原创：胡海

来源：胡海的读书笔记

文章已获授权

这次上海疫情崩溃，让很多咖啡傲骨的上海人，也开始对上海各级政府和相关工作人员，开启了祖先问候模式。

上海的基层工作人员有点冤

但在我看，这种指责，对上海的绝大部分基层工作人员来说，还是有点冤。

无论是从专业能力还是服务意识来说，上海的公共服务能力水平，至少在国内，还是屈指可数的。

上海的失败，在于上海的疫情防控决策部门，低估了后勤保障的需求，打了一场注定要失败的仗。

后勤保障决定战争结果

美国奥马尔·布莱德雷将军说过，“业余选手研究策略，专业选手研究物流“。

我们大部分人对战争的观察，可能只停留在交战双方的武器、兵力。

而实际上，很多战争的胜负，最终不是由兵力，而是由后勤供应保障能力决定。

有些时候，兵力增加未必是好事。

粮草不足时，多一个人多一张嘴。可能反而加速资源消耗，降低整体战斗力。

无数的战争，不是打输，而是饿输。

上海的后勤保障崩溃

上海这次疫情防控暴露出各种问题：组织管理缺失、菜蔬供应不足、120无人应答、医院拒医，等等。

单纯归应于管理混乱、能力低下，有失公允。

实际情况是，随着管控措施的推进，隔离筛查、物流供应、医疗救治、医护防控，各种需求激增。

与此同时，大量相关工作服务人员，因为管控措施而受到限制。岗位人员缺失，供应保障能力大幅下降。

需求激增，供应骤降，不崩溃才怪。

和能力无关。

临界点被突破

那为什么上海之前的管控能做得不错？

为什么其他一些地区能够管控得好而没有出现崩溃？

因为当时和当地的疫情，由于病毒变异的传染性也好，已经存在的社区传染程度也好，或者仅仅因为运气，还没有发展到突破保障能力临界点的程度。

就像活人和丧尸的战斗，只要消灭丧尸的速度能赶上被丧尸咬嗜而产生丧尸的速度，那就还能一战。

而一旦这个对比过了临界点，新生丧尸的速度超过了丧尸被消灭的速度，那么活人队伍就会指数级崩溃。

能力强一些的队伍，这个临界点可以高一点；能力弱的队伍，这个临界点会低一点。

但不管高低，一点被突破，那就回天无术，只能躺平了。

除非有新的大部队增援。

没有及时请求支援

一个城市的后勤保障能力和城市运作需求，一般来说，在正常情况下，是基本匹配，不可能有太多富余。

虽然说事业单位一般比较轻松，有些能力负荷潜力可挖。但这两年的日常防疫工作，已经接近把这些潜力拉满。

而面对这波凶猛隐蔽的奥米克隆疫情，而且已经出现社区传播的情况下，要进一步地清零管控，以现有的自身城市能力，肯定是不够的。

而上海这次防疫管控的最大失误，就是低估了后勤保障的需要。

出于轻敌恃能也好，出于心高自傲也好，没有及时向中央请求外部资源的调配支援。

仓促上阵，打了一场一开始就注定要失败的仗。

未来疫情防控

现在，中央出手，外省市的资源调配已经到位，上海的这一波疫情，有望得到有效控制。

而这也确实体现了中国举国体制的优越之处。

海外国家和地区，最终几乎都是选择躺平，或是因为一开始就主动认识（瑞典），或者因为被现实敲醒（大部分地区），一旦临界点被疫情突破，没有外部资源支持，躺平是唯一选择。

而中国的动态清零政策要长期实施，前提条件就是：

1. 要有一支充分的后备后勤保障队伍，一旦出现突发疫情，可以及时增援替补。

2. 要保证突发疫情只能在有限地区个别发生，不能在全国各地同时多处发生。

条件1可以通过预案准备，资源调配实现。而条件2就要通过区域网格化管理，限制跨省、跨地区的流动来实现。

旅游餐饮业，看来还要惨几年。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/La9OrZ5wbO6bEEQy8PfyDA

杭州刚恢复不久的平静，被一对从上海“逃离”出来的母女打乱了。

 

