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本报告由清华大学金融科技研究院金融大数据研究中心与百融云创联合发布。

2020年1月以来全国新冠疫情大爆发，严重冲击了我国经济发展，疫情下我国经济和保险业的未来走向成为被广泛关注的重点议题。本文汇总了高校、智库专家学者、行业宏观分析师的研究观点，旨在探讨新冠疫情对企业的影响及其应对措施。

一、研究方法

目前有关疫情对中国经济影响的研究采取的方法主要有比较法、调研法和数据预测法。

比较法包括时间序列和横截面的比较。时间序列上的比较指将本次新冠疫情与2003年的非典疫情进行比较，具体包括比较非典时期的疫情感染数据和新冠疫情感染数据，来判断新冠疫情发展的阶段特征和预测疫情得到完全控制的时间；比较非典时期消费、进出口等宏观数据的变化情况来预测新冠疫情对宏观经济的冲击；比较非典时期中国的内外部环境和经济基本面情况来为政策主张提供理论依据。

比较法遵循历史的观点，以非典疫情作为锚，可以比较清晰而直观地展示此次疫情相对的影响程度。但由于两次疫情发生的时间不同、主要爆发地点不同、所处的综合环境也不同，时间序列上的比较方法只能提供一个新冠疫情对比非典影响强弱的描述，预测的准确性存疑。

横截面的比较则指将中国与国外进行比较，包括国内外金融市场表现情况、各国政府的疫情防控举措、各国政府应对突然的负面冲击采取的政策手段等。横向比较帮助我们以全景化的视角来观察此次疫情对宏观经济的冲击，不少人士在疫情爆发和发展阶段通过对国内外疫情防控措施的比较也表达了悲观预期，提出了一些较有建设性的意见和建议。当然，各国面临的内外部环境不同、文化体制不同，盲目套用外国模式提出政策建议来应对冲击，亦或是借用国外经济数据以预测中国经济数据，结果也未必可信。

调研法指以问卷调查等形式对受疫情影响的微观企业进行调研，通过预先设计好的有针对性的问题，直接获得行业一线人士的预期信息。实践是检验真理的唯一标准，调研法获得的一手资料能够帮助研究人士对当前生产经营情况做出相对准确的判断。这种方法的缺点则是，由于理论基础是从微观到宏观，所采集的也大多是微观高频数据、行业人士的预期信息等，预测结果可能会放大恐慌和波动、有失公允。

数据预测法指利用统计局或其他渠道获得的可供参考的数据，通过回归分析等方法对宏观GDP进行预测。

GDP的核算主要有两种方法，生产法和支出法。生产法基于供给侧角度看待经济，分别对第一（主要是农林牧渔）、二（工业和建筑业）、三（交通运输、邮电通讯、餐饮旅游、批发零售、金融保险、地产、教育、文娱等）产业的变动情况进行预测来判断疫情对宏观GDP的影响。而支出法则基于需求侧，分别对消费（社零、服务消费）、投资（最终资本形成）和进出口（进、出口）三个方面进行预测来判断疫情对宏观GDP的影响。我国统计局采取的是生产法核算的GDP，而美国等国家采取的是支出法核算的GDP，IMF发布的中国GDP采取的也是支出法核算。目前国内学者和行业分析师对于GDP的预测方法既有生产法也有支出法。

理论上来说基于生产法和支出法核算的GDP结果是一致的，但实际上由于统计口径的不同和误差，二者之间可能会出现相当程度的偏差。从预测角度来说，基于需求端的支出法预测较为简单，一般通过对冲击影响的大致判断，结合当年政府制定的经济计划和央行的货币政策目标，对全年总需求三驾马车的变动进行预测和调整，就可以得出结果。但这种方法通常采用的如固定资产投资（基建投资、地产投资、制造业投资等）与社会消费品零售额等指标，由于并不直接参与GDP核算，且统计口径存在差异、统计质量不高、统计数据挤水分等因素，很难建立起与GDP核算体系之间的关联，一般为学者所使用。而生产法预测更符合统计局的口径，其采用的供给侧指标相对也较好获取和更为精确，更多地被行业分析师采用。

