就地过年与家乡不可承受的疫情之重 - FT中文
FT中文李瀚明：地方政府有限的人力和社会资源，以及捉襟见肘的财政情况，使得其必须呼吁游子们“就地过年，非必要不返乡”。
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在之前的文章中我曾经提及，通关时政府需要考虑沿海口岸城市（例如上海、广州和深圳）作为工业重镇的敏感度。而春节临近，大家更关心就地过年的问题。如果说通关反映的是超大城市的焦虑的话，就地过年反映的则是故乡的焦虑——逐渐老龄化的父母和当地薄弱的医疗设施，是否能够应对归家的游子大军？
春运人口流动相比其它类型的人口流动更加复杂
与普通的跨省旅游相比，春运等团聚性旅游具有一些非常独特的特征。
其中一个典型特征是“三密”：春节期间聚会的亲密性使得容易发生家族级别、并且伴随走亲戚等多重联系的密集；春节期间的气候条件使得聚会处在开了暖气的密闭空间内；而包括年夜饭在内的亲密的节日活动则会因不戴口罩而被认为是密切接触。
同时，接触的对象也有所不同。普通的旅游活动接触的人员以服务业工作人员（多为中青年劳动力）为主，而探亲等活动接触的人员以父母、留守儿童等老年人和儿童为主。因此，疫情对于有基础疾病而相对脆弱的老年群体而言可能导致更大的负面影响，而不方便佩戴口罩的儿童则会通过同龄人之间的社交活动进一步将疫情在家族之间传播。
相较平常的人口流动（例如商业活动）而言，春节探亲的人流流动的另一个特点是更难追踪。例如，大多数商务旅客或者游客会住在酒店——这使得当地政府可以在进行入住登记的时候了解到旅客的行程动态。但是探亲人流很多不这么做——他们会暂住在本地的亲戚家中，使得政府对它们回到本市的时间和在本市所居住的场所几乎一无所知。同时，返乡人员一般也能使用本地通用的方言，这使得在大街上除非是熟悉的邻居或者朋友，否则一眼看上去无法将它们和本地居民区分开来。
如果说平常的探亲需求人数相对较少，还可以为地方所承受的话，春节期间的探亲客流的规模之大，则使得当地必须考虑一些措施。
春运的基础是劳动力在各地分布不均衡带来的人口流动
第七次人口普查按14岁以下、15到59岁和60岁以上为我们统计了各地市的人口的年龄结构。我们将15到59岁的人群称为“劳动力”。在全国31个省直辖市自治区的层面上来看，劳动力人口占比63.35%。
我们可以将各省的这个比例做个分析，长这样：
68%：广东、北京
67%：浙江、青海
66%：西藏、上海、黑龙江、新疆、内蒙古、宁夏
65%：云南、海南、吉林
63%：甘肃、陕西、全国、湖北、辽宁
64%：天津、山西、福建
62%：江苏、重庆、四川
61%：安徽、江西
60%：贵州、湖南、山东
59%：河北、广西
58%：河南
可以看到，劳动力比例比全国（63.35%）低的省市自治区，无一例外都是「劳务输出大省」。其中，河南（58.79%）、广西（59.69%）、河北（59.92%）三个省区总体来看，劳动力比例甚至低于60%；湖南、贵州和山东也在60%左右。
如果我们将视角放到地市的层面，就能看到一些更极端、更两极分化的情况：
可以看到，河南、广西分别在最低的10个城市里占了4席和3席；广东在劳动力比例最高的城市里面占了6席，在最低的城市里面占了2席。在广东的东莞和深圳，有八成左右的人是劳动力人口；而在河南南阳，劳动力已经不到55%。
为了更好的分析中国的人口迁移规模，我们可以将各地的劳动力占比在中国地图投影出来。多于三分之二的，我们设红色；小于五分之三的，我们设绿色，其间的设黄色。可以看到，在中国黑河腾冲线（图中红色虚线）以东的人口密集区，劳动力人口的分布是不均衡的：
1.北京、长三角、珠三角以及各省的省会的红色显示当地有较多的劳动力人口；
2.豫东南、苏北、皖北、鲁西南、冀东南、湘西南、粤东西北、桂东等地的绿色显示出当地劳动力向外流动的事实；
这种劳动力人口分布的高度不均衡，是春运期间大规模人口潮汐式流动的必然基础。我们对春节时的人口流动做两个假设，以便估计人口流动对不同地方带来的人口浪涌（即短时间内人口大幅度偏离常住人口数量）的影响：
1.劳动力以外的人口的绝对数量不变（假设孩子和老人不流动）
2.劳动力比例和全国的劳动力比例63.35%保持一致（即劳动力全部回到老家）
