Pointen er enkel: Gevinsten ved et hjelmpåbud er til at regne på. Men det er omkostningerne, som Rosa Eriksen skøjter henover, også.

Lad os dog starte med gevinsten, hvor jeg har regnet i påbuddets favør hele vejen:

Antag gavmildt, at et påbud fjerner 55% af skaderne og dødsfaldene hos den halvdel, der cykler uden hjelm. Med Transportministeriets enhedspriser på ca. 7,5 mio. kr. pr. alvorligt tilskadekommen og ca. 48 mio. kr. pr. dræbt sparer samfundet i omegnen af 1 mia. kr. om året. Der er en betydelig gevinst ved et påbud.

Så langt er Eriksen og jeg enige. Men så er der den anden side af ligningen, og den starter med, at cykling er så pokkers sundt:

Danskerne cykler ca. 3 mia. km om året, og med en samfundsgevinst på godt 10 kr. pr. cyklet km er cyklingen ca. 30 mia. kr. værd. Falder omfanget bare 3%, er hele gevinsten ved påbuddet væk. Det er farligt at cykle, men fordi det er så sundt, er det endnu farligere at lade være.

Dertil kommer generne for cyklisterne, som TØI’s egen samfundsøkonomiske analyse af et norsk hjelmpåbud ca. sætter lig med hjelmens pris. Men de færreste fravælger hjelmen, fordi den koster et par hundrede kroner. De fravælger den på grund af alt det andet, den koster:

Svarer besværet til bare 2,5 kr. pr. tur, er hele gevinsten væk – igen. Vil en gennemsnitsdansker betale godt 30 kr. om måneden for at slippe for hjelmen?

TØI medgiver selv, at ”det kan ikke utelukkes at denne kostnaden er betydelig større”. Konklusionen i JP:

Med lommeregneren i hånden virker svaret oplagt: Anbefal gerne cykelhjelmen. Men drop påbuddet.

Læs hele indlægget her.

PS. Evidensen for, at hjelme virker, er et peer-reviewed metastudie fra TØI, der samler 21 studier af hjelmpåbud. Det hedder i øvrigt ”Recommend or mandate?”. Politiets skadestal og hjelmandele kommer fra Rådet for Sikker Trafik. Politiet fanger kun en brøkdel af skaderne, så gevinsten er regnet på et mørketalskorrigeret skøn på 300-500 alvorlige hovedskader om året mod politiets ca. 100, mens antallet af dræbte ikke er sat op. Kilometer og ture fra regionernes metodenotat og DTU’s transportvaneundersøgelse, og enhedspriserne fra Transportøkonomiske Enhedspriser. Alle mellemregninger ligger i et regneark, som jeg gerne deler.

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Nationalbankens litteraturstudie

I et litteraturstudie af effekten af nedlukningerne fra Nationalbanken[1] konkluderer forfatterne, at “litteraturen antyder, at nedlukninger generelt er effektive til at dæmme op for spredningen af COVID-19”. Selvom dette muligvis er statistisk korrekt, tyder en nærmere gennemgang på, at selvom estimaterne er statistisk signifikante, er effekterne relativt små.

Et af de studier i Nationalbankens studie, der ser ud til at finde den største effekt af restriktionerne, er Mitze m.fl. (2020).[2]  Der er flere metodiske problemer med studiet (fx anvender de en syntetisk kontrolmetode, der, som jeg tidligere har beskrevet her [og siden publiceret her], ikke er en pålidelig metode til evaluering af effekten af COVID-19-restriktioner). Men tager vi deres resultater for givet, finder de, at påbuddet om mundbind, der blev indført i Jena i Tyskland i foråret 2020, reducerede antallet af infektioner med 40%. Da påbuddet blev indført i d. 6. april 2020, var der meget få COVID-19-tilfælde i Jena og ingen døde af COVID-19. Så maskemandatet i Jena reddede cirka 0 mennesker fra COVID-19-døden og højst et par hundrede i Tyskland under den første bølge af COVID-19.[3]

Et andet studie i litteraturstudiet er Goldstein m.fl. (2021), som vi også har med i vores metastudie. Deres resultat viser, at den gennemsnitlige nedlukning i Europa og USA reducerede COVID-19-dødeligheden med 7,5%. Så nedlukningen i Danmark forhindrede – med udgangspunkt i Goldstein m.fl. (2021) – altså kun omkring 50 COVID-19-dødsfal.[4] Mens 50 forhindrede dødsfald naturligvis er en gevinst, man skal forholde sig til, så tyder disse resultater altså på, at effekten af nedlukningerne var begrænset, og de understøtter derfor i mine øjne ikke konklusionen om, at nedlukninger ”generelt er effektive til at dæmme op for spredningen af COVID-19”.

Man bør også være opmærksom på, at netop fordi litteraturstudier er kvalitative, er der mere plads til forfatternes egne fortolkninger af de inkluderede studier. Nationalbankens litteraturstudie indeholder fx en tabel, der viser, at mange af de inkluderede studier ikke finder nogen effekt af restriktionerne. Ca. 1/5 af resultaterne finder ingen signifikant negativ effekt på spredningen af COVID-19, mens de resterende 4/5 finder en signifikant effekt, herunder bl.a. Goldstein m.fl. (2021). Jeg er i øvrigt i tvivl om, hvordan de har lavet tabellen, for de medtager fx ikke, at Spiegel og Tookes (2021) finder en positiv effekt (altså en forværring af pandemien) af forsamlingsforbud.

Nationalbankens litteraturstudie er i øvrigt ikke et systematisk litteraturstudie. Et systematisk litteraturstudie følger – ligesom vores metastudie – en systematisk og transparent tilgang til at identificere og udvælge relevant forskning og til at udtrække og syntetisere data fra de studier, der indgår i studiet. Et ikke-systematisk litteraturstudie, følger ikke en systematisk tilgang, og det giver større risiko for, at forskerne – og det kan sagtens være ubevidst – ikke får inkluderet studier, der går imod deres egen overbevisning på det område, der ses på.

Jeg synes bl.a., at det er påfaldende, at Nationalbankens litteraturstudie ikke omfatter to gode studier af danske forskere, Bjørnskov (2021) (som er med i vores metastudie) og Kepp og Bjørnskov (2021) (som er et af ”state-of-the-art-studierne”, som jeg beskriver her).[5] Man skulle ellers tro, at netop disse studier af danske forskere var oplagte for en dansk centralbank, men de kom altså ikke med. Desværre fremgår det ikke af Nationalbankens litteraturstudie, hvorfor de ser bort fra disse studier.

Referencer

Bjørnskov, Christian. 2021. “Did Lockdown Work? An Economist’s Cross-Country Comparison”. CESifo Economic Studies 00 (00):14. https://doi.org/10.1093/cesifo/ifab003.

Goldstein, Patricio, Eduardo Levy Yeyati, og Luca Sartorio. 2021. “Lockdown Fatigue: The Diminishing Effects of Quarantines on the Spread of COVID-19”, juni. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-621368/v1.

Kepp, Kasper Planeta, og Christian Bjørnskov. 2021. “Lockdown Effects on Sars-CoV-2 Transmission – The Evidence from Northern Jutland”. medRxiv, januar. https://doi.org/10.1101/2020.12.28.20248936.

Mitze, Timo, Reinhold Kosfeld, Johannes Rode, og Klaus Wälde. 2020. “Face Masks Considerably Reduce COVID-19 Cases in Germany”. Proceedings of the National Academy of Sciences 117 (51):32293–301. https://doi.org/10.1073/pnas.2015954117.

Poeschl, Johannes, og Rasmus Bisgaard Larsen. 2021. “How Do Non-Pharmaceutical Interventions Affect the Spread of COVID-19? A Literature Review”. Nationalbanken Economic Memo, nr. 4:20. https://www.nationalbanken.dk/en/publications/Documents/2021/04/Economic%20Memo%20nr.%204-2021.pdf.

Spiegel, Matthew, og Heather Tookes. 2021. “Business Restrictions and COVID-19 Fatalities”. Redigeret af Itay Goldstein. The Review of Financial Studies, juni, hhab069. https://doi.org/10.1093/rfs/hhab069.

[1] Poeschl og Larsen (2021), ”How do non-pharmaceutical interventions affect the spread of COVID-19? A literature review”.

[2] De fleste af studierne i litteraturstudiet ser ikke på den samlede langsigtede effekt af nedlukningerne, men kun på effekten på reproduktionstallet, R_t, som ikke umiddelbart kan oversættes til antal forhindrede COVID-19-dødsfald, fordi reproduktionstallet – på grund af frivillige adfærdsændringer – altid vil svinge omkring 1,0. Det vender vi tilbage til i kapitel 5.

[3] Se https://www.corona-in-zahlen.de/landkreise/sk%20jena/ og https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?zoomToSelection=true&facet=none&pickerSort=asc&pickerMetric=location&hideControls=true&Metric=Confirmed+deaths&Interval=Cumulative&Relative+to+Population=false&Color+by+test+positivity=false&country=~DEU. Bemærk, at det tager cirka tre uger fra infektion til død. Ifølge Mitze m.fl. (2020) blev mundbind påbudt i alle føderale stater mellem 20. april og 29. april 2020, så effekten af mundbind på COVID-19-dødsfald bliver først synlig i de daglige tal for COVID-19-dødsfald i perioden mellem 11. maj og 20. maj 2020. Fra den 11. maj og resten af den første bølge døde der 1.556 mennesker af COVID-19 i Tyskland, så mundbind reddede højst 622 mennesker under første bølge svarende til ca. 7 pr. million indbyggere.

[4] Der døde godt 600 personer af COVID-19 under første bølge. En effekt på 7,5% svarer til, at ca. 650 ville være døde uden nedlukning, så effekten af nedlukningen var altså 50 dødsfald med udgangspunkt i resultaterne fra Goldstein m.fl. (2021).

[5] Nationalbankens litteraturstudie udkom 8. april 2021. Arbejdspapir-versionen af Bjørnskov (2021) udkom allerede 6. august 2020, og Kepp og Bjørnskov (2021) blev udgivet 4. januar 2021.

Da den nye regering i juni præsenterede sit regeringsgrundlag med 12 nye kommissioner, udvalg og ekspertgrupper, blev de hurtigt affærdiget som syltekrukker, og selv statsministeren måtte ved præsentationen afvise, at de svære sager bare blev syltet. Jeg argumenterede dengang i Jyllands-Posten for, at kritikken ramte ved siden af, fordi ”alternativet til kommissionerne er, at regler og penge bliver brugt uden klar idé om, hvad problemet er, eller hvordan det kan løses. Og så er selv en syltekrukke trods alt at foretrække.”

Siden er det blot blevet endnu mere tydeligt, at Danmarks problem er ikke for mange kommissioner, men for meget hastværk. Fx hastede Regeringen loven om ændret befordringsfradrag igennem høringer og Folketinget, selv om der – som jeg har dokumenteret i RÆSON – ikke var skyggen af behov for hastværk.

Hos IRES – Institut for Reguleringsstudier har vi i et notat vist, at det lovforberedende arbejde negligeres i forhold til tidligere. Antallet af lovforberedende udvalg er faldet med 90% siden 1970’erne. Konsekvensen er alt for mange regler, der er hastet igennem med dårlig kvalitet og unødvendigt bureaukrati til følge.

Og de mange regler koster danskerne dyrt. I et IRES-notat fra marts viser jeg f.eks., at tilladelsesordningen for godskørsel og kravet om fastskruning af nummerplader tilsammen påfører dansk erhvervsliv byrder for omkring 20 mio. kr. om året. Begge blev hastet igennem regelmøllen, og ingen af dem har skyggen af evidens for, at de bidrager til at nå de politiske mål. Magtudredningen 2.0 har vist, at syv ud af ti embedsmænd mener, at tempoet forringer lovgivningen.

Hvorfor skal det gå så stærkt? Public choice-forskningen har en del af svaret. Fx har Bryan Caplan vist, at vælgere systematisk fejlvurderer økonomien og belønner synlig handlekraft frem for usynlig grundighed. En minister, der haster en lov igennem dagen efter en ophidset forside, ligner én, der griber ind. En, der nedsætter et toårigt udvalg, ligner én, der har syltet sagen. Gevinsten ved at handle er synlig og kommer nu, mens omkostningerne ved en dårlig regel er spredt tyndt ud på mange og først melder sig om år (hvis de overhovedet bemærkes).

Samtidig bliver næsten ingen regler evalueret. Erhvervsministeriet følger kun 10 af sine 177 love systematisk. En sådan ligegyldighed med ens virke ville føre til omgående lukning af en medicinalvirksomhed, der solgte piller uden dokumentation for, at de virkede, og uden nogensinde at undersøgte, om patienterne rent faktisk fik det bedre eller kun fik bivirkninger.

Og det er her, mit forsvar for kommissionerne kommer ind. Et grundigt forarbejde er det stik modsatte af en lovmaskine med speederen i bund. Kommissioner er langsomme og udramatisk og netop derfor politisk underbetalt. Burde det ikke nærmest være en hovedregel, at Folketinget ikke vedtog nye, indgribende regler uden et ordentligt forarbejde? Alene regningen for nummerpladerne kunne finansiere en hel nummerpladekommission. Det lyder åndssvagt, men det skyldes jo, at reglen i sig selv er det.

En kommissions værdi afgøres dog ikke af ordet på døren, men af kommissoriet. Regeringsgrundlaget indsnævrer fx Boligavancekommissionens arbejde til avancebeskatning af realiserede boliggevinster. Men en anden indretning af de eksisterende løbende boligskatter kan potentielt opnå målsætningerne om at adressere generationel ulighed på boligmarkedet og fastholde mobiliteten på bedre vis. Det får kommissionen bare ikke mulighed for at se på. Den er låst på midlet i stedet for målet. Produktivitets- og Konkurrenceevnekommissionen har derimod et åbent mandat og kunne blive vigtigt ekspertarbejde, hvis den bl.a. får til oplæg at udarbejde konkrete lovforslag, der udmønter nogle af de 123 anbefalinger, som Produktivitetskommissionen leverede i 2014.

Den, der skyder kommissionerne ned som syltekrukker, overser, at alternativet sjældent er ingen regler. Som jeg skrev: ”alternativet til kommissionerne er, at regler og penge bliver brugt uden klar idé om, hvad problemet er, eller hvordan det kan løses. Og så er selv en syltekrukke trods alt at foretrække.”

Jeg var generelt ingen fan af Lindsey Graham, men dette er et fantastisk citat om, hvordan megen politik reelt fungerer i praksis. Det er meget sjældent store sammensværgelser blandt de “magtfulde” og meget oftere en slags “vi aner ikke, hvad vi laver, men vi laver dét her!.”

Figuren bygger på Zoë Cullens oversigtsartikel i Journal of Economic Perspectives (2024), og hos IRES har vi tilføjet to nyere studier, Gamage m.fl. (2024) og Blundell m.fl. (2025). Hvert punkt er et studie af løngennemsigtighed. X-aksen viser effekten på løngabet mellem mænd og kvinder, y-aksen effekten på lønniveauet.

Fortalernes implicitte løfte bor i kvadranten øverst til venstre: mindre løngab som følge af højere løn til kvinderne. Kig på figuren. Den kvadrant er tom.

Studierne klumper sig i stedet nederst til venstre: Løngabet bliver mindre, fordi lønningerne falder. Gennemsigtighed “virker” altså, men mekanismen er, at mændenes lønvækst bremses, ikke at kvindernes løftes. Bennedsen m.fl. (2022), der undersøgte netop den danske kønsopdelte lønstatistik fra 2006, fandt oveni et produktivitetsfald på 2,5% i de omfattede virksomheder. Forfatternes bud på en forklaring: demotivation blandt de mandlige ansatte, der fik bremset lønnen. Produktiviteten faldt, og det gjorde lønningerne så også.

Det er altså den evidens, vi har, før direktivets tunge maskineri med 5%-tærskler, forklaringspligt og fælles lønvurderinger sættes i drift herhjemme. IRES’ analyse af registerdata (tak til Carl fra CEPOS for hjælpen) viser, at 9 ud af 10 virksomheder med mindst 100 ansatte kan overskride 5%-tærsklen alene på grund af tilfældig variation i små medarbejdergrupper. Uden at diskriminere.

