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ピーター・ターチン「二国物語:スウェーデンとデンマークを比較する」(2020年5月5日)

A Tale of Two Countries

May 05, 2020
by Peter Turchin

北欧の2国、スウェーデンとデンマークは、同じような言語を話し、文化と歴史の多くを共有している。しかし、両国はCOVID-19パンデミックへの対処において非常に異なるアプローチを採用した。デンマークは、学校やレストラン、他に美容院のような商業施設を閉鎖したヨーロッパでは最初の国の一つだ。対照的に、スウェーデンは、商業施設は営業を続けることを許可し、路上での移動を規制せず継続させている。従って、この2国は、コロナウィルスを制御するにあたって、ロックダウンの有効性を研究する自然実験を我々に提供してくれている。ロックダウンは社会・経済の両面で多大な混乱をもたらすので、〔ロックダウンの有効性は〕非常に重要な論点になっている。 [Read more…]

ピーター・ターチン「コロナウィルスの長期的影響」(2020年4月20日)

Long-Term Consequences of Coronavirus
April 20, 2020 by Peter Turchin
cooperation, economics, elites, health, inequality, structural-demographic

我々は今COVID-19パンデミックの中盤にいる、現状とどこに向かおうとしているのかを詮索するのに良い時期だ。例えば、人口統計学的には、このパンデミックの影響は軽微であることが既に明らかになっている。人口の1%未満しか死亡しないだろうことと、コロナによる死亡者は既に定年退職した人に大きく偏っているからだ。アメリカ合衆国だけでも既に4万人がこの感染症で死亡しているが、これは総人口の観点からはたいして、もしくは何も変えないだろう。

中期(今後数年)の疫学的見通しはまだ不透明だ。我々はウィルスを絶滅に追い込むことができるのだろうか? それとも、風土病化し秋から冬にかけて毎年再来することになるのだろうか? 通常の〔風邪やインフルエンザの〕ケースのように、ウィルスは致死性の低い形態に進化するのだろうか? 私の見解では、今後2~3年中にコロナウィルスを駆除することは十分に可能だ。問題となっているのは、この駆除目的を達成するのに、我々がどこまで自身の生態を集合的に変更できるかどうかだ。全ての旅行者や他の伝染させる可能性がある保菌者を徹底的に検査し、ウィルス感染多発地域を積極果敢に検疫隔離し、自国内の感染症を制御するつもりがない、あるいは制御能力がない国を取り囲んでの衛生的閉鎖を行うことが必要になるだろう。

しかしながら、このブログは社会的動態に焦点を当てているので、今回のパンデミックが社会的健全性にどう影響を与えるのかについて論じてみよう。前回の投稿で論じたように、現在のグローバリゼーションと大衆の窮余化の度合いを考慮すれば、致死的なパンデミックが再来する可能性は非常に高い。つまるところ、COVID-19や将来の未知の病気は、世界システムの水準からは、内在的動態の一部なのだ。しかしながら、個々の国家レベル(国家に中心を絞った私の研究枠組み)の水準からは、COVID-19は外的ショックだ。COVID-19の長期的な影響は、影響を受けた社会的制度のレジリエンス(復元力)に何よりも左右される。 [Read more…]

ピーター・ターチン「伝染病と危機時代の相関関係」(2020年4月15日)

Correlation between Crisis Periods and Epidemics
April 15, 2020
by Peter Turchin

前回のエントリ『コロナウィルスと我らの不和の時代』を投稿してから、私は世界史における主要な伝染病の一覧を、ウィキペディアのような媒体と、学術論文の両方で目を通している。危機の時期と疫病の勃発には強い(ただ完全ではない)関連性があることを私は知っている(2008年の論文を見てほしい)。問題はこの相関関係がどのくらい強いかだ。

以下は、私が発見したデータを元にして纏めた表だ。ただこれは、主要な伝染病は不和の時代の間に勃発する傾向があるという仮説の決定的な分析ではない。以下の比較検証は、十分に体型立ったものではなく、非常に定性的なものであり、明確にヨーロッパ中心バイアス(すくなくとも西ヨーロッパ中心バイアス)がある。ただ、ここはブログであって、非常に高い厳密性が要求される学術論文ではない(Seshatの危機のデータベース1 が完全に構築された時には、我々は正規の研究を行う予定だ)。

いずれにしても、以下は私の暫定的なアイデアだ。コメントを歓迎する!

