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オンラインで公開2020年12月17日
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7746305/
ジュンウォンミン、概念化、データキュレーション、形式分析、資金調達、調査、方法論、プロジェクト管理、検証、可視化、執筆-原案、執筆-校閲・編集＊。
ヴァレリオ・カプラロ 編集者
要旨
社会的信頼は、歴史の中で危機を克服する上で重要なメカニズムとなってきた。現在、いくつかの社会では、COVID-19パンデミックとの戦いにおける社会的信頼の役割が強調されている。
本研究では、68カ国における社会的信頼のばらつきがCOVID-19の伝播速度とどのように関係しているかを調査することを目的としている。具体的には、世界価値調査の国別指数データを用いて、国間の社会的信頼のばらつきが、COVID-19の新規感染の増加という点で、各国がピークに達する異なる時間の持続期間をどのように生み出すかを検証している。
2019年12月31日から 2020年7月31日までの間に引き出されたデータを用いて、本研究は、社会的信頼のレベルが高い国、特にイングループメンバー間の信頼が高い国、または中間的な範囲よりも狭い範囲または広い範囲の信頼がある国では、新規感染数が他の国よりも短い時間持続期間内に最初のピークに到達する傾向があることを明らかにした。
これらの結果は、このような社会では、一方では共通の目標を達成するための人々の高い協調性と社会規範への強いコンプライアンスが、COVID-19の無力化をより早く開始することを可能にしている可能性を示唆している。しかし、一方では、リスク認知の低さや人々の間の結束力の高さが、COVID-19の中和が行われる前にCOVID-19の伝播を早めることにつながる可能性がある。
はじめに
信頼は、広く社会資本の重要なタイプと考えられている[1, 2]。社会資本理論に基づく多くの先行研究は、社会的信頼が社会的行為者間の社会政治的協力を促進する実質的な要因であり、またそれがいくつかの利益を生み出すことを証明してきた[1, 3]。例えば、高いレベルの社会的信頼を表明する個人は、他の人よりも身体的・心理的に熱量が高い可能性が高い[4, 5]。高信頼社会や信頼できる取引関係に組み込まれた組織は、より高いCSRパフォーマンス[6]と経済パフォーマンス[7]を示している。信頼度の高い社会的コミュニティは犯罪率が低い [8]。国民の間に強い信頼がある国は、経済発展[9]や民主主義の安定[10]を享受する傾向がある。
このような利点のために、歴史の中で、経済危機や制度的危機などの世界的な逆境に直面したときには、社会はしばしば人々がお互いを信頼し、信頼できる存在であることを奨励していた[11]。COVID-19パンデミックは、これとは異なる状況を提示していない。様々な政府、マスメディア、学者によると、社会的信頼はCOVID-19の蔓延を緩和する上で重要な役割を果たすだろう（例えば、Schradの論文[12]を参照）。これに続いて、韓国やシンガポールのような国の事例研究に基づいたいくつかの論文では、彼らの公共部門における社会的信頼がCOVID-19の蔓延の抑制と減速に大きく貢献していることを指摘している[13]。
人々の間に強い社会的信頼がある社会はCOVID-19の伝播を減速させるのだろうか？信頼度の高い社会はCOVID-19の蔓延を抑制することに成功したかもしれないが、社会的信頼がCOVID-19の蔓延を抑制すると結論づけるのは、3つの理由からまだ時期尚早である。第一に、これまでのところ、社会的信頼の程度と伝染病との間の有意な関係についての経験的証拠はほとんどない。第二に、先行研究では主に地方自治体への信頼に焦点を当てているため（例えば、Kye & Hwang [13]の研究を参照)一般の人々の社会的信頼がCOVID-19の蔓延にどのように影響を与えるのか、また、どのように影響を与えるのかについてはまだ不明である。第三に、COVID-19パンデミックは、直接的な社会的相互作用によって悪化するという点で、これまでの歴史の中で遭遇した他の危機とは異なっている。社会資本理論では、社会的信頼は、頻繁で親密な直接の相互作用に基づく行為者間の結束力のある関係を通じて形成されると論じている[1, 3, 14]。この点では、高信頼社会における社会的距離は、社会を維持してきたメカニズム（すなわち社会的信頼）と矛盾する、やや逆説的な要件である。
本研究では、社会的信頼とCOVID-19の世界的な伝播速度との関係を探る。世界価値調査（WVS）2017-2020[15]の国をまたいだ指標データを用いて、国をまたいだ社会的信頼のばらつきが、COVID-19の新規感染の増加という点で、各国が最初のピークに到達するまでの異なる持続時間（「速いピーク時間」）をどのように作り出すのかを検証する。この経験的課題は、実践と理論の両方に重大な意味を持つ。伝染病は世界の重要な社会問題の一つとなっているが、社会行動学的観点から見た伝染病の前兆に関する経験的証拠はまだ乏しい。しかし、医薬品による介入がない現状では、パンデミックに対する最も効果的な緩和対応は、人々に課すべきプロソーシャルな健康増進に関する行動の変化である。このため、Van Bavelら[16]は、社会・行動科学の分野の研究は、このパンデミックの管理に貴重な洞察を提供する上で重要な役割を持っていると述べている。社会的信頼は、人間の行動を制御する重要な構成要素であり、社会的規範を定義し、人々がその規範を遵守し続けることを強制することができるからである[17]。したがって、本研究の結果は、社会行動学的な観点から、COVID-19や他の類似の危機の今後のさらなる拡大を抑制するための意味合いを持っている。
また、社会的距離が一定のレベルで社会的信頼と矛盾することを考えると、信頼度の高い社会における社会的距離の重視は、関係する社会的アクターにとって予想外のパラドックスを生み出すことになる。その結果は、高信頼社会におけるこのパラドックスの下で社会的アクターがどのように行動するかを示し、社会的信頼に関する文献を拡張するものである。
本稿の残りの部分は以下のように構成されている。第2節では、これまでの文献に基づいて社会的信頼の概念と種類を紹介し、社会的信頼がCOVID-19の普及速度にどのように影響するかを予測する。第3節では予測結果を検証するために用いた手法を紹介し、第4節ではその結果を報告する。最後のセクションでは、知見の実践と文献の両方への意味合いを論じる。
背景と仮説
社会的信頼の定義と種類
