新冠肺炎疫情防控中城市交通管制效果的经验评估

江飞涛 蔡卫星

摘 要： 作为一项影响广泛的公共政策，交通管制在此次新冠肺炎疫情防控中发挥了重要作用。本文基于一套集成的独特数据，从确诊人数和经济复苏两个视角系统考察了新冠肺炎疫情防控中城市交通管制措施效果，并在此基础上借鉴“反事实”思路，测算了交通管制措施对新冠肺炎疫情和经济复苏的具体影响程度。本文的估计结果显示，如果不采取交通管制，内地累计确诊人数将相当于实际确诊人数的1.8倍，经济复苏程度相对于实际复工复产率将下降20%。本文的研究结果对于科学评估交通管制效果和进一步做好新冠肺炎疫情防控具有重要的启发意义和参考价值。

关键词：交通管制；新冠肺炎；疫情防控；经济复苏

一、引言

2019年12月，首例新型冠状病毒感染肺炎（以下简称“新冠肺炎”）患者在武汉发病。2020年1月20日，习近平对新冠肺炎疫情做出重要指示，强调要把人民群众生命安全和身体健康放在第一位，坚决遏制疫情蔓延势头。在此背景下，中国全面启动一级响应，实行最严格的防控措施。此后国内疫情在较短时间内得到了较好的控制，截至2020年3月14日，全国范围内已经有263个城市实现了确诊人数清零，内地新增确诊人数（剔除境外输入）已经降到个位数。

从国际情况来看，2020年1月30日，世界卫生组织（WHO）宣布将新型冠状病毒疫情列为国际关注的突发公共卫生事件（PHEIC），并在3月11日进一步将其提升为大流行（pandemic）。境外新冠肺炎疫情数据在2月初开始急剧恶化，2020年2月26日WHO发布消息称境外新冠肺炎的日新增病例已经超过中国境内，意大利、西班牙、美国等众多国家宣布进入紧急状态。截至2020年3月14日，中国境外累计确诊人数为75 025人，其中意大利累计确诊人数已经超过2万人，伊朗累计确诊人数已经超过1万人。

从现有研究来看（中国疾病预防控制中心，2020[1]；陈伟等，2020[2]），本次新型冠状病毒人际传播力强（基本再生数R0=2-6），传播速度快（代际间隔Tg=6.2-7.5 d），1采取果断措施切断疫情传播渠道成为疫情防控的关键措施。WHO（2020）[3]指出，采取交通管制在很大程度上可以限制疫情严重地区的传染源播散，及早发现潜在病例，同时提高公众对接触疫情影响地区风险的认知，阻止他们前往受疫情影响的地区，减少接触传染源的机会。从全球经验来看，采用交通管制措施实施出行限制或者区域隔离成为不少国家和地区疫情防控公共政策的共同选择：在境内，以2020年1月23日武汉“封城”为标志，全国200多个城市相继宣布交通管制措施，包括关闭高速公路入口、减少或暂停市内公共交通等措施；在境外，不少国家和地区相继采取交通管制，例如意大利在2020年3月8日宣布北部地区“封城”，随即在3月10日开始在全国范围内实行封城禁令，并进一步关闭除食品店和药店以外的所有商铺。

作为一项影响广泛的公共政策，交通管制具有很高的经济和社会成本，因此，政策实施必须进行仔细斟酌考量，需认真评估交通管制实施效果。基于上述考虑，本文基于一套集成的独特数据，包括人口迁移数据、确诊患者数据、交通出行数据、公共卫生干预数据、经济社会数据等，从确诊人数和经济复苏两个视角系统考察了新冠肺炎疫情防控中城市交通管制措施效果，并在此基础上借鉴“反事实”思路，测算了交通管制措施对新冠肺炎疫情和经济复苏的具体影响程度。

