2022年12月10日23:17:02 熱門 1851

先說結論：以台灣的試驗作為觀察新冠放棄管控影響的窗口，放棄動態清零後，新冠感染病例在社會上首先按指數增長模式暴增，兩個月後達到高峰，感染人數在高位持續一個月後會迅速下降到高峰時一半左右，持續兩個月後完成放開管控後第一波新冠感染海嘯的衝擊。新冠感染後致死存在一個過程，死亡高峰發生在放棄管控後的第三個月，後期迅速回落。在第五個月後感染和死亡人數降到波谷。隨後進入新冠感染、死亡的新常態。我國若放棄管控，預測第一波感染海嘯衝擊下直接死亡54.6萬人左右，間接死亡63萬人。累計超額死亡117.6萬人。大致對應每1200人死1人。隨後進入常態，大致每天死亡2300人左右。

從2019年12月確定首位新冠病例開始，新冠疫情持續很快就到三年了。三年時間，初入大學的學生都快要畢業了，幾乎伴隨了一代人。儘管人類已研製出了疫苗，但一時半會還看不到疫情結束的跡象。病毒通過不斷迭代演化，已經發展到第五代奧密克戎階段。其公認致死率較低，但傳染性超強。截止10月10日，全球累計確診感染病例已超過6.2億，病亡病例超過655萬。

目前世界各國或地區大多放棄了管控，無奈採取了聽天由命的應對策略。只有我國出於對每一個生命的敬畏和珍視，到目前為止依然堅持採取嚴密管控的動態清零政策。毋庸諱言，由於無法割斷跟世界其他地區的聯繫，病毒不斷從外面傳入。導致新冠疫情持續反覆，不少地方實行靜態管理，給人們工作和生活帶來各種不便和困擾。在增加巨大防疫成本的同時，也給經濟增長帶來風險。

網上很多人提出，我們能否跟其他國家或地區一樣放棄新冠的管控和動態清零呢？不少學者也在研究和思考這個問題。相信我們的政府決策機構也是在不斷比較、權衡中做出決定。

放棄管控很簡單，但得承受感染、死亡人數突然暴增的後果。我們能不能，或者說願不願承受這些後果呢？新冠流行已經有幾年了，世界範圍內進行了抗疫、“躺平”的不同實踐，已經用生命的代價積累了大量寶貴的觀測數據，其實一定程度上已經可以進行較為科學可靠的分析和評價了。

本文選擇台灣的真實統計數據進行分析和預測。這裡只提供數據，思路、分析和預測的結果。其實理解和明白，不管是堅持管控還是躺平，都是很艱難的選擇和決定。哪樣是好，每個人都可以根據分析和預測的結果自己評判。

台灣是我們研究躺平後果的最佳窗口，有下面幾個理由。從疫情爆發開始，台灣一直採取跟大陸一樣的動態清零政策，小心謹慎。這種狀況一直持續到2022年4月8日，在國外全面放棄防疫限制的背景下，不知是為了追求跟西方國家防疫政策一致的“政治正確”，還是奧密克戎傳染性太強而力所不逮，宣布放棄抵抗，選擇聽天由命。他們放棄管控的時間剛好對應奧密克戎流行階段，在放棄管控之前也因為嚴防死守而感染、死亡極少，再加上台灣跟我們同文同種，基因、性格、文化與飲食習慣均極其類似。所以可以作為非常好的樣本來研究、推測我們如果也選擇躺平會出現的後果。再加上台灣會在每月結束時快速公布該月死亡人數及粗死亡率，給及時數據分析帶來極大方便。本文分析數據來源於台灣衛福部及內政部官方網站。

新冠疫情爆發以來，台灣長期跟我們執行同樣的嚴格管控動態清零政策。感染人數與死亡人數均維持很低的水平。2022年4月8日，台灣宣布放棄堅持兩年多的動態清零政策，此時累計確診感染26263人，死亡853人。台灣地區到2021年末人口總數為2337.5萬人，大致對應每萬人感染11.2人，死亡0.36人。中國大陸總人口21年末時為14.13億，到10月7日止，新冠累計確診病例252638例，累計死亡病例5226例。對應每萬人感染1.79人，死亡0.037人。

台灣4月宣布放棄疫情管控後到9月底的每月新增新冠感染及死亡人數變化如下圖所示。

可以看到，放棄動態清零疫情管控後，感染病例在社會上按指數增長模式暴增，兩個月後達到高峰，感染人數在高位持續一個月後會迅速下降到高峰時一半左右，持續兩個月後完成放開管控後第一波感染海嘯衝擊。感染後致死存在一個過程，死亡高峰發生在放棄管控後的第三個月，後期迅速回落。在第五個月後感染和死亡人數降到波谷。隨後進入感染、死亡的新常態。

太陽底下沒有新鮮事，假設我們若放棄疫情管控後會按照台灣類似的演變規律。那麼放開後的第一波疫情海嘯衝擊將持續5個月左右，第一個月新冠將導致724人死亡，第二個月死亡83817人，第三個月死265079人，第四個月死137243人，第五個月降低到59516人。感染海嘯衝擊直接死亡54.6萬人左右。隨後進入常態，大致每天死亡2300人左右。

這是預測的新冠疫情衝擊下導致的直接死亡人數。對於大量人員的死亡，很多人說本來無疫情的正常情況下都會有很多人死亡，或者說死的人多半本來就有基礎疾病、或者是老年人。需要關注由於新冠導致的比正常情況下多死的人數，或者說超額死亡率才有意義，才能正確評價新冠帶來人員死亡的影響。

這種說法非常有道理，那麼重點來了。且看2016-22年1-9月全台灣死亡人數的時間變化圖。

再看台灣2016-22年1-9月每月的粗死亡率時間變化圖。粗死亡率指總人口中平均每千人當月的死亡人數。注意是總人口中而非感染人口中的死亡人數佔比。

新冠從20年開始，但20年整個社會感染和死亡人數均很少，對整體粗死亡率及死亡人數影響不大。21年的粗死亡率線已經有所抬高，但還不是非常顯著。排除21年的數據，在無新冠明顯影響的16-20年，每年相同月份的死亡人數和粗死亡率是波動變化的，但變化是比較小的，不同年份畫出的線是纏繞在一起的，沒有上升或下降的趨勢性差異。事實上，22年4月放棄管控幾個月的變化曲線也跟之前的年份交織在一起，差異是很小的。但兩個月後，死亡人數和粗死亡率均非常顯著地高於前面年對應月份的數據。明顯表明放棄動態清零疫情管控後死亡人口及死亡率迅速增加。將16-20年對應月份的粗死亡率平均一下減少隨機波動的影響，可估算得到疫情海嘯衝擊下5個月中各月的正常死亡率，用22年對應5個月的死亡率數據減去估算的正常死亡率，可得到疫情衝擊下的超額死亡率。第1個月差異不大，後面4個月的超額死亡率分別為千分之0.152、0.334、0.178、0.168，累計超額死亡率為0.832‰。可對應計算出我們若放棄動態清零的政策，疫情海嘯衝擊下將導致累計超額死亡117.6萬人，其中新冠直接致死人數為54.6萬。兩者相減的差63萬，為疫情導致的間接死亡人數。

如何理解間接死亡人數呢？放棄管控後疫情海嘯衝擊下感染人數呈指數增長，大量病人湧入醫院，必然導致醫療擠兌，從而導致感染新冠的人跟其他疾病的患者均就醫困難。間接死亡人數理解為醫療擠兌造成的死亡人數，包括得了新冠但沒住上醫院或其他毛病因為醫療資源緊張導致的額外死亡。

總之，以台灣的實踐作為觀察我們放棄動態清零的窗口，我國若放棄疫情管控，疫情感染海嘯衝擊下將直接死亡54.6萬人左右，間接死亡63萬人。累計超額死亡117.6萬人。對14.1億總人口而言，大致對應每1200人死1人。隨後進入常態，大致每天將死亡2300人左右。

應該指出，這是以台灣真實發生的放棄疫情管控所得到的大範圍實踐的數據進行類推分析的結果。考慮到台灣的人均經濟水平、人均醫療資源與健康保健意識是比我們強的，這裡的預測結果是偏保守的，我們選擇躺平的後果應該比預測的結果更糟一些。

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