核心观点 

3月份以来，国内本土疫情明显反弹，给经济带来新的下行压力。本轮疫情形势是否较2020年初严重？对供需两端冲击几何？对GDP增速的拖累有多大？本文通过高频数据对上述问题进行了分析评估。

疫情形势：严重程度已超2020年初，但拐点已现。一是3月份以来国内累计确诊病例和本土无症状感染人数均已远超过2020年一季度；二是本轮疫情见顶时间约为50天左右，较2020年初接近翻番；三是本轮疫情波及省市达29个，且本轮疫情爆发集中在多个经济发达地区；四是全国新增确诊病例和无症状感染人数均已拐头向下。

疫情对供给侧冲击：深度不及2020年初，但减缓了年初以来供给恢复速度。一是物流运输方面，城市间货物运输受到的冲击约为2020年疫情期间的四成，但持续时间更长；二是人员流动方面，全国城市内交通出行整体已边际好转，但个别疫情严重城市恢复较慢；三是供应链方面，上海防疫措施对汽车等中游装备的供应冲击较大，且外溢效应不容忽视；四是生产方面，疫情减缓了年初以来供给恢复速度，尤其是汽车等中下游产品生产回落明显。

疫情对需求侧冲击：消费遭遇重创，投资受冲击程度相对可控。一方面，疫情通过限制人员流动、降低物流效率、冲击居民收入就业和制约居民消费意愿四大渠道，对消费产生直接、明显冲击，3月份消费增速已转负，预计4月将继续为负。另一方面，随着国内防疫政策精准性提升，投资受疫情冲击程度相对可控，主要体现为供应链冲击，且从各分项看，制造业投资受疫情影响相对更大，基建投资则成为对冲疫情影响主要抓手。

疫情影响评估：预计疫情对二季度GDP的冲击在1.5-1.8%左右，约拖累全年GDP增速0.4个百分点。本文以拥堵延时指数为评估基础，从总体和城市两个视角分别测算疫情对二季度经济的冲击程度，两种方法测算结果基本一致：疫情对二季度GDP的冲击在1.5-1.8%左右，约拖累全年GDP增速0.4个百分点。

正文

 

今年3月以来，国内本土疫情明显反弹，呈现出点多、面广、频发特点，给经济带来新的下行压力。本轮疫情形势是否较2020年初严重？对供需两端冲击几何？对GDP增速的拖累多大？本文通过高频数据对上述问题进行分析评估。

一、疫情形势：严重程度已超2020年初，但拐点已现

（一）本轮疫情呈现出“点多、面广、频发、周期长”的特点

从感染人数看，截至5月4日，3月份以来国内累计确诊病例和本土无症状感染者分别达到10.9万和62.7万人，已远远超过2020年一季度的8万人左右（见图1），且目前国内每日确诊病例+本土无症状感染者依旧在5000例左右，预计感染总人数还将进一步增加，疫情形势总体依旧严峻。

从涉及范围看，本轮疫情波及省市达29个，目前仅西藏和宁夏两省尚未发现病例，近14日确诊病例超过100和200例的省市数量最高分别达到16和11个（见图2），表明本轮疫情反弹涉及地区已相当广泛。此外，目前现存中高风险地区仍有约120个左右，且本轮疫情爆发主要集中在经济发达地区，北京、上海、深圳、广州四大一线城市均面对过或正在面对较严重的疫情冲击。

从持续时长看，目前基本可以确定本轮疫情见顶时间约为50天左右（见图3），较2020年初的疫情约长25天，即见顶时间长度接近翻番。本轮疫情持续时间偏长，主源于本轮疫情主流毒株为奥密克戎变异病毒，其传染率更高、隐匿性更强，导致疫情控制难度明显加大。根据海外疫情的传播经验，奥密克戎变异病毒主导的疫情见顶时间也基本在20-55天不等，极限情况下甚至达到90天以上（见图4）。

综上，本轮疫情除涉及范围略小于2020年初疫情外，感染人数和持续时长均远远超过2020年初，表明疫情的严重程度和防控难度均有所加大。但随着对疫情了解的加深，加上疫苗接种和疫情防控水平提高，短期内本轮疫情对经济的直接冲击仍较2020年初要小很多，中长期影响则取决于未来疫情演变形势。若重点城市迟迟无法有效控制疫情，导致供应链、产业链和人员流动持续受阻，则对经济的冲击仍不容小觑。

