Una propuesta para la medición de la pobreza multidimensional en Bolivia a nivel municipal

Hace varios años se viene reflexionando en el mundo sobre la necesidad de entender y medir la pobreza más allá de los aspectos monetarios, como parte de una comprensión más amplia del desarrollo que trascienda las medidas basadas en el ingreso o el consumo (ver por ejemplo Sen, 1999; Andersen et al., 2016). Existe una amplia literatura en la cual autores reconocidos en temas de pobreza (ej. Bourguignon y Chakravarty, 2003; Ravallion, 2011; Thorbecke, 2007), agencias internacionales como el PNUD (2016a, 2016b) y el Banco Mundial (2016, 2017), la cooperación bilateral (ej. Scheja, 2017; SIDA, 2017), así como iniciativas específicas en universidades, como la Oxford Poverty and Human Development Initiative, OPHI (p.ej. Alkire y Robles, 2017; Santos et al., 2015, Santos, 2019) discuten alternativas sobre la medición de la pobreza multidimensional.

Como destaca OPHI (2020), ningún indicador único de pobreza puede capturar las múltiples dimensiones de la pobreza, y la pobreza multidimensional abarca las diversas privaciones que sufren las personas pobres en su vida cotidiana, como ser temas de salud, educación, niveles de vida, empoderamiento, calidad del trabajo, la violencia y vivir en áreas que son peligrosas para el medio ambiente, entre otros.

En este documento queremos presentar una alternativa concreta para acercarnos al fenómeno de la pobreza multidimensional en Bolivia, que fue desarrollada hace algunos años (Branisa y Andersen, 2017; Branisa et al., 2017). Cabe destacar que el desarrollo metodológico descrito a continuación para la estimación de pobreza multidimensional en Bolivia a nivel municipal fue realizado por Boris Branisa, Lykke E. Andersen, Marcelo Cardona, Luis F. Serrudo y César Viscarra de INESAD, por encargo de Swisscontact, en el marco del proyecto Mercados Inclusivos, financiado por SIDA/ASDI y COSUDE. El trabajo original se concentraba en 21 municipios ubicados sobre el eje secundario que va de La Paz/El Alto hasta la ciudad de Potosí, pasando por la ciudad de Oruro. Por supuesto, las opiniones expresadas en este artículo son de los autores y no necesariamente reflejan la posición oficial de sus instituciones, ni de Swisscontact, SIDA/ASDI o COSUDE.

 

La metodología

Partimos aquí de un enfoque axiomático de la pobreza, siguiendo la tradición de Sen (1976) para la pobreza unidimensional, extendida posteriormente para la pobreza multidimensional, entre otros, por Alkire y Foster (2007, 2011a). Es importante señalar que la medición de la pobreza multidimensional implica varios pasos, detallados y discutidos ampliamente en la literatura (p.ej. Alkire y Foster, 2011a, 2011b). Entre ellos destacamos dos. El primer paso consiste en la identificación, que implica definir qué indicadores y qué cortes se pueden utilizar para determinar qué observaciones (individuos u hogares) serán catalogados como pobres según cada uno de los indicadores. El segundo paso corresponde a la agregación, es decir a la construcción de una medida agregada que permita medir la pobreza en una determinada dimensión en base a varios indicadores, y posteriormente también la construcción de una media agregada de pobreza multidimensional.

Nuestro punto de partida es la visión que planteaba SIDA (Swedish International Development Cooperation Agency) sobre la pobreza multidimensional (p.ej. Scheja, E., 2017; SIDA, 2017). Para SIDA (2017) la pobreza debe ser entendida como un fenómeno que se expresa en las siguientes cuatro dimensiones: (i) recursos materiales e intangibles; (ii) poder y voz; (iii) oportunidades y elección; y (iv) seguridad humana. Un análisis de las privaciones en estas cuatro dimensiones permitiría determinar quiénes son los más pobres, cómo se manifiesta la pobreza y cuáles son sus causas subyacentes.

Comenzamos con la identificación de los hogares pobres. En lo que concierne a la selección de indicadores y los cortes, considerando que el objetivo del diagnóstico era determinar quiénes son los más vulnerables en determinados municipios, quiénes se encuentran en situación de pobreza, cómo se manifiesta la pobreza y explorar cuáles podrían ser sus causas subyacentes, se trabajó con datos del último Censo de Población y Vivienda del año 2012, que tiene información a nivel de hogares en todos los municipios del país. Esto implica que el nivel de análisis es el de hogares y la fuente para la medición de la pobreza multidimensional es el censo mencionado. Obviamente sería mejor tener información más actualizada, pero debemos trabajar con lo que tenemos.

Una aclaración fundamental es que como todos los indicadores se definen a nivel del hogar, se asume que dentro del hogar los indicadores reflejan la privación y las externalidades de todos los miembros del hogar. En otras palabras, todos los miembros del hogar se consideran pobres si su hogar ha sido identificado como tal.

Si bien se consideró inicialmente que sería útil tomar en cuenta otra información además de la del Censo, se descartó la idea para la determinación de quiénes son los pobres, debido a que otra información disponible, como ser la de encuestas, (i) no es representativa a nivel de municipios sino solamente a nivel departamental, (ii) no se puede asignar a los mismos hogares considerados en el censo, lo que implica que no es útil a la hora de determinar qué hogares son pobres. Esto debido a que todos los hogares de un municipio tendrían la misma información imputada (correspondiente a la del departamento), lo que implicaría que esta información no sirve para distinguir a los hogares pobres de los no pobres en cada municipio. Por supuesto, la información disponible adicional al censo se puede utilizar a la hora de interpretar los resultados y de tratar de entender el contexto. Esto incluye la información administrativa, que tiene el mismo problema a la hora de medir la pobreza a nivel de hogar: todos los hogares de un municipio tendrían los mismos valores, lo que no ayudaría a la hora de distinguir a los hogares pobres de los no pobres.

Siguiendo a SIDA (2017), inicialmente consideramos las siguientes cuatro dimensiones relevantes para el Análisis Multidimensional de la Pobreza:

(i) recursos
(ii) poder y voz;
(iii) oportunidades y elección; y
(iv) seguridad humana

y se identificó en el cuestionario del Censo de 2012 qué preguntas podrían ser útiles a la hora de medir dichas dimensiones de pobreza. Lamentablemente, no hay preguntas relevantes referidas a la dimensión de seguridad humana a nivel de los hogares, por lo que este diagnóstico se centra en las tres otras dimensiones, y propone para cada una de ellas tres variables o indicadores para medir la pobreza en la dimensión considerada.

Las tres dimensiones de pobreza y sus variables son las siguientes.

Poder y voz

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Analfabetismo: Al menos una persona (edad 15 o más) analfabeta en el hogar. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Documentos de identidad: Al menos una persona (edad 6 o más) sin carnet de identidad en el hogar. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Comunicación: Hogar sin teléfono fijo y sin celular. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

Oportunidades y elección

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Salud: Al menos un parto en el hogar no atendido en centro de salud en los últimos 5 años. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Embarazo adolescente: Al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Educación: Al menos un niño o niña / joven (edad 6 a 19 años) que no asiste a la escuela. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

Recursos

En esta dimensión se decidió utilizar tres variables dicotómicas (0/1) y las definiciones siguientes:

  • Agua potable: Hogar sin agua potable. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Electricidad: Hogar sin electricidad. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.
  • Saneamiento básico: Hogar sin saneamiento básico. Si se cumple con la condición anterior, la variable toma el valor uno, si no es así la variable toma el valor cero.

En lo que concierne a la agregación de las variables para construir un índice, seguimos el espíritu del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) propuesto por Alkire y Foster (2011a) de OPHI, Oxford Poverty & Human Development Initiative. El IPM refleja tanto la incidencia (𝐻) de la pobreza (la proporción de hogares que es multidimensionalmente pobre) como la intensidad promedio (𝐴) de su pobreza (la proporción promedio de indicadores en los que los hogares pobres se ven privados). El IPM se calcula multiplicando la incidencia de pobreza por la intensidad promedio en los hogares pobres (𝐻 × 𝐴), lo que implica que su valor estará entre cero y uno. Un valor mayor implica mayor pobreza multidimensional. Una característica fundamental del IPM es que, si un hogar pobre presenta una privación adicional, el IPM aumenta, reflejando que la pobreza multidimensional ha aumentado.

El IPM tiene varias ventajas interesantes (Alkire y Foster, 2011a). Primero, es fácil de entender y de comunicar. Segundo, a nivel académico, cumple con muchos de los axiomas requeridos para las medidas de pobreza. Tercero, es posible descomponer la medida de pobreza por grupos.

La tabla siguiente (Tabla 1) presenta un resumen de las dimensiones, indicadores, y cortes para definir si un hogar se considera privado según el indicador, y finalmente la ponderación que se asigna a cada uno. Cada uno de los 3 indicadores en cada dimensión recibe la misma ponderación (1/9), y en consecuencia cada una de las 3 dimensiones tiene también la misma ponderación (1/3) para el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM).

 

Tabla 1. Información de las dimensiones e indicadores de pobreza

Dimensión de la pobreza Indicador Hogar se considera con privación, si… Ponderación para el IPM
Poder y voz Analfabetismo Hay al menos una persona (edad 15 o más) analfabeta en el hogar 1 / 9
Documento de identidad Hay al menos una persona (edad 6 o más) sin carnet de identidad en el hogar 1 / 9
Comunicación Hogar sin teléfono fijo y sin celular 1 / 9
Oportunidades y elección Salud Hay al menos un parto en el hogar no atendido en un centro de salud en los últimos 5 años 1 / 9
Embarazo adolescente Hay al menos un embarazo adolescente en el hogar en los últimos 5 años 1 / 9
Educación Hay al menos un niño o niña / joven (edad 6 a 19 años) que no asiste a la escuela 1 / 9
Recursos Agua potable Hogar sin agua potable 1 / 9
Electricidad Hogar sin electricidad 1 / 9
Saneamiento básico Hogar sin saneamiento básico 1 / 9
Fuente: Elaboración propia.

Con respecto a la determinación de si un hogar es pobre, hay distintas maneras de encarar el problema. En un extremo, se puede plantear que un hogar es pobre si refleja una privación en al menos uno de los 9 indicadores. En el otro extremo, se puede proponer considerar a un hogar pobre si refleja privación en todos los indicadores, es decir en los 9.

De los casi 2.8 millones hogares en Bolivia, el 28% no tiene carencia en ninguna de las 9 dimensiones. A estos hogares los llamamos no-pobres. Por otro lado, existen medio millón de hogares que tienen carencias en 4 o más dimensiones simultáneamente. A éstos los llamamos hogares en pobreza extrema. Son 18% de todos los hogares de Bolivia (ver: https://inesad.edu.bo/dslm/2018/02/donde-estan-los-bolivianos-extremadamente-pobres/).

 

Los resultados empíricos

En el gráfico siguiente mostramos los valores para el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) calculado correspondientes a los 339 municipios del país, destacando los 21 considerados en el estudio original. Como se puede observar, hay bastante variación entre los municipios. El valor del IPM va de 0,007 a 0,520; con una media de 0,179 y una mediana de 0,171. La desviación estándar es de 0,214.

Gráfico 1. El Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) para los 339 municipios de Bolivia, destacando la posición relativa de los 21 municipios priorizados en el estudio original

Fuente: Elaboración propia.

 

La tabla siguiente (Tabla 2) muestra una representación interesante y didáctica, que denominamos el “semáforo de la pobreza multidimensional”. La forma de construir la tabla fue la siguiente: considerando las posiciones relativas entre los 339 municipios del país tanto para el IPM como para los nueve indicadores considerados, se dividió a los municipios en cada caso en 3 grupos (o terciles). El grupo de municipios (un tercio) con los “mejores” valores, es decir aquellos que reflejan menor pobreza, están marcados con el color verde. El grupo de municipios (un tercio) con los valores “intermedios” están marcados con el color amarillo. Finalmente, el grupo (un tercio) con los “peores” valores están marcados con el color rojo. Esto permite hacerse una idea de la posición relativa de los municipios y de un solo golpe de vista entender cómo está un municipio. Los municipios están ordenados de acuerdo al valor del IPM, de menor a mayor, es decir de menos pobreza a más pobreza multidimensional.

Hay bastante variación en la distribución de los colores, pero destacan algunos municipios que tienen el color verde en los 9 indicadores (por ejemplo los municipios de La Paz o el de Oruro), mientras que existe al menos uno (Ckochas) que tiene el color rojo en los 9 indicadores. También es interesante notar que en el caso de Santa Cruz de la Sierra, por ejemplo, si bien está entre los mejores de acuerdo al IPM, tiene un problema importante en el tema de embarazo adolescente, donde destaca el color rojo.

 

Tabla 2. Información de los indicadores y del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) para los 339 municipios

Finalmente, es relevante preguntarse si el ejercicio es coherente con otras formas de medir la pobreza como por ejemplo las Necesidades Básica Insatisfechas (NBI). El gráfico siguiente muestra la relación entre el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y la Pobreza por NBI en 2012. Se verifica una relación positiva, con un coeficiente de correlación cercano a 0,8. En general, niveles de pobreza por NBI mayores al promedio están asociados con valores del IPM mayores al promedio. Sin embargo, para un mismo nivel de pobreza por NBI, hay una variación importante entre municipios en el IPM. Por tanto, el IPM puede aportar algo adicional y ayudar a entender mejor la pobreza en el país a nivel municipal, y eventualmente su evolución en el tiempo, en cuanto dispongamos de datos del nuevo Censo en algunos años.

 

Gráfico 2. Diagrama de dispersión entre el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) y la Pobreza por Necesidades Básica Insatisfechas (NBI) para los 339 municipios de Bolivia, año 2012

Fuente: Elaboración propia.

 

En un siguiente post discutiremos las diferencias que se dan al interior de los municipios en cuanto al IPM, cuando distinguimos a los hogares según características, como por ejemplo los hogares con jefe mujer versus hogares con jefe hombre; hogares con jefe indígena versus hogares con jefe no indígena; y hogares con al menos un miembro discapacitado versus hogares con ningún miembro discapacitado.

 

Bibliografía

Alkire, S. and Foster, J. (2007). Counting and multidimensional poverty measurement. OPHI Working Paper 7. University of Oxford.

Alkire, S., & Foster, J. (2011a). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of public economics, 95(7), 476-487.

Alkire, S., & Foster, J. (2011b). Understandings and misunderstandings of multidimensional poverty measurement. Journal of Economic Inequality, 9(2), 289-314.

Alkire, S., & Robles, G. (2017). Multidimensional Poverty Index – Summer 2017: Brief Methodological Note and Results. MPI Methodological Notes 44. University of Oxford. http://www.ophi.org.uk/multidimensional-poverty-index-summer-2017-brief-methodological-note-and-results/

Andersen, L.E., Branisa, B. & Canelas, S. (Eds.) (2016). EL ABC del Desarrollo en Bolivia. Fundación INESAD. La Paz, Bolivia.

Bourguignon, F., & Chakravarty, S. R. (2003). The measurement of multidimensional poverty. Journal of Economic inequality, 1(1), 25-49.

Branisa, B. & Andersen, L.E. (2017). Documento metodológico para un análisis de pobreza multidimensional en 21 municipios de Bolivia con base en información secundaria. Manuscrito no publicado. Fundación INESAD. La Paz, Bolivia.

Branisa, B.; Andersen, L.E.; Cardona; M., Serrudo, L.F., Viscarra, C. (2017). Pobreza multidimensional en Bolivia a nivel de hogares en 21 municipios seleccionados de los departamentos de La Paz, Oruro y Potosí. Manuscrito no publicado. Fundación INESAD. La Paz, Bolivia.

INE, CENSO 2012. https://www.ine.gob.bo/index.php/censos-y-banco-de-datos/censos/

OPHI (2020). Policy – A Multidimensional Approach. https://ophi.org.uk/policy/multidimensional-poverty-index/

PNUD (2016a). Technical note 5: Multidimensional Poverty Index. Technical notes. Human Development Report 2016. http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2016_technical_notes.pdf

PNUD (2016b). Informe Regional sobre Desarrollo Humano para América Latina y el Caribe 2016. Progreso multidimensional: bienestar más allá del ingreso

Ravallion, M. (2011). On multidimensional indices of poverty. The Journal of Economic Inequality, 9(2), 235-248.

Santos, M. E., Villatoro, P., Mancero, X.,& Gerstenfeld, P. (2015). A Multidimensional Poverty Index for Latin America (Vol. 79, p. 3). OPHI Working Paper. http://www3.qeh.ox.ac.uk/pdf/ophiwp/OPHIWP079.pdf

Santos, M.E. (2019). Challenges in designing national multidimensional poverty measures. Statistics series, No. 100 (LC/TS.2019/5), Santiago, Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC).

Scheja, E. (2017), Multidimensional poverty – from Margins to Mainstream. Introduction to Sida’s conceptual framework. http://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/Elina_Introduction-to-MDPA-MPPN-October-2017.pdf

Sen, A. (1976). Poverty: an ordinal approach to measurement. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 219-231.

Sen, A. (1999). Development as Freedom. New York: Alfred A. Knopf.

SIDA (2017). Dimensions of poverty. Sida’s Conceptual Framework. Swedish International Development Cooperation Agency. https://www.sida.se/contentassets/f3e30b6727e8450887950edb891c05af/22161.pdf

Thorbecke, E. (2007). Multidimensional poverty: Conceptual and measurement issues. In: The many dimensions of poverty (pp. 3-19). Palgrave Macmillan UK.

