网络调查系列报告之一
防疫期你复工了吗：劳动力无法自由流动，这些行业复工艰难
摘要：北京大学国家发展研究院针对从业人员群体进行了超过4000人的互联网平台调查。该调查数据显示，截至3月2日全国的复工率为69%，考虑个体从业者工作量不足的影响之后，全国复工率仅为60%。由于疫情影响，6.5%的从业人员在防疫期陷入失业状态。农民工群体的复工率仅为54%。“住宿和餐饮业”、“批发和零售业”、“建筑业”以及“教育”行业从业人员受到疫情的影响复工之路最为艰难。
在新冠肺炎疫情爆发的过去两个月里，经济活动大规模停滞，大批企业在春节后无法及时复工，面临亏损压力。社会上也由此引发了有关疫情控制和经济成本之间权衡利弊的讨论。就目前的情况来看，由于疫情造成的持续性恐慌，对人口流动的限制在短期内仍难以完全解除，实现全面复工和经济活动常态化仍待时日。如何尽快恢复经济运行正常化是中国以至全世界都在关注的问题。
根据北大中国企业创新创业调查（ESIEC）课题组开展的新冠肺炎疫情下中小微企业生存状态专项调研发布的结果【1】，2月10日前，两千多家样本企业中有近八成的企业没有复工。随着疫情防控形势的好转，2月中旬后各地采取积极措施有序进行复工，复工率逐渐攀升。根据中金公司公布的全国开工指数【2】，全国复工率从2月21日的52.6%增长至3月4日的73.3%。而按照各省官方公布的规上工业企业复工率计算，截至3月4日全国复工率已达96.3%。
然而，这些基于宏观层面对复工的判断可能有失精准，特别是企业的复工情况不仅取决于多少人回到工作岗位，而同时取决于其工人多大程度上恢复了正常时期的工作量。本研究利用北京大学国家发展研究院针对从业人员群体进行的互联网平台调查数据对全国整体复工情况进行推断。这一数据的优势是可充分考虑从业人员个体恢复工作的程度，从而更准确地判断全国的复工情况。
网络调查及其代表性
此次网络调查由北京大学国家发展研究院研究团队借助“腾讯企鹅调研”的在线调查平台，从其10万以上活跃用户中筛选出2019年底处于就业状态且年龄在16-65岁的从业人员，于2020年3月1日上午9点至3月2日中午12点随机调查了4015个有效样本。调查内容涉及个人基本信息，疫情期的生活安排，复工情况，心理健康和行为测度。
尽管企鹅调研平台的用户覆盖了全国所有省市和各行各业，对全国的就业群体具有一定的代表性，但是其用户具有网民群体年纪轻、高学历等特征。根据《中国统计年鉴2019》公布的2018年底全国城镇就业人口分地区分行业的分布情况看，网络调查样本中“信息和IT行业”从业人员代表性过高，而“批发和零售业”的代表性过低；分地区看，北京、上海和广东三地的代表性略高。由于本文重点在于了解全国复工情况，本文仅对全国地区及行业分布进行加权（加权后网络调查数据在地区及行业层面上与全国分布一致）。
从其他维度来看，调整权重后，网络调查样本中64%为城镇非农劳动力，36%为在城镇务工的农业户口劳动力（农民工）；样本的男女比例均等（男性占50.8%），平均受教育年限为14.5年，平均年龄为35.8岁；从职业分布角度看，从事白领职业的人员占比仍然过高（60.8%）；单位所有制方面，私企员工占比最高，超过30%；2019年平均月收入为6799元。总体来看，与全国城镇从业人员的特征相比，调整权重后该网络调查样本仍然偏重于年轻及高知群体，这一样本偏差问题希望读者在理解数据分析结果时予以注意。
对全国复工情况的分析
网络调查数据显示（见图1），截至3月2日全国已有51.4%的城镇就业人员“回到单位复工”，但这并不意味着全职复工。这51.4%复工的被访者估计其工作量只达到2019年同期水平的88%。图1还显示有17.6%的劳动者在家工作，他们的平均工作量为2019年同期的62.6%。仍有24.5%的从业者处于未复工状态；剩余6.5%处于失业状态。
由此推断，截至2020年3月初，全国复工率为69.0%，未复工和失业的从业人员占到30%以上。如果根据工作量加权后，全国复工率仅为60.2%，这一估算低于中金公司研究部于3月1日公布的全国开工指数66.9%。
图1：2020年3月1-2日工作状态
分户口类型来看，城镇劳动力复工率为73.1%，农民工的复工率仅为61.8%，经工作量加权后分别为63.3%和54.4%。农村外出务工人员是我国服务业和制造业的主要用工来源。而其如此低的复工率意味着全国的基本经济状况仍不容乐观。
全国工业企业复工率为75.3%，经工作量加权后为64.3%，远低于同期官方公布的规上工业企业复工率95.6%。
