The Innovation | “中国模式”是经济发展与民众健康的帕累托最优方案

导 读

实现疫情防控与经济发展的动态平衡，是新冠肺炎疫情暴发以来国内外持续关注的热点问题。本文中，作者通过对多国真实数据分析，得出“中国模式”的防控策略处于帕累托前沿上，验证了“中国模式”的有效性。结合细粒度人工社会和大数据技术，开展防控策略评估与优化设计的大规模计算实验，揭示了当社区传播风险较高时，果断采取严格封控措施的科学性和必要性。

图1 用于策略评估和优化的通用计算实验框架：以COVID-19的防控为例

重大流行病、交通拥堵、环境污染和发展不平衡等重大城市问题，给政府治理造成巨大负担。“智慧城市”“数字城市”等技术被用于城市建设，优化管理和干预策略，使得城市治理更智能且有韧性。但新冠疫情仍然给城市治理带来巨大挑战。自2019年12月暴发以来，新冠病毒及其变种的传播仍在影响着全球数十亿人口的日常生活和经济活动。面对新冠疫情，各国采取了不同程度的防控和封锁措施。放任病毒扩散和传播会给人民的健康和生命造成重大损失，而过于严格的防控和封锁措施会影响正常的生产和经济活动。因此，如何设计有效的策略实现经济增长和疫情防控的动态平衡具有重要意义。

针对该问题，本文基于社会计算与应急管理的交叉视角，结合数据挖掘技术与细粒度的人工社会，提出了用于新冠疫情防控策略评估与优化的通用计算实验框架，并创新地提出了从效果和代价（时间成本/经济成本）的帕累托（Pareto）视角优化防控策略，实现有效防控，达到平衡疫情防控与经济发展的目的，如图1所示。

通过分析全球上百个国家2020-2021期间的发病率和经济发展的真实数据，结果表明“中国模式”的防控策略处于帕累托前沿上，证实了“中国模式”是经济发展与民众健康的帕累托最优方案。为进一步优化“中国模式”的防控策略，本文构建了全球“人工人口”模型，实现了多个城市的人工社会。基于构造的人工社会这一“计算实验室”，利用大规模计算实验，设计各类智能体的组合及交互规则，产生各类场景，运行产生完备的场景数据，并提出了用于估计防控策略经济代价和量化城市社区传播风险的数据模型。

图2 利用实际数据和大规模计算实验评估和优化疫情防控策略的过程

基于人工社会和数据模型，研究还提出了一个可行的策略优化方案：首先通过分析近期真实数据（疫情和经济），找到在这两个方面都表现优异的国家（在帕累托前沿上的点），接着收集这些国家的策略时间线并进行量化，结合专家建议、本国国情、社会文化、民众配合度等因素，形成备选策略集，利用参数控制方法在人工社会中开展大规模可重复的计算实验，比如：调整封锁的开始时间和持续时间，最后通过评估在疫情控制和经济代价两个方面的表现，确定最终的防控策略（图2）。实验表明，在风险源模型提示较高社区传播风险时，应立刻采取封锁措施，这有利于提高防控效果和降低经济成本，及时且有力的封控能加快病例清零速度，较快恢复正常生产生活。这些结果揭示了我国新冠肺炎“动态清零”政策的科学性和必要性。

总结与展望

本文证实了“中国模式”的防控策略是经济发展与民众健康的帕累托最优方案，并通过提出的通用计算实验框架对中国防控策略开展了优化实验，研究结果对实际的疫情防控有着重要指导意义。下一步的重点是从精准防控的角度来制定优化经济增长和流行病控制的干预策略，比如核酸检测点的设置、大规模核酸频率的确定、阳性患者的感知与局部区域的封控等。这有利于提升民生福祉，增强城市韧性。

责任编辑

李永奎   暨南大学

周   雅   广东工业大学

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原文链接：https://www.cell.com/the-innovation/fulltext/S2666-6758(22)00070-4

本文内容来自Cell Press合作期刊The Innovation第三卷第五期以Perspective发表的“Strategy evaluation and optimization with an artificial society towards a Pareto optimum” (投稿: 2022-02-17；接收: 2022-05-19；在线刊出: 2022-06-23)。

DOI: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2022.100274

引用格式：Zhu Z., Chen B., Chen H., et al. (2022). Strategy evaluation and optimization with an artificial society towards a Pareto optimum. The Innovation. 3(5),100274.

作者简介

陈彬，国防科技大学副研究员，主要从事复杂系统、多智能体建模、人工社会等领域的研究。以第一/通讯作者发表中科院一区期刊论文10余篇。

刘 忠，国防科技大学教授，主要从事智能规划与决策、人机组织建模与分析等领域的研究，担任国家新一代人工智能战略咨询委员会委员和重大项目专家组专家。

吕 欣，国防科技大学教授，主要从事大数据分析、复杂网络与应急管理等方面的研究，以第一/共同第一作者在Nature、PNAS等期刊发表高水平论文50余篇。获国家杰出青年科学基金资助。

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