趙恢林

(中國(guó)財(cái)政科學(xué)研究院，北京 100142)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

新型冠狀病毒不僅威脅著人民的生命健康，還造成了廣泛的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響。疫情的隔離政策使企業(yè)生產(chǎn)減少，部分企業(yè)停工停產(chǎn)，同時(shí)國(guó)內(nèi)外需求也驟降，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)陷入衰退，特別是在2020年第一季度GDP出現(xiàn)了巨大的負(fù)向沖擊(如圖1所示)，勞動(dòng)者受疫情影響減少甚至喪失工作機(jī)會(huì)，收入也相應(yīng)減少。然而，疫情沖擊對(duì)人民收入的影響存在行業(yè)類(lèi)型的異質(zhì)性，疫情期間線上和線下產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出了不同的就業(yè)狀態(tài)，勞動(dòng)密集型企業(yè)(1)本文按照投入生產(chǎn)的資本和勞動(dòng)力的比例而區(qū)分企業(yè)類(lèi)型：勞動(dòng)密集型企業(yè)在生產(chǎn)中活勞動(dòng)消耗比重較大，比如制造業(yè)等；反之，資本密集型企業(yè)活勞動(dòng)消耗比重較少，比如信息服務(wù)業(yè)等。(比如制造業(yè))工作受疫情影響比較大，特別是線下企業(yè)在疫情爆發(fā)之初幾乎停工停產(chǎn)，后期復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進(jìn)度也受到國(guó)內(nèi)外需求衰退拖累的影響；而資本密集型企業(yè)在疫情期間大部分仍然可以正常在線或者智能化辦公，受隔離政策的影響較小。

根據(jù)“天眼查”公司統(tǒng)計(jì)企業(yè)數(shù)據(jù)顯示，在2020年第一季度就有超過(guò)46萬(wàn)家的企業(yè)倒閉，且其中逾三分之一是小微型企業(yè)。疫情爆發(fā)初期的三個(gè)月，倒閉企業(yè)數(shù)量創(chuàng)下新高，新增企業(yè)數(shù)和去年同期相比減少了28.9%，且新增類(lèi)型中互聯(lián)網(wǎng)公司占較大比重，而線下實(shí)體店經(jīng)營(yíng)舉步維艱。從2020年企業(yè)發(fā)展形勢(shì)來(lái)看，因?yàn)橐咔榈谋l(fā)，整個(gè)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈都受到了巨大打擊和影響，線下傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型企業(yè)影響更大，線下許多實(shí)體店紛紛關(guān)門(mén)歇業(yè)，許多小型實(shí)體制造公司因?yàn)闆](méi)有收益，無(wú)法承擔(dān)租金、設(shè)備和工資成本等的運(yùn)轉(zhuǎn)壓力，最終只能倒閉。根據(jù)圖2，勞動(dòng)市場(chǎng)供給增加和企業(yè)勞動(dòng)需求減少并存條件下使得平均工資增長(zhǎng)率在疫情期間出現(xiàn)下降。

根據(jù)我國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，2000～2019年我國(guó)資本密集型企業(yè)就業(yè)人均收入與勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)(制造業(yè)等)的人均工資差距不斷擴(kuò)大，兩者比值也都在2以上。本次疫情主要是影響了線下實(shí)體企業(yè)。線下實(shí)體企業(yè)大部分是勞動(dòng)密集型企業(yè)，包括酒店、餐飲等類(lèi)型企業(yè)，他們的就業(yè)居民普遍受教育水平低，技能不高，收入遠(yuǎn)不及資本密集型企業(yè)就業(yè)居民；而資本密集型企業(yè)因更加智能化、網(wǎng)絡(luò)化而受疫情影響相對(duì)較小。不同類(lèi)型企業(yè)的就業(yè)居民收入差距受疫情沖擊將進(jìn)一步擴(kuò)大，平均工資最高行業(yè)(多為資本密集型企業(yè))與勞動(dòng)密集型行業(yè)員工工資差距也將越來(lái)越大。

