意見領袖丨全球KOL聚焦金融大動蕩

　　文/新浪財經意見領袖專欄作家 陳玉宇

　　主張趕快群體免疫，一了百了得想法，不是一般愚蠢與怯懦。

　　就算五年內沒疫苗，我們也要設計良策，使得群體免疫拖長在五年內平滑地慢慢達成。也就是說，遏制病毒的措施和能力，必須做，必須加強和完善。

　　抗擊疫情采取壓制性戰略是明智的。

　　經濟政策要兼顧抗擊疫情的進程和維持經濟活力。

　一 大名鼎鼎的Ferguson團隊的報告

　　Ferguson團隊2020年3月16日的報告影響很大。報告認為，COVID-19的全球流行和影響，是自1918年H1N1流感以來最為深重的疾病大流行。在假設尚未出現COVID19疫苗的情形下，報告利用流行病學模型（SIR模型或其更精細的變種模型）對英國和美國的流行進行了仿真模擬。其結論是各種單獨的隔離等干預手段，其效果有限。

　　進一步，報告認為面對病毒有兩大戰略可取：緩和疫情戰略與壓制戰略。緩和戰略中心在于緩和流行進程，削減爆發高峰的強度，意圖不在終止病毒流行。這樣做假設前提是，沒有疫苗或者可預見的時間內沒疫苗，病毒的流行和傳播，無可阻止。那么緩和疫情的戰略，意在干預疫情進程，減緩高峰期對醫療資源的需求，確保不造成醫療資源的過載和擠兌。壓制戰略，指的是逆轉病毒的流行傳播的進程，減少感染的病例數，維持在很低水平，一直持續下去。

　　報告指出，無論哪種戰略，都有相當大的挑戰。報告發現，一個綜合的緩和戰略會將流行高峰期的醫療需求降低2/3。這個綜合的緩和戰略內容包括：疑似者居家隔離，其家庭成員隔離，高危人群如老年人進行社交疏離。緩和政策下，即便高峰期醫療需求大幅降低了2/3，英國仍會有數以十萬計的死亡，ICU的需求超過能力數十倍，仍將出現醫療資源過載的窘迫。

　　若實行壓制戰略，報告認為至少應包括：全部人口的社交疏離（social distancing），感染者及其家屬的居家隔離，學校和大學的關閉。這些措施將伴生巨大社會經濟成本。而且，要一直持續到出現疫苗為止。疫苗出現可能需要18個月或更長時間。這個戰略的挑戰在于，強有力的壓制政策組合一旦放緩，病毒的流行會反彈。當然，可以考慮根據實際情況，間歇性地引進和放松各種壓制戰略措施。

　　這份報告的作者團隊，是優秀的流行病學家。報告也使用了基于1927年開始使用的SIR模型的更展和高級的變種版本，數據的使用也是挖掘很深入。因此，這篇報告影響深遠，正象報告開篇所說，這個流行病模型的結果已知會英國和其他國家的政策制定者。三月份美國經濟學家撰寫的幾篇有影響的經濟學論文，也都充分吸收這份報告的成果。

　　二 Ferguson報告對決策有何幫助，又帶來了怎樣的爭論和困擾？

　　Ferguson的報告，并非沒有爭議。但是，它給我們描述了比較清晰地圖景，是政策制定者和個人做決策時候，必須納入考慮的重要信息。

　　如何準確理解報告，并正確將報告成果納入決策考量，則是一件更難的事情。

　　任何科學報告的結果，尤其是預測，都帶有不確定性。而現實決策，則要求在信息不完備，充滿不確定性的情況下，做出決策。這就需要憑借已有的科學信息和證據，更多的跨學科的信息和證據，還要有決策團隊的權衡取舍，決策者的直覺和洞察力。

