新冠肺炎疫情的暴发对我国应急管理体系造成了严重冲击,对应急资源的储备和调度工作提出了更高要求,如何高效率、更为贴近现实地进行重大突发疫情应急资源调度工作,是目前应急管理研究领域的热点话题。然而,现有的应急资源调度研究主要围绕人力和物资有效调度展开,对于应急资金相关的调度模型研究较为缺乏,而关于应急财政资金的研究则多是从政策制定的角度提供定性建议,基于此,本文以重大突发疫情为背景,研究应急财政资金调度模型构建问题。本文在应急资源调度理论基础之上,构建考虑受灾区域需求不确定情况下的重大突发疫情应急财政资金调度模型,并引入优化结果准确度较高的带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对模型求解。通过引入资金需求紧迫度指标,构建考虑需求紧迫度的资金短缺最小化目标函数,以此强化应急财政资金调度的效率目标,并考虑各级政府应急财政资金拨付分担比例;同时构建损失效用目标函数来避免过度追求效率而欠缺对公平目标的相对平衡。在模型应用上,以我国新冠肺炎疫情防治作为研究背景,分别考虑以新冠肺炎确诊患者救治为重点和以新冠肺炎疫情防控筛查体系建设为重点两种情境下的应急财政资金需求与调度决策,使得应急财政资金调度结果可以更好地适配实际决策场景。模型应用结果显示,所构建的应急财政资金紧迫度指标能够与受灾区域的紧迫度实际情况相匹配,调度模型能够在保证效率目标的前提下避免各受灾点出现严重的资金短缺,在有效处理需求不确定性的同时最大程度地提高所有受灾区域的资金需求满足率。基于应用分析结果提出应急财政资金调度应基于紧迫程度区分轻重缓急、提高预防性资金投入并拓宽应急财政资金来源以及运用大数据技术建设重大突发疫情信息化搜集与共享平台三点政策建议。本文构建了重大突发疫情应急财政资金调度模型,通过模型应用验证了调度模型在处理不确定需求以及追求效率目标的有效性,是对现有应急资源调度研究的有益补充,希望能够为应急财政资金的高效与合理调度提供新思路,为政府相关应急管理部门在制定应急财政资金调度决策时提供理论与现实参考。