Phân tích sự tác động của dịch bệnh truyền nhiễm đến hoạt động kinh tế - Khía cạnh hành vi con người

Nội dung text: Phân tích sự tác động của dịch bệnh truyền nhiễm đến hoạt động kinh tế - Khía cạnh hành vi con người

1. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM . 19 1Nguyễn Chí Đức* Tóm tắt Đầu tiên bài viết tiến hành phân tích sự khác biệt giữa đại dịch bệnh truyền nhiễm và thảm họa hiếm xảy ra. Tiếp theo, bài viết sử dụng Mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo và Thuyết nổi trội để tìm hiểu cơ chế xử lý thông tin và vai trò cảm xúc trong hành vi của con người, đây là nguyên nhân gây ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp của dịch bệnh truyền nhiễm đến hoạt động kinh tế. Sau đó bài viết tiến hành tổng hợp các kết quả nghiên cứu về đánh giá ảnh hưởng của dịch bệnh truyền nhiễm đến kinh tế. Cuối cùng bài viết đưa ra một số chính sách quản lý dịch bệnh và kết luận có liên quan. Từ khóa: Dịch bệnh truyền nhiễm, trò chơi Bayes, thuyết nổi trội. 1. Lời mở đầu Các bệnh truyền nhiễm đang là một trong những thách thức quan trọng nhất xã hội hiện đại phải đối mặt, dễ tạo ra những thông tin không chính xác và gây hoang mang, thậm chí có thể tạo làn sóng lan truyền ra toàn thế giới. Do đó, đòi hỏi các quốc gia và khu vực phải phối hợp cùng nhau ứng phó. Báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cho thấy, kể từ khi bước vào thế kỷ 21, nhân loại đã trải qua 5 biến cố đại dịch bệnh truyền nhiễm được xếp vào cấp độ “Tình trạng khẩn cấp y tế toàn cầu” (Public Health Emergency of International Concern, PHEIC), đó là SARS năm 2003, H1N1 năm 2009, Polio năm 2014, Ebola năm 2014 và Covid-19 năm 2019. Ngoài ra có thể kể đến các cơn đại dịch tả năm 1854, đại dịch cúm năm 1918, cúm H2N2 năm 1957 và cúm H3N2 năm 1968, liên tục xuất hiện, đe dọa trực tiếp đến sự phát triển ổn định của xã hội loài người. Hiện nay, có một số nghiên cứu xem đại dịch bệnh truyền nhiễm như thảm họa hiếm xảy ra, từ đó tìm hiểu sâu hơn mối quan hệ giữa tình hình dịch bệnh và hành vi của các cá nhân, đồng thời ước tính tác động gián tiếp của dịch bệnh đối với nền kinh tế (Lee & * Trường Đại học Sài Gòn | Email liên hệ: ducthinh19782002.td@gmail.com 273
2. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM McKibbin, 2004; Snyder et al., 2010). Còn Blendon, Benson, DesRoches, Raleigh, and Taylor-Clark (2004) dựa trên tâm lý hoang mang, đã tiến hành cuộc khảo sát và phỏng vấn lo ngại rằng tâm lý tiêu cực do ảnh hưởng của SARS đã gây thiệt hại tổng cộng 1 tỷ CAD. Mọi người đã đánh giá quá mức khả năng lây truyền virus trong đợt dịch, và chính tâm lý hoang mang đã gây ra thiệt hại lớn về kinh tế, nhưng trên thực tế chỉ có vài trăm ca nhiễm được xác nhận. Do đó, bài viết bắt đầu từ việc nghiên cứu các đặc điểm của đại dịch bệnh truyền nhiễm, với mong muốn sử dụng môn tài chính hành vi để tìm hiểu tác động của đại dịch bệnh truyền nhiễm đối với cá nhân, nhằm bổ sung và làm phong phú hơn tài liệu nghiên cứu có liên quan ở Việt Nam. Cụ thể, ý tưởng nghiên cứu của bài viết như sau: Thứ nhất, xem xét các tài liệu về thảm họa hiếm xảy ra, phân tích sự khác biệt giữa đại dịch bệnh truyền nhiễm và thảm họa hiếm xảy ra. Thứ hai, thảo luận về các yếu tố không duy lý ảnh hưởng đến dịch bệnh, dựa trên cơ chế nhận thức của con người được xây dựng bởi Mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo (Gallagher, 2014) phân tích các nhận thức lệch lạc xảy ra trong dịch bệnh, sử dụng Thuyết nổi trội (Bordalo, Gennaioli, & Shleifer, 2012) để giải thích những cảm xúc lệch lạc trong thời gian xảy ra dịch bệnh, đồng thời thảo luận về tác động của văn hóa khu vực đối với dịch bệnh và việc quản lý - kiểm soát dịch bệnh. Thứ ba, phân loại tác động trực tiếp của dịch bệnh do các yếu tố khách quan, thảo luận về tác động gián tiếp của dịch bệnh do lý trí của con người hoặc phản ứng không duy lý. Thứ tư, dựa trên nội dung của bài viết, gợi ý một số chính sách cho các nhà quản lý kinh tế. 2. Dịch bệnh truyền nhiễm: thông tin không chính xác và tâm lý hoảng sợ toàn cầu Những thảm họa hiếm xảy ra là những sự kiện có xác suất xảy ra rất nhỏ, nhưng khi xảy ra gây thiệt hại cực kỳ lớn và đe dọa rất lớn đến xã hội loài người (Rietz, 1988). Chủ yếu bao gồm các thảm họa đến từ thiên nhiên như động đất (Jackson, 1981), bão (Dessaint & Matray, 2017), lũ lụt (Gallagher, 2014), núi lửa phun trào, sóng thần, lở đất và hỏa hoạn (Bernile, Bhagwat, & Rau, 2014); các thảm họa gây ra bởi yếu tố con người như suy thoái kinh tế (KnÜPfer, Rantapuska, & SarvimÄKi, 2016), khủng hoảng tài chính (Guiso, Sapienza, & Zingales, 2013) và dịch bệnh (Almond & Mazumder, 2005). Các nghiên cứu này chủ yếu vẫn tập trung ở sự tác động của các thảm họa ở tầm khu vực. Khác với các thảm họa hiếm xảy ra, đại dịch truyền nhiễm có thể lây lan trên toàn thế giới: Năm 1918, đại dịch cúm lan ra khắp thế giới khiến hàng chục triệu người chết. Năm 2003, SARS đã lây nhiễm cho 8.422 người trên toàn thế giới và 919 người thiệt mạng. Năm 2009, H1N1 đột ngột trở thành một biến cố sức khỏe cộng đồng được quốc tế quan tâm, không lâu sau khi bùng phát, nó đã được WHO coi là đại dịch với mức độ báo động cao nhất. Tháng 5 cùng năm, bệnh bại liệt bùng phát ở châu Á, châu Phi và Trung Đông, 274
3. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM đe dọa sức khỏe và sự an toàn của nhiều quốc gia. Năm 2014 Virus Ebola đã tàn phá các quốc gia vùng Tây Phi, khiến hàng nghìn người chết ở Guinea, Liberia và Sierra Leone. Việc đánh giá lại các dịch bệnh truyền nhiễm theo quan điểm “vận mệnh chung của loài người” có ý nghĩa to lớn. Việc xây dựng các biện pháp phòng chống dịch và đánh giá ưu nhược điểm của các biện pháp khác nhau đã trở thành ưu tiên hàng đầu của các vấn đề y tế công cộng toàn cầu. Năm 2020 hội chứng hô hấp cấp tính nặng 2019 (COVID-19) có những triệu chứng không đặc trưng, từ không có triệu chứng đến viêm phổi nặng và gây tử vong, việc khó xác định bệnh nhân nhiễm bệnh kịp thời thông qua biểu hiện lâm sàng, và thời gian ủ bệnh khá dài (Mizumoto, Kagaya, Zarebski, & Chowell, 2020), khiến chúng ta rất khó phát hiện kịp thời người nhiễm mang virus. Dịch bệnh không giống với các thảm họa hiếm xảy ra như động đất, bão và lũ lụt, bởi thời gian ủ bệnh và khả năng lây nhiễm của dịch bệnh khiến chúng có nhiều khả năng gây ra sự lan truyền các thông tin không chính xác và tâm lý hoảng sợ. 3. Yếu tố không duy lý ảnh hưởng tới tình hình dịch bệnh 3.1. Mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo và Thuyết nổi trội Trước khi dịch bệnh bùng phát, người ta thường phản ứng chưa đủ mạnh, đánh giá thấp khả năng xảy ra và mức độ nghiêm trọng của thảm họa, và sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao độ (Erev & Barron, 2005). Điều này đã từng xảy ra trong các vụ dịch bệnh trước đây. Thí dụ, từ năm 2009-2010, virus H1N1 đã lây nhiễm cho hơn 60 triệu người ở Hoa Kỳ khiến 12.000 người đã thiệt mạng. Tuy nhiên, Hoa Kỳ cho rằng dịch cúm H1N1 không đủ gióng lên hồi chuông cảnh báo ở giai đoạn đầu của vụ dịch. Sau khi dịch bùng phát, các phản ứng thái quá đã liên tục xuất hiện, gây tâm lý hoảng sợ và tạo nên các hành vi bầy đàn, chẳng hạn như làn sóng tranh mua hoảng loạn từng xảy ra trong thời kỳ dịch SARS năm 2003 và giai đoạn bùng phát dịch Covid-19 năm 2019. Nhìn từ góc độ tài chính hành vi, sự tồn tại của các thiên lệch hành vi (Behavioral Biases) là nguyên nhân quan trọng dẫn đến phản ứng chưa đủ mạnh của người dân trong giai đoạn đầu của dịch bệnh và phản ứng thái quá sau khi dịch bùng phát. Các thiên lệch hành vi có thể được chia thành 2 loại (Pompian, 2011): Một, thiên lệch nhận thức (Cognitive Bias) là thiên lệch hành vi gây ra bởi các khiếm khuyết trong nhận thức cá nhân, bao gồm các hiệu ứng mỏ neo (Anchoring Effect) và thiên lệch dựa vào thông tin sẵn có (Availability Bias). Các thiên lệch nhận thức dễ sửa hơn bằng cách cải thiện môi trường thông tin và tăng cường khả năng nhận thức. Hai, thiên lệch cảm xúc (Emotional Bias), chủ yếu xuất phát từ sự bốc đồng hoặc trực giác của cá nhân, không phải phản ứng có ý thức của cá nhân, mà dựa trên cảm tính và cảm giác, khó thay đổi được. Dựa trên cách giải thích không đầy đủ của mô hình Bayes về cơ chế nhận thức của con người, phần 275
4. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM này sẽ phân tích các thiên lệch nhận thức chính đã xảy ra trong các trận dịch trước đó và vận dụng Thuyết nổi trội để tiến hành phân tích đối với các thiên lệch cảm xúc. Thiên lệch nhận thức: Mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo Đối mặt với những dịch bệnh chưa từng biết trước đây, người ta không có niềm tin chính xác liên quan đến chúng, Gao, Liu, and Shi (2020) thông qua mô hình Bayes với thông tin không hoàn hảo để mô phỏng quá trình tìm hiểu thông tin của người dân trong tình hình dịch bệnh. Mô hình như sau: Niềm tin ban đầu của cá nhân được đại diện bởi f, tuân theo phân phối chuẩn với giá trị trung bình là 표và phương sai 휎표; 휖푡 đại diện cho thông tin mới mà cá nhân thu được tại thời điểm t và phân phối chuẩn tuân theo giá trị trung bình là 0, phương sai là 휎휀. Niềm tin mới được hình thành bởi cá nhân tại thời điểm t là 푠푡 = + 휖푡 . Giả sử 푡 đại diện cho những kỳ vọng sau của một cá nhân có niềm tin ban đầu là f sau khi có được t lần thông tin mới. Theo quy tắc Bayes, chúng ta có thể nhận được: 1 푡 = 푡−1 + 푡(푠푡 − 푡−1) 푣ớ푖 푡 = 휎 (5) 휖 + 푡 휎표 Công thức (5) ở trên cho thấy niềm