新冠疫情对我国贸易发展的影响研究——基于贸易行业指数的实证分析

彭爱群 张 键

（安徽工商职业学院经济贸易学院，安徽 合肥 231100）

2020年年初暴发的新冠疫情，对全球经济产生了巨大的冲击。中国作为世界第一大贸易出口国，贸易行业受到了巨大的冲击。受新冠疫情影响，2020年第一、二季度，我国货物贸易出口额均有较大幅度下降。在后疫情时代，全球大多数国家的经济普遍下滑，而中国经济在短时间内实现了复苏。本文从实证角度出发，定量分析新冠疫情对我国贸易行业的影响，以期在此基础上提出有针对性的解决对策，实现贸易行业的平稳复苏。

一、文献综述

詹玉兰（2021）利用引力模型分析两个国家贸易量受排斥力与吸引力这两个相对力量的影响，通过实证分析发现受新冠疫情影响，中间产品海外供应链中断对进口国国际贸易产生明显负面影响，并在此基础上提出相应的解决对策。李庆利（2021）基于统计数据，发现新冠疫情对厦门市外向型经济产生非常明显的影响，影响主要集中在第二产业的发展、国际市场需求、贸易进出口、吸引外资及对外投资五个方面，并从优化厦门营商环境、努力扩大内需等方面提出解决对策。茹玉骢、文娟（2021）基于政策性短期出口信用保险的基本功能和特征，构建出口信用保险“稳就业”和“稳外贸”的理论分析框架，在此基础上论证了出口信用保险的逆周期调节功能，并通过实证分析发现我国在新冠疫情期间使用的出口信用保险政策避免了3.5%～7%的出口衰退。朱岩（2021）分析了在新冠疫情背景下，跨境电商企业面临着业务量、利润下降，经营风险增大及跨境物流成本增加的难题，从改革平台运营模式、改革跨境电商物流模式等方面提出应对策略。张福海（2021）分析了新冠疫情背景下，对国内经济长期和短期的影响，并从经济政策、就业政策、投资政策等方面给出建议。郑浦阳（2020）通过建立2000年至2018年珠江三角洲地区经济发展的目标函数，发现在新冠疫情初期，整个珠三角区域经济发展受到重创，之后随着相应政策的出台，各城市经济发展指数逐步改善。刘英（2020）分析了新冠疫情对世界经济及我国经济的影响，并从加大逆周期政策调节力度，促进数字经济、智能制造发展，深化供给侧结构改革等方面提出解决对策。王思贤、韩秀兰（2021）分析新冠疫情背景下空气中二氧化碳浓度对经济发展的影响，实证结果表明二氧化碳浓度高的地区受新冠疫情影响较大。郭研、张芯悦、方达（2021）对统计数据进行分析发现新冠疫情之后货运量有2.7%幅度的下降，通过实证分析验证高速公路免费政策对复产复工有促进作用，并从降低流通成本、优化高速公路收费政策等方面提出政策建议。肖伯文、范英（2021）通过构建新凯恩斯动态随机一般均衡模型，分析了新冠疫情与政府干预之间的关系，实证结果表明绿色经济刺激政策可以减少经济波动，有利于经济平稳的复苏。

由以上文献分析可知，对于新冠疫情对经济的影响分析主要集中在宏观方面。本文从贸易行业这个行业角度出发，定量分析新冠疫情对贸易行业的影响。

二、数据来源及指标选取

1.指标选取

为了反映新冠疫情对贸易行业的冲击，本文以贸易行业指数（881159）对数收益率反映贸易行业所受到的冲击，记为LNMY。贸易的发展离不开航空运输及港口运输的支持，但是在实证过程中发现港口航运指数（881148）与贸易指数之间存在多重共线性，为了保证回归结果的有效性，本文选取机场航运指数（881151）对数收益率作为控制变量，记为LNJC。对数收益率的计算公式如下所示：

其中rt代表的是t日的收益率；pt代表的是t日的收盘价。

从国家卫健委网站统计数据可知，在进行新冠疫情数据统计时，统计指标主要包括单日新增确诊病例、新增治愈出院病例、累计确诊病例等。前文对于贸易行业冲击的衡量采取的比例收益率，为了保证数据特征的一致性，本文对新冠疫情相关指标进行处理，以新冠肺炎病例日增长率衡量每日新冠疫情的变化情况，该指标记为XGR，其计算公式如下所示：

其中XGRt代表t日的新冠肺炎增长率；新增确诊t代表t日的新增确诊量；累计确诊t-1代表t-1日的累计确诊量。

2.数据选取

国家卫健委于2020年1月11日开始公布新冠疫情的相关指标，直至2020年5月22日全国首次实现本土新增确诊病例和疑似病例零增长，因此本文以上述时间段作为样本区间。相关数据的描述性统计如表1所示。

