宋鋒華 常歡歡 王茹茹

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

因新冠肺炎疫情的暴發(fā)，中國2020年一季度GDP同比下降了6.8%。但相較于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的暫時停滯，疫情對人民的生活和健康造成影響才是最大威脅，因此習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)要抓緊抓實(shí)常態(tài)化疫情防控工作。各省市自治區(qū)對疫情防控采取了不同措施，浙江以高效和務(wù)實(shí)的態(tài)度及時對新冠肺炎疫情防控作出了針對性極強(qiáng)的對策。2020年1月23日在全國率先實(shí)行了重大公共事件一級響應(yīng)，推出了十大最嚴(yán)措施。經(jīng)過嚴(yán)格防控，在1月29日新增確診病例達(dá)到峰值后，到2月23日，浙江全省已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對疫情的有效控制，復(fù)工復(fù)產(chǎn)也開始穩(wěn)步推行。為了總結(jié)浙江省在疫情防控上經(jīng)驗(yàn)和措施，本文希望在評估浙江省疫情動態(tài)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析疫情擴(kuò)散的特征及其空間上的關(guān)聯(lián)，以期尋求疫情擴(kuò)散的規(guī)律，找出防控的重點(diǎn)，提出阻止疫情擴(kuò)散的措施，為其他省份的防控和之后經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)給出相應(yīng)的意見和建議，也為未來可能出現(xiàn)的重大公共事件的應(yīng)對方案做出經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。

二、文獻(xiàn)綜述

目前新冠肺炎疫情已經(jīng)蔓延成全球性的公共衛(wèi)生突發(fā)事件，到2020年4月27日，全球確診人數(shù)已經(jīng)超過了300萬，死亡人數(shù)超過了20萬。疫情給人類帶來的巨大沖擊使不同學(xué)科的科研人員不斷關(guān)注疫情的各個方面，科研究人員也在不停地找尋減少疫情對人類自身健康和經(jīng)濟(jì)社會不利影響的方法。作為新型的冠狀病毒，國外不少學(xué)者將其與13年前的SARS展開了對比，并使用地理信息系統(tǒng)、人口遷徙數(shù)據(jù)等討論了地理信息系統(tǒng)支持抗擊傳染病和流行病的方式[1][2]。作為全球性的大流行病，從亞洲到歐洲再到美洲和非洲，世界各地都受到新冠肺炎疫情的影響[3][4]，也引發(fā)了學(xué)者對如何抗擊新冠疫情的思考[5]。

目前，國內(nèi)對新冠肺炎疫情的研究主要集中在醫(yī)藥衛(wèi)生科技、社會管理、經(jīng)濟(jì)研究及信息科技發(fā)展等方面。作為公共衛(wèi)生的突發(fā)事件，醫(yī)藥衛(wèi)生受到了直接關(guān)注，從患者的臨床特征及病機(jī)特點(diǎn)[6][7]，到如何降低醫(yī)務(wù)人員感染風(fēng)險發(fā)生率[8][9]，再到典型藥物的治療分析[10]，學(xué)者們從不同角度對新冠病毒產(chǎn)生的影響展開了研究。由于疫情的突發(fā)性，經(jīng)濟(jì)學(xué)者們將更多的分析放在了對疫情的定性分析上，研究集中在居民、企業(yè)和政府層面。如疫情對中國居民消費(fèi)的影響和疫情后消費(fèi)習(xí)慣的養(yǎng)成[11][12]、疫情對我國產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的沖擊[13][14]，以及對我國稅收和財(cái)政的影響[15][16]。相反，學(xué)者對疫情給經(jīng)濟(jì)造成影響的定量化分析較少，這主要是數(shù)據(jù)的不足導(dǎo)致了研究缺乏合適的切入角度，但還是有少部分學(xué)者，從定量化的角度對疫情展開分析，如尹彥輝和孫祥棟等人（2020）利用新凱恩斯DSGE模型，研究了疫情對宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊，分析了疫情對宏觀經(jīng)濟(jì)IDE影響[17]。王少華和王璐等人（2020）基于PSR理論模型，運(yùn)用問卷調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)文本分析等方法研究了疫情對河南旅游業(yè)的影響[18]。劉勇和楊東陽等人（2020）則以1243例病例報告結(jié)合人口的流動分析了河南疫情擴(kuò)散的特征[19]。此外，由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的實(shí)滯，為更好表征疫情對經(jīng)濟(jì)的沖擊，部分學(xué)者利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，使用仿真模型或者大數(shù)據(jù)展開對疫情影響的研究，分析了大數(shù)據(jù)與疫情防控和疫情擴(kuò)散的關(guān)系[20]。