　　理性決策的死敵，是不確定性。人們面對不確定性的乖離行為反應，更加劇決策的困難。經濟學里有個稱之為Ellsberg悖論的例子。有甲乙兩個桶，各裝有100個球，黑球和白球混雜。甲桶里有黑球49個，白球51個。乙桶里黑球和白球的個數不知，總數100。被實驗者如果抓出黑球，獎勵1000元。第一次試驗，很多人選擇甲桶。這意味著，對于這些人的主觀猜測而言，乙桶里的黑球數目少于49個，否則他不會選甲桶。第二次試驗，被實驗者若選中了白球，給1000塊獎金。試驗發現同樣這些人，還是選了甲桶而非乙桶。這些人的前后邏輯的不一致，凸顯了不確定性下做決策的乖離理性的特點。原因何在，選擇甲桶，里面的黑白球數量分明，得到獎金的機會是“安全的”和容易理解的。此例子，說明了面對不確定性，決策面臨的難題。另外，行為經濟學還發現了損失回避（更不用說生命損失回避）等行為特征具有重大影響。列舉這兩個現象，并非炫耀專業術語，而是展現社會經濟決策的困難，這些因素，都不在Ferguson報告的考慮范圍。這兩個例子顯示出關于COVID19決策，不得不考慮的因素。簡言之，我們要有經濟學的均衡思維，要考慮不同情形人們對激勵的反應，要考慮乖離行為的影響，方能做出明智決策。

　　Ferguson的報告，給我們的決策帶來有價值的依據，并非給出了簡單的答案。有些信息則被誤讀。

　　報告認為，在沒有疫苗的假設下，在現有對R0（基本傳染數）的估計下，如果沒有社會干預政策，政府啥也不做，其結局就是在不太長的時間里，大多數人都要被感染一遍，從而到達群體免疫狀態，疫情的流行也就終止了。究竟多少人得可以到達群體免疫狀態從而流行終止呢？這跟一個神秘而關鍵的估計值R0有關（下文有討論），Ferguson的報告認為R0是2.4，也有其他報告認為3以上。根據Greenstone的論文轉述，如果沒有政府措施，美國最終會有80%的人感染。默克爾的講話里則認為德國最終會有60-70%的人感染。差不多這就是達到群體免疫的感染數字。

　　很多人對這一流行病學模型結果的反應就是，要么有疫苗，要么群體免疫。甚至有人未加思索，認為既然早晚要靠群體免疫，那就盡快的放任早點達成群體免疫，一了百了。這種見解不僅愚蠢而且怯懦。

　　Ferguson報告的準確精神是，即便群體免疫在所難免，也要設計良策，盡量延后傳染高峰的到來，削低峰值，從而使得對醫療體系的需求，在可以應付的范圍內，最大程度的減少生命損失。只是這些延緩和削平峰值的政策，哪些有效，哪些成本收益比劃算，需要更多信息的支持，需要決策者斟酌取舍。

　　如果群體免疫在所難免，那么社會干預政策，是否應該將疫情進程盡量平緩化，使其在拉得更長的數年時間里，達成群體免疫的結果。這是資源配置的經濟學問題，不再是流行病學的問題。我們在文章后半部分就要探討政策的收益和成本的權衡取舍問題。

　　也有人從Ferguson報告讀出相反信息。報告認為政府無所政策作為的情況下，美國最終累計有2.5到3億人感染，因為COVID-19病毒死亡220萬人。一種極端觀點認為，生命無價，我們不惜代價，不惜經濟停擺，來遏制疫情，甚至使其消失。這個看法的偏頗在于壓制疫情的政策是否做得到？短期做得到，那么可持續多久？政策造成的負面效果和成本（主要是經濟衰退以及經濟大幅衰退帶來的間接后果）是否值得？疫情若是暫時被壓制，數月之后隨著壓制政策的退出，疫情重新泛起，又回到了起點。

　　三SIR-MACRO模型如何把流行病學模型與經濟模型結合？這對最優政策的含義是什么？

　　曠世罕見的COVID19疫情的全球沖擊，對醫學研究比如研發疫苗提出要求，也對發展出更好地應對疫情的宏觀經濟政策提出要求。應對疫情，減少其損失，對政策制定者是挑戰，對每一個人的個人決策，也是挑戰。不僅全球層面的領袖們，各級政府，而且每一個個人，都希望做出審慎而明智的決策取舍。這需要我們了解點大名鼎鼎的流行病學SIR模型并能由此引發思考，組織證據和信息。

　　1927年兩位研究者開始使用SIR模型研究流行病學問題，這個模型實際應用中有多種擴展。這里介紹一下教科書式的標準模型，使大家可以將其與經濟行為結合，思考資源配置的決策問題。

