被动放开后的医疗挤兑和感染模型预测.pdf

1天风宏观天风宏观宋雪涛团队宋雪涛团队孙永乐孙永乐20222022年年1111月月被动放开后的医疗挤兑和感染模型预测被动放开后的医疗挤兑和感染模型预测2目录国内各地医疗资源与承载能力国内各地医疗资源与承载能力按照上海模型估算国内疫情的发展？按照上海模型估算国内疫情的发展？Part01各地医疗资源展望4各地有多少医疗资源20202020年后中国医疗资源真的在加快储备么？年后中国医疗资源真的在加快储备么？从设备上看，2021年医院万元以上设备总价值1.49万亿，2019年为1.19万亿，2017年为0.94万亿资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）中国近年来病床数变化重症病房病床数量0.00.10.20.30.40123456782014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年中国每千人病床数每千人病床数变动（右）010002000300040005000600070008000900010000010000200003000040000500006000070000800002014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年医院重症病床数量医院重症病床数量变变动（右轴）5各地有多少医疗资源是被保护的好了，所以没必要吗？是被保护的好了，所以没必要吗？2021年中国全年仅有1.5万例确诊病例（本土仅6265例），无症状仅6265例。2022年10月之前，真正出现压力的城市可能就只有上海。现在还有大概20%左右，也就是说有5000万左右的老人还没有接种新冠病毒疫苗资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）2022年1-10月中国各省份新增确诊中国疫苗接种0100000200000300000400000500000600000700000上海吉林海南西藏新疆内蒙古广东山东四川河北甘肃广西辽宁黑龙江河南江苏福建安徽贵州江西陕西浙江天津青海北京云南山西湖北宁夏湖南重庆1-10月累计新增人数0.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.0090.00100.002021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-10新冠疫苗接种人数占比(完全接种):中国%新冠疫苗接种人数占比(至少一剂次):中国%6各地有多少医疗资源国内医疗资源省份分配不均，北京、浙江等地资源明显比安徽、云南、贵州等地要丰富城乡分配不均，城市是农村的一到两倍，浙江、江苏的情况会好一些资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）各地医疗资源合计城市农村合计城市农村总 计总 计3.043.732.426.70河 南3.014.52.377.30北 京5.145.145.95湖北2.913.672.357.44天 津3.773.775.00湖 南2.914.062.438.04河 北3.414.512.826.11广 东2.522.76I.904.64山 西3.264.422.446.58广 西2.623.59I.9I6.33内蒙古3.514.452.876.94海 南2.913.392.466.02辽 宁3.123.772.187.67重 庆2.872.882.827.50吉 林3.683.793.587.43四 川2.993.722.397.91黑龙江3.13.842.48.34贵 州2.743.652.327.71上 海3.383.386.44云 南2.684.182.217.04江 苏3.213.522.826.45西 藏2.96.141.835.37浙 江3.564.1735.66陕 西3.053.482.577.20安 徽2.823.642.296.72甘 肃2.843.842.247.36福 建2.653.551.925.35青 海3.164.352.47.10江 西2.473.292.016.80宁 夏3.113.872.25.68山 东3.374.252.646.63新 疆2.734.482.337.19每千人口床位数各地区每千人执业（助理）医师每千人口床位数各地区每千人执业（助理）医师7各地有多少医疗资源三甲医院的病床使用率明显偏高三甲医院的病床使用率明显偏高传染、重症科的医生较少传染、重症科的医生较少资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）三甲医院的病床使用率高2015年2017年2018年2019年2020年2021年总计85.48584.283.6072.374.6公立医院90.491.391.1091.2077.480.3民营医院62.863.463.2061.4058.359.9三级医院98.898.697.5097.5081.385.3二级医院84.18483.0081.6070.771.1一级医院58.857.556.9054.7052.152.1各科室医生占比010203040506070内科外科儿科传染科急诊科重诊医学科其他科室8医疗资源的承载上限是多少确诊病例确诊病例传染科；重症病例传染科；重症病例重症科重症科确诊的医疗资源空间更大（如可以使用呼吸科的资源），但是重症的医疗空间（医生少，资源稀缺性高）资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）各地区可用的资源情况地区重 症医学科传染科各地病床使用率（%）重症科可利用床位传染科可利用床位地区重 症医学科传染科各地病床使用率（%）重症科可利用床位传染科可利用床位总 计6715314734674.61705737426河 南7892787880.115711568北 京1322200773.2354538湖北2827497578.95961050天 津54976668.4173242湖 