JSPS Grant‐in‐Aid for Scientific Research (S)Central Bank Communication Design

working paper
No.026 (August 2020)

⽇本の⾃発的ロックダウンに関する考察

渡辺 努
藪 友良

Research Project on Central Bank Communication
702 Faculty of Economics, The University of Tokyo,
7‐3‐1 Hongo, Bunkyo‐ku, Tokyo 113‐0033, Japan
Tel: +81‐3‐5841‐5595 E‐mail: watlab@e.u‐tokyo.ac.jp
http://www.centralbank.e.u‐tokyo.ac.jp/en/

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be reproduced or distributed without the expressed consent of the author.

日本の自発的ロックダウンに関する考察 ∗
渡辺努 †

藪友良 ‡

2020 年 8 月 20 日

概要
新型コロナウイルスの感染拡大に対して，日本政府は緊急事態宣言を含む施策を行った。本稿では，日本政府の施策がどのようなメカニズムで国民の行動変容を引き起こしたかを検討した。スマホの位置情報データを用いて，人々のステイホームの度合いを示す指標（外出者数 × 外出時間がコロナ前に比べてどれだけ減少しているか）を，県別に日次で作成し，その上で，各施策の開始と終了のタイミングが各県で異なることを利用して，各施策が行動変容を引き起こすチャネルとして，(1) 国民が政府からの要請に従い外出を抑制する効果，(2) 国民が政府の施策のアナウンスメント等をもとに感染状況に関する認識を更新し自発的に外出を抑制する効果，の 2 つを識別した。本稿の主要な結果は以下のとおりである。第 1 に，感染拡大に伴い国民の外出はコロナ前に比べて約 32%減少したが，そのうち政府からの要請に伴う行動変容で説明されるのは 12%ポイントだった。第 2 に，各県における新規感染者数が 1%増加すると，その県の人々の外出は 0.022%ポイント減少した。第 3 に，東京都の外出抑制のう
ち政府の要請が寄与したのは約 4 分の 1 であり，残りの約 4 分の 3 は政府のアナウン
スや日々発表される感染者数など，感染に関する新たな情報を受け取った都民が，感染のリスクをアップデートしたことによって生じた。本稿の分析結果は，感染封じ込
めに必要なのは法的拘束力の強い措置ではなく，人々の行動変容を促す適切な情報の提供であることを示唆している。

∗

本稿の作成に際しては，青木浩介，宇井貴志，大西立顕，神取道宏，田邉勝巳，楡井誠，水野貴之，Gita
Gopinat の各氏との議論が有益であった。水野貴之氏からはステイホーム指標の提供を受けた。記して感謝したい。また，リサーチアシスタントとしてデータ整備を手伝ってくれた中原彩花氏に感謝する。本稿は，日本学術振興会科学研究費基盤研究 S「対話型中央銀行制度の設計」（課題番号：18H05217）の研究活動の一環として作成された。藪友良は，日本学術振興会科学研究費基盤研究 C「非線形時系列手法を用いたマクロ経済分
析」（課題番号：20K01594）の支援を受けた。
†
東京大学大学院経済学研究科。E-mail: watanabe@e.u-tokyo.ac.jp, Website: https://sites.google.com/
site/twatanabelab/‡
慶應義塾大学商学部。E-mail: tyabu@fbc.keio.ac.jp, Website: https://www.fbc.keio.ac.jp/ tyabu/

1

はじめに

1

コロナの感染拡大を受けて日本政府は 2 月 27 日に県などの地方自治体に対して学校の閉鎖要請を発出した。続いて日本政府は 4 月 7 日には東京都を含む 7 県を対象地域として緊急事態宣言を発出し，4 月 16 日には対象地域を 47 都道府県全部に拡大した。安倍首相
は「外出を控えることによって，人との接触を最低でも 7 割，極力 8 割減らして欲しい」と国民に呼びかけた。こうした政府の要請に反応して人々は外出を抑制した。例えば東京に住む人々が外出する割合は，3 月にはコロナ感染が拡大する前の 1 月との比較で −18%
であったが，緊急事態宣言の発動中の 4 月 26 日には −64% まで低下した。こうした人々の外出抑制の結果，1 日当たりの新規感染者数はピーク時の 209 人から 5 月 23 日には 2 人にまで低下し，5 月 25 日には緊急事態宣言が解除された1 。
日本の緊急事態宣言は中国や米国，イタリア等の欧州諸国のロックダウンと異なり，法的な拘束力をもたない。緊急事態宣言中に外出しても罰金や逮捕などの懲罰が課されることはない。警察が街で外出者に警告することもない。日本の状況は「自発的なロックダウン」である2 。 オックスフォード大学のブラバトニック公共政策大学院は各国政府の感染対策の強さを指標化し，厳格度指数 (Stringency index) として公表しているが3 ，日本で緊急事態宣言が発動中の 4 月末の時点でみて，日本の値は 47.22 であり，フランス (87.96)，米国 (72.69)，英国 (75.93)，ドイツ (76.85)，イタリア (93.52)，カナダ (72.69) と比べて，厳格度の低さが際立っている。日本はスウェーデン (46.30) と同水準である。個別の項目をみ
ると，「集会の制限（Restrictions on gatherings）」の項目は「制限なし（No restrictions）」
であり，「公共交通機関の閉鎖（Close public transport）」の項目についても「対策なし1

ただし，緊急事態宣言の解除後，経済活動が再開される中で，東京の新規感染者数は 6 月下旬以降，再び増加に転じ，緊急事態宣言前のピークを更新した。
2
Gordon (2020) は日本とそれ以外の国の違いについて「国内外の多くの識者が，日本における比較的ソフトな『緊急事態 (state of emergency)』の特殊性を指摘している。日本の緊急事態宣言は，法律で定められているにも関わらず，命令，罰金，逮捕ではなく，その施策は要請に頼っている」と述べている。日本政府による法的拘束力のない施策について海外メディアは以下のように報道している。
「日本の中途半端なコロナ対策はとにかく効いている」 (Foreign Policy, 2020 年 5 月 14 日)
https://foreignpolicy.com/2020/05/14/japan-coronavirus-pandemic-lockdown-testing/「日本はロックダウンや大量検査なしでウイルスに勝ったのか?」 (Bloomberg, 2020 年 5 月 22 日)
https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-05-22/did-japan-just-beat-the-viruswithout-lockdowns-or-mass-testing「危機一髪からサクセスストーリーへ：日本はコロナウイルスにどう取り組んできたか」 (The Guardian,2020 年 5 月 22 日)
https://www.theguardian.com/world/2020/may/22/from-near-disaster-to-success-story-howjapan-has-tackled-coronavirus
3
https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-responsetracker

