新冠肺炎疫情沖擊下中國經(jīng)濟波動與減排效益研究——基于可計算一般均衡模型

洪競科 王小苑

（重慶大學管理科學與房地產(chǎn)學院，重慶 400044）

引 言

隨著城市交通的發(fā)展、貿(mào)易旅行的增加、人流物流快速流動與聚集，疫情擴散的速度與風險也呈幾何級數(shù)上升［1］。嚴重的公共衛(wèi)生事件可能引發(fā)公共衛(wèi)生危機，常常伴隨強烈的公眾恐慌和持續(xù)的經(jīng)濟低迷。新冠肺炎疫情的暴發(fā)作為史上最嚴重的全球突發(fā)公共衛(wèi)生事件之一，在短短幾個月內(nèi)急劇蔓延。2020年3月以后，新冠肺炎疫情升級為全球大流行，波及全球180多個國家。近50國宣布進入緊急狀態(tài)。2020年9月以來，國內(nèi)外多地疫情防控出現(xiàn)反復，專家表示新冠病毒已成為 “常駐病毒”，應做好長期應對準備。截至2020年底，全球超過8300萬人確診新冠肺炎，造成近200萬人死亡。

面對來勢洶洶的新冠肺炎疫情，在 “要經(jīng)濟還是要健康”的拉鋸戰(zhàn)中，不同國家呈現(xiàn)出兩種截然不同的應對模式：以美國為代表的國家選擇寬松模式，寄希望于 “群體免疫”；而以中國為代表的國家采取嚴防嚴控模式，不惜代價遏制疫情蔓延［2］。停工停產(chǎn)停學、限制日常出行、暫停公共交通、限制區(qū)域間及國際間人口流動等短期強制防控措施，有力遏制了疫情發(fā)展態(tài)勢；同時也對經(jīng)濟平穩(wěn)運行和高質(zhì)量發(fā)展提出了巨大挑戰(zhàn)。2020年一季度我國GDP同比下降6.8%，一二三產(chǎn)業(yè)分別下降3.2%、9.6%、5.2%。在國際貨幣基金組織和世界銀行的預測中，疫情沖擊下，2020年中國GDP增速將由近年來的6%～7%降至2%左右。而統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2020年全年中國GDP實際增速為2.3%。與此同時，經(jīng)濟的短暫停擺則進一步抑制了全球碳排放量增長。IEA于2021年3月發(fā)布的報告表明，2020年全球與能源相關的二氧化碳排放量下降5.8%。雖然達到二戰(zhàn)以來最大年降幅，但也并未完成聯(lián)合國年均下降7.6%的目標。隨著疫情受控，經(jīng)濟回暖，全球碳排放量甚至出現(xiàn)觸底反彈的跡象。

新冠肺炎疫情對中國經(jīng)濟社會究竟產(chǎn)生了多大的影響？疫情沖擊路徑主要源于哪些方面？防控措施在其中又扮演了怎樣的角色？疫情下的碳減排是否真正有益于氣候目標和碳達峰目標的實現(xiàn)？這都是學術界亟待探討的問題。

1 文獻綜述

在災害損失評估體系中，災害造成的社會經(jīng)濟損失按照其傳導路徑可以分為直接經(jīng)濟損失和間接經(jīng)濟損失［3，4］。傳染病造成的直接經(jīng)濟損失主要包括患者住院或死亡造成的勞動力損失、醫(yī)療費用增加、疫苗研發(fā)和接種的成本以及其他防控費用等［5］。而間接經(jīng)濟損失是指因直接經(jīng)濟損失或產(chǎn)業(yè)鏈中斷引起的損失，受產(chǎn)業(yè)間的傳導過程影響存在一定的時滯效應［6］，因此更具隱蔽性和破壞性，也增加了估算的難度和不確定性［7］?？茖W量化評估疫情造成的間接經(jīng)濟影響，對了解疫情發(fā)展程度，研判疫情沖擊風險具有重要意義。

