防止新冠肺炎死亡：州与联邦政策

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摘要翻译：
当联邦政府不实施遏制政策，而是允许各州实施自己的政策时，新冠肺炎的死亡人数大吗？我们通过对一个由多个国家组成的国家的SIRD流行病学模型的随机扩展来回答这个问题。我们的模型允许州际流动。我们考虑三项政策：口罩授权、居家命令和州际旅行禁令。我们将我们的模型与美国州级新冠肺炎每日死亡人数相吻合，并利用我们的估计来产生各种政策反事实。虽然一些州实施的限制抑制了大量病毒死亡，但我们发现，如果联邦政府早在一些最早的州实施联邦授权，到2020年11月下旬，超过三分之二的美国新冠肺炎死亡是可以预防的。我们的结果量化了联邦政府为遏制流行病而采取的早期行动的好处。
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英文标题：
《Preventing COVID-19 Fatalities: State versus Federal Policies》
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作者：
Jean-Paul Renne and Guillaume Roussellet and Gustavo Schwenkler
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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英文摘要：
  Are COVID-19 fatalities large when a federal government does not enforce containment policies and instead allow states to implement their own policies? We answer this question by developing a stochastic extension of a SIRD epidemiological model for a country composed of multiple states. Our model allows for interstate mobility. We consider three policies: mask mandates, stay-at-home orders, and interstate travel bans. We fit our model to daily U.S. state-level COVID-19 death counts and exploit our estimates to produce various policy counterfactuals. While the restrictions imposed by some states inhibited a significant number of virus deaths, we find that more than two-thirds of U.S. COVID-19 deaths could have been prevented by late November 2020 had the federal government enforced federal mandates as early as some of the earliest states did. Our results quantify the benefits of early actions by a federal government for the containment of a pandemic.
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关键词：Contribution Restrictions Quantitative Applications epidemiology