表1 指标的描述性统计表

数据来源：新冠疫情单日新增病例、累计确诊病例来源于国家卫健委，贸易行业指数、机场航运指数来源于同花顺ifind数据库。

三、新冠疫情对我国贸易行业影响的实证分析

1.指标的平稳性检验

时间序列数据的非平稳性可能导致伪回归的问题，因此本文采用ADF检验法对所使用变量进行平稳性检验，检验结果如表2所示。

表2 变量平稳性的ADF检验

由表2知，在5%的显著性水平下，所有变量的原序列均为平稳序列。

2.协整检验

协整检验是判断变量间是否存在长期稳定关系的标准，本文采用Johansen法检验变量间的协整关系，检验结果如表3所示。

表3 变量间的Johansen协整检验

由表3检验结果可知，在5%的显著性水平下，相关变量之间至少存在3个协整关系。

3.根据LLC法则确定最优滞后阶数

本文猜测新冠疫情对贸易行业的影响具有滞后性，本文采用LLC检验法确定模型的最优滞后阶数，检测结果如表4所示。

表4 LLC法则下最优滞后阶数表

由表4检测结果可知，本文应建立滞后阶数为1的VAR模型。为了保证模型的稳定性，本文进行模型的特征根检验，检验结果如图1所示。

图1 特征根检验

根据图1结果，VAR（1）模型的3个特征根倒数的模都位于单位圆内，说明该模型是稳定的。之后，本文使用脉冲响应函数及方差分解法来说明新冠疫情对我国贸易行业的影响。

4.脉冲响应函数分析

据前文建立的滞后1阶的VAR模型，建立脉冲响应函数，检验结果如图2所示。

图2 脉冲响应函数图

（1）贸易行业对新冠疫情冲击的反应

在给新冠肺炎病例日增长率XGR一个正冲击后，贸易行业指数对数收益率受到反向冲击，其中在第2期影响最大，达到-0.003，在第5期之后影响逐渐平稳，影响一直为负面影响。由此可见，新冠疫情将对贸易行业的发展产生负面影响。

（2）贸易行业对机场航运冲击的反应

在给机场航运指数对数收益率一个正冲击之后，贸易行业指数对数收益率受到正向冲击，其中在第2期影响最大，达到0.005，在第3期之后影响逐渐平稳，且一直保持在正向影响。由此可见，机场航运的正常运行有利于贸易行业的发展。

（3）贸易行业对自身冲击的反应

在给贸易行业指数对数收益率一个正冲击之后，贸易行业指数收益率受到正向冲击，其中在第1期影响最大，在第2期之后影响逐渐平稳。由此可见，贸易行业将对自身的发展产生正向影响。

5.方差分解

为了进一步解释各个变量对贸易行业的解释程度，文章进行对LNMY进行方差分解，方差分解的结果如表5所示。

表5 LNMY的方差分解结果

由表5的实证结果知，贸易行业的波动主要由贸易行业自身的变化来解释，在解释变量中，影响最大是新冠疫情，其贡献度在11%左右。机场航运的贡献度相对较小。具体来看，贸易行业对自身波动的解释力度在第一期最高达到99%，之后影响逐渐下降，而新冠疫情及机场航运的影响逐渐增加，到第7期之后影响逐渐稳定下来，影响程度大概稳定在82%左右。从新冠疫情的解释程度来看，新冠疫情对贸易行业波动的解释程度从第2期开始上升，在第3期开始显著，到第8期之后变得稳定，贡献程度稳定在11%左右。机场航运对贸易行业波动的解释程度从第2期开始增加，并在之后一直稳定在6%左右。

四、政策建议

1.充分挖掘国内消费者的消费能力

面对国际新冠疫情持续的局面，贸易型企业应转变营销观念，出口转内销，深挖国内消费者的消费需求，积极改变销售上的被动局面。政府应配套刺激居民消费的相关政策，通过发放消费券，给予消费金融支持等政策拉动国内需求。

2.推动与条件许可国家恢复航运

贸易行业发展离不开航运行业的支持，在国际疫情持续的背景下，应积极推进与条件允许的国家恢复通航。这样一方面可以加强国家之间有关防疫用品的互助，另一方面也可以降低新冠疫情对贸易行业的冲击。

3.充分发挥经济政策的作用

到目前为止，全球的新冠疫情仍在延续，贸易型企业尤其是中小企业生存面临着巨大的压力，这个时候有效的经济政策对于外贸行业的持续发展至关重要。在财政政策方面，加大政府财政支出，拉动市场需求；通过一系列的减税政策，降低贸易型企业的运行成本。在货币政策方面，鼓励商业银行等金融机构加大对贸易型企业的资金支持，扩大信贷规模，并在贷款利率方面予以优惠，降低贸易型企业的融资成本。