新型コロナをめぐる雑感4

引き続きとりとめもなくデータを眺める．時間のかかる計算をやっていて少し手持ち無沙汰なので．

沖縄はついに警戒レベル4に移行した．7月の第二波が来たばかりのときと，直近では，検査の方策が異なっていることもあり，「新規感染者数」の内訳に変化が見られる．

7月は「夜の町」らしく20代女性の感染者が目立っていたが，8月に入ってから(下の図1の一番上)はそうした極端な傾向が見られなくなった(とはいえ第一波に比べると若年層に多いように見えるが)．

図1: 沖縄の新規感染者の年齢構成．男女別．8/14までのデータ．

 

いくつかの小学校で感染があり，10代未満の検査・陽性も増えているようである．

直近では，先月と異なり，中部・北部・離島にも広がっているとのことだ．そこで，都市雇用圏に似た地域区分で区切って，感染者数の地理的分布の時系列変化を見た．

図2: 沖縄の新規感染者数の地理的内訳．8/14までのデータ．

なお，宜野湾は中部保健所管内だと思われるがここでは那覇都市圏(那覇浦添都市圏)に入れた．中城も那覇都市圏だが，「中部保健所管内」に含まれており，ここでは沖縄都市圏に含まれていると思われる．otherwise (図右端の薄緑) は他府県や調査確認中．ここでの離島 (islands) は宮古・八重山のこと．久米島や慶良間などは南部保健所管内なので那覇都市圏に，伊江島などは北部にカウントしている．

 図にしてみると，7月と8月で微妙な変化が見て取れる．

• 依然として感染の中心は那覇を中心とした南部エリアである (3/4程度)．このエリアには沖縄の人口の約6割が住んでいるので，那覇界隈は人口比以上に感染が広がっていることがわかる．
• 中部(オレンジ色)は第一波に比べるとまだ割合としては少ない方である (15%程度)．7月頃は米軍経由の感染拡大が懸念されていたが，中部で脅威的な広がりを見せているわけではない．
• 8月以降は宮古・八重山(左の青緑)や北部 (ピンク) にも広まっていることがわかる．
• 7→8月で減ったのは，その他 (右端の薄緑) である．

 

月初Rtが高いと指摘したが，現在東洋経済のダッシュボードによると1.24 (8月13日時点) と，落ち着きを見せている (1以上なのだけど)．まぁ足下の数字で一喜一憂するべきではないのだろうが．

Industrial Structure in Urban Accounting

国際学術雑誌への採録が決まりました．私の経歴の中では一番いい憧れのジャーナルなので喜ばしいです．なにかとお世話になった共著者にはここでも深く感謝を述べておきたいと思います．

Jun Oshiro and Yasuhiro Sato, Industrial Structure in Urban Accounting, Regional Science and Urban Economics.
https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2020.103576

そういえばレプリケーション用のファイルも送ったはずなんですけどElsevierのページに見当たらないです．．

大学院生の頃に企画してからこうして載せるまでかれこれ約8年かかりました．大変．
サクラダファミリア化する前に行き場が決まってよかったです．

この間様々な人にコメントや励ましをいただきました．ありがとうございました．

8年といっても，最初の数年のうちにほとんど内容は固まり，残り数年はひたすら頑健性のチェックをやっていました．
得るものも多かったですけど，消耗の多い長旅だったように感じます．


Main points:

• We try to sophisticate an urban accounting method in terms of (1) incorporating sectoral variation, (2) external validity (by using Japanese data), (3) internal validity (by correcting computational errors), and (4) understanding what causes the post-war population movement in Japan.
• We find that `wedge' in local labor markets plays a major role in accounting for the spatial variation in regional population in Japan.
• Labor wedge can be interpreted in several ways. Instead of interpreting what that represents, we stress which channel explains obs variation.
• Changes in manufacturing sector seem important.
• Regional variation in labor market distortion leads to concentration, rather than dispersion, of population.
• It has an implication for policy making for designing urban system.

