1、doi:10.19868/ki.gylgl.2023.04.002中德两国供需关系视角下疫情中医院防护物资供应研究*霍佳震颜泽轩(同济大学经济与管理学院,上海200092)摘要:新冠肺炎疫情最初暴发之时,面对快速增长的防护物资需求,世界各国医院出现短缺,使得医护人员暴露在风险之中。中国和德国物资供应方式的相互学习能够改善物资供应。文章采用系统动力学模拟在中国武汉和德国北威州需求产生、物资生产和分配过程。结果发现,医护人员数量上限、收治政策、防护标准的差异影响物资需求。初始生产能力对物资供应影响有限,德国供应链受原材料供应限制。文章确定了疫情的监测预警、物资储备、增加增产速度对改善物资供应的作用
2、。研究对深入理解需求突增情况下供需变化过程具有重要的理论和实践意义。关 键 词:医疗物资;个人防护用品;供需关系;疫情防控;储备中图分类号:F252.24文献标识码:A文章编号:20967934(2023)04001813一、引言新冠肺炎疫情最初暴发之时,中国和德国对疫情差异巨大的处置方式均取得了良好的效果。德国州政府具有制定防疫对策的权力,州政府能因地制宜制定政策的弹性被认为有助于疫情防控1。中国也被认为通过强制性的大规模公共卫生干预措施,成功控制了疫情2。然而,面对疫情中快速增长的防护需求,口罩、防护服、面罩等医院防护物资出现短缺,使得医护人员暴露在风险之中3。武汉的医护人员被迫重复使用防
3、护用品4,德国调查同样显示防护物资供应的严重不足5。德国的优势在于联邦政府和州政府各司其职,因地制宜制定防疫政策的灵活性和适应性被认为是防疫成功的关键所在6。德国政府举措的合法性非常重要,有研究指出扫除法律障碍是保障物资供应的关键,德国的法律保证了联邦卫生部门有权对防疫物资的供应链进行干涉。同时修订的 传染病保护法简化了行政程序7。德国是世界上第三大口罩和眼部防护进口国8。德812023 年第 4 期*基金项目:国家自然科学基金中德合作项目“重大突发公共卫生事件下的国际应急供应链规划与运作协调”(M310)作者简介:霍佳震(1962),男,安徽芜湖人,同济大学经济与管理学院教授、博士生导师,研
4、究方向:物流与供应链管理、服务运作管理;颜泽轩(1997),男,上海人,同济大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向:物流供应链管理。国面临的挑战是易受到进口限制的影响。中国和马来西亚是主要的防护物资出口国9,也是德国最主要的防疫物资来源地。德国关于疫情应对研究主要集中在扫除法律障碍10、增加医护人员劳动力11、接触追踪12、医疗支出融资13,缺乏对防疫物资系统性的研究。Pfenninger andKaisers14 探究了乌尔姆大学医院对于防疫物资的需求。但是,关于防疫物资供应的研究局限在对于医院防疫物资来源、分配过程研究不足。中国方面,医疗资源的跨地区调度保证了中国医疗系统免于在疫情的冲击下
5、崩溃15。中国对于供应链的控制有效缓解了物资问题,在短缺发生时,政府将生产商与医院直接对接保证了货源流向关键需求。相比之下,西方国家存在政府和卫生保健采购机构通过相同的第三方采购,进一步增加了供应链脆弱性16。中国卫健委对医院需求的统计和统一分配也避免了同一单位向多个供应商订货。中国具有的另一优势是本地保有大量的生产商17。政府向供应商采购过剩物资的承诺消除了供应商对需求不确定性的顾虑,刺激供应商增产。两国物资供应方式的相互学习能够进一步改善物资供应。本研究希望通过对比寻找值得借鉴的改善方法。寻求改善方案需要解开造成短缺的原因:需求突然地增加超过了供应链的调节范围;恐慌造成民众囤积物资,放大的
