ARTÍCULOS ACADÉMICOS

 

Impacto de corto plazo de la COVID-19 en la pobreza
y medidas de mitigación en República Dominicana

 

Short-term impact of COVID-19 on poverty and mitigation
measures in the Dominican Republic

 

 

Evalina Gómez^£, Yasiris Alcántara,  María Majluta Yeb
Vickeisy Mercado, Alexis Cruz-Rodríguez
^£ Ministerio de Economía, Planificación y Desarrollo de la República Dominicana. Email: evalina.gomez@mepyd.gob.do.
Este trabajo contó con el apoyo técnico de Juan Carlos Parra y Christian Camilo Gómez, del Grupo de
Pobreza del Banco Mundial para América Latina y El Caribe. El contenido de este documento
es de exclusiva responsabilidad de los autores.

 

 

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Resumen

El objetivo del presente trabajo es estimar el efecto en el corto plazo de la crisis sanitaria y económica provocada por el COVID-19 sobre las condiciones de pobreza monetaria de la población dominicana. Para tales fines, se ha implementado una simulación en la que, a partir de la matriz-insumo producto, se estiman las pérdidas en el empleo provocadas por shocks de demanda en las actividades de mayor importancia relativa para el país (Turismo y Construcción) y con mayor nivel de encadenamiento con las demás actividades económicas. Una vez asignadas las pérdidas en el empleo, se estima a nivel micro el impacto de estos cambios sobre los niveles de pobreza monetaria de la población, utilizando la Encuesta Nacional Continua de Fuerza de Trabajo (ENCFT) 2019. Asimismo, se considera el impacto en el corto plazo de los programas de mitigación implementados por el gobierno para asistir a los trabajadores formales y a las personas más vulnerables.

Palabras claves: COVID-19, pobreza, transferencias.

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JEL clasificación: I14, I32, I38.

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Abstract

The objective of this work is to estimate the effect in the short term of the health and economic crisis caused by COVID-19 on the conditions of monetary poverty of the Dominican population. For such purposes, a simulation has been implemented in which, from the input-output matrix, the losses in employment caused by demand shocks in the activities of greater relative importance for the country (Tourism and Construction) and with a higher level of linkage with other economic activities. Once the job losses have been assigned, the impact of these changes on the monetary poverty levels of the population is estimated at a micro level, using the 2019 National Continuous Labour Force Survey (ENCFT). The short term of mitigation programs implemented by the government to assist formal workers and the most vulnerable people.

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INTRODUCCIÓN

Desde su aparición en China, en diciembre de 2019, el COVID-19 se ha extendido rápidamente por todo el mundo. Debido a la tasa alarmante, su rápida propagación y las muertes a nivel mundial, la Organización Mundial de la Salud (OMS) lo declaró una pandemia el 11 de marzo de 2020. El 13 de abril de 2020, la última información disponible de la OMS indicaba que había más de 1,904,000 casos confirmados de coronavirus en el mundo, de los cuales 118,000 resultaron en muerte. Desafortunadamente, como muchas personas no han sido evaluadas, estos números podrían estar siendo subestimados.

Junto con las invaluables pérdidas humanas, la pandemia de COVID-19 ha afectado negativamente las condiciones de vida de millones de hogares vulnerables, empujándolos hacia una situación de pobreza que conllevan a la elaboración y puesta en práctica de una serie de medidas y políticas públicas para su mitigación. En ese sentido, en la literatura económica se encuentra una pequeña gama de trabajos que evalúan el impacto socioeconómico de la COVID-19, tanto para economías de América Latina, como para Asia, África y Europa (Chacón y Ramírez, 2020; Bahinipati et al., 2020; Nizamani y Waheed, 2020; Schiffbauer, 2020; Correa-Quezada, et al., 2020, y Banco Mundial, 2020a,b), evidenciándose la necesidad de políticas de mitigación que eviten que un número importante de hogares pasen a condiciones de vulnerabilidad. En general, los distintos diagnósticos muestran un impacto significativo en los niveles de pobreza. El Banco Mundial (2020b) estima que, sólo en el año 2020, entre 88 millones y 115 millones más de personas caerán en la pobreza extrema, con lo que el total de quienes viven con menos de US$ 1.90 al día aumentará a entre 703 millones y 729 millones. De esta forma, la tasa de pobreza extrema mundial será de entre el 9.1% y el 9.4%, lo que implicará un retroceso de tres años, ya que se volverá a los niveles de 2017. Con un aumento adicional de entre 23 millones y 35 millones de personas en 2021, la cantidad total de nuevos pobres podría ser de entre 110 millones y 150 millones producto de la pandemia.