　　模型里，全部人（N）被分為三組：第一組，潛在可感染病毒的人（S）。大家對COVID-19沒抗體，開始時候人人皆屬此人群，稱之為易感人群。第二組，正在被病毒感染的人（I）。第三組，治愈（自愈）的人或者因感染死亡的人（R）。假設他們不會被再次感染。

　　這三組人，其實是三種健康狀態，伴隨疫情的進程，各組人數演變。SIR模型在于描述模擬這三個狀態變量的演變過程。

　　一段時間，S會怎樣變化呢？一些人感染了病毒，因此S人數會減少。S人數減少的量與兩大類因素有關。一個因素是“S乘以I”，這個量表達了易感者與被感染者的互相接觸的程度。當然，這里假設感染者和被感染者均勻混合在一起。事實上地理因素、階層分化都說明人群并非均勻混合在一起。這些都可以由擴展該模型解決。另一個因素是文獻里稱作貝塔的東西，可以命名為感染率。這個感染率衡量的是平均來看每段時間（比如每天）因為與感染者的接觸，易感者被病毒感染的可能性。一段時間內，易感者人數減少的量，就是新感染病毒的人數，就是“貝塔”乘以“S*I”。

　　這個貝塔的測量，是臭名昭著的困難，尤其在疫情初發時期。而且，這個beta變動不居。可這個貝塔又是該模型模擬預測的核心。貝塔的大小取決于兩者：一是病毒的生物學特征，是不是很容易使人感染。二是與感染源接觸的次數，接觸的緊密程度。病毒即便很容易傳染，但是大家天天穿著防護服不接觸，也形成不了事實上的傳染。貝塔，是由病毒的生物學特征和接觸的次數與接觸緊密度共同決定，可以理解為是二者相乘。

　　貝塔取決于接觸次數和親密度的事實，就為無論是緩和戰略還是壓制戰略，提供了空間。社會干預政策，可以通過隔離感染者，隔離傳染源，強制社交疏離，鼓勵自愿的保護行為，去影響與感染源接觸的程度，從而影響所謂的貝塔大小，從而能夠影響感染人數的增加，影響疫情的進程，即便不能消滅疫情。

　　流行病學的文獻，大概認為COVID-19的傳播來自三個方面，各占三分之一權重左右。一個是家庭內部，一個是工作場所或學校，一個是生活社區與其他。干預措施大多是針對這三方面的活動，進行干預。

　　最近經濟學家Eichenbaum等人寫了一篇“流行病的宏觀經濟學”論文，便是在beta上做文章。該論文認為，貝塔與消費活動和工作都有關系。一，貝塔是消費量的函數。尤其是服務業占主導的經濟，疫情期間消費活動是決定貝塔的重要因素。比如你去看電影去吃飯去旅行，都是消費活動，都增加了感染的機會。回避風險的消費者，會權衡取舍，通過減少消費和消費活動，減少自己被感染的機會。這個探討將疫情與經濟活動的核心消費聯系起來。這在流行病學家的傳統模型里是缺失的。直觀的結論，理性的消費者會權衡消費帶來的愉悅和滿意度，與因為消費活動而被傳染的成本，進行取舍，確定最優的消費活動。顯而易見可以推論，疫情變得嚴重，消費者會激劇地減少消費活動，對經濟造成巨大的需求沖擊。

　　Ferguson團隊的報告和大量關于集體免疫及其實施戰略的思考，都沒有考慮人們的這種反應。此前討論這個問題，大家斟酌的是社交疏離等政策帶來的經濟衰退的巨大成本值不值得，這是對問題的錯誤提問。沒有政府強制的社會疏離政策，人民大眾在面對感染風險增加的時候，也會采取減少被感染的回避行為，其中途徑之一就是減少消費，這種導致消費需求巨大下降的回避行為，對經濟的影響很大，制定疫情的戰略，必須將之納入考慮。那些天真的認為，沒有經濟停擺的強制政策，經濟就會恢復正常的想法，不僅天真，而且簡直叫癡心妄想。人們究竟減少多少消費活動以自保，取決于人們的偏好和對感染風險的評估。因此，要想讓消費活動下降得少點，就要讓人們感覺被感染的風險小點。把感染者人數壓制在一個能接受的水平上，才是政策的核心。因此我們要問的是，我們需要多大強度的壓制政策，而不是要不要壓制政策。

