ผลกระทบของ COVID-19 ในสายตาของนักเศรษฐศาสตร์

บทความนี้กลั่นกรองเนื้อหาจาก บทความ aBRIDGEd ฉบับเต็มเรื่อง “COVID-19 จากมุมมองของนักเศรษฐศาสตร์ ตอนที่ 1 และ ตอนที่2” เผยแพร่ใน website ของ สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

เมื่อการแพร่ระบาดของเชื้อไวรัส COVID-19 กระจายไปทั่วโลกและส่งผลกระทบต่อสังคมในหลายมิติ ทั้งสุขภาพ เศรษฐกิจ การจ้างงาน และความไม่แน่นอนในอนาคต นักเศรษฐศาสตร์จึงต่างนำความถนัดของตนเองมาช่วยเสนอมุมมองต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 โดยงานวิจัยด้านเศรษฐศาสตร์ล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ด้านหลัก ๆ ได้แก่

(1) การพัฒนาแบบจำลองเพื่อพยากรณ์การแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19
(2) การวิเคราะห์ผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19
(3) การพยากรณ์ผลกระทบของการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19 ต่อระบบเศรษฐกิจ
(4) การเสนอนโยบายต่อรัฐบาล
1. การพัฒนาแบบจำลองเพื่อพยากรณ์การแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19

งานวิจัยกลุ่มนี้เริ่มจากแบบจำลองพื้นฐานของสาขาวิชาระบาดวิทยาที่ชื่อว่า SIR แบบจำลองนี้แบ่งประชากรออกเป็น 3 กลุ่มคือ
1. กลุ่มผู้เสี่ยงติดเชื้อ (Susceptibl) 2. กลุ่มผู้ติดเชื้อ (Infectious) และ 3. กลุ่มผู้ป่วยที่รักษาหาย (recovered) และใช้สมการเชิงอนุพันธ์ (differential equations) เพื่ออธิบายการแพร่กระจายของโรคระบาดจากกลุ่มผู้ติดเชื้อไปยังกลุ่มผู้เสี่ยงติดเชื้อ ตัวเลขที่สำคัญในแบบจำลองคือค่า R0 ที่ชี้ว่าผู้ติดเชื้อหนึ่งคนจะแพร่เชื้อให้เกิดผู้ติดเชื้อรายใหม่อีกกี่คน นักระบาดวิทยาสรุปว่าตัวเลขนี้ต้องมีค่าน้อยกว่า 1 จึงจะทำให้โรคระบาดหยุดลงได้

นักเศรษฐศาสตร์เข้ามาช่วยพัฒนาแบบจำลอง SIR ด้วยการเสริมการตัดสินใจของมนุษย์เข้าไป และเสนอว่าค่า R0 อาจไม่ใช่ค่าคงที่และขึ้นอยู่กับปัจจัยภายนอกหลาย ๆ อย่าง เช่น Suwanprasert (2020) เสนอว่าประชาชนตอบสนองต่อจำนวนผู้ติดเชื้อในสังคมและความเสี่ยงที่จะเสียชีวิตของตนเอง

ดังนั้นกลุ่มผู้สูงอายุซึ่งมีโอกาสเสียชีวิตจากการติดเชื้อสูง จะยินดีกักตัวเองเพื่อลดความเสี่ยงลง ในขณะที่กลุ่มวัยกลางคนหลีกเลี่ยงสถานที่สาธารณะน้อยกว่าผู้สูงอายุเพราะพวกเขามีความเสี่ยงเสียชีวิตน้อยกว่า ส่วน Keppo et al. (2020) แนะนำว่าพฤติกรรมการหลีกเลี่ยงสถานที่สาธารณะไม่ได้ขึ้นอยู่แต่เพียงจำนวนผู้ติดเชื้อในสังคม แต่ยังขึ้นกับพฤติกรรมของประชากรคนอื่น ๆ ด้วย แนวคิดมาจากว่า แม้ในสังคมจะมีผู้ติดเชื้อจำนวนมาก แต่หากทุกคนกักตัวเองอยู่ในบ้านแล้ว การที่เราออกนอกบ้านจะปลอดภัยเพราะไม่มีโอกาสติดเชื้อจากใคร ภายใต้แนวคิดนี้ ค่า R0 จึงขึ้นอยู่กับการตอบสนองต่อพฤติกรรมของประชากรคนอื่น ๆ เช่นกัน

