生活、生计和学习：新冠肺炎大流行对健康影响的全球视角

10728 生活、生计和学习 COVID-19大流行对福祉影响的全球视角 BenoitDecerfJedFriedmanArthurMendesStevenPenningsNishantYonzan 发展研究集团发展数据集团2024年3月 本 文 的 验 证 再 现 性 软 件 包 可 在http: / / regiibility.worldbank. org上获得，单击在这里直接进入。 政策研究工作文件10728 Abstract 这项研究比较了COVID-19大流行在三个关键方面造成的国家一级损失的程度：生命损失、收入损失和学习损失。死亡率过高的福祉后果以寿命损失的年份表示，而收入损失和学校关闭的福祉后果则以目前或未来在贫困中度过的额外年份表示（以国家贫困线衡量）。虽然2020-21年全球预期寿命下降，全球贫困人数也是几十年来最大的一年增长，但广泛的学校关闭可能导致未来贫困人数增加近两倍。平均全球公民的福祉损失估计包括近三周的生命损失(19天)、2020年和2021年在贫困中度过的额外两周半(17天)以及可能性。 由于学校关闭（31天），未来将增加一个月的贫困生活。福祉损失在各国之间没有公平分配。典型的收入较高的国家遭受的总寿命损失要多于贫困的额外寿命，而典型的低收入或中等收入国家则相反。汇总总损失需要对一年的生命损失与在贫困中度过的额外一年进行估值。如果将一年的生命损失定为在贫困中度过的五年或更少的时间，则低收入国家的总体福祉损失比高收入国家更大。就广泛的估值而言，最大的福祉损失落在中高收入国家和拉丁美洲地区的国家。这一组国家遭受了最大的死亡率成本，以及巨大的学习损失和贫困的急剧增加。 本文是发展经济学发展研究小组和发展数据小组的产物。这是世界银行为开放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。政策研究工作文件也在http://www上发布。世界银行。org/prwp.作者可以通过bdecerf@worldba联系。本文的验证再现性包可在http://再现性获得。世界银行。请点击。在这里直接进入。 政策研究工作文件系列传播了正在进行的工作结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的目标是快速得出发现，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者的姓名，应相应地引用。本文表达的发现、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它们所代表的政府的观点。 生活、生计和学习：COVID - 19大流行对福祉影响的全球视角1 Benoit Decerf, Jed Friedman, Arthur Mendes, Steven Pennings, Nishant Yonzan2 JEL代码: D63, I15, I31, I32, 015关键词：Covid，福利，贫困，死亡率，学习 1.Introduction COVID - 19大流行不仅在疾病出现后的两年内导致死亡率急剧上升，而且还导致收入严重下降和学生学习的严重中断。几乎所有国家都在这些方面遭受了损失，尽管程度不同，部分取决于最初的国家条件、疫情爆发后的政策选择以及对此类政策的行为反应。在大流行时期的早期，人们认识到生命和生计之间的潜在权衡，因为各种论文调查了COVID - 19控制政策的经济后果(Loayza和Peigs 2020；Decerf等人。2021年；马等人。2022年，Feidoo等人。2023年）。本文通过一个统一的框架，衡量了大流行对生活以及当前和未来生计造成的净影响的全球分布。 分析的重点是大流行在其出现的前两个日历年，即2020年和2021年，造成的福祉损失的幅度。2019年，共有122个国家涵盖了全球约95%的人口，纳入了这项分析。