全球新冠肺炎病例破100萬！疫情何時終結？要靠兩個方法

主要結論（1）隨著歐美國家加大檢測力度，之前積壓的待檢測「堰塞湖」被排除，每日新增新冠病例數預計很快（一周內）見到拐點。

（2）排除「堰塞湖」的干擾後，每日新增病例繼續下降的速度可能會比較慢。目前大多歐美國家的傳染係數R0下降到了1.5以內，即使考慮到防疫措施不斷趨嚴，R0有望進一步下降，但不容易下降到遠小於1的水平，意味著新增病例的下降速度比較慢。

（3）在樂觀的假設下（R0在目前的基礎上再下降70%），預計美國4月底累計病例將達到42萬左右，5月底達到47萬左右；全球（只計算了已經爆發的疫情國）累計病例數4月底將達到155萬左右，5月底達到166萬左右。中性和悲觀假設預測結果見圖表4。

（4）發展中國家的疫情很可能未被披露，全球抗疫的最終勝利需要期待疫苗和特效藥的研製成功。在已報告的確診病例中，發達國家佔比很高。以2018年的人均GDP將國家分類，10,000美元以上的國家人口占比只有20%，但確診人數佔比超78%，而人均GDP在5,000美元以下的國家人口占比接近50%，確診人數佔比僅1.5%。

（5）中國出現第二波較大的疫情可能性很小，但可能在較長的時間裡都存在防控輸入性疫情的壓力。從湖北省外地區、以及韓國、新加坡等防控成功的案例來看，加強邊控、快速檢測和追踪隔離密切接觸者等措施足以應對輸入性疫情。

全球疫情防控效果初顯

從我們在國內疫情預測上較成功的經驗來看，以傳染係數R0作為最核心的估計參數、SEIR模型為框架的預測方法是比較客觀和有效的。當前全球（尤其是歐美國家）的新增確診病例不斷高攀，疫情形勢似乎在迅速惡化，但我們估算的傳染係數R0是在下降的，防控措施正在顯現效果。

歐美疫情較嚴重的國家採取防控措施使傳染係數R0下降大體可以分為三個階段：

第一階段：大約在3月5日之前，大多數歐美國家對疫情都不夠重視，基本沒有採取防疫措施，傳染係數R0在5左右。
第二階段：3月5日到20日之間，歐美國家陸續採取防疫措施，降低人員聚集，不同國家力度有所差異，但針對輕症患者基本上採取不檢測、不收治、提倡居家自治的策略。傳染係數R0大多數國家降到2.5以下。值得一提的是，這一階段美國的R0只下降到4左右，明顯高於歐洲其他國家，這或許與美國政府一直宣稱疫情可控、危害很小、有特效藥以及能研製出疫苗等有關，造成民眾和各級政府的重視度不夠。
第三階段：3月20日到目前，大多數國家都開始重視快速檢測確診新冠病例，加強隔離措施。不少國家開始效仿中國方艙醫院的模式，將體育場館、劇院等場所改建為臨時醫院，收治輕症患者。由於加強檢測，之前未及時檢測的積壓病例也被確診，因此這一階段新增病例數爆發式上漲，但合理估計下的R0值基本下降到1.8以下。

隨著各國對快速檢測和隔離輕症患者的重視、大量方艙醫院的投入使用，傳染係數R0有望進一步下降，我們將在本文第二部分對未來疫情走勢做情景分析。

圖表1 主要疫情國的累計確診病例數和估算的最新傳染係數R0值

數據來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

說明：橫軸是累計確診病例超過100之後的天數；縱軸是累計確診病例數；R0是根據SEIR模型估算的最新傳染係數（平均每個病人能傳染幾個人）

值得一提的是，判斷疫情形勢是否在改善，不應該直接看官方確診數據。由於前期不重視檢查或檢測能力不足，會造成積壓了待檢測患者的「堰塞湖」，在後期加強檢測後，確診數據會爆發式增長，但這是失真的。對R0進行合理估計，是客觀理性判斷疫情趨勢的有效方法。

為什麼我們估計的R0值會有所不同？

本文對R0估計的方法和原則：

1）不簡單採用公佈病例數來擬合

由於對檢測的重視度和檢測能力的變化，確診報告數據可能嚴重失真。以美國為例，前期由於沒有重視檢測，新增確診病例較少，直接估計的R0會比較小，而後期雖然加強了防疫措施，但由於加強了檢測，新增病例反而多了，意味著直接估計的R0值反而增大了，這顯然不合理。

2）按照各國採取措施的時間節點來假設R0值的變化範圍

合理的假設是，採取更嚴格的防疫措施後，R0值只能比之前的變小。這樣，在疫情前期模型值可能明顯高於官方公佈的確診數。

3）設定參數值使得模型推測的過去2週累計新增病例數與實際公佈值比較接近

這一假設的邏輯是，最近一周的檢測比較全面了，更早之前一周積壓的病例在最近一周基本得到了檢測。考慮到新冠病毒輕症患者自癒的平時時長約為5到7天，2週之前的積壓病例大多可能都已自癒了。這一假設的前提是最近一周已經實現較全面的檢測了，對於仍未實現全面檢測的國家，估計的R0值可能有所失真。