4月6日，杭州发布通报新增1例无症状，虽然没有提及感染者信息，但根据上海的信息，正是昨天从上海来杭州那对母女中的女儿。

 

昨天早上4点23分，宁某某和母亲党某某乘坐k1805从上海南站出发到达杭州城站，开启了在杭州的一天逛街之旅。

 

母女二人从沪入杭开始，就充满了欺瞒。

 

这对母女早上4点半从上海南站出发，她们在人工窗口购买了火车票。流调中称，因没有健康码和行程码，上海南站核酸检测点工作人员手机登陆显示绿码后乘车。

 

这里需要注意了，这对母女，在面对火车站工作人员的时候，竟然没用手机。

 

抵达杭州后，从监控看，女儿现场申请了杭州健康码，在要靠自觉填写的项目里，她统统勾选否定，在与工作人员近20分钟的接触后，她们就这么获取了杭州健康码绿码。

 

从二人的杭州轨迹看，她们的杭州之行也令人费解。到了杭州后，他们先是在城站2楼吃了早餐，又乘坐了地铁一号线、二号线、四号线，最终来到万象城B1层超市，之后在1点左右来到来福士，去了盒马、KFC、peets咖啡店。

 

早上四点就来赶火车的两人，没有投靠亲友，没有游山玩水，就为了来杭州吃KFC、喝咖啡？

 

在杭州逛商场的一天，监控中多处看到这位女儿将自己的口罩拉下。更重要的是，在地铁等处的监控中可以看到，她俩是有手机的。

 

有很大的可能，她俩是用拔卡关机的方式，躲避健康码和行程码在上海被“污染”。

 

杭州地铁发布的通知称，母女俩在一号线二号线的站台和换乘通道中，口、鼻均暴露在空气中。

 

下午六点12分，宁某某在微博中说：

 

没想到会以这么特殊的方式离开上海，与疫情零距离接触的每一天，必将都是为了与新冠病毒彻底说再见！留下的老姊妹们，希望等我们回来，我们能一起拥抱健康与平安”。

 

她确实让很多杭州人，与疫情零接触了。杭州地铁不得不对员工进行筛查。

 

在上海的一份流调里，这对母女并非上海人。宁某某常住地为南京市建邺区，原本做营销，后辞职待业到广州找工作。

 

3月25日从广州到上海，4月1日之前，宁某某同母亲一起住在上海小旅馆，住所不固定。4月1日，被隔离在上海南站的酒店，4月4日解除隔离。

 

根据杭州的一份非公开流调，母女二人能被发现，还是因为上海警方的通报。

 

杭州为防止上海外溢已经做了很多努力，统一14+7天的管理措施，高速路口不放行，高铁站直接拉走。但母女二人还是采用了最原始的办法买到火车票。

 

她们最终在下午7点多钟被杭州警方找到，同一时间在来福士吃饭和逛街的人被无辜牵连，他们的绿码变成黄码，还被要求7天居家隔离，来福士也要封闭1天进行终末消毒。

 

在母女二人逃离上海的前天，杭州流传的一份通知中写道，上海实行“非必要不离沪“的政策后，仍有人员漫入浙江，公安研判上海漫入浙江的人数已经高达10038人，其中，杭州市943人。

 

今天，这对母女已经因刻意隐瞒行程被上城区公安立案调查。但社长更担心的是其中的漏洞，无论是上海进站还是杭州出站，她们骗过了工作人员，也骗过了绿码；非必要不离沪的要求，也成了摆设。

 

整个事件中最惨的，或许是那个花费20分钟帮她们人工登记的工作人员。

 

如果她们没有得到惩罚，那这世界就是在惩罚遵守规则的人。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/o6Yc_qRqLCg1uzL_0KhAgw

在疫情中，上海要保护的老人数量是香港的2倍以上。

单日确诊首次突破一万例，达1.3万例，上海形势极其严峻！

 

