疫情防控效果的跨国比较及其对各国经济发展的影响研究

自2020年1月以来,新冠肺炎疫情在全球范围内持续扩散,国际疫情防控形势相当严峻。在有效疫苗出现前,为了准确评估各国政府应对疫情隔离防控政策的效果,本文基于一种拓展的vSIR传染病模型,针对各个国家构造了一种能够有效量化衡量各国隔离政策效果的隐含社交隔离指数(ISD)。研究表明,首先,该指数可以便捷地实时测量每个国家防控政策的有效性,并且可以反映对病毒传播滞后控制的动态变化以及病毒暂时的爆发和减弱模式。其次,由于社会隔离措施可能会对社会正常生产活动产生不利影响,借助ISD指数来探明疫情之下各项隔离政策如何导致经济的变化,以对后续政策的调整、后疫情时代下经济的复苏提供建设性意见。因此,本文进一步采用Pearl的因果图模型,选择月度制造业采购经理指数(PMI)作为衡量经济影响的指标,研究各个国家ISD指数与PMI之间的关系。平均而言,当经济体实施全社会型的社会隔离政策时,其社会隔离程度与经济发展水平之间存在反向关系:ISD指数越大,说明对病毒的传播控制得越好,同时对社会和经济活动的影响就越大;当经济体实施精准型的社会隔离政策时,隔离政策对社会的经济增长基本没有影响。

基于综合集成预测方法的新冠肺炎疫情预测

自2019年12月以来,新冠肺炎(COVID-19)疫情在全球范围内持续扩散,不仅严重危害到世界各国人民的生命健康,对公共医疗卫生体系提出严苛考验,还对经济贸易活动造成了巨大冲击,对国际社会产生了深远影响.一些研究采用数学预测模型对病毒传播和疫情发展进行模拟仿真,以帮助研究人员和政策制定者了解病毒传播机理,采取合理防疫政策进而抑制病毒进一步传播.然而现有研究存在一定局限性,例如方法选择单一、过于依赖模型参数选择、病毒传播与政策调整导致的数据时变性等问题.为解决上述问题,本文提出了基于时变模型平均(TVJMA)、时变参数模型(TVP)、传染病vSIR模型(vSIR)、逻辑回归模型(LR)、多项式回归模型(PNR)、自回归移动平均(ARMA)六种模型方法的综合集成预测框架,对不同地区疫情最为严重的6个国家的累计确诊人数进行预测.结果表明,对于单一预测方法,TVJMA方法表现优于其他五种方法;综合集成预测方法在绝大多数情况下明显优于单一方法,特别是基于误差修正权重的多模型组合预测方法,显著地提高了预测精度.对于不同预测步长,综合集成预测方法具有稳健性.

数字驱动下多元时间知识创造的海洋模型:概念、内涵与理论验证

新时代数字技术发展不断突破原有的时间和空间界限,组织跨境商业模式中的知识创造与异质的社会文化因素相交织,呈现出难以预测的动态模式。由于已有相关理论存在的情境局限性,本研究聚焦于受新现象驱动而提出的多元时间知识创造海洋模型,并对其进行概念、内涵的深入阐述与逻辑推演。同时,本研究以重大公共卫生事件下六个国家的新知识创造作为案例,基于牛津大学COVID-19政府响应追踪系统(OxCGRT)的数据,按照质性研究思路对海洋模型进行理论验证。研究结果证实了海洋模型三阶段在实践层面的有效性。本文的主要贡献在于呼应现象驱动研究,探讨了重大现象和议题背后的基础理论问题;使用结合大数据的系统性分析方法,对知识创造海洋模型进行了首次实证检验;促进了跨文化管理、知识管理、危机管理等学科的交叉与融合发展;为分析和解决跨文化情境的知识创造问题提供理论依据和实践参考。