INTRODUCCIÓN

El 6 de marzo de 2020, se reportó el primer caso de COVID-19 en Colombia. El 20 de marzo empezó un "simulacro de asilamiento obligatorio" en Bogotá, el cual empató con la cuarentena nacional, iniciada el 25 de marzo. El último día oficial de la cuarentena fue el 31 de agosto de ese mismo año. No obstante, desde el 24 de mayo y, paulatinamente, fueron abriéndose algunos sectores productivos con el fin de reactivar la economía.

Con datos individuales para Colombia de las encuestas Solidaridad 1 y 2, llevadas a cabo por Profamilia (durante y después de la cuarentena), en este trabajo analizamos algunas preocupaciones económicas personales (abastecimiento, pérdida de empleo y pago de arriendo-servicios) y sociales (futuro económico, población vulnerable y externalidades de autocuidado) de la población, el cumplimiento del aislamiento y la aprobación de los gobiernos nacional y local. Se analizan los cambios en estas variables, entre los periodos de cuarentena y poscuarentena, y se reportan estimaciones de regresiones para analizar la correlación entre estas y variables socioeconómicas y de riesgo de salud.

Encontramos que el porcentaje de personas con preocupaciones económicas personales es alto y ha aumentado en el periodo poscuarentena. Mujeres cabeza de hogar, individuos con personas a cargo y trabajadores informales -a quienes infortunadamente solo observamos en el periodo de cuarentena- tienen mayor probabilidad de tener estas preocupaciones. Estos resultados deberían ser tenidos en cuenta para rediseñar programas como el de Ingreso Solidario, creado por el Gobierno nacional para ayudar a la población vulnerable durante la pandemia¹. Por otro lado, personas en hogares con mayores ingresos, vivienda propia y ahorros tienen menor probabilidad de tener estas preocupaciones.

El porcentaje de personas con preocupaciones económicas sociales es mayor que el de personas con preocupaciones económicas personales; algo que sorprende positivamente en una sociedad con altos niveles de desigualdad. No obstante, este porcentaje disminuyó de manera importante en el periodo de poscuarentena. Los más jóvenes tienen menor probabilidad de tener estas preocupaciones, mientras mujeres y personas más informadas tienen mayor probabilidad de tenerlas.

El porcentaje de personas que cumplen con el aislamiento es alto, y su cumplimiento aumentó con el tiempo. Los más jóvenes tienen menor probabilidad de cumplirlo, mientras las personas que no trabajan y los trabajadores informales tienen mayor probabilidad de hacerlo. Este último resultado sorprende, ya que la percepción que había en el país es que los trabajadores informales eran los que tendrían menos incentivos y posibilidades de cumplir la cuarentena. Quizás las características de su trabajo y las restricciones a la circulación explican este resultado.

Finalmente, el porcentaje de personas que aprueba la actuación del Gobierno nacional es menor que el que aprueba al gobierno local. Ambos porcentajes disminuyeron en el periodo poscuarentena. La probabilidad de aprobación es más baja entre la población joven, personas con educación intermedia y hogares con adultos mayores; y mayor entre personas con más recurso y mejor informadas. Los resultados pueden entenderse principalmente por las preferencias en contra y a favor de las restricciones de cuarentena de los diferentes grupos. Usando estos resultados, en las conclusiones, discutimos brevemente algunas cuestiones de política pública.

Nuestro trabajo se relaciona con cuatro grupos de estudios. Primero, con los que han analizado el efecto de la pandemia sobre la "ansiedad económica" -en palabras nuestras, "preocupaciones económicas"- (^{Fetzer et al., 2020}; ^{Maaravi y Heller, 2020}; ^{Mann et al., 2020}; para Estados Unidos y Reino Unido). Igual que nosotros, estos muestran que la pandemia ha generado mayor ansiedad económica, con mayor probabilidad entre mujeres e individuos con personas a cargo. Diferente a estos, nosotros reportamos correlaciones con poblaciones relevantes para el contexto latinoamericano (trabajadores informales y población subsidiada), y analizamos preocupaciones económicas sociales.

