衡量和追踪全球疫情经济 罗汉堂报告 2020 1 罗汉堂机构介绍 罗汉堂于2018年6月26日在杭州成立，是由阿里巴巴倡议，并由社会科学 领域包括7位诺贝尔经济学奖得主在内的全球顶尖学者共同发起的开放型研究 机构。 罗汉堂将携手更多的全球社会科学家和实践者，研究数字技术对经济和社会的 影响，深刻理解并主动参与这一变革。罗汉堂的研究服务全社会，应对最重要 的全球挑战，并着眼于人类社会的长期发展。 罗汉堂学术委员会： 帕特里克 博尔顿（ Patrick Bolton）、马库斯 布 伦纳梅尔（ Markus Brunnermeier）、拉尔斯 彼得 汉森（ Lars Peter Hansen）、何治国、本特 霍姆斯特罗姆（ Bengt Holmstrm）、埃里克 马斯金（ Eric Maskin）、普雷斯顿 迈克菲（ Preston McAfee）、克里斯托 弗 皮萨里德斯（ Sir Christopher Pissarides）、钱颖一、阿尔文 罗 思（ Alvin Roth）、托马斯 萨金特（ Thomas Sargent）、迈克尔 斯宾塞（ Michael Spence）、史 蒂 文 泰迪里斯（ Steve Tadelis）、王能、魏尚进、熊伟、许成钢、 朱民 罗汉堂秘书长： 陈龙 2 摘要 经济繁荣取决于各种生产要素的自由流动和触达。新冠病毒大流行却在减 缓甚至破坏这种流动性。我们发现人流活跃度的收缩已经成为解释疫情爆 发以来国家间经济差别最重要的指标。截至五月上旬，在 2020 年一季度 已经公布GDP的19个国家和地区中，绝大部分（四分之三）GDP增 长率的差异，可以用人流活跃度的差异解释。这在正常时期无法想象。 在疫情爆发后，各国必须首先以牺牲人流和经济活跃度为代价，有效控制 疫情，才能实现经济复苏。在这样的时刻，定义、衡量和追踪疫情经济变 得格外重要和迫切。疫情经济不是经济简单叠加疫情，而是疫情、经济和 政策应对三者之间形成的相互深度影响的三角。对三者关联关系及其演变 的误判会带来惨痛的经济和生命代价，并且损失随时间指数级上升。 罗汉堂基于各国疫情经济表现出的本质特征，推出在线日度更新的全球疫 情经济追踪体系（Pandemic Economy Tracking project，PET），以 便社会更好的认知疫情经济过程的一般规律，追踪各国在疫情经济中所处 的阶段，可以预期的挑战，以及关键的取舍，从而帮助决策。 我们欢迎来自全世界的建议，和我们分享所在地区应对疫情经济的经验和 挑战，一起不断地丰富和完善PET，为公众和决策者提供判断和决策依据， 共同帮助世界以尽可能小的代价尽快走出疫情经济。您可通过 PET 在线 平台 或电邮（PET）联系我们。 3 致谢 本报告由陈龙（罗汉堂秘书长）和诺贝尔奖经济学家迈克尔斯宾塞 （Michael Spence，罗汉堂学术委员）主持，罗汉堂研究团队共同研 究和撰写。团队工作由李远芳和刘伟主持协调，研究人员包括安健、陈 戴希、孟珈民、汪启迪、徐兴成和郑凯文。靳鑫、韦东宇和文雷为研究 提供了数据和可视化技术支持。乔晓会、丹尼尔罗森伯格（Daniel Rosenberg）和郑嘉欣为报告提供了网站技术支持。 笪治、邓希炜、黄毅、林晨、罗璇、马英举、钱文澜、邱明、余剑峰、王 鹏飞、杨立岩、朱锋和朱昊翔为本报告提供了多方面的建议。丹尼尔罗 森伯格（Daniel Rosenberg）为本报告提供了语言编辑支持。 注：以上人名按姓氏拼音排列。 2020 罗汉堂地址：中国杭州市西湖区西溪路 556 号 Z 空间 网址： 保留特定权利 本报告为罗汉堂研究成果，除非另有说明，其发现、解释和结论仅为署名作者观点，不代表任何罗汉堂的 关联机构及其高管和董事、任何以其他方式参与本报告的顾问和研究者的观点。 就本报告引用、使用或以其他形式包括的任何数据，罗汉堂不保证其准确性。本报告地图和图表中的信息， 不代表罗汉堂对任何国家、领域、领土的看法或立场。 报告中的任何内容均不得构成、也不应被视为罗汉堂对任何权利、特权和豁免的限制或者放弃，罗汉堂在 此明确声明保留这些权利、特权和豁免。 权利和许可 本报告遵循知识共享署名许可协议 4.0（ CC BY 4.0）（ creativecommons/licenses/ by/4.0/）。根据该许可，在遵守下述条件的前提下，使用者可以复制、发行、传播和改编本报告，包括 用于商业目的： 1. 2. 3. 4. 