阿波羅網李韻編譯報道/中共的公共衛生醜聞由來已久，包括有缺陷的疫苗（多種）、摻假的嬰兒配方奶粉，以及與SARS（2003年）、禽流感（2004年）、禽流感再次爆發（2013年）、豬流感相關的掩蓋和管理不善流感（2019年）和新冠肺炎（中共病毒）（2020年）。鑑於這一切，需要認真對待《經濟學人》的研究。
美國知名的《福布斯》雜誌周四（1月6日）發表了一份由新澤西州「史蒂文斯理工學院」量化金融課程主任喬治‧卡爾霍恩（George Calhoun）文章，介紹《經濟學人》的模型，和根據模型結果撰寫的分析報告。
卡爾霍恩表示，這不是一個確定的結論；這是一個估計。這是為了彌補中國賬戶中令人震驚的空白而進行的認真而有根據的嘗試。無論有什麼警告，這些數字都如此之大，以至於清楚地表明，至少自2020年4月以來，中共一直在誤報中共病毒死亡率。
經濟學家的研究
為了解決數據缺失問題，西方分析師最近轉向了替代方法來估計 Covid的流行和影響。《經濟學人》開發了一種評估新冠死亡率的新模型。（《經濟學人》所採用的方法在此處完整發佈。）
結果凸顯了中共數據的反常特徵。
該模型旨在糾正 Covid死亡報告中的系統性差距和差異。這些差異可能源於糟糕的記錄保存和行政效率低下、國家治理的薄弱環節（例如，戰爭的影響、內亂）、診斷失敗（因其他原因而被錯誤標記為 Covid死亡）或不完整的報告協議（例如，中國在其公佈的數據中不包括無症狀的 Covid病例）。
差異也可能是出於政治目的故意壓制、更改或偽造死亡率數據的結果。
《經濟學人》的模型試圖估計「超額死亡率」。這是指與特定國家的過去平均死亡率和趨勢的偏差。
死亡率通常非常穩定。例如，從1950年到2000年，美國的死亡率與任何給定年份的平均值僅相差1%左右。因此，如果死亡率遠高於該趨勢線，則稱為「超額死亡率」。通過分析這種關係，並使用機器學習模型來承載其他數據源，可以估計報告的 Covid死亡人數與死亡總數之間差異的範圍和來源的某些方面，目標是闡明未報告的與 Covid相關的死亡。
《經濟學人》的模型無法區分導致差異的動機。他們沒有區分由於無能和政治操縱而導致的漏報。該模型側重於量化相對於官方數據的差異。
在全球範圍內，該研究得出的結論是，中共病毒死亡人數被低估了2到4倍。也就是說，如果模型正確，全世界的中共病毒死亡人數比官方報告的人數多600萬到1800萬。
從個別國家來看，該模型進一步證實了中國中共病毒死亡率數據的特殊性。
中國與幾個國家的超額死亡率比較結果，中共的數據有17000%的偏差？仔細想想，親愛的讀者。誰知道百分比為什麼這麼高？
或者，為了扭轉這一比例——顯然，中國報告的新冠肺炎實際死亡人數不到該國實際死亡人數的1%。並牢記那些它的幾乎所有的死亡病例已報告-其中大約97％-來自那些單90天的期限，對於一個城市（武漢，如前面的專欄中提到）。
這些結果可以質疑嗎？當然。像任何估計程序一樣，存在固有的不確定性。該模型建立在可以嚴格檢查的各種假設之上。模型的輸出以一個範圍的形式給出，以統計似然參數為界——例如，95%的置信區間。
這意味着不能指望這個模型揭示細微的差異。可以這麼說，200%和300%的少報之間的區別可能是不可靠的。
但中共的低估尤為突出。沒有其他主要國家能接近這種差異。唯一比較大的數字來自目前捲入戰爭或大規模內亂的國家，例如南蘇丹、乍得、剛果、布基納法索，這些國家的公共衛生記錄可能沒有良好的秩序是可以理解的。即使是目前世界上一些最不穩定的國家，如利比亞（400%）、伊拉克（900%）、伊朗（100%）、阿富汗（900%）、委內瑞拉（1100%）——儘管它們之間存在很大差異並且顯然低估了他們的 Covid死亡人數——他們與中國17,000%的比例相去甚遠。
底線：中共的數字不可信。這應該不足為奇，因為在涉及中共病毒的幾乎所有事情上，我們幾乎不能信任中共。