（二）疫情拐点已现

本轮疫情形势虽然依旧严峻，但总体趋势已出现好转迹象。如目前全国当日确诊病例和无症状感染者数量均已出现拐点（见图1），特别是除上海外的其他地区确诊病例数量已降至偏低水平（见图5），上海感染人数亦已拐头向下。此外，国内疫情难免仍有反弹或反复，但4月中下旬出现反弹的广州、哈尔滨疫情基本都在较快时间内得到控制（见图6），近日北京疫情有所抬头也已迅速采取有效措施。因此，预计5月份疫情大概率总体趋于缓和。

二、疫情冲击：供给恢复放缓，需求收缩压力加重

（一）供给层面：冲击深度不及2020年疫情，但波及范围广、持续时间长

1、物流运输：城市间货物运输受到的冲击约为2020年初的四成，但持续时间更长

3月下旬以来，全国整车货物运输恢复率（与前一年旺季相比）呈下降趋势，由3月上半月的约91%降至4月份的65%左右（见图7），显示出疫情对国内物流运输产生了明显冲击。

从受冲击程度看，货物运输恢复率同比增减一定程度上可以剔除季节性因素，我们用该指标来粗略衡量疫情对物流运输的冲击程度。本轮疫情期间，整车货物运输恢复率较去年同期低20-40个百分点，同比降幅均值约为27.7%，为2020年疫情爆发期间最高降幅的4成左右（见图7）。从冲击持续性看，今年3月下旬后，整车货物运输恢复率同比降幅窄幅波动，截止4月末仍未见明显收敛态势。而2020年疫情爆发后，整车货物运输恢复率快速向2019年常态水平回归，物流运输恢复相对较快（见图7）。本轮疫情物流运输收缩后恢复较慢的主要原因，在于疫情多地散发和变种病毒的高传染性拉长了国内疫情清零周期。

分地区看，4月份吉林、上海等疫情集中爆发地区整车货物流量指数同比降幅超过80%，而两地周边地区如辽宁、江苏等省份同比降幅也超过30%；受疫情多发导致各地疫情防控措施升级影响，除新疆、甘肃、西藏等地外，其他地区货物运输同比均出现收缩（见图8），全国物流运输不畅现象较为严重。

2、人员流动：城市内交通出行整体好转，但个别疫情严重城市恢复偏慢

受疫情冲击影响，3月5日以来，百城拥堵延时指数（MA7）同比增速由正转负，随后降幅呈扩大态势，但4月10日以来，同比降幅呈收窄态势，表明全国范围内的人员返岗情况正在边际好转（见图9）。但从地铁客运量看，包括上海、北京、广州等城市的10城地铁客运量仍处于下行通道中，其日均规模与去年同期的差距持续超过2000万人次，为2020年疫情最高降幅的50%左右。若参照2020年经验，上海等受疫情冲击城市人员返岗完全恢复仍需时日（见图10）。

3、供应链：上海全面封控对汽车等中游装备的供应冲击较大，外溢影响不容忽视

作为全国最大的中心城市之一，上海是国内制造业大省和货物贸易中心，因此上海防疫封控升级不可避免会地对供应链形成冲击。我们用2021年上海工业细分行业营业收入占全国比重，来衡量上海在国内产业链中的位置。数据显示，上海营业收入占全国比重超过5%的行业包括设备修理、汽车制造、烟草制品、通用设备、交通运输设备、仪器仪表、专用设备等行业，这部分行业营业收入占全部工业的比重为23.7%，且多数属于中游装备制造业（见图11）。中游装备制造业处于整个产业链的中间位置，向上对应上游行业的需求，向下为下游行业提供中间产品，中游装备制造业受到冲击波及范围将相对较广。上海全面封控时间过久或导致相关中游产品生产和供应不足，对全国整体供应链正常运转的影响不容小视。

4、生产层面：疫情导致汽车等中下游行业生产回落，并减缓供给恢复速度

我们通过计算4月份主要产品供给指标的同比增减情况，发现除高炉开工率和焦炉生产率指标外，江浙织机负荷率、石油沥青装置开工率、汽车全钢胎开工率等指标同比全部回落，国内生产情况不容乐观。但拆分时间阶段看，去年4-12月份至少贡献了4月份同比降幅的六七成左右，今年以来高炉开工率、焦炉开工率、聚酯工厂负荷率、主要钢厂螺纹钢开工率等指标甚至逆势回升，保供稳价政策带动上游供给出现改善，而汽车全钢胎、江浙织机、石油沥青装置等偏中下游产品生产回落较多，疫情冲击导致相关产品生产受损程度持续加深（见图12）。

