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“就地过年”对经济冲击有多大？【国盛宏观熊园团队】
来源：熊园观察
事件：随着国内疫情扩散 ， 各省倡导在工作地过年 。
核心结论：“就地过年”可能拖累消费、利好生产 ， 中性测算下总体偏负面 ， 对应2021年一季度 GDP实际增速可能更接近此前市场预期的下限（18-19%） 。
1、“就地过年”已是大势所趋 。 目前全国已有30个省份发出“就地过年”倡议；参考交通运输部的预测 ， 我们预计 ， 最终可能有5成以上的在外人员“就地过年” 。
2、梳理各省倡议可知 ， “就地过年”最大的出发点是限制人员流动 ， 不论在哪过年 ， 外出活动、集体活动都将受限 ， 尤其是跨省跨市的远距离活动 。
3、“就地过年”对经济的影响测算：拖累消费、利好生产 ， 整体偏负面
1）消费端：结合春节特点和参照6月份北京新发地疫情管控经验（相似点较多） ， 从近距离消费和远距离消费两大角度分别测算 ， 近距离消费可能拖累当月全国社零约5个百分点、拖累当月GDP约3.3个百分点 ， 远距离消费的交通运输和旅游业增加值损失约为850亿、拖累当月GDP约1个百分点 ， 合计拖累GDP约4.3个百分点 。
2）生产端：逻辑上看 ， “就地过年”意味着春节前后离岗返岗的时间成本将大大降低 ， 实际工作日可能较往年增加 ， 对工业生产整体应偏利好 。 基于工作日角度和春节期间发电耗煤的历史经验 ， “就地过年”有望提振当月工业生产10个百分点左右 ， 对应看有望拉动当月GDP 3.8个百分点左右 。
3）综合看 ， 消费端对GDP的拖累（约4.3个百分点）将高于生产端对GDP的拉动（约3.8个百分点） ， 表明“就地过年”对经济总影响可能偏负面 。 对应看 ， 年底年初市场普遍预期2021年一季度GDP增速为18%-20% ， “就地过年”冲击下 ， 一季度最后实际增速有可能更接近市场预期的下限（18%-19%） 。
风险提示：疫情超预期演化、政策超预期变化、测算假设误差较大
正文如下：
一、“就地过年”已是大势所趋 ， 最大出发点是限制人员流动
疫情持续发酵+各省普遍倡议 ， “就地过年”已是大势所趋 。 本轮疫情自元旦假期后开始爆发 ， 1月中旬后日均新增确诊百人左右 ， 地点主要包括河北、东北三省、北京、上海等地区 。 目前 ， 全国已有30个省份发出就地过年倡议 ， 普遍倡导就地过年、减少出行活动、限制大型聚集性活动和公共场所人流量等 。 1月20日 ， 交通运输部预计2021年全国春运期间发送旅客17亿人次左右 ， 日均4000万人次 ， 比2019年下降四成多 ， 比2020年增加一成多 ， 此预测较1月15日国铁集团的预测再次大幅下调 。 1月20日 ， 国家卫健委要求返乡人员需持7日以内核酸检测阴性证明才能返乡 ， 其中返乡人员是指从外地返回农村地区的人员 。

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考虑到各地核酸检测能力有限 ， 且近期疫情发酵 ， 我们预计就地过年比例可能进一步提高 ， 最终可能有5成以上的在外人员选择就地过年 。
“就地过年”防疫属性占首位 ， 核心是限制人员流动 。 我们梳理各省市的就地过年倡议内容如下表 ， 总结而言：
>几乎所有地区都要求加强公共场所戴口罩/体温监测、倡导不举办大型聚集性活动；
>多数地区还要求春节期间减少外出活动、限制私人聚会人数；
>少数地区（主要是当前疫情较为严重的几个省份）建议居家过节、暂停举办大型聚集性活动 ， 实施公共场所流量限制、进出城管控等较为严格的管控措施 。
可以看出 ， 就地过年的倡议本质是春节期间疫情加剧、全国防疫收紧时期的人口流动管控措施 。 不论在哪过年 ， 外出活动、集体活动都将受限 ， 尤其是跨省跨市的远距离活动 。