如对权利和许可存有任何问题，请询函至浙江省杭州市西湖区西溪路 556 号 Z 空间罗汉堂；电子邮件： LuohanA。 数据保护 在研究过程中，罗汉堂不使用任何个人数据。按照罗汉堂相关政策和流程要求，因研究所采集和获取的数 据均为匿名化数据，即罗汉堂不会使用任何可识别出特定个人的数据，也不允许利用这些数据去识别特定 个人。罗汉堂出版物中与人相关的数据，都是基于随机样本进行匿名化、汇总后的结果。 罗汉堂严格限制研究数据的使用，为研究人员和可接触数据的人员制定了数据使用协议，获得数据访问权 限的人员必须接受严格的背景调查，并签署保密协议，接受数据安全、隐私保护方面的培训。经罗汉堂和 / 或关联机构授权，具有数据访问权限的人员，根据合同或以其他方式，承诺仅将数据用于经批准的研究和 内部研讨，承诺不利用数据识别个人身份。 罗汉堂的数据存储在安全的服务器中，并严格遵循安全流程、限制访问。数据无法从罗汉堂系统传输到外 部服务器或电子邮件地址。罗汉堂采取的数据存储措施遵守严格的数据管理标准。 署名 - 请以下述方式引用本报告：罗汉堂 . 2020. 衡量和追踪全球疫情经济。许可证：知识共 享署名许可协议（CC BY 4.0）。 翻译 - 如果您将本报告翻译为其他语言，请在标明上述署名信息的同时加入以下免责声明：“本译 文并非罗汉堂提供，不应视为罗汉堂的官方译文。罗汉堂对本译文中的任何内容或错误概不负责。” 改编 - 如果您改编本报告全部或部分内容，请在标明上述署名信息的同时加入以下免责声明：“本 文是对罗汉堂原创作品部分内容的改编。本改编中所表达的观点和意见并未得到罗汉堂的认可，改 编作者对本改编中所表达的观点和意见独立承担全部责任。” 第三方内容 - 罗汉堂不一定拥有本报告所载每项内容的所有权利。因此，罗汉堂不保证本报告使用 的第三方内容不会侵犯他人权利。您应自行承担由此产生的任何侵权风险。如果您希望重复使用本 报告中的部分内容，您有责任确定是否需要对该使用行为获得版权所有者的许可。这里提及的第三 方内容包括但不限于：表格、图表、图像和论述。 1 罗汉堂报告 2020 引言 新冠肺炎病毒已遍及全球。截至 2020 年 5 月 21 日，全球已有超过 500 万人确诊，导致超过 33 万人死亡。 不幸的是，在如何应对疫情方面，全球仍存在着巨大的认知缺 口和争议。过去几个月中，人类对新冠病毒的认识经历了痛苦的转变， 从“和我有什么关系？”到“我是否需要做特别的防御措施？”；从“能 不能不让经济停摆？”再到“如何让经济尽快从停摆中恢复？”。 我们需要深刻理解的不再只是疫情，也不只是经济，而是疫情 经济。它不是疫情和经济的简单叠加。疫情、经济和政策应对已经 紧密耦合成相互深度影响的三角关系。无论在方向还是节奏上的判 断，政策应对失误或带来生命的代价，或产生巨大的经济社会成本。 决策者必须把疫情和经济结合起来深刻理解，才能做出明智的决策 判断。 然而无论是三月中热衷一时，近期仍不时被讨论的“群体免疫” 概念，还是最近多国在应对复工所显露出来的自相矛盾、慌乱无章 的现象，其根本原因有二。第一是对疫情和经济取舍的本质不够了解； 第二，可能更重要的，是实践中取舍的痛苦。 疫情封锁需要多久多严格才可以控制住疫情？疫情发展到哪个 阶段才可以认真考虑复工？是否可能不经历大的经济收缩就战胜疫 情？世界还要在隔离化的状态下停留多久？各国经济受到冲击的深 度和长度会到什么程度？ 即便世界对如何应对疫情形成了一些共识，但各国在政策力度 和能力以及认知、文化和习惯的差别，其效果也必然有很大差别。 另外，对于那些既没有足够紧急医护能力，也没有经济救援能力的 国家和地区，它们现在的状况怎么样？它们的应对策略是否有效？ 出路又在哪里？ 2 正文 历史表明，经济停摆的时间越长，恢复的时间和成本就会越高。 如果经济收缩 10%，可能平均要花五年的时间才能够恢复到原来的 水平（经济学人, 2020）。经济停摆多持续一个月，就会有更多 的企业倒闭，更多的人失业，经济和金融体系遭到冲击。正因为代 价太高，我们必须了解疫情经济的本质，并尽可能准确地衡量疫情 下经济活动的变化，据此做出敏捷正确的应对方案，以尽可能降低 损失。 为此，罗汉堂推出全球疫情经济的指标分析和追踪体系 （Pandemic Economy Tracking project, PET），便于全球社会更好的理 解全球疫情经济的一般模式，各国疫情经济进程，可以预期的挑战， 以及关键的取舍。