Por Javier Andrés, José E. Boscá, Rafael Doménech y Javier Ferri
El COVID-19 tiene enormes efectos sanitarios, económicos y sociales. Las dimensiones en las que estamos acostumbrados a evaluar su incidencia en la sociedad son el aumento de contagios, hospitalizados y fallecidos, desde la perspectiva sanitaria, y la caída del PIB y del empleo, desde la económica. Un ejemplo reciente es el trabajo de Fernández-Villaverde y Jones (2020, FVJ en adelante), en el que presentan evidencia para una muestra de países de la pérdida de vidas humanas por millón de habitantes por COVID-19, y el coste económico por la caída del PIB anual o la subida del desempleo. Un resumen de dicho trabajo puede encontrarse aquí.
En el Gráfico 1 se muestra una evidencia similar a la de FVJ para los países de la UE y de la OCDE, con la diferencia de que nosotros utilizamos las previsiones de otoño del FMI para el conjunto de 2020, con la finalidad de disponer de una fuente homogénea para esta amplia muestra de países, y que la disminución prevista del PIB se expresa en términos per cápita. Por su parte, la pérdida de vidas humanas acumulada hasta el 17 de octubre de 2020 procede de la base de Our World in Data.
Gráfico 1: Previsiones de disminución del PIB per cápita en 2020 y mortalidad del COVID-19: Recta de regresión. Fuente: elaboración propia en base a FMI y Our World in Data.
Como no podría ser de otra forma, los mensajes que se obtienen del Gráfico 1, coinciden con los de FVJ. A menudo se argumenta que existe un dilema entre coste económico y coste sanitario: las economías que decidan imponer menos restricciones a la actividad y menos medidas de confinamiento o distanciamiento social experimentarán un mejor desempeño económico, pero un peor resultado en términos sanitarios. En realidad, lo que se observa en el gráfico es una gran heterogeneidad entre países en estas dos dimensiones. Sin embargo, una simple línea de regresión arroja una correlación negativa y significativa de -0.46, lo que viene a contradecir el anterior argumento, que de producirse dibujaría una línea de regresión con pendiente positiva. Es decir, no existe tal dicotomía entre economía y salud.
Lo que el Gráfico 1 nos indica es que los países que más han controlado los contagios muestran en media una menor caída del PIB per cápita. FVJ advierten de que todavía es pronto para determinar qué parte de la totalidad de estos resultados se debe a la buena/mala gestión y qué parte a la buena/mala suerte. Por ejemplo, podría ser que un país hubiera tardado demasiado tiempo en tomar decisiones para frenar los contagios, llevado a cabo un número insuficientes de rastreos, o diseñado aplicaciones inútiles para detectar contagiados en el entorno personal (mala gestión), disparándose por ello las hospitalizaciones y los fallecimientos, lo que habría obligado a las autoridades a forzar un confinamiento estricto de la población, afectando de forma muy negativa a la actividad económica. Pero también es posible que en algunos países los fallecimientos hayan sido menores porque han sido afectados por una cepa menos virulenta del virus, porque el virus se ha extendido en mayor medida entre la población más joven por razones aleatorias, o porque los países vecinos han sido más diligentes desde el primer momento en la gestión de la crisis (buena suerte). A todo ello hay que añadir otros factores como la estructura productiva, la composición sectorial, la dispersión territorial de la población o la demografía. En cualquier caso, más allá de la percepción que pueda tenerse sobre la gestión de cada país de la crisis sanitaria y económica, resulta conveniente tratar de construir una métrica homogénea del coste social del COVID-19, máxime cuando la evidencia ya recoge los efectos de la segunda ola y el aprendizaje que haya podido hacerse tras la primera.
En este sentido, la comparación de países como España, Bélgica, Reino Unido, Italia o Francia (cuadrante inferior derecho) frente a Corea, Noruega o Alemania (cuadrante superior izquierdo) es sencilla, puesto que en el primer grupo de países la pérdida de PIB per cápita en 2020 y de vidas humanas es muy superior al segundo, lo que implica muy probablemente un mayor coste en términos de bienestar, sea cual sea la métrica utilizada para medirlo e independientemente de si las diferencias se deben a una peor gestión, a la mala suerte, a condiciones específicas de cada país o a una combinación de todos estos factores.
