“非典”与新冠疫情对中国服务业冲击影响的比较研究

浙江工业大学 舒 婕

20世纪以来，重大疫情事件在全球时有发生，如1918年的大流感、2003年的非典型肺炎(以下简称“非典”)疫情、2009年的甲型H1N1流感、2014年的埃博拉疫情，以及2020年的新冠肺炎疫情等。此类公共卫生事件严重威胁着世界人民的生命，影响着世界各国社会与经济的运行。其中，2003年的“非典”疫情与2020年的新冠肺炎疫情对我国宏观经济产生了极大的负面影响，加大了经济运行的不确定性。

2003年“非典”疫情蔓延期间，各行业都受到了疫情的负面冲击，给我国经济带来了巨大的损失。据交通部数据显示，受“非典”疫情影响，2003年5月公路客运量和铁路客运量分别下降了39.86%和61.28%，“非典”疫情对交通运输业、旅游业和餐饮住宿业等行业影响较大。相比较而言，医药业、电信业以及互联网业等行业受“非典”疫情影响较小。2020年初，突如其来的新冠肺炎疫情对我国生产生活秩序造成了重大冲击。李克强总理于2020年5月22日在政府工作报告中提到，“新冠肺炎疫情，是新中国成立以来我国遭遇的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的公共卫生事件”。餐饮业、交通运输业和传媒业等行业受新冠疫情影响极大，据交通运输部数据显示，2020年1月10日到2月13日，全国铁路、公路、水路和民航累计发送旅客14.14亿人次，比去年同期下降46.6%。互联网服务业、电商行业和物流快递业在新冠肺炎疫情肆虐期间所受影响较小。

“非典”疫情与新冠肺炎疫情均属公共卫生事件，对社会造成威胁的途径相似。从对宏观经济造成冲击的数据可以看出，两次疫情对于我国宏观经济的冲击程度、冲击范围以及后续影响的持续时间有许多相似之处，并且两次疫情皆对服务业的冲击尤为明显和严重。本文借助时变参数随机波动向量自回归(TVP-VAR)模型，对2003年“非典”疫情和2020年新冠肺炎疫情对服务业的冲击程度及影响进行分析，通过对比研究分析得到两次疫情对于服务业冲击的共性与个性特征，希望基于实证分析能够得出一些有益的结论。

一、文献综述

20世纪以来，发生过多次重大突发事件。Goh等(2002)探究了1997年亚洲金融危机以及1998年禽流感事件对于旅游业的影响，其利用干预模型实证分析表明,重大突发事件会对旅游业产生明显的负面冲击。Bowles等(2016)通过事件分析法比较埃博拉疫情暴发后不同地区之间经济活动的差异，发现在疫情期间所有研究地区的经济活动和工作机会都发生了骤减。Boehm等(2019)研究了2011年日本“3·11”大地震对于国际贸易产业链的影响，结果显示日本国际贸易企业均受到了显著的负面冲击。

“非典”疫情发生以后，许多学者以“非典”疫情为例，分析研究疫情对于经济的影响。王东(2003)认为，虽然中国经济特别是旅游、餐饮等服务行业受到“非典”疫情的冲击，但中国整体经济仍将保持高速增长态势。万东华(2003)研究表明，短期内“非典”疫情的确给我国造成了一定的负面影响，但该影响只是局部的，并没有伤及经济的根本。Kang(2003)研究表明，“非典”疫情是短期突发的不确定性事件，社会的总体需求不会消失，但国家对抗疫情的强制性措施和社会的恐慌会影响部分服务业的需求，当“非典”疫情过后，人们的消费需求就会逐渐恢复。杨霞等(2020)采用DID和PSM-DID方法实证研究了以“非典”疫情为代表的重大公共卫生事件对保险行业需求的影响，研究结果表明事件对于保险需求的影响不显著；之后更是结合2020年新冠肺炎疫情，在供给端采用识别—评估—应对的风险管理流程分析法研究探讨了其对保险攻击带来的挑战。

