Розширена анотація українською мовою

Основною метою проведеного дослідження є оцінювання рівня захворювання на Covid-19 і смертності в Індії та аналіз їх зв’язку з рівнем економічного прогресу в різних частинах країни з огляду на нерівномірний характер впливу пандемії по всій країні. Основними гіпотезами дослідження були припущення про те, що: 1) у районах з високим рівнем доходу на душу населення рівень смертності на 100 000 населення буде меншою; 2) райони з високим рівнем доходом на душу населення, як правило, є більш урбанізованими, економічно активними, а отже і досить густонаселеними, що збільшує ймовірність передачі захворювання та смертності. Об’єктом дослідження стали понад 20 мільйонів випадків зараження Covid-19 і понад 370 000 випадків смертей у 31 штаті та союзних територіях Індії, починаючи з перших місяців пандемії до середини 2021 року. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи регресійного аналізу. Дослідження індикатора відносної міри успіху в боротьбі з пандемією (менше половини середнього рівня смертності як відносного порогу для вимірювання успіху) емпірично підтверджує та теоретично доводить, що в Індії станом на 18 червня 2021 року було щонайменше 16,6 мільйона надлишкових випадків захворювання Covid-19 і понад 228 000 надлишкових випадків смертей від COVID-19. У статті представлені результати емпіричного аналізу зв’язку між смертністю населення від Covid-19 і доходом на душу населення на рівні штату (як пояснювальна змінна), який засвідчив, що близько 60% фактичних і надлишкових смертей можна пояснити обсягом доходу на душу населення. За результатами аналізу доведено, що як фактична, так і надлишкова смертність вища в країнах з вищим рівнем економічного розвитку. Бідніші штати досягли значного успіху в утриманні низького рівня смертності від Covid-19 порівняно з більш заможними країнами. Позитивний зв’язок між смертністю від Covid-19 і доходом на душу населення не зникає навіть після введення контролю за кількістю випадків зараження та смертності, що використовується як проксі для поширення пандемії. Ця доповнена модель пояснює близько 80% фактичних і надмірних смертей від пандемії Covid-19 в Індії. Після введення контролю за рівнем захворюваності та смертності від Covid-19, збільшення доходу на душу населення на тисячу рупій призвело до приблизно 15 додаткових смертей на 100 000 населення. В статті представлено результати емпіричного аналізу залежності між економічним розвитком (оцінюється на основі показника обсягу доходу на душу населення) та надмірною смертністю від COVID-19, які засвідчили наявність позитивного зв’язку між ними та довели потенційно несприятливий вплив економічного прогресу на імунітет людини, особливо за умови, що щільність населення, умови життя та продовольча безпека країни є помірними.

Ключові слова: Індія, захворювання на Covid-19, надмірна смертність, економічний розвиток, дохід на душу населення.

Класифікація JEL: I14, I15, I18.

Цитувати як: Mathur, M., & Ray, A. (2022). Excess COVID-19 Infections, Mortality, and Economic Development in India. Business Ethics and Leadership, 6(4), 100-107. https://doi.org/10.21272/bel.6(4).100-107.2022

