1、 证券证券研究报告研究报告宏观深度宏观深度 决胜决胜 20202020 之之冲击篇冲击篇 疫情疫情如何如何改变改变经济经济增长增长路径路径 疫情疫情发生前，发生前，中国中国经济经济触底触底的的迹象迹象初初现。现。2020 年 1 月，一场突如其来的 疫情席卷神州大地， 其对 2020 年经济的影响开始越来越受到投资者关注。 在 疫情发生之前， 中国经济在 2019 年四季度已经展现出了触底的迹象。 如果没 有疫情，中国经济弱复苏的局面仍然可以延续到年中，观察地产或其他变量 是否会导致当前的复苏周期逆转。 但在本次疫情发生后， 中国经济 2020 年的 运行逻辑彻底发生了变化。 通过通过非典非典

2、经验经验以及以及中中观数据判观数据判断一季度断一季度数据数据存在局限性，我们尝试基于存在局限性，我们尝试基于 春节因素和复工进程春节因素和复工进程估计估计一季度一季度工业工业增加值增加值可能可能降至降至 2.4%。以非典作为参 照的方法在定量方面可能存在较大误差，而利用各类行业层面的开工数据以 及交通运输数据的判断可能又无法展现出经济的全貌。因此，我们尝试通过 估计以往春节期间工业生产占正常情况下的比重以及对于节后复工进程的估 计，在基准情形下估计一季度工业增速可能降至 2.4%。 一季度数据在统计上可能存在偏差，一季度数据在统计上可能存在偏差，关注政策变化与二季度后经济的恢关注政策变化与二季

3、度后经济的恢 复情况。复情况。基准情形下，一季度工业增速较 2019Q4 下降 3.5%，而服务业在疫 情下可能受到更大冲击， 因此一季度 GDP 数据存在显著下行压力， 我们估计 降至 0.5%-3.5%。但疫情本身可能造成 GDP 统计上的困难，可能造成一季度 GDP 初值与实际情况出现较大偏差。另一方面，疫情疫情在在国内国内已已初步初步控制，控制，高高 频频数据数据近期近期显著显著回升回升，其其对对经济经济冲击冲击最大最大的的时刻时刻已经已经过去过去，随着随着政策政策落地，落地， 未来未来大概率大概率将将逐步逐步好好转转。我们建议政府在经济目标制定时更关注今年后几个 季度的情况，相关逆周

4、期政策的发力以应对外生冲击，使经济尽早回到趋势 增速为宜。而投资者也可更多追踪二季度后经济数据的恢复情况。 疫情疫情在在海外海外大规模大规模扩散扩散的的可能可能性性越来越来越大，越大，美联储美联储紧急紧急降息，降息，海外海外市场市场 进入进入危机危机模式模式，未来未来关注关注海外海外扩散扩散对对国内国内的的反向反向冲击冲击。2 月 20 日以后，新冠 疫情在海外市场快速扩散，投资者对其使全球经济造成的影响不断加深。目 前海外确诊人数已超 2 万人，且由于美日等国接受检测的标准相对严格，其 确诊人数仍有低估的可能。鉴于疫情的传播，OECD 已将全球经济在 2020 年的预期下调 0.5%，悲观情

5、形出现可能下调 1.5%，欧美发达经济体均有陷 入技术性衰退的可能。在这种情况下，美联储 3 月 3 日紧急降息 50BP，但鉴 于其有限的政策空间，其措施可能也无法阻止悲观情形下经济衰退的风险， 因此避险资产价格持续走高，美债利率不断创下历史新低，美股大幅下行， 目前市场预期美国最早在 3 月就将降至 0 利率。我们认为，由于金融结构的 因素，美国进入负利率的概率较低，美债利率尽管下行趋势未终结，但空间 已经有限。 在疫情进展明朗之前， 我们建议投资者对海外市场仍然保持谨慎， 并关注疫情在海外扩散对国内经济与政策的反向冲击。 黄文涛黄文涛 执业证书编号：S14405

