Eine empirische Studie zur Modellierung der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf die wirtschaftliche Entwicklung in einer Reihe von osteuropäischen Ländern zeigt, dass die führenden Faktoren sind:

  1. Die Rechtzeitigkeit der Quarantäne-Implementierung;
  2. Disziplinierung der Bevölkerung und klare Einhaltung der restriktiven Maßnahmen;
  3. 3.              Die Effizienz des Gesundheitssystems;
  4. Effizienz von organisatorischen und wirtschaftlichen Maßnahmen zur Unterstützung von Unternehmen und Bürgern.

Unter Berücksichtigung der Auswirkungen dieser Faktoren wird vorhergesagt, dass die Inzidenz in Osteuropa während der Periode des exponentiellen Epidemiewachstums auf 0,245-0,448% der Gesamtbevölkerung ansteigen wird.

Weißrussland ist aufgrund des niedrigsten Niveaus der Schlüsselfaktoren im Vergleich zu anderen Ländern der Region am anfälligsten für eine Infektion. Das wahrscheinlichste Szenario für die Ausbreitung von COVID-19 in osteuropäischen Ländern deutet auf einen signifikanten Anstieg der Inzidenz und die Fortsetzung der restriktiven Maßnahmen für einen Zeitraum von 3,5-7,1 Monaten ab dem Beginn der Registrierung infizierter Personen hin (vom 4. März bis 16. März 2020).

Das entwickelte Vorhersagemodell zur Abschätzung der wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie auf die Volkswirtschaften der osteuropäischen Länder ermöglichte unter Verwendung der Berechnung der Epidemieschwelle die Aussage, dass im Jahr 2020 ein Rückgang des BIP in Osteuropa um durchschnittlich 6,1 % als Folge der COVID-19-Pandemie zu erwarten ist. Der Hauptgrund für diesen Rückgang ist der Rückgang der Produktion, der für alle Länder außer der Slowakei entscheidend ist. Für die Slowakei, wo der Anteil von Exporten und Importen am BIP > 90 % beträgt, trägt das Exportvolumen am stärksten zum Rückgang des BIP bei. Polens Wirtschaft wird am wenigsten anfällig sein, da ein Rückgang des BIP um 4,69 % prognostiziert wird; Weißrusslands Wirtschaft wird mit einem Rückgang des BIP um 8,13 % im Jahr 2020 am empfindlichsten sein.

Die Schwierigkeit bei der Vorhersage und Einschätzung einer von einer Pandemie beeinflussten Wirtschaft liegt auch in der

grundsätzliche Unvereinbarkeit zwischen der Abhängigkeit von monatlichen Daten und einer Wirtschaft, die mit einer Mindestverzögerung von einem Monat arbeitet, während COVID-19 die Wirtschaft und das Leben auf täglicher Basis verändert. Eine grundlegend neue makroökonomische Realität nimmt Gestalt an. In einem sich schnell verändernden Umfeld ist es äußerst schwierig, den genauen Umfang der Auswirkungen mit monatlichen Daten zur wirtschaftlichen Entwicklung zu quantifizieren. Daher werden unsere zukünftigen Forschungsprioritäten darin bestehen, Modelle zur Vorhersage der Auswirkungen der Pandemie auf die Wirtschaft zu entwickeln, die auf einer rückblickenden Bewertung basieren.

Beiträge der Autoren:  Konzeptualisierung, M.V. und I.N.; Datenkuratierung, M.V. und V.P.; Formale Analyse, N.K. und V.I.; Untersuchung, M.I.; Methodik, M.M.; Projektadministration, M.V.; Ressourcen, I.N.; Supervision, M.V.; Visualisierung, A.Z.; Schriftliche Überprüfung & Redaktion, A.Z. und I.E. Alle Autoren haben die veröffentlichte Version des Manuskripts gelesen und sind damit einverstanden.

Finanzierung: Diese Forschung erhielt keine externe Finanzierung.

Danksagungen: Wir möchten dem Team des Journal of Open Innovation danken: Technology, Market, and Complexity für ihre aufschlussreichen und geschätzten Kommentare. Wir sind auch der Autonomen Non-Profit-Organisation „Publishing House Scientific Review“ (Nauchnoe Obozrenie), Moskau, 127051, Russland, sehr dankbar für die Bereitstellung des freien Zugangs zu den Daten für die wissenschaftliche Forschung und für die technische Unterstützung.

Interessenkonflikte: Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Referenzen und Open Access Hinweis

This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited

Vasiljeva, M.; Neskorodieva, I.; Ponkratov, V.; Kuznetsov, N.; Ivlev, V.; Ivleva, M.; Maramygin, M.; Zekiy, A. A Predictive Model for Assessing the Impact of the COVID-19 Pandemic on the Economies of Some Eastern European Countries. J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2020, 6, 92. https://doi.org/10.3390/joitmc6030092