突發公共事件、產業網絡與宏觀經濟風險

　　摘要：針對疫情防控的常態化趨勢，以新冠肺炎疫情為例，對突發公共事件通過產業網絡跨區域傳播引發宏觀經濟風險進行分析。 首先，本文使用中國區域間投入產出表構建網絡模型，設定不同模擬情形對湖北省突發公共事件擴散宏觀經濟風險的因素，以及不同經濟發展水平下的跨區域傳染路徑進行研究，結果表明供給沖擊和需求沖擊的傳染對中間品的替代性、企業的破產閾值非常敏感，傳染過程具有突變性，傳染路徑與產業網絡結構有關。 其次，本文重點考察不同地區突發公共事件的引起對宏觀經濟的影響是否相同，發現不同省(區、市)面臨沖擊表現出風險傳播的異質性，總體上我國抗風險的能力逐漸上升;東部地區傳染風險能力最強，東北、中、西部則較弱;最后，需求沖擊與供給沖擊下的風險傳播能力具有高度相關性，供需兩端沖擊疊加會極大加劇宏觀經濟風險。

　　關鍵詞：網絡模型;新冠疫情;宏觀經濟風險

　　趙曉軍; 王開元; 何泮， 上海金融 發表時間：2021-10-25

　　一、引言

　　宏觀經濟作為一個復雜系統與經濟中的各類個體一樣面臨著風險，風險的暴露輕則引起經濟低迷或衰退，重則引起經濟危機。 突發公共事件是宏觀經濟面臨的重大風險之一，其發生具有不可預測性。 影響范圍大、 持續時間長的突發公共事件如 2019 年末的新冠肺炎疫情， 往往會對公眾心理帶來極大的恐慌，更會對宏觀經濟帶來巨大沖擊。 本文基于網絡理論，使用模擬法考察產業網絡下突發公共事件引發的宏觀經濟風險。近年來公共事件偶有發生。 1998 年特大洪水在全國共造成 29 個省(區、市)遭受不同程度的洪澇災害，受災面積 3.18 億畝，成災面積 1.96 億畝，受災人口 2.23 億人，死亡 4150 人，倒塌房屋 685 萬間，直接經濟損失達 1660 億元。 2003 年暴發非典疫情事件，中國確診病例達到 5327 例， 雖然沒有改變中國經濟上行的趨勢，但對比第一、第三和第四季度，第二季度中國 GDP 增長率為 9.1%， 而其他三個季度分別為 11.1%、10%和 10%，影響可見一斑。 2008 年汶川地震帶來的直接經濟損失高達 8452 億元人民幣。 2019 年末新型冠狀病毒肺炎導致的疫情所產生的影響更是前所未有，波及全國 31 個省(區、市)，累計確診數超過九萬，其帶來的經濟損失更是巨大。 目前，我國的新冠肺炎疫情防控工作成果突出，但世界其他國家和地區面臨的考驗仍未減小，因此疫情防控必須堅持常態化。 為避免未來類似突發公共事件對經濟產生巨大影響，有必要從本次新冠肺炎疫情的應對與防控中吸取更多經驗教訓。

　　有關突發公共事件對宏觀經濟的影響研究豐富，尤其是針對各類具有傳染性的疫情。 比較經典的是對于 1918 年大流感的研究 ， 例如 Johnson 和 Mueller (2002) 研究表明在這次大流感中全世界約有 5 億人被 感 染 ， 其 中 5000 萬 至 1 億 人 死 亡 ;Brainerd 和 Siegler(2003)研究發現，1918 年大流感對美國之后十年的經濟發展產生了積極影響， 但根據古典增長理論， 這種影響實際上是回歸到經濟的長期增長趨勢，并不具有實質的促進效應;Almond(2006)的研究關注于微觀， 他利用美國 20 年間微觀層面數據研究大流感時期母親感染流感的孩子的長期表現，發現他們在多個方面均表現出受到流感的負向影響，例如受教育程度等;Nelson(2010)以及 Lin 和 Liu(2014)的研究也得到了類似結論。 2000 年以來發生的幾次疫情也受到廣泛關注，如 Wen(2005)等的研究表明 2003 年非典疫情對中國產生了巨大沖擊，主要作用于旅游業;Tracht(2012)等對 H1N1 疫情對美國的影響進行研究，認為疫情對美國經濟造成的損失超過了美國 GDP 的 5%，佩戴口罩的防控措施可以通過降低感染而有效減少經濟損失; Huber (2018) 等對埃博拉疫情在西非的影響進行研究，表明疫情對經濟具有明顯的負面效應。