南2364540677.65301211河 北3528736568.910972291广 东5308935474.313642404山 西13163469674341145广 西2133547881.63921008内蒙古952465660.13801858海 南36277168.3115244辽 宁1642740062.76122760重 庆1224249678.2267544吉 林470370566.41581245四 川3980589382.27081049黑龙江1355676155.56033009贵 州1682636276.53951495上 海982208089.3105223云南1607654778.53461408江 苏34491102677.27862514西 藏9764056.642278浙 江4427466279.9890937陕 西1411396672.43891095安 徽2841669970.78321963甘 肃1239270169.6377821福 建1780339773.6470897青 海307126366.6103422江 西1898529076.24521259宁 夏21677567.470253山 东6001913075.314822255新 疆1992442873.652611699医疗资源的可能需求医疗资源挤兑是一个时点值医疗资源挤兑是一个时点值重点不在总感染（压平曲线），关键在于当日存量确诊和重症人数存量人数过去13天累计新增人数重症率：重症率：正常情况下重症比确诊在0.4%；小规模疫情下比例会达到1.2%；5-6月之比例达到了5-6%原因：原因：重症治愈的慢，人数不断累计；医疗资源挤兑资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）新增确诊与存量确诊人数0500010000150002000025000300003500040000全国:现有确诊病例:新冠肺炎过去13天确诊累计存量重症率0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%现有确诊中的重症率10增长的几个特征重症的高峰要滞后于新增高峰半个月左右，滞后于确诊一周左右资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）重症滞后于新增重症滞后于确诊010020030040050060070005000100001500020000250003000035000全国:本土无症状+确诊感染者全国:重症病例:新冠肺炎:累计值010020030040050060070005000100001500020000250003000035000全国:现有确诊病例:新冠肺炎全国:重症病例:新冠肺炎:累计值11医疗资源的可能需求如果是总新增，如果是总新增，9 9-1111月月，新增确诊，新增确诊/无无症状的比例症状的比例为为11.6%11.6%，总新增人数乘以，总新增人数乘以9 9倍倍按照全国平均确诊率估算，可能会低估（如北京确诊占比达到按照全国平均确诊率估算，可能会低估（如北京确诊占比达到30%30%以上）以上）资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）各省份能够容忍新增各省份能够容忍新增上限（重症比确诊上限（重症比确诊1.2%1.2%）12医疗资源的可能需求考虑人口后，可以看到有这么两类省份比较安全：考虑人口后，可以看到有这么两类省份比较安全：第一：有资源的，比如北京、浙江、河南等；第二，人数相对较少的，比如新疆、黑龙江等第一：有资源的，比如北京、浙江、河南等；第二，人数相对较少的，比如新疆、黑龙江等资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）哪个省份能够容忍更高的感染率（存量人数哪个省份能够容忍更高的感染率（存量人数/总人数）总人数）地区中期（小规模，中性）中后期（参考上海，中性）中期（小规模，中性）中后期（参考上海，中性）地区中期（小规模，中性）中后期（参考上海，中性）中期（小规模，中性）中后期（参考上海，中性）总 计0.101%0.022%0.396%0.086%河 南0.132%0.029%0.665%0.145%北 京0.135%0.029%0.503%0.110%湖北0.085%0.019%0.404%0.088%天 津0.105%0.023%0.333%0.073%湖 南0.067%0.015%0.297%0.065%河 北0.123%0.027%0.395%0.086%广 东0.090%0.020%0.349%0.076%山 西0.104%0.023%0.315%0.069%广 西0.065%0.014%0.353%0.077%内蒙古0.132%0.029%0.331%0.072%海 南0.094%0.020%0.296%0.065%辽 宁0.121%0.026%0.324%0.071%重 庆0.069%0.015%0.318%0.069%吉 林0.055%0.012%0.165%0.036%四 川0.071%0.015%0.396%0.086%黑龙江0.161%0.035%0.361%0.079%贵 州0.086%0.019%0.364%0.079%上 海0.035%0.008%0.329%0.072%云南0.061%0.013%0.286%0.062%江 苏0.077%0.017%0.338%0.074%西 藏0.096%0.021%0.221%0.048%浙 江0.113%0.025%0.564%0.123%陕 西0.082%0.018%0.297%0.065%安 徽0.113%0.025%0.387%0.084%甘 肃0.126%0.028%0.415%0.090%福 建0.094%0.020%0.354%0.077%青 海0.144%0.031%0.431%0.094%江 西0.083%0.018%0.350%0.076%宁 夏0.081%0.018%0.248%0.054%山 东0.121%0.026%0.492%0.107%新 