被动放开后的医疗挤兑和感染预测分析报告

被动放开后的医疗挤兑和感染模型预测2022年11月1目录国内各地医疗资源与承载能力按照上海模型估算国内疫情的发展？2Par

t01各地医疗资源展望各地有多少医疗资源

2020年后中国医疗资源真的在加快储备么？

从设备上看，2021年医院万元以上设备总价值1.49万亿，2019年为1.19万亿，2017年为0.94万亿中国近年来病床数变化重症病房病床数量8765432100.40.30.20.10.0800007000060000500004000030000200001000001000090008000700060005000400030002000100002014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年中国每千人病床数每千人病床数变动（右）医院重症病床数量医院重症病床数量变变动（右轴）资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）4各地有多少医疗资源

是被保护的好了，所以没必要吗？2021年中国全年仅有1.5万例确诊病例（本土仅6265例），无症状仅6265例。2022年10月之前，真正出现压力的城市可能就只有上海。现在还有大概20%左右，也就是说有5000万左右的老人还没有接种新冠病2022年1-10月中国各省份新增确诊中国疫苗接种7000006000005000004000003000002000001000000100.0090.0080.0070.0060.0050.0040.0030.0020.0010.000.00新冠疫苗接种人数占比(完全接种):中国

%新冠疫苗接种人数占比(至少一剂次):中国

%1-10月累计新增人数资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）5各地有多少医疗资源

国内医疗资源省份分配不均，北京、浙江等地资源明显比安徽、云南、贵州等地要丰富

城乡分配不均，城市是农村的一到两倍，浙江、江苏的情况会好一些各地医疗资源各地区每千人执业（助理）医师各地区每千人执业（助理）医师每千人口床位数每千人口床位数合计3.045.143.773.413.263.513.123.683.13.383.213.562.822.652.473.37城市3.735.143.774.514.424.453.773.793.843.383.524.173.643.553.294.25农村合计3.012.912.912.522.622.912.872.992.742.682.93.052.843.163.112.73城市4.5农村2.372.352.43I.90总

计北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东2.426.705.955.006.116.586.947.677.438.346.446.455.666.725.356.806.63河南湖北7.307.448.044.646.336.027.507.917.717.045.377.207.367.105.687.193.674.062.763.593.392.883.723.654.186.143.483.844.353.874.48湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆2.822.442.872.183.582.4I.9I2.462.822.392.322.211.832.572.242.42.8232.291.922.012.642.22.33资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）6各地有多少医疗资源

三甲医院的病床使用率明显偏高

传染、重症科的医生较少三甲医院的病床使用率高各科室医生占比7060504030201002015年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年总计85.490.462.898.884.158.88584.291.1063.2097.5083.0056.9083.6091.2061.4097.5081.6054.7072.377.458.381.370.752.174.680.359.985.371.152.1公立医院民营医院三级医院二级医院一级医院91.363.498.68457.5内科外科儿科传染科急诊科重诊医学科其他科室资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）7医疗资源的承载上限是多少

确诊病例——传染科；重症病例——重症科

确诊的医疗资源空间更大（如可以使用呼吸科的资源），但是重症的医疗空间（医生少，资源稀缺性各地区可用的资源情况高）各地病床使用率（%）各地病床使用率（%）重

症医学科重症科可

传染科可利用床位

利用床位重

症医学科重症科可

传染科可利用床位

利用床位地区传染科地区传染科总

计北

京天

津河

北山

西内蒙古辽

宁吉

林黑龙江上

海江

苏浙

江安

徽福

建江

西山

东671531322549147346200776674.673.268.468.967170573541731097434380612158603105786890832470452148237426538河

南湖北789228272364530821333627878497554069354547877180.178.977.674.381.668.378.282.276.578.556.672.469.666.667.473.6157159653013643921152677083953464215681050121124041008244242湖

南广

东广

西海

南重

庆四

川贵

州云南352813169527365346946567400370567612080110264662669933975290913022911145185827601245300922360.162.766.455.589.377.279.970.773.676.275.31642470122439801682160797249658936362654764054410491495140827813559823449442728411780189860012514937西

藏陕

西甘

肃青

海宁

夏新

疆14111239307396627011263775389377103701095821196389742212592255216253199244285261169资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）8医疗资源的可能需求

医疗资源挤兑是一个时点值——重点不在总感染（压平曲线），关键在于当日存量确诊和重症人数存量人数≈过去13天累计新增人数重症率：正常情况下重症比确诊在0.4%；小规模疫情下比例会达到1.2%；5-6月之比例达到了5-6%原因：重症治愈的慢，人数不断累计；医疗资源挤兑新增确诊与存量确诊人数存量重症率4000035000300002500020000150001000050007.00%6.00%5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%0全国:现有确诊病例:新冠肺炎过去13天确诊累计现有确诊中的重症率资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）9增长的几个特征

