全球新冠肺炎疫情經濟沖擊與恢復模擬
——基于全球動態可計算一般均衡模型

都倩儀 文 韻

（1. 北京工商大學 北京 100048；2. 深圳英飛咨詢有限公司 北京 100080）

文獻綜述

近年來，全球流行性疾病對宏觀經濟影響的研究越來越引起學者們的關注。針對以往的全球流行性疾病，學者關注在研究疾病所帶來的醫療成本分析(Meltzer等，1999)，即直接成本。后來越來越多學者關心大流行病帶來的對宏觀經濟影響更大的“間接成本”。從供給側看，包括勞動力損失對生產力的影響(Fan，2003；Verikios，2012)，從需求側看，考慮居民消費、投資的減少等對宏觀經濟帶來的損失（Chou et al., 2004 ；Lee &McKibbin,2004）。針對2003年非典的經濟影響研究，Lee &McKibbin（2004）利用全球模型G-Cubed模型，考察主要經濟體因為非典而導致的健康支出增加、旅游人數減少、住宿餐飲等敏感性居民消費縮減對全球經濟影響。針對2009年H1N1流感的研究，Verikios et al.（2012）構造了一個可計算一般均衡模型（澳大利亞國家模型），用以分析H1N1對澳大利亞經濟的短期宏觀影響，模型中引入了因流感確診和死亡、學校關閉而導致的缺失勞動力供給沖擊，也引入了由于流感而導致的國際旅行需求減少、衛生服務需求增加的沖擊。在利用可計算一般均衡模型對大流行病的經濟影響評估的文獻中，逐漸形成了一個經濟沖擊分析的邏輯思路。在文獻中，需要同時考慮供給側與需求側的影響（周梅芳等，2020），供給側具體表現在對勞動力損失的沖擊，勞動力的損失會導致生產經營活動的停滯，具有較大的負面經濟影響，需求側具體表現在餐飲旅游等服務行業的居民消費和投資的急劇下滑，而醫療衛生服務的需求急劇上升（Dixon，2011；Verikios et al.，2012；Mckibbin et al.，2020）。除此以外，此次新冠疫情全球大流行，在國際范圍里也無可避免受到國際貿易的沖擊、入境限制的沖擊、原油需求下降的沖擊。WTO（2020）發布的疫情對宏觀經濟影響的報告中，強調了國際間貿易成本（細分為貨物運輸成本、服務運輸成本、專用設備運輸成本等）的上升對各國宏觀經濟的影響。

目前較少的文獻對疫情后期世界未來幾年經濟復蘇進行場景模擬，提出有針對性的復蘇建議。由于各國的防控政策措施不一致，且政策效果差距較大，目前來看，全球疫情仍具有不確定性，未來各國的經濟恢復速度也不確定。隨著2021年的到來，如果全球疫情繼續反復惡化，對世界主要經濟體的經濟恢復影響如何？如果世界各國聯合起來，互幫互助，采取積極的宏觀政策，對世界經濟恢復影響多大？面對不確定的疫情后經濟復蘇背景，本文將運用動態可計算一般均衡模型，對全球新冠肺炎疫情經濟沖擊與恢復進行不同場景假設，以我國為重點分析對象，量化宏觀政策對世界主要經濟體未來幾年經濟恢復的影響。本文結構安排如下：第二部分介紹全球可計算一般均衡模型理論、數據來源、國家與行業分類；第三分部詳細描述情景設置與沖擊設置；第四部分是情景模擬結果的對比分析；第五分部是根據模擬結果，為疫情后期世界經濟恢復提出結論與建議。

模型理論與數據來源

全球動態可計算一般均衡模型

本文采用全球動態可計算一般均衡模型作為分析框架。全球可計算一般均衡模型一般用來刻畫外部沖擊對整個世界經濟系統性的影響，已經被廣泛應用于貿易領域（楊軍等，2005；周曙東等，2006；劉宇等，2016），資源環境領域（黃凌云等，2010；欒昊和楊軍，2014），能源領域（劉宇，2014；魏瑋等，2018）等。此次疫情作為一個突然的外部沖擊，對世界的經濟系統造成廣泛的影響，并在短期內延續。本文采用美國普渡大學GTAP（Global Trade Analysis Project）開發的動態可計算一般均衡模型，用來模擬此次疫情對世界主要經濟體的經濟影響與經濟恢復。