6、需求加剧供应链中断;物资储备的失效;外国政府的出口限制造成进口中断18。尽管有一些供应链手段能够缓解上述原因造成的短缺,但是主导防控的医疗保健系统和相应管理部门缺乏供应链认识,造成缺乏物资库存规划和预警系统19。现有的研究主要通过分析疫情响应过程案例提出相应建议,获得的建议主要有以下几类:建立早期预警2021 19。这包括对疫情的预警和防疫物资的预警,即政府和卫生部门在出现疫情风险和物资消耗量快速增加的情况下做出响应。少数具有敏锐嗅觉、提前囤积物资的医院的确受到较小的短缺影响。但是缺乏定量研究,未能明确所需的集体储备量以及为此增加的物资供应量。物资的统一采购、分配和管理21 19 22。在供应
7、中断市场失效的情况下,各医疗部门各自订购物资会造成重复订购、竞争和混乱。尽管中国实施了物资的统一分配,但是由于启动时间较晚,未避免出现物资短缺。因此,物资管控时机和潜力是一个值得研究的问题。物资的本地化生产20 23 22。现有的建议仍然缺乏具体方案。本地化生产最主要的问题是产品缺乏成本优势,从而打击生产商的积极性。建立防护物资储备库存20。但是目前缺乏储备规模的估计。以上单一举措难以彻底解决缺货问题,本文将试图估计这些措施对于改善物资供应的效果。现有研究还提到了一些辅助性的建议,这些建议难以提供决定性的帮助。Best and Williams20 的研究从领导和管理经验的角度,总结了一系列管
8、理举措的改善建议包括为医院分级、建立产品标准、增加订单透明度、社区共享物资、增加供应链弹性、共享产品特征信息和需求信息、增加物流活动的可视化、建立相应框架。Beaulieu et al.21 提到建立需求管理系统、政策决策者和疾控部门的良好合作、加强卫生部门与供应商的关系。这些建议没能给予实施效果估计。Zhang et al.的研究强调统一领导,明确个人职责和问责制度,建立信息数据系统获取准确、及时的数据,将物资供应纳入应对决策程序和标准,加强与供应链信息系统的连通性,以及省外的合作19。Cohen andodgers 提到了在医院成本计算模型中去除购买个人防护装备的利润动机3。Zhu et
9、al.构建博弈模型,认为政府产能补贴有助于原材料供应商和生产商的资源投入,从而增加产能24。但是该种方法缺乏对于补贴规模的测算。同时,该研究忽略了投资和产能爬坡的延迟,在短期内对产能提升的效果存疑。更严重的问题是该研究是基于企业获得完全信息的前提下,与现实中企业未获取完整信息、产生市场顾虑的情况不符。部分研究从微观角度寻求解决方法,Liglis et al.提到了防护物资的重复利用25,但是这会增加感染风险,是出现可预见性短91霍佳震,等:中德两国供需关系视角下疫情中医院防护物资供应研究缺的方法之一。还有一些研究试图通过增材制造的技术创新,在极短的时间内将实验室转变为生产防疫物资的临时据点,增
10、加供应链的弹性26,但是难以大规模生产,也缺少质量测试和认证。系统动力学先前的研究集中在以易感感染恢复(SI)模型为基础的疫情的预测、感染人数的估算2728 和政策反馈研究。针对防疫物资的研究仍然存在空白。危机的发展有了更高的需求,政策制定者和公众寻求更集中的研究。马宪礼等人呼吁对防疫物资供应和储备的进一步改善29。Feng et al.呼吁增加库存30。基于此,应对挑战,通过系统动力学分析多种策略的反馈机制,给予更具体的建议和效果估计,发现实施过程中尚未注意到的潜在问题。二、模型设计本研究模拟中国武汉市和德国北威州(NordrheinWestfalen)在第一波疫情发生时90 天的物资供需情
