[全文](https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309634771261963174479)

这是一篇迟到的文章。

在4月初上海疫情闹得最为严重、争论最为激烈的时候我有了一个想法，写一篇文章说说那些在清零共存之争中常被提起的理由里，到底有多少是站得住脚的、正确的。然而没想到一动笔就停不下来，越写越多，中间还因为实验、生病等原因耽搁过一段时间，陆陆续续写到现在才算完成。然而早已离最初吵的最厉害的时候过去很久了。可以说是想蹭个热度结果还没赶上。

但是既然写完了，不发的话也就浪费了。于是，谨以此文，来说说为什么，我们一直在坚持清零政策吧。

（文中有些早期写完的内容是基于4月当时的情况和数据的，懒得一个个去改了。）

目录：

1、奥密克戎危害很轻吗？

  1.1 奥密克戎弱于德尔塔吗？

 1.2 奥密克戎是大号流感吗？

2、防疫政策造成了比疫情本身更大的损失吗？ 

3、清零政策造成医疗挤兑，共存就好了吗？

4、病亡的都是有基础疾病的老年人，不是因为新冠吗？ 

5、打了疫苗就能高枕无忧吗？ 

6、清零无法长期持续吗？ 

7、继续清零下去会经济崩溃吗？ 

8、病毒是无法战胜的吗？ 

9、上海乱象 

10、结语

在开始正文之前，我想先说几个讨论的前提：

1、 上海、包括之前的西安、以及可能没多少人关注的瑞丽等小城在疫情期间可能发生了许许多多的悲剧，许多都可以说是闻者伤心见者流泪。比起容易大而空的宏大叙事，微观叙事更容易引起共鸣，容易起到更加良好的传播效果。通过恰到好处的利用微观叙事，选择精心挑选的对象，控制好谋篇布局、节奏详略，很容易将读者引向一个特定的预设结论里。 从最近上海经常刷爆朋友圈的各种文章，到之前西安的流产孕妇、以及流调大叔，甚至更早之前的“一粒沙一座山”等等，莫不如是。确实，与同胞的悲惨境遇共情是每个人天生便拥有的、刻在基因里的能力。这就是微观叙事的高明之处。

然而很遗憾的是，这一切恰恰是我们在做公共政策讨论和判断时应当避免的。公共政策，面对的可能是成千上万的人，这远远超出了一个人所能直观感受的范围。因此我们只能通过统计数字、图表来去做出判断 。而图表上冷冰冰的数字所带给人的感受和冲击，是远远弱于身边的直观事例的。别的不说，香港这波死了9000多人，美国到现在累计病亡100万人，全世界因新冠而死的人近千万。而有人去关心这些人吗？恐怕这些数字带给我们的冲击远远不如看到一个老人因为心梗没有AED死在救护车边上。然而，那些冷冰冰的病亡数字的背后，难道没有同样藏着许多令人不忍卒读的故事吗？我想不是的，只是我们可能没有机会、没有精力去听、去搜集罢了。这就导致了“一个人的死是个悲剧，一万个人的死只是个统计数字”的情况的出现。而我认为这种情况不应该出现在求是的同学的身上。我们在讨论公共政策的时候，应当能够去排除感情的波动，使用理性思维去做出判断的 。虽然这很残酷，但是这才是正确的路。

2、 有的人可能会说：这是假两难推理，救一个人和救一万个人并不矛盾。然而，“理论上”我们应当能把每个人都安排的很好 ，就像“理论上”每个人都应该自觉的去打疫苗，平时出门戴口罩，日常自觉做核酸，发现阳性自行在家隔离不出门，轻症患者即使有发烧等症状也不去医院给医生增加负担，疫情下物流依然通畅，全中国的公司都支持居家办公……是啊，“理论上”所有问题都是可以解决的，然而实际上呢？政治上把这种理想中的情形称为乌托邦，物理上称为真空中的球形鸡。然而现实中我们往往做不到这些“理论上”可以的事情 。任何一项政策，其中一个重要的考量因素便是可操作性和可执行性 。

因此，本文讨论的 不是“理论上”的乌托邦的情况，不是“中国政策”vs“乌托邦政策”，而是在这个世界上真实执行着的各种政策，是“中国政策”vs“其他国家政策” 。

本文中我参考和观察对比的对象主要是英国和美国 。主要原因有二：首先英国是最早喊出群体免疫的国家，到现在也是执行“共存”路线最坚决的国家之一，而美国是世界上为数不多体量上和中国接近的国家，有比较大的参考价值。其次英美都是发达国家，有较为完善的医疗、社会记录与统计系统，其数据完善度相比第三世界国家较高，也便于查找。（其实我挺想对比一下印度和越南的数据的，然而一方面他们的数据太难查了，查到了也看不懂，勉强用翻译软件翻译一下又发现数据不全，很多需要的指标都没有，只好放弃了）

3、 承接第一条，在做公共政策讨论时第二个需要避免的便是“我觉得” 。我觉得如何如何，我朋友说如何如何，我认识的人如何如何……一个人再怎么神通广大、朋友众多，他自己和他的社会关系所能直接观察和感受的，相对整个社会也只是很小的一片。而且，不要说还有各种信息茧房、信息壁垒之类的问题。因此，在讨论公共政策、公共议题之时，“我觉得”是很不可靠的，而是要看整体、看统计、看数据 。尽管数据也会有错误、会有遗漏、甚至有造假，但是它依然比“感觉”要靠谱的多。Anyway，talk is cheap，show me the data。

4、有许多人其实是对生活中重要的事物毫无敬畏的 。就像全民核酸，如果筛查结束之后发现没有阳性，总有人跳出来说劳民伤财。而他们往往从不去想，如果不未雨绸缪，真的出了问题怎么办（或者说真出了问题，这批人往往也是第一个跳出来开喷的）。 曲突徙薪亡恩泽，焦头烂额为上客 ，这种事情无数次的发生在我们的身边。中国执行动态清零的政策已经快两年了，我们一直生活在这样的环境中，就像呼吸空气一样自然，以至于不少人真的意识不到它的珍贵。

因此，本文我不打算从正面去说明清零政策的必要，而是反其道而行之，说说那些常被“共存派”提起的理由，是否能够站得住脚；说说那些选择了“共存”的国家，现在是什么样子的 。

另外，还有许多人认为奥密克戎和之前的新冠病毒不同，因此不能硬套之前的政策。那么，在力所能及的范围内，我尽可能将2022年之前（原始毒株及德尔塔）和之后（奥密克戎）的情况分别都说到 。 

下面是正文。

0 1

奥密克戎危害很轻，真的吗？

许多“共存派”挂在嘴边的一句话就是：奥密克戎和原始新冠以及德尔塔不一样，奥密克戎就是个大号流感，没必要对奥密克戎严防死守，然而，真的是这样吗？事实是什么呢？

  1.1 奥密克戎弱于德尔塔，真的吗？

2022年4月，英国 研究者对2021年11月29日至2022年1月9日之间英国的超过150万例新冠感染病例进行了研究，其中有100万例为奥密克戎感染病例，约45万例为德尔塔感染病例，这是迄今为止最大规模的对奥密克戎和德尔塔对比的研究。研究结果发表在Lancet上[1]。

从文中的结论来看，自2021年12月中期开始，英国的新冠病例便主要为感染奥密克戎毒株，相比之前的德尔塔病例，奥密克戎的住院风险下降了59%，病亡风险下降了69%。