Regeringen vil ovenikøbet udvide reglerne til virksomheder med 50-99 ansatte, selvom direktivet ikke kræver det, og selvom regeringsgrundlaget lover minimumsimplementering af EU-lovgivning. Sverige har til sammenligning sat sin implementering på pause for at få direktivet genforhandlet.

Læs hele argumentet i Finans: https://finans.dk/debat/ECE19442158/regeringen-boer-droppe-overimplementering-af-eus-loendirektiv/

PS: Bemærk Boheim og Gust (2021) yderst til højre i figuren. Der voksede løngabet efter indførelsen af løngennemsigtighed. Evidens er en drilsk størrelse, og det er en af pointerne: Vi ved for lidt til at regulere mere end højst nødvendigt.

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

To naturlige eksperimenter

I forbindelse med at vores metastudie lavede vi en søgning, hvor vi bl.a. søgte efter naturlige eksperimenter af nedlukninger og COVID-19-restriktioner. Vores søgning førte til to naturlige eksperimenter, som vi skal se nedenfor. ”Naturlige eksperimenter” refererer til situationer, hvor der tilfældigt bliver etableret en behandlingsgruppe og en kontrolgruppe. Denne form for studier er relativt sjældne, fordi det kræver en vis opfindsomhed fra forskernes side at identificere dem.

Disse studier er uhyre vigtige, fordi de kan give os rigtig god indsigt i, hvordan konkrete politikker fungerer i den rigtige verden.

Ingen effekt af nedlukningen i Nordjylland i november 2020

Kristian Planeta Kepp fra Institut for Kemi på DTU og Christian Bjørnskov fra Økonomisk Institut på Aarhus Universitet argumenterer for, at nedlukningen i Nordjylland i november 2020 fungerede som et naturligt eksperiment.[1]

Nedlukningen – der startede 6. november og varede til 20. november[2] – omfattede syv af Region Nordjyllands 11 kommuner og var relativt hård. Den indebar bl.a. forbud mod borgerne i de nedlukkede kommuner mødte ind på arbejde i de kommuner, der ikke var lukket ned.[3]

Årsagen til, at det nedlukningen af de syv kommuner i Nordjylland kan opfattes som et naturligt eksperiment er, at kommunerne ikke blev lukket ned på grund af mange COVID-19-infektioner, men på grund af mutationer i mink. Det var altså på sin vis tilfældigt (styret af hvor sundhedsmyndighederne så størst forekomst at smitte med minkvarianten[4]), om en kommune blev lukket ned eller ej. Og netop fordi nedlukningen ikke blev indført for at dæmpe det generelle smittetryk (som i øvrigt var nogenlunde ens i de to grupper af kommuner), kan risikoen for en omvendt årsagssammenhæng, hvor der lukkes ned, fordi smitten er høj, afvises.

Kepp og Bjørnskov viser, at selvom smitteniveauet ganske vist faldt, efter man lukkede de syv kommuner ned, så faldt det før nedlukningen var trådt i kraft og også i de fire kommuner, der ikke blev lukket ned. Figur 1 viser smittetallene i de to grupper af kommuner (de syv nedlukkede kommuner til venstre og de fire øvrige kommuner til højre). De lodrette streger viser den dato, hvor nedlukningen trådte i kraft, og den dato, hvor effekten af nedlukningen ville kunne ses i smittetallene (fordi der går nogle dage, fra man bliver smittet, til man tester positiv i en test). Kepp og Bjørnskov laver en række statistiske tests for at dokumentere deres resultater, men data fra deres figur 1 taler næsten deres eget sprog. Ser man på figuren til højre (kommunerne, der ikke blev lukket ned, er det meget tydeligt, at smitten faldt før man lukkede ned. Det samme gælder i de kommuner, der blev lukket ned (til venstre). Billedet er lidt sløret af, at antallet af tests ændrede sig omkring nedlukningstidspunktet, men Kepp og Bjørnskov viser, at den ændrede testaktivitet ikke ændrer deres konklusioner.

Figur 1: Nedlukningen i Nordjylland: Infektionsniveauet faldt, før nedlukningen trådte i kraft og i kommuner uden nedlukninger

Note: Panel A til venstre viser smitteniveauet i de syv kommuner, der var lukket ned, og panel B til højre viser smitteniveauet i de fire kommuner, der ikke var lukket ned. De lodrette linjer viser dagen, hvor nedlukningen trådte i kraft (nedlukningen blev meldt ud d. 5. november kl. 18:30, og de første trådte i kraft dagen efter d. 6. november) samt syv dage senere, hvor en effekt af nedlukningen ville være synlig, fordi det tager tid fra man bliver smittet til man tester positiv for COVID-19.
Kilde: Figur 1 i Kepp og Bjørnskov (2021).

Kepp og Bjørnskov viser også, at deres resultater ikke skyldes såkaldte spill-over effekter, altså at de åbne kommuner fik gavn af at smitten faldt i de nedlukkede kommuner, og at Nordjyllands eneste storby, Aalborg, ikke var blandt de lukkede kommuner.

Konklusionen i Kepp og Bjørnskov (2021) er altså med andre ord, at det ikke var nedlukningen, der fik smitten til at falde, men noget andet.

Statens Serum Institut konkluderede i modsætning til Kepp og Bjørnskov, at nedlukningen af Nordjylland havde været effektiv. Men som du kan læse i boks 1, er baggrunden for deres konklusion yderst spinkel. Bl.a. falder de – ligesom så mange andre – i fælden med at konkludere på baggrund af tidsrækkeanalyse, som jeg tidligere har vist er stærkt problematisk ift. at vurdere effekten af nedlukninger. For Nordjylland viser Kepp og Bjørnskov (2021) som sagt også, at smitten faldt i alle nordjyske kommuner – ikke kun dem, der blev lukket ned.

Hvorfor fik Statens Serum Institut et helt andet resultat end Kepp og Bjørnskov (2021)?

Statens Serum Institut konkluderer i en rapport d. 6. december, “Notat om effekten af nedlukning frem til jul”[5], at ”nedlukningen i syv nordjyske kommuner 15 dage i november 2020 viste, at det er muligt at reducere incidensen med 76%”. Statens Serum Institut når frem til de 76% ved at sammenligne incidensen (det korrigerede smittetal pr. 100.000, hvor man forsøger at tage højde for antallet af tests) i medianen af de syv kommuner, der blev lukket ned (hvilket vil sige Thisted) i ugen før nedlukningen (30. oktober – 5. november) med incidensen i ugen efter nedlukningen (26. november – 2. december). I Thisted faldt incidensen i denne periode fra 145,7 til 34,8, hvilket svarer til et fald på netop 76%. Statens Serum Institut skriver også, at incidensen faldt med 20% i de fire kommuner, der ikke blev lukket ned.

Men hvordan kan Statens Serum Institut finde frem til, at nedlukningen var uhyre effektiv, mens Kepp og Bjørnskov finder frem til, at nedlukningen ingen effekt havde?

Det forklarede Professor Kasper Planeta Kepp på sin hjemmeside i december 2020.[6] Ifølge Kepp skyldes forskellen tre faktorer:

1. Der går tid fra man bliver smittet til man bliver testet positiv. Derfor vil en effekt af nedlukningen ”allertidligst [kunne ses] ca. 9.-12. november, men mere realistisk først lidt senere”. Statens Serum Institut tager altså udgangspunkt i incidensen fra 30. oktober – 5. november, hvor smitten var omkring 50% højere end 9. november, hvor effekten af nedlukningen aller tidsligst kunne ses.[7]
2. Smitten faldt før nedlukningen og også i de ikke-lukkede kommuner. Der var altså både en nedadgående trend før nedlukning, og man så et fald i ”kontrolgruppen”. Alene ved at korrigerer Statens Serum Instituts egne tal på 76% med de 20%-point i nabokommunerne, reduceres Statens Serum Instituts mål for effekten af nedlukningen altså til 56%.
3. Statens Serum Institut vægter alle kommuner ligeligt uanset befolkningstallet. Dermed tæller faldet i incidens blandt Læsøs 1.800 fra 109,9 til 0 (som skyldes, at der blev fundet én positiv d. 3. og 5. november og nul derefter) lige så meget som faldet fra 116,6 til 62,3 blandt Vesthimmerlands 37.300 indbyggere (som skyldtes et fald fra 40 smittede til 25 smittede).

Jeg vil dertil tilføje, at Statens Serum Instituts valg af median er særdeles underlig.

4. Statens Serum Instituts udvælger effekten på baggrund af incidensen i ugen efter nedlukningen, og ikke på baggrund af ændringen i incidens. Havde de valgt medianen for ændringen, ville deres konklusion have været 60,6% – ikke 76%.

Disse fire problemstillinger håndterer Kepp og Bjørnskov, og det er altså derfor, at de når frem til et helt anderledes resultat end Statens Serum Institut. Og det er ikke så underligt. For ser man bort fra Læsø Kommune, bruger medianen for ændringen i incidensen, korrigerer for de 20%-point i de øvrige kommuner og tager højde for faldet på 50% før effekten kan ses, ender man på ca. 13% – milevidt fra Statens Serum Instituts påstand om at effekten var 76%.

Hvem har så ret? Så vidt jeg ved, har Statens Serum Institut ikke været ude og forsvare deres beregninger. Og det virker da også til, at beregningerne er lavet ”på bagsiden af en konvolut” uden rigtigt at forholde sig til nuancerne. Og på den baggrund kan jeg ikke lade være med at spekulere over, om det betyder noget, at notatet udkom få dage før, at Danmark gik ind i sin anden nedlukning. Men sådan er der jo så meget.

Ingen effekt af udgangsforbud i Wisconsin i foråret 2020

Et andet naturligt eksperiment fandt sted i Wisconsin, da Wisconsins højesteret den 13. maj 2020 erklærede, at delstatens “Safer at Home”-ordre (det lyder pænt, men der er tale om et udgangsforbud) var forfatningsstridig. Som hos Kepp og Bjørnskov er det centrale her, at Højesterets afgørelse ikke var et svar på faldende eller stigende smittetal, men – i det mindste i forhold til COVID-19-pandemien – en tilfældig begivenhed, der pludselig og stort set uventet ophævede udgangsforbuddet. Og derfor kan man – præcis som med Kepp og Bjørnskov – afvise, at der kan være problemer med en omvendt årsagssammenhæng, hvor udgangsforbuddet blev ophævet pga. lave smittetal. En evt. stigning i smitten i Wisconsin forhold til kontrolgruppen vil derfor kunne tilskrives ophævelsen af udgangsforbuddet.

Amerikanske forskere tilknyttet IZA Institute of Labor Economics, et økonomisk forskningsinstitut baseret i Tyskland, bruger dette naturlige eksperiment til – ved hjælp af den syntetiske kontrolmetode – at estimere effekten af udgangsforbuddet på smittespredningen ved at sammenligne udviklingen på tre parametre (social distancing, COVID-19-tilfælde og COVID-19-dødsfald) i Wisconsin med udviklingen i en dobbeltgænger for Wisconsin sammensat på baggrund af den historiske udviklingen i 18 delstater, der alle havde udgangsforbud i den efterfølgende periode.[8] Ved at sammenligne udviklingen i det rigtige Wisconsin med udviklingen i dobbeltgængeren, kan de få et estimat for effekten af at ophæve udgangsforbuddet.

Som beskrevet tidligere her på bloggen, er det ikke helt uproblematisk at bruge den syntetiske kontrolmetode i forhold til at evaluere effekten af nedlukninger, fordi metoden kræver, at man har en lang periode forud for nedlukningen til at basere dobbeltgængeren på. I tilfældet fra Wisconsin har forskerne dog den fordel, at de ikke estimerer nedlukningen i starten af pandemien – hvor der ofte kun var 1-2 ugers data at basere den syntetiske enhed på – men ændringen midt i maj, hvor der var væsentligt mere data (10-12 uger). Selvom det stadig er en relativt kort periode, er det altså væsentligt bedre end de første studier baseret på den syntetiske kontrolmetode.

Resultaterne fra Dave m.fl. (2020) er vist i figur 2 nedenfor. Figuren viser udviklingen i det rigtige Wisconsin (med rød) og dobbeltgængeren (med blå) kaldet ”Synthetic Wisconsin” før og efter højesteretsdommen (markeret som ”SC Ruling”). Som figuren illustrerer, finder forskerne ikke evidens for, at det havde nogen væsentlig effekt på pandemiens udvikling at ophæve udgangsforbuddet. Man fristes næsten til at sige tværtimod, fordi antallet af dødsfald er højere i dobbeltgængeren med udgangsforbud end i det rigtige Wisconsin, men her skal man huske på, at forskellen for det første ikke er signifikant og at metoden som nævnt har visse iboende problemer. Men havde udgangsforbud haft en væsentlig effekt på smittespredningen, burde man kunne se en effekt efter højesteretsdommen. Og det kan man ingenlunde.

Figur 2: Ophævelsen af udgangsforbuddet i Wisconsin havde ingen effekt på antallet af COVID-19-dødsfald

Note: Den røde linje viser den faktiske udvikling i Wisconsin, mens den blå linje viser udviklingen i dobbeltgængeren (Synthetic Wisconsin). Den stiplede lodrette linje (SC Ruling) viser datoen for højesterets afgørelse.
Kilde: Dave m.fl. (2020) viser  flere af disse figurer baseret på forskellige metoder. Da de alle viser stort set det samme, præsenterer jeg kun udvalgte tal ovenfor. COVID-19-dødsfald er fra figur 3 – Panel (d), COVID-19-tilfælde fra figur 2 – Panel (d) og tid i hjemmet fra figur 1 – Panel (c).

Til sammenligning fandt vi i vores metastudie, at udgangsforbud reducerede dødeligheden med sølle 2,0%. Tænk, at mange millioner mennesker rundt omkring i verden har været spærret inde i deres boliger af myndighederne i månedsvis til tæt ved ingen verdens nytte. Det er ubegribeligt trist.

Referencer

Dave, Dhaval, Andrew I. Friedson, Kyutaro Matsuzawa, Drew McNichols, og Joseph J. Sabia. 2020. “Did the Wisconsin Supreme Court Restart a Covid-19 Epidemic? Evidence from a Natural Experiment”. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3620628.

Kepp, Kasper Planeta. 2020. “Om effekten af nedlukning i Nordjylland”. http://kpje.com/ssi_nordjylland2.pdf.

Kepp, Kasper Planeta, og Christian Bjørnskov. 2021. “Lockdown Effects on Sars-CoV-2 Transmission – The Evidence from Northern Jutland”. medRxiv, januar. https://doi.org/10.1101/2020.12.28.20248936.

Statens Serum Institut. 2020. “Notat om effekten af nedlukning frem til jul”. j. nr. 20/14641. https://covid19.ssi.dk/-/media/arkiv/subsites/covid19/modelberegninger/notat-om-effekten-af-nedlukning-frem-til-jul_06122020.pdf?la=da.

[1] Kepp og Bjørnskov (2021)

[2] Nedlukningen blev annonceret 5. november kl. 18:30 og de første restriktioner startede dagen efter, mens de sidste – skoler og uddannelser – blev lukket fra og med mandag d. 9. november. Nedlukningen skulle i første omgang have varet til 3. december, men blev afsluttet allerede 20. november, se https://www.stm.dk/presse/pressemoedearkiv/pressemoede-den-5-november-2020/

[3] Fx sagde Statsministeren, at ”Hvis man bor i én af de kommuner, jeg lige har omtalt her, og arbejder i en af de syv kommuner, så vil man ikke længere kunne møde ind på sit arbejde, medmindre der er tale om en kritisk funktion.” Kilde: https://www.stm.dk/presse/pressemoedearkiv/pressemoede-den-5-november-2020/

[4] Statsministeren sagde, at ”derfor har vi i dag besluttet en række indgribende restriktioner for borgerne i de syv kommuner i Nordjylland. Det er de syv kommuner, hvor sundhedsmyndighederne ser størst forekomst at smitte med den her minkvariant”. Kilde: https://www.stm.dk/presse/pressemoedearkiv/pressemoede-den-5-november-2020/

[5] Statens Serum Institut (2020)

[6] Kepp (2020)

[7] Se figur 2 i Kepp (2020).

