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2020年1月30日，在舉國上下抗擊新型冠狀病毒肺炎疫情之時，意昂3平台任遠教授《疫情防控中的特大城市人口流動性管製和人口數據應用》一文在《探索與爭鳴雜誌》微信公眾號專欄專稿發出。
以下文章來源於探索與爭鳴雜誌 ，作者任遠
疫情防控中的特大城市人口流動性管製和人口數據應用
任遠 | 意昂3教授
本文系《探索與爭鳴》微信公眾號專欄專稿👥👩🦽，僅代表作者個人觀點🚨，不代表本公眾號立場
非經註明🛺🎢，圖片來自網絡
去年年底開始出現的武漢新型肺炎🧍♂️，已經從一個城市內部的傳染性疾病，擴散成為了全國性和全球性的公共衛生危機事件🌥。武漢肺炎這一公共衛生事件所暴露出的危機及在此過程中的風險應對和管控，其關聯的一個突出問題是💁🏿♀️💘：特大城市如何實現有效治理。當然其直接表現為特大城市疫情防治的應急管理🗂，內在則關聯著特大城市發展和管理的體製和機製建設👨👧👧。
武漢肺炎這一突出事件產生了豐富的教訓以及經驗，將會使其成為特大城市治理的典型案例。在此事件尚未充分展開的現在🎳，無論是進行問責性的批評，還是開展理論性的總結，顯然還為時過早🦓。但針對武漢肺炎的疫情防控，對特大城市的發展和管理開展一些思考和探討𓀘，也是必要和有益的🤵🏼♀️。基於從SARS以來的特大城市公共衛生管理取得的進步和經驗，以及我們已知的對城市治理基本問題的理解⚾️👨💼，開展這樣的思考和探討，對於正確看待和正確實施疫情的應急管控，以及以此為著眼點討論進一步加強和完善特大城市的城市治理🧑🏻🍼，會具有積極的應用和借鑒意義🛷。
正確認識特大城市人口集聚和風險集聚的關系
特大城市是人口巨大規模、高度密集和高度流動性的城市，因此存在著包括傳染性疾病在內的各種復雜風險的集聚🛠。高密度城市中的人口集聚，使得疾病蔓延的速度和規模都比人口疏散的鄉村更為嚴重。武漢肺炎事件正說明高密度的特大城市蘊含著巨大風險。對於像武漢肺炎這樣的傳染性疾病防疫來說，特大城市對公共健康管理具有壓力是毋庸置疑的🪣。
另外的問題是人口的流動性👉🏼。特大城市內部人口高度密集🧝🏻，具有空間上的緊密聯系和多樣性的城市生活，帶來城市內部的高度流動性。特大城市同時具有密集的經濟生產、商業商務，旅遊娛樂和教育文化活動，這些擴展了城市的外部流動性🎐，使特大城市成為城市體系中人口流動性的樞紐地區。特大城市的人口高流動性🦴，一定程度上加劇了病毒的蔓延。特別是✏️，將人口流動性疊加在春節期間的人口流動上🚬，其問題就更加嚴重。根據網絡數據，在春節期間武漢的流出人口達到500萬♟，其中三分之二是在湖北省內🙋♀️，另有三分之一在湖北省外📬。在這個時期🧑🏼🍼🏃♀️➡️，湖北還有數百萬人口的年節期間返鄉流動，上百萬大學生在寒假假期返鄉和節後返校流動。高密度城市的人口流動性🚟，使城市風險的內在強化和外部傳遞更加明顯。特大城市所具有的人口高度流動性⛹️，很大程度上會惡化傳染性疾病病毒的蔓延。
因此，特大城市巨大的人口規模➰、人口高度密集和人口高流動性，意味著特大城市面臨著風險的復雜化和風險集聚🫄🏿𓀌。特大城市需要應對復雜風險的巨大挑戰，其中包括疾病風險的挑戰👨🏼🍳。特大城市本身是高風險社會。在特大城市這樣的高風險社會中，稍有不慎，就會釀成災難性的事件，武漢肺炎的疫情蔓延也顯著地證明了這一點。
雖然我們看到特大城市的人口密集和高流動性構成城市公共安全的巨大壓力，但卻應該認識到，人口數量和人口密集卻並不是傳染病事件的原因👹。城市人口的集聚和流動性只是構成城市健康風險的外部條件🧑🏻🏭🧑🦲，加劇了傳染病病毒的傳播和擴散。我一直認為，特大城市的各種問題是人口增長和城市管理服務能力