社会的信頼は、他者が自分に害を及ぼすことはなく、むしろ自分の利益を見守ってくれるという信念と定義されている[18]。社会的信頼は、他者への肯定的な期待に基づいて脆弱性を受け入れようとする意図 [19] と、受け取ったメッセージが真実で信頼できるものであるという期待 [20] からなる心理状態である。このように多様な定義があるにもかかわらず、文献では、社会的信頼が高い社会では、他者が共通の利益のために互恵的に行動し、お互いの脆弱性を受け入れるという制度化された期待を持っていることが一般的に強調されている。
社会的信頼は、信頼を置く行為者である受託者と対象者である受託者との間の相互作用に基づいている[21]。これまでの研究では、これら、2つの要素に基づいて、特殊信頼と一般信頼の2つのタイプの社会的信頼が紹介されている[14, 22]。特定の信頼とは、家族、友人、同僚、隣人など、親密で頻繁に交流するイングル ープのメンバーを信頼する度合いを指す。このタイプの信頼は、対人ネットワークや歴史的な対面コミュニケーションを通じて得られた知識に基づいて形成される。これに対して、一般的な信頼は、社会の不慣れなメンバー、つまりアウトグループの人々に対する信頼の度合いを示している。一般的信頼が高い社会では、見知らぬ人であっても信頼できて正直であると強く信じ、好意的に行動する傾向がある[21, 23]。この定義により、一部の学者は、一般的信頼を無条件の人間の博愛に基づく唯一の真の信頼の形と見なしており[23]、特定の親族関係や条件付きの利害関係によって形成される特定の信頼とは区別されると主張している。社会的信頼に関する文献では、これら、2つのタイプの信頼を社会資本の主要な源泉とみなし、経済的平等、民族的・宗教的要因の同質性、民主主義などの決定要因を検討してきた[18, 24]。
これまでの研究では、社会における信頼を決定づけるもう一つの概念、信頼半径も提案されている。この概念は評議員の幅を指しており、イングループまたはアウトグループ評議員間の信頼のレベルや程度を示す社会的信頼とは異なる。Delheyら[25]は、信頼半径を2種類の社会的信頼とは独立したものとして扱っているが、社会における実際の信頼の量は、社会的信頼と信頼半径の両方に依存していると考えている。人々の信頼半径が狭い場合には、グループ内の人々への依存度が高まり、グループ内の結束力が高まる可能性がある。これに対して、受託者の範囲が広い場合には、社会の様々な構成員に対して信頼を抱くことになる。そのような社会は、信頼を基盤とした社会となり、他者からの脆弱性を受け入れようとする動機付けとなる。このような観点から、本研究では、社会的信頼の影響は、そのレベルだけでなく、その半径にも依存すると考えている。
COVID-19の普及に及ぼす社会的信頼の影響
本研究では、COVID-19の新規感染数が最初のピークに達するまでの時間で測定されるCOVID-19のファストピーク時間が、各国の社会的信頼のレベルや幅の違いがどのように影響するかを調査した。ここで、ファストピーキングには2つの異なる意味がある。第一に、ピーク前の新規感染者数の増加の急な傾きを指し、つまり、COVID-19の感染速度は、その国で最初の感染者を発見してから速い。第二に、ピークが新規感染数の減少の起点となるため、感染制御が早いということである。しかし、ピークが速いということは、ピーク後に正常な状態に近づくための急傾斜や平坦な傾斜を測定しているわけではない。COVID-19の中和速度は、COVID-19がまだ進行中であるため、現時点ではあまりテスト可能ではない。
特定・一般的な社会的信頼度が高い国では、新規感染数がより早くピークに到達する。言い換えれば、これらの国では、COVID-19のより速い伝播と無力化を経験することになる。以下の2つの理由が、より速い伝播をサポートしている。第一に、社会的信頼は一瞬にして生まれるものではなく、人々の間の歴史的な相互作用を通じて徐々に構築されていくものである[26]。したがって、特定の信頼と一般的な信頼のレベルが高い国では、伝統や社会システムのいくつかの側面が、そのグループ内の人々や社会全体の人々の間の頻繁で深い対面の相互作用の中に根付いている。このような習慣は、その国の文化的側面を反映しているため、長く続く国民性をも表している[27]。このような社会的信頼の根深い性質は、信頼度の高い国の人々にとって、社会的距離を縮めるという緊急の要求に従うことを困難にしているのかもしれない。社会的距離を維持するどころか、不安定な状況は、共通の逆境を克服するために人々の間でより結束力のある相互作用を促進する可能性があり、これは人々がその高いリスクを認識するまで持続する可能性がある。
第二に、これまでの研究では、高信頼社会の人々は高いリスクを取る傾向があることが示されている。例えば、Siegristら[28]はスイスの調査データを用いて、当局、管理者、科学者への信頼度が高い人は、技術的、社会的、自然災害についてのリスク認識が低いことを示している。同様に、Suら[29]は、中国の文脈を用いて、社会的信頼が高い地域では、組織の意思決定者は高いリスクを受け入れ、リスクの高い提案を承認することを証明している。これらの研究によると、信頼度の高い環境にいる人々は、慣れない状況を容易に受け入れ、トラブルに巻き込まれることを恐れていない。これは、問題に直面したときに、自分と関係のある人や社会の権威者が助けてくれるという確信を持っているからである。このようなポジティブな期待感や安心感は、COVID-19パンデミックのような健康上の緊急事態にも反映されていると考えられる。
一方、信頼度の高い社会では、いったん社会のリスクを認識すると、そのリスクをさらに増幅させる可能性のある行動を即座にコントロールするようになる。この考えを支持する理由は以下の2つである。第一に、高信頼社会は、人と人との間にまとまりのある関係性を特徴としている。このような社会では、人々は共通の目標に向かって方向付けられ、その目標に貢献することに強い責任を感じている傾向がある[17]。パンダミックと戦うためには、人々の間で大規模かつ長期的な協力が必要となるため、この志向性はパンダミックを緩和するために非常に重要である[16]。集団目標への志向性がなければ、人々は自己都合を追求し、社会の他のメンバーの健康を守るための社会的行動をとる可能性が低くなるかもしれない。