　　對于此次新冠肺炎疫情，既有研究主題大致可被分為三方面。 第一方面是測算新冠肺炎疫情對于經濟的影響大小。例如，Barro(2020)等以 1918 年大流感的數據作為基準估計了新冠肺炎疫情的經濟影響，結果表明暴發新冠肺炎疫情的國家 GDP 的損失最大可達到 8%;Gonzalez-Eiras(2020)等基于 SIR 模型，將鎖定選擇嵌入其中， 認為最優政策應反映時間偏好率、流行病學因素以及發明疫苗的風險因素、醫療部門學習效應和鎖定帶來的產出損失等，計算出防控疫情的損失大概為 9.5%;Noy(2020)等主要研究新冠肺炎疫情對各個地區或國家的影響程度，利用其研究時的確診病例數、經濟對疫情的風險暴露、經濟的脆弱性和經濟的恢復能力等四個因素進行測算，表明世界各地區中承受風險最大的地區是非洲大部分地區、印度內陸地區、中東地區以及東南亞地區。第二方面主要考察的是應對新冠肺炎疫情的相關政策。 例如 Alvarez(2020)等考察控制疫情所需要的最優政策，他們認為最優政策需要權衡疫情導致的死亡和產出受到的負面影響;Atkeson(2020)從傳染病控制的角度構建 SIR 模型模擬新冠病毒的傳播，結果表明為避免疫情傳播需要維持一年甚至更多的隔離措施;沈國兵(2020)提出了緩解就業和外貿的相應政策手段;郭棟(2020)基于 DSGE 模型進行研究，認為數量型貨幣政策對于疫情沖擊的防御效果最優;胡濱等(2020)則使用 CGE 模型進行模擬，認為政府的逆周期干預對于緩解疫情沖擊十分必要;陳赟等(2020)關注于我國金融市場，發現短期內復工復產可以有效緩解疫情對金融市場的沖擊。

　　第三方面是根據網絡理論考察疫情的沖擊如何擴散。 基于網絡理論，個體沖擊會對宏觀系統產生影響。 網絡理論應用廣泛， 尤其在金融領域， 如 Levycarciente(2015)等提出基于網絡理論對銀行進行壓力測試;Kali(2010)等對國際貿易網絡下金融風險的傳染進行研究;Battiston(2007)等考察生產網絡下的信用鏈和銀行擠兌問題。 也有對實體經濟的研究，如 Carvalho(2014)考察東日本大地震對于供應鏈的打擊。而針對此次新冠肺炎疫情，劉世錦(2020)通過投入產出框架考察疫情的傳染路徑，而投入產出框架是網絡理論的一個具體應用;祝坤福等人(2020)考察疫情下的產業鏈風險，這也與網絡理論相關，但他們更傾向于理論探討而非模型刻畫;張欣等人(2020)通過模擬法，考察湖北省不同產業受到沖擊帶來的宏觀影響異質性;楊子暉等人(2020)主要考察的是新冠肺炎疫情的沖擊在金融市場內的擴散;中國人民銀行廣州分行青年課題組(2021)也使用網絡模擬方法，考察疫情沖擊在產業間的傳播和其中的關鍵產業。通過梳理以上有關研究，本文認為，針對新冠肺炎疫情的三方面考察中，對前兩個方面的既有研究結合多個因素考察新冠肺炎疫情的經濟影響和應對疫情的政策，已經比較完善，但對于第三方面，既有研究在考察沖擊的擴散機制上還有不足，尚需補充。 這主要體現在既有研究比較側重于對不同產業的風險擴散的考察，而事實表明突發事件往往使得某個區域所有產業停滯，沖擊的傳染除沿著產業鏈外，更會沿區域關聯進行傳播;此外既有研究在數據上往往比較滯后，使用的數據過于宏觀、不夠細致，因而政策意義相對有限。

　　基于上述背景，本文認為盡管我國疫情防控已經十分成功，但為避免未來其他突發公共事件對經濟造成巨大影響， 考察疫情下的宏觀經濟風險十分必要。既有文獻指出新冠肺炎疫情影響巨大，但對于風險擴散過程的刻畫不夠全面。 基于網絡理論，本文構建區域間投入產出網絡模型模擬突發公共事件下宏觀經濟風險的擴散。具體而言，本文首先對湖北省暴發新冠疫情的情況進行模擬， 考察影響風險傳播的因素以及傳播路徑;其次，本文重點將模擬擴展至其他省份以考察不同地區風險傳播的異質性， 將模擬數據擴展至不同時間以考察不同經濟發展水平下的風險傳播的異質性，這對于制定防控疫情的政策具有參考價值。本文的邊際貢獻可能在于，本文不但考察了突發公共事件引起的沖擊的擴散影響因素和路徑，更重要的是對沖擊擴散在區域和時間上的異質性進行了考察，對于既有文獻是一種補充，具有一定理論意義。 制定政策需要有的放矢、相機決策，本文的研究結果對于根據不同經濟發展水平、不同區域制定針對性政策具有參考價值，因而也有一定現實意義。本文后續結構如下：第二部分為理論、模擬模型設定及相關數據， 第三部分針對湖北省模擬分析，第四部分討論不同地區風險傳播異質性，最后一部分是本文的結論與相關建議。

