ФОРСАЙТ COVID-19

ФОРСАЙТ COVID-19: ВПЛИВ НА ЕКОНОМІКУ І СУСПІЛЬСТВО

Дата публікації 04.04.2020

В досліджені проаналізовано вплив пандемій свинячого грипу, Ебола і коронавірусу (які відбувалися протягом останніх 12 років) на розвиток світової економіки та глобального суспільства. Показано, що ці пандемії носять циклічний характер з періодом повторення, який приблизно дорівнює п’яти рокам. Вони суттєво впливають на світову економіку, приводячи до розриву економічних ланцюгів і гальмування на кілька місяців або навіть до одного року розвитку економіки і суспільства. Для вивчення впливу пандемії коронавірусу на економіку України розроблено прогнозну математична модель і проведено комп’ютерне моделювання цього явища. Розрахунки за песимістичним і оптимістичним сценаріями дозволили оцінити масштаби людських втрат та часові горизонти наростання і згасання пандемії коронавірусу в Україні. Результати цього дослідження можуть використовуватися владою України для розробки плану дій, спрямованих на упередження пандемії і подолання її наслідків.

FORESIGHT COVID-19: IMPACT ON ECONOMY AND SOCIETY. The study analyzes the impact of the Swine flu, Ebola, and Coronavirus pandemics (that have occurred over the past 12 years) on the development of the world economy and global society. These pandemics have been shown to be cyclical with a recurrence period of approximately 5 years. They have a significant impact on the global economy, leading to the breaking of economic chains and the braking of several months or about one year of economic and social development. To study the impact of the coronavirus pandemic on the Ukrainian economy and society, a predictive mathematical model was developed and computer simulations were made. The calculations for the pessimistic and optimistic scenarios made it possible to estimate the extent of human losses and the time horizons for the growth and extinction of the coronavirus pandemic in Ukraine. The results of this study can be used by the Ukrainian authorities to develop a plan of action aimed at preventing a pandemic and overcoming its effects.

 

1. Вплив масових інфекційних хвороб (пандемій) на розвиток економіки і суспільства в глобальному вимірі (світ)

Протягом останніх десятиліть почастішали масові інфекційні хвороби (пандемії), які почали все більш відчутно впливати на здоров’я людей, суспільний розвиток, економіку країн і регіонів світу. Так, у 2008-2009 більшість країн світу було охоплено свинячим грипом, який переріс у пандемію H1N1/09. У 2014-2015 роках Західну Африку, США, Європу охопила пендемія Ебола. Початок 2020 року сумно ознаменувався швидким і найбільш масовим охопленням практично всього світового співтовариства пандемією коронавірусу.

Бачимо, що виникнення пандемій на зазначеному відрізку часу мають циклічний характер з періодом виникнення, , який приблизно дорівнює п’яти рокам. Для того щоб проаналізувати вплив цих пандемій на світову економіку співставимо їх на часовій осі з наступними періодичними процесами:

  • 40-50-річними економічними циклами Миколи Кондратьєва, основаними на зміні технологічних укладів суспільства;
  • 7-11-річними циклами Клемента Жюгляра, пов'язаними з спрямованістю інвестицій в бізнес;
  • промисловим індексом Доу-Джонса, що відображає загальну капіталізацію 30 найбільших американських компаній.

З рис. 1 бачимо, що в 2020-2021 році закінчується знижувальна хвиля 5-го циклу Кондратьєва, яка з переходом до наступного технологічного укладу переключається на підвищувальну хвилю 6-го циклу Кондратьєва. Це говорить про об'єктивні умови подальшого тривалого підйому світової економіки. У той же час, старт цього підйому на часовому відрізку 2020-2021 роки суттєво послаблюється розривом традиційних економічних ланцюжків в результаті пандемії коронавірусу, значним «розпорошенням» (розфокусованістю) інвестицій у різні бізнеси (як застарілі, так і перспективні), що призводить до досягнення чергового дна циклу Жюгляра і падіння на 30-40% індексу Доу-Джонса. Цей спад за Жюгляром має тривати приблизно протягом року, під час якого відбудеться перенаправлення інвестицій на технології 6-го укладу. Після перевищення внеску у світовий ВВП понад 5-7% за рахунок технологій 6-го укладу має розпочатися підйом глобальної економіки як за Кондратьєвим, так і за Жюгляром.

