传染病预测模型+经济学生产模型=？ | 一财智库全球观察
摘要
1、 因不断恶化的疫情，全球经济承受的衰退程度正在持续加码。IIF(国际金融协会)2月23日的预测显示，全球经济将在2020年负增长，美国经济全年将下行超过2%，欧洲经济全年下行超过4%，新兴市场（除中国）增长为0，而中国全年增长在3%附近（图1）。OECD 3月27日的预测显示，采取严格隔离措施的经济体在一个月内的GDP损失相当于年GDP增速下降2%。若隔离和封锁措施持续三个月，并且没有采取其他对冲措施，那么经济体的年GDP增速将下降4-6%。世界银行4月报告显示，新冠疫情将使全球2020年GDP下降2.1%，发展中国家GDP下降2.5%，发达国家GDP下降1.9%，中国GDP下降3.7%。
图1 全球经济步入衰退
2、 由于疫情导致美国经济和金融市场的巨震，最近一个月以来大量资金开始撤出新兴市场，金额达到了有史以来的最高点（图2）。随着未来全球企业财务状况继续恶化，金融市场继续动荡，流出新兴市场的资金还将持续，加之美元坚挺，新兴市场发生信贷和国际收支危机的概率上升。
图2 资金大规模撤离新兴市场
3、 尽管疫情仍在汹涌，但面对经济衰退的压力同样也无法承受，因此美国和欧洲前一段进行了辩论——优先封城防疫情？还是优先保经济？由于疫情的强控制（压制，Suppression）需要至少10天以上才能显现效果，过早降低防控力度势必加大疫情失控概率，更不用说欧美早先的政策尚未做到全面封城和压制。由于显而易见的巨大疫情压力，各国在短暂辩论后还是回到了强控制的路径中。未来效果将在全球疫情新增数据中得到体现。
4、 复旦大学生命科学学院研究团队近日使用基于神经网络的自动编码器方法的模型显示，若全球各国均及时采取和中国一样严格的干预措施，全球最终确诊病例可能在22万人左右，持续150天（显然已经不可能）；若各国迟迟不上升干预措施等级，全球最终感染人数将接近400万人，意大利、德国、美国等国的最终感染人数均将大幅超过中国，并持续215天。
图3 不同情景下各国疫情的确诊病例总数（千人）
来源：Hu et al.（2020）
5、 疫情通过怎样的传导机制影响一国和全球经济产出？经济学家Warwick McKibbin与Roshen Fernando从经济学经典的生产模型出发，以疫情对劳动力、资本、生产成本、消费需求和政府财政开支的冲击入手构建模型。由于综合了传播学模型和经济学模型，该模型是全球目前不多见的被学界认可的测算方法。近日，两位经济学家测算了新冠疫情对全球和各国GDP在7个不同情景下的冲击。疫情假设情景围绕中国展开，虽然和现实有相当距离，但疫情在全球传播和冲击经济的机制依旧值得借鉴。在我们认为最可能接近现实的情形（全球中度传播）中，中国、美国、德国、英国受到的全年经济冲击分别为下降3.6、4.8、5.0和3.5个百分点。
表1 各国2020年GDP损失率（%，相较于基准情景）
注：基准情景为无疫情下的各国GDP预测值。
表2 疫情爆发的7种情景
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
6、 疫情导致全球经济衰退，已没有任何悬念。目前西方主流经济学家最大的分歧在于，这次衰退是否会影响长期经济增长潜力？这很大程度上取决于疫情发展到顶点时究竟有多糟。然而，即便以目前的疫情和将导致的冲击看，全球各国当前的政策组合可能仍不足以防止经济陷入“大萧条”。
复旦大学生命科学学院研究团队近日发表论文，通过使用基于神经网络的自动编码器方法分析了实施非药物干预措施对新冠疫情发展的潜在影响。论文比较了不同时间、不同等级的干预措施对疫情的影响结果，判断指标包括新增感染人数、累计感染人数以及疫情顶峰和结束等重要时间点。
论文模型将各国的干预程度作为输入变量，使用3月8日为止的公布数据来训练神经网络以识别中国及其他国家每日感染数据的变化规律，并预测干预程度和开始时间对疫情感染总数和每日新增人数的影响。
●4个情景
中国采用的综合措施被视为完全干预并将其赋值1，无干预措施的赋值为0，目前各国实际干预措施的权重位于（0，1）之间。基于上述设定，论文设定了以下四个情景：
情景1. 自3月9日起的五周内采取完全干预措施，每周的干预措施赋值1，则五周内的赋值为（1，1，1，1，1）。
情景2. 3月9日的首周采取部分干预措施，赋值0.5，一周后提升为1，则整体赋值为（0.5，1，1，1，1）。
情景3. 采取干预措施的时间较情景2推迟一周，依然采取措施递增的做法，则整体赋值为（0,0.5,1,1,1）。
