴重的地區(qū)，因此當?shù)毓I(yè)產(chǎn)出的下滑幅度可能也要高于全國整體，這也可能會使發(fā)電耗煤數(shù)據(jù)存在一定的低估。圖 12：2020 年春節(jié)后沿海六省的發(fā)電耗煤量遠低于正常水平數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部而各省市區(qū)在 2 月 10 日后陸續(xù)公布復(fù)工率數(shù)據(jù)。這一名義復(fù)工率數(shù)據(jù)恢復(fù)的非?？欤?2 月 14 日當周可

24、能不足 40%，但目前已經(jīng)超過了 80%，而且沿海的江蘇、浙江、廣東等省份的上升速度最快，這似乎與發(fā)電耗煤數(shù)據(jù)不匹配。我們認為，這背后的原因可能在有部分企業(yè)盡管名義上開始復(fù)工，但在人員與需求受限的背景下，實際的產(chǎn)出還達不到過去的水平。因此，我們對于全國工業(yè)整體的復(fù)產(chǎn)進度做了估計，我們認為大概率處在發(fā)電耗煤與名義復(fù)工率之間，我們進行了三種情景假設(shè)。宏觀深度報告圖 13：各省區(qū)市在 2 月 10 日后公布的當?shù)毓I(yè)企業(yè)名義復(fù)產(chǎn)情況數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部首先在基準情形下，假設(shè)企業(yè)在正月初二到正月初九的假期中都保持著往年正月初二的產(chǎn)出規(guī)模，而從 2月 3 日工業(yè)企業(yè)開始逐步復(fù)工，達

25、到以往春節(jié)假期期間狀態(tài)，但逐步復(fù)工的時間由往年的 15 日延長至 28 日，從 3 月 2 日開始達到往年的正常水平。在悲觀情形下，假設(shè)企業(yè)在正月初二到正月初九逐步從往年春節(jié)當日的水平回升至正月初二的狀態(tài)，從 2 月 3 日開始逐步復(fù)工，但復(fù)工的時間由往年的 15 日延長至 35 日，從 3 月 9日開始達到往年的正常水平。而在極端情形下，假設(shè)企業(yè)在正月初二到正月初九都保持著往年春節(jié)當日的低產(chǎn)出規(guī)模，而在 2 月 3 日至 2 月 9 日，由于多地對于企業(yè)復(fù)工仍然進行了一定的限制，我們假設(shè)這周日產(chǎn)量為往年正月初二的水平，在 2 月 10 日之后的四周逐步復(fù)工，從 3 月 9 日開始達到往年的正

26、常水平。圖 14：不同情景假設(shè)下的復(fù)工曲線數(shù)據(jù)來源：OECD，中信建投證券研究發(fā)展部我們根據(jù)上述三種假設(shè)對于 1-3 月以及一季度整體的工業(yè)增加值增速進行了測算。在基準情形下，由于春節(jié)錯位以及疫情帶來的停工影響下，1 月工業(yè)增加值增速將降至-3%，隨著工業(yè)逐步復(fù)產(chǎn)以及去年同期的低基數(shù)效應(yīng)，2 月工業(yè)增加值增速有望回到 4.4%，而 3 月增速將達到 5.8%。在這樣的情形下，一季度的工業(yè)產(chǎn)出可能宏觀深度報告達到 2.4%，而 1-2 月增速為 0.3%。在悲觀情形下，1 月工業(yè)增加值增速將降至-3.7%，而 2 月的復(fù)工進程也相對緩慢，對 3 月前 8 日也會產(chǎn)生一定的影響，在這樣的背景下，2

27、、3 兩月的工業(yè)增加值增速將分別降至 1.2%和 4.9%。而一季度的工業(yè)產(chǎn)出的增速僅為 0.9%，而 1-2 月的累計增速為-1.5%。而在極端情形下，復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進程將更加遲緩，1-3 月的增加值增速將分別降至-4.1%、-2.9%和 4.6%，這樣的情形下，1-2 月的累計增速將為-3.5%，一季度的累計增速也將降至-0.4%。表 1 三種情形下，1-3 月工業(yè)增加值的變動月份1 月2 月3 月1-2 月一季度基準情形-3.0%4.4%5.8%0.3%2.4%悲觀情形-3.7%1.2%4.9%-1.5%0.9%極端情形-4.1%-2.9%4.6%-3.6%-0.4%數(shù)據(jù)來源：Wind，中信