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二、“就地过年”对经济的影响测算
1、消费端：基于春节特点、北京新发地疫情、远近距离消费
春节消费有何特点？
正常情况下 ， 春节期间消费总量占比基本正常 ， 食品饮料、服装、金银珠宝占比提升 ， 服务消费占比略降 。 总量方面 ， 从社零角度看 ， 2015-2019年春节期间（1-2月）社零整体占比平均16%左右 ， 与按时间平均的比例（1/6）接近 ， 从全国居民人均消费支出角度看也是如此 。
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结构方面 ， 从社零角度看 ， 春节期间（1-2月）食品饮料、服装、金银珠宝消费的占比较全年分别平均提升2.0、1.2、0.4个百分点 ， 汽车、家电、餐饮收入等消费占比下降 。 从全国居民人均消费支出角度看 ， 一季度食品、衣着消费占比提升 ， 而教育文化娱乐、医疗、交通等服务消费占比下降 。 从数据上看 ， 春节期间餐饮、服务消费占比略降 ， 与人们春节期间频繁聚餐、看电影等可能拉动服务消费的第一印象不符 ， 可能原因在于春节相比日常生活 ， 主要变化是假期期间居家时间增加 ， 整体上仍不利于需要线下进行的服务消费 。

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疫情冲击下 ， 服务占比下降较多 。 2020年1-2月期间 ， 食品饮料、日用品、通讯器材占比提升 ， 汽车、服装等部分实物消费和以餐饮为代表的服务消费占比下降较多 。

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就地过年对春节消费有何影响？
可从近距消费和远距消费两种角度分析“就地过年”对经济的影响：
（1）近距消费方面 ， 可参考北京新发地疫情 ， 并结合春节消费特点进行分析 。
北京新发地农产品市场新冠疫情始于2020年6月11日 ， 北京新增一例本土病例;6月16日 。 北京公共卫生应急响应级别提高至二级 ， 7月6日后北京市本地确诊病例数未有增长；7月20日 ， 北京应急响应级别下调至三级；期间北京累计报告确诊病例335例 。

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新发地疫情与“就地过年”的相似点：
> 都要求非必要不出城 。 新发地疫情期间北京严格进出京管控 ， 要求“中高风险街乡、新发地市场相关人员禁止离京 ， 其他人员坚持非必要不出京 ， 确需离京的须持7日内核酸检测阴性证明” ， 这与当前情形较为类似 。
> 都采取精准防疫 。 新发地疫情期间北京采取精准防疫措施 ， 在封闭管理中高风险区域的同时 ， 低风险地区的公共场所、居民聚集活动的限制增加 ， 但仍有一定活动自由 ， 也与当前春节期间多数地区可能面临的情形类似 。
> 面临新型疫情威胁 。 新发地疫情疫情爆发较为突然 ， 疫情源头未知 ， 直至10月才有研究指出疫情可能源于冷链食品污染 。 而本次冬季疫情大概率是由传染力更强的海外新型病毒引起 ， 影响力和防控难度相对未知 ， 新型疫情威胁对居民心理和政府决策的影响可能较为接近 。
> 事件月内影响天数接近 。 新发地疫情约影响2020年6月的20天左右 ， 与春节假期的实际影响时间长度较为接近（详见后文发电耗煤角度的分析） 。
新发地疫情与“就地过年”的不同点：
> 响应等级不同 。 新发地疫情期间北京升至二级响应 ， 实施了暂停举办全部大型聚集性活动、关闭非生活必需公共场所、实施社区封闭式管理等严格措施遏制疫情传播 ， 北京市内交通拥堵指数下降了20%-30% 。 而目前多数省份的倡议并无类似水平的强制性措施 ， 管控程度明显较为宽松 。
> 疫苗进展不同 。 新发地疫情期间并无疫苗可用 ， 而目前国内疫苗已经落地且效果良好 ， 截止1月中旬全国已接种1500万人次 ， 春节时预计还会提升 ， 有助于遏制疫情传播 。
北京新发地疫情发生后 ， 北京和全国社零增速的修复斜率都有明显下滑 。

