IMF-評(píng)估供應(yīng)中斷對(duì)全球大流行性復(fù)蘇的影響（英）

HarriKemp,RafaelPortillo,andMarikaSantoro編寫(xiě)WP/23/42國(guó)際貨幣基金組織的工作文件描述了作者正在進(jìn)行的研究，發(fā)表這些文件是為了征求意見(jiàn)和鼓勵(lì)辯論。國(guó)際貨幣基金組織工作文件中表達(dá)的觀點(diǎn)是作者的觀點(diǎn)，不一定代表國(guó)際貨幣基金組織、其執(zhí)行董事會(huì)或國(guó)際貨幣基金組織管理層的觀點(diǎn)。2023?2023年國(guó)際貨幣基金組織WP/23/42國(guó)際貨幣基金組織工作文件研究部評(píng)估供應(yīng)中斷對(duì)全球大流行病恢復(fù)的影響哈里-坎普、拉斐爾-波蒂略和瑪麗卡-桑托羅編寫(xiě)授權(quán)本杰明-亨特2023年2月分發(fā)國(guó)際貨幣基金組織工作文件描述了作者正在進(jìn)行的研究，發(fā)表這些文件是為了征求意見(jiàn)和鼓勵(lì)辯論。國(guó)際貨幣基金組織工作文件中表達(dá)的觀點(diǎn)是作者的觀點(diǎn)，不一定代表國(guó)際貨幣基金組織、其執(zhí)行董事會(huì)或國(guó)際貨幣基金組織管理層的觀點(diǎn)。ABSTRACT:我們估計(jì)了(烏克蘭戰(zhàn)爭(zhēng)前)供應(yīng)中斷在制約Covid-19大流行病恢復(fù)方面的作用，包括幾個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興市場(chǎng)，以及全球。我們依靠?jī)煞N方法。在第一種方法中，我們使用符號(hào)限制的向量自動(dòng)回歸(SVAR)來(lái)確定制造業(yè)的供應(yīng)和需求沖擊，基于對(duì)新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的調(diào)查的共同運(yùn)動(dòng)。這些沖擊對(duì)工業(yè)生產(chǎn)和GDP的影響是通過(guò)本地預(yù)測(cè)方法和Acemoglu等人(2016)的投入產(chǎn)出框架的組合來(lái)恢復(fù)的。在第二種方法中，我們使用IMF的G20模型來(lái)衡量供應(yīng)沖擊在共同推動(dòng)活動(dòng)和通脹意外中的重要性。我們發(fā)現(xiàn)，在2021年全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期間，供應(yīng)中斷使全球增加值減少了0.5%至1.2%，同時(shí)也使同年的全球核心通脹增加了約1%。JEL分類號(hào)。E3,E23作者的電子郵件地址。jkemp@;rportilloocando@;msantoro@簡(jiǎn)介 1背景和典型的事實(shí) 3方法和估計(jì)結(jié)果 7簽名限制VAR 7確定供應(yīng)和需求的沖擊 72021年供應(yīng)沖擊對(duì)工業(yè)生產(chǎn)的影響 92021年供應(yīng)沖擊對(duì)全球貿(mào)易的影響 112021年供應(yīng)沖擊對(duì)GDP的影響 12將實(shí)證分析擴(kuò)展到2022年 14供應(yīng)和需求沖擊之間的關(guān)聯(lián)性 15使用IMFG20模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)性模擬 16供應(yīng)沖擊對(duì)GDP和核心通脹的影響 17敏感度分析。菲利普斯曲線的斜率 19結(jié)論 20參考文獻(xiàn) 21附件一。其他SVAR結(jié)果 23附件二。脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRFs) 30附件三。補(bǔ)充圖表 38圖1.制造業(yè)供應(yīng)商的交貨時(shí)間 4圖2.新訂單，供應(yīng)商的交貨時(shí)間和實(shí)際消費(fèi) 5圖3.供應(yīng)瓶頸和通貨膨脹 6圖4.全球新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解情況 8圖5.供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解。AEsvsEMs 9圖6.2021年供應(yīng)沖擊對(duì)2021年制造業(yè)IP的影響 10 圖8：供應(yīng)沖擊對(duì)2021年全球貿(mào)易量的影響 12圖9.2021年供應(yīng)沖擊對(duì)GDP的影響 14圖10.全球新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解情況 14圖11.2022年供應(yīng)和需求沖擊對(duì)全球知識(shí)產(chǎn)權(quán)的影響 15圖12.全球供應(yīng)和需求沖擊之間的關(guān)系 16 17圖14.增長(zhǎng)和通貨膨脹與Covid前基線的偏差 18圖15.2021年供應(yīng)沖擊的影響GDP增長(zhǎng)和核心通貨膨脹 19圖16.增長(zhǎng)和通貨膨脹的偏離。菲利普斯曲線的比較 20表格表1：全球成本份額12國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響1盡管這已經(jīng)成為一個(gè)老生常談的觀點(diǎn)，但Covid-19大流行時(shí)期確實(shí)是獨(dú)一無(wú)二的。衰退和復(fù)蘇通常反映了總需求的變化，而自2020年以來(lái)，活動(dòng)的急劇波動(dòng)反而來(lái)自于供應(yīng)和需求因素的結(jié)合。這在從2020年中期開(kāi)始的大封鎖中的復(fù)蘇中尤為明顯。隨著商品需求的激增，很快就出現(xiàn)了前所未有的供應(yīng)鏈壓力，很多企業(yè)報(bào)告說(shuō)中間投入和勞動(dòng)力短缺(例如，見(jiàn)Celasun(2022)，Pitschner(2022))。物流瓶頸也導(dǎo)致交貨時(shí)間延長(zhǎng)，許多主要港口的擁堵程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)大流行前的水平(Komaromi等人，2022)。這些問(wèn)題的出現(xiàn)是在總體活動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于大流行前的趨勢(shì)時(shí)出現(xiàn)的，這突出了大流行病對(duì)全球生產(chǎn)能力的影響。這些供應(yīng)方中斷的驅(qū)動(dòng)因素和影響一直是許多辯論的主題。最近的工作主要是關(guān)于對(duì)通貨膨脹的影響，考慮到這一時(shí)期發(fā)生的前所未有的通貨膨脹激增，這是可以理解的。在本文中，我們的重點(diǎn)是對(duì)一組發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體(AEs)和新興市場(chǎng)(EMs)以及全球活動(dòng)的影響。我們主要關(guān)注2021年：在這一年，這些中斷最為明顯，其對(duì)活動(dòng)的影響不太可能受到其他供應(yīng)沖擊的污染，特別是那些來(lái)自烏克蘭入侵的沖擊。我們的主要貢獻(xiàn)是，我們使用兩種互補(bǔ)的方法來(lái)區(qū)分需求和供應(yīng)力量在這一時(shí)期推動(dòng)活動(dòng)的相對(duì)重要性，同時(shí)也從全球角度出發(fā)。