當下的關稅大戰牽動了所有人的心。美國對華商品綜合稅率已經升到104%,包括54%的基礎稅率和新增50%的關稅。
如果這樣的格局真的持續下去,國內各行各業都會受到不同程度的負面波及。對于很多相對遠離外貿出口行業的人來說,似乎影響還比較遙遠。
事實卻并非如此。
下面我借助AI大模型的深度思考,進行一組極簡的量化分析。試圖分析一下,從宏觀層面上,這次拉下關稅鐵幕對國內商業和文旅市場到底能影響幾何?
分析這個問題,其實相當困難,因為影響因素過多,影響的傳遞鏈條也極其復雜。我們還是化繁為簡,從基本的經濟邏輯常識分析起。
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出口受阻總量估計會達到多少?
關稅戰影響的第一步,就是出口會受阻,下面就是對出口受阻規模的測算。
1、直接沖擊
美國市場占中國出口總額的16%,根據2024年的數據,出口總量約為5,400億美元。
需求彈性假設:在不考慮轉口貿易的直接影響下,中美出口價格彈性最合理的取值區間為-0.75(綜合考慮中郵證券、中銀證券、國務院CGE、OECD GTAP以及清華大學等經濟研究機構數據),即(關稅每升1%,出口量降0.75%)。
價格漲幅:本輪新增關稅導致出口成本增長84%
因此,中美出口的直接降幅:84%×0.75=63%
也就是說,按照當前的關稅,中國對美國的出口量降幅估計可以達到63%,按照2024年海關總署統計的對美出口基數5,247億美元計算,
直接出口損失為:5247億×63%=3305億美元。
2、轉口貿易的緩沖作用大幅減少
經過前些年的調整,中國對美的出口可以從越南、墨西哥等國進行轉口貿易,大幅緩沖直接關稅帶來的影響。
但這次關稅戰環境下,第三國關稅壁壘升級。如今,越南對美出口綜合稅率從50%升至75%(原50%+新增25%反傾銷稅),中國通過越南轉口的成本優勢消失。
同時,墨西哥對華進口關稅最高達50%(2024年數據),且美國要求墨西哥限制中國產品“洗標簽”行為,違規企業面臨100%關稅處罰。
因此,原先的“曲線救國”策略,在當下的關稅鐵幕環境下,已經失效。轉口貿易的緩沖作用大幅減少,這里我就暫時忽略不計。
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建立模型
分析出口問題對就業的影響力度
數千億美元的商品貿易減少,帶來的經濟損失是顯而易見的。而它傳導到國內的消費市場的傳導路徑就如下:
“出口損失 → 相關行業收入下降 → 居民消費收縮 → 商業及文旅消費下滑”
這里的核心變量因素就是“收入下降”,而收入下降分別體現在薪資收入的下降和失業風險。
為了簡化分析模型,我僅從就業彈性這個角度來分析。
1、就業彈性:出口行業每損失1億美元出口對應的失業人數
這個數據非常關鍵,帶來的包括直接就業影響、間接就業影響和消費經濟循環的乘數效應三個方面。
(1)直接就業影響:行業結構與就業密度
中國對美出口以機電產品(41.6%)、紡織品(9.42%)、家具玩具(4.21%)、塑料制品(5.07%)等為主。不同行業的就業密度差異顯著:
勞動密集型行業(如紡織、家具玩具):每億美元出口可創造約2,000-2,500個崗位。例如,2024年中國玩具對美出口105.5億美元,帶動約263.8萬個就業崗位(按2,500人/億美元計算)
資本/技術密集型行業(如機電產品):就業密度較低,每億美元出口約創造1,000-1,500個崗位。例如,汽車零部件出口101.1億美元,對應約151.7萬個崗位(按1,500人/億美元計算)
若出口減少1億美元,假設行業結構不變,直接失業人數約為:
(41.6%×1500)+(9.42%×2000)+(4.21%×2500)+(5.07%×2000)≈1500人
(2)間接就業影響:供應鏈與服務業聯動
出口減少不僅影響直接生產環節,還會波及上下游供應鏈和配套服務業:
供應鏈企業:例如,紡織廠訂單減少會導致原材料供應商(如化纖、印染企業)減產,間接裁員。根據行業關聯度,間接就業損失約為直接的40%-60%。
物流與貿易服務:報關、運輸、倉儲等服務業也會因出口下降而收縮。例如,2024年中國對美出口25.45萬億元,帶動約1.8億就業,其中約30%(5,400萬)屬于物流和貿易服務。
綜合估算,間接失業人數約為直接的50%,即:1500人×50%=750人
(3)乘數效應:消費與經濟循環
失業導致的收入下降會進一步抑制消費,形成“失業-消費減少-更多失業”的連鎖反應。根據凱恩斯乘數理論,邊際消費傾向(MPC)決定乘數大小:
MPC=0.6(即失業者減少的收入中60%用于減少消費),乘數為:k=1?MPC1=1?0.61=2.5
因此,1億美元出口損失造成的總失業人數=(直接+間接)×乘數=(1500+750)×2.5=5625人
由此可見,如果按照上述模型進行極簡計算,這些出口損失帶來的全部失業數據比較驚人,達到1,600多萬人。
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4.5%~12.9%!
