Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lựa Chọn Di Chuyển và Các Tương Tác Chiến Lược Trong Mô Hình Kinh Tế Vĩ Mô - Dịch Tễ Học Hai Nhóm
Tóm tắt
Chúng tôi phân tích các tác động của các tương tác chiến lược giữa hai nhóm không đồng nhất (tức là, giới trẻ và người cao tuổi, nam giới và phụ nữ) trong khuôn khổ kinh tế vĩ mô - dịch tễ học. Các tương tác giữa các nhóm xác định tổng mức độ lan truyền của một bệnh truyền nhiễm, từ đó ảnh hưởng đến mức độ hoạt động kinh tế. Các cá nhân có thể giảm tiếp xúc với bệnh bằng cách giảm cường độ di chuyển của họ, nhưng vì việc thay đổi mô hình di chuyển tốn kém, mỗi nhóm có động lực để hưởng lợi mà không đóng góp làm giảm khả năng kiểm soát bệnh ở mức tổng thể. Bằng cách tập trung vào một tình huống dịch bệnh mới nổi, chúng tôi đặc trưng hóa rõ ràng các cân bằng hợp tác và không hợp tác, xác định cách mà sự không hiệu quả do không hợp tác (tức là, thất bại trong việc nội hóa các tác động bên ngoài của dịch bệnh) phụ thuộc vào cả các tham số kinh tế và dịch tễ học. Chúng tôi chỉ ra rằng việc tiêu diệt bệnh lâu dài có thể khả thi ngay cả khi không có sự phối hợp, nhưng sự phối hợp dẫn đến việc giảm nhanh hơn số lượng người nhiễm bệnh trong thời gian hữu hạn. Hơn nữa, sự không hiệu quả do không hợp tác gia tăng (giảm) với các yếu tố gia tăng (giảm) tốc độ lây lan của bệnh.
Từ khóa
#tương tác chiến lược #nhóm không đồng nhất #dịch bệnh truyền nhiễm #kinh tế vĩ mô #dịch tễ họcTài liệu tham khảo
Acemoglu D, Chernozhukov V, Werning I, Whinston MD (2020) A multi-risk SIR model with optimally targeted lockdown, Am Econ Rev: Insights (Forthcoming)
Alon T, Doepke M, Olmstead-Rumsey J, Tertilt M (2020) This time it’s different: the role of women’s employment in a pandemic recession. CEPR Discussion Paper 15149
Alvarez FE, Argente D, Lippi F (2020) A simple planning problem for COVID-19 lockdown. Am Econ Rev: Insights (Forthcoming)
Angelucci M, Angrisani M, Bennett DM, Kapteyn A, Schaner SG (2020) Remote work and the heterogeneous impact of COVID-19 on employment and health. NBER Working Paper 27749
Atkeson A (2020) What will be the economic impact of COVID-19 in the US? Rough estimates of disease scenarios. NBER Working Paper 26867
Belot M, Choi S, Tripodi E, van den Broek-Altenburg E, Jamison JC, Papageorge NW (2020) Unequal consequences of COVID-19 across age and income: representative evidence from six countries. IZA Discussion Paper 13366
Caselli FG, Grigoli F, Sandri D, Spilimbergo A (2020) Mobility under the COVID-19 pandemic: asymmetric effects across gender and Age. IMF Working Paper 2020/282
Chakraborty S, Papageorgiou C, Pérez Sebastián F (2010) Diseases, infection dynamics and development. J Monet Econ 57:859–872
Chetty R, Friedman JN, Hendren N, Stepner M (2020) How did COVID-19 and stabilization policies affect spending and employment? A new real-time economic tracker based on private sector data. NBER Working Paper 27431
Chowell G, Sattenspiel L, Bansal S, Viboud C (2016) Mathematical models to characterize early epidemic growth: a review. Phys Life Rev 18:66–97
Codagnone C, Bogliacino F, Gomez C, Charris R, Montealegre F, Liva G, Lupianez-Villanueva F, Folkvord F, Veltri GA (2020) Assessing concerns for the economic consequence of the COVID-19 response and mental health problems associated with economic vulnerability and negative economic shock in Italy, Spain, and the United Kingdom. PLoS ONE 15:e0240876
Crandall MG, Lions P-L (1983) Viscosity solutions of Hamilton–Jacobi equations. Trans Am Math Soc 277:1–42
Crandall MG, Evans LC, Lions P-L (1984) Some properties of viscosity solutions of Hamilton–Jacobi equations. Trans Am Math Soc 282:487–502
Crandall MG, Ishii H, Lions P-L (1987) Uniqueness of viscosity solutions of Hamilton–Jacobi equations revisited. J Math Soc Jpn 39:581–596
Crossley TF, Fisher P, Low H (2021) The heterogeneous and regressive consequences of COVID-19: evidence from high quality panel data. J Public Econ 193:104334
Eichenbaum M, Rebelo S, Trabandt M (2020) The macroeconomics of epidemics. NBER Working Paper 26882
Gersovitz M, Hammer JS (2004) The economical control of infectious diseases. Econ J 114:1–27
Goenka A, Liu L, Nguyen MH (2014) Infectious diseases and economic growth. J Math Econ 50:34–53
Glaeser EL, Gorback CS, Redding SJ (2020) How much does COVID-19 increase with mobility? Evidence from New York and four other US cities. NBER, Working Paper 27519
Glover A, Heathcote J, Krueger D, Rios-Rull J-V (2020) Health versus wealth: on the distributional effects of controlling a pandemic. CEPR Discussion Paper 14606
Hethcote HW (2000) The mathematics of infectious diseases. SIAM Rev 42:599–653
Hupkau C, Petrangolo B (2020) Work, care and gender during the COVID-19 crisis. CEPR Discussion Paper 15358
Jorgensen S, Zaccour G (2019) Optimal pricing and advertising policies for a one-time entertainment event. J Econ Dyn Control 100:395–416
Kermack WO, McKendrick AG (1927) A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proc R Soc Lond Ser A 115:700–721
La Torre D, Liuzzi D, Marsiglio S (2021) Epidemics and macroeconomic outcomes: social distancing intensity and duration. J Math Econ 93:102473
La Torre D, Malik T, Marsiglio S (2020) Optimal control of prevention and treatment in a basic macroeconomic-epidemiological model. Math Soc Sci 108:100–108
Liu S, Yang L, Zhang C, Xiang Y-T, Liu Z, Hu S, Zhang B (2020) Online mental health services in China during the COVID-19 outbreak. Lancet 7:e17–e18
Lopez AD, Mathers CD, Ezzati M, Jamison DT, Murray CJL (2006) Global burden of disease and risk factors. New York, Oxford University Press
Ma J (2020) Estimating epidemic exponential growth rate and basic reproduction number. Infect Disease Model 5:129–141
Marsiglio S, Masoudi N (2021) Transboundary pollution control and competitiveness concerns in a two-country differential game. Environ Model Assess (Forthcoming)
Philipson T (2000) Economic epidemiology and infectious disease. In: Cuyler AJ, Newhouse JP (eds) Handbook of health economics, vol 1B. Amsterdam, North Holland, pp 1761–1799
Reluga TC (2010) Game theory of social distancing in response to an epidemic. PLoS Comput Biol 6:e1000793
Remuzzi A, Remuzzi G (2020) COVID-19 and Italy: what next? Lancet 395:1225–1228
World Health Organization (2009) World Health Statistics 2009. Available http://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/EN_WHS09_Full.pdf
World Health Organization (2020) “Immunity passports” in the context of COVID-19—Scientific brief. Available https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/immunity-passports-in-the-context-of-covid-19