何明洋 劉雪燕

（中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究院，北京 100038）

內(nèi)容提要:發(fā)展環(huán)境日趨復(fù)雜多變的背景之下，全面準(zhǔn)確評(píng)估外生沖擊及其應(yīng)對(duì)政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)尤其是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果，對(duì)于提升宏觀調(diào)控政策的精準(zhǔn)性、有效性，保證我國(guó)經(jīng)濟(jì)全面均衡恢復(fù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)等具有重要意義。本文通過(guò)構(gòu)建包含金融模塊的遞歸動(dòng)態(tài)CGE模型，重點(diǎn)考察新冠肺炎疫情這一當(dāng)前最大外生沖擊因素及相關(guān)財(cái)政應(yīng)對(duì)政策對(duì)于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果。研究發(fā)現(xiàn)：財(cái)政政策可有效提振各行業(yè)疫情發(fā)生當(dāng)年乃至“十四五”時(shí)期的產(chǎn)出水平，顯著對(duì)沖新冠肺炎疫情的不利影響。外生沖擊導(dǎo)致我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)短期出現(xiàn)明顯調(diào)整，第三產(chǎn)業(yè)增加值增速降幅高于第二產(chǎn)業(yè)，財(cái)政政策可有效改善但無(wú)法完全消除上述影響。財(cái)政政策對(duì)于不同行業(yè)的影響存在明顯分化，政策效應(yīng)的異質(zhì)性特征較為突出，建筑、水利、環(huán)境等行業(yè)受政策提振增幅顯著，住宿餐飲、公共管理等行業(yè)提振效果不佳。

一、引言與文獻(xiàn)綜述

當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，國(guó)際環(huán)境日趨復(fù)雜，不穩(wěn)定性、不確定性明顯增加。新冠肺炎疫情作為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的最大外生沖擊因素，無(wú)論對(duì)于我國(guó)短期經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)健康運(yùn)行，還是對(duì)于中長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面，均會(huì)產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。短期而言，各行業(yè)間修復(fù)程度的顯著分化造成我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)短期之內(nèi)出現(xiàn)較大幅度調(diào)整，已成為制約當(dāng)前經(jīng)濟(jì)全面均衡恢復(fù)的重要障礙。2022年上半年，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)于GDP累計(jì)同比的貢獻(xiàn)率僅為40.6%，較未發(fā)生疫情的2019年末大幅下降22.9個(gè)百分點(diǎn)，其中交通運(yùn)輸、批發(fā)零售、住宿餐飲等行業(yè)降幅靠前。中長(zhǎng)期而言，我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于爬坡過(guò)坎的關(guān)鍵時(shí)期，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)亟待進(jìn)一步優(yōu)化升級(jí)，新冠肺炎疫情對(duì)于今后一個(gè)時(shí)期我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的總體影響效果亟需進(jìn)行分析研判。事實(shí)上，除外生沖擊本身外，針對(duì)新冠肺炎疫情所采取的以財(cái)政政策為代表的相關(guān)應(yīng)對(duì)措施，同樣會(huì)對(duì)我國(guó)短期和中長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定影響。因此，在發(fā)展環(huán)境日趨復(fù)雜多變的背景之下，為促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)短期全面均衡恢復(fù)和中長(zhǎng)期平穩(wěn)健康發(fā)展，科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)估新冠肺炎疫情這一當(dāng)前最大外生沖擊因素，以及以財(cái)政政策為代表的相關(guān)應(yīng)對(duì)措施，對(duì)于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的總體影響效果，便顯得尤為必要和迫切。

目前針對(duì)新冠肺炎疫情的研究雖然逐步增多，但限于多數(shù)定量評(píng)估方法自身約束，現(xiàn)有針對(duì)新冠肺炎疫情經(jīng)濟(jì)影響的評(píng)估工作主要關(guān)注GDP、消費(fèi)、投資等總量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深入分析明顯偏少。劉達(dá)禹等（2020）認(rèn)為新冠肺炎疫情在對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成重創(chuàng)的同時(shí)還會(huì)引發(fā)三次產(chǎn)業(yè)內(nèi)的結(jié)構(gòu)失衡，對(duì)總體平穩(wěn)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的宏觀調(diào)控目標(biāo)產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果顯示，新冠肺炎疫情對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的影響最為明顯，其中餐飲、旅游、交通運(yùn)輸?shù)拳h(huán)境敏感型、人群集聚型行業(yè)所受沖擊最為直接（李志萌和盛方富，2020）。不同行業(yè)受疫情沖擊引起的經(jīng)濟(jì)損失存在較大差異，其中建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)等行業(yè)應(yīng)引起關(guān)注（張友國(guó)等，2021）。部分基于數(shù)量模型的研究工作同樣證實(shí)了疫情對(duì)于產(chǎn)業(yè)沖擊的異質(zhì)性特征。通過(guò)可計(jì)算一般均衡模型對(duì)149個(gè)產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行直接沖擊模擬，結(jié)果顯示新冠肺炎疫情對(duì)于產(chǎn)業(yè)部門的沖擊是全局性的，但不同產(chǎn)業(yè)部門所受影響存在較大差異，除了醫(yī)藥制品、衛(wèi)生等極少數(shù)部門能保持正增長(zhǎng)，石油開采和公共管理保持微幅增長(zhǎng)外，絕大部分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出值基本為負(fù)值，且各個(gè)行業(yè)對(duì)于政府加大干預(yù)力度的反應(yīng)存在顯著的結(jié)構(gòu)性差異，沒(méi)有形成一致性變化趨勢(shì)（胡濱等，2020）。