重症的高峰要滞后于新增高峰半个月左右，滞后于确诊一周左右重症滞后于新增重症滞后于确诊350007006005004003002001000350003000025000200001500010000500007003000060025000500200004001500030010000200500010000全国:现有确诊病例:新冠肺炎全国:重症病例:新冠肺炎:累计值全国:本土无症状+确诊感染者全国:重症病例:新冠肺炎:累计值资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）10医疗资源的可能需求

如果是总新增，9-11月，新增确诊/无症状的比例为11.6%，总新增人数乘以9倍

按照全国平均确诊率估算，可能会低估（如北京确诊占比达到30%以上）各省份能够容忍新增上限（重症比确诊1.2%）资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）11医疗资源的可能需求

考虑人口后，可以看到有这么两类省份比较安全：

第一：有资源的，比如北京、浙江、河南等；第二，人数相对较少的，比如新疆、黑龙江等哪个省份能够容忍更高的感染率（存量人数/总人数）最大规模可容纳的存量确诊

最大规模可容纳的存量确诊人数比重（不腾空病床）

人数比重（腾空病床）最大规模可容纳的存量确诊

最大规模可容纳的存量确诊人数比重（不腾空病床）

人数比重（腾空病床）中期（小规

中后期（参考

中期（小规

中后期（参考模，中性）

上海，中性）

模，中性）

上海，中性）地区地区中期（小规

中后期（参考

中期（小规

中后期（参考模，中性）

上海，中性）

模，中性）

上海，中性）总

计北

京天

津河

北山

西内蒙古辽

宁吉

林黑龙江上

海江

苏浙

江安

徽福

建江

西山

东0.101%0.135%0.105%0.123%0.104%0.132%0.121%0.055%0.161%0.035%0.077%0.113%0.113%0.094%0.083%0.121%0.022%0.029%0.023%0.027%0.023%0.029%0.026%0.012%0.035%0.008%0.017%0.025%0.025%0.020%0.018%0.026%0.396%0.503%0.333%0.395%0.315%0.331%0.324%0.165%0.361%0.329%0.338%0.564%0.387%0.354%0.350%0.492%0.086%0.110%0.073%0.086%0.069%0.072%0.071%0.036%0.079%0.072%0.074%0.123%0.084%0.077%0.076%0.107%河

南湖北0.132%0.085%0.067%0.090%0.065%0.094%0.069%0.071%0.086%0.061%0.096%0.082%0.126%0.144%0.081%0.169%0.029%0.019%0.015%0.020%0.014%0.020%0.015%0.015%0.019%0.013%0.021%0.018%0.028%0.031%0.018%0.037%0.665%0.404%0.297%0.349%0.353%0.296%0.318%0.396%0.364%0.286%0.221%0.297%0.415%0.431%0.248%0.641%0.145%0.088%0.065%0.076%0.077%0.065%0.069%0.086%0.079%0.062%0.048%0.065%0.090%0.094%0.054%0.140%湖

南广

东广

西海

南重

庆四

川贵

州云南西

藏陕

西甘

肃青

海宁

夏新

疆资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）12Par

t01按照上海估算国内疫情可能的演变路径上海的增长模型

函数的模型：

解释模型

核心假设1：模型能够增长的高点是多少，即总感染率，总感染率越高，压力越大（上海是2.6%）

核心假设2：增速是多少，r越大，达到峰值的时间越短，压力越大（上海r=0.175，拟合度最好）上海的增长曲线当日新增700,000600,000500,000400,000300,000200,000100,000035,00030,00025,00020,00015,00010,0005,00002022-02-202022-03-202022-04-202022-05-20上海确证+无症状新增拟合的当日新增（增速=0.2）上海确证+无症状新增累计值模型拟合曲线（增速=0.2）模型拟合曲线（增速=0.175）拟合的当日新增（增速=0.175）资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）14按照上海估算北京

人口基数大，北京目前依旧处于传染初期

在不考虑政策等影响的情况下，北京医疗资源被挤兑的时间点（会滞后于新增确诊人数）

仅考虑现有资源，如果放开，医疗资源紧张乃至挤兑好像比较确定？北京同样传染率假设下的增长曲线北京医疗资源能够承担的人数（存量人数）300002500020000150001000050000140000120000100000800006000040000200000存量确诊人数感染率1%感染率8%感染率2.6%感染率10%感染率4%感染率6%不腾空重症腾空重症北京感染率1%感染率2.6%资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）15资源挤兑后，超额

