白癜风边上长黑点 http://m.39.net/baidianfeng/a_4379972.html作者简介
谭远发
西南财经大学
教授
博士生导师
王乐
西南财经大学
博士研究生
*建忠
罗格斯大学
教授
引言
新型冠状病*肺炎(COVID-19，简称“新冠肺炎”)正在给全球带来严重的健康、社会和经济挑战。随着新冠肺炎的大流行，不同国家(地区)的病死率呈现出很大差异，即使在一个国家(地区)内，病死率也随时间推移而变化。其中，最引人瞩目的当属意大利和西班牙。这两个国家经济发展水平较高、医疗卫生条件好、健康预期寿命高，一直位于世界上最健康国家的行列。年3月5日以来，意大利成为欧洲的疫情中心，较长一段时间内是世界上病死率最高的国家，西班牙紧随其后。与之相比，更早暴发疫情的中国、韩国以及当前的疫情中心美国，病死率都要远低于意大利和西班牙。为什么各国死亡率之间出现如此大的差异?年龄结构和检测率的差异对此产生了多大影响?这些影响如何随着疫情发展而变化?回答这些问题有助于人们了解新冠肺炎为何对各年龄段人群产生了不成比例的影响，其如何传播影响到每个人，以及不同的人感染新冠肺炎而死亡的风险有多大。
死亡率统计指标
死亡率统计常用指标有3个:第一个是病死率，它是确诊病例中的死亡比例，用某种疾病的死亡人数除以诊断出患有该疾病的人数，即CFR=死亡人数/确诊病例数。第二个是感染死亡率，它是感染某种疾病后死亡的人口比例，用某种疾病的死亡人数除以感染病例总数得到，即IFR=死亡人数/感染病例总数。第三个是粗死亡率，用某种疾病的死亡人数除以该国总人口数得到，即CDR=死亡人数/人口总数。明确死亡率与病死率的区别和联系很重要：从统计指标含义来看，病死率用于描述某种特定疾病的严重程度，而死亡率则指某时间特定人群死于特定疾病的频率或概率;从计算公式来看，死亡率与病死率的分母不同，死亡率的分母是可能发生死亡事件的总人口，既有正常人，也有患某种疾病的人，而病死率的分母仅是同期被诊断出患某种疾病的人数;从数量关系来看，当某种疾病的发病和病程处于稳定状态时，死亡率与病死率的数量关系可以表示为死亡率=病死率×患病率。
死亡率差异分解方法
各国病死率差异不仅取决于病例年龄结构，还取决于国家层面的其他因素，特别是检测的可获得性和应用，这对于更好地了解死亡年龄模式和死亡率差异至关重要。本文选择疫情暴发较早的4个国家，拓展了DasGupta(、)死亡率分解方法，考察年龄结构和检测率差异对新冠肺炎死亡率产生了多大影响。考虑到个体感染新冠肺炎的相对风险不同，各年龄组病例是该年龄组全部人口的一部分，本文参考Sun等()，通过考察新冠肺炎病例年龄分布与人口年龄分布之比，测量各年龄段人口发病的相对危险度，将病例人群年龄结构拓展到整个人口的年龄分布，以帮助人们了解新冠肺炎为何对各年龄段的人群产生了不成比例的影响。由于死亡率差异分解方法公式繁杂，对研究方法感兴趣的读者详见原文。
新冠肺炎死亡情况的国际比较
本文将研究对象限定为4个国家:意大利、西班牙、中国和韩国。这4个国家疫情暴发相对较早，已经度过了新冠肺炎大暴发的时期，且可获得一致的年龄分组统计数据。此外，这4个国家的人口年龄结构差异较大，检测策略不同，而且有较连续的统计监测数据，有利于更好地了解新冠肺炎的全球流行病学特征。图1显示，年2月11日至5月18日期间，中国、意大利、西班牙和韩国的病死率和死亡率国际差异明显，且随时间推移呈现扩大趋势。由于意大利和西班牙2月底和3月初处于疫情暴发初期，因而病死率和死亡率低于中国和韩国，3月中旬以后，意大利和西班牙的病死率和死亡率开始高于中国和韩国。从死亡速度上看，意大利和西班牙明显快于中国和韩国，从每百万人死亡0．1人开始统计，截至5月18日，中国、意大利、西班牙和韩国分别经历了、82、71和84天。图2展现了4月27日各国年龄别数据的分布差异。从年龄别病死率来看，各国病死率随年龄增长而升高，即病死率曲线都呈J型，这种趋势与普通人群的年度正常死亡风险类似。从病例年龄结构来看，意大利和西班牙的病例年龄分布相似，确诊病例占比随年龄增长而升高，峰值年龄组是80岁及以上，分别占病例总数的25.2%和22.2%。从人口年龄结构来看，意大利和西班牙人口老龄化更严重。从相对危险度来看，随着年龄增长，新冠肺炎的患病风险逐渐提升。韩国在疫情初期就进行大规模检测，病死率能够比较真实地反映实际的感染死亡率，本文以韩国为参照，分解死亡率差异及来源。
新冠肺炎病死率和死亡率国际差异分解