 

 

* SDSN Bolivia

** Escuela de la Producción y la Competitividad, UCB

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Democracia versus salud: 7 sugerencias para elecciones seguras en Bolivia durante una pandemia

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Bolivia se encuentra actualmente en un limbo democrático, sin un presidente electo y con una sociedad polarizada política, geográfica y étnicamente. En noviembre de 2019 se instaló un gobierno interino, encargado de organizar elecciones democráticas y transparentes lo antes posible. Las elecciones se programaron primero para marzo, luego, debido a la pandemia del COVID-19, se pospusieron hasta mayo y, ahora, las elecciones están fijadas para el 6 de septiembre de 2020.

Nadie ha demostrado ser bueno para predecir la evolución de esta pandemia, pero dadas las tendencias actuales en Bolivia, es obvio que habrá un gran número de personas infectadas con SARS-CoV-2 en Bolivia el 6 de septiembre, por lo que llevar a cabo elecciones será un gran desafío.

En este blog, espero brindar sugerencias útiles sobre cómo organizar la jornada electoral para minimizar el riesgo de contagio, mientras se maximiza la participación pacífica y democrática.

 

  • Mejor al aire libre que en espacios cerrados

Se sabe que la propagación del virus es mucho más probable en espacios cerrados y mal ventilados que en el exterior, por lo que las mesas de votación deberían ubicarse idealmente al aire libre, en patios o canchas de fútbol, ​​protegidas del sol, pero por lo demás tan abiertas como sea posible.

 

  • Distanciamiento físico, barbijos y limpieza de manos

Las canchas de fútbol son ideales ya que, al ser espaciosas, posibilitan el distanciamiento físico. Los electores deben mantener una distancia de 2 metros a otros electores en todo momento y usar un barbijo. Deben recibir alcohol o gel desinfectante para desinfectarse las manos antes y después de emitir su voto.

 

  • Los más vulnerables deberían votar primero

La votación debe distribuirse de la manera más uniforme posible durante la jornada electoral comenzando por los más vulnerables al COVID-19. Un horario ideal se vería así:

 

Hora Grupo de electores
08:00 – 09:00 65 años o más (más una persona acompañante, si es necesario)
09:00 – 10:00 Mujeres embarazadas y mujeres con niños menores de 5 años.
10:00 – 11:00 54 – 64 años de edad
11:00 – 12:00 46 – 53 años de edad
12:00 – 13:00 40 – 45 años de edad
13:00 – 14:00 34 – 39 años de edad
14:00 – 15:00 29 – 33 años de edad
15:00 – 16:00 25 – 28 años de edad
16:00 – 17:00 21 – 24 años de edad
17:00 – 18:00 18 – 20 años de edad

 

Este cronograma toma en cuenta la distribución por edad de la población con derecho a voto en Bolivia y asegura un número aproximadamente igual de electores en cada franja horaria. La composición de edad exacta diferirá entre comunidades, sin embargo, sería demasiado complicado tener reglas específicas para cada mesa.

Se debe permitir que el personal de salud vote durante cualquier horario y sus turnos de trabajo deberían organizarse de manera que estén fuera del trabajo al menos parte de la jornada electoral.

 

  • El grupo de jurados potenciales debe restringirse a los jóvenes menores de 30 años.

Si bien el riesgo para los electores es mínimo siempre que cumplan con las medidas de distanciamiento físico, barbijos y limpieza de manos, el riesgo para los jurados electorales es significativo, ya que estarán cerca de cientos de personas diferentes durante todo el día. El riesgo sería similar a un trabajador del supermercado o un conductor de autobús, pero afortunadamente la jornada electoral es solo un día, no todos los días.

Aun así, para minimizar el riesgo de enfermedad grave posterior entre los miembros del jurado electoral, estos deberían ser los más jóvenes y saludables. Todos deberían ser menores de 30 años y deberían poder excusarse si están embarazadas o tienen niños pequeños, si tienen alguna de las condiciones médicas subyacentes que se sabe que agravan el COVID-19 (obesidad, diabetes, hipertensión, cáncer, asma, etc.), o si se sienten enfermos.

Obviamente, deberán estar equipados con equipos de bioseguridad adecuados y suministros de limpieza, y se les debería permitir tomar varios descansos durante el día.

 

  • El cierre estricto durante las dos semanas previas a las elecciones puede ser una buena idea

A menos que las tasas de infección ya estén bajando rápidamente debido a la causa natural de la pandemia, una cuarentena estricta puede ser una buena idea durante las dos semanas previas a las elecciones. Esto ayudaría a asegurar la menor circulación de virus posible durante la jornada electoral y, por lo tanto, reduciría el riesgo.

 

  • Comunicación clara

Las autoridades electorales necesitan una estrategia de comunicación cuidadosamente pensada, con los siguientes tres objetivos principales: i) asegurar que todos los electores entiendan cuándo y cómo emitirán sus votos, ii) demostrar de manera convincente que se están tomando todas las precauciones necesarias para llevar a cabo las elecciones de forma segura, y iii) combatir la información errónea que podría causar confusión entre los electores durante la jornada electoral.

 

  • La votación no debe ser obligatoria durante la pandemia

Si bien la votación suele ser obligatoria en Bolivia, esta regla debería eliminarse durante la pandemia. Cualquier persona que esté enferma obviamente debe quedarse en casa para evitar la propagación de la enfermedad, y las personas que se sienten particularmente vulnerables no deberían ser obligadas a votar.

Sin embargo, se espera que la participación sea alta, ya que el electorado está muy consciente de que cada voto cuenta, y parece haber pocos electores indiferentes en Bolivia.

 

* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución.

Es un error no permitir el uso de transgénicos

Es de esperarse que exista confusión, desinformación y grandes emociones en todo debate sobre sociedad, ciencia y tecnología. Los transgénicos no son una excepción. Pero lo que a mí me fascina es que la resistencia anti-transgénica se mantiene en boga entre círculos sociales altamente educados y preocupados por temas éticos y ambientales… Mientras que la comunidad científica da gritos diciendo que no existe razón alguna para su prohibición. Este es un fenómeno fantástico y a mi parecer exquisito de estudiar.

Dentro de la complejidad que implica este tema, quisiera compartir cuatro ideas importantes. Esto lo hago con base en mi experiencia de estudio académico y de campo sobre la soya transgénica en varios países de Latino América y Noruega. Mi mensaje principal es que los impactos negativos asociados a los transgénicos no son causados por los transgénicos en sí, sino por factores externos que influyen en la manera de cómo son percibidos. En este sentido creo que es necesario recapitular un concepto básico de biología aplicada, aclarar el problema de la contaminación química, hacer una revalorización de las voces críticas, y realizar una revisión bibliográfica sistematizada. Tomando en cuenta estos cuatro puntos, considero que es un error no permitir el uso de transgénicos en Bolivia. Espero que con el siguiente texto quede claro el porqué.

Transferencia de genes, un concepto clave de biología aplicada

Para comenzar, es entendible que exista resistencia a productos biotecnológicos que aparentemente atropellan el orden natural. Esto toma aún más sentido si uno juzga a los transgénicos con perspectivas religiosas o si uno es susceptible con la idea de remodelar la esencia de la vida. Pero una visualización cercana al dinamismo molecular que ocurre dentro de un transgénico (cuando se modifica el código genético celular), muestra que no existe diferencia significativa entre una planta o animal transgénico y un no-transgénico. Es decir que la transferencia de genes entre dos células sin la interferencia del hombre (transferencia natural)- versus la transferencia hecha en un transgénico (transferencia inducida), es técnicamente la misma. Una apreciación objetiva describiría al mundo natural como un laboratorio abierto que constantemente crea “transgénicos naturales”. Esto se llama “mutación”, y es el principio de la evolución, una constante experimentación genética que busca nuevas formas de vida (Custers et al., 2019).

El problema está por supuesto que los transgénicos son creaciones humanas. Criaturas de un laboratorio. Esto genera, y con mucha razón, gran escepticismo. Es cierto que la naturaleza prefiere cambios genéticos que toman en cuenta la historia evolutiva y ecológica contextual de una célula, pero ésta no es la única forma natural de propician cambios genéticos. La transferencia de genes entre células en la naturaleza es primordialmente aleatoria y espontánea, y por ende con mayor probabilidad a efectos no previstos que la hecha en un laboratorio. A esto se añade que los cambios hechos en un transgénico son mínimos, altamente controlados y además testeados a lo largo de varios años. Por ende, los transgénicos son mutaciones inducidas que implican, estadísticamente, un menor riesgo que las mutaciones naturales. Esto es por su puesto una generalización muy grande, por lo que es siempre importante hacer una evaluación independiente para determinar el riesgo en cada caso. Pero la idea principal es que los transgénicos no son productos alienígenos en comparación con sus pares naturales. Por consiguiente, es un error especular sobre posibles riesgos diferentes a los que cualquier otro ser natural, planta o animal, pueda tener.

Cabe recalcar que sí existen técnicas genéticas utilizadas para la producción de alimentos donde la aleatoriedad de cambios en genes es mucho mayor que la recurrente en la naturaleza. Esto implica que la posibilidad de riesgo a causar efectos ecológicos no deseados es relativamente mayor. Algunas de las técnicas más conocidas son mutagénesis, triploidización y fusión celular. Sin embargo, los productos de dichas técnicas no son considerados como transgénicos y no existe ninguna restricción nacional o internacional para su uso (o son mínimas). Esto se debe a que son productos (y técnicas) utilizados ya por varios años, a veces décadas, y su aceptación social es muy amplia. ¡Muchas de estos productos son hasta considerados orgánicos! Por tanto, si el riesgo ecológico de los transgénicos fuese considerado alto, la mayor parte de los productos convencionales y orgánicos deberían ser regulados con igual o mayor rigor que los transgénicos. Obviamente esto no es práctico, lógico, ni necesario.

 

El problema de la contaminación química

Cualquier persona enterada del daño ambiental que causa el uso de químicos propagados por el paquete tecnológico de los transgénicos (glifosato), me llamará la atención por alentar su uso. Incluso me dirá con mucha razón que el mayor problema es que gran parte de los transgénicos son producidos por agentes industriales que ante todo buscan saciar sus intereses económicos. A mí también me irrita, por no decir más, que los transgénicos hayan sido acaparados por una industria promotora de monocultivos y dependiente de químicos. Es desagradable pensar en seres que resisten a un químico diseñado para matar todo. Aún más provocador si se afirma que el avance de la frontera agrícola es parte del modelo propagado por los transgénicos… Esto indigna… ¡pero cuidado! Aquí hay un tema que muchos interpretan mal.

Los transgénicos (y sus insumos adyacentes) son sólo parte del combo que viene luego de que el avance de la frontera agrícola se efectúe por otras razones. La frontera agrícola avanza porque existe un mercado independiente para ello (de soya y maíz entre otros), y por tanto el avance ocurre con o sin transgénicos. Otra cosa es que la producción transgénica es técnicamente más conveniente que la producción convencional, por lo que se trata de una decisión tomada después de comenzar con la producción. Por ende, la prioridad para evitar la deforestación y degradación de tierras no agrícolas debería focalizarse en contrarrestar el avance de la frontera agrícola en sí misma, y no en si la producción es transgénica o no. Este criterio es válido también para el argumento muy recurrente de que los transgénicos quitan espacio para la producción de otros alimentos más importantes para la seguridad alimentaria de Bolivia. El tipo de alimento producido dependerá más de cómo se delimite el uso de suelo y del incentivo directo que se otorgue a cada cultivo. Es más, el hecho de que los transgénicos permiten una producción más viable, reducen la cantidad de tierra requerida para producir una cantidad equivalente de producto. Es en este sentido que el debate sobre la frontera agrícola, tipo de producción agrícola y biodiversidad debería centrarse en la generación de leyes específicas sobre uso de tierra, diversidad productiva y áreas de conservación. Mientras que el debate sobre si conviene producir transgénicos o no debería centrarse en definir qué tipo de tecnología es más beneficiosa para trabajar tierras ya designadas a producir cultivos comerciales.

En términos generales, el cambio de producción convencional a la producción transgénica significa una reducción promedio de toxicidad de 37% y una reducción de costos por menor uso de pesticidas de 39% (Klümper y Qaim, 2014). Esto significa un aumento de producción de 22% por área. En este sentido, todo productor puede aumentar en promedio sus ganancias hasta un 68% (obviamente guardando respeto a la particularidad de cada caso). Esto ocurre no solamente porque es posible producir más, sino también porque hay una reducción de costos por menor uso de químicos, motorización y mano de obra. Para países como Bolivia donde la mayor parte de la producción es realizada por pequeños agricultores, esto tiene gran significado social. Incluso tomando en cuenta el impacto por perdida de trabajo para jornaleros. A parte de ello, el uso de transgénicos comparado con producciones convencionales a nivel mundial ha significado una reducción del 14% de emisiones de carbono (Mahaffey, Taheripour, y Tyner 2016). Esto debido a que los transgénicos ayudan a que haya menor necesidad de trabajar la tierra con tractores, lo cual además beneficia la calidad del suelo al generar menor compactación (Belgian Research Institute VIB, 2016).

Ahora, el daño causado por el glifosato es temible (obvio, se trata de un veneno), y por tanto entiendo que exista resistencia social hacia este químico… pero hay un detalle muy importante que se debe entender. El glifosato es de menor toxicidad cuando se lo compara con los químicos que lo substituyen si se lo prohíbe ([i]). Es decir que prohibir glifosato incentiva de manera inmediata y directa el uso de químicos aún más dañinos. Esto se debe, como ya había mencionado, a que la producción industrial de cultivos comerciales (ej. soya) se da independientemente a que se permita o no transgénicos. El punto es que los transgénicos tienen como principal función disminuir la necesidad de aplicación de agroquímicos a la cual están expuestos los culticos. Esto es importante para asegurar un menor impacto al ambiente y a la salud de los productores, incluso si se toma en cuenta que el glifosato fue calificado como posible cancerígeno por la OMS en el 2015. Qué gran ironía, ¿verdad? Gran parte de quienes resisten a los transgénicos lo hacen porque les preocupa los niveles de toxicidad en la agricultura. En el mundo agrícola, la razón principal por la que un agrónomo profesional aconseja adoptar el uso de transgénicos (además de la económica)… ¡es precisamente para disminuir el uso de químicos tóxicos!

Se puede argüir que el empuje debería ser por motivar un modelo de producción agrícola menos dependiente de químicos y que, por tanto, el enfoque debería ser el de limitar el uso de cualquier tipo de tecnología que dependa de herbicidas.  Es más, se debería evitar un modelo agrícola que promueve monocultivos, ya que éste es la mayor amenaza para la biodiversidad de nuestra tierra. Esto sería sin duda muy bueno, pero ¿cuán realista es poder producir la gran cantidad de alimento que el mercado mundial exige sin el uso de químicos y sin producción a gran escala? Muy pocos profesionales en el tema tomarían semejante ilusión de manera seria. Pero si lo tomáramos en serio, el tema a discutir debería ser cómo evitar el uso de químicos y monocultivos en todo tipo de producción, no sólo en la producción transgénica.

El enfoque debería estar en controlar la producción convencional ya que es ahí donde se genera el mayor impacto ambiental (The Royal Society, 2016). No sólo por toxicidad, sino también por compactación de suelo y generación de CO2. Los beneficios técnicos de los transgénicos son precisamente una manera de producir más en menor terreno y con menor costo ambiental. Además, es importante mencionar que existen varias decenas de transgénicos diseñados para evitar todo tipo de químico. Éstos son transgénicos que pueden ser considerados como “transgénicos orgánicos”. Productos con características genéticas que les permite combatir enfermedades sin la necesidad de utilizar agentes externos. Personalmente considero que el camino hacia una producción más sustentable y responsable podría viabilizase con la ayuda de esta tecnología.

 

Una revalorización de las voces críticas

Existen experiencias muy alarmantes que denuncian el efecto negativo de los transgénicos sobre la salud, la economía y el ambiente. Algunos de los estudios más conocidos que recopilan estos hechos son los siguientes: McKay y Colque (2015), Catacora-Vargas (2007)Seralini (2012) y todos los reportes, presentaciones e informes realizados por Vía Campesina, Greenpeace o Amigos de la Tierra. El caso más llamativo fue simbolizado por el conocido “Tribunal a Monsanto” que fue una movilización internacional de la sociedad civil en el 2016-2017 organizada para obligar a Monsanto a rendir cuentas por crímenes contra la humanidad y de ecocidio. Ante semejantes antecedentes, es primordial atender y estudiar dichas denuncias, y sobretodo entender por qué se dan y cómo se fundamentan.

Una primera observación es que la mayor parte de dicho material es organizado y financiado por organizaciones que representan a grupos que se consideran afectados por los transgénicos. Esto no es ninguna sorpresa, pero significa que se trata de actores que tienen como prioridad el velar por derechos humanos y, por tanto, su competencia profesional tiende a estar dentro de las ciencias humanas y/o sociales. Ven como parte de su responsabilidad el ser críticos a la amplia desigualdad reinante en el campo, al sobre empoderamiento de empresas agroindustriales, y a la constante pérdida de conocimiento ancestral/cultural sobre producción agrícola artesanal. Es natural que dicha perspectiva tienda a apuntar a los transgénicos como una amenaza porque éstos son una herramienta que (sobre todo si se toma en cuenta el contexto argentino y brasilero) es fuertemente apoyada por grandes propietarios y empresas agroindustriales.