看起来奥密克戎确实比德尔塔要弱。但是，一个传染病的危险程度，并不是致死率，还要考虑它的传播能力。 在这里科普两个数值：一个是病死率（Case Fatality Rate，CFR），指因某种疾病而死亡的人数在该病患者中的占比，另一个是死亡率（Mortality Rate），指全体人群中因某种疾病而死亡的人数占全体人群中的比例。前文说明的上奥密克戎的病死率（CFR）比德尔塔要弱，然而死亡率呢？我们继续来看英国的数据[2]，根据英国卫生安全局的统计，我找到了近一年时间英国新冠确诊及死亡的每日数据。（上图为确诊、下图为死亡。注意下方的时间）

可以很清楚的看到，在1年内英国迎来了4次新冠病毒爆发的高峰，而无论是爆发期的单日确诊、累计确诊，还是单日死亡、累计死亡数，奥密克戎都是高于德尔塔的。因此，我们可以这样说，虽然奥密克戎的病死率（CFR）低于德尔塔，但是造成的死亡率却是高于德尔塔的。 

再来看美国的数据，根据Johns Hopkins的统计[3]，美国每日确诊和死亡数如下（同样注意下方的时间）：

可以看到，虽然奥密克戎的病死率低于德尔塔，但是由于其感染人数远超德尔塔，导致最终的死亡数也是奥密克戎大于德尔塔的。 （下面是小学数学时间：请问病死率下降为三分之一，传染人数上升5倍，最后死亡人数是原来的____倍？）

 1.2 奥密克戎是大号流感，真的吗？

许多人说随着新冠的不断变异，其毒性也在一直下降，而奥密克戎已经和流感差不多/低于流感了，真的是这样吗？研究这个问题，我们需要首先明确一点：流感的致死率到底有多少？我们来看一份美国疾控中心（CDC）统计的2018-2019年流感的患病、就医及死亡报告[4]。（注：按CDC统计美国流感季一般为每年第40周-次年第17周）

记住这两个数字：出现症状的约2900万人，死亡约2.7万人，可以大概认为流感病亡率（CFR）约为0.093%，略低于0.1%。而新冠的病亡率（同样也是CFR）呢？

可以看到，在疫情爆发初期病亡率一直居高不下，最为夸张的英国一度达到10%以上（这要归功于他们最早提出和实行“群体免疫”的政策）。而随着人类开始逐渐积累应对新冠的经验，病亡率已经大大下降了。然而，截至最新统计，美国的新冠病亡率依然有1.2%，是流感的十倍以上。英国和香港的数据接近，约为流感的8倍左右，而控制疫情做的最好的中国，新冠病亡率依然是流感的5倍左右[5]。

不过，我不太确定这个统计方法是直接按照新冠爆发以来的总病亡/总确诊来计算的，还是区分了不同毒株。而JHU的数据也没有直接说明新冠不同毒株的病亡率，因此，为了弄清Omicron的病亡率，我自己做了个统计。我观察到最近两波疫情美国确诊人数的峰值和病亡人数的峰值之间大概相隔了2周左右，因此计算方法是用每周病亡数字除以两周前的确诊数字，这个计算不算太准确（不一定每个病亡患者都是正好确诊后两周死的，导致计算结果波动幅度会较大），但是可以粗略估计一段时间内病亡率的变化，从2022年以后确诊的新冠基本全部为Omicron毒株，因此可以作为Omicron病亡率的参考。结果如何呢？

最新的病亡率，即Omicron的CFR约为0.9%，依然为流感的9倍以上。不过，然而在查阅资料和统计的时候，我突然意识到自己犯了一个错误：我最初使用的流感的患病、病亡数据是来自于疫情前的，那时大家还不习惯戴口罩、没有隔离、居家办公、取消大型聚会等政策。虽说这些政策本身是为了应对新冠而设置的，但是它们同样会减少其他疾病的传播。那么，在当下的政策环境下，流感的流行状况如何呢？

遗憾的是2021和2022的流感年度报告暂时还没有，不过CDC会发布每周的流感监测报告，我们可以从中一窥究竟[6]。

先来看一个死亡统计数据[7]。

本图列举了2018-2022年的每周数据，橘黄色阴影是流感死亡数据，蓝色阴影是新冠死亡数据。

不难看出，相比新冠死亡，流感死亡数几乎是可以忽略不计的。而疫情爆发后的流感死亡，相比疫情前的流感死亡同样又几乎可以忽略不计。再上几个数据对比：儿童流感病亡数对比：

流感住院数对比：

不同年龄段流感住院数对比：

综上，从图中我们不难得出：疫情前流感的危害是疫情后流感的约5-10倍。

而根据前文得出的结论，新冠的危险是疫情前流感的约10倍，那么，控制变量可知，在同样的条件下，新冠的危害是流感的___倍？最后：来个CDC自己报告里的结论[6]：

CDC估计，本次流感季到目前为止（2021年第40周至2022年第17周），有570万例流感患病，59000例住院治疗和3600例流感死亡。3600例死亡是什么概念呢？作为对比，2022年2月初美国奥密克戎肆虐最严重的时候，平均每天死亡数约为2500人。也就是说，严重时新冠一天半死亡人数超过流感一整个季度。现在，还有人认为新冠是“大号”流感吗？其实在国内，专家也早就强调过了（还是往低里说的）

为什么到现在依然有人在反复念叨，不断暗示，想要让人觉得奥密克戎并不危险呢？ 

0 2

防疫政策造成了比疫情本身更大的损失，

真的吗？

许多人希望结束清零政策的一个重要原因便是：因为清零，导致许多正常的社会活动中断，使得许多人没有死于新冠，却因新冠而死。比如不能及时送医的哮喘病人、突发心梗的患者、常年需要透析的老人等等。之前还在网上看到一篇文章《上海逝者》，统计了在上海所有类似的事件，这个名单到现在还在更新。截止至目前，已经有100多人了。而上海因感染新冠而去世的，到目前为止，一共只有几十人。许多人便因此认为，清零政策造成了比病毒本身更多的死亡。然而，真的是这样吗？

在2021年，世界卫生组织曾经发布过一份报告[8]，统计了在2020年间死于新冠的人数及超额死亡的人数。结果是死于新冠的人数为180万人，而因疫情导致的超额死亡则至少为300万人，是直接死于新冠的1.5倍多。看起来，因新冠而死的人数远超直接死于新冠的说法是正确的。

然而，真的如此吗？讨论因疫情而死的人们时，我们需要对比的死亡数据究竟是什么数据？

疫情之下的死亡大概可以分为以下4类：①新冠直接造成的病亡 ②因疫情及防疫政策造成的医疗资源挤兑、医疗系统崩溃等原因，其他病人得不到及时的治疗，而带来的死亡（比如西安孕妇、上海心梗老人等） ③因疫情造成的经济、政治、社会等方面出现各种问题，而导致的死亡（比如因疫情导致经济下滑、破产跳楼的，因封城压力大抑郁自杀的，可归于此类） ④即便是不存在疫情的情况下也会发生的死亡（比如正常情况下自然衰老死亡、其他疾病的死亡、车祸触电落水等意外死亡）。①②③都可以说是“因疫情而死的人”。

而有些人所谓“因防疫而死的人比新冠死的人还多”，是将②+③和①进行直接对比，发现②+③>①，从而得出防疫造成更多死亡的错误结论。这里暗含的一个隐藏假设其实是：没有防控，疫情带来的影响就不存在了。

