2023 Fiscal Year Annual Research Report
Program evaluation of non-pharmaceutical interventions against CIVD-19 combined with voluntary preventive behavior
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21K01522
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩本 康志 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (40193776)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 政策評価 / COVID-19 / 新型コロナウイルス感染症 / SIRモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は、感染症対策が経済社会活動に多大な影響を与えたことから、「実際にとられた対策は、健康と経済のトレードオフ、および健康と自由のトレードオフのもとで、適切に行われてきたか」を問う。2021年度は、(1)活動制限による自由の制約の費用を把握する概念枠組み、(2)タスクモデルによる感染症対策の経済的影響の把握、(3)社会ネットワーク構造による感染症流行パターン、を検討した。2022年度は、新型インフルエンザ等対策特別措置法に基づく感染症対策での私権制限の妥当性について検討した。
2023年度は、2020年春の第1回緊急事態宣言時に新型インフルエンザ等対策特別措置法の制定時の事前の想定以上の対策が選択されたことについて、感染症数理モデルの分析結果が与えた影響を検討した。
重症者数が人工呼吸器の容量を大きく超えるという推定結果が得られたことから、初の緊急事態の期間（1か月）は事前の想定（1～2週間）以上となった。しかし、ここで使用されたモデルでは現実の社会的接触構造を十分に考慮できておらず、流行規模が過大推計になることは事前に認識されており、過大推計に基づいて想定以上の対策の期間がとられることになった。
数理モデルを用いた感染症専門家の説明では、1か月の期間内に新規感染者を積極的疫学調査の能力の範囲内に抑制することを確認することは、接触機会の8割削減では可能であるが、7割削減では期間内に確認できないとされた。しかし、この分析では、科学的に正当化できない、不適切な操作がされていた。これらの操作を修正すると、7割削減でも期間内に目標達成が確認される。こうしたことから、接触8割削減は科学的根拠に基づくものではなかった。感染症専門家が提供した分析結果を無批判に受容して、当時の政策過程を研究することは、事実誤認から出発するため、危ういものとなることがわかった。
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| Remarks |
COVID-19に関する研究成果をまとめたWebページを制作した。
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