経済学博士課程の候補者ステファン・ポリンガーは、症例発見と社会的距離の確保を組み合わせることでCOVID-19の根絶は可能だと述べている。
これらの措置により、追加的な経済的・健康的コストを低く抑えたまま、パンデミックを終息させることができる。
最適な政策は容易に実施できるが、重大なプライバシー上の懸念を生じさせるため、政治的議論において対処される必要がある。
ワクチンや有効な治療薬が存在しない中で、急速に拡散し致死性の高い感染症に対する最適な対応とは何か。政策立案者と市民の双方による多大な努力にもかかわらず、世界の症例数は依然として増加している。一部の国はウイルスの拡散を抑え込んだが、他の国はそれに失敗している。
危機を終結させる一つの戦略が、COVID-19の抑制である（例：Bethune and Korinek 2020、Pueyo 2020）。 1 抑制政策はウイルスの増殖率をゼロ未満に押し下げ、その結果、感染者数（集団内の感染性個体の数）であるプレバレンスが恒久的に減少する。その結果、長期的にはウイルスは消滅する。多くの政府がこの政策に従っていると言えよう。しかし、ウイルスの抑制は単純ではない。現在の症例数の再拡大は、世界各国の政策立案者が最適な抑制経路を見出すことに苦慮していることを示している。さらに、抑制措置は市民の福利と経済に大きな負担を課しており、抑制が本当に最善の出口なのかについて疑問を投げかけている。
合理的なコストでの抑制は可能である
私の研究（Pollinger 2020）は、社会的距離の確保と症例発見を最適に組み合わせることで、追加的な人的・経済的コストを低く抑えたまCOVID-19の抑制が可能であることを示唆している。さらに、最適な政策は単純な公式によって特徴づけることができ、容易に実施可能である。社会的距離政策は、集団内のすべての個人間の社会的接触の割合を減らすことによって、ウイルスの増殖率を低下させる。接触追跡などの症例発見政策は、感受性のある集団の中から感染性のある個人を見つけ出し、隔離する。最適な政策は、経済的・健康的コストの総額を最小化する。 2
抑制の全体的なコストを抑えるためには、症例発見と社会的距離の確保の組み合わせが極めて重要である。社会的距離の確保のみに頼ることには二つの問題がある。第一に、社会的距離の確保は集団内のすべての個人に影響を及ぼすため、非常にコストがかかる。第二に、ウイルスのプレバレンスの減少は指数関数的な減衰過程に従うため、プレバレンスが低い場合には社会的距離の確保は非常に非効率になる。感染者数を二万人から一万人に減らすのに必要な努力は、二十人から十人に減らすのに必要な努力と同じである。パンデミックの終盤には、ウイルスの最後の一回の感染を防ぐためだけに、集団全体に対して費用のかかる措置を課す必要が生じる。症例発見は、これらの問題に対する解決策を提供する。未検出の症例数が少ないほど、一つの症例を発見するために国が投入できる資源は大きくなる。その結果、検出率、ひいては検出の効率は、プレバレンスが低いときに最も高くなり、その逆もまた然りである。したがって、社会的距離の確保と症例発見は完全に補完し合い、それによって抑制のコストが抑えられる。
最適な社会的距離の確保は、ウイルスのプレバレンスが低下するにつれて小さくなることが分かった。症例数が少ないほど、症例発見によって及ぼされる増殖抑制の効果は大きくなる。この特性は、明確な政策的含意を持つ。政策立案者が最初の集団感染、あるいは症例数の再拡大（すなわち第二波）を発見したと仮定しよう。最適な状態においては、政策立案者はウイルスの増殖を反転させるため、直ちに社会的距離の確保措置を実施する。重要なのは、COVID-19パンデミックの初期に広く見られた誤りである、社会的距離の確保を「段階的に導入する」ことや、措置の実施を先延ばしにすることは、決して最適ではないという点である。一部の政策上の誤りは高度な不確実性に起因する可能性があるが、的確な対応の遅れはそうではない。十分に強力な社会的距離の確保措置の実施をためらうことは、経済的・健康的な結果を悪化させるだけである。なぜなら、弱い政策はウイルスの指数関数的な増殖を許し、その結果、死者数の増加と、その後のロックダウンの期間および強度の増大を招くからである。
時間の経過に伴う最適な政策