PET 在线追踪平台（LuohanA PET）初始上线阶段共追踪 131 个处于疫情经济不同阶段的国家和地 区，以人流活跃度变化来估计经济收缩，用确诊病例增速来追踪疫 情受控程度。平台将每日更新，为疫情和经济状态提供实时指标与 历史信息。 我们欢迎来自全世界的建议，和我们分享所在地区应对疫情经 济的经验和挑战，一起不断地丰富和完善 PET，为公众和决策者提 供判断和决策依据，共同帮助世界以尽可能小的代价尽快走出疫情 经济。您可通过 PET在线平台 或电邮（PETprojectluohanacademy. com）联系我们。 3 罗汉堂报告 2020 1. 中国疫情经济的核心规律 由于中国疫情爆发较早，也可能未来第一个走出疫情，观察中国疫 情经济的发展规律对全球其他国家和地区有很重要的借鉴意义。中 国的疫情经济清晰展现了疫情、疫情防控政策、人流活跃度与经济 活跃度之间相互深入影响的动态过程。 （1）疫情、疫情防控政策与人流活跃度 在疫情爆发早期，死亡人数不到两天就翻一倍（图 1 红线）， 表明疫情在指数级扩张。与此同时，中国的疫情防控政策（图1绿线， 即量化的疫情防控和隔离政策）开始加强，到 1 月 23 日武汉封城、 全国其他地区也采取紧急预防措施时达到高点。 疫情防控政策的代价是人流活跃度的萎缩。用百度城内出行强 度代表的人流活跃度（图 1 蓝线）1 月 24 号之后迅速下滑，从 1 月 中旬的 100% 的正常状态，在剔除掉春节的周期性因素之后，在两周 内滑落到 40% 的水平。这些措施的效果，则表现在死亡翻倍天数明 显拉长，并且在 2 月中以后加速提升。至此，疫情 疫情控制政策 人流活跃度下降 疫情缓和的调节反馈机制开始发挥效果。 疫情缓和让放松疫情防控政策、启动复工复产成为可能。值得 注意的是，中国多地虽于 2 月 10 日后逐步启动复工复产，但初期各 地在执行过程中极为审慎，因此人流在最开始一周并没有实质性回 暖。同时由于各地还要求外地返工人员实施 714 天隔离，因此经 济复苏相对人流又进一步延迟。人流活跃度的快速收缩和缓慢复苏 形成了鲜明对比：人流从 100% 萎缩到 40% 只用了 2 个星期，而从 40% 回升到一季度末的不到 90% 用了 50 多天。 4 正文 （2）疫情政策、人流活跃度与经济活跃度 为探讨疫情政策和人流活跃度对经济活跃度的影响，我们根据 阿里巴巴和蚂蚁金服的线上电商和线下移动支付大数据，从消费和 商家两个维度，结合主要发电厂的耗煤量等高频宏观指标，构建了 中国日度经济活跃度指标。经济活跃度（图 1 中的灰线）随着人流 活跃度的下滑而开始明显下行，到 2 月下旬达到相对于正常时期约 80% 的水平，然后随着复工的提速而开始复苏。 疫情控制政策、人流活跃度和经济活跃度高度相关。疫情政策 和人流活跃度的相关系数为 72%，疫情政策指标和经济活跃度的 相关系数为 65%，人流活跃度和经济活跃度相关系数为 81%。在 这里我们发现两个特点： 首先，经济活跃度的波动幅度低于人流活跃度的波动幅度。人 流活跃度萎缩了 60%，而整体经济活跃度只萎缩了 20%。这是因为 人流活跃度下降影响最直接的是线下零售、服务以及交通出行等通 常需要密切接触的行业，但仍有相当比例的经济活动并不随着人际 图 1. 中国疫情政策、人流活跃度、疫情走势与经济活跃度紧密相关 说明：数据截止 2020 年一季度末。百度城内出行强度指数反映一个城市内有出行的人数与该城市居住人 口的比值。将该指数调整为定基指数，基期定为 2020 年 1 月 1 日 1 月 10 日，通过 7 天平滑去除周内季 节性，并按照城市 GDP 将 332 个城市指数加权为全国指数，并用历史数据调整春节效应。经济活跃度用综 合复产指数代表，该指数基于中国六大电厂日度耗煤量数据和罗汉堂日度复产指数，并按照工业及密接型 服务业（住宿餐饮、交通仓储邮政运输、批发零售等）占 GDP 份额进行加权计算；指数基期参考的正常期 为 2019 年 12 月，并以历史数据调整春节效应。中国综合政策指数根据牛津大学新冠疫情政府响应指数以 及中国省级公共卫生应急响应等级的信息编制。 5 罗汉堂报告 2020 距离的增加而显著减少。简言之，人流活跃度下降，对经济整体并 不会产生同等的影响。 其次，以相关性来度量，疫情政策对经济活跃度的影响，在绝 对值上弱于人流活跃度对经济活跃度的影响。这是因为人流活跃度 既是疫情政策的结果，也是居民主动选择的结果。