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开放经济中的最佳Covid-19遏制政策
模型研究生活与经济之间贸易的各个方面。参见，例如Acemoglu等。（2020），Alvarez等。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。 （2020），Farboodi等。 （2020），琼斯等。 （2020），Krueger等。 （2020），Piguillem and Shi（2020）。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。（2020），Farboodi等。（2020），琼斯等。（2020），Krueger等。（2020），Piguillem and Shi（2020）。
开放经济中的最佳Covid-19遏制政策
•将爵士模型（Kermack 1927）嵌入到宏观经济模型中，以研究生活与经济之间的贸易的各个方面。参见，例如Acemoglu等。（2020），Alvarez等。（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。 （2020），Farboodi等。 （2020），琼斯等。 （2020），Krueger等。 （2020），Piguillem and Shi（2020）。 •我们的工作与以上所有内容相关，而我们的重点是在开放经济环境中分析最佳遏制策略。 •在贸易文献上：（2020），Atkeson（2020），Eichenbaum等。（2020），Farboodi等。（2020），琼斯等。（2020），Krueger等。（2020），Piguillem and Shi（2020）。•我们的工作与以上所有内容相关，而我们的重点是在开放经济环境中分析最佳遏制策略。•在贸易文献上：
卫生保护和经济的共同利益：COVID-19遏制政策的方案计算的证据
几个国家使用关闭策略来遏制Covid-19-19的流行病的传播，而牺牲了巨大的经济成本。这表明健康保护与经济目标之间存在冲突，但我们研究了是否可以与遏制流行病进行调和。我们根据德国的经验证据，将流行病学和经济模拟的新型组合用于场景计算。我们的发现表明，审慎的开放在经济上是最佳的，而对于更广泛的开放过程来说，成本较高。这拒绝了与健康保护发生冲突的观点。相反，以公共卫生和经济的共同利益，以保持流行病的方式放松非药物干预措施。
非正规经济的重要性
(Eichenbaum, Rebelo, & Trabandt, 2020) 扩展了 SIR 流行病学模型，以研究经济决策与流行病之间的相互作用。研究人员得出结论，个人减少消费和工作的决定会降低流行病的严重程度，以总死亡人数来衡量。这些决定加剧了由流行病引起的经济衰退的规模。研究人员得出结论，最好的简单遏制政策会增加经济衰退的严重程度，但可以挽救美国大约 50 万人的生命。总结 (Toda, 2020) 应用 SIR 模型研究股市上的 COVID-19 大流行。他发现，如果没有遏制政策，高峰期可能会有 28% 的人口受到感染，这可能会使医疗保健系统超负荷运转。然而，在最佳遏制政策下，这一比例降低到 6.2%。此外，
疫苗推出与新冠变异毒株之间的竞争
病毒的新变种正在传播，加上季节性影响，估计可将有效繁殖数量提高 90%。与此同时，许多国家正在推出疫苗接种计划，但速度各不相同。因此，人们开始竞相用疫苗战胜变种病毒。疫苗接种在减少病毒传播方面非常有效：据估计，为 20% 的人口接种疫苗的效果与关闭公共交通和所有非必要工作场所的效果相同；为 50% 的人口接种疫苗的效果将大于同时以最极端的形式实施所有形式的遏制政策（关闭工作场所、公共交通和学校、限制旅行和聚会以及居家要求）。对于一个典型的经合组织国家来说，放松现有的遏制政策预计会使 GDP 提高约 4-5%。因此，快速接种疫苗将有助于限制未来疫情浪潮中遏制政策需要升级的程度，从而在减少感染和增强经济活动方面带来巨大的福利效益。
COVID-19的经济影响：快速调查...
背景在2020年，Covid-19震惊了世界，其对公共卫生系统，经济和市场的破坏性影响，在人类的生活，工作，收入和福祉方面造成了全球难以想象的破坏。正在进行的大流行及其相关的遏制政策导致了广泛的社会和经济困扰。印度政府于2020年3月24日宣布了全国范围内的封锁。这是在2020年6月30日之前以阶段回滚的。锁定的经济后果不仅预计不仅超过了大流行本身的直接影响（Ray and Subramanian，2020年），而且在各个部门都产生了影响。在大流行期间（国际劳工组织和亚洲发展银行2020年）中，超过30岁以下的400万印度人失去了工作，但随着就业机会的越来越多，消费支出和食品不安全性的问题不断增加，移民和临时工面临着巨大的经济困扰（ILO 2020）。
新冠肺炎疫情对加纳的实时经济影响
• 为了更好地为应对 COVID-19 疫情的政策决策提供信息，该项目在危机期间收集了高频数据并实时生成经济指标。 • 我们关注两个经济指标：每周城市就业统计数据和每月用电量。就业统计数据是根据每周在线调查计算得出的，用电量是根据电网数据计算得出的。 • 就业统计数据反映了劳动力市场对病毒传播和遏制政策的实时反应。在封锁期间，就业率下降了 25%，但在封锁解除两个月后完全恢复。 • 住宅和非住宅用户的用电量显示出相反的反应。由于商业活动的减少，非住宅用电量下降了 12.7%。相比之下，住宅用电量在封锁期间上升了 10.4%，这反映了人们在家中度过的时间增加，以及可能的社交活动减少。 • 加纳的电力补贴计划为其公民提供免费或折扣电力供应，这似乎导致了住宅用电量的大幅增加。获得免费电力的人群全年用电量几乎增加了一倍。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移