當(dāng)前,全國各地以推動復(fù)工復(fù)產(chǎn)為重點,統(tǒng)籌推進疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展,測算和分析復(fù)工率成為一項重要工作。各部門、各地方、各機構(gòu)使用或推出的復(fù)工率測算方式多達近10種。這些復(fù)工率的數(shù)據(jù)來源各異、測算工具不同、與產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度疏密不一,對地區(qū)、行業(yè)或企業(yè)的復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況判斷也存在差別。有必要對這些復(fù)工率的概念、測算方式等進行梳理分析,以實現(xiàn)相機采用、服務(wù)決策的目的。
一、迄今所見的幾種主要復(fù)工率及算法
以企業(yè)開工比例測算的復(fù)工率。 這是政府行業(yè)管理部門普遍使用并公開通報的復(fù)工率,是指轄內(nèi)已開工企業(yè)占全部或規(guī)模以上企業(yè)的比例,主要由企業(yè)報送、部門統(tǒng)計得出。具體又分為返崗率 ,即返崗員工人數(shù)/在冊員工人數(shù),數(shù)值越高說明企業(yè)用工充足;復(fù)產(chǎn)率 ,即批準(zhǔn)復(fù)工企業(yè)已恢復(fù)產(chǎn)能/計劃產(chǎn)能,數(shù)值越高說明產(chǎn)能恢復(fù)越快;開工率, 即批準(zhǔn)復(fù)工企業(yè)數(shù)/轄內(nèi)企業(yè)數(shù),數(shù)值越高說明復(fù)工面越大。其中,復(fù)產(chǎn)率最能夠反映生產(chǎn)恢復(fù)的實際情況,如國家發(fā)展改革委公布的口罩企業(yè)復(fù)工率,就是以口罩的實際產(chǎn)量與計劃產(chǎn)能的比值測算得出。
以 電力部門數(shù)據(jù)測算的復(fù)工率 。 這種復(fù)工率參考了“克強指數(shù)”中的耗電量指標(biāo),采用電力部門的供電數(shù)據(jù),以地區(qū)或行業(yè)用電量與往年同期比較的方式測算得出。各地計算公式差異較大,如上海以“復(fù)工企業(yè)當(dāng)日用電量超過去年12月日均用電量30%的企業(yè)數(shù)/在冊企業(yè)數(shù)”,判斷企業(yè)復(fù)工率;浙江發(fā)布的電力復(fù)工指數(shù),測算公式為(復(fù)工企業(yè)當(dāng)日用電量占去年12月日均用電量的比例×0.5+復(fù)工企業(yè)數(shù)占總企業(yè)數(shù)的比例×0.5)×100,數(shù)值越接近100,反映復(fù)工情況越好。
以 發(fā)電集團耗煤量推算的復(fù)工率 。 這種復(fù)工率,與以用電量測算的復(fù)工率思路類似,即復(fù)工企業(yè)消耗的當(dāng)日煤炭總量/去年同期消耗的煤炭總量。部分證券研究機構(gòu)指出,六大發(fā)電集團耗煤量在歷年春運期間整體呈V型走勢,且春運開始時點和結(jié)束時點的單日耗煤量大體相同。今年的情況有所不同,如以2月20日耗煤量數(shù)據(jù),剔除城鄉(xiāng)居民生活用電量,測算出的耗煤量僅為去年同期的49%,以此粗略推斷企業(yè)復(fù)工不足半數(shù)。
以 設(shè)備運行數(shù)據(jù)測算的復(fù)工率 。 這種復(fù)工率,采用了物聯(lián)網(wǎng)的概念,提取生產(chǎn)設(shè)備上的監(jiān)測裝置數(shù)據(jù),以在用生產(chǎn)設(shè)備占全部生產(chǎn)設(shè)備的比例推算企業(yè)復(fù)工率。如三一重工,對市場占有率排名前列的30余萬臺工程機械設(shè)備進行監(jiān)測,建立“樹根互聯(lián)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”,測算各地企業(yè)復(fù)工情況。河南省物流采購聯(lián)合會與大數(shù)據(jù)公司合作,對全省2萬輛貨運車輛進行實時數(shù)據(jù)采集,利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),開發(fā)了物流業(yè)復(fù)工指數(shù)模型。又如,平安租賃公司在用戶租賃的設(shè)備上安裝“設(shè)備手環(huán)”,實時監(jiān)測分布在全國的租賃設(shè)備恢復(fù)運轉(zhuǎn)的情況。
以 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)測算的復(fù)工率 。 這種復(fù)工率,利用遙感衛(wèi)星的可見光紅外成像輻射儀識別熱源,測算地區(qū)或城市復(fù)工情況。如,新華社衛(wèi)星新聞實驗室觀測并對比不同地區(qū)、不同時期的熱異常點密度,繪制了全國復(fù)工率地圖,工業(yè)熱能高的區(qū)域影像顏色提升,據(jù)此判斷企業(yè)復(fù)工持續(xù)推進。又如,招銀理財利用遙感衛(wèi)星,捕捉工業(yè)園區(qū)照明燈光和貨車照燈燈光,發(fā)布“夜光工業(yè)復(fù)工指數(shù)”,用以監(jiān)測一定地區(qū)的企業(yè)復(fù)工情況。