　　人們會通過消費活動的減少，來回避感染風險，人們還會通過減少勞動供給，來減少自己在工作場所感染的風險。這是Eichenbaum等人的論文所使用的第二個影響貝塔的機制。前文提到三分之一的感染發生在工作場所和學校，因此人們在做勞動決策的時候，也會斟酌平衡勞動帶來的報酬與被感染的風險，做出最優的勞動供給決策。無疑，感染風險的增加會嚴重地減少勞動供給。這會進一步加劇經濟衰退的深度。后文有一些示意性的定量說明。

　　我們介紹SIR模型里的S，即易感人群如何受到傳染源的感染而人數下降，強調了傳染率貝塔的決定因素，并建議應該將人們對消費活動和勞動決策因為疫情而做的調整，納入研判疫情進展和經濟影響的決策考慮。

　　SIR第二個組成部分，就是感染人數（I）的變化。兩個因素決定其變化：新增感染人數，這部分與S的減少量相同；另一部分是治愈或死亡的人數（專業術語叫移除率）。二者之差，就是感染人數I的變化。

　　SIR中的第三個部分，獲得免疫的治愈人數和死亡人數的變化。這里尤其是死亡人數，取決于病毒的特點，更取決于醫療體系的能力。這個死亡率，不是一成不變的，當醫療體系過載被擠兌，醫療資源匱乏，死亡率可以有數倍的提高。這個參數的評估，也極大地影響了戰略選擇。如果醫療資源能力很強，COVID-19的致死率很低，象某些人希望的那樣，就是一次大型的流感而已，那么社會經濟的戰略選擇會很不一樣。如果發展中國家，人均醫療資源匱乏，疫情大面積流行，其死亡率可能很高，就會引發人道災難。

　　文獻和各種報道里所說的R0，其實就是“貝塔除以治愈率和死亡率”，分子是貝塔，分母是移除率。稱之為基本傳染數（basic reproduction number）。其含義很清楚，一個典型的帶病毒的被感染者，感染他者的人數預期值（或平均數）。比如R0=3，意味著一個病人平均會讓其他3人感染。如果R0>1，感染病爆發，疫情將流行直至群體免疫。R0<1，傳染病影響很小，將會很快消失。R0=1，乃刀刃問題，不值得花時間在此討論。自然雜志發表的王姓作者的論文認為，隨著疫情演變，武漢的R0從2以上降低到小于1，最后接近于0。必須清楚，這是在感染者無論輕癥還是重癥全部隔離，社區隔離，社交疏離，經濟大部分非關鍵部門停擺的基礎上實現的結果，這些手段極大地降低了這里的貝塔，從而極大地降低了R0。難題是，如果取消這些政策，R0會逐漸回調到多大？

　　標準SIR模型，如果能未卜先知的獲得感染率、治愈率和死亡率等準確參數，模型就能比較準確地描摹出易感人群S，受感染人數I，和治愈及死亡人數R，在每個時刻的數值。概而言之，沒有免疫的易感人群人數隨時間會非線性的下降。而治愈者和死亡者人數R會隨時間非線性的上升。每個時刻的感染人數I會隨時間呈現一個鐘形曲線，前一段比較少，隨著指數增長的力量迅速形成一個山峰，然后迅速減少，因為大都數人都被感染過了，沒那么多易感人群可供感染了。

　　SIR-MACRO模型，在貝塔的決定因素里，內生考慮了人們會通過減少消費活動和減少勞動供給來減少社交次數和接觸密度，從而減少染病風險。將SIR模型與一個標準的動態宏觀經濟模型結合在一起，來看疫情的演進，不同的應對疫情的戰略及其對消費、就業和GDP的影響。

　　疫情會影響消費和供給。2020年，伯南克和耶倫在3月19日寫道，近期公共健康政策目標要求人們待在家里，減少購物和停止非關鍵部門的勞動生產，因此經濟的產出、就業和消費，將無可避免的下降。

