安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 1 页，共 18 页 2020 年 6 月 新冠疫情常态化如何影响经济运行 1 微观机理 、 数值估计与政策应对 高善文 2 袁方 (联系人 ) 2020 年 6 月 10 日 内容提要 本文分析了疫情常态化条件下经济活动受到的影响，探讨了疫情作用于经济活动的微观机理，将理论推断与中国进度数据的证据进行了比对和检验，对关键理论参数进行了数值估计和推断，并提出了相应的政策应对建议。 我们认为， 常态化的疫情给每次线下交易都带来 和增加了 额外的交易费用，这 一费用包 括 个体的防控成本，以及万一感染带来的生活痛苦等 两个部分。经济主体会权衡 和比较增加的 交易费用 ， 与 继续进行交易活动的潜在 获益，进而调整交易行为 （简单起见，我们暂不考虑交易线上化的情形） 。 在 单笔 交易金额越大，潜在获益 越 高和交易费用相对固定 等两个 工作 假设下 ，不难得到 以下推 论： 单笔交易金额越大的商品，交易费用占比 越 低，交易活动越容易恢复到疫情前的状态；反之，单笔交易金额越小的商品，交易费用占比越高，交易活动也越容易受到抑制和推迟。 1 本文根据作者在 2020年 6月 6日清华大学五道口金融学院在线大讲堂的演讲发言整理而成。 2 首席经济学家， gaoswessence， S1450511020020 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 2 页，共 18 页 2020 年 6 月 实证检验表明：中国在 行业和总量 层面 的 数据 恢复均遵循上述 结 论。 疫情控制进展，影响着个体对感染风险的主观概率判断，是交易费用的重要组成部分。我们借鉴固定税的楔子模型，分析了交易费用增加对市场均衡价格的影响，以 4 月份的中国数据为基础，估计了这一参数的可能数值，并提出了应对的政策建议。 风险提示：（ 1） 疫情发展超预期 ；（ 2） 假设与实际情况不符 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 3 页，共 18 页 2020 年 6 月 一、 疫情常态化下的经济恢复模式 今年年初爆发的 新冠疫情 ，是过去 一百年 来最严重的全球性传染病 ， 对 全球经济形成了 空前 的冲击。 中国经济在 3 月份开始解封恢复，欧美经济也在 5 月份逐步重启。在疫苗和药物的大规模推广需要 较 长时间的背景下， 如何分析 新冠疫情在重启过程中 对经济活动的影响 呢？我们从交易费用的角度来切入。 现代人类经济活动是在分工和交易的基础上展开的。尽管有不少交易 目前 已经可以实现线上化，但是绝大多数的交易仍然必须在线下完成。 从交易的角度看问题， 常态化的疫情给每一次线下交易都带来了一笔额外的交易费用，这一交易费用既包括戴口罩、保持社交距离等防控成本，也包括小概率染病带来的成本。经济主体会权衡交易费用与潜在的交易获益，进而调整交易行为。 如果交易获得的潜在好处大于额外增加的交易费用， 那么经济主体会 继续从事交易。如果潜在利益小于增加的交易费用，那么会推迟或者取消 该笔 交易。 把这样的思路转化成为可以观察 、 测量 和 验证的推论， 有助于加深我们对这一问题的理解。为此，我们提出两个基本 的工作 假设： 一 是当 经济主体 从事一笔交易 时，尽管获益难以观察且带有主观性，但一般而言，金额越大 的交易 ，潜在获益相对越 高；二是 交易费用 是 相对固定 的 。 在这两个假设下，可以得到这样的推论：单笔交易金额越大的商品，交易费用占比 越 低，交易活动越容易恢复到疫情前的状态；反之，单笔 交易金额越小的安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 4 页，共 18 页 2020 年 6 月 商品，交易费用占比越高，交易活动也越容易受到抑制和推迟。 为验证这一推论，我们 首先 观察 13种 可选消费品的横截面数据，如图 1所示。图中 横轴为 平均单笔 交易金额取 自然 对数；纵轴为该商品销量的增速从底部回升幅度，相对于疫情早期下跌幅度 的百分比，代表了该商品 销售 的恢复程度。 不难发现，截至 4 月底的数据，商品的消费金额和恢复度 之间存在 显著 的正相关关系 。进一步扩大样本， 涵盖 餐饮、酒店等服务行业 （见图 2） ，结论依旧成立。 这两个统计结果支持了我们 上述的推论 。 图 1： 可选消费：交易金额和恢复程度 数据来源： Wind，安信证券 注： 横轴为交易金额取 Ln，纵轴为该商品增速从底部回升的百分比。 