更值得关注

在全球范围内，《经济学人》模型估计，超额人数比报告的COVID-19确诊人数高出两到四倍累计超额人数估计当日超额人数资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）16重庆的增长模型—政策的作用

重庆11月20日起，中心城区实施社会面攻坚行动。压低总感染率，目前重庆的走势和1%感染率假设的走势更为契合重庆新增人数当日新增9000080000700006000050000400003000020000100000300000250000200000150000100000500000感染率1%感染率2.6%感染率4%感染率6%重庆实际数据重庆实际数据感染率1%感染率2.6%感染率4%感染率6%资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）17广州的增长模型—政策的作用

政策有效性——广州新增出现拐点

广州的医疗资源大概率不如北京，而截止11月26日，广州滚动13天存量人数已经超过12万人，广州公布尚在医院治疗人数11374人（占比为8.7%），其对医疗资源的压力也已经开始显现累计新增当日新增350000300000250000200000150000100000500000按照上海的函数估算广州数据2500020000150001000050000广州市新冠肺炎疫情情况当日确诊广州市新冠肺炎累计人数估算值资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）18海外的两条途径

模式一：以韩国和澳大利亚为代表，防疫快速放松，感染率快速上行（一般时间跨度短）

模式二：以日本为代表，谨慎放松，压低感染率(时间跨度长，长尾效应明显）不同地区的感染率情况不同地区的严格指数中国香港

中国台湾日本当月

韩国当月

当月感染

当月感染

越南当月

当月感染

新加坡当澳大利亚时间日本49.07韩国50.81澳大利亚

中国台湾

中国大陆越南73.67中国香港

新加坡美国56.26法国60.72德国74.82英国61.15时间2021年5月2021年6月2021年7月2021年8月2021年9月2021年10月2021年11月2021年12月2022年1月2022年2月2022年3月2022年4月2022年5月2022年6月2022年7月2022年8月2022年9月2022年10月46.4362.5068.0670.4571.7670.5167.0756.1353.0843.0236.1240.7931.4617.7811.5611.1111.1111.1149.1371.4871.2360.2549.0746.6824.5420.3721.9425.0427.2127.5926.8526.8526.8526.8525.0922.3767.8272.2575.3170.8373.2474.0668.0673.2575.7164.1863.3577.6379.1779.1773.6175.2271.5867.2871.3071.3067.0063.5659.2658.2152.8755.5663.2168.2374.2869.8251.4247.2447.1747.1148.3245.7054.9357.9651.3646.1644.2246.1242.8342.7644.8544.6345.3242.6728.3428.2728.2427.3018.6117.89疫情阶段感染率感染率率率感染率率月感染率53.2751.0951.1251.6347.2247.2247.2247.2247.2246.5645.3744.7839.1937.5237.5236.2131.4850.0044.2850.1845.5743.6842.1645.0646.2642.3840.7427.9214.2813.9813.8913.8913.8911.1176.7678.2176.1572.5765.9069.5769.8467.4165.2365.1549.3827.1825.9325.9325.9325.9324.0557.6449.4551.8152.3852.2251.4848.8446.8245.2236.1629.2226.9731.2831.0428.4825.6125.8951.3541.1643.1143.4441.8041.0143.5246.9837.9923.4318.8218.8118.8118.8011.1111.1111.1167.9067.5954.9839.2531.6340.6147.7446.3243.3243.2632.1420.6415.7414.8114.8114.8121.0052.8748.2843.9842.0342.6643.6042.7339.4732.7521.8916.4211.1111.1111.118.60野生毒株2020年1-10月0.080%0.051%0.081%0.002%0.001%0.107%1.020%2020年11月-2021年5月2021-62021-72021-82021-92021-102021-112021-122022-12022-22022-32022-42022-52022-62022-72022-82022-9阿尔法德尔塔0.512%0.04%0.09%0.44%0.18%0.02%0.00%0.0%0.7%1.9%1.2%1.1%0.220%0.03%0.08%0.10%0.12%0.10%0.16%0.4%0.4%4.5%19.3%8.0%1.7%0.100%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.0%0.035%0.03%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.0%0.006%0.01%0.13%0.31%0.34%0.14%0.31%0.5%0.6%1.1%6.3%1.2%0.010%0.00%0.01%0.07%0.19%0.26%0.16%0.6%5.9%3.7%5.6%5.6%0.073%0.01%0.04%0.05%0.49%1.86%1.25%0.3%1.3%6.6%7.0%1.9%0.0%0.0%1.0%0.0%3.2%0.0%0.7%0.4%奥密克戎0.8%0.4%2.6%4.9%0.0%8.1%0.1%0.0%0.0%0.6%6.0%3.3%4.8%2.7%1.9%2.5%5.0%2.3%0.5%2.7%6.7%3.0%0.1%7.4%0.3%3.5%0.5%3.1%2.0%0.4%4.9%0.1%1.0%1.2%5.56截止9月末的累计感染率5.5616.9%47.9%6.4%27.4%11.7%39.9%34.9%资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）19第一轮与第二轮的区别

