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近期，“新冠肺炎”的传播让人们意识到隔离对突发性传染病的防控有着多么重要的意义，呆在家里就是对国家做贡献，因此我们看到了生活社区的封闭式管理、城乡道路交通的管控、营业性和公共性场所的封锁以及一系列针对人口流动的严格限制，全国上下似乎千篇一律。在相对有效地控制住疫情的同时，也付出着巨大的生产生活成本，随之必定牵引出不可预计、无可避免的社会恐慌和群体焦虑。
正是由于现代社会的运行和治理不可能不以人口的自由流动为前提，因而以牺牲流动为代价的“封城式”疫情防控不可不为之，这种极端，在表现为“硬核”的同时也显得极其悲壮。现在的问题是，“战时状态”的公共卫生模式从何而来？如何评估它的适用性和有效性？又反映出怎样一种国家治理能力？
现代意义的公共卫生诞生于19世纪初，是国家人口治理的标志性事物。自这一时期起，各国政府开始收集、统计和分析有关人口的各项数据以研究人口的基本特征，例如出生率、死亡率、增长率、结婚率、疾病率等。
尽管未来难以预测，但通过分析与计算历史和现代的人口数据，依然可以整理出某些基本规律，由此作为政府开展治理、应对集体风险和制定相关政策的依据、标准以及重要的合法性来源。在此基础之上，不仅公共卫生，还有早期的就业保障、退休政策、事故预警、灾害防控等事务也伴随着人口政务相继成熟。
1842年的英国劳动人口卫生状况的调查报告，是早期英国公共卫生指导政策制定的一项重要依据，其汇总了一年内伦敦因各类疾病造成的死亡数据，并明确假设过去的发病模式数据可以给未来可能发生的情况提供具有操作性的专业知识。在报告中，调查者通过数据证明，改善贫困人口的健康状况所带来的经济利益将大于防控疾病而投入的成本；预防疾病发生所负担的支出要小于人们为疾病治疗而不断负担的支出，成本效益计算成为公共卫生的重要基础。
在19世纪的40年代，这类用生命数据来测算疾病风险的方法开始在欧洲社会普及，出现了“生命表”（life table）、“生物计”（biometer）、“疾病表”（sickness table）等工具，基于事件发生的历史数据而对未来概率进行理性计算，发展出公共卫生的“精算模式”（actuarial device）。
尽管对个体而言，出生和死亡看似是偶然的生命现象，但却在集体层面表现出一致性。例如，基于19世纪20年代的人口普查数据以及跟踪一组同一时间段出生的婴儿，就可以判断出40年代出生的所有儿童的平均寿命；基于1932年巴黎霍乱期间的死亡数据，就能分析出住房条件对死亡率的直接影响；基于1848年伦敦霍乱期间的疾病数据，有学者研究了居住地海拔与死于霍乱的风险联系。
到了19世纪中期，欧洲的公共卫生事务已经广泛融合了医学、经济学、社会学、环境科学等多种学科，真正地成为了围绕社会的“精算”。政府应当像“精算师”一样通过统计和公布人口的疾病与健康数据，开展国家治理；因而贫困、阶级、民族等社会性议题也随着公共卫生进入到政治语境，人们逐渐意识到死亡不单纯来源于生理病变，更是一种社会疾病。
自19世纪起，精算模式便已成为今天公共卫生和国家治理的主流方式，通过数据计算来预防和管理风险，该模式的一个重要假设是，规划者可以通过对过去的计算来预测未来的可能性；基于这种可能性，政府得以进行政策普及并合理化，包括我们熟知的接种疫苗，管理水源以防治血吸虫病，以及在特殊的时空条件下对儿童和老人的专门看护等。
很显然，精算模式在相当长的时间内被认为是无懈可击的，失败的案例往往可以归结于精算模式的缺省或废弛，但到了20世纪的后期，一系列不可预测的突发性疾病相继爆发，带来了灾难性结果，改变了公共卫生的精算叙事。
以80年代出现的艾滋病危机为起点，传统的基于详细的人口统计与流行病学研究的精算模式不仅无法提供完整的专业知识和预测，甚至未能做出反应。
正是在接连遭遇艾滋病、埃博拉、西尼罗河病毒、耐药性肺结核、非典等全球性公共卫生危机的过程中，一种强调警惕性和不可预测的公共卫生手段被奉为准则，被命名为“哨兵模式”（sentinel device）。
与精算模式相反，哨兵模式假设未来是不可知的，面对突发性的风险必须立即采取行动阻断事件的发生，而不是考虑成本效益计算。
