Imposing restrictions in the fight against COVID-19: the case of Bogotá (2022)
La mayoría de los países de ingresos medios y bajos desarrollaron sus estrategias contra la propagación de la COVID-19 basándose en medidas diseñadas por países de ingresos altos. La literatura muestra que los costes son más altos en el primer grupo, por lo que calcular los beneficios de las medidas es crucial para la toma de decisiones por parte de los responsables de la formulación de políticas. A través de un modelo de diferencias en diferencias estimo el efecto del aumento de las medidas restrictivas en Bogotá (Colombia) sobre la tasa de mortalidad. Específicamente mediante la implementación de bloqueos específicos por localidad. Encuentro que no hay un efecto estadísticamente significativo incluso en presencia de efectos indirectos. Además, no observo evidencia de impulsores de incumplimiento en el análisis de heterogeneidad. Usando datos de movilidad, encuentro que el principal mecanismo para explicar estos resultados es que las personas redujeron la movilidad en el Transporte Público, que estaba vigilado por las autoridades, pero no redujeron su movilidad cuando no percibían que estuvieran siendo observados. Una de las posibles interpretaciones de este resultado es que, habiendo otras medidas al mismo tiempo y un potencial “efecto de desgaste”, la implementación de nuevas medidas más restrictivas no tiene un efecto significativo sobre las medidas existentes.