2

（No measures）」となっており，他国と大きく異なっている。
「自宅滞在要件 (Stay at homerequirements) 」の項目についても，「自宅滞在の要請 (Recommend staying at home) 」であり，米国や欧州各国が「例外を除いて必須 (Required with exceptions) 」であるのと比較して，強制力が低い。
コロナ感染拡大に対して法的拘束力のない施策しか行ってこなかった日本で国民の行動変容が起きたという事実は，日本以外の国での行動変容の原因が（法的拘束力のある）ロッ
クダウンではない可能性を示唆している。本稿の目的は，日本政府による法的拘束力のない施策が国民を外出抑制などの行動変容へと導いたメカニズムを明らかにすることである4 。
日本政府による感染拡大のための施策が人々の行動変容をもたらしたチャネルとして，
本稿では次の 2 つに注目する。第 1 のチャネルは「介入（intervention）効果」である。これは政府の命令や要請に国民が従い外出を抑制するという意味である。中国武漢のロック
ダウンは最初の事例であるが，中国や米国，欧州各国では政府が国民の移動の自由を奪う
法的な権力をもつ。日本の緊急事態宣言は，法的拘束力はなく，あったとしても非常に限定的であり，政府からの「要請」と呼ぶのが適当である。一方，日本政府の行った学校閉
鎖は強制的な側面をもった。
第 2 のチャネルは「情報効果」である。一般に，政府が何かの施策の実施をする際には事前に様々な情報を収集し，それを踏まえて意思決定すると考えられる。したがって，国民は政府の決定を通して，現状がどうなっているかに関する情報を得ることができる。政府の施策のシグナリング効果である。これを今回の緊急事態宣言等の施策に当てはめると，政府の発表を通して，国民は感染の状況に関する新たな情報を入手したと考えられる。日本を含む先進各国では，感染者のプライバシー保護の観点から，感染の実態の詳細が国民に知らされることはない。そのため政府がもつ情報量が多く（少なくとも多くの国民はそのように信じている），シグナリング効果も強いと考えられる。
本稿では，スマホの位置情報データを用いて，人々のステイホームの度合いを示す指標(外出者数 × 外出時間がコロナ前の 2020 年 1 月との対比で何%低下したか) を，県別に日次で計測し，パネルデータを構築し，緊急事態宣言と学校閉鎖という 2 つの施策がそれぞれステイホーム指標にどのような影響を及ぼしたかを分析する。その際に重要なのは介入
4

本稿の主題とは離れるが，そもそも日本はなぜ法的拘束力のある措置を打たないのかという問いも重要である。Kushner (2020) は，日本でもかつてはコレラやハンセン病の感染拡大を防ぐため，検査や隔離などを行う法的な権限を警察に与えていた。特にハンセン病患者に対しては非常に厳格な隔離政策が採られた。これらの厳しい感染対策には当時も今も批判が多く，そのために日本政府は強権的な緊急事態宣言に踏み切れなかったのではないかと指摘している。

3

効果と情報効果の識別である。本稿では，緊急事態や学校閉鎖の開始と終了のタイミングが各県で異なることを利用して 2 つの効果の識別を行う。例えば，東京に緊急事態宣言が出たのは 4 月 7 日であったが，その時点では，東京から北 100 キロ，新幹線で 1 時間という位置にある栃木県には発出されなかった。栃木県に緊急事態宣言が発出されたのは 4 月

16 日である。したがって，7 日から 15 日までの間は栃木県で介入効果はない。しかし栃木県の人々は東京に緊急事態が発令されたことは認識しているので情報効果は存在し，その分だけ外出が減少する。これに対して東京の人々は介入効果と情報効果の両方の要因から外出抑制が働く。したがって，東京と栃木の人々が感染について同じ情報をもち両県の情報効果に差がないという前提の下では，両県のステイホーム指標の差をみることにより介入効果を取り出すことができる。緊急事態宣言は発動のタイミングが県の間でずれただけ
でなく，解除も 3 回に分けて行われたので，そのタイミングのずれを利用して介入効果を識別できる。同様に学校閉鎖についても，学校閉鎖の解除のタイミングが県の間で大きなばらつきがあるので，これを利用して介入効果を識別できる。
本稿の主要な結果は以下のとおりである。第 1 に，緊急事態宣言は，人々の外出をコロ
ナ前に比べて 20%ポイント低下させる効果があった。そのうちの 7%ポイントは介入効果によるものであり残りは情報効果によるものである。一方，学校閉鎖は人々の外出をコロ
ナ前に比べて 12%ポイント低下させる効果があった。そのうちの 5%ポイントは介入効果によるものである。第 2 に，各県における新規感染者数の増加はその県の人々の外出を抑制する効果があった。各県における新規感染者数が 1%増加すると，その県の人々の外出は0.022%ポイント減少した。かりに新規感染者数が 0 から 100 人に増えると外出は 12%ポイ
ント抑制された。人々は新規感染者数の全国の合計値にも反応して外出を抑制した。第 3に，東京都の外出抑制を介入効果と情報効果に分けると，介入効果の寄与は約 4 分の 1，情報効果の寄与は約 4 分の 3 であり，行動変容の支配的なチャネルは情報効果であった。本
稿の分析結果は，日本国民が，政府からの施策のアナウンスメントや日々発表される感染者数など様々な情報をもとに，感染を抑えるための外出抑制を自発的に行ってきたことを示している。感染封じ込めに必要なのは法的拘束力の強い措置ではなく，人々の行動変容を促す適切な情報の提供であることを示唆している。
コロナ感染の経済への影響に関する研究は数多く発表されており，その数は急速に増えているが，本稿はその中でも以下の 3 つの分野の研究と密接に関連している。第 1 はスマ
ホの位置情報データを用いた人々の外出抑制行動に関する研究である。研究例としては，

4

Alexander and Karger (2000), Barrios and Hochberg (2020), Couture et al. (2020), Chiou
and Tucker (2020), Gupta et al. (2020) などがある。
第 2 は米国のロックダウン政策が人々の外出抑制に及ぼした効果に関する研究である。研究例としては，Forstyle et al. (2020), Rojas et al. (2020), Coibion et al. (2020), Goolsbee

and Syverson (2020) Alexander and Karger (2000), Gupta et al. (2020) などがある。本稿の主たる関心は，日本政府のコロナ対策が法的拘束力をもたなかったにもかかわらず行
動変容をもたらしたのは何故かであるが，この点で興味深いのは，米国のデータを用いた研究のいくつかが，政府によるロックダウンは米国民の行動変容の限られた部分しか説明していない，と指摘していることである。例えば，Goolsbee and Syverson (2020) は，ロックダウンが全米で一斉に行われた訳ではなく，州または郡によって実施のタイミングがずれていることを利用して，ある時点でロックダウンの行われている郡と行われていない郡を比較して，消費者の購買行動に有意な差があるかを調べた結果，両者の差は確かに存在するものの，差はさほど大きくないことを示した。また，Rojas et al. (2020) は，学校閉鎖のタイミングが州の間で異なることに注目し，ある時点で学校閉鎖が行われている州とそうでない州で失業保険申請件数に差があるか否かを調べた結果，統計的に有意な差はない
ことを示した。米国民の行動変容は（法的拘束力のある）ロックダウンに起因するものでない可能性は Chetty et al (2020) でも指摘されている。これらの研究は，米国の行動変容
は，政府によって行われた法的拘束力のある施策によってもたらされたものではなく，感染に対する米国民の自発的な対応の結果と指摘している5 。
本稿と関連する第 3 の分野はアジアにおけるロックダウン政策の効果に関する研究である。Fang et al. (2020) は中国について，スマホの位置情報データを用いて，武漢がロックダウンされた日の前後で人の流れがどのように変化したかを推定した。他の要因をコントロールした上でのロックダウン自体の効果として，武漢への流入が 76%，流出が 56%，武漢内の移動が 54%低下したとの結果を得ている。Aum et al. (2020) は韓国について，感染が突出して多かった大邱と慶北地域とその他の地域を比較することにより，人口 1000 人
当たりの感染者数が 1 人増えると雇用が 2-3%減少するとの結果を得た。日本に関する研究
では，Cato et al. (2020) が，東京都知事が 3 月 25 日に感染の深刻さを説明する会見を行5

米国以外のデータを用いた研究としては，Sheridan et al. (2020) が，感染拡大のために政府が外出や経済活動に法的な介入を行ったデンマークと，それらの介入のなかったスウェーデンを比較して，銀行の取引デー
タに観察される経済活動の落ち込みは大きく異ならず，したがって政府による介入は経済活動停滞の主因ではないと主張している。