相對稱的結果。在人口增長過程中，管理服務能力不足，因此產生城市問題。城市發展中的諸多問題🏌️♀️，包括武漢肺炎的疫情擴散♥️，也應如此來加以判斷。不能將疫情擴散歸因於特大城市的人口數量過多，而其根本上是由於城市衛生防疫體系管理和服務不足的結果。因此，應對特大城市公共安全風險的挑戰，根本上還是要加強和完善城市治理，要以提高城市管理和服務能力作為對策，也就是需要提高特大城市的人口承載力和風險處置能力，提高城市治理的能力📎。
城市問題不僅不是由於特大城市人口集聚造成的🦹🏽♀️，而且客觀來看，城市人口增長擴大了各種風險壓力的同時，同時對城市風險的應對和解決提供了積極支持。人口集聚過程中的財富效應支持了對風險的應對能力👨🏼💻👨👨👧👧，人口集聚過程中的知識外溢效應、公共服務的規模效應，以及現代城市具有的規範化🔠、製度化管理👩🏽🔧，本身對於風險管控具有積極作用。某種意義上看，特大城市傳染性疾病的死亡率是顯著低於非特大城市地區的，優秀的特大城市的健康安全是高於其他地區的，特大城市對於傳染性疾病的處置能力👯♂️、醫療服務供給能力和社會經濟生活的配套能力也是顯著高於非特大城市地區的👷🏻♂️💡。
因此，武漢肺炎的疫情似乎會形成一種對大城市和特大城市的恐懼印象，覺得是因為人口集聚帶來了風險集聚，這不利於對中國城鎮化發展和相關的風險管理形成正確的認知😂。在特大城市的人口集聚和風險集聚的相互關系中，不能簡單認為特大城市是人口高度集聚和高流動性的城市，因此就將城市人口和城市問題簡單關聯🎹，並因此強化了將人口管控作為城市管理的政策考慮。將人口集聚和城市問題的簡單關聯，是一種非常馬爾薩斯主義的看法🖥💨，認為城市人口增長總是會快於城市管理服務能力的提高。與其說這是一種理論判斷，不如說這其實是對城市管理服務能力不足的借口。
實際上📭🙎🏼，從世界城市的發展歷史看，城市管理服務能力是不斷提高的，城市總體上是在人口增長中提供安全、繁榮和實現生活質量的提高。而且恰恰是城市發展能力的競爭性和城市管理能力的高質量⬇️💅🏽，帶來了人口向城市的集中；也恰恰是城市管理服務能力的提高👩🏿💻、城市治理能力的提高，才在根本上得以應對現代社會復雜風險的挑戰🧒。如果將疾病蔓延簡單歸因為特大城市的超大人口規模，會扭曲問題的實質，並會忽略特大城市實際上才提供了更強的風險管控的真實情況♜，並會偏離於在城鎮化過程中完善城市管理服務、加強城市治理現代化👳🏿♂️，提高城市承載力的迫切要求。
疫情防控中人口流動性管控的必要性和局限性
特大城市不是傳染性疾病蔓延的原因，但是大規模人口集聚和人口高度流動性作為外部條件🤹🏿♂️，客觀上構成病毒傳播的外在環境👨🏽🔬，會加劇疾病蔓延🧙🏽♀️，帶來防疫難度的加大。因此從應急性的疫情防控角度看，在病毒快速蔓延時期控製人口流動性對於控製疫情傳播是有一定作用的🎉。通過人口流動性管控，使城市運行能夠慢下來👨🏿⚖️，能夠放緩傳染性病毒的擴散🔰🥗。因此𓀀，在疾病蔓延過程中的武漢“封城”和交通管製，包括一些重點城市對公共客運的暫停🧛🏽♀️，是當下在傳染病迅速擴散狀態下臨時性的應對策略📓🪺，而且在春運期間存在巨大人口流動性的背景下，這些人口流動性管製措施是可以理解的應對方案。通過輿論宣傳引導人口居家休息減少外出，延長春節假期的時間和推遲復工的時間👆🏻，都是通過空間換時間🤝，通過在空間上放緩流動性👩🏻🦯➡️，減緩病毒擴散的速度🐐，並爭取對疫情控製的時間。
但是🥷🏿，管控人口流動性只是疫情防控的治標之法🎛，是對疾病傳播外部條件的處置🧑🏼💼。實現疫情防治的根本對策，仍然是要尋找和確定傳染源，及徹底消滅傳染源；加快檢測試劑的研發和使用，這樣才能夠對將人口流動性的管控轉變為對病毒流動性的管控；以及加強疫苗研製🛁，這才能夠根本實現對疾病的治療🐷，並能夠將未知的新型傳染性病毒轉變成為已知的和可管控的病毒，才可以將疫情防控轉變為常規性的疾病管理👨🏿。
