Social License to Operate (SLO)

Evidencias de la estrategia de control del COVID-19 en Lima Metropolitana: la conveniencia de no prolongar el confinamiento social

Cortesía de Pixabay

Luis Torres, Ing.[1].

Alejandro Fontana, PhD[2]

Hace tres días, el Ejecutivo prolongó por 15 días más el confinamiento social en Lima Metropolitana y nueve regiones adicionales. La medida busca controlar el nivel de contagios en estas localidades, y disminuir el número de fallecidos como consecuencia del COVID-19. Con el objetivo de ayudar a identificar algunas medidas menos traumáticas que el confinamiento, hace tres semanas iniciamos un estudio estadístico que pretendía encontrar las variables que podrían ser más relevantes, pero difíciles de detectar, y que podrían haberse dejado de considerar al momento de decidir las medidas sanitarias actuales.

En este sentido, pensábamos que mostrar dichas variables podría ser de utilidad para los decisores. Nuestro propósito es, únicamente, sumarnos al esfuerzo que muchos están haciendo para reducir el impacto negativo que esta crisis sanitaria y social está ocasionando en nuestra población más vulnerable, que siempre es la que padece más en circunstancias semejantes.

El mapa de temperaturas del país que recoge la Figura 1 representa el número acumulado de muertes por millón para los 7 últimos días con información disponible, en cada uno de los departamentos del país. La tonalidad amarilla representa una cifra mayor de fallecimientos, mientras que el tono azul representa las localidades con menor número de fallecidos. Si comparamos este mapa con el que corresponde a las medidas de confinamiento declaradas por el gobierno, encontramos una gran similitud. Las localidades en amarillo corresponden a las regiones con un confinamiento más estricto.  

Figura 1. Mapa de temperaturas que corresponde al número acumulado de fallecidos por millón entre el 4 y el 10 de febrero de 2021

Fuente: SINADEF, elaboración propia

El confinamiento, sin embargo, es una medida con un impacto negativo en la economía local. Este es un hecho que todos nosotros hemos experimentado entre marzo y junio del año pasado, y que por tanto, para nosotros no requiere demostración. Esto ha llevado a que algunos afirmen que existe una disyuntiva entre la salud pública y la economía del país.

En este sentido, el Prof. Rojas, del ESE Business School, de Santiago de Chile, presentó, en junio de 2020, un artículo donde analiza en función a una información global, y en particular, con los datos de Chile, las variables que han jugado un rol relevante en el impacto de esta pandemia. En concreto, el objetivo de su estudio fue entender mejor qué aspectos influyen a nivel de país en el número de contagios y el número de muertes. La metodología que utilizó fue Machine Learning y las ecuaciones estructurales para estimar las variables de interés. A nivel agregado, su modelo explica el 88% de las diferencias entre países del comportamiento de esta pandemia.

En su análisis global, él encontró:

1. Que la tasa de contagios por millón es mucho mayor en Europa; la falta de preparación previa jugó un rol importante en el impacto de la enfermedad.

2. El nivel de desempleo favorece los contagios. Un incremento del 10% del desempleo origina un incremento de los contagios en un 4.2%. Los desempleados tienden a dedicarse al comercio ambulatorio, propiciando el contagio.

3. La proporción de mujeres y el número de niños reducen la tasa de contagios. El sistema inmune de las mujeres es más potente que el de los hombres, y las mujeres suelen ser más prudentes que los hombres.

4. El porcentaje de personas que viven en ciudades  y la ausencia de cultura de prevención favorecen el contagio.

5. El tasa de fallecidos por millón en Europa es 1.56 veces la tasa base. La variable territorio ha jugado un rol importante en esta pandemia. Al mismo tiempo, una mayor cantidad de pruebas reduce el número de muertes. Por cada 10% que aumenta el número de pruebas, dismiunye la tasa de muertes en 2.6%.

6. Un incremento en la tasa de contagios tiene un incremento casi a la par en el número de muertes, por lo tanto, tiene sentido la preocupación de la autoridad sanitaria por reducir el número de contagios.

