信任是应对新冠疫情等危机挑战的关键因素。
三位经济学家指出，私营和公共部门的各个方面都需要践行信任。
没有信任，关键决策就无法做出，行动也可能陷入停滞。
在应对气候变化等危机时，每一刻都至关重要，全球行动不能拖延。
新冠疫情表明，未来的各类动荡（从流行病到气候变化）都需要公共和私营等所有行为体之间的紧密合作。本文认为，无论是人与人之间的信任，还是对政府和科学家的信任，都是应对新冠疫情等危机挑战的关键因素。在危机期间，尽管健康特征可以解释综合GDP增长与健康结果指数在各国之间差异的四分之一，但仅政府信任就可以解释方差的三分之二。
新冠疫情预示着21世纪的危机。从流行病到气候变化，未来的各类动荡都将需要公共和私营等所有行为体之间的紧密合作。这是我们对经济合作与发展组织（OECD）成员国在管理新冠危机方面的跨国表现进行分析后得出的主要结论。基于Algan和Cohen（2021）提出的一系列分析，我们认为，各种形式的信任，无论是人际信任，还是对政府和科学家的信任，都是应对新冠疫情等危机挑战的关键因素。在综合GDP增长与健康结果指数的跨国差异中，健康特征可以解释四分之一，而仅政府信任就可以解释方差的三分之二。本文通过分析信任因素，为有关各国危机管理主要特征的不断增长的文献（Brodeur等，2021；Boone和Ladreit，2021；Maloney和Taskin，2020；Fan等，2020）做出了贡献。
从一个学期到下一个学期：疫情期间经济与健康结果之间关系的演变
我们如何解释各国在管理新冠危机方面的差异及其健康和经济后果？
乍一看，公民遵守限制性措施一直是成功控制新冠疫情在健康和经济结果方面影响的核心。这一联系已得到有效证明，特别是Barrios等（2021）指出公民资本如何促使人们更高程度地保持社交距离，此外还有Durante等（2021）的研究，以及在法国语境下Aminjonov和Bargain（2020）的研究。
过去流行病的经济后果往往与死亡人数成正比，而新冠疫情则逐渐演变为两个因素不再相关的局面。在新冠疫情爆发的前六个月，我们确实观察到疫情规模与各国GDP变化之间存在较强的相关性。在病毒广泛传播且致命的国家，经济萎缩更为严重。但这种关系在随后几个月趋于消失，并迅速变得在统计上不显著，直至危机的健康层面不再能够解释经济结果（图1）。
图1
注：2020年上半年，法国每百万居民中有457人死亡，与2019年同期相比GDP录得约-13%的下降。线条表示各时期的相关关系。
在法国，我们观察到，三个时期内每位居民的死亡人数都相对较高且保持稳定，略高于每百万居民400人。2020年上半年与最严重的经济下滑之一相关（相对于2019年同期约下降13%）。2020年下半年和2021年初，在死亡人数相同的情况下，经济结果相对于2019年约为下降4%，这表明我们在经济上学会了应对病毒。英国也呈现类似结果：2021年上半年的死亡人数略高于前一时期，但GDP变化控制在约下降7%。美国位于回归线上方，说明其选择不实施全国封锁。
作为健康与经济结果预测因素的社会变量
计量经济分析证实，流行病相关变量在解释第一学期GDP下降方面发挥了突出作用（图2）。在第二学期，相关性减弱，而社会变量（对他人和政府的信任）变得更为显著，2021年第一季度的情况也证实了这一点。比较不同变量组的相对解释力，我们发现，仅健康变量就可以解释约25%的总方差，加入信任因素后则上升至64%。
图2
注：图中显示了普通最小二乘回归的系数。所有变量均已标准化（中心化-缩减）。圆点表示系数值，线段表示置信区间。
至于死亡率，计量经济分析表明，社会人口和健康相关因素是解释死亡人数差异程度的决定因素（图3）。具体而言，我们分析了人口年龄结构和密度，以及每1000名居民的医院床位数。在第一学期，这些因素对理解死亡人数差异至关重要；而到2020年第二学期，它们在统计上变得不显著。另一方面，尽管社会变量（人际信任和对政府的信心）在第一学期与死亡率的关联似乎较弱，但在解释第二学期的死亡人数时，它们变得高度显著。2020年上半年社会人口变量的解释力与2020年下半年信任变量的解释力相当，表明危机的动态发生了重大变化。
图3
注：图中显示了普通最小二乘回归的系数。所有变量均已标准化（中心化-缩减）。圆点表示系数值，线段表示置信区间。
