Covid-19 Shocks: Cross-Country Analysis

 
PIIS013122270021865-2-1
DOI10.20542/0131-2227-2022-66-8-82-92
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: Senior Researcher
Affiliation: Primakov National Research Institute of World Economy and International Relations, Russian Academy of Sciences (IMEMO)
Address: Moscow, 23, Profsoyuznaya Str., Moscow, 117997, Russian Federation
Affiliation: Primakov National Research Institute of World Economy and International Relations, Russian Academy of Sciences (IMEMO)
Address: Moscow, 23, Profsoyuznaya Str., Moscow, 117997, Russian Federation
Journal nameMirovaia ekonomika i mezhdunarodnye otnosheniia
EditionVolume 66 Issue 8
Pages82-92
Abstract

The COVID-19 pandemic that engulfed the world in early 2020 did not make an exception for anyone. However, the degree of its impact on countries and social groups varies significantly. This article discusses several factors that can shape these differences, focusing specifically on the correlation between the excess mortality during 2020–2021 and various dimensions of social vulnerability, specifically the ones that are caused by unprotected or low pay employment, self-employment, and higher exposure to work-related social contacts. In order to measure these factors, this study relies on the analysis of the Gini coefficient and some other indices that reflect the specifics of labour markets and social vulnerabilities. The assessment is based on data provided by Eurofound, Eurobarometer, the World Bank and OECD Statistics. The correlation between inequality/vulnerability and excess mortality rates can be explained by higher exposure of vulnerable social groups to the infection and their lower access to high quality healthcare. The econometric analysis supports the hypothesis that the cross-country variation in excess mortality rates during the 2020–2021 COVID-19 pandemics can be partially explained by socioeconomic characteristics of countries in the sample. Vulnerable groups are not only more exposed to health-related risks due to the pandemics but are also less likely to be vaccinated. Larger shares of the vulnerable groups and lower vaccination rates are associated with higher excess mortality rates conditional upon country characteristics such as GDP per capita, the share of university graduates and healthcare expenditures, as well as age structure. This relationship holds for different variables used, different country samples and data sets.

KeywordsCOVID-19, inequality, Gini coefficient, vulnerable population, vulnerability index, distance work, excess mortality, vaccination
Received27.04.2022
Publication date07.09.2022
Number of characters34363
Cite  
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной
1

ВВЕДЕНИЕ

2 Быстрое распространение заболевания, вызванного коронавирусом SARS-CoV-2, в короткий срок коренным образом изменило жизнь человечества. Начавшаяся на рубеже 2019–2020 гг. локальная эпидемия быстро переросла в полномасштабную пандемию. Счет заболевших пошел на миллионы1, а на горизонте замаячила перспектива глобальной рецессии. К счастью, мрачные прогнозы не оправдались: мировая хозяйственная система начала достаточно быстро восстанавливаться. Тем не менее вопрос о том, насколько этот процесс носит устойчивый характер, остается открытым. Однако у пандемического кризиса были не только экономические последствия. Помимо разрушительного эффекта для здоровья тех, кого вирус затронул непосредственно, стремительная экспансия инфекции оказала серьезное влияние на все стороны человеческого бытия, в том числе – социальную сферу, финансовое благополучие, привычный образ жизни, физическое и психологическое состояние людей. 1. На момент написания статьи (февраль 2022 г.) число заболевших в глобальном масштабе превысило 400 млн, а умерших – 6 млн [ист. 1].
3 Событие такого масштаба не могло не породить множества самых разнообразных вопросов, значительная часть которых по сей день остается без ответа. В частности, загадкой, над решением которой бьются представители широкого спектра научных дисциплин, в том числе обществоведы, является тот факт, что в некоторых странах последствия пандемии оказались менее разрушительными, чем в других.
4 На первый взгляд, естественно было бы предположить, что в богатых государствах дела обстоят лучше, чем в бедных. У последних нет ресурсов, которыми располагают страны с развитой экономикой. Системы здравоохранения в них, как правило, менее подготовлены к борьбе с инфекциями. Отсутствие доступа к чистой воде, неудовлетворительные санитарно-гигиенические условия ухудшают и без того не блестящее2 состояние здоровья миллионов людей. Это в свою очередь означает, что население за пределами золотого миллиарда в целом более уязвимо перед лицом угроз, порождаемых массовыми заболеваниями. 2. Две трети из 1.1 млрд человек, страдающих гипертонией, живут в развивающихся странах. Все более быстрыми темпами в них растет заболеваемость диабетом.
5 Однако статистика распространения коронавируса фиксирует иную картину [ист. 2]. За исключением Бразилии и Индии все крупнейшие его очаги сосредоточены в Западной Европе и США. То же самое, по крайней мере на начальных стадиях пандемии, относилось к показателям подтвержденной смертности3. 3. Позднее различия начали сглаживаться. По данным Brookings Institution, в 2021 г. (в том числе благодаря вакцинации) показатели смертности от ковида в странах с высоким уровнем дохода резко снизились, а в странах с низким и средним уровнями заметно выросли [1].
6 Эту аномалию исследователи объясняют спецификой демографической структуры развивающихся стран с характерной для нее высокой долей молодежи, с несвоевременным сбором, проверкой достоверности и обобщением данных из-за нехватки финансовых и иных ресурсов, а также отставания в технологическом развитии. Бесспорно, вопросы, связанные со спецификой экспансии коронавируса в третьем мире, заслуживают серьезного внимания, но поиск ответа на них – задача отдельного исследования.
7 Пандемия ‒ глобальный феномен, серьезный анализ которого должен стремиться охватить картину во всей ее полноте. Однако пока это сделать невозможно. Во-первых, потому, что все мы еще находимся в центре порожденного коронавирусом шторма. А во-вторых, – и это главное, – из-за грандиозности и сложности стоящих перед исследователями проблем.