本文的研究结果显示：首先，1月23日武汉“封城”前各城市从武汉返回人数对此后各地新冠肺炎确诊人数具有非常强的预测能力，从这个意义上讲，“封城”有助于从源头上切断疫情传播；其次，各地采取交通管制措施有效降低了新冠肺炎疫情传播速度，平均而言确诊人数增长率下降了大约5.44个百分点，并且这一措施具有见效快的特点，在交通管制第三天起确诊人数增长率就出现显著下降；再次，新冠肺炎疫情影响了节后经济复苏程度，新冠肺炎确诊人数每增加1%，复工复产率大致降低0.12%；最后，借鉴“反事实”思路进行的情景模拟结果显示，如果不采取武汉“封城”和各地交通管制，除湖北外内地累计确诊人数将相当于实际确诊人数的1.8倍，经济复苏程度相对于实际复工复产率将下降20%。

本文可能的贡献集中在以下几个方面：首先，作为一项应急性研究，我们系统评估了新冠肺炎疫情防控中交通管制的效果，并初步测算了“反事实”情境下疫情传染情况，有助于我们更深刻理解交通管制在重大突发公共卫生事件中的作用和成效，为有关部门决策提供参考借鉴和数据支撑；其次，我们将交通管制效果从疫情防控延伸到经济复苏，系统考察了复工复产情况，有助于更科学和全面评估交通管制的经济影响；最后，我们采用大数据方法构造了一整套包含人口迁移数据、确诊患者数据、交通出行数据、公共卫生干预数据、经济社会数据等在内的新冠肺炎疫情相关数据集，考虑到新冠肺炎疫情影响的广泛性和持续性，这套数据及其开发方法具有广阔的应用空间。

本文剩下部分的结构安排如下：第二部分是背景介绍，简要回顾新冠肺炎疫情交通管制发展措施及其相应的讨论；第三部分是研究设计，介绍本文的样本、数据、变量和模型；第四部分是实证结果，对主要经验结果进行分析和讨论；第五部分是情景分析，基于估计结果来估算“反事实”结果；最后总结全文，提出相应的政策建议。

二、新冠肺炎疫情防控中的交通管制措施

新冠肺炎是新发传染病，人群普遍易感，主要通过呼吸道飞沫和接触传播。此次疫情正值中国春节人员出行高峰，存在疫情随人员流动发生快速扩散的风险，若防范不力则极有可能造成严重流行。因此，考虑到此次新冠肺炎具有较强的传染性，实施交通管制以减少人口流动性成为重要的传染控制应急政策选择。随着1月份疫情形势演变，武汉疫情防控指揮部1月23日凌晨发布通告：自1月23日10时起，武汉全市城市公交、地铁、轮渡、长途客运暂停运营；无特殊原因，市民不要离开武汉；机场、火车站离汉通道暂时关闭。社会公众和大众媒体将交通管制形象地称为“封城”。从百度指数来看，“封城”作为关键词的搜索指数在2020年1月23日武汉实施之后关注度出现了跳跃，参见图1。

尽管作为一个相对极端的疫情控制方案，采取交通管制有着巨大的成本，但是在疫情快速发展背景下，交通管制仍然是测算病毒传播力后的最佳防控选项。因此，在武汉“封城”之后，不少城市纷纷采取封闭高速公路入口、暂停城际客运交通、暂停或减少市内公共交通等措施对交通出行进行管制。从我们统计的数据来看，本文样本中大约四分之三的样本城市出台了交通管制措施，具体情况参见表1。在表1中，出台时间以武汉“封城”为基准计算的相对时间。例如，如果某个城市在1月24日出台交通管制措施，那么其出台时间就是武汉“封城”后的第1天，以此类推。从样本来看，超过一半的样本城市在武汉“封城”后十天之内均出台了交通管制措施。

三、研究设计

（一）样本和数据

本文以全国主要城市为研究对象，初始研究样本为293个地级市及以上城市，不包括四个直辖市，主要是考虑到四个直辖市具有省级权限，在政策制定上具有更大的自由度。考虑到此次新冠肺炎疫情重点区域在湖北，湖北数据可能存在着很多特殊性，因此我们删除了属于湖北的全部城市样本。在进一步删除部分数据缺失的变量之后，本文最终得到了由263个城市组成的初始研究样本。

