疫后配置策略系列：疫后勞動力結(jié)構(gòu)性短缺及投資機會

證券研究報告請務(wù)必閱讀正文之后第61頁起的免責(zé)條款和聲明疫后勞動力結(jié)構(gòu)疫后勞動力結(jié)構(gòu)性短缺及投資機會核心觀點勞動參與率并不是導(dǎo)致疫后勞動力短缺的唯一因素，即使工作意愿強烈也可能存在結(jié)構(gòu)性供需失衡。疫情沖擊下造成勞動力短缺的機制主要有三種：其一是勞動參與率的下降，其二是請假率與自我隔離率的提高，其三是勞動力流動導(dǎo)致的時空錯配。在中國，居民的就業(yè)意愿較強，勞動參與率受疫情的影響有限，我們認(rèn)為后兩個機制是導(dǎo)致缺工的主要原因。一方面，中國的異常請假可能與感染模式類似，呈現(xiàn)出脈沖式季節(jié)性特征，即不會出現(xiàn)請假率長期居高不下的情況，但每輪感染時請假規(guī)模和峰值很可能遠(yuǎn)高于海外；另一方面，在全國疫情陸續(xù)過峰疊加春運的背景下，勞動力在春節(jié)后能否按時復(fù)工有待觀察，結(jié)構(gòu)中信證券研究部裘翔聯(lián)席首席策略師S080002性缺工風(fēng)險很大。勞動力結(jié)構(gòu)性短缺也會帶來一定的投資機會：藍領(lǐng)崗位工資水平持續(xù)提高或促進職業(yè)教育快速發(fā)展；靈活用工的適用場景越來越廣泛，人力資源服務(wù)行業(yè)或加速商業(yè)模式變革；用工成本上升或帶動勞動密集型行業(yè)加速工業(yè)自動化趨勢；產(chǎn)業(yè)鏈較長且勞動力依賴度高的行業(yè)因用工缺口或帶來生S080002▍海外經(jīng)驗表明，疫情沖擊導(dǎo)致勞動力短缺的機制主要有三種。1)受疫情影響勞動參與率下降。一方面，醫(yī)療資源擠兌和超額死亡導(dǎo)致勞動力數(shù)量減少。醫(yī)療資源在大規(guī)模感染時極易出現(xiàn)擠兌，英國的救護車響應(yīng)時間、急診候診時間、住院等候時間、治療等待時間等均出現(xiàn)明顯延長，日本在感染高峰期感染癥病床利用率月末值高達900%以上。醫(yī)療資源擠兌會影響其他正常的醫(yī)療服務(wù)需求，導(dǎo)致不必要的超額死亡出現(xiàn)。疫情期間歐美國家超額死亡率長期居高不下，亞洲國家和地區(qū)超額死亡率也在防疫放開后明顯抬升。另一方面，大量勞動力受新冠后遺癥等影響無法工作。2022年11月，美聯(lián)儲主席鮑威爾公開表示，新冠后遺癥是影響美國勞動參與率的重要原因。英國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，截至2022年12月，英國有新冠后遺癥患者213.1萬人，其中68%的后遺癥癥狀會持續(xù)半年以上。然而，與歐美不同，東亞國家和地區(qū)的勞動者就業(yè)意愿更加強烈，相對而言勞動參與率受疫情的影響并不大。2)因感染等原因請假率大幅提高。每輪疫情爆發(fā)過程中，勞動力因感染、害怕感染、照顧被感染親友、隔離治療等原因而請假的現(xiàn)象非常普遍。德國TK公司的研究證實，確診過新冠的員工人均請假天數(shù)明顯高于整體樣本，且前者約為后者的16倍；曾感染新冠且后續(xù)被診斷為新冠后遺癥、不適合參加工作的員工，人均請假超過100天。英國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，在實施“四階段解封”后爆發(fā)的兩輪感染中，英國各政治實體及行業(yè)的自我隔離率均出現(xiàn)系統(tǒng)性提高，各行業(yè)自我隔離率峰值的平均數(shù)分別高達4.0%和3.0%。澳大利亞統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，Omicron爆發(fā)后，大量員工因病無法正常工作，2022年8月已有超過76萬勞動力因生病等原因無法保證正常的工作時長，同比增加了69%。3)勞動力供給回流速度階段性弱于需求恢復(fù)速度。疫情爆發(fā)后由于避免感染或停工停產(chǎn)等原因，許多勞動力選擇返鄉(xiāng)；疫情過峰后，需求恢復(fù)極快，勞動力回流則相對遲緩，很容易出現(xiàn)階段性供需失衡。新加坡的總?cè)丝谥蟹蔷用裾急冉咏?0%，其中絕大多數(shù)為外籍勞工，疫情爆發(fā)后，外籍勞工感染率高且大幅凈流出；2020年制造業(yè)、建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)外籍勞工分別凈流出3.4萬、5.3萬、10.8萬人，2021年外籍勞工并未出現(xiàn)明顯回流，勞動力缺口明顯。越南宣布與新冠共存后，胡志明市及鄰近地區(qū)的350萬民工中有210萬人希望返鄉(xiāng)；放開后首個季度15歲及以上勞動力數(shù)量環(huán)比下降4%，電子制造、服裝制造、皮革和鞋類等勞動密集型行業(yè)的勞動力短缺率高達50%。此外，復(fù)盤2000年以來美國貝弗里奇曲線的走勢發(fā)現(xiàn)，疫情爆發(fā)后勞動力市場的配置效率明顯下降，結(jié)構(gòu)性失衡持續(xù)的時間可能較長。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明2▍在中國后兩種機制可能是導(dǎo)致缺工的主要原因。1)短期內(nèi)異常高的請假率會帶來比較集中的用工缺口?！岸畻l”出臺前，我國總?cè)丝谥型瓿杉訌娒庖呓臃N的比例不足60%。本輪大規(guī)模感染期間強烈的免疫反應(yīng)使感染者的免疫滴度水平很高，這意味著他們在未來一段時間內(nèi)會有很強的“抵抗力”。我們預(yù)計第一輪大規(guī)模感染過峰后，國內(nèi)會有非常平穩(wěn)的幾個月，重復(fù)感染水平較低、感染人數(shù)維持低位；而若下一個大的毒株變種出現(xiàn)，國內(nèi)感染又可能會出現(xiàn)很高的波峰，過峰后又會再次出現(xiàn)數(shù)月的平穩(wěn)，如此循環(huán)。在此情形下，中國的異常請假可能與感染模式類似，呈現(xiàn)出脈沖式、季節(jié)性特征，即不會出現(xiàn)請假率長期居高不下的情況，但每輪感染時請假規(guī)模和峰值很可能遠(yuǎn)高于海外，帶來比較集中的用工缺口。2)當(dāng)前全國疫情陸續(xù)過峰疊加春運的背景下，勞動力在春節(jié)后能否按時復(fù)工有待觀察，結(jié)構(gòu)性缺工風(fēng)險很大。2023年春節(jié)后我國本輪感染基本結(jié)束，城市用工需求、尤其是藍領(lǐng)用工需求恢復(fù)很快，而勞動力供給的恢復(fù)速度可能相對遲緩。返鄉(xiāng)后需要照顧被感染的親友、三年大疫過后希望有更多的時間陪伴家人、藍領(lǐng)職業(yè)供需失衡導(dǎo)致勞動者對工資水平的心理接受度提高等原因都可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性供給短缺。由此引起的工資上漲通常具有很強的粘性，進而進一步影響尚未回歸就業(yè)崗位的勞動力對未來用工關(guān)系和工資的預(yù)期。與此類似，我國曾在2009年出現(xiàn)勞動力結(jié)構(gòu)性供需失衡，金融危機帶來的外生沖擊使我國多地出現(xiàn)“用工荒”，國家統(tǒng)計局2009年的《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》當(dāng)年東部地區(qū)農(nóng)民工同比凈流出8.9%。▍勞動力結(jié)構(gòu)性短缺至少帶來四類投資機會。1)受益于藍領(lǐng)崗位的持續(xù)缺工及工資水平提高，職業(yè)教育或迎來快速發(fā)展。