新冠肺炎疫情对线下微型商户短期冲击的定量估算-北京大学数字金融研究中心

北京大学数字金融研究中心工作论文系列IDFWorkingPaperSeriesNO.IDFWP2020001（总第20期）新冠肺炎疫情对线下微型商户短期冲击的定量估算——兼论数字金融缓解冲击的价值王靖一、郭峰、李勇国*摘要：新型冠状病毒肺炎疫情给国民经济运行，特别是线下微型商户的经营造成严重冲击，但由于数据缺失，相关定量评估分析比较困难。本文基于支付宝旗下支付工具“码商”的海量数据，利用机器学习方法推算了如果没有疫情发生，2020年春节后线下微型商户运行应该具有的“反事实结果”，进而定量估算了疫情造成的冲击。结果表明，2020年正月初七后的两周，线下微型商户活跃商户量与营业额较估算的没有疫情冲击的“反事实结果“，分别下降了约40.4%和52.4%。进一步分析显示数字金融发展可以缓解疫情对线下微型商户的冲击。本文的研究在结论上和方法论上，对当前其他国家应对疫情，以及我国未来可能发生的其他突发公共卫生事件，均具有非常好的借鉴价值。关键词：新冠肺炎，线下微型商户，数字金融，机器学习*王靖一：中央财经大学金融学院、北京大学数字金融研究中心；郭峰：上海财经大学公共经济与管理学院、北京大学数字金融研究中心；李勇国：蚂蚁金融服务集团研究院。通讯作者：郭峰，电话：[phone]，邮箱：[e-mail]，地址：上海市杨浦区武川路111号上海财经大学凤凰楼521室。本文获得国家社会科学基金重大项目“数字普惠金融的创新、风险与监管研究”（课题号：18ZDA091）的资助，也得到了北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团有关部门以及黄益平、李振华、都阳、程志云、王芳、舒眉、张瑜等专家提供的宝贵意见和帮助。感谢国家地球系统科学数据中心的徐洋在地理信息方面给予的专业建议；感谢石庆玲、田莫帆、毛晨宇、王雪、魏亚杰的帮助。特此致谢。文责自负。加入投行群微信：18622069179NO.IDFWP2020001（总第20期）2新冠肺炎疫情对线下微型商户短期冲击的定量估算——兼论数字金融缓解冲击的价值摘要：新型冠状病毒肺炎疫情给国民经济运行，特别是线下微型商户的经营造成严重冲击，但由于数据缺失，相关定量评估分析比较困难。本文基于支付宝旗下支付工具“码商”的海量数据，利用机器学习方法推算了如果没有疫情发生，2020年春节后线下微型商户运行应该具有的“反事实结果”，进而定量估算了疫情造成的冲击。结果表明，2020年正月初七后的两周，线下微型商户活跃商户量与营业额较估算的没有疫情冲击的“反事实结果“，分别下降了约40.4%和52.4%。进一步分析显示数字金融发展可以缓解疫情对线下微型商户的冲击。本文的研究在结论上和方法论上，对当前其他国家应对疫情，以及我国未来可能发生的其他突发公共卫生事件，均具有非常好的借鉴价值。关键词：新冠肺炎，线下微型商户，数字金融，机器学习一、引言2019年年底开始爆发的新型冠状病毒肺炎疫情，迅速蔓延至全国所有省份，截至2020年3月底已致全国8万余人感染，病亡3000余人。这次新冠肺炎疫情，是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件1。疫情不仅严重危害国民的身心健康，还因为突然性的“封城”2、“闭户”3，在短时期内对国民经济运行造成严重的冲击。特别是广大线下微型商户，持续性的闭门休市，已经给千百万以此为生的家庭造成了严重影响。而在疫情缓解之后的复工复产中，与积极推动规模以上大企业和大型商超的复工复产相比，各地地方政府对推动个体经营者恢复营业的积极性明显不高。然而，遍布城乡各地的沿街商铺和流动商贩等线下微型商户4，不仅是很多家庭赖以维生的重要经济来源，也是市场经济运行的微观基础和国民经济发展的毛细血管，对宏观经济的健康发展和稳定运行具有非常重要的意义。2020年2月23日，习近平总书记专门强调要“解决个体工商户尽快恢复营业的问题”。