此外，还有通过其他另类数据来预测当前经济所处的阶段，如兴业证券的王涵团队通过大数据（春运客流数据、百度慧眼迁徙指数、原材料价格、生产开工数据、房地产交易数据等）判断生产恢复情况。

二、疫情对中国经济的影响

从非典和新冠疫情的纵向比较研究结果来看，目前研究人士得到了较一致的结论，即本次新冠疫情对经济造成的冲击将大于非典。

清华大学国家金融研究院院长、IMF前副总裁朱民在2月22日的公开演讲中表示，新冠疫情的影响将超过非典，主要原因有两点：1.新冠病毒影响区域大幅超过非典，此次受影响区域的人口总数占总人口比例约63%，远超非典时期的18%；2.我国经济结构发生了重大改变，第三产业占比由2003年的28%上升至74%，其中消费零售额占比由25%上升至71%，这些都是受疫情影响较大的部门。海通宏观研究分析师姜超则指出，本次新冠疫情对经济的短期影响可能更大，主要原因包括两个时期中国的交通条件不同（影响疫情传播范围）、国际关注程度不同（影响贸易出口）、经济基本面不同（非典时期中国经济处于工业化上行周期、新冠时期中国经济处于高杠杆下的下行周期）。北京大学光华管理学院院长刘俏比较了改革开放四十余年以来中国经济的变化，指出在中国工业化进程几乎已经结束的背景下，大量的要素投入使得基础的增长变得不可持续，增长的驱动力正向全要素生产率倾斜，此外，无论是产业结构、农业就业人口占比、人口老龄化、收入分配格局、城镇化率、研发的GDP占比、全球产业链分工等经济核心逻辑都发生了变化。恒大研究院宏观分析师任泽平则比较了两次疫情期间政府采取的应对举措，指出政府此次应对新冠病毒更为及时和高效，此次疫情对经济的影响程度虽然将大于非典，但时间可能更短。华泰宏观分析师李超则比较了非典前后金融市场的表现情况，指出疫情前后大类资产表现不一，权益市场先抑后扬，10年期国债收益率先降后升，货币市场资金面偏紧，疫情扰动需求影响商品价格，但影响效果有限，疫情影响下地产销售、开工等承压，疫情过后楼市回暖等。

时间序列上的比较方法只能提供一定参考。笔者认为，除了前文提到的两次疫情发生的背景不同等因素之外，还需关注在既有历史航标的锚定效应下，投资者预期的变化。从本次疫情发生以来全球金融市场的表现来看，反弹的速度和幅度都表现出“过度强劲”的态势，欧洲部分国家市场甚至在反弹后创下了新高，在疫情发酵早期，资本市场似乎对于本次疫情的冲击过于乐观，这其中是否有基于非典时期资本市场表现重演的市场逻辑呢，不得而知。

从横向比较研究结果来看，在新冠疫情爆发初期，投资者将其解读为短期的区域性外部冲击，国外市场受冲击影响程度小于国内市场，而随着新冠病毒向全球扩散，这种短期冲击逐渐引发对金融市场内生不稳定性的担忧，存在发生系统性金融风险的可能。梳理全球应对突发事件的措施，不外乎充分发挥政府部门、金融机构和社会资本三股力量的作用。此外，在新冠疫情全球流行的背景下，各国需通力合作，携手应对挑战。

高善文在CF40人论坛中比较了疫情发生期间全球金融市场的表现，指出发达国家权益市场指数在武汉封城以后经历了一波急速的下挫，随后快速反弹，相对于亚太市场，欧美市场的反弹更为迅速也更为强劲；而从债券市场来看，美国国债收益率虽然也伴随权益市场有所反弹，从2月中旬以后却表现得异常弱；从汇率市场来看，日元和美元自疫情发生后都呈升值态势；商品市场的表现则更为弱势，金属、石油价格大幅下跌。从某种程度上来说，金融市场的表现或多或少体现了投资者的悲观预期。