我们采用“数据爬虫+数据库采集+手工整理”相结合的方式来构建本文研究所需数据。各城市分日新冠肺炎确诊人数来自于“丁香医生”新型冠状病毒肺炎疫情实时动态，各城市交通管制公告来自于各地政府官方网站和政务微博，各城市从武汉返回人数来自于百度迁徙，各城市经济复苏程度数据根据百度出行日度数据计算得到，各城市与武汉之间交通距离来自于百度地图数据。在数据采集截止时间上，如果没有其他特殊说明，除了经济复苏程度之外的其他数据截止时间均为2020年2月13日。以1月23日武汉“封城”为起点，这一截止时间正好包含了三周，既能够捕捉到充足的数据信息，又可以覆盖疫情演变的大多数重要节点。城市层面经济、社会、医疗等数据来自于国泰安数据库，由于更新时滞的限制，本文中对上述变量使用的是2016年底统计数据，考虑到上述变量之间非常强的序列相关性，这一处理方式对研究结果的主要性质并不会造成显著性影响。

（二）变量与模型

四、实证结果及讨论

（一）初步分析

表3提供了主要变量的描述性统计结果。从样本覆盖情况来看，交通管制样本比较均衡，均值为0.524 6，意味着交通管制前后观测值大致相等，有利于我们较好地观察交通管制的影响；从经济复苏程度来看，基于出行强度数据刻画的节后一周整体复工复产率并不理想，平均复苏程度不到2019年同期的50%，这意味着新冠肺炎疫情对经济运行的冲击非常显著。

我们首先通过散点图来观察本文主要检验变量之间的关系。在武汉返回人数对城市新冠肺炎患者确诊人数的影响上，图2（a）中的纵轴为各城市新冠肺炎累计确诊人数（LNNCP）1，横轴为对应城市从武汉返回人数（LNRETURN_WH），我们发现两者之间存在着显著的正相关关系，拟合曲线的斜率接近0.9，并且从R2来看，封城前从武汉返回人数这一个变量对所在城市三周之后的新冠肺炎累计确诊人数具有非常强的解释力。Li et al（2020）[5]指出，“封城”之前未记录感染者比例高达86%。尽管这个具体比例在数值上存在着很多的争论，但是一个广泛的共识是，“封城”之前大量感染者已经扩散到各地。这在很大程度上为本文的发现提供了支撑。

图2（b）报告了新冠肺炎严重程度对节后第一周经济复苏程度的影响。纵轴为基于百度出行数据计算的各城市经济复苏程度（LNRECOVERY），横轴为各城市新冠肺炎累计确诊人数（LNNCP），我们发现两者之间存在着显著的负相关关系，拟合曲线的斜率大约0.1，并且从R2（19.1%）来看，新冠肺炎累计确诊人数这一个变量对所在城市经济复苏程度也有较强的解释力。整体上看，上述结果初步证实了我们的猜测，接下来将采用更加规范的计量检验对上述命题进行验证。

（二）多元回归结果及讨论

1.起点：武汉“封城”与新冠肺炎疫情发展

武汉“封城”是此次新冠肺炎疫情中内地第一个采取全面交通管制的标志性事件。事实上，社会公众对于“封城”有着广泛的讨论，但是对于“封城”效果进行规范量化分析的研究却还比较少。我们从一个全新视角出发，关注在“封城”前从武汉返回各城市人数对各城市后续新冠肺炎确诊人数的预测力。在这里的一个逻辑是，如果从武汉返回人数可以很好地预测各城市后续新冠肺炎确诊人数，那么说明 “封城”在切断新冠肺炎疫情传染源方面是非常必要的，在很大程度上遏制了新冠肺炎疫情在全国范围内的进一步传播。

