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World File Search System经济衰退
冠状病毒会导致经济衰退吗？ - Eswar Prasad
上个月中美贸易协议带来的预期收益将被全球贸易面临的新不确定性所抵消。全球经济衰退尚未出现，但至少，增加的不确定性将抑制投资和生产力，而这在所有主要经济体中已经显得疲软
2020 年新冠疫情导致的经济衰退
1 请注意，在该图中，AD 曲线的偏移和 LRAS 曲线的偏移幅度相等。如果疫情期间企业关闭导致客户支出减少，同时又降低了满足客户需求的能力，那么这种假设是合理的。但也有可能偏移幅度不同，在这种情况下，经济将处于 AD 曲线和 SRAS 曲线的交汇处。
这次不同：女性就业在疫情经济衰退中的作用
在最近的美国经济衰退中，男性的就业损失远大于女性。然而，在当前由 Covid-19 大流行引起的经济衰退中，情况却恰恰相反：女性的失业率更高。在本文中，我们分析了这一现象的原因和后果。我们认为，女性的就业损失惨重，一方面是因为她们的就业集中在餐馆等受影响严重的行业，另一方面是因为学校和日托中心关闭导致儿童保育需求增加，导致许多女性无法工作。我们使用一个定量宏观经济模型来分析这一趋势的影响，该模型以性别、婚姻状况、儿童保育需求和人力资本的异质性为特征。我们的定量分析表明，大流行性衰退将 i) 由于家庭内部保险减少而从就业强烈传导到总需求；ii) 导致整个复苏期间性别工资差距扩大；iii) 导致性别规范的弱化，目前这种规范导致家庭工作和儿童保育分工不平衡。
1930 - 1939年的经济衰退：封闭经济的农业周期
与前十年和其他西方经济体相比，1930年代是葡萄牙的经济稳定时期。这种稳定部分反映了过去十年中实施的改革和新政治制度的巩固。葡萄牙并没有受到当时标志着西方世界的两个重大事件的严重影响：大萧条和西班牙内战。该国仍然是孤立的，不仅是由于其新生的工业发展，而且还因为政治选择。结果，农业周期是商业周期的主要决定因素。1935 - 36年的干旱，橄榄与葡萄酒周期之间的负相关性以及麦田运动的后果使该国在这十年（在1934年至1936年之间）进行了一次衰退。
经济衰退会减缓技术发展吗？来自企业层面的证据
经济衰退是否会损害技术投资，进而损害未来的总供给？我们利用对德国企业代表性调查中有关研发和传播创新投资的独特、详细数据，为这一问题提供了新的证据。我们的数据可以识别出危机引发的创新投资削减，与危机前的投资计划相比，平均有条件削减为 -65%（研发）和 -70%（传播），分别集中在 20% 和 25% 的企业中。我们估计，1% 的周期性产出下降将导致创新投资下降 -0.3%。企业层面的财务限制加剧了创新的减少。我们的研究结果表明，短期冲击至少会在中期内影响总供给，挑战了外生技术假设以及由此产生的标准总量波动模型中商业周期与长期增长之间的二分法。我们表明，需求冲击是周期性技术投资削减的主要原因之一，支持了需求冲击可以表现为技术冲击的观点。我们将微观层面的结果形式化为新凯恩斯主义模型，该模型通过对研发和技术传播的投资实现内生增长，从而共同决定一般均衡中的周期和趋势。
不确定时期的平等：经济衰退和针对女性的身体形象信息
2 这是指一种有争议的现象，称为“裙摆指数”，该指数认为在经济低迷时期，裙子和其他时尚服饰的裙摆往往会变长。虽然研究人员一直在争论该指数是否符合实证研究（因为这种关系在很多情况下并不成立），但时尚界人士认为它确实成立（至少在大多数情况下如此），并将 2020 年代初的经济衰退和牛仔长裙的相应兴起作为众多现代例子之一（Kim & Ahn，2015 年；Lautens，2023 年）。
基于 COVID-19 疫情证据，使用机器学习模型预测经济衰退
尽管在爆发前就会出现预警信号，但像 COVID-19 这样的事件引发的经济衰退更有可能是突然的打击。由于宏观经济预测可能会用于政策制定和规划，因此我们必须找到一种合理可行的方法来识别可能的经济衰退。机器学习在环境、医药和医疗保健、交通、金融和经济等各个领域发挥着巨大优势，帮助人们做出预测或决策。研究人员希望在本研究中探索机器学习作为预测经济衰退方法的有效性（Connaughton，2010；Liu & Tang，2022）。最近有一些关于预测由 COVID-19 等事件引起的经济衰退的研究。根据 Ludvigson 等人的研究，像 COVID-19 这样的事件是多周期的，在全球范围内具有巨大的影响，这与传统的经济冲击不同。