11月30日，孫春蘭副總理在國家衛健委座談會上提到「我國疫情防控面臨新形勢新任務」。

12月7日，「新十條」出臺，無症狀感染者和輕型病例被允許甚至是鼓勵採取居家隔離。

實施了近三年的清零政策，在不足一星期的劇烈轉彎中，終於完全結束。

失真的病例數據

許多城市已經在疫情政策轉彎之前，已經先走一步，邁向了群體感染之路。

我們在網路上能看到石家莊、保定等地不斷出現疫情嚴重，發熱門診排長隊的資訊，許多北京朋友周邊的陽性病例也越來越多，其密度已經遠超上海疫情。

但是，這樣的「群體感染」，似乎並不能在資料上找到支撐。下圖列出了保定、石家莊和北京在最近幾個月的每日新增病例數，包括本土新增確診病例與本土新增無症狀感染者。'

可以看到，北京的新增病例正在逐漸減少；石家莊的新增感染者數量在11月24日時達到頂峰，隨後迅速下降。而保定……保定根本看不出有任何疫情，除了在11月26日新增了33個感染者以外，其他時間保定的新增感染數量基本穩定在個位數。

不僅是這三個城市，從全國範圍看，新增感染者數量也在11月27日達到頂峰後快速回落了。疫情防控的指揮棒消失後，病例增長資料立刻失效，此時我們怎樣判斷一個城市是否出現了群體感染呢？

搜索指數在這時可以幫上大忙。

早在十多年前，就有研究使用Google搜索指數來預測流感爆發情況。這些研究事後被證明在預測上會存在問題，但是在實況監測上一直做得很好。下圖列出了從2022年以來香港特別行政區、臺灣地區、新加坡和日本的「發燒」搜索指數與當地每週病例之間的關係。

可以看到，當這些地區進入與疫情共存的階段後， 「發燒」 搜索指數的上升，從時間上看基本都和當地的新增病例數同步，或者領先一周左右。從上升幅度看，除了新加坡的第一波病例帶來的搜索指數與後兩次疫情的病例增長略有錯位以外，其他的三個國家或地區，不同波次的病例增長基本與「發燒」指數的搜索保持相同比例。

那麼，此時的北京、石家莊、保定的「發燒」搜索指數，分別是什麼樣的呢？

上圖列出了六個城市在不同時間的「發燒」搜索指數，且根據每個城市的2022年前兩周進行了標準化。

可以看到，在今年的3月初和4月初，長春與上海分別出現了一個短期高點，長春在3月9日達到1.74，上海在4月10日達到1.57。這兩個城市此時的「發燒」搜索，分別達到了基準水準的1.74倍和1.57倍。在時間點上，上海的「發燒」搜索最高的一天，與上海市新增感染者最多的一天完全一致，都在4月10日。

之後的一波「發燒」指數高峰發生在10月的烏魯木齊，最高值出現在10月20日，達到了2.60。這段時間與烏魯木齊出現疫情的時間同樣吻合。

烏魯木齊的「發燒」搜索指數最高值要明顯高於上海與長春，但為何病例數占總人口比重要低於上海和長春？這可能與烏魯木齊長期封控和核酸頻率較低的情況有關，也就是說，烏魯木齊的真實病例，遠多於官方彙報的病例，甚至已經出現了相當程度的群體感染——全國許多重症醫療隊，從十月開始就長期輪換駐紮於烏魯木齊，也從側面證明了這點。

上海、長春和烏魯木齊的例子顯示， 「發燒」搜索指數與較大規模的奧密克戎疫情高度相關。甚至當確診人數不能完全反應當地實際狀況時，「發燒」搜索指數依然忠實地呈現了疫情到底擴散到了什麼程度。就是在這幾次較為嚴重的疫情中，「發燒」搜索指數也只是達到了基準水準的2倍左右。

那麼，當我們看到保定、石家莊和北京的「發燒」指數，以驚人的速度突破了基準值的3倍、4倍甚至5倍，且完全沒有停止的跡象時，當地的實際情況到底如何，也就不難想像了。

這些城市，群體感染正在開始

在分析了多個地區的資料後，我們試著用 「發燒」搜索指數給出每個地區疫情開始的信號，主要包括兩個部分：

1，「發燒」搜索指數在過去7天內的平均值大於過去五年內該季度平均值的2個標準差。

2，「發燒」搜索的Cox-Stuart檢驗在95%水準上出現顯著上升趨勢。這裡的Cox-Stuart檢驗我們用到了7天數據。

當以上兩個條件同時滿足時，我們便把上升趨勢出現的第一天定義為該城市邁向群體感染第一天。2022年11月以來，出現了群體感染的城市依次如下表所示：

可以看到，本輪疫情開始的時間比我們想像得更早。在「二十條」發佈的第一天，也就是11月11日，河北省石家莊市和邢臺市就開始邁向群體感染，至今已經持續近一個月，也沒能看到減緩的趨勢。

