美國新冠死亡人數突破20萬！全球新冠防控統考美國排名第幾？ 副標題：如果美國表現和德國相當，感染人數只有一百萬，死亡人數只有3.6萬。 摘要：蔓延全球的新冠瘟疫可以說是對世界各國的一次統考，作為世界第一的超級大國的美國在這次全球統考中表現如何呢？如果美國的表現達到德國的水平，美國新冠感染和死亡的人數會是多少呢？感染人數減少573萬，死亡人數減少16萬！！ 作者：海闊天空 （本文在美國華人首發https://chineseamerican.org/p/32712 ）
今天是2020年9月22日，標誌着新冠病毒Covid 19瘟疫在美國的兩個裡程碑。一是自2020年1月21日首次確診病例以來已經有八個月了，二是新冠死亡人數超過20萬人。 新冠病毒在2019年12月下旬開始，逐漸蔓延，已成為對全球所有國家和地區在各個方面，如科學嚴謹性、公眾協調度、公民責任感、經濟調動力、政客誠信度、政府效率和治理能力的綜合考驗。 根據約翰霍普金斯大學的數據，截至2020年9月22日下午7點（美國東部時間），全球新冠病例和死亡人數分別達到31,444,163和967,305，美國則達到6,889,086病例和200,641死亡，兩個數字在世界215個國家和地區都排名第一。 當然，以絕對數字的簡單排名往往是片面的。因此讓我們從幾個角度來分析吧。 根據聯合國公布的2020年全球各國人口數據，美國人口已超過3.3億，而世界人口已接近78億。正如許多新聞媒體已經指出的，美國僅占世界人口的4.2％，卻占全球病例的21.9％，占全球死亡人數的20.8％。儘管人口百分比與病例和死亡百分比之間的差距令人瞠目結舌，但這並不能告訴我們與其他所有國家相比，美國在這次全球測試中的表現如何。 
（作者根據2020年9月21日的數據制表） CNN網站根據權威的約翰·霍普金斯大學獲得數據，不僅提供了215個國家或地區的病例和死亡人數，還提供了每10萬人的病例和死亡人數比率。以下是按照感染人數絕對數字排名的前十名。 
（CNN網頁截屏） 如果說以絕對數量來考評各國是片面的，那麼以上列表中的每十萬人口中感染人數和死亡人數，為我們比較考評各國提供了比較合理的基礎數據。 那麼，如何對世界各國在這次綜合大考評分呢？只是按照各國人均比例(Per Capita)來比較的方法，值得商榷。因為各國的人口基數（分母）不一樣，所以不存在直接可比性。既然是全球統考評比，就應該以全球人口，全球感染人數和死亡人數作為共同基數（分母）來衡量：某個國家人口占全球人口的比例A，該國感染病例占全球感染病例的比例B，以及該國死亡人數占全球死亡總數的比例C，如果B和C都是接近於A，那麼該國應該說考評及格。例如，美國占世界人口的4.2％，那麼合理的預期是其在全球新冠感染和死亡的比例應該與4.2％相差不遠。 或許有人可能會說上述的算術考評是不現實的，因為面臨新冠病毒瘟疫的挑戰太複雜了，特別是對於像美國這樣的大國而言。好吧，且讓我們看看德國， 歐盟內最大的國家和最發達的經濟體，地理上也是一個大陸國家，和美國一樣實行聯邦制，各州享有高度自治，而且其第一確診病例發生在2020年1月27日，比美國只是晚了六天。實際上，與美國相比，德國有一個明顯的劣勢。根據聯合國公布的人口數據，德國的人口密度為每平方公里240人，幾乎是美國每平方公里36人的七倍。那麼德國到目前為止的表現如何呢？德國人口占全世界的1.1%，其新冠感染病例占全球病例數的0.9％，其死亡人數為1.0％，可以說是神奇的吻合。 
（作者根據2020年9月21日的數據制表） 如果我們將德國的表現作為基準，分別將其感染比例0.9%和死亡比例1.0% 設為基本指數1.00，簡單相加就得到2.00作為這次全球新冠大考的合格分數。首先讓我們看看由最發達經濟組成的七國集團（G-7）中各國的表現。我們可以為每個國家/地區計算感染比例得分和死亡比例得分，然後按總分數對這七個國家/地區進行排名如下： 
（作者根據約翰霍普金斯大學新冠疫情數據和聯合國人口數據計算製作） 日本感染比例得分為0.19，死亡比例得分為0.11，總分0.30，是七國集團中表現最好的，德國第二，加拿大總分3.45排名第三，法國總分6.53第四，意大利總分6.86第五，英國總分7.36，美國總分11.71排名遠遠最後。根據基本常識，考慮到以下三個因素，日本的成功就更加引人注目：（1）日本距離中國最近；（2）日本首例發生最早在2020年1月16日，（3）人口密度高達每平方公里347人。而其他六國遠離東亞，首例時間比日本晚了5-15天，人口密度更是遠遠小於日本，但是這次新冠大考中的表現都遠遠不及日本。 七國集團之後的經濟合作組織（OECD）成員國都是歐美國家，都具有比較成熟的經濟和相對穩定的社會，首例發生的時間也大致接近。我們採用同樣計算方法，可以得到以下的得分和排名。我們可以看到新西蘭是遙遙領先的贏家，日本，拉脫維亞和澳大利亞排名前四，德國排名第15，加拿大排名第19，美國排名第34倒數第二，智利第35墊底。值得注意的是，墨西哥排名第27，表現比美國還好。 