表4报告了“封城”之前武汉返回人数对“封城”三周之后各城市新冠肺炎确诊人数的影响，其中第（1）-（2）栏检验了一系列包含地理、医疗、经济、社会和城市治理等因素对各城市新冠肺炎疫情确诊人数的影响，第（3）栏单独检验了武汉返回人数对各城市新冠肺炎疫情确诊人数的影响，第（4）栏是包含了上述全部变量的估计结果。从第（1）栏可以看出，各城市与武汉之间交通距离（LNDIS_WH）的估计系数为负，并且在5%的水平下显著，这一结果符合我们的预期，距离此次新冠肺炎疫情中心武汉越远，相對来说疫情就越轻。第（2）栏的估计结果表明，在添加了地理、医疗、经济、社会和城市治理等变量之后，与武汉之间交通距离（LNDIS_WH）的估计系数仍然显著为负。在双对数设定下，上述估计结果表明与武汉距离增加1%，城市新冠肺炎确诊人数大致将下降0.73%。整体来讲，与武汉之间交通距离的估计系数方向及其显著性为本文模型设定的合理性提供了经验证据支持。

第（3）栏报告了从武汉返回人数的估计结果，在没有控制任何其他变量的情况下，从武汉返回人数（LNRETURN_WH）的估计系数为正，并且在1%的水平下显著，这说明从武汉返回人数与此后各城市三周内新冠肺炎确诊人数显著正相关，从而证实了这一变量的显著预测力。从经济意义上看，在本文双对数设定下，从武汉返回人数（LNRETURN_WH）的系数为0.8774，意味着从武汉返回人数增加1%，将会导致所在城市新冠肺炎确诊人数增加大致0.88%。从统计意义上看，从武汉返回人数（LNRETURN_WH）的R2接近0.5，远远超过了第（2）栏中包含了地理、医疗、经济、社会和城市治理等众多变量之后的R2，说明从武汉返回人数（LNRETURN_WH）对新冠肺炎确诊人数具有更强的解释力。

第（4）栏是添加了全部变量的估计结果，我们发现从武汉返回人数（LNRETURN_WH）的估计系数虽然有所下降，但是下降幅度非常有限（系数值从0.877 4下降到0.810 4），仍然在1%的显著性水平下显著。这一估计系数表明，在双对数设定下，各城市从武汉返回人数增加1%，新冠肺炎确诊人数将增加0.81%。根据这个数值，我们可以认为各城市大约五分之四的新冠肺炎确诊人数与武汉返回人数存在着直接或者间接的关系。1在这个意义上讲，控制了武汉返回人群就抓住了新冠肺炎疫情防控的关键。与此同时，我们也注意到，在加入从武汉返回人数（LNRETURN_WH）变量之后，与武汉之间交通距离（LNDIS_WH）的估计系数就不再显著，说明返回人数这一变量具有很强的影响。

表4中我们使用的是节点累计确诊人数，在此基础上，我们还感兴趣武汉返回人数对逐日累计确诊人数是否具有预测能力。为此，我们利用城市层面每日累计确诊人数数据，从2020年1月24日至2020年2月13日逐日进行回归分析，估计结果见表5。从表5可以看出，在“封城”后的第一天（1月24日），武汉返回人数的预测能力相对较弱，R2在0.23左右；随后，武汉返回人数的预测能力快速上升，到“封城”后的第3天（1月26日），R2已经上升到0.37；到武汉“封城”后的第7天（1月30日）及之后，武汉返回人数的估计系数基本稳定在0.80-0.84这一区间，R2也逐渐上升至0.50-0.58这一区间。上述结果表明武汉返回人数对各城市新冠肺炎确诊人数具有稳定的预测能力，在一定程度上说明了前述估算结果的可靠性。

2.扩展：各地交通管制与新冠肺炎疫情传染速度

在武汉“封城”之后，内地其他城市相继宣布实施交通管制。从宣布时间来看，各城市之间呈现显著的交错特征（stagger）。利用这一特征，我们依据各城市宣布实施交通管制的日期采用虚拟变量方式定义交通管制（REGULATION），当日期在各城市宣布交通管制之后取值为1，否则取值为0。为了获得更干净的样本估计，以宣布实施交通管制的日期为基准，我们只选择位于各城市交通管制前后各5天的观测样本。基于上述城市-天的研究样本，我们估计了交通管制对每日新冠肺炎疫情确诊人数增长率的影响，结果参见表6。

