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          上海復工復產的五個產業梯次

          2022-05-30

          根據《上海市加快經濟恢復和重振行動方案》的通知,6 月 1 日起全市將取消復工復產“白名單”制,復工復產節奏快于市場預期。本文分析復工復產節奏,最終目的是描繪出復工復產進程中的產業梯次,即哪些產業復工復產較快,哪些產業復工復產相對遲滯。綜合考慮政策加持,以及供應約束、需求韌性以及生產彈性,我們將各行業復工復產進度從快到慢分為5個梯隊:第一梯隊:汽車、醫藥、計算機等電子設備制造業。第二梯隊:通用設備、專用設備、電氣機械、儀器儀表制造業。第三梯隊:木材加工、家具、鋼鐵、燃料加工等行業。第四梯隊:紡服、化纖、化學原料、皮革羽毛、有色金屬等行業。第五梯隊:紡織業、造紙、非金屬建材業。

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          近期全國疫情有所緩解,各地復工復產逐步推進。2022年5月29日,《上海市加快經濟恢復和重振行動方案》發布,復工復產節奏快于市場預期。未來各行業復工復產呈現怎樣的節奏,不同行業復工復產進度如何,對此市場高度關注。

          邏輯上未來復工復產面臨兩種可能情形。第一種情形,疫情緩解,經濟逐步走向正軌。第二種情形,疫情在全國各省出現零星反復,全國層面的復工節奏并非一帆風順。第二種情形中,哪些省份面臨封控,我們無法做出提前預判,進而無法判斷復工復產節奏。

          根據《上海市加快經濟恢復和重振行動方案》的通知,6 月 1 日起全市將取消復工復產“白名單”制,復工復產節奏快于市場預期。這也意味著,未來全國層面的復工復產大概率朝著第一種情形推進,即經濟逐步走向正軌。

          本文分析復工復產節奏,最終目的是描繪出復工復產進程中的產業梯次,即哪些產業復工復產較快,哪些產業復工復產相對遲滯。

          觀察復工復產梯次節奏的三個線索

          本輪疫情對經濟有著較強壓制,各項經濟指標滑落至接近 2020 年一季度的水平。因此我們可以復盤 2020 年的復工復產特征,并在考慮當前經濟情況與 2020 年的異同后,對后期復工復產的節奏進行預判。

          2020年初武漢疫情擴散,全國經濟停擺。經歷一輪有效抗疫之后,經濟逐步修復。觀察2020年年初的經濟修復節奏,或為我們思考本輪復工復產帶來一些啟示。

          2020年復工復產過程中,制造業修復快于地產和基建,消費服務業復最慢。

          2020年1-2月工業生產增速僅為-13.5%,但是到了3月和4月就已經恢復至-1.1%和3.9%;投資方面,1-2月固投增速為-10.9%,3月和4月的讀數則為-10.1%和0.1%。2020年1-2月社零增速為-21%,但是直至當年9月才轉正至2.3%。

          2020年有趣的經濟結構修復特征,我們認為與兩點因素密切相關,一是需求韌性,二是供給彈性。

          疫情之中需求受壓制越深,疫情褪去之后需求反彈越大,則相應經濟板塊修復節奏越快。疫情之中生產供給受約束越強,疫情褪去之后供給反彈越強,則相應經濟板塊修復節奏也越快。

          先理解2020年制造業修復最快原因。以此供需視角觀察2020年一季度經濟修復節奏,中下游制造業生產最快修復,修復彈性也最大,原因在于供需共振。美國等發達經濟體需求擴張,帶動中國出口強力反彈,2020年4月以后出口同比甚至遠高于疫情之前的2019年。出口強勢擴張為中下游制造業創造了良好的需求環境,同時,得益于有效防疫,工業生產有序開展。需求彈性強,生產供給足,最終2020年迎來了極為快速的中下游制造業生產修復,并進一步帶動整體工業生產快速修復。

