NBER: 新冠大流行前后的经济不确定性 | 唧唧堂论文解析

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本文是针对论文《COVID-19大流行前后的经济不确定性（Economic Uncertainty Before and During the COVID-19 Pandemic）》的一篇论文解析，该工作论文于2020年6月发表在NBER上。该研究的作者包括David Altig等人。

一、研究背景和问题提出

围绕当前的COVID-19大流行危机，世界正面临着巨大的不确定性。比如，病毒的感染率和致死率；疫苗的研发和大规模生产；是否会有第二波疫情；保持社交距离的有效性和时长等。 鉴于此，作者希望能够衡量COVID-19大流行前后的经济不确定性。作者将使用一些前瞻性的指标来衡量经济不确定性，这些指标是近乎实时性的或者仅有几天或几周的滞后。 作者选取这些指标的理由有三。第一，从统计模型或标准宏观经济数据中获取的指标往往是回溯性的。这些回溯性的指标不能及时发现突发性的变化。第二，在缺少历史可比事件的情况下，用回溯性指标来衡量近期事件所带来的经济不确定性是困难的。第三，当巨大的、不寻常的冲击发生时，进行实时预测和用这些前瞻性指标帮助政策的制定是十分重要的。

二、与1918年大流感的比较

作者将COVID-19与1918年大流感进行比较，发现两者之间缺乏可比性。1918年大流感的致死率要远高于COVID-19。1918年大流感杀死了大约4千万人，占当时世界人口的2.1%。截止至2020年6月1日，COVID-19已经导致366000人死亡，但不到世界总人口的0.05%。就算在未来1至2年内，死亡人数翻四倍，COVID-19的致死率也比1918年大流感的致死率小两个数量级。鉴于COVID-19较低的致死率，它所造成的巨大的经济影响显得格外不同寻常。1918年大流感使一个平均水平国家的GDP下降6%，消费力降低8%；然而COVID-19预计也会造成与1918年大流感相似、甚至更大的经济衰退。

作者认为，COVID-19大流行所带来的经济影响是史无前例的。第一，经济冲击的突发性和巨大性，以及随之而来的大规模失业。第二，尽管死亡率较低，但其造成经济衰退却非常严重。第三，COVID-19给美国股市所带来的震荡比120年内其它大流行所带来的震荡更大。鉴于此，我们无法从历史中找到COVID-19的可比事件，因此这也促使作者使用前瞻性指标来衡量不确定性。

三、前瞻性测量指标

1.股市波动

作者分别使用了1月期VIX（CBOE Volatility Index）恐慌指数和24月期VIX来衡量S&P 500在相应期间的波动率。作者发现，1月期VIX从2020年1月的15左右上升至3月16日的82.7，紧接着又下降至5月初的30。值得注意的是，1990年以来，1月期VIX的次高值是2008年10月27日的80.9。与1月期VIX相比，24月期VIX的波动相类似，但上升幅度较小。

2.基于报纸报道的不确定性指标

作者使用了Baker, Bloom and Davis (2016)中的经济政策不确定指标。它反映了，在大约2000份美国报纸中，有关键词“economic”，“policy”和“uncertainty”的文章的频数。从1985年至2010年的数值被标准化为100，因此当数值超过100时，其表示高于平均水平的不确定性。作者发现，这一基于报纸报道的不确定性指标从2020年1月的100左右激增至3月和4月的500多，这是有记录以来的最高值。这一指标是前瞻性的，因为它能够实时反映记者们所感知和表达的不确定性。

3.基于Twitter的不确定性指标

作者爬取了2010年1月1日至2020年6月1日世界范围内包含“economic”和“uncertainty”（或其近义词）的所有Twitter，共175000条。接着，作者计算了每周欧盟内相关Twitter的频数。作者发现：基于Twitter与基于报纸报道的不确定指标在COVID-19危机附近的变化趋势非常相似。

4.基于商业预期调查的主观不确定性

作者使用了美国商业不确定性（Business Uncertainty）月度调查和英国决策者（Decision Maker）月度调查数据。这些调查的参与者是从美国或英国几乎所有的公营和私营企业中选取的。美国商业不确定性月度调查，每月大概收到400份回复，英国决策者月度调查则有大概3000份。主要的调查问题是被调查者对于自己所在企业未来一年销售增长率的估计，采用5级量表形式。通过计算每个公司关于自己未来增长率预测的标准差，以及汇总所有公司的结果，作者得到了主观不确定性的汇总值。作者发现，2020年3月和4月，主观不确定性均明显上涨，在5月稍有下降。尽管如此，这三个月的数值均高于短期历史上的峰值。另外，根据英国决策者调查结果，作者还发现，与COVID-19相关的担忧所带来的不确定性已经超过脱欧所带来的不确定性。

5.专家预测值分歧

作者比较了预测专家对未来一年美国和英国GDP增长率估计值的分歧度。美国的相关数据来自Survey of Professional Forecasters，而英国的数据则来自Survey of External Forecasters。为了量化分歧，作者计算了各专家所估计的GDP增长率的标准差。作者发现，COVID-19引起了预测专家们关于GDP增长率的史无前例的高分歧。对美国而言，分歧从2020年第一季度的0.32个标准差上升到第二季度的2.74个标准差，即8倍。对英国而言，分歧则从0.49上升到10.1，即上升了惊人的20倍。

四、各测量指标间的比较

通过比较各个测量指标，作者发现：第一，所有的指标在COVID-19大流行期间均急剧地增长，且多数指标达到历史最高峰。第二，在增长幅度上，各个指标存在很大差异。对企业销售增长率的主观不确定性和24月期VIX指标大约了翻了一倍，但与之形成对比的是，专家对美国和英国GDP增长率预测的不确定性分别增长了8倍和20倍。可见，宏观层面的不确定性要比微观层面的不确定性更大。这反映了COVID-19冲击的本质，即影响了几乎所有企业，而并非特定的企业。第三，各指标对COVID-19的响应时间不同。 股票波动指数响应得较早，在三月中旬就已达到峰值，然后到5月底时已快速下降到峰值时期的一半。然而，其它指标达到峰值的时间较晚，比如基于商业预期调查的主观不确定性一直到5月底还维持在非常高的水平。这种差异表明华尔街（Wall Street）和老百姓（Main Street）对经济不确定性方面的认知差异。

参考文献：

David Altig, Scott R. Baker, Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom, Philip Bunn, Scarlet Chen, Steven J. Davis, Julia Leather, Brent H. Meyer, Emil Mihaylov, Paul Mizen, Nicholas B. Parker, Thomas Renault, Pawel Smietanka, and Greg Thwaites. (2020). Economic Uncertainty Before and During the COVID-19 Pandemic. NBER Working Paper 27418