黃玉芬

(遼寧科技學(xué)院 曙光大數(shù)據(jù)學(xué)院，遼寧 本溪 117004)

目前，新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)肆虐全球，截至2022年4月12日，全球累計(jì)新冠肺炎確診病例超過(guò)5億例，已確診死亡人數(shù)超過(guò)618萬(wàn)。數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)是截至目前累計(jì)確診和死亡病例最多的國(guó)家，累計(jì)確診病例超過(guò)8 045萬(wàn)例，累計(jì)死亡病例超過(guò)98萬(wàn)。累計(jì)確診病例較多的國(guó)家有印度、巴西、法國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和俄羅斯等,累計(jì)死亡病例較多的國(guó)家有巴西、印度、俄羅斯、墨西哥和秘魯?shù)萚1]。2019年12月新型冠狀病毒肺炎疫情暴發(fā)，人們?cè)谧龊冒踩雷o(hù)的同時(shí)，開(kāi)始關(guān)注疫情對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及日常生活的影響。2020年新冠肺炎疫情對(duì)世界各國(guó)造成普遍災(zāi)難,總體疫情最嚴(yán)重的國(guó)家是人口大國(guó),相對(duì)疫情較大的是歐美發(fā)達(dá)國(guó)家,病死率較高的是人口較多的發(fā)展中國(guó)家[2]。目前疫情仍在繼續(xù)，雖然很難判斷疫情對(duì)世界經(jīng)濟(jì)及其全球化的具體影響，但毫無(wú)疑問(wèn)新冠肺炎疫情仍會(huì)繼續(xù)影響經(jīng)濟(jì)全球化。

1 疫情量化分析

新冠肺炎疫情的發(fā)生對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活造成了極大的影響，而疫情相關(guān)信息的量化是分析其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活影響的前提。

1.1 國(guó)際疫情量化統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)美國(guó)的約翰斯·霍普金斯大學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,全球累計(jì)確診病例在2021年1月26日就已經(jīng)超過(guò)1億例，而在同年的8月4日超過(guò)了2億例，在2022年1月6日超過(guò)3億例，而且僅僅過(guò)了一個(gè)月，在2月8日超過(guò)了4億例。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)全球各大洲近三年的疫情的量化數(shù)據(jù)，如圖1我們清晰地看出歐洲、北美洲、亞洲所占比重較大，其中由于醫(yī)療條件等不確定因素導(dǎo)致非洲的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不確定性，因此無(wú)法統(tǒng)計(jì)出準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。新冠肺炎疫情在全球范圍內(nèi)的這種不確定性使得目前僅能依據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于分析結(jié)果的偏差有著較大影響。

圖1 全球2020年至2022年疫情基本統(tǒng)計(jì)圖

1.2 國(guó)內(nèi)疫情量化統(tǒng)計(jì)分析

目前，國(guó)內(nèi)的病毒具有不確定性、突發(fā)性明顯、呈范圍性影響、區(qū)域暴發(fā)后持續(xù)時(shí)間短等特點(diǎn)。奧密克戎變異毒株的出現(xiàn)使疫情防控形勢(shì)更加嚴(yán)峻，我國(guó)政府及各界人士通力合作努力地應(yīng)對(duì)疫情挑戰(zhàn)，推出行之有效的抗疫政策，并在居民的全力配合下取得了良好的效果。新冠肺炎疫情暴發(fā)以來(lái)國(guó)際經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了極大的波動(dòng)，如何分析判斷在新冠疫情后對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)及全球經(jīng)濟(jì)的影響，以及中國(guó)政府該如何應(yīng)對(duì)這一系列挑戰(zhàn)，已成為人們的關(guān)注點(diǎn)。