第二に、高信頼社会において共通の目標が設定されると、共通の目標を達成するための媒体として、社会的なルールや規範の遵守がそれに追随していくべきである。これまでの研究では、COVID-19の感染を管理する上で、社会的ルールの遵守が重要であることが指摘されてきた。例えば、女性に比べて男性の方が感染率が高く、モラルが高いことが、社会から課せられた健康規則の遵守における性差に関係していることが示されている。つまり、女性は男性よりもリスクを嫌悪し、健康への影響を懸念し、活動を抑制する公共政策措置を支持しているのである。これらの違いにより、女性はCOVID-19パンデミックの間、手を洗う、他人との距離を保つ、家にいるなど、健康を促進する行動のための社会的ルールをより遵守することができるようになった[30, 31]。社会資本理論では、信頼性の高い社会では、ルールの遵守が強く、逸脱した場合は速やかに制裁される傾向があると指摘している[1, 25]。このような社会では、人々は自分自身の利益よりもむしろ共通の利益に関心を持つ傾向がある[32]。したがって、人々は、新規感染者数の急増による共通のリスクを認識した後、共通の健康を促進するための社会的行動をとることで状況をコントロールしようと迅速に反応するので、中和は速やかに行われる。
最後に、想定通り、特定信頼と一般信頼の両方が新規感染者数の急激なピーク時間を加速させると、信頼半径は加速とU字型の関係を形成する。信頼半径が狭い国では、人々はイングループ内で親密な交流を持ち、イングループのメンバーに大きく依存している。これにより、イングル ープのメンバー間での頻繁な接触と、彼らにもたらされるリスクへの敏感な反応の両方が促進される可能性がある。評議員の範囲が広い場合、人々は一般的に信頼に基づく高い環境に組み込まれている。このような社会では、人々は結束力のある形で社会的接触を持ち、リスク認識が低く、社会に共通するリスクに対して敏感に反応する可能性が高い。中間的な信託半径の国では、これらの効果のどちらかを取ることはできないので、速いピーク時間は、中間的な信託半径の国では少なくなるだろう。
以上のことから、本研究では、(1)特定・一般的な社会的信頼が高い国では、COVID-19の新規感染数のピークが早くなること、(2)信頼半径と新規感染数のピークの早さの関係はU字型であることを予測した。具体的には、信頼半径が中間的ではなく狭く広い国では、COVID-19の新規感染数が早くピークに達することが示された。解析結果は、これらの予測を一般的に支持し、各国の社会的信頼とCOVID-19の迅速なピーク時間との間に有意な関係があることを示している。
資料と方法
データ
社会的信頼の影響を検証するために、本研究では1981年から実施されている、国をまたいで異なる態度、価値観、信念を調査する最大のクロスナショナル調査である世界価値観調査（WVS）のデータを使用した。最も最近の調査は 2017年から 2020年の間に実施されたWVS第7波で、80カ国の約104,000人の回答者が参加した[15]。この調査は、「社会的価値観、態度、ステレオタイプ」、「幸福と幸福」、「ソーシャルキャピタル、信頼、組織のメンバーシップ」、「腐敗」などのいくつかのセクションで構成されていた[15]。社会的信頼に関する先行研究[14, 25, 33]に続き、本研究では、WVS第7波[15]の「社会的資本、信頼、組織的メンバーシップ」の項目の質問と回答に焦点を当てている。
世界中のCOVID-19感染に関するデータは、欧州疾病予防管理センター（ECDC（アメリカ疾病予防管理センター））から収集された[34]。これらのデータには 2019年12月31日以降の211カ国におけるCOVID-19感染に関する情報が含まれている[34]。WVSデータと組み合わせた最終データセットは、欠損値を除いた後、68カ国（アフリカ4カ国、アジア20カ国、ヨーロッパ31カ国、北米4カ国、オセアニア2カ国、南米7カ国）をカバーした[15,34]。
分析モデル
本研究の従属変数は、各国が新規感染のピークに達するまでの時間である。本研究では、各国の1日100万人あたりの新規感染数を指標としている。この指標は、各国間の人口規模に内在する差異をコントロールするために、新規感染数を直接用いるよりも効果的である。社会的信頼と新規感染の早いピーク時間との関連を推定するために、本研究では、インフルエンザの発生に関する研究 [35] などの類似の研究に倣って、Cox比例ハザードモデルを適用した。このモデルは、イベントのベースラインハザード比を仮定しないことを考えると、他のパラメトリックイベント履歴モデルよりも適切である。ハザード率は[36]を用いて計算する。
ここで、h0(t)はベースラインハザード関数であり、β1～βkはk個の説明変数に対するパラメータのベクトルである。この式によれば、国をまたいだ異なるハザード率は、ベースラインハザードではなく説明変数に依存している。サンプル期間は2019年12月31日に開始し 2020年7月31日に終了した。各国は、COVID-19感染症を初めて発症したときにリスクを負っていた。データセットには、各国が最初の症例を獲得してから、その数がピークに達するか、研究期間の終了まで、サンプル国の毎日の新規感染数が入力された。
ピークを定義するために，2つの条件を満たす日を1とし，それ以外を0としたダミー変数を作成した。 2つの条件は以下の通りである．第一に、その日の14日前から 14日後までの間に最も多くの新規感染があった日である。14日間隔というのは、この病気の潜伏期間の最大値が14日であるために適切である。人々がCOVID-19の感染拡大の危険性を認識するには14日前後が必要であろう。第二に、その日の累積症例数が100万人に1人以上であることである。第二の条件を適用すると、各国の累計症例数が一定の水準に達しないとピークを判断できない。
サンプル期間中、いくつかの国では、第1の波を中和することに成功した後、新規感染の急激な増加と減少のサイクルを何度も経験することで、複数のピークを経験した。これらの追加の波は、国によってより複雑な原因で発生した可能性があるため、本研究では最初のピークのみに焦点を当て、それ以降のデータは除外している。
説明変数
本研究の最初の説明変数は、各国の社会的信頼のタイプ（特殊信頼と一般信頼）である。先行研究では、WVS[14, 15, 25]の以下の質問（図1）に基づいて、これらの信頼度を定義している。
図1 WVS 質問紙
最初の3つの質問は、イングループの信頼度、すなわち特定の社会的信頼を決定し、最後の3つはアウトグループの信頼度、すなわち一般的な社会的信頼に関係している。大きな値が信頼度の高さを表すように、各回答は0（信頼なし）,0.33,0.66,1（完全に信頼）に再スケーリングされた。そして、再スケーリングしたQ1からQ3までの回答とQ4からQ6までの回答の国別平均を算出し、それぞれその国の特定信頼度と一般信頼度と定義した。
