报告丨海外专家模型预测疫情对全球GDP影响
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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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
在本节的其余部分中，我们将概述如何构造各种指示器。该方法在McKibbin和Sidorenko（2006）之后进行了一些改进。当然，在这个练习中有许多假设，并且结果对这些假设很敏感。本篇论文的目的是为政策制定者提供一些关于不干预和不允许各种情况发生的成本的想法。
模拟结果
一、基线方案
笔者首先以2015年为基准年，从2016年到2100年对模型进行求解。基线的关键投入是2015年至2016年的初始动态，以及随后的2016年劳动力增长技术进步的各个部门和国家的预测。
劳动增加技术预测遵循Barro（1991，2015）的方法。巴罗估计，从长期来看，个别国家对全球生产率前沿的平均追赶速度为每年2%。
我们使用格罗宁根增长和发展数据库（2018年）来估计模型中每个地区每个部门的初始生产力水平。考虑到初始生产率，我们将其与美国同等部门的生产率之比（我们假定该部门为前沿部门）进行比较。
考虑到部门生产率的这一初始差距，我们使用巴罗赶超模型对每个国家内每个部门的生产率增长率进行长期预测。我们预计，由于经济改革（如中国），各地区将更快地赶上前沿；由于制度僵化（如俄罗斯），各地区将更慢地赶上前沿。追赶率的校准试图在模型中复制每个国家和地区最近的增长经验。
外生部门生产率增长率以及整个经济的劳动力供应增长是每个国家部门增长的外生推动力。每个地区每个部门的资本存量的增长是在模型内本质上决定的。
在可选的COVID-19情况中，我们将上述讨论的冲击范围纳入到不同流行病学假设的经济后果模型中。下面的所有结果都是COVID-19情况和模型基线之间的差异。
二、结果
表9显示了流行病对不同区域人口的影响。这些均属于主要影响，这些冲击与上面的各种指标结合在一起，形成了七个情况。每种情况下每个国家的死亡率载于附录B的表B-1中。需要注意到的是，表B-1中发达国家的死亡率比中国低很多。
结语
本文对COVID-19病毒在7种不同情况下的传播进行了初步估计。其目的并非在于强调病毒的爆发，而是要提供有关该疾病可能造成的一系列经济代价的信息。在撰写本文的时候，这些情况的概率以及可能的替代方案的范围都是季度不确定的。在COVID-19发展成为全球大流行的情况下，我们的研究结果表明，成本可能会迅速上升。
短期和未来几年都将需要一系列的政策回应。短期而言，各国央行和财政部需要确保，在疫情继续爆发的同时，受到干扰的经济体继续发挥作用。面对现实和财政压力，政府发挥着至关重要的作用。
尽管降息是央行可能采取的应对措施，但冲击不仅是一个需求管理问题，也是一个多方面的危机，需要针对货币、财政和医疗政策做出回应。隔离受影响的人和减少大规模的社会交往是一种有效的应对措施。广泛传播Levine和McKibbin（2020年）概述的良好卫生习惯可以是一种低成本和高效率的手段，可以减少传染的程度，从而减少社会和经济代价。
更长期的应对措施甚至更为重要。尽管潜在的生命损失和对许多人可能造成的大规模破坏，许多国家的政府仍不愿意在其保健系统上投入足够的资金，更不用说在许多传染病可能起源于的欠发达国家的公共卫生系统了。专家警告，人畜共患病将继续对数百万人的生命构成威胁，并可能对一体化的世界经济造成重大破坏。
COVID-19最近的爆发证明，任何国家都可能成为全球经济一体化中的孤岛的观点都是错误的。全球合作，特别是在公共卫生和经济发展领域的合作是必不可少的。所有主要国家都需要积极参与。一旦这种疾病在许多其他国家站稳脚跟，并试图在大流行开始后关闭边境，现在采取行动为时已晚。
来源：布鲁金斯学会 翻译：海图智库
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责编/曹家宁 审校/赵银平 监制/李雨思
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