根據(jù)中國新就業(yè)形態(tài)研究中心數(shù)據(jù)，2022年國內(nèi)有超過15%的藍領(lǐng)月收入過萬，藍領(lǐng)用工成本不斷提高。目前我國大量藍領(lǐng)職業(yè)長期面臨供不應(yīng)求的狀況，技工/操作工、烹飪/料理/食品研發(fā)等藍領(lǐng)職業(yè)景氣度持續(xù)高于白領(lǐng)。部分行業(yè)勞動力供需失衡、藍領(lǐng)用工成本上升等因素很可能導(dǎo)致藍領(lǐng)和白領(lǐng)的工資差縮窄甚至倒掛，進而極大促進職業(yè)教育的發(fā)展，特別是非學(xué)歷職業(yè)教育、職業(yè)技能培訓(xùn)等，大力發(fā)展職業(yè)教育也是國家政策長期支持的方向。2)靈活用工適用場景越來越廣泛，人力資源服務(wù)行業(yè)或加速商業(yè)模式變革。新冠疫情爆發(fā)以來，以靈活就業(yè)為代表的新用工形式愈發(fā)普及，并逐漸成為解決階段性勞動力供需失衡、進行勞動力預(yù)防性儲備的重要途徑。在后疫情時代，服務(wù)業(yè)復(fù)蘇或?qū)⑼苿哟罅縿趧恿π枨螅A(yù)計靈活用工的適用場景將會越來越廣泛，給企業(yè)創(chuàng)造的價值也會明顯提升；在此背景下，人力資源服務(wù)行業(yè)或?qū)⒓铀偕虡I(yè)模式的變革，有望實現(xiàn)加速復(fù)蘇。3)勞動密集型行業(yè)：或迎來用工成本的上升，帶動工業(yè)自動化的趨勢加速。疫情以來中國工業(yè)自動化市場規(guī)模穩(wěn)步擴張，長期來看，預(yù)計在汽車裝配、物流、紡織服裝、半導(dǎo)體、電力、泛基建、輕工制造等領(lǐng)域自動化水平會顯著提升。疫后出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性勞動力供需失衡和用工成本的上升可能會使上述行業(yè)進行生產(chǎn)要素替代的意愿更加強烈，更多地使用機器代替勞動力，加快工業(yè)自動化趨勢。此外，自動化設(shè)備制造過程中需要的通用工控器件，例如變頻器、伺服、PLC(可編程控制器)、HMI(人機界面)、CNC(數(shù)控機床)等，有望受益于工業(yè)自動化設(shè)備的需求增加。4)產(chǎn)業(yè)鏈較長且勞動力依賴度高的行業(yè)：用工缺口或帶來效率下降，中下游有漲價彈性。對于產(chǎn)業(yè)鏈較長、對勞動力依賴度較高的制造業(yè)部門，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)用工短缺都會對最終產(chǎn)品的生產(chǎn)交付效率產(chǎn)生影響，2023年有可能會出現(xiàn)上游要素供給充裕、中下游供需失衡帶來價格上漲。利用國民經(jīng)濟投入產(chǎn)出表，我們構(gòu)建了“產(chǎn)業(yè)鏈長度—勞動力依賴度”四象限模型，模型測算結(jié)果顯示紡織服裝、輕工制造等部門的某些細(xì)分行業(yè)符合上述特征，相關(guān)的三級行業(yè)名單詳見正文。▍風(fēng)險因素：國內(nèi)疫情反復(fù)超預(yù)期；居民消費需求大幅下滑；出臺大規(guī)模就業(yè)刺激政策；中美科技貿(mào)易等領(lǐng)域摩擦加劇；國內(nèi)政策及經(jīng)濟復(fù)蘇不及預(yù)期。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明3海外經(jīng)驗表明，疫情沖擊導(dǎo)致勞動力短缺的機制主要有三種 6 因請假率大幅提高 20勞動力供給回流速度階段性弱于需求恢復(fù)速度 27在中國后兩種機制可能是導(dǎo)致缺工的主要原因 36短期內(nèi)異常高的請假率會帶來比較集中的用工缺口 36勞動力在春節(jié)后能否按時復(fù)工有待觀察，結(jié)構(gòu)性缺工風(fēng)險很大 37勞動力結(jié)構(gòu)性短缺至少帶來四類投資機會 43受益于藍領(lǐng)崗位的持續(xù)缺工及工資水平的提高，職業(yè)教育或迎來快速發(fā)展 43靈活用工的適用場景越來越廣泛，人力資源服務(wù)行業(yè)或加速商業(yè)模式變革 45勞動密集型行業(yè)：將迎來用工成本的上升，帶動工業(yè)自動化的趨勢加速 46產(chǎn)業(yè)鏈長且勞動力依賴度高的行業(yè)：用工缺口或帶來效率下降，中下游有漲價彈性 48附錄 53 附錄2：中國各制造業(yè)部門的上游部門及投入比例 56 插圖目錄1.5個月，此后經(jīng)過1.5個月回落 6過1.5個月回落 7圖3：新加坡放開后首輪感染爆發(fā)到峰值歷時2個月，此后經(jīng)過2個月回落 7圖4：中國臺灣放開后首輪感染爆發(fā)到峰值歷時1.5個月，此后經(jīng)過2個月回落 7診時間明顯延長 8圖6：英國住院等候時間超過4小時的患者數(shù)明顯增加 8圖7：英國住院等候時間超過12小時的患者數(shù)大幅增加 8圖8：英國對于危及生命疾病的救護車響應(yīng)時間明顯延長 8圖9：英國針對心臟病等緊急情況的救護車響應(yīng)時間明顯延長 9圖10：英國針對其他需就醫(yī)情況的救護車響應(yīng)時間明顯延長 9治療等待時間大幅延長 9圖12：英國癌癥患者的治療等待時間明顯延長 9 過30倍 10圖15：與新冠相關(guān)的死亡數(shù)估計值遠(yuǎn)大于官方公布的確診死亡數(shù) 11圖16：歐美主要工業(yè)國超額死亡率 12圖17：亞洲主要國家和地區(qū)的超額死亡率在放開后出現(xiàn)激增 12 圖20：英國目前感染新冠后遺癥的人數(shù)或已超過210萬人 16圖21：英國目前超過120萬人因新冠后遺癥而對生活有少許影響 16請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明4圖22：英國目前接近40萬人因新冠后遺癥而對生活有較大影響 17圖23：68%的新冠后遺癥患者癥狀持續(xù)半年以上，46%持續(xù)一年以上 17圖24：英國具有各種癥狀的新冠后遺癥患者人數(shù)估計(千人) 17圖25：英國各種新冠后遺癥患者在總?cè)丝谥械恼急裙烙?%) 18圖26：因疫情相關(guān)原因?qū)е碌膭趧訁⑴c率缺口在美國長期存在 18圖27：歐美國家勞動參與率受疫情影響較大，未恢復(fù)至疫前水平 19圖28：東亞國家和地區(qū)居民勞動意愿較高，勞動參與率恢復(fù)較快 19圖29：樣本國家/地區(qū)勞動力參與率與核心通脹 20圖30：樣本國家/地區(qū)勞動力參與率與工資增速 20圖31：兩輪疫情中各行業(yè)自我隔離率峰值的平均數(shù)高達4.0%和3.0% 23圖32：2021年底大規(guī)模感染中，英國各政治實體的自我隔離率 23 24圖34：2021年底大規(guī)模感染中，英國各行業(yè)的自我隔離率 25 圖36：Omicron爆發(fā)后，澳大利亞大量員工無法保持正常的工作時長 27 圖38：新加坡的非居民中絕大多數(shù)為外籍勞工 2820年新加坡制造業(yè)外籍勞工凈流出達到近10年來新高 2920年新加坡建筑業(yè)外籍勞工凈流出達到近20年來新高 2920年新加坡服務(wù)業(yè)外籍勞工凈流出達到近20年來新高 30圖42：越南宣布與新冠共存后的首個季度，勞動力數(shù)量明顯減少 30圖43：越南宣布與新冠共存后的首個季度，2470萬勞動力受到負(fù)面影響 31圖44：宣布共存后的首月，越南部分勞動密集型行業(yè)出現(xiàn)明顯缺工 31圖45：大規(guī)模感染階段，越南制鞋業(yè)的出口受到明顯拖累 