[論文レビュー] The Association of Opening K-12 Schools with the Spread of COVID-19 in the United States: County-Level Panel Data Analysis

Victor Chernozhukov, Hiroyuki Kasahara+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 20, 2021

COVID-19 epidemiological studies参考文献 37被引用数 61

ひとこと要約

本研究は、米国（2020年4月〜2020年12月）の郡レベルパネルデータを用い、訪問者数と学校再開データを活用して、K-12学校の再開と新型コロナウイルスの感染拡大の関連を検討した。完全に対面授業を再開した学校では、2週間の感染者数の成長率が5パーセンテージポイント上昇すると判明した。特に教職員のマスク着用義務がない郡ではその影響が顕著であり、未観測の交絡要因を制御するためのバイアス補正済み固定効果推定法が用いられた。

ABSTRACT

This paper empirically examines how the opening of K-12 schools and colleges is associated with the spread of COVID-19 using county-level panel data in the United States. Using data on foot traffic and K-12 school opening plans, we analyze how an increase in visits to schools and opening schools with different teaching methods (in-person, hybrid, and remote) is related to the 2-weeks forward growth rate of confirmed COVID-19 cases. Our debiased panel data regression analysis with a set of county dummies, interactions of state and week dummies, and other controls shows that an increase in visits to both K-12 schools and colleges is associated with a subsequent increase in case growth rates. The estimates indicate that fully opening K-12 schools with in-person learning is associated with a 5 (SE = 2) percentage points increase in the growth rate of cases. We also find that the positive association of K-12 school visits or in-person school openings with case growth is stronger for counties that do not require staff to wear masks at schools. These results have a causal interpretation in a structural model with unobserved county and time confounders. Sensitivity analysis shows that the baseline results are robust to timing assumptions and alternative specifications.

研究の動機と目的

• 米国の郡レベルにおいて、K-12学校再開が新型コロナウイルス感染者数の成長率に与える因果的影響を評価すること。
• 特に教職員のマスク着用義務などの緩和策が、学校再開と感染者数の成長率の関連性を緩和するかどうかを評価すること。
• 対面授業活動の代理指標としての学校訪問者数の役割と、その後の感染者数の成長率との予測的関係を検討すること。
• 高度な計量経済学的手法を用いて、未観測の郡および時刻特有の交絡要因を制御し、因果的解釈の整合性を確保すること。
• 結果の感度を、代替のタイミング仮定およびモデル仕様に対してテストし、研究結果の信頼性を高めること。

提案手法

• 高次元の固定効果とパネルデータにおける内生性を扱うために、バイアス補正済み固定効果推定法を採用。
• 感染者数および訪問者数データの週単位の周期的変動を低減するため、変数の7日間移動平均を用いた。
• SafeGraphのGPSベースの訪問者数データを活用し、K-12学校、大学、職場、その他の場所への1デバイスあたりの訪問回数を測定。
• MCH戦略的データから得た学区レベルの授業形態（対面、ハイブリッド、オンライン）および教職員のマスク着用要件のデータを、登録生徒数加重平均を用いて郡レベルに集約。
• 州週固定効果および郡固定効果を適用し、時間的に変化する州政策および未観測の郡の差異を制御。
• 感染症の潜伏期間および報告遅延を反映させるために、14〜35日前の遅れ変数を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 K-12学校への訪問者数の増加は、その後の確定感染症例の成長率と有意に関連しているか？
• RQ2 対面授業を完全に再開した場合、2週間の感染者数成長率に顕著な上昇が見られるか？
• RQ3 緩和策、特に教職員のマスク着用義務が、学校再開と感染拡大リスクの関連性をどの程度軽減するか？
• RQ4 授業形態（対面、ハイブリッド、オンライン）の違いに応じて、学校訪問者数と感染者数の成長率の関係はどのように変化するか？
• RQ5 推定された関連性は、代替のモデル仕様およびタイミング仮定に対して頑健であるか？

主な発見

• 対面授業を完全に再開したK-12学校では、確定感染症例の2週間成長率が5パーセンテージポイント上昇する（標準誤差 = 2）。
• 教職員のマスク着用義務がない郡では、学校訪問者数と感染者数の成長率の正の関連性が顕著に強く、訪問者数が100単位増加するごとに成長率が0.287パーセンテージポイント上昇する（p < 0.01）。
• ハイブリッドおよびオンライン授業形態は、感染者数の成長率との関連が小さく、あるいは負の関連を示しており、オンライン授業では成長率が0.094パーセンテージポイント低下する（p < 0.01）。
• 大学への訪問者数についても、感染者数の成長率と正の関連がある。訪問者数が100単位増加するごとに成長率が0.060パーセンテージポイント上昇する（p < 0.1）。これは、高等教育機関が広範なコミュニティ内での感染拡大を引き起こす可能性を示唆している。
• マスク着用義務のない郡では、対面授業の再開による感染者数の成長率上昇効果が強化され、その郡の対面授業では成長率が追加で0.034パーセンテージポイント上昇する（p < 0.1）。
• 感度分析により、ベースラインの結果が代替の遅延構造、モデル仕様、タイミング仮定に対して頑健であることが確認され、因果的解釈が支持された。