田盛丹(2020)运用可计算的一般均衡模型，量化分析新冠肺炎疫情对于我国宏观经济和各行业部门带来的影响，研究结果表明经济主体和行业都受到了严重的冲击，其中居民消费所受的负向影响尤甚，还得出财政政策对于缓解疫情对经济的冲击是十分有效的这一结论。Sharif等(2020)基于连续小波变换分析，揭示了相比于油价下跌，新冠疫情肺炎暴发对美国的地缘政治风险和美国经济不确定性影响更大。此外，新冠肺炎疫情对于产业、企业、劳动力市场的冲击也是不可忽视的。例如，祝坤福等(2020)就疫情对全球生产体系以及我国产业链的冲击进行研究，研究结果表明，疫情引起的产能缺口将对全球产业链产生冲击。杨子晖等(2020)基于因子增广向量自回归模型，考察了重大突发公共卫生事件对我国宏观经济与金融市场的冲击情况，并采用风险溢出网络方法对我国金融市场各部门间风险传导关系进行探究。Baker等(2020)通过股票市场波动、新闻报纸以及商业调查等方法来衡量新冠肺炎疫情给美国经济带来的不确定性，研究结果表明，新冠肺炎疫情造成的不确定性将导致产出大幅减少，且该冲击比2008年全球金融危机的冲击更大，与1929年“大萧条”时期的情况更为接近。

纵观该领域的研究，现有的大部分文献主要依靠事件回顾研究法、比较静态分析法对疫情冲击情况进行研究，采用实证模型进行分析的并不多。事件回顾以及比较静态分析等方法通过数据进行罗列比较，具有快速直接的特点，但该方法对于量大且庞杂的数据分析有些许困难。而量化模型则能方便快速地处理分析庞大数据。本文利用时变参数随机波动向量自回归(TVP-VAR)模型，致力于对2003年“非典”疫情和2020年新冠肺炎疫情对服务业的冲击程度进行比较分析，探究两次疫情对于服务业冲击的影响差异，具有一定的学术价值。

二、模型设定与数据说明

本文借助时变参数随机波动向量自回归模型，致力研究2003年“非典”疫情和2020年新冠肺炎疫情对服务业的冲击程度及影响。该模型具有时变参数的性质，更能捕捉经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征，希望基于实证分析能得出一些具有参考价值的结论。

(一)实证模型与方法

本文利用Nakajima(2011)提出的时变参数随机波动向量自回归模型进行实证分析。TVP-VAR模型表达式为：

yt=ct+B1tyt-1+…+Bstyt-s+et，et～N(0,θt)

其中，t=s+1,…,n；yt是k×1阶观察变量向量；B1t,…,Bst是k×k阶的时变系数矩阵；θt是一个k×k阶的时变协方差矩阵。

βt+1=βt+μβt

at+1=at+μat

ht+1=ht+μht

TVP-VAR模型与普通VAR模型的不同之处在于，TVP-VAR模型没有同方差的假定，此假定更符合实际情况。并且，TVP-VAR模型具有时变参数的性质，更能够体现出经济变量在不同时代背景下所具有的关系和特征。

(二)数据来源与说明

在“非典”疫情样本中，以第一例病例发病和最后一位病人出院作为这一突发公共卫生事件的起始与结束日期，样本区间为2002年11月至2003年8月。本文以每日新增确诊人数的月度平均值作为该事件严重程度的代理变量。其中，相关数据自2003年4月19日起面向社会公布，本文参考杨子晖等(2020)的方法，将第一例病例发病的2002年11月16日至2003年4月18日的代理变量取值为1。此外，以服务业中全部上市企业的营业净利率作为各个服务业发展现状的代理变量,营业净利率数值来源于国泰安数据库。基于数据的可获得性，本文将服务业细分为广播、电视、电影和影视制作业、互联网和相关服务行业、餐饮业、零售业、房地产行业、货币金融服务业、道路运输业和航空运输业八类行业进行考察。本文将建立4个TVP-VAR模型，即“非典”严重程度代理变量与广播、电视、电影和影视制作业、互联网和相关服务业的营业净利率(模型1)；“非典”严重程度代理变量与餐饮业、零售业的营业净利率(模型2)；“非典”严重程度代理变量与房地产行业、货币金融服务业的营业净利率(模型3)；“非典”严重程度代理变量与道路运输业、航空运输业的营业净利率(模型4)。同一模型内两个行业之间存在着相似的特点，如此构建模型可以更好地分析不同行业之间所受疫情冲击的异同点。

在新冠肺炎疫情事件中，样本区间选定为2019年12月至2020年6月。鉴于新冠肺炎疫情比“非典”疫情每日新增确诊人数多很多，每日新增确诊人数的月度平均值与营业净利率数额相差过大，两组绝对值相差过大的数据进行向量自回归导致脉冲响应结果非常相近，不符合实际情况，因此在新冠肺炎疫情事件中，以每月新增确诊人数的对数值作为新冠肺炎疫情事件严重程度的代理变量，以“非典”样本中8类服务业的全部上市企业的营业净利率作为服务业发展现状的代理变量。依照“非典”样本中的服务业分组情况，建立4个新冠肺炎疫情严重程度代理变量与服务业营业净利率的TVP-VAR模型进行实证分析。