Segundo, se relaciona con quienes han estudiado el cumplimiento del aislamiento social (^{Bodas y Peleg, 2020}, en Israel; ^{Briscese et al., 2020}, en Italia; y ^{Guillon y Kergall, 2020}, en Francia). Estos estudios encuentran que el cumplimiento depende, principalmente, de la situación económica del hogar y del riesgo de contagio de COVID-19. Diferente a estos estudios, nosotros encontramos que esta probabilidad está más correlacionada con las circunstancias laborales y, sobre todo, con la edad. Además, no encontramos que la situación económica del hogar y los riesgos de salud tengan una correlación particular con la probabilidad de cumplimiento.

Tercero, se relaciona con los que han estudiado la aprobación del Gobierno durante la pandemia (^{Bol et al., 2020}; ^{Giommoni y Loumeau, 2020}; ambos en países de Europa occidental). Estos trabajos encuentran que la confianza en el Gobierno ha aumentado, mientras nosotros reportamos una caída en la aprobación, relacionada principalmente con las preferencias de los jóvenes, el nivel de información y la situación económica de las personas. Es importante señalar que estos trabajos hacen su análisis entre el periodo precuarentena y cuarentena, mientras el nuestro lo hace entre el periodo de cuarentena y el de poscuarentena.

Por último, se relaciona con estudios que han usado la misma información que nosotros, aunque con énfasis diferente². En particular, ninguno ha analizado en detalle las variables consideradas aquí, ni ha enfocado su análisis en la forma en que nosotros lo hacemos.

En la sección segunda, se describen los datos del estudio y la definición de las variables que usamos. En la tercera, se presentan los resultados; y en la cuarta, las conclusiones y una breve discusión sobre política pública. Las tablas de las estimaciones de los modelos aparecen en el Anexo.

DATOS

Usamos datos de las encuestas Solidaridad 1 y 2, realizadas por Profamilia en Colombia durante 2020. Las encuestas tomaron como modelo las efectuadas por la Escuela de Salud Pública del Imperial College London, completadas en líneas a través de SurveyMonkey³.

Solidaridad 1, se realizó entre el 8 y el 20 de abril, momento en el cual existía cuarentena obligatoria a nivel nacional. Se llevó a cabo en las cinco ciudades con mayor circulación del COVID-19 (Bogotá y municipios de la Ciudad Región, Cali y área metropolitana, Medellín y área metropolitana, Cartagena, Barranquilla y área metropolitana) y en las cinco ciudades con menor circulación (Leticia, Rio-hacha, San José del Guaviare, Quibdó y Sincelejo). Se encuestaron 3549 personas.

Solidaridad 2 se realizó entre el 1 y el 11 de septiembre, justo después de terminada oficialmente la cuarentena nacional. Se realizó en todos los departamentos del país; sin embargo, no en todos se obtuvieron respuestas. Se encuestaron 1735 personas. La diferencia en la cobertura territorial entre las dos olas podría generar problemas de comparación. Sin embargo, como más del 75 % de encuestados en la segunda ola habitan en departamentos cubiertos en la primera, preferimos usar toda la información de esta segunda ola.

Nuestro análisis se concentra en cuatro grupos de variables. Primero, las preocupaciones económicas personales surgidas a partir de la aparición del COVID-19. Consideramos preocupaciones por (1) desabastecimiento de comida, medicamentos e insumos médicos (tapabocas, gel antibacterial, alcohol, jabón); (2) perder el trabajo, no poder trabajar y quedarse sin dinero por perder el trabajo; y (3) no poder pagar el arriendo o los servicios (agua, luz, gas, internet, celular).