6、10120015 李一爽李一爽 -865 执业证书编号：S01 发布日期：2020 年 3 月 9 日 宏观经济宏观经济 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 目录目录 一、如果没有疫情中国经济一、如果没有疫情中国经济 2020 年的增长路径年的增长路径 . 1 二、疫情对中二、疫情对中国经济带来了怎样的冲击国经济带来了怎样的冲击 . 2 三、一季度工业增加值会为负吗三、一季度工业增加值会为负吗 . 4 四、我们四、我们应该如何应该如何看待一季度看待一季度 GDP 数据数据 . 8 五、疫情海外扩散带来的新风险五、疫情海

7、外扩散带来的新风险 . 10 pOpQrRtPqNtNpNmNoRuNtQ6MbP8OtRnNpNrRkPmMpMkPrQnM9PpOoPxNsQtOwMmRmO 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 图目录 图 1：2019 年社融增速企稳回升 . 1 图 2：外需对工业产出的拖累在四季度有所减轻 . 1 图 3：半钢胎开工率年后回升缓慢（t 为春节当周） . 2 图 4：江浙织机开工率也低于往年 . 2 图 5：钢铁高炉开工率仍然保持稳定 . 3 图 6：春节前后国内粗钢产量并未出现明显下滑 . 3 图 7：2020 春运返程期间发送旅客人数出现了大幅下滑 .

8、3 图 8：高德百城城市拥堵指数中位数节后一直在低位徘徊 . 3 图 9：模型估计的春节因素影响工业产出的曲线 . 5 图 10：沿海六省 1-2 月的用电量占比低于全年平均水平 . 5 图 11：模型在 18-19 年 1-2 月数据预测值与实际值差异加大 . 5 图 12：2020 年春节后沿海六省的发电耗煤量远低于正常水平 . 6 图 13：各省区市在 2 月 10 日后公布的当地工业企业名义复产情况 . 7 图 14：不同情景假设下的复工曲线 . 7 图 15：2003 年二季度 GDP 相对于前后两个季度均值的变化 . 8 图 16：疫情影响可能导致对于 GDP 的统计出现较大幅度的

9、偏差 . 9 图 17：截至 3 月 8 日，海外确诊人数已超过两万人 . 10 图 18：此前维持低位的美国信用利差开始快速提升 . 10 图 19：市场预期美联储最早在 3 月就将降至零利率水平 . 12 图 20：春节前后国内粗钢产量并未出现明显下滑 . 12 1 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 2020 年 1 月，一场突如其来的疫情席卷神州大地，随着各地防控措施的出台，中国多数地区人员、物资的 流动都受到了不同程度的限制，疫情对于 2020 年经济的影响开始越来越受到投资者关注。而随着疫情近期在海 外的扩散，疫情引发全球性经济危机的风险也越来越受到重

10、视。那么，疫情将如何改变 2020 年的增长路径呢？ 回答这个问题，就要先考虑如果没有疫情发生，2020 年中国经济原有的增长趋势。 一、一、如果没有疫情中国经济如果没有疫情中国经济 2020 年的增长路径年的增长路径 在疫情发生之前，中国经济在 2019 年四季度已经展现出了触底的迹象。在宽信用政策的持续发力下，2019 年的社融增速扭转了此前的下行态势，逐步企稳回升。尽管在二季度后，房地产融资政策有所收紧，但由于年 初因城施策带来的边际放松以及三四线城市的以价换量策略，房地产销售一直超出市场预期，连带投资在全年 维持了 10%左右的高增速。基建投资增速虽然低于预期，但在地方平台融资环境有所

