新冠疫情對(duì)人口活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)影響的大數(shù)據(jù)分析

李勐、李永立、陳澤均、劉超

哈爾濱工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

一、新冠疫情對(duì)人口活動(dòng)的影響及在不同地區(qū)的差異

       自今年1月中下旬開(kāi)始，新冠肺炎疫情逐步受到了全國(guó)人民的關(guān)注。特別是隨著媒體的宣傳力度加大，人們逐漸從心理上認(rèn)識(shí)到肺炎疫情的嚴(yán)峻形勢(shì)，主動(dòng)配合政府的要求，居家防疫、減少出行。那么，一個(gè)城市新冠肺炎的確診人數(shù)與人們市內(nèi)出行減少的程度是怎樣的關(guān)系？面對(duì)同樣的或類(lèi)似的肺炎確診數(shù)據(jù)，各個(gè)城市市內(nèi)出行降低的程度是否一致？也即是否有些城市的人們更加樂(lè)觀，而有些城市的人們更加懼怕？

       為了回答以上問(wèn)題，哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院李勐副教授和李永立教授牽頭組成課題組（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“課題組”）分析了我國(guó)200座城市的新冠確診數(shù)據(jù)與居民市內(nèi)出行的規(guī)律，其中為了更加公平地刻畫(huà)“市內(nèi)出行降低程度”這一數(shù)據(jù)，應(yīng)用了今年市內(nèi)出行強(qiáng)度與去年同期水平的比例數(shù)據(jù)，一方面能夠控制不同城市本來(lái)出行強(qiáng)度的差異，同時(shí)比例數(shù)據(jù)更加直觀地反映出行強(qiáng)度降低的水平，這個(gè)比例越小，說(shuō)明出行強(qiáng)度降低的幅度越大。

       根據(jù)百度遷徙發(fā)布的各城市每天市內(nèi)出行的強(qiáng)度數(shù)據(jù)，歷史同期水平強(qiáng)度數(shù)據(jù)和全國(guó)各城市的累計(jì)新冠確診數(shù)據(jù)，課題組綜合2020年1月24日至2月28日的數(shù)據(jù)，通過(guò)匯總和回歸分析，得到了如圖1所示的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)：確診數(shù)據(jù)與市內(nèi)出行降低水平負(fù)相關(guān)，也即確診人數(shù)越多的城市，出行強(qiáng)度相對(duì)于去年的同期水平降低的越多，并呈現(xiàn)指數(shù)遞減的規(guī)律。這一定程度反應(yīng)了人們對(duì)于新冠疫情的懼怕程度和政府對(duì)市內(nèi)出行監(jiān)管的強(qiáng)度：新冠疫情越嚴(yán)重，人們?cè)綉峙鲁鲩T(mén)，政府所采取的限制性措施也越強(qiáng)。

圖1 各城市出行強(qiáng)度降低與確診人數(shù)規(guī)律圖

       盡管整體上確診病例數(shù)與同期出行降低程度表現(xiàn)了負(fù)相關(guān)的規(guī)律，但各個(gè)城市的表現(xiàn)有明顯差異。比如圖中的十堰市和重慶市，這兩座城市雖然有幾乎相同的新冠肺炎確診數(shù)據(jù)，而相對(duì)歷史同期水平，人們市內(nèi)活動(dòng)的降低程度卻有很大差異，十堰的人們明顯比重慶更謹(jǐn)慎，更加畏懼一些?？偟膩?lái)說(shuō)，在回歸曲線上邊的城市都比下邊的城市在市內(nèi)出行方面更加樂(lè)觀一些，從圖中可以發(fā)現(xiàn)：生活在北方城市的居民相對(duì)南方城市，出行率降低的更劇烈，這可能與各個(gè)城市和各地域人口自身的文化和風(fēng)俗有關(guān)，也可能與各個(gè)地方限制出行的禁令強(qiáng)度有關(guān)。

