城大數據科學學院副教授張清鵬博士和團隊建立數學模型，將流行病學模型與真實的全球航空交通數據結合，計算模擬出179個國家和地區之中，注射新冠疫苗、新冠病毒變異和人口流動對疾病傳播過程的影響。

有關研究結果已於學術期刊《自然．人類行為》上發表，題為「公平獲得新冠疫苗為所有國家帶來拯救生命的改變」。

團隊將被世界銀行列為高收入國家，以及能大量生產新冠疫苗的中國和俄羅斯撥入「高收入國家」之列，其他國家則為中及低收入國家。團隊在運算時假設了以下兩個情況（見圖1）：

1)    新冠疫苗分配與國家富裕程度無關，而是按照以下四項優先分配標準：人口數量、發病率、流行率、死亡率，完全公平地分給各國；

2)    新冠疫苗分配不公平，高收入國家得到絕大部分的新冠疫苗，剩餘的則按上述優先標準均等分配予中及低收入國家。

 

分析顯示，在新冠疫苗不公平分配下，高收入國家獲得大量新冠疫苗，令其發病率在短期內急跌。惟這卻令中及低收入國家新冠疫苗不足，增加其民眾發病率及出現變種新冠病毒的機會。由於新冠病毒傳播無分疆界，高收入國家人民接種的新冠疫苗未必可以抵抗變種新冠病毒，於是高收入國家將經歷疫情反彈，全球新冠疫情難以終結。

研究發現，不同收入國家之間的新冠疫苗分配愈不公平，新一波新冠疫情將愈加嚴峻，並會相隔更短時間爆發。

團隊就不同的疫苗捐贈方案建立模型，結論指出如果高收入國家能在本國疫情平穩後，將其大約46%至80%的疫苗捐贈予中及低收入國家，將可大大改善甚或終結疫情。

張博士表示：「我們建議高收入國家立即向中及低收入國家捐贈新冠疫苗，這不單是道義上的責任，更可以務實地達至疫苗公平分配，能有效遏制新冠病毒的全球傳播，保障各國人民，令高收入和中及低收入國家達至雙贏。」

此研究的通訊作者包括張博士和中國科學院自動化研究所曾大軍教授。由張博士指導的城大數據科學學院博士生葉楊是第一作者。城大生物醫學系助理教授阮相宇博士亦有參與這次研究。其他合作的研究人員則來自上海交通大學和中國科學院自動化研究所。