面对疫情的商业和消费者不确定性：一个行业

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英文标题：
《Business and consumer uncertainty in the face of the pandemic: A sector
  analysis in European countries》
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作者：
Oscar Claveria
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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英文摘要：
  This paper examines the evolution of business and consumer uncertainty amid the coronavirus pandemic in 32 European countries and the European Union (EU).Since uncertainty is not directly observable, we approximate it using the geometric discrepancy indicator of Claveria et al. (2019).This approach allows us quantifying the proportion of disagreement in business and consumer expectations of 32 countries.We have used information from all monthly forward-looking questions contained in Joint Harmonised Programme of Business and Consumer Surveys conducted by the European Commission (the industry survey, the service survey, the retail trade survey, the building survey and the consumer survey).First, we have calculated a discrepancy indicator for each of the 17 survey questions analysed, which allows us to approximate the proportion of uncertainty about different aspects of economic activity, both form the demand and the supply sides of the economy.We then use these indicators to calculate disagreement indices at the sector level.We graphic the evolution of the degree of uncertainty in the main economic sectors of the analysed economies up to June 2020.We observe marked differences, both across variables, sectors and countries since the inception of the COVID-19 crisis.Finally, by adding the sectoral indicators, an indicator of business uncertainty is calculated and compared with that of consumers.Again, we find substantial differences in the evolution of uncertainty between managers and consumers.This analysis seeks to offer a global overview of the degree of economic uncertainty in the midst of the coronavirus crisis at the sectoral level.
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PDF下载：
--> Business_and_consumer_uncertainty_in_the_face_of_the_pandemic:_A_sector_analysis.pdf (2.25 MB)

2022-4-24 19:41:31 上传

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关键词：不确定性 消费者 确定性 不确定 disagreement

流行病背景下的商业和消费者不确定性：巴塞罗纳大学经济计量学、统计学和应用经济学系欧洲国家OsCARCalaviaaqr iRa的扇区分析本文研究了32个欧洲国家和欧盟（EU）在冠状病毒大流行期间企业和消费者不确定性的演变。由于不确定性无法直接观察到，我们使用Laveria等人（2019）的几何差异指标进行近似计算。这种方法使我们能够量化32个国家在商业和消费者期望方面的分歧比例。我们使用了欧盟委员会（EC）开展的《商业与消费者联合协调计划》（Joint Harmonized Program of Business and Consumers Surveys）中包含的所有月度前瞻性问题的信息：行业调查、服务调查、零售业调查、建筑调查和消费者调查。首先，我们为所分析的17个调查问题中的每一个计算了一个应急指标，这使我们能够接近经济活动不同方面的不确定性比例，包括经济的需求侧和供给侧。然后，我们使用这些指标计算行业层面的就业指数。我们绘制了截至2020年6月被分析经济体的主要经济部门的不确定性程度的演变。自新冠肺炎危机爆发以来，我们观察到变量、行业和国家之间存在显著差异。最后，通过添加行业指标，计算出商业不确定性的指标，并与消费者的指标进行比较。我们再次发现，在管理者和消费者之间的不确定性演变过程中存在着实质性差异。

这项分析旨在从部门层面提供冠状病毒危机期间经济不确定性程度的全球概览。果冻分类：C14；C43；E20；E30；D84C2019冠状病毒疾病；经济不确定性；经济活动；价格；工作期望；不一致*作者：奥斯卡克拉维亚，巴塞罗那大学，08034巴塞罗那，西班牙。电子邮件：oclaveria@ub.edu1.导言自从冠状病毒大流行的到来以及随后封锁造成的经济破坏以来，对经济不确定性的分析重新引起了人们的兴趣。有充分的证据表明，不确定性冲击会对实际活动产生影响（Baker等人，2016年；Bloom 2009年；Henzel和Rengel，2017年）。由于经济不确定性无法直接观察到，因此设计了几种策略来替代它：a）利用股票市场的实际波动率（Bekaert et al.2013；Caggiano et al.2014），b）估计经济计量不可预测性——被理解为一系列经济变量中不可预测成分的条件波动性（Jurado等人，2015年；Meinen和Roehe，2017年），以及c）计算调查得出的预期离散度（Clements和Galv~ao，2017年；Krüger和Nolte，2016年）。后一种方法的事前性质在基于这类计量学的文献中产生了越来越多的趋势（Dovern 2015；Mankiw et al.2004；Meinen and Roehe 2017）。基于调查预期的分歧度量利用了前瞻性信息，因为代理人被问及一系列变量的预期未来演变。