數據來源、國家和行業合并

本文采用的是美國普渡大學2019年8月最新出版的GTAPv10數據庫，年份更新到2014年，數據庫里包含141個國家和地區，65個行業部門的經濟數據。由于本文研究對的是世界主要經濟體，因此本文按照主要疫情國家與G20國家的綜合分類，把141個國家合并成27個國家或地區，包括澳大利亞、中國、日本、韓國、東盟其他國家、印度尼西亞、印度、加拿大、美國、墨西哥、阿根廷、巴西、OPEC其他國家、法國、德國、意大利、西班牙、英國、歐盟其他國家、歐洲自由貿易聯盟其他國家、俄羅斯、伊朗、以色列、沙特阿拉伯、土耳其、南非、世界其他國家。另外，本文主要是研究工業與服務業部門受到疫情的沖擊，所以把65個農業部門合并成41個重點研究的行業部門（表1）。

表1 全球動態可計算一般均衡模型中41個行業部門分類

沖擊設置與情景設置

沖擊設置

本文參考Verikios et al.(2012)、Mckibbin et al.(2020)文獻的沖擊，參考可獲得的工業生產、消費、投資、貿易等各方面統計數據，量化各階段疫情經濟影響沖擊。具體沖擊內容包括：(1)勞動力沖擊：包括因新冠肺炎致死的永久性勞動力損失，以及停工政策對勞動力供給的沖擊(區分熟練勞動力和非熟練勞動力沖擊)；(2)居民需求沖擊：包括減少零售、住宿餐飲、交通(水陸空)、娛樂、教育部門的居民消費，同時增加糧食、醫療健康、藥品、醫藥化學、通信行業、公共管理部門的居民消費，另外設置中國主要貿易伙伴中的發達國家對汽車、電子產品部門的居民需求減少的沖擊；(3)政府消費沖擊，通信行業、公共管理、健康服務，以及其他部門的支出均有所不同程度的增加；(4)貿易限制政策沖擊：包括糧食出口限制沖擊，以及物流受阻、通關時間延長等因素導致的貿易便利化下降沖擊；(5)由于入境限制導致的國際旅游行業部門沖擊；(6)原油需求下降的沖擊：參考OPEC(2020)發布的原油報告中的不同國家的原油年度需求數據，作為居民對石油部門消費需求下降的沖擊。

情景設置

與此前經濟危機爆發機制不同，此次由全球性健康危機引發的經濟沖擊對供需兩端都帶來較大的影響，各國面臨著短期緊急救助與中長期宏觀調控相結合的政策任務。在疫情蔓延初期，歐美發達國家錯失防疫最佳時機，且發達經濟體之間人員流動密集，加劇了疫情的傳播。由于全球疫情發展具有較大的不確定性，本文對2020年設置了兩種情景：樂觀情景與悲觀情景,并對2021年的經濟恢復假設了四種政策情景。

樂觀情景(S1)：全球27個國家或地區疫情防控到位，在三個月后恢復經濟活動；

悲觀情景(S2)：全球疫情防控不到位，造成新冠肺炎疫情在年底前全球范圍二次爆發；

政策情景(S3)：在我國的樂觀情景與其他國家的悲觀情景數據基礎上，假設2021年的勞動力、居民消費恢復拉動上升幅度是2020年的下降幅度，政府消費保持上升；

政策情景(S4)：在我國的樂觀情景與其他國家的悲觀情景數據基礎上，假設2021年的勞動力、居民消費與（S3）不變，政府消費拉動上升較多，是2020年下降百分比的兩倍；

政策情景(S5)：在我國的樂觀情景與其他國家的悲觀情景數據基礎上，假設2021年的勞動力與(S3)不變、居民消費恢復拉動上升幅度均是2020年的下降幅度的兩倍，政府消費保持兩倍的上升。

模擬結果分析

宏觀變量影響分析

本文的2020年GDP結果影響比實際偏大。主要原因是沖擊的變量中，熟練與非熟練勞動力的損失對各個國家的GDP影響最大，S1、S2情景中，模型并沒有考慮到當年政府采取的宏觀政策促進經濟增長，也沒有考慮到疫情過后居民消費的報復性反彈，因此負面影響較大。在樂觀情景下，大多數經濟體的經濟增長率下降幅度在2-3%之間，例如亞洲國家中控制疫情較好的中國在基準情景下下降2.71%，日本下降2.36%，韓國下降2.82%。結果與周梅芳（2020）結果接近。目前，由于在法國英國等歐洲國家和美國的疫情已經發生第二波疫情，朝著更嚴重的趨勢進行，再度出現停工停產現象，失業率高升，悲觀情景（S2）假設在2020年底前，假設損失的工時數已經比第一輪疫情發生時期多了兩個月，因此，美國、加拿大等北美國家與法德英等歐洲國家經濟損失將會向著悲觀情景發展（表2）。IMF經濟展望（2020年10月）報告預測的2020年美國GDP增長率為-4.27%，中國GDP增長率為1.85%，可知IMF經濟展望預測偏向更悲觀。