　　二、理論、模型與數據

　　本文在這一部分首先從理論上解釋某個區域突發公共事件引發的沖擊如何擴散為對整體經濟產生影響的系統性宏觀經濟風險乃至危機; 其次說明如何根據理論構建相應的網絡模擬模型; 最后說明相關數據。

　　(一)理論分析

　　根據網絡理論將產業部門作為節點，產業部門之間的關系作為節點的關聯形成網絡結構。 當發生沖擊時，沖擊首先作用于具體的某個或某些節點上，進而沖擊沿著節點之間的有向關聯傳播出去。如圖 1 所示，左邊的樹形結構和右邊的環形結構面對沖擊將產生不同的結果。 假設 1 節點受到沖擊，在左邊的樹形網絡下，沖擊將沿著有向連結傳播至 5 節點，擴散過程終止;而在右邊的環形網絡下，傳播過程將會持續進行，最后造成的負面影響將遠大于在樹形網絡下。 而兩種結構的區別只有一條關聯，可見網絡結構與風險傳播關系緊密。

　　現實的網絡結構下的情況是類似的，產業部門之間通過中間品的投入產出形成復雜網絡，當某個產業部門受到突發事件的沖擊影響，這種影響會沿著產業鏈進行傳染擴散。 更為復雜的是，這些產業可以被區分為來自不同區域的不同產業，因此節點量巨大。 此外，現實中產業部門之間的關聯是相互的：對于某一個產業，既有流入的中間品又有流出的中間品。 這意味著兩個節點之間的關聯往往是兩條，其中一條對應著中間品的流出即供給，另一條則代表著中間品的流入即需求。 因此，沖擊的擴散過程可以被分為供給和需求兩方面，為此需要對供給和需求兩種情況下的沖擊進行刻畫。

　　1. 供給沖擊擴散理論機制

　　本文考慮供給端沖擊擴散過程機制如下： 產業部門的生產取決于各種生產要素如資本、勞動力、中間品等，其中產業與產業之間的關系由中間品的數量決定。當發生外部沖擊時， 如新冠肺炎疫情暴發導致勞動力減少，產業的生產能力迅速下降。由于沖擊發生在短期內，產業的生產方式難以調整，因此產業不得不在給定生產技術情況下進行生產， 而短期內中間品與其他要素的替代性有限，產業將被迫減產，而該產業的產品同時是其他產業的中間品， 因此某個產業的產出在減少的同時，其他產業生產所需的中間投入品也相應減少，因而也會減少生產甚至停工， 這使得供給沖擊可能會通過產業間投入產出關系形成的網絡擴散出去， 最后造成大量產業停滯的系統性宏觀經濟風險。

　　2. 需求沖擊擴散理論機制

　　本文考慮的需求端沖擊擴散過程機制如下：產業部門的收入來自最終消費和其他產業的中間品消費，當發生外部沖擊后，居民減少消費，有關產業收入相應減少。 產業根據其資金情況減少中間品購買，這意味著其他產業面對的中間品需求減少。 而產業在受到消費減少的影響后，最優化其生產決策，會進一步減少生產， 這意味著其他產業也不得不面臨需求減少、現金流惡化的情況， 甚至在較嚴重的情況下出現破產。 經營惡化、破產的產業再將沖擊通過產業間投入產出關系形成的網絡擴散出去，最后也會造成大量產業破產的系統性宏觀經濟風險。

　　(二)模擬模型

　　根據以上供給端和需求端的兩種傳播機制，本文構建相應模擬模型。

　　1. 供給沖擊擴散模型

　　T=0，建立網絡 G(或稱鄰接矩陣)，其中元素為xij 0 ; T=1，i 節點受到沖擊 bi 1 ，供給減少，鄰接矩陣的第i 行調整為 xij 1 =xij 0 bi 1 ; T=2，與 i 節點相關聯的節點 j 受到來自 i 節點的供給減少沖擊，沖擊大小為 bj 2 ，鄰接矩陣的第 j 行相應調整為 xjk 2 =xjk 1 bj 2 ，其中 γj 2 ≥a，bj 2 =γj 2 γj 2

　　2. 需求沖擊擴散模型

　　T=0，建立網絡 G(或稱鄰接矩陣)，其中元素為 xji 0 ; T=1，i 節點受到沖擊 bi 1 ，需求減少，鄰接矩陣的第 i 列調整為 xij 1 =xij 0 bi 1 ; T=2，與 i 節點相關聯的節點 j 受到來自 i 節點的需求減少沖擊，沖擊大小為 bi 2 ，鄰接矩陣的第 j 列相應調整為 xjk 2 =xjk 1 bj 2 ， 其中 γj 2 ≥a，bj 2 =γj 2 γj 2 以破產、抗風險的能力越強。 理論上企業的破產閾值對于風險的傳染有很大影響，本文在后文模擬中會關注這一點。 b 值代表的也是沖擊大小，b 值越接近 0 說明沖擊越大。 同樣地，在模擬中只要給定時期 1 下的 b 值，后續時間的 b 值會根據模擬設定自動生成。

