導讀：如果說2019年年報的一個看點是評估上市企業(yè)受貿易戰(zhàn)的影響程度，那么2020一季報無疑是包括環(huán)保在內的各行業(yè)對于疫情的抗壓結果的真實展示。E20高級行業(yè)分析師史方標通過數據分析，試圖在定性判斷的基礎上，了解疫情對工業(yè)環(huán)保企業(yè)的影響程度。
又到財報季。如果說2019年年報的一個看點是評估上市企業(yè)受貿易戰(zhàn)的影響程度，那么2020一季報無疑是包括環(huán)保在內的各行業(yè)對于疫情的抗壓結果的真實展示。從已經發(fā)布的一部分報告中，可以看到少數行業(yè)或企業(yè)的逆勢增長，但整體而言，疫情還是較為顯著地影響了大部分行業(yè)企業(yè)的經營情況。對于以工業(yè)企業(yè)為客戶的工業(yè)環(huán)保企業(yè)而言，疫情的影響是雙重的：既限制了自身的企業(yè)經營和業(yè)務運轉，也將影響其客戶群體的付費能力。在定性判斷的基礎上，我們不免想嘗試進一步了解這種影響的程度有多大。如可能，我們更期待在疫情影響的數據曲線中看出各工業(yè)和工業(yè)環(huán)保領域隨著疫情逐步控制的復蘇——這便是這篇數據分析文章的研究目標。
研究方法
由于本文涉及的統(tǒng)計數據較多，考量的維度也稍復雜，所以有必要對研究方法作一些解釋說明。
分析對象：國家統(tǒng)計局統(tǒng)計口徑的44個工業(yè)大類;
主要指標：統(tǒng)計局公布的月度統(tǒng)計數據的“按行業(yè)分工業(yè)企業(yè)主要經濟指標”中反映行業(yè)和企業(yè)經營情況的一些數據類目作為分析指標;
分析思路及方法：整體分析思路為，疫情→工業(yè)受影響程度→工業(yè)環(huán)保整體/各板塊受影響評估。即：通過橫向縱向對比分析上述指標在疫情嚴重的2020年2月(3月數據尚未公布)的波動情況，以體現疫情對于各工業(yè)的影響。之后，再以歷史數據分析這些指標波動情況與工業(yè)環(huán)保投資整體及水、氣、固各工業(yè)環(huán)保板塊經濟數據的相關性和影響程度。
“倒閉潮”真的來了么?
不少研究者都曾在近期表示過疫情可能造成企業(yè)倒閉的擔憂。作為半個創(chuàng)業(yè)者，我本人也實實在在地感受到了疫情的巨大沖擊。對于環(huán)保企業(yè)而言，客戶付費能力波動的風險尚在中長期，而“客戶沒了”對于自身業(yè)務的影響則無疑粗暴直接。
那么，疫情真的導致了“企業(yè)倒閉潮”么?根據統(tǒng)計局數據，在疫情嚴重的2月，工業(yè)企業(yè)整體數量并未有明顯減少，甚至較去年年底還有所增加。當然，該統(tǒng)計口徑為年主營業(yè)務收入2000萬元以上的 “規(guī)模以上企業(yè)”，這個量級的企業(yè)對于一個月的異常情況自然有抗風險能力——至少不至于倒閉。
注：其他采礦業(yè)因規(guī)模以上企業(yè)總數不足10個，故未統(tǒng)計環(huán)比增長率。
中小企業(yè)的情況呢?完全有理由猜測是另一番景象。但很可惜這部分數據缺失，特別是能在當下反映疫情影響的月度統(tǒng)計數據。我們只能從間接數據去嘗試推測這一問題的結果。今年2月，全國城鎮(zhèn)調查失業(yè)率從5.3升至6.2。2019年底，中國城鎮(zhèn)總就業(yè)人數為4.42億，這0.9的失業(yè)率增長對應的是398萬的新增城鎮(zhèn)失業(yè)人口。
根據工信部領導在去年年底的一段發(fā)言“中國中小企業(yè)數量超過3000萬家，個體工商戶數量超過7000萬戶…貢獻了80%以上的勞動力就業(yè)”這一標準推算，應該有318萬新增失業(yè)來自中小企業(yè)(考慮到中小企業(yè)就業(yè)者的更不穩(wěn)定性，這個數字應只多不少)。以私營企業(yè)平均6.8人的人員配置水平，這318萬失業(yè)相當于46萬個中小企業(yè)數減少。當然，這一步的換算并不是一一對應關系，因為新增失業(yè)的一大部分應該來自于裁員，而非企業(yè)倒閉。但若做大膽一點的推測，中小企業(yè)的減少數量也應該在10萬這一量級。
值得一提的是， “規(guī)模以上企業(yè)”數據統(tǒng)計中企業(yè)數絕對減少前五行業(yè)中的農副食品加工、紡織、酒飲料和精制茶制造、食品制造這四個行業(yè)都是環(huán)保企業(yè)的重要客戶群：四個行業(yè)占44個統(tǒng)計行業(yè)的比例不到十分之一，但污水處理設施運行費用占全行業(yè)總費用的13.4%，污水處理設施套數占工業(yè)污水設施總數的21.2%。換言之，即使是“規(guī)模以上企業(yè)”的顯性數據都展示了上述幾個行業(yè)受疫情影響企業(yè)數有明顯減少，若把中小企業(yè)的倒閉情況代入，不難想見以這些企業(yè)為主要客戶群的工業(yè)環(huán)保服務企業(yè)在當下和短期未來都面臨著不小困境。
工業(yè)企業(yè)營收——業(yè)務收縮對工業(yè)環(huán)保服務的影響
就企業(yè)的主要財務指標而言，受疫情直接影響的就是主營業(yè)務收入——憑借公開的統(tǒng)計局月度統(tǒng)計數據并不難對工業(yè)整體和各行業(yè)的這一方面情況進行判斷。但本文畢竟是要討論疫情對于工業(yè)環(huán)保的間接影響，那么就不能回避這一問題：這項指標對工業(yè)環(huán)保市場蛋糕的關聯度有多大呢?