疆0.169%0.037%0.641%0.140%最大规模可容纳的存量确诊人数比重（不腾空病床）最大规模可容纳的存量确诊人数比重（腾空病床）最大规模可容纳的存量确诊人数比重（不腾空病床）最大规模可容纳的存量确诊人数比重（腾空病床）Part01按照上海估算国内疫情可能的演变路径14上海的增长模型函数的模型函数的模型：解释模型核心假设1：模型能够增长的高点是多少，即总感染率，总感染率越高，压力越大（上海是2.6%）核心假设2：增速是多少，r越大，达到峰值的时间越短，压力越大（上海r=0.175，拟合度最好）资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）上海的增长曲线当日新增0100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,00015913172125293337414549535761656973778185899397上海确证+无症状新增累计值模型拟合曲线（增速=0.175）模型拟合曲线（增速=0.2）05,00010,00015,00020,00025,00030,00035,0002022-02-202022-03-202022-04-202022-05-20上海确证+无症状新增拟合的当日新增（增速=0.2）拟合的当日新增（增速=0.175）15按照上海估算北京人口基数大，北京目前依旧处于传染初期在不考虑政策等影响的情况下，北京医疗资源被挤兑的时间点（会滞后于新增确诊人数）仅考虑现有资源，如果放开，医疗资源紧张乃至挤兑好像比较确定？资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）北京同样传染率假设下的增长曲线北京医疗资源能够承担的人数（存量人数）050001000015000200002500030000北京感染率1%感染率2.6%020000400006000080000100000120000140000存量确诊人数感染率1%感染率2.6%感染率4%感染率6%感染率8%感染率10%不腾空重症腾空重症16资源挤兑后，超额死亡更值得关注在全球范围内，经济学人模型估计，超额死亡人数比报告的COVID-19确诊死亡人数高出两到四倍资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）估计当日超额死亡人数累计超额死亡人数17重庆的增长模型政策的作用重庆11月20日起，中心城区实施社会面清零攻坚行动。压低总感染率，目前重庆的走势和1%感染率假设的走势更为契合资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）当日新增重庆新增人数050000100000150000200000250000300000重庆实际数据感染率1%感染率2.6%感染率4%感染率6%0100002000030000400005000060000700008000090000感染率1%感染率2.6%感染率4%感染率6%重庆实际数据18广州的增长模型政策的作用政策有效性广州新增出现拐点广州的医疗资源大概率不如北京，而截止11月26日，广州滚动13天存量人数已经超过12万人，广州公布尚在医院治疗人数11374人（占比为8.7%），其对医疗资源的压力也已经开始显现资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）当日新增0500010000150002000025000广州市新冠肺炎疫情情况当日确诊050000100000150000200000250000300000350000按照上海的函数估算广州数据广州市新冠肺炎累计人数估算值累计新增19海外的两条途径模式一：以韩国和澳大利亚为代表，防疫快速放松，感染率快速上行（一般时间跨度短）模式二：以日本为代表，谨慎放松，压低感染率(时间跨度长，长尾效应明显）资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）不同地区的严格指数疫情阶段时间日本当月感染率韩国当月感染率中国香港当月感染率中国台湾当月感染率越南当月感染率澳大利亚当月感染率新加坡当月感染率野生毒株2020年1-10月0.080%0.051%0.081%0.002%0.001%0.107%1.020%阿尔法2020年11月-2021年5月0.512%0.220%0.100%0.035%0.006%0.010%0.073%2021-60.04%0.03%0.00%0.03%0.01%0.00%0.01%2021-70.09%0.08%0.00%0.00%0.13%0.01%0.04%2021-80.44%0.10%0.00%0.00%0.31%0.07%0.05%2021-90.18%0.12%0.00%0.00%0.34%0.19%0.49%2021-100.02%0.10%0.00%0.00%0.14%0.26%1.86%2021-110.00%0.16%0.00%0.00%0.31%0.16%1.25%2021-120.0%0.4%0.0%0.0%0.5%0.6%0.3%2022-10.7%0.4%0.0%0.0%0.6%5.9%1.3%2022-21.9%4.5%1.0%0.0%1.1%3.7%6.6%2022-31.2%19.3%3.2%0.0%6.3%5.6%7.0%2022-41.1%8.0%0.7%0.4%1.2%5.6%1.9%2022-50.8%1.7%0.0%8.1%0.1%6.0%1.9%2022-60.4%0.5%0.1%7.4%0.0%3.3%2.5%2022-72.6%2.7%0.3%3.5%0.0%4.8%5.0%2022-84.9%6.7%0.5%3.1%0.6%2.7%2.3%2022-92.0%3.0%0.4%4.9%0.1%1.0%1.2%16.9%47.9%6.4%27.4%11.7%39.9%34.9%德尔塔奥密克戎截止9月末的累计感染率不同地区的感染率情况时间日本韩国澳大利亚 中国台湾 