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张丹丹、高福、齐金蕾 等：封城会带来额外的死亡率收益或成本吗？
发布日期：2020-09-08 11:17 来源：
题记：本文采编自2020年9月2日刊登在medRxiv预印版的论文“Do Lockdowns Bring about Additional Mortality Benefits or Costs? Evidence based on Death Records from 300 Million Chinese People”。文章的共同通讯作者为中国疾控中心的高福院士、周脉耕研究员，香港科技大学何国俊副教授；共同第一作者为来自中国疾控中心的齐金蕾助理研究员与北京大学国家发展研究院的张丹丹副教授。国发院本科生张想对本文亦有贡献。
COVID-19病毒爆发后，中国政府立即采取了严格的封城措施，以遏制病毒的传播。但封城会不会带来额外的死亡率收益或成本？从公共卫生的角度对封城效应进行评估的角度来看，这是非常值得研究的问题。
研究者们首先排除了极端值武汉地区；然后，利用中国疾控中心覆盖约3亿中国人的全死因死亡记录，通过双重差分法（英文简称DiD）和事件分析法的综合运用，他们评估了封城政策对除COVID-19以外的各死因死亡率的影响（具体研究方法参见文后说明）。研究概要：封城带来意想不到的公共卫生收益
根据这种方法和相应的数据运算，研究者们发现封城使除COVID-19以外的总死亡人数减少了4.9%。其中心血管疾病死亡人数降低了6.2%，意外伤害致死人数降低了9.2%，非COVID-19肺炎死亡人数降低了14.3%。
也就是说，从数据上看，封城对COVID-19以外的死亡率是有明显收益的。对于带来这种收益的更深层原因，本研究也尝试进行了有关分析，大体与封城带来空气质量的改善，交通减少使意外事故致死率下降等有关。
通过粗略计算，研究者们发现在40天的封城期内，在武汉以外的中国其他地区，对非感染COVID-19并致死的其他死因而言，封城政策可能避免了32000余人的死亡。当然，这并不是说所有地方都进行了严格的封城。同时，这也仅仅是对死亡率的数据观察，不代表封城可能带来的经济、环境等诸多其他衍生影响。
从数据呈现的结果来看，快速而严格的疫情防控措施不仅有效地控制了COVID-19的传播，还带来了意想不到的公共卫生效益，而且收益幅度非常可观。对世界各地的政策制定者来说，在应对COVID-19疫情时，这些发现可以帮助他们更好地了解城市和社区封锁政策的成本与效益。封城对非COVID-19死因致死率的影响
首先，城市封闭和社区封闭整体上减少了非COVID-19死亡人数。
图1总结了研究者们做的基线DiD回归结果，发现封城对非COVID-19总死亡率存在统计显著的负向影响（图1第1行）。结果显示，在人员流动受到限制后，与对照组相比，实验组的DSP观测县的平均每日死亡人数每百人减少了0.429人。
其次，研究者们还分别考察了封城对不同死因死亡人数的影响（第2至7行）。其中心血管疾病、（意外事故）伤亡与非新冠肺炎死亡人数（第2至4行）的降幅十分明显，而对肿瘤、慢性呼吸道疾病和其他死因（5至7行）没有显著的影响。
封城对不同地区和人群的非COVID-19致死率的影响
研究者们还检验了封城政策对死亡率的不同影响，以进一步了解封锁效应更深层次的机理。
研究采用了二次交互项对以下几个方面进行了探讨：基线收入、人均医疗资源、空气污染水平、产业结构以及初始健康状况。
根据图3呈现的研究结果，研究发现对于总死亡来说，当DSP（目标监测城市）的空气污染情况更严重、工业化程度更高、初始健康状况更差时，封城对公共健康的积极效应会更加明显。相比之下，人均国内生产总值、人均医疗资源似乎没有体现出明显的差异，也就是说与当地的人均收入水平和医疗资源水平关系不大。
研究者们还对几个特定的死因做了进一步的影响分析：
（1）对于心血管疾病而言，在污染更严重、工业化程度更高的DSP（目标监测城市），封城减少的死亡人数更多；
（2）对于意外事故致死而言，DSP（目标监测城市）的工业化程度和往常的意外事故死亡率越高，封城的影响越大；
（3）对于肺炎，他们仅观察到初始死亡率的显著差异，即封城对往常肺炎死亡率较高的城市影响更大。
最后，他们还调查了不同年龄组死亡率的下降情况。研究者发现，孩童与老年人口的组别死亡率下降更多。就疾病来看，在老年人口组别，封锁措施大量降低了空气污染及传染病相关的疾病死亡；在成年人组别，封锁措施更多作用于减少伤害带来的死亡（主要指交通事故）。
结语与启示
总之，这一研究表明，中国前所未有的封城政策不仅有效地控制了COVID-19的传播，而且在此期间还给人口健康带来了大量意想不到的好处。因此，世界各地的决策者应该更好地理解这些政策，特别是对疫情失去控制的国家。
同时，这一研究也指出了COVID-19全球大流行后改善人口健康的方向。特别值得一提的是，研究者们观察到了在封城期间心血管死亡人数发生了显著减少，尤其是在初始空气污染水平较高的城市，这种影响更大。这一结果表明，空气污染给中国乃至世界人民带来了巨大的健康风险，即使封锁解除，政府也应该继续改善环境质量，这一点非常重要。
