Die Lockerungen der Quarantänemaßnahmen zeigen bereits erste Spuren in den Daten. Sowohl die wirtschaftliche Mobilität als auch die Anzahl der bestätigten COVID-19-Erkrankungen ist in den vergangenen Tagen merklich gestiegen. Unsere Schätzungen deuten darauf hin, dass die Anzahl der Neuinfektionen in den kommenden Wochen 25% über den ohne die jüngsten Lockerungen zu erwartenden Fallzahlen liegen dürfte. Die zurückgewonnene wirtschaftliche Mobilität erlaubt aber auch wieder mehr wirtschaftliche und gesellschaftliche Aktivität, sodass die negativen Folgen des Lockdowns gemildert werden. Das in der Studie verwendete Modell kann herangezogen werden, um diesen kurzfristigen Zielkonflikt zu quantifizieren; dies liefert den politisch Verantwortlichen eine wichtige Entscheidungsgrundlage. Da sowohl ein fortgesetzter Lockdown als auch Lockerungen erhebliche negative Konsequenzen mit sich bringen, ist es umso wichtiger, durch eine bessere Test- und Quarantänestrategie und durch eine höhere Geschwindigkeit beim Impfen weitere Lockerungen zu ermöglichen, ohne damit die Gesundheit der Menschen zu gefährden.

Um den Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Mobilität und Infizierten bzw. Todesfällen abzuschätzen, wird ein Bayesianisches Panelmodell in Form einer strukturellen Vektorautoregression verwendet (Camehl und Rieth 2021). Es enthält fünf Variablen: die kumulierten COVID-19-Todesfälle, die kumulierten COVID-19-Infektionen, einen Index für Eindämmungsmaßnahmen, einen Index für wirtschaftliche Mobilität und einen Aktienpreisindex für kleinere Unternehmen. Alle Variablen bis auf den Mobilitätsindex werden logarithmiert und gehen in Niveaus in das Modell ein. Es werden 14 Verzögerungen in dem Modell verwendet. Die hohe Anzahl an Verzögerungen erlaubt belastbare Vorhersagen für mehrere Monate. Um genügend Beobachtungen für eine Schätzung der hohen Anzahl an Modellparametern zu haben, werden Daten für 44 Länder genutzt. Diese Länder stehen für etwa 80% der weltweiten COVID-19-Infizierten und Todesfälle und für drei Viertel der globalen Produktion.

Die strukturelle Identifizierung des Politikschocks erfolgt durch die Verwendung von Vorzeichenrestriktionen (Arias et al. 2018)⁷. Es wird angenommen, dass eine unerwartete Lockerung von Eindämmungsmaßnahmen den Politikindex im Modell senkt. Des Weiteren wird unterstellt, dass diese Lockerung zu einem Anstieg der ökonomischen Mobilität und einem Anstieg der Anzahl der Infizierten nach spätestens sieben Tagen führt. Die genaue Dynamik und das Ausmaß dieser Anstiege ergeben sich jedoch aus der Schätzung und hängen vom Umfang der Lockerung ab, also von der Größe des Schocks.