很多朋友都希望我們能分析下此次疫情對經濟的影響，我們也看到很多機構都用各種方法做出了很多預測。在這種情況下，我們是不主張悲觀唱衰或者盲目自信的各種預測的，還是從數據角度對現象進行一些基本的分析和挖掘吧。

現階段，大家最關心的除了疫情、剩下的就是復工了。

那么，你的城市復工了嗎？

首先，復工是由各地方政府來精準施策的，不少城市還需要有企業進行復工申請和批示，而這些數據我們暫時不能獲取，因此，我們換了一個思路，即是利用百度地圖數據計算出各個城市內部的人流活力恢復情況，近似地代表各個城市線下復工率大體狀況，因此，我們就有了一下這個公式：

（說明：數據來源為百度地圖。復工率指數不等于真實復工率，但可以近似代表線下復工率大體的程度。） 

（圖中藍色越深，復工率指數越低）

從第一周的情況來看，全國平均線下復工率指數約42%，而相比之下，2019年春節后同期復工率指則超過90%，不到去年的一半。

而分區域來看，江浙滬、湖北、河南、新疆、黑龍江、成渝的線下復工率指數都低于全國水平，不足40%，而在云南、湖南、貴州、西藏等地的復工率指數較高，在70%左右，但同樣不及去年同期水平。

再來看20個樣本城市（選取了一二三線部分有代表性的城市）的線下復工率指數：

可以看到，絕大多數樣本城市的線下復工率指數低于全國平均水平；一線城市中，北上廣不足40%，深圳更是只有20%出頭。

當然，城市間的復工率指數差異除了受疫情程度不同影響外，城市間產業結構、外來勞動力依賴度等因素都會對復工率產生影響（比如建筑業復工期遠遠晚于服務業，那么建筑業占比高的城市自然復工率就比服務業占比高的城市低）。

為了排除這一因素，我們再用每個城市的今年和去年做同期復工率比較，因此就有以下這個公式：

（數據來源：百度地圖）

把結果落在地圖上：

（圖中綠色越深，相對復工指數越高）

這張圖乍看之下似乎規律并不明顯。但如果我們把這張圖與下面這張“病例濃度圖”（新冠肺炎確診人數/常住人口數）進行比較，將會發現二者有很強的空間互斥性。

（數據來源：各地衛健委網站。圖中紅色越深，病例濃度越高）

簡單地說，病例濃度越高的地區，相對復工程度越低；病例濃度越低的地區，相對復工程度越高。

這個結論基本符合常識認知。那么我們就可以進一步來分析下一個問題：

現階段復工率仍然很低（尤其是發達地區城市），是因為外來勞動力還沒有回到其所在城市嗎？

這里，我們可以繼續利用百度地圖數據，比較一下2020年春季前后三周的人口遷入遷出變化，以近似地代表每個城市缺工的大體情況，于是就有了以下公式：

（說明：數據來源為百度地圖。缺工規模指數不等于實際缺工規模，但可以近似代表大體缺工的規模程度。）

（圖中紅色越深，缺工規模指數越大）

上圖中，京津冀、長三角核心區、珠三角和許多省會城市都呈現深紅色，這意味著比較嚴重的缺工。

再來看看樣本城市的缺工情況：

可以看到，缺工規模最大的四個城市正好是四個一線城市；其中，對外來勞動力依賴程度較高的廣深更是嚴重的地區。

但是，城市規模的差異性可能影響就業規模，進而對缺工規模造成影響，為了消除這一差異，我們把每個城市的常住人口數引入進來，進一步說明缺工的嚴重程度：

（說明：數據來源為百度地圖。缺工率指數不等于實際缺工率，但可以近似代表每個城市單位人口規模下的缺工情況。）

（圖中紅色越深，缺工率指數越大）

可以看出：

北上的顏色“暗淡”了，排名“落后”了，這說明它們缺口雖大，家底也厚，缺工率指數并不是很高；而珠三角以制造業為特色的中山、東莞、佛山等城市成為了缺工率指數最高的城市。相應地，省會城市的缺工率指數往往遠高于其他省內城市。

當然，隨著疫情進一步得到緩解和控制，后續國內的勞動力流動性會進一步加強，各個城市的缺工率也會進一步下降。這一點我們很有信心。

那么各個城市的復工信心又怎樣呢？

面對較低的復工率和巨大的勞動力缺口，大部分城市其實在復工后第一時間就掛出了大量的招聘信息。我們從啟信寶提供的60萬條抽樣招聘信息中提取出20個樣本城市的年后招工規模指數，可以從這個角度來觀察以上問題：

（說明：數據來源為啟信寶。招工規模指數不等于實際全量招聘崗位數，但與招聘崗位數正相關。）

顯然，缺工規模指數最大的一線城市，招工規模指數也最大。進一步地，我們繪制了“缺工規模指數~招工規模指數”和“缺工率指數~復工率指數”的兩張散點圖。

大體可以看到，缺工規模指數與招工規模指數成正相關，缺工率指數與復工率指數成負相關。

接下來，我們以缺工率指標為橫軸（做了對數處理），招工率指標為縱軸（做了對數處理），做出了下面這張散點圖。

我們把20個城市分到4個象限：

右上角：缺工率高、招工率也高；包括以廣州、杭州、深圳為代表的一線與準一線城市，它們面臨的缺工困難較大，但恢復的意愿和信心也都非常強。

左下角：缺工率低、招工率也低；包括青島、濟南、昆明等城市，其勞動力缺失情況不嚴重，而相應地，招工意愿也較為一般。

右下角：缺工率高，招工率低；以中山和佛山為代表的城市里，企業似乎招聘意愿不強，這是值得我們關注的現象與地區。

左上角：缺工率低，招工率高；北京上海成都都是這一類城市，其實已經有大量的勞動力返回了，困難不是那么嚴重，但這些城市的企業仍然希望能夠進一步擴大招聘規模，表現出較強的信心。

當然，城市的“招工”態度不同，可能跟城市的產業結構有一定關聯。比如傳統制造業可能在疫情前就在若干地區出現了問題。

那么為了排除產業結構差異，更針對性地觀察疫情對招工的影響，我們可以對招聘崗位情況進行今年和去年的同期對比，用以下公式：

（說明：數據來源為啟信寶。）

招工意愿指數大于0，意味著某行業今年的相對招工意愿強于去年；小于0，則是相對弱于去年。

從全國層面來看，受疫情影響，絕大多數行業的招工意愿都比去年要弱，其中：

文體娛樂、制造、住宿餐飲等行業的招工意愿下降較大，超過了50%；

交運物流、房地產、教育等行業的招工意愿也下降30%-40%；

在普遍較弱的情況下，招工意愿增強的行業是金融和信息服務。

如果我們把以上算法細分到每個城市，會看到更有有針對性的結果，我們會看到在疫情之下，依然有很多行業支撐著城市的經濟信心，請看下圖：

（說明：僅展示每個城市招工意愿指數高于0的行業top3）

可以看到：

就大部分城市而言，信息技術、科研技術和金融業的招工意愿依然普遍較高。

在大行業遭受寒冬的情況下，北京、深圳以及青島的餐飲住宿行業依然有較高的招工意愿。

東莞、中山等強制造業城市影響較為嚴重，全行業招工意愿均低于去年。

長沙招工意愿較去年更高的行業是文體娛樂行業。

武漢招工意愿較去年更高的行業是衛生和社工。

#全民抗疫，武漢加油#

以上分析研究，僅供大家參考。