我们以这些结果为基础，构建了一个按国家划分的结果比较指数，同时考虑危机的经济和健康两个维度。我们构建了一个“牺牲指数”，将各个时期观察到的GDP变化与各国整个时期的死亡人数相加并加权。¹随后，我们将牺牲指数进行相关性分析，以更好地理解危机期间的利害关系（图4），所使用的是世界价值观调查在危机开始前测得的政府信任程度。²结果显示，牺牲指数与危机前政府信任水平之间的相关性为正且较强。若将我们所选国家的政府信任视为政治环境质量的更一般衡量指标，即政府与公民之间的相互信任，那么这一相关性证实了信任在疫情结果中的核心作用。例如，较低的信任水平意味着（来自政府和民众的）对更严格措施的需求，从而对经济造成更大冲击。
基于这一统计关系，我们发现一些国家的表现优于其政府信任水平所预测的结果，而另一些国家则表现较差。法国恰好位于相关线上，而英国则位于线下，这反映出政府在第一波疫情中的应对反复无常，意大利和西班牙也是如此。图表的另一端是信任度非常高的北欧国家，它们表现较好，三个主要的“清零战略”国家（澳大利亚、韩国和新西兰）也是如此。
图4
法国对科学家信任的减弱
对科学家的信任也与疫情的集体管理密切相关。Algan等（2021）追踪了12个国家的个人，研究表明，对科学家的信任与对限制性措施的支持以及遵从行为密切相关，同时也与疫苗接种相关决策有关。对科学家的信任在疫情期间发生了变化，法国对科学家信任度的下降，也导致对限制性措施的支持大幅降低，这在该调查的不同波次中均有体现。对科学家信任减弱的一个可能因素是教育水平，尤其是科学教育水平。事实上，在国际学生评估项目（PISA）科学测试成绩最低的国家，疫情期间对科学家的信任下降更为明显，尤其是意大利、美国，以及降幅更大的法国。
图5
结论
信任是分析新冠危机的核心变量。横向的人际信任，或纵向的对政府或科学家的信任，似乎是理解社会如何应对疫情以及它们最终取得何种健康和经济结果的关键因素。
参考文献
Algan, Y 和 D Cohen（2021）《新冠时期的法国人：面对健康风险的经济与社会》，《经济分析委员会笔记》66: 1–12。
Algan, Y, D Cohen, E Davoine, M Foucault 和 S Stantcheva（2021），《疫情时期对科学家的信任：来自12个国家的面板证据》，VoxEU.org，12月15日，以及《美国国家科学院院刊》 118(40)。
Bargain, O 和 U Aminjonov（2020），《新冠疫情期间的信任与对公共卫生政策的遵从》，VoxEU.org，10月23日，以及《公共经济学杂志》 192: 104316。
Barrios, J M, E Benmelech, Y V Hochberg, P Sapienza 和 L Zingales（2021），《新冠疫情期间的公民资本与社交距离》，《公共经济学杂志》《公共经济学杂志》 193: 104310。
Boone, L 和 C Ladreit（2021），《新冠恐惧与非药物干预：对29个经合组织发达国家经济影响的分析》，VoxEU.org，10月23日。
Brodeur, A, D Gray, A Islam 和 S Bhuiyan（2021），《新冠经济学文献综述》，《经济学调查杂志》 35(4): 1007–1044。
Durante, R, L Guiso 和 G Gulino（2020），《公民资本与社交距离：来自意大利人应对新冠疫情的证据》，VoxEU.org，4月16日，以及《公共经济学杂志》 194: 104342（2021）。
Fan, Y, A Yeşim Orhun 和 D Turjeman（2020），《疫情期间的异质行为、信念、约束与风险承受能力》，NBER工作论文第27211号。
Jones C J, T Philippon 和 V Venkateswaran（2020），《大流行中的最优缓解政策：社交距离与居家办公》，NBER工作论文第26984号。
Ladreit C（2021），《政府规定还是对新冠的恐惧？哪一个对经济活动的影响更大？》，VoxEU.org，4月6日。
Maloney, W F 和 T Taskin（2020），《新冠疫情期间自愿与强制社交距离及经济活动》，VoxEU.org，5月15日，以及世界银行政策研究工作论文（9242）。
Péron M（2021），《危机分析：关于新冠冲击的定量要素》，《经济分析委员会焦点》 第66号，10月。
尾注
1 实际上，我们将死亡率因子除以100，这相当于将生命价值设定为人均收入的100倍。该指数对替代加权方法具有稳健性，该方法将隐含价值设定为平均收入的约60倍，这一估计来自Jones等（2020）。
2 具体问题是：“我将列举一些组织。对于每一个组织，请告诉我您对它们的信任程度：是非常信任、比较信任、不太信任，还是完全不信任？：政府（您所在国的首都的政府）”。