此外，关于肺炎死亡率的研究结果也证实，减少人们之间的相互接触，提高人们对预防措施的认识水平和行动效率，如戴口罩、科学洗手等，不仅有助于控制COVID-19的传播，还有助于控制其他传染病的传播。公共卫生从业者和政府都应该更加重视这些措施的普及。
最后，虽然不少的既有文献都强调经济衰退通常与死亡率上升有关，特别是在不太富裕的国家，但本研究中的数据和分析显示，中国封城期间收入冲击健康的负面影响，在一定程度上被意料之外的健康正效益所抵消，至少在短期内是如此。当然，从长远来看，经济崩溃大概率仍会严重损害公共健康，但本文的研究者们认为，目前受COVID-19影响的国家仍然值得先通过严格的社会距离/流动性限制，尽可能快地遏制病毒，从而在短期内先保持总体人口的健康。然后再逐步解决收入问题，也期待有更多的学者关注COVID-19大流行对福利的长期影响的研究。研究方法说明与论文链接
双重差分法英文名称为DiD（Differences-in-Differences），又称“倍差法”，是研究效用评估研究中的常用方法之一。在研究中经常将其中一部分设为研究组，另一部分设为对照组，将某项政策或措施实施前后的数据差异进行比较，进而对政策或措施本身进行评估。
本文的研究者是以双差分法进行实证分析，核心是中国疾病监测点系统（China’s Disease Surveillance Points system, DSPs）的每日死因监测数据，这一数据系统覆盖了中国321个地级市、共计605个疾病监测点区县的3.24亿人，占全国人口的24.3%。
从新闻媒体和各地疫情防控指挥部发布的政府公告之中，研究者们收集了精确到地级市的封城信息。依据既有文献和政策通知，定义了两种类型的封城措施：城市封闭和社区封闭。前者被定义为不同城市之间人员的流动受限，而后者则被定义为城市内部人员的流动受限。通过匹配这两个数据集，研究者们构建了2020年1月1日至3月14日DSP县级层面的面板数据集，而该时间段与中国COVID-19暴发大致重合。
需要说明的是，这一研究中的基线分析排除了武汉的三个疾病观测点，因为武汉是中国最严重的疫情中心地，该城市死亡案例的报告进程可能会在研究的窗口期受到较大程度的负面影响。
论文原文链接如下，欢迎查阅：
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08.28.20183699v2
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发布日期：2020-09-08 11:17 来源：
题记：本文采编自2020年9月2日刊登在medRxiv预印版的论文“Do Lockdowns Bring about Additional Mortality Benefits or Costs? Evidence based on Death Records from 300 Million Chinese People”。文章的共同通讯作者为中国疾控中心的高福院士、周脉耕研究员，香港科技大学何国俊副教授；共同第一作者为来自中国疾控中心的齐金蕾助理研究员与北京大学国家发展研究院的张丹丹副教授。国发院本科生张想对本文亦有贡献。
COVID-19病毒爆发后，中国政府立即采取了严格的封城措施，以遏制病毒的传播。但封城会不会带来额外的死亡率收益或成本？从公共卫生的角度对封城效应进行评估的角度来看，这是非常值得研究的问题。
研究者们首先排除了极端值武汉地区；然后，利用中国疾控中心覆盖约3亿中国人的全死因死亡记录，通过双重差分法（英文简称DiD）和事件分析法的综合运用，他们评估了封城政策对除COVID-19以外的各死因死亡率的影响（具体研究方法参见文后说明）。研究概要：封城带来意想不到的公共卫生收益
根据这种方法和相应的数据运算，研究者们发现封城使除COVID-19以外的总死亡人数减少了4.9%。其中心血管疾病死亡人数降低了6.2%，意外伤害致死人数降低了9.2%，非COVID-19肺炎死亡人数降低了14.3%。
也就是说，从数据上看，封城对COVID-19以外的死亡率是有明显收益的。对于带来这种收益的更深层原因，本研究也尝试进行了有关分析，大体与封城带来空气质量的改善，交通减少使意外事故致死率下降等有关。
通过粗略计算，研究者们发现在40天的封城期内，在武汉以外的中国其他地区，对非感染COVID-19并致死的其他死因而言，封城政策可能避免了32000余人的死亡。当然，这并不是说所有地方都进行了严格的封城。同时，这也仅仅是对死亡率的数据观察，不代表封城可能带来的经济、环境等诸多其他衍生影响。
从数据呈现的结果来看，快速而严格的疫情防控措施不仅有效地控制了COVID-19的传播，还带来了意想不到的公共卫生效益，而且收益幅度非常可观。对世界各地的政策制定者来说，在应对COVID-19疫情时，这些发现可以帮助他们更好地了解城市和社区封锁政策的成本与效益。封城对非COVID-19死因致死率的影响