2019年12月30日、2020年2月18日的两次国务院常务会议上，李克强总理也肯定了个体工商户、“小店经济”对经济可持续发展和实现包容性就业的重要价值。从实务出发，线下微型商户包括了个体工商户、少数未经注册开展营业的商户以及一小部分极其微小的公司，他们的共同特征是，收款账户是一个自然人而非法人账户。不过，线下微型商户的重要价值虽然已经得到各界的广泛认可，但无论是政策界还是学术界，关于疫情对线下微型商户冲击的具体情况却甚少讨论，特别是缺乏量化的评估分析。1习近平总书记在2020年2月23日召开的《统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议》会议上对本次疫情的定性，年1月23日凌晨，武汉市新型冠状病毒肺炎防控指挥部宣布自1月23日10时起，全市城市公交、地铁、轮渡、长途客运暂停运营，机场、火车站离汉通道暂时关闭，之后该政策被湖北省其他城市迅速效仿。32020年2月1日，浙江省温州市宣布自2月2日起，在全市范围实行村（居）民出行管控措施，全市每户家庭每两天可指派1名家庭成员出门采购生活物资，这一政策随后被全国很多地区效仿。4从严格定义而言，除线下的沿街商铺和流动商贩等之外，线下微型商户还应该包括在各个网络平台上开展交易的微型商户，但在本文中，我们仅考虑线下的线下微型商户。加入投行群微信：18622069179NO.IDFWP2020001（总第20期）3究其原因，就是因为作为一种非正式或半正式的商业活动，沿街商铺和流动商贩等线下微型商户的相关统计非常困难，因此在统计上会或多或少地被遗漏1。在这一背景下，本文利用支付宝旗下的数亿级的“码商”数据和机器学习分析方法，定量评估了疫情对线下微型商户产生的冲击，并特别考察了数字金融在缓解疫情对线下微型商户冲击中起到的作用2。这些研究成为可能，完全是因为数字经济及数字金融已经广泛渗透到我们的生产生活中的方方面面。在数字经济时代，电子支付越来越成为中国人购物消费时的首选方式。根据中国人民银行金融消费权益保护局的调研数据，2018年，全国使用电子支付的成年人比例为82.39%；农村地区使用电子支付的成年人比例也达到72.15%（中国人民银行金融消费权益保护局，2019）。目前，不仅各种互联网线上的商业交易是通过互联网支付等线上支付手段进行的，甚至各类沿街商铺和流动商贩等线下微型商户也是通过支付宝、微信、银联支付等机构提供的二维码支付等电子支付手段来进行收款的，这就为这些极其微小的商户留下了重要的数据记录。而这些数据信息在这些线下收单机构内的积累形成的大数据，就可以产生单个数据点所无法产生的价值。例如根据这些收单流水等信息，收单机构就可以自己或联合其他放贷机构，向这些被传统金融机构完全忽略的小店小铺发放贷款，从而大大突破了传统金融机构放贷的边界，有利地促进这些国民经济毛细血管的成长。而另一方面，这些数据形成一定的积累后，还可以用来帮助我们从较为宏观的层面分析这些非正式和半正式的微型商业活动的规模（王靖一等，2020），以及定量评估疫情等外生冲击对这些商户活动经营的影响。例如，2020年农历腊月廿六（1月20日）前两周时间内，疫情还没有被各地政府和民众重视，“码商”营业额较2019年同期（农历）增长了33.1%，但2020年正月初七（1月31日）后两周时间内，“码商”营业额较2019年同期（农历）则下降了39.4%。在此基础上，我们在图1中还将春节前后“码商”营业额的同比变化精确到全国地级市层面，从中也可以看出疫情对个体经营户的冲击是全面性的，全国没有什么地方能幸免：虽然初步看来，疫情之后，内蒙古、青海、西藏、广西等地区的“码商”营业额仍能维持正增长，但如果跟这些地区春节前同比80-90%的增速相比，冲击的幅度依然是非常巨大的。图1：2020年春节前后“码商”营业额同比增幅对比注：①左图为2020年腊月廿六前两周码商营业额与2019年农历同期的同比变化，右图为2020年正月初七后两周的同比变化；②红色代表增长，蓝色代表下降，颜色越深，增长（下降）幅度越大。