在表6中，第（1）栏是没有添加任何控制变量的估计结果，第（2）栏是添加了一系列地理、医疗、经济、社会和城市治理变量的估计结果，第（3）列是加入了城市固定效应的估计结果。从整体上看，在所有估计中，城市交通管制（REGULATION）的估计系数均为负，并且始终在1%的水平下显著，这说明采取交通管制显著地降低了新冠肺炎疫情传染速度。除了統计意义上的显著性，交通管制还具有非常显著的经济意义，从表6可以看出，交通管制（REGULATION）的估计系数为大致在-0.054 4到-0.082 6之间，在被解释变量为对数的情况下，意味着在采取交通管制之后新冠肺炎疫情传染速度下降了5%-8.26%，考虑到样本城市-日构成的数据中平均传染速度为0.168 7，这意味着交通管制降低了新冠肺炎疫情传染速度的上限大约是49%（=0.082 6/0.168 7），下限大约是29%（=0.05/0.168 7）。

为了进一步直观地展示交通管制措施与新冠肺炎疫情传染速度之间的关系，本文估计了交通管制措施的动态效果，见图3。从图3可以清楚看出，在采取交通管制措施之前，各城市新冠肺炎疫情传染速度不存在显著差异；在采取交通管制之后，各城市新冠肺炎疫情传染速度逐渐下降，特别是从采取交通管制措施第三天起，新冠肺炎疫情传染速度出现了显著并且持续的下降，这进一步说明了减少人口流动在疫情传染控制中的重要性。从动态效果来看，交通管制措施在控制新冠肺炎疫情传染速度方面具有不可替代的重要性。

3.复苏：新冠肺炎疫情与复工复产率

随着新冠肺炎疫情防控从第一阶段的传染控制转向第二阶段的传染控制与经济复工复产并重，我们进一步估计了新冠肺炎疫情对各地经济复苏程度的影响，结果见表7。在表7中，第（1）-（2）栏是利用具有武汉返回人数城市样本的估计，第（3）栏是基于全部样本城市的估计。从第（1）栏可以看出，武汉返回人数（LNRETURN_WH）的估计系数为负，并且在5%的水平下显著，说明武汉返回人数对城市节后第一周复工复产率具有负向影响。第（2）栏在加入了新冠肺炎确诊人数（LNNCP）之后，我们发现其估计系数为负，并且在1%的水平下显著，说明新冠肺炎疫情越严重的城市，其经济复苏程度越低。与此同时，武汉返回人数（LNRETURN_WH）的估计系数绝对值和显著性在第（2）栏中下降非常厉害，几乎接近于0并且不具有统计意义上的显著性（系数值-0.002 1，T值-0.028 1），说明其影响主要是通过确诊人数产生的，这进一步支持了之前关于武汉返回人数对新冠肺炎确诊人数预测性的研究。在第（3）栏中我们使用了全部样本城市的估计结果，发现新冠肺炎确诊人数（LNNCP）的估计系数为负，并且在1%的水平下显著，说明确实是新冠肺炎疫情制约了城市经济复苏。除了统计意义上的显著性之外，对复工复产率影响的经济显著性也值得关注，新冠肺炎疫情确诊人数增加1%，复工复产率将大约下降0.12%。

五、基于实证结果的交通管制效果分析

在这里，本文尝试根据上一节估计结果，借鉴“反事实”情景分析的思路，对不采取交通管制（包括武汉不采取“封城”和各地不采取交通管制）的情况下，分析除湖北以外其他样本城市新冠肺炎疫情发展程度，并在此基础上进一步探讨对节后第一周经济复苏程度的影响，计算步骤参见表8。

