網絡調查系列報告之一
防疫期你復工了嗎：勞動力無法自由流動，這些行業復工艱難
摘要：北京大學國家發展研究院針對從業人員群體進行了超過4000人的互聯網平臺調查。該調查數據顯示，截至3月2日全國的復工率為69%，考慮個體從業者工作量不足的影響之後，全國復工率僅為60%。由於疫情影響，6.5%的從業人員在防疫期陷入失業狀態。農民工群體的復工率僅為54%。“住宿和餐飲業”、“批發和零售業”、“建築業”以及“教育”行業從業人員受到疫情的影響復工之路最為艱難。
在新冠肺炎疫情爆發的過去兩個月裡，經濟活動大規模停滯，大批企業在春節後無法及時復工，面臨虧損壓力。社會上也由此引發了有關疫情控制和經濟成本之間權衡利弊的討論。就目前的情況來看，由於疫情造成的持續性恐慌，對人口流動的限制在短期內仍難以完全解除，實現全面復工和經濟活動常態化仍待時日。如何儘快恢復經濟運行正常化是中國以至全世界都在關注的問題。
根據北大中國企業創新創業調查（ESIEC）課題組開展的新冠肺炎疫情下中小微企業生存狀態專項調研發布的結果【1】，2月10日前，兩千多家樣本企業中有近八成的企業沒有復工。隨著疫情防控形勢的好轉，2月中旬後各地採取積極措施有序進行復工，復工率逐漸攀升。根據中金公司公佈的全國開工指數【2】，全國復工率從2月21日的52.6%增長至3月4日的73.3%。而按照各省官方公佈的規上工業企業復工率計算，截至3月4日全國復工率已達96.3%。
然而，這些基於宏觀層面對復工的判斷可能有失精準，特別是企業的復工情況不僅取決於多少人回到工作崗位，而同時取決於其工人多大程度上恢復了正常時期的工作量。本研究利用北京大學國家發展研究院針對從業人員群體進行的互聯網平臺調查數據對全國整體復工情況進行推斷。這一數據的優勢是可充分考慮從業人員個體恢復工作的程度，從而更準確地判斷全國的復工情況。
網絡調查及其代表性
此次網絡調查由北京大學國家發展研究院研究團隊藉助“騰訊企鵝調研”的在線調查平臺，從其10萬以上活躍用戶中篩選出2019年底處於就業狀態且年齡在16-65歲的從業人員，於2020年3月1日上午9點至3月2日中午12點隨機調查了4015個有效樣本。調查內容涉及個人基本信息，疫情期的生活安排，復工情況，心理健康和行為測度。
儘管企鵝調研平臺的用戶覆蓋了全國所有省市和各行各業，對全國的就業群體具有一定的代表性，但是其用戶具有網民群體年紀輕、高學歷等特徵。根據《中國統計年鑑2019》公佈的2018年底全國城鎮就業人口分地區分行業的分佈情況看，網絡調查樣本中“信息和IT行業”從業人員代表性過高，而“批發和零售業”的代表性過低；分地區看，北京、上海和廣東三地的代表性略高。由於本文重點在於瞭解全國復工情況，本文僅對全國地區及行業分佈進行加權（加權後網絡調查數據在地區及行業層面上與全國分佈一致）。
從其他維度來看，調整權重後，網絡調查樣本中64%為城鎮非農勞動力，36%為在城鎮務工的農業戶口勞動力（農民工）；樣本的男女比例均等（男性佔50.8%），平均受教育年限為14.5年，平均年齡為35.8歲；從職業分佈角度看，從事白領職業的人員佔比仍然過高（60.8%）；單位所有制方面，私企員工佔比最高，超過30%；2019年平均月收入為6799元。總體來看，與全國城鎮從業人員的特徵相比，調整權重後該網絡調查樣本仍然偏重於年輕及高知群體，這一樣本偏差問題希望讀者在理解數據分析結果時予以注意。
對全國復工情況的分析
網絡調查數據顯示（見圖1），截至3月2日全國已有51.4%的城鎮就業人員“回到單位復工”，但這並不意味著全職復工。這51.4%復工的被訪者估計其工作量只達到2019年同期水平的88%。圖1還顯示有17.6%的勞動者在家工作，他們的平均工作量為2019年同期的62.6%。仍有24.5%的從業者處於未復工狀態；剩餘6.5%處於失業狀態。
由此推斷，截至2020年3月初，全國復工率為69.0%，未復工和失業的從業人員佔到30%以上。如果根據工作量加權後，全國復工率僅為60.2%，這一估算低於中金公司研究部於3月1日公佈的全國開工指數66.9%。
圖1：2020年3月1-2日工作狀態
分戶口類型來看，城鎮勞動力復工率為73.1%，農民工的復工率僅為61.8%，經工作量加權後分別為63.3%和54.4%。農村外出務工人員是我國服務業和製造業的主要用工來源。而其如此低的復工率意味著全國的基本經濟狀況仍不容樂觀。
全國工業企業復工率為75.3%，經工作量加權後為64.3%，遠低於同期官方公佈的規上工業企業復工率95.6%。
