Les mesures de distanciation imposées par douze pays européens lors des pandémies COVID-19 (interdiction de tenir des événements publics, fermetures d'écoles, fermetures de magasins et interdiction des mouvements non essentiels) ont été associées à une forte baisse des visites dans les commerces de détail et de loisirs, l'épicerie et les pharmacies, les stations de transport en commun et les lieux de travail, la baisse des visites dans les parcs dans la plupart des cas et l'augmentation du temps passé à la maison. Ces effets, mesurés et démêlés dans notre analyse, ont des implications sur les coûts et les risques de fermeture et de réouverture des économies: les politiques de distanciation (i) ont réduit les contacts et probablement réduit la transmission du COVID-19 au sein de la population, impliquant des gains pour la santé publique , tandis qu'ils (ii) ont réduit la présence sur les lieux de travail, les magasins, les restaurants et autres lieux d'activité économique, ce qui a entraîné des coûts économiques.
La pandémie de COVID-19 qui a frappé l'Europe au cours du premier trimestre de 2020 avait fait des dizaines de milliers de morts fin avril. Alors que le nombre de nouvelles infections et de décès quotidiens a commencé à se stabiliser ou même à diminuer lentement en avril, une discussion a commencé sur la manière de lever les restrictions de manière sélective. Cette discussion s'est reflétée au niveau européen dans la feuille de route publiée le 15 avril 2020 (Commission européenne, 2020).
Il est peu probable qu'un vaccin soit largement distribué avant le milieu de 2021 (Veugelers et Zachmann, 2020). La disponibilité de médicaments efficaces et l'émergence d'une immunité collective généralisée dans la population européenne semblent également éloignées. Il faudra donc redémarrer l'économie alors que COVID-19 est toujours une menace active et immédiate. Un confinement ciblé intelligent associé à un redémarrage économique est nécessaire pour limiter les pertes humaines et économiques.
Afin d'évaluer l'impact potentiel de l'assouplissement ou de l'introduction de restrictions COVID-19, les décideurs doivent mieux comprendre dans quelle mesure les restrictions déjà imposées ont réussi à réduire les contacts et donc à ralentir la propagation du COVID-19, ainsi que leur coût économique.
Étant donné que les données quantitatives sur les contacts réels en Europe n'ont pas été historiquement accessibles au public, nous avons combiné les données de Google sur la mobilité des individus (Google LLC, 2020) avec des informations sur les restrictions de mobilité imposées dans un certain nombre de pays de l'UE et au Royaume-Uni afin évaluer dans quelle mesure les restrictions ont été efficaces pour réduire les contacts.
Méthodologie de mesure des politiques de mobilité et de distanciation
À partir de la fin mars 2020, Google a publié une nouvelle source de données sur la mobilité (Google LLC, 2020) basée sur les mêmes données de localisation qu'ils utilisent pour indiquer les heures de pointe pour les restaurants et les musées (voir Aktay et al, 2020). Étant donné que les données ne sont capturées que par les utilisateurs qui ont opté pour « l'historique des positions » sur leurs appareils Android, cela ne soulève pas de nouveaux problèmes de confidentialité (1). Les données sont agrégées et anonymisées (et un certain bruit aléatoire est introduit) afin de maintenir la confidentialité des personnes dont les données sont utilisées. Toutes les mesures pour lesquelles le nombre différentiellement privé d'utilisateurs contributeurs (après l'ajout de bruit) est inférieur à 100, ou pour lesquelles la région géographique est inférieure à 3 km2, sont jetés (Aktay et al, 2020).
Les données de Google couvrent la période du 16 février au 11 avril 2020. Elles comparent les visites et la durée des séjours dans les six types d'établissements ou lieux suivants avec le niveau de référence historique(2) (Aktay et al, 2020):
- vente au détail et loisirs (y compris restaurants, cafés, centres commerciaux, parcs à thème, musées, bibliothèques et cinémas);
- épicerie et pharmacie (y compris marchés d'épicerie, entrepôts alimentaires, marchés de producteurs, magasins d'alimentation spécialisés, pharmacies et pharmacies);
- parcs (y compris parcs nationaux, plages publiques, marinas, parcs à chiens, places et jardins publics);
- les stations de transport en commun (plaques tournantes des transports publics telles que les stations de métro, de bus et de train);
- lieux de travail;
- Résidentiel («Un temps moyen passé sur les lieux de résidence… en heures» pour tous les utilisateurs de l’échantillon, ce qui représente donc le temps passé dans toutes les résidences, pas nécessairement dans la résidence de l’individu).