　　需要說明的是，對于兩種模擬模型，從投入產出網絡來看，供給沖擊與需求沖擊的區別在于二者分別從投入產出網絡鄰接矩陣的行、列擴散傳播，因為投入產出結構中從行來看行業間是供給關系，從列來看行業間則是需求關系。 此外，不管在供給端或需求端，當所有的節點均失效時模擬自然結束。 當給定時期足夠多時，盡管沖擊很小，所有節點也可能會失效，這代表著經濟停滯。 而在現實中，并沒有出現經濟完全停滯的情況。 這一方面是因為政府會出臺相應政策來抵御危機;另一方面，本文模擬的是一種短期情形，在長期內經濟結構則會自發調整。 本文關注于在模擬中，如果節點全部失效，所需要的時間是多少，所需時間越短則代表風險越大。還要說明的是，模擬中每一時期需要對所有節點進行一次遍歷計算。 因此模擬計算量非常大，本文使用 Python 編寫上述模擬模型。 給定需求端和沖擊端的沖擊擴散過程，通過 Python 編程即可得到對應的每一時間 T，有多少節點失效，這就可以用來反映沖擊的擴散速度，也即風險的危害程度。

　　(三)數據

　　本文使用區域間多產業投入產出數據作為網絡即鄰接矩陣。由于區域間的投入產出數據編制困難，目前中國區域間投入產出的數據只更新至 2012 年。區域間投入產出的編制主體很多，如李善同(2010，2016)對于 2002 年和 2007 年為 31 個省(區、市)37 產業部門的編制，數據中不包括西藏自治區。 而 2012 年則包括西藏自治區， 編制方法與前兩個年度相同， 來自于 Pan 等(2018)。 他們的編制方法十分可靠，得到了學界的廣泛認可。借鑒學者們在研究中使用的編制方法，使用各省(區、市)2017 年投入產出表結合 2017 年各省(區、市)統計年鑒計算地區間的貿易情況， 本文自行編制了 2017 年區域間投入產出表，然后在 2007 年、2012 年和 2017 年三個年度的數據基礎上開展研究，通過對其中規律的探討以彌補缺少最新數據的不足。

　　通過上述區域間投入產出表中的中間品的投入數據構建產業網絡，2007 年的產業網絡 G 為 1110 個節點 (31 個省(區、市)各有 37 個部門 )，2012 年 和 2017 年的產業網絡 G 則為 1147 個節點(31 個省(區、市)各有 37 個部門)。 限于篇幅，僅給出 2017 年供給端和需求端下不同省(區、市)對湖北省的依賴程度如圖 2 所示，節點越大代表依賴程度越大。 可以發現不同省(區、市)對湖北省的中間品需求或供給的依賴程度具有明顯的異質性 1 。

　　三、模擬結果分析：湖北省

　　本文在這一部分對湖北省受到沖擊的情形進行模擬。 考慮到現實中新冠肺炎疫情初期于湖北暴發，之后在其他地區也有出現，因此本文在供給端和需求端分別設定了兩種情景以反映僅湖北省爆發疫情、湖北省和其他地區都發生疫情兩種情形：情形一：湖北省受到供給沖擊導致全面停工停產;情形二：湖北省受到供給沖擊全面停工停產，全國其他省(區、市)也受到一定大小的沖擊;情形三：湖北省受到需求沖擊導致全面停工停產;情形四：湖北省受到需求沖擊導致全面停工停產，全國其他省(區、市)也受到一定大小沖擊。

　　以上四種情形的設定是突發公共事件的一種合理簡化，當沖擊的傳播強度相對較低時，往往僅在某一地區或省域內造成影響，對應情形一和情形三的設定;而當發生具有很強傳染性的突發事件時，往往在發生地之外也有很多區域甚至全國受到傳染，這對應于情形二和情形四的設定。根據理論分析，在供給端受到沖擊的情形下本文設定不同 a 值，分析中間品替代性在沖擊擴散過程中的重要性。 其他省(區、市)受到的沖擊大小也可能會對風險擴散產生影響，因此本文在初始時間設定不同的 b 值，考察全國其他省(區、市)受到不同大小的供給沖擊對風險擴散的影響。

　　類似于供給端，在需求端受到沖擊時的情形下本文設定不同 a 值，以分析破產閾值在沖擊擴散過程中的重要性。 同樣本文也在初始時間設定不同的 b 值，考察全國其他省(區、市)受到大小不同的需求沖擊對于風險擴散的影響。隨著我國經濟的不斷發展，區域內部和區域之間產業間的關系不斷變化，這可能會對突發公共事件的風險傳播產生影響。 因此，本文對不同經濟發展水平下的風險傳染情況進行考察，采用 2007 年、2012 年與 2017 年的數據進行模擬， 考察產業網絡的變化是否對沖擊擴散有顯著的影響。

