后疫情時期新冠肺炎疫情對我國經濟影響的量化模擬分析

王建豐 王偉麗

（鄭州大學商學院，鄭州 450001）

引 言

2019年12月中旬開始，新冠肺炎疫情（后文簡稱“疫情”）席卷全國，全國范圍的停工停產、封村封路等措施陸續實施，生產性活動大面積 “停擺”，宏觀經濟遭受嚴重沖擊。隨著疫情的加劇，全球經濟下行風險增加，我國經濟面臨國內復工復產緩慢恢復和國際需求不足的雙重影響。盡管各國紛紛采取措施應對疫情，但新冠病毒變異性強、傳播速度快的特點決定了后疫情時期疫情的發展有很大的不確定性。在這種背景下，后疫情時期我國經濟發展不得不從 “常規模式”轉變成“戰役模式”，因此著眼于后疫情時期疫情發展的不同階段，分析疫情這一外生變量沖擊宏觀經濟系統的具體路徑，進一步評估后疫情時期疫情對宏觀經濟體系的影響有重要的現實意義。

1 文獻綜述

對新冠肺炎疫情的相關研究主要針對疫情大爆發時期，相關研究可分為以下幾個方面：（1）利用現有的數據評估疫情對宏觀經濟的影響，疫情造成全球經濟下滑，供給和需求雙重不足（吳婷婷和朱昂昂，2020；Fornaro 和 Wolf，2020）［1，2］。 智艷和羅長遠（2020）［3］從區域、產業、宏微觀和長短期4個維度出發，認為南方是疫情重災區以及服務業受疫情沖擊最明顯。也有部分學者分析了疫情對世界經濟的影響，認為疫情在短期內難以阻礙全球化倒退的步伐（徐康寧，2020；姚枝仲，2020）［4，5］；（2） 基于現有數據模擬分析疫情傳播與經濟發展之間的權衡，Eichenbaum等（2020）［6］將SIR模型引入新古典增長模型，分析了感染人數與宏觀經濟之間的作用機制，Kaplan等（2020）［7］在HANK模型中引入SIR模型來分析疫情對低收入消費群體的影響；（3）分析疫情沖擊經濟的路徑，劉世錦等（2020）［8］利用投入產出框架分析了疫情對我國經濟的沖擊路徑，認為湖北省的第一和第二產業是疫情影響的重災區，吳先華等（2020）［9］利用CGE模型從勞動力供給、典型行業產出以及國際形勢3個層面分析疫情的擴散效應。鄧利方（2020）［10］從產出、就業、消費、投資、通脹以及利率5個層面對比分析了新冠肺炎疫情與SARS的異同，認為新冠肺炎疫情對投資、通脹以及利率的影響更為顯著；（4）評估新冠肺炎疫情對微觀層面造成的影響，Pathak等（2020）［11］分析了新冠大流行時呼吸機配置不足以及分配不合理情況下的替代方案，Lahcen等（2020）［12］利用 CGE模型分析了新冠大流行對比利時溫室氣體排放的影響，張夏恒（2020）［13］采用對比分析法分析了新冠肺炎疫情對跨境電子商務的影響。祝坤福等（2020）［14］運用投入產出框架分析了新冠大流行對國內產業鏈的影響，得出疫情一定程度上助推了國內產業鏈外移的結論。目前對后疫情時期新冠肺炎疫情影響的研究相對較少，因此本文擬采用一般均衡的CGE模型模擬后疫情時期新冠肺炎疫情發展的短期和長期情形，分析這些情形下疫情沖擊經濟的路徑，并評估這些情形對我國宏觀經濟產生的短期和長期影響，為后疫情時期政府的經濟決策提供數據支持。

2 后疫情時期各經濟要素的新特點

所謂后疫情時期，就是在全國疫情得到總體控制的背景下，大規模覆蓋式和全民式的防控方式退出，疫情防控方式轉向面對特定人群和地域的精準防控與以疫苗預防為主的時期。后疫情時期的時間起點的范圍可設定在新增疫情持續為零和疫苗大規模使用兩個時間點之間［15，16］。從國內情形看，國內的疫情已由全國爆發態勢轉向某個區域小規模反彈態勢，加上疫苗的大規模接種，國內疫情防控形勢已趨于穩定。從國外情形看，世界主要國家對疫情的重視程度不斷提高，疫情防控手段也不斷豐富，全球疫情趨于穩定。這表明我國已進入 “整體穩定+局部反彈”的后疫情時期，后疫情時期的經濟各要素呈現的新特點如下：