例如在英国，并 没有规定建筑施工需要完全停止，但是这个行业主动选择了停工。 不同国家和地区的疫情政策强度不同，文化习惯不同，对疫情的认 知不同，这些在人流活跃度上都会有所体现，其与经济活跃度相关 性更高不足为奇。 进一步来看，GDP是衡量经济活动的重要指标，我们构建的 经济活跃度指标在多大程度上可以解释官方公布的 GDP 指标呢？ 根据一季度经济活跃度整体水平，并考虑不同产业相对经济规模， 我们测算的中国 2020 年一季度经济产出相比去年四季度环比萎缩 10.3%，相比去年同一季度同比萎缩 6.4%，非常接近中国官方公布的 一季度 GDP 环比下滑 9.8%，同比下滑 6.8% 的实际数字。因此，在 疫情阶段，人流活跃度、经济活跃度和实际经济表现高度相关。这 意味着人流活跃度是追踪经济表现一个有价值的指标。 （3）人流活跃度与疫情控制状况 衡量疫情传播速度的关键指标是有效再生数（Rt），即人群中 一个患者在感染期（轻症患者大约 712 天，重症患者平均约为 14 天 1 ）内产生的继发被感染者的平均人数。如果有效再生数大于 1， 那么疫情就会指数级扩张。所以控制疫情的核心标志，是让感染从 指数级蔓延（Rt 1）变成很快衰亡（Rt 明显低于 1）。 图 2 展示了中国通过疫情政策成功控制 Rt 的过程。在 1 月 23 日武汉封城及一系列限制性措施后，Rt 从封城前让人触目惊心的 6 左右 2 快速下降到 1 以下，到 2 月 18 日已经降至约 0.3 3 。 之后随着人 流的恢复，Rt 出现小幅回升及波动，但到 3 月中旬中国迎来显著输 入型疫情风险前，Rt 平均被控制在 0.5 上下的低水平。图 2 进一步 1ECDC (2020)。 2与 Sanche 等（2020）的估计近似 3Leung 等（2020）的研究结论与此一致，他们也提出要关注复工过程中 Rt 反弹的风险。我们的测算也 证实了这一点。 6 正文 表明降低有效再生数是以控制人流活跃度为代价的。人流活跃度向 左收缩带来了有效再生数下降；当有效再生数明显低于 1 之后，疫 情政策开始放松，人流活跃度又开始回升，代表复工复产。在此过 程中，有效再生数必须始终控制在低于 1 的水平，以防止疫情复燃， 其间经济活动仍受到不同程度的限制，因此相比跌落的时间，经济 恢复远需要更长的时间。 中国人流活跃度与实时有效传染数 Rt 说明：数据截止 2020 年一季度末。有效再生数 Rt 是基于各国疫情数据和新冠肺炎的发病世代间隔分布数 据（Zhang 等，2020）通过贝叶斯框架计算得到（Wallinga 和 Teunis, 2004）。疫情数据来自中国国家 卫生健康委员会和欧盟疾控中心。 所以，中国的疫情经济经历了因疫情隔离政策带来的人流和经 济活跃度萎缩阶段，以及在疫情得到有效控制之后的复苏阶段。这 些动态阶段可以通过疫情、疫情政策、人流和经济之间的互动关系 得到较好衡量。两个有意义的特征是：（1）疫情政策指标和人流活 跃度指标能够较好地追踪经济活跃度，并且后者的波动幅度小于前 者；（2）即便在中国这种疫情控制比较有效的国家，经济复苏的速 度仍然显著低于经济收缩的速度。 图 2. 中国人流活跃度收缩使疫情得以控制 7 罗汉堂报告 2020 2. 全球疫情经济的核心规律 （1）全球疫情、疫情政策和人流活跃度的关系 对抗疫情，有没有可以全球适用的普遍规律？在这里有两个问 题值得讨论：世界各国是否可以借鉴中国的行动和经验？有没有国 家能够在人流活跃度不大幅收缩的情况下有效控制疫情？ 世界各国是否可借鉴中国的经验？ 鉴于疫苗的研发和临床试验仍处于较早阶段，世界各国采取并 实施了多种非药物干预措施来限制人与人接触。这些干预措施包括 病例隔离，禁止聚众集会和 / 或公共活动，停工停学，停止公共交 通服务，国内和国际旅行限制，大规模的自愿和 / 或强制社会隔离， 以及在特定地区或国家范围的全面封锁等。这些措施多为经典的应 对流行病的公共健康政策的一部分，但很多国家（尤其是一些高收 入国家）在实施上的力度和广度是空前的。这些措施在各国的采取 和实施和中国的行动和经验并无本质差别。 疫情政策在全球层面抑制人流活跃度的效果相当明显 4 。政策力 度每提高十个百分点，平均人流活跃度相对正常日下降约 5 个百分 点（图 3）。同时我们也看到，同样的政策力度对不同国家人流活跃 度的影响程度有较显著的差异，除了实施的时机、过程、力度和具 体范围等因素，国家的文化和社会经济特征也是差异化的来源之一。 