11、况。这两个地区均为各自国家中暴发最早、受灾最严重的地区。武汉市和北威州的模拟时间跨度分别为 2020 年的 13 月和 35 月。物资的需求通过在岗医生数量和感染人数估计。物资供应则包括了物资生产、分配和消耗。并将物资分配终点分为医院和零售商,如图 1 所示。图 1简化的物资供需流量存量物资需求部分,需要分别考虑医院方面的需求和居民的需求。医院方面的需求由在岗医护人员数量确定。随着非住院就诊人数、住院人数和发热就诊人数的增加,待命医生存量逐渐向在岗医护人员存量移动。Furman et al.的研究31 指出 86%的口罩、面罩类的防护物资需求不是在与病人互动时产生的,而是医院规范要求产生的。这
12、意味着通过感染人数直接估计防疫物资的消耗022023 年第 4 期量可能产生误导。笔者认为以当日在岗医生数量对需求进行估算是合理的。两者有两项可见的区别:在岗医生的增加存在延迟,引起的物资消耗也会产生延迟。若医生的数量达到上限,则防护物资的需求不再增加。值得一提的是这里的发热就诊人群特指尚未感染病毒的发热人群,因为调研发现居民对于疫情风险的感知会造成发热就诊比例的增加,引起就医需求的增加。居民的需求根据居民紧张程度确定,居民紧张程度由是根据感染人数确定。居民紧张程度随着感染人数的增加而增加且有一天的信息延迟。物资的供应部分是一条从生产到分配和消耗的链条。具体而言,在生产环节,产品经过生产环节进
13、入产成品库存,生产率取决于生产能力和日产目标。生产率存在爬坡的过程,日产目标则取决于订单。在分配环节,产成品将被运往中间库存,中间库存代表的是分销商或者政府为应对缺货设立的配送中心。中间库存的货源除了生产以外还有进口。中间库存分配至医院库存或者零售商库存,最终医院库存和零售商库存将被消耗。在消耗环节,医院的消耗率取决于医院需求和医院库存,零售商的售出率则取决于居民需求和零售商库存。该模型还提供了两个重要功能。其一是政府物资管控。政府管控会造成三方面的影响。阻止物资向零售商流动,统一指挥,集中保障医院的物资供应。采取增产鼓励和组织措施,加快产能爬坡。提高医院存储目标,从 3 天提升至 12 天的
14、储备量。政府管控的启动时机是当过去7 天医院物资满足率小于 0.95。其二是需求反馈生产的机制。医院存储目标根据医院日需求和目标储备天数确定。医院存储目标和库存的差值决定医院日订单。零售商日订单数量则是根据居民需求确定的。医院日订单和零售商日订单合并后就成为了生产商的日产目标。在产能充足的情况下,生产商会根据日产目标确定当日产量。显然疫情中会出现产能不足的情况,生产率会受到产能的制约。日产目标高于生产能力时,产能会逐步增加,产能增长速率具有极限。另外,研究设立了四个假想的情景,通过上述模型寻求可能的改善方案。情景一:物资管控,模拟物资管控和未管控的情形下,物资供应的差别。情景二:探究物资在当地
15、产能的影响,探讨物资本土化生产的重要性。情景三:假设建立传染病预警机制,当感染人数超过 10 人时,启动物资管控和防护物资增产。情景四:假设持有战略库存,探究库存规模的对缓解疫情的影响。三、参数确定模型参数是根据关于中德两国的文献估计的。文献中指定的参数包括每日新增感染人数、每位患者所需的医护人员数量、每位医护人员所需的防疫物资数量、平均住院时长、生产能力、防疫物资进口量和待命医生数量。(一)感染人数的估计本文通过新增感染人数判断医院人数规模。中国新增感染人数来自武汉市卫建委32 和湖北省卫建委33。德国北威州的数据来源于罗伯特科赫研究所34。德国和中国的平均住院时长分别为 8 天35 和 1
