生命无价！但从经济学意义上，我们可以权衡人们为了阻止一个细小的致死概率，乐于支付的本钱，据此我们可以推算出所谓的“统计生命价值” 。
以此为理论基础，可测算此次防控疫情的“经济账”：经济停摆损失了2.5万亿，但拯救的生命总价值约莫是25万亿到40万亿人民币，相当于去年GDP的25%到40% �Ｉ杏斜日飧霰厩找姹雀愕恼呗� ？
文｜陈玉宇
美国疫情防控的“经济账”
芝加哥大学的Greenstone和Nigam3月27日在论文网站SSRN宣布了一篇论文 。这篇论文的结论是，温顺的社交疏离或居家隔离政策若是一连三到四个月，今年美国的新冠大盛行导致的殒命人数跟没有社交疏离政策较量，会镌汰170万人 。该怎样核算人们的生命价值，从而可以折算成用美元权衡的价值呢 ？若是人们乐于支付10000美元，去镌汰千分之一的殒命概率，那么统计的生命价值就是1000万美元 。该论文用的就是这个数字 。这基本是近年来研究生命统计价值的共识 。虽然这是小我私家群平均数，论文运用了分年岁组等数据 。
结论是，镌汰殒命的170万人，生命价值约莫8万亿美元，靠近美国GDP的40% 。以是，导致经济半数停摆的社交疏离政策，从经济利益上讲是值得的 。
这篇论文立异性并不高，但基本代表了该领域专业研究者的共识 。论文主要依据Ferguson（2020）的论文，小我私家基础上的仿真模拟，在政策界很有影响力 。论文连系美国早期熏染数据和生齿特征数据 。其基本结论是，若是不接纳社交隔离政策，到十月份，81%美国人熏染，220万人殒命 。论文思量了医疗系统肩负过载，所导致的更多的殒命 。
Greenstone的事情是在Ferguson模拟的模子基础上，思量了温顺的，换言之，不那么严肃的社交隔离政策，得出镌汰殒命的人数 。
Greenstone作为经济学家，接着将VSL的看法引进来 。VSL，Value of Statistical Life， 生命的统计价值 。看法上的寄义是，人们的行动选择中，为了镌汰一个细小的殒命概率，人们乐于支付几多钱的价钱 。好比，两份事情，一份比另一份致死概率增添了千分之一，那份危险的事情需要特殊多付几多钱才华吸引这小我私家去接受 。使用类似的想法，康健经济学家做了大宗研究 。简化地说，平均来看，美国人乐于牺牲1万美元，去镌汰千分之一的致死概率 。因此，一个美国人的生命的统计价值是1000万美元 。虽然差别的人，这个价值是纷歧样的 。并且注重，这个1000万指的是一辈子的生命 。好比，关于一个原本可以活90岁的美国人，若是60岁由于新冠肺炎殒命，那么其生命的统计价值损失是1000万美元乘三分之一（30岁除90岁）即是330万美元 。该论文发明新冠肺炎殒命大多集中在50岁以上，因此需要使用分年岁组的生命价值表 。
这里为经济学家辩护一下 。经济学家虽然以为每个个体的生命是不可庸俗的用钱权衡的 。我们权衡的是人们为了阻止一个细小的致死概率乐于支付的本钱，给这个工具命名为统计生命价值 。请莫误解经济学家，我们照旧有最热的心肠，只是头脑较量冷静罢了 。
中国的抗疫政策怎么算 ？
借助Greenstone等人的论文，中国新冠疫情取得起源乐成，并且若是可以坚持到十月份，那么，中国的抗疫政策"值几多钱"呢 ？或者说，因抗疫政策而阻止损失的统计生命价值是几多呢 ？
我们假设若是不接纳任何政策，中国与美国的熏染率一样 。以是很容易推断出我们镌汰的殒命人数 。鉴于各人都有的认知误差，这个数字隐含不表 。
借助海内很少的几篇关于统计生命价值的预计，这个工具近年转变很大 。人们为了镌汰千分之一的殒命概率乐于支付6000到10000人民币 。用相同的模子和框架，可以简陋估算：中国人的统计生命价值约为600万到1000万人民币 。
为了对政策举行本钱收益评估，我们可以用“对生命的价值估值x生命的损失x殒命人数”来怀抱疫情 。中国的抗击疫情的阶段性胜利，若是能坚持到十月份，拯救的生命总价值约莫是25万亿到40万亿人民币 。相当于去年GDP的25到40% 。
这个是低限的预计，由于没思量致残的人群 。
一季度由于放假社会隔离“闷死”新冠病毒，各人少干了不少活，使得经济活动损失或许是2.5万亿 。一仲春份的统计局数据显示制造业下降13% 。
损失了2.5万亿，换回了人民生命少损失25万亿到40万亿，尚有比这个本钱收益比更划算的政策吗 ？
陈玉宇，现任伟易博应用经济学系教授，并担当北京大学经济政策研究所所长 。2014年获得国家自然科学基金优异青年奖，并入选2016年度教育部长江学者特聘教授 。他致力于经济生长和生产率、人力资源和增添、康健和污染、行为经济学与劳动市场、收入分派、地区差别等领域的研究 。他的研究揭晓在《美国国家科学院院报》（PNAS)等国际学术杂志 。曾获得教育部高校社会科学优异效果奖二等奖, 厉以宁研究奖、北京大学优异教学奖，多次获得伟易博治理学院教学优异奖 。
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