戰(zhàn)“疫”系列十：復工的三個概念辨析

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250010 一、復工的三個概念辨析：當前真實的復工率怎么看？ 4 HYPERLINK l _TOC_250009 （一）概念一：名義復工率 4 HYPERLINK l _TOC_250008 （二）概念二：實際復工率 4 HYPERLINK l _TOC_250007 （三）概念三：實際產能復工率 5 HYPERLINK l _TOC_250006 二、不同復工情形下，實際復工率能帶動多大實際產能復工率？ 7 HYPERLINK l _TOC_250005 （一）情形一：如果大企業(yè)全面復工，能帶動多大實際產能復工率？ 7 HYPERLINK l _TO

2、C_250004 （二）情形二：如果國企全面復工，能帶動多大實際產能復工率？ 8 HYPERLINK l _TOC_250003 （三）情形三：如果重資產行業(yè)全面復工，能帶動多大實際產能復工率？ 9 HYPERLINK l _TOC_250002 三、附錄： 10 HYPERLINK l _TOC_250001 （一）附錄一：分省看，哪些省的二產復工情況更值得關注？ 10 HYPERLINK l _TOC_250000 （二）附錄二：分城市看，哪些城市的二產復工情況更值得關注？ 10圖表目錄圖表 1各省名義復工率 4圖表 2復工第一周，主要城市的出行強度情況 5圖表 3六省份名義復工率與實際復

3、工率 5圖表 4發(fā)電耗煤數據：今年與過去三年同期均值相比 6圖表 5主要行業(yè)用電量/工業(yè)用電量 6圖表 6浙江省電力指數 6圖表 7截至 2 月 16 日，浙江工業(yè)三個復工率的比較 6圖表 8PTA 開工率在 80%附近 7圖表 9煉油廠開工率在 70%以上 7圖表 10主要鋼廠開工率在 50%以上 7圖表 11半鋼胎開工率不足 20%，全鋼胎開工率 35% 7圖表 12大企業(yè)全面復工，工業(yè)企業(yè)及建筑業(yè)的行業(yè)利潤恢復情況 8圖表 13國企全面復工下，可以帶動的收入、利潤情況 8圖表 14工業(yè)主要的行業(yè)中，國企收入占比 9圖表 15各省工業(yè)收入中，國企占比 9圖表 16工業(yè)主要的行業(yè)中，人均資產

4、情況 9圖表 17重資產行業(yè)利潤與用工人數占比 9圖表 18各省經濟總量中，二產占比 10圖表 19各省二產 GDP 占全國二產 GDP 之比 10圖表 20主要的城市二產 GDP 總量 10一、復工的三個概念辨析：當前真實的復工率怎么看？自 2 月 10 日各地正式復工以來，關于各行各業(yè)、各省各市的復工情況的信息既多且雜。我們通過區(qū)分復工的三個概念來對這些信息予以梳理，以看清當前真實的復工率。三個概念分別是名義復工率、實際復工率、實際產能復工率，分別從企業(yè)復工數量占比、企業(yè)員工到崗數量占比、企業(yè)正常生產經營占比的角度對復工的狀態(tài)予以描述。（一）概念一：名義復工率我們對名義復工率的理解在于企業(yè)

5、獲得復工許可，在做好疫情防控的基礎上可以復工。理論上，每一家企業(yè)短期內都可以獲得復工許可，復工率可以很快上升至 100%。定義是，復工企業(yè)數量占全部企業(yè)數量之比。對名義復工率的動態(tài)跟蹤，核心數據來自各省各市公布的規(guī)上企業(yè)復工數量占比。截止至 2 月 16 日，全國規(guī)上工業(yè)企業(yè)名義復工率在 46%左右，剔除掉湖北后大概在 48%左右。根據新華日報 2 月 17 日對江蘇省的復工報道，“截至 2 月 16 日，全?。ńK?。┮?guī)模以上工業(yè)企業(yè)復工數達 29230 家，復工面達 65%，比前一天提高 8 個百分點；規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)復工數占全國 17%，位列各省份首位”。我們可以推斷，截至 2 月 16