考虑到4个国家疫情发展阶段不同，新冠肺炎暴发与致死通常有3周左右的周期，故表2只考察了4个国家在2个不同时点上的病死率差异及其影响因素。如表2所示，从病死率差异分解来看，在意大利和西班牙与韩国的病死率差异中，年龄别病死率效应分别占44.24%和45.44%，病例年龄结构效应分别占55.76%和54.56%;中国与韩国的病死率差异，年龄别病死率效应占81．70%，病例年龄结构效应仅占18．30%。截至年4月27日，韩国的病死率上升为2.27%，意大利、西班牙和中国的病死率则分别上升为12.57%、11.30%和5.53%，依次比韩国高10.30、9.03和3.26个百分点。从病死率差异分解来看，在意大利与韩国的病死率差异中，年龄别病死率效应占比降至33.38%，病例年龄结构效应占比上升为66.62%;在西班牙与韩国的病死率差异中，年龄别病死率效应占比下降为25.18%，病例年龄结构效应占比上升为74.82%;与意大利和西班牙不同，在中国与韩国的病死率差异中，年龄别病死率效应占比上升为88.30%，病例年龄结构效应占比下降为11.70%。由于各年龄组病例是该年龄组全部人口的一部分，病例年龄结构与人口年龄结构密切相关。病死率差异分解拓展为年龄别病死率效应、相对危险度效应和人口年龄结构效应三因素。表3中三因素分解结果显示，年龄别病死率效应占比基本不变，病例年龄结构效应分解为相对危险度效应和人口年龄结构效应。表4展现了纳入检测率以后，年龄别病死率和人口年龄结构对死亡率的影响。四因素分解结果显示，确诊率是影响死亡率差异的首要因素。五因素分解结果显示，年龄别病死率、确诊率、检测率对于死亡率差异的贡献与四因素分解基本一致，差异主要在于病例年龄结构效应分解为相对危险度效应和人口年龄结构效应。考虑到新冠肺炎的感染性和致死率的年龄差异，本研究将分国家和年龄组进一步详细呈现死亡率差异的五因素分解结果。图3显示，各国确诊率效应、检测率效应、相对危险度效应和人口年龄结构效应的年龄模式基本相同。50岁之前，这4个效应的贡献很小，基本围绕水平线0上下波动;50岁以后，这4个效应随年龄增长快速升高。然而，年龄别病死率效应的年龄模式呈现出明显的国家差异。50岁之前，各国年龄别病死率效应的贡献很小，围绕水平线0上下波动;50岁之后，各国年龄别病死率效应的年龄模式呈现较大差异，中国的年龄别病死率效应明显为负，且呈“V”型变化;意大利和西班牙的年龄别病死率效应基本都为正，且呈倒“V”型变化。表5呈现了意大利、西班牙和韩国死亡率变动趋势背后的影响因素变化，以年3月23日作为参照组，用五因素分解方法呈现了死亡率变动趋势中的相对影响。确诊率对意大利和韩国死亡率的负效应逐渐增强，对西班牙死亡率的正效应逐渐减弱。年龄别病死率对意大利和西班牙死亡率的贡献随时间推移而减弱，对韩国死亡率的贡献则随时间推移呈U型变化，但总体来看，年龄别病死率仍是影响韩国死亡率变化的重要因素，对死亡率的贡献始终在70%以上。
结论与启示
新冠肺炎病死率和死亡率的国际差异明显，且随时间推移呈现扩大趋势。新冠肺炎对各年龄段人群产生了不成比例的影响，分年龄死亡率数据清楚地展现了新冠肺炎在60岁以上年龄组中的堆积现象。从变动趋势上看，检测率对意大利、西班牙和韩国死亡率增长的贡献逐渐增强，是影响这3个国家死亡率增长的主导因素。年龄结构和检测率解释了各国死亡人数和死亡率的显著差异以及意大利和西班牙高龄老年人的脆弱性。估计的年龄分布取决于数据质量以及各国间新冠肺炎死亡率的可比性。然而，对大多数国家的检测数据要么不完整，要么完全不可用。这无法确定检测率差异在多大程度上导致了确诊病例的年龄结构差异。当前，世界各国正致力于减缓新冠肺炎的蔓延趋势并减轻其直接影响。从长远来看，新冠肺炎大流行造成的后果与人口发展息息相关。新冠肺炎大流行已在全球造成大量死亡，如果不加以快速有效的控制，将可能会对人口的预期寿命、生育率以及移民、社会和卫生保健*策产生严重影响，甚至造成社会不平等。随着老年人丧失工作能力，年轻人面对不稳定的未来，老龄化国家(如意大利和西班牙)将面临更具挑战性的复苏期。随着新冠肺炎疫情结束和相关数据更新，特别是对新冠肺炎感染者进行大样本抽样调查，今后对新冠肺炎死亡率国际差异及其原因的认知将会更加清晰。
文献来源:[1]谭远发,王乐,*建忠.新冠肺炎死亡率的国际差异及其影响因素——基于年龄结构和检测率的双重视角[J].人口研究,,45(02):30-46.
声明:本文仅代表作者观点，不代表人口青专会的立场。封面图片来源于网络，有修改，版权归原作者所有。
往期回顾////
中国婚姻挤压的未来形势预测——基于初婚表的分析子女孩次性别结构与女性再生育——基于孩次性别递进生育率的分析低生育率社会的家庭制度建设
扫描