tin ban đầu và thông tin mới ảnh hưởng như thế nào đến những kỳ vọng sau này. Độ chính xác của niềm tin ban đầu của một cá nhân càng thấp, tức 휎표 càng lớn, ảnh hưởng của thông tin mới đối với những kỳ vọng sau này của cá nhân càng lớn. Điều này cho thấy thông tin mới sẽ trở nên đặc biệt quan trọng khi đối mặt với mức độ không chắc chắn cao do các dịch bệnh chưa biết. Trong tài chính hành vi, hiệu ứng mỏ neo và sai số sẵn có sẽ được lần lượt bàn luận về ảnh hưởng của niềm tin ban đầu và sự sẵn có của thông tin đối với hành vi ra quyết định của cá nhân. Hiệu ứng mỏ neo nghĩa là mọi người thường điều chỉnh ước tính của mình dựa trên thông tin ban đầu trong quá trình ra quyết định. Giá trị ban đầu cao có thể dễ dàng dẫn đến hiện tượng ước tính cao và ngược lại sẽ ước tính thấp. Mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo cũng cho thấy kinh nghiệm cá nhân có ảnh hưởng quan trọng đến việc xử lý thông tin, thông tin sớm có ảnh hưởng lớn đối với niềm tin so với thông tin muộn hơn. Trong trường hợp cùng một thông tin thay đổi, khi t tăng lên, tác động của thông tin mới đối với kỳ vọng của cá nhân sẽ giảm dần. Hiệu ứng mỏ neo sẽ khiến người ta tránh đưa ra những phán đoán và lựa chọn cực đoan khi không chắc chắn, và họ có xu hướng bắt đầu điều chỉnh từng bước từ điểm neo. Thiên vị sẵn có (Availability Bias) là hiện tượng người ta đưa ra quyết định dựa trên thông tin dễ dàng có sẵn do sự hạn chế về trí nhớ hoặc kiến thức của hiện tượng. Các yếu tố của sự kiện như mức độ phơi bày, những ghi nhớ có liên quan, cảm nhận về cảnh tượng nào đó đã thấy qua và những đánh giá của chuyên gia đều ảnh hưởng đến những sự 276
5. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM phán đoán về xác suất xảy ra và mức độ nghiêm trọng của sự kiện đó (Botzen, Kunreuther, & Michel-Kerjan, 2015). Một khi thông tin mới xuất hiện trong tình hình dịch bệnh vượt quá mức dự kiến của cá nhân 푡−1, mức phán đoán của cá nhân sẽ được nâng lên đối với sự tiến triển của tình hình dịch bệnh. Ngược lại, khi thông tin mới thấp hơn mức kỳ vọng dự kiến của cá nhân, mức kỳ vọng của cá nhân đối với tình hình dịch bệnh sẽ hạ thấp xuống. Tuy nhiên, ở giai đoạn đầu của đợt dịch, do bị hạn chế bởi các yếu tố như nghiên cứu y tế và trình độ kỹ thuật, công tác trị liệu và truyền thông khó có thể cung cấp thông tin chính xác ngay lập tức. Theo mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo khi thông tin mới có tính biến động 휎휖 càng lớn, tác động của 푡 đối với kỳ vọng sau của cá nhân càng nhỏ. Do đó, thiên lệch dựa vào thông tin sẵn có sẽ khiến người ta khó phản ứng kịp thời và có xu hướng duy trì hiện trạng. Thiên lệch cảm xúc: Thuyết nổi trội Yếu tố cảm xúc đưa ra được lời giải thích quan trọng cho phản ứng chưa đủ mạnh của con người trước khi dịch bùng phát và phản ứng thái quá sau khi dịch bùng phát. Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng, cảm xúc ảnh hưởng đến sự quan tâm thông tin của con người, khiến cùng một thông tin dẫn đến các quyết định khác nhau. Người ta sẽ đánh giá mức độ ý nghĩa của thông tin bằng cách so sánh tình hình thực tế của thông tin và các điểm tham chiếu (reference point), rồi đưa ra quyết định dựa trên phần thông tin có mức nổi trội hơn. Các nghiên cứu đã có thường sử dụng mô hình kỳ vọng để tính toán giá trị ước tính làm điểm tham chiếu để tìm ra phần nổi trội của thông tin (Bordalo et al., 2012). Các nghiên cứu này cho thấy, người ta có xu hướng chú ý đến những thông tin tiêu cực khi cảm xúc xuống mức thấp, và có xu hướng chú ý đến thông tin tích cực khi cảm xúc dâng cao. Trước khi đại dịch bùng phát, tâm lý lạc quan dẫn đến việc lơ là bỏ qua thông tin về dịch và điều đó không đủ để trở thành những thông tin quan trọng để thay đổi việc ra quyết định của cá nhân. Giữa việc duy trì hiện trạng hay thay đổi, người ta có xu hướng lựa chọn duy trì hiện trạng, dẫn đến sự lệch lạc về trạng thái hiện tại, và vì sự lựa chọn này, họ đưa ra các đánh giá tiêu cực hơn đối với các phương án không được chọn. Khi bằng chứng mơ hồ, người ta sẽ có xu hướng tìm kiếm bằng chứng để hỗ trợ cho quan điểm của bản thân và chủ động bỏ qua các bằng chứng khác, để việc lựa chọn ban đầu có thể được duy trì trong một thời gian dài hơn. Sau khi dịch bùng phát, thông tin tiêu cực sẽ trở thành những thông tin tham chiếu, thông tin nổi bật, từ đó đưa đến những phản ứng thái quá. Những thiếu sót trong việc quan tâm thông tin cũng gián tiếp khiến người ta rơi vào tự tin quá mức (Overconfidence). Sự tự tin quá mức chủ yếu bao gồm 2 loại: Một là đánh giá quá cao tính chính xác của thông tin cá nhân; hai là đánh giá quá cao năng lực bản thân. Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng, mức độ không chắc chắn càng cao, con người càng 277
6. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM dễ thể hiện sự tự tin thái quá (Johnson & Fowler, 2011). Trong thị trường tài chính, sự tự tin thái quá là lý do quan trọng khiến nhà đầu tư giao dịch quá mức, chi phí giao dịch cao gây thiệt hại nghiêm trọng đến lợi nhuận của nhà đầu tư, và cũng là một trong những lý do dẫn đến bong bóng giá cổ phiếu. Trong giai đoạn đầu của dịch bệnh, mức độ nghiêm trọng của dịch chưa được nêu rõ, người ta dễ đánh giá quá cao độ chính xác của thông tin cá nhân và khả năng ứng phó của bản thân trước những thảm họa chưa biết, từ đó dẫn đến hiện tượng tự tin quá mức và phản ứng chưa kịp thời, hay chưa đủ mạnh. 3.2. Văn hóa khu vực: Chủ nghĩa tập thể và chủ nghĩa cá nhân Có sự khác biệt đáng kể trong hành vi của các cư dân có bối cảnh văn hóa khác nhau, điều này có ảnh hưởng quan trọng đến sự lây lan của virus, đồng thời cũng đặt ra các yêu cầu khác nhau trong công tác phòng chống dịch bệnh. Lấy chủ nghĩa tập thể và chủ nghĩa cá nhân làm thí dụ, văn hóa chủ nghĩa tập thể chú trọng lợi ích của tập thể, ủng hộ sự cống hiến và ổn định xã hội, còn văn hóa chủ nghĩa cá nhân chủ trương lợi ích cá nhân, theo đuổi tự do và thành tích cá nhân (Hofstede, 2001). Trong quá trình phòng chống dịch và kiểm soát các bệnh truyền nhiễm, việc tổ chức tốt hơn tại các vùng có văn hóa chủ nghĩa tập thể đã làm giảm đáng kể số lượng người tiềm ẩn. Ttrong khi Hoa Kỳ, Ý và Pháp là những vùng văn hóa tôn sùng chủ nghĩa cá nhân, hiệu quả của công tác kiểm soát và khống chế dịch bệnh không đạt được như mong đợi, chẳng những thế còn phải đối diện với những nguy cơ về mặt đạo đức. Eichenbaum (2020) xây dựng một mô hình dự báo vĩ mô dựa trên mô hình SIR, nhận thấy nếu người nhiễm bệnh không hoàn toàn gánh chịu hậu quả do chính họ đưa ra quyết định, tình hình phòng chống dịch sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào tính nhân văn - đạo đức của cá nhân. Do đó, trong thời kỳ dịch bệnh lây lan, văn hóa chủ nghĩa cá nhân có thể trở thành trở ngại cho việc phòng và chống dịch, rủi ro đạo đức cá nhân sẽ ảnh hưởng đến một lượng lớn người dân bình thường và nhân viên y tế; việc cá nhân che giấu khai báo hay khai gian dối và đánh giá thấp rủi ro sẽ làm tăng nguy cơ ảnh hưởng sức khỏe người khác. 4. Ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp của dịch bệnh Tình hình dịch bệnh có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh tế - tài chính do các yếu tố khách quan, và cũng có thể tạo nên cú sốc gián tiếp do phản ứng duy lý hoặc không duy lý của chủ thể chính sách. Bài viết giả định rằng các yếu tố khác không thay đổi, để quan sát tác động của dịch đối với các hoạt động kinh tế - tài chính theo góc nhìn khách quan, và xem đó là nghiên cứu tác động trực tiếp. Sau đó sẽ nới lỏng các giả định, từ góc độ hành vi thảo luận tình hình dịch bệnh thông qua các kênh trung gian như cảm xúc hoảng loạn, niềm tin cá nhân để nghiên cứu tác động đối với các hoạt động kinh tế - tài chính, xem đó là nghiên cứu tác động gián tiếp. 278
7. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 4.1. Tác động trực tiếp Đã có những nghiên cứu thảo luận sâu rộng về tác động của dịch bệnh đối với sự phát triển kinh tế và chủ yếu tập trung vào 2 khía cạnh: ▪ Thứ nhất, đo lường những thiệt hại kinh tế trực tiếp do dịch bệnh gây ra. Thí dụ, người ta ước tính rằng thiệt hại do SARS gây ra cho Trung Quốc vào năm 2003 khoảng 0,5% GDP của Trung Quốc trong năm đó, và gây thiệt hại trên phạm vi toàn cầu khoảng 30-100 tỷ USD (Keogh-Brown & Smith, 2008). Sidorenko (2006) cho rằng, dịch bệnh chủ yếu ảnh hưởng đến nền kinh tế vĩ mô thông qua 4 kênh: nguồn cung lao động, chi phí kinh doanh, sở thích của người tiêu dùng và xếp hạng rủi ro quốc gia; sử dụng phân tích mô hình G-Cubed cho thấy dịch cúm H3N2 năm 1968 đã làm giảm GDP toàn cầu khoảng 0,8%. Weng (2020) đã sử dụng dữ liệu về số người chết do đại dịch năm 1918 và chiến tranh thế giới thứ nhất để suy ra rằng thiệt hại kinh tế do các dịch bệnh gây ra thường chiếm khoảng 6-8% GDP của quốc gia. Ngoài ra, tỷ lệ tử vong do cúm cao hơn cũng sẽ làm giảm lượng tỷ suất sinh lợi thực tế của cổ phiếu và trái phiếu chính phủ ngắn hạn ▪ Thứ hai, đánh giá tác động không đồng nhất của dịch bệnh đối với các nền kinh tế khác nhau. Dịch bệnh gây ra những cú sốc khác nhau đối với những doanh nghiệp có ngành nghề khác nhau, mô hình bán hàng khác nhau. Thí dụ, Sung (2017) nhận thấy sau khi bùng phát MERS, doanh số bán hàng ngoại tuyến của các sản phẩm điện tử Hàn Quốc đã giảm 7,9%, nhưng doanh số bán hàng trực tuyến lại tăng 7,03%; doanh số bán hàng ngoại tuyến của các sản phẩm thời trang, túi xách trung - cao cấp giảm rõ rệt, nhưng doanh số