検査が逆効果になる時

「Testing, Voluntary Social Distancing and the Spread of an Infection」というNBER論文をアセモグルらが上げている。著者はDaron Acemoglu(MIT)、Ali Makhdoumi(デューク大)、Azarakhsh Malekian(トロント大)、Asuman Ozdaglar(MIT)。
以下はその結論部。

This paper studied the effects of testing on social activity and voluntary social distancing in the context of an epidemic. Social activity levels determine the (endogenous) social network over which contacts take place and an infection spreads. Testing enables authorities to identify and isolate infected individuals who spread the virus, and has been identified by the recent literature on COVID-19 and policymakers as a key tool for combating epidemics. Our analysis, however, shows that the impact of testing on the spread of an epidemic may be more complex because, knowing that tests will lead to the isolation of infected individuals, agents can increase their social activity levels and refrain from voluntary social distancing. As a result, our analysis established that the effects of testing on the spread of the infection can be non-monotonic—greater testing can lead to higher infection probabilities.
Our analysis also characterized the optimal testing policies. The same forces that lead to nonmonotonic comparative statics also imply that a benevolent social planner may prefer to leave her testing capacity partially or fully unused—because increasing testing can make the spread of the virus more likely. This implies that testing should often be combined with mandatory social distancing measures—which ensure that the adverse behavioral effects of testing can be countered by preventing excessively high social activity levels.
Our paper is part of a growing literature on the interaction between economic incentives and epidemiological dynamics. Two high-level contributions of our approach are to conceptualize the problem of endogenous behavior as one of social network formation and to use the percolation model rather than the SIR dynamic model. Both of these contributions can be useful beyond the confines of our specific question, but the robustness of our conclusions to relaxing both assumptions and adopting different modeling strategies need to be investigated. Other interesting areas for research include the analysis of optimal testing and tracing when tests lead to type I and type II errors and policy is constrained by privacy considerations and non-obedience (both in acquiescing to testing and following mandatory social distancing guidelines). Another interesting avenue is to enrich the setup to incorporate more heterogeneity and richer economic, social and epidemiological interactions so as to enable quantitative policy analysis.
(拙訳)
本稿は、疫病下において検査が社会的活動と自主的な社会的距離に与える影響を調べた。社会的活動の水準は、接触が行われ感染が広がる(内生的な)社会的ネットワークを決定する。検査は当局がウイルスを拡散する感染者を特定し隔離することを可能にし、COVID-19に関する最近の研究や政策当局者からは疫病と闘う主要なツールと見做されている。しかし我々の分析は、検査が疫病の拡散に与える影響はもっと複雑であろうことを示している。というのは、検査によって感染者が隔離されることを知っていれば、各主体は社会的活動の水準を引き上げ、自主的な社会的距離を取らなくなる可能性があるからである。その結果、検査が感染拡大に与える影響は単調ではない可能性がある、ということを我々は立証した。検査の拡大が感染確率の増大につながり得るのである。
我々の分析はまた、最適な検査政策を特徴付けた。単調でない比較静学をもたらしたのと同じ作用によって、博愛的な社会計画者は、検査能力を部分的もしくは全面的に使用しないことを選好するかもしれない。というのは、検査の拡大はウイルス拡散の可能性を高め得るからである。それが意味するのは、多くの場合において、検査は社会的距離の強制的な手段と組み合わせるべきである、ということである。その手段によって、社会的活動の水準が過度に高まるのを防ぎ、検査が行動に与える負の影響が確実に抑制されるようにすることになる。
本稿は、経済的インセンティブと疫学動学との相互作用に関して現在積み上げられている研究の一つである。我々のアプローチの2つの高度な貢献は、内生的行動を社会的ネットワーク形成行動として概念化したことと、SIR動学モデルではなく浸透モデルを用いたことである。これらの貢献はいずれも、我々が取り上げた特定の問題の範囲を超えて有用となり得るものであるが、前提を緩めるとともに他のモデル戦略を取った場合にも我々の結果が頑健であるかについては調査が必要である。他の興味深い研究領域は、検査が第一種と第二種の過誤をもたらし、政策がプライバシーへの配慮と非服従(検査を受けること、および、社会的距離の強制的な指針に従うことの両方について)によって制約される場合の最適な検査と追跡に関する分析である。もう一つの興味深い方向性は、より多くの不均一性、ならびに多様な経済的、社会的、および疫学的な相互作用をもっと取り込めるように設定を充実し、定量的な政策分析を可能にすることである。