中山|信息即信心!疫情信息披露如何缓解恐慌

中山大学管理学院
2020-02-06 09:24 浏览量: 3340

MBA中国网讯】新冠病毒感染肺炎人数仍在攀升,截至2月4日24时,确诊病例24324例,重症病例2788例,累计死亡病例425例,累计治愈出院病例632例,疑似病例23260例,185555人正在接受医学观察(信息来自国家卫生健康委员会官方网站)。全国31个省区市启动“重大突发公共卫生事件Ⅰ级响应”,政府和人民共克艰难,各地疫情防控花费了极大的成本,但各地政府,尤其是基层政府在疫情信息披露上差异较大。

全国疫情累计趋势图(来源于丁香医生实时动态)

2月3日,中共中央政治局常务委员会《研究加强新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作》会议强调:“要做好宣传教育和舆论引导工作……要正视存在的问题,及时发布权威信息,回应群众的关切,增强及时性、针对性和专业性,引导群众增强信心、坚定信心。”当下,民众最需要的是疫情防控相关信息。如果疫情信息数据能进一步披露使用,不仅有助于缓解不必要的恐慌,也能让民众自觉地更好地配合政府工作,降低疫情防控的政策执行成本。

我们以四大直辖市和各省省会城市为样本,分析了主要城市的疫情信息披露,对现有城市的疫情信息披露如何更好缓解当地人们的恐慌提出建议。

一 更好的疫情披露能缓解恐慌吗?

恐慌(Panic),一般指由过度担忧(Fear)所导致的情绪或行为。一般来说,突发性公共风险事件只要有可能对人们的生命、财产或利益形成威胁,就有可能引起恐慌心理。但突发性公共风险事件的恐慌并不严格来自事件的实际影响。以SARS为例,根据世界卫生组织的数据,中国内地累计报告非典型肺炎临床诊断病例5327例,死亡349例,历时两年多。而仅北京2002年上半年交通事故死亡人数就达到674人,接近非典死亡人数的两倍。可见SARS并不是一个概率特别大并且致死率很高的风险事故,但SARS的恐慌危害程度远大于该风险事件本身。

那么事件实际影响之外,是什么影响了恐慌?信息是决策的基础,突发性公共风险事件往往随着大量模糊信息(即没有已知概率的信息)的广泛传播,而模糊信息会导致人们对事件的危险性和威胁性放大评估。这种情况可以用博弈论中的“最大最小原则”(maximin principle)来解释:冯·诺伊曼和摩根斯坦建立了求解博弈的最大最小期望值原则,也称为悲观法。决策者采取最安全、保守的政策,在每一方案中取最坏结局,然后再从这些最坏结局中挑选一个最好的作为行动方案。这种策略可以避免最坏的结果,从而使安全程度极大化,这在疫情存在可能最大损失(死亡)的情况下,无疑是合理的。

本次新冠病毒肺炎疫情同样伴随着大量谣言,从谣言满天飞,到抢购生活用品,到抢购“双黄连”……。人们以其自我猜测的疫情最大化影响来主观判断,在疫情信息披露不足的情况下,更愿意相信谣言,对生活物质和医疗用品进行“挤兑”,由此造成恐慌以及不利的经济后果。

我们如何从信息上缓解恐慌?人们根据自身所能获得的信息来判断疫情情况,这些信息来源有:(1)政府渠道披露的疫情信息;(2)其他渠道(如各种媒体)披露的补充性信息;(3)其他渠道(如自媒体、微信聊天记录)披露的谣言。由于人们会默认政府疫情披露的是保守的,因此2和3是在1的基础上叠加,其形成恐慌信息的程度取决于1披露的详细程度。政府越少地披露,甚至隐瞒;人们就会越多地脑补,甚至往最坏的方向猜测。因此,我们认为政府除了“辟谣”之外,更重要的是增加疫情信息披露:首先需要政府披露真实的疫情信息,其次更加翔实有用的多维度疫情信息可以针对性地缓解恐慌。

二 现阶段恐慌重要来源:未知的B类人群

本次疫情的恐慌主要来自于被传染的过度担心,包括两个层面,其一是被传染的概率,其二是传染之后的最大损失(比如致死率)。第二点与其他传染性疾病并无太大区别,新冠病毒肺炎致死率并不高;那么本次疫情造成更强恐慌的核心原因可能更多是第一点,尤其是新冠病毒肺炎在潜伏期无症状传播的新特征。我们从大家最熟悉的 A、B、C三类人群开始,A有武汉接触史并且发病,潜伏期14天,发病之前的14天中A途中遇到了B(A与B互相不知道),A到达目的地后遇到C(密切接触者)。当前的疫情防控A为确诊或疑似病例,C为医学观察,只有B是未知的。如果B被传染,则在潜伏期可能进一步传染B2(B与B2互相不知道)。注意此处B类一旦确诊,则自动转为A类,衍生新的B、C类人群。

