宋铮等这篇文章终于在TOP刊发出来了! 标题太有趣. 交叠DID, 事件研究法, 结构估计, 引力模型测度

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Jingjing Chen , Wei Chen, Ernest Liu, Jie Luo, Zheng Song, The economic cost of locking down like China: Evidence from city-to-city truck flows, Journal of Urban Economics, 2025.

概览：

控制新冠疫情的非药物干预措施代价高昂。本文通过分析高频城市间货运流量数据，估算了中国实施封锁政策的经济成本。在奥密克戎变异株出现之前，这一政策虽然严格，但效果显著。通过对比实施封锁与未实施封锁城市的货运流量变化，研究发现，为期一个月的全面封锁会导致与封锁城市相关的货运流量减少54%。根据城市间贸易的引力模型，这意味着该城市的实际收入也会相应下降。本文进一步在引力模型框架下结构性估算（structural estimation）了封锁的经济成本，发现封锁的影响可以通过贸易联系传导至其他城市。研究结果表明，若对中国四大城市（北京、上海、广州和深圳）实施为期一个月的全面封锁，将导致全国实际GDP下降8.7%，其中8.5%的下降是由溢出效应引起的。

简要介绍：

在新冠疫情期间，各国普遍采取了居家令等非药物干预措施，但这些措施的严格程度和实际效果因国家而异。实证研究表明，在欧洲和北美地区，封锁措施在控制新冠病毒传播和减少死亡方面效果有限。相比之下，在亚太地区，封锁措施似乎更有效地“拉平”了疫情曲线。在奥密克戎变种出现之前，亚太地区采取了更为积极的政策应对措施，中国的“清零政策”尤为突出。例如，Hale等（2022a）的研究显示，中国首次实施居家令后，新增确诊病例数下降了90%以上。这一模式在其他亚太国家并不如中国显著，而在美国、加拿大和大多数欧洲国家甚至出现了反向趋势。因此，可以理解，足够严格的非药物干预措施能够有效控制传染性疾病的传播。然而，问题在于，要像中国那样实施封锁，一个国家需要付出多大的代价。

封锁措施不仅导致短期内商品与服务的损失，还带来了各种更为持久的社会成本。然而，即使是仅限于经济层面的封锁成本，目前也未被科学界和政策制定者充分理解。主要挑战来自两个方面：首先，在疫情期间，政策干预的效果难以与其他因素（如个体因恐惧而做出的选择）区分开来。例如，Goolsbee和Syverson（2021）发现，恐惧因素对经济损失的影响不容忽视。此外，由于政策会根据疫情的严重程度作出反应，因果推断面临内生性问题。其次，即使政策干预的效果仅限于单一地区，其影响也会通过经济联系扩散到其他地区。这种政策溢出效应难以通过传统的地方经济统计数据予以揭示。

令人意外的是，中国所采取的严格封锁措施为解决识别问题创造了绝佳的机会自疫情在武汉爆发以来，中国政府制定了一套旨在实现本地零传播的政策方案，封锁措施是其中的核心环节。一旦发现新病例，当地政府会立即实施封锁，并可能在几天内将其升级为全面的城市封锁。由于大多数封锁措施是在疫情初期、病例数量较少时迅速实施的，这极大地减少了政策反应的内生性问题。此外，迅速而严格的封锁措施已被证明卓有成效。在奥密克戎变种出现之前，各地的疫情暴发规模相对较小，这限制了人们因恐惧感染而采取自我防护措施的影响。因此，尽管成功控制传染性较低的病毒变种的成本问题已经引起关注，但本文需要探讨的是：通过封锁措施控制疫情，究竟需要付出多大的代价？

为应对第二个挑战，本文采用了一套独特的城市间月度货车流量数据。这些数据来源于中国一家领先的物流服务商，涵盖了2020年180万辆长途货车的实时GPS信息，占全国总数的20%。与传统经济统计数据相比，该数据具有两大优势：首先，数据更新频率高，能够捕捉货车流量的即时变化，并通过城市间贸易的引力模型映射为实际收入变化；其次，数据不仅涵盖了城市的经济活动，还包括城市间的经济流动，其网络特性对本文的分析至关重要。这些特性使本文能够绘制出封锁响应下的实际收入变化图，并进一步推断封锁通过贸易联系产生的溢出效应。