28、建投證券研究發(fā)展部四、我們應(yīng)該如何看待一季度 GDP 數(shù)據(jù)根據(jù)非典時期的經(jīng)驗與其他一些研究的結(jié)果，多數(shù)觀點認為，本次新冠病毒疫情對第三產(chǎn)業(yè)的沖擊可能要高于工業(yè)與建筑業(yè)。而根據(jù)我們估計的結(jié)果，一季度工業(yè)增速可能降至 2.4%，這比 2019 年四季度下降了 3.5%，高于非典期間 2003 年二季度相對于一季度 2%的降幅。盡管目前通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達使得很多商業(yè)活動可以在網(wǎng)上進行，這會在某種程度上使得服務(wù)業(yè)影響相對于 2003 年的非典有所減弱，但是還有大量服務(wù)是無法借助網(wǎng)絡(luò)的。從目前春運返程客流的大幅回落，以及酒店餐飲行業(yè)大規(guī)模停業(yè)的現(xiàn)象看，交運倉儲、住宿餐飲這兩個行業(yè)將不可避免的面臨較大沖擊；很

29、多城市的商業(yè)設(shè)施大量關(guān)閉、樓市成交在春節(jié)期間近乎凍結(jié)，批零行業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)也會受到不小的沖擊。因此，對于服務(wù)業(yè)而言，其在一季度的下行壓力可能是無法忽視的。這可能也會導(dǎo)致我國一季度 GDP 出現(xiàn)幅度較大的下滑。結(jié)合工業(yè)增加值的下降幅度，我們估計一季度 GDP 增速可能降至0.5%-3.5%之間。圖 15：2003 年二季度 GDP 相對于前后兩個季度均值的變化數(shù)據(jù)來源：OECD，中信建投證券研究發(fā)展部宏觀深度報告但需要指出的是，盡管目前市場對于一季度 GDP 的關(guān)注度很高，但一季度 GDP 有很大的可能會出現(xiàn)測不準的風(fēng)險。因為國民經(jīng)濟核算本身就是通過一系列方法對于經(jīng)濟運行情況的估計，尤其是在對于時

30、效性要求更高的季度核算之中，其需要估計的成分就會更大。在實際操作過程中，統(tǒng)計局在很大程度上都是根據(jù)往年基數(shù)以及根據(jù)高頻數(shù)據(jù)估計的增速判斷季度增速。但有一些行業(yè)，尤其是其他服務(wù)業(yè)，其在 GDP 中的占比不低，接近 20%，但是可以參考的高頻數(shù)據(jù)又很少，在很大程度上需要使用歷史規(guī)律推測，但是疫情的發(fā)生又會使得一些歷史經(jīng)驗失準。在 2004 年 7 月，統(tǒng)計局發(fā)布了 2003 年二季度數(shù)據(jù)的修正公告。公告中解釋了為了反映“非典”對服務(wù)業(yè)的影響，統(tǒng)計局通過啟動應(yīng)急機制，對于第三產(chǎn)業(yè)中的其他服務(wù)業(yè)進行了一次快速調(diào)查，“由于當時沒有別的資料，只好使用該快速調(diào)查的結(jié)果，得到其他服務(wù)業(yè)同比增速僅為-6.8%。

31、”。但是，由于在“非典”高峰剛剛過去這一特定時間進行的快速調(diào)查中有許多不確定因素，這也使得統(tǒng)計局在一年之后獲得更多資料的情況下，把其他服務(wù)業(yè)的增速從-6.8%上調(diào)到了 5.7%，使得 2003 年二季度 GDP 增速一次性上修了 1.2%到 7.9%。事實上，2003年的非典也是中國 GDP 數(shù)據(jù)開始有初步核算、初步核實、最終核實的修訂過程的開端。圖 16：疫情影響可能導(dǎo)致對于 GDP 的統(tǒng)計出現(xiàn)較大幅度的偏差數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局，中信建投證券研究發(fā)展部由于 GDP 數(shù)據(jù)在后期修正時往往會伴隨著最新一個季度 GDP 的初步核算值公布，而市場總是會關(guān)注最新的、更能反映出經(jīng)濟現(xiàn)狀的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，因此盡

32、管 GDP 的初步核算數(shù)在后期會逐步修正，但是市場最關(guān)注的卻仍是初值數(shù)據(jù)。盡管近年來我國季度 GDP 核算的方法已經(jīng)有所改進，但是對時效性的要求使得季度 GDP 仍然依賴于一定的估計，而且雖然信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)以及租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)這兩個行業(yè)已經(jīng)從其他服務(wù)業(yè)中分離出來有了單獨的數(shù)據(jù)，而第三產(chǎn)業(yè)占 GDP 比重的系統(tǒng)性抬升，使得缺乏統(tǒng)計數(shù)據(jù)的其他服務(wù)業(yè)占 GDP 的比重仍與 2003 年時類似，只有部分子行業(yè)有增值稅變化的數(shù)據(jù)，因此疫情對于 GDP 估計方法產(chǎn)生的偏差可能仍然會非常大，這可能會使得今年一季度 GDP 數(shù)據(jù)對于經(jīng)濟實際的參考意義大打折扣。由于一季度 GDP 數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的