Para el caso de América Latina, la CEPAL (2020) estima tres escenarios según la variación del ingreso medio de los hogares sea menor, igual o mayor a la variación del PIB, y concluye que la pobreza en 2020 estaría entre 33.7% y 35.8%, lo que implica un aumento entre 3.4 y 5.5 puntos porcentuales con respecto a 2019, equivalentes a 28.7 millones de personas adicionales, por lo que alcanzaría a un total de 214.7 millones de personas (el 34.7% de la población de la región). Asimismo, estima que la pobreza extrema aumentaría 2.6 puntos porcentuales (15.9 millones de personas adicionales) y llegaría a afectar a un total de 83.4 millones de personas. En el peor escenario, los mayores aumentos de la pobreza extrema se darían en México (que alcanzaría a 17.1%), Nicaragua (que aumentaría a 22.2%) y Ecuador (que se ubicaría en 11.6%). De igual forma, en ese mismo escenario la pobreza general aumentaría especialmente en la Argentina, México, Ecuador y Brasil con incrementos de 11.6, 7.0, 6.2 y 6.0 puntos porcentuales, respectivamente. En el caso de Ecuador, en los tres escenarios estimados por CEPAL, la pobreza alcanzaría 30.0%, 30.8% y 31.9%. No obstante, Correa-Quezada, et al. (2020) estimaron y analizaron los impactos del COVID-19 en la pobreza monetaria utilizando siete escenarios que consideran alternativas en cuanto a la reducción de ingresos de los hogares. Sus principales resultados muestran que la pobreza en dicho país podría incrementarse hasta el 27.2%, 29.2% o 34.7% si los ingresos de los hogares disminuyen en un 5%, 10% o 20% respectivamente.

Para República Dominicana, la CEPAL (2020) estima que la pobreza general en 2020 estaría entre 20.7% y 21.7% en 2020, mientras la pobreza extrema se ubicaría entre 4.6% y 5.3%. Dicho país, que es nuestro sujeto de estudio, reportó su primer caso de enfermedad por COVID-19 el 1 de marzo de 2020. Tratándose de un turista italiano de 62 años que había llegado a la isla poco antes sin presentar síntomas. El 14 de marzo, el ministro de Salud Pública confirmó otros 6 casos nuevos. Todos los afectados hasta esa fecha habían estado fuera del país en las últimas dos semanas. El primer caso de transmisión local parece haberse originado en una mujer de 56 años en el interior del país quién había viajado desde Italia el 26 de febrero de 2020. En atención a los casos detectados, el 17 de marzo, las autoridades del país anunciaron una serie de medidas sanitarias, sociales y económicas, definidas con el objetivo de combatir la propagación y contener el COVID-19 en el territorio nacional. Algunas de estas medidas, a su vez, tienen impacto de mitigación sobre la pobreza.

 

MEDIDAS ADOPTADAS

Inicialmente, como una medida para romper la cadena de contagio del virus en el país, el Gobierno anunció la suspensión de los vuelos procedentes de Milán, y a mediados de marzo fueron interrumpidos todos los vuelos procedentes de Europa, China, Corea e Irán. Asimismo, se anunció el cierre de las fronteras por aire, mar y tierra, lo que impactó inmediatamente el sector turístico del país, obligando al cierre de todas las instalaciones hoteleras por ocupación cero.

También fueron cerradas las escuelas y universidades y se suspendieron las actividades comerciales consideradas como no esenciales, se solicitó a los diferentes sectores productivos implementar el teletrabajo siempre que fuera posible, se prohibieron las reuniones y eventos nacionales e internacionales de toda índole, así como actividades en bares y clubes, entre otros. Se prohibió la circulación de autobuses y minibuses interurbanos y el servicio de OMSA, metro y teleférico.

El Gobierno declaró el estado nacional de emergencia e implementó un toque de queda que actualmente inicia a las 5 de la tarde y finaliza a las 6 de la mañana, y que se ha extendido hasta el 30 de abril. Todas estas disposiciones han propiciado la merma en el dinamismo económico del país, con excepción de los sectores que suministran servicios esenciales.