32圖46：大規(guī)模感染階段，越南紡織服裝的出口受到明顯拖累 32圖47：大規(guī)模感染階段，越南箱包、帽子和雨傘的出口受到明顯拖累 32弗里奇曲線簡單理論框架 33圖49：疫情爆發(fā)后美國的貝弗里奇曲線外移，且沿曲線向高斜率端移動 34 5 5圖52：復(fù)旦大學(xué)測算，Omicron病毒的無癥狀感染比例約為25.5% 36圖53：北京大學(xué)測算，Omicron病毒的無癥狀感染比例約為32.4% 37圖54：2009年我國東部地區(qū)農(nóng)民工出現(xiàn)凈流出 38圖55：2010年春季，三分之二的受訪企業(yè)認(rèn)為會存在招工困難 38圖56：招工難的狀況在全國許多地區(qū)普遍存在 38圖57：勞動密集型企業(yè)面臨的招工難困境更加嚴(yán)重 39求端，企業(yè)用工意愿強烈 39圖59：供給端，農(nóng)民工外出就業(yè)意愿不足 40圖60：2010年開始，各行業(yè)農(nóng)民工收入均出現(xiàn)明顯增加 41圖61：2010年開始，各地區(qū)農(nóng)民工收入均出現(xiàn)明顯增加 41圖62：2010年開始，農(nóng)民工收入水平持續(xù)數(shù)年維持較高增速 41 再平衡 42 3圖66：物流、建筑業(yè)、制造業(yè)藍領(lǐng)的收入高于平均水平 44圖67：中國大量藍領(lǐng)職業(yè)長期供不應(yīng)求，職業(yè)景氣指數(shù)高于白領(lǐng) 44請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明5的CAGR在20%以上 45圖69：中國靈活用工的占比相較美、日40%以上的水平仍有較大空間 46圖70：疫情以來中國的工業(yè)自動化市場規(guī)模能保持6%以上的增速 47圖71：中國制造業(yè)的機器人使用密度與韓國、新加坡還有較大差距 47圖72：馬來西亞的疫情使得半導(dǎo)體出口增速明顯萎縮 48圖73：2022年各月豐田汽車本土停產(chǎn)的工廠與生產(chǎn)線數(shù)量 49圖74：2022年各月豐田汽車本土累計停產(chǎn)天數(shù) 49比增速 50比增速 50 圖80：產(chǎn)業(yè)鏈長、勞動力依存度高的行業(yè)，中下游環(huán)節(jié)或存在漲價彈性 53表格目錄表1：因新冠后遺癥而影響工作能力的勞動力每年請假時間較長 21車本土車廠2022年以來的停產(chǎn)情況 54表3：制造業(yè)國民經(jīng)濟部門主要上游部門及投入占比 56請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明6▍海外經(jīng)驗表明，疫情沖擊導(dǎo)致勞動力短缺的機制主要有三種降勞動參與率，是經(jīng)濟活動人口占勞動年齡人口的比率，用來衡量人們參與經(jīng)濟活動的狀況。其分子部分既包括有工作的人數(shù)，也包括目前正在積極找工作的人數(shù)。疫情沖擊下勞動參與率下降的原因有很多，主要的有醫(yī)療資源擠兌和超額死亡直接導(dǎo)致的勞動力數(shù)量減少，以及受新冠后遺癥等影響而無法工作。1、醫(yī)療資源擠兌與超額死亡導(dǎo)致勞動力數(shù)量減少防疫放開后經(jīng)歷大規(guī)模感染是難以避免的。海外經(jīng)驗表明，雖然不同國家和地區(qū)采取的防疫放開模式有所差異，但在防疫政策放開之后第一輪大規(guī)模感染從爆發(fā)到峰值經(jīng)歷的時間通常都在1.5~2個月左右，此后再經(jīng)歷1.5~2個月基本可以回落至較低水平。具體來看，美國在放開防疫政策時感染病例已在上升趨勢中，其防疫政策嚴(yán)格指數(shù)(StringencyIndex，下文簡稱SI指數(shù))由高點開始下降到單日新增確診病例(MA7，下同)到達峰值經(jīng)歷了44天左右，此后確診病例從峰值回落至較低水平用了約42天。日本防疫放開后，第一輪大規(guī)模感染從開始爆發(fā)到峰值經(jīng)歷了53天左右，此后經(jīng)過了46天左右回落至較低水平；新加坡防疫放開后，第一輪大規(guī)模感染從爆發(fā)到峰值經(jīng)歷了約60天，此后經(jīng)過了58天左右才回落至較低水平；中國臺灣的防疫放開后，第一輪大規(guī)模感染從開始爆發(fā)到峰值經(jīng)歷了41天左右，此后經(jīng)過了65天左右才回落至較低水平。不過，從目前中國大陸的情況來看，第一輪大規(guī)模感染過峰的速度要明顯快于海外。美國SI指數(shù)美國：當(dāng)日新增新冠確診病例(MA7，右軸)0.0.000250000200000500000請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明7日本SI指數(shù)日本：當(dāng)日新增新冠確診病例(MA7，右軸)48.044.040.06.02.028.024.02500002000005000000000500000新加坡SI指數(shù)新加坡：當(dāng)日新增新冠確診病例(MA7，右軸).00048.044.040.040003500300025002000000中國臺灣SI指數(shù)中國臺灣：當(dāng)日新增新冠確診病例(MA7，右軸).042.0.026.090000800007000060000500004000030000200000在大規(guī)模感染階段，醫(yī)療資源會難以避免地面臨嚴(yán)重的壓力。英國國家醫(yī)療服務(wù)體系 (NationalHealthService，NHS)的數(shù)據(jù)反映了英國自放開以來嚴(yán)重的醫(yī)療擠兌情況。具體來看，截至2022年11月，急診候診時間明顯延長，候診時間超過4小時的患者占比請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明801040710010407100104071001040710高達31.1%，該數(shù)據(jù)在2021年2月英國宣布“四階段解封”之前僅有16.1%。住院等候時間大幅延長，等候時間超過4小時的患者約14.4萬人，等候時間超過12小時的患者約3.8萬人，這兩個數(shù)據(jù)在2021年2月分別僅有5.7萬人和0.1萬人。救護車響應(yīng)時間明顯延長，對于第一類疾病(危及生命的疾病)，救護車響應(yīng)時間均值9.4分鐘、90%分位數(shù)為16.9分鐘，此數(shù)據(jù)在2021年2月分別為6.8分鐘和12分鐘；對于第二類疾病(中風(fēng)或心臟病發(fā)作等緊急情況)，救護車響應(yīng)時間均值48分鐘、90%分位數(shù)為106分鐘，此數(shù)據(jù)在2021年2月分別為18分鐘和36分鐘；對于第三類疾病(其它需要就醫(yī)的緊急情況)，救護車響應(yīng)時間均值2.7小時、90%分位數(shù)為6.7小時，而此數(shù)據(jù)在2021年2月分別為0.7小時和1.7小時。治療等待時間明顯延長，截至2022年10月，非癌癥疾病治療等待時間超過52周的患者大約有38.4萬人、占比超過5.5%，而在疫情之前的2019年12月該數(shù)據(jù)只有0.15萬人、占比僅為0.03%；癌癥治療方面，從轉(zhuǎn)診至第一次治療等待兩個月以上的癌癥患者約5728人、占比為39.7%，該數(shù)據(jù)在2019年12月為2845人，占比1.9%。