然而正常人应该都明白，疫情可不会因为你不管控了就消失。 所以实际上应该对比的是：“采取清零政策国家的①+②+③” 与 “采取共存政策国家的①+②+③”。

而这个①+②+③，在医学上恰好有一个专有名词，叫“超额死亡率”（excess mortality）。即因为某些事件（如疫情、战争、自然灾害、经济危机等）会导致一段时间内人口死亡数超过往年同期的平均值（即④），因为这个数值只统计死亡数，而不区分具体死因，所以一般认为，这个数值可以大致估计因特定事件引起的直接及间接死亡的总和。而2020年至今，全球发生的最重大事件毫无疑问就是新冠疫情了。所以，通过2020年以来的超额死亡数据，我们可以来判断不同国家应对疫情的优劣。

我们来看一下按地区和国别区分的关于超额死亡的数据：2022年3月，来自国际COVID-19协作组的专家开展了相关研究，研究人员收集了74个国家和地区以及266个地区的全因死亡率报告，同时通过建模估算，得出全球因疫情导致的超额死亡人数是直接死于新冠的人数的三倍以上，总数可能高达1800万人。研究结果发表在Lancet上[9]。

结果显示：在2020-2021年间，全世界每10万人中因新冠去世的人数为39.2人，而根据模型估计的每10万人超额死亡数则为120.3人，而结合Lancet之前一篇对疫情前其他原因的死亡率和趋势的研究[10]，可以认为本次全球极高的超额死亡率就是由于疫情导致的。即，因为疫情，使得全球每10万人比往常年多死了120.3人，是新冠直接病亡的3倍左右。其中，拉美、中亚、中东等地区超额死亡数较多，而西欧则较少。东亚地区为全球最低。

具体到国家来说的话，来列举几个主要国家的数据：

如果中国没有实行清零政策

假如参照世界平均水平，那么中国将出现约14亿x120人/10万人=1680万人的超额死亡

假如参照医疗实力远超中国的美国，那么中国将出现约14亿x179人/10万人=2506万人的超额死亡

假如参照同为亚洲人、医疗实力一样强于中国的日本，那么中国将出现约14亿x44人/10万人=616万人的超额死亡

无论哪个数字，都远远超出中国目前实际的超额死亡数值

我想，从这些数字可以很清楚的看出，放弃清零、选择共存并不能减少因疫情导致的悲剧。相反，随着放开管控，感染和死于新冠的人数增加，医疗系统被击穿，正常的社会秩序、生产生活无法维持，会导致远超正常状态下的死亡率。

有人可能会说：这些都是22年之前的数据了，现在是奥密克戎，和之前不一样。奥密克戎确实相比德尔塔以及原始毒株发生了很大的变化。但是，这影响了本质吗？由于奥密克戎是21年底发现的，而这篇文章的研究数据截止至2021年12月31日，所以基本反映不了奥密克戎的影响。不过在查资料的过程中我还发现《经济学人》（The Economist ）杂志同样做了关于超额死亡的模型及统计[11]。不过，由于模型和统计方法的不同[12]，经济学人统计的各个国家的超额死亡数字都比Lancet大许多，不过整体的趋势上一致的。

那么这个统计结果如何呢？

截止至2022年4月23日，中国的超额死亡数依然是全球最低的一档[13]。（补充：在Lancet和The Economist的统计中部分国家，如澳大利亚和新西兰等的超额死亡均为负值，即疫情期间总死亡率反而下降了，我不是很理解。也没看到文中有很好的解释。所以舍去了负值的国家）具体来说：以2020年1月1日为零点，至2021年12月27日，中国每10万人超额死亡数为30人，而2022年1月3日至2022年4月23日（奥密克戎流行期间），每10万人超额死亡数反而下降至25人。作为对比，同样以2020年1月1日为零点，至2021年12月27日，美国每10万人超额死亡数为305人，而2022年1月3日至2022年4月23日（奥密克戎流行期间），每10万人超额死亡数上升至358人。

同时，除了全球性的研究，美国疾控中心（CDC）自己也一直有统计美国每周的超额死亡数据[14]

很容易看到，奥密克戎爆发期带来的超额死亡是要高于德尔塔的。我想，这些数据足以说明，虽然随着病毒的不断变异，奥密克戎的毒性在降低，但是其所带来的超额死亡风险依然是不容小觑的。而一直坚持清零政策的中国，也依然是在控制因疫情导致的超额死亡最优秀的国家之一。从这个角度来说，清零政策并没有造成了更多的损失，反而是拯救了无数的，本来可能是处于风险中的人。

0 3

清零政策造成了医疗挤兑，共存就好了。

真的吗？

从今年以来，西安、上海等地先后爆发疫情，而在应对过程中医疗系统无疑是处于风口浪尖。许多人质疑坚决清零的政策将太多的医疗资源投向了治疗和预防新冠，而忽视了其他疾病，以至于挤占了其他疾病患者的医疗资源。有不少人将此上升为对清零政策的批评，认为如果不是清零，就不会出现这样的医疗资源不足的情况。然而，事实真的如此吗？ 

2022年2月，世界卫生组织发布了一份疫情期间全球基本卫生服务的报告[15]，其中显示，在疫情期间，全球有92%的国家有至少一项基本卫生服务遭到一定程度的干扰，36%的国家救护车服务中断，32%的国家急诊室服务中断，23%的国家急诊手术服务中断，59%的国家择期手术被中断，35%的国家面临医疗人员不足的困境。

总不能说，这些国家都是因为清零而导致医疗资源不足的吧？当然，全球不同国家医疗资源差异极大，有些国家本来就短缺，也不能全怪到新冠头上。那么，我们来看看在发达程度和医疗资源都属于全球前列的英国和美国的医疗体系在面对疫情时应对的如何吧。

首先来看英国。英国的国家医疗服务体系NHS（National Health Service）可以算是英国的一张名片了。2012伦敦奥运开幕式歌舞表演阶段，演出展示的最能代表英国的两项内容：一是J·K·罗琳与她的哈利·波特；二就是NHS[16]。

我们来看最近3个月（2021.12-2022.3）NHS的月度报告[17-19]：首先来看headline（从新到旧）：

我挑重点的翻译一下：

- 急诊等待时间是有史以来最长的，28%的病人等待急诊时间超过4小时

- 急诊病床等待时间也创新高，2.2万人从被救护车运到医院开始到实际入院治疗的等候时间超过了12小时，是去年同期的33倍

- 救护车等待时间继续恶化，急诊救护车平均到达时间1小时

- 截至2022.3，近30万患者等待入院治疗的等待时间超过1年，是疫情前的185倍，2.4万人已经等待了超过2年

- 三分之一的癌症患者等待接受治疗的时间超过2个月

- 择期治疗排队人数607万人，创下历史新高

啊这……说好的共存之后医疗资源就不会紧张呢？

再来一项一项看：入院等待时间超过12小时人数：一飞冲天

救护车响应时间：1类（致命伤）和2类（紧急状况，比如孕妇待产）无论是平均响应时间还是90%分位时间均超过目标值。1类超的还不太多，2类直接放飞自我，超过目标时间一倍以上了

那么，为什么会出现这种情况呢？报告也给出了答案：

两波新冠疫情均导致NHS急诊数量大幅下降。这里，我们不妨大胆猜测一下：究竟是新冠会以毒攻毒，克死其他疾病，让人们急诊的需求大幅下降呢？还是新冠会挤占大量医疗资源导致影响急诊的需求呢？