11、放松的背景下，也在缓慢 恢复的过程中。到了四季度，前期汽车销售回落对于消费的拖累有所减轻，而前期贸易紧张情绪缓和，全球半 导体周期筑底回升也带动了出口增速的恢复，工业增加值在二三季度的颓势终于开始扭转，制造业投资增速也 出现了企稳的迹象。显示在政策一年多以来的发力下，中国经济的内生动能终于出现了恢复的迹象。 图图 1：2019 年社融增速企稳回升年社融增速企稳回升 图图 2：外需对工业产出的拖累在四季度有所减轻外需对工业产出的拖累在四季度有所减轻 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 而在年末的中央经济工作会议上，中央虽然坚持要实现全面建成小康

12、社会的目标，但由于第四次经济普查 对于 GDP 历史的修订，在 2019 年 GDP 增速 6.1%的基础上，2020 年仅需要 5.5%的增速即可实现 GDP 翻一番 的目标。在介绍明年的工作任务时，运用好逆周期调节工具的表示不再提及，而更改为在深化供给侧结构性改 革上持续用力，确保经济实现量的合理增长和质的稳步提升。因此，只要 2020 年保持经济运行在目标增速附近 即是合理区间。会议在总结经验时，特别强调必须科学稳健的把握宏观政策逆周期调节力度，在多重目标中寻 求动态平衡。这也与最近一年来整体政策的基调相符合。因此，我们估计如果没有疫情，政策整体仍将对经济 托而不举，逆周期政策要实施，但

13、幅度也要科学稳健，GDP 目标增速可能会设在 6%左右。 而近期公布的 1 月社融数据在去年同期已经创下天量的基础上再度提升，达到了 5.07 万亿。尽管这在很大 程度上受到了专项债提前发行的提振，但居民和企业中长期贷款的提升也表明实体经济的需求并不弱。因此， 在经济各变量原有的趋势下，我们估计中国经济此前弱复苏的局面仍然可以延续，直到有其他因素发生变化之 时。年中三四线城市地产周期逆转的信号更加清晰，带来全国房地产市场的调整后，当前经济的趋势可能才会 发生变化。但在本次疫情发生后，中国经济在 2020 年的运行逻辑彻底发生了变化。 2 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的

14、重要声明 二二、疫情疫情对对中国经济中国经济带来带来了了怎样怎样的的冲击冲击 在疫情发展的早期，其对经济冲击的研究一般都将其与 2003 年的非典做比较，得出的结论一般是由于针对 本次疫情的防控措施持续的时间更长，其对于经济的冲击也要更大。但是这种判断往往是定性的，毕竟非典已 经过去了 17 年，中国经济的结构和运行状态发生了很大的变化，简单用非典的往事作为参照可能无法得到一个 准确的结论。 另一方面，2 月 29 日公布的制造业 PMI 数据创下了有数据以来的新低 35.7，数值已经低于 2008 年金融危 机的水平。这表明中国经济确实在春节之后受到了很大的影响。从结构上看，生产和新订单指数

15、都出现了大幅 下滑；生产下滑更快，可能还是受到春节停工影响；库存指数有所提升，可能也是因为需求不足和交通不畅的 影响；物价指数反而相对比较稳定。但是，PMI 是个扩散指数，是通过调查采购经理经营情况有没有改善来判 断经济的走势，其与实际产出的关系并非线性。当经济在相对稳定的状态时，这个数值相对上月的变化能反映 出经济的边际变化，对于经济情况有较强的指示意义，但是经济受到了系统性的冲击时，它的大小反而意义不 是很大了，后续更需要重视的是其改善程度。 那么一季度中国经济究竟会受到多大冲击，有很多投资者根据春节后公布的各类高频数据做判断。与往年 不同的是，多数经济数据并没有随着假期的结束而回升，反而

16、是持续维持低位，有些甚至在节后继续回落。例 如，6 大沿海电厂日均发电耗煤量在节后一直在低位徘徊。而从中观数据看，部分行业尤其是偏下游行业的开 工率出现了大幅下降。汽车轮胎开工率远低于往年同期水平，劳动密集型行业江浙织机开工率数据更弱。 如果用此类数据推断，我国一季度 GDP 增速将大幅走弱。 图图 3：半钢胎开半钢胎开工率年后工率年后回升缓慢（回升缓慢（t 为春节当周）为春节当周） 图图 4：江浙织机开工率也低于往年江浙织机开工率也低于往年 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 但另一方面，还有很多行业在春节期间是连续生产的，这一点在上游行业

