新冠疫情對(duì)某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響的評(píng)估模型

張力心 唐萍萍 程晴 黃詩(shī)琦 蔣蕊隆

摘 要：近年來(lái)，受新冠疫情影響，我國(guó)消費(fèi)、投資、出口均經(jīng)歷了不同程度的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)，其中湖北省受到的經(jīng)濟(jì)沖擊最為嚴(yán)重。本文以新冠疫情對(duì)湖北省某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響為基礎(chǔ)，借助湖北省對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額和全國(guó)的社會(huì)銷售品零售總額指標(biāo)定量預(yù)測(cè)疫情對(duì)湖北省2021年經(jīng)濟(jì)影響。根據(jù)灰色預(yù)測(cè)模型，從而得到2021年1—12月各指標(biāo)的預(yù)測(cè)值 ，并對(duì)實(shí)際值進(jìn)行比較得到量化值，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響力。

關(guān)鍵詞：新冠疫情;灰色預(yù)測(cè)模型;經(jīng)濟(jì)指標(biāo);評(píng)估預(yù)測(cè)

本文索引：張力心，唐萍萍，程晴，等.新冠疫情對(duì)某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響的評(píng)估模型[J].中國(guó)商論，2022（02）：-017.

中圖分類號(hào)：F221 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2022）01（b）--04

新冠肺炎疫情是新中國(guó)成立以來(lái)發(fā)生的傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。在全國(guó)上下的努力下，截至2022年1月16日24時(shí)，31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)累計(jì)報(bào)告確診病例135918例，累計(jì)治愈出院病例123169例，累計(jì)死亡病例5700例，治愈率90.6%，病亡率4.19%，中國(guó)成功肩負(fù)起了抗疫大國(guó)的責(zé)任。然而，疫情在國(guó)際蔓延形式仍然嚴(yán)峻，在各國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈高度依賴于全球化的大背景下，新冠疫情蔓延的嚴(yán)峻形勢(shì)增加了上游加工業(yè)、中游運(yùn)輸業(yè)、下游制造業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，全球?qū)ν赓Q(mào)易進(jìn)口出口額和社會(huì)銷售品零售總額的顯著下降也為中國(guó)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)產(chǎn)生了極大沖擊。

1 文獻(xiàn)綜述

針對(duì)此類重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件可能引起的全球性經(jīng)濟(jì)衰退和金融恐慌，國(guó)內(nèi)外學(xué)者越發(fā)關(guān)注其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。Verikiosa等（2012）通過研究發(fā)現(xiàn)，H1N1流感在短期內(nèi)對(duì)澳大利亞經(jīng)濟(jì)造成顯著影響，居民消費(fèi)需求及投資意愿大幅下降。能源產(chǎn)業(yè)鏈也受到疫情沖擊，劉雯赫（2020）認(rèn)為能源產(chǎn)業(yè)鏈均會(huì)經(jīng)歷 “突發(fā)期”“應(yīng)對(duì)期”“報(bào)復(fù)回升期”以及 “緩和期”4 個(gè)階段后恢復(fù)至正常水平。何誠(chéng)穎（2020）通過縱橫向分析法、比較靜態(tài)分析法對(duì)比2003年“非典”與2020年疫情對(duì)中國(guó)GDP增長(zhǎng)、供需結(jié)構(gòu)、進(jìn)出口貿(mào)易的影響。Lee（2004）等采用G-Cubed 模型通過疫情對(duì)人口資源造成的負(fù)效應(yīng)從深層次分析經(jīng)濟(jì)損失。疫情的發(fā)生也對(duì)我國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)造成了重大沖擊，2020年12月份，社會(huì)消費(fèi)品零售總額52130億元，同比下降20.5%，2021年，固定資產(chǎn)投資降低，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)領(lǐng)域投資降幅低于平均水平（鄭江淮等，2020）。。朱啟榮教授等運(yùn)用GTAP模型評(píng)估了新冠疫情對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的影響：疫情對(duì)GDP、居民收入和消費(fèi)支出、社會(huì)福利、資本凈收益率和外貿(mào)的負(fù)面影響較大，對(duì)我國(guó)總產(chǎn)出水平的負(fù)面影響也比較明顯。此外，疫情將在中短期內(nèi)通過總需求鏈、企業(yè)生產(chǎn)鏈、供應(yīng)鏈、銷售鏈以及資金鏈和物流鏈等多重路徑對(duì)我國(guó)中小服務(wù)型企業(yè)形成巨大沖擊。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