新型コロナをめぐる雑感3

前回ポスト新型コロナをめぐる雑感2の補足．
若年が多い理由の一つに

5. 第一波では若年の感染ほど捕捉できていなかった．あるいは第二波では若年を中心に検査している．

と言及したが，たしかにこれがけっこう効いているようである． 検査の戦略・検査のキャパシティが第一波と大きく異なっている．
 なので，今のnew cases = 100人は，かつての100人と意味が違うのである．足下では，まだあわてるような時間じゃない，という感じ．
新規感染者が何人以上でレベル何，みたいな活動制限ガイドラインの閾値は，見直しが必要な気がする．あと，感染症の研究って，門外漢が片手間にやるもんじゃねーなという気がした．

検査の戦略は，多腕バンディット問題で言うところのexploitationを中心にやっていたようである．特に米軍周りを積極的に潰していったようだ．しかしexplorationに手が回らず，那覇の「夜の町」の発見が遅れた，という様子．
町丁目レベルなど高い空間解像度で感染場所を特定し， ベイズ最適化的な疫学調査をすると役に立つかもしれないとは思った．
(後知恵にすぎないが，「夜の町」は予測が不確実な場所というよりは新宿などの例を思えばexploitationしておくべき場所だった気も．)

検査するにしても，全員調べるのは大変だが，グループ検査 (wikipedia) などのアルゴリズムを使えばすばやく異常検知できるかもしれない．数学は，実装できれば，新型コロナ対策にも役立つと思われる．

性別については

なお，性別の構成は第一・第二波でほとんど変わらない(男性が多い)．

と述べた．しかし，年齢別x性別で見ると，男女差が見える．

年齢構成は男女計だと

沖縄の感染者の年齢構成．8月5日分まで．

一方，男女を分けると，女性は特に20代に集中していることがわかる．男性は20--40代．

男女別．左が男性，右が女性．8月5日分まで．

「夜の町」でのアウトブレイクを反映していると考えられる．

が，男性の20--40代って店員？客？というあたりはあまりよくわからない．20代はホストかなという感じがするけど，30--40代のホストは多くないよね？でも夜の町でお金を落とせるほど稼いでるのかな？…と，実態がイメージできないでいる．

新型コロナをめぐる雑感2

ひとまず生存報告をば．
沖縄では緊急事態宣言が出て，弊学も閉鎖中です．私は今のところ無事ですが，県経済の見通しが悪すぎて胸が痛いです．
感染人数はまだ絶対数では少ないですが，医療機関や保健所はすでにキャパオーバーという感じのようです．

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沖縄を襲っているCovid-19のうち，5月頃までのを第一波，7月以降のを第二波として，第二波はそれ以前と性質が異なっている．特に次の三点が気になっている．

1. Rtが高い．
• 東洋経済のダッシュボードによると，直近(8月1日時点)でRt=4.1．
• 4連休・GoToの影響は出るならこれから．これまでの分は，東京などで働けなくなった水商売の人たちが沖縄に持ち込んだ側面が強い模様．
2. 市中感染している模様．
• 感染者の属性が多様になっている．コールセンター，大学，小学校，テレビ局，海運，病院，小売店，離島など場所も業種も様々．みんながみんな「夜の町」つながりというわけでもないだろう．
• 「もう逃げ場がない…」という絶望感はなかなかストレスである．私はステイ・ホームしやすいタイプだからまだいいものの，余人はどうだろうか．ちなみに以前見かけた論文で，妊婦が心理的ストレスを感じる(肉親の死去など)と子供(の出生時体重)に悪影響が出る，というものがあった．また別の論文では，株価が下がると入院が増えるというものもあった．
3. 若年層の感染が多い．
• 沖縄のstopcovid19からデータを取得し，年齢の内訳をプロットした．
• 図の上側("wave02") は下側("wave01")と比べて，00--30代の感染が大幅に増えている．

沖縄の感染者の年齢構成．7月27日分まで．

感染者が若くなったことには，いくつかの説明が考えられる (実態を知らないのでただの思いつき):

