Échale la culpa a COVID-19 pero también (o más) a la infomalidad

Perú es uno de los países en la región más afectados por la pandemia, tanto en términos de pérdida de actividad económica como en términos de tasas de contagio y muertes por la enfermedad[1]. En el aspecto económico, el desempleo y la informalidad están aumentando, los salarios y las condiciones laborales disminuyen, las empresas expresan su incapacidad para mantenerse a flote. Todo esto agravado aún más por la situación política (tres presidentes en una semana) y la creciente división entre los responsables políticos, que paraliza al país.

Pero los síntomas económicos que Perú está padeciendo son en gran medida el resultado de condiciones preexistentes. La informalidad, por ejemplo, era muy alta en Perú antes de la pandemia, y no solo ha empeorado después de que se implementó la severa cuarentena a principios de este año (al comienzo del segundo trimestre), sino que también agravó la situación del mercado laboral.

Figura 1: Perdida de Trabajo (Temporal/Permanente) y % de Informalidad Pre-Pandemia

En este blog usamos el mercado laboral como proxy del impacto económico. [2] Vemos mediante los patrones observados, que las características estructurales preexistentes del mercado laboral peruano — trabajos de baja calidad caracterizados por ser mayoritariamente informales y concentrados en sectores de baja productividad — contribuyeron al desempleo masivo y la recuperación lenta en el país. El empleo a nivel nacional disminuyó en un 40% en el segundo trimestre de este infame año 2020.  Esto significa que más de 6 millones de personas perdieron su trabajo durante este período; algunos de ellos de forma permanente mientras que otros de forma temporal. La mayoría de las pérdidas de empleo, en términos nominales, se produjeron en las grandes ciudades y áreas urbanas; especialmente en Lima y Arequipa, donde los mercados laborales son más amplios y dinámicos, pero también en otras ciudades como en Ica y Tacna. Los patrones en las áreas rurales también son preocupantes; aunque la mayor parte de personas que vivían en estas zonas mantuvieron su empleo, muchas experimentaron una disminución generalizada de sus ingresos porque tuvieron que cambiar de un trabajo remunerado a un trabajo mal remunerado o no remunerado (de subsistencia).

Como en la mayoría de las crisis, los trabajadores más jóvenes (menores de 35 años) y las mujeres tuvieron un 15% y un 10% más de probabilidades de perder su empleo que los trabajadores mayores y los hombres, respectivamente. A diferencia de otros períodos de crisis, los trabajadores esenciales se vieron significativamente menos afectados por la pérdida de puestos de trabajo (un 23% más probabilidades de conservar su empleo) que sus pares en sectores no esenciales; independientemente de su edad y sexo.

La disponibilidad de transporte público también desempeñó un papel importante en si una persona conservaba su trabajo o no. Basado en lo establecido en el Decreto Supremo 044-2020, el transporte público se limitó al 50% de su capacidad en Lima y Callao, así como en otras regiones del país.  Como uno esperaría, solo las empresas de transporte capaces de cumplir con normas y regulaciones específicas (muchas de ellas bastante costosas) podían continuar brindando servicios de transporte. Sin embargo, un gran segmento del sector del transporte operaba de manera informal (y de por si con muy bajos márgenes de ganancia); por lo tanto, no pudieron cumplir con las estrictas normas (por ejemplo, número reducido de pasajeros, o condiciones sanitarias) impuestas por el gobierno. Por lo tanto, la disponibilidad de medios de transporte público disminuyó drásticamente y, como resultado, los trabajadores que dependían del transporte público no pudieron ir a trabajar y perdieron sus puestos de trabajo. Aquellos que tenían un automóvil experimentaron menores pérdidas, aunque, por supuesto, esto está altamente correlacionado con la situación económica de uno y el tipo de trabajo. Sin embargo, este hallazgo indica la importancia de apoyar a la formalización del sistema de transporte público en la etapa de recuperación como a futuro para asegurar no solo una mejor calidad en el servicio sino, además, que los trabajadores pueden confiar en él.

Muchos han especulado que, si la mayoría de los trabajadores tuvieran acceso a banda ancha y a trabajos amigables al teletrabajo, habrían estado equipados para trabajar desde casa y, como resultado, más posibilidad de conservar sus puestos de trabajo; especialmente en áreas urbanas. Y, de hecho, la figura 2 muestra que existe una clara correlación positiva entre la retención del empleo y la capacidad para trabajar desde casa.  Sin embargo, una mirada más profunda a esta relación muestra que la alta prevalencia de la informalidad y la alta concentración de trabajadores en empleos de baja productividad (en su mayoría informales) en toda la economía, elimina los impactos positivos que la conectividad y el tipo de tareas requeridas por la ocupación puede tener en la retención del empleo. Esto indica que, debido a la naturaleza omnipresente de la informalidad, a pesar de todos los avances en conectividad en las áreas urbanas en el país, los efectos negativos de la cuarentena en el empleo no se mitigaron en Perú (como se observa en otros países en la región y el mundo).

El análisis de cómo la informalidad agravó la situación de los trabajadores vulnerables en el mercado laboral peruano es cada día más contundente.  Mediante este blog resaltamos la importancia de atacar la informalidad en cualquier estrategia de reactivación económica.   Los legisladores peruanos actuaron rápida y efectivamente al comienzo de la crisis, para proteger a los trabajadores informales y evitar que cayeran en la pobreza.  Pero ahora, a medida que avanzamos hacia la etapa de reactivación, será esencial concentrar nuestros esfuerzos para reducir esta vulnerabilidad estructural tan crítica y dar pasos decisivos para impulsar la formalidad de una vez por todas.

Figure 2: Posibilidad de Trabajar de Casa y Variabilidad en Empleo

Nota: Basado en datos de la ENAHO 2019 (segundo trimestre) y Hatayama, Viollaz y Winkler (2020). Cada observación representa el número de personas por cohorte (definida como región, género, grupo etario y nivel educativo dentro de un pseudo panel para 2019-2020). La posibilidad a trabajar desde casa se definió para valores de esta variable por encima de la mediana de la muestra total del pseudo-panel.

 

[1] Perú tiene más de 110 muertes por cada 100.000 habitantes; el segundo más alto del mundo (de 192 países) a diciembre de 2020 según el rastreador de mortalidad de la Universidad de Johns Hopkins.

[2] Este blog está basado en resultados de Cueva, R., Del Carpio, X. y Winkler, H. (2020). The Labor Market Impacts of COVID-19 in Peru: Insights from a Longitudinal Household Survey (próximo).