病毒时期的概率

一请你来做一个测试题:A. 如果社会上流行一种致命的疾病,染病的人会在一周之内没有痛苦地死掉。你染上这种病的概率是千分之一。请问,假设你有可能染病,那么你愿意最多花多少钱来预防得这种病?B. 同样是这种病,假设你的老板要派你到疫区调查情况。到了疫区之后,你染上这种病的概率是千分之一。请问你的老板要给你多少赔偿,你才愿意到疫区去?这道题,来自2017年诺贝尔经济学奖得主塞勒。当他还在罗切斯特大学读博士时,发现了某个“奇怪”的现象(这一点要最后才说),于是设计了如上那个问卷调查问题。塞勒的研究生论文

请你来做一个测试题:

A. 如果社会上流行一种致命的疾病,染病的人会在一周之内没有痛苦地死掉。你染上这种病的概率是千分之一。请问,假设你有可能染病,那么你愿意最多花多少钱来预防得这种病?

B. 同样是这种病,假设你的老板要派你到疫区调查情况。到了疫区之后,你染上这种病的概率是千分之一。请问你的老板要给你多少赔偿,你才愿意到疫区去?

这道题,来自2017年诺贝尔经济学奖得主塞勒。当他还在罗切斯特大学读博士时,发现了某个“奇怪”的现象(这一点要最后才说),于是设计了如上那个问卷调查问题。

塞勒的研究生论文题目是“生命的价值”。我们通常会说生命无价,怎么能为其估价呢?

没错,鲜活的生命无法估价,而从经济角度“统计意义上的生命”,也许是能估价的。

塞勒引用了谢林论文中的一段:

“如果一个6岁的棕发小女孩需要几千美元来做手术,这样她才能活到圣诞节,人们寄去救她的钱就能塞满邮局。但是,如果取消征收一项销售税,马萨诸塞州的医疗设施就会老旧耗损,导致本可通过疾病预防措施就可避免的死亡人数增多,却没有几个人会流下同情的泪水或是捐款。”

我们可以看到:

  • 医院代表“统计意义上的生命”;

  • 女孩代表“可识别的生命”。

接下来,塞勒举了一个例子,来描述为“生命定价”的难题。

假设我们正在修建一条新公路,安全工程师告诉我们中央隔离带如果加宽1米需要耗资4200万美元,但这样做可以在未来30年里平均每年减少1.4次死亡事故。我们应该加宽隔离带吗?

显然,在现实中,我们不得不为生命定价。

这件事从道义的角度来说很难,从技术的角度来说也不容易计算。

塞勒最终找到了一种计算方法:

去找到那些高危工作的额外薪水,以及该职业的死亡率,然后通过概率倒推,来估算出生命的价值。

比方说吧,假如电影里有个家伙用左轮手枪去玩儿俄罗斯转盘游戏,六个弹夹里装了一发子弹,如果这个人在单次游戏中,愿意为十万美元扣动一次扳机,那么他给自己的生命的估价就是:

10万美元➗1/6(死亡概率)=60万美元

塞勒的这项研究成果,至今仍被美国政府用于成本-效益分析。2015年,该国一个生命的价值约为700万美元。

在《错误的行为》一书中,塞勒论述的重点并非生命的价值,而是行为经济学的奇怪现象。但在本文中,我想带出的,正是“生命的价值”这个话题。

先用塞勒预热,再来说说梁建章近期的文章《隔离的经济账》,也许会显得“和谐”一些。

在防疫的关键时刻,人命关天,怎么可以给生命估价?

梁建章想说的是:

隔离成本过度防御

人命帐和经济账没办法分开算。

先说微观。

例如,像井下矿工、超高建筑施工等岗位,死亡风险高很多,但我们不能简单说取消这些岗位。

所以,按照塞勒的理论,社会应该为这些岗位的人赋予更高的报酬,来购买他们的死亡概率。

否则,社会为之付出的整体代价更大。

再比如说,即使最好的汽车的安全系数已经很高了,但我们还是要允许厂商生产气囊数量不是那么多的入门版车型。

不考虑成本的话,有可能汽车仍然是极少数人专享的“时间机器”(就像私人飞机)。

事实上,人类为道路交通付出的代价是惊人的:

每年,道路交通事故在全球造成约130万人死亡,2000万至-5000万人受到非致命性伤害。 道路交通事故是所有年龄组的主要死亡原因,也是15-29岁年轻人的主要死亡原因。

