【城市疫情治理】吴建南 张阿城 许泽宁 | 应急管理如何精准施策？中国城市新冠肺炎疫情治理的实证研究*
Release time：2020-04-30 09:24:00
应急管理如何精准施策？
中国城市新冠肺炎疫情治理的实证研究*
吴建南 张阿城 许泽宁
摘要：新冠肺炎疫情在全国范围内爆发以来，如何精准有效做好疫情防控工作受到各方高度关注。本文以367个城市为分析单元，收集了各省市卫生健康委员会官网公布的新冠肺炎疫情日度数据。以新冠肺炎疫情发展的阶段特征为基础，构建了疫情“规模-增幅”的二维疫情风险分类框架。在各城市人口流动基本处于静止的疫情防控阶段，根据二维疫情风险分类框架，将城市具体分为五类：未感染型、相对安全型、可控型、预警型、高危型，进而提出针对不同类型城市采取差异化防控策略的治理思路。本文可为识别疫情风险类型、防控重点区域与关键环节提供决策依据，从而实现分类防控与精准治理。
关键词：应急治理；分类防控；精准治理；新冠肺炎疫情
作者吴建南，上海交通大学中国城市治理研究院、国际与公共事务学院教授（上海）；张阿城，上海交通大学国际与公共事务学院博士研究生（上海）；徐泽宁，上海交通大学中国城市治理研究院博士后（上海）
一、引言
如何寻求高效的资源配置策略，确保现代化的大国治理有序推进，是国家发展的重要战略与关键。尤其是当面临重大突发公共事件时，政府如何实现建构秩序和推动发展的有机统一，需要有高水平和高智慧的治理举措。2019年12月以来，新型冠状病毒感染的肺炎疫情（以下简称：新冠肺炎疫情）的爆发，给居民健康和社会秩序带来巨大的挑战。党和国家对疫情防控工作高度重视。2020年1月29日，全国31个省市区全部启动重大突发公共卫生事件应急响应。作为一个大国，不同区域在不同疫情阶段应该实施系统分级分类治理策略，不应该简单地“一刀切”。本文拟研究以下问题：1）如何对中国城市疫情治理风险进行有效的分类？2）对城市新冠疫情肺炎治理分类后如何精准施策？
关于公共危机事件应急治理研究，现有文献首先聚焦在如何构建健全完善的现代城市危机治理体系，提升城市应急治理能力。薛澜和钟开斌较早的根据突发事件的性质, 提出将突发事件分为自然灾害类、事故灾难类、公共卫生事件类、社会安全事件类和经济危机类四类（薛澜、钟开斌，2005）。自2003年非典疫情以来，我国城市应急治理体系研究逐渐深入，特别是针对公共卫生事件类的治理更是得到进一步关注。我国逐渐建立起以“一案三制”为核心的公共危机应急管理体系（钟开斌，2009；刘霞、严晓，2011），包括应急预案、国家专项应急预案、国务院部门应急预案和地方应急预案。
关于公共危机风险评估，其方法包括基于头脑风暴（Asch S M, Stoto M, Mendes M, et al., 2005）、德尔菲（吴家兵、龚磊、陈芳等，2018）、层次分析（杨涛、李傅冬、何凡，2018）等方法构建指标体系开展评估；以及基于历史数据开展风险评估，主要有描述流行病学法（Vescovi L, Rebetez M, Rong F, 2005）、地理信息系统风险评估法（Ferrier N, Haque C, 2003；吴振宇、李羽敏、董升草，2005；Yang Y, Zhang Y, Fang L Q et al., 2015）、风险矩阵法（Michael S, Tse C., 2005）。其中，风险矩阵法使用最为广泛，即按照风险发生可能性的高低以及风险发生后对目标的影响程度，作为两个维度绘制在同一个平面上，对风险发生的可能性和影响程度进行定性或定量的分析（杨云、孙宏、康正等，2016），例如，董艳采用风险矩阵法对北京市突发事件进行风险等级评定，为政府预防和控制风险提供了决策参考与处置依据（董艳、李剑峰、王连军等，2010）；杨云等人评估了黑龙省5类突发公共卫生事件的可能性与严重性，并进行了风险水平排序（杨云、孙宏、康正等，2016）。