7. El desempleo no tiene un impacto directo en el número de muertes, pero si indirecto, al incrementar el número de contagios. Si la tasa de desempleo se incrementa del 7% al 8%, la tasa de muertes crece al 7.1%. Y en este sentido, él concluye que:

es falso que debamos escoger entre la salud y la economía, ya que ambas están íntimamente relacionadas. Con una economía por el suelo, los más vulnerables y afectados harán lo que sea necesario para que sus familias no pasen hambre, aunque esto implique exponerse al contagio y sus consecuencias.    

Rojas, P. (2020).  Estrujemos los datos para vencer el covid-19 usando data science para aprender sobre cómo combatir la pandemia. CEF Análisis, Nº 35, p. 20.

8. La densidad poblacional reduce el número de muertes, quizás por la mayor facilidad de acceso a los servicios de salud.

9. La gente mayor es población de riesgo: la tasa de muertes aumenta en los países con mayor población de más de 65 años.

10. La tasa de muertes aumenta con el número de niños, probablemente, por ser vectores del virus.

11. La tasa de muertes disminuye en países con mayor tasa de natalidad: poblaciones con mayor número de madres y bebés.

De otro lado, analizando estadísticamente los datos de Chile, el Prof. Rojas también encontró que:

1. Cada muerte reduce los contagios futuros en 69.93, disminución que recién se apreciaría a los 14.54 días posteriores.  

2. Cada contagiado le transmitirá el virus a 2.3 personas, en promedio.

3. Que no existe una relación lineal entre el número de contagios y cuarentenados, por lo que la cuarentena sería un mecanismo de reducción de contagios efectivo, pero ineficiente: requiere grandes cantidades para tener un efecto relevante. Reducir en un 4% el número de contagios diarios es igual de efectivo que tener en cuarentena a 4 millones de personas.

Como un aporte a nuestro país, deseamos replicar la metodología utilizada por el Prof. Rojas a nuestra realidad, pero la limitación de recursos, informacion y datos, ha hecho que este aporte aún no lo podamos presentar. Sin embargo, con estas pautas y el análisis de la información que hemos podido recoger hasta el momento, deseamos adelantar algunos hallazgos que podrían ser relevantes en este momento.

Metodología

El análisis se ha hecho en función, únicamente, al número de fallecidos registrados diariamente por el Sistema Informático de Defunciones (SINADEF). Como afirma el Prof. Rojas,

el registro de fallecidos de un país es un dato bastante confiable, poco susceptible a errores o manipulación

Rojas, P. (2020).  Estrujemos los datos para vencer el covid-19 usando data science para aprender sobre cómo combatir la pandemia. CEF Análisis, Nº 35, p. 17.

Aunque disponemos de los datos desde enero 2019 hasta enero 2021 a nivel país, en este estudio nos hemos enfocado únicamente en la información de los distritos de Lima Metropolitana.

En este sentido, el objetivo de la investigación es analizar el comportamiento de la epidemia COVID-19 en los distintos distritos de Lima Metropolitana, y partiendo de lo encontrado por el Prof. Rojas sobre la ineficacia del confinamiento en el control de esta epidemia, cuestionar su aplicación bajo las mismas condiciones en todos los distritos de Lima Metropolitana; al mismo tiempo que sugerimos efectuar un análisis más profundo, y tomar medidas distintas en algunas localidades. La hipótesis de la investigación es que el control de esta epidemia exige una estrategia de gestión territorial, como la que ya se viene aplicando, pero en lugar de ser a nivel regional, que sea a escala local, y con medidas más específicas.    

Para el análisis de los datos se han utilizado algoritmos elaborados en el lenguaje de programación Phyton.

Análisis y discusión de resultados

Las evidencias que hemos encontrado son las siguientes:

La Figura 2 muestra la distribución de muertes diarias en 8 distritos de Lima Metropolitana desde enero de 2019 hasta febrero de 2021. Se puede observar que en todos ellos existe un comportamiento similar en el número de muertes por distrito de enero de 2019 a enero de 2020. Este comportamiento, sin embargo, se modifica sustancialmente desde los primeros días de febrero 2020, y se mantiene así hasta febrero 2021.

