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新冠疫情对某些经济指标影响的评估模型

2022-02-02张力心唐萍萍程晴黄诗琦蒋蕊隆

中国商论 2022年2期
关键词:经济指标新冠疫情

张力心 唐萍萍 程晴 黄诗琦 蒋蕊隆

摘 要:近年来,受新冠疫情影响,我国消费、投资、出口均经历了不同程度的挑战与风险,其中湖北省受到的经济冲击最为严重。本文以新冠疫情对湖北省某些经济指标的影响为基础,借助湖北省对外贸易进出口额和全国的社会销售品零售总额指标定量预测疫情对湖北省2021年经济影响。根据灰色预测模型,从而得到2021年1—12月各指标的预测值 ,并对实际值进行比较得到量化值,来预测未来疫情对经济的影响力。

关键词:新冠疫情;灰色预测模型;经济指标;评估预测

本文索引:张力心,唐萍萍,程晴,等.新冠疫情对某些经济指标影响的评估模型[J].中国商论,2022(02):-017.

中图分类号:F221 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2022)01(b)--04

新冠肺炎疫情是新中国成立以来发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。在全国上下的努力下,截至2022年1月16日24时,31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例135918例,累计治愈出院病例123169例,累计死亡病例5700例,治愈率90.6%,病亡率4.19%,中国成功肩负起了抗疫大国的责任。然而,疫情在国际蔓延形式仍然严峻,在各国产业链高度依赖于全球化的大背景下,新冠疫情蔓延的严峻形势增加了上游加工业、中游运输业、下游制造业财务危机和运营风险,全球对外贸易进口出口额和社会销售品零售总额的显著下降也为中国经济走势产生了極大冲击。

1 文献综述

针对此类重大突发公共卫生事件可能引起的全球性经济衰退和金融恐慌,国内外学者越发关注其对经济的影响。Verikiosa等(2012)通过研究发现,H1N1流感在短期内对澳大利亚经济造成显著影响,居民消费需求及投资意愿大幅下降。能源产业链也受到疫情冲击,刘雯赫(2020)认为能源产业链均会经历 “突发期”“应对期”“报复回升期”以及 “缓和期”4 个阶段后恢复至正常水平。何诚颖(2020)通过纵横向分析法、比较静态分析法对比2003年“非典”与2020年疫情对中国GDP增长、供需结构、进出口贸易的影响。Lee(2004)等采用G-Cubed 模型通过疫情对人口资源造成的负效应从深层次分析经济损失。疫情的发生也对我国财政经济造成了重大冲击,2020年12月份,社会消费品零售总额52130亿元,同比下降20.5%,2021年,固定资产投资降低,高技术产业和社会领域投资降幅低于平均水平(郑江淮等,2020)。。朱启荣教授等运用GTAP模型评估了新冠疫情对我国宏观经济和产业的影响:疫情对GDP、居民收入和消费支出、社会福利、资本净收益率和外贸的负面影响较大,对我国总产出水平的负面影响也比较明显。此外,疫情将在中短期内通过总需求链、企业生产链、供应链、销售链以及资金链和物流链等多重路径对我国中小服务型企业形成巨大冲击。

2 数据来源

进入后疫情时代,2021年随着国内经济持续复苏,大规模财政刺激的必要性下降,加之需要为后续的不确定性预留政策空间,2021年的预算赤字率较2020年将有所回落。但及时的限制和大面积隔离同时也会对经济造成额外的不利影响,其影响往往要从内外两个角度进行衡量,因此,本研究选取湖北省进出口贸易总额和居民消费价格指数两个指标,分别对应新冠肺炎疫情对湖北省经济对外对内两个影响层面,建立灰色预测模型,展开研究。灰色预测模型(GM模型)由华中理工大学的邓聚龙教授提出并加以改进,是经济预测常用的有效方法(邓聚龙,2002)。该模型根据客观事物的发展规律以及少量和不完全的信息,借助数学模型对其发展趋势进行描述和分析,并形成科学的假设和判断(姬春秋,2012),被广泛应用于社会、经济和科技等领域的预测、决策和评估。本研究从国家统计局和湖北统计局官网中选取2016—2021年湖北省进出口贸易总额和居民消费价格指数作为原始数据,并将其整理出来,得到表1-2。通过建立灰色预测模型,从对内对外两个经济影响层面进行分析,对2021年湖北省进出口贸易总额和居民消费价格指数进行预测,以此量化疫情对湖北省的经济影响程度。

