2020 年初，一場新冠肺炎疫情突如其來，疫情讓經濟活動遭遇 " 冰封 "，經濟增長被按下 " 暫停 "。

多數企業都經歷著一場 " 生死歷練 "，而中小微企業尤甚。

現金流還能撐多久？轉機何時才能到來？這是 3 個月來中小微企業們最關心的問題。

疫情之下，到底哪些行業受損最嚴重，哪些企業率先復工復產？百萬量級企業樣本、7.84 億條交易記錄、14.53 萬億交易記錄總額 …… 清華大學五道口金融學院推出報告，大數據揭秘，經濟復蘇進程答案初顯。

閱讀提示：花 1 分鐘，先明確 3 個問題

什么是中小微企業？2019 年營業收入在 5000 萬以下；什么是微型企業？2019 年營業收入在 100 萬以下。在我國，中小微企業貢獻了 50% 以上的稅收、60% 以上的 GDP、70% 以上的技術創新、80% 以上的城鎮勞動就業、90% 以上的企業數量，是國民經濟和社會發展的生力軍。

有哪些數據和指標？以營業額為核心指標，包含百萬量級企業樣本（其中 97.2% 為中小微企業）、7.84 億條交易記錄、14.53 萬億元交易記錄總額。

數據來自哪里？清華大學五道口金融學院互聯網金融實驗室、清華大學五道口金融學院產業金融研究中心、清華大學五道口金融學院智慧金融研究中心、北京道口金科科技有限公司聯合課題組。利用稅務、發票、支付、工商等多個數據源整理的企業經營類數據，構建全國、各行業、各地區及不同規模企業的 " 中小微經濟恢復指數 "。

今年前 3 個月，新冠疫情經歷了暴發期、發酵期、冷靜期，在此期間，作為企業中數量占比 " 挑大梁 " 的中小微企業，對疫情 " 威力 " 的感受不可謂不深。

一季度，中小微企業經濟恢復指數（即當月營業收入與上年同期的比值）走出了 "V 字 " 行情：

1 月，受疫情防控和春節假期雙重影響，全國中小微企業營業收入大幅下降，同比下滑四成；

2 月，持續的疫情防控需要，中小微企業復工難、復產慢，營業收入在此情形下被進一步 " 壓縮 "，同比下滑三分之二；

3 月，隨著國內疫情得到緩解，中小微企業復工復產有序推進，營業收入呈現 " 跳躍式 " 增長，環比實現翻番，漲幅約 143%；在此期間，經濟恢復指數也爬升至 41.1%，環比增長約 8 個百分點。

2019 年春節在 2 月，2020 年春節在 1 月，為了讓數據更可比，以春節為時間軸重整數據，可以消除這一影響。

從營業收入絕對值來看，節后中小微企業營業收入的 " 打折力度 " 明顯高于節前，且在節后第 7 周（3 月 16 日 ~3 月 23 日）達到最大。這一期間，企業營收僅恢復到了上年同期的 27%，經濟活動恢復比例（即春節后單周營業額與春節前 4 周平均周營業額的比例）也同比大降 77.5 個百分點至 39.4%。

而在節前，中小微企業營業收入降幅最大的一周出現在節前第三周（2020 年 1 月 6 日 ~2020 年 1 月 10 日），但該周營業收入也還達到了上年同期的七成。

此外，2019 年春節后第 8 周是因為清明節，數據出現大幅下降。

分行業來看，疫情之下，教育業是遭受沖擊最大的行業。2 月，教育業經濟活動恢復水平僅為去年同期的 10.2%，即同比損失近九成營收。

與之相對的是，疫情對金融業的影響在 2 月相比之下并不顯著，其經濟恢復指數為 49.6%，營收同比 " 壓縮 " 幅度最小。

時間進入 3 月后，大部分行業進入恢復期。房地產業在此期間表現最為亮眼，經濟活動恢復水平達到 59.4%，環比大漲 30.7 個百分點；而教育行業復蘇最為緩慢，僅為 11.8%，環比微漲 1.5 個百分點。

雖然整體來看，大部分行業在 3 月進入到 " 回血復蘇 " 階段，但疫情的影響在個別行業仍 " 余波未絕 "。在電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，采礦業等行業中，3 月中小微企業經濟恢復指數仍在進一步下降。

值得注意的是，金融業雖然在 2 月應對疫情沖擊時顯得更為 " 穩定 "，但在 3 月表現乏力。其 3 月的經濟恢復指數還不及 2 月，僅為 44.8%，環比下降 4.8 個百分點。