Figura 2. Media móvil semanal de muertes diarias entre enero del 2019 y febrero del 2021

Fuente: SINADEF, elaboración propia

Para apreciar mejor los comportamientos antes de enero 2020, la Figura 3 muestra que los distritos de San Juan de Lurigancho, San Martín de Porres, Comas y Lima (Cercado) registran fallecimientos diarios en promedio menores a 8; mientras que Breña, Miraflores, La Molina y Surquillo presentan número de fallecidos diarios menores a 3.

Figura 3. Media móvil semanal de muertes diarias entre enero del 2019 y enero del 2020

Fuente: SINADEF, elaboración propia

Esta gráfica nos llevaría a concluir que desde enero 2019 hasta enero 2020, las diferencias en los números de fallecidos entre un distrito y otro no fueron significativas, a pesar que entre ellos el número de habitantes es sustancialmente distinto. Por ejemplo, San Juan de Lurigancho tiene una población de 1’038,495 habitantes y Breña solo llega a 85,309 habitantes, según el censo de 2017.  Podríamos afirmar, entonces, que en condiciones ordinarias, todos los distritos de Lima Metropolitana tienen un número más o menos semejante de fallecidos.

Sin embargo, cuando en la gráfica de la Figura 2 analizamos el comportamiento del número de fallecidos por distrito a partir de abril 2020, observamos que el comportamiento de los distritos difiere sustancialmente. Mientras Breña, Surquillo, Miraflores y La Molina tienen un comportamiento mayor al que tenían antes de enero 2020, este no es de la magnitud que tiene el comportamiento de San Juan de Lurigancho, San Martín de Porres, Comas y Lima (Cercado), que se disparan sustancialmente.

Esta diferencia de comportamientos nos lleva a considerar que el impacto de la epidemia depende de variables que están vinculadas con las características propias de las distintas localidades, y que por tanto, una estrategia eficiente de control debería ajustarse a dichas variables territoriales. Por ejemplo, si la epidemia afecta más a las personas con enfermedades respiratorios, ¿no sería más acertado identificar en qué distritos vive el mayor número de personas con enfermedades respiratorias graves? ¿Existen más personas con este tipo de enfermedades en San Juan de Lurigancho, San Martín de Porres, Comas y el Cercado de Lima?  Algo semejante convendría hacer con las condiciones de vida.

Insuficiencia de los gráficos por millón para la toma de decisiones

Por el contrario, si en lugar de atender al comportamiento del número absoluto de fallecidos por distrito, se considera el número de fallecidos por millón -como suele hacerse para comparar el impacto de una epidemia entre un país y otro-, el comportamiento que encontraríamos para los distritos de Lima entre enero 2020 y enero 2021 vendría descrito por la gráfica que recoge la Figura 4.

Figura 4. Media móvil de muertes diarias por cada 100 mil habitantes

Fuente: SINADEF, elaboración propia

Según esta gráfica, el comportamiento que habrían tenido los distritos de Miraflores y Breña sería mucho peor que el que han tenido los distritos de San Juan de Lurigancho y Comas. Sin embargo, como hemos comprobado con el análisis de la Figura 2, que muestra el comportamiento longitudinal -antes y dentro de la pandemia- de cada uno de los distritos estudiados, dicha afirmación no es real. Esto nos lleva a cuestionar los gráficos de fallecidos por millón como el soporte estadístico adecuado para esta toma de decisiones.

En esta misma línea va el análisis comparativo del exceso de fallecidos en el mes en cada uno de estos distritos en enero 2020 y enero 2021. La tabla 1 muestra el número de fallecidos acumulados en estos dos meses.

            Tabla 1. Número de fallecidos acumulados en los meses de enero 2020 y enero 2021

Fuente: SINADEF, elaboración propia

Según este análisis, el número de fallecidos en un mes en el distrito de San Juan de Lurigancho se incrementa en 4.43 veces cuando se compara el mes de enero 2021 con el mes de enero 2020. En cambio, el número de fallecidos en un mes en el distrito de Miraflores en esos mismos meses, se incrementa 1.71 veces. El comportamiento de los otros distritos analizados está entre estos dos valores.