[8] Dave m.fl. (2020)

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Fire regressionsdiskontinuitetsdesigns

I forbindelse med at vores metastudie lavede vi en søgning, hvor vi bl.a. søgte efter naturlige eksperimenter af nedlukninger og COVID-19-restriktioner. Vores søgning førte til fire studier, der bruger metoder, som minder om randomiserede forsøg, nemlig ”regression discontinuity design” eller på dansk, ”regressionsdiskontinuitetsdesign”, som jeg herefter blot vil kalde RDD.

Idéen i RDD er, at man udnytter de tilfældige afgrænsninger/tærskelværdier, der kan være ved en intervention. Det kan fx være i forhold til at evaluere effekten af ny erhvervsregulering, som kun gælder for virksomheder over en vis størrelse.

Et eksempel er de regler for kønsopdelt lønstatistik, som blev indført i Danmark i 2006 for virksomheder med mindst 35 ansatte, for at reducere løngabet mellem mænd og kvinder. Forestil jer, at man ønsker at undersøge, om reglerne reducerede virksomhedernes produktivitet, fordi de påføres noget ekstra bureaukrati. Hvis man blot sammenligner virksomheder med mindst 35 ansatte (behandlingsgruppen) med virksomheder med færre end 35 ansatte (kontrolgruppen) i en normal difference-in-difference analyse, risikerer man, at ens estimater bliver skævvredet af andre faktorer. For eksempel kan virksomheder med mindst 35 ansatte være mere produktive i udgangspunktet (der er trods alt en grund til, at de lykkedes med at vokse til mindst 35 ansatte).

I en RDD indsnævrer man derfor behandlings- og kontrolgruppen, så man i stedet sammenligner de virksomheder, der lige netop bliver ramt af reguleringen (fx virksomheder med præcis 35 ansatte) med de virksomheder, der lige netop ikke rammes af reguleringen (fx virksomheder med præcis 34 ansatte). Da disse virksomheder er langt mere ens end fx en virksomhed med 2 ansatte i forhold til en virksomhed med 500 ansatte, får man et langt mere præcist estimat. Og det var det, danske forskere gjorde, da de fandt ud af, at de nye regler for kønsopdelt lønstatistik reducerede virksomhedernes produktivitet (og reducerede løngabet, fordi de mandlige ansatte fik mindre i løn).[1] Det centrale er, at virksomhederne er “tætte” på hinanden. Jo mere, de ligner hinanden, jo mindre er risikoen for, at resultaterne er drevet af andre faktorer.

I de studier, der anvender RDD til at undersøge nedlukningernes effekt på COVID-19-pandemien, sammenligner forskerne typisk ”nabo”-amter (counties) i to delstater, som har indført forskellige restriktioner. Jeg skriver ”nabo”, fordi det mest intuitive er at sammenligne to amter, som ligger på hver sin side af delstatsgrænsen og altså er naboer. Men sådan behøver det ikke være, for det er ikke nødvendigvis det at, der er geografisk nærmest, der er det bedste sammenligningsgrundlag.

For eksempel er Washington County i Minnesota nabo til St. Croix County i Wisconsin. Men de to amter er meget forskellige. Washington County er (primært) en forstad til million-tvillingebyerne, Minneapolis og St. Paul, med 238.000 indbyggere, en befolkningstæthed på 239/km² og adskillige veje, der fører ind i tvillingebyerne. St. Croix County, derimod, har kun 94.000 indbyggere, er relativt tyndt befolket (50/km²) og kun tre broer, der fører over St. Croix-floden og ind i tvillingebyerne (og ingen andre millionbyer i nærheden). Da befolkningstal og -tæthed er vigtige parametre for spredningen af en luftvejsvirus som COVID-19, er det på ingen måde klart, at det er bedre at sammenligne St. Croix County med Washington County frem for et andet amt i Minnesota, som minder mere om St. Croix. Derfor defineres ”nabo” i nogle studier på baggrund af andre parametre.

Det kan måske lyde lidt underligt, men hvis vi vender tilbage til lønstatistikkerne, giver det jo heller ikke nødvendigvis mening at sammenligne virksomheder, der ligger geografisk tæt på hinanden. Det centrale er, at de enheder, man undersøger (hvad enten det er virksomheder, amter eller andet), er “tætte” på hinanden på relevante parametre.

Effekten af udgangsforbud i USA

Guihua Wang fra University of Texas bruger netop ikke geografi til at vurdere, om to amter er tætte på hinanden, men matcher i stedet amter på baggrund af COVID-19-tilfælde, demografi (alder og race), socialøkonomiske forhold osv. Deres behandlingsgruppe består således af amter i delstater, der havde indført udgangsforbud, som er matchet parvis med amter i delstater, der ikke indførte udgangsforbud (kontrolgruppen), og som ligner amtet i behandlingsgruppen mest muligt på de nævnte parametre.

Resultatet af denne matchning er vist i figur 1 nedenfor.  Figuren viser, at antallet af COVID-19-tilfælde i de to grupper er meget ens i perioden før man indførte udgangsforbud. Dette sandsynliggør, at forskerne sammenligner to grupper, der faktisk er ”tætte”. I figuren er det let at se, at udgangsforbuddet ”virker” i den forstand, at der er færre COVID-19-tilfælde i behandlingsgruppen end i kontrolgruppen. Guihua Wang finder altså en effekt af udgangsforbuddet.

Hvad, der er sværere at se i figur 1, er, at effekten er meget lille. Wang (2022) finder således på baggrund af RDD, at udgangsforbuddet kun reducerede antallet af nye COVID-19-tilfælde med 5.4%.[2] Om estimatet er 2,0% (som er den effekt, vi finder i vores metastudie) eller 5,4% betyder det ikke det store. Under alle omstændigheder er effekten lille.

Figur 1: En sammenligning af ”nabokommuner” med og uden udgangsforbud finder lille signifikant forskel i smitten

Note: Figuren viser udviklingen i antal COVID-19-tilfælde i amter med udgangsforbud (behandlingsgruppen) og amter uden udgangsforbud (kontrolgruppen). De to lodrette linjer angiver de datoer, hvor det første (21. marts 2020) og sidste (30. marts 2020) udgangsforbud blev indført.
Kilde: Wang (2022).

Den meget beskedne effekt af udgangsforbuddet, som Guihua Wang finder, står lidt i kontrast til et studie, hvor forskere University of Iowa undersøger effekten af at indføre udgangsforbud ved at sammenligne udviklingen i antal COVID-19-tilfælde i amter i Iowa (intet udgangsforbud) og i Illinois (udgangsforbud), som grænser op til hinanden. De viser, at udviklingen i COVID-19-tilfælde er nogenlunde ens før udgangsforbuddet bliver indført i Iowa d. 22. marts, hvorefter antallet af tilfælde stiger hurtigere i Illinois uden udgangsforbud, jf. figur 2 nedenfor.

Figur 2: En sammenligning af ”nabokommuner” i Illinois (med udgangsforbud) og Iowa (uden udgangsforbud) finder signifikant forskel i smitten

Kilde: Lyu og Wehby (2020), figur 1.

Forskellen svarer til en effekt på godt 30%. Og selvom det ikke i sig selv er en stor effekt, så er det trods alt markant større end 5,4%. Og hvis studierne generelt viste så store effekter, kunne man godt forestille sig, at en kombination af forskellige restriktioner, ville få den samlede effekt så højt op, at effekterne nåede noget, der mindede om de effekter, som bl.a. modellerne fra Imperial College London forudsagde. Men som gennemgangen af Wang (2022) ovenfor og Dave m.fl. (2020) her har vist, så er resultatet fra Lyu og Wehby (2020) ikke generelt – snarere tværtimod.

En vigtig pointe er desuden, at flere af de nævnte studier er baseret på en meget kort tidsperiode i forhold til at matche amterne med den mest relevante ”nabo”. Lyu og Wehbys dataperiode slutter fx 20. april 2020 – under en måned efter udgangsforbuddet blev indført. I vores metastudie finder vi, at studier af udgangsforbud baseret på en kort tidsperiode generelt finder meget højere effekter, end studier der baserer sig på længere perioder. Jeg ved ikke, hvorfor dette er tilfældet, men det er som minimum værd at tænke over.

Men konklusionen er, at nogle studier finder relativt store effekter, mens andre finder meget små effekter. Og det er derfor, det er så vigtigt at lave metastudier, hvor man gennemgår den samlede evidens og ikke lægger for stor vægt på det enkelte studie.

Ingen effekt af skolelukninger i Japan

I et studie baseret på Japanske data, undersøger forskere fra Japan og USA effekten af skolelukninger ved hjælp af en metode, der meget ligner den metode, Guihua Wang anvender. Deres resultater er præsenteret i figur 3 nedenfor. Figuren viser antallet af positive test i kommuner, der lukkede skoler (sort linje) og kommuner, der ikke lukkede skoler (rød linje).

De kommuner, der lukkede skolerne, oplevede i mange tilfælde højere smitte end de skoler, der ikke lukkede skolerne, men forskellen er ikke statistisk signifikant. Forskerne konkluderer derfor, at skolelukninger ikke signifikant reducerede spredningen af COVID-19 i Japan mellem 4. marts og 1. juni 2020.

Figur 3: En sammenligning af ”nabokommuner” med og uden skolelukninger viser ingen signifikant forskel i smitten

Note: Figuren viser udviklingen i antal COVID-19-tilfælde pr. 100.000 i japanske kommuner med skolelukninger (behandlingsgruppen – sort linje) og i kommuner uden skolelukninger (kontrolgruppen – rød linje). Den blå lodrette linje illustrerer den dato, hvor oplysninger om skolelukninger blev indsamlet.
Kilde: Fukumoto m.fl. (2021) Figuren svarer til figur 1e, som er den figur, Fukumoto m.fl. (2021) fokuserer på, når de beskriver deres resultater. Deres øvrige figurer viser lignende resultater.

I vores metastudie finder vi, at skolelukninger reducerede dødeligheden med 5,9%, så igen bekræfter vores resultater af det nærmeste, vi nok kan komme randomiserede forsøg.

Stor effekt af mundbind … i ikke-republikanske amerikanske amter

Den danske økonom, Niels-Jakob H. Hansen, og hans kollega Rui C. Mano definerer naboamter som amter, der geografisk ligger tættere på hinanden end 240 km (150 mil), men hvor det ene amt ligger i en amerikansk delstat med påbud om mundbind, mens det andet ligger i en stat uden påbud. De finder en relativt stor effekt af mundbind svarende til 35% færre dødsfald.[3]

Effekten er illustreret i figur 4 nedenfor. Figuren viser antallet af nye COVID-19-tilfælde og -dødsfald pr. uge afhængig af om amtet har påbud (grønne prikker) eller ej (røde prikker) samt afstanden til ”påbudsgrænsen”, hvor den ene delstat har påbud, mens den anden ikke har. Figuren viser, at der sker et markant fald i smitte og dødsfald, hvis man lige omkring påbudsgrænsen bevæger sig fra et amt uden påbud til et amt med påbud. Det er størrelsesordenen af denne effekt, Hansen og Mano estimerer i deres empiriske model.

Det kan nok undre, at antallet af tilfælde og dødsfald ser ud til at være stigende i afstand på højre side af påbudsgrænsen (amter med påbud). Jo længere et amt med påbud ligger fra grænsen til en delstat uden påbud, jo højere er smitten og dødeligheden. Men bemærk, at figuren viser rådata, hvor man sammenligner amterne uden at korrigere for fx forskel i størrelse, befolkningstæthed osv. Når Hansen og Mano korrigerer for disse forskelle, er der ikke nogen signifikant effekt af afstanden (svarende til, at linjerne bliver vandrette), mens springet ved grænsen forbliver og er signifikant (svarende til, at linjerne er forskudte).

Figur 4: Mundbind reducerede antallet af smittetilfælde og dødsfald

Note: Disse diagrammer viser rådata for nye ugentlige COVID-19-tilfælde og dødsfald og tager således ikke højde for amts- eller tidsbestemte effekter som gjort i vores økonometriske analyse. Data gemmes i intervaller på tre miles.
Kilde: Hansen og Mano (2023), figur 3.

Interessant nok finder Hansen og Mano, at påbud om mundbind er fire gange mere effektive i forhold til at reducere COVID-19-dødsfald i amter, der ser positivt på mundbind i forhold til amter, der ser mere negativt på mundbind.[4] Og de finder ingen signifikant effekt af et påbud i de amter, hvor mere end 65% af vælgerne stemmer republikansk, jf. figur 5 nedenfor.

Figur 5 Effekten af påbud om mundbind på dødsfald pr. 100.000 indbyggere afhængig af politiske tilhørsforhold

Note: ”Republican vote share” (Republikansk stemmeandel) angiver andelen af stemmer opnået af den republikanske præsidentkandidat (Donald Trump) ved valget i 2020. Bemærk at figuren viser 90% konfidensintervallet og ikke – som det oftest ses – det lidt bredere 95% konfidensinterval. Det gør ikke den store forskel i forhold til fortolkningen. Det er alene et spørgsmål om, hvorvidt intervallet inkluderer 0 (og dermed er insignifikant) ved 65% eller (omtrent) 62%.
Kilde: Hansen og Mano (2023), figur 4.

Jeg er ikke sikker på, hvordan man skal fortolke disse resultater, men det kan indikere et vigtigt frivilligt element. Hvis man er tvunget til at gå med mundbind mod sin vilje, er det muligt, at man er mere tilbøjelig til at bruge mundbindet forkert (fx genbruge det, ikke dække både næse og mund, røre mundbindet med fingrene osv.) eller helt undlade at bruge det, selvom der er et påbud (hvilket ofte er muligt, fordi et påbud kan være svært for myndighederne at håndhæve). Hvis disse teser er rigtige, kan det tyde på, at en del af effekten på de 35% ville forsvinde, hvis man sammenlignede et påbud om at bruge mundbind med en anbefaling om at bruge mundbind.

At effekten i republikanske amter er mindre end i demokratiske kan også forklares med, at republikanere i højere grad end demokrater var tilbøjelige til at bruge mundbind før der kom påbud, da effekten af et påbud vil være mindre, hvis mange bruger mundbind i forvejen. Men data passer ikke helt med denne forklaring. Fx skrev The Washington Post i maj 2020 – før påbud blev udbredt – at 73% af demokraterne frivilligt brugte mundbind, mens det kun gjaldt 59% af republikanerne, hvorfor man umiddelbart skulle forvente, at et påbud ville have størst effekt i republikanske delstater.[5] Men Hansen og Mano finder altså det modsatte.

I vores metastudie finder vi en effekt af et påbud på 18%, så uanset er effekten i ”samme boldgade”, og det vil ikke være helt skævt at hævde, at Hansens og Manos resultater svarer til vores. I foråret 2020, ville et påbud i Danmark havde forhindret 108 dødsfald med vores estimat, og 210 dødsfald med estimatet fra Hansen og Mano. Der er altså en forskel, men den er ikke voldsomt stor.

Referencer

Bennedsen, Morten, Elena Simintzi, Margarita Tsoutsoura, og Daniel Wolfenzon. 2022. “Do FIrms Respond to Gender Pay Gap Disclosure?” The Journal of Finance, maj, 51. https://doi.org/10.1111/jofi.13136.

Fukumoto, Kentaro, Charles T. McClean, og Kuninori Nakagawa. 2021. “No Causal Effect of School Closures in Japan on the Spread of COVID-19 in Spring 2020”. Nature Medicine 27 (12):2111–19. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01571-8.

Hansen, Niels-Jakob, og Rui C. Mano. 2021. “Mask Mandates Save Lives”. IMF Working Papers 2021 (205):1. https://doi.org/10.5089/9781513577616.001.

———. 2023. “Mask Mandates Save Lives”. Journal of Health Economics 88 (marts):102721. https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2022.102721.

