ВПЛИВ ПАНДЕМІЇ КОРОНАВІРУСУ НА МАКРОЕКОНОМІЧНІ ПОКАЗНИКИ: АНАЛІЗ З ВИКОРИСТАННЯМ СИСТЕМНО-ДИНАМІЧНОГО ПІДХОДУ
Анотація
У роботі на базі огляду джерел проаналізовано теоретичні положення щодо прямого та непрямого впливу епідемій / пандемій на макроекономіку різних країн, зокрема стосовно шоку пропозиції і шоку попиту; проведено порівняльний аналіз економічні втрат, пов’язаних з епідеміями різних років. Проведено аналіз припущень класичних компартментальних моделей епідемій (зокрема SARS i SEIR) і досвід застосування системно-динамічної концепції імітації у дослідженнях поширення інфекцій. Представлено епідемічну та економічну ситуації в України 2020–2021 рр; оцінено вплив поширення інфекції на демографічні показники та визначено зв'язок пандемії з падінням ВВП України у відсотках до аналогічного періоду попереднього року, зокрема під час першого локдауну у березні-квітні 2020 р. Поширення припущень базової моделі SEIR дозволило авторам сформулювати припущення демографічно-епідемічної системно-динамічної моделі, агреговані результати якої використано в економічної моделі. Моделі реалізовано в середовищі Vensim PLE. Результати контрольного прогону моделей свідчать про високу точність відображення реальних процесів. В економічній моделі показник ВВП в ході імітації обчислюється на основі динамізованої виробничої функції Кобба-Дугласа, параметри якої оцінено окремо на базі статистичних даних України. Результати прогону економічної моделі достатньо точно відображають динаміку населення, капітальних інвестицій і ВВП на душу населення (коефіцієнт кореляції модельних і реальних даних складає 0,995). Основними напрямками експериментування з моделлю і її використання для обґрунтування управлінських рішень є прогнозування макроекономічних показників в залежності від різних сценаріїв розвитку пандемії в Україні, а також заходів щодо її стримування.
Завантаження
Посилання
Correia, S., Luck, S., & Verner, E. (2020). Pandemics Depress the Economy, Public Health Interventions Do Not: Evidence from the 1918 Flu. Retrieved from https://www.aeaweb.org/conference/2021/ /preliminary/paper/b2RZ9HeZ.
Arnold, B. F, Ercumen, A., Benjamin-Chung, J., & Colford, J. M. Jr. (2016). Brief Report: Negative Controls to Detect Selection Bias and Measurement Bias in Epidemiologic Studies. Epidemiology, 27(5), 637-641. DOI: https://doi.org/10.1097/EDE.0000000000000504.
Barro, R.J. Ursua, J. F., & Weng, J. (2020). The Coronavirus and the Great Influenza Pandemic: Lessons from the “Spanish Flu” for the Coronavirus’s Potential Effects on Mortality and Economic Activity. Retrieved from https://www.nber.org/papers/w26866.
Jorda, O., Singh, S. R., & Taylor, S. R. (2020). Longer-Run Economic Consequences of Pandemics. NBER Working paper series. 48 p.
Kolot, A., & Gerasimenko, O. (2020). Labor in the context of the global socio-economic reality of 2020: challenges for Ukraine. Retrieved from http://library.fes.de/pdf-files/bueros/ukraine/16344.pdf. (in Ukrainian)
Pugachova, О. G. (2021). Modelling the Covid-19 epidemics and its social consequences. NaUKMA Research Papers. Sociology, 4, 18-27. DOI: https://doi.org/10.18523/2617-9067.2021.4.18-27. (in Ukrainian)
Ivashenko, D. S., & Kutsenko, O. S. (2021). Review and analysis of methods of modeling the process of developing the epidemiology. Bulletin of the National Technical University "KhPI", 1(5), 16–19. (in Ukrainian)
Epstein, J. M. (2009). Modelling to contain pandemics. Nature, 460, 687. DOI: https://doi.org/10.1038/460687a.
Khodakivska, O., Tulush, L., Pugachov, M., & Krushelnytskyi, M. (2021), Methodological approaches to assessing the impact of quarantine measures related to the spread of covid-19 on the financial component of the agricultural economy. Ekonomika ta derzhava, 9, 45–51. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6806.2021.9.45.
National Infrastructure Simulation & Analysis Centre USA. (2007). Economic Modeling for the Analysis of Pandemic Influenza.
López, L., & Rodó X. (2020). A modified SEIR model to predict the COVID-19 outbreak in Spain and Italy: Simulating control scenarios and multi-scale epidemics. Results in Physics, 21. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rinp.2020.103746.
Godio, A., Pace, F., & Vergnano, A. (2020, May). SEIR Modeling of the Italian Epidemic of SARS-CoV-2 Using Computational Swarm Intelligence. International journal of environmental research and public health, 17(10). DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph17103535.
Sy, Ch., Bernardo, E., Miguel, A., San Juan, J. L., Mayol, A. Ph., Ching, Ph. M.,…, & Mutuc, J. E. (2020). Policy Development for Pandemic Response Using System Dynamics: a Case Study on COVID-19. Process Integration and Optimization for Sustainability, 4, 497–501.
Sihombingand, L. B., Malczynski, L., Jacobson, J., Soeparto, H. G., & Saptodewo, D. T. (2020). An Analysis of the Spread of COVID-19 and its Effects on Indonesia’s Economy: A Dynamic Simulation Estimation. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3597004.
Currie, С.М., Fowler, J. W., Kotiadis, K., Monks, T., Onggo, B. S., Robertson, D. A., & Tako, A. A. (2020). How simulation modelling can help reduce the impact of COVID-19. Journal of Simulation, 14, 83–97.
Safaie, N., Ghazavi, N., Sarabadani, A., & Nasri, S. A. (2021). Analysis of the effects of COVID-19 virus on the Import, export and labour in Iran using system dynamic approach. Retrieved from https://www.semanticscholar.org/.
Eichenbaum, M. S., Rebelo, S., & Trabandt, M. (2020). The Macroeconomics of Epidemics. (2020). NBER Working paper, 26882.
Lewis, M., & Bell, C. (2004). The Economic Implication of Epidemics Old and New. World Economics, 5(4). DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1112799.
Boissay, F., & Rungcharoenkitkul, P. (2020). Macroeconomic effects of Covid-19: an early review. BIS Bulletin, 7. Retrieved from https://www.bis.org/.
Loseva, А., & Pankratova, L.(2020). Epidemic Modeling: A History of Development. Retrieved from https://polit.ru/article/2020/06/05/modeling-history/. (in Russian)