中国大陆越南中国香港新加坡美国法国德国英国2021年5月49.0750.8146.4349.1367.8273.6771.3054.9356.2660.7274.8261.152021年6月53.2750.0062.5071.4872.2576.7671.3057.9657.6451.3567.9052.872021年7月51.0944.2868.0671.2375.3178.2167.0051.3649.4541.1667.5948.282021年8月51.1250.1870.4560.2570.8376.1563.5646.1651.8143.1154.9843.982021年9月51.6345.5771.7649.0773.2472.5759.2644.2252.3843.4439.2542.032021年10月47.2243.6870.5146.6874.0665.9058.2146.1252.2241.8031.6342.662021年11月47.2242.1667.0724.5468.0669.5752.8742.8351.4841.0140.6143.602021年12月47.2245.0656.1320.3773.2569.8455.5642.7648.8443.5247.7442.732022年1月47.2246.2653.0821.9475.7167.4163.2144.8546.8246.9846.3239.472022年2月47.2242.3843.0225.0464.1865.2368.2344.6345.2237.9943.3232.752022年3月46.5640.7436.1227.2163.3565.1574.2845.3236.1623.4343.2621.892022年4月45.3727.9240.7927.5977.6349.3869.8242.6729.2218.8232.1416.422022年5月44.7814.2831.4626.8579.1727.1851.4228.3426.9718.8120.6411.112022年6月39.1913.9817.7826.8579.1725.9347.2428.2731.2818.8115.7411.112022年7月37.5213.8911.5626.8573.6125.9347.1728.2431.0418.8014.8111.112022年8月37.5213.8911.1126.8575.2225.9347.1127.3028.4811.1114.818.602022年9月36.2113.8911.1125.0971.5825.9348.3218.6125.6111.1114.815.562022年10月31.4811.1111.1122.3767.2824.0545.7017.8925.8911.1121.005.5620第一轮与第二轮的区别开弓没有回头箭拉长时间，压低第一轮的感染率第一轮拉低，意味着第二轮依旧会面临较大的压力（比如日本第一轮低，第二轮高）好处：第二轮相比于第一轮的死亡率会明显回落资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）日韩的死亡率日韩的两条路劲0.00%0.05%0.10%0.15%0.20%0.25%0.30%0.35%0.40%0.45%0.50%日本死亡率韩国死亡率21压低感染率、拉长时间意味着什么？海外经验一般第一轮疫情，快则4个月，慢则半年以上。对生产影响相对可控：1）经济增长对劳动参与率有显著的正向影响。2）财政补贴（政府杠杆率/财政支出同比）对劳动参与率具有负面影响，但不显著。3）奥密克戎对劳动参与率的影响很弱，总感染率对劳动参与率的影响也不显著。资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）22海外经验：疫后生产怎么看？奥密克戎时期，生产受影响相对有限资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）各国生产的变动疫情阶段时间日本:工业生产指数:制造业日本:工业生产指数:制造业:同比新加坡:工业生产指数新加坡:工业生产指数:同比韩国:工业生产指数韩国:工业生产指数:季调:同比中国台湾:工业生产指数:制造中国台湾:工业生产指数:季调:同比英国:工业生产指数:季调英国:工业生产指数:季调:同比德国:工业生产指数:季调德国:工业生产指数:季调:同比2020-193.3-2.61110.843.69102.12.75106.639.84103.74.96100.6-2.522020-294.5-5.7888.10-0.5399.63.23104.796.51104.65.23101.8-1.072020-3105.2-5.4117.6621.52113.65.38118.111.0199.3-191-12.162020-485.3-15.63117.7312.01101.6-2.07109.235.3781.2-17.1471.4-29.932020-571.5-27.0489.01-7.8696.9-9.07110.685.2787.3-1279.6-22.342020-682.7-18.4498.75-6.05104.5-2.63114.455.8897.5-2.0189-12.232020-790-15.89103.25-7.14107.5-2.85116.83.61102.9390.8-10.012020-879.8-14.01109.8916.3799.7-0.28120.695.19104.95.6490.4-10.582020-995.4-9.14127.7225.93112.21.48125.039.45106.55.6593-7.282020-1097-3.48106.21-0.43109.21.96122.597.65107.65.896.5-3.312020-1195.3-4.12106.6819.38111.81.77124.787.31109.37.7997.7-2.32020-1297.8-2.88114.5317.09118.30.72131.998.14110.18.4797.7-0.12021-188.4-5