新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，現(xiàn)有研究多聚焦于問卷調(diào)查收集、同期歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)實監(jiān)測數(shù)據(jù)對比等方式，基于理論分析或模型推演，評估新冠肺炎疫情對特定主體或維度的影響。部分學者從供給側出發(fā)，關注勞動力供給問題。蔡昉等［8］基于個體追蹤數(shù)據(jù)，分析了疫情暴發(fā)期間中國勞動力市場遭受的沖擊，發(fā)現(xiàn)就業(yè)趨勢呈現(xiàn) “V”型特征。丁任重等［9］、趙云輝等［10］則對新冠肺炎疫情下復工復產(chǎn)的不同階段、行業(yè)選擇標準及差異化路徑進行研究。部分學者從需求側入手，關注居民消費問題。賀小丹等［11］、李柳潁和武佳藤［12］通過問卷調(diào)查，研究了新冠肺炎疫情對居民消費信心及消費行為的影響及其作用機制；Chen等［13］通過疫情期間214個地級市居民銀聯(lián)刷卡和二維碼消費記錄與2019年同期數(shù)據(jù)的對比，發(fā)現(xiàn)線下消費較線上消費受到更為嚴重的沖擊。不少學者著眼于經(jīng)營主體，側重于研究中小微企業(yè)、民營企業(yè)等市場主體在疫情中所處困境與所受影響并提出發(fā)展建議［14，15］。部分學者從環(huán)境視角，評估新冠肺炎疫情對碳排放及空氣質(zhì)量的影響。劉竹等［16］通過對中國省級日碳排放數(shù)據(jù)進行評估，發(fā)現(xiàn)大部分?。▍^(qū)、市）碳減排效應集中在2020年第1季度，隨后碳排放量迅速回升；He等［17］、Chen等［18］評估了封城、交通管制等防控措施對空氣質(zhì)量的影響，認為防控措施對空氣污染的改善效果有限且具有短期性。此類研究基于特定視角，缺乏對新冠肺炎疫情總體經(jīng)濟影響的整體刻畫以及對沖擊傳導過程的分析。有鑒于此，宏觀經(jīng)濟學工具，如投入產(chǎn)出模型和可計算一般均衡模型（CGE）由于在宏觀計量方面的優(yōu)勢而受到學者們的關注。Duan 等［19］、 游士兵等［20］運用投入產(chǎn)出模型將疫情直接經(jīng)濟損失造成的產(chǎn)業(yè)需求變動通過投入產(chǎn)出矩陣傳導到整個產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟系統(tǒng)，進而評估疫情的間接經(jīng)濟影響。劉世錦等［21］通過將網(wǎng)絡分析法應用于投入產(chǎn)出體系，從區(qū)域維度和行業(yè)維度分析了疫情沖擊路徑。為克服投入產(chǎn)出模型線性模擬、剛性反應等缺點，也有不少學者采用CGE模型對疫情沖擊的經(jīng)濟損失進行評估。CGE模型通過恒替代彈性生產(chǎn)函數(shù)（CES）描述了商品間及要素間的非線性替代關系，并將各行為主體的經(jīng)濟行為納入模型考慮，能夠詳細刻畫疫情沖擊在產(chǎn)業(yè)部門間的傳導機制［22］，在一定程度上克服了投入產(chǎn)出模型的缺陷，在疫情經(jīng)濟影響研究領域得到了廣泛應用。吳先華等［5］、胡濱等［23］、陳素梅和李鋼［24］、 周梅芳等［25］采用 CGE 模型分析了新冠肺炎疫情對宏觀經(jīng)濟的沖擊和產(chǎn)業(yè)變動的影響，并對政策干預效果進行評估?，F(xiàn)有研究雖然較為全面地量化分析了新冠肺炎疫情對中國經(jīng)濟的影響，卻沒有對疫情沖擊路徑進行進一步分解和識別，分別測算不同沖擊路徑下的影響及其作用機制；同時CGE方面既有研究大多集中在疫情的社會、經(jīng)濟影響的測度，卻少有人關注疫情本身及其防控政策帶來的環(huán)境影響。

基于以上考慮，本文在現(xiàn)有研究基礎上：（1）進一步將疫情沖擊按沖擊路徑劃分為供給側沖擊與需求側沖擊，按影響來源劃分為疫情本身的沖擊與防控措施的沖擊，分別計算其影響程度及作用機制，明確了疫情沖擊的主導路徑，測算出防控措施的經(jīng)濟代價；（2）在模型中加入碳排放模塊，考察疫情沖擊對我國碳排放的影響。

