經濟觀察網 記者 張英

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近日，北京大學國家發展研究院馬京晶等人組成的課題組發布了一份新冠疫情感染報告，對本輪疫情的傳播特征、民眾感染后的癥狀、人群和地區間差異等進行了系統分析。

報告顯示，在“新十條”出臺后大概13天，即12月20日，全國多地疫情就已達峰，到12月底各地感染均已過峰。截至2023年1月11日，全國新冠感染率累積約達到64%，感染人數累積約9億。

在區域感染差異上，報告顯示本輪累積感染率最高的前三名省份均屬于西部地區，第一名甘肅省約達91%，第二名云南省約84%，第三名青海省約80%。

報告課題組成員北京大學國家發展研究院副教授馬京晶對經濟觀察網表示，在互聯網上北上廣疫情聲量很大，但數據估計西部地區感染率可能更高。

馬京晶介紹，這些感染率是模型估計數據，是根據網絡平臺上對感染新冠后相關癥狀的搜索量計算而得。簡單來說，就是網上對“發燒”“咳嗽”等癥狀搜索上升了，也就代表感染率上升了。感染率的原始數據主要由脈策數據提供，該公司抓取了國內多家網絡平臺上關于新冠癥狀的搜索數據，在這些數據基礎上，課題組成員計算了全國、各省、各城市的感染率。

馬京晶說，現在很多公眾都很希望了解到感染率數據，但完全準確的數據現下不可能得到，通過此類大數據方法可以快速全面的估算各地感染率，而且成本較低。雖然此類方法會受到一些影響搜索的隨機因素或固有習慣影響，跟現實有一定差距，但在疫情暴發期間，快速全面了解全國各地的大致感染率，對相關部門進行醫療資源的調配可以起到重要作用。

“大小數據相結合”可更合理配置醫療資源

除了大數據方法外，課題組還使用了問卷調查（小數據）方法。在疫情高峰期在全國進行了問卷調查，共獲取有效樣本11443人。

馬京晶解釋，“大數據方法可快速估算出每日各地的感染率，但想要服務于醫療資源調配，還需要了解感染后各種癥狀出現的可能性、用藥率、就醫率、住院率等。這些數據可以通過問卷調查實現。”

課題組問卷調研的樣本比例是依據中國第七次人口普查相關人口比例，比如各地人口占比、性別比、年齡比等，以保證抽取樣本與全國人口結構一致，使其能代表全國情況。

在開展問卷調查前，課題組未表明調查主題與新冠疫情有關，而是將相關問題融入了一份消費者信心指數調研問卷。馬京晶說，這樣就避免了受訪者都是對疫情感興趣的人，如果都是這樣的人，他們就更可能正在陽或已經陽過，樣本就可能高估感染率。

她認為，大數據與問卷調查小數據相結合的方法，能非常快速、方便地估計出各地每天大概有多少人有買藥、就診、住院等需求，相關政府機構也可使用這樣的方法，疫情暴發時能及時預測到發生地區、感染規模等，便于調配醫療物資和醫院資源。

76%受訪者認為感染新冠比流感更難受

報告顯示，絕大部分受訪的感染者都出現了發燒、咳嗽咳痰、鼻塞流涕、咽痛、味覺嗅覺改變、腹瀉等一種或幾種癥狀。感染新冠后最為常見的癥狀是發熱，受訪的感染者有82%出現了發燒癥狀，其中最高體溫在38.5度及以上的占比高達75%，發燒持續天數在三天及以上的占比達46%，使用退燒藥物的占比高達86%。

在轉陰時間上，全國樣本中約一半感染者在感染后5-7天癥狀消失并轉陰，約20%的感染者需要更久。

分地區來看，北部地區更容易出現發燒癥狀，中部地區的咳嗽咳痰癥狀更嚴重，這兩個地區的咽痛癥狀出現率也高于其他地區，西部地區的味覺嗅覺改變癥狀出現率高于其他地區，南部地區更容易出現鼻塞流涕和肌肉關節疼痛癥狀東部地區的無癥狀率略高于其他地區。

北部地區癥狀消失所需天數也最長，為6.9天，西部地區次之，為6.7天，南部地區最短，5.7天。

調查還發現，感染癥狀也存在性別差異。受訪者中女性更傾向于認為新冠比流感或感冒更難受。同時，女性的咽痛、鼻塞流涕和咳嗽咳痰等癥狀出現率均明顯高于男性，癥狀消失所需天數更長，鼻塞流涕和咳嗽咳痰用藥率也高于男性。

在主觀感受上，受訪者中有76%的感染者認為感染新冠后的難受程度要高于自己以前最嚴重的流感或感冒。

對于感染癥狀調查的意義，馬京晶認為，在這輪疫情之前很多人認為感染后大部分是無癥狀，但得了一次后發現其實很難受，課題組希望能把大家感染后的癥狀經歷給講出來。

西部地區多種癥狀用藥率高于其他地區

調查顯示，各地區的用藥需求隨感染癥狀差異也表現出明顯不同。

北、中、西部地區的發燒用藥率均接近90%，南部地區的腹瀉用藥率高于其他地區。值得注意的是西部地區，在五類癥狀對應的用藥率排名中，除腹瀉用藥率位于第二外，其他癥狀用藥率均大于等于另外四個地區。

從就醫措施看，55%的感染者使用了線上平臺問診、電話問診等一種或幾種不同形式的醫療服務。值得注意的是，17%的感染者使用了醫療機構門診/急診服務，5.5%的感染者使用了住院服務。

從就醫措施的人群差異來看，55歲及以上人群在電話問診、醫療機構門診急診或住院等醫療服務使用率上均明顯高于其他年齡組，對藥物和醫療服務的需求也更多。

（課題組成員：馬京晶、張丹丹、陳沁、張琬玥、高卓媛）