这些风险在早期往往是突然的和不可预测的，最初可能是人类都无法察觉到的，指向了此前未知的病原体或其他生物种群，因此也不认为存在所谓的数据积累和计算空间，以往预测未来的国家“精算师”甚至有可能不是最早发现风险，做出预判的主体。
但也因此，哨兵模式更多地停留在提醒重大事件的发生，而不强调也不具有对未来工作的指导意见，通常只会与广泛的警报或警戒系统相整合，随之作为一种极端的官僚技术手段与单方面的政策干预相绑定，进而触发一系列紧急性协定、无差别禁令和应急措施的生效。
例如，世界卫生组织对国际公共卫生紧急事件（Public Health Emergency of International Concern，简称PHEIC）的宣布就是典型的哨兵模式与应急决策工具的相互锚定，其并非基于历史数据和人口规律的精算，而是在对未来不确定的情况下对技术官僚进行高级别授权，但并不负责提供专业性的操作指南。
在某些情况下，哨兵模式同样可能带来其他的风险。
2009年4月，墨西哥发现了数十例H1N1流感病毒感染（甲流），并传播至美国，很快遵从公共卫生的哨兵模式，被世界卫生组织定性为PHEIC，随后，欧美各国迅速启动了应急性的全国性流行病防治计划（包括大规模的疫苗接种运动），这也意味着触发了与国际制药公司的提前购买协议，以便及时获得大量的疫苗，并开展全民接种运动。
最终，在没有获知甲流病毒的危害性、发病率和传染性数据的情况下，各国政府已经做出行动，美国政府花费了16亿美元购买了2亿多支疫苗；而法国花费了5亿欧元进行疾病防控。但随着2009年秋季流感病毒浪潮的消散，病毒比想象中的温和许多，尤其在欧洲，法国、英国和德国等国都不得不重新与制药公司签订协议，将过剩的疫苗低价销售给一些发展中国家。
不难想象，公众的质疑声迅速在欧洲范围内兴起，法国在2009年甲流病毒防控中所进行的支出超过了法国全部医院的赤字，是治疗癌症支出的3倍，但最终却也只为10%的人口接种了疫苗，公共卫生资源分配不均、制药企业的暴利、公权力的滥用等问题在疫情之后成为众矢之的。在批评者的表述中，人们在讨论为什么稀缺的公共卫生资源和公共财政支出会浪费在比季节性流感更不危险的疾病上？应对世界末日式的最坏打算是否一定正确？商业力量在多大程度上影响着公共卫生事务？
诚然，随着人类对自然的大范围侵入、全球流动的普遍发生以及由此带来的不确定性，人类在当代遭受的疾病风险远超以往任何一个时代，哨兵模式正是在这一语境下于公共卫生领域呈现出不断扩散的趋势。
但真正导致哨兵模式受到推崇的原因不仅仅是在应对新疾病面前薄弱的数据支撑和无能为力。事实上，我们本来有机会建立起一种相对可靠的精算模式。
早在20世纪70年代防治天花的公共卫生运动中，便有主要参与者提出应当建立一个针对流行病的全球性监测系统和实验室网络，实时监测疾病的发病率、分布率以及其他相关数据，从而为新出现的未知疾病提供预警基础和防控路径。
遗憾的是，在随后的几十年间，全球性监测系统建设的最大障碍来自于主权国家，各国不愿公开疾病爆发的数据，担心影响到贸易和旅游业，甚至在一国之内这样的信息公开也是滞后或不透明的，精算既是一种治理能力，却也被当作政府的一种治理权力。例如，20世纪90年代委内瑞拉的霍乱和印度的鼠疫疫情大爆发都与信息瞒报有关。
与此同时，许多新的疾病发生也并非在应对上毫无数据依循，例如上文提到的2009年美墨甲流期间紧急启动的国家流行病防治计划正是基于2005年H5N1流感病毒的数据精算设计的，而疫苗的迅速研发同样在此基础之上完成。2009年以后，一度被认为危害性较低的甲流进一步肆虐欧美，却不再有2009年的末日恐慌。
面对新的未知疾病，人类可以没有自信战而胜之，但却并不意味着我们将束手无策。全球流动的深入与复杂化是一次次新疾病变得前所未有的可怕的根本原因，在习惯了可预知的精算模式一个半世纪以后，我们当然需要在无法预测的疾病爆发初期吹响迅速且必要的哨声，以极化的方式将疾病与健康对立，在此之后，还要重建对于数据的信心，重建公共卫生的精算模式，重建常态化的生产生活秩序，重建国家治理体系才是自由流动时代人类隔离病毒与恐慌的必由之路。
(文章仅代表作者观点）
(来源：界面 百家)
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