為應(yīng)對(duì)新冠肺炎疫情的嚴(yán)重沖擊，我國(guó)出臺(tái)了以提高財(cái)政赤字率、發(fā)行抗疫特別國(guó)債等一攬子財(cái)政政策，政策規(guī)模和力度前所未有。目前，針對(duì)抗疫財(cái)政政策效果的評(píng)估工作中，定性分析依然占據(jù)主流，定量評(píng)估工作總體偏少。田盛丹（2020）基于CGE模型的研究結(jié)果顯示，財(cái)政政策能夠有效緩解此次疫情對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊，且政策對(duì)各經(jīng)濟(jì)主體和部門的提振效果不盡相同，對(duì)居民消費(fèi)和就業(yè)的提振效果相對(duì)較弱。朱軍等（2020）基于DSGE模型的分析結(jié)果表明，政府干預(yù)力度和“響應(yīng)時(shí)滯”決定著疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度，財(cái)政干預(yù)能有效減緩我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力，將使經(jīng)濟(jì)增速降幅由10%收窄至5%左右。張斌（2020）通過(guò)構(gòu)建反映疫情沖擊的向量自回歸模型，模擬了財(cái)政政策及組合政策對(duì)沖疫情的影響效應(yīng)。除此之外，李明等（2020）、劉安長(zhǎng)（2020）分別針對(duì)疫情后我國(guó)積極財(cái)政政策的走向和財(cái)稅體制改革任務(wù)、積極財(cái)政政策的疫情對(duì)沖效果等方面開展了相關(guān)研究工作。需要特別指出的是，已有抗疫財(cái)政政策評(píng)估工作中，無(wú)法將疫情本身的負(fù)面沖擊與抗疫政策的正面效果進(jìn)行有效分離，不利于把握疫情沖擊和政策效果的特征及規(guī)律；政策情景普遍采取人為主觀的設(shè)定方式，并未與國(guó)家出臺(tái)的實(shí)際財(cái)政政策進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，政策效果的評(píng)估結(jié)果對(duì)指導(dǎo)實(shí)際工作的意義相對(duì)有限。

從研究方法上看，可計(jì)算一般均衡（CGE）模型是研究外生沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)總量和結(jié)構(gòu)影響的經(jīng)典模型之一，其可設(shè)置多種情形的輸入變量，與新冠肺炎疫情等公共衛(wèi)生事件的屬地管理、分級(jí)處置和分類應(yīng)對(duì)的政策邏輯具有內(nèi)在一致性，因此被廣泛應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域的研究之中（胡濱等，2020）。McKibbin和Fernando（2021）基于混合型DSGE/CGE全球模型G-Cubed，通過(guò)設(shè)置7種流行病學(xué)情景，針對(duì)此次新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)及全球23個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了系統(tǒng)全面的評(píng)估。胡濱等（2020）基于多部門可計(jì)算一般均衡模型CHINA-GEM，通過(guò)設(shè)置樂(lè)觀預(yù)期、悲觀預(yù)期和政府干預(yù)三種情景，針對(duì)經(jīng)濟(jì)總體沖擊、產(chǎn)業(yè)部門影響、消費(fèi)領(lǐng)域變化、政府干預(yù)效應(yīng)和房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈影響5個(gè)方面展開定量評(píng)估。周梅芳等（2020）利用聯(lián)合開發(fā)的中國(guó)可計(jì)算一般均衡模型，通過(guò)設(shè)置供給側(cè)2條影響途徑和需求側(cè)3條影響途徑，針對(duì)疫情對(duì)于我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響效果開展了定量分析。陳素梅和李鋼（2020）、吳先華等（2020）等人也分別利用CGE模型，圍繞疫情控制時(shí)間的長(zhǎng)短、直接間接經(jīng)濟(jì)損失等方面開展了相關(guān)研究工作。除CGE模型以外，Guan等（2020）、劉世錦等（2020）、楊子暉等（2020）、何誠(chéng)穎等（2020）等學(xué)者還通過(guò)投入產(chǎn)出模型、向量自回歸模型等方法對(duì)新冠肺炎疫情的經(jīng)濟(jì)影響展開定量評(píng)估。

綜上，本文基于一般均衡視角，通過(guò)構(gòu)建包含金融模塊的遞歸動(dòng)態(tài)CGE模型，重點(diǎn)考察新冠肺炎疫情這一當(dāng)前最大外生沖擊因素對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行尤其是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果，在此基礎(chǔ)上逐項(xiàng)梳理并測(cè)算已出臺(tái)各類抗疫財(cái)政政策的資金規(guī)模和可形成的實(shí)物工作量，定量評(píng)估其對(duì)于已受沖擊產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的修正作用，以期為后續(xù)宏觀調(diào)控政策的優(yōu)化調(diào)整、短期經(jīng)濟(jì)的全面均衡恢復(fù)和中長(zhǎng)期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)等提供一定參考。