继续来看：等待治疗人数：超过610万，有史以来最高（英国一共就6千万人口）

等待时间超过一年的病人，约30万，比2021年最高峰时已经有所下降，但是依然是疫情前的100多倍。

癌症病人等待治疗超过两个月的：最新为38%，有史以来最高。

111电话（类似我国120）在60秒内拨通的概率，只有不到50%，最低时甚至只有20%多。

而接下来这张图大概可以说明以上一切的原因：医护人员请假数量：

可以看到：每一波新冠疫情，都会有大量的医护人员因病请假缺席。这很容易理解，毕竟医护人员也不是超人，也会染病，甚至风险还更大。而因新冠导致增加的额外医疗需求撞上因新冠导致的医护人员数量减少，双向奔赴之下，医疗系统的不堪重负就是很容易理解的了。英国可以说是最早选择“群体免疫”，选择放开、共存的国家了。说好的“共存”之后就不会医疗资源紧张呢？反正我是很难想象，如果“非常遗憾你得了癌症，请回家等两个月再来治疗”这种情况出现在中国，会是什么样的情景。说出这个话的医生恐怕要被患者家属打死吧。

说完英国再来看看美国，遗憾的是美国我并没有找到一份专门的报告，所以只能从公开数据中自己分析了。

先来看美国因新冠住院和进ICU的病人数：

可以看到，在疫情爆发高峰期，每100万人中有超过80人因重症住进了ICU，也就是每10万人中8人。

而美国和世界其他国家ICU病床数量是多少呢？很容易查到：美国每10万人有34.7张ICU床位，而中国只有3.6张。

也就是说，仅新冠一项疾病，在高峰期就会占据美国四分之一的ICU资源。

即使不考虑中国人口是美国的4倍，放开可能造成更多的患者数量，仅以美国现有的患者数量计算，就已经是中国的医疗系统无法承担的了。而即便是财大气粗的美国，在面临新冠爆发之时，也会大量挤占其他疾病所需的医疗资源。如图可见，在新冠高峰期其他疾病的ICU占用数有大幅的下降[20]。

此外，即使在美国，也要考虑不同地区之间的贫富差异导致的医疗资源不均。比如最富有的加州（类比北上广），即使新冠造成的冲击很大，但是依然可以依靠深厚的底蕴硬抗疫情的压力，或者凭借“钞能力”在短期大幅增加ICU数目应对疫情的冲击。

而最穷的州之一的阿拉巴马（类比中国中西部省份），则可能面临在疫情冲击下，医疗需求超出承载能力，医疗系统被击穿崩溃的局面。

不过，即使看到这里，也不要去嘲笑。毕竟英美两国的医疗系统可以说是世界上最顶尖的水平了。连它们都无法应对的情况，其他国家碰上恐怕也不会好到哪里去。真要对比的话，“东方爱丁堡”的医疗系统水平搞不好还比不上人家正牌爱丁堡。

更何况，爱丁堡已经是中国顶尖医疗资源的汇集地了，那些中西部省市呢？参考美国阿拉巴马，真的放开的话估计它们面临的局面会更惨。

而爱丁堡在即使没有完全放开的情况下就出现了那么多乱象，是谁给你的勇气让你觉得如果选择放开，选择共存的话，医疗系统反而会好转呢？

这里放一个其他同学简单估算的结果：

0 4

病亡的都是有基础疾病的老年人，

不是因为新冠。

真的吗？

我们先来看一下4月23日上海发布的数据：

看起来说的有鼻子有眼，患者死亡都是因为基础疾病，好像新冠不背锅。然而，真的是如此吗？

这其实就是一个die with和die from的争议。中国在这方面的区分已经算是比较严格的了，而其他国家（比如英国）的区分则更加模糊。不过说实话，对于那些真的有基础病的老年人来说，这其实并没有很大的区别。

如果有临床的朋友们，接触过重症医学的话，一定对MODS（multiple organ dysfunction syndrome，多器官功能障碍综合征）这个词不陌生。不夸张的说，90%以上的ICU患者死亡病历上都会写着这个词。对于一个患者来说，死亡，几乎一定是多个器官多个系统的全面衰竭导致的，因为单个器官的疾病导致死亡，而同时其他器官和系统都正常几乎是不可能发生的事情。

在这里我们来猜测一下一个老年基础病人在感染新冠之后的状况会是什么样的，以图中第一个的支气管哮喘为例：

一位老年慢性支气管哮喘病人，长期喘息、胸闷，肺部听诊有哮鸣音（合并感染的话可能还会有湿罗音），肺通气能力下降，FEV1%约为50-60，无法进行大体力运动和工作。日常治疗为吸入糖皮质激素，β2激动剂等支气管扩张剂，外加吸氧。然后老人因意外感染了新冠，在原本的疾病上又增加了呼吸道感染、肺炎。这时候情况就麻烦了。大概能猜到病人的结局可能有几条路线： 

 -肺部感染无法得到有效控制-急性呼吸窘迫综合征（ARDS）-MODS-死亡

 -肺通气能力进一步下降-V/Q降低、血氧下降-呼吸衰竭-MODS-死亡

 -肺部合并细菌性感染严重并扩散-全身多重感染-败血症-MODS-死亡

这时，你说这个病人的死因到底是什么？

是因为新冠吗？可是最后导致他死亡的明明是多重感染。是因为感染吗？可他一开始只是支气管哮喘而已。是因为哮喘吗？哮喘治疗得当的话病人明明还可以再活十几年的。请问这个病人到底是不是因新冠而死的呢？

一位医生朋友曾经说过一个比喻：人体就像一座城池，自身的免疫系统就是守卫的士兵，而各种基础疾病就是来攻城的敌军。靠着外援（各种药物/手术/介入/仪器等等手段）的帮助勉强维持了平衡，没有破城。这时候，敌方突然杀来一群生力军（新冠），战场局势瞬间恶化，最后城破了，请问第一个破门的是不是新冠，对这座城池的主人来说有区别吗？

更加可恨的是，我们本可以将新冠彻底隔绝在这片战场之外的。而偏偏有些人在绞尽脑汁的想要开门揖盗，让它加入进来，还不停的在说：死了是因为基础病，本来就该死了，不要怪新冠。这话你敢去对那些患者家属说吗？

0 5

打了疫苗就能高枕无忧，

真的吗？

尽管去年仅仅是半强制的应打尽打被骂得要死，什么没人权小白鼠之类的都出来了，但是不知道为什么，每次谈到清零的时候，总有许多人跳出来说只要打了疫苗就可以放开。这里，我们暂且不谈中国迄今为止仍然没有实施强制疫苗的政策，不谈中国疫苗接种率也并未达到百分百，也不谈加强针比例并不算很高。我们就单独来说说，仅靠疫苗能够应付得了新冠吗？早在2020年疫情之初，NEJM上就有过关于新冠感染后抗体衰减的研究[21]，中国也有学者对此进行过研究，发表于Nature medicine上[22]。

结果显示，相比之前的冠状病毒，新冠在感染后抗体衰减的速度是惊人的。SARS（非典）患者感染后体内抗体水平可以持续2年，MERS（中东呼吸综合征）则可持续34个月，而新冠患者感染后2-3个月体内抗体水平即开始下降[22]。而NEJM的文章中则显示在患病后90天内，患者体内的抗体水平呈指数下降[21]。

不过由于这两篇文章都是疫情初期的，样本数较少。而2021年的一篇文章则显示，感染新冠后抗体在前70天衰减下降速度较快、随后的下降速度就比较缓慢了。不同的抗体平均半衰期从42天到238天不等[23]。

而另一项针对新冠抗体水平的研究则发现，接种疫苗后与实际感染新冠后的抗体衰减速度很相似[24]，两者的半衰期分别为65和58天。（即接种疫苗后65天抗体滴度减半）

而Lancet上一项专门针对疫苗的meta分析则显示，大多数研究结果表明在接种疫苗6个月后，疫苗有效性水平有了明显的下降。其中预防感染的效力下降21%，预防出现症状的效力则下降了25-35%[25]

