COVID-19防疫與經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究綜述

摘要：本文主要針對(duì)COVID-19的研究現(xiàn)狀進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，并給出未來(lái)研究展望。

關(guān)鍵詞：COVID-19;防疫政策;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;評(píng)估

一、研究背景

2020年3月11日，世界衛(wèi)生組織（WHO）宣布COVID-19是一種全球流行病。2020年12月31日在中國(guó)國(guó)務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制新聞發(fā)布會(huì)上，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)副主任、國(guó)務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制科研攻關(guān)組疫苗研發(fā)專班負(fù)責(zé)人曾益新宣布，新冠病毒疫苗屬于公共產(chǎn)品，為全民免費(fèi)提供。截止到2021年8月5日已經(jīng)有超過(guò)210個(gè)國(guó)家和領(lǐng)土報(bào)道了超過(guò)2億個(gè)感染病例，COVID-19已經(jīng)給公共衛(wèi)生和世界經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了前所未有的危機(jī)。

二、研究現(xiàn)狀

為了更好地理解COVID-19傳播動(dòng)力學(xué)并設(shè)計(jì)更有效的疾病控制策略，自2020年初以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多數(shù)學(xué)模型，新冠肺炎防疫動(dòng)力學(xué)模型的研究背景可以從三個(gè)方面展開(kāi)：（1）疫情傳播，（2）防疫政策，（3）經(jīng)濟(jì)發(fā)展。具體來(lái)講：

1.疫情傳播方面的研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)疫情傳播的分析取得了一些成果，主要包括：

（1）COVID-19傳播的空間關(guān)聯(lián)性：很多學(xué)者通過(guò)動(dòng)力學(xué)分析和數(shù)據(jù)擬合證實(shí)“環(huán)境與人”的傳播途徑是COVID-19蔓延的重要因素，比如，Kuang等人[1]指出自2020年1月22日起，COVID-19感染具有顯著的空間關(guān)聯(lián)性;Chen等人[2]通過(guò)傳播網(wǎng)絡(luò)模型得到“環(huán)境與人”和“人與人”傳播的基本再生數(shù)R0分別為2.30和3.58;Bai等人[3]利用兩斑塊模型強(qiáng)調(diào)了人類宿主移動(dòng)和新冠病毒不同環(huán)境分布能夠增加的空間異質(zhì)性程度有利于COVID-19流行病的傳播。

（2）復(fù)產(chǎn)復(fù)工對(duì)疫情的影響：在COVID-19疫情得到有效控制之前，復(fù)產(chǎn)復(fù)工會(huì)促進(jìn)COVID-19疫情傳播，一些學(xué)者比如He等人[4]評(píng)估了重返工作崗位的時(shí)間對(duì)疾病傳播的影響，其結(jié)果有利于確定2020年中國(guó)全面復(fù)產(chǎn)復(fù)工的時(shí)間。

（3）超級(jí)傳播者的作用：還有學(xué)者指出超級(jí)傳播者對(duì)疫情擴(kuò)散具有正面影響，比如Nda?rou等人[5]關(guān)注了COVID-19超級(jí)傳播者的個(gè)體遺傳性。

2.防疫政策方面的研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析

關(guān)于防疫政策方面的研究成果比較豐富，主要有：

（1）外防輸入政策：Sun等人和Jia等人通過(guò)動(dòng)力學(xué)分析和數(shù)值分析對(duì)外防輸入策略進(jìn)行了深入研究，從中可以總結(jié)出以下結(jié)論：黑龍江省4月9日至4月19日新確診的COVID-19感染是由一個(gè)進(jìn)口的“逃逸者”引起的，預(yù)防我國(guó)新一輪COVID-19疫情的關(guān)鍵是控制輸入病例的影響。

（2）媒體防控政策：媒體宣傳可以通過(guò)改變個(gè)體行為方式來(lái)控制COVID-19疫情擴(kuò)散，比如，Zhou等人研究了媒體報(bào)道對(duì)減輕COVID-19傳播的有效性，Yan等人建議媒體的宣傳重點(diǎn)應(yīng)該是采取有效隔離措施來(lái)控制疾病。

