盤點(diǎn)上海疫情之“輻射性”宏觀影響

1、一 上海疫情及復(fù)工之路推演上海“社會(huì)面”感染人數(shù)連續(xù)清零，疫情高點(diǎn)已過(guò)，進(jìn)入“整固期”。從日確診人數(shù)看，上海疫情已于 4 月 13 日越過(guò)高點(diǎn)（當(dāng)日新增感染 27,719 例），日新增感染人數(shù)降至 5 月 21日的 622 例（其中確診 52 例、無(wú)癥狀感染者 570 例，圖表 1 和 2）。截至 5 月 21 日 24 時(shí)，尚在治療中的本土確診病例有 2,917 例、較前日減少 294 例；4 月 17 日至 5 月 21 日，合計(jì)死亡病例為 584 例。從社會(huì)面（含管控區(qū)、防范區(qū)，以及非閉環(huán)管理的社會(huì)流動(dòng)人員等）感染的角度看，上海于 4 月 29 日首次出現(xiàn)社會(huì)面零新增，隨后至今雖有反復(fù)，

2、但 4 月 30日、5 月 10 日、5 月 14-18 日和 5 月 20-21 日均無(wú)社會(huì)面新增感染者（圖表 3）。5 月 13日的疫情防控發(fā)布會(huì)上，上海提出目標(biāo)，即在 5 月中旬實(shí)現(xiàn)社會(huì)面清零；屆時(shí)實(shí)施有序放開(kāi)、有限流動(dòng)、有效管控和分類管理。根據(jù)其最新標(biāo)準(zhǔn)，以行政區(qū)為單位，如果連續(xù)三天單日新增數(shù)占區(qū)內(nèi)總?cè)丝跀?shù)比例小于十萬(wàn)分之一，就可以認(rèn)為“社會(huì)面基本清零”；如果連續(xù)三天單日新增數(shù)為零，就可以認(rèn)為實(shí)現(xiàn)了“社會(huì)面清零”。截至 5 月 21 日，上海 16 個(gè)區(qū)中，有 13 個(gè)區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)連續(xù) 10 天以上的“社會(huì)層面”清零、可以認(rèn)為已達(dá)到目標(biāo)；防范區(qū)占常住人口比例已達(dá)到 84%（圖表 4 和

3、5）。然而，上?！吧鐣?huì)層面清零”的基礎(chǔ)尚不穩(wěn)固，復(fù)工可能“道阻且長(zhǎng)”。首先，在仍然存在零星新增的情況下，防控措施難以全面放松。此外，即便“社會(huì)面”新增持續(xù)為零，但在 “封控區(qū)”及隔離管控人群中仍有較多新增感染者，這意味著公共交通短期內(nèi)難以快速開(kāi)放、區(qū)域間人員流動(dòng)事實(shí)上受阻。5 月 16 日上海宣布將分階段推進(jìn)復(fù)商復(fù)市，包括恢復(fù)商場(chǎng)超市、農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)的線下?tīng)I(yíng)業(yè)，以及餐飲、理發(fā)等服務(wù)錯(cuò)峰限流服務(wù)。截至 5 月 15 日，上海已推動(dòng)三批共 3000 多家“白名單”企業(yè)復(fù)工，整體復(fù)工率超過(guò) 70%。不過(guò)值得提醒的是，企業(yè)復(fù)產(chǎn)率可能相比復(fù)工率仍有差距。作為生產(chǎn)活動(dòng)的側(cè)面指標(biāo)，上海的整車貨運(yùn)流量指數(shù) 5 月

4、11 日錄得 20.08，仍僅相當(dāng)于疫情爆發(fā)前 3 月上旬的兩成不到，可能意味著生產(chǎn)活動(dòng)的恢復(fù)滯后較為嚴(yán)重（有關(guān)整車貨運(yùn)流量指數(shù)的解讀，請(qǐng)參見(jiàn)我們 2022 年 4 月 27 日發(fā)布的報(bào)告按圖索驥：物流受疫情影響有多大？）。實(shí)際上，我們從吉林省實(shí)現(xiàn)“社會(huì)面清零”后的復(fù)工復(fù)產(chǎn)路徑可知，疫情受控至經(jīng)濟(jì)活動(dòng)恢復(fù)存在一定時(shí)滯。從 4 月 14 日吉林省宣布社會(huì)面清零至今已一個(gè)月，但吉林省的整車物流指數(shù)回升相當(dāng)緩慢，當(dāng)前距離疫情前高點(diǎn)仍有 52%的降幅（圖表 6）。由此， 我們對(duì)上海復(fù)工路徑的基準(zhǔn)預(yù)測(cè)是復(fù)工復(fù)產(chǎn)有望于 5 月下旬“有效啟動(dòng)”，至 6 月中下旬真正“有效恢復(fù)”。具體看，從 5 月下旬開(kāi)始，

5、上海的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可能開(kāi)始漸次恢復(fù)；從“閉環(huán)”復(fù)工逐步過(guò)渡至常態(tài)復(fù)工。生產(chǎn)生活在 6 月中下旬回升至疫情前水平 7-8成的可能性較高。另一方面，鑒于供應(yīng)鏈復(fù)工復(fù)產(chǎn)往往依賴“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，即大部分企業(yè)重啟之后、供應(yīng)鏈才能有效運(yùn)轉(zhuǎn)，僅個(gè)別企業(yè)、或部分企業(yè)復(fù)工，產(chǎn)業(yè)鏈短期內(nèi)可能仍有多個(gè)環(huán)節(jié)處于青黃不接狀態(tài)，重啟往往有個(gè)“逐漸加速、漸入佳境”的過(guò)程。因此，即使疫情不出現(xiàn)大規(guī)模反復(fù)，生產(chǎn)活動(dòng)也可能需要經(jīng)歷一個(gè)起步-加速的過(guò)程。2020 年武漢疫情以后，當(dāng)?shù)匚锪鞯幕謴?fù)耗時(shí)近 4 個(gè)月左右才恢復(fù)至正常水平的 7-8 成、半年以后才恢復(fù)至完全正常水平（圖表 7）。然而，由于環(huán)節(jié)更多，銜接更為復(fù)雜，全球產(chǎn)業(yè)鏈重啟更是

6、經(jīng)歷了 “磨合期”，甚至出現(xiàn)了階段性的個(gè)別商品（如芯片）短缺，經(jīng)歷了 3-4 個(gè)季度，才慢慢恢復(fù)此前較為順暢的運(yùn)行狀態(tài)。圖表1： 上海疫情發(fā)展趨勢(shì)與香港對(duì)比圖表2： 上海疫情日新增確診已降至 1000 以下（日新增病例：每百萬(wàn)人，取自然對(duì)數(shù)）上海和香港新冠日增確診人數(shù)（每百萬(wàn)人）對(duì)比上海日新增確診（含無(wú)癥狀）：每百萬(wàn)人，取自然對(duì)數(shù)（人）30,000上海本土日新增確診（含無(wú)癥狀感染者）10 香港日新增確診（含抗原自測(cè)）：每百萬(wàn)人，取自然對(duì)數(shù)9876543213月28日：浦東封控全員核酸3.225,00020,00015,00010,0005,0003月24日4月7日首次破兩萬(wàn)4月4日 首次破萬(wàn)4

