本文從分析新冠疫情的特點(diǎn)及其對(duì)中小服務(wù)型企業(yè)的影響路徑入手,通過(guò)Python語(yǔ)言和機(jī)器集成算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,在比較不同回歸預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,擇優(yōu)選用貝葉斯嶺回歸模型進(jìn)行了不同情景下的模擬量化分析,比較客觀地估測(cè)了本次疫情對(duì)我國(guó)中小服務(wù)型企業(yè)的影響。分析表明,疫情將在中短期內(nèi)主要通過(guò)總需求鏈、企業(yè)生產(chǎn)鏈、供應(yīng)鏈、銷售鏈以及資金鏈和物流鏈等多重路徑對(duì)我國(guó)中小服務(wù)型企業(yè)形成巨大沖擊。預(yù)計(jì)本次疫情將導(dǎo)致2020年我國(guó)中小服務(wù)型企業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值損失約2.3～2.6萬(wàn)億元,主營(yíng)業(yè)務(wù)收入損失約7.2～8.1萬(wàn)億元,且其影響將主要集中在第一、二季度,此后將逐步減小。最后,本文從財(cái)政、金融、產(chǎn)業(yè)等政策方面提出了一系列相應(yīng)的宏微觀風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)策。 

【文章來(lái)源】：經(jīng)濟(jì)評(píng)論. 2020年03期 第101-117頁(yè) 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：17 頁(yè)

【部分圖文】：

新冠疫情對(duì)中小服務(wù)型企業(yè)的主要影響路徑

按照上述方法，運(yùn)用Python語(yǔ)言調(diào)用上述六種備用回歸模型對(duì)被解釋變量第三產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率GRAVTI進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的結(jié)果見(jiàn)圖2。從圖2中可以明顯看出，BayesianRidge模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的擬合度最高，估測(cè)效果最好。ARDR、XGBR、GBR這三個(gè)模型的測(cè)算效果也較好，但預(yù)測(cè)值普遍偏高，而ElasticNet和SVR兩個(gè)模型估算效果最差，其中，ElasticNet對(duì)各季度的估計(jì)值均為17.09%，效果很不理想。(四)疫情對(duì)我國(guó)中小服務(wù)型企業(yè)的影響預(yù)測(cè)———基于BayesianRidge模型

對(duì)于疫情影響我國(guó)2020年1—4季度第三產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率、中小服務(wù)型企業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的兩個(gè)控制變量:疫情期間中小服務(wù)型企業(yè)復(fù)工率(QFGR)和產(chǎn)銷恢復(fù)率(CXHR)，筆者結(jié)合工業(yè)和信息化部官網(wǎng)、新浪網(wǎng)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)等的疫情防控專欄在本研究時(shí)點(diǎn)(2020年3月28日)的已公布數(shù)據(jù)，并結(jié)合后期疫情防控與復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進(jìn)度情況，按照樂(lè)觀、中性、悲觀三種情景預(yù)期估算得到2020年1—4季度疫情期間的QFGR和CXHR。具體詳見(jiàn)圖3。其中，企業(yè)復(fù)工率是從2020年2月20日5%算起，然后按照3月28日工業(yè)和信息化部官網(wǎng)公布的70%復(fù)工率開(kāi)始進(jìn)行推算得到，產(chǎn)銷恢復(fù)率是從2020年2月底根據(jù)疫情的發(fā)展情況及媒體信息估算所得。

【參考文獻(xiàn)】：
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