“动态清零”拯救了几百万人吗？

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“动态清零”拯救了几百万人吗？

- 卢昌海 -

中国放弃 “动态清零” 后，有一个为 “动态清零” 辩护的说法，叫作 “动态清零” 拯救了几百万人。这个说法的理由是：美国的新冠 (COVID-19) 死亡人数超过了 100 万，而中国的人口是美国的四倍多，假如没有 “动态清零”，新冠死亡人数将会有几百万。因此， “动态清零” 拯救了几百万人。

粗看起来，这个说法不无道理，因为在 “动态清零” 期间^[注一]，哪怕考虑到中国数据的可靠性很低，中国的新冠死亡人数——无论绝对数目还是占总人口的比例——确实被公认为是远低于美国，更远远低于从美国数据外推出的几百万这一绝对数目。但哪怕稍一思考，也会知道问题显然不这么简单，因为新冠死亡并不是 “动态清零” 所能影响的唯一额外死亡。事实上， “动态清零” 之所以搞得天怒人怨，恰恰是因为新冠死亡并不是 “动态清零” 所能影响的唯一额外死亡。在 “动态清零” 期间，新冠死亡虽然减少了，次生灾难却大幅增加。而且在次生灾难中，突破信息管制而时不时爆出的零星热点不过是冰山之尖顶，主体部分是 “沉默的大多数”。因此，要评估 “动态清零” 是否拯救了几百万人，关键是要搞清 “动态清零” 期间的额外死亡人数到底有多少。

在信息透明的社会里，要搞清这一点是不太困难的，但在中国这样一个信息管制严苛，信息造假严重的社会里，则不是一件容易的事情，需要一些推测性的分析。本文就试着来分析一下。

本文分析的数据基础是各省的人口统计。这是唯一有足够大涵盖范围的数据 (其他数据——比如火葬场烧尸体的数目，清明节上坟的人数等——往往只适用于很小的时间和空间范围，且往往因针对性太强而很快就遭删除，虽可定点显示官方数据的错误，作为全局性分析的基础则不够系统)。在网上搜索 “20✕✕年✕✕省死亡人口”，可以搜出很多省份的年度死亡人口数据，比如 (死亡人数的单位是万人，选这些数据的理由下文会介绍)：

	2017 年	2018 年	2019 年	2020 年	2021 年
广东	50.10	51.22	50.99	59.02	61.12
云南	32.0	30.4	30.0		38
浙江	31.3	31.8	32.0		38.4
辽宁	30.3	32.3	32.3		37.7

同时也可搜到相应的全国数据：

	2017 年	2018 年	2019 年	2020 年	2021 年
全国	986	993	998		1014

下面就试着来分析一下。

首先可以看到的是，广东、云南、浙江、辽宁四个省份 2021 年的死亡人数跟疫情前的 2017—2019 年的平均死亡人数相比，均增加了 20% 左右。当然，并非每个省份都如此，而更引人注目的是，全国死亡人数的相应增幅只有 2% 左右。考虑到中国信息造假严重这一国情，出现数据的出入并不意外。问题是：数据之间如何取舍？对此，我的判断是：就死亡人数的增幅而言，应取大不取小。理由很简单：跟经济增长率这样的 “正能量” 数据会被浮夸不同，死亡人数是彻头彻尾的 “负能量”，在敏感的疫情时期更是如此。从政治上讲，死亡人数有瞒报的动机却无虚报的理由；从技术上讲，漏报死亡远比把活人统计成死人更有可能。因此，各省的死亡人数增幅在我看来都只是增幅之下限，其中增幅较大的更有价值 (因为哪怕已被压低依然有较多信息)。而广东、云南、浙江、辽宁这四个省份就地域而言，从东到西都有，北部、中部和南部也都有；从经济发展水平上讲，则发达和欠发达都有，因而很具代表性 (这是除增幅较大外，选这四个省份的另一个主要原因)。这四个省份共同显示出的 20% 左右的死亡人数增幅^[注二]，在我看来很大程度上意味着全国死亡人数的增幅下限在 20% 左右。将这一点跟上面数据里正常年份 (即 2017—2019 年) 的全国死亡人数平均值 (约 1,000 万) 联系起来，可以推测出 2021 年全国额外死亡人数的下限在 200 万左右。

2020 和 2022 年的情形又如何呢？很遗憾，用上述搜索基本搜不到 2020 年的数据 (唯一的例外是广东)； 2022 年的数据则尚未出炉。不过从疫情本身的大致情况来看，夹在中间的 2021 年是相对平稳的，既没有 2020 年初遇疫情时的慌乱，也没有 2022 年的热点迭出和封城手段上的变本加厉。从这个角度推测， 2021 年的额外死亡人数很可能是三年之中最少的——换句话说， 2020 和 2022 年的额外死亡人数很可能高于 2021 年。事实上，尽管搜不到直接数字，但有人口研究者从 “第七次人口普查公报” 中分析出 2020 年的额外死亡人数达 400—500 万 (参阅我 2022-01-16 的微博)，跟上述推测相符。当然， “400—500 万” 这一数据由于本身也出自分析，如何解读并非没有歧义。但哪怕退一步，只拿 2021 年的额外死亡人数下限来代替很可能更高的 2020 和 2022 年的额外死亡人数， “动态清零” (含义参阅 [注一]，下文不再重复强调) 期间的额外死亡人数下限也在 600 万左右。仅此一项，就不仅在绝对数目上，而且在占总人口的比例上超过了主要西方国家的新冠死亡。仅此一项，就足以让中国成为抗疫最失败的国家。