7、月1日：浦西封控5月10日 “高點(diǎn)”以來(lái)首次低于兩千7日均值3月13日0首次破千人 全員核酸812T T+5 T+10T+15T+20T+25T+30T+35T+40T+45T+50T+55T+60T+65T+70T+75本土新增確診首次破百03月29日 首次破五千注：上海和香港的T0日期分別為本輪疫情當(dāng)日確診人數(shù)突破100人的日期：上海為3月9日，香港為1月23日03-01 03-11 03-21 03-31 04-10 04-20 04-30 05-10 05-20資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表3： 上海“社會(huì)層面”感染人數(shù)已連續(xù)兩日為零圖表4： 上海多區(qū)連續(xù)四天以上實(shí)現(xiàn)

8、“社會(huì)面清零”（人）1,6001,4001,200上海“社會(huì)層面”感染人數(shù)“社會(huì)層面”感染：本土確診+無(wú)癥狀-隔離管控內(nèi)發(fā)現(xiàn)及無(wú)癥狀轉(zhuǎn)確診案例4月2日峰值1364人3月30日 首次破千人（天）25205月21日上海各區(qū)“社會(huì)面”連續(xù)0增天數(shù)3月28日：浦東封控全員核酸1,0001580060040020003月17日社會(huì)面感染人數(shù)首次破百4月29日社會(huì)面首次清零107日均值 50例4月1日：浦西封控全員核酸03-05 03-12 03-19 03-26 04-02 04-09 04-16 04-23 04-30 05-07 05-14 05-210普陀 楊浦 長(zhǎng)寧 寶山 金山 虹口 閔行 松江

9、 黃埔 嘉定 靜安 奉賢 徐匯 浦東 崇明 青浦資料來(lái)源：上海衛(wèi)健委, 資料來(lái)源：上海衛(wèi)健委, 圖表5： 上?！胺婪秴^(qū)”人口占比穩(wěn)步上升圖表6： 吉林社會(huì)面清零后物流恢復(fù)仍較緩慢（%）84.490858075上海防范區(qū)人口占常住人口比例變化（點(diǎn)）16014012010080吉林整車物流情況本輪疫情-52.1%607040652005/1105/1205/1305/1405/1505/1605/1705/1805/1905/2021/12/0121/12/0821/12/1521/12/2221/12/2922/01/0522/01/1222/01/1922/01/2622/02/0222/02

10、/0922/02/1622/02/2322/03/0222/03/0922/03/1622/03/2322/03/3022/04/0622/04/1322/04/2022/04/2722/05/0422/05/116004月14日：吉林社會(huì)面清零53.6清零初期恢復(fù)緩慢資料來(lái)源：上海衛(wèi)健委, Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表7： 上海復(fù)工路徑推演：始于 5 月下旬，至 6 月中下旬真正“有效恢復(fù)”(點(diǎn))疫情期間擁堵延時(shí)指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)（滾動(dòng)7日平均）2020武漢2022上海 預(yù)測(cè)6月下旬基本恢復(fù)至疫情前的水平5月13日 1.38疫情發(fā)展期間同比降幅上海-57%武漢-82%-57.5%注：第一

11、輪疫情的起始點(diǎn)（T=0）為2020/1/15；本輪疫情的起始點(diǎn)為2022/3/1，截至5月13日共74天1.91.81.71.61.51.41.31.21.11.0T=0T=60T=120T=180T=240T=300T=360資料來(lái)源：Wind, 二 目前上海經(jīng)濟(jì)活躍度是否恢復(fù)？對(duì)比本輪疫情對(duì)上海及 2020 年疫情對(duì)武漢的沖擊上海 4 月多項(xiàng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)大幅下滑，信貸萎縮；出口分項(xiàng)數(shù)據(jù)亦顯示疫情對(duì)東南沿海地區(qū)影響較大。受疫情防控、人員靜態(tài)管理、企業(yè)停工停產(chǎn)的影響，上海 4 月固定資產(chǎn)投資同比下滑 48.4%，大幅低于 3 月的-12.9%；社會(huì)消費(fèi)品零售總額和工業(yè)增加值同比增速分別從 3 月的

12、-18.8%和-10.9%進(jìn)一步跌至-48.3%和-62.6%。此外，商品房成交活動(dòng)幾乎停滯，成交面積同比下滑 94%。5 月 20 日，央行上?？偛抗紨?shù)據(jù)顯示，4 月上海人民幣貸款減少了 565 億元，對(duì)比 1 季度多增 3373 億元；分部門看，住戶部門貸款減少 279 億元，境內(nèi)企（事）業(yè)單位貸款減少 346 億元。此外，4 月出口金額同比增速下滑至 3.9%，剔除價(jià)格因素后降至-7%左右；其中電腦、手機(jī)、紡織物、集成電路和汽車下滑較大，顯示以上述為主要出口產(chǎn)業(yè)的東南沿海地區(qū)可能受到疫情較大影響。對(duì)照 2020 年 1 季度武漢經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所受沖擊推演3-5 月、即上海本輪疫情期間，人流、

13、物流、生產(chǎn)、房地產(chǎn)等各方面經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的下滑幅度大體相當(dāng)于 2020 年初武漢疫情期間的七成到十成不等。由于疫情期間，統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)的誤差往往大幅上升，我們?cè)俅我?2020 年武漢爆發(fā)疫情期間的表現(xiàn)作為參照，估算上海本輪疫情對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可能影響?；仡?2020 年首輪疫情對(duì)武漢及全國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊：2020 年疫情爆發(fā)后，全國(guó)當(dāng)即按下“暫停鍵”，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受到大幅沖擊；武漢尤甚，GDP 同比下滑超 4 成。2020 年 1 季度，全國(guó) GDP 同比下滑 6.9%，工業(yè)生產(chǎn)、居民消費(fèi)和固定資產(chǎn)投資均大幅下滑至兩位數(shù)負(fù)增長(zhǎng)。作為疫情“震中”的武漢經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)則遭遇更為劇烈的經(jīng)濟(jì)下滑：疫情 1 月下旬爆發(fā)，武漢于

14、 1 月 23 日“封城”、4 月 8 日才正式“解封”由此，武漢 2-3 月經(jīng)濟(jì)增速受到疫情全面沖擊。2020 年 1 季度，武漢市實(shí)際 GDP 增速大幅下滑至-40.5%，相比 2019 年 4 季度下降 47 個(gè)百分點(diǎn)；第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增速同比分別下降至-45.4%和-37.7%，相比疫情前同比降幅達(dá) 51.6 和 44.2 個(gè)百分點(diǎn)。分部門看，武漢工業(yè)增加值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額在 2020 年 1 季度分別同比下滑 40%和 46%，而固定資產(chǎn)投資同比降幅達(dá)到 82%。當(dāng)前物流、地產(chǎn)交易、客運(yùn)等一系列高頻指標(biāo)顯示，上海經(jīng)濟(jì)活動(dòng) 3 月開(kāi)始顯著下滑，5 月以來(lái)比疫情最嚴(yán)重時(shí)期恢復(fù)約一成