2. การวิเคราะห์ผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19

งานวิจัยกลุ่มนี้จะมุ่งความสนใจไปที่ข้อมูลใหม่ล่าสุดเพื่อประเมินผลกระทบที่เกิดขึ้นได้อย่างทันท่วงที ในระดับเศรษฐกิจมหภาค ข้อมูลที่ใช้มักเป็นสาขาการเงินซึ่งมีแหล่งข้อมูลรายวัน โดย Yilmazkuday (2020) พบว่า ตลาดหุ้น S&P500 ในสหรัฐตอบสนองทางลบต่อจำนวนผู้เสียชีวิตในโลกเพียงเล็กน้อย ในขณะที่ Baker et al. (2020) พบว่าความผันผวนของตลาดหุ้นในสหรัฐอเมริกาที่เกิดจากการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19 สูงกว่าความผันผวนที่เกิดจากการแพร่กระจายของเชื้อไข้หวัดต่าง ๆ ในอดีต

ในระดับบริษัท งานวิจัยพบว่าบริษัทต่าง ๆ ได้รับผลกระทบกันถ้วนหน้าจากการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19 ยกตัวอย่างเช่น งานของ Hassan et al. (2020) ที่พบว่าบริษัทขนาดใหญ่ทั่วโลกต่างแสดงความกังวลเรื่องความเสี่ยงจากการแพร่กระจายของเชื้อไวรัส โดยเฉพาะผลของการบริโภคที่ลดลงของผู้บริโภค และความไม่แน่นอนในอนาคต ในขณะเดียวกัน ผู้ประกอบการรายย่อยในสหรัฐอเมริกาต่างผจญปัญหาขาดสภาพคล่อง เนื่องจากผู้ประกอบการรายย่อยมักมีเงินสดไม่เพียงพอสำหรับค่าใช้จ่ายรายเดือน และผู้ประกอบการกว่า 40% อาจจะต้องปิดบริษัทลง (Bartik et al. 2020)

ในส่วนของประชาชน นักเศรษฐศาสตร์พบว่าผลกระทบจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับหลายมิติ เช่น เพศ อาชีพการงานและระดับทรัพย์สิน ในส่วนของประเทศไทยเอง Lekfuangfu et al. (2020) ประมาณการณ์ว่า แรงงานเพศชายได้รับผลกระทบมากกว่าแรงงานเพศหญิงเพราะแรงงานผู้ชายส่วนมากทำงานในอาชีพที่ต้องใช้เครื่องจักรและไม่สามารถทำงานจากที่บ้านได้ ส่วนกลุ่มแรงงานอายุ 46 ปีขึ้นไปมีโอกาสเผชิญความลำบากในการปรับตัวใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อทำงานจากที่บ้าน นอกจากนี้ แรงงานกลุ่มรายได้ไม่เกิน 12,000 บาท ต่อเดือน กว่า 1.6 ล้านคน ได้รับผลประทบมากที่สุดจากมาตรการล็อกดาวน์ (ตารางที่ 1)

เมื่อคำนึงถึงมิติทางสังคม Alon et al. (2020) พบว่าแรงงานผู้หญิงได้รับผลกระทบในรูปแบบของภาระหน้าที่ในการดูแลลูกมากกว่าผู้ชาย สาเหตุมาจากความคาดหวังทางสังคมที่ผู้หญิงมักเป็นฝ่ายต้องรับผิดชอบงานบ้านและการดูแลลูก ดังนั้นเมื่อลูก ๆ ไม่สามารถไปโรงเรียนและสมาชิกในครอบครัวอยู่บ้านมากขึ้น ผู้หญิงจึงรับภาระส่วนนี้มากขึ้น

ทั้งนี้ไม่ใช่ทุกคนที่จะสามารถหยุดทำงานและอยู่บ้านได้ Kaplan et al. (2020) ชี้ให้เห็นว่ากลุ่มแรงงานที่มีรายได้น้อยเสียรายได้จากการทำงานน้อยเมื่อเทียบกับกลุ่มแรงงานที่มีรายได้สูง แต่ว่ากลุ่มแรงงานที่มีรายได้น้อยมักมีเงินออมที่น้อยกว่า ดังนั้นพวกเขาจึงเผชิญความลำบากในการใช้ชีวิตในช่วงที่ไม่มีรายได้


3. การพยากรณ์ผลกระทบของการแพร่กระจายของเชื้อ COVID-19 ต่อระบบเศรษฐกิจ

การประเมินค่าผลกระทบของโรคระบาดยังทำได้ยากเนื่องจากไม่มีข้อมูลในลักษณะเดียวกันมาก่อน นักเศรษฐศาสตร์จึงพยายามพยากรณ์ผลกระทบของ COVID-19 ผ่านสองวิธี คือ การอนุมานผลกระทบโดยใช้ข้อมูลโรคระบาดอื่น ๆ ในอดีต และ การสร้างแบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์ที่ผสมผสานรูปแบบของโรคระบาด