尽管不同文章的结果对新冠感染/疫苗接种后抗体衰减的速度和水平结论不一，但是有一点是很明确的：新冠抗体是会随着时间慢慢下降的。疫苗并不意味着永久金身。现在想想，其实理解这一点并不需要看那么多论文，举一个现实的例子就可以了：根据英国卫生安全局的统计，英国的新冠疫苗接种情况如下[26]

至少接种一针的占92.6%，接种两针以上的占86.6%，接种加强针的占68.4%。平均每人接种疫苗数量为2.47针。

作为对比，中国至少接种一针的占90.47%，接种两针以上的占88.01%，接种加强针的约48%。平均每人接种疫苗数量为2.32针[27]。从数据上来说基本全面落后于英国。

而且，中国接种的主要是灭活疫苗，而英国接种的则是“更好”的mRNA疫苗。为什么在疫苗接种数量和质量的双重优势之下，英国的确诊和病亡数字依然远超中国呢？

建议“共存派”和“mRNA疫苗拥趸”们先打一架分出个胜负来（不过我发现这两波人的重合度意外的高，难道这波是左手打右手，双手互搏？）

回到正题。其实这背后的原因也非常好理解：疫苗的保护效力并不是百分百，效力相对较高的也只能达到90%左右。而这个“90%”，并不是说100个人打了疫苗，有90个人就可以完全免疫病毒了。而是每个人在面临病毒传播的风险时，有90%的几率免于被感染。相当于一件闪避90%的神装。

然而，常在河边走哪有不湿鞋，闪避再高，被攻击的多了，也总有中招的时候。90%的10次方就只有34%了，20次方只有12%。即使不考虑随着时间流逝疫苗效力也会慢慢下降，在一个选择了共存的国家里，一个累计确诊人数占人口总数三分之一的国家里，每天会有多少次面临传染的风险？达到10次、20次传染风险又需要多久？我想这应该不是一个很长的时间。在一个满街都有潜伏期、无症状、轻症的患者的环境下，即使有疫苗的保护，病毒的传播依然是难以控制的。

我甚至还没有说到，新冠的部分株系（比如B.1.351和B.1.1.7）可以造成突破性感染[30,31]，或者逃逸体液免疫[28]，亦或者是对抗体产生抵抗力[29]……

不过，鉴于这不是目前流行的主要株系，这里就不展开说了，有兴趣的同学可以自己去看这几篇文章。

总而言之，疫苗虽然是应对疫情非常有效的一件武器，但是他不是什么杀手锏，也不是什么“最终兵器”。疫苗只是整个防疫体系中的一环而已。想要单独依靠疫苗来战胜疫情，就好像妄图依靠一件武器来翻盘整个战局一样，这样会死的有多惨，二战日军已经给了我们一个明确的答案。

注：以上内容只是为了说明，单靠疫苗是不行的，并不是否定疫苗的作用。事实上疫苗在预防感染、降低重症率等方面的效果也是得到了充分证明的。该打还是要去打，而且尽量打加强针，三针的效果比两针强很多。有条件的甚至可以考虑打第四针（目前国内应该还不用，现在离第三针打完的时间还比较短。这条主要是针对在国外、离打完第三针时间比较久的朋友说的。国内的话，我估计下半年可能会考虑开始推广第四针）

0 6

清零无法长期持续，真的吗？

许多人认为，清零是无法长期维持的，因为你不可能一直把人封在家里不让出来。

问题是，我们并没有一直把人封在家里啊！在过去两年间绝大多数时间里、全国绝大多数地方，难道不都是可以自由出行、旅游、出差交流的吗？我还记得2020年夏天，武汉解封后开了个水上乐园party，还在推特上把一堆人整破防了。

包括在本校，除了20年春季毕业的一批同学受了很大的影响以外，之后的毕业、开学典礼什么的都是正常的吧？各类学生节、百团什么的基本也都是照常，去年的半夏也顺利举办了，难道这一切不正是得益于动态清零政策所营造的安全环境吗？

2021年半夏音乐节，可见当时许多同学连口罩都懒得戴。作为对比，半夏当天美国新增1万6千例。

当然，管控也是免不了的，不管哪个城市出了病例，都少不了一番折腾。大家记忆最深刻的估计就是21年11月份艺博馆阳性导致全校被封的事件了。因为事出突然，不少跨校区的同学都收到了牵连。校方的一些做法也引起了非常多的不满。但是，单从封控时间来说，最后不也是一个多星期就解封了吗？

的确，进入2022之后，随着Omicron的出现，防疫局势开始更加严峻。从年初的西安到现在的上海，管控时间一再刷新纪录。但是即便是封控时间最长的上海，到现在也就两个多月而已，为什么某些人一说起来，搞的好像已经两年没出过门了似的？这是在塑造某种“正确的历史记忆”吗？

如果上面那句话换成：封城是无法长期维持的。或许还算有一定的道理。

但是问题是，我们也不是要一直封城啊？“动态清零”的精髓不就在于“动态”二字吗？通过短时间的管控，切断传染途径，同时筛查和隔离传染源，达到清零，实现对社会绝大多数人的保护，然后放开。

就拿今年以来爆发疫情的几个城市来说吧

先来看做得最好的深圳[32]：

今年2月底，深圳的疫情开始增多，于是深圳开始分区管控，减少人员聚集，随后一个星期，新增病例开始下降。然而3月12日、13日连续两天新增超过50（注意，仅仅是50例），于是深圳市政府当机立断决定实行管控（是管控，还不是封城），所有公交地铁停运，小区封闭管理。但是与此同时出租车、私家车等不受影响，外卖快递也还照常运行。同时在几天之内新设了上千个核酸检测点，保障核酸检测需求。靠着这些手段，深圳很快控制住了疫情，3月17日新增病例数达峰、随后开始下降，3月20日降至50例以下。随后在21日宣布解封，4月3日，在连续两天新增为0之后，深圳宣布实现完全清零[33]。从意识到出现可能风险、宣布管控，到疫情达峰、下降、解封，前后一共只有7天。靠着及时果断的决策、坚定有力的执行，深圳以极小的代价从一开始便压制住了疫情扩散的潜在风险。我愿称其为中国一线超大城市应对疫情的典范，教科书般的操作。

再来看做得一般的长春[32]：

3月1日，吉林开始出现疫情。3月10日开始，疫情开始在吉林农业科技学院内大规模爆发传播。3月19日，国务院副总理孙春兰赴吉林调研指导疫情防控工作。3月20日，长春宣布封城。经过3个多星期的艰苦奋斗，4月13日，长春宣布实现社会面清零。随后，4月28日，长春宣布解封。从封城到解封，前后历时39天。

再来说做得很不好，一度被人骂的狗血淋头的西安：

2021年12月23日封城，2022年1月10日社会面清零，2022年1月24日解封。前后一共32天。最后来看上海（图太多了，就不一个个贴了，仅列个时间线）

 3月1日，上海出现病例，普陀区某地划为中风险。

 3月11日，华亭宾馆疫情开始扩散。

 3月12日，上海中小学幼儿园停课。

 3月13日，上海六院暴动。

 3月13日，复旦等高校封闭管理

 3月16日，全市网格化核酸筛查

 3月23日，谢斌：上海之所以叫“魔都”， 是因为它总能在“打怪中升级”

 3月24日，张文宏：疫情拐点尚未出现，但形成拐点的条件已逐步具备[34]

 3月25日，张文宏：传播指数级的上升被打断，我们采取的不是封城策略，最终拐点必定会出现。[35]