微观层面上，也有学者通过对企业进行调研采访，获得了行业人士对于此次疫情影响的判断。如清华大学经济管理学院金融系教授朱武祥对全国多地1435家中小企业展开了问卷调查，他指出中小企业受疫情影响更为严重。31%的企业预计2020年营业收入下降幅度将超过50%，58.88%的企业下降20%以上。同时，能维持6个月及以上的企业只有9.27%。员工薪资和租金成本是主要压力来源，中小企业大多通过减员降薪、停产歇业等方式应对。企业对政策的诉求多集中在社保、租金、员工薪资等成本支出方面给与补贴或者减免。清华大学经济管理学院中国企业发展与并购重组研究中心王勇博士调研了我国212家知名大中型企业，指出疫情对我国大中型企业经营影响严重。虽然短期内不会出现类似小微企业现金流中断、企业倒闭等问题，但由疫情蔓延引发的订单下降、限制开工、人员不足、固定成本负担过重、供应链中断，以及进而可能带来的信用和债务风险，都有可能给大中型企业带来非常严重的冲击。超过一半的企业受一季度影响，将全年营收目标下调20%左右。

不少学者和分析师也尝试预测了疫情对中国经济增长的影响，判断结果都是疫情对中国经济会造成短期冲击，不影响长期经济增长，但需要政府采取恰当的措施应对短期冲击，防止冲击扩散影响市场信心。

行业分析师对GDP的预测数据分布在5%—6%区间内。如任泽平认为，三种预期（乐观、一般、悲观）情况下，中国2020年GDP增长率分别为5.4%、5.2%和5.0%；姜超认为，疫情控制后GDP增速有望重回6.0%左右；万博新经济研究院院长滕泰从供给端测算2020年中国GDP增速为5.4%。学界的预测则相对中性，如朱民认为，2020全年GDP增长在5.5%-6%左右，刘俏认为，GDP增速在5.6%左右。

需要引起注意的是，随着新冠病毒开始在欧美扩散，原本被界定为短期区域性冲击的新冠疫情开始成为全球公共事件，叠加石油价格暴跌的突发因素，疫情对需求的短期冲击可能将传导至金融市场，引发金融市场的动荡，进而对实体经济造成重大影响。IMF在中国疫情爆发期间曾表示对2020年全球经济增长率的预测在3.2%左右，而到了3月5日，该组织大幅下调了预期，表示最终结果很可能低于2019年的2.9%，3月16日，四位前IMF首席经济学家表示，全球经济已经陷入衰退（增长率低于2.5%）。OECD在3月4日发布的报告则预测2020年全球GDP增长为2.4%（乐观）和1.5%（悲观）。如果考虑到中国GDP占全球比重约为16%，国际组织对预测数据的大幅下调或许意味着中国经济增长也许并非如当前学者和行业人士分析的一样乐观。

世界可能陷入新一轮危机的说法听起来或许耸人听闻，但近期欧美权益市场指数的暴跌足以说明如果不重视此次疫情，采取必要的措施防范与治理，同时出台经济政策纾困，短期冲击或许将通过实体-金融-实体的路径放大其负面影响，成为全球经济增长的阻碍。全球化时代，任何国家都不能独善其身。

三、应对疫情的政策主张

朱民认为，就当下而言，问题的核心是要实际落实复工，给予物流、人流、资金、财政等方面的政策支持，政府要有紧迫意识，争分夺秒，疫情防控和复工两手抓，从重点产业开始恢复产业链生产。关注后疫情期总需求的变化，全力推动贸易恢复和出口、拉动和鼓励疫后消费、加大政府采购力度。同时，就本次疫情中暴露出来的生产和消费的结构性问题，朱民认为要以抗疫中科技创新的经验为基础，进一步推进中国经济数字化，政府推进数字化建设的基础设施，支持大中小型企业的数字化转型，进一步推动消费数字化发展。

朱武祥的调研结果显示，受此次疫情影响的企业大多将关心员工、防止懈怠作为首选措施。压缩成本、减少开支，以现金流管理为主线，注重资产流动性管理，推动业务线上化、加大在线办公力度也成为重要的应对措施。此外，大型企业还希望能得到政府在运营方面的配套政策支持。

