文｜錢明輝（中國人民大學信息分析研究中心副主任、研究員，中國人民大學信息資源管理學院博士生導師）、崔宇（界面新聞副總編輯、界面商學院院長）、毛盾（界面商學院研究員）
圖 | 孟令稀 初彥墨（界面新聞數據設計師）
隨著國內新冠疫情趨緩，如何統籌疫情防控和復工復產，成為擺在各級政府面前的一大挑戰。2月17日，國務院聯防聯控機制發文要求各地“分區分級精準防控，統籌疫情防控與經濟社會秩序恢復”。半個月過去後，各地復工進度如何？是否根據疫情風險做到了精準復工？
目前官方公佈的復工率，大都是通過規模以上工業企業的復工數量佔比來衡量，不少城市已經達到100%的水平。不過，這一指標不能完整反映復工的全貌：一方面，中小企業和第三產業沒有得到覆蓋；另一方面，復工企業的數量佔比在一定程度上並不能完全反映真實的復工程度。
為此，界面商學院聯合中國人民大學信息分析研究中心、中國聯通大數據智慧足跡以及BOSS直聘，試圖通過“返城率”、“到崗率”和“復崗率”等衡量實際復工程度的指標，對全國35個重點城市（直轄市、省會和計劃單列市，武漢除外）的復崗進度、復崗難度和招聘力度進行綜合評估。
其中，“復崗率”的定義為，一個城市目前工作人口（去工作地上班）與2019年平均工作人口之比。儘管疫情發生後，在家辦公或遠程辦公成為階段性趨勢，但我們認為，“復崗率”才是真正的“復工率”，它能夠反映一個城市的經濟和商業活動是否真正恢復常態。
根據2月17日國務院聯防聯控機制的要求，低風險地區要實施“外防輸入”策略，全面恢復正常生產生活秩序；中風險地區要實施“外防輸入、內防擴散”策略，儘快有序恢復正常生產生活秩序；高風險地區要實施“內防擴散、外防輸出、嚴格管控”策略，根據疫情態勢逐步恢復生產生活秩序。目前，各省市紛紛以縣（市、區、旗）為單位，動態調整低中高風險地區的劃分。
基於上述“外防輸入、內防擴散”的基本防控原則，我們通過返城難度和到崗難度兩個維度來衡量各地的“復崗難度”，並將各地的返城難度和返城率、到崗難度和到崗率以及復崗難度和復崗率進行比較分析，以此評估各地落實“分區分級精準復工復產”的情況。與此同時，我們還利用BOSS直聘的數據來計算各地的招聘恢復力度，以此評估各地企業的復工潛力和發展信心。
我們得出的核心結論包括：
（1）、返城人口增長相對平穩，但到崗率顯著增加，進而推動復崗率提升。2月17日-2月28日，35個重點城市的平均復崗率由26.0%提升至36.0%，但平均返城率僅由65.0%微幅提升至68.5%，而平均到崗率由40.7%大幅躍升至53.0%。
（2）、廈門和西寧的復崗率位居前列，是僅有的復崗率超過50%的兩個城市，寧波位列第三位，哈爾濱復崗率僅為11.9%。
（3）、深圳和廣州等疫情相對嚴重地區的返城率不高，但到崗率表現突出，顯示出城市在“內防擴散”的前提下，積極推動存量人員到崗復工。
（4）、節後一線城市招聘恢復較快，招聘崗位數量周平均環比增速達到28.2%。新一線城市周環比增速穩步增長，周平均環比增速達到24.7%，但第四周增速明顯提高，並超過一線城市。
（5）、2月28日，大部分城市處於“穩健”狀態，即復崗難度低、復崗率高、招聘力度較大，中小城市招聘力度表現突出。
（6）、烏魯木齊、西安和銀川等西北地區城市復崗難度和復崗率 “雙低”，而且招聘力度也較小，除復工策略“保守”的因素外，經濟基本面受疫情衝擊的程度也值得關注。
一、總體趨勢：返城潮並不明顯，35個城市平均復崗率為36%
我們將“復崗率”作為反映真實復工情況的核心指標，即一個城市現工作人口與2019年平均工作人口之比。根據中國聯通大數據智慧足跡的定義，工作地為白天時段（9:00-17:00）駐留時間最長的位置，當月在工作地駐留天數大於10天且年齡為18-59歲之間的人被視作工作人口。
根據復崗率的定義，它可以拆解為“返城率×到崗率”。其中，返城率為現常住人口與2019年常住人口之比；到崗率為現工作人口與潛在工作人口之比，潛在工作人口根據現常住人口、2019年工作人口和2019年常住人口推算。具體而言，復崗率受到兩個因素影響，一是2019年常住人口中目前有多大比例仍然在該城市居住，即返城率，二是潛在工作人口中有多大比例到崗工作，即到崗率。