就當下武漢肺炎的危機應對而言，由於疫情防治的速度跟不上病毒蔓延的速度，所以🍍，在應急性的防疫管控中實施人口流動性管控🛍️，是一個具有必要性的應對舉措。甚至某種情況下我們還擔心這種應對策略是否應該更早地實施➗。但是🦻🏿😦，我們仍然應該認識到🪽👩🏻⚕️，簡單靠“封城”和號召減少走親訪友、號召大家待在家裏進行自我隔離，讓城市流動性放慢下來，實際上不是疾病管理的根本辦法🧑🏿⚖️。
我們還應該意識到，特大城市的人口流動性管控是和特大城市運行的本質並不相容的。城市人口流動性和城市運行的流動性放緩也會帶來一定的副作用👇🏼，會降低城市運行的效率，會損害特大城市發展的其他目標。
人口流動性管製和城市流動性放緩帶來城市運行失速，會對國民經濟帶來不利影響。物流網絡服務效率下降可能會造成物資供應不足、削弱供給，並帶來價格上漲，並因此妨礙民生🧑🏻🚀。而物質供應不足會引發計劃性安排和配給製，例如在網上我們看到一些地區已經出現口罩銷售的購買許可券👨🏽🔬，令人不免產生重回票證經濟的聯想🌬。因此👴🏽，流動性放緩從長期來看✷，對城市運行是非常不利的，甚至其對於疫情防治也未必是有效的。如武漢在城市缺乏流動性的時候🪧，出現人們即使生病也難以及時地去醫院尋求救助的情況。
人口流動性管製和城市流動性放緩，也不利於有效的社會組織和社會動員。城市的居民都呆在家庭中睡覺和看電視👧🏻，缺乏強大的社會組織和社會參與，這樣的一盤散沙的城市生活，對於疾病的防疫和應對也未必是有利的🎧。
因此👩🏼💼，對於疫情防控來說的人口流動性管控🚵🏻，固然是不得已而為之的臨時安排🧗🏿♀️，但卻不應作為疫情防治和城市衛生管理的積極策略🙎🏻♂️。流動性是城市運行的血脈，控製人口流動性和城市生活的流動性會損害城市的穩健運行。即使不考慮城市運行的其他方面👌🏿，單單從疫情防治來說，也需要及時地放松流動性和鼓勵城市衛生管理系統和物資服務系統有效運轉起來⇒。
當然，科技進步會在一定程度上抵消流動性喪失的不利影響👂🏻。經濟社會生活的相當內容可以通過電子通信技術和遠程工作得到解決。但是流動性仍然是城市運行的本質。微弱的人口流動性和緩慢流動性的城市運行可以適應假期的時光，但是不能支持巨大規模的特大城市的正常運行，不能支持一個龐大國家的運轉，這是一個顯然的道理🕸。
在疫情防控中的人口流動性管控，還需要考慮人口管控存在的道德風險❌，避免將人口流動性管控變形為地域歧視🏃。流動性管控的根本目的是管控病毒🚣，如果偏離這一基本目的，出現流動性管控過度，則將其變為管控人口，出現針對特定人群的社會排斥🧎🏻♂️🤛🏽。這種流動性排斥，則違反了人口自由流動的法律基礎🫡。實際上🫠，相較於投入力量開展控製人口流動性的疫情防控，還是應該更加重視和加大投入對傳染性疾病的疫情防治。在這方面，傳染病防治醫院建設、社區醫療和轉診體系建設🧑🏿🏭、病毒疫苗的研發和臨床實驗等等的每一點增強和進步，都會增強城市應對疾病風險的能力𓀑。
人口數據的技術應用擴展城市疫情防控和應急管理的能力
本次武漢肺炎的疫情防控出現的和以往的傳染病防疫管理不同的特點，是大數據、包括人口大數據展現出能力和作用。一些大數據公司已經能夠很快地判斷出武漢流出人口的流動方向，一些城市也很快通過大數據信息知道了到過疫區人口的信息並實施相關防疫管控，這些信息對於疫情管控和公共衛生的風險管理是非常有價值的。