防止新冠肺炎死亡：州与联邦政策Renne、G.Roussellet和G.Schwenkler*第一版：2020年10月27日当前版本：2020年12月16日|摘要：当联邦ZF不实施遏制政策，而是允许各州实施自己的政策时，新冠肺炎的死亡人数大吗？我们通过发展一个由多个国家组成的SIRD流行病学模型的随机扩展来回答这个问题。我们的模型允许州际流动。我们考虑三项政策：面具授权、居家命令和州际旅行禁令。我们将我们的模型应用于美国州级的每日新冠肺炎死亡人数，并利用我们的估计来产生各种政策反事实。虽然一些州实施的限制抑制了一定数量的病毒死亡，但我们发现，如果联邦ZF像一些最早的州一样实施联邦授权，到2020年11月下旬，超过三分之二的美国新冠肺炎死亡本可以避免。我们的结果量化了联邦ZF早期行动对遏制流行病的好处。*雷恩在洛桑大学经济系。Roussellet在麦吉尔大学的Desautels管理学院。Schwenkler是圣克拉拉大学Leavey商学院的作者。地址：Leavey School of Business,Santa Clara University,500 ElCamino Real,Santa Clara,CA95053,U.S.电子邮件:gschwenkler@scu.edu.我们感谢Patrick Augustin、Vadim Elenev、Christian Gouri\'eroux、Andrea Vedolin、Charles Wyplosz以及圣克拉拉大学和HEC Unisant e COVID研讨会的研讨会参与者提供有用的评论和建议。本文中使用的代码的最新版本可以在https://github.com/guillaumeroussellet/rrs_covid_2020.1 IntroductionCOVID-19是一种猖獗的疾病，它使世界人口达到了前所未有的规模。这一经历推动ZF实施严厉的监管政策来遏制这种疾病。在许多国家，如美国，联邦和州监管机构之间出现了紧张关系，因为它们可以相互独立地执行政策。但是每个州实施的政策是为了防止一个国家的新冠肺炎死亡吗？一个国家对新冠肺炎的防御能从联邦一级的统一遏制政策中受益吗？这些问题的答案对直到疫情结束的政策制定都有重要的意义。我们通过发展Kermack等人的标准SIRD模型的扩展来回答这些问题。（1927）允许在一个国家内跨州旅行和通勤。在我们的模式中，一个州的ZF可以执行三种类型的法规。它可以强制执行amask命令，以缩小该州的传输速率。它可以实施一项居家命令，减少该州的传播率以及州外通勤和旅行者的传播率。或者它也可以发布旅行禁令，减少州外游客的入境人数。联邦ZF可以迫使所有州实施同样的政策，或者什么也不做。我们假设感染平均需要14天才能解决，疾病的死亡率为0.6%。为了考虑到新冠肺炎传染性的不确定性，我们确信每个州的传播率随着时间的推移随机变化，而且不能直接观察到。它们接近自然平均比率，但有时可能会高得多，也可能会低得多。我们将我们的模型应用于2020年2月12日至11月30日期间美国州级新冠肺炎死亡人数的数据。然后，我们在假设国家实施的政策比它们所采取的政策更不合适的情况下，使用估计的模型进行反事实实验。

我们通过观察2020年11月30日观察到的病毒死亡人数和反事实死亡人数之间的差异来衡量风险政策的有效性。我们受到金融经济学文献中常用的均值模型的启发，以模拟金融机构之间的信用风险传染；参见Cvitanic等人。(2012)，Giesecke等人。(2015)，Giesecke et al.(2020)，以及其他人。我们的模型可以被视为具有随机传播率的全球流行病和流动性模型(GLEAM，见Balcan et al.，2009)的扩展。这些假设与Fern\'andez-Villaverde和Jones(2020)、Perez-Saez等人一致。(2020)，andStringhini等人(2020)，并在一项敏感性研究中与替代品进行了基准测试。SIRD模型的许多直接变异被用来研究新冠肺炎疫情；参见李·安德林顿（2021）最近的综述。