Detalle de la Investigación Comparativa COVID-19

Lo inédito y el alcance de la crisis provocada por un factor exógeno a los sistemas políticos de cada país, suscitó la reflexión sobre cómo algunos de ellos se desempeñaron mejor en la gestión de la pandemia que otros, cuáles fueron sus acciones y políticas públicas y sus consecuencias. Pero, en menor medida, se realizaron estudios que buscaron identificar los factores que explican estas acciones, es decir: por qué los gobiernos hicieron lo que hicieron o por qué dejaron de hacer lo que se esperaba a partir de recomendaciones de organizaciones nacionales e internacionales con experiencia reconocida en el tratamiento de epidemias y sus efectos y a partir del conocimiento de lo que parecía haber funcionado mejor.

La investigación, cuyos principales resultados se presentan en este sitio web, fue realizada con la ayuda del CNPq y buscó hacer una contribución en el sentido de identificar los factores que explican las acciones y políticas gubernamentales, al desarrollar un enfoque empírico y analítico para entender mejor la política de respuesta a la pandemia. Para esto, se realizó un estudio comparativo de 14 países de América Latina con foco principal en las acciones gubernamentales en la gestión de la pandemia, considerándose no solo aquellas relacionadas con la salud, sino también las medidas no farmacológicas y las de apoyo socioeconómico y activación económica.

En segundo lugar, el proyecto pretendió identificar efectos de las acciones gubernamentales en la trayectoria de la pandemia y sobre la sociedad, particularmente los efectos epidemiológicos y los efectos socioeconómicos, en este caso, solo de forma descriptiva, sin construir modelos causales, a partir del supuesto de la diversidad y complejidad de los factores que influyen en el mayor o menor éxito en contener las muertes y el aumento de la pobreza como consecuencia de la pandemia, lo que escapó al alcance de la investigación.

El supuesto es que la trayectoria de la pandemia resulta de decisiones, pero dentro de ciertas condiciones institucionales. Al explicar las acciones gubernamentales en la gestión de la pandemia, foco principal de esta investigación, consideramos como posibles variables que afectan estas decisiones de políticas públicas, cuatro conjuntos de factores:

Estas condiciones económicas e institucionales proporcionan diferentes tipos de recursos y demandas a los gobiernos. Pero aún así, son recursos que pueden ser movilizados de diferentes maneras, pudiendo ser aprovechados de forma eficiente o descuidados, además de tener siempre cierta elasticidad en momentos de crisis, basado en decisiones y acciones gubernamentales.

Para probar este modelo, se realizó un estudio comparativo de 14 países de América Latina, para los cuales hay datos disponibles y comparables para todas las dimensiones del modelo analítico, que son: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, México, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana y Uruguay. Fueron excluidos Cuba, Guatemala, Haití, Honduras, Nicaragua y Venezuela, por la indisponibilidad de datos en las variables consideradas.

Los elementos que componen la investigación pueden ser considerados como factores y condiciones que se interrelacionan de forma diferenciada en diferentes contextos nacionales. Para cada variable y/o dimensión de la investigación, se definieron indicadores, a partir de fuentes públicas accesibles y con datos disponibles para los países de la muestra. Para efecto de comparación y jerarquización de los países y para agregación de indicadores diversos, se construyeron índices sintéticos originales y se movilizaron otros de amplio conocimiento.

La tabla a continuación presenta los valores de los índices construidos para todas las dimensiones explicativas y también de aquello que se pretendió explicar, es decir, las acciones gubernamentales (IAG). Los índices varían de 0 a 1, siendo 1 el mejor valor o la mejor situación, y cero, el peor. Los valores están organizados en orden descendente de acuerdo con el valor del IAG.

Para las dimensiones explicativas IDH, DEM e ISS, se consideró el año 2019, que antecede a la pandemia, buscando identificar la situación de los países antes de su advenimiento. Para el cálculo del IAG se consideraron las acciones gubernamentales realizadas en 2020 y 2021, pues a partir de esa fecha, disminuyen las diferencias entre los países con la llegada de las vacunas. El indicador relativo a la posición frente a las recomendaciones de la OMS fue construido considerando esta posición durante la pandemia y el índice IBS fue calculado a partir de cálculos estadísticos descritos en la nota técnica específica.

Para probar el modelo, se utilizó la herramienta del QCA fuzzy, constatándose la validez del modelo explicativo, además de haberse identificado diferentes configuraciones que llevan al resultado deseado, es decir: acciones gubernamentales más robustas.