信頼半径を定義するために、Delheyら[25]が提案した測定値を以下の3つのステップで適用した。まず、不特定信頼を特定した。これは、回答者が「一般的に言えば、ほとんどの人が信頼できると言うか、人との取引には非常に慎重になる必要があると言うか（1 つの回答を符号化）」という質問に回答したときに、1 とコード化されたダミー変数として定義された。(1 つの回答をコード化してほしい)」という質問に対して、「ほとんどの人は信頼できる」と回答した場合のダミー変数を 1 と定義した。第二に、この識別に基づいて、国ごとの2つの連想、すなわち、不特定の信頼と特定の信頼の連想と一般の信頼の連想の差を算出した。この差を算出するために、従属変数を不特定信頼、独立変数を回答者の特定社会的信頼と一般社会的信頼とし、国別に線形回帰を行った。そして、独立変数の係数を特定し、その差を算出した。β一般的信頼-β特定的信頼である。この定義に沿って、信頼半径は、回答者がアウトグループの人々を一般的に信頼できると考えている度合いを示している。最後に、すべての値に1を加えることで、負の値は固定された。信頼半径の最終的な尺度は,0（最も狭い）から 1（最も広い）までの範囲であった。図22と図33は、社会的信頼のレベルと信頼半径の国ごとのばらつきを示している。フィンランドやスイスのように、社会的信頼度と信頼半径がともに高い国もあれば、ペルーやインドネシアのように低い国もある。
図2 国を超えた社会的信頼
図3 国をまたいだ信頼半径
代替説明を失格とするために、本研究では以下のように複数の対照変数を入力した。国をまたいだ異質な人口統計学的または経済的条件は、COVID-19の伝播に違いを生じさせる可能性がある。そこで、本研究では、人口をその国の土地面積で割ることにより、人口をコントロールした。また、失業率と対数換算GDPは、国ごとの経済状況の違いを反映するようにコントロールした。年間の海外移動率が高い国は、COVID-19の感染がより早く進むため、本研究では、一般的な国際移動の影響をコントロールするために、国際移動支出（総輸入額に占める割合）と受取額（総輸出額に占める割合）を用いた。これらの変数は、それぞれ国際的なアウトバウンドとインバウンドの訪問者の支出を参照している。死亡率（千人当たり）もまた、国をまたいで人々の異なる健康状態をコントロールするために含まれている。さらに、病院のベッド数（千人当たり）も含まれている。この変数は、国による医療の一般的な状態の違いをコントロールするもので、そのような違いは、健康上の緊急事態に対する人々のリスク認識に影響を与える可能性があるからである。これらのデータはすべて、世界銀行が最新年度に提供している年次世界開発指標から得たものである[37]。人々がオンライン空間を利用してコミュニケーションをとることができる社会では、社会的な距離が離れやすくなっている可能性がある。そこで本研究では、インターネット世界国家2020のインターネット普及率を、各国の総人口に占めるインターネット利用者の割合を用いてコントロールしている[38]。
COVID-19の伝播の速さや遅さは、異なる政府の介入と深く関係している可能性がある。実際、COVID-19の症例が増加し続ける中、いくつかの国では移動を制限してウイルスの拡散を遅らせるためにロックダウンが行われている。これらの政府の介入とそれに対応する実施時期は、国によって新規感染のピーク時間に大きな違いを生じさせる可能性がある。この各国の非医薬品介入をコントロールするために、本研究では、焦点国が焦点日にロックダウン期間中である場合には1とコード化されたダミー変数を入力し、それ以外の場合には0とコード化した。 各国のロックダウン期間に関するデータは、ウィキペディア[39]の「COVID-19パンデミックに対する国の対応」から得たものである。国によっては、その地域に応じて複数のロックダウン期間を持つ国もある。本研究では、国という分析単位に合わせて、その国のロックダウン実施基準を用いた。
最後に、新しい検査の数（千人当たり）は、新しい感染症の識別を決定する上で影響力のある要素である。しかし、いくつかの国（サンプルのうち24カ国）がこの情報を提供していなかったため、欠損値が頻繁に発生していた。そこで、本研究では、この変数の有無に基づいたモデルに基づいた結果を提供した。ECDC（アメリカ疾病予防管理センター）によると、各国の報告制度の不測の遅れや結果発表までの時間がかかるため、新規検査から結果発表までにタイムラグが生じる可能性があるとされている[34]。このタイムラグを考慮して、本研究ではモデル適合性の高い 5 日間のタイムラグでの値を採用した。この変数は、ECDC（アメリカ疾病予防管理センター）とコロナウイルスワールドメーター[34, 40]の2つのデータソースから取得した。
表1は、分析に使用した変数間の記述統計量と相関を示している。特定の信頼と一般の信頼の間には高い相関（0.83）があるため、分析は両方の変数について別々に行われた。死亡率は病床と有意に相関しているが、分散インフレ係数の最大値は2.90であり、分析に重大な多重共線性の問題はないことを示している。
表1 記述的統計量と相関関係（N = 3,716）
| 変数 | 平均 | SD | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |
| 1 | ピークに達する | 0.02 | 0.13 | |||||||||||||
| 2 | 人口 | 157.26 | 241.00 | −0.01 | ||||||||||||
| 3 | 失業率 | 5.95 | 4.02 | 0.04 | −0.09 | |||||||||||
| 4 | 国際運動支出 | 6.74 | 4.30 | 0.00 | −0.30 | 0.11 | ||||||||||
| 5 | 国際運動の領収書 | 12.03 | 12.36 | 0.01 | −0.16 | 0.06 | 0.23 | |||||||||
| 6 | Ln（GDP） | 26.45 | 1.73 | −0.01 | 0.01 | −0.05 | −0.15 | −0.39 | ||||||||
| 7 | 死亡率 | 7.96 | 2.74 | 0.06 | −0.25 | 0.15 | 0.06 | −0.14 | 0.00 | |||||||
| 8 | 病院用ベッド | 3.50 | 2.88 | 0.07 | −0.16 | 0.15 | 0.21 | −0.20 | 0.15 | 0.69 | ||||||
| 9 | インターネット普及率 | 0.75 | 0.18 | 0.06 | −0.22 | 0.22 | 0.41 | −0.25 | 0.19 | 0.38 | 0.58 | |||||
| 10 | 封鎖期間 | 0.29 | 0.45 | 0.00 | −0.06 | 0.02 | 0.06 | −0.13 | 0.03 | 0.13 | −0.02 | 0.06 | ||||
| 11 | 新しいテスト* | 0.24 | 0.94 | 0.02 | −0.08 | −0.03 | 0.13 | 0.03 | −0.03 | −0.02 | 0.02 | 0.11 | 0.05 | |||
