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Cuarentena selectiva o generalizada

¿Cuarentena selectiva o generalizada?

Hemos tenido un gran debate estos últimos días respecto de la decisión del gobierno de pasar desde un proceso de cuarentena “generalizada” a uno de cuarentena “selectiva”, en donde, se irán abriendo o cerrando comunas conforme se observe un declive o estabilización en el número de contagiados con el Covid-19.

Lo que subyace a esa decisión es que existe un trade-off (o una suerte de “balanza” o disyuntiva), entre, por un lado, mantener a raya la expansión de la enfermedad con el fin de evitar la mortalidad y saturación del sistema de salud, y por otro lado, no dejar que se “enferme fatalmente” la economía con el consecuente costo de desempleo, quiebras y menor crecimiento económico futuro.

La “enfermedad” por el lado de la economía tiene dos grandes síntomas principales que pueden causar un gran daño: los problemas de liquidez, que serían los síntomas que resienten a las empresas en el corto plazo (y que causan reducción de empleo masivo, quiebras, etc) y los problemas de solvencia, que serían los síntomas de mediano plazo, y que impactará en la situación de cómo el país y sus empresas salen de esta pandemia.

Un problema de liquidez se genera cuando alguna empresa presenta estrechez de caja que la pueda llevar a no pago de sus compromisos (sueldos a trabajadores, imposiciones, deudas con sistema financieros, etc), y donde, si esto llega a ser generalizado, la economía puede llegar a mostrar importantes disrupciones en la cadena de pago, gatillando quiebras generalizadas (y el consecuente menor empleo que eso acarrea).

Para evitar mitigar los “síntomas”, es que se ha observado un importante nivel de proactividad por parte del Banco Central como del Gobierno de nuestro país. Para el caso de los “síntomas” de liquidez, hemos visto medidas excepcionales:

 

Ahora bien, para el segundo problema de solvencia, puede pensarse como “síntomas” del Covid-19 aquellos que generan consecuencias y daños más duraderos y que se dan porque una empresa ya no poseería la capacidad de ser sustentable en el tiempo, cuando, por ejemplo, sus activos no logran compensar a sus pasivos y deudas.

Una forma para combatir estos “síntomas”, es el plan del Gobierno de intentar volver a la normalidad mediante “cuarentenas” selectivas donde irán saliendo unas comunas y entrando otras (pudiendo comunas volver a estar en cuarentena sí que aumentan los casos). El problema es que estas reaperturas conllevan el riesgo de que en caso que no se posea información oportuna respecto a los avances del Covid-19 en cada comuna, se pueda generar un brote que después sea muy difícil controlar posteriormente.

Para tener un poco más de claridad respecto a cómo realizar este proceso cabe preguntarse, como responde el nivel de contagio con las medidas de gobierno tomadas en otros países para ver si estas contribuyen a mantener el contagio a raya, y ver como algunos de éstos países (especialmente asiáticos) han vivido este proceso con un par de semanas de adelanto. Para lo anterior, podemos utilizar datos de la Universidad de Oxford (específicamente de su Escuela de Gobierno[1]), que a finales de marzo comenzó a publicar un índice (desde el comienzo de esta pandemia) para un amplio grupo de países que recopila las medidas tomadas por los diferentes gobiernos con el fin de atacar a este virus. La variable la denominaron “Stringency Index” (“Índice de Rigor”), y agrupa a 13 variables o medidas tomadas por los distintos gobiernos (por ejemplo, el cierre de colegios, restricciones de viajes, etc). Este indicador va desde 0 a 100, donde 0 es que no se han observado medidas para combatir el virus, y 100 que es que sen han tomado medidas máximas. Esta variable puede tomarse como una que se asemeja (“aproxima”) a las medidas de cierre ocurridas en un país.

En el gráfico 1, se muestra este indicador para una muestra de países. Vemos que hasta el 5 de abril (fecha de actualización de la información), todos los países muestran un nivel sobre el 60, con un promedio sobre el 80, lo que nos indica que, en general las medidas tomadas han sido bastante relevantes.

