摘要：新冠肺炎疫情对中国经济产生了巨大冲击。本文从悲观、中观和乐观三种情景预测了2020年中国经济增速，根据各地疫情严重程度分别用不同情景利用历史数据预测了各省2020年经济数据，随后运用Dagum基尼系数等方法分析了疫情对中国区域经济的影响。研究发现：即使在悲观情景下，中国经济在2020年仍能实现1.90%的增长，完全有能力实现"六稳""六保"任务，保障经济社会平稳健康运行；中观和乐观情景下，预计2020年中国经济增速将达到2.20%和3.74%;地区差异分析表明，地区差异扩大的趋势放缓，地区内部的不平衡加剧，而地区之间的差距变大。基于此，本文提出以疫后恢复为契机，充分挖掘中国区域经济发展的巨大潜力，实现区域增长接力，稳定经济增长。
关键词：新冠肺炎； 区域经济学； 地区差异；
Abstract:This paper predicts China's economic growth rate in 2020 under the influence of the COVID-19. We measure the impact of the COVID-19 on China's regional economic distribution quantitatively. This paper predicts China's economic growth in 2020 from three scenarios: pessimistic, moderate, and optimistic. According to the severity of the epidemic in various regions, the historical data is used to predict the economic data of each province in2020. Then, the Dagum Gini method is used to analyze the changes of China's regional economic structure after the epidemic. Even in the pessimistic scenario, China's economy can still achieve 1.90% growth in 2020, and is fully capable of achieving the"six stability"and "six guarantees" tasks to ensure the stable and healthy operation of the economy and society;under the moderate and optimistic scenarios, it is expected that China's economic growth rate in 2020 will reach 2.20% and 3.74%, respectively. The analysis of regional differences shows that the trend of regional differences is expanding, the imbalance within the region is intensified, and the differences between regions become larger. This paper is helpful to objectively and comprehensively understand the changes of regional economic after COVID-19, and provide policy recommendation for the optimization and adjustment of regional economic policies.
Keyword:COVID-19; regional economics; regional differences;
1 引言
2020年初突如其来的新冠肺炎疫情，是中华人民共和国成立以来传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的重大突发公共卫生事件。习近平总书记亲自部署、亲自指挥，坚持把人民群众生命安全和身体健康放在首位，果断采取强有力的措施，经过全国上下和广大人民群众艰苦努力，疫情防控取得阶段性重要成效。目前，国内疫情防控向好态势不断巩固，而国外疫情仍然严峻，抓紧抓实抓细常态化疫情防控，统筹疫情防控和经济社会发展工作成为未来一段时间工作的重点。
受疫情影响，中国经济社会发展受到巨大冲击。统计数据显示，2020年第一季度国内生产总值（GDP）同比下降6.8%,是季度数据公布以来首次出现负增长。除信息传输、软件和信息技术服务业实现增长外，其他行业均出现负增长，其中住宿和餐饮业同比下降35.3%.从省级层面看，2020年第一季度，除了西藏实现了同比1.0%的微弱增长外，其他省份均为负增长。在疫情重灾区湖北省，第一季度GDP同比下降39.2%.其他主要经济指标，如社会消费品零售总额、投资活动、进出口、人均可支配收入等，都出现了不同程度的下降。可以说，新冠肺炎疫情对中国经济的冲击是前所未有的。当前，国内疫情防控已取得阶段性胜利，经济社会已逐步恢复正常化，复工复产进度已逐步达到正常水平，由疫情催生推动的经济新业态表现强劲。然而，疫情防控仍不能松懈，局部地区还存在疫情反弹风险，在常态化疫情防控下，经济复苏仍面临巨大挑战。境外疫情严峻，外防输入任务艰巨，进出口贸易受到显著影响。虽然经济活动正在逐步恢复，但面临内外疫情防控的严峻形势，2020年甚至在未来较长一段时间内经济社会发展将承受较大压力。
中国幅员辽阔，新冠疫情的分布呈现了出一定的空间分布特征，加之采取了必要的限流措施，疫情的空间分布呈现出不平衡性。研究表明，除湖北之外，新冠患者的空间分布与胡焕庸线高度契合，在胡焕庸线右侧集中了97%的患者[1].在不同省份，疫情的严重程度存在较大差异，新冠肺炎疫情的空间不均衡分布以及中国区域经济发展的差异性，使得区域经济在疫情冲击下表现出地区异质性。在新冠肺炎疫情的异质性地区冲击下，各省份及不同地区的经济增长将表现如何？中国区域经济会发生什么变化？党的十九大明确提出要实施区域协调发展战略，那么针对疫后区域经济新变化，区域经济政策应作出如何调整？本文试图通过回答以上问题，对疫后中国区域经济格局的变化进行分析，从理论层面上丰富公共卫生事件对经济影响方面的研究，在实践层面为优化细化调整中国的区域经济政策提供参考借鉴。
2 文献综述
人类历史上发生过多次瘟疫等重大公共卫生事件，经济学家们也早就意识到了公共卫生事件对经济活动的影响。宏观层面上的代表研究有，Alfani等研究了1629-1630年发生在意大利的鼠疫（Plague）对意大利城市发展的长期影响，运用经济地理模型（economic geography model）分析发现，受鼠疫影响严重的城市表现出了较低的经济增长水平，且对于城市的人口和城镇化率具有长期影响[2].Barro等研究了1918-1920年爆发在西班牙的流感大流行造成的影响，发现该流感造成了世界2.1%的人口死亡，GDP因此下降6%,同时有证据表明高流感致死率降低了股票和短期政府债券的收益率[3].Pamuk研究认为，早期现代欧洲（19世纪初）关键结构和制度的形成可追溯到1346年发生在欧洲的黑死病；黑死病作为一个外生冲击，激发了一系列制度性变革从而产生了深远影响，因此导致的高工资环境对于欧洲经济的长期增长起到了重要作用[4].Boerner等提出了"流行病贸易"（epidemic trade）的概念，基于1346-1351年间欧洲黑死病在城市间传播的速度识别两城市间贸易强度，研究表明贸易强度与交通方式、政治边界、宗教制度等都有关系[5].重大公共卫生事件在微观层次的影响也是多方面的，Li等研究了1910-1911年发生在中国满洲地区鼠疫对移民长期财富积累的经济影响，结果表明在疫情结束不久，移民到疫区的家庭比搬离疫区家庭和疫情前后很久移民至此的家庭拥有的财富至少多112%,原因可能在于新移民在疫情期间能够廉价获得土地，且能得到更高的初始工资[6].Beach等利用美国1900年和1940年人口普查数据研究发现，早年生活阶段远离伤寒病能够使后期生活收入提高1%,受教育时间增加1个月，且因消除伤寒而提高的收入能够完全抵消伤寒付出的成本[7].Bleakley通过构建了一个双重差分模型分析了1910年在美国南部消除钩虫病对人力资本的影响，研究发现短期来看，消除钩虫病提高了当地适龄儿童的入学率，长期来看，提高了这一人群的收入水平[8].