| 12 | 信頼半径 | 0.58 | 0.11 | −0.01 | 0.03 | −0.02 | 0.09 | −0.23 | 0.08 | 0.04 | 0.05 | 0.17 | −0.11 | 0.00 | ||
| 13 | 特定の信頼 | 0.72 | 0.08 | 0.07 | 0.25 | 0.08 | 0.07 | 0.12 | 0.04 | 0.36 | 0.38 | 0.37 | −0.28 | 0.01 | 0.30 | |
| 14 | 一般的な信頼 | 0.40 | 0.11 | 0.06 | −0.16 | 0.05 | 0.30 | 0.20 | 0.05 | 0.36 | 0.33 | 0.52 | −0.23 | 0.07 | 0.33 | 0.83 |
*N = 1,638.
結果
表2は、各国の新規感染のピーク時間に対する説明変数と対照変数の影響についての結果を示したものである。すべての変数は比較のために標準化された。モデル1と2は対照変数のみを含む。モデル1によると、失業率が高い国（β=0.262,p=0.028）とGDPが低い国（β=-0.553,p=0.003）では、COVID-19の新規感染がピークに達するまでの時間が早かった。予想されたように、病院のベッド数もまた、速いピーク時間を促進した（β=0.351,p=0.042）。これらの結果は、現実と予想される方向性と一致している。逆に、総テスト数は有意な係数を示さなかった。
表2 社会的信頼に関する回帰分析の結果
| 変数 | モデル1 | モデル2 | モデル3 | モデル4 | モデル5 | モデル6 | モデル7 | モデル8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 人口 | −0.060 | −0.009 | −0.199 | −0.197 | −0.014 | −0.012 | −0.048 | 0.055 |
| （0.11） | （0.13） | （0.12） | （0.19） | （0.12） | （0.14） | （0.10） | （0.13） | |
| 失業率 | 0.262 * | 0.137 | 0.231 ✝ | 0.188 | 0.316 * | 0.245 | 0.288 * | 0.266 |
| （0.12） | （0.16） | （0.13） | （0.17） | （0.13） | （0.19） | （0.12） | （0.16） | |
| 国際運動支出 | −0.021 | −0.280 | −0.037 | −0.254 | −0.012 | −0.273 | −0.002 | −0.139 |
| （0.14） | （0.19） | （0.13） | （0.22） | （0.13） | （0.19） | （0.13） | （0.22） | |
| 国際運動の領収書 | −0.087 | 0.178 | −0.188 | −0.047 | −0.174 | 0.019 | −0.084 | 0.147 |
| （0.14） | （0.17） | （0.13） | （0.24） | （0.13） | （0.21） | （0.14） | （0.15） | |
| Ln（GDP） | −0.553 ** | −0.234 | −0.637 *** | −0.307 | −0.626 *** | −0.287 | −0.533 ** | −0.110 |
| （0.18） | （0.21） | （0.18） | （0.22） | （0.18） | （0.20） | （0.19） | （0.24） | |
| 死亡率 | −0.034 | 0.189 | −0.211 | −0.036 | −0.201 | 0.044 | −0.018 | 0.263 |
| （0.17） | （0.19） | （0.18） | （0.22） | （0.18） | （0.20） | （0.18） | （0.22） | |
| 病院用ベッド | 0.351 * | 0.167 | 0.494 ** | 0.243 | 0.593 ** | 0.298 | 0.355 * | 0.106 |
| （0.17） | （0.23） | （0.19） | （0.21） | （0.22） | （0.22） | （0.17） | （0.27） | |
| インターネット普及率 | 0.137 | 0.530 * | −0.076 | 0.269 | −0.153 | 0.268 | 0.116 | 0.509 ✝ |
| （0.21） | （0.26） | （0.18） | （0.30） | （0.24） | （0.31） | （0.20） | （0.26） | |
| 封鎖期間 | 0.139 | −0.200 | 0.300 * | −0.059 | 0.272 ✝ | −0.118 | 0.170 | −0.049 |
| （0.14） | （0.18） | （0.15） | （0.21） | （0.15） | （0.19） | （0.14） | （0.19） | |
| 信頼半径 | 0.134 | 0.025 | 0.084 | −0.133 | 0.044 | −0.096 | −0.013 | −0.327 |
| （0.15） | （0.25） | （0.15） | （0.26） | （0.16） | （0.27） | （0.15） | （0.24） | |
| 新しいテスト | −0.019 | −0.061 | −0.035 | −0.040 | ||||
| （0.09） | （0.16） | （0.12） | （0.09） | |||||
| 特定の信頼 | 0.635 ** | 0.540 ✝ | ||||||
| （0.19） | （0.29） | |||||||
| 一般的な信頼 | 0.502 * | 0.408 | ||||||
| （0.23） | （0.28） | |||||||
| （信頼半径）2 | 0.159 * | 0.444 ** | ||||||
| （0.07） | （0.15） | |||||||
| ログの疑似可能性 | −208。47 | −100.33 | −201.87 | −98.18 | −205.40 | −99.24 | −206.66 | −96.62 |
| Wald chi2 | 30.21 *** | 15.18 *** | 47.78 *** | 27.40 ** | 32.61 *** | 19.01 ✝ | 41.36 *** | 31.83 ** |
| N | 3716 | 1638 | 3716 | 1638 | 3716 | 1638 | 3716 | 1638 |
括弧内は標準誤差;比較のために標準化されたすべての変数。
✝p < .1;
* p < .05;