根据他们的研究，他们使用了美国四十多年的数据，构建了一个代价高昂的灾难（CD）时间序列来衡量事件的成本并分析其动态影响。另一项研究侧重于预测问题的基本假设。他们根据一些要素，从历史上典型的经济冲击中合成当前冲击。Kuyo等人使用自然语言处理模型（NLP）进行情绪分析。包括朴素贝叶斯和N-gram在内的机器学习模型被应用于社交媒体数据。Chetty等人自己建立了一个粒度和高频级别的公共数据库，这有助于他们更精确地获得观察结果。Baker等人的研究主要关注事件引发的不确定性。Levanon利用马尔可夫转换模型来计算经济衰退的概率。在刘等人的研究中，大数据分析用于预测政府经济状况。他们设计了一个政府经济状况预警系统。研究人员考虑了相关的经济因素以及政策制定者面对这些情况的反应 (Ludvigson, Ma, & Ng, 2020; Primiceri & Tambalotti, 2020; Kuyo, Mwalili, & Okang'o, 2021; Chetty et al., 2020; Baker et al., 2020; Levanon, 2011; Liu & Tang, 2022)。在更广泛的背景下，研究人员致力于使用机器学习和数据分析方法来预测未来的整体经济或 GDP 增长。Nosratabadi 等人总结了先进的机器学习和深度学习模型在经济学相关领域的应用。根据他们的研究，SVR、朴素贝叶斯和 C4.5 决策树分类器、BP 神经网络、深度神经网络、人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 等模型是经济相关领域使用的一些经典的机器学习方法。还总结了更多使用混合机器学习和深度学习方法的案例。另一组研究利用非参数分类和层次聚类等数据挖掘技术来研究 COVID-19 对 G20 国家经济的影响。在 Malladi 进行的研究中，使用包括线性 SVM (LSVM) 和 KNN 加权在内的机器学习方法来制作
财政政策在新冠疫情导致的经济衰退中的作用
自新冠疫情爆发以来，许多国家就如何将必要的社交距离和卫生措施与经济应对措施结合起来展开了激烈的辩论。这项研究向前迈出了一步，评估了政府应对措施对 2020 年全球一组国家经济表现的影响。通过收集经合组织每周经济活动追踪器、牛津大学新冠疫情政府应对追踪器和 Google Mobility 的信息，我们为 45 个国家/地区在 2020 年和 2021 年建立了综合数据集。通过估计双向固定效应，我们的结果表明财政刺激措施在缓解经济衰退方面非常显著。积极的财政政策和公共管理者对卫生政策的承诺可能会抵消必要的社交距离和生产限制对 GDP 造成的潜在短期负面影响。尤其是，无论模型中使用何种规范，预算努力指标（包括旨在维持家庭收入和为企业提供救济的支出）都是唯一对 GDP 预测变化产生正向和显著影响的变量。结果表明，在疫情期间，公共支出占 GDP 的比例每增加 1%，OECD 每周经济活动指标就会比初始值增加约 1%。
经济衰退和康复：住房援助在促进低收入家庭经济安全方面的关键作用
研究表明，住房安全和负担能力促进了经济稳定。当您面对驱逐或非自愿举动时，很难找到或保留工作。3此外，高住房成本和住房不稳定可能会限制经济发展的机会，对儿童在学校做得好的能力，4并导致健康状况不佳。5政府对补贴住房的支持（包括建造新单位和基于租户的补贴）对于建立家庭金融稳定和福祉平台至关重要。但是，证据表明经济适用房的影响如何仍然有限，大多数研究都集中在公共住房居民或住房选择券的接受者（HCV）（HCV），这是低收入家庭的主要住房补贴。6丢失是证据表明，随着时间的推移，居住在低收入住房税收抵免（LIHTC）票价的房地产中的证据，尽管LIHTC单位占今天美国有补贴的住房股票中最大的份额，但仍有7个票价。8
波多黎各长期处于经济衰退之中，需要的不仅仅是新冠疫情救济来克服危机
波多黎各面临的最大经济挑战包括长期的高贫困率（尤其是儿童贫困率）和低劳动参与率。然而，波多黎各居民无法获得与美国本土面临此类挑战的人们相同的援助。与美国本土的联邦补充营养援助计划 (SNAP)、医疗补助计划和补充保障收入计划相对应的波多黎各计划的联邦资金上限不足，导致支持远低于美国本土提供的水平。尽管波多黎各已经采用了自己的劳动所得税抵免 (EITC)，但该抵免额仅为联邦 EITC（波多黎各居民无法享受）的一小部分，而儿童税收抵免在波多黎各仅适用于有三个或三个以上孩子的家庭。