y = 6.2807x + 31.86 （ p=0.02） R² = 0.3954 0204060801001201400 2 4 6 8 10 12 14安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 5 页，共 18 页 2020 年 6 月 图 2： 可选消费：交易金额和恢复程度 数据来源： Wind，安信证券 注： 横轴为交易金额取 Ln，纵轴为该商品增速从底部回升的百分比。 该样本添加了餐饮、酒店。 需要承认的是，我们在建立模型的过程中做了一些简化，比如函数的构造、对不同活动感染风险的假定以及一些行业供应 限制 层面的 潜在 影响，但 我们倾向于认为 这些简化不影响我们的 基本 分析和结论。 从日常生活的交易经验来观察 ，也符合这一结论。 如图 3 所示， 对汽车 这种大额的交易活动 而言， 它经历了断崖式的下跌，随后 出现了 对称的 V型 反弹， 当前已经回到疫情前的增长 水平 。 对房地产销售这种更大额的交易而言，情况类似。 如图 4 所示， 1 月底到 2月上旬商品房交易 经历了断崖式的下滑，从 2 月中下旬以来开始快速恢复 。 到 4月末 ，商品房 的交易活动基本上已经回到 疫情 前的水平， 6 月份这一数据 已经显著超过 疫情前 水平。 y = 5.9973x + 31.516 (p=0) R² = 0.3429 0.020.040.060.080.0100.0120.0140.00.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 6 页，共 18 页 2020 年 6 月 图 3： 乘用车周日均零售同比， % 数据来源： Wind，安信证券 图 4： 30 大中城市商品房交易面积，万平方米 数据来源： Wind，安信证券 注：此处恢复度指 2020 年量占 2017-2019 年均值的比例 。 观察 单笔交易金额 较 小的领域 。 比如餐饮， 如图 5 所示， 它也确实在经历明确的恢复，但是到 4 月末的 水平和疫情前 相比，大概仍然下降了 30%左右 。即使到 6 月份 ， 跟历史同期相比，仍然 有 20%左右的下滑 。 另外 观察 旅游， 如图 6 所示， 今年 五一假期跟去年的五一假期相比， 接待游客数 和 旅游 总收入， 都有相当明显的下降。 (100)(80)(60)(40)(20)020402019-01-312019-02-282019-03-312019-04-302019-05-312019-06-302019-07-312019-08-312019-09-302019-10-312019-11-302019-12-312020-01-312020-02-292020-03-312020-04-302020-05-31乘用车日均销量同比（ 4WMA） 02040608010012014001020304050607001-0801-1501-2201-2902-0502-1202-1902-2603-0403-1103-1803-2504-0104-0804-1504-2204-2905-0605-1305-2005-2706-0330城商品房成交面积 :2020(7DMA) 2017-2019年均值 恢复度（右轴） 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 7 页，共 18 页 2020 年 6 月 图 5： 全国餐饮账单数量同比， % 数据来源： Wind，安信证券 图 6： 五一假期旅游总收入与旅游人数 数据来源： Wind，安信证券 注：由于五一假期天数不同， 2016-2018年均为 3天， 2019年 4天， 2020年 5天；此处的天数调整就是简单的天数平均后，乘以 3。 进一步上升 到对宏观总量数据的 分析 ，观察消费和 投资 两个大类别，单笔固定资产投资活动的交易金额显著大于单笔消费活动的交易金额。 在这一条件下， 如图 7 所示， 可以看到 投资活动几乎 V 型反弹 ， 5 月份的数据可能就可以完全正常化 。 但是跟疫情前相比，社会消费品零售总体上仍然显著低于疫情前的水平，它的反弹的力度显著 弱 于投资活动。 在社会消费品零售内部，可以进一步把它分成必选品 、可选 消费品和耐用品。