 3月26日，上海为何不能封城？吴凡回应：不行，为什么不行？因为上海不仅仅是上海人民自己的上海，上海这个城市还在全国经济社会发展当中承载发挥了重要的功能，甚至于对全球经济都有影响。[36]

 3月27日，上海宣布“鸳鸯封”。

 3月29日，上海依然没有高风险地区。

 3月31日，上海官方诚恳接受大家批评。[37]

 4月6日，上海母女来到杭州（可以说明此时上海依然有人员流动，仍未完全封城）

 4月7日，上海累计感染9万例，仍未划定高风险地区。

……我已经不想再继续统计下去了。

这中间还夹杂着各种魔幻事件，什么电话录音啦强制征用啦倒卖物资啦，就不一一赘述了。

最终的结果就是，从最初的爆发到现在，已经两个月了，上海还没有从疫情中走出来。搞得怨声载道、天怒人怨。然后，迷幻的事情来了：有人说这一切都是封城、清零政策的锅。

拜托，上海要是真的严格执行封城了，会搞成现在这个样子？？？要是像深圳一样一开始就坚决果断的管控，那么疫情根本不会扩散开。

退一步，如果上海3月底宣布的“封城”，要是能像长春西安一样坚决执行，那么疫情也应该在4月底5月初之时就彻底完结，然后解封了。如果说，一件事，深圳能办的很好，长春西安磕磕绊绊也能办成，而上海办不好。我们会说这是上海的问题，而不是中国的问题。

同样的，一项政策，深圳执行的很完美，长春西安也达成了目标，而上海至今望不到头。我们会说这是上海的问题，而不是政策的问题。上海搞到现在，两个多月了居然还没有彻底平息，正是说明了：瞻前顾后、畏首畏尾、幻想着低成本解决问题，不敢果断下定决心，最后的结果一定是问题越拖越多、危害越拖越大，最后付出加倍的代价，甚至要全国人民一起来填它挖下的大坑。

如果用扁鹊的典故来做个比喻的话[38]，深圳就是病在腠理，汤熨之所及的时候治好了病。长春是病在肌肤，针石之所及的时候治好了。西安是病在肠胃，火齐之所及的时候治好了。而上海，就像那个一直讳疾忌医，最后病入骨隨才想起来后悔的蔡桓公。可惜，已经悔之晚矣。

0 7

继续清零下去会经济崩溃，

真的吗？

这也是被共存派常提出来的，甚至可以说是最重要的一条理由了。许多人把“要清零还是要经济”作为一个对立的选项。

问题是，如果共存了，经济真的能好吗？如果是2020或者2021，我想这个问题应该是不存在的。

2020世界主要国家GDP增长——

（老图了，后来做过修正，数据不完全准确，不过意思是一样的）

如果说2020全世界都受到了疫情的很大冲击，措手不及所以出现衰退，有一定的特殊性，不具有普遍意义，也说得过去。2021年不出意外全世界都迎来了一波复苏式的增长，不少国家都创了数年甚至数十年来的增长新高，比如美国，5.7%的增长，创下了1984年以来的最高值。那么2020-2021两年世界主要国家GDP平均增长怎么样呢？

中国依然甩开一截。

我想，2020-2021年间，靠着坚决有力的清零政策，中国维持了社会基本生产生活秩序的稳定，为经济的发展提供了坚实可靠的基础，这一点是所有人都无法否认的。而21年由于全球其他国家都深陷疫情困扰，而唯一完成了清零的中国成了仅有的可以保持产业链稳定的国家，还趁此机会还迎来了一波发展，不少做外贸的还小发了笔财。

唯一的问题在于，2022年了，随着Omicron的流行，之前的经验还继续适用吗？

直接来看数据吧。2022年，我国全年GDP目标增速5.5%，一季度4.8%。[39]

作为对比，美国一季度-1.4%……[40]

但是，如果你看到有媒体因此开始渲染美国要完的话，那就是骗小白了。中国和美国的统计方式都不一样，怎么可能直接对比。

那么，我们来将统计方法统一一下：

按照美国的统计方法，季调环比折年率（seasonally adjusted estimates at annual rates），即经过季调后计算相邻两季度的比值再折合年化。那么美国一季度是-1.4%，而中国则是……5.2%怎么好像差距还更大了？

如果按照中国的统计方法就比较简单了，同比（from a year earlier），即同前一年同季度对比。那么美国一季度是3.6%，中国是4.8%。这下看起来差距小多了。

然而问题是，美国的前值是0.5%，而中国的前值是……18.3%[41]

不过中国20年一季度因为疫情导致衰退，所以21年才异常的高，那么我们来算一下三年平均：中国（1-6.9%）（1+18.3%）（1+4.8%）^1/3，年均约4.9%，美国（1+0.6%）（1+0.5%）（1+3.6%）^1/3，年均约1.5%。好像无论这么算都无法说明共存之后的经济会比清零好啊。

再来看英国，3月份GDP-0.1%，2月0%，一月0.8%[42]

英国一季度GDP总计增长0.8%，远超美国-1.4%，由此可知，美国的开放程度还是不够，应当继续加大开放力度！

当然，光看GDP不能完整的体现经济状况，还需要观察一些其他的指标。尤其是和个人息息相关的工作、就业、收入等等。

比如说，根据美国劳工部公布，虽然美国劳动人口中有超1亿人患有新冠后遗症，因新冠后遗症导致无法工作的达到110万人，目前工作岗位空缺超过1000万人[43]。但是失业率降低了啊，目前只有3.6%[44]，是近几年的新低，赢！

再比如，根据美国商务部的数据，虽然从去年以来通货膨胀、物价上涨[45]，人均可支配收入下降[46]，但是人均名义收入在不断的上升，最近两个月分别上涨高达0.5%和0.7%[47]，再赢！

又比如，虽然疫情以来美国的贸易逆差飞速扩大[48]，但是制造业的库存和订单在不断回暖[49]，三赢！赢麻了！

反观中国，虽然一季度出口强劲、贸易顺差大幅扩大，cpi也一直保持在1.5%上下的水平[50]，但是失业率上升至5.5%[52]，人均可支配收入增长更是从去年同期的13.7%下降至只有6.3%[51]，输麻了！

回到正题。

疫情给全世界的经济都带来了极大的冲击，全世界都面临着衰退的风险，这不单单是中国一个国家的问题。不管我们愿不愿意承认，我们都很难再回到疫情前那“美好”的状态了。我们能做的，只有在当下的局面中，选择一条最好的道路。然而，即使是从经济方面来说，“共存”依然无法显示出比“清零”有什么优势，相反，因为疫情传播对劳动人口的杀伤、对产业链的影响，“共存”之后的经济状况甚至可能更糟糕。前些天中国一季度经济数据公布的时候，在校内论坛上几乎是一片冷嘲热讽，这也很正常，大家都对经济下行心怀着不满。然而，就没有人想过，假如中国没有选择清零，而是采取了和美国类似的政策，那么一季度增长会不会也如美国那样是负增长呢？4.8%尚且被冷嘲热讽，负增长的话，到时候又会是什么样的光景呢？

不要觉得这很遥远。一季度的数据只到3月，而4、5月份，由于上海的一系列操作，可以预见二季度的经济数据会极其难看，归零甚至直接变负我都不会奇怪。然而，这一切要怪谁呢？我估计到时候网上又少不了一波对清零政策的阴阳怪气。

再复读一遍前文好了，上海搞到现在，正是说明了：瞻前顾后、畏首畏尾、幻想着低成本解决问题，不敢果断下定决心，最后的结果一定是问题越拖越多、危害越拖越大，最后付出加倍的代价，甚至要全国人民一起来填它挖下的大坑。你不认真对待疫情，疫情就会狠狠的给你一耳光，给你血的教训。从医疗卫生、到社会、到经济，莫不如是。