          再理解2020年固定資產投資修復較快原因。2019年下半年商品房銷售已經企穩,四季度住宅新開工增速甚至達到10%,地產需求本就不錯,只是受到疫情干擾。在突發性疫情沖擊后,全國按揭貸款利率轉頭下行,刺激房地產景氣度在2020年在二季度后進一步好轉。基建方面,為對沖疫情影響,專項債發行前置,一批全國重大工程項目集中開工,基建投資在二季度表現良好。

          最后來理解服務消費修復較慢原因。餐飲為代表的服務消費疲軟,導致2021年整體社零表現偏弱,并且呈現典型結構分化的根本原因。2021年社零存在典型結構分化,線上消費強于線下消費,限額以上消費優于限額以下消費。究其原因,2021年社零面臨供需雙弱。我們知道2021年中國大大小小經歷三輪本土疫情擾動,常態化疫情防控一則挫傷線下場景消費,二則拖累居民可支配收入,最終消費需求低迷。不僅如此,服務消費是勞動密集型行業,常態化防疫對服務業供給存在客觀約束。

          本次復工復產還需要關注供應鏈

          本輪疫情對經濟的沖擊僅次于2020年一季度,2020年全國物流、人流等方面也有諸多限制。然而我們必須關注到本輪疫情沖擊與2020年初有所不同。正因如此,考察本輪復工復產節奏,我們需要關注供應鏈問題。本輪疫情對供應鏈沖擊的影響是差異化的,有些省份受影響較弱,有些省份所受影響甚于2020年一季度。

          通過整車物流指數和反映人流量的相關指數,我們可以捕捉到各省和各行業的供應鏈面臨三點特征。

          一是上游采掘業基本未受沖擊,原材料工業受到一定影響,下游消費品制造業和裝備制造業受影響顯著。換言之,越靠近下游的行業越依賴于物流的穩定,因此受物流沖擊也越深。

          二是疫情在各地嚴重程度不一,東部沿海地區是疫情的主要聚集地,這影響了東部地區的工業生產。

          三是本輪疫情中病毒傳播性強于2020年年初,各地防控面臨更大壓力,消費所受影響要更加深遠。

          我們可以從中得到如下結論:

          供給角度,東部沿海地區的下游裝備業的復工復產可能會最快,上游采掘業幾乎不受影響。需求端角度,需求相對穩定的終端,其上游的恢復速度要強于需求可能明顯下滑的行業。供應鏈角度,本輪受供應鏈沖擊大的產業,反而在本輪復工復產進程中會表現出更大的修復彈性。

          疫情是引發本次工業生產大幅下滑的最大因素。因此,把握疫情對當前生產及后續復工的差異化影響,關鍵在于捕捉三項核心要素:

          一是供應約束。疫情之中受供應約束沖擊越強,疫后復工復產節奏最快、幅度最大。

          本輪華東疫情擾動之下,華東、東北等地區物流供應鏈明顯受損,西南、西北等地幾乎不受影響。受損最嚴重的是上海、江蘇、浙江、山東、吉林,不妨將這五個地區稱為“物流約束地域”。

          中國經濟存在明顯的區域集聚特征。集聚在“物流約束地域”的產業,本輪疫情中遭受供應鏈沖擊最為強烈;當然一旦供應鏈約束放開,這些產業必將率先修復。

          二是需求韌性。疫情之前需求越強、疫情之中受沖擊最小,需求韌性越強,疫后復工復產,相關需求板塊的產業修復節奏偏快,修復幅度最大。

          疫情之前,需求強弱排序為出口>基建>地產和消費,疫情沖擊對各部門需求的沖擊程度排序為出口<基建<地產和消費。

          后續復工復產過程中,出口驅動的產業鏈修復最快、彈性最強;房地產和消費驅動的產業鏈修復最慢、彈性最小;基建驅動的產業鏈處于其中。

          三是生產彈性。高技術及裝備制造業產成品庫存,增速上低于原材料工業;消費品制造業為勞動密集型產業。這意味著后續復工復產中,中下游的高技術及裝備制造業修復節奏快于上游原材料行業;消費品制造業修復節奏相對偏慢。

