Het coronavirus leidt tot flinke economische schade. Eurostat schat dat het bbp in 2020 voor de EU 6,4 procent lager uitkomt dan in 2019 en het CBS gaat uit van een krimp van 3,8 procent voor Nederland.
Maar deze cijfers zijn voor het gehele jaar. Tijdens een besmettingsgolf kan de productie verder terugvallen, als gevolg van contactbeperkende maatregelen van de overheid of doordat mensen zelf hun gedrag aanpassen. Maar hoe groot is dit effect? Inzicht daarin kan helpen de economische consequenties van maatregelen in te schatten, bijvoorbeeld als de besmettingen door de delta-variant weer oplopen.
Verantwoording
De figuren tonen op de x-as de veranderingen in het bbp op weekbasis ten opzichte van een jaar eerder voor vier landen (Nederland, Duitsland, Frankrijk en het VK) in 2020. Figuur 1 doet dat voor het voorjaar van 2020, waarin de eerste golf plaatsvond, en figuur 2 voor het najaar. Een waarde van -15 betekent dat in die week het jaar-op-jaar-bbp 15 procent lager ligt dan in dezelfde week in 2019.
Deze inschatting is gemaakt door de OESO, op basis van machinelearning-technieken en Google Trends-data, zoals zoekopdrachten naar “auto’s”, “hypotheek” of “voedselbank”. De voorspelkracht van deze realtime schatter is volgens Woloszko (2020) beter dan een standaard tijdreeksmodel (AR). De verticale as geeft het geschatte reproductiegetal van het coronavirus SARS-CoV-2, als inschatting van de snelheid waarmee het virus zich op weekbasis verspreid.
We definiëren de start van een golf als het moment waarop het R-getal piekt en het einde als het moment waarop het R-getal op een voorlopig minimum is beland, in navolging van Blanchard en Pisani-Ferry (2021). Een alternatieve benadering is om te kijken naar veranderingen in zwaarte van publieke gezondheidsmaatregelen, zoals Bolhuis (2021) doet. Deze benadering kiezen wij niet omdat officiële maatregelen maar één onderdeel zijn van de maatschappelijke reactie op besmettingen. Mensen kunnen gezondheidsmaatregelen bewust niet naleven of juist voorzichtiger zijn dan de overheid adviseert. Het verloop van veranderingen in bbp interpreteren we als een indicatie voor de directe macro-economische kosten van het verlagen van het R-getal en dus van het terugbrengen van het aantal besmettingen.
Resultaten
Figuur 1 laat zien dat het geschatte bbp-verlies tijdens de eerste besmettingsgolf in het voorjaar van 2020 in Nederland gemiddeld 9 procent bedraagt. Deze sterke krimp lijkt voor het grootste deel veroorzaakt door een consumptiedaling in reactie op de gezondheidsrisco’s (Elbourne, 2021). Tijdens de twee golven in oktober en december 2020 was het gemiddelde bbp-verlies nog “maar” 3 procent (Figuur 2).
Ook in Duitsland, Frankrijk en het VK waren de bbp-verliezen in het najaar aanzienlijk/veel kleiner dan in het voorjaar. Voor het VK is dit best opvallend, want in december vorig jaar steeg het aantal besmettingen daar sterk door de komst van de besmettelijker Britse variant, met capaciteitsproblemen voor ziekenhuizen tot gevolg.
Duiding
Waarschijnlijk is de relatief beperkte daling in bbp tijdens de tweede golf representatiever voor het effect van toekomstige golven dan die tijdens de eerste besmettingsgolf. De eerste besmettingsgolf in 2020 was een onverwachte schok voor de samenleving en waarschijnlijk daarom niet representatief. De wereldhandel in goederen kromp bijvoorbeeld met 17 procent tijdens de eerste golf, maar herstelde zich daarna snel (Meijerink, et al, 2020).
Tijdens de tweede golf bleef een krimp uit ondanks dat er veel meer besmettingen op mondiaal niveau waren dan tijdens de eerste golf. Door learning-by-doing hebben mensen geleerd om productiever om te gaan met de gezondheidsbeperkingen en gezondheidsrisico’s. Zo kunnen we beter online vergaderen en online winkelen, en gebruiken we gezichtsmakers om het virus efficiënter te beheersen.
Van deze leereffecten profiteren we bij toekomstige besmettingsgolven. Ook is het mogelijk dat de gedragsreactie tijdens de eerste golf sterker was dan tijdens de tweede golf. Deze gedragsreactie is moeilijker te voorspellen en zal afhangen van de eigenschappen (met name sterftekans en besmettelijkheid) van toekomstige virusvarianten.
Opvallend is verder dat het bbp-verlies in het voorjaar van vorig jaar sterk verschilt tussen landen. In het Verenigd Koninkrijk was dat ruim 18 procent en in Frankrijk 22 procent, terwijl de krimp in Nederland en Duitsland lager was (9 en 12 procent). Verschillen in striktheid van de coronaregels kunnen deze uitkomsten niet goed verklaren. Tijdens de eerste golf waren de maatregelen in de vier landen ongeveer even streng (volgens de Blavatnik stringency index was deze op 1 april 2020 88 in Frankrijk, 80 in het VK, 79 in Nederland en 77 in Duitsland). Verklaringen die overblijven zijn dat landen verschillen in de mate van digitalisering, in sectorstructuur of in de mate waarin regels worden nageleefd.
Literatuur
Blanchard, O. en J. Pisani-Ferry (2021) Persistent COVID-19: Exploring potential economic implications. Peterson Institute for International Economics.
Bolhuis, W. (2021) Krimp in tweede kwartaal 2020 groter in EU-landen met zwaardere lockdown. ESB 106(4797): 288-291.
Elbourne, A. (2021) The effect of the pandemic and Non-Pharmaceutical Interventions on household consumption. CPB Background Document.
Meijerink, G., B. Hendriks en P. A.G. van Bergeijk (2020) Covid-19 and world merchandise trade: Unexpected resilience. VOXeu, 2 oktober 2020.
Woloszko, N. (2020) Tracking GDP using Google Trends and machine learning: a new OECD model. VOXeu, 19 december 2020.
Auteurs
Categorieën