17、中尤其普遍。这些企业多数是资 本密集型的行业，而部分关乎到国计民生的下游企业，如食品生产加工等等，为了保证物资供应，这些企业可 能也不能轻易停工。例如钢铁行业高炉开工率相对往年就并未出现明显的下滑。而中钢协统计的重点企业日均 粗钢产量相对去年同期反而有一定的提升。其他上游行业如化工、冶炼等其开工率在春节期间也同样保持稳定， 反而在节后由于下游需求疲弱以及交通运输受阻，出现胀库现象，被迫降低开工水平。因此，单独从某些行业 的数据判断中国整体产能的运行情况可能存在一定的偏差。 3 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 图图 5：钢铁钢铁高炉高炉开工率开工率仍然仍然保持保

18、持稳定稳定 图图 6：春节春节前后前后国内国内粗钢粗钢产量产量并未并未出现出现明显明显下滑下滑 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 此外，交运数据也显示 2020 年春运发送旅客人数较 2019 年的下降了超过了 50%，尤其是春节后各地的封 城措施限制了人员流动，客运量降幅甚至超过了 80%，而全国很多城市交通的运行强度也出现了显著的减弱。 由于在疫情下大量劳动力无法返回工作地，这是复工延后的重要原因，而复工的延后也使得与之相关的生产活 动持续保持低迷。因此，还有很多研究根据人员流动的情况测算复工进度，进而计算疫情对一季度经济的冲击。 图图

19、 7：2020 春运返程期间发送旅客人数出现了大幅下滑春运返程期间发送旅客人数出现了大幅下滑 图图 8：高德百城城市拥堵指数中位数节后一直在低位徘徊高德百城城市拥堵指数中位数节后一直在低位徘徊 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 但是这种方法又存在一些问题。首先，由于往年交运数据的客流中还包含了大量探亲、求学、旅游的人员， 并不能反映整体复工的人群，这部分人数很难剔除，而且本地与异地劳动力的比例也很难有个确切的比例，因 此根据客运人数计算复工进度很有可能是不准的。第二，即便得到了复工进度的数据，其与产量之间的关系也 无法做到一一对应。因为复工

20、这一概念本身就是相对模糊的。前文已经谈到，很多企业本身就是连续生产的， 春节企业并不停工；有些企业在节后人员可能并未全部到位，假设仅有 50%的人员上岗，但是由于边际效用递 减，企业每日的产量可能又会高于 50%。 这一系列因素使得市场对于一季度经济的判断存在非常大的差别，悲观者通过高频数据的走弱判断一季度 GDP 会出现显著的负增长，而乐观者则根据非典的经验判断 GDP 增速会维持在 4%、甚至 5%以上的高位。而 市场在讨论这一问题时似乎也缺乏比较的基准。 本次新冠肺炎疫情的标志性事件是1月23日的武汉封城， 其对经济产生广泛的影响也是发生在此事件之后， 也就说疫情对于节前的影响相对较小，

21、主要是使得很多企业节后的复工延迟。因此，我们可以假设疫情的冲击 相当于使往年春节假期的低产出状态维持更久，而以往复工的斜率又更加平缓，需要更长的时间。在这样的背 4 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 景下，我们只需要根据历史上春节因素对工业增加值的影响，判断春节前后每天平均的工业产出相当于正常水 平的比重，随后就可以对于复工情况进行不同的假设，推断一季度的生产情况，进而对疫情对于一季度 GDP 冲 击的判断有讨论的基准。 三三、一季一季度度工业工业增加值增加值会会为负为负吗吗 我们在研究报告春节因素对出口影响在探讨中以春运的开始与结束作为时间节点，将春节因素划分