Sin embargo, hay otras comparaciones entre países cuyo resultado no es tan evidente. Esto es lo que sucede, por ejemplo, cuando se compara entre España y Bélgica; o entre Grecia, Canadá, Suecia y EE.UU. En estos casos, estamos relacionando unos países con mayor (menor) caída del PIB con otros con menor (mayor) pérdida de vidas humanas. ¿Cómo podríamos establecer una métrica en función de estas dos dimensiones con la que comparar países en términos de pérdida de bienestar social? A continuación explicamos nuestra aproximación metodológica a esta cuestión y ofrecemos resultados cuantitativos por países.
Jones y Klenow (2016, JK en adelante) propusieron una medida de bienestar social que depende del consumo público y privado per cápita, el ocio, la desigualdad de la renta y la esperanza de vida. Al igual que otras alternativas como las medidas de felicidad propuestas por Helliwell, Layard, Sachs y de Neve (2020), este indicador de bienestar social va, por lo tanto, más allá del PIB per cápita como indicador del éxito o fracaso económico de los países (véanse al respecto Doménech y Ferri en este mismo blog, 2017a y 2017b, o Andrés y Doménech, 2020). Sin embargo, la metodología de JK tiene la ventaja de que es una aproximación cuantitativa que puede derivarse rigurosamente a partir de las preferencias individuales que normalmente se utilizan en el análisis económico del bienestar.
Nuestra aproximación a la pérdida de bienestar se basa en la propuesta de JK, aunque la disponibilidad de datos nos obliga a realizar algunas simplificaciones. Primero, la caída del consumo prevista para 2020 se aproxima a la del PIB per cápita, cuya previsión sí que está disponible para todos los países de la muestra de manera homogénea. Segundo, por el momento tenemos que obviar cómo el COVID-19 afecta al número de horas de ocio ya que no disponemos de información al respecto. Además los cambios en la demanda de ocio son previsiblemente de un carácter más estructural y no está claro cómo la crisis actual puede acabar incidiendo en esta decisión. Tercero, tampoco disponemos de información corriente y comparable sobre la evolución de la desigualdad durante la pandemia. Este efecto es, no obstante, muy relevante a corto plazo porque es previsible que la evolución de la actividad económica y del desempleo tenga una incidencia muy notable en la distribución de la renta y la desigualdad a corto plazo. La no disponibilidad de datos nos obliga a dejar de lado este componente por el momento, pero cabe esperar que aquellos países que están sufriendo una crisis económica más severa pueden experimentar un mayor aumento de la desigualdad. Por ejemplo, de acuerdo con los resultados de Palomino, Rodríguez y Sebastián (2020), la COVID-19 podría aumentar el coeficiente de Gini de la renta para el promedio de los 29 países europeos analizados entre un 3.5% y un 7.3% dependiendo del escenario considerado. Por último, es necesario disponer de una estimación del impacto que la mortalidad por el COVID-19 tiene en términos de esperanza de vida, que es una de las variables que aparece como determinante del bienestar social.
Para abordar este último punto recurrimos al estudio de Goldstein y Lee (2020) quienes, con datos para EEUU, estiman los efectos del COVID-19 sobre la esperanza de vida al nacer para dos escenarios de tasas de mortalidad. En el primero, la tasa de mortalidad se sitúa en el 0.076% por millón de habitantes y la disminución de la esperanza de vida en 0.84 años. En el segundo escenario, de mayor riesgo, la mortalidad se situaría en 0.609% por millón de habitantes y la caída de la esperanza de vida sería de 5.08 años. Estos dos escenarios, junto con el punto de origen (0% y 0 años), nos permiten aproximar la curva del Gráfico 2, en la que hemos representado la estimación de caída de la esperanza de vida para la situación de EE.UU. a mediados del mes de octubre y la de España, si en lugar de utilizar el número de fallecidos confirmados por COVID-19 como en el Gráfico 1 se emplea el exceso de mortalidad hasta el 25 de septiembre. A efectos ilustrativos, también hemos representado los efectos transitorios que la gripe de 1918 tuvo sobre la esperanza de vida de EE.UU., que disminuyó casi dos años más que en el escenario de riesgo estimado por Goldstein y Lee.
