Hvad finder Bonardi et al. (2020)? Virker nedlukninger?

Forleden var jeg forbi Kontrast for at snakke om nedlukninger med Mikkel Andersson. Det er ingen hemmelighed, at Mikkel og jeg ser forskelligt på tingene, men der kom alligevel (eller måske netop derfor?) et meget interessant interview ud af det, som kan ses her eller høres som podcast her.

Interviewet kom i stand, efter jeg forleden udgav mit litteraturstudie, som viser, at effekten af nedlukningerne i foråret var beskeden i forhold til betydningen af borgernes frivillige og individuelle adfærdstilpasninger til COVID-19-pandemien.

I løbet af interviewet stillede Mikkel et godt spørgsmål til et konkret studie, Bonardi et al. (2020), som jeg har med i mit litteraturstudie. Spørgsmålet lød cirka:

Hvordan kan det være, at du sætter effekten af lockdown til 0, når de skriver, at ” reducing movements within countries has been effective in developed economies – averting about 650,000 deaths”?

Jeg er stødt på spørgsmålet før, og det ER også svært at forstå, så lad os se lidt på, hvad Bonardi et al. (2020) gør, og hvorfor de rent faktisk finder, at effekten af nedlukninger af økonomien er 0.

Bonardi et al. (2020) ser på effekten af lockdowns i 184 lande. De samler selv et datasæt over forskellige former for nedlukninger i de 184 lande ved at web-scrape fra LexisNexis. Ud af de 184 lande havde 108 implementeret mindst én restriktion med henblik på at reducere spredningen af COVID-19.

På baggrund af de indsamlede former for nedlukninger, ser de på, hvordan nedlukningerne påvirker antallet af smittede og døde med COVID-19. Til den mere tekniske side, bruger de – ligesom Bjørnskov (2020) – fixed effects regressioner til at håndtere omitted variable bias, da der er mange potentielle landespecifikke forklaringsfaktorer, de ikke har med.

Resultaterne

Resultaterne af deres analyse er ret interessante.

For det første finder de, at lande – der ikke indførte nogen restriktioner overhovedet – fik flere dødsfald end lande, der indførte restriktioner. Det er denne indsigt, de 650.000 omtalte COVID-19-dødsfald i de 108 lande kommer fra.

For det andet finder de, at det ikke gør nogen forskel, hvor hårdt et land lukker ned. Man opnår altså – ifølge Bonardi et al. (2020) – samme effekt ved blot at lukke fx kirkerne (som det diskuteres nu), som man gør ved at lukke kirkerne, service- og oplevelsesøkonomien, skolerne og indføre forsamlings- og udgangsforbud. Samme effekt!?[1] Så er det jo – trods alt – ikke svært at vælge.

Man opnår altså samme effekt ved blot at lukke fx kirkerne, som man gør ved at lukke kirkerne, service- og oplevelsesøkonomien, skolerne og indføre forsamlings- og udgangsforbud. Samme effekt!? Så er det jo – trods alt – ikke svært at vælge.

Betydningen for mit litteraturstudie af effekterne af nedlukningerne

I mit litteraturstudie skelner jeg mellem effekten af tvungne adfærdsændringer (altså de adfærdsændringer, der sker som følge af at regeringer fx lukker restauranter og tvinger borgerne til at spise hjemme) og frivillige adfærdsændringer (adfærdsændringer, der sker på baggrund af informationer og signaler fra staten). Når Bonardi et al. (2020) finder samme effekt af fx at lukke kirkerne ned som af at lukke store dele af økonomien ned, er min fortolkning (jf. nedenstående citat), at det er informationssignalet ved nedlukningen – og ikke selve nedlukningen – der havde en effekt i foråret.

Our results point to the fact that people might adjust their behaviors quite significantly as partial measures are implemented, which might be enough to stop the spread of the virus at lower economic costs. This questions pure epidemiological models, which typically made projections about the diffusion of the covid-19 without taking into account the adjustments made by rational individuals.

Staten skal altså – lidt forsimplet – bare gøre ét eller andet, der kan godtgøre et pressemøde, for at få adfærdseffekten. I mit interview med Mikkel foreslår jeg, at dette ”ét eller andet” fx kunne være, at staten ”fejer for egen dør” – fx ved at sende alle medarbejdere hjem og lukke statslige institutioner, men ellers lade os andre være.