虽然公共危机风险评估已产生一批成果，但在研究方法上，现有的风险评估方法侧重于事前评估，即突发性公共卫生事件的预防，有效的事中快速风险评估方法亟待探索，特别是已有方法侧重于历史数据分析和专家主观评估，基于实时数据的评估指标体系与方法亟待构建，实证研究的论文相对较少（吕孝礼、朱宪、徐浩，2019）；在研究对象上，未见以城市为分析对象，特别是较好地反映城市内部风险的空间分布特征。有学者认为应根据不同区域的风险状况，对全国不同区域进行系统科学分类，从各个省到各个市再到各个区县甚至到各个乡镇均应如此（吴建南，2020）。在此基础上提出可供参考的策略模型, 这将有助于丰富重大突发公共卫生事件风险评估理论和方法论体系，在指导城市未来的同类型重大公共危机事件防控有很重要的实践意义。
本文以367个城市为分析单元，收集了1月30日-2月2日各城市卫生健康委员会官网公布的新冠肺炎疫情日度数据，从“疫情规模和疫情增幅”两个维度构建疫情治理风险分类框架，分别反映疫情的危害程度和可控程度，形成中国不同城市的疫情风险类别，有助于系统识别不同城市疫情风险类型和防控关键举措，进而提高疫情治理的针对性，实现科学分类防控和精准治理。
二、中国城市新冠肺炎疫情的阶段特征与分类治理
（一）阶段特征
在我国应急管理体系建设中，灾害危机事件的应对通常被划分为预防与准备、监测与预警、救援与处置、善后与恢复等四个阶段（童星、陶鹏，2013）。预防与准备是指针对灾害危机所提出的预防与消减方式，监测与预警是指针对各类可能导致灾害危机的危险源进行检测预警，以及应对灾害危机所采取的管理体制、机制，尤其是在资源与协作上的整备情况；基于与处置阶段是指针对灾害危机爆发后所进行的各项维持社会秩序、救护、避难等工作；善后与回复阶段则是指对灾害危机所影响到的区域、群体、制度所进行的一系列重建工作，不同应急管理阶段不是严格割裂分离开来，是一个广泛联系、相互链接、动态发展的复杂过程（Quarantelli E L, 1999）。
图1 2020年1月11日-2月22日中国新冠肺炎疫情发展趋势
数据来源：作者根据国家卫生健康委员会官方网站整理绘制。
图1是以1月11日春运为时间节点，截至2月22日中国新冠肺炎疫情发展趋势，包括全国范围内确诊病例数、治愈病例数、死亡病例数、新增确诊病例数、新增治愈病例数、新增死亡病例数。1月23日起，广东、浙江、湖南等省份陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应，疫情应急防控逐渐进入监测预警阶段。在2月4日前后，可以清晰发现疫情新增确诊人数出现下降趋势，一级应急响应防控举措成效逐渐显现。由于在2月13日起，湖北省将临床诊断病例纳入确诊病例数，在这一时间段疫情出现一个新峰值。
（二）分类治理
“分类治理”为我们理解复杂的治理过程提供了有力的宏观视角和解释框架。分类治理思路也广泛用于环境治理领域（张艳军，2015；王坚、陈刚、黄相国，2015），它能反映了我国应急治理的趋势及其背后的政府间关系，在国家治理能力现代化与治理体系现代化的背景下，它也是公共应急治理现代化的迫切需求和趋势（王春城，2018）。分类治理思路的合理性主要体现在以下两方面。
系统分类能有效提升城市疫情治理中的资源配置效率。新冠肺炎疫情防控治理中，部分城市政府存在简单的教条防控现象，甚至采取一些过激手段、极端做法，不仅增加疫情防控的机会成本，也可能激起基层群众的反抗心理。本文通过系统分类研究，在应急治理中引入精准施策思维，能节省大量应急资源，提升治理效率，以相对经济的方式解决政府应急治理能力建设差异化的问题。