4）模型推測的總累計確診數小幅高於公佈值

考慮到前期未檢測的病例可能已經自癒了，公佈的累計確診數可能存在漏報，因此模型推測值不能低於公佈值，可小幅高於公佈值。

歐美新增病例拐點將很快出現，但疫情結束進程將很緩慢

歐美國家前期積壓的待檢測「堰塞湖」預計能較快排除

以美國為例，3月16日到29日期間，前半段公佈新增病例數大幅低於模型預測值，後半段則明顯高於，這是因為前期檢測能力不夠或重視度不夠造成了積壓，而後期檢測力度加大造成的（見圖表2）。預計美國待檢測「堰塞湖」在接下來一周內有望得到基本排除，屆時每日新增病例數會出現一個明顯回落（從目前每日2萬左右下降到模型預測值1.5萬左右）。

圖表2 美國確診數據公佈值與模型值對比

數據來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

真實的新增病例數下降速度可能較慢

排除前期積壓患者的影響後，每日新增病例是否下降以及下降的速度取決於各國的傳染係數R0能否小於1以及小於1的幅度。從當前看，我們估計的歐美國家最新的R0值在1.1到1.8之間，尚未小於1。考慮到檢測力度和防疫措施正在加大，效果將很快顯現，R0會繼續下降，但下降到遠小於1的水平恐怕不容易，真實的新增病例數（不考慮積壓患者影響）下降的速度可能較慢。

值得一提的是，很多研究都依據中國、韓國新增病例數拐點出現後下降的速度來推斷歐美國家疫情下降的速度，這或許會過於樂觀。因為中國、韓國在快速檢測+全面收治隔離輕症患者（通過方艙醫院）後，R0才快速下降到0.2以下。從目前歐美國家防疫措施的效果以及對輕症患者的收治隔離來看，R0可能不會像中韓那樣進一步快速大幅下降。

全球疫情預測的情景分析

從中國、韓國疫情控制的成功經驗看，快速檢測+全面收治隔離輕症患者是取得抗疫勝利的關鍵（參考3月20日發布的《模型揭示美國疫情失真：應果斷推行方艙模式》）。自3月20日以來，歐美國家開始重視快速檢測，檢測能力不斷提高，R0下降明顯，但仍在1以上。

根據媒體報導，塞爾維亞、伊朗、意大利、西班牙、英國、美國、法國、奧地利、巴西等國都在近期開始採取方艙醫院的模式，將一些大型體育場館和展覽中心改建成臨時收治輕症患者的醫院。這對進一步降低R0將起到明顯作用。

我們對主要疫情國R0進一步下降做情景分析：

1）樂觀情形下，各國R0在最新估計值的基礎上進一步下降70%（中國、韓國在全面收治輕症患者後，R0值從1左右迅速下降到0.2以下）。這種情形下，美國的R0值進一步下降到0.54。

2）中性假設下，各國R0值進一步下降50%。這種情形下，美國R0值下降到0.9。

3）悲觀假設下，各國R0值進一步下降30%。這種情形下，美國R0值下降到1.26，仍大於1，其餘國家R0下降到1左右或小於1。

這三種情景假設下，全球（只計算目前已爆發的疫情國）以及主要疫情國的疫情預測如圖表3和圖表4。

圖表3 全球（只計算目前疫情爆發國）疫情預測：三種情景假設下

來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

說明：全球疫情預測是對目前已經爆發疫情的國家的預測匯總，可能存在一些發展中國家的疫情未被披露。

圖表4 全球及主要疫情國疫情預測：三種情景假設下

來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

延伸閱讀：香港確診人數累計802宗！今日新增37宗確診！確診大廈、599C檢疫大廈名單、確診患者曾乘坐航班資料（不斷更新）

全球疫情何時終結——只能期待疫苗和特效藥研製成功

隨著檢測力度加大和對輕症患者的收治力度，歐美國家疫情的爆發狀態有望得到抑制。但要在全球範圍內消滅疫情，難度極大，主要有以下兩方面的原因。

疫情結束速度緩慢，嚴格的防控措施難以長時間堅持

在目前嚴格的防疫措施下，R0只下降到小幅小於1，疫情結束的速度比較慢。即使在我們的樂觀假設情形下，以美國為例，到4月底每日新增病例數還在3,000以上，要在5月24日之後才能下降到1,000以內。而嚴格的防控措施很難長時間實施，各國民眾和經濟都不可承受。而只有新增病例數下降到很低水平，才能適度放鬆一些防控措施，否則疫情可能反复。

圖表5 樂觀假設情形下，美國疫情預測

來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

發展中國家疫情很可能未充分披露

觀察目前主要的疫情國容易發現，大部分都是歐美的發達國家，這是很不合理的，發展中國家的疫情很可能未被披露。在已報告的確診病例中，發達國家佔比很高。以2018年的人均GDP將國家分類，10,000美元以上的國家人口占比只有20%，但確診人數佔比超78%，而人均GDP在5,000美元以下的國家人口占比接近50%，確診人數佔比僅1.5%。

