中信证券首席:从另一个角度看“地方疫情”和“地方过年”的经济影响 sar指标

股票资讯  2021-02-13 20:03:59

核心观点

自年初以来,宏观经济基本面最大的变化是一些省份发生了地方性流行病。为了有效控制疫情进一步蔓延的风险,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于做好保障人民群众本地过年服务工作的通知》,明确春节期间要合理有序引导群众。根据交通运输部预测,2021年春运高峰期间将有约17亿人次出行,平均每天4000万人次,比2019年下降40%以上,比2020年上升10%以上。

「地方疫情」和「地方过年」会对宏观经济产生什么影响?本报告从经济运行的季节性特征以及“地方疫情”和“地方过年”是否会改变这种季节性特征来分析这个问题。总体结论表明,我们需要修改经济基本面,并高度重视经济复苏过程中的不确定性。

抽象的

经济运行的“季节性”从何而来?看历史平均水平,全年四季度GDP分别为22%、24.5%、25.5%和28%左右,第一季度明显低于其他季度。众所周知,第一季度有特殊的“春节因素”,但春节影响季节性的方式需要具体分析。

我们认为主要包括四个方面:(1)温度因素;(2)年终总结效应;(3)工作日少;(4)人员流动性。一般来说,无论是由于工作日减少还是人员流动的影响,都可以解释春节第一季度的季节性低经济总量,但很难解释第四季度的季节性高经济总量。天气在一定程度上可以解释,最强的解释是“年终总结效应”。有些企业春节假期较长。一定程度上可能不是因为“人归家”,而是因为“过年”本身。所以,在我们的分析中,需要明确一点,“就地过年”并不是“不过年”,更不是“不放假”。

第一季度季节性最强的行业是农业和建筑业,但主要受天气因素影响。我们按行业划分GDP,可以观察到农业和建筑业是第一季度季节性最明显的行业。比如2019年第一季度农林牧渔业增加值仅占全年的12.6%,建筑业仅占15.7%。从数量比例分析,第一季度40-50%的季节性低点是这两个行业贡献的。实证研究表明,这两个行业的季节性主要与温度有关,北方省份越多,季节性越强。由此可以判断,今年不同的“过年”并不会改变经济本身的季节性。同时,根据建筑行业的分析,我们大致可以得出这样的结论:由于“本地过年”,一季度总需求中最具季节性的投资很难有明显改善。由于部分农民工可能会留在南方,2月下旬需要持续观察南方的复工进度,但至少从时间维度来看,当地疫情大概率会对1-2月整个内需造成负面影响。

“就地过年”会提高工业产量吗?首先,我们观察前几年春节期间的劳动力迁移在一些流动人口较多的省份是否形成了明显的季节效应。我们将近10年来全国最大的劳动力外迁省份广东与劳动力外迁大省之一的江西(选择南方省份是为了排除天气因素的影响)进行对比,发现规模以上工业企业增加值的季节性基本相同,广东一季度工业生产并没有因为春节前后劳动力外流而明显弱于其他省份。基于这一观察,我们很难认为没有劳动力外流就能显著提高工业生产。同时,全国第一季度工业生产的季节性下降也与货物运输有关。今年的情况可能会进一步打压货运。因此,我们认为有必要仔细观察工业生产明显较强的逻辑,因为“本地过年”会延长工作日。

根据当地疫情对需求侧消费和生产侧生活服务业的明显负面影响,与2020年第四季度的市场预期相比,目前修正经济基本面预期是合理的。

主体

自年初以来,宏观经济基本面最大的变化是一些省份发生了地方性流行病。为了有效控制疫情进一步蔓延的风险,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于做好保障人民群众本地过年服务工作的通知》,明确春节期间要合理有序引导群众。根据交通运输部预测,2021年春运高峰期间将有约17亿人次出行,平均每天4000万人次,比2019年下降40%以上,比2020年上升10%以上。

「地方疫情」和「地方过年」会对宏观经济产生什么影响?市场上有许多定性讨论,包括:

(1)从支出方式分析,假期消费可能减少,但返乡人口减少可能增加有效工作日,从而增加出口(目前出口订单仍满);

