本文转自微信公众号：李迅雷金融与投资（微信公众号 lixunlei0722）
元宵节一过，返城务工人员数量大幅增长，给各地防控疫情又带来很大压力。由于疫情原因，今年春运规模比往年大幅下降，根据交通部门发布的民航、铁路运输人次数据，1月29日（大年初五）至2月7日，民航、铁路运输人次只占去年同期15%左右，由此推测，返工潮的规模也会比往年减弱。但毕竟中国流动人口数量尚有2.36亿，随着各地企业陆续开工，大规模的人员流动难以避免。那么，究竟哪些城市由于返工潮的到来而可能产生较大疫情传播压力呢？本文利用各类大数据进行量化测算。
从这次新冠肺炎的确诊病例分布看，除了湖北作为疫情原发地之外，截止2月8日，广东和浙江两省确诊病例数据分列第一和第二。我们从2018年国家统计局公布的各地常住人口数据看，净增人口（2018年常住人口-2017年常住人口-自然增加人口）排名第一和第二恰好也是广东和浙江。这两个省份与湖北并不接壤，说明疫情与跨地区人口流动存在相关性。2018年人口净流入排名第三的省份是安徽，虽然安徽在此次疫情的确诊病例排名（湖北除外）第五，可能是由于排名三、四的河南与湖南都是湖北邻省，距离近则更容易受到病毒侵害。如果把新冠肺炎确诊病例的城市分布再对应到各大城市的流动人口，同样会发现彼此存在显著相关性。例如，我国常住流动人口排序前五的分别是上海、深圳、北京、东莞和广州，截止2月8日确诊病例的分布排序（湖北省、重庆、温州除外），排序前四的分别是深圳、北京、广州和上海。东莞的确诊病例较少，可能与该城市的流动人口以外来务工人员占比较高有关，与北上广深的流动人口结构（商旅人口占有一定比重）有显著不同。此外，常住流动人口与一般意义上的流动人口（城市人均存量人口-常住人口）含义不一，如通常大家都一致认为深圳的流动人口数量全国第一。2018年常住流动人口（万人）规模排前的30大城市又如，此次温州的确诊人数如此之高，也是与其流动人口中商务人士占比较高有关。因此，我们可以根据流动人口的流动特征来判断疫情对于国内各大城市的影响大小。如深圳、上海、北京、广州、温州等大城市的人口多向流动（城市与城市）特征比较明显，而东莞这样的工业城市，双向流动（农村与城市）特征比较明显。上述是通过国家统计局的宏观数据与此次疫情的确诊病例做一个大致的关联分析，由于国家统计局尚未公布2019年的数据，分析存在一定滞后性。为此，我们通过政府部门最新公布的数据和百度地图相关数据来分析返工潮下的人口流动概况。
从交通部门获得的数据看，返工潮自2月4日之后呈缓慢上升趋势，说明返工潮的前奏已经开始。考虑到在疫情下，旅游和探亲出行的需求大幅降低，如2月7日的占比只有去年同期的15%。从民航、铁路运输人次占去年同期的比例来看，返工潮可能已经完成20%到30%。根据百度地图发布的迁徙大数据，计算节前腊月十五到除夕期间各城市的人口净流出，节前净流出越大的城市，节后返工潮流入的规模就越大。返工潮流入规模较大的热门目的地是深圳、东莞、广州、上海、北京、苏州、成都等。同样，依据节前腊月十五到除夕期间各地净流入的规模，判断返工潮人流的来源。返工潮人流来源地主要分布在河南、湖南、安徽、江西等劳务输出大省。
从疫情扩散至今的20多天时间里，我们已经获得了可观的疫情有关数据，如分省市区的确诊病例、疑似病例等，这些数据结合当地人口数据、流动人口数据等，可以做出疫情传播力的基本评估。