我们的反事实并不认为政策的变化可能引发了直接的策略，这些策略可以通过使用我们在GitHub上可用的代码和数据来复制。我们表明，缺乏统一的政策导致全国病毒死亡显著增加。我们估计，如果联邦政府采取了反映最早和最严格的州的政策，到2020年11月30日，本可以防止超过18万人死亡--超过该日美国记录的所有死亡病例的三分之二。我们的研究结果还表明，各个国家实施的遏制政策是有限的。我们发现，如果各州根本没有实施任何遏制政策，美国将记录100多万额外的病毒死亡。我们发现，如果联邦政府颁布了遵循各州领先优势的政策，大量新冠肺炎死亡本可以避免。我们估计，如果联邦居家命令在2020年3月19日至6月9日期间有效，本可以防止近13万人死亡。这一时期对应于加州家庭订单生效的那一天和弗吉尼亚州作为该国最后一个州开始重新开放经济的那一天之间的时间。联邦口罩授权本可以防止超过14万例病毒死亡，该授权于4月17日生效，并在我们的样本结束时保持活跃，反映了康涅狄格州作为最早通过口罩授权的州的政策。如果从3月17日开始禁止所有州际旅行，那么只有大约8000人的美国病毒死亡可能会被防止，这再次影响了夏威夷采取的旅行限制。我们的结果表明，如果联邦政府遵循早期各州在面具授权或封锁方面的领导，美国可能会防止类似数量的新冠肺炎死亡。然而，这一结论忽略了这两个政策的不同时间：国家居家政策比国家问责制颁布得更早，时间也更短。我们运行了一个额外的反事实，以了解早期的联邦面具授权是如何促进Di United Erent州通过的早期居家命令的。我们的反事实表明，如果联邦政府在3月19日之前颁布了联邦面具授权，除了Di United Erent州采取的逗留和旅行禁令政策之外，多达23.5万例病毒死亡是可以避免的。这一发现表明，超过90%的国家和地区对美国人口的反应不一致。Chernozhukov等人提出了一种解释这种内生性问题的新方法。（2021）。在我们的模式中，联邦授权相当于所有州自愿采用该授权。因此，我们的论文同样暗示，如果联邦政府说服所有州采取与最早的州相同的政策，就可以防止相当数量的死亡。在美国所有新冠肺炎死亡病例中

如果联邦政府实施了早期的联邦口罩授权，并允许各州根据自己的意愿实施封锁和旅行限制，本可以防止。这是一个令人惊讶的结果，因为早期的联邦面具授权将有助于在2020年春初减缓病毒的传播，当时我们估计各州的病毒繁殖数量最高。这些结果为联邦监管机构提供了一个重要的政策教训：在病毒传播速度加快的时期，补充州级封锁和旅行限制的联邦面具授权可以防止大量新冠肺炎人死亡。我们发现，州际旅行禁令无法实现有效的病毒死亡预防，主要是出于两个原因。首先，一旦监管机构意识到病毒，旅行禁令通常会实施，此时病毒已经在美国传播。我们发现，如果在2月12日，即我们样本的第一天，而不是3月17日，夏威夷通过美国州际旅行限制的那一天，禁止所有州际旅行，本可以防止增加1300人死亡。其次，存在一种机制，可以降低一些州旅行限制的有效性。我们的模型强调，对州际流动的限制可能会增加受感染个人在通常是个人净出口国的州的集中。这可能会导致这些州的病毒传播加快，病毒死亡率上升。尽管如此，我们的反事实表明，这种相反的e-cretions只是很小的。我们发现，在美国本可以预防的近13万例病毒死亡中，只有约1700例3月19日联邦居家命令的解释是，该命令不鼓励个人跨州通勤和旅行。我们的结果表明，限制跨境流动的政策在防止新冠肺炎死亡方面收效甚微，它们被采用得如此之早、如此之久，以至于它们防止了病毒最初在人群中流行。最后，我们专注于单个州，并了解到，在采取了一些只匹配死亡人数的州，我们估计，2020年春天，在这些州，病毒的E-有效繁殖数量肯定比基于感染病例的普遍估计高出两倍，由于大量未检测到的感染和无症状的个人，感染病例可能被低估。我们的结果强调了联邦监管机构的一种E-有效政策策略，但他们没有说明这种策略的最佳性。此外，我们不考虑任何联邦命令的合法性。（2020年）也记录了早期旅行禁令的优势。就美国而言，早期的州际旅行禁令本可以防止科文等人强调的城市困境现象。（2020年）。最严格的遏制政策能够减少疾病的传播。我们的反事实表明，如果所有州都采取了严格的遏制政策，纽约记录的死亡病例只会减少20%，而如果州政府根本没有实施任何遏制政策，加州记录的死亡病例将增加近145，000例。这些结果表明，严格政策的州，如纽约和加利福尼亚，即使在其他州执行较弱的政策时，也受到了他们的政策的保护。另一方面，我们发现，采取软弱或没有遏制政策的州本可以通过采取更严格的政策来防止大量新冠肺炎死亡。