（3）公共衛(wèi)生干預(yù)政策：利用包含防疫政策的COVID-19傳播模型來(lái)研究防控政策對(duì)疫情的控制作用已經(jīng)有比較多的成果，比如，Tang等人分別將COVID-19流行病的干預(yù)措施引入到確定性倉(cāng)室模型、非自治動(dòng)力學(xué)模型和離散隨機(jī)模型;Li等人通過(guò)SEIQR差分方程模型證明了武漢市封城越早則感染病例越少。一些學(xué)者證明了及時(shí)封城和充足的醫(yī)療資源能夠有效阻斷疫情傳播，比如，Sun等人探討了武漢地區(qū)封城和醫(yī)療資源對(duì)COVID-19傳播的影響。醫(yī)院對(duì)于疫情阻斷發(fā)揮著重要作用，一旦出現(xiàn)醫(yī)療診斷的失誤、醫(yī)務(wù)人員的缺乏以及防護(hù)工作的疏忽，就會(huì)直接導(dǎo)致COVID-19的傳播和擴(kuò)散，比如Rong等人利用動(dòng)力學(xué)模型考察了漏診或延遲診斷對(duì)COVID-19傳播的效用，通過(guò)SEIR倉(cāng)室模型探究了醫(yī)務(wù)人員數(shù)量及防護(hù)強(qiáng)度對(duì)COVID-19防控的影響。關(guān)于非藥物干預(yù)的嚴(yán)格執(zhí)行能夠有效控制COVID-19疫情蔓延的研究取得了很多成果，從中得到結(jié)論：在公共場(chǎng)所帶醫(yī)用口罩、保持一定社會(huì)距離、堅(jiān)持嚴(yán)格的自我隔離，是成功控制中國(guó)COVID-19疫情爆發(fā)式增長(zhǎng)的原因。有學(xué)者指出可以通過(guò)非藥物干預(yù)防控中國(guó)第二次疫情，比如Yang等人提出等基本再生數(shù)保持小于1一段時(shí)間以后再?gòu)?fù)工復(fù)學(xué)，同時(shí)加強(qiáng)跟蹤檢疫措施;Bai等人建議優(yōu)化不同地區(qū)的干預(yù)力度來(lái)全面管理疫情。

（4）非藥物干預(yù)有效性的評(píng)估：目前，已經(jīng)有一些學(xué)者通過(guò)對(duì)非藥物干預(yù)有效性的評(píng)估，證實(shí)了疾病控制措施發(fā)揮著強(qiáng)大作用，比如Song等人評(píng)估了武漢為控制COVID-19而采取措施的有效性;Xiao等人評(píng)估了武漢采取的干預(yù)措施及其時(shí)間安排的有效性;Wan等人評(píng)估了干預(yù)措施和自我保護(hù)措施實(shí)施的有效性;Ngonghala等人評(píng)估了非藥物干預(yù)對(duì)人口水平和防疫政策的影響。

3.經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析

關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的研究成果主要有：

（1）防疫政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響和評(píng)估：目前有學(xué)者證明了防疫政策對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了抑制作用，比如Yu等人利用SEIR模型分析得到中國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)一直受到制約;Zhou等人采用資本資產(chǎn)定價(jià)模型來(lái)評(píng)估官方政策對(duì)多個(gè)行業(yè)收入的影響。

（2）防疫政策成本的經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)估：利用SIR倉(cāng)室模型對(duì)防疫成本進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)估已經(jīng)有一些成果，結(jié)果表明篩選試驗(yàn)和社會(huì)距離是長(zhǎng)期防控COVID-19的有效方法。比如Rezapour等人通過(guò)評(píng)價(jià)23項(xiàng)研究成果得到：在長(zhǎng)期內(nèi)，社會(huì)距離比隔離、非干預(yù)和群體免疫更節(jié)省成本，在短期內(nèi)，個(gè)人防護(hù)更節(jié)省成本。

三、小結(jié)

在未來(lái)的研究中，可以考慮對(duì)非藥物干預(yù)和藥物干預(yù)有效性同時(shí)進(jìn)行評(píng)估，并將防疫政策和經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)

[1]D. Kuang， H. Choi， J.H. Kim， J. Choi， Spatial epidemic dynamics of the COVID-19 outbreak in China， Int. J. Infect. Dis.， 2020， 94： 96-102.

[2]T.M. Chen， J. Rui， Q.P. Wang， Z.Y. Zhao， J.A. Cui， L. Yin， A mathematical model for simulating the phase-based transmissibility of a novel coronavirus， Infect. Dis. Poverty， 2020， 9： 24-31.

[3]J. Bai， J. Wang， A two-patch model for the COVID-19 transmission dynamics in China， J. Appl. Anal. Comput.， 2021， 36PP， DOI：10.11948/20200302.

[4]S. He， S.Y. Tang， L.B. Rong， A discrete stochastic model of the COVID-19 outbreak： forecast and control， Math. Biosci. Eng.， 2020， 17（4）： 2792-2804.

[5]F. Nda?rou， I. Area， J.J. Nieto， D.F.M. Torres， Mathematical modeling of COVID-19 transmission dynamics with a case study of Wuhan， Chaos Soliton. Frac.， 2020， 135： 109846， 6PP.

作者簡(jiǎn)介：姓名：白潔（出生年月 1982.1至今），性別：女，民族：回族，工作單位：遼寧大學(xué)數(shù)學(xué)院，職稱：講師，籍貫：山東省平原縣，博士研究生學(xué)歷，應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)，生物數(shù)學(xué)研究方向。

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