危機の時代 場所 伝染病とパンデミックの名称
青銅器時代後期の破局(紀元前12~11世紀) 地中海東部と中近東

エジプトの疫病

トロイでのアカイア人の間における疫病

疫病でよって人口が減少したクレタ島

ペリシテ の疫病

イスラエル王国とユダ王国の悪疫

ペロポネソス戦争(紀元前5世紀) 地中海東部・中部

アテネの疫病

ローマでの周期的な悪疫

ローマ帝国の危機(2~3世紀) ローマ帝国

アントニヌスの疫病

キプリアヌスの疫病

ギリシャ・ローマ古代期後期の危機(6世紀) 東ローマ帝国

ユスティニアヌスの疫病(第一次ペスト大流行)

オーマヤド・カリフ王朝の没落(8世紀)

奈良時代の天災(8世紀)

中東と地中海

日本

第二期ユスティニアヌスの疫病(746~747年にピーク)

 

735~737年の日本の天然痘の大流行

14世紀の危機 アフロ・ユーラシア 黒死病(第二次ペスト大流行)
17世紀の世界的危機 全世界

第二派黒死病(ロンドンとウィーンの大災禍を含む)

コロンブスの航海

アメリカ大陸の人口減少

ヨーロッパでの梅毒の大流行

革命の時代(1789~1919:「長い」19世紀) 全世界

コレラの大流行

第3次ペスト大流行

スペイン・インフルエンザ

アシュドド2 におけるペリシテ人の疫病:ピーター・ヴァン・ヘイレンによる油絵(1661年)

  1. 訳注:Seshatは全世界のアカデミアを繋いで、歴史の定量データを集めるために創設されたターチンが代表を務める研究機関。 []
  2. 訳注:イスラエル南部の都市 []

ピーター・ターチン「イタリアは峠を超えた:公衆衛生政策はCOVID-19を止めるのにどのくらい効果的か? その2」(2020年4月1日)

Italy Turns the Corner
Posted by Peter Turchin on April 01, 2020

〔訳注:本エントリはコロナ危機を分析しているピーター・ターチンによる一連のエントリの第2回目のエントリである。分析の基礎なっているモデルは第1回目のエントリ「公衆衛生政策はCOVID-19を止めるのにどのくらい効果的か」で説明されている。最初のエントリを読んでない読者は、このエントリを読む前に第1回から順番で読むことを推奨する。〕

先週、私はイタリアにおけるCOVID-19の流行を分析したが、非常に気が滅入るような結果が出た。政府があらゆる政策を行ったにもかかわらず、その政策が変化をもたらしている兆候が見られなかったからだ。感染症の流行はまだ指数関数的に拡大しており、感染症がもたらした総死亡者数に悲惨な影響を及ぼしていた。

様々な国におけるCOVID-19の動態を追跡している私のアプローチは、専門的な公表文献で解説しており、専門的でないものとしてはブログの前回のエントリ「公衆衛生政策はCOVID-19を止めるのにどのくらい効果的か」で解説を行っている。

イタリアは、より最近のデータ(3月31日まで)で分析を再度行うことで、非常に楽観的な結果が得られる。今やイタリアは峠を超えたハッキリとした兆候が見られる。結果は以下のとおりである。

変化の最も目立つ兆候は、新規感染者の減少だ。あまり目立たないが、他のグラフの曲線も下降を開始している。この動態の変化は、主に病気の伝染率の低下によってもたらされている。

流行の開始時(2月初旬)では、感染率(beta)はほぼ0.4であり、これは感染者数が日々ほぼ40%増えていたことを意味している(しかしながら、この爆発的な上昇率は一般の人々や政策当事者には見えていなった。下記参照)。感染率(beta)の低下は非常に緩慢でゆっくりしたものだった(グラフの変曲点は3月13日だ)。これは、国民の行動を変えるたために、イタリア政府は勧告を行ったが、行動が変わるまで時間がかかったことが示唆されている。このことは、逸話的にも知られている。3月21日になっても、中国紅十字会の孫碩鵬副会長は「ここミラノでは(中略)、公共交通機関は運行を続け、人々は動き回り、ホテルではディナーやパーティーが続き、マスクもしていない。皆、なにを考えているのか理解できない」と話したと報じられている。さらに面白いのが(このような困難な時期にはユーモアが必要だ)、イタリアでは小さな都市の市長たちが、ロックダウンに逆らう市民に怒り狂っている動画が、最新のYoutubeでバズっている。疑いようもなく状況が深刻になったことは(今日の時点で13,000人の死者が出ている)やっとのことでイタリア人を自覚に至らせている。感染率は低下してきているーーゆっくりとだ、それでもイタリアは正しい方向に向かっている。

2番目のグラフ(右側)に注目してほしい。我々皆が知っていることが、定量的に示されている:初期検出率(認知された感染者の確率)は低位から始まり、その後上昇している。これが意味しているのは、報告された数値を単に使用するだけでは、流行の動態を正確に追跡できない、ということだ。検出率の上昇(最初に、流行の渦中にあると人々が幅広く認識したことが原因となり、引き続いて無症状の人を対象にした大規模な検査が行われた結果)で、新規患者数が増加することになり、感染率が人為的に上昇する。実際に何が起こっているのかを観察するためには、この検出率の変化を除去する必要がある。私のモデルはこの除去作業を行っている。

追加のデータが入り次第、分析結果の報告を続ける予定だ。実は、ニューヨークのデータを扱いたかったのだが、ジョンズ・ホプキンス大のチーム(データを纏めて更新してくれている彼らには大いに感謝している)がアメリカのデータの報告方法を変更したので、昨日は扱うことができなかった。