二、分析思路、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型構(gòu)建

（一）分析思路與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.分析思路

新冠肺炎疫情之所以對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠產(chǎn)生較大影響，主要源于不同產(chǎn)業(yè)部門對(duì)于外生沖擊的敏感程度、資源要素的替代彈性以及產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)狀況等均存在較大差異。也就是說(shuō)，針對(duì)某一外生沖擊，不同產(chǎn)業(yè)部門響應(yīng)狀況的差異才是造成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的核心原因。外生沖擊是一元的、針對(duì)經(jīng)濟(jì)整體的，響應(yīng)狀況是多元的、針對(duì)不同產(chǎn)業(yè)部門的。具體而言，疫情通過(guò)減少有效勞動(dòng)供給、阻礙產(chǎn)業(yè)鏈正常傳導(dǎo)、降低居民消費(fèi)傾向、推升企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)和增加政府衛(wèi)生健康支出等5種渠道對(duì)CGE模型中相關(guān)變量及參數(shù)產(chǎn)生沖擊，并通過(guò)模型中各個(gè)模塊、各個(gè)主體、各個(gè)產(chǎn)業(yè)之間的定量方程在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行傳導(dǎo)。由于不同產(chǎn)業(yè)部門之間的投入產(chǎn)出關(guān)系，與其他模塊及經(jīng)濟(jì)決策主體之間的聯(lián)系等存在不同，因此新冠肺炎疫情通過(guò)上述機(jī)制對(duì)于各個(gè)產(chǎn)業(yè)的影響效果同樣存在差異，并最終導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)相應(yīng)的變化和調(diào)整。

利用模型評(píng)估抗疫財(cái)政政策對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的具體步驟：首先，僅考慮疫情沖擊時(shí)各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的響應(yīng)狀況。然后，考慮疫情并疊加已出臺(tái)抗疫財(cái)政政策時(shí)，各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的總體響應(yīng)狀況。最后，二者相減即可得到抗疫財(cái)政政策對(duì)于各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的凈影響效果。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

社會(huì)核算矩陣（Social Account Matrix SAM）作為CGE模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是CGE模型的重要組成部分。傳統(tǒng)的投入產(chǎn)出表僅描述了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中生產(chǎn)性部門之間的投入-產(chǎn)出關(guān)系，并未覆蓋非生產(chǎn)性部門及居民、企業(yè)、政府等各類賬戶之間的實(shí)物和貨幣流通情況，對(duì)于整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的描述并不全面。SAM表在傳統(tǒng)投入產(chǎn)出表的基礎(chǔ)之上，通過(guò)引入財(cái)政、稅收、轉(zhuǎn)移支付、投資儲(chǔ)蓄等非生產(chǎn)性部門的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各賬戶之間的資金流動(dòng)及分配關(guān)系進(jìn)行了更為全面的描述。本文以《中國(guó)投入產(chǎn)出表（2017）》中149×149部門的投入產(chǎn)出表，《中國(guó)財(cái)政年鑒（2018）》中2017年全國(guó)一般公共預(yù)算、決算收支總表，《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2019）》中2017年非金融交易資金流量表等作為主要數(shù)據(jù)來(lái)源，編制了我國(guó)2017年宏觀社會(huì)核算矩陣。

在利用CGE模型開展模擬研究的過(guò)程中，過(guò)度細(xì)化的部門劃分一方面使得表格過(guò)于龐大，不便于進(jìn)行結(jié)果的分析和展示，另一方面由于大量產(chǎn)業(yè)部門具備相似的產(chǎn)品和特征，故對(duì)其進(jìn)行合理歸類有助于把握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主體特征，避免陷入細(xì)碎數(shù)據(jù)的噪聲影響。為此，本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《三次產(chǎn)業(yè)劃分規(guī)定》及《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T 4754-2011）的相關(guān)分類標(biāo)準(zhǔn)，將包含149×149部門的原始投入產(chǎn)出表合并為19×19部門的SAM表，以便于對(duì)各細(xì)分行業(yè)的具體影響效果開展分析和研究。

（二）金融動(dòng)態(tài)CGE模型

本文采用開放經(jīng)濟(jì)下的金融動(dòng)態(tài)CGE模型，共包含生產(chǎn)模塊、國(guó)外模塊、家庭模塊、企業(yè)模塊、政府模塊、金融模塊、宏觀閉合模塊和遞歸動(dòng)態(tài)模塊合計(jì)8個(gè)子模塊，模型總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。借鑒Lofgren等（2013）、張欣（2010）等模型構(gòu)建理念，結(jié)合我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量結(jié)構(gòu)特征和本文研究需要，主要模塊設(shè)置方式如下文所述。

圖1 金融動(dòng)態(tài)CGE模型框架結(jié)構(gòu)

生產(chǎn)模塊采用雙層嵌套的設(shè)計(jì)方式。國(guó)內(nèi)總產(chǎn)出（QAa）首先由復(fù)合中間投入（QINTAa）及復(fù)合要素投入（QVAa）經(jīng)CES函數(shù)予以計(jì)算，并以此作為生產(chǎn)模塊的第一層嵌套。國(guó)內(nèi)總產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，QAa為生產(chǎn)活動(dòng)a的總產(chǎn)出，QVAa和QINTAa分別為生產(chǎn)活動(dòng)a的復(fù)合要素投入及復(fù)合中間投入，scaleAa，deltaAa，rhoAa分別為生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模系數(shù)、份額系數(shù)及彈性系數(shù)。生產(chǎn)函數(shù)成本最小化的一階條件為：

其中，PVAa和PINTAa分別為生產(chǎn)活動(dòng)a的復(fù)合要素投入價(jià)格及復(fù)合中間投入價(jià)格。生產(chǎn)函數(shù)的價(jià)格方程為：

其中，PAa為生產(chǎn)活動(dòng)a所制造商品的價(jià)格，即出廠價(jià)格。

生產(chǎn)模塊的第二層嵌套主要由兩部分組成，第一部分中復(fù)合中間投入（QINTAa）由N種商品（QINTc，a）根據(jù)Leontif函數(shù)予以計(jì)算。中間投入的數(shù)量方程為：

其中，QINTc，a為生產(chǎn)活動(dòng)a所需中間投入商品c 的數(shù)量，QINTAa為生產(chǎn)活動(dòng) a 的總產(chǎn)出，icac，a為直接消耗系數(shù)。中間投入的價(jià)格方程為：