15、，相比疫情前仍然大幅收縮；經(jīng)濟(jì)指標(biāo)低點(diǎn)與 2020年初武漢較為類似、部分略強(qiáng)。截至 5 月 15 日，上海的擁堵延時(shí)指數(shù)相比 4 月 11 日的低點(diǎn)回升 19%，但仍大幅低于疫情前高點(diǎn)（3 月初）水平，對(duì)比 2020 年武漢疫情爆發(fā)后，降幅約為 7-8 成（圖表 8 和 9）。受疫情防控限制，公共交通人流量的降幅相比擁堵指數(shù)更為顯著：盡管上?！吧鐣?huì)面”感染已趨零，但公共交通仍處關(guān)閉狀態(tài)、4 月 1 日以來(lái)上海地鐵客運(yùn)量持續(xù)在零左右徘徊，降幅與 2020 年初的武漢已相當(dāng)接近（圖表 10 和 11）。人流量下降也意味著大部分經(jīng)濟(jì)活動(dòng)均會(huì)受到影響：以房地產(chǎn)為例，房地產(chǎn)銷售和投資等數(shù)據(jù)均受到疫情大幅

16、沖擊：上海商品房成交量自3 月初開(kāi)始顯著下滑，4 月至5 月中旬均幾近停滯、成交面積同比降幅超過(guò) 9 成；這與 2020 年武漢疫情爆發(fā)后的房地產(chǎn)市場(chǎng)基本相同（圖表 12 和 13）。另一方面，上海 4 月土地成交面積同比下降 54%、5 月前兩周同比下降 21%，考慮到建安投資停工為普遍現(xiàn)象，這意味著房地產(chǎn)投資數(shù)據(jù)的收縮幅度可能也會(huì)相當(dāng)顯著； 2020 年武漢疫情爆發(fā)后，土地成交經(jīng)歷了全面“暫?！?、比上海本輪疫情影響更甚。此外，截至 5 月 15 日，上海整車物流指數(shù)相比疫情前高點(diǎn)降幅仍在 84%左右、上海機(jī)場(chǎng)的國(guó)內(nèi)航班數(shù)量從最低點(diǎn)回升幅度不足 1 成（圖表 14 和 15）。圖表8： 上海

17、擁堵延時(shí)指數(shù)從低點(diǎn)回升不足兩成圖表9： 上海擁堵延時(shí)指數(shù)的降幅大約為 2020 年初武漢的 7-8 成02/2020低點(diǎn)： 1.0604/2022低點(diǎn)： 1.172.01.91.81.71.61.5上海擁堵延時(shí)指數(shù)（7天移動(dòng)平均）(點(diǎn))疫情期間擁堵延時(shí)指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)（滾動(dòng)7日平均）1.9 2020武漢2022上海1.81.71.61.51.41.4疫情發(fā)展期間同比降幅1.31.21.119/0919/1120/0120/0320/0520/0720/0920/1121/0121/0321/0521/0721/0921/1122/0122/0322/051.01.31.21.11.0上海-57%武

18、漢-82%注：武漢疫情-的起始點(diǎn)（T=0）為2020年1月15日；上海疫情的起始點(diǎn)為2022年3月1日，截至5/13共74天T=0T=60T=120T=180T=240T=300T=360資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表10： 上海公共交通客流量大幅下滑至“冰點(diǎn)”圖表11： 上海公共交通客流量的降幅與 2020 年初武漢大體相當(dāng)（萬(wàn)人次）上海地鐵客運(yùn)量（7日平均）(億人次)疫情期間地鐵客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)02/2020低點(diǎn)：83.4104/2022低點(diǎn)：0.121,4001,2001,0008000.800.700.600.50（滾動(dòng)7日） 2020武漢 2022上海注：第一輪疫情的

19、起始點(diǎn)（T=0）為2020年1月15日；本輪疫情的起始點(diǎn)為2022年3月1日，截至5/13共疫情發(fā)展期間同比降幅60040020000.400.300.200.10上海 -75.5%武漢 -87.2%-19/0919/1120/0120/0320/0520/0720/0920/1121/0121/0321/0521/0721/0921/1122/0122/0322/050.00T=0T=60T=120T=180T=240T=300T=360資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表12： 上海商品房成交幾近停滯圖表13： 上海 4 月以來(lái)商品房成交量同比降幅與 2020 年初武漢大體相當(dāng)

20、（平方米）（套）(套)疫情期間商品房交易趨勢(shì)（滾動(dòng)7日合計(jì)）800,000700,000600,000500,000400,000300,0007,000 上海:商品房成交面積:住宅上海:商品房成交套數(shù):住宅02/2020低點(diǎn)：21/260004/2022低點(diǎn)：67/77006,0005,0004,0003,00010,0009,0008,0007,0006,0005,0004,0002020武漢2022上海疫情發(fā)展期間同比降幅200,000100,00002,0001,00019/0919/1019/1119/1220/0120/0220/0320/0420/0520/0620/0720/0

21、820/0920/1020/1120/1221/0121/0221/0321/0421/0521/0621/0721/0821/0921/1021/1121/1222/0122/0222/0322/0422/0522/0603,0002,0001,0000上海-73.2%武漢-81.9%注：第一輪疫情的-起始點(diǎn)（T=0）為2020年1月15日；本輪疫情的起始點(diǎn)為2022年3月1日，截至5/13共74天T=0T=60T=120T=180T=240T=300T=360資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表14： 上海整車物流指數(shù)相比疫情前高點(diǎn)降幅仍在 84%左右圖表15： 上海機(jī)場(chǎng)的國(guó)內(nèi)

22、航班數(shù)量從最低點(diǎn)回升幅度不足 1 成（點(diǎn)）-84.2%20.21401201008060402020/050上海整車物流情況本輪疫情大幅爆發(fā)前（3月14日）20/0720/0920/1121/0121/0321/0521/0721/0921/1122/0122/0322/05資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 在地產(chǎn)去杠桿的宏觀背景下，本輪疫情沖擊導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下行壓力較 2020 年初更為顯著。4 月房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資同比增速?gòu)?3 月的-2.4%明顯下滑至-10.1%。4 月全國(guó)地產(chǎn)銷售額和銷售面積同比分別下跌 47%、39%，而百城房企銷售額和銷售面積同比降幅更是分別擴(kuò)大至 59%、 61