在采取了宏觀措施（情景S3、S4、S5）后，2021年的經濟恢復程度隨著采取的措施不同而不同。在政策情景（S3）與（S4）的對比下，可知，居民消費反彈一倍的效果比政策消費拉動一倍對GDP的拉動效果要好，但是兩種政策的力度尚未足夠使得GDP增長速度恢復到基準水平。在政策情景（S5）下，當居民消費拉動力度與政府消費拉動力度為兩倍時，主要的經濟體能恢復到基線水平上，例如，中國GDP增速可達8.38%，與IMF經濟展望的2021年預測GDP的8.24%相差不大。在疫情發展期間，供給端勞動力沖擊是影響短期GDP的主要因素（周梅芳，2020；田盛丹，2020），因此復工復產是各國政府經濟復蘇政策中所要面臨的最緊迫任務。但長期來說，疫情的“遲滯”效應將會在消費、投資等領域逐步顯現，如何逐步恢復投資者信心、有效刺激消費也是政府制定長期經濟刺激計劃所要考慮的主要目標。

表2 2020-2021年情景一(S1)至情景五(S5)下沖擊對真實GDP與居民福利的影響（與基線相比）

制造業層面的影響

從具體行業部門進出口變化看，制造業受到較大沖擊(表4)。除服務貿易出口外，我國出口行業部門占比較大汽車、交通運輸設備、電子器械、其他器械、金屬制品的出口降幅相對較大，在S1情景下降幅分別為11.00%、9.56%、9.30%、2.11%、4.61%、8.43%。這些受沖擊較大的行業部門產業價值鏈較長，且上游核心零部件的生產多布局在發達國家，疫情對發達經濟體供給端的沖擊將傳導至上述技術密集型行業生產，導致相關行業部門產出下降，再加上出口需求萎縮，將對制造業主要出口商品帶來巨大損失（佟家棟等，2020）。另一方面，疫情在全球的發展將會波及中國其他主要出口目的地，包括東盟、俄羅斯、印度、巴西等新興經濟體市場需求下降將進一步沖擊中國出口部門（王勇等，2020）。新冠肺炎疫情對全球貿易系統的沖擊將傳導、滲透至區域經濟中，使得深度參與全球價值鏈的地方經濟風險增加。與出口相比，進口貿易受到的沖擊相對較小。電子產品、上游原材料、農產品部門進口下降幅度較大，疫情向發展中國家蔓延將威脅到制造業原材料以及初級產品供應。

在政策情景（S3-S5）下，2021年經濟恢復隨著政策力度的加強而加快。制造業的出口也逐漸增長，一步一步恢復增長趨勢。我國出口行業部門占比較大的汽車、交通運輸設備、電子器械、其他器械、金屬制品行業，在S5情景下出口分別為0.85%、-2.25%、0.22%、-4.14%、-4.38%，相比情景S1時候均有所增長。由于這里設置的政策情景沖擊是主要是增加服務業商品的居民需求而不是工業商品的居民需求，因為只有政府的消費拉動制造業商品增長，而沒有考慮投資，所以制造業部門出口相對實際情況來說會增長偏小。

結論與建議

本文通過構建全球動態可計算一般均衡模型，模擬了樂觀與悲觀情景、以及政策情景下疫情對世界主要經濟體的宏觀經濟的影響，并對我國的具體的行業部門進行進出口方面的分析，模擬實證顯示：第一，熟練與非熟練勞動力的損失對各個國家的GDP影響最大，在樂觀情景下，大多數經濟體的經濟增長率下降幅度在2-3%之間，在悲觀情景下，大多數經濟體的經濟增長率下降幅度在4-5%之間；第二，居民消費反彈一倍的效果比政策消費拉動一倍對GDP的拉動效果要好，當居民消費拉動力度與政府消費拉動力度為原來的兩倍時，主要的經濟體經濟增長能恢復到基線水平上；第三，我國出口行業部門占比較大汽車、交通運輸設備、電子器械、其他器械、金屬制品的出口降幅相對較大。