其中，PINTAa為生產(chǎn)活動(dòng)a復(fù)合中間投入的價(jià)格，PQc為國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上商品c的價(jià)格。第二部分中復(fù)合要素投入（QVAa）由勞動(dòng)（QLDa）及資本（QKDa）兩要素經(jīng)CES函數(shù)予以計(jì)算。

國(guó)外模塊分別選擇Armington條件和CET函數(shù)，計(jì)算國(guó)內(nèi)生產(chǎn)國(guó)內(nèi)銷售商品與進(jìn)口和出口商品之間的替代關(guān)系。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)國(guó)內(nèi)銷售商品（QDCc）和進(jìn)口商品（QMc）經(jīng)Armington條件計(jì)算得到國(guó)內(nèi)市場(chǎng)商品（QQc），其一部分用于國(guó)內(nèi)居民消費(fèi)（QHc）、國(guó)內(nèi)投資（QINVc）及國(guó)內(nèi)政府消費(fèi)（QGc），另一部分作為中間投入（QINTc，a）進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)總產(chǎn)出（QAa）經(jīng)由CET函數(shù)分解為國(guó)內(nèi)銷售商品（QDAa）和出口商品（QEa）。家庭、企業(yè)及政府模塊分別針對(duì)各經(jīng)濟(jì)主體的收入、支出及儲(chǔ)蓄設(shè)置平衡方程。金融模塊涵蓋了居民、企業(yè)、政府、國(guó)外等各類經(jīng)濟(jì)決策主體通過(guò)金融系統(tǒng)進(jìn)行資金融通的行為和過(guò)程。模型中假設(shè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中僅有企業(yè)和政府進(jìn)行投資決策，居民和國(guó)外部門僅進(jìn)行儲(chǔ)蓄。社會(huì)總體投資平衡方程為：

其中，INV_TOTAL 為社會(huì)總投資，INV_ENTent，INV_G分別為企業(yè)和政府投資，ent為企業(yè)類型，本文假設(shè)各類企業(yè)投資行為無(wú)明顯差異，即不同企業(yè)均采取相同投資決策方式。企業(yè)部門的投資平衡方程為：

方程左側(cè)為各類企業(yè)的投資總額，右側(cè)為企業(yè)的資金來(lái)源。其中，ENTSAV為企業(yè)儲(chǔ)蓄，在企業(yè)模塊中通過(guò)企業(yè)收入減去稅收、轉(zhuǎn)移支付等各項(xiàng)支出后計(jì)算得到，LOAN_ENTent為企業(yè)在金融系統(tǒng)中所獲得的各類資金來(lái)源。政府部門的投資平衡方程為：

方程左側(cè)為政府投資總額，右側(cè)為政府資金來(lái)源。其中，GSAV為政府儲(chǔ)蓄，在政府模塊中通過(guò)政府收入減去政府消費(fèi)、轉(zhuǎn)移支付等支出后計(jì)算得到，Deficit為政府財(cái)政赤字，LOAN_G為政府在金融系統(tǒng)中所獲得的各類顯性資金來(lái)源。各類企業(yè)的貸款決策方程為：

左側(cè)為各類企業(yè)的貸款規(guī)模，右側(cè)為影響企業(yè)貸款決策的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)變量。其中，企業(yè)貸款規(guī)模與其投資需求INV_ENTent成正比；rorent為企業(yè)投資回報(bào)率，與企業(yè)貸款規(guī)模成正比；lrent為企業(yè)實(shí)際貸款利率，rpent為企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，二者表示企業(yè)貸款所面臨的資金成本，與企業(yè)貸款規(guī)模成反比；betaENTent為企業(yè)貸款規(guī)模彈性系數(shù)，表征不同類型企業(yè)信貸需求對(duì)于投資回報(bào)率和資金成本的敏感程度，本文假設(shè)不同企業(yè)具有相同的betaENTent。金融系統(tǒng)的借貸平衡方程為：

左側(cè)為社會(huì)總體貸款需求，右側(cè)為社會(huì)總體儲(chǔ)蓄供給和方程平衡項(xiàng)。其中，HSAV為居民儲(chǔ)蓄，在家庭模塊中通過(guò)居民收入減去消費(fèi)、稅收等計(jì)算得到，F(xiàn)SAV為國(guó)外凈儲(chǔ)蓄，以平衡進(jìn)出口外匯收支，VBLS為方程平衡項(xiàng)，反映貸款與儲(chǔ)蓄之間的資金缺口。

宏觀閉合模塊針對(duì)產(chǎn)品、要素、外匯、資金的平衡關(guān)系及實(shí)際和名義GDP的計(jì)算設(shè)置相關(guān)方程。以跨期資本演進(jìn)方程實(shí)現(xiàn)模型的遞歸動(dòng)態(tài)：

其中，QKSTOCKt，QKSTOCKt+1分別表示 t期和t+1期資本存量，INV_TOTALt表示t期投資總額，dep為資本折舊率。QKSt表示t期資本要素的總體回報(bào)，rorent，shrENT_INVent分別為不同類型企業(yè)的投資回報(bào)率和投資規(guī)模比重。

三、外生沖擊的影響機(jī)理與情景設(shè)置

作為當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的最大外生沖擊因素，新冠肺炎疫情可通過(guò)多種渠道對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成影響，本文根據(jù)影響機(jī)理和作用領(lǐng)域的不同將其劃分為5類，分別是供給領(lǐng)域的減少有效勞動(dòng)供給和阻礙產(chǎn)業(yè)鏈正常傳導(dǎo)，以及需求領(lǐng)域降低居民消費(fèi)傾向、推升企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)和增加政府衛(wèi)生健康支出。