Da Søren Brostrøm – efter en drøftelse med Kåre Mølbak – syv timer før pressemødet d. 11. marts skrev, at ”vi kan ikke ud fra sundhedsfaglige grunde anbefale et sådant tiltag i den nuværende situation”, var det måske – bare måske – fordi de vidste mere om pandemihåndteringer, end Mette Frederiksen og alle vi andre amatørvirologer vidste? De har ganske vist siden officielt ændret mening, men hvem ville ikke gøre det, hvis man som Brostrøm var blevet pålagt et ”ekstremt forsigtighedsprincip” og i øvrigt havde fået en røffel foran Folketingets partiledere?

Virker nedlukninger overhovedet i Bonardi et al. (2020)?

I mit litteraturstudie tager jeg resultaterne i de forskellige forskningsartikler for givet og går ikke ind i en nærmere diskussion af, om deres resultater er troværdige og rigtige. Det følger af, at jeg gennemfører et litteraturstudie.

Men når vi her er i gang med at nærstudere Bonardi et al. (2020), er der nogle ting ved deres resultater, der undrer mig.

Nedenstående figur (del af deres figur 4) viser effekten på den daglige vækstrate i antal smittede (y-aksen) før og efter forskellige typer af nedlukninger (stiplet linje). Det er på baggrund af disse figurer, at Bonardi et al. (2020) konkluderer, at nedlukningerne har reddet liv.

For mig er det dog umådeligt svært at se, at der er en forskel før og efter nedlukningerne. Det ligner et jævnt fald i vækstraten over hele perioden, og dermed peger deres resultater i mine øjne snarere i samme retning som Atkeson et al. (2020), der finder, at vækstraten – uanset hvad staten gør – falder til 0 indenfor 20-30 dage, men fra vidt forskellige niveauer.

Bonardi et al. (2020) mener også, at en tidlig indsats virker bedre end en sen indsats. Det begrunder de med nedenstående figur. Som hjælp til at aflæse figuren har jeg indsat to 100% ens stiplede, røde linjer. Det er meget tydeligt, at de lande, der reagerede tidligt – dvs. indførte restriktioner relativt tidligt i pandemiens forløb (målt som antal dage efter 31. december 2019 – generelt havde en lavere vækstrate end lande, der reagerede sent. Og at det er det – og ikke den tidlige nedlukning – der gør, at de hurtigere rammer 0 (ses meget let, da de to grupper af lande ligger på hver sin side af den røde stiplede linje og linjen i øvrigt har præcis samme hældning).

Tager man resultaterne i Bonardi et al. (2020) for givet, som de står, tyder rigtig meget på, at signaleffekten er meget vigtig og har en stor effekt på smittespredningen. Men er man bare en smule kritisk overfor deres resultater, er der faktisk ikke meget, der peger i den retning. En mulig forklaring – som igen og igen popper op i mine tanker – er, at politikerne og borgerne reagerer på de samme informationer. Stiger smitten, sker der (måske) meget ofte to ting simultant: Borgerne passer mere på, og politikerne indfører restriktioner. Men det er et gæt. Reelt set ved vi ikke meget om, hvorfor forskellige lande har forskellige udviklinger i pandemien.

Litteratur

Atkeson, Andrew, Karen Kopecky, and Tao Zha. 2020. “Four Stylized Facts about COVID-19.” NBER Working Paper, August, 44. https://doi.org/10.3386/w27719.

Bjørnskov, Christian. 2020. “Did Lockdown Work? An Economist’s Cross-Country Comparison.” SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3665588.

Bonardi, Jean-Philippe, Quentin Gallea, Dimtrija Kalanoski, and Rafael Lalive. 2020. “Fast and Local: How Lockdown Policies Affect the Spread and Severity of Covid-19.” CEPR Covid Economics, 27. https://cepr.org/sites/default/files/CovidEconomics23.pdf.


[1] Deres resultater bekræfter resultaterne fra Bjørnskov (2020), som heller ikke finder nogen effekt af nedlukninger, der er hårdere end Sveriges.

2 thoughts on “Hvad finder Bonardi et al. (2020)? Virker nedlukninger?

  1. Pingback: Undersøgelse fra SSI underbygger, at den store nedlukning næppe har haft betydelig effekt | Punditokraterne

  2. Pingback: Detektor beskyldninger er usande. Se hvad Professor Bonardi har svaret. | Punditokraterne

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.