农业、食品和资源经济系“，粮食安全小组

我之前写过巨大的不确定性围绕非洲的COVID-19大流行。在这里，我直接谈到需要填补的数据和知识空白，这些空白可以通过研究人员、非洲政府和公共机构以及双边和多边发展伙伴之间的协调一致的联合行动来填补。bob体育登录这里的重点是使用数据来产生更好的结果决策工具，这意味着数据收集需要由这些基于模型的决策工具的需求来通知和驱动。

的基线假设促使这些评论的原因是，2019冠状病毒病将在非洲出现并迅速变化一年多甚至更长时间，这意味着有时间也有必要填补数据和知识空白，以便更好地实时通报应对措施，包括与粮食供应链(FSCs)相关的应对措施。在这一点上，见多识广的观察家和科学家们达成了广泛的共识。的关键的争论这篇文章的基础是，如果不理解和预测COVID-19对非洲FSCs的影响，就无法理解或预测它对以下三个领域的影响:(1)发病率和死亡率;(2)人类对疾病和政府围绕疾病采取的行动的行为反应;(3)大多数公民的消费能力和生计。的结论这就是我们所需要的吗更多的数据,更多的建模有了这些数据，就可以对中短期采取哪些步骤做出明智的判断。(顺便提一句，非洲金融稳定国家巨大的结构性投资需求意味着，许多长期需求和建议对COVID-19大流行的细节并不特别敏感)。

这里我强调需要的三种类型的数据和建模。第一个与病毒和疾病本身有关:传播、发病率和死亡率的驱动因素。关于传输在美国，我们必须认识到，粮食市场需要保持开放，即使它们可能成为潜在的巨大、持续的“放大事件”，可能刺激感染呈指数级增长。在大多数低收入消费者购物的大型、拥挤的城市非正规市场，情况尤其如此。这些市场对传播的影响是可以建模的，但需要关于不同购物区人群随时间流动和密度的数据。“足够好的”数据可以通过基于人口的安全且相对廉价的方式收集手机的调查(见我的同事Mywish Maredia的博客文章)，也可以通过空间定向，有规律绘图/计数练习。这些方案需要基于现有粮食交易系统的知识进行设计，与决策者协调，定期实施，并与快速和基本自动化的处理相联系，以便为建模提供依据，并为决策者提供信息。

关于发病率和死亡率在非洲，令人震惊的事实是，我们仍然没有系统地模拟非洲许多共病对Covid-19病死率的影响。唯一能适应非洲条件的模式(例如。沃克等人。从3月下旬开始)纳入了非洲大陆的年轻年龄结构，这大大降低了估计死亡率。我所见过的建模工作都没有涉及到共病的影响——艾滋病毒/艾滋病、结核病、疟疾、营养不良、日益增加的超重和肥胖以及相关的糖尿病和高血压等等。我们知道这些措施会增加死亡率，我们对发达经济体至少有一些措施有初步估计，但我还没有看到任何人将这些信息结合起来，对这些措施对COVID-19影响的净影响做出知情的“最佳猜测”。结果是我们不知道COVID-19在非洲是否会更致命与更发达的经济体相比。这是一个重大的、可解决的知识鸿沟。(我注意到PreventEpidemics与非洲疾病预防控制中心、世卫组织和其他机构合作，已经启动了该项目循证应对COVID-19伙伴关系在非洲。这可能是一个合理的地方来容纳这项工作，并将这种建模纳入响应选项的设计中)。

第二个主要数据与知识差距有关人类行为:人们如何回应他们对这种疾病的了解和恐惧，以及政府的政策和行动?在这里，谷歌每周的“社区流动报告”数据目前可用于130多个国家免费下载。这些数据提供了相当显著的证据，证明了较严重和较不严重的PHSMs(公共卫生和安全措施)对公民流动的影响，如下图所示:在宣布封锁后，卢旺达、南非、乌干达、津巴布韦和博茨瓦纳的公民流动性都出现了急剧、迅速的下降，而采取不那么积极立场的赞比亚和坦桑尼亚的流动性下降幅度要小得多。

这些数据非常有用。然而，他们也是有偏见的而且不具有空间特异性在绝大多数非洲国家。他们是有偏见的因为他们是以智能手机用户为基础的，这些用户收入更高，受教育程度更高，比功能手机用户或没有手机的用户更城市化。因此，我们基本上没有关于大量低收入消费者流动性的数据，这些消费者没有智能手机，由于纯粹的经济需要继续工作，他们可能没有能力限制他们的流动性。这里的关键点是定期的基于人口的手机调查这是一种快速生成数据的有效方法，因为他们并不局限于智能手机用户。但是，如果要使这些努力发挥作用，就需要通过包括研究组织、政府及其负责机构在内的合作努力来组织这些努力。bob体育登录

谷歌移动数据缺乏空间特异性大多数非洲国家的每周数据都是单一的。尼日利亚和肯尼亚是这一模式的重要例外，它们都有整个国家和许多行政分区的数据。这一点很重要，因为我们必须预料到，不同规模的城市、不同地区、农村和城市地区之间的反应可能会有很大差异。

问题是，非正式的粮食市场及其必要的大量人群聚集，正在不断放大病毒传播的事件。因此，我们需要有关流入和流出的数据，以及确定的市场区域的人口密度。如上所述，这些数据可以通过手机调查结合简单、有针对性的统计/市场测绘练习及时和负担得起的方式连接起来。

需要数据和知识的第三个领域是疫情对购买力和生计的影响。这些数据不仅是设计社会安全网转移支付的关键，而且是捕捉需求方面的影响新冠病毒对FSCs的影响我还没有在非洲看到任何关于这方面的数据，除了基于CGE模型的一些部门细分的广泛国家估计(例如IFPRI编制的)。虽然有用，但这些数据无法取代有关生计损失程度的实时信息。同样，手机调查是一种快速有效的持续生成数据的方式。为了发挥最大的作用，它们应该与电信服务提供商密切合作来生成分层样品(例如在农村和城市地区之间，最好是区分不同类型的城市)，并定期进行这些调查

更好的建模由更好的数据提供，从而推动决策制定。这是可以做到的，有时间去做，并不断实时改进模型，而且绝对有必要:如果与合适的合作伙伴及时完成，它们可以对这场大流行的进程产生重大影响。