【广发宏观王丹】2022年经济增速的定量线索

原创王丹郭磊宏观茶座

广发证券资深宏观分析师 王丹

bjwangdan@gf.com.cn

广发宏观郭磊团队

报告摘要

第一，GDP三大产业以往有相对稳定的环比季节性规律，以各自给定环比推算GDP同比增速是常用的预测方法。疫后经济又有一定特殊性，从疫后三大产业GDP的趋势特征看，第一产业受冲击最小，2020年Q3起基本恢复至季节性；第二产业受冲击较大，从底部起来后先是经历一轮强于正常环比季节性的修复脉冲，后于2021年Q1收敛至季节性规律；第三产业受社交距离和生活半径影响较大，环比脉冲强弱与防控状态关联度较高，在防控平稳的时段和区域疫情反复的时段，三产环比会分别高于或低于季节性。

第二，以年初冀黑吉三省疫情阶段为例，2021年Q1第一和第二产业不变价GDP环比分别增长-66.1%和-20.5%，与各自的季节性特征（2017-2019年均值）-64.9%和-20.6%偏离程度仍相对有限，这意味着阶段性局部疫情反复对第一和第二产业的冲击程度不会导致其明显偏离季节性规律，我们可以在经济增速预测中将重心放在对第三产业的判断假设上。

第三，由此我们进一步对第三产业的扰动做出推测。我们以城市交通客运数据作为居民社交距离和生活半径的影子指标，相较于确诊数据、疫情持续时间等刻画疫情轻重程度的数据而言，这一指标更靠近于疫情影响。以疫情中心城市南京和石家庄，一线城市的上海和北京，全国城市客运总量三个维度进行观测，本轮7月中下旬开始的疫情对居民社交距离和第三产业的冲击弱于春节叠加年初疫情。

第四，我们基于这一认识对2021年下半年GDP做出预测。其中一二产业的预测主要在季节性规律的基础上进行微调，第三产业的预测主要基于城市客运冲击情况进行量化推演：假设Q3和Q1三产相较于2019年同期的比值与城市客运量恢复程度的比值保持一致。进入四季度后是否会再度出现局部疫情的反复尚不明确，对Q4三产的预测主要通过不同的疫情情景给出增长区间。基于上述假设粗略估算，三季度GDP同比在5.9%-6.0%之间，四季度GDP同比增速在4.4%-5.0%之间。对应全年GDP增速在8.4%-8.7%左右，两年复合增速在5.3%-5.4%左右。

第五，我们进一步通过给定三大产业环比增速来推测2022年GDP增速水平：对于2022年三产的变化我们给定保守、乐观两种情形，其中保守情形包含国内局部地区疫情对经济的再度冲击；乐观情形即国内疫情完全可控。两种情形下2022年GDP全年增速在5.5%-6.8%之间，上下限的中位水平为6.2%。

第六，逻辑上来说，2020-2022年不变价GDP三年复合增速大概率介于5.3%（2020-2021年两年复合增速）和5.6%（新冠疫情前的经济增长趋势路径）之间是大致合理的，以此倒推2022年GDP实际增速水平也在4.9%-6.3%之间。

第七，未来经济存在不确定性，定量估算的结果并不等于最终的结果，但这一测算仍然是有意义的：1）可以更详细地捕捉三大产业的疫后运行特征、当前趋势，了解未来预期差可能在哪一部门；2）了解在现有的基数效应和环比趋势下，GDP增速大致落在什么区间；3）建立一个坐标，未来可以进一步根据现实情况对于假设进行调整；4）了解政策所面对的GDP增速情况，辅助判断政策目标。

正文

GDP的三大产业以往有相对稳定的环比季节性规律，以各自给定环比推算GDP同比增速是常用的预测方法。疫后经济又有一定特殊性，从疫后三大产业GDP的趋势特征看，第一产业受冲击最小，2020年Q3起基本恢复至季节性；第二产业受冲击较大，从底部起来后先是经历一轮强于正常环比季节性的修复脉冲，后于2021年Q1收敛至季节性规律；第三产业受社交距离和生活半径影响较大，环比脉冲强弱与防控状态关联度较高，在防控平稳的时段和区域疫情反复的时段，三产环比会分别高于或低于季节性。