第二，系统分类有助于识别城市疫情治理最佳实践。在新冠肺炎疫情治理初期阶段，疫情防控模式相对统一，在政策实践上具有普遍意义的指导型城市暂不突出，对于分类治理模式的分析甚少。事实上，由于不同城市所处的地理环境、经济环境、人口规模、行政等级的不同，其疫情发展趋势的复杂性各异，各城市政府的政策创新能力、政策执行能力也千差万别，因此城市的疫情治理策略也应当存在差异。通过对城市疫情治理风险进行分类评定，可以识别出同类型事件治理中的最佳实践，有利于实现政府治理的可标准化（李大宇、章昌平、许鹿，2017）。根据各城市疫情治理的最佳实践可以形成应急治理方式、政策、策略等的“政策池”。
因此，在新冠肺炎疫情治理的研究中，充分考虑城市的自身特点，建立统一的城市疫情治理分类标准与框架，区分城市疫情治理风险状态，采取相应的治理策略，对于实现高效资源配置、统筹精准都具有重要的理论与实践意义。
三、中国城市新冠肺炎疫情系统分类的基本框架
（一）分类维度
突发公共卫生事件系统分类可以从事件危害程度和可控程度来考虑。分类目的在于从政府的应急管理能力出发, 科学地判定城市突发公共事件风险级别（薛澜、钟开斌，2005）。本文分别采用表征新冠肺炎疫情危害程度和政府可控程度的两个维度，对中国城市疫情治理风险进行分类。
维度一：以疫情规模分级衡量疫情存量状况。疫情存量反映的是城市疫情严重程度及其对防疫医护人员和物资的需求水平。为减少感染人数波动对分析带来的影响，本文选取每万人感染人数为疫情规模指标，这也是公共卫生事件风险评估中常用的警戒指标（陈秋玲、张青、肖璐，2010）。
（1）
其中，Epidemic scaleit为i城市在t时间的疫情感染规模，infectedit为i城市在t时间的被感染人数，peopleit为i城市在2017年的平均人口。
维度二：以疫情增幅分级衡量疫情增量状况。疫情增量直观反映了患病人数的改变情况，也反映了政府为抑制疫情扩散而进行社会管控的力度。本文选取每3日感染人数增幅为疫情增长率指标。
|
|
（2） |
其中，Epidemic rateit为i城市在t时间的疫情感染增幅，infectedit为i城市在t时间受感染人数，infectedit为i城市在t-3天时期的被感染人数。如果Epidemic rateit>0，则表示疫情仍处于持续扩散阶段，如果Epidemic rateit≦0，则疫情治理处于相对缓和状态。
（二）分类标准
参照陈秋玲等人（陈秋玲、张青、肖璐，2010）城市安全评估指标归一处理标准设定，本文以全国受感染城市“平均疫情规模”为中心参照值，将城市疫情规模区分为高规模城市（H）和低规模城市（L），以全国受感染城市“平均疫情增幅”为中心参照值，将城市疫情增幅区分为高增幅城市（H）和低增幅城市（L），由此中国城市新冠肺炎疫情治理风险可以构建出四象限分类模型（如图2）。定义低感染低增幅（LL）的城市属于A类地区（相对安全型），属于疫情防控治理效果良好类型。低感染高增幅（LH）的城市属于B类地区（预警型），高感染低增幅（HL）的城市属于C类地区（可控型），高感染高增幅（HH）的城市属于D类地区（高危型），未发生新冠疫情感染的城市为O类地区（未感染地区），属于疫情防控治理效果最优类型。
图2 中国城市新冠肺炎疫情治理风险分类的四象限模型
四、数据分析
（一）数据来源
本研究以中国367个城市为分析单元，文中涉及的新冠肺炎疫情确诊病例数、治愈病例数以及死亡病例数等数据，主要来源于各省市健康卫生卫委员会官方网站。城市疫情规模计算指标中涉及的城市人口规模数据来源于2018年《中国城市统计年鉴》。
（二）样本区间