　　(一)供給沖擊：決定因素

　　首先對供給端的情形進行模擬， 圖 3 是 2017 年情形一的模擬結果，此時湖北省所有產業受到沖擊的 b 值為 0，即湖北省所有產業停工。 橫坐標代表模擬步數， 縱坐標代表全國所有節點中失效節點的比例，后文有關圖形也均采用如此設定。

　　結果表明風險傳播對于 a 值非常敏感，a 值為 0.95 時在第 0 期湖北省受到沖擊，所有節點失效。 而在之后的時期，失效的節點比例沒有增加，說明風險沒有從湖北擴散出去。 當 a 值僅提高 0.01 到 0.96 時，節點的失效比例就在 10 步左右迅速達到了 1， 表明全國的各個產業都受到了風險影響，可見中間品的替代性對于風險擴散的影響十分顯著。圖 4 反映的是情形二下不同參數取值的模擬結果。 在情形一下，已經得到 a 值即中間品替代性對于風險傳播的影響，因此在情形二下將 a 值設為 0.3，此時如果僅有湖北省突發公共事件，風險不會擴散至其他地區。 與情形一的設定相同，湖北省所有產業的初始 b 值都為 0， 全國其他產業的初始 b 值分別為 0.9、 0.93 和 0.96。

　　通過情形二可以考察不同 b 值對風險擴散的影響，b 值代表的是全國除湖北外的省(區、市)的中間品供給受到的沖擊大小，b 值越小則其他省(區、市)的中間品供給沖擊越大。 模擬結果符合直覺，湖北省外其他省(區、市)的中間品供給受到沖擊的程度越大，風險的傳播速度越快。 此外由于網絡結構具有外部性，b 值的減少會帶來更高的風險擴散速度， 也即是風險傳播的突變性。本文采用其他兩個年份下的網絡結構進行模擬時發現， 當供給端發生沖擊時，2007 年 0.9 的 a 值、 2012 年 0.94 的 a 值，風險的擴散效果與 2017 年 0.96 的 a 值大致相同，說明風險擴散所需要的中間品替代性越來越低。 而當 a 值為 0.3，b 值為 0.96 時，風險在三個年份下均可以擴散出去， 但步長有明顯差別。 2007 年全國所有產業停工所需步長為 153，2012 年為 177，2017 年為 202，說明從全國角度來看，面對供給風險我國的抗風險能力在穩步提升。

　　(二)供給沖擊：擴散過程

　　接下來考察供給沖擊下的風險擴散的路徑，將某個省(區、市)出現失效節點(產業停工)作為風險擴散到該省的標志。 之所以沒有考慮只有湖北省面臨沖擊的情形一是因為在情形一的設定下，風險傳播速度太快，所有省(區、市)幾乎同時被傳染，因此不能判斷不同省(區、市)受到沖擊的順序。 本文模擬得到在三個不同年份下的風險沿省(區、市)的擴散傳染過程如圖 5 至圖 7 所示。可以發現不同年份下的產業網絡結構導致了不同的擴散路徑。 受到沖擊傳染的順序取決于各省(區、市) 的產業與初始受到沖擊的節點的關聯緊密程度，即在供給端越依賴于湖北省的地區的產業越會受到傳染。 在三個年度下，各省(區、市)各產業對湖北省的依賴程度不同， 傳染的路徑自然也不同。 例如，2007 年湖北省的供給沖擊最早影響上海， 最后影響廣東; 2012 年最早影響西藏，最后影響山東;2017 年也最早影響西藏，最后影響山東。 可見風險的傳播在不同年份具有一定差異，這給有效控制風險提升了難度。以上得到的傳播路徑與前文數據中各省對湖北省的依賴關系明顯不同，因為在沖擊傳染過程中，沖擊通過個體產業擴散到省(區、市)。 因此盡管某些省(區、市)對湖北省依賴性不大，但其特定的產業對湖北省的依賴性很強，因此擴散很快;反之，某些省(區、市)從總量來看比較依賴湖北省， 但沒有特定的極度依賴湖北省的產業，因此擴散比較慢。這說明防止風險傳播需要重點關注省(區、市)之間的重要關聯產業。

　　(三)需求沖擊：決定因素

　　接下來對需求端進行模擬， 圖 8 是 2017 年情形三的模擬結果。 此時湖北省所有產業面臨沖擊的 b 值為 0，即湖北省所有產業破產，全國其他省(區、市)的產業則沒有受到沖擊。模擬結果表明，風險擴散對于 a 值——產業的破產閾值同樣非常敏感。 在第 0 期湖北省所有產業破產，之后根據 a 值大小的不同，風險的擴散速度不同。與供給端相比， 風險能夠擴散出去的對應 a 值更小，說明湖北省面對需求沖擊不如供給沖擊穩定。 但 a 值達到 0.93 時風險才會擴散出去，a 值為 0.91 時風險并不會擴散出去，這說明通過合適的政策緩解企業的現金流壓力可以對風險的傳播起到顯著的抑制作用。模擬情形四，得到圖 9 所示的結果。 與供給端類似，取 a 值為 0.3，保證湖北省受到沖擊風險不會擴散至其他省(區、市)，令湖北省所有產業受到的初始 b 值為 0，全國其他省(區、市)的產業的初始 b 值分別為 0.9，0.93 和 0.96 代表全國除湖北外其他省(區、市)的面臨需求沖擊的不同情況。