因为GDP及三大产业环比具备较强的季节性特征（表1），其各季度环比增速总是围绕季节性规律波动，因此通过环比季节性规律结合短期扰动因素，给定环比增长区间并推算GDP同比是一种较为常用的预测方法。

由于三大产业受疫情冲击的程度不同，疫后修复阶段，三大产业环比脉冲特征并向其各自的季节性规律收敛的修复路径也大不相同。

第一产业受疫情冲击最小、恢复也最快，2020年Q3开始，第一产业环比增速基本完全恢复至季节性规律。

第二产业受疫情冲击较大，2020年Q1环比-30.8%，显著低于其季节性规律的-20.5%；此后，各个季度以高于季节性规律的环比增速实现快速修复，自2021年Q1开始，二产环比完全与季节性规律吻合。

第三产业受疫情冲击最大，且进入疫情常态化防控阶段后，受区域疫情反弹和防控状态影响较大，疫后三产环比围绕季节性规律上下波动，与疫情呈现反向关系，即2020年Q1、2021年Q1低于季节性，其余季度高于季节性（图1）。

以年初冀黑吉三省疫情阶段为例，2021年Q1第一和第二产业不变价GDP环比分别增长-66.1%和-20.5%，与各自的季节性特征（2017-2019年均值）-64.9%和-20.6%偏离程度仍相对有限，这意味着阶段性局部疫情反复对第一和第二产业的冲击程度不会导致其明显偏离季节性规律，我们可以在经济增速预测中将重心放在对第三产业的判断假设上。

从疫情进入常态化防控阶段以来，从疫情反弹强度（最高日新增确诊数）和持续时间长度两方面来看，对本轮疫情影响分析最具参考意义的是今年年初冀黑吉疫情（图2）。

从疫情的反弹强度来看，本轮疫情影响弱于年初疫情。本轮疫情最高单日新增本土确诊病例数108例，小于年初疫情最高的135例；7月初疫情至8月24日，累计新增本土确诊病例1360例；从1月1日至2月7日新增确诊清零，累计确诊病例2104例。

从影响的持续时间来看，本轮疫情对三季度经济活动的影响时间更长。年初疫情截止到2月7日新增确诊清零，对一季度经济活动冲击时间持续了37天。三季度以来，7月4日云南瑞丽出现本土疫情，再到7月20日开始南京出现本土确诊病例并随后呈现“多点发生”态势，截至8月24日，疫情对三季度经济活动的影响已经持续了52天。

从影响的地区范围来讲，本轮疫情影响地区更多，且集中在中东部经济发达省份。1月份报告新增确诊病例的省份包括河北等10个省份[1]，其中河北、黑龙江和吉林新增确诊超百例；7月下旬以来发生本土疫情的省份达到19个省份[2]，集中在江苏、河南、湖南和湖北等中东部经济发达地区。

2021年Q1第一和第二产业不变价GDP环比分别下降了66.1%和20.5%，与各自的季节性特征（2017-2019年均值）-64.9%和-20.6%偏离程度相当有限，意味着阶段性局部疫情反复对第一和第二产业的冲击程度不会导致其明显偏离季节性规律，这就使得我们可以在后续的经济增速预测中将重心放在对第三产业的判断上。

由此我们进一步对第三产业的扰动做出推测。我们以城市交通客运数据作为居民社交距离和生活半径的影子指标，相较于确诊数据、疫情持续时间等刻画疫情轻重程度的数据而言，这一指标更靠近于疫情影响。以疫情中心城市南京和石家庄，一线城市的上海和北京，全国城市客运总量三个维度进行观测，本轮7月中下旬开始的疫情对居民社交距离和第三产业的冲击弱于春节叠加年初疫情。

