Resumo Qual o efeito das políticas de distanciamento social na disseminação do novo coronavírus? As políticas de distanciamento social ganharam destaque como as mais capazes de conter contágio e salvar vidas. Nosso objetivo neste artigo é identificar o efeito causal das políticas de distanciamento social no número de casos confirmados da COVID-19 e na velocidade de contágio. Alinhamos nosso argumento principal com o consenso científico existente: políticas de distanciamento social afetam negativamente o número de casos de contaminação. Para testar esta hipótese, construímos um banco de dados com informações diárias sobre 78 países afetados no mundo. Calculamos várias medidas relevantes a partir de informações publicamente disponíveis sobre o número de casos de infectados e mortes, a fim de estimar efeitos causais para efeitos em curto prazo e cumulativos de políticas de distanciamento social. Usamos uma abordagem de time-series cross-sectional matching a fim de parear históricos observáveis dos países. Efeitos causais (ATTs e ATEs) podem ser extraídos através de um estimador dif-in-dif. Resultados mostram que as políticas de distanciamento social reduzem o número agregado de pessoas contaminadas em 4.832 em média (ou 17,5/100 mil), mas apenas quando medidas rigorosas são adotadas. Esse efeito parece se manifestar a partir da terceira semana.

Abstract What is the effect of social distancing policies on the spread of the new coronavirus? Social distancing policies rose to prominence as most capable of containing contagion and saving lives. Our purpose in this paper is to identify the causal effect of social distancing policies on the number of confirmed cases of COVID-19 and on contagion velocity. We align our main argument with the existing scientific consensus: social distancing policies negatively affect the number of cases. To test this hypothesis, we construct a dataset with daily information on 78 affected countries in the world. We compute several relevant measures from publicly available information on the number of cases and deaths to estimate causal effects for short-term and cumulative effects of social distancing policies. We use a time-series cross-sectional matching approach to match countries’ observable histories. Causal effects (ATTs and ATEs) can be extracted via a dif-in-dif estimator. Results show that social distancing policies reduce the aggregated number of cases by 4,832 on average (or 17.5/100 thousand), but only when strict measures are adopted. This effect seems to manifest from the third week onwards.

Resumen ¿Cuál es el efecto de las políticas de distanciamiento social en la diseminación del nuevo coronavirus? Las políticas de distanciamiento social salieron a la fama como las más capaces de contener el contagio y salvar vidas. Nuestro objetivo en este artículo es identificar el efecto causal de las políticas de distanciamiento social en el número de casos confirmados de COVID-19 y en la velocidad de contagio. Alineamos nuestro argumento principal con el consenso científico existente: las políticas de distanciamiento social afectan negativamente el número de casos de contaminación. Para probar esta hipótesis, construimos un banco de datos con información diaria sobre 78 países afectados. Calculamos varias medidas relevantes a partir de la información disponible públicamente sobre el número de casos de infectados y muertes para estimar los efectos causales a corto plazo y acumulativos de las políticas de distanciamiento social. Utilizamos un enfoque de time-series cross-sectional matching para emparejar los historiales observables de los países. Los efectos causales (ATT y ATE) se pueden extraer a través de un estimador dif-in-dif. Los resultados muestran que las políticas de distanciamiento social reducen el número agregado de personas contaminadas en 4.832 en media (o 17,5/100 mil), pero solo cuando se adoptan medidas estrictas. Este efecto parece manifestarse desde la tercera semana.

Artigo Compromisso institucional com a transparência pública tem relação negativa com corrupção e má gestão governamental? A instituição de Lei de Acesso à Informação (LAI) reduz o custo de acesso à informação pública e o controle dos governantes sobre ela, possibilitando o monitoramento do governo. Assim, maior transparência melhoraria a performance governamental. Para testar a hipótese, usamos modelos de regressão linear para 320 municípios brasileiros. Empregamos 3 medidas do compromisso institucional dos municípios com a transparência pública: a) a regulamentação da LAI no município; b) o grau de regulamentação com base nos dispositivos da LAI em nível local; e c) o tempo de adesão como medida de institucionalização da transparência pública. Como medida de performance, consideramos irregularidades de corrupção e má gestão identificadas nos relatórios de auditorias da Controladoria-Geral da União via sorteios públicos (2011-2015), com classificação usando aprendizado de máquina não supervisionado. Os resultados da análise são 3: a) a adesão dos municípios à LAI ainda é muito reduzida; b) nos municípios que aderiram, transparência não apresenta associação com a performance governamental; e c) apenas desenvolvimento econômico e qualidade da burocracia apresentam correlação negativa com o número de irregularidades. Os resultados indicam que o esforço na direção de uma gestão mais transparente ainda não gerou os resultados esperados.

Abstract Does institutional commitment to public transparency reduce corruption and public mismanagement? The regulation of freedom of information laws (FOI) reduces the cost of accessing public information and the control of government officials over it, allowing for monitoring of the government. Thus, greater transparency improves government performance. To test the hypothesis, we used linear regression models for 320 Brazilian municipalities. We employ three measures of municipality institutional commitment to public transparency: FOI regulation in the municipality; the degree to which the local level regulation was based on the national law’s provisions; and time the municipality took to adhere to the legislation, as a measure of institutionalization of public transparency. As a performance measure, we consider corruption and mismanagement irregularities identified in the audit reports of the Comptroller General of Brazil (2011-2015), with classification using unsupervised machine learning. The results are threefold: the municipalities’ adherence to FOI is still very low; in the municipalities that regulated the law locally, transparency is not seen to be associated with government performance; only economic development and quality of bureaucracy have a negative correlation with the number of irregularities. These results indicate that the effort towards more transparent management has not yet generated the expected results.

Resumen ¿El compromiso institucional con la transparencia pública reduce la corrupción y la mala gestión del gobierno? La institución de la Ley de Acceso a la Información (LAI) reduce el costo de acceso a la información pública y el control de los funcionarios del gobierno sobre ella, lo que permite que el gobierno sea monitoreado. Por lo tanto, una mayor transparencia mejoraría el desempeño del gobierno. Para probar la hipótesis, usamos modelos de regresión lineal en 320 municipios brasileños. Empleamos tres medidas del compromiso institucional de los municipios con la transparencia pública: la regulación de la LAI en el municipio; el grado de regulación basado en las disposiciones de la LAI a nivel local; y el tiempo de adhesión como medida de institucionalización de la transparencia pública. Como medida de rendimiento, consideramos las irregularidades de corrupción y mala gestión identificadas en los informes de auditoría de la Contraloría General de la Federación a través de sorteos públicos (2011-2015), con clasificación mediante aprendizaje automático no supervisado. Los resultados del análisis son tres: la adhesión de los municipios a la LAI todavía es muy baja; en los municipios que se adhirieron la transparencia no está asociada al desempeño del gobierno; y solo el desarrollo económico y la calidad de la burocracia tienen correlación negativa con el número de irregularidades. Los resultados indican que el esfuerzo hacia una gestión más transparente aún no ha generado los resultados esperados.