No es de extrañarse que actores con gran capital de inversión sean los más determinados en adoptar el uso de una tecnología con claros beneficios técnicos y económicos. La adopción de nueva tecnología agropecuaria en países en desarrollo tiende a ser liderada por grandes empresas agricultoras (Trigo et al., 2013). Esto se debe a que son generalmente emprendimientos manejados por profesionales con una mayor red de contactos y mayor acceso a información científica y agronómica. Es así que el uso de transgénicos se hace más frecuente cuanto más grandes sea la inversión. Obviamente, esto se debe a que se trata de una tecnología que crea mayores beneficios a mayor escala de producción (aunque esto no significa que los transgénicos no benefician a productores más pequeños). En este contexto, y tomando en cuenta la historia de nuestro país, es de esperarse que el debate de los transgénicos se convierta en un capítulo más en la lucha simbólica entre grandes productores económicamente empoderados y pequeños protectores agrícolas en situación económicamente vulnerable.

A esto se suma que dichas organizaciones tienden a tomar presencia en el campo luego de que existan indicios de posibles efectos negativos al ambiente causados por el sistema de producción. Esto conlleva a que sus muestras de estudio tengan como punto de inicio los impactos del modelo agrícola reinante en el momento. Por consiguiente, su trabajo consiste en primero tomar nota del impacto observado y luego rastrean el origen de dicho impacto. Pese a que esto es metodológicamente válido, conlleva a que fácilmente se concluya que el problema original es el tipo de tecnología puesta en práctica en el momento. Esto es muy evidente en la experiencia argentina donde la llamada de atención a los efectos causados por el glifosato tomó fuerza varios años después de que los transgénicos acapararan casi la totalidad del sistema productivo (Zenteno et al, 2015). La importancia de tomar en cuenta esto es que, nuevamente, el beneficio de los transgénicos se hace evidente sólo si se los compara con los efectos de otros tipos de producción, y no si se los evalúa de manera aislada o sin la debida contextualización.

Lejos de querer desprestigiar a las organizaciones previamente mencionadas, creo que la ambición debería ser usar la experiencia y conocimiento de estas organizaciones para generar un impacto más eficiente en favor del agro boliviano. La competencia que dichas organizaciones tienen es esencial, y en realidad única, para crear un manejo responsable del agro. Es primordial tener entidades civiles que vigilen al sector agroindustrial y sirvan como resguardo para expresar preocupaciones a riesgos relacionados con nuevas tecnologías. Sin embargo, en lugar de criticar a los transgénicos en sí, las objeciones deberían ser dirigidas a cuestionar el modelo industrial agropecuario en cuanto a su dependencia general a químicos, su tendencia a propagar monocultivos y su propensión a degradar suelos. En mi opinión el problema real está en cómo el mercado internacional incentiva a nuestros productores a cultivar de manera intensa y desaforada. Es esto lo que se necesita corregir, y es en esta problemática donde dichas organizaciones tienen la potestad para generar un cambio.

 

La necesidad de hacer una revisión bibliográfica sistematizada

Existen cientos de informes y estudios producto de investigaciones llevadas a cabo por parte de las mejores universidades del mundo y organizaciones con certificaciones científicas. El mensaje es claro y abundante: “no existe razón para la prohibición de transgénicos”. Uno de los esfuerzos más grandes por determinar posibles riesgos asociados a los transgénicos es dado por un informe de la Comisión Europea (2012), que luego de 25 años de investigación llevado a cabo por 130 proyectos científicos independientes incluyendo a más de 500 grupos de investigadores de universidades europeas reconocidas, afirma no encontrar ningún riesgo para la salud o el ambiente (Tagliabue, 2017). Es así que el consenso científico arguyendo que los transgénicos no representan ningún riesgo mayor al de otras formas de producción es de 95% (Landrum, Hallman, y Jamieson 2019). Aún más importante de considerar es la carta firmada por 110 ganadores de premios Nobel en el 2012 que afirma de manera textual: “Las agencias científicas y reguladoras de todo el mundo han encontrado repetidas y consistentemente que los cultivos y los alimentos mejorados a través de la biotecnología son seguros, si no más seguros…” (Pacher-Zavisin 2016, p1). Finalmente, vale la pena leer los diferentes reportes de FAO sobre este tema.

La distinción de la calidad de estudios científicos en este tema es obviamente muy difícil. Lleva años poder distinguir qué estudios son de confianza y cuáles no. Esto se hace aún más difícil en una realidad de información masiva tergiversada. La conocida “Post truth era”, donde los partícipes no son solamente agentes gubernamentales y empresas industriales, sino también organizaciones civiles y otros grupos aparentemente imparciales. Sí existe un lobby corporativo agroindustrial agresivo que hace todo lo posible por apoyar la producción transgénica, esto es de esperarse y hay que tener cuidado. Creer lo contrario sería una ingenuidad. Pero del mismo modo hay que tener cuidado con el lobby anti-transgénico que también tiene toda una maquinaria bien financiada y organizada tanto por gobiernos como por agentes industriales de gran capital.

A lo largo de muchos años ha sido la Red Europea de Científicos por la Responsabilidad Social y Ambiental (ENSSER) quien ha llevado la batuta de la producción científica crítica a los transgénicos. Otra organización importante es GenØk, un centro de bioseguridad en Noruega conocido por su posicionamiento crítico a los transgénicos en países en desarrollo como Brasil, Bolivia y Zambia. En su página web está escrito: “GenØk trabaja a nivel nacional e internacional, y tiene como objetivo ofrecer entrenamiento y consultoría a países en desarrollo el asesoramiento de riesgos relacionados a organismos transgénicos” (traducción propia). Lejos de ser organizaciones con poco financiamiento, éstas reciben gran apoyo de actores clave. GenØk es directamente financiado por el gobierno de Noruega y apoya actividades politizadas relacionadas con el Principio de Precaución en el Protocolo de Cartagena que es parte de la Convención de Diversidad Biológica de Naciones Unidas.

Específicamente, GenØk ha jugado un papel muy importante en la política de regulación de bioseguridad en Bolivia, y ha estado detrás de varias campanas anti transgénicos en el país. Un miembro de GenØk de nacionalidad boliviana fue asesora en el Ministerio de Medio Ambiente Boliviano, reportando de manera directa a la Vice Presidencia, durante la administración de Evo Morales (2006-2019). Esta persona, asesorada por élites activistas de Europa con intereses políticos en contra de los transgénicos, también representó a Bolivia como delegada principal en la Reunión de las Partes (MOPs) del Protocolo de Cartagena entre 2008 a 2018 (MM Roca, entrevista personal 2020[ii]).

También hay que entender que existen varias industrias de gran capital que apoyan la perspectiva anti-transgénica. No sólo a actores involucrados en agricultura orgánica, sino también a empresas corporativas como productores de pesticidas tóxicos que pierden mercado con la producción de transgénicos. Es también importante considerar que el lobby anti-transgénico no es necesariamente mal visto por corporaciones productoras de transgénicos. Esta ironía se debe a que cuanto mayor sean las restricciones para producir transgénicos, menor es la competencia de pequeños emprendedores biotecnológicos. ¡Es decir que el movimiento anti-transgénico promueve de manera indirecta el monopolio corporativo pro-transgénico! Esto es grave porque limita el desarrollo biotecnológico no comercial enfocado en objetivos humanitarios, como en el caso del arroz amarillo, y afecta de manera negativa en la producción agrícola. Esto es especialmente cierto en países en desarrollo donde la necesidad de incrementar producción y desarrollar/adoptar nueva tecnología es necesaria para enfrentar al cambio climático y otros desafíos de producción de biomasa (biocombustibles, biomateriales, alimento para ganado, etc.).

Es por ello necesario no caer en literatura politizada. En mi caso personal, este esfuerzo me ha llevado varios años y grandes frustraciones, pero llevo conmigo varias lecciones. La principal ha sido distinguir que los estudios hechos por entidades científicas utilizados como base para desacreditar, desprestigiar o prohibir transgénicos, tienden a ser sólo un 5% de la literatura disponible y a referirse sólo entre sí mismos. Un claro ejemplo es el documento escrito por UCCSN-AL o Greenpeace en respuesta a la carta firmada por los premios Nobel previamente mencionada. Otro ejemplo, aún más alarmante, es el de Food & Water Watch que contrarresta el consenso científico sobre la seguridad de los transgénico con referencias bibliográficas que afirman lo contrario. Esto es importante de tomar en cuenta porque tal como indica Nicolia et al. (2014), la Universidad de Perdue o PennState University: las referencias científicas a favor de los transgénicos incluyen cientos de estudios recopilados bajo normas estrictas de independencia y certificación científica. Lo que sí debe cambiar es la manera en la cual dicha información científica es comunicada, ya que la mayor parte se encuentra apartada del público, escrita con un lenguaje muy técnico y poco enfocada en resaltar impactos clave.

 

Es un error estar en contra

Estar en contra de los transgénicos puede parecer lógico y ético debido al tipo de mensaje engendrado en varias organizaciones que velan por derechos humanos y el ambiente. No es raro ya que muchas de estas organizaciones guardan la confianza del público. A nivel mundial y local, son precisamente las organizaciones no gubernamentales las que están logrando dar una respuesta real a otros problemas socio-ambientales como al cambio climático o la contaminación de plásticos. Además, su especialidad está precisamente en comunicar a estratos estratégicos de la sociedad. Sus publicaciones, presentaciones y experiencia están dirigidas a convencer al público en general, políticos y otros líderes sociales. Esto no es así con asociaciones agronómicas y/o instituciones científicas, quienes debido a su especialidad y lenguaje particular, producen material para un tipo de público con intereses muy específicos. A mi parecer son éstas las razones principales por la que la visión anti-transgénica se mantiene en boga entre círculos sociales considerados como altamente educados y preocupadas por temas éticos y ambientales…

¡Pero es un error no permitir el uso de transgénicos! Entiendo que la forma por la cual el gobierno actual intenta aprobar transgénicos en Bolivia no sigue los procedimientos de debate popular y protocolar que se recomiendan para este tema en particular. Ahí hay muchos elementos legales que se deben tratar y resolver, en especial tráfico, uso de tierra y producción agroindustrial ineficiente. Pese a ello, considero que sería un error no apoyar la aprobación que el gobierno está promulgando. El debate popular debería más bien dirigirse a general un impacto de largo plazo que tome en cuenta los factores contextuales por los que atraviesa Bolivia. Los más importantes, entre otros, deberían ser: (1) Mejorar el acceso a micro-financiamiento para pequeños productores, tanto préstamos como también subsidios. (2) Seguro contra efectos del cambio climático. (3) Acceso a mejor información científica y mejor tecnología, incluyendo el uso de control biológico, rotaciones y uso correcto de pesticidas y fertilizantes, semillas mejoradas y acceso a irrigación de precisión. (4) Mejoramiento de infraestructura como caminos, puertos, silos, plantas procesadoras y cadena fría. (5) Información correcta y actualizada de mercados. Bolivia también necesita una mejor regulación de bioseguridad, mejor registro y recaudación de impuestos y un mejor control de mercados ilegales… y sobre todo mayor atención al pequeño productor y jornalero. ¡Ésa es la receta para apoyar al agro boliviano!

Bibiografía

Belgian Research Institute VIB. 2016. «Effect of genetically modified crops on the environment». Fact Series. Rijvisschestraat 120, 9052 Gent, België Retrieved from: http://www.vib.be/en/news/Documents/vib_fact_genetisch%20gewijzigde%20gewassen_EN G_2016_LR.pdf

Catacora-Vargas, Georgina, Rosa Binimelis, Anne I. Myhr, y Brian Wynne. 2018. «SocioEconomic Research on Genetically Modified Crops: A Study of the Literature». Agriculture and Human Values 35 (2): 489-513

Custers René, Casacuberta Josep M., Eriksson Dennis, Sági László, Schiemann Joachim. 2019. Genetic Alterations That Do or Do Not Occur Naturally; Consequences for Genome Edited Organisms in the Context of Regulatory Oversight. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.

Eduardo Trigo Nicolás Mateo César Falconi. 20130 Innovación Agropecuaria en América Latina y el Caribe: Escenarios y Mecanismos Institucionales. Banco Interamericano de Desarrollo División de Medioambiente, Desarrollo Rural y Administración de Riesgos por Desastres.

European Commission. 2012. «Innovating for Sustainable Growth: A Bioeconomy for Europe». COM European Commission: Brussels, Belgium; p. 9.

Klümper, W and Qaim M. 2014. A Meta-Analysis of the Impacts of Genetically Modified Crops https://doi.org/10.1371/journal.pone.0111629

Landrum, Asheley R., William K. Hallman, y Kathleen Hall Jamieson. 2019. «Examining the Impact of Expert Voices: Communicating the Scientific Consensus on Genetically-modified Organisms». Environmental Communication 13 (1): 51-70. https://doi.org/10.1080/17524032.2018.1502201.

Mahaffey, Harry, Farzad Taheripour, y Wallace E. Tyner. 2016. «Evaluating the Economic and Environmental Impacts of a Global GMO Ban». AgEcon Search. 2016. https://doi.org/10.22004/ag.econ.235591.

McKay, B & Colque, G. 2016. Bolivia’s soy complex: the development of ‘productive exclusion’. The Journal of Peasant Studies. Volume 43. Issue 2: Soy Production in South America: Globalization and New Agroindustrial Landscapes.

Mesnage, R and Antoniou MN. 2017. Facts and Fallacies in the Debate on Glyphosate Toxicity. Front Public Health. 2017; 5: 316. doi: 10.3389/fpubh.2017.00316

Nicolia, Alessandro. Alberto Manzo. Fabio Veronesi and Daniele Rosellini. 2014. «An Overview of the Last 10 Years of Genetically Engineered Crop Safety Research». Critical Reviews in Biotechnology 34 (1): 77-88. https://doi.org/10.3109/07388551.2013.823595.

Pacher-Zavisin, Margit C. 2016. «Bio-bites!» Bioengineered 7 (6): 393-94. https://doi.org/10.1080/21655979.2016.1227206.

Séralini, G.E. Clair, E.  Mesnage, R. Grss, S. Defarge, N.  Malatesta, M. Spiroux de Vendômois J. 2012. RETRACTED: Long term toxicity of a Roundup herbicide and a Roundup-tolerant genetically modified maize. Food and Chemical Toxicology. Volume 50, Issue 11, November 2012, Pages 4221-4231.

Tagliabue, Giovanni. 2016. «The EU legislation on “GMOs” between nonsense and protectionism: An ongoing Schumpeterian chain of public choices». GM Crops & Food 8 (1): 57-73. https://doi.org/10.1080/21645698.2016.1270488.

The Royal Society. 2016. GM plants: Questions and answers. Dirección: https://royalsociety.org/topics-policy/projects/gm-plants/

Zenteno, J; Hanche-Olsen, E; Sejenovich, H. (2014). Argentina: government-agribusiness elite dynamics and its consequences on environmental governance. In: Elite dynamics, the left tide and sustainable development. Environmental Politics in Latin America. Bull, B and Støen, CM (ed.). Earthscan Routledge Sustainable Development Series, UK.

[i] Ojo, si bien es cierto que luego de unos años existe la tendencia de intensificar el uso de glifosato en transgénicos e incluso la necesidad de complementar con otros químicos, esto se debe a la resistencia que todo cultivo desarrolla debido a malas prácticas agrícolas. Es decir que ocurre con cualquier otro tipo de producción donde se utilicen químicos y no se sigan prácticas agrícolas correctas. Por tanto, éste NO es un problema neto del glifosato o de los transgénicos. ¡Es un problema de educación! Si bien es cierto que hay casos donde la producción específicamente con glifosato ha tendido a generar mayor resistencia en hierbas, esto se debe precisamente a su poca toxicidad (Mesnage y Antoniou, 2017). El glifosato permite a productores irresponsables mantener malas prácticas agrícolas por mayor tiempo que el normalmente permitido con otro tipo de químico. Esta es también la principal razón por la que las abejas pueden ser afectadas. Una debida dosificación y rotación de tierras no genera mayor intensificación y no afecta al ecosistema.

[ii] Entrevista personal PhD. María Mercedes Roca. Profesora de Biotecnología, especialista en regulación. Directora executiva, Consult MRS; Senior Fellow ISGP. Fecha de entrevista: Junio 2020.

 

*Los puntos de vista expresados en el blog son responsabilidad del autor y no reflejan necesariamente la posición de SDSN Bolivia ni de su institución. 

Índice Municipal de Vulnerabilidad al Cambio Climático

Por: Lykke E. Andersen* y Juan Carlos Ledezma**

En 2015, Conservación Internacional publicó el Atlas de Cambio Climático en Bolivia, el mismo incluye un análisis municipal de la vulnerabilidad al cambio climático, entendida como la vulnerabilidad al cambio respecto al balance hídrico, variable muy importante que podría derivar en el cambio de varias condiciones ambientales y sobre todo de la disponibilidad de servicios ecosistémicos. Asimismo, la capacidad de respuesta dada por las condiciones socio económicas de cada municipio, como sus condiciones ambientales, se tomaron en cuenta para definir el grado de vulnerabilidad que se tiene respecto a la potencial amenaza por mayor o menor disponibilidad futura de agua, todo ello según los escenarios futuros del clima de acuerdo con el Cuarto Reporte del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático.