我们的结果表明，如果佛罗里达州和德克萨斯州采取严格的遏制政策，超过38，000人的死亡是可以避免的。我们还发现，从未对我们的样本采取口罩授权的12个州--阿拉斯加、亚利桑那州、佛罗里达州、佐治亚州、爱达荷州、密苏里州、内布拉斯加州、俄克拉荷马州、南卡罗来纳州、南达科他州、田纳西州和怀俄明州--如果他们效仿康涅狄格州的做法，在2020年4月17日前采取口罩授权，就可以防止超过76%的死亡病例。这些结果给州监管机构带来了一个重要的启示：即使在没有联邦政策的情况下，州掩码授权也是非常有效的。我们的结果取决于建模选择和假设的参数值。为了了解我们的信息对我们的选择有多敏感，我们进行了几次敏感性分析，以确定可供选择的参数值，并为我们的结果提供一组合理的界限。例如，我们发现，如果我们假设病毒感染需要更少的时间来解决，可预防的死亡人数就会更高；即，如果病毒不太严重。这是因为，如果病毒感染不太严重，样本中早期肯定有更多的感染，以匹配观察到的死亡数据。因此，联邦监管机构的早期行动将更具影响力。敏感性分析突出了我们方法的一个关键优点。通过仅仅依靠死亡人数，我们允许我们的方法来推断一定有多少感染来证明死亡数据是合理的。这使我们能够对通过监管行动可以防止多少感染和最终死亡做出数据驱动的推断。我们的贡献是方法论和规范性的。在方法学方面，我们建立了一个由多重种群组成的传染病在一个国家内传播的新模型，并提出了一种相关的估计方法。我们的模型结合了州际旅行和通勤的e-ects以及不确定的传播率。它还允许新冠肺炎的随机SIRD模型最近被弗恩·安德兹-维拉弗德和琼斯（2020）和洪等人使用。（2020年）。不带随机传输速率的州际SIRD模型是由各州的Readindependent监管政策提出的。我们的方法提供了传输速率和有效复制数的每日估计；这些物体联合估计为51U.S。仅仅基于死亡案例的州。在规范方面，我们表明，补充州级封锁和旅行限制的联邦面具授权可以防止一个国家发生大量新冠肺炎死亡事件。我们的结果表明，如果美国联邦政府在一些早期采取行动遏制病毒的州的领导下，可以防止近18万例冠状病毒死亡。我们还表明，州口罩授权是高度有效的，而旅行限制在联邦一级有很小的e-ects。我们的结果强调了联邦和州监管机构早期采取行动遏制流行病的好处。2模型描述我们假设一个国家由几个州组成。我们对每个州中(i)易感染病毒（即从未感染过病毒），(ii)感染病毒，(iii)从病毒中恢复（并对随后的感染免疫），(iv)因病毒而死亡的人数进行建模。因此，我们的模型可以被视为一个多区域SIRD模型。扩展了Kermack等人的标准SIRD公式。（1927）中，我们考虑了每个状态中随机的和相关的传输速率。我们还明确地考虑了与Keeling(2003)、Balcan等人的影响。(2009)，Balcan等人。（2010年），以及其他。布雷迪等人

（2020）研究一个具有空间相互作用和跨州独立居家政策的SIRD模型，而不考虑口罩授权和旅行限制。对于单州模型，相关的方法在Gouri\'eroux和Jasiak(2020)中讨论，并在Arroyo Marioli等人中实现。(2020)，Hasan等(2020)，以及Hasan和Nasution(2020)使用感染数据。Fern\'andez-Villaverde和Jones(2020)开发了一种基于替代性参数化的方法，以获得e次生殖数的时间变化估计，只对一个模型使用死亡计数，而不需要旅行或交换。Redlener等人（2020）通过国际政策应对措施的比较，建立类似的可预防死亡人数。然而，正如谢弗林（2020）所认为的那样，文化和意识形态的直接冲突可能阻止了美国政府不采纳国际政策。