3从超额死亡率、货币贫困和学校关闭这三个方面评估了福祉损失。这样的比较需要以公分母来衡量成本-在此分析中，该分母是人类寿命的年份。由于疫情在2020 -2021年期间引发了全球经济收缩，2020年和2021年生活在货币贫困线以下的总年限增加直接体现了这一层面。相比之下，由于学校停课而导致的超额死亡率或额外的贫困生活所造成的寿命损失大多发生在未来，尽管这些损失的原因出现在最初的爆发时期。 从这个分析中得出三个见解。首先，从全球角度以及通常从国家角度来看，每个方面的福祉损失都是实质性的。第二，学习损失对未来贫困的影响可能会超过大流行期间货币贫困增加造成的同期损失— —预计四分之三的国家未来贫困年(贴现)的增长将大于当前贫困年，未来贫困影响的幅度几乎是同期贫困影响的两倍。第三，收入水平不同的国家对福祉损失的描述截然不同。低收入国家对贫困的影响最大，而相反，高收入国家对死亡率的影响更大。总体福祉损失在高收入国家平均最小，在低收入国家和特别是中等收入国家平均最大。 2.Methodology 跨维度比较的统一分析框架 我们采用了生命周期效用的稀疏版本，它将年度消费水平简化为两种状态：货币贫乏与否（有关此功利主义分析框架的更多讨论，请参阅Baland等（2021）和Decerf等（2021））。鉴于此框架，假设大流行通过三种方式降低个人的生命周期效用： 寿命损失年（YLL）。在2020 - 21年期间估计的超额死亡率将缩短个人的寿命，否则他们将再生活几年。 •当前贫困年份（CPY）。诱发的经济衰退可能使一个非贫困者在2020年或2021年或两者都陷入货币贫困。 •未来贫困年(FPY)。2020 - 21年的学校停课至少在最初阶段降低了人力资本存量，并可能降低未来的收入，从而使更多的人陷入贫困。这些未来贫困现象的总时期为2020 - 2100年，涵盖了受影响的学生群体的全部工作寿命，然后是可能进入已经受到较低总体增长影响的劳动力队伍的后续群体。FPY代表2020 - 2100年由于2020年和2021.6学校关闭而导致的额外（未来）贫困年的折现总和。 在这些假设下，由于死亡率，贫困和学习损害而导致的整个人口的总福祉损失（WL）与过早损失或在贫困中度过的寿命的加权总和成正比。在更正式的术语中， where𝛼是一个规范的参数，它捕获了多少贫困年产生了相当于一个失去生命年的幸福损失。𝛼通常假定最小值为1，因为这可能代表了几乎所有规范选择α的下限（即1的值等于贫困一年的幸福损失与生命损失一年的幸福损失）。我们的方法仍然不可知贫困年和生命损失年的相对权重，并将为一系列𝛼值。 对于贫困指标，当前贫困年（CPY）和未来贫困年（FPYs），我们采用Jolliffe和Prydz（2021）的社会贫困线（SPL）固定在2019年的水平（i。Procedres.一个锚定的SPL）。7 SPL是一个相对贫困线，其特定国家的价值取决于该国的中位数收入。我们使用SPL定义贫困，而不是使用国际标准，例如2.15美元/天的国际绝对贫困线。这种选择反映出政府可能会使用特定国家的偏好和参考来仲裁死亡率，贫困和与大流行相关的政策所造成的学习损失之间的任何隐含权衡。 在马勒等人之后。（2022年），我们计算2019年每个国家的SPL，并使用2019年固定的阈值来计算随后几年的贫困。从这个意义上讲，锚定SPL是特定国家的绝对贫困线。社会贫困线的价值通常接近每个国家的国家贫困线，因此是衡量国家贫困的适当基准。SPL的另一个好处是，与每个国家特有的不同定义的国家贫困线相比，它在所有国家使用一致的定义。 超额死亡率和寿命损失 COVID - 19对死亡率的影响如此严重，以至于全球预期寿命至少自1950年以来首次下降(Hevelie 2022)，世界卫生组织(WHO)估计，在2020年1月1日至2021年12月31日(WHO 2022a)之间发生了约1490万人的额外死亡。由于许多国家的国家死亡登记不完整，与国家认证的COVID - 19死亡相比，超额死亡率估计被广泛视为大流行死亡率影响的更完整衡量指标(Msembri等人。