（一）減少有效勞動(dòng)供給

新冠肺炎疫情主要通過(guò)兩種渠道對(duì)我國(guó)有效勞動(dòng)供給產(chǎn)生沖擊：（1）因疫情死亡直接退出勞動(dòng)力市場(chǎng)；（2）因疫情管控措施減少實(shí)際工作時(shí)間。針對(duì)第一種傳導(dǎo)渠道，在勞動(dòng)力供給總量中直接減除因感染新冠肺炎的累計(jì)死亡人數(shù)即可。針對(duì)第二種傳導(dǎo)渠道，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，疫情沖擊下2020年一季度我國(guó)就業(yè)人員平均工作時(shí)間出現(xiàn)明顯回落，1-2月份僅為40.2小時(shí)/周，分別低于上年同期和上年全年4.7個(gè)和5.96個(gè)小時(shí)，3月份平均工作時(shí)間增至44.8小時(shí)/周，環(huán)比實(shí)現(xiàn)較大回升，但較上年同期仍偏低1.2個(gè)小時(shí)，6月份開始周平均工作時(shí)間已基本恢復(fù)至正常狀態(tài)?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，2020年我國(guó)就業(yè)人員累計(jì)工作時(shí)間為2368.11小時(shí)，較2019年減少36.18小時(shí)，降幅達(dá)1.5%。

表1 2019年-2020年我國(guó)就業(yè)人員工作時(shí)間 單位：小時(shí)

（二）阻礙產(chǎn)業(yè)鏈正常傳導(dǎo)

正常情況下，產(chǎn)業(yè)鏈中各個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)人流、物流、資金流、信息流等方式進(jìn)行連接，并以此完成產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、流通、銷售等一系列流程。然而，突如其來(lái)的新冠肺炎疫情致使上述正常傳導(dǎo)途徑受阻，跨地區(qū)、跨部門之間的經(jīng)濟(jì)協(xié)作遭遇嚴(yán)重沖擊，最終導(dǎo)致全社會(huì)生產(chǎn)能力的下降。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量分別為19251.35億人公里和196618.26億噸公里，同比分別下降45.5%和1.0%?？紤]到客運(yùn)量下降所造成的工作時(shí)間損失已在“減少有效勞動(dòng)供給”機(jī)理中予以體現(xiàn)，故本機(jī)理中僅以貨運(yùn)量的變化衡量產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)過(guò)程中所受到的外部沖擊。因此，本文假設(shè)此次疫情期間交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）下降1.0%，并以此作為產(chǎn)業(yè)鏈正常傳導(dǎo)受阻的外部沖擊變量。事實(shí)上，上述沖擊將在CGE模型內(nèi)部通過(guò)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)部門之間的投入產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行傳導(dǎo)，并最終影響到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的總體產(chǎn)出水平。

（三）降低居民消費(fèi)傾向

疫情可通過(guò)多種方式影響居民消費(fèi)傾向。一方面，受疫情沖擊企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)日趨困難，居民未來(lái)收入預(yù)期轉(zhuǎn)差，預(yù)防性儲(chǔ)蓄增加，導(dǎo)致用于消費(fèi)的資金比例下降。另一方面，受疫情管控措施約束，餐飲住宿、休閑娛樂(lè)等接觸性、聚集性消費(fèi)尚未恢復(fù)至疫情前水平，大量消費(fèi)需求難以有效滿足。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2020年一季度我國(guó)居民平均消費(fèi)傾向僅為59.4%，較2019年末大幅回落10.7個(gè)百分點(diǎn)，隨后消費(fèi)傾向逐季回升，截至2020年末已升至65.9%，但較上年仍偏低4.2個(gè)百分點(diǎn)。

表2 2018年-2020年居民收支情況及消費(fèi)傾向 單位：元/%

（四）推升企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)投資行為需考慮項(xiàng)目回報(bào)率、資金成本、風(fēng)險(xiǎn)情況等多種因素，一般情況下投資規(guī)模與投資回報(bào)率成正比，與實(shí)際貸款利率、投資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等成反比。正常情況下，假設(shè)投資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為0，企業(yè)根據(jù)投資回報(bào)率和實(shí)際貸款利率決定其投資行為。然而，突如其來(lái)的新冠肺炎疫情致使企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的不確定性大幅上升，一方面降低企業(yè)投資回報(bào)率，另一方面推升企業(yè)實(shí)際融資成本，最終導(dǎo)致企業(yè)通過(guò)收縮產(chǎn)能規(guī)模、擱置計(jì)劃項(xiàng)目等方式減少其總體投資。投資回報(bào)率方面，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2020年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入同比分別增長(zhǎng)0.8%和1.9%，增速較2019年分別回落了3個(gè)和7.5個(gè)百分點(diǎn)。按照第二、三產(chǎn)業(yè)占GDP比重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，2020年我國(guó)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增速累計(jì)回落約5.22個(gè)百分點(diǎn)，并以此作為投資回報(bào)率下降的估算指標(biāo)。投資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)方面，McKibbin和Fernando（2021）在其研究中將此次疫情的傳播共分為7種情景，截至2020年末我國(guó)累計(jì)確診病例僅為87071人，感染率不足0.01%，遠(yuǎn)低于文中假設(shè)情況，但同期美歐等國(guó)疫情形勢(shì)十分嚴(yán)峻，感染率水平遠(yuǎn)高于模型假設(shè)，綜合考慮上述因素，本文假設(shè)2020年我國(guó)投資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升2個(gè)百分點(diǎn)，且2021年恢復(fù)至正常水平。