每種方法都強(qiáng)調(diào)全球宏觀數(shù)據(jù)的不同層面，一種是以制造業(yè)調(diào)查和投入產(chǎn)出聯(lián)系為中心，另一種是以總產(chǎn)出和通貨膨脹意外為中心。重要的是，我們并不對(duì)供應(yīng)和需求沖擊背后的確切機(jī)制和驅(qū)動(dòng)因素采取立場(chǎng)。我們采用簡(jiǎn)單的識(shí)別策略，讓數(shù)據(jù)說(shuō)話。第一個(gè)方法包括三個(gè)階段。在第一階段，我們使用符號(hào)限制的貝葉斯向量自回歸(SVAR)來(lái)識(shí)別制造業(yè)的需求和供應(yīng)沖擊，借鑒采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)(PMI)中的信息，并遵循高盛(2020，2021)的早期工作。供應(yīng)沖擊被確定為降低部門效率的沖擊，延長(zhǎng)了制造業(yè)企業(yè)面臨的供應(yīng)交貨時(shí)間，同時(shí)減少了企業(yè)產(chǎn)品的訂單(衡量活動(dòng))。在第二階段，我們使用Jordà(2005)的局部預(yù)測(cè)方法來(lái)確定估計(jì)的供應(yīng)沖擊對(duì)各國(guó)和全球的制造業(yè)生產(chǎn)以及全球貿(mào)易的影響。最后，在第三步，我們使用Acemoglu等人(2016)的投入產(chǎn)出框架來(lái)評(píng)估部門溢出效應(yīng)和對(duì)總附加值(GDP)的影響，將基本的供應(yīng)沖擊視為對(duì)生產(chǎn)力的沖擊。然后我們使用另一種方法，利用IMF的G20模型1，這是一個(gè)具有新凱恩斯主義特征的多國(guó)半結(jié)構(gòu)模型，評(píng)估2021年需求和供應(yīng)沖擊在解釋通貨膨脹和產(chǎn)出結(jié)果相對(duì)于IMF大流行前預(yù)測(cè)的意外情況時(shí)的相對(duì)重要性。在該模型中，供應(yīng)沖擊會(huì)改變菲利普斯曲線。直觀地說(shuō)，如果核心通脹率高于模型中菲利普斯曲線對(duì)特定產(chǎn)出水平的暗示，那么超額通脹就會(huì)被解釋為部分反映了供給國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織21Andrle等人(2015)。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織3沖擊。這種方法對(duì)產(chǎn)出和通貨膨脹都進(jìn)行了估計(jì)，因?yàn)榛謴?fù)的沖擊對(duì)這兩個(gè)變量都有影響。我們發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)沖擊是制約大流行病復(fù)蘇的一個(gè)重要因素。根據(jù)第一種方法，供應(yīng)沖擊對(duì)制造業(yè)的復(fù)蘇產(chǎn)生了相當(dāng)大的影響，波及到其他部門，降低了整個(gè)經(jīng)濟(jì)的附加值。這種方法估計(jì)，2021年的供應(yīng)沖擊減去了大約一旦考慮到對(duì)其他部門的溢出效應(yīng)，全球制造業(yè)生產(chǎn)下降3.4%，全球貿(mào)易下降約4%，全球GDP下降-1.2%。這種方法還顯示，供應(yīng)中斷的措施在2022年普遍緩解，與全球需求的冷卻同步。第二種方法發(fā)現(xiàn)對(duì)全球GDP的影響大致相同，盡管影響略小，為-0.5%。此外，它估計(jì)供應(yīng)沖擊在2021年使全球核心通脹率增加了約1個(gè)百分點(diǎn)。這些估計(jì)是相當(dāng)大的。2021年，全球GDP水平與國(guó)際貨幣基金組織2020年1月出版的《世界經(jīng)濟(jì)展望》(WEO)中大流行前預(yù)測(cè)所暗示的水平之間的差距為3.7%，與快速但不完全的全球復(fù)蘇相一致。我們的估計(jì)意味著，如果沒(méi)有2021年的供應(yīng)沖擊，差距會(huì)更小，在2.5%至3.2%之間。與此相關(guān)，WEO對(duì)核心通脹的全球衡量在2021年為3.5%，而2010-2019年期間的平均值為2.9%，2020年1月WEO的預(yù)測(cè)為3.1%。因此，G20模型的估計(jì)意味著，在沒(méi)有供應(yīng)沖擊的情況下，2021年的全球核心通脹率會(huì)低于Covid之前的預(yù)測(cè)。雖然這兩種方法在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生了大致相似的估計(jì)，但在國(guó)家層面上卻存在較大的差異。第一種方法通常發(fā)現(xiàn)對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的活動(dòng)影響較大，例如在德國(guó)等一些歐洲國(guó)家，因?yàn)檫@些國(guó)家在制造業(yè)調(diào)查中顯示出較大的壓力跡象。第二種方法發(fā)現(xiàn)供應(yīng)沖擊在復(fù)蘇初期對(duì)通貨膨脹反應(yīng)較大的國(guó)家有更大的影響。在一些新興市場(chǎng)國(guó)家，例如拉丁美洲和美國(guó)，情況就是這樣的。造成這種差異的原因可能有幾個(gè)。第一種方法依賴于制造業(yè)調(diào)查的信息內(nèi)容，這在AEs可能更強(qiáng)，而第二種方法依賴于前Covid預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，這在一些國(guó)家可能是有偏見(jiàn)的。此外，第二種方法依賴于供應(yīng)中斷和核心通脹之間的關(guān)系，這種關(guān)系可能需要時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)?？梢哉f(shuō)，在AEs中，2021年中斷的一些通脹影響是在2022年而不是2021年感受到的?？傊?，這些差異并沒(méi)有改變主要結(jié)論，即供應(yīng)中斷是全球大流行病復(fù)蘇的一個(gè)相當(dāng)大的阻力。我們的論文與正在興起的關(guān)于Covid沖擊的宏觀影響和隨后的復(fù)蘇的文獻(xiàn)有關(guān)。一些工作很早就認(rèn)識(shí)到Covid沖擊的雙重需求/供應(yīng)性質(zhì)以及生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和供應(yīng)鏈在部門發(fā)展傳播中的作用(Baqaee和Farhi，2022，Guerrieri等，2022和2021，等等)。由于通貨膨脹在復(fù)蘇期間激增，大部分的重點(diǎn)是了解原因。有幾篇論文使用網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)量化通脹增長(zhǎng)背后的部門供應(yīng)和需求因素(DiGiovanni等人，2022年，F(xiàn)errante等人，2022年)，而其他論文則強(qiáng)調(diào)部門驅(qū)動(dòng)因素，但在投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)有限的模型中(Kindberg-Hanlon和Portillo，2023，Gudmundsson等人，2023)。其他論文研究了總的因素，如勞動(dòng)力供應(yīng)的沖擊或勞動(dòng)力市場(chǎng)的有限松弛(Amiti等人，2022年，Ball等人，2022年，Crump等人，2022年)和總的菲利普斯曲線可能的非線性(Ball等人，2022年，Linde等人，2022年，Cerrato和Gitti，2022年，Gudmundsson等人，2023)。