复工率在不同行业之间存在明显差距（见图2），从事“公共管理、社会保障和社会组织”工作的从业人员复工率最高，达到88%，其次是“卫生和社会工作”行业的从业人员，接近80%。受疫情影响，只有1/3的“住宿和餐饮业”从业人员复工，50%左右的“批发零售业”、“建筑业”和“教育”行业从业人员实现了复工，可见这几个行业受疫情的冲击最为严重。
图2：全国分行业复工率
如果按劳动时间计算，2020年2月的平均工作量与2019年平均月工作量相比（图3左图），我们可以得到同样的结论：疫情对“住宿和餐饮业”、“批发零售业”、“建筑业”和“教育”行业从业人员的冲击最大，对“公共管理、社会保障和社会组织”和“卫生和社会工作”负面影响最小；甚至从工作时间变化来看，这两个行业从业人员的工作时间几乎相当于去年平均水平。图三右图是个人填报的目前工作量与2019年平均月工作量的比较。尽管使用不同指标测度工作量变化，而左右两图结论一致。
图3：全国分行业2020年2月工作量变化（与2019年月平均相比）
从分省的复工率来看（见图4），广东和浙江两省的复工率最高，超过70%，辽宁、北京、江苏、上海、四川、江西、湖南、福建为60-69%，湖北由于受疫情影响最为严重，其复工率最低只有23%。
图4：分省份（工作量加权）复工率
工作性质使得不同行业从业者在家办公的呈现显著差异（见图5）。由于各级学校尚未开学，“教育”行业从业者“在家工作”的比例高达85%；其次，“信息、软件”行业从业者有一半在家开工；而“政府工作人员”、“交通运输物流”行业从业人员、“制造业”和“医务工作者”在疫情期间却更多地走出家门到单位工作。
图5：行业从业人员工作地点
图6显示，没有回到单位工作的人群中，51%的人非常想尽快恢复正常工作，而最主要的原因是“赚钱”的压力（占1/2以上）和“在家没意思，想出去”（占1/4以上）。
图6：想尽快复工的原因
综上所述，截至3月2日全国的复工率为69%，考虑个体从业者工作量不足的影响之后，全国复工率仅为60%。基于劳动者个体层面信息估算的复工率远低于目前官方公布的企业复工率和一些机构利用宏观变量估算的复工指数。这可能说明企业复工率未考虑员工的工作量不足的情况，而通过用电量等宏观信息推算的复工率可能无法规避机器空转的情况。因此要真正了解复工率仅依赖于宏观层面的调查是远远不够的。
由于疫情影响，6.5%的从业人员在防疫期陷入失业状态，可以推断短期内全国的失业率上升了6.5个百分点。2019年12月的全国调查失业率为5.2%，可以推测当前的失业率有可能已经超过10%。
值得关注的是，目前由于大量的农民工返城受到限制，这一群体的复工率仅为54%。疫情对不同行业的冲击存在较大差异，“住宿和餐饮业”、“批发和零售业”、“建筑业”以及“教育”行业从业人员受到疫情的影响最为惨重。
从数据来看，从业者的复工之路依然艰巨。疫情仍然在很大程度上制约着劳动力的流动，导致劳动力市场暂时性失效，使得全国产业链出现局部性停摆。整体经济复苏，需要产业链间的相互协同，只有大规模普遍性的复工才能让经济整体恢复运转。而在目前劳动力无法自由流动、人群无法集聚的情况下，全国经济的整体复苏仍待时日。
近几日来，全国各地疫情防控成效显著，新增病例以国外输入型病例为主，而持续严控带来的经济损失已经凸显。希望疫情会进一步好转，以便尽快允许劳动力流动，尽快更大范围地恢复生产活动。
网络调查系列报告之二
疫情、复工与心理健康：工作量恢复的程度越高，心理健康水平越高
摘要：基于北京大学国家发展研究院针对从业人员群体进行的互联网平台调查数据，本文分析了疫情防控期，复工与个体心理健康的关系。研究发现，在防疫期，复工能显著地提升了从业者的心理健康水平，工作量恢复的程度越高，人们的心理健康水平越高；难以复工造成的收入下降会对人们的心理健康带来负面冲击。
新冠肺炎疫情不仅直接影响人们身体健康，还会通过疫情引发的焦虑和恐惧、复工艰难和长期隔离在家缺乏社交活动和户外运动，对民众的心理健康造成不利影响。随着心理问题的凸显，国家卫生健康委于2月2日印发《关于设立应对疫情心理援助热线的通知》，各地也纷纷开设心理援助热线，展开了疫情防控的心理阻击战。
为了回答“疫情和复工如何影响个体心理健康”这个问题，北京大学国家发展研究院研究团队于2020年3月1日至2日在“腾讯企鹅调研”平台随机抽取了4000多名从业人员，收集了被访者详细的复工信息、收入变化情况，并测量了其心理健康水平。该网络样本的人口学特征和全国代表性已在《防疫期，你复工了吗？》报告中进行了详述，这里不再赘述。
