2023年春節(jié)經濟回顧：人口流動、消費繼續(xù)復蘇地產仍偏弱 20230129 －中信建投

本報告由中信建投證券股份有限公司在中華人民共和國(僅為本報告目的，不包括香港、澳門、臺灣)提供。在遵守適用的法律法規(guī)情況下，本報告亦可能由中信建投(國際)證券有限公司在香港提供。同時請參閱最后一頁的重要聲明。黃文濤huangwentao@csc.黃文濤huangwentaoAC編號：S1440510120015王澤選wangzexuanAC編號：S1440520070003核心觀點春節(jié)期間經濟繼續(xù)回暖，多數(shù)領域仍存修復空間。春運前三周，全國旅客運輸總量。深圳的日均擁堵延時指數(shù)(四城平均)同比2022年增長1.6%，相當于2019年同期慶超越疫前同期水平。全國進一步觀察。相相關研究報告宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明 1 圖表4：外出農民工人數(shù)(萬人)及同比增速(%) 4 圖表10：歷年春運(40天)不同交通工具客運量占比(%) 6 圖表18：全國主要城市常住人口(萬人)及同比增速(%) 9圖表19：春節(jié)檔觀影人次(萬人次)及同比2019年增幅(%) 9圖表20：春節(jié)檔平均票價(元)及同比2022年增幅(%) 9 宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明1一、出行修復：人口流動改善，出行方式分化(一)人口流動：旅客運輸?shù)陀陬A期，人口遷徙大幅改善全國主要城市首輪疫情結束較早，為2023年春運期間的人口流動創(chuàng)造了有利條件。本文將疫情搜索指數(shù)作為參考指標，對全國主要城市的新冠感染“達峰”、“過峰”情況進行估計。結果顯示，北京、上海、廣州、深圳等全國GDP前十城市多數(shù)已在2022年12月中下旬實現(xiàn)“達峰”，并在2023年元旦假期前后接近完成“過峰” (即疫情搜索指數(shù)降至較低水平)。這一節(jié)點與1月7日(農歷臘月十六)開啟的春運近乎“無縫銜接”，客觀上為2023年春運期間的出行修復及消費復蘇創(chuàng)造了有利條件。圖表1：全國主要城市(GDP前十)疫情搜索趨勢及結束日資料來源：城市數(shù)據團，中信建投新版《春運疫情防控總體工作方案》的實施，為春運期間出行修復提供政策支持。自從2021年1月國務院聯(lián)防聯(lián)控機制春運工作專班成立以來，其在每年春運前夕發(fā)布的《綜合運輸春運疫情防控總體工作方案》，都會在頂層設計層面針對春運期間人民群眾出行安全、重點物資運輸保障等工作提出政策要求和指導建議。對比2021-2023年工作方案中出行方面的主要內容，不難看出，除了堅持落實疫情防控優(yōu)化措施及“乙類乙管”各項措施外，2023版《方案》將出行工作重點從“減少人員集中流動，實施錯峰避峰出行”轉向“保障人民群眾錯峰有序出行，科學精準做好春運疫情防控”，不再對“務工人員錯峰返鄉(xiāng)返崗”和“旅游景區(qū)限量預約錯峰接待”及“控制載客率”作出要求，增加了探親人員回家返崗、自駕人員、農村群眾及短途出行保障等內容，且堅持要求各高校避峰錯峰安排春季開學返校。因此本文認為，在防控政策優(yōu)化的大背景下，雖然疫情感染影響尚存，2023年春運仍是過去三年以來出行修復條件最佳的一次春運。正如春運工作專班副組長、交通運輸部副部長徐成光所說，隨著“乙類乙管”措施加快落地，跨區(qū)域人員流動加速釋放，加之疫情三年來人民群眾累積的回鄉(xiāng)過年、探親訪友、旅游觀光等出行需求集中釋放，2023年春運客流將從長期低位運行到快速恢復攀升1。httpwwwsciogovcnxwfbhxwbfbhwqfbhwzDocument1734922.htm宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明2化——1.科學精準執(zhí)行疫情防控優(yōu)化措施及“乙2.不再查驗核酸檢測陰性證明和健康碼，3.不得隨意暫?