というNBER論文をエドワード・グレイザーらが上げている。原題は「How Much does COVID-19 Increase with Mobility? Evidence from New York and Four Other U.S. Cities」で、著者はEdward L. Glaeser（ハーバード大）、Caitlin S. Gorback（NBER）、Stephen J. Redding（プリンストン大）。
以下はその要旨。
How effective are restrictions on geographic mobility in limiting the spread of the COVID-19 pandemic? Using zip code data for Atlanta, Boston, Chicago, New York (NYC), and Philadelphia, we estimate that total COVID-19 cases per capita decrease on average by approximately 20 percent for every ten percentage point fall in mobility between February and May 2020. To address endogeneity concerns, we instrument for travel by the share of workers in remote work friendly occupations, and find a somewhat larger average decline of COVID-19 cases per capita of 27 percent. Using weekly data by zip code for NYC and a panel data specification including week and zip code fixed effects, we estimate a similar average decline of around 17 percent, which becomes larger when we measure mobility using NYC turnstile data rather than cellphone data. We find substantial heterogeneity across both space and over time, with stronger effects for NYC, Boston and Philadelphia than for Atlanta and Chicago, and the largest estimated coefficients for NYC in the early stages of the pandemic.
（拙訳）
地理的な移動の制限は、COVID-19パンデミックの拡散を制約する上でどれだけ効果的なのだろうか？ アトランタ、ボストン、シカゴ、ニューヨーク（NYC）、およびフィラデルフィアのzipコードのデータを用いて我々が推計したところによれば、2020年2月から3月に掛けての一人当たりのCOVID-19症例総数は、移動が10%ポイント低下すると平均しておよそ20%減少した。内生性の懸念に対処するために、リモートワークに親和的な職の労働者の比率を移動の操作変数としたところ、一人当たりのCOVID-19症例の平均的な低下は27%とやや大きくなった。NYCのzipコードの週次データを用い、週とzipコードの固定効果を含むパネルデータの設定で推計したところ、平均的な低下は似たような数字である17%となったが、その数字はNYCの携帯電話データの代わりに改札口データを用いて移動を測定すると大きくなった。我々は空間、時間の両方で顕著な不均一性を見い出した。NYC、ボストン、フィラデルフィアでの効果はアトランタ、シカゴより強く、推計された係数はパンデミック初期段階のNYCで最も大きくなった。