Gráfico 1: “Stringency Index” desde 31-12-2019 hasta el 05-04-2020. Fuente: Universidad de Oxford y AFP Habitat.

Si a la variable anterior le agregamos cómo ha evolucionado el número de contagiados así como de decesos, podemos tener algún indicio de cómo estas medidas logran contener el crecimiento de esta enfermedad.

Para este ejercicio, tomemos a dos grupos de países: aquellos que han sido más eficaces en contener la expansión, y otro grupo que han mostrado una respuesta más débil o tardía. Es así como en el gráfico 2, se juntan las variables de contagiados y decesos por la enfermedad (en escala logarítmica) en el eje izquierdo, y en el derecho, la variable de “stringency” (o de “rigor”) del cierre de la economía.

Gráfico 2: Panel superior países con respuestas de gobierno efectivas para combatir Covid, panel inferior países con respuestas insuficientes o tardías. Eje izquierdo, casos y decesos en escala logarítmica, eje derecho nivel de “stringency”. Fuente: Universidad de Oxford y AFP Habitat.

En el primer panel, aparecen países que han logrado medidas efectivas para contener la expansión del virus. En específico, podemos observar que la respuesta en estos países fue la de imponer medidas de contención agresivas al comenzar a ver que la epidemia empieza a expandirse, donde se observa la fuerza de las medidas que se toman al ver los primeros casos.

Además estos países, mantienen medidas elevadas de contención entre 70-90 para mantener el virus a raya, aún cuando se encuentran en una etapa más avanzada de la pandemia, con tasas de crecimiento bajas o nulas. Destaca el caso de Hong-Kong, que responde muy agresivamente al comenzar a expandirse el virus para luego flexibilizar en algún grado las medidas tomadas, manteniendo controlado el contagio como los decesos.

En el panel inferior, tenemos los casos de países que tomaron medidas más tardías como son USA y México, que no tomaron inicialmente medidas lo suficientemente agresivas para contener la expansión. Donde, se pone de relevancia lo importante de tener medidas fuertes desde un comienzo y no escalonadas conforme va aumentando la enfermedad. En ese sentido está el caso de Italia, que fue escalonadamente tratando de contener la enfermedad teniendo que finalmente llegar, de forma patente, a un nivel máximo de medidas de cierre (100).

Al analizar los gráficos anteriores vemos que los diferentes países han tomado distintas medidas con el fin de intentar frenar en lo que se pueda el avance de la epidemia, teniendo en cuenta que la solvencia (sobrevivencia) es relevante y que para este fin se debe intentar, no cerrar completamente las economías (esto es, en lo posible, no llegar a un cierre completo).

En ese sentido, la disyuntiva no es si cerrar o no cerrar, sino más bien intentar lograr un equilibrio donde se debe intentar evitar a toda costa minimizar las muertes producto de esta enfermedad, pero sin dejar de considerar que mantener “en cuarentena” la economía tiene fuertes consecuencias para la sobrevivencia de las empresas y que tienen relación directa con el bienestar de los trabajores (en cantidad y calidad de empleo).

Por ende, la estrategia del Gobierno de intentar no aplicar una cuarentena completa e ir activando/desactivando ciertas comunas, tiene sentido con el fin de cumplir con el problema descrito. Pero teniendo en cuenta y monitoreando que no se escapen los números de contagio en aquellas comunas/regiones que se les mantenga “abiertas”, y si se llegase a observar esto, es necesario cerrarlas inmediatamente y sin demora para  no tener que posteriormente tener que tomar medidas de cuarentenas más agresivas, que es lo que otros países están experimentando en este momento. 

Herman Granzow, Economista Jefe de AFP Habitat

[1] La recopilación y creación del índice se encuentra en: https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/oxford-covid-19-government-response-tracker.

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