国泰君安证券：关于复工 利用卫星灯光数据得出三个判断

　　我们先展示两张夜间的卫星灯光地图，分别拍摄于京津冀地区2019年春节后两周，以及2020年春节后两周。

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　　资料来源：北京四象爱数科技有限公司，国泰君安证券研究 织梦内容管理系统

　　同样的时期，截然不同的灯光亮度，复工的情况究竟如何，没有比这更直观的说明。 copyright dedecms

　　不过卫星灯光数据能做的，早已不仅是这样的定性分析。

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　　2012年，Henderson等人在美国经济评论上发布了一篇名为《从外太空评估经济增长（Measuring Economic Growth from Outer Space）》，揭开了利用卫星灯光数据从事经济学研究的序章。 内容来自dedecms

　　由于灯光是人类社会生产与生活状态的客观反映，使用灯光数据可以让我们在数据较为匮乏的时候，得到客观可靠的经济活动估计。

　　恰好，由于一二月份是我国传统上的宏观数据真空期，可获得的高频数据也非常有限，因此，国泰君安宏观团队借助卫星灯光这一特别的角度，对疫情后的复工进程，以及中国经济的实际活跃程度做出了描绘，并得到了若干与市场共识所不同的结论。　 copyright dedecms

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　　从夜空俯瞰经济 copyright dedecms

　　“卫星灯光”的研究方法 dedecms.com

　　在这篇研究中，我们主要利用了美国国家地理数据中心的夜间灯光VIIRS（Visibleinfrared Imaging Radiometer）日数据，并选取了北京、天津、上海、深圳、河北、江苏、浙江、福建八个省市作为灯光研究样本。但综合数据处理与天气因素，由于福建省2月数据受云层影响较大，最终选择了剩余的七个地区作为研究对象。

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　　从GDP来看，上述七个地区的国民生产总值占全国三成以上。从人口总量上来看，常驻人口总数占全国人口的9%左右。

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　　▼样本省市占GDP占全国比重

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　　资料来源：Wind，国泰君安证券研究。 内容来自dedecms

　　此外，样本区域还包含一些其他特点： dedecms.com

　　1、北京、上海、深圳、天津第三产业比重较高，江苏、浙江、河北第二产业占比相对其他省市较高；

　　2、江苏、浙江、河北三地民营经济占比较高；

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　　3、北京、上海、天津、浙江、深圳外来劳动输入比例比较高。

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　　▼样本省市2019年GDP

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　　资料来源：Wind，国泰君安证券研究。 dedecms.com

　　在具体的研究过程中，由于云层薄厚等气象原因，部分地区节后两周的灯光信息比节前一周还要明亮，为了过滤掉这部分噪音，我们继续对现有数据稍作处理——分别选取了2019年节前一周与节后两周，即假期附近数据，同时又选取了2019年3月、8月、11月部分工作日数据。 织梦内容管理系统

　　我们利用2020年节后两周的亮度平均值（2月11、12、16日）与不同样本期灯光亮度进行对比，最终选取各期结果差异为负，且最大的值作为代理，来衡量从灯光角度观察经济的“极限情况”。 dedecms.com

　　▼各区域灯光在春节前后的变化情况

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　　资料来源：美国国家地理数据中心，北京四象爱数科技有限公司，国泰君安证券研究。 本文来自织梦

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　　结论一： 织梦好，好织梦

　　复工返程情况或强于预期

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　　目前市场对于复工返程的评估，多从客运量、百度迁徙规模的历史同期角度进行分析，我们认为，这其中至少有两个潜在的低估风险：

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　　一方面，今年旅游、商务等客流量大幅减少，对现有的迁徙规模估算存在干扰。根据交通运输部信息，今年春运后半程客流缩水严重，而其中旅游、商务和公务等弹性客流更是大幅减少，局部地区的旅游客流量甚至归零。因此，如果我们在比较迁徙规模的数据时，不把这部分影响剔除出去，那么和历史同期数据相比，会在一定程度上低估当前的复工进程。 内容来自dedecms

　　另一方面，学生等原本的返程客流主体缺席，也会对目前的返工客运量存在干扰。当前节后返程基本由白领构成，且包含少量农民工，因此返程人流几乎全部以复工的硬性要求为主。而在历史上，每年返校学生客运量高达1亿人次，今年目前几乎完全缺席，而农民工也有大量由于防疫政策停留在当地。因此在将客运量与历史同期数据比较时，必须将这部分因素也纳入考虑。

　　那么，如何利用卫星灯光数据来规避这样的误差呢？ dedecms.com

　　我们认为，复工返程会带来劳动流入省市的人员增多，进而带来夜间灯光的改善。因此可以拿样本省份中劳动流入大省作为参考，从灯光亮度变化再度评估当前复工情况。 copyright dedecms

(小编：财神)