總的來(lái)說(shuō)，這些論文發(fā)現(xiàn)供應(yīng)和需求因素國(guó)際貨幣基金組織4在解釋通脹激增方面都有重要作用，這與應(yīng)用G20的結(jié)果大致一致國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織5本文中的模型。我們論文中的第一種方法與關(guān)注供應(yīng)中斷對(duì)活動(dòng)影響的論文關(guān)系更密切，特別是高盛(2021)，但也包括Celasun等人(2022)。Celasun等人(2022)采用了大致相似的實(shí)證策略，但采用了不同的變量集，發(fā)現(xiàn)的影響與我們自己的估計(jì)相一致，但重點(diǎn)是歐洲。這里使用的方法也與Alessandria等人(2022)的模型風(fēng)格化的事實(shí)供應(yīng)瓶頸成為2021年經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的一個(gè)關(guān)鍵阻力。瓶頸表現(xiàn)在交貨時(shí)間延長(zhǎng)到遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)大流行前的水平(特別是在AE)，中間產(chǎn)品的稀缺，以及在較小程度上的勞動(dòng)力短缺。這些混亂背后的主要驅(qū)動(dòng)力是對(duì)貨物的需求激增，而供應(yīng)卻缺乏彈性，由于Covid的限制而停工，以及勞動(dòng)力的參與減少。Celasun等人(2022年)詳細(xì)介紹了與2021年供應(yīng)中斷有關(guān)的典型事實(shí)。在本節(jié)中，我們對(duì)與我們的實(shí)證策略相關(guān)的突出事實(shí)進(jìn)行了總結(jié)。制造業(yè)PMI供應(yīng)商交貨時(shí)間指數(shù)提供了一個(gè)有用的全球供應(yīng)中斷/限制的匯總措施，該指數(shù)作為標(biāo)普全球制造業(yè)PMI的一部分每月發(fā)布(標(biāo)普全球，2022)。全球制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)(PMI)是一個(gè)基于調(diào)查的行業(yè)商業(yè)狀況指標(biāo)，覆蓋約40個(gè)國(guó)家。它包括對(duì)產(chǎn)出、新訂單、就業(yè)、投入和產(chǎn)出價(jià)格、出口訂單、采購(gòu)活動(dòng)、供應(yīng)商表現(xiàn)、積壓訂單和庫(kù)存變化的衡量。調(diào)查要求受訪者報(bào)告每個(gè)變量與前一個(gè)月相比的變化，說(shuō)明每個(gè)變量是上升/改善，下降/惡化，還是保持不變。PMI被認(rèn)為是一個(gè)及時(shí)的商業(yè)狀況指標(biāo)，因?yàn)樗鼈兪窃诳杀鹊墓俜綌?shù)據(jù)之前發(fā)布的。它們也被報(bào)告為擴(kuò)散指數(shù)，指數(shù)值在0和100之間變化。50的水平表示相對(duì)于之前沒(méi)有變化，讀數(shù)高于50表示改善或增加，讀數(shù)低于50表示惡化或減少。與中性水平(即50)的差距越大，變化率就越大。2就供應(yīng)商交貨時(shí)間(SDT)分指數(shù)而言，低于50的數(shù)值表明，相對(duì)于前一個(gè)月，一般公司的交貨時(shí)間在延長(zhǎng)。從圖1和圖2中可以看出，該分指數(shù)的變化與全球商業(yè)周期的狀況有關(guān)。在擴(kuò)張期間，上游企業(yè)需要時(shí)間來(lái)調(diào)整生產(chǎn)以應(yīng)對(duì)需求的增加，企業(yè)必須等待更長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)獲得他們所需要的投入，該指數(shù)就會(huì)下降。反之，當(dāng)活動(dòng)放緩時(shí)，交貨時(shí)間往往縮短(指數(shù)增加)。周期性也反映在SDT指數(shù)和新訂單措施之間的負(fù)向共同運(yùn)動(dòng)中(圖2，頂部面板)。2更多信息見(jiàn)https://www./marketintelligence/en/mi/products/pmi.html。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織6圖1.制造業(yè)供應(yīng)商的交貨時(shí)間資料來(lái)源。HaverAnalytics,S&PGlobal,和作者的計(jì)算。Covid時(shí)期的突出特點(diǎn)是交貨時(shí)間延長(zhǎng)的幅度，SDT指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于歷史水平，特別是在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，首先在封鎖期間，然后從2021年開(kāi)始。這與制成品需求的恢復(fù)相吻合，從產(chǎn)出和新訂單指數(shù)的改善中可以看出(圖2，頂部面板)。然而，新訂單和SDTs之間的關(guān)系在最近的時(shí)期出現(xiàn)了斷裂，表明雖然企業(yè)面臨著需求的增加，但它們?cè)诖_保增加生產(chǎn)所需的投入方面也受到了限制。這些限制可以被認(rèn)為是整個(gè)部門的生產(chǎn)能力的下降。在2020年封鎖期間，這種動(dòng)態(tài)的一個(gè)更極端的版本是可見(jiàn)的，因?yàn)楣?yīng)交貨時(shí)間延長(zhǎng)，而活動(dòng)卻急劇下降。因此，在2021年期間，我們觀察到強(qiáng)勁的需求和生產(chǎn)能力的下降相結(jié)合，導(dǎo)致了大規(guī)模的中斷。2021年全球商品需求激增，由美國(guó)主導(dǎo)，因?yàn)橄M(fèi)者將支出從接觸密集型服務(wù)轉(zhuǎn)向商品，特別是耐用品(見(jiàn)圖2，底部面板)。到2021年底，美國(guó)的商品消費(fèi)達(dá)到了比Covid前趨勢(shì)所暗示的水平高9%的水平。正如Celasun等人(2022)所提到的，從服務(wù)到商品消費(fèi)的轉(zhuǎn)變背后有多種因素，包括對(duì)幫助人們?cè)诩依锕ぷ鳌W(xué)習(xí)和娛樂(lè)的產(chǎn)品的更高需求。商品需求也得到了大流行期間強(qiáng)有力的收入支持措施的支持。國(guó)際貨幣基金組織711圖2.新訂單，供應(yīng)商的交貨時(shí)間和實(shí)際消費(fèi)???656055504540353025新奧爾良蘇琥珀資料來(lái)源。HaverAnalytics,S&PGlobal,和作者的計(jì)算。全球?qū)嶋H消費(fèi)百分比偏差)500S資料來(lái)源。哈弗分析公司和作者的計(jì)算結(jié)果。備注。澳大利亞、奧地利、加拿大、智利、哥倫比亞、哥斯達(dá)黎加、捷克、丹麥、愛(ài)沙尼亞、芬蘭、法國(guó)、德國(guó)、香港、冰島、印度尼西亞、荷蘭、新西蘭、挪威、羅馬尼亞、南非、瑞典、臺(tái)灣、泰國(guó)、土耳其、英國(guó)和美國(guó)。美國(guó)實(shí)際消費(fèi)百分比5005資料來(lái)源。哈弗分析公司和作者的計(jì)算結(jié)果。同時(shí)，具體的供應(yīng)方扭曲現(xiàn)象，包括物流系統(tǒng)的堵塞和中間投入及勞動(dòng)力的短缺，限制了生產(chǎn)能力。