Utilizamos este análisis para desarrollar un Índice de Vulnerabilidad al Cambio Climático (IVCC), con el fin de incluirlo en el análisis del Objetivo de Desarrollo Sostenible N° 13 (Acción por el clima) en la próxima publicación de SDSN Bolivia: El Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

En este blog describimos la metodología aplicada para desarrollar el IVCC. De acuerdo al IPCC, la vulnerabilidad se define como una función de la exposición, la sensibilidad y la capacidad adaptativa. Para el Atlas de Cambio Climático en Bolivia se aplicó la siguiente fórmula:

 

 

Para el cálculo de cada uno de los 3 componentes de este índice se utilizaron distintas variables como indicadores cuantificables que proveen información sintetizada de la realidad, como se muestra en el Gráfico 1:

 

Gráfico 1: Indicadores que entran en los índices de exposición, sensibilidad y capacidad adaptativa, respectivamente

Fuente: Conservación Internacional – Bolivia (2015) Atlas de Cambio Climático Bolivia.

 

Uniendo toda esta información a nivel de píxeles, se creó el siguiente mapa de vulnerabilidad municipal al cambio climático para el escenario climático A2 (el escenario más fuerte).

 

Mapa 1: Mapa de vulnerabilidad municipal al cambio climático para el escenario climático A2.

Fuente: Conservación Internacional – Bolivia (2015) Atlas de Cambio Climático Bolivia.

 

Como se puede ver en el mapa, pueden existir diferencias en el nivel de vulnerabilidad dentro del mismo municipio. En este caso, para obtener un Índice de Vulnerabilidad al Cambio Climático (IVCC) único por municipio usamos la distribución porcentual de áreas de Alta, Moderada, Baja y Muy Baja vulnerabilidad dentro de cada municipio y lo multiplicamos con pesos según la siguiente fórmula:

El Gráfico 2 muestra el procedimiento para el caso del municipio Macharetí del departamento de Chuquisaca.

 

Gráfico 2: Cálculo del Índice Municipal de Vulnerabilidad al Cambio Climático para el caso de Macharetí.


Fuente: Elaboración de los autores en base a información de Conservación Internacional – Bolivia (2015) Atlas de Cambio Climático Bolivia.

 

Con este procedimiento llegamos a un Índice que va desde 0 (cuando todo el municipio tiene vulnerabilidad Muy Baja, como por ejemplo el municipio de La Paz) hasta 3 (cuando todo el municipio tiene vulnerabilidad Alta, como en el municipio Todos Santos en el departamento de Oruro). En general, la vulnerabilidad es mayor en el Altiplano y en el Chaco y menor en las ciudades capitales de departamento.

El IVCC es un indicador relevante para el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia, y los municipios pueden reducir su nivel de vulnerabilidad durante la próxima década reduciendo varios factores de exposición y aumentando varios componentes de su capacidad de respuesta. Para reducir la exposición, es particularmente importante mantener/aumentar la cobertura boscosa y áreas naturales para absorber precipitaciones fuertes y almacenar la humedad en los suelos para así moderar los ciclos hidrológicos exagerados que vienen con el cambio climático. Para aumentar la capacidad de respuesta, la educación de la población y el nivel de gobernabilidad son factores clave.

 

Fuentes:

[1] Hijmans, R.J., Cameron, S.E., Parra, J.L., Jones, P.G., Jarvis, A., 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25,1965-1978.

[2] Tabor, K. and J. W. Williams, 2010. Globally downscaled climate projections for assessing the conservation impacts of climate change. Ecological Applications 20, 554-565. http://futureclimates.conservation.org

[3] DiMiceli, C.M., M.L. Carroll, R.A. Sohlberg, C. Huang, M.C. Hansen, and J.R.G. Townshend. 2011. Annual Global Automated MODIS Vegetation Continuous Fields (MOD44B) at 250 m Spatial Resolution for Data Years Beginning Day 65, 2000–2010, Collection 5 Percent Tree Cover. University of Maryland, College Park, MD, USA.

[4] Farr, T. G., et al. 2007. The Shuttle Radar Topography Mission. Rev. Geophys. 45. RG2004.   doi:10.1029/2005RG000183.

[5] Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras. 2012 Mapa de Amenaza de Inundación 2011 Atlas de Riesgo Agropecuario y Cambio Climático para la Seguridad Alimentaria. Unidad de Contingencia Rural.

[6] Instituto Nacional de Estadística. 2012. Censo de Población y Vivienda 2012

[7] Interpolación en base a INE 2012

[8] Nowicki C., Sommer H., A. Ley & P.L. Ibisch. 2004. Mapa de riqueza absoluta de especies. FAN. Santa Cruz. Bolivia.

[9] Servicio Nacional de Áreas Protegidas. 2005. Mapa de las áreas protegidas de Bolivia. La Paz. Bolivia.

[10] Instituto Nacional de Reforma Agraria. 2008. Mapa de Territorios Indígenas Titulados. La Paz. Bolivia.

[11] Ministerio de Autonomía. 2010. Índice de Gobernabilidad Municipal (2005 – 2009) Dirección General de Planificación. Observatorio Bolivia Democrática.

[12] Autoridad de Supervisión del Sistema Financiero. 2014. Puntos de Atención Financiera. Entidades Financieras.

[13] Conservación Internacional Bolivia. 2008.  Mapa de accesibilidad.  Base de datos geográfica. La Paz. Bolivia.

* SDSN Bolivia

** Conservación Internacional – Bolivia

 

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de las instituciones. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Aprovechemos la increíble heterogeneidad de Bolivia al combatir el COVID-19

«La única forma de evitar el ‘pensamiento grupal’ y los puntos ciegos es garantizar que los representantes con diversos perfiles y experiencia estén en la mesa cuando se toman decisiones importantes».

Devi Sridhar, Presidente de Salud Global de la Facultad de Medicina de la Universidad de Edimburgo.

 

Bolivia es un país increíblemente diverso y heterogéneo en todos los sentidos. En un territorio de un millón de kilómetros cuadrados encontramos selva amazónica, grandes ciudades modernas, pantanos infestados de mosquitos, glaciares derritiéndose, enormes salares y pintorescos bosques nubosos. Algunas personas viven más o menos como lo hacían sus antepasados hace cientos de años, mientras que otras disfrutan de todos los lujos de los países más avanzados. De acuerdo con nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia, las diferencias entre municipios dentro de Bolivia son mayores que las diferencias entre todos los países del mundo en términos del Índice de Desarrollo Sostenible. Y al igual que dentro de cada país, también hay grandes desigualdades dentro de cada municipio en Bolivia.

En este blog, mostraré cómo podemos aprovechar esta heterogeneidad para reducir la tasa de mortalidad del COVID-19 en Bolivia.

Las buenas noticias de la semana

Hace aproximadamente un mes, la Organización Mundial de la Salud (OMS) emitió una declaración preocupante diciendo que «actualmente no hay evidencia de que las personas que se han recuperado de COVID-19 y que cuentan con anticuerpos estén protegidas de una segunda infección» [1]. De ser cierto, ésta sería una muy mala noticia para los muchos países, incluidos Bolivia y sus vecinos, que no han logrado contener el virus, y que no tienen las capacidades para realizar pruebas y rastrear el esparcimiento del virus y de mantener una cuarentena viable. Para estos países la única opción para superar esta pandemia es lograr la inmunidad grupal.

La buena noticia del Centro Coreano para el Control de Enfermedades (KCDC) la semana pasada fue que las 263 personas en Corea del Sur que dieron positivo por la enfermedad por segunda vez después de haber sido declaradas recuperadas y libres de virus, no presentaron el resultado positivo debido a la reinfección ni reactivación del virus SARS-CoV-2. Más bien, se debió a que las pruebas de PCR detectaron vestigios de ARN viral inactivo e inofensivo todavía presente en el cuerpo un par de meses después de la infección original. Según KCDC, el proceso en el que COVID-19 produce un nuevo virus se lleva a cabo solo en el citoplasma de las células huésped y no se infiltra en el núcleo. Esto significa que no causa infección crónica o recurrencia, a diferencia de otros tipos de virus como el VIH [2].

Por lo tanto, parece que la estrategia de inmunidad grupal podría ser viable después de todo. Una vez que el 60-70% de la población se haya adquirido inmunidad, el virus desaparecerá al resultarle difícil encontrar nuevos huéspedes donde multiplicarse. La pregunta ahora es cómo aplicar esa estrategia reduciendo al mínimo posible las cantidades de muertes y de daños colaterales.

Optimizando la estrategia de inmunidad grupal

Anteriormente calculé que posiblemente “terminaremos con una tasa de mortalidad por infección (IFR) de alrededor del 1% para Bolivia (lo que significa entre 0,3% y 2%, dado que todavía hay mucha incertidumbre). Si el 60% de 11,6 millones de personas se infectan, y el 1% de ellas muere, terminaríamos con aproximadamente 70 mil muertes por COVID-19 en Bolivia.” [3]. Si bien esta es una gran cantidad de muertes, el IFR de 1% es una estimación realista que considera la distribución de edad de la población, las condiciones de salud subyacentes, la calidad del sistema de salud, las condiciones de vivienda y trabajo, además del nivel de educación y confianza en la población. Parece ser el resultado más probable si dejamos que el virus se esparza a través de la población de manera lenta y controlada (con medidas apropiadas de distanciamiento físico) de manera aleatoria hasta alcanzar la inmunidad grupal después de un periodo de entre 12 y 18 meses, y bajo el supuesto de que no haremos nada para empeorar las cosas más de lo necesario.

Sin embargo, la IFR puede reducirse considerablemente si aprovechamos el hecho de que la población no es homogénea. Algunas personas tienen un riesgo mucho menor de morir por COVID-19 que otras, por lo que si pudiéramos asegurarnos de que el 60% de la población que se infecta primero sean aquellos que tienen menos probabilidades de sufrir complicaciones graves, podríamos reducir considerablemente el número total de muertes.

En lo que queda de este blog describiré las principales dimensiones a tener en cuenta para optimizar la estrategia de inmunidad grupal.

 

1. La dimensión demográfica

La evidencia de todo el mundo muestra inequívocamente que el riesgo de muerte por COVID-19 es mayor en las personas mayores. En Italia, por ejemplo, hasta el 18 de mayo, solo 4 personas menores de 20 años habían muerto, mientras que el número de muertes de personas mayores de 50 años fue de casi 30 mil (ver Figura 1).

Figura 1: muertes por COVID-19 en Italia al 18 de mayo de 2020, por grupo etario


Fuente:
Istituto Superiore di Sanità (via Statista 2020).

También hay evidencia abrumadora de que los hombres tienen casi el doble de probabilidades de morir por COVID-19 en comparación con las mujeres. La Figura 2 muestra las tasas de letalidad observadas en Italia hasta la fecha, desglosadas por edad y sexo.

 

Figura 2: Tasas de mortalidad por COVID-19 en Italia a mayo de 2020, por género y grupo etario


Nota:
Las tasas de letalidad en esta figura no reflejan las tasas de mortalidad reales por infección, ya que hay errores
tanto en el nominador (muertes no contadas de COVID-19) como en el denominador (casos COVID-19 no identificados).
Sin embargo, es probable que el patrón general por edad y género refleje las diferencias reales en los IFR por edad y género.
Fuente: Istituto Superiore di Sanità (via Statista 2020).

 

Dado este patrón, y patrones similares de todos los demás países que cuentan con estadísticas de mortalidad por COVID-19 desglosadas por edad y género, podemos hacer la siguiente clasificación aproximada del riesgo demográfico:

 

La Figura 3 representa la aplicación de esta clasificación a la pirámide poblacional de Bolivia.

 

 Figura 3: Pirámide poblacional de Bolivia, con categorías de riesgo


Fuente:
Elaboración propia con datos de PopulationPyramid.net 

 

Basados solo en estos factores demográficos básicos, el 77% de la población boliviana tiene bajo riesgo de morir en caso de contraer el COVID-19; 16% está en riesgo medio; y el 7% es de alto riesgo.

Pero hay más dimensiones de riesgo a tener en cuenta.

2. La dimensión geográfica

Si bien la edad y el género son determinantes importantes del riesgo, existen factores en la comunidad circundante que pueden amplificar o moderar el riesgo para cada individuo.

  • Es más seguro vivir en una zona rural dispersa donde uno interactúa con pocas personas diferentes, que vivir en una zona urbana densa en la que uno toca superficies públicas que miles de personas tocan todos los días.
  • Es más seguro vivir solo, que en un hogar extendido de tres generaciones.
  • Es más seguro vivir en un lugar que no esté plagado simultáneamente de otras amenazas para la salud, como el Dengue, la Malaria, la Tuberculosis y el VIH.
  • Es más seguro vivir en un área donde haya servicios básicos de agua y saneamiento disponibles.

En el blog de la semana pasada, desarrollamos un Índice de Vulnerabilidad Municipal para COVID-19 [4], y si bien es un indicador continuo, podemos dividirlo en municipios de Bajo, Medio y Alto Riesgo, con algunos límites ciertamente arbitrarios. Si consideramos todos los municipios con un índice de vulnerabilidad superior a 36,7 de alto riesgo y aquellos con un índice inferior a 31,7 de bajo riesgo, obtenemos un mapa de riesgos municipales como se muestra en la Figura 4.

 

Figura 4: Nivel municipal de vulnerabilidad ante el COVID-19, con categorías de riesgo

(Haga clic aquí para ver detalles)
Fuente: Entre la espada y la pared: el dilema del COVID-19 [4].

Este Índice de Vulnerabilidad al COVID-19 solo considera variables estructurales, y no las tasas de infección reales, que también sería importante tener en cuenta, pero éstas sufren cambios diarios y, debido a la capacidad de prueba limitada, muchos casos pasan desapercibidos.

3. Dimensión sectorial

Incluso para las personas de la misma edad y sexo, que viven en el mismo municipio, el riesgo variará sustancialmente dependiendo del tipo de actividades en las que participe cada uno de ellos. El riesgo será muy alto en caso de ser dentista, pero muy bajo si recolecta castañas en soledad dentro de un bosque.

En general, las actividades solitarias que se desarrollan al aire libre son mucho más seguras que trabajar en espacios cerrados con una multitud de personas. Las ocupaciones de mayor riesgo serían aquellas en las que uno debe estar muy cerca de muchas personas diferentes y potencialmente infectadas todos los días, como dentistas, médicos y enfermeras. En caso de visitar o trabajar en lugares cerrados, donde las personas cantan, gritan o respiran intensamente, como discotecas, karaokes, iglesias y gimnasios, uno también corre un alto riesgo, ya que el virus se propaga de manera muy efectiva en este tipo de lugares.

 

4. Factores de riesgo individuales

Además de todas las variaciones de riesgo mencionadas anteriormente, habrá riesgos personales adicionales que pueden ser permanentes o temporales. Por ejemplo, cualquier persona que sufra de presión arterial alta, diabetes o asma pasaría automática y permanentemente a una categoría de mayor riesgo que la sugerida por su edad, sexo, ubicación y/o ocupación. Del mismo modo, cualquier persona que presente síntomas similares a los del COVID-19, independientemente de su edad, sexo, ubicación y ocupación, debe considerarse de inmediato como de alto riesgo y tomar todas las precauciones para protegerse y proteger a los demás.

Los factores de riesgo individuales también deben tener en cuenta a otras personas en el mismo hogar. Un individuo puede ser joven y saludable, pero si vive con una persona de alto riesgo, su categoría de riesgo también aumenta, porque sus acciones pueden incrementar los riesgos para sus seres queridos.

 

La planificación central puede no ser la respuesta

Del análisis anterior es posible rescatar que los riesgos varían en diversas magnitudes de un lugar a otro y de una persona a otra. Esto hace que las decisiones centralizadas sean extremadamente difíciles y, por este motivo, las reglas uniformes probablemente serían ineficientes e incluso perjudiciales.

Las estrictas medidas iniciales de cuarentena han servido para educar a las personas sobre los peligros de este virus y sobre las medidas de lavado de manos y distanciamiento físico que pueden ayudar a controlar el contagio. Pero estas medidas estrictas claramente no son sostenibles durante los muchos meses durará la pandemia [5] y es hora de un enfoque más estratificado.

 

Descentralización de las decisiones y responsabilidades

Si nuestro objetivo es alcanzar la inmunidad colectiva con el menor número de muertes y daños colaterales posibles, entonces debemos optar por una considerable descentralización de las decisiones. Cada departamento, cada municipio, cada empresa, cada escuela y cada familia necesitará analizar sus fortalezas y debilidades en este nuevo contexto global y elaborar un plan sobre cómo superar los siguientes 24 meses con el menor daño posible. El daño no solo incluye las muertes por COVID-19, sino también la pérdida de educación, ingresos, libertad, voluntad, alegría y felicidad; por lo tanto, todos tendrán el reto de realizar un análisis holístico para el cual se necesitará paciencia, comunicación, colaboración y, seguramente, varios intentos.

La necesidad de descentralizar las decisiones y responsabilidades es aún mayor ahora que el gobierno central se enfrenta a una caída precipitada en los ingresos de todas las fuentes (especialmente IDH, IVA, IT, IUE, ICE y RC-IVA), y por lo tanto tendrá mucho menos recursos disponibles para la distribución a departamentos, municipios e individuos.