bán hàng trực tuyến không thay đổi; doanh số bán hàng trực tuyến các mặt hàng thiết yếu hàng ngày tăng nhẹ và doanh số bán hàng ngoại tuyến giảm nhẹ. Beutels et al. (2009) nhận thấy dưới tác động của đại dịch SARS, hầu hết hoạt động kinh tế ở Bắc Kinh chỉ bị ngưng trệ, riêng ngành du lịch bị thiệt hại không thể bù đắp khoảng 1,4 tỷ USD 4.2. Tác động gián tiếp Ngoài việc tấn công trực tiếp vào nền kinh tế - tài chính, dịch bệnh còn có thể tác động sâu sắc đến xã hội loài người thông qua các yếu tố không duy lý. Trong ngắn hạn, dịch bệnh có thể gây ra tâm lý hoảng loạn và hành vi bầy đàn, từ đó ảnh hưởng đến sự ổn định xã hội, phá hủy mối quan hệ tin cậy xã hội, làm sâu sắc thêm khoảng cách giữa con người với nhau. Về lâu dài, những thay đổi trong nhận thức của con người, cùng với mối liên hệ giữa cảm xúc và ký ức, có thể khiến những trải nghiệm về dịch bệnh sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến thái độ rủi ro cá nhân. Bên cạnh đó, những niềm tin khác biệt mọi người đã hình thành khi trải qua thời kỳ đại dịch cũng sẽ có tác động sâu sắc đến việc quản lý dòng 279
8. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM tiền của doanh nghiệp, sự tham gia thị trường vốn của nhà đầu tư, và các kỳ vọng xã hội - kinh tế. Cảm xúc hoang mang và hành vi bầy đàn Về cơ bản dịch bệnh thường có thể được kiểm soát hiệu quả dưới sự chung sức của mọi người và thiệt hại gây ra sẽ được hạn chế, trong khi tin đồn và cảm xúc hoang mang có thể gây ra thiệt hại gián tiếp khó ước tính. Tai and Sun (2011) đã phân tích tình trạng tin đồn ở Trung Quốc trong thời kỳ dịch SARS năm 2003, nhận thấy các tin đồn thất thiệt ở những khu vực có dịch bệnh nghiêm trọng đã trở nên thường xuyên hơn và chúng đã khơi mào tạo ra phản ứng dây chuyền, dẫn tới những hành vi bầy đàn như tranh nhau mua hàng tích trữ, ảnh hưởng đến sự vận hành bình thường của xã hội. Trong thời gian xảy ra dịch bệnh, các yếu tố như tỷ lệ tử vong, tin tức từ các báo đài truyền thông, diễn biến dịch bệnh sẽ ảnh hưởng đến cảm xúc của nhà đầu tư, dẫn đến hành vi bầy đàn không chủ ý. Donadelli, Kizys, and Riedel (2017) phát hiện ra rằng sau khi dịch SARS và H1N1 bùng phát, dân chúng bị ảnh hưởng bởi cảm xúc và tin rằng các công ty dược phẩm có thể thu lợi từ dịch bệnh, dẫn đến hành vi bầy đàn là tranh mua cổ phiếu của các công ty dược phẩm, không cần cân nhắc xem việc nghiên cứu thuốc men và vaccine có độ khó như thế nào, cũng như xác suất thành công trong việc bào chế các loại dược phẩm đó. Xét thấy cơ chế lan truyền các tin đồn trên mạng và cơ chế lây nhiễm dịch bệnh có tính chất tương tự nhau, do đó mô hình bệnh truyền nhiễm được áp dụng để mô phỏng quá trình lan truyền tin đồn và gây cảm xúc hoang mang. Shiller (2017) đã sử dụng xác suất lây bệnh trong mô hình SIR để thảo luận về xác suất khi mọi người nhận được thông tin và lan truyền thông tin đó trong quá trình phổ biến thông tin. Tuy nhiên, nhận thấy trong quá trình phổ biến lan truyền thông tin, không phải tất cả cá nhân nhận được thông tin đều sẵn sàng tin tưởng và hành động theo thông tin đó. Theo Bauckhage (2011), khi áp dụng mô hình SEIR để tiến hành phân tích đối với các tin đồn, cảm xúc hoang mang và hành vi bầy đàn phát sinh từ tin đồn, có thể chia đám đông bầy đàn thành 4 nhóm sau: Thứ nhất, nhóm không biết (người dễ nhiễm), đây là những người chưa nhận được thông tin tin đồn; thứ 2, nhóm hoảng loạn (người tiềm ẩn), là những người đã nghe về tin đồn và làm nảy sinh cảm xúc hoảng loạn, nhưng chưa tham gia các hành vi bầy đàn như tranh mua; thứ 3, nhóm hành động (người bị nhiễm), sự hoảng loạn đã ảnh hưởng đến hành vi ra quyết định của họ và bắt đầu tham gia hành vi bầy đàn là tranh mua; thứ 4, nhóm thoái rút (người phục hồi), là những cá nhân đã nhìn thấu tin đồn hoặc đã hoàn thành hành vi tranh mua. Các nghiên cứu đã phát hiện ra rằng sự lan truyền của tin đồn và cảm xúc hoang mang trên mạng xã hội rất giống với cơ chế lây nhiễm của các dịch bệnh truyền 280
9. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM nhiễm, cũng đều tùy thuộc vào yếu tố số lượng người tiếp xúc trong nhóm hành động với nhóm hoảng loạn, cơ quan chức năng bác bỏ tin đồn và tốc độ lan truyền tin đồn, nếu không được kiểm soát, tin đồn sẽ gây ra sự hoảng loạn trong khoảng thời gian ngắn và dẫn đến đỉnh điểm của hành vi bầy đàn. Khủng hoảng niềm tin xã hội Niềm tin chung trong xã hội (Generalized Trust) dùng để chỉ mối quan hệ tin cậy giữa những người xa lạ với nhau, dưới tác động của quá trình xử lý thông tin và yếu tố tình cảm, sự không chắc chắn sẽ phá hủy niềm tin chung, từ đó ảnh hưởng sâu sắc và lâu dài lên niềm tin của người tiêu dùng và sự hợp tác giữa các doanh nghiệp với nhau. Niềm tin chung