23、%，兩者跌幅均已超過(guò) 2020 年初跌幅，5 月或進(jìn)一步加深（圖表 16 和 17）。房地產(chǎn)銷售持續(xù)低迷可能導(dǎo)致開(kāi)發(fā)商現(xiàn)金流進(jìn)一步惡化，4 月開(kāi)發(fā)商到位資金同比增速進(jìn)一步下滑至-35.4%，而 4 月地產(chǎn)新開(kāi)工面積同比增速也從 3 月的-22.2%快速下降至-44.2%（圖表18 和 19）。在地產(chǎn)去杠桿的背景下，疫情沖擊加劇了金融系統(tǒng)的表觀“脆弱性”，企業(yè)、個(gè)人及地產(chǎn)去杠桿下相關(guān)的現(xiàn)金流壓力可能已形成“負(fù)反饋”，迫切需要穩(wěn)定金融市場(chǎng)預(yù)期，打破流動(dòng)性和信用收縮的“負(fù)循環(huán)”，防止流動(dòng)性急癥成“痼疾”（參見(jiàn)疫情終將過(guò)去，需謹(jǐn)防流動(dòng)性急癥成痼疾，2022/3/29）。2020 年 4 季度以后，全國(guó)

24、生產(chǎn)、出口、地產(chǎn)交易、基建投資等指標(biāo)就已經(jīng)回到（疫情前）的趨勢(shì)水平之上，而本輪疫情的影響可能影響時(shí)間更長(zhǎng)，對(duì) 6 月、甚至 3 季度的增長(zhǎng)都有一定程度的沖擊。生產(chǎn)消費(fèi)等指標(biāo)可能 4 季度仍無(wú)法回升至趨勢(shì)水平上。2020 年首輪疫情之后，受益于外需走強(qiáng)、疫情期間積壓地產(chǎn)需求的快速釋放、以及基建投資增速的明顯回升，到當(dāng)年 4 季度，全國(guó)生產(chǎn)、出口、地產(chǎn)交易、基建投資等指標(biāo)均已回到疫情前的趨勢(shì)水平之上（圖表 20-23）。相比之下，目前工業(yè)生產(chǎn)、地產(chǎn)交易、基建投資等指標(biāo)均在趨勢(shì)水平之下運(yùn)行。同時(shí)，受海外財(cái)政補(bǔ)貼退坡、高通脹、地緣沖突、實(shí)物向服務(wù)消費(fèi)轉(zhuǎn)移等多重因素拖累，2022 年外需本身增速或?qū)⒚黠@

25、下行，而其他制造業(yè)大國(guó)對(duì)中國(guó)出口的“分流效應(yīng)”可能也更為顯著，因此出口也面臨較大的下行壓力（圖表 24）。雖然本輪疫情短期沖擊暫不及首輪，但本輪疫情影響可能持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)、且恢復(fù)更慢，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響可能持續(xù)到 3 季度。再加上針對(duì)本輪疫情的紓困力度不及 2020 年一季度，生產(chǎn)消費(fèi)等指標(biāo)可能 4季度都無(wú)法回升至趨勢(shì)水平之上（參見(jiàn)疫情沖擊：首輪深 V、本輪 U 型？,2022/4/21，以及按圖索驥：物流受疫情影響有多大？，2022/4/27）。此外，我們?cè)?2020 年首輪疫情后已觀察到服務(wù)業(yè)恢復(fù)相比制造業(yè)更為緩慢，而這輪服務(wù)業(yè)的復(fù)蘇可能更為艱難。隨著疫情的持續(xù)，中小企業(yè)面臨諸多困難，失業(yè)率上升（

26、如 4 月城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率上升至 6.1%、16-24 歲青年人失業(yè)率已飆升至 18.2%，圖表 26），居民消費(fèi)的潛力可能已有所下降。此外，4 月疫情升級(jí)推升被動(dòng)儲(chǔ)蓄并進(jìn)一步打擊融資需求，使得消費(fèi)需求回升的前景不容樂(lè)觀（圖表 27）。圖表16： 本輪疫后地產(chǎn)銷售額跌幅已超過(guò) 2020 年初，圖表17： 本輪疫后地產(chǎn)銷售面積跌幅亦甚于 2020 年初（%）百家房企銷售額同比-46.6-58.9200150100500(50)2018-03(100)商品房銷售額（統(tǒng)計(jì)局口徑）同比（%） 商品房銷售面積（統(tǒng)計(jì)局口徑）同比百家房企銷售面積同比-39-61.2120100806040200(20)(40

27、)(60)2018-032018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-03(80)2018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-03資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表18： 開(kāi)發(fā)商現(xiàn)金流仍在持續(xù)惡化， 資金來(lái)源同比降幅明顯超過(guò)2020 年初(%)地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商資金來(lái)源增速140季環(huán)比折年增速同比增速圖表19： 4 月地產(chǎn)投資的領(lǐng)先指標(biāo)新開(kāi)工面積同比增速繼續(xù)大幅弱于投資增速（%）房地產(chǎn)新開(kāi)工面積同比增速季環(huán)比折年增速-45.5-21.5 -18.6-44.2250

28、120100806040200(20)(40)(60)-25.1-22.6-35.4200150100500(50)(100)2005 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 20222005 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表20： 2020 年 4 季度很多部門增速已回到趨勢(shì)之上，如出口圖表21： 2020 年 4 季度很多部門增速已回到趨勢(shì)之上，如工業(yè)增加值(億美元) 3,300出口額(季調(diào)后) 趨勢(shì)水平*3,1002,9002,7002,500(

29、2005=100)實(shí)際工業(yè)增加值水平(季調(diào)后) 趨勢(shì)水平*5205004804604402,3002,1001,9001,7001,5002020年12月超出17%42040038036034002/1805/1808/1811/1802/1905/1908/1911/1902/2005/2008/2011/2002/2105/2108/2111/2102/2232002/1805/1808/1811/1802/1905/1908/1911/1902/2005/2008/2011/2002/2105/2108/2111/2102/22* 假設(shè)2020-22年按照2015-19年平均增速增長(zhǎng)。*

30、 假設(shè)2020-22年按照2015-19年平均增速增長(zhǎng)。資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表22： 2020 年 4 季度很多部門增速已回到趨勢(shì)之上，如地產(chǎn)銷售面積圖表23： 2020 年 4 季度很多部門增速已回到趨勢(shì)之上，如基建(百萬(wàn)平米) (萬(wàn)億元) 2,500地產(chǎn)銷售面積趨勢(shì)水平*25基建投資趨勢(shì)水平*2,000201,500151,000105500020012004200720102013201620192022* 假設(shè)2020-22年按照2015-19年平均增速增長(zhǎng)。020042005200620072008200920102011201220132014201520