Image
Рисунок 1. Вплив пандемій на розвиток економіки і суспільства

Аналогічні спади світової економіки спостерігалися і раніше. Вони виникали, в тому числі, і під впливом пандемій грипу та свинячого грипу в 2008-2009 роках і Ебола в 2014-2015 роках відповідно. Але на світову економіку вони мали короткотерміновий вплив (від кількох місяців до року), після чого продовжувався її об’єктивний розвиток з елементами оновлення і часткового позбавлення від штучних нашарувань (фінансових бульбашок, пірамід і т.п.). Екстраполюючи явища 2008-2009 і 2014-2015 років на нинішню ситуацію з пандемією коронавірусу, можемо зробити прогностичне судження, що спад світової економіки в 2020 році буде більш глибоким у порівнянні із згаданими попередніми кризами, але вже у 2021-2022 роках, після подолання нової пандемії і позбавлення від застарілих і штучних нашарувань, почнеться її оновлення і зростання відповідно до об’єктивних законів економіки.

2. Побудова прогнозної моделі для аналізу розповсюдження COVID-19 в Україні

Для побудови прогнозної моделі розповсюдження COVID-19 в Україні використовувалися відкриті дані національних і міжнародних організацій:

Головними методами, покладеними в основу побудови прогнозної моделі та розрахунків розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 в Україні стали:

  • Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining);
  • Принцип подібності в математичному моделюванні (Principle of Similarity in Mathematical Modeling);
  • Кореляційний аналіз (Сorrelation Аnalysis);
  • Регресійний аналіз (Regression Analysis).

Відповідно до принципу подібності в математичному моделюванні, для побудови прогнозної моделі розповсюдження COVID-19 в Україні необхідно визначити країни, в яких розповсюдження вказаного вірусу мало найбільш подібний до України характер. Для цього використовувалися статистичні дані Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering щодо випадків захворювання на COVID-19 для групи країн світу з найбільш характерними проявами пандемії (Таблиця 1).

З метою дотримання умови однорідності вибірок даних, першим днем спостережень для кожної країни було встановлено дату реєстрації першого офіційного випадку захворювання. Застосування до цих даних метода кореляційного аналізу показує, що розповсюдження вірусу SARS-CoV-2 у наведених в табл. 1 країнах має схожий характер, але значення коефіцієнтів кореляції найвищі між Україною, Італією та Іспанією.

Таблиця 1. Кореляційна матриця випадків захворювання на COVID-19 в обраних країнах

  China France Italy Korea, South Spain Sweden Ukraine US
China 1,000 0,923 0,706 0,755 0,578 0,525 0,823 0,882
France 0,923 1,000 0,504 0,703 0,408 0,361 0,625 0,913
Italy 0,706 0,504 1,000 0,767 0,957 0,934 0,975 0,458
Korea, South 0,755 0,703 0,767 1,000 0,831 0,775 0,777 0,687
Spain 0,578 0,408 0,957 0,831 1,000 0,980 0,891 0,375
Sweden 0,525 0,361 0,934 0,775 0,980 1,000 0,854 0,328
Ukraine 0,823 0,625 0,975 0,777 0,891 0,854 1,000 0,566
US 0,882 0,913 0,458 0,687 0,375 0,328 0,566 1,000

Ґрунтуючись на цих розрахунках, в якості країн-прототипів для України було обрано Італію та Іспанію. В цих країнах-прототипах характер розповсюдження COVID-19 найбільш наближений до України, але масштаби цього розповсюдження в обраних країнах значно вищі.

Аналіз даних показує, що в Україні перший випадок зараження на COVID-19 було зареєстровано на 32 дні пізніше, ніж в Італії, і на 31 день пізніше, ніж в Іспанії. Тому на основі даних про розповсюдження вірусу в обраних країнах-прототипах будемо прогнозувати кількість випадків COVID-19 в Україні з затримкою приблизно на 30 днів.