關(guān)于災(zāi)難沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，大多學(xué)者采用“罕見(jiàn)災(zāi)難”的視角進(jìn)行研究。比如，在外文文獻(xiàn)方面，Barro(2006)[1]利用盧卡斯果樹(shù)模型研究了20世紀(jì)幾次罕見(jiàn)災(zāi)難對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的負(fù)面影響；Barro和Jin(2011)[2]估計(jì)了災(zāi)難規(guī)模的分布以及相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)，進(jìn)而研究罕見(jiàn)災(zāi)難的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)特征；Barro和Ursúa(2012)[3]發(fā)現(xiàn)罕見(jiàn)的宏觀經(jīng)濟(jì)災(zāi)難可能解釋了一系列資產(chǎn)定價(jià)難題，隨時(shí)間變化的災(zāi)難概率可以很好地解釋股價(jià)高波動(dòng)性；Gourio(2012)[4]發(fā)現(xiàn)災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)導(dǎo)致就業(yè)、產(chǎn)出、投資、股票價(jià)格和利率下降以及風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率增加，并且含有災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)的模型與實(shí)際數(shù)據(jù)特征吻合得更好；Brede(2013)[5]通過(guò)構(gòu)建考慮未來(lái)經(jīng)濟(jì)遭受災(zāi)難概率變化的新凱恩斯模型，發(fā)現(xiàn)災(zāi)難概率小幅增加會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的大幅下滑;Torój(2013)[6]嘗試運(yùn)用新的凱恩斯開(kāi)放經(jīng)濟(jì)模型來(lái)模擬波蘭流感流行的經(jīng)濟(jì)后果，并對(duì)與該疾病相關(guān)的產(chǎn)出損失進(jìn)行了衡量，發(fā)現(xiàn)負(fù)面的流感健康的沖擊并不等同于負(fù)面的勞動(dòng)供給沖擊；Yagihashi和Du(2015)[7]將健康需求與其他商品的需求區(qū)分開(kāi)后構(gòu)建了一般均衡模型，并利用這個(gè)模型生成符合美國(guó)數(shù)據(jù)的通脹動(dòng)態(tài)和健康周期，通過(guò)與不考慮健康需求情形的比較發(fā)現(xiàn)健康支出和其他商品之間的權(quán)衡在模型動(dòng)力學(xué)中起著非常重要作用。

至于在中文文獻(xiàn)方面，劉濤雄和彭宗超(2007)[8]研究發(fā)現(xiàn)大流感對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊約是SARS的6倍，而且會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)影響；陳國(guó)進(jìn)等(2015)[9]構(gòu)建的災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型能很好地解釋我國(guó)的股權(quán)溢價(jià)特征；晁江鋒等(2015)[10]發(fā)現(xiàn)罕見(jiàn)災(zāi)難會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成負(fù)面影響，但政府可以通過(guò)合理的政府支出對(duì)沖并緩解這種罕見(jiàn)災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)；袁靖和陳國(guó)進(jìn)(2015)[11]基于三階矩近似解下非線性DSGE模型的理論框架發(fā)現(xiàn)罕見(jiàn)災(zāi)難影響國(guó)債的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平，但不影響它的波動(dòng)性；趙向琴等(2017)[12]發(fā)現(xiàn)帶有政府生產(chǎn)性支出的模型更能擬合災(zāi)難情景，且政府生產(chǎn)性支出能緩解災(zāi)難沖擊對(duì)產(chǎn)出和消費(fèi)的不利影響；朱軍等(2020)[13]從健康損失的角度研究了健康損失沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)疫情沖擊對(duì)通貨膨脹、就業(yè)和產(chǎn)出等變量以及對(duì)不同的中小企業(yè)影響有差異，但對(duì)物質(zhì)資本不會(huì)造成影響；郭棟(2020)[14]認(rèn)為混合型貨幣政策是政府應(yīng)對(duì)本國(guó)疫情沖擊的最優(yōu)政策選擇，若面臨國(guó)際疫情沖擊，政府需要發(fā)揮多部門(mén)合作建立國(guó)際協(xié)調(diào)政策；此外，還有不少文獻(xiàn)從理論和實(shí)證層面研究疫情沖擊對(duì)全球價(jià)值鏈[15]、制造業(yè)[16]和資本市場(chǎng)[17]等方面的影響。

