＊8） 活動時間は学習時間、運動音楽などの生産的時間、ゲームSNSなどの非生産的時間に分類される。＊9） 生後89か月の児童が2020年3月2日以降の休校の影響を受けた一方で、生後88か月の児童は影響を受けなかったことを利用している。PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～ 6４．おわりに各種情報リソースAucejo et al. （2020）は、2020年春学期にオンライン授業を実施したアリゾナ州立大学におけるアンケート調査を分析した研究である。研究の結果は、学生の成績は多くの指標において感染拡大の無かった場合に比べて悪化しており、休学を検討する学生が倍増した他、専攻を変更する学生も多く見られたことを示している。また、学生の両親が非大卒であったり収入が低い場合に、感染症の罹患率や、経済損失を被った学生の割合などが高く、成績がより悪化したことが分かった。ドイツにおいては、Grewenig et al. （2021）が生徒の活動時間＊8に関するアンケートを利用して、初等・中等教育における休校の影響を考察している。開校時の学習時間が7.4時間であるのに対して、成績の良い生徒では3.7時間、成績の悪い生徒にあっては4.1時間の学習時間の減少が見られた。更に、成績の悪い生徒は学習時間を生産的活動ではなく非生産的活動に置換しており、両親による家庭学習の提供時間、学校によるオンライン学習の利用時間も少なく、十分に休校中の学習が補完されていないことも判明した。休校の代替措置として利用されているオンライン学習においても、学習環境に依存した格差が観測されている。Bacher-Hicks et al. （2021）によると、Google検索に関する高頻度データと地区特性により、感染拡大時の米国におけるオンライン教材へのアクセス頻度が、地区・世帯の特性によってどのような影響を受けるのかを明らかにしている。感染拡大時には、学校の補助教材と家庭学習用教材へのアクセスは従来の2倍になり、家庭学習の形でも学習機会の補完が行われていた。一方で、所得の高く、インターネット接続率の高い地区の検索件数は、そうでない地区に比して大きく、オンライン教材による学習機会の補完は地区の社会特性に依存していることも分かった。日本における休校の影響を評価した研究には、Takaku and Yokoyama（2021）がある。この研究は、児童の月齢＊9を利用して休校の効果を検証している。母親を対象とした調査の結果から、休校は子供の体重を増加させ、育児に関する母親の不安を増幅させたことが分かった。また、日本のオンライン教育については、Ikeda and Yamaguchi（2021）がサービス事業者によるデータを活用した研究を実施している。休校以降、教育サービス事業者の提供する学校以外のサービスにおける生徒の学習時間、生徒と教員のやり取りが以前に比して有意に増加していたが、これらの水準は休校期間の終了と共に元に戻っていたことが明らかになった。また、当初よりオンライン教育にアクセスできた学生、偏差値の高い高校の学生の学習時間が長いことも明らかになった。この節では経済格差と、教育への影響の観点から格差についての諸研究を紹介した。これらの研究をまとめたものが（表2）である。COVID-19の経済ショックはこれまでとは性質が異なり、接触リスクを増加させるもので、その影響は広範かつ非対称なものとなっている。また、教育への悪影響は今後顕在化する可能性もあり、長期的に注視していく必要がある。COVID-19に関する正確な情報の把握は、政策決定の上でも個人行動決定の上でも重要であるため、最後にCOVID-19に関する正確な情報の把握に有用なオンライン・リソースを紹介する（表3）。日本を含めた世界の感染者数等の把握には、Johns-Hopkins大学によるCOVID-19Dashboardが有用である。一方、日本における詳細な情報は東洋経済新報社の新型コロナウイルス国内感染の状況から得られる。また、英国Oxford大学によるOxford Supertrackerは各国の政策対応の追跡調査をまとめている。医学研究成果については、Washington大学のCOVID-19 Literature Report、日本の国立感染症研究所のReport/Researchのサーベイによって、それぞれまとめられている。冒頭で述べた経済学研究の進展状況は、米国NBER、英国CEPR、日本経済学会のそれぞれのサイトで分野別にまとめられている。また、経済学者による評論サイトであるVOXEUにおいても、COVID-19に関連する多数の記事が紹介されている。オンライン・リソースを提供している研究も複数存在し、Acemoglu et al. （2021）は効率性フロンティアや政
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