；蛳拗瓶瓦\服務，不得隨4.各地依法采取適當臨時性限制人員流動5.實行機動車尾號限行政策的城市，可在組織務工人員錯峰返鄉(xiāng)返崗：引導務工人員錯峰返鄉(xiāng)返崗：保障務工人員有序返鄉(xiāng)返崗：1.鼓勵引導務工人員在條件允許情況下留1.積極引導務工人員錯峰返鄉(xiāng)返崗。1.各地要開展務工人員返鄉(xiāng)返崗情況摸2.提前摸排務工人員返鄉(xiāng)返崗需求，加強運輸。2.有關部門要協(xié)同聯(lián)動，引導和保障返鄉(xiāng)工作銜接。3.衛(wèi)生健康部門加強務工人員健康監(jiān)測。返崗務工人員安全、健康出行。務工人員3.適時組織開行農民工返鄉(xiāng)和回城“點對4.交通運輸部門要統(tǒng)籌運輸需求和運力供3.返鄉(xiāng)返崗出行需求相對集中且具備條件返鄉(xiāng)返崗點”包車運輸。給，做好運輸服務銜接。的，可結合實際組織開行務工人員包車、專5.交通運輸部門加強運力供給，做好運輸。。組織高校學生避峰放假開學：組織高校學生避峰放假開學：保障高校學生錯峰離校返校：調整高校寒假放假時間，錯峰安排1.合理確定寒假放假時間，避峰錯峰安排高校學生2.全面掌握屬地高校寒假放假、春季開學返程高峰。2.可組織開行學生包車、專列(包車廂)、屬地高校寒假放假、春季開學包機等“點對點”運輸。3.對在春運期間有集中離校返校運輸需求時間，提前摸排學生離校返校運輸需求預約錯峰接待：點對點”運輸。預約接待游覽人數(shù)等信息，形成日報。2.嚴格控制旅游團隊規(guī)模，實施跨省旅游2.加強數(shù)據監(jiān)測，及時共享游客規(guī)模、運做好運游銜接和運力調配。游客處置宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明3應急預案，及時有序做好滯留游客疏運工通運輸部門根據游客交通需求及時優(yōu)作。化運輸線路和運力安排，確保運游銜接順人員——眾—途—減少人員聚集，降低在途風險：————認真做好交通運輸疫情防控：人員錯峰有序回家過年和返崗：1.暢通信息咨詢渠道，方便探親人員提前2.增加運力投放、加密運輸班次、強化城服務和保障能力。3.各地可探索實行彈性休假、錯峰休假政4.教育部門指導中小學、幼兒園進一步優(yōu)控措施。自駕人員有序錯峰出行：1.各地加強大數(shù)據分析，認真研判春運期2.引導自駕人員合理選擇出行路線、時間村地區(qū)群眾安全便捷出行：1.通過加密城鄉(xiāng)公交和農村客運班線服務2.聚焦農村客運途經線路、客運場站等重2.增開直達機場、火車站、旅游景區(qū)、大客運班線。3.開通夜班公交、定制公交、學生專線、持續(xù)優(yōu)化落實春運疫情防控措施：1.減少交通運輸站場人員聚集。包括推廣1.場站及交通運輸工具進行通風消毒，嚴1.全面落實疫情防控優(yōu)化措施及“乙類乙交通運輸推動“健康碼”全國通用，鼓勵采用人臉識米線”外等候等要求。區(qū)等窗口單位公共區(qū)域的清潔消毒、通風換疫情防控別等非接觸方式進站。2.拓展線上售票渠道，鼓勵采用人臉識別氣等工作。2.強化客運站內客流疏導組織，加強乘客等非接觸方式進站，加強站內客流疏導。2.嚴格落實鐵路、公路、水路、民航、郵提示，落實戴口罩、“一米線”等要求。3.落實分區(qū)分級交通運輸工具控制載客政快遞等交通運輸從業(yè)人員有關防控要求。宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明402468024行，持續(xù)分高中低風險地區(qū)，嚴格控制各類交通工具5.嚴格落實進京客運管控要求(48小時核4.各地交通運輸經營服務單位要有效處置保障人民群眾錯峰有序出行核心要求減少人員集中流動，實施錯峰避峰出行科學精準做好疫情防控科學精準做好春運疫情防控資料來源：中國政府網，交通運輸部，中信建投出于大學生、農民工“錯峰避峰出行”等原因，春節(jié)旅客數(shù)據總體表現(xiàn)低于預期。截至1月27日(正月初六)，2023年春運前三周全國旅客運輸總量錄得7.92億人次，同比增長54.8%，約等于2019年同期的52.9%。