Lyu, Wei, og George L. Wehby. 2020. “Comparison of Estimated Rates of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in Border Counties in Iowa Without a Stay-at-Home Order and Border Counties in Illinois With a Stay-at-Home Order”. JAMA Network Open 3 (5):e2011102. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.11102.

Wang, Guihua. 2022. “Stay at Home to Stay Safe: Effectiveness of Stay‐at‐home Orders in Containing the COVID‐19 Pandemic”. Production and Operations Management, februar, poms.13685. https://doi.org/10.1111/poms.13685.

[1] Bennedsen m.fl. (2022) sammenligner virksomheder, der har 20-34 ansatte, med virksomheder, der har 35–50 ansatte.

[2] I deres abstrakt skriver de 7,6%, men det resultat er fra deres difference-in-difference-model. De 5,4% er resultatet fra deres RDD (se deres ”Supporting Information” tabel A14).

[3] Ved studieperiodens afslutning d. 19. december var ca. 321.000 døde med COVID-19 i USA. Hansen og Mano (2023) skriver, at påbud forhindrede 87.000 COVID-19-dødøsfald, mens yderligere 57.000 kunne være reddet, hvis påbuddet havde været gældende i hele USA. Med udgangspunkt i disse oplysninger, ville ca. 264.000 være døde med påbud i hele USA og ca. 408.000 uden påbud. Det giver en effekt på ca. 35%.

[4] I deres arbejdspapir, Hansen og Mano (2021), står der: “Specifically, mask mandates reduce COVID-19 cases and deaths by -78.03 and -1.45, respectively, in the median county more positively inclined to wearing masks in our sample. While the same numbers for the median county more negatively inclined towards to wearing masks are -44.54 and -0.37, also respectively”.

[5] https://www.washingtonpost.com/politics/2020/05/15/73-democrats-are-wearing-masks-fight-coronavirus-only-59-republicans-are/

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Enden på restriktionerne og fald i smitten

De sidste restriktioner i Danmark blev ophævet d. 1. februar 2022. Dermed blev Danmark det første land, der fjernede COVID-19-restriktionerne, og nyheden blev ikke vel modtaget af WHO, hvor generaldirektør Tedros Adhanom Ghebreyesus – på trods af, at alle danskere havde haft mulighed for at blive vaccineret – sagde, at ”det er for tidligt for noget land enten at overgive sig eller erklære sejr. Denne virus er farlig, og den fortsætter med at udvikle sig for øjnene af os. […] Flere COVID-19-smittede betyder flere dødsfald”.[1]

Mens sidstnævnte var sandt, selvom Omikron-varianten med vacciner langt fra var så dødelig som Delta-varianten uden vacciner (det var jo stadig en sygdom, der som så mange andre sygdomme kunne få dødeligt udfald for de mest sårbare borgere), havde smitteudviklingen og senere indlæggelser meget lidt at gøre med restriktionerne.

Figur 1 nedenfor viser antallet af COVID-19 hospitalsindlæggelser efter man ophævede de sidste restriktioner. Bemærk, at det tager ca. 9-15 dage fra smitte til indlæggelse, så effekten af at ophæve restriktionerne den 1. februar ses først i indlæggelserne omkring 10.-12. februar. Der er absolut intet i figuren, der antyder, at fjernelsen af restriktionerne havde nogen mærkbar effekt på antallet af indlæggelser, som Mr. Ghebreyesus fra WHO ellers antydede.

Da jeg først offentliggjorde figuren, mente en af de fortalere for nedlukningerne, jeg ofte diskuterede med under pandemien, at vendepunktet i hospitalsindlæggelser var forårsaget af, at den mindre farlige Omikron-variant overtog fra Delta-varianten. Imidlertid var 94% af alle tilfælde Omikron allerede den 10. januar og fremkomsten af Omikron kunne derfor ikke være årsagen til faldet i hospitalsindlæggelser i februar.

Figur 1 Effekten på hospitalsindlæggelser i Danmark ophæver alle COVID-19-restriktioner fra 1. februar 2022.

Hvorfor antallet af hospitalsindlæggelser faldt, efter at restriktionerne blev ophævet, ved jeg ikke. Jeg har ikke engang et godt bud. Det var ikke mit indtryk, at danskerne blev mere forsigtige. Og som jeg husker det, opførte de fleste sig rimelig normalt på daværende tidspunkt. Så måske skyldes det sæsonudsving, eller også nåede vi flokimmunitet. Men pointen er, at smitten og hospitalsindlæggelserne faldt, efter at restriktionerne blev ophævet på trods af at mange epidemiologer (og WHO) hævdede det modsatte ville ske.

Dette var ikke unikt for februar 2022. Det skete ofte, at smitten blev ved med at falde efter man ophævede restriktionerne, på trods af manges forudsigelse om det modsatte. Se fx nedenstående figur fra min bog. Men af en eller anden grund fokuserede fortalerne for nedlukninger på vendepunktet når smitten toppede og hævdede, at det var nedlukningerne, der fik smitten til at vende. De lagde ikke nogen vægt på, at smitten ikke vendte og ofte fortsatte med at falde, når restriktionerne blev ophævet.

[1] “It is premature for any country to either surrender or to declare victory. This virus is dangerous, and it continues to evolve before our very eyes. […] more COVID-19 transmission means more deaths,” jf. https://www.theguardian.com/world/live/2022/feb/01/covid-live-news-denmark-lifts-all-covid-restrictions-despite-record-cases-liz-truss-tests-positive

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Hvad har andre litteraturstudier og metastudier fundet?

Konklusion: Flere litteraturstudier når frem til konklusioner, der understøtter resultaterne i vores metastudie. De litteraturstudier, der konkluderer, at nedlukningerne er effektive til at reducere COVID-19-dødeligheden, konkluderer oftest på baggrund af statistisk signifikans og ikke hvorvidt effekten er af politisk relevans. Eller også konkluderer de på baggrund af studier, der begår Flaxman-fejlen, og blander effekten af frivillige adfærdsændringer sammen med effekten af nedlukningerne.

Et litteraturstudie (også ofte kaldet et review) samler og beskriver den eksisterende forskning, men i modsætning til et metastudie er der ikke en kvantitativ opsummering af empirien i et litteraturstudie. Det betyder meget forsimplet, at hvis der er tre studier, der finder effekter på 5%, 10% og 15%, så vil man i litteraturstudiet beskrive, at der er tre studier, der finder en effekt, mens man i metastudiet derudover vil angive, at studierne i gennemsnit finder en effekt på 10%. Mens begge metoder således søger at forstå et emne gennem tidligere forskning, tilbyder metastudiet en statistisk opsummering, der kan give mere præcise svar, mens et litteraturstudie primært giver en kvalitativ fortolkning. Blandt andet derfor anses litteraturstudier normalt for at ligge lige under metastudier i evidenspyramiden.

Evidenspyramiden er en måde at illustrere kvaliteten og pålideligheden af forskellige typer forskning og videnskabelig evidens. Jo højere oppe i pyramiden et studie befinder sig, jo vigtigere er studiets konklusioner, fordi metoderne heroppe giver stærkest evidens for den reelle effekt. Og omvendt – jo lavere et studie befinder sig på skalaen, desto svagere evidens giver de for en eventuel effekt, fordi studiernes design har mange fejlkilder. En forsimplet evidenspyramide kunne se ud som figur 1 nedenfor.

Figur 1: Evidenspyramiden

Evidenspyramiden viser, at metastudier normalt anses for at give den bedste evidens, mens de enkelte studier ligger i midten. Nederst ligger ekspertudsagn og anekdotiske beviser. Kvaliteten af metastudiet afhænger naturligvis af hvilke type studier, det er baseret på. Et metastudie, hvor der kun indgår studier baseret på eksperimenter, vil således alt andet lige så stærkere end et metastudie, der alene er baseret på observationsstudier. Evidenspyramiden viser også, at litteraturstudier rangerer lige under metastudier.

Ligesom med metastudier er formålet med litteraturstudier at opsummere den eksisterende litteratur. Forskellen er, at litteraturstudier ikke opsummerer resultaterne kvantitativt. Metastudier er altså en slags overbygning på litteraturstudier, hvor man – udover en kvalitativ gennemgang og beskrivelse af resultaterne fra de primære studier – også laver en kvantitativ opsummering. I vores metastudie beregner vi et standardiseret estimat for hvert af de 22 studier, der indgår i vores metastudie. Det gør, at vi kan opsummere resultaterne i form af et vægtet gennemsnit. Altså hvilken effekt de 22 studier i gennemsnit finder. Uden denne øvelse ville vores metastudie ”blot” være et litteraturstudie, hvor resultater og konklusioner beskrives, men altså ikke kvantitativt sammenlignes og opsummeres.

Der findes adskillige litteraturstudier af effekten af nedlukninger og restriktioner. Og netop fordi de også opsummerer den samlede viden på området, er det relevant at sammenligne vores resultater med konklusionerne i disse litteraturstudier, for at se, om deres konklusioner adskiller sig væsentligt fra vores og eventuelt forstå, hvorfor det er tilfældet.

Der er en lang række litteraturstudier fra både før og efter COVID-19 ramte verden, som overordnet set når frem til de samme konklusioner som os. WHO konkluderede fx i 2006, at de restriktioner, der blev indført under pandemien i 1918, ikke stoppede eller syntes at reducerer smittespredningen markant.[1] Og i 2019 konkluderede WHO, at der var begrænset evidens for at nedlukninger virker, og at kvaliteten af den eksisterende evidens var meget lav[2].

Gupta m.fl. (2020) konkluderer i deres review, at de fleste studier finder at nedlukningen og information fører til et fald i COVID-19-tilfælde og COVID-19-dødsfald på 20-60% .[3] Det er svært direkte at sammenligne med vores resultater, da vi alene ser på nedlukningsdelen. Men hvis vi antog, at de 20-60% alene skyldes nedlukningen, ville det – overført til Danmark – betyde, at nedlukningerne forhindrede 625 til 3.750 dødsfald under hele pandemien.[4]

Allen (2021) konkluderer i sit review afmere end 100 studier, at COVID-19 nedlukningerne i bedste fald havde en marginal effekt på COVID-19-dødeligheden. Det skyldes ifølge Allen (2021), at folk enten ikke overholdt restriktionerne, eller pålagde sig selv begrænsninger, uanset hvad myndighederne beordrede.[5] Yanovskiy og Socol (2022) konkluderer, at der ikke er evidens fra hverken tidligere pandemier eller COVID-19-pandemien for, at nedlukninger virker. Tværtimod mener de, at nedlukninger sandsynligvis fører til flere dødsfald.[6]

European Center for Disease Control (ECDC – eller på dansk ”Det Europæiske Center for Forebyggelse af og Kontrol med Sygdomme”) konkluderede allerede 23. december 2020, at skolelukninger kan bidrage til at reducere smitten, men at de skal anvendes som en absolut sidste udvej, fordi de negative virkninger sandsynligvis opvejer fordelene.[7] To uger tidligere konkluderede UNICEF (2020), at skolerne ikke bidrog betydeligt til smitten, og at smitten blandt skolebørn og personale ikke var lavere i samfund med skolelukninger.[8] Irfan m.fl. (2021) finder i et omfattende metastudie af 90  studier udgivet i juli 2021 lignende resultater og konkluderede, at det overvejende var sikkert for børn under 10 år at gå i skole, men at ældre børn (10-19 år) kunne fremme smittespredning (min fremhævning).[9]

Iezadi m.fl. (2021) er et systematisk litteraturstudie af 35 studier, hvoraf 23 studier indgår i et metastudie (antallet af studier svarer stort set til antallet i vores metastudie, hvor vi finder 32 studier, hvoraf 22 indgår i metastudiet). Iezadi m.fl. (2021) konkluderer, at nedlukninger bidrog til at begrænse pandemiens udbredelse, og reducerede den daglige vækstrate i dødsfald med 4,8%-point.[10] Det er ikke muligt at omregne denne effekt til en effekt på det samlede antal dødsfald, men med et reprodutkionstal på 2,5 er den daglige vækstrate ca. 18%. Med dette udgangspunkt har  nedlukningerne ifølge Iezadi m.fl. (2021) bragt vækstraten ned på ca. 13% svarende til et reproduktionstal på ca. 2,0. I en standard epidemiologisk model betyder det, at flokimmuniteten sætter ind når 50% af populationen er smittet frem for 60%, så umiddelbart ser resultaterne ikke ud til at være i modstrid med vores resultater. De fleste studier i Iezadi m.fl. (2021) anvender metoder, som vi ser bort fra (modelkørsler og tidsrækkeanalyse). Kun to ser ud til at leve op til vores kriterier, og heraf er det kun det ene, der undersøger et element af nedlukningerne (udgangsforbud).[11]

Blander statistisk signifikans og praktisk betydning sammen

En af de store gevinster ved metastudier i forhold til litteraturstudier er, at et metastudie tvinger forfatterne til at forholde sig til størrelsesordenen. Det hjælper forskerne til ikke at stirre sig blinde på om resultaterne er statistiske signifikante – altså ”ikke tilfældige”. For en statistisk signifikant effekt er ikke nødvendigvis stor eller af praktisk betydning. For eksempel kan et studie finde en statistisk signifikant effekt af skolelukninger, men hvis lukning af skoler kun reducerer antallet af dødsfald med 1%, har det jo ingen praktisk betydning – særligt ikke set i forhold til de negative virkninger af skolelukninger, såsom læringstab for børnene.

Der er flere litteraturstudier, der konkluderer, at nedlukningerne er effektive, men hvor resultaterne i mine øjne ser ud til at tyde på det modsatte. Fx konkluderer Mendez-Brito m.fl. (2021), at skolelukninger var den mest effektive del af nedlukningerne, efterfulgt af lukning af arbejdspladser, lukning af forretninger og forbud mod offentlige begivenheder.[12] Imidlertid finder kun 14 ud af de 24 studier, de gennemgår, en sammenhæng mellem skolelukninger og antallet af COVID-19-tilfælde, hvilket tyder på, ateffekten af den “mest effektive del af nedlukningerne” er ret begrænset. For hvis de havde en stor effekt, ville man også forvente, at forskerne havde relativt let ved at dokumentere en effekt.

Konkluderer på baggrund af ”Flaxman-fejlen”

En af de helt centrale kvaliteter ved vores metastudie, at vi fokuserer på studier, der rent faktisk kan sige noget om effekten af nedlukningerne. Det betyder, at vi bl.a. ikke medtager tidsrækkeanalyser. Som jeg beskriver i min bog, er der rigtig gode grunde til at se bort fra tidsrækkeanalyserne når man vil vurdere effekten af nedlukningerne, da man ellers risikerer at lave det, jeg har kaldt ”Flaxman-fejlen”, hvor man blander effekten af nedlukningen sammen med effekten af de frivillige adfærdsændringer. Derudover medtager vi (naturligvis) ikke studier baseret på modelkørsler.

Disse fravalg er helt essentielle, hvis man vil kunne sige noget om effekten af nedlukningerne (i modsætning til fx at sige noget om effekten af samfundets samlede respons). Men på trods af dette er der mange litteraturstudier, der medtager rub og stub. Og det uden at gøre eksplicit opmærksom på, hvad det betyder for fortolkningen af konklusionerne.

Et eksempel er litteraturstudiet fra Johanna m.fl. (2020), som bl.a. skriver, at udgangsforbud succesfuldt reducerer smitten og COVID-19-dødeligheden.[13] Men denne konklusion er primært baseret på studier, der ikke kan bruges til at konkludere dette. Johanna m.fl. (2020) inkluderer nemlig netop modelleringsstudier (10 ud af i alt 14 studier) og tidsrækkeanalyser (3 ud af de 14 studier). Der er kun ét af de 14 studier, der anvender en difference-in-difference tilgang.