Necesitamos reconocer que no hay respuestas correctas. Nadie sabe la mejor manera de superar esto y no existe una solución única para todos. Nadie sabe cómo se verá el mundo después. Este es un buen momento para ser flexible, pensar de manera innovadora y probar nuevas formas de aprender, trabajar y vivir.

Aprender rápidamente es más importante que nunca y el aprendizaje solo es posible si probamos diferentes estrategias y recolectamos lecciones de sus diferentes resultados. La mejor manera de hacerlo es dejar que los municipios sigan diferentes estrategias y registren resultados más o menos en tiempo real.

 

La necesidad de datos actualizados y desglosados geográficamente sobre muertes por todas las causas

Al tener una capacidad de prueba extremadamente limitada en todo el mundo, y especialmente en Bolivia, los casos y muertes reportados de COVID-19 rara vez reflejan la realidad. Es más factible y útil registrar el número total de muertes (por edad y sexo) por semana, independientemente de la causa, y comparar esta cifra con el número esperado de muertes por semana en cada territorio.

Según el INE, esperábamos 66.760 muertes en Bolivia este año sin la pandemia del COVID-19 [6], lo que corresponde a 1.284 muertes por semana en todo el país. Estos datos se pueden desglosar a nivel de departamento aplicando las tasas de mortalidad bruta departamentales calculadas por el INE a la población de cada departamento (ver Tabla 1).

 

Tabla 1: Proyección de muertes esperadas por semana, por departamento, en 2020


Fuente:
INE y
https://www.covid19bo.com/

Según estos datos, Beni es el único departamento en Bolivia que tiene un brote grave de COVID-19 en este momento, probablemente porque es particularmente vulnerable, debido a los altos niveles de obesidad, baja cobertura de agua y saneamiento, viviendas abarrotadas, brotes simultáneos de Dengue, Malaria, Tuberculosis y VIH, y baja capacidad del gobierno local, como mostramos en nuestro blog hace un par de semanas [4]. Sin embargo, el número real de muertes por COVID-19 es probablemente mucho más alto, ya que solo se cuentan las personas que dan positivo a la prueba de COVID-19. El cementerio dedicado a COVID-19 en Trinidad (Beni), por ejemplo, hace unos días tenía 148 fallecidos, de los cuales solo 57 fueron muertes confirmadas por COVID-19, mientras que 91 eran sospechosas [7].

En la Tabla 1, hay signos de interrogación en la última columna sobre el número de muertes por todas las causas. Esta información no está disponible actualmente en ninguna entidad gubernamental en Bolivia. Mi recomendación al Instituto Nacional de Estadística de Bolivia (INE) sería construir rápidamente un sistema para registrar el número de muertes en cada municipio cada semana por edad y sexo.

Se necesita información semanal desglosada geográficamente sobre todas las muertes por edad y género para controlar cuidadosamente los brotes locales y tomar las precauciones adecuadas en los lugares correctos [8]. Una respuesta descentralizada y precisa a esta pandemia requiere datos desglosados ​​oportunos. Vale la pena establecer un sistema de recopilación y presentación de esta información, ya que puede salvar decenas de miles de vidas y evitar enormes costos económicos y sufrimiento humano.

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Notas:

[1] https://time.com/5827450/who-coronavirus-antibodies-reinfection/

[2] http://m.koreaherald.com/view.php?ud=20200429000724. Vea el video de John Campbell para una interpretación fácil re resultados : https://www.youtube.com/watch?v=uATMbGK__Tg&t=1200s. y vea el de MedCram para una explicación mucho más detallada, intracelular, de lo mismo: https://www.youtube.com/watch?v=01Rftnxbi6w.

[3] https://www.sdsnbolivia.org/en/english-forty-days-of-quarantine-what-have-we-learned/

[4] https://www.sdsnbolivia.org/en/entre-la-pared-y-un-terrible-virus/

[5] El mundo aún se encuentra en las primeras etapas de esta pandemia, incluso los países más afectados aún tienen un largo camino por recorrer antes de alcanzar la inmunidad grupal. A principios de mayo, se estimó que Bélgica era el país más cercano a la inmunidad grupal, con un 6,4% de la población infectada, mientras que en otros países europeos la población inmune todavía es inferior al 5%. En ciertos puntos críticos, como Madrid, la tasa es mucho más alta, pero aún no está cerca de la inmunidad. (https://www.ft.com/content/f7d08906-b5c5-4210-b2c6-0ec95d533bc6).

[6] https://www.ine.gob.bo/index.php/censos-y-proyecciones-de-poblacion-sociales/#

[7] https://www.la-razon.com/sociedad/2020/05/22/cementerio-covid-19-de-trinidad-alberga-148-muertos-entre-sospechosos-y-confirmados/

[8] Esta página de Our World In Data proporciona una colección de sitios que monitorean el exceso de mortalidad (https://ourworldindata.org/excess-mortality-covid). The Economist, Financial Times, The New York Times y EUROMOMO ofrecen excelentes ejemplos de cómo se pueden presentar estos datos de manera fácil para el usuario.

 

* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Entre la espada y la pared: el dilema del COVID-19

Durante la actual pandemia del COVID-19, la mayoría de los países del mundo no ha logrado implementar medidas precisas para realizar pruebas, localizar contactos y mantener en cuarentena a las personas enfermas e infectadas con el virus. En cambio, los países han implementado estrategias bastante drásticas y desesperadas encerrando a gran parte de la población durante varias semanas

Obviamente, esta última no es una estrategia sostenible, y muchos países están comenzando a dejar que las personas salgan de sus hogares, sabiendo muy bien que el virus aún existe, por lo que la apertura inevitablemente conducirá a mayores tasas de contagios y número de muertes, pero esperando mantener los casos graves en niveles manejables. Es un gran acto de equilibrio que requiere buena información en tiempo real, la cual es increíblemente escasa.

Idealmente, deberíamos dejar salir primero a las personas con menos probabilidades de infectarse, y con menor probabilidad de infectar a otros, y a aquellas con probabilidades más bajas de morir por COVID-19. La idea es alcanzar la inmunidad colectiva en los próximos 12 meses con el menor número posible de muertes por COVID-19 y el menor daño colateral. Es decir, nuestro objetivo es minimizar el daño total de esta pandemia.

¿Quién puede salir con mayor seguridad y reanudar el trabajo, la educación y las actividades de ocio? Las probabilidades relevantes tienen tres dimensiones principales: geográfica, demográfica y sectorial, e interactúan de manera complicada.

En este blog proporcionaremos evidencia empírica para informar estrategias para salir gradualmente de la cuarentena extremadamente estricta en Bolivia.

 

Variaciones geográficas en riesgo

Una vez que el virus llega a una nueva ubicación puede tener impactos muy diferentes, dependiendo de una variedad de factores. Si llega a una región escasamente poblada con personas jóvenes, sanas y bien informadas que practican una buena higiene, el virus se propagará lentamente y la gran mayoría de las personas infectadas probablemente tendrán síntomas leves o serán asintomáticas. Sin embargo, si el virus llega a un área densamente poblada con personas desnutridas y frágiles, que ya padecen de otras enfermedades y que no tienen acceso adecuado al agua, al jabón y un sistema de saneamiento (como un campo de refugiados), los impactos podrían ser devastadores.

En esta sección presentaremos un análisis a nivel municipal de las diferencias en el impacto probable de la llegada del SARS-CoV-2 a diferentes municipios de Bolivia. Consideramos varias docenas de indicadores potencialmente relevantes del Atlas Municipal de los ODS en Bolivia y los agrupamos en las siguientes tres amplias categorías:

 

  1. Riesgo de propagación rápida
    • Número de las carreteras principales que ingresan al municipio.
    • Centralidad de la migración (un índice que refleja con cuántos otros municipios cada municipio está conectado a través de la migración reciente)
    • Porcentaje de la población que vive en zonas urbanas.
    • Porcentaje de la población que vive en hogares con hacinamiento (más de 2 personas por habitación)
    • Intensidad del transporte público

 

  1. Situación subyacente de la salud
    • Nivel de obesidad
    • Nivel de desnutrición crónica.
    • Incidencias de Dengue, Chagas, Malaria, Tuberculosis y VIH
    • Porcentaje de población mayor a 60 años.

 

  1. Capacidad de respuesta
    • Cobertura de agua y saneamiento.
    • Cobertura de electricidad, telefonía e internet.
    • Porcentaje de la población que no habla español.
    • Desigualdad educativa
    • Capacidad de ejecución del presupuesto del gobierno local.
    • Inversión pública per cápita
    • Número de médicos por cada 10.000 habitantes.

 

Cada variable se convirtió en un índice de 0 a 100, y estos índices fueron agregados utilizando ponderaciones derivadas de un proceso de consulta en línea [1]. El Índice de Vulnerabilidad reportado en este blog utiliza los 15 indicadores que más del 50% de los participantes acordaron que tienen un fuerte efecto en la probabilidad de morir por COVID-19, y se le asignó la misma ponderación a cada uno de ellos. Los 15 indicadores elegidos se distribuyeron por igual entre los tres grupos y se destacan en cursiva en la lista anterior [2].

La Tabla 1 muestra el Índice de Vulnerabilidad para los 339 municipios de Bolivia clasificados desde el más hasta el menos vulnerable.

 

Tabla 1: Índice de vulnerabilidad a COVID-19 (basado en 15 indicadores)
Click en la imagen para agrandar

Fuente: Elaboración propia.
Nota: Las 9 capitales departamentales + El Alto están resaltadas en negrita.

 

El mapa 1 muestra la distribución espacial del mismo Indice de vulnerabilidad.

 

Mapa 1: Índice de vulnerabilidad al COVID-19 (basado en 15 indicadores)

Fuente: Elaboración propia.

 

Variaciones demográficas en el riesgo

Dentro de cada municipio existe una variación considerable en el riesgo entre los diferentes grupos de población.

De los estudios realizados en áreas que fueron infectadas de manera temprana por el SARS-CoV-2, está claro que las tasas de mortalidad por infección (IFR, por sus siglas en inglés) aumentan exponencialmente con la edad y son considerablemente más altas para los hombres que para las mujeres [3]. Además, las personas con uno o más problemas de salud subyacentes, especialmente hipertensión, obesidad y diabetes, tienen muchas más probabilidades de morir [4]. Tanto en Reino Unido como en los Estados Unidos, se han observado diferencias raciales en los IFR. Incluso después de controlar los factores socioeconómicos y laborales, las personas con piel más oscura tienen más probabilidades de morir que las personas con piel más clara [5], posiblemente debido a deficiencias de vitamina D que debilitan el sistema inmunitario [6]. Es poco probable que esto sea un factor significativo en Bolivia, siempre y cuando todos puedan salir al sol todos los días.

Afortunadamente, los niños rara vez se enferman gravemente por COVID-19. De más de 27 mil muertes por COVID-19 en Italia hasta la fecha, solo 3 eran menores de 18 años [7]. También hay alguna evidencia emergente de que los niños infectados tienen una capacidad más baja de transmisión del virus que los adultos [8]. Por lo tanto, muchos países están comenzando a reabrir las escuelas, incluyendo esfuerzos de lavado de manos y distanciamiento social, desinfección diaria y limpieza de superficies, además de un monitoreo cuidadoso de los resultados [9].

 

Variaciones sectoriales en riesgo

Para las personas con características demográficas similares dentro del mismo municipio, el riesgo variará según el tipo de actividades que realicen. En general, el trabajo solitario al aire libre es mucho menos riesgoso que el trabajo en interiores con exposición a muchas personas. Por lo tanto, la agricultura y la construcción son relativamente seguras, mientras que trabajar en un supermercado, un hospital o un consultorio dental son de alto riesgo [10]. Del mismo modo, las actividades de ocio al aire libre, como el senderismo/hiking, el golf o el tenis, son mucho más seguras que los deportes de equipo en interiores como el voleibol, el baloncesto o el handball. Los clubes nocturnos y bares de karaoke son ejemplos de lugares con riesgo de transmisión extremadamente altos.

Algunas actividades de alto riesgo son esenciales y deben permanecer funcionales incluso durante la cuarentena más estricta. En estos casos, es importante implementar medidas de bioseguridad para reducir el riesgo tanto como sea posible. El uso de mascarillas en supermercados, bancos y transporte público es una forma muy efectiva de prevenir la propagación del virus de personas asintomáticas a otras personas. El horario extendido de apertura y los horarios de trabajo escalonados reducen las aglomeraciones y facilitan el distanciamiento físico. Promover el cambio a servicios en línea y entrega a domicilio también es posible en muchos casos. Incluso muchos servicios médicos se han transformado con éxito y se han convertido en sistemas de telemedicina mucho más seguros y convenientes.

 

Recomendaciones para aflojar el confinamiento en Bolivia

Un confinamiento total y uniforme resulta ineficiente debido a las grandes variaciones geográficas, demográficas y sectoriales del riesgo de COVID-19. También es muy perjudicial para la salud mental, física y económica de las personas, y claramente insostenible.

Dado que es muy poco probable que una vacuna esté disponible a escala mundial hasta finales del próximo año, en el mejor de los casos [11], y dado que hemos fallado en erradicar el virus incluso después de 50 días del confinamiento más estricto que podría aplicarse en Bolivia, la única opción restante para superar esta pandemia es dejar que el virus atraviese a la mayoría de la población de forma controlada durante los próximos 12 a 24 meses [12].

Si levantamos todas las medidas de precaución, las tasas de infección se dispararán y terminaremos con muchas más muertes diarias de las que podemos manejar física y psicológicamente. En cambio, debemos continuar con las medidas de precaución racionales y llevar a cabo una reapertura gradual, comenzando por los municipios, los grupos demográficos y los sectores con el riesgo más bajo.

 

Nuestras recomendaciones para el futuro inmediato son las siguientes:

 

  1. En todas partes, debemos mantener las siguientes medidas simples para limitar la tasa de infección:
    • Evitar besos, abrazos o apretones de manos, excepto con su círculo más cercano de familiares y seres queridos;
    • No debe haber reuniones innecesarias que involucren a muchas personas, lo que significa que no se deberían llevar a cabo conciertos, reuniones religiosas, festivales, eventos deportivos, carnavales ni eventos de graduación.
    • Mantener una distancia de 2 metros de personas extrañas, interactuar con la menor cantidad de personas posible y usar un barbijo si tiene que estar cerca de ellos (en supermercados, transporte público, bancos, etc.);
    • Evitar tocar superficies potencialmente infectadas, y lavarse bien las manos en caso de hacerlo;
    • Trabajar y estudiar desde casa tanto como sea posible y limitar las interacciones a la menor cantidad posible de contactos diferentes.
    • Cuando no sea posible trabajar desde casa, intente trabajar en horarios flexibles y escalonados para reducir la ocupación máxima en los sistemas de transporte público y lugares de trabajo.
  1. En todas partes, se debe permitir el trabajo y las actividades de ocio al aire libre, siempre que sea posible mantener el distanciamiento físico. De hecho, se debe alentar a las personas a tomar aire fresco, luz solar y ejercicio moderado para optimizar su sistema inmunológico. Los barbijos no deberían ser obligatorios al hacer ejercicio al aire libre, ya que interfieren la oxigenación óptima de organismo.
  1. En la gran mayoría de los municipios, los niños pueden regresar a la escuela si hay instalaciones de higiene adecuadas. Sería más seguro si se cuenta con docentes mujeres, menores de 60 años y en condiciones de salud favorables. Los maestros con alto riesgo de una reacción grave a COVID-19 (hombres mayores con presión arterial alta, diabetes u otros factores de riesgo) no deben entrar en contacto con los niños. La OMS tiene pautas sobre cómo reducir el riesgo en las escuelas [13].
  1. En la gran mayoría de los municipios, gran parte de las tiendas pueden reabrir, siempre que los clientes puedan mantener un distanciamiento físico adecuado. Los riesgos serían más bajos si mujeres jóvenes atendieran en las tiendas. El horario de apertura debe ampliarse en lugar de reducirse, para reducir el hacinamiento.

 

Por otro lado, los municipios más vulnerables deben prepararse para un gran impacto de COVID-19. En todas las variaciones de nuestro Índice de Vulnerabilidad, Riberalta se destaca como el municipio más vulnerable de Bolivia. Es un gran municipio urbano (aproximadamente 100 mil habitantes) con muchas conexiones a otros municipios a través de la migración reciente, y proporciona servicios de salud para muchos municipios circundantes en los departamentos de Beni, La Paz y Pando. Sin embargo, tiene una cobertura muy baja de agua y saneamiento, y altos niveles de obesidad, desnutrición, Dengue, Malaria, Tuberculosis y VIH. Es una bomba de tiempo. Pero por alguna razón, el índice del gobierno no lo señala como de alto riesgo.

Finalmente, dado que esto llevará muchos meses, se debería aprovechar esta oportunidad para brindar cobertura universal de electricidad, telecomunicaciones y servicios en línea. Ahora es el momento para que AGETIC realmente avance con los servicios de gobierno electrónico.

Notas al pie:

[1] Ver la grabación del seminario web realizado el 6 de mayo de 2020 y este PDF de los resultados de las encuestas.

[2] Estamos trabajando en un documento de trabajo con muchos más detalles que incluye un análisis de sensibilidad, ya que hay muchas formas posibles de agregar los indicadores. Pero los resultados presentados aquí están altamente correlacionados con los otros índices agregados analizados.

