With the goal of stopping COVID-19 infections, several countries adopted social distancing regulations, including closure of non essential establishments and mobility restrictions. This paper estimates the impact of these regulations on property crime in the state of São Paulo. The impact is estimated using a Bayesian spatiotemporal model, and is disaggregated by microregions. The space variability of the impact is used to infer which observed variables characterize places with higher probability of impact. We found that most microregions experienced a decrease in property crime, and that these places are characterized by higher isolation indices and less receipt of emergency cash transfers.

Com o objetivo de frear o número de infecções por COVID-19, vários países adotaram regulamentações de distanciamento social, incluindo o fechamento de estabelecimentos não essenciais e restrições de mobilidade. Este artigo estima o impacto dessas regulamentações sobre os crimes contra a propriedade no estado de São Paulo. O impacto é estimado usando um modelo espaço-temporal Bayesiano e é desagregado por microrregiões. A variabilidade espacial do impacto é usada para inferir quais variáveis observadas caracterizam os locais com maior probabilidade de terem sido impactados. Os resultados indicam que a maioria das microrregiões sofreu uma redução nos crimes contra a propriedade e que esses locais são caracterizados por índices de isolamento mais altos e menos recebimento de transferências emergenciais de dinheiro.