系统分类分析的样本时间窗口聚焦在2020年1月30日-2月2日。主要基于以下考虑：首先，1月29日开始全国31个省、市、自治区（除港澳台地区）均启动一级响应，与此同时，日内瓦当地时间1月30日，世界卫生组织宣布中国新型冠状病毒肺炎疫情已经构成“国际关注的突发公共卫生事件”（PHEIC）。该决定有效期为三个月，如疫情发生重大变化，总干事有权提早召开会议，解除紧急状态。根据《国际卫生条例（2005）》规定，“国际关注的突发公共卫生事件”是按特殊程序确认的不寻常公共卫生事件，是世卫组织对流行病的一种较高级别的预警，意味着该事件“严重、突然、不同寻常、意料之外”。 其次，国务院办公厅将2020年春节假期延长至2月2日，2月3日各城市根据疫情发展态势合理有序复工。随着收假复工到来，部分城市迎来了第一轮人口流动，为排除大规模人口流动因素干扰城市疫情治理风险类型划分，本文选择2月2日作为样本截止日期。
（三）分类结果
表1是 1月30日-2月2日中国城市疫情风险类型的日变化数量与占比，并且对中国城市疫情治理风险分类进行可视化（如图2a、图2b）。数据显示，全国受感染城市数量在样本时间区间内出现增加，截止2月2日，15.07%的城市未受感染，低感染低增幅的A类城市（相对安全型）占比47.67%，低感染高增幅的B类城市（预警型）占比27.12%，高感染低增幅的C类城市（可控型）占比6.03%，高感染高增幅的D类城市（高危型）占比4.66%。
表1 1月30日-2月2日中国城市疫情风险类型每日变化数量与占比
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类型 |
1月30日 |
1月31日 |
2月1日 |
2月2日 |
|
D类城市 （高感染高增幅，高危型） |
22 |
27 |
25 |
17 |
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（6.03%） |
（7.40%） |
（6.85%） |
（4.66%） |
|
|
C类城市 （高感染低增幅，可控型） |
19 |
16 |
16 |
22 |
|
（5.21%） |
（4.38%） |
（4.38%） |
（6.03%） |
|
|
B类城市 （低感染高增幅，预警型） |
85 |
104 |
119 |
99 |
|
（23.29%） |
（28.49%） |
（32.60%） |
（27.12%） |
|
|
A类城市 （低感染低增幅，相对安全型） |
160 |
151 |
147 |
174 |
|
（43.84%） |
（41.37%） |
（40.27%） |
（47.67%） |
|
|
O类城市 （未感染型） |
81 |
69 |
60 |
55 |
|
（22.19%） |
（18.90%） |
（16.44%） |
（15.07%） |
|
|
空间单元总数 |
367 |
367 |
367 |
367 |
数据来源：作者根据疫情规模、疫情增幅划分计算而得。
A类型城市：相对安全型城市。2020年1月30日至2月2日，相对安全型数量计174个，接近全国城市半数，呈增加态势。O类城市（未感染城市）数量由81个减少为55，反映出疫情扩散范围扩大，由于在地理位置与三个标准差椭圆范围内城市相距较远，经济联系紧密程度角度，人口流动规模小，西藏、青海、新疆、甘肃等西部省份中的O类城市（未感染城市）数量居多。
B类型城市：预警型城市。预警型数量计99个，包括最新出现疫情的广西贵港、贵州安顺、黑龙江黑河、云南临沧和甘肃甘南自治州。预警型城市典型特征表现为城市感染人数少但疫情患病人数的高增幅，其关键原因在于疫情开始扩散阶段缺少严格的筛查、排查、隔离监测等防控举措，增加了疫情防控治理难度。
C类型城市：可控型城市。规模可控型数量从1月30日的9个增加至2月2日的22个，占比6.03%，与1月30日0时相比，湖北省有明显增加，新增孝感、恩施、十堰、神农架等城市，浙江温州、江西南昌、广东中山由D类（高危型）转为C类（可控型）安徽省、云南省的D类城市也已全部转为C类（可控型），疫情增长率降到全国平均水平以下。浙江、广东等地城市采取的“一张网”防控、“一盘棋”统筹、“一竿子”到底的有力防控举措，使城市层面疫情增速有所下降，疫情治理举措逐渐呈现向好态势。