　　SIR-MACRO模型里，人們最大化自己現在和以后各期的效用函數，效用函數由消費和閑暇數量決定，約束條件是勞動帶來的收入，用以滿足人們的消費。這是經濟學家的看家功夫，談論的是人們跨期的理性決策。企業當然是利潤最大化的企業，因為討論問題的需要，作者省略了資本積累，只考慮勞動投入，并且假設線性的成本函數。疫情的沖擊，可以表現為生產率的下降。疫情被當做供給沖擊，是各類經濟評論家的出發點。

　　下文會提到MIT和芝加哥的一篇論文討論供給沖擊如何引發更大的需求不足，并且給疫情導致的這種現象，起了個名字，叫“凱恩斯式的供給沖擊”。說白了，如果只是供給沖擊，大家的生產率下降，這樣純粹的供給沖擊，不需要所謂的短期宏觀需求政策。也就是既不需要寬松的貨幣政策，也不需要寬松的財政政策，因為這些政策對供給沖擊不僅沒用，反而有害。各色人呼吁政府不要大水漫灌，不要刺激等觀點，皆基于此。

　　SIR-MACRO模型對SIR模型做的修正就是，傳染率beta是消費量和勞動工作時間的函數，減少消費和減少勞動供給，會減少貝塔，減少被感染的概率。在標準的宏觀模型部分，效用函數考慮了人們被感染的概率。論文作者用這個簡潔的模型澄清了以下重要問題。

　　1、論文假設沒有疫苗的情況，最終美國要達到群體免疫。這些都遵循Ferguson模型。不考慮人們會減少消費和勞動來減少被感染風險的情況下，疫情只有健康的損失，即美國到達群體免疫過程中累計死亡100萬人，經濟衰退很輕微，消費下降也很小，第一年僅下降0.7%。疫情的長期影響，計算的也很簡單，損失了多少勞動力，就影響多大，數量級也是1%左右。這個傳統模型的預測結果，天真的很。放在這里，是為了對比需要。

　　2、考慮了人們自覺地減少消費活動和減少勞動時間的回避感染的行為，情形大為不同。模型顯示，消費會下降5%，GDP差不多也下降5%。疫情的高峰到來的時間也約略后延兩個星期，死亡人數從100萬減少到80萬。我個人認為該模型賦予的參數低估了消費和產出的下降，我猜測的數字也許應該兩倍。

　　3、那么放任疫情自然演進，人們在個人基礎上自我調整行為，這樣的市場競爭均衡結果是不是社會最優呢？不是。因為堅持去購物和去勞動的人，雖然經過了理性而審慎地權衡計算，做出了符合個人最優的決策，但是這些人在做成本收益取舍的時候，沒有把自己帶給其他人感染概率增加考慮進來。人們的消費、勞動和其他社交行為，在疫情期間有很大的外部性。因此人們的消費行為和勞動行為，與社會最優的水平而言是過高了。因此，論文假設政府通過一些政策糾正了這種外部性，換言之，使得人們在做消費和勞動決策的時候，內生地考慮了對他人造成的感染成本。在政府施加一些強制的社交疏離政策下，論文模擬的結論是，消費和GDP會下降20%，失業增加20%以上。疫情高峰來臨的時間也大幅延后，死亡人數會下降一半。這是論文最具啟發力的部分，即便沒有疫苗，最終要靠群體免疫，政府強制的某些社交疏離政策和忍受更大的經濟衰退，是社會最優的結果。

　　4、作者將模型擴展，考慮了兩個有意思的情形。（1）疫苗有某個概率出現，（2）死亡率會因為醫療資源不足，隨著感染人數的增加而加大。那么模型顯示，最優的政府強制政策應該更早進行，而且力度應該更大，堅持的時間更久。當然消費和GDP產出會下降的更多，超過20%。

　　5、道理很簡單，政府強制執行的設計良好的社交疏離政策，是糾正個人行為外部性的必要舉措。政府的政策力度，顯然也要權衡政策的收益和政策的成本。論文給出的精神是，感染人數越多，政府干預疫情的壓制政策力度也要越大。