進(jìn)入后疫情時(shí)代，2021年隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇，大規(guī)模財(cái)政刺激的必要性下降，加之需要為后續(xù)的不確定性預(yù)留政策空間，2021年的預(yù)算赤字率較2020年將有所回落。但及時(shí)的限制和大面積隔離同時(shí)也會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成額外的不利影響，其影響往往要從內(nèi)外兩個(gè)角度進(jìn)行衡量，因此，本研究選取湖北省進(jìn)出口貿(mào)易總額和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，分別對(duì)應(yīng)新冠肺炎疫情對(duì)湖北省經(jīng)濟(jì)對(duì)外對(duì)內(nèi)兩個(gè)影響層面，建立灰色預(yù)測(cè)模型，展開研究?；疑A(yù)測(cè)模型（GM模型）由華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授提出并加以改進(jìn)，是經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)常用的有效方法（鄧聚龍，2002）。該模型根據(jù)客觀事物的發(fā)展規(guī)律以及少量和不完全的信息，借助數(shù)學(xué)模型對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行描述和分析，并形成科學(xué)的假設(shè)和判斷（姬春秋，2012），被廣泛應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科技等領(lǐng)域的預(yù)測(cè)、決策和評(píng)估。本研究從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和湖北統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)中選取2016—2021年湖北省進(jìn)出口貿(mào)易總額和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)，并將其整理出來(lái)，得到表1-2。通過建立灰色預(yù)測(cè)模型，從對(duì)內(nèi)對(duì)外兩個(gè)經(jīng)濟(jì)影響層面進(jìn)行分析，對(duì)2021年湖北省進(jìn)出口貿(mào)易總額和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以此量化疫情對(duì)湖北省的經(jīng)濟(jì)影響程度。

3 模型的分析與假設(shè)

由官方發(fā)布的近年來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)情況及以往的論文研究分析可知， 在正常情況下， 全年的平均值能夠較為準(zhǔn)確地反映某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化規(guī)律和數(shù)據(jù)特征， 由此把預(yù)測(cè)評(píng)估分成兩步進(jìn)行 ：

（1）利用灰色理論建立灰微分方程模型， 由2016—2020年5年的年平均值預(yù)測(cè) 2021年的年平均值。

（2）借助有關(guān)官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)每月的有關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)值與全年的關(guān)系進(jìn)行分析從而計(jì)算出預(yù)測(cè)值，通過每個(gè)月各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)值與全年總值的關(guān)系， 得出正常情況下2021年每個(gè)月各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)值預(yù)測(cè)值， 將預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行比較，評(píng)估出新冠疫情實(shí)際給社會(huì)帶來(lái)的影響。

本文在以下兩項(xiàng)條件成立的基礎(chǔ)上構(gòu)建預(yù)測(cè)評(píng)估模型：

（1）假設(shè)該省及全國(guó)的官方統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)都是可靠準(zhǔn)確的。

（2）假設(shè)在排除其他干擾因素的情況下，選取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)變化只與新冠疫情有關(guān)，模型的預(yù)測(cè)時(shí)間在新冠疫情流行期間和結(jié)束之后。

4 模型的實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 湖北省對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額

將2021年預(yù)測(cè)值與實(shí)際統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行比較如表3所示。

4.2 全國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額

將2020年預(yù)測(cè)值與實(shí)際統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行比較如表4所示。