[3] En Alemania, por ejemplo, la tasa de mortalidad de los hombres entre 50 y 80 años es al menos el doble de la tasa de mortalidad de las mujeres del mismo grupo de edad.  (https://www.statista.com/statistics/1105512/coronavirus-covid-19-deaths-by-gender-germany/). En Italia, España, China, Perú y Grecia, la diferencia de género es aún más pronunciada. (https://www.businessinsider.com/men-women-coronavirus-death-rates-by-country-worldwide-health-habits-2020-4)

[4] Ver, por ejemplo, Richardson, S., Hirsch, J. S., Narasimhan, M., et al. (2020). “Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized with COVID-19 in the New York City Area.” JAMA. Publicado en línea el 22 de abril de 2020. doi:10.1001/jama.2020.6775 ( https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765184)

[5] https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/articles/coronavirusrelateddeathsbyethnicgroupenglandandwales/2march2020to10april2020

[6] https://link.springer.com/article/10.1007/s40520-020-01570-8, https://www.bmj.com/content/356/bmj.i6583, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3571484

[7] https://www.statista.com/statistics/1105061/coronavirus-deaths-by-region-in-italy/

[8] https://dontforgetthebubbles.com/evidence-summary-paediatric-covid-19-literature/

[9] https://www.sciencemag.org/news/2020/05/should-schools-reopen-kids-role-pandemic-still-mystery

[10] https://www.weforum.org/agenda/2020/04/occupations-highest-covid19-risk/

[11] Ver este artículo para una discusión de lo que se necesita para desarrollar, probar, producir y distribuir una nueva vacuna: https://unherd.com/2020/04/when-we-get-the-covid-19-vaccine/?tl_inbound=1&tl_groups[0]=18743&tl_period_type=3

[12] Ver https://www.sdsnbolivia.org/en/english-forty-days-of-quarantine-what-have-we-learned/.

[13] Ver https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/key-messages-and-actions-for-covid-19-prevention-and-control-in-schools-march-2020.pdf?sfvrsn=baf81d52_4

* Directora Ejecutiva, SDSN Bolivia

** Investigador Económico en el Centro Latinoamericano de Políticas Económicas y Sociales – Pontificia

Universidad Católica de Chile – CLAPES-UC.

*** Jefe de Energía, Medio Ambiente y Economía del Centro Latinoamericano de Políticas Económicas y

Sociales –Pontificia Universidad Católica de Chile – CLAPES-UC

 

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no reflejan la posición/es de las instituciones a las que pertenecen. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Cuarenta días de cuarentena: ¿qué hemos aprendido?

 “Hay mentiras, malditas mentiras y estadísticas de COVID-19”
Johan Norberg

 

 

El término cuarentena proviene de Quaranta giorni que significa «cuarenta días», que era el número de días que los barcos y las personas tenían que ser aisladas antes de ser admitidas en la República de Venecia en la época medieval para asegurarse de que no estuvieran infectados por enfermedades infecciosas mortales, como la peste, el cólera, la sífilis o la fiebre amarilla.

En Bolivia ya llegamos a los cuarenta días de «cuarentena inversa» (manteniendo a las personas sanas encerradas para evitar que se infecten por una amenaza externa).

Esta cuarentena inversa nos ha dado un poco de tiempo para comprender el nuevo virus SARS-CoV-2 (Síndrome Respiratorio Agudo Severo, Corona Virus No. 2) y la enfermedad COVID-19 que está causando. La información inicial de China e Italia fue tan aterradora que, para nosotros valió la pena el alto costo de “comprar” tiempo para formular una estrategia sobre cómo enfrentar la amenaza y preparar a la población y al sistema de salud para manejarla de la mejor manera posible. Tenemos muy pocos datos de Bolivia, pero como se trata de una pandemia mundial, podemos aprender mucho de otros países, a pesar de los datos extremadamente imprecisos y defectuosos.

Algunas cosas básicas se han vuelto claras:

  • El virus SARS-CoV-2 ha infectado a personas en casi todos los países y territorios del planeta, por lo que la supresión y erradicación del virus ya no es una opción realista [1];
  • Muchas personas que contraen el virus no tienen síntomas, lo que ha permitido que este virus se propague fácilmente por todo el mundo [2].
  • No hay inmunidad previa, ni ningún tratamiento disponible [3], por lo que el virus no desaparecerá hasta que hayamos logrado la inmunidad grupal, ya sea a través de la vacunación, o por el 60-70% de la población habiendo sido infectada [4];
  • Aunque se han desarrollado muchas vacunas potenciales en un tiempo récord, aún deben probarse su seguridad y eficacia, lo que significa que las vacunas a escala global no estarán disponibles durante al menos otros 12 meses. Para cuando una vacuna segura y efectiva esté disponible para miles de millones de personas, puede ser que ya no sea necesaria [5];
  • Es probable que la tasa de mortalidad por infección (IFR) se ubique entre 0,1% y 10%, dependiendo de la salud de la población, la composición por edad de la población, la calidad del sistema de atención médica, las políticas promulgadas para enfrentar el problema, y ​​posiblemente el tipo de virus dominante, debido a que al parecer ya hay diferentes cepas circulando [6]. Está claro que los hombres tienen más probabilidades de morir que las mujeres, al igual que las personas mayores con respecto a las más jóvenes, y las probabilidades son más altas también para aquellas con problemas de salud subyacentes, especialmente hipertensión, obesidad y diabetes [7].

Es este contexto, está claro que enfrentamos algunas decisiones difíciles. Aparte de encerrar a todos en el planeta durante muchos meses simultáneamente, no hay forma de evitar que millones de personas mueran por COVID-19. En el mejor de los casos (IFR como la gripe común al 0,1% y el 60% de la población mundial se infecta), veremos que 4,2 millones de personas morirán por esta enfermedad, y deberíamos considerarnos muy afortunados si ese es el número al que lleguemos en los próximos 24 meses. Lo más probable es que haya al menos 5 veces más muertes, lo que significa que al menos 20 millones de personas morirán. Hasta ahora, solo alrededor de un cuarto de millón han muerto, por lo que el mundo aún se encuentra en las primeras etapas de la pandemia (el 98% aún está por llegar).

 

¿Cómo nos va en Bolivia?

En Bolivia, apenas hemos comenzado el proceso, ya que el confinamiento empezó temprano y de manera exhaustiva. Hasta la fecha, solo tenemos 62 muertes confirmadas por COVID-19, de un rango de entre 7.000 y 800.000 que se esperarían. Este es un rango frustrantemente grande y es difícil tomar decisiones sabias hasta que sepamos más sobre el camino probable de esta epidemia. El objetivo del confinamiento es justamente obtener más información y determinar qué parte del rango es más probable y, por lo tanto, qué tipo de políticas son apropiadas para superar esta pandemia.

En un año normal, alrededor de 24.100 personas mueren por todas las causas en Bolivia. En el mejor de los casos, este virus mataría a 6.600 personas de la tercera edad con otras enfermedades graves, que de todos modos habrían muerto por otras causas este año, lo que no implicaría ningún exceso de mortalidad. Desafortunadamente, ya sabemos que este escenario (el mejor de todos) no se desarrollará, porque entre los primeros en morir por COVID-19 en Bolivia hubo una enfermera embarazada y varias personas sanas menores de 70 años.

 

¿Qué tan malo va a ser?

Hemos esperado 40 días para descartar el peor de los casos, que sería un IFR del 10%. Los datos originales de Wuhan sugirieron que el 20% de las personas infectadas necesitarían atención hospitalaria para sobrevivir, y que casi el 4,9% de las personas infectadas murieron de todos modos. Además, de más de 1 millón de casos cerrados hasta la fecha en todo el mundo, el 18% ha muerto [8]. Sin embargo, recientes estudios de anticuerpos llevadas a cabo en California [9], Alemania [10], Dinamarca [11] y los Países Bajos [12] sugieren que muchas personas han estado infectadas sin ningún síntoma, lo que significa que el número real de infecciones es mucho mayor que los casos confirmados, lo que implica que los IFR son mucho más bajos de lo que sugieren las tasas oficiales de fatalidad de casos (CFR = muertes / casos confirmados).

En los Estados Unidos, el estado de Nueva York recientemente realizó pruebas aleatorias de anticuerpos en 3.000 individuos para determinar cuántas personas realmente habían sido infectadas y descubrieron que el 13,9% de la población, o aproximadamente 2,7 millones de personas en el estado, ya habían sido infectadas en un momento en el que “solo” se habían registrado 19.453 muertes por COVID-19. Esto sugiere un IFR en el estado de Nueva York de alrededor del 0,72%, o un poco más alto, ya que algunas de estas personas infectadas todavía están en estado crítico y lamentablemente morirán más personas [13].

Por supuesto, Nueva York es uno de los lugares más ricos del planeta, por lo que su IFR puede no ser relevante para Bolivia. Los datos de Perú son probablemente más relevantes para nuestro contexto y afortunadamente Perú ha logrado llevar a cabo más de 300.000 pruebas, mientras que Bolivia solo ha realizado alrededor de 6.000. En Perú, se ha confirmado que más de 37.000 personas tienen el virus, pero hasta ahora solo el 2,8% de los casos confirmados han muerto [8]. Sin embargo, Perú, como todos los demás países, tiene una capacidad de prueba limitada, por lo que en realidad habrá muchos más infectados y, por lo tanto, el IFR será mucho menor.

Con la información disponible aún muy incompleta en este momento, calculo que terminaremos con un IFR de alrededor del 1% para Bolivia (lo que significa entre 0,3% y 2%, dado que todavía hay mucha incertidumbre). Si el 60% de 11,6 millones de personas se infectan, y el 1% de ellas muere, terminaríamos con aproximadamente 70 mil muertes por COVID-19 en Bolivia. El número podría ser menor si hay una vacuna disponible antes de que alcancemos la inmunidad a través de la infección, pero considero que esto es poco probable [5]. La buena noticia es que más de 11 millones de bolivianos no morirán por COVID-19.

 

Intervenciones proporcionales

Nos enfrentamos a una situación innegablemente difícil, como todos los demás países. Sin embargo, lo que definitivamente tenemos que asegurarnos es no empeorar las cosas más de lo que ya implica esta situación. 70.000 muertes sin lugar a dudas es una tragedia. Pero parece aún peor si estas personas pasan los últimos momentos de sus vidas completamente solas, rechazadas y aisladas en hospitales designados de COVID, sin familiares, amigos, ni funerales. Sería peor aún si, al mismo tiempo, aún más personas están perdiendo sus medios de vida, sus inversiones y sus sueños debido a la cuarentena. Si además los niños comienzan a morir de hambre porque a sus padres no se les permite trabajar [14], sería un desastre total. Si perdemos nuestros derechos humanos y libertades básicas y no podemos ver y abrazar a nuestros seres queridos durante años [15], es simplemente un pensamiento insoportable.

Es por eso que debemos asegurarnos de que nuestras intervenciones estén bien pensadas y basadas en la mejor evidencia posible. Tenemos suerte de que nuestro país se haya infectado relativamente tarde (primer caso confirmado el 10 de marzo de 2020), además logramos mantener bajos los números durante los primeros meses a través de estrictas medidas de cuarentena, lo que significa que tenemos el regalo del tiempo que nos permite aprender de las buenas y malas experiencias en otros países, y de toda la nueva investigación científica que está surgiendo para ayudarnos a comprender mejor nuestras opciones.

 

Aplanar la curva es claramente necesario

No estoy sugiriendo que debamos aplanar la curva para que nuestro sistema de atención médica no colapse, ya que colapsó con el caso del primer paciente [16]. Pero sí sugiero que aplanemos la curva lo suficiente como para asegurarnos de que podamos manejar física, mental y socialmente a todas las personas fallecidas de una manera digna. Si no distribuimos nuestras 70.000 muertes esperadas de la manera más uniforme posible durante al menos un año, experimentaremos los horrores de los cadáveres que se acumulen en las calles, como estamos viendo en Guayaquil, Ecuador [17]. Si pudiéramos distribuir nuestras 70.000 muertes esperadas de manera uniforme en los próximos 12 meses, tendríamos alrededor de 1.350 muertes por COVID-19 por semana. Es probable que algunos de los fallecidos hubieran muerto por otras causas de todos modos, pero está claro que deberíamos prepararnos para aumentar nuestra capacidad fúnebre, porque en Bolivia normalmente manejamos no más de 1,300 muertes por semana de todas causas.

 

¿Cómo es la gestión exitosa de una pandemia global?

Idealmente, deberíamos haber eliminado esta epidemia de raíz, como logramos hacerlo con el primer brote de SARS en 2003, el brote de MERS en 2012, el brote de Ébola en 2014 y, esperamos, la mayoría de los brotes similares en el futuro. Sin embargo, esta vez el mundo no pudo hacerlo y con millones de personas infectadas en todo el mundo, la erradicación ya no es realista. Algunas pocas naciones insulares ricas pueden probar, rastrear y aislar casos y mantener el virus bajo control hasta que haya una vacuna disponible, pero para la mayoría de los países del mundo, incluida Bolivia, esa no es una aspiración realista.

Mis criterios de éxito son mucho menos ambiciosos: si menos del 0,6% de la población muere a causa de COVID-19 en los próximos 12 meses, y si ese desafortunado 0,6% murió con sus seres queridos tomados de la mano, y los miembros de la familia y amigos cercanos tuvieron la oportunidad de presentar sus respetos y procesar sus pérdidas, y si la economía se contrajo menos del 5% (un retroceso de menos de 2 años), entonces lo consideraría un manejo exitoso de una pandemia ineludible sin curas conocidas disponibles.

 

¿Cómo manejamos con éxito esta epidemia?

La clave es evitar picos de muerte enormes e inmanejables. Eso requerirá medidas de distanciamiento social cuidadosamente calibradas.

Todos deben implementar algunas medidas “sencillas” de distanciamiento social en todo momento hasta que termine esta pandemia:

  • Evitar besos, abrazos y apretones de manos; pero intentar ser amable con todos de todos modos;
  • Evitar aglomeraciones de mucha gente, lo que significa que no habrá eventos deportivos, conciertos, carnavales, festivales, eventos de graduación ni reuniones religiosas; pero implementar nuevas formas creativas de diversión;
  • Mantener una distancia de 2 metros con los extraños, interactuar con la menor cantidad posible de personas diferentes y usar un barbijo si se tiene que estar cerca de otros;
  • Evitar tocar superficies de uso común que muchas otras personas también tocan, además lavarse bien las manos después de tocar una superficie potencialmente infectada;
  • Trabajar y estudiar desde casa tanto como sea posible y limitar las interacciones a la menor cantidad posible de personas.
  • Cuando no sea posible trabajar desde casa, implementar horarios de trabajo flexibles y/o escalonados para reducir la ocupación máxima en los sistemas de transporte público y lugares de trabajo.

Estas medidas simples pueden reducir sustancialmente las tasas de infección, pero pueden no ser suficientes. Las medidas más estrictas pueden ser necesarias en ciertos lugares si las infecciones aumentan por algún motivo.

 

Monitoreo de brotes

Para saber cuándo son necesarias las medidas más estrictas, necesitamos un sistema de monitoreo extremadamente bueno de la epidemia. Idealmente, tendríamos que tener una capacidad de prueba masiva como Islandia o Corea del Sur, sin embargo, Bolivia tiene la capacidad de prueba más baja en América del Sur con menos de una prueba por cada mil personas [18], por lo que tenemos que ser realistas sobre lo que es realmente factible.

Hay dos opciones alternativas que podrían proporcionarnos información valiosa en tiempo real sobre cómo está evolucionando la pandemia:

  • Una aplicación de seguimiento diaria de síntomas en nuestros celulares, que podría alertar a las autoridades sobre un brote local y ayudar a las personas a obtener la ayuda que necesitan. Existe una aplicación simple de este tipo en el Reino Unido, y se utilizan aplicaciones mucho más elaboradas en muchos lugares de Asia [19]. Sin embargo, es complicado en Bolivia, ya que requiere altos niveles de confianza en el Gobierno, además que la población necesitaría percibir beneficios concretos por usar la aplicación. Por ejemplo, podría estar vinculado a una generosa donación de minutos gratuitos de telefonía y acceso a Internet, consultas de telemedicina, entrega gratuita de medicamentos y más. Dicha aplicación sería relativamente fácil de desarrollar en teoría, pero requeriría reflexiones serias sobre cómo lograr que una gran parte de la población confíe y use la aplicación a diario.
  • Una opción menos exigente es monitorear las muertes semanales por todas las causas a nivel subnacional (idealmente municipal), para alertarnos si en alguna región el número de muertos está creciendo demasiado rápido y, por lo tanto, sería necesario implementar medidas de distanciamiento social más estrictas y recibir más apoyo del gobierno central. EuroMOMO sería un buen modelo para esto [20].

Ambas opciones serían mucho menos costosas y perjudiciales que cerrar todo el país durante muchos meses. Se podría diseñar un sistema de semáforo para comunicar claramente los niveles actuales de restricciones en diferentes partes del país. De hecho, esto debería ser parte de la aplicación mencionada anteriormente.

 

Una transición sostenible hacía una nueva Bolivia

Sean cuales sean los sistemas que implementemos, debemos asegurarnos de que puedan mantenerse a lo largo del tiempo, ya que esto llevará al menos un año, y el mundo va a ser diferente cuando esto se termine. Las familias y las empresas tendrán que adaptarse a estas nuevas circunstancias y el gobierno debe apoyarlas durante esta transición. Mínimamente, el gobierno debe asegurarse de que nadie muera de hambre (las personas deberían poder solicitar ayuda a través de la aplicación si tienen necesidades urgentes, por lo que el gobierno necesita desarrollar la infraestructura necesaria para responder).

