jueves, febrero 17, 2022

El primer año de pandemia y su impacto en la pobreza y la desigualdad

Introducción

El INEI acaba de publicar un importantísimo estudio descriptivo de la demografía peruana de cara al bicentenario de la independencia del Perú. Aparte de revelar que nos encontramos aproximadamente en la mitad del trayecto de aprovechamiento del bono demográfico, también nos presenta los datos históricos del comportamiento de los niveles de vida del Perú de los últimos 17 años -incluyendo el primer año de la pandemia COVID19. Los indicadores que revisamos en este artículo son la pobreza, el empleo y la desigualdad debido a la importancia del debate sobre el desarrollo en nuestro país.

Cómo la pandemia evaporó los avances contra la pobreza

Observando la evolución de la pobreza y la pobreza extrema se puede advertir el fuerte descenso de ambos porcentajes, observándose en los últimos años un comportamiento estacionario alrededor del 20% de la población para el primer caso, y 3% aproximadamente para el segundo. Esta suerte incapacidad del sistema económico, político y social para erradicar el problema de la pobreza completamente de nuestro país ha sido motivo de mucho debate, señalándose que hay un núcleo duro de la pobreza a la cual hay que atacar con una nueva estrategia. Quizás el acuerdo más importante logrado a nivel de políticas públicas, luego de este debate, fue la necesidad de elevar los niveles de la productividad del país. Este objetivo sin embargo tendría un importante factor limitante: el muy elevado grado de informalidad del mercado laboral.

Este debate ha quedado en suspenso y también ha paralizado la implementación de las políticas que afirmaran una senda de crecimiento de la productividad. El Plan Nacional de Competitividad y Productividad lanzado en julio de 2019 se ha casi congelado con un avance al 36.6%. Esto ha sido así porque el país junto con el resto del planeta fue sorprendido por un fenómeno exógeno sin precedentes: la pandemia del COVID19. El impacto de este acontecimiento ha sido de tal magnitud que las ganancias en términos sociales de más de una década y media de reducción consistente de la pobreza, nos ha hecho retroceder una década atrás.


Este fenómeno no es una novedad. En un artículo que escribí en el 2004 para desco, señalé este carácter bivalente de la relación de la pobreza con respecto al crecimiento económico (la elasticidad pobreza-producto). Cuando estamos creciendo, la pobreza se reduce lentamente, como resultado del “goteo”. Pero cuando ocurre una crisis, la pobreza aumenta súbitamente, lo que llamé coloquialmente como el “vaporeo”. En aquel entonces escribí lo siguiente:

“[E]n el caso peruano, bastaría solo un año de recesión económica para desmoronar los beneficios logrados por once años de crecimiento económico.” (Rev. Quehacer Nro.150, 2004: pp. 103-112)

Esta regla práctica parece haberse verificado, por desgracia, en nuestro país. A partir de un análisis del comportamiento de la pobreza monetaria entre 1985-1994 advertí que, por cada punto de crecimiento económico, la pobreza se redujo en promedio en -0.2%. En contraste, por cada punto de decrecimiento económico, la pobreza aumentó en 2.2%. La severa crisis económica asociada al férreo confinamiento dispuesto por el gobierno, como un intento de enfrentar la crisis sanitaria, nos ha costado casi una década de avances en la reducción de la pobreza.

Las reflexiones posteriores a lo sucedido ya son un lugar común para los analistas. El crecimiento económico no ha garantizado un sistema de protección social sólido que permita a la población peruana afrontar las vulnerabilidades de origen extraeconómico como ha sido la pandemia. El próximo evento que podría evaporar las ganancias del bienestar sin posibilidad de que la población pueda afrontarla adecuadamente podría ser un terremoto, un fenómeno del Niño más severo, u otro estrés asociado a nuestra falta de previsión de políticas de largo plazo.