国内学者对这一问题也进行了较为深入的研究，特别是在2003年"非典"发生以来，国内经济学者对"非典"产生的经济影响进行了研究。云鹤等通过引入转换系数的概念，利用数学模拟等工具，发现"非典"对经济的冲击主要体现在居民消费的减少和消费预期的变动，政府通过采取救市措施使经济增长比预期提高1个百分点[9].樊纲认为"非典"属于"需求抑制型危机",减少经济活动且不会出现"重建需求",对GDP增长率具有影响，政府应当采取扩大需求的政策，防止经济衰退[10].李正全分析了"非典"对中国国民经济的短期与长期影响，认为短期对国民经济冲击巨大，造成严重的经济损失，但长期来看，"非典"加快了医疗、社会保障甚至是政治制度改革进程，通过加速改革能够提高资源配置效率[11].张广瑞等还分析了"非典"对旅游业、金融业的影响[12,13].
此次新冠肺炎疫情已被世界卫生组织认定为"全球大流行"（pandemic），对中国及世界多国经济都造成了重大影响，被认为是"第二次世界大战以来最严重的的危机".此次疫情引起了国内外学者的广泛关注，学者们通过网络视频会议等多种形式分享对疫情影响的看法。Barrero等认为此次新冠疫情是一个资源重新配置的冲击，他们利用美国商业不确定性调查数据预测了未来一年的公司层面的表现，发现42%的临时停工将转化为长期失业，通过采取失业救济金、政府补贴等措施能够阻止这种资源重配效应[14].Baqaee等从供给和需求冲击两个方面分析了新冠肺炎疫情对经济产出、失业和通胀的影响，在冲击下总需求是紧缩的，但对于供给部门和个别需求部门结果表现为滞胀[15].中国学者对此次疫情对中国的影响展开了激烈讨论。刘世锦等基于投入产出框架，运用网络分析法分析了新冠肺炎疫情的经济冲击路径，结果表明江苏等与湖北经济依存度较高的省份，面临较大直接经济冲击，湖北省的农业、交通运输业和建筑业应予以特别关注[16].朱武祥等基于两次针对中小微企业的全国问卷调查，分析发现中小微企业财务脆弱风险高，受新冠肺炎疫情影响严重，中央及各地出台的纾困政策及时有效，但落地效果与企业诉求还存在一定偏差，应进一步提高纾困政策的精准性和及时性，并形成长效机制[17].何诚颖等则测度了新冠肺炎疫情对中国经济的影响程度，结果表明疫情对中国产出、消费、外贸、投资、金融市场等都产生了重要影响，预计全年GDP增速不足5%[18].还有学者分别从财政政策[19]、"三农"[20]、组织资本[21]等角度分析了新冠肺炎疫情对中国的影响。
新冠肺炎疫情的传播符合地理临近规律[22],特别是在城际传播阶段，空间上的邻接式扩散效应明显[23].因新冠肺炎疫情扩散速度、地理距离等因素，不同地区疫情对经济社会的影响呈现出时间滞后性和空间异质性，两者叠加导致各地受疫情影响有所差异。同时由于疫情造成的暂时性"封城"等措施具有明显的行政边界，因此疫情对各地区经济影响的地区差异也更加明显。有学者从区域经济角度分析了新冠肺炎疫情的影响（1）：陆大道院士认为，西部地区经济对外交流少，增长恢复会比较明显，而东部地区对外依赖大，在全球疫情得不到遏制的情况下，经济会持续受到影响；刘亭则认为疫情会导致区域分化的趋势更加明显，地区之间的差距会增大；范恒山也认为地区分化会加剧，同时从产业发展角度提出，在产业发展的一般规律上，基于疫情反思，重要产业链自主可控可能会成为产业结构调整的驱动因素；杨开忠则认为此次疫情对地理经济影响深刻，长期看将对国家经济地理重塑产生冲击。可以看出，新冠肺炎疫情对中国区域经济将产生较大影响。
从现有文献来看，国内外学者对包括"非典"在内的人类历史上发生的重大公共卫生事件对经济社会发展的影响进行了较为全面的分析，对此次发生的新冠肺炎疫情也给予了高度关注，学者们也从不同角度建言献策。也有少数学者从区域经济学角度分析新冠肺炎疫情的影响。中国区域跨度大，区域经济发展不平衡，此次疫情在不同区域的严重程度亦有差异，对不同地区的经济影响也表现不同，因此有必要从区域经济的角度审视此次新冠肺炎疫情的影响。本文首先估测了2020年全国及各地区GDP数据，随后运用Dagum基尼系数法分析了在新冠肺炎疫情前后地区差异的变化，最后基于以上分析提出了疫后调整区域经济政策的具体建议。
3 研究方法与数据来源
3.1 经济数据预测方法
本文从全国和省级两个层面对2020年的GDP数据进行预测。需要特别指出的是，2020年《政府工作报告》并未明确提出经济增长目标，主要原因在于全球疫情、经贸形势等难以预料的因素增多。2020年的经济工作重点在于稳住经济基本盘。省级"两会"召开大都在疫情爆发前，所以普遍设定了明确的增长目标，但受疫情影响，各地经济增长目标势必会受影响。本文基于历史季度数据，分季度预测2020年的GDP数据。
在全国层面，我们给出乐观、中观和悲观三种情景模拟。在乐观情形下，第四季度在采取一系列稳增长、保增长的措施下，参照"非典"、2008年金融危机，经济增速恢复至相应水平。在中观情形下，第四季度均恢复至2019年水平。在悲观情形下，经济增长逐步恢复，第四季度增速将与第三季度持平。
在省级层面，我们按照疫情严重程度，将全国31个省级行政区（因数据原因，不含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）划分为重灾区、严重地区和一般地区，分别对应的悲观、中观和乐观情景（表1）。对于疫情严重程度，本文根据各省确诊病例与常住人口比例划分。确诊病例截止时间为5月22日，事实上进入5月来，各地的确诊病例零散地以个位数增长，不影响对疫情严重程度的划分。其中湖北为重灾区，每十万人发病人数为115人。每十万人发病人数大于1的为严重地区，小于1的为一般地区。
Tab.1 Regional pision by severity of COVID-19