急診候診時間大于4小時的占比5%0%25%20%%%住院等候時間超過4小時的患者人數(shù)0000000040000200000住院等候時間超過12小時的患者人數(shù)000400000000200000第一類疾病救護車響應(yīng)時間(分鐘)平均值90%分位數(shù)864請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明9第二類疾病救護車響應(yīng)時間(分鐘)平均值90%分位數(shù)4000第三類疾病救護車響應(yīng)時間(小時)平均值90%分位數(shù)4.5等待治療時間超過52周的病例數(shù)等待治療時間超過52周的占比(右軸，%)450000400000350000300000250000200000000008%7%6%545000040000035000030000025000020000000000從轉(zhuǎn)診到首次治療等待兩個月以上的癌癥病例數(shù)量在所有癌癥病例中的占比(右軸)000000040000002000045%40%35%30%25%20000000400000020000請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明102020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-022020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-022021-032021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-09醫(yī)療資源擠兌的情況在日本同樣存在。根據(jù)日本厚生勞動省的數(shù)據(jù)，在2022年6月大幅放松防疫政策后，7月和8月的感染癥病床(日本政府在2020年1月末正式將新冠肺炎列為“指定感染癥”)月末利用率高達900%以上。這里的月末病床利用率=月末在院的患者數(shù)/月末許可病床數(shù)*100%，并且“在感染癥病床的月末住院患者數(shù)中，作為緊急應(yīng)對，由于包含在一般病床等住院的人，因此有時會超過100%”，即考慮了在其它科室加床的情況。進一步地，由于上述數(shù)據(jù)是月末時點數(shù)據(jù)，考慮到新冠平均住院天數(shù)只有10天左右(根據(jù)厚生勞動省披露的數(shù)據(jù)，7月和8月感染癥病床的平均住院天數(shù)分別為9.1天和11.4天)，因此每個月每張病床實際使用的次數(shù)約為3次，進而可以計算出“累計住院人次與床位比”，該數(shù)據(jù)在2022年7月已超過了30倍。需要強調(diào)的是，無論是英國還是日本，其醫(yī)療資源與醫(yī)療水平客觀而言要強于我國，其在大規(guī)模感染過程中尚且面臨如此嚴(yán)重的擠兌現(xiàn)象，我國面臨的醫(yī)療資源壓力不容小覷。日本月末病床利用率(%)01.012.612.650請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明11醫(yī)療資源擠兌會影響其他正常的醫(yī)療服務(wù)需求，并導(dǎo)致一些不必要的超額死亡出現(xiàn)。影響其他正常醫(yī)療服務(wù)需求，可能導(dǎo)致一些在正常狀況下不必要的死亡出現(xiàn)”、“新冠肺炎疫情無論是原始株、還是以往的變異株，特別是Omicron變異株導(dǎo)致的超額死亡還是比較高的，經(jīng)研究在10萬分之100以上”。此外，根據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)和《經(jīng)濟學(xué)人 (Economist)》雜志估計，截至2021年末，全球與新冠疫情相關(guān)的累計死亡人數(shù)中位數(shù)分別為1491萬人和1783萬人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于美國約翰斯霍普金斯大學(xué)公布的548萬人。與新冠相關(guān)的死亡數(shù)估計值與官方公布的確診死亡數(shù)(百萬人)20.08.06.04.02.00WHO估計值：上限數(shù)WHO估計值：下限數(shù)Economist估計值：中位數(shù)Economist估計值：上限數(shù)Economist估計值：下限數(shù)Covid-19確診死亡總數(shù)WHO超額死亡率能在一定程度上反映勞動參與人數(shù)的變化，過高的超額死亡必然導(dǎo)致勞動參與人數(shù)的減少。從指標(biāo)構(gòu)造方法上來看，超額死亡人數(shù)是疫情期間，某周、某月報告的死亡人數(shù)與未發(fā)生疫情大流行時同期預(yù)期死亡人數(shù)的估計值之間的差異，即超額死亡人數(shù)等于報告死亡人數(shù)減去預(yù)期死亡人數(shù)。預(yù)期死亡人數(shù)的基準(zhǔn)可以通過幾種不同的方式估計，目前最常用的是Karlinsky和Kobak的估計方法，數(shù)據(jù)可以從世界死亡率數(shù)據(jù)庫(WorldMortalityDataset，WMD)中獲得。其估計值的計算思路是使用2015年至2019年的歷史死亡數(shù)據(jù)擬合每個區(qū)域的回歸模型，然后使用該模型來預(yù)測疫情期間的死亡人數(shù)，該模型可以捕獲季節(jié)性變化和死亡率的逐年趨勢。超額死亡率可以視為報告死亡人數(shù)與預(yù)計死亡人數(shù)之間的百分比差異，在有些學(xué)術(shù)論文中也被稱為P得分(P-score)，其計算公式為：報告死亡人數(shù)減去預(yù)計死亡人數(shù)之差，除以預(yù)計死亡人數(shù)再乘以100%。疫情爆發(fā)以來，歐美的超額死亡率長期居高不下。以美國為例，疫情爆發(fā)以來其單周率出現(xiàn)過四次峰值，分別為2020年4月第2周的39.25%、2021年1月第1周均在35%以上。此外，2020年1月至2022年11月，美國周度超額死亡率均值為14%，這意味著疫情爆發(fā)以來，相較于沒有疫情的正常情況，美國的死亡人數(shù)平均增加了14%。該數(shù)據(jù)在英國為9.9%、德國為5.7%、法國為5.9%、意大利為12.4%，歐美主要工業(yè)國普遍面臨著超額死亡率長期居高不下的局面。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明124000-20超額死亡率(%)美國德國法國英國(右軸)意大利(右軸)4000-20-40亞洲部分國家和地區(qū)防疫政策的放松也導(dǎo)致超額死亡率明顯抬升。亞洲的主要國家和地區(qū)在疫情爆發(fā)之初大都采取了比較嚴(yán)格的防疫措施，在此階段，其超額死亡率可以維持在比較低的水平。然而，隨著各個國家和地區(qū)相繼放開，超額死亡率出現(xiàn)明顯抬升。韓國后，截至2022年7月的月均超額死亡率飆升到19.8%。新加坡在2020年1月至2021年6月的月均超額死亡率為0.6%，而在宣布放棄清零政策后，2021年7月至2022年9月的月均超額死亡率飆升到15.9%。日本在2022年3月解除防蔓延措施前的月均超額死宣布共存之前的月均超額死亡率為-0.8%，該數(shù)據(jù)在2022年5月至11月飆升至20.6%。4000超額死亡率(%)日本韓國新加坡中國臺灣中國香港(右軸)4000-20請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明13從美國“超額死亡”的年齡分布來看，15至64歲人口的超額死亡率較高，這意味著適齡勞動力的“抵抗力”并不明顯強于老年人。具體來看，美國14歲以下青少年的超額死亡率始終維持在較低的水平。