許多港口出現(xiàn)了嚴(yán)重的擁堵，由于對(duì)貨物的需求激增，航運(yùn)量超過(guò)了大流行前的水平，而大流行的限制則打斷了活動(dòng)。因此，隨著運(yùn)輸系統(tǒng)的緊張，國(guó)際航運(yùn)成本飆升(圖3，左上)。國(guó)際貨幣基金組織8索引索引圖3.供應(yīng)瓶頸和通貨膨脹物與服務(wù)通脹百分比(年度百分比變化)87 654321D資料來(lái)源。彭博社和作者的計(jì)算結(jié)果。0日資料來(lái)源。哈弗分析公司和作者的計(jì)算結(jié)果。備注。全球包括巴西、法國(guó)、德國(guó)、印度、意大利、日本、韓國(guó)、墨西哥、波蘭、俄羅斯、新加坡、南非、西班牙、臺(tái)灣、泰國(guó)、土耳其、英國(guó)和美國(guó)。資料來(lái)源。哈弗分析和作者的計(jì)算。備注。巴西、加拿大、智利、中國(guó)、哥倫比亞、捷克共和國(guó)、丹麥、歐元區(qū)、匈牙利、日本、韓國(guó)、馬來(lái)西亞、墨西哥、挪威、波蘭、南非、瑞典、瑞士、英國(guó)和美國(guó)。百分比點(diǎn)百分比點(diǎn)2資料來(lái)源。HaverAnalytics,NationalSources,和作者的計(jì)算。、荷蘭、挪威、葡萄牙、西班牙和瑞典。貨物需求上升和供應(yīng)瓶頸導(dǎo)致全球貨物通脹急劇加速(圖3，右上)。雖然隨著經(jīng)濟(jì)的逐步恢復(fù)，服務(wù)通脹也呈上升趨勢(shì)，但與大流行病有關(guān)的間歇性限制和自愿流動(dòng)限制(對(duì)服務(wù)支出的影響過(guò)大)促使服務(wù)需求和通脹在2021年前得到控制。中間投入的短缺對(duì)一些制造業(yè)部門的影響比其他部門更大。全球機(jī)動(dòng)車生產(chǎn)受到微芯片稀缺的制約，2021年9月全球產(chǎn)量達(dá)到最低點(diǎn)，比大流行前的水平低近30%(圖3，左下)。更廣泛地說(shuō)，勞動(dòng)力市場(chǎng)的發(fā)展也可能是造國(guó)際貨幣基金組織9成瓶頸的原因之一。許多地區(qū)的勞動(dòng)力市場(chǎng)都在收緊，即使復(fù)蘇勢(shì)頭強(qiáng)勁，勞動(dòng)力參與率也落后于大流行前的國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響10可能反映了大流行期間提前退休的人數(shù)激增，以及由于不確定的健康狀況而不愿意重返勞動(dòng)力隊(duì)伍。因此，幾個(gè)地區(qū)的空缺與失業(yè)率大幅上升(圖3，右下角)，企業(yè)報(bào)告說(shuō)在尋找工人方面有相當(dāng)大的困難，進(jìn)一步制約了整個(gè)經(jīng)濟(jì)的供應(yīng)反應(yīng)。方法和估計(jì)結(jié)果該方法包括兩個(gè)互補(bǔ)的方法。第一種方法采用實(shí)證策略來(lái)估計(jì)2021年供應(yīng)方中斷對(duì)全球宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，其中包括三個(gè)步驟。在第一步，我們使用貝葉斯VAR框架和全球PMI指數(shù)來(lái)確定結(jié)構(gòu)性的供應(yīng)和需求沖擊。在第二步中，我們使用本地預(yù)測(cè)模型(Jordà，2005)計(jì)算估計(jì)的供應(yīng)沖擊對(duì)全球制造業(yè)生產(chǎn)的影響，而在最后的第三步中，采用全球投入產(chǎn)出表的結(jié)構(gòu)來(lái)估計(jì)對(duì)G20國(guó)家和全球GDP的影響。第二種方法是利用具有新凱恩斯主義特征的全球宏觀模型的結(jié)構(gòu)，即IMF的G20模型，來(lái)解釋產(chǎn)出和核心通貨膨脹的數(shù)據(jù)，并估計(jì)供應(yīng)沖擊的影響。作為估計(jì)供應(yīng)中斷對(duì)活動(dòng)影響的第一步，我們使用符號(hào)受限的向量自動(dòng)回歸(SVAR)。SVAR使用來(lái)自制造業(yè)PMI(S&PGlobal，2022)的新訂單(N0t)和供應(yīng)商的交貨時(shí)間(SDT)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)。Yt=u0+C(L)Yt-1+Et其中，指數(shù)t是以月為單位的時(shí)間，Yt=[N0t;SDTt]，C(L)是多項(xiàng)式滯后算子，ct是還原形式殘差向量。簡(jiǎn)化形式的VAR包含四個(gè)滯后期和一個(gè)常數(shù)(u0)。新訂單和供應(yīng)商的交貨時(shí)間都被去掉了，而供應(yīng)商的交貨時(shí)間是倒置的(指數(shù)的增加意味著交貨時(shí)間的延長(zhǎng))。所有變量均為月度頻率，并經(jīng)過(guò)季節(jié)性調(diào)整，樣本期根據(jù)數(shù)據(jù)的可用性而變化(所有樣本均以2021年12月為終點(diǎn))。樣本包括美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)、意大利、西班牙、英國(guó)、日本、韓國(guó)、加拿大、中國(guó)、印度、巴西、墨西哥、俄羅斯、土耳其，以及一個(gè)全球衡量標(biāo)準(zhǔn)。識(shí)別假設(shè)是，需求沖擊(cD)誘導(dǎo)新訂單和供應(yīng)商的交貨時(shí)t間向同一方向移動(dòng)，而供應(yīng)沖擊(cS)導(dǎo)致它們向相反方向移動(dòng)。這種識(shí)別策略遵循高盛(2020，2021)，與Ctelasun等人(2022)相似，但應(yīng)用于不同的變量集。3(N0t)=(+)-)×(tcD)(1)tSDT++ctS3高盛(2021)和Celasun等人(2022)估計(jì)了符號(hào)限制的VAR模型，以確定供應(yīng)和需求沖擊。高盛將該模型應(yīng)用于PMI產(chǎn)出和交貨時(shí)間，而Celasun等人(2022)在制造業(yè)產(chǎn)出和制造業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格中估計(jì)了一個(gè)符號(hào)限制的VAR。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響115005550055005圖4繪制了全球衡量PMI的兩個(gè)主要變量，新訂單(N0t)和供應(yīng)商的交貨時(shí)間(SDTt)，以及結(jié)構(gòu)沖擊的分解eD和eS。4對(duì)全球的估計(jì)tt匯總顯示，在大流行之前的幾年里，供應(yīng)沖擊(黃色區(qū)域)普遍較小，而需求沖擊(綠色區(qū)域)在推動(dòng)全球新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間變化方面發(fā)揮了更重要的作用。相比之下，在與大流行病相關(guān)的停工中，巨大的負(fù)面供應(yīng)沖擊導(dǎo)致了2020年上半年新訂單的下降，并推動(dòng)了同期交貨時(shí)間的大幅延長(zhǎng)。在2021年，需求增加對(duì)新訂單的推動(dòng)被負(fù)面的供應(yīng)沖擊所抵消，而供應(yīng)和需求的沖擊都對(duì)交貨時(shí)間的延長(zhǎng)有意義?？偟膩?lái)說(shuō)，在2021年10月的高峰期，需求沖擊約占全球交貨時(shí)間惡化的2/3rd，供應(yīng)沖擊占剩余的1/3rd(圖4的右面板)。