多強的封控政策，才能防住奧密克戎？

2022虎年春節過後，中國開始應對奧密克戎變異的挑戰。從1月的安陽、天津津南疫情，到2月的深圳、東莞、防城港、呼和浩特疫情，再到3月的上海、吉林、山東以及全國各地漸漸展開的疫情，我們不難發現，奧密克戎變異導致的疫情，與之前的疫情有著很大不同。以前行之有效的防控方式，似乎失效了。

在2021年和之前的每一次疫情中，我們的應對手段其實歸根結底就是三條——發現與監測；流調與溯源；管控與重點人群核酸。當發現和監測落後於病例傳播，流調與溯源手段也無法窮盡病例時，立刻停止整個城市或者城市部分高風險區域的運作，開展全員核酸，就成了最後一道，也是最行之有效的一道防線。

在奧密克戎變異之前，「封城」對疫情的控製能夠起到什麽樣的效果？使用國家衛健委公布的每天各城市的本土病例數量和本土無症狀感染者數量，以及每個城市從2020年至今每天的人流量數據，我們可以完成一個簡單的計算。

下圖是我們使用的各城市疫情數據來源。

圖表 1：每日新增本土病例

我們的人流量是通過當地商圈的人流量監測和到店消費分天數據綜合計算得到的。下圖列出了西安市從2020年2月至今的每日人流量指數。可以看到，西安曾經有過四個因疫情造成的凹陷，前三次分別是2021年1月的石家莊疫情，2021年8月南京疫情，2021年10月蘭州疫情導致的輸入病例。這幾次疫情都沒有出現大規模的本土感染，但西安都做了一些預防性的防疫工作，例如為了應對南京疫情可能造成的輸入，在2021年7月30日關閉了華清池和兵馬俑。但西安的最大考驗出現在圖中的第四個凹陷，也就是2021年12月的西安本地疫情中。

圖表 2：西安市人流量

我們將西安的人流量數據聚焦於2021年12月1日到2022年1月31日。西安本輪疫情的第一例本土病例出現在12月9日，但西安並沒有立刻做出反饋，而是在12月16日左右開始進行較大規模的防控。而最後西安的疫情也較為嚴重，一直到1月底時，西安市人流量也隻恢複到疫情前的70%。

圖表 3：西安疫情期間人流量

在和西安疫情幾乎相同的時刻，12月5日在寧波市出現了3例陽性病例。寧波的反應非常快，12月6日便暫停了疫情出現地點鎮海區的所有文旅體活動，鎮海區停課停學。

下圖列出了寧波市的人流量指數變化情況。從圖中可以看到，寧波通過快速的反饋和封控控製了疫情，當地人流量在10天後即達到穀底，隨後回升。寧波市此次疫情最後僅有76個病例，用時一個月不到，當地人流量就達到了疫情前的水平。

圖表 4：寧波市疫情期間人流量

從這樣兩個例子的比較看，「及時封城」，確實是對「控製疫情」有比較好的作用。

我們可以試著從統計上證明這一點。

首先，用T表示用天計算的時間。如果一座城市從T-5到T-1這五天內均沒有出現病例，而在T時刻出現了本土病例，那麽我們將疫情的「爆發」定義在T時間點。在這種定義下，一些城市會出現多段疫情，我們將每一段疫情的爆發起始點均算作一個數據點。

其次，將「封控強度」定義為一個城市的人流量的變化。用T+4、T+5、T+6時刻的當地人流量平均值，除以T-1時刻的當地人流量，定義為一個地區「封控強度」。T+4、T+5、T+6時刻的人流量相比疫情前下降得越多，說明該地區的封控越快，越嚴格。對西安12月9日的疫情來說，這個數字接近1，也就是沒有在五天內采取任何封城措施；對寧波12月5日的疫情來說，這個數字大約是0.87，即人流量因封控下降了13%。

再次，將「控製疫情」定義為一個城市T+14、T+15、T+16三天的新增病例與T+4、T+5、T+6三天的新增病例的比值。這裏的病例包括了確診病例和無症狀感染者。如果疫情爆發半個月後的當日新增病例比起疫情爆發第四到六時的新增病例要少，說明疫情得到了控製。這個數字越低，說明疫情控製得越好。

