新冠疫情对人口活动和经济影响的大数据分析

李勐、李永立、陈泽均、刘超

哈尔滨工业大学 经济与管理学院

一、新冠疫情对人口活动的影响及在不同地区的差异

       自今年1月中下旬开始，新冠肺炎疫情逐步受到了全国人民的关注。特别是随着媒体的宣传力度加大，人们逐渐从心理上认识到肺炎疫情的严峻形势，主动配合政府的要求，居家防疫、减少出行。那么，一个城市新冠肺炎的确诊人数与人们市内出行减少的程度是怎样的关系？面对同样的或类似的肺炎确诊数据，各个城市市内出行降低的程度是否一致？也即是否有些城市的人们更加乐观，而有些城市的人们更加惧怕？

       为了回答以上问题，哈尔滨工业大学经济与管理学院李勐副教授和李永立教授牵头组成课题组（以下简称“课题组”）分析了我国200座城市的新冠确诊数据与居民市内出行的规律，其中为了更加公平地刻画“市内出行降低程度”这一数据，应用了今年市内出行强度与去年同期水平的比例数据，一方面能够控制不同城市本来出行强度的差异，同时比例数据更加直观地反映出行强度降低的水平，这个比例越小，说明出行强度降低的幅度越大。

       根据百度迁徙发布的各城市每天市内出行的强度数据，历史同期水平强度数据和全国各城市的累计新冠确诊数据，课题组综合2020年1月24日至2月28日的数据，通过汇总和回归分析，得到了如图1所示的结果。可以发现：确诊数据与市内出行降低水平负相关，也即确诊人数越多的城市，出行强度相对于去年的同期水平降低的越多，并呈现指数递减的规律。这一定程度反应了人们对于新冠疫情的惧怕程度和政府对市内出行监管的强度：新冠疫情越严重，人们越惧怕出门，政府所采取的限制性措施也越强。

图1 各城市出行强度降低与确诊人数规律图

       尽管整体上确诊病例数与同期出行降低程度表现了负相关的规律，但各个城市的表现有明显差异。比如图中的十堰市和重庆市，这两座城市虽然有几乎相同的新冠肺炎确诊数据，而相对历史同期水平，人们市内活动的降低程度却有很大差异，十堰的人们明显比重庆更谨慎，更加畏惧一些。总的来说，在回归曲线上边的城市都比下边的城市在市内出行方面更加乐观一些，从图中可以发现：生活在北方城市的居民相对南方城市，出行率降低的更剧烈，这可能与各个城市和各地域人口自身的文化和风俗有关，也可能与各个地方限制出行的禁令强度有关。

二、各地市新冠疫情确诊数据与往年GDP的相关性

       针对所分析的200座城市，课题组发现各个城市往年的人均GDP与感染新冠肺炎的确诊数具有显著的正相关关系，如图2所示，在双对数坐标系中，两者呈现线性关系。这一发现为类似新冠类传播型的传染病防控提供了一个简单判据：在当前阶段，人均GDP高的城市可以先期列入防控重点城市。注意到选取的人均GDP指标，而不是城市整体的GDP指标，一定程度上控制了城市人口数的影响。

图2 各城市人均GDP与确诊人数规律图

       事实上，上述的结论似乎没有直接的因果关系或理论依据，从表面上看，一个城市的人均GDP也很难和某种传染病有解释性的关系。不过，在我国当前阶段，课题组发现各个城市的迁徙率成为解释人均GDP的一个显著指标，我们称之为“迁徙经济”，也即一个城市的迁徙率越高，该城市的人均GDP也越高。进一步，从新冠疫情在全国的蔓延来看，从元旦到春节前人口的大量迁徙无疑是病毒输入各个城市的诱因。由此可见，迁徙本身可以部分解释人均GDP的发展水平，同时在病毒传播期，又可以部分解释各个城市确诊病例数，通过迁徙这个变量本身，将人均GDP与新冠确诊数据联系了起来，构成了由于“同源影响”而表现出的显著相关性。为此课题组做了“同源影响”的计量分析，结果如图3所示。

图3 考虑“迁徙率”为同源影响的统计分析结果图

    根据图3的结果，单独考虑人均GDP对新冠确诊数的影响是统计显著的，但是当把迁徙率的因素考虑进来，人均GDP对新冠确诊数的影响不再显著，这一统计结果说明了迁徙率是造成人均GDP与新冠肺炎确诊数相关的同源因素。

三、新冠疫情对我国短期内GDP的影响及在各地区的差异

       以上的分析提示我们，城市的迁移率是解释城市GDP发展水平的因素之一。在这一逻辑框架下，课题组拟从迁移率受损的视角，分析新冠疫情对我国短期GDP的影响。注意到，影响一个城市GDP水平的因素是多方面的，这里测算的核心是抓住新冠疫情对城市短期迁徙率的影响，进而影响GDP发展水平的分析思路。

       结合收集到的200座城市的迁徙数据、人口数据及往年GDP数据，应用面板回归和模拟测算方法，课题组估算新冠疫情爆发来的一个多月时间里，对我国同期GDP造成了59.53%的损失。其中，主要城市损失的结果如图4所示，读图可见武汉、鄂州、黄石等城市受新冠疫情的影响GDP损失较严重，而巴中、邵通、临沧等城市影响较轻；其中北京、上海、广州、深圳等城市的同期损失比为64.5%，58.8%，57.6%和52.5%。

图4 各城市受新冠疫情影响同比GDP损失图