（1）勞動參與率不足，就業替代效應增強。疫情時期盡管各國政府紛紛采取措施給予個人和家庭補貼，如延長企業穩崗補貼、加強疾病補貼等，但后疫情時期疫情常態化形式下的社交隔離持續存在，勞動者的就業意愿隨之減少，勞動參與率下降。后疫情時期數字經濟持續發展，各種靈活的就業方式涌現，傳統以人員聚集和固定時長為特征的就業方式向以非標準和靈活為特征的“零工”形式轉變，這種 “零工”就業形式缺乏標準的合同約束，導致收入和就業風險加劇，沖擊了勞動者的就業意愿。此外，后疫情時期各類產業隨著數字技術進步而不斷升級，產業轉型升級帶來的勞動力替代效應不斷增強，表現為產業數字化轉型的初期對體力勞動者的就業替代和中后期對技術型勞動力的就業替代。

（2）應急性財政支出持續增加，短期財政收入縮減。為最大程度降低疫情造成的損失和積極開展復工復產，各地扶持政策不斷出臺，這表明政府在疫情時期發揮了明顯的托底作用。而在后疫情時期，短期內完全控制新冠肺炎疫情充滿不確定性，基于此我國財政政策表現為應急性財政支出增加和短期財政收入縮減。應急性財政支出主要覆蓋疫情防控、復工復產、疫情救治以及刺激就業4個領域，具體表現為：①刺激經濟復蘇，幫助企業復工復產，通過財政資金補助、提供貸款和擔保、稅費優惠等手段，全力幫助企業恢復生產［17］；②用于防控和感染治療（如全員核酸檢測和疫苗接種）的財政支出增加。疫情對企業，尤其是服務業的沖擊傳導到稅收中，表現為增值稅、消費稅等多種稅源受損以及稅費優惠力度增強，而稅源的恢復需要在后疫情時期緩慢實現，因此稅源不足和稅費優惠補貼是短期財政收入縮減的主因。

（3）貿易保護常態化，區域性貿易保護成為主要形式。全球疫情大流行以來，經濟下行風險加劇，各國 “內顧傾向”和貿易保護主義思想盛行，以保障國家和產業安全為借口的貿易保護措施不僅在數量上明顯增多，在實施對象上也越來越具有普遍性，全球這一現象短期內或無法消減，在后疫情時期或將常態化發展下去。此外，從WTO的多邊體制改革到美國大規模退出世界組織和多方協議，就表明世界經濟從全球化向區域化轉變已成事實，加之近年來雙邊或區域性的自貿協定數量不斷增多，WTO區域貿易協定信息系統數據顯示，1948～2021年間生效的區域自貿協定累計達到568個，其中2019年內區域自貿協定簽訂數量最多。這說明了以 “對內零限制，對外貿易保護”為特點的貿易規則正好迎合了疫情下全球價值鏈收縮、生產回流的現實情況，區域性貿易保護將成為后疫情時期貿易保護的主要形式。

（4）低收入群體消費率偏低，消極收入預期和預防性動機成主因。疫情對低收入群體的負向沖擊更大，具體表現在：①疫情影響下企業面臨破產風險，勞動者的工作穩定性下降，低收入群體的收入縮水，此外為有效應對經濟下滑危機，各國采取量化寬松的貨幣政策，助推了資產價格的膨脹，持有多數金融資產的高收入群體財富大幅增長，低收入群體財富縮水，購買力下降；②后疫情時期疫情發展常態化，居民消極心理預期和風險意識持續存在，出于預防動機需求，居民儲蓄意識增強而消費需求持續收縮。

（5）技術進入 “密集活躍期”，與實體領域融合加速。疫情的發生彰顯了以人員聚集為特征的傳統生產模式的弊端，生產模式需要向高效率、智能化方向轉變，而以信息化、智能化以及數字化為特征的大數據技術迎合了這一需求，在客觀上推進了高新技術的發展，引發了生產和生活方式的變革。在后疫情時期，這些變革將持續內嵌在生產和生活領域，并引發更深層次的變革。后疫情時期人工智能、大數據、云計算等技術進入密集活躍期，數字化的轉型升級加速，數字技術將加速與貿易、醫療以及教育等領域的深度融合，這些技術的進步將催生更先進的供應鏈，有利于協同上下游伙伴企業，聚集各類生產要素，促進資源高效配置和供需精準匹配［18］。

