India continúa luchando contra el Covid-19, que había afectado aproximadamente a 34.2 millones de personas a principios de noviembre de 2021, con covid19India.org reportando más de 458.000 muertes de forma acumulativa.

Un enfoque adoptado ampliamente para combatir las infecciones es restringir la movilidad. Durante la primera ola de infecciones en India, de marzo a mayo de 2020, el gobierno aplicó el ‘confinamiento más estricto del mundo’. Esto perturbó gravemente la actividad empresarial y la movilidad, con millones de migrantes viajando de regreso a sus aldeas a medida que se agotaban las oportunidades de trabajo en las ciudades.

Estos migrantes se enfrentaron a enormes dificultades, caminando o recorriendo en bicicleta a menudo cientos de kilómetros, permaneciendo en campamentos de socorro dotados de escasos recursos, aislados de sus familias y otras fuentes de apoyo y, sin acceso a alimentos o atención médica. Las encuestas realizadas por la ONG internacional ActionAid muestran un gran impacto sobre los trabajadores del sector informal, con confinamientos que conducen a la destrucción de los medios de subsistencia a largo plazo, una mayor deuda de los hogares, un menor consumo y un aumento del hambre.

Vidas frente a medios de subsistencia

La razón que inspira la aplicación de confinamientos es frenar la propagación del Covid-19 y reducir la carga que esto representa sobre el sistema sanitario para salvar vidas. Además, los confinamientos pueden hacer posible una reanudación de la actividad económica normal más rápida en el tiempo. Pero la contrapartida de los confinamientos implica pausas a corto plazo en la actividad económica.

Un confinamiento afecta más potencialmente a los países en desarrollo, ya que la infraestructura para trabajar desde casa y el grado de digitalización son menores que en las economías avanzadas. Una mayor proporción de los hogares depende de los ingresos diarios y las redes de protección social son mucho más débiles.

En investigaciones recientes, analizamos las implicaciones económicas de un ‘desconfinamiento’ gradual en mayo y junio de 2020, cuando el gobierno central decidió modificar las normas sobre el confinamiento entre distritos. A medida que los países se enfrentan a la incertidumbre de nuevas olas de Covid-19, examinando el caso indio proporcionamos estimaciones de costos económicos agregados a corto plazo que podría enfrentar un país en desarrollo debido a los confinamientos.

¿Cómo afectó el confinamiento zonal a la actividad económica?

El gobierno de la India anunció un confinamiento general nacional el 25 de marzo de 2020, que se aplicó de manera uniforme en todos los Estados y distritos. Durante esta fase, se cerraron casi todas las oficinas, los establecimientos comerciales y privados y las plantas industriales, así como los servicios públicos. Se suspendieron la mayoría de los servicios de transporte, incluidos los vuelos nacionales e internacionales, los ferrocarriles y las carreteras. Se cerraron los servicios asistenciales y las instituciones educativas.

Este confinamiento nacional se prolongó hasta el 3 de mayo de 2020. Un detallado estudio del Banco Mundial reveló que la intensidad de la luz nocturna en la India se atenuó durante el confinamiento nacional estricto en marzo y abril en comparación con los meses anteriores.

Para facilitar la reanudación progresiva de la actividad económica, el gobierno anunció un desconfinamiento de distritos diferenciado con tres categorías de zonas: 130 distritos clasificados como zona roja, 284 como zona naranja y 319 como zona verde (véase la Figura 1).

A partir del 4 de mayo de 2020, los distritos se clasificaron en función de múltiples criterios, incluyendo la incidencia de casos, el alcance de las pruebas y la vulnerabilidad a la pandemia. El Ministerio de Salud y Bienestar Familiar definió las zonas rojas (con restricciones máximas) como los distritos con mayor número de casos y una tasa de duplicación de menos de cuatro días, las zonas naranjas como aquéllas con restricciones intermedias y, las zonas verdes como las que presentaban restricciones mínimas con distritos sin casos activos en 21 días. Los datos de ubicación de los teléfonos móviles a nivel de distrito de Google y Facebook corroboraron que estas restricciones resultaron realmente eficaces para reducir la movilidad.

Utilizando una técnica de investigación que permite comparar la evolución de los resultados a lo largo del tiempo en grupos que han estado expuestos a una intervención particular con grupos similares que no presentan (‘diferencias-en-diferencia’), medimos el impacto de estas clasificaciones de zonas catalogadas sobre la intensidad de alta frecuencia de la luz nocturna.

Los datos de luz nocturna (que proceden de satélites de la NASA que orbitan la tierra) son un indicador comúnmente utilizado de la actividad económica agregada. Estudiamos los distritos durante los meses de mayo y junio de 2020, comparándolos con marzo y abril del mismo año, cuando las restricciones de confinamiento eran homogéneas.

Figura 1. Zonas de confinamiento por distrito

Fuente: Imagen del autor.

Nuestra conclusión principal es que la recuperación económica, medida por la intensidad de la luz nocturna, fue un 9,3% menor en los distritos de zona roja (donde las restricciones fueron máximas) en relación con los de la zona verde (con restricciones mínimas). La misma medida indica que la recuperación fue un 1,6% menor en los distritos de zona naranja en comparación con los de la zona verde. Estos resultados no vienen determinados por las grandes ciudades metropolitanas de la India y se mantienen incluso cuando las anteriores se excluyen del análisis.

También analizamos el impacto de las zonas roja, naranja y verde en el consumo y los ingresos a nivel de los hogares. Las encuestas mensuales realizadas por el Centro de Monitoreo de la Economía India a los hogares indios sugieren que el descenso de los ingresos familiares y la reducción del consumo son canales importantes a través de los cuales las restricciones zonales afectaron a la intensidad de la luz nocturna.

Algunos distritos se vieron más afectados que otros por las restricciones. Por ejemplo, los distritos más desarrollados con una densidad de población superior a la media, una proporción de empleo en el sector servicios, crédito per cápita y una edad media sufrieron un mayor impacto.

Lecciones para la lucha continua contra el Covid-19

Al tiempo que India ha combatido la segunda ola de Covid-19 en 2021, los gobiernos estatales han impuesto nuevas restricciones de movilidad mientras intentan mantener la actividad económica. La estrategia de anunciar confinamientos estatales y zonas de microconfinamientos en 2021 podría llevar a efectos económicos menos severos que los producidos durante el confinamiento nacional de 2020.

Un análisis más profundo de las lecciones de la primera ola indica que las características específicas del distrito, como la edad, la densidad de población y la proporción de los sectores de servicios en contacto intenso, son factores determinantes del impacto en la actividad económica.

Nuestra conclusión de que los ingresos de los hogares disminuyeron más que el consumo en 2020 pone de relieve la importancia de mantener los medios de subsistencia mientras se lucha contra el Covid-19. A este respecto, los programas públicos dirigidos al empleo y la generación de ingresos para los trabajadores poco cualificados podrían protegerse potencialmente contra la pérdida de puestos de trabajo y las reducciones salariales.

En las etapas iniciales de la pandemia, no había ninguna vacuna disponible. Por tanto, la principal solución política intermedia no se planteaba entre confinamientos y vacunas, sino eligiendo diferentes intensidades de confinamientos.

A medida que se desarrollaban y fabricaban las vacunas, en muchos países en desarrollo ha girado un debate en torno a si los fondos públicos deben usarse para pagar las vacunas y los gastos de la asistencia sanitaria pública. Nuestro análisis resalta los costes económicos de las medidas de confinamiento para combatir el Covid-19, que constituyen una referencia para los beneficios de mejorar el acceso a la salud pública y las vacunas.

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