疫情和复工可能会通过以下三个渠道影响个体心理健康的影响：（1）疫情会直接导致人们形成对病毒传播的心理焦虑和恐惧；（2）疫情导致复工困难，而是否能复工则会直接影响个体的心理健康；（3）无法复工或复工不足所导致的收入下降也会对心理健康产生负面影响。因此，基于调查数据，我们将在分析疫情与个体疫情感知的关系、疫情对个体复工的影响以及复工对个体收入冲击影响的基础上，构建疫情、复工和个体心理健康的关系。
疫情与个体疫情感知
疫情感知在个体间存在较大的差异。我们通过询问“自身感染可能性”、“家人感染可能性”和“身边感染人数”三个问题，在个体层面上获取主观和客观的个体疫情感知信息。数据显示，51.1%的人认为存在自身感染的可能性，49.4%的人认为其家人有可能感染新冠肺炎，13.8%的被访者身边有人感染了新冠肺炎。
下面我们采用计量回归的方法分析客观疫情指标（当地累计确诊、治愈和死亡病例、身边感染人数）与个体疫情感知（自身/家人感染可能性）的关系。【3】分析结果显示，调查者所在地级市层面的疫情指标对其个体疫情感知不存在显著的影响，而“身边感染人数”则与个体疫情感知呈显著正相关关系，即身边感染人数每增加1人，认为自身和家人被感染的概率均增加0.9个百分点。
疫情与复工
基于以上回归，我们进一步分析地级市层面的疫情（累计确诊、治愈和死亡病例、身边感染人数）与个体复工状态（是否复工、工作量）之间的关系。
我们的分析结果显示，当地累计病例与复工指标之间不存在显著相关关系。换言之，一个地级市的累计确诊病例数量并不会影响该市的复工情况。
此外，我们的分析结果还表明：相对高教育程度、平均月收入高的从业人员复工可能性更大；农民工群体复工可能性相比本地城镇劳动力显著低；而地区层面的因素，人均GDP、医疗保障水平等，对复工均无显著的影响。这些结果说明低教育、低收入、农民工群体的复工之路更为艰辛，而地区的经济发达程度和医疗保障水平都无法对提升复工可能性带来帮助。
疫情、复工与收入变化
在漫长的防疫期，是否能复工、复工的程度对个体收入存在至关重要的影响。为了验证这一关系，我们在网络调查中收集了2020年2月和2019年的平均月收入，并将个体的收入变化定义为“（2020年2月收入-2019年平均月收入）/2019年平均月收入”。如图1所示，大部分行业从业人员收入都较去年平均水平有所下降，其中“住宿和餐饮业”从业者的平均收入冲击最大，为42%；其次是“批发和零售额”从业者月收入平均下降了41%；“房地产业”、“教育”行业从业者的收入下降也在30%以上。分户口类型看，农民工群体的收入冲击最大，月收入平均下降了54%。
图1：分行业和分户口类型的月收入变化
我们的回归分析结果表明，无法复工、复工工作量不足均会显著地降低收入水平，而所有疫情指标对收入变化则不存在直接影响。
疫情、复工与心理健康
综合以上各种因素，我们最后分析疫情、复工与个体心理健康的关系。对心理健康的测度来自问卷中的心理健康量表（GHQ12）。基于调查数据的回归结果显示：（1）个体疫情感知对心理健康存在显著的负面影响，尤其是家人感染概率越高，个体心理健康水平越低；（2）复工能显著地提升了从业者的心理健康水平，并且工作量恢复的程度越高，人们的心理健康水平越高；（3）难以复工造成的收入下降对人们的心理健康带来负面冲击。
因此，基于以上分析，我们认为，要提升疫情防控期的整体心理健康水平，需尽快全面复工，避免个体收入受到严重的负向冲击，同时需尽量减少疫情对个体造成的恐慌情绪。
【1】李辉文，金泉，李玮，《疫情冲击下的中小微民营企业：困境、对策与希望》，2020年2月19日，https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_6042453?from=groupmessage&isappinstalled=0
【2】 易峘，袁越，梁红，《“量化”追踪疫后全国复工进展 | 详解中金日度“开工指数”》，2020年2月23日
【3】回归分析技术的好处在于可以控制性别、年龄、受教育年限、婚姻和生育状况、职业、行业、疫情期间居住安排等个人特征，和人均GDP、常住人口数量、医院数量等地区层面变量，以及居住省份和调查日期等影响之后，分析疫情与个体疫情感知程度的真实关系。
张丹丹，北京大学国家发展研究院；孟昕，澳洲国立大学经济与商学院；谢佩瑜，北京大学国家发展研究院
（本文作者感谢刘雅玄和江南雨提供的优秀助研工作。）
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