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北京：受到直接行政限制和居民消费意愿下降的影响 ， 社零增速跌幅明显扩大 。 对比6月以前的消费修复情况 ， 新发地疫情对北京当月社零增速拖累在8-9个百分点 ， 其中对商品零售拖累8个点左右 ， 对餐饮消费拖累12个点左右；
> 全国其他地区：直接行政限制较少 ， 消费修复放缓主因居民消费意愿下降 ， 社零增速跌幅相对较小 。 对比6月以前的消费修复情况 ， 新发地疫情对全国当月社零增速拖累在3-4个百分点 ， 其中对商品零售拖累3个点 ， 对餐饮消费拖累8个点左右 。

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就地过年行政限制较松 ， 春节期间服务消费占比略降 ， 就地过年对消费的影响可能将明显小于新发地疫情期间北京消费降幅 ， 但仍大于全国其他地区 。 类比新发地疫情分析就地过年对消费的影响：分页标题#e#
1）直接行政限制方面 ， 目前各省多为倡议 ， 防疫措施较二级响应明显更松 ， 且疫苗落地有助于提振居民信心 ， 预示“就地过年”对社零增速的拖累大概率小于新发地期间 。
2）春节消费特点方面 ， 春节期间居民服务消费占比略降 ， 而疫情对服务消费的冲击大于实物商品消费 ， 因此对整体春节消费的冲击可能比非春节时期略小 。
3）疫情散发程度方面 ， 新发地疫情期间 ， 全国疫情主要局限于北京 ， 其他地区疫情仍整体受控；本次冬季疫情已经扩散至河北、东三省、北京、上海等地 ， 范围明显较广 ， 对消费影响应会大于新发地疫情期间的全国其他地区 。
综上所述 ， 就地过年对消费的影响可能将明显小于新发地疫情期间北京消费降幅 ， 但仍大于全国其他地区 ， 我们预计中性情形下 ， 就地过年可能拖累全国社零当月增速5个百分点左右 。
应注意的是 ， 社零中不包括交通运输、旅游、文化娱乐等服务类消费 ， 会低估疫情对整体消费的冲击和对经济的影响 。 考虑近距离服务消费的影响 ， 我们预计近距离消费可能拖累当月最终消费6个百分点左右 。 近年来最终消费在经济中占比55%左右 ， 预示近距离消费可能拖累GDP3.3个百分点左右 。