基于上述分析的宏觀結果和行業結果，我們提出以下政策建議：

第一，此次新冠肺炎疫情危機過程中展現了我國社會動員的體制優勢，但也一定程度上暴露了公共醫療體系危機應對能力不足、醫療科研技術薄弱等問題。為了進一步完善全球性公共衛生危機應對能力，須加大對公共醫療部門及資源的投入，推動我國公共衛生和醫療服務體系改革，以此作為供給側結構性改革的重要內容。在全球范圍內，我國包括地方醫療機構人員積極參與到多國防疫斗爭與全球區域公共衛生合作中，在全球公共衛生治理領域中發揮越來越重要的作用，在此基礎上可有效減少疫情對醫療、社會經濟部門所帶來的沖擊。

第二，在經濟恢復的政策干預過程中，多關注以居民消費為主要拉動力的政策措施，例如，在疫情造成較大影響的餐飲、住宿、零售行業發放消費券以促進消費，政府可以除了派發消費券刺激居民消費外，還可以對低收入人群提供現金補助、提高失業保險待遇、增加工資等政策措施刺激保證居民消費的穩定，增強對未來收入的信心。但同時也要考慮其他經濟拉動的途徑，例如適當增加政府消費與政府投資，但需要合理平衡好財政收支。

第三，從國內及全球市場環境看，制造業面臨較大下行壓力，疊加此次疫情影響，地方經濟需要面臨內部、外部的結構性問題。目前全球疫情爆發最突出的問題就是供應鏈短缺以及全球需求萎縮對我國經濟帶來的挑戰。長遠來說，應推進我國企業進行信息化、數字化、智能化轉變，支持勞動密集型中小企業數字化生產及管理建設。政府與企業應在推進新基建建設過程中，加快新一代信息技術對制造業的升級改造進程，通過信息化、數字化賦能制造業，推進智能制造核心業務、智能生產線、數字化車間建設等，如可開發無人生產、遠程運維、在線服務等新模式和新業態，從技術工藝、流程改造、管理應用等環節提高數字化網絡化智能化水平，實現資源共享及優化配置以及產業轉型升級。

表4 不同情景下2021年的我國制造業行業部門進出口百分比變動

注釋

[1]WTO, 2020, “Methodology for the WTO trade forecast of April 8 2020”, Trade forecast press conference．

[2]GTAPv10版數據庫，https://www．gtap．agecon．purdue．edu/databases/v10/index．aspx．

[3]參考Verikios et al．(2012) , 本文將勞動力供給沖擊分為：因新冠肺炎致死的永久性勞動力損失和因感染肺炎或由停工政策引起的暫時性勞動力損失。其中，永久性勞動力損失估計為各個國家的致死人數除以人口數。在因感染病毒而暫時性的勞動力損失的計算中，本文假設感染病毒的人將停工20天（按一年250個工作日計算）用于居家隔離或住院治療，因此損失的勞動力沖擊等于（致病人數/勞動人口數）＊（20/250）＊100；因停工政策而導致的勞動力損失則根據計算出來的各個國家能在家工作的勞動力比例和假設的停工時間來測量。假設停工時間為三個月，并假設在家工作的勞動力供給為原來的70%，則一個月停工時間為6天，三個月在家工作的勞動力損失為7．2%。假設不能在家工作的勞動力則馬上停工并在三個月內逐漸復工，停工率參考COVID19中國經濟數據庫，三個月內停工率分別是70%、30%、10%，因此該勞動力損失沖擊為：20/250＊(70%+30%+10%)＊不在家工作的勞動力比例＊100。將以上細分的沖擊加總，就得到勞動力供給總沖擊。

[4]居民需求和政府需求下降的沖擊幅度，參考Mckibbin et al．(2020)文獻。

[5]參考WTO(2020)對國際物流成本上升的幅度在1%-5%之間，在此假設貿易便利化下降程度取平均值3%。WTO, 2020,“Methodology for the WTO trade forecast of April 8 2020”, Trade forecast press conference．

[6]國際旅游需求下降幅度參考Statista, 2020, Coronavirus: impact on the global economy report．

[7]OPEC, Monthly Oil Market Report (April,2020)．