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第二章 基于投入产出架构的新冠疫情冲击路径分析与应对政策（第1页）

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第二章基于投入产出架构的新冠疫情冲击路径分析与应对政策

刘世锦韩阳王大伟

要点透视

?湖北省具有较强的“内向型”特征，疫情对湖北省内带来的经济冲击大于省外。

?江苏、广东、浙江、山西、内蒙古、陕西等省区与湖北省的经济依存度较高，面临较为直接的经济冲击风险。

?在经济恢复发展中应特别关注上下游影响力较大、处于核心战略位置、自身稳定性不强的三类行业，例如湖北省的农业、交通运输业和建筑业。

?结合疫情冲击路径特征，湖北省和相关省区需要采取一系列政策措施，助力经济恢复，激发新增长动能。

引言

2020年初，新冠疫情暴发于湖北省并迅速向全国蔓延。国家采取坚决有效的措施，在较短时间内基本控制住了疫情。经济受到疫情的严重冲击，经历了一个多月前所未有的几乎停摆状态。目前国内经济正在逐步恢复，但国际疫情加剧，将对我国经济带来另一波冲击。世界贸易组织、国际货币基金组织等提出，全球经济深度衰退已不可避免。国际疫情何时缓解，有很大不确定性。正如有关人士所说，全球疫情何时结束，不取决于疫情结束最快最早的国家，而是取决于最差的国家。在这种背景下，我们将不得不面对并适应这样一个现实，即从常规增长模式转入相当长时期的“战疫增长模式”。这种增长模式的显著特点是，需要支付一个“战疫折扣成本”，也就是说，总是要拿出部分资源去内防反弹、外防输入，经济难以开足马力运转，实现潜在增长率。

这次经济大幅下滑，是由于意外的超级外部冲击，而非经济内部出了问题，如需求严重不足、杠杆率过高等。应对冲击的短期政策要聚焦于“恢复”“救助”“避险”。恢复就是把中断了的供求重新连接，有人强调扩大需求，其实当务之急是恢复需求。救助是要帮助那些处境艰难甚至日子都过不下去的企业和个人，重点是中小微企业和低收入人群。避险是要防控经济中已有结构性矛盾可能引起的风险，重点是防止金融体系由于流动性紧张引发的停摆和混乱。与此同时，应着眼长远，立足于仍然较大的结构性潜能，通过实质性深化改革，加快形成中国经济增长的“新风口”。

湖北是这次国内疫情的“震中”，经济受损程度最为严重，恢复振兴面临很大挑战。无论是湖北还是全国，疫后经济恢复和发展，都应着眼于国民经济相互关联的复杂结构，对疫情冲击做出细致准确的评估，进而制定并实施针对性强、切实管用的政策措施。

当前的相关研究多采取对比“非典”疫情带来的冲击，或通过监测相关典型行业的高频数据及企业调研数据，以直接估计新冠疫情对消费、投资、外贸、就业等重要指标或旅游业、交通运输业等典型行业的影响（例如，夏杰长、丰晓旭，2020；张夏恒，2020；沈国兵，2020；祝坤福等，2020）。我国拥有34个省级行政区域，各省诸部门构成了一个高度密集的区域“宏观经济系统”，行业间存在错综复杂的关联性。此次疫情暴发于省会城市武汉，正是借助于这种系统内的省际、行业间的联动关系，才形成对更大范围经济活动的直接和间接冲击。因此，很有必要从由点到面的传播视角对疫情冲击路径进行深入剖析。

