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许成钢:应对重大突发事件,信息的迅速流动是一切的一切

更新时间:2020-02-10 02:10:32
作者: 许成钢 (进入专栏)  
灾难,有组织地做充分准备。其中包括物质准备,和协调社会力量的组织准备。

   中国作为世界第一大制造业国家,第一大出口国,而且是中央高度权威的体制,现在看到的基本物资的严重匮缺的现象,让我感到非常吃惊。看来从国家到地方,中国疾病控制防御体系和医疗体系,对疫情防控的基本物资竟然没有充分储备,甚至只有很少储备。如果这些物资本来在各省市县都有储备。如果一地储备不足,由于其他地区还没发生大规模疫情,他们可以首先拿出储备支援,然后再组织相关物质的储备。武汉有难,中央政府可以协调各地的贮备调运武汉和湖北。这是最基本的政府功能。

   在经济学里,这些储备属于公共品,应对灾情属于公共服务。在传染病预防方面,及时准确向公众发布传染病疫情信息,也属于公共品和公共服务。这些是所有国家政府必须执行的基本功能。储备需要预算。现在暴露的弱点是储备、预算都特别低。事到临头,没有储备,当然就成了基本问题。这些储备,这些公共品,公共服务,除了应对传染病,还有地震、洪水、海啸,等等。所有突发事件都要靠公共品,靠储备。所有发达国家都是主要靠政府解决,而不是靠市场来解决。如果没有储备,就要接受外来援助。外来援助的主体,那些发达国家也不是从市场临时买的,而是动用储备。同时在市场采购。与此相关的是,国际上多国表示愿意援助,但为什么不接受外来援助?这也让我吃惊。

   储备是解决突发瞬间的问题。再下来就是动员社会力量。如果是长期应对,比如接下来几个月,社会动员怎么做?这取决于冲击的规模有多么严重。和国民经济比,如果占GDP的比例不是特别大,那么市场经济的原则是最好的。中国生产口罩的企业、纺织业、轻工业基本都是民企,市场经济的原则是由需求跟供给达到的均衡决定价格和数量,让市场起作用。

   大规模储备,救灾,是政府的基本责任。全世界所有发达国家,在应对灾难时,一律是由政府开支解决的。政府大规模在市场上购买,这一定是其中最重大的成分。此时,政府在很大程度上是带有垄断性质的买方。作为垄断方,政府必须尊重市场,大规模动员才可能高效、持续。

   当突发事件的冲击占GDP比例非常大时,类似世界大战时,即便在发达国家,基本物资的供应也从市场经济改变为配给制。因为市场对快速巨大冲击的反应过慢。在不得已的情况下,最基本的物资供应不可避免是配给制。二战期间,即便美国本国国土没有战争,但在全面动员情况下,基本物资也是配给制。已故经济学家维兹曼对此有著名的理论解释。

   界面新闻:最近几天,武汉等疫区的医疗物资的调配出现瓶颈,遭到各方批评。有人提出,能不能让阿里、京东等电商平台参与物资的供需对接?所谓的大数据能不能发挥效力,比如预测供需的变化,提前做出配置?

   许成钢:这问题很好。京东、阿里都有大数据。过去有人曾说,在大数据的帮助下,未来的供需关系是不是可以变成中央计划经济。今天发生的事情告诉我们,大数据不是单纯的技术问题。突发事件不可计划,中央计划经济不是应对突发事件的最好办法。

   第一,信息就是数据,数据就是信息。在大数据的今天,这两个词表达的是同一个内容。突发事件是突然信息量剧增的过程。是在质和量的方面同时剧增的过程。如果信息不流通,那么任何大数据公司手里也没有掌握这些质和量的关键信息。

   第二,人们通常说的大数据,是在通常情况下的市场收集的数据,这些数据既无法预测世界突发事件,也无法预测革命性的技术变化,因此无法预测未来会发生的重大变化。因此,以常态数据为基础的中央计划,很难面对突发的重大事件。突发重大事件意味着出现了一大堆原来没有的、过去不知道的数据。所以,信息的及时传播非常重要。当你把信息途径切断,就无法应对突发事件。

   另一方面,电商的大数据当然有巨大的帮助,虽然在应对突发事件时,这些数据对需求侧的帮助很有限。在传染病突发时,为需求侧做的模型,其基础是传染病模型,电商们没有传染病的模型,信息不流通情况下,更没有突发病的数据,他们只有通常意义上的消费者的数据。而这些数据只在合并到传染病模型里的经济模型里才有帮助。电商的大数据真正有帮助的地方在供给侧,这是可以有巨大帮助的方面。中国轻工业基本都是民企,在电商那边,这些数据相当完整。当需要动员社会力量救灾的时候,国家采购是核心部分,国家采购应该努力跟电商合作,跟电商平台合作,这是可以大大帮助政府采购的机制。

   当政府大规模采购时,政府实际上是垄断者,我想提醒的是,政府必须尊重市场机制。除非在极端情况下,比如世界大战,政府必须尊重市场机制,必须遵守平台为所有买卖方制定的规矩,和平台必须是合作关系,而不是命令关系。只有这样来动员社会资源,才能保证政府大规模采购成功。如果不尊重平台规矩,一定适得其反。

   界面新闻:此次疫情会对中国和世界经济造成哪些影响?2003年的SARS对GDP和一二三产业的影响,在数据上能不能搬到到今天来做相应的预测?

   许成钢:在传染病性质不清的情况下,预测很难。经济学里的一个基本概念叫基本面。在传染病来袭的时候,第一影响经济的因素是传染病。如果不了解传染病,就不了解基本面。在没有数据,也没有传染病模型时,任何预测都依赖假设。例如有人假设这次传染病的性质类似于SARS,然后做预测。但谁知道新型肺炎跟SARS相似吗?

   两三天前,官方公布的确诊人数已经超过SARS的顶峰数字。SARS是经过3个月,到了夏天才到峰值。而新冠肺炎如果要等到夏天才渐渐消失,那现在连2月还没开始呢。情况远远超出SARS。

   我们必须尊重传染病学专家的预测。哈佛大学的一名传染病专家预测,假如完全没有政府预防的干预,即相当于1月23日之前的情况,即没有预防措施,那么这个传染病会最终在全球导致千万数量级的死亡,会比1918年西班牙大流感还严重很多。没有政府干预这个假设,是一个理论假设,为所有的预测设置一个理论的底线。当政府干预后,事情就变化了,病死的人数会下降。但是,干预的效率如何? 干预的层次和作用是什么?这些依赖经济学和传染病学模型的结合,依赖大量数据。没有这些,无法预测。现在有一点完全清楚,就是,即便是最有效的控制,这次的情况也已经明显劣于非典时期。所以,假定人们用非典的数据做基础,那么沿着非典趋势往后看,比非典要坏多少,才能得出一些猜测。总之,政府控制疫情是关键。而信息的传播是关键的关键。

   控制的效率基本重要。效率取决于准确的隔离传染的人群。比如封城,封锁1000万人的城,这不是有效率的办法。因为里面绝大部分人是没有病的。这样封城,会把没病的人传染。而且,如此规模封锁,导致巨大的人道问题,导致很多人想方设法逃走。由此带来人道危机和隐藏的传染蔓延。需要的是信息、信息、信息,在信息的基础上,才可能比较确切的把有可能感染和不太可能感染的人分开,把确定感染和其他情况的人分开,用隔离的方式让病毒传播得到控制。

  

  

本文责编:陈冬冬
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