在2021年3月之前，美國65歲以上老年人的超額死亡率略微高于其他年齡段，然而，2021年3月開始上述狀況發(fā)生了反轉(zhuǎn)，15至64歲年齡組的超額死亡率明顯高于65至74歲、75至84歲、85歲以上年齡段的讀數(shù)。也就是說，對于那些“身強力壯”的15至64歲的適齡勞動力而言，其超額死亡率總體來看至少不會低于全社會的平均水平。2020年1月至2022年11月，美國15至64歲的居民周度超額死亡率的均值為20.1%，遠(yuǎn)高于全社會14.3%的平均水平。適齡勞動力較高的超額死亡率直接削減了勞動參與人數(shù)，必然帶來勞動參與率的降低。美國超額死亡率(%)0至14歲15至64歲65至74歲75至84歲85歲以上4000-20此外，新冠疫情還導(dǎo)致了大量勞動力選擇提前退休。當(dāng)?shù)貢r間2022年11月30日，美聯(lián)儲主席鮑威爾發(fā)表了主題為“通脹與勞動力市場”的演講。演講中指出，美國的勞動參與率在疫情初期急劇下降，至今仍未恢復(fù)至疫情之前的水平。至于參與率較低的原因，鮑威爾表示，超額退休是參與率缺口的主要原因，即退休人數(shù)超過了老齡化估計的水平，這部分超額退休人員目前可能在勞動力320萬人的缺口中占200萬人以上；此外，那些患有新冠肺炎或被“長新冠”困擾而未加入勞動力大軍的工人，也是影響勞動參與率的重要原因。進一步地，鮑威爾還解釋了提前退休的原因：第一，新冠對許多勞動力的身體健康構(gòu)成了很大的威脅；第二，在疫情初期失業(yè)的勞動者，由于工作環(huán)境中斷和健康問題等，尋找新工作的成本很高；第三，股市和房價上漲帶來的財富增值使得工作意愿減弱。2、新冠后遺癥使勞動力無法正常工作美聯(lián)儲主席鮑威爾在題為《通脹與勞動力市場》的演講中指出新冠后遺癥是影響美國勞動參與率的重要原因。根據(jù)美國疾病預(yù)防控制中心的定義，某些感染了新冠肺炎病毒的患者會因感染而遭受長期的影響，這種情況被稱為新冠后遺癥(Post-CovidConditions)或長新冠(LongCovid)。如前文所述，鮑威爾在當(dāng)?shù)貢r間2022年11月30日的公開演講中表示，除提前退休外，那些患有新冠肺炎或被“長新冠”困擾而未加入勞動力大軍的工請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明14國疾病預(yù)防控制中心的數(shù)據(jù)顯示，美國約2400萬成年人患有“長期新冠”后遺癥，占美國人口7.3%左右，占感染者總數(shù)的24.5%。此外，新冠后遺癥患者失業(yè)(或被辭退)的原因包括：身體狀況無法從事高強度、高精度的工作，存在生產(chǎn)安全問題等隱患，頻繁請假影響工作進度等。此前，美國眾議院聽證會的一份證詞顯示，全美約400萬適齡勞動力或因新冠后遺癥而失業(yè)。2022年7月19日，美國眾議院新冠病毒危機特別委員會舉行過一場名為“了解和應(yīng)對長新冠肺炎及其健康和經(jīng)濟后果(understandingandaddressinglongCovidanditshealthandeconomicconsequences)”的聽證會，會議指出，聯(lián)邦政府的一項估計顯示，此前感染過冠狀病毒的成年人中，接近五分之一的人仍然會出現(xiàn)新冠后遺癥的癥狀，如疲勞、呼吸急促、認(rèn)知功能障礙、慢性疼痛等。會議上，美國布魯金斯學(xué)會(BrookingsInstitution)的一份證詞表明：1)目前全美約有1600萬符合工作年齡的勞動力可能患有由于新冠后遺癥，25%到65%的人或?qū)⒊霈F(xiàn)工作能力下降，多達400萬全職工作者可能因此而失業(yè)，占美國就業(yè)人口的2.4%；3)由于新冠后遺癥及失業(yè)等問題導(dǎo)致工資損失的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)每年接近2000億美元，而且可能會繼續(xù)增加；4)隨著越來越多的人繼續(xù)感染，上述統(tǒng)計數(shù)字可能還會增加。基于美國大樣本的研究發(fā)現(xiàn)，新冠后遺癥至少涵蓋11個大類、31種病癥，且發(fā)病率與新冠病情嚴(yán)重程度相關(guān)。美國研究團隊2021年6月發(fā)表在自然(Nature)上的論文在盡量無偏的情況下，通過使用高緯度表征手段，借助7萬多人的新冠病毒感染者實驗組和500多萬人的陰性對照組，統(tǒng)計出了新冠病毒感染可能導(dǎo)致的多種后遺癥。該研究團隊的樣本來自美國退伍軍人事務(wù)部下的健康管理局(VeteransHealthAdministration，VHA)，擁有美國最大的綜合醫(yī)療保健系統(tǒng)，包含了1233個醫(yī)療保健機構(gòu)，每年為超過890萬退伍軍人提供服務(wù)。目前VHA的醫(yī)療機構(gòu)已完全實施了基于圖形用戶界面的電子健康記錄 (ElectronicHealthRecord，EHR)，研究團隊則基于VHA龐大的電子病歷檔案數(shù)據(jù)庫，全面掌握了研究對象的各種急診和門診記錄、客觀診斷證據(jù)、詳細(xì)處方藥用量，最大程度避免了發(fā)放調(diào)查問卷容易產(chǎn)生的樣本偏誤，便于直接研究各種新冠后遺癥。研究主要結(jié)論包括但不限于：1)新冠病毒可導(dǎo)致至少11類后遺癥，比如心血管類疾病、凝血類疾病、皮膚類疾病、內(nèi)分泌類疾病、消化道類疾病、綜合類疾病、腎臟類疾病、精神類疾病、肌肉骨骼類疾病、神經(jīng)類疾病、肺部疾病等；2)相較于未感染新冠病毒的樣本而言，病毒感染者出現(xiàn)后遺癥的風(fēng)險明顯增加，且新冠病情越嚴(yán)重、發(fā)病風(fēng)險比率越大，即入住ICU的感染者大于住院患者大于其他陽性病例；3)相較于未感染新冠病毒的樣本而言，病毒感染者出現(xiàn)后遺癥的絕對數(shù)量明顯增加，且新冠病情越嚴(yán)重、絕對發(fā)病人數(shù)越大。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明15英國的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也提供了相似的證據(jù)。2021年3月起，英國國家統(tǒng)計局根據(jù)“冠狀病毒感染調(diào)查”(CoronavirusInfectionSurvey，CIS)項目的調(diào)查結(jié)果，估計全國范圍內(nèi)新冠后遺癥患者的數(shù)量。截至2022年12月，英國有新冠后遺癥患者估計值213.1萬人，占累計確診病例數(shù)的8.9%，占英國總?cè)丝诘?.2%；全國新冠后遺癥患者數(shù)量較2021年請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明1612月(126.6萬人)同比增加68.3%。新冠后遺癥對日常生活的影響程度方面，截至2022年12月，對日常活動有少許影響(alittle)的后遺癥患者人數(shù)約為122.9萬人，較2021年12月(56.2萬人)同比增加119%；對日?；顒佑休^大影響(alot)的后遺癥患者人數(shù)英國國家統(tǒng)計局估計155.2萬人的癥狀已持續(xù)半年(26周)以上，在全部新冠后遺癥患者中占比67.8%；105.8萬人的癥狀已持續(xù)一年(52周)以上，占比46.2%；估計癥狀持續(xù)超過2年(104周)的后遺癥患者約有51.4萬人，占比22.5%。