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近期湖北地区的新型冠状病毒疫情牵动着全国人民的心。另一方面,笔者也比较关注疫情对宏观经济的冲击,而这需要从历史数据中寻找经验。2000年以来,我国一共发生过三次影响较为广泛的疫情,分别是2003年的SARS,2009年的甲型H1N1流感,2013年的H7N9禽流感。从病例数、传播范围、市场冲击等因素来看,本次冠状病毒与2003年的SARS比较接近,因此我们就基于2003年SARS数据做一下分析。
 
 
已经有人做过相关的分析,比如我们可以作出社会消费品零售总额的月度同比,从上图可以看到,2003年SARS传播期,消费增速有一个明显的下探。
 
但是这种分析虽然可以获得SARS冲击经济的证据,但是在笔者看来,可能有两个不足之处。第一,没有排除其他因素的影响,比如SARS和本次疫情,都发生在春节前后,那么春节的错位效应就是很重要的影响因素;再比如2003年是一轮通胀上行期,因此2003年货币政策收紧,上调了准备金率,这也会对经济有影响;
 
第二,从下表可以看到,SARS病例在各省份之间的分布差异巨大,因此SARS对不同地区的冲击,可能存在地区“异质性”。而今年的新型冠状病毒,主要冲击湖北地区,同样也具有地区“异质性”,这种异质性需要考虑。
 
图:SARS疫情统计(截止到2003年5月18日)
 
对于带有“异质性”的外生时间冲击,一个可行的研究方法叫做DID(Differences-in-Differences),我们来大概解释一下。在DID方法中,将有两组样本,一组叫做对照组,就是没有受到冲击的样本,在本文中,我们选择上海。从上表中可以看到,上海的SARS病例只有7例,且均为散发病例,受到的直接冲击较小;另一组叫做观察组,也就是受到外生冲击的样本,我们选择北京,北京的SARS病例位居全国首位,是受到冲击最明显的地区。
 
北京和上海同为直辖市,同为区域核心城市,经济体量相当,而且受到春节效应或者货币政策收紧等其他因素的影响也是一样的。主要的区别在于SARS的冲击程度不同,那么我们就可以通过SARS爆发前后,北京、上海经济数据的相对差异,来估算出SARS对经济的冲击程度。
 
我们首先来观察北京、上海的社会消费品零售总额的月度值,可以看到,北京在2003年4月之后,出现一个明显不同于上海的下行,这就提示我们,SARS应该在2013年给重灾区北京,带来了额外的负面冲击。
 
下面我们就要用DID方法,来检验一下,这种负面冲击,是否显著。我们可以选择一些控制变量,对于本文的研究而言,一个理想的控制变量是北京、上海的人均可支配收入,但是遗憾的是人均可支配收入是季度数据,样本量不够,因此我们选择了北京、上海的CPI作为控制变量。因变量是北京、上海的社会消费品零售总额的对数值。
 
我们选取的SARS冲击前的时间段为2002年1月-2003年3月,SARS冲击后的时间段为2003年4-6月。DID结果如下:
从DID估计结果上看,估计系数的显著性P值为0.049,即在5%的显著性水平下显著,这就告诉我们,相对于上海,在2003年的4-6月,SARS对北京消费带来了显著的额外负面冲击。DID的估计系数为-0.123,也就是说,SARS对2003年二季度,北京消费带来额外冲击水平,为-12.3%。
 
那么这种额外的负面冲击,是否会一直持续呢?我们需要延长SARS冲击的观察期,我们所做的稳健性分析结果如下表。从下表可以看到,当观察期放宽到2003年的4-9月,以及4-12月时,SARS对北京的额外冲击已经不显著。
 
考虑到2003年3月6日,北京接报第一例输入性SARA病例,2003年6月20日,小汤山医院最后18名患者出院。因此疫情对北京的冲击主要发生在疫情爆发期,疫情结束后,冲击将会修复。
 
那么下一个问题是,疫情结束后的修复,程度如何?SARS冲击高峰的2003年4-6月列为对照期,SARS冲击后的2003年7-12月列为观察期。DID结果如下:
 
 
我们可以看到,SARS结束后的2003年6-12月,北京消费有显著的修复性增长,显著性P值为0.025,在5%的显著性水平下显著。北京额外提升的消费增速为16.3%。因此SARS的负面冲击,集中在4-6月的高峰期,疫情得到控制后,北京又经历了显著的恢复,因此放在2003年全年来看,我们并没有观察到SARS对消费有明显的负面冲击。
 
考虑到疫情对服务类消费的冲击更为明显,比如密集场所的餐饮行业,但是笔者并没有找到2003年的消费细分数据,故暂时作罢。
 
下面我们再基于类似的方法,来看看SARS对工业生产的冲击情况。首先来看看,SARS期间北京、上海的工业增加值增速的走势。
 
 
从上图可以看到,阴影所示的SARS期间,北京的工业增加值,相对于上海,出现了一定程度的下探。但是我们又注意到,自2002年初,北京的工业生产就开始落后于上海,那么SARS期间的下探,是否显著呢?
 
 
从DID模型的结果来看,即便SARS最严重的2003年4-6月,对北京工业生产的冲击仍然不显著。虽然从图上看,2003年北京的工业生产落后于上海,但是这种落后,自2002年初就开始了,并非源于SARS。
 
同样,我们也可以对固定资产投资做出分析。从下图可以看到,2003年4-6月,北京的固定资产投资增速落后于上海,但是这种落后,是始于2003年初。
 
 
从DID模型的结果来看,即便SARS最严重的2003年4-6月,对北京固定资产投资的冲击仍然不显著。放到2003年全年来看,北京的固定资产投资的表现,反而是相对领先于上海的。
 
最后来总结一下本文的结论。我们的意图是借鉴2003年SARS对经济冲击的经验,来类比本次新型冠状病毒,对经济的冲击。我们采用的方法是DID,将受SARS影响较小的上海作为对照组,将受SARS影响较大的北京作为观察组。分析两者在SARS疫情前后,经济的相对表现。
 
从模型结果来看,03年SARS对消费的冲击比较显著,对工业生产、固定资产投资的冲击不显著。就消费而言,03年4-6月,北京SARS疫情最重的时期,对北京消费的额外冲击为-12.3%,但是6月疫情可控之后,北京消费出现了猛烈的反弹,因此2003年全年,对北京消费的冲击仍然不显著。我们用广东的数据做了稳健性分析,结论类似,此处不再赘述。
 
如果03年SARS的数据,对于本次新型冠状病毒仍然适用的话,我们可以得知,本次新型冠状病毒,可能冲击的是湖北地区的消费,如果未来两个月内疫情得到控制的话,冲击的时间段主要是一季度。
 
但是当前经济结构,与03年的一个主要区别是,当前的服务业占比要高很多。而服务业是人员密集型产业,因此对疫情更加敏感。服务业的评估,是本文的不足之处,未来需要继续研究。
 
不过总的来说,笔者认为,本次新型冠状病毒,对经济的短期冲击大于长期冲击,对经济的心理冲击大于实际冲击,这也就意味着,今年一季度,我们有望见到一批被错杀的资产。
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万钊

万钊

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经济学博士

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