というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Measuring the Tolerance of the State: Theory and Application to Protest」で、著者はVeli Andirin（ブラウン大）、Yusuf Neggers（ミシガン大）、Mehdi Shadmehr（ノースカロライナ大チャペルヒル校）、Jesse M. Shapiro（ハーバード大）。
以下はその要旨。
We develop a measure of a regime's tolerance for an action by its citizens. We ground our measure in an economic model and apply it to the setting of political protest. In the model, a regime anticipating a protest can take a costly action to repress it. We define the regime's tolerance as the ratio of its cost of repression to its cost of protest. Because an intolerant regime will engage in repression whenever protest is sufficiently likely, a regime's tolerance determines the maximum equilibrium probability of protest. Tolerance can therefore be identified from the distribution of protest probabilities. We construct a novel cross-national database of protest occurrence and protest predictors, and apply machine-learning methods to estimate protest probabilities. We use the estimated protest probabilities to form a measure of tolerance at the country, country-year, and country-month levels. We apply the measure to questions of interest.
（拙訳）
我々は市民の行動に対する体制の許容度の指標を開発した。我々は指標を経済モデルに織り込み、政治的な抗議という状況に適用した。モデルでは、抗議を予期した体制は、それを抑え込むというコストの掛かる行動を取ることができる。我々は、体制の許容度を、抑圧のコストの抗議のコストに対する比として定義した。不寛容な体制は抗議の可能性が十分に高まると常に抑圧行動を取るため、体制の許容度は抗議の最大均衡確率を決定する。従って許容度は抗議の確率分布から識別することができる。我々は抗議発生と抗議予測子の国際データベースを新たに構築し、抗議確率を推計するため機械学習法を適用した。我々は推計された抗議確率を用いて許容度指標を国、国・年、国・月レベルで構築した。我々はその指標を興味ある問題に適用した。
以下は各国の指標を示した論文のグラフ（Online Appendix Figure 5）。
ニュージーランドや日本がイラン並みだったり、北欧がベラルーシより下だったり、と首を傾げたくなる結果が散見されるが、論文では
Both Panel A of Figure 4, and Figure 5, suggest that there are instances in which estimated tolerance is low in countries that might commonly be regarded as free. One reason for this, following the discussion in Section 3.2, may be that when relatively few protests are recorded, the conditions for good performance of our estimator are more demanding. Consistent with this hypothesis, Online Appendix Figure 3C shows that excluding from the sample countries with relatively few alerts leads to higher mean and median estimated tolerance among countries in FITW’s highest freedom-of-assembly category.
Both Panel A of Figure 4, and Figure 5, also suggest that there are instances in which estimated tolerance is high in countries that might commonly be regarded as not free. One reason for this, following the discussion in Section 2.5, may be that some regimes that wish to prevent protest (high Li) nevertheless have little ability to do so (high ri). Consistent with this hypothesis, Figure 6 shows that, among country-years rated by FITW as least free, country-years with more recent regime change tend to have larger estimated tolerance. The difference in estimated tolerance between the two groups is statistically significant according to a regression with standard errors clustered by country (p = 0.0258) and according to a Mann-Whitney test (p < 0.0001).
（拙訳）
図4パネルAと図5はいずれも、一般に自由と考えられている国の推計許容度が低い例があることを示している。その理由の一つは、3.2節の議論の通り、抗議活動の記録が比較的少ないならば、我々の推計値が良いパフォーマンスを出す条件がより厳しくなる、というものである。この仮説と整合的に、オンライン補遺の図3Cは、サンプルから比較的アラート*1の少ない国を除くと、FITW*2の自由度の最も高い分類において、推計許容度の平均と中央値が高くなることを示している。
また、図4パネルAと図5はいずれも、一般に自由でないと考えられている国の推計許容度が高い例があることを示している。その理由の一つは、2.5節の議論の通り、抗議を防ぎたい体制（高いLi）の中にはその能力があまりない（高いri）ものがある、というものである。この仮説と整合的に、図6は、FITWが最も自由度が低いと格付けした国・年において、より直近に体制の変更があった国・年の許容度が高くなる傾向があることを示している*3。
と説明している。
*1:cf. Risk Alerts | Crisis24。
*2:cf. Freedom in the World | Freedom House。
*3:図6では、体制の変更から20年以上経った国と20年以下の国を比較し、後者ほど許容度が高い（＝体制が固まって耐性が高くなった国ほど許容度が低い）ことが示されている。