从分项政策看，每一项政策对各经济体的人流活跃度都带来了 显著的负向影响 5 。 其中，影响程度最大的是关闭工作场所的政策， 其次是居家令、关闭公共交通和限制国内流动，这四项政策一起能 4疫情政策和人流活跃度都各有多种类型。为与下文讨论疫情对经济活动的影响保持一致，疫情政策和 人流活跃度的综合指标计算都考虑了与经济活动的联系强弱。 5对每项政策与人流指数进行控制国别固定效应的面板回归，可发现每项政策单独看对人流指数都产生 了显著的负向影响。不过由于不同限制性政策之间相关性很强，在整体回归时由于共线性问题，会导致停 止公共活动这一项政策的系数转为正值（见附录表 1 的第（6）列）。而如果整体回归中去除与停止公共 活动相关性很高的停学政策，则系数恢复正常（见附录表 1 第（7 列）。经诊断，共线性问题也主要由 8 正文 够解释超过 70% 的人流活跃度变化 6 。 有没有国家能够在人流活跃度不大幅收缩的情况下有效控制疫 情？ 我们首先通过 131 个经济体的数据估测全球每天平均有效再生 数（Rt）和平均人流活跃度之间的关系，发现在疫情爆发后的控制 阶段，两者之间呈现明显的单调负向关系（图 4）。当人流活跃度在 正常水平 70% 及以上的阶段，Rt 总体高于 2，并不足以压制疫情快 速增长的趋势；当人流活跃度降到接近正常水平 50% 左右时，Rt 接 近 1。这说明在世界范围内，整体而言，控制疫情往往必须以降低人 流活跃度为代价。4 月中旬开始，随着一些国家疫情得到控制，政策 逐步放松，全球人流活跃度有所恢复。伴随更为针对性的追踪和防 控措施的部署，以及各国政府较疫情前总体更为审慎的态度，人流 活跃度在有步骤恢复时， Rt 总体也被控制在 1 附近（图 4）。 停止公共活动和停学政策带来。 6比较附录表 1 的第（2）（7）列，可发现系数规模最大同时较为稳定的一直是这四项政策。 图 3. 疫情政策抑制人流活跃度 说明：疫情政策力度指数是基于牛津大学新冠肺炎政府响应跟踪体系收集和总结的各国政府疫情防控政策 的量化指标，再根据不同类型政策经济影响的评估对八类疫情限制性政策加权综合而得。人流活跃度指数 基于谷歌人流指数计算得到。谷歌公司根据匿名化定位数据编制了人流活跃度指数，其中工作场所人流活 跃度能反映劳动供给状况，而市场和日用品店、购物商场和娱乐场所的人流活跃度能反映消费活动状况。 我们对后两者进行了简单平均，形成一个消费场所人流活跃度指数，再将它与工作场所人流活跃度指数简 单平均为一个综合的与经济活动联系密切的人流活跃度指数，并对人流活跃度指数进行了 7 天平滑。 9 罗汉堂报告 2020 全球人流活跃度与实时有效传染数 Rt 说明：由于疫情初最期每日新增确诊病例的数据随机性较大，Rt 的估计值也相对误差较大，因此我们将 计算 Rt 的样本限制在一国或地区总确诊人数大于 10 人之上的阶段。日期范围从 3 月 11 日至 5 月 20 日。 图4. 全球人流活跃度与疫情发展动态（每日平均） 为了更特征性的反映不同国家情况，我们在图 5 展示中国疫情 阶段性恢复后全球第二波疫情高峰中较有代表性的部分北欧、南欧 和西欧高收入国家的情况。结果显示，在疫情爆发后的控制阶段和 之后的恢复阶段，人流活跃度与Rt之间关系的形态，与无论是中国（图 2）还是全球平均（图 4），都非常相似：人流快速收缩换来 Rt 的下 行，然后在人流逐步恢复中需尽力控制 Rt 不反弹。 目前欧美在逐步尝试复工的国家，包括意大利、西班牙、德国、 奥地利、美国等，其总体Rt都已略低于1，似乎满足复工的基本条件。 但复工也可能带来 Rt 明显增加的风险，甚至导致经济再度停摆？在 这样的风险下，复工必然是逐步渐进的过程。这意味着人流恢复的 速度会慢于之前人流下降的速度，如同在中国观测到的一样。 （2）全球人流活跃度和经济的关系 以上可见，包括中国在内的全球疫情经济表现出很大共性。为 了有效控制疫情，往往必须采取隔离政策，带来人流活跃度的萎缩。 那么，是不是像在中国一样，人流活跃度的萎缩能够代表经济活跃 度的萎缩，进而解释各国一季度的 GDP 表现呢？ 10 正文 我们收集了 19 个五月上旬已经公布一季度 GDP 的国家或地区 的数据。在正常情况下，很难想象这些国家之间的经济增长率差别 能够用一个指标解释。