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前對新冠肺炎疫情的研究呈現(xiàn)暴發(fā)式增長的趨勢，但是一方面這些研究主要還是以宏觀政策討論為主，難以量化病毒的擴(kuò)散和疫情蔓延的趨勢。另一方面，目前的研究也主要集中在國家、省市自治區(qū)層面，缺乏更加精細(xì)化的分析。2020年初浙江的疫情也較為嚴(yán)重，但是通過科學(xué)的防控和全社會的共同努力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對疫情的有效控制，因而找出病毒擴(kuò)散的規(guī)律，尋求防控的最佳方法，可以為其他省份提供有效借鑒。

三、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

為細(xì)化新冠肺炎疫情對浙江各個縣市的影響，增強(qiáng)分級防控的政策可行性，本文采用縣一級的病例個體數(shù)據(jù)，研究時間為浙江2020年1月23日啟動防控一級響應(yīng)到2月23日基本控制疫情的一個月。需要說明的是，浙江目前有89個縣級行政區(qū)，包括37個市轄區(qū)，19個縣級市，32個縣和1個自治縣。在縣市的選擇上，本文參照《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》將部分市轄區(qū)合并為市區(qū)，因此研究單位數(shù)量縮減為74個[21]。各個縣市的新冠肺炎確診病例的數(shù)據(jù)來源于浙江省各個城市發(fā)布的疫情公告，由于統(tǒng)計(jì)時段的差異，部分?jǐn)?shù)據(jù)會有細(xì)微出入。由于浙江省十里豐監(jiān)獄出現(xiàn)的聚集性疫情的特殊性，不具備縣域范圍內(nèi)的時空分析條件，這部分?jǐn)?shù)據(jù)予以剔除，最終選擇截止到2020年2月23日的1169個確診病例展開分析。此外，在確診病例中剔除未確定感染源的病例和缺失具體信息的病例，對1169個病例中的1142個詳細(xì)病案例做結(jié)構(gòu)、來源等深入分析。本文的所有地圖均下載于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站，根據(jù)審圖號為GS（2016）2556號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，且底圖無修改。

（二）研究方法

對新冠肺炎疫情的病例做歸納處理。首先從病例的數(shù)量、性別、年齡等角度做歸納總結(jié)，盡可能全面地表征新冠肺炎病例，找出浙江病例的特點(diǎn)、地區(qū)分布數(shù)量等信息。再通過將擴(kuò)散及輸入病例分類的連續(xù)性時間變化，反映出各個縣域的防疫成效、拐點(diǎn)來臨的時間快慢。最后，對地區(qū)風(fēng)險進(jìn)行分類劃分以及動態(tài)調(diào)整。

使用探索性空間數(shù)據(jù)分析將搜集的病例放置到空間視角，利用全局?jǐn)?shù)據(jù)分析，對新冠肺炎病例做空間上的趨勢探索，為進(jìn)一步找出新冠肺炎患者在縣域上的聯(lián)系強(qiáng)度和空間上的擴(kuò)散特征做數(shù)據(jù)驗(yàn)證的準(zhǔn)備。

結(jié)合各個地區(qū)的地理距離和經(jīng)濟(jì)交流的強(qiáng)弱，可以分析出各個縣域之間疫情聯(lián)系的緊密程度。利用修正的引力模型，尋求各個地區(qū)新冠肺炎患者的空間聯(lián)系強(qiáng)度，模型如下：

