使用实时电力指标衡量 COVID-19 的经济影响

政策研究工作文件9806使用实时电力指标衡量 COVID-19 的经济影响玛丽亚·瓦利亚辛迪基础设施首席经济学家办公室 2021 年 10 月公开披露授权公开披露授权 政策研究工作论文系列传播正在进行的工作的结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的一个目标是快速得出结论，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者姓名，应相应引用。本文中表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点，也不代表世界银行执行董事或其所代表的政府的观点。抽象的COVID-19 大流行带来了前所未有的挑战，使政策制定者难以设计适当的政策。在这种情况下，实时信息可以对发展中国家的政策制定者发挥最有价值的作用，特别是因为官方经济指标，如 GDP 和失业率的演变，不仅发布时间相当长，而且还没有及时发布。始终完全可靠。本文遵循文献，使用因变量人均用电量作为短期经济活动的代理衡量标准。基于这种方法，它检查了大流行本身的短期经济影响，以及公共卫生为控制疫情而采取的限制措施以及为振兴经济而采取的宏观经济措施。分析证实了封锁措施在减少经济活动方面的巨大成本，但发现疾病传播本身对经济的影响与封锁措施不同。分析表明，扩张性财政和货币政策的使用在减轻这种影响、推动初步复苏方面也发挥了关键作用。最后，有证据表明，在封锁期开始时，经济活动出现了完全的结构性中断。本文是基础设施首席经济学家办公室的产品。这是世界银行提供开放获取其研究并为世界各地的发展政策讨论做出贡献的更大努力的一部分。政策研究工作论文也发布在网站 http://www.worldbank.org/prwp。可以通过 mv agliasindi@worldbank.org 联系作者。由研究支持团队制作政策研究工作文件 9806 使用实时电力指标衡量 COVID-19 的经济影响玛丽亚·瓦利亚辛迪*关键词：电力部门，COVID 19，电力需求，实时指标杰尔：D14、E21、G51*特别感谢 Luis Andres、Vivien Foster 和 Tatyana Kramskaya，感谢 Robert Beyer、Tito Cordella、Mark Roberts 以及 2020 年 11 月 4 日举行的研讨会的参与者对论文先前草稿的出色评论和有见地的建议在世界银行。 Liliana Benitez 为数据和信息的收集提供了宝贵的支持。** Maria Vagliasindi 是基础设施业务组首席经济学家办公室的首席经济学家。 21.介绍COVID-19 大流行带来了前所未有的挑战，使政策制定者难以设计适当的政策。由大流行和相关封锁引发的经济冲击的规模尚未得到充分评估，因为官方经济指标，如 GDP 和失业率的演变，不仅发布时间相当长，而且并不总是完全可靠，而且经常向下修正。在这种情况下，实时信息可以为发展中国家的政策制定者发挥最有价值的作用。尽管有关当前 COVID-19 大流行的理论工作正在蓬勃发展，但仍有一小部分文献提供了对经济影响的全面评估。当前的危机包括供需冲击。封锁和社会疏离措施迫使工人呆在家里，导致对某些服务的消费实行定量配给，而消费者通过减少需要人际接触的消费来应对疫情（Wren-Lewis，2020 年）。 Guerrieri 等人最近的论文。 （2020 年）将 COVID-19 大流行引发的此类影响建模为“凯恩斯主义”供应冲击，最终导致总需求下降幅度大于供应冲击本身。社会疏远措施，尤其是封锁措施一直受到公众的激烈辩论，许多评论员声称，与这些措施相关的经济影响比这些干预措施试图防止的人力成本更为严重。在这种情况下，实时信息可以为发展中国家的政策制定者发挥最有价值的作用，特别是在解决下文强调的问题方面。大流行的演变和封锁的严格程度如何影响经济影响的程度？与封锁的卫生政策补救措施相比，该疾病的相对经济影响是什么？宏观经济货币和财政政策应对措施在支撑经济方面的效果如何？