城市研究系列讲座之寰宇天下:
COVID-19的全球影响、应对政策以及后果
The global impacts, policies and outcomes of COVID-19
北京时间8月9日上午9点整(北美东部时间7月11日晚9点整),由中加文化艺术基金会(Sino-Canada Culture and Arts Foundation)主办的城市研究系列讲座之寰宇天下线上讲座准时开始,本期主题为“COVID-19的全球影响、应对政策及后果”。
本期讲座主持人:韩昊英,现任浙江大学建筑工程学院教授,公共管理学院兼聘教授,浙江大学城乡规划理论与技术研究所所长。
讲座主讲人:关大博,英国社会科学院院士、清华大学地球系统科学系教授,多年来致力于研究生态经济学理论与方法的开发及应用分析、全球气候变化减排政策分析以及低碳和低资源消耗的可持续发展路径。
讲座主讲人:沈国强,清华本科,北大硕士,美国俄亥俄州立大学博士, 现任美国德克萨斯大学阿灵顿分校建筑规划公共管理学院终身正教授,曾任俄克拉荷马大学建筑学院城市与区域规划系和工业与系统工程系教授。擅长建筑和城市规划的研究和实践,目前致力于智慧物流平台、轴辐网络优化、空中院墅设计以及灾害风险指数的研发和实施。
讲座主要分为三个部分为听众介绍目前新冠病毒(COVID-19)的爆发对全球所产生的影响、应对政策和后果。
第一部分关大博教授简单介绍了新冠疫情对全球经济的影响,并且之后分析了各国对于新冠疫情爆发所采取的相关措施。首先,关大博教授简单通过各类数据的分析和金融时报等各类报告表明了新冠疫情对全球经济的影响是十分巨大的,并以此为背景来进行接下来应对举措的阐述。

针对新冠疫情的应对措施,关大博教授提出了两类举措,分别是对劳动力的控制(Labor constraint)和和对资金的控制(Capital constraint)。并对新冠疫情进行了更加细致的分析和研究,针对不同的行业和生产部门,生产的持续性以及需求的必要性进行产业链的控制和劳动力的控制。

接下来,关大博教授简单介绍新冠疫情蔓延和控制的结果,控制情景主要分为三类因素,分别是感染人数、发展时长、控制严格程度。并通过欧美、中国等国家的对比来分析对于各国产业的影响和经济发展状况,从产业链的角度来看,产业链的间接效应(时限)和传播效应,时限控制越小,产业链上的直接损失则相对较小。总结得出,用最严格的手段将新冠疫情控制在最短的时间内,对经济的影响和损失能够在最大程度内控制到最小。

最后,关大博教授设计了相关的模型和场景对未来疫情的爆发进行相关的模拟,通过最强的控制手段以及全球合作的手段对疫情进行控制,即全球疫情的控制属于一种公共性的物品,例如气候变化相关的控制,全球的疫情控制是否有效是决定于最后一个国家的控制举措,对于疫情的控制,没有一个国家能够独善其身,需要全世界人民的共同努力。
第二部分沈国强教授对于新冠疫情主要是从以下的四个方面来进行阐述,分别是个人观察和学习、描述性、对比性和探讨性。

首先,沈教授对公共突发事件进行一个简单的定义,即概率少、无预感,缺乏准备,也缺乏认知的公共事件,一旦发生,会产生巨大的危害和影响。主要分为自然灾害(天灾)、人为灾害(人祸)、流行瘟疫(疫情)四大类以及相关小类。

接下来,针对新冠疫情COVID-19在全球范围内的蔓延和发展,研究分析新冠疫情的致死率和发展情况,与中国进行简单的对比,分析各个国家政策和举措,总结出几个典型的国家发展模式,分别是新加披模式(Singapore Model)、韩国模式(South korean Model)、日本模式(Japanese Model)、中国模式(Chinese Model)、欧洲模式(European Model)、以及美国模式(American Model),各个模式均有其不同的特点。
经总结,中国模式主要有以下五个方面的优势,封城隔离、军队参与、信息透明、对策灵活、国家化视野;美国模式主要有以下六个方面的优势,信息透明、亲力亲为、各地支持、公私合作、创新力强、精细管理,但也有五项明显的劣势,分别为轻视延误、缺乏准备、对策失误、民众忽视、合力不足。也对其他国家的模式进行了简单的总结和分析。



最后,沈教授总结了三个模型来提出新冠疫情的应对措施。即宏观模型(Macro-models)、中观模型(Meso-Models) 和 微观模型(Micro-Models),为我国的政策实施提供相关的指导意义。


本次讲座第三部分,关大博教授和沈国强教授共同与听众互动,解答大家聆听讲座中产生的问题,以下总结为两点:
1、研究过程中,收集和使用相关数据的可靠性问题:
关大博教授认为,关于相关数据的收集,可以通过相关指标的分析研究,来估算疫情对于经济的影响,如通过交通实时状况的流动来估算中国贸易之间的损失量,依据流病模型将人口的死亡量与经济对接,分析相关的数据,总而言之,现有的学术研究主要依赖于相关的指标,进行大致的指标估算,对实时的检测数据目前仍需发展。 沈国强教授认为,由于技术、文化和政策原因,不同的国家收集的数据会有不同的精度,不同的数据收集可以通过和不同数据源之间的对比,对数据分析形成一个好的认知。政策方面的数据收集拥有一定的主观性和困难,在数据收集的过程中,要提升数据收集的精度,以及提升数据的收集面,加大数据收集的基数。
2、相关措施对数据进行合理的补充问题:
目前对于很多数据的收集,比如说政策层面,还没有达到一个很好的利用,比如临床医院的诊断数据,需要找到相关的方法进行合理利用和补充,可以对规划的研究发展产生较大的影响。
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讲座PPT文件:COVID-19 Canada Final(沈国强老师提供)
视频制作:BIGPOTATO
图 文:占梦瑶
讲座PPT文件:COVID-19 Canada Final(沈国强老师提供)
视频制作:BIGPOTATO
图 文:占梦瑶
网页制作:蔡鑫羽