Para cada preocupación, asignamos un valor de 0 si la respuesta era "No me preocupa"; (1) si fue "Me preocupa un poco"; y (2) si fue "Me preocupa mucho". Nos referiremos estas variables como preocupación por desabastecimiento, por perder el trabajo y por pagar arriendo y servicios, respectivamente. Cuanto mayor es el número, mayor resulta la probabilidad de estar preocupado.

Segundo, las preocupaciones económicas sociales surgidas a partir de la aparición del COVID-19. Consideramos preocupaciones por (1) futuro y recesión económica; (2) personas más pobres y vulnerables; y (3) sentir que, cumpliendo con al aislamiento social obligatorio, se contribuye a detener el coronavirus. Las dos primeras variables se codificaron igual que las preocupaciones personales, con la misma interpretación. Nos referimos a estas como preocupación por futuro económico y recesión y por población vulnerable. La última variable tomó un valor de 1 si el individuo ha sentido que cumpliendo con el aislamiento contribuye a la no propagación del virus; o 0 en caso contrario. Nos referiremos a esta variable como aislamiento contribuye. Esta, más que una preocupación, es un comportamiento altruista de las personas, que contribuye a disminuir externalidades negativas en la propagación del virus.

Tercero, variables relacionadas con aislamiento y acatamiento de la cuarentena. Usamos dos preguntas de las encuestas. La primera es "¿Usted está logrando cumplir con el aislamiento preventivo y el distanciamiento físico mediante la cuarentena?" (la variable tomó valor de 1 si la respuesta es "SÍ", y 0 si es "NO". Nos referimos a esta como cumplir el aislamiento. La segunda es sobre cumplimiento de la cuarentena. En las dos olas, el contexto de la pregunta cambió levemente. En la primera, se preguntó: "Durante los últimos 21 días, ¿cuál de las siguientes medidas ha tomado personalmente para protegerse a usted mismo/a y a los demás del nuevo coronavirus (COVID-19)?". La opción que analizamos es: "Acató inmediatamente el aislamiento preventivo obligatorio del Gobierno". En la segunda ola se preguntó: "¿Cuáles de las siguientes medidas ha tomado personalmente para protegerse a usted mismo/a y a los demás del nuevo coronavirus (COVID-19)?". La opción que analizamos es la misma. Construimos una variable cuyo valor es 1 si la persona acató la cuarentena o 0 si no lo hizo. Nos referimos a esta como acatar cuarentena.

Por último, variables de percepción sobre si el Gobierno nacional y el respectivo gobierno local han "actuado de forma oportuna y rápida para controla la transmisión de COVID-19". Para cada nivel de gobierno, se construyó una variable que tomó el valor de 0 si se responde "Muy en desacuerdo", 1 "En desacuerdo", 2 "Ni acuerdo ni en desacuerdo", 3 "De acuerdo" y 4 "Muy de acuerdo". Nos referiremos a esta variable como aprobación del Gobierno nacional y aprobación del gobierno local, respectivamente. Cuanto mayor es el número, mayor es probabilidad de aprobación. Es importante notar que un porcentaje significativo de personas (24 % en la primera ola; frente a 14 % en la segunda) no respondió a estas preguntas.

Por otro lado, contamos con variables socioeconómicas y de riesgo de salud las cuales correlacionaremos con cada variable de interés. Para la primeras ola, contamos con información económica sobre: rangos de ingreso del hogar, vivienda propia, si el hogar cuenta con ahorros y si recibe subsidios del Gobierno (Familias en Acción, Jóvenes de Acción, Programa Colombia Mayor, Mercados Dian, Ingreso Solidario, Protección al Cesante y Protección Primera Infancia, etc.). Infortunadamente, en la segunda ola solo existe información de rangos de ingreso del hogar.