按照上面的这两个假设：
人口规模1.26亿，劳动力比例68.80%的广东省，过年期间人口会减少14.9%（约1900万人），相当于少掉一个广州或深圳的人口。同理，北京（人口2189万，劳动力比例68.53%）会少掉310万人，上海（人口2487万，劳动力比例66.82%）会少掉240万人。
反过来，人口规模9937万，劳动力占比仅58.79%的河南，人口流动会为它带来约1200万的人口浪涌，相当于春节期间人口要增长12.44%。同理，山东要多840万，河北要多700万，广西、湖南要多500万。
在地市的层面上，考虑到省内从省会到其它城市的人口迁移，这种情况可能更严重。例如，全国比例最低的河南省南阳市（971万人口，劳动力比率仅有54.99%），在春运期间回乡人口的规模可能达到221万（22.8%）。
这么大规模的移动会带来一个问题——与这些人口相匹配的基础设施会出现供需错配。一个很典型的例子是春节期间在大城市坐地铁时，会发现平常摩肩接踵的地铁竟然有座位可坐——地铁设施是按照平日的人口规模设计的，在春节这样人口减少的情况下自然供大于求。
人口流动给大城市带来的是供大于求，反过来给小城市带来的可就是供不应求了。笔者每次春节回乡时老家的道路上都会堵车——放眼望去车龙中，外地车牌已经多过本地车牌。这种交通堵塞是人口流动带来的短时间人口浪涌的最好体现——当地的道路基础资源是为了平常本地的人口和车辆规模而设计的，春节期间涌入的回乡人流和车流一下子就将当地的道路网络挤爆了。
交通资源如此，其它资源亦然。一下子多10%甚至20%的人口，毫无疑问会使得故乡的任何资源都捉襟见肘起来。最紧张的一种资源是服务业的劳动力。我们需要记住的是，涌入城市的这10%到20%的壮年劳动力人口，并不会在停留期间在当地参与生产活动，主要以消费者的身份参与当地的经济。因此，当地仍然是原先的劳动力在提供服务和商品——包括医疗服务。
我们假设一座有900万人（500万劳动力，400万受养人）的城市在过年期间涌入了100万回乡劳动力，并且发生了一次疫情。回乡劳动力的存在除了会带来输入性风险这一最直观的风险以外，也会对疫情处置的成本等造成影响。例如，全市核酸检测需要多做100万人份；回乡劳动力使得对住宿设施的需求升高，市场上可用的酒店房间数量减少，寻找集中隔离处置位置变得更困难；同理，封控时的伙食等的保障也困难起来。
一个非常典型的例子是这一次在绍兴上虞区的疫情——从浙江省外回上虞奔丧的无症状感染者，将症状传染给了其在上虞本地的18位亲戚；而18位亲戚之后在日常生活中不知不觉，又将病毒传染给了250多人。浙江全省为此需要进行1400多万次核酸采样，集中隔离近7万人。
单是核酸检测的费用就花费过亿，而隔离期间的食宿安排也需要数亿的资金。对于绍兴这样一个人均GDP超过10万元的城市而言，地方财政或许还能承受；但如果进一步考虑游子背井离乡的事实反映的是家乡相对窘迫的财政状况这一点的话，不难理解「故乡」在考虑回乡游子的议题时为什么会秉持万分谨慎的态度：在春运期间，数以百万计的回乡游子成倍放大了疫情可能——而地方本就脆弱的财政基础在疫情面前只会更显左支右绌。
例如12月12日，河南省周口市（人口903万人，劳动力比例55.33%，全国倒数第五，在外游子数量估计为200万人左右，人均GDP仅36182元）当地政府对外发布《致周口籍在外人士的一封信》
信中言辞恳切，开首就是“坚持非必要不返周，请您尽量留在当地过节”。同时，当地政府针对难追踪、密接触两点，分别提出了“提前3天向目的地所述村（社区）告知返程时间、乘坐交通工具、身体健康状况、14天内旅居史、从事职业等信息”和“尽量做到不扎堆、不串门、不走亲、不访友、不参加聚餐聚会等聚集性活动，不前往商场、饭店等人群聚集性场所”的要求。
一石激起千层浪。在周口发布之后，新乡、三门峡、开封、平顶山、南阳、濮阳等河南省其它地市陆续跟进——在数十万乃至百万级别的游子面前，故乡的压力是可想而知的。
(本文仅代表作者本人观点，责编：闫曼 man.yan@ftchinese.com)
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