三、实证结果与分析

鉴于本文所选基础数据属于时间序列数据，有必要对各序列进行平稳性检验。本文采用DF-GLS检验方法，选取数据皆已通过平稳性检验。根据TVP-VAR模型分别测定领先1、6、12期数下“非典”和新冠肺炎疫情对服务业时变脉冲影响情况。

(一)模型估计结果

本文选择Nakajima(2011)提出的蒙特卡洛(MCMC)方法进行估计，其中设定

为获取未知参数的后验分布，利用蒙特卡洛模拟进行1万次抽样，并丢弃前1000个样本。由于文章篇幅有限，本文展示“非典”时期下模型2的估计结果(见表1)，其余模型的蒙特卡洛模拟估计结果也是有效的。

表1 “非典”时期模型2的蒙特卡洛模拟估计结果

根据表1估计结果显示，Geweke收敛诊断值均小于5%置信水平下的相应临界值1.96，说明其在5%的显著性水平上接受原假设，参数收敛于后验分布。最大的无效因子为71.61，远小于抽样次数1万次，根据模拟抽样次数，计算仍能够得到139个不相关的样本，模型估计有效。

(二)实证结果分析

本文采用时变参数随机波动向量自回归模型，考察2003年“非典”疫情和2020年新冠肺炎疫情对服务业的冲击强度。根据实证结果得知，服务业所受疫情冲击分为两种结果：一种为疫情所导致的负向冲击；另一种为所受疫情冲击的影响不大，或冲击结果不确定。在脉冲响应图中，纵坐标表示疫情对不同行业的冲击程度；横坐标表示时间。

1.疫情冲击为负向冲击。

两次疫情对于广播、电视、电影和影视制作业、餐饮业、零售业，房地产行业、道路运输业以及航空运输业的影响表现为负向冲击。

图1(a)中t代表“非典”时期广播、电视、电影和影视制作业的受冲击情况，图1(b)中tt则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。“非典”短期内对广播、电视、电影和影视制作业具有较强的负向冲击，随着时间的推移，冲击所带来的影响逐渐消失。新冠肺炎疫情对于影视行业同样产生负向冲击，但负向冲击时间更长、程度更大。新冠肺炎疫情传播范围比“非典”更广、传染性更强，居民们隔离在家，影视行业中的院线和大型活动受负向冲击巨大。据国家电影局统计，2020年以来全国范围内已有7300余家影视公司注销，预计全年票房损失将超过300亿元。影视作品停止拍摄，但疫情期间电视广播和网播节目关注度上升，电视剧的平均收视率高于往年同期。

图1 广播、电视、电影和影视制作业的时变脉冲响应

图2(a)中h代表“非典”时期餐饮业的受冲击情况，图2(b)中hh则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。短期内“非典”疫情对餐饮业产生持续的负面影响，影响的程度先重后轻。鉴于病毒的传染性，短期内民众会自主避免在外就餐以防止被传染。北京市统计局数据显示，2003年北京餐饮业零售额3年来首次下降，餐饮门店关门歇业率达到了70%，经营业绩普遍比 2002年同期下滑50%～80%，直至6月，餐饮市场才开始有回升的势头。新冠肺炎疫情对餐饮业的负向冲击是巨大且持续的。与2003年的“非典”疫情相比，新冠肺炎疫情传播速度更快、地域分布更广，国家采取的相关防护措施也更为严格，因此新冠肺炎疫情对于餐饮行业的负向冲击远远超过了“非典”时期。中国饭店协会调查显示，单店餐企营业额下降90%以上的企业占比为76.24%，连锁餐企营业额下降90%以上的企业占比为67.79%，营业额的下降直接导致现金回流的困难，许多小成本餐饮店铺在此次疫情中永远关闭。

图2 餐饮业的时变脉冲响应

图3(a)中f代表“非典”时期零售业的受冲击情况，图3(b)中ff则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。“非典”疫情对零售业冲击的正向效应一直在减弱，在后续转变为负向效应。从零售品消费的表现来看，疫情期间实现逆势上行的主要包括：中西药品类，日用品类，粮油、食品、饮料等；回落幅度较大的主要包括：服装类，体育、娱乐用品类等，但“非典”疫情过后均恢复至之前的水平甚至更高。在此次新冠肺炎疫情冲击下，零售业的表现情况与餐饮业类似，短期内所受负向冲击巨大，但与“非典”疫情时期有较大的差异。“非典”疫情感染区域较为集中，且中国的零售业正处于蓬勃发展的阶段，而新冠肺炎疫情感染区域几乎遍布整个中国，零售行业也开始进入存量竞争的时代，零售市场趋于饱和，因此疫情对线下零售业的冲击更为严重。但从中长期来看，我国零售行业仍然具备较大的增长潜力，受疫情的长期影响较小。