Debido a lo anteriormente expuesto, ha sido precisa la adopción de una serie de medidas para aminorar el impacto económico que se ha derivado de esta pandemia. En las últimas semanas, el Gobierno ha apoyado a los sectores productivos permitiendo el pago del impuesto sobre la renta anual (que debe realizarse en abril) en 4 pagos y el otorgamiento de facilidades de pago de los compromisos anticipados de todo el sector productivo (tres cuotas inmediatamente después del período de emergencia).

También, se suprimió temporalmente la tarifa a los Acuerdos de Precio Anticipado al sector hotelero, aplicada por la Dirección General de Impuestos Internos (DGII). Asimismo, fue autorizada, a través del Ministerio de Trabajo, la no aplicación de recargos o intereses, durante los meses de abril y mayo, a aquellos empleadores que no realicen a tiempo los aportes correspondientes a sus empleados.

En miras de potenciar la ayuda a los sectores productivos, pero sobre todo a aquellas personas que han perdido sus empleos por la crisis que se vive actualmente, el Estado dominicano ha implementado los programas FASE (Fondo de Asistencia Solidaria al Empleado) y "Quédate en Casa", para proteger a 5.2 millones de dominicanos, la mitad de la población.

El programa FASE, sirve de apoyo a las empresas y trabajadores formales del sector privado de dos maneras. Por un lado, se trata de una transferencia monetaria de hasta RD$8,500 a los trabajadores suspendidos con base en las disposiciones vigentes del Código de Trabajo, cuyas empresas estuvieran al día en sus obligaciones de pago con la Tesorería de la Seguridad Social (TSS) al mes de febrero de 2020; y, por otro lado, pagando RD$5,000 al trabajador, siempre y cuando la empresa se mantenga en operación y no realice suspensiones entre sus empleados.

A través de “Quédate en Casa” el Gobierno brinda apoyo a las familias más pobres (811,000 familias), aumentando los subsidios del programa "Solidaridad" durante dos meses, desde el 1 de abril (de RD$1,500 a RD$5,000 mensuales). Además, se agregaron otras 690,000 familias (categorizadas como pobres o vulnerables por el SIUBEN) que también deberían recibir el apoyo económico temporal. Para los hogares donde el jefe de hogar tiene una condición de salud que lo hace más vulnerable al COVID-19 se adicionó una transferencia de RD$2,000 (para un total de RD$7,000 para más de 350 mil hogares). Sin embargo, dichos programas se han presupuestado por dos meses, por lo que de prolongarse la situación de emergencia se deberán identificar los recursos adicionales que permitan continuar el apoyo a las familias.

 

ASPECTOS METODOLÓGICOS

Para simular los impactos de la crisis en el empleo se utiliza el modelo insumo-producto desarrollado por Leontief (1983), el cual se resume en la siguiente ecuación:

Donde la matriz B ≡ (b_ij) = (I - A^-1)  es la matriz de Leontief o de requerimientos totales (directos e indirectos) y relaciona la producción de cada sector X_i con la demanda final neta de importaciones, variable considerada como exógena.

Cada elemento b_ij de la matriz de Leontief, representa la cantidad de producción que debería realizar el sector i, para satisfacer, ceteris paribus, una unidad de demanda final neta de importaciones del producto j-ésimo y, como es constante, da cuenta de la variación en el valor de la producción del sector i-ésimo como consecuencia de la variación de la demanda final neta de importaciones del sector j-ésimo, esto es:

Así, los elementos b_ij de la matriz inversa cuantifican el impacto sobre la industria -ésima de un cambio en la demanda final neta de importaciones del sector j-ésimo. Estos coeficientes capturan en un sólo número efectos multiplicativos directos e indirectos, ya que el producto de cada sector afectado deberá impactar no sólo sobre sí, sino también sobre los demás sectores que lo utilizan como insumo. Efectivamente, la producción total, además de satisfacer la demanda final, debe cubrir las necesidades de los demás sectores productivos.

Entonces, dada la interdependencia existente entre éstos, un aumento de la producción en uno de ellos implica una mayor demanda de insumos, los que a su vez deben aumentar su producción con los supeditados efectos circulares sobre el sistema, incluyendo la producción del sector en el que se inició el proceso. Por tanto, cuando la demanda final de un bien aumenta, la producción total de dicho sector debe aumentar en una proporción mayor, ya que debe satisfacer el incremento de la demanda final y cubrir, paralelamente, el aumento de las demandas intermedias (Schuschny, 2005).