** p < .01;
*** p < .001.
モデル 3～6 は、特定信頼と一般信頼の影響に関する結果を示している。予測通り、特定の信頼度が高い国では、他の国よりも早く新規感染数がピークに達している（モデル3ではβ=0.635,p=0.001,モデル4ではβ=0.540,p=0.065）。一般的な信頼の影響力は弱いことが示されている。モデル5では正の有意な係数を示しているが（β=0.502,p=0.029)モデル6では取るに足らない係数を示している（β=0.408,p=0.150）。
この結果を可視化するために、本研究では、サンプル国を中央値を基に特定信頼度の高い群と低い群に分け、Kaplan-Meier 推定量を用いて生存関数をプロットした。図 4 に示すように、特定信頼と一般信頼については、高信頼国と低信頼国のピークに到達する確率は、最初の 50 日間は平行しており、その後は高信頼国ほどピークに到達するハザードが高く、特に 50 日から 100 日間はピークに到達するハザードが高くなっている。
図4 COVID-19の高速ピーキング時間における特定信頼と一般信頼の影響。
モデル7と8は、信頼半径の2乗項を含めることで、各国がピークに到達するまでにかかる時間を説明するために、信頼半径の曲線パターンを検定する。モデル7とモデル8に二次項を加えると、モデル1（LR chi2 = 3.62, p = 0.057）とモデル2（LR chi2 = 7.42, p = 0.006）よりも、それぞれ有意に優れたモデルが得られる。信託半径の二乗項は、高速ピーキング時間に有意な正の影響を示した（モデル7ではβ = 0.159, p = 0.042; モデル8ではβ = 0.444, p = 0.005）ことから、COVID-19の高速伝達と制御は、信託者の範囲が中程度の国よりも、信託者の範囲が狭い国や広い国の方が可能性が高いことが示唆された。U字型関係の適切性検定 [41] を用いて、本研究では、与えられたU字型関係が統計的に有意であることを確認した（モデル7ではt = 2.00, p = 0.023; モデル8ではt = 2.83, p = 0.002）。
結果の頑健性を確認するために、本研究では、その日の総症例数が100万人に1人以下であるにもかかわらず、その日の前後14日間に最も多くの新規感染があった日にのみピークを再定義した。次に、再定義されたピークに基づいて前述の回帰を再実行した。その結果は表2の結果を再現しており，低ピークを含んだロバストな結果であることが証明された。
追加の分析
本研究では、さらなる知見を得るために、さらに2つの検証を行った。第一に、COVID-19の伝送速度が、公共部門の信頼度、すなわち政治的信頼度に基づいてどのように異なるかを国をまたいで検証した。政治的信頼を定義するために、先行研究[14]に続き、本研究ではWVS[15]の質問を使用して、人々が政治、統治、安全保障部門の機関、すなわち議会、政府、政党、司法制度、公務員、警察にどの程度の信頼を寄せているかを理解した。回答者は、「完全に信頼している」、「やや信頼している」、「あまり信頼していない」、「全く信頼していない」の 4 つの選択肢から回答した。本研究では、各回答をゼロ（信頼していない）から 1（完全に信頼している）に再スケールし、国ごとにこれらの回答の平均値を算出した。
政治的信頼度は、民主主義の度合いなど、郡の政治体制に大きく依存している可能性がある。個々の国の政治体制の影響をコントロールするために、本研究では、エコノミスト・インテリジェンス・ユニット[42]がまとめた2019年の各国の民主化スコアを含めた。この指標は、選挙プロセスと多元主義、市民的自由、政府の機能、政治参加、政治文化の異なる条件を国をまたいで反映している。完全な民主主義国家のスコアが高いのに対し、権威主義的な政治体制のスコアは低い。
結果を表 3 に示す。特定信頼や一般信頼と同様に、政治的信頼が高いと新規感染のピーク時間が早くなることがわかる。これらの結果は、人々の期待される健康行動を促進し、公共部門が設定した健康規則の遵守を促進する上で、公共部門への信頼が重要であるというこれまでの議論と整合性があることを示している[16]。しかし、これらの結果は、政治的信頼が高い社会では楽観主義が強いため、パンデミックの初期段階では感染が早くなる可能性があることを示唆していることも注目される。
表3 政治的信頼に関する回帰分析の結果
| 変数 | モデル1 | モデル2 |
|---|---|---|
| 人口 | -0.263 ✝ | −0.214 |
| （0.14） | （0.16） | |
| 失業率 | 0.435 ** | 0.261 |
| （0.14） | （0.17） | |
| 国際運動支出 | 0.083 | −0.195 |
| （0.13） | （0.23） | |
| 国際運動の領収書 | −0.204 | 0.067 |
| （0.16） | （0.20） | |
| Ln（GDP） | −0.752 *** | -0.397 ✝ |
| （0.18） | （0.22） | |
| 死亡率 | −0.177 | 0.075 |
| （0.18） | （0.20） | |
| 病院用ベッド | 0.619 ** | 0.318 |
| （0.20） | （0.21） | |
| インターネット普及率 | −0.325 | 0.332 |
| （0.24） | （0.28） | |
| 封鎖期間 | 0.261 ✝ | −0.024 |
| （0.15） | （0.21） | |
| 信頼半径 | 0.114 | −0.034 |
| （0.15） | （0.22） | |
| 民主主義のスコア | 0.351 ✝ | 0.083 |
| （0.19） | （0.19） | |
| 新しいテスト | −0.135 | |
| （0.27） | ||
| 政治的信頼 | 0.677 *** | 0.626 ** |
| （0.19） | （0.23） | |
| ログの疑似可能性 | −201.22 | −97.00 |
| Wald chi2 | 53.51 *** | 35.65 *** |
| N | 3716 | 1638年 |
括弧内は標準誤差;比較のために標準化されたすべての変数。
✝p < .1;
* p < .05;