图3 零售业的时变脉冲响应

图4(a)中k代表“非典”时期房地产业的受冲击情况，图4(b)中kk则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。短期内“非典”疫情对房地产业的影响由正向作用转向负向作用。从国家统计局公布的房地产业数据来看，2003年第二季度房地产业GDP同比增长11.9%，受信贷政策宽松和人们购房需求释放影响，房地产业增速较第一季度上升0.8个百分点。“非典”事件对中国经济短期造成一定影响，但当时中国处于人口红利的爆发期和中国城镇化的高速发展期，对于房地产业的影响并不大，且2003年8月国务院发布了《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》，首次明确房地产的国民经济支柱地位，此后房地产业进入高速发展阶段。不同于“非典”时期具有有利的政策与时代背景，新冠肺炎疫情对于房地产业的冲击一直为负向，且在中长期来看都为负面影响。一方面，疫情期间多地售楼处关闭以及建筑工人返工慢等情况使房地产业的供给方面受到不利影响；另一方面，近年来大部分家庭已拥有一套住房，房地产业的“泡沫”一直在积聚。受疫情影响，消费者更多关注医疗和生存资源，资金主要向医疗还有日常消费开支转移，对于房地产的需求大幅下降。

图4 房地产业的时变脉冲响应

图5(a)中r代表“非典”时期道路运输业的受冲击情况，图5(b)中rr则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。“非典”疫情对于道路运输业的冲击逐渐由正向效应转向负向效应。据交通部数据显示，2003年“五一”时期，全国铁路累计完成客运量624.9万人次，同比下降67%。道路运输的主要特点是点多面广，“非典”疫情主要在一些城市蔓延，广大农村地区基本没有大面积暴发，这可能是道路运输业没有受到猛烈负向冲击的原因。新冠肺炎疫情不同于“非典”疫情，此次疫情感染范围更加广泛，同一时间几乎全国每个省份都存在感染人员，部分城市封城封路，交通运输基本停滞，对于运输业的冲击更加直接、严重。交通运输部数据显示，2020年1月10日至2月13日，全国铁路、公路、水路和民航累计发送旅客14.14亿人次，比上年同期下降46.6%。

图6(a)中a代表“非典”时期道路运输业的受冲击情况，图6(b)中aa则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。相较于道路运输业，“非典”疫情对航空运输业有更大的负向冲击。交通的重点防控是阻断疫情快速传播的重要手段。据交通部数据显示，2003年“五一”时期，全国累计航班班次6670次，同比下降61.6%，完成客运量仅34.4万人，同比下降81.2%。由于新冠肺炎疫情传播范围几乎覆盖整个中国，交通管制政策也覆盖了所有的交通方式，实证结果也表明航空运输业与道路运输业所受冲击状况类似。

图5 道路运输业的时变脉冲响应

图6 航空运输业的时变脉冲响应

2.疫情冲击影响不大。

两次疫情对于互联网和相关服务业以及货币金融服务业的冲击不大，从某种程度上来说，在疫情期间以上行业有新的生机出现。

图7(a)中i代表“非典”时期互联网和相关服务业的受冲击情况，图7(b)中ii则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。短期内“非典”疫情对互联网和相关服务业的脉冲响应是正向的。“非典”疫情发生时，民众会通过互联网收集信息，更多地利用互联网的相关服务来跟进事态的进展。新冠肺炎疫情对该行业主要影响为正向的。与2003年“非典”时期相比，互联网技术有了巨大的进步，在此基础上，互联网行业迎来了新的发展机遇与新的市场增长空间。例如，随着新冠肺炎疫情的发展，部分地区医疗物资短缺，医院床位严重超载，“互联网+医疗”业务迅速发展，可以先在线上看病，为线下减轻负担。全国延期开学和延期开工将会为社会的运转带来巨大压力，互联网服务下的在线教育和网上办公为社会运作顺利过渡起到了积极作用。据中商产业研究院预测，2020年中国在线教育市场规模将达4538亿元，在线教育用户规模将达3.09亿人。此外，生鲜零食电商用户的需求也在疫情期间大幅增加，据QuestMobile发布数据显示，2020年春节期间生鲜电商App的日均活跃用户规模突破1000万人，而春节后两周保持增长突破1200万人。

