距离新冠疫情的整体爆发已经80多天，经过政府和全国人民艰苦卓绝的努力，疫情在中国全境内已经实现超预期的控制，湖北和武汉解除封闭，各省市在严格防控境外输入病例的同时，工作和生活正逐步在恢复常态。
但是由于这次百年不遇疫情的特殊性，中国第一季度的经济生活遭到了极大的损害。投资方面的损失比较容易估算和通过政策来进行刺激弥补，消费方面的实际损失则更复杂，更难合算。
从2010年开始，中国经济开始逐步向消费驱动，服务业驱动的方向转型。2019年，消费在中国GDP中支出法构成的占比已经高达55%，其中服务业的比重达到54%，超过制造业成为支柱产业。更重要的是，消费涉及的数百个行业，例如：批发零售，住宿餐饮，和文化娱乐, 都是劳动力高度密集型的行业，容纳了数以千万计的小微商户，以及数亿中低收入人口的就业。
目前移动支付已经成为中国人最主要的支付方式，在个人消费金额中的占比达到64%。互联网上实时记录的移动支付数据，在很大程度上反映了经济活动的活跃度，而且可以覆盖到“社会零售品销售总额”和“最终消费支出”等传统指标的盲区，是宏观经济分析的有益补充。
疫情的总体冲击：支付额度下滑达到10万亿级别，就业严重承压
受益于移动支付在我国居民生活中的高渗透率，并且对线下个体工商户、居民全方位日常消费行为等传统指标统计盲区的覆盖，我们发现疫情对居民造成的消费冲击强度，高于传统统计指标反映的情况。基于2019年和2020年春节前后的数据，我们匡算发现从2020年大年初一开始，我国移动支付金额发生了剧烈下滑。从春节前超过20%的增长，到年后很长时间内超过30%的下跌，疫情使得本年度节后理论消费量几乎“腰斩”。直到年后的第45天，我国居民移动支付金额才渐渐赶上去年同期的数值（仍远低于其平均增速20%）。
我们根据蚂蚁金服提供的移动支付数据推算，即使是基于乐观和保守的假设（3月以后消费基本全部恢复，非移动支付下滑幅度不超过线上），一季度消费下滑最少造成3%的GDP损失。其中，居民线下消费支付额度下降超过40%，线下商户遭遇了非常严重的冲击；我国居民可选消费商品及服务的冲击幅度更大，同比降幅达到40%-60%。
要注意，这里估算的假设是4月份以后基本全面恢复，以及没有任何其他外生冲击的情况。现实情况会比较复杂：
由于输入型病例的压力，4月份北京上海等重点城市仍然处于高度防疫状态，线下消费恢复几乎不可能。
线上消费的恢复较快。截止3月9号移动支付的金额已经达到去年同期的水平，这意味着，后期部分消费可能从线下转入线上，弥补一部分消费的损失。
考虑到国内线下消费难以完全恢复，城市服务业人遭受重创，同时全球疫情大流行，需求雪崩导致中国制造业也面临停工潮，大量劳动人口会面临失业，收入下降的效应会使得消费的恢复更加缓慢和不可预期。
整体上而言，迄今为止疫情造成的消费冲击以及后续的消费恢复情况，都不容乐观，政策强度和企业预案需要对此留出足够空间。
疫情的结构冲击：可选消费及服务严重冲击且恢复缓慢
春节后的一个多月，大多数线下经济活动按下了“暂停键”。各个行业都遭受了不同程度的冲击。我们基于两个标准对行业进行分类：一是按照消费品的属性分成商品和服务，二是按照消费品的弹性分成可选、中间和必需消费。整体而言，不同行业的消费冲击和行业消费弹性高度相关，排序如下：“可选商品”>“可选服务”>“中间商品”>“必需服务”>“必需商品”。
具体而言，可选商品类行业（以汽车、家电为代表），和可选服务类行业（以航旅、文娱、保健为代表），受到的冲击最大，节后相比节前的同比下滑超过60%。化妆品、服装、通讯器材等中间弹性的商品，也受到了比较大的冲击，下滑幅度超过40%。必须消费的下滑幅度相对较小，必须商品（粮油、食品、饮料、日用品）下滑约20%，必须服务（餐饮、教育、生活服务）下滑约35%。
分区域来看，从南到北，可选消费的下滑幅度逐渐增大，而且相对于必需消费也有更大幅度的下滑。在此次疫情中，平时奢侈消费和非必需消费更多的北方地区，受到的冲击要明显超过更加踏实务实的南方地区。另外，大城市的可选消费受到的冲击程度也明显高过小城市，随城市级别呈单调下滑趋势。
疫情对各地区的消费冲击存在较强的地区性差异
新冠疫情对全国各地区消费都产生了广泛冲击，但仍有较强的地区性差异。首先，疫情对湖北省消费的冲击最大，湖北省各城市总消费支付金额下降40%以上，线下消费支付金额下降50%以上。其次，除湖北省之外，长三角地区、中部地区（安徽、河南等地）的总消费下降幅度最大，超过20%，而且线下小微商户受到的影响更高。
尤其是上述地区的省会城市受到的消费冲击更严重，例如杭州、南京、合肥，总消费同比下降幅度在35%-40%左右，线下消费同比下降40%以上[5]。华北（北京、天津、河北）以及苏北鲁南地区的总消费下降幅度也较高，在10%-20%左右。而华南地区（广东、广西、海南、福建南部）受到的消费冲击普遍较小，总消费支付额同比下降不超过10%。
为了直观表示全国各地区消费下降幅度的差异，在全国范围内，按春节后24天（1.24-2.17）总消费下降幅度的大小，将全国城市（互联网普及度较低的偏远六线城市除外）分为4档：