（6）美元超發經濟效應顯現，全球通脹壓力上行。疫情沖擊下以美國為首的西方國家采取量化寬松的貨幣政策以刺激經濟恢復，在后疫情時期經濟刺激的結果表現為：①在美元超發影響下人民幣價值被迫抬升，我國出口商品的價格優勢減弱，出口額將會下降；②寬松的經濟刺激政策作用下國際大宗商品的價格漲幅明顯，全球通脹壓力加大，表現為國際大宗商品價格上升拓寬了采礦業和制造業的利潤空間，我國采礦業和制造業的產出水平會明顯上漲；還表現為通脹壓力下我國進口需求減弱，進口額將會下降。

3 模型選取及政策方案設定

3.1 模型說明

本文選用全球貿易分析（GTAP）模型進行模擬分析，采用GTAP第10版的數據庫進行模擬分析，數據庫涵蓋全球141個國家和65個部門以及5種生產要素。GTAP模型由主程序（RunGTAP）和數據庫（GTAPAgg）兩部門組成，是基于完全競爭假設、規模報酬不變等主要假設的多區域多投入的比較靜態一般均衡（CGE）模型，其數據來源于世界各國的投入產出表，普遍用于分析貿易政策調整對各國GDP、進出口貿易、貿易條件、福利以及部門產出的影響。

由于GTAP數據庫的基期在2014年，出于本文研究需要，計算GDP、人口、資本存量以及熟練和非熟練勞動力的增長率，運用Walmsley等（2006）［19］的動態遞歸方法將上述經濟指標的增長率外推到2021年，各經濟指標主要來自國際貨幣基金組織（IMF）的預測數據。

其中資本存量的計算公式為：

對式（1）兩邊求微分：

用百分比變化將式（2）改寫為：

式中，Kt（r）為r地區第t年的資本存量，kt（r）為r地區第t年的資本存量的變化率；Kt-1（r）為r地區第t-1年的資本存量，kt-1（r）為r地區第t-1年的資本存量DEPR為資本折舊率，參照Walmsley等（2000）［20］的做法，將DEPR設定為4%，GDI（r）為r地區的對外投資額，gdit（r）為r地區的對外投資額變化率。

3.2 變量說明

根據上述分析，后疫情時期疫情主要是通過勞動力供給、消費支出、技術進步、貿易壁壘以及匯率變動5種途徑沖擊我國經濟，而 “疫情”這一公共衛生事件無法直接作為變量來沖擊模型，但新冠肺炎疫情的嚴重程度與政府對疫情防控的支出直接相關，疫情形勢越嚴峻，政府部門支出越多，因此選用 “政府部門支出”作為衡量疫情嚴重程度的代理變量。因此本文選取勞動力供給、私人部門消費支出、政府部門支出、中間投入品技術進步以及非關稅壁壘這5個經濟指標模擬后疫情時期疫情對我國經濟的沖擊，其中勞動力供給在GTAP模型中的嵌入為：

式中，QO（i，r）為r地區非儲蓄品i的產出，QGD（i，r）為r地區政府對商品i的消費支出，QST（i，r）為r地區i商品的國際銷售，QFD（i，k，r）為r在i地區購買商品k的價格指數，QXS（i，r，t）為r地區向t地區關于i商品的出口額。

私人消費支出在GTAP模型中的嵌入為：

式中，PRIVEXP（r）為r地區的私人消費支出，VDPA（i，r）為r地區對本國商品I的私人消費支出，VIPA（i，r）為r地區對進口商品i的私人消費支出。

政府部門支出在GTAP模型中的嵌入為：

式中，GOIVEXP（r）為r地區的政府部門消費支出，VDGA（i，r）為r地區對本國商品i的政府消費支出，VIGA（i，r）為r地區對進口商品i的政府消費支出。

中間投入品技術進步在GTAP模型中的嵌入為：

VAr，a為r地區a活動的增加值，為r地區a活動對f要素的需求，為生產要素間的替代彈性，為f要素需求的份額參數，表示f要素的技術轉換因子，在GTAP模型中通過設定的值即可實現技術進步對宏觀經濟模擬沖擊。