5

う直前と直後で，経済の先行きに関する家計の予想がどのように変化したかを分析しており，人々は会見を聞いた後で，雇用や物価，医療品や生活必需品などの不足に関する懸念を強めたことが示されている。
本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節では，日本でのコロナ感染の概要を説明する。
第 3 節と第 4 節では，本稿の実証分析で用いる手法とデータについてそれぞれ説明する。
第 5 節では，実証分析の結果を説明する。第 6 節では，本稿の結論と政策的含意を述べる。

2

日本における COVID-19 の発生と政策対応
新型コロナウイルス感染の日本国内での最初の報告事例は，2020 年 1 月 16 日であり，中国武漢への渡航歴のある男性であった。その後，2 月 5 日には横浜港に寄港していたクルー
ズ船の乗客から 10 人の感染者が確認された。2 月 10 日には国内での初の死者が報告された。国内での感染が本格化したのは 2 月後半以降であり，2 月 29 日の時点での国内感染者の累計数は 242 名となった。3 月入り後，感染はさらに拡大し，3 月末には感染者の累計数
は 2234 名となった。政府は，こうした感染拡大を受けて，2 月 27 日に全国小中高校に対し臨時休校を要請したほか，3 月 24 日に 2020 年夏に予定されていた東京オリンピックの延期を決定した。さらに，4 月 7 日に緊急事態宣言を (東京を含む)7 都府県に発令し，4 月

16 日には対象地域を全ての都道府県に拡大した。
図 1 の棒グラフは，東京都における毎日の新規感染者数を示している。新規感染者数は3 月下旬に急速に増加し，3 月 17 日には 100 名を超え，4 月 10 日には 200 名を超えた。緊急事態宣言の発令などに伴い，新規感染者数は減少し，5 月中旬にはほぼゼロとなった。しかし，5 月後半から新規感染者数が再び増加に転じた。
図 1 の青の折れ線グラフは，スマホの位置情報データを用いて作成したステイホーム指標である（作成の詳細については後述）。コロナ感染が拡大する前の 2020 年 1 月との対比
で東京の居住者が自宅にとどまる度合いがどの程度増えているかを示している。新規感染者数が増えると人々がステイホームに向かうことを示している。人々は東京都知事が毎日発表する新規感染者の数から感染に関する情報をアップデートし，感染回避の行動をとっていることを示唆している。また，ステイホーム指標は，2 月 27 日の臨時休校の要請，4
月 7 日の緊急事態宣言の発出のタイミングでジャンプしており，政府の施策が人々の行動を変容させたことを示している。興味深いのは，ステイホーム指標の上昇は，緊急事態宣言の対象が全県に拡大された 4 月 16 日でも生じている点である。東京の緊急事態宣言は6

既に 4 月 7 日に出ており，16 日の施策は東京の居住者には直接関係ないはずだ。東京の居住者は，他県を対象とする施策ではあるが，政府の施策発表から感染拡大に関する新しい情報を入手した可能性がある。もうひとつの注目点は，5 月後半から 6 月初にかけて緊急事態宣言が解除され，学校も再開されたにもかかわらず，ステイホーム指標は 1 月対比で20%超と高い水準を維持していることだ。仮に，政府による外出抑制の要請が人々の行動
変容の主因だとすれば，要請解除とともにステイホーム指標が元の水準まで低下するはずだ。そうはなっていないということは，人々の行動変容の少なからざる部分が自発的なものであることを示唆している。
東京は国内で感染者の最も多い県であるが，その他の県の中には，感染者がゼロまたは
非常に少数という県もある。図 2 では，感染者数の少ない県の例を示している。ここで示しているのは栃木県であり，東京から北 100 キロに位置している。栃木県の新規感染者数
は 6 月末までの累計で 72 名で東京の 1%に過ぎない。栃木県のステイホーム指標は，東京
ほどではないものの，3 月初以降，上昇を示した。2 月 27 日の休校要請と 4 月 16 日の緊急事態宣言の発出の直後にステイホーム指標はジャンプした。栃木県のように感染の少ない地域でも，政府による外出抑制の要請が一定の効果をもったことを示している。また，栃木県のステイホーム指標は，東京を含む 7 都道府県を対象に出された緊急事態宣言（栃木県は対象外）が出された 4 月 7 日にもジャンプが見られる。栃木県の住民は，感染の多い
地域での感染状況を注視しており，それを踏まえて行動を変容させたことを示唆している。

3

推定方法
本稿では，2020 年 1 月 6 日から 6 月 28 日の期間について，47 都道府県のステイホーム

指標を作成し，分析を行う。このパネルデータを用いることで次の 2 つの意味での識別を行う。
第 1 は「介入効果」と「情報効果」の識別である。緊急事態宣言や学校閉鎖などの政府による施策は県の間でタイミングのズレがあり，そのズレを利用することで人々の行動変
容の要因が 2 つの効果のどちらによるかがわかる。例えば，東京に緊急事態宣言が出たのは 4 月 7 日であったが，その時点では栃木県には発出されなかった。栃木に緊急事態宣言が発出されるのは 4 月 16 日である。したがって，7 日から 15 日までの間は栃木県で介入効果はない。しかし栃木県の人々は東京に緊急事態が発令されたことは認識しているので情報効果は存在し，その分だけステイホーム指標が上昇する。これに対して東京の人々は介7

入効果と情報効果の両方の要因から外出を自粛しステイホーム指標が上昇する。したがって，東京と栃木の人々が感染について同じ情報をもち両県の情報効果に差がないという前提の下では，両県のステイホーム指標の差をみることにより介入効果を取り出すことができる。緊急事態宣言は発動のタイミングが県の間でずれただけでなく，解除も 3 回に分けて行われたので，そのタイミングのずれを利用して介入効果を識別できる。同様に学校閉鎖についても，学校閉鎖の解除のタイミングが県の間で大きなばらつきがあるので，これを利用して介入効果を識別できる。なお，新型コロナウイルス感染への対策は県を単位として行われているので，それより下位の市町村のレベルで施策が異なることは少ない。
第 2 は，人々の行動変容が自分の周囲の感染状況に左右されるのか，それとも日本全体の感染状況に左右されるのかに関する識別である。図 2 でみたように，県内の新規感染者
数が少ない県でも，人々は外出を抑制している。このことは，人々が県内の感染者数ではなく，全国の感染者数に反応して外出抑制の意思決定を行っている可能性を示唆している。
感染は東京など大都市圏に集中しているので，これらの県の感染者数と全国の感染者数は強く相関している。しかしそれ以外の県では，その県の感染者数と全国の感染者数の相関は弱い。この性質を利用することで，人々の行動変容が地域の感染者数と全国の感染者数のどちらにどの程度影響を受けたかを推計できる。
本稿で用いる推計手法は以下のとおりである。県 i の時点 t におけるステイホーム指標
を yit と表記する。県 i の時点 t における新規感染者数を x̃it と表記する。全国の新規感染者数を x̃t と表記する。新規感染者数の分布は，東京など少数の県で極端に大きな値をとる
ため，右に歪んだ分布となっている。先行研究では対数をとることが多いが，県によっては新規感染者数がゼロの日があり，対数をとることができない。そこで本稿では，x̃it と x̃tのそれぞれについて，逆双曲線正弦 (inverse hyperbolic sine) 関数により変換した値を用qp
いることにする。具体的には，xit ≡ ln(x̃it + x̃2it + 1)，xt ≡ ln(x̃t + x̃2t + 1) と定義す8

る。本稿で用いる推計式は以下のとおりである6 。

yit = µi + α0 Dit (緊急事態宣言) + β0 Dit (学校閉鎖)
|
{z
}
介入効果
X
X
+
αk At (Ek ) +βk At (Ck ) + γ1 xit + γ2 xt +ϵit
k
| k
{z
}
情報効果

