Social distancing and supply disruptions in a pandemic
疫情中的社交距离与供给中断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主要研究疫情与两部门宏观供给模型，未明确采用所列宏观细分方法，州级数据也未明确为面板。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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疫情中的社交距离与供给中断
- 研究问题
- 疫情中的自发及强制社交距离如何通过劳动供给中断影响经济，保护核心行业劳动者能否降低防疫的经济成本？
- 方法与思路
- 作者将含接触和流动分析的流行病模型与两部门宏观模型结合，利用疫情、流动及美国州级数据进行分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称劳动服务减少可解释2020年第二季度GDP收缩中的6至8个百分点，并报告核心劳动者保护及社交距离成本的结果。
- 阅读关注点
- 应核对核心部门不可替代性与最低规模设定、模型校准、GDP贡献的计算，以及自发和强制社交距离比较的识别依据。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；模型贡献分解与州级计量证据的具体条件未说明，不能将情景结果直接视为普遍政策因果效应。
原文摘要
We integrate an epidemiological model, augmented with contact and mobility analyses, with a two‐sector macroeconomic model, to assess the economic costs of labor supply disruptions in a pandemic. The model is designed to capture key characteristics of the U.S. input–output tables with a core sector that produces intermediate inputs not easily replaceable by the other sectors, possibly subject to minimum‐scale requirements. Using epidemiological and mobility data to inform our exercises, we show that the reduction in labor services due to the observed social distancing (spontaneous and mandatory) could explain up to 6–8 percentage points of the roughly 12% U.S. GDP contraction in the second quarter of 2020. We show that public measures designed to protect workers in core industries and occupations with tasks that cannot be performed from home, can flatten the epidemiological curve at reduced economic costs—and contain vulnerabilities to supply disruptions, namely a new surge of infections. Using state‐level data for the United States, we provide econometric evidence that spontaneous social distancing was no less costly than mandated social distancing.