图7 互联网和相关服务业的时变脉冲响应

图8 货币金融服务业的时变脉冲响应

图8(a)中j代表“非典”时期货币金融服务业的受冲击情况，图8(b)中jj则代表新冠肺炎疫情时期该行业所受冲击情况。实证结果表明，“非典”疫情对于货币金融服务业的短期影响由初始的负向冲击变为正向冲击，随后有一定程度的回落。“非典”疫情的暴发短期内可能会对金融市场预期形成冲击，但当2003年4月中下旬中央采取全面管控措施时，人们对于金融市场的预期稳定且较有信心，因此“非典”疫情并未对货币金融服务业造成冲击。在此次新冠肺炎疫情期间，货币金融服务业的脉冲响应主要为正向，虽然正向影响的幅度有所变化，但总体趋势良好。随着国家相关政策的相继推出，金融市场的动荡只持续了非常短的一段时间。可见在本次疫情的冲击下，货币金融服务业虽会受到阶段性的影响，但总的来说影响不大，居民对金融行业以及资金利用的预期依旧是积极的。

四、结论与启示

本文梳理了“非典”疫情和新冠肺炎疫情时期每日新增确诊人数和服务业的营业净利润，利用时变参数随机波动向量自回归模型进行实证分析，对2003年“非典”疫情和2020年新冠肺炎疫情对服务业的冲击强度进行对比分析，得到以下研究结论。

(1)“非典”疫情与新冠肺炎疫情对于行业的冲击皆主要为短期影响，而非长期影响。由前文实证结果可以看出，不管是“非典”疫情还是新冠肺炎疫情对于行业的冲击都是短期较为明显，长期影响较小。“非典”疫情蔓延期间GDP增速下降，消费需求骤减，各个行业遭受了不同程度的损失。但从“非典”疫情结束后的经济数据可知，这种损失是暂时的，并没有影响我国经济的高速增长。消费需求的确在“非典”疫情期间减少，这并不代表需求消失了，在“非典”疫情结束后，各个行业都迎来了新一波的增长。2003年第三季度国内生产总值增速为10%，较第二季度增加了0.9%，此后一段时间GDP呈现稳健的上升态势。这也可以由前文的实证结果得到验证。新冠肺炎疫情虽然比“非典”疫情传播速度更快、范围更广，但我国医疗设备与应对措施也更为先进，同时我国经济的韧性不容低估，只要认真对待，保持我国经济长期稳定发展依旧可期。

(2)新冠肺炎疫情对服务业的冲击并非全是严重的消极影响，也有部分行业所受冲击不大。前文实证结果显示，新冠肺炎疫情虽然对大多数行业都产生了不同程度的负向冲击，但对于互联网和相关服务业以及货币金融服务业而言，此次冲击影响为正向的。新冠肺炎疫情催生了新的消费习惯，线上产业链迎来了发展机遇。“互联网+医疗”、在线教育、远程办公等生活、工作方式都将形成新的市场增长空间。长期来看，互联网技术不断进步，这样的消费形式必然是未来社会发展的方向之一。货币与金融服务业的发展在我国处于上升期，金融科技对金融行业的支撑作用明显。新冠肺炎疫情期间，国家迅速推出相应的逆周期调节政策，与此同时人们的金融知识与意识也在不断加强，这就使得在疫情的冲击下，投资者并没有无理由的慌乱，而是加大线上金融以及新型金融方式的使用频率，依旧保持着稳定有序的金融活动。由此可见，新冠肺炎疫情对我国提出巨大挑战的同时，也为我国的发展带来了多方面的新机遇。

基于以上结论，本文提出以下建议。

(1)针对行业短期冲击制定应对政策。由于各个行业所受的影响主要为短期影响，对行业产生永久性的损害较小甚至没有，因此，特定时期下应尽量采用见效快且便于执行的政策，以此来帮助各个行业减轻损失、增加信心、渡过难关。例如，对于餐饮业、零售业以及交通运输业等行业，可以通过降低银行融资门槛、拓宽融资渠道等信贷政策来保证企业资金的流动性；或是通过降低税费、增加补贴、发放消费券等政策促进消费，增加企业的流动资金来稳定各行各业，进而提高我国经济发展水平。

(2)抓住新契机，发展新市场。新冠肺炎疫情使线上产业链迎来了巨大的发展机遇。“隔离”在家是防控疫情的有效手段，但社会运作不能停滞，基于互联网技术的发展，线上医疗、线上教育、远程工作以及线上购物等产业链得到了迅速发展。除此之外，线上业务背后的云服务、云数据等产业也迎来了较大的市场增长空间。线上市场是未来消费需求转移的一大方向，借由此次新冠肺炎疫情，线上产业链快速地进入消费群体的视野中，我们应该打好基础，深度挖掘相关市场潜力，为我国经济的进一步发展开拓新方向。