(100)(90)(80)(70)(60)(50)(40)(30)(20)(10)001-1501-2201-2902-0502-1202-1902-2603-0403-1103-1803-2504-0104-0804-1504-2204-2905-0605-1305-2005-2706-03账单数量同比（ 7DMA） 6,0008,00010,00012,00014,00016,00018,00020,00020030040050060070080090010001100120020162017201820192020五一假期 :旅游总收入，亿元 总收入（天数调整） 接待游客总数，万人次 (右轴） 游客数（天数调整，右轴） 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 8 页，共 18 页 2020 年 6 月 如图 8 所示， 不难发现，交易金额相对较大的耐用品消费反弹幅度显著大于其他的可选消费品。 图 7： 社零和固定资产投资当月同比 ， % 数据来源： Wind，安信证券 图 8： 必选、耐用品和可选消费当月同比， % 数据来源： Wind，安信证券 总结 而言 ， 常态化的 疫情 给 每一笔活动 增加了额外 的交易费用，这笔交易费用 相对固定 。在这样的条件下，对大额交易活动来讲， 疫情 的影响 更 小 。对小额交易活动来讲， 疫情 的影响 相对更大 。 在宏观 层面 ， 疫情 对 投资和 耐用消费品 这类大额交易 的影响 几乎已经消失 ，但它对 金额较小且难以线上化的交易仍然有明显的抑制作用 。 (30)(25)(20)(15)(10)(5)0510152019/022019/032019/042019/052019/052019/062019/072019/072019/082019/092019/092019/102019/112019/112019/122020/012020/012020/022020/032020/042020/04社会消费品零售总额 :当月同比 固定资产投资完成额：当月同比 (40)(30)(20)(10)010202019/022019/032019/042019/052019/062019/072019/082019/092019/102019/112019/122020/012020/022020/032020/04社零：必选消费：当月同比 可选消费（除耐用品） 耐用品 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 9 页，共 18 页 2020 年 6 月 二 、 交易费用的作用机制和数值评估 接下来我们尝试去估计交易费用的金额，分析交易费用影响交易活动的微观机制，并以此提出恰当的应对政策。 首先我们介绍理论模型， 如图 9 所示，在没有交易费用的情形下，供应和需求达成的均衡为 (P1,Q1)。常态化的疫情带来额外的交易 费用 ，这一交易费用用T(transaction cost)来表示， T 在纵向 的长短 代表 交易费用的大小 。 交易费用进入交易过程后，市场如何 达到新的均衡 ？ 对生产者而言， 由于疫情的影响，消费者的需求下降，也就是说 疫情的冲击是一次需求冲击 ，新的均衡位置为 (P3,Q2)。 对消费者而言， 消费者 每从事一笔交易活动都有额外的交易费用，等 同 于 每笔交易活动的 价格都上升了， 因此 对消费者而言，疫情的冲击相当于是供应冲击 ，消费者的新均衡为 (P2,Q2)。新均衡下 消费者承担的价格 P2 实际上由两部分构成，一部分是支付给生产者的 P3，一部分是交易费用 T。 这一理论模型实际上借用了固定税的楔子理论： 对每一件商品，政府 如果 征收一个固定数额的税，那么 这 会对交易活动形成影响 。此处我们用交易费用来替代固定税楔子模型中的税。 安信证券宏观研究 安信证券宏观研究 第 10 页，共 18 页 2020 年 6 月 图 9： 交易费用楔子示意图 数据来源： 安信证券 从这一模型出发，我们有以下解释。 第一 ， 由 P1 P2 P3所围成的三角形区域 是 疫情带来的社会福利的损失 。 第二 ， 从表面上看， 疫情带来的 交易费用 由 消费者承担。但实际上 ， 在市场均衡的条件下，这笔交易费用由生产者和消费者共同来分担 。 原因在于消费者 减少 交易 活动 ，导致了市场均衡价格的下降。由于市场均衡价格的下降，生产者在一定程度上分担了额外增加 的 交易费用，生产者所分担的额外增加的交易费用等于 P1- P3，而消费者最终所承担的交易费用实际上是 P2- P1。双方之间相对分摊的比例 与 供求曲线的弹性有关。 第三 ， 在不考虑其他复杂情形的条件下，这个模型可以一般化 。 所谓的一般化就是在疫情爆发之初，人们对 哪种 防护措施最有效 是 缺乏 认知 的， 对 感染风险难以 客观冷静度量 。 在恐慌条件下，人们很可能认为感染的风险是非常大的，在这样的条件下，可以认为由 T 所代表的交易费用非常大 甚至无穷大 。在这个模型之中 ， 如果交易费用非常大 甚至无穷大 ， 就是把 T 的纵向无穷放大，相对于把 T沿着 横轴不断向左移， 那么交易活动 会 完全停摆。