Así pues, construimos un índice de ingreso per cápita del hogar. La forma como se recolectaron los rangos de ingresos cambia entre las dos olas de la encuesta. En la primera, se incluyeron más rangos para ingresos menores de cinco millones; mientras que en la segunda se agruparon algunos de estos rangos. Con el fin de homogenizar esta variable entre las dos olas, hicimos la siguiente codificación: asignamos un valor de 1 si el hogar recibe ingresos inferiores a un millón; 2 si recibe entre uno y dos (1 y 3) millones en la primera ola (segunda ola); 3 si recibe entre dos y cinco (3 y 5) millones en la primera ola (segunda ola); y 4 si recibe más de cinco millones⁴.

Enseguida, dividimos estos valores por el número de personas en el hogar. Así, el índice tomó valores entre 0 y 4, donde cuanto mayor sea el valor, mayor resulta el ingreso per cápita del hogar. Las variables de vivienda propia, ahorros y subsidios son variables binarias que toman el valor de 1 si se cumplen con la condición y 0 si no.

La forma como se recogió en las encuestas la información laboral no sigue la metodología estándar para construir variables sobre la condición laboral de las personas. La encuesta tiene dos preguntas. La primera es "¿Cuál era su situación laboral antes de la aparición del coronavirus (COVID-19)?". Las opciones de respuesta son: "Trabajaba con remuneración", "Trabajaba sin remuneración", "No trabajaba" y "NR". La segunda es: "¿Cuál era su ocupación antes de la aparición del Coronavirus?". Las opciones de respuesta son: "Empleador", "Trabajador/a del sector privado", "Trabajador/a del sector público", "Trabajador informal", "Independiente o cuenta propia (sin empleados)", "Trabajador/a doméstico/a", "Realizaba trabajos eventuales" y "Pensionado y/o cesante".

Con esta información, construimos dos variables. La primera es una binaria que toma el valor de 1 si la persona no trabaja y 0 si trabaja; independientemente de si recibe o no remuneración. Nótese que esto es diferente a estar o no desempleado. La segunda es una variable de informalidad que toma el valor de 1 si la persona trabaja y reporta ser "Trabajador informal", "Independiente o cuenta propia", "Trabajador/a doméstico/a" o "Realizaba trabajos eventuales"; y 0 en cualquier otra situación. La primera variable podemos construirla para ambas olas, la segunda solo para la primera ola.

Construimos una variable que cuenta el número de medios "formales" (Periódico/revistas (impreso o digital)", "Radio", "Televisión" y "Sitios Web Oficiales") que usan las personas para informarse sobre el COVID-19. La llamamos número de medios.

También usamos datos de rangos de edad, género y nivel de educación. Para cada una se construyeron variables binarias que toman el valor de 1 si cumple con la característica, y 0 si no. Dado que pocas personas reportan un género diferente a hombre o mujer, agregamos a estas en una sola categoría que llamamos otro género. Además, contamos con información sobre número total de personas del hogar, y construimos variables binarias para mujeres cabeza de hogar e individuos con personas cargo.

Medimos los riesgos de salud con cuatro variables. La primera es el número de personas mayores de 65 años que habitan el hogar. La segunda es una binaria con valor de 1 si la persona es no afiliada al Sistema General de Seguridad Social, y 0 en otro caso. La tercera es el número de enfermedades crónicas de riego de la persona encuestada. Los tipos de enfermedades tenidas en cuenta son (1) cardiovasculares (derrames, hipertensión arterial, enfermedades cardiacas); (2) respiratorias (asma, enfisema, bronquitis, bronquiectasia, tuberculosis); y (3) relacionadas con tiroides, diabetes mellitus, hiperlipidemia, enfermedad renal crónica. También construimos una variable binaria con el valor de 1 si hay personas en el hogar (diferentes al encuestado) con enfermedades crónicas de riesgo y 0 si no. Las enfermedades tenidas en cuenta son las ya mencionadas.

Por último, usamos información sobre la ciudad (en la primera ola de la encuesta) y el departamento (en la segunda ola de la encuesta), donde habita la persona encuestada y si se encuentra en una zona rural.

