[论文解读] Production networks and epidemic spreading: How to restart the UK economy?

Anton Pichler, Marco Pangallo+3 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2020

COVID-19 epidemiological studies被引用 4

一句话总结

本文提出了一种新颖的、面向行业的模型，整合了生产网络与流行病动力学，以评估英国在新冠疫情大流行期间分阶段经济重启的影响。通过建模投入的关键性、库存缓冲以及部门特定的传播风险，研究发现：在保持学校和消费服务业关闭的同时，逐步重启上游非消费面向的产业，并推行远程办公，可在仅使R₀小幅上升的情况下实现GDP增长最大化，为经济复苏与公共卫生控制之间提供了一种可行的折衷方案。

ABSTRACT

We analyse the economics and epidemiology of different scenarios for a phased restart of the UK economy. Our economic model is designed to address the unique features of the COVID-19 pandemic. Social distancing measures affect both supply and demand, and input-output constraints play a key role in restricting economic output. Standard models for production functions are not adequate to model the short-term effects of lockdown. A survey of industry analysts conducted by IHS Markit allows us to evaluate which inputs for each industry are absolutely necessary for production over a two month period. Our model also includes inventory dynamics and feedback between unemployment and consumption. We demonstrate that economic outcomes are very sensitive to the choice of production function, show how supply constraints cause strong network effects, and find some counter-intuitive effects, such as that reopening only a few industries can actually lower aggregate output. Occupation-specific data and contact surveys allow us to estimate how different industries affect the transmission rate of the disease. We investigate six different re-opening scenarios, presenting our best estimates for the increase in R0 and the increase in GDP. Our results suggest that there is a reasonable compromise that yields a relatively small increase in R0 and delivers a substantial boost in economic output. This corresponds to a situation in which all non-consumer facing industries reopen, schools are open only for workers who need childcare, and everyone who can work from home continues to work from home.

研究动机与目标

• 评估英国在新冠疫情大流行期间不同经济重启策略所面临的经济与流行病学权衡。
• 开发一个详细的、基于行业的模型，以捕捉封锁期间的供应链相互依赖关系与非均衡动态。
• 评估投入关键性、库存水平与劳动力流动性对经济产出与流行病传播的影响。
• 识别一种在经济复苏与可控疾病传播之间实现平衡的重启情景。

提出的方法

• 该模型采用一种改进的生产函数，纳入了投入关键性因素，其数据源自IHS Markit对各行业在两个月内关键投入的调查。
• 通过将库存动态作为对供应冲击的缓冲，该模型有别于标准投入产出模型。
• 流行病传播通过为不同部门（工作、学校、消费、交通）分配接触率来建模，依据职业特定与接触调查数据。
• 该模型模拟了六种重启情景，变化因素包括消费面向产业、学校以及远程工作政策的纳入。
• 模型整合了失业率、消费与产出之间的反馈机制，以捕捉需求侧的放大效应。
• 模型基于英国投入产出数据进行校准，并估算每种情景下GDP与R₀的变化。

实验结果

研究问题

• RQ1 供应链中断与投入关键性如何影响大流行封锁期间的经济产出？
• RQ2 重启孤立产业对整体经济表现有何影响？是否存在因协调失败导致整体产出下降的情况？
• RQ3 不同重启策略如何影响有效基本再生数R₀，特别是与消费面向活动及学校相关的活动？
• RQ4 库存水平与远程工作能力在危机中在多大程度上缓解了经济冲击？
• RQ5 何种重启策略能够在最大化GDP增长的同时，使疫情传播保持可控？

主要发现

• 仅重启少数产业可能导致整体产出下降，原因在于供应链协调失灵与瓶颈形成，凸显了一种反直觉的协调失败。
• 情景III——重启所有非消费面向产业，允许符合条件的员工远程办公，并仅向现场工作人员子女开放学校——相比封锁状态可使GDP提升8个百分点，且R₀仅出现小幅上升。
• 向所有儿童开放学校会显著提高R₀（因14岁以下人口占总人口的17%），尽管对GDP影响微乎其微，凸显了学校传播在疫情扩散中的关键作用。
• 重启消费面向产业（如餐馆、酒店、健身房）会显著提高R₀，但相比前一情景仅带来2个百分点的GDP增长，表明其经济回报远低于健康成本。
• 模型表明，库存水平在缓冲生产冲击方面起着关键作用，而这一因素在宏观经济危机应对模型中常被忽视。
• 生产函数的设定——特别是投入可替代程度——对模型结果具有决定性影响，凸显了在宏观建模中采用现实微观经济基础的重要性。