而如图 6 左面所示，这些国家一季度 GDP 相 对 2019 年四季度的季调后增速，与这些国家一季度人流活跃度相对 正常时期的平均缺口之间存在惊人的相关性。其中这些国家或地区 之间绝大部分（四分之三）GDP 增长率的差异，可以用人流活跃度 图 5a. 人流活跃度与 Rt 时间趋势：部分高收入经济体 说明：日期范围从 3 月 10 日到 5 月 20 日。 图 5b. 人流活跃度与 Rt 时间趋势：部分高收入经济体 说明：日期范围从 3 月 10 日到 5 月 20 日。 11 罗汉堂报告 2020 包含中国大陆 图 6a. 疫情阶段经济表现与人流活跃度密切相关（2020Q1） 不包含中国大陆 说明：各国 GDP 季环比增速（季调后，非折年率）来自 Wind 数据库。 图6b.疫情阶段经济表现与人流活跃度密切相关（2020Q1） 的差异解释。有趣的是，在图 6 的右面，如果忽略中国的数据重复 这个分析（图 6 右面），我们发现 GDP 增速和人流活跃度缺口之间 的相关关系相当稳定：如果用这些国家的实证关系，再根据中国一 季度的人流活跃度，可以推测中国一季度的GDP环比增速为9.1%， 很接近官方公布的 9.8%。 12 正文 图 6 所隐含的规律是重要的。包括中国在内的全球疫情经济表 现出很大的共性，其中为对抗疫情导致的人流收缩可以近似代表这 一阶段各国的经济表现。只要知道一个国家在这段时期的人流活跃 度，就可以相对有效地判断其经济表现。这也是为什么疫情经济时 期和正常时期有本质不同。人流活跃度的损失，或概念上与之相通 的“社交距离”，已经成为解释国家之间经济表现差别最有效的一 个变量，这在正常时期是无法想象的。 中国处于图 6 的左下方，这是因为中国在第一季度经历的经济 活跃度收缩时间超过两个月，而其他很多国家到 3 月中旬才开始收 缩。但四月开始，这些国家和地区普遍处于低运转状态，消费和生 产相比正常水平存在巨大缺口，可以预期到二季度，中国会迁移到 图 6 的上方，而很多国家会向左下方移动，表明经济受到疫情的影 响在加深。同样，新出炉的 2020 年 4 月份 38 个国家采购经理人指数 （PMI）与该国人流活跃度之间也存在显著相关关系（图 7），后者 可以解释超过 55% 的国家间 PMI 的变异。 与之相对应的是，我们发现各国的刺激政策力度并不能解释一 季度各国 GDP 表现的差异，也不能解释 4 月 PMI 表现的差异 7 。我 们认为这至少有三个原因。首先，很多国家刺激政策的时间还很短， 其效果还不能在 GDP 或者 PMI 中体现出来。第二，为控制疫情， 相当一部分停工停产活动尚不具备恢复的条件。第三，面对流动性 冲击和巨大的不确定性，消费者心智有了很大改变，即便得到现金 救助，也并不会完全消费，而是转变为储蓄。例如，美国的储蓄率 从 2 月 8.0% 的高位，在 3 月上升到 13.1%，4 月份更是大幅提升至 33%，创下美国自上世纪六十年代跟踪调查该指标以来的最高水平。 图 8 显示除美国以外，中国、美国、土耳其、新西兰、韩国、巴西 等国近期都出现了居民储蓄存款同比增长的显著提速（图 8）。 经济繁荣取决于生产要素包括人、物资、技术和信息的自 由流动，而疫情正在削弱甚至破坏这样的流动。人流活跃度所代表的， 正是要素流动被限制的程度，其与经济表现紧密关联并不奇怪。显 7在 GDP 增速 /PMI 对人流活跃度的回归中，加入各国财政刺激规模占 GDP 比重作为额外的解释变量，得 到的回归系数不显著，同时系数值相对人流活跃度系数也非常小。 13 罗汉堂报告 2020 2020 年 4 月 说明：PMI 数据来自 Wind 数据库。 图 7. 采购经理人指数（PMI）与人流活跃度在疫情中紧密相关 图8. 部分国家居民储蓄同比增速出现大幅提升 说明：数据来自 Wind 数据库。其中美国为个人储蓄，其余国家为居民储蓄存款。 然，人流活跃度并不能解释所有的宏观经济现象，但因为其代表性 和可获得性，已经成为一个最重要的状态指标（state variable），可 以帮助我们较好地追踪各国疫情经济的进展。更加细化的经济分析， 则可以在此基础上，通过其他数据进行。 14 正文 3. 定义和衡量疫情经济 （1）一个疫情经济分析框架 前面的分析表明，各国在疫情与经济的取舍，以及对经济的影 响方面，表现出了相当一致的特征。基于这些特征，定义和衡量疫 情经济这一重要和迫切的任务变得更可行了。