일본의 코로나 감염 급감의 수수께기
일본의 코로나 감염 급감의 수수께끼
ワクチンじゃない？謎のコロナ急減解く3つの鍵
ロックダウンなど強い行動制限なしでも急減した
(https://toyokeizai.net/articles/-/464336)
/ 동양경제 OnLine. 21 10 26
仲田 泰祐 : 東京大学大学院経済学研究科 准教授
도쿄도에서는 7월 후반부터 코로나19 감염이 급증했다. 8월 전반에는 많은 사람들이 접촉 활동을 크게 줄이지 않으면 감염은 감소하지 않는다고 주장했다. 록다운을 요구하는 목소리도 있었다.
현실로는 8월 중순부터 많은 접촉 활동 데이터는 증가로 전환되기도 하고 낮아지기도 하였는데, 그와 무관하게 감염은 급속히 감소했다. 도쿄도에서의 1일 신규 감염자 수(7일간 평균)는 8월 19일에는 4774명이었지만, 1개월 후인 9월 19일에는 815명, 2개월 후의 10월 19일에는 52명이었다. 이 기사를 쓰고 있는 현재도 계속 감소되고 있다.
이러한 급속한 감염 감소의 요인에 관하여 다양한 추측·가설이 제시되고 있지만, 이에 대해 정량적 중요성을 탐색한 분석은 그다지 제시되고 있지 않다. 향후 다양한 분석이 제시될 것이라고 추측하지만, 현시점에서는, 10월 19일에 발표된 名古屋공업대학의 平田研究室(平田晃正教授)의 분석 자료, 「7〜9月における新規陽性者数の増加と減少について」과 우리가 이번에 공표한 분석의 두 가지이다.
이 논고에서는, 우리 리포트의 요지를 독자 여러분에게 전달하고자 한다(別府その他〈2021〉「東京での感染減少の要因：定量分析」).
백신만이 감염 급감의 요인은 아니다
중요 포인트는 다음 4가지이다.
1. 백신접종은 7월 후반부터 감염을 억제시키는 큰 힘으로 지속적으로 작용하고 있지만, 그것만으로는 8월 후반부터 나타난감염 감소의 타이밍과 그 빠른 감소 속도는 설명하기 어렵다.
2. 기본재생산수의 과대평가 · 의료 핍박에 수반하는 사람들의 리스크 회피 행동 · 120일 주기의 존재는, 그 하나하나가 감염 감소의 대부분을 설명하는데 유용하다(그렇다고 해서 이것들이 올바른 가설이라고 반드시 말할 수 없다는 점에 유의해야 한다).
3. 가설에 따라서는 향후 전망은 크게 개선된다.
4. 어떤 가설이 맞는지에 관계없이 "추가적인 접촉 억제를 하지 않더라도 감염이 급속히 감소할 수도 있다"는 것이 향후 정책에 큰 함의가 있다.
이 분석의 출발점은 "감염 감소가 시작되기 직전인 8월 중순에 접촉 활동 데이터를 중요시하였다면 제시되었을 가상의 감염 전망"이다. 과거 데이터로부터 추정된 우리 모델의 접촉률 파라미터와 접촉 활동 데이터에는 어느 정도의 상관관계가 있다.
접촉 활동 데이터의 8월 후반 이후의 실현치를 만일 당시에 알고 있었고, 과거의 접촉 활동과 감염의 상관관계를 이용하였을 때에 제시할 수 있었을 가상의 전망을 나타낸 것이 그림1의 푸른색 선이다.
이 전망에 따르면, 8월 후반 이후에도 감염 확대가 이어져 10월 첫 주에는 1일 신규 감염자 수가 약 7000명이 되고 있다. 이 가상 전망은 나중에 언급할 당시의 藤井仲田팀이 제시했던 것과는 다르다는 점에 유의해야 한다.
이 가상 전망을 기반으로 "감염 감소 요인으로 꼽히는 요소를 고려한다면 전망은 얼마나 감소했을까?"라는 시뮬레이션을 함으로써 각 요인의 정량적 중요성을 탐색해 간다 .