表1 疫情严重程度地区划分
对于重灾区湖北省，第一季度经济增速为-39.2%,降幅巨大。通过对疫情严重程度分析可知，与湖北相邻的中部省份多为严重地区，北京、上海等东部经济中心省份疫情也相对严重。一般地区大多分布在西部地区，在地理距离上距湖北较远。单纯从疫情严重程度的空间分布来看，疫情对中部地区的影响最严重，对东部地区的影响大于西部地区。
湖北省的经济恢复工作异常艰巨，虽然湖北省将采取一系列措施以及得到中央的支持政策，本文仍按照悲观情景进行预测。湖北省第二季度经济降幅大幅收窄，预计在第三季度恢复至2019年增速的一半，在第四季度与第三季度持平。对于严重地区，本文持中观态度，即在第三、第四季度保持与2019年同期相同的增速水平。对于一般地区，本文持乐观态度，即第三、第四季度增速在经济刺激政策下，达到"非典"后或2008年金融危机水平。
3.2 区域差异分析方法：Dagum基尼系数
基尼系数是一种常用的衡量地区差异的指标，Dagum提出了一种基尼系数的分解方法[24],该方法的优势在于可以把地区间的不平衡G分解为三部分：地区内部的不平衡Gw、地区之间的不平衡Gb和超变密度（intensity of transvariation） Gt.其中超变密度的经济学含义是：不同地区之间的重叠部分，如西部地区富裕省份可能会强于东部地区相对落后的省份。该方法已在国内外得到了广泛应用[25,26].基尼系数G的计算公式为：
式中：k为区域划分个数，就本文而言，本文按照国家统计局的划分，将全国分为东、中、西、东北四大区域（2），即此处k取4;n表示所有省份的数量，即取31;μ是所有省份GDP的均值；j和h表示的是地区，分别取值为1~4;i和r表示的是地区内的省份，对于东部地区，取值为1~10,西部地区，取值为1~12,中部地区取值为1~5,东北地区取值为1~3;yji（yhr）表示在地区j （h）省份i （r）的GDP.基尼系数越大，则表明地区差异越大。
地区j的基尼系数Gjj计算公式为：
地区j和地区h之间的基尼系数Gjh则为：
式中：n分别表示相应地区省份的个数；表示该地区GDP的均值。
整体的基尼系数G分解的第一部分地区内部的不平衡Gw公式为：
第二部分地区间的不平衡Gb的计算公式为：
第三部分为超变密度Gt,公式为：
式（4）~式（6）中：pj、sj、Djh均为构造的新变量，定义分别为：
式中：pj表示的是地区j省份数量占总数量的比例；sj表示的是地区j总GDP占全部GDP的比重；djh指的是地区之间经济增长质量的差值，可以理解为地区j和h中所有的yji-yhr>0的数学期望；pjh指的是地区j和h中所有的yji-yhr<0的数学期望；Djh则衡量的是地区j和h之间经济增长质量的相互影响；函数F是地区GDP累积密度函数。
3.3 数据来源
本文数据主要涉及季度GDP数据及其增速。研究区间为2015年第一季度至2020年第四季度。历年统计年鉴、各季度统计公报等公布的GDP数据均为现价值，本文全部换算为以2015年价格计算的实际值，并以此计算增速。全国及各省的季度GDP数据往往公布的是季度累计值，易由此计算得到季度当季值。同时，由于GDP数据往往会进行修订，本文参考国家统计局官网公布的最新修订后或最后发布的数据为准。
4 结果分析
4.1 2020年全国GDP预测及分析
本文首先计算了三种模拟情景下2020年全国GDP的预测值（表2）。
从预测的结果看，在悲观情景下，经济随季度阶段性逐步恢复，2020年中国GDP能实现1.90%的增长。在中观情景下，2020年中国GDP增速为2.20%.在乐观情景下，中国采取一系列稳增长措施，预计下半年能达到2008年金融危机后刺激经济的增速水平，此时2020年中国GDP增速为3.74%.从预测结果可以看出，即使在比较悲观的情形下，中国2020年经济仍能实现正增长。随着中国疫情防控不断取得进展，逐步摸索出了"外防输入、内防反弹"的防控经验，同时随着各地持续复工复产，常态防控下经济社会秩序逐渐恢复。在经历并总结北京、大连、青岛等局部点状疫情复发的经验基础上，我们已经逐步形成一套行之有效的疫情防控方法体系，统筹疫情防控和经济发展将更加娴熟稳固。
由于此次疫情影响是第二次世界大战以来世界面临的最大挑战，其影响可能要超过"非典"、2008年金融危机。面对疫情对经济的冲击，中央加大宏观政策力度，综合财税政策、金融政策等，发力5G应用、新一代信息网络等新基建领域，推动新型城镇化，经济刺激力度有可能会超过以往。美国、英国、日本、德国等发达国家，印度、巴西等新兴市场国家均推出了大规模经济刺激计划。比照"非典"和2008年金融危机时期的经济刺激后经济增速，中国完全有能力实现较大幅度领先的经济增速。
通过历年数据可以看出，从2003-2019年，中国每年都完成了年初《政府工作报告》中制定的经济增长目标。2020年面临的经济不确定性因素增多，因此《政府工作报告》没有提具体的经济增长目标，然而这并非首例。2000-2002年，连续三年《政府工作报告》中没有明确设定经济增长目标。从当时的历史背景看，中国经济受1997年东南亚金融危机影响，国内外经济环境严峻，国际形势也比较复杂，整体的经济形势充满不确定性。2020年面临的不确定性同样较大。虽然没有提出明确的经济增长目标，但提出了"六稳"+"六保"的目标，即稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期，保居民就业、保基本民生、保市场主体、保粮食能源安全、保产业链供应链稳定、保基层运转，同时脱贫攻坚也进入"收官战".以上目标的完成都依赖于经济增长，完成"六稳"+"六保"的目标，经济就能实现正增长，这是隐含的经济增长目标。不设置具体经济增长目标，能够避免为片面追求经济增长而忽略其他目标，变硬性约束为隐形约束，能够更好聚焦主要经济工作。已有研究表明，经济增长目标约束不利于全要素生产率提高[27],对产业结构升级也有滞后效应[28],地方政府为了能够恰好达到既定经济增长目标，可能会采取扩大政府支出、加大基建投资等方式操纵GDP数据[29].