从冲击深度和持续性看，与2020年疫情不同，本轮疫情爆发于国内供给政策纠偏的关键时点，疫情扩散前国内供给冲击呈持续改善迹象，但疫情反弹导致国内供给修复速度放缓。如3月份以来，螺纹钢周产量同比降幅持续维持在50万吨左右，虽然降幅较2020年疫情和去年下半年大幅收窄，但回升斜率明显走平，供给冲击修复进程受阻（见图13）。

分地区看，吉林、上海等疫情严重省份是工业生产的主要拖累。3月份全国规模以上工业增加值同比增长5%，较1-2月份回落2.5个百分点，其中吉林、上海两省环比降幅分别高达43和22.8个百分点，为工业增加值的主要拖累。同时31个省份中，有20个省份工业增加值增速环比回落，本轮疫情波及省份较多（见图14）。预计4月上海对工业生产的拖累作用将有所增强，4月份工业生产面临的回落压力较大。

（二）需求层面：消费遭遇重创，投资受冲击程度相对可控

1、疫情对消费的冲击最为直接明显，预计4月份消费增速将继续为负

2021年以来，国内每一轮疫情反弹均会导致社零增速直接明显地回落（见图15）。本轮疫情点多、面广、频发且持续时间较长，严重程度已超过2020年初，对消费的总体冲击也会较大，且还将呈现出一些新的特点。具体来看，疫情主要通过以下四个渠道冲击消费。

一是疫情封控措施导致人员流动受限，加上居民对疫情的担忧增加，均会直接影响居民外出消费活动，拖累服务类消费出现大幅回落。如3月份国内餐饮收入直接同比下降16.4%，较1-2月份降低约25个百分点；3月全国电影票房收入同比下降63.5%，4月前24天票房收入同比降幅进一步扩大至78%左右；同时今年清明和五一假期，国内旅游人数和旅游收入分别为2019年的四成和七成左右（见图16），均出现明显回落。

二是本轮疫情集中在快递物流占比较高的城市爆发，导致全国物流效率下降，线上消费面临较大拖累和冲击，这与以往疫情反弹线上消费可一定程度替代线下消费出现明显不同。如2022年3月份以来，国内累计确诊病例超过1000例和500例的省份，规模以上快递业务量占全国的比重分别高达40.5%、71.6%（见图17），导致全国快递物流效率明显下降，线上电商销售受到较大冲击。3月份全国电商物流综合指数较上月大幅回落约5个百分点，降至除2020年初疫情外的最低水平，与之相对应，国内实物商品网上零售额亦大幅回落（见图18）。

三是服务业企业经营困难和部分工业企业停工停产，导致居民收入、就业面临冲击，将减弱居民消费能力，且其对消费的影响往往会更持久一些。如3月份国内经济景气指数制造业PMI已降至50%的荣枯线下方，同时全国城镇调查失业率和31个大城市城镇调查失业率均大幅攀升，后者甚至创新有统计数据以来新高，超过2020年疫情期间水平（见图19），表明居民就业压力已较为突出，对居民收入和消费当期和未来的影响已偏大。

四是疫情还会影响居民收入预期，增强居民储蓄意愿。疫情导致企业利润受损、居民就业增收困难，会加大居民对未来收入和就业不确定性的担忧，从而增加预防性储蓄需求，进一步制约消费恢复。如根据央行的调查数据，2022年一季度城镇居民消费、储蓄和投资意愿调查中，倾向于“更多储蓄”的居民占比达54.7%，比上季增加2.9个百分点（见图20），创下2002年以来历史新高，甚至已超过2020年疫情最严重阶段。

综上，疫情冲击之下，3月份国内社会零售品消费总额同比已降低3.5%，4月份上述渠道对消费的冲击总体并未明显改善，反而个别影响还有所加重，预计4月份社零增速或大概率维持负增长。