然而，關(guān)于疫情沖擊對(duì)收入分配影響的相關(guān)文獻(xiàn)較少。目前研究收入差距的文獻(xiàn)大都是從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[18]、出口技術(shù)[19]和城鎮(zhèn)化[20]等不同視角實(shí)證分析它們對(duì)收入差距的影響。關(guān)于疫情沖擊對(duì)收入差距影響的研究相對(duì)比較少，其中的代表性文獻(xiàn)有郭芳芳等(2020)[21]、蘆千文等(2020)[22]、劉達(dá)禹等(2020)[23]和李少星等(2020)[24]。但是這些文獻(xiàn)都沒(méi)有在統(tǒng)一的隨機(jī)一般均衡框架下分析疫情對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)就業(yè)居民的收入分配的影響及其影響機(jī)制，更沒(méi)有對(duì)其中的財(cái)政政策選擇問(wèn)題進(jìn)行討論。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分構(gòu)建一個(gè)疫情沖擊下異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的RBC模型；第三部分基于已有文獻(xiàn)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)和貝葉斯估計(jì)；第四部分進(jìn)行相關(guān)沖擊的動(dòng)態(tài)分析和機(jī)制檢驗(yàn)；第五部分為疫情沖擊下的福利分析及政策選擇；第六部分為結(jié)論及政策建議。

二、基本模型

本部分在新凱恩斯模型的一般均衡的理論框架下，引入了疫情沖擊下異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民。假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中有兩類(lèi)企業(yè)就業(yè)居民，記為居民h和居民l，模型中包含了異質(zhì)性廠商(企業(yè)),家庭部門(mén)和政府三個(gè)部門(mén)。圖3展示了本文理論模型的邏輯框架。

圖3 理論模型的邏輯框架

(一)異質(zhì)性居民

本文參照Federico和Zlate(2012)[25]，將異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民家庭的效用最大化問(wèn)題表示為：

(1)

s.t.swhtlht(1+υht)+(1-s)wltllt(1+?lt)+(1+rbt-1)Bit-1≥scht+(1-s)clt+Bit

(2)

其中，

(3)

cht為資本密集居民的消費(fèi)，clt為勞動(dòng)密集居民的消費(fèi)，lht為資本密集居民勞動(dòng)時(shí)間，llt為勞動(dòng)密集居民勞動(dòng)時(shí)間，wht是資本密集居民工資收入，wlt勞動(dòng)密集居民工資收入；φ為資本密集居民的相對(duì)效應(yīng)權(quán)重，s為資本密集居民占總就業(yè)比重；?ht為資本密集居民工資補(bǔ)貼，?lt為勞動(dòng)密集居民工資補(bǔ)貼；θ為消費(fèi)的替代彈性，φ為勞動(dòng)的替代彈性；rbt為政府債券利率，Bit為政府債券。

通過(guò)求解以上最大化問(wèn)題，可得以下有關(guān)消費(fèi)、勞動(dòng)和債券的一階條件：

(4)

(5)

(6)

βλt+1(1+rbt)=λt

(7)

(二)異質(zhì)性最終產(chǎn)品廠商

資本密集型企業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)代表為i∈{h,l}。根據(jù)趙向琴等(2017)[12]對(duì)疫情沖擊的模型設(shè)定，假設(shè)災(zāi)難發(fā)生的概率為θit,h為疫情對(duì)技術(shù)沖擊的單位概率影響損失程度,突出疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)、資本和就業(yè)的整體影響。企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定：

(8)

其中，疫情沖擊θit服從AR(1)過(guò)程，即：θit=ρθθit-1+ξit。求出工資和資本利率：

wit=(1-α)yit/lit

(9)

rit=ayit/kit

(10)

減稅沖擊服從AR(1)過(guò)程，即：τit=ρττit-1+ξit。

(三)異質(zhì)性最終產(chǎn)品企業(yè)的破產(chǎn)決策

假設(shè)企業(yè)都是根據(jù)前一期合同約定工資，疫情沖擊會(huì)使得企業(yè)的實(shí)際支付工資能力下降，pit為企業(yè)的生存概率，企業(yè)利潤(rùn)最大化函數(shù)如下：

maxpitwit-1lit+(1-pit)×0-witlit

(11)

通過(guò)企業(yè)成本最小化一階求導(dǎo)可得：

pit=wit/wit-1

(12)

(四)異質(zhì)性資本品廠商

資本品廠商購(gòu)買(mǎi)投資品，生產(chǎn)資本品供資本密集型資本品廠商和勞動(dòng)密集型資本企業(yè)使用。資本品廠商利潤(rùn)最大化的問(wèn)題為：

(13)