16、1 天36。则估计的在院感染人数则分别等于 8 天和 11 天新增患者的累积。(二)发热人数的估计医院发热患者就诊增长量超过新冠疾病就诊人数,居民对感染该传染病的担忧导致了发热患者就诊比例的增加。也有可能是疫情初期检测不足导致实际感染人数被低估,这在世界范围内是12霍佳震,等:中德两国供需关系视角下疫情中医院防护物资供应研究普遍现象28。发热患者对医疗系统的冲击不容忽视。德国的一项针对 2020 年 45 月份新冠肺炎疫情暴发初期发热门诊的研究中提到,出现流感症状的人群仅 8.0%感染了新冠病毒37。武汉疫情初期流行性病学研究同样显示,10.7%的发热患者最终判定为新冠病毒感染者38。因此在本
17、文德国模型中,每增加一名在院感染人数就带来 12.5 名发热患者。中国的模型中一名感染者带来 9.3 名发热患者。(三)待命医生规模的估计根据世界银行39 的数据,中国每千人有 2.0 名医师、2.7 名护士。德国每千人有 4.3 名医师,13.5 名护士。武汉人口 1300 万,北威州人口 1800 万。武汉有 61100 名医护人员。德国有320400 名医护人员。假设德国和中国 50%的医护人员可以用于新冠救治,那么中国的待命医护人员可以设为为 30550。德国的待命医护人员为 160200。与此同时,中国存在跨省派遣医护人员,援助数量达到 33966 人33,而德国则不存在医护人员的跨
18、地区调度11。最终将武汉的待命医生数量设为 64516 人。(四)防护物资需求从感染人数转换为防护物资的需求量需要知道平均每位患者所需的医生数量,和平均每位在岗医生所需的防护物资数量。现已知平均每位重症患者需要 6 位医护人员,每位轻症患者需要0.8 位医护人员。疫情初期中国重症比例是 35%40,德国是 28%35。因此中国平均每个病人需要 2.62 名医护人员,德国每个病人需要 2.256 名医护人员。尽管有研究认为中国每位医生每天配备一套防护衣41,但是按照规范防护服的更换标准,假设每位医护人员每天消耗 5 个单位的防护物资。德国平均每天每位医护人员配备 5.09 套防护服14。(五)产
19、能增长极限本文假设由于春节假期初始生产能力为零。根据中国工信部在新闻发布会上提供的信息42,2020 年 1 月 28 日全国日产量防护服不到 1 万套,2 月 24 日达到 20 万套。假设日产量是时间的一次函数,日产能增量极限是 6550 件。德国主要依靠进口,35 月进口量达 2719 吨。北威州州占德国的人口比例为 21%,由此假设北威州获得进口物资 571 吨,折合 228.4 万件,平均每天进口 2.46 万件防护服。根据中国海关的数据,湖北的关口没有直接进口物资,物资均由其他省份进口。因此不再安排中国方面的进口流量变量。四、模型检验首先该模型通过了单位检验,非负性检验,确保了模型
20、本身的正确性。通过统计数据与模拟数据的比较实现现实性检验,如图 2 所示。中国医院物资配送、中国在岗医护人员数量,以及德国病床占用量的平均绝对误差为 18793、5326、105,平均绝对百分比误差为 33%、36%、55%,均方根误差为 31833、7302、167,均方根百分比误差为 53%、60%、80%。模拟与统计数据紧密相关,模拟能够反映真实状况。另外,由于缺乏德国供应链时间单位小于 1 个月的时序数据,很难完全了解潜在的供应模式,存在不确定性。尽管如此,本研究对比了模拟和统计的月进口和销售数据。结果显示,平均百分比误差分别为 2.58%和 5.06%,均方根百分比误差为 4.47%