22、为 节前影响、节中影响与节后影响三部分，对于春节因素对出口的影响进行测算。其中节前因素从除夕前的十五 日至除夕前一日共 14 日，节中因素为除夕至正月初六共 7 日，节后因素为正月初七至正月二十五共 19 日，春 节影响在各段时期之间都等权重分布。测算结果显示节前因素对出口有正面影响，节中与节后存在负面影响。 但春节因素对工业增加值的影响可能与出口存在一定的差别。由于从产品的生产到出口报关之间存在一定 的时滞，春节前“抢出口”的行为在前端的生产环节可能是相对平滑的。而与出口产品相比，工业生产涉及的 行业与门类更加广泛，有更多企业在春节期间的生产行为是相对连续的。因此，与测算对出口影响时设置节前

23、、 节中、节后三个变量不同，我们在估计对工业增加值影响时，只设定节前和节后两个效应变量。国家统计局发 言人曾表示春节前 4 天和春节后大概 15 至 20 天都会对工业生产带来一定影响，因此我们将春节前 4 日至春节 当日共 5 日定义为节前，将正月初二至正月十六共 15 日设为节后。与测算出口时假设等权重不同的是，我们这 里将春节因素的影响按照“”字型赋权，即越临近春节生产活动受到的影响就越大。从春节前 4 日到春节， 每日对工业增加值影响的权重分别为1/15、 2/155/15； 正月初二至正月初六， 每日的权重分别为15/120、 14/120 1/120。事实上，我们在测试了其他一系列

24、定义春节因素或赋权的方法后，发现模型按照前述设定拟合效果更佳。 我们随后便以 2011-2019 每年 1-3 月国家统计局季调前后工业增加值定基指数的比例季调因子为因变 量，并将节前与节后因子作为自变量，并增加月份虚拟变量进行回归分析，分离出春节因素的大小。回归结果 显示，所有变量均是显著的，模型拟合优度超过了 96%。在不考虑春节因素，1 月、2 月、3 月的季调因子分别 为 0.936、0.855 和 1.033。如果考虑 1 月和 3 月有 31 天、2 月有 28.25 天，那么在没有春节效应的情况下，1-3 月的日均工业产出相当于全年平均的 91.93%、92.13%和 101.3

25、9%，应该说 1 月和 2 月的日均产量大致相当。 而节前因素与节后因素的系数分别为-3.29%和-7.14%， 换言之， 如果当月出现了春节前 5 日或春节后 15 日， 则分别会使当月的工业产出下滑-3.29%和-7.14%，将其折算为节前与节后的日均产出与正常水平的比重，则其 分别为 79.95%（1-3.29%*(365.25/12)/5）和 85.51%（1-7.14%*(365.25/12)/15） 。由于我们此前按照等权重法 对于节前与节后因素的影响赋权，我们可以按比例将春节因素的影响摊至期间各日，得到春节因素影响工业产 出的曲线。 5 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请

26、参阅最后一页的重要声明 图图 9：模型估计的春节因素模型估计的春节因素影响工业产出的曲线影响工业产出的曲线 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 上图中的蓝线是根据上文的假设计算的春节效应对于工业增加值影响的分布，可以看出其在节前的降幅相 对较快、节后的恢复相对较慢，这与发电耗煤量的趋势大致相当。如果将 1-2 月的日均产出低于全年平均水平 这一因素考虑在内，那么春节前后 30 日产出的平均水平会与发电耗煤的数据更加一致，而春节期间的最低值都 在全年平均水平的 60%左右，但不同的是工业产出在节前更低，而在节后相对更高。 我们认为这一因素背后可能有两个因素解释，首先在工业增加值的季调模型