Estos resultados nos llevan a concluir que los estudios longitudinales en el propio distrito son más precisos para el diseño de las estrategias de control del avance de la epidemia que los análisis por millón entre diversos territorios.

Conclusiones

Con los datos disponibles, hemos analizado el comportamiento de la epidemia COVID-19 en los distritos de Lima Metropolitana, y hemos encontrado que existen diferencias sustanciales entre unos y otros.

El análisis elaborado permite aceptar la hipótesis de esta investigación: el control del avance de esta epidemia exige una estrategia de carácter territorial a un nivel más local. En este sentido, y atendiendo también a los hallazgos encontrados por el Prof. Rojas, las medidas de confinamiento a nivel regional tienen poca eficiencia, y desencadenarían, más bien, en un número mayor de contagiados, y por tanto, de fallecidos. No es correcto afirmar que existe una disyuntiva entre la salud y la economía. Como demuestra el Prof. Rojas, ambas están estrechamente vinculadas.

El análisis efectuado también sugiere que en Lima Metropolitana se deben tomar medidas diferentes para San Juan de Lurigancho, San Martín de Porres, Comas y Lima (Cercado); que debe tratar de identificarse las causas que originan que esta epidemia tenga un impacto más negativo en dichas zonas. Por ejemplo, reconocer dónde viven más personas con enfermedades respiratorias graves; determinar las zonas con condiciones de vida más extrema, etc.

En lugar de impactar negativamente la actividad económica de toda la ciudad con la medida de confinamiento regional, la implementación de medidas locales como la disposición de hospitales de campaña en los distritos más afectados; un mayor número de pruebas en dichas zonas; y las visitas a los hogares de dichos distritos para identificar personas propensas a esta enfermedad, y por tanto, con un tratamiento adecuado y a tiempo, sean más eficaces. El confinamiento general de toda la ciudad impacta más fuertemente y de modo negativo, precisamente, en la población más vulnerable de la ciudad.

Esta estrategia territorial de gestión del control de la epidemia puede ser apoyada con mucho éxito por las empresas que operan en el distrito. El sector empresarial tiene muchas capacidades para levantar información en su localidad y también para generar soluciones con un impacto local positivo. Además, en la actualidad, en el sector empresarial existe una mayor sensibilidad social.


[1] Luis Torres, Ingeniero en Ingeniería Mecánico-eléctrica, Universidad de Piura

[2] Alejandro Fontana, PhD en Planificación y Desarrollo, Universidad Politécnica de Madrid

Los conflictos sociales y los bloqueos de carreteras: ¿pueden admitirse este tipo de manifestaciones en una democracia?

Alejandro Fontana, PhD

Los conflictos sociales pueden emerger por distintas razones. Para Sethi, hay tres elementos que promueven el desarrollo de los conflictos sociales. En primer lugar, la naturaleza de la industria, cuando sus operaciones generan un impacto severo al medioambiente, una contaminación del agua, el aire o la tierra. En estos casos, como señalan Urkidi y Walter, el desarrollo y el beneficio generado por la empresa no cubre el impacto medioambiental causado, y en consecuencia la población protesta.

En segundo lugar, hay industrias que históricamente se asocian con descuidos al enfocarse excesivamente en el beneficio económico. En Indonesia, por ejemplo, una empresa que tenía una visión de la tierra solo como fuente para su operación, tuvo que enfrentarse a la concepción que la población de Papúa tenía sobre la tierra. Para esta población, la tierra era un elemento esencial de su ser; no era un recurso para ser explotado, sino un tesoro físico-espiritual que debía gozarse y protegerse. Algo semejante ocurrió en Chile, en la región de Pascua-Lama, donde la población vio amenazada la subsistencia de la agricultura y los pastizales.  

