本文来自公众号城市数据团（ID：metrodatateam）
在过去的一个月中，小程序数据团+使用几个平台的搜索指数，每天更新各个城市的疫情进展估测。以北京为例，2022年12月1日，开始出现大面积社会面感染，“发烧”搜索指数出现异动；2022年12月17日，北京越过“发烧”搜索的顶峰。同时根据北京青年报在12月23日的报道，从12月15日以来，北京几家医院的发热门诊量就开始呈现下降趋势了。从开始到过峰，17天，这个速度相比世界上其他地区的疫情如何呢？上图列出了六次疫情，包括2020年3月到5月的美国纽约原始毒株疫情，2021年3到6月印度德里的Delta毒株疫情，2022年日本、香港特别行政区和台湾地区的三次典型疫情，和北京2022年12月的疫情。每次疫情我们均使用同样的标准，以Cox-Stuart统计量作为标准定义疫情开始时间。速度快的城市不仅仅是北京，许多城市在12月10日初次计算时显示会在2023年1月之后才过峰。譬如上海，在我们12月10日计算的版本中，显示在2023年1月14日才过峰，虽然北京此时已经有了极大面积的感染，但上海的大规模感染还未开始。但仅仅4天过去，在12月14日更新的版本中，上海市的过峰时间就提前到了12月24日，比初始版本提前了20多天。这个日期才与最终上海的过峰时间基本吻合。随着福建龙岩、广东梅州这两个城市在12月27日的数据中显示过峰，所有数据量较为充足的城市（一些少数民族自治州数据不足，过峰计算不一定完全准确）都已经过峰。整个中国，300多个城市，在2023年前都已经迈过了每日新增病例逐渐增加的阶段。之后的一段时间，由于病情本身的进展和不同时间感染者的年龄结构不同，一些城市还会持续一两周的重症高峰，但本轮疫情整体规模消退的趋势，已经显现。
▍“阳康”后，各城市经济恢复如何度量？
在疫情过峰后，一些城市的“阳康”们开始走出家门。
一些城市的地铁客流量、拥堵指数等都呈现出了上升的态势。我们从百度地图获取了各城市近两年来的“出行强度指数”，该指数表示每一天每个城市内有出行的人与居住人口的比值，可以从更全面的角度呈现全国范围内的人们出行强度变化。下图呈现了全国各省相对于2022年11月30日的“出行强度指数”的变化幅度。选择11月30日作为基准点，是因为在这一天，孙春兰副总理在国家卫健委座谈会上提到“我国疫情防控面临新形势新任务”。从这一天之后，中国的大部分城市便开始陆续进入了一个新的状态。可以看到，截至12月29日，全国有25个地区的出行强度指数高于一个月前，只有上海、江苏、浙江、福建、海南、广东这六个地区的“出行强度指数”低于11月30日。这主要是因为这些城市在11月30日时基本没有进行封控，人们的生活较为正常，从而基数较高；同时疫情开始较晚，进展更慢，以至于达峰时间更晚，导致许多人仍然处于自我隔离中，从而导致了比一个月前更低的出行强度。如果我们将疫情达峰时的出行强度作为基准，则这六个地区都出现了不同程度的恢复。上海虽然才过峰一个多星期，但出行强度已经超过了疫情达峰时近44%。福建由于大部分城市刚刚越过疫情峰值，出行强度还没有出现明显恢复。此时只有云南一个地区的出行强度教疫情达峰时更低。“出行强度指数”度量的是人们出行的状况，但人们出行究竟去了哪里？是两点一线当打工人，还是去餐饮、娱乐？电影院的开业情况和票房比例变动情况给我们提供了度量经济恢复的另一个角度。（感谢加州大学圣迭戈分校（UCSD）杨阳提供相关数据。）下图列出了从2022年1月1日到12月30日每日开业的影院数量。不难发现，两个低谷分别出现在今年4月与11月底到12月初。12月6日时，开业影院数量一度低至3473家，为疫情恢复全国电影营业以来最低的一天。