Para nuestro análisis se considera como supuesto inicial que la crisis generada por el COVID-19 no modifica la estructura productiva de la economía dominicana. Esto permite ver cómo una disminución en la demanda de un sector puede impactar la producción de los demás sectores mediante todas las interconexiones que existen en la economía. Además, se asume que habrá un shock de demanda inicial que afectará a los sectores Turismo (Hoteles, Bares y Restaurantes) y Construcción, dos de las actividades económicas de mayor importancia relativa y crecimiento en los últimos años, y que desencadenará nuevos niveles de producción en el resto de las actividades.

Se plantean dos escenarios, un primero con un shock negativo en la demanda final de los referidos sectores económicos de un 75% y un segundo con una reducción de 90% en esta variable. A partir de la matriz insumo-producto (MIP) de 2012 (publicada por el Banco Central de la República Dominicana) son asignados estos shocks y se obtienen los nuevos niveles de producción para las veinticuatro (24) actividades que componen la MIP. Una vez completado este proceso es posible conocer en qué magnitud cambia la producción en cada una de las actividades, producto del impacto negativo en la demanda de los sectores Turismo y Construcción.

Como se menciona anteriormente, se asume que la estructura productiva de las actividades económicas no se ve modificada por la crisis sanitaria, por lo que la magnitud de las variaciones experimentadas por cada actividad económica en su nivel de producción es la misma en la fuerza laboral empleada por cada sector.

A partir de este supuesto se vinculan estos resultados con la base de datos de la Encuesta Nacional Continua de Fuerza de Trabajo (ENCFT) de 2019 del Banco Central, con el fin de consolidar la información en los términos empleados de manera recurrente para las estimaciones del número de personas en condiciones de pobreza, ya que la ENCFT constituye la herramienta estadística oficial para la medición de la pobreza monetaria en el país. 

A partir del procedimiento anterior se asignan aleatoriamente las pérdidas estimadas de empleo entre los trabajadores de cada sector, suponiendo que una parte de estas provendrá de trabajadores informales y el resto de los formales. Para esto se plantean dos escenarios: un primero donde el empleo informal se verá más afectado y registra el 80% de la pérdida del empleo, con el 20% restante de la reducción en el empleo formal; y un segundo escenario que supone una pérdida de igual proporción en cada tipo de empleo.

Como el objetivo es obtener el impacto de la crisis sanitaria sobre la pobreza monetaria en el corto plazo, se considera que el ingreso laboral es igual a cero para aquellos trabajadores que perdieron sus empleos. Adicionalmente, todos los escenarios contemplan un escenario optimista que incorpora una disminución de 15% en las remesas internacionales recibidas, y un escenario pesimista donde la caída es de 30%. A partir de estos resultados se recalcula la variable de ingreso agregado o indicador de bienestar para estimar el efecto sobre la pobreza monetaria y se compara con los valores obtenidos al cierre del cuarto trimestre de 2019 (últimos datos disponibles).

Por último, se agregan en la variable de ingreso agregado las transferencias monetarias provenientes de las intervenciones de mitigación implementadas por el Gobierno a través de los programas “Quédate en casa” y “Fondo de Asistencia Solidaria al Empleado (FASE)”, a fin de evaluar el impacto de estos en los niveles de pobreza.

 

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Para el año 2019 (período precrisis) la pobreza monetaria general de República Dominicana se situó en 20.9%¹. En un escenario con un shock de demanda del 75%, en Turismo y Construcción y sin mitigación, el efecto de corto plazo que se estima provocaría la pandemia sobre el mercado laboral corresponde a una pérdida de 1.3 millones de empleos formales e informales (28.5% del empleo total).

Si asumimos que el 20% de los empleos perdidos corresponden al sector formal y que las remesas internacionales percibidas por los individuos se reducen en un 15%, la pobreza monetaria general se incrementaría a 38.6% (ver Tabla 1). Si repetimos este análisis considerando un shock del 90%, la pobreza monetaria general estaría alcanzando el 40%.

Esta situación se agravaría si la reducción de las remesas alcanza el 30%, lo que conlleva a un incremento en la pobreza monetaria extrema y general, que se ubicarían en 16.0% y 40.6%, respectivamente, equivalente a 2 millones 41 mil nuevos pobres. Un escenario similar se presenta cuando el impacto en el empleo se distribuye entre 50% para las pérdidas formales y 50% para los empleos informales.