对于管制部门而言,必须从统计数据出发,关注统计意义上的生命。

同时,官方应该做的,是强制执行的下限标准,而非要求所有人尽善尽美。

再说宏观。

研究表明:

人均收入每增加一倍,在其他条件大致相仿的情况下,人均寿命就会增加1-3年。

梁建章做了一个毛估估的量化计算:

  • 一般来说,发达国家生命的价值在10-60倍的人均GDP之间。

  • 假设生命的价值按照30倍的人均GDP来计算,人的一生按照80岁约等于30000天来计算。

  • 那么,从数学上来讲,人均GDP每减少1%,人均寿命就会减少10天左右。

基于这个数字,梁建章算了个经济账:
  • 一次大面积的流感,对于整个人类社会的影响,相当于人均寿命减少1.5天左右。

  • 假如因为流感,对30%的人隔离14天,就会损失30%*14/365=1%的GDP。

  • 如上所述,1%的GDP倒退实际上会使整体的社会在医疗、基础设施和环境治理方面的倒退,人均寿命就会减10天左右。

一个是1.5天,一个是10天,隔离对“生命”造成的伤害,远远大于流感造成的损失。
当然,这只是一个思想实验。并不代表我们就该像面对流感那样,来对待2020年的这次莫名肺炎。我赞成所有对上述“算账”不满意的人们的反对观点,我自己对隔离等政策没有任何态度。
但是,从计算的角度看,大规模的隔离,可能导致统计意义上的生命损失,也就是人均寿命降低100天甚至更多。
过度重视,与此前过度忽视一样,都是非理性的。
探讨统计意义上的生命,绝非忽略可识别的生命,如北野武所说:
“灾难并不是死了两万人这样一件事,而是死了一个人这件事,发生了两万次。
财新记者综合多位一线危重症救治专家的数据和意见发现,即使在医疗干预的情况下,新冠肺炎患者的病症概率发展如下:
  • 有15%-20%会发展成重症病人;

  • 重症病人25%-30%会发展成危重症;

  • 危重症新冠肺炎病人的死亡率,在10%-20%之间,最高可达30%-40%。

这几个数据,第一眼看到,会感觉非常震撼。
但仔细算一下,我取了相对高的值,初期患者的死亡率是:
20%✖️30%✖️20%=1.2%
实际上,官方截止近日的数据是:
在湖北,新冠状病毒感染的死亡率是 2.8%;在中国其他地方,死亡率是0.2%。
这个数字仍然不低,但也显得不像单独看“重症、危重症、死亡”三者之间的概率关系那么惊人。
上面这个简单的概率计算方法,还告诉了我们,冠状肺炎的防护和治疗,应该是一个体系工程。武汉病患很不幸有如此高的死亡率,是因为一时间医院资源紧缺,出现了类似于金融的挤提。

统计意义上的概率计算,绝非数字游戏。
19世纪初,伦敦霍乱肆虐,动辄夺走数万人的生命。
(以下素材来自《霍乱时期的理性》)
1848年的夏天,35岁的斯诺开始正式挑战传统的毒气瘴气学说,去探寻霍乱流行的原因。
凭借着顽强、科学和理性,斯诺采用了一种“对照研究”的方法,最终提出自己的理论:
霍乱是在病人摄入了一种尚不明确的物质而导致的,这种物质存在于其他已患病病人的排泄物中, 摄入的途径要么是通过直接的接触这种物质,要么(更加可能的方式)是饮用了被这种物质污染的水。
现代流行病学延续着斯诺的研究标准:回顾一个特定的时段,匹配对照的条件,观察疾病的频 率和分布,推断和确定事件的决定和影响因素。
另外帮助了斯诺的重要角色,是一个叫法尔的人。
法尔在报告中记录了全伦敦的某年内的霍乱死亡数为7466例,其中4001例在Thames河的南边。用这个数据可以计算分区的死亡率。南区的霍乱死亡率为千分之八,是全城的三倍,而西北郊区的为千分之一。
结合这些数据,斯诺认为伦敦的致命霍乱,来自水源传播。
即使如此,直至英年早逝,斯诺都没有得到当局的承认。然而,他开创了一门强大的学科,并被誉为现代流行病学之父,我们每个人都受惠于他。
科学方法+概率计算,让人类活得越来越久。
人类与病毒的斗争,是一个长期的复杂系统。我们既要关注每个鲜活的生命,也必须从“统计意义上生命”的角度出发,用科学的方法去探寻解决之道。
让我们从两个角度来理解这种复杂性:
1、人与病毒之间的复杂性。
约翰·霍普金斯大学健康安全中心的传染病医师阿梅什·阿达尔贾说:“流感病毒的存在本身并不是致人死亡的原因。传染病总是与其宿主有复杂的互相作用。”
在大多数病例中,人体感染流感病毒后,由于试图恢复自身健康,而最终杀死了自己。
我们看到新闻中提及美国流感惊人的死亡人数,是因为在流感死因统计里,世界卫生组织和美国疾控中心将其分为直接死亡原因、间接死亡原因和根本死亡原因。各国的统计方法不一样。
2、抗击病毒的社会复杂性。
我在得到App的《人生算法》里提过一个故事:
“911”之后,很多美国害怕坐飞机,于是选择开车长途旅行。因此而不幸死于车祸的人数,远远超过飞机事故。
我不愿也不能去分析非常时期各种死亡概率的此消彼长,但是我们要理解和承认这种复杂性。
尤其是对于决策者,永远只能在迷雾中进行决策。
我所说的“灰度认知,黑白决策”,就是指要在不确定的环境下,在信息有限的条件下,避免简单思维,用科学的、量化的概率计算,来支持果断的决策。
全社会在高度聚焦冠状肺炎的抗击中,也别忘记了许许多多灰度区域的人群。
我很高兴看到,不少人在冠状肺炎的复杂局面下,奋勇出手。例如下面这件感人的事情。
据估计,一个月在武汉有超过一万名孕妇临产。可以想象,医院资源如此紧张,医院的感染风险如此之大,孕妇们非常需要帮助。
同样,各类病人,老年人,弱势群体,包括精神疾病患者,抑郁症患者,在此期间也尤其需要得到帮助。