正如最近的研究（Arora 和 Lieskovsky，2014 年；Cicala，2020 年；Chen 等人，2020 年，Demirgüç-Kunt 等人，2020 年）所示，电力需求和消费已被用作短期内经济活动的相关指标跑。除了 Demirgüç-Kunt 等人之外，这些研究的重点仅针对少数几个国家，主要是美国和欧洲的发达国家（Cicala，2020 年用于欧洲，Janzen 和 Radulescu，2020 年用于瑞士）。其中包括欧洲和中亚国家和 Beyer 等人。 （2020 年）为印度。本文进行如下。第 2 节描述了我们随后将用于提供经济活动实时估计的数据。第 3 节提供了对大流行和封锁演变对活动措施的影响的估计。第 4 节最后讨论了政策影响。 32.经验方法本文的目的是探讨 COVID-19 大流行的短期经济影响及其相关的公共卫生和宏观经济政策应对措施。在本节中，我们将介绍将用于捕获这些元素中的每一个的数据。2.1变量定义存在几种可能的短期经济活动指标，包括电力消耗、股票市场指数和月度工业生产数据。大多数经济活动都需要电力。在更长的时间范围内，电力消费对消费电力服务的价格和影响需求的技术创新（以及其他驱动因素）做出反应，使其成为经济活动的一个不太有用的代表。然而，随着时间的推移，生产力的变化和替代其他投入的能力不太可能成为在更短的时间范围内消费变化的重要驱动因素，在此期间，由于官方统计数据滞后，无法获得经济信息。根据文献，在我们的分析中，我们将人均用电量作为因变量，作为衡量经济活动的代理指标。报告的每日总用电量数据来自国家电网运营商，然后由全国人口标准化以使其具有可比性。可获取 52 个国家的数据，包括属于 EAP、ECA、LAC、SAR 和 SSA 的发达国家和发展中国家。1 总体样本的 2020 年前 7 个月每日用电量随时间变化的趋势如下图 1 所示.图 1：样本国家日均用电量（人均千瓦时）（2020 年 1 月 1 日至 7 月 31 日）资料来源：作者根据传输系统运营商的阐述1 样本中包括的国家是阿根廷、奥地利、孟加拉国、比利时、玻利维亚、波斯尼亚和黑塞哥维那、巴西、保加利亚、哥斯达黎加、克罗地亚、捷克共和国、丹麦、萨尔瓦多、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、印度、爱尔兰、意大利拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马来西亚、墨西哥、摩尔多瓦、荷兰、尼日利亚、北马其顿、挪威、巴拿马、秘鲁、菲律宾、波兰、葡萄牙、西班牙、罗马尼亚、俄罗斯联邦、塞尔维亚、新加坡、南非、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、瑞典、瑞士、土耳其、英国、乌克兰和乌拉圭。 4为了代表大流行的演变，我们考虑了因 COVID-19 导致的每日病例数和死亡人数。图 2 按日期绘制了我们样本中国家在大流行演变的每个阶段中所占的份额。从图表中可以明显看出，2020 年 2 月上旬，大多数国家处于第一阶段（报告了感染病例，尚未因大流行导致死亡），只有少数国家处于第二阶段。到 4 月初，所有国家都处于第 2 阶段，其中包括从出现第一例死亡病例到达到死亡高峰的时间范围。第 3 阶段在 4 月初后不久开始在少数国家启动，在 4 月底涉及大多数国家，然后在夏季结束时到达其余国家。图 2：不同流行阶段的国家分布（2020 年 1 月 1 日至 7 月 31 日）资料来源：Hale 等人。 （2020 年）：第一阶段（自检测到第一例 Covid-19 病例以来）；第 2 阶段（自第 1 例死亡病例发生以来）、第 3 阶段（达到 COVID-19 死亡高峰后）国家封锁的严格程度是使用法律上和事实上的指数来衡量的。第一个指数代表封锁在法律上的严格程度，它由牛津政府应对追踪系统在全面封锁实施期间政府应对严格程度指数的平均值组成。