＊3） Eichenbaum et al. （2021b）も、Eichenbaum et al. （2021a）と同一の枠組みの下で、検査・隔離や非医薬的介入の効果を検証した研究である。ここでは、検査を通じて人々が自身の状態（感受性者か回復者）を知ることによって、リスクに応じた経済活動を実施できること、社会的距離を確保する・マスクをつけるといった非医薬的介入により、感染の進行速度を遅らせることができ、実施に制約のある検査・隔離の効果を高めることができると述べられている。＊4） （1）労働力で評価した感染抑制コスト、（2）死亡による厚生上の損失、（3）検査・隔離費用の総和。PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～ 6経済モデルによるコロナ・ショック分析という議論を挙げている。感染対策のこの性質により、感染対策は感染拡大期に強化され、収束期で緩和されるため、行動反応は感染率の安定化装置の役割を担う。ただし、この反応はCOVID-19の再生産数に起因する高い集団免疫水準には影響を与えないため、大流行が地域流行に収束するまでに、COVID-19がもたらす累計の感染者・死者数などの長期的影響に関するモデル予測（予測3）は、おそらく正確であることをAtkeson（2021）は指摘している。COVID-19の感染拡大は経済にも大きな影響を与えた。『令和2年度年次経済財政報告』（2020, 内閣府）は感染症による経済ショックの影響が総需要と総供給の両方に及ぶことを指摘したが、これら需給両面に対するショックを定式化した経済モデルを通じて、経済的影響や経済政策の効果の解明を図る経済研究が蓄積されている。Faria-e-Castro（2021）は、産業を接触機会の多いサービス業と非サービス業に分類し、大流行によるサービス業での効用の低下や操業停止などのショックが、一般均衡を通じて他の産業に波及するモデルを定式化している。またGuerrieri et al. （2021）も、ショックを特定産業に対する供給ショックと、それにより引き起こされる総需要の後退に分解し、企業退出や雇用破壊が更なる景気後退を招くと結論した。また、経済モデルにSIRモデルによる感染症動学を直接導入した研究も存在する。この分野の初期の研究としてはEichenbaum et al. （2021a）が挙げられる。かれらは、時点tの新規感染者を、感染経路に応じて3つのカテゴリに分類している。（新規感染者数）t= π1（感受性人口の消費財総購入量）tこの式の右辺第3項は、近隣での人的交流や接触感染などの経済活動に関係のない感染を示す一方、経済活動に伴う感染が第1項と第2項によって表現されている。第1項は感染の可能性がある人と、すでに感染した人が、ともに購買・消費活動を行うことによって、感染者が発生するというメカニズムを示しており、π1は、購買・消費活動に伴って感染する可能性を示すパラメータである。第2項は、感染の可能性がある人と、すでに感染した人が、ともに職場で働くことによって、感染者が発生するというメカニズムを示しており、π2は、労働に伴って感染する可能性を示すパラメータである。この式で定義される感染のリスクに応じて、感受性者は労働と消費を控える。また、感染者の労働生産性も大幅に下落するため、社会全体の労働供給と消費水準の両方が減退し、総需要と総供給の収縮を通じて経済が縮小するというのが、この論文のメカニズムである。SIRモデルと経済モデルを融合した研究においては、感染急拡大と医療資源のひっ迫を回避するにあたって、どのような感染抑制策を実施すればよいかが議論されていることが特色の一つとして挙げられる。Eichenbaum et al. （2021a）も、すべての経済主体が、自らの消費と労働供給を選択することを前提として、社会的最適な状態を実現するためにどのような対応策をとるべきかを検討し、（1）感受性者が労働を抑制する、（2）感染者は全く労働を行わない、（3）回復者は従来以上に労働する、という組み合わせの下で、感染拡大を抑え医療資源を保持すると共に、経済の縮小を最低限に抑えられるものと結論付けている＊3。Alvarez et al. （2021）やAcemoglu et al. （2021）も初期の感染抑制策の最適解を探る研究である。Alvarez et al. （2021）は、感染収束までのコストの総和＊4を最小化する社会計画者問題を考えている。このモデルでは、医療での混雑効果によって死亡率が感染者数により決定し、検査により回復者を隔離対象から除外することが出来ると仮定されているため、最適な感染抑制策はこの感染者数と死者数の関係性と検査環境（感染人口の消費財総購入量）t+ π2（感受性人口の総労働時間）t （感染人口の総労働時間）t+ π3（感受性人口）t（感染人口）t
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