xã hội dễ bị tác động mạnh trong tình hình dịch bệnh. Những thông tin bi quan tiêu cực, như số lượng ca nhiễm được chẩn đoán xác định, số người tử vong và phong tỏa thành phố tại những vùng dịch bị ảnh hưởng nặng nề sẽ trở thành sự tương phản nổi trội so với điều kiện sống bình thường của người dân, các mối quan hệ tin cậy đặc biệt về sự quen biết, cùng với các mối quan hệ tin cậy được xây dựng với những người xa lạ chắc chắn phải đối mặt với rủi ro cao hơn. Việc phân tích các vấn đề về niềm tin xã hội trong thời kỳ dịch SARS bùng phát tại Trung Quốc, bàn về hiện tượng thất tín của các doanh nghiệp và sự thiếu liêm chính của cá nhân, nhận thấy tính minh bạch về thông tin dịch bệnh có liên quan chặt chẽ với niềm tin xã hội và tính hiệu quả của các chính sách được thực thi. Những phản ứng thái quá do khủng hoảng niềm tin xã hội gây ra được thể hiện dưới nhiều hình thức, bao gồm việc phá hủy các thiết chế công cộng, chèn ép nhân viên y tế. Việc công bố kịp thời các thông tin như giá cả các nguyên vật liệu thiết yếu, diễn biến theo thời gian thực của dịch bệnh, tình hình lưu chuyển giao thông hàng hóa, có thể giúp giảm thiểu sự bất trắc, giảm thiểu được tác động của dịch bệnh đối với niềm tin chung xã hội, giúp tăng niềm tin của người dân dành cho chính phủ (Snyder et al., 2010). Thay đổi thái độ rủi ro Nói một cách khái quát, mọi người đều ghét rủi ro và sự không chắc chắn, nhưng tâm trạng tốt có thể làm tăng khả năng chịu đựng của con người đối với rủi ro và sự không chắc chắn, còn tâm trạng xấu sẽ làm giảm khả năng chịu đựng rủi ro của con người. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng những trải nghiệm về thảm họa hiếm xảy ra sẽ ảnh hưởng đến cảm xúc cá nhân trong thời gian dài và làm thay đổi thái độ rủi ro của cá nhân đó. Gennaro Bernile (2017) phát hiện ra rằng trong vòng 3 năm sau khi thảm họa bùng phát, nhà quản lý quỹ vẫn duy trì đầu tư thận trọng. Một nghiên cứu của Gao et al. (2020) cho thấy, những người từng trải qua trận động đất đáng sợ có số tử vong cao sẽ khiến họ mua nhiều bảo hiểm hơn, trong khi những người từng trải qua trận động đất với thương vong ít hơn, sẽ ít mua bảo hiểm hơn, và sẽ tích cực hơn trong việc đầu tư vào thị trường chứng khoán. 281
10. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Niềm tin không đồng nhất Những trải nghiệm về dịch bệnh có thể ảnh hưởng đến tâm lý và hành vi của con người trong thời gian dài và tác động sâu sắc đến sự phát triển xã hội. Hãy cứ thử bàn về việc xử lý thông tin, những trải nghiệm về dịch bệnh sẽ khuếch đại sự khác biệt trong niềm tin cá nhân. Trong mô hình trò chơi Bayes với thông tin không hoàn hảo, các cá nhân tự cập nhật niềm tin của họ thông qua những thông tin mới họ tiếp xúc và hình thành các kỳ vọng sau. Tuy nhiên, tình hình diễn tiến dịch bệnh ở các vùng khác nhau thường sẽ rất khác nhau, mọi người sẽ có những trải nghiệm khác nhau trong cùng một thảm họa và họ sẽ căn cứ vào “mẫu nhỏ” trải nghiệm của bản thân để làm tiêu chuẩn phán đoán cho “mẫu lớn” trong tương lai, điều này sẽ có ảnh hưởng quan trọng đến hành vi và việc ra quyết định trong tương lai. Thí dụ, Bernile et al. (2014) đã phát hiện ra rằng, sau khi trải qua thiên tai với tổn thất lớn, các doanh nhân sẽ trở nên ngại rủi ro hơn, họ sẽ cắt giảm các khoản nợ phải trả của công ty và tăng dự trữ tiền mặt. Nhưng nếu thiên tai không gây ra thiệt hại lớn, các trải nghiệm có được sẽ thúc đẩy các doanh nhân dám chấp nhận nhiều rủi ro hơn trong đầu tư. Đồng thời, sự khác biệt về mặt cảm nhận đối với những điều không chắc chắn của mỗi con người cũng sẽ dẫn đến sự không đồng nhất trong niềm tin hoặc hành vi. 5. Chính sách quản lý dịch bệnh và kết luận 5.1. Chính sách quản lý dịch bệnh Về chính sách quản lý dịch bệnh, chúng ta nên bắt đầu từ cả yếu tố xử lý thông tin và cảm tính, để xây dựng nên các chính sách quản lý dịch trên cơ sở hiểu biết sâu sắc về cơ chế hành vi của từng cá nhân. Thông qua việc công bố thông tin, định hướng các cá nhân hình thành niềm tin đúng đắn: Trước tiên, khi đối mặt với các sự kiện có xác suất xảy ra nhỏ nhưng thiệt hại rất lớn, chúng ta nên đặc biệt chú ý đến tính chính xác của các kết luận ban đầu, đề phòng ảnh hưởng csự tự tin quá mức và sự thành kiến, để ngăn chặn sự hình thành những niềm tin sơ khởi sai lầm, dẫn đến phản ứng chưa đủ mạnh. Thứ 2, thông tin về thảm họa cần được công bố kịp thời và chính xác để giảm thiểu các tác động của những tin đồn mang thông tin mơ hồ đối với công chúng. Công bố kịp thời các thông tin như giá nguyên vật liệu thiết yếu, cập nhật thời gian tình hình giải cứu thảm họa, giao thông vận tải hàng hóa có thể giúp giảm thiểu tính chất bất ổn một cách hiệu quả, giảm thiểu mức độ phản ứng thái quá của người dân, của doanh nghiệp và của cả ngành tài chính, từ đó nâng cao được niềm tin và sự ủng hộ của công chúng. 282
11. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Ứng phó với những hành vi bầy đàn có chủ ý: Đối với các hành vi có chủ ý, chúng ta cần gia tăng tính minh bạch của thông tin và nâng cao tính chính xác của thông tin ban đầu. Như vậy có thể làm giảm ảnh hưởng của hiệu ứng mỏ neo và thiên lệch dựa vào thông tin sẵn có đối với lòng tin cá nhân và các chính sách. Giảm thiểu các hành vi bầy đàn không chủ ý: Về hành vi không chủ ý được dẫn dắt bởi các yếu tố cảm xúc, Thuyết nổi trội chỉ ra rằng việc điều chỉnh điểm tham chiếu và thiết lập hình ảnh trực diện, là những cách hợp lý để ngăn chặn cảm xúc hoảng sợ và hành vi bầy đàn. Về việc điều chỉnh điểm tham chiếu, chẳng hạn như phổ biến những thông tin diễn biến quá trình dịch bệnh đã qua, sẽ có lợi trong việc giúp công chúng điều chỉnh điểm tham chiếu của tình hình dịch bệnh hiện có từ thời kỳ sinh hoạt bình thường sang thời kỳ dịch bệnh. Điều đó sẽ giúp gia tăng mức độ hiểu biết và phối hợp của công chúng đối với công tác phòng chống dịch, cũng như làm suy yếu tâm lý hoảng sợ của công chúng. Đây là cách thức hiệu quả trong việc làm chuyển hướng sự chú ý và khôi phục niềm tin của công chúng. Chú ý những tác động dài hạn và ngắn hạn của trải nghiệm cảm xúc đối với sở thích rủi ro cá nhân: Cảm xúc sẽ ảnh hưởng đến thái độ rủi ro của cá nhân và dẫn đến hành vi của cá nhân. Trong thời gian có dịch, cần đặc biệt lưu tâm đến việc quản lý cảm xúc của cư dân. Cần chú ý đến cảm xúc bi quan làm gia tăng tâm lý sợ rủi ro, tránh để cảm xúc sợ rủi ro làm ảnh hưởng đến các hoạt động kinh tế bình thường, chẳng hạn việc doanh nghiệp tăng quá mức dự trữ tiền mặt, gia tăng mua bảo hiểm của người dân Ngoài ra, chúng ta cũng phải chú ý đến sự gia tăng về sở thích rủi ro trên nền tảng tâm lý lạc quan, để công chúng có ý thức tự giác duy trì các biện pháp bảo vệ an toàn cần thiết trong thời gian có dịch. 5.2. Kết luận Đa số thảm họa hiếm xảy ra đều không mang tính tiềm ẩn, tính lây nhiễm và tính toàn cầu như dịch bệnh truyền nhiễm. Tính chất không chắc chắn của thông tin và tâm lý hoang mang khi xảy ra dịch bệnh, đã gây nên những thiệt hại cao hơn thiệt hại do chính dịch bệnh mang lại. Bài viết dựa trên các đặc điểm của dịch bệnh truyền nhiễm và các mô hình bệnh truyền nhiễm y tế, để lần lượt cùng thảo luận các yếu tố không duy lý ảnh hưởng đến tình hình dịch bệnh, xem xét toàn diện những tác động trực tiếp và gián tiếp do dịch bệnh gây ra, đồng thời nêu ra các ý tưởng và đề xuất chính sách để ứng phó và quản lý đối với các biến cố tương tự trong tương lai. Thứ nhất, về nguyên nhân: Thiên lệch nhận thức cản trở việc xử lý thông tin của mọi người, gây ra phản ứng chưa đủ mạnh và phản ứng quá mức. Mô hình trò chơi Bayes 283
12. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM với thông tin không hoàn hảo chỉ ra rằng việc cải thiện môi trường thông tin có thể giúp người ta hình thành nên các niềm tin chính xác, giảm thiểu được các hành vi bầy đàn có chủ ý. Các yếu tố cảm xúc có sức thuyết phục trong việc lý giải các lệch lạc về cảm xúc xuất hiện trong thời kỳ dịch bệnh như sự tự tin quá mức, sự thành kiến. Thuyết nổi trội cho thấy, việc điều chỉnh điểm tham chiếu và thiết lập hình ảnh tích cực có thể làm thay đổi mức độ nổi bật của thông tin và ngăn chặn các hành vi bầy đàn có chủ ý. Thứ 2, về ảnh hưởng của dịch bệnh: Các nghiên cứu hiện có đã phân tích tác động của dịch bệnh đối với các hoạt động kinh tế dựa trên những thiệt hại về kinh tế và các cú sốc không đồng nhất, đồng thời xem xét sự biến động của thị trường tài chính từ khía cạnh phản ứng chưa đủ mạnh, phản ứng thái quá và các mô hình định giá. Tuy nhiên, vẫn còn có rất ít nghiên cứu thảo luận sâu về tác động gián tiếp của việc dịch bệnh truyền nhiễm, và vai trò của các phản ứng duy lý hoặc không duy lý. Thứ ba, về định hướng nghiên cứu trong tương lai và quản lý tình hình dịch bệnh: Sự phong phú của dữ liệu vĩ mô và vi mô cùng với sự phát triển của công nghệ phân tích sẽ nhanh chóng thúc đẩy nghiên cứu thực nghiệm và các chính sách liên quan; các kiến thức và mô hình chuyên môn trong lĩnh vực y học sẽ cung cấp các dữ liệu càng ngày càng đáng tin cậy hơn cho công tác dự đoán tầm vĩ mô và vi mô, giúp chúng ta cùng nhau hiểu rõ được hành vi của con người đối với dịch bệnh, để đưa ra được các dự đoán chính xác hơn và quản lý hiệu quả hơn đối với các sự kiện tương tự trong tương lai. Tài liệu tham khảo: Almond, D., & Mazumder, B. (2005). The 1918 Influenza Pandemic and Subsequent Health Outcomes: An Analysis of SIPP Data. Am Econ Rev, 95(2), 258-262. Bauckhage, C. (2011). Insights into Internet Memes. Paper presented at the ICWSM. Bernile, G., Bhagwat, V., & Rau, P. (2014). What Doesn't Kill You Will Only Make You More Risk-Loving: Early-Life Disasters and CEO Behavior. SSRN Electronic Journal. Beutels, P., Jia, N., Zhou, Q. Y., Smith, R., Cao, W. C., & de Vlas, S. J. (2009). The economic impact of SARS in Beijing, China. Trop Med Int Health, 14 Suppl 1, 85-91. Blendon, R. J., Benson, J. M., DesRoches, C. M., Raleigh, E., & Taylor-Clark, K. (2004). The public's response to severe acute respiratory syndrome in Toronto and the United States. Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America, 38(7), 925-931. Bordalo, P., Gennaioli, N., & Shleifer, A. (2012). Salience Theory of Choice Under Risk. The Quarterly Journal of Economics, 127(3), 1243-1285. Botzen, W., Kunreuther, H., & Michel-Kerjan, E. (2015). Divergence between individual perceptions and objective indicators of tail risks: Evidence from floodplain residents in New York City. Judgment and Decision Making, 10(4), 365-385. 284
13. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Dessaint, O., & Matray, A. (2017). Do managers overreact to salient risks? Evidence from hurricane strikes. Journal of Financial Economics, 126(1), 97-121. Donadelli, M., Kizys, R., & Riedel, M. (2017). Dangerous infectious diseases: Bad news for Main Street, good news for Wall Street? Journal of Financial Markets, 35, 84-103. Eichenbaum, M. (2020). The Macroeconomics of Epidemics. NBER Working Papers 26882, National Bureau of Economic Research, Inc. Erev, I., & Barron, G. (2005). On adaptation, maximization, and reinforcement learning among cognitive strategies. Psychol Rev, 112(4), 912-931. Gallagher, J. (2014). Learning about an Infrequent Event: Evidence from Flood Insurance Take- Up in the United States. American Economic Journal Applied Economics, 6(3), 206-233. Gao, M., Liu, Y.-J., & Shi, Y. (2020). Do People Feel Less at Risk? Evidence from Disaster Experience. Journal of Financial Economics, 138(3), 866–888. Gennaro Bernile, V. B., Ambrus Kecskés, Phuong Anh Nguyen. (2017). Are the risk attitudes of professional investors affected by personal catastrophic experiences? Financial Management. Guiso, L., Sapienza, P., & Zingales, L. (2013). The Determinants of Attitudes toward Strategic Default on Mortgages. Journal of Finance, 68, 1473-1515. Hofstede, G. (2001). Culture's Consequences: Comparing Values, Behaviors, Institutions and Organizations Across Nations (Vol. 41). Jackson, E. L. (1981). Response to Earthquake Hazard: The West Coast of North America. Environment and Behavior, 13(4), 387-416. Johnson, D. D. P., & Fowler, J. H. (2011). The evolution of overconfidence. Nature, 477(7364), 317-320. Keogh-Brown, M. R., & Smith, R. D. (2008). The economic impact of SARS: How does the reality match the predictions? Health Policy, 88(1), 110-120. KnÜPfer, S., Rantapuska, E., & SarvimÄKi, M. (2016). Formative Experiences and Portfolio Choice: Evidence from the Finnish Great Depression. The journal of finance, 72. Lee, J.-W., & McKibbin, W. (2004). Globalization and disease: The case of SARS. Asian Economic Papers, 3, 113-131. Mizumoto, K., Kagaya, K., Zarebski, A., & Chowell, G. (2020). Estimating the asymptomatic proportion of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases on board the Diamond Princess cruise ship, Yokohama, Japan, 2020. Euro Surveill, 25(10). Pompian, M. M. (2011). Behavioral Finance and Wealth Management (second Ed.): second edi, wiley finance. Rietz, T. A. (1988). The equity risk premium a solution. Journal of Monetary Economics, 22(1), 117-131. Shiller, R. J. (2017). Narrative Economics. Working Paper Series, 23075. 285
14. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Sidorenko, W. M. a. A. (2006). Global Macroeconomic Consequences of Pandemic Influenza. CAMA Working Papers, Centre for Applied Macroeconomic Analysis, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. Snyder, J., xa, M, Str, xf, & mberg, D. (2010). Press Coverage and Political Accountability. Journal of Political Economy, 118(2), 355-408. Sung, E. J. H. (2017). The Influence of the Middle East Respiratory Syndrome Outbreak on Online and Offline Markets for Retail Sales. Sustainability, MDPI, Open Access Journal, vol. 9(3), pages 1-23, March. Tai, Z., & Sun, T. (2011). The rumouring of SARS during the 2003 epidemic in China. Sociol Health Illn, 33(5), 677-693. Weng, R. J. B. J. F. U. J. (2020). The Coronavirus and the Great Influenza Pandemic: Lessons from the “Spanish Flu” for the Coronavirus’s Potential Effects on Mortality and Economic Activity. NBER Working Papers 26866, National Bureau of Economic Research, Inc. 286