从3月25日到4月4日，上海公布的本土新增确诊病例累计达到7.3万多例，无症状感染者超过6万例。

要知道，新冠第一次大爆发的2020年，上海的确诊病例也不过300多例。

这次疫情防控，对上海来说，真是一场硬仗。

所以在新闻发布会上，上海相关领导也说“疫情形势十分复杂，防控任务极其艰巨”。

大家能想到的首先是，上海是个巨型城市，常住人口已经将近2500万，比北京多300万，比广州多将近700万，比深圳多将近800万。

人口超过一定的阈值，管理和服务的难度不是简单翻番，而是指数级增加。

但我今天要说的，还不是这个问题。

国内很多地方，我们都要注意防范未成年人感染。

但实际上，上海现在的疫情防控，面临一个更棘手的问题：

上海的老龄化程度高，老年人多。

先看数字。

根据去年4月发布的《上海市老年人口和老龄事业监测统计信息》，上海户籍老年人的数量已经达到533.49万，这已经超过了中国特大城市的最低人口规模标准（500万）。而截至2021年，山西省会太原的常住人口也不过530万。

上海老龄化程度更是高达36.1%！

什么概念？就是在上海，不到3个人里面，就有1个老人。

尤其是80岁以上的高龄老人，2020年就有82.53万。

像黄浦、静安、普陀、虹口4个区，老龄人口占比更是超过了40%。

当然，上海是有绝对人口吸引力的，就算加上1000万没有户口的人（有一个说法叫“外来常住人口”），上海的老龄化程度仍然高达23.4%。

同口径相比，隔壁江苏的老龄化程度是21.84%，浙江只有18.70%，深圳更是只有5.36%。

不得不感叹一句，上海有点“老”，深圳是真“年轻”。

上海人口的“金字塔”

这个问题为什么重要？

可能大家大致有个观念：老人是新冠疫情的易感人群，更是高危人群。

像先前美国媒体报道的，厚厚一叠报纸里刊登的讣告信息，里面绝大部分是老人。

但是，中国和西方的意识形态毕竟不同，比如，中国人自觉戴口罩，在西方，有人专门抗议政府戴口罩的要求。

我觉得和上海相比，有一定参考价值的，香港算一个，都是国际化大都市。

再来看看香港的数据。

 

下面这张图，我贴过，因为数据有更新，所以重新贴一下。

数据的时间范围是2021年12月31日至2022年3月30日00:00，也就是香港官方认定的，奥密克戎带来的“第五波疫情”所处的时间段。

短短3个月，香港因为疫情被夺走7493条生命，其中，60岁以上老人有7191人，80岁以上高龄老人有5322人。

算一下百分比：60岁以上老人的占比将近96%，80岁以上高龄老人占71%。

也就是说，病毒吞噬的主要是老人的生命。

我专门做了下面一张图，看起来就更清楚了。

香港“第五波疫情”中死亡人口的年龄分布

前面说了上海的老龄化程度是36.1%，而香港只有27.51%。

上海比香港的老龄化程度要更严重。

 

香港老年人口数量总共是203万，80岁以上的高龄人口数量是40.2万。

所以，在疫情中，上海要保护的老人数量，是香港的2倍以上。

香港的数据还显示，因新冠病毒感染死亡的人口中，年龄中位数是86岁。

即便是老人接种了疫苗，仍然不可掉以轻心。

香港数据显示，接种两针或者三针疫苗的死亡率，80岁以上的老人是3.12%，70-79岁是0.36%，60-69岁是0.09%，50-59岁是0.03%，40-49岁是0.01%，低于39岁就是0。