(2)从生产方式分析,当地疫情会影响生活服务行业,但也会增加有效工作日,从而提高工业生产。

但这种可能的“内部对冲”真的存在吗?会对经济产生什么样的净影响?这个影响有多大?然而,在对上述问题的讨论中,并不容易得出令人信服的结论。

在本报告中,我们从不同的角度分析了这个问题。我们认为讨论的出发点是“经济运行的季节性”。正是因为GDP的季度运行规律呈现出明显的“第一季度较低,第四季度较高,季度占比逐渐增加”的特点,所以我们才会讨论“就地过年”是否会改变这种季节性,导致第一季度的生产比以前更强劲,从而抵消局部疫情的负面影响。我们将从什么原因导致经济运行的季节性入手,拆分出哪些子项在很大程度上对季节性有贡献,分析它们是否与大规模人口流动有关,用这样的逻辑链讨论“局部疫情”和“局部除夕”对经济运行的影响。

经济运行的“季节性”从何而来?

看历史平均水平,全年四季度GDP分别为22%、24.5%、25.5%和28%左右,第一季度明显低于其他季度。众所周知,第一季度有特殊的“春节因素”,但春节影响季节性的方式需要具体分析。我们认为它主要包括四个方面:

(1)温度因素。一般来说,12-2月是气温相对较低的月份,1-2月是第一季度,所以整个第一季度的平均气温相对较低,尤其是在我国大部分北方地区,一些经济活动受到限制。

(2)年终总结效应。根据中国传统文化习俗,农历新年一般是一个年度周期的结束和开始,往往是总结和规划的时候。比如很多企业会在1月份召开年度总结会,全国各地的地方两个会议也会在1月份召开。这时实际的生产活动往往会减少。比如在安排重大项目投资时,往往需要在年初制定计划,然后具体实施。有的工人会选择春节前后休年假,通过一段时间的休息,为来年积累更好的工作条件。相对来说,第四季度往往是冲刺业绩的时候,这也是第四季度经济总量通常高于其他季度的重要原因。

(3)工作日较少。由于春节法定7天假期,工作日减少。但有两点需要说明:一是国庆(10月)也有七天长假,但并没有降低第四季度经济总量的比重;第二,由于2月份的特殊性,第一季度的工作日数少于其他季度。以2019年为例,四个季度的工作日分别为60天、62天、66天和62天,分别占全年总工作日的24%、24.8%、26.4%和24.8%。

(4)人员流动性。新年前后,全国范围内将出现大规模的人员流动,这将导致部分劳动者暂时离职。但需要注意的是,在客流量方面,7-8月份的学生暑假(部分家庭集中休年假出行)和10月份的国庆7天长假(部分年份结合中秋)也不短,客流量并没有明显少于春节期间,但并没有让三四季度的经济总量占比更少。

一般来说,无论是由于工作日减少还是人员流动的影响,都可以解释春节第一季度的季节性低经济总量,但很难解释第四季度的季节性高经济总量。天气在一定程度上可以解释,最强的解释是“年终总结效应”,不仅可以解释为什么第一季度的季节性低,还可以更好的解释第四季度的季节性。

这样,有些企业春节放假时间更长(比如有的企业元宵节后正式开工),一定程度上不是因为“人回老家”,而是因为“过年”本身(当然这是从宏观总意义上讨论的。现实中肯定有一些企业因为订单满而想尽可能减少假期,但不能用微观的例子来否定整体)。这样的话,是不是因为普遍的“本地过年”企业减少了假期,从而大幅延长了工作日?这需要仔细判断。至少在我们的分析中,需要明确一点,“就地过年”并不是“不过年”,更不是“不放假”。

第一季度季节性最强的行业是农业和建筑业,但主要受天气因素影响

我们按行业划分GDP,可以观察到农业和建筑业是第一季度季节性最明显的行业。比如2019年第一季度农林牧渔业增加值仅占全年的12.6%,建筑业仅占15.7%。从数量比例来看,这两个行业占全年GDP的7.5%和7.2%,也就是说第一季度的季节性有40-50%是这两个行业贡献的。

这两个行业虽然都是劳动密集型行业,但与“人员流动”关系不大,“本地过年”可能对其没有正面影响。实证研究表明,这两个行业的季节性主要与温度因素有关,北方省份越多,季节性越强。例如,2019年第一季度黑龙江建筑业总产值仅占全年的3.1%,第一季度农林牧渔业总产值仅占全年的5.9%,而海南省这两个数据分别为21.5%和24.1%,几乎为零我们用建筑业总产值与农林牧渔业总产值的比例, 各省第一季度畜牧渔业与省会城市平均气温的相关性研究,发现第一季度平均气温越低,该省农业和建筑业的季节性越强。