El gobierno también tiene que acelerar las inversiones en infraestructura crucial, como agua, saneamiento, electricidad e Internet. Este también es el momento para flexibilizar el mercado laboral para facilitar una transición más ágil de las empresas y trabajadores bolivianos a un mercado que está cambiando muy rápidamente, y no de manera transitoria. También sería una buena idea simplificar el proceso de cierre de empresas insostenibles, para que las personas puedan destinar su tiempo y dinero hacia la creación de nuevas empresas, en lugar de pasar meses o años pasando por todos los procedimientos ridículamente difíciles para cerrar una empresa.

Notas al pie:

[1] Bolivia, así como varios otros países liderados por mujeres, como Taiwán, Hong Kong, Nueva Zelanda, Islandia, Noruega, Finlandia y Alemania, podrían potencialmente suprimir y eliminar el virus, pero eso no nos ayuda mucho en este mundo globalizado, si hay países importantes liderados por hombres a nuestro alrededor que no lo hacen (por ejemplo, Estados Unidos, Reino Unido y Brasil).

[2] Por ejemplo, 408 residentes en un refugio para personas sin hogar en Nueva York se hicieron la prueba del virus, y se descubrió que el 36% de ellos tenían el virus, pero el 87,7% de las personas que tenían el virus no tenían ningún síntoma. (https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765378?guestAccessKey=a5d28066-8f72-4633-a291-90b472754093&utm_source=silverchair&utm_medium=email&utm_campaign=article_alert-jama&utm_content=olf&utm_term=042720).

[3] Los países de todo el mundo han estado luchando por comprar ventiladores mecánicos, pero este no es un tratamiento, solo proporciona soporte vital mientras el propio sistema inmunológico lucha contra el virus. Un estudio reciente en 12 hospitales de Nueva York muestra que la gran mayoría de los pacientes con COVID-19 con respiradores mueren. De hecho, de los mayores de 65 años, el 97,2% de los pacientes con COVID-19, habían muerto. Para los pacientes de 18 a 65 años, el 76,4% había muerto. Ver: Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized With COVID-19 in the New York City Area JAMA. Publicado en línea el 22 de abril de 2020. doi: 10.1001 / jama.2020.6775 (https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765184).

[4] Algunas personas se preguntan si incluso podremos lograr la inmunidad, ya que algunas personas que previamente habían sido diagnosticadas y luego aclaradas, han contraído el virus por segunda vez en unos pocos meses (https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-who/who-says-looking-into-reports-of-some-covid-patients-testing-positive-again-idUSKCN21T0F1?il=0). Consulte también esta nota sobre la investigación de inmunidad del virus Corona en la Universidad de Columbia: https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000569/how-long-are-people-immune-to-covid-19/?fbclid=IwAR3fkGPtqipyy_eieEBWaWOTeDnsdxkcb8BMpkYOXlaBW10OYaPs0CmUFVk.

[5] Vea este artículo para una discusión de lo que se necesita para desarrollar, probar, producir y distribuir una nueva vacuna: https://unherd.com/2020/04/when-we-get-the-covid-19-vaccine/?tl_inbound=1&tl_groups[0]=18743&tl_period_type=3.

[6] El científico chino que originalmente propuso el bloqueo de Wuhan, el Dr. Li Lanjuan, ha llevado a cabo una secuenciación ultra-profunda del ARN en diferentes muestras, y dice que el virus SARS-CoV-2 muta más rápido de lo que se pensaba anteriormente, y que algunas cepas son más infecciosas y más letales que otras (https://www.scmp.com/news/china/science/article/3080771/coronavirus-mutations-affect-deadliness-strains-chinese-study).

[7] Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized With COVID-19 in the New York City Area. JAMA. Published online April 22, 2020. doi:10.1001/jama.2020.6775 ( https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765184).

[8] Ver https://www.worldometers.info/coronavirus/.

[9] Investigadores de Stanford realizaron pruebas de anticuerpos en 3.300 voluntarios (una muestra no aleatoria obtenida a través de anuncios de Facebook) en Santa Clara, California, y descubrieron que el 1,5% de la muestra dio positivo para los anticuerpos, lo que sugiere que el número real de COVID -19 la infección fue 50-85 veces mayor que las cifras oficiales para el 1 de abril de 2020 (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.14.20062463v1.full.pdf). Sin embargo, debe tenerse en cuenta que esta no fue una muestra aleatoria. Los voluntarios que respondieron al anuncio podrían ser personas que habían experimentado los síntomas de COVID-19 y estaban ansiosos por saber si ya habían tenido el virus.

[10] Los investigadores realizaron pruebas de anticuerpos en habitantes de Gangelt, un municipio alemán cerca de la frontera con los Países Bajos, que fue golpeado por covid-19 después de una celebración de carnaval en febrero. Descubrieron que el 14% de la población ya había sido infectada a fines de marzo (https://www.technologyreview.com/2020/04/09/999015/blood-tests-show-15-of-people-are-now- inmune a covid-19-in-one-town-in-germany /).

[11] Del 6 al 8 de abril de 2020, Dinamarca analizó 3.898 donaciones de sangre de personas asintomáticas y descubrió que el 1,9% tenía anticuerpos COVID-19 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/covid-19-rapid-risk-assessment-coronavirus-disease-2019-ninth-update-23-april-2020.pdf).

[12] Entre el 6 y el 12 de abril de 2020, los Países Bajos analizaron 4.194 donaciones de sangre y descubrieron que el 3,4% tenía anticuerpos COVID-19 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/covid-19-rapid-risk-assessment-coronavirus-disease-2019-ninth-update-23-april-2020.pdf).

[13] Vea la discusión del Dr. John Campbell sobre estos resultados aquí: https://www.youtube.com/watch?v=ypsUIh41xUw.

[14] Desafortunadamente, esto ya ha comenzado a suceder en Bolivia. Una niña de 12 años en el municipio de Montero se suicidó después de estar en cuarentena sin alimentos durante varios días con su madre y sus 7 hermanos (https://www.lostiempos.com/actualidad/pais/20200422/tragica-muerte-menor-enluta-familia-humilde-montero-piden-ayuda-entierro).

[15] Mientras que otros países ayudan, o al menos permiten, que sus nacionales regresen a sus hogares, Bolivia ha cerrado sus fronteras con tanta fuerza que muchos bolivianos han quedado varados en los cruces fronterizos o en cualquier lugar donde se encontraban en el momento del bloqueo. Fue especialmente inhumano el trato hacia un grupo de bolivianos, incluidas mujeres embarazadas y mujeres con bebés, que intentaron llegar a casa desde Chile a fines de marzo (https://eldeber.com.bo/171695_bolivianos-en-la-frontera-con-chile-claman-por-volver-y-el-gobierno-les-responde-que-no). También me horrorizó leer que un alcalde de la oposición en Cochabamba fue arrestado en su casa la semana pasada por tocar música a todo volumen y beber chicha junto con su familia más cercana. Aunque resultó negativa en la prueba de alcohol realizada en la «escena del crimen», las ocho personas presentes fueron arrestadas y el menor fue enviado a un centro de acojo para niños (https://erbol.com.bo/seguridad/alcaldesa-de-vinto-dice-que-s%C3%B3lo-%E2%80%9Cbrind%C3%B3%E2%80%9D-con-una-%E2%80%9Ctutuma-de-chicha%E2%80%9D).

[16] https://rpp.pe/mundo/actualidad/bolivia-covid-19-grupo-de-ciudadanos-bloquea-el-acceso-de-pacientes-con-coronavirus-a-hospitales.

[17] https://www.nytimes.com/2020/04/23/world/americas/ecuador-deaths-coronavirus.html?smid=tw-share.

[18] Ver https://ourworldindata.org/coronavirus.

[19] Aquí está la aplicación de seguimiento diaria de síntomas utilizada en el Reino Unido: https://covid.joinzoe.com/. Google y Apple también están trabajando para desarrollar una aplicación de rastreo de contactos que pueda alertar si ha estado cerca de una persona infectada con COVID-19 confirmada (https://www.theverge.com/2020/4/10/21216715/apple-google-coronavirus-covid-19-contact-tracing-app-details-use), pero esto tendría que usarse junto con pruebas extensivas y requiere una población muy disciplinada para que las personas se auto aíslen por dos semanas solo porque el teléfono indica que han pasado por una persona infectada, por lo que no parece ideal para Bolivia.

[20] EuroMOMO es una actividad europea de monitoreo de la mortalidad, cuyo objetivo es detectar y medir el exceso de muertes relacionadas con la influenza estacional, pandemias y otras amenazas a la salud pública (https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/).

* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Desigualdad educacional en Bolivia

Mientras que los indicadores de desigualdad son usualmente calculados usando datos sobre ingresos monetarios o consumo, pueden ser medidos usando cualquier variable de interés, para así informarnos acerca de otros tipos de desigualdad en la sociedad. En este blog presentamos un nuevo indicador de desigualdad educacional, el cual será incluido en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia.

Utilizando datos del Censo Poblacional (2012), calculamos los años de escolaridad para cada persona. Posteriormente, escogimos el grupo de la población entre 25 y 65 años de edad, ya que el anterior habría culminado su educación, y muy probablemente se encuentren actualmente trabajando y ejerciendo su profesión. Habiendo aprendido de nuestras experiencias del análisis de la desigualdad en el consumo de electricidad, calculamos una serie de diferentes indicadores de desigualdad para determinar cuál sería la mejor opción. A diferencia de lo que encontramos en el estudio de desigualdad en el consumo de electricidad, todas las medidas de desigualdad educacional eran altamente correlacionadas entre sí, por lo que no importaba cual de ellos escogiéramos. Es por esta razón que decidimos utilizar el coeficiente de Gini sobre los años de escolaridad.

El coeficiente de Gini sobre los años de escolaridad se extiende desde 0.205 en Coipasa (Oruro), hasta 0.642 en Ocurí (Potosí). Este es un rango en el cual el coeficiente de Gini funciona bien y está estrechamente correlacionado con otras medidas de desigualdad. La Paz tiene bajos niveles de desigualdad (Gini = 0.207), mientras que Sucre cuenta con los niveles más altos de desigualdad educacional (Gini = 0.321) entre las principales 10 ciudades bolivianas.

Muchos municipios pequeños tienen niveles más altos de desigualdad educacional, y como se muestra en la Figura 1, esto tiene mucho que ver con que a las mujeres se les haya negado las mismas oportunidades educacionales que los hombres en el pasado. Muy pocos municipios cuentan con un Índice de paridad de género cercano a 1 (lo que significaría igualdad entre hombres y mujeres en el nivel de educación). En muchos municipios pequeños y rurales, las mujeres solamente tienen entre la mitad y dos tercios de la educación que tienen los hombres, y esta situación esta correlacionada con altos niveles de desigualdad educacional.

Figura 1: Desigualdad educacional versus desigualdad de género en la educación, por municipio, 2012

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del Censo de Población y Vivienda, 2012.

 A pesar que el retorno de la educación en Bolivia es bajo (en términos de potenciales futuros ingresos) y se sospecha que la calidad de la misma es igualmente baja, los bolivianos están estudiando como nunca antes, llegando a la conclusión que la población claramente considera importante invertir en educación. Nosotros consideramos que la desigualdad educacional es un indicador importante para ser incluido en el Atlas municipal de los ODS en Bolivia bajo ODS 10.

 


* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

Midiendo la desigualdad a nivel sub-nacional en Bolivia

El nivel de desigualdad en el mundo es desconcertante. En 2018, un habitante promedio de Dinamarca, Noruega, Suecia, Islandia o Irlanda ganó más dinero en dos días que lo que ganó un habitante promedio de Malawi o Burundi durante un año entero [1].

Sin embargo, la desigualdad dentro de algunos países es incluso mayor que la desigualdad entre diferentes países. Como mostraremos próximamente en el Atlas municipal de los ODS en Bolivia, existen mayores diferencias en el Índice de Desarrollo Sostenible entre municipios bolivianos que entre todos los países del mundo. Esto significa que dentro de Bolivia se encuentran municipios con niveles de desarrollo similares a los países más desarrollados del mundo, pero también hay municipios similares a algunos de los países menos desarrollados.

Además de esta asombrosa desigualdad entre los municipios bolivianos, también existen inmensas desigualdades dentro de los municipios en sí. Y éste es el enfoque de nuestro blog.

Medir la desigualdad a nivel sub-nacional es difícil, ya que requiere información sobre ingresos/consumo, que sea representativa a nivel municipal, lo cual no está disponible ni en el censo poblacional ni en las encuestas de hogares. Pudimos solucionar este problema usando información sobre el consumo de electricidad de cada hogar en Bolivia, asumiendo que éste es un indicador fiable que refleja el nivel de consumo/ingresos/bienestar de los integrantes del hogar. El análisis fue posible gracias a un proyecto de investigación, el cual fue patrocinado por el Centro de Investigación Social (CIS) de la Vicepresidencia del Estado Plurinacional de Bolivia [2].

El proyecto de CIS calculó el Coeficiente de Gini del consumo de electricidad para estimar el nivel de desigualdad dentro de cada municipio. La Figura 1 muestra dos ejemplos. A la izquierda se encuentra la Curva de Lorenz y el Coeficiente de Gini para un municipio urbano grande, Santa Cruz de la Sierra. A la derecha se encuentra la Curva de Lorenz y el Coeficiente de Gini para un municipio rural pobre, Tinguipaya, el cual tiene una baja cobertura eléctrica y bajo consumo para aquellos que sí tienen acceso a la red.

 

Figura 1: Ejemplos de curvas de Lorenz sobre el consumo de electricidad, 2016

Fuente: Andersen, Branisa y Guzman (2019) [2].

 

Según estas Curvas de Lorenz, el gran municipio urbano de Santa Cruz de la Sierra es claramente más igualitario en consumo de electricidad (y, por lo tanto, probablemente también en consumo general) que el pequeño municipio rural de Tinguipaya, ya que la curva de Lorenz del anterior está mucho más cerca de la línea diagonal de perfecta igualdad.

De hecho, como se puede ver en la Figura 2, esta es la tendencia general a lo largo de todos los municipios en Bolivia. Los municipios urbanos tienden a tener menores niveles de pobreza (pobreza siendo definida como consumo de electricidad extremadamente bajo) y con niveles más bajos de desigualdad (haciendo uso del Coeficiente de Gini del consumo de electricidad como indicador).

 

Figura 2: Desigualdad energética versus pobreza energética en municipios de Bolivia, 2016

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de Andersen, Branisa y Guzman (2019).

 

Esta fuerte correlación entre pobreza energética y desigualdad energética parece sospechosa y quizá incluso contra-intuitiva. Considere este hipotético caso extremo: si todos los hogares en un municipio tuvieran un consumo de electricidad igual a cero, excepto el alcalde, quien tiene un consumo moderado cubriendo un par de focos de luz y un refrigerador, entonces el Coeficiente de Gini sería de 0.99, sugiriendo extrema desigualdad en el municipio, mientras el sentido común sugeriría que la población es bastante igualitaria dentro de su condición de extrema pobreza.

El Coeficiente de Gini es por lejos el indicador de desigualdad más usado, y más fácil de interpretar, por lo que era la medida lógica para usar. Sin embargo, estos resultados contra-intuitivos nos hicieron cuestionar si el Coeficiente de Gini tiende a confundir extrema pobreza con extrema desigualdad.

Por esta razón, en este blog nos propusimos investigar si existen medidas alternativas de desigualdad que puedan corresponder mejor a la intuición. Sorprendentemente existen muchas diferentes medidas de desigualdad, y varios de ellos no están de acuerdo con los resultados obtenidos al usar el Coeficiente de Gini.

Existen cuatro principios básicos que uno espera de una medida de desigualdad [3]:

  • Simetría (o anonimidad): Si dos personas intercambian sus ingresos, el nivel del índice no debería cambiar.
  • Invariancia de la población (o invariancia de replicación): Si la población es replicada o “clonada” una o repetidas veces, el nivel del índice no debería cambiar.
  • Invariancia de escala (o independencia de la media): Si todos los ingresos se incrementan o disminuyen por un mismo factor (por ejemplo, por 2), el nivel del índice no debería cambiar.
  • El principio de transferencias Pigou-Dalton: Si los ingresos de una persona son transferidos a otra que es más rica, el nivel del índice debería aumentar. En otras palabras, en el caso de una transferencia regresiva, el nivel del índice debería subir.

Se puede demostrar que el Coeficiente de Gini cumple con estos cuatro principios básicos, igual que otras medidas de desigualdad, como el Índice de Atkinson y el Índice de Entropía de Theil. Estas medidas de desigualdad son categorizadas como fuertemente consistentes con Lorenz [4].

Algunas medidas frecuentemente usadas son solamente parcialmente consistentes con Lorenz porque no cumplen por completo con el cuarto principio. Cuando una persona de bajos recursos hace una transferencia a una persona más privilegiada, los indicadores de desigualdad no necesariamente suben, pero al menos no deberían descender [4]. El Índice de Palma (el ingreso del 10% más rico dividido entre el ingreso del 40% más pobre) y otros ratios de Kuznets (X% más rico/Y% más pobre) son solamente parcialmente consistentes con Lorenz.