新冠后遺癥的表現(xiàn)癥狀方面，最常見的5種癥狀分別是虛弱或疲勞、難以集中注意力、呼吸急促、肌肉疼痛、擔(dān)憂或焦慮，存在上述癥狀的人數(shù)估計值分別為158.6萬人、102.2萬、95.1萬人、92.6萬此外，對于那些已經(jīng)持續(xù)12周以上的癥狀，最常見的5種是虛弱或疲勞、難以集中注意力、呼吸急促、肌肉疼痛、擔(dān)憂或焦慮，英國國家統(tǒng)計局估計存在上述癥狀的人數(shù)分別為124.7萬人、82.7萬人、76.4萬人、75.5萬人、70.7萬人，在英國總?cè)丝谥械恼急确謩e英國新冠后遺癥患者人數(shù)估計(千人)估計值95%置信區(qū)間下限95%置信區(qū)間上限2500200000統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部英國對日?；顒佑猩僭S影響(alittle)的新冠后遺癥患者人數(shù)估計(千人)估計值95%置信區(qū)間下限95%置信區(qū)間上限0004002000統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明17英國對日常活動有較大影響(alot)的新冠后遺癥患者人數(shù)估計(千人)估計值95%置信區(qū)間下限95%置信區(qū)間上限45040050002502000統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部英國不同持續(xù)時長的新冠后遺癥患者人數(shù)估計(千人)估計值95%置信區(qū)間下限95%置信區(qū)間上限0040002000nown2)weeks26)nown2)weeks26)weeks39)weeks52)weeks78)weeksweeks統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部虛弱或疲勞難以集中注意力呼吸急促肌肉疼痛擔(dān)憂或焦慮睡眠困難情緒低落記憶喪失或混亂痛嗽嗅覺喪失味覺喪失心悸氣喘流鼻涕或打噴嚏食欲不振胸痛喉嚨痛腹痛腹瀉惡心或嘔吐發(fā)燒虛弱或疲勞難以集中注意力呼吸急促肌肉疼痛擔(dān)憂或焦慮睡眠困難情緒低落記憶喪失或混亂痛嗽嗅覺喪失味覺喪失心悸氣喘流鼻涕或打噴嚏食欲不振胸痛喉嚨痛腹痛腹瀉惡心或嘔吐發(fā)燒00400000統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明18者在總?cè)丝谥械恼急裙烙?%)當(dāng)前存在(%)已持續(xù)至少12周(%).52.01.5統(tǒng)計局(含測算)，中信證券研究部因疫情相關(guān)原因?qū)е碌膭趧訁⑴c率缺口在美國長期存在。自2020年5月以來，美國人口調(diào)查局(USCensusBureau)開展的“家庭脈搏調(diào)查(HouseholdPulseSurvey)”對全美居民勞動參與率降低的原因進行了詳細(xì)分析。該調(diào)查面向美國居民定期發(fā)放問卷，初期的調(diào)查頻率為每周一次，后來逐漸延長為每月一次。問卷中有個問題是“您目前沒有參加工作的主要原因是什么(單選)”，將前后三版問卷給出的所有選項進行歸納整理后，可以得到的原因共有以下11個：1)不愿工作；2)自身有新冠癥狀或正在照顧有癥狀的親友；3)需要照顧小孩；4)需要照顧老人；5)自身有新冠之外的疾病或殘疾；6)已經(jīng)退休；7)因為新冠疫情而休假或被解雇；8)因為新冠疫情公司暫時停業(yè)；9)因為新冠疫情公司倒閉；10)擔(dān)心感染或傳播新冠病毒；11)其他原因。對調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析可以看到，2022年3月以來至2022年底，因為“感染新冠”“擔(dān)心感染或傳播新冠病毒”“需要照顧老人小孩”等疫情相關(guān)原因產(chǎn)生的勞動參與率缺口長期處于3%以上。自身有癥狀或正在照顧有癥狀的親友需要照顧小孩因為新冠疫情而休假或被解雇因為新冠疫情公司暫時停業(yè)擔(dān)心感染或傳播新冠病毒需要照顧老人因為新冠疫情公司倒閉18%16%14%12%10%8%6%4%2%0%調(diào)查局，中信證券研究部請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明193、勞動力市場失衡與勞動參與率變化沒有必然聯(lián)系與歐美的情況不同，東亞國家和地區(qū)的勞動參與率受疫情的影響似乎并不大。具體來參與率為62.0%，尚未恢復(fù)至2019年12月63.0%的水平；截至2022年10月，英國勞三季度的勞動力參與率為55.6%，距離2019年四季度末56.1%的水平仍有差距。與此相反，東亞國家和地區(qū)的居民勞動意愿較高，勞動參與率的恢復(fù)較快。截至2022年11月，日本、韓國的勞動力參與率分別為62.4%、64.2%，相較2019年12月分別提高0.3個、1.3個百分點；中國臺灣2022年11月的勞動力參與率為59.2%，與2019年12月持平。.0.0.0.0.0.0.01203060912030609120306091203060912歐美主要國家勞動力參與率(%)美國英國德國(右軸)12030609120306091203060912030609120505050東亞主要國家和地區(qū)勞動力參與率(%)日本韓國中國臺灣(右軸).0.0.0.0.0.0.0CEIC研究部需要強調(diào)的是，勞動力市場失衡、工資上漲與勞動參與率沒有必然的聯(lián)系。歐美國家和東亞國家勞動參與率的差異并沒有導(dǎo)致通脹層面的明顯差異，日本、韓國、中國臺灣、新加坡都出現(xiàn)了核心CPI相對疫情前明顯的上漲，而這些國家或地區(qū)的勞動參與率在疫情后其實是上升的。這也意味著，核心CPI(即扣除能源項等因素后的CPI)水平的高低與勞動力市場總的供需關(guān)系之間關(guān)聯(lián)性并不強。我們?nèi)ヅ袛喙べY能否增長，看的不是勞動力市場整體的供需關(guān)系，而是階段性的供需缺口，階段性的供需缺口很可能會導(dǎo)致雇主為了招工抬升工資，而工資通常又具備極強的粘性，進而影響到尚未回歸到就業(yè)崗位的勞動力對未來用工關(guān)系和工資的預(yù)期。換句話說，是階段性的勞動力供需缺口和工資粘性帶來了工資水平的持續(xù)上升，而不是勞動參與率的下降；勞動參與率的下降可能會加劇階段性的勞動力供需缺口。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明20-10%海外經(jīng)驗表明，每輪大規(guī)模感染出現(xiàn)時，異常增多的請假與自我隔離難以避免。德國的研究證實，確診過新冠的員工人均請假天數(shù)明顯高于整體樣本。德國公立醫(yī)保公司TK公司(TechnischeKrankenkasse)2022年7月6日發(fā)布了一份關(guān)于新冠大流行期間德國勞工狀況的報告，其中涉及了確診新冠的勞工在后續(xù)年份的缺勤請假情況。報告研究對象為15至64歲、居住在德國境內(nèi)、在2019年至2021年間擁有永久保險的參保人員。通過對上述研究對象的個人信息、醫(yī)保信息、請假信息等進行統(tǒng)計分析，可以得到各參保人員在2020年是否被確診為新冠肺炎，在2021年是否被診斷為“新冠肺炎后疾病 (Post-Covid-19-Zustand，德語)”而被宣布不適合參與工作；此外，研究者還可以獲得參保人員每年的請假天數(shù)。具體來看，項目研究者根據(jù)2020年新冠肺炎診斷情況將所有參保人員分配到特定組，其中第0組表示組內(nèi)參保人員并未被診斷為新冠肺炎，而第1至8組中的參保人員則被診斷為新冠/疑似新冠，或通過病毒檢測確診為新冠；第1至8組中參保人員感染新冠肺炎的嚴(yán)重程度越來越高。TK公司的上述研究顯示，經(jīng)病毒檢測確診新冠的參保人員在2021年人均請假0.81天，遠(yuǎn)大于全樣本的人均請假天數(shù)0.05天。