出口損失對國內購物中心和文旅市場的量化影響
下面我們先看消費減少對國內購物中心的影響。
1、估算失業導致的收入損失
假設出口行業平均月薪為8,000元(約合年薪9.6萬元,參考2024年制造業平均工資),則失業導致的年收入損失為:1639.28萬人×9.6萬元/人=1.5737萬億元
2、計算消費減少量(基于邊際消費傾向MPC)
根據凱恩斯理論,假設失業者的邊際消費傾向MPC=0.6(即每減少1元收入,消費減少0.6元),則消費總減少量為:1.5737萬億元×0.6=0.9442萬億元
3、儲蓄率的防御性上升
失業波及制造業、服務業等中等收入崗位,家庭對未來收入不確定性擔憂加劇,主動削減非必需消費,儲蓄率顯著上升。
參考2008年中國經驗,失業率若上升3-4個百分點(對應1,600萬人失業,假設總勞動力約7.5億),儲蓄率可能上升2-3個百分點。
按照2個百分點計算,消費將減少1.178萬億元。
假設條件:
2025年居民儲蓄率從38%升至40%(+2個百分點)
總可支配收入按2024年56.1萬億元為基準,2025年增長5%至58.9萬億元。
計算結果:
儲蓄率上升2%:消費減少58.9萬億×2%=1.178萬億元。
4、計算商業消費影響比例
消費減少量占社會商品零售總額的比例為:(0.9442萬億元+1.178萬億元)/60萬億元≈3.5%
也就是說,線下和線上消費總量減少了3.5%。
再考慮到,線下消費占比70%,彈性1.3;線上消費占比30%,彈性0.7的情形下:
線上消費預計減少約2.4%-2.5%
線下消費預計減少約4.5%-4.6%
我們再看旅游業的沖擊分析。
(1)出口損失與失業規模
出口損失:3305億美元
失業人數:1639.28萬人(按4960人/億美元計算)
收入損失:1.57萬億元(人均年薪9.6萬元)
(2)預防性儲蓄增加導致消費還將減少1.178萬億元
(3)消費減少與旅游業關聯
消費總減少:0.9442+1.178=2.122萬億元(邊際消費傾向MPC=0.6)
旅游消費占比:14%(2019年國內旅游花費占社會消費品零售總額比例,2)
旅游業直接收入損失:2.122萬億×14%=2971億元
(4)乘數效應放大影響
旅游收入乘數:2.5(參考凱恩斯乘數模型)
總影響:2971億×2.5=7427.5億元
占2024年國內旅游收入比例:7427.5億/5.75萬億≈12.9%
根據相關模型,對旅游行業分行業的影響如下:
星級酒店入住率下降 4.5-6.8 個百分點
國內航班客座率下降 5.2-7.5 個百分點
5A級景區收入下降 18%-25%
鄉村旅游收入下降 12%-18%
高鐵短途流下降 15%-22%
由此可見,作為可選消費的旅游行業,應對這樣的沖擊還是比較脆弱的。
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國家刺激內需政策的反制和過剩產品的內銷機會
當然,真是的經濟世界沒那么簡單,中國國內政策的回旋余地還是很大,這是一個動態博弈的過程。
我們先看國家刺激內循環的政策。
根據中央層面:《提振消費專項行動方案》奠定政策框架,方案的核心目標就是通過消費券等工具釋放1.5萬億元消費潛力。
如若這個方案全部實施,不考慮投放人群的精準性、時間滯后和消費券核銷率的關鍵因素,對比2.122萬億的消費損失,基本可以大部分抵消70%出口下滑對消費的拖累。
同時,將過剩的產品出口轉內銷,也將緩解一部分就業崗位。根據相關模型預測,當前的內需接受能力,可以有0.3~0.5的就業替代彈性。
要知道,以上這些只是年初剛制定的政策。面對新的形勢,很可能還會出臺新的刺激政策。從上述模型的分析來看,應該可以應對出口巨震帶來的風險。
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總結
雖然說,當下貿易戰烈度史無前例,對國內的短期沖擊也料將是相當巨大,但面對中國巨大的經濟體量和豐富的政策儲備,我們確實有應對的空間。
不過,上述極簡模型得出的結論正確率會比較低。尤其是對失業率部分的推算,沒考慮到政府政策的對沖、企業及時調整戰略和裁員時滯等實際因素影響,顯得過于悲觀。并且乘數效應模型的使用前后有重復計算之嫌,會導致較大的實際偏差。
所以實際情況應該會比上述分析還要樂觀一些。
由于真實的經濟世界加上各種政治因素,比上述分析要復雜的多。但即使做了這樣極簡計算,對市場的沖擊也將是肉眼可見的。
雖然國家一定會出臺宏觀風險的對沖機制,但這不意味著城市、行業及個體微觀風險會解除。對于那些高度依賴對美出口的城市以及相關的行業,還是得盡快轉型。
在中東部城市受影響比較大的城市和行業,未來1年就是生死時速式的轉型時間點。
商業項目
華東地區-上海:/// / / / / / / / / / / / / /
杭州:/ |紹興:| 蘇州:|合肥:|福州:
華北地區-北京:///////|天津:
華南地區-廣州: | |深圳: / |惠州: |臺灣:
西南地區-成都://///// |重慶://
華中地區-長沙:
西北地區-西安:/
東北地區-吉林:
文旅城市:| | | |
住宅:| |
酒店民宿非標住宅:
文旅項目
華東地區-南京: |合肥:/ |莫干山:
華南地區-江西:/
西南地區-云南:/ |昆明:|眉山:
東北地區-大連: |
西北地區-寧夏:
華北地區-北京:// |秦皇島: |承德:
華中地區-鄭州:
西北地區-西安:
新物種、新趨勢、新觀察
行業趨勢
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曼谷:
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