1、用确诊病例数与户籍人口的比例来衡量输出地的疫情严重程度直观的来看，哪些地方疫情越严重，且返工潮期间输出人口规模大，其对疫情防控带来的压力就越大。疫情的严重度可以用当前的确诊人数来衡量，更合理和准确的是用确诊病患的比例（平均每万人口有多少个确诊病患），比如重庆和湖北十堰确诊病例数都是400多人，但显然不能认为两者疫情严重程度很接近，因为重庆的户籍人口有3000多万人，而十堰只有300多万人。我们用平均每万户籍人口里确诊病例数来衡量各人口输出地的疫情严重度。
数据来源：百度地图，卫健委官网（确诊数据截止2月7日），2018年中国城市统计年鉴；中泰证券研究所
用返工潮人口输出规模乘以当地确诊病患率（平均每万人确诊病例数），可以定量代表输出人口时对外传播疫情的风险。如果返工期放开人员流动，对外输出疫情传播风险最大的20个地级市如下图，主要在湖北、湖南、河南、安徽、江西等。
对返工潮流入的前20大城市进行分析，通过百度地图发布的迁徙大数据，分析流入人口的规模、来源的构成，以及来源地的疫情严重程度，定量评估流入城市的应对返工潮的防疫压力。以上海为例，返工潮流入上海的人流主要来自南通、阜阳、盐城、六安、信阳等，分布在江苏、安徽、河南等省份。
通过以上获得的数据，我们就可以计算上海的疫情压力了，因为有了迁出地的人口基数，又有了各迁出地的疫情严重度数据（用平均每万人的确诊病例数来表示），以此来定量刻画上海返工潮流入带来的疫情防控压力。上海疫情压力=Σ返工潮的迁入规模（万人）×各来源地的比例×各来源地的疫情严重度用同样公式可以计算出前20大返工潮目的地城市的疫情压力，结果如下：深圳的压力最大，其次是东莞、上海、广州、苏州、北京、杭州、宁波、温州、佛山等。考虑到湖北大多数地方疫情都比较严重，有可能会推迟放开进出交通管制，目的地城市也可能对来自湖北的返工人员采取一些限制措施，所以来自湖北的返工人员可能推迟行程。假如不考虑来自湖北的返工人员，各热门目的地城市的疫情防控压力如下：压力最大的是深圳和上海，其次是东莞、苏州、杭州、宁波、广州、北京、中山、金华等。依据人口迁入规模与迁出地影响系数得出的疫情压力排序（湖北除外）从最终得出的结论看，基本合乎情理，如深圳本身就是人口流动性全国第一的地方，商旅和务工人员均多，且最近三年新增常住人口规模也较大。上海虽然实行严格的户籍政策，但人口基数全国最大，作为经济、金融、贸易和航运中心，人口流动规模一直保持较大规模，且来自疫情相对严重的河南、安徽人员比重较大。这两大城市，将在返工潮中，经受疫情再度传播的考验，必须采取多种举措来严防死守。东莞虽然目前确诊病例数量较少，但它是一个典型是疫情输入型城市。因为疫情爆发的初始阶段，恰逢东莞的外地务工人员回家过年。如今，返工潮来临后，大批外地务工人员返城，疫情风险也随之而来。当做完以上数据分析之后，不难发现，湖北之外的地区病例占比较小，新增确诊病例中湖北省占比超80%，如节后外出务工数量最多的可能是上饶市，目前确诊病例占当地户籍人口的比重为百万分之十二，所以对外传播的几率还是比较低。即使返工季的省外传播有所反复，只要湖北的防控措施不放松，其他疫情比较严重的如温州等城市也能严格限制人口流出，同时各地又对疫情相对严重地区的人口流入进行严格限制、密切跟踪及采取相应的管控措施，对复工时间进行错峰控制，则总体来看疫情是可以得到控制的。目前来看，新增病例的拐点似乎已经出现，由于返工潮导致新增病例数量即便在过段时间后出现第二峰，大概率不会再创新高。