本报综合外媒报道 准确评估和预测武装冲突、传染病或自然灾害等危机对经济的影响，有助于各国政府及时采取措施来减轻损害。《美国国家科学院院刊·连结》（PNAS Nexus）近期发表的一篇论文使用经济部门的汇总数据和更细致的细粒度数据（granular data）分别估算危机对经济的影响，并发现不同类型的数据得出的估算结果差异巨大。

　　细粒度数据指的是碎片化的、尽可能细分的数据，它可以像沙粒适应容器一样，根据数据科学家或分析师的需求被任意塑造或处理。该论文的主要作者，奥地利维也纳复杂性科学中心网络经济、供应链和金融市场小组高级科学家克里斯蒂安·迪姆（Christian Diem）表示，细粒度数据是对动态经济系统进行合理预测的关键组成部分。迪姆等人根据2020年初新冠疫情对经济影响的实际经验数据和2019年匈牙利央行增值税微观数据，模拟了1000个危机模拟场景，分析比较了根据不同情况预测危机对经济影响的不同结果。

　　增值税是一种针对商品和服务征收的消费税。从原材料生产到成品销售，它在整个产业链的每一个增值环节上都进行征税。迪姆等人收集的2019年匈牙利央行增值税微观数据涵盖了243399家公司，重构出1104141对供应关系，几乎呈现了整个匈牙利的经济状况。维也纳复杂性科学中心主席斯蒂芬·图纳（Stefan Thurner）表示，有了这个数据集，研究人员可以更全面地了解在危机发生之后，经济体中各个公司之间的相互关联和影响情况。

　　到目前为止，研究人员大多是从经济部门层面对一个国家的经济情况加以说明和分析。迪姆等人发现，如果研究人员像往常一样使用欧盟定义的88个经济部门数据，那么在1000个危机模拟场景中，每一个危机的经济影响都会被系统性地低估37%。相比之下，使用公司层面的供应链数据计算得出的经济影响结果，与2020年第二季度欧洲经济实际衰退的结果更为接近。迪姆就此推断，当从经济部门层面来预测危机对经济的影响时，人们通常会得出比在公司层面实际出现的后果更保守的结论。

　　迪姆总结道，基于增值税信息数据等细粒度数据的危机模拟实验具有多重作用。它不仅帮助研究人员掌握整个经济部门的平均损失情况，还能够计算出某部门个别公司受危机影响的程度。具体来看，危机模拟实验可以揭示出哪些公司可能会受到较为严重的影响，哪些受到轻微的影响，而不仅是预警某个危机将给某经济部门在整体上造成20%的经济损失。更重要的是，研究人员能够了解危机在供应网络中传播的方式和途径，以及它对直接和间接贸易伙伴所产生的影响。

　　迪姆认为，从原则上讲，人们能够利用增值税系统复原一个国家的供应网络。截至目前，有超过160个国家拥有增值税系统，但只有十几个国家在持续收集可用于构建供应网络的数据，包括西班牙、比利时、匈牙利、印度和中国。对于德国和奥地利等没有以正确方式收集增值税数据的国家，迪姆建议，应对企业的增值税报告形式进行小规模调整，这也将减少增值税欺诈，推动企业财务会计的数字化转型。

　　（刘雨微/编译）