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《后疫情时代:中国城市消费力图谱》讲座笔记

《后疫情时代:中国城市消费力图谱》讲座笔记

作者: maple_0 | 来源:发表于2020-05-07 18:37 被阅读0次

老百姓普遍关心自己的钱袋子,关心自己当前的购买力和未来的购买力。

当前时刻,为什么强调消费重要?

消费是增长的目的,无论谈多少增长最终都是为了消费;消费是增长的结果,是千家万户选择的结果。

消费作为选择的结果,其中所隐含的信息量非常大。但是消费呈现往往是千人千面。偏好、区域、文化、宗教信仰等等,差异特别大。

很多人喜欢看,社会零售总额,但是社零构成是什么?政府的消费,也包含在社零之中。而真正的消费仅仅是居民的消费。

用社零来看,广东受冲击非常大。

广东,支付宝支付数据变化并不多。这可能是因为,春节期间很多人口都回去了,这时候看到的社零可能是因为人口回流。广东人口回流,支付宝数据比社零好看很多。

支付宝数据可以作为宏观数据的一种补充,作为居民消费的更直观反映。

总量、分布、影响因素。

1、移动支付总量冲击严重,线下小商户收入被冲击情况可能被低估,急需帮助纾解困难

2、线上消费显示了更强的抗冲击能力和恢复速度。

可选消费(旅游、保健)和可选服务业(汽车、家电),被冲击非常非常大。

而必选商品(食品、日用品)和必选服务(餐饮、生活)恢复非常快。

可选消费受冲击最大的是北方,因为北方过去偏好奢侈品。从沈阳到深圳,奢侈品从高到低。

城市规模上,大城市受到冲击比较严重。

人口:根据春节期间人口迁徙情况,对消费下降幅度进行调整。

疫情:根据疫情严重程度,对消费下降幅度进行调整「消费净冲击」

消费净冲击>0:消费韧度弱,消费下降幅度 > 根据人口和疫情严重程度估计的预期值

消费净冲击<0:消费韧度强,消费下降幅度 < 根据人口和疫情严重程度估计的预期值

关于大城市消费净冲击为何这么大:

人口流入,城市分布,中间城市大量被流出,大城市人口聚焦效应明显越来越大。

因此看到大城市消费下降非常厉害,而小城市消费没有下降那么多。

评价每个地方消费情况如何的时候,需要根据前期数据综合分析。

城市是一个复杂网络,城市越大越复杂,韧度更强。

什么样的城市特征决定了消费韧度?

1、产业结构,财政收支,老龄化,和民营企业占比

2、消费习惯

3、城市家庭金融资产配置占比

4、社区便利度

其中居民社区便利程度,是过去不曾被关注的。

消费本质上是收入的函数。

老龄化:65岁以上人口低于9%的城市会显示更强的消费韧度

财政状况:财政收支缺口小的城市显示更强的消费韧度

产业结构:高收入(人力资本密集)服务业主导城市显示更强消费韧度

民营经济:民营企业占比高的城市显示更强的消费韧度

产业结构上,

人力资本类型而不是劳动密集型的,越抗击韧性。线上化、数字化的受到冲击不明显。

消费结构上,

炫耀型消费韧性更弱:爱买奢侈品。北方东北奢饰品等炫耀型消费远远高于南方,深圳奢侈品消费无此习惯。

务实型消费韧性更强:必需品消费、升级型必须消费。而珠三角,倾向于必需品消费,在吃等务实型消费比较强。

金融资产配置比例上,

金融资产配置比例高的城市,显示消费韧度更大。

金融配置比例高的城市显示出了更强的消费韧度。每10%金融资产投资占比的增加,疫情期间遭受的消费净冲击平均减小4.9%。金融资产配置是家庭消费冲击的减震器。

中国居民当前在金融资产配置比例上,是相对偏低的。目前阶段配置多数都在房子上,未来是否会像金融资产上倾斜?很大概率会。

在居民到基础设施距离上,

居民到基础设施(商场、学校、医院)的平均距离越短,显示出更强的消费韧度,

商场距离尤其显著。

社区便利程度,如果社区在非常近的范围内能够触达基础设施,消费韧度会非常大。

珠三角地区大部分城市有非常高密度的商圈。商圈作为基础设施,居民触达商场的距离越短越好。

什么样的复工能带动消费恢复?