La desigualdad se aprovechó de la pandemia y la informalidad

Me gustaría afirmar algo similar a lo observado en la naturaleza bivalente de la elasticidad pobreza-producto, debido a que se observa un súbito empeoramiento de la desigualdad dejándolo en la misma situación que hace una década atrás. Pero no es posible, porque la literatura económica peruana no ha verificado una asociación entre el crecimiento y la desigualdad en nuestro país. La hipótesis usual es pensar que la desigualdad se relaciona con el crecimiento como una curva U invertida propuesta por Kuznets.

En el Perú, la desigualdad se ha ido reduciendo poco a poco en el largo plazo, acentuándose ésta disminución durante el ajuste macroeconómico de inicios de los noventas, algo que se llamó después como una mejora “perversa” de la distribución del ingreso de la población.


Este fenómeno se explicaría, en palabras de Escobal y Agüero (Instituto Cuánto, 1996: pp.41-59), porque los sectores medios y altos redujeron fuertemente su consumo debido a la crisis y la hiperinflación, mientras que los sectores más pobres lograron enfrentar mejor la crisis, gracias a la importancia del autoconsumo en su consumo familiar.

Pero ¿Qué hizo que la desigualdad se incremente tan rápidamente durante el primer año de la pandemia a diferencia del ajuste estructural de inicios de los noventa? La explicación podría tener múltiples fuentes. La principal -en mi opinión- es que los niveles socioeconómicos más altos y parte de los medios, por la naturaleza de sus ocupaciones, tenían mejores posibilidades para afrontar el confinamiento gracias al acceso a la tecnología y el trabajo remoto. Por otro lado, las familias cuyos perceptores de ingresos se encontraban en el mercado laboral formal han tenido más oportunidades para afrontar la crisis debido a que las ayudas del gobierno se han canalizado en un primer momento con mayor viabilidad para ellos (subvenciones a las planillas salariales, programa de crédito Reactiva, etc.). A pesar de esto, muchos trabajadores formales perdieron sus empleos y parte de sus ingresos por la gravedad de la crisis, abonando a un aumento del empleo informal en nuestro país en casi 3 puntos porcentuales durante el 2020. Esto significó el retroceso de una década de avances en la formalización de la mano de obra ocupada en el Perú.


La informalidad ha sido un factor agravante de la desigualdad y, al mismo tiempo, un factor limitante del manejo efectivo de la pandemia. Mientras que, por un lado, teníamos que aquellas familias cuyos perceptores se encontraban laborando en el sector formal, o bien podían absorber los costos adicionales de trabajar de manera remota en aquellas ocupaciones donde era posible hacerlo, o bien podían asumir los costos adicionales de protección y cuidado para evitar contagiarse al salir a trabajar presencialmente. Por el otro lado, teníamos que para aquellas familias cuyos perceptores se encontraban laborando en el sector informal, la sobrevivencia diaria dependía de su urgencia de volver a trabajar de manera presencial. Para ellos, se les abrió una suerte de dilema de supervivencia, quedarse a morir de inanición en casa cumpliendo con el confinamiento o salir a trabajar presencialmente y afrontar un elevado riesgo de contagiarse y de morir por COVID19. Esta situación obligó a las clases populares a rechazar masivamente las medidas de confinamiento, lo que conllevó a una incapacidad del gobierno de manejar adecuadamente la crisis sanitaria a nivel nacional. Los contagios y las muertes por COVID19 se elevaron finalmente por muy encima de las expectativas de los expertos sanitarios. Muchos argumentaron que, si el gobierno hubiera distribuido oportunamente los bonos monetarios necesarios para evitar la salida de la población a las calles para trabajar, quizás se habría evitado el desborde de los contagios y la mortalidad.