La Tabla A1 presenta las estadísticas descriptivas de las variables mencionadas. Se reportan usando el número de observaciones para las cuales hay información, restringiendo la muestra a tener reporte sobre el ingreso del hogar. Lo hicimos así porque este índice presenta correlaciones interesantes con las variables de interés. Conviene aclarar que los resultados cualitativos no cambian cuando no hacemos esta restricción. Esto deja la primera ola con un máximo 3142 observaciones, y la segunda con un máximo 1433.

En su mayoría, las personas viven en áreas urbanas; tienen menos de 59 años; son mujeres y tienen niveles de educación altos. En la primera ola, el 15 % de las personas eran trabajadores informales y el 9 % declaró que su hogar recibía subsidios del Gobierno. El 23 % declaró no estar trabajando durante la primera ola de la encuesta; y el 33 % durante la segunda ola. Aunque las correlaciones entre variables económicas en la primera ola tienen los signos esperados, estas correlaciones no son altas (disponibles si se requieren). Así, cada una de estas variables captura situaciones y decisiones económicas diferentes.

La principal limitación de los datos que usamos es el sesgo de muestreo (bola de nieve por internet), problema que afecta su representatividad a nivel nacional. No obstante, por la rapidez y las condiciones en las cuales se recolectó la información, el formato de la encuesta utilizado con éxito en otros países y su riqueza de datos, la información contenida en estas encuestas es de alto valor para entender diferentes dimensiones en época de pandemia.

RESULTADOS

Nos referiremos a la muestra de Solidaridad 1 (primera ola) como periodo de "cuarentena" y a la de Solidaridad 2 (segunda ola) como periodo de "poscuarentena". Analizamos el cambio de cada variable entre los dos periodos. También presentamos estimaciones de correlaciones entre estas y las variables socioeconómicas y de riesgo de salud. Reportamos estimaciones hechas con modelos probit ordenados para las variables de interés que tienen más de dos categorías, y probit binario para las que tienen dos. Los resultados cualitativos son similares cuando usamos modelos logit y de mínimos cuadrados (no reportados). Dado que los datos no corresponden a una estructura de panel, las estimaciones se hacen usando los datos de cada ola, por separado⁵. Las desviaciones estándar de los parámetros son estimadas de forma robusta (ver Anexo). En cada tabla se muestran resultados para el periodo de cuarentena (con y sin las variables económicas que no se recogieron en el periodo de poscuarentena) y poscuarentena. Lo primero se hizo con el fin de mostrar que los resultados no presentan cambios importantes cuando se omiten estas variables.

En nuestro análisis nos concentraremos en las características que resultan tener correlación estadísticamente significativa con las variables de interés. En algunos casos, planteamos hipótesis y posibles explicaciones de estos resultados, las cuales no son contrastadas formalmente, por limitaciones de datos. Todos los análisis de correlaciones se hacen con respecto al grupo de comparación excluido de la regresión. Es importante hacer la siguiente aclaración con respecto a las variables del mercado laboral. Hay dos grupos de personas: no trabajadores y trabajadores informales. Así, cuando se incluyen estas dos variables en las estimaciones, el grupo contra el cual se está comparando es el de personas que trabajan en empleos formales. Cuando incluimos solo la variable no trabajadores, el grupo de comparación es el de personas que trabajan, independientemente de su sector.

Preocupaciones económicas personales

La Figura 1 reporta la distribución de respuestas sobre preocupaciones económicas personales, derivadas de la pandemia en cada periodo. El porcentaje de muy preocupados es alto: entre 47 % y 65 %. Mientras el porcentaje de personas muy preocupadas por desabastecimiento cayó en el periodo poscuarentena, el de personas muy preocupadas por perder el trabajo y por no poder pagar arriendo y servicios aumentó.

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Preocupaciones económicas personales (porcentaje de personas) 

Las estimaciones para cada variable se muestran en la Tabla A2. Igual a lo encontrado en otros países, las personas con mejores condiciones económicas presentan menor probabilidad de tener cualquiera de estas preocupaciones. Algo similar, aunque un poco menos sistemático, ocurre entre personas con mayor nivel de educación.

