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报告丨海外专家模型预测疫情对全球GDP影响

作者: 中国名师网 发布时间: 2020年03月13日 12:53:58

报告丨海外专家模型预测疫情对全球GDP影响

本文共3382字,预计阅读时间10分钟。
沃里克·麦基宾(Warwick McKibbin):布鲁金斯学会高级研究员,澳大利亚国立大学(ANU)克劳福德公共政策学院应用宏观经济分析中心(CAMA)主任
罗申·费尔南多(Roshen Fernando):澳大利亚国立大学(ANU)克劳福德公共政策学院经济政策博士生

报告丨海外专家模型预测疫情对全球GDP影响

COVID-19冠状病毒的爆发扰乱了中国经济,并正在全球范围内蔓延。该病毒的演变及其对经济的影响是极度不确定的,这使得决策者难以制定适当的宏观经济政策应对措施。为了更好地理解疫情当中可能产生的经济影响,本文利用 Lee 和 McKibbin(2003年)开发并由McKibbin和Sidorenko(2006年)扩展的建模技术,探讨了COVID-19在来年如何演变的七种情况。在全球性混合DSGE/CGE一般均衡模型中,考察了不同情况对宏观经济结果和金融市场的影响。
本文提及的情况表明,即使是受控制的疫情也可能在短期内对全球经济产生重大影响。这些情况表明,在所有国家,特别是在卫生系统较不发达和人口密度较高的较不发达的国家,如果其对公共卫生系统进行更多的投资,就可以避免花费巨额的成本。
01
导论
COVID-19疫情(旧称,2019-nCoV)是由SARS-CoV-2病毒引起的。本次疫情于2019年12月在中国湖北省武汉市爆发。随后,COVID-19病毒相继在全球各地传播。
最初的爆发中心是中国,确诊的病例要么来自中国,要么曾到访中国。在撰写本文时,笔者至少发现了另外四个疫情爆发中心:伊朗、意大利、日本和韩国。
尽管从中国报告的病例中预计已经见顶,确诊人数目前正在下降(世卫组织2020年报告),但由于更高的医疗标准和措施,在先前认为能够抵御疫情爆发的国家中,其报告病例最近有所增加。虽然一些国家已经能够有效地治疗确诊病例,但我们尚不清楚新病例将在何时何地出现。
由于COVID-19病毒属于重大公共卫生风险,世界卫生组织(WHO)宣布全球进入公共卫生紧急状况,以调动各国对该疾病的防控。然而,目前的争论焦点仍是COVID-19是否有可能升级为全球流行性疾病。
02
文献综述
研究表明,以预期寿命、婴幼儿死亡率和产妇死亡率衡量的人口健康与经济福利增长呈正相关(Pritchett和Summers,1996;Bloom和Sachs,1998;Bhargava等,2001年;卡丁顿等,1994年;卡丁顿和汉考克,1994年;罗巴利诺等人,2002a;Robalino等,2002年;世卫组织宏观经济和卫生委员会,2001年;Haacker,2004年)。
传染病的爆发对经济的影响是多方面的。疾病直接或间接对经济造成的代价往往是卫生经济学研究疾病所产生消极影响的主题。
传统的研究方法依据关于死亡(死亡率)和疾病(发病率)的资料来估计由于死亡和残疾造成的未来收入损失。护理人员在时间和收入上的损失以及在医疗护理和服务上的直接支出被计算在内,以获得与疾病相关的经济成本的估计。
这种传统的方法低估了传染病作为真正的经济成本所带来的影响,因为传染病是高传染性的,而且许多疾病的疫苗没有被研发出来,如艾滋病、非典和大流行性流感等。以前这些疾病暴发的经验为如何衡量COVID-19带来的影响提供了宝贵的信息。
03
混合DSGE/CGE全局模型
本文采用了一个具有异构代理的全局跨期一般均衡模型,称为G-Cubed多国家模型。该模型结合了McKibbin(1999,2013)和Wilcoxen(1999,2013)开发的动态随机一般均衡(DSGE)模型和可计算一般均衡(CGE)模型。
本文使用的G-Cubed(G20)模型的版本可以在McKibbin和Triggs(2018)的研究中找到,他们扩充了McKibbin和Wilcoxen(1999,2013)中的原始模型。该模式包含了6个部门和24个国家和地区。

报告丨海外专家模型预测疫情对全球GDP影响

▲ 表1-G-Cubed(G20)模型概述
表1显示了模型中的所有区域和扇区,一些数据输入包括在全球贸易分析项目(GTAP)数据库中发现的I/O表(Aguiar等人,2019年),这使我们能够在动态随机一般均衡(DSGE)框架内按生产国家区分行业。每个国家的每个部门都有一个KLEM生产技术,该技术获取资本(K)和劳动力(L)的主要要素投入,以及能源(E)和材料投入(M)的中间或生产链投入。这些联系既存在于一国之内,也存在于各国之间。
04
经济模型中的流行病学情况建模
我们遵循Lee and McKibbin(2003)和McKibbin and Sidorenko(2006)的方法,转换关于疾病暴发国(中心国家)的死亡率和发病率的不同假设。基于以往流行病经验的流行病学假设,我们创建了一套过滤器:
将每个国家的冲击转化为经济冲击,以减少劳动力供应衡量(死亡率和发病率);
各部门经营成本的上升,包括各国生产网络的中断;
由于每个国家的消费者对每种商品的偏好发生变化而导致的消费减少(除了基于收入和价格变化的模型所产生的变化之外);
每个国家每个部门的公司股票风险溢价上升(基于对该病的暴露程度);
以及国家风险溢价的增加,这是基于对疾病的暴露程度以及对不断变化的宏观经济条件的脆弱性。

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