D类型城市：高危型城市。比较1月30日，高危型疫情风险的城市总体数量从22个减少到17个，占全样本数量的4.66%，包括湖北省10个、广东省4个（广州市、深圳市、珠海市、东莞市）、江西省1个（新余市）、湖南省1个（长沙市）、海南省1个（陵水黎族自治县），其中59%集中于湖北省，24%位于广东省。从整体趋势来看，D类城市进一步减少，除湖北省外主要位于广州、深圳、珠海、东莞，其余地区的D类城市呈零星分布特征。与1月30日0时相比，2月2日的城市疫情风险分类结果中，湖北十堰、孝感、恩施，浙江温州，安徽铜陵、亳州等地已不在D类行列，但广东省四个城市均为新增D类城市，反映出武汉封城前珠三角地区的感染者流入效应已经展现。
图2a 1月30日全国城市疫情风险型划分 图2b 2月2日全国城市疫情风险类型划分
五、系统分类治理：城市公共危机精准施策的策略选择
2020年1月27日，国务院联防联控机制印发《关于科学防治精准施策分区分级做好新冠肺炎疫情防控工作的指导意见》，提出了分类指导、分区施策的具体工作思路，在地区层面，科学细分疫情轻中重度风险地区。本文认为要实现公共危机精准施策需要采取针对性策略和措施，实施强化差异化的精准防控策略，本文选取了疫情扩散受人口流动、交通运输、生产生活等因素干扰最小的时间区间，探索性的构建了疫情“规模—增幅”的评估框架，认为可以将中国城市疫情治理风险分类进一步细分高危型、预警型、可控型、相对安全型与未感染型。
要实现对不同城市疫情风险的系统分类治理，需要在疫情不同发展阶段深入、详尽、全面监测，及时瞄准各类型城市疫情治理的“靶心”，做到因时而异，因城制宜。为了使各城市应急治理效果有标准可依、应急治理过程可追溯量化，需要选择科学合理的标准化分类框架，分析不同类型城市疫情治理中的条件与资源、难点与困境等情况，逐个类型制定差异化的应急治理举措，实现公共危机治理指向精准与模式精准，根据风险程度提出不同类型城市的差异化决策支持方案，避免疫情防控治理“一刀切”。
具体而言，A类城市（相对安全型）和O类城市（未感染型）在做好防控工作的同时，逐步加强生产生活恢复，努力为企业复工复产提供便利条件，提高企业复工审批效率，保证安全的前提下逐步放开和解除应急响应；B类城市（预警型）应提前预判由低感染高增幅升级为高感染高增幅的风险，在医疗资源等方面进行充分准备，如新建或改建集中收治医院等；C类城市（可控型）抓住有利时机加强人员筛查和医疗资源配置，适时进行防控策略调整；D类城市（高危型）的重点地区疫集中救治资源和防护资源，同时维持限制人口流动的措施，防止疫情向外扩散，严格疫情管控措施，避免出现新的疫情增长极。
本文至少有两点有待进一步突破，一是主要基于疫情“规模—增幅”两个维度对新冠肺炎疫情治理风险进行评估分析，但是这两个指标仅体现了风险危害性和风险控制程度下的疫情风险水平，随着疫情防控工作的进一步推动，未来疫情治理风险评估还需要关注和引入反映城市疫情治理能力指标，例如治愈率，死亡率、境外输入患病增长率等，进一步完善我国应急治理分区分类治理的分析思路和框架，二是本文选择在全国人口处于相对静止流动的疫情区间，但是如果处于复工复产带来人口流动的疫情治理中后期，则需要科学合理设置人口流动指标权重逐渐修改完善疫情治理风险分类框架。
引用标识：吴建南,张阿城,许泽宁.应急管理如何精准施策？中国城市新冠肺炎疫情治理的实证研究[M]//吴建南.城市治理研究(第五卷).上海：上海交通大学出版社，2020.
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