Datos confirman el impacto desigual de las cuarentenas en las provincias ricas y pobres

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Según datos, confirman impacto desigual de las cuarentenas en las provincias.

Por Jorge Paz (*publicado en Chequeado.com)

Hay varios índices que pasaron a ser parte de nuestra vida cotidiana desde que la COVID-19 se extendió por el mundo. Llegaron como consecuencia de la necesidad de medir ciertos fenómenos relacionados con la pandemia y sus consecuencias. Uno de ellos es el índice de movilidad que elabora Google.

Esta medición nos ayuda a analizar una pregunta que se repitió en las últimas semanas: ¿cuánto está respetando la población las distintas cuarentenas en el país? El presidente de la Nación, Alberto Fernández, llegó a decir, incluso, que no había cuarentena porque la gente no respetaba las medidas de aislamiento.

El índice de Google muestra la movilidad de la población en 6 aspectos: tiendas y espacios de ocio, supermercados y farmacias, parques, estaciones de transporte, lugares de trabajo y zonas residenciales. Este índice se calcula siguiendo el movimiento de las personas según información anónima tomada de sus teléfonos celulares, precisa la empresa, y fue utilizado por distintos políticos, como por ejemplo el gobernador de la Provincia de Buenos Aires, Axel Kicillof.

Distintas cuarentenas en el país

La medida que tomaron la gran mayoría de los países del mundo para combatir el contagio del coronavirus SARS-CoV-2 fue el aislamiento de la población. El objetivo del aislamiento social, preventivo y obligatorio (ASPO), así como del distanciamiento social, preventivo y obligatorio (DISPO), es la recuperación del mayor grado de normalidad posible en cuanto al funcionamiento económico y social, pero con mayores cuidados.

El índice de movilidad de Google permite seguir la evolución temporal del cumplimiento efectivo de las medidas impuestas. Al inicio del aislamiento, anunciado el 20 de marzo último, la movilidad se redujo abruptamente a nivel nacional: a fines de marzo los lugares de trabajo estaban un 57% por debajo de la movilidad que tenían previo a la pandemia. Actualmente, se encuentran un 18% por debajo, lo que muestra que la movilidad aumentó.

Pero, dentro de este marco, cada jurisdicción adoptó distintas medidas de aislamiento y avanzó o retrocedió según la evolución del número de contagios registrado en cada distrito (provincia o municipio). Por este motivo, por los avances y retrocesos, así como por las distintas etapas que fueron pasando los lugares, resulta muy difícil seguir la fase de la cuarentena en la que se encuentra cada provincia en cada momento del tiempo, dificultad a la que se suma las decisiones de municipios específicos.

Por esto mismo, nos enfocaremos en la Ciudad y la Provincia de Buenos Aires, donde se concentra la mayor cantidad de casos, así como en las provincias de Chaco -la cual fuera la tercera jurisdicción con más casos detrás de la Ciudad y la Provincia de Buenos Aires- y Jujuy -la provincia que actualmente ocupa el tercer lugar y fue destacada en el último anuncio del Presidente por estar viviendo una situación crítica por la alta ocupación de su sistema de salud-.

La diferencia entre estas jurisdicciones, como se ve en el gráfico, inicialmente fue muy pequeña, pero luego se fue acrecentando.

 

 

 

Al pasar los días, las diferencias comenzaron a notarse. Ciertas provincias, como Chaco y Jujuy, se distanciaron de otras jurisdicciones, como la Ciudad de Buenos Aires. Claro está que el número de casos informados estaba creciendo con mayor virulencia en esta última jurisdicción. Así, las reacciones de las personas ante las medidas adoptadas por los gobiernos de los niveles provincial y municipal fueron muy diferentes.

Ante el aumento del número de casos y la imposición de nuevas medidas preventivas el 20 de junio último, la provincia de Jujuy, por ejemplo, redujo su movilidad, como se ve en los datos de Google del 19 y del 23 de junio. En Chaco, por su parte, con un número de casos mayor y en ascenso, también se endureció la cuarentena el 14 de junio último, pero, si bien cayó un poco la movilidad, lo hizo en menor medida, como se ve en el gráfico.

¿Por qué no se cumple?

Un efecto indirecto de las cuarentenas tiene que ver con las condiciones de vida y éstas con la estructura de los mercados laborales. La inmovilidad puede traducirse en pérdidas de ingresos, mayores cuanto más informales y precarizados están los mercados laborales. El teletrabajo no es una opción para los empleos precarios inestables, como las “changas”. Cuanto mayor es la proporción de la población cuya subsistencia depende de estos empleos, menor es la posibilidad de que se queden en sus casas, como se explicó en esta nota.

Si se descompone el índice de movilidad de Google en los motivos por los cuales la gente se mueve, todo se aclara. Los datos más recientes muestran que los habitantes de la CABA y de Chaco tienen la misma movilidad por recreación, pero que la gran diferencia la hace la movilidad a los lugares de trabajo.

 

 

 

Estos datos muestran que las diferencias entre jurisdicciones como la CABA y Chaco están motivadas por los desplazamientos al trabajo. Una economía, como la de Chaco, mucho más informalizada, con un nivel de pobreza que se sitúa en el polo opuesto al registrado en la CABA (ver gráfico), ha regresado en agosto último al nivel de movilidad en lugares de trabajo que tenía una semana antes de decretada la cuarentena.

Relación entre la (in)movilidad y la pobreza

 

 

 

Por eso no es sorprendente encontrar la correlación que puede advertirse en el gráfico anterior, donde se ve que las provincias con mayor tasa de pobreza en 2020 también muestran una mayor movilidad por trabajo actualmente.

También está el caso de provincias extremadamente pobres, como Formosa, que tienen un grado de inmovilidad aún menor que el de Chaco y menor pobreza. Esta variabilidad podría estar determinada también por la cantidad de casos confirmados en una u otra provincia, ya que mientras en Chaco hay 423 casos confirmados por cada millón de habitantes, en Formosa hay 13, según los datos oficiales.

 

* El autor es Doctor en Economía y doctor en Demografía, e investigador principal del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet).

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