復工率在不同行業之間存在明顯差距（見圖2），從事“公共管理、社會保障和社會組織”工作的從業人員復工率最高，達到88%，其次是“衛生和社會工作”行業的從業人員，接近80%。受疫情影響，只有1/3的“住宿和餐飲業”從業人員復工，50%左右的“批發零售業”、“建築業”和“教育”行業從業人員實現了復工，可見這幾個行業受疫情的衝擊最為嚴重。
圖2：全國分行業復工率
如果按勞動時間計算，2020年2月的平均工作量與2019年平均月工作量相比（圖3左圖），我們可以得到同樣的結論：疫情對“住宿和餐飲業”、“批發零售業”、“建築業”和“教育”行業從業人員的衝擊最大，對“公共管理、社會保障和社會組織”和“衛生和社會工作”負面影響最小；甚至從工作時間變化來看，這兩個行業從業人員的工作時間幾乎相當於去年平均水平。圖三右圖是個人填報的目前工作量與2019年平均月工作量的比較。儘管使用不同指標測度工作量變化，而左右兩圖結論一致。
圖3：全國分行業2020年2月工作量變化（與2019年月平均相比）
從分省的復工率來看（見圖4），廣東和浙江兩省的復工率最高，超過70%，遼寧、北京、江蘇、上海、四川、江西、湖南、福建為60-69%，湖北由於受疫情影響最為嚴重，其復工率最低只有23%。
圖4：分省份（工作量加權）復工率
工作性質使得不同行業從業者在家辦公的呈現顯著差異（見圖5）。由於各級學校尚未開學，“教育”行業從業者“在家工作”的比例高達85%；其次，“信息、軟件”行業從業者有一半在家開工；而“政府工作人員”、“交通運輸物流”行業從業人員、“製造業”和“醫務工作者”在疫情期間卻更多地走出家門到單位工作。
圖5：行業從業人員工作地點
圖6顯示，沒有回到單位工作的人群中，51%的人非常想盡快恢復正常工作，而最主要的原因是“賺錢”的壓力（佔1/2以上）和“在家沒意思，想出去”（佔1/4以上）。
圖6：想盡快復工的原因
綜上所述，截至3月2日全國的復工率為69%，考慮個體從業者工作量不足的影響之後，全國復工率僅為60%。基於勞動者個體層面信息估算的復工率遠低於目前官方公佈的企業復工率和一些機構利用宏觀變量估算的復工指數。這可能說明企業復工率未考慮員工的工作量不足的情況，而通過用電量等宏觀信息推算的復工率可能無法規避機器空轉的情況。因此要真正瞭解復工率僅依賴於宏觀層面的調查是遠遠不夠的。
由於疫情影響，6.5%的從業人員在防疫期陷入失業狀態，可以推斷短期內全國的失業率上升了6.5個百分點。2019年12月的全國調查失業率為5.2%，可以推測當前的失業率有可能已經超過10%。
值得關注的是，目前由於大量的農民工返城受到限制，這一群體的復工率僅為54%。疫情對不同行業的衝擊存在較大差異，“住宿和餐飲業”、“批發和零售業”、“建築業”以及“教育”行業從業人員受到疫情的影響最為慘重。
從數據來看，從業者的復工之路依然艱鉅。疫情仍然在很大程度上制約著勞動力的流動，導致勞動力市場暫時性失效，使得全國產業鏈出現局部性停擺。整體經濟復甦，需要產業鏈間的相互協同，只有大規模普遍性的復工才能讓經濟整體恢復運轉。而在目前勞動力無法自由流動、人群無法集聚的情況下，全國經濟的整體復甦仍待時日。
近幾日來，全國各地疫情防控成效顯著，新增病例以國外輸入型病例為主，而持續嚴控帶來的經濟損失已經凸顯。希望疫情會進一步好轉，以便儘快允許勞動力流動，儘快更大範圍地恢復生產活動。
網絡調查系列報告之二
疫情、復工與心理健康：工作量恢復的程度越高，心理健康水平越高
摘要：基於北京大學國家發展研究院針對從業人員群體進行的互聯網平臺調查數據，本文分析了疫情防控期，復工與個體心理健康的關係。研究發現，在防疫期，復工能顯著地提升了從業者的心理健康水平，工作量恢復的程度越高，人們的心理健康水平越高；難以復工造成的收入下降會對人們的心理健康帶來負面衝擊。
新冠肺炎疫情不僅直接影響人們身體健康，還會通過疫情引發的焦慮和恐懼、復工艱難和長期隔離在家缺乏社交活動和戶外運動，對民眾的心理健康造成不利影響。隨著心理問題的凸顯，國家衛生健康委於2月2日印發《關於設立應對疫情心理援助熱線的通知》，各地也紛紛開設心理援助熱線，展開了疫情防控的心理阻擊戰。
為了回答“疫情和復工如何影響個體心理健康”這個問題，北京大學國家發展研究院研究團隊於2020年3月1日至2日在“騰訊企鵝調研”平臺隨機抽取了4000多名從業人員，收集了被訪者詳細的復工信息、收入變化情況，並測量了其心理健康水平。該網絡樣本的人口學特徵和全國代表性已在《防疫期，你復工了嗎？》報告中進行了詳述，這裡不再贅述。