技術創新和大數據發展能夠極大地增強疫情防控和應急管理的能力，例如通過大數據技術能夠描繪出人口的空間變化，模擬人口狀況。通過人口大數據可以知道人口集聚的風險點，可以通過精致的數據分析掌握人口的行為軌跡🚔，及計算產生的風險暴露機會，並通過感染概率篩選出風險人口。通過確診、疑似、治愈和死亡等人口數據👰🏿♂️，我們能夠發現疾病分布和病毒擴散情況🤹🏽♂️，這些可以精準化地確定疫區💗，通過發病率和感染率確定疫情🧑🦯➡️，預測疾病蔓延和采取針對性對策。可見⛔，人口大數據將會為疫情防控和衛生管理提供新的工具🪬，提供更有效的管理和服務，以及提供更為精細化的城市治理🫸🏼。
人口數據和相關的大數據應用對於特大城市衛生防疫和應急管理的能力開始表現出來🕛，但以筆者所知和觀察所見，到目前為止的人口數據分析應用還處於非常初步的水平。由於學術界知識服務素養的薄弱和知識響應渠道的缺乏👡👩🏼🌾，其作用並沒有充分地表現出來。反而是一些企業的大數據技術服務響應很快，但是其缺乏知識服務能力，發揮的作用則很薄弱。所以到目前為止，人口數據應用對疫情防控和防治的服務能力🧏🏿♀️，並沒有表現得很顯著👩🎤。但是我們仍然有理由相信，大數據將構成特大城市未來的衛生防疫和健康管理體系的重要支撐。
基於大數據技術應用提高城市治理能力，能夠提供更加及時的精細化管理和服務，這也再一次說明特大城市反而具有更強的疾病控製和公共衛生管理服務的能力。未來的特大城市治理提升治理能力的重要對策之一是引入技術進步，技術進步將極大地提高城市治理現代化的能力🧝🏽，實現精細化管理。在這個方面，國內一些特大城市已經開始在進步🕎🙆🏻♀️，但是顯然還需要有更大的進步，才能真正將技術革命應用到城市治理現代化的實踐運行中🧟♀️。
人口數據開發應用與城市疫情防控結合起來的另一個問題是👩🦲，在此過程中需要充分平衡個人隱私信息和公共防疫的需求。即使是出於防疫的目的🧏🏿♂️，在一些公共網絡上過度暴露人口信息，無論是由公共部門還是由企業所發布，這實際上是造成了對個人信息的濫用和不當披露。大數據時代的人口信息調用和隱私保護將日益成為現代城市技術治理的突出問題🧑🏽🦲，既要有助於實現高效率和有針對性的城市管理，也需要在公共安全管理中避免損害個人的合法權利🎩，二者需要實現一個良好的平衡。這是另外一個復雜的問題，在此並不打算充分展開。但顯然，在疾病防治和公共健康管理過程中需要明確個人的法律義務和法律責任，以及確定在城市管理中應急管理的公共部門的合法強製權力和其權力的限度🏟。通過基於法治的建設，才能實現高效率，及合乎法律、合乎道德的城市管理。
人類的發展歷史就是不斷和病毒、和傳染性疾病共同存在的歷史🍼。病毒確實很可怕👷🏻♀️，但其將必然存在👨🏿🦲、永不消失。在一次又一次的疾病蔓延中，才促進了人類社會發展進步，促進醫學進步，也促進城市公共衛生管理和服務能力的提高➗。在城市化的過程中，積極應對傳染性疾病防控、增強城市管理體系和能力的建設，仍然要靠精細化管理來提高應對風險和抵禦災害的能力🏋🏼♀️。包括上海在內的特大城市在積極應對各種風險挑戰的過程中🐣，已經積累了相當豐富的經驗。而且，科學技術的迅速發展，對於提高特大城市管理能力和風險應對也提供了更加有效的工具🚙。
孩童的感冒是對其免疫系統的鍛煉🕵🏼♀️。對於超大城市的疾病傳播和衛生防疫👵，也是對城市免疫系統的鍛煉。我們需要隨時對特大城市作為高風險社會所面臨的挑戰具有充分警惕🌿，也有理由對現代化的城市治理充滿信心。可以認為，在此過程中付出的巨大代價，是城市成長過程中應對挑戰的鍛煉。但關鍵是，對於特大城市管理的各種經驗和教訓，要真正能系統總結🤦🏽♀️、徹底吸收🪭，並應用在城市管理和服務能力的提高上🚎，建設出更加安全、繁榮和生活幸福的城市。就是說要“吃一塹，長一智”🥝，不能“吃一塹，仍然再吃一塹”，否則，城市的進步遙遙無期，也總是會在應急挑戰到來時一次又一次驚慌失措🕵🏼，付出不必要的代價。