曾感染新冠且后續(xù)被診斷為具有新冠后遺癥的員工，2021年人均請假超過100天。TK公司的報告還指出，在2021年被診斷為“新冠肺炎后疾病”且被宣布不適合參加工作的參保人員共3434人，在總樣本428萬人中的占比為0.08%，而對于這3434個病例，又可以根據(jù)患者的個人信息唯一地分配到此前的0至8組中(分組依據(jù)為感染新冠的嚴(yán)重程度)。TK公司的上述研究表明，那些在2020年被確診為新冠、且在2021年被進一步確診為新冠后遺癥的參保人員，在2021年人均請假105天，遠(yuǎn)大于全樣本中患有新冠后遺癥的員工請假的平均天數(shù)68天。需要特別強調(diào)的是，上述研究中對確診病例和新冠后遺癥病例的界定分別發(fā)生在2020和2021年，那時德國的防疫政策較為嚴(yán)格、確診病例數(shù)請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明21并不多；如果在德國全面放開并大規(guī)模爆發(fā)疫情的2022年重復(fù)上述研究，結(jié)果必然會更加“觸目驚心”，這也是德國的工人短缺在2022年突然加速惡化的重要原因之一。新冠后遺癥出現(xiàn)的概率以及后遺癥的嚴(yán)重程度(直觀表現(xiàn)為因后遺癥而請假的天數(shù))還與感染新冠時的嚴(yán)重程度正相關(guān)。TK公司的研究數(shù)據(jù)還表明，未進行病毒檢測且僅在門診被診斷為新冠或疑似新冠、在門診進行病毒檢測被確診為新冠、病毒檢測確診新冠且無法工作或在門診接受過治療、病毒檢測確診新冠且超過14天無法工作、病毒檢測確診新冠且住院治療、病毒檢測確診新冠且住院治療超過7天、病毒檢測確診新冠且住院并經(jīng)歷過呼吸機等通氣治療的樣本分組中(上述分組中感染新冠的嚴(yán)重程度逐漸遞增)，后期出現(xiàn)新冠后遺癥的概率分別為0.1%、0.7%、0.6%、1.6%、2.6%、3.9%、10.2%，人均90、82、172、111、168、190天，單調(diào)遞增的趨勢明顯。換言之，新冠輕癥患者因后遺癥平均請假90天左右、重癥患者因后遺癥平均請假170天左右，而危重癥患者因后遺癥平均請假190天。年新冠診斷情況數(shù)工作能力受影響的人數(shù)能力受影響均請假天數(shù)0斷為新冠肺炎1門診診斷為新冠肺炎或疑似新冠肺未進行病毒檢測9342345檢測確診新冠，且住院治療3637,8等通氣治療診為新冠總量8610此外，熟練工人短缺問題也不斷困擾著德國。2022年9月26日，光明日報報道稱，熟練工人的缺乏持續(xù)困擾德國；據(jù)慕尼黑伊弗經(jīng)濟研究所(IfoInstitute)的數(shù)據(jù)，2022年7月幾乎有一半的公司因找不到適當(dāng)?shù)膯T工而業(yè)務(wù)受到影響，該讀數(shù)達到了2009年以來的新高；大多數(shù)公司認(rèn)為，技術(shù)工人短缺是他們未來最大的商業(yè)風(fēng)險，甚至將導(dǎo)致其業(yè)務(wù)不得不停頓。德國聯(lián)邦勞工局的數(shù)據(jù)顯示，2022年7月全國的崗位空缺約88.1萬個，比2021年同期上升了18%，疫情影響是德國出現(xiàn)技術(shù)工人短缺最直接的原因。此外，根據(jù)波士頓咨詢公司(BostonConsultingGroup，BCG)的測算，2022年二季度德國職位空缺高達190萬，比長期平均水平高出約100萬，假設(shè)這100萬短缺工人平均每人每年創(chuàng)造約8.4萬美元附加值，BCG測算總計840億美元，折合860億歐元；換言之，技術(shù)工人短缺導(dǎo)致德國每年損失860億歐元的經(jīng)濟附加值。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明22除了請假數(shù)據(jù)之外，英國國家統(tǒng)計局的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)還跟蹤了疫情期間各行業(yè)的自我新增確診病例1718萬人，日均新局根據(jù)“冠狀病毒感染調(diào)查”(CoronavirusInfectionSurvey，CIS)項目的調(diào)查結(jié)果，采用廣義加性混合模型(GeneralisedAdditiveMixedModel，GAMM)估計了國內(nèi)各政治實體英格蘭、蘇格蘭、威爾士、北愛爾蘭整體的勞動力自我隔離率(Self-isolation)并提供了95%的置信區(qū)間；同時還采用廣義加性模型(GeneralisedAdditiveModel，GAM)估計了英國各行業(yè)的勞動力自我隔離率并提供了95%的置信區(qū)間。CIS項目在全國范圍內(nèi)發(fā)放的問卷中有道題目“你目前是否因新冠肺炎而自我隔離(意味著你不會離開家)”，若受訪者選擇以下選項中的一個，則意味著其正在進行自我隔離：“是的，因為有新冠肺炎癥狀或檢測呈陽性”“是的，因為和有癥狀或檢測陽性的人同住，但自己沒有癥狀”“是的，由于其他原因使感染新冠肺炎的風(fēng)險增加，如接觸已知病例、出國旅行后隔離”“是的，因為其他為了降低感染新冠肺炎風(fēng)險的原因而進行隔離，比如正在住院觀察”。英國國家統(tǒng)計局上述調(diào)查結(jié)果表明，大規(guī)模感染時，英國各政治實體及行業(yè)的自我隔離率均出現(xiàn)了普遍提高?；谧晕腋綦x率的數(shù)據(jù)可得性，我們選取了2021年12月以來英國出現(xiàn)大規(guī)模感染的兩段時期進行分析，第一段為2021年12月5日至2022年1月29日，第二段為2022年2月27日至2022年4月23日。前述數(shù)據(jù)顯示，大規(guī)模感染過程中，各行業(yè)的自我隔離率均會出現(xiàn)明顯提高，英國各行業(yè)自我隔離率峰值的平均數(shù)在上述兩輪疫情中分別高達4.0%和3.0%。從英國的各個政治實體來看，2021年底的疫情爆發(fā)3月前后的疫情爆發(fā)時分別為3.8%、3.8%、4.5%、3.6%。從行業(yè)層面來看，每輪疫情爆發(fā)時自我隔離率在英國各行業(yè)均會出現(xiàn)系統(tǒng)性地全面提高。2021年底的疫情中，英國各行業(yè)的自我隔離率均提高至3.4%~4.5%左右，隔離率峰值較高的前五個行業(yè)分別是社會服務(wù)(4.51%)、醫(yī)藥(4.32%)、行政部門或地方政府(4.31%)、制造業(yè)或建筑業(yè)(4.08%)、藝術(shù)與娛樂(4.08%)；2022年3月前后疫情爆發(fā)時，各行業(yè)自我隔離率均提高至2.2%至3.6%左右，而隔離率峰值較高的前五個行業(yè)分別是醫(yī)藥(3.63%)、社會服務(wù)(3.34%)、金融服務(wù)(3.33%)、教育(3.31%)、信息技術(shù)和通信(3.10%)。