另外,这些第一季度季节性较强的北方省份,有一部分只是劳动力外流的大省。这些省份的部分劳动者通常在大城市或经济发达省份工作,春节期间集中回家。“就地过年”的号召,恰恰是为了减少这些返乡劳动力,第一季度农业和建筑业的增加值更不可能增加。另一方面,这些北方省份恰恰是年初局部疫情频发的地区,疫情引发的城市防控措施也会减少经济活动,对一季度经济运行产生负面影响。

根据对建筑行业的分析,我们可以大致得出这样的结论:第一季度总需求中最具季节性的投资,由于“地方过年”而难以改善。考虑到其他因素,如年初地方政府发行的专项债券很少,以及当地疫情对安装建设的限制,当地疫情很可能会对消费和投资产生负面影响。但由于部分劳动力留在南方部分省份,避免了“节后回城”的时间成本,因此需要观察建筑业在年初(2月下旬)后是否会快速复苏。如果到时候项目立项、财务状况、疫情防控都到位,确实有项目强于预期的可能。至少从时间维度来看,局部疫情大概率会对1、2月份整个内需产生负面影响。

“就地过年”会提高工业产量吗?

三大需求中,消费的季节性最弱。除了第四季度有明显的暴涨,第一季度到第三季度的比例差别不大。投资具有很强的季节性,在生产端对建筑业的影响最大,对行业也有一定的影响。同时,出口具有季节性,强于进口,也会影响工业生产。整体来看,第一季度工业占比22.5%左右,应该是第一季度整体经济季节性表现背后的关键内容。

一种观点认为“就地过年”会延长工业生产的有效时间。如果整个行业的季节性在极端情况下消失,即在22.5%的基础上增加到25%(1/4),那么考虑到该行业占GDP总量的31.6%(2019年),这意味着GDP增长率将提高0.8个百分点左右。相对于现在的GDP波动,这个范围比较小。

另外,需要讨论的是“就地过年”减少的劳动力流动是否会改变工业生产的季节性。首先,我们观察往年春节期间劳动力的迁移是否形成了明显的季节效应。我们把中国近10年来劳动力最大的流动省份广东和劳动力流出大省之一的江西(选择南方省份是为了排除天气因素的影响)进行对比,发现规模以上工业企业增加值的季节性基本相同。由于春节前后劳动力外流,广东第一季度工业生产并没有明显弱于其他省份。基于这一观察,我们很难认为没有劳动力外流就能显著提高工业生产,至少在没有劳动力外流影响的省份是如此。

同时,第一季度工业生产的季节性下降也与货物运输有关。从表2可以看出,几乎所有行业都表现出与GDP相似的季节性,而运输、仓储和邮政服务在第一季度表现出较大的季节性下降。这主要是因为这个行业的员工普遍选择春节前后休息。显然,当地疫情会让更多员工选择休息。根据以往的经验,春节月份的货物运输会急剧下降,在一定程度上制约了各行各业的生产活动。在今年局部疫情的影响下,预计货物运输的季节性程度将比正常年份有所增加。这一因素也有望阻止工业生产因“地方过年”而大幅提升。

总体来看,从经济运行的季节性来看,第一季度季节性明显较低的行业是农业和建筑业。但根据省级数据分析,这种高概率与天气因素有关,与劳动力流动关系不大,因此这两个行业不太可能从“地方过年”中受益。同时,关于行业是否因为“当场过年”会延长工作日而明显走强,我们通过各省对比分析并结合货物运输情况判断这一逻辑可能需要仔细观察。即使第一季度行业的季节性下滑减弱,对整体GDP的拉动也会非常有限。

这样,考虑到局部疫情对需求侧消费和生产侧生活服务业的负面影响相对明显,我们认为,与去年第四季度的市场预期相比,修正当前的经济基本面预期更为合理。需要注意的是,经济复苏的不确定性仍然存在,基础仍然不牢固,这也需要宏观经济政策保持对经济的适当合理支持。


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