投入产出体系描绘了国民经济各部门间的平衡关系，第I象限由中间投入和中间使用的交叉部分组成，水平方向上反映了某部门产品在各个部门间的分配，垂直方向上反映了某部门对各个部门产品的中间消耗（夏明、张红霞，2013）。除此之外，投入产出体系还蕴含了丰富的行业结构信息，对新冠疫情冲击下哪些行业对其上下游行业的冲击较大，哪些行业和行业间的联动会较大幅影响经济系统的整体资源传输效率，哪些行业更易于将冲击传递给外界，经济政策应重点关注哪些领域等，提供很有现实意义的路径分析线索。然而，以直接消耗系数矩阵A和通过里昂惕夫逆矩阵计算出的完全消耗系数矩阵B为基础的经典投入产出分析框架，多专注于量化分析行业间的直接和间接关系，并未尝试从行业层面挖掘上述经济结构类线索。

作为一个融合了图论、物理学、统计学等要素的新兴交叉领域，网络分析法通过分析构成网络的节点（Node）和节点间的边（Edge）或弧（Arc）的结构属性，可将复杂系统内“行动者”以及“行动者”之间的关系特征进行刻画，具体包括中心度、可聚类性、对称性、反身性、传递性等多个特征属性（沃瑟曼、福斯特，2018）。同时由于网络分析法强大的泛化能力，目前已被广泛应用于多种复杂系统，例如人际关系网络（沃瑟曼、福斯特，2018）、流行病传播网络（杰克逊，2019）、全球航运网络（ZhangandZeng，2019）、国际秩序网络（SnyderandKick，1979）、石油运输网络（Liuetal.，2020）等。类似的，投入产出体系也是一个典型的网络系统，每个经济部门以及部门间的资源传输关系便是构成宏观经济网络的“节点”和“弧”，将网络分析法应用于投入产出体系，便可输出投入产出表内的结构信息。

自史密斯和怀特（SmithandWhite，1992）起，全球贸易网络便吸引了学界的较多关注。例如谢弗和史密斯等人（SchafferandSmithetal.，2018）筛选出了1986—2013年全球大豆贸易网络结构中的重要成员国为巴西、中国和美国。肖伶俐和李敬（2019）研究了中国与中东欧国家的货物贸易格局结构特征。徐明和梁赛（2019）基于2009年世界投入产出表计算了世界41个主要经济体共计1435个经济部门的中心度、可聚类性等结构属性，发现中国的金属制品、石油精炼等部门的中心度较高，在国际贸易系统中有着重要的资源传输能力；同时，美国的公共管理和国防部门对于上游行业的影响力较大，巨额的国防开支显著拉动了全球上游行业的发展。类似的研究还包括塞里纳等人（Cerinaetal.，2015），他们的主要贡献在于以时间序列的方式将多张世界投入产出表排列，动态化地观察国际经济结构变动趋势。

除此之外，还有多篇文献聚焦于国内各经济部门组成的经济网络，其中较为经典的当属阿西莫格鲁等人（Acemogluetal.，2012）从网络结构角度研究了宏观经济波动，他们认为行业的不对称是经济危机的根源，因为看似来自边缘行业的微弱冲击完全有可能由于结构不对称而引起整个经济系统的大幅波动。该重要论断也被多项后续投入产出网络研究予以证实（例如Tsekeris，2017；Zhang，2018；Turco，2019；Contreras，2020）。同时，由于索尼斯等人（SonisandHewings，1998）开创性地从数学推理的角度提供了将网络分析法应用于区域间投入产出表，以研究经济冲击通过网络系统进行区域间传播的新思路，部分学者也开始尝试从区域维度进行网络分析，例如李敬等人（2014）运用网络分析法测度了中国区域经济增长的空间关联关系，并解构了关系背后的影响因素。