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)自2020年年初暴發(fā)疫情后，新增確診病例和死亡病例急劇上升。但隨著中國(guó)嚴(yán)格的疫情防控政策的實(shí)施，2020年5月疫情基本穩(wěn)定。目前，中國(guó)對(duì)疫情實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定的控制，并對(duì)疫情暴發(fā)的不確定性、突發(fā)性實(shí)施了有效的“動(dòng)態(tài)清零”政策。我國(guó)疫情防控政策的有效實(shí)施，使國(guó)家GDP恢復(fù)上升趨勢(shì)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展。

2 疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響

2.1 疫情對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)的影響

目前雖然很難判斷新冠肺炎疫情對(duì)世界經(jīng)濟(jì)及其全球化的具體影響,但毫無(wú)疑問(wèn)新冠疫情已經(jīng)并將繼續(xù)沖擊經(jīng)濟(jì)全球化,使得經(jīng)濟(jì)全球化波折發(fā)展[3]。通過(guò)建立一元線性模型對(duì)2020年2月24日到2020年4月30日全球每日新增病例對(duì)道瓊斯交易指數(shù)的影響進(jìn)行分析。基于對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，每日新增病例小于50 000例時(shí)，道瓊斯交易指數(shù)仍呈上升趨勢(shì)，但隨著每日新增病例的大幅度增加，交易指數(shù)逐漸趨于平穩(wěn)并最終急速下滑。

然而，新冠肺炎疫情的暴發(fā)也增長(zhǎng)了極少數(shù)制藥公司的成交指標(biāo)。一些零售業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)類公司卻沒(méi)有受到大幅度影響，例如沃爾瑪?shù)?。有些公司仍處于大幅度盈利狀態(tài)例如制藥公司強(qiáng)生和默克，但總體來(lái)說(shuō)處于下降趨勢(shì)。

2.2 疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的變化

新冠肺炎疫情在全球的蔓延,使中國(guó)無(wú)法獨(dú)善其身,為盡可能減少新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響,鞏固經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的基礎(chǔ),中國(guó)采取積極措施來(lái)應(yīng)對(duì)新冠肺炎疫情等公共衛(wèi)生危機(jī)的挑戰(zhàn)[4]。新冠肺炎疫情對(duì)各部門系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)均具有顯著的水平效應(yīng)，對(duì)證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的趨勢(shì)效應(yīng)更大、顯著性更強(qiáng)[5]。通過(guò)處理已有的數(shù)據(jù)，篩選出對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)有絕對(duì)影響的特征，并對(duì)其做數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到從2019年第一季度至2021年第四季度這三年每一個(gè)季度的GDP，共12個(gè)值。

通過(guò)建立多元線性回歸模型分析計(jì)算權(quán)值，將對(duì)中國(guó)2019年至2021年GDP造成影響最大的六種特征篩選出來(lái)，分別為財(cái)政收入、國(guó)家稅收收入、企業(yè)信心指數(shù)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)、綜合消費(fèi)者信心指數(shù)。

基于建立的多元線性回歸模型，得到12個(gè)季度內(nèi)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)值。如下圖2，可明顯地觀察到在第五個(gè)季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值大幅下跌，此季度正為2020年第一季度，即新冠疫情暴發(fā)之初。在第九個(gè)季度，即2021年第一季度GDP再次下滑。

可以看出在新冠肺炎疫情暴發(fā)后的兩年中，第二、三、四季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值都在以穩(wěn)定趨勢(shì)上升。由此分析出每年的第一季度都需要做好防疫工作，進(jìn)而保證國(guó)民身體健康，保證國(guó)家GDP穩(wěn)定發(fā)展。而其他時(shí)間段仍應(yīng)做好防疫和經(jīng)濟(jì)建設(shè)方面的工作。保障國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率不下跌，進(jìn)而提升國(guó)家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生產(chǎn)水平。

圖2 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(2019-2021年)