　　可以發現湖北省以外其他省(區、市)的產業受到的沖擊越大，風險傳播的速度越快，并且風險的傳播具有明顯的突變性，即初始時間段內沖擊傳播比較緩和，但在一定時間之后沖擊會以指數型快速傳播至全國各個產業，引發宏觀經濟風險。 2007 年和 2012 年 a 值為 0.95 時， 擴散步數與 2017 年 a 值為 0.93 時的結果類似。 這表明與供給端的情況略有不同， 隨著經濟發展導致的產業網絡變化，需求沖擊的擴散對于產業破產的敏感性升高。 而對于 b 值來說，當 a 為 0.3，b 為 0.96 時，沖擊均可以擴散出去但步長有明顯差別，2002 年為 147，2012 年為 175，2017 年則為 209。 這說明從全國來看，面對需求沖擊的穩定性在逐漸提升。

　　(四)需求沖擊：擴散過程

　　接下來考察需求沖擊的擴散路徑。 以情形四進行模擬得到三個年度下的風險在不同省(區、市)的擴散順序如圖 10 至圖 12 所示，同樣以省(區、市)中有產業停工或破產作為被傳染的標志。 與供給端下的情況類似，情形二下風險傳播速度太快，各省(區、市)幾乎同時受到傳染，不能判斷傳染順序，因此使用情形四進行考察更加合理。從以上三個年度的擴散路徑可以發現，需求端的沖擊擴散過程在不同年份下也有所不同，與供給端的模擬結果一致。 造成此結果的原因也是相同的，由于 2007 年、2012 年、2017 年三個年度的產業網絡發生變化，基于此的風險傳染路徑自然不同。 2007 年上海最先被風險傳染，廣東最后被傳染;2012 年西藏最先被傳染， 山東最后被傳染;2017 年西藏最先被傳染，廣東最后被傳染。 可見，需求風險的傳播在不同年份也具有一定差異，這同樣給有效控制風險提升了難度。與供給端的風險傳播路徑相結合，可以發現在供給端受到沖擊容易被傳染的省(區、市)在需求端也容易被傳染。 這是因為許多省(區、市)在供給和需求上對湖北省的依賴程度比較一致，因此在供需兩端受到傳染的速度也比較接近。 在供需兩端，各省(區、市)受到傳染的先后均取決于是否有極度依賴湖北省的產業存在，這再次說明需要關注省(區、市)之間的重要關聯產業對沖擊傳播的影響。

　　四、模擬結果分析：地區異質性

　　本文在這一部分對湖北省以外的所有省(區、市)進行模擬分析探討風險傳播的異質性。 多次突發公共事件表明， 任何一個區域都有可能發生或大或小的突發公共事件，因此有必要對其他省(區、市)暴發疫情或其他公共事件造成宏觀風險的異質性進行考察。 具體地，本文在供給端進行類似于情形二的模擬設定，在需求端進行類似于情形四的模擬設定，參數設置上，a 值均為 0.3，突發公共事件的省(區、市)b 值為 0，全國其他省(區、市)的 b 值為 0.96。 與前文中的區別在于將湖北省替換為其他省(區、市)，也即是對應著公共事件在湖北省暴發改為其他省(區、市)暴發，因而可以考察其他省(區、市)突發公共事件的沖擊傳染擴散。

　　(一)供給沖擊：省(區、市)異質性

　　首先考察各省在供給端受到沖擊風險的擴散結果的差異，如圖 13 至圖 15 所示是供給端受到沖擊后 2007 年、2012 年和 2017 年的風險擴散步數與停工產業比例的關系， 沖擊發生前期擴散速度均非常慢，因此本文省略前 70 個時間點。

　　從模擬結果可以發現，不同省(區、市)突發公共事件后產生的宏觀影響具有明顯差異，風險的擴散速度明顯不同。 2007 年各省發生供給沖擊的情況下，傳播速度最快的五個省(區、市)是廣東、河北、山東、北京和上海，傳播速度最慢的五個省(區、市)為青海、寧夏、海南、貴州和云南;2012 年，傳播速度最快的五個省(區、市)是河北、廣東、山東、江蘇、上海和浙江，傳播速度最慢的五個省(區、市)是西藏、青海、寧夏、海南和貴州;2017 年傳播速度最快的五個省(區、市)是江蘇、北京、上海、河南和河北，傳播最慢的五個省(區、市)是西藏、青海、寧夏、湖北和四川。 可見，當供給沖擊首先發生于發達地區時擴散速度一般更快，而在欠發達地區發生時擴散速度則較慢，這是因為發達地區往往在經濟規模上比較大，與其他地區的關聯比較多，相應地沖擊擴散更容易。為對比三個年份不同省(區、市)的風險擴散速度，將三個年份下各省(區、市)發生沖擊后全國完全停工停產所需的模擬步數進行描述性統計，如表 1 所示。