接种一针的80岁以上老人，死亡率是5.98%，没接种疫苗的死亡率则高达16.11%。

香港死亡病例的疫苗接种情况

也就是说，接种疫苗仍然是保护老人健康的重要手段，可即便是接种了疫苗，老人还是高危人群。

我没有找到上海新冠疫苗接种率的权威统计数据。

但去年12月时，就有个新闻说，上海3岁以上人群新冠疫苗全程接种率87.7%，18岁以上人群全程接种率达93%。

但老人的接种率还不高。

在同一个新闻里有个数字：上海60岁以上人群里，361万人接种新冠疫苗，353万人完成全程接种，40万人完成加强免疫。

也就是说，哪怕是按照最大的口径，打一针，在去年11月底时，上海老人的疫苗接种率可能也就62%。

如果按照严格的加强免疫标准，那比例更是只有7%左右。

也就是说，还有一两百万上海老人没有接种疫苗（截至2021年11月底的数据）。

上海弄堂里的老人

老龄化程度高、老人多给疫情防控带来的困难，在2020年其实就已经体现出来了。

当时，有人统计，在华东7个省市里，上海的死亡率是最高的，达到2.06%，相比之下，江苏是0、浙江是0.08%，平均也才0.44%。

2020年第一轮疫情的相关数据

上海的医疗资源极其丰富，三甲医院就有30多家，当时病例也不过300多例，救助肯定很及时，也有充裕的救助条件，但为什么这些人还是不幸去世了？

很重要的一个解释可能就是，上海老人多。

我又找了下当时7个去世的患者信息，年龄分别是：88岁、79岁、25岁、75岁、81岁、63岁、83岁。

7个人里，6个是老人，5个超过70岁，3个超过80岁。

而那个25岁的患者，患有肥胖症，有报道说体重高达240斤。

这就有了印证。

其实，同样还有印证的是，根据《中国统计年鉴2021》医疗卫生机构住院服务里的“病死率”，上海高达1.4%，是全国最高，全国平均水平只有0.4%。

比上海医疗条件差的省份多了去了，除了可能存在外地病重到上海求医的人多的情况，那么，最有可能的解释，还是上海老人多、老龄化程度高。

 

放在全国范围看，上海的医疗资源可能也就稍逊于北京

目前，上海疫情已经在社区传播。

微博开辟了一个“上海求助超话”，浏览一下，里面的内容大部分也和老人相关。

前两天，一个不少人转发的视频里显示，在封控小区里，老人蹲在围栏下，拜托路人帮忙买鸡蛋。

这让人感到莫名酸楚。

 

尤其是，上海还有40多万文盲（相信，其中大部分是老人）。

疫情里，要保护好这批最脆弱的群体。

对于上海来说，是一场硬仗。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/GLhG0C0cGhIgJDuKXCEI6A

疫情的卷土重来，将国内割裂成了泾渭分明的两部分。

 

一部分是处于“水深火热”的疫区，地方政府正竭尽可能用封闭管理的手段阻断病毒的蔓延。

 

另一部分是未受牵连或者影响很小的安全区，但为了防患于未然，政府同样在采取各种预防性的手段，试图将病毒挡在千里之外。

 

没错，虽然状态不同，却是殊途同归。

 

如果让我评选一季度的关键词，我会选“静态”。

 

静态是传染病防控的基础，这是科学。然而静态也是经济发展的“天敌”，这是经济学。

 

在这里，我不想对“共存”和“清零”有任何的评论，关于这一点，历史自会有结论。

 

我只想跳出那些主观色彩浓厚的逻辑分析，从客观的经济数据出发，看看这一轮声势浩大的“静态管理”有多大影响？

 

1

 

对于三月以来席卷全国的这一轮疫情，尚未有任何官方的统计数据能够算清楚这笔经济账，但我们依然能从一些反映市场情绪的领先指标，以及部分行业公布的高频数据中一窥究竟。

 

最首当其冲的，当然是统计局刚刚发布的PMI指数，这也是大量研究报告拿来证明经济影响的最“官方”的指标。

 

3月的制造业PMI指数出现了反季节性的大幅下滑，这是目前所有关注PMI数据的研究者的共识。

 

由于一二月份有春节，三月份是传统的返工季，往年3月PMI指数较2月必然会有一定幅度的回升，就算是2020年也没有例外。

然而今年3月制造业 PMI 为49.5%，较前值降低0.7个百分点。而且是产需两端同步走低，生产指数和新订单指数双双下滑至荣枯线以下，比2月下降了0.9和1.9个百分点。

数据来源：信达证券

此外，从PMI数据中我们还可以推导出一个衡量经济动能的计算公式，那就是新订单指数和产成品库存指数的差值，它对于 GDP 的整体走势呈现出领先作用。

 