.25121.519.62110.43.23128.678.23108.34.4497.4-3.182021-292-2.65103.0316.95100.79.38108.7117.54108.73.9296-5.72021-3108.93.52128.569.27118.94.65139.3115.17109.710.4797.67.252021-498.615.59120.992.771148.66125.7613.68109.134.3697.436.412021-586.520.98113.3227.31111.517.03130.7416.82110.927.0396.320.982021-6101.622.85126.7828.38117.210.33137.1116.93108.811.5995.57.32021-710011.11120.3416.54116.68.72135.4915.611095.9396.56.282021-886.58.4122.4211.40110.58.84138.0512.37109.44.2992.42.212021-993.1-2.41125.17-2.00111.12.92140.7812.35108.31.6992.4-0.652021-1092.8-4.33124.3617.08114.83.85137.4612.77107.5-0.0995.3-1.242021-1199.94.83121.8514.23119.35.12140.1810.98107.6-1.5696-1.742021-121002.25133.7216.75126.76.83144.19.33107.7-2.1897.1-0.612022-187.8-0.68122.190.56115.16.8140.157.81107.2-1.0297.3-0.12022-292.50.54116.8013.36107.13.81119.167.03106.9-1.6697.71.772022-3107.2-1.56133.293.68123.35.57142.391.99106.9-2.5593-4.712022-493.8-4.87126.684.70118.13.9134.016.67106.7-2.294.7-2.772022-583.8-3.12124.8510.17119.94.35136.953.15107.1-3.4394.8-1.562022-698.8-2.76129.902.46118.84.72137.561.02106.8-1.84960.522022-798-2121.821.23118.43.05137.672.98106.1-2.6695.6-0.932022-891.65.9122.890.38112.20.78142.82.58104.6-4.3994.92.712022-9102.19.67126.320.921121.51133.98-4.61104.9-3.1495.73.57野生毒株阿尔法德尔塔奥密克戎23压力给到消费部分国家部分国家20222022年在奥密克戎株流行时期的消费修复情况年在奥密克戎株流行时期的消费修复情况1）线下消费场景先承压再修复，但修复程度有限。资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）零售和娱乐场所的访客数量与基准值的变化-50-40-30-20-1001020304050越南新加坡中国台湾韩国日本中国香港澳大利亚2022年3月相比于2021年11月的变动2022年9月相比于2021年11月变动公共交通枢纽的访客数量相比于基准值的变化-80-70-60-50-40-30-20-10010中国香港韩国日本澳大利亚中国台湾新加坡越南24疫后消费真的可以乐观吗？2）疫情防控放开后的第一轮感染上升期，消费下行的压力最大，随着第一轮疫情过峰，消费会在当月或滞后一个月出现反弹。具体修复节奏则在各国之间有明显分化资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）奥密克戎流行期间，部分地区消费的总体变动情况25疫后消费真的可以乐观吗？1）样本地区经验显示消费与经济存在正相关性。2）财政政策应该会加速消费修复的速度，但容易受到疫情等其他因素扰动。3）消费修复的程度与感染率或不存在明确的相关性资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）新加坡韩国中国香港越南澳大利亚日本y=1.914x-100.39-6-4-202468105051525354555657疫后5个月消费同比-疫情前5个月消费同比疫情高峰后5个月PMI均值疫后消费程度与制造业PMI新加坡韩国中国香港越南澳大利亚日本0102030405060-6-4-202468感染率疫情后5个月的消费平均增速-前5个月的消费平均增速样本地区的感染率与消费262023年的消费消费前低后高，但是运行中枢很难突破消费前低后高，但是运行中枢很难突破20202020年年-20212021年的疫后的高点（两年同比）年的疫后的高点（两年同比）为数不多的好消息：今年基数低，不到为数不多的好消息：今年基数低，不到1%1%；居民存款高，资产负债表相对健康；居民存款高，资产负债表相对健康资料来源：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）居民消费意愿持续位于低位居民存款高增（单位：万亿）7080901001101201301402016-122017-32017-62017-92017-122018-32018-62018-92018-122019-32019-62019-92019-122020-32020-62020-92020-122021-32021-62021-92021-122022-32022-62022-9消费者信心指数:消费意愿消费者信心指数:就业消费者信心指数:收入024681012142019年1-10月2020年1-10月2021年1-10月2022年1-10月新增居民存款新增居民贷款感谢支持天风宏观！