Tab.2 2020 national GDP calculation and forecast data of China
表2 2020年全国GDP数据计算及预测
注：以上数值均以2015年价格计算。其中前三季度数据根据国家公布数值计算得到，第四季度数据为预测值。
疫情发生后，国内外机构或学者对世界及中国的经济增长进行了预测。国际货币基金组织（IMF）在2020年4月出版的《世界经济展望》中预测2020年中国GDP增速为1.2%,世界经济会萎缩3%,主要发达经济体均为负增长，疫情较严重的意大利和西班牙分别萎缩9.1%和8.0%.该组织在10月份更新的《世界经济展望》中对2020年中国GDP增速预测修正为1.9%,世界经济将降幅达到4.4%[30].从前后两个预测中可以看出，IMF对中国经济持续看好，在世界经济降幅扩大的情况下，中国经济增速却在扩大。从IMF的预测可以看出，该机构对中国的经济预测与本文悲观情景下中国经济增速非常接近。需要特别指出的是，IMF同时对2021年经济增长进行了预测，中国增速将达到8.2%.世界银行最新预测显示，2020年中国GDP增速为2.3%,2021年将恢复至7.7%的高速增长，但同时也提到，在新冠疫情影响下，叠加外部环境不确定性、全球贸易衰退等因素，在极端情况下，经济增长仅为0.1%,此时中国能够仅勉强完成"六保"任务[31].整体上看，世界银行对经济形势的预测比较客观，与本文的中观情景比较吻合。国内多位知名学者也对经济增长进行了预测分析（3）：余淼杰认为2020年中国经济实现3%增速没有问题，这与本文提出的乐观预测3.74%比较接近；同时他也认为若充分激发各种潜力，第三、第四季度增长或可达到10%,则可实现5.3%的增速。刘元春则根据调查失业率6%的目标推测接近增长应在4%左右。刘尚希则从赤字率3.6%推测经济增速应在2%~3%.盛松成认为，各季度GDP占比将会逐步提高，如果单纯从就业目标看，2020年GDP增速将为3.8%,但同时考虑到其他不确定因素影响，2020年GDP可能在3%左右。
通过对本文的预测结果分析，以及对其他机构或学者的对比分析可以看出，本文提出的预测方法和结果符合中国实际，在最保守的情况下，中国经济能够实现正增长，完成"六保"任务。在多重目标的综合约束下，中国经济能够实现3.74%的增长，在全球范围内仍位居前列。2020年的《政府工作报告》没有明确提出具体的经济增长目标，但这并不意味着淡化经济增长，其他多个经济社会发展目标都依赖于经济增长。短期看，实现比较充分的就业显得更为重要，通过新基建投资、数字经济转型等，进一步释放改革红利，完全有能力冲抵疫情等不利因素带来的影响。长期看，中国经济长期向好的基本面没有变，中国较早地成功控制了疫情，不仅有利于中国自身经济的恢复，也将对提振世界经济作出贡献。需要特别指出的是，本文的预测方法和结果建立在统筹疫情防控与经济社会发展的基础上。中国疫情防控已取得阶段性成果，为经济恢复提供了先决条件。然而世界疫情仍处在高峰期，中国仍面临较大输入性风险，也不利于国际贸易恢复。国内点状式疫情反弹也为中国经济增添了不确定性。因此，抓紧抓实抓细外防输入、内防反弹工作，是经济持续恢复、不断向好的重要前提，必须毫不松懈，绝不能让疫情好转形式发生逆转。
Tab.3 2020 national GDP forecast data of provinces in China
表3 2020年各地GDP预测数据
注：以上数值均以2015年价格计算。最后一列为各省2020年《政府工作报告》制定的经济增长目标，其中四川、云南"两会"于5月份召开。2020年第一、第二季度数据和指数已公布，我们计算得到了实际值；第三、第四季度为预测值。
4.2 2020年各地GDP预测及分析
接下来，分省预测2020年GDP数据（表3）。
湖北作为重灾区，2020年的GDP预计为负增长，且是唯一一个负增长的省份。在疫情严重的省份，经济增速将明显低于去年，且完成疫情前《政府工作报告》提出的经济增长目标具有较大难度。同为中部省份的江西则增速较快，一方面江西疫情防控工作做得较好，在高发期过后，一直保持零增长；另一方面，江西是内陆省份，与周边的中部省份比，外贸依赖度更低。东北三省增速均排名靠后，特别是黑龙江，增速排倒数第二（除湖北外）。黑龙江在4月份出现了第二波疫情，并局部扩散到整个东北地区，一时疫情防控严峻，因疫情反弹造成局部地区防控压力增大，延长了疫情的影响时长。东北地区自身经济转型乏力，吉林省2019年GDP增速仅为3%,在疫情影响下，东北地区面临更严峻挑战。东部省份普遍增速缓慢，东部省份外向型经济居多，对外依赖大，在当前欧美疫情出现二次高峰、前景依旧不明朗的前提下，东部经济将受到较长时间冲击，必须加快寻求经济发展新动能。西部省份增速大都靠前，从疫情防控角度讲，西部地区大多属于疫情一般地区，防控压力小；从经济结构看，西部对外依赖远小于东部，因此西部的疫后经济恢复相对较好。西部省份这些年发展势头强劲，特别是贵州省，数字经济已连续4年居全国第一，在疫情期间，数字经济发挥了重要的支撑作用，并将继续促进后疫情时代经济转型升级。
4.3 地区差异分析