Les données de Google ne représentent pas un échantillon aléatoire parfait de la population générale, car les utilisateurs de smartphones et de tablettes Android (3) peuvent différer de la population générale en termes de diverses caractéristiques démographiques, sociales et économiques, y compris le revenu disponible et la culture numérique. De plus, les utilisateurs d'Android qui autorisent l'utilisation de leurs données peuvent également être un sous-échantillon non aléatoire. Néanmoins, les tendances rapportées sont basées sur une telle quantité de données que tout biais n'est probablement pas critique pour comprendre les grands changements dans la mobilité (la part de marché du système d'exploitation Android en Europe est d'environ 70% (4)).
Nous avons sélectionné douze pays européens en fonction de la disponibilité des données de politique de distanciation: Autriche, Belgique, Tchéquie, France, Allemagne, Hongrie, Italie, Pologne, Portugal, Slovaquie, Espagne et Royaume-Uni. Tous sauf le Royaume-Uni sont des États membres de l'UE.
Les données sur les mesures politiques de distanciation proviennent de Hale et al (2020) et d'autres sources accessibles au public (PHA SR, 2020; PIB, 2020).
Nous nous sommes concentrés sur quatre restrictions imposées au 31 mars 2020 dans la plupart des 12 pays européens étudiés:
- l'interdiction des événements publics (avec plus d'un nombre spécifié de participants);
- la fermeture des écoles;
- la fermeture de magasins non essentiels;
- l'interdiction de mouvement non essentiel de la résidence.
Effets des politiques de distanciation
Dans un premier temps, nous avons étudié les tendances de la mobilité par rapport à la date à laquelle la mesure politique respective est entrée en vigueur, en fixant cette date au jour 0 et en transposant les séries de données en avant ou en arrière en conséquence.
La figure 1 montre que les fermetures d'écoles sont fortement associées à des changements dans les tendances de mobilité dans tous les pays européens dans lesquels elles ont été imposées. Des changements similaires dans les tendances de mobilité émergent pour les trois autres mesures que nous avons étudiées (non rapportées). Dans l'ensemble, la mobilité a été réduite en phase de verrouillage avec l'introduction de restrictions formelles supplémentaires. Parmi les douze pays que nous avons étudiés, nous avons mis en évidence l'Autriche, la France, l'Allemagne, l'Italie, la Slovaquie, l'Espagne et la Suède.
Figure 1: impact de la fermeture des écoles sur différentes formes de mobilité dans certains pays de l'UE
Source: Bruegel sur la base des données de https://www.google.com/covid19/mobility.
Plus précisément, comme on aurait pu s'y attendre, chacune des restrictions est associée à une baisse des visites dans les commerces de détail et de loisirs, les stations de transport en commun et les lieux de travail. La réduction des déplacements dans les épiceries et les pharmacies a été plus faible, ce qui n'est pas surprenant car la demande de nourriture et de fournitures médicales est plutôt inélastique et parce que les gens étaient toujours autorisés à sortir pour acheter les produits essentiels. Il n'est pas non plus surprenant que le temps passé à la maison ait augmenté en raison des restrictions. L'effet sur la mobilité dans les parcs est plus divers, reflétant la variation de la rigueur des réglementations imposées.
On peut s'attendre à ce que différentes restrictions affectent différents types de mobilité de différentes manières. Afin de démêler les effets indépendants des mesures politiques étudiées, nous avons utilisé une simple analyse statistique qui estime l'impact différentiel de chacune des mesures étudiées sur la mobilité depuis la date de mise en œuvre de la mesure (5). La taille des impacts estimés peut être interprétée comme un effet net d'une politique donnée sur la mobilité en points de pourcentage et est spécifique au type de mobilité considéré.
Les schémas de mobilité observés suggèrent que les gens pourraient avoir répondu aux risques pour la santé de COVID-19 au-delà de ce qui était requis par les mesures politiques de distanciation formelles (voir aussi Midões, 2020 et Toxvaerd, 2020). Pour tenir compte d'une telle possibilité d'auto-isolement, de manière similaire à ce que nous avons fait pour les variables politiques, nous avons inclus dans le modèle de régression six variables de contrôle qui se rapprochent de la propagation de la maladie dans le pays, mesurant les effets incrémentiels sur la mobilité des premier, millième et centième et millième ont déclaré des décès dans chaque pays particulier. (6) En outre, nous avons ajouté des contrôles pour les jours fériés et les jours de la semaine dans le modèle pour tenir compte du fait que le rôle des jours de semaine changeait au fil du temps au-delà la référence en raison de la saisonnalité des schémas de mobilité.
Les résultats, présentés dans la figure 2, indiquent qu'une interdiction des événements publics (c'est-à-dire des événements avec un nombre de participants dépassant un certain seuil) est corrélée avec moins de visites et des séjours plus courts dans les magasins, les zones de loisirs, les stations de transport en commun et, dans une moindre mesure mesure, visites de parcs et lieux de travail. Les déplacements dans les épiceries et les pharmacies augmentent légèrement (peut-être en raison de l'effet de substitution), tout comme le temps passé à la maison.
