A partir del 1 de julio se dispuso el regreso a la fase 1 de la cuarentena en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires y el Conurbano (AMBA) para reducir el contacto social y así frenar la velocidad de reproducción de la pandemia. Luego de dos semanas de implementación de las limitaciones más estrictas para circular y el anuncio de una nueva flexibilización de las medidas a partir del lunes 20 de julio, ¿qué sabemos sobre la efectividad del regreso a Fase 1? ¿qué patrones podemos observar en la movilidad de la población en el AMBA y cuáles han sido los efectos de los sucesivos relajamientos y restricciones?
Utilizando datos del índice de movilidad generado por la empresa Grandata para PNUD y construido a partir de un “hash” del Mobile Adverstising ID único para cada celular, analizamos la movilidad en los distintos municipios del conurbano bonaerense, agrupados por regiones sanitarias de la provincia de Buenos Aires, y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, durante la vigencia de los sucesivos decretos que establecieron el Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio (ASPO) en el contexto de la pandemia del COVID-19.
En los siguientes gráficos se observa la reducción de la movilidad como diferencial porcentual respecto a la observada previamente a la implementación de la cuarentena. La información disponible comprende desde el inicio del ASPO hasta el sábado 18 de julio. Las líneas verticales verdes reflejan instancias de relajamiento de la cuarentena (a partir del 12/5 comienzan a habilitarse actividades en la CABA; a partir del 8/6 se habilitan las salidas saludables para niños y ejercicio físico en CABA; a partir del 10/6 se habilita la circulación local -Fase 3- en el Conurbano) y la línea vertical roja el regreso a la cuarentena estricta a partir del 1/7.
Figura 1. Evolución de la reducción en la movilidad en CABA y región sanitaria V PBA
Figura 2. Evolución de la reducción en la movilidad en CABA y regiones sanitarias VII y XII PBA
Figura 3. Evolución de la reducción en la movilidad en CABA y región sanitaria VI PBA
Estos gráficos ponen en evidencia que la movilidad en la Ciudad Autónoma de Buenos se mantuvo por debajo de casi todos los municipios comparados del GBA con excepción de Vicente López y San Isidro. No obstante, con el paso del tiempo, la movilidad fue aumentando progresivamente en todos los municipios del GBA y en CABA como consecuencia de las progresivas medidas de flexibilización y un proceso de fatiga con la cuarentena que no es exclusivo de la Argentina, sino que se ha observado en varios países. Resulta interesante destacar que no se observa evidencia alguna que la habilitación de la actividad física al aire libre en CABA haya tenido un impacto significativo en los patrones de movilidad. Más aún, la variación en dichos patrones no parece ser tanto consecuencia de las medidas de relajamiento como de comportamientos específicos que varían en los diferentes distritos. Por ejemplo, en municipios como Florencio Varela, José C. Paz, y en menor medida en Merlo, a partir del 20 de junio la movilidad estaba en niveles similares a los observados en los días previos a la cuarentena.
El regreso a la cuarentena estricta tuvo un efecto limitado sobre la movilidad. Analizando los registros de movilidad durante los días hábiles se observa que, en promedio, la movilidad fue 6 puntos porcentuales menor durante los últimos 11 días hábiles registrados con cuarentena estricta respecto de la observada en la semana previa a la reinstauración de la Fase 1. Este comportamiento puede verse tanto en CABA como en el promedio de los municipios del Conurbano.
En un artículo publicado en Foco Económico, Eduardo Levy Yeyati y Luca Sartorio explican las causas del diferencial de cumplimiento de la cuarentena entre distintos países. Siguiendo sus conclusiones, es probable que la mayor movilidad en los municipios del conurbano con respecto a CABA esté determinada en buena medida por las peores condiciones de hábitat, la mayor informalidad productiva y la mayor precariedad laboral. Para evaluar esta hipótesis exploramos la relación entre la reducción en la movilidad de los municipios del Gran Buenos Aires y el Índice de Progreso Social (IPS), una herramienta construida por la Provincia de Buenos Aires, CIPPEC, GDFE y AVINA/IPS que permite medir la extensión en la que los territorios (ámbito municipal) satisfacen las necesidades sociales y medioambientales de sus ciudadanos.
En la figura 4 los municipios están ubicados de forma creciente según su valor de IPS (eje x), desde José C. Paz con un valor 36 de IPS hasta Vicente López con un valor 61 de IPS, mientras que en el eje y (movilidad) los municipios están ubicados de manera decreciente según el promedio en la reducción de movilidad que han tenido con respecto a un día habil previo a la cuarentena, desde Vicente López -70% hasta Florencio Varela -30%. La proximidad de los municipios a la línea de ajuste del modelo (diagonal negra) y su intervalo de confianza (área gris) deja en evidencia la bondad de ajuste del mismo, quedando la mayoría de los municipios dentro de los parámetros esperados.
Efectivamente, existe una fuerte asociación negativa entre la movilidad de cada uno de los municipios del Gran Buenos Aires y el Índice de Progreso Social. Esto confirma que la reducción o el aumento de la movilidad está vinculada a factores socioeconómicos. La cuarentena es menos efectiva en aquellos municipios que tienen un peor desempeño del IPS.
Sin embargo, en ciertos municipios se observa un mayor nivel de reducción de la movilidad respecto del esperable dada su composición socioeconómica como Ezeiza (explicado en buena medida por la reducción del tráfico hacia y desde el aeropuerto) o Tigre (explicado por la reducción del flujo vehicular en el Acceso Norte), mientras que otros, como Florencio Varela, registran menor reducción en la movilidad de la que se esperaría dada su estructura socioeconómica.
Figura 4. Asociación entre el IPS de cada municipio y la reducción de movilidad promedio desde la implementación del ASPO.
Ahora bien, ¿podemos cuantificar el efecto del regreso a una cuarentena estricta? ¿hay otros factores como el partido político del intendente o la densidad poblacional de los municipios que puede influir sobre los patrones de movilidad? La fatiga de la cuarentena es indudable, pero ¿podemos estimar su magnitud?
Para abordar estos interrogantes estimamos un modelo y obtuvimos los resultados que se observan en la tabla 1. Los resultados nos permiten observar que, en promedio y manteniendo todo lo demás constante, un día adicional de cuarentena aumenta la movilidad en 0,13 puntos porcentuales y que una cuarentena estricta la reduce en 5 puntos porcentuales. Por otro lado, los días laborables (excluyendo sábados) la movilidad aumenta, en promedio y manteniendo el resto de los factores constantes, 10 puntos porcentuales.
Tabla 1. Determinantes de la movilidad. Mínimos cuadrados generalizados con efectos aleatorios y errores estándar robustos y clusterizados
El efecto observado del IPS confirma la evidencia previa: a medida que satisfacen más las necesidades sociales y medioambientales de los ciudadanos, mayor es la reducción en la movilidad. Otros factores, como la densidad poblacional (1) o el color político del intendente, no tienen un efecto significativo sobre la movilidad.
La evidencia ilustra las limitaciones materiales y temporales de la cuarentena y sugiere cuál puede ser la magnitud del efecto de marchas y contramarchas en la flexibilización de la misma. Naturalmente, otros factores como el temor por la escalada en el número de casos o las capacidades diferenciales de los gobiernos locales de controlar la cuarentena, no están incorporados al modelo y deben también ser tenidos en consideración.
1. Estimada a partir de las proyecciones poblacionales por municipio para 2020 y la superficie continental (excluyendo islas en Tigre y San Fernando).