最後，將「封控強度」和「控製疫情」取對數，

在非奧密克戎變異疫情，和奧密克戎變異疫情下，分別用「封城」去解釋「控製疫情」。兩者相關性越高，越能夠說明及時、快速的「封城」可以快速控製疫情。

圖表 5：Omicron之前的疫情

上圖列出了在奧密克戎變異前的曆次疫情中疫情後人流量（橫坐標）和病例增長速度（縱坐標）的關係。可以看到，兩者之間存在著顯著的相關性，其中越靠右的點，代表其封控強度更輕，靠左邊的點則有更加嚴格且快速的封城行動。靠上的點表示疫情衰減越慢（0以下）或者增長越快（0以上）。

兩者的擬合顯示，當封控強度（即人流量減少程度）增加1%時，病例增長速度會減少2.55%，在1%的水平上顯著。

在上圖中，西安是最靠右上角的點，代表在這次疫情中，西安確實在封城上反應更慢，且半個月後的病例增速增長越快。石家莊則是最靠左下的點之一，其疫情後人流量的對數值為-0.75，即疫情前的47%，而病例增長速度的對數值等於-2，代表其半個月後的新增病例是疫情爆發後5天新增病例的13.5%。

在上圖中，75%的疫情出現在紅線下方，代表四分之三的城市15天之後的新增病例已經比5天時的新增病例要更少。如果這個城市對疫情進行了一定防控，即疫情之後人流量變化低於0，則該城市在半個月後繼續出現病例增長的概率就隻有10%。

圖表 6：Omicron變異疫情

上圖列出了奧密克戎變異疫情下的曆次疫情中疫情後人流量（橫坐標）和病例增長速度（縱坐標）的關係。兩者之間仍然存在顯著的正相關，

當封城的程度（即人流量減少程度）增加1%時，病例增長速度會減少2.78%，在1%的水平上顯著。

不難注意到，在這張圖中，最右邊出現了深圳。讀者也許會問，深圳的疫情明明已經控製住了，為什麽會出現在疫情半個月後病例上升的區間呢？其實隻要仔細閱讀深圳的病例就知道，深圳的首個本土病例，並不是3月出現的，而是2月12日出現的。從2月16日到2月18日時，深圳分別有8、3、3個本土病例。半個月後，2月26日到2月28日的深圳本土病例猛增至30、36、28個本土病例，病例不僅沒有衰減，反而大幅度上升了。深圳采取比較嚴格的封城措施，已經是三月初的時候。從2月中旬到3月初，深圳的人流量下降並不明顯，幸運的是，深圳在這個階段也沒有出現病例的大規模傳播，給3月初才開始進行的大規模封控提供了條件。

在奧密克戎變異疫情下，有一半以上的城市出現在了紅線上方，即疫情爆發半個月後病例還在繼續增長。

**在奧密克戎變異疫情中，如果一個城市對疫情進行了一定防控，即疫情之後人流量變化低於0，則該城市在半個月後繼續出現病例增長的概率仍然高達51%。

非奧密克戎疫情，封城程度每提升1%可以降低2.55%的病例增長速度；在奧密克戎變異疫情下，封城程度每提升1%可以降低2.78%的病例增長速度。從這個對比看，封城依然是有效的，而且在奧密克戎變異下效果更好。

那麽為什麽在奧密克戎前的疫情隻要做了一些防控，就可以將疫情擴散的概率控製在10%，而在奧密克戎變異下，同樣程度的防控，疫情擴散概率卻增長到了51%呢？

我們將前兩張圖合並在一起，就能看出問題所在——兩者的截距有極大差異。：

圖表 7：所有疫情的防控效果

非奧密克戎疫情下，我們用國內各城市疫情擬合出的直線表達式是：

而在奧密克戎變異疫情下，該表達式變成了：

兩者的斜率類似，但兩者的截距，一個是-0.502，一個是1.259，也就是說，在同樣的防控力度下，奧密克戎變異疫情的病例增長對數，將比非奧密克戎變異疫情的病例增長對數高出1.761。

將自然對數作為底數計算，這意味著在同樣的初始爆發條件和同樣的防控力度下，奧密克戎變異疫情在半個月後的每日新增病例，將比非奧密克戎疫情在半個月後的每日新增病例高出5.82倍。

換一種表述，如果要讓疫情得到控製，那麽奧密克戎變異疫情後的人流量對數，需要比非奧密克戎疫情後的人流量對數，低0.648。將自然對數作為底數計算，這意味著要將半個月後的疫情控製在同樣的程度下，奧密克戎變異需要比非奧密克戎變異，壓低額外的52%的人流量。

