Estudo de impacto · Pandemia, saúde pública e vacinação · saúde · declarações
Efeito das falas do presidente contra o isolamento (15 e 24/03/2020) sobre o distanciamento social em municípios pró-governo (não estima óbitos)
Nicolás Ajzenman, Tiago Cavalcanti e Daniel Da Mata (FGV EESP; Universidade de Cambridge) (2021-03). Texto para discussão.
Registro em revisão de fontes; não publicado.
Estudo causal. Usa estratégia de identificação declarada e estima o efeito com incerteza, sob as hipóteses do próprio estudo.
O que o estudo examina
- Decisão ou política
- Manifestações públicas do presidente Jair Bolsonaro contra o isolamento social: participação nas manifestações de 15/03/2020 e pronunciamento oficial na noite de 24/03/2020 (o estudo usa 25/03 como dia do evento).
- Resultado estudado
- Índice de distanciamento social municipal (percentual de aparelhos celulares que ficaram num raio de 450 m de casa, dados da In Loco); secundariamente, transações presenciais com cartão e casos notificados.
- Período
- 01/02/2020 a 14/04/2020.
- População ou unidade
- Municípios com índice de distanciamento calculado (3.975 de 5.571; 3.950 nas regressões), com dados de cerca de 60 milhões de aparelhos.
Método
Diferença em diferenças com efeitos fixos de município e de dia, defasagens e antecipações (estudo de evento, 10 dias antes e depois). Tratamento: município "pró-governo" (votação de Bolsonaro no 1º turno de 2018 acima da mediana do estado) × dias dos dois eventos. Controles: medidas estaduais (fechamento de escolas, proibições), pobreza × dia, ruralidade × dia, tendência linear por estado; pesos pela população de 2019; erros-padrão agrupados por estado-dia. Robustez: votação contínua, limiar de 50%, agrupamento por município e por estado, eventos-placebo (outros pronunciamentos sem mensagem contra o isolamento).
Por que é lido como estudo causal — e até onde
- Hipóteses de identificação
- Tendências paralelas: sem as falas, o índice de distanciamento dos municípios pró-governo (votação de Bolsonaro acima da mediana do próprio estado em 2018) evoluiria como o dos demais municípios do mesmo estado, nos dias em torno de 15/03 e 25/03/2020. Também se supõe que nenhum outro choque, diferente entre os dois grupos, tenha ocorrido nessas mesmas datas, e que os eventos tenham sido escolhidos por saliência (capas de jornais, buscas no Google, tuítes), não por tendências do distanciamento. A comparação dentro do estado busca neutralizar choques estaduais.
- Testes apresentados pelo estudo
- Antecipações (10 dias antes) pequenas em relação aos erros-padrão na tabela A.2 (p. 32) e na tabela A.3 (p. 33); os autores dizem que as pré-tendências são insignificantes. Placebo com os demais pronunciamentos oficiais, sem mensagem contra o isolamento: sem efeito antes nem depois (figura A.8, d; resultado lido no texto, p. 8). Robustez: votação contínua, limiar de 50%, restrição a estados com variação suficiente, erros agrupados por município e por estado, intensidade contínua medida pelas capas de jornais, só o primeiro evento e diferença em diferenças estática (pp. 8–9). Controles: medidas estaduais (escolas, proibições), pobreza × dia, ruralidade × dia e tendência linear por estado. Mesmo sentido em gastos presenciais com cartão (p. 10).
- Ameaças à validade
- Outras diferenças entre municípios pró-governo e os demais que podem ter mudado nas mesmas datas: medidas e fiscalização municipais (o texto lido não mostra controle para medidas municipais; os autores dizem não poder controlar o momento da fiscalização, que pode ter sido afetado pelas próprias falas); cobertura e enquadramento da mídia local; reação simultânea de governadores e prefeitos de oposição. Os eventos são próximos (9 dias), e há dias que servem ao mesmo tempo de tratamento e controle (os autores testam ignorando o segundo evento). A medida vem de uma amostra de celulares de uma empresa privada, possivelmente não representativa. O desenho não separa queda entre apoiadores de alta entre opositores (nota 11). Os resultados sobre canais (mídia, Twitter, evangélicos) são, pelos próprios autores, sugestivos.
- Alcance da conclusão
- Vale para a diferença no índice de distanciamento entre municípios pró-governo e os demais (cerca de −1,1 p.p. numa escala de 0 a 100, ou 0,075 desvio-padrão) nos dias seguintes a 15/03 e 24–25/03/2020, em 3.950 municípios com dado de mobilidade, entre fevereiro e meados de abril de 2020. Não se pode concluir: efeito sobre óbitos (não estimado); efeito sobre casos (os autores tratam como sugestivo, por erro de medida); efeito agregado nacional (o número de 9,2% mais casos vem de simulação calibrada, não de estimativa); efeito de outras falas ou de outros períodos da pandemia; efeito sobre vacinação.
Estimativa e incerteza
Diferença em diferenças simples (tabela A.3, col. iv, todos os controles): −1,12 ponto percentual no índice de distanciamento (escala 0–100) nos municípios pró-governo após 15/03/2020. Com a votação contínua: cada ponto percentual de votação reduz o índice em cerca de 0,08 ponto após os eventos; a diferença de 14 p.p. entre os grupos equivale a cerca de 1,1 ponto, ou 0,075 desvio-padrão. Antecipações não significativas.
Limitações
- Mede a diferença entre municípios pró e anti-governo; não distingue se os apoiadores reduziram o distanciamento ou se os opositores o aumentaram (nota 11 dos autores).
- O efeito sobre casos é sugestivo: os próprios autores apontam grande erro de medida (subnotificação, testagem desigual, 95% das observações com zero casos).
- A simulação SIR (9,2% mais casos novos no agregado após 10 dias) é calibrada pelos autores, não estimada nos dados.
- Janela curta (fevereiro a meados de abril de 2020); não informa efeitos sobre mortes nem sobre períodos posteriores.
- Versão de trabalho (IZA, março de 2021); a versão publicada em revista não foi lida.
- Dados de celulares de uma empresa privada podem não representar toda a população (nota 7 dos autores).
Referência e trechos
Ajzenman N, Cavalcanti T, Da Mata D. "More than Words: Leaders' Speech and Risky Behavior During a Pandemic". IZA Discussion Paper nº 14229, março de 2021 — acessar
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichaseção IV.1, equação (1) e definição do tratamento e dos controles (pp. 6–7)
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichaseção IV.2, robustez (pp. 8–9): votação contínua, 1,1 p.p., 0,075 desvio-padrão, placebos
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichatabela A.3, "Difference-in-Differences" (p. 33): Post*Treat −1,1243 (0,3955), col. iv
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichaseção IV.4, "Reported Cases", e "Quantitative Analysis" (pp. 10–11)
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichatabela A.2, "Leads and Lags: Baseline Results" (p. 32): antecipações dos dias −10 a −1 e defasagens
- IZA – Institute of Labor Economics (Discussion Paper Series)fichaseção II, escolha dos eventos por capas de jornais, buscas e tuítes (pp. 4–5)
Indicadores relacionados
Lacunas
- Versão publicada em revista (2023) não lida.
- Outros estudos sobre falas presidenciais e comportamento na pandemia (por exemplo, com diferença em diferenças por eleitorado) não foram lidos nesta frente.