如何看待 1 月 26 日全球新冠確診患者突破一億？2021 年疫情會結束嗎？

不會。確診患者一億，由於檢測不足等因素，未確診的感染者可能多幾倍。流感一年感染全球百分之五的人口，新冠已經流感化。

環境和人群攜帶毒株，新冠會反覆來襲。恭喜新冠大爺，你已經從初顧茅廬的無名小輩變成一個長期跟人類共存的主要傳染病了，就像流感。特朗普說過啥？Just Flu。

由於新冠不斷變異，很可能一兩年之後它的免疫識別標誌會改變，巴西和南非的變異正在走向這個目標。這導致「群體免疫」徹底破產，巴西變異毒株可以在較短的時間內讓病癒患者再次感染，還會導致疫苗無效。受此影響較大的疫苗品種是我們的滅活疫苗。

科學家要像如今預測下一年哪種流感流行那樣預測來年哪種新冠流行，提前指導民眾使用相關疫苗，並祈禱不會有疫苗完全無效的新品種。這種預測類似預測股市。

新冠大爺不像流感，它的死亡率高，還會給人留下嚴重後遺症。希望新冠大爺在進化中能夠降低危害性，這有利於傳播，符合自然選擇規律。然而RNA病毒的變異不怎麼講自然選擇。

就在剛才，全球新冠肺炎確診患者超過了1億例。

而在一年前的今天，是大年初二，全國病例還不到2000，基本集中在武漢，死亡人數共56人。許多地方只有零星病例——比如江蘇在去年此時剛剛報告了首例新冠肺炎患者。人們對新冠的認識只是一個新的SARS，總覺得他是一個幾個月就能搞定的流行病。

當時的我們，可能誰也都沒法想到，它將成為了人類百年來奪取最多人命的流行病——也許沒有之一（西班牙流感剛好超過了一百年）。

猶記得當新冠在國內傳染時，我們採取了完全封鎖的措施，而這樣的措施在世界其他國家引發了一些爭議。一些國家（大家都知道是誰）認為，不應封鎖，封鎖會使得經濟崩潰，造成更多死亡，群體感染才是正確的路徑；另一些國家則認為，應當封鎖，直至疫情完全消除，再重新開放經濟。