3. Математична модель для прогнозування розповсюдження COVID-19 в Україні

Проаналізуємо динаміку кількості захворювань в Італії та Іспанії та побудуємо відповідні графіки (рис. 2). Бачимо, що до 46-го дня в Італії та до 51-го дня в Іспанії поширення вірусу носило експоненційний характер, а потім, після введення в цих країнах жорстких карантинних заходів, він змінився на лінійний з різними кутовими коефіцієнтами для кожної з них.

 

Image
Рисунок 2. Динаміка кількості захворювань на COVID-19 в Італії та Іспанії

Опишемо ці процеси такими математичними співвідношеннями:

Image

де N(t) – кількість випадків захворювань, t - кількість днів від першого дня захворювання.

Використовуючи математичну модель (1) виконаємо прогнозні розрахунки розповсюдження COVID-19 в Україні за песимістичним і оптимістичним сценаріями.

Прогнозовану кількість летальних випадків в Україні розраховано з урахуванням рівня смертності від COVID-19 в Італії та Іспанії. За основу взято відношення кількості летальних випадків до загальної кількості випадків захворювання за кожен день пандемії в зазначених країнах-прототипах. Для України цей показник розраховувався на основі використання принципу подібності в математичному моделюванні з відповідним лагом (приблизно 30 днів).

4. Прогнозне моделювання розповсюдження коронавірусної хвороби в Україні

4.1. Песимістичний сценарій (який може відбутися з ймовірністю до 30%) полягає у використанні для розрахунків розповсюдження COVID-19 в Україні математичної моделі (1), яка відображає характер розвитку пандемії в Італії та Іспанії з часовою затримкою розвитку цих процесів приблизно рівною 30 дням, але з меншими масштабами їх розвитку у порівнянні з обраними країнами-прототипами. На основі даних для Італії та Іспанії, за допомогою інструментів регресійного аналізу, виконано прогнозні розрахунки поширення захворювань та кількості можливих летальних наслідків в Україні. Результати моделювання представлено в табл. 2, графічну інтерпретацію наведено на рис. 3 та 4.

Результати моделювання показують, що для України функція швидкості змінювання кількості випадків COVID-19 набуває свого максимуму на 51-52 день від першого зареєстрованого хворого, а саме на другу половину квітня 2020 року (22-23 квітня). Після досягнення цього максимуму, в наслідок жорстких карантинних заходів в країні, має відбутися «злам» попередньої тенденції і розпочатися зниження швидкості зростання кількості випадків захворювання (функція кількості захворювань на COVID-19 змінює характер з експоненційного на лінійний). На рис. 5 наведено результати прогнозного моделювання кількості можливих летальних наслідків від COVID-19 для України включно до 2.05.2020 року.

Таблиця 2. Результати прогнозного моделювання кількості захворювань та кількості можливих летальних випадків від COVID-19 в Україні

Дата

Встановлена кількість захворювань/
(*прогнозне моделювання)