GTAP模型中可用ams這一沖擊變量模擬貿易條件變化對宏觀經濟系統的影響，參考Hertel（2001）［21］的研究，在模型中引入 “冰山成本”，刻畫貿易成本問題，因此貿易條件在GTAP模型中的嵌入為：

式中，qxs（i，r，s）表示i種商品從r出口到s地的數量，ams（i，r，s）表示貿易條件的變化，qim（i，s）為 “擴展效應”，即s地區i商品的進口需求增加來自于整體進口國進口的總體增長，ams（i，r，s）表示貿易條件的變化，ESUBN表示進口替代彈性，pms（i，r，s）為i種商品從r出口到s地的成本，即以單位價格表示的國家間的運輸成本，pim（i，s）表示s地區進口i商品的有效價格變動。

GTAP模型中匯率變動與出口補貼強度變動的效果是相同的，因此參考Chipman（2007）［22］、陳志建和王錚（2012）［23］的研究，通過出口補貼的變動來刻畫匯率的變動，因此出口補貼（匯率變動）強度在GTAP模型的嵌入為：

該式表明補貼強度TX的變化率等于-β/（1-β），當美元貶值2%時，部門的出口補貼強度為2.04%。因此可通過式（10）計算美元貶值對經濟的影響。

3.3 部門和地區設定修正

據海關總署公布數據顯示，我國主要貿易伙伴為歐盟、東盟、美國、日本以及韓國等，此外“一帶一路”沿線國家也是我國主要的貿易伙伴。因此為了更好的分析我國的國際貿易情況，將GTAP數據庫中147個國家（地區）劃分為中國（包括香港和臺灣地區）、歐盟、東盟、美國、日本、韓國以及 “一帶一路”沿線其他國家（地區）以及世界其他國家（地區）8個國家（地區），同時將GTAP數據庫中65個產業具體劃分為：農業、采礦、食品加工、紡織服裝、醫療、化學、機械運輸以及服務業8類產業。

3.4 情景政策設定

GTAP模型默認中長期影響，根據疫情發展形勢的不確定性和本文研究需要，本文設定了4個情景，通過設定勞動力內生化和勞動力實際工資外生化將模型前3個情景修改為短期閉合，通過設定資本內生化和資本回報率外生化將第4個情景修改為長期閉合。而具體參數設定參考了Muhammad 等（2020）［24］、 McKibbin 和 Fernando（2006）［25］的研究，具體設定如下表1所示。

表1 情景設定

4 量化模擬結果分析

4.1 GDP變化效應

在中國疫情得到控制（S1）和疫情在世界范圍小規模流行（S2）的階段，我國的GDP分別增長1.25%和4.43%，這表明我國經濟的發展韌性在一定程度上抵消了疫情擴散帶來的負面影響。對于其他國家而言，疫情對發達國家的負面沖擊高于發展中國家，在S1和S2情景下東盟和 “一帶一路”沿線其他國家（地區）的GDP甚至出現增長，漲幅分別是2.19%和2.44%，而美國、日本、韓國以及歐盟這些發達經濟體的GDP降幅超過1.5%，原因可能在于發達經濟體往往是疫情爆發的中心，疫情直接干擾效應明顯。而在疫情大規模流行（S3）和疫情每年持續流行的（S4）階段，各國的GDP均出現斷崖式下滑，尤其是在（S4）階段，除中國外各經濟體的GDP降幅超過7%，這表明疫情的短期大規模爆發和長期持續爆發對GDP的直接破壞效應更為明顯。

4.2 進出口變化效應

后疫情時期各國的進口規模不僅受到國內疫情的影響，也會受到其他國家（地區），尤其是發達國家（地區）疫情規模的影響，此外還會受到疫情發展持續性的影響。我國進口規模與國內疫情嚴重程度呈負相關，在中國疫情得到控制，國外疫情持續流行階段（S1），盡管我國疫情得到控制，但進口仍下降6.92%，原因有：（1）我國不少行業處在全球產業鏈的中下游，對全球產業鏈上游有明顯的依賴，疫情在國外爆發后，處于產業鏈上游的國家（地區）成為疫區，對我國進口產生負面沖擊；（2）美元超發的后果在后疫情時期顯現，全球大宗商品價格上漲一定程度上削減了我國的進口需求，在價格效應的影響下進口額出現下降。S2和S3的情景中，短期內中國進口分別下降10.22%和11.53%，而在世界范圍內疫情每年出現1次小范圍傳播階段（S4），中國進口下降13.33%，這表明相比于疫情的短期爆發規模，疫情的持續性對進口有更大的負面影響。