本文收集并整理了中国城市封锁的相关数据。样本期从2020年4月武汉封城开始，一直持续到2022年1月奥密克戎暴发前。我们将经历全市范围或主要城区封锁的城市定义为全面封锁，而仅部分县区封锁的城市定义为局部封锁。研究发现，共有16个城市实施了全面封锁，18个城市实施了局部封锁，平均持续时间分别为24天和19天。在34个城市中，有32个城市仅封锁过一次。

本文的实证分析采用事件研究法，提供了平行趋势的证据，并排除了预期效应。接着，本文运用双向固定效应回归方法，比较至少一个城市处于封锁状态时的货车流量与两个城市均未封锁时的货车流量。研究结果显示，一次为期一个月的全面封锁会导致相关城市的货车流量减少59%，而局部封锁的影响为20%。

尽管2020年第一季度之后的疫情暴发规模相对较小，但由恐惧驱动的自我防护措施可能仍在全面封锁中显著影响货车流量的下降。例如，Goolsbee和Syverson（2021）发现，美国的“就地避难”（S-I-P）令对消费者流量的影响有限。此外，恐惧效应似乎与当地的新冠死亡人数密切相关。为了控制个体对当地疫情严重程度的反应，本文在回归分析中加入了新冠病例数量作为控制变量。估计结果显示，全面封锁的影响略微下降至54%。如果消费者流量和货车流量都能有效衡量实际收入，本文的结果表明，中国的全面封锁对当地经济的损害远大于美国的S-I-P令。

虽然简约式估计方法简洁明了，但它可能存在缺陷，因为它没有考虑到封锁的溢出效应及其通过城市间经济网络的反馈作用。借助高频的城市间卡车流量数据，本文能够对Armington模型进行结构性估计。在该模型中，封锁会影响城市内外商品的生产与销售成本，进而影响各城市的生产活动。估计结果显示，全面封锁导致城市间和城市内部的成本分别增加了69%和147%。这一结果与简约式方法的发现一致，表明部分封锁的影响要小得多。贸易联系将封锁的影响传递到其他城市。结构性方法的优势在于，本文可以估计封锁的总体效应，并将其分解为本地效应和溢出效应。例如，本文的模型显示，如果对一个拥有1100万人口的城市如石家庄实施一个月的全面封锁，全国实际收入将减少0.4%。若对像北京这样的大城市实施一个月的全面封锁，中国的月度实际收入将下降2.5%。封锁对全国实际收入的影响与城市的经济规模及其在网络中的地位密切相关。通过Shapley值回归分析，本文发现城市GDP和特征向量中心性对封锁的总体效应和溢出效应的贡献几乎相等。最终，本文得出结论，全国范围内实施全面封锁将产生巨大的经济成本。如果政府对本文样本中的315个中国城市实施为期一个月的全面封锁，这些城市当月的实际GDP将下降52%。

研究通过贸易联系分析COVID-19经济影响的文献正在快速增长。由于疫情暴发后国际贸易数据的有限性，据本文所知，这些研究大多依赖模拟来估算COVID-19造成的经济损失。本研究的独特之处在于，利用了衡量中国城市间实际贸易流量的双边卡车流量数据。这使本文能够在贸易模型中直接估计封锁冲击的影响，而无需依赖模拟。

然而，本文的分析也存在一些明显的局限性。首先，本文的城市间卡车流量数据没有按行业进行细分。由于中国缺乏按城市和行业统计的月度官方数据，本文无法区分封锁对不同行业的异质性影响，也无法研究近年来广泛分析的相关行业重组的影响。其次，由于相同的数据限制，本文无法分析封锁通过投入产出与贸易联系传导的影响，而这一渠道在近期关于COVID的国际贸易文献中被广泛研究。第三，封锁的应急性可能影响预期并导致跨时期调整，这些因素都未在本文的研究中体现。

