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疫情结束后,中国城市消费力情况

疫情结束后,中国城市消费力情况

作者: Zachary_Wzg | 来源:发表于2020-05-12 09:45 被阅读0次

    距离新冠疫情的整体爆发已经80多天,经过政府和全国人民艰苦卓绝的努力,疫情在中国全境内已经实现超预期的控制,湖北和武汉解除封闭,各省市在严格防控境外输入病例的同时,工作和生活正逐步在恢复常态。

    但是由于这次百年不遇疫情的特殊性,中国第一季度的经济生活遭到了极大的损害。投资方面的损失比较容易估算和通过政策来进行刺激弥补,消费方面的实际损失则更复杂,更难合算。

    从2010年开始,中国经济开始逐步向消费驱动,服务业驱动的方向转型。2019年,消费在中国GDP中支出法构成的占比已经高达55%,其中服务业的比重达到54%,超过制造业成为支柱产业。更重要的是,消费涉及的数百个行业,例如:批发零售,住宿餐饮,和文化娱乐, 都是劳动力高度密集型的行业,容纳了数以千万计的小微商户,以及数亿中低收入人口的就业。

    目前移动支付已经成为中国人最主要的支付方式,在个人消费金额中的占比达到64%。互联网上实时记录的移动支付数据,在很大程度上反映了经济活动的活跃度,而且可以覆盖到“社会零售品销售总额”和“最终消费支出”等传统指标的盲区,是宏观经济分析的有益补充。

    疫情的总体冲击:支付额度下滑达到10万亿级别,就业严重承压

    受益于移动支付在我国居民生活中的高渗透率,并且对线下个体工商户、居民全方位日常消费行为等传统指标统计盲区的覆盖,我们发现疫情对居民造成的消费冲击强度,高于传统统计指标反映的情况。基于2019年和2020年春节前后的数据,我们匡算发现从2020年大年初一开始,我国移动支付金额发生了剧烈下滑。从春节前超过20%的增长,到年后很长时间内超过30%的下跌,疫情使得本年度节后理论消费量几乎“腰斩”。直到年后的第45天,我国居民移动支付金额才渐渐赶上去年同期的数值(仍远低于其平均增速20%)。

    我们根据蚂蚁金服提供的移动支付数据推算,即使是基于乐观和保守的假设(3月以后消费基本全部恢复,非移动支付下滑幅度不超过线上),一季度消费下滑最少造成3%的GDP损失。其中,居民线下消费支付额度下降超过40%,线下商户遭遇了非常严重的冲击;我国居民可选消费商品及服务的冲击幅度更大,同比降幅达到40%-60%。

    要注意,这里估算的假设是4月份以后基本全面恢复,以及没有任何其他外生冲击的情况。现实情况会比较复杂:

    由于输入型病例的压力,4月份北京上海等重点城市仍然处于高度防疫状态,线下消费恢复几乎不可能。

    线上消费的恢复较快。截止3月9号移动支付的金额已经达到去年同期的水平,这意味着,后期部分消费可能从线下转入线上,弥补一部分消费的损失。

    考虑到国内线下消费难以完全恢复,城市服务业人遭受重创,同时全球疫情大流行,需求雪崩导致中国制造业也面临停工潮,大量劳动人口会面临失业,收入下降的效应会使得消费的恢复更加缓慢和不可预期。

    整体上而言,迄今为止疫情造成的消费冲击以及后续的消费恢复情况,都不容乐观,政策强度和企业预案需要对此留出足够空间。

    疫情的结构冲击:可选消费及服务严重冲击且恢复缓慢

    春节后的一个多月,大多数线下经济活动按下了“暂停键”。各个行业都遭受了不同程度的冲击。我们基于两个标准对行业进行分类:一是按照消费品的属性分成商品和服务,二是按照消费品的弹性分成可选、中间和必需消费。整体而言,不同行业的消费冲击和行业消费弹性高度相关,排序如下:“可选商品”>“可选服务”>“中间商品”>“必需服务”>“必需商品”。

    具体而言,可选商品类行业(以汽车、家电为代表),和可选服务类行业(以航旅、文娱、保健为代表),受到的冲击最大,节后相比节前的同比下滑超过60%。化妆品、服装、通讯器材等中间弹性的商品,也受到了比较大的冲击,下滑幅度超过40%。必须消费的下滑幅度相对较小,必须商品(粮油、食品、饮料、日用品)下滑约20%,必须服务(餐饮、教育、生活服务)下滑约35%。

    分区域来看,从南到北,可选消费的下滑幅度逐渐增大,而且相对于必需消费也有更大幅度的下滑。在此次疫情中,平时奢侈消费和非必需消费更多的北方地区,受到的冲击要明显超过更加踏实务实的南方地区。另外,大城市的可选消费受到的冲击程度也明显高过小城市,随城市级别呈单调下滑趋势。

    疫情对各地区的消费冲击存在较强的地区性差异

    新冠疫情对全国各地区消费都产生了广泛冲击,但仍有较强的地区性差异。首先,疫情对湖北省消费的冲击最大,湖北省各城市总消费支付金额下降40%以上,线下消费支付金额下降50%以上。其次,除湖北省之外,长三角地区、中部地区(安徽、河南等地)的总消费下降幅度最大,超过20%,而且线下小微商户受到的影响更高。

    尤其是上述地区的省会城市受到的消费冲击更严重,例如杭州、南京、合肥,总消费同比下降幅度在35%-40%左右,线下消费同比下降40%以上[5]。华北(北京、天津、河北)以及苏北鲁南地区的总消费下降幅度也较高,在10%-20%左右。而华南地区(广东、广西、海南、福建南部)受到的消费冲击普遍较小,总消费支付额同比下降不超过10%。