短期內疫情對出口的負面沖擊明顯高于進口，在S1～S3階段，我國出口分別下降8.06%、16.23%和29.66%，出口降幅隨全球疫情不斷升級逐漸增大，原因可能有：（1）疫情發酵下各國的貿易限制措施增加，一些臨時管控措施的管控范圍和力度也會加大；（2）各國檢疫措施力度加大，出口商品檢測成本增加使得出口價格被迫抬高，出口商品的國際競爭力下降；（3）美元超發影響下人民幣變相升值，出口商品價格的抬升一定程度上減弱了出口商品的價格競爭優勢。世界范圍內疫情每年出現1次小范圍傳播的（S4）階段，中國出口下降7.67%，這說明長期內疫情對出口的影響弱于短期，原因可能有：（1）隨著疫情的持續發展，各國的應對措施不斷完善，疫情對出口的負面影響被削弱；（2）作為全球最大的出口國，中國正處于全球產業鏈的中間環節，盡管疫情的短期沖擊會使部分產業產能轉移，但并不會影響中國在全球供應鏈的位置，長期內我國的出口競爭優勢會逐步恢復。

4.3 貿易條件變化效應

后疫情時期我國的貿易條件得到不同程度的提升，我國貿易條件隨著疫情的短期擴散升級而不斷改善，在S1～S4情景下我國的貿易條件分別提高2.15%、5.25%、10.02%和2.32%，原因可能有：（1）我國主要以出口勞動密集型產品為主，國內勞動力成本的增加一定程度上抬升了出口商品的價格；（2）在我國產業結構不斷優化升級和創新驅動發展戰略的影響下，傳統以低附加值的初級產品為主的出口結構也逐步改變，貿易條件在較長時期也得到改善；（3）2021年我國正式核準RCEP，在RCEP的影響下我國將在較長時間內享受到貿易和投資便利化帶來的積極影響，一定程度上抵消了疫情惡化對貿易條件的消極影響。

4.4 雙邊貿易規模變化效應

后疫情時期新冠肺炎疫情發展的各階段對我國和主要伙伴國雙邊貿易的影響截然不同。在中國疫情得到控制，但在其他國家流行的（S1）階段，中國與主要貿易伙伴的雙邊貿易規模出現增長，其中與日本及東盟的雙邊貿易額增長最為明顯，分別是197.89億美元和198.99億美元。疫情在世界范圍內小規模流行的（S2）階段，我國與韓國雙邊貿易額下降最為明顯，為121.33億美元，而我國與美國和歐盟的雙邊貿易額仍保持增長，分別增長157.98億美元和191.85億美元。疫情在世界范圍內大規模流行的（S3）階段，中國與主要貿易伙伴的雙邊貿易規模均出現縮減。在疫情世界范圍每年小范圍傳播的（S4）階段，我國與美國和 “一帶一路”沿線其他國家（地區）的雙邊貿易規模出現增長，分別是544.98億美元和462.19億美元，我國與其他貿易伙伴的雙邊貿易規模均出現比短期更大的縮減，其中與日本和歐盟的雙邊貿易額下降最為顯著。這說明了兩點：（1）短期內，在國內疫情得到控制時，我國與主要伙伴國的雙邊貿易規模并未受到明顯影響，疫情在世界范圍流行時，隨著疫情的惡化升級，中國與主要貿易伙伴的雙邊貿易規模逐漸縮減；（2）相對于疫情的短期偶然性爆發，疫情的長期持續性對雙邊貿易的破壞效應更顯著。

