封城与复工：基于全国从业人员追踪调查的分析

COVID-19在武汉疫情爆发后的几周内，我国政府立即采取了封城等措施来遏制病毒传播。1月23日武汉封城后，许多城市实施了严格的隔离措施，包括追踪密切接触者、禁止公众集会、要求保持社交距离，并限制人员流动。据统计，在1月底2月初，全国采取部分或全部封城措施的城市共有27个。2月初开始，全国陆续有246个城市采取小区封闭措施，限制市内居民的流动。进入3月后，国内疫情传播明显放缓，而国外疫情开始爆发，我国的新增病例以输入型为主。4月份开始，各地管控政策放松，防疫纷纷降级。4月8日武汉解除离鄂离汉通道管控措施，标志武汉封城结束。

大量的事实和研究都表明，我国封城和封小区的政策有效地遏制了病毒的进一步传播。但是在国际上也存在很多的争议，首当其冲的就是对其带来的直接经济成本的讨论。本文聚焦中国城镇劳动力市场，利用微观数据，追踪2019年11月处于就业状态的从业人员在2020年上半年遭遇新冠疫情后的复工情况，分析疫情及其防控政策对不同地区和不同行业的就业冲击，并厘清封城等防控措施对复工的影响。

为了准确描述全国复工动态变化，北京大学国家发展研究院研究团队于2020年3月初在“腾讯企鹅调研”平台随机抽取2019年底处于就业状态的5000多名从业人员样本，并收集了大量就业信息，并于6月中旬进行了追踪调查（追踪成功率为93.5%）。为了使得抽样样本具有全国代表性，我们采用2015年1%全国人口抽样调查微观数据，计算了从业人员在省份/行业/性别/年龄/教育/户口类型6个维度的多重分组中的权重，并对调查样本进行了加权处理。以下的分析均基于加权处理后的5027个追踪样本。

全国复工动态趋势

从全国整体复工趋势来看，3月初到6月中旬，全国复工率从61.2%增加到84.5%，在过去三个月中复工情况显著好转（增加了23%），但是不容忽视的是仍有15%的2019年底处于就业状态的从业人员尚未复工或陷入失业状态。进一步将从业人员的就业状态分成“回单位复工”、“在家工作”、“尚未复工”和“失业”四种状态，则可以清晰地发现复工情况已出现两极化趋势，即正常回单位复工的从业人员和陷入失业的从业人员均显著增加，其中有11%的从业人员陷入失业。加之正常时期全国4%左右的调查失业率，我国目前的失业率有可能超过了15%。更重要的是这些失业人员大部分（60%以上）在2020年上半年一直处于失业状态，没有劳动收入，易陷入贫困。

此外，我们询问了每个从业人员工作量恢复的程度，由于复工的劳动者工作强度平均较去年同期有所下降，因此利用工作量计算的复工率会低于按人头计算的复工率，工作量计算的复工率更能反应真实的复工情况。数据显示，3月初工作量计算的复工率为52.4%，到6月中旬达到80.6%。就业人数和工作强度两个指标计算的复工率更为接近，说明复工进度在就业量和工作量两个维度都有了明显的改进。

在调查中我们询问了每一位已经复工的从业人员确切的复工日期，在图1中，我们利用该信息计算了从2月3日（法定春节假期结束时）到6月15日（追踪调查日）的每一天的全国从业人员复工率。如图所示，从2月初到6月中旬，复工率持续上升；2月3日春节假期结束时复工率只有15%，截至6月15日复工率达到85%；在3月初和4月初两个时点，都能看到复工率有一个明显的提升。3月是复工率增加最为迅速的一个月，大部分复工复产都集中在这个月，随着疫情得到有效的控制，3月的复工率猛增了30%左右。此外，可以看到 2月12日（新冠肺炎确诊标准改变，新增确诊病例一天增加1.5万人），由于疫情突然处于不稳定状态，刚开始增速的复工进度，突然放缓。4月7中央应对疫情工作领导小组印发了《关于在有效防控疫情的同时积极有序推进复工复产的指导意见》，4月8日武汉市解除离汉离鄂通道管控措施。此后，“复产复工”被提到更为重要的政策优先位置，复工率得以持续平缓上升。