6、 日（上周末），全國名義復工率大概在 46%左右。（注：截至 2019 年年末，全國規(guī)上企業(yè)數量在 37.28 萬個；截至 2 月 16 日，江蘇規(guī)上工業(yè)企業(yè)復工數量占全國的 17%）?？紤]到這幾天復工推進情況較快（江蘇 2 月 16 日名義復工率比前一天提高了 8 個百分點，浙江 2 月 16 日復工率比前一天提高了 12.1 個百分點），可能到這周末左右，部分地區(qū)名義復工率有望接近 100%。（江蘇蘇州截止至 2 月 16 日，名義復工率已經高達 84%）。分區(qū)域來看，江蘇、山東、浙江名義復工率均已在 50%以上，其他有數據的省份目前看，尚未達 50%。圖表 1各省名義復工率資料來源：各省

7、工信廳，疫情防控新聞發(fā)布會， ；注：規(guī)上工業(yè)企業(yè)數量截止至 2019 年 12 月底湖北規(guī)上工業(yè)企業(yè)復工數量按 0 計算；（二）概念二：實際復工率我們對實際復工率的理解在于企業(yè)安排員工到崗，盡管到崗后真實的工作強度可能有高有低。但員工可以實際到崗，意味著企業(yè)正常運營并不遠。定義是，員工到崗人數與正常經營狀態(tài)下到崗人數之比。對實際復工率的動態(tài)跟蹤，核心數據來自主要城市的出行強度以及各省工信廳的復工企業(yè)員工到崗率（該指標可能更好，但數據偏少）。此外，口罩的每日供應能力、務工人員的返程情況是另外兩個值得參考的數據，參見我們的系列報告?！救A創(chuàng)宏觀】什么是復工的“馬蹄釘”從口罩的估算講起&戰(zhàn)疫系列五、華

8、創(chuàng)宏觀】還有多少人需要趕路？戰(zhàn)“疫”系列七 。另外，各個行業(yè)的員工到崗情況，可以提供分行業(yè)的實際復工率的數據。我們預計截止至 2 月 16 日，全國二產+三產實際復工率大概在 37%，工業(yè)實際復工率大概在 40%左右。依據之一來自主要城市出行強度。我們考察全國主要的 19 個城市（2018 年二產增加值超過 4000 億的城市，合計占全國二產1/3 左右），除武漢之外，其余 18 個城市在復工第一周（2 月 10 日至 2 月 16 日）平均出行強度大概占去年農歷同期的 37%左右。依據之二來自主要省份的員工到崗率的數據，根據江蘇、浙江等六省工信廳的數據（這六個省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數量占全國的

9、 45%），員工到崗率大概均值在 41%，低于這六省名義復工率 10 個百分點左右。圖表 2 復工第一周，主要城市的出行強度情況圖表 3 六省份名義復工率與實際復工率資料來源：百度， 資料來源：各省工信廳， ；注：山東數據截止至 2 月 15日，四川截止至 2 月 13 日，其余截止至 2 月 16 日（三）概念三：實際產能復工率我們對實際產能復工率的理解，以工業(yè)為例，在于企業(yè)車間工人到崗后，進行真實的生產經營，而非僅僅是行政人員的到崗。這一環(huán)節(jié)最關鍵的地方在于機器開始啟動，電耗數據開始明顯上升，企業(yè)開始有產出，能夠創(chuàng)造增加值。如果下一個嚴格的定義，我們的理解是當前每日創(chuàng)造的增加值與正常經營狀

10、態(tài)下每日創(chuàng)造的增加值的比值。對實際產能復工率的動態(tài)跟蹤，最接近的指標是用電數據（實際上不同行業(yè)單位用電量創(chuàng)造的增加值也不相同，但用電數據是較為接近的且同時可以跟蹤的指標）。理論上，電力公司可以追蹤到每一家企業(yè)當前每日耗電量與去年同期耗電量的比值，再結合企業(yè)所屬行業(yè)特征（單位用電量創(chuàng)造的增加值）以計算實際產能復工率。但目前限于數據來源有限，我們主要采用浙江的復工電力指數以及六大集團發(fā)電耗煤數據予以分析。除此之外，部分行業(yè)的開工率數據可以給予提供我們更多的視角。我們預計當前全行業(yè)整體的實際產能復工率可能在 30%-50%之間?？紤]到實際復工率在 40%左右（當前員工到崗情況可能更多來自行政人員，浙