Lo cierto es que la demora de la distribución de los bonos para las familias más necesitadas se debió a que era necesario resolver un grave problema administrativo en el Estado asociado a la informalidad predominante en el mercado laboral: los registros demográficos nacionales disponibles estaban desactualizados o incompletos, y mucha información relevante simplemente no existía. Se constató que tenemos un Estado mínimo en verdad, que no cuenta con un registro actualizado y confiable de cuántos peruanos y peruanas hay y donde se encuentran a una fecha determinada. Construir registros demográficos para la población objetivo en medio de la pandemia fue todo un reto que finalmente se logró con esfuerzos interministeriales nunca antes vistos. Pero es necesario que este esfuerzo se complete para toda la población y se convierta en un sistema fundamental de la gestión pública para brindar viabilidad a un amplio rango de políticas públicas.

¿Dónde se produjo la desigualdad?

Como ya se ha argumentado, la pandemia del COVID19 exacerbó los mecanismos de desigualdad del ingreso por diversas razones: el carácter formal o informal del trabajo, la naturaleza de la ocupación previamente realizada que permitiera su realización remota o en oficina, el grado de acceso a la tecnología y conectividad, la disponibilidad de servicios médicos para atender el COVID y la disponibilidad de productos para prevenir los contagios (mascarillas, alcohol, transporte público o privado, etc), y la distribución oportuna de recursos y financiamiento de bajo costo (público o privado) para contener o reactivar los sectores económicos gravemente afectados por la pandemia.

Una mirada en base a la Encuestas de Hogares nos permite realizar algunas observaciones en términos geográficos de lo que ocurrió con la desigualdad de los ingresos en el contexto de fuerte caída de los ingresos per cápita. La pregunta busca descubrir si la caída de los ingresos medios se ha producido de manera más o menos homogénea a nivel nacional manteniendo de esta manera la desigualdad global intacta; o si, por el contrario, estas han seguido un patrón diferenciado entre grupos poblacionales, o al interior de los propios grupos poblacionales de manera tal que han alterado la desigualdad inicial, intensificándola o reduciéndola.

Una caída generalizada de los ingresos medios con ritmos distintos

Para comenzar, tenemos la evaluación del comportamiento de los ingresos medios. Se puede advertir que todos los dominios bajo estudio tuvieron un fuerte recorte entre 2019 y 2020. El dominio más afectado ha sido el que alberga a la población de Lima Metropolitana quienes vieron que sus ingresos medios se redujeron en un -24%, 5 puntos porcentuales por encima de lo observado a nivel nacional (-19%). Es posible que el confinamiento severo, también conocido como “martillazo” en alusión a la búsqueda de aplanar la curva de contagios, haya tenido tanto éxito al ser implementado, respecto al resto del país, que habría ocasionado una muy severa paralización de la actividad económica en relación a lo ocurrido en los otros dominios. En contraste, llama la atención la caída de -9% para la selva y la sierra norte, lo que podría ser un indicador que la desigualdad en ambos dominios podría haber quedado intacta entre 2019-2020.


Lima: ¿Quién se ha llevado mi pedazo de torta?

Puesto que la capital del país concentra también a la cuota más grande de población (alrededor de la tercera parte del país), Lima se convierte en la gran perdedora de su parte en la torta de ingresos del país (-3 pp). Estos puntos perdidos han sido ganados por la población de la costa norte, la sierra centro y la selva, cada uno con +1 pp respectivamente. Este resultado es una evidencia de que la dinámica de la caída de los ingresos medios entre dominios ha jugado más bien a favor de una mayor equidad entre ellos. Esto podría deberse a que la dureza del “martillazo” del confinamiento habría sido más severa en la capital que en el resto del país. El gráfico a continuación, muestra en resumen cómo Lima Metropolitana y la costa en general, la inmovilidad ha sido más profunda para sus residentes que para el resto del país. Algo que con toda seguridad afectó duramente a las economías informales y naturalmente también, a las formales.

Ilustración 1 Movilidad promedio al centro de trabajo según región durante el 2020

     Elaboración propia con información de Google Mobility Trends (https://www.google.com/covid19/mobility/)

Las regiones y sus desigualdades pandémicas

El análisis desarrollado hasta este punto permite obtener conclusiones sobre el comportamiento de la desigualdad en relación con las otras regiones o dominios de estudio de las ENAHO. Pero nos falta indagar sobre lo que ocurrió con la desigualdad al interior de las poblaciones pertenecientes a cada uno de los dominios.

