“全口径”春运数据并未低于2019年
按照交通运输部公布的“全国铁路、公路、水路、民航共发送旅客”,春运数据乍一看是显著低于预期、显著低于2019年的。以返程高峰(春节假期的后三天)为例,2023年返程为1.3亿人次,2019年返程为2.3亿人次,2023年仅为2019年的56%,但这显然与我们的“人山车海”的感受不同。
主要的问题或许是统计口径的原因。春运人数统计,实际仅仅是“公共交通”(公路是大巴等公共交通),而实际上春运的主力是—“自驾”。交通运输部应急办副主任表示,“预计自驾出行占比六成以上”、“高速公路小客车流量占交通总流量的比重,从1月7日的76%,持续提升至1月18日的88%。”
(资料图)
由于返乡较为分散,我们统计更为可比的返程高峰。2023年返程高峰,公共交通1.3亿人次,自驾1.6亿辆,自驾假定每辆车载3人,则自驾占比为:
1.6*3/(1.3+1.6*3)=79%
数据与交通运输部的发言一致。因此,自驾才是春运的主力,而2023年返程高峰,自驾比2019年高大约24%。因此,尽管公共交通的春运比2019年低很多,但实际上整体的春运与2019年相差不大。按照“公共交通+自驾”的春运全口径,2023年返程高峰为6.1亿人次(公共交通1.3亿人次+自驾4.8亿人次),2019年返程高峰为6.2亿人次(公共交通2.3亿人次+自驾3.9亿人次),2023年返程高峰为2019年的98%。这就与2023年春节期间人流量较为密集的直观感受相符。
另一个佐证是迁徙指数,2023年远高于2019年,原因也在于迁徙指数反映的是自驾。
旅游收入是更直观的指标
春节期间的消费主要有两个指标,一个是电影票房,一个是旅游。
电影票房的分歧较大,乐观来讲是历史次高,悲观来讲比2021年低很多。我们认为票房的参考意义有限,不需要太多解读。首先,票房受到影片的质量、题材、票价、有影院城市的人口数量(返乡的地方可能没有影院)等多种因素影响,导致其指示经济的有效性并不好。历史上看,票房和消费数据相关性较差。
更重要的是,票房数据占消费的比重较低,实际上起不到“见微知著”的效果。春节期间,票房收入在十亿量级(2023年67亿),而旅游收入是千亿量级(2023年3800亿),两者相差足足有50倍以上。所以,相对于电影票房,我们更关注旅游。
文旅部数据显示:2023年旅游人次3.08亿人次,同比增长23.1%,恢复至2019年同期的88.6%;国内旅游收入3758.43亿元,同比增长30%,恢复至2019年同期的73.1%。对于这个数据,多数分析是“旅游恢复,但较2019年仍有较大差距”。这是较为表面的结论,因为假如防疫优化后的首个节假日旅游收入就已经超过疫情前,那就没有必要再提“稳增长”。另外,将2020年以来所有假期旅游的人次恢复率和收入恢复率画到一张图上,可以解读出三点信息:
(1)2023年春节,无论是人次还是收入,恢复情况均超过2022年的任何一个假期,甚至已经逼近2021年的高点。
(2)此次疫后恢复的斜率,远远高于2020年。也就是说,所谓的“疤痕效应”,这一次要比2020年弱得多。
(3)这张图的走势,与经济的走势,甚至股市的走势相关性较高。将沪深300指数添加到图上后可以明显看出,沪深300与旅游人次在方向上有显著的正相关。而此次旅游人次恢复情况,比股市的涨幅要好得多。因此,我们认为资本市场的“疤痕效应”或许较强,但居民的“疤痕效应”很微弱。
我们认为,市场可能低估了防疫优化的作用。很多人研究其他国家放开的经验,发现经济似乎没怎么恢复,但问题是我们需要对照防疫措施和中国较为相似的国家。我们认为,与中国防疫真正可比的只有越南,而越南2021年10月放开之后,经济恢复是极为迅速和明显的。
房地产数据不应在春节解读
房地产成交有一个规律:在工作日高,而在周末、节假日低,每年春节的成交量都是当年的最低值(只有正常工作日的1/50),因此这个数据意义不大,甚至应该作为异常值被剔除。比如正常时期成交量100,第一年春节成交量2,第二年春节成交量1,春节成交量同比下降了50%,但没有任何意义。2023年春节假期的房地产成交量比2021-2022年低很多,其实表明返乡、旅游情况好。春节期间的房地产数据不需要关注,但2-3月的房地产销售,确实是需要关注的重点。
对于资本市场,2023年转债表现或将更好
2023年是反转之年,因此,我们认为2023年转债或将较为全面的上行。我们认为,对于2023年股市,价值,还是成长,其实不是关键;关键可能在于,大盘,还是小盘。重点在于,确定性。大盘受益于内需回升,是确定的。
重点推荐:确定性受益于内需回升的大盘龙头,包括但不限于:互联网平台、银地保、食品饮料、医药、家电、新能源、半导体等的大盘龙头公司。
对于纯债而言,2023年机会是跌出来的。目前并未看到债市情绪恐慌,因此维持中性偏空。
风险提示
政策变化超预期;疫情扩散超预期。
(文章来源:第一财经)