Los resultados se detallan en el informe de la investigación, al que se puede acceder aquí. A continuación, destacamos los principales:

La investigación también buscó identificar algunos efectos de la pandemia y sus variaciones entre los países estudiados. La ausencia de datos comparables para todos los países restringió bastante el análisis, particularmente la imputación causal de esos efectos, tornando el análisis meramente descriptivo. Refuerza esto la dificultad de movilizar un modelo causal para cada tipo de efecto, ya que, presumiblemente, cada efecto puede explicarse por un conjunto de factores distintos, además de las acciones gubernamentales en la gestión de la pandemia — foco de la investigación —, lo que haría el estudio bastante complejo más allá de sus objetivos originales.

La consecuencia más dramática de la pandemia fue la muerte por la enfermedad y sus complicaciones, lo que varió entre los países debido a varios factores: algunos relacionados con las acciones gubernamentales para enfrentar la pandemia, otros relacionados con las condiciones de salud de la población y su composición etaria, dado que los principales grupos de riesgo eran los ancianos. Para identificar la mortalidad específicamente debida a la COVID‑19 se utilizó el indicador ‘exceso de muertes’, que considera el crecimiento del número de muertes durante la pandemia versus el promedio de años anteriores, siendo el exceso de muertes estimado por la razón entre las muertes observadas y las esperadas. Con ello, se ajusta el número de muertes a las características de cada país, pudiendo considerarse el exceso como resultante de la pandemia, suponiendo que otros factores no cambiaron (Correia, 2021). Los resultados también fueron transformados en índices, siendo uno el mejor valor, es decir, menor exceso de muertes, y cero el peor, es decir, mayor exceso de muertes.

Para identificar los efectos socioeconómicos de la pandemia de COVID‑19 se utilizaron los indicadores de pobreza extrema y pobreza, la tasa de desempleo total y el Índice de Gini. Los dos primeros miden los efectos directos en la población, relacionados con las medidas restrictivas de circulación de personas que llevaron al cierre de todas las actividades económicas no esenciales. La mayoría de los gobiernos establecieron medidas de apoyo económico, tanto para las empresas — con el fin de evitar el desempleo, ampliar el crédito y postergar el pago de deudas — como directamente para la población más vulnerable. Sin embargo, estas medidas variaron en cantidad y duración, tanto en función de la capacidad de gasto de los países como por decisiones políticas, y no fueron suficientes para contrarrestar la desaceleración de las actividades económicas. A su vez, el Índice de Gini mide la desigualdad de ingresos de los países, y se utilizó bajo el supuesto de que se amplió en el período crítico de la pandemia.

Todos los países seleccionados de la región, excepto la República Dominicana que prácticamente permaneció estable, tuvieron un aumento del desempleo en el primer año de la pandemia (2020). En el segundo año (2021), todos tuvieron una recuperación con reducción del desempleo, sin, sin embargo, alcanzar las tasas de 2019. Brasil, que tenía la mayor tasa de desempleo en 2019, fue superado en los años de la pandemia por Colombia y Costa Rica, que sufrieron mayor impacto. Con excepción de México, en todos los demás países el desempleo, que ya era mayor, afectó más a las mujeres en el período pandémico.

La investigación también midió la evolución de la desigualdad durante la pandemia. Analizando la variación en el Índice de Gini entre 2019 y 2020, se constató que en 6 países hubo aumento de la desigualdad (Bolivia, Colombia, El Salvador, Ecuador, Perú y Uruguay) y en 5 hubo una leve reducción (Argentina, Brasil, Costa Rica, Paraguay y República Dominicana), y para Chile, México y Panamá no fue posible esta comparación. En 2020 tampoco hay un patrón. Comparando 2019 y 2021, solo 4 países registraron mayor desigualdad en 2021 que en el período pre‑pandémico. Estos resultados sugieren que la pandemia tendió a ampliar la desigualdad en su primer año en un poco más de la mitad de los países considerados, pero no tuvo efectos graves en la desigualdad de ingresos después de dos años, en la mayoría de los países, posiblemente reflejando las acciones mitigadoras de apoyo económico adoptadas por casi todos los países que, en alguna medida, mantuvieron los ingresos de quienes ya tenían ingresos bajos. Una desigualdad que ya era alta en la región, permanece alta, pero se reequilibra tras la presión inicial de la pandemia.