春节对2023消费复苏有何指示意义？

激石Pepperstone(http://www.paraat.net/)报道：

要点:

今年春节期间电影票房和旅游收入增长相对强劲，对2023年消费复苏具有三点指示意义，一是消费复苏并非一蹴而就，消费场景打开后，仍有待于居民收入的修复；二是不可忽视供给端对消费的影响，此前三年疫情所带来的部分消费行业（如电影）供给减少，可能会成为2023年消费复苏的拖累之一；三是服务消费将迎来补涨，增速或超过商品消费，春节期间服务消费和商品消费同比分别增长13.5%和10%.

（1）截至正月初五，春运前20天，累计出行仅恢复至2019年同期的52.9%，但由于提前返乡，目前来看节后返程的恢复情况好于节前返乡。从出行目的来看，探亲出行或减少10亿人次以上。

（2）春运恢复情况：铁路>航空>公路。春运前20天，铁路和航空出行分别恢复至2019年同期的77.1%、69.5%，而公路出行仅恢复至48.8%。

（3）从高线城市到低线城市和农村的消费迁移仍然十分显著：百度地图的消费复苏指数表明春节期间三线及以下城市消费增长快于一二线城市；而电影票房数据表明三四线城市的电影票房和观影人次占比进一步提高，也能作为消费迁移的佐证。

（4）为何春运不及预期，但春节消费迁移仍能启动？——高速自驾出行比2019年高12.3%，百度迁徙指数比2019年高16.3%。

（5）春节期间，服务消费迎来补涨，比商品消费增长更加强劲，电影和旅游是典型代表。春节档电影票房预计超过2019和2022年，仅低于2021年；而旅游出游人数和旅游收入分别恢复到2019年同期的88.6%、73.1%，20天前的元旦假期分别为42.8%和35.1%。

风险提示

节后春运返程人次如果大幅回升，整体春运会更接近原来预期；二次感染风险对消费造成额外冲击；人员流动的修复被其他突发事件打断。

以下是正文部分：

春节期间，我们此前的两个判断得到验证，一是春运期间的人员流动没有带来第二波疫情高峰（1月5日报告《疫情的两个超预期如何影响短期经济？》）；二是春运出行人次可能低于预期（1月14日报告《春运不及预期，会拖累消费吗？》）。前一个判断意味着，在第一个疫情高峰过后，经济将从1月开始修复并且短期大概率不会反复。后一个判断意味着，消费的复苏并非一蹴而就，在消费场景打开之后，或仍有待于居民部门资产负债表的修复。

而春节假期消费数据出炉后，我们可以进一步研究春节对2023年消费复苏有何指示意义。

1. 春运不及预期，探亲出行或减少10亿人次以上

截至正月初五（2023/1/26），春运已过20天，累计出行人次为7.4亿，较2022、2021年分别增长53.1%、120.9%，经济复苏趋势确认无疑。

但仍只恢复到疫情前52.9%，远低于预期水平，但预计节后返程的恢复情况好于节前返乡。我们在此前报告中指出，春运40天的出行人次可能仅恢复至2019年的55%，距离交通运输部预期的70.3%仍有较大差距。截至初五，春运前20天累计出行人次恢复至2019年的52.9%，从单日数据来看，前20天里只有3天恢复超过55%，只有1天超过60%。不过，由于提前返乡，目前来看节后返程的恢复情况要好于节前返乡。节前15天累计出行恢复至2019年同期的52.7%，节后初三到初五返程出行恢复至56.2%。预计初六到正月二十五，春运后20天的出行恢复将好于节前，但仍难以超过60%。

恢复情况：铁路>航空>公路。春运前20天，铁路和航空出行分别恢复至2019年同期的77.1%、69.5%，而公路出行仅恢复至48.8%。其中部分原因是公路客运在疫情前就处于逐年下降趋势，铁路和航空客运量则逐年上升，因而公路客运回升动力不足，可参考我们1月3日的报告《人口流动重启，如何影响经济？》。

提前返乡、规避疫情风险、流动人口减少、居民收入约束等因素是春运不及预期的主要原因，粗略估算探亲出行可能减少12亿人次。探亲出行人次大幅减少是春运不及预期的主要原因。我们用交通部对春运出行结构的预测数据进行粗略估算。据交通部预测，今年春运出行人次可达20.95亿，其中探亲占比55%，对应探亲出行规模约11.5亿人次。2017年春节时，交通部预测探亲出行占比78%，当年出行总人次与2019年大致相当，为29.78亿，对应探亲出行规模约为23.2亿人次。比较疫情前后差异，春节探亲出行可能减少11.7亿人次。当然，出行结构数据仅为预测，只能说明探亲出行降幅较大，具体数据可能与实际情况有所出入。

2. 春节消费大迁移，三四线城市消费增长快于一二线城市

从结构来看，由于今年春运较前两年大幅增长，从高线城市到低线城市和农村的消费迁移仍然十分显著。

百城拥堵指数从市内交通的角度验证今年春运好于前两年，但距离2019年差距仍大。以春节假期前六天数据来看（除夕至初五），2021年就地过年期间，一线城市的拥堵指数比2019年高3.4%，而三线及以下城市则低2.2%。一线城市比疫情前更拥堵，说明从高线城市到低线城市和农村的人口迁移并未完成。2023年，一线城市的拥堵指数尽管仍高于2019年，但幅度在收窄，从3.4%降至2.7%；同时，三线及以下城市的拥堵指数比2019年同期高1.8%。这与交通部发布的春运出行人次数据形成交叉验证，即今年春运好于前两年，但距离2019年差距仍大。

