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疫情对消费端的影响
“非典”时期疫情对消费影响回顾
根据2003年非典期间的经济表现，负面影响主要集中在第三产业，尤其是交通、邮政仓储和住宿餐饮业。
2003年第一例非典病例报告于2002年12月，但中国的大规模防疫始于2003年4月初。2003年4月6日，世界卫生组织将北京列为疫区，中国各地也开始积极应对。6月20日，北京小汤山医院的最后18名患者出院，结束了非典疫情。因此，非典对宏观经济的负面影响主要体现在2003年第二季度。
2003年第二季度，中国国内生产总值同比增长9.1%，比第一季度下降2个百分点。大多数行业的增长率都有所下降，其中，运输、仓储和邮政服务的增长率从第一季度的7.7%下降到2.3%，降幅为5.4个百分点。住宿和餐饮业的增长率从第一季度的11%下降到7.4%，下降了3.6个百分点。然而，二零零三年第二季批发及零售业和房地产业的增长率较第一季有所上升。
由此可见，非典对宏观经济的影响主要体现在交通和住宿餐饮业。虽然这一流行病的规模和应对措施与非典时期不同，但仍可参考非典时期对宏观经济部门的影响。
疫情对春节假期消费影响描述
目前可以看到的是春节期间疫情对消费的影响。
2019年春节黄金周餐饮、旅游、电影总票房为15247.4亿元，同比增长8.4%，其中餐饮销售额为10050亿元，旅游收入为5039亿元，电影票房为58.4亿元。2017年和2018年春节黄金周期间的消费增长率保持在两位数。
由于在当前疫情期间并非所有地方都鼓励聚集和外出，上述消费将受到严重影响。我们基于以下假设估计了疫情对春节消费的影响:(1)2019年，社会消费品零售总额保持了8%的增长。我们假设，如果没有疫情，2020年春节期间消费仍将保持8%的增长；(2)假设三种情况下的流行病影响。情景1(中性情景)，春节期间疫情的影响将使消费减少50%。病例2(极端病例)，疫情的影响使春节消费减少了80%；病例3(轻度病例)，疫情的影响使春节消费减少了20%。
图表2显示了在上述假设下疫情对春节消费的影响。在中性情况下，春节黄金周期间的消费比无疫情时少8800亿元。在极端情况下，春节黄金周期间的支出减少了1340多亿元。在温和的情况下，春节黄金周期间的支出减少了近5800亿元。
然而，上述分析只是静态的。它只考虑春节黄金周期间对餐饮、旅游、电影等行业的负面影响，而没有考虑其他影响，如餐饮消费的下降，而是食品采购的增加。
另一个目前可见的负面因素是运输业。流行病的爆发发生在春节期间。春节前13天，共运送旅客10.1亿人次，同比增长2.4%。然而，1月24日，春季出货量同比下降2.5%，1月25日下降28.8%，1月27日仅发送1626万人次，下降近70%。
2019年，铁路、公路、水路和航空运送了176亿乘客。从2017年到2019年，春运期间的旅客人数约为29.8亿。当疫情在2020年春节前没有爆发时，NDRC预测2020年春节期间将有大约30亿乘客被送去。然而，从目前的疫情来看，乘客数量将大大减少。然而，考虑到大量流动人口在假期后仍将返回工作场所，这种流行病对春节的影响
疫情对消费影响的计量分析
综合上述因素，我们估算疫情对一季度全国消费的负面冲击为2%，近年来支出法GDP中，居民消费支出占比约40%，则疫情对一季度GDP的负面冲击约为0.8个百分点。
与此同时，值得注意的是，非典流行后，消费增长率已经显著达到反弹。附录中的DID分析显示，非典疫情后，北京的社会福利机构从010年到10220年增加了17%以上。因此，年消费量没有受到显著影响。2003年第三季度，全国运输、仓储和邮政服务增长率回升至7.6%，住宿和餐饮业增长率回升至16.9%。从年增长率来看，2003年国内生产总值同比增长10%，比2002年增长0.9个百分点。运输、仓储和邮政行业全年增长6.1%，比2002年下降1个百分点。住宿和餐饮业增长12.4%，比2002年增长0.3个百分点。因此，这一流行病对消费的影响在第一季度得到更多反映，对全年经济增长的影响并不显著。