2 模型設定與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設定

本文構建了一個單國靜態(tài)開放經(jīng)濟模型，包括居民、政府、國外3個經(jīng)濟主體，涉及生產(chǎn)、消費、投資儲蓄、進出口等經(jīng)濟活動，包涵生產(chǎn)模塊、商品模塊、市場主體收支模塊（居民、政府）、均衡模塊、福利模塊和碳排放模塊。

在生產(chǎn)模塊中，根據(jù)成本最小化原則采用CES函數(shù)進行多層嵌套，如圖1所示。頂層生產(chǎn)函數(shù)為：

圖1 生產(chǎn)函數(shù)結構示意圖

式中：a∈A表示生產(chǎn)部門；QA表示總產(chǎn)出；KEL表示能源-資本-勞動合成品；U表示非能源中間投入；分別表示CES函數(shù)的規(guī)模參數(shù)、份額參數(shù)和替代彈性。

貿(mào)易模塊中，根據(jù)利潤最大化原則，采用小國假設，通過阿明頓條件和CET函數(shù)分別描述國內(nèi)市場上國產(chǎn)商品和進口商品間的替代關系以及國內(nèi)產(chǎn)出在出口和內(nèi)銷間的分配組合。

式中：c∈C表示商品賬戶；QX表示國產(chǎn)商品；QD表示國內(nèi)生產(chǎn)并用于國內(nèi)銷售的商品，QE表示出口商品；QQ表示國內(nèi)市場銷售的商品；QM表示進口商品。

市場主體收支模塊中，居民和政府的效用函數(shù)均采用柯布-道格拉斯函數(shù)。在效用最大化和收入約束條件下，導出消費函數(shù)。

式中：YH、YG表示居民、政府收入；QH、PQ、QG、PG分別表示居民和政府商品消費數(shù)量及價格；L、K表示勞動和資本要素；WL、WK表示勞動和資本要素價格；transfrhg表示政府對居民的轉移支付；shrh、shrg表示居民、政府對每種商品的消費份額，mpc表示居民消費傾向；GYPT、GYDVAT、GYTARF、GYDCT、GYDT分別表示生產(chǎn)稅、增值稅、關稅、消費稅、所得稅。

居民福利變動通過疫情沖擊前后的居民效用水平變化來表示，效用水平通過?？怂沟葍r變動以貨幣量衡量。

式中UY是用柯布-道格拉斯函數(shù)表示的居民效用；EV表示居民福利。

碳排放模塊參照郭正權（2011）［26］、 婁峰（2014）［27］、 李敏（2019）［28］等的研究，認為 CO2的排放是由能源部門中間投入與最終消費產(chǎn)生，計算公式如下：

式中，E表示能源部門中間投入；χc①表示價值轉換系數(shù)，θc表示碳排放系數(shù)。價值轉換系數(shù)由2018能源統(tǒng)計年鑒中煤炭、石油、天然氣消費量與SAM對應能源部門產(chǎn)出比值得到，碳排放系數(shù)參考 IPCC2006與陳詩一（2009）［28］的研究。

在宏觀閉合方面，勞動力和資本市場采用新古典主義閉合，勞動力和資本供給在短期內(nèi)無法自動調(diào)整，由外生給定；投資-儲蓄方面采用約翰森閉合，儲蓄由投資外生決定。

2.2 數(shù)據(jù)來源

CGE模型的數(shù)據(jù)基礎為社會核算矩陣（以下簡稱SAM表）。本文依據(jù)2017年42部門投入產(chǎn)出表及相應年份 《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國稅務年鑒》、 《中國財政年鑒》的數(shù)據(jù)，經(jīng)過RAS法進行平衡處理形成2017年中國SAM表。其中，投入產(chǎn)出表中石油與天然氣開采部門根據(jù)2017年中國能源統(tǒng)計年鑒中的能源消費結構按比例進行分解。CGE模型中外生參數(shù)一部分由SAM表校調(diào)獲得，替代彈性參數(shù)參照 Zhai和 Hertel（2005）［29］、婁峰（2015）［30］等的研究。