21、和 6.98%,误差较小。该模型使用了三个重要自变量进行敏感性分析:新增感染人数、待命医生数量和产能增量极限。两国原有的生产能力几乎不影响物资供应,中国方面是由于春节假期,初始产能被认为是222023 年第 4 期零,同时德国方面 35 月产量同比下降43,原材料供应受到限制,始终低于产能。通过计算关键结果对自变量的相对变化幅度来评估结果对参数的敏感性。在所有指标中,大多数弹性小于0.5,模型显示出良好的稳定性,如表 1 所示。影响最大的是武汉新增感染人数增量对医院入库的影响。敏感参数对鉴别供需影响的额外不确定性至关重要。具体而言,若新增感染人数增多,医院获得的物资也会增多。这主要是由于中国出
22、现病例但尚未出现缺货的前置时间长,更多病例使得需求增加,刺激提前生产。而德国相同参数的不敏感,是由暴发提前期短和增产能力较弱导致的。除此之外,武汉医院需求对新增感染人数的弹性超过了 0.5,这意味着,中国有较多增派医护人员的空间。相比之下,北威州则难以进一步增加医生数量。图 2统计与模拟数据对比表 1医院需求和医院入库对三个关键变量的弹性以及物资满足率的变化率变量城市新增感染人数待命医生数量产能增量极限+10%10%+10%10%+10%10%医院需求(弹性)武汉0.550.580.110.140.000.00北威州0.030.030.420.440.000.0032霍佳震,等:中德两国供需关
23、系视角下疫情中医院防护物资供应研究续表变量城市新增感染人数待命医生数量产能增量极限+10%10%+10%10%+10%10%医院入库(弹性)武汉1.400.150.000.000.470.14北威州0.010.010.030.040.000.00物资满足率(变化率)武汉0.0%+1.7%0.3%+0.4%+1.0%0.8%北威州0.1%+0.1%0.5%+0.6%0.0%0.0%五、结果(一)物资满足率的差异中国和德国的物资满足率遵循的相同的变化模式,如图 3(a)所示,当感染人数急剧上升后物资满足率快速下降,随后随物资供应的改善,物资满足率逐渐上升。中国在疫情早期感染人数上升缓慢,因此出现疫
24、情到出现缺货的时长长达 29 天。尽管德国在 1 月和 2 月出现零星病例,但是由于传播链被认为已完全切断,与三月的暴发相互独立,因此在德国方面的研究时间范围主要在 3 月至 5 月。中国和德国的物资缺货的缓解能力有所差异,中国的缓解速度明显优于德国,物资满足率小于 1 的天数分别为 41 天和 80 天,90 天内平均物资满足率分别为 72%和 34%。(二)中德物资供应的差异中国比德国拥有更强的生产能力,如图 3(b)所示。中国的增产速度更快,春节期间停工停产使得中国疫情开始产量较低。中国保有产能大于德国且增产速度快。增产速度远高于德国的原因包括长期的生产积累了相关知识和技术,劳动力更容易
25、调配以及政府政策的刺激和支持。尽管德国也提供了防疫物资生产补贴以鼓励国内防护物资的生产,但该政策起效时长长达数月,难以应对短时的物资短缺。中国实行了医疗资源的跨地区调配。伴随着医疗队伍驰援武汉,“谁派遣,谁保障”的政策要求派遣地供应该属地医疗队的相应物资,促使武汉医院防护物资获得量快速增长。422023 年第 4 期图 3重要变量的模拟结果德国生产没有明显上涨,反而有所下降,这是由于原材料依赖于国际供应链。尽管 2021 年至 2022 年出现了产量同比增长。但 35 月 2020 年比 2019 年同期下降了 20.9%。对于德国而言这意味着缺失本土上游供应链的前提下,防护物资生产的本土化是