（由于我不是相关专业的，本节经济方面的内容得到了@磊磊1010与@悠远的苍穹的帮助和指点，在此致谢~）

0 8

病毒是无法战胜的，真的吗？

我在不止一个讨论下见过诸如“人不可能战胜自然，迟早要共存”“反正你也消灭不了病毒，不如早点放开”这种带有极强投降主义的观点。虽然我不理解为什么会有这么多人有这种躺平摆烂式的想法，但还是来专门说说，病毒是可以战胜的吗？确实啊，即使现代医学已经相当发达了，但是对于绝大多数疾病来说依然很难说得上“治愈”。对于医生来说，依然是to cure sometimes, to relieve often, to comfort always。而具体到传染病领域，至今为止能够称得上完全被人类消灭的，似乎也只有天花了。然而，“战胜”和“消灭”是一个概念吗？我们来看传染病防治法规定的传染病[53]

这上面不少疾病都堪称鼎鼎大名，比如排在最前面的鼠疫、霍乱，都在历史上带走了无数的生命，然而，现代人却很难直接体会到这些疾病的恐怖之处。为什么呢？因为我们在日常生活中已经极少见到这些疾病了。连续十几年中国的鼠疫、霍乱死亡数不是0就是个位数。

然而，这一切并不是轻松得来的。就在一百年前，东北地区还在发生着鼠疫大流行，建国初期，北京城里鼠疫、霍乱、结核、白喉等等都有流行。1961年第七次霍乱全球大流行我国也受到波及，一直到80年代在南方地区还时有发生。

那么我们是怎样战胜这些疾病的呢？靠“共存”吗？

并不是，就是应对传染病的老三样：控制传染源、切断传播途径、保护易感人群。

你能说我们“消灭”了鼠疫和霍乱吗？似乎并没有，那些病原体依然存活在自然界中，时不时还会发作。然而，如果说我们“战胜”了鼠疫和霍乱，似乎不为过吧？

即使不说那么遥远的，就拿新世纪才发生的，同为冠状病毒的非典来说，我们“消灭”了非典吗？并没有。但是可以说，我们已经“战胜”了非典。那么，新冠究竟有什么特殊性，以至于我们现在想的不是怎么战胜它，而是想怎么与它“共存”呢？因为它死亡率低吗？并不是，第一节就已经说过这个问题了。

ps：霍乱都不用2300美元一盒的paxlovid，只需要补液+抗生素治疗，病亡率就低于1%[54]，比新冠还略低，甚至2020年更是0死亡[55]，为什么没人想要和霍乱“共存”呢？

pps：同为乙类传染病的梅毒和淋病，我查了下，2020年中国梅毒患者病亡率0.012%，淋病死亡率为0，比新冠低多了[55]，有没有人愿意和这俩“共存”一下？

0 9

上海乱象

最后，来说说上海的一系列乱象。

在我看来，上海疫情发展到今天、暴露出诸多的问题、出现大量的乱象，根源在于两个维度：政策方向和政策执行；而问题主要是两个方面：蠢和坏。

别的不说，上海到目前为止，因防疫中失职失责等原因，累计处分了20多位干部，其中最高为处级[56]。作为对比，湖北当年在疫情中累计处分3千余疫情防控失职干部，含厅局级10多人，县处级100多人[57]。

（而到目前为止，在对病毒已经有充分了解、成熟经验的前提下，上海此轮疫情感染数量已经超过了当年的武汉，造成的恶劣影响在我看来更是超过。）就连我个人认为已经做的非常完美的深圳，也有8人因防疫失职被免[58]。

难道上海就真的没有什么问题吗？

在一个月前我曾经做过一个调查，想了解一下大家对上海疫情的看法，当时我天真的觉得“幻想共存“精准防控”、没有在一开始及时采取坚决的管控政策清零，导致问题越来越严重”是主要问题。但是现在，从越来越多后续爆出的证据回过头去看，我可能想得简单了。无论是政策方向的决定者中还是实际政策执行者中，坏的人、装成蠢的坏人都有不少。

10

结语

说起来，我自己也算半个医学生，我的一个室友是公卫的，实验室里有师姐是邵逸夫的临床，平时聊的比较多的朋友基本也分布在医学院各个下属学院和医院。说起疫情，大家一致同意的一个观点就是：从医学（或者说科学）的角度来说，清零、防控是应对疫情的不二法门。而且是多防控优于少防控，少防控优于不防控，有一分的防控便能起到一分降低疫情传播和损失的效果。反而是支持放开的理由，基本集中在诸如政策执行力、民众接受程度、防疫成本等等这些“政治”上的理由。而到了网络上，反而变成了“共存派”在大谈尊重科学，不要政治化。这真是令我百思不得其解，同时也哭笑不得。

本文中所有的论文、数据、统计全部来源于公开的资料。其中不少的结论恐怕也早有许多科普向的up主、答主之类说过了。我相信从疾控中心的专家，到做出决策的中央领导人，他们能够获得的信息和资料远比我更加丰富，分析的能力和水平也远比我要更高。做出“清零”的决策一定是综合考量了各种信息之后，得出的最优解。毕竟，从目前所有的研究和数据来看，没有一个国家或者地区，在选择了“放开”、“共存”之后，变得比原来更好了。如果“共存派”能找到一个反例，欢迎不吝回帖赐教。

对于包括浙大同学在内的绝大多数年轻人，新冠的危害确实是非常轻微、病死率很低的。然而，对于全社会来说新冠造成的死亡率又很高。因此从个人利益的角度出发支持共存是没有问题的，但是从公共利益出发则应当选择清零。又或者对于一些行业，比如旅游、酒店、餐饮等等出于自身的生意会支持取消管控，而病毒传播、疫情扩散会导致损失大量社会财富又使得从公共利益出发会选择管控。

我认为每个人、每个团体从自身利益的角度出发去摇旗呐喊、为自身争取利益是非常正常的事情。但是，如果试图将自身利益与公共利益混淆，将自身利益说成是公共利益，甚至将自身利益置于公共利益之上，就是应当警惕和抵制的了。

如果说像疫情初期那样，清零要钱，放开要命，那么大家都能拎得清轻重。但是如果像现在这样，清零要的是我的钱，放开要的却是别人的命，那么，一些人就开始蠢蠢欲动、频频鼓噪了。

必须要承认，新冠疫情给我们，包括全世界所有国家都带来了极大的冲击，无论是从医疗卫生系统，还是经济、政治、社会等方方面面。这种冲击是剧烈而负面的，因此带来的巨大落差使得许多人都积累着相当多的不满，这种心情是可以理解的。然而，不管我们愿不愿承认，也不管我们有多么的怀念疫情前的状态，都要明白一点，世界已经不可能回到疫情前的状态了。即使我们真的取消一切防疫政策，假装它不存在，病毒也不可能凭空消失。因此，去比较“疫情前的中国”和“当下的中国”是一件没有意义的事情，是把头埋进沙子里骗自己而已。我们能做的，只有在当下的局面中，选择一条最好的道路。即使，这条“最好”的道路依然远远不如疫情前，我们也别无选择。