33、偏差，我們建議政府在經(jīng)濟目標制定時更關(guān)注今年后幾個季度的情況，相關(guān)逆周期政策的發(fā)力以應(yīng)對外生沖擊，使經(jīng)濟盡早回到趨勢增速為宜。而投資者也可以持續(xù)追蹤二季度后經(jīng)濟數(shù)據(jù)的恢復(fù)情況。我們相信，疫情改變不了中國經(jīng)濟長期向好的趨勢，目前的應(yīng)急政策措施正在積極對沖疫情影響，企業(yè)的復(fù)工復(fù)產(chǎn)已在促進正常的生產(chǎn)經(jīng)營秩序恢復(fù)，后續(xù)政策儲備仍然充裕的背景，中國經(jīng)濟一定能戰(zhàn)宏觀深度報告勝此次疫情的考驗，完成全面建成小康社會的目標。五、疫情海外擴散帶來的新風(fēng)險疫情對一季度中國經(jīng)濟將帶來較大沖擊已經(jīng)成為市場共識。但是因為疫情在中國的發(fā)展已經(jīng)得到了初步的遏制。自 3 月 7 日以來，全國新增確診的人數(shù)已經(jīng)降至兩位數(shù)。除去境

34、外輸入，國內(nèi)武漢以外的地區(qū)已經(jīng)連續(xù)數(shù)日確診人數(shù)零增長，部分省份的病人已經(jīng)全部出院。按照專家的估計，3 月之內(nèi)武漢的新增患者有望全部清零，到 4 月底湖北以外的地區(qū)有望恢復(fù)到正常的生產(chǎn)生活狀態(tài)。如果按照這樣的估計，中國經(jīng)濟受沖擊最大的時候應(yīng)該過去了，而且國內(nèi)的政策未來也會對經(jīng)濟采取支持性的政策。所以對于國內(nèi)市場而言，疫情的風(fēng)險現(xiàn)在是已知的不確定性，更大的不確定性是在海外市場。在 2 月 20 日之前，海外市場整體還是相對樂觀的，普遍預(yù)期是新冠病毒在中國的傳播已經(jīng)受到了控制，全球經(jīng)濟受到的影響相對有限，主要是受到中國生產(chǎn)受限對全球供應(yīng)鏈的影響以及中國市場收縮對跨國公司的影響兩方面。IMF 在那一周

35、對全球經(jīng)濟增速做了調(diào)整，預(yù)期疫情會使得中國經(jīng)濟全年增速從 6%降至 5.6%，全球經(jīng)濟增速下修 0.1%?？紤]到中國 GDP 已占全球的 16%，因此中國以外的地區(qū)的經(jīng)濟下行是非常有限的。而且疫情可能會導(dǎo)致海外央行貨幣寬松的節(jié)奏加快，所以病毒對經(jīng)濟的沖擊是有限且短期的，但是政策會保持更長期的寬松，所以海外主要資產(chǎn)類別在當時保持了普漲的格局。但是在 2 月 20 日后，隨著疫情在海外的擴散，市場開始思考疫情在全球大爆發(fā)的可能性，甚至已開始擔(dān)憂金融危機發(fā)生的可能了。如果危機在美國發(fā)生，其最脆弱的一環(huán)在哪呢？其實在 2008 年后，美國的居民杠桿在不斷下降，但企業(yè)杠桿率保持升勢，這背后的主因就是低利

36、率的環(huán)境使得美國企業(yè)不斷擴張債務(wù)。在本次疫情發(fā)酵之前，美國高收益?zhèn)畋３衷跉v史低位。如果危機一旦發(fā)生，一些資質(zhì)較弱的企業(yè)無法通過發(fā)債籌集資金，這就可能會使其違約風(fēng)險陡增。所以美國經(jīng)濟最脆弱的一環(huán)其實就在高收益?zhèn)袌?。圖 17：截至 3 月 8 日，海外確診人數(shù)已超過兩萬人圖 18：此前維持低位的美國信用利差開始快速提升數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部隨著市場對于疫情風(fēng)險擔(dān)憂的加劇，上周有大量資金從高收益?zhèn)?ETF 中贖回。但是高收益?zhèn)旧淼牧鲃有杂质窍鄬^弱的，所以贖回就可能導(dǎo)致信用利差出現(xiàn)顯著的回升，相關(guān)股票的拋售壓力也開始增加。因為股票