Tellis m.fl. (2020) anvender en difference-in-difference tilgang til at analysere effekten af udgangsforbud på antallet af smittetilfælde.[14] De konkluderer, at udgangsforbud reducerer antallet af smittetilfælde med 50%, hvilket er langt over den effekt på bare 2,0%, vi finder i vores metastudie. En mulig forklaring på den store forskel kan (udover at de ser på smittetilfælde og ikke dødsfald) være, at Tellis m.fl. (2020) er baseret på data indsamlet før 1. maj 2020. I vores metastudie finder vi, at studier der er baseret på meget tidlige data (og ofte udgivet meget hurtigt), generelt finder en langt større effekt end studier, der har været længe undervejs. De tre studier i vores metastudie, der er baseret på data fra før 31. maj 2000, finder således en effekt på hele 25,9% og er altså trods alt ikke så langt fra resultaterne i Tellis m.fl. (2020). I vores metastudie bliver de bare trukket voldsomt ned af de ni studier af udgansforbud, der bruger en længere tidsrække til at analysere effekten.

Litteraturstudiet fra Johanna m.fl. (2020) er udgivet 14. oktober 2020 – altså relativt tidligt i pandemien – og de er alle forskere indenfor sundhedsvidenskaberne. Når jeg tænker på, hvor relativt lang tid det tog for mig at forstå betydningen af frivillige adfærdsændringer og formulere mine tanker, så er det måske undskyldt, at Johanna m.fl. (2020) ikke var opmærksomme på, at fx resultaterne i tidsrækkeanalyserne ikke kan fortolkes som effekten af nedlukningerne, og at epidemiologernes modelstudier af COVID-19-pandemien reelt set ikke var det papir værd, de var skrevet på.

Men den undskyldning havde The Royal Society – med Professor Sir Mark Walport, kollega til vores fremmeste kritikere Neil Ferguson, Seth Flaxman og Samir Bhatt på Imperial College London – ikke, da de i sensommeren 2023 udgav et litteraturstudie[15], som fik stor omtale i Storbritannien. I studiet konkluderede forskerholdet fra The Royal Society, som primært består af eksperter inden for medicin og folkesundhed, at nedlukninger ”utvetydigt” gav kraftige, effektive og langvarige reduktioner i smitten.[16] Altså nærmest den totalt modsatte konklusion af, hvad vi kom frem til.

Og præcis som med Johanna m.fl. (2020) er årsagen, at The Royal Society medtager tidsrækkeanalyser, og dermed blander effekten af nedlukningerne sammen med effekten af de frivillige adfærdsændringer. Det betyder, at de i deres konklusion reelt antager, at alt det vi gjorde frivilligt, ikke havde nogen effekt, hvilket naturligvis er forkert.

Men der er særligt ét punkt, hvor rapporten fra The Royal Societys valg af studier og metode i mine øjne er bemærkelsesværdig. Normalt anses lodtrækningsstudier for at være guldstandarden inden for videnskabelig forskning, og de rangerer højere i evidenspyramiden i figur 1 på side 1 end studier baseret på eksisterende datakilder (observationsstudier). Og metastudier baseret på randomiserede kontrolstudier rangerer derfor højst i evidenspyramiden.

I forhold til at vurdere effekten af mundbind findes der en række randomiserede kontrolstudier, og der er endda lavet et Cochrane metastudie af disse studier, som konkluderer, at mundbind ikke reducere spredningen af influenza-lignende sygdomme (både influenza og COVID-19 er respiratoriske sygdomme, som smitter via luftvejene, men COVID-19 smitter nemmere end influenza).[17]

Alligevel vælger The Royal Society primært at lægge vægt på 46 observationsstudier, som i modsætning til de randomiserede kontrolstudier metastudiet fra Cochrane konkluderer, at påbuddet om at påbyde mundbind generelt reducerede COVID-19-smitten.[18]

Set i lyset af The Royal Societys prestige er det ikke overraskende, at deres COVID-19-rapport fik betydelig pressedækning. Men The Royal Society blandede desværre effekten af frivillige og tvungne adfærdsændringer sammen og valgte af en eller anden grund af negligere evidensen fra guldstandarden i videnskabelig forskning.

Der er mange flere litteraturstudier[19], og uden at foregive at jeg har nærlæst dem alle, så har jeg hidtil kunnet forklare forskellen mellem deres og vores konklusioner med, at de enten blander statistisk signifikans og politisk relevans sammen og konkluderer at nedlukninger er effektive, selvom effekten af nedlukningerne er meget lille, eller konkluderer på baggrund af ”Flaxman-fejlen”, hvilket i bund og grund vil sige, at de blander effekten af frivillige og tvungne adfærdsændringer sammen.

Så alt i alt finder jeg det rimeligt at konkludere, at øvrige litteraturstudier generelt ikke er i åbenlys modstrid med vores resultater. Der er mange, som ved første øjekast ser ud til at være i modstrid med vores resultater, men når man dykker ned i detaljerne, er det fordi de medtager tidsrækkeanalyser (og endda modelkørsler) og/eller forveksler statistisk signifikans med politisk relevans.

Referencer

Allen, Douglas W. 2021. “Covid-19 Lockdown Cost/Benefits: A Critical Assessment of the Literature”. International Journal of the Economics of Business, september, 1–32. https://doi.org/10.1080/13571516.2021.1976051.

Brodeur, Abel, David Gray, Anik Islam, og Suraiya Bhuiyan. 2021. “A Literature Review of the Economics of COVID‐19”. Journal of Economic Surveys, april, joes.12423. https://doi.org/10.1111/joes.12423.

ECDC. 2020. “COVID-19 in children and the role of school settings in transmission – first update”. https://cdn.nimbu.io/s/yba55wt/assets/COVID-19-in-children-and-the-role-of-school-settings-in-transmission-first-update_0.pdf.

Gupta, Sumedha, Kosali Simon, og Coady Wing. 2020. “Mandated and Voluntary Social Distancing During The COVID-19 Epidemic: A Review”. NBER Working Paper Series, juni, w28139. https://doi.org/10.3386/w28139.

Hirt, Julian, Perrine Janiaud, og Lars G. Hemkens. 2022. “Randomized Trials on Non-Pharmaceutical Interventions for COVID-19: A Scoping Review”. BMJ Evidence-Based Medicine, januar, bmjebm-2021-111825. https://doi.org/10.1136/bmjebm-2021-111825.

Iezadi, Shabnam, Kamal Gholipour, Saber Azami-Aghdash, Akbar Ghiasi, Aziz Rezapour, Hamid Pourasghari, og Fariba Pashazadeh. 2021. “Effectiveness of Non-Pharmaceutical Public Health Interventions against COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis”. Redigeret af Prasenjit Mitra. PLOS ONE 16 (11):e0260371. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260371.

Irfan, Omar, Jiang Li, Kun Tang, Zhicheng Wang, og Zulfiqar A Bhutta. 2021. “Risk of infection and transmission of SARS-CoV-2 among children and adolescents in households, communities and educational settings: A systematic review and meta-analysis”. Journal of Global Health 11 (juli):05013. https://doi.org/10.7189/jogh.11.05013.

Jefferson, Tom, Liz Dooley, Eliana Ferroni, Lubna A. Al-Ansary, Mieke L. van Driel, Ghada A. Bawazeer, Mark A. Jones, m.fl. 2023. “Physical Interventions to Interrupt or Reduce the Spread of Respiratory Viruses”. Cochrane Database of Systematic Reviews, nr. 1. John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/14651858.CD006207.pub6.

Johanna, Nadya, Henrico Citrawijaya, og Grace Wangge. 2020. “Mass Screening vs Lockdown vs Combination of Both to Control COVID-19: A Systematic Review”. Journal of Public Health Research, 9. https://dx.doi.org/10.4081%2Fjphr.2020.2011.

Mendez-Brito, Alba, Charbel El Bcheraoui, og Francisco Pozo-Martin. 2021. “Systematic Review of Empirical Studies Comparing the Effectiveness of Non-Pharmaceutical Interventions against COVID-19”. Journal of Infection, juni, S0163445321003169. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2021.06.018.

Nussbaumer-Streit, Barbara, Verena Mayr, Andreea Iulia Dobrescu, Andrea Chapman, Emma Persad, Irma Klerings, Gernot Wagner, m.fl. 2020. “Quarantine Alone or in Combination with Other Public Health Measures to Control COVID-19: A Rapid Review”. Redigeret af Cochrane Infectious Diseases Group. Cochrane Database of Systematic Reviews, april. https://doi.org/10.1002/14651858.CD013574.

Patel, Urvish, Preeti Malik, Deep Mehta, Dhaivat Shah, Raveena Kelkar, Candida Pinto, Maria Suprun, Mandip Dhamoon, Nils Hennig, og Henry Sacks. 2020. “Early Epidemiological Indicators, Outcomes, and Interventions of COVID-19 Pandemic: A Systematic Review”. Journal of Global Health 10 (2):020506. https://doi.org/10.7189/jogh.10.020506.

Perra, Nicola. 2020. “Non-Pharmaceutical Interventions during the COVID-19 Pandemic: A Rapid Review”. arXiv:2012.15230 [Physics], december. http://arxiv.org/abs/2012.15230.

Pozo-Martin, Francisco, Florin Cristea, Charbel El Bcheraoui, og Robert Koch-Institut. 2020. “Rapid Review Der Wirksamkeit Nicht-Pharmazeutischer Interventionen Bei Der Kontrolle Der COVID-19-Pandemie”. Robert Koch, september, 17. https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Projekte_RKI/Rapid-Review-NPIs.pdf?__blob=publicationFile.

Regmi, Krishna, og Cho Mar Lwin. 2021. “Factors Associated with the Implementation of Non-Pharmaceutical Interventions for Reducing Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review”. International Journal of Environmental Research and Public Health 18 (8):4274. https://doi.org/10.3390/ijerph18084274.

Talic, Stella, Shivangi Shah, Holly Wild, Danijela Gasevic, Ashika Maharaj, Zanfina Ademi, Xue Li, m.fl. 2021. “Effectiveness of Public Health Measures in Reducing the Incidence of Covid-19, SARS-CoV-2 Transmission, and Covid-19 Mortality: Systematic Review and Meta-Analysis”, 15. https://doi.org/doi.org/10.1136/bmj-2021-068302.

Tellis, Gerard J., Ashish Sood, og Nitish Sood. 2020. “Price of Delay in Covid-19 Lockdowns: Delays Spike Total Cases, Natural Experiments Reveal”. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3592912.

The Royal Society. 2023. “COVID-19: examining the effectiveness of non-pharmaceutical interventions”, august. https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/impact-non-pharmaceutical-interventions-on-covid-19-transmission/the-royal-society-covid-19-examining-the-effectiveness-of-non-pharmaceutical-interventions-report.pdf.

UNICEF. 2020. “In-person schooling and COVID-19-transmission: Review of evidence 2020.” https://www.unicef.org/media/89046/file/In-person-schooling-and-covid-19-transmission-review-of-evidence-2020.pdf.

WHO. 2019. Non-Pharmaceutical Public Health Measures for Mitigating the Risk and Impact of Epidemic and Pandemic Influenza. https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1257621/retrieve.

World Health Organization Writing Group. 2006. “Nonpharmaceutical Interventions for Pandemic Influenza, National and Community Measures”. Emerging Infectious Diseases 12 (1):88–94. https://doi.org/10.3201/eid1201.051371.

Yanovskiy, Moshe, og Yehoshua Socol. 2022. “Are Lockdowns Effective in Managing Pandemics?” International Journal of Environmental Research and Public Health 19 (15):9295. https://doi.org/10.3390/ijerph19159295.

Zhang, Mengxi, Siqin Wang, Tao Hu, Xiaokang Fu, Xiaoyue Wang, Yaxin Hu, Briana Halloran, m.fl. 2021. “Human Mobility and COVID-19 Transmission: A Systematic Review and Future Directions”. Preprint. Infectious Diseases (except HIV/AIDS). https://doi.org/10.1101/2021.02.02.21250889.

[1] World Health Organization Writing Group (2006) skriver fx, at “reports from the 1918 influenza pandemic indicate that social-distancing measures did not stop or appear to dramatically reduce transmission […] In Edmonton, Canada, isolation and quarantine were instituted; public meetings were banned; schools, churches, colleges, theaters, and other public gathering places were closed; and business hours were restricted without obvious impact on the epidemic.”

[2] WHO (2019) skriver fx. at ”the evidence base on the effectiveness of NPIs in community settings is limited, and the overall quality of evidence was very low for most interventions.”

[3] “The estimated effect of state policies on case and death rates vary somewhat depending on the specific policy measure examined in the study and also on the time frame of the study. However, most studies estimate a 20–60 percent reduction in cases and deaths […] as a result of mandatory policies and informational events”, Gupta m.fl. (2020).

[4] Da vaccinerne var udrullet til de mest sårbare i sommeren 2021, var havde der i alt været ca. 2.500 COVID-19-dødsfald i Danmark. Baseret på konklusionen i Gupta m.fl. (2020), havde der været 3.125 (20% effekt) til 6.250 (60% effekt) COVID-19-dødsfald uden nedlukningerne.

[5] “The most recent research has shown that lockdowns have had, at best, a marginal effect on the number of Covid-19 deaths. Generally speaking, the ineffectiveness stemmed from individual changes in behavior: either noncompliance or behavior that mimicked lockdowns. The limited effectiveness of lockdowns explains why, after more than one year, the unconditional cumulative Covid-19 deaths per million is not negatively correlated with the stringency of lockdown across countries.”, Allen (2021)

[6] “Neither previous pandemics nor COVID-19 provide clear evidence that lockdowns help to prevent death in pandemic” og “Lockdowns are associated with a considerable human cost. Even if somewhat effective in preventing COVID-19 death, they probably cause far more extensive (an order of magnitude or more) loss of life”, Yanovskiy og Socol (2022).

[7] “School closures can contribute to a reduction in SARS-CoV-2 transmission, but by themselves are insufficient to prevent community transmission of COVID-19” og “There is a general consensus that the decision to close schools to control the COVID-19 pandemic should be used as a last resort. The negative physical, mental health and educational impact of proactive school closures on children, as well as the economic impact on society more broadly, would likely outweigh the benefits”, ECDC (2020).

[8] ”A review of the current evidence shows that in-person schooling does not appear to be the main driver of infection spikes, children in school do not appear to be exposed to higher risks of infection compared to when not in school when mitigation measures are in place, and school staff also do not appear to be at a higher relative risk compared to the general population”, UNICEF (2020).

[9] “Evidence from school-based studies demonstrate it is largely safe for children (<10 years) to be at schools, however older children (10-19 years) might facilitate transmission”, Irfan m.fl. (2021).

[10] “The majority of NPHIs had positive effects on restraining the COVID-19 spread” og “Results of the meta-analysis showed that adoption of NPHIs has resulted in a […] 4.8% (95 CI, -8.34 to -1.40) decrease in daily death growth rates” , Iezadi m.fl. (2021). Jeg antager, at de mener procentpoint og ikke procent. Hvis de mener procent, er effekten meget lille og reducerer kun reproduktionstallet til ca. 2,4.

[11] “Almost all studies were observational quasi-experimental studies, the majority of them were time-series analyses and just two studies were comparisons between control and intervention groups”, Iezadi m.fl. (2021).

[12] “School closing was the most effective NPI, followed by workplace closing, business and venue closing and public event bans”, Mendez-Brito m.fl. (2021).

[13] “For lockdown, ten studies consistently showed that it successfully reduced the incidence, onward transmission, and mortality rate of COVID-19”, Johanna m.fl. (2020)

[14] Tellis m.fl. (2020) er ikke med i vores metastudie, fordi det ikke ser på dødsfald.

[15] The Royal Society (2023)

[16] ” In summary, evidence about the effectiveness of NPIs applied to reduce the transmission of SARS-CoV-2 shows unequivocally that, when implemented in packages that combine a number of NPIs with complementary effects, these can provide powerful, effective and prolonged reductions in viral transmission”, The Royal Society (2023).

[17] Jefferson m.fl. (2023) skriver, at ”wearing a mask may make little or no dierence to the outcome of influenza-like illness (ILI) compared to not wearing a mask (risk ratio (RR) 0.99, 95% confidence interval (CI) 0.82 to 1.18. There is moderate certainty evidence that wearing a mask probably makes little or no dierence to the outcome of laboratory-confirmed influenza compared to not wearing a mask (RR 0.91, 95% CI 0.66 to 1.26; 6 trials; 3005 participants)”.

