后疫情时代:中国城市消费力图谱 - 中国数据分析行业网
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    后疫情时代:中国城市消费力图谱

    来源:中国新万博竞彩app苹果下载行业网 | 时间:2020-05-11 | 作者:万博万博体育官网下载委

    中国财富管理50人论坛(CWM50)新华网联合推出的投资者教育公益节目《国民财富大讲堂》第十六期播出。香帅数字经济工作室创始人唐涯、全国社会保障基金理事会原副理事长王忠民以及安信证券首席经济学家高善文围绕报告《后疫情时代:中国城市消费力图谱》进行了精彩分析。
    报告《后疫情时代:中国城市消费力图谱》由CWM50特邀研究员、香帅数字经济工作室创始人唐涯牵头,基于移动互联网大万博万博体育官网下载对疫情下的中国城市消费冲击总量、分布和影响因素进行了全方位的研究,同时,通过对消费的研究分析了未来城市化的特点和方向。以下为报告主要内容。

    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。
    本研究基于蚂蚁金服提供的移动支付大万博万博体育官网下载,详细考察和分析了春节后45天消费冲击的总量,在不同行业上和不同区域,城市的分布,总结了各个城市在外生冲击下的消费韧度,并深入讨论哪些因素会影响到消费冲击的大小。
    这个研究的意义在于,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%[2]。互联网上实时记录的移动支付万博万博体育官网下载,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。
    01、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[3],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年春节前后的万博万博体育官网下载,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%)。

    图1 春节前后移动支付情况

     

    我们根据蚂蚁金服提供的移动支付万博万博体育官网下载推算,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[4]。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:

     

    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    02、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”。

    图2  2019、2020年春节前后,分行业的移动支付额同比变化(%)

    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。

                                                                                图3 各个城市的可选和必需消费冲击差值
    03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,我们在全国范围内,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,如图3.1所示:

  • 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。
  •                                               图3.1 全国春节后24天(1.24-2.17)消费支付金额同比下降幅度(%)
    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

     

     

    (一)疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素

    在研究城市消费冲击的过程中,我们发现疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素。首先,我们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。我们用互联网大万博万博体育官网下载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。

     

                                                         图3.2  按疫情严重程度分组,春节后24天(1.24-2.17)消费下降幅度
                                                  图3.3  按春节前净人口流入分组,春节后24天(1.24-2.17)消费下降幅度

    (二)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,我们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。我们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[6],来衡量消费韧性,基于这个指标,我们有以下发现:

     

    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(如下图3.4所示),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。

     

                                                                              图3.4 各城市群消费净冲击 图3.5 各线城市消费净冲击

    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。我们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。我们发现,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(下图3.6所示)。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。

     

                                                                         图3.6 城市人口到基础设施平均距离与消费净冲击

    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。如下图3.7所示,我们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。而且,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。

     

                                                                                  图3.7 城市证券投资用户占比与消费净冲击

    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,我们发现,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%[7]。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。

     

    附录1:调整疫情和人口流动影响,计算消费净冲击的方法
    首先,我们定义消费冲击为今年春节后消费支付金额与去年同期可比金额(经增长率调整)相比的下降幅度。然后,我们根据疫情严重程度和人口流动情况对消费冲击进行调整。具体调整方法是,根据春节期间人口迁徙情况,直接调整消费冲击,再将疫情严重程度加入回归,计算消费冲击(shock)的残差,将其定义为消费净冲击。
    根据我们团队的网络经济人口测算,流动人口数量约为3.36亿。根据百度地图公布的各城市日度迁入指数(flowin_index i)、迁出指数(flowout_index i),我们可以估算城市i的春节前两周净流入人口为:

     

     

     

    根据上述公式,我们估计深圳春节前两周流出1196.6万人、流入364.4万人,净流出832.2万人;河南周口春节前两周流出101.9万人、流入298.1万人,净流入196.2万人。类似地,我们估计了各大城市春节后的流入、流出人口。根据上述人口流动情况,我们对消费冲击进行了调整,求得。之后,我们再通过以下回归求得残差项:

     

     

    其中,变量为春节后24天(1.24-2.17)区间内日均确诊病例与常住人口之比,取对数。为了避免偏远地区网络覆盖率较低的问题,我们在样本中刨除了六线城市,只考虑五线及以上城市。不同规模城市的消费冲击的变化规律可能有所不同,因此我们根据消费支付金额将全国城市分为三组:消费总额最低组、中间组、最高组,分别进行上述回归,求得残差项,即消费净冲击。回归结果如附表1所示,我们也发现,中小城市消费净冲击受疫情影响较大,而大城市消费净冲击与疫情严重程度的相关性相对较小。

     

    附录2:复工对消费恢复的影响
    随着各个城市生产侧逐步开始恢复,城市消费也开始逐步恢复。我们测算发现,城市每10%写字楼和产业园复工水平的提升,平均而言,将带动城市5.1%消费水平的恢复。各省市工程机械复工率每10%的提升,将显著地拉动各省市8.9%的消费水平恢复。城市每10%居民工作出行情况的提升,将拉动各城市1.3%的消费水平恢复。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。
    从控制了多元变量的回归分析(回归结果如附表2所示)来看,随着城市复工水平的提升,城市消费水平快速恢复。其中,随着工程机械复工率的提升,城市消费水平的恢复最为显著。在控制了城市或者省份多重变量以及固定效应的基础上,我们发现,对于消费的拉动作用中,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。这证明投资带动消费的作用力是最强的。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,城市消费水平显著地得到恢复。

     

    注释
    [1] 香帅数字经济工作室是基于互联网大万博万博体育官网下载的独立经济研究机构。创始人香帅(唐涯),CMW50特邀研究院,曾任北京大学光华管理学院金融学副教授,博士生导师。主要研究团队成员包括徐远(徐建国),北京大学国家发展研究院长聘副教授、博士生导师,北京大学数字金融研究中心高级研究员。陈靖,北京大学&多伦多大学联合培养经济学博士,中国农业大学经济管理学院助理教授,北京大学数字金融研究中心特约研究员,福布斯30under30 青年学者。李惠璇,北京大学&杜克大学联合培养经济学博士,北京工商大学经济学院助理教授。和陈子浩,北京大学国家发展研究院博士生,普林斯顿大学联合培养。[2] 万博万博体育官网下载来源:中国银联的调查报告。[3] 支出法GDP中的最终消费支出资料来源于住户调查、政府部分的行政记录、金融机构、保险机构的有关资料。社会零售品销售总额资料来源于批发和零售业、住宿和餐饮业及其他行业的社会消费品零售总额调查。

    [4] 2020年春节后45天,移动支付额比去年同期下降了5万亿。由于移动支付大概占支付总额的一半份额,假设非移动支付的下降幅度相同(其实应该更大),那么消费总额萎缩10万亿。按照平均30%的增加值率来计算,这一个半月GDP的损失3万亿。

    [5]总消费支付额包括通过支付宝支付的线上消费与线下消费之和。线下消费万博万博体育官网下载主要来自使用支付宝收款的线下商户(“码商”)。“码商”指因生意规模小而无力或无必要购置扫码枪等收款机具,使用支付宝等移动支付提供商推出的移动支付二维码进行收钱的全部线下小微企业和个体工商户。

    [6] 具体计算方法请见附录1。消费净冲击越大,则说明消费韧性越差。

    [7] 回归分析请见附录2。

     

    研究团队:香帅数字经济工作室
    万博万博体育官网下载支持单位:蚂蚁金服研究院
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