Приріст кількості захворювань Кількістьлетальних випадків(прогнозне моделювання) Відсоток летальних випадків (прогнозне моделювання) Кількість днів від першого захворювання
03.03.2020 1     0 1
04.03.2020 1 0   0 2
05.03.2020 1 0   0 3
06.03.2020 1 0   0 4
07.03.2020 1 0   0 5
08.03.2020 1 0   0 6
09.03.2020 1 0   0 7
10.03.2020 1 0   0 8
11.03.2020 1 0   0 9
12.03.2020 1 0   0 10
13.03.2020 3 2 1 0 11
14.03.2020 3 0 1 0 12
15.03.2020 3 0 1 0 13
16.03.2020 7 4 1 0 14
17.03.2020 14 7 2 0 15
18.03.2020 14 0 2 0 16
19.03.2020 16 2 2 0 17
20.03.2020 29 13 3 0 18
21.03.2020 47 18 3 0 19
22.03.2020 73 26 3 0 20
23.03.2020 73 0 3 0 21
24.03.2020 97 24 3 4,5 22
25.03.2020 145 48 5 3,1 23
26.03.2020 196 51 5 1,9 24
27.03.2020 310 114 5 3,0 25
28.03.2020 356 46 9 3,0 26
29.03.2020 475 119 10 2,6 27
30.03.2020 548 73 13 2,5 28
31.03.2020 645 97 17 2,3 29
01.04.2020 794 149 20 2,5 30
02.04.2020 942 148 23 2,4 31
03.04.2020 1096 154 33 3,0 32
04.04.2020* 1170* 74 37 3,2 33
05.04.2020 1266 96 44 3,5 34
06.04.2020 1389 123 53 3,8 35
07.04.2020 1548 159 56 3,6 36
08.04.2020 1754 206 79 4,5 37
09.04.2020 2020 266 91 4,5 38
10.04.2020 2363 343 123 5,2 39
11.04.2020 2807 444 154 5,5 40
12.04.2020 3381 574 186 5,5 41
13.04.2020 4123 742 226 5,5 42
14.04.2020 5082 959 264 5,2 43
15.04.2020 6322 1241 354 5,6 44
16.04.2020 6921 599 394 5,7 45
17.04.2020 9098 2176 536 5,9 46
18.04.2020 11461 2364 699 6,1 47
19.04.2020 14073 2612 844 6,0 48
20.04.2020 17015 2942 1038 6,1 49
21.04.2020 17481 466 1119 6,4 50
22.04.2020 21915 4434 1147 6,6 51
23.04.2020 26350 4434 1765 6,7 52
24.04.2020 30784 4434 2124 6,9 53
25.04.2020 35218 4434 2430 6,9 54
26.04.2020 39652 4434 2735 6,9 55
27.04.2020 44086 4434 3087 7,0 56
28.04.2020 48520 4434 3445 7,1 57
29.04.2020 52954 4434 3813 7,2 58
30.04.2020 57388 4434 4189 7,3 59
01.05.2020 61822 4434 4575 7,4 60
02.05.2020 66256 4434 4837 7,3 61

*з 04.04.2020 наводяться прогнозні значення

Image
Рисунок 3. Прогноз кількості COVID-19 в Україні

Image
Рисунок 4. Прогноз швидкості зміни кількості захворювань на SARS-CoV-2 в Україні

Image
Рисунок 5. Прогноз кількості летальних наслідків від COVID-19 для України

4.2. За оцінками ряду експертів, бажаний для України оптимістичний сценарій (який може відбутися з ймовірністю до 10%) полягає в триразовому зменшенні показників інфікованих вірусом SARS-CoV-2 і летальних наслідків від нього у порівнянні з песимістичним сценарієм, наведенним в таблиці 2. Експерти обгрунтовують це наступними аргументами:

  • більш високим колективним імунітетом населення України у порівнянні з населенням країн-прототипів, особливо виходячи з гіпотези, що люди старшого віку в Україні, які у свій час обов’язково отримували вакцинацію БЦЖ, більш стійкі до захворювань коронавірусом;
  • приходом сухої, теплої погоди в Україну;
  • можливими ефективними проти-пандемійними діями влади;
  • масштабною консолідацією громадянського суспільства і національного бізнесу навколо проблеми подолання пандемії.

Аналітики Світового центру даних «Геоінформатика і сталий розвиток» вважають, що найбільш реалістичним сценарієм (з ймовірністю до 60 %) буде середній (за наведеними параметрами) між песимістичним і оптимістичним сценаріями. Разом з тим, побудований в цьому дослідженні песимістичний сценарій, на думку розробників, має бути базовим для подальшого розгляду з метою планування на його основі проти-пандемійних заходів, виходячи з міркувань, що краще помилитися в гіршому.

Команда проекту звертає увагу на те, що наведені результати і висновки носять оціночний характер, достовірність яких визначається адекватністю вихідних гіпотез і визначень та достовірністю використаних даних. Розпочаті дослідження продовжаться, результати будуть періодично оприлюднюватися.

 

© World Data Center
    for Geoinformatics and Sustainable Development
    April 04, 2020