1. 第二波では「夜の町」の中でも若年が集うエリア・店舗でクラスターが発生した．
2. 第二波では高齢者の防疫対策が進んだ．
3. 第二波では，第一波で経済苦に陥り，感染リスクを取って働かざるを得なくなった若年が増えた． 
4. 第二波では，重症化しにくい若年ほど行動変容するインセンティブが弱かった．
5. 第一波では若年の感染ほど捕捉できていなかった．あるいは第二波では若年を中心に検査している．

若年に広がっているのは沖縄だけでなく全国でもそうなので，米軍からの(パリピ経由での)伝播，対面が避けられない仕事に就く若年低技能労働者が多い，などのように，沖縄固有の要因で説明するのは難しいと思われる．

10代以下の感染は多いが10代の感染はまだ少ないまま，であるのは興味深い．10代の子供がいるシングルマザーは「夜の町」で働けない…というわけではないと思うが．

なお，性別の構成は第一・第二波でほとんど変わらない(男性が多い)．

そもそも，人と人との接触ってどうしてもスケールフリーでべきになりそうなものなので，足下の数字の解釈はかなり難しいと感じている．

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 あと，第一波と違って，第二波はもういい加減耐えられない企業が急増するのではないだろうか．
観光立県の沖縄では，県内で感染抑制するだけでなく，内地・東アジア・基地内でも感染抑制に成功しない限り，Covid-19に対しては脆弱なままだ．
経済的打撃は目先だけのことでなく，中長期的にも悪化していると思われる．リスクを均すような保険も成立しなさそう…．そろそろ廃業ラッシュが来そう．

感染爆発・医療崩壊は(たまにしか)しないけど終息もせずだらだら長期化する，というパスに乗っているような気がする．

ただ，これはこれで持続可能かというと微妙で，遠からず大きな変化(というか不満の爆発)があるような…？

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先日ゼミ生と雑談中に，(1) 大学に着いてから手洗い・手指消毒したか，(2) COCOAインストールしたか，(3) 日々検温してるか，聞いてみたところ，ほぼ全員が全部ノーという悲惨な状況であった．そもそもCOCOAは知ってすらいない人が多い．


マスク手洗いなど行動変容でRtをもっと下げ，最悪強めの処置をすれば2ヶ月ぐらいで落ち着きを見せるだろうと思ってはいるが，県は2週間ぽっちでなんとかなると思っているようであった．．

政治家は，集団免疫は目指さないとコミットするなど，将来の政策不確実性を減らすようにコミュニケーションしてほしい…

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ところで，沖縄の貧困をダシにした，あやしげなオンラインサロン商法みたいな本がベストセラーになっているらしい．読んでないけど．

ちなみに若手のスターBalboniらの最近のペーパー"Why Do People Stay Poor?"は似たような問いに取り組んでいる．
彼女らは(1) obsやunobsによってpoor，(2) poorだからpoor (古典的な貧困の罠)，という2つの仮説について，よく設計されたRCTで後者の可能性を検討し，たしかにそうした可能性がある(資産PPP表示USD504が境目)ことを示している．
「心の問題」のようなunobsの一つで貧困を説明できるとするのは無理があるんじゃないすかね．
学問のフロンティアは何周も先を行っている．

戦前沖縄のGDPに関する富永推計について1

野暮用で調べ物をしている。
富永 (1995) で戦前の沖縄のGDPを推計していることに気づいた。しかしなにやらおかしな議論に感じたので、疑問点を備忘のため書き留めておきたい。

• 富永斉 (1995) 『沖縄経済論』ひるぎ社

一部のチャプターは琉大の紀要に原典があるそうだが、電子で手に入らなかったこともあり未確認である。
あいにく細かく読んではおらず、以下はパラパラめくっての乱暴な感想。

1. 富永推計の概要

富永いわく、琉球処分後(1885年)の一人あたり県民所得は、全国の所得(データの都合で国民純生産を使っている)の75--80%程度だったとする。宮城 (2018a, b) などはこの推計に依拠して議論をしているし、高良 (2017) など歴史プロパーの文章でも引用されてる。

