上观新闻：污蔑中国为何成了西方精英的“刚需”？，在疫情中( 二 )
下面 ， 我们分别对I和A求偏导数 ， 可以定量分析I和A对P'(t)的影响 ， 设s(A)和s(I)分别为P'(t)对于A和I的敏感度 ， 则得出：
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公式3
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公式4
由公式3和公式4可得：
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公式5
公式5表明 ， A和I对P增长率的贡献之比会随着时间线性增长 ， 亦即随着时间推移 ， A对于P的增长率贡献会越来越大 。
这个模型是在事件的经验基础上建立起一组逻辑关系 ， 目的是为了帮助理解决定各国抗疫绩效不同（因变量）的原因以及各个影响因素（自变量）的作用机制 。
虽然我们对变量的定义还很笼统 ， 但仍然有助于把目前的情绪化议论引向科学分析的方向 ， 尚需解决的主要问题是验证这个模型的合理性 。
2
科学结论
中国抗疫就是比美欧强
为了检验一下模型对于解释各国抗疫绩效的合理性 ， 我们还是从经验证据出发进行讨论 。
截止到2020年4月9日 ， 美国新冠病毒感染的确诊病例达到465,088人 ， 居于全球之首 。 不过 ， 美国因感染新冠病毒而死亡的人数和感染死亡率均低于几个主要的欧洲国家（意大利、法国、西班牙） 。
到4月9日 ， 中国已经控制住疫情 ， 新冠病毒确诊病例81,907人 ， 确诊病例数和死亡病例数均远低于美国和欧洲；中国的感染病死率大幅低于欧洲国家 ， 略高于暴发期较晚的美国（由于这些数据被媒体广泛报道 ， 本文不再详细列举） 。
从这些数据看 ， 中国的抗疫绩效在总体上超过美国和欧洲；就感染死亡人数和病死率来说 ， 美国的抗疫绩效又好于欧洲国家（美国确诊病例人数多的情况要考虑到美国的人口规模远大于欧洲国家） 。
我们用图2来表示这些情况 。
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图2：各国抗疫绩效的示意图
图2在表示中国、美国和欧洲国家的抗疫绩效方面是与经验数据相符的 ， 说明该图具有合理性 。 更进一步 ， 由于图2是图1的“翻版” ， 所以图2也就以经验证据证明了函数公式1在解释抗疫绩效上的合理性 。
因此 ， 我们可以应用公式1 ， 来分析各个自变量（I,A,t）与因变量（P）之间的因果关系 ， 以便分析这些因素在影响各国抗疫绩效过程中的作用机制 。
以上述模型为分析框架 ， 对图2展示的各国抗疫绩效解读如下：
在疫情出现的早期阶段 ， 中国在发现和报告疫情的过程中（I）存在瑕疵 ， 因此P曲线的斜率比较低；但决策层对于疫情严重性的认识非常迅速 ， 而且做出了极其有效的抗疫行动（A） ， 使P曲线的斜率陡然上升 ， 这是决定中国能够在最短时间内控制住疫情的关键因素 。
美国和欧洲国家在I和A两个因素方面都比中国差 。
第一 ， 它们在疫情开始出现时都没有给予足够的重视 ， 甚至在中国向世界卫生组织报告疫情并通报各国后仍然不采取行动 。 由于它们的I因素表现很差 ， 因此前期P曲线的斜率比中国更低 。
第二 ， 真正区分中国和西方国家抗疫绩效的是A因素 。 美国在真正投入抗疫后 ， 其A因素的表现不如中国 ， 但其医疗系统和其他方面的能力强于欧洲国家 ， 所以它的P低于中国 ， 但好于欧洲国家 。
在疫情进入暴发阶段时 ， 欧洲国家（如意大利、西班牙、法国、英国等）的医疗系统被暴涨的新增病例所迅速压垮 ， 已经无法正常运转 ， 所以它们的P是表现最差的 。 根据公式1可得：
P中国>P西方
上述分析既符合数学模型的逻辑 ， 也可以从相关国家有关新冠病毒疫情的实际数据得到验证 。 因此 ， 公式5具有解释抗疫绩效之因果关系的合理性 。
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