　　四 如何看待各國的政策？穩健的政策要考量啥？

　　此節我們用經濟學成本收益的權衡的方式，來思考抗擊疫情的戰略選擇。

　　第一，沒有什么理由放棄積極有為的抗擊疫情的政府政策。群體免疫的概念，不能誤讀，不能得出結論，面對疫情要放任自流。一，人們的個體行為有負的外部性，沒有考慮自己帶來的感染給他人造成的成本，政府強制干預政策是必要的。二，任何國家都不具備疫情高峰時候的醫療體系的充足服務能力，發達國家的挑戰也很大，高峰時期對ICU的需求數十倍于服務能力，發展中國家，則會出現更大的人道災難。因此政府強力干預，延緩疫情高峰的到來半年甚至更長，是有極大價值的。不能因為擔心政策解除，疫情重返，而認為努力白費。

　　第二，疫苗18個月出來的概率，并非完全外生，更不是0。與投入的資源和全球的科技合作是結合在一起的。科技應該扮演重要角色，社會經濟政策顯然應該為出現疫苗這種可能性，爭取時間。這就是疫情壓制戰略的合理性所在。

　　第三，沒人知道當疫情高峰到來死亡率是否是現在估計的不足1%。大概率事件，當醫療服務能力過載，面對數十倍服務能力的需求的時候，其災難性后果，難以承擔。這種不確定性下的決策，絕無應該魯莽之理，英國首相當初剛剛露出要任由疫情發展盡快達成群體免疫，就是魯莽的典范，也是對群體免疫概念的誤用。隨后迅速調整了戰略。延后疫情高峰的到來，盡量拖得時間長，削平峰值，才是王道。即便最終沒有疫苗，那么人道災難也顯然被減緩了很多。

　　第四，寄希望于最好結果，從最壞結果處做準備。疫情如同SARS那樣莫名其妙消失，雖然可能性很小，但是其概率真的是0嗎？為何要放棄這種可能性。疫苗雖然周期長，其可能性也不應該被放棄。我們應該研究和評估的是如何以最小的經濟犧牲，盡量長地延后疫情，削平峰值。

　　第五，疫情持久戰下，一個國家的經濟部門應該被甄別區分為兩類：關鍵部門和非關鍵部門。經濟統計與決策部門，應該隨時觀測經濟關鍵部門的運行情況，這是底線思維。不做出產業的關鍵與非關鍵部門的區分，就不會有真正的經濟安全。哪些叫嚷全球產業鏈受沖擊，全球化使得鼓勵經濟變得脆弱，以及各種疫情之下的種族主義民粹主義沉渣泛起，都會干擾一個國家的明智決策。將經濟區分為關鍵部門與非關鍵部門，就知道底線在哪里，就可以大膽的開放和卷入全球化的進程中。

　　第六，高質量增長的要求，滿足人們對美好生活的向往的要求，對抗充滿不確定性疫情的要求，都要求政府加大對醫療衛生事業全方位的投入。從科技投入，到健康基礎設施，到醫療產品的生產能力建設，到沉入社區的健康機構，到衛生健康領域的體制機制改革和人力資源建設，現在正是政策應該發力的時候。今年財政投入兩萬億，全面強化大衛生領域，將為歷史證明是最明智的政策。各種模型估算，到達群體免疫的過程中，美國最高峰時候感染者人數是總人口10-20%。1%的感染人數在美國，就是330萬人，被認為超過了健康體系的負載。中國第一階段抗擊疫情成功，為我們贏得了加快加強醫療應急能力的寶貴時間，這些時間若被浪費了，真對不起歷史。中央強調要防范疫情與復工復產恢復經濟活力并舉，市場的參與者也要深謀遠慮，如何參與健康產業，如何滿足疫情中的人們防范性的需要。

　　第七，檢測檢測還是檢測。要防范疫情與穩定經濟并舉，必須加大檢測技術的科技投入和產能，必須進行國際合作，這是壓制性戰略可持續的基礎。將所有的人都進行社交疏離，沒有經濟體可以長期承擔。但是如果能夠快速準確甄別誰被感染了，只針對感染者及其家屬隔離，則壓制戰略的機會成本要小得多。美國的專業人士提議，全部社交隔離不可行的情況下，要隨機的對健康人群進行檢測，盡快發現感染者予以隔離。這樣那些沒有免疫力的易感人群，勞動投入和消費有所減少，感染者被隔離，治愈者大膽投入社會生活，多消費和多勞動。這樣的政策，持續性會更強，社會經濟成本會更低。發展準確快速檢測技術，是壓制戰略的關鍵。這種“smart containment”在SIR-MACRO模型的實驗中，可以減緩經濟衰退程度1/3。