以人口流動數(shù)據(jù)測算的復(fù)工率。 這種復(fù)工率,出現(xiàn)在春運結(jié)束以后人員返城初期,即利用出行APP、客運運輸?shù)刃畔?shù)據(jù),對人口流動情況進行監(jiān)測,建立數(shù)據(jù)模型推算復(fù)工率。如,高德地圖基于出行與位置大數(shù)據(jù)的綜合分析,發(fā)布了全國主要城市返崗活力指數(shù)與全國百大熱門復(fù)工寫字樓榜單,以返崗率和“云復(fù)工”推測企業(yè)復(fù)工率。
二、對幾種復(fù)工率測算方式的比較
比較和分析幾種復(fù)工率測算方式的優(yōu)劣,應(yīng)該從一個根本目標(biāo)、多個指標(biāo)來判斷。復(fù)工最終是為了復(fù)產(chǎn),一個根本目標(biāo),是復(fù)工率能否或能在何種程度上反映企業(yè)復(fù)工、尤其是產(chǎn)能恢復(fù)的真實狀況。多個衡量指標(biāo),包括數(shù)據(jù)來源是否可靠、獲取成本的大小、細分行業(yè)適用性,以及測算方法的信息化程度等。
從與產(chǎn)能恢復(fù)的關(guān)聯(lián)度看, 企業(yè)開工法和設(shè)備運轉(zhuǎn)法由于采用的數(shù)據(jù)直接來自企業(yè)或生產(chǎn)設(shè)備,與企業(yè)生產(chǎn)過程十分接近,以此計算的復(fù)工率有較好的表征效果。特別是企業(yè)開工法中的復(fù)產(chǎn)率,則是直接反映了產(chǎn)能恢復(fù)情況。但是該方法的數(shù)據(jù)來自企業(yè)報送和部門統(tǒng)計,存在一定的時滯,也不排除企業(yè)和部門主觀判斷和估算的可能。設(shè)備運轉(zhuǎn)法的數(shù)據(jù)來源真實、客觀、不可修改,但目前的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率較低,被檢測設(shè)備數(shù)量有限,復(fù)工率覆蓋面過窄。隨著制造業(yè)智能化的發(fā)展,以設(shè)備運轉(zhuǎn)法計算的復(fù)工率,可以作為今后最有潛力的方向。
從反映復(fù)工情況的時效性看, 設(shè)備運轉(zhuǎn)法和衛(wèi)星遙感法的數(shù)據(jù)來源具有即時性,可以實時監(jiān)測企業(yè)或地區(qū)的復(fù)工情況,對于制定和調(diào)整后期的復(fù)工復(fù)產(chǎn)政策極為有利。但是,衛(wèi)星遙感法在行業(yè)區(qū)分度上處于劣勢,熱成像地圖很難反映特定行業(yè)的復(fù)工情況,只能概略地反映某地區(qū)、一定時間段內(nèi)的復(fù)工趨勢。
從測算成本和復(fù)雜程度看, 企業(yè)開工法、用電量、耗煤量法均較低,但用電量、耗煤量需要得到供電部門、發(fā)電集團的支持,產(chǎn)生一定的部門間協(xié)調(diào)統(tǒng)籌成本。衛(wèi)星遙感法的測算成本,在幾種計算方法里屬于偏高的類型,算法和模型比較復(fù)雜,需要專業(yè)人員掌握和運用熱成像和計算模型知識。但是,運用大數(shù)據(jù)等信息化手段測算復(fù)工率,無疑是未來的一個重要的趨勢。
三、幾點建議
一是分業(yè)分類研究制定復(fù)工率測算規(guī)范。 此次疫情是突發(fā)事件和非常情況,各方面對生產(chǎn)恢復(fù)情況的統(tǒng)計指標(biāo)不一、監(jiān)測口徑不同,不利于快速準(zhǔn)確掌握企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況,影響進行經(jīng)濟決策。應(yīng)對未來的自然災(zāi)害和經(jīng)濟社會風(fēng)險,要前瞻研究,按照行業(yè)屬性和特征分類規(guī)范復(fù)工率測算方式。如,制造業(yè)和商業(yè)服務(wù)業(yè)應(yīng)適用不同的復(fù)工率測算方式;制造業(yè)不同行業(yè)的勞動密集程度、自動化智能化程度、產(chǎn)業(yè)鏈長度、供應(yīng)鏈復(fù)雜性等都有所差別,要采用適合的復(fù)工率計算辦法。
二是重視引入“大云物移”作為測算工具。 在這次疫情中,一些行業(yè)研究機構(gòu)、APP運營機構(gòu)充分利用新一代信息技術(shù),開發(fā)出了基于設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、人口出行數(shù)據(jù)等的復(fù)工率測算方式及模型。盡管這些算法和模型還很粗糙,但代表了未來的一種測算趨勢,應(yīng)引起充分重視。鼓勵有關(guān)機構(gòu)與產(chǎn)業(yè)部門協(xié)同,適應(yīng)生產(chǎn)智能化、商務(wù)電子化、消費線上化等趨勢,利用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),依托衛(wèi)星、移動互聯(lián)網(wǎng),開發(fā)經(jīng)濟適用的復(fù)工率測算模型。(中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院 李楊 謝振忠 徐凱舟)
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