全球疫情应对和经济复苏综合评估报告.pdf

Research Note 2020.9.10(Y-Research RN209) 作者： 第一财经研究院 cbnri 1 研究简报 热点 全球疫情应对和经济复苏综合评估报告 成功抗疫和走出衰退的“秘诀”何在？ 导 语 和 1918 年“大流感”和 1929-1933“大萧条”相提并论，新冠疫情及其带来的经济衰退，已经让全球的 2020 年变成极为特殊之年， 影响可能延续到 2021 年甚至是更远的未来。 疫情对全球经济带来了前所未有的严峻挑战。各国一边执行各类防疫政策（主要是社交隔离）控制疫情发展，一边借助一系列财政及货币刺激政策对冲由此带来的经济负面冲击。 5 月份以来，一些国家在疫情还未完全受控的背景下重启经济，新增确诊人数再度反弹并不断创下新高，让全球抗疫的行动变得更加复杂。 如今，新冠疫情的全球传播仍在继续，甚至还在加速蔓延。一些国家出现了疫情二次爆发，另一些国家甚至从未出现拐点，而即便是已经Research Note 2 控制住疫情的国家，常态化的防疫工作仍是必须。截至 9 月 9 日 17 时，全球新冠肺炎感染人数已经达到了 27598479 人 ，全球每万人中有 36 人确诊；死亡病例 898021 人，每 10 万人中有 12 人死亡。这些数字仍在继续上升。 人们往往习惯在事件过去之后再去评判各方表现并做出总结，但我们并不想等到那个时候。在 2020 年第二季度，多国经济出现了有数据记载以来最大的衰退，更重要的是，无数生命因此而失去，疫情带来的次生灾害仍在发生。整个世界将因新冠疫情而出现根本的改变，未来的行动将决定这些改变将会如何发生。 为此，第一财经研究院联合合作伙伴建立了一套包括“抗击疫情”、“经济纾困”、“国际合作” 3 个方面、 23 项细项指标的评估体系，对全球 108 个国家疫情期间的表现进行综合量化评估。通过评价各国在本次疫情中的表现，希望为后续全球抗疫和经济恢复，以及应对未来中长期的结构性变化等相关问题提供思路与参考。 正 文 1 方法论框架 我们的评估框架包括从“抗击疫情”、“经济纾困”与“国际合作”三个一级指标出发，全面评估主要国家疫情应对与经济复苏情况。 抗击疫情方面， 主要考察各国防疫效果的绝对表现，包括确诊与死亡病例数、确诊病例增速等疫情相关指标。由于各国疫情爆发的时间先后并不一致，我们也考虑了各国确诊、死亡病例超过 100 例 8 周后疫Research Note 3 情传播的趋势，这种做法的目的 是将各国置于同一起点。根据主要国家的经验，如果配合有效的防疫措施，疫情传播可以在 6 周左右逐步得到控制。另一方面，由于各国医疗卫生条件、人口密度等具有明显差异，应对疫情的难度不同，因此我们构建了相对指标评估防疫效果，即通过两组指标的相对差异进行评分。假如一个国家医疗水平欠发达但确诊病例占总人口比例在样本国家中偏低，那么意味着这个国家可能在应对疫情上付出了更大的努力。最后我们也将各国在防疫中政策效果、新技术应用丰富性纳入评估框架，这包括实施社交隔离及时程度、民众配合度与数字技术使用丰富度等指标。 经济复苏方 面， 首先考察疫情对经济的绝对影响，包括国际机构在疫情前后预测经济增长变化、制造业 PMI（采购经理人指数）以及根据大数据建立的各国就业信心指标。另一方面，我们也全面梳理了各国政府的经济纾困和复苏政策，包括救助计划的规模以及与市场沟通的表现，后者在应对危机时也至关重要。 国际合作方面， 主要考察援助其他国家抗击疫情的表现，包括资金援助与医疗物资出口限制情况。需要指出的是，由于数据可得性问题，资金援助只覆盖政府部门对“世界卫生组织 COVID-19 团结应对基金”捐助的额度。 上述三个维度的一级指标，加上若干二级 、三级与四级指标共同构成了我们的评估体系，权重设定的原则是强调疫情防控与尊重数据的绝对结果。详细指标体系和权重见下表，数据采用的是截至 8 月 31 日的疫情数据和公开可得的经济数据。 Research Note 4 表 1 全球疫情应对和经济复苏综合评价指标及权重 一级指标 二级指标 三级指标 四级指标 抗击疫情（ 60%） 政策与技术 （ 10%） 政策 （ 5%） 封城、社交隔离实施及时性 政治人物信赖度 民众配合程度 * 技术 （ 5%） 疫苗研发进度 数字技术防疫应用 * 防疫效果（ 50%） 绝对水平 （ 36%） 确诊、死亡病例超过阈值 8 周后趋势 确诊、死亡病例占总人口比例 在诊病例峰值 平台期时间 确诊死亡率 相对水平 * （考虑防疫难度、政策落实程度） （ 14%） 全球卫生安全指数（ GHS）：确诊病例占比 人口密度：确诊病例占比 人均飞机旅行次数：确诊病例占比 全球开放程度：确诊病例占比 医疗质量（ HQA）：死亡病例占比 经济纾困 （ 30%） 政策 （ 5%） 救助计划 （ 4%） 个人经济救助计划规模 商业经济救助计划规模 市场沟通 （ 1%） 经济政策不确定性 经济影响（ 25%） 绝对指标 （ 25%） 2020 年 GDP 损失（ IMF 估计值） PMI 搜索数据就业信心指标 国际合作 （ 10%） 国际援助（ 10%） 资金捐助 （ 8%） 世界卫生组织应对新冠肺炎捐款 物资援助 （ 2%） 医疗物资出口禁令 注： *根据 MIT 大学调研数据主观打分。 *根据数字技术应用丰富程度主观打分。 *相对水平通过子指标与绝对水平指标的对比差异反映各国政府应对疫情的表现，例如医疗质量高、人口密度低的国家最终确诊人数占比高，则意味着政府在阻断疫情传播的努力不足。 来源：第一财经研究院 2. 评估结果 根据以上方法论体系，我们评估了 108 个国家在疫情应对和经济Research Note 5 复苏方面的综合表现。图 1 直观地显示了主要国家和地区的表现，表 1详细列出了各国的排名和具体评分。不出意外，亚太国家表现突出，中国名列榜首；韩国疫情虽近期有明显反弹，仍位居第 4；斯里兰卡、缅甸、泰国、越南、柬埔寨等亚洲国家和澳大利亚、新西兰表现出色，位于前 10 位。在欧洲，德国表现最为突出，位列 23；奥地利、希腊、瑞士表现较为突出。同样不出意外，从领导力到民众配合都出现明显问题的美国和巴西分别排名第 98 位和 89 位。而全球范围内为数极少采用所谓“群体免疫”策略，在国内和国际都引发巨大争议的瑞典位于第 90位。 图 1 全球主要地区和国家疫情应对综合评价 注：得分越高表示该 国疫情期间表现越好 来源：第一财经研究院、环亚数字经济研究院 Research Note 6 表 2 全球疫情应对和经济复苏综合评价结果 综合排名 国家 综合得分 防疫得分 防疫排名 经济得分 经济排名 国际合作得分 国际合作排名 1 中国 68.1 75.1 1 66.5 2 31.0 25 2 斯里兰卡 59.2 70.8 3 49.1 12 20.0 33 3 加纳 58.8 70.9 2 47.4 18 20.0 33 4 韩国 57.6 63.6 8 55.0 8 29.6 26 5 缅甸 56.3 57.2 20 66.6 1 20.0 33 6 澳大利亚 55.6 55.2 25 57.9 4 51.1 15 7 泰国 55.4 68.7 5 37.9 49 28.1 32 8 新西兰 55.1 60.1 15 45.6 22 53.0 12 9 越南 54.0 57.5 19 55.4 7 28.1 31 10 柬埔寨 53.7 69.2 4 33.9 62 20.0 33 11 文莱 53.2 62.1 12 46.5 21 20.0 33 12 马来西亚 52.3 67.5 6 39.2 45 - 88 13 巴基斯坦 51.2 61.2 14 48.3 15 - 88 14 喀麦隆 51.2 61.8 13 40.4 40 20.0 33 15 突尼斯 51.0 62.9 10 37.5 50 20.0 33 16 阿塞拜疆 51.0 46.8 58 43.1 33 100.0 1 17 尼泊尔 50.3 65.6 7 29.9 71 20.0 33 18 日本 50.3 50.2 41 48.6 13 55.9 8 19 科特迪瓦 50.2 50.8 39 46.9 19 56.5 7 20 几内亚 50.0 57.6 18 30.4 70 62.9 6 21 丹麦 49.2 44.7 60 46.6 20 83.9 2 22 印度尼西亚 49.2 52.2 34 59.5 3 - 88 23 德国 48.2 49.7 44 49.7 10 34.4 24 24 奥地利 48.1 48.5 51 45.4 23 53.5 11 25 波兰 48.0 52.0 36 49.3 11 20.0 33 26 老挝 47.9 63.1 9 26.6 80 20.0 33 27 斯洛伐克 47.8 56.0 24 30.9 69 49.7 19 28 捷克 47.8 53.7 30 42.3 34 28.8 28 29 新加坡 47.6 49.2 47 43.9 32 49.1 20 30 塞普罗斯 47.5 57.0 21 27.2 76 51.6 13 31 布基纳法索 47.3 62.7 11 25.6 84 20.0 33 32 乌拉圭 46.4 56.0 23 36.1 55 20.0 33 33 尼日利亚 45.4 57.7 17 29.5 72 20.0 33 34 塞内加尔 45.3 55.1 26 34.1 61 20.0 33 35 希腊 45.1 52.4 33 38.7 48 20.0 33 36 瑞士 