37、價格本來就在高位，這種拋壓也使得美股出現(xiàn)了相對劇烈的調(diào)整，這實際上反映出了局部的流動性壓力。另一方面，如果危機模式發(fā)生的話，主要發(fā)達經(jīng)濟體里面只有美聯(lián)儲有比較大的降息空間，因此海外市場利率與匯率的定價模式也發(fā)生了變化，從原先認為更依賴內(nèi)需的美國受全球供應(yīng)鏈沖擊的影響較弱帶來的強美元邏輯，轉(zhuǎn)變?yōu)槊绹迪⒖臻g更大的弱美元邏輯，因此在 2 月 20 日之后，美元指數(shù)出現(xiàn)了顯著的回調(diào)，美債利率開始不宏觀深度報告斷突破歷史下限。而在最近幾天，疫情的影響應(yīng)該說是在繼續(xù)的增大。目前，韓國、意大利、伊朗三國的確診人數(shù)已經(jīng)超過了兩萬人，歐盟前兩大經(jīng)濟體德法的確診人數(shù)也均超過千人。美國目前確診人數(shù)雖然只有 500

38、 余人，但是這與其比較嚴格的檢驗條件有關(guān)。在 2 月 27 日前，美國疾控中心僅允許在過去 14 天里去過有疫情地區(qū)或接觸過確診病例的疑似患者接受檢測；在 3 月 4 日后，出現(xiàn)發(fā)燒、咳嗽和呼吸困難等癥狀的患者在醫(yī)生批準后被允許接受新冠病毒核酸檢測，但檢測的費用仍然相當昂貴。截至 3 月 6 日，美國本土僅有 5861 人接受過檢測，但死亡人數(shù)已經(jīng)達到了 22 人。與之相比較，韓國在 3 月 1 日死亡人數(shù)達到 22 人時，確診病例已經(jīng)超過 4000 人。因此，現(xiàn)有的數(shù)字可能低估了疫情在美國的發(fā)展，疫情在全球大爆發(fā)的風(fēng)險仍然不能排除。在這種情況下，市場對疫情對于全球經(jīng)濟沖擊的評估在不斷加深。O

39、ECD 在 3 月 2 日的報告中估計，在基準情況下，疫情會導(dǎo)致全球經(jīng)濟下滑 0.5%。而如果疫情繼續(xù)在亞太地區(qū)乃至北半球不斷蔓延，疫情甚至?xí)?dǎo)致全球經(jīng)濟下滑 1.5%，歐美主要發(fā)達經(jīng)濟體在 2020 年甚至?xí)嫦萑爰夹g(shù)性衰退。因此，美聯(lián)儲在 2 月 28 日就發(fā)表聲明將采取措施支持經(jīng)濟。而上周二，G7 央行行長與財政部長也承諾采取措施支持經(jīng)濟，雖然沒有說明具體措施，但是方向應(yīng)該是確定的。而在 3 月 3 日晚 11 點，美聯(lián)儲宣布緊急降息 50BP。美聯(lián)儲在聲明中表示雖然美國經(jīng)濟基本面依然強勁，但新冠疫情對于經(jīng)濟活動的影響不斷演變，已對經(jīng)濟展望造成了實質(zhì)性沖擊。在這種風(fēng)險下，美聯(lián)儲在議息會

40、議外突然宣布降息。鮑威爾在會后的記者會上，表示對降息后的狀態(tài)滿意，但準備好使用工具，暗示若情況惡化可能繼續(xù)降息。而在貨幣政策工具的選擇上，美聯(lián)儲仍然傾向于將利率政策作為首選，而量化寬松等其他數(shù)量性的政策可能會在降至零利率后考慮。最近 20 多年來，只有在 98 年長期資本管理公司破產(chǎn)、01 年網(wǎng)絡(luò)股泡沫破滅、911 恐怖襲擊、07 年次貸危機這類金融體系發(fā)生動蕩時，才發(fā)生過美聯(lián)儲在議息會議之外降息的情況。當前金融市場雖有調(diào)整，可能存在局部流動性問題，但金融機構(gòu)整體的穩(wěn)健性仍遠好于歷史危機時期。鮑威爾表示盡管降息無法降低感染率或修復(fù)供應(yīng)鏈，但認為降息仍對經(jīng)濟有意義。此外，由于在 2019 年以來