而这个指标在3月也出现明显下滑，跌至负数-0.1，创下了2020年以来的新低。

 

这也就意味着，一二季度的GDP数据，无论如何是不会太好看的。

数据来源：信达证券

 

如果说官方PMI指数反映的是整体经济运转，特别是大中型企业运行情况，那么长江商学院公布的BCI中国企业经营状况指数，由于调查对象是民营中小企业，则是一个很好的补充参考指标。

 

刚刚公布的3月BCI指数中，最值得关注的是代表企业主投资预期的企业投资前瞻指数。

 

广发证券的研究报告指出，这个指数的最新值为 62.6，环比回落8.5个点、同比回落12.9个点，均是2020年三季度以来回落幅度最大的一次。这反映出在成本和需求双重挤压下，企业的投资意愿出现了比较大幅度的下降。

 

广发证券的研报里还回顾了疫后 BCI 企业投资前瞻指数的四个阶段:

 

第一阶段是 2020 年 5 月-2021 年 4 月，企业投资预期逐步修复;

 

第二阶段是 2021 年 5 月-2021 年 11 月，企业投资预期逐步回落;

 

第三阶段是 2021 年 12 月-2022 年 2 月，企业投资预期再度反弹;

 

第四阶段是 2022 年 3 月，企业投资预期大幅回落。

 

2

 

看完宏观指标，再让我们来看一些实打实的行业高频数据。

 

民生证券的一份研报把“静态”对于不同行业的影响说的比较清楚，让我们沿着它提供的脉络梳理一下。

 

先说工业。

 

一般而言，疫情对工业生产的影响有两条传导路径：一条是影响运输环节，进而影响到原料进场和产成品出厂；另一条是工厂相关人员被隔离无法复工，从而影响工业的产能利用率。

 

从现有的数据以及逻辑上判断，工业生产可能是本次疫情中受影响最小的环节。毕竟春节刚过，工厂还可以通过消化原材料库存和增加产成品库存的方式抵御运输环节的冲击。此外工厂往往与人员密集区较远，而工人一般住在工厂附近，流动性较低。

 

这些特征会导致工业生产受疫情的冲击相对滞后，所受到的负面影响也会弱于建筑工地、服务业消费等。

 

从数据来看也确实如此。包括电厂日耗、热卷表观消费、铜铝等有色金属的下游开工率等，也尚未看到疫情反弹对工业生产造成大幅度的冲击，与生产相关的高频指标下滑幅度都在 5%以内。

 

不过在此次疫情中，制造业中有一个分项受的影响会比较大，那就是汽车。

 

根据德邦证券的研报，广东省、上海市、吉林省的汽车产量位居我国前三位，2021年三省市产量分别为308.5、250.4、205.6万辆，分别占全国的13.4%、10.9%、8.9%，合计份额占到了三分之一。

 

所以当3月13日起一汽在长春的五大整车工厂全部暂停生产，整车产量开始受到影响。而随着青岛、德州、滨州等地疫情扩散，山东的汽车线束工厂也大量停产后，由于零部件交付延迟导致可能会导致整个产业链出现问题。

 

要知道，据海关总署数据，韩国的35家线束产业链企业中，有32家的工厂都在山东。

 

以上影响已经在全国汽车产业链的生产和销售数据中有所体现。

 

原本根据汽车销售的季节性特点，乘联会统计的厂家零售数据一般从2月底到3月10日左右持续下降，之后环比增加，直到月底见顶。

 

但今年受疫情冲击，该项数据出现了明显异常。日均销量在2月底达到8万辆后，并未在3月10日左右见底回升，反而继续下降，3月20日为3.5万辆，相当于除2020年以外过去五年当周均值的72%，仅高于2020年的2.6万辆。

 

而处于汽车产业链核心的全钢胎行业，3月初的开工率也仅为57.48%，相当于除2020年以外过去五年当周均值的83%。并且随后开工率还一路下滑，疫情严峻时的3月17日仅为 52.04%，相当于往年均值的71%，这一比例甚至低于2020年。