首先，城市封闭和社区封闭整体上减少了非COVID-19死亡人数。
图1总结了研究者们做的基线DiD回归结果，发现封城对非COVID-19总死亡率存在统计显著的负向影响（图1第1行）。结果显示，在人员流动受到限制后，与对照组相比，实验组的DSP观测县的平均每日死亡人数每百人减少了0.429人。
其次，研究者们还分别考察了封城对不同死因死亡人数的影响（第2至7行）。其中心血管疾病、（意外事故）伤亡与非新冠肺炎死亡人数（第2至4行）的降幅十分明显，而对肿瘤、慢性呼吸道疾病和其他死因（5至7行）没有显著的影响。
封城对不同地区和人群的非COVID-19致死率的影响
研究者们还检验了封城政策对死亡率的不同影响，以进一步了解封锁效应更深层次的机理。
研究采用了二次交互项对以下几个方面进行了探讨：基线收入、人均医疗资源、空气污染水平、产业结构以及初始健康状况。
根据图3呈现的研究结果，研究发现对于总死亡来说，当DSP（目标监测城市）的空气污染情况更严重、工业化程度更高、初始健康状况更差时，封城对公共健康的积极效应会更加明显。相比之下，人均国内生产总值、人均医疗资源似乎没有体现出明显的差异，也就是说与当地的人均收入水平和医疗资源水平关系不大。
研究者们还对几个特定的死因做了进一步的影响分析：
（1）对于心血管疾病而言，在污染更严重、工业化程度更高的DSP（目标监测城市），封城减少的死亡人数更多；
（2）对于意外事故致死而言，DSP（目标监测城市）的工业化程度和往常的意外事故死亡率越高，封城的影响越大；
（3）对于肺炎，他们仅观察到初始死亡率的显著差异，即封城对往常肺炎死亡率较高的城市影响更大。
最后，他们还调查了不同年龄组死亡率的下降情况。研究者发现，孩童与老年人口的组别死亡率下降更多。就疾病来看，在老年人口组别，封锁措施大量降低了空气污染及传染病相关的疾病死亡；在成年人组别，封锁措施更多作用于减少伤害带来的死亡（主要指交通事故）。
结语与启示
总之，这一研究表明，中国前所未有的封城政策不仅有效地控制了COVID-19的传播，而且在此期间还给人口健康带来了大量意想不到的好处。因此，世界各地的决策者应该更好地理解这些政策，特别是对疫情失去控制的国家。
同时，这一研究也指出了COVID-19全球大流行后改善人口健康的方向。特别值得一提的是，研究者们观察到了在封城期间心血管死亡人数发生了显著减少，尤其是在初始空气污染水平较高的城市，这种影响更大。这一结果表明，空气污染给中国乃至世界人民带来了巨大的健康风险，即使封锁解除，政府也应该继续改善环境质量，这一点非常重要。
此外，关于肺炎死亡率的研究结果也证实，减少人们之间的相互接触，提高人们对预防措施的认识水平和行动效率，如戴口罩、科学洗手等，不仅有助于控制COVID-19的传播，还有助于控制其他传染病的传播。公共卫生从业者和政府都应该更加重视这些措施的普及。
最后，虽然不少的既有文献都强调经济衰退通常与死亡率上升有关，特别是在不太富裕的国家，但本研究中的数据和分析显示，中国封城期间收入冲击健康的负面影响，在一定程度上被意料之外的健康正效益所抵消，至少在短期内是如此。当然，从长远来看，经济崩溃大概率仍会严重损害公共健康，但本文的研究者们认为，目前受COVID-19影响的国家仍然值得先通过严格的社会距离/流动性限制，尽可能快地遏制病毒，从而在短期内先保持总体人口的健康。然后再逐步解决收入问题，也期待有更多的学者关注COVID-19大流行对福利的长期影响的研究。研究方法说明与论文链接
双重差分法英文名称为DiD（Differences-in-Differences），又称“倍差法”，是研究效用评估研究中的常用方法之一。在研究中经常将其中一部分设为研究组，另一部分设为对照组，将某项政策或措施实施前后的数据差异进行比较，进而对政策或措施本身进行评估。
本文的研究者是以双差分法进行实证分析，核心是中国疾病监测点系统（China’s Disease Surveillance Points system, DSPs）的每日死因监测数据，这一数据系统覆盖了中国321个地级市、共计605个疾病监测点区县的3.24亿人，占全国人口的24.3%。
从新闻媒体和各地疫情防控指挥部发布的政府公告之中，研究者们收集了精确到地级市的封城信息。依据既有文献和政策通知，定义了两种类型的封城措施：城市封闭和社区封闭。前者被定义为不同城市之间人员的流动受限，而后者则被定义为城市内部人员的流动受限。通过匹配这两个数据集，研究者们构建了2020年1月1日至3月14日DSP县级层面的面板数据集，而该时间段与中国COVID-19暴发大致重合。
需要说明的是，这一研究中的基线分析排除了武汉的三个疾病观测点，因为武汉是中国最严重的疫情中心地，该城市死亡案例的报告进程可能会在研究的窗口期受到较大程度的负面影响。
论文原文链接如下，欢迎查阅：
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08.28.20183699v2
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