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

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