11、江復工電力指數低于其實際復工率 20%以上），高耗能行業(yè)開工率偏高（這些行業(yè)附加值相比其耗電量，偏低），我們傾向于認為實際產能復工率可能在這一區(qū)間的左側。這一區(qū)間的上限來自六大集團發(fā)電耗煤數據，由于居民用電相對較為剛性，過去幾年每年居民用電大概占全社會用電量的 14%左右。我們將過去三年陰歷同期的日均耗煤量乘以 14%作為每日的居民用電耗煤量。剔除掉居民用電耗煤量后，當前一產、二產、三產合計用電量大概占去年陰歷同期均值的 50%左右。其中，二產為主，二產占一、二、三產合計用電量的 80%左右?？紤]到工業(yè)企業(yè)用電數據中，四大高耗能行業(yè)權重較大（黑色、有色、化工、非金屬，合計占工業(yè)用電的 41%，

12、2019 年利潤合計值占工業(yè)利潤的 19.3%，附加值相比其耗電量，偏低），這一區(qū)間的上限有偏高的可能。這一區(qū)間的下限來自浙江省企業(yè)復工電力指數（指數=復工電量比例*0.5+復工企業(yè)戶數比例*0.5，綜合考慮用電量及企業(yè)復工數量，實際上給予小企業(yè)更多的權重，比發(fā)電耗煤數據更好），截止到 2 月 14 日，這一指數在 27.55%，連續(xù)三日上行，當前浙江企業(yè)復工電力指數可能大概已經在 30%以上?？紤]到浙江的復工進展在全國范圍內屬于偏快，這一區(qū)間的下限也有偏高的可能。分行業(yè)來看，工業(yè)細分行業(yè)中偏上游的幾個行業(yè)開工率依然較高。如 PTA 開工率在 80%左右、煉油廠開工率在 70%以上、螺紋鋼主要

13、鋼廠開工率在 50%以上、線材主要鋼廠開工率在 50%以上。因而發(fā)電耗煤數據實際受此影響有所偏高，并未能很好反映全行業(yè)產能利用率。下游的幾個行業(yè)開工率偏低，如全鋼胎（主要用于卡車）開工率在 35.6%，半鋼胎開工率（主要用于乘用車）在 14.5%。根據中汽協(xié)數據，截止至 2 月 12 日，183 個整車生產基地中，已有 59個基地開始復工復產，占32.2%。根據中國汽車流通協(xié)會數據，截止至2 月12 日，汽車經銷商綜合復工效率僅為8.40%，已復工市場內駐場商戶到崗率不足 20%。截至 2 月 16 日，全國商用車行業(yè)綜合復工率約 17%。服務業(yè)中，批發(fā)零售與物流復工率較高。根據商務部數據，截

14、止至 2 月 9 日，重點超市開業(yè)比例 92.2%。根據北京日報，截至 2 月 13 日，全國開業(yè)郵政網點 4.1 萬個，開業(yè)率 72%。其他生活服務業(yè)相關行業(yè)（如餐飲住宿、文體娛樂等）可能復工率偏低。圖表 4 發(fā)電耗煤數據：今年與過去三年同期均值相比 圖表 5 主要行業(yè)用電量/工業(yè)用電量資料來源：WIND， ；注：居民用電涉及日均耗煤量，按過去三年陰歷同期日均耗煤量的均值的 14%予以計算。資料來源：WIND， ，注：2019 年前 11 月用電數據圖表 6浙江省電力指數圖表 7截至 2 月 16 日，浙江工業(yè)三個復工率的比較資料來源：國網浙江， 資料來源：WIND， ，注：實際產能復工率根

15、據浙江電力指數 2 月 11 日-2 月 14 日的數據線性外推至 2 月 16 日。圖表 8PTA 開工率在 80%附近圖表 9煉油廠開工率在 70%以上資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 圖表 10主要鋼廠開工率在 50%以上圖表 11半鋼胎開工率不足 20%，全鋼胎開工率 35%資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 二、不同復工情形下，實際復工率能帶動多大實際產能復工率？此前，我們對經濟再評估的報告中，依據復工率的假設，計算 2 月每日損失的經濟增加值。例如 30%的復工率的安排下（上周，2 月 10 日-2 月 14 日），每日制造業(yè)損失經濟增加值為 1006 億*（1-

16、30%）。參見報告【華創(chuàng)宏觀】經濟影響再評估戰(zhàn)“疫”系列六。此處隱含的假設是，實際復工率與實際產能復工率相等。但實際上，若復工集中在大企業(yè)、或者國企、或者重資產行業(yè)（根據目前各地復工信息看，當前大企業(yè)、國企、重資產行業(yè)復工進度更快一些），帶動的實際產能復工率可能會有所差別。此處，我們作簡要分析。我們發(fā)現，若大企業(yè)、國企、重資產行業(yè)全面復工，30%的實際復工率，有望帶動 40%-50%的實際產能復工率，在當前員工到崗率偏低的情況下，為盡快恢復經濟動能，那么推進各行各業(yè)的大企業(yè)、國企、重資產行業(yè)全面復工，是一個較為有效的舉措。（一）情形一：如果大企業(yè)全面復工，能帶動多大實際產能復工率？這部分的計算

