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2020年初,一场突发的新型冠状病毒疫情,冲击着我们的生活。疫情暴发的时间,恰逢春节假期。为了避免春节后的返城客流助推疫情,国务院延长2020年春节假期至2月2日。
 
在国务院延长假期后,一些主要城市进一步通过灵活办公、远程办公等方式,延长休息至2月9日。因此本周一,2月10日之后,各地才逐步恢复工作秩序。
 
延长假期,使得潜在的新冠病毒感染者,得到充分暴露,从而实现了早发现、早隔离、早治疗,极大避免了交叉感染。从最新的数据来看,湖北以外地区的疫情控制效果良好,新增病例数逐步减少。
 
推迟返城,不代表不返城。因此很多人在担忧,当客流开始大规模返城的时候,终究还会带来疫情的扩散。因此我们就有必要来跟踪一下这个问题。
 
我们在本文中采取的方法叫做DID(Differences-in-Differences),我们先解释一下。在DID方法中,将有两组样本,一组是观察组,我们选择人口流入的地区,一组是对照组,我们选择人口流出的地区。然后来观察,当返城开始之后,人口流入地区的疫情,有没有相对恶化。
 
根据百度迁徙提供了省份之间的人口迁移数据,我们一共选取了如下三组样本,分别是:
 
第一组
 
观察组:北京,对照组:河北
 
第二组
 
观察组:上海,对照组:安徽
 
第三组
 
观察组:深圳,对照组:湖南
 
下面我们来逐个观察一下。首先来看,北京和河北。从下图可以看到,北京的确诊病例数,要比河北多一些,这与北京、湖北人员交流比较密切有关系。
 
我们在2月2日和2月9日各做了一条竖线,代表两次返城日期,从下图可以看到,返城之后,北京和河北两条线之间的距离,似乎是收窄的。当然,这需要严格的统计检验。
 
 
考虑到数据前期的波动较大,我们剔除1月28日及以前的样本,然后分别以2月2日和2月9日作为返城日,做DID分析。结果如下:
 
 
DID的结果显示,2月2日之后,北京的确诊病例数的增速,相对河北慢了6.9%,但是并不显著。但是2月9日之后,北京的确诊病例数的增速,相对河北慢了18.1%,且非常显著。
 
结果意味着,2月9日之后,北京的疫情形势,相对于河北是好转的。
 
我们再来看看上海和安徽的对比。从下图可以看到安徽的确诊病例数,要比上海多一些,这与安徽人口基数大,且与湖北距离更近有关系。
 
我们在2月2日和2月9日各做了一条竖线,代表两次返城日期,从下图可以看到,返城之后,上海和安徽两条线之间的距离,似乎是拉宽的。安徽的疫情形势似乎要更差一些。
 
 
我们分别以2月2日和2月9日作为返城日,做DID分析。结果如下:
 
 
DID的结果显示,无论是2月2日之后,还是2月9日之后,上海的确诊病例增速,都明显慢于安徽,相对安徽慢了40%-50%,且非常显著。显示近期上海的疫情形势,要明显好于安徽。
 
我们最后来看看深圳和湖南的对比。从下图可以看到,湖南的确诊病例数,要比深圳多一些,这与湖南人口基数大,且与湖北距离更近有关系。
 
我们在2月2日和2月9日各做了一条竖线,代表两次返城日期,从下图可以看到,返城之后,深圳和湖南两条线之间的距离,看不出太明显的区别。
 
 
考虑到数据前期的波动较大,我们剔除1月23日及以前的样本,然后分别以2月2日和2月9日作为返城日,做DID分析。结果如下:
 
 
DID的结果显示,2月2日之后,深圳的确诊病例数增速,相较湖南快了13.5%,但是显著性检验未通过。2月9日之后,深圳的确诊病例数增速,相较湖南快了3.3%,但是非常不显著。也就是说,深圳的疫情形势,相比于湖南是更差的,但是差的程度在减轻。
 
最后来总结一下本文的结论。我们的意图是考察,春节后的返城,有没有助推疫情的恶化。我们采用的方法是DID,将人口流入的北京、上海、深圳作为观察组,将人口流出的河北、安徽、湖南作为对照组。分析两者在返城前后,疫情的相对走势。
 
从目前的数据来看,返城后,北京、上海、深圳的疫情,反而出现改善,尤其是2月9日之后,北京和上海的疫情,要明显好于河北和安徽,这个结果,有助于缓解我们对返城的焦虑。
 
但是我们要注意的是,这个结果的背后,是有前提条件的。第一个条件,2020年的返城进度,要明显慢于往年,也就是说,这个结果,还没有充分体现返城的冲击;第二个条件,北京、上海、深圳等城市,为了应对返城高峰,采取了更为严格的防疫行动。比如北京近期就对所有小区采取封闭式管理,这个因素本文没有剔除。
 
总的来说,目前数据显示,返城并没有助推疫情,但是背后有附加条件。那么我们如果在人口流入地区采取更严格防疫措施,并实现人口分批有序返城,那么就有望极大降低返城对疫情的负面冲击。
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经济学博士

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