③港澳台地区数据缺失。通过这些数字的简单分析，我们就可以明白单纯用疫情发生后线下微型商户营业额与去1例如，第四次经济普查数据显示2018年年末全国有线下微型商户6295.9个，但根据王靖一等（2020）的估算，全国线下微型商户2018年实有9776.5万户。2本文的研究是和蚂蚁金服研究院共同完成的，在分工上，课题组外部成员负责了课题方案设计、数据分析、外部数据收集整理、论文执笔等工作；而来自蚂蚁金服的课题组成员则负责底层数据的整理和汇总等工作，外部研究人员自始至终没有接触过码商的底层微观数据。数据分析工作也一直在蚂蚁金服开发的数巢实验室当中进行。上述实验室和分工机制使得在保护消费者隐私和商业机密的前提下，又可以利用金融科技企业经营中形成的大数据积累，来分析国民经济运行中的各种宏微观问题。加入投行群微信：18622069179NO.IDFWP2020001（总第20期）4年同期数据的比较，来刻画疫情的冲击是不严谨的：从学术角度谈，只有估算出“假如不发生疫情”的反事实结果，才能做出疫情与冲击之间严谨的因果联系；从数据角度谈，简单的同比、环比指标会因为业务本身处于增长扩张期而变得存在大幅度偏差。评估疫情等突发事件对经济运行的冲击，一个根本性的问题是只有发生了疫情后的实际数据，缺少如果疫情没有发生、经济会如何运行的信息。因此为求得冲击的科学估算，关键是推算出如果没有疫情发生的话，经济运行应该具有的“反事实结果”。我们使用这一方法，并不是把简单的问题复杂化，而是不这样做不足以解决复杂的现实问题。在本文，我们定量估算疫情对线下微型商户冲击的基本思路是基于2019年同期（农历）以及2020年1月20日（含）前两周1的线下微型商户数据，用机器学习算法来“预测”如果没有疫情发生，在2020年1月31日（正月初七）-2月13日（正月二十日）两周时间内，线下微型商户的活跃商户量、营业额等“反事实结果”，然后与2020年这两周时间内实际发生的活跃商户量、营业额等进行比较，两者相差就是疫情这个突发的外生冲击的真正影响。具体而言，根据我们的估算，在重点疫区湖北省，线下微型商户活跃商户量和营业额分别下降59.3%和69.7%；而在全国其他地区，活跃商户量和营业额则分别下降约40%和50%。而在数字金融缓解疫情冲击的分析中，我们基于“北京大学数字普惠金融指数”的底层指标（郭峰等，2020）与不同地区码商数据的匹配和回归，发现一个地区数字金融的发展可以显著缓解疫情的冲击。具体而言，基于数字技术精准发放的贷款每增长1%，疫情对线下微型商户营业额的负面影响平均就减弱2.57%；而如果一个地区基于数字技术精准发放的贷款，能从全国的均值发展到杭州的水平，会使得疫情的负面冲击下降51%。本文在研究视角和研究方法上具有如下几个创新性：第一，以往相关研究中，能将研究触角延伸至小微企业，已属不易，而本文则克服了数据缺失的障碍，从金融科技公司经营中积累的数据入手，定量评估了新冠肺炎疫情对线下微型商户的冲击，并考察了数字金融在缓解疫情冲击中的独特作用。第二，利用机器学习算法，估算了如果没有疫情这一突发外生冲击的发生，线下微型商户的经营在2020年春节后应该具有的“反事实结果”，从而为科学严谨地评估疫情的冲击，创造了条件。利用机器学习进行因果关系识别，目前已经成为经济学实证研究中的最新趋势，本文是这方面的一个最新尝试。第三，为了克服行政区划聚合数据过疏，栅格数据缺乏根据线下微型商户密度进行自适应调节的缺陷，本文以银行网点为中心点，将全国划分为26.7万个泰森多边形，从而解决了微观数据聚合尺度的问题。最后，从上述几点创新的总结中也可以看出，虽然本文考察焦点在于评估新冠肺炎疫情对线下微型商户造成的短期冲击，但评估的思路与方法、以及研究结论，都并不限于眼前，而是对当前其他国家应对疫情，以及我国未来可能发生的其他突发公共卫生事件，均具有非常好的借鉴价值。。本文余