なぜ75--80%なのか。

• 1930年代は全国比で35%程度である (と琉球政府が言っている)。
• 実質成長率が年率1.3%程度である。
• マルサスの罠で、人口成長率と実質成長率がほぼ同じ、実質一人あたりはゼロ成長、と考える。
• 30年代から過去を外挿すると、1885年時点で75--80%程度の格差となる。 
•  1885年時点で50%ぐらいの格差だと、産業革命期のイギリスを超える成長率になりおかしい。

といったところである。

2. 違和感

しっくりこない理由を挙げておく。

• 実質成長率1.3%は、1920--40年の5年おきのデータ (n=5)を時間トレンドのみのOLSから求めている。うーん。
• 1920--30年代はソテツ地獄や昭和恐慌の時期である。この時期に沖縄が長期トレンド上にあると想定し、直線でエイヤっと外挿するのは厳しいのではないか。
• n=5だと、一つ観測が増えるだけで大きく結果が変わるだろう。75--80%という予測の幅は、予測直線をどこから伸ばすのかという恣意性から出てきている。統計的な予測誤差ではない。75--80%±50%ぐらいのざっくりした見込みにすぎないのでは。
• 30年代が潜在水準を下回る状態だとすると、1885年時点の格差はもっと縮まる、場合によっては沖縄のほうが豊か、というおかしな結論になってしまうのでは。
• 産業革命期イギリスの成長率を2%と言っているが、その根拠と思われるDeane-Cole推計は、Crafts (1985) and Crafts and Harley (1992)でかなり下方修正された。これは西洋経済史で広く知られていることのような。
• 「イギリスより低いはず」という理屈に乗っ取ると、やはり1885年時点で沖縄のほうが全国より豊か、という変な結論になり得るのでは。
• 全国より成長率が低いはずだ、という仮定が結論にほぼ直結してる。そしてこの仮定に十分な正当化がされていない。
• 全国は産業革命で伸びた、沖縄は産業革命がなく伸びない、ではちょっと雑すぎる気が。イギリスでさえたいして伸びていないのに。
• GDPデフレーターを全国と同じものを用いている。沖縄と全国で財のバスケットが似通っていればそれでいいのかもしれないが、たぶんそうではないだろう。
• 当時は非貿易財がめちゃくちゃ多いはずなので、Balassa-Samuelsonみたいな議論は不可避だと思われる。
• そもそもデフレーターはインプリシットに決まるものということをあまり理解されていない気が。
• マルサスの罠がバインドしている根拠ってどこにあるのだろう。
• subsistence levelの生活になることを回避すべく、昔の人々は出産抑制策を講じて生活水準を高めていた、というのが速見融ら歴史人口学の知見ではなかろうか。江戸～明治頃の沖縄に似たような人口成長抑制デバイスがあったのかはわからないが。重たい人頭税で堕胎や嬰児埋殺などはあったようだが(大浜 1971)。
• 廃藩置県直前の様子 (松田道之の記録など) からすると、75--80%というのはやはり過大評価な印象があるがどうなんでしょ。
• 歴史的データがはらむ測定誤差の問題にあまり詳細な批判的検討がなされていないように見える。

Reference

• Crafts, N.F.R., 1985. British Economic Growth During the Industrial Revolution. Oxford University Press, Oxford.
• Crafts, N.F.R., Harley, C.K., 1992. Output growth and the British Industrial Revolution: a restatement of the Crafts–Harley view. The Economic History Review 45, 703–770.
• 大浜信賢 (1971) 『八重山の人頭税』 三一書房
• 宮城和宏 (2018a) 「沖縄経済の成長と生産性に関する実証分析」 in 宮城和宏・安藤由美 編『沖縄経済の構造: 現状・課題・挑戦』編集工房 東洋企画
• 宮城和宏 (2018b) "沖縄経済の成長, 生産性と 「制度」 に関する一考察." 地域産業論叢 14: 1-31.
• 高良倉吉 (編) (2017) 『沖縄問題: リアリズムの視点から』中央公論新社