41、，美聯(lián)儲一直遭到被市場綁架的詬病，因此在市場已經(jīng)預(yù)期 3 月會議上降息 50BP 的情況下美聯(lián)儲提前緊急降息，還有一層意義可能在于不想落后于市場，希望先發(fā)制人。但是美聯(lián)儲的舉措似乎未讓市場信服，反而使得市場更加擔(dān)憂危機的隱患。美聯(lián)儲降息后，10 年期美債利率跌破 1%，美元指數(shù)繼續(xù)走弱，但美股在短暫沖高后繼續(xù)回落。這似乎反映出市場的擔(dān)憂如果疫情未在美國全面爆發(fā)，美聯(lián)儲似乎無需當前的緊急降息；如果疫情大規(guī)模擴散，以當前美聯(lián)儲的政策空間似乎又難以阻止經(jīng)濟惡化。盡管目前公布的美國經(jīng)濟數(shù)據(jù)，包括 2 月新增非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)仍然是相對強勢的，但這與中國 1 月的社融類似，只能反映疫情擴散之前的情形。隨著疫情

42、的擴散，經(jīng)濟運行的邏輯已然發(fā)生了變化，復(fù)蘇的進程肯定已經(jīng)受到了阻礙。但是如果疫情沒有在美國大規(guī)模擴散的話，我們預(yù)期美國經(jīng)濟應(yīng)該只是受到偏短期的沖擊，在一季度受挫之后，后面半年應(yīng)該還是相對比較穩(wěn)健的。而如果疫情在美國大規(guī)模流行的話，經(jīng)濟直接進入衰退的可能性確實不能排除，這還需要我們未來繼續(xù)跟蹤。對于美國債券市場，10 年期國債利率年內(nèi)已經(jīng)下行超過 100BP，3 月 9 日上午一度跌破 0.5%的關(guān)口。盡管美聯(lián)儲貨幣政策還在寬松的過程中，目前市場預(yù)期美聯(lián)儲在 3 月還有 50BP 的降息，而在今年年內(nèi)大概率降至 0利率的區(qū)間。但是，考慮美聯(lián)儲還有量化寬松等其他貨幣政策工具，而且美國的金融體系與依

43、賴于銀行的間接融資為主的歐日不同，其依賴于直接融資體系，貨幣市場基金在金融中介中發(fā)揮了重要作用，所以美聯(lián)儲對于負利率的政策將非常謹慎。這似乎意味著美國 10 年期國債利率似乎很難降至類似德國 10 年期國債-0.7%左右的水平。而我們可以參照英國的狀態(tài)，其央行維持正利率，但是來自海外的配置資金將其國債利率推至 0.2%的低水平。我們可以將其作為美國 10 年期國債短期的下限水平。因此，盡管美債利率仍在下行趨勢目前看仍未完結(jié)，但是空間相對于年初至今兩個月以來超過 140BP 的下行，已經(jīng)顯得有限。圖 19：市場預(yù)期美聯(lián)儲最早在 3 月就將降至零利率水平圖 20：春節(jié)前后國內(nèi)粗鋼產(chǎn)量并未出現(xiàn)明顯下

44、滑數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部數(shù)據(jù)來源：WIND，中信建投證券研究發(fā)展部我們認為鑒于美國目前檢測新冠病毒的人數(shù)有限，疫情在美國的流行可能尚未完全暴露。即便短期公布病例數(shù)增長緩慢，但疫情擴散風(fēng)險仍不能排除。而在經(jīng)濟周期的末端，疫情沖擊也將更大程度的影響美國經(jīng)濟前景。因此，在這種背景下，即便美聯(lián)儲降息也無法規(guī)避極端風(fēng)險。所以在疫情進展明朗之前，海外市場可能仍將保持震蕩格局，我們建議投資者對海外市場的短期變化仍然保持謹慎。而隨著海外疫情的發(fā)酵，反過來其對于中國經(jīng)濟的影響也將越來越受到關(guān)注。分析師介紹黃文濤：經(jīng)濟學(xué)博士，研究發(fā)展部聯(lián)席負責(zé)人，宏觀債券研究團隊首席分析師，10 余年證券行業(yè)

45、研究經(jīng)驗。多年榮獲新財富、水晶球、金牛獎等最佳分析師，2016 年“新財富”固定收益組第一名。李一爽865， HYPERLINK mailto:liyishuang liyishuang研究服務(wù)保險組張博HYPERLINK mailto:zhangbo zhangbo郭潔HYPERLINK mailto:guojie guojie郭暢HYPERLINK mailto:guochang guochang張勇HYPERLINK mailto:zhangyongzgs zhangyongzgs高思雨 010-8513 HYPERLINK mailto:gaosiyu gaosiyu北京公募