這個問題也不難回答，我整理了統(tǒng)計局發(fā)布的 “規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)營業(yè)收入”和“工業(yè)污染源治理完成投資”兩個指標自2004至2017，14年的數據。用回歸分析法分析了兩個指標的相關程度，得出的相關系數R2為0.5877(注：該系數常作為衡量兩組統(tǒng)計數據的指標系數，該值為0意味著兩組數據完全不相關，1為完全相關)，可以說相關性已經十分顯著了。換言之，工業(yè)企業(yè)的營收數據是完全可以拿來對工業(yè)企業(yè)波動對于工業(yè)環(huán)保市場影響這一映射作指示的。
那么，經過以上鋪墊，本文要嘗試回答的最核心問題：“疫情對各工業(yè)行業(yè)的環(huán)保市場蛋糕影響有多大?”就不難得出了。我們將各工業(yè)類目在2月份的營收減少作為各行業(yè)受影響程度的評價維度，將各工業(yè)行業(yè)水處理設施年運行費用、煙氣凈化設施年運行費用、一般工業(yè)固廢產量、危廢產量占總總量的比值作為衡量各行業(yè)對于各領域環(huán)?？偸袌龅案獾臋嘀?。得到的分析表格如下：
總體來看，受疫情影響程度前十的行業(yè)并非環(huán)保市場蛋糕的主體。但也有一些是特定領域環(huán)保企業(yè)的“衣食父母”——如紡織業(yè)于廢水處理;造紙業(yè)于廢水處理和危廢處理處置。環(huán)保需求較高的工業(yè)受疫情影響的程度主要集中在10%-25%區(qū)間——它們不是在此次疫情中境遇最“慘”的群體，但在未考慮工業(yè)自然增長率情況下出現的依然顯著的營收減少情況下，這些行業(yè)的受挫對工業(yè)環(huán)保服務企業(yè)的當期蛋糕和長期食譜都有明顯的連鎖效應。
就具體行業(yè)而言，當期營收減少超過20%，且在水、氣、固等領域環(huán)保需求均占總蛋糕相當比例的“化學原料和化學制品制造”業(yè)對工業(yè)環(huán)保服務企業(yè)沖擊最大。
環(huán)保領域維度，如果說兩三個月的生產震蕩對于中長服務期的工業(yè)環(huán)保服務企業(yè)尚可接受。那么來源端的波動對于“等米下鍋”的固廢處理處置，特別是危廢處理處置企業(yè)而言就是簡單直接的壓力測試。
值得一提的是，四十余個工業(yè)中也有兩個行業(yè)的營收在疫情期間依然實現了同比增長。一個顯示了國家壟斷行業(yè)對于非系統(tǒng)性風險的抵抗能力，一個則彰顯了中國煙民群體的強大。
尾巴
本文標題為“野火與春風”，自然不是僅僅希望用數據解讀疫情對于各工業(yè)和工業(yè)環(huán)保之影響。更重要的是，希望通過更新的數據描繪出疫情逐步控制、各行業(yè)復工復產情況下工業(yè)本身和環(huán)保需求的反彈曲線。截止本文完稿的4月19日，統(tǒng)計局尚未發(fā)布3月各行業(yè)的企業(yè)營收數據。故暫時還無法在本文的分析框架下看到行業(yè)回暖的春風。從已經發(fā)布的較2月回升16.3個百分點的制造業(yè)采購經理指數(PMI)數據來看，工業(yè)整體的高反彈幅度應該是非常確定的。
評論