(1)

ここで µi は i 県に固有の効果 (Prefecture FE) を表す。Dit (緊急事態宣言) は県 i で時点 t
において緊急事態宣言が発動中のときに 1，それ以外は 0 をとるダミー変数である。同様に，Dit (学校閉鎖) は県 i で時点 t において学校閉鎖中のときに 1，それ以外は 0 をとるダミー変数である。At (Ek ) は緊急事態宣言に関して政府が行った k 番目のアナウンスメント
を表し，k 番目のアナウンスが行われた翌日以降，全ての県で 1 をとるダミー変数である。
同様に，At (Ck ) は学校閉鎖に関して政府が行ったアナウンスメントを表すダミー変数である (これら変数の詳しい定義は第 4.3 節を参照)。

Dit (緊急事態宣言) と Dit (学校閉鎖) は介入効果を表す。一方，At (Ek ) と At (Ck ) は 2 つの政策のアナウンスメントがステイホーム指標に及ぼす影響を表すので情報効果となる。
また，県内及び全国の新規感染者数に対するステイホーム指標の反応も情報効果を表すと解釈できる。

(1) 式では，感染に関する人々の情報源は政府による政策アナウンスメントと新規感染者数と仮定した。しかし人々はこれ以外の経路でも感染に関する情報を取得している可能性がある。この点を考慮した推計式として本稿では以下の推計も行う。

yit = µi + α0 Dit (緊急事態宣言) + β0 Dit (学校閉鎖)
{z
}
|
介入効果
+ λt + γ1 xit +ϵit
| {z }
情報効果(2)

ここで λt は時間効果 (Day FE) を表す。介入効果の定式化は (1) 式と同じである。一方，
情報効果のうち政府の政策アナウンスは，全ての県の住民に同一の情報を提供するので時間効果で表現されている。同様の理由で，全国の新規感染者数も時間効果で表現されている。しかし時間効果は感染に関するこれ以外の情報も含まれており，この点で (1) 式と異
6xit と xt は，県内及び全国の新規感染者数を逆双曲線正弦関数により変換した値であり，この変換は対数と似た性質を持つことが知られている。(1) 式において，この 2 つの変数にかかる係数である γ1 と γ2 は，例
えば，県内新規感染者数が 1%増えると被説明変数が 0.01γ1 上昇することを意味する。詳しくは Bellemare
and Wichman (2020) を参照されたい。

9なる。なお，(2) 式では，どの県の住民も，県内の新規感染者からの情報を除くと，感染に関してもっている情報は同一であり，それが行動変容に及ぼす影響も同じと仮定している。しかし実際には，人々のもつ情報や，情報の受け止め方は地域間で異なるかもしれない。例えば，同じ政府アナウンスメントでも，感染の厳しい地域とそうでない地域では受け止め方が異なるかもしれない。第 5 節では，日本を 7 つの地域 (Region) に分割した上で，時間効果が各地域で異なる (Day×Region) 可能性も考慮した推計を行う。

4

データ

4.1

ステイホーム指標

位置情報データとしては，株式会社ドコモ・インサイトマーケティングが提供する「モバイル空間統計（“Mobile Spatial Statistics”）」を用いる7 。モバイル空間統計は，約 7800
万台のドコモの携帯電話がどこにあるかを 10 分ごとに記録したデータである。具体的には，各地にある携帯電話の基地局は，その地域内にどの携帯電話があるかを把握している。
そのデータをもとに，日本国内を 500m×500m のメッシュに区切った上で，あるメッシュ
において，ある時刻（10 分刻み）に，そのメッシュ内に何台の携帯電話があるか，それらの携帯電話の持ち主の年齢や性別，居住地区は何かを記録したデータが作成・公開されている。ただし，携帯電話の台数が非常に少ないメッシュについては，個人情報保護の観点から除外されている。
このデータを利用して，次の 2 つのステップでステイホーム指標を作成した。第 1 のス
テップは住宅地の検出である。あるメッシュについて，深夜 0 時から 5 時までの時間帯に平均的に何人いるかをカウントし，それをそのメッシュの夜間人口とする。同様に，朝 9時から 17 時までの時間帯に何人いるかをカウントし，それをそのメッシュの昼間人口とする。住宅地は，昼間人口が夜間人口よりも多ければビジネスや商業の地域と考えることができ，その逆に昼間人口が夜間人口よりも少なければ住宅地である。本稿では，コロナ感
染が拡大する前の 2020 年 1 月の時点で，昼間人口/夜間人口 < 0.8 を満たすメッシュを住宅地と定義した。なお，閾値を 0.9 または 0.7 としても計算結果は定性的には同じだった。
第 2 のステップは，外出率の計算である。第 1 のステップで住宅地と判定されたメッシュについて，ある日のある時刻（10 分刻み）における夜間人口と昼間人口をカウントし，夜7

https://mobaku.jp/

10

間人口から昼間人口を差し引くことにより外出者数を計算する。それを時刻とメッシュについて集計することにより，県別日次の外出者数を計算する。例えば，コロナ感染拡大前の 1 月の時点での東京都では，住宅地の夜間人口が約 530 万人に対して，昼間人口は平日で約 360 万人であり，外出者数は約 170 万人である。
最後に，コロナ感染拡大前の 2020 年 1 月（2020 年 1 月 6 日から 1 月 31 日まで）の外出者数を平常時の外出者数とし，県別日次の外出者数が平常時の外出者数から何パーセン
ト乖離しているかを算出する。乖離率に −1 を掛けたものをステイホーム指標として用い
る8 。

4.2

新規感染者数

政府及び県は新規感染者数を日々発表している。日付は PCR 検査により陽性であることを医師が確認した日（確定日）である9 。ジャッグジャパン株式会社が作成・公開しているデータベースの数値を用いている10 。新規感染者数は曜日要因によって大きく変動する。
本稿の分析では，人々は過去 1 週間の趨勢的な推移をみて外出するか否かを決めていると仮定し，当日を含む過去 1 週間の平均値を用いる。

4.3

感染拡大に対する政府の対策

学校閉鎖要請政府は 2 月 27 日に，全国全ての小学校，中学校，高等学校，特別支援学校を対象として，3 月 2 日からの休校を要請した。これを受けて北海道を除く全ての県が 3
月 2 日から休校とした11 。学校閉鎖に関する以下の 2 つのダミー変数を作成した。学校閉
鎖ダミーは，その県での学校閉鎖期間中は 1 をとりそれ以外はゼロのダミー変数である。
具体的には，北海道を除く各県について，学校閉鎖の開始日は 3 月 2 日とし，各県における学校再開の前日まで 1 とする。北海道については学校閉鎖の開始日である 2 月 27 日から 1 とした。学校再開日は県の間でばらつきが大きく，最も早い県で 4 月 6 日，最も遅い
8ステイホーム指標の計算手順の詳細については Mizuno et al. (2020) を参照されたい。
感染に関する日付としては感染日と確定日がある。感染日は感染した日であり，感染者の記憶に頼るため，確定が不可能な場合も少なくない。これに対して確定日は明確に記録される。新聞や TV 等で報道されるのは確定日ベースの人数であるから，人々の外出に関する意思決定に影響を及ぼすのも確定日ベースの人数と考えられる。
10
https://gis.jag-japan.com/covid19jp。なお，感染者の居住する県が不明または居住地が外国の場合
はサンプルから除外した。
11
詳細は https://www.mext.go.jp/content/20200304-mxt_kouhou02-000004520_1.pdf を参照。
911