疫情对生产端的影响：从工作日效应估算
由于在这一流行病中采取了相对严厉的措施，如“城市关闭”和延长假期，其负面影响不仅反映在消费上，也反映在生产上。在这里，我们只通过工作日的变化来分析疫情对生产方面的影响。
从1月30日起，湖北将假期延长至2月13日，上海、浙江、江苏、广东、重庆、云南、福建、安徽省市将假期延长至2月8日，其他省份将假期延长至2月2日。与上述三种情况相对应的工作日变化分别为11个工作日、6个工作日和2个工作日，其中1个工作日在1月份，其他工作日在2月份。
夏纯(2002)认为一个工作日的变化对工业产出的影响约为0.2个百分点(夏纯，《实际经济时间序列的计算：季节调整及相关经济含义》，《经济研究》，2002年第3期，第36-43页)；基于工业增加值的固定基数指数，我们计算了工作日变动对工业增加值的影响，并得到了类似的结果。1月和2月工作日分别减少一天，对1月和2月工业增加值同比增长率的影响分别为0.4%和0.2%。
2019年第一季度，上海等8个省市占全国工业增加值的43.4%，湖北占全国工业增加值的4.5%。根据上述比率，二月份的工作日减少约3.14天，相当于工业增加值增长率下降约0.7个百分点。鉴于统计局只公布1月至2月的工业增加值，为避免计算过于复杂，我们简单取平均值，对1月和2月进行汇总，得出第一季度延长假期对工业增加值的负面影响约为0.3-0.4个百分点。
2019年一季度，工业占GDP的比例为32.6%，因此假期延长对一季度GDP增速的负面影响约为0.1个百分点左右。
当然，上述估计只是粗略的，只考虑了假期的延长，而没有考虑其他政策如城市关闭的影响。因此，上述估计可以视为对工业增加值增长率影响的下限。
疫情对出口的影响
1月30日，世界卫生组织宣布中国新的皇冠肺炎被列为“国际关注的公共卫生紧急事件(PHEIC)”，并未建议限制旅行的措施。
根据世界卫生组织的定义，“国际关注的公共卫生突发事件”是指根据本条例的规定确定的异常事件:(1)国际疾病传播给其他国家造成的公共卫生风险；和(2)可能需要协调的国际反应。
为了预防或减少疾病的国际传播，避免对国际交通造成不必要的干扰，世界卫生组织(世卫组织)根据《国际卫生条例（2005）》第15条，在一个国家被确定为“具有国际关注的公共卫生突发事件”后，提出了“临时建议”。“临时提案”是一项不具约束力的提案，有时限，并基于防止或减少疾病国际传播和尽量减少对国际交通的干扰的具体风险。临时建议可包括缔约国或其他缔约国在国际关注的公共卫生紧急情况下对人员、行李、货物、集装箱、车辆、物品和/或邮包采取的卫生措施。
“临时建议”可以在
2009年4月25日，世界卫生组织(世卫组织)国际卫生条例(IHR)应急委员会在其第一次会议上决定，美国和墨西哥的禽流感“H1N1”构成“国际关注的公共紧急事件”(PHEIC)。这是世卫组织自2005年颁布《国际卫生条例》(2005年)以来首次宣布“国际关注的突发公共事件”。这一事件持续了16个月，引起了全世界的关注。然而，根据世卫组织的“临时建议”，建议不应限制贸易和人员交流。
我们还使用DID方法分析了2009年墨西哥H1N1流感构成PHIC后对墨西哥出口的影响(详见附录)。结果显示，PHIC的影响使墨西哥的出口减少了大约10%。考虑到中国在全球贸易中的份额比墨西哥大得多，我们认为在新加冕的肺炎构成PHEIC后，对中国出口的影响将低于2009年对墨西哥的影响。预计一季度出口因此受到的负面冲击在5%左右，即约300亿美元，对GDP的负面冲击约1个百分点。
疫情对宏观经济影响的简要结论
综上所述，我们得出以下结论:
(1)疫情对经济的负面影响主要集中在第一季度。从非典疫情来看，疫情发生后，相关行业明显存在反弹，因此全年疫情对经济增长的影响并不严重。
（2）从目前情况判断，一季度消费、出口和工业生产均受到不同程度冲击，综合起来，在没有其他稳增长政策对冲的前提下，一季度GDP所受负面冲击接近2个百分点。
对冲疫情影响所需要的宏观政策调整
如前所述，疫情对第一季度经济增长的影响是显而易见的。我们认为，在这种情况下，有必要调整宏观政策，以对冲这一流行病的影响。
当然，在宏观政策发挥作用之前，首先必须控制疫情的持续发展。我们以前的所有估计都是基于第二季度疫情能够得到有效控制的前提。疫情的有效控制也是市场信心的基础。从上一篇文章对非典的回顾可以看出，疫情得到控制后，反弹的内生宏观经济力量相当明显。
在目前情况下，货币和财政政策有必要在稳定增长的水平上进一步努力。在这个非常时期，央行应该确保合理和充足的流动性，以确保实体经济的需求。尽管今年年初已经下调，但考虑到第一季度的信贷供应规模和在疫情背景下支持实体经济的需要，仍有必要在第一季度再次下调。此外，预计LPR将再次下调，以引导实体经济降低配资的成本。
在财政政策方面，我们认为在这个非常时期，赤字率的3%的红线不需要再严格遵守。从目前中央政府的杠杆率来看，中国中央政府仍有进一步杠杆率的空间。此外，扩大地方特殊债券规模和增加基础设施投资仍然是稳定经济增长的唯一选择。
此外，应注意地方政府在经济增长中的作用。改革开放以来，地方政府一直是中国经济增长的重要引擎。许多学术研究已经证实了这一点。然而，近年来，对地方政府违规配资的调查直接导致地方政府投资意愿下降，导致基础设施投资增长率大幅下降。在面临疫情影响的特殊时期，有必要放松地方政府配资以满足其合理需求。这是今年疫情影响下保持经济稳定的关键。
考虑到疫情的影响和可能的政策对冲，我们对2020年国内生产总值增长的判断修改如下:2020年全年国内生产总值增长5.8%，四个季度分别为5.0%、6.0%、6.1%和5.9%。
附录：计量模型
1，DID分析非典期间的消费影响
DID方法可用于分析事件的影响。基本思路是将样本分为对照组和治疗组，前者不受政策影响，后者受事件影响；此外，还分析了两组待讨论因变量的值在事件前后是否发生了变化。由于对照组不受影响，而治疗组受影响，如果事件对治疗组有影响，两组之间的差异应该改变。因此，如果有
对于非典，我们以北京为治疗组，上海为对照组，调查非典对两地社会消费品零售总额的影响。因变量是社会消费品零售总额的对数。抽样间隔为2000年1月至2003年6月。其中，北京被宣布为疫区的三个月，即2003年4月至6月，被设定为检查间隔。虚拟变量dt=1表示2003年4月至6月，虚拟变量ds=1表示北京。回归结果表明，系数dts显著，即非典的影响使北京社会消费品零售总额又减少了10%。
同时，我们继续调查非典疫情后的情况，并将调查间隔定为2003年4月至2004年12月。虚拟变量dt=1表示2003年4月-6月，虚拟变量ds=1表示北京。回归结果表明，系数dts也很显著，即非典后北京社会消费品零售总额超过17%，即反弹。因此，从全年来看，这一流行病对消费的影响并不明显。
2。“我们选择巴西作为对照组，巴西的经济规模与墨西哥相似，也是一个美国国家。经合组织工业生产指数被用作代表全球需求的控制变量。样本间隔为2006年1月至2010年8月。虚拟变量dt=1表示从2009年5月到2010年8月的PHEIC期间。虚拟变量ds=1代表墨西哥。回归结果显示，dts系数显著，即流感构成PEHIC后墨西哥出口量下降9.3%。
与此同时，我们发现PHEIC对出口的负面影响随着时间的推移逐渐减少。前三个月，对墨西哥出口的负面影响约为20%。随着时间的推移，6个月后，对出口的负面影响将稳定在10%左右。
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