遠隔講義支援について新聞に載りました

新聞に紹介していただきました (有料記事です)．
琉球新報 オンライン授業、どうやった？　授業配信にマニュアル、機器は無償貸与･･･　早期対応の大学に聞いた 2020年6月5日朝刊

• 3月にはFDでLMSをみんなで学び，遠隔講義に備えていた．
• 3月末には配信マニュアルがシェアされた．
• MS Teamsや特設ウェブサイトでの，教員同士の情報共有・助言が機能した．
• 学生のネット環境を4月上旬にアンケート調査し実態把握した．
• PCやWi-Fiルーターの無償貸与をし，5月の連休前には発送した．

などが紹介されています．これ，全部私が関与してます（自慢）．なんなら記事には「大城らが」マニュアルを作成…とありますが「大城が」の間違いです．

機器貸出のような学生への支援策は，台数の都合で応募者全員には行き渡らなかったとはいえ，全国的にも早く実施できました．
「早期対応の大学」は誇張抜きにそうで，リモートワーク需要が高まり，必要な機器がなかなか手に入らなかった時期によくやったのではと思います（これについては私の貢献ではありません）．

記事には，「知識のある教員」(私) がマニュアル作成…とありますけど，実際は知識も経験もありませんでした．ワースト・ケースに備えて他の教員より1ヶ月ぐらい早く情報収集し始め，新しい取り組みにほんの少し前向きなマインドセットを持っていただけですね．

新型コロナをめぐる雑感

いろいろ雑感．

連日ニュースを見て鬱々とするのは震災以来である．ストレス解消も兼ねてブログ更新．

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新型コロナウィルスの影響で，MITでは海外出張が禁止されたらしい．沖縄のMITこと弊学でも海外渡航が当面禁止になり，私も海外出張がキャンセルになった．各方面にはご迷惑をおかけしました．（しかし代理店が問い合わせパンク中でまだ旅券がキャンセルできていない…)

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先日プレジデントオンラインでどこかのコンサルが沖縄は観光収入が増えても観光関連産業の付加価値が増えないザル経済だ…という趣旨のザルな議論をしていたが，中国台湾韓国からの旅客が激減しても県経済への影響は軽微ということにならないかな．

しかし実際県経済への影響は軽微，というように見える試算はある．南西地域産業活性化センター (link: PDF) は詳細不明の構造モデル(NIAC計量経済モデル)を用いて，観光消費額-0.1兆円，名目県内総生産が-0.08兆円，と試算しており，県内総生産4兆円の2%程度しか打撃がない，という結論を導いている．
しかしこれは直近の日韓の入国制限うんぬんが入っていなさそうという以上に，学校の休校に伴う労働供給減少や，もろもろのイベント中止，県からの輸出への需要の落ち込み (たとえば電照菊みたいなところは今季は絶望的と思われる)，雇用調整助成金など膨大な補償金をまかなう将来の税負担増，などもろもろの要因を加味していなさそうで，新型コロナのインパクトを過小評価しすぎている気はする．(実際「2~5月の入域観光客数、観光消費額の減少分のみが波及効果を含めて年間のGDPなどに及ぼす影響であること」と断り書きはある．)

一方沖縄県が公表している観光の波及効果では，観光消費額(0.8兆円)の約1.5倍の「経済波及効果」(1.2兆円)が生み出されているらしい．ざっくり言って沖縄経済の1/4は観光でできている．
仮に県外・国外の観光客が半減し観光消費額もほぼ半減すれば，0.6兆円が吹き飛ぶ計算になる．県内総生産4兆円の15%に相当する損失が観光だけで生じることになる．リーマンショックの比ではない．

個人的にはどちらも極端で現実は間ぐらいではないかと思っているが，しばらくは影響見極めモードである．

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マスクやトイレット・ペーパーの買い占め・転売が「反社」と言われる風潮を見ると，少しもやもやするものがある．入門的な完備・完全競争のモデルだと裁定取引業者は需給のミスマッチを解消し，むしろいたほうがよい(が均衡では裁定取引する余地がなく業者は超過利潤を得ることができない)存在だと思われるからだ．

