夜間光は、経済活動を追跡するために広く用いられている。
ロックダウン中に撮影された、中東・北アフリカの18か国にまたがる50都市の画像は、いずれの都市でも経済活動が減速したことを示した。
都市が規制を緩和し始めると、光の強度は4月にわずかに回復し始め、5月にはより急速に回復した。
この研究により、研究者はパンデミックによって最も深刻な打撃を受けた都市を特定でき、そのため、より多くの政策支援が必要となる可能性がある。
COVID-19は都市に大きな打撃を与えた。一夜にして、外出自粛命令やその他の規制により、活気あふれる拠点は以前の姿の影のようなものへと変わってしまった。こうした「非医薬的介入」（NPI）は病気の広がりを抑制した一方で、多くの都市で深刻な景気後退も引き起こした。しかしながら、すべての都市が等しく打撃を受けたわけではない。
米国では、Chetty et al.（2020）は、3月中旬から4月中旬にかけてボルチモアとサンフランシスコの個人消費が急落した一方で、7月中旬までにボルチモアでは1月と比べて約2%増加し、サンフランシスコでは23%以上減少したままであったことを示している。著者らのOpportunity Insights経済トラッカーは、どの都市、郡、地域が回復に最も苦慮しているかを追跡している。
こうした「ほぼリアルタイム」の監視は、損失の規模を評価し、NPIが都市経済にどのように影響するかを理解するうえで極めて重要である。また、危機に対応するための政策設計の改善にも役立つ。
なぜ夜間光データなのか？
Chetty et al.の研究を発展途上国の都市に応用することは、適時かつ高頻度のデータの入手可能性によって制約されている。しかしながら、私たちが試みているひとつのアプローチは、毎日衛星によって取得される高解像度の夜間光データを用いることである。光データが経済活動の変化を追跡できることは、Henderson、Storeygard、Weil（2012）によって初めて広く注目されるようになった。それ以来、夜間光は経済活動の代理指標として広く受け入れられるようになっている。
中東・北アフリカ（MENA）の18か国にまたがる50都市のサンプルについて、雲のない衛星画像の月次合成データを用い、経済活動の変化の代理指標として夜間光の変化を算出した。これらの変化におけるロックダウンやその他のNPIの役割を評価するため、各都市について、オックスフォード大学のCOVID-19政府対応トラッカーに基づく日次の「厳格度スコア」を作成した。
すべての都市で光の大幅な減少が見られたが、回復のペースは不均一である
では、月次の光データは何を示しているのか。COVID-19危機の前、都市は平均して、2012年4月までさかのぼる月次光データを用いて推定された長期的な成長トレンドに近い水準にあった。
図1は、平均的なMENA都市が3月に光の強度の大幅な低下に見舞われたことを示しており、これは厳格なロックダウンやその他のNPIの導入と時期を同じくしている。各都市の「通常の」月次変動を補正すると、都市の中央値では、2020年3月の光の明るさは2019年12月と比べて約12パーセントポイント低かった。都市がNPIを緩和し始めると、光の強度は4月にわずかに回復し始め、5月にはより急速に回復した。
注：47都市に基づく（イエメンを除く）。グラフは、各都市の推定されたCOVID-19以前のトレンドと比較した、2019年12月の基準値からの月次変化を示している。
アルジェリアのコンスタンティーヌは、この平均的な推移をよく示している。
図2が示すように、2月に光の強度が上昇した後、厳格度スコアが急上昇したことに伴い、3月には25パーセントポイントの急激な低下が生じた。4月には、さらに小規模な低下が見られた。5月にはいくらか回復したものの、「通常の」月次変動を調整した後も、都市の光は2019年12月と比べて約15パーセントポイント暗いままであった。
すべてのMENA都市が同じ軌跡をたどったわけではない。3月の光の強度の大幅な低下は一般的であったが、チュニジアのスースのような都市はその後、より速く明るさを取り戻した一方、UAEのドバイのような他の都市は回復に苦戦した。政策対応の違い、あるいは都市の経済構造などの既存の条件が、こうした差を説明しうる。
政策への示唆
私たちの結果は、夜間光が「ほぼリアルタイム」の頻度で都市間の経済活動の変化を追跡できることを示唆している。このアプローチにより、パンデミックによって経済的に最も深刻な打撃を受けた都市を特定でき、そのため、より多くの政策支援が必要となる可能性がある。光データは世界中で細かな空間解像度で入手可能であるため、このアプローチはMENA内外のより多くの都市に拡大可能である。特に都市のレジリエンスというより広い課題について、政策や計画の立案に資することができ、将来の衝撃に耐える能力を高めるために都市が必要とする投資についての議論を促す。
次に何が来るのか？
今後、私たちは光データを、次のような他の高頻度データと組み合わせる可能性を検討する予定である：二酸化窒素濃度や交通渋滞。これにより、COVID-19からの都市の回復状況を追跡するための、経済活動のさらに優れた代理指標を作成できるかもしれない。また、例えば都市の経済構造に関するデータを活用することで、なぜ一部の都市が他の都市よりもCOVID-19によって深刻な悪影響を受けるのかについても検討する。
こうした知見が、COVID-19から、より速く、より強く再建しようとする都市の取り組みを支援する一助となることを期待している。
本ブログの作成にあたっては、Somik Lollからのフィードバックを受けた。