31、16201720182019202020212022* 假設(shè)2020-22年按照2015-19年平均增速增長(zhǎng)。資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表24： 隨著疫情緩解，海外消費(fèi)增長(zhǎng)動(dòng)能逐漸從實(shí)物消費(fèi)切換至服務(wù)消費(fèi)圖表25： 本輪紓困政策力度尚不及 2020 年首輪疫情時(shí)美國(guó)實(shí)物消費(fèi)、服務(wù)消費(fèi)（季調(diào)環(huán)比） 美國(guó)實(shí)物消費(fèi) 美國(guó)服務(wù)消費(fèi)5%(%) 25年同比增速 月環(huán)比年化增速10.26.8社融增速4%203%2%1%0%-1%15101.1%50.1%008/20 10/20 12/20 02/21 04/21 06/21 08/21 10/21 12/21 02/22 04/2215

32、-0416-0417-0418-0419-0420-0421-0422-04資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表26： 失業(yè)率大幅上升，尤其是 16-24 歲青年人的失業(yè)率飆升至18.2%圖表27： 去年 9 月以來(lái)，存款與貸款增速之間的剪刀差走闊%16-24歲人口調(diào)查失業(yè)率2022年4月：18.2%第一輪疫情高點(diǎn)：13.6%20181614121018-0418-0718-1019-0119-0419-0719-1020-0120-0420-0720-1021-0121-0421-0721-1022-0122-048(%年同比) 金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款同比增速金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款同比增速(

33、右)141312111098701/1904/1907/1910/1901/2004/2007/2010/2001/2104/2107/216(% 年同比)16151413121110/2101/2204/2210資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 三 量化上海疫情對(duì)本地及全國(guó) GDP 的直接拖累以武漢為參照，我們估計(jì)本次疫情對(duì)上海實(shí)際 GDP 增長(zhǎng)的沖擊雖比 2020 年 1 季度的武漢略微和緩，但對(duì)上海沖擊的絕對(duì)幅度仍達(dá)到彼時(shí)對(duì)武漢沖擊的 8 成左右。經(jīng)估算，上海本輪疫情對(duì)本地 2 季度 GDP 的沖擊可能達(dá)到 30-35 個(gè)百分點(diǎn)左右，期間工業(yè)增加值、零售、投資同比降幅可能達(dá)到

34、3-6 成。5 月 16 日，上海宣布將分三階段恢復(fù)正常生產(chǎn)生活秩序，6 月開(kāi)始實(shí)施疫情防控常態(tài)化管理。按照這一恢復(fù)節(jié)奏，我們估計(jì)上海 5 月經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可能仍受到較大影響、但程度相較 4月略收窄；在疫情不反彈的前提下，6 月經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有望恢復(fù)至與 3 月大體相當(dāng)?shù)乃健Ｈ绲诙糠炙?，這輪疫情中上海整體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的低點(diǎn)略高于 2020 年初的武漢，我們估計(jì)疫情對(duì)上海 2 季度經(jīng)濟(jì)增速的負(fù)面影響可能相當(dāng)于 2020 年首輪疫情對(duì)武漢 1 季度的 8 成。也就是說(shuō)，疫情可能會(huì)導(dǎo)致上海 2 季度實(shí)際GDP 增速下降約 30-35 個(gè)百分點(diǎn)、從去年 4 季度的 4.1%下降至今年 2 季度的約-30%-35

35、%；2 季度制造業(yè)和服務(wù)業(yè) GDP 增速可能均下降超過(guò) 30 個(gè)百分點(diǎn)（圖表 29）。具體地，我們預(yù)計(jì)今年 2 季度上海工業(yè)增加值、零售、投資同比降幅可能達(dá)到 3-6 成，出口同比降幅可能亦超過(guò) 10%。假設(shè)疫情對(duì)上海經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的沖擊可能是 2020 年首輪武漢的 8 成左右：2021 年 4 季度，上海市工業(yè)增加值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、固定資產(chǎn)投資完成額同比增速分別為 1.0%、-0.5%和 5.3%；由此，今年 2 季度上海上述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)指標(biāo)的同比增速可能分別下降至約-30%、-40%、-60%，甚至更低。此外，盡管 2021 年 4 季度上海出口同比增速較快、達(dá)到 27.6%，但受疫情沖擊，

36、今年 2 季度可能也會(huì)降到-10%以下。疫情影響還可能波及至上海 3 季度經(jīng)濟(jì)增速。2020 年 4 月“解封”后武漢推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，至2 季度實(shí)際GDP 增速回升至1.2%，其中第二產(chǎn)業(yè)回升相對(duì)較快、2 季度增速上升至3.8%；但第三產(chǎn)業(yè)回升較慢、2 季度為-0.6%，至 3 季度才回升至 10.1%的正常水平。在基準(zhǔn)情形下，上海 6 月中下旬恢復(fù)正常生產(chǎn)生活秩序，但 3 季度增長(zhǎng)或仍難免受到“余波”的影響；我們預(yù)計(jì) 3 季度上海實(shí)際 GDP 增速有望回升至與 1 季度（即 3.1%）相當(dāng)?shù)乃剑啾纫咔楸l(fā)前仍有差距，主要是服務(wù)業(yè)復(fù)蘇需要的時(shí)間可能更長(zhǎng)。我們預(yù)計(jì)今年前三個(gè)季度與去年相比，上

37、海對(duì)全國(guó)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)將下降約 0.8 個(gè)百分點(diǎn)。（圖表 29）。本輪疫情爆發(fā)前，上海一直是經(jīng)濟(jì)恢復(fù)較快、且受疫情擾動(dòng)較小的地區(qū)。上海 2021 年 1-3 季度實(shí)際 GDP 累計(jì)增速為 9.8%，與全國(guó)總體增速持平，對(duì)全國(guó)GDP 增長(zhǎng)的總貢獻(xiàn)為正向的 0.4 個(gè)百分點(diǎn)。然而，本輪疫情爆發(fā)后，1 季度上海實(shí)際GDP 增速已掉落至 3.1%、明顯慢于全國(guó)增速 4.8%，對(duì)全國(guó) GDP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)大幅下降。如果 2 季度上海實(shí)際GDP 增速如我們預(yù)測(cè)，轉(zhuǎn)為負(fù)增長(zhǎng) 30%-35%左右，其對(duì)全國(guó) GDP 增長(zhǎng)將由貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)為“減分項(xiàng)”、拖累約 1.28 個(gè)百分點(diǎn)，為各季度最大幅度。合并 1-3 季度考慮，上海

38、對(duì)全國(guó)實(shí)際總產(chǎn)值的拉動(dòng)相比去年 1-3 季度下降約 0.8 個(gè)百分點(diǎn)左右。2022 年全年，上?；?qū)⑼侠廴珖?guó)GDP 增長(zhǎng)約 0.2 個(gè)百分點(diǎn)，比 2021 年的貢獻(xiàn)下降約 0.6 個(gè)百分點(diǎn)。圖表28： 上海在全國(guó) GDP 中的占比約為 3.8%左右，第三產(chǎn)業(yè)占比高于整體水平上海占全國(guó)GDP的比重（ ）GDP加總第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)2020年1Q3.80.22.25.12Q3.80.12.55.23Q3.70.12.55.12021年1Q3.80.22.35.02Q3.80.12.55.23Q3.70.12.65.1資料來(lái)源：Wind, 圖表29： 估算疫情對(duì)上海實(shí)際 GDP 增長(zhǎng)的沖擊，以