ในกลุ่มแรกนั้นมักใช้ข้อมูลจากไข้หวัดสเปนที่แพร่ระบาดในสหรัฐอเมริกาเมื่อปี 1918-1920 โดย Barro et al. (2020) คาดการณ์ว่าระบบเศรษฐกิจของโลกน่าจะหดตัวลงราว 6% Correia et al. (2020) ประมาณการว่าการจ้างงานในกลุ่มอุตสาหกรรมจะลดลง 23% และ การผลิตของภาคอุตสาหกรรมจะลดลงราว 18%

ส่วนงานวิจัยในกลุ่มที่สองจะเลือกสร้างแบบจำลองเพื่อศึกษาช่องทางการส่งผ่านของผลกระทบจากโรคระบาด โดยเพิ่มรายละเอียดในแบบจำลองให้สอดคล้องกับรูปแบบการแพร่ระบาดของไวรัส COVID-19 จากการประมาณค่าแบบจำลองเหล่านี้ Kaplan et al. (2020) เสนอว่าหากรัฐบาลไม่ใช้นโยบายล็อกดาวน์ รายได้ของแรงงานที่ทำงานที่บ้านไม่ได้และทำงานที่ต้องพบปะผู้คน น่าจะลดลงสูงสุดเมื่อเทียบกับแรงงานกลุ่มอื่นที่ประมาณ 27% อย่างไรก็ดี Eichenbaum et al. (2020) ยังมองโลกในแง่ดีว่า ผลกระทบต่อตลาดแรงงานไม่ส่งผลระยะยาว เพราะแรงงานที่ว่างงานพร้อมจะกลับมาทำงานทันทีที่โรคระบาดหยุด

4. การเสนอนโยบายต่อรัฐบาล

แม้ว่าการล็อกดาวน์ส่งผลต่อเศรษฐกิจ จากข้อมูลในอดีต Correia et al. (2020) พบว่า เมืองในสหรัฐอเมริกาที่มีมาตรการสาธารณสุขเข้มงวดมีการฟื้นตัวทางเศรษฐกิจที่ไวกว่า แสดงว่า “เจ็บแต่จบ” น่าจะดีกว่าการปล่อยให้ยืดเยื้อ ในการปลดล็อก Alvarez et al. (2020) มีมุมมองว่านโยบายควรค่อย ๆ ปลดล็อกประชากรทีละส่วนตามช่วงเวลาที่ผ่านไป ในขณะที่ Acemoglu et al. (2020) และ Oswald and Powdthavee (2020) เสนอนโยบายสอดคล้องกันว่า การปลดล็อกดาวน์ควรเรียงลำดับประชากรตามความเสี่ยง โดย Acemoglu et al. (2020) เสนอให้ปลดล็อกกลุ่มอายุน้อยก่อน ในขณะที่ Oswald and Powdthavee (2020) ระบุเพิ่มเติมว่าควรเป็นกลุ่มอายุน้อยที่ไม่อาศัยอยู่กับผู้สูงอายุ เพื่อลดความเสี่ยงในการนำเชื้อไวรัสไปติดผู้สูงอายุที่บ้าน

อย่างไรก็ดี งานวิจัยส่วนมากให้บทสรุปที่ตรงกันว่า การล็อกดาวน์และการเว้นระยะห่างทางสังคมเพื่อชะลอการแพร่ระบาดในช่วงแรกเป็นนโยบายที่เหมาะสม และวิธีการเปลี่ยนผ่าน จะเป็นหัวข้อที่ท้าทายว่าจะต้องใช้นโยบายอย่างใดเพื่อลดการแพร่ระบาดในรอบที่ 2

โดย วิศรุต สุวรรณประเสริฐ This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. Middle Tennessee State University

Source: ThaiPublica

คลิก

Cr.Bank of Thailand Scholarship Students

เพิ่มเพื่อนรับข่าวสารตลาดหุ้น Forex และบทความดีๆ ด้านการเงิน การลงทุน ฟรี !!
http://line.me/ti/p/%40zhq5011b 

Line ID:@fxhanuman
Web : https://www.fxhanuman.com
Web : https://www.eluforex.com/
FB:https://www.facebook.com/review.forex.broker/

เยี่ยมชม partner ของเราที่ Eluforex รีวิวโบรกเกอร์ Forex

#forex #ลงทุน #peppers #xm #fbs #exness #uag #icmarkets #avatrade #fxtm #tickmill #fxpro #fxo

    

Broker Name Regulation Max Leverage Lowest Spreads Minimum Deposit Minimal Lot Contact
221124 trive logo 100x33px

