I modelli epidemiologici del coronavirus sono ancora speculazioni senza riscontri empirici sufficienti, ma alcuni risultati significativi emergono dalla esperienza cinese (Xinkai et al, 2020).
Il tasso di gravità della malattia e il tasso di mortalità sono rimasti apparentemente invariati durante l’intera epidemia. L’intervento del governo ha avuto un effetto moderato sul tasso di incubazione, ma il tasso di guarigione ha subito un aumento continuo (fenomeno che cominciamo a vedere anche in Italia). Una riduzione significativa è stata osservata per il tasso di infezione che è passato da più di due contagiati per infetto a poco più di uno. In assenza di misure restrittive, questo significa che applicando i parametri iniziali dell’epidemia, il picco di infezioni a Wuhan avrebbe raggiunto 7,78 milioni (70% dell’intera popolazione) e il totale dei decessi avrebbe raggiunto 319.000 persone in base all’attuale tasso di mortalità. Per l’intera provincia, che ha una popolazione dello stesso ordine di grandezza di quella dell’Italia, queste cifre implicano 40 milioni di infetti e almeno un milione di morti.
Dal punto di vista economico, le misure restrittive di isolamento della popolazione utilizzate in Cina sono un’ultima spiaggia equivalente a un investimento irreversibile in condizioni di incertezza.
Applicando il metodo delle opzioni reali (Pennisi e Scandizzo, 2013), se queste misure di tipo “cinese” non vengono applicate, se si sfrutta cioè la cosiddetta “opzione di attesa” come sembra fare il governo Uk, si guadagnano con il trascorrere del tempo informazioni preziose per le decisioni successive, ma allo stesso tempo si affrontano rischi consistenti sulla base delle caratteristiche dell’epidemia note al momento.
In caso di attesa, in Italia in particolare si potrebbe prevedere uno scenario credibile, e non eccessivamente pessimistico, per cui restando l’epidemia progredirebbe verso un traguardo (usando parametri cinesi) di 20- 25 milioni di contagi e almeno 1 milione di morti. Questi sarebbero soprattutto anziani, ammalati, poveri e immigrati. I benefici sarebbero, forse, un minor impatto negativo sull’economia, l’immunità di gregge e una popolazione più giovane e più affluente. L’economia potrebbe resistere nel breve periodo e rinascere più forte nel lungo periodo, come avvenne dopo la peste nera nel 1400. Se invece l’Italia esercitasse la sua versione dell’opzione cinese, possiamo prevedere che le conseguenze umanitarie negative sarebbero minori, ma l’economia risentirebbe di un danno temporaneo più grave, per riprendersi con maggior fatica nel medio periodo.
Boris Johnson e il suo consigliere scientifico suggeriscono di sfruttare l’opzione di attesa: ossia non fare niente di drastico, almeno per il momento, riservandosi di prendere misure più estreme solo se si raggiungesse un “trigger point” (un livello critico) in termini di morti e contagiati e quindi di vite umane che si spera di salvare attraverso le misure restrittive da intraprendere. Questo livello critico dipende dal grado di incertezza, ma sulla base dell’evidenza attuale, è ragionevole concludere che esso non è superiore al doppio degli investimenti e dei sacrifici economici richiesti. In altre parole, le misure restrittive estreme (di tipo cinese) sarebbero giustificate se il beneficio in termini di vite umane salvate fosse almeno pari al doppio dei costi economici e sociali delle restrizioni stesse.
Nasce a questo punto un problema etico, perché la decisione dipende dal valore che diamo alla vita umana.
Il cosiddetto valore statistico della vita calcolato per l’Italia è, secondo studi recenti (Viscusi e Masterman, 2017), pari a 5,6 milioni di dollari per la vita di una persona media. Questo non significa che una persona media sarebbe disposta a pagare 5,6 milioni per salvare la propria vita, ma che, sulla base delle preferenze espresse da un campione di intervistati, 60 milioni di persone (ossia la popolazione italiana) sarebbero disposte a pagare collettivamente 5,6 milioni di dollari, ossia 9 centesimi in media a testa, per ciascuna vita salvata da un programma pubblico di riduzione del rischio sul territorio nazionale.
Questo valore statistico della vita, ovvero la disponibilità a pagare, cresce men che proporzionalmente rispetto al numero delle vite salvate, ma se un’aspettativa ragionevole delle misure di isolamento di tipo cinese è di risparmiare anche soltanto 100mila vite, il valore corrispondente sarebbe di qualche centinaio di miliardi di dollari. Analogamente, per un milione di vite, anche se si dimezzasse, il valore statistico della vita sarebbe comunque di un ordine di grandezza di 2.500 miliardi di dollari.
Questi valori vanno paragonati con i costi economici delle misure restrittive, il calo della produzione, e il disagio sociale. Anche per stime molto ampie dei sacrifici economici (-5% del Pil), sulla base della valutazione precedente, sembra evidente che abbiamo già raggiunto da tempo il livello critico di beneficio atteso richiesto per investire nelle misure di isolamento. Ovvero, il governo sta operando correttamente dal punto di vista del razionale economico sottostante secondo un valore statistico della vita basato sulla disponibilità a pagare dei cittadini.
Se si considera invece il valore del capitale umano secondo un parametro più oggettivo, ovvero in termini di produttività (circa 400mila dollari per persona, secondo l’Istat), per 100mila vite salvate, saremmo intorno a una cifra di circa 40 miliardi di dollari (400 miliardi di dollari se prendiamo come riferimento la cifra più estrema di 1.000.000 di vite salvate). Anche queste cifre, benché molto inferiori alle precedenti, seppur in modo più problematico, sembrano suggerire un livello critico del beneficio atteso che giustifica le misure adottate sinora dal governo italiano.
Fonti:
Pennisi and P. L. Scandizzo, 2006, Economic Evaluation in an Age of Uncertainty, Evaluation, Vol. 12, n.1, pp. 77-94
W.Kip Viscusi and Clayton J. Masterman (2017), Income Elasticities and Global Values of a Statistical Life, Journal of Cost Benefit Analysis, Vol.8, n.2, pp.2226-250
Istat: Il valore monetario dello stock di capitale umano
Xinkai Zhou, Zhigui Wu, Ranran Yu, Shanni Cao, Wen Fang, Zhen Jiang, Fang Yuan, Chao Yan, Dijun Chen, 2020, (preprint) Modelling-based evaluation of the effect of quarantine control by the Chinese government in the coronavirus disease 2019 outbreak, State Key Laboratory of Pharmaceutical Biotechnology, School of Life Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China; 2Institute of Artificial Intelligence Biomedicine, Nanjing University, Nanjing 210023,China.
