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「Learning from Deregulation: The Asymmetric Impact of Lockdown and Reopening on Risky Behavior During COVID-19」で、著者はEdward L. Glaeser（ハーバード大）、Ginger Zhe Jin（メリーランド大）、Benjamin T. Leyden（コーネル大）、Michael Luca（ハーバード大）。
以下はその要旨。
During the COVID-19 pandemic, states issued and then rescinded stay-at-home orders that restricted mobility. We develop a model of learning by deregulation, which predicts that lifting stay-at-home orders can signal that going out has become safer. Using restaurant activity data, we find that the implementation of stay-at-home orders initially had a limited impact, but that activity rose quickly after states’ reopenings. The results suggest that consumers inferred from reopening that it was safer to eat out. The rational, but mistaken inference that occurs in our model may explain why a sharp rise of COVID-19 cases followed reopening in some states.
（拙訳）
COVID-19パンデミックにおいて、各州は移動を制限する外出禁止令を発し、その後廃止した。我々は規制緩和から学習するモデルを構築した。同モデルは、外出禁止令の解除は外出が安全になったというシグナルになり得る、と予測する。レストランの活動データを用いて我々は、外出禁止令の導入は当初限定的な影響しかもたらさなかったが、州の再開後は活動が急速に上昇したことを見い出した。この結果は、消費者が再開から外食が安全になったと推論したことを示唆している。我々のモデルで生じるこの合理的だが誤った推論は、ある州の再開後にCOVID-19症例が急速に拡大した理由を説明する。