ウイルスを抑制する際の重要な動的トレードオフは、社会的距離の確保の強度と、その措置を維持する必要がある期間との間にある。過度に厳しい措置は集団内の感染者数を急速に減少させるが、最も基本的な経済活動さえも停止させるため、瞬時のコストが非常に高くなる。緩やかな措置は瞬時のコストは低いが、ウイルスを根絶するためには、非常に長期間にわたって維持される必要がある。
最適な政策は、あらゆる瞬間においてこれらの要素の間でトレードオフを行う。私は、二つの観測可能な指標からなる単純な公式によってこれを特徴づける。第一に、ウイルスの瞬間的な（負の）増殖率であり、第二に、抑制措置と健康への影響から生じるコストの瞬間的な流れである。この公式は、社会的距離の確保措置を緩和する方法について具体的な指針を与える。政策立案者は、現在のコストの流れとウイルスの増殖率に対して、課された措置の組み合わせを変更することによる相対的な効果を評価する必要がある。コストの削減率が増殖率の増加率を上回る場合には、課された措置の組み合わせをさらに縮小すべきである。この単純な規則に従うことで、経済は最適な抑制経路に維持される。不必要な症例の再拡大や過剰な予防措置を回避することで、総コストが最小化される。直感的な理解とは異なり、ロックダウンからの早すぎる出口のように、社会的距離の確保が緩すぎると、全体的な経済的負担は軽減されない。むしろ、将来においても費用のかかる措置の必要性が長引くことになる。意外なことに、健康面のコストは抑制においてごくわずかな役割しか果たさない。最適な政策は主に、パンデミックによる経済的影響を最小化することに作用する。 3
コストはどの程度かかり、集団免疫の獲得を目指すよりも優れているか？
これまでに議論された結果は理論的なものであり、それゆえCOVID-19に関連する大きなパラメータの不確実性に対して頑健である。しかしながら、理論は二つの重要な問いに答えることができない。異なる検出技術を用いた場合、最適な抑制政策の経済的・健康的コストはどのようなものか。また、これらのコストは最適な緩和政策のコストと比べてどうなるか。4 高いパラメータの不確実性のため、現時点でこれらの問いに正確に答えることは不可能である。先行研究に従い、私は近似的な答えを得るためにシミュレーションを用いる。
私はイタリアの事例を用いてモデルのシミュレーションを行う。イタリアは、人口の0.1%がまだ感染していた5月11日に最適な抑制政策を開始すると仮定する。プレバレンスが類似する国々（例えば米国5）の結果も同様である。検出技術の影響を理解するため、三つの異なる検出シナリオについて最適な政策とそのコストを算出する。第一のシナリオでは、イタリアは韓国が行ったように、迅速で効率的なデジタル接触追跡を用いる。抑制の総コストは年間GDPのわずか0.8%にとどまることが分かった。ウイルスは3.7か月後に消滅し、追加の死者数は約3,500人である。さらに、この戦略は一定程度の輸入症例に対しても頑健である。第二のシナリオでは、イタリアはより遅く効率の低い手動による追跡を用いる。この場合、総コストはGDPの2.7%、ウイルスは15か月後に消滅し、追加の死者数は再び約3,500人となる。第三のシナリオでは、イタリアは現在の低い割合で症例を検出し続ける。 6 これとは対照的に、総コストは年間GDPの14%、消滅は7.6か月後に起こり、追加の死者数は6,000人に上る。さらに、手動による追跡および低い追跡のシナリオでは、消滅後に新たな症例が海外から持ち込まれると、パンデミックが再び始まる。したがって、ワクチンが到着するまで、綿密な国境管理を維持する必要がある。Monràs（2020）およびOliu-Barton et al.（2020）で論じられているように、移動は同程度のプレバレンスを持つ地域に制限されなければならない。
これと比較すると、最適な緩和戦略のコストの推計は、年間GDPの7%から30%の範囲にある（Gollier 2020、Acemoglu et al. 2020、Alvarez et al. 2020）。追加の死者数に関する最も楽観的な推計は、人口の0.2%（イタリアの場合は12万人）である。この比較は、最も効率的な抑制政策の健康面および経済面のコストが、最も効率的な緩和政策のコストよりも桁違いに低いことを示唆している。
結論
パンデミックを終息させることで、命と経済的繁栄を守ることは可能である。効率的な症例発見は、そのような出口戦略の中心となり得る。しかしながら、この政策は重大なプライバシーに関する懸念を生じさせる。これらの懸念について真剣な政治的議論を行う時が来ている。そうしないことによる機会費用は大きい。