（五）增加政府衛(wèi)生健康支出

2020年1月22日，國(guó)家醫(yī)療保障局會(huì)同財(cái)政部印發(fā)了《關(guān)于做好新型冠狀病毒感染的肺炎疫情醫(yī)療保障的通知》，文件中明確提出“確?；颊卟灰蛸M(fèi)用問(wèn)題影響就醫(yī)、確保收治醫(yī)療機(jī)構(gòu)不因支付政策影響救治”的“兩個(gè)確保”要求。凡確診和疑似患者的醫(yī)療費(fèi)用，在基本醫(yī)保、大病醫(yī)保、醫(yī)療救助結(jié)算完以后，個(gè)人負(fù)擔(dān)部分將由財(cái)政給予補(bǔ)助。財(cái)政部數(shù)據(jù)顯示，截至2020年12月末，我國(guó)公共財(cái)政支出中衛(wèi)生健康支出高達(dá)19201億元，較上年多增2404億元，同比增長(zhǎng)15.2%，增幅高于上年同期5.2個(gè)百分點(diǎn)，高于全部財(cái)政支出增速12.4個(gè)百分點(diǎn)。因此，可將疫情所導(dǎo)致的政府衛(wèi)生健康支出的增加作為外部沖擊，考察其對(duì)于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的間接沖擊效果。

四、財(cái)政政策的執(zhí)行情況及其對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

（一）財(cái)政政策的資金規(guī)模及可形成的實(shí)物工作量

為對(duì)沖新冠肺炎疫情的不利影響，2020年我國(guó)相繼出臺(tái)了提高財(cái)政赤字率、發(fā)行抗疫特別國(guó)債、增加地方政府專項(xiàng)債券規(guī)模、加大減稅降費(fèi)力度等一攬子財(cái)政政策。本文梳理并總結(jié)了2019年和2020年我國(guó)主要財(cái)政政策及其資金規(guī)模，并假設(shè)未出現(xiàn)新冠肺炎疫情時(shí)，2020年財(cái)政政策的力度將與2019年保持一致，即主要財(cái)政政策的資金規(guī)模保持不變，以其作為常規(guī)財(cái)政政策予以看待，而2020年各類財(cái)政政策的新增規(guī)模作為抗疫財(cái)政政策予以看待。

2020年我國(guó)抗疫財(cái)政政策的資金規(guī)模及可形成的實(shí)物工作量如表3所示。其中：（1）提高政府赤字規(guī)模將增加政府財(cái)政支出水平，并通過(guò)政府消費(fèi)和政府投資兩種方式提振社會(huì)總需求。歷史數(shù)據(jù)顯示，政府消費(fèi)占政府支出的比重始終處在65%-70%區(qū)間之內(nèi)，截至2019年底上述比重已升至69.3%，本文假設(shè)2020年政府消費(fèi)占政府全部支出的比重將升至70%。（2）按照《抗疫特別國(guó)債資金管理辦法》，抗疫特別國(guó)債資金90%用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，10%用于抗疫相關(guān)支出。同時(shí)，財(cái)政部規(guī)定抗疫特別國(guó)債可預(yù)留不高于20%的資金用于后續(xù)解決基層特殊困難，全國(guó)金額最高可達(dá)2000億元，廣東、湖南、河南等省份均按照20%的最高比例預(yù)留了相關(guān)資金。值得指出的是，抗疫特別國(guó)債中用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的0.7萬(wàn)億元可全額用作項(xiàng)目資本金，然而源于此類用作資本金的項(xiàng)目監(jiān)管要求較高、實(shí)際操作復(fù)雜、申報(bào)時(shí)間緊迫，故抗疫特別國(guó)債中用于項(xiàng)目資本金的比重遠(yuǎn)低于實(shí)際要求水平，上述現(xiàn)象與地方政府專項(xiàng)債券的情況相似。（3）2020年涉及專項(xiàng)債用作資本金的項(xiàng)目達(dá)982個(gè)（已剔除重復(fù)項(xiàng)目），涉及專項(xiàng)債規(guī)模超2500億元，累計(jì)發(fā)行的新增專項(xiàng)債（不含用于補(bǔ)充中小銀行資本金的專項(xiàng)債）中用作項(xiàng)目資本金的比例僅約為7.1%。因此，將地方政府專項(xiàng)債和抗疫特別國(guó)債中用作項(xiàng)目資本金的比例設(shè)定為7.1%，并按照20%的最低資本金比例計(jì)算可形成的實(shí)物工作量。（4）2020年我國(guó)工業(yè)企業(yè)每百元營(yíng)業(yè)收入中的成本為83.89元，較上年下降了0.69元，源于階段性企業(yè)社保減免、中小微企業(yè)稅費(fèi)減免等一系列減稅降費(fèi)政策，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本明顯下降，節(jié)省下來(lái)的資金用于增加企業(yè)消費(fèi)和投資。

表3 2020年我國(guó)抗疫財(cái)政政策的資金規(guī)模及可形成的實(shí)物工作量 單位：萬(wàn)億元

綜上所述，提高財(cái)政赤字規(guī)模、發(fā)行抗疫特別國(guó)債、增加地方政府專項(xiàng)債券規(guī)模、加大減稅降費(fèi)力度4項(xiàng)主要抗疫財(cái)政政策合計(jì)資金規(guī)模達(dá)4.05萬(wàn)億元，經(jīng)過(guò)增加政府消費(fèi)、增加政府投資、降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本等渠道，累計(jì)可形成實(shí)物工作量4.69萬(wàn)億元，上述實(shí)物工作量將通過(guò)投資乘數(shù)效應(yīng)、稅收乘數(shù)效應(yīng)等方式在經(jīng)濟(jì)體系中繼續(xù)傳導(dǎo)并最終推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)步復(fù)蘇。

