2020 02-27 中信期货研究 |(股指 )数据周报 中信期货研究 |资产配置专题报告 投资咨询业务资格： 证监许可【 2012】 669 号 金融期货组 研究员： 张革 021-60812988 zhanggeciticsf 从业资格号 ： F3004355 投资咨询号 ： Z0010982 姜婧 021-60812990 jiangjingciticsf 从业资格号 ： F3018552 投资咨询号 ： Z0013315 联系人： 王宁 021-60812990 wangningciticsf 从业资格号： F3070962 1001101201301401501601031051071091111132019-05-06 2019-07-30 2019-10-30 2020-01-23中信期货商品指数走势 中信期货十年期国债期货指数 中信期货沪深 300股指期货指数 中信期货商品指数 重要提示：本报告中发布的观点和信息仅供中信期货的专业投资者参考。若您并非中信期货客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本报告的任何信息。本报告难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 复工系列报告一：从客运与中观行业的角度看目前国内整体复工进度 专题 摘要 本篇报告是我们跟踪国内复工系列报告的第一篇，聚焦于从客运、物流与行业中观两个视角， 对于目前复工 与返程 进度给予 一个评估与估计 。 报告基本框架 ： 我们将从两个视角对复工进度展开观察：第一个视角是从目前客运回流以及城市间迁徙变化的角度来看整体人员返城的情况，同时辅助对物流业的 指标 变化；第二个视角则是从建筑、纺服、制造业的中观层面来对各类子行业的复工进度给予一个大致的估计 。 客运与物流的视角看复工 ： 春节客运总口径来看，返工回流比例在 50%左右；一线及省会返工比例更高，但城市的低端服务业返工比例极低；主要劳动输入省份并未表现出明显的人员迁入。物流业复工比例较低，节后运费出现超越季节性上涨，短途与长途运输运费出现分化，未来一端时间仍是影响现货流动性的主要瓶颈。 中观行业视角看待复工进度 ： 通过水泥磨机 开工率 、玻璃库存等指标， 预计 建筑业复工不会超过 20%；从纺织产业链开工以及苏州、绍兴迁入规模不到 30%来看，预计纺织下游行业复工率在 20-30%之间；汽车相关制造业 复工率在 20%左右；复工仍呈现一定程度的南北分化，华南地区迁入比例接近 40%，华东接近 30%，北方仍在20-30%之间。根据当前返程规模以及隔离期，预计 3月中下旬将迎来全面复工 。 策略建议： 复工节奏对于商品的影响来自于两个方面：一方面来自于复工节奏推迟后带来的需求真空；另一方面则是短期的物流限制对于各类工业品现货流动性的影响。 未来下游生产与物流的复工速度关系决定了短期商品的定价：若物流复工快于下游则出现回归，反之则价格受到发运瓶颈与需求启动会继续维持强势。 对于权益方面，复工的节奏会对后续的经济政策推行节奏构成较大的影响从而影响整体市场偏好的变化。 我们认为复工对权益有三个可能性选择： 3月中旬 开始全面复工经济企稳，政策回归中性，市场风格由科技向蓝筹回归；复工持续低于预期，政策刺激力度加大，科技板块继续强势、周期类低估值板块修复估值；复工符合预期但海外风险扩散，内需刺激力度加大，消费、基建类板块将充分受益 。 风险因子： 海外疫情扩散超预期 国内疫情出现反复 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 2 / 20 目 录 专题摘要 .1 一、复工进度中观指标跟踪的基本框架 .4 二、客运与物流的视角看复工 .5 （一）客运总口径回流 50%，区域间返城进 度存在较大差异 .5 （二）物流业复工较低导致运费现超越季节性上涨，长短途分化较大 .9 三、中观行业视角看待复工进度 .12 （一）建筑相关产业链复工水平维持在 20%以内 .12 （二）纺织服装产业链复工率在 20-30%之间 .15 （三）汽车等制造业复 工率在 20%左右 .16 （四）电厂动力煤日耗显示全国复工节奏呈现由南往北的趋势 .17 四、投资策略 .18 图 目录 图 1： 中观指标跟踪报告的基本框架 . 4 图 2： 2020 年春运发送客运总量及同比 . 5 图 3： 2020 年春运铁路发 运人数及同比 . 6 图 4： 2020 年春运道路发运人数及同比 . 6 图 5： 2020 年水路运输发运人数及同比 . 6 图 6： 2020 年航空运输发运人数及同比 . 6 图 7： 分阶段各种出行方式发 运量与累计同比变化情况 . 6 图 8： 铁路与公路增速从正月十六开始出现较大背离 . 7 图 9： 公路与铁路按照返程高峰时间段的客流量对比 . 7 图 10： 六个具有代表性城市的百度迁徙指数差值比较 . 8 图 11： 北京春 节期间拥堵系数 -季节性 . 9 图 12： 上海春节期间拥堵系数 -季节性 . 9 图 13： 广州春节期间拥堵系数 -季节性 . 