消费冲击最低组：总消费支付额未降反升的城市，红色区域；
次低组：总消费支付额降幅低于10%，黄色区域；
次高组：总消费支付额降幅高于10%、低于20%，绿色区域；
最高组：总消费支付额降幅高于20%，蓝色区域。
注：消费支付金额同比下降幅度=（去年同期可比金额-今年春节后支付金额）/去年同期可比金额
疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素
疫情严重程度和人口流动是影响消费冲击的最直接因素,用各城市的每百万人日均确诊人数（截至2月17日），来衡量各个城市的疫情严重程度，并将湖北以外城市按疫情严重程度分5组。我们发现，疫情严重程度越高的城市，消费支付金额的同比下滑幅度越大。疫情最严重的一组城市（例如，浙江温州、江西新余、安徽蚌埠、河南信阳、广东珠海），总消费支付金额平均下降20.4%，比确诊病例最少的城市高18.5个百分点。
除疫情之外，春节期间的人口流动也对各城市消费冲击带来严重影响。春节期间，迁徙人口大量返乡，而且受疫情影响，这些人口无法返回常住地，滞留了家乡地，也使得家乡地的消费总额偏高，而常住地的消费偏低。
用互联网大数据估算了各城市的春节前两周净流入人口，也将各地级市按照春节前流入人口比例（春节前两周净流入人口与常住人口之比）分组，发现春节前流入人口比例最高的一组城市（例如，广东湛江、茂名，安徽亳州、安庆，河南周口）总消费平均下降6.1%，春节前人口流出最多的一组城市（例如，北上广深、东莞、佛山、苏州、宁波、厦门）总消费平均下降21.5%，相差15.4个百分点。两组城市的线下消费下降幅度也相差14.7个百分点。
华南地区、大城市、基础设施较好、家庭金融资产更高的地区消费韧度更高
考虑到春节大规模的人口迁徙和节后全国性的封锁，以及各个地方疫情及其防控措施的松紧，消费冲击会有很不同的表现，希望得到一个更加代表各地消费韧度，即各城市的消费水平对抗外部冲击的能力的量化指标。使用疫情严重程度和人口流动情况调整消费下降幅度之后，计算得到消费净冲击，来衡量消费韧性，基于这个指标，有以下发现：
从地理位置上区分：南方沿海地区显示出比中西部更高的消费韧性，华南地区始终显示出更高的消费韧性，证明收入水平始终是消费的决定性因素，在高收入和低收入地区，消费刺激的目标和方法应该有所区别。此外，给定类似的收入水平，在应对新冠这样的外生冲击上，珠三角显示出比长三角地区更高的消费韧度，这和两个地区的消费习惯有密切联系：长三角地区在可选商品上，e.g, 奢侈品，品牌商品，的消费比例显著大于珠三角地区。
从城市特征上区分：大城市消费韧性显著高于小城市，证明这些年中国大城市化的战略非常正确（如上图3.5所示）。和预期接近，消费受收入水平影响，我们也发现，老龄化严重，财政收支缺口较大的城市则显示出更差的消费韧性。此外，还有三个非常重要的发现：
1）城市社区便利度越高，城市居民到生活必备基础设施的距离越短，在疫情中城市居民消费受到的冲击越小。用各城市人口距离商圈、医院、小学、银行四大类基础设施的平均距离，作为一个城市社区便利度的衡量标准。
到城市各大基础设施的平均距离越短，社区便利度越高，居民消费受冲击的程度越低。在一些社区便利度极高的城市组（到基础设施平均距离最低城市组），比如北上广深以及珠三角地区大部分城市，其遭受的消费冲击要4倍地弱于社区便利度极低的城市组（到基础设施平均距离最远城市组），比如黄山、临沧、丽水等。这说明，当重大公共卫生事件发生的时候，城市居民衣、食、住、行所依赖的最小单位——社区的基础设施完善程度，对于居民在经历外生冲击的正常生活、生产，起到了决定性的影响。其中，支撑社区线上生活的基础设施（线上电商物流体系、社区治理能力等）也在疫情中有产生了重要缓冲作用。
2) 居民持有的家庭金融资产是消费冲击的减震器。我们发现一个城市的家庭金融资产配置比例越高，城市遭受的消费冲击越小，城市的消费韧度越好。按证券用户投资占比将全国城市分五组，发现在证券用户投资占比较低的城市组别中，消费净冲击平均为8.5，消费受到严重冲击。在证券用户投资占较高的城市组别中，消费净冲击平均为-12.7，其遭受的消费净冲击2.5倍地弱于前者。
控制人均收入、人均消费等多重变量的影响后，每10%金融资产投资占比的增加，城市在疫情期间遭受的消费净冲击平均减小4.9%。在疫情期间，高杠杆、低储蓄、缺乏金融资产的居民，在疫情期间遭受的冲击较大。
3）从复工情况看，投资生产型复工能对消费起到非常强的拉动作用。城市开始逐步复工后，对比居民消费的拉动作用，城市工程机械复工率，写字楼和产业园复工率，和城市人口出行每10%的恢复，能分别拉动消费上升8.9%、5.1%和1.3%。随着城市居民的生活步入正轨，特别是城市基建投资、房地产投资的逐步启动，城市消费水平逐步恢复。
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