（作者根據約翰霍普金斯大學新冠疫情數據和聯合國人口數據計算製作） 讀者或許會問，以上的大考排名有什麼實際意義嗎？當然有。如果我們將以上分析推進一步，就可以考察如果每個國家的表現至少達到德國的合格水平，那麼該國的新冠感染人數和死亡人數會是多少呢？通過比例計算，如果是美國對新冠的防控成績能夠達到德國的水平，那麼美國新冠感染病例將只有1,089,929，新冠死亡人數將只有36,410。 
（作者根據2020年9月21日的數據制表） 換言之，超過573萬（84%）的感染病例是可以避免，超過16萬（82%）的死亡是可以避免的！ 每個關心時事的美國人看到以上這兩組數字之後，都應該感到沉重，都應該認真思考我們的國家，我們的政府，和我們自己每一個人，在這一次的世界瘟疫大流行期間，在哪些方面沒有做好，導致我們堂堂世界第一超級大國在全球大考之中考得如此糟糕，付出了如此慘重的生命代價。二十萬同胞生命夭折，相當於第二次世界大戰之後美國涉及的所有戰爭陣亡人數（大約10萬）的兩倍！ 關於世界各國在這次全球大考中的成績背後的深層原因，限於篇幅，筆者將另篇分析。令人擔憂的是，從以下紐約時報的新冠疫情跟蹤曲線可以看到，每天新增病例從9月13日的39,149回升到9月21日的54,874。這其中原因可追溯到勞工節長周末期間，許多民眾在活動中·沒有遵守CDC防疫中心的防疫指導原則。 
（紐約時報新冠疫情跟蹤圖表截屏） 老話說，不見棺材不落淚。看來對於一部分人而言，需要更新為：見了棺材也不落淚。 美國首新冠例發生在1月21日，在四個月之後5月28日新冠死亡人數超過10萬。又大約過了四個月之後超過了20萬。新冠病毒一般有兩周的潛伏期，剛好筆者記錄了9月9日美國新冠死亡人數是190,784，今天達到200,641，因此13天之內死亡人數是9,857，平均每天758。現在距離2020年12月31日還有100天，如果按照目前的日平均數，那麼今年年底之死亡人數將會超過27萬，遠遠超過第一次世界大戰陣亡人數（11萬6千）的兩倍！ 川普在7月28日的接受Axios on HBO的電視採訪中被問到對於新冠死亡人數如此慘重的時候，川普的回答是“就是這樣的啦It is what it is。” 而在與伍德沃德（Bob Woodward）的錄音採訪中川普自豪地說，他給自己在新冠防控的評分是A，沒有什麼可以做得更好的了。 尊敬的讀者，您同意嗎？ 但願慘痛的事實能夠清晰蒙蔽的眼睛。 祈禱悲涼的數字能夠喚醒麻木的心靈。
作者：海闊天空 - 2020/09/22 紐約
附表：全球215個國家和地區的新冠防控成績排名 – 美國排名第203！ https://drive.google.com/file/d/1pyLTsp5Z36FKQKKL191sajgmEkf77jeY/view?usp=sharing
參考來源： https://www.cnn.com/interactive/2020/health/coronavirus-maps-and-cases http://statisticstimes.com/demographics/countries-by-population-density.php https://www.nytimes.com/2020/05/27/us/coronavirus-live-news-updates.html https://en.wikipedia.org/wiki/United_States_military_casualties_of_war https://www.nytimes.com/interactive/2020/us/coronavirus-us-cases.html https://www.bbc.com/news/world-us-canada-52821090 https://www.axios.com/full-axios-hbo-interview-donald-trump-cd5a67e1-6ba1-46c8-bb3d-8717ab9f3cc5.html https://www.cnn.com/videos/politics/2020/09/21/bob-woodward-tapes-donald-trump-grade-coronavirus-deaths-sot-ac360-vpx.cnn/video/playlists/ac360-videos/ https://www.washingtonpost.com/politics/2020/09/18/trump-claims-nothing-more-could-have-been-done-defeat-coronavirus-hes-wrong/
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