 

3

 

如果说汽车业受到较大影响是因为“不巧”正处在疫情核心区，那么对物流业的冲击，则与不同省份的“静态”管理有着更密切的关系。

 

G7物联公布的整车货运流量指数可以较好反映的全国公路货运情况。这一指数在3月11日见顶后，短短十天内已从高点回落 26.7%。

 

而受疫情影响较大的吉林、河北、上海、广东、福建5省市，该指数分别从高点下降了 74.2%、39.5%、34.1%、30.9%、26.5%。

 

数据来源:西部证券

 

不仅是在路上跑的物流，货物枢纽的吞吐同样受到了明显影响。

 

根据西部证券的研究报告，截至3月21日，全国主要公共物流园区的吞吐量指数日均值为105.9，同比下降 14.9%，较1-2月同比增速回落4.6个百分点。

 

3月主要快递企业分拨中心的吞吐量指数日均值为99.8，同比下降14.8%，降幅较 1-2 月扩大 5.1个百分点。

 

数据来源:西部证券

 

然而和网上盛传的情况不同，其实港口物流目前受到的影响并没有那么大。

 

去年5月盐田港曾因疫情暂停，但今年各港口仍在正常作业，只是船舶等待时间有所延长。

 

根据彭博数据，青岛港等待船只从3月初的41艘增加到3月14日的72艘，上海、宁波和舟山三个港口的等待船只则只是从月初的242艘增加到262艘。

 

和公路物流比起来，显然这不是核心矛盾。

 

4

 

那么公路物流的阻断会对什么造成影响呢？基建投资以及与之相关的房地产市场是一个重要的方向。

 

还是用民生证券的分析框架来看。

 

疫情对于基础设施建设的影响要比工业大，首先是因为建筑工地一般位于市区，而且工人的流动性比工厂要大，因此当有工地作业人员确诊时，政府会要求相关工地停工并排查类似情况。

 

其次，如果物流不畅，建材物资能否及时地送至工地面临着较大的不确定性，从而对于施工节奏存在一定影响。

 

以湖南省在2021年6-9月的投资表现为例。7月底开始疫情趋严，固定资产投资同比增速回落 5 个百分点左右，9月后疫情明显缓解，固投同比增速回暖4.5个百分点左右。

 

而针对此波疫情，民生证券选取了全国247家贸易商的建筑钢材成交的周频数据来代表工地的施工情况。

 

一般来说，成交越旺盛，终端需求越好。正常情况下，全国建筑钢材成交量在元宵节后逐步回暖，在4月份达到阶段性峰值。但今年3月以来，建材成交也出现反季节性下滑，相比正常的季节性水平下滑20%左右。

 

分区域看，华东地区和南方地区的建材成交下滑幅度最明显，而北方地区疫情严峻程度弱于华东和华南，因此建材成交量仍在上行。

 

 

德邦证券则分析了基建的另一个需求大户——水泥行业的数据，并得出了类似的结论。

 

数字水泥网的数据显示，3月18日七大地区水泥出货率均值相比去年同期下降了11.23个百分点。根据百年建筑网3月21日对 250家水泥生产企业的调研，本周水泥出货量502.5万吨，环比下降了 6.54%，其中受青岛疫情影响，山东地区环比下降76.9%，水泥出货近乎停滞。

 

数据来源：德邦证券

 

疫情除了对建筑工地直接造成影响外，还会给居民购房带来不便，从而影响房地产投资领域。

 

根据中金公司的研究，本该季节性回升的房屋成交在三月突然拐头向下。30个大众城市3月18日当周的商品房成交面积较2月最后一周下滑约35%，同比降幅扩大至55%。

 

而分区域来看，去年底随着部分城市按揭利率的下调和限购政策的放松，一二线城市的房地产销售曾经明显好于三线城市。一个佐证就是，统计局公布的70城新房价格中一二线城市的走势也明显强于三线城市。

 

然而3月以来，一二线城市的房屋成交恢复情况却明显弱于三四线城市，这可能就与本轮疫情中确诊病例较多分布在一二线城市有关。

 

 

