新冠疫情決策模型中難以承受之重

圖/Unsplash

「多準則決策(Multiple Criteria Decision-Making, MCDM)」衍生自作業研究(Operation Research),可回溯至二次世界大戰。在二戰時期,美國軍方聚集數學、統計、心理學、經濟學等跨領域專家,試圖運用量化模型,輔助領導者評估重大決策,提升資源運用效率。

戰後,隨著全球工業蓬勃發展,作業研究廣泛應用在工商領域。由於資源有限,作業研究的實務應用通常需兼顧多項因素,因此逐漸發展出MCDM。具體而言,MCDM泛指需要同時考量多重因素,決策時在各因素間進行取捨,而因素間也可能有交互影響關係。此外,MCDM建模時需先定義目標與限制條件,再結合歷史資料或者專家知識(經驗),逐步建立決策模型。

隨著全球疫情蔓延,各國領導者正經歷著另一種型態的戰爭。政府高層在制訂重大決策時,例如是否要禁運或封城,幾乎都會運用到MCDM的概念。

領導者在有限的醫療與財政資源之下,既要考量經濟影響,也需要顧及民意與社會衝擊,每項重大決策,都牽涉到多個層面。

今年四月初《經濟學人》有一篇專文報導,討論在新冠病毒肆虐下,各國政府儘管痛苦,仍需要透過量化模型計算取捨。文中開頭引述美國川普總統在三月底所說:「我們沒有選擇(WE HAVE NO CHOICE)!」文中也多處引述主政者根據「模型(Modelling)」的量化估算,做出許多重大決策,這些決策改變數十億人的生活型態,包含多數歐美國家全面封城,衍生出居家辦公等社會面影響。

「量化模型」到底代表什麼意義?從經濟層面,民眾就算不瞭解複雜的計量模型,仍能接受量化分析的重要。領導者需要藉助經濟模型,評估重大措施對未來景氣、失業率與GDP等關鍵指標的影響。另一方面,流行病學或公衛專家,則需透過統計數據、疾病傳染率等資料建模,推估在沒有政府干預下,可能的染病及死亡人數。

這兩大類量化模型,分別都有紮實的理論基礎與實證研究,但是,當兩者需要整合在同一個決策框架時,就會產生很多爭議,相信不少人道主義者,難以接受將寶貴人命轉為決策模型中的金額數字。

然而,在沒有安全的疫苗(或藥物)問世前,各國領導者仍須將多個層面整合為單一決策框架,做出艱難的決策。若不量化人命價值,決策者無法判斷是否該執行某項重大措施。

舉例而言,假設可估計出封城兩週的經濟成本,至於是否應該封城,則需推估封城措施能降低多少感染者,進而估計可避免的死亡人數。此時,需估算每位死者代表的金額,領導者才能做出決策,即使量化過程需要面對無比沉重的人命價值。

華爾街日報4/16的一篇報導,也曾談到這個觀點。文中根據研究團隊The Northeastern team估計,累計至4/15,美國的實際死亡人數應該約為34,000人。若沒有施行封城等措施,估計死亡人數將高達159,000人。換言之,美國政府的控制措施,至少避免了10萬人的死亡。該文借用美國聯邦監管單位(Federal Regulators)的統計估算,將每條人命以1千萬美金量化,封城措施換得的經濟價值概估為1兆美元。

在前面的舉例中,就算只考慮兩個構面,簡化為經濟成本與死亡人數,仍需要建立換算基準。然而,目前各國領導者實際面臨的問題更加複雜。在經濟面還牽涉到封城可能引發企業倒閉潮,帶來嚴峻的失業問題與治安惡化。

在感染人數持續攀升的壓力下,領導者勢必在某個時間點,需要依據各方數據做出決策。當牽涉層面多、變數增加,模型的複雜度就隨之提高。

領導者若缺乏能整合多層面的決策模型,在承受巨大壓力下,很可能僅仰賴直覺,做出品質欠佳的決策。

年初歐美消極面對疫情,太晚提出旅遊禁令與檢疫措施,等到疫情快速升溫、各州感染人數激增,美國政府才匆忙提出2.3兆美元的經濟救援方案與全面封城,可看出不當決策的鉅額代價。

即使封城,美國各州的關鍵醫療資源不足,重症患者無法得到充足照顧,死亡人數仍快速攀升。雖然目前談起這些問題都屬後見之明,但從建構決策模型的角度,未來仍有許多可提早準備的工作。

如文初所述,要建構MCDM量化模型,須先定義主要評估構面、設定明確目標,以及列出相關限制條件。此次疫情牽涉層面廣泛,政府應需同時考慮多個目標,若無法同時滿足所有目標,就需訂出各目標的優先順序,計算該如何透過妥協,達成整體最大效益。

隨著時間推進,各種限制條件也會改變,例如,美國政府徵召汽車大廠Ford與GM投入生產呼吸器;今日的限制條件,未來也會因產能提升逐步放寬。

隨著疫情發展,領導者們未來仍須做出困難的決策。若希望避免在緊急關頭倉促決定,政黨領袖們現在就需要持續對話,討論哪些目標該納入模型,以及各目標的優先順序。日後要做出重大決策時,需整合來自不同領域的數據—雖然仍須量化寶貴的人命,但至少會有經過充分溝通、滿足限制條件與大眾利益的決策框架。

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