예방접종이 늦어도 감염감소는 일어난다.
하나의 요인을 바라보기 전에 강조해 두고 싶은 점은, 상기의 가상 전망은 그 후 관찰된 백신 접종률 향상을 고려하고 있다는 것이다. 백신 접종률 향상을 제대로 고려하더라도 여기서 제시한 전망은 감염 감소를 예측할 수 없다. 정도의 차이는 어쨌든, 이 특징은 8월 중순에 제시되고 있던 다양한 연구팀에 의한 전망에서 공통된다.
백신 접종률 향상이 8월 후반부터의 급속한 감염 감소의 설명 요인으로서 성립하기 어려운 것이, 백신 접종이 지금까지 감염 억제에 공헌하고 있지 않다는 것을 의미하는 것은 아니다. 그림 2에서는 만일 백신접종 페이스가 늦었을 경우의 감염의 추이를 계산하고 있는데, 7월 후반부터 백신이 감염 확대를 크게 억제해 온 것을 읽을 수 있다. 동시에 감염 추이의 윤곽은 백신 접종의 유무에 강하게 영향을 받지 않음을 읽을 수 있다.
백신 접종 페이스는 지금까지 연속적으로 추이하고 있기 때문에, 백신 접종의 영향만으로 감염이 어떤 시기에 급속하게 증감하는 것으로 나따나기는 어렵다. 8월 후반부터 감염 감소의 타이밍과 급속도를 설명하기 위해서는 백신 이외의 요인도 필요하다고 할 수 있다.
예방접종이 8월 후반부터 급속한 감염 감소를 설명하기 어렵다면 어떤 요소가 생각할 수 있을까?
감염 감소에 기여했을 수 있는 세 가지 요소
여기에서는 3개의 요소를 정량 분석한다. 지면의 형편상, 감염 감소에 큰 공헌을 했다고는 말할 수 없는 것 같은 몇개의 가설에 대해서는 다루지 않지만, 그 쪽에도 흥미가 있는 분들은 원래의 리포트를 봐 주셨으면 한다. 또, 자원적·시간적 제약 때문에, 세상에 제시되고 있는 흥미로운 가설들을 모두 정량화할 수 없었다는 것을 이해해 주셨으면 한다.
1. 당시의 예상보다 낮은 델타바이러스의 감염력
우리는 7월 마지막 주 감염 급증을 관찰한 직후 "델타바이러스의 감염력은 상정 이상으로 높다"고 판단하고, 델타변이의 알파변이에 대한 상대적 감염력 설정을 1.3배에서 1.5배로 변경했다.
그러나 델타변이의 비율이 증가하기 시작한 6월 하순부터 실효재생산지수의 추이를 보면 7월 마지막 주에 큰 값을 기록한 것 외에는 그다지 높지 않은 수준으로 추이하고 있다. 7월 마지막 주 값을 델타변이의 감염력 높이의 신호로 파악하는 것이 아니라 다른 특별 요인에 의한 것으로 파악하는 것이 좋았을지도 모른다.
8월 중순에 델타변이의 감염력을 알파변이의 1.5배가 아니라 예를 들어 1.2배로 평가했다면 감염 전망은 10월 첫 주에 약 3500명 감소하게 된다(그림 3의 하늘색 선).
이 가설은 더 넓게, 표준모델에서 고려되지 않은 집단면역 획득의 임계치를 낮추는 다양한 요소의 정량적 중요성을 포착하고 있는 것으로 해석해도 좋을 것이다. 그러한 요소의 예로는 개인간 면역력의 이질성·세분화된 커뮤니티의 존재 등이 있다.
아무리 복잡한 모델도 현실을 단순화하게 되는데, 단순화하는 방법에 따라 집단면역 획득의 역치를 과대 평가할 가능성이 있다. 운영중인 모델을 변경하지 않고 그러한 영향을 수정하는 한 가지 방법은 기본재생산 수를 낮게 설정하는 것이다. 만약 모델과 현실의 괴리를 이유로 기본재생산수가 상정보다 낮다고 판단한다면 그림 3의 하늘색 선으로 나타낸 것보다 낮은 기본재생산수 설정도 정당화할 수 있다.