圖4.全球新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解情況索引索引供應(yīng)需求+供應(yīng)10索引供應(yīng)商的交貨時(shí)間需求+供應(yīng)10rDec資料來(lái)源。HaverAnalytics,S&PGlobal,和作者的計(jì)算。對(duì)于AEs來(lái)說(shuō)，需求沖擊占到了2021年10月高峰期交貨時(shí)間惡化的近80%(圖5，左圖)。相比之下，在新興市場(chǎng)國(guó)家，需求和供應(yīng)沖擊對(duì)供應(yīng)商交貨時(shí)間的延長(zhǎng)起著同樣的作用(圖5，右圖)。這與我們的觀察相吻合，即AEs的供應(yīng)限制更具約束力，部分原因是需求更強(qiáng)。在觀察單個(gè)國(guó)家層面的分解時(shí)，也出現(xiàn)了類似的模式。54指數(shù)是與平均值的偏差；供應(yīng)商的交貨時(shí)間是倒置的。5各個(gè)國(guó)家層面的結(jié)果見(jiàn)附件一。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響12圖5.供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解。AEsvsEMs需求量需求量供應(yīng)需求+供應(yīng)10指數(shù)指數(shù)需求供應(yīng)需求+供應(yīng)208861045200-5-25ugugugug資料來(lái)源。HaverAnalytics,S&PGlobal,和作者的計(jì)算。2021年供應(yīng)沖擊對(duì)工業(yè)產(chǎn)量的影響在我們實(shí)證策略的第二步，我們通過(guò)對(duì)樣本中每個(gè)國(guó)家的本地預(yù)測(cè)模型(Jordà，2005)進(jìn)行估計(jì)，確定估計(jì)的供應(yīng)沖擊對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出(工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的制造業(yè)部分)的影響，具體規(guī)格如下。t+h=Fh*eS+Fh*eD+6+eh(2)stdtt其中，IPt+h是未來(lái)h期制造業(yè)產(chǎn)出的對(duì)數(shù)水平，eD和eS是需求和供給。tt沖擊來(lái)自于第一步估計(jì)的雙變量SVAR。Xt是一個(gè)控制變量矩陣，包括沖擊和制造業(yè)產(chǎn)出的滯后期，以及線性和二次方的趨勢(shì)。估算出的{Fh}和{Fh}的值是感興趣的脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRFs)的基礎(chǔ)，并被結(jié)合使用。sd與估計(jì)的供應(yīng)沖擊來(lái)衡量對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的影響。6荷蘭中央銀行經(jīng)濟(jì)政策分析局的世界貿(mào)易監(jiān)測(cè)(WTM)對(duì)全球工業(yè)生產(chǎn)的衡量被用來(lái)評(píng)估全球影響(中央銀行，2022)。7此外，沒(méi)有關(guān)于中國(guó)的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。因此，我們使用了工業(yè)生產(chǎn)總量的數(shù)據(jù)。圖6顯示了估計(jì)的2021年供應(yīng)沖擊對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的影響。8在沒(méi)有供應(yīng)沖擊的情況下，2021年全球工業(yè)產(chǎn)出將增加約3.4%。6附件二中顯示了估計(jì)的IRFs。7WTM匯集、匯總和總結(jié)了全球貿(mào)易和工業(yè)生產(chǎn)的月度數(shù)據(jù)。參見(jiàn)https://www.cpb.nl/sites/default/files/omnidownload/CPB-Background-Document-April2020-The-CPB-World-Trade-Monitor-technical-description-update_31.pdf，了解關(guān)于全球貿(mào)易和生產(chǎn)指數(shù)構(gòu)建的技術(shù)討論。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響138就美國(guó)而言，在雙變量SVAR中使用了兩種新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的衡量標(biāo)準(zhǔn)，以估計(jì)本地預(yù)測(cè)模型中使用的供應(yīng)和需求沖擊--一套是由標(biāo)普全球公布的，另一套是由供應(yīng)管理協(xié)會(huì)(ISM)公布的。這兩種措施的結(jié)果都顯示出來(lái)了。同樣，對(duì)于墨西哥，顯示了基于標(biāo)普全球和墨西哥金融研究院(IMEF)公布的調(diào)查數(shù)據(jù)的結(jié)果，而對(duì)于中國(guó)，顯示了基于標(biāo)普全球和中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局(NBS)調(diào)查的結(jié)果。14圖6.2021年供應(yīng)沖擊對(duì)2021年制造業(yè)IP的影響資料來(lái)源：作者的計(jì)算。作者的計(jì)算結(jié)果。制造業(yè)產(chǎn)出受到的沖擊在經(jīng)濟(jì)體內(nèi)普遍較大，證實(shí)了調(diào)查中所反映的供應(yīng)限制在這些地區(qū)更具約束力的觀察。與2021年期間芯片短缺導(dǎo)致的汽車和飛機(jī)行業(yè)的供應(yīng)中斷加深相一致，估計(jì)供應(yīng)沖擊對(duì)德國(guó)和法國(guó)的制造業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生了相當(dāng)大的負(fù)面影響。與Celasun等人(2022)的研究結(jié)果類似，美國(guó)的制造業(yè)是受影響較小的AE之一，盡管看起來(lái)瓶頸更嚴(yán)重。這可能反映了美國(guó)制造商對(duì)進(jìn)口中間投入的暴露程度較低。這些估計(jì)結(jié)果與Celasun等人(2022)對(duì)歐元區(qū)的估計(jì)結(jié)果基本一致，后者是基于另一種識(shí)別方案。對(duì)于大多數(shù)國(guó)家來(lái)說(shuō)，供應(yīng)沖擊對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的估計(jì)影響是負(fù)面的，只有巴西和中國(guó)有兩個(gè)重要的異常值。這可能凸顯了當(dāng)前方法的局限性，即它依賴于PMI指數(shù)的信息含量，而PMI指數(shù)在各國(guó)可能有所不同。例如，在巴西，供應(yīng)商的交貨時(shí)間在2020年10月至2021年9月期間穩(wěn)步改善，意味著一系列積極的供應(yīng)沖擊。只有在2021年年底，供應(yīng)商的交貨時(shí)間才開(kāi)始再次惡化。9就中國(guó)而言，工業(yè)生產(chǎn)在這一時(shí)期的大部分時(shí)間里一直在穩(wěn)步擴(kuò)大，包括在大流行病開(kāi)始時(shí)的初步下滑之后的2020和2021年。