県で 6 月 1 日である。各県の学校閉鎖の開始と終了の日付は図 3 に示してある。なお，再開後に短期間で再度閉鎖した場合は再開とみなしていない。第 2 のダミー変数は，政府による学校閉鎖要請のアナウンスメントを表すものであり，政府が要請を行った 2 月 27 日の翌日から北海道を除く全県で 1 とする。北海道についてはアナウンスのあった 2 月 26 日の翌日から 1 とした。なお，学校再開のタイミングは，県レベルで決定されたため，県によるアナウンスは行われたが，政府によるアナウンスは確認できなかった。これを踏まえ，学校閉鎖終了のアナウンスを表すダミー変数は本稿では使用しないこととした。
緊急事態宣言政府は，4 月 7 日に 7 都道府県（埼玉，千葉，東京，神奈川，大阪，兵庫，

福岡）に緊急事態宣言を発令し，4 月 16 日には対象を全県へと拡大した12 。緊急事態宣言
は，5 月 14 日に感染被害の少ない 39 県で解除され，5 月 21 日にはさらに 3 県で解除，最後に 5 月 25 日には東京を含む 5 県で解除された。緊急事態宣言についても，2 種類のダミー
変数を作成した。最初のダミーは緊急事態ダミーであり，その県で緊急事態発動中は 1 でそれ以外はゼロである。例えば，東京都の緊急事態ダミーは，東京都に緊急事態宣言が発令された翌日の 4 月 8 日から解除された 5 月 25 日まで 1 とする。各県の緊急事態の開始と終了の日付は図 4 に示してある。第 2 のダミー変数は，緊急事態の開始と解除に関する政府のアナウンスを表すダミーであり，アナウンスのあった翌日から全県で 1 をとる。具体的には，緊急事態の開始に関する 2 回のアナウンス（4/7，4/16）と緊急事態の終了に関する 3 回のアナウンス（5/14，5/ 21，5/25）のそれぞれに対応する 5 つのダミー変数を
作成した。

4.4

人々の外出に影響を及ぼすその他の要因

その他の要因として，雨ダミーと土日祝日ダミーを用いる。雨ダミーは，県庁所在地の
降水量が 0 より大きいなら 1，それ以外はゼロである。降水量のデータは気象庁のウェブサイトから入手した。土日祝日ダミーは，土日及び祝日に 1，それ以外はゼロである。

12
活動制限の内容は県によって異なる。詳しくは https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/
tokyo/ を参照されたい。

12

5

推定結果

5.1

基本推計

ステイホーム指標を被説明変数として，固定効果モデルにより推計を行った13 。結果は
表 1 に示してある。まず，Model 1 では，学校閉鎖ダミーと緊急事態ダミーを説明変数とし，その他の説明変数として，雨ダミー，土日祝日ダミーを加えた推計を行った。学校閉
鎖はステイホーム指標を 11%ポイント引き上げ，緊急事態宣言は 16%ポイント引き上げたとの結果となっており，両者ともに大きな効果があったことを示している。

Coibion et al. (2020) などが指摘するように，感染者数の増加は，緊急事態宣言など政府の対応を引き起こす一方，人々の感染に対する恐怖心を強め，自発的に外出を抑制させる効果もある。Model 1 でみたステイホーム指標の増加は政府の施策によるものではなく，感染者数の増加に起因するものかもしれない。そこで Model 2 では，県内の新規感染者数と全国の新規感染者数を説明変数として追加した。県内及び全国の新規感染者数を説明変数に加えることにより，学校閉鎖ダミーと緊急事態ダミーの係数は Model 1 に比べ小さくなっている。しかしいずれのダミー変数の係数も引き続き有意にゼロと異なっており，学校閉鎖と緊急事態がステイホーム指標に及ぼす影響は，感染者数をコントロールしてもな
お残ることを示している。
次に，Model 3 では，学校閉鎖と緊急事態のアナウンスによるステイホーム指標の変動
をコントロールするために，学校閉鎖については，2 月 27 日の政府による学校閉鎖のアナ
ウンスを表すダミーを，緊急事態については，緊急事態の開始に関する 2 度のアナウンスと緊急事態の解除に関する 3 度のアナウンスを表すダミーを加えた (この推定は第 3 節の

(1) 式に該当する)。例えば，緊急事態アナウンス (4/7) は，アナウンス翌日の 4 月 8 日以
降，全ての県において 1 をとるダミー変数であり，その係数が正であれば，4 月 7 日に出された緊急事態宣言の対象県か否かにかかわらずステイホーム指標が上昇したことを示している。

Model 3 の結果をもとに学校閉鎖の効果をみると，学校閉鎖ダミーの係数は 8.3 であり，有意にゼロと異なる。しかし学校閉鎖アナウンスの係数は小さく，ゼロと有意に異ならない。情報効果を上回る大きな介入効果があったことがわかる。次に，緊急事態宣言の効果をみると，緊急事態ダミーの係数は 8.2 であり，学校閉鎖とほぼ同じマグニチュードの介
13

ステイホーム指標は，元の値に 100 をかけたものを用いた。

13

入効果があったことがわかる。また，2 度の緊急事態アナウンスの係数はともに正で有意であり，合計するとステイホーム指標を 7.4%ポイント引き上げる効果があった。一方，緊急事態解除のアナウンスの係数をすべて合計するとほぼゼロである。上記の結果は，緊急事態宣言は介入効果と情報効果の両方のチャネルを通じてステイホーム指標を引き上げる効果があったことを示している。
次に Model 4 では，時間効果 (Day FE) を含めた推計を行った (この推定は第 3 節の (2)式に該当する)。時間効果は，各都道府県すべてに同じ影響を与える要因を捉えている。学校閉鎖や緊急事態など政府によるアナウンスメントのみならず，感染拡大に関する様々な情報を人々が入手しそれに反応して外出を抑制する効果も捉えられている。学校閉鎖ダミーの係数と緊急事態ダミーの係数は，どちらも Model 3 の結果と比べると幾分小さくなっているが，引き続き統計的に有意である。
図 5 の青の実線は，この推計で得られた時間効果 (Day FE) を示している。時間効果には，2020 年 4 月に 2 回のジャンプが観察される。最初のジャンプは 4 月 7 日の緊急事態宣言の発令に対応し，2 度目のジャンプは 4 月 16 日の緊急事態宣言の全国への拡大に対応している。図 5 の点線は，時間効果を被説明変数として，説明変数を全国感染者数，緊急事
態アナウンス (4/7, 4/16)，緊急事態解除アナウンス (5/14，5/25)，土日休日ダミーとして推計し，その理論値を示したものである14 。点線で示した理論値は時間効果の変動を捉えており，緊急事態アナウンスなどの変数で時間効果の変動のほとんどを説明しているが，時期によっては時間効果と異なる動きをしている。例えば，2 月初旬は時間効果が上昇しているにもかかわらず点線には変化が見られない。2 月 3 日には，感染者の出たクルーズ船であるダイヤモンド・プリンセス号が横浜港に寄港し，5 日から検疫が始まったため，マスメディアで報道され注目を集めた。この報道がきっかけになり各県の人々が外出抑制に向かった可能性がある。

Model 3 と Model 4 では，政府のアナウンスなどに対する各県の居住者の反応は同一と仮定してきた。しかし，人々の反応は住む地域 (Region) によって異なる可能性がある。そこで Model 5 では，日本全国を 7 つの地域（東北，関東，近畿，中部，中国，四国，九州）に分け，時間効果を Day×Region と定式化することにより，それぞれの地域で時間効果が異なる可能性を許容する定式化とした15 。推計結果をみると，学校閉鎖の係数は 4.9，緊急
14

Model 3 の推計で 2 月 27 日の学校閉鎖アナウンスと 5 月 21 日の緊急事態解除アナウンスは有意でなかったので，ここでの推計では除外している。また理論値の算出は，土日祝日ダミーの係数を 0 として行った。
15
本稿では北海道を東北地方，沖縄を九州地方に含めたが，北海道と沖縄はともに島であり，別の経済圏で