2023年）。此外，与这里的调查相关的是，超额死亡率不仅是由于COVID - 19感染的直接死亡率影响，还包括医疗服务和寻求护理行为中断以及实际收入下降的净影响。 为了估计2020 - 21年期间因超额死亡率而导致的总寿命损失(YLL)，我们首先采用世卫组织对每个国家在2020 -21年期间按年龄分列的超额死亡的估计(世卫组织2022b)。因过度死亡而失去的生命年数将取决于一个国家在过度死亡发生的年龄时的剩余预期寿命。我们使用大流行前报告的预期寿命，以存活年龄为条件，来自2017年全球疾病负担研究(Dicer等人。2018）. 9。 2020 - 2021年贫困人数增加 我们采用马勒等人对2020年的贫困估计。（2022年），使用贫困与不平等平台中的2023年秋季数据进行更新，该平台采用各种数据源和方法来估算2020年全球贫困。对于2021年，我们使用世界银行（2022）描述的贫困即时预报方法。简而言之，这种方法采用前一年的收入或消费分配，并使用国民账户来源的分配中性增长来调整这种分配。 来自世界银行世界发展指标的人均GDP增长率。我们使用这些福利分配以及锚定的SPL来计算每个国家2021年的贫困。 为了隔离COVID - 19大流行对贫困的影响，我们估计了2020年和2021年每个国家的反事实收入或消费分配。这些分布是根据世界银行《贫困与不平等平台》的2019年分布和大流行前预测的人均GDP增长率预测的(世界银行，2020年)。这两年的贫困是使用上面定义的相同的固定SPL阈值计算的。如果没有COVID - 19大流行，反事实贫困率为我们提供了贫困水平的基线，并用于估计大流行导致的“过度”贫困。 CPY的估计-每年生活在贫困中的额外人数-是2020年和2021年估计的国家特定贫困人口数量与使用反事实分布的贫困人口数量之间的差额。 学习损失带来的未来贫困 关闭学校是许多国家为限制COVID - 19传播而颁布的主要社会距离政策之一，可能会严重影响当前学龄儿童的未来人力资本。各种研究都估计了未来收入减少带来的总收入损失(如果这种学习损失没有得到补救)。在全球范围内，对未来收益损失的现值的估计将在10万亿美元之间(Azevedo等人。2021年和Psacharopolos等人。2021年)和21万亿美元(Schady等人。2023年），取决于缓解措施的有效性。最近，Jedwab等人。（2023）预测福利损失相当于高，中，低收入国家年收入的一次性损失分别为63％，55％和36％。 我们的替代方法采用了新古典增长模型，对人力资本进行了详细的处理（长期增长模型（LTGM）与人力资本扩展（LTGM - HC））。12我们应用LTGM来评估由于人力资本降低，学校关闭对我们样本中每个国家未来收入水平的影响。然后使用LTGM产生的未来收入损失来计算FPY。我们将方法总结如下。 教科文组织的跨国数据记录了2020 - 2021.13年学校关闭的时间和强度。然后，我们将学校关闭的持续时间转换为学习调整后的学习年（LAYS）损失-这一衡量标准考虑了全国平均学校教育质量（Kraay 2018和Filmer等人。2020）。接下来，我们通过跟踪连续人口队列的人力资本，计算了学校停课对LTGM - HC中2020年至2100年劳动力平均人力资本的影响。 然后，我们在大流行前的基线趋势和大流行导致学校停课的情况下估计未来的人均GDP增长。作为新古典增长模型，LTGM中的GDP是使用人力和物质资本，劳动力和全要素生产率的标准柯布-道格拉斯生产函数来计算的。在短期内，人力资本增速下降对GDP增速的影响由劳动份额（。𝐀< 1）。从长远来看，物质资本积累的诱致变化会导致人力资本对GDP增长的更大影响，这种影响随后是相称的。15附录1讨论了为每个国家校准LTGM所采取的假设，包括学校关闭的时间和教育质量，以及模型的进一步细节。 然后，在大流行前基线（无学校停课）和学校停课情景下，以分配中立的方式将LTGM模拟的人均GDP增长路径