下面是小编为大家整理的固定收益专题：从疫情角度看地方风险应对能力【完整版】,供大家参考。
目录索引
一、从人口流入角度对 29 个省市区进行分组 ...........................................................................4 二、各地响应速度：一级响应、定点医院和延迟复工
.............................................................5 三、疫情信息披露详尽程度
.........................................................................................................7 四、响应速度快、信息披露详尽的地区，谁做的更到位
.........................................................8 五、风险提示
.............................................................................................................................. 11
图表索引
图 1：29 个省市武汉人口流入与确诊病例数高度相关
................................................4
表 1：启动重大突发公共卫生事件一级响应的时间顺序
.............................................5 表 2：发布定点医院的时间顺序
....................................................................................6 表 3：发布定点医院的时间顺序
....................................................................................6 表 4：高组、中组和低组响应速度排序
.........................................................................7 表 5：高组、中组和低组疫情信息披露详尽程度排序
.................................................8 表 6：各地疫情控制的近似估算结果
.............................................................................9 表 7：高组、中组和低组响应、疫情信息披露详和疫情防控效果排序
.................. 10
以武汉为源头的新冠疫情，对其他省、直辖市和自治区（以下简称省市区）而言是一个外生冲击， 1 各地采取的措施，在一定程度上反映了地方应对风险的能 力。在我们的投资决策中，比如城投债的投资，经常需要判断一个地方发生风险事件的概率。而本次各地对于疫情的处理，体现出其在面临紧急事件下的反应速度、动员能力等因素，这种应对风险的能力，可以作为处理潜在金融风险能力的参考。
本文从29个省市区的响应速度、疫情信息披露详尽程度以及最终的疫情传播结果三 个角度来分析地方风险应对。
一、从人口流入角度对
29
个省市区进行分组
新冠疫情源自湖北武汉，各省市与武汉的人口流动多少、物理距离远近等因素存在较大差别。
2 我们利用百度迁移指数，参照2020年1月10日至24日武汉人口迁出目的地情况，将29个省市区（不含湖北、西藏，剔除西藏是因为基本没有受到本次疫情冲击）分为高、中、低3个组：
（1）
高组，武汉流出人口占比超过1.5%的省市区，包括广东、河南、浙江、江苏、湖南、北京、上海、安徽和江西9个省市，其中河南、湖南、安徽和江西与湖北直接地理相邻，其他地区则可能是因为经济联系较为密切； （2）
中组，武汉流出人口占比介于0.5-1.5%的省市区，包括福建、山东、四川、重庆、河北、广西、陕西和云南8个省市区； （3）
低组，武汉流出人口占比低于0.5%的省市区，包括贵州、海南、辽宁、天津、山西、黑龙江、新疆、甘肃、吉林、内蒙古、宁夏和青海12个省市区。
图1：29个省市武汉人口流入与确诊病例数高度相关
横轴：
武汉 流入29个省市区人口占比（百度迁移指数）纵轴：2月15日20个省市区累计确诊病例数
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
0%
2%
4%
6%
8%
10%
注：图中不含湖北省、西藏自治区、台湾省、香港、澳门特别行政区。