14

事態宣言の係数は 7.1 となっており，学校閉鎖の係数が大きく低下している。しかし，学校閉鎖，緊急事態ともに係数は引き続き有意に正である。

Model 5 の結果を米国に関する先行研究と比較してみよう。Goolsbee and Syverson (2020)
では，ある郡に外出禁止 (shelter-in-place: 以後 SIP) 命令が出されることによって，その郡にある小売店への来店客数が 7.6%減少するとの結果を得ている。これが米国の SIP の介入効果である。一方，日本では，緊急事態宣言が発出される直前のステイホーム指標は
約 0.17 であり，コロナ前の 2020 年 1 月を基準にすると外出（外出者数 × 外出時間）の水
準が 0.83 であった。Model 5 の緊急事態ダミーの係数が 7.1 ということは，緊急事態宣言の介入効果で外出の水準が 0.759(= 0.83 − 0.071) に下がったことを意味し，外出の変化率
は −8.6% である。Goolsbee and Syverson (2020) は外出抑制の度合いを来店客数で測っており，本稿の尺度とは異なるため，直接の比較はできないが，米国の SIP の外出への影響
が −7.6% であるのに対して，日本の緊急事態宣言の外出への影響は −8.6% と，ほぼ同じオーダーである。
「要請」型の日本政府の介入と，法的拘束力のある米国のロックダウンがほぼ同じ大きさの介入効果をもつというのは興味深い。
次に，Model 5 の県内新規感染者の係数を米国の結果と比較すると，県内新規感染者数の係数は 2.2 であり，緊急事態宣言の発出される直前のステイホーム指標の水準 (0.83) を踏まえると，これは県内新規感染者数が 1%増えると外出（外出者数 × 外出時間）が 0.03%
減少することを意味する。これに対して，Goolsbee and Syverson (2020) では，累積の死亡者数が 1%増えると店舗への来店客数がやはり 0.03%減少するとの結果となっている。感染者数と死亡者数という異なる変数に対する反応であるため比較は難しいが，両国民が感染拡大の情報に類似の反応をした可能性がある。
学校閉鎖ダミーと緊急事態ダミーの係数が正で統計的に有意という結果をどのように解釈すべきだろうか。学校閉鎖については，安倍首相が学校閉鎖を提案し，学校を所管する
県や市町村等の地方自治体に対して要請を行った。地方自治体はこの要請を受け入れ，安倍首相の提案の 4 日後には実際に休校が開始された。こうした経緯は，安倍首相の要請が地方自治体に対して強制力を持ったことを示唆している。学校閉鎖が介入効果をもったという上記の結果はこれを裏づけるものである。
これに対して緊急事態宣言は，中国や米国・欧州のロックダウンと異なり，法的拘束力のなある可能性がある。結果の頑健性を確認するため，北海道と沖縄を除いた推定も併せて行ったが主要な結果は同じであった。

15

いものであった。罰金や逮捕といったペナルティのない「要請 (requests and instructions)」に人々が従う合理的な理由はなく，別な説明が必要である。ひとつの可能性として考えられるのは，政府の要請がきっかけとなって，企業間の戦略的な関係に変化が生じたということである。例えば，企業が勤務時間の短縮や在宅勤務に切り替えるか否かを検討する際に大事なポイントとなるのは，自分の取引先の企業がどう反応するかである。取引先が時間短縮や在宅勤務をしないのであれば，自分だけ切り替えるのは望ましくない。全ての企
業が同じように考えれば，結局，どの企業も切り替えができない。しかし自分の取引先が時短や在宅勤務に切り替えるのであれば自分も切り替えるのが望ましい。この循環が生まれれば，皆が営業時間の短縮や在宅勤務に切り替え，結果として外出が抑制される。政府の「要請」を契機として，他の企業がどう対応するかに関する予想が変化し，それが協調的な外出抑制へとつながった可能性がある16 。

5.2

平日と土日祝日を分けた推計

表 1 の推計では，説明変数として土日祝日ダミーを入れることで，平日と土日祝日で定数項が異なる可能性を考慮した。しかし，平日と土日祝日では，定数項だけでなく，各説
明変数の係数も異なっているかもしれない。平日の外出については，職場や学校などが政府の要請に対してどのように対応するかによって決まる部分が多い。これに対して，土日祝日の外出の意思決定を行うのは個人であり，個人が政府からの要請をどのように受け止めるかに依存している。平日と土日祝日の外出抑制の度合いを比べることにより，外出抑制の背景にある事情を掘り下げて調べることができる。
表 2 の Model 1 と Model 2 は平日のデータだけを，また Model 3 と Model 4 は土日祝日のデータだけを用いた推計結果を示している。表 2 の Model 1 と Model 3 は表 1 の Model

1 に対応し，また Model 2 と Model 4 は表 1 の Model 5 に対応している。表 2 の Model 1と Model 3 の結果を比較すると，第 1 に，学校閉鎖ダミーは平日だけでなく土日祝日も有
意に正であることがわかる。学校閉鎖は人々に対して土日祝日の外出抑制を命じるもので16

別な可能性としては，政府の要請を契機として，外出抑制に向けて社会の同調圧力が高まったことも考えられる。その象徴は，外出している人を見つけ出し批判する自粛警察（virus vigilantes）の出現である。自粛
警察については以下の記事を参照されたい。
https://www.washingtonpost.com/world/asia_pacific/in-japan-busy-pachinko-gamblingparlors-defy-virus-vigilantes-and-countrys-light-touch-lockdown/2020/05/14/8ffee74e9447-11ea-87a3-22d324235636_story.html
https://www.japantimes.co.jp/news/2020/05/13/national/coronavirus-vigilantes-japan/

16

はないので，土日祝日の外出抑制は自発的なものと解釈すべきである。第 2 に，学校閉鎖
ダミー，緊急事態ダミーの係数はともに土日祝日の方が大きい。Eichenbaum et al (2020)
は，感染拡大は労働者と消費者の両方の行動に影響を与えると指摘している。すなわち，労働者は職場での他者との接触を恐れ職場に行くのを躊躇する一方，消費者は消費の現場での他者との接触を恐れて消費を控える。土日祝日の外出抑制が大きいとの分析結果は，
消費者の行動変容が労働者の行動変容よりも大きかったと解釈できる。
表 1 の説明でも述べたとおり，表 2 の Model 1 と Model 3 は介入効果と情報効果を区別しておらず，2 つのダミー変数の係数には介入効果と情報効果の両方が混在している。これに対して，Model 2 と Model 4 では，ステイホーム指標に影響を及ぼすその他の要因をコントロールするため，県内新規感染者数と時間効果を説明変数に追加した。時間効果は

7 つの地域で異なり得るという定式化にしている。Model 2 と Model 4 の推計結果をみると，第 1 に，学校閉鎖と緊急事態の 2 つのダミーの係数はともに平日の方が大きくなっている。学校閉鎖の介入効果が平日に大きいというのは驚くべきことではない。一方，緊急事態ダミーについては，平日の介入効果がより大きいということは，政府からの要請に対して，労働者が消費者よりも積極的に対応したことを示唆している。政府からの要請に応じるかたちで，営業時間短縮や在宅勤務への移行などを企業が積極的に進めた結果と解釈できる。第 2 に，Model 1 及び Model 3 と比較すると，学校閉鎖ダミーと緊急事態ダミーの係数の大小関係が平日と土日祝日で逆転している。これは，情報効果については，介入効果とは逆に，土日祝日の方が大きいことを示唆している。情報効果については，企業や労働者ではなく，消費者の主導によるものだったと解釈できる。