虽然大多数研究都依赖于专业预测者（拉希里和Sun 2010；OiNONEN和Palovieta 2017）做出的定量宏观经济预期，另一种调查期望来源是商业和消费者倾向调查（Calavia，2020, 2021；绑定和DiBasi 2017；DAS等2019；Shanoz和CasAR2020）。关于不同类型测量组合的评估，请参见Grimme等人（2014）。欧盟委员会（EC）每月进行商业和消费者趋势调查，调查对象被问及他们是否预期一系列经济变量会上升、下降或保持不变。我们使用这些调查中的所有前瞻性信息来代表32个欧洲国家和欧盟（EU）的经济不确定性。为此，我们使用Claveria等人（2019）的不一致性几何指标来计算企业和家庭之间的不一致比例。考虑到调查预期：（a）基于对市场反应的了解，（b）提供关于广泛经济变量的详细信息，以及（c）在官方定量数据发布之前可用，在2019冠状病毒疾病流行的实时测量中，我们提出了一种经济不确定性的测量方法，可以快速地给出经济不确定性。这项研究的主要目的是从经济的需求和供给两个方面，对经济部门、经济主体和国家之间不确定性的近期演变提供一些见解。下一节描述了数据，并描述了计算代理人之间分歧的方法。第3.2节提供了图形分析。数据和方法我们使用企业和消费者对各种经济变量的定性预期（见表1）。

具体而言，我们使用欧共体进行的所有商业和消费者调查中的所有前瞻性月度原始数据。样本期从2016年开始。M5至2020年。M2，因为我们想关注冠状病毒大流行前几个月内分歧的演变。这使我们能够将目前进行调查的32个经济体中所有调查的所有可用信息包括在内。据我们所知，这是包括黑山、北马其顿、阿尔巴尼亚、塞尔维亚和土耳其在内的第一项研究，这些国家最近加入了调查。表1。调查指标行业调查5–前6个月的生产预期6–未来3个月的销售价格预期7–未来3个月的就业预期服务调查3–未来3个月的需求预期5–未来3个月的就业预期6–未来3个月的价格预期零售业调查3–未来3个月的订单预期R4–未来3个月的商业活动预期R5–未来3个月的就业预期R6–未来3个月的价格预期建筑调查B4–未来3个月的就业预期B5–未来3个月的价格预期消费者调查C2–未来12个月的财务状况C4–未来12个月的总体经济形势C6–未来12个月的价格趋势C7–未来12个月的失业预期C9–未来12个月的主要采购在商业调查中，受访者被问及他们对具体因素的预期，如生产、销售价格和就业，他们面临三个选项：“上升”，“不变”和“下降”。t测量报告变量增加、tEno变化和TMA下降的应答者的比例。

呈现调查数据的最常见方式是平衡tB，它被计算为两个极端类别之间的次平衡：tttMPB.消费者则被问及客观变量（例如，他们认为该国的总体经济状况在未来12个月内会发生怎样的变化）和主观变量（例如，主要购买、储蓄等）。消费者有三个额外的响应类别：两端各两个（“更好/更高/急剧增加”和“更差/更低/急剧减少”），以及一个“不知道”选项。因此，TPP衡量的是报告变量急剧增加、tPa轻微增加、tEno变化、tMa轻微下降、tMMa急剧下降以及TNO不知道的受访者的百分比。调查受访者中最普遍的分歧衡量标准使用余额的分散度作为不确定性的代表（Bachmann等人，2013年；Girardi andReuter 2017年；Mokinski等人，2015年）。Bachmann等人（2013年）提出了一个基于余额方差平方根的偏差指标：2）MP（mpdisptttt）（1） 参见Dibiasi和Iselin（2019），了解（1）与泰尔的不一致系数（泰尔1955）的比较，以及企业对投资不确定性的直接感知分析。Claveria等人（2019）通过模拟实验表明，（1）中忽略了中性反应，导致高估了不一致程度。因此，作者开发了一个不一致度量，它包含了来自所有回复选项（N）的信息。假设这些份额之和加上一，作者计算出一个包含所有份额的N维向量，并将其投影为1的单纯形上的一个点Ndimensions。

三N、 单纯形采用等边三角形的形式，其中点对应于每个时间段的三个回复选项的唯一凸组合。更多回复选项的方法学扩展请参见Claveria（2018），方法学应用请参见Claveria（2019）N.由于所有顶点到单纯形中心的距离（O）相同，一个点到重心的距离（VO）和从重心到最近顶点的距离（OP）的比率提供了受访者之间的一致性比例。因此，给定时间段内的差异指标可以是：     323131311222TTTMEPD（2）该度量值在0和1之间，并传达几何解释。单纯形的中心对应于最大不一致点，表明答案在三个回答类别中是均匀分布的。相反，每个顶点对应一个最小分歧点，其中一个类别得出所有答案，而Td达到零值。Claveria（2020）在比较几个欧洲国家的几何不一致度量（2）与天平标准偏差（1）的演变时，发现两种不一致度量之间存在高度正相关，并发现两种度量之间的主要差异主要在于其平均水平和离散度，在大多数国家，DISP更不稳定、更高。在本研究中，我们应用表达式（2）来衡量所有商业和消费者调查中的差异。3.