10再加上相對(duì)溫和的估計(jì)供應(yīng)沖擊，這導(dǎo)致了供應(yīng)沖擊對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的積極影響。另外，全球供應(yīng)沖擊的性質(zhì)可能意味著，盡管國(guó)內(nèi)供應(yīng)受到限制，但對(duì)中國(guó)工業(yè)產(chǎn)出的凈影響是積極的，因?yàn)槌隹谑芤嬗诟哂谮厔?shì)的耐用和中間產(chǎn)品的需求。9見(jiàn)附件三中圖A1的左側(cè)面板。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響1510見(jiàn)附件III中圖A1的右面板。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響161后科維德經(jīng)驗(yàn)的另一個(gè)特點(diǎn)是全球貿(mào)易在最初的急劇收縮后的強(qiáng)勁復(fù)蘇。全球貿(mào)易量的數(shù)據(jù)(全球出口量和進(jìn)口量之間的平均值)來(lái)自荷蘭中央銀行經(jīng)濟(jì)政策分析局的WTM(中央銀行，2022)。根據(jù)這一指數(shù)，全球貿(mào)易量在2019年12月至2020年5月期間收縮了15%，然后在2020年5月至9月期間反彈了近20%，并在年底時(shí)超過(guò)了Covid前的水平。全球貿(mào)易量的恢復(fù)可部分歸因于以下方面的大幅增長(zhǎng)這一時(shí)期的全球貨物需求(討論在第二節(jié)中)。盡管出現(xiàn)了快速?gòu)?fù)蘇，但全球貿(mào)易水平在大部分時(shí)間內(nèi)仍大致持平。圖7：全球貿(mào)易量指數(shù)(12月19日=100資料來(lái)源：CPB荷蘭經(jīng)濟(jì)政策分析局和作者的計(jì)算。荷蘭中央銀行經(jīng)濟(jì)政策分析局和作者的計(jì)算結(jié)果2021年，在2021年1月至9月期間增加了約2%(見(jiàn)圖7)。在此期間，全球航運(yùn)費(fèi)明顯增加，而港口(尤其是美國(guó))的物流問(wèn)題導(dǎo)致了嚴(yán)重的航運(yùn)延誤，因?yàn)樨浳镄枨蟪^(guò)了航運(yùn)和港口的能力。雖然全球貿(mào)易在2020年禁運(yùn)后明顯恢復(fù)，但如果沒(méi)有這些供應(yīng)沖擊，貿(mào)易量很可能恢復(fù)得更多。我們使用兩種方法來(lái)評(píng)估對(duì)貿(mào)易的影響。首先，我們像以前一樣估計(jì)一個(gè)本地預(yù)測(cè)模型(方程式(2))，左邊的變量由全球貿(mào)易量的衡量標(biāo)準(zhǔn)取代。此外，我們用三個(gè)變量估計(jì)了一個(gè)符號(hào)受限的SVAR：新訂單、供應(yīng)商的交貨時(shí)間和全球貿(mào)易量。識(shí)別策略假設(shè)需求沖擊(pD)增加了新訂單供應(yīng)商的交貨時(shí)間和全球貿(mào)易，而供應(yīng)沖擊(pS)降低了新訂單和貿(mào)易，但延長(zhǎng)了供應(yīng)商t的交貨時(shí)間。交付時(shí)間。t)DtT+-...t(3)估計(jì)采用的樣本期是2001年1月至2021年12月。SVAR的分解結(jié)果顯示，需求沖擊占了前Covid時(shí)期貿(mào)易的大部分變化。然而，與Covid-19大流行有關(guān)的供應(yīng)沖擊和恢復(fù)期間的相關(guān)中斷對(duì)2020年和2021年的全球貿(mào)易量做出了相當(dāng)大的負(fù)面影響。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響17兩種互補(bǔ)方法的結(jié)果意味著，全球貿(mào)易將在以下幾個(gè)方面發(fā)生變化在沒(méi)有供應(yīng)沖擊的情況下，2021年將高出3.5%和4.3%(平均)(圖8)。11GDP響實(shí)證工作的第三步，也是最后一步，是將制造業(yè)生產(chǎn)的變化與國(guó)家和全球GDP的變化進(jìn)行映射。為了做到這一點(diǎn)，我們需要估計(jì)制造業(yè)產(chǎn)出的下降對(duì)每個(gè)國(guó)家和全球?qū)用娴姆侵圃鞓I(yè)部門的影響。圖8：供應(yīng)沖擊對(duì)2021年全球的影響貿(mào)易量百分比SVARSVAR資料來(lái)源。作者的計(jì)算結(jié)果我們遵循Acemoglu等人(2016)的投入產(chǎn)出方法。為了校準(zhǔn)輸入-輸出網(wǎng)絡(luò)，在在每個(gè)國(guó)家和全球?qū)用嫔希覀兪褂檬澜缤度氘a(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(kù)(WIOD)的信息ormation。122016年的WIOD提供了從1995年到2014年的世界投入產(chǎn)出表的年度時(shí)間序列。在我們的應(yīng)用中，我們使用2016年發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是基于2014年的數(shù)據(jù)。這些表格是利用國(guó)民賬戶、已公布的投入產(chǎn)出表和國(guó)際貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的信息構(gòu)建產(chǎn)品可以被其他行業(yè)用作中間產(chǎn)品，也可以被家庭/企業(yè)和政府用作最終產(chǎn)品。數(shù)據(jù)涵蓋43個(gè)主要國(guó)家，包括歐盟(28個(gè)國(guó)家)和其他15個(gè)主要經(jīng)濟(jì)體。在目前的應(yīng)用中，我們專注于G20國(guó)家和全球總量。對(duì)于每個(gè)國(guó)家，我們假設(shè)產(chǎn)出是由兩個(gè)部門生產(chǎn)的，即制造業(yè)m和非制造業(yè)n。我們對(duì)所有部門進(jìn)行匯總，并生成制造業(yè)和非制造業(yè)的投入產(chǎn)出矩陣的計(jì)量，以及相應(yīng)的增加值計(jì)量。在全球范圍內(nèi)，我們生成同樣的部門總量，并得出一個(gè)世界總量的投入-產(chǎn)出矩陣。表1報(bào)告了全球制造業(yè)和非制造業(yè)部門的總成本份額。13制造業(yè)的產(chǎn)出主要通過(guò)使用制造業(yè)的中間投入(42%)，盡管非制造業(yè)的投入也占了相當(dāng)大的份額(32%)。表1：全球成本份額制造業(yè)非制造業(yè).12.32輸.01.5511退伍軍人在世界GDP中的份額(%)國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響18產(chǎn)出在世界產(chǎn)出中的份額(%)。資料來(lái)源：WIOD2016和作者的計(jì)算。WIOD2016和作者的計(jì)算結(jié)果11見(jiàn)附錄二，關(guān)于IRF。12關(guān)于世界投入產(chǎn)出表的更多細(xì)節(jié)，見(jiàn)https://www.rug.nl/ggdc/valuechain/wiod/wiod-2016-release。13為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們將稅收和運(yùn)輸成本歸入附加值。