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（2）远距消费方面 ， 主要是交通运输和异地旅游的影响 ， 我们从生产法角度分析行业增加值的损失：
>交通运输：预计中性情形较2019年下滑50% 。
2019年交运、仓储和邮政业创造GDP约4.14万亿元 ， 其中交通运输业增加值约2.64万亿元（按2018年营收占比推算） 。 考虑到“就地过年”政策主要影响客运服务 ， 货运基本不受影响 ， 本文假设客运增加值占交通运输业整体的50% 。 2019年全国客运总量约176亿人次 ， 其中春运期间客运总量29.8亿人次 ， 占比16.9% ， 对应客运增加值约2200亿元 ， 假设其中远程客运比例也为50% ， 即1100亿元 。 参考交通运输部的预测 ， 我们预计中性情形下就地过春节人员为5成左右 ， 对应增加值损失约550亿元 。
>旅游：预计中性情形较2019年下滑60% 。
文旅部和统计局数据显示 ， 2019年全年实现旅游总收入6.63万亿元 ， 全国旅游及相关产业（不含交通、餐饮、购物）增加值约为1.26万亿元；其中春节期间全国旅游收入5139亿元 ， 对应增加值约980亿元 。 目前全国疫情持续发酵 ， 长途交通管控可能持续收紧 ， 远距旅游可能大幅下滑 。 预计2021年春节期间旅游收入下降65% ， 其中远距离旅游占比50% ， 对应增加值损失约300亿元 。
由此看 ， 在中性情形下 ， 上述两类远距离消费行业增加值损失约为850亿元 ， 2019年全年GDP约为98.6万亿元 ， 单月8.2万亿左右 ， 对应远距消费可能拖累当月GDP约1个百分点（假设损失都在2月发生） 。
综上所述 ， 消费端可能拖累当月GDP合计4.3个百分点左右 ， 其中 ， 近距离约3.3个百分点 ， 远距离约1个百分点 。
生产端：基于工作日角度和春节期间发电耗煤的历史经验
北京新发地疫情期间工业生产逆势上行 。 工业增加值增速从5月的5.3%升至6、7月的10.8%、8.8% ， 升幅明显高于全国 ， 主因疫情期间的二级响应并不限制工业生产 。
从逻辑上看 ， “就地过年”意味着春节前后离岗返岗的时间成本将大大降低 ， 实际工作日可能较往年显著增加 ， 对工业生产整体应偏利好：
>增加实际工作日 。 2021年春节假期安排为2月11日至17日放假调休 ， 去除2月7日（星期日）、2月20日（星期六）上班 ， 共减少2月工作日5天 。 当前我国出口形势好 ， 外贸订单多 ， 叠加各公司增加春节加班补贴 ， 可能有更多人选择在春节期间加班 ， 有助于消化订单 ， 推动工业生产和经济增长 。
>减少返岗隔离影响 。 春节期间各地可能继续出现散发式疫情 ， 就地过节可避免外来人员节后返岗隔离的风险 ， 有利于企业尽快复工 ， 减轻对生产的影响 。
>员工春节加班的意愿提升幅度可能有限 。 受春节因素影响 ， 工业生产的恢复程度与员工和企业加班/提前复工的意愿有关 ， 难以准确测算 。 但考虑到仅有部分员工选择就地过年、其中也仅有部分会选择春节加班 ， 工业生产的提升幅度可能有限 。
从发电耗煤的视角可以更直观理解春节假期的影响：
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>2017-2019年 ， 日均耗煤在春节期间将会下降20%-30% ， 在正月十五之后基本就恢复正常；
>2020年疫情冲击下 ， 最大跌幅接近50% ， 且在春节后2个月左右才恢复正常；
>2021年在就地过节政策引导下 ， 预计发电耗煤跌幅将减小 ， 且恢复正常时间更快 。
从工作日角度简单测算 ， 就地过年可能提升当月工业生产10%左右 。 从发电耗煤的角度看 ， 春节前10天左右发电耗煤就开始下滑 ， 而直至春节后15天左右（过完元宵节）恢复正常 ， 期间有25天左右的工业生产会受到影响 ， 假设完整损失的生产时间约为其一半12天左右 。 而今年在就地过年的号召下 ， 假设有50%的员工选择就地过年 ， 其中50%选择春节加班 ， 则可增加生产时间3天左右 ， 将较正常水平增加生产10%左右 。 考虑近年来第二产业在经济中占比38%左右 ， 二产对当月GDP拉动3.8个点左右 。
应注意的是 ， 上述测算中 ， 加班意愿/公司春节开工意愿的比例是中性假设值 ， 与实际真实比例（可能只有事后才能明确）必然存在差距 ， 因此测算所得工业生产的提升幅度也仅供参考 。
【新浪财经-自媒体综合|国盛宏观：“就地过年”对经济冲击有多大？】综合看 ， 对消费的拖累大于对生产的拉动 ， 总影响偏负面
综上所述 ， 生产端对当月GDP拉动3.8个百分点左右 ， 消费端可能拖累当月GDP合计4.3个百分点左右 ， 简单来说 ， “就地过年”对经济总影响可能偏负面 。 对应看 ， 年底年初市场普遍预期2021年一季度GDP增速为18%-20% ， “就地过年”冲击下 ， 最后实际增速有可能更接近市场预期的下限（18%-19%） 。
需说明的是 ， 本文分析只是情景模拟和基准测算 ， 疫情进展和各地管控力度将极大地影响实际结果 。
风险提示
1、疫情超预期演化：如新冠病毒发生变异、疫苗效果不及预期、国内疫情二次暴发等 ， 可能使得防疫措施进一步收紧 ， 拖累消费 。
2、政策超预期变化：本轮疫情发展前景尚不明朗 ， 政策可能超预期变化 ， 对生产、消费构成影响 。
3、测算假设误差较大：本文的测算过程中假设较多 ， 最终测算结果误差可能较大 。
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责任编辑：陈志杰

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