从地区角度看，图1展示了整体的地区差异以及差异分解情况。图1a为整体的基尼系数G,衡量整体的不平衡趋势；图1b~图1d分别为G的3个分解项，即地区内部的不平衡Gw、地区之间的不平衡Gb和超变密度Gt.从整体的基尼系数可以看出，2015-2016年，地区不平衡现象略微缓解，但之后基尼系数开始逐年增大，表明地区不平衡不断加剧。在2020年，基尼系数之前的扩大趋势略微放缓，表现为曲线稍微向下弯折。可见疫情冲击在短期内并不能根本改变现有的区域经济格局。然而对基尼系数的分解可以看出，地区内部的不平衡（图1b）的作用骤然增大，而地区间的不平衡（图1c）加速变小，这表明2020年在疫情冲击后，地区内部的不平衡对整体地区差异的作用在提升，而地区间的不平衡对整体地区差异的贡献度在下降。超变密度（图1d）现象，保持了原有的变化趋势，即稳定提升，这表明，地区重叠现象是在逐渐增加的，这与地区间的不平衡在减小是相对一致的。综上可知，在疫情冲击下，中国整体的地区差异没有得到根本性改变，但造成地区差异的来源发生了明显变化，地区内部的不平衡骤然变大而地区之间的不平衡在加速缩小，同时与之对应的超变密度现象稳步提升。
图1 2015-2020年中国基尼系数及其分解项变化趋势
Fig.1 Gini coefficient and its decomposition item change trend in China between 2015-2020
对于各地区内部的情况，图2展示了东、中、西和东北地区基尼系数的变化情况。从结果可以看到，2020年的变化趋势较之前都有比较明显的改变。东部和中部的基尼系数明显变大，表明东部地区内部和中部地区内部出现较大分化。在东部地区，其内部省份的差异加速扩大。东部地区从2016年开始内部的省际差距开始扩大，到2019年开始趋于平稳，但2020年省际差异又开始扩大。东部地区省份包含较多，南北跨度较大，而疫情严重和疫情一般省份又分布不均，这是导致东部地区受疫情影响而内部差距扩大的主要原因之一。在中部地区，从2016年开始，该地区内部的省际差距逐渐缩小，但疫情后2020年，地区差异大幅反弹超过2016年水平。中部地区的湖北是这次疫情的重灾区，其相邻省份多为疫情较为严重的省份。从曲线变化趋势来看，中部地区的变化是最显著的，直接改变了中部地区内部差异缩小的趋势，内部不平衡程度反弹，这对中部地区区域一体化发展新格局具有抑制效应。西部地区基尼系数与东部、中部恰好相反，出现了明显下降，在西部地区，内部的不平衡程度出现了较为可观的下降趋势。西部地区大多数省份疫情相对缓和，经济受影响程度低，相对于疫情严重地区，西部各省份之间表现出"抱团"趋同，省际差异开始缩小。东北地区基尼系数扩大的趋势得到了略微缓解。从曲线的走势看，疫情并未改变之前东北地区内部差异扩大的趋势，而是继续延续原有走势。可能的原因在于东北三省，黑龙江、吉林、辽宁，相对于其他地区来说较为独立，三省受疫情冲击程度接近（三省2020年预计增速分别为2.03%、2.92%、3.87%），之间的差异延续了往年的趋势。
图2 2015-2020年中国分地区基尼系数
Fig.2 Gini coefficient of China by region between 2015-2020
对于地区之间的差异，图3展示了不同地区之间差异变化的走势。在六组"两两关系"中，并没有表现出一致的变化，而是具有很强的异质性。受疫情影响，地区间差异变化最大的是"东-中"和"中-西",有一定影响的是"中-东北"和"西-东北",而影响较小的是"东-东北"和"东-西".可以看出，中部受疫情影响最大，与中部相关的地区差异表现出了剧烈变化。"东-中"差距结束多年的连续缩小，在2020年急剧反弹且大幅超过了2015年。"中-西"差距则正好相反，两地区差距多年的扩大趋势在2020年急转缩小，且低于2015年水平。一方面，东部发展一直强于中部地区，而此次疫情中部地区受影响也强于东部地区，从而导致两地区的差异骤然增大。另一方面，多年的"中部塌陷"表明中部地区增速滞后于西部地区，而疫情冲击使得中部和西部差距恢复至早年水平。"中-东北"地区差距扩大的趋势得到明显缓和，"西-东北"的地区差距也较为缓和地转为下降。"东-东北"几乎没有受到影响，基本延续了之前的变化趋势。
图3 2015-2020年中国地区间基尼系数
Fig.3 Gini coefficient between regions of China in 2015-2020
通过以上分析可以看出，由于疫情严重程度不同、各地经济结构不一等，疫情对各省各地区的影响也各异，短期来看，2020年各地经济将受到直接冲击，中国的区域经济在短期内确实发生了一些变化。由于中国经济回旋余地大，地区之间具有一定的互补优势，这使得中国在世界上一枝独秀，受疫情冲击影响相对较小。各地区内部、地区之间的差距也在短期内发生了比较明显的改变。从长期来看，中国经济发展及地区经济演变，将取决于世界疫情和经济发展以及国内内部改革的综合效应。
中国的经济奇迹得益于全球化，而当前欧美疫情仍在持续扩散，出现了第二波高峰，有专家预测，新冠肺炎疫情将有可能持续到2025年[32].在全球化受阻，疫情前景不明朗的情况下，习近平总书记在中共中央政治局会议上提出"加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局"."内循环+双循环"的新发展格局将在较长时间里是中国经济发展的总要求和主方向，这一重大战略将促使国内区域经济格局发生重大变化。"内循环"的本质是要发挥中国区域经济增长的阶段性和周期性特征，利用地区间的产业梯度，实现区域经济接力增长。那么在整个国内经济循环体系中，会逐渐形成梯度鲜明、分工合理的产业链和产业布局。"双循环"的本质是把中国经济置于全球经济发展整体格局中，在"逆全球化"思潮下，继续利用好国内国际两个市场、两种资源的战略转向。在全球经济、国际贸易深受新冠疫情影响暂时停滞的窗口期，中国应发挥比较优势，提升中国在全球价值链的地位。可以看出，在当前形势下，各地区应积极主动应对各种不利因素，紧扣"内循环+双循环"的战略要求，提出符合本地产业转型的发展方向，在新发展格局中找准定位，科学谋划、提前布局、持续发力，促进区域经济协调发展。