（二）新冠肺炎疫情和抗疫財(cái)政政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

1.三次產(chǎn)業(yè)增加值

新冠肺炎疫情對(duì)于供給領(lǐng)域造成嚴(yán)重沖擊，其中第三產(chǎn)業(yè)所受沖擊強(qiáng)于第二產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)短期出現(xiàn)明顯調(diào)整，近年來(lái)第三產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重持續(xù)上升的局面被意外打破。金融動(dòng)態(tài)CGE模型的測(cè)算結(jié)果顯示，源于疫情因素影響2020年我國(guó)第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值增速較未發(fā)生疫情時(shí)分別下降86.7%、105.3%和132.9%，社會(huì)生產(chǎn)能力短期遭遇嚴(yán)重沖擊。其中，源于住宿餐飲、休閑娛樂(lè)、交通運(yùn)輸?shù)冉佑|性、聚集性行業(yè)均屬于第三產(chǎn)業(yè)，故疫情常態(tài)化防控背景下上述行業(yè)所受沖擊尤為明顯，受影響程度位居三次產(chǎn)業(yè)中首位。由于疫情防控措施及時(shí)有效，我國(guó)生產(chǎn)生活秩序尤其是工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)迅速恢復(fù)，貨物出口、房地產(chǎn)投資、基建投資等終端需求持續(xù)回暖推動(dòng)第二產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)較快增長(zhǎng)，相較第三產(chǎn)業(yè)所受沖擊明顯偏弱，也是推動(dòng)我國(guó)成為全球唯一實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)正增長(zhǎng)的主要經(jīng)濟(jì)體的重要因素。然而，第二產(chǎn)業(yè)復(fù)蘇進(jìn)度領(lǐng)先第三產(chǎn)業(yè)導(dǎo)致短期我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化特征與原有趨勢(shì)出現(xiàn)背離，第三產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重有所下降。

抗疫財(cái)政政策可有效對(duì)沖疫情不利影響，且在一定程度上改善我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的惡化趨勢(shì)，但仍無(wú)法完全消除上述沖擊。模型測(cè)算結(jié)果顯示，源于各類抗疫財(cái)政政策提振，2020年我國(guó)第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值增速較未發(fā)生疫情時(shí)僅分別下降55.5%、65.5%和84.6%，較僅考慮疫情沖擊時(shí)分別提高31.2個(gè)、39.8個(gè)和48.3個(gè)百分點(diǎn)。一方面，抗疫財(cái)政政策較大幅度對(duì)沖了疫情對(duì)于我國(guó)供給領(lǐng)域的不利影響，同時(shí)對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)增加值增速降幅的改善幅度高于第二產(chǎn)業(yè)，意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲程度實(shí)現(xiàn)一定緩解，二、三產(chǎn)業(yè)增加值增速降幅差值由27.7%收斂至19.1%。另一方面，源于疫情形勢(shì)變化、內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策規(guī)模及傳導(dǎo)機(jī)制等因素影響，已出臺(tái)抗疫財(cái)政政策尚無(wú)法完全對(duì)沖新冠肺炎疫情對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量和結(jié)構(gòu)的沖擊和扭曲，第三產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重較正常水平仍有所偏低。

圖2 僅考慮疫情沖擊和采取抗疫財(cái)政政策時(shí)2020年我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)增加值增速降幅及二者差值

2.重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)出

源于各類行業(yè)對(duì)于抗疫財(cái)政政策主要傳導(dǎo)機(jī)制的敏感程度不同，故政策作用下各行業(yè)產(chǎn)出增速的變化存在顯著差異，行業(yè)間異質(zhì)性特征較為突出。模型測(cè)算結(jié)果顯示，政策提振作用下2020年我國(guó)建筑業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)實(shí)現(xiàn)明顯改善。其中，源于抗疫財(cái)政政策中增加政府投資成為推動(dòng)疫后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的主要傳導(dǎo)渠道，故與其密切相關(guān)的建筑業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等行業(yè)，2020年產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)分別提高4.18個(gè)和8.52個(gè)百分點(diǎn)，在各重點(diǎn)行業(yè)中位居前列。與此同時(shí)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)受政策提振較為顯著，2020年產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)提高2.85個(gè)百分點(diǎn)，疊加疫情常態(tài)化防控背景下線下消費(fèi)場(chǎng)景的約束增強(qiáng)，線上消費(fèi)占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比重持續(xù)上升。受抗疫財(cái)政政策提振和高技術(shù)制造業(yè)、高技術(shù)服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域保持較快增長(zhǎng)影響，2020年我國(guó)科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)提高3.25個(gè)百分點(diǎn)。值得指出的是，與上述行業(yè)受政策顯著提振的效果恰好相反，住宿和餐飲業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織等行業(yè)受抗疫財(cái)政政策的提振效果不佳，產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)僅分別提高1.44個(gè)、1.57個(gè)和1.19個(gè)百分點(diǎn)，不及各行業(yè)平均水平（見表 4）。

表4 采取抗疫財(cái)稅政策后2020年-2025年重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)出增速與僅考慮疫情沖擊時(shí)的差值 單位：%