45.1 42.4 65 55.8 6 28.8 29 37 埃及 44.8 54.4 28 40.7 39 - 88 38 芬兰 44.4 47.1 56 36.7 53 51.2 14 39 塞尔维亚 44.3 42.3 66 41.0 37 66.4 4 Research Note 7 40 卢森堡 44.1 45.4 59 39.3 44 50.5 18 41 摩洛哥 44.0 56.1 22 34.4 58 - 88 42 爱沙尼亚 43.9 52.1 35 25.2 87 50.8 16 43 乌兹别克斯坦 43.7 50.6 40 44.6 28 - 88 44 立陶宛 43.6 54.6 27 29.3 73 20.0 33 45 印度 43.2 49.4 46 45.3 25 - 88 46 孟加拉国 43.2 49.9 43 44.2 30 - 88 47 菲律宾 43.0 52.6 32 31.5 67 20.0 33 48 吉布地 42.3 54.3 29 25.8 83 20.0 33 49 匈牙利 42.0 47.1 57 39.0 47 20.0 33 50 土耳其 41.9 50.1 42 39.5 42 - 88 51 挪威 41.9 48.1 52 25.4 85 53.8 10 52 斯洛文尼亚 41.6 47.8 55 26.8 78 49.0 21 53 加拿大 41.4 35.8 79 48.6 14 54.0 9 54 白俄罗斯 40.7 48.1 53 39.4 43 - 88 55 伊朗伊斯兰共和国 40.3 43.0 64 48.2 16 - 88 56 委内瑞拉 39.9 44.7 61 36.9 51 20.0 33 57 以色列 39.2 44.2 62 35.6 56 20.0 33 58 英国 38.8 29.4 93 44.6 27 78.1 3 59 多明尼加共和国 38.3 39.7 70 41.8 35 20.0 33 60 古巴 38.1 60.1 16 0.0 108 20.0 33 61 阿尔及利亚 38.0 49.5 45 20.9 95 20.0 33 62 阿富汗 37.9 48.7 50 22.3 94 20.0 33 63 拉脱维亚 37.7 51.4 37 5.9 105 50.5 17 64 哈萨克斯坦 37.5 36.7 76 51.6 9 - 88 65 意大利 37.4 31.6 88 45.3 24 48.2 22 66 保加利亚 37.3 49.1 48 26.1 82 - 88 67 波黑 37.2 40.3 69 36.7 52 20.0 33 68 危地马拉 37.0 37.8 73 40.9 38 20.0 33 69 克罗地亚 36.9 51.4 38 13.5 100 20.0 33 70 伊拉克 36.6 41.8 67 31.8 66 20.0 33 71 吉尔吉斯共和国 36.2 35.0 80 44.1 31 20.0 33 72 爱尔兰 35.7 31.6 89 34.3 59 64.4 5 73 洪都拉斯 35.5 33.3 85 45.1 26 20.0 33 74 阿联酋 35.5 43.1 63 25.3 86 20.0 33 75 罗马尼亚 34.9 40.6 68 28.7 75 20.0 33 76 阿尔巴尼亚 34.9 48.8 49 12.2 101 20.0 33 77 俄罗斯联邦 34.9 35.9 77 44.4 29 - 88 78 乌克兰 34.7 48.0 54 19.6 96 - 88 79 荷兰 34.7 33.7 83 41.7 36 20.0 33 Research Note 8 80 沙特阿拉伯 34.4 33.7 82 34.3 60 38.6 23 81 哥斯达黎加 34.3 37.1 75 40.4 41 - 88 82 黎巴嫩 34.2 53.1 31 7.8 104 - 88 83 科威特 33.5 28.7 95 47.6 17 20.0 33 84 葡萄牙 33.2 38.6 72 26.7 79 20.0 33 85 冰岛 31.6 37.1 74 24.5 93 20.0 33 86 阿根廷 31.0 32.1 87 32.6 64 20.0 33 87 法国 30.9 34.2 81 25.1 88 28.4 30 88 卡塔尔 30.5 39.4 71 16.2 99 20.0 33 89 巴西 30.5 18.5 105 57.9 5 20.0 33 90 瑞典 30.1 28.6 96 36.5 54 20.0 33 91 厄瓜多尔 28.7 32.4 86 31.0 68 - 88 