12月7日的“新十条”扭转了该局面，随着《阿凡达：水之道》等电影的上映，全国开业影院数量在本月大幅度上升。下图列出了北京市观影人次在全国总观影人次中的比值。该比值越大，说明当地的经济活力相对于全国平均水平来得越高。可以看到，从12月中旬开始，北京市的观影人次占全国比重在12月24日达到了7.52%，为半年以来最高。随后随着四川、广东等地区开始复苏，北京的观影人次占比有所下降。观影人次占比可以很好地度量一个地区的经济活力相对水平，同时可以不受到影片质量本身的影响。使用分城市每天的电影票房数据、电影院开业数据以及来自百度地图的“出行强度指数”，我们构建了一套度量不同城市经济活力恢复状况的指数。下表列出了人口最多的60个城市目前的经济活力恢复状况，以及按照目前恢复速度，恢复到疫情前的水平所需要的天数。其中，经济活力恢复状况，等于这个城市的出行强度与电影院开业数量和人次占比相对于当地疫情前基准水平的比例平均值，“到疫情前水平还需恢复时间”等于距离基准值相差的水平除以疫情过峰后当地的恢复速度。从上表中可以看到，目前恢复水平最高的城市是成都、邢台、石家庄、保定、重庆、洛阳、武汉、邯郸、天津、唐山、沈阳、北京，这些城市的恢复水平都在疫情前基准值的一半以上。目前需要恢复时间最短的城市分别是成都、重庆、石家庄、邢台、保定、洛阳、武汉、天津、广州。这些城市按照目前的恢复速度，只要不到十天就能达到疫情前的水平。泉州市在这里显示为0%，主要是因为福建大部分地区刚刚过峰，因此出行强度仍然处在低位。在我们之前的一篇文章中，我们能看到很多城市在动态清零的时期尽管没有疫情没有封控，消费水平却依旧难以回来。在群体感染后，消费的恢复速度远快于预期。
▍中国城市的经济恢复，为何比世界更快？
使用Google Mobility数据，我们可以看到每一个地区每一天的零售、娱乐场所人流量变化情况，该数值以2020年前五周为基准。下图列出了三个在2021年奥密克戎出现以来开始选择与疫情共存，并且最终使得当地的零售、娱乐场所人流量超过共存起始点的地区，包括新加坡、韩国、澳大利亚。可以看到，韩国使用了6个多月的时间，让当地的零售、娱乐场所人流量回到甚至超过疫情前的水平。澳大利亚则用了5个月时间。新加坡相对来说比较快，但也用了100多天，近4个月。这几个地区，都是在某一次疫情开始后逐渐选择共存的，从这一次疫情开始，他们都有超过100多天的时间处在一个更低的经济活动状态下。这100多天，主要包括两个阶段：1，疫情开始后，他们选择挣扎，希望再次通过更强的干预政策清零疫情，使得当地的经济活动下降。2，挣扎无果后，选择与疫情共存，造成当地感染人数大幅度上升，再次使得人们的经济互动在短暂反弹后下降。比如在新加坡，原本在2021年下半年预定疫苗接种达到80%水平时，新加坡就准备进入共存，但由于Delta造成的死亡过多，新加坡决定推迟放开，再度压平曲线。等到奥密克戎毒株占据主流后，新加坡认为防控的成本过高，而防控收益不足，才开始逐渐减少防控手段，重新放开。整个过程，在新加坡耗时三个多月。但是，这个在其他国家会持续好几个月的过程，在中国似乎并没用多久。下图列出了北京和新加坡的地铁人流量在共存开始后的变化情况——新加坡花了100多天时间，前35天，是地铁人流量缓慢下降的过程；后70多天，是地铁人流量缓慢回升的过程。最低下降幅度大概也只有30%。但北京呢？北京要“快”得多。如果从11月16日北京疫情进入大规模封控开始，此时北京的地铁人流量为719万人次，到11月底时地铁人流量仅剩六十多万，在到12月上旬进入共存，地铁人流量恢复，到12月中旬时，北京大面积感染，地铁人流量再度下降，再到目前，大规模感染结束，人们纷纷阳康出行，北京的地铁人流量再度恢复。