Los datos comentados a continuación, evidencian que gran parte del aumento de la desigualdad total durante el primer año de la pandemia se debió principalmente a un incremento de las diferencias de los ingresos poblacionales al interior de cada dominio. La costa centro, la costa sur, y Lima Metropolitana tuvieron un crecimiento muy fuerte de la desigualdad al interior de sus poblaciones, medidos por el índice de Gini[1], con 7.1, 6.5 y 6.1 pp de incremento entre 2019 y 2020 respectivamente. Este comportamiento se debe a que se ha ampliado la brecha entre los más pobres y los más ricos en el país. El cuadro de ratios de percentiles ayuda a visualizar esta idea, siendo el caso más fuerte con la ratio p90/p10 (el que relaciona el ingreso de la persona que se encuentra en la frontera del 10% más rico comparado con el que se encuentra en el límite del 10% más pobre) que ha aumentado de 7.2 a 8.2 veces.


También se ha ampliado, pero levemente, las distancias del resto de ratios: en primer lugar, tenemos la ratio p90/p50 (el del límite del 10% más rico, con el que está exactamente al medio del total de la distribución) que pasó de 2.6 a 2.8, p75/p25 (el que está al límite del 25% superior con el que está en el límite del 25% inferior) que pasó de 2.7 a 3.0, y p75/p50 que subió de 1.6 a 1.7. Finalmente, la reducción de las ratios p10/p50 de 0.4 a 0.3 evidencia que la persona que está en el límite del 10% más pobre ha visto reducir la importancia de sus ingresos con respecto a lo que terminó ganando el que está al centro de la distribución; en tanto que la ratio p25/p50 se ha mantenido constante para el periodo bajo análisis. Esto es lo que quizás se encuentre detrás de la ligera reducción de la desigualdad en la sierra norte, y la estacionariedad de la misma en la selva.

A manera de conclusión

La pandemia del COVID19 ha expuesto las debilidades de la sociedad peruana, al arrasar con los importantes avances en términos de la lucha contra la pobreza. Esto ha sido así por una serie de factores que han estado a la saga de un problema tan gravoso como lo es el empleo informal. Como resultado, las desigualdades al interior de las regiones se exacerbaron, mientras que la desigualdad interregional por el contrario más bien se volvió más equitativa debido a que la pérdida de ingresos ha sido fuerte principalmente en la ciudad capital.

¿Cómo superar este entrampamiento? En primer lugar, hay que pensar en reformular y lanzar el Plan Nacional de Competitividad incluyendo sólidos capítulos que estimulen no sólo la competitividad sino también de la productividad adicional derivada de los recursos nuevos a invertir en nuestra sociedad. De lo que se trata es que la desigualdad mejore no porque pierdan los ricos, sino porque ganan las clases medias y las más pobres. En segundo lugar, y en línea con lo anterior, es importante trabajar un nuevo modelo de lucha contra la informalidad haciendo un seguimiento exclusivo de los avances en dicho indicador, en el marco del diálogo social impulsado por la secretaría técnica del Consejo Nacional del Trabajo en coordinación con el Consejo Nacional de Competitividad. Empresarios, trabajadores, academia y políticos trabajando juntos, si pueden lograr que el Perú salga de su marginalidad y se posicione en una ruta de mejora competitiva, libre de pobreza y con baja desigualdad, en el gran juego del comercio internacional de bienes y servicios.

Pero aún falta ver los datos del impacto de la pandemia del segundo año, 2021, para ver el tamaño del reto que afrontar.



[1] El índice de Gini mide la desigualdad en un rango de 0 a 1. Si el indicador es cercano a uno, hay más desigualdad mientras que más cercano a cero, habría menos desigualdad. Se presenta con decimales o sino como porcentaje.

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