式（1）中，Iij為i地區(qū)與j地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度，Mi和Mj分別為地區(qū)的人口與GDP的幾何平均數(shù)，dij為各個地區(qū)之間的距離系數(shù)，b為距離摩擦系數(shù)，G為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，兩者通常值分別取2和1[22]。

利用全局自相關(guān)和局部自相關(guān)的方法對縣域病例空間分布上的聯(lián)系進(jìn)行分析。全局和局部的相關(guān)性相結(jié)合，既能夠在全局范圍表現(xiàn)出所分析對象的空間分布，又可以尋求分析對象在局部范圍內(nèi)的非典型特征，從而更加全面地表現(xiàn)新冠肺炎患者在空間分布上的關(guān)聯(lián)性。全局和局部莫蘭指數(shù)構(gòu)建如下[22]：

式（2）中，IQ為全局莫蘭值，莫蘭值若大于0，則表示經(jīng)濟(jì)屬性因相關(guān)而聚集，且越靠近1，表示集聚程度越高；若小于0表示負(fù)相關(guān)，且越靠近-1，表示經(jīng)濟(jì)屬性因相異而聚集的程度越高。

式（3）中，Ij為局部莫蘭值，ωij為權(quán)重矩陣，i為某地區(qū)。當(dāng)通過檢驗(yàn)且局部莫蘭值大于0時，表示某區(qū)域與鄰近位置屬性相似，表現(xiàn)為“高—高”或者“低—低”集聚；當(dāng)局部莫蘭值低于0時，表示某區(qū)域與鄰近位置屬性相異，表現(xiàn)為“高—低”或者“低—高”集聚，且取值越大，地區(qū)的輻射范圍越大。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）浙江省疫情全局分析

通過對浙江省1169個病例數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，結(jié)果如下：

如圖1所示，從浙江省2020年1月17日發(fā)現(xiàn)第一例新冠肺炎確診病例開始，全省病例增加呈緩慢上升趨勢。而在1月23日開始啟動重大公共突發(fā)衛(wèi)生事件一級響應(yīng)后，新冠肺炎確診病例并未下降，因?yàn)檩斎胄圆±拇嬖冢瑢?dǎo)致新增病例快速上升，在1月29日達(dá)到峰值。此后，確診病例每隔一周會出現(xiàn)一個小的波峰，2月9日為最后一次反彈，在2月20日達(dá)到1169例的峰值。到2020年2月23日，浙江全省已實(shí)現(xiàn)3日無新增病例，疫情在此時已經(jīng)得到了有效控制。綜上，浙江省新冠肺炎疫情，呈現(xiàn)了“上升—下降”往復(fù)循環(huán)的波動趨勢，但總體增加數(shù)量在2月3日后快速下降，病例增加與疫情傳播感染的規(guī)律基本一致。

圖1 2020年1月23日—2月23日浙江省新冠肺炎新增病例及總數(shù)情況匯總

據(jù)統(tǒng)計(jì)，1142個詳細(xì)確診病例中，男性占50.44%，女性占49.56%，說明男女感染的風(fēng)險基本一致。從確診病例的年齡構(gòu)成看，14歲以下的少年兒童占2.1%，65歲以上占到確診病例的14.4%，青壯年的確診病例占總數(shù)的83.5%，一方面說明了新冠肺炎的全年齡段易感性，另一方面也說明人們并不會因?yàn)轶w質(zhì)的強(qiáng)弱和抵抗力的高低而影響新冠肺炎感染率。由于全力治療，超千名確診病例中，死亡病例只有1例，為79歲的女性患者。對1142例確診數(shù)據(jù)，做病源分析，得出浙江省新冠肺炎患者的來源如下：