從增速或比率上看，這一水平低于此前交通部對今年春運運輸總量的預測結果，即比2022年同期增長99.5%，恢復到2019年同期的70.3%。根據歷史數(shù)據，2021年和2022年的春運前三周旅客運輸量分別相當于2019年農歷同期的23.8%、34.2%，而當年春運旅客運輸總量(40天)分別相當于2019年春運的29.2%、35.2%，相差均不大，因此可將春運前三周的旅客運輸情況用于當年春運總體情況的估計。考慮到春運過半和第一波返程高峰 (正月初六)已經到來，2023年春運期間旅客運輸總體表現(xiàn)低于預期的概率較大。究其原因，可能與大學生、農民工等人群的“錯峰避峰出行”有關。大學生方面，上年12月已有多所高校宣布提前放假，使相當一部分大學生的返鄉(xiāng)活動與春運錯開，降低了春運前期客流量。而根據《2023年春運疫情防控總體工作方案》的要求，各高校仍將避峰錯峰安排春季開學返校，勢必也將降低春運后期的返程客流量。農民工方面，雖然政策端不再強調“務工人員錯峰返鄉(xiāng)返崗”，但疫情感染風險及“一票難求”的擔憂尚存，一定程度上也會驅動農民工“錯峰”出行。此外，近年來勞動力回流、外出務工減少等趨勢也可能是春運客流量低于預期的原因。圖表3：全國旅客運輸量(百萬人次，0代表除夕)圖表4：外出農民工人數(shù)(萬人)及同比增速(%)002023比2019(右軸)202220200%外出農民工人數(shù)本地農民工人數(shù)02010201020112012201320142015201620182019202020210%資料來源：交通運輸部，中信建投資料來源：Wind，中信建投鐵路、航空客運修復強于公路、水路，既有短期因素又是長期趨勢。分交通工具來看，春運前三周鐵路、相當于2019年同期的78.4%、48.6%、39.1%、70.3%。同比增速上看，公路>民航>鐵路>水路。但較疫前恢復程度上看，鐵路>民航>公路>水路。春運前三周鐵路與航空客運量占比較疫前有所提升，二者占全國旅客運輸宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明5總量的比重之和達22.9%，較2019年春運前三周(15.8%)提升近5pct，同時較今年春運首周(20.7%)繼續(xù)提升。這一現(xiàn)象背后既有疫情這一短期因素影響，也反映出國民交通出行方式變革乃至消費升級的長期趨勢。(1)疫情與春運疊加，鐵路、民航的運輸優(yōu)勢有利于其客運量的修復。今年春運仍然存在相當多的疫情傳播風險，為降低乘坐公共交通工具帶來的交叉感染風險，旅客可能更傾向選擇時間短、可直達的交通方式。此時鐵路、民航相對于傳統(tǒng)的公路、水路運輸優(yōu)勢較為明顯，有利于其客運量的修復。注：目前交通部關于公路旅客運輸量的統(tǒng)計口徑主要為營業(yè)性客車，而不包括公交汽車和出租車2。(2)高鐵等其他交通工具的普及使公路、水路運輸?shù)目土髁空急戎鹉晗陆怠臍v年春運(40天)數(shù)據來看，公路與水路客運占全國客運總量的比重之和從2013年的91.9%逐年下降，2019年已降至83.8%，疫情三年 (2020-2022)繼續(xù)下滑至72.4%。與之對比，2023年春運前三周為77.1%。究其原因，在高鐵提速的“沖擊”下，公路客運的活動范圍被擠壓至400公里以內，而百公里路程的客運市場亦受到來自城際網約車、私家車及“大公交格局”(短途客運逐漸公交化)的分流。水路運輸也同樣受到上述交通工具帶來的沖擊。