3 沖擊場景設定

考慮到后疫情時期，居民復工復產(chǎn)以及國家宏觀調(diào)控均會對經(jīng)濟恢復產(chǎn)生積極作用，為進一步剝離純粹由于疫情沖擊所導致的經(jīng)濟損失，本文按直接和間接影響考慮疫情對我國經(jīng)濟的沖擊。直接沖擊包括因患病造成的直接勞動力損失（S1）和政府醫(yī)療支出增加（S4）。在2020年內(nèi)，疫情并未徹底根除，累計確診人數(shù)持續(xù)增長。因此直接沖擊S1、S4持續(xù)時間按全年計算。間接沖擊主要包括防控措施造成的勞動力供給中斷（S2）和居民消費變動（S3）。勞動力供給中斷（S2）按實際停工停學天數(shù)計算。由于大規(guī)模封城和居家隔離措施的實施主要集中在第1季度，武漢也在4月8日解封。居民消費變動（S3）持續(xù)時間按1～3月計算。

結合文獻及統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可將疫情沖擊歸納為以下3方面。

3.1 勞動力供給

3.1.1 直接勞動力損失（S1）

直接勞動力損失通過患病造成的勞動時間損失衡量，可按死亡、治愈出院、密切接觸者3種狀態(tài)分別計算。截至2020年12月31日24時，全國累計報告確診病例87071例，累計死亡病例4634例，累計治愈出院病例82067例，仍有確診病例370例，累計追蹤到密切接觸者905493人。此時，死亡率約在5.3%。假設370例現(xiàn)有確診病例里，5.3%的病人死亡，94.7%的病人治愈出院，則累計總死亡人數(shù)為4654人，治愈出院人數(shù)為82417人。

（1）死亡：按年工作日為250日計算，死亡病例勞動力損失計1年（長期來看，可以通過移民和人口增長補上缺口）［31］。根據(jù)文獻及相關報道，死亡病例中，60歲以上的比例超過80%，30歲以下的比例不到1%［32，33］。因此假設死亡病例中16～59歲勞動人口占20%，則死亡導致勞動力損失為23.3萬天。

（2） 治愈出院： 據(jù)新聞報道［34］及 Zhou 等（2020）［35］的研究，假設康復者平均住院時間為10天②，出院后進行14天的居家隔離?？鄢苣棵祻驼吖灿嫇p失18個工作日。由于康復者年齡分布數(shù)據(jù)不可得，這里采用感染者年齡分布數(shù)據(jù)。 按張彥平（2020）［36］的研究，20～60歲感染者約占感染者總數(shù)的66.7%，10～20歲感染者僅占感染者總數(shù)的1.2%。因此假設治愈者者中勞動人口的比重為67%，則治愈者勞動力損失為99.40萬天。

（3）密切接觸者：根據(jù)有關規(guī)定，對密切接觸者進行為期14天的醫(yī)學觀察，工作日損失為10日。假設密切接觸者轉化率為5.8%［37］，為避免重復計算，密切接觸者勞動力損失只計算醫(yī)學觀察后未感染人群。按2019年末我國勞動年齡人口占比64%計算，則密切接觸者隔離造成的勞動力損失為545.9萬天。

2019年末全國就業(yè)人員77471萬人，則直接勞動力損失為：（23.3+99.4+549.9）/（77471*250）＝0.0035%。

3.1.2 勞動力供給中斷（S2）

由于防控措施造成的勞動力供給的中斷可分為停工損失和停學損失兩部分。

（1） 停工： 本文參照胡濱等（2020）［23］的計算方式，根據(jù)各?。▍^(qū)、市）停工天數(shù)、隔離天數(shù)、流動人口比例及GDP比重，按照公式：

（i表示?。▍^(qū)、市））計算得出停工造成的勞動力損失為3.1%。

（2）停學：停學期間，父母及其他家庭成員為照顧在家的學齡子女，可能出現(xiàn)缺勤。2019年中國0～15歲未成年有24977萬人，假設停學期間，每兩個孩子需要1個成年人照顧，借鑒Moli?nari等（2007）［38］的設定，每個在家看護孩子的工人只能提供一半的工作時間。假設50%家庭有其他家庭成員照顧學齡兒童而避免缺工。按照原定2月10開學，5月11日時全國絕大部分?。▍^(qū)、市）中小學已經(jīng)開學，停學時間扣除周末約為60天。則停學引起的勞動力損失為187327.50萬天。