26、无效的。对于低价值的个人防护物资产成品,德国同样依赖于进口,进口具有很大的不确定性。34月德国进口受阻,5 月物资供应得到缓解,进口量大幅提升。中国和德国进口物资的占比分别达到 13%和 84%。(三)中德物资需求的差异在正常情况下,一部分发热患者并不会就诊,但是由于疫情的暴发,群众对感染的担忧导致许多未感染病毒的发热患者就医,这会增加医护人员对物资的消耗,使物资短缺提早来临。德国医院仅接收重症患者,缓解了物资供应紧张问题。德国仅 17%的新冠患者住院,减少了医疗物资的需求量。中国感染人数的峰值更高,出院标准更高,患者平均住院时间更长,德国为 7 天,相比之下中国为 11 天。这造成了对防疫物
27、资需求的增加。同时中德不同的收治策略同样造成了不同的需求。中国“应收尽收”的收治政策利于实现“清零”,同时也对物资供应提出更高的挑战。德国注重保障医疗系统原有的功能。在轻症患者收治方面较为谨慎。仅 11%的医护人员出现了跨部门调度44。尽管德国的收治策略有利于减少防护物资的需求,但德国北威州患者数量是中国武汉的 71%,防护物资的总需求却是中国的 2.2 倍。这种差异来源于德国第一波疫情持续时间长,需求峰值低但是波长较长。在收治容量足够的前提下,更高的收治比例阻断疫情传播,有助于减少防护物资的需求。本文通过以下四个情景寻求可能的解决方案。(四)物资管控的效果中国已经实施的物资管控效果非常显著,
28、显著增加了物资供应,物资满足率相较于未管控增加了 26.6%,如图 4(a)所示。更早的管控尽管阻止民众获得物资,但是能够保证医院物资的供应。德国方面企业没有被强制要求优先供应医院。企业出于道德考虑,自发将物资优先供应医院。图 4(b)比较了德国是否实行物资管控对北威州物资满足率的影响。物资满足率上升了2.64%,效果非常有限。(五)本地化生产的效果增加本地化生产产能能明显增加供应量,但是前提条件是充足的原材料供应。当德国初始产能分别增加至二倍、三倍和四倍时,物资满足率分别上升 3.6%、7.2%、10.8%,如图 4(d)所示。假设中国的初始产能增加与德国相同的量,武汉的物资满足率变化情况如
29、图 4(c)所示,分别上升 0.75%、1.28%、2.12%。尽管有很多呼声保有本地产能20,但是这可能是一种误导。52霍佳震,等:中德两国供需关系视角下疫情中医院防护物资供应研究初始产能并不能够使疫情中的情况发生巨大的改观,这是由于需求增量和原有需求之间巨大的差异所造成的。这意味着即使不考虑保有产能的成本因素,非疫情期间本国的防护物资需求均由本国生产,也无法有效改善疫情中的缺货问题。当然本国生产的积累的知识技术有助于紧急产能增长。为了观察增产能力的影响,本研究设置了三种增长速率,分别为日增产初始产能的 10%、20%和 30%。中国日增产速率约为 21%。德国在原材料充足的前提下,物资满足
30、率分别上升18%、28%、35%,中国物资满足率变化率则分别为2.2%、0%、5.8%,如图 4(c)、图 4(d)所示。显然,增产能力比长期持有生产能力更有效,物资短缺时间和物资短缺程度将大幅收窄。但是仍然难以完全填补空缺。同时,由于原材料的限制,德国在增产方面存在困难。德国防护服在 2020 年 35 月的产能同比下降了 9.8%28.1%,平均缺口达 91144 件每天。德国仅依靠提升原材料供应就能显著改善生产,如图 4(d)所示。中国则没有观察到明显的原材料供应问题。图 4中德在不同情景下的物资满足率(六)疫情预警的效果疫情预警旨在疫情暴发时安排快速增产,使得早期物资缺货问题得以改善。