Otras medidas de desigualdad son completamente inconsistentes con Lorenz. Éste es el caso con las relaciones de cuantiles (p90/p10, p75/25, etc.) y la variancia de logaritmos. En ambos casos es posible que una transferencia regresiva de una persona de bajos recursos a una con más recursos provocaría que la medida de desigualdad baje, algo que es claramente contra-intuitivo [4]. El Gini Absoluto propuesto por Jason Hickel [5] es aún peor en este sentido, ya que éste también viola el tercer principio de invariancia de escala.

A partir de los argumentos teóricos mencionados previamente, se esperaría que todas las medidas consistentes con Lorenz rindan resultados similares a los del Coeficiente de Gini, así que decidimos incluir tanto las medidas consistentes como las inconsistentes en nuestra comparación.

Sin embargo, rápidamente nos encontramos con un importante problema: Muchas medidas de desigualdad no pueden tratar valores que sean nulos (por ejemplo, Índice de Theil, Índice de Atkinson y ratios de Kuznets). Algunos algoritmos evitan este problema simplemente ignorando los valores iguales a cero. Pero no consideramos que ésta sea una estrategia razonable, ya que la falta de acceso a la red eléctrica es uno de los problemas fundamentales que nos gustaría resaltar en vez de ignorar. Una alternativa para afrontar este problema es simplemente aumentar un pequeño valor, por ejemplo, 1 kWh por año a todas las observaciones, algo que no afecta a los patrones generales, pero haría que funcionen todos los algoritmos computacionales [6].

Durante las siguientes secciones haremos comparaciones entre varias diferentes medidas de desigualdad y el Coeficiente de Gini. Todas las medidas de desigualdad son calculadas a partir de datos a nivel de hogares seleccionados para una muestra de 25 municipios que abarcan todo el rango mostrado en la Figura 2. Utilizamos su consumo de electricidad anual + 1kWh. Para cada una de las medidas alternativas de desigualdad llevamos a cabo una discusión sobre las medidas en sí, sus ventajas y desventajas, y mostramos su relación con el Coeficiente de Gini.

 

Índices de Atkinson

El Índice de Atkinson, A(e), es en realidad toda una clase de medidas de desigualdad, las cuales están diferenciadas por una parámetro, e, que mide el grado de aversión a la desigualdad. Cuando e = 0, no existe aversión a la desigualdad, y A(0) = 0. Cuando e = ∞, hay una infinita aversión a la desigualdad y A(∞) = 1. Por consecuencia, el Índice de Atkinson varía entre 0 y 1, como el Coeficiente de Gini, lo cual facilita la interpretación. El Índice de Atkinson tiene la ventaja de ser descomponible en subgrupos, algo que no es posible con el Coeficiente de Gini.

El paquete de Stata ineqdeco (creado por Stephen P. Jenkins en London School of Economics) calcula el Índice de Atkinson para tres diferentes parámetros: 0.5, 1 y 2. La Figura 3 muestra como el Coeficiente de Gini (sobre el consumo anual de electricidad + 1kWh) se compara con estos tres índices de Atkinson.

 

Figura 3: Comparando el coeficiente de Gini con tres índices de Atkinson para una muestra de 25 municipios

Source: Elaboración de los autores.

 

Se puede ver que para una aversión moderada de desigualdad (e = 0.5), el Índice de Atkinson se comporta de manera muy similar al coeficiente de Gini. En el caso de una aversión más fuerte (e = 1), el Índice de Atkinson incrementa en todos los niveles, pero especialmente en aquellos que tenían un alto Coeficiente de Gini, por lo tanto, exagera aún más el resultado contra-intuitivo del Coeficiente de Gini. Con una muy alta aversión de desigualdad (e = 2) el Índice de Atkinson está muy cerca al máximo para todos nuestros municipios, de modo que no provee ninguna información útil sobre diferencias en desigualdad.

En conclusión, el índice A(0.5) parece ser el más útil de los tres, pero se comporta de manera muy similar al Coeficiente de Gini, por consiguiente no soluciona nuestro problema inicial sobre los resultados contra-intuitivos.

 

Índices de Entropía Generalizada (incluyendo la desviación logarítmica de la media y el Índice de Theil)

El índice de Entropía Generalizada, GE(α), es otra clase de medidas para determinar la desigualdad. Como en el caso de los Índices de Atkinson, los Índices de GE involucran un parámetro, α, que puede alterar la sensibilidad a diferentes partes de la distribución. Para valores bajos de α, el índice GE es más sensible a diferencias en la parte inferior de la distribución, y para valores mayores, el índice es más sensible a diferencias que afectan la parte superior. Los valores más comunes para α son 0, 1 y 2 [7].

El índice de GE tiene varias diferentes métricas como casos especiales. Por ejemplo, GE(0) es la desviación logarítmica de la media (también llamada L de Theil), GE(1) es el Índice de Theil o T de Theil, y GE(2) es la mitad del coeficiente de variación al cuadrado.

El valor del Índice de GE puede variar entre 0 y ∞, siendo 0 una representación de distribución igualitaria y los valores que sean mayores representan un mayor nivel de desigualdad.

Como el Índice de Atkinson, el Índice GE es descomponible, lo cual es una ventaja en comparación con el Coeficiente de Gini. Sin embargo, no hay un límite superior y la interpretación no es para nada intuitiva.

El paquete de Stata ineqdeco calcula varios diferentes Índices de GE. La Figura 4 muestra como el Coeficiente de Gini (del consumo anual de electricidad +1 kWh) se compara con los tres índices más comunes.

Figura 4: Comparando el coeficiente de Gini con los tres índices más
comunes de Entropía Generalizada para una muestra de 25 municipios

Fuente: Elaboración propia.

 

En los tres casos, el Índice GE concuerda con el coeficiente de Gini en que los municipios más pobres con los coeficientes más altos de Gini tienen los niveles más altos de desigualdad. El índice GE(0) modera ligeramente la relación, mientras que GE(1) la exagera y el índice GE(2) la exagera aún más. Por lo tanto, ninguno de los índices de GE más usados sugiere que los municipios más pobres serían los más iguales.  

Sin embargo, α puede asumir valores negativos, provocando que sea aún más sensible a diferencias en la parte inferior de la distribución. La Figura 5 muestra que el Índice GE(-1) es completamente diferente al coeficiente de Gini. Un municipio que se destaca por su nivel extremadamente alto de desigualdad (GE(-1) = 250)  es Santa Cruz de la Sierra (el municipio más poblado de Bolivia, hogar tanto de familias muy adineradas como de otras de muy bajos recursos), mientras los municipios más pobres de nuestra muestra tienen los niveles de desigualdad más bajos, según esta medida (aun así presentan niveles altos, ya que la escala es completamente diferente para esta medida de GE).

 

Figura 5: Comparando el coeficiente de Gini con el índice de GE(-1) para una muestra de 25 municipios

Fuente: Elaboración propia.

 

Esta medida GE(-1) rara vez usada, potencialmente puede ser más compatible con la intuición común sobre diferencias en desigualdad entre municipios.

 

Porcentajes de los ingresos, Ratios de Kuznets e Índice de Palma

El libro más vendido de Thomas Piketty, “El Capital en el siglo XXI”, hizo el uso de porcentajes de ingresos bastante popular para analizar la desigualdad. Piketty y sus colaboradores se enfocaron en los porcentajes de ingresos que ganan los más ricos (top 10%, top 1%, top 0.1%, etc.).

Un concepto relacionado es el Ratio de Kuznets, la cual compara los ingresos del top X% con el Y%, el más bajo de la población. Un caso especial de esto sería el Índice de Palma (los ingresos del 10% más rico dividido entre los ingresos del 40% más pobre de la población) [8]. Los porcentajes de ingresos para los más ricos también son casos especiales del Ratio de Kuznets (Top X% dividido entre 100%).

Las Ratios de Kuznets son parcialmente compatibles con Lorenz, dado que las transferencias regresivas o progresivas dentro de los grupos analizados no afectan los diferentes indicadores.

Ben Jann de la Universidad de Bern ha desarrollado un comando Stata conveniente, pshare, para calcular el porcentaje de ingresos recibidos por cualquier grupo a lo largo de la distribución [9]. La opción predeterminada es la relación de los cinco cuantiles (20% más pobre a 20% más rico). Sin embargo, debido al alto nivel de desigualdad en consumo de electricidad indicado por el Coeficiente de Gini, nos parece de gran importancia desagregar el cuantil más alto y ver el porcentaje de electricidad consumida por el top 10%, top 5% y top 1% de hogares en cada municipio.

Además, a modo de calcular el Índice de Palma, utilizamos también los límites de 40% y el 90%.

La Figura 6 muestra el Coeficiente de Gini (del consumo anual de electricidad + 1 kWh) comparado con las siguientes tres Ratios de Kuznets: El consumo de electricidad por parte del top 5% de la población; del top 1% de la población; y el Ratio de Palma.

 

Figura 6: Comparando el coeficiente de Gini con tres Ratios de Kuznets

Fuente: Elaboración propia.

 

Las dos primeras medidas, las cuales se enfocan en la parte más alta de la distribución, confirman -e incluso exageran- el resultado que los municipios más pobres son los más desiguales.

Sin embargo, el Índice de Palma muestra un patrón completamente diferente. El outlier extremo de nuestra muestra es Uyuni, con una proporción de Palma de 777, seguido por Ixiamas, Machacamarca y Patacamaya. En contraste, todas las grandes ciudades de Bolivia tienen valores de desigualdad muy bajos, según esta medida. No hay nada en estos resultados que parezca ni remotamente relacionado con la intuición.

En un rango entre 0.4 y 0.63 del Coeficiente de Gini, parece que hay una relación positiva con el Índice de Palma, pero para Ginis más altos la relación se vuelve completamente aleatoria y nada compatible con el sentido común.

 

Otras medidas de desigualdad

Existen varias medidas de dispersión estándar reportados por paquetes estadísticos, pero que no tienen nombres ostentosos ni interpretaciones intuitivas particulares, y que por ende no son muy utilizadas en la literatura sobre la desigualdad.

Los primeros tres indicadores reportados por el comando de Stata inegual (desarrollado por Edward Whitehouse de la OECD en Paris), son la Desviaciones Estándar Relativas (RMD por sus siglas en ingles), el Coeficiente de Variación (CV) y la Desviación Estándar de Logaritmos (SDL por sus siglas en ingles). La Figura 7 compara estas tres medidas de desigualdad con el Coeficiente de Gini usando nuestra muestra de 25 municipios.

 

Figura 7: Comparando RMD, CV y SDL con el coeficiente de Gini

Fuente: Elaboración propia.

 

La primera de estas medidas, RMD, está estrechamente relacionada con el Coeficiente de Gini. La segunda, CV, exagera esta relación entre desigualdad y pobreza. Sin embargo, la tercera presenta un nuevo escenario que podría corresponder mejor a la intuición. Según el indicador SDL, Santa cruz de la Sierra tiene altos niveles de desigualdad, mientras Poroma (uno de los municipios más pobres de Bolivia) tiene baja desigualdad, lo que parece corresponder a la intuición.

El mismo comando de Stata inegual reporta las medidas de desigualdad de Mehran, Piesch y Kakwani. Éstas no son muy conocidas ni muy usadas y dado que todos tienen una alta correlación con el coeficiente de Gini (véase Figura 8), nosotros no creemos que estas medidas proporcionen información adicional sobre la desigualdad dentro de los municipios bolivianos.

 

Figura 8: Comparando Mehran, Piesch y Kakwani con el coeficiente de Gini

Fuente: Elaboración propia.

 

Conclusión

En este blog hemos investigado las propiedades de 16 medidas alternativas al Coeficiente de Gini para la desigualdad. Muchas de ellas concuerdan con el Coeficiente de Gini en que los municipios pobres y rurales son más desiguales que los municipios ricos y urbanos.

Sin embargo, encontramos dos medidas de desigualdad que proporcionan un patrón diferente, pero plausible, sobre la desigualdad. Estos son los índices de Desviación Estándar de Logaritmos y la Entropía Generalizada con el parámetro -1 (con un fuerte énfasis en la parte baja de la distribución).

Dado que los resultados parecen intuitivos para nuestra muestra de 25 municipios, decidimos extender el cálculo para todos los 339 municipios. La Figura 9 muestra como la Figura 2 se vería si usamos GE(-1) en vez del Coeficiente de Gini. La Figura 10 muestra lo mismo, pero utilizando la Desviación Estándar de Logaritmos.

 

Figura 9: Comparando pobreza y desigualdad usando GE(-1) para todos los municipios en Bolivia

Fuente: Elaboración propia.
 

Figura 10: Comparando pobreza y desigualdad usando la SDL para todos los municipios en Bolivia

Fuente: Elaboración propia.

 

Es interesante notar que las dos medidas GE(-1) y la Desviación Estándar de Logaritmos concuerdan en señalar los mismos municipios más desiguales (por ejemplo, Rurrenabaque, Reyes, Cobija, Santa Cruz de la Sierra, Puerto Suárez), mientras que al mismo tiempo están en desacuerdo con el Coeficiente de Gini respecto a que los municipios más pequeños, pobres y rurales sean los más desiguales. Ambas medidas están razonablemente de acuerdo con respecto al ranking relativo de los municipios grandes y urbanos. Todos concuerdan que Cochabamba es el más igualitario de las 10 ciudades capitales (+El Alto) y Cobija como la más desigual. La correlación entre las dos medidas es 0.83, lo cual es alto, pero no tan alto que las dos medidas sean redundantes.

De las 17 maneras diferentes para medir la desigualdad que hemos analizado en este blog, GE(-1) y la Desviación Estándar de Logaritmos parecen corresponder mejor a la intuición respecto a la desigualdad dentro de los municipios bolivianos. El Coeficiente de Gini, y todas las otras medidas que están fuertemente correlacionadas con el mismo, no parecen corresponder con la percepción intuitiva de desigualdad, al menos no para los municipios más pobres.

Queda claro que la elección óptima de medidas de desigualdad depende en gran medida de la distribución de los datos, y que el Coeficiente de Gini no es automáticamente la mejor opción.

Después de haber procesado millones de datos para más de 300 municipios en 17 diferentes maneras, llegamos a la conclusión de que tenemos que los mejores indicadores para el ODS 10 de nuestro Atlas Municipal de los ODS en Bolivia son: 1) Índice de Desigualdad 1: Desviación Estándar del Logaritmo del consumo de electricidad del hogar, y 2) Índice de Desigualdad 2: Entropía Generalizada (α = -1) del consumo de electricidad del hogar. 

Reconocemos que el proceso de selección de métodos parece “minería de métodos” para encontrar los resultados que corresponden mejor a nuestra intuición y expectativas. Por ende, para no poner demasiado peso en estos indicadores, recomendamos incluir otros indicadores sobre desigualdad en el Índice ODS 10. La próxima semana vamos a explorar medidas de desigualdad a nivel sub-nacional basadas en niveles de educación.

Notas

[1] World Development Indicators, Gross National Income per capita, Atlas method, 2018. https://data.worldbank.org/indicator/NY.GNP.PCAP.CD

[2] Andersen, L. E., B. Branisa & F. Calderón (2019) “Estimaciones del PIB per cápita y de la actividad económica a nivel municipal en Bolivia en base a datos de consumo de electricidad.” Investigación ganadora presentada al Centro de Investigaciones Sociales (CIS) de la Vicepresidencia del Estado Plurinacional de Bolivia. Mayo.

[3] En el último Human Development Report 2019, el cual analiza la desigualdad, James Foster y Nora Lustig aportó una visión general para ayudar a decider entre medidas alternativas de desigualdad. Véase Spotlight 3.2, pp. 136-138.

[4] Véase Francisco Ferreira’s blog “In defense of the Gini coefficient”: https://blogs.worldbank.org/developmenttalk/defense-gini-coefficient.

[5] Véase https://www.jasonhickel.org/blog/2018/12/13/what-max-roser-gets-wrong-about-inequality.

[6] También consideramos la posibilidad de aumentar más de 1kWh al año a cada observación, porque todos los hogares reciben un equivalente de 12 horas de luz diarias gracias a la luz solar y quizá hasta mucho más. En regiones frías, el sol no solo provee luz, sino también calor gratis, pero en regiones calientes, eso no se considerará como un beneficio, más bien como una complicación. Es por eso que es virtualmente imposible tomar en cuenta todas estas contribuciones variables del sol, y cualquier valor que asumamos sería parcializado. Los investigadores encaran el mismo dilema cuando se calcula la desigualdad de ingresos o desigualdad de riqueza, ya que hay muchos servicios públicos o ambientales que contribuyen al bienestar de las familias, pero son extremadamente difíciles de cuantificar e incluyen la riqueza y los ingresos de cada familia. Es un problema severo para la investigación que no pretendemos ser capaces de resolver en este blog, así que simplemente aumentaremos 1 kWh a cada observación para poder superar la dificultad técnica con los valores nulos, y así ser capaces de poder comparar todas las diferentes estadísticas de desigualdad.

[7] Véase http://siteresources.worldbank.org/PGLP/Resources/PMch6.pdf.

[8] Véase https://www.cgdev.org/blog/palma-vs-gini-measuring-post-2015-inequality.

[9] Véase http://repec.sowi.unibe.ch/files/wp13/jann-2015-pshare.pdf.

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* SDSN Bolivia.

Los puntos de vista expresados en este blog son responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan la posición de la institución. Estas publicaciones forman parte del proyecto “Atlas municipal de los ODS en Bolivia”, el cual está siendo desarrollado por la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.

¿