    为了直观表示全国各地区消费下降幅度的差异,在全国范围内,按春节后24天(1.24-2.17)总消费下降幅度的大小,将全国城市(互联网普及度较低的偏远六线城市除外)分为4档:

    消费冲击最低组:总消费支付额未降反升的城市,红色区域;

    次低组:总消费支付额降幅低于10%,黄色区域;

    次高组:总消费支付额降幅高于10%、低于20%,绿色区域;

    最高组:总消费支付额降幅高于20%,蓝色区域。

    注:消费支付金额同比下降幅度=(去年同期可比金额-今年春节后支付金额)/去年同期可比金额

    疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素

    疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素,用各城市的每百万人日均确诊人数(截至2月17日),来衡量各个城市的疫情严重程度,并将湖北以外城市按疫情严重程度分5组。我们发现,疫情严重程度越高的城市,消费支付金额的同比下滑幅度越大。疫情最严重的一组城市(例如,浙江温州、江西新余、安徽蚌埠、河南信阳、广东珠海),总消费支付金额平均下降20.4%,比确诊病例最少的城市高18.5个百分点。

    除疫情之外,春节期间的人口流动也对各城市消费冲击带来严重影响。春节期间,迁徙人口大量返乡,而且受疫情影响,这些人口无法返回常住地,滞留了家乡地,也使得家乡地的消费总额偏高,而常住地的消费偏低。

    用互联网大数据估算了各城市的春节前两周净流入人口,也将各地级市按照春节前流入人口比例(春节前两周净流入人口与常住人口之比)分组,发现春节前流入人口比例最高的一组城市(例如,广东湛江、茂名,安徽亳州、安庆,河南周口)总消费平均下降6.1%,春节前人口流出最多的一组城市(例如,北上广深、东莞、佛山、苏州、宁波、厦门)总消费平均下降21.5%,相差15.4个百分点。两组城市的线下消费下降幅度也相差14.7个百分点。

    华南地区、大城市、基础设施较好、家庭金融资产更高的地区消费韧度更高

    考虑到春节大规模的人口迁徙和节后全国性的封锁,以及各个地方疫情及其防控措施的松紧,消费冲击会有很不同的表现,希望得到一个更加代表各地消费韧度,即各城市的消费水平对抗外部冲击的能力的量化指标。使用疫情严重程度和人口流动情况调整消费下降幅度之后,计算得到消费净冲击,来衡量消费韧性,基于这个指标,有以下发现:

    从地理位置上区分:南方沿海地区显示出比中西部更高的消费韧性,华南地区始终显示出更高的消费韧性,证明收入水平始终是消费的决定性因素,在高收入和低收入地区,消费刺激的目标和方法应该有所区别。此外,给定类似的收入水平,在应对新冠这样的外生冲击上,珠三角显示出比长三角地区更高的消费韧度,这和两个地区的消费习惯有密切联系:长三角地区在可选商品上,e.g, 奢侈品,品牌商品,的消费比例显著大于珠三角地区。

    从城市特征上区分:大城市消费韧性显著高于小城市,证明这些年中国大城市化的战略非常正确(如上图3.5所示)。和预期接近,消费受收入水平影响,我们也发现,老龄化严重,财政收支缺口较大的城市则显示出更差的消费韧性。此外,还有三个非常重要的发现:

    1)城市社区便利度越高,城市居民到生活必备基础设施的距离越短,在疫情中城市居民消费受到的冲击越小。用各城市人口距离商圈、医院、小学、银行四大类基础设施的平均距离,作为一个城市社区便利度的衡量标准。

    到城市各大基础设施的平均距离越短,社区便利度越高,居民消费受冲击的程度越低。在一些社区便利度极高的城市组(到基础设施平均距离最低城市组),比如北上广深以及珠三角地区大部分城市,其遭受的消费冲击要4倍地弱于社区便利度极低的城市组(到基础设施平均距离最远城市组),比如黄山、临沧、丽水等。这说明,当重大公共卫生事件发生的时候,城市居民衣、食、住、行所依赖的最小单位——社区的基础设施完善程度,对于居民在经历外生冲击的正常生活、生产,起到了决定性的影响。其中,支撑社区线上生活的基础设施(线上电商物流体系、社区治理能力等)也在疫情中有产生了重要缓冲作用。

    2) 居民持有的家庭金融资产是消费冲击的减震器。我们发现一个城市的家庭金融资产配置比例越高,城市遭受的消费冲击越小,城市的消费韧度越好。按证券用户投资占比将全国城市分五组,发现在证券用户投资占比较低的城市组别中,消费净冲击平均为8.5,消费受到严重冲击。在证券用户投资占较高的城市组别中,消费净冲击平均为-12.7,其遭受的消费净冲击2.5倍地弱于前者。

    控制人均收入、人均消费等多重变量的影响后,每10%金融资产投资占比的增加,城市在疫情期间遭受的消费净冲击平均减小4.9%。在疫情期间,高杠杆、低储蓄、缺乏金融资产的居民,在疫情期间遭受的冲击较大。

    3)从复工情况看,投资生产型复工能对消费起到非常强的拉动作用。城市开始逐步复工后,对比居民消费的拉动作用,城市工程机械复工率,写字楼和产业园复工率,和城市人口出行每10%的恢复,能分别拉动消费上升8.9%、5.1%和1.3%。随着城市居民的生活步入正轨,特别是城市基建投资、房地产投资的逐步启动,城市消费水平逐步恢复。

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