31、疫情监测能够为中国增加多达 29 天的准备时间。缺货推迟 6 天发生,提前 9 天结束,平均物资满足率大幅提升19.9%,效果显著。德国方面,由于疫情暴发速度非常快,提前准备期很少,效果甚微。通过监622023 年第 4 期测本地疫情增加产能的方式不适用于德国。尽管如此,德国预警仍有空间。德国零号病人在 2 月初被发现,传播链被很快切断。德国 3 月疫情真正暴发源自于意大利。德国应当在邻国出现疫情时采取物资增产计划,可争取多达 17 天的增产时间和多达 10 万件的产量。其效果可视作等同于10 万件应急储备,物资满足率上升 2.29%。根据疫情监测,生产存在着出现过剩的风险,如果疫情没有出现,
32、中国一个月的多余物资生产量将达到 305 万件,德国将达到 16 万件。生产商不愿意承担需求不确定下的经济风险,使得提前生产难以实行。共担风险的相关政策有助于企业增产。政策可以是采购剩余防护物资的合约或者采购防护物资的订单。(七)库存建立的效果库存能够明显改善早期缺货情况,在防疫物资 10 万、20 万、120 万、300 万的储备规模下,中国物资满足率上升了 2.29%、4.25%、8.39%、13.37%,德国物资满足率上升了 2.52%、4.04%、9.64%、20.66%,如图 4(e)(f)所示。补足策略是缺货数量的一半。储备数量越多,维持物资供应水平的时间越长。从图中观察到,当物资
33、储备量下降时,储备物资开始填补大约一半的缺货量。随后储备消耗殆尽,仅依靠生产和进口供货,物资满足率急剧下降,出现断崖。最后,随着物资供应的改善,物资满足率逐步回升。物资满足率目标应当根据可获得储备量制定,有计划地释放库存,填平物资满足率洼地,以免储备耗尽,而出现供应断崖。在模拟的 90 天内,中德物资缺货量分别达到了 221 万件和 1058 万件。德国供应难以在短时间内改善,因此需要更多的储备物资。两国物资满足率最低为 50%、70%、90%时所需的物资数量。在中国这些数字分别为 14 万、26 万、40 万,在德国分别为 316 万、520 万、729 万。另外,值得注意的是当中国储备规模
34、达到 300 万时,在最初一波疫情结束后库存有剩余。假设储备的补货策略是完全满足医院的需求,即使物资储备量大于基准模型的缺货总量,仍然出现缺货,如图 4(e)所示。这是由于缺货大幅减少,增产紧迫性降低,增产行为被推迟。可见充分利用库存关键是形成缺货预判,在缺货发生前组织增产。结合疫情预警形成增产预案是一种避免此类问题的途径。此外,尽管未来疫情的严重程度和持续时间未知,但是武汉所需的最大储备量是固定且可以计算的。这是由于两方面的限制:其一是医院物资需求存在上限,更严重的疫情不会大幅增加物资需求。其二是产能爬坡最终能够满足峰值需求,使得更长疫情期的物资需求将通过生产满足。具体而言,假设疫情持续使医
35、护人员的数量维持在最大值,在产能和进口数量完全满足需求前,需要通过消耗库存使物资满足率维持在 100%。武汉所需最大物资储备量为 1670 万件,比新冠肺炎疫情期间的缺货量高出了 656%。库存会带来昂贵的成本,长期维持库存水平和质量,持续投资维护是政府所面临的挑战。六、结论和讨论通过在岗医生数量推断防疫物资的需求,发现德国可调配的医生数量限制了防护物资的需求。中国武汉医院需求对新增感染人数变动的弹性大于 0.5。德国北威州仅为 0.03。中国医院仍有增加在岗医护人员数量的能力,防护物资的需求仍有可能增加。同时,由于中国新增感染人数的增加刺激生产,医院入库量对其有很强的敏感性。中国的物资供应有