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明23004.504.00004.504.003.503.002.502.001.501.000.500.00英國兩輪疫情中各行業(yè)的自我隔離率峰值(%)2021年底的一輪疫情2022年3月前后的一輪疫情4.4.0英格蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間威爾士國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.00北愛爾蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.005.004.003.002.001.00蘇格蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間8.007.006.005.004.003.002.001.00請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明24英格蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間威爾士國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.504.003.503.002.502.001.501.00蘇格蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.504.003.503.002.502.000.50北愛爾蘭國家平均隔離率(%)95%置信區(qū)間5.505.004.504.003.503.002.502.001.501.004.504.003.503.002.502.001.501.000.50請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明25藝術(shù)與娛樂行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.004.20.402.60糧食生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.503.803.102.40信息技術(shù)和通信行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.503.803.102.40社會服務(wù)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.504.50.502.50.50行政部門或地方政府行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.504.60.702.8095%置信區(qū)間95%置信區(qū)間行業(yè)平均隔離率(%).004.20.402.60制造業(yè)或建筑業(yè)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.004.20.402.60995%置信區(qū)間行業(yè)平均隔離率(%).504.60.702.80金融服務(wù)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.004.20.402.60酒店行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.004.20.402.60批發(fā)零售行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間02.40交通運輸行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間.004.20.402.60請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明26教育行業(yè)平均隔離率(教育行業(yè)平均隔離率(%000000)95%置信區(qū)間藝術(shù)與娛樂行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.302.600.50糧食生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.202.400.800.00信息技術(shù)和通信行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.302.600.50社會服務(wù)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.302.600.50行政部門或地方政府行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.302.600.50醫(yī)藥行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.503.702.902.100.50制造業(yè)或建筑業(yè)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間3.502.802.100.700.00金融服務(wù)行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間4.003.302.600.50酒店行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間3.002.400.600.00批發(fā)零售行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間3.502.802.100.700.00交通運輸行業(yè)平均隔離率(%)95%置信區(qū)間3.002.502.000.50因病而無法保證正常工作時長的情況在澳大利亞也極為明顯。澳大利亞統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，在Omicron疫情爆發(fā)后，澳大利亞因生病等原因工作時間低于正常情況的員工數(shù)量因生病等原因無法保證正常的工作時長，該數(shù)據(jù)相較2021年同期增加了69%。分年齡階段看，的員工分別有12.5萬人、25.3萬人、23.3萬人、15.0萬人，相較2021年同期分別增加請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明270810122081012246081012024681012020406802020406081022406080.53.640.520.52.47澳大利亞因生病等原因工作時間低于正常情況的員工數(shù)(千人)25~39歲40~54歲55歲及以上15~24歲0502000力供給回流速度階段性弱于需求恢復(fù)速度海外經(jīng)驗來看，由于勞動力流動而導(dǎo)致階段性供需失衡的案例有很多，其中新加坡和越南的例子最為典型。新加坡的總?cè)丝谥蟹蔷用裾急冉咏?0%，其中絕大多數(shù)為外籍勞工。新加坡作為典型的城市國家，人口結(jié)構(gòu)中非居民(non-resident)占比很高。新加坡國家人口及人才署的數(shù)據(jù)顯示，截至2022年6月，全國共有563萬人，其中公民355萬人(占比63.1%)、永久居民52萬人(占比9.2%)、非居民156萬人(27.7%)。除此之外，新加坡的非居民EmploymentPassEP、特別準(zhǔn)證(SpeicalPass，SP)、勞務(wù)準(zhǔn)證(WorkPermit，WP)、家屬準(zhǔn)證(Dependant’sPass，DP)的外籍人員在全國總?cè)丝谥姓急确謩e為3.05%、3.05%、11.63%、4.43%，此外從事家庭傭工的非居民在總?cè)丝谥械恼急葹?.43%。新加坡人口結(jié)構(gòu)變化(百萬人)公民永久居民非居民00004.00002.00002018年2019年2020年2021年2022年6月家人口及人才署，中信證券研究部請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款和聲明28非居