Number of purchasers: 0, views: 324

Readers community rating: votes 0

1. Gill I., Schellekens Ph. COVID-19 is a Developing Country Pandemic. Brookings, 27.05.2021. Available at: https://www.brookings.edu/blog/future-development/2021/05/27/covid-19-is-a-developing-country-pandemic/ (accessed 18.01.2022).

2. Kong J.D., Tekwa E.W., Gignoux-Wolfsohn S.A. Social, Economic, and Environmental Factors Influencing the Basic Reproduction Number of COVID-19 Across Countries. Plos One, 09.06.2021. DOI: 10.1371/journal.pone.0252373

3. Karmakar M., Lantz P.M., Tipirneni R. Association of Social and Demographic Factors with COVID-19 Incidence and Death Rates in the US. JAMA Network Open, 2021, vol. 4, no. 1, e2036462. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2020.36462

4. Gelfand M.J., Jackson J.C., Xinyue Pan, Nau D., Pieper D., Denison E. et al. The Relationship Between Cultural Tightness–Looseness and Covid-19 Cases and Deaths: a Global Analysis. The Lancet planetary health, January 2021. DOI: 10.1016/S2542-5196(20)30301-6

5. Schnabel L. Religion Both Helped and Hurt During the Pandemic. Scientific American, 29.04.2021. Available at: https://www.scientificamerican.com/article/religion-both-helped-and-hurt-during-the-pandemic/ (accessed 18.01.2022).

6. Rigby M.J. et al. When Covid-19 First Struck: Analysis of the Influence of Structural Characteristics of Countries - Technocracy is Strengthened by open Democracy. Plos One, 04.19.2121. DOI: 10.1371/journal.pone.0257757

7. Middelburg R.A., Rosendaal F.R. COVID-19: How to Make Between-Country Comparisons. International Journal of Infectious Diseases, 2020, vol. 96, pp. 477-481. DOI: 10.1016/j.ijid.2020.05.066

8. West A., Czypionka Th., Steffen M.S. et al. Reporting COVID-19 Deaths in Austria, France, Germany, Italy, Portugal and the UK. LSE Department of Social Policy. WorkingPaper Series. Social Policy Working Paper 10-20. November 2020. 47 p. Available at: https://www.lse.ac.uk/social-policy/Assets/Documents/PDF/working-paper-series/10-20-Anne-West.pdf (accessed 18.01.2022).