可以毫不夸张的说，如果不考虑“理论”中乌托邦的情况，仅针对世界上现有的所有国家采取的实际政策来说，中国在应对疫情方面是当之无愧的第一名。当然，第一名并不意味着完美无缺，并不意味着没有错误、没有可以继续改进的空间。但是，这种改进一定是一种全新的、更好的道路，而不会是连现行的清零政策都不如的“放开”与“共存”。我们应当欢迎所有抱着科学和求是的态度，讨论和设想这条新的道路与政策的尝试。但是，如果仅仅是以“外国爹说清零无法持续”、“爸爸国都已经放开共存了怎么就你还在逆行”之类的理由就要求中国也倒行逆施，选择共存放开的话，就不要怪被别人骂跪久了站不起来，是病毒爱好者，甚至殖人、耗材、50w了。

从最初的武汉，到今年的深圳、长春，甚至包括应对的不怎么好的西安，中国人民已经一次又一次的证明过了：面对疫情，我们可能会手足无措、可能会损失惨重、可能会出现乱象，但是，只要我们真的下定决心，真的想要的话，我们是一定最终可以战胜疫情的。 然而，那么为什么疫情至今依然在全球范围内肆虐？在两年前那个冬天，中国倾尽全国之力将疫情压制下去的时候，如果全世界都能像中国一样万众一心的话，这场疫情本可以、也本应该如非典一般在2020年夏天就迎来终结的。那么，究竟是谁，让我们到现在都还被迫承受着种种的不便？

答案很简单，这场没有硝烟的战争中，真正的双方，从来都不是“人类”与“病毒”，而是全世界坚持科学抗疫的人们，与全世界的“共存派”“病毒爱好者”们。

END

参考文献及资料：

[1] Nyberg T , Ferguson N M , Nash S G , et al. Comparative analysis of the risks of hospitalisation and death associated with SARS-CoV-2 omicron (B.1.1.529) and delta (B.1.617.2) variants in England: a cohort study.[J]. The Lancet, 2022, 399(10332):1303-1312.https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00462-7

[2]https://coronavirus.data.gov.uk/details/deaths

[3]https://coronavirus.jhu.edu/us-map

[4]https://www.cdc.gov/flu/about/burden/2018-2019.html

[5]https://coronavirus.jhu.edu/data/mortality

[6]https://www.cdc.gov/flu/weekly/index.htm

[7]https://gis.cdc.gov/grasp/fluview/mortality.html

[8]https://www.who.int/data/stories/the-true-death-toll-of-covid-19-estimating-global-excess-mortality

[9]COVID-19 Excess Mortality Collaborators. Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020-21 .[J]. Lancet. 2022;399(10334):1513-1536. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02796-3

[10]GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019 .[J]. Lancet. 2020;396(10258):1204-1222. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30925-9

[11]https://www.economist.com/graphic-detail/coronavirus-excess-deaths-estimates

[12]https://www.economist.com/graphic-detail/2021/05/13/how-we-estimated-the-true-death-toll-of-the-pandemic

[13]https://ourworldindata.org/grapher/excess-deaths-cumulative-per-100k-economist

[14]https://www.cdc.gov/nchs/nvss/vsrr/covid19/excess_deaths.htm

[15]https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-EHS_continuity-survey-2022.1

[16]https://baike.baidu.com/item/NHS

[17]https://www.nuffieldtrust.org.uk/news-item/nhs-performance-summary-february-march-2022

[18]https://www.nuffieldtrust.org.uk/news-item/nhs-performance-summary-january-february-2022

[19]https://www.nuffieldtrust.org.uk/news-item/nhs-performance-summary-december-2021-january-2022

[20]https://coronavirus.jhu.edu/data/hospitalization-7-day-trend

[21]Ibarrondo F J , Fulcher J A , Goodman-Meza D , et al. Rapid Decay of Anti-SARS-CoV-2 Antibodies in Persons with Mild Covid-19[J]. The New England journal of medicine, 383(11):1085-1087. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.03.013

[22] Long Q X , Tang X J , Shi Q L , et al. Clinical and immunological assessment of asymptomatic SARS-CoV-2 infections[J]. Nature medicine, 26, 1200–1204 (2020). https://doi.org/10.1038/s41591-020-0965-6

[23]Wheatley A K , Juno J A , Wang J J , et al. Evolution of immune responses to SARS-CoV-2 in mild-moderate COVID-19[J]. Nature Communications, 12, 1162 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-21444-5

[24] Khoury, D.S., Cromer, D., Reynaldi, A. et al. Neutralizing antibody levels are highly predictive of immune protection from symptomatic SARS-CoV-2 infection. Nat Med 27, 1205–1211 (2021). https://doi.org/10.1038/s41591-021-01377-8

[25] Feikin DR, Higdon MM, Abu-Raddad LJ, et al. Duration of effectiveness of vaccines against SARS-CoV-2 infection and COVID-19 disease: results of a systematic review and meta-regression [J]. Lancet. 2022;399(10328):924-944. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)00152-0

[26]https://coronavirus.data.gov.uk/details/vaccinations

[27]http://www.gov.cn/xinwen/2022-03/26/content_5681691.htm

[28]Garcia-Beltran WF, Lam EC, St Denis K, et al. Multiple SARS-CoV-2 variants escape neutralization by vaccine-induced humoral immunity [J]. Cell. 2021;184(9):2372-2383.e9.https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.03.013

[29] Wang, P., Nair, M.S., Liu, L. et al. Antibody resistance of SARS-CoV-2 variants B.1.351 and B.1.1.7. Nature 593, 130–135 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03398-2

[30]Bergwerk M, Gonen T, Lustig Y, et al. Covid-19 Breakthrough Infections in Vaccinated Health Care Workers. N Engl J Med. 2021;385(16):1474-1484. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2109072

[31]Gupta RK, Topol EJ. COVID-19 vaccine breakthrough infections. Science. 2021 Dec 24;374(6575):1561-1562. https://doi.org/10.1126/science.abl8487

[32]https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia

[33]https://www.163.com/dy/article/H48UFCRT05158VDP.html

[34]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728142440170263235

[35]https://m.gmw.cn/2022-03/25/content_1302864963.htm

[36]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728338809902029342

[37]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728820125909888908

[38]https://baike.baidu.com/item/%E8%AE%B3%E7%96%BE%E5%BF%8C%E5%8C%BB/1488506

[39]https://mp.weixin.qq.com/s/6u83dr1_5kCGy1W0MhdLFA

[40]https://www.bea.gov/news/2022/gross-domestic-product-first-quarter-2022-advance-estimate

[41]http://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202204/t20220419_1829785.html

[42]https://www.ons.gov.uk/economy/grossdomesticproductgdp/bulletins/gdpmonthlyestimateuk/march2022#monthly-gdp-data

[43]https://www.bls.gov/news.release/jolts.nr0.htm

[44]https://www.bls.gov/news.release/empsit.nr0.htm

[45]https://www.bea.gov/data/personal-consumption-expenditures-price-index

[46]https://www.bea.gov/data/income-saving/disposable-personal-income

[47]https://www.bea.gov/data/income-saving/personal-income

[48]https://www.bea.gov/data/intl-trade-investment/international-trade-goods-and-services

[49]https://www.census.gov/manufacturing/m3/prel/pdf/s-i-o.pdf

[50]http://www.gov.cn/shuju/hgjjyxqk/detail.html?q=1

[51]http://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202204/t20220418_1829721.html

[52]http://www.stats.gov.cn/xxgk/jd/sjjd2020/202204/t20220419_1829869.html

[53]http://www.npc.gov.cn/npc/c238/202001/099a493d03774811b058f0f0ece38078.shtml

[54]https://m.gmw.cn/baijia/2020-06/19/1301300600.html

[55]http://www.nhc.gov.cn/jkj/s3578/202103/f1a448b7df7d4760976fea6d55834966.shtml

[56]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1731309094364335454

[57]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665911223737322812

[58]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1727611275941395028