其中，Λ0t為折現(xiàn)因子，qit為資本品價(jià)格，Iit為異質(zhì)性投資，f(·)為資本調(diào)整成本，滿足f′(·)>0、f″(·)<0。我們把f的具體形式定義為：

(14)

其中，資本調(diào)整成本沖擊vit服從AR(1)過(guò)程，即：νit=ρννit-1+ξit。

(五)政府部門(mén)

設(shè)定廣義的政府預(yù)算約束為：

Tt+Bt=(1+rbt-1)Bt-1+Gt

(15)

Tt為總稅收收入，Bt為政府債務(wù)，Gt為政府支出，遵循以下支出規(guī)則：

(16)

同時(shí)，稅收政策規(guī)則為：

(17)

補(bǔ)貼政策：

(18)

(六)市場(chǎng)出清與外部隨機(jī)過(guò)程(2)限于篇幅，此處省略具體推導(dǎo)過(guò)程，作者備索。

當(dāng)整體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)均衡時(shí)，市場(chǎng)出清的資源約束條件為：

(19)

最后設(shè)定疫情沖擊、技術(shù)沖擊、財(cái)政政策沖擊均為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)AR(1)過(guò)程。

三、參數(shù)估計(jì)與校準(zhǔn)

模型中有關(guān)參數(shù)取值問(wèn)題參照朱軍等(2018)[26]研究，采取校準(zhǔn)與估計(jì)相結(jié)合的兩種方法：一是與穩(wěn)態(tài)相關(guān)的參數(shù)，在計(jì)算模型穩(wěn)態(tài)的基礎(chǔ)上，利用已有研究或與可觀測(cè)變量“矩條件匹配方法”進(jìn)行校準(zhǔn)；二是與轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài)的相關(guān)參數(shù)，根據(jù)中國(guó)的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計(jì)。

(一)參數(shù)校準(zhǔn)

表1 參數(shù)校準(zhǔn)結(jié)果

(二)貝葉斯估計(jì)

關(guān)于不可校準(zhǔn)的相關(guān)參數(shù)，本文使用貝葉斯計(jì)量方法估計(jì)。動(dòng)態(tài)參數(shù)依據(jù)數(shù)據(jù)樣本均為2010年第一季度至2020年第三季度數(shù)據(jù)，均引自CQER數(shù)據(jù)庫(kù)(4)參見(jiàn)https://www.frbatlanta.org/cqer.aspx的中國(guó)宏觀數(shù)據(jù)。，估計(jì)滿足了實(shí)際觀察值變量比沖擊變量少的要求。本文對(duì)選取的變量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，然后利用HP濾波去趨勢(shì)以分離這些變量時(shí)間序列中的經(jīng)濟(jì)周期部分，再使用貝葉斯估計(jì)得到相關(guān)參數(shù)。借鑒Smets和Wouters(2003)[30]、朱軍等(2018)[26]和趙向琴等(2017)[12]，本文先設(shè)置待估計(jì)參數(shù)先驗(yàn)分布相關(guān)值，然后根據(jù)中國(guó)實(shí)際數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯方法估計(jì)各參數(shù)的后驗(yàn)分布情況，最后進(jìn)行模型動(dòng)態(tài)模擬分析。結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 貝葉斯估計(jì)結(jié)果

四、政策模擬與機(jī)制分析

(一)疫情沖擊影響的動(dòng)態(tài)分析

首先，本文模擬單位疫情沖擊對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量的影響。根據(jù)圖4模擬結(jié)果，單位疫情沖擊會(huì)加大異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距，使得收入差距增加0.3%，疫情沖擊對(duì)收入差距的影響大概將持續(xù)16個(gè)季度(4年)，影響最大的是前10個(gè)季度，后續(xù)影響會(huì)逐漸減弱。觀察其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量可知，單位疫情沖擊使得總產(chǎn)出出現(xiàn)快速下降，長(zhǎng)期回到穩(wěn)態(tài)水平，并且對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)和工資都有負(fù)向作用。疫情沖擊使得異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的收入差距持續(xù)擴(kuò)大，隨著疫情從初期到流行期，疫情沖擊對(duì)不同居民收入的負(fù)面影響逐步加強(qiáng)，使得他們的收入差距持續(xù)增加。