3 模型的分析与假设

由官方发布的近年来统计数据情况及以往的论文研究分析可知, 在正常情况下, 全年的平均值能够较为准确地反映某些经济指标的变化规律和数据特征, 由此把预测评估分成两步进行 :

(1)利用灰色理论建立灰微分方程模型, 由2016—2020年5年的年平均值预测 2021年的年平均值。

(2)借助有关官方统计数据对每月的有关经济指标值与全年的关系进行分析从而计算出预测值,通过每个月各经济指标值与全年总值的关系, 得出正常情况下2021年每个月各经济指标值预测值, 将预测值与实际值进行比较,评估出新冠疫情实际给社会带来的影响。

本文在以下两项条件成立的基础上构建预测评估模型:

(1)假设该省及全国的官方统计经济指标数据都是可靠准确的。

(2)假设在排除其他干扰因素的情况下,选取的经济指标数据变化只与新冠疫情有关,模型的预测时间在新冠疫情流行期间和结束之后。

4 模型的实证检验

4.1 湖北省对外贸易进出口额

将2021年预测值与实际统计值进行比较如表3所示。

4.2 全国社会消费品零售总额

将2020年预测值与实际统计值进行比较如表4所示。

5 结果分析

湖北省统计局的统计数据显示,2021年的2、3月两个月实际对外贸易进出口额分别为359.9、393.1亿元。4月之后,各项经济活动逐步恢复正常运转,湖北省的实际对外贸易进出口额实际值比预测值高,结合同期对外贸易进出口额呈现稳步增长的趋势;在2月、3月受新冠病毒疫情的影响对该市的对外贸易进出口影响严重,根据模型预测结果计算,这两个月估计损失183.5亿元左右,与专家估算这两个月损失180亿元左右的估算值相符;实际值也跟预测值类似,在第四季度出现了小高峰后下降,这也间接说明了模型的正确性和可靠性。

灰色關联模型是根据经济指标的发展规律作出评估预测,类似适用于社会预估重大公共卫生事件对其他方面的影响,具有普遍应用的价值,对科学估算、正确预测疫情带来的影响有较大作用,具有深入研究的意义。

参考文献

[1]田素华,李筱妍.新冠疫情全球扩散对中国开放经济和世界经济的影响[J].上海经济研究,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]刘雯赫.新冠肺炎疫情对全球能源产业链影响的“四阶段”模型分析及应对[J].工业技术经济,2021,40(1):3-12.

[4]何诚颖,闻岳春,常雅丽,等.新冠病毒肺炎疫情对中国经济影响的测度分析[J].数量经济技术经济研究,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]冯俏彬,韩博.新冠肺炎疫情对我国财政经济的影响及其应对之策[J].财政研究,2020(4):15-21.

[7]朱启荣,孙明松,杨伟东.新冠肺炎疫情对我国经济影响的评估:基于GTAP模型的实证[J].统计与决策,2020,36(21):91-96.

[8]周新辉,李昱喆,李富有.新冠疫情对中小服务型企业影响评估及对策研究:基于回归算法优化模型的分析预测[J].经济评论,2020(3):101-117.

[9]姬春秋.牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测[J].安徽农业科学,2012(10):6195-6196.

[10]刘向明,韩中庚.SARS疫情对某些经济指标影响的评估模型[J].大学数学,2005(3):13-17.

[11]邓聚龙.灰预测与灰决策[M].武汉:华中科技大学出版社,2002.

[12]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,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

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