因为城市交通客运数据在一定程度上反映了居民的社交距离和生活半径，我们以城市轨道交通数据来观察两轮疫情的影响程度（图3）。

以石家庄和南京两轮疫情中心城市作为观测样本。石家庄疫情开始发生于1月4日，尽管到2月4日已经清零，但城市轨道交通客运量的明显恢复受春节影响延后到了3月份。1月和2月份石家庄城市轨道交通客运量仅相当于2019年同期的17.1%和27%，这一恢复程度仅略高于2020年2月份的7.3%和3月份的21.6%。而本轮疫情的中心城市之一南京，7月份城市轨道交通客运量相当于2019年同期的75.6%，虽较6月份的89%出现明显回落，但受冲击程度要明显弱于石家庄；考虑到南京疫情始于7月下旬，我们以7月最后一周数据来看，南京地铁客运量合计636.4万人次，相当于2019年7月最后一周地铁客运量2083.5万人的30.5%，也要弱于石家庄1月份受冲击程度。

以北京和上海两大一线城市作为观测样本。北京7月份城市轨道交通客运量相当于2019年同期的83.2%，而1、2月份水平为61.5%和67.5%；上海7月份城市轨道交通客运量相当于2019年同期的90.6%，而1.2月份分别为84.2%和87.3%。

以全国城市客运总量为观测样本（图4）。7月份全国城市客运总量相当于2019年同期的81.3%，高于1月份和2月份的74.6%。

疫情冲击的持续时间和影响范围反映本轮疫情对经济活动影响更大，而从城市交通数据来看，本轮疫情的冲击程度则弱于年初疫情，我们认为其背后可能有春节因素的扰动（就地过年和春节假期延后了服务活动的修复），同时，企业和居民在应对区域疫情中的措施和自我防疫态度也在发生变化。

在量化本轮疫情对三季度冲击程度的过程中，我们认为城市交通客运数据反映的情况相较于疫情本身数据更客观和贴合实际。

我们进一步基于这一认识对2021年下半年GDP做出预测。其中一二产业的预测主要在季节性规律的基础上进行微调，第三产业的预测主要基于城市客运冲击情况进行量化推演：假设Q3和Q1三产相较于2019年同期的比值与城市客运量恢复程度的比值保持一致。进入四季度后是否会再度出现局部疫情的反复尚不明确，对Q4三产的预测主要通过不同的疫情情景给出增长区间。基于上述假设粗略估算，三季度GDP同比在5.9%-6.0%之间，四季度GDP同比增速在4.4%-5.0%之间。对应全年GDP增速在8.4%-8.7%左右，两年复合增速在5.3%-5.4%左右。

我们分别对三大产业三、四季度环比增速进行预测，进而预测整体GDP增速。在对三大产业的环比预测过程中，一二产业的预测思路是基于季节性规律进行微调，第三产业的环比预测则主要基于城市客运冲击情况进行量化推演。

第一产业几乎不受疫情影响，因此，对下半年第一产业增速的测算主要依据其季节性特征，三、四季度其环比季节性规律（2017-2019年均值）分别为46.3%和24%。根据河南省农业农村厅统计，截至8月10日，河南全省农作物受灾1474万亩，占秋作物总面积的12.4%[3]。考虑到河南等农作物主产区受极端暴雨天气的影响，在季节性规律的基础上适当小幅下调三季度环比增速至45.9%（2017-2019年最低值）。

参照年初国内疫情影响，疫情对二产的影响也相当有限，因此下半年二产增速预测主要依据季节性规律。但第二产业季节性呈现出“二、三季度环比逐年下降，四季度环比逐年上升”的特征，因此，我们将预测的环比增速在均值水平上作相应调整，三、四季度环比分别为0.7%和11.5%。

我们以城市客运数据估算Q3第三产业环比增速。首先，2021年Q1全国城市客运相当于2019年同期的77.9%；7月份城市客运量相当于2019年同期的81.3%，考虑到本轮疫情的扩散始于7月下旬，且8月份疫情影响持续整个月，因此8月份城市客运总量会进一步回落，9月份相较于8月份小幅恢复，我们估计三季度全国城市客运相当于2019年同期的78.1%-79.1%左右。假设第三产业Q1和Q3相较于2019年同期的恢复程度与城市客运的冲击程度保持一致，对应Q3三产环比在1.9%-2.2%左右。

