【研报】疫情的危与机（四）：复工的立体解读从多政策到大数据-20200219[17页].pdf

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1、证券 请务必阅读正文之后的免责条款 复工的立体解读：从多政策到大数据复工的立体解读：从多政策到大数据 疫情的危与机（四）2020.2.19 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 杨帆杨帆 首席政策分析师 S1010515100001 于翔于翔 政策分析师 S1010519110003 联系人：刘春彤联系人：刘春彤 中央强调中央强调疫情防控与企业复工疫情防控与企业复工兼顾兼顾，各地政府出台政策响应，预计后续复工有望，各地政府出台政策响应，预计后续复工有望得到持续改善。可通过迁徙数据与出行强度数据观测员工到岗情况，进而判断产得到持续改善。可通过迁徙数据与出行强度数据观测员工到岗情况，进而

2、判断产能恢复状态， 中性假设下能恢复状态， 中性假设下静态测算静态测算延迟复工或对第二产业延迟复工或对第二产业 GDP 拖累约拖累约 8000 亿元。亿元。 目前疫情已出现积极变化，中央政策强调控疫情与保复工兼顾，复工进度有望目前疫情已出现积极变化，中央政策强调控疫情与保复工兼顾，复工进度有望加快。加快。2 月 12 日联防联控机制新闻发布会指出“疫情形势总体上出现一些积极变化”，政治局常委会与国务院常务会基调更加积极，要求统筹做好疫情防控和经济社会发展。在中央的统一部署下，复工进度有望加快。 各地方政府积极响应中央部署，促进复工的政策频出。部分地区大数据应用、各地方政府积极响应中央部署，促进

3、复工的政策频出。部分地区大数据应用、区域交通联动等创新经验或得推广，加速复工进度。区域交通联动等创新经验或得推广，加速复工进度。地方政府促进复工的政策可分为三个层级： （1）多数地方政府以召开工作会议与现场调研指导的方式督促复工；（2）部分地区已出台支持复工的政策文件，细化了分区分级的复工安排；（3）先进地区出台了如大数据应用、区域政策联动、交通费用等补助、金融保险创新、稳定外资外贸等创新政策，未来或得到推广。 产能利用率是最关键的复工指标，企业复工率和员工到岗率可以作供观测。产能利用率是最关键的复工指标，企业复工率和员工到岗率可以作供观测。企业复工涉及企业复工率、员工到岗率和产能利用率这三项

4、指标。其中产能利用率对经济的影响最直接也最为关键。一方面，我们可以通过企业用电情况跟踪产能利用率；另一方面，由于企业复工率、产能利用率、员工到位率存在一定的相关性，我们可以用另外两个指标观测产能利用率变化的趋势。 员工到岗需观测外地返工和城内出行，可通过迁徙数据和出行强度数据判断。员工到岗需观测外地返工和城内出行，可通过迁徙数据和出行强度数据判断。员工到岗是企业复工的必要条件，而员工到岗又包括外地工人返工与城市内部出行两个环节。迁徙数据显示主要城市的返工率不到 35%，城内出行强度数据显示一线城市出行率在 43%左右，可见企业用工缺口明显。 农民工预计将逐步返程不会如非典时期进行限制，不影响迁

5、徙数据观测。农民工预计将逐步返程不会如非典时期进行限制，不影响迁徙数据观测。农民工返程是迁徙数据中的重要一环，交通运输部表示，预计 2 月底农民工返程将达到 1.2 亿人次。非典时期为防控疫情，尽量控制农民工流动，但是考虑到当前政策强调鼓励复工，同时农民工的收入中工资性收入的快速提升，我们预计不会重复 2003 年的限制措施，因此不会影响迁徙指标的观察。 通过延迟复工损失的工作天数估算对二产的影响，中性假设下通过延迟复工损失的工作天数估算对二产的影响，中性假设下静态静态测算延期复测算延期复工会对二产拖累约工会对二产拖累约 8,000 亿元，对应亿元，对应 2019Q1GDP 的的 3.84%。

6、我们对企业复工日期进行情景分析，通过减少的工作天数来简化估算对第二产业的损失。但是在实际操作中，一方面企业会在复工后可加班生产来赶订单，另一方面不同行业的复工进度实际各不相同，比如 2 月 14 日钢铁高炉开工率为 62.71%，PTA开工率为 82.59%，与去年同期（农历）的开工率基本一致。因此，我们要对疫情的影响假设一个 “受影响系数” ， 我们假设该系数为 0.3。 在中性假设下 （2020年 3 月 2 日全部完成复工），静态测算工业和建筑业的受损规模合计为 8,382亿元，相较于 2019 年 Q1 GDP 的 21.8 万亿元，占比 3.84%。 风险因素：风险因素：疫情超预期风