开弓没有回头箭——拉长时间，压低第一轮的感染率

第一轮拉低，意味着第二轮依旧会面临较大的压力（比如日本第一轮低，第二轮高）

好处：第二轮相比于第一轮的率会明显回落日韩的两条路劲日韩的率0.50%0.45%0.40%0.35%0.30%0.25%0.20%0.15%0.10%0.05%0.00%日本率韩国率资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）20压低感染率、拉长时间意味着什么？

海外经验一般第一轮疫情，快则4个月，慢则半年以上。

对生产影响相对可控：1）经济增长对劳动参与率有显著的正向影响。

2）财政补贴（政府杠杆率/财政支出同比）对劳动参与率具有负面影响，但不显著。

3）奥密克戎对劳动参与率的影响很弱，总感染率对劳动参与率的影响也不显著。资料：WIND、天风证券研究所；注：21年数据使用两年复合（下同）21海外经验：疫后生产怎么看？

奥密克戎时期，生产受影响相对有限各国生产的变动疫情阶段时间日本:工业

日本:工业

新加坡:工

新加坡:工

韩国:工业

韩国:工业

中国台湾:

中国台湾:

英国:工业

英国:工业

德国:工业

德国:工业生产指数:

生产指数:

业生产指

业生产指

生产指数

生产指数:

工业生产

工业生产

生产指数:

生产指数:

生产指数:

生产指数:制造业

制造业:同比数数:同比季调:同比

指数:制造

指数:季调:同比季调季调:同比季调季调:同比2020-12020-22020-32020-42020-52020-62020-72020-82020-92020-102020-112020-122021-12021-22021-32021-42021-52021-62021-72021-82021-92021-102021-112021-122022-12022-22022-32022-42022-52022-62022-72022-82022-993.394.5105.285.371.582.79079.895.49795.397.888.492108.998.686.5101.610086.593.192.899.910087.892.5107.293.883.898.898-2.61-5.78-5.4110.8488.10117.66117.7389.013.69-0.5321.5212.01-7.86-6.05-7.1416.3725.93-0.4319.3817.099.62102.199.6113.6101.696.9104.5107.599.72.75

106.633.23

104.795.38

118.1-2.07

109.23-9.07

110.68-2.63

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140.159.846.5111.015.375.275.883.615.199.457.65103.7104.699.381.287.34.96

100.65.23

101.8-2.52-1.07-12.16-29.93-22.34-12.23-10.01-10.58-7.28-3.31-2.3-1-17.14-12-2.01391-15.63-27.04-18.44-15.89-14.01-9.14-3.48-4.12-2.88-5.25-2.653.5215.5920.9822.8511.118.4-2.41-4.334.832.25-0.680.54-1.56-4.87-3.12-2.76-271.479.68990.890.493野生毒株98.7597.5103.25109.89127.72106.21106.68114.53121.51103.03128.56120.99113.32126.78120.34122.42125.17124.36121.85133.72122.19116.80133.29126.68124.85129.90121.82122.89126.32102.9104.9106.5107.6109.3110.1108.3108.7109.7109.1110.9108.8109109.4108.3107.5107.6107.7107.2106.9106.9106.7107.1106.8106.1104.6104.95.645.65112.2109.2111.8118.3110.4100.7118.9114111.5117.2116.6110.5111.1114.8119.3126.7115.1107.1123.3118.1119.9118.8118.4112.21125.87.798.474.4496.597.797.797.4967.318.148.23-0.1-3.18-5.7阿尔法德尔塔16.959.272.7717.5415.1713.6816.8216.9315.6112.3712.3512.7710.989.337.817.031.996.673.151.022.982.583.9210.4734.3627.0311.595.9397.697.496.395.596.592.492.495.39697.197.397.79394.794.89695.694.995.77.2536.4120.987.36.282.21-0.65-1.24-1.74-0.61-0.127.3128.3816.5411.40-2.0017.0814.2316.750.5613.363.684.7010.172.461.234.291.69-0.09-1.56-2.18-1.02-1.66-2.55-2.2-3.43