5 結(jié)果分析

湖北省統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2021年的2、3月兩個(gè)月實(shí)際對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額分別為359.9、393.1億元。4月之后，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)逐步恢復(fù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，湖北省的實(shí)際對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額實(shí)際值比預(yù)測(cè)值高，結(jié)合同期對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì);在2月、3月受新冠病毒疫情的影響對(duì)該市的對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口影響嚴(yán)重，根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算，這兩個(gè)月估計(jì)損失183.5億元左右，與專家估算這兩個(gè)月?lián)p失180億元左右的估算值相符;實(shí)際值也跟預(yù)測(cè)值類似，在第四季度出現(xiàn)了小高峰后下降，這也間接說(shuō)明了模型的正確性和可靠性。

灰色關(guān)聯(lián)模型是根據(jù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的發(fā)展規(guī)律作出評(píng)估預(yù)測(cè)，類似適用于社會(huì)預(yù)估重大公共衛(wèi)生事件對(duì)其他方面的影響，具有普遍應(yīng)用的價(jià)值，對(duì)科學(xué)估算、正確預(yù)測(cè)疫情帶來(lái)的影響有較大作用，具有深入研究的意義。

參考文獻(xiàn)

[1]田素華，李筱妍.新冠疫情全球擴(kuò)散對(duì)中國(guó)開放經(jīng)濟(jì)和世界經(jīng)濟(jì)的影響[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2020（4）：109-117.

[2]Verikiosa G， McCaw J M， McVernon J， et al. H1N1 Influenza and the Australian Macro-economy [J]. Journal of the Asia Pacific Economy，2012，17（1）.

[3]劉雯赫.新冠肺炎疫情對(duì)全球能源產(chǎn)業(yè)鏈影響的“四階段”模型分析及應(yīng)對(duì)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021，40（1）：3-12.

[4]何誠(chéng)穎，聞岳春，常雅麗，等.新冠病毒肺炎疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)影響的測(cè)度分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2020，37（5）：3-22.

[5]Lee JW，Mckibbin WJ.Learning from SARS：Preparing for the next Disease Outbreak-workshop Summary[M].Washing-ton D.C.：National Academies，2004.

[6]馮俏彬，韓博.新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)的影響及其應(yīng)對(duì)之策[J].財(cái)政研究，2020（4）：15-21.

[7]朱啟榮，孫明松，楊偉東.新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)影響的評(píng)估：基于GTAP模型的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2020，36（21）：91-96.

[8]周新輝，李昱喆，李富有.新冠疫情對(duì)中小服務(wù)型企業(yè)影響評(píng)估及對(duì)策研究：基于回歸算法優(yōu)化模型的分析預(yù)測(cè)[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2020（3）：101-117.

[9]姬春秋.牡丹江市農(nóng)民人均收入的GM（1，1）預(yù)測(cè)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012（10）：6195-6196.

[10]劉向明，韓中庚.SARS疫情對(duì)某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)影響的評(píng)估模型[J].大學(xué)數(shù)學(xué)，2005（3）：13-17.

[11]鄧聚龍.灰預(yù)測(cè)與灰決策[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002.

[12]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002.

Evaluation Model of the Impact of the Epidemic on Certain Economic Indicators

Sichuan Agricultural University? Chengdu， Sichuan? 611130

ZHANG Lixin? TANG Pingping? CHENG Qing? HUANG Shiqi

Chengdu University of Traditional Chinese Medicine? Chengdu， Sichuan? 611130

JIANG Ruilong

Abstract： The epidemic is the “black swan” event of 2020. China’s consumption， investment， and exports have all been affected to varying degrees by the epidemic， of which Hubei Province has been hit the hardest. Based on the impact of the epidemic on some economic indicators in Hubei Province， this research quantitatively predicts the economic impact of the epidemic on Hubei Province in 2020 with the help of the foreign trade import and export volume of Hubei Province and the national total retail sales of goods. According to the Gray Forecast Model， this study obtains the forecasting values of each indicator from January to December 2020， and compares the actual values to obtain quantitative values to predict the impact of the future trend of the epidemic on the economy.

Keywords： the epidemic; Gray Forecast Model; economic indicators; evaluation forecasting