图表分析在本节中，我们使用来自欧盟委员会进行的五项独立趋势调查的定性调查数据——行业调查（INDU）、服务调查（SERV）、零售业调查（RETA）、建筑调查（BUIL）和消费者调查（CONS）——来计算受访者之间的分歧比例。通过平均每个调查中来自不同变量的信息，我们计算了分歧的部门指标，然后我们又用它来计算一个业务分歧指标，该指标汇总了来自四个部门指标的信息。我们使用所有这些指标来考察不确定性的演变，包括经济的需求（图1）和供给（图2）。最后，在表2中，我们根据样本中分歧的平均值对这些国家进行了排名。有关所有变量和调查不一致的详细描述性分析，请参见附录。图1a。工业、服务、零售业和建筑业分歧的演变Belgiumbulgaria捷克共和国丹麦德国爱沙尼亚共和国希腊语：蓝色实线代表工业分歧的演变，黑色虚线代表服务业分歧的演变，蓝色虚线代表零售业分歧的演变，而黑色虚线代表了建筑分歧的演变。图1b。工业、服务业、零售业和建筑业分歧的演变SPAInfranceCroatiaalyCypruslatvia Lithuania Hungarynotes：蓝色实线代表工业分歧的演变，黑色虚线代表服务业分歧的演变，蓝色虚线代表零售业分歧的演变，黑色虚线代表建筑业分歧的演变。图1c。

工业、服务业、零售业和建筑业分歧的演变马尔塔内特兰沙特阿拉伯和葡萄牙罗马尼亚斯洛文尼亚：蓝色实线代表工业分歧的演变，黑色虚线代表服务业分歧的演变，蓝色虚线代表零售业分歧的演变，而黑色虚线代表了建筑分歧的演变。图1d。工业、服务业、零售业和建筑业分歧的演变芬兰-斯威登联合王国蒙特内格罗斯-马其顿阿尔巴尼亚塞族地区基调：蓝色实线代表工业分歧的演变，黑色虚线代表服务业分歧的演变，蓝色虚线代表零售业分歧的演变，而黑色虚线代表了建筑分歧的演变。图1e。欧盟注：蓝色实线代表行业分歧的演变，黑色虚线代表服务分歧的演变，蓝色虚线代表零售业分歧的演变，黑色虚线代表建筑分歧的演变。在图1中，我们观察到不同部门和国家之间分歧的演变情况各不相同：  如果我们关注2020年的最后几个月，当第一波冠状病毒危机的影响已经显而易见时，我们会发现不同行业的演变模式不同。  在大多数情况下，工业部门（BUIL）的分歧在2020年4月或5月开始减少，而建筑部门的分歧甚至在此之前就开始减少。

相比之下，服务业和零售业的分歧继续增加（法国、意大利和爱沙尼亚）。  截至2020年6月，比利时、德国、希腊、西班牙、克罗地亚、拉脱维亚、波兰或斯洛文尼亚零售贸易（RETA）的分歧呈上升趋势。在芬兰、瑞典、立陶宛、荷兰、匈牙利、葡萄牙、黑山和北马其顿，服务分歧保持了增长趋势。  在保加利亚、捷克、罗马尼亚、阿尔巴尼亚和丹麦等其他国家，所有部门的分歧都在共同发展，在2020年4月或5月后减少，而塞浦路斯和英国则在所有部门出现分歧。  在奥地利和斯洛伐克，行业分歧并未减少，2020年6月呈现出增加的趋势。塞浦路斯、希腊和土耳其是唯一在2020年6月建筑领域分歧不断增加的国家。在图2中，我们比较了每个经济体中商业分歧与消费者分歧的演变。图2a。商业分歧与消费者分歧的演变Belgiumbulgaria捷克共和国丹麦德国爱沙尼亚和希腊：黑色实线代表每个国家商业分歧的演变——工业、服务、零售贸易和建筑业的总分歧——蓝色虚线代表每个国家消费者分歧的演变，黑色虚线显示了欧盟总体商业分歧的演变。图2b。业务分歧的演变与。