從 31 個省 / 市 / 自治區來看，要說誰受疫情沖擊最大，毫無意外，湖北首當其沖，該省 2 月份的企業經營活動僅為上年同期的 4.9%。

與之相對的是，當月遼寧在疫情沖擊下經濟 " 打折 " 力度最小。但即便如此，中小微企業營業收入也同比 " 腰斬 "。

及至 3 月，疫情沖擊降低，各地加快經濟復蘇。在這期間，新疆和四川領跑，前者的中小微經濟恢復指數由 2 月的不足 20% 飆升至 3 月的 65% 以上，后者則由 2 月的不足 40%" 反彈 " 至 3 月的 60%。此外，甘肅和內蒙古經濟恢復指數也一舉增至 50% 以上。

而湖北作為此次疫情的 " 震中 " 地區，雖然 3 月 18.9% 的經濟恢復指數仍是各地中最低的，但環比來看，已較 2 月上升 14 個百分點。

另一方面，與行業影響類似的是，疫情的影響也在個別地區出現了 " 時滯 "，這體現在遼寧、廣東、福建、湖南、北京和西藏等地。3 月，這 6 地的中小微經濟恢復指數較 2 月不升反降，最大降幅約 17 個百分點。

統計顯示，制造業、建筑業、批發和零售業、房地產業、租賃和商務服務業是企業經營類數據中分布占比最高的五個行業。

從這五個行業的中小微經濟恢復指數情況來看，北京、上海、廣東三地中，廣東 " 恢復能力 " 最強，其五大行業的恢復指數均高于上海和北京。

而從三地五大行業來看，房地產業恢復程度最高，其次為租賃和商務服務業。最低的為制造業，制造業最高恢復指數為 34.3%，尚不及房地產業的最低恢復指數 43.1%。

從數據來看，疫情之下，體量更小的微型企業抵抗沖擊的 " 韌性 " 更足，沖擊后的恢復 " 彈性 " 也更強。

1 月，在疫情初期，微型企業經營活動損失不足一成，但小型企業則大降近四成；疫情沖擊最猛的 2 月，小型和微型企業經濟恢復指數都出現了環比腰斬的情況；3 月進入恢復期，微型企業恢復指數環比上行 19 個百分點，小型企業僅上行約 8 個百分點。

分地區看，微型企業的恢復能力也明顯強于小型企業。31 個省 / 市 / 自治區中，微型企業經濟恢復指數均高于中型企業。新疆、內蒙古、四川均在小型企業、微型企業經濟恢復指數的前五名中。

分行業看，微型企業抵抗疫情沖擊的 " 韌性 " 也很明顯。除了文化、體育和娛樂業，余下的 18 個行業的微型企業經濟恢復指數均高于小型企業。

值得注意的，在經濟恢復力度上，更有個別行業中的微型企業 " 超水平 " 發揮，以房地產業和公共管理、社會保障和社會組織這兩個行業最為顯著，其 3 月微型企業經濟恢復水平分別為 160.1% 和 157.8%，已經遠超上年同期水平。

而教育行業依然是在艱難恢復的行業，無論是小型企業還是微型企業，恢復指數均未超過 20%。此外，住宿和餐飲業，文化、體育和娛樂業相比之下也還暫未從疫情中緩過神來，經濟恢復指數均不及 31%。

百萬量級企業樣本、7.84 億條交易記錄、14.53 萬億交易記錄總額 …… 這份刻畫中小微企在疫情中的復蘇腳印的大樣本研究報告，如何成形、完善并發布的？上億的數據如何進行處理和檢驗？每經記者（以下簡稱 "NBD"）對話課題組，聽他們講講報告背后的故事。

NBD：在這個時期推出這么一篇研究報告，請問當時怎么想到開展這樣一個課題？

課題組：我們這個課題，是從 2 月底開始的，當時做這個課題，主要有三個方面的原因。

首先，2 月份，那時候全國疫情的防控還十分嚴格，我們發現很多地方的企業尤其是中小微企業，經營情況還比較嚴峻。因此就想研究中小微企業受疫情影響的真實情況。而當時能接觸到的主要就是調查問卷的數據或者通過其他另類數據平臺預測復工率，但我們發現復工率數據還不足以全面反映真實的疫情影響情況，因為企業運營受到員工返崗、上下游供應鏈等限制，存在復工不復產現象，所以就想做這么一個研究。

其次，各界都已經看到了中小微企業遇到的困難，中央各部委和各地政府都出臺了很多的企業扶持政策。我們做這個研究也是為了提供最新的中小微企業的經營狀況，以供相關部門進行參考，以便更加有針對性地為中小微企業提供一些扶持。