疫情和復工可能會通過以下三個渠道影響個體心理健康的影響：（1）疫情會直接導致人們形成對病毒傳播的心理焦慮和恐懼；（2）疫情導致復工困難，而是否能復工則會直接影響個體的心理健康；（3）無法復工或復工不足所導致的收入下降也會對心理健康產生負面影響。因此，基於調查數據，我們將在分析疫情與個體疫情感知的關係、疫情對個體復工的影響以及復工對個體收入衝擊影響的基礎上，構建疫情、復工和個體心理健康的關係。
疫情與個體疫情感知
疫情感知在個體間存在較大的差異。我們通過詢問“自身感染可能性”、“家人感染可能性”和“身邊感染人數”三個問題，在個體層面上獲取主觀和客觀的個體疫情感知信息。數據顯示，51.1%的人認為存在自身感染的可能性，49.4%的人認為其家人有可能感染新冠肺炎，13.8%的被訪者身邊有人感染了新冠肺炎。
下面我們採用計量回歸的方法分析客觀疫情指標（當地累計確診、治癒和死亡病例、身邊感染人數）與個體疫情感知（自身/家人感染可能性）的關係。【3】分析結果顯示，調查者所在地級市層面的疫情指標對其個體疫情感知不存在顯著的影響，而“身邊感染人數”則與個體疫情感知呈顯著正相關關係，即身邊感染人數每增加1人，認為自身和家人被感染的概率均增加0.9個百分點。
疫情與復工
基於以上回歸，我們進一步分析地級市層面的疫情（累計確診、治癒和死亡病例、身邊感染人數）與個體復工狀態（是否復工、工作量）之間的關係。
我們的分析結果顯示，當地累計病例與復工指標之間不存在顯著相關關係。換言之，一個地級市的累計確診病例數量並不會影響該市的復工情況。
此外，我們的分析結果還表明：相對高教育程度、平均月收入高的從業人員復工可能性更大；農民工群體復工可能性相比本地城鎮勞動力顯著低；而地區層面的因素，人均GDP、醫療保障水平等，對復工均無顯著的影響。這些結果說明低教育、低收入、農民工群體的復工之路更為艱辛，而地區的經濟發達程度和醫療保障水平都無法對提升復工可能性帶來幫助。
疫情、復工與收入變化
在漫長的防疫期，是否能復工、復工的程度對個體收入存在至關重要的影響。為了驗證這一關係，我們在網絡調查中收集了2020年2月和2019年的平均月收入，並將個體的收入變化定義為“（2020年2月收入-2019年平均月收入）/2019年平均月收入”。如圖1所示，大部分行業從業人員收入都較去年平均水平有所下降，其中“住宿和餐飲業”從業者的平均收入衝擊最大，為42%；其次是“批發和零售額”從業者月收入平均下降了41%；“房地產業”、“教育”行業從業者的收入下降也在30%以上。分戶口類型看，農民工群體的收入衝擊最大，月收入平均下降了54%。
圖1：分行業和分戶口類型的月收入變化
我們的迴歸分析結果表明，無法復工、復工工作量不足均會顯著地降低收入水平，而所有疫情指標對收入變化則不存在直接影響。
疫情、復工與心理健康
綜合以上各種因素，我們最後分析疫情、復工與個體心理健康的關係。對心理健康的測度來自問卷中的心理健康量表（GHQ12）。基於調查數據的迴歸結果顯示：（1）個體疫情感知對心理健康存在顯著的負面影響，尤其是家人感染概率越高，個體心理健康水平越低；（2）復工能顯著地提升了從業者的心理健康水平，並且工作量恢復的程度越高，人們的心理健康水平越高；（3）難以復工造成的收入下降對人們的心理健康帶來負面衝擊。
因此，基於以上分析，我們認為，要提升疫情防控期的整體心理健康水平，需儘快全面復工，避免個體收入受到嚴重的負向衝擊，同時需儘量減少疫情對個體造成的恐慌情緒。
【1】李輝文，金泉，李瑋，《疫情衝擊下的中小微民營企業：困境、對策與希望》，2020年2月19日，https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_6042453?from=groupmessage&isappinstalled=0
【2】 易峘，袁越，梁紅，《“量化”追蹤疫後全國復工進展 | 詳解中金日度“開工指數”》，2020年2月23日
【3】迴歸分析技術的好處在於可以控制性別、年齡、受教育年限、婚姻和生育狀況、職業、行業、疫情期間居住安排等個人特徵，和人均GDP、常住人口數量、醫院數量等地區層面變量，以及居住省份和調查日期等影響之後，分析疫情與個體疫情感知程度的真實關係。
張丹丹，北京大學國家發展研究院；孟昕，澳洲國立大學經濟與商學院；謝佩瑜，北京大學國家發展研究院
（本文作者感謝劉雅玄和江南雨提供的優秀助研工作。）
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