Figure 2: L'impact de quatre types différents de restrictions sur la mobilité pour douze pays européens sélectionnés (avec des intervalles de confiance à 95% correspondants)
Source: Bruegel sur la base des données de https://www.google.com/covid19/mobility/.
La fermeture des écoles est corrélée à une diminution de la fréquentation des stations de transport en commun, des parcs et des lieux de travail (probablement parce que certains parents doivent rester à la maison pour prendre soin de leurs enfants) et, dans une moindre mesure, des magasins, des aires de loisirs, des épiceries et des pharmacies. En revanche, les gens passent plus de temps dans les lieux de résidence.
Les fermetures de magasins ont une forte association négative avec toute mobilité, à l'exception de l'augmentation du temps passé à la maison et dans les parcs. Cela peut indiquer que les fermetures de magasins détournent les gens vers les parcs, bien que nous devrions noter l'écart type relativement important de l'estimation pour les parcs.
Les restrictions imposées aux déplacements non essentiels de la résidence semblent avoir réduit toutes les formes de mobilité, en particulier dans les parcs, les épiceries et les pharmacies, la vente au détail et les loisirs, et ont entraîné une augmentation du temps passé à la maison.
Les effets estimés des informations sur la propagation de la maladie (cas et décès) corroborent le point de vue selon lequel les gens ont répondu à la pandémie en réduisant leur mobilité au-delà des politiques de distanciation formelles.
Nous avons effectué plusieurs contrôles de robustesse sur nos résultats: des mesures alternatives de la propagation de COVID-19 comme moyen de tenir compte de l'auto-distanciation dans les modèles, des contrôles pour la période du Carnaval et une politique « placebo '' avec un (uniformément) au hasard date de mise en œuvre générée pour chaque pays. Nos résultats se sont révélés très robustes par rapport à ces spécifications alternatives.
Nous reconnaissons plusieurs limites de notre analyse en ce qui concerne ses implications politiques: les associations estimées représentent les effets nets moyens pour les douze pays étudiés, cachant toute variation entre pays; nous avons ignoré toute inertie ou retard dans les effets; la révocation d'un règlement peut avoir un impact différent sur la mobilité, en termes de taille et de vitesse, que de l'imposer; et bien que nous soyons enclins à croire qu'une partie importante des changements observés dans les schémas de mobilité a été provoquée par les politiques de distanciation étudiées, nous ne pouvons pas exclure la causalité inverse, c'est-à-dire que les changements de politique que nous envisageons peuvent avoir été en partie, directement ou indirectement , une réponse aux changements de schémas de mobilité déjà visibles ou attendus.
Malgré toutes ces limites, à en juger par la mesure de l'ajustement de ces régressions, nous pensons que notre analyse fournit un compte rendu simple et raisonnable des schémas de mobilité et du rôle des politiques de mobilité.
Implications pour les politiques publiques
Plusieurs pays, en Europe et ailleurs, ont initié ou envisagent un assouplissement progressif des restrictions (voir également Commission européenne, 2020). On pourrait envisager une réouverture par étapes en commençant par les dérégulations présentant le risque le plus faible et / ou le rendement le plus élevé en premier, tandis que les options à haut risque (par exemple les événements publics) rouvriraient en dernier.
Les décisions concernant l'assouplissement des restrictions, ainsi que toute réimposition de restrictions à mesure que de nouvelles poussées d'infection se produisent, doivent tenir compte de l'effet possible de restrictions spécifiques sur la mobilité.
L'analyse présentée dans ce billet de blog quantifie et démêle les différents effets. Étant donné que la réduction de la mobilité sur les lieux de travail, de vente au détail et de loisirs, d'épiceries et de pharmacies, ou d'autres lieux affecte la productivité et la demande globale, elle met également en lumière les coûts des restrictions étudiées.
Observations clés de cette analyse:
- Chacune des quatre mesures d'éloignement étudiées est associée à une forte baisse des schémas de mobilité observés en Europe.
- L'annulation d'événements publics semble avoir moins d'impact sur la plupart des formes de mobilité que les autres mesures que nous avons couvertes, bien qu'elle semble avoir déclenché l'ajustement volontaire des schémas de mobilité, étant la première politique de distanciation majeure mise en œuvre dans la plupart des pays.
- Les fermetures d'écoles semblent avoir un impact négatif significatif sur toutes les formes de mobilité en dehors de la résidence. La fermeture de magasins semble avoir un effet négatif similaire et, dans de nombreux cas, plus important sur la mobilité. Nous notons cependant qu'il est difficile de démêler complètement leurs effets car les écoles et les magasins ferment souvent à peu près en même temps.
- L'imposition de restrictions sur les mouvements non essentiels semble avoir des impacts importants sur la mobilité.