上圖反映了全國35個重點城市2月17日（週一）、2月21日（週五）、2月24日（週一）和2月28日（週五）這四個節點的返城率、到崗率和復崗率的平均水平變動趨勢。可以看到，35個重點城市的平均復崗率由26.0%提升至36.0%，但平均返城率僅由65.0%微幅提升至68.5%，而平均到崗率由40.7%大幅躍升至53.0%。
數據表明，自2月17日“分區分級、精準防控”通知發佈以來，各地都以實施“外防輸入”策略為主，導致返城人口增長相對平穩，返城潮跡象並不明顯，但為了全面或儘快恢復正常生產生活秩序，各地積極推進復工復產，到崗率顯著增加，進而推動復崗率提升。
由於復崗率可以拆解為返城率和到崗率，我們先依次分析各地返城率和到崗率的情況。
二、返城率：廣州和深圳較低，西部城市相對“保守”
從返城率上看， 2月28日35個重點城市平均返城率為68.5%，有14座城市在平均值之上，佔比40.0%，石家莊、青島和長春位列前三。總的來看，大城市返城率相對較低，廣州僅為53.3%，深圳也只有53.8%，北京和上海分別為68.9%和65.4%，在平均水平附近。
返城率的高低取決於城市決策者對外部輸入風險的判斷，為此，我們構建了返城難度係數以反映因外部輸入管控而帶來的返城困難程度。返城難度係數=該城市返城人口五大來源省份的加權感染程度=標準化後Σ【人口來源地佔比*（累計確診全國佔比+累計死亡全國佔比）/2】。
值得說明的是，返城難度係數之所以採用人口來源省份的累計確診和累計死亡指標，是因為政府和民間層面判斷某地疫情嚴重程度時對上述指標相對敏感。比如，被國務院聯防聯控機制重點點名的“湖北省周邊省份及浙江、廣東、黑龍江等重點省份”都屬累計確診較大的地區。儘管這種評估方法可能並不科學和客觀，但可以驗證各地的“外防輸入”邏輯。
從2月28日返城難度與返城率的關係上看，我們有如下發現：
一是35個重點城市的平均返城率為68.5%。整體來看，大部分城市符合返城難度較高（低）、返城率較低（高）的規律，意味著各地依然嚴格貫徹“外防輸入”的原則，並且普遍以人口來源省份的累計確診和死亡情況作為防控標準。
二是重慶返城難度和返城率“雙高”表現相對“積極”（圖中只標註了數值），落在第I象限的濟南和青島也值得關注，但這種“積極”也可能意味著當地採取了不一樣的“外防輸入”標準。
三是有11個城市落在第Ⅲ象限表現相對“保守”（即返城難度和返城率“雙低”），西部地區城市佔絕大多數，這些城市或許應該改變“一刀切”的“外防輸入”邏輯，積極推動返城率提升。
三、到崗率：廈門一枝獨秀，廣州和海口表現“積極”
從到崗率來看，2月28日35個重點城市平均到崗率為53.0%,有20座城市在平均值之上，佔比57.1%，廈門表現最為突出，到崗率達到92.3%。儘管深圳和廣州等疫情相對嚴重地區的返城率不高，但到崗率表現突出，顯示出城市在“內防擴散”的前提下，積極推動存量人員到崗復工。哈爾濱、烏魯木齊和合肥居後，特別是哈爾濱的到崗率僅為16.9%。
我們構建了到崗難度係數以反映因內部對於疫情擴散風險的管控而帶來的本市工作人口到崗延滯，到崗難度係數=標準化後【該城市14天以內新增確診數量/全國（除湖北）14天以內新增確診數量】。到崗難度係數之所以採用該城市14天以內的新增確診數量，是因為如果某地14天以內新增確診數量較少，則意味著疫情內部擴散風險較小，可以更加積極推動復工復產。隨著疫情趨緩，當地累計確診數量可能已不是地方政府的主要考慮因素。
從2月28日到崗難度與到崗率的關係上看，我們有如下發現：
一是35個重點城市的平均到崗率為53.0%，城市分佈集中度較高，原因可能在於城市對本地疫情擴散風險的判斷標準較為一致。
二是在第I象限的廣州和海口表現相對“積極”，他們的特點是返城率均較低，因此嘗試通過積極推動員工到崗來進行彌補。
三是，烏魯木齊和拉薩依然相對“保守”，但同樣落入第Ⅲ象限的石家莊、青島和長春等城市，本地疫情並不嚴重，而且返城率均已較高，應該更加積極推動員工到崗，全面恢復正常生產生活秩序。
四、招聘力度：35城呈V型走勢，新一線城市後來居上