En comparación al resto de las personas, las mujeres cabeza de hogar y los individuos con personas a cargo tienen mayor probabilidad de preocupación en todas las dimensiones analizadas durante las dos olas de la encuesta. Como discutiremos en las conclusiones, estas cuestiones deben ser tenidas en cuenta en el diseño de los subsidios del Estado. En comparación con las personas que trabajan en empleos formales, los trabajadores informales tienen mayor probabilidad de preocuparse por perder sus trabajos y pagar el arriendo. Esto muestra la importancia y los beneficios de la formalización como un mecanismo para afrontar choques negativos.

No se observa una correlación significativa entre estas preocupaciones y recibir subsidios del Gobierno⁶. Infortunadamente, no pudimos observar a las personas que reciben subsidios en el periodo poscuarentena. Así, nuestros resultados quizás no reflejen las preocupaciones de personas que recibían el subsidio de Ingreso Solidario, pero sí las preocupaciones de personas que estaban recibiendo otros subsidios gubernamentales⁷. En cualquier caso, parece que los subsidios han servido de protección ante el choque.

Comparadas con personas que trabajan, las que no trabajan solo empezaron a tener una mayor probabilidad de tener estas preocupaciones en el periodo poscuarentena. De hecho, por su condición, en el período de cuarentena presentaron menor probabilidad de preocuparse por temas de trabajo. Dos factores podrían explicar este resultado. Primero, hay un mayor porcentaje de personas que reporta no estar trabajando en la segunda ola (33 % frente a 23 %, ver Tabla 1A). Segundo, las personas que no trabajan pudieron adaptar sus expectativas a través del tiempo y empezaron a preocuparse por estas cuestiones al ver la larga duración de la cuarentena.

Preocupaciones económicas sociales

La Figura 2 reporta la distribución de respuestas sobre preocupaciones económicas sociales derivadas de la pandemia en cada periodo. Conviene recordar que la variable "aislamiento" contribuye solo tiene dos opciones. Sorprende positivamente que, en comparación al porcentaje de personas que reportaron estar muy preocupadas con aspectos económicos personales, un mayor porcentaje de personas reportó estar muy preocupado por estas dimensiones sociales (por encima del 68%). No obstante, estas preocupaciones sociales cayeron de manera importante en el periodo poscuarentena, principalmente, aquellas por la población vulnerable y la contribución con el aislamiento. Esto ocurrió mientras que, como ya mencionamos, el porcentaje de personas con preocupaciones económicas personales aumentó.

Fuente: elaboración propia.

Figura 2 Preocupaciones económicas sociales (porcentaje de personas) 

Las estimaciones para cada una de estas variables se presentan en la Tabla A3. En general, las variables sobre situación económica del hogar no presentan una correlación sistemática con la probabilidad de sentir estas preocupaciones. No obstante, las personas en hogares con mayores ingresos y hogares que reciben subsidios tuvieron mayor probabilidad de preocuparse por la población vulnerable durante el periodo de cuarentena. Es interesante observar que esto ocurra justo en los dos extremos.

Comparados con las personas que trabajan -e igual que para el caso de las preocupaciones personales- las personas que no trabajan solo presentan una mayor probabilidad de preocuparse por el futuro económico y la población vulnerable en el periodo poscuarentena. De nuevo, esto parecería estar relacionado con el aumento en el porcentaje de personas en esta condición en el periodo poscuarentena y el ajuste de sus expectativas.

Diferente a las preocupaciones económicas personales, las características de edad y género cumplen un papel relevante en este caso. Comparados con los mayores de 60 años, los menores de 44 años tienen menor probabilidad de sentirse preocupados por personas vulnerables y por sentir que están colaborando con el aislamiento. Comparadas con los hombres, las mujeres tienen mayor probabilidad de tener estas preocupaciones.