5.3

加重最小 2 乗法

ステイホーム指標は，各県のスマホデータから作成しているが，各県のスマホ台数は異なり，各県のステイホーム指標の推定精度もそれに応じて異なる。この点を考慮するため，
表 3 では，各県の住宅地でのスマホの保有台数をウエイトとする加重最小 2 乗法で推計を行っている。推計結果をみると，学校閉鎖ダミーと緊急事態ダミーの係数は表 1 とほぼ同じ値である。一方，新規感染者数の係数は表 1 より幾分大きくなっている。
表 3 の結果をまとめると以下のとおりである。第 1 に，緊急事態宣言は，人々の外出をコロナ前に比べて 20%ポイント低下させる効果があった。そのうちの 7%ポイントは介入効果によるものであり残りは情報効果によるものである。一方，学校閉鎖は人々の外出を17

コロナ前に比べて 12%ポイント低下させる効果があった。そのうちの 5%ポイントは介入効果によるものである。第 2 に，各県における新規感染者数が 1%増加すると，その県の人々の外出は 0.022%ポイント減少した。各県における新規感染者数の増加はその県の人々の外出を抑制する効果があったといえる。かりに新規感染者数が 0 から 100 人に増えると外出は 12%ポイント抑制される。第 3 に，外出抑制を介入効果と情報効果に分けると，介入効果の寄与は約 3 分の 1，情報効果の寄与は約 3 分の 2 であり，行動変容の支配的なチャネルは情報効果であった。
図 6 では，表 3 の Model 5 の推計結果を用いて，東京都のステイホーム指標の要因分解を行った17 。図をみると，ステイホーム指標の要因として情報効果の寄与が大きいことがわかる。例えば，東京都のステイホーム指標は 5 月 1 日に 55%と本稿のサンプル期間でのピークをつけたが，これを要因に分けると，学校閉鎖の介入効果が 5%ポイント，緊急事態の介入効果が 7%ポイントであり，両者合わせた介入効果は 12%ポイントである。一方，
新規感染者数の寄与は 12%ポイント，時間効果は 30%ポイントであり，両者合わせた情報
効果は 42%ポイントである。外出抑制のうち介入効果の寄与は約 4 分の 1，情報効果の寄与は約 4 分の 3 であり，行動変容の支配的なチャネルは情報効果であったことがわかる。

結論と政策的含意

6

コロナ感染に関する最近の理論研究によれば，人々は自分が感染するリスクを低下させるために外出を控える誘因はもっている。しかし，自分がいったん感染者となり，しかも無症状または軽微な症状の場合，他人への感染を避けようとする誘因は弱く，そのため外出を控えることもなく，他人に感染させてしまう。こうした外部性の存在は，社会全体の健康被害を拡大し，社会的に望ましくない結果をまねくことになる（例えば Eichenbaum

et al. (2020) を参照）。こうした理論研究から出てくる重要な含意は，政府による介入の必要性である。つまり，感染拡大を阻止するという観点からは，政府が人々から外出の自由を奪うことが正当化される。
中国や米国・欧州では，ロックダウンのような，法的拘束力のある介入によって，人々の外出を抑制することが行われた。これに対して日本では，政府が国民に外出を控えるよう呼びかけるという「要請」のかたちをとった。日本では，当時，要請では十分な効果が期待できないという声も少なくなかった。しかし本稿の分析結果は，日本政府による緊急事態
17

ステイホーム指標のおおまかな動きをみるため、ここでは平日のデータだけを図示している。

18

宣言は人々の行動変容に一定の効果をもったことを示している。具体的には，緊急事態宣言が発出された県では人々の外出（外出者数 × 外出時間）が 8.6%抑制された。Goolsbee andSyverson (2020) によれば，米国でロックダウンされた郡では小売店の来店客数が 7.6%減
少した。興味深いことに，日本と米国で政府による介入の効果はほぼ同じであった。
この結果は何を意味するだろうか。第 1 に，米国の命令型のロックダウンでも，日本の要請型のロックダウンでも，人々の移動（mobility）に及ぼした影響は決して大きくなかった。米国と東京都では人の移動は平常時との対比で約 60%減った。ロックダウンの寄与はこの減少の一部に過ぎない。残りは，感染者数や死亡者数の公表や，政府のアナウンスメ
ントなどの情報をもとに，人々が感染の状況に関する認識を更新し，それを踏まえて，自発的に外出を控えたことによるものである。感染封じ込めに必要なのは，国民に正しい情報をタイムリーに届け，自発的な行動変容を促すこと— これが日米を通じて言える教訓である。
第 2 に，効果が限定的とは言え，政府の介入が必要であるとすれば，命令型のロックダウンと要請型のロックダウンのどちらが望ましいだろうか。命令型のロックダウンの利点
は，効果がある程度予測できること，そして国民の幅広い層に対して（完全ではないにしても）一律な行動変容を期待できることだろう。一方，国民の立場からすると，個々人の事情と無関係に，罰金や逮捕というペナルティを課されたくないが故に，一律な対応を迫られるということであり，行動の自由を厳しく制約されるという問題がある。これに対して，要請型のロックダウンは，国民一人一人が自分の置かれた状況を踏まえて，要請に従うか否かの意思決定を行う余地がある。しかしその一方で，効果は不確かだ。日本で将来，同じ要請をした場合や，日本以外の国，例えば米国や欧州で同じ要請をした場合に有効か否かはわからない。本稿では，日本国民が要請に従った背景として，感染拡大阻止に向けた協調が生まれた可能性を示唆したが，その点について今後さらなる分析が必要である。

19

参考文献
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20

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Economic Research, 2020.
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explaining-japans-soft-approach-to-covid-19[15] Gupta, Sumedha, et al. “Tracking Public and Private Response to the Covid-19 Epidemic: Evidence from State and Local Government Actions.” No. w27027. National
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Behavior Change due to the Outbreak of COVID-19 using Mobile Location Big
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Labor Market Eﬀects of Covid-19 Case Rates and School Closures in the US.” No.
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21

[19] Sheridan, Adam, et al. “Social distancing laws cause only small losses of economic
activity during the COVID-19 pandemic in Scandinavia.” Proceedings of the National Academy of Sciences, 2020.

22表 1: 基本推計

学校閉鎖
緊急事態

Model 1
11.238∗∗∗(0.346)15.886∗∗∗(0.695)Model 24.200∗∗∗(0.349)12.091∗∗∗(0.453)

学校閉鎖アナウンス (2/27)

緊急事態アナウンス (4/16)
緊急解除アナウンス (5/14)
緊急解除アナウンス (5/21)
緊急解除アナウンス (5/25)

県内新規感染者数
全国新規感染者数

土日祝日

OBS
Adjusted R2
FEs

Model 47.210∗∗∗(0.773)7.923∗∗∗(0.807)

Model 54.873∗∗∗(0.816)7.082∗∗∗(0.920)0.203(0.373)2.841∗∗∗(0.542)4.594∗∗∗(0.672)
5.155∗∗∗(0.950)-0.304(0.368)-4.423∗∗∗(0.538)

緊急事態アナウンス (4/7)

雨Model 38.265∗∗∗(0.380)8.235∗∗∗(0.835)1.904∗∗∗(0.315)7.034∗∗∗(0.245)8225
0.694
Prefecture

1.344∗∗∗(0.547)2.367∗∗∗(0.100)2.382∗∗∗(0.473)0.845∗∗∗(0.111)2.831∗∗∗(0.486)