图 3 描绘了该指数随时间的演变，范围从 0（不太严格）到 100（最严格），并基于政府在多个领域做出的政策决定：工作场所限制、流动限制、学校停课和限制集会和公共活动（Hale 等，2020）。 5图 3：国家样本的严格性指数平均值（0-100）（2020 年 1 月 1 日至 7 月 31 日 31 日）资料来源：Hale 等人。 (2020)第二个指标反映了封锁事实上的严格程度，代表了封锁的有效实施程度，它来自谷歌 COVID-19 社区流动性报告，该报告衡量了与基线相比在不同地点的访问和停留时间的变化情况。基线是 2020 年 1 月 3 日至 2 月 6 日 5 周期间一周中相应日期的中值。因此，该指数的较低值反映了封锁后流动性下降。来自智能手机的位置数据已成为城市规划者和交通专家说明移动模式的流行方式。 2在 COVID-19 爆发的背景下，Fang、Wang 和 Yang（2020 年）使用源自百度智能手机地图应用程序的移动模式，研究了对受影响最严重的中国省份的封锁的影响，百度是中国最大的地图应用程序之一流行的搜索引擎。从移动设备收集的实时数据可以准确地了解社会疏离措施的范围及其执行的有效性。封锁限制了人们的行动，允许前往杂货店和药店的必要旅行次数有限。图 4 和图 5 分别报告了与我们的公共交通国家样本中所选基线相比，在工作场所和公共交通中花费的时间的平均变化。2 例如参见 Calabrese 等人。 (2013) 和 Hawelka 等人。 （2014 年）以手机数据为例，分别用于跟踪城市和全球层面的个人移动模式。 6图 4：样本国家在工作场所花费的时间平均变化来源：谷歌社区流动性报告虽然图 5 显示的周末下降幅度要小得多，这可能是由于在大流行之前的假期期间在工作场所花费的平均时间百分比较高，但图 4 显示了相反的趋势，至少在夏季之前的周末，这是由于休闲出行，避免疾病传播。图 5：样本国家在过境地点花费的平均时间变化来源：谷歌社区流动性报告各国政府对 COVID-19 危机的经济反应是前所未有的，据估计是对 2008-09 年金融危机的反应的三倍。在大流行期间，一种广泛使用的工具是降息或降息。降息背后的理论相对简单：央行对短期利率施加下行压力，在关键时刻降低家庭和企业的总体借贷成本。它们还旨在刺激消费者支出和商业投资。 7经济走出危机的深渊。下面的图 6 显示了货币政策如何变得更加宽松，样本中的政策利率显着降低，央行的多项干预措施被触发。一旦对未来增长的预期占上风，政策利率就会保持不变或开始上调。图 6：国家样本的平均政策利率趋势资料来源：作者根据中央银行信息阐述全球各国政府通过制定一系列政策来应对危机，为经济提供财政刺激并为受这一全球流行病影响的人们提供救济。下面的图 7 报告了平均财政刺激措施，占 GDP 的百分比，从 2020 年 5 月起已经跃升至 2.5%。图 7：样本国家公布的平均财政刺激趋势（占 GDP 的百分比）资料来源：Hale 等人的估计。 (2020) 82.2探索性数据分析接下来，在进行计量经济分析之前，我们将首先提供我们的数据显示的一些模式，其中一些国家已经采取了更严厉的措施来防止大流行病的传播，而那些已经采取了措施的国家实施了较为宽松的预防措施，被认为足以防止疾病传播。下面的图 8 和图 9 将意大利与瑞典进行了比较，这说明了为减轻大流行的影响而采取的两种不同方法。意大利是欧洲最早受疫情影响的国家之一，2020年1月23日在北部地区报告了首例病例，2月记录了首例死亡病例23. 根据牛津 COVID-19 政府回应，意大利对 COVID-19 大流行的反应包括采取严厉措施，包括全面封锁，超过 6000 万人行动的可能性非常有限，3 月 20 日得分为 92-94，而瑞典为 28 Tracker（全球指数最高值之一，取值范围从 0 到 100）。意大利政府实施的严厉措施可以说来得太晚了，如图 8 所示，很明显，最严格的封锁措施发生在第 1 阶段和第 2 阶段之后，以不同程度的红色突出显示，并且未能阻止死亡高峰发生在严重的封锁期间，给医疗保健系统带来了沉重的负担。经过数月的封锁，意大利的局势逐渐得到控制，该国截至 2020 年 7 月似乎已经“拉平了曲线”（有关详