傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)

趙成珍 梁循 王軍禮

摘要：突發(fā)公共衛(wèi)生事件會(huì)沖擊社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，特別是具備傳染性時(shí)這種沖擊的程度和范圍會(huì)更深更廣，而通過建立模型來模擬傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件，將為傳染病評(píng)估和應(yīng)對(duì)提供積極有效的依據(jù)。故以SEIR模型為基準(zhǔn)，針對(duì)SEIR模型存在的不足，將重大傳染病事件分為三個(gè)階段發(fā)展三階段模型，將相關(guān)參數(shù)由靜態(tài)參數(shù)改進(jìn)為動(dòng)態(tài)參數(shù)，分類模擬封城以及傳染病存在復(fù)發(fā)可能性的情形，并利用2020年新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬。對(duì)經(jīng)典SEIR模型以及改進(jìn)的三階段模型分別進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和系統(tǒng)仿真發(fā)現(xiàn)，在無人為干預(yù)的自然傳播情況下，傳染病感染數(shù)量峰值會(huì)出現(xiàn)在1～2個(gè)月后；加強(qiáng)隔離、加大醫(yī)療資源投入能顯著減小傳播規(guī)模；改進(jìn)的三階段模型能對(duì)傳染病類事件起到很好的預(yù)測(cè)作用，可為未來傳染病評(píng)估和應(yīng)對(duì)提供有效依據(jù)。由此，為有效應(yīng)對(duì)傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件，建議從加強(qiáng)隔離、加大醫(yī)療資源投入、疫情后期持續(xù)關(guān)注等角度著手完善我國傳染病應(yīng)急防控體系，在傳染病發(fā)生時(shí)能夠?qū)ο嚓P(guān)人員做到盡早隔離，提高治愈率，減少傳染數(shù)量，從源頭上降低突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

關(guān)鍵詞：傳染病模型；突發(fā)公共衛(wèi)生事件；沖擊程度；沖擊范圍；持續(xù)時(shí)間

中圖分類號(hào)：F064.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-8266（2020）05-0084-11

收稿日期：2020-04-16

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目“供給側(cè)改革、債務(wù)率調(diào)整與中國宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)”（19YJC790189）；北京市教育委員會(huì)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目“創(chuàng)新和完善宏觀調(diào)控體系研究——基于供給側(cè)改革視角”（SM202010037006）；北京物資學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目“新型冠狀病毒肺炎傳染病模型構(gòu)建及在城市疫情防控中的應(yīng)用研究”（2020YQYJ12）

作者簡介：趙成珍（1982—），男，山東省濱州市人，北京物資學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院教師，博士，主要研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)系統(tǒng)的數(shù)量建模等；梁循（1965—），男，北京市人，中國人民大學(xué)信息學(xué)院教授，博士，主要研究方向?yàn)樯鐣?huì)計(jì)算、人工智能、網(wǎng)絡(luò)金融；王軍禮（1978—），男，河南省平輿縣人，國務(wù)院發(fā)展研究中心公共管理與人力資源研究所研究員，北京大學(xué)能源經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心研究員，理學(xué)博士，主要研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)系統(tǒng)的量化分析。

一、引言

重大傳染病疫情、重大食物和職業(yè)中毒等突然發(fā)生、可能或已經(jīng)嚴(yán)重影響公眾健康的事件統(tǒng)稱突發(fā)公共衛(wèi)生事件。突發(fā)公共衛(wèi)生事件具有嚴(yán)重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)危害性。在目前人口流動(dòng)速度不斷加快、生態(tài)環(huán)境不斷惡化的情況下，突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)有發(fā)生，給相關(guān)國家造成了一定的損失。及時(shí)有效處理各類突發(fā)公共衛(wèi)生事件，是維護(hù)國家和社會(huì)穩(wěn)定、保障人民生命安全的重要手段。

在傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件中，由于傳染病具有很強(qiáng)的傳染性，且隨著經(jīng)濟(jì)和政治的全球化、交通的日益便利，人員流動(dòng)速度和商品貿(mào)易數(shù)量不斷增加，不僅加大了突發(fā)事件在區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)度，而且加劇了傳染病的快速傳播。2003年的非典型肺炎（SARS）、2009年的H1N1流感、2014年的埃博拉以及2020年的新型冠狀病毒感染肺炎（以下簡稱“新冠肺炎”）等重大傳染病疫情暴發(fā)后，經(jīng)濟(jì)最先受到?jīng)_擊的就是旅游業(yè)、餐飲業(yè)、零售業(yè)及交通運(yùn)輸業(yè)。比如，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，在2003年5月非典型肺炎疫情的高峰期，我國內(nèi)地入境旅游人數(shù)同比下降31%，餐飲營業(yè)額同比下降15.5%，鐵路客運(yùn)量同比下降62.5%，社會(huì)消費(fèi)品零售總額增速降至4.3%，此外確診者及其密切接觸人群的治療和隔離也造成了勞動(dòng)力規(guī)模的下降。重大傳染病一旦暴發(fā)，會(huì)威脅經(jīng)濟(jì)貿(mào)易的發(fā)展和人類的生命安全，其影響的范圍和嚴(yán)重性一般遠(yuǎn)高于其他類型的突發(fā)公共衛(wèi)生事件，因此世界各國一直都在關(guān)注傳染病的防治問題，我國在應(yīng)對(duì)傳染病方面也付出了巨大的努力。中華人民共和國成立之前，鼠疫、天花、霍亂、血吸蟲病等反復(fù)暴發(fā)。中華人民共和國成立之后，不斷制定和完善法律法規(guī)，堅(jiān)持?jǐn)U大對(duì)公共衛(wèi)生事業(yè)的投入，取得了顯著成就，不僅消滅了霍亂、天花，戰(zhàn)勝了非典型肺炎等突發(fā)傳染病，流行傳染病的結(jié)構(gòu)也發(fā)生了變化，過去流行的傳染病發(fā)病率不斷下降。

重大傳染病疫情發(fā)生時(shí)，一個(gè)國家擁有一套完善的能夠有效管理突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急防控體系是非常重要的。而相對(duì)于非典型肺炎疫情等其他突發(fā)公共衛(wèi)生事件，新冠肺炎是近年來我國乃至全球感染人數(shù)最多、波及范圍最廣、對(duì)經(jīng)濟(jì)影響更大的突發(fā)重大傳染病，在眾多突發(fā)公共衛(wèi)生事件中比較具有代表性。而且，對(duì)新冠肺炎疫情的應(yīng)對(duì)盡管體現(xiàn)了我國自2003年非典型肺炎疫情之后應(yīng)急防控體系極大的完善和進(jìn)步，但同時(shí)也暴露了我國應(yīng)急防控體系中依然存在的問題和不足。因此，本研究利用此次新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)SEIR模型基礎(chǔ)上改進(jìn)傳染病動(dòng)力學(xué)模型，通過模型模擬疫情擴(kuò)散發(fā)展過程和趨勢(shì)，既可為以后傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控措施的制定和效果評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)，也可為目前我國應(yīng)急防控體系存在的問題提供行之有效的建議，以便快速及時(shí)有效地應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，避免問題持續(xù)發(fā)酵導(dǎo)致更嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

二、文獻(xiàn)概述

通過建模求解研究傳染病的歷史最早可以追溯到1760年，貝努利（Bernoulli D）[ 1 ]通過建立模型研究接種疫苗即牛痘對(duì)天花病毒傳播的影響。哈默（Hamer W H）[ 2 ]通過建立離散時(shí)間模型了解麻疹流行的復(fù)發(fā)情況，并創(chuàng)造性地假設(shè)了發(fā)病率，即每單位時(shí)間的新增病例數(shù)取決于易感者與確診者數(shù)量的乘積。羅斯（Ross R）[ 3 ]通過建立傳染病的微分方程模型，研究瘧疾在蚊蟲和人類間的傳播行為，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，若將蚊蟲數(shù)量控制在臨界值以下，瘧疾的流行將得到控制，羅斯還憑借對(duì)瘧疾在蚊子與人類間傳播動(dòng)力學(xué)的研究獲得1902年第二屆諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。隨后，其他的確定性傳染病模型也不斷被提出。20世紀(jì)初，數(shù)理流行病學(xué)逐漸興起，對(duì)傳染病模型的研究愈發(fā)深入。克馬克（Kermack W O）等[ 4 ]通過對(duì)黑死病等的研究，將被研究地區(qū)的人群分為三類，分別是易感者（Suscep？ tible）、確診者（Infective）、康復(fù)者（Recoverer），提出了著名的SIR倉室模型，適用于描述通過病毒進(jìn)行傳播的傳染病。隨后，克馬克等[ 5 ]又在SIR倉室模型基礎(chǔ)上創(chuàng)建SIS倉室模型，提出了著名的閾值定理。但是，由于很多傳染病在發(fā)病前通常會(huì)有一定時(shí)間的潛伏期，比如艾滋病的潛伏期一般為2年到12年，狂犬病的潛伏期一般為1～3個(gè)月，多則可達(dá)幾十年，因此考慮到潛伏期的因素，后來的研究在SIR模型的基礎(chǔ)上不斷完善，增加了一個(gè)新的傳染病群體，即潛伏者（Exposed），提出了SEIR模型。

近年來，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國各時(shí)期傳染病數(shù)據(jù)，多次應(yīng)用SEIR模型，并對(duì)之進(jìn)行改進(jìn)。徐恭賢等[ 6 ]通過建立SEIR模型對(duì)有潛伏期且治愈后終身免疫的非典型肺炎疫情進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，模型模擬結(jié)果與疫情實(shí)際情況比較吻合。王蓮花等[ 7 ]利用總?cè)丝诰哂蟹N族動(dòng)力學(xué)且具有一般傳染率的SEIR模型證明，地方病具有全局漸進(jìn)穩(wěn)定性。王樹忠等[ 8 ]研究了潛伏期和感染期均具有傳染性的SEIR模型，并最終得出結(jié)論，即對(duì)于潛伏期和感染期均具有傳染性的傳染病，只有控制潛伏者和確診者人數(shù)，才能有效控制疫情傳播。吳昊澄等[ 9 ]擬合SEIR模型研究浙江省的學(xué)校流行性腮腺炎疫情，對(duì)比不同條件下應(yīng)急接種所達(dá)到的效果發(fā)現(xiàn)，學(xué)校越早實(shí)行應(yīng)急措施，越早應(yīng)急接種，控制效果越好。崔景安等[ 10 ]根據(jù)手足口病具有潛伏期的特征，應(yīng)用SEIR模型預(yù)測(cè)北京市手足口病流行趨勢(shì)，為手足口病預(yù)防控制提供參考。李冬梅等[ 11 ]建立的SEIR模型假設(shè)潛伏期具有常數(shù)輸入率，證明疾病模型僅存在地方病平衡點(diǎn)，其基于我國2009年甲型流感病毒實(shí)際數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果表明，嚴(yán)格控制處于潛伏期的病毒攜帶者進(jìn)入可有效控制和消除疫情。黃璜等[ 12 ]分別從自然傳播和采取不同隔離防控措施的角度構(gòu)建諾如病毒SEIR模型，為防止醫(yī)院暴發(fā)性感染諾如病毒提供了理論支持。王昕煒等[ 13 ]基于SEIR倉室模型，在潛伏者向確診者轉(zhuǎn)化過程中引入時(shí)滯參數(shù)刻畫潛伏期特性，發(fā)現(xiàn)在最優(yōu)疫苗接種策略情況下可有效控制傳染病傳播。

總體來看，目前盡管SEIR模型已被應(yīng)用于很多流行傳染病的分析，但很少有實(shí)證研究探討影響面如此之廣的傳染病事件，且現(xiàn)有研究在估計(jì)參數(shù)時(shí)大多用整個(gè)過程估計(jì)出一個(gè)值，不符合現(xiàn)實(shí)不同階段的情況。本研究將重大傳染病事件分為三個(gè)階段，并對(duì)參數(shù)的估計(jì)加以改進(jìn)，把死亡率和康復(fù)率作為時(shí)變量進(jìn)行疫情趨勢(shì)模擬，更符合現(xiàn)實(shí)情況，可為實(shí)施相關(guān)措施以解決影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源頭問題提供思路。

三、研究設(shè)定與模型構(gòu)建及模擬

本研究以SEIR模型為基準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。本研究將傳染病流行范圍內(nèi)的人劃分為四類：一是易感者（記為St），代表t時(shí)刻未感染但有可能被感染的人群；二是潛伏者（記為Et），代表t時(shí)刻已經(jīng)被感染但尚未表現(xiàn)出發(fā)病癥狀且具有傳染能力的人群；三是確診者（記為It），代表t時(shí)刻已經(jīng)感染病毒并表現(xiàn)出相應(yīng)的發(fā)病癥狀，且具有傳染能力的人群；四是康復(fù)者（記為Rt），代表t時(shí)刻已經(jīng)康復(fù)且不會(huì)再被感染的人群，不再影響系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為。

（一）無人為干預(yù)時(shí)傳染病模型構(gòu)建與模擬

1.模型假設(shè)

借鑒傳統(tǒng)經(jīng)典模型的假定，加之傳染性疾病暴發(fā)時(shí)間較短，且從流行到結(jié)束一般不會(huì)持續(xù)很長時(shí)間，因此本研究進(jìn)行以下假設(shè)：

（1）假設(shè)總?cè)丝跒镹，保持不變，不考慮人口的遷入和遷出，忽略人口自然出生和死亡對(duì)N的影響，即：

2.模型傳播機(jī)制

無人為干預(yù)情況下的模型傳播機(jī)制參見圖1。

為單獨(dú)觀測(cè)康復(fù)者人數(shù)變化，傳播機(jī)制中的R僅代表康復(fù)者。σ代表單位時(shí)間內(nèi)潛伏者轉(zhuǎn)化為確診者的比例，即潛伏期的倒數(shù)。γ代表確診者的單日康復(fù)率，簡稱康復(fù)率或治愈率。v代表確診者的單日死亡率，簡稱死亡率。僅進(jìn)行普通治療，不防控即自然傳播情況下的經(jīng)典SEIR模型微分動(dòng)力學(xué)方程為：

3.參數(shù)設(shè)定

本研究分析的傳染病流行范圍是以湖北省為例，因此經(jīng)典模型的參數(shù)估計(jì)基于湖北省疫情數(shù)據(jù)計(jì)算得到死亡率v和康復(fù)率γ。圖2展示了湖北省2020年1月24日至2020年3月30日的疫情情況。由圖2可以看出，2020年2月2日之前，由于樣本量較小，數(shù)據(jù)特征不穩(wěn)定，如單日死亡率和單日康復(fù)率波動(dòng)較大，但2月2日之后數(shù)據(jù)特征趨于穩(wěn)定。因此，選取2020年2月2日作為實(shí)證分析的起始點(diǎn)，以在一定程度上減少評(píng)估誤差。

2020年2月1日到2月2日疫情詳細(xì)數(shù)據(jù)參見表1。其中，單日死亡率指單日新增死亡人數(shù)與留存確診人數(shù)之比。比如，2020年2月2日單日死亡率的計(jì)算過程為：（294-249）/6 738=0.007。單日康復(fù)率的計(jì)算方法與之類似。

在經(jīng)典模型中，死亡率v為由實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算得到的平均死亡率0.007，康復(fù)率γ為平均康復(fù)率0.007。通過在萬德（Wind）金融終端檢索，得到2018年湖北省戶籍人口為6 172.9萬人。設(shè)N的初始值N0為6 172.9萬人，I的初始值I0為2020年2月2日的留存確診人數(shù)8 565人，R的初始值R0為2020年2月2日的康復(fù)人數(shù)215人。將I視為潛伏期為0天的人群，設(shè)潛伏期在0～14天平均分布，則潛伏者E的人數(shù)為確診者人數(shù)的14倍，即E的初始值E0估計(jì)為11.991萬人。易感者S的初始值S0= N0-E0-I0-R0，即6 160.031萬人。從理論上講，一名患者可以傳染2～3人，記為Cn，本研究取Cn為2，潛伏期平均為7天，潛伏者的非線性傳染系數(shù)β2估計(jì)為Cn/7，即0.286。由于確診者會(huì)伴有咳嗽及發(fā)熱等明顯癥狀，且一般會(huì)在醫(yī)院接受治療，密切接觸其他人群的機(jī)會(huì)遠(yuǎn)小于潛伏者，假設(shè)其接觸其他人群的機(jī)會(huì)為潛伏者的0.02倍，則確診者非線性傳染系數(shù)β1的估計(jì)值為0.006。自然傳播情況下模型主要參數(shù)設(shè)置參見表2。

4.模擬分析

現(xiàn)實(shí)中，在疫情發(fā)生初期，由于目前的傳染病預(yù)防機(jī)制存在一定時(shí)滯，比如需要對(duì)某種病毒是否存在人傳人的情況等進(jìn)行醫(yī)學(xué)上的論證，相關(guān)防控措施一般不會(huì)在疫情初期就達(dá)到極其嚴(yán)格的程度。因此，在發(fā)展初期疫情一般遵循自然傳播過程，此時(shí)人們尚未意識(shí)到該病的傳染性，不會(huì)采取嚴(yán)格的防控措施，醫(yī)療資源也不會(huì)因此增加。根據(jù)假設(shè)的自然傳播情況下的初始條件以及估計(jì)的參數(shù)值，本研究利用Matlab軟件對(duì)經(jīng)典SEIR模型的微分動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行數(shù)值求解，仿真得到新型冠狀病毒自然傳播的情況。發(fā)展趨勢(shì)具體參見圖3。

從圖3的仿真結(jié)果可以看出，在自然傳播階段，如果不采取防控措施，且醫(yī)療處理水平維持不變，即康復(fù)率不變，新冠肺炎的蔓延十分迅速，且感染人群數(shù)量龐大，達(dá)到千萬級(jí)別。潛伏者數(shù)量在40天左右達(dá)到最高峰，之后開始下降；確診者數(shù)量在60天左右達(dá)到最高峰，之后開始下降，但要持續(xù)很長時(shí)間才能下降到較低的水平，一直到300天的時(shí)候還有200萬左右的確診者和2萬多名潛伏者。可以看出，如果放任傳染病發(fā)展，將導(dǎo)致勞動(dòng)力供給大幅下降且持續(xù)時(shí)間很長，給經(jīng)濟(jì)帶來長期嚴(yán)重負(fù)面影響，因此有必要分析防控措施能否有效阻止疫情蔓延。

（二）積極防控條件下傳染病模型構(gòu)建與模擬

1.模型假設(shè)與傳播機(jī)制

假設(shè)對(duì)傳染病疫情進(jìn)行積極防控和治療等，如相關(guān)部門在采取一系列措施對(duì)易感者、潛伏者、確診者進(jìn)行不同程度隔離以降低傳染率的同時(shí)，積極組織研究新的更有效的治療方案，加大醫(yī)療資源投入，如增加醫(yī)院數(shù)量、增加醫(yī)護(hù)人員數(shù)量、增加收治率、提高康復(fù)率，則傳染病經(jīng)典SEIR模型的傳播機(jī)制將變?yōu)槿鐖D4所示的傳播機(jī)制。

其中，α1代表易感者和潛伏者的暴露程度，由對(duì)易感者和潛伏者流動(dòng)和接觸的限制程度決定。α2代表確診者的暴露程度，由醫(yī)護(hù)治療期間醫(yī)院內(nèi)部對(duì)確診者隔離治療的程度決定。α1和α2的值越低，代表隔離措施越嚴(yán)格。g代表醫(yī)療資源提升程度，收治率越高，醫(yī)療方案越有效，g值越大，即治療康復(fù)率越高，死亡率越低。根據(jù)積極防控條件下的疫情傳播機(jī)制，SEIR模型的微分動(dòng)力學(xué)方程可以表示為：

2.模型結(jié)果分析

本研究通過調(diào)整參數(shù)α1、α2、g的大小來模擬對(duì)易感者、潛伏者、確診者不同隔離程度以及不同醫(yī)療資源強(qiáng)度下疫情的發(fā)展趨勢(shì)，采用科學(xué)方法評(píng)估防控措施的效果。當(dāng)參數(shù)α1分別取1、0.5、0.1時(shí)，即針對(duì)易感者和潛伏者的隔離措施越來越嚴(yán)格時(shí)，潛伏者、確診者數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)可分別由圖5、圖6看出；當(dāng)參數(shù)α2分別取1、0.5、0.1時(shí)，即針對(duì)確診者的隔離措施越來越嚴(yán)格時(shí)，潛伏者、確診者數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)可分別由圖7、圖8看出；當(dāng)參數(shù)g分別取1、5、10時(shí)，即醫(yī)療資源投入越來越大時(shí)，如增加醫(yī)護(hù)人員、增加床位、研發(fā)出特效藥等，潛伏者、確診者數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)可分別由圖9、圖10看出。

在圖5和圖6中，α1代表對(duì)易感者和潛伏者的隔離程度，1代表不隔離，0.5代表隔離程度中等，0.1代表隔離程度高。由圖5可以看出，當(dāng)α1=1時(shí)，代表自然傳播情況下潛伏者數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)，潛伏者數(shù)量先經(jīng)歷40天的上升期，最高峰時(shí)超過1 000萬人，150天后才下降至16萬人；當(dāng)α1=0.5時(shí)，即采取某些隔離措施使有效接觸率降低一半時(shí)，潛伏者數(shù)量自隔離措施實(shí)施起開始下降，到51天時(shí)便降至1萬人；當(dāng)α1=0.1時(shí)，即采取更加嚴(yán)厲的隔離措施時(shí)，數(shù)量也是自隔離措施實(shí)施起開始下降，只需要18天，潛伏者數(shù)量便可降至1萬人。從三種情況下潛伏者數(shù)量發(fā)展趨勢(shì)的仿真結(jié)果可以看出，針對(duì)易感者和潛伏者的隔離措施越嚴(yán)格，潛伏者數(shù)量越能得到有效控制。也就是說，對(duì)易感者和潛伏者采取隔離措施可對(duì)整個(gè)疫情控制起到正向作用。

由圖6可以看出，對(duì)易感者和潛伏者采取隔離措施，對(duì)控制確診者數(shù)量也起到了很好的作用。在自然傳播情況下，確診者數(shù)量在66天時(shí)達(dá)到最高峰，超過3 000萬人，且300天后才降至200萬人左右；如果采取某些隔離措施使易感者和潛伏者的有效接觸率降低一半，即α1=0.5時(shí)，確診者數(shù)量在32天時(shí)便達(dá)到最高峰，僅17萬多人，并于300天后降至2.7萬人；如果對(duì)易感者和潛伏者采取比較嚴(yán)格的隔離措施，即α1=0.1時(shí)，則在18天時(shí)就達(dá)到最高峰，僅10萬多人，并于300天后降至2 000多人。從確診者數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)也可以看出，對(duì)易感者和潛伏者采取隔離措施可對(duì)疫情控制起到比較明顯的作用。一方面，可使確診者數(shù)量更早地達(dá)到峰值，有效縮短疫情持續(xù)時(shí)間；另一方面，可有效降低確診者數(shù)量。但同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，在僅僅采取隔離措施的情況下，疫情后半階段仍然會(huì)持續(xù)較長時(shí)間。因此，對(duì)易感者和潛伏者采取隔離措施有助于縮小傳染病導(dǎo)致的勞動(dòng)力供給缺口，但經(jīng)濟(jì)受疫情影響的持續(xù)時(shí)間仍然較長。

在圖7和圖8中，α2代表對(duì)確診者的隔離程度，1代表不隔離，0.5代表隔離程度中等，0.1代表隔離程度強(qiáng)。針對(duì)確診者采取不同程度的隔離措施，可對(duì)潛伏者和確診者數(shù)量控制起到一定作用，但效果不是特別明顯。這主要是因?yàn)椋环矫?，確診者數(shù)量相對(duì)于潛伏者和易感者數(shù)量來說還是很少的；另一方面，確診者一般都在醫(yī)院接受治療，這本身就已經(jīng)自然限制了其接觸大量人群的機(jī)會(huì)。因此，對(duì)確診者繼續(xù)加強(qiáng)隔離的防控效果不如對(duì)易感者和潛伏者繼續(xù)加強(qiáng)防控的效果明顯。但是，考慮到確診者傳染的人群以醫(yī)護(hù)人員為主，而醫(yī)護(hù)人員被傳染對(duì)醫(yī)療資源來說是一種損失，因此加強(qiáng)對(duì)確診者的隔離，從另外一個(gè)層面來看，是一種對(duì)醫(yī)療資源的加強(qiáng)。本研究的實(shí)證分析也表明，醫(yī)療資源的加強(qiáng)對(duì)疫情控制效果明顯，因此對(duì)確診者采取隔離措施也比較重要。

在圖9和圖10中，g代表醫(yī)療補(bǔ)給程度，1代表醫(yī)療資源不變，5代表醫(yī)療資源補(bǔ)給程度中等，10代表醫(yī)療資源補(bǔ)給程度高。當(dāng)加大醫(yī)療資源投入時(shí)，潛伏者數(shù)量的變化趨勢(shì)主要表現(xiàn)為峰值的降低，盡管起到了一定的作用，但效果不是很明顯。確診者數(shù)量的變化趨勢(shì)一方面表現(xiàn)為峰值的降低，且效果特別明顯，說明盡管加大醫(yī)療資源投入對(duì)潛伏者數(shù)量控制效果一般，卻可以十分有效地控制確診者數(shù)量暴發(fā)的程度；另一方面表現(xiàn)為疫情后半階段持續(xù)時(shí)間的大幅縮短，有助于更快地控制疫情。可見，采取積極的醫(yī)療措施不僅有助于縮小疫情導(dǎo)致的勞動(dòng)力供給缺口，而且可以縮短經(jīng)濟(jì)受疫情影響的持續(xù)時(shí)間。

如果綜合運(yùn)用以上疫情防控措施，即在對(duì)易感者、潛伏者、確診者采取嚴(yán)格隔離措施的同時(shí)，加大醫(yī)療資源投入，令模型參數(shù)α1=0.1，α2=0.1，g= 10，則疫情防控效果如圖11所示。可以看出，潛伏者數(shù)量自開始就一直下降，在18天時(shí)便降至1萬人以下，確診者數(shù)量在9天時(shí)達(dá)到最高峰65 000多人，45天可降至1萬人。對(duì)比圖3所示的自然傳播情況，理想假設(shè)下的積極治療加隔離防控措施，既可以通過降低感染數(shù)量縮小勞動(dòng)力供給缺口，又可以通過縮短疫情持續(xù)時(shí)間更早解決沖擊經(jīng)濟(jì)的源頭問題。

（三）三階段傳染病模型構(gòu)建與模擬

1.三階段模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

模型把人群分為易感者、潛伏者、確診者、康復(fù)者四類，這樣在設(shè)定初始值時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致易感者數(shù)量初始值偏大。從此次湖北省新冠肺炎疫情看，最初暴發(fā)區(qū)域僅限于武漢，如果直接以湖北省總?cè)丝跍p去其他三類人群數(shù)量的差值作為易感者數(shù)量，顯然不符合現(xiàn)實(shí)。SEIR模型的相關(guān)應(yīng)用研究在進(jìn)行相關(guān)參數(shù)估計(jì)時(shí)，一般將疫情的整個(gè)過程當(dāng)成一個(gè)階段來估計(jì)，但考慮到現(xiàn)實(shí)中疫情會(huì)受到媒體報(bào)道以及政府緊急防控政策等的沖擊和影響，參數(shù)估計(jì)會(huì)隨疫情階段的變化而改變，因此本研究在分析疫情趨勢(shì)時(shí)，嘗試對(duì)疫情進(jìn)行分階段考慮，把人員流動(dòng)趨于穩(wěn)定的階段作為分析的起始點(diǎn)。這樣既可以獲得更加符合現(xiàn)實(shí)情況的參數(shù)估計(jì)，又由于在疫情擴(kuò)張期，隨著時(shí)間的推移，易感者覆蓋范圍越來越廣直至覆蓋全省，可以在一定程度上糾正易感者數(shù)量初始值偏大的問題。

根據(jù)本次疫情發(fā)展的時(shí)間軸，本研究將之大致劃分為三個(gè)階段。第一階段為自然傳播期，從2019年12月8日第一例患者出現(xiàn)開始至2020年1月19日武漢通報(bào)一夜新增136名患者為止，在這個(gè)階段公眾對(duì)本次疫情幾乎沒有防備，符合自然傳播的特征。2020年1月20日，鐘南山赴武漢考察，經(jīng)媒體報(bào)道，公眾得知新冠肺炎會(huì)人傳人，加之當(dāng)時(shí)正值春節(jié)返鄉(xiāng)時(shí)段，短時(shí)間內(nèi)武漢有大量人口出城，致使易感區(qū)域逐漸擴(kuò)大到湖北全省。從國家衛(wèi)生健康委員會(huì)統(tǒng)計(jì)的密切接觸者數(shù)據(jù)（圖12）可以發(fā)現(xiàn)，新增密切接觸者數(shù)量從2020年1月20日開始至1月29日一直上升，之后趨于平緩。據(jù)此，本研究將2020年1月20日至1月29日這個(gè)時(shí)間段定義為疫情發(fā)展的第二階段。在此階段，人員大量流動(dòng)，醫(yī)療資源緊缺，加之新建醫(yī)院、新增醫(yī)護(hù)人員都需要一定時(shí)間，相應(yīng)的管理應(yīng)對(duì)措施也不能一步到位，死亡率和康復(fù)率并未開始改善。2020年1月23日，武漢封城，全國各地陸續(xù)采取嚴(yán)格隔離措施，1月30日以后政府防控措施的作用開始顯現(xiàn)，本研究將此時(shí)點(diǎn)開始往后的時(shí)間段定義為第三階段。

2020年2月7日晚湖北省新型冠狀病毒感染肺炎疫情防控指揮部在例行新聞發(fā)布會(huì)上匯報(bào)的情況顯示，武漢市28家定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位增加到8 895張，火神山醫(yī)院1 000張病床已經(jīng)交付使用，雷神山醫(yī)院1 600張病床計(jì)劃于2月8日交付使用。截至2020年2月6日，國家及各省市共派遣99支醫(yī)療隊(duì)9 277人支援武漢?？梢钥闯觯诖穗A段，隨著醫(yī)療資源的不斷補(bǔ)充，死亡率和康復(fù)率逐步改善（具體參見表3），因此對(duì)模型中的死亡率和康復(fù)率也要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，以使模擬效果更符合現(xiàn)實(shí)情況。

2.三階段模型構(gòu)建與參數(shù)擬合

為驗(yàn)證改進(jìn)模型在疫情預(yù)測(cè)模擬方面的有效性，實(shí)證分析起始點(diǎn)的選擇應(yīng)盡量靠前，因?yàn)樵皆邕M(jìn)行比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，越可及時(shí)為疫情防控提供合理參考依據(jù)。此外，也要考慮疫情數(shù)據(jù)特征的穩(wěn)定性。根據(jù)前面的分析，在疫情發(fā)展的第三階段選擇預(yù)測(cè)的起始點(diǎn)相對(duì)比較合理。還有，我們對(duì)疫情階段的劃分是以重大事件的發(fā)生為依據(jù)的，而從具體事件的發(fā)生到疫情數(shù)據(jù)的體現(xiàn)存在一定的時(shí)滯，這個(gè)特點(diǎn)從表3的疫情數(shù)據(jù)也可看出，死亡率和康復(fù)率在2020年2月7日以前變化幅度相對(duì)較大。綜合以上分析，最終選取2020年2月7日作為模型預(yù)測(cè)模擬的起始點(diǎn)。

第三階段的傳播機(jī)制仍然如圖4所示，但在此階段，隨著醫(yī)療資源的不斷補(bǔ)充，死亡率和康復(fù)率均呈現(xiàn)出穩(wěn)定的改善趨勢(shì)，因此本研究將模型中的康復(fù)率γ和死亡率v設(shè)為時(shí)變量，初始值分別為表3中的0.010和0.004。改進(jìn)的模型方程為：

假設(shè)N的初始值N0為湖北省人口6 172.9萬人，I的初始值I0為2020年2月7日留存確診者數(shù)量20 662人，R的初始值R0為2020年2月7日康復(fù)者數(shù)量832人。由于第三階段隔離措施已經(jīng)加強(qiáng)，因此潛伏者E的數(shù)量不再等于2020年2月7日確診者數(shù)量的14倍，本研究將此階段E的初始值E0估計(jì)為2020年1月30日留存確診者數(shù)量的14倍，即60 676人。易感者數(shù)量S的初始值S0=N0-E0-I0-R0，即61 646 830人。

改進(jìn)的模型參數(shù)仍然取α1=0.1，α2=0.1，除死亡率和康復(fù)率外，其他參數(shù)仍然參照表2，醫(yī)療資源強(qiáng)度系數(shù)g=1，表示暫時(shí)沒有特效藥，但醫(yī)護(hù)資源穩(wěn)步改善，表現(xiàn)為模型中的康復(fù)率γ和死亡率v變成了時(shí)變量。

3.實(shí)證結(jié)果與模型有效性評(píng)價(jià)

按照改進(jìn)的模型和優(yōu)化的參數(shù)設(shè)計(jì)，本研究得出的仿真結(jié)果如圖13所示。現(xiàn)實(shí)中此階段的防控措施比較嚴(yán)格，醫(yī)療資源也源源不斷地支援湖北，在這樣的假設(shè)下模擬結(jié)果顯示，潛伏者數(shù)量立即得到控制，一直處于下降狀態(tài)。得益于嚴(yán)格的隔離措施，潛伏者數(shù)量在初期可以保持較快的下降速度，后期隨著基數(shù)的減少，下降幅度趨于平緩，最終完全得到控制；確診者數(shù)量由潛伏者轉(zhuǎn)化而來，繼續(xù)經(jīng)歷了一段上升期，但10天后便達(dá)到最高峰54 000人左右，之后一直下降，這主要得益于隔離措施的嚴(yán)格（使?jié)摲邤?shù)量不斷減少）和醫(yī)療資源的加強(qiáng)（使康復(fù)率不斷提高）；康復(fù)者數(shù)量增長較快，但隨著確診者數(shù)量的不斷減少，康復(fù)者數(shù)量的增長最終也趨于平緩?？傮w來看，疫情自防控措施實(shí)施起就可以快速往好的方向發(fā)展，并在50天后慢慢進(jìn)入尾聲。留存確診者數(shù)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果參見圖14，說明改進(jìn)的模型具備預(yù)測(cè)疫情的可靠性。

4.對(duì)封城措施的模擬分析

一個(gè)很有效的控制疫情的辦法就是盡早隔離。現(xiàn)實(shí)結(jié)果顯示，疫情暴發(fā)初期，疫情發(fā)源地并未得到較好的隔離處置，待到采取暫停公共交通等封城措施時(shí)，已有大量潛伏者和確診者流出武漢，這在理論上直接增加了易感者的數(shù)量。如果在疫情暴發(fā)初期就對(duì)武漢采取封城措施，疫情控制效果能否更好？本研究利用改進(jìn)的SEIR模型對(duì)此進(jìn)行模擬仿真。從國家衛(wèi)生健康委員會(huì)官網(wǎng)發(fā)布的通知可以看到，截至2020年1月19日22時(shí)，武漢市累計(jì)報(bào)告新冠肺炎病例198例，已康復(fù)出院25例，死亡3例?！段錆h統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的2018年末武漢市常住人口為1 108.1萬人。假設(shè)疫情初期即2020年1月19日之前疫情沒有蔓延到武漢市以外，如果當(dāng)時(shí)對(duì)武漢采取封城措施，將疫情控制在武漢市內(nèi)進(jìn)行處理，則模型中總?cè)丝贜的初始值N0為武漢市常住人口1 108.1萬人，I的初始值I0為170人，R的初始值R0為25人。潛伏者E的初始值E0估計(jì)為確診者的14倍，即2 380人。易感者S的初始值S0= N0-E0-I0-R0，即11 078 425人。假設(shè)采取嚴(yán)格的隔離措施，即模型參數(shù)仍取α1=0.1，α2=0.1，由于早期的死亡率和康復(fù)率尚不穩(wěn)定，不具有一般規(guī)律性，因此本次模擬對(duì)死亡率和康復(fù)率的估計(jì)仍然采用前文對(duì)第三階段的時(shí)變?cè)O(shè)計(jì)。其他參數(shù)仍然參照表2，醫(yī)療資源強(qiáng)度系數(shù)g=1，表示暫時(shí)沒有特效藥，但醫(yī)護(hù)資源情況穩(wěn)步改善。模擬得出的疫情發(fā)展情況參見圖15。

可以發(fā)現(xiàn)，隔離以及醫(yī)療資源等防控措施影響著疫情的走勢(shì)，但前期對(duì)疫情暴發(fā)地采取的封城措施決定了易感者的基數(shù)。在模擬封城10～11天后，確診者數(shù)量達(dá)到峰值1 600多人，50天后，確診者數(shù)量僅剩48人，可以說疫情完全得到了控制。但是，如果沒有及時(shí)封城，導(dǎo)致整個(gè)湖北省都成為易感區(qū)，疫情完全得到控制要經(jīng)歷更長的時(shí)間，且影響范圍更廣。因此，及時(shí)采取封城措施一方面可以縮小疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響范圍，另一方面可以更快地解決源頭問題，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)更早地進(jìn)入恢復(fù)期。

5.對(duì)傳染病存在復(fù)發(fā)情況的模擬分析

盡管我國在2003年應(yīng)對(duì)非典型肺炎疫情時(shí)已經(jīng)積累了一些經(jīng)驗(yàn)，如要對(duì)患者進(jìn)行隔離，但在應(yīng)對(duì)本次傳染病疫情時(shí)，卻因多了潛伏者具備傳染性這個(gè)特征而沒有及時(shí)重視對(duì)潛伏者的隔離。因此，在面對(duì)類似重大傳染病疫情時(shí)，需要在總結(jié)以往防控經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，多考慮一些有可能出現(xiàn)的傳染病特征。比如，近期有證據(jù)表明，部分患者在康復(fù)后仍有可能核酸檢測(cè)呈陽性，因此我們有必要考慮傳染病復(fù)發(fā)的可能，并通過實(shí)證分析得出傳染病存在復(fù)發(fā)可能性時(shí)的疫情趨勢(shì)。

我們?cè)谛鹿诜窝讉魅静∧Ｐ偷幕A(chǔ)上添加這一假設(shè)，即康復(fù)者存在一定比例的復(fù)發(fā)可能性，并再次具有傳染性，再次成為潛伏者。假設(shè)這一比例為k，可以得出如圖16所示的存在復(fù)發(fā)可能性時(shí)的傳播機(jī)制。

考慮到疫情逐漸得到控制，醫(yī)護(hù)資源不斷改善，我們假設(shè)k隨時(shí)間遞減，設(shè)k的初始值為0.01，即初始時(shí)每天有1%的康復(fù)者會(huì)復(fù)發(fā)變?yōu)闈摲撸@個(gè)比例隨著時(shí)間的推移到100天時(shí)線性遞減為0。在圖11所示的積極治療防控情況下，對(duì)存在復(fù)發(fā)和不存在復(fù)發(fā)兩種情況進(jìn)行仿真對(duì)比，結(jié)果參見圖17。

可以看出，如果存在一定比例的康復(fù)者復(fù)發(fā)，即使比例不大，也會(huì)延長疫情持續(xù)的時(shí)間，進(jìn)而阻礙社會(huì)經(jīng)濟(jì)的盡快恢復(fù)。因此，傳染病疫情防控工作不能忽視對(duì)康復(fù)者的后續(xù)關(guān)注。一方面，康復(fù)者短期內(nèi)要繼續(xù)做好自我隔離，盡量減少可能的傳染；另一方面，醫(yī)療團(tuán)隊(duì)要對(duì)傳染病是否存在復(fù)發(fā)可能性進(jìn)行必要的研究。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本研究以SEIR模型為基準(zhǔn)，對(duì)處于傳染病流行范圍的人進(jìn)行劃分，分為易感者、潛伏者、確診者、康復(fù)者四類；對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)典SEIR模型存在的不足（即估計(jì)參數(shù)時(shí)多以整個(gè)過程估計(jì)出一個(gè)值，不符合現(xiàn)實(shí)中不同階段的情況）進(jìn)行改進(jìn)，將重大傳染病事件分為三個(gè)階段，發(fā)展三階段模型；對(duì)相關(guān)參數(shù)加以改進(jìn)，把死亡率和康復(fù)率作為時(shí)變量，更符合現(xiàn)實(shí)情況。通過對(duì)經(jīng)典SEIR模型及改進(jìn)的三階段模型分別進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和系統(tǒng)仿真，可得出以下三個(gè)主要結(jié)論：

1.基于對(duì)經(jīng)典SEIR模型的應(yīng)用，在無人為干預(yù)的自然傳播情況下，傳染病感染數(shù)量峰值會(huì)出現(xiàn)在1～2個(gè)月后

基于湖北疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合與動(dòng)態(tài)仿真，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在無人為干預(yù)的自然傳播情況下，潛伏者數(shù)量在40天左右時(shí)達(dá)到峰值，確診者數(shù)量在60天左右時(shí)達(dá)到峰值，且要持續(xù)很長時(shí)間才能降到較低水平。

2.加強(qiáng)隔離、加大醫(yī)療資源投入能顯著減小傳播規(guī)模

基于經(jīng)典SEIR模型，通過調(diào)整隔離程度和醫(yī)療資源強(qiáng)度參數(shù)，模擬不同隔離程度與醫(yī)療資源投入下疫情的發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著對(duì)易感者和潛伏者隔離程度的提高，傳染病整體的傳播規(guī)模顯著減小；隨著醫(yī)療資源投入的加大，如增加醫(yī)護(hù)人員、增加床位、研發(fā)出特效藥等，傳染病的傳播規(guī)模顯著減小。通過對(duì)湖北疫情進(jìn)行系統(tǒng)擬合發(fā)現(xiàn)，隔離措施嚴(yán)格時(shí)，潛伏者數(shù)量自隔離措施實(shí)施起開始下降，到51天時(shí)便降至1萬人；隔離措施更嚴(yán)格時(shí)，只要18天，潛伏者數(shù)量便可降至1萬人。同樣，加大醫(yī)療資源投入后，確診者數(shù)量在9天時(shí)達(dá)到峰值65 000多人，45天時(shí)可降至1萬人。

3.改進(jìn)的三階段模型能對(duì)傳染病類事件起到很好的預(yù)測(cè)作用，可為未來傳染病評(píng)估和應(yīng)對(duì)提供有效依據(jù)

改進(jìn)的三階段模型將死亡率和康復(fù)率由靜態(tài)參數(shù)變?yōu)閯?dòng)態(tài)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真，使得運(yùn)用改進(jìn)后的模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況擬合度較高，結(jié)果誤差很小，說明模型預(yù)測(cè)精度較高，具有可靠性。模型動(dòng)態(tài)仿真結(jié)果表明，加強(qiáng)隔離、加大醫(yī)療資源投入可使疫情快速往好的方向發(fā)展，并于50天后慢慢進(jìn)入尾聲。模擬封城情形發(fā)現(xiàn)，模擬封城10～ 11天后確診者數(shù)量達(dá)到峰值，50天后確診者基本消失，說明盡早封城可有效控制疫情規(guī)模，進(jìn)而縮小經(jīng)濟(jì)受沖擊范圍。模擬傳染病存在復(fù)發(fā)可能性的情形發(fā)現(xiàn)，若存在一定比例的康復(fù)者復(fù)發(fā)，即使比例不大，也會(huì)延長疫情持續(xù)時(shí)間。

（二）建議

結(jié)合本研究模型分析結(jié)果，應(yīng)從嚴(yán)格隔離、加強(qiáng)醫(yī)療資源投入、疫情后期持續(xù)關(guān)注三個(gè)角度，對(duì)新冠肺炎疫情中依然存在的問題提出合理建議，完善我國傳染病應(yīng)急防控體系，這有助于今后及時(shí)有效解決類似突發(fā)公共衛(wèi)生事件，從源頭上減少疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

1.對(duì)傳染病類突發(fā)公共衛(wèi)生事件盡早隔離

由模型分析可以看出，阻斷傳播途徑是降低感染數(shù)量的重要手段。要對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件做到早發(fā)現(xiàn)早處理，就要對(duì)傳染病信息保持足夠警惕和實(shí)時(shí)關(guān)注，如果不能第一時(shí)間采取有效措施消除隱患，傳染病一旦暴發(fā)，波及范圍和損失就會(huì)不斷擴(kuò)大。建議完善傳染病直報(bào)系統(tǒng)，擴(kuò)展傳染病直報(bào)系統(tǒng)職責(zé)范圍，方便新發(fā)傳染病信息及時(shí)上報(bào)，幫助政府決策。

重大突發(fā)傳染病疫情中全國各地醫(yī)護(hù)人員普遍缺乏醫(yī)療物資的現(xiàn)象反映了我國醫(yī)用應(yīng)急物資儲(chǔ)備不足的現(xiàn)狀，國家應(yīng)設(shè)立專門機(jī)構(gòu)在國內(nèi)建立應(yīng)急醫(yī)療物資儲(chǔ)備體系，動(dòng)態(tài)管理，定期更換補(bǔ)充應(yīng)急物資，靈活管理應(yīng)急物品儲(chǔ)備，在儲(chǔ)備物品臨近保質(zhì)期或保質(zhì)期限超過一半時(shí)派發(fā)到一線醫(yī)院使用，避免浪費(fèi)。疫情一旦發(fā)生，由主管的地方政府和部門及時(shí)將應(yīng)急物資送往醫(yī)院等抗疫一線機(jī)構(gòu)，協(xié)助做好醫(yī)護(hù)人員和患者的隔離，避免醫(yī)護(hù)人員交叉感染。

2.增加投入提高康復(fù)率是降低傳染數(shù)量的重要手段

由模型分析結(jié)果可以看出，提高康復(fù)率是降低感染數(shù)量的又一重要手段，因此需要加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療資源的集中整合。目前，我國一線二線城市與大部分中小城市、農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)的公共衛(wèi)生服務(wù)水平差距較大，政府對(duì)農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)公共衛(wèi)生管理的財(cái)政投入仍然較少，公共衛(wèi)生人才主要集中于大中城市，面對(duì)類似此次新冠肺炎的傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件，農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)水平明顯不足，基層疾病防控機(jī)構(gòu)衛(wèi)生應(yīng)急專業(yè)能力相對(duì)不足，高素質(zhì)復(fù)合型人才短缺，處理重大傳染病疫情的專業(yè)隊(duì)伍缺乏，難以有效應(yīng)對(duì)。因此，需要加大對(duì)農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療方面的財(cái)政投入，提高農(nóng)村及偏遠(yuǎn)地區(qū)應(yīng)對(duì)傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件的能力，滿足其開展公共衛(wèi)生管理的基本需求。

*感謝北京物資學(xué)院碩士研究生趙輝、趙淑夢(mèng)對(duì)本研究的貢獻(xiàn)。

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Risk Assessment and Response of Public Health Emergencies in Infectious Diseases

ZHAO Cheng-zhen1，LIANG Xun2and WANG Jun-li1

（1.School of Economics，Beijing Wuzi University，Beijing 101149，China；2.School of Information，Renmin University of China，Beijing 100872，China；3.Institute of Public Management and Human Resources，Development Research Center of the State Council，Beijing 100010，China）

Abstract：Major public health events will impact the socio-economic operation，especially when it is contagious，the extent and scope of such impact will be more serious. Establishing the model can help us to simulate public health emergencies in infectious diseases；and it will provide us with the effective basis for the evaluation and countermeasures of that. Based on the SEIR model and considering its deficiency，the authors develop a three-step development model，change related parameters from static ones to dynamic ones，simulate the situation of lockdown and reappearance possibility，and carry out the dynamic simulation based on data of new coronavirus outbreak in 2020. It is found that：under the situation of no human intervention，the peak number of infections will appear in one or two months；strengthening isolation and increasing medical investment will significantly reduce the scale and scope of outbreak；and the improved three-step model can play its role in forecasting infection related issues，and it can provide us with effective basis for the evaluation and countermeasures of the infection in the future. Therefore，to effectively cope with the public health emergencies，we should，first，perfect out prevention system from aspects such as restricting isolation，increasing investment in medical resources and continuously focusing on this issues；second，we should isolating related person as early as possible with the happening of diseases and improve the recovery rate to reduce the number of infections，and reduce to fundamentally weaken the negative impact on economy.

Key words：infectiousdiseasemodel；publichealthemergency；levelofimpact；extendofimpact；thedurationoftheoutbreak