最后，我們這個團隊有這類研究的數據資源。這個數據提供方是清華大學五道口金融學院互聯網金融實驗室孵化出的一家企業金融科技企業——道口金科，數據通過道口金科星河企業大數據平臺（xinghe.daokoujinke.com）進行系統性分析，我們之前已經合作過多次，樣本數據對全國的中小微企業具有較高的覆蓋度和代表性。所以我們來做這個研究具有一定的數據優勢。

據悉，道口金科是清華大學五道口金融學院互聯網金融實驗室孵化的金融科技平臺，專注于企業大數據集聚，并依靠強大的大數據技術和人工智能算法，實現從企業經營信用狀況到產業鏈圖譜刻畫的深度挖掘。

NBD：也就是說整個過程用了一個半月左右不到兩個月時間？

課題組：其實從報告開始到寫完大概花了一個月時間。但為什么我們到現在才來公布呢？這里有這么一個情況。

我們剛開始進行研究的時候，發現這個報告指數相對而言比我們預期的更低一點，比如說我們 2 月份恢復指數 33%，3 月份的恢復指數才 40%，這個和我們看到的復工率有所差異。我們為了檢驗這個結果是不是真的有效，進行了反復的檢驗，這個過程中又花了大概一個月時間。整體加起來就兩個月時間。

NBD：差異的原因是什么？

課題組：首先，我們這個中小微經濟恢復指數，反映的是企業的經營活動收入相對于去年同期的一些變化。舉個例子，有些企業人員到崗，企業開始營業了，但是這個時候沒有訂單，這種企業是反映在復工率里面的，但是企業的真實情況卻是復工但未復產，這種情況就不會反映在中小微企業的恢復指數中。我們這個指數和復工率不太一樣，反映的是真實發生的企業經營和交易活動。

其次，在之前研究中，中小微企業經營類數據比較難獲取，而在疫情下，經營數據獲取難度更大。已有的一些復工復產指數更多地關注規模以上企業，而我們這篇報告主要關注中小微企業的經濟恢復狀況，這和目前看到的大部分復工復產率的目標主體不太一樣。

NBD：數據和結果的真實性、有效性具體是怎么檢驗的？

課題組：數據結果和之前媒體公布的復工情況有偏差，所以我們需要檢查以確保數據是無誤的。

首先是檢驗有效性。從我們樣本來看，它的地區分布、行業分布和全國上億家中小微企業（個體戶）的分布基本上非常相似，在橫向的樣本分布比較來看基本一致；

另外，這個數據也可以支撐我們做一些歷史回溯性研究，比如說利用 2019 年對比 2018 年的同比數據。從橫向比較、縱向比較，看我們和宏觀數據的相關性是不是一致，也從這個角度進行有效性驗證。

此外，我們也會進行一些訪談確認，包括一些專家的或者協會的訪談確認，然后確保這個數據不會有大的偏差。

需要強調，數據反映的是經營數據，它體現的是一種真實的經營活動，它可能和表面上的復工不一樣。企業如果復工但沒有復產沒有訂單，也貢獻了復工率，但因為真實的經營活動并未發生，就不會反映在我們的指數中。畢竟對于企業而言，只有真正的訂單來源和交易，才能夠維持運轉。

NBD：統計分析中的營業金額雖然是基于百萬級數量，具有大體量、高頻率、實時性以及覆蓋面廣等特征，但應該也不是全口徑的統計數據，那最終得出的中小微經濟恢復指數對于總體判斷的準確性如何保證？

課題組：因為全國有接近上億的企業，我們用到了它的基礎數據（包括工商、稅務發票、支付等數據），用大數據和人工智能技術去提取需要的統計數據，如果用全樣本，那這個量會非常非常大。同理，行業也是，我們用到國標的這個 19 個大行業，如果細分到二級、三級、四級行業，就會更大。

這就意味著，需要在處理上十億級的數據和最后要生成的報告所耗費的時間（或者說是處理效率）之間，要找到一個平衡。同時呢，也要確保這個數據的樣本選擇的正確性。

我們已經在整個全國這個數據的基礎之上劃了這么一大塊，大概是在幾百萬的這個體量從我們的論證來看，這幾百萬的體量也能夠比較好地反映每個地區每個行業的數據。所以，從樣本選擇來看，我們用的數據應該基本上是非常有代表性的，能夠代表全國的中小企業的大樣本集，已經超出了很多基于問卷調查或者實地走訪的數據集。