2、投资受疫情冲击程度相对可控，基建成为投资发力首要抓手

与消费相比，投资受疫情冲击程度相对可控。一是与接触性服务业直接受到冲击不同，固定资产投资虽然也需要大量的劳动力，但人员相对固定、流动范围有限，加之投资项目地点多数远离城市中心，疫情对固定资产投资的冲击将明显小于消费，且主要体现为供应链冲击。二是投资受冲击程度随着国内防疫政策精准性提升趋于减弱。复盘历次国内疫情爆发期间的固定资产投资表现，我们发现受疫情冲击城市当月固定资产投资平均增速与全国固定资产投资增速的差距趋于收敛（见图21）。主要原因在于国内防疫政策愈发灵活和精准，保生产、保供应链稳定工作也不断推进，固定资产投资受到的人力、资源等生产要素冲击趋于减弱。

从投资分项看，制造业投资受疫情影响或更大，基建成为投资发力首选项。制造业对供应链稳定的要求明显强于基建和房地产，加之上海、吉林等地均是汽车制造大省（见图22），预计本轮疫情中制造业投资尤其是汽车投资需求遭受的冲击将明显强于房地产和基建。在房地产市场预期尚未完全扭转和国内房地产市场中长期步入存量时代的共同影响下，房地产投资全年增速低于去年已成定局，预计基建投资将成为稳增长发力、对冲疫情影响的首选项。

三、影响评估：预计疫情对二季度GDP的冲击在1.5-1.8%左右，约拖累全年GDP增速0.4个百分点

封控措施导致人流、物流流通不畅，是疫情冲击经济的直接渠道，而交通拥堵指数是各地封控程度的直接反映，因此理论上可以用拥堵延时指数来评估疫情对经济的影响。实践数据也显示，2020年后百城拥堵延时指数同比增速与GDP同比增速、工业增加值同比增速呈现明显的正相关关系（见图23-24），表明交通拥堵指数是疫后经济强弱的高频体现。

基于上述分析，我们以拥堵延时指数为评估基础，从总体和城市两个视角分别测算疫情对二季度经济的冲击程度。

方法一（总体法）：用百城拥堵延时指数同比对GDP同比进行拟合，回归方程高达0.90，具有较好的拟合效果。我们将4月份百城拥堵延时指数同比带入回归方程，并假设5月份百城拥堵指数恢复至2020年5月份水平（2020年4月百城拥堵指数均值与今年4月份相当，且当时也处于疫后恢复期），6月份疫情冲击基本消失。测算结果显示，今年4月和5月GDP同比增速比5.5%的目标增速分别低4.5和0.3个百分点，再以工业增加值占比代替月度GDP比重，加权结果显示疫情对二季度GDP的拖累幅度在1.5个百分点左右，拖累全年GDP增速约0.4个百分点左右（见表1）。

方法二（城市法）：根据前几轮疫情影响和“拥堵延迟指数同比增速”估算主要城市月度GDP受损程度，再以各城GDP全国比重加权估算疫情对经济的冲击程度。由于我国整体仍处于工业化进程中，国内工业增加值和GDP具有高度同步性（见图25），因此工业增加值增速变动一定程度上可以代表GDP增速变化。基于上述原因，本部分的测算思路如下：

1、计算历次疫情对封控城市工业增加值的冲击程度。首先计算疫情期间受冲击城市与全国工业增加值增速的差值，再减去受冲击城市2017-2019年同期与全国工业增加值增速差值平均，以剔除不同城市自身经济动能与全国的差距，得到当时疫情对工业增加值的冲击程度。

2、根据历史数据估算拥堵延迟指数下降与工业增加值受冲击程度的数量关系。我们发现拥堵延时指数同比增速与工业增加值受冲击程度存在明显的正相关关系（见图26），回归方程为0.799。为此我们通过回归函数和分档归类两种方法，确定不同拥堵延时指数同比增速对应的工业增加值受冲击程度，具体分档结果见表2。

3、基于各城GDP全国比重，加权估算出4、5月份疫情对GDP增速的拖累。高德拥堵延时指数包含100个城市样本，合计占全国GDP的68.2%，覆盖了主要疫情地区，能够有效评估疫情对经济的冲击。我们首先计算各城4月拥堵延时指数同比增速，并假设5月份上海、长春、北京、哈尔滨、广州、杭州、南昌、厦门等城市拥堵延时指数同比增速收窄减半或降档，其他城市均恢复正常。回归函数法测算结果显示，疫情对4月和5月当月GDP增速的拖累分别为4.5和1.4个百分点，对二季度和全年GDP的拖累作用约为1.8%和0.4%。分档归类法测算结果显示，疫情对4月和5月当月GDP增速的拖累分别为4.9和1.5个百分点，对二季度和全年GDP的拖累作用也约为1.8和0.4个百分点（见表3）。