第二批進入群體感染的是甘肅蘭州、河南洛陽與河北保定，時間在11月17日到11月18日。

接下來的兩個星期，邯鄲、廊坊、唐山、滄州、衡水、張家口……除了承德市暫時保持穩定以外，河北省全境都已經開始群體感染。

河南的群體感染也在快速進行。洛陽之後，緊接著是新鄉、商丘、南陽、鄭州、周口、平頂山、開封。

甘肅在蘭州之後，臨夏、甘南兩個自治州也在11月下旬開始群體感染。

北京是全國首個進入群體感染的大城市，時間點是11月27日。接下來是重慶、武漢、昆明、成都……

截止到12月9日，全國已經有2.4億人已經踏上群體感染的道路。

這只是一個開始，由於我們的方法是在群體感染的確認出現七天之後向前回溯，若是一個城市的感染在12月2日之後開始，便不可能被該信號鎖定。因此一些城市的感染雖然已經有明顯的趨勢，但也沒有能被列入該表內，這些城市如下表所示。

如果這些城市的上升趨勢不改變，那麼他們會在未來一星期左右被正式確認進入群體感染，他們的總人口約為1.16億人。

也就是說，在我們的文章發出的此刻，全國可能已經有3.6億人口，開始走上群體感染的道路。

群體感染後，可能造成多少超額死亡？

從香港特別行政區、新加坡、臺灣地區的資料看，奧密克戎變異株帶來的第一輪感染一般會持續2到4個月左右，從疫情開始到峰值的用時是總持續時間的一半，約為1到2個月。

在首輪感染的高峰期，超額死亡會達到一個較高的水準。

上圖列出了四個地區在2022年以來各月超額死亡情況。在新加坡和臺灣地區，奧密克戎的首次群體感染帶來的超額死亡達到40%以上（新加坡的首輪群體感染在2021年，圖中沒有顯示）——即當月死亡人數要比無疫情狀態下死亡人數高40%。目前這些地區的超額死亡率穩定在15%-20%左右。

而在香港特別行政區，首次群體感染的超額死亡率達到了150%以上。

從上圖的2022年11月號《香港統計月刊》可以看到，原本每個月死亡人數穩定在四千多人左右的香港，在今年的3、4、5三個月分別死亡了9511人、6936人和6503人，多死了9000多人，3個月的死亡人數和沒有疫情時5個多月的死亡人數類似。

因此，雖然我們能看到宣傳上的巨大改變，例如奧密克戎變異株的毒力已經變得比流感更輕微等，但依然要承認幾個客觀事實——

1，中國大陸目前的醫療資源，距離新加坡、日本、臺灣地區、香港特別行政區，還有較大差距。

2，中國大陸目前的疫苗接種水準，尤其是80歲以上老年人的疫苗接種水準，遠不如新加坡、日本與臺灣地區，略超今年年初時的香港特別行政區，但由於長達半年的疫苗接種停滯，免疫水準正在不斷下降。

3，新加坡、日本等地，即便有了很高的疫苗接種率，不錯的醫療條件，幾輪病毒感染帶來的免疫水準上升，截止至11月，超額死亡率依舊穩定在在15%-20%左右。臺灣地區2022年11月當月死亡17719人，2019到2021年11月平均死亡14480人，提高22.4%；韓國2022年9月當月死亡29199人，2019到2021年9月平均死亡24528人，提高19%；新加坡2022年9月當月死亡2125人，2019到2021年9月平均死亡1806人，提高17.6%；日本2022年9月當月死亡127040人，2019到2021年9月平均死亡110289人，提高15.2%；香港特別行政區2022年9月當月死亡4260人，2019到2021年9月平均死亡3973人，提高7.2%——香港相對其他東亞地區的在9月的超額死亡率較低，很重要的原因是3-5月的超額死亡率極高，導致很多人在首輪感染中就去世了，而這些人如果生活在其他地區，可能會在後續感染中才去世。

因此，上述地區的超額死亡情況，基本可以當做中國面臨第一波超額死亡時的下限。如果按照這些地區的超額死亡下限計算，即首輪疫情1個月超額死亡按照臺灣地區的數位僅有40%，後續超額死亡按照目前的日本數字僅有15%，那麼根據中國每年死亡1000萬人口的基數，未來一年的超額死亡，也會接近甚至達到170萬人。

而這只是最好情況下的最低估計。

奧密克戎毒株確實變弱了，但從那些共存條件比中國更好的地區的實際死亡資料看，依舊會帶來大量超額死亡。對此，我們必須有著清醒的認識，以及充分的心理準備。

最好的放開時間

170萬人，一個巨大的數字。可能不少人會有疑問：現在選擇放開，真的合適嗎？

答案很簡單，我們不僅現在就應該放開，而且本應該在一個更早的時間點放開。

那個時間點，正是今年3月。

從免疫水準看，今年3月，當吉林、上海相繼出現疫情時，我們的三針疫苗大規模接種剛剛結束不久，大部分人都正有著最佳的保護力。而不是在許多人已經一年沒有補種，中和抗體滴度大幅下降的現在。

