<原創>新型冠狀病毒的區域風險（安全）指數計算模型_風聞

      新冠肺炎籠罩下，各種媒體各種數據各種圖表紛至沓來，總感覺抓不住重點，看着很熱鬧，但沒有準確的反映出我想了解到信息。於是，自己動手做了份指數計算模型，可以用來評估各地區的疫情風險或者安全狀態。見下圖：

      模型原理主要通過採集各地方客觀疫情數據形成，其中主要分消極因素和積極因素，分別列於分子和分母位置，通過統一的算法計算，就能得出受評估區域的疫情橫向對比水平。風險指數和安全指數其實是互為倒數的關係，算法其實都是一種原理。如果有條件，可以以城市為區域進行統計計算，這樣就很容易獲知某個城市的疫病風險程度。

      關於模型構成的主要因素有兩項，積極因素與消極因素：

      一、積極因素：

      各地針對疫情的積極因素有很多，但綜合起來最有説服力的指標，就是區域治癒率。這個指標其實就是當地治癒人數佔確診人數的百分比。該指標能夠有力的表達出當地的醫療干預水平和執行效率，以及在一定程度上反應出該疾病的危險性。顯而易見，治癒率越高，説明當地的傳染風險越低，安全性越高。

      二、消極因素主要有兩項：

      首先是該區域的死亡率。這個指標來自於當地該疾病致死人數佔確診人數的百分比。該指標一方面能夠反映該傳染疾病的危險程度，另一方面也能反映出該區域的醫療干預能力和效果。

      因為很多地方有確診人羣，卻沒有死亡病例，因此在這個模型中引入了第二項消極因素，可以將其理解為疫情的傳播潛力系數。該係數通過引入常數參照項（香港人口密度）來評估各地方的人口密集水平，然後用實際的確診感染數佔比來與這個係數相乘，最終可以反饋出該地區的疫情傳播潛力值。簡單説，人口密度越大確診佔比人數越多的地方，疫情的傳播潛力也就越大。

     三、結語

     這個模型中沒有引入主觀方面的參數，比如醫療軟硬件水平、政府抗疫的措施、投入等等因素，所需數據都是既定事實，或者説都是結果。通過結果來評估人類在面對疫情時的努力，可能數據不太好看，但勝在客觀真實。這個模型不僅可以用來評估新型冠狀病毒疫情，也可以用來評估流感、埃博拉等各種流行性傳染病的地區風險狀況。

     通過模型可以輕易獲知一個地方的疫情風險值，或許可以對各地方評估本地的企業復工、交通管制策略或其他民生政策調整提供一定的參考價值。

     <本文及文中計算模型為個人原創，並首發於觀察者網站，轉載請註明出處>