数据来源：W ind ，国家和各省卫健委网站，百度地图，
高组接纳了较多的武汉流入人口，在假定流出人口新冠感染率相近的情况下，
1
西藏自治区确诊病例仅 1
人，相应地，疫情通报等信息的披露较为简略，故将其排除在样本之外；考虑到发布数据等差别，港澳台也相应排除，本文主要分析湖北省和西藏自治区之外的 29
个省市区。
2
在统计学中，预先假定函数形式的情况下，可以将这些变量作为控制变量处理。
3 面临较大的疫情输入压力（见图表1）。相应地，这些省份采取的措施可能更早， 措施力度可能也会相应更大。而流入压力较小的省份，采取的措施可能相应较晚，措施可能也较为温和。因此，我们对组间和组内的响应速度、疫情信息披露详尽程度、以及最终表现出的疫情传播结果进行分析，可以在一定程度上区分各地方应对风险的能力差异。
二、各地响应速度
各地的响应速度，一定程度上反映了地方决策层对新冠疫情的重视程度和执行力。具体从三个角度来看29个省市区的响应速度，分别是启动重大突发公共卫生事件一级响应时点、公布定点医院和发热门诊时点以及公布延迟复工时点。通过对三 个时间点进行排序赋值，以计算响应速度指数。
一级响应反映了地方对防止新冠疫情传播的急迫程度。根据《国家突发公共卫生事件应急预案》，突发公共卫生事件划分为特别重大（Ⅰ级）、重大（Ⅱ级）、 较大（Ⅲ级）和一般（Ⅳ级）四级。其中一级响应（Ⅰ级）指发生特别重大突发公 共卫生事件，省指挥部根据国务院的决策部署和统一指挥，组织协调本行政区域内应急处置工作。
观察图表1可以发现，一是1月23日广东、湖南和浙江启动了一级响应，均早于湖北的1月24日；二是高中低三组的先后启动顺序，大致符合疫情输入压力情况；三是中组和低组的组内差距不大。
表1：启动重大突发公共卫生事件一级响应的时间顺序
高组 中组 低组 1
月 23
日 广东、湖南、浙江 -
-
1
月 24
日 江苏、北京、上海、 安徽、江西 福建、山东、四川、重庆、河北、 广西、云南
贵州、天津
1
月 25
日
河南
陕西 海南、辽宁、山西、黑龙江、新疆、甘肃、吉 林、内蒙古、宁夏、青海 数据来源：各省市区卫健委网站，
公布定点医院，体现出各地方对新冠病例进行有效的集中隔离、治疗，同时也起到召告市民知晓就医地点的作用。新冠疫情作为传染病，需要降低传染风险，这就要切断传播途径、保护易感人群。将感染的病患集中隔离到定点医院进行治疗， 可以在很大程度上切断传播。
通过表2可以发现，第一，河南早在1月17日发布定点医院名单的时间，采取行
3
需要注意的是，得知自己感染病毒的武汉患者，可能会选择目的地，从而在一定程度上打破这个假定。但由于多数省份未公开发布武汉输入病例数，无法直接观察输入压力。退而求其次我们只能利用武汉流入人口来度量疫情输入压力。
动时间明显早于其他地区；第二，大部分省市区在1月22日发布定点医院名单，多 数早于发布一级响应的时间，较武汉1月20日发布名单，差距在2天以内，这反映出各地区对传染病疫情的重视程度较高，反映迅速；第三，高中低三个组别发布时点的组间差距不明显，相比之下，尽管低组别输入压力较小，但大部分地区省市区在确诊病例出现前，也发布了定点医院名单；第四，中组和低组的组内差距较大，反映相近输入压力的省份在该方面的响应速度存在差别。
表2：发布定点医院的时间顺序 定点医院 高组 中组 低组 1
月 17
日 河南
1
月 21
日
重庆 海南、吉林
1
月 22
日 广东、浙江、江苏、湖南、江 西、安徽
福建、四川、河北、陕西 贵州、辽宁、山西、黑龙江、甘 肃、内蒙古 1
月 23
日
云南 宁夏、新疆、青海 1
月 24
日 北京 广西
注：上海和天津未通过文件形式公开发布明确的定点医院名单，但发布了发热门诊名单。数据来源：各省市区卫健委网站，
推迟复工很大程度上是为了切断病毒的传播，为处置存量风险预留时间。同时 较早的发布推迟复工的通知，也起到安定人心，合理计划相关事宜，减少不必要经济损失的作用。由于新冠引发的疾病具有1-14天潜伏期， 4 且具有较强的传染性。通过延长春节假期，感染病毒的患者潜伏期结束、陆续出现症状，便于对其进行识 别、隔离、治疗，有效切断传染源，这就为处置存量风险预留出足够的时间。但代价是复工推迟，经济增长受到拖累。为减少人员聚集，阻断疫情传播，1月27日国务院宣布延长2020年春节假期至2月2日。随后，大部分省市区在此基础之上相继发布了推迟复工的通知。
通过图表3可以发现，第一，高中低组发布通知的日期具有阶梯型特征（组间差距），疫情输入压力较大的多个省市区较早发布了推迟复工的通知，尤其是长三角、珠三角等人口净流入地区；第二，三个组的组内分化均较大，反映相近输入压力的省份在该方面的响应速度存在明显差别，高组的组内差别可能隐含了人口流动 方向的差别，中低组的差别可能反映出响应速度的差距。
表3：发布定点医院的时间顺序 定点医院 高组 中组 低组 1
