疫情数据后面的世界谜题！别被骗了

大家好，我是老古。

疫情三年了，在全世界都在放松管控手段后，中国也开始了优化管控手段，并明确表明，会随着病毒的变化，进一步调整。

但这三年中，特别是今年，关于病毒伤害的争论，就从未停止过，几派互相引用各种数据争论，但至今没有共识。

那问题到底出在哪呢？要知道，这个问题可不是复杂的社会科学问题，而是一个比较简单的自然科学问题。

问题出在了这个世界混乱的统计数据上。

全世界的疫情数据，要说哪里的最精准，毫无疑问，是中国。

大规模的全民核酸检测将每一个阳性患者都找出来了，也就是感染数据是最为准确的，同时，也将所有的患者统一送医检测，只有上呼吸道感染的，定义为无症状感染者，只有肺部感染的才定义为确诊病人。

全世界哪一个政府有这么精确的统计？没有，独此一家。

而自然科学是一门实证科学，也就是只要搜集到足够多的数据，就完全可以对病毒下一个定论了。

根据国家卫健委的数据，2022年6月1日，累计报告确诊病例224134例，2022年11月12号，累计报告确诊病例271968例。

二者相减，可以得出这五个多月来全国的总确诊人数，是47834人。

请注意：这是确诊人数，不包含无症状感染者。

因为卫健委网站上没有累计无症状感染者的数据，只有每日数据，但无症状感染者的数量至少是确诊病例的3-5倍。

比如，11月12日当天确诊1711例，而无症状感染者是13167例。

也即，整个阳性感染者数量，至少超过15万。

仅仅是11月这一个月，无症状感染者数量就达到了70487人。

那么死亡人数呢？

自6月1日起，新冠死亡人数就定格在5226这个数字上，长达近半年，从未变化过，也就是说，感染了十五万人以上，但无一死亡。

重症数据当下没有累计，只有每日重症数据。

8月2日时重症为35例。

截至8月2日24时，据31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告，现有确诊病例781例（其中重症病例35例）

11月12日重症为27例。

截至11月12日24时，据31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告，现有确诊病例12175例（其中重症病例23例）

没有累计数量，无法计算重症占比到底是多少。

但仅从当日重症数量也可以判断，重症率也很低的。

从统计学上来说，这一统计数量的样本数足够多了，也就说明了一个问题，当下的病毒，死亡率极低。

当下的病毒比起上海那个阶段的病毒毒力还要低。

在此次疫情防控政策中也明确提到了这个问题。

引导客观认识我国防控政策措施的优化调整是基于病毒变异的特点，既是科学的更是必要的，争取广大群众和基层一线工作人员的理解和支持，筑牢群防群控基础。加强舆情监测，及时回应群众关切。

如果科学地看待数据的话，仅从病毒的危害性来说，应该说是大大降低了，甚至是远低于流感的。

但问题就来了，这样的数据就和各种其他地区的数据就要打架了。

比如香港。

香港2021年12月31日至8月2日，死亡人数达到了6146人，而人口规模接近、社会发达程度接近的新加坡却只死了350人。

香港统计的新冠死亡率的确很高，不仅高于内地，也显著高于新加坡和英国等地——截止4月23日香港第五波疫情死亡率维持0.76%。在老年群体方面，香港却和上海情况类似，新冠死亡率远高于总体平均水平。

要求严控的就引用香港的数据，而要求放松的就引用新加坡的数据。

那问题到底出在哪呢？

我认为，这里面有很多的因素导致了数据的混乱，使得人们对病毒的认知出现了差异。

第一个问题是die with,还是die of的问题。

也就是，是死的时候感染了病毒，还是死于病毒。

作为一种传染性极强的病毒，几乎会形成全民感染的局面，那么这时，是die with还是die of，就成为了一个谜题了。

我们可以假设今天中国开放了，中国每年死亡的人口为1041万，也就是说每一天平均有 2.85万人死亡。

我们假设原本就会死的这一千多万人，在R0值高达18的病毒面前，有30%在死亡前被感染了，那么数据就会变成，每天死亡8500位病毒感染者。

他们只是die with，而不是die of。

那么香港是否存在数据统计失误的现象呢？

就香港而言，香港是死者只要首次阳性样本收集日期的28日內死亡，就计入新冠死亡病例，而不会区分究竟是死于新冠，还是死亡时伴随新冠感染。一个极端的例子是，因高处坠下离世的死者，由于验出新冠病毒阳性，也会计算到新冠死亡病例中。

显然香港的数据被高估了。

然而，而上海和新加坡在计算新冠死亡病例时定义的标准很严。香港大学医学院教授、病毒学家金冬雁金冬雁表示，按照中国惯常的做法，如果病人不是因为新冠病毒直接致死，这名病人的个案就不会被视为与新冠病毒有关。