5

 

说完制造业和投资，接下来就轮到大家都很明白，静态管理影响最大的消费领域和服务业了。

 

百城拥堵指数和城市地铁客运量这两个市内通勤数据，是卖方研究常用的测量城市经济活动的高频指标。

 

根据中金研究，截止3月20日的数据，全国百城拥堵指数、城市地铁客运量均出现较大下滑，9大城市周度地铁客运量较3月上旬峰值下滑30%，上海、西安、南京等城市同比降幅超过40%。

 

民生证券的测算更细致一些。

 

根据其定量分析，地铁客运量已经下滑至近五年同期最低水平，甚至比2020年一季度全国复工复产阶段的读数缓慢爬坡期还要低——假设没有疫情扰动，全国9城的周均地铁客运量应为5000万人次左右，而目前仅为2500万人，较正常水平下滑 50%左右。

 

而根据高德的百城拥堵延时指数，疫情对于不同能级城市经济活动的冲击差异很大。11个中心城市的拥堵延时指数下滑幅度显著快于25个二线城市，相对来说，三四线城市所受冲击最弱。

 

目前，该指数大体相当于 2020 年 5-6 月左右的水平。

 

 

除了通勤之外，券商们还各显神通，从另类数据中挖掘静态管理对第三产业的影响。

 

譬如中金利用“美味不用等”平台的数据就发现，3月18日当周支付流水较2月最后一周下滑44%，这说明餐饮营业额快速下行。

 

而酒店平台的数据也显示，入住率正在逆季度性回落，3月第2周入住率降至43.9%，较2月底高点下降7.6百分点。

 

此外，3月14日-20日国内航班数量下降28%，与2020年6月时水平接近。而3月15-21日全国电影票房同比下降53%，下降幅度已经和2020年时相仿。

 

结合这些高频数据，券商普遍预计3月的社会零售数据会有一个明显的反季节性下滑，例如中金公司的预测就是-4%，较前值下滑10.7个百分点。

 

这一结论也是从2021年的经验中得出的。比如2021年6月份广东疫情升温，当月社零增速从1.3%下滑至-2%。而湖南在7-8月份发生疫情后，6-8月社零增速分别为6.7%、3.5%、-0.6%。

数据来源：德邦证券

 

6

 

之所以费力气去寻找和阐述这些冷冰冰的数据，是因为经济运转本就是一个精密的机器。

 

我们既不能因为自己身处疫区就臆断经济一定受到了很大影响，也不能选择捂住眼睛不看静态管理可能造成的后果。

 

我很同意昨天在公众号“城市数据团”上看到的一篇好文，摘抄其中的一段话如下：

 

“……有62个地区在奥密克戎变异疫情出现后采取了一定的防控手段。

 

这些防控手段如果用在奥密克戎变异之前的疫情中，可以有92%的可能控制住疫情，即使病例继续上升，也极少出现爆发性增长的状况。

 

但在奥密克戎疫情中，同样程度的防控措施，控制住疫情的概率只剩下51%。在那些没有控制住疫情的地区，更是有一部分出现了病例的爆发式的指数增长和传播。

 

因此，若要用较大把握防控奥密克戎变异疫情，我们不得不采取更加严格的措施，目前能看到的唯一方法，就是在第一例病例出现后，立刻采取全城封控。例如图7的天津津南、河南安阳、山东威海，都是通过异常严格的手段，短期内大幅度降低人流量，才换来了新增病例的下降。”

 

chenqin，公众号：城市数据团多强的封控政策，才能防住奥密克戎？

可以预见，在无孔不入的奥密克戎面前，尤其是在此轮疫情的经验教训之下，越来越多的城市会选择“休克疗法”，在发现病例后第一时间静态管理，从而阻断疫情的发酵。

 

其实，政策本就是“权衡的艺术”，越大的政策决策越要考虑方方面面的影响。它既不完全科学化，但也不会完全政治化。

 

那么最后的问题就归结于，到什么样的临界点，这个政策的代价会大于收益？

数据来源：华泰证券

---

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/Orqr9n0zop7dWptQXOslcg