真实复工率或许好于客流量数据的六个因素
文|简容 （经济学博士，就职于国有大型银行）
本次疫情恰巧与春节叠加，因此疫情对经济运行的短期冲击，就成为一次真实的经济压力测试，相应复工率就成为观察应对压力测试的重要指标之一。在正常的春运期间，全国铁路、道路、水路和民航的发送旅客数量呈明显的“V”型，即，正月初一至初五的春节期间，全国旅客发送数量自节前的峰值降至谷底，自初六开始，人员陆续返工，旅客发送数量快速恢复至春节前水平。按照惯例，春运是从上年的腊月十六至下年的正月二十五，共计40天。今年春运为1月10日至2月18日，正好与疫情叠加，因此通过观察春运期间人员流动情况，即可大致判断出疫情对复工率的影响。
按照春节（正月初一至初五）划分，节前（1月10日至1月24日）全国铁路、道路、水路和民航累计发送旅11.35亿人次；节后（1月30日至2月18日）累计发送2.47亿人次，节后发送量占节前发送量比重仅为21.8%，由总客量数据来估计，目前复工率可能低于30%。
但目前六大发电公司的日均煤耗量为过去三年同期日均煤耗量的60%，从发电煤耗情况反映出的复工率，似乎好于客流量，原因何在？
因此，除了观察各个交通渠道的总客量之外，还要进一步做细分观察，即表1中，四种交通工具发客量在春节前后的占比变化情况。
首先，道路交通的发客占比由节前的82.03%上升至节后的86.2%，表明与全国复工水平相比，一些疫情相对较轻地区的本区域内部复工率恢复较快，因为道路交通基本是解决短途客流的。
其次，水路交通的发客占比由节前的1.22%下降一半多至节后的0.51%，作为短途交通的补充，水路交通占比微降表明一些临水区域复工速度可能不及上述复工快的区域。
第三，以高铁为主的铁路交通的发客占比由节前的14.36%降至节后的11%，表明跨区域的人员流动依然恢复缓慢，进而影响到跨区域务工人员居多的区域和行业，同时民航占比也是微降，反映出同样的问题。
第四，为应对疫情，全国高校基本都采取网课、延期开学等方式，避免在校学生大规范返校，目前包括研究生在内，在校的大学生近3500万，在将今年与往年春运发客数据进行比较时，需要剔除这个因素。
第五，还有一个影响因素是自驾车返程的数量，但难以获得有效数据，尤其是高速路已免收费用。
第六，本次疫情期间，为了尽快遏制疫情势头，各地对节后返回人员，均采取了居家+隔离14天的防控措施，而措施也给运用交通运输发客数量观察复工率造成时滞影响。
仅上述六点，我们在采用客流量观察复工率时，就需要格外谨慎，不过本次“疫情+春节”的压力测试，迫使我们关注到平时很少触及的数据，进而提高经济分析工作者对经济运行的了解和变化规律的把握。以此类推，在分析像疫情是否会带来恶性通胀类似的问题时，我们都要格外小心，尽量避免主观情绪对分析本身的干扰，大胆假设，小心求证。
相关阅读：疫情的经济影响：关于复工率、物价、债务及外部影响的数据分析
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