人次，0代表除夕)鐵路運輸2023比2019(右軸)202220202023比2019(右軸)202320222021202020198642090%80%70%60%50%40%30%20%0-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224資料來源：交通運輸部，中信建投資料來源：交通運輸部，中信建投航空運輸100%90%80%70%60%50%40%30%20%右軸)2023202120192.52023比2019(右軸)202220202.00.50.0-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224資料來源：交通運輸部，中信建投資料來源：交通運輸部，中信建投2秦芬芬等：利用專項調查修正運輸量歷史數(shù)據的方法宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明62023資料來源：交通運輸部，中信建投資料來源：交通運輸部，中信建投人口遷徙規(guī)模高于疫前，表明人口流動恢復程度或被低估，以及自駕游、周邊游等短途旅行或較受歡迎。春運期間臘月二十八前及正月初六后多為全國人口遷徙高峰，因此遷徙類數(shù)據是考察人口流動的另一類重要指標。本文選用百度遷徙規(guī)模指數(shù)作為參考。該指標的底層數(shù)據來源于百度地圖和第三方用戶的定位數(shù)據統(tǒng)計。憑借百度地圖LBS開放平臺應用范圍廣的優(yōu)勢(該平臺目前為數(shù)十萬款APP提供免費定位服務，是國內LBS數(shù)據源最廣的數(shù)據與技術服務平臺)和中國手機等移動終端的高滲透率，百度遷徙規(guī)模指數(shù)能夠實時動態(tài)地記錄數(shù)以億計的人口遷徙情況3。結果顯示，2023年春運前三周，全國日均遷徙規(guī)模指數(shù)約為580.8，較2022年同期增長30.1%，相當于2019年同期水平的117.7%。與全國旅客運輸總量的同期表現(xiàn)相比，百度遷徙規(guī)模指數(shù)的同比增速不及后者，但恢復程度(相對疫情之前)強于后者。針對這一矛盾，本文認為，一方面，在交通部統(tǒng)計的旅客運輸量中，“大頭”是公路運輸(占比75%-90%)。該數(shù)據統(tǒng)計口徑不包括跨省市載客的私家車、城際公交等交通工具，而百度遷徙規(guī)模指數(shù)基于手機定位數(shù)據變更，大概率包括了乘坐相關交通工具的人口遷徙活動。考慮到疫情前后人們對于轎車等“點對點”運輸工具的偏好或有所增強，因此由旅客運輸量表征的人口流動情況可能被低估。另一方面，百度遷徙規(guī)模指數(shù)可能將春節(jié)期間大城市至郊區(qū)的短途出行計入農民工返鄉(xiāng)等遷徙活動的統(tǒng)計，這也側面反映出今年春運“短途游”的受歡迎程度可能強于疫情前，“就地過年”效應仍在。1,2001,0008006004002000120202019-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224資料來源：百度，中信建投注：全國口徑不分遷入和遷出宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明7北京、上海人口遷徙活動恢復較慢，廣深較快。分城市來看，本文對春運前三周北京、上海、廣州、深圳的日度百度遷徙規(guī)模指數(shù)作平均值處理。結果顯示，北上廣深日均遷徙規(guī)模指數(shù)同比2022年增長32.6%，恢復至2019年的106.4%，無論是同比增速還是較疫前恢復程度都表現(xiàn)較好。更具體地看，北京、上海、廣州、深圳的日均百度遷徙規(guī)模指數(shù)同比2019年增幅分別為-6.0%、2.0%、12.3%、17.0%，說明在四大一線城市中，北京的人口遷徙活動恢復最慢，廣深恢復較快。圖表13：北上廣深遷徙規(guī)模指數(shù)同比2019年增幅(%)北上廣深(平均)-9-8-7-6-5-4-3-2012345650-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224：百度，中信建投(二)城市交通：總體表現(xiàn)活躍，轎車出行占優(yōu)擁堵延時數(shù)據表明全國主要城市的內部交通較為活躍，表明疫情影響尚存。本文選擇高德?lián)矶卵訒r指數(shù)來衡量城市交通的擁堵程度。該指標統(tǒng)計的交通工具主要是轎車，具體為城市居民平均一次出行實際旅行時間與自由流(暢通)狀態(tài)下旅行時間的比值。