39、及上海對(duì)全國(guó)實(shí)際 GDP 的絕對(duì)貢獻(xiàn)（拖累）上海對(duì)全國(guó)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度 (基點(diǎn))GDP加總第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)2022年1-3Q加總E-0.360.00-0.31-0.43全年加總E-0.23-0.01-0.21-0.25上海對(duì)全國(guó)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度變動(dòng) (基點(diǎn))GDP加總第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)2022年 vs. 2021年1Q-0.550.01-0.59-0.562Q-1.60-0.03-1.22-2.043Q-0.060.01-0.11-0.044Q 0.000.000.000.001-3Q加總E-0.750.00-0.64-0.89全年加總E-0.560.00-0.47-0.66

40、2022年 vs. 2019年1Q-0.100.020.10-0.262QE-1.52-0.02-0.96-2.073QE-0.120.000.07-0.274QE-0.070.00-0.07-0.091-3Q加總E-0.580.00-0.28-0.88全年加總E-0.460.00-0.22-0.67資料來(lái)源：Wind, 預(yù)測(cè)四 上海按下“暫停鍵”對(duì)全國(guó)（尤其江浙地區(qū)）有哪些“輻射性”影響？上海疫情對(duì)全國(guó)經(jīng)濟(jì)的“輻射“影響可能超過(guò) 2020 年初的湖北。上海 GDP 占全國(guó) 3.8%，比 2020 年初按下暫停鍵的武漢占比（1.6%）高出 1.5 倍，其中消費(fèi)和服務(wù)業(yè)占比則更高。更重要的是，相

41、比武漢市及湖北省，上海及周邊地區(qū)是更為重要的國(guó)際交通樞紐，物流集散中心，外貿(mào)出口大市，及外商投資勝地。同時(shí)，高附加值、長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的制造業(yè)聚集。所以，上海本次封控對(duì)全國(guó)生產(chǎn)及內(nèi)外需的“輻射性”影響明顯高于武漢、且可能持續(xù)一定時(shí)間。上海周邊江浙地區(qū)的 4 月經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)已經(jīng)顯示出疫情帶來(lái)的大幅負(fù)面沖擊。例如，4 月浙江社會(huì)消費(fèi)品零售總額同比增速?gòu)?3 月的 1.7%快速下降至-11.8%，同時(shí)工業(yè)增加值亦從 3 月的 8.5%大幅下降至 4 月的-1.9%（截至 5 月 22 日，江蘇省尚未公布 4 月上述數(shù)據(jù)）。此外，盡管浙江的固定資產(chǎn)投資 4 月仍保有 6.7%的較快增速，但江蘇同期公布的投資增速已

42、下滑至-5%。這種“輻射”影響首先體現(xiàn)在交通疫情爆發(fā)后，上海自身交通運(yùn)力大幅削減，迅速波及周邊地區(qū)、甚至全國(guó)。上海是全國(guó)最大的航空貨運(yùn)/客運(yùn)樞紐，2021 年其空運(yùn)貨運(yùn)量占全國(guó)的 22.9%、2019-2022 年上海國(guó)際航班數(shù)量在全國(guó)占比 7%；此外，上海港是全國(guó)第二大港，吞吐量占到全國(guó)的 5%，僅次于寧波-舟山港（圖表 30）。疫情爆發(fā)后，上海的整車貨運(yùn)流量指數(shù)大幅下滑至 20 左右，相比 3 月上旬的 110 以上降幅逾 8 成。同時(shí)，江蘇和浙江的整車貨運(yùn)流量指數(shù)亦同步下滑，降幅分別達(dá) 30%和 15%（圖表 31）；而在江浙滬以外，安徽、河南、湖北、江西及福建等地的交通運(yùn)力也有所受損（

43、詳見(jiàn)疫情日?qǐng)?bào) 5 月 17 日）。圖表30： 上海是全國(guó)最大的航空樞紐圖表31： 疫情爆發(fā)后，江蘇的整車貨運(yùn)流量指數(shù)降幅達(dá) 30%（%）3734江浙滬上海2319125403530252015102021年江浙滬交通貨運(yùn)量占全國(guó)百分比（點(diǎn)）江蘇整車物流情況1501209060300-31.3%101.420/0520/0720/0920/1121/0121/0321/0521/0721/0921/1122/0122/0322/0550水路空運(yùn)港口吞吐量資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 除交通外，上海在外貿(mào)、金融和高附加值制造業(yè)等方面對(duì)全國(guó)經(jīng)濟(jì)的“輻射”效應(yīng)也較為顯著。以汽車產(chǎn)業(yè)為例，

44、上海 2021 年汽車產(chǎn)值超 7500 億元，全國(guó)占比達(dá) 24%（圖表 32）；其中整車產(chǎn)量達(dá) 283 萬(wàn)輛，占全國(guó)汽車總產(chǎn)量的 10.7%；同時(shí)汽車零部件企業(yè)如采埃孚、電裝等也大多位于上海。眾所周知的是，汽車產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈長(zhǎng)，分工細(xì)，且定制化程度高，一地停產(chǎn)很可能造成全產(chǎn)業(yè)鏈的大面積交付延遲、甚至停產(chǎn)。因此，產(chǎn)業(yè)鏈“斷供”帶來(lái)影響可能遠(yuǎn)超當(dāng)?shù)刈陨?020 年初武漢“封城”時(shí)，1 季度全國(guó)整車產(chǎn)量下降 46%，而武漢在全國(guó)汽車總產(chǎn)值中的占比僅 10%左右；類似的情況在本輪疫情中更加明顯，2022年 4 月全國(guó)汽車產(chǎn)量同比增速下降至-43.5%，相比 2021 年的 4.8%降幅近 50 個(gè)百分點(diǎn)

45、（圖表 33）。值得注意的是，上海不僅在汽車制造業(yè)占比高，在計(jì)算機(jī)、化工、機(jī)械設(shè)備、和醫(yī)藥等行業(yè)的占比均超過(guò)其GDP 在全國(guó)份額，而上述行業(yè)普遍具有供應(yīng)鏈較長(zhǎng)的特點(diǎn)，疫情大概率將沖擊整體產(chǎn)業(yè)鏈。值得強(qiáng)調(diào)的是，與上海高度融合的江浙區(qū)域受疫情影響較為嚴(yán)重、本身體量亦大，可能顯著拖累全國(guó)經(jīng)濟(jì)增速江浙滬經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值占全國(guó)五分之一強(qiáng)、占全國(guó)快遞收發(fā)量的 3 成、出口量及 FDI 約 4 成（圖表 34 和 35）。從產(chǎn)業(yè)分布上看，上海和江蘇、浙江產(chǎn)業(yè)重合度相當(dāng)高，在機(jī)械設(shè)備、計(jì)算機(jī)、化工等行業(yè)可謂是休戚相關(guān)（圖表 36），因此江浙地區(qū)受到上海疫情的影響在所難免。從物流、人流和防控政策跟蹤等高頻指標(biāo)觀察，我