36、改善空间。首先,产能增量极限对物资供应有一定影响。医院入库对其的72霍佳震,等:中德两国供需关系视角下疫情中医院防护物资供应研究弹性为 0.47。其次,中国物资跨地区调配贡献了武汉 78%的物资供应。最后,中国较高的出院标准和轻症人群收治增加了物资需求,但更好的疫情控制减少疫情高峰持续时间,使武汉物资需求远低于德国。德国 58%的防疫物资依赖于进口,进口物资受到限制。同时上游原材料限制使德国防护服产能下降 20.9%。总体上北威州的缺货问题比武汉更严重。由于缺乏本土生产能力,物资供应缓解速度缓慢。以下是四个情景的总结。首先,中国物资管控非常有效,德国则效果有限,这是因为德国从出现病例到感染人数
37、快速上升的暴发期时间很短,尚未有大量物资流向医院外的其他消费者。另一个原因是,德国企业主动优先供应医院使得发往医院物资的比例足够高。其次,由于疫情暴发后物资需求和原本产能的巨大差异,本地长期持有产能不能使疫情中的物资供应得到巨大改善,增产能力是关键。再次,根据本地感染人数疫情预警增加产量,中国能获得 29 天的准备时间,增加大约 287万件物资供应,物资满足率提升 19.9%。德国则无法提前。德国应根据邻国的疫情情况安排增产,早期识别风险因素最为关键。世界各国普遍漏报病例28。通过疫情预警提早生产也存在问题。需求尚未产生时的提前生产存在产量过剩风险,企业不愿增产。可行的解决方法是政府采购储备或
38、政府给予采购剩余防护物资的承诺。最后,武汉和北威州应当建立的库存规模预计分别为 1670万件和 1633 万件。若库存数量不能完全满足需求,则需要缓释策略。同时也需要警惕储备带来的供货紧迫度降低,阻碍增产。疫情预警与充分的预案能够避免此类情况。本研究形成了一套概念、方法描述供需关系和供应过程。概念上,利用开发的模型对比了疫情暴发初期中国武汉市和德国北威州防疫物资的供需关系。模型涵盖了按比例的感染新冠的住院病例、非住院病例和居民紧张带来的未感染新冠的发热就诊病例;医生数量根据病例的需求进行增减调节;以及其他影响医院防疫物资数量的因素。虽然这些机制是直观合理的,但是对于影响因素机制的取舍、推断物资
39、供应量和需求量,定量估计也是必不可少的。这样的研究是新颖的。定量也有助于解释中德两国的差异。系统内的行为反馈揭示了潜在的物资供应改善空间。本研究存在一些局限性。第一个限制是物资跨省和州的不确定性。假设北威州按照人口占比获得相应比例的物资,但州与州之间存在异质性。第二个限制是系统内部的异质性。部分医院提前囤积物资缓解自身物资紧张的问题,但减少了市场上流通的物资数量,可能造成缺货问题的提前、物资分配的不公以及所需物资量的低估。第三个限制是新冠疫情后可能导致供应结构发生改变。另外还有一些局限性来自于现实的复杂性。首先,文章没有考虑防护标准的临时调整。降低防护标准有助于提升防护物资的覆盖能力,从而使防
40、疫物资的收益最大化。其次,将医院作为最高优先级的供应单位,没有考虑医院以外的高优先级需求。如果在未来医院防护物资的供应获得了保证,这只是开始。中国方面起初仅仅要求低风险以上人群才需要佩戴医用口罩;德国方面则不对民众佩戴口罩作出建议30。中国是用了一些口罩替代品或重复使用口罩缓解物资紧张情况,但这会增加医护人员的感染风险30。已经有研究证实了公众佩戴口罩减少 40%的感染45。也有研究讨论在疫情期间向公众提供防护物资的必要性,特别是口罩46 30 47,他们意识到推广口罩的最大障碍在于供应问题和对一线医护人员需求的挤压。因此更高层次供应的研究是必要的。对防护物资供应问题的关注和更深入的研究亟待加
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