综上，网络分析法已成为经济研究尤其是投入产出领域的一种新分析范式，尽管国内学者对此领域的关注度相对较低，在国际上已有丰富的研究成果。但不可否认的是，已有相关研究存在一定局限。首先，从图论角度来说，投入产出架构是一个典型的有值有向图，即行业间的产品传输既有方向又有数量。但出于简化目的，大多数研究将行业间关系表达为无向图或简单有向图，仅强调行业间是否有关联，而忽略了重要的数量信息。其次，多数研究关注行业间的邻接关系，即“直接距离”，也有部分文献借鉴了图论中“测地线距离”概念，强调行业间的“最短距离”。但事实上，“直接距离”和“最短距离”均不一定能真实反映行业间的关系——看似没有直接联系的两个行业却有可能通过某个“中间行业”的串联而形成联动，在利用投入产出架构分析经济结构特征时，行业间的“最长路径”更具经济学价值。再次，由于网络系统中存在多种特征属性，例如中心度、可聚类性、对称性等，仅针对某一属性进行分析易于得出相对片面的结论。遗憾的是，国内外目前尚无相对综合的投入产出网络分析。最后，区域间投入产出表除了提供了行业间关系信息，还提供了宝贵的区域间关系信息，将网络分析法应用于区域间投入产出表可获得丰富的多维信息，但相关研究成果甚少。

针对上述不足，本研究将网络分析法应用于中国省区市区域间投入产出表构建的有值有向图，并综合分析了中国省区市间及行业间的结构特征属性；通过对湖北省整体以及湖北省内经济部门的综合分析，从区域间、经济部门间“层层感染”的视角勾勒出此次新冠疫情的经济冲击传播路径。本章第二部分构建了区域间投入产出架构的网络分析框架。第三和第四部分基于投入产出数据分别从区域和行业维度进行新冠疫情冲击路径的实证分析。第五部分总结疫情冲击路径特征并提出政策建议。

区域间投入产出架构的网络分析框架

区域间投入产出表的第I象限（即“中间投入—中间使用”矩阵）反映了区域部门间产品的消耗和分配关系，这种产品流动关系的集合便构成了“宏观经济网络”。其中每个经济部门是该网络系统中的节点，部门间的有向、有值关系便是构成网络的弧。由于兼具区域和行业维度的双重属性，本章从两个维度构建网络分析框架。

区域维度的结构特征刻画

区域内经济互动密切度

在网络分析法中，密度指图中实际存在的边（Edge）与可能存在的边的比例，即现有的边数L占最大可能边数的比例，即：

Δ指图的密度，L指图中实际存在的边数，g指图中的行动者个数。

密度衡量了行动者之间的互动密切程度，取值范围为〈0，1〉，取值越大，则图内行动者间的整体关系越密切。同时，如果图G的点集是图G点集的子集，且图G的边集是图G边集的子集，则图G是图G的子图。“宏观经济网络”是一个完整的图，每个区域内的部门集合便是该图内的子图。通过将子图密度应用于各区域，便可了解不同区域内各部门互动程度的差异。但传统的密度概念并未考虑行动者间关系的方向及强度，根据沃瑟曼和福斯特（2018）的建议，我们将有值有向子图密度定义为：

Δ′指有值有向子图的密度，∑v指子图中实际存在的弧的强度之和，g指子图中的行动者个数。

本文将通过式（2）计算我国区域内经济互动密切度，以明晰各省内经济部门的协同程度。

区域间经济互动密切度

除了区域内经济互动密切度，区域间经济互动密切度也具备重要分析价值。尤其是可通过该指标筛选出和湖北省经济依存度较高的省区市以明确冲击传播路径。但在相关文献中，关于子图间密度的论述较少，并均未同时考虑行业间关系的方向和强度（例如Tsekeris，2017）。因此，我们将有值有向图的区域间经济互动密切度定义为：

Δ′j指有值有向子图G和有值有向子图G之间的密度，∑v指从子图G中节点出发、以子图G中节点为终点的实际存在的弧的强度之和，g、g分别指子图G和G的行动者个数。

内外活跃指数

同时，我们定义了内外活跃指数，以全面反映各区域经济活动的“内向型”或“外向型”特征：

EIIndex为区域s的内外活跃指数，∑v指从子图G中节点出发、以子图外节点为终点的实际存在的弧的强度之和，∑v指子图G内实际存在的弧的强度之和。

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