Tanto en el periodo de cuarentena como en el de poscuarentena, la probabilidad de estar preocupado por el futuro económico y de sentir que se contribuye con el aislamiento aumenta cuanto más informadas sean las personas.

Aislamiento

La Figura 3 reporta la distribución de respuestas sobre el cumplimiento del aislamiento y acatamiento de la cuarentena en cada periodo. Dada la forma como se hizo esta pregunta en la encuesta, el acatamiento de la cuarentena en el periodo poscuarentena debe entenderse como su cumplimiento durante la medida. Un alto porcentaje de personas respondió que ha cumplido con el aislamiento (90 %) y acatado la cuarentena (más del 70 %). El acatamiento de la cuarentena aumentó con el tiempo, llegando a niveles de casi 80 %.

Fuente: elaboración propia.

Figura 3 Aislamiento y cuarentena (porcentaje de personas) 

Las estimaciones para cada una de estas variables se muestran en la Tabla A4. En términos de ingresos no se presentan correlaciones sistemáticas con la probabilidad de cumplir el aislamiento y acatar la cuarentena. No obstante, los hogares con subsidios tuvieron menor probabilidad de acatar la cuarentena. Esto podría reflejar dos situaciones. La primera, que algunos no acataron la cuarentena, porque tuvieron que buscar recursos adicionales para su sostenimiento. La segunda, que tienen un menor interés en cumplir con las normas. Sin embargo, el hecho de que no se diferencien del resto de la población en la probabilidad de sentir que cumplen con el aislamiento hace pensar que la primera razón podría estar explicando este comportamiento.

Las personas que no trabajan (comparadas con las que trabajan o con las que trabajan en empleos formales) y los trabajadores informales (comparados con las personas que trabajan en empleo formales) tienen una mayor probabilidad de cumplir el aislamiento y acatar la cuarentena. Este último resultado es sorprendente, ya que existía la percepción de que parte de los trabajadores informales eran los que menos incentivos y posibilidades tendrían de cumplir con el aislamiento. Sin embargo, por la naturaleza de su trabajo y las restricciones de cuarentena, quizás la única opción que tuvieron fue hacerlo.

Comparados con los mayores de 60 años, los menores de 44 tienen una menor probabilidad de cumplir el aislamiento y acatar la cuarentena. Esto no parecería explicarse por razones laborales, sino más bien por razones de sus preferencias en contra del encierro. Si fuera por causas laborales, observaríamos que los que no trabajan, al compararlos con los que trabajan, debería tener una menor probabilidad de cumplir con el aislamiento y la cuarentena. Sin embargo, ocurre justamente lo contrario.

Sorprende que las variables de riesgo de salud no presentan correlaciones sistemáticas con las variables de aislamiento y cuarentena. Solo en el periodo de cuarentana se observaron algunas correlaciones poco sistemáticas y con signos difíciles de entender. Por ejemplo, sorprende que quienes viven con personas con enfermedades crónicas tienen menor probabilidad de cumplir el aislamiento, pero mayor probabilidad de cumplir la cuarentena.

Aprobación del Gobierno

La Figura 4 muestra la distribución de respuestas sobre la actuación del Gobierno nacional y local para afrontar la pandemia en cada periodo. La aprobación (de acuerdo y muy de acuerdo) del gobierno local fue relativamente buena durante la cuarentena (68 %); mientras que la del Gobierno nacional no mucho (43 %). Es preocupante que la aprobación de los dos niveles de gobierno disminuyó en el periodo poscuarentena. Aunque la pregunta es clara y se refiere a la actuación de los gobiernos para disminuir la propagación del virus, es posible que la gente no solo esté calificando esto, sino su percepción general sobre las decisiones oficiales. Las estimaciones para estas variables, presentadas en la Tabla A5, dan pistas al respecto.

Fuente: elaboración propia.