27、中关于月份变量的设定已经平 滑了节前的赶工效应，因为节前生产逐步降低和节后逐步恢复的过程多数发生在了 1-2 月，因此 1 月较低的月 度季调因子可能就包含了这一过程；其次，我们目前可以得到的发电耗煤数据主要是东南沿海六省的数据，而 东南沿海地区外来人口较多，春节期间停复工的周期相对于全国平均水平可能更长，且连续生产的上游行业近 年来也逐步从沿海地区向内陆迁移，从右图也可以看出沿海六省 1-2 月的用电量占比还是要显著低于全年平均 水平，因此沿海六省发电耗煤数据可能也会低估全国整体用电水平。 图图 10：沿海六省沿海六省 1-2 月的用电量占比低于全年平均水平月的用电量占比低于全年平均水平 图

28、图 11：模型在模型在 18-19 年年 1-2 月数据预测值与实际值差异加大月数据预测值与实际值差异加大 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 最后我们将模型估计的 2011-2019 年 1-3 月的工业增加值水平与实际值相比较， 我们发现模型值与实际值在 2017 年之前拟合优度较高，但在 2018-2019 年的差异有所加大，尤其是在 1-2 月相对数据，我们猜测这可能与 6 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 统计数据在 2017 年末的系统性调整有关，企业行为在 17 年后变化的可能并不大。尽管 1-2

29、 月数据出现了偏差， 但是其加总数据却差异不大，因此我们认为对于估计一季度整体工业增加值仍有一定的指示意义。为了增加模 型的可比性，我们后面将以 2019 年 1-3 月模型的估计值，作为计算 2020 年增速的比较基准。 上文已经分析了往年春节期间日均产出的变化， 由于本次新冠肺炎疫情的标志性事件是 1 月 23 日的武汉封 城，其对经济产生广泛的影响也是发生在此事件之后，也就说疫情对于节前的影响相对较小，主要影响发生在 节后。而节前中国经济已经呈现出了筑底反弹的迹象，2019 年 12 月工业增加值提升到了 6.9%，创下了 2019 年 3 月以来的最高增速，因此我们估计季调后 1 月节

30、前的工业生产至少能保持年化 6%的趋势增速。而停工后难 复工的情况的现象主要发生在节后。 往年沿海地区发电耗煤量的数据一般会在正月初七之后开始逐步恢复， 并在正月二十之前恢复到正常水平， 我们测算的工业产出也会在正月初二之后缓慢恢复。但今年的发电耗煤量却在春节之后始终保持低位，在初期 还有一段时间的下滑。我们估计，一些下游行业在春节之后复工的延迟使得需求回落，加上疫情导致各地交通 不畅，使得部分上游连续生产的行业库存大幅提升出现了胀库现象，不得不被迫减产。而这些企业多数是高耗 能行业，减产使得用电需求下降。因此，尽管随后各地下游行业陆续复工，但上游行业的减产使得发电耗煤数 据一直持续在低位徘徊

31、。由于结构的变化，工业产出实际上可能并不像发电耗煤量显示一直在下滑。而沿海的 广东、浙江等地也是受到疫情冲击相对较为严重的地区，因此当地工业产出的下滑幅度可能也要高于全国整体， 这也可能会使发电耗煤数据存在一定的低估。 图图 12：2020 年春节后沿海六省的发电耗煤量远低于正常水平年春节后沿海六省的发电耗煤量远低于正常水平 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 而各省市区在 2 月 10 日后陆续公布复工率数据。这一名义复工率数据恢复的非常快，在 2 月 14 日当周可 能不足 40%，但目前已经超过了 80%，而且沿海的江苏、浙江、广东等省份的上升速度最快，这似乎与发电耗 煤数据不匹