17、，我們作如下幾個簡化處理。第一，我們對大企業(yè)的定義，包括全部的上市公司加上少部分未上市公司。第二，對于上市公司，可從上市公司報表中計算收入、利潤情況，對于少部分非上市公司同時規(guī)模較大的，假設按行業(yè)人均利潤計算其人均利潤。第三，我們假設大企業(yè)的從業(yè)人員數量，在工業(yè)企業(yè)中，占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員總數的 30%。在建筑業(yè)企業(yè)中，占行業(yè)從業(yè)人員數量的 30%。如上假設下，推動大企業(yè)全面復工，實際產能復工率會高于實際復工率 8 個點以上。對于規(guī)上工業(yè)企業(yè)，30%的實際復工率（行業(yè)從業(yè)人員的 30%復工），行業(yè)利潤的 38%得以恢復，假設利潤恢復情況代替產能復工情況（這中間的差別在于利潤與增加值的差別

18、），則可以實現 38%的實際產能復工率。對于建筑業(yè)，30%的實際復工率，行業(yè) 54%的利潤得以恢復，同樣，若以此代替產能復工情況，則 54%的實際產能復工率得以實現。圖表 12 大企業(yè)全面復工，工業(yè)企業(yè)及建筑業(yè)的行業(yè)利潤恢復情況資料來源：WIND， ；收入、利潤總額、從業(yè)人員數量均為 2018 年數據（二）情形二：如果國企全面復工，能帶動多大實際產能復工率？這部分的計算，對于工業(yè)企業(yè)而言，國企的口徑采用國有及國有控股企業(yè)。對于建筑業(yè)而言，由于統(tǒng)計局未公布國有及國有控股這一口徑，使用建筑業(yè)上市公司中的國企數據。如上假設下，國企的全面復工，可以使得實際產能復工率高于實際復工率 10 個百分點以上。

19、則對于工業(yè)企業(yè)，18%的實際復工率，可以帶動 28%的利潤的恢復，若以利潤恢復代替產能復工率，則工業(yè)企業(yè) 28%的實際產能復工率得以實現。對于建筑業(yè)，3%的實際復工率，可以帶動 26%的利潤的恢復，同樣，若以利潤恢復代替產能復工率，則建筑業(yè)的 26%的實際產能復工率得以實現。分行業(yè)來看，推動國企全面復工，電力與熱力、煤炭開采、燃料加工、汽車、黑色金屬、有色金屬、化工等行業(yè)復工比例會較高。中下游的醫(yī)藥制造、電氣機械、電子設備、紡織業(yè)等行業(yè)復工情況可能會偏低。分省來看，福建、江蘇、廣東、浙江這四個沿海省份工業(yè)收入中，國企占比較低，不足 20%。有 15 個省份，工業(yè)企業(yè)收入中的國企占比超過 40%

20、，包括上海、北京兩個直轄市。圖表 13國企全面復工下，可以帶動的收入、利潤情況資料來源：WIND， 圖表 14工業(yè)主要的行業(yè)中，國企收入占比圖表 15各省工業(yè)收入中，國企占比資料來源：WIND， 資料來源：WIND， （三）情形三：如果重資產行業(yè)全面復工，能帶動多大實際產能復工率？對于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，行業(yè)整體人均資產為 143 萬/人（2018 年數據，從業(yè)人員 7942 萬人，總資產 113.4 萬億），人均資產超過這一水平的細分行業(yè)在工業(yè) 41 個細分行業(yè)中有 16 個，集中在采礦業(yè)、電熱氣水、煙草制品、汽車制造以及制造業(yè)中的幾個上游行業(yè)，如燃料加工、黑色金屬、有色金屬、化工等。假設將這

21、 16 個行業(yè)劃分為重資產行業(yè)。重資產行業(yè)的全面復工，可以使得實際產能復工率高于實際復工率 15 個百分點左右。根據 2019 年的工業(yè)企業(yè)利潤數據，重資產行業(yè) 2019 年利潤占比在 45%，若以此作為產能復工率的替代，則重資產行業(yè)全面復工下，工業(yè)整體能實現 30%的實際復工率（用工人數占比），能實現 45%的實際產能復工率。實際產能復工率高于實際復工率 15 個百分點左右。圖表 16工業(yè)主要的行業(yè)中，人均資產情況圖表 17重資產行業(yè)利潤與用工人數占比資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 三、附錄：（一）附錄一：分省看，哪些省的二產復工情況更值得關注？2018 年，全國經濟總量中二產占