[18] The Royal Society (2023) skriver ”In general, evidence drawn solely from RCTs has not yielded firm conclusions about the effectiveness of masks in reducing transmission, whereas a large volume of observational studies suggests, with low to moderate confidence, that masks are effective in reducing transmission” og konkluderer, at “nevertheless, the weight of evidence from all studies suggests that wearing masks, wearing higher quality masks (respirators), and mask mandates generally reduced the transmission of SARS-CoV-2 infection”.

[19] Se fx Nussbaumer-Streit m.fl. (2020), Brodeur m.fl. (2021), Hirt m.fl. (2022), Patel m.fl. (2020), Perra (2020), Pozo-Martin m.fl. (2020), Regmi og Lwin (2021), Talic m.fl. (2021) og Zhang m.fl. (2021).

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Sverige. Fra enfant terrible til glemmebogen

I løbet af foråret og sommeren 2020, blev Sverige af mange set som landet, der lod borgerne dø af COVID-19 i håbet om at opnå flokimmunitet, økonomisk gevinst, eller hvad ved jeg.

Her er fx nogle rubrikker fra amerikanske medier:[1]

• “Why the Swedish Model for Fighting COVID-19 Is a Disaster” (Time, oktober 2020)[2]
• “The Inside Story of How Sweden Botched Its Coronavirus Response” (Foreign Policy, december 2020)[3]
• “Sweden Stayed Open and More People Died of Covid-19, but the Real Reason May Be Something Darker” (Forbes, juli 2020)[4]
• “Sweden Has Become the World’s Cautionary Tale” (New York Times, juli 2020)[5]
• “I Just Came Home to Sweden. I’m Horrified by the Coronavirus Response Here” (Slate, april 2020)[6]

Også Twitter-præsident Donald Trump var efter Sverige og skrev 30. april 2020 i et tweet, at “Sweden is paying heavily for its decision not to lockdown”.[7]

Men efterhånden som tiden gik, og COVID-19-dødeligheden og overdødeligheden i flere og flere lande overhalede svenskernes, døde interessen for Sverige også langsomt ud. Den svenske journalist, Johan Anderberg, beskriver det i sin bog ”The herd”[8] sådan her:

For anyone still interested, the results were impossible to deny. By the end of 2021, 56 countries had registered more deaths per capita from Covid-19 than Sweden.

And when the UK Office for National Statistics updated their figures, it turned out that during the period of just under 18 months between January 2020 and June 2021, Sweden had experienced an excess mortality of minus 2.3 per cent. Together with seven other European countries — including its three Nordic neighbours — Sweden had actually experienced a mortality deficit during the pandemic.

With regard to the restrictions that the rest of the world had put so much faith in — school closures, lockdowns, face masks, mass testing — Sweden had more or less gone in the opposite direction.

Yet these were the results.

There were, of course, other possible ways to measure the ravages of the pandemic: the prevalence of post-viral syndrome in society (commonly referred to as ‘long Covid’); an increased budget deficit; unemployment; and so on.

Yet Sweden couldn’t be said to stand out on the basis of these measures either.

It was beginning to become increasingly clear that the political measures that had been deployed against the virus were of limited value.

But about this, no one spoke.

From a human perspective, it was easy to understand the reluctance to face the numbers from Sweden. For the inevitable conclusion must be that millions of people had lived unfreely, and millions of children had had their education disrupted — all for naught.

Who would want to be complicit in that?

Johan Anderberg beskriver det internationale syn på Sverige. Det er svært for amerikanere, englændere, tyskere, polakker osv. at argumentere for, at Sverige gjorde det helt forkert, når de selv endte med flere COVID-19-dødsfald og/eller højere overdødelighed. Og derfor blev Sverige efterhånden ikke længere fremhævet som skrækeksemplet i disse lande.

Jeg synes ikke vi har haft held med at nå samme erkendelse i Danmark, hvilket bl.a. blev illustreret af at Lone Simonsen, Viggo Andreasen mv. havde behov for at ”tage hjem fra stranden og fare i blækhuset”, for at indgå i en debat om, hvorvidt overdødeligheden i Danmark var en anelse højere eller lavere end i Sverige.

Og det er en skam. For som jeg påpeger i bogen, er der rigtig meget der tyder på, at vi misforstod situationen i Sverige under pandemien. Svenskerne døde ikke pga. manglende nedlukning, men på grund af andre faktorer. Og den svenske Coronakommission konkluderede da også, at de svenske myndigheders fokus på anbefalinger, som folk forventes at følge frivilligt, havde været grundlæggende korrekt, selvom kommissionen også mente, at der skulle have været flere restriktioner i marts 2020 (dog ikke noget i nærheden af de danske restriktioner).[9]

Referencer

Anderberg, Johan. 2022. The Herd: The Story of How Sweden Chose to Handle the Pandemic. S.l.: SCRIBE PUBLICATIONS.

Coronakommissionen Sverige. 2022. “Sverige under pandemin – English summary”. https://coronakommissionen.com/publikationer/slutbetankande-sou-2022-10/.

[1] Eksemplerne er fra https://www.mercatornet.com/_laissez_faire_sweden_had_the_lowest_mortality

[2] https://time.com/5899432/sweden-coronovirus-disaster/

[3] https://foreignpolicy.com/2020/12/22/sweden-coronavirus-covid-response/

[4] https://www.forbes.com/sites/ericmack/2020/07/07/sweden-stayed-open-and-more-people-died-of-covid-19-but-the-real-reason-may-be-something-darker/

[5] https://www.nytimes.com/2020/07/07/business/sweden-economy-coronavirus.html

[6] https://slate.com/news-and-politics/2020/04/sweden-coronavirus-response-death-social-distancing.html

[7] https://twitter.com/miltimore79/status/1765129495797973460

[8] Anderberg (2022)

[9] “The Commission considers that the focus on recommendations which people are expected to follow voluntarily has been fundamentally correct”, Coronakommissionen Sverige (2022).

Konsekvensen ses i figuren herunder, som er fra Antoine Levy (2025). Det er bunching lige der!

Figuren er fra IRES seneste notat og viser antallet af nummerpladetyverier omkring det tidspunkt, hvor daværende skatteminister, Holger K. Nielsen – efter kun 30 dages høring midt i sommerferien – fik skrevet ind i Bekendtgørelse om registrering af køretøjer mv., at nummerplader fra 15. november 2015 skulle være fastskruet for at forhindre nummerpladetyverier.

Grunden til, at jeg elsker figuren, er, at den viser et tilbagevendende fænomen i reguleringspolitik: Politikerne ser et problem. Men inden de reagerer på det, har befolkningen selv løst problemet. De første to personer, jeg viste figuren, påpegede, at den havde en overraskende lighed med smittekurverne under COVID-19-pandemien.

Tænk lige over det. Der er 35-40 mio. ord, der regulerer danskerne. Hvor mange af dem er indført for at håndtere problemer, danskerne allerede selv havde løst?

Der er dog én lille hage ved figuren, som Marc Lund Andersen fra Boligøkonomisk Videncenter også (indirekte) påpeger på LinkedIn (han så en anden version af figuren fra SoMe, hvor kun ikrafttrædelsesdatoen er vist).

Det blev allerede meldt ud i juni 2013 at reglen ville komme, så mon ikke mange begyndte at sikre sig forud for dagen i 2015, hvorfra man kunne risikere bøde for manglende korrekt montering […] hvis antallet af tyverier falder i det øjeblik befolkningen fik besked på, at de ligeså godt kunne se at få fastskruet sine nummerplader for at undgå bøde i fremtiden, ændrer det så ikke pointen til det modsatte?

Det er et interessant spørgsmål. Det typiske er jo nok, at folk udskyder den slags til sidste øjeblik. Men af og til ser vi ændringerne omgående – det skete fx under COVID-19-pandemien, hvor skolerne var tomme dagene efter nedlukningen, selvom de faktisk var holdt åbent (skolerne lukkede først om mandagen, og restauranter og barer først ugen efter).

Hvorfor reagerer vi nogle gange særligt hurtigt på myndighedernes krav?

Jeg bilder mig ind, at den slags sker, når folk kan se en idé i anbefalingen fra myndighederne. Hvis danskerne kan se en idé med myndighedernes krav, så reagerer de selvfølgelig relativt hurtigt af ren egeninteresse. Hvis det rent faktisk virker at fastskrue nummerpladerne, hvorfor så ikke gøre det? Det tager trods alt ikke mange minutter.

Men hvis danskerne kan se en egeninteresse i at fastskrue deres nummerplader, rejser det et nyt spørgsmål. For kunne man så ikke have nøjes med en anbefaling, fremfor at indføre regulering som ikke umiddelbart virker proportional (man straffer jo reelt bilisterne for, at der var nogen, der stjæler deres nummerplader).

Figuren viser meget klart, at faldet var begyndt (eller stigningen som minimum stoppet) inden reglerne blev annonceret. Men det vil være forkert at hævde, at figuren er et bevis for, at reglerne ikke virker (der er fx et “gab” i prikkerne omkring reglernes ikrafttræden, som man kunne fortolke som en effekt).

Men det er til gengæld helt korrekt at konkludere, at der ikke er noget bevis for, at reglerne har en (nævneværdig) effekt. Og siden reglerne koster ca. 6 mio. kr. i administrative byrder, bør man derfor enten få evalueret effekten grundigt eller afskaffe reglerne på det foreliggende grundlag.

PS: Er intet for småt?

Det er åbenlyst for enhver, at det ikke er reglerne om, at nummerplader skal fastskrues, der vælter økonomien i Danmark. Pointen er, at det er de mange bække små, der ender som enorme byrder for danskerne, dansk erhvervsliv og den offentlige sektor. Reglerne om nummerpladers fastgørelse tilføjede netto 130 ord til regelmængden og koster altså ca. 45.000 kr. pr. ord pr. år. Der er 35-40 mio. ord, der regulerer Danmark. Do the math!

PPS: Det er faktisk ikke småt

Lad os lege med den tanke, at IRES’ eneste formål var at få afskaffet nummerpladereglen, og at vi fik succes med det. Så ville vi over de næste 50 år have sparet danskerne for, hvad der svarer til knap 150 mio. kr. i nutidsværdi.

Det burde vi sådan set godt kunne leve med, selvom IRES’ ambitionsniveau selvfølgelig er højere. For tænk, hvis vi kunne få evalueret alle regler i Danmark…

Du kan købe bogen her eller låne den på biblioteket.

Syntetiske kontrolstudier og “cherry picking”

Da vi skrev protokollen til vores metastudie, så vi en risiko for, at en del forskning reelt ville være baseret på ”cherry-picking”. Ikke nødvendigvis fordi forskere havde slette intentioner og bevidst forsøgte at manipulere resultaterne, men fordi der var en risiko for, at forskerne ville fokusere på de samme ekstreme tilfælde. Det er jo mere interessant at undersøge, hvorfor det gik så galt i Lombardiet, Sverige og New York, end det er at undersøge hvorfor North Carolina og South Carolina begge havde relativt få døde, selvom deres nedlukninger i et amerikansk perspektiv var relativt begrænsede. Men det giver en skævvridning i resultaterne, hvis udvalgte lande/områder optræder meget mere hyppigt end andre. Derfor indskrev vi et krav om, at studierne i vores metastudie skulle være baseret på tilstrækkelig mange observationer – det vil sige være baseret på et tilpas stort datagrundlag. I praksis betød det, at vi udelukkede 20 studier, hvor kontrolgruppen kun var ét land (og altså i et eller andet omfang svarede lidt til omtalte opslag på sociale medier).

Kravet om et tilpas stort datagrundlag viste sig at være særdeles velbegrundet, for 17 af de 20 udelukkede studier viste sig at dække blot fire cases – Sverige (syv studier), Italien (otte studier), New York (et studie) og Spanien (et studie).

Disse fire cases er markeret med rødt i figur 1 nedenfor (jeg vender snart tilbage til de resterende tre markeret med hvidt). Figuren viser forholdet mellem hvor hurtigt pandemien i et land/en amerikansk delstat udviklede sig tidligt i pandemien (målt om datoen hvor landet/delstaten nåede 20 døde pr. million indbyggere) i forhold til den samlede COVID-19-dødelighed pr. million indbyggere under første smittebølge. Den lodrette linje illustrerer den omtrentlige dato, hvor en evt. effekt af nedlukningerne ville være slået tydeligt igennem (mediandatoen for skolelukninger i henholdsvis Europa og USA plus tre uger). Figuren viser to interessante ting.

Figur 1: Undersøgelser med ringe jurisdiktionsvarians fokuserede på lande og stater, der blev ramt tidligt af pandemien og derfor oplevede højere COVID-19-dødelighed

Note: Figuren viser sammenhængen mellem tidlig pandemistyrke og samlet COVID-19-dødelighed under første bølge. På X-aksen er “Dato hvor man når 20 COVID-19-dødsfald pr. million”. Y-aksen viser dødelighed (dødsfald pr. million) pr. 30. juni 2020. Figuren er inspireret af Ylli m.fl. (2020).
Kilde: Rapporterede COVID-19-dødsfald og OxCGRT stringency index for europæiske lande og amerikanske stater med mere end en million borgere. Data fra Our World in Data (2022).

For det første er der en tæt sammenhæng mellem hvor hurtigt pandemien udviklede sig i et land og hvor mange der døde i første bølge. De lande, der tidligt nåede 20 døde pr. million indbyggere, endte alle med at have markant højere dødstal under første smittebølge, end de lande, hvor det tog længere tid at nå 20 døde pr. million indbyggere. Ingen af de lande, der nåede 20 døde pr. million indbyggere senere end tidspunktet markeret ved den lodrette streg, havde således høje dødstal under første bølge.

For det andet viser figuren, at det ikke umiddelbart havde noget med nedlukningerne at gøre. Fordi der går noget tid fra infektion med SARS-CoV-2 til man dør af COVID-19, tager det omtrent tre uger, før man kan se en evt. effekt af nedlukningen. Det er dette tidspunkt, den lodrette streg illustrerer. Den lodrette streg markerer nemlig den dato, der ligger tre uger efter at mindst halvdelen af alle lande eller delstater havde lukket skolerne. Figuren viser altså, at en række lande og delstater – alle dem, der oplevede meget høje dødstal under første bølge – nåede 20 døde pr. million indbyggere før nedlukningerne ville have haft en effekt.

Så selvom Sverige havde lukket ned samtidig med Danmark (som var ca. det tidspunkt, man blev opmærksom på, at pandemien for alvor var nået til de nordiske lande) – og under antagelse af at nedlukninger virker – ville Sverige stadig have nået 20 døde pr. million indbyggere tidligt i pandemien og (sandsynligvis) have set mange dødsfald under første bølge. Det sidste ved vi, fordi 20 døde pr. million meget tidligt i pandemien tyder på, at smitten tidligt var vidt udbredt i samfundet. Det var ganske enkelt for sent at gøre noget, da man først blev opmærksom på problemet. Baseret på figur 1 tyder det altså på, at smitten i Sverige var langt mere udbredt i end i fx Danmark, Norge og Finland, selvom smitte- og dødstal for de fire lande i midten af marts ikke var så.

Lad os nu vende tilbage til de 17 studier, markeret med røde prikker i figur 1, som vi så bort fra i vores metastudie, fordi de var baseret på for få observationer. De 17 studier er kendetegnet ved at undersøge lande/delstater, som blev ramt meget tidligt at pandemien. Og dermed er der en betydelig risiko for, at det, de finder, ikke er konsekvensen af manglende nedlukninger, men snarere konsekvensen af en pandemi, der spreder sig i samfundet, uden at nogen ved det.

Figur 1 fortæller altså en vigtig historie om gyldigheden af vores kriterie. Hvis de lande og delstater, der blev undersøgt i studierne med få observationer, var tilfældigt udvalgt blandt alle lande (dvs. de røde prikker i figur 1 lå i hele spektret i figuren), kunne vi blot have samlet resultaterne fra disse studier for – samlet set – at få en bred geografisk dækning med mange observationer. Men da de 17 studier fokuserer på helt særlige tilfælde – lande og delstater, der blev ramt hårdt i pandemiens start – var dette ikke muligt. Og det viser, at vores kriterie om at studierne skulle være basere på mange observationer faktisk var nødvendigt for at få retvisende resultater, der ikke var domineret af særtilfælde, hvor resultaterne potentielt er drevet af andre forhold end nedlukninger.

