進入三月，在全國人民的共同努力下，新冠肺炎疫情在我國得到了有效的控制，人們的生產生活正在逐漸恢復正常。然而，這場疫情的影響遠未過去，而是在海外愈演愈烈，世界衛生組織已宣布其為“大流行病（pandemic）”。目前，全球確診國家和地區數已達185個，確診病例已超33萬，這場疫情已經是全人類面臨的共同考驗。

在新冠病毒傳播的過程中，各國的傳播狀況和死亡率出現了很大的差別。最為引人矚目的當屬意大利，這個經濟發展水平較高、醫療條件也較好的國家，到今天已有累計確診病例59138例，死亡5476例，病死率達到了9.3%[1]。與之相比，更早爆發疫情的韓國、新加坡等國的確診病例數和死亡數都要低于意大利。

[1] 數據來自丁香園微信公眾號。

那么，各國之間為什么會出現這樣的差異呢？是什么影響了新冠病毒在各國內部的傳播？

牛津大學的Jennifer Beam Dowd團隊從人口學的角度進行了分析。他們的研究從人口學的視角展示了年齡結構和代際互動（intergenerational contacts）對新冠肺炎傳播和死亡率的影響。

研究者認為，新冠病毒的傳播及其所造成的影響與人口結構密切相關，尤其是人口的年齡結構。

目前的數據顯示，新冠肺炎的死亡風險高度集中于老年人口中，尤其是80歲以上的群體。中國與意大利的數據都說明了這一點。

中國40-49歲人口中新冠肺炎的病死率（case-fatality rate, CFR）為0.4%，但在80歲以上人口中，病死率達到了14.8%。

而從意大利的數據來看，截至3月13日，意大利70-79歲人口的病死率為10.8%，80-90歲人口中病死率為17.5%，90歲以上的為21.1%，而50歲以下的死亡病例數則只有6例，迄今為止只有3%的死亡是在60歲以下的人口中發生的。

下圖展示了截至3月13日意大利分年齡的病死率。

人口年齡結構或許可以解釋不同國家間病死率的顯著差異，以及為什么像意大利這樣的國家疫情更為嚴重。

意大利是世界上人口老齡化最為嚴重的國家之一，65歲以上人口占總人口的比重達到了23.3%，而在中國這一比例約為12%。

意大利也是一個代際間互動非常頻繁的國家，成年子女和父母之間臨近居住的情況比較普遍。即使是不居住在一起，子女和父母之間的日常接觸也是很頻繁的。很多意大利人喜歡住在靠近家人的地方然后每天通勤上班，這種習慣影響了意大利北部超過一半的人口。

研究者認為，這種代際互動模式、居住安排以及通勤方式可能通過社交網絡加大了老年人接觸到感染者的機會，從而加速了疫情的爆發。

年齡結構上的差異以及早期的控制和治療也可以解釋韓國和新加坡為什么死亡人數相對意大利要更少。

盡管韓國確診的病例數較多，但是大部分病例都集中于新天地教會中的年輕信眾，只有3.3%的病例發生在年齡大于80歲的老年群體中。新加坡的200例確診病例中只有1例年齡在80歲以上，70歲以上的患者也只有10例，截止到目前，新加坡還未出現死亡病例。

新冠病毒如果是從較為年輕的群體中開始傳播，那么重癥病例數就會較低，從而使得其傳播更為隱蔽，這樣的國家反應速度也相應更為緩慢。

比如，英國目前較低的病死率（只有0.01%）可能說明了目前其感染者的年齡結構相對較為年輕。再比如，在美國，盡管病毒基因測序（virus genetic sequences）的結果說明新冠病毒已經傳播了數周之久，但只有當Kirkland的一個養老院中出現了19例死亡病例時才引起了人們的重視。

而一旦出現了社區傳播，那些與意大利一樣有著高度頻繁的代際互動以及共居安排的國家，可能也會出現和意大利類似的情況。

為了進一步解釋人口年齡結構造成的影響，研究者使用人口金字塔分析了不同年齡結構的人口中新冠肺炎病死率的區別。

如下圖所示，左上角的金字塔展示了意大利和韓國的人口年齡結構，藍色表示意大利，紅色表示韓國。可以明顯看到意大利的60歲以上老年人口比重更高，人口年齡結構更為老化。以當前的傳染率和年齡別病死率來估算，右上角的金字塔說明意大利的預計死亡人數要遠高于韓國，尤其是在高齡人口中。

接著，研究者又考慮了兩個國家——巴西和尼日利亞出現疫情時的可能情況。

這兩個國家有著近似的人口數和不同的年齡結構，左下角的金字塔顯示了兩個國家的人口年齡結構，藍色表示巴西，紅色表示尼日利亞，巴西的人口結構要更為老化。在這樣的情形下，巴西的預計死亡人數也要遠大于尼日利亞（右下角的金字塔）。

接著，研究者又比較了意大利、巴西、尼日利亞、英國和美國的預計分年齡死亡人數。如下圖所示，老年人口中的死亡人數要遠高于年輕人口；老年人口比重越高的國家，死亡的總人數也要越多。

由此，研究者得出結論，雖然較為貧窮的國家的醫療系統不太發達，但是由于其人口相比富裕的國家而言更為年輕，因此受此次疫情的影響可能會相對較輕。當然在這樣的國家中，整體健康狀況較差以及諸如結核病等其他傳染病的存在也會增加年輕群體感染新冠肺炎的風險。

但是，到目前為止非洲國家的病例數遠低于預期（盡管這些國家與中國的貿易和旅行往來很頻繁），說明非洲較為年輕的人口結構可能起到了保護性的作用。當然，這也可能是由于感染新冠肺炎的病例還沒有被發現。

更多的國家比較（美國、日本和南非）：

研究者認為，從人口學的視角來預測疫情發展趨勢，能夠為政府提供更好的政策依據。人口年齡結構不僅能夠幫助我們識別國家間和國家內部的高風險人群，而且還可以幫助我們決定在不同的人口中采取何種程度的社交隔離（social distancing ）措施，以減少危重癥病例、緩解醫療負擔。

人口老齡化程度更深的國家需要采取更為嚴格的措施以避免醫療衛生系統的超負荷運轉，而且要特別注意那些風險較高的人群以及代際互動的模式，并考慮不同政策之間的相互作用。

除了年齡結構以外，研究者認為死亡率中的性別差異也需要進一步的分析。目前的數據表明男性的死亡風險更高，這可能是由于亞洲國家中男性的吸煙率遠高于女性。

此外，一些諸如糖尿病、高血壓等疾病在人群中的分布對于估計感染和死亡風險也是很重要的。

但是在能夠獲得這些數據之前，新冠肺炎的病死率集中于高齡老年群體（the oldest old ages）這一事實是我們預測危重病例規模并據此精確規劃床位和醫護人員等醫療資源的最佳工具之一。

參考文獻

Dowd, J.F et al. 2020. Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19. medRxiv preprint doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.15.20036293.

本文作者：中國人民大學社會與人口學院、人口與發展研究中心 博士生 劉雯莉

本文責編：中國人民大學社會與人口學院、人口與發展研究中心 副教授 李婷

圖文編輯：中國人民大學社會與人口學院、人口與發展研究中心 研究生 莊溪瑞