情景4. 与情景3相比，上调干预措施严格程度的时间点向后推迟两周，则整体赋值为（0,0.5,0.5,0.5,1）。
●模型结果
根据论文模型模拟的结果，及时采取严格的干预措施对于缩短疫情持续时间和减少累计感染人数非常重要。若干预措施实行缓慢，并且无法做到像中国那样严格封锁的话，各国最终的疫情持续时间以及感染人数都将大幅上升。
从疫情持续时间上来看，各国越晚采取行动，疫情持续发酵的时间越长。在情景1下，各国疫情的整体持续时间最多不超过150天；而在情景4下，意大利、伊朗、德国、法国、美国、韩国等国的疫情持续将逼近200天，这意味着疫情将持续至今年三季度。
图4 几种场景下全球每日新增确诊及累计确诊人数
图5 不同情景下各国疫情的整体持续时间（天）
来源：Hu et al.（2020）
图6 不同情景下各国疫情的确诊病例总数（千人）
来源：Hu et al.（2020）
从确诊病例上来看，若各国均及时采取和中国一样严格的干预措施，即情景1，全球最终确诊病例可能在21万人，各国疫情整体持续时间最多不超过150天；若各国推迟两周不上调干预措施等级，即在情景4的情况下，全球最终感染人数将较情景1上升18倍达到392万人以上，全球持续时间达215天。意大利、伊朗、德国、美国、韩国等国的最终感染人数均将大幅超过中国，这些国家加上法国的疫情持续将逼近200天。
表3 有限干预下，新冠病毒在30个国家和全世界的传播
来源：medRxiv
表4 积极干预下，新冠病毒在30个国家和全世界的传播
来源：medRxiv
经济学家Warwick McKibbin与Roshen Fernando3月初在布鲁金斯学会（Brookings）发表研究论文，测算了当新冠疫情变为全球流行病时，全球主要经济体所受到的冲击。
●流行病学和其他假设
Mckibbin与Fernando认为在一个紧密联结的世界中，疫情爆发所带来的影响已不仅仅是患病率或致死率的问题。随着中国生产中断、全球价值链被破坏，全世界只要是依赖于中国原材料进口的企业都不得不面临生产收缩。国家间的旅行限制进一步使全球经济活动放缓。更重要的是，消费者与企业的恐慌心理一定程度上扭曲了原有的消费和投资模式，导致市场出现异常。
在模型中，Mckibbin与Fernando通过调节疫情中心国——中国的两项主要流行病学指标：发病率（中国人口中受感染的比例）、致死率（感染病患者病死的比例），以及计算得出的潜在死亡率（死亡病患占全部人口的比例），创造了7个不同的情景，并测算全球主要经济体因中国发生疫情而遭受的GDP损失。在7个情景的设定中，中国的发病率为1%至30%不等，致死率为2.0%至3.0%之间，潜在死亡率为0.02%至0.9%不等。作者对两个指标的赋值参考了1918年的西班牙流感（Spanish Flu）以及1968年的香港流感疫情（Hong Kong Flu）。
在对关键性的流行病学指标进行赋值之后，作者还对疫情的影响范围、严重程度、冲击性质等变量进行设定。
从疫情的传播范围来看，情景1-3假设疫情仅在中国爆发，疫情对中国的经济影响以及对其他国家的溢出效应是通过贸易、资本流动和全球金融市场风险溢价变化的影响实现的；情景4-6是假设疫情在全球范围内形成大流行病。
从疫情对经济的冲击种类来看，情景1-6假设疫情的冲击是暂时的，第7种情景预计未来每年都会发生一次轻微的大流行病，并无限期地伴随人类。
表5 中国流行病学假设
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
表6 疫情爆发的7种情景
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
●模型结果
Mckibbin与Fernando的模型逻辑遵从了经济学中经典的生产模型，即经济增长主要由人力与资本的投入所推动。在上述设定的基础上，作者分别测算了疫情对劳动力的冲击、对资本的冲击、对生产成本的冲击、对消费需求的冲击、对政府财政开支的冲击等，并最终测算了各国GDP在不同情景下的冲击。
疫情对劳动力供应的冲击
Mckibbin与Fernando把冲击每个国家劳动力供应的影响分成三个组成部分：感染病患死亡率、发病率和因照顾家庭成员被感染的发病率。
从测算结果来看，由于直接受到发病率高、死亡率高的影响，情景5和情景6下的各国劳动力损失状况最为严重。
表7 不同情景下疫情对各国劳动力的冲击（%）
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
疫情对股票风险溢价的冲击