我们表明，通过以下已经在该州国内实施的政策，大量新冠肺炎死亡是可以预防的。我们的结果与切尔诺朱科夫等人的结论一致。(2021)，Karaivanov等(2020)，Ngonghalaet al（2020年），以及Stutt等人。(2020)，他强调了单一州模式下联邦面具授权的好处。其他考虑直接联邦遏制政策影响的研究包括阿尔法罗等人。(2020)，Alvarezet Al（2020年），弗格森等人(2020)，Flaxman等人（2020年），以及福勒等人。(2020)，等等。鉴于目前关于新冠肺炎再感染的证据很少，而且混合（见，例如岩崎，2020年），我们对感染后免疫的假设只是一个简单的假设。我们考虑了三种不同类型的遏制政策：口罩禁令、旅行禁令和居家命令。我们的模型还考虑了跨越州线的旅行和通勤。我们在下面简要描述我们的模型，并在附录a中提供详细情况。每个州都有一定数量的居民。在给定的某一天，被感染者污染的人数被假设为泊松分布的随机抽取，泊松分布的比率是该州政策调整的随机传播率和该州人口中易感染病毒的比例的乘积。对每个感染者来说，从病毒感染中恢复和死亡被建模为互补的随机事件。我们假设传染病平均需要14天才能消退，到这段时间结束时，死亡率为0.6%。在州一级的总体上，一天中新感染的净人数是泊松分布，其速率等于政策调整的传播率、易感人口比例和该州受感染居民人数的乘积，减去从疾病中康复或死亡的受感染人数。各州的传播率是不可观察的，每天都在随机演变。它们在不同的州和时间之间呈正相关。我们对州际通勤和旅行的解释如下。每天，一个州的居民可以通勤到另一个州，旅行到另一个州，或者以给定的概率留在家乡。留在家乡的居民助长了家乡的疾病传播。通勤者在一天的一部分时间里旅行，一天结束时返回他们的家乡。他们助长了疾病在他们的家乡州和被访问州的传播。旅行者在参观过的州呆上几天。

它们只有助于疾病在他们所访问的州的传播。每个州的传播率，以及跨州的旅行和通勤概率，都会被调整，以重新影响各州采取的遏制政策。这些政策的e-ects是通过缩小传播率来建模的，或者我们假设一个州有两个随机性来源导致感染。首先，传播速率是随机的。其次，给定传播率水平的感染数也是随机的，受泊松分布控制。这种双重随机性提高了我们的模型捕捉新冠肺炎疫情早期的能力，在此期间，病毒的传播率可能很高，但数据中的感染和死亡人数很低。Germann等人对Geluenza流行病中的鸟类也提出了类似的观点。（2006）。当政策是积极的时候，旅行者和通勤者。我们假设阿吉文州的口罩禁令将该州的传播率减少了42%，但不会影响旅行者和通勤者的入境或外出。给定州的旅行禁令将旅行者的入境人数减少了90%，但是没有确定该州通勤者的传播率或内流率。最后，居家订单将该州通勤者和旅行者的传播率和内流率都缩小了36%。附录E考虑了这些参数的变化，并测量了我们的结果对我们假设的敏感性。我们使用来自美国的流动性、旅行和州级政策数据来校准我们模型的大多数参数。我们发展了一种基于最大似然的方法来估计控制di-herent态传输速率的一些参数。韦利每天都在接受COVID跟踪项目的州级死亡人数，因为这些死亡人数很可能受到实质性测量问题的污染（例如，与感染人数相比）。样本期为2020年2月12日至11月30日。附录B提供了我们对数据进行模型调整的方法的细节。附录B中的图6显示了数据中的死亡计数以及我们模型中死亡计数的后验平均值。结果表明，我们的模型在匹配州级死亡人数和总死亡人数方面表现良好。基于Fischer等人的估计。（2020年），我们假设在美国，一个典型的面具会以85%的中值滤出颗粒。根据健康指标和评估研究所的数据，我们假设只有一半的人口佩戴口罩，这证明了大约42%的减少系数是合理的。与2019年相比，我们估计2020年3月15日至4月30日期间，美国每天平均旅行100英里以上的次数减少了90%的旅行禁令影响。我们确信，旅行禁令不会减少通勤者进入一个州的人数，因为旅行禁令通常伴随着通勤者的豁免。我们估计，居家订单对传播率的影响是2019年低于10英里的每日平均旅行次数与2020年3月15日至4月30日之间的减少因素，这是美国大多数居家订单活跃的时期。因为居家命令通常伴随着关闭O栋建筑的封锁，我们假设居家命令也减少了通勤者进入一个状态。最后，由于居家订单也与关闭的旅游景点相关联，我们还假设居家订单将游客的收入减少到一个状态。事实上，我们的估计方法只依赖于死亡人数数据，就像在Flaxman等人中一样。（2020）比标准方法更有优势来估计时变复制数（例如。