好了,让我们回到开头的那个题:
A. 如果社会上流行一种致命的疾病,染病的人会在一周之内没有痛苦地死掉。你染上这种病的概率是千分之一。请问,假设你存在可能染病,那么你愿意最多花多少钱防止得这种病?
B. 同样是这种病,假设你的老板要派你到疫区调查情况。到了疫区之后,你染上这种病的概率是千分之一。请问你的老板要给你多少赔偿,你才愿意到疫区去?
在研究中,塞勒发现了一个“奇怪”的现象:尽管A和B基本上是一回事,但是调查结果显示,人们愿意为A花2000美元,却要为B索要50万美元的报酬。
顺着这个裂痕研究
下去,塞勒开创了行为经济学,并获得了诺奖。
然而,假如此时塞勒来到中国武汉,会看到让他意外的一幕:
面对死亡概率更高的致命疾病,这些医护人员给出了诺奖得主无法解释的选择。
他们身上散发着地球上最耀眼的光芒。
人类成为地球上的宠儿,凭借的是科学的探索,以及人性的光辉
《拯救大兵瑞恩》里,探讨过这个命题:
究竟是否值得付出8条命去救一条命?
小说《火星救援》在全书的结尾给出了答案:
“我在想,那么多人合力来救我这条小贱命,真是件难以理解的事……为了营救我,一定花费了数亿美元。所有这些,就为了救我这个傻不愣登的植物学家,为吗呢?
……他们这么做的真正原因是:每个人都有一种本能,那就是把同伴救出来,有时候可能看上去不太像,但事实确实如此。
远足的人在深山里迷路了,人们会发动搜救。火车出了事故,人们会排成长队献血。地震毁了一座城市,全世界的人都会捐出紧急物资。这种本能扎根于人类社会,每一种文化都不例外。是的,有些傻逼对此嗤之以鼻,但有多得多的人愿意这么做。正因为这样,才会有几十亿人站在我这边。”
在中国的医生们逆流而上、奔赴武汉(我的故乡)时,他们何止是塔勒布所颂扬的“与概率平起平坐”。
他们超越了概率计算。
这些伟大的专业人士不仅是要去拯救“可识别的鲜活人命”,也是在用自己无法计算的生命价值,去拯救我们每个人“统计意义上的生命”。
恳请所有人牢记他们的付出,并给予真实的、持久的回报,给他们,给他们的父母和孩子。

最后
电影里,坚定履行使命的米勒上尉,在深夜烛火旁为战友的牺牲黯然神伤,他说:
这个瑞恩最好值得我们去救。”
不久以后,当病毒暂时撤退,愿幸运的你我,努力做一个“值得被救”的人。
尽量别作恶,少点儿贪婪。
别愧对那些付出了太多的医生和护士们。
今天,愿生命的概率站在他们那一边。

本篇文章来源于微信公众号: 孤独大脑