蒙格斯经济形势月报:一季度经济衰退幅度有多大?

短期经济衰退正在发生已经是不争的事实，当务之急除了积极应对之外，从研究的角度还需要探究衰退的时间与空间。蒙格斯详细测算了我国各行业一季度GDP在疫情影响下预计承受的损失，推测2020年一季度GDP增速下滑空间约在6.5%到7.6%左右。国内风险已经主要从内部转向了外部，输入性的金融风险、出口下滑和失业等需要高度重视。

近期召开的统计局新闻发布会上表露出了我国如何应对衰退风险的三个重要的信号：更积极的财政政策、房住不炒的再次强调和全年发展目标的不确定性。从这一表态来看，疫情的短期影响并没有改变长期的政策路线，小康和十三五等大目标能否完成也有了理智的态度。

疫情影响测算专题

疫情对经济产生的影响是全世界最关注的问题。近期逐渐公布的社零、固投等经济数据显示，我国经济1、2月经历了巨大的下滑，也让人们的预期更加悲观。但其实疫情对于各行业的影响可以让我们更加感同身受，因此，蒙格斯分行业、分月份详细测算了各行各业第一季度GDP在疫情影响下预计承受的损失，以供参考。按照中性测算结果来看，2020年一季度GDP同比增速降至-6.5%～-7.6%。

行业影响模型中，各损失参数的设定是重中之重，我们采取的基本逻辑是通过行业本身的高频数据和行业GDP历史数据的相关性来估算，最终计算口径以行业GDP测算。下面分行业来看：

住宿餐饮业和其他服务业（租赁和商务服务业、居民服务业、文化体育和娱乐业和教育业）是重灾行业，可谓损失惨重，预计一季度餐饮业和其他服务业增加值降幅处于20%-50%之间。

而信息传输、软件和信息技术服务业在特殊时期发挥了不小的作用，预计一季度该行业增加值可上涨2%。批发零售业也受到不小的影响，一季度增加值累计下滑15.4%。

预计交通运输、仓储和邮政业2月增加值的下降幅度将达到20%～30%，一季度增加值累计下降10.5%。

房地产业和建筑业的情况类似，房产销售数据对其有三到四个月的领先性，预计增加值下降幅度仅在1%～2%之间，疫情产生的负面冲击或将在二季度逐渐体现。

制造业、采矿业和电力、燃气及水的生产和供应业受波及程度相似，一季度增加值累计损失5%～10%之间。

金融业和卫生、社会保障和社会福利业在疫情期间的产值大概率不降反升，预计增加值一季度涨幅分别达到3%和3.2%左右。冬季正处于农林渔牧业的淡季，故其增加值受影响不大；疫情预计对公共服务业（科学研究、技术服务和地质勘查业、水利、环境和公共设施管理业、公共管理和社会组织）未造成明显亏损，故上述行业增加值的损失忽略不计。

在乐观、中观、悲观的不同预期下，根据测算，上述行业加总共计拖累GDP增速7.6～9.7%之间，在考虑1月节前经济尚有增幅的情况下，最终我们推测2020年一季度GDP同比增速降至-6.5%～-7.6%。

（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

需求——内忧渐消，警惕外患

1.消费——衣食住行全面沦陷

根据最新数据显示，1-2月社会消费品零售同比增速降至-20.5%，较前值大幅下降28.5个百分点。往年春节这段时间，受益于返乡置业潮涌现出不小的购买力，尤其是三四线楼市会迎来一波购房小高峰。但根据房地产销售数据显示， 2020年直到元宵过后30城商品房成交量才有微幅回升，至月底日成交量仍未恢复至25万平方米以上，2月份日均成交量仅为8.37万平方米。房产销售下行导致家电零售额大幅下降，2月彩电线下市场零售额同比跌幅超过70%。在疫情的影响下，汽车产业也遭受沉重一击，乘联会统计的数据显示，2月乘用车批发同比降幅超过90%，零售同比降幅超过80%。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

2. 投资——短期压力大，新基建正当时

疫情对投资的影响从2月份开始显现，1-2月投资累计同比增速为-24.5%，较前值下降近30个百分点，预计将严重拖累一季度投资增速。分领域来看，基础设施投资和制造业投资降幅更为明显，同比分别下降30.3%和31.5%，房地产开发投资下降16.3%。从高频数据来看，2月份100大中城市土地供应数量大幅下降，成交土地总价仅为1372亿元，环比下跌74%，同比跌幅超过89%；商品房成交数据同比下跌超过80%；重点企业日均钢材产量从近200万吨下降至170万吨，但是各地方政府密集推出了一系列基建项目，近期基建投资有所回暖；制造业投资受疫情影响相对较大，如何在接下来生产中赶工弥补，是制造业全行业面临的问题。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

3. 出口——全球短期衰退不可避免

在国内得到初步控制的时候，疫情却在全球范围内加速扩散，1-2月份我国出口金额20406亿元，同比下降15.9%；进口金额20832亿元，同比下降2.4%。2月份PMI新出口订单分项也大幅下跌至28.7，较上月下降20，进口降至31.9。从高频数据可以看到，2月份中国进出口集装箱运价指数（CICFI和CCFI）基本稳定，中国进口干散货运价指数（CDFI）呈现下降趋势，波罗的海干散货指数（BDI）虽然在2月下旬有所回升，但2月均值为460，远低于1月份的均值700。疫情的负面冲击或许集中表现于2月份，预计3月出口增速将有所恢复，但整体会对一季度的进出口增速造成实质性的拖累。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