指數(shù)越高表示出行延時占出行時間的比例越大，交通擁堵程度越高。2023年春運前三周，北京、上海、廣州、深圳的日均擁堵延時指數(shù)(四城平均)同比2022年增長1.6%，相當于2019年同期的102.9%，蘇州、杭州、南京、武漢、成都、重慶等其他GDP前十城市的日均擁堵延時指數(shù)(六城平均)同比2022年增長1.3%，相當于2019年同期的102.9%?？傮w來看，春運前三周全國主要城市的擁堵延時指數(shù)紛紛超越疫前水平，本文認為主要原因有三，第一，疫情風險下返鄉(xiāng)等跨區(qū)域人員流動被壓制，促進大城市內部的交通出行活動較活躍。第二，城市交通也有疫情傳播風險，居民更傾向于自駕、網約車等“點對點”出行方式。第三，疫情三年以來，除北京外全國主要大城市仍保持常住人口正增長，交通擁堵程度本就存在上壓力。宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明8GDP均值)-14-12-10-8-6-4-2024681012141618202224資料來源：高德，中信建投資料來源：高德，中信建投地鐵客運恢復弱于擁堵延時數(shù)據，表明自駕、網約車等“點對點”出行方式的修復優(yōu)于公共交通。春運前其中只有深圳實現(xiàn)同比正增長(16.1%)并超越疫前同期(104.5%)。成都、南京、武漢、蘇州、重慶等GDP前十城市的地鐵客流量(五城平均)同比2022年增長-9.0%，相當于2019年同期的95.9%，其中成都、蘇州、重慶已超越疫前同期水平?？傮w來看，無論是同比增幅還是較疫情前的恢復程度，主要城市的地鐵客流量都不及擁堵延時指數(shù)，側面說明在城市內部交通方面，疫情影響下居民也更傾向于自駕、網約車等轎車出行方式。此外，北上廣深等一線城市的地鐵客運恢復程度整體不及二線城市，可能與近年來強二線城市人口凈流入增多，一線城市人口凈流入放緩等趨勢有關。202320222021202020190202320222021202020190資料來源：Wind，中信建投資料來源：Wind，中信建投宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明9圖表18：全國主要城市常住人口(萬人)及同比增速(%)00000000004000000%0%%.0%0%4.0%0%2.0%0%20000資料來源：Wind，中信建投二、春節(jié)消費：電影、旅游業(yè)復蘇較多，一線地產回暖(一)電影業(yè)：觀影人次接近疫前，市場總體表現(xiàn)較好2023年春節(jié)檔票房表現(xiàn)較好，觀影人次已接近疫前水平。春節(jié)檔作為中國電影市場一年中分量最重的檔期，疫情前(2019年)在電影市場全年份額的占比超過9%。根據國家電影資金辦數(shù)據，2023年春節(jié)檔(除夕至正月初六)票房總收入錄得67.51億元，同比2022年增長12.1%，恢復至2019年春節(jié)檔票房的116.0%。剔除價格因素后，2023年春節(jié)檔(7天)觀影人次約為1.29億人次，同比2022年增長13.2%，恢復至2019年春節(jié)檔總觀影人次的99.1%。若將今年春節(jié)檔電影的票房同2021年的影史巔峰表現(xiàn)相比，總票房和觀影人次也在后者的80%以上?？紤]到2021年“就地過年”效應形成了高基數(shù)，2023年旅游等其他外出娛樂活動全面修復對觀影活動形成分流，以及近兩年來線上短視頻的興起一定程度上分食了人們的觀影需求等因素，綜合來看，2023年春節(jié)檔表現(xiàn)相對可圈可點。000000%%%000000除夕正月初一正月初二正月初三正月初四正月初五正月初六0除夕正月初一正月初二正月初三正月初四正月初五正月初六宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明(二)旅游業(yè)：旅游人次、收入明顯復蘇，長線游、跨境游高增長春節(jié)旅游人次恢復至疫情前近90%。