（一）武汉“封城”的效果分析

综合表4的结果，我们可以发现，武汉返回人数对“封城”三周之后各城市新冠肺炎确诊人数具有非常强的预测力，各城市从武汉返回人数增加1%，新冠肺炎确诊人数将增加0.81%。依据这一结果，我们可以大致估算不采取“封城”情景下各城市新冠肺炎确诊人数情况。

首先，根据奇虎360大数据，2018年武汉春节空城指数1为48.18%，意味着大约48%的人口会在春节期间离开武汉；其次，2019年底武汉人口总量大致为1 400万，2根据空城指数估算意味着春节期间最终离开武汉人口约为674.52万人，扣除在“封城”之前离开武汉的大约500万人，则如果不采取“封城”措施还有大约175万人将从武汉离开；再次，根据这一数据，意味着离开武汉人口将增加35%（=175/500），参考表4中武汉返回人数的估计系数，这意味着各城市新冠肺炎确诊人数将增加大约28%（=35%*0.810 4）。以估计样本截至日2020年2月13日数据估算，截至当日内地除湖北外累计确诊人数为11 947人，这意味着如果不采取“封城”，将导致内地除湖北外其他城市增加新冠肺炎确诊人数3 345人（=11 947*28%）。直观上来看，这一增量非常值得关注，大致相当于截止2月13日湖北以外内地排名前三省份之和（广东1 261人+河南1 184人+浙江1 155人）。从这个意义上讲，武汉“封城”的巨大牺牲，为全国新冠肺炎疫情防控局势做出了重大贡献。

我们进一步根据上述数据估算了对经济复苏程度的影响。根据前述情景模拟，没有“封城”情景下除湖北外新冠肺炎确诊人数将增加28%，根据表7估计的影响系数-0.115 8，我们可以估算出此时节后第一周复工复产率在平均意义上将大致下降3.24个百分点。在经济意义上，以节后第一周平均45.21%的复工复产率计算，没有“封城”情景下除湖北以外其他城市复工复产率受到的影响是降低大约7%（=-3.24%/45.21%）。

（二）各地交通管制的效果分析

接下来我们估计各地采取交通管制的效果。首先，根据“丁香医生”数据，1月24日除湖北外内地其他城市新冠肺炎确诊人数为558人3，三周之后2月13日这一数字为11 947人，据此计算这一期间日均增长率为15.71%。其次，根据表6估计系数，各地交通管制对确诊人数增长率的影响在5.44%-8.26%之间，为了得到保守但更底线估算结果，我们采用最小值5.44%作为计算基准，据此可以计算如果各地不采取交通管制措施，实际增长率将是21.15%左右。再次，结合各地出台交通管制措施时间，大约三分之二的样本城市都在武汉“封城”之后十二天内出台了交通管制政策（蔡卫星和江飞涛，2020）[3]，因此我们将1月24日至2月4日这一期间使用15.71%的平均增长率，对2月5日至2月13日使用21.15%的“反事实”日均增长率，则可以估算如果各地不采取交通管制措施，2月13日除湖北以外的新冠肺炎确诊人数将会增加到18 072人。根据这一数据，意味着在各地不采取交通管制政策的情况下，截至2月13日新冠肺炎确诊人数将增加大约51%。4从增加人数绝对值来看，上述结果意味着不采取交通管制措施，其他城市将增加新冠肺炎确诊人数6 125人，从直观上看，这将比除湖北外确诊人数最多的六个省之和还要多。从这个意义上讲，各地出台的交通管制政策在切断新冠肺炎疫情传染方面发挥了重要作用。

我们进一步根据上述数据估算了對经济复苏程度的影响。根据前述情景模拟，没有交通管制情景下除湖北外新冠肺炎确诊人数将增加51%，根据表7估计的影响系数-0.115 8，我们可以估算出此时节后第一周复工复产率在平均意义上将大致下降5.9个百分点。在经济意义上，以节后第一周平均45.21%的复工复产率计算，没有“封城”情景下除湖北以外其他城市复工复产率受到的影响是降低大约13%（=-5.90%/45.21%）。