32、配。我们认为，这背后的原因可能在有部分企业尽管名义上开始复工，但在人员与需求受限的背景 下，实际的产出还达不到过去的水平。因此，我们对于全国工业整体的复产进度做了估计，我们认为大概率处 在发电耗煤与名义复工率之间，我们进行了三种情景假设。 7 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 图图 13：各省区市在各省区市在 2 月月 10 日后公布的当地工业企业名义复产情况日后公布的当地工业企业名义复产情况 数据来源：WIND，中信建投证券研究发展部 首先在基准情形下，假设企业在正月初二到正月初九的假期中都保持着往年正月初二的产出规模，而从 2 月 3 日工业企业开始逐步复工

33、，达到以往春节假期期间状态，但逐步复工的时间由往年的 15 日延长至 28 日， 从 3 月 2 日开始达到往年的正常水平。在悲观情形下，假设企业在正月初二到正月初九逐步从往年春节当日的 水平回升至正月初二的状态，从 2 月 3 日开始逐步复工，但复工的时间由往年的 15 日延长至 35 日，从 3 月 9 日开始达到往年的正常水平。而在极端情形下，假设企业在正月初二到正月初九都保持着往年春节当日的低产 出规模，而在 2 月 3 日至 2 月 9 日，由于多地对于企业复工仍然进行了一定的限制，我们假设这周日产量为往 年正月初二的水平，在 2 月 10 日之后的四周逐步复工，从 3 月 9 日开

34、始达到往年的正常水平。 图图 14：不同情景假设下的复工曲线不同情景假设下的复工曲线 数据来源：OECD，中信建投证券研究发展部 我们根据上述三种假设对于 1-3 月以及一季度整体的工业增加值增速进行了测算。在基准情形下，由于春 节错位以及疫情带来的停工影响下，1 月工业增加值增速将降至-3%，随着工业逐步复产以及去年同期的低基数 效应，2 月工业增加值增速有望回到 4.4%，而 3 月增速将达到 5.8%。在这样的情形下，一季度的工业产出可能 8 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 达到 2.4%，而 1-2 月增速为 0.3%。 在悲观情形下，1 月工业增加值

35、增速将降至-3.7%，而 2 月的复工进程也相对缓慢，对 3 月前 8 日也会产生 一定的影响，在这样的背景下，2、3 两月的工业增加值增速将分别降至 1.2%和 4.9%。而一季度的工业产出的 增速仅为 0.9%，而 1-2 月的累计增速为-1.5%。而在极端情形下，复工复产的进程将更加迟缓，1-3 月的增加值 增速将分别降至-4.1%、-2.9%和 4.6%，这样的情形下，1-2 月的累计增速将为-3.5%，一季度的累计增速也将降 至-0.4%。 表表 1 三种三种情情形下，形下，1-3 月工业增加值的变动月工业增加值的变动 月份 1 月 2 月 3 月 1-2 月 一季度 基准情形 -3

36、.0% 4.4% 5.8% 0.3% 2.4% 悲观情形 -3.7% 1.2% 4.9% -1.5% 0.9% 极端情形 -4.1% -2.9% 4.6% -3.6% -0.4% 数据来源：Wind，中信建投证券研究发展部 四四、我们应该如何看待一季度我们应该如何看待一季度 GDP 数据数据 根据非典时期的经验与其他一些研究的结果，多数观点认为，本次新冠病毒疫情对第三产业的冲击可能要 高于工业与建筑业。而根据我们估计的结果，一季度工业增速可能降至 2.4%，这比 2019 年四季度下降了 3.5%， 高于非典期间 2003 年二季度相对于一季度 2%的降幅。尽管目前通信网络的发达使得很多商业活

37、动可以在网上 进行， 这会在某种程度上使得服务业影响相对于 2003 年的非典有所减弱， 但是还有大量服务是无法借助网络的。 从目前春运返程客流的大幅回落，以及酒店餐饮行业大规模停业的现象看，交运仓储、住宿餐饮这两个行业将 不可避免的面临较大冲击；很多城市的商业设施大量关闭、楼市成交在春节期间近乎冻结，批零行业与房地产 业也会受到不小的冲击。因此，对于服务业而言，其在一季度的下行压力可能是无法忽视的。这可能也会导致 我国一季度 GDP 出现幅度较大的下滑。结合工业增加值的下降幅度，我们我们估计一季度估计一季度 GDP 增速可能降至增速可能降至 0.5%-3.5%之间。之间。 图图 15：200