B和B2类人群是当下恐慌的直接来源,但根据我们整理的披露了病例细节的数据,B类确诊病例很少,因此当下恐慌可能是远大于现实的。

三 疫情信息披露的改进建议:基于决策有用性的多维度披露

我们分析了四大直辖市和各省省会城市的疫情信息披露,原因是最详细的疫情信息披露一般都在城市层面。数据统计如表1所示。

注:上述信息为2020年2月4日登陆各地级市卫健委官网整理所得,披露详细程度因不同日期有所区别,因披露时间并不统一,如存在差错,请及时批评指正。部分城市卫健委未披露或未披露当地情况的,可参考省一级卫健委披露信息,确诊、疑似和医学观察数据为截止2月4日披露数据。

及时性方面,核心是疫情的及时披露是否能更快让民众了解疫情动态。按我们能获得数据的统计,各城市大部分是每24小时披露(65%),部分为12小时(16%),但也有部分城市因各种原因未能在相应卫健委网站获得数据(19%)。在可获得的数据中,疫情披露的及时性并不存在太大差异,基本都实现了及时性的披露。

但各城市在针对性和专业性的疫情披露上差别很大,并且二者是相关联的。我们建议在保护病人隐私信息的前提下,地方政府可以披露更多的多维度的疫情信息,以定向缓解恐慌。从决策有用性角度,我们可以区分为以下维度。

(1)判断自己被传染概率(B与B2类人群)

首先,个体(B与B2类人群)被传染需要物理临近,取决于最近病例(A类人群)的物理距离,以及当地的未被监控到的病例多少(B类人群)。前者即疫情发生的地理分布披露,现有数据中有45%的城市披露到了区,但仅有13%披露到了小区。疫情披露到小区(A类人群的地理分布)层面的披露加强空间较大

后者,目前疫情控制的实际隔离人群主要有确诊、疑似、医学观察三类,如果新增确诊病例全部来自于疑似或医学观察,即新增A类人群是已被观察的C类人群中的一部分,人们会认为当地疫情防控效果很好,B类人群相对较少。但暂无城市进行相应的披露,因此,我们建议增加此类披露,新增确诊病例进一步披露来自疑似和医学观察的比例(识别新增A类人群是否是被现有防控覆盖的)

(2)判断传染被治愈的概率

我们强调群众感知被传染后的治疗风险。除了疫苗等研发信息的披露之外,我们还建议对当地发病程度以及医疗情况进行披露。目前,各城市病例治疗情况披露的有52%,但大部分是病例死亡和治愈情况,而要实现更好的决策有用性,重症情况的披露是必要的。通过重症率变化可以观察当地的病毒传染严重情况以及医疗控制情况

此外,病例活动轨迹的披露能方便民众了解病例患病过程以及就诊情况。现有城市的病例轨迹披露的有35%,仍然可以进一步加强。

(3)判断当地疫情防控工作有效性

有效的疫情防控工作对于“引导群众增强信心、坚定信心”至关重要。我们可以尝试从几个方面来判断。

建议来源上,区分到是否是输入性病例(A类外来人群)

其二,各地方政府可以更多地披露其工作内容,让疫情防控工作可以更多被民众所知。以最核心的医学观察人数数据来说,目前仅有32%城市进行了披露。另外,也有解释摸排工作更详细的,如部分城市披露了全市摸排登记、医学观察从武汉返(抵)人员的具体详细情况。这些信息的披露不仅让民众看到政府的疫情防控工作上的努力,也会对疫情防控的结果更有信心。

四 结尾

没有一个冬天不可逾越,没有一个春天不能到来。自武汉封城已过了13天,我们看到疫情蔓延的数字翻倍再翻倍,时刻关注着这些数字的变化,那是因为我们都知道这些数字背后都是真实的人们。在这次的疫情面前,任何人都会恐慌,但希望我们能降低恐慌,诚实并且友好地一起面对。在这场还剩半截的战斗中,我们坚信胜利一定会到来!

作者简介

曹春方,中山大学管理学院会计学系副教授、博士生导师,中山大学“百人计划”引进人才。兼任中国公司治理研究院兼职研究员、中国管理现代化研究会公司治理专业委员会(CACG)专家委员、中国会计学会财务成本分会副秘书长。研究领域为公司治理与公司财务,长期关注制度与公司治理、会计、财务等因素的互动影响,并就该领域积极开展跨学科研究。曾在Review of Finance、Corporate Governance: An International Review、International Review of Economics and Finance、North American Journal of Economics and Finance、《经济研究》《管理世界》《世界经济》《南开管理评论》《金融研究》《经济学》季刊等期刊发表20余篇学术论文。主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学青年基金等多项课题;曾获天津市社会科学优秀成果一等奖(合作)、山东省社会科学优秀成果一等奖(合作)、四川省社会科学优秀成果三等奖(独立)。

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编辑:张珊

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