本文的研究为评估COVID-19及其相关封锁政策的经济影响提供了新的视角，丰富了现有文献。鉴于相关研究的迅速增长，进行全面综述是一项挑战。许多研究集中分析了2020年上半年封锁期间的消费支出变化，特别是与前一年同期的对比。跨国比较为本文提供了关于封锁在中国以外地区所造成经济损失的大致估计。

例如，Andersen等（2020）的研究指出，如果将瑞典作为无封锁措施的对照组，其在2020年3月11日至4月5日期间消费支出下降了25%，那么丹麦在同一时期27%的消费支出下降，主要应归因于病毒本身，而非强制性封锁措施。这与Goolsbee和Syverson（2021）的发现相符，他们指出美国消费者流量的下降主要由个人行为反应引起。季度GDP数据也为本文提供了有价值的参考。意大利在欧洲国家中实施了较为严格的封锁政策。2020年第二季度，瑞典与意大利GDP变化的差异表明，意大利的封锁措施导致其季度GDP下降了5.7%。Allen（2022）同样以瑞典为对照组，指出加拿大在2020年第二季度的封锁对GDP的影响为5.1%。

如果假设卡车流量与GDP成正比，本文的估计显示，样本中所有中国城市全面封锁一个月将导致季度GDP下降17.3%。这表明，中国封锁措施所造成的经济损失是意大利和加拿大的三倍。

本文的研究与关于COVID对中国经济影响的文献紧密相关。大多数研究集中分析2020年第一季度的疫情第一波浪潮。尽管第一波浪潮及其整体经济影响规模较大，但病毒几乎影响了所有城市，当地政策也根据疫情的严重程度作出响应，这使得识别工作变得更加困难。Fang等（2020）、Chen等（2021b）和Ai等（2022）分别采用双重差分（DiD）策略，通过比较2019年和2020年封锁前后的流动性、消费支出和电力消耗来分离封锁的影响。He等（2020）和Pei等（2022）通过比较2020年第一季度的封锁城市与非封锁城市，量化了封锁措施对城市空气污染和出口同比增长率的影响。本文的识别同样基于封锁与非封锁城市的比较，但本文研究的样本期中，即便在封锁城市也没有发生重大COVID-19暴发。这有效地限制了在严重疫情暴发期间，个体行为和政策反应可能产生的内生性影响，而这些影响可能在疫情席卷全国时的封锁与非封锁城市之间存在差异。此外，本文编制的中国城市级封锁数据也补充了Hale等人（2022b）构建的省级指数。

在方法上，本文扩展了Kleinman等（2024）的一阶充分统计量（first-order sufficient statistics），以得到封锁期间贸易流量变化所带来的生产率和贸易成本冲击的解析解（closed-form formula）。这种方法显著降低了结构性估计的计算成本。本文还推导了将冲击映射到福利变化的充分统计量。Allen等（2020）推导了贸易与经济地理模型中均衡的存在性和唯一性，以及贸易成本冲击对均衡价格的一阶效应。本文则专注于分析双边冲击如何影响数量，而非价格。与标准的Head和Ries（2001）方法不同，后者假设贸易成本对称，并基于双边贸易支出的水平来恢复贸易成本，本文的充分统计量则是通过双边贸易数量的变化来逆推贸易成本的变化，以完全合理化数据。

最后，本文还探讨了将经济决策与流行病模型相结合的方法，以量化不同政策的经济成本和收益。本文的模型专注于城市间贸易，将卡车流量与实际收入相对应。在实证分析中，本文估算了为迅速遏制COVID-19传播而实施的严格封锁措施所带来的经济成本。

本文的结构安排如下：第二部分总结了中国封锁政策的基本特征及卡车流量数据。第三部分介绍简约式方法及其结果。第四部分阐述模型。第五部分展示结构性估计方法及其结果。第六部分报告结构性估计模型中封锁的经济成本。第七部分为结论。

下面，我们主要看看作者使用DID和事件研究法做的简约式估计，即封城对经济的影响（卡车流量的影响）。至于结构估计以及各种稳健性检验等内容，可以参看原文。

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