5 结论与讨论
本文从区域经济学视角定量分析了新冠肺炎疫情对中国经济的影响。本文首先从悲观、中观、乐观三种模拟情景下预测了2020年中国经济增长情况，其次根据各地疫情严重程度，分别用不同情景利用历史数据预测了各省2020年经济数据，随后运用Dagum基尼系数及其分解法对疫情后的经济数据进行了地区差异分析。本文主要得出以下结论：
第一，2020年，中国经济仍能实现正增长。在悲观情景下，中国经济在2020年能实现1.90%的增长，完全有能力实现"六稳""六保"任务，保障经济社会平稳健康运行。基于中国疫情防控已取得阶段性胜利，复工复产进度高于预期，在局部疫情可能出现反弹但不至于影响大局的情况下，中国经济能够达到2.20%的增速。2020年经济增速虽然是改革开放以来最低水平，但在世界范围内仍处在前列。本文的预测结果与国内外知名学者或机构预测结果比较接近，表明本文的预测结果较为合理。预测结果表明，新冠肺炎疫情对中国的经济具有重大冲击，但中国经济长期向好的基本面并未因此而改变，这一冲击是暂时的、阶段性的，中国完全有能力实现经济社会各种目标，并在此基础上实现高质量发展。
第二，不同省份经济表现差异明显。根据疫情严重程度把全国省份划分为重灾区、疫情严重区和疫情一般区，分别对应的悲观、中观和乐观情景，预测结果表明，湖北省作为重灾区，2020年经济将会呈现负增长。各地的经济增速将明显放缓，多数省份将不能完成年初制定的经济增长目标。东北三省受疫情拖累严重，其增速在全国范围都比较靠后。贵州省得益于数字经济的发展，表现抢眼。东部省份外向型经济居多，对外依赖大。西部地区大多属于疫情一般地区，防控压力小。从经济结构看，西部对外依赖远小于东部，因此东部省份增速明显小于西部省份，
第三，地区差异出现较为明显的变化。整体的地区差距延续了之前的扩大趋势，但趋势略微放缓，地区内部的不平衡加剧，而地区之间的不平衡有所下降，超变密度现象延续了之前的走势。具体到地区内部，除西部地区基尼系数下降外，东北、中部和东北地区的基尼系数都是变大的。地区之间的不平衡则表现出异质性，中部受疫情影响最大，与中部相关的地区差异表现出了剧烈变化，而各地区与东北的差距则延续了之前的变化趋势，但在变化幅度上都比较缓和。
新冠肺炎疫情对经济的冲击是巨大的，党中央提出"加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局",是应对新冠肺炎疫情影响的重要举措，将对国内区域经济格局产生重大影响。区域协调发展战略是党的十九大提出的重大战略之一，中国可以充分利用区域经济增长的阶段性和周期性特征，发挥中国区域空间回旋余地大的优势，进一步强化细化优化区域经济政策，应对疫情冲击、实现中国经济高质量发展。此次疫情之"危"孕育了激发区域经济活力之"机".基于以上分析，结合本文的研究结论，本文提出如下政策建议。
第一，加大对中部地区，特别是湖北省、武汉市的政策支持力度。湖北省经济发展受到严重影响，武汉市、湖北省也为疫情防控作出了巨大牺牲和重大贡献。应出台一揽子政策支持武汉、湖北疫后重建。武汉占湖北全省生产总值的30%以上，同时武汉作为国家中心城市，对全省、整个中部地区发展具有辐射带动作用，应高度重视对武汉的支持政策。对于整个中部地区而言，疫情使得中部地区内部差距增大，从而加剧了市场分割，应以一体化治理思维推动中部整体发展，进一步打破行政边界，以跨区域城市群为支撑，带动中部板块融合发展。
第二，强化推进西部大开发，推动西部地区高质量发展。西部地区相对受疫情影响较小，为稳定全年经济增长提供了缓冲带，在这一关键节点推进西部大开发形成新格局意义重大。一方面，长期以来西部地区与东部地区，甚至中部地区，还存在一定的差距，此次疫情将有望成为地区差异的分水岭；另一方面，西部地区作为中国重要的战略回旋空间，自身的发展还存在严重不足，不平衡不充分的矛盾突出。以强力举措推进新时代的西部大开发，能够为中国经济增长挖掘新的空间增长极，推动中国整体的区域协调发展。
第三，持续推进东北振兴。东北地区近年发展一直处于经济转型期，在经济普查后，东北三省的生产总值都出现了大幅缩水。疫情加剧了东北经济转型困境，特别是吉林、黑龙江曾出现较为严重的局部疫情反弹。应持续推进东北振兴，在新时代找准东北发展的方位，理清东北振兴在全局发展中的关系和东北内部的关系，通过深化改革寻找东北振兴的源动力，以新气象新担当新作为推进东北振兴。
第四，通过新旧动能转换推进东部地区产业转型升级，以产业向中西部转移形成合理的产业空间布局。中国整体的产业发展存在产业同化、梯度效应不明显的问题，面临传统经济动力的资源环境约束，新旧动能转换为产业转型提供了突破口。东部地区可以通过寻找经济增长新动能促进产业升级，同时加速产业向中西部地区转移，在促进中国整体产业升级的过程中，发挥产业转移的空间重配效应，通过必要的产业政策优化东中西产业空间布局。
第五，从全球区域发展来看，抓住全球产业链重构的窗口机遇，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局。此次疫情是世界性的，中国率先摆脱了疫情阴影，但据目前情况看，全球范围很难在短期内结束疫情，则中国经济很难独善其身。然而这也为全球产业链重塑提供了窗口期，一方面要鼓励国内出口型企业内销转型，启动经济内循环，帮助相关企业渡过难关。另一方面要加大数字化转型，推广跨境电商平台，稳定进出口贸易。在此基础上，加快补齐中国在关键技术领域产业链短板，提升中国在全球产业链的地位，抵御疫情引起的国际经济不确定性风险。
参考文献