在分析復崗率和復崗難度的關係之前，我們引入招聘數據作為第三個維度。在疫情導致生產經營普遍陷入困境的背景下，招聘力度可直接反映企業的復工復產信心。
BOSS直聘的數據顯示，35個重點城市在節後第二週（2月10日-2月16日）、第三週（2月17日-2月23日）和第四周（2月24日-3月1日）招聘崗位數量環比增速呈現V型走勢，招聘力度與疫情嚴峻程度呈負相關。2月17日，全國現有確診人數逾5.8萬人，達到歷史高位，隨後連續回落，事後來看，當週為疫情轉折點，不確定性對當周招聘水平的恢復形成壓力。隨著疫情轉折點確認，第四周招聘力度出現大幅度攀升。
我們還發現，一線城市招聘恢復較快，招聘崗位數量周平均環比增速達到28.2%。新一線城市周環比增速穩步增長，周平均環比增速達到24.7%，但第四周增速明顯提高，並超過一線城市。
具體來看，第四周相較第一週（2月3日-2月9日），35座城市中共有15座城市招聘水平翻倍，其中昆明、南寧招聘規模增加兩倍，寧波、廈門、深圳和廣州等增加1.5倍以上。而太原、哈爾濱、西安和烏魯木齊等城市招聘恢復情況不佳，招聘力度較弱，第四周相較第一週崗位招聘情況沒有明顯變化。
五、復崗率：大部分城市“穩健”復崗，西北地區復甦緩慢
如前所述，復崗率可以拆解為“返城率×到崗率”，它可以綜合反映35個重點城市的真實復工程度。從2月28日的復崗率來看， 35個重點城市平均復崗率為36.0%,有21座城市在平均值之上，佔比60.0%。
廈門和西寧的復崗率位居前列，分別達到56.2%和50.9%，也是僅有的復崗率超過50%的城市，寧波位列第三位；哈爾濱由於還處在嚴格管控階段，復崗率僅為11.9%。北京和上海由於要嚴格防範境內外輸入風險，復崗率相對較低，分別為27.4%和27.3%；同屬一線城市陣營的深圳和廣州表現不俗，復崗率分別達到37.9%和36.9%，超出平均水平。
基於“外防輸入、內防擴散”的原則，我們根據各個城市未返城人口與返城人口的比例，對返城難度係數和到崗難度係數進行賦權，構建了復崗難度係數。同時利用BOSS直聘平臺上各城市招聘崗位數量周環比增速（節後第四周相對第一週）指標，來綜合評估一個城市落實分區分級精準復工的情況以及經濟恢復程度。
如果一個城市復崗難度較低，復崗率也較低，招聘力度還不大（即下圖中處於第Ⅲ象限且氣泡較小），或者意味著該地較為“保守”，並沒有在防疫和復工間取得較好的平衡，或者意味著該地經濟受疫情衝擊較大。而落在第Ⅱ象限和第IV象限的城市復工策略則相對“穩健”，越靠近第Ⅱ象限左上角且氣泡越小，則城市復工工作越需要尋找突破口，越靠近第IV象限右下角且氣泡越大，則城市經濟恢復程度越顯著。
從2月28日復崗難度、復崗率和招聘力度的關係上看，我們有如下發現：
一是35個重點城市平均復崗率為36.0%，大部分城市集中於第IV象限的“穩健”狀態，即復崗難度低、復崗率高、招聘力度較大，中小城市招聘力度表現突出。
二是廣州和深圳的復崗率超過平均水平，且招聘力度也較大，在一線城市中較為突出。雖然上海復崗率較低，但招聘力度表現尚可，這可能意味著在家辦公並未顯著影響該地企業的生產效率和復甦信心。而北京和重慶復崗難度居高不下，導致復崗率偏低，且兩地招聘力度也表現平平。
三是烏魯木齊、西安和銀川等西北地區城市復崗難度和復崗率 “雙低”，而且招聘力度也較小，除復工策略“保守”的因素外，經濟基本面受疫情衝擊的程度也值得關注。
截至3月4日24時，據31個省（自治區、直轄市）和新疆生產建設兵團報告，現有確診病例25352例，與2月17日的峰值相比下降了56.3%，且湖北省外每日新增病例多日徘徊在個位數。隨著湖北省外疫情逐漸得到控制，預計各個城市的到崗率和復崗率會繼續提高，但返城率的提升仍存在不確定性。如果各地能夠調整以人口來源省份累計確診和死亡為標準的“外防輸入”原則，以人口來源省份最近7天或14天的新增確診作為參照，相信返城率和復崗率會有進一步提升。但是，隨著國外疫情的蔓延，境外輸入風險進一步上升，將成為復崗率提升的新的不確定因素。
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