Trive

FCA, ASIC, FSC 2000:1

0.0 pips -ECN
0.5 pips - Standard

$20 0.01 lot

View Profile

Visits website

XM

FCA, ASIC,IFSC,
CySec
1000 : 1 1 pips – Micro
1 pips – Standard

0 pips - Ultra low
$5 0.01 lots View Profile
Visit Website

http://forex4you.com

Forex4you

FSC of BVI 1000 : 1

0.1 pips - Cent
0.1 pips - Classic
0.1 pips - STP

$1 

0.0001 lot Cent
0.01 lot Classic
0.01 lot STP

Visit website
View Profile

Doo Prime

SEC, FINRA, FCA, ASIC, FSA, FSC 500 : 1 0.1 pips $100 0.01 lots View Profile
Visit Website

 Exness 

CySEC, FCA Unli : 1  Stand
Unli : 1 Raw   
Unli : Zero
0.3 pips – Stand
0 pips – Raw
0 pips – Zero
$1 0.01 lot  Stand
0.01 lot  Raw
0.01 lot  Zero
View Profile
Visit Website

HFMarkets

SV, CySEC, DFSA, FCA, FSCA, FSA, CMA 2000 : 1  0.0 pips $5 0.01 lot View Profile
Visit Website

GMIEDGE

 FCA, VFSC 2000:1 0.1 Pips  $2.5  0.01 lot View Profile
Visit Website

150702 icmarkets logo

IC Markets

ASIC, FSA, CYSEC 1000:1 0.0 pips -ECN
0.5 pips - Standard
$10 0.01 lot

View Profile

Visit website

BDSwiss

FSC, FSA 1000 : 1 1.5 pips - Classic
1.1 pips - VIP
0.0 pips - RAW
$10 0.01 lots View Profile
Visit Website

Pepperstone

ASIC,SCB,CYSEC,DFSA,

FCA, BaFIN, CMA,

200 : 1 1 pips - Stand
0.1 pips - Razor
1 pips - No Swap
0 Pips - Active Trade
0 0.01 lot View Profile
Visit Website

TICKMILL

FCA 500:1 1.6 pips $25 0.01 lot View Profile
Visit website
290318 atfx logoATFX FCA, CySEC 200 : 1 1.8 pips $100 0.01 lot View Profile
Visit Website
170803 roboforex logoRoboForex CySEC, IFSC 2000:1 0.4 pips $10 0.01 lot View Profile
Visit Websit

www.fxclearing.com
FXCL Markets

IFSC 500 : 1

1 pips - Micro
1 pips - Mini
0.6 pips - ECN Li
0.8 pips - ECN Inta
1 pips - ECN Sca

$1 0.01 lot View Profile
Visit website

 

AxiTrader

FCA, ASIC, FSP, DFSA 400 : 1  0.0 pips $1 0.01 lot all View Profile
Visit website

http://www.fxprimus.com

FXPRIMUS

CySEC 500 : 1 2 pips - Mini
0.8 pips - Stand
0 pips - ECN
$100 0.01 lot all View Profile
Visit Website

FXTM

CySec ,FCA,IFSC 1000 : 1

0.0 pips - ECN

0.1 pips -Stan

$1 0.01 lot View Profile
Visit Website

AETOS.COM

AETOS

FCA, ASIC, VFSC, CIMA up to 800

Genneral 1.8 pip
Advance 1.2 pip
Pro 0.0 pip

$50
$50
$20,000

0.01 lot View Profile
Visit website

EIGHTCAP

ASIC 500 : 1 0.0 pips  $100 0.01 lot

View Profile

Visit website

 

Fullerton

SFP, NZBN 200 : 1 0.5 pips - Live $200 0.01 lot View Profile
Visit Website

FxPro

CySEC, FCA
FSB, MiFID
500 : 1
Max
0.6 pips  $100 0.01 lot View Profile
Visit Website

INFINOX

 FCA, SCB 400 : 1 0.0 pips $10 0.01 lot  View Profila
Visit Website

VT markets

CIMA, ASIC 500 : 1 0.0 pips $200 0.01 lot  View Profila
Visit Website

TMGM

ASIC 500 : 1 0.0 pips $100 0.01 lot  View Profila
Visit Website

020422 zfx logo

ZFX

FCA, FSA 2000 : 1 0.0 pips

$15

0.01 lot  View Profila
Visit Website

 

ดูตารางเปรียบเทียบโบรกเกอร์ทั้งหมด คลิก

 

 

 

 

 

"การแจ้งเตือนเรื่องความเสี่ยง: การเทรด Forex หรือ CFD และตราสารอนุพันธ์อื่นๆ นั้นผันผวนสูงและมีความเสี่ยงสูง คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบถึงวัตถุประสงค์การซื้อขาย ระดับประสบการณ์ และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น มีความเป็นไปได้ที่ความสูญเสียจะสูงเกินกว่าเงินลงทุนของคุณ คุณควรลงทุนในระดับที่สามารถรับความสูญเสียได้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจความเสี่ยงทั้งหมดและใช้ความระมัดระวังในการจัดการความเสี่ยงของคุณ"