如圖2所示，其中輸入性病例占總病例的43.3%，擴(kuò)散性病例占總病例的56.7%，感染比為0.765，可以看出輸入性病例傳染性較大。另外，輸入性病例和擴(kuò)散性病例變動趨勢不同，兩者不同時段增加的數(shù)量有較大差異，前期輸入性病例的增加大于擴(kuò)散性病例的增加，1月31日后，擴(kuò)散性病例的增加數(shù)量開始大于輸入性病例的增加數(shù)量。值得關(guān)注的是，1月31日為浙江實(shí)施一級響應(yīng)的一周后，這說明強(qiáng)力的防控政策取得了成效，輸入性病例逐步被控制。輸入性和擴(kuò)散性病例的數(shù)量變化在一級防控響應(yīng)提出的兩周內(nèi)變動仍比較劇烈，兩周后開始有明顯的下降趨勢。對比圖1，輸入性患者的增加使省內(nèi)確診數(shù)量出現(xiàn)小的波峰，有力的防控措施對疫情的阻斷效果明顯，但是效果一般在兩周以上顯現(xiàn)，因而需要地方政府有持續(xù)防控的決心。

圖2 2020年1月23日—2月23日浙江省新冠肺炎輸入及擴(kuò)散性病例情況匯總

如圖3，各個城市輸入性病例與擴(kuò)散性病例占比各有不同，杭州市、寧波市、溫州市以擴(kuò)散性病例為主，分別占所有病例的57%、72%和66%，這主要是由于其輸入性病例較多，導(dǎo)致后期防止擴(kuò)散性病例進(jìn)入的難度加大。其余城市，確診病例以輸入性病例為主，且占比與確診總?cè)藬?shù)基本屬于正相關(guān)的關(guān)系，舟山市、麗水市、紹興市和湖州市的擴(kuò)散性病例占比均在25%以下，本地疫情的防控效果較好。

圖3 2020年1月23日—2月23日浙江省各個城市新冠肺炎確診病例的輸入型與擴(kuò)散型病例占比

（二）城市疫情聯(lián)系強(qiáng)度

除了整體分析，為進(jìn)一步表征浙江各城市之間的疫情聯(lián)系強(qiáng)度，需要通過引力模型找出各城市之間疫情的空間關(guān)系，以此找到各城市之間的防疫重點(diǎn)，對強(qiáng)聯(lián)系城市重點(diǎn)布控，在疫情后期可以從弱聯(lián)系城市之間的經(jīng)濟(jì)交流正常化開始，逐步開放強(qiáng)聯(lián)系城市之間的交流，合理優(yōu)化各個城市防疫力量的分配，具體聯(lián)系如圖4所示：

圖4 浙江省各城市疫情關(guān)聯(lián)強(qiáng)度（左a：2020年1月23日 右b：2020年2月23日）

如圖4（a）所示，在2020年1月23日浙江省開始一級防控響應(yīng)時，杭州市、溫州市、寧波市和臺州市之間的聯(lián)系強(qiáng)度已經(jīng)比較高，且這四個城市分屬于浙北、浙南、浙東，除了浙江中部和西部外，其余地區(qū)都將較大程度地受到這四個城市的影響。由于這四個城市在浙江省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，對外人員流動以及經(jīng)濟(jì)交流頻繁，給疫情防控帶來了較大挑戰(zhàn)，這一點(diǎn)從浙江有較多確診病例是省內(nèi)流動帶來的就可以看出。經(jīng)過一個月的重點(diǎn)防控，到2020年2月23日（圖4b），除嘉興市、金華市與其他城市的聯(lián)系強(qiáng)度加強(qiáng)以外，其余地區(qū)基本處于一個月前的狀態(tài)，仍以弱聯(lián)系為主。加之此時浙江省每日新增確診病例數(shù)量連續(xù)多日為0，復(fù)工復(fù)產(chǎn)應(yīng)同步進(jìn)行，省內(nèi)弱聯(lián)系之間的城市經(jīng)貿(mào)交流可以適當(dāng)放開，為最終全面復(fù)工復(fù)產(chǎn)做好相應(yīng)準(zhǔn)備。