- Notre analyse suggère que les gens ont répondu aux cas et décès signalés de COVID-19 et se sont auto-isolés au-delà de toute restriction légale formelle imposée.
Ces effets des restrictions de mobilité ont probablement ralenti la propagation de la maladie. Dans le même temps, les baisses significatives des visites sur le lieu de travail sont susceptibles d'être associées à une perte de productivité regrettable (selon la nature du travail effectué et sa possibilité de télétravail) et à des perturbations des chaînes de valeur. En outre, la baisse de la mobilité dans d'autres domaines, notamment la vente au détail, les loisirs, l'épicerie et les pharmacies, est susceptible de coûter des moyens de subsistance dans ces secteurs (en particulier ceux qui ne se prêtent pas à la fourniture en ligne). Notre analyse éclaire les débats sur ces compromis en quantifiant les impacts sous-jacents sur la mobilité.
Remerciements
Martin Kahanec remercie chaleureusement le Mercator Senior Fellowship de Bruegel pendant le travail sur ce blog. Les auteurs remercient Enrico Bergamini de nous avoir fourni les données utilisées dans une version antérieure de ce blog.
Références
Aktay, A., S. Bavadekar, G, Cossoul, J. Davies, D. Desfontaines, A. Fabrikant… R.J. Wilson (2020) «Google COVID-19 Community Mobility Reports: Anonymization Process Description (version 1.0)», mimeo
Commission européenne (2020) Feuille de route européenne commune pour la levée des mesures de confinement du COVID-19, disponible sur https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/communication_-_a_european_roadmap_to_lifting_coronavirus_containment_measures_0.pdf
Google LLC (2020) Rapports de mobilité communautaire Google COVID-19, consulté le 21 avril 2020, disponible sur https://www.google.com/covid19/mobility/
Hale, T., S. Webster, A. Petherick, T. Phillips et B. Kira (2020) Suivi des réponses du gouvernement Oxford COVID-19, Blavatnik School of Government, disponible sur https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker
Midões, C. (2020) «Distanciation sociale: les individus ont-ils agi devant les gouvernements?» Blog Bruegel, 7 avril, disponible sur: https://www.bruegel.org/2020/04/social-distancing-did-individuals-act-before-governments/
Presse- und Informationsamt der Bundesregierung (PIB) (2020) ‚Vereinbarung zwischen der Bundesregierung und den Regierungschefinnen und Regierungschefs der Bundesländer angesichts der Corona-Epidemie in Deutschland’, Nr. 96, 16 mars, gouvernement fédéral d'Allemagne
Toxvaerd, F. (2020) ‘Equilibrium Social Distancing’, Cambridge Working Papers in Economics: 2021, disponible sur https://www.inet.econ.cam.ac.uk/working-paper-pdfs/wp2008.pdf
Veugelers, R. et G. Zachmann (2020) «Racing contre COVID-19: une stratégie vaccinale pour l'Europe», Contribution politique 7/2020, Bruegel, disponible sur https://www.bruegel.org/wp-content/uploads/2020/04/PC-07-2020-210420.pdf
(1) Selon Aktay et al (2020), les séries chronologiques sur la mobilité sont créées à partir de données anonymisées et agrégées d'utilisateurs qui ont opté pour l'historique de localisation, qui est désactivé par défaut sur leurs appareils Android. L'historique des positions peut être activé et désactivé à partir de leurs comptes Google et les données de l'historique des positions peuvent être supprimées directement de leur chronologie.
(2) La valeur de référence est la valeur médiane, pour le jour de la semaine correspondant, pendant la période de 5 semaines du 3 janvier au 6 février 2020.
(3) Presque tous les téléphones intelligents et tablettes, à l'exception de ceux fournis par Apple, appartiennent à cette catégorie.
(4) Statcounter GlobalStats, disponible sur (consulté le 27 avril 2020): https://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/europe?fbclid=IwAR2Qyf-43sTxCVu9-77tL5CRJRzQ4lwmW2_3EoLA9VlMcnudm
(5) Plus précisément, nous avons utilisé un modèle de régression linéaire dans lequel nous avons approximé les impacts des politiques sur la mobilité par une fonction d'étape où les étapes se produisent aux dates auxquelles des politiques particulières ont été mises en œuvre. Nous avons adapté une fonction échelonnée aux schémas de mobilité observés dans les douze pays au niveau des sous-régions (subdivision géopolitique de haut niveau au sein des pays).
(6) De même que pour les variables politiques, nous avons modélisé les impacts de la propagation de la maladie sur la mobilité en utilisant une fonction d'étape où les étapes se produisent aux dates où les cas ou décès respectifs ont été annoncés.
Citation recommandée:
Kahanec, M., L. Lafférs et J.S. Marcus (2020) «L'impact des restrictions COVID-19 sur la mobilité individuelle», Blog Bruegel5 mai
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