圖表6 確診病例數在不同人均GDP國家的分佈

來源：wind，中泰證券研究所，人均GDP來自IMF發布的2018年數值

第三世界國家的疫情很可能未被檢測，甚至還沒有重視。國際社會對疫情控制的不同步，也將對全球疫情防控產生非常不利的影響。即使有部分國家的疫情得到有效控制，其防止境外輸入疫情的壓力將長時間存在，對國際貿易和全球經濟產生長時間的不利影響。

全球抗疫的最終勝利需期待疫苗和特效藥的研製成功

儘管靠隔離措施快速取得全球抗疫勝利的難度很大，但也無需過度恐慌，最終的解決手段可能得靠科技，即盡快研製出疫苗或特效藥等。中美等國的科研機構都在加緊研發疫苗和特效藥，據中美科學家估計，疫苗最快有望在9月份用到人身上。在疫苗和特效藥研製成功之前，全球的防疫措施很難大幅度放鬆，其影響全球經濟的持續時間我們需要有充分預期。

中國出現第二波較大疫情的概率較小

應對輸入的零星疫情比爆發狀態的疫情難度小很多

以中國湖北省之外地區為例，其前期的病例主要是武漢輸入型的，由於正好遇到春運季，輸入比較嚴重。但在採取嚴格的追踪和隔離措施後，其傳染係數R0迅速下降到0.1左右。當然，在接下來應對境外輸入疫情的過程中，不可能採取當時那麼嚴格的隔離措施，但境外輸入的壓力與當時春運期武漢往外輸出也不可同日而語。對境外輸入人員的檢測和追踪的工作量和難度都應該遠小於春運期間武漢外遷的情形。

圖表7 中國湖北省之外確診數據以及估計的R0值變化

來源：模型推測，wind，中泰證券研究所

加強邊控、快速檢測和追踪隔離密切接觸者等措施足以應對輸入性疫情

從中國湖北以外區域、韓國、新加坡等疫情控制較成功的案例來看，加強邊控、快速檢測和追踪隔離密切接觸者等措施足以應對輸入性疫情。從各國疫情防控的效果來看，越早採取防疫措施、越早重視快速檢測國家，應對效果較好。比如，WHO稱新加坡能控住疫情靠的就是「堅持循證和科學，不遺餘力檢測每一起類似流感和肺炎的病例」。目前疫情較嚴重的國家都是前期不夠重視，不提倡檢測或檢測能力不夠，使得輸入性疫情演變成爆發狀態，大幅增加防控的難度。

在疫情預測方法上的一些認識和見解

以傳染係數R0作為最核心的參數，用SEIR模型為框架的預測方法是比較科學和有效的。我們在國內疫情的預測上就是採用的這一方法，取得了較好的效果。這裡面最重要的工作是預計未來在防疫措施下R0值會怎麼變化，實際上R0值確定了，未來疫情的時間序列就可以按照模型計算出來了。
不分析R0值的變化，直接套用模型擬合數據來做預測是沒有邏輯基礎的。SEIR模型在沒有防疫措施影響的情況下類似於S型生長曲線函數（Sigmoid函數），能刻畫病毒自然狀態下的傳播規律，比如一個初始R0值大於1的病毒在沒有乾預的情況下會傳遍幾乎整個人群，在大部分人被傳染後它的傳播速度會下降（因為能被傳染的人變少了），這時就出現了疫情的拐點。但很顯然，這不是我們要預測的拐點，我們要預測是的當前嚴格的防疫措施下，疫情什麼時候能出現拐點，關鍵在於判斷R0什麼時候下降到1以下。
簡單統計規律，直接外推預測也是不可靠的。比如直接用中國、韓國等採取措施後多久疫情被控制來簡單推斷其他國家的疫情拐點是不可取的。用每日新增病例數/總人口數來刻畫疫情所處階段（爆發期、控制期、緩和期等），即這一比例達到什麼水平就會進入下一個階段，什麼時候會開始下降，這樣統計和簡單外推也是不夠嚴謹的，因為這不是疫情自然狀態下的傳播規律，沒有一致性，不同國家採取的防疫措施的力度和效果不一樣，R0下降的幅度也不一樣，所表現出來的規律也就很可能不一樣。何況目前疫情從爆發到真正控制住的國家也就只有中國、韓國這兩個樣本，簡單的統計規律可參考意義就很弱。
R0在評估防疫措施的力度和效果後估計得到，而不能根據歷史數據直接擬合得到的。由於很多國家前期不重視檢查或檢測能力不足，會造成積壓了待檢測患者的「堰塞湖」，在後期加強檢測後，確診數據會爆發式增長，但這是失真的。如果直接用這失真的新增確診數據對R0進行估計，會得到前低後高的結果，即後期採取更嚴格的防疫措施下R0反而上升了，這顯然不合理。合理預估R0的變化，是預測疫情趨勢的關鍵前提。

編按：本文經授權轉載自微信公眾號「李迅雷金融與投資」（ID：lixunlei0722），作者唐軍李迅雷。本文為作者觀點，不代表本媒體立場。（原題：全球疫情何時見拐點？）