圖 5 浙江省各縣域疫情風(fēng)險變化分析（左a：2020年1月23日 右b：2020年2月23日）

（三）各個縣域疫情風(fēng)險變化分析

為更深入分析浙江疫情在各個地區(qū)的擴(kuò)散以及空間聯(lián)系，因地制宜，精細(xì)化防控，以浙江省所有縣域的疫情發(fā)展情況為例，做空間上的探索性分析。依據(jù)自然斷裂法，結(jié)合已有的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將5例以下定義為低度疫情區(qū)，5—10例定義為中度疫情區(qū)，11—20例定義為高度疫情區(qū)，20例以上定義為重度疫情區(qū)，從而可以看到浙江省各個縣域疫情程度。通過分析得出以下結(jié)論：

如圖（5a），武漢于2020年1月23日宣布“封城”，此時浙江只有溫嶺市超過10例確診病例。浙江隨后在全國范圍內(nèi)率先啟動重大公共突發(fā)衛(wèi)生事件一級響應(yīng)，即便如此，到了2月23日，如圖（5b）所示，全省僅安吉、淳安等13個縣市沒有確診病例，占浙江省縣域總數(shù)的17.6%，其余縣市均出現(xiàn)了新冠肺炎確診病例。低疫情區(qū)集中在湖州市、衢州市、麗水市和嘉興市，主要為浙北和浙西地區(qū)，嘉興與湖州城市人口較少且人員流動慢，衢州市和麗水市多山多水，地形復(fù)雜，對外交流相對較少，使確診病例相對于其他城市較少，以上四個城市的自然和經(jīng)濟(jì)條件使病毒的擴(kuò)散傳播缺乏有利環(huán)境。

相較于1月23日，到了2月23日，浙江省的中度疫情地區(qū)、高度疫情地區(qū)和重度疫情地區(qū)的數(shù)量大幅增加。嘉善、上虞、余姚、浦江、青田、慶陽、文成、天臺、臨海、蒼南等20個縣市為中度疫情地區(qū)，占浙江省縣域總數(shù)的27.03%。蕭山區(qū)、東陽市、義烏市、寧?？h、仙居縣、泰順縣等9個縣市區(qū)為高度疫情地區(qū)，占浙江省縣域總數(shù)的12.2%。嘉興市區(qū)、杭州主城區(qū)、寧波市區(qū)、臺州市區(qū)、溫州市區(qū)、紹興市區(qū)以及永嘉縣、樂清市、平陽縣等14個縣市為重度疫情地區(qū)，占浙江省縣域總數(shù)的18.9%。從各個縣域疫情嚴(yán)重程度來看，浙江省中度疫情以上的縣域占比達(dá)到58.13%，占比最大，但分縣域看，重度及高度疫情區(qū)主要集中在浙江省的東南沿海地區(qū)，以溫州市和臺州市的疫情最為嚴(yán)重，其余寧波、嘉興、杭州等城市的城區(qū)也較為嚴(yán)重。綜上所述，浙江省縣域的疫情由東南向西北遞減，由沿海向內(nèi)陸遞減，總體呈現(xiàn)由東向西的“重度—高度—中度—低度”的推進(jìn)模式。

隨著時間推移，浙江省各個縣域的防疫重點(diǎn)和疫情風(fēng)險的高低隨之發(fā)生變化，確診病例總量波動下降，各個縣域每日新增量穩(wěn)步下降，2月16日，全省確診病例首次降到5例以下。通過對比1月23日開始實(shí)施一級響應(yīng)時的各縣確診病例人數(shù)與2月23日的確診人數(shù)可以看出浙江一個月來各縣新冠肺炎確診病例的數(shù)量增加值，但是難以深入分析各個地區(qū)病例數(shù)量增減的波動情況，以及確診病例分布的離散程度。因此，通過分析各個縣域無新增病例的天數(shù)并結(jié)合每日新增病例的標(biāo)準(zhǔn)差可以較好地彌補(bǔ)之前分析的不足，更好地分析出各個縣域疫情風(fēng)險的變化情況。具體分析結(jié)果如圖6所示：

