常态化核酸检测的经济账

常态化核酸检测通过预防式的大范围筛选，能够在疫情爆发的早期阶段抑制扩散。检测价格包含耗材和人工成本两部分，人工成本具有向下刚性，耗材是主要压降对象。

当前全国多个城市启动了常态化核酸检测工作， 许多投资者希望我们就常态化核酸检测的经济影响做更全面的分析。

在本篇报告中，我们完善了此前估算上的方法论，试图去解答投资者反馈给我们最常见的三个问题：

（1）常态化核酸检测对防奥密克戎疫情是否有效？

（2）常态化核酸检测还有多大的降成本空间？

（3）常态化核酸检测在全国推广能带动多少就业？

Q1：常态化核酸检测对抗击疫情是否有效？ 常态化核酸检测通过预防式的大范围筛选，能够在疫情爆发的早期阶段抑制扩散。

2022年4月以来，我国已有超过15个城市宣布常态化核酸检测，常被使用的频次为每周、每3天或每48小时检测（表1）。

如图1和图2所示，苏州、杭州、南昌等多数城市在宣布常态化核酸检测后的一周，新冠感染者数量呈下降态势，复工势头向好 ，一定程度上 反映了常态化核酸检测的有效性。 而杭州更是在常态化核酸检测中发现了无症状感染者，使得疾控部门得以尽早采取措施，抑制疫情扩散，降低对于民众日常生活的影响。

Q2：常态化核酸检测还有多大的降成本空间？

压降成本的途径主要有两个： 一是降低核酸检测的频率要求，二是降低人均核酸检测成本。 降低核酸检测频率可以有效降低成本。 如表格2所示，我们对所有一二线城市进行常态化检测的情景进行划分，当核酸检测频率由48小时/次降低至72小时/次，常态化检测的成本将由1212亿元/月下降808亿元/月，年化费用下降4848亿元。

人均核酸检测成本的压降主要通过压降耗材采购价格和提高混采比例。 2022年4月1日国家医疗保障局办公室要求各省调降核酸检测检测价格以来，最低价格出现在北京和河北：单人单管不高于19.7元/人份，多人混检不高于3.4元/人份（主要是5合1、10合1混采）（表3）。检测价格包含耗材和人工成本两部分，人工成本具有向下刚性，耗材是主要压降对象。 如表4所示，耗材方面检测试剂是大头，主流试剂盒厂商的生产成本大致为3-5元/份， 从4月29日广州等18省联盟核酸检测集采的中标结果看，最低报价3.2元/份已经接近成本的下限，后续压降的空间有限。

如果我们能将上述两个途径结合起来，则可以达到有效降成本的效果。将一二线城市（总人口5.05亿）精细化为高风险地区、中风险地区和低风险地区，对不同地区进行不同的核酸设置：高风险区实施最严格的规定——24小时/次，单人单管；中风险区：48小时/次，单人单管+混检；低风险：5天/次，混检。我们使用最低的检测价格标准：单人单管19.7元/人份，混检3.4元/人份，假设高中低风险区占比为5%，40%和55%，则核酸检测的加权人均成本为7.5元/份，由此测算核酸总成本可降至555.85亿元/月，约6670亿元/年，占GDP（2021年）比例为0.58%（表5）。

除此之外，建设常态化核酸采样点也会带来额外成本。通过每个采样点覆盖的人次来推算所需要的采样点总数。参考上观对于无锡的报告，无锡平均每3000人设一个采样点，全国一、二线共计需要505000000/3000=16.8万个采样点。均价方面，参考爱采购网站上人气排序前三的采样小屋，单价分别为1.5、2.65和4.5万元，假设需求比为1:2:1，加权平均价格为2.825万元/个。由此测算全国一、二线城市在采样点购置方面的成本约为：168000*28250=47.5亿元（表6）。 以上两个部分成本合计约为6670+47.5=6717.5亿元/年，约占GDP的0.59%，公共财政收入的3.32% （GDP和公共财政收入均为2021年数据） 。

Q3：如果在全国层面推广，常态化核酸检测能带动多少就业？

如果所有二线以上城市进行48小时常态化核酸检测，则日均的检测能力需要达到5.05/2=2.525亿管。根据 国家卫健委最新的数据，截至4月中旬，中国从事核酸检测的技术人员总数接近15万，检测能力达到5165万管/天。 如果我们假设技术人员随着检测能力的提升而线性增加，则2.525亿管/天所需的技术人员为15*2.525/0.5165=73万人。这就意味着常态化核酸检测在二线以上城市的推广有望新增就业73-15=58万人。 还有另一种计算方法，由于核酸检测一般1分钟左右就可以检测完一个人，在全国所有二线以上城市常住居民每48小时常态化核酸检测的前提下，每日这些人检测核酸总共所需的时间为5.05/2=2.525亿分钟，假定一个核酸检测人员每日工作8小时，即工作8*60=480分钟，不难得出二线以上城市48小时常态化核酸检测所需工作人员=25250/480=53万人。当然这部分就业仅对应采样点的工作人员，并不包含核酸检验员。 风险提示： 海外货币政策收紧下外需回落，国内疫情扩散超市场预期 ；测算基于我们对政策和疫情发展情况的假设，可能会与实际情况有所偏离。

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