刘俏认为，需要采取积极的财政政策来促进经济的反弹。包括推进基建与新型基础设施建设，“新基建”围绕“再工业化”，涉及跟产业变革以及跟产业互联网相配套的基础设施建设，涉及跟民生相关的基础设施投资，涉及中心城市和都市圈的基础建设及公共服务设施建设；持续为企业减税，下调所有档的税率；提高个人所得税起征点、降低税率，采用消费券政策，补贴低收入就业人群，促进内需回补等。就财政资金来源方面，刘俏也提出了自己的建议，包括加大专项债发行力度、充分发挥住房公积金在基础设施建设中的作用、大力推进基础设施REITs融资、适当划转上市国有企业股权、必要时刻考虑发行特别国债等。

任泽平认为，财政政策是关键，需要加大减税和支出力度。具体而言，包括扩大赤字率，加大疫情相关财政支出，扩大研发、救治、防疫物资、一线医护人员补助的财政兜底范围，减免受疫情影响严重部门的税费，进一步降低社保缴费率，给予企业财政贴息，推进基础设施建设，特别是具有“新地区、新主体、新方式、新领域”等特征的新型基础设施建设。与此同时，辅以稳健的货币政策（适度降准降息）和大力度的改革开放。

本次疫情的影响程度如何还有待评估，但从预测变化的趋势和疫情发展态势来看，结果不容乐观，有必要引起高度的重视。

从大萧条时期开始，各国政府就意识到，当危机降临时如果不快速扩张货币，维持信贷市场的正常运转，经济可能将进入较长的衰退期。因此世界各国政府采取的应对危机举措无外乎货币政策、财政政策等。

货币政策包括降准、降息、量化宽松等。2008年金融危机之后，世界进入低利率时代，一些国家甚至出现了负利率，在利率这个货币政策工具受到限制的情况下，美联储等各国央行采取量化宽松措施，大规模扩张资产负债表，为经济注入了大量的流动性。危机后十年，世界经济虽然经历了较强劲的反弹，但是危机救助的政策始终无法完全退出，限制了货币政策的空间。比较而言，中国的货币政策工具相对充裕。

财政政策则包括直接政府投资、减税降费、贷款贴息、产业扶持、信贷担保等，采取积极的财政政策意味着政府支出的上升，对于赤字高企的国家而言，会带来主权信用风险。中国自2015年启动去杠杆，取得了一定成效，地方政府债务问题得到一定缓解，但大规模的政府支出仍然有一定压力。

笔者认为，在外部经济动荡加剧的大背景下，有必要对国际局势保持密切关注，积极与各国政府保持沟通与合作，通力合作应对此次疫情带来的冲击。就中国内部而言，在疫情已得到控制的当下，需要抓紧时间推动复工复产，以财政支出为抓手，适度宽松的货币政策和积极的财政政策需要同时发力。鉴于我国货币政策调控空间还很充裕，可以采取相机抉择的调控思路。财政政策方面，扩大预算赤字，增大专项债发行力度，试点和推广土地流转政策；要大力度推进以新基建为代表的基础设施建设，进一步推进减税降费，同时出台一批产业扶持和消费促进政策，十倍努力推动经济反弹。

参考文献

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金融大数据研究中心简介

清华大学金融科技研究院金融大数据研究中心（Research Center for Financial Big Data）成立于2018年5月，下设于清华大学金融科技研究院，致力于成为全球领先的金融大数据研究平台和交流平台。

金融大数据研究中心聚焦于全球金融大数据领域的理论和实践发展，对发展过程中的前沿性、长期性和重大性问题进行捕捉并开展研究，为金融大数据行业的长期健康发展、特别是金融大数据技术与实体经济的创新结合做出贡献。

金融大数据研究中心主要工作包括：第一，对全球金融大数据行业实践开展实地调研，把握行业发展趋势研究、并提出切实可行的政策建议；第二，基于金融大数据行业的典型案例和数据，积极开展学术理论探索和实证研究；第三，基于行业研究、政策研究和学术研究工作的积累，开展金融大数据领域创新人才的培养工作；第四，开展交流活动，为对行业有深刻思考、或者在行业内有影响力、创新力的人士等提供交流平台。

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