と題したエントリ（原題は「Trump rallies have killed 700 people」）でマンキューがこちらのSSRN論文を紹介している。論文のタイトルは「The Effects of Large Group Meetings on the Spread of COVID-19: The Case of Trump Rallies」で、著者はB. Douglas Bernheim、Nina Buchmann、Zach Freitas-Groff、Sebastián Otero（いずれもスタンフォード大）。
以下はその要旨。
We investigate the effects of large group meetings on the spread of COVID-19 by studying the impact of eighteen Trump campaign rallies. To capture the effects of subsequent contagion within the pertinent communities, our analysis encompasses up to ten post-rally weeks for each event. Our method is based on a collection of regression models, one for each event, that capture the relationships between post-event outcomes and pre-event characteristics, including demographics and the trajectory of COVID-19 cases, in similar counties. We explore a total of 24 procedures for identifying sets of matched counties. For the vast majority of these variants, our estimate of the average treatment effect across the eighteen events implies that they increased subsequent confirmed cases of COVID-19 by more than 250 per 100,000 residents. Extrapolating this figure to the entire sample, we conclude that these eighteen rallies ultimately resulted in more than 30,000 incremental confirmed cases of COVID-19. Applying county-specific post-event death rates, we conclude that the rallies likely led to more than 700 deaths (not necessarily among attendees).
（拙訳）
我々は18のトランプの選挙集会の影響を調べることにより、大規模な集会がCOVID-19の感染拡大に及ぼす影響を調査した。当該地域でのその後の感染への影響を捉えるため、各集会について集会後10週間までを分析対象とした。我々の手法は1集会につき1つの一連の回帰モデルに基づいており、それによって似た郡において、集会後の結果と、人口動態やCOVID-19感染の推移といった集会前の特性との関係を捕捉している。我々は対応する郡の集合を識別するために合計24の手順を実施した*1。その手順の大部分において、我々の18集会についての平均処置効果の推計結果は、その後のCOVID-19感染確認事例が住民10万人当たり250人以上増加したことを示している。この数字を全サンプルに外挿すると、18集会は最終的に3万人以上のCOVID-19感染確認事例の増加をもたらしたと我々は結論する。郡ごとの集会後時点の死亡率を当てはめると、集会によって700人以上の死（必ずしも参加者だけではない）がもたらされた可能性が高い、と我々は結論する。
*1:本文ではこの24の分析パターンについて以下のように説明している：
Table 2 contains results for 24 variants of our base-case method. As indicated in the first column, we vary the number of weekly lags of cases per capita (5 and 10) used to match counties, the inclusion of demographic variables in the calculation of the similarity index (yes or no), the weighting across weekly lags of cases per capita, and the number of matched counties (100 and 200).
（拙訳）
表2では我々のベースケース手法の24種類の結果を示している。最初の列に示されている通り、我々は、郡を対応させるために用いた一人当たり感染事例の週次ラグ数（5もしくは10）、類似度指数を計算する際の人口動態変数の扱い（含めるか否か）、一人当たり感染事例の週次ラグにおける加重、対応させる郡の数（100もしくは200）を変えた。