46、們估算江浙所受影響可能在疫情對(duì)上海沖擊值的 1/4-1/3 左右。但由于江浙兩省總產(chǎn)值 4 倍于上海，所以江浙GDP 所受沖擊的絕對(duì)值可能與上海相近。即使不考慮對(duì)其他省市的“輻射效應(yīng)”，今年 1-3 季度江浙兩省對(duì)全國(guó)實(shí)際 GDP 增速的貢獻(xiàn)或?qū)⒅挥?0.18 個(gè)百分點(diǎn)，比 2021 年 1-3 季度少約 1.6 個(gè)百分點(diǎn)（圖表 38 和 39）。圖表32： 上海汽車產(chǎn)值在全國(guó)占比 24%全國(guó)汽車總產(chǎn)值分布餅圖圖表33： 2022 年 4 月全國(guó)汽車產(chǎn)量同比增速下降至-43.5%，相比 2021年的 4.8%降幅近 50 個(gè)百分點(diǎn)100（%） 武漢市, 11%全國(guó)其他省市,46%上海市, 24

47、%吉林省, 19%806040200(20)(40)(60)全國(guó)汽車產(chǎn)量同比增速-45.80-43.50*武漢、上?；?021年數(shù)據(jù)，吉林根據(jù)2016年數(shù)據(jù)估算。19-03 19-07 19-11 20-03 20-07 20-11 21-03 21-07 21-11 22-03資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表34： 江浙滬經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值占全國(guó)五分之一強(qiáng)、出口量及 FDI 約 4 成圖表35： 江浙滬城市圈經(jīng)濟(jì)體量為全國(guó)第一主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)占全國(guó)之比（%）4036江浙滬地區(qū)上海282426201397104445403530252015105GDP0GDP金出實(shí)外商融口際貿(mào)品業(yè)金利貨

48、房額 用物 銷外吞售資吐量資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表36： 江浙滬產(chǎn)業(yè)重合度較高，集中在機(jī)械設(shè)備、計(jì)算機(jī)、化工等行業(yè)百分點(diǎn)江浙滬各行業(yè)收入占比與全國(guó)的比較*江蘇上海浙江江浙滬在這些行業(yè)大多具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)表明該行業(yè)占該省的比重，低于該行業(yè)占全國(guó)的比重江浙滬在這些行業(yè)普遍相對(duì)落后注：數(shù)據(jù)范圍為工業(yè)企業(yè)分行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，采用可得的最新數(shù)據(jù)。6420(2)(4)電氣機(jī)械及器材計(jì)算機(jī)及通信電子設(shè)備化學(xué)制品通用設(shè)備專用設(shè)備化學(xué)纖維紡織金屬制品黑金屬冶煉服裝業(yè)醫(yī)藥制造造紙煙草制品業(yè)食品制造非金屬礦物制品有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)電力生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品(6)資料來(lái)源：Wind, 圖表37： 上海在

49、長(zhǎng)三角公路網(wǎng)絡(luò)中是核心樞紐長(zhǎng)三角地區(qū)軌道交通網(wǎng)規(guī)劃示意圖連云徐州淮北宿州宿遷亳州淮安鹽城阜陽(yáng)蚌埠泰州揚(yáng)州南通鎮(zhèn)江六安馬鞍南京合肥蕪湖常州無(wú)錫蘇州上海宣城嘉興湖州銅陵杭州舟山安慶池州寧波紹興黃山近期建設(shè)高鐵在建高鐵近期建設(shè)城際鐵路既有高鐵既有普速鐵路在建普速鐵路衢州金華臺(tái)州溫州麗水資料來(lái)源：交通部，江浙對(duì)全國(guó)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度 (基點(diǎn))GDP加總第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)江浙對(duì)全國(guó)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度變動(dòng) (基點(diǎn))GDP加總第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)圖表38： 估算疫情對(duì)江浙實(shí)際 GDP 增長(zhǎng)的沖擊，以及江浙對(duì)全國(guó)實(shí)際 GDP 的絕對(duì)貢獻(xiàn)（拖累）2022年1-3Q加總E0.18-0.84-1.61-1

50、.32全年加總E0.30-0.53-1.04-0.852022年 vs. 2021年1Q-2.43-0.25-3.56-1.942Q-2.26-2.79-8.71-6.453Q-0.240.010.00-0.154Q 0.00-0.010.010.001-3Q加總E-1.65-1.14-4.12-2.84全年加總E-1.25-0.82-3.11-2.162022年 vs. 2019年1Q-0.350.18-0.14-0.532QE-1.93-2.77-8.02-6.393QE-0.350.070.10-0.444QE-0.310.07-0.19-0.501-3Q加總E-0.88-0.96-2.

51、72-2.46全年加總E-0.74-0.66-2.10-1.99資料來(lái)源：Wind，預(yù)測(cè)圖表39： 量化疫情對(duì)江浙滬及全國(guó)實(shí)際 GDP 增長(zhǎng)的沖擊（對(duì)全國(guó)實(shí)際GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)百分點(diǎn)）18.3預(yù)測(cè)7.96.35.95.86.06.24.84.93.34.04.8-0.253.240.671.360.320.880.660.180.160.810.12-1.28-0.860.640.12-0.90-6.9（百分點(diǎn)）江浙貢獻(xiàn)上海貢獻(xiàn)合計(jì)20191.030.231.2620211.420.311.722022E0.32-0.230.092022E vs. 2019-0.74-0.46-1.202022E

52、 vs. 2021-1.10-0.56-1.6620上海與江浙對(duì)全國(guó)實(shí)際GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)上海江浙其他省市實(shí)際GDP同比增速151050(5)1Q20192Q20193Q20194Q20191Q20202Q20203Q20204Q20201Q20212Q20213Q20214Q20211Q20222Q2022E3Q2022E(10)資料來(lái)源：Wind，預(yù)測(cè)39.4.67.032五 哪些行業(yè)生產(chǎn)可能受較大沖擊？全國(guó)統(tǒng)籌考慮，本輪上海疫情可能對(duì)上海產(chǎn)值占比較高的線下行業(yè)影響更大、尤其是供應(yīng)鏈較長(zhǎng)且分工較為精密的制造業(yè)、人流物流相關(guān)的服務(wù)業(yè)、及外貿(mào)及外商投資依賴度較高的行業(yè)。其中包括汽車、電子、機(jī)械設(shè)

