Autor: Cristián Dagnino[1].
Uno de los factores más estudiados en la velocidad de transmisión de las epidemias es la movilidad de la población. Las cuarentenas voluntarias u obligatorias justamente apuntan a disminuir la tasa de contagio mediante una disminución del movimiento de las personas. Una pregunta que surge naturalmente es si el efecto de estas cuarentenas depende de las características de las comunas. Por ejemplo, en el artículo “Efectividad de las cuarentenas y características de las comunas»[2] se analiza el efecto del hacinamiento, la densidad y el trabajo informal en la efectividad de las comunas. En EEUU, Jung et al (2020)[3] encuentran que hay una relación en forma de U entre el nivel de pobreza de los condados y la velocidad de contagio. Encuentran que esto puede ser explicado porque en la fase inicial, las infecciones están más concentradas en condados de mayores ingresos o porque la disminución de movilidad fue menor en los condados más pobres.
En esta nota, analizaré el efecto del nivel de pobreza de las comunas de Chile en la reducción de la movilidad. Encuentro que un porcentaje adicional de aumento en pobreza está asociado a una disminución de 2,3% del efecto de las cuarentenas. Por ejemplo, la cuarentena disminuye, en promedio, un 25% la movilidad de una comuna con 0% de pobreza, 15% de disminución para una comuna con un 5% de pobreza y 0% de efecto para una comuna cercana a los 15% de pobreza.
Comparando la evolución de movilidad en el tiempo
El «IM_interno» indica los cambios de antena per cápita dentro de una comuna. El «IM_externo» rescata los cambios de antena per cápita al salir de la comuna.
Veamos el caso de Maipú. La movilidad es alta hasta mediados de marzo y luego baja, pero comienza a subir levemente hasta mediados de mayo. La cuarentena que comienza en esas fechas baja la movilidad considerablemente.
Puesto que los niveles base de cada comuna pueden ser diferentes (la gente de una comuna se mueve más o la relación entre la densidad de antenas y densidad población es diferente), normalizamos el periodo inicial a 1. De esta manera, un valor de 0,7, por ejemplo, significa que la movilidad en ese día está a un 70% de la movilidad del periodo inicial.
La base de datos de movilidad comienza a finales de febrero, por lo que podemos asumir que esas primeras dos semanas representan un periodo relativamente normal para una comuna.
En lo que sigue, vamos a utilizar las series normalizadas de movilidad. Veamos la comparación de las series de tiempo de Las Condes con la Granja y Las Condes con Puente Alto.
Efecto de la cuarentena
Esperamos que la movilidad de todas las comunas baje con la cuarentena. Nuestra pregunta es si este cambio depende del porcentaje de pobreza de la comuna. Nuevamente, vamos a tomar los primeros 10 días como el promedio de movilidad «normal» de una comuna y lo compararemos con la movilidad promedio durante los tiempos de cuarentena.
Un número negativo en «perc_change_IM» significa que se redujo la movilidad durante la cuarentena. Por ejemplo, un -0.5 significa que se redujo en un 50% la movilidad de la comuna durante la cuarentena (en comparación con los primeros diez días de la muestra).
Para las comunas de todo Chile que han tenido cuarentena (68 de 346), vemos que no hay una relación clara y, si hay algo, es una pequeña correlación negativa: las comunas más pobres tenderían a bajar más la movilidad.
Si consideramos en cambio solamente las columnas de la región metropolitana (43 de esas 68), vemos que esta relación se vuelve positiva y más clara. En este caso, a mayor porcentaje de pobreza hay menor cambio en movilidad.
Un 47% (20 comunas) tiene menos de 20% de reducción de movilidad y un 14% (6 comunas) registra un aumento de movilidad.
Una regresión simple
Movilidadt = α0 + α1densidad + α2cuarentena + α3cuarentena∗%pobreza + ε
¿Qué información nos entrega esta regresión?
- Controlamos por densidad.
- Nos da un valor «promedio» del efecto de una cuarentena.
- Nos entrega una idea de cómo interactúa la cuarentena con el porcentaje de pobreza de la comuna.
Estos resultados indican que un punto porcentual de aumento de pobreza reduciría el efecto de la cuarentena –medido como el cambio en movilidad- en un 2,3%. Esto implica que la cuarentena es relativamente exitosa para las comunas con menor porcentaje de Santiago, pero en cambio no tiene casi ningún efecto para las comunas con mayor porcentaje de pobreza.
[1] Muchas gracias a Carlos Alvarado y Jorge Fantuzzi. Todo el código y datos para reproducir este análisis se encuentra en https://github.com/cdagnino/mobility_and_comuna.
[2] https://contrafactual.cl/2020/05/31/efectividad-de-las-cuarentenas-y-caracteristicas-de-las-comunas/
[3] Juergen Jung, James Manley and Vinish Shrestha: «Coronavirus infections and deaths by poverty status: Time trends and patterns».