　　可以發現，以全國的平均情況來看，2007-2017 年擴散步數的均值、最小值和最大值均逐漸提升，說明風險的擴散速度出現減慢趨勢。 這是因為隨著我國經濟發展， 省際投入產出與省內投入產出關系相比變得更強導致全國范圍內的沖擊擴散不會因為某個省 (區、市)的完全停工停產而迅速傳播出去。結果表明在本文考察的時間范圍內， 經濟發展帶來的產業網絡的演化有利于減小宏觀經濟風險的傳播。 而擴散步數的標準差逐漸增大，說明不同省(區、市)面對風險的擴散能力發生分化。 這是因為隨著經濟的發展，不同省(區、市)在產業網絡中的投入產出關系中的重要性逐漸分化，因而發生在不同省(區、市)的沖擊的擴散速度發生了明顯的變化，結果體現出明顯地區間的異質性。

　　(二)需求沖擊：省(區、市)異質性

　　接下來對各省(區、市)需求端受到沖擊的情形進行模擬， 圖 16 至圖 18 是需求端在受到沖擊后 2007 年、2012 年和 2017 年的風險擴散步數與破產產業比例的關系，也省略了前 70 個時間點。從模擬結果可以發現， 考察需求沖擊時不同省(區、市)突發公共事件產生的影響也具有明顯差異，因此對宏觀經濟的影響程度也不同。 2007 年各省在需求端發生沖擊后，傳播速度最快的五個省(區、市)是廣東、河北、山東、北京和上海。 傳播最慢的五個省(區、市)是青海、寧夏、甘肅、海南和山西;2012 年，傳播速度最快的五個省(區、市)是廣東、河北、浙江、山東和江蘇。 傳播速度最慢的五個省(區、市)是西藏、海南、青海、寧夏和甘肅;2017 年傳播速度最快的五個省(區、市)是廣東、江蘇、上海、北京和河南，傳播最慢的五個省(區、市)是西藏、青海、福建、湖北和海南。 也可以看出源自發達地區的沖擊更容易擴散、源自欠發達地區的沖擊更不容易擴散的特點。

　　同樣將三個年份下各省發生沖擊后全國完全停工停產所需的模擬步數進行描述性統計，如表 2 所示。可以發現，需求端與供給端的沖擊擴散情況有相似之處，從擴散步數的均值、最小值和最大值看出全國平均的風險擴散速度都明顯的降低趨勢。 各省(區、市)風險傳播的異質性則可以從擴散步數的標準差看出，而與供給端的情況不同，在 2012 年各省(區、市)面對需求沖擊的異質性最明顯，但 2017 年，各省(區、市)之間的異質性則出現了下降。 各省傳播需求沖擊的能力與各省在投入產出網絡中的地位相關，與供給端相反，這時主要取決于各省(區、市)對其他省(區、市)產品的依賴性，因而與供給端的情況并不完全相同。不過 2017 年各省(區、市)的差異依然要超過 2002 年，說明各省面對需求沖擊依舊表現出明顯的異質性。

　　(三)風險傳播的異質性：地區視角

　　由于我國長期存在著明顯的地區發展差異，東部沿海地區比較發達， 中部和西部發展相對滯后。 相應地，東、中、西部在區域間投入產出網絡中的關系也存在差異。 這可能導致風險傳播也存在著明顯的地區差異。 本文將 31 個省(區、市)分為東、東北、中、西部四個區域，以考察各個區域之間的風險傳播能力上是否有明顯差異。 之所以劃分為這四個區域，主要考慮到這四個區域在數據期間的經濟發展狀況有較大差別，因而風險傳播上可能具有明顯的異質性。如表 3 至表 5 所示分別是將前文計算得到的 2007 年、2012 年和 2017 年三個年度下的風險擴散至全國所有產業的模擬步數進行統計。

　　可以發現， 四個區域的平均傳播速度都在逐漸下降。 但需要注意到中部地區在 2002 年和 2007 年傳播速度僅快于西部地區，而到 2017 年中部地區的傳播速度則超過了東北地區，僅次于東部地區。這說明相對來說，中部地區在產業網絡中的重要性上升，與其他地區的關聯增強，因此與其他地區相比速度下降趨勢更小。總體上來看， 各區域的風險擴散速度與我國經濟的區域劃分基本一致，東部區域傳播能力強于其他地區。而從四個區域內部的省(區、市)異質性來看，東部區域內部的異質性一直比較大， 其他區域的異質性開始比較小， 但也在明顯上升。 這說明各個區域內部的不同省(區、市)在產業網絡中的重要性差異明顯，因此對于疫情防控來說， 針對不同區域的制定的政策在考慮到風險擴散能力的同時，也需要考慮到區域內部的異質性，不能一概而論，這給疫情防控政策的合理設置增加了難度。