而更不幸的是，如此惨重的死亡代价却是一场白白的牺牲——因为用这代价换来的三年时光基本都耗在了嘲笑西方，诋毁西方疫苗等等的 “务虚” 之上，使得三年后的今天，中国依然没有有效疫苗，医疗系统也并无长进 (说不定还因封城和经济衰退而有所退步)。这使得放弃 “动态清零” 后的中国，实际上是用躺平的姿态，让既未打过有效疫苗又不曾有过自然感染的国民去迎接新冠。诚然，如今主流新冠变种的死亡率已有所变低。但变低的程度并没有国内渲染的那么戏剧性——因为这变低来自国外数据，尤其是来自数据健全的西方或发达国家，而那些国家的国民几乎全都要么打过有效疫苗，要么已被感染过。那样基础上的死亡率变低是不能直接套用到中国的。更何况，新冠死亡率的变低是跟传播速度的变快一同出现的，骤然爆发之下，对医疗系统的冲击很可能是灾难性的——对躺平的社会尤其如此。目前外界对中国将要迎来的新冠死亡人数的估计普遍在百万量级，跟一开始就采取西方式应对可能会有的死亡人数并无显著不同^[注三]。

换句话说，在抗击新冠这场马拉松式的比拼中，中国的 “动态清零” 非但没有拯救几百万人，反而是在先期付出几百万人的额外死亡代价后，很可能依然要重演西方国家的新冠死亡，从而是一场惨败。

当然，要维护面子的话，中国可将新冠死亡挂在其他死亡名下 (因为新冠诱发基础病占新冠死亡的很大比例，一旦将这部分挂到其他死亡名下，确实可以显著压低新冠死亡人数)，甚或干脆不报或少报。只不过，这种文字游戏或造假虽能维护面子——甚至还能变成庆功大会，却也丢掉了几百万额外死亡原本应该换来的教训^[注四]。更何况，除非在人口统计上也全面作出相应的手脚，未来的分析者依然能在一定程度上还原真相。

本文就写到这里。最后要说明的是，对数据作出解读，在某些环节上作出假设，都是有出错风险的 (也做好了订正的准备)。因此本文虽呈示了自己的分析，但与其说是想让读者接受特定的结论，不如说是试图抛砖引玉，引发读者的思考——这年头，新闻和数据常被垄断，只有思考依然属于个人^[补注一]。

注释

“动态清零” 这一提法并不是抗疫之初就有的，因此无论在本文，还是在本文所评论的 “‘动态清零’ 拯救了几百万人” 这一说法中，都只是泛指中国在 2020—2022 年间所采用的严防死守的抗疫手段。
四个省份共同出现这种幅度的数字，也基本排除了计算错误之类的因素。
当然，所谓 “百万量级”，究竟是 100 万还是 500 万还是 900 万仍有很大差别，要事后才能知道——倘有可靠数据的话。从分析角度讲，数字恐怕会偏于大的一端。因为据估计，对既未打过有效疫苗又不曾有过自然感染的人来说，目前主流新冠变种的感染死亡率在 0.5% 上下 (不同估计得出的结果不尽相同，但大都在 0.5% 上下)，相当于每十亿名感染者中会有 500 万左右的死亡。这还是医疗系统运作正常的情形，若医疗系统崩溃，死亡人数还会显著增加。中国将要迎来的情形很可能是后者。
关于专制社会，有个说法叫作：只要没被专制的铁拳直接砸到，就能对专制的悲剧视而不见。类似地，就疫情而言，只要自己和亲友 “杨 (阳) 康”，很多人往往 “渡尽劫波” 依然能 “共情” 于官方宣传和庆功大会。这种现象目前就已不在少数，疫情高峰过后将会更加显著。

2022 年 12 月 18 日完稿
2022 年 12 月 18 日发布
https://www.changhai.org/

补注

本文发布后，有读者来信就一些技术性问题提出讨论。我回信中有两个段落对正文可起到一定的补充作用，故作为补注收录于此 (文字略有修订)：「我这篇小文有一个基本假定，就是认为中国的统计数据——尤其是对疫情期间死亡人数的统计——并不可靠 (因此不讨论各省之间及各省与全国之间的数据出入——那种出入只有在数据本身可靠的情况下才有讨论价值)。在数据不可靠的假定下，之所以仍能撰写本文，则是基于另一个假设，即死亡数据没有虚报的理由，也极不可能因技术性错误而多报，故可视为下限 (也因此，增幅大的更有价值)。这些在正文中都已有所交待。」；「作为基数的各省户籍人口本身的变化我也考虑过，之所以不在文章中讨论，是出于两个原因：一个是中国的总人口增长已趋停顿 (2021 年只比 2019 年微增 0.3%)，对地域及经济发展水平各异的省份来说，户籍人口既有增加的，也有减少的，平均而言不会对本文的分析产生显著影响；另一个 (并非必须，但若成立，可作为对前一个的补充) 是死亡及额外死亡往往出现在高龄、容易突发疾病或需要定期医疗服务 (比如洗肾之类) 的人群里，而户籍迁徙的人群往往是较有活力、相对健康的，因此我估计不会对同期的死亡数据产生重大影响。」[2022-12-25]