图1:全国从业人员复工率（未加权）

分地区来看（图2），上海、深圳和广州复工趋势与全国趋势相符，北京由于其特殊的政治地位，疫情防控措施尤为严格，导致其复工进度明显滞后于其他一线城市， 5.1之后北京的复工情况才逐渐赶超到其他城市的水平。武汉作为疫情的爆发中心，处于抗疫的一线，复工复产最为滞后，3月中旬之前其复工率保持在20%以下，第一季度的经济基本处于停滞状态，3月底开始武汉复工复产进度逐渐加快。特别是4月8日封城结束后的一周内，武汉复工率迅速增加了10%以上，之后持续平稳增长，截至6月中旬，复工率已超过80%。

图2:一线城市和武汉的复工率（未加权）

分行业来看，我们主要关注受疫情冲击严重的行业的复工情况。如图3所示，“教育”、“住宿和餐饮业”和“批发、零售”为复工率最低的三个行业，受到疫情冲击最为严重。5.1后，全国大部分地区都实现“复学”，“教育”行业从复工率最低的位置赶超上来，恢复正常运作。“建筑业”的复工情况则是在3月初反弹，并迅速攀升。需要关注的是，在过去4个多月“住宿、餐饮业”复工持续走低，截至6月中旬仍处于各行业最低的水平，总体复工率不到70%。此外，根据工作量恢复程度来看，我们发现“制造业”从业者的复工率为83%，工作强度恢复仅为77.5%，“批发、零售”84%，工作强度恢复仅为75%，说明“制造业”和“批发、零售”行业从业人员相对去年同期存在闲置情况。

图3:受疫情冲击行业的复工率（未加权）

封城和复工的关系

为了准确评估封城和封小区政策与复工的关系，我们采用计量经济学回归方法，利用2月初到6月中旬每一天个体复工状态和各地级市封城/封小区、以及解封的日期进行匹配，构建了一个个体动态面板数据，分析封城/小区（或解封）前后复工率的变化。

基于面板数据的双重差分（DiD）[1] 分析显示，在控制了个体固定效应和日期固定效应之后，封城对个体复工（分别用复工与否，以及工作量来看）存在显著的负向影响，回归系数显示封城会导致个体复工的可能性下降8个百分点。换句话说封城的解除可以使复工率显著提高。但是，封小区的影响整体不显著，说明封城与本地的复工的关系更为直接。在分析模型中加入随日期变动的地区级COVID-19新增确诊人数，我们发现封城的负向影响没有改变，同时疫情的恶化也会显著降低工作量的恢复进度，而其影响主要集中在2月份，此后逐渐缩减。

综上所述，2020年1月武汉爆发新冠疫情，1月23日武汉等城市开始封城，各地采取积极的疫情防控措施。2月初春节假期结束后全国复工率只有15%，全国经济停摆；3月初之后疫情带到有效控制，经济复苏，复工率迅速攀升；4月8日武汉解封，5月1日后全国普遍复学，各行各业逐渐恢复常态；截至6月中旬，全国复工情况达到80%以上。我们的研究表明我国上半年的劳动力市场就业形势与封城政策直接相关，疫情防控的强度直接影响了复工的进度。

需要强调的是，从劳动力市场表现来看，截至6月中旬，我国整体经济尚未恢复到2019年年底疫情爆发之前的状态。劳动力市场上存在20%的劳动力“损失”，其中有11%的从业人员沦为“失业”，4%仍在“等待复工”，剩下的5%虽然在岗但是“工作量恢复不足”。相对去年年底，我国劳动力市场上存在相当规模的劳动力闲置状况。我们的分析还发现，11%的失业人员主要集中在“批发、零售”、“制造业”和“住宿、餐饮业”，且相当一部分为农民工群体。他们大多长期失业，收入冲击大，成为疫情期间劳动力市场上的弱势群体。

在全国复工复产向好的情况下，对于失业群体，应有针对性地加强就业辅导和生活救助，以免其沦为贫困，增加社会不稳定性。对于等待复工、就业不足等劳动力闲置的状况，则需要对受到疫情冲击较大的行业进行帮扶并减轻企业压力，特别是制造业企业和住宿、餐饮业企业。同时，我们建议未来防疫政策的实施，应充分考虑到其带来的经济成本，在公开信息、使用健康码追踪的同时，尽量减少对经济活动的负面影响。最后，期待更多的研究能关注失业群体，并从个体和行业层面进行更为细致地分析。

作者信息：

张丹丹、许金凤：北京大学国家发展研究院

本文作者感谢谢佩瑜、刘雅玄提供的优秀助研工作。

[1] 利用双重差分（Difference-in-Differences）计量模型技术，我们可以去除掉个体不随时间变化的因素（如工作偏好、人力资本状况等）以及全国一致的时间趋势影响（如宏观经济、疫情的变化等），其获得的分析结果能更好地说明封城及复工之间的真实关系。