圖6 左a：浙江無新增病例天數(shù)縣域情況圖 右b：浙江縣域疫情波動情況圖

如圖6（左a），各個縣域無新增病例的天數(shù)與其確診病例數(shù)在空間的分布上基本一致，與想象中的嚴(yán)重程度不同，所有縣區(qū)中，只有溫州市區(qū)無新增病例天數(shù)在10天以內(nèi)，無新增病例在22天以上的縣區(qū)一共有59個，占到浙江省總縣域數(shù)量的79.73%，說明大部分地區(qū)病例增加只集中在小段時間內(nèi)，疫情防控及時，且效果較為良好。再看圖6（右b），日新增病例波動較大的區(qū)域也是確診病例數(shù)量較多的區(qū)域，確診病例數(shù)量越多，波動幅度越大，波動幅度大的區(qū)域集中在溫州市、臺州市、杭州市以及寧波市，處于波動區(qū)以及劇烈波動區(qū)的縣區(qū)只占到浙江省所有縣區(qū)的15%。

對比圖（5a）、圖（5b）的分析結(jié)果，從各個縣區(qū)的無新增病例天數(shù)和新增病例的標(biāo)準(zhǔn)差這兩個角度分析可以看出，浙江省整體的疫情防控效果并不差，最終顯示的確診情況較為嚴(yán)重主要是由于各個縣區(qū)在小段時間內(nèi)增加的確診病例過快導(dǎo)致，因而通過圖6（左a）、圖6（右b）可以較為全面地了解浙江各個縣區(qū)的防疫效果。綜上所述，2020年初浙江省的大部分縣區(qū)都受到了新冠疫情影響，但具體看來，由于防控措施的及時性以及防控力度的持續(xù)加強(qiáng)，使疫情沒有在浙江失去控制。

（四）縣域疫情擴(kuò)散特征與空間聯(lián)系

最后對縣域疫情做全局上的趨勢分析，通過全局莫蘭分析方法，觀察確診病例空間上的動態(tài)變化，具體結(jié)果如下：

如表1所示，患者在縣域上的分布具有空間上的正相關(guān)性，確診病例在空間上存在顯著的集聚特征。在 1月 23日莫蘭值為 0.1045，1月 26日達(dá)到了0.2497，但是可以明顯看出，隨著時間推移，這種空間上相關(guān)性的程度不斷降低，2月13日以后，確診病例的分布空間特征已不明顯。作為流行性傳染病，前期明顯的集聚性特征說明新冠肺炎傳染能力較強(qiáng)，對周邊地區(qū)的影響大。這主要是第一代病毒攜帶者在省內(nèi)又經(jīng)過了二次傳染，使確診人數(shù)隨人口流動而快速增加。浙江實(shí)施了積極的防控政策之后，輸入性病例的源頭被切斷，能夠有效阻斷新冠肺炎的傳播，且此時的確診病例以擴(kuò)散性病例為主，防控重點(diǎn)由對外向?qū)?nèi)轉(zhuǎn)變。確診病例在空間上的聯(lián)系大大減弱，證明了防控的及時性和必要性。從輸入性和擴(kuò)散性的病例峰值來到的時間也可以看出，擴(kuò)散性病例增加的峰值在輸入性病例增加峰值的一周后來到，因而更加說明防控政策必須持續(xù)較長一段時間，達(dá)到效果需要一周甚至更長時間。