　　(四)供給—需求風險相關性

　　以上分析中，本文均將供給端和需求端分開進行考察。 但需要注意現實中供給沖擊和需求沖擊往往不是孤立發生的。 突發公共事件時，一方面生產中斷引起供給沖擊，另一方面商品消費也會受到影響，需求沖擊也隨之產生。 這導致供給沖擊的影響和需求沖擊的影響往往相互疊加， 極大地提升了宏觀經濟風險。因此，本文將模擬得到的三個年度不同省(區、市)的供給沖擊擴散步數和需求沖擊擴散步數之間的關系進行考察， 分別將 2007 年、2012 年和 2017 年各省(區、市)的供給沖擊擴散步數和需求沖擊擴散步數繪制在一個坐標系中，如圖 19 至 21 所示，其中供給端擴散步數為橫坐標、需求端擴散步數為縱坐標。

　　可以發現，三個年度下在供需兩端的風險擴散速度具有明顯的正向相關關系，這說明往往在供給沖擊擴散較快的省(區、市)，需求沖擊擴散也較快。 將供給—需求風險相關關系劃分成四個象限，右上象限代表兩種沖擊擴散速度都較慢，左上象限代表供給沖擊擴散快，需求沖擊擴散慢，左下象限代表兩種沖擊擴散均快，右下象限代表需求沖擊擴散快，供給沖擊擴散慢。 可以發現右上象限的省(區、市)最多，被認為是欠發達的區域往往處于此區域。 左上象限中只有 2007 年有河南、遼寧和黑龍江三個省(區、市)。 左下象限中則包括了普遍意義上的發達省(區、市)，供給風險和需求風險傳播速度都很快。 右下象限中在三個年度均有省(區、市)，但數量非常少。

　　進一步計算供給擴散步數與需求擴散步數的相關系數，2007 年為 0.819，2012 年為 0.954，2017 年為 0.882。 這充分表明，不同省(區、市)面對供給沖擊的風險和需求沖擊的風險往往都較高或較低，具有一致性。 因此，如果在現實情況下同時發生兩種沖擊，那么省(區、市)或地區的異質性與單獨考慮供給或需求端的影響相比就會有更大的差異。 在供給與需求沖擊都容易擴散的區域，很自然地擴散速度將會遠超單方面沖擊下的速度。 以上情況也說明，對于不同地區需要制定不同程度的防控強度，差異化的防控強度應該取決于各地區在產業網絡中的相對重要性， 而一般地，發達地區在產業網絡中的重要性比較強，因此對發達地區的嚴格防控是必要的。

　　五、結論

　　新冠肺炎疫情的暴發為今后有關于突發公共事件的防控敲響了警鐘，常態化的防控機制需要得到更多重視。 本文構建基于中國區域投入產出表的網絡模型，模擬考察突發公共事件時宏觀經濟風險的傳染情況。 本文首先考察湖北省突發公共事件，發現在供給端中間品的替代性會顯著影響風險的擴散速度，在需求端企業的破產閾值則會顯著影響風險的擴散速度; 風險傳播具有顯著的突變性，并且傳染路徑在不同經濟發展水平下有所不同。 其次， 本文重點考察 2007 年、2012 年和 2017 年各省(區、市)面對需求沖擊和供給沖擊的情況， 發現隨著區域投入產出關系的增強，風險的傳播速度總體上有所下降，我國抗風險能力不斷增強;不同省(區、市)在產業網絡中的重要性的分化導致不同省(區、市)的風險擴散速度也出現明顯的異質性;分地區來看，東部地區風險傳播能力最強，中部和西部地區則稍弱;此外，需求沖擊的影響程度和供給沖擊的影響程度具有顯著的正相關性， 因此，供需沖擊的疊加會帶來遠超過單方面沖擊的巨大宏觀負面影響。

　　本文基于對風險傳播機制的刻畫，指出了影響風險傳播的因素和傳染路徑，并重點對區域異質性進行了考察，對既有文獻進行了一定的補充，同時具有一定政策參考意義。 首先，在制定防控突發公共事件的政策時，需要著重強調在風險進入快速擴散階段前就采用合適手段，這可以更有效地阻止風險傳播;其次，通過政策手段維持企業生產、避免企業破產可以有效地降低風險的傳播速度， 減小系統性宏觀經濟風險;最后，不同省(區、市)和區域突發公共事件引起的系統性宏觀風險速度和程度差異明顯， 具有異質性，因此對于發達地區如東部地區及特定的省(區、市)如北京、上海、江蘇等要更加重視，防控強度需要合理提高，并且需要避免在這些地區或省(區、市)供給風險與需求風險疊加而引發的傳播速度急劇加快的情形，為控制供需兩端風險的總體影響，既要從供給端也要在需求側進行合理的政策干預。 此外，還要指出的是宏觀經濟風險在區域間的擴散途徑很多，本文僅僅考察了基于產業網絡的風險擴散情況，區域間除產業網絡外的關聯關系如人口流動、交通等因素也應該獲得重視。