38、3 年年二季度二季度 GDP 相对于相对于前后前后两个两个季度季度均值均值的的变化变化 数据来源：OECD，中信建投证券研究发展部 9 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 但需要指出的是，尽管目前市场对于一季度 GDP 的关注度很高，但一季度 GDP 有很大的可能会出现测不 准的风险。因为国民经济核算本身就是通过一系列方法对于经济运行情况的估计，尤其是在对于时效性要求更 高的季度核算之中，其需要估计的成分就会更大。在实际操作过程中，统计局在很大程度上都是根据往年基数 以及根据高频数据估计的增速判断季度增速。但有一些行业，尤其是其他服务业，其在 GDP 中的占比不低

39、，接 近 20%，但是可以参考的高频数据又很少，在很大程度上需要使用历史规律推测，但是疫情的发生又会使得一 些历史经验失准。 在 2004 年 7 月，统计局发布了 2003 年二季度数据的修正公告。公告中解释了为了反映“非典”对服务业 的影响，统计局通过启动应急机制，对于第三产业中的其他服务业进行了一次快速调查， “由于当时没有别的资 料，只好使用该快速调查的结果，得到其他服务业同比增速仅为-6.8%。 ” 。但是，由于在“非典”高峰刚刚过去 这一特定时间进行的快速调查中有许多不确定因素，这也使得统计局在一年之后获得更多资料的情况下，把其 他服务业的增速从-6.8%上调到了 5.7%， 使得

40、 2003 年二季度 GDP 增速一次性上修了 1.2%到 7.9%。 事实上， 2003 年的非典也是中国 GDP 数据开始有初步核算、初步核实、最终核实的修订过程的开端。 图图 16：疫情影响可能导致对于疫情影响可能导致对于 GDP 的统计出现较大幅度的偏差的统计出现较大幅度的偏差 数据来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部 由于 GDP 数据在后期修正时往往会伴随着最新一个季度 GDP 的初步核算值公布，而市场总是会关注最新 的、更能反映出经济现状的经济数据，因此尽管 GDP 的初步核算数在后期会逐步修正，但是市场最关注的却仍 是初值数据。尽管近年来我国季度 GDP 核算的方法已经有所

41、改进，但是对时效性的要求使得季度 GDP 仍然依 赖于一定的估计，而且虽然信息传输、软件和信息技术服务业以及租赁和商务服务业这两个行业已经从其他服 务业中分离出来有了单独的数据，而第三产业占 GDP 比重的系统性抬升，使得缺乏统计数据的其他服务业占 GDP 的比重仍与 2003 年时类似，只有部分子行业有增值税变化的数据，因此疫情对于 GDP 估计方法产生的偏 差可能仍然会非常大，这可能会使得今年一季度 GDP 数据对于经济实际的参考意义大打折扣。 由于一季度 GDP 数据可能出现的偏差，我们建议政府在经济目标制定时更关注今年后几个季度的情况，相 关逆周期政策的发力以应对外生冲击，使经济尽早回到趋势增速为宜。而投资者也可以持续追踪二季度后经济 数据的恢复情况。我们相信，疫情改变不了中国经济长期向好的趋势，目前的应急政策措施正在积极对冲疫情 影响，企业的复工复产已在促进正常的生产经营秩序恢复，后续政策储备仍然充裕的背景，中国经济一定能战 10 宏观经济宏观经济研究研究 宏观深度报告 请参阅最后一页的重要声明 胜此次疫情的考验，完成全面建成小康社会的目标。 五五、疫情疫情海外海外扩散扩散带来带来的的新风险新风险 疫情对一季度中国经济将带来较大冲击已经成为市场共识。但是因为疫