53、備、化工、精密儀器、鋼鐵、交運(yùn)、物流、地產(chǎn)銷售等等。上海自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中服務(wù)業(yè)占比相當(dāng)高，制造業(yè)則以“高、精、尖“為主。第三產(chǎn)業(yè) GDP 占上?？侴DP 的 73.3%，顯著高于全國(guó)整體水平 53.3%。工業(yè)在上海 GDP 中的占比為 24.8%，雖不及全國(guó)整體水平，但其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更傾向于中高端制造（圖表 40）。例如，僅汽車行業(yè)便占到上海規(guī)上工業(yè)收入總額的 20%，而設(shè)備制造、計(jì)算機(jī)和化工則分別占到 13%，13%和 9%（圖表 41）。就制造業(yè)而言，汽車、計(jì)算機(jī)、機(jī)械設(shè)備和醫(yī)藥行業(yè)可能受損較為嚴(yán)重。除汽車在全國(guó)占比超 20%之外，上海的計(jì)算機(jī)行業(yè)、化學(xué)原料行業(yè)、通用設(shè)備行業(yè)在全國(guó)規(guī)模以上增加值

54、占比均超過(guò)十個(gè)百分點(diǎn)，而上述行業(yè) 4 月增加值同比增速相比 1 季度降幅普遍較大，尤其是機(jī)械設(shè)備行業(yè)降幅超過(guò) 15 個(gè)百分點(diǎn)（圖表 42）。以產(chǎn)量看，上海生產(chǎn)的轎車、發(fā)電設(shè)備、集成電路和塑料在全國(guó)占比都超過(guò) 10%，一地“停產(chǎn)“即可能導(dǎo)致行業(yè)整體生產(chǎn)進(jìn)度出現(xiàn)明顯下滑。上海占比較高的線下服務(wù)業(yè)可能也會(huì)受到較大沖擊，如物流、批發(fā)零售和地產(chǎn)等，但金融業(yè)受直接影響較小。上海的批發(fā)零售業(yè)高度發(fā)達(dá)，2021 年總產(chǎn)值超過(guò) 5500 億元，在上海 GDP 中的占比達(dá)到 12.9%，在全國(guó)占比為 5%；此外，上海的房地產(chǎn)業(yè)，以及租賃和商務(wù)服務(wù)占比亦較高，疫情爆發(fā)以來(lái)這些行業(yè)增速普遍大幅下滑。另一方面，金融業(yè)和

55、信息技術(shù)業(yè)在上海 GDP 中的占比很高、占全國(guó)比重也大，但疫情可能并不直接對(duì)這些行業(yè)構(gòu)成大幅沖擊。3.82.52.91.0第三產(chǎn)業(yè)金融業(yè) 房地產(chǎn)業(yè)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)住宿和餐飲業(yè) 批發(fā)和零售軟件和信息技術(shù)租賃和商務(wù)服務(wù)31,6667,9733,5641,8433995,5543,3932,751609,68091,20677,56147,06117,853110,49343,95735,3505.218.58.24.30.912.97.96.48.06.84.11.69.73.83.14.63.95.07.87.72.28.7450,905372,57580,13926.524.81.811,449

56、10,739798第二產(chǎn)業(yè)工業(yè) 建筑業(yè)0.17.383,0860.2100第一產(chǎn)業(yè)N/A1,143,669N/A43,214GDP加總占全國(guó)GDP比例%億元占上海GDP比例%億元上海占全國(guó)比例(%)全國(guó)上海行業(yè)名義GDP分行業(yè)（2021）53.373.3圖表40： 上海自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中服務(wù)業(yè)占比很高、尤其是高附加值服務(wù)業(yè)、制造業(yè)則以“高、精、尖“為主資料來(lái)源：Wind，圖表41： 上海自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中服務(wù)業(yè)占比很高、尤其是高附加值服務(wù)業(yè)、制造業(yè)則以“高、精、尖“為主上海規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)收入總額分行業(yè) （%）其他, 25.8汽車, 19.7石油、煉焦及核燃料, 3.0金屬制品, 3.0電力、熱力,

57、3.2黑色金屬, 4.9電氣機(jī)械及器材, 7.0化學(xué)原料及化學(xué)制品, 9.3設(shè)備制造, 12.8計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備, 12.8資料來(lái)源：Wind，圖表42： 而這些行業(yè)在全國(guó)占比高、本輪疫情中所受沖擊較大資料來(lái)源：Wind，此外，可能更值一提的是，除了金融、貿(mào)易、交運(yùn)等行業(yè)之外，上海在教育和營(yíng)商環(huán)境等方面的“軟實(shí)力”在全國(guó)尤其突出，而疫情在這些方面的“輻射性”影響也應(yīng)引起注意。上海有 4 所全國(guó)知名的 985 高校，在全國(guó)各省中僅次于北京，同時(shí)上海是全國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)的最向往的城市之一。在滬深 300 家上市公司中，上海注冊(cè)的企業(yè)市值占比僅次于北 京和廣東，達(dá) 9.5%，收入和盈利占比

58、亦位居第三。此外，得益于過(guò)去四十年的積累，上海 在吸引外資方面已具備相當(dāng)優(yōu)勢(shì)：2021 年上海實(shí)到外資金額達(dá)223 億美元，同比增長(zhǎng)11.5%，在全國(guó)占比達(dá) 13%（圖表 43-48）；新設(shè)外資企業(yè) 6708 家，同比增長(zhǎng) 16.6%。本輪疫情沖 擊過(guò)后，穩(wěn)固市場(chǎng)主體信心和穩(wěn)就業(yè)必將成為當(dāng)務(wù)之急。圖表43： 上海是眾商云集之地滬深 300 收入占比圖表44： 上海是眾商云集之地滬深 300 市值占比（%）滬深300中上海企業(yè)總收入占比（2021，非金融央企/非石油石化）10.1 4525403520301525201015105500（%）滬深300中上海企業(yè)市值占比9.5（2022/5/11

59、，非金融央企/非石油石化） 廣 上 山 浙 江 福 江 天 河 陜 遼 河 安 湖 內(nèi) 湖 吉 貴 四 云 新 重 寧京 東 海 東 江 蘇 建 西 津 南 西 寧 北徽 南 蒙 北林 州 川 南 疆 慶 夏古廣北上浙福貴江四山陜河安天內(nèi)云河山湖湖重江遼寧吉新廣東京海江建州蘇川東西南徽津蒙南北西南北慶西寧夏林疆西古資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind, 圖表45： 上海是眾商云集之地滬深 300 利潤(rùn)占比圖表46： 上海的人才“軟實(shí)力”也領(lǐng)先全國(guó)（%）9.96050403020100滬深300中上海企業(yè)總利潤(rùn)占比（2021，非金融央企/非石油石化）（個(gè)）49876543210全國(guó)各省/直轄市985高校數(shù)量廣 上 山 浙 江 福 江 天 河 陜 遼 河 安 湖 內(nèi) 湖 吉 貴 四 新 云 重 寧京 東 海 東 江 蘇 建 西 津 南 西 寧 北徽 南 蒙 北林 州 川 疆 南 慶 夏古上 湖 陜 天 遼 江 山 湖 廣 四 吉 黑 浙 安 福 重 甘京 海 南 西 津 寧 蘇 東 北 東 川 林 龍 江 徽 建 慶 肅江資料來(lái)源：Wind, 資料來(lái)源：Wind,