诺奖得主皮萨里德斯:透视社交隔离和群体免疫
2020丨全球经济领袖并肩远望、笃定前行
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意见领袖丨克里斯托弗·皮萨里德斯,2010诺贝尔经济学奖获得者,伦敦政治经济学院经济学教授;彼得·加里波第,都灵大学经济学教授;埃斯彭·R·摩恩,挪威商学院研究教授
ink="">新型冠状病毒已经促使经济学家将目光转向流行病学家所使用的模型,因为前者难以理解疫情的动态及其可能产生的成本。最早的传染病模型(通常称为SIR模型)由威廉·奥格维·克尔马克(William Ogilvy Kermack)和安德森·格雷·麦肯德里克(Anderson Gray McKendrick)于近一个世纪前提出,将人群分为易感者(S),感染者(I)和已康复或死亡者(R)。
在这一标准模型中,在易感者数量持续减少的情况下,当从感染者(I)队列退出的人数超过进入该队列的人数时,传染病就会消失。该学说的一个主要特征是“群体免疫”,也就是感染者和易感者的数量同步下降,但前者比后者更快降至零(意味着有些人可以完全避免感染)。
而经济学家也使用了从一种状态到另一种状态的类似转变去研究失业动态,只不过这项工作开展得更晚,并且是在流行病学家的模型之外独立发展出来的。其中一个典型成果是戴蒙德-莫腾森-皮萨里德斯匹配模型(Diamond-Mortensen-Pissarides matching model),阐述了失业劳动者与企业之间的接触所引发的有效就业匹配,从而实现从失业到就业的转变。
但是在传播疾病和有效就业这两种接触之间存在着非常重大的区别。传染病中的一个感染者可以传染更多人,而拥有一个空缺职位的雇主只能将其给到一个劳动者。从经济角度来讲,职位空缺是“可穷尽的”,而传染病是“不可穷尽的”。
这种穷尽性引入了一种流行病学文献中尚未研究过的动态。如果有消息说公共场目前有传染病患者在活动,那么其他人将避免产生人际交往,从而导致经济下滑以及感染率降低。反过来,在SIR模型各项参数保持不变情况下,更低的感染率将使感染者数量减少到低于原本应有的水平。
而较少的感染意味着实现群体免疫的进程会减慢。但通过将劳动经济学的技术运用于流行病学文献中,我们可以推测出因人们避免彼此接触所达到的最终群体免疫状态将使免遭感染的人数最大化。
即便如此,人们还是会质疑政府是否有理由去要求某种程度的社交隔离,而不是允许公众自愿改变其行为。而我们则认为隔离是有理由的,原因至少有以下两点:
首先,尽管一个人可能选择限制自身社交互动,但是当他/她进入公共场所(例如杂货店)时,其接触程度将取决于其他所有人同时选择限制自身社交互动的程度。因此接触的程度——以及遭到传染的风险——可能会比个人实际选择的要高得多。在劳动经济学中,这种动态类似于从就业匹配技术中获取的“增加回报”可能性——虽然该结果尚未在劳动力市场上得到证实,但却似乎很容易在疫情上得到印证。
其次,在疫情期间,政府可能需要出手干预以减少医疗服务不堪重负的风险。“压平治疗曲线”将取决于国家的作为,因为个人通常会忽略自身求医问药的行为可能对他人造成的影响。
而将经济和流行病学两方面的见解相结合所得出的一条主要信息是,即使人们对传染病的自然反应也可能会降低感染率,但在群体免疫因强制性社交隔离而得以推迟的时候人们的境况会更好。尽管政府下达的限制措施可能导致经济衰退时间延长并需要动用更多的执法力量,但最终实现的群体免疫将呈现出一种感染,住院或丧生者数量都更少的状态。
当然,在严格社交隔离措施下实现全面群体免疫可能需要数年时间。在此过程的后期,政府可能会决定人口免疫状况已经足够接近终点线,因此可以开始放宽限制,例如重新开放学校或某些行业。但如果人们意识到自己依然可能受到感染,他/她们或许仍会选择与他人保持距离,例如在家工作,不让子女上学等等。
那么届时政府又是否应将其社交隔离政策扭转过来,强制个人实施比其本身意愿更多活动,例如强制上学?这确实是一个难题;不幸的是,距离政策制定者需要做出回应的时候还有很长一段时间。
(本文作者介绍:2010年诺贝尔经济学奖获得者,罗汉堂学术委员,伦敦经济学院经济系 Reguis 讲席教授,劳动及宏观经济学领域领军人物)