Gráfico 2: Relación entre la mortalidad por COVID-19 y disminución de la esperanza de vida. Fuente: elaboración propia en base a Goldstein y Lee (2020), FT, CDC y GapMinder
La función de bienestar social de JK nos permite calcular cuánto consumo per cápita estaría la sociedad dispuesta a renunciar con tal de aumentar la esperanza de vida, por ejemplo, en un año y mantener el bienestar social. Esta relación de intercambio (o trade-off) se representa en el Gráfico 3 mediante la curva de isobienestar, que se ha anclado para el promedio de países en la muestra. La curva de isobienestar nos ofrece, por lo tanto, todas las combinaciones de fallecimientos y caída del PIB que proporcionan la misma pérdida de bienestar social que la asociada a la media de la muestra de países. Los países situados por debajo de dicha curva han experimentado caídas del bienestar durante la crisis superiores a la media.
Gráfico 3: Previsiones de disminución del PIB per cápita en 2020 y mortalidad del COVID-19 hasta el 17 de octubre: Curva de isobienestar. Fuente: elaboración propia en base a FMI, AMECO, OCDE y Our World in Data.
Esta curva (que, dada la escala de los ejes es prácticamente una línea recta) nos permite constatar, por ejemplo, que en términos de pérdida de bienestar, la situación de Grecia, Canadá, Suecia o EE.UU. es muy similar, a pesar de su muy distinta posición en cuanto a disminución de PIB per cápita y tasa de mortalidad.
En términos más generales, nuestra aproximación nos permite también representar (Gráfico 4) la pérdida de bienestar equivalente en términos de disminución del PIB. Sea cuestión de disciplina y calidad de la gestión, condiciones de partida o pura suerte, el Gráfico 4 permite distinguir entre la pérdida de bienestar social debida a la caída del PIB y la causada por la mortalidad del COVID-19. La imagen que aparece es la de grandes diferencias entre países, no sólo en la pérdida agregada de bienestar social, sino en la descomposición de sus causas últimas.
Gráfico 4: Pérdida de bienestar social por COVID-19 en 2020, en términos equivalentes de consumo per cápita. Fuente: elaboración propia en base a Goldstein y Lee (2020), Jones y Klenow (2016), FMI, AMECO, OCDE y GapMinder
Unas notas de cautela para finalizar este análisis. Como ya hemos enfatizado, la curva de isobienestar del Gráfico 3 y la cuantificación de la pérdida de bienestar del Gráfico 4 están basadas en una simplificación del enfoque de JK. Los resultados podrán refinarse (y cambiar) a medida que dispongamos de información de los efectos sobre la desigualdad del COVID-19, de mortalidad real frente a mortalidad oficial, o de la verdadera disminución del consumo en lugar de previsiones de la caída del PIB. Por ejemplo, para hacernos una idea de las implicaciones del aumento de la desigualdad, un incremento del índice de Gini como el experimentado en España en la Gran Recesión supondría una disminución adicional del bienestar social en el Gráfico 4 equivalente a una caída de 4,4 puntos del consumo per cápita. Por otra parte, es previsible que, como ocurrió con la gripe de 1918, los efectos sobre la esperanza de vida sean pasajeros. De igual manera, salvo histéresis, el consumo per cápita debe recuperarse. Esta es una de las razones (el efecto rebote) de utilizar la caída prevista en 2020 en lugar de la observada en el primer semestre.
En cualquier caso, existe una gran incertidumbre acerca de la dinámica temporal de la pandemia. Sabemos poco sobre cómo va a evolucionar tanto la mortalidad por COVID-19 y la economía en los próximos trimestres. Algunos de los países que parecían tener controlados los contagios en agosto y septiembre han visto como la segunda ola irrumpía de manera exponencial. Lo que parece claro es que, a fecha de hoy, y con las limitaciones expuestas, España, Bélgica, Italia, Reino Unido o Francia figuran en el vagón de primera clase de los países que peor se han desenvuelto en términos de bienestar con los efectos de la epidemia entre las economías avanzadas.