          產成品存貨越高,企業復工復產節奏越慢。本次疫情期間,上游原材料工業的生產好于下游高技術及裝備制造業,因而原材料工業的成品不斷累積,例如螺紋、熱卷、玻璃等原材料的庫存處于高位。因此如果下游生產和終端需求快速恢復,上游制造業仍然有個消耗庫存的階段。換言之,當前庫存越高的行業,疫情后生產恢復越弱,而當高庫存緩解后,生產才有更多空間恢復。

          這一點恰巧能得到2020年的驗證。2020年1-2月份疫情較嚴,下游裝備制造業弱于上游原材料工業的生產,原材料工業的產成品存貨大幅上升;當年3月全國開始復工復產時,下游裝備制造業生產恢復較快,原材料工業的工增恢復較慢。

          此次疫情中,整體上高技術及裝備制造業的產成品庫存增速低于原材料工業。例如,汽車制造業、非汽設備制造業、醫藥制造業的庫存較低,鋼鐵、化纖、化學原料及制品等行業的庫存較高。

          越是勞動密集型行業,企業復工復產越慢。此次疫情中,工人無法正常上班是影響行業生產的因素之一。由于此次疫情確診病例較多,我們預計復產復工并非一蹴而就,根據各區、各街鎮的確診情況,解封的時間可能會有差異,從而導致多批次的復工。

          因此,勞動密集型行業的生產恢復,可能會慢于資本密集型的行業。我們將人均營收和人均利潤越低的行業定義為勞動密集型行業,那么這一類行業包括紡服業、木材加工業、家具制造業等,不難看出此類行業基本屬于消費品制造業。

          綜合推斷各行業復工復產節奏

          基于供應約束(物流)、終端需求和企業生產這三個角度,我們可以對各行業的復工復產梯次做一個打分模型,該模型將以下五要素進行歸類:行業是否位于“物流約束地”、出口對行業營收的貢獻比例、內需穩定性、產成品存貨、勞動密集型等。我們按照各項要素是否有利于行業的復工進行打分,最終加總得到總分。

          打分遵循如下5個原則:

          1)產業處于“物流約束地域”占比較高打3分,占比較低的打2分;該項打分參考了各省的工業產值的占比,但是由于所得數據不完整,含有一定主觀成分。

          2)出口依存度越高的行業,打分越高;這里主要參考2020年出口交貨值與營業收入的比值,比值在20%左右的打3分,在10%左右的打2分,在5%左右的打1分。

          3)內需貢獻方面,對下游偏投資的行業打分高于下游偏消費的行業,對下游偏基建的行業打分高于偏地產的行業的打分;該項打分較為主觀,主要參考投入產出表和過往疫情后的恢復經驗。

          4)產成品存貨越低的打分越高;該項打分參考了最近一期各行業的產成品庫存,產成品庫存越高,分數越低。

          5)產業越傾向于勞動密集型的行業,打分越低;這里主要參考了各行業2020年的人均工業營收和人均利潤,該項打分有一定主觀成分,但是比較符合市場認知。

          需要注意的是,該打分表假設了所列五項因素權重一致,而真實的復工復產要復雜地多,因此只能作為一個復工復產鏈條整體排序的參考依據。

          值得注意的是,我們的分析框架中并未充分考慮政策層面的推動,政策通常在供給和需求兩個層面對不同行業帶來影響。例如,根據上海政府5月29日發布的《上海市加快經濟恢復和重振行動方案》,一方面將汽車、家電作為消費刺激的著力點,另一方面政策也要求“汽車、集成電路、生物醫藥等制造業企業以點帶鏈,實現產業鏈供應鏈上下游企業協同復工,穩步提高企業達產率”。

          充分考慮政策以及三因素考察,可將各行業復工復產進度從快到慢分為5個梯隊:

          第一梯隊:汽車、醫藥、計算機等電子設備制造業;

          第二梯隊:通用設備、專用設備、電氣機械、儀器儀表制造業;

          第三梯隊:木材加工、家具、鋼鐵、燃料加工等行業;

          第四梯隊:紡服、化纖、化學原料、皮革羽毛、有色金屬等行業;

          第五梯隊:紡織業、造紙、非金屬建材業。(財富中文網)

          編輯:KZ

          作者周君芝為財富中文網專欄作家,民生證券首席宏觀分析師

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