4.5 福利分解效應

福利效應指一項社會經濟活動對社會福利狀況帶來的改變，可進一步分解為配置效應、稟賦變動效應、科技進步效應、人口效應、貿易條件效應以及投資儲蓄效應。

從整體上看，福利效應受國內疫情的直接影響，但與疫情的擴散規模也存在關聯性。在國內疫情得到控制（S1）的階段，中國居民福利增加近1290億美元，這其中科技進步和貿易條件改善使得福利效應增加近300億美元，完全抵消了資源稟賦減少和國際儲蓄回報率下降造成的福利損失。后疫情時期疫情在世界范圍內短期流行的（S2和S3）階段，居民福利出現斷崖式下跌，分別減少1920.11億美元和1509.01億美元，其中勞動力供給減少和要素稟賦變動是居民福利下降的主要原因，根據國家統計局公布數據顯示，2020年1～5月（國內疫情最嚴重階段）中國有超過1億人的勞動力受到疫情的影響，這也說明了疫情大爆發時勞動力供給減少會引起居民福利的損失。

4.6 部門產出變化效應

短期內，后疫情時期新冠肺炎疫情的偶然性爆發使我國的總產出水平不降反升，這與我國率先從疫情中恢復的現實情況有關。短期內，在S1～S3情景下，我國總產出水平分別上漲11.71%、16.44%和26.54%。絕大多數部門的產出水平均上升，其中，漲幅最明顯的是機械運輸業，漲幅分別是4.12%、5.17%、8.77%，機械運輸業產出增加的原因在于后疫情時期企業積極組織復工復產，機械運輸需求旺盛，城市的貨運流量大幅攀升。此外采礦業和原材料制造業的產出水平也出現較大幅度增長，S1～S3情景中產出分別增長1.77%、4.16%、6.08%和2.45%、2.95%、6.23%，原因在于全球通脹壓力上行，大宗商品價格的上漲拓寬了采礦業和原材料制造業的利潤空間，采礦業和原材料制造業的產出隨之增加。

而從長期來看，后疫情時期疫情每年出現小范圍流行將會使我國的總產出水平下降，多數部門產出規模也會面臨負向沖擊。具體而言，除紡織業、原料制造業以及機械運輸業的產出水平保持增長外，其余產業的產出規模均出現不同程度下降。其中服務業的產出水平降幅最明顯，為1.93%，原因可能是疫情的長期持續使得人員的正常流動及運輸鏈的完整性無法得到保證，服務行業（尤其是消費性服務業和民生保障性服務業）同時面臨需求不足和供給端運轉停頓的雙重困境。

表2 不同情景對我國部門產出的影響 單位：%

5 結論和建議

從疫情發展的持續性看，相較于疫情短期內的偶然性爆發，后疫情時期疫情的長期持續對我國經濟的破壞效應更明顯，疫情每年小規模爆發（S4）會使我國進出口貿易、與主要貿易伙伴的雙邊貿易、居民福利以及部門（尤其是服務業）產出降幅明顯。因此政府應做到：（1）時刻保持警惕，謹防疫情長期持續蔓延的同時積極組織復工復產，根據政策給予企業生產補貼，以免疫情的長期持續重創國內生產能力；（2）消費是第一增長點，穩增長的主要方面是穩消費，而穩消費就要提高居民的福利水平，加大對中低收入，尤其是低收入群體的補貼力度，根據各地區實際發展水平提高當地的最低收入標準；（3）作為我國的支柱產業之一，服務業對穩增長、促發展、保民生發揮著重要的積極作用，后疫情時期疫情的長期持續會使服務業遭受毀滅性打擊，因此應當加大對旅游、酒店以及餐飲等行業的補貼力度，根據政策少征甚至免征稅，同時升級服務行業的防疫措施，健全疫情應急管理機制，采用發放消費券的形勢刺激居民對服務業的消費。

從疫情發展的規模上看，后疫情時期疫情短期擴散階段，我國的貿易條件和部門產出并未受到國外疫情的影響，這主要得益于我國經濟強大的發展韌性和國內龐大的消費潛力，也與我國率先從疫情中走出來和積極融入區域經濟一體化有關。但我國與主要貿易伙伴的雙邊規模（尤其是出口規模）縮減明顯，這說明對外貿易受到國內經濟復蘇和國外需求縮減的雙重影響。因此政府需要采取以下針對性措施：（1）面對后疫情時期疫情可能反復流行的態勢，我國在嚴防國內疫情反彈的同時，也要積極參與全球防疫工作；（2）面對國際需求不足的態勢，應積極推動產業結構優化升級，提高產品附加值，提升產品的國際競爭力；同時在國內國際 “雙循環”的背景下，吸引外貿企業將發展重點向國內市場傾斜，充分挖掘經濟的內生增長潛力。