贏家與輸家

贏家與輸家

英《經(jīng)濟學(xué)人》10月8日

新冠疫情對全球經(jīng)濟造成了二戰(zhàn)以來最大的沖擊。封城和消費下滑造成的勞動力市場萎縮，相當于約5億個全職崗位在一夜之間消失。由于工廠倒閉和國境關(guān)閉，世界貿(mào)易局面動蕩。多虧中央銀行空前的金融市場干預(yù)、政府對工人和企業(yè)的扶助以及接近于戰(zhàn)時的擴大財政赤字，一場更大的經(jīng)濟災(zāi)難才得以被阻止。

然而，隨著經(jīng)濟逐漸復(fù)蘇，各國的表現(xiàn)呈現(xiàn)巨大差異。這可能會重建世界經(jīng)濟秩序。根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織的預(yù)測，到明年年底，美國的經(jīng)濟規(guī)模將與2019年持平，而中國的經(jīng)濟規(guī)模將增長10%。歐洲經(jīng)濟將在疫情前的水平之下持續(xù)萎縮，而且這種情況可能會持續(xù)數(shù)年。這也是人口數(shù)下降的日本可能面臨的命運。不是只有大的經(jīng)濟體在以各自速度增長，根據(jù)瑞士聯(lián)合銀行（UBS）的數(shù)據(jù)，今年第二季度，50個經(jīng)濟體的增長率達到了至少40年來的最高水平。

這些差異源于各國間的不同，其中最重要的是疫情的應(yīng)對。中國幾乎已控制住了疫情，而歐洲，也許很快還有美國，正在與第二波疫情作斗爭并為此付出代價。過去一周，巴黎關(guān)閉了酒吧，馬德里也進入了部分禁閉狀態(tài)。與此同時，在中國，夜經(jīng)濟正繁榮。另一個區(qū)別在于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)。與需要面對面接觸的服務(wù)業(yè)相比，在保持社交距離下開工廠要容易得多。制造業(yè)在中國經(jīng)濟中所占比重，高于其他任何大國。第三個因素是政策反應(yīng)。這在一定程度上與政策推廣力度有關(guān)：美國推行的激勵措施比歐洲要多，包括占GDP12%的支出和降低1.5%的短期利率，還有如何應(yīng)對因疫情造成的結(jié)構(gòu)變化和創(chuàng)造性破壞的政策。

美國迎來成為多種族國家的機會

美《大西洋》 10月刊

當前的種族問題抗議，可能有兩個結(jié)果：一個是關(guān)注警察和監(jiān)獄，另一個更廣泛的結(jié)果，是旨在消除黑人實現(xiàn)完全平等的根深蒂固的制度障礙。美國一直意圖用警察和監(jiān)獄來抑制而不是解決這個長期的危機。大多數(shù)美國人已經(jīng)接受了BLM（Black Lives Matter）運動參與者們的倡議。目前，在BLM運動的公眾支持聲中，“停止殺害黑人”成為了運動最基本的訴求。這個要求是如此合理，只有那些“白人至上主義”者才會認為這是不正常的。絕大多數(shù)美國人支持進行改革，如要求使用隨身攝像機、禁止鎖喉、授權(quán)建立國家警察不當行為數(shù)據(jù)庫、剝奪有限豁免權(quán)等，以避免警察侵犯民眾憲法權(quán)利的可能性。

當美元下跌時投資者需要知道什么？

英 《展望》11月刊

美國已經(jīng)失去了二戰(zhàn)后享有的壓倒性的領(lǐng)先地位，但它仍然擁有世界上最重要的貨幣。美元占官方外匯儲備的60%以上，美元還在全球貿(mào)易中廣泛流通。美元每一種持續(xù)走勢，都將對投資策略產(chǎn)生影響。在困難時期，由于投資者尋求避風(fēng)港，美元通常會走強。2008年秋季全球金融危機爆發(fā)時，就發(fā)生了這種情況。今年春天，當市場對疫情可能造成的經(jīng)濟損失感到恐慌時，這種情況再次發(fā)生。但事實證明，美元在3月份的大幅升值非常短暫。自峰值以來，該指數(shù)一直呈下降趨勢，到初秋時下降了約1/10。乍一看，美元貶值會提高美國出口的競爭力和盈利能力，從而提振美國經(jīng)濟；相反，那些匯率對美元走強的國家可能會受到影響。

新冠病毒對動物王國的影響

美《國家地理》10月刊

盡管人類感染新冠肺炎的病例還在增長，但動物感染病毒仍是新鮮事。到目前為止，感染新冠病毒的動物種類一只手就可以數(shù)過來：獅子、老虎、貓、狗、貂。寵物可能被主人傳染病毒。大型貓科動物，可能因被無癥狀感染者照顧過而受感染。水貂則可能受毛皮農(nóng)場工人或其他感染的動物的傳染。根據(jù)康奈爾大學(xué)動物健康診斷中心的病毒學(xué)家Diego Diel的研究，新冠病毒是人畜共患病毒，源自動物，但會成為人類的基礎(chǔ)疾病。他說，目前已知，這種人類正在傳染的新冠病毒，會對動物健康構(gòu)成嚴重威脅。

機器人科學(xué)家們來了，這并非壞事

美 《探索》9/10月刊

自動化在現(xiàn)代實驗室中越來越常見，人工智能可以幫助研究人員進行無數(shù)項目。自動化和人工智能的結(jié)合，讓機器能夠執(zhí)行科學(xué)過程中的每一個步驟；讓機器人像科學(xué)家一樣“思考”的正式嘗試，始于20世紀60年代，但直到20年前，智能機器人才開始有效地參與從假設(shè)到最終形成報告的實驗。這些復(fù)雜的機器仍然很少見，但已有在醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的機器人科學(xué)家，對人類科學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)作出貢獻，為未來的科學(xué)研究開創(chuàng)了先例。目前，一項致力于在2050年創(chuàng)造出獲諾貝爾獎的機器人的全球挑戰(zhàn)正在進行，因而在未來10年里，將可能有更多關(guān)于自動化研究人員的消息。