3 目前國(guó)內(nèi)新冠疫情暴發(fā)特點(diǎn)分析

目前國(guó)內(nèi)新冠疫情暴發(fā)具有點(diǎn)多、面廣、頻發(fā)的特點(diǎn)，我國(guó)為了將經(jīng)濟(jì)損失降低到最小，為了保障國(guó)民的身體健康，實(shí)施了“動(dòng)態(tài)清零”政策，即當(dāng)出現(xiàn)本土病例的時(shí)候，我國(guó)采取綜合防控措施以快速撲滅疫情，做到發(fā)現(xiàn)一起，撲滅一起。

文章收集了吉林省2022年3月1日至2022年4月11日以及上海2022年3月1日至2022年5月1日的新增確診病例和新增無(wú)癥狀感染病例的數(shù)據(jù)，如圖3所示。利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)直觀地展示出了我國(guó)實(shí)施“動(dòng)態(tài)清零”政策的優(yōu)越性。

在吉林省和上海市疫情暴發(fā)期間，我們傾力合作撲滅疫情，做到發(fā)現(xiàn)一起撲滅一起。每個(gè)省市從疫情暴發(fā)之初到疫情逐漸被控制的周期為1個(gè)月至2個(gè)月，具體時(shí)長(zhǎng)短與防控工作安排是否到位，毒株的性質(zhì)等因素有關(guān)。

圖3 上海、吉林省新冠疫情趨勢(shì)圖

4 政策文本數(shù)據(jù)分析

對(duì)2020年初新冠肺炎疫情全面暴發(fā)以來(lái)至2021年9月，中國(guó)政府及各地方出臺(tái)的相關(guān)政策文本2 700余件進(jìn)行文本信息挖掘、分析及可視化處理。通過(guò)使用jieba分詞對(duì)2020年和2021年的政策文本進(jìn)行分詞處理,使用百度停用詞對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行篩選，并在此基礎(chǔ)上使用TF-IDF算法進(jìn)行關(guān)鍵詞提取。將所占權(quán)重系數(shù)最大的前20個(gè)詞,利用python API繪制成詞云，如下圖4和5所示。

圖4 2020年新冠高頻詞云圖

圖5 2021年新冠高頻詞云圖

經(jīng)過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在2020年我國(guó)的疫情防控政策圍繞著疫情的防控并提出復(fù)工復(fù)產(chǎn)。而2021年我國(guó)疫情防控政策主要圍繞的是新冠疫苗的接種和核酸檢測(cè)、消毒隔離等方面?？梢?jiàn)我國(guó)在一年的疫情防控道路中摸索出來(lái)了不少經(jīng)驗(yàn)，并出現(xiàn)了各種新型“防控名詞”。

5 應(yīng)對(duì)策略

當(dāng)前我國(guó)疫情防控取得了巨大的成果，但形勢(shì)仍然復(fù)雜嚴(yán)峻，境外疫情暴發(fā)增長(zhǎng)，疫情全球化勢(shì)頭仍未得到有效控制。為此，可采取如下措施：

(1)在防控疫情的同時(shí)，兼顧社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)助推數(shù)字化疫情防控。

(2)做好重點(diǎn)防疫工作，實(shí)施“動(dòng)態(tài)清零”政策。兼顧防疫和經(jīng)濟(jì)建設(shè)兩方面的工作，保障國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值穩(wěn)步發(fā)展，進(jìn)而提升國(guó)家的經(jīng)濟(jì)效益和生產(chǎn)水平。

(3)完善應(yīng)急體系。加強(qiáng)民生的保障工作，維持物價(jià)的穩(wěn)定，以保障人民群眾的食品需求。堅(jiān)持統(tǒng)籌推進(jìn)，加強(qiáng)信息化系統(tǒng)的建設(shè)。人民群眾是國(guó)家的基礎(chǔ)，要堅(jiān)決守護(hù)人民群眾的生命安全和身體健康。

(4)通過(guò)國(guó)際合作的方式一同應(yīng)對(duì)疫情。各國(guó)應(yīng)團(tuán)結(jié)協(xié)作，避免貿(mào)易摩擦，互幫互助，為發(fā)展人類命運(yùn)共同體做出相應(yīng)的貢獻(xiàn)。