疫情经济之所以需要 定义，是因为它不是疫情加经济，而是在疫情、经济和政策应对三 者之间耦合形成了相互深度影响的三角。政策应对的失误，或者带 来无可挽回的生命丧失，或者带来经济的重大打击，进而影响整个 社会的福利。准确定义疫情经济的本质，寻找全球疫情经济的共同 规律，并衡量各国疫情经济的进展，帮助其明确当下的关键取舍和 对未来的预期，具有直接的现实意义。 疫情经济最重要的特征，是疫情和经济形成互相取舍的关系， 并且必须以控制疫情为首要选择 8 。 首先，因为新冠病毒的复杂潜伏期特性和高传染性，在没有实 现大规模疫苗接种的情况下，如果不采取积极的隔离措施，病毒会 在现代社会高密度的人群中迅速传播。多项研究显示，病毒可以在 几个月之内感染一个国家和地区的大部分人群；目前已经基本确定 新冠肺炎的致死率显著高于常见的季节性流感，如果不积极干预很 有可能导致极高的死亡人数，在大部分国家突破其医疗体系的承载 力，尤其是重症监护的支持能力，挤压医疗体系对其他疾病的医治 能力，带来社会动荡（Adam，2020；Ferguson 等，2020）。 其次，新冠病毒的潜伏期一般不超过两个星期，平均为数天。 在爆发早期，积极的干预手段有可能实现对疫情的遏制，其目的是 快速定位传染源，切断传染途径，从而扭转疫情的增长，将病例数 量减少并持续维持在低水平（也就是有效再生数 Rt1）变成很 快衰亡（Rt 明显低于 1）。这是第二、三阶段干预成功的标志，也 是第四阶段能够持续的前提。如果恢复经济活动导致 Rt 上升很快， 那么就会把疫情经济推回到第二阶段。 图10. 五阶段疫情经济曲线 经济在低运转状态下的时长之所以重要，是因为经济的持续萎 缩必然会给政府、企业和个人带来流动性冲击。大部分企业的现金 流只能支持几个月，多数国家的居民储蓄率较低，所以持续的流动 性冲击必然带来各个层面的债务违约、企业倒闭和失业的上升，破 坏原有的契约关系和社会协同，打乱供应链，进而冲击经济和金融 体系。政府救赎一方面能力有限，另外一方面很难有效触达到所有 需要救赎的群体。这意味着经济在低运转状态下的时长和经济因此 18 正文 受到的影响不是线性关系，随着低谷期时间的拉长，如果没有得当 的应对措施，经济损失和负面社会影响可能会呈指数级增长。 这个动态关系可以通过疫情经济曲线来表示（图 10）。这个曲 线描绘了受到疫情影响的各国需要在遏制疫情和维持经济的取舍中 走过的痛苦轨迹。其下滑和回升不对称的形状的五个部分可分别对 应疫情经济的五个阶段。 各国和地区面临的挑战，是如何在尽量减少经济活跃度收缩的 情况下，尽快走到曲线右上方。从收缩起始时间（A）开始，有三个 关键时长。第一是危机应对期的时长（从 A 到 B），反映了一个地 区经济收缩的速度；第二是危机应对和低谷期的时长（从 A 到 C）， 反映一个地区在稳健恢复前焦灼状况中所停留的时长；第三是收缩 总时长（从 A 到最近日）。在追踪疫情经济的轨迹图中，我们都会 标出各国和地区的这三个时长。 （2）追踪疫情经济的指标框架 基于以上的分析框架，罗汉堂用多方数据源，构建了全球疫情 经济追踪体系（Pandemic Economy Tracking project, PET），包括三类 核心指标（基础数据来源、加工方法参见附录表 2，五阶段判断标准 见附录表 3）。 反映疫情发展程度的指标，包括确诊病例（或死亡病例）最 近一次翻倍天数，根据流行病统计学方法测算的实时有效再 生数 Rt，依据新增治愈和新增确诊数估计的现存病例拐点； 反映日度经济活跃度的指标，该指标基于相对正常时期的人 流活跃度指标，结合一季度国别人流活跃度和现有经济产出 数据的经验关系推算得来； 反映在低经济活动状态下停留时长的指标，包括三个疫情经 济阶段停留时长，即危机应对期停留时长、恢复期前的危机 应对和低谷期停留时长、危机应对期以来在疫情经济中的停 留时长。 19 罗汉堂报告 2020 应用这三类指标，我们追踪 131 个国家和地区在疫情经济中的 阶段、经济跌落的深度及在低经济状态中停留的时长，从而对各国 相对疫情风险以及经济状态提供一个直观的判断。 专栏一和专栏二分别以图形化的方式展示了全球第一波和第二 波疫情下的各国（或地区）在疫情控制和经济收缩两个维度上的表现。 其中纵轴为经济活跃度水平，代表日度经济活动相对疫情前正常时 期的百分比。它是利用相对正常时期的人流活跃度指数，基于全球 一季度人流活跃度与环比经济产出之间的经验关系做出的推测 9 。