金融市场指数的变动是预测疫情对全球经济影响最显而易见的指标之一。股票市场的波动尤其表明了投资者对特定行业影响的认识。Mckibbin与Fernando假定病毒的侵袭将改变全球范围内的股权风险溢价。鉴于美国拥有发达的金融市场，Mckibbin与Fernando以美国为基准构建了国家风险指数（Country Risk Index），来调整给定情景中所有国家面临的股权风险冲击。同时，通过不同国家的死亡率假设来衡量不同情景下所面临的冲击。所以，股权风险溢价冲击等于劳动力冲击中的死亡率部分和国家风险指数的总和。
从测算结果来看，各国的股权风险溢价均上升1%至2%。在同一情景下，各国的死亡率或国家信用风险越高，其股权风险溢价受到的冲击就越大。
表8 情景4-7对股权风险溢价的冲击（%）
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
疫情对生产成本的冲击
除人力与资本要素外，其他的生产因素（例如贸易、陆运、空运和海运）也因疫情受到了严重的影响。作者参考了SARS期间中国生产成本的变化（基准情景1），并通过各国死亡率部分的变化来调节各情景下生产成本的上升，分别测算了能源、矿业、农业、耐用品/非耐用品制造业以及服务业生产成本所受的冲击。
从各国的结果来看，非耐用品制造业和服务业生产成本的上升幅度普遍要高于其他行业。对于资源和能源出口国来说，例如澳大利亚和沙特，能源和矿业生产成本的上升幅度也通常较高。
表9 疫情对生产成本的冲击（%）
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
疫情对消费需求的冲击
疫情的爆发有可能会导致人们对某些活动偏好的改变。Mckibbin与Fernando假设人们会减少某些消费，从而为未来的消费进行储蓄。他们编算了“行业风险指数（Sector Exposure Index)”, 该指数以中国为比较基础，通过一个国家各行业的风险敞口（贸易、陆地、航空和海上运输与娱乐占GDP比重）来计算。作者参考了SARS期间中国消费需求的变化并将其作为情景1的基准，并参考各国死亡率的变化以及各行业的风险敞口进行调整。
从测算结果来看，在情景6（即发病率高、致死率高）下，疫情对消费的冲击要显著大于其他情景，各国的消费需求下降幅度在3.35%至4.78%区间。
表10 疫情对消费需求的冲击（%）
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
疫情对各国政府支出的冲击
世界各国政府通过增加医疗支出、加强关口卫生检查和增加医疗基础设施投资以防止疫情蔓延。Mckibbin与Fernando以2003年SARS爆发期间中国政府支出占GDP比重的变化为基准，通过治理指数(Index of Governance)和卫生政策指数(Index of Health Policy)的平均值来获得其他政府支出的潜在增长。然后使用劳动力受冲击中的死亡率来衡量不同情景下的政府支出的冲击程度。
从测算结果来看，受高死亡率影响，在情景6下，各国政府开支的上升幅度最高，幅度在0.98%至2.34%区间。
表11 对政府开支的影响（%）
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
最后，作者根据上述主要经济变量所受的冲击，测算了7个情景下全球GDP的变化。在不同的指标赋值下，24个主要国家和地区GDP的减少额在2830亿美元至91700亿美元之间。
表12 不同情景下的24个主要国家/地区GDP变化
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
从各国的GDP损失率来看，由于情景1至情景3限定疫情的影响范围仅发生在中国，因此在情景1至情景3下，中国受到的GDP损失最为强烈。在情景3下，即人口潜在死亡率达到0.9%的情况下，中国2020年GDP将损失6%。
情景4至情景7设定疫情成为全世界的大流行病，因此各国GDP的损失不仅取决于各国的潜在死亡率，还取决于各国受疫情严重影响行业（交通运输、娱乐等服务行业）的风险敞口、各国公共卫生的情况、国家信用风险等。从结果来看，当潜在死亡率越高时，各国整体的GDP损失率越高。
表13 各国2020年GDP损失率（%，相较于基准情景）
注：基准情景为无疫情下的各国GDP预测值。
来源：Mckibbin & Fernando（2020）
*本文来源：第一财经研究院
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