이 가설이 옳다고 하면 향후 전망은 개선된다. 낮은 기본 재생산 수는 집단면역 획득까지 필요한 감염자 수를 줄이기 때문이다.
2. 의료 핍박에 의한 사람들의 위험 회피
우리가 분석을 시작한 지난해부터 중시하고 있는 감염 증감 메커니즘의 하나가 “의료 핍박에 의한 사람들의 리스크 회피 · 개인 수준에서의 감염증 대책의 철저”이다. 이 메커니즘은 다양한 연구자가 코로나 위기 발생 직후부터 중요시하고 있으며, 그것을 지원하는 실증 연구도 존재한다.
감각적으로 이 가설에 납득감을 가진 사람도 적지 않다고 생각한다. 개인적인 이야기로 죄송하지만, 8월 전반에 도쿄도에서 심각한 의료 핍박을 이유로 외출도 억제했던 사람들은 우리 주위에 적지 않다. SNS에서 비슷한 행동변용을 한 사람들을 찾으면 얼마든지 발견된다. 물론 전혀 의료 핍박에 동요하지 않은 사람들도 많이 있다고 추측하지만, 이러한 행동변용을 수용한 사람들이 일정 수 있었을 가능성이 전혀 없었다고 단언하기 어렵다.
기존 데이터만으로는 모르는 일도 많은 가운데 이러한 사례증거(Anecdotal Evidence)도 적극 활용하는 것이 자연스럽다. 중앙은행은 데이터만으로는 경제·금융의 전체상이 잡히지 않을 수도 있음을 오랜 경험으로 이해하고 있으므로 사례 증거를 정책 판단의 일부로 적극 활용하고 있다. 물론 사례 증거에 너무 의지하거나 자신과 비슷한 가치관의 사람들 하고만 의견 교환을 하고 있다면 판단을 잘못할 수 있으므로 주의를 요한다.
추가적인 접촉 활동의 억제 없이도 감염은 급감한다
이 메카니즘을 근거로, 우리는 7월 후반 · 8월 전반에는 「자주적인 행동 변용에 의한 감염 확대 억제 시나리오」라고 하는 것을 제시하고 있었다. 이 시나리오에서의 전망은 정량적으로는 현실과의 괴리도 있지만, "추가적인 접촉 억제 없이도 감염은 급속히 감소한다"는 패턴을 대체로 파악하고 있다.
그림 4에서 이 가설의 정량적 중요성을 파악하기 위해 과거 접촉률 매개변수와 신규 감염자 수, 중증 병상 사용률의 과거 상관관계를 도입한 경우 가상 전망은 어떻게 변화했는가?를 보여준다. 과거의 데이터에 의하면, 신규 감염자수·중증 병상 사용률의 증가는 그 후의 실효재생산수의 감소를 예측하는 힘이 있다.
그 결과, 그림에 도시된 바와 같이, 이 가설은 8월 후반부터의 감염자 감소를 어느 정도 설명할 수 있다.
이 가설의 약점은 신규 감염자 수가 감소하여 중증 병상 사용률이 떨어진 10월 이후에도 감염 감소가 계속되고 있음을 설명하기 어렵다는 것이다. 우리는, 이 가설은 8월 후반 · 9월 전반의 감염 감소에 있어서는 일정한 공헌을 했지만, 그 이후의 감염 감소의 설명에는 다른 요인이 필요하다고 판단하고 있다.
3. 자연적 주기
바이러스의 유행 · 돌연변이에는 자연적 주기라는 것이 있어 인간의 행동과는 관계없이 증가하거나 감소한다는 주장도 있다. 계절성 인플루엔자가 접촉 억제와는 아무런 관계도 없이 매년 겨울에 방문하는 것을 생각하면, 바이러스학을 전문으로 하지 않는 우리에게는 충분히 검토할 만한 가설인 것 같다.