表1 全局莫蘭指數(shù)分析結(jié)果

除了全局上的分布，通過局部的莫蘭指數(shù)可以觀察到確診病例在局部范圍的空間特征。

如圖7所示，空間上局部的集聚與病例的整體分布呈現(xiàn)總體相異、局部相似的特點(diǎn)。疫情初期，熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在臺州市，臺州市北接寧波，南臨溫州，臨海、溫嶺和黃巖三縣市是浙江省初始的疫情“高—高”集聚區(qū)。隨著時間的推移，高值熱點(diǎn)區(qū)逐漸轉(zhuǎn)移到了溫州市。作為浙江省內(nèi)疫情最嚴(yán)重的地區(qū)，溫州市的永嘉縣、玉環(huán)市、樂清市、瑞安市等出現(xiàn)了疫情“高—高”集聚，值得注意的是，臺州的溫嶺市同樣是疫情的“高—高”集聚區(qū)，說明臺州和溫州兩市已經(jīng)出現(xiàn)新冠肺炎疫情的跨市集聚，這兩個城市以及相應(yīng)的縣區(qū)應(yīng)當(dāng)成為防控重點(diǎn)。同樣，由百度地圖的遷移大數(shù)據(jù)可知，僅在1月23日，武漢市進(jìn)入臺州市和溫州市的人員分別占到這兩個市進(jìn)入總?cè)丝诘?.54%和0.9%。且武漢市為臺州市第20位遷入地城市，為溫州市第18位遷入地城市，前期的輸入性病例使臺州市、溫州市成為浙江省“高—高”集聚的熱點(diǎn)城市。綜上，高值熱點(diǎn)區(qū)主要在浙江的東南部沿海地區(qū)形成了集聚，并向南部蔓延，范圍隨時間擴(kuò)大。

圖7 局部空間相關(guān)性分析結(jié)果

在其他縣域如桐廬縣、慈溪市以及部分城市的城區(qū)呈現(xiàn)高值的態(tài)勢，分布較分散，局部范圍內(nèi)并未出現(xiàn)明顯的集聚現(xiàn)象，這些縣域的防控措施有力得當(dāng)，疫情被有效阻隔。溫州市的玉環(huán)市和甌海區(qū)為冷點(diǎn)區(qū)，雖然這兩個地區(qū)距離疫情高值區(qū)較近，但其仍為冷點(diǎn)聚集，有效的防控措施及時阻斷了疫情在更大范圍的傳播，避免了周邊高值地區(qū)對本地區(qū)的影響，取得了較好的防控效果。其余縣區(qū)沒有呈現(xiàn)明顯的疫情集聚態(tài)勢，說明全省范圍的嚴(yán)格防控措施對疫情的阻斷起到了關(guān)鍵作用，分縣防控政策的實(shí)施也是浙江新冠肺炎疫情被有效控制的關(guān)鍵原因。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過對浙江省截止到2020年2月23日的1169例新冠肺炎確診病例的數(shù)據(jù)分析，利用空間探索性數(shù)據(jù)方法，從確診病例的總量、結(jié)構(gòu)（年齡結(jié)構(gòu)和性別結(jié)構(gòu)）、來源（輸入性病例和擴(kuò)散性病例）等多角度表征浙江省疫情的總體情況。通過引力模型分析各個城市之間疫情的聯(lián)系強(qiáng)度，以全局和局部莫蘭指數(shù)分析浙江省縣域之間疫情的擴(kuò)散和空間聯(lián)系，得出結(jié)論如下：

第一，浙江省的新冠肺炎確診病例數(shù)量呈現(xiàn)發(fā)生到快速增長再到穩(wěn)定的“S”形增長趨勢，在浙江實(shí)施重大公共事件一級響應(yīng)兩周后，疫情趨于穩(wěn)定，每日新增確診病例數(shù)量直線下降。性別對是否感染新冠肺炎的影響較小，且新冠肺炎屬于全年齡段易感，但由于外出工作和學(xué)習(xí)的需要，導(dǎo)致感染人群主要集中在青壯年，輸入性病例以青壯年為主，兒童與老年病例主要為擴(kuò)散性病例。

第二，輸入性和擴(kuò)散性病例各個城市占比不同，杭州市、溫州市、寧波市以擴(kuò)散性病例為主，其余城市均以輸入性病例為主。作為浙江省確診病例最多的城市，溫州市防控有力，擴(kuò)散性病例沒有進(jìn)一步增加，整個城市的疫情得以較快控制。在城市間的聯(lián)系層面上，要切斷強(qiáng)聯(lián)系城市與其他地區(qū)的聯(lián)系，因此要將防控力量和重點(diǎn)放在杭州市、寧波市、溫州市和臺州市這四個城市上。