從醫療資源供需看，今年3月，我們面臨著一個逐漸轉暖的時間點，而非正要進入心血管病和呼吸道疾病高發的冬天。根據2020年人口普查資料，12月、1月、2月的死亡人數，要比4月、5月和6月的死亡人數高出4.5%。在冬季應對群體感染，醫療資源比春季更緊張。

從病毒毒力看，奧密克戎本身的毒力雖然顯著低於之前的德爾塔，但其各種變異株，從今年3月的BA2，7月的BA5，到現在的XBB、BF.7，BQ.1，並也沒有出現任何毒力減弱、致病能力降低的切實證據。我們看到的許多地區在一波又一波奧密克戎的感染下死亡數量逐漸減少，主要原因是這些地區的疫苗充分接種，且在群體感染後免疫水準上升。對於免疫水準較低人口的首輪感染來說，奧密克戎的各種變異株的致病性和住院率並沒有統計上的顯著差異。

從3月等到11月，我們也沒有等來一個更「友善」的奧密克戎變異毒株。

因此，若是在今年3月時進入群體感染，我們的各種條件都要好於，至少不差於目前情況。疫情造成的第一次衝擊，也將比現在更平緩。

更不用說，許多剛剛出臺的政策，如抗原篩查，輕症居家，都與3月時如出一轍。

但在今年3月，我們選擇了繼續封城。

在今年4月時，我寫過一篇文章，《多強的封控政策，才能防住奧密克戎？》。在那篇文章中，我們發現奧密克戎的防控難度遠高於2021年和之前的幾個毒株，見下圖：

上圖的含義是，面對奧密克戎疫情，我們必須將疫情後的人流量額外減少52%，才能夠達到與原始毒株或者德爾塔相同的防控效果。

現在，我們補充了從4月到11月的各地疫情資料，在上圖基礎上加上一組點和一條線，得到下圖。

圖的紅色線是從6月到11月各次疫情的防控效果曲線，綠線和藍線則分別對應今年上半年的奧密克戎BA.2疫情和更早的原始株或德爾塔疫情。

可以看到，綠線（奧密克戎BA.2）比藍線（原始毒株和德爾塔）上移了一個單位，紅色線（奧密克戎BA.5和後續毒株）繼續向上方移動，且斜率變得更低了。這意味著通過封控來降低疫情傳播速度的效果變得更差，因此必須要更嚴格的封控才能達到同樣效果。

如果將疫情後的人流量降低的程度看做是封控的成本，那麼在原始毒株時期，上半年的BA.2時期和6-11月的BA.5時期，要把病毒擴散控制在一個相似的穩定水準，其成本分別是27%， 100%，350%。

控制BA.5和後續變異的毒株導致的疫情，成本是原始毒株的13倍，是BA.2時期毒株的3.5倍。

一些人將「無法防控」的責任歸咎於境外輸入管理不嚴，例如認為從14+3改為7+3是造成防控失敗的罪魁禍首。這顯然是忽視了毒株變異帶來的巨大差異。

除了極少數城市，全國絕大部分地區根本沒有防控BA.5及其後續毒株的能力。即使境外輸入漏入境內的病例從目前水準再減少99%，也只能將現在的群體感染時間推遲半個月，與目前的情況並無二致。

防控BA.5和後續毒株的嘗試，在今年下半年以來帶來了大範圍的城市封控。如果將人流量低於正常值50%，且當地電影院完全關閉看成一個地區處在封控的標誌，那麼今年以來全國被封控的人口占總人口比值如下圖所示——在4月初，一度有25%的人口處在封控內。而在11月底，這個數位打破了記錄，超過了28%。

如果將每一個被封控過的地區按照封控的天數加總，去掉其中被封時間不足5天的人口，將剩下被封超過6天或以上的人口全部匯總。

那麼從今年的3月初到11月底的這段時間，中國共有10億人曾經歷過封控，他們平均被封控了27天。

同樣口徑的被封控人口數字在2021年同期僅有2700萬人，是2022年的四十分之一。在2021年，我們確實可以自信地說，中國的疫情防控政策，成本低，效果好，既能夠保護經濟，又能夠保護生命。

但對過去成功政策的路徑依賴，又讓我們在2022年錯過了最佳的開放時間，使中國只能在更糟糕的時間點，調轉政策方向。

那麼，如果現在的放開時間點比之前更差，我們能否再等一等，等到一個更好的時機，再來放開呢？

並不是不行，但會是又一場豪賭。

賭已經穩定的奧密克戎變異株，在某個時間點突然消失，或者被某種毒力大幅度下降的新毒株取代。

賭我們在未來有一個高效的辦法增加老年人接種率，達到世界領先水準。雖然我們在過去幾個月內無所作為，80歲以上老年人疫苗接種率依舊全球倒數。

賭我們突然發明了更好的新冠特效藥，使得放開後可能會出現的170萬超額死亡大幅度降低。

是的，我們當然可以像今年3月一樣，繼續留在賭桌上，繼續原有政策，祈禱一個更好的時機從天而降。

但是，要留在賭桌上，必須再次下注。這些賭注又是什麼？

看起來不多，但也不少。

10億人，他們的27天。

※本文轉載自《中國數字時代》網站