Noget der undrer mig er, at ingen af studierne baseret på et lille datagrundlag fokuserede på Belgien. Belgien er ellers et ret interessant tilfælde, da landet lukkede ned stort set samtidig med Danmark. Belgiens nedlukning blev annonceret d. 12. marts, og skoler, diskoteker, caféer og restauranter, osv. blev lukket ned fra fredag den 13. marts ved midnat og frem, og en form for udgangsforbud trådte i kraft d. 18. marts – samme dag som restauranter lukkede i Danmark.[1] Alligevel døde der i starten af april dagligt 5-9 gange flere mennesker i Belgien end i Danmark. Hvorfor er der tilsyneladende ingen, der har sammenlignet Belgien med fx nabolandene eller lande, der lukkede ned samtidig med Belgien, og på den baggrund konstateret, at tidlige og hårde nedlukninger ikke virkede? Hvorfor blev Sverige holdt frem som eksemplet på, hvad der sker, når man ikke lukker ned, uden at nogen holdt Belgien frem som eksemplet på, hvad sker, når man lukker ned?

Jeg har ikke svaret. Måske var analyserne derude, men nåede bare aldrig frem til avisernes forside, der i stedet var præget af Lone Simonsens og Seth Flaxmans fantasital.

En lidt bedre protokol?

Lad os nu vende tilbage til de tre hvide prikker i figur 1. Disse prikker repræsenterer tre studier, der undersøger effekten af nedlukninger i Illinois, Wisconsin og Californien, og som vi sorterede fra på baggrund af kravet om et tilpas stort datagrundlag. Reinbold (2021) undersøger effekten af skolelukninger i Illinois, Dave m.fl. (2020) undersøger effekten af udgangsforbud i Wisconsin, og Friedson m.fl. (2021) undersøger effekten af udgangsforbud i Californien.

Særligt Dave m.fl. (2020) er interessant, fordi de ikke valgte Wisconsin, fordi de var et særligt interessant tilfælde, men fordi det var her, forskerne så muligheden for at lave god empirisk forskning. Dave m.fl. (2020) udnytter, at Wisconsins højesteret finder udgangsforbuddet forfatningsstridigt. Det er en interessant case, fordi det er en form for naturligt eksperiment, hvor udgangsforbuddet blev ophævet imod politikernes ønske og uden skelen til den aktuelle pandemi-situation. Dermed kommer det til at ligne et randomiseret forsøg, som normalt anses for at være ”state-of-the-art”, når man laver forskning (jeg har tidligere omtalt Dave m.fl. her).

Forskerne valgte altså ikke Wisconsin, fordi det var et særligt interessant tilfælde, men ganske enkelt fordi det var her, eksperimentet ”blev udført”. Dave m.fl. (2020) “finder ingen evidens for, at Wisconsins højesteretsafgørelse påvirkede udviklingen i COVID-19 op til en måned efter ophævelsen [af udgangsforbuddet]”. Med andre ord havde udgangsforbuddet – et af de allermest indgribende restriktioner under COVID-19-pandemien – ifølge disse forskere ingen effekt på pandemien forløb.

Det er mindre klart, hvorfor Reinbold (2021) valgte at se på Illinois. I den periode, de undersøger (24. august 2020 til 13. september 2020), var antallet af COVID-19-dødsfald relativt stabilt i Illinois og USA som helhed, og der er ikke umiddelbart noget, der indikerer en potentiel kilde til bias med hensyn til den geografiske dækning. Reinbold (2021) finder “ingen signifikante forskelle i […] dødsfald mellem de 3 amtsgrupper” (hybrid-undervisning, online-undervisning og undervisning ved personligt fremmøde.

Det sidste studie, Friedson m.fl. (2021), havde valgt Californien, fordi Californien var den første delstat, der indførte et udgangsforbud. Friedson m.fl. (2021) finder en negativ effekt af udgangsforbuddet på COVID-19-dødeligheden (så færre døde), men effekten er ikke statistisk signifikant, hvilket forskere normalt vil fortolke som at der ikke var en effekt, fordi effekten kan være en tilfældighed. Friedson m.fl. (2021) er derudover interessant, fordi studiet understreger problemerne med at bruge den syntetiske kontrolmetode til at evaluere effekten af nedlukninger, jf. næste afsnit.

Den syntetiske kontrolmetode er en måde at analysere virkningen af en hændelse, som f.eks. en regerings indgreb i COVID-19 pandemien. I et studie[2] estimerer forskerne fx en kunstig dobbeltgænger af Sverige ved at blande dele af Danmark, Finland, Holland, Norge og Spanien mv., kaldet donorlandene. Idéen er, at hvis dobbeltgængeren ligner Sverige før hændelsen (valget om ikke at lukke ned), så ville dobbeltgængeren også ligne Sverige efter hændelsen, hvis Sverige havde gjort som donorlandene. Så ved at sammenligne, hvad der reelt skete i Sverige med, hvad der skete i dobbeltgængeren, kan man vurdere effekten af Sveriges beslutning om ikke at lukke ned i marts 2020.

Men der er et grundlæggende problem ved den syntetiske kontrolmetode i forhold til at evaluere effekten af nedlukninger. For at lave en nøjagtig dobbeltgænger for Sverige, skal man nemlig fitte dobbeltgængeren på baggrund af en lang periode før den hændelse, man studerer, som i dette tilfælde er COVID-19 og nedlukningerne.[3] Men eftersom COVID-19 startede forholdsvis pludseligt, har man ikke en lang periode med data til at lave dobbeltgængeren på – ofte har man kun relativt få dage. I forhold til det omtalte studie, har Christian Bjørnskov vist, at dobbeltgængeren for Sverige faktisk slet ikke ligner det ægte Sverige før COVID-19, fordi det ægte Sverige havde meget lavere dødelighed end dobbeltgængeren forud for pandemien. Og det gør desværre resultaterne mindre troværdige.

Kan man overhovedet bruge den syntetiske kontrolmetode til at evaluere effekten af nedlukningerne?

Som jeg tidligere har beskrevet, så viser mit studie publiceret i Nationaløkonomisk Tidsskrift, at der er store problemer med at bruge den syntetiske kontrolmetode til at evaluere effekten af nedlukningerne.

Men det burde mange af forskerne bag ovennævnte studier have indset af sig selv for længst. For mange af studierne har ret åbenlyse problemer.

Friedson m.fl. (2021) illustrerer problemerne med den syntetiske kontrolmetode på glimrende vis. På den baggrund af blot seks dages data (i alt 793 COVID-19-tilfælde, svarende til 20 tilfælde pr. million i Californien) laver de en dobbeltgænger for Californien baseret på Nevada, Colorado, Maryland og South Dakota.

Figuren nedenfor viser de seks dage, som deres data er fra, markeret med rød. Figuren viser derudover COVID-19-dødeligheden for Californien, donorstaterne samt det syntetiske Californien.

Efter 7 (14) dage har det rigtige Californien 23% (49%) færre dødsfald sammenlignet med det syntetiske Californien. Men da der går ca. tre uger fra man bliver smittet med COVID-19 og til man evt. dør af sygdommen, er det usandsynligt, at denne forskel skyldes udgangsforbuddet i Californien, selv hvis et udgangsforbud var meget effektivt til at stoppe smittespredningen. Det tyder altså på, at resultaterne er drevet af et dårligt ”fit” for dobbeltgængeren – på grund af den begrænsede datamængde – snarere end at de er drevet af en reel effekt af udgangsforbuddet.

Det er i øvrigt interessant, at South Dakota (vist med sort stiplet linje i figuren) matcher Californien næsten 1:1 igennem hele perioden, selvom de første indførte udgangsforbud omkring tre uger senere d. 7. april 2020. South Dakota havde også næsten den samme totale COVID-19-dødelighed som Californien den 30. juni 2020.

Figur 2: COVID-19-dødeligheden i Californien, Californiens dobbeltgænger og donorstaterne

Note: Figure er baseret på vægte fra model 1 (Table A1, Panel II(1)) i Friedson m.fl. (2021).
Kilde: Egne beregninger baseret på Our World in Data (2022) og Friedson m.fl. (2021).

Ét studie, vi helt klart burde have haft med

Og det bringer mig til ét studie, som jeg ville ønske, vi kunne have inkluderet i vores metastudie. I vores protokol ekskluderer vi nemlig studier baseret på den syntetiske kontrolmetode, fordi de altid kun har en observation i kontrolgruppen (fx Sverige eller Californien). Næsten. For da vi skrev protokollen, glemte vi, at der er et alternativ til den syntetiske kontrolmetode – nemlig den generaliserede syntetiske kontrolmetode (GSCM), som gør det muligt at undersøge effekten af nedlukninger med flere lande i behandlings- og kontrolgrupperne og over en længere periode. Og i forbindelse med vores litteratursøgning stødte vi faktisk på ét studie, der anvendte GSCM.

Med udgangspunkt i GSCM undersøger Mader og Rüttenauer (2022) effekten af en lang række restriktioner i 169 lande. De finder ingen effekt på dødeligheden af udgangsforbud, lukning af butikker, skolelukninger, rejserestriktioner, mundbind, lukning af offentlig transport og begrænsninger af interne rejser. I mange tilfælde er deres estimater endda positive (så nedlukninger øger dødeligheden), men dog ikke signifikante. Det er i mine øjne en fejl, at vi i protokollen fik ekskluderet Mader og Rüttenauer (2022), men protokollen var skrevet, og vi syntes ikke at argumenterne for at ændre på protokollen relativt sent i processen var tilstrækkelige til at ændre den, så studiet kunne komme med i metastudiet. Heldigvis ville det på ingen måde ændre vores konklusioner, hvis vi havde inkluderet studiet – tværtimod.

Referencer

Abadie, Alberto. 2021. “Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects”. Journal of Economic Literature 59 (2):391–425. https://doi.org/10.1257/jel.20191450.

Born, Benjamin, Alexander M. Dietrich, og Gernot J. Müller. 2021. “The Lockdown Effect: A Counterfactual for Sweden”. PLOS ONE 16 (4). Public Library of Science:e0249732. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249732.

Dave, Dhaval, Andrew I. Friedson, Kyutaro Matsuzawa, Drew McNichols, og Joseph J. Sabia. 2020. “Are the Effects of Adoption and Termination of Shelter-in-Place Orders Symmetric? Evidence from a Natural Experiment”, Working Paper Series, , juni. https://doi.org/10.3386/w27322.

Friedson, Andrew I., Drew McNichols, Joseph J. Sabia, og Dhaval Dave. 2021. “Shelter-in-Place Orders and Public Health: Evidence from California During the Covid-19 Pandemic”. Journal of Policy Analysis and Management 40 (1):258–83. https://doi.org/10.1002/pam.22267.

Mader, Sebastian, og Tobias Rüttenauer. 2022. “The Effects of Non-pharmaceutical Interventions on COVID-19 Mortality: A Generalized Synthetic Control Approach Across 169 Countries”. Frontiers in Public Health 10 (april):820642. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.820642.

Our World in Data. 2022. “COVID-19 Data Explorer”. Our World in Data. 2022. https://ourworldindata.org/coronavirus-data-explorer.

Reinbold, Gary W. 2021. “Effect of Fall 2020 K-12 Instruction Types on COVID-19 Cases, Hospital Admissions, and Deaths in Illinois Counties”. American Journal of Infection Control 0 (0). Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.ajic.2021.05.011.

Ylli, Alban, Yan Yan Wu, Genc Burazeri, Catherine Pirkle, og Tetine Sentell. 2020. “The Lower COVID-19 Related Mortality and Incidence Rates in Eastern European Countries Are Associated with Delayed Start of Community Circulation”. Redigeret af Yury E. Khudyakov. PLOS ONE 15 (12):e0243411. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243411.

[1] Se https://web.archive.org/web/20200408115928/https://www.info-coronavirus.be/en/news/phase-2-maintained-transition-to-the-federal-phase-and-additional-measures/ og https://www.reuters.com/article/health-coronavirus-belgium-lockdown-idUKB5N28S003

[2] Born m.fl. (2021)

[3] Abadie (2021)

Men uanset politisk overbevisning og politisk valgkampstrategi har LA fat i noget rigtigt. Huslejeregulering medfører højere boligpriser, lavere boligkvalitet og boligmangel, når boliger fordeles efter held og netværk frem for behov.

Det er ikke et kontroversielt udsagn – det er lærebogskonsensus, som er grundigt dokumenteret. Fx viser Vismændenes beregninger fra 2023, at huslejeregulering i vid udstrækning kommer samfundets rigeste til gavn og derfor er et umådeligt dårligt redskab til at sikre blandede byer og økonomisk omfordeling.

Så diagnosen er korrekt. Problemet er medicinen.

LA’s forslag er i sin kerne en ren deregulering: Fjern prislofterne, og lad markedet klare resten. Men ren deregulering løser ikke de politiske mål, som et bredt flertal i Folketinget deler: blandede byer, tryghed for lejere med lav indkomst og en rimelig fordeling af boligmarkedets gevinster. En afregulering uden kompensation flytter penge fra lejere til udlejere, og giver venstrefløjen al mulig grund – i hvert fald set med deres øjne – til at blokere.

Men der findes faktisk en model, der tager LA’s rigtige diagnose og omsætter den til en politik, der flytter den politiske kampplads fra skadelig huslejeregulering til et langt bedre spørgsmål: Hvor stor skal boligstøtten være?

Et politisk kompromis

Skitsen til det politiske kompromis ser sådan ud:

Trin 1: Fjern reguleringen – og beskat gevinsten. Når huslejereguleringen ophæves, stiger markedslejen for de regulerede boliger. Det er en gratisgevinst for ejerne af udlejningsejendomme – Svarer bemærker selv, at en udlejer med ti lejligheder i København kan se en årlig merindtægt på næsten en halv million.

Den gevinst kan beskattes – fx via en midlertidig afgift på huslejestigninger ud over inflationen i en overgangsperiode, en forhøjet ejendomsskat for udlejningsejendomme, eller en kombination. Der er mange modeller; princippet er det afgørende: Ejerne får ikke (hele) gevinsten.

Trin 2a: Styrk boligstøtten. Provenuet bruges til at øge boligstøtten målrettet. I stedet for at holde huslejen kunstigt nede for alle lejere i regulerede boliger – uanset indkomst – kan man målrette støtten mod dem, der faktisk har brug for den, for at vi opnår de politiske mål om blandede byer og økonomisk omfordeling.

Det er mere omfordelende og mere effektivt end den nuværende regulering, der i praksis fungerer som et lotteri, hvor den største gevinst går til dem, der tilfældigvis fik en billig lejlighed på Frederiksberg i 1998. LLO’s egen Camilla – en enlig pædagog med to børn og 21.000 kr. udbetalt, der bor i en ikke-reguleret lejlighed til 16.000 kr. om måneden – ville være langt bedre hjulpet af en kraftig, målrettet boligstøtte end af et prisloft, hun måske aldrig får glæde af, fordi hun ikke har den rigtige lejlighed i forvejen. Det samme gælder DR’s case, Caithlin.

Trin 2b: Sænk grundskylden. En del af provenuet bruges til at kompensere boligejere via lavere grundskyld. Når lejen sættes fri, falder priserne på ejerboliger alt andet lige. Ved at lette grundskylden, kan eventuelle forskydninger i ejendomsværdier neutraliseres, så de nuværende boligejere ikke bliver taberne i regnestykket.

Alle vinder lidt

Selvom Punditokraternes læsere næppe får præcis det scenarie, de mest ønsker sig, så vil alle faktisk vinde på det politiske kompromis. Lejere med lav indkomst får mere målrettet støtte end huslejereguleringen giver. Udlejere får højere huslejer – minus afgiften, men stadig en nettogevinst. Boligejere holdes skadesløse. Og samfundet får et boligmarked, der rent faktisk fungerer: flere boliger, bedre allokering, mere mobilitet.

Samtidig kan alle ideologier finde noget at holde af. De borgerlige får deregulering og et friere boligmarked. Venstrefløjen får mere omfordeling[ii] og holder fast i de blandede byer.