需要補(bǔ)充說(shuō)明的是，主要源于上年度高基數(shù)、投資規(guī)模放緩等因素影響，疫情發(fā)生次年水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)產(chǎn)出增速較上年出現(xiàn)明顯回落，建筑業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)2021年產(chǎn)出增速較上年分別回落2.75個(gè)、1.67個(gè)和1.70個(gè)百分點(diǎn)，降幅位居各重點(diǎn)行業(yè)中前列，同期住宿和餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等前期提振效果不佳的行業(yè)增速回落幅度亦十分有限（見圖3）。事實(shí)上，各類抗疫財(cái)政政策對(duì)于產(chǎn)業(yè)的正面影響不僅局限于疫情發(fā)生當(dāng)年及次年，而且可以延續(xù)至“十四五”期末，2022年-2025年期間建筑業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)年均產(chǎn)出增速較僅考慮疫情沖擊時(shí)分別提高0.45個(gè)、0.39個(gè)和0.97個(gè)百分點(diǎn)，在各重點(diǎn)行業(yè)中位居前列，有效推動(dòng)了疫后我國(guó)經(jīng)濟(jì)的全面均衡恢復(fù)，在提振各行業(yè)產(chǎn)出水平的同時(shí)，一定程度上改善了我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因疫情所造成的扭曲。

圖3 采取抗疫財(cái)政政策后2020年、2021年和2025年重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)出增速與僅考慮疫情沖擊時(shí)的差值

五、結(jié)論與建議

本文基于包含金融模塊的遞歸動(dòng)態(tài)CGE模型，針對(duì)新冠肺炎疫情這一當(dāng)前我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的最大外生沖擊因素，重點(diǎn)考察了其通過(guò)減少有效勞動(dòng)供給、阻礙產(chǎn)業(yè)鏈正常傳導(dǎo)等渠道對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果，同時(shí)針對(duì)政府已出臺(tái)的以提高財(cái)政赤字率、發(fā)行抗疫特別國(guó)債等為代表的抗疫財(cái)政政策，逐項(xiàng)梳理并測(cè)算其資金規(guī)模和可形成的實(shí)物工作量，定量評(píng)估其對(duì)于已扭曲產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的修正作用。得出以下結(jié)論：（1）抗疫財(cái)政政策不僅可顯著提振疫情發(fā)生當(dāng)年我國(guó)各重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)出水平，同時(shí)其正面影響可延續(xù)至“十四五”期末，推動(dòng)疫后我國(guó)經(jīng)濟(jì)全面均衡恢復(fù)。（2）新冠肺炎疫情對(duì)于我國(guó)供給領(lǐng)域造成嚴(yán)重沖擊，其中第三產(chǎn)業(yè)所受沖擊強(qiáng)于第二產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)短期有所惡化，抗疫財(cái)政政策可在一定程度上改善上述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的惡化趨勢(shì)，但仍無(wú)法完全消除上述扭曲。（3）源于各類行業(yè)對(duì)于抗疫財(cái)政政策主要傳導(dǎo)機(jī)制的敏感程度不同，故政策作用下各行業(yè)產(chǎn)出增速的變化存在明顯分化，行業(yè)間異質(zhì)性特征較為突出?？傮w而言，建筑業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等受政策提振較為顯著，住宿和餐飲業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織等行業(yè)情況恰好相反，政策提振效果普遍偏弱。

根據(jù)上述研究結(jié)論，為提升我國(guó)宏觀調(diào)控政策的精準(zhǔn)性、有效性，保證疫后宏觀經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)全面均衡恢復(fù)，特提出如下建議：（1）新冠肺炎疫情是引發(fā)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)短期惡化的核心因素。未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步抓實(shí)抓細(xì)疫情防控各項(xiàng)舉措，層層壓實(shí)責(zé)任，推動(dòng)檢測(cè)、轉(zhuǎn)運(yùn)、收治各環(huán)節(jié)緊密銜接，指導(dǎo)各地嚴(yán)格落實(shí)“外防輸入，內(nèi)防反彈、人物同防”的總要求。時(shí)刻密切追蹤全球范圍內(nèi)新變異毒株在傳播范圍、傳染性、致病性等方面的變化和進(jìn)展，加快針對(duì)奧密克戎等變異毒株的疫苗研發(fā)，進(jìn)一步加強(qiáng)新冠疫苗接種工作，特別是對(duì)于老人和有基礎(chǔ)性疾病的人員。（2）針對(duì)當(dāng)前制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)全面均衡恢復(fù)的堵點(diǎn)和難點(diǎn)，應(yīng)堅(jiān)持靶向調(diào)控、精準(zhǔn)調(diào)控，加大受損嚴(yán)重行業(yè)和人群的政策支持力度。針對(duì)疫情中受損較為嚴(yán)重的餐飲、零售、旅游、民航、公路水路鐵路運(yùn)輸?shù)忍乩袠I(yè)，進(jìn)一步加大政策傾斜，通過(guò)結(jié)構(gòu)性稅費(fèi)減免、信貸資金定向幫扶等手段確保政策落到實(shí)處。適時(shí)運(yùn)用降準(zhǔn)等貨幣政策工具，推動(dòng)銀行增強(qiáng)信貸投放能力，進(jìn)一步加大金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)特別是受疫情嚴(yán)重影響行業(yè)和中小微企業(yè)、個(gè)體工商戶的支持力度。（3）提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)見預(yù)判能力，著力避免因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲造成部分領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)集中暴露。健全宏觀經(jīng)濟(jì)政策評(píng)估評(píng)價(jià)制度和重大風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別預(yù)警機(jī)制，在統(tǒng)籌疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)拆彈”，避免企業(yè)債務(wù)暴雷、中小銀行資本金不足、地方政府債券違約等風(fēng)險(xiǎn)的集中暴露。