其次，本文模擬了疫情沖擊對(duì)不同資本密集企業(yè)就業(yè)居民工資差距的動(dòng)態(tài)影響。圖5展示了疫情沖擊對(duì)工資收入差距的影響會(huì)隨著資本份額的增加如何變化。隨著資本份額的增加，疫情沖擊對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)就業(yè)居民收入的影響會(huì)逐步減弱。具體表現(xiàn)為疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民收入的負(fù)面影響較大，并隨著勞動(dòng)份額增加(資本份額減少)，這種影響也在加大。模擬不同企業(yè)(行業(yè))的收入變化情況后，我們發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距先增大后減小，進(jìn)一步驗(yàn)證了理論和現(xiàn)實(shí)的結(jié)果。

圖4 疫情沖擊在不同階段對(duì)收入差距的影響 注：橫軸代表季度，縱軸為偏離穩(wěn)態(tài)百分比。圖5、圖7以及圖9～12同。

圖5 不同資本份額下疫情沖擊對(duì)收入差距的動(dòng)態(tài)影響

(二)機(jī)制分析

根據(jù)國(guó)家企業(yè)破產(chǎn)重組案例信息網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，從2020年1月1日至4月15日已披露的國(guó)家企業(yè)破產(chǎn)案例總數(shù)為6272件，其中受影響較大的行業(yè)有旅游、餐飲和一些外貿(mào)制造商等勞動(dòng)密集型行業(yè)。根據(jù)本文計(jì)算，我國(guó)2020年第二季度中受疫情影響嚴(yán)重的6類(lèi)勞動(dòng)密集型行業(yè)(包括餐飲酒吧、旅行交通等)的失業(yè)率占總失業(yè)率將近一半(5)限于篇幅，具體數(shù)據(jù)未報(bào)告，作者備索。。隨著勞動(dòng)密集型企業(yè)失業(yè)越多，這些企業(yè)的邊際產(chǎn)出也在減少，平均工資在下降。

結(jié)合理論模型和疫情造成影響的客觀現(xiàn)實(shí)，本文認(rèn)為疫情影響居民收入差距的機(jī)制主要有三個(gè)(如圖6所示)：第一，疫情通過(guò)影響企業(yè)的破產(chǎn)概率(或者破產(chǎn)數(shù)量)，從而影響了異質(zhì)性企業(yè)的就業(yè)率和工資；第二，疫情影響了異質(zhì)性企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出水平；第三，疫情影響了異質(zhì)性企業(yè)的投資調(diào)整水平。

圖6 疫情沖擊對(duì)收入差距的影響機(jī)制

以下我們對(duì)各個(gè)機(jī)制分別展開(kāi)分析。

1.企業(yè)破產(chǎn)概率渠道

疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性居民收入差距有明顯的正向影響。本文認(rèn)為疫情影響居民工資收入差距的作用機(jī)制之一是疫情對(duì)不同企業(yè)破產(chǎn)概率的影響是異質(zhì)的：相較于資本密集型企業(yè)，勞動(dòng)密集型企業(yè)更容易受到疫情影響，表現(xiàn)為其生存概率急劇減小。

此次疫情沖擊影響較大的是酒店、餐飲還有旅游等勞動(dòng)密集型行業(yè)，疫情沖擊使得勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率大大減小。從圖7可以發(fā)現(xiàn)，疫情使得資本密集型企業(yè)(圖7(a))和勞動(dòng)密集型企業(yè)(圖7(b))的生存概率都下降，其中，勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率下降更多。具體表現(xiàn)為單位疫情沖擊使得資本密集型企業(yè)的生存概率最大下降接近0.04%，勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率最大下降0.18%。

圖7 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)生存概率的動(dòng)態(tài)影響

2.勞動(dòng)邊際產(chǎn)出渠道

疫情沖擊影響企業(yè)工資收入差距的第二個(gè)途徑是疫情沖擊對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出影響是有差異的，其中單位疫情沖擊對(duì)資本密集型企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出影響較小。隨著勞動(dòng)份額增加，單位疫情對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)勞動(dòng)產(chǎn)出的影響越大。

從圖8可以發(fā)現(xiàn)，根據(jù)工資的最優(yōu)方程wit=(1-α)yit/lit，當(dāng)疫情沖擊時(shí)，資本密集型企業(yè)(圖8(a))勞動(dòng)需求下降較小，勞動(dòng)密集型企業(yè)(圖8(b))勞動(dòng)工資受影響較大。資本密集型企業(yè)勞動(dòng)需求曲線的移動(dòng)少于勞動(dòng)密集型企業(yè)的勞動(dòng)需求曲線，說(shuō)明疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)影響較大，失業(yè)人數(shù)也較多。