勞動力供給中斷損失為：3.1+187327.5/（77471*250）＝4.067%，直接勞動力損失為0.0035%，疫情造成的勞動力總損失為4.071%。

3.2 政府醫(yī)療支出增加（S3）

在新冠肺炎疫情中，國家和各級政府承擔了確診及疑似患者醫(yī)療費，也負擔著防疫物資和疫苗研發(fā)等費用支出，對醫(yī)療衛(wèi)生商品和服務的需求顯著提高。根據(jù)財政部發(fā)布的數(shù)據(jù)，2020年政府衛(wèi)生健康支出19201億元，同比增長15.2%。自2016～2019年，政府衛(wèi)生健康支出年增長率穩(wěn)定維持在8.5%～10%。假設2020年未受疫情影響的正常情形下，政府衛(wèi)生健康支出增長率為9%，則純粹由疫情造成的政府醫(yī)療支出增長為6.2%。

3.3 居民消費（S4）

受1～3月大規(guī)模限制出行的防控措施影響，居民平均消費傾向和消費結構發(fā)生變化。在各行業(yè)停工停產(chǎn)與消費信心受挫影響下，2020年第1季度人均消費支出占可支配收入比重下降8.96%，分攤到全年，將使2020年平均消費傾向下降2.24%。在消費結構方面，受居家隔離政策影響，餐飲住宿、文化娛樂等傳統(tǒng)線下模式服務業(yè)及交通行業(yè)居民消費大幅減少。季度餐飲住宿收入累計值為6026.30萬元，2019年同期為10644.1萬元?？紤]到近年來餐飲住宿收入一直呈增長趨勢，按2019年年平均增長率9.4%計算，正常情況下2020年第1季度餐飲住宿收入應為11644.65萬元。疫情沖擊下，一季度餐飲住宿收入實際下降了52.78%，可推算出全年餐飲住宿消費實際降低13.2%。同樣的方式可計算出全年居民交通消費與文化體育娛樂消費的下降比例分別為6%和12.26%。

綜上，本文設置以下4種新冠肺炎疫情沖擊情景：

S1：直接勞動力損失：死亡、住院治療、密切接觸者隔離導致勞動力損失0.0035%；

S2：勞動力供給中斷：由于停工停學等防控措施造成的勞動力損失4.067%；

S3：居民消費：居民平均消費傾向下降2.24%；居民在餐飲住宿、交通、文化娛樂方面消費分別下降13.2%，6%，12.26%；

S4：政府消費：政府醫(yī)療支出增加6.2%。

圖2 新冠肺炎疫情沖擊傳導路徑

4 模擬結果與分析

4.1 供給側與需求側分析

在供需兩側沖擊共同作用下，GDP、投資、消費、進出口等宏觀經(jīng)濟指標呈現(xiàn)出不同程度的下降，具體結果如表1所示。總體而言，供給側沖擊明顯大于需求側。以GDP為例，在供應鏈和產(chǎn)業(yè)鏈傳導的 “漣漪效應”和 “放大效應”下，供給側沖擊造成全年GDP下降2.54%，在總體沖擊效應中占到近90%。勞動力供給中斷后，企業(yè)或在短期內(nèi)無法獲得投入替代直接減產(chǎn)；或因投入替代造成生產(chǎn)成本上升、產(chǎn)品需求下降。產(chǎn)品需求的減少進一步導致企業(yè)降低對其他投入的需求，這種間接影響通過供應鏈傳導不斷擴大，最終導致宏觀經(jīng)濟的巨大損失。目前，既有研究對GDP的影響大多在0.5%～3%之間（胡濱等、陳素梅和李鋼、 周梅芳等、 田盛丹）［23-25，40］，本文模擬結果在合理區(qū)間內(nèi)。