[1] 丁任重。区域空间视角下的公共卫生事件。https://www.thepaper.cn/news Detail_forward_7075533,2020-04-21.[Ding Renzhong.Public health events from a regional spatial perspective.https://www.thepaper.cn/news Detail_forward_7075533,2020-04-21.]
[2]Alfani G,Percoco M.Plague and long-term development:the lasting effects of the 1629-30 epidemic on the Italian cities.The Economic History Review,2019,72（4）：1175-1201.DOI:10.1111/ehr.12652.
[3]Barro R J,Ursúa J F,Weng J.The coronavirus and the great influenza pandemic:Lessons from the"Spanish Flu"for the coronavirus's potential effects on mortality and economic activity.National Bureau of Economic Research Working Paper Series,2020,No.26866.
[4]Pamuk?.The Black Death and the origins of the'Great Divergence'across Europe,1300-1600.European Review of Economic History,2007,11（3）：289-317.DOI:10.1017/S1361491607002031.
[5]Boerner L,Severgnini B.Epidemic trade.Available at SSRN 1896603,2011.
[6]Li D,Li N.Moving to the right place at the right time:Economic effects on migrants of the Manchuria Plague of 1910-11.Explorations in Economic History,2017,63:91-106.DOI:10.1016/j.eeh.2016.11.001.
[7]Beach B,Ferrie J,Saavedra M,et al.Typhoid fever,water quality,and human capital formation.The Journal of Economic History,2016,76（1）：41-75.DOI:10.1017/S0022050716000413.
[8]Bleakley H.Disease and development:Evidence from hookworm eradication in the American South.The Quarterly Journal of Economics,2007,122（1）：73-117.DOI:10.1162/qjec.121.1.73.
[9]云鹤，舒元。财政分权、转换系数与经济增长。经济研究，2005,（6）：40-50.[Yun He,Shu Yuan.Fiscal decentralization,transform coefficient and economic growth.Economic Research Journal,2005,（6）：40-50.]
[10]樊纲。危机应对的经济学原理。北京社会科学，2003,（3）：3-6.[Fan Gang.The economic theory of the crisis answers.Social Science of Beijing,2003,（3）：3-6.]DOI:10.13262/j.bjsshkxy.bjshkx.2003.03.001.
[11]李正全。SARS影响国民经济的短期与长期分析。经济科学，2003,（3）：25-31.[Li Zhengquan.Short-term and longterm analysis of SARS affecting national economy.Economic Science,2003,（3）：25-31.]DOI:10.19523/j.jjkx.2003.03.004.
[12]张广瑞。SARS后关于中国旅游发展的冷静思考。财贸经济，2003,（11）：65-69.[Zhang Guangrui.Some thoughts on China's tourism development after SARS.Finance&Trade Economics,2003,（11）：65-69.]DOI:10.19795/j.cnki.cn11-1166/f.2003.11.016.
[13]伍志文。SARS对金融业的冲击路径及其影响初探。财经研究，2003,（8）：58-63.[Wu Zhiwen.An elementary analysis on the shock route of SARS on finance and its effects.Journal of Finance and Economics,2003,（8）：58-63.]DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2003.08.010.