9 图 14： 深圳春节期间拥堵系数 -季节性 . 9 图 15： 国内公路物流价格指数近 4 年春节期间变动趋势对比 . 10 图 16： 公路运价指数节后涨跌幅对比 . 10 图 17： 2020 年节后各地区运费变化出现一定程度分化 . 10 图 18： 短途物流运价节后涨跌情况 . 11 图 19： 长途物流运价节后涨跌情况 . 11 图 20： 河北省水泥磨机开工率 -季节性 . 12 图 21： 江苏省水泥磨机开工率 -季节性 . 12 图 22： 四川省水泥磨机开工率 -季节性 . 12 图 23： 广东省水泥磨机开工率 -季节性 . 12 图 24： 河北地区水泥库容率 . 13 图 25： 江苏地区水泥库容率 . 13 图 26： 四川地区水泥库容率 . 13 图 27： 广东地区水泥库容率 . 13 9YcZrUoYkVlWlXeXxUoOmP8ObP7NtRnNsQnNjMpPmOkPsQoR6MmNnQxNsPmPuOmOoQ中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 3 / 20 图 28： 河北省玻璃库存 . 14 图 29： 江苏省玻璃库存 . 14 图 30： 四川省玻璃库存 . 14 图 31： 广东省玻璃库存 . 14 图 32： 直纺长丝开工率 -季节性 . 15 图 33： 江浙织机开工率 -季节性 . 15 图 34： 涤纶长丝库存指数 -季节性 . 15 图 35： 坯布库存指数 -季节性 . 15 图 36： 苏州百度迁徙近两年迁入指数 . 16 图 37： 绍兴百度迁徙近两年迁入指数 . 16 图 38： 国内半钢胎周度开工率季节性 . 16 图 39： 国内全钢胎周度开工率季节性 . 16 图 40： 东营百度迁徙近两年迁入指数 . 17 图 41： 上汽、广汽集团月度产销比与销量同比增速 . 17 图 42： 六大电厂动力煤日耗季节性（周度平均） . 17 图 43： 粤电动力煤日耗季节性（周度平均） . 18 图 44： 浙电动力煤日耗 季节性（周度平均） . 18 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 4 / 20 一、复工进度中观指标跟踪的基本框架 本篇报告 是我们关于复工专题研究系列报告的第一篇， 主要聚焦于当前国内的复工节奏。我们 将从两个视角对复工进度展开观察 ： 第一个视角是从目前客运回流以及城市间迁徙变化的角度来看整体人员返城的情况，同时辅助对物流业的近期变化；第二个视角则是从建筑、纺服、制造业的中观层面来对各类子行业的复工进度给予一个大致的估计 。 图 1： 中观指标跟踪报告的基本框架 数据 来源： 中信期货研究部 从最直观的角度，客运数据与城市出行强度是能够体现当前复工整体情况的最关键指标。其次对于劳动密集型行业来说，工人的复工参与度是行业整体开工率的主要保证。我们撰写本篇报告的目的在于要通过当前 偏高频的 数据，来整体评估当前影响工业品价格最为重要的一个变量。 复工节奏 客运回流与物流状况 客运回流 春运客运数据 百度迁徙的迁入规模数据 物流状况 节后国内运费指数分化 劳动密集型行业开工监测 全国各地水泥磨机开工率 纺织相关行业开工情况 轮胎企业开工率等 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 5 / 20 二、 客运与物流的视角看复工 （一） 客运总口径回流 50%， 区域间返城进度存在较大差异 春运期间客运数据是最为直观的反应复工强度的指标， 同时 物流 业的复工 情况在很 大程度上影响工业品的现货流动性。从目前春运期间的客运总量来看， 2020 年春运 40 天累积发送客运量为 14.77 亿人次，同比 2019 年春运下降 50%。其中铁路运输量同比下降 47.5%、道路下降 50.7%、水路下降 57.8%、航空下降 47.6%。假设我们不考虑学生与旅游人流的话，当前 广义 口径的 返程回流 比例为 50%。 图 2： 2020 年春运发送客运总量及同比 数据 来源： 交通运输部，中信期货研究部 按照出行工具对比的话，正月十六作为一个关键节点出现一定分化。铁路发运人数再正月十六达到节后高点后后续同比增速并未出现明显回升，而道路运输从正月十五之后同比增速继续呈现上行趋势 。预计未来第二波返程回流高峰的载体将以公路为主。 其他两类辅助参考出行方式中，航空客运再经历了正月十五后的高点后尚未达到之前的水平，而水路运输同样保持相对低位。综合来看，之后的复工潮将主要依赖公路运输，预计也将是后续返程的主要边际增量。 -100.00%-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%0100020003000400050006000700080009000腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初10正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28客运总量（万人次） yoy-右轴 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 6 / 20 图 3： 2020 年春运铁路发运人数及同比 图 4： 2020 年春运道路发运人数及同比 数据 来源： 交通运输部， 中信期货研究部 图 5： 2020 年水路运输发运人数及同比 图 6： 2020 年航空运输发运人数及同比 数据 来源： 交通运输部， 中信期货研究部 考虑到本次春节假期受疫情影响整体延长到正月十六，我们可以将本次春运分为三个阶段：即节前的腊月十六至年三十（节前返程）、春节期间从大年初一到正月十六（节后第一波返程）、正月十七至 今 （节后第二波返程）。我们认为两波返程的特征有所不同，第一波返程高峰以铁路为主力，以城市返程为主；而第二波返程 仍在进行当中，目前来看整体复工比例仍较低，当前仍是第二波返程前期并未达到明显的峰值 。 图 7： 分阶段各种出行方式发运量与累计同比变化情况 累计发送 -铁路 yoy-铁路 累计发送 -公路 yoy-公路 累计发送 -水路 yoy-水路 累计发送 -航空 yoy-航空 累计发送 -合计 yoy-合计 节前（腊月 16至 30） 16805.3 17.2% 93325 -0.4% 1398.6 4.6% 2805 6.7% 114356 3.0% 春节期间（大年初一至正月 16） 3386.1 -79.7% 17667 -82.3% 245.9 -87.1% 884 -70.8% 22180.89 -81.7% 节后（正月 17至正月 25） 1193.6 -86.7% 13718 -73.7% 66.08 -91.3% 216.68 -87.0% 15194.33 -76.1% 数据 来源： 交通运输部，中信期货研究部 -120%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%0200400600800100012001400腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28铁路（万人次） yoy-右轴 -100.00%-90.00%-80.00%-70.00%-60.00%-50.00%-40.00%-30.00%-20.00%-10.00%0.00%10.00%010002000300040005000600070008000腊月16腊月19腊月22腊月25腊月28正月初1 正月初4 正月初7 正月初10正月13正月16正月19正月22正月25正月28道路（万人次） yoy-右轴 -120.00%-100.00%-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%40.00%020406080100120140腊月16腊月19腊月22腊月25腊月28正月初1 正月初4 正月初7 正月初10正月13正月16正月19正月22正月25正月28水路（万人次） yoy-右轴 -100.00%-80.00%-60.00%-40.00%-20.00%0.00%20.00%050100150200250腊月16腊月19腊月22腊月25腊月28正月初1 正月初4 正月初7 正月初10正月13正月16正月19正月22正月25正月28民航（万人次） yoy-右轴 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 7 / 20 我们认为当前的返程隔离制度可能会进一步推迟真正的复工时间 。 虽然目前来看，第二波返程已经在进行当中，但多数地区工人到岗后仍要进行 14 天隔离，这对于无法居家办公的制造业影响更大。此外，今年春节假期的延长也相当于将返程节奏进一步的拉长。 图 8： 铁路与公路增速从正月十六开始出现较大背离 图 9： 公路与铁路按照返程高峰时间段的客流量对比 数据 来源： 交通运输部， 中信期货研究部 如果我们将 20 年与 19 年的 完整 时间段进行对比，也能够对整体返程进度做出一个估计。 将 20 年整个十六天春节假期与 19 年的七天假期对比，同时将 20 年正月十七至今与 19 年的初八至正月十六进行对比。 2020 年 16 天春节假期与 2019 年 7 天的同口径对比下 ， 20 年铁路与公路的客流量分别是 19 年的 50.1%、 47.5%；而对于今年正月十七至二十五与去年初八到十六的对比， 20 年铁路与公路的客流量分别是19 年的 8.6%、 16.1%。 由此我们 估计 传统七天长假对比后的复工进度应该在 60%左右，但这部分 复工人员 更多的集中在 一线或省会城市 ，而 其他劳动力依赖型城市 复工比例可能仍不到 20%。为了区分这两种复工节奏的区别，我们同样选取了一线城市与其他四个具有代表性的劳动依赖性城市，利用百度迁徙指数进行比较。 -100.00%-90.00%-80.00%-70.00%-60.00%-50.00%-40.00%-30.00%-20.00%-10.00%0.00% 正月初1 正月初3 正月初5 正月初7 正月初9 正月11正月13正月15正月17正月19正月21正月23正月25铁路 yoy 公路 yoy 0 20000 40000 600002019年初一至初七 2020年初一至十六 2019年初八至十六 2020年十七至二十五 公路 铁路 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 8 / 20 图 10： 六个具有代表性城市的百度迁徙指数差值比较 数据 来源： 百度迁徙，中信期货研究部 我们利用百度迁徙的城市迁入规模指数为主要参考，以同期 19 年与 20 年的差值来衡量返程强度（值越大表明当前返程强度越弱反之亦然）。选取苏州（轻工纺织制造业密集）、金华（小商品集散地）、东莞（电子制造业集群）以及临沂（国内最大的复合肥、人造板生产中心）作为参考指标与一线城市的上海、深圳进行对比。 首先，一线城市的迁徙规模指数差值波动幅度显著大于其他 4 个样本城市，且存在初一到正月十六的一个明显周期性，这与我们之前讨论今年的城市返程节奏一致。其次，样本城市中苏州与东莞的劳动密集型企业较多且受疫情冲击有限，所以春节期间的走势与一线城市类似但随后正月十六的返程节奏明显快于一线城市，这也与我们之前讨论的第二波返程节奏一致。最后，例如北方管控较严（临沂）与疫情严重的样本城市（金华），春节假日期间波动很小但正月十六后指标逐步下行，第二波返程开始加速。 总的来看，一线城市的复工更早且返程比例较高，但多数二三线劳动依赖 型城市目前仍处于返程进行时当中，总返程比例仍维持在较低的水平 且强制隔离制度会继续放缓复工进程 。 最后通过 观察 城市拥挤指数，也可以推断出当前居家办公比例仍较高，同时也表明城市中从事低端服务业的人员回流仍比较有限。目前一线城市最新的拥堵系数 以基本达到往年同期的 70-80%的水平 。 -505101520腊月16腊月17腊月18腊月19腊月20腊月21腊月22腊月23腊月24腊月25腊月26腊月27腊月28腊月29腊月30正月初1 正月初2 正月初3 正月初4 正月初5 正月初6 正月初7 正月初8 正月初9 正月初10正月11正月12正月13正月14正月15正月16正月17正月18正月19正月20正月21正月22正月23正月24正月25正月26正月27正月28正月29上海 深圳 苏州 金华 东莞 临沂 中信期货研究 |专题报告 （ 资产配置 ） 9 / 20 图 11： 北京春节期间拥堵系数 -季节性 图 12： 上海春节期间拥堵系数 -季节性 数据 来源： Wind， 中信期货研究部 图 13： 广州春节期间拥堵系数 -季节性 图 14： 深圳春节期间拥堵系数 -季节性 数据 来源： Wind， 中信期货研究部 考虑到铁运高峰回流比例大概在 50%左右，一线及省会城市百度迁徙规模同比接近 40%以及当前城市拥堵系数多为去年同期的 60%-70%这三个指标，我们认为当前第一波城市返程的总体复工比例在 50%以上，但以居家办公为主 ； 而 劳动依赖型产业以及城市内低端服务业的人员返程率则较低，预计占总返程人数的 10-15%之间。 （二） 物流业复工较低导致运费现超越季节性上涨 ， 长短途分化较大 物流的恢复进度是我们研究复工的另外一个关键点，当前各类工业品现货的流动性都取决于物流的通畅度。根据交通运输部口径，目前国内运输行业整体复工率在 30%左右平均返岗率在 50%左右，但如果 再 考虑 到 其中一部分是要保证疫区运输的资源，其他物流线路将面临短期很大的供求矛盾。 1.001.201.401.601.802.002.202.402.60腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初10正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28二月初1 二月初3 2018 2019 20201.001.201.401.601.802.002.20腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初10正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28二月初1 二月初3 2018 2019 20201.001.201.401.601.802.002.20腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初10正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28二月初1 二月初3 2018 2019 20201.001.201.401.601.802.002.20腊月16腊月18腊月20腊月22腊月24腊月26腊月28腊月30正月初2 正月初4 正月初6 正月初8 正月初10正月12正月14正月16正月18正月20正月22正月24正月26正月28二月初1 二月初3 2018 2019 2020中信期货研究 |专题报告 （ 资产