表1 供給側、需求側與所有沖擊疊加下宏觀經(jīng)濟指標的變化

需求側沖擊盡管較小，也存在兩種不同的沖擊路徑。其中居民方面通過抑制消費，對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生負向作用，政府方面通過擴大支出，對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生正向作用。二者在一定程度上相互抵消，緩解了需求側沖擊的下行壓力。然而政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的增長受到政府預算的限制，其他公共支出縮水，從而削弱醫(yī)療支出的拉動作用。從絕對值來看，居民消費沖擊略大于政府消費，使得需求側沖擊最終表現(xiàn)為負效應。

值得注意的是，不同于GDP的變化趨勢，總投資與宏觀經(jīng)濟走向背道而馳。在疫情沖擊下，居民消費支出減少，儲蓄增加。在投資儲蓄均衡狀態(tài)下，總投資隨之增加。而在政府消費沖擊下；政府擴大支出會導致有效需求增加、國內(nèi)價格上漲，通過提高投資成本擠出私人投資。也有研究印證政府生產(chǎn)性支出在短期內(nèi)對私人資本確有“擠出效應”［39］。由于居民消費的正向拉動作用大于政府消費的擠出效應，總投資在需求沖擊下呈小幅增長趨勢。這與田盛丹（2020）［40］的模擬結果相似。

在進出口方面，在供需兩側的雙向壓縮下，進出口分別下降0.71%和2.86%。出口受疫情影響程度明顯大于進口。進一步分析二者的主導影響路徑可以發(fā)現(xiàn)，出口主要受供給側影響。當勞動力供給減少時，生產(chǎn)成本提高，出口產(chǎn)品競爭力也隨著價格上漲持續(xù)走低，導致出口下降。對進口而言，需求側是主導影響路徑。居民消費萎縮通過抑制國內(nèi)需求，造成進口的顯著下降。甚至完全抵消公共醫(yī)療支出對需求的拉動效應，使得進口在需求側作用下最終呈現(xiàn)下降趨勢。

在居民福利方面，疫情總體上使居民福利減少14697億元。從供需兩側來看，沖擊影響基本相當，分別使居民福利下降7356億元和7760億元，不存在明顯的主導路徑。供給側通過勞動力供給減少影響居民收入，間接影響居民消費；而需求側則是通過直接沖擊居民消費影響居民福利。短期內(nèi)，疫情對居民福祉造成了較大影響，政府應當將 “保民生”作為各項應對措施的重點。

4.2 直接沖擊與間接沖擊分析

從疫情的直接和間接沖擊的角度來看，可以將因患病治療、死亡造成的勞動力損失和醫(yī)療費用支出視為疾病本身的影響，而將封城、停學造成的勞動力損失和居民消費變動視作防控措施的影響?？傮w而言，防控措施對經(jīng)濟的沖擊占絕對主導地位，使GDP下降2.79%，甚至超過所有沖擊疊加的效果。這說明疫情對經(jīng)濟社會的沖擊很大程度源于各項防控措施對經(jīng)濟的負面影響。

具體來看，S1直接勞動力損失的沖擊數(shù)據(jù)已經(jīng)是采取了防控措施后的結果，此時患病造成的勞動力損失沖擊僅為0.0035%。為計算疾病本身的影響，本文進一步考慮未采取封城措施的沖擊場景S*。根據(jù)吳尊友在北大的演講，武漢封城措施使150萬人免受感染，減少6萬人死亡［41］。在S*場景下，勞動力損失增至0.061%。即便如此，根據(jù)表2，疾病本身的勞動力損失對沖擊的影響仍然非常有限，弱于政府支出帶來的正向效應。按確診患者人均醫(yī)療費用2.3萬元計算，武漢封城減少的150萬感染者醫(yī)療費需要345億元。而根據(jù)模擬，防控措施導致中國GDP減少約2.26萬億元。然而，即使防控措施成本遠高于醫(yī)療費用成本，中國政府還是選擇不惜代價，采取快速遏制疫情擴散的嚴控模式。這體現(xiàn)了中國政府始終把人民群眾生命健康安全置于首位。