2021年時將人流量減少到80%可以控製的疫情，現在需要將人流量減少到38.2%（即80%×（1-52%）=38.2%）才能達到同樣的效果。

我們在之前的一篇文章《哪些城市從疫情中複活更快？》中曾經提到，長春是一個能夠從疫情中快速恢複的好例子。

2021年1月15日到2021年2月16日，長春爆發了一次105個病例的中等規模疫情。第一個病例於2021年1月16日報告，長春市立刻定位至疫情原發地公主嶺市，1月18日開展第一輪長春下轄的公主嶺市的全員核酸，要求「所有居民居家隔離，嚴禁出戶，生活必需品由村屯、社區、小區值守人員代買」，並且對相關區域封城封區。第一輪核酸完畢後，長春將包圍圈縮小至範家屯鎮，在範家屯鎮連續進行了4輪全員核酸。此時長春疫情已經得到了有效控製。再過一周，長春在1月30在公主嶺市進行了第二輪全員核酸。接下來的所有新增病例都在隔離管控中發現。

可以看到，在這輪疫情中，長春市用雷霆手段，精準對個別區域進行全員核酸，實施嚴格封控，疫情一周就得到控製，兩周就實現了社會麵清零，後續經濟也就快速恢複了。從線上、線下人流量數據中可以看到，長春的線上消費用了29天恢複到疫情前水平，線下人流量隻用了35天就恢複到了疫情前水平。

從下圖的病例和人流量指數可以看到，長春整體的人流量下降並不明顯，防控措施在1月26日左右達到頂峰時，當地的人流量也隻是下降到了疫情前的76%，卻也成功控製住了疫情。

圖表 8：長春非奧密克戎變異疫情病例與人流量指數

那麽，在這一輪奧密克戎變異疫情中，長春又呈現了怎樣的變化呢？

圖表 9：長春奧密克戎變異疫情病例與人流量指數

從圖中可以看到，本次長春疫情，3月4號出現第一例病例，3月5日長春的人流量就開始下降，一直下降到3月16日，長春的人流量已經降低到疫情前的4%，無論從速度、下降幅度還是持續時間上，長春本輪疫情的封控強度都已經遠遠超過了2021年1月時的疫情。但從結果看，每日病例仍然在繼續上升。4月2日，長春新增確診病例和無症狀感染者合計3823人，再次創下奧密克戎變異疫情以來的當地最高峰。

從武漢疫情之後，中國一共出現了124次非奧密克戎疫情以及215次奧密克戎疫情，匹配人口流量數據後，我們可以獲得其中55次非奧密克戎疫情和70次奧密克戎疫情的防控程度和疫情擴散率，從中可以得出兩點結論：

一，在相同防控程度下，奧密克戎變異疫情的擴散速度要比非奧密克戎疫情快5.82倍。

二，要控製住疫情的擴散，奧密克戎變異襲擊的城市需要在原有封控強度上再額外減少52%的人流量，才能取得非奧密克戎疫情下相同水平的防控成果。

奧密克戎變異的高傳播性使得以往行之有效的防控手段失去了作用。那麽，我們應該做到什麽程度，才能夠防控奧密克戎變異呢？

如果隻是去看個別數據，可能會讓我們得到偏頗的結論。

要是隻看深圳，你可能會成為一個樂觀主義者，認為即使疫情已經發展了半個月，仍有機會用「長痛不如短痛」的封控來解決疫情。

要是盯著長春，你又會成為一個悲觀主義者，認為隻要疫情一旦擴散，就再也無法通過封控的手段來解決，一個月的封城也無法阻止病例的繼續上升。

這也是為什麽我們需要去看更多的數據點。從我們的數據觀察，有62個地區在奧密克戎變異疫情出現後采取了一定的防控手段。

這些防控手段如果用在奧密克戎變異之前的疫情中，可以有92%的可能控製住疫情，即使病例繼續上升，也極少出現爆發性增長的狀況。

但在奧密克戎疫情中，同樣程度的防控措施，控製住疫情的概率隻剩下51%。在那些沒有控製住疫情的地區，更是有一部分出現了病例的爆發式的指數增長和傳播。

因此，若要用較大把握防控奧密克戎變異疫情，我們不得不采取更加嚴格的措施，目前能看到的唯一方法，就是在第一例病例出現後，立刻采取全城封控。例如圖7的天津津南、河南安陽、山東威海，都是通過異常嚴格的手段，短期內大幅度降低人流量，才換來了新增病例的下降。

如今，越來越多的城市也意識到了這一點。4月2日，海南三亞報告了1例確診病例和4例無症狀感染者，這是三亞市一個月以來第一次出現確診病例。同日，4月2日晚上17:00，三亞便暫停了整個城市的客運、公交、出租車、遊船運營。

這，也許才是我們防控奧密克戎變異疫情時，唯一能夠保證成功的手段。