Para varios autores, este factor de conflicto social también se refleja en la pérdida de credibilidad de la empresa. De hecho, la frecuencia de accidentes medioambientales debido a las operaciones extractivas, y una actitud reactiva y tardía con relación a dichos errores contribuyen a esta pérdida de credibilidad. En ocasiones, en un intento por ganar pronto la aprobación de la inversión, las empresas realizan acciones que son percibidas con suspicacia por las comunidades afectadas. En una encuesta a stakeholders en Argentina llevada a cabo por Mutti y otros investigadores, encontraron que en las comunidades había la percepción de que las empresas usaban sus programas de responsabilidad social como una retórica, únicamente para generar una imagen, y sin comprometerse con entregar los beneficios acordados en el largo plazo. Las actividades de estos programas eran reactivas, trataban de mitigar la resistencia social, pero no generaban un cambio profundo en la población. Algunos aspectos objetivos de promesas incumplidas que los stakeholders vieron fueron la gran diferencia en la demanda de trabajo local entre la fase de operación y la fase de construcción; la lentitud de la empresa para preocuparse de las necesidades de las comunidades -la carencia de beneficios tangibles-; la entrega tardía de los beneficios económicos a las comunidades; y una baja carga tributaria comparada al daño medioambiental. 

Por su parte, Rees y otros investigadores señalan que algo semejante se da cuando los compromisos hechos en un determinado momento del proyecto para alcanzar la aprobación de la comunidad no se materializan. En estos casos, las comunidades se sienten engañadas, y el nivel de desconfianza se incrementa.

El tercer factor de conflicto que Sethi cita es la corrupción en los gobiernos (nacionales, regionales. La presencia de corrupción y unos sistemas regulatorios poco desarrollados son los retos más relevantes que la industria debe enfrentar, además del descontento de las comunidades afectadas por la poca eficacia de dichos gobiernos.

Hay otros investigadores que consideran que uno de los principales factores de conflictos sociales en las dos últimas décadas ha sido un inadecuado análisis del contexto donde se desarrollan las operaciones. Estos autores entienden por contexto la historia de la región y del país, la existencia de grupos de interés, el nivel de aceptabilidad y credibilidad de las comunidades, y cualquier externalidad de la operación que pueda influir en la instalación de la operación en dicha área. En este sentido, Kemp y su equipo de investigación señalaron que ellos no encontraron ningún procedimiento para la solución de incidentes donde se tomara en cuenta los aspectos culturales y personales de las comunidades o las poblaciones indígenas en seis operaciones mineras. No se daba ninguna atención a las costumbres de dichas poblaciones.

Para otros autores, la distancia institucional y la diferencia de capacidades económicas son elementos que también catalizan los conflictos sociales. Según Calvano, mientras las empresas utilizan la publicidad y los medios para comunicar su mensaje, las comunidades, que no tienen estos recursos financieros para publicar su posición, muestran su presencia con protestas y bloqueos de carreteras.

Aunque exista esta diferencia de posibilidades para manifestar la posición, nunca debe admitirse -y en esto todo Estado debe asegurar que no se dañe la libertad de terceros con las protestas- los bloqueos de carreteras y los atentados contra la propiedad púbica y privada. Estas manifestaciones pueden acarrear consecuencias graves para terceros, de las que debería pedirse responsabilidad a los que efectúan los bloqueos de carreteras o dañan la propiedad pública y privada. Las manifestaciones de protestas siempre deben ser pacíficas y no causar daños a terceros; caso contrario, se deslegitimizan.

Queda de todos modos, una tarea pendiente para el sector empresarial. Este conjunto de drivers de los conflictos sociales sugiere que los argumentos económicos y las dimensiones de distribución no son el foco de las quejas de las comunidades. Estas poblaciones están más bien enfocadas en las dimensiones del reconocimiento y la participación. Mientras que los gobiernos y las empresas argumentan en términos de compensaciones económicas por las externalidades, las comunidades están demandando una mayor participación en las decisiones, y un reconocimiento de la relación con su cultura y el medioambiente.

Por lo tanto, de esta situación parece sugerir un elemento prioritario para la estrategia de negocio de cualquier industria: una atención más detallada y cuidadosa de las relaciones con la población, al punto de involucrarlas en las decisiones de los proyectos a través de un interés genuino por su desarrollo y mejora.