贝当古和里贝罗(2008)，柯里等人。(2013)，Thompson等人。(2019))，因为这些方法需要感染病例的数据。由于我们校准了与标准SIR模型（恢复和死亡概率）相关的参数，因此我们也避免了科罗廖夫（2021）指出的缺陷问题。图1显示，为了与我们在美国各州采样期间观察到的死亡水平相匹配，我们的模型估计，到2020年5月，美国疾病的e次生殖数必须大大高于1（我们在附录B中分解了每个州的次生殖率）。数据还显示，今年夏天，出口生产率增长了几倍以上，自2020年10月以来一直保持在1以上。我们的估计表明，与美国各州新冠肺炎死亡历史相匹配的感染人数一定比数据中记录的要高得多。我们估计，到11月30日，美国肯定有近4800万人感染，几乎是我们数据源中感染人数的四倍。结果表明，在美国，许多感染者仍未被诊断，并导致了疾病的传播，尤其是在我们样本的早期（见Bajema等人(2020)、Horta Csuet等人（2021）等人）。3结果我们在我们的模型中进行了反事实实验，以研究间接控制政策的有效性。我们反事实的潜在假设是，在一个假设的世界里，国家通过实施更严格或更宽松的限制来偏离他们制定的政策。我们问：如果一个国家制定了比实际更严格的遏制政策，它的死亡人数会发生什么？如果它采取了一项它没有颁布的政策，会发生什么？到我们的样本结束时，这些偏差会如何影响美国的总死亡人数？我们回答了口罩授权、居家命令和旅行禁令政策的这些问题。我们假设一个州采取了宽松的政策，如果它在我们的样本期间根本不实施该政策。相反，我们假设一个状态采用严格的策略，如果它早于最早的状态在数据中采用策略时就采用了该策略，并保持策略激活，直到我们示例中的最后一个状态关闭该策略。因此，我们严格的政策设想避免了前瞻性偏见。在现实生活中，任何监管机构都可以通过与采取政策的州一起行动，并在其他州没有政策到位时立即结束政策，从而采取严格的政策场景。直接执行政策的严格场景是:o呆在家里：从3月19日开始（在一个州发布居家命令的那一天，这种联邦命令的合法性不在本文的范围内。在加州）到6月9日结束，2020年（弗吉尼亚州最后一次居家命令结束的那一天）。o旅行禁令：从2020年3月17日开始（美国州际旅行限制进入夏威夷的那一天），并保持其活跃到2020年11月30日（其他州有旅行限制）。o口罩禁令：从2020年4月17日开始（美国口罩禁令在康涅狄格州生效的那一天），并保持其活跃到2020年11月30日（当时几个州都有口罩禁令）。我们考虑了我们反事实实验的两个变体。一种是一次只有一个州偏离其实际政策，另一种是所有州同时共同采取相同政策。通过这些实验，我们试图回答在状态水平上的影响偏差是如何产生的。第二组反事实研究了联邦授权的政策会产生多大的影响。

为了评估双反政策的有效性，我们将双反实验中的州和联邦一级的死亡人数与数据中的基线水平进行了比较。附录C提供了我们计算反事实结果的方法的细节。表1显示了我们假设所有状态共同偏离的反事实实验的结果。图2细分了各州通过联邦授权可以预防的死亡人数，并按各州数据中死亡人数的比例显示了这些人数。图3显示了如果个别州偏离了其实施的政策，而所有其他州保持其政策不受影响，在DI-E州本可以预防的死亡人数。我们进行了几次稳健性检查，在DI-E政策对传播率、旅行者和通勤者失业的影响的替代假设下，重新评估DI-E场景中可预防的死亡人数，以及疾病的死亡率和感染解决所需的天数。这些敏感性分析的结果总结在表1中，并在附录E中进一步阐述。额外的敏感性分析与我们的主要结论一致，并为我们的结果提供了有效性。3.1联邦强制执行1表明，如果美国ZF早在最早的州就强制执行联邦遏制政策，并像最严格的州一样保持这些政策，就可以防止180,595例病毒死亡。我们的结果表明，如果联邦ZF与加州一起采取行动，本可以防止129,202人死亡，并于3月19日强制执行联邦居家命令，该命令于6月9日最后一个州弗吉尼亚州重新开放经济时结束。