2.199∗∗∗(0.328)1.924∗∗∗(0.204)7.083∗∗∗(0.241)8225
0.799
Prefecture

1.815∗∗∗(0.151)7.150∗∗∗(0.232)8225
0.859
Prefecture

1.506∗∗∗(0.189)0.765∗∗∗(0.185)8225
0.937
Prefecture
Day

8225
0.964
Prefecture
Day×Region

注) カッコ内はロバスト標準誤差 (cluster robust standard error) を表す。*，**，***は，それぞれ 10%，5%，1%の有意水準を表す。県内と全国の新規感染者数はそれぞれ以下の逆双曲線√
正弦関数により変換した値を用いた。arcsinh(x) = ln(x + x2 + 1)。

23表 2: 平日と土日祝日を別々に推計

学校閉鎖
緊急事態

Model 110.040∗∗∗(0.293)13.621∗∗∗(0.869)

県内新規感染者数
雨

OBS
Adjusted R2
サンプル
FEs

0.863∗∗∗(0.295)
5499
0.682
平日
Prefecture

Model 25.558∗∗∗(0.936)7.085∗∗∗(0.970)2.178∗∗∗(0.369)0.722∗∗∗(0.193)
5499
0.951
平日
Prefecture
Day×Region

Model 3
13.553∗∗∗(0.557)18.616∗∗∗(0.580)3.186∗∗∗(0.475)
2726
0.679
土日祝日
Prefecture

Model 43.302∗∗∗(0.700)6.887∗∗∗(0.768)2.290∗∗∗(0.318)1.039∗∗∗(0.277)
2726
0.973
土日祝日
Prefecture
Day×Region

注) カッコ内はロバスト標準誤差 (cluster robust standard error) を表す。*，**，***
は，それぞれ 10%，5%，1%の有意水準を表す。県内と全国の新規感染者数はそれぞれ√以下の逆双曲線正弦関数により変換した値を用いた。arcsinh(x) = ln(x + x2 + 1)。

24表 3: 加重最小 2 乗法による推計

学校閉鎖
緊急事態

Model 1
12.119∗∗∗(0.269)20.181∗∗∗(1.471)Model 2
3.413∗∗∗(0.529)14.970∗∗∗(0.701)

学校閉鎖アナウンス (2/27)

緊急事態アナウンス (4/16)
緊急解除アナウンス (5/14)
緊急解除アナウンス (5/21)
緊急解除アナウンス (5/25)

県内新規感染者数
全国新規感染者数

土日祝日

OBS
Adjusted R2
FEs
ウェイト

Model 48.398∗∗∗(1.169)8.155∗∗∗(0.743)Model 54.797∗∗∗(1.002)7.045∗∗∗(0.983)0.141(0.527)4.413∗∗∗(0.774)6.482∗∗∗(0.466)3.489∗∗∗(0.887)0.146(0.518)-2.943∗∗∗(0.896)

緊急事態アナウンス (4/7)

雨Model 39.325∗∗∗(0.523)8.339∗∗∗(0.700)3.408∗∗∗(0.561)
6.143∗∗∗(0.378)8225
0.708
Prefecture

1.808∗(0.919)2.644∗∗∗(0.245)2.960∗∗∗(0.604)
0.468∗∗(0.216)

3.255∗∗∗(0.558)2.234∗∗∗(0.361)

2.944∗∗∗(0.309)6.175∗∗∗(0.369)8225
0.819
Prefecture

2.638∗∗∗(0.238)6.292∗∗∗(0.360)8225
0.886
Prefecture

2.307∗∗∗(0.375)0.873∗∗∗(0.235)8225
0.942
PrefectureDay2020 年 1 月における各県の携帯保有台数

8225
0.977
Prefecture
Day×Region

注) カッコ内はロバスト標準誤差 (cluster robust standard error) を表す。*，**，***は，それぞれ 10%，5%，1%の有意水準を表す。県内と全国の新規感染者数はそれぞれ以下の逆双曲線√
正弦関数により変換した値を用いた。arcsinh(x) = ln(x + x2 + 1)。

25図 1: 東京都のステイホーム指標と新規感染者数
新規感染者数ステイホーム指標
臨時休業要請
2/27

70%
60%
50%

緊急事態宣言4/7 4/16

新規感染者数

緊急事態解除5/25 学校再開
6/1

300

250

自粛率
200

40%
30%

150

20%

100
10%
50
0%
-10%

0

1月6日 1月20日 2月3日 2月17日 3月2日 3月16日 3月30日 4月13日 4月27日 5月11日 5月25日 6月8日 6月22日

図 2: 栃木県のステイホーム指標と新規感染者数
新規感染者数ステイホーム指標60%
新規感染者数50%

臨時休業要請2/27

緊急事態宣言4/7 4/16

緊急事態解除
学校再開
5/14
6/1

300

250
自粛率

40%
200

30%
150
20%
100
10%
0%

-10%
1月6日 1月20日 2月3日 2月17日 3月2日 3月16日 3月30日 4月13日 4月27日 5月11日 5月25日 6月8日 6月22日

50

0

北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

図 3：学校閉鎖の開始と終了

2月25日
2月26日
2月27日
2月28日
2月29日
3月1日
3月2日
3月3日
3月4日
3月5日
3月6日
3月7日
3月8日
3月9日
3月10日
3月11日
3月12日
3月13日
3月14日
3月15日
3月16日
3月17日
3月18日
3月19日
3月20日
3月21日
3月22日
3月23日
3月24日
3月25日
3月26日
3月27日
3月28日
3月29日
3月30日
3月31日
4月1日
4月2日
4月3日
4月4日
4月5日
4月6日
4月7日
4月8日
4月9日
4月10日
4月11日
4月12日
4月13日
4月14日
4月15日
4月16日
4月17日
4月18日
4月19日
4月20日
4月21日
4月22日
4月23日
4月24日
4月25日
4月26日
4月27日
4月28日
4月29日
4月30日
5月1日
5月2日
5月3日
5月4日
5月5日
5月6日
5月7日
5月8日
5月9日
5月10日
5月11日
5月12日
5月13日
5月14日
5月15日
5月16日
5月17日
5月18日
5月19日
5月20日
5月21日
5月22日
5月23日
5月24日
5月25日
5月26日
5月27日
5月28日
5月29日
5月30日
5月31日
6月1日
6月2日

北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

図 4：緊急事態宣言の開始と終了

4月5日
4月6日
4月7日
4月8日
4月9日
4月10日
4月11日
4月12日
4月13日
4月14日
4月15日
4月16日
4月17日
4月18日
4月19日
4月20日
4月21日
4月22日
4月23日
4月24日
4月25日
4月26日
4月27日
4月28日
4月29日
4月30日
5月1日
5月2日
5月3日
5月4日
5月5日
5月6日
5月7日
5月8日
5月9日
5月10日
5月11日
5月12日
5月13日
5月14日
5月15日
5月16日
5月17日
5月18日
5月19日
5月20日
5月21日
5月22日
5月23日
5月24日
5月25日
5月26日
5月27日

図 5：時間効果の推定値
35%

臨時休業要請2/27

緊急事態開始4/7 4/16

緊急事態解除
5/14
5/25

30%

25%

20%

15%

10%

5%

0%

-5%
1月6日 1月20日 2月3日 2月17日 3月2日 3月16日 3月30日 4月13日 4月27日 5月11日 5月25日 6月8日 6月22日

図 6：東京都のステイホーム指標の要因分解
70%

ステイホーム指標

情報効果(県内感染者数)60%

情報効果（その他）

緊急事態開始4/7

臨時休業要請2/27

緊急事態解除5/25 学校再開
6/1

学校閉鎖の命令効果
50%

緊急事態の命令効果

40%

30%

20%

10%

0%
1月6日

1月20日

2月3日

2月17日

3月2日

3月16日

3月30日

4月13日

4月27日

5月11日

5月25日

6月8日

6月22日