圖8 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)勞動(dòng)力供給和需求的影響

3.投資轉(zhuǎn)換能力渠道

疫情沖擊對(duì)收入差距影響的第三個(gè)途徑是資本密集型企業(yè)投資受到的疫情沖擊比勞動(dòng)密集型企業(yè)投資少。根據(jù)圖9反事實(shí)模擬，疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)的投資影響大于資本密集型企業(yè)，從另一個(gè)角度說(shuō)明了資本密集型企業(yè)的投資轉(zhuǎn)換能力比勞動(dòng)密集型企業(yè)投資轉(zhuǎn)換能力強(qiáng)，使得疫情沖擊對(duì)資本密集企業(yè)總投資的影響相對(duì)較小。原因在于，資本密集型企業(yè)可以通過(guò)向互聯(lián)網(wǎng)公司轉(zhuǎn)型等不同形式增加收入。

圖9 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)投資的動(dòng)態(tài)影響

五、疫情沖擊的福利分析及政策選擇

(一)疫情沖擊的福利影響

本部分聚焦消費(fèi)補(bǔ)償值的估計(jì)。消費(fèi)補(bǔ)償值可以理解為，隨著疫情沖擊的擴(kuò)大，居民福利要達(dá)到之前的水平，消費(fèi)要增加多少倍才能彌補(bǔ)。表3為估計(jì)結(jié)果。根據(jù)表3，當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到2%時(shí)，資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為30%，勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為89%，總消費(fèi)補(bǔ)償為77%；當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到3%時(shí)，資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為80%，勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為238%，總消費(fèi)補(bǔ)償為206%；當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到4%時(shí)，資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為150%，勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為448%，總消費(fèi)補(bǔ)償為388%。這些結(jié)果說(shuō)明疫情沖擊對(duì)總福利都有負(fù)面影響，其中對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的福利影響最大。

表3 疫情沖擊變化對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的福利影響(6)對(duì)比損失補(bǔ)償?shù)膮⒄諛?biāo)準(zhǔn)(前與后)不一樣，計(jì)算的結(jié)果可能會(huì)相反。

(二)政策選擇

本部分主要評(píng)估政府在應(yīng)對(duì)疫情沖擊對(duì)本國(guó)居民收入差距造成的影響時(shí)各類(lèi)可選政策的效果。通過(guò)反事實(shí)模擬，本文主要分析了三種不同的政策：第一，政府對(duì)企業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性減稅；第二，政府對(duì)低收入居民進(jìn)行財(cái)政補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券；第三，政府鼓勵(lì)和支持勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1.結(jié)構(gòu)性減稅政策——降低企業(yè)破產(chǎn)概率

圖10模擬了結(jié)構(gòu)性減稅對(duì)企業(yè)生存概率和收入差距的影響。一方面，結(jié)構(gòu)性減稅政策使得勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率提高了0.3%；另一方面，結(jié)構(gòu)性減稅也可以緩解疫情沖擊導(dǎo)致的勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距擴(kuò)大問(wèn)題。通過(guò)對(duì)受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)制定更多減稅政策，政府可以提高勞動(dòng)密集型企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力，緩解疫情沖擊對(duì)這些企業(yè)的負(fù)面影響，以縮小他們與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距。

2.對(duì)低收入居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或發(fā)放消費(fèi)券——提高工資水平

疫情沖擊使得一部分勞動(dòng)密集型企業(yè)面臨勞動(dòng)需求減少、勞動(dòng)供給增加的情況，導(dǎo)致其就業(yè)居民工資水平普遍降低。政府應(yīng)該對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或發(fā)放消費(fèi)券，來(lái)促進(jìn)低收入居民增收，提高其消費(fèi)水平。

通過(guò)圖11的反事實(shí)模擬結(jié)果，可發(fā)現(xiàn)政府對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券對(duì)總產(chǎn)出有正面影響，從而緩解了勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距。具體表現(xiàn)為在政府對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券后，社會(huì)總消費(fèi)上升，使得總產(chǎn)出上漲0.04%，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)密集型與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距縮小0.2%左右。