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響19全球產(chǎn)出(y)是全球制造業(yè)(ym)和非制造業(yè)(yn)產(chǎn)出之和。這兩個(gè)部門都使用柯布-道格拉斯生產(chǎn)技術(shù)，并假定在靜態(tài)經(jīng)濟(jì)中，所有的全球增加值(全球GDP)都被消費(fèi)掉(VA=consumption=C)。全球制造業(yè)的產(chǎn)出(ym)為。y=eml幾a(xamnxam)mmmnmm(4)其中，幾m是影響制造業(yè)生產(chǎn)率的沖擊，l是勞動(dòng)力，xm和xmn是制造業(yè)用于生產(chǎn)其產(chǎn)出的制造業(yè)和非制造業(yè)投入的數(shù)量。而a、amm和amn是各自投入的強(qiáng)度或成本份額。同樣，非制造業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為：。y=e幾nla(xanmxan)nnnan(5)正如Acemoglu等人(2016)所表明的，影響制造業(yè)生產(chǎn)的供給沖擊會(huì)向下游傳播到其他部門，即向在生產(chǎn)函數(shù)中使用制造業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出作為輸入的部門傳播。假設(shè)勞動(dòng)力投入保持不變，這可以用矩陣形式表示為：。ln。(ym)=(I-A)?1dln(幾mammamn)=(0.420.32(6)yn幾nnm)ayn幾nnm)an0.120.32其中I是身份矩陣，A是全球制造業(yè)和非制造業(yè)各自的成本份額矩陣，這是用表1中的份額來(lái)校準(zhǔn)的。假設(shè)供給沖擊主要通過(guò)對(duì)全球制造業(yè)鏈的沖擊來(lái)影響經(jīng)濟(jì)，意味著dln幾n=0。那么方程(6)簡(jiǎn)化為dlny=anmdlny(7)n1-a?mmmi)即，供應(yīng)沖擊對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)的影響會(huì)向下游傳播到以制造業(yè)產(chǎn)出為投入的部門(份額為anm)。在上一節(jié)中，我們估計(jì)供應(yīng)沖擊在2021年使全球(總)制造業(yè)產(chǎn)出收縮3.4%，即dlnym=-3.4。我們可以直接看出，制造業(yè)的增加值也會(huì)按比例下降。應(yīng)用表1中制造業(yè)增加值在世界GDP中的份額(17%)，我們可以將世界制造業(yè)產(chǎn)出的下降轉(zhuǎn)化為全球制造業(yè)增加值的下降。這對(duì)全球GDP的直接影響約為-0.6%。使用(7)，我們就可以利用矩陣中的成本份額A和dlnym=-3.4，計(jì)算影響制造業(yè)產(chǎn)出的沖擊向全球非制造業(yè)部門的傳播。制造業(yè)產(chǎn)出的下降導(dǎo)致非制造業(yè)萎縮-0.7%(dlnyn=-0.7)，根據(jù)表1中非制造業(yè)增加值占世界GDP的比重(83%)，這又從世界GDP中減少了0.6個(gè)百分點(diǎn)?？偟膩?lái)說(shuō)，2021年供應(yīng)沖擊的總影響是，相對(duì)于沒(méi)有供應(yīng)沖擊的反事實(shí)，全球GDP減少約1.2%(見(jiàn)圖9)。我們對(duì)20國(guó)集團(tuán)中的各個(gè)國(guó)家重復(fù)同樣的做法。圖9報(bào)告了2021年供應(yīng)沖擊對(duì)GDP的影響。與估計(jì)的對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出的影響類似，對(duì)GDP的影響是不均勻的。更直接受到供應(yīng)中斷影響的國(guó)家(如德國(guó))面臨最大的GDP下降。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織20索引50索引5005索引交貨時(shí)間500圖9.2021年供應(yīng)沖擊對(duì)GDP的影響資料來(lái)源：作者的計(jì)算。作者的計(jì)算結(jié)果。實(shí)證分析也可以延伸到2022年。圖10顯示了到2022年12月的基于SVAR的分解結(jié)果。自2021年底以來(lái)，全球新訂單呈下降趨勢(shì)，供應(yīng)沖擊的消退被全球需求的減弱所抵消(從需求沖擊的低貢獻(xiàn)率可以看出)。盡管2022年4月/5月中國(guó)實(shí)施嚴(yán)格的遏制措施，供應(yīng)商的交貨時(shí)間也有所改善。將該框架應(yīng)用于2022年的數(shù)據(jù)證實(shí)了這樣的觀察：全球需求沖擊已經(jīng)放緩，而供應(yīng)沖擊則有所緩解，這可能反映了需求方復(fù)蘇放緩和貨物輪換以及供應(yīng)方物流壓力緩解的綜合情況。圖10.全球新訂單和供應(yīng)商交貨時(shí)間的供需分解情況 新新Jan-20Sep-20May-21Jan-22Sep-資料來(lái)源。HaverAnalytics,S&PGlobal,和作者的計(jì)算。5Jan-20Sep-20May-21Jan-22Sep-國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織21圖11顯示了2022年沖擊對(duì)2022年全球工業(yè)生產(chǎn)的影響。14總的來(lái)說(shuō)，在沒(méi)有供應(yīng)沖擊的情況下，2022年的全球工業(yè)產(chǎn)出水平將高出約0.7%。大部分的年度影響可以歸因于3月到6月的大幅下降，當(dāng)時(shí)中國(guó)的封鎖影響了全球的供應(yīng)交付時(shí)間：在樣本的后半部分，緩解的供應(yīng)中斷對(duì)工業(yè)產(chǎn)出有積極的貢獻(xiàn)。需求沖擊也對(duì)工業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生了負(fù)面影響：它們?cè)?022年從全球工業(yè)產(chǎn)出中減少了約0.4%，大部分影響在下半年出現(xiàn)。圖11.2022年供應(yīng)和需求沖擊對(duì)全球知識(shí)產(chǎn)權(quán)的影響資料來(lái)源：作者的計(jì)算。作者的計(jì)算結(jié)果。估算結(jié)果的另一個(gè)特點(diǎn)是2021年和2022年期間供應(yīng)和需求沖擊之間的強(qiáng)烈共動(dòng)，如圖12所示。這兩個(gè)沖擊之間的相關(guān)性從Covid之前的0.1(1998年7月至2019年12月)增加到2020年7月至2022年12月期間的約0.6。一個(gè)可能的解釋是基本供應(yīng)曲線的非線性：由于上述限制，需求推高了比正常時(shí)期更無(wú)彈性的供應(yīng)曲線。14和以前一樣，由于沒(méi)有一致的制造業(yè)產(chǎn)出的衡量標(biāo)準(zhǔn)，所以使用了全球工業(yè)生產(chǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。本地預(yù)測(cè)模型是用到2022年10月的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)的，這是全球工業(yè)生產(chǎn)措施的最后一個(gè)可用數(shù)據(jù)點(diǎn)。本地預(yù)測(cè)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)估計(jì)到2022年10月，用來(lái)估計(jì)對(duì)整個(gè)年度國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織22生產(chǎn)的影響。