在新冠患者確診超過一億之際，我們可以回答第一個問題——要經濟，還是要人命？哪一種才是正確的選擇？

上圖列出了各國在2020年的死亡數倍數和2020年GDP增速變化之間的關係（數據解釋見文末），在圖中：

橫軸為各地區在2020年2-12月的總死亡人數比往年同期增加的比例，0表示死亡數不變，1表示死亡數增加100%。

縱軸為各地區2020年GDP增速減去2019年GDP增速，0表示增速完全不變，-10表示增速絕對值下降10%，比如從+5%變為-5%。

從上圖上我們可以發現，「要經濟還是要人命」的選擇，是完全不存在的。

如果一個地區能在經濟和人命中進行選擇，那麼他們構成的散點圖應當向上傾斜，比如新冠死亡越多，經濟就越好；死亡少的地區，經濟越差。

但並沒有這樣的兩頭給你選，死亡倍數和經濟下滑是同時出現的，死亡越多的地區，經濟下滑也越嚴重。死亡超過了往年120%的秘魯，經濟下滑的程度也是全球首屈一指。

而在圖片的左上角，包括了三個地區，分別是中國台灣地區、挪威以及韓國，都是超額死亡極少或者為負數，經濟下滑也最少的地區。

所以只有一個選擇——

首先控制疫情，那麼既不會有超額死亡，也不會有經濟下滑。

首先保住經濟，那麼人都死了，經濟照樣下滑。

疫情的控制必須要先於經濟，這個問題能達到共識。

那麼下一個問題是，如何用儘可能小的成本控制疫情？

可以看下一張圖：

上圖的橫軸為2020年各地區防控最嚴格時期的人流量下降程度，縱軸為GDP下滑程度。

從上圖可以看到，疫情防控時期對人流量的控制越嚴格，GDP下滑越嚴重，兩者相關程度相當高。

但同時我們也能發現，在第一張圖中出現在圖片最左邊的死亡倍數最少的6個地區——中國台灣地區、韓國、日本、泰國、挪威、丹麥，在第二張散點圖中卻有很大差異。

例如中國台灣地區的人流量下降最低，即使在居家令最嚴格的時期，人口流量也僅僅下降了24%。類似的還有韓國。

相反，丹麥在居家令最嚴格的時期，人口流量下降了58%，他的經濟也下滑了7.3%。

為什麼同樣是將疫情控制在比較低的範圍內，各地區之間的防控代價差別卻如此之大呢？

一個差異出現在入境時的控制。

比如中國台灣地區，對入境遊客要求14天的居家隔離（如果沒有家庭住所，則進行集中隔離）。14天隔離期結束後，還要再進行7天的自我健康管理。

而丹麥只要求10天的隔離，且隔離後若有陰性測試，則能夠提前結束隔離。這可能會使得丹麥的外來輸入病例更容易擴散，因此需要更嚴格的本地防控來抑制。

但除此之外，還有沒有其他差異？有哪些地方是可以揚棄的？

去年這個時候，我寫過一個想法，提到這麼一句：

「疫情的防控是一道開放題，沒有標準答案，每個國家都要在自己的國情上做出最合適的選擇。不要著急評價誰應該拿高分誰會得零分，對整個世界來說，這一場要命的考試才剛剛開始。」

顯然，這場考試已經出現了許多零分選手，但對於高分段選手來說，考試並沒有要結束的意思。在疫情擴散超過一年，確診患者突破一億的今天，如何與疫情共存，一起長期生活，還有很多值得思考的地方。

因此，在目前一些地方疫情有所抬頭的時候，不要一有質疑聲就急著讓人在0例感染和2000萬例感染中間選。就像一個學生考完試，150分里能拿140了，但他覺得某一道大題的參考答案還有可商榷之處。此時相比你也沒必要跟人家說，你質疑參考答案？你是不是想考零分？

數據來源：

1，死亡數字

在文中我沒有使用各國公布的新冠死亡人數，這是因為一些國家極大低估了自己由於新冠造成死亡的人數，使得該數字失真。比如印度尼西亞的雅加達，截止到2020年12月底，報告新冠死亡人數共3287人，而實際上雅加達比往年同期多死亡了1.7萬人之多，實際死亡人數超過了報告人數的5倍。在秘魯、墨西哥、巴西、印度等地，當地統計部門或者衛生部門報告的總死亡人數都要遠多於被歸類於新冠的死亡人數。

我們使用這一份已經整理好的數據來計算各國的超額死亡倍數，他報告了各國統計部門公布的各時期死亡人數：

https://github.com/nytimes/covid-19-data/blob/master/excess-deaths/deaths.csv?

github.com

由於2020年是普查年份，中國內地目前尚未公布死亡人數。

2，經濟數字

由於大部分地區尚未公布2020年的GDP增速，GDP增速（包括中國台灣地區）使用了IMF的10月預報。2019年的各地區實際GDP增長數字來自世界銀行。

https://www.imf.org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/OEMDC/ADVEC/WEOWORLD?

www.imf.org

3，人口流量數字

大部分地區數據來自Google Mobility，該報告中有每個地區每天各種類型的人口流量變化，我們計算了每個地區連續15天內的人口流量下降程度，並保留其最低值。比如一個地區在2020年時居家令最嚴格的連續15天的人口流量平均只有正常水平的50%，則對該地區記錄-50。

https://www.google.com/covid19/mobility/?

www.google.com

Google Mobility沒有內地的人口流量數據。

去年這個時候我被困在湖北，兩個月之後春暖花開，然後湖北清零，全國清零，武漢解封，我在陽光下坐著政府安排的車子返程，心情很好，以為一切都會好起來。

中國好起來了，世界也會好起來，一開始大家只是驚慌失措，等人類做好了準備，新冠也就是個流行病而已，人類戰勝過它們無數次。

結果，我是眼睜睜看著義大利醫療崩潰，西班牙、德國、法國、英國……相繼淪陷，個個都是不堪一擊，而世界霸主超級大國美利堅，是從確診10萬、50萬、100萬，到1000萬、兩千萬，一天一個記錄，死亡人數是從1萬、5萬、10萬，到20萬、30萬、40萬……一天一個911，總死亡人數已經是美國戰爭、瘟疫歷史前三，甚至有可能是第一。而全球已經累計確診1個億，死亡200多萬，而且沒有減緩的樣子……