かえるのプログラミングブログ

プログラミングでつまずいたところとその解決策などを書いていきます。

7日目 "疫病制御の分散効果" 1

こんばんは、kaerururu です。

個人プロジェクト 100DaysOfHealthEconomics, 7日目の記事です。


7日目

新しい論文 を読みはじめました。

メモへのリンクは以下です。

github.com

本日は 5/49, 1章分まで読みました。ページ数の多い論文は日にちを分けて読んでいこうと思います。

この論文は先行研究では、"代表的なエージェント" を対象に、ロックダウン政策と経済活動とのトレードオフについて考えているが、実際に各エージェントが政策によって得られる利益とコストは、エージェントの属性に応じて異なっているので、そこを考慮してみた。といった内容です。

具体的には、ウイルス感染を遅らせることに対して、感染による重症化や死亡のリスクの高い高齢者ほどより得られる恩恵は大きく、経済活動が低下することによって受ける損失は、雇用が減ることによる負担が大きい若年層の方が大きいということです。

また、若年労働者についても彼らが従事する職業の種類によっても、異なることも考慮しています。

従って、エージェントを、基本的なセクターの若年労働者、贅沢なセクターの若年労働者、退職した高齢者の3つのタイプの人々を区別しており、政府はあるセクターを制限する代わりにその労働者を他のセクターに再配分する最適化問題を解いています。

ここまでの感想

  • 昨今でも飲食店が封鎖され、働き口がなくなった若者や大学の授業がすべてオンラインになって不便を被っている若者など、ロックダウン政策によって困っている印象を受けるのは確かに若年世代です。

  • この論文では、(一定のコストの元) 封鎖したセクターの労働者を他のセクターに再分配するような仮定をおいていますが、実際の社会においてそのコストを実際に支払うことはあるのでしょうか?

  • (まだ深く読めていないですが) ここでいうコストは、政府が各主体に労働力の移転を働きかけるためのコストであると想像します。しかし、労働者側にも再配分された仕事に順応するために支払うコスト(新しいスキルを得るために必要なものなど)があるようにも思われます。

  • コストの設定の仕方、影響などに着目して読み進めていこうと思います。


明日は続きを読んでいこうと思います。

よろしくお願いします。