（三）武汉“封城”和各地交通管制效果的综合分析

在此基础上，我们进一步加总上述两种估计结果，得到了交通管制对新冠肺炎疫情发展和经济复苏程度的综合影响效果，参见表8中的Panel C。在不采取武汉“封城”和各地交通管制措施的情况下，除湖北外内地累计确诊人数1将达到21 417人2，大致相当于实际确诊人数的1.8倍；“反事实”节后第一周经济复苏程度将下降至36.07%，大致相当于复工复产率下降了20%。

需要说明的是，以上测算过程并没有考虑到如下因素：（1）春节期间计划到武汉旅游和其他工作人数；（2）确诊人群密集后传染放大效应，参见封城之后武汉市内传染情况。如果考虑上述因素，则表8中的“反事实”情景测算在一定程度上只是一个底线估计，存在着低估“封城”效果的可能。但是，尽管如此，我们可以看到武汉“封城”和各地交通管制确实在数量上显著降低了湖北以外全国新冠肺炎传染情况，并进一步对节后第一周经济复苏产生了积极的影响。

六、主要结论及政策建议

交通管制是中国应对新冠肺炎突发重大疫情的重要防控措施，对于切断疫情传染发挥了重要作用。基于上述考虑，本文系统评估了疫情防控中的交通管制措施效果。我们采用大数据方法系统构造了一套与疫情有关的集成数据，在此基础上对武汉“封城”和各地交通管制措施在疫情传染控制中的成效进行了量化评估，并以确诊人数作为机制进一步估算了上述交通管制措施对经济复苏程度的影响。我们的估计结果显示：武汉“封城”起到了从源头上切断疫情传染的效果，各地交通管制措施则有效降低了疫情蔓延速度。基于上述估算，借鉴“反事实”思路进行的情景模拟结果显示，在交通管制措施缺位的情况下，除湖北外内地累计确诊人数将相当于实际确诊人数的1.8倍，经济复苏程度相对于实际复工复产率将下降了20%。在当前全球疫情呈现加速蔓延的形势下，本文的发现具有重要的政策含义：第一，交通管制在切断疫情传染、降低疫情蔓延速度方面具有显著作用；第二，实施交通管制，在管制期内可能会带来较大的社会经济成本，但也有助于早日结束疫情尽快复工复产，减少疫情带来的严重损失。考虑政策成本收益时需全面。

参考文献：

[1] 中国疾病预防控制中心. 2019新型冠状病毒疫情进展和风险评估[EB/OL]. http：//www.chinacdc.cn，2020.

[2] 陈伟，王晴，李媛秋等.我国新型冠状病毒肺炎疫情早期围堵策略概述[J].中华预防医学杂志，2020，（3）：239-244.

[3] 蔡卫星，江飞涛. 地方政府治理与新冠肺炎疫情应急决策效率：来自城市层面的经验证据[R].工作论文，2020.

[4] World Health Organization. Non-pharmaceutical Public Health Measures for Mitigate the Risk and Impact of Epidemic and Pandemic Influenza [EB/OL]. https：//www.who.int，2020.

[5] Li. R， S. Pei， B. Chen et al. Substantial Undocumented Infection Facilitates the Rapid Dissemination of Novel Coronavirus （SARSCoV2）. Science， forthcoming.

Virus at the Gates： An Estimation of the Impact of Traffic Control in the Prevention of COVID-19

JIANG Fei-tao CAI Wei-xing

Abstract： As a wide-ranging public policy， traffic control play an important role in the prevention and control of COVID-19. In this paper， we construct a novel and unique data related to COVID-19 and evaluate the impact of traffic control on COVID-19 incident numbers and economic recovery. We further estimate the counterfactual results of traffic control. Our results show that， without traffic control， the COVID-19 incident numbers will be 1.8 times of the actual cases， and the economic recovery rate will be reduced by 20% compared with the actual rate.

Key Words： traffic control； COVID-19； epidemic prevention； economic recovery

〔執行编辑：韩超〕