Skaderne ved huslejereguleringen er så enorme, at der er rigeligt med gevinster at fordele. Derfor har LA ret i, at reguleringen skal væk. Men ren deregulering uden omfordeling bliver (med rette) opfattet som en gave til udlejere finansieret af lejere – og så strander forslaget politisk. Den rigtige medicin tager den rigtige diagnose og tilsætter den ingrediens, LA glemte: en fordelingsmodel, der gør afskaffelsen af huslejereguleringen til en win-win.

Så har Ole Birk Olesen sin frihed, Dragsted sin omfordeling, og Camilla og Caithlin får huslejer, de rent faktisk kan betale.

[i] Både Pelle Dragsted og LLO hævder, at LA’s udspil vil betyde huslejestigninger for de nuværende lejere. Det er ikke tilfældet, men med lidt ond vilje kan man godt presse den konklusion ud af LA’s udspil. Læs mere her: https://x.com/JonasHerby/status/2034909540148224490?s=20.

[ii] Selv om de laveste indkomster ikke får mere, vil graden af omfordeling stige, fordi personer med høje indkomster ikke længere vil få del i omfordelingen, som de gør med huslejeregulering.

For mere end 40 år siden – i sin tiltrædelseserklæring d. 10. september 1982 – sagde Poul Schlüter: “Det skal være lettere at være dansker.” Siden da har vi haft Operation Regelsanering, Kampen mod bøvlet, Sammenhængsreformen, Nærhedsreformen og Frisættelsesreformen osv. osv. Over 40 afbureaukratiseringstiltag på 40 år. Navnene skifter – men kurven knækker ikke.

Det er ikke fordi, viljen mangler. Ingen statsminister har nogensinde stillet sig op og sagt: “Vi har brug for mere bøvl.” Tværtimod. Alligevel er den samlede regelmængde vokset fra 8,4 millioner ord i 1989 til 35,2 millioner ord i 2024. En firedobling på én generation. Folketinget vedtager over 200 love om året – ét lovforslag for hver eneste arbejdsdag – og meget få fjernes igen. I Norge behandler Stortinget 93.

Jo dybere man graver i Regelstaten, desto tydeligere bliver mønsteret: Vi har et system, der er fantastisk til at producere nye regler, men som i dén grad mangler en systematisk mekanisme til at vurdere, om de virker, og om prisen står mål med gevinsten.

Samtidig går det meget, meget hurtigt. Høringsfristen på nye lovforslag er i gennemsnit 33 dage (78 dage i Norge). Antallet af lovforberedende udvalg er faldet med 90%. Og lovprocessen i Folketinget går i dag betydeligt hurtigere end for 15-20 år siden.

Det er ikke bare abstrakte data. Syv ud af ti embedsmænd – dem, der sidder med lovforslagene i hænderne – siger, at tempoet i lovgivningen går ud over kvaliteten. Når tingene går stærkt, får man – surprise – halvhjertet kvalitetskontrol.

Og hvad koster det? Ifølge OECD kunne Danmark blive næsten 60 mia. kr. rigere, hvis vi levede op til international best practice for reguleringsdesign. Lægger man oven i, at den massive regelvækst de seneste ti år i sig selv har bremset økonomien, peger andre studier på et potentiale helt op imod 141 mia. kr. årligt. Man kan diskutere de præcise tal – men retningen er svær at anfægte.

Det er et samfundsproblem – ikke et liberalt problem

Nogen vil måske tænke: “Jamen, er det ikke bare et argument for mindre stat og færre politiske ambitioner?” Nej. Det er et argument for at nå de politiske ambitioner smartere. Regulering er et værktøj – og som ethvert værktøj virker det bedst, når det vedligeholdes, skærpes og indimellem udskiftes.

Vi er uenige om de politiske mål. Jeg er liberal og har helt andre politiske mål end Lars Løkke, Mette Frederiksen, Pia Olsen Dyhr og Alex Vanopslagh. Men når vi er blevet enige om målet (læs: vi har fundet et flertal), er det i alles interesse, at målene opnås med så få benspænd som muligt for danskerne, de danske virksomheder og den offentlige sektor. Der findes ikke en politisk ideologi, som går ind for flere benspænd end højst nødvendigt.

Det er derfor, Morten Jarlbæk Pedersen, Aksel Tarras Madsen og jeg i dag lancerer Institut for Reguleringsstudier – IRES. Det er det første uafhængige institut i Danmark, der arbejder målrettet med kvaliteten af lovgivningen og dokumenterer, hvordan regulering udvikler sig i omfang, tempo og kompleksitet.

IRES er ikke et borgerligt projekt

Lad mig med det samme slå én ting fast: IRES er ikke et borgerligt projekt. Jeg er liberal med en fortid i CEPOS. Men IRES arbejder ud fra tre principper – nærhed, proportionalitet og enkelhed – som ikke tilhører nogen fløj. Spørgsmålet “virker den her regel efter hensigten, og hvad koster den?” er ikke et højre-venstre-spørgsmål. Det er et kvalitetsspørgsmål. En socialdemokrat, der vil have en stærk velfærdsstat, har mindst lige så stor interesse i, at reguleringen er effektiv, som en liberal, der vil have en slank stat. Dårlig regulering er dyrt for alle.

Vi har nedsat en følgegruppe med professor Jørgen Grønnegård Christensen og professor Peter Bjerre Mortensen fra Aarhus Universitet – to af de mest vidende mennesker i Danmark, når det gælder offentlig forvaltning og regulering. De skal holde os skarpe og sikre, at arbejdet holder, hvad det lover.

Og vi begynder ikke med tomme hænder. IRES viderefører Reguleringsdatabasen, som jeg opbyggede i min tid i CEPOS, og vi udgiver i dag vores første rapport, “En brændende platform?”, der dokumenterer omfanget af problemerne (figurerne ovenfor er fra rapporten). Den kan læses her: ires.dk/analyse/en-braendende-platform/.

Over 40 tiltag på 40 år har ikke vendt udviklingen. Ikke fordi politikerne ikke vil, men fordi fundamentet har manglet – data, evidens og et uafhængigt blik på, hvad der virker. Det fundament skal IRES levere. Fra i dag.

Schlüter havde ret i ambitionen. Men vi har indtil i dag manglet værktøjet.

Nu gør vi noget ved det!

Man kan selvfølgelig altid diskutere niveauet for enhver skat, men i økonomisk forstand er der allerede en skat på boliggevinster. Hver gang din bolig stiger i værdi, snupper skattevæsenet en væsentligt bid af værdistigningen.

Det kan forklares med et principielt eksempel.

En verden uden boligskatter
Forestil dig en verden uden boligskatter.

En bolig stiger fra 3 mio. kr. til 4,66. mio. kr. Ejeren tjener 1,66 mio. kr. og stikker pengene direkte i lommen.

Skatten er (selvfølgelig) 0%.

En verden med boligskatter
Nu indfører vi boligskatter på 2% (ca. grundskyld + høj ejendomsværdiskat).

En bolig stiger fra 3 mio. kr. til 4 mio. kr. Ejeren tjener 1,0 mio. kr. og stikker pengene direkte i lommen.

MEN! Der sker mere end det. Den årlige skattebetaling stiger med 20.000 kr., hvilket ved en rente på 3% (svarende ca. til renten på realkreditlån) svarer til en nutidsværdi på 0,66 mio. kr.

Den samlede værdistigning er 1,66 mio. kr. som i det første eksempel, men den er fordelt anderledes. Boligejeren tjener 1 mio. kr. mens Skattefar tjener 0,66 mio. kr. svarende til en skat på 40% af værdistigningen.

Virkeligheden er kompleks – men boliggevinster beskattes
Eksemplet er ikke virkeligheden. Det er kun boliger over godt 9 mio. kr., der betaler den høje ejendomsværdiskat. Og man får i dag 20% rabat på boligvurderingen.

Vi kan også diskutere om renten på 3% er den rigtige at bruge til at beregne nutidsværdien. Og kan de offentlige ejendomsvurderinger overhovedet opfange værdistigningerne korrekt?

Der er masser af nuancer i virkeligheden. Og måske burde diskussionen gå på, hvorfor alle kapitalgevinster ikke beskattes ens, så man ikke skævvrider investeringsincitamentet.

Men uanset nuancer, virkelighed osv. er konklusionen, at boligejerne i dag – rent principielt – betaler en ikke ubetydelig skat af boliggevinsten. Eksemplet og princippet er forklaret glimrende i nedenstående video.

Er en tættere by både en bedre og billigere by? Hvad er fordele og ulemper ved fødevarechecks? Hvorfor er mindsteløn skidt på trods af højere produktivitet og højere lønninger? Og har AI dræbt gevinsterne ved Stack Overflow?

Alt dette får I svar på i selskab med en af landets dygtigste økonomer og mig.

Lyt som podcast (fx på Spotity), eller se med på YouTube.

Resultatet er ret så interessant. Både fordi det er relativt flot lavet, men også fordi indholdet bliver formidlet virkelig godt. Selvom emnerne skifter lidt rigeligt (hvilket nok ligger i naturen, når man uploader alle debatindlæg), så lykkes det nogenlunde med at holde den røde tråd.

Across the highest adult performance levels, peak performance is negatively correlated with early performance.

Til det svarer Nivard bl.a.:

It becomes clear from Figure 1 that although early and adult performance are positively related in the population, conditioning on elite status reverses the association. The negative slope among elite performers is therefore not evidence against a causal role of early performance; it is the mechanical consequence of selection.

Bogen blev for nylig anmeldt af Jonas Ejlersen, som sluttede sin anmeldelse sådan:

Der er ufatteligt mange gode pointer og dårlige minder (mange af dem illustreret med billeder) i Jonas Herbys bog, og denne anmeldelse hverken kan eller skal leve op til at gengive dem fyldestgørende. Derfor tak til Jonas Herby for en fremragende bog.

Nedenfor er bogens prolog, som giver en lille forsmag på bogens indhold.

Prolog

Den 13. september 2005 – 15½ år før COVID-19 ramte Danmark – slap en virus ud af et kontrolleret miljø og startede en omfattende pandemi. Virussen, der smittede ved tæt kontakt, ramte især de store byer, og på kort tid var et stort antal blevet smittet med virus, og mange var døde.

Pandemien, der efterfølgende er blevet kendt som ”The Corrupted Blood incident”, sluttede efter 25 dage, da virksomheden bag onlinespillet World of Warcraft, Activision Blizzard, genstartede deres servere og dermed endegyldigt fik sat en stopper for pandemien, der var opstået som følge af en fejl i spillet, hvor en virus via spillernes online-kæledyr slap ud fra en særlig zone i spillet.

Kæledyrene smittede ikke blot spiller-karakterer, men også “ikke-spiller-karakterer”, som er styret af spillets computerprogrammering og ikke af menneskelige spillere. Disse “ikke-spiller-karakterer” døde ikke af virus, og endte derfor med at fungere som asymptomatiske smittebærere. Når en karakter blev smittet, fik karakteren – som spillerne ofte havde brugt 100-vis af timer på at opbygge – løbende dårligere helbred og kunne i sidste ende dø.

“The Corrupted Blood incident” ændrede den normale dynamik og dagligdag i World of Warcraft markant. Mange spillere undgik bevidst byer og andre tætbefolkede områder for at undgå at blive smittet. Normal handel og kommunikation mellem spillere blev stærkt reduceret, og planlagte events blev vanskelige eller umulige at gennemføre på grund af risikoen for infektion. Mange spillere valgte helt at isolere sig selv eller deres grupper fra den bredere spillerbase, ved fx at opholde sig i mindre befolkede områder i World of Warcraft.

Men hvorfor starte en bog om nedlukninger under COVID-19 med en beskrivelse af en pandemi i World of Warcraft?

Fordi spillerne i World of Warcraft – på trods af at der trods alt kun var tale om et spil – reagerede, som vi i store træk ville forvente, at mennesker reagerer, når det går op for dem, at der er en smitsom sygdom i omløb. Som i så mange andre situationer, hvor vi fornemmer fare, bliver vi mere opmærksomme, passer bedre på, og – ja faktisk – hjælper hinanden.

På pressemødet den 11. marts 2020, da Mette Frederiksen lukkede Danmark ned første gang, fyldte denne adfærd faktisk en del. Mette Frederiksen sagde ”tak til alle borgere, virksomheder, frivillige organisationer, arrangører – alle, der indtil nu har vist, at det er præcis det, vi har i Danmark – samfundssind” og ”jeg hører mange steder og måder at organisere sig på – naboen køber ind, man laver mad til hinanden, man holder øje og er opmærksom”. Senere blev disse budskaber med jævne mellemrum frembragt på de jævnlige pressemøder.

Og du husker det sikkert selv. Mange, mange tusinde danskere aflyste fødselsdage, arbejdede hjemme, brugte håndsprit og holdt afstand. Ikke fordi nedlukningen betød, at de skulle – det var stadig tilladt at mødes i private hjem, og de fleste arbejdspladser kunne stadig holde åbent. De gjorde det af samme grund som spillerne i World of Warcraft. Fordi de selv ville.

Der hersker således ingen tvivl om, at det vi hver især gjorde, for at passe på os selv, vores familier, vores venner og kollegaer, vores nabolag, vores Danmark. Alt det havde en stor effekt på pandemiens mulighed for at sprede sig.

Alligevel er det min opfattelse, at danskerne mener, at det især var regeringens nedlukninger, der førte Danmark gennem pandemien.

Men er det rigtigt?

Jeg har brugt godt tre år af mit liv på at undersøge effekten af nedlukningerne. Jeg har på den baggrund udgivet det, så vidt jeg ved, største og mest grundige metastudie af nedlukningerne sammen med forskere fra Lund Universitet i Sverige og Johns Hopkins University i USA. Vores metastudie viste, at nedlukningerne kun havde en meget beskeden effekt. Hvilket logisk set må betyde, at alt det, du og dine nære gjorde, havde en stor effekt.

Alligevel er Mette Frederiksen, regeringen og myndighederne løbet med store dele af æren. Det, mener jeg, er uretmæssigt. Et formål med denne bog er derfor at ære den, der æres bør: Nemlig dig og dine nære – ja faktisk stort set alle danskere. Det var de 5,8 millioner danskere, der – hjulpet af information fra myndigheder, bevares – fik Danmark godt gennem pandemien, mens politikernes nedlukninger primært gjorde ondt værre. Det var danskernes helt frivillige tilpasning til pandemien, der forhindrede tusinder i at dø. Det skal danskerne have æren for.

Et vigtigere formål med bogen er dog at bidrage til, at vi som samfund får debatteret, hvad statens rolle skal være under en krise. Det gælder selvfølgelig pandemier, men også andre typer af kriser, som fx energikrisen der opstod i forbindelse med Ruslands angreb på Ukraine. Vi så i løbet af pandemien, at staten indførte det, mange med rette har kaldt drakoniske indgreb, i borgernes frihedsrettigheder. Forsamlingsforbud, nedlukkede skoler, forbud mod at drive visse erhverv osv. Det skete på baggrund af en ekstremt forhastet lovgivningsproces, uden at der var evidens for effekten og uden at man forholdt sig til nærheds- og proportionalitetsprincippet.

Levede man fx op til nærhedsprincippet, da regeringen fra København holdt skoler og virksomheder lukket på småøer, hvor der ikke havde været smittetilfælde i ugevis? Var det proportionalt, da regeringen indskærpede forsamlingsforbuddet til fem personer samtidig med at smitten raslede ned?

Det er mit håb, at bogen kan bidrage til en debat om, hvilken rolle staten skal spille, når vi som samfund rammes af komplekse kriser og problemer. Ikke kun i form af pandemier, men mere generelt. Hvornår skal staten fx træffe beslutninger om, hvem du må mødes med, hvilke energiformer du skal bruge, hvilke erhverv der er tilladte? Og hvornår skal beslutningen ligge hos borgerne selv?

Jeg kan konkludere, at staten i hvert fald ikke formåede at håndtere COVID-19-pandemien på nogen overbevisende måde. Og det bør give stof til eftertanke.