Por: Nora Lustig (nlustig@tulane.edu) y Valentina Martínez Pabón (vmartinezpabon@tulane.edu)[2]
El COVID-19 ha tenido un costo sanitario y económico de grandes dimensiones para la región de América Latina y para México en particular. El país se encuentra actualmente entre los diez con mayor número de casos confirmados y número de muertes por cien mil habitantes en el mundo y el FMI estima una contracción del PIB de 9% en 2020. La acumulación de impactos negativos en la economía producto del COVID-19 generará fuertes incrementos en la desigualdad y la pobreza.
Como aun no se cuenta con información directa suficiente sobre estos efectos, los estimamos a través de un ejercicio de micro simulación que parte de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) de 2018 actualizada a diciembre de 2019. Esta información se toma como una descripción de la situación pre-pandemia. Generamos dos distribuciones: una pre-pandemia y otra post-pandemia. Para esta última, como se describe más abajo, presentamos dos escenarios. En nuestros ejercicios de simulación partimos por identificar a los hogares cuyo ingreso está “en riesgo” con base en el sector económico en el que trabajan sus miembros y así obtenemos el ingreso (bruto) por persona pre-pandemia.[3] La proporción de ingreso en riesgo cambia a lo largo de la distribución, siendo los percentiles del medio los que tienen mayor proporción de su ingreso “en riesgo” (ver franja azul oscuro en la Figura 1). Los hogares más pobres tienen un “colchón” de ingresos que, aunque bajo, les permite tener una parte de su ingreso protegida y que proviene de los programas de transferencias monetarias (franja naranja) y autoconsumo (franja café).
Figura 1. Composición del Ingreso Bruto Per Cápita del Hogar
Nota: el eje horizontal muestra a los hogares ordenados por el ingreso bruto per cápita del más pobre al más rico en percentiles; el eje vertical muestra la proporción de la categoría de ingreso como parte del ingreso bruto. Fuente: Cálculos de las autoras con base en ENIGH (2018).
Luego de identificar el ingreso pre-pandemia simulamos pérdidas potenciales.[4] Por consistencia macroeconómica solo escogemos los escenarios que se traducen en una pérdida en el ingreso per cápita total de la población similar a la proyección del FMI. Presentamos resultados para dos escenarios extremos: uno en el que una menor proporción de hogares pierde una gran parte de sus ingresos en riesgo («pérdidas concentradas»), y otro en el que una mayor proporción de hogares pierde una proporción menor de ingresos («pérdidas dispersas»). Este proceso nos permite simular una distribución del ingreso post-pandemia que incorpora las pérdidas estimadas para ambos escenarios. Para estimar el impacto de la pandemia sobre la desigualdad y la pobreza estimamos estos indicadores con la distribución del ingreso pre-pandemia y las dos distribuciones proyectadas en la post-pandemia.
Nuestras estimaciones sugieren que el coeficiente de Gini podría aumentar entre 1 (escenario disperso) y 3 (escenario concentrado) puntos porcentuales. El número de personas pobres podría aumentar entre 7.5 y 8.7 millones (utilizando la línea de pobreza nacional). Los efectos desagregados por área geográfica, etnia y género del jefe de hogar sugieren que el impacto económico del COVID-19 en las áreas rurales es potencialmente menos severo que en las urbanas (Figura 2). Debido a que la población indígena se concentra en las áreas rurales, el aumento de la pobreza es menor para la población indígena que para la no indígena. Estos resultados están relacionados con que los hogares de las zonas rurales tienen un “colchón” de ingresos relativamente mayor. El aumento en el número de pobres es potencialmente mayor para los hogares encabezados por hombres, posiblemente como consecuencia de que en México una parte de los hogares encabezados por mujeres reciben ingresos por remesas de cónyuges migrantes en los Estados Unidos (o una zona urbana más rica).
Figura 2. Impacto en Pobreza
Nota: Rural se define como una localidad con menos de 2.500 habitantes; población indígena incluye personas que respondieron que hablan una lengua indígena; mujer (hombre) jefe de hogar. Fuente: Cálculos de las autoras con base en ENIGH (2018).
El análisis de las pérdidas de ingreso usando curvas de incidencia del crecimiento con relación a la distribución de ingresos pre-pandemia sugiere que todos los hogares estarían en promedio peor después del COVID-19 pero los peores efectos podrían recaer en los pobres moderados y los vulnerables a caer por debajo de la línea de pobreza (Figura 3). Este resultado se debe a que los más pobres tienen el “colchón” de ingresos descrito anteriormente (Figura 1). Sin embargo, esto no resta importancia a que los hogares pobres aún perdiendo menos en términos relativos pueden sufrir un impacto devastador en sus niveles de vida.
Las trayectorias podrían ser bastante diferentes según área geográfica. La caída de los ingresos es menor para las áreas rurales, con excepción de la parte superior. Las zonas rurales se ven menos afectadas en la mayor parte de la distribución debido a la mayor participación de ingresos provenientes de empleo agrícola, autoconsumo y transferencias monetarias. Los hogares en la parte superior obtienen mejores resultados en las áreas urbanas porque tienen una mayor proporción de ingresos provenientes de empleo público y pensiones.
Figura 3. Curvas de Incidencia del Crecimiento
Panel (a) “Pérdidas concentradas” Panel (b) “Pérdidas dispersas”
Fuente: Cálculos de las autoras con base en ENIGH (2018).
Nuestros resultados permiten dimensionar el impacto potencial de la crisis del COVID-19 en la pobreza y la desigualdad de México. Como no hubo una expansión en los programas de transferencias o programas nuevos, se estima que México acabaría por tener el mayor incremento en pobreza comparado con los otros tres países más grandes de la región: Argentina, Brasil, Colombia y México (Lustig et al., 2020) (Figura 4).
Figura 4. Impacto en Pobreza: Argentina, Brasil, Colombia y México
Nota: Por comparabilidad las estimaciones no incluyen autoconsumo ni renta imputada como parte del ingreso bruto; las estimaciones usan las proyecciones del FMI de caída del PIB de junio de 2020. Fuente: Lustig et al. (2020).
Referencias
Lustig, N. and V. Martinez Pabon. “The Impact of COVID-19 Economic Shock on Inequality and Poverty in Mexico.” Working Paper 98, CEQ Institute, Tulane University, 2020.
Lustig, N., V. Martinez-Pabon, F. Sanz and S. D. Younger (2020). “The Impact of COVID-19 Lockdowns and Expanded Social Assistance on Inequality, Poverty and Mobility in Argentina, Brazil, Colombia and Mexico.” COVID Economics: Vetted and Real-Time Papers, Issue 46, Center for Economic Policy Research (CEPR), 2020.
[1] Esta entrada esta basada en: Nora Lustig and Valentina Martinez Pabon. The Impact of COVID-19 Economic Shock on Inequality and Poverty in Mexico. Working Paper 98, CEQ Institute, Tulane University, 2020.
[2] Nora Lustig es Samuel Z. Stone Professor of Latin American Economics y directora fundadora del Commitment to Equity Institute en Tulane University. Valentina Martinez Pabon es estudiante de doctorado en el Departamento de Economía de Tulane University.
[3] Para los detalles metodológicos ver Lustig and Martinez Pabon, 2020, pp 3-6.
[4] Para los detalles metodológicos ver Lustig and Martinez Pabon, 2020, pp 3-6.