Tomando en consideración en la simulación los programas de mitigación implementados por el Estado de manera conjunta (Quédate en Casa y FASE), en el escenario de una caída de 20% del empleo formal y de 30% en las remesas internacionales, los resultados indican que en el corto plazo la pobreza monetaria general se ubicaría en 31.9%, cuando el shock de demanda agregada es de 75%, y en 33.4% cuando el shock es de 90% (Tabla 2).

La puesta en marcha de ambos programas evitaría que, en el corto plazo, 749,457 personas pasen a condiciones de pobreza monetaria general en el escenario optimista (Tabla 3); mientras que, en el escenario pesimista (shock de 90%), la existencia de los programas de mitigación impediría que 751,001 personas pasen a condiciones de pobreza general, aproximadamente el 37%.

 

CONCLUSIÓN

Desde mediados del mes de marzo del presente año las autoridades dominicanas aplicaron fuertes medidas con el fin de mitigar la propagación del COVID-19 en el territorio nacional, las cuales implicaron el cierre de las actividades productivas no esenciales del país y a un horario limitado en aquellas habilitadas para continuar sus operaciones. Estas medidas se tradujeron en una disminución en los niveles de producción y generaron la suspensión y despido de una gran cantidad de empleados formales e informales, lo que afectó directamente el ingreso disponible de los hogares y consecuentemente, su calidad de vida.

En vista de este panorama, se desarrolló una metodología que permitiera estimar, utilizando diversos insumos y herramientas estadísticas, el impacto en el corto plazo del COVID-19 sobre la pobreza monetaria en República Dominicana. Si bien es cierto que la pobreza monetaria es una variable que se calcula para el mediano plazo (estimaciones anuales), debido a la complejidad de la situación generada por la pandemia y los escasos referentes de sus implicaciones, ha resultado importante tener una visión general de lo que ocurriría con las condiciones monetarias de las familias dominicanas una vez iniciada la crisis.

Los resultados de los ejercicios de simulación indican que, tomando en cuenta un cierre prácticamente total (shock de demanda del 90% en el sector Construcción y las actividades económicas asociadas directamente al Turismo), coherente con la paralización efectiva en ambos sectores, según los reportes de los diferentes grupos gremiales, la pérdida en el empleo ubicaría la incidencia de la pobreza monetaria general en aproximadamente un 40% de la población total, lo que equivale a un aumento de 19 puntos porcentuales respecto al nivel de pobreza general del año 2019.

En este sentido, la relevancia y pertinencia de los programas de mitigación (FASE y Quédate en Casa) subyace en cómo los efectos de la crisis pueden ser amortiguados para las personas más vulnerables. Las estimaciones sugieren que una vez se implementan estos programas, el impacto de la pandemia sobre las condiciones de pobreza monetaria de la población correspondería a un aumento aproximado de 12 p.p. con relación a los resultados del 2019, es decir, la incidencia de la pobreza general se ubicaría alrededor del 33% en lugar del 40% que fue estimado en un escenario sin ninguna intervención.

Este escenario de corto plazo es sin duda un análisis relevante para medir el efecto inmediato que ha tenido la COVID-19 sobre la población en términos de pobreza monetaria. Sin embargo, conforme vaya evolucionando la crisis y se obtenga más información, nuevos criterios y estadísticas deberán ser tomados en cuenta para hacer las estimaciones más precisas, donde el más importante de estos criterios es el período de referencia.

Como bien fue mencionado anteriormente, la pobreza monetaria es estimada anualmente, por lo que el impacto de la pandemia también deberá ser ajustado a este espacio de tiempo. La razón principal es que, a diferencia del supuesto de que en el corto plazo la pérdida del empleo implica una pérdida total del ingreso, en el mediano plazo estas pérdidas pasan a ser transitorias, afectando solo un porcentaje del ingreso total del año.

En el mismo orden, también es necesario incorporar en las estimaciones el tiempo de vigencia de las políticas de mitigación, ya que el efecto de estas transferencias monetarias debe ser distribuido según el periodo que haya sido definido para las mismas. Asimismo, consideraciones similares deben ser tomadas en cuenta para las remesas.

 

NOTA

¹ Ver Ministerio de Economía, Planificación y Desarrollo y Oficina Nacional de Estadísticas (2020).

 

REFERENCIAS

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