** p < .01;
*** p < .001.
第二に、本研究では、信頼度の高い社会における新規感染のピークタイムの速さは、緊急時のリスクが低いとの認識と、社会のルールを強く遵守して、社会の共通の逆境に対応していることに起因していると主張している。本研究では、この議論をより深く理解するために、社会的信頼がパンデミック時の人々の移動にどのように影響するかを検証するための分析を行った。本研究では、社会的信頼がパンデミック時の人々の移動にどのような影響を与えるかを検証するための分析を行った。
この予測を検証するために、本研究では Google が提供する Community Mobility Reports のデータを利用した[43]。このデータは、2月15日から最新の記録日（11月8日）までの世界中の人々の移動傾向を、小売店やレクリエーション、食料品店や薬局、公園、交通機関の駅、職場、住宅地の6つのカテゴリーに分けて示している。このデータは 2020年1月3日から 2月6日までの5週間の間に中央値を用いて測定したベースラインと比較して、これらの場所での訪問者数と滞在期間の変化を示している。6つのカテゴリーの値は互いに高い相関性を示しているため、本研究では、分析のために交通機関の駅での移動性に関するデータのみに焦点を当てた。
分析モデルでは、各国の状況を考慮して、人口と対数変換GDPを制御した。また、インターネット普及率は、オンライン空間を介したコミュニケーションの可能性を反映させるために制御した。移動性はCOVID-19感染の重症度に影響されるため、本研究では各国のフォーカルデーに100万人あたりの新規感染者数を入力した。最後に、政府の介入がモビリティに与える影響を反映するために、ロックダウン期間もコントロールした。分析には、ロバストな標準誤差を持つ一般化推定方程式（GEE）を適用した。GEEモデルは、自己相関と異種多様性を制御するのに有効であるため、パネルデータセットの検定に適している。検定には、同一性リンクとガウス分布を適用した。
表4に分析結果を示す。すべての変数は標準化されている。モデル1によると、新規感染の数は人の移動性を低下させる（β=-0.026,p=0.087）。予想通り、ロックダウン期間中は移動性が激しく規制された（β=-0.517,p＜0.001）。モデル2は、イングループの信頼度が高い国（高い特定信頼度）では、パンデミック下では移動度が有意に高くなる傾向があることを示している（β = 0.198, p = 0.001）。これに反して、モデル3では、一般的な信頼が移動率を有意に変化させないことが示されている。モデル4は、各国のロックダウン期間中に特定の信頼の影響が有意に緩和されたことを示している（β=-0.063,p=0.010）。図5はこの傾向を示している。この図では、点線と太線は、それぞれロックダウン期間中と通常期間中の通過駅での人の移動性に対する特定信頼の影響を示している。図5は、パンデミック時には、各国の特定の信頼度が高い人の移動に正の関係を示しているが、この傾向はロックダウン期間中には著しく弱まっていることを示している。これらの結果はいずれも、本研究で示された議論との整合性を示している。
図5 特定の信頼度とロックダウン期間の相互作用プロット。
表4 移動度の変化に関する回帰分析の結果
| モデル1 | モデル2 | モデル3 | モデル4 | モデル5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 人口 | −0.089 | −0.117 | −0.085 | −0.113 | −0.086 |
| （0.08） | （0.07） | （0.08） | （0.07） | （0.08） | |
| Ln（GDP） | 0.132 | 0.151 | 0.133 | 0.155 | 0.140 |
| （0.10） | （0.10） | （0.10） | （0.10） | （0.10） | |
| インターネット普及率 | 0.070 | −0.022 | 0.024 | −0.026 | 0.021 |
| （0.08） | （0.08） | （0.11） | （0.08） | （0.11） | |
| 新しい感染の数 | -0.026 ✝ | -0.026 ✝ | -0.026 ✝ | −0.022 | −0.025 |
| （0.02） | （0.02） | （0.02） | （0.02） | （0.02） | |
| 封鎖期間 | −0.517 *** | −0.517 *** | −0.517 *** | −0.528 *** | −0.520 *** |
| （0.04） | （0.04） | （0.04） | （0.04） | （0.04） | |
| 信頼半径 | 0.015 | −0.007 | 0.006 | −0.006 | 0.006 |
| （0.06） | （0.06） | （0.06） | （0.06） | （0.06） | |
| 特定の信頼 | 0.198 ** | 0.200 ** | |||
| （0.06） | （0.07） | ||||
| 一般的な信頼 | 0.074 | 0.074 | |||
| （0.10） | （0.10） | ||||
| 特定の信頼× | −0.063 * | ||||
| 封鎖期間 | （0.02） | ||||
| 一般的な信頼× | −0.028 | ||||
| 封鎖期間 | （0.04） | ||||
| 絶え間ない | −0.005 | −0.004 | −0.005 | −0.010 | −0.005 |
| （0.08） | （0.07） | （0.08） | （0.07） | （0.08） | |
| Wald chi2 | 330.61 *** | 358.88 *** | 381.71 *** | 374.28 *** | 414.82 *** |
| N | 15335 | 15335 | 15335 | 15335 | 15335 |
括弧内は標準誤差;比較のために標準化されたすべての変数。
✝p < .1;
* p < .05;