　　第八，有觀點認為，外國實現了群體免疫，中國沒有，這樣的免疫落差，會讓中國失去優勢。恰恰相反，若是某些國家沒有能力，放任大自然短時間內完成群體免疫，其人道災難將是歷史上罕見的，后續的社會經濟動蕩，無休無止，何談相對于中國的優勢？！三月份的有篇論文考察了歷史死亡人數比較多的15次瘟疫及其影響，社會經濟影響，利率和資本收益率，影響達三四十年之久。

　　五 經濟政策的討論，應該擴大視野

　　疫情的全球流行，就我所知數十篇關于疫情的經濟學論文出現。疫情經濟學文獻，將大量涌現。將流行病學的智慧與經濟學結合起來，是必要的。更多的跨學科的研究，對于解決人類面臨的如此大的健康沖擊，也是必要的。就這個方面而言，實施強有力的社會干預政策，壓制疫情，也為綜合更多的跨學科的新智慧和新能力，制定明智的政策，贏得了時間。

　　MIT，芝加哥和西北大學幾位重量級的新銳，最近有篇論文獲得廣泛注意。論文題目也是其核心觀點，“COVID-19的宏觀經濟含義：短期負面的供給沖擊會否引起需求不足？”。

　　答案是疫情造成的供給沖擊，會引發比供給沖擊大很多的需求沖擊。作者認為COVID-19帶來的企業關閉、減少用工，或者企業歇業，就屬于此類“凱恩斯供給沖擊”。如果經濟只有一個部門，不會發生這種凱恩斯供給沖擊。但是一個50%的沖擊所有的部門，跟一個100%的沖擊經濟的一半部門是不同的。不完全市場會使得凱恩斯沖擊更容易出現。這篇論文深得克魯格曼賞識。這篇論文的政策含義是，需求既然會因為凱恩斯式的供給沖擊而不足，那么擴大總需求的政策勢在必行。

　　這篇文章認為單獨財政政策的效力不夠，因為某些部門的關閉會削弱凱恩斯乘數的作用。結合以寬松的貨幣政策，會加大其效力。

　　進而，文章認為對因為疫情而關掉的部門，直接給與其員工全部失業保險，是很好的政策。無獨有偶，克拉克獎獲得者Saez教授也著文呼吁，財政政策應當扮演最后的購買者角色。舉例說，航空公司因為社交疏離的防疫政策，損失了90%的收入，那么財政給與其90%的補償，免于其破產，是應對良策。

　　中國的財政政策，我重申在央視網絡直播中的觀點。大幅度舉債的財政政策是必須的，其中心在三塊。一，大力投入醫療衛生領域內的建設，這既是謀求長遠，也是應對不確定性的疫情所必須。數月后甚至一年后疫情反彈，我們應該有更強大的醫療健康體系予以應對。無論是壓制性的還是緩和性的疫情應對戰略，都要利用間歇期，加強衛生部門的能力建設。投資多少，都會有回報，尤其在疫情不確定性甚大情形下。高質量經濟增長，小康社會建成，題中應有之意，就應該包含健康社會的理念，醫療衛生領域的建設，是未來需求增長最大的部分。

　　二，支持和救助受疫情影響的個人和中小企業。Saez所說的財政作為最后購買者角色的意見，Werning等人所說的給予受影響的中小企業員工直接的收入支持計劃，都是中國也該實行的。凱恩斯式的供給沖擊造成的需求不足，必須給予重視，必須創新政策手段。

　　三，投入到所謂新基礎設施，5G等高科技產業的投資和發展。我樂意強調，新基建不應該只是從技術意義上定義何為新基建。中國已經進入社會消費時代，各種硬的軟的社會基礎設施建設，是滿足民生幸福的重要部分。這部分市場力量卷入不多，政府投入不夠，是短板。

　　(本文作者介紹：北京大學光華管理學院經濟學教授，北京大學經濟政策研究所所長)