二、各地市新冠疫情確診數(shù)據(jù)與往年GDP的相關(guān)性

       針對(duì)所分析的200座城市，課題組發(fā)現(xiàn)各個(gè)城市往年的人均GDP與感染新冠肺炎的確診數(shù)具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，如圖2所示，在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系中，兩者呈現(xiàn)線性關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)為類(lèi)似新冠類(lèi)傳播型的傳染病防控提供了一個(gè)簡(jiǎn)單判據(jù)：在當(dāng)前階段，人均GDP高的城市可以先期列入防控重點(diǎn)城市。注意到選取的人均GDP指標(biāo)，而不是城市整體的GDP指標(biāo)，一定程度上控制了城市人口數(shù)的影響。

圖2 各城市人均GDP與確診人數(shù)規(guī)律圖

       事實(shí)上，上述的結(jié)論似乎沒(méi)有直接的因果關(guān)系或理論依據(jù)，從表面上看，一個(gè)城市的人均GDP也很難和某種傳染病有解釋性的關(guān)系。不過(guò)，在我國(guó)當(dāng)前階段，課題組發(fā)現(xiàn)各個(gè)城市的遷徙率成為解釋人均GDP的一個(gè)顯著指標(biāo)，我們稱(chēng)之為“遷徙經(jīng)濟(jì)”，也即一個(gè)城市的遷徙率越高，該城市的人均GDP也越高。進(jìn)一步，從新冠疫情在全國(guó)的蔓延來(lái)看，從元旦到春節(jié)前人口的大量遷徙無(wú)疑是病毒輸入各個(gè)城市的誘因。由此可見(jiàn)，遷徙本身可以部分解釋人均GDP的發(fā)展水平，同時(shí)在病毒傳播期，又可以部分解釋各個(gè)城市確診病例數(shù)，通過(guò)遷徙這個(gè)變量本身，將人均GDP與新冠確診數(shù)據(jù)聯(lián)系了起來(lái)，構(gòu)成了由于“同源影響”而表現(xiàn)出的顯著相關(guān)性。為此課題組做了“同源影響”的計(jì)量分析，結(jié)果如圖3所示。

圖3 考慮“遷徙率”為同源影響的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果圖

    根據(jù)圖3的結(jié)果，單獨(dú)考慮人均GDP對(duì)新冠確診數(shù)的影響是統(tǒng)計(jì)顯著的，但是當(dāng)把遷徙率的因素考慮進(jìn)來(lái)，人均GDP對(duì)新冠確診數(shù)的影響不再顯著，這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果說(shuō)明了遷徙率是造成人均GDP與新冠肺炎確診數(shù)相關(guān)的同源因素。

三、新冠疫情對(duì)我國(guó)短期內(nèi)GDP的影響及在各地區(qū)的差異

       以上的分析提示我們，城市的遷移率是解釋城市GDP發(fā)展水平的因素之一。在這一邏輯框架下，課題組擬從遷移率受損的視角，分析新冠疫情對(duì)我國(guó)短期GDP的影響。注意到，影響一個(gè)城市GDP水平的因素是多方面的，這里測(cè)算的核心是抓住新冠疫情對(duì)城市短期遷徙率的影響，進(jìn)而影響GDP發(fā)展水平的分析思路。

       結(jié)合收集到的200座城市的遷徙數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)及往年GDP數(shù)據(jù)，應(yīng)用面板回歸和模擬測(cè)算方法，課題組估算新冠疫情爆發(fā)來(lái)的一個(gè)多月時(shí)間里，對(duì)我國(guó)同期GDP造成了59.53%的損失。其中，主要城市損失的結(jié)果如圖4所示，讀圖可見(jiàn)武漢、鄂州、黃石等城市受新冠疫情的影響GDP損失較嚴(yán)重，而巴中、邵通、臨滄等城市影響較輕；其中北京、上海、廣州、深圳等城市的同期損失比為64.5%，58.8%，57.6%和52.5%。

圖4 各城市受新冠疫情影響同比GDP損失圖