今月の本　2008号　感染症：COVID-19に対する社会政策の影響を定量化する
[https://www.natureasia.com/ja-jp/nature/highlights/104362]
[https://www.natureasia.com/ja-jp/nature/584/7820/s41586-020-2404-8]
[https://www.nature.com/articles/s41586-020-2404-8]


(今回はメルマガ発行後の誤字脱字の訂正や状況の変化や説明を加えたい点について随時加筆しています。)



今月は新型コロナ関連の論文です。

これまで世界各国で多様な方法で コロナウイルスに対抗しようとしてきました。 その手法がどの程度効果があるかを定量的に調べた 論文です。

この論文を取り上げたのは 内容はともかくこういう論議を 行政やマスコミの中で行って 欲しいということです。

我々には多様な学問的武器があるのです。 もっと定量的にウイルスに対応すべきです。

内容はともかくといったのは 内容を見ればわかるように各国ばらばらです。

それはいろんな要因が各国で異なることが あるでしょうが、 もうひとつはいっぺんにいろんな対策を うつので効果の切り分けが困難なところです。

これはこの研究者が問題なのではなく行政が問題です。

なにか対策やめて二週間たって患者が増えたら 止めてもう二週間様子を見るといった 方法をとらないので切り分けができないのです。 (計測工学の専門家も参画する必要があるのではないでしょうか？)

たとえば、なぜか東京の日照時間は7月がほとんどなく8月ずっと晴れてました。 ですから東京の日照時間と感染日あたりの感染者数のグラフを描くと 私には日照がなくなったところで感染スピードが上がり、日照時間が 減ると感染者数が減っているように見えます。日照時間といえばビタミン Dですから、点滴にビタミンDを入れれば完治が早まるかもしれません。 このように因果関係がはっきりわかりますから対策しやすくなるはずです。

また、これらの結果から荒い結論をいえば このウイルスに対抗するのは大変だ。ということです。 大抵の国では一種類の対抗策では増加率を減らす効果がありません。 三密解消だけでは難しそうです。

日本でいえば北海道や東京の知事の宣言が有効のように 思います。その結果武漢なみの規制を民間が自主的にやっている と言う感じです。（ただそれで行政はよしとするべきではありません。 三密解消のために人手はへりますし、店に入れる人数も減ります。 そういうところにきちっと財政的援助を行政が行わないと あとで、リーマンショック級の大不況が訪れることでしょう。 いったんそうなったらどんなに財政出動してもだめだというのが 日本の経験です。 そうなるまえに少々の赤字は目をつぶって 個々の人や店に生き抜けるだけの援助をすべきです。 財政を考えてこれ以上の宣言はしないつもりのようですが、 それでは上記のようになってしまいます。 感染防止に協力している人や企業をちゃんと支えてあげるべきです。 家賃や借金返済の繰延を、業績が伸びていない人や企業は 2月から三密解消のお願いを止めるまで、認めると同時に スペインのようにベーシックインカムを行うべきです。 （前にも述べましたが米国でさえ食料は低所得者はただでもらえます。 （もっとも今回の危機では金銭的補助もしっかり行っていて 大量に退職者がでても退職者がこまらないように政策が組み立てられています。 この政策では危機後復興できるかは米企業のバイタリティにかかっています。 唯一の心配はAIなどを導入して人減らしの口実にされてしまうのでは ないかということです。そうなると大不況となってしまうことでしょう。 前に私が述べましたが、従業員一人当たりの利益（売上の方がよいかもしれません）に応じて塁審的に法人税（売上だと消費税ぽいものになります）をかけることで、そうならないようにバイアスをかけるべきです。法人ではなく人が豊になる政策が求められています。 ） 日本はその食のセーフティネットすらないので餓死者がよくでるのです。） 経済は人が豊にならないと回らないのです。 ）

(ちなみに第三波では知事の働きかけも弱くなってきたようです。 死亡率も一パーセント以上ですから、危険な状況です。 とりあえず夏の経験から温度と湿度とビタミンDがあれば減ることがわかっているのですから 健康者を含めて幅広くその知識を 広めたらいかがでしょうか。あと、なぜか眼鏡を推奨することを忘れています。 粘膜から入るのですから眼鏡やゴーグルはマスク並みに有効なはずです。 もっと周知すべきでしょう。)

では、また来月に。

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感染症：COVID-19に対する社会政策の影響を定量化する
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東京　2020年7月（日ごとの値）　主な要素
[https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/daily_s1.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2020&month=07&day=&view=p1]

東京　2020年8月（日ごとの値）　主な要素
[https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/daily_s1.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2020&month=08&day=&view=p1]

発症日別による陽性者数の推移
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