表2 疫情本身與防控措施沖擊對宏觀經(jīng)濟指標的影響 單位：%

4.3 碳排放變動

在碳排放方面，從沖擊路徑看，供給側仍然占主導地位。雖然各行業(yè)對勞動力資源的依賴程度有所不同，但勞動力短缺對行業(yè)影響是全方位的。勞動力供給減少通過提高生產(chǎn)成本減少下游產(chǎn)業(yè)需求抑制能源消費，從而減少CO2排放。而從需求側看，居民消費和政府消費在能源消費中所占比例不到10%，且除交通運輸部門外，受沖擊的部門以低能耗服務業(yè)為主，因此消費側沖擊在減排方面收效甚微。而在政府支出增長的拉動作用下，CO2排放量還有略微增長。從整體上看，在新冠肺炎疫情沖擊下，雖然全年CO2排放量下降了1.65%，但GDP降幅超過了CO2排放量降幅，碳排放強度上升1.12%。由此可見城市封鎖限制交通等防控措施雖然能在一定程度上減少CO2排放量，但與過去實施的減排政策相比，成本高、效率低。同時，新冠肺炎疫情雖然在短期內(nèi)對能源需求造成了一定沖擊，但長期來看，經(jīng)濟發(fā)展、“三孩”政策激勵下的人口增長仍將推動能源需求持續(xù)上升。因此通過抑制經(jīng)濟活動和能源需求實現(xiàn)減排不具可持續(xù)性。

表3 不同沖擊下全國碳排放變化情況

4.4 行業(yè)產(chǎn)出變動

從圖3可以看出，新冠肺炎疫情造成除衛(wèi)生和社會工作外全行業(yè)產(chǎn)出下降。受損嚴重的行業(yè)中，部分行業(yè)的損失可歸咎于消費需求萎縮。受限制出行、交通管控等封閉防控措施影響，住宿餐飲、文體娛樂、交通等部門首當其沖，消費需求銳減。住宿餐飲、文體娛樂也是受沖擊最嚴重的兩個部門，降幅均超過8%。而房地產(chǎn)作為高檔消費品，受收入減少的影響，市場需求與行業(yè)產(chǎn)出也出現(xiàn)較大損失。通信設備、紡織品業(yè)等出口型產(chǎn)業(yè)則是受勞動力短缺影響，生產(chǎn)成本提高、國際競爭力削弱，因此受到重創(chuàng)。除此之外，勞動力短缺還直接影響了農(nóng)林牧漁產(chǎn)品和服務業(yè)等勞動密集產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出，并通過產(chǎn)業(yè)鏈傳導到下游食品煙草等行業(yè)。相關行業(yè)產(chǎn)出也因此受損嚴重。

圖3 疫情沖擊下行業(yè)產(chǎn)出變動情況

盡管疫情對行業(yè)產(chǎn)出的影響具有全局性，但這種影響在產(chǎn)業(yè)間也存在異質(zhì)性。從三大產(chǎn)業(yè)的層面來看，一二三產(chǎn)業(yè)平均產(chǎn)出分別下降3.48%、2.20%、2.83%。第一產(chǎn)業(yè)作為勞動密集型產(chǎn)業(yè)，受勞動力短缺和中下游產(chǎn)業(yè)鏈中斷影響，降幅最大?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)規(guī)模效益在面對沖擊時，也在一定程度上轉化為規(guī)模風險。第二產(chǎn)業(yè)雖然降幅小，但體量大，產(chǎn)業(yè)鏈復雜，產(chǎn)出損失最大。且我國第二產(chǎn)業(yè)比重遠高于發(fā)達國家和其他發(fā)展中國家，產(chǎn)業(yè)結構尚不完善，勞動力短缺造成的產(chǎn)業(yè)生態(tài)破壞、短期供應鏈中斷的影響可能更為深遠。就第三產(chǎn)業(yè)而言，疫情沖擊下，傳統(tǒng)服務業(yè)受到巨大影響的同時，也推動了行業(yè)和服務供給方式的替代的轉變，以 “云辦公”、“宅經(jīng)濟”為代表的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)為服務業(yè)轉型升級提供了契機，可謂機遇與危機并存。