进入四季度后是否会再度出现局部疫情的反复尚不明确，在此背景下，我们对三产的预测仅能通过不同的情景判断，给出增长区间的假设。在经历了三季度的低增之后，我们假设四季度环比在4.2%-5.2%左右（2017-2019年环比均值为4.7%，2019年为4.2%）。

基于上述假设，三季度GDP同比在5.9%-6.0%之间，四季度GDP同比增速介于4.4%-5.0%之间。对应全年GDP增速在8.4%-8.7%左右，两年复合增速在5.3%-5.4%左右。

我们进一步通过给定三大产业环比增速来推出2022年GDP增速水平：对于2022年三产的变化我们给定保守、乐观两种情形，其中保守情形包含国内局部地区疫情对经济的再度冲击；乐观情形即国内疫情完全可控。两种情形下2022年GDP全年增速在5.5%-6.8%之间，上下限的中位水平为6.2%。

国内疫情演化和防控形势是2022年经济增长预测最大的不确定性，局部地区疫情会否出现，出现多少次，主要对哪个季度经济增长产生影响，这些问题对2022年全年经济增速和经济节奏均会产生显著的影响，但很难进行前瞻性预判。

我们同样假设2022年疫情情况不会对一二产经济活动产生明显冲击，在这个假设之下，我们可以按照季节性规律分别给定各自的季度环比增速。

对于三产的变化我们给定保守和乐观两种极端情形，保守情形即国内局部地区疫情对经济产生两轮冲击过程，参照2020年和2021年的情况（表1），这两轮冲击出现在一季度和三季度；乐观情形即国内疫情完全可控，第三产业在各个季度以略高于季节性规律的环比增速运行。

基于上述假设，预计2022年GDP全年增速在5.5%-6.8%左右，上下限的中位水平为6.2%。

除此以外，我们还可以通过给出2020-2022年不变价GDP的三年复合增速区间的上下限来估算2022年的经济增速上下限理论区间。逻辑上来说，我们预计2020-2022年不变价GDP三年复合增速大概率介于5.3%（2020-2021年两年复合增速）和5.6%（新冠疫情前的经济增长趋势路径）之间是大致合理的，以此倒推，2022年GDP实际增速水平4.9%-6.3%之间，上下限的中位水平为5.6%。

基于前述对2020年GDP增速的测算，我们可以通过给出2020-2022年不变价GDP的三年复合增速区间的上下限来估算2022年的经济增速。

鉴于2022年疫情对经济的拖累弱于2020和2021年这一线性外推假设条件，因此我们可以给出2020-2022年GDP三年复合增速的下限，是不低于2020和2021年两年复合增速的5.3%。

鉴于疫情冲击所带来一部分永久性的经济损失，因此，实际的GDP三年复合增速应该是弱于没有疫情的经济情景的，我们将此作为GDP三年复合增速区间的上限。若没有疫情冲击，假设GDP增速在2019年6%的基础上，按照每年0.2个百分点左右的斜率缓慢下降，那么2020-2022年三年复合增速在5.6%左右。

按照2020-2022年GDP三年复合增速5.3%-5.6%的水平倒推，对应2022年GDP实际增速水平4.9%-6.3%之间，上下限的中位水平为5.6%。

未来经济存在不确定性，定量估算的结果并不等于最终的结果，但这一测算仍然是有意义的：（1）可以更详细地捕捉三大产业的疫后运行特征、当前趋势，了解未来预期差可能在哪一部门；（2）了解在现有的基数效应和环比趋势下，GDP增速大致落在什么区间；（3）建立一个坐标，未来可以进一步根据现实情况对于假设进行调整；（4）了解政策所面对的GDP增速情况，辅助判断政策目标。

核心假设风险：国内疫情演化超预期，外部环境变化超预期，政策变化超预期。

[1]https://www.sohu.com/a/448164333_162758

[2]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1708578148303212132&wfr=spider&for=pc

[3]https://m.gmw.cn/2021-08/13/content_1302484137.htm

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