厚生上問題になりそうな点は，転売そのものというより買い占めのほうだろう．買い占めで供給量を絞るからこそ，独占的な高価格をつけられるようになる．独占価格はもちろん非効率なものだろう(そして妬みも買う)．

では次の問題は，なぜ需要が高まったときに，本来の供給主体 (薬局など) でなく(往々にして匿名の)裁定取引業者がこうした行為を取るのか，であろう．
その答えは，薬局などは「評判」を気にしており機会主義的な行動ができない，というものになるだろう．一過性の需要ショックに便乗して「評判」を失うと，騒ぎが収まった後に損をする．匿名の裁定取引業者は個人で数十万円もうけたらラッキーで終わるが，薬局は数十万ぽっちのはした金のために消費者の信頼を失うことはできない．
薬局などは，評判を気にするからこそ，裁定取引業者が転売しているにも関わらず価格を据え置きにすることでかえって信頼を得ることができるので，それがまた裁定取引の余地を生み出してしまう．完全競争だと裁定取引は均衡から一時的に外れた状態だろうが，評判形成のメカニズムを考えると裁定取引が起こる均衡も出てくるかもしれない．

裁定取引業者は，情報の非対称性や不完備契約といった摩擦があるもとでも健全な市場取引を確保しようとする業界の努力を踏みにじっている，と考えられているのかもしれない．

資本減耗率の地域間格差と沖縄の経済成長

沖縄の成長がなぜいまいちか，は従来から様々な議論がある．本エントリは，資本減耗率がその一因ではないか，という話．(というかざっくばらんなアイディアメモ．)

私は以前から，沖縄は資本減耗率が他地域よりも高いのでは，という漠然とした予感を持っていた．台風は多く，湿気もひどい．町中の建物は那覇の都市部を除きボロボロだし，車は定期的に洗車しないと塩害でやられてしまう．沖縄は持ち家比率が低いが，所得・資産が少なく借入制約がキツいという理由もあろうが，メンテナンスのコストが高く耐用年数が短い，という事情もあるかもしれない．


Hsiang and Jina (2015 AER p&p)では，熱帯のサイクロン(台風含む)が資本減耗率に影響し，それが経済成長率に影響することを指摘している．

Hsiang & Jina 2015, Figure 1.

上図は論文の図1である．赤い部分ほどサイクロンの平均風速が高い地域になり，沖縄は赤い部分に含まれる．この図を見るとと，サイクロン・ドリブンで減耗率が高くなり，資本蓄積のスピードを遅らせそうな予感がしてくる．
雪国は雪国で資本減耗率が上がるというより資本稼働率が低くなりそうな気もするが，地理的条件が低成長に寄与する一つのチャンネルが何やら見えてくる．

地域レベルの資本ストックのデータを作るときには，減耗率の地域間格差は考慮されていない．たとえばRIETIのR-JIPデータベースだと，全国版と同じ(産業別)減耗率を仮定している模様(詳細未確認)．
R-JIP 2017で，実質資本ストック/マンアワーをプロットすると，下図の通り．

都道府県別のK/L. 2012年,産業計.

全国が真ん中あたりにある黒棒で，沖縄は上から3番目のオレンジ色だ．
沖縄が全国3位の資本豊富地域とは考えにくいよね…

R-JIPを使って都道府県別に成長会計をやると，沖縄はTFP成長の寄与度が際だって低くなるらしい．
あまりに極端なので計測エラーではないかと受け止めていたが，エラーの源泉は資本減耗を過小評価し資本ストック成長を過大評価しているため，と考えるとある程度しっくりくるかもしれない．

Reference

• Hsiang, Solomon M., and Amir S. Jina. 2015. "Geography, Depreciation, and Growth." American Economic Review, 105 (5): 252-56.
• 徳井丞次他 (2013) 「都道府県別産業生産性（R-JIP）データベースの構築と地域間生産性格差の分析」RIETI Discussion Paper Series 13-J-037.