5 結論與政策建議

本文以中國2017年42部門投入產(chǎn)出表為數(shù)據(jù)基礎構建了一個包含碳排放模塊的中國開放經(jīng)濟CGE模型，根據(jù)沖擊來源設定不同情境，量化分析疫情沖擊造成的宏觀經(jīng)濟效應、產(chǎn)業(yè)擴散效應以及CO2效應，得出了以下結論：從整體上看，新冠肺炎疫情對國內(nèi)生產(chǎn)、消費、投資、進出口及居民福利造成了不同程度的負面溢出效應。從沖擊路徑來看，供給側沖擊占主導地位，在總體沖擊效應中占到近90%；從影響來源來看，防控措施的影響遠大于疾病本身的影響。在碳排放方面，新冠肺炎疫情及其防控措施雖然能在一定程度上減少CO2排放量，但減排成本高、效率低，不具可持續(xù)性。

基于上述結論，本文提出以下政策建議：

（1）穩(wěn)就業(yè)，保民生，穩(wěn)住經(jīng)濟基本盤。研究表明，供給側沖擊在新冠肺炎疫情沖擊中處于主導地位，勞動力短缺一度造成產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈中斷。同時就業(yè)也是最大的民生，因此，穩(wěn)就業(yè)應放在各項政策措施的首要位置。一方面促行業(yè)恢復，應加大減稅降費力度，擴大增值稅減免范圍，向勞動密集型行業(yè)傾斜，尤其注重疏通農(nóng)業(yè)和制造業(yè)等上下游產(chǎn)業(yè)鏈，盡快彌補勞動力缺口；另一方面，保市場主體，扶持民營經(jīng)濟，助企紓困和激發(fā)活力并舉，幫助受沖擊最直接且量大面廣的小微企業(yè)渡難關。保市場主體可以通過新增市場主體創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，以達到增加就業(yè)的目標。要更加關注疫情沖擊下顯現(xiàn)出的周期性失業(yè)問題，擴大失業(yè)保險保障范圍，減輕失業(yè)者家庭負擔，避免因長期失業(yè)致貧返貧。

（2）科學防疫，精準施策，統(tǒng)籌兼顧常態(tài)化防控與經(jīng)濟發(fā)展兩個大局。鑒于部分防控措施的嚴重經(jīng)濟后果，在制定防控措施時，要注意持續(xù)時間和實施力度，避免過度防控和不當防控。目前，國內(nèi)疫情總體平穩(wěn)向好，局部時有反復。在“外防輸入，內(nèi)防反彈”原則下，根據(jù)各地疫情形勢和風險等級，因地制宜，制定合理的疫情防控常態(tài)化措施，實行差異化、精細化防控。借助大數(shù)據(jù)、云計算等科技手段，充分掌握信息，實現(xiàn)實時監(jiān)測，做好疫情風險研判和預警，以最小的社會經(jīng)濟代價，實現(xiàn)科學高效防疫。

（3）支持綠色經(jīng)濟，助力低碳轉型，推動減排工作可持續(xù)發(fā)展。在封城等防疫措施的沖擊下，雖然全年CO2排放量有小幅下降，但碳排放強度上升表明依靠抑制經(jīng)濟活動實現(xiàn)減排，成本高、效率低，不具可持續(xù)性。應堅持新發(fā)展理念，認識到綠色投資政策較傳統(tǒng)的財政刺激政策更具優(yōu)勢，避免短期刺激經(jīng)濟的提振方案大力推行高能耗、碳密集型項目導致的排放量大幅快速反彈；另外從根本上實現(xiàn)碳減排需要找準低碳轉型升級道路，推進能源技術創(chuàng)新革命。加大對可再生能源發(fā)展的支持力度，將清潔能源作為經(jīng)濟刺激計劃的核心，通過發(fā)展氫能、碳捕獲和儲存等清潔能源技術，推動碳減排和碳達峰目標的實現(xiàn)。

注釋：

①由于投入產(chǎn)出表中數(shù)據(jù)為價值量，因此在計算CO2排放量時應先將其轉化為實物量，故引入轉換系數(shù)χc。

②2月4日國衛(wèi)健委在新聞發(fā)布上提到全國出院患者的平均住院日是9天多一點，根據(jù)文獻，康復者的平均住院時間為11天，對二者求平均，假設康復者平均住院時間為10天。