92 北马其顿 27.5 30.0 91 25.0 90 20.0 33 93 巴林 27.5 30.1 90 24.8 91 20.0 33 94 比利时 27.5 29.2 94 26.5 81 20.0 33 95 巴拿马 27.1 25.4 100 33.0 63 20.0 33 96 阿曼 27.1 35.9 78 18.5 97 - 88 97 哥伦比亚 25.4 24.4 102 29.3 74 20.0 33 98 美国 25.4 25.1 101 24.7 92 29.2 27 99 玻利维亚 24.7 18.2 106 39.1 46 20.0 33 100 亚美尼亚 23.1 21.6 104 27.2 77 20.0 33 101 摩尔多瓦 22.9 29.4 92 17.5 98 - 88 102 西班牙 22.9 22.3 103 25.0 89 20.0 33 103 圣马力诺 22.4 33.7 84 0.6 107 20.0 33 104 智利 22.4 16.6 107 34.7 57 20.0 33 105 墨西哥 20.9 27.7 97 7.8 103 20.0 33 106 秘鲁 20.6 14.8 108 32.3 65 20.0 33 107 安哥拉 18.3 25.7 98 2.8 106 20.0 33 108 南非 18.2 25.7 99 9.5 102 - 88 注：数据截至 2020 年 8 月 31 日 来源：第一财经研究院 根据传染病模型 SEIR 与第一财经研究院研发的“基于社会关系网络的病毒传播模型”（简称：社会关系模型），我们估计了主要国家的事实传染数。 SEIR 模型假设无症状感染一直存在，新增确诊病例是此前疫情的延续。从这个角度而言，执行了严格防疫政策的国家（如中国、韩国、意大利等国） 7 月事实传染数小于 1，疫情处于可控阶段。社会Research Note 9 关系模型假设局部病例增加是新的疫情爆发，结果是即便那些前期成功抗疫的东亚国家 7 月事实传染数已经大于 1，意味着常态化的疫情防控仍是必须。 表 3 主要国家疫情爆发国家的事实传染数 国家 SEIR 社会关系模型 疫情爆发最初 2个月 2020 年 7 月 疫情爆发最初 2个月 2020 年 7 月 中国 2.43 0.18 1.9 n.a. 韩国 2.7 0.57 3.5 1.7 印度 3.46 3.53 2.6 3.2 美国 3.43 3.1 3.43 1.88 英国 3.18 0.95 3 0.64 德国 2.9 0.68 3.2 1.1 意大利 3.5 0.43 3.5 0.8 巴西 3.56 3.32 3.0 1.24 瑞典 3.63 1.2 2.7 0.46 越南 2.55 0.16 3.8 2.6 来源：第一财经研究院 需要指出的是，各国公共卫生基础、人口密度与人口流动等背景存在差异，意味着各国在抗击疫情中面临的困难并不相同。为了让评估结果更加合理，以人口流动为指标，我们采用了国际航空运输协会（ IATA）汇编的航空旅客数据库，该数据库包含了 2018 年所有航空旅行数据（国家间与国家内部），并以此为基线与世界卫生组织（ WHO）公布的各国新冠肺炎累计确诊病例数（截至 8 月 31 日）进行比较。 我们计算了样本国家航空客运量全球占比以及新冠肺炎累计确诊病例全球占比。两组比例数据的相关系数为 0.66，这意味着一个国家的确诊病例数全球占比有 三分之二可以用航空客运量全球占比来“解释”。Research Note 10 以意大利为例，该国 2018 年的航空客运量全球占比为 0.67%，与之对应的是，截至 8 月 31 日，该国累计新冠肺炎确诊病例数全球占比为 1.09%。 在确立了可衡量新冠病毒感染情况的基线水平之后，便可以比较各国抗击疫情的表现。我们的方法是通过计算“新冠病毒缺口”（ Covid-19 gaps） 各国 2018 年航空客运量全球占比减去对应的新冠肺炎累计确诊病例数全球占比 来比较各国在遏制疫情扩散方面的表现。若缺口为正，则意味着该国在控制疫情时的表现优于基准水平。在 108 个样本国家中，巴西负缺口最大（ -13.14%），表明新冠病毒感染率超过了我们根据其航空客运数据所能推测的预期水平；中国的正缺口最大（ 14.46%），表明在遏制病毒扩散方面取得了一定的成功，这与排名的评估结果相吻合。 图 2 累计新冠肺炎确诊病例数和航空客运量 注：横轴为航空客运量占总量比重，纵轴为累计新冠肺炎确诊病例占总量比重 来源：第一财经研究院， World Bank 巴西中国法国印度德国韩国西班牙英国美国0.00%0.00%0.02%0.20%2.00%20.00%0.00% 0.02% 0.20% 2.00% 20.00%