工作出行复工情况上,

每 10% 城市工程机械复工率,带动消费上升8.9%

每 10% 写字楼和产业园复工率,带动消费上升5.1%

每 10% 城市工作出行恢复率,带动消费上升1.3%

城市工程机械复工率提升带来的拉动效果>写字楼和产业园复工率提升带来的拉动效果>城市整体工作出行恢复的带来的拉动效果

是否会还有报复性消费反弹的可能?

消费是收入的函数:隐形失业人口1亿+,不能开源本质上就是节流。

城市的服务业,还有很多处于失业状态,具体失业情况取决于商品和服务的性质、工作所在区域和城市特征。像尤其是奢侈品恢复会很慢。

消费恢复依赖于:

1、商品和服务性质

2、区域和城市特征

目前不会出现报复性消费。

政策建议:

关于政策是应该选择刺激消费还是刺激投资,看法:

1、因地制宜,各有侧重

2、纾解困难重点,可以选择可选消费行业,托底失业和半失业的低收入人口

3、定向补助低储蓄和无金融资产的人群。

4、推动投资拉动型的政策,会更好。推动投资拉动型的政策是落手和抓点。

5、增加线上线下一体化和社区化的基础设施。

消费变化再一次证明了城市是什么。

人口密度决定了城市基础设施的效率。

基础设施,支撑了这一块区域或城市的消费韧度。

线上线上一体化的基础设施,会是更好的提升消费韧度。小范围基础设施的便利度,能够提供线上订单的基础设施,会大大提高消费订单。

王忠民评论

疫情对于经济的冲击,切断了一切。

从需求端分析:

宏观上怎么对待。总需求,总数量,总质量

唐老师分析落脚在城市结构,与以往宏观视角不同。

宏观->城市->具体

供给端分析:能做什么?

三一重工,生产恢复,数字化率,数字化的普汇率,

需求替代

需求增长

不足之处,分析中所引用的一季度出来的大数据,不能反映被平均的最低 10% 人口和统无法被纳入计数据的那部分。

财政力量需要补贴,往往是本身无法良性运转的。像杭州支付宝这样的,发放消费补贴,往往其本身是良性的不需要补贴。财政力量真正需要补贴的往往是本身就是在恶性循环的。因此刺激的话,建议:中央应该在补贴的东西和地方应该形成系统工程。

关于怎么补贴的问题,建议用数字货币发放补贴,让消费服务中自由选择。满足了需求端,补贴的时候,又能把各种力量集中起来。

与过去物理上的基建刺激不同。此次与工程恢复相对应的,给社会创造税收的,最先恢复的是工程。

需求端,数字化基础设施,在自身的成本,大大降低。可以让数字产业带动旧产业颠覆。

从需求端,把数字化,结构分析。

高善文评论

重要时点:疫情冲击

重要问题:受到不变,防疫,补贴

经济结构的调整,消费导向。在变好

独特的数据来源,独特视角。重大差异。

摆脱了对总体宏观数据的理解,没有对广谱的中观数据,给研究人员更多的视角。有城市的视角,与众不同。

没有论冲击,而是对冲击进行结构性的分析,结论有说服力和有建设性。

增长的目标是选择的结果

报告做的非常独特、丰富、与众不同。

建议:报告方法上,可以更完善。

宏观上对数据的观察,经济上的冲击与2008年对比,可以发现到,从顶部到底部,工业生产的跌幅是2008年的2倍,经济增长率的跌幅是2008年的4倍,如果从增长率变化上说明经济收缩史无前例;但是本次工业品价格的环比跌幅只有2008的1/5,整个核心消费物价跌幅只有2008年的1/5,如果只是看价格是一次很温和的经济衰退。