消费复苏指数表明春节期间三线及以下城市消费增长快于一二线城市。百度地图跟踪了100个城市的消费复苏指数。12月底以来，随着全国疫情过峰，消费场景打开，这一指数逐步上行。春节之前20天，百城消费指数日均为10215.9，初一到初四日均为15493.3，增长了51.7%。其中，三线及以下城市增长101.7%，二线城市增长33.9%，一线城市仅增长18.5%。从总量来看，三线及以下城市从大年三十开始，一举超过二线城市。

三四线城市的电影票房和观影人次占比进一步提高，也能作为消费迁移的佐证。根据灯塔专业版数据，2014-2018年，三四线城市的电影票房和观影人次占比均提高了10个点左右；但2018-2021年，此前上升趋势被打断。直到2022年后，随着春运出行的恢复，三四线城市的票房和观影人次占比才继续提升。今年春节假期前六天，三四线城市的电影票房和观影人次占比分别比去年提高了1.5和1.3个点。

为何春运不及预期，但春节消费迁移仍能启动？——高速自驾出行比2019年高12.3%。交通部公布的春运出行人次数据主要是营运性交通工具的客运量，大多是公共交通，自驾出行实际上已经超过2019年。我们以高速公路小客车通行流量数据近似作为自驾出行的数据。截至正月初五，今年春运期间，高速公路小客车通行流量达到5.96亿辆次，2019年同期为5.31亿辆次，增长12.3%。此外，百度迁徙数据也可作为佐证。春运前20天，全国的百度迁徙指数比2019年同期高16.3%。百度迁徙指数还包含了不经过高速路的短途跨省市迁徙。

3. 电影和旅游：服务消费比商品消费增长更加强劲

今年春节，服务消费迎来补涨，比商品消费增长更加强劲。根据国税总局增值税发票数据，今年春节假期，全国消费相关行业销售收入与上年春节假期相比增长12.2%，比2019年春节假期年均增长12.4%，总体保持平稳增长态势。其中，商品消费和服务消费同比分别增长10%和13.5%。

电影票房和收入复苏相对强劲。今年春节7天的电影票房预计能达到67.6亿元左右，大幅超过2019和2022年。剔除价格因素后，观影人次更能代表消费活跃的程度，今年春节档预计全国观影人次能接近1.3亿，同比增加12.6%，比2019年略低2.5%左右。

电影票房方面，今年“逆跌”趋势明显。往年春节档，票房和观影人次都是从正月初一到初六逐渐下降，但今年这一趋势被逆转，初二之后，票房和观影人次均出现回升，并在此后几天维持基本稳定。

旅游方面，今年春节出游人数和旅游收入分别恢复到2019年同期的88.6%、73.1%，而前两年大致在75%和58%左右，20天前的元旦假期分别为42.8%和35.1%。无论对比春节还是20天前的元旦，今年春节旅游的恢复进度都十分强劲，预计到下一个节假日（清明），出游人次和旅游收入将超过2019年同期。

4. 春节对全年消费复苏有何指示意义？

今年春节是新冠降为“乙类乙管”，并且经过疫情达峰后的第一个节假日，经济仍处于修复过程中，春节对全年消费复苏具有重要的指示意义。总结来看，我们认为对于2023年的消费复苏需要注意以下三点：

一是消费复苏并非一蹴而就，消费场景打开后，仍有待于居民收入的改善。一方面，春运数据低于预期，说明当前疫情、收入等各方面因素对出行的制约仍然存在，这也会影响消费。另一方面，旅游出行人次和旅游收入尽管大幅反弹，但相比2019年同期仍有较大差距，这说明消费的复苏仍需时日。事实上，近期消费场景基本完全打开，但居民收入修复偏慢仍是消费的制约因素。

二是不可忽视供给端的退出对消费的影响。典型代表是影视行业，今年春节档实际只有6部影片正常上映，影片数量是2017年以来最低，客观上对总票房带来了一定影响。另外，根据灯塔专业版数据，全国影院数量和银幕数量在2022年达到顶点后，2023年大幅减少，已低于2020年水平。随着消费需求的复苏，此前三年疫情所带来的部分消费行业供给减少，可能会成为2023年消费复苏的拖累之一。

三是服务消费将迎来补涨。当前服务消费仍然偏弱，低基数会带来服务消费在2023年加速反弹。以春节期间的服务消费来看，旅行社及相关服务业销售收入同比增长1.3倍，但也只是恢复至2019年同期的80.7%；旅游饭店、经济型连锁酒店销售收入同比分别增长16.4%、30.6%，恢复至2019年同期的73.4%、79.9%。

5. 风险提示

（1）节后春运返程人次如果大幅回升，整体春运会更接近原来预期；

（2）二次感染风险对消费造成额外冲击；

（3）人员流动的修复被其他突发事件打断。