經文化和旅游部數(shù)據中心測算，2023年春節(jié)假期全國國內旅游出游3.08億人次，同比增長23.1%，恢復至2019年同期的88.6%(2022年為73.9%)。實現(xiàn)國內旅游收入3758.43億元，同比增長30%，恢復至2019年同期的73.1%(2022年56.3%)。與之對應的，2023年春節(jié)黃金周(除夕至正月初六)期間，交通部公布的全國旅客運輸總量恢復至2019年同期的53.4%，由此可見，旅游活動一定程度上帶動了全國范圍內人口流動的復蘇?！熬偷剡^年”效應減弱，長線游、跨境游明顯復蘇。隨著政策約束和疫情風險逐步減弱，長途旅行在春節(jié)期間明顯復蘇。飛豬發(fā)布的春節(jié)出游快報顯示，2023年春節(jié)境內長線游訂單量同比增長超500%4；去哪兒披露的數(shù)據則顯示，春節(jié)期間旅客出行平均半徑較2022年增長超50%，旅客平均出行距離較2022年增加了400公里5。鐵路、民航旅客運輸量的高增也可作交叉驗證?？缇秤畏矫?，國家移民管理局數(shù)據顯示，春節(jié)假期前6天，全國移民管理機構共查驗出入境人員239.2萬人次，較2022年春節(jié)同期增長123.9%6。海南離島免稅銷售額高增，客流貨運恢復較好。2023年春節(jié)期間，免稅業(yè)同樣表現(xiàn)優(yōu)異。一方面，離島免稅銷售額高增。2023年春節(jié)假期期間(除夕至正月初六)，海南全省12家離島免稅店總銷售額達25.72億元，日均銷售額超3.5億元，比節(jié)前日均銷售額增加1.5億元，同比2022年春節(jié)假期增長20.69%，同比2019年增長329%。另一方面，客流貨運恢復較好。春節(jié)黃金周期間海南島內三大機場(?？诿捞m國際機場、三亞鳳凰國際機場、瓊海博鰲機場)進出島航班6683架次，旅客吞吐量109.2萬人次，貨郵吞吐量3018噸，同比去年同期分別增長7.2%、27.0%、0.4%，恢復至2019年春運同期的98.4%、90.9%、96.1%7。作為最重要的旅游城市，三亞在春節(jié)假期期間的日均擁堵延時指數(shù)達到1.48，分別相當于2022年、2019年同期的100.9%、102.8%。人)202320222021202020192.080-14-12-10-8-6-4-202468101214161820222400.0%0資料來源：高德，中信建投資料來源：?？诿捞m國際機場官方微博，中信建投httpspoliticsgmwcncontent36326474.htmhttphenanchinacomcntravelcontent42242301.htmnshujucontenthtmhttpsinterviewchinanewscomcj2698.shtml宏觀經濟研究宏觀經濟研究報告頁的重要聲明(三)房地產：整體偏弱，一線回暖明顯從春節(jié)前20天至正月初六的數(shù)據看，30大中城市整體的商品房成交面積仍然偏弱，低于近年各年水平。但分城市類型看有所分化，人口流入較多、需求支撐更強的一線城市春節(jié)前后有明顯回暖，部分時期成交面積已高于2019、2020、2022年同期水平。而三線城市仍未見明顯改善。地產供需兩端政策效果仍需進一步觀察。成交面積(萬平米)201920202021807060504030200-20-18-16-14-12-10-8-6-4-202202220232020192020202120222023252050468101416-20-18-16-14-12-10-8-6-4-202468101214161820資料來源：Wind，中信建投(7DMA)資料來源：Wind，中信建投(7DMA)風險分析經濟最大的不確定性依然是疫情走向。2022年奧密克戎毒株對經濟均造成了超預期的沖擊。未來疫情走向如何，對經濟運行的走向影響巨大，因此仍是經濟運行的核心不確定性因素。對于地產投資何時觸底反彈市場仍未達成共識。本輪地產下行周期已經持續(xù)一年左右，投資、銷售、價格和三工面積的增速都處于下滑區(qū)間，且無明顯緩解跡象，政策寬松的效果仍待觀察。歐美緊縮貨幣政策的影響或超預期，拖累全球經濟增長