22、比大概在 40%。各省來看，陜西、江蘇、河北、福建、降息、河南、浙江、湖北等省份二產占其全省 GDP 之比較高，超過 43%。北京、上海、海南、黑龍江的 GDP 中二產占比偏低，其中北京僅 18.6%。因而，各省對推動二產復工的急迫性可能有所差異。需關注二產占比更高的省份對復工的推進情況。2018 年，全國二產 GDP 在 30.1 萬億，江蘇、廣東、山東、浙江、河南、福建六省合計占比高達 47.9%，接近一半。對于全國而言，這些省份的二產復工情況，更值得關注。圖表 18各省經濟總量中，二產占比圖表 19各省二產 GDP 占全國二產 GDP 之比資料來源：WIND， 資料來源：WIND， （二

23、）附錄二：分城市看，哪些城市的二產復工情況更值得關注？2018 年，全國二產 GDP 在 30.1 萬億，分城市看，共有 19 個城市二產 GDP 總量超過 4000 億。合計占比 1/3 左右。其中深圳、上海、蘇州、重慶二產 GDP 總量超過 8000 億。對于全國而言，這些城市的二產復工進度更值得關注。其他二產 GDP 總量低于 4000 億的城市中，河北的唐山、安徽的合肥、吉林的長春、遼寧的大連、山東的濟南、福建的福州、江蘇的南通、常州也相對較高。圖表 20主要的城市二產 GDP 總量資料來源：WIND， 宏觀組團隊介紹組長、首席分析師：張瑜中國人民大學經濟學碩士。曾任職于民生證券。20

24、18 年加入 研究所。2019 年新浪金麒麟宏觀經濟新銳分析師第一名，2019 年上證報最佳宏觀經濟分析師第五名，2019 年賣方分析師水晶球獎宏觀經濟入圍。研究員：楊軼婷香港大學經濟學碩士。2018 年加入 研究所。2019 年新浪金麒麟宏觀經濟新銳分析師第一名團隊成員，2019年上證報最佳宏觀經濟分析師第五名團隊成員，2019 年賣方分析師水晶球獎宏觀經濟入圍團隊成員。分析師：陸銀波中國人民大學經濟學碩士，CPA。曾任職于中信證券。2019 年加入 研究所。2019 年新浪金麒麟宏觀經濟新銳分析師第一名團隊成員，2019 年上證報最佳宏觀經濟分析師第五名團隊成員，2019 年賣方分析師水晶

25、球獎宏觀經濟入圍團隊成員。研究員：高拓加拿大麥克馬斯特大學金融學碩士。2019 年加入 研究所。2019 年新浪金麒麟宏觀經濟新銳分析師第一名團隊成員，2019 年上證報最佳宏觀經濟分析師第五名團隊成員，2019 年賣方分析師水晶球獎宏觀經濟入圍團隊成員。助理研究員：殷雯卿中國人民大學國際商務碩士，2019 年加入 研究所。2019 年新浪金麒麟宏觀經濟新銳分析師第一名團隊成員，2019 年上證報最佳宏觀經濟分析師第五名團隊成員，2019 年賣方分析師水晶球獎宏觀經濟入圍團隊成員。 機構銷售通訊錄地區(qū)姓名職 務辦公電話企業(yè)郵箱北京機構銷售部張昱潔北京機構銷售總HYP

26、ERLINK mailto:zhangyujie zhangyujie杜博雅高級銷售經HYPERLINK mailto:duboya duboya張菲菲高級銷售經HYPERLINK mailto:zhangfeifei zhangfeifei侯春鈺銷售經HYPERLINK mailto:houchunyu houchunyu侯斌銷售經HYPERLINK mailto:houbin houbin過云龍銷售經HYPERLINK mailto:guoyunlong guoyunlong劉懿銷售經HYPERLINK mailto:liuyi liuyi達娜銷售助HYPERLINK mailto:dana dana廣深機構銷售部張娟所長助理、廣深機構銷售總HYPERLINK mailto:zhangjuan zhangjuan汪麗燕高級銷售經HYPERLINK mailto:wangliyan wangliyan羅穎茵高級銷售經HYPERLINK mailto: