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    新冠疫情防控與效果比較研究綜述

    2023-03-27 13:22:32王旗紅王媛
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:新型冠狀病毒文獻(xiàn)綜述防控

    王旗紅 王媛

    摘?要:新冠疫情自爆發(fā)以來,波及全球200多個國家和地區(qū)并持續(xù)至今,帶來全球公共衛(wèi)生危機(jī)。各國學(xué)者從病毒、疫情治理、防控措施、心理健康影響、應(yīng)對策略等角度對疫情進(jìn)行了廣泛和深入的研究,涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、教育學(xué)、政府治理等多個學(xué)術(shù)領(lǐng)域。新冠疫情防控與效果是疫情研究的基礎(chǔ),基于新冠疫情的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源,對國內(nèi)外新冠疫情的防控措施及效果相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理、比較和分析,對于疫情常態(tài)化下新冠肺炎疫情防控具有現(xiàn)實意義。

    關(guān)鍵詞:新型冠狀病毒;防控;效果;文獻(xiàn)綜述

    中圖分類號:D9?????文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A??????doi:10.19311/j.cnki.16723198.2023.05.066

    1?數(shù)據(jù)來源

    新冠疫情爆發(fā)至今已有近三年時間,仍未消除,關(guān)于新冠疫情的資料和文獻(xiàn)多如牛毛朱奈德·舒亞等人把新冠數(shù)據(jù)來源分為4類:

    第一,醫(yī)院的CT掃描和X射線圖像等形成的數(shù)據(jù)。

    第二,新冠病例報告數(shù)據(jù),以及對報告病例從傳播學(xué)、流行病學(xué)和人口學(xué)角度進(jìn)行估計的數(shù)據(jù)。

    第三,來自于社會媒體的情感描述性的數(shù)據(jù)。第四,對病例報告數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總形成的開放資源數(shù)據(jù)以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生各類研究論文、專著等。

    對于新冠研究文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)屬于第4類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)庫包括官方的和非官方的。官方的國際網(wǎng)站主要有世界衛(wèi)生組織、世界銀行等。非官方的網(wǎng)絡(luò)新冠數(shù)據(jù)庫主要有:

    第一,美國約翰·霍普金斯大學(xué)冠狀病毒資源中心。該中心不僅每天公布各國新冠基本數(shù)據(jù),而且還公布某些國家的省或州級的數(shù)據(jù)。

    第二,美國世界實時統(tǒng)計數(shù)據(jù)網(wǎng)站,是第一個收集全球各地新冠數(shù)據(jù),并把數(shù)據(jù)提供給約翰·霍普金斯大學(xué)冠狀病毒資源中心的網(wǎng)站。

    第三,美國華盛頓大學(xué)健康計量和評估研究所網(wǎng)站。該網(wǎng)站重點公開醫(yī)院方面的數(shù)據(jù),包括重癥監(jiān)護(hù)室床位等多項指標(biāo)狀況。

    第四,比推網(wǎng),該網(wǎng)站建立了一個新冠網(wǎng)頁,對全球新冠疫情數(shù)據(jù)實時匯總,每天發(fā)布全球新冠嚴(yán)重的前100個國家的數(shù)據(jù)。

    第五,英國牛津大學(xué)布拉瓦尼克政府學(xué)院疫情研究小組在“Our?World?in?Data”數(shù)據(jù)庫里,對全球200多個國家及地區(qū)的各項疫情控制政策進(jìn)行評價和綜合平均,形成一個綜合的政策強度指數(shù),政策強度指數(shù)分值在0-100之間,每天跟蹤評價且公布評價結(jié)果。

    2?文獻(xiàn)綜述

    國內(nèi)方面,從防控措施來看,宮兆淼等比較研究中國與歐盟在控制新冠疫情方面的特點與效果:中國的控制措施和效果更好一些。陳文佩,莊越從多元主體合作治理角度,對中美兩國防疫進(jìn)行比較后認(rèn)為:中國除非營利組織邊緣化外,政府、公民、社區(qū)及企業(yè)在中央和地方政府領(lǐng)導(dǎo)下形成了良性互動。宋道雷從社會組織視角,探討了新舉國體制中的有為社會,認(rèn)為社會組織代表的社會力量,是有為社會的重要體現(xiàn)。吳靜,張鳳等認(rèn)為,5G、大數(shù)據(jù)、云計算、AI等新技術(shù)在疫情防控領(lǐng)域,發(fā)揮了重大作用。

    從防控效果來看,史晨、楊琳等通過LSEIR模型對廣州市新冠疫情防控進(jìn)行了定量研究,模擬估計廣州防控效率約為94%。若防控效率下降為80%、70%,疫情規(guī)模將分別擴(kuò)大1196%、2473%。蘇州、萬魯河通過SEIR模型對哈爾濱市疫情發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測分析,通過模擬疫苗接種比例與對應(yīng)疫情曲線的變化,得出現(xiàn)階段疫情防控最有效地方法,是接種疫苗。陳榕、吳才琴,通過NetLogo平臺建立疫情防控仿真模型,模擬了居家隔離、佩戴口罩、接種疫苗三種方案,研究結(jié)果表明,在疫情發(fā)生后,若迅速、全面地落實這些措施,可以及時有效控制疫情。但若落實不到位,將明顯延長疫情持續(xù)時間。陳琳、王凱華通過SEIR模型評估山西省疫情防控措施成效,發(fā)現(xiàn)防控措施有效阻斷了境外輸入病例的擴(kuò)散,確保了疫情防控效果。

    國外文獻(xiàn)主要集中在借用牛津大學(xué)疫情小組建立的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行國際比較研究,有關(guān)文獻(xiàn)主要如下:Michael?King等人運用強度指數(shù)數(shù)據(jù),對2020年42個樣本國家的面板數(shù)據(jù)的定量分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)采用滯后變量方法后,提高強度指數(shù),在當(dāng)期的季度,不會降低新冠死亡率和提高經(jīng)濟(jì)增長率,甚至是強度指數(shù)越高,當(dāng)期季度的增長率越低,但是在下一個季度就會降低新冠死亡率,增長率會回升。麗吉·托馬斯Liji?Thomas,2020年根據(jù)該強度指數(shù)數(shù)據(jù),分析170個國家1月至5的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn):強度指數(shù)未到40前,每延1天,新冠感染者日均死亡率提高9%;每延一個月,死亡率相對早一個月達(dá)到40的國家高25%。格朗·麥肯齊(Grant?McKenzie)和本杰明·亞當(dāng)斯(Benjamin?Adams)定量分析108個國家及地區(qū)的截至2020年4月11日的新冠數(shù)據(jù),得出結(jié)論:政策強度指數(shù)對確診新冠人數(shù)的降低作用小于對新冠死亡人數(shù)的降低作用,并且強度指數(shù)不應(yīng)低于40。有學(xué)者運用截至2020年7月23日的強度指數(shù)數(shù)據(jù),比較中國與經(jīng)合組織(OECD)國家的疫情控制效果,結(jié)論是:中國高強度的政府控制力度,既防止了疫情蔓延,又阻止了GDP的大幅回落,而低強度的政府控制力度的國家,既沒有控制住疫情蔓延,又沒有阻止住GDP的大幅回落。

    3?評議

    現(xiàn)有新冠疫情防控與效果文獻(xiàn)不足之處有:國內(nèi)方面,明顯缺乏疫情防控與效果國際比較研究、缺乏疫情共同治理研究,在國際比較研究中,運用數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析較少。國外方面,目前雖然定量研究文獻(xiàn)較為豐富,但存在三點不足:

    第一,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是對第一波疫情的研究,隨著時間的延長,病毒不斷變異及疫苗的研制,數(shù)據(jù)可能會有變化,這會導(dǎo)致定量研究結(jié)果的改變。

    第二,疫情基本客觀影響要素不完整,在定量分析缺少如各國國家結(jié)構(gòu)、溫度、疫苗普及率等影響因素。

    第三,沒有把中國的成功經(jīng)驗與大多數(shù)國家失敗的教訓(xùn)進(jìn)行比較,進(jìn)而缺乏共同治理研究。

    國內(nèi)國外疫情防控比較后發(fā)現(xiàn),在抗擊疫情方面,我國的優(yōu)勢和經(jīng)驗可以歸納為:

    第一,充分發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢,各級政府和部門、各級民主黨派和社會團(tuán)體、各企事業(yè)單位、社區(qū)和全體公民,與黨中央國務(wù)院保持高度一致,抗疫人力、物力、財力等資源由國家統(tǒng)籌,集中力量打“殲滅戰(zhàn)”;

    第二,實施內(nèi)防疫情反彈和外防疫情輸入的雙控雙防的管控模式。根據(jù)疫情動態(tài)更新防疫政策,堅持“人民至上”“動態(tài)清零”不動搖。

    第三,充分發(fā)揮公共探頭、手機(jī)安康碼,行程碼、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段,快速高效尋找密切接觸者、次密接觸者,迅速切斷疫情傳染鏈。

    第四,未雨綢繆,大規(guī)模建設(shè)方艙醫(yī)院,確保各地具備高效率、低成本收治確診患者的能力。

    第五,疫情爆發(fā)初期,充分發(fā)揮傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)優(yōu)勢,中醫(yī)中藥的介入治療,提高了治療效果。疫情穩(wěn)定后,積極迅速研制疫苗以及疫苗研制成功后,大規(guī)模的疫苗接種,強力抑制了疫情傳播。

    新冠病毒自出現(xiàn)演變至今,不少國家選擇放開躺平政策,宣告新冠大流行結(jié)束。病毒的不斷變異,疫情最終的走向帶有很大的不確定性。相比于西方國家選擇躺平,我國政府堅持以民為本,人民利益至上,始終把人民利益放在首位,在保經(jīng)濟(jì)增長的同時,努力實現(xiàn)以最小代價達(dá)到對疫情的最佳防控,充分展現(xiàn)了社會主義制度在疫情防控中的優(yōu)越性。

    參考文獻(xiàn)

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    [5?]Bitpush.?https://www.bitpush.news/covid19.

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    [10?]吳靜,張鳳.抗疫情助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型:機(jī)遇與挑戰(zhàn)?[J?].中國科學(xué)院院刊,2020,(3).

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    [13?]陳琳,王凱華.基于SEIR模型的山西省新冠肺炎疫情特點分析?[J?].山西大同學(xué)院學(xué)報,2021,(12).

    [14?]劉曉潔,張衛(wèi)東.新冠肺炎疫情背景下政府應(yīng)急政策量化研究—基于政策工具視角分析?[J?].現(xiàn)代養(yǎng)生,2021,(8).

    [15?]Michael?King?and?Adalbert?Winkler.COVID-19:Lockdowns,F(xiàn)atality?Rates?and?GDP?GrowthEvidence?for?the?First?Three?Quarters?of?2020?[J?].Intereconomics,2021,(1):3239.

    [16?]Liji?Thomas.Analysis?across?170?countries?of?Government?responses?to?COVID-19.https://www.newsmedical.net/news/20200708/Analysisacross170countriesofGovernmentresponsestoCOVID-19.aspx.

    [17?]Grant?McKenzie,Benjamin?Adams.?A?country?Comparison?of?Placebased?Activity?Response?to?COVID-19?Policies?[J?].https://grantmckenzie.com/academics/McKenzieAdams2020.pdf.

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