Figura 4 Aprobación de los gobiernos nacional y local (porcentaje de personas) 

Personas en hogares con vivienda propia, ahorros y más informada tienen mayor probabilidad de aprobar los gobiernos. Ni los hogares que reciben subsidios ni los trabajadores informales tienen una correlación significativa con dicha probabilidad. Las personas que no trabajan tienen mayor probabilidad de aprobación del Gobierno local en el periodo de cuarentena. Estos resultados sugieren que las personas sí separan en su aprobación el manejo de la pandemia de otros temas como el económico.

Comparados con los mayores de 60 años, los jóvenes, en especial los menores de 30, tienen mayor probabilidad de desaprobar los dos niveles de gobierno. Una vez más, esta población expresa sus preferencias en contra del encierro. Personas con niveles de educación intermedio (secundaria y técnico) tienen menor probabilidad de aprobación. Quizás esto refleje un reclamo más relacionado con cuestiones económicas.

En hogares con más personas mayores, la probabilidad de aprobación es menor. Esto podría estar relacionado con las mayores restricciones de encierro para esta población, aunque sorprende que, al ser una medida nacional, esta correlación sea más significativa para los gobiernos locales. Comparadas con los hombres, las mujeres tienen una mayor probabilidad de aprobar los dos niveles de gobierno. Probablemente ellas muestran mayor valoración por las políticas de cuarentena. En resumen, las preferencias en contra y a favor de los encierros parecen explicar los resultados de aprobación de los gobiernos.

CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN

Encontramos que, comparado con el periodo de cuarentena, en el periodo de poscuarentena las preocupaciones económicas personales aumentaron mientras las sociales cayeron; el cumplimiento de la cuarentena aumentó, mientras la aprobación de los gobiernos se redujo. Las preocupaciones económicas están positivamente correlacionadas con ser mujeres cabeza de hogar, tener personas a cargo y ser trabajador informal.

Por otro lado, las preocupaciones sociales son más bajas entre la población joven y más importantes entre las mujeres y las personas informadas. El cumplimiento del aislamiento es menor entre los jóvenes y mayor entre personas que no trabajan y trabajadores informales. Sorprende la poca correlación de las variables de riesgo de salud con el cumplimiento del aislamiento y la cuarentena. La aprobación de los gobiernos al manejo de la pandemia es menor entre jóvenes, personas con educación intermedia y hogares con personas mayores; y mayor entre personas con más recursos e informadas, y mujeres.

De estos resultados, llama la atención la actitud de las personas jóvenes en tiempos de pandemia. Son personas con menor probabilidad de preocuparse por cuestiones sociales, mayor probabilidad de incumplir el aislamiento y de desaprobar al gobierno. Es importante entender mejor estas preferencias para crear políticas que respondan a sus inquietudes y que permitan un mayor involucramiento de ellos y ellas en los problemas generados por la pandemia.

Nuestros resultados deberían servir para repensar los subsidios que el Gobierno nacional está ofreciendo a través de Ingreso Solidario. En la actualidad, los hogares beneficiarios reciben una cantidad fija mensual, independientemente de la composición del hogar. El programa podría reconocer más dinero a mujeres cabeza de hogar y con personas a cargo.

Por último, dos cosas respecto a poblaciones relevantes en nuestro país. Primera, la formalidad parece ser un buen seguro contra choques negativos como una pandemia: comparados con los formales, los informales tienen mayor probabilidad de tener preocupaciones económicas. Seguir trabajando en creación de empleos formales es crucial. Además, sería importante seguir analizando, con información más representativa para aquella población, estas cuestiones. Segunda, el hecho de que personas que viven en hogares que reciben subsidios, hasta donde podemos observar, no presentan correlaciones significativas con la probabilidad de tener preocupaciones económicas muestra que los subsidios funcionan como asegurador ante este tipo de choques. Seguir trabajando en este aseguramiento con mejor focalización podría servir frente a choques futuros.