结果还表明，141048例死亡是可以预防的，因为联邦ZF早在康涅狄格州2020年4月17日就发布了联邦口罩授权，并将该授权持续到11月30日。相比之下，我们发现，到2020年3月17日--夏威夷禁止入境州际旅行的那一天，如果联邦ZF禁止所有州际旅行，只有8149人可以避免死亡。图2暗示，在采取薄弱遏制政策的州，严格的联邦授权可能在预防病毒死亡方面非常有效。如果联邦ZF采取了严格的居家命令、面具禁令和州际旅行禁令，阿肯色州、亚利桑那州、佛罗里达州、爱荷华州、内布拉斯加州、北达科他州、南卡罗来纳州、南达科他州、田纳西州、德克萨斯州、犹他州和怀俄明州95%以上的死亡案例--相当于近63000人死亡--是可以避免的。在我们的样本期间，这些州采取了一些最弱的遏制政策。表1表明，在联邦口罩授权下，可以防止类似数量的病毒死亡，就像在联邦封锁下一样。然而，这样的结论忽略了一个事实，即我们假设联邦封锁将比联邦面具授权更早生效。它还忽略了通过联邦封锁关闭国家经济所带来的巨大经济成本。早期实施联邦面具授权可能是一个成本有限的替代方案。我们问：如果联邦ZF在3月19日至4月17日之间的某个时候颁布了联邦口罩禁令，并允许各州像他们在现实中选择的那样采取本地化的居家命令和旅行限制，那么可以防止多少死亡？我们进行了一个额外的反事实实验来回答这个问题；图4总结了我们的发现。我们的结果表明，如果补充州级居家和旅行禁令政策的联邦口罩授权在3月中旬至4月中旬的某个时候进入，可以防止141,048至236,551例死亡。驱动我们的是coibion等人。

（2020）衡量与封锁政策相关的经济成本。早期的联邦口罩授权可能会大大提高降低美国各州感染的可能性。如图1所示，截至2020年5月，美国病毒的有效繁殖数量特别高--远远高于1--即使在各州有家庭寄宿订单。通过实施早期口罩授权，联邦监管机构本可以帮助大幅降低样本中病毒的早期繁殖率；请看图1右侧的实心红线。这将有助于随着时间的推移减缓新感染，即使一些州政策放松；请参见图1左侧图中的实心红线。我们的结果表明，联邦监管机构的一个有效工具是发布一项早期联邦口罩规定，补充但不取代州级的居家和旅行禁令政策。早期联邦政策可以防止的死亡人数取决于我们对新冠肺炎有多致命以及感染需要多长时间才能解决的假设。附录E中的灵敏度分析是为了将我们的结果与现有的校准进行比较。附录E的结果与表1和图2至图4基本一致。他们还强调了我们方法的一个重要优点。附录E确定，如果我们假设感染只需要10天就能解决，可预防的死亡人数就会更高。我们发现情况是这样的，因为如果病毒不那么严重，为了与数据中观察到的死亡人数相匹配，该方法推断样本中一定有更多的感染者，这样早期的联邦行动就会更有影响力。我们获得这些结果是因为我们只依赖死亡人数来做出我们的推断，并允许方法来估计一定有多少感染来匹配数据。这突出了我们的方法相对于依赖感染病例的替代方法的一个基本优点，由于大量无症状病例或未发现的感染，感染病例可能在数据中被低估。3.2州授权我们的反事实实验表明，个别州采取的行动有利于实施政策的州和美国作为一个国家。我们发现，如果没有一个国家采取任何遏制政策，美国的情况会更糟。在一个假设的情况下，没有一个州采取任何政策，表1表明，美国会发现死亡率对可预防的死亡人数影响很小，相反，如果没有一个州采取任何政策，将观察到的死亡人数几乎没有变化。已经观察到1044270例因新冠肺炎而额外死亡。我们的结果表明，实施严格遏制政策的州能够遏制疾病的传播。图2显示，像纽约这样的州是持续时间最长的居家和面具授权之一，如果所有州同时实施所有三项严格的政策，死亡病例只会减少20%。图3还显示，像加州这样采取了全国最早的居家政策的州，如果没有采取任何遏制政策，将记录142,596例额外病毒死亡，是该州11月底死亡人数的7倍多。这些结果表明，单个国家为遏制这种疾病而采取的措施是高度有效的，并保护了国家免受其他国家的不作为。图3还显示，采取软弱遏制政策的国家本可以通过实施更严格的政策来防止大量新冠肺炎死亡。两个州尤为突出：佛罗里达州和德克萨斯州。