9. Piketty Th. Le Capital au XXIe siècle. Paris, Éditions du Seuil, 2013. 976 r. Available at: https://www.seuil.com/ouvrage/le-capital-au-xxie-siecle-thomas-piketty/9782021082289 (accessed 18.01.2022).

10. Tan A.X., Hinman J.A., Hoda S. Abdel Magid at al. Association Between Income Inequality and County-Level COVID-19 Cases and Deaths in the US. JAMA Network Open, 2021, vol. 4, no. 5, e218799. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2021.8799

11. Davies J. Economic Inequality and COVID-19. Deaths and Cases in the First Wave: A Cross-Country Analysis. Canadian Public Policy, 2021, vol. 47, no. 4, pp. 537-553. DOI: 10.3138/cpp.2021-033

12. Sepulveda E.R., Brooker A.-S. Income Inequality and COVID-19 Mortality: Age-Stratified Analysis of 22 OECD countries. SSM - Population Health, 2021, vol. 16, 100904. DOI: 10.1016/j.ssmph.2021.100904

13. Davies J., Sepulveda E. Income Inequality and COVID-19: We are in the same storm, but not in the same boat. National Post, 22.12.2021. Available at: https://nationalpost.com/pmn/news-pmn/income-inequality-and-covid-19-we-are-in-the-same-storm-but-not-in-the-same-boat (accessed 18.01.2022).

14. Youyang Gu. Highlighting Role of Inequality in Covid and Beyond. Youyanggu.com, 01.10.2021. Available at: https://youyanggu.com/blog/highlighting-inequality (accessed 18.01.2022).

15. Oronce C.I.A., Scannell C.A., Kawachi I. et al. Association Between State-Level Income Inequality and COVID-19 Cases and Mortality in the USA. Journal of General Internal Medicine, 2020, vol. 35, no. 9, pp. 2791-2793. DOI: 10.1007/s11606-020-05971-3

16. Shiels M.S., Haque A.T., Haozous E.A. et al. Racial and Ethnic Disparities in Excess Deaths During the COVID-19 Pandemic, March to December 2020. Annals of Internal Medicine, 2021, no. 174 (12), pp. 1693-1699. DOI: 10.7326/M21-2134

17. Brown C.S., Ravallion M. Inequality and the Coronavirus: Socioeconomic Covariates of Behavioral Responses and Viral Outcomes Across US Counties. NBER Working Paper 27549. July 2020. 48 p. DOI: 10.3386/w27549

18. Allcott H., Boxell L., Conwey J. et al. Polarization and Public Health: Partisan Differences in Social Distancing During the Coronavirus Pandemic. Journal of Public Economics, 2020, vol. 191.104254. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2020.104254

19. Lopez G. How Political Polarization Broke America’s Vaccine Campaign. Vox, 06.07.2021. Available at: https://www.vox.com/2021/7/6/22554198/political-polarization-vaccine-covid-19-coronavirus (accessed 04.02.2022).

20. Kapitsinis N. The Underlying Factors of the COVID-19 Spatially Uneven Spread. Initial Evidence from Regions in Nine EU countries. Regional Science Policy & Practice, 2020, vol. 12, no. 6, pp. 1027-1045. DOI: 10.1111/rsp3.12340

21. Sánchez-Páez D. Effects of Income Inequality on COVID-19 Infections and Deaths During the First Wave of the Pandemic: Evidence from European Countries. Vienna Yearbook of Population Research, 2022, vol. 20, no. 1, pp. 1-22. DOI: 10.1553/populationyearbook2022.res1.1.

22. Eichenbaum M., Rebelo S., Trabandt M. Inequality in Life and Death. IMF Economic Review, September 29, 2021. DOI: 10.1057/s41308-021-00147-3

23. Adams-Prassl A., Boneva T., Golin M., Ch. Rauh. Inequality in the Impact of the Coronavirus Shock: Evidence from Real Time Surveys. IZA DP No. 13183. 28.04.2020. 51 p. Available at: https://docs.iza.org/dp13183.pdf (accessed 04.02.2022).

24. Stantcheva S. Inequalities in the Times of a Pandemic. NBER Working Paper 29657. January 2022. DOI: 10.3386/w29657

Система Orphus

Loading...
Up