生产——复工复产，警惕失业

新冠肺炎疫情的爆发，打乱了原有的经济节奏，引发市场对中国经济运行的担忧，1-2月工业增加值累计同比下降13.5%，景气度大幅下滑，均显示前景不容乐观。从高频数据来看，2月高炉开工率小幅下降至63%左右，日均耗煤量处于历史低位，下旬开始有略微回升；大多工业品产量均处于下降趋势。从PMI产需、价格、外贸等指标均显示出供给端相较需求端压力更大，当前尽快恢复供给是关键。同时财政、货币政策将积极发力，推动经济重获活力，确保全年经济不滑出合理区间。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

政策——仍有空间

为了对冲疫情的影响，2月央行流动性投放力度较大，银行间流动性处于高位。并且在2月20日，央行公布1年期LPR为4.05%，比上一期下调10BP；5年期以上LPR为4.75%，比上一期下调5BP，10年期国债收益率也已下降到2.9%左右。各地方政府推出多个基建项目，加快了基建投资的回暖，另外，多地也密集出台了各类放松政策以纾困楼市和中小微企业。展望3月，流动性有望继续维持在充裕的水平。根据我们预测，2020年十年期国债收益率仍有下行动力。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

价格——整体向下

在疫情的影响下，2月份猪肉、蔬菜价格攀升，食品价格上涨，需求下降导致工业品价格回落。整体来说，短期物价或继续分化，CPI高位和PPI低位的时间或拉长。我们预测一季度GDP平减指数将暂时维持高位，约为3.2%，并在后续随着CPI、PPI的下降而小幅回落。

1.CPI——逐渐恢复常态

根据统计局日前公布的数据来看，虽然2月CPI同比低于1月，但依旧处于5.2%的较高水平，随着生产的逐步恢复和居民恐慌情绪的退潮，后续物价有望回落，但目前仍维持在较高的区间。从消费品的最新数据来看，农产品运输不畅使得蔬菜和猪肉价格在2月仍然保持着较高的环比涨幅，36城市猪肉零售均价基本维持在34元/斤以上，涨幅达到9.65%；蔬菜价格指数在143-190之间震荡，处于历史高位；鸡蛋价格大幅回落，对比11月底的峰值10.8元/公斤，2月下旬已降至5.4元/公斤左右。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

2.PPI——外需疲弱，警惕通缩

短期内疫情仍将对供需两端造成压力，但下游需求冲击或更明显，预计2月-3月初大宗商品价格下行压力尚存。由于去年同期基数较低的缘故，1月份PPI同比小幅回升至0.1%。而近期交通运输的下滑影响了原油需求，导致钢价、油价环比下跌。2月份钢价环比跌幅达到3%，原油价格指数经过了上个月的大幅回落之后，暂时稳定于400左右，月末继续下跌至358.69。水泥价格指数小幅下滑，由月初162降至157；煤炭价格微幅回升，大多数工业品价格下跌。短期内PPI重回通缩已是必然，2月PPI同比回落至-0.4%，较1月下降0.5个百分点。（上述内容有删减，详情请参见完整版报告）

预测——非常时期的经济预测

在突发的经济冲击下，普通的线性模型已无法得出令人满意的预测结果，因此需要采取结构性模型。本文在原有动态因子模型（DFM）的基础上，升级为结构性因子增强的向量自回归模型（SFAVAR）以便分析短期冲击的大小。本次疫情影响可以分为三个阶段：

第一阶段，1月末春节假期期间的消费下滑，其影响主要在消费因子；

第二阶段，2月开始的停工停产，其影响既包含生产方面，也包含了需求层面；

第三阶段，2月末三月初开始的海外疫情扩散，直接导致在上述影响未完全消除的背景下增加了海外层面的影响。

因此从一季度整体来看，既有供给方面的影响，也有需求上的冲击，需要综合评判。从脉冲响应分析来看，供给冲击主要造成的结果是短期供给缩减之后会马上在下一期有大幅的反弹，反弹幅度基本可以对冲掉缩减规模，同时伴随着各需求的增加和物价的下降，后期伴随着宽松的货币政策以及长期的投资下滑。需求方面较为复杂，整体来看出口对于其他变量的影响最大。结合已公布的数据来看，我们预测本次疫情对于一季度的影响，整体上来看，比从行业角度的预测更为悲观。

经济形势分析系统介绍宏观经济指标数量庞杂、频率各异且通常数据公布有滞后性，尤其是季度数据，国内生产总值(GDP)就是一个典型的例子。但对局势的把控和政策的制定都需要及时了解当下情况，甚至预判未来走势。为了提高对经济监测的及时性，通常会通过密切关注一些高频的产业数据来判断当下经济情况，例如发电量、煤炭价格等，但这些数据往往波动大、噪音多，且无法定量判断。在众多的解决方法中，动态因子模型可以利用不同频率的数据拟合得到及时的监测，此外，动态因子模型还具备以下几点优势：

1.可以利用最新数据对模型不断进行修正，避免短期的高频扰动对预测产生影响；

2.可以避免参数估计的膨胀；

3.可以在一定程度上消除数据滞后性带来的影响；

4.可以很好地处理高维数据，克服了传统VAR模型的“维度诅咒”。

近些年，动态因子模型得益于其在处理大量宏观经济指标上的出色能力，已经被越来越多的国际组织、各国央行用来监测经济状况，例如芝加哥联储开发的Chicago Fed National Activity Indicator (CF-NAI)、意大利银行的EuroCoin等。本文正是采用动态因子模型，对中国经济的主要变量进行监测。文中选取了消费、投资、进出口、供给、库存、CPI、PPI、货币、财政等维度的120个指标，涵盖国民经济各个角度，既包含传统的GDP、社零等低频数据，也包含发电量、房产销售量等高频数据，更全面、更及时的监测中国经济的现状，并对短期未来做出一定的预测。

功能使用路径

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