新加坡花了3个月才走完的路，北京只用40多天就走完了。而从数据上，假如扣除"二十条"政策生效的时间（约20天），北京甚至可以花比40天短一半的时间走完这条路。对那些11月没有疫情，12月共存开始后才有疫情的城市来说，从经济活力下降，到全体”阳康“后经济活力恢复，往往只需要20天。回头望向一个月前，谁能想到中国的感染比例会在一个月内上升到如此高度？完全没有丝毫犹豫，更没有过挣扎，中国进入了全新的阶段。9月时，《新英格兰医学》杂志发表过这样一篇短文，研究不同毒株感染后对于后续毒株的保护能力。文章发现，BA.1或者BA.2感染后，对于BA.5的保护率达到75.3%。目前我们所测算的各种毒株的R0（再生数），都是在已经有过大规模群体感染的基础上计算的。做一个简单的计算：在一个已经群体感染过BA.1或BA.2的地区，如果算出当地的BA.5的再生数为10，那么同时就有30个人因为75%的保护率而没有被感染。因此，在一个没有感染过任何奥密克戎毒株，甚至没有感染任何毒株，只接种了不能防感染的疫苗的地方，该地的BA.5再生数将不再使用外国数字算出的10，而是它的4倍，即40。疫苗不防感染，加之从未有过大规模感染，这就是中国在本轮群体感染中比例和速度都如此超预期的重要原因。跑步进入群体感染，用这样的高速度，全国开始了高速的经济恢复。
▍"长期"和"短期"
如此快速的过峰，当然不是没有代价的。这样的代价，我们可以从过去两年的国际新闻中看到，也可以从近一个月身边人的经历看到。刚解封一周，今天的文章，就不涉及这一点了。我们从另一个角度，来看看“短期”和“长期”的关系。上图列出了六个地区2022年以来的分月度超额死亡率。这六个地区，都是在奥密克戎开始后才选择与疫情共存的，之前都没有出现过大规模的群体感染。这六个地区中，有四个地区，基本上可以比较稳定地压平住当地的感染曲线，包括澳大利亚、新西兰、新加坡、台湾地区。韩国在疫情初期的曲线压平则做得不是很好。而香港特别行政区？压平曲线完全失败了，在2022年3月，超额死亡率达到了近200%，即死亡人数达到了往年同期近3倍。但在疫情后呢？从上图可以看到，澳大利亚、新西兰、新加坡、台湾地区，都陷入了每隔三个月都有一次疫情，每个月都有超额死亡的困境，医疗资源持续承压。这也是所有进入共存的国家都必须进入的新常态。而韩国，首轮疫情后的大部分时间，超额死亡都要低于其他几个国家或地区。香港特别行政区，却更是有别于前面所有5个国家或地区，从5月到10月竟然出现了长达半年的超额死亡接近零，甚至为负的情况。原因其实很残酷，由于群体感染更为彻底，香港的易感老年人，有许多在2022年初感染高峰中离世了，在之后几个月自然不会出现在死亡数字中，导致超额死亡率为负；又由于香港的感染率更高，病毒对后续毒株的保护率存在更广，导致后续的奥密克戎毒株在香港更不容易掀起大的感染浪潮——正如我们前文所引用的文章所提到的那样，奥密克戎的毒株，相互之间虽然不能提供100%的抗感染能力，但是其保护率依旧是很高的。压平曲线，能够减少当下的死亡人口，却会带来反复疫情、持久的医疗压力。一次更快速、更彻底的感染，死亡人口当然会成倍增加，但也会带来更持久的免疫时间窗。在这个窗口中，新的疫情更不容易出现，更不容易快速传播，且对医疗资源的压力也会更小。在前两年，有一句话叫做“长痛不如短痛”，意思是说，一有疫情马上就清零的地区，虽然看起来痛得快，但是痛得短，清零之后，经济马上就能恢复。而如果一开始没有清零，后面要花更大的成本和更长的时间清零，“短痛”就成了“长痛”，不划算了。