** p < .01;
*** p < .001.
議論
本研究では 2019年12月31日から 2020年7月31日までの間に、68カ国を対象にCOVID-19の普及に及ぼす社会的信頼の影響を調査した。その結果によると、社会的信頼（特に特定の社会的信頼）のレベルが高いか、受託者の範囲が狭いか広いことを特徴とする国では、他の国よりも早く新規症例数がピークに達する可能性が高いことがわかった。これらの知見は、実務や文献に以下のような意味合いを持つ。
第一に、社会的信頼は現在の「良いニュースは悪いニュース」という難問をもたらしている。一方で、社会的信頼は、人々の共通の逆境を解決するための協力や、健康を促進する行動のための社会的ルールの遵守を促進するため、COVID-19の普及が一定レベルに達した後に、COVID-19の無力化を早めるのに役立つかもしれない。この観察は、COVID-19感染の管理における社会的信頼の利点を強調する他の先行研究と平行している[12, 13]。
それにもかかわらず、一方では、そのような中立化が起こる前に、社会的信頼がCOVID-19の迅速な感染を可能にするかもしれない。なぜなら、信頼度の高い社会では、人々はリスクに対して楽観的になり、特に危機時には対面での相互作用に基づいた集団行動に従事する傾向があるからだ。また、同じ宗教集団内での共同行動を強化したり、家族や近隣の人々と頻繁に連絡を取ることで、より大きな関心を示すこともあるだろう。なぜなら、密で結束力のある社会関係は、人々が遭遇したかもしれない逆境を乗り越えることを可能にする重要なメカニズムを構成しているからである[44, 45]。これに関連して、このような社会における社会的距離や高リスク認知の要件は、いささか逆説的で挑戦的なものになり得る。このことは、現在の危機に対処するためには、特にパンデミックの初期段階では、社会的信頼のリスクとその利点を同等に強調することが必要であることを浮き彫りにしている。
第二に、本研究の結果は、社会的信頼に関連するリスクについてのさらなる研究を求めている。いくつかの先行研究が示しているように、社会的信頼が多くの形の社会資本を生み出すことは明らかであるが [1, 5, 46]、本研究が示唆しているように、予想外の問題を生み出すこともある。社会的信頼の効果に関する文献をよりバランスよく発展させるためには、これまでの研究では軽視されてきた社会的信頼のもう一つのスペクトルについての実証研究が必要である。この議論に沿って、先行研究ではイノベーション[47]、チームマネジメント[48]、起業家精神[49]において、社会的アクター間の高い信頼が潜在的な弊害となることが示唆されているが、それ以外にも重要な副次的効果があるかもしれない。
社会的信頼の効果についてバランスのとれた議論を行うことは、理論の発展と社会的な意味合いを理解する上で非常に重要である。本研究で示されたように、社会的信頼は、アクターの社会的行動を説明する強烈で安定したメカニズムである。その結果、信頼度の高い社会では、社会的距離を維持しなければならない緊急時においても、対面での接触、特にグループ内のメンバー間での接触は、コントロールしにくい傾向にあることがわかった。この傾向は、社会におけるインターネット普及率をコントロールしても変化しない。このことは、人々がオンラインでの接触を維持できる環境であっても、グループ内での日常的な対面接触や親密な接触は、コントロールしにくい可能性があることを示唆している。
このような議論では、グループや国民性などの他の関連する要因も、社会的信頼と同様の効果を示す可能性がある。例えば、Van Bavelら[50]は最近の研究で、強いグループや国民的アイデンティティの感覚が、パンデミックと闘うための努力に人々を投資する動機付けに重要な役割を果たすことを示唆している。これは、そのような強いグループ・アイデンティティが、グループの福祉を守るための相互協力と規範の遵守を促進するからである。本研究の結果はまた、社会における特定の信頼の重要かつ強い影響力についても、これらの主張を支持するものである。しかし、この結果はまた、強い集団内の信頼やアイデンティティを持つような凝集性の高い社会では、中和が起こる前にCOVID-19の伝播がより早くなる可能性があることを示している。これは、そのような社会のメンバーは、集団内で親密な交流をしている可能性が高く、リスクを認識する前に社会からの強い安心感を持っている可能性があるからである。
最後に、本研究の結果によれば、パンデミックに対応するためには、社会の信頼度に応じて異なる戦略を実施する必要があるかもしれない。例えば、信頼度の高い社会では、パンデミックの初期段階が危機をコントロールするための重要な期間となる。このような社会では、社会的規範やルールを遵守する傾向が強いため、人々は他人が何をしているか、どのルールが自分に課されているかによって大きな影響を受けることになる。したがって、危機の初期段階では、社会が健康行動のための規範やルールをすぐに形成できるように、行動基準に関する密接な接触やソーシャルメディアやネットワークを通じた情報発信に対する強い制限を与えるべきだ。一方、信頼度の低い社会では、パンデミックを無力化し始めるまでに時間がかかる可能性があるため、政策や戦略はより長期的な視点を持つべきである。
この研究にはいくつかの限界がある。第一に、国によって異なるCOVID-19のピーク時間の期間は、政府の政策によって課される制限、特に制限の強さと採用のタイミングに大きく依存する。このため、本研究では、各国のロックダウン期間を測定する対照変数を分析に含めた。しかし、データへのアクセスが限られていたため、本研究では他の多くの潜在的な影響を十分に考慮することができなかった。より政治的な意味合いを持たせるためには、今後の研究では、世界的なパンデミックを管理する際に、政府の規制の影響が各国の社会的信頼のレベルや半径の違いとどのように相互作用するかを検証することが有益であろう。
第二に、議論では、各国が正常な状態に戻るまでにどのくらいの時間がかかるのか、また、社会的信頼が第一波に続く第二波、第三波の感染にどのように影響するのかについては触れられていない。社会はまだCOVID-19の感染過程にあるため、現時点でこれらの点を検討するのは時期尚早である。今後の追跡調査では、社会的信頼とパンデミックの伝播の関係についての理解を深めるように努力すべきである。
第三に、本研究では国を単位としているため、回答者の個人差の影響が反映されていないことである。社会的ルールの遵守は個人差に大きく影響されるため、これは重大な限界である。今後の研究では、個人レベルでの調査や実験などの代替的な分析方法を用いることで、よりロバストな結果が得られる可能性がある。
最後に、本研究では、COVID-19感染の速いピーキングタイムの前兆として社会的信頼に焦点を当てたが、国の文化、民族・宗教の多様性、社会の時間観など、他の多くの社会行動的要因が、人々の行動制御や制限を通じて、ピーキングタイムに影響を与える可能性がある。これらの多様な要因の影響を国を超えて比較する今後の研究は、この世界的な危機を管理するために、より有用な戦略を示唆するものであろう。
このような限界があるにもかかわらず、本研究の理論的議論と実証的知見は、社会的信頼に関する文献や、現在の世界的危機の実際的なコントロールに重要な意味を与えるものである。本研究のアプローチと知見が、社会における全体的な安全性に貢献することが期待される。