실제로, 그림 5에서와 같이, 120일의 사이클과 과거의 접촉율 파라미터와의 상관관계를 고려한 전망을 세우면, 8월 후반 이후의 감염 감소를 어느 정도 파악할 수 있다. 이 가설이 옳다면 감염증 대책과 사회경제 활동의 양립이라는 관점에서 최적의 정책이라는 것애 대해 근본적으로 검토할 필요가 있을지도 모른다.
이 요소의 미래 전망에 미치는 영향은 주기가 왜 발생하는지에 달려 있다. 겨울에 확대 · 4개월 후에 알파변이의 만연 · 그 4개월 후에 델타변이의 만연이라는 식으로 외생적으로 120일 주기가 발생해 왔다고 한다. 그렇다면 겨울에도 다시 확대한다고 생각할 수 있다면 델타변이보다 강한 변이바이러스가 나오지 않는 한 확대는 더 이상 일어나지 않는다고 생각할 수도 있다. 이러한 주기가 위에서 언급한 사람들의 자발적 위험 회피 행동에 의해 내생적으로 발생한다면, 그것은 다시 파도가 올 가능성을 시사한다.
급속한 감염 감소 정책 함의
이번 보고서는 급속한 감염 감소에 대한 몇 가지 가설의 정량적 중요성을 분석했다. 이러한 분석의 결과는 분석 방법에 따라 크게 달라진다. 따라서 우리의 분석 결과를 진실로 받아들이는 것이 아니라 앞으로 나올 수 있는 몇 가지 분석 결과 중 하나로 받아들이고 싶다. 또한 우리도 이 분석을 최종 지점으로 자리매김하고 있는 것은 아니며, 앞으로도 분석을 계속할 것이다. 분석으로 이해하기 어려운 점 · 부족한 점 등이 있으면 부담없이 연락 주시면 고맙다.
분석에 의해 상기한 3개의 가설이 유력해 보였지만, 이들 3개의 가설의 모두가 어느 정도 옳은지, 1개가 올바르고 다른 2개는 전혀 잘못되어 있는지 등은 전혀 모른다. 그러나 어떤 요소가 감염감소에 얼마나 기여했는지에 관계없이 이번 감염감소로부터 명확하게 나타났다. 이는 "봉쇄 등과 같은 강한 추가적인 행동 제한 없이도 감염이 급속히 감소할 수 있다"는 사실이다.
이 사실은 향후 감염증 대책과 사회경제의 양립을 생각해 나가는 데 시사점을 준다. 만약 주기성이나 의료 핍박에 의한 리스크 회피설에 어느 정도의 정당성이 있다면, 감염 확대시에 휴교 · 시간단축 요청 · 이벤트에서의 인원수 제한 등의 추가적인 접촉억제 정책을 취하지 않더라도, 감염은 어느 시점에서 감소로 향하는 것으로 생각된다. 정부는 사람들에게 올바른 정보를 제공하는 것을 철저히 하는 것이 중요하다고 할 수 있다.
위의 사실은 반드시 행동 제한 정책이 무력하다는 것을 의미하는 것은 아니다. 유연성이 있다고는 말하기 어려운 의료 체제, 보건소나 일부의 코로나 환자 수용 병원의 피로, 고령자의 중증화율이나 치사율의 높이 등을 고려하면, 행동 제한 정책이 효과적인 국면도 있을지도 모른다.
하지만 그러한 정책은 사회·경제·문화·교육에 큰 부정적 영향을 미친다. 음식·숙박업에 종사되고 있는 분들을 비롯해, 지금까지 많은 분들이 다양한 생활의 희생을 지불해 왔다. 자살자도 코로나 국면에서 젊은 세대를 중심으로 증가하고 있으며, 아이들에게의 발육·교육에의 장기적인 부정적 영향도 우려되고 있다.
이번 경험을 기억에 새겨, 「감염의 리스크 평가」와 「감염증 대책의 리스크 평가」의 양쪽 모두를 배려하면서 의견 형성·정책 판단을 해 주셨으면 한다.
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*참고자료
-７－９月における新規陽性者数の 増減について(名古屋工業大学, 平田晃正)
(https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000853146.pdf)
(*芝雲 역ㆍ정리)
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*참조