圖10 結(jié)構(gòu)性減稅對(duì)企業(yè)生存概率和收入差距的影響

圖11 面向低收入居民的補(bǔ)貼或者消費(fèi)券對(duì)收入差距的影響

3.支持勞動(dòng)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——增強(qiáng)企業(yè)投資轉(zhuǎn)換能力

政府應(yīng)該給受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)提供更多的優(yōu)惠政策，鼓勵(lì)和促進(jìn)勞動(dòng)密集型企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)?？紤]到疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)工資水平的影響，政府應(yīng)支持降低勞動(dòng)密集型企業(yè)的投資調(diào)節(jié)成本，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資進(jìn)行補(bǔ)貼。政府應(yīng)鼓勵(lì)和支持勞動(dòng)密集企業(yè)進(jìn)行企業(yè)轉(zhuǎn)型，包括企業(yè)智能化制造、網(wǎng)絡(luò)化辦公、線上線下融合等，這將有利于企業(yè)更好應(yīng)對(duì)疫情的沖擊，緩解勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距問(wèn)題。圖12模擬了勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本沖擊對(duì)收入差距的影響。模擬結(jié)果顯示，勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本的下降將縮小收入差距。

圖12 勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本沖擊對(duì)收入差距的影響

六、結(jié)論及政策建議

本文構(gòu)建了疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距的影響的隨機(jī)一般均衡模型，并基于參數(shù)校準(zhǔn)和貝葉斯估計(jì)，模擬了不同財(cái)政政策在政府應(yīng)對(duì)疫情沖擊擴(kuò)大收入差距問(wèn)題時(shí)的效果。本文主要發(fā)現(xiàn)如下：第一，疫情沖擊使得我國(guó)企業(yè)的產(chǎn)出、投資、消費(fèi)和工資下降，其中疫情沖擊對(duì)資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的影響小于對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的影響，使得異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的收入差距擴(kuò)大；第二，機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)企業(yè)破產(chǎn)概率、勞動(dòng)邊際產(chǎn)出和投資轉(zhuǎn)換能力差異是此次疫情沖擊影響異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距的途徑；第三，福利分析發(fā)現(xiàn)疫情沖擊使得總福利下降，其中勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民福利損失大于資本密集型企業(yè)就業(yè)居民福利損失。

本文有如下政策建議：

第一，政府應(yīng)實(shí)行結(jié)構(gòu)性減稅政策，區(qū)別對(duì)待不同的企業(yè)。受疫情沖擊嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)需要更多減稅傾斜，比如提高增值稅起征點(diǎn)、延期稅款等優(yōu)惠政策。各地要把減稅政策及時(shí)落實(shí)到位，使得受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)盡快復(fù)工復(fù)產(chǎn)，恢復(fù)經(jīng)濟(jì)主體活力。

第二，政府應(yīng)對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民提供適度補(bǔ)貼和發(fā)放消費(fèi)券，間接提高他們的收入水平，特別是要對(duì)受疫情影響最嚴(yán)重的餐飲、旅游和制造業(yè)等企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行優(yōu)惠政策傾斜，充分考慮本次疫情沖擊對(duì)國(guó)內(nèi)不同類(lèi)型企業(yè)就業(yè)居民收入的影響差異。根據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，政府需及時(shí)研判經(jīng)濟(jì)變化特征，適時(shí)地調(diào)整政策的強(qiáng)度和頻率，同時(shí)促進(jìn)消費(fèi)和投資，減少疫情沖擊對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于由高速增長(zhǎng)邁向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵期，經(jīng)濟(jì)增速有所放緩，政府應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮逆周期和跨周期調(diào)節(jié)作用，把疫情中經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的公共風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為適度的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)，然后通過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)化解可能存在的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)。

第三，支持勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行線上辦公和提供智能化服務(wù)，讓更多勞動(dòng)密集型的制造業(yè)員工在家網(wǎng)上辦公完成之前只能在線下完成的工作。

綜上所述，疫情沖擊對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)就業(yè)居民造成了差異化的影響，使得勞動(dòng)密集型企業(yè)(一般主要是以線下、機(jī)械化、低技能為主的企業(yè))就業(yè)居民失業(yè)率上升更快、收入下降更多，使其與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距擴(kuò)大。政府應(yīng)該在整體對(duì)疫情加強(qiáng)防控的同時(shí)，減小疫情沖擊對(duì)不同居民收入差距的影響，進(jìn)行差異結(jié)構(gòu)性財(cái)政政策援助。