为什么如此重要的两个数据会产生如此大的分歧?主要是因为供给的全面封锁,政府全面封锁导致了供给的全部封锁。

供应不足,造成的经济下降的程度,需求的下降只是略微的低于供应。

如果不考虑供应的封锁,供应,变的不可得。所有分析都会是不可靠的。因为供给层面的封锁导致商品不可得,商品不可得,几乎与需求崩溃一样重要。

如果不分析各个行业,各个层面上对供应的封锁,想买服务也不可得,如果不考虑巨大的不可得问题,是无法画出经济的真实轨迹的。

从需求层面看,直接过去看,而不看供应不可得,而供应一旦可得,很多东西会很快恢复。

分析中,关于三一重工恢复的数据,实际上是封锁的放松,来自于外在冲击,封锁和停车场的提高,需求层面解释工业恢复,这种解释会过度重视需求。但是供给上封锁是非常影响大的。多数分析方法都会忽视供给封锁。

疫情时间序列比较短,因为时间序列比较短,对冲击的性质把握未必是准确的。

从需求端分析,对需求有冲击,冲击的性质是什么?报告并没有讲清楚。

到1季度末,研究对日用品的消费,对比线下日用品的增长和线上的消费增长,线下下跌20%,线上销售也下滑20%,线上下降的幅度和线下一样。如果冲击的原因是因为大家担心感染的风险,为什么线下下降与线上一样多?如果只是看成冲击,很多线上活动没有感染风险,为什么线上消费也下降惊人?

冲击包括 3 个部分,随着时间而往不同方向演化。对冲击要进行区分:

1、政府或公众,对疫情风险和危害是缺乏认知的,面对未知发生的首先的是恐慌冲击。恐慌与发生感染无关,这个时候所有人都会缩在一边。与感染没关系,面对巨大风险时的本能的恐慌。第一波冲击是恐慌。恐慌的特征是,如果不采取任何措施,其也会逐渐消散,恐慌时智商下降到0,但是后边会随着恐慌慢慢恢复。公众的恐慌会消散,政府的恐慌也会消散。政府不知道做什么,政府也是恐慌状态的,政府恐慌过去后,很多解封就会取消。人面对恐慌时,瞬间就是会瞬间下降到0。

从天而降的机会,克服恐慌的难度,冲击第一个重要的特征,影响消费者行为,影响企业家行为,会自动恢复。

2、对感染风险的认识,考虑到感染风险,也可以评估。一定程度上对风险进行评估,评估风险和收益。坐飞机之所以敢也是因为能。平衡风险和收益,不需要采取任何措施,政府不要太落后于民众认知即可,不需要采取额外措施。

3、公众角度上讲如何看待这次冲击。这次冲击是短期冲击,短期冲击早晨的收入下降,流动性压力,会对经济有次生伤害。低收入者,对负债有次生伤害,对社会稳定带来冲击。低端劳动力市场的工资指数,金融危机的2-4倍,与金融危机时相等。面对感染风险,低端劳动力供应也在缩小,供应的下降,低端劳动力市场下降非常严重。劳动力可以有很多分类,低端劳动力受到了很大冲击。制造业,整个城市增加的增长主要来自于服务部门。

金融、科技,对服务打击高于对其他。尤其严重影响劳动力市场的冲击。这个群体财务比较脆弱。讨论基础设施的干预。需要讨论到底多少封锁还有必要,如果恢复不了,对于低收入人口额外支持。这不是刺激需求的政策,给农民工发钱,是一种人文关怀,不是刺激消费。疫情冲击,有责任照顾他们。与农民工提供救助资金与消费联系起来,是因为政府应该做的人文关怀。

三个冲击对数据进行清洗,很难给到恰如其分的论证。

整体来说,该论文还是给了很多深刻启发。有很多结论值得分析。

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