横 轴代表确诊病例翻倍所用的天数，即当前日期与确诊病例为当前一 半时对应日期的间隔天数 10 。 这一时长用来概括病毒在人群中扩散 的速度。如果一个地方没有新增病例了，那么这个指标就自然而然 反映时间增长本身。在翻倍天数为 19 天的地方有一条虚线，这是满 足恢复期条件时各地区的平均翻倍天数。 在疫情经济二维平面上，每个经济体的轨迹图显示出如下三个 特点，体现了疫情经济动态过程的三个特征。 第一，各国的目标，都是在尽量减少经济损失的情况下过渡到 疫情经济曲线的右侧，即确诊病例增长越来越慢，图中表现为确诊 翻倍所需天数越来越长，这也意味着有效再生数 Rt 保持低位。然而 大部分国家错过了准备期迅速遏制疫情的时间窗口后，不得不广泛 性地限制人流并经历经济快速下行的痛苦过程，才有可能顺利过渡 到疫情控制的安全区域。 第二，各经济体之间疫情路径的差异性很大程度上取决于干预 启动的时机和干预措施的有效性。总体而言，干预时机越晚，就越 不得不在更大范围采取更大规模和力度的措施，并承担更多的经济 损失。而有早期预警并能迅速行动以遏制疫情的经济体，例如韩国、 中国台湾等，在人流活跃度和经济基本没有受到重大影响的情况下 将人群中感染人数持续控制在极小比例。反之，医疗条件最好的欧 9图 6 显示，在疫情经济阶段，人流活跃度是经济活动非常有效的同期指标。若一个经济体的人流活跃 度相对正常时期每多跌落10个百分点，其经济产出相对正常时期将多跌落约3.1个百分点。按照这一关系， 可大致推测每个经济体的日度经济活跃度。这一推测必然存在误差，但如上文所论述，人流活跃度是目前 疫情经济最核心的状态变量，能捕捉这一阶段对经济活跃度最重要的影响机制。 10这个指标比整条曲线的平均翻倍天数更能反映近期疫情扩散的特征，同时比流行病分析中常用的基于 最近三天或七天数据计算的实时翻倍天数更为稳定。 20 正文 美国家中有一些，因为政策应对较晚，反而成为重灾区。 第三，疫情经济的收缩和恢复是不对称的。中国的经验表明， 即便疫情能够快速得到控制，无论是因为国家内部还是其他国家或 地区的连带影响，恢复也需要长得多的时间。中国之外大部分经济 体疫情控制的过程更长，疫情与经济之间的取舍会更困难，往往恢 复也会更慢；这必然会带来更复杂的经济冲击，从债务违约到企业 破产乃至经济和金融体系的系统风险提升。 专栏一：疫情经济追踪：全球第一波疫情 全球第一波疫情主要发生在东亚的中国大陆、中国香港、中国 台湾、韩国、日本这五个经济体，覆盖人口规模为 16.1 亿人。截止 5 月 20 日，总计确诊病例数 11.2 万，累计死亡 0.56 万人，是三波疫 情中确诊病例、死亡人数、每百万人口确诊数和每百万人口死亡数 最低的一组。这一组国家或地区的疫情开始时间最早，大多疫情控 制较为果断。除日本外，该组经济体已持续经济恢复较长时间（专 栏图 1）。中国的曲线很典型的体现了疫情经济曲线的特征。 中国花了 20 天左右的时间降落至底部，经济活跃度降至正常时 期 80%（去除春节效应后）。在底部继续停留 9 天后，疫情得到进 一步控制，中国开始进入恢复期，曲线开始明显向右上方演进，即 疫情控制度和经济活跃度都在上升。截止 5 月 20 日，中国在疫情经 济的收缩模式中已停留约四个月，经济活跃度已经恢复到 98% 以上， 已非常接近疫情前的水平。接下来的二季度后半段可能成为一个经 济发力的时期。中国国家统计局报告的固定资产投资完成额年化增 速（季调后环比）已经连续两个月超过 100%，这是近十年来从未见 过的力度。如果投资力度足够弥补消费动能的相对不足，中国有可 能在第二季度就率先实现年同比增速转入正区间。在没有其他变数 的情况下，我们对第三、四季度情况的预期更加乐观一些。这意味 着中国整体很可能会经历不超过两个季度的经济负增长，全年实现 正增长率，可以算是比较典型的 V 型复苏。 21 罗汉堂报告 2020 专栏图1. 全球第一波疫情中主要国家或地区疫情经济追踪 说明：1. 每条轨迹代表一个经济体经历的疫情经济历程（截至 5 月 20 日）。确诊翻倍天数为当前日期与 确诊病例为当前一半时对应日期的间隔天数。 2. 所有轨迹均起始于左上角，已经进入恢复期的经济的轨迹上有三个天数。其中第一个天数代表从危机 应对起始日到低谷期开始日（方块标志）之间的时长，第二个天数代表从危机应对起始日到恢复期开始日 （三角形标志）之间的时长，第三个日期代表从危机应对起始日到最近日期的时长。如果一条轨迹仅有