NBD：我們了解到，這百萬量級數據是經過脫敏處理的，不少人也關心這是怎樣的一個脫敏過程，可以展開介紹一下嗎？

課題組：所謂脫敏，是說我們不會涉及具體某一家企業的詳細的數據，而是通過統計整個數據來做的。簡單來說，我們不會去知道具體哪一家企業的實際情況，但我們可以把所有的這些企業進行統計，圍繞這個企業進行大數據分析。最后是通過統計，通過星河大數據平臺導出來，包括這個不同時間段、不同地區、不同行業以及不同規模等統計維度的數據，以此作為模型分析的數據支撐。

NBD：最終得出的報告結論，現實可參考價值，您怎么評價 ?

課題組：我們剛才也提到了務必要求數據處理的效率和準確性。在保證效率和準確性的基礎上，我們通過百萬級的樣本數據，從上億的目標數據集中生成這個結果，所呈現的最后恢復情況其實是比較有代表性的，很具有現實意義的參考價值，也對政府制定政策參考具有很大的現實意義。

NBD：對于多數人來說，我們是通過對周圍環境的 " 觸覺 " 來感知經濟恢復得如何，請問在逐漸深入課題的過程中，對于當前疫情對經濟運行的影響，是否有一些不一樣的感受？

課題組：北京雖然不是疫情中心，但是因為人員流動大，疫情防控一直非常嚴格。疫情防控成果顯著，然而經濟成本較大。從我們研究的對比來看，北京的道口中小微企業恢復指數在港澳臺之外 31 個省 / 市 / 自治區中排名稍微靠后，這兩個月都是 33% 左右，大部分企業處于復工未復產狀態。

從我們切身體會來看，疫情對餐飲服務業、娛樂業這些行業的影響比較深刻，目前我們出門的話，大量的餐飲企業尚未開門，也可以看到，類似于電影等服務行業都沒有開門，這從我們生活中可能體驗到，這側面驗證了數據。

NBD：目前疫情還在持續，人們對未來形勢發展仍感到不確定。在逐步深入分析過程中，課題組認為目前中小微企業復工形勢如何？預計未來趨勢怎樣？

課題組：從我們的研究來看，中小微企業的復工形勢雖然整體而言仍處于一個恢復程度相對比較低的狀態，但是一個好的現象在于，恢復水平在持續上升，疫情的影響在慢慢減弱。

舉個例子，我們在研究過程中發現，2 月份全國中小微經濟恢復指數為 33%, 但是到了 3 月份恢復指數到了 41%。從環比來看，3 月份的全國中小微企業營業收入額比 2 月份增長了 141%，這是一個非常大的增長。

現在各地復產正在推進，尤其是我們看到各地政府推出各種企業扶持政策，中小微企業在之后的發展形勢應該會繼續有所改觀。但值得關注的是，因為短期內境外的疫情控制，還難以預測疫情的走勢，對于那些出口依賴型企業，可能仍然受到境外疫情的影響。

NBD：外向型經濟確實受到境外疫情的影響，那在這次的數據分析過程中，是不是有對應的體現？在數據上能否體現出一些特征？

課題組：我們在研究中發現，出口依賴型企業在疫情中受到的影響有一個變化趨勢。在 2 月初，是國內疫情導致它沒有復工復產，然后訂單積壓，但是之后因為境外疫情開始蔓延，境外訂單取消或者沒有新訂單，致使訂單下滑，結果導致即便復工也出現復工未復產的現象。

但眼下因為境外疫情嚴峻，疫情結束時間難以預測，我們預計，外向型企業在境外疫情得到控制前會繼續面臨困難。

在具體的數據分析中，我們接下來準備從兩個維度展開：一是對經濟對外依存度較高的地區進行專門研究；另外一個是對出口外向型細分行業進行專門的分析，這個也會在接下來的報告中有所體現。

NBD：要恢復到和過去一樣的程度，預計還需要多長時間？

課題組：這個問題需要分兩個角度來看，中小微企業的訂單它主要是面向國內需求端還是國外需求端。

如果它是出口依賴型中小微企業，這嚴格取決于國外疫情的變化以及經濟恢復狀況。對于國內，也要從兩個角度來看，供給和需求角度，目前的需求，從消費端來看疫情影響在逐漸減弱，各地的防控也在逐漸降低，所以預計需求端會盡快恢復；供給端是一個比較復雜的過程，既受到員工復工率影響，也受到上下游供應鏈的影響。

整體來看，隨著國內疫情得到緩解和復工復產的有序推進，中小微企業恢復指數會繼續上升。