显然上海和新加坡的统计方式才更为科学，避免了数据重合的统计学陷阱。

而香港的死亡人口年龄也说明了这一事实。

香港新冠统计死亡人口年龄中位数86岁，其中92%有长期患病史，72%没有接种任何疫苗。与之对比，香港人的预期寿命是85.3岁。

当然，众所周知的是，所以已开放的国家统计的死亡率这一数据已没有实质意义了，因为大量的民众根本不检测，也不上报，分母都是不对的，结论又怎么会对呢？

在这种传染指数超级高的病毒下，我们只能假定全民都将被感染。

正确的统计，应该是确认死亡人口确实因为病毒而死再除以全部的人口基数，这样的死亡率数据，才有意义。

同样的统计问题，或许也会发生在后遗症的统计上。

前一段时间有关于疫苗导致肺结节的传言，这很有可能也只是一个数据重合的问题。

很多人查出肺结节的重要原因是现代医学检测技术提升了，但疫苗在前，检测在后，这就会形成先后关系，由于打疫苗的人数几乎等于全民的数量，只要这些人在打完疫苗后查出肺结节，那就会归因于疫苗。

但先后关系，数据重合，并不是因果关系。

同理，感染新冠后，各种研究报告出现的后遗症，是否能证明因果关系呢？也很难。

假设一个地区，九成人感染了新冠，那么有5%的人，在感染后发现自己身体疲劳，或有某些症状，就是后遗症吗？不一定。

因为有可能这5%的人因为其他的原因出现问题，总是会有人又生其他的病，只有从病理上证明，病毒会对人体造成长期损害才能证明后遗症的广泛存在。

这些统计数据，都有可能是没有任何意义的数据。

以上海为例，上海在今年上半年的疫情中有六十万人感染了，但这些人并没有大量传出后遗症的声音。

当然这些数据统计还有一个最大的问题就是，他们不区分病毒类型。

从原始毒株到现在的病毒，已经演化了十几轮了。

你拿着原始毒株和德尔塔的危害、致死率来谈论奥密克戎的危害，这不是傻就是别有用心。

即使是奥密克戎，病毒也有N个版本。

不同的版本危害性也会有区别，很显然，这五个多月来的病毒版本的危害性在进一步缩小，中国官方统计的数据可以证明这一点。

各地的病毒危害统计，还与其社会状况和缺席相关。

比如，香港就出现了医疗挤兑的现象，但新加坡没有出现，这又是什么原因呢？

香港的疫苗接种率远低于新加坡，这是一个重要的原因。

截至2022年3月22日，中国香港全面疫苗接种率和加强接种率分别为76.15% 和34.50%，远低于新加坡全面接种率的92.00% 和加强接种率的71.00%。尤其是中国香港特别行政区70岁以上的人群，全面接种率（56.82%）远低于新加坡（95.00%）。  

而香港造成医疗挤兑的一个重要原因还有其公立医疗体制。

当时的香港公立医院病人排到了马路上，而私立医院却空荡荡、数千张病床空在那里，这里的问题就不展开说了，总之，香港长期实施的公立医疗体制在平时都是排队就诊，供给不足，在这种突发性的传染病上不堪一击也很正常。

意大利在2020年已经因为供给不足的公立医疗体制导致了灾难，但全球各地政府根本没有意识到这个问题。

而私立医疗供给更为充分的台湾，就极少出现这种情况。

当下中国社会面临的更大问题是，人们还需要从恐慌中走出来。从各种纷乱的数据迷局中走出来。

当下的病毒不是流感 ，如果是一个R0指数为18的流感 ，其实是一件非常恐怖的事情。

致死率千分之一的流感，虽然致死率不高，但如果加上恐怖的传播力，就有能量摧毁医疗系统，造成医疗挤兑。

流感不是感冒，流感的杀伤力其实挺强的。

但从症状上来说，说他是感冒也不合理，因为不少人会伴随着发烧，味觉丧失，喉咙痛等症状，而一般的感冒是不会发烧的。

从传染性上来说，当下病毒的传染指数R0值超过了18，可以说是史上最强的传染病了。

感染人数越来越多，不能简单地归结于地方政府管控不力，中国地方政府所采取的管控手段已经是前所未见的超级手段了，在传染病史上，能够实施这种手段的几乎是绝无仅有。

但依然每日有大量新增，原因无他，传染性太强了。

除了病毒力下降，人们还得思考一个问题，那就是能防住吗？如果用尽这种手段还防不住，我们要怎么办呢？

当然，这也可以预判，如果全面放开，这么强大的病毒，感染的人数必然是呈指数级增长，以中国这么多人口的社会来说，日增几十万，几百万都是正常的。

所以，逐步放开是一个合理的选择。

但更重要的是，要破除民众的恐惧感，如若碰到发烧就一定要进院、住院，这种心理肯定会引发医疗挤兑。

我想中国社会需要适应这个过程，就如同富士康工人因恐惧而逃离一样。如何避免社会恐慌，让民众用科学的思维来看待病毒，同时用市场化的方式增加医疗供给，这才是未来的生活正常化的配套手段。

资料引用自：

https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20220804/content-1412465.html

以及国家卫健委官网

推广一下我的商业经济学文章：

《用经济学思考商业的本质》

《老古商业经济学（2）》