月 27
日 浙江
1
月 28
日 上海、广东、江苏 重庆
1
月 29
日 安徽、江西 福建、云南 黑龙江、内蒙古 1
月 30
日
山东、四川、河北 贵州 1
月 31
日 河南、湖南、北京
辽宁、天津、青海 2
月 1
日
广西、陕西 山西、吉林、宁夏 注：海南、新疆和甘肃暂未发布推迟复工的相关通知。上海通知印发日期为 1
月 27
日，发布日期为 1
月 28
日，以发布日期为准。数据来源：各省市区卫健委网站，各省市区政府网站，
4
根据国家卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》，新冠状病毒潜伏期 1-14 天，多为 3-7 天。
我们对以上三个指标赋值做归一化处理后求均值（响应越早则赋值越高），得到图表4。就组内差距而言，高组前三名依次为浙江、广东和江苏；中间组前三名依次为重庆、福建和山东；低组前三名依次为贵州、黑龙江和内蒙古。
表4：高组、中组和低组响应速度排序 排序 高组 排序 中组 排序 低组 1
浙江 1
重庆 1
贵州 2
广东 2
福建 2
黑龙江 3
江苏 3
山东 3
内蒙古 4
湖南 4
四川 4
辽宁 5
江西 5
河北 5
吉林 6
安徽 6
云南 6
山西 7
河南 7
广西 7
青海 8
上海 8
陕西 8
天津 9
北京
9
甘肃
10
宁夏
11
新疆
12
海南 数据来源：各省市区卫健委网站，各省市区政府网站，
三、疫情信息披露详尽程度
地方疫情信息披露，在一定程度上反映出地方的信息透明度和执行力。我们对 29个省市区1月下旬和2月上半月的疫情简报进行筛查，发现医学观察、密切接触类指标，各地发布信息的详细程度差别不大；输入性病例则是披露地区有限，因而这 两类指标未纳入考虑。我们从疑似病例统计、确诊病例统计、不同类型确诊病例统计（重、危重、治愈和死亡）、患者信息介绍（个人信息和接触史）、疫情披露频率五个维度来分析地方疫情信息披露。指标具体如下：
（1）
疑似病例统计，不同地区披露差距明显，分为6个档次：新增和现存疑似病例均不披露，新增和现存疑似省级层面披露其中1个，新增和现存疑似省级层面均披露，新增和现存疑似市级层面披露其中1个，新增和现存疑似市级层面均披 露，新增和现存疑似县级层面均披露。
5
（2）
确诊病例统计，分为4个档次：累计披露至市级、新增披露至省级，累计和新增均披露至市级，累计披露至区县级、新增披露至省级，累计和新增均披露至区县级。
（3）
不同类型确诊病例统计，四类重症、危重病、治愈和死亡，分别为不披露、披露至省级、市级和区县级4个档次（不区分新增和累计）。
（4）
患者信息介绍，包括患者年龄、居住地和发病时间等个人信息，以及接
5
直辖市下设区、自治区和部分省下设的自治州视为市级（地市级）。
触史、旅行时等流行病学史信息。
6
（5）
疫情披露频率，含每12小时披露1次和每24小时披露1次两种类型。
除了以上五个指标反映各地信息披露存在截面差异之外，在整理搜集指标的过程中，我们还发现以下两点：第一，对于疫情输入压力较大的高组地区，由于感染人数较多，往往倾向于不再公布患者信息。而疫情输入压力较小的中低组别，公布患者相关信息的地区则较多。这可能是出于疫情信息稿件的篇幅考虑，然而多数地区也并未在网站其他版块发布患者的流行病学史信息等重要数据。第二，部分地区不同时段的疫情信息稿件内容存在差别，这可能是在随着疫情演进而变化。
我们对五组指标赋值做归一化处理后求均值（信息越详尽则赋值越高），得到图表5。就组内差距而言，高组前三名依次为上海、北京和广东，中间组前三名依次为山东、云南和福建，低组前三名依次为山西、内蒙古和贵州。
表5：高组、中组和低组疫情信息披露详尽程度排序 排序 高组 排序 中组 排序 低组 1
上海 1
山东 1
山西 2
北京 2
云南 2
内蒙古 3
广东 3
福建 3
贵州 4
安徽 4
重庆 4
海南 5
江苏 5
陕西 5
天津 6
浙江 6
河北 6
吉林 7
湖南 7
广西 7
甘肃 8
江西 8
四川 8
辽宁 9
河南
9
宁夏
10
黑龙江
11
新疆
12
青海 数据来源：各省市区卫健委网站，各省市区政府网站，
四、疫情控制效果
疫情控制效果是各地方多种应对措施最终结果的体现。疫情控制效果的构造，利用2020年1月10日至24日百度迁移指数武汉人口迁出至各省占比，考虑到武汉迁出总人口约500万，可以大致计算每个省市区流入的武汉来源人口。我们用2月15 日当地累计确诊作病例数分子，流入的武汉来源人口作分母，可以计算一个近似的疫情控制效果指标，即（武汉输入病例+本地传染病例）/武汉输入总人口 7 。估算结
6
部分地区卫健委未在疫情通稿中予以披露，而是另外发...
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