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Bargain, O., & Aminjonov, U. (2021). Poverty and COVID-19 in Africa and Latin America. World development, 142, 105422. [Google Scholar] [CrossRef]
2. Beyer, R.C.M., Franco-Bedoya, S., Galdo, V. (2020). Examining the Economic Impact of COVID-19 in India through Daily Electricity Consumption and Nighttime Light Intensity. Policy Research Working Paper; No. 9291. World Bank, Washington, DC. [Google Scholar]
3. Biyani, N. (2021). Why India’s COVID-19 crisis could spell global economic catastrophe. The Atlantic Council. Available at: [Link]
4. Bhadra, A., Mukherjee, A., & Sarkar, K. (2021). Impact of population density on Covid-19 infected and mortality rate in India. Modeling earth systems and environment, 7(1), 623-629. [Google Scholar] [CrossRef]
5. Bhargava, A., & Shewade, H.D. (2020). The potential impact of the COVID-19 response related lockdown on TB incidence and mortality in India. Indian Journal of Tuberculosis, 67(4), S139-S146. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Chatterjee, P. (2020). Is India missing COVID-19 deaths? The Lancet, 396(10252), 657. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Decerf, B., Ferreira, F.H., Mahler, D.G., & Sterck, O. (2021). Lives and livelihoods: estimates of the global mortality and poverty effects of the Covid-19 pandemic. World Development, 146, 105561. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Felter, C. (2021), By How Much Are Countries Underreporting COVID-19 Cases and Deaths?, Council on Foreign Relations. Available at: [Link]
9. Finch, W.H., & Hernández Finch, M.E. (2020). Poverty and Covid-19: rates of incidence and deaths in the United States during the first 10 weeks of the pandemic. Frontiers in Sociology, 5, 47. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Gettleman, J., Yasir, S., Kumar, H., Raj, S. (2021). As Covid-19 Devastates India, Deaths Go Undercounted, New York Times, May 31, 2021. Available at: [Link]  
11. Jain, V.K., Iyengar, K., Vaish, A., & Vaishya, R. (2020). Differential mortality in COVID-19 patients from India and western countries. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 14(5), 1037-1041. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Jha, P., Deshmukh, Y., Tumbe, C. et al. (2022). COVID mortality in India: National survey data and health facility deaths. Science, 375(6581), 667-671. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Karuppasamy, M.B., Seshachalam, S., Natesan, U., Ayyamperumal, R., Karuppannan, S., Gopalakrishnan, G., & Nazir, N. (2020). Air pollution improvement and mortality rate during COVID-19 pandemic in India: global intersectional study. Air Quality, Atmosphere & Health, 13(11), 1375-1384. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Laborde, D., Martin, W., & Vos, R. (2021). Impacts of COVID‐19 on global poverty, food security, and diets: Insights from global model scenario analysis. Agricultural Economics, 52(3), 375-390. [Google Scholar] [CrossRef]
15. Leffler, C.T., Das, S., Yang, E., & Konda, S. (2022). Preliminary analysis of excess mortality in India during the COVID-19 pandemic. The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, 106(5), 1507. [Google Scholar] [CrossRef]
16. Lewnard, J.A., Mahmud, A., Narayan, T., Wahl, B., Selvavinayagam, T.S., & Laxminarayan, R. (2022). All-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Chennai, India: an observational study. The Lancet Infectious Diseases, 22(4), 463-472. [Google Scholar] [CrossRef]
17. OECD Social Indicators (2019). Available at: [Link]
18. Palomino, J.C., Rodríguez, J.G., & Sebastian, R. (2022). The COVID-19 shock on the labour market: Poverty and inequality effects across Spanish regions. Regional Studies, 1-15. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Parshley, L. (2020). Why researchers are worried about chronic stress and Covid-19: Could stress be another preexisting condition that makes Covid-19 infections worse? Vox.com. Available at: [Link]
20. Ray, A. (2021). Containing Airborne Transmission of COVID-19 and Its Implications for Global Economic Recovery. Business Ethics and Leadership, 5(1), 81-88. [Google Scholar] [CrossRef]
21. Santiago, C.D., Wadsworth, M.E., & Stump, J. (2011). Socioeconomic status, neighborhood disadvantage, and poverty-related stress: Prospective effects on psychological syndromes among diverse low-income families. Journal of Economic Psychology, 32(2), 218-230. [Google Scholar] [CrossRef]
22. Schmall, E. (2021), India’s Economy Shrinks Sharply as Covid-19 Slams Small Businesses, New York Times. Available at: [Link]
23. Thiagarajan, K. (2021), India’s COVID Orphans Face Trauma And Trafficking Risks, National Public Radio. Available at: [Link]
24. Wright, A.L., Sonin, K., Driscoll, J., & Wilson, J. (2020). Poverty and economic dislocation reduce compliance with COVID-19 shelter-in-place protocols. Journal of Economic Behavior & Organization, 180, 544-554. [Google Scholar] [CrossRef]