第三，深入浙江省縣域?qū)用婵梢园l(fā)現(xiàn)，大部分的縣域防疫效果較好，疫情的蔓延時段較為集中，且持續(xù)時間不長，并沒有出現(xiàn)特別嚴(yán)重的暴發(fā)，疫情得到及時且有效的控制，疫情較為穩(wěn)定，疫情風(fēng)險的分布趨勢主要為由東向西遞減、由東南向西北遞減。

第四，疫情在全局存在正的相關(guān)關(guān)系，但是隨著防控力度的加強(qiáng)，空間的相關(guān)關(guān)系強(qiáng)度不斷降低，并在2月13日后確診病例的全局相關(guān)性不再顯著，這和防控力度不斷加強(qiáng)、防控效果逐步顯現(xiàn)有關(guān)。從局部看，疫情的熱點(diǎn)區(qū)集中在浙江省的東南沿海，大部屬于溫州市和臺州市，其余區(qū)縣未形成明顯的冷熱點(diǎn)區(qū)域，這也反映了浙江省的疫情只在局部出現(xiàn)了擴(kuò)散，而整體上并未存在明顯的集聚效應(yīng)。

（二）建議

中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快與交通設(shè)施顯著改善，帶來了各地區(qū)之間經(jīng)貿(mào)和人文的頻繁交流，人口流動更加頻繁，為疾病的傳播提供了可乘之機(jī)。一個地區(qū)更容易對其他地區(qū)產(chǎn)生影響，人口流動大的區(qū)域受其他地區(qū)的影響也更大。綜上所述，提出以下建議：

第一，本次疫情中的溫州市，由于和武漢市有大量的人員往來，受到了較為嚴(yán)重的疫情影響。但浙江省政府對疫情迅速反應(yīng)，及時切斷了輸入性感染源，溫州市疫情在經(jīng)過一個小的高峰后迅速下降。因此，果斷、強(qiáng)有力的防控措施，阻斷各個地區(qū)之間的人員流動對疫情的控制作用明顯。

第二，防控政策需要常態(tài)化。各種疫情有其衰減的規(guī)律可循，對新冠肺炎防控兩周后可以看到明顯的效果，未來在應(yīng)對重大衛(wèi)生公共事件時，地方政府和人民需要相互配合，保持防控政策的長效性。

第三，根據(jù)疫情，精細(xì)劃分各地區(qū)的風(fēng)險等級，合理利用防疫資源，全局統(tǒng)籌防疫的重點(diǎn)區(qū)域，對重點(diǎn)、熱點(diǎn)和集聚性地區(qū)給予更多關(guān)注。各級政府要加強(qiáng)民眾的防疫觀念，做好防病知識普及宣傳工作，引導(dǎo)公眾做好個人防護(hù)。民眾自我防控意識的提高不僅有利于疫情的控制，也可以節(jié)約防疫資源，提高工作效率。

第四，在疫情后期，可以根據(jù)各個地區(qū)的風(fēng)險狀況及與其他地區(qū)的聯(lián)系強(qiáng)度，有序開展復(fù)工復(fù)產(chǎn)，低風(fēng)險區(qū)可以率先復(fù)工，然后逐步推廣到其他地區(qū)。要提高政府的現(xiàn)代治理能力，在保證監(jiān)管到位的同時，加強(qiáng)對復(fù)工企業(yè)的扶持與幫助。

第五，積極發(fā)展包括人工智能、區(qū)塊鏈在內(nèi)的新技術(shù)，發(fā)揮醫(yī)療技術(shù)在應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件、加強(qiáng)公共安全治理上的作用。推進(jìn)5G技術(shù)發(fā)展，鼓勵醫(yī)療機(jī)構(gòu)、各類企業(yè)在應(yīng)對類似疫情中積極應(yīng)用智能化技術(shù)和無人設(shè)備，提升重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的智能化應(yīng)對水平，推動經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展[23]。