在上面的理解中，保护生命和保护经济的目标是统一的。但如果我们用更多地区的数据来看这个问题，会发现对“长痛”和“短痛”的理解，可能正好搞反了。下图列出了呼和浩特市从2021年1月开始的出行强度指数。可以看到，呼和浩特在2021年9月、10月都出现了短暂疫情，其中大部分病例在内蒙古其他地点，呼和浩特本身病例很少。使用几天左右的封控和出行强度下降，呼和浩特就能控制疫情。2022年3月，呼和浩特再次出现疫情，这一轮疫情是奥密克戎疫情，呼和浩特的出行强度从2月下旬开始下降，2月底时触底，下降幅度超过一半，4月中旬才回到2月中旬的水平。2022年10月，呼和浩特再次爆发疫情，这一轮疫情中，呼和浩特的管制更为严格，出行强度从9月28日开始下降，降幅超过80%，一直到新十条之后才有所回升。在呼和浩特，虽然每次都能够对疫情进行较为及时的防控，我们看到的却是一次比一次更强，一次比一次更久的封控。下图列出了来自Google Mobility，印度德里的零售、娱乐场所从2020年2月15日开始的分天人流量。可以看到，印度从2020年到2021年初，一直在尝试采取高压压制当地的消费、娱乐场所人流量的方式，以期控制疫情。但印度并未做到清零，而只能将当地的感染速度压低。在2021年4月，印度疫情再度爆发，这一次疫情的毒株是Delta，印度在这个阶段死亡人口超过400万人，我们每天都能在新闻中看到当地疫情大规模传播造成死亡的惨状。也就是在这轮疫情中，印度彻底放弃了清零或者压低疫情传播曲线的政策。Delta之后的印度依旧是有疫情的，一次是在2022年初，还有一次在2022年7月，分别是奥密克戎的BA1和BA5毒株。但是在这两轮疫情中，我们几乎没有看到当地的零售、娱乐场所人流量出现很明显的降低。此时在新加坡、新西兰等地，BA.5毒株造成当地医疗资源新的承压同时，也带来了新一轮的压平曲线举措。而印度呢？印度满不在乎地度过了BA.5毒株带来的冲击，在短暂的下滑后，零售、娱乐场所人流量再度回升，并且超过了疫情前的基准值。保护生命，和保护经济，不再像2020年那样目标统一，而成为了对立的关系。越是试图保护生命的地方，越是压平曲线的地方，无论是经济的衰退、疫情的反复、或者对医疗系统的压力，都会更加持久，成为“长痛”。而与疫情共存，并且出现了大规模感染的地方，经济损失却一次比一次更少，经济活力在疫情的冲击下不降反升，更加接近“短痛”。正因为如此，在我们不断强调“躺平也无法恢复经济”的时候，我们看到的其实都是那些没有怎么躺平，还在做仰卧起坐的国家和地区。而他们之所以没有办法完全恢复经济，却正是因为还没有完全躺平，试图在疫情来袭时压平曲线的那一系列政策。而在真正彻底躺平的地方，南美、南亚、非洲，这里的大量发展中国家，在经历了初期的惨烈死亡后，各种场所的人流量以及经济活力，早就已经超过疫情前了。
▍2023年，向前看
44年前的冬天，也是一个12月，曾有一篇重要讲话稿，标题叫《解放思想，实事求是，团结一致向前看》。现在看来，这个标题依然具有蓬勃的生命力。经历了不可言说的2022年的我们，关于过去一年的大小事情，可能会因为观点的不同而争论，甚至互相攻讦，背后关切的问题是一致的：要回归过去的日常生活，过好平凡的每一天，我们究竟如何选择。太阳下无新鲜事。故事也许不同，但故事背后的一切，也都曾以不同的面貌，在不同的事件中一再发生。其实，我们都知道，此时此刻，并不是一个平凡的时刻；而我们所面对的"当前"，早已注定必是"历史"了。40年后人们回顾今天，也许正如我们回顾44年前的历史一样。向前看，走下去吧。
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