[14]Barrero J M,Bloom N,Davis S J.COVID-19 is also a reallocation shock.National Bureau of Economic Research Working Paper Series,2020,No.27137.
[15]Baqaee D,Farhi E.Supply and demand in disaggregated keynesian economies with an application to the Covid-19 crisis.National Bureau of Economic Research Working Paper Series,2020,No.27152.
[16]刘世锦，韩阳，王大伟。基于投入产出架构的新冠肺炎疫情冲击路径分析与应对政策。管理世界，2020,36（5）：1-12.[Liu Shijin,Han Yang,Wang Dawei.An impact path analysis of COVID-19 outbreak in China and policy response.Management World,2020,36（5）：1-12.]DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2020.0066.
[17]朱武祥，张平，李鹏飞，等。疫情冲击下中小微企业困境与政策效率提升：基于两次全国问卷调查的分析。管理世界，2020,36（4）：13-26.[Zhu Wuxiang,Zhang Ping,Zhang Pengfei.Firm crisis,government support and policy efficiency under the epidemic shock:Evidence from two waves of questionnaire on SMEs.Management World,2020,36（4）：13-26.]DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2020.0049.
[18]何诚颖，闻岳春，常雅丽，等。新冠病毒肺炎疫情对中国经济影响的测度分析。数量经济技术经济研究，2020,37（5）：3-22.[He Chengying,Wen Yuechun,Chang Yali.Measurement and analysis of the COVID-19 epidemic impact on China's economy.The Journal of Quantitative&Technical Economics,2020,37（5）：3-22.]DOI:10.13653/j.cnki.jqte.2020.05.001.
[19]李明，张璿璿，赵剑治。疫情后中国积极财政政策的走向和财税体制改革任务。管理世界，2020,36（4）：26-34.[Li Ming,Zhang Ruirui,Zhao Jianzhi.The active fiscal policy trend and the finance-taxation system reform in China after the epidemic.Management World,2020,36（4）：26-34.]DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2020.0050.
[20]魏后凯，芦千文。新冠肺炎疫情对"三农"的影响及对策研究。经济纵横，2020,（5）：36-45.[Wei Houkai,Lu Qianwen.Impact of COVID-19 on"agriculture,countryside and farmers"and countermeasures.Economic Review Journal,2020,（5）：36-45.]DOI:10.16528/j.cnki.22-1054/f.202005036.
[21]金碚。论经济的组织资本与组织政策：兼议新冠肺炎疫情的启示。中国工业经济，2020,（4）：23-41.[Jin Bei.On organizational capital and organizational policy of the economy:Enlightenment from the epidemic situation of COVID-19.China Industrial Economics,2020,（4）：23-41.]DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2020.04.001.
[22]曾永明，骆泽平，杨敏，等。人口流动与城市早期新冠肺炎疫情空间扩散及分布关系研究。人口与社会，2020,36（5）：69-84.[Zeng Yongming,Luo Zeping,Yang Ming,et al.A research on the relationship between population migration and spatial spread and distribution of early COVID-19 epidemic.Population and Society,2020,36（5）：69-84.]DOI:10.14132/j.2095-7963.2020.05.006.
[23]刘涛，靳永爱。人口流动视角下的中国新冠疫情扩散时空动态：传统数据和大数据的对比研究。人口研究，2020,44（5）：44-59.[Liu Tao,Jin Yongai.Human Mobility and Spatio-temporal drynamics of COVID-19 in China:Comparing survey data and big data.Population Research,2020,44（5）：44-59.]
[24]Dagum C.A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio.Empirical Economics,1997,22（4）。DOI:10.1007/BF01205777.
[25]Chen J,Cheng S,Song M,et al.A carbon emissions reduction index:Integrating the volume and allocation of regional emissions.Applied Energy,2016,184:1154-1164.DOI:10.1016/j.apenergy.2016.03.032.
[26]李占风，张建。资源环境约束下中国工业环境技术效率的地区差异及动态演变。统计研究，2018,35（12）：45-55.[Li Zhanfeng,Zhang Jian.Regional disparities and dynamic evolution of China's industrial environmental technical efficiency under the constraints of resource and environment.Statistical Research,2018,35（12）：45-55.]DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2018.12.004.
[27]余泳泽，刘大勇，龚宇。过犹不及事缓则圆：地方经济增长目标约束与全要素生产率。管理世界，2019,35（7）：26-42.[Yu Yongze,Liu Dayong,Gong Yu.Target of local economic growth and total factor productivity.Management World,2019,35（7）：26-42.]DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2019.0090.
[28]余泳泽，潘妍。中国经济高速增长与服务业结构升级滞后并存之谜：基于地方经济增长目标约束视角的解释。经济研究，2019,54（3）：150-165.[Yu Yongze,Pan Yan.The mysterious coexistence of rapid economic growth and a lag in the service industry's upgrade in China:An interpretation based on the economic growth target constraints perspective.Economic Research Journal,2019,54（3）：150-165.]
[29]Lyu C,Wang K,Zhang F,et al.GDP management to meet or beat growth targets.Journal of Accounting and Economics,2018,66（1）：318-338.DOI:10.1016/j.jacceco.2018.07.001.
[30]IMF.World Economic Outlook.https://www.imf.org/zh/Publications/WEO,2020-07-17.
[31]World Bank.East Asia and Pacific in the Time of COVID-19.https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/33477,2020-07-17.
[32]Kissler S M,Tedijanto C,Goldstein E,et al.Projecting the transmission dynamics of SARS-Co V-2 through the postpandemic period.Science,2020,368（6493）：860-868.DOI:10.1126/science.abb5793.
注释
1以下学者观点摘自微信公众号"中国区域经济50人论坛",为研讨会时的发言。
2东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南10个省（市）；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南6个省；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省（市、自治区）；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江3个省。
3以下学者观点分别摘自网易研究局、相关学者个人公众号等。