國(guó)際貨幣基金組織23圖12.全球供應(yīng)和需求沖擊之間的關(guān)系資料來(lái)源：作者的計(jì)算。作者的計(jì)算結(jié)果。使用國(guó)際貨幣基金組織20國(guó)集團(tuán)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)模擬估計(jì)2021年供應(yīng)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響的第二種方法采用了IMF的全球模型靈活系統(tǒng)(FSGM)及其20國(guó)集團(tuán)版本的結(jié)構(gòu)。FSGM是IMF為政策分析開(kāi)發(fā)的一組模型。15FSGM的一個(gè)典型模塊是一個(gè)由24個(gè)地區(qū)組成的多地區(qū)、前瞻性、半結(jié)構(gòu)性的全球模型。該模型具有標(biāo)準(zhǔn)的新凱恩斯主義的名義和實(shí)際剛性，兩種類型的家庭(優(yōu)化重疊代(OLG)和流動(dòng)性受限的家庭)，線性菲利普斯曲線和貨幣政策反應(yīng)函數(shù)以及其他特征。16為了我們的練習(xí)，我們提出了該模型的菲利普斯曲線的規(guī)格。t1tt+j1幾+plogygap+p幾comm+e2t3tt其中幾是通貨膨脹率，ygap是產(chǎn)出缺口或經(jīng)濟(jì)中的松弛程度，幾comm的變化。ttt商品價(jià)格(食品和能源)，et是對(duì)菲利普斯曲線的沖擊(在此解釋為供給沖擊，即在一定的活動(dòng)水平下推高通脹的沖擊)。本練習(xí)的校準(zhǔn)參數(shù)取自Andrle等人(2015)。作為參考，我們注意到，菲利普斯曲線的斜率的校準(zhǔn)(2p)對(duì)AEs(包括美國(guó))設(shè)定為0.1，對(duì)EMs設(shè)定為0.2。我們使用G20版本的模型，該模型對(duì)每個(gè)G20國(guó)家有一個(gè)單獨(dú)的區(qū)塊，對(duì)世界其他地區(qū)有四個(gè)區(qū)塊。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織2415Andrle等人(2015)。16在這項(xiàng)工作中，由于AEs處于或接近零下限，貨幣政策受到限制。相比之下，鑒于政策空間較大，我們?cè)试S貨幣政策對(duì)新興市場(chǎng)的沖擊做出內(nèi)生性反應(yīng)。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織25如前所述，我們使用模型的結(jié)構(gòu)來(lái)解釋產(chǎn)出和通貨膨脹與Covid前預(yù)測(cè)的偏差。Error!未找到參考源。介紹了該方法(y1；1)表示假設(shè)的2021年產(chǎn)出和通脹結(jié)果，產(chǎn)出和通脹都低于Covid之前的預(yù)測(cè)(E0(y1)；E0(1))。匹配輸出通貨膨脹的驚喜(y1-E0(y1)；1-(1))需要一個(gè)供應(yīng)的沖擊和需求的沖擊的組合。對(duì)需求的負(fù)面沖擊(AD→AD′)降低了活動(dòng)(E0(y1)→y′)并降低了通貨膨脹(E0(1)→′)。由于需求沖擊意味著較低的通貨膨脹，與數(shù)據(jù)相匹配的也需要對(duì)總供給的負(fù)面沖擊，這有助于進(jìn)一步降低產(chǎn)出和提高通貨膨脹(y′→y1和′→1)。模型結(jié)構(gòu)，重要的圖13：風(fēng)格化的表現(xiàn)資料來(lái)源。作者的計(jì)算結(jié)果是菲利普斯曲線的規(guī)格，在估計(jì)需求沖擊(y′-E0(y1)<0；′-E0(1)<0)和供給沖擊(y1-y′<0；1-′>0)。為了估計(jì)供應(yīng)沖擊對(duì)GDP和核心通脹的影響，我們首先計(jì)算2020年和2021年產(chǎn)出和核心通脹與Covid前預(yù)測(cè)的偏差(其中Covid前預(yù)測(cè)是2020年1月WEO預(yù)測(cè))，17,18，見(jiàn)圖14。2020年的GDP增長(zhǎng)遠(yuǎn)低于預(yù)期，2021年隨著經(jīng)濟(jì)的重新開(kāi)放，GDP增長(zhǎng)高于Covid前的預(yù)測(cè)值。通貨膨脹的情況顯示出相當(dāng)大的跨國(guó)差異，但總的來(lái)說(shuō)，由于需求收縮(尤其是在2020年上半年)和能源價(jià)格下降，2020年的核心通貨膨脹率低于預(yù)期。2021年核心通脹率有所反彈，在一些地區(qū)，特別是美國(guó)和一些大型的新興市場(chǎng)國(guó)家，高于Covid前的預(yù)期，但在其他國(guó)家，例如西班牙、日本和中國(guó)，則低于預(yù)測(cè)。17國(guó)際貨幣基金組織(2020)。國(guó)際貨幣基金組織工作文重新審視大流行病恢復(fù)期間供應(yīng)中斷的影響國(guó)際貨幣基金組織2618我們做了一些額外的假設(shè)，以及對(duì)Covid之前的預(yù)測(cè)和結(jié)果進(jìn)行了邊際調(diào)整：i)我們包括一個(gè)石油價(jià)格沖擊，相當(dāng)于歷史數(shù)據(jù)與Covid之前預(yù)測(cè)的偏差，以說(shuō)明能源價(jià)格對(duì)通貨膨脹的影響。ii)我們調(diào)整了德國(guó)的核心通脹數(shù)據(jù)，以考慮2021年初增值稅變化的影響；iii)我們使用歷史上的共識(shí)預(yù)測(cè)來(lái)調(diào)整其他幾個(gè)國(guó)家的Covid前通脹預(yù)測(cè)；以及iv)印度和阿根廷的Covid前核心通脹預(yù)測(cè)是內(nèi)部EMD預(yù)測(cè)，因?yàn)閃EO數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有這些預(yù)測(cè)。國(guó)際貨幣基金組織27美國(guó)jpn美國(guó)美國(guó)jpn美國(guó)jpn500通脹43210圖14.增長(zhǎng)和通貨膨脹與Covid前基線的偏差百分比點(diǎn)百分比點(diǎn)資料來(lái)源。2020年1月WEO，2022年7月WEO，以及作者的計(jì)算。圖15顯示了2021年供應(yīng)沖擊的影響，使用上述的分解估計(jì)，對(duì)GDP增長(zhǎng)和核心通脹的影響。與上一節(jié)一樣，估計(jì)供應(yīng)沖擊對(duì)2021年的活動(dòng)有很大的拖累?？偟挠绊懕葘?shí)證工作中的影響要小一些：如果沒(méi)有供應(yīng)沖擊，全球增長(zhǎng)估計(jì)會(huì)高出0.5個(gè)百分點(diǎn)。和以前一樣，我們看到不同地區(qū)的影響是不一樣的。然而，與實(shí)證方法相比，對(duì)新興市場(chǎng)的影響普遍較大，對(duì)新興經(jīng)濟(jì)體的影響較小。除了方法上的明顯差異(靜態(tài)/部分平衡與動(dòng)態(tài)一般平衡)，部分差異可能在于使用偏離Covid前的基線來(lái)回避需求和供給沖擊。新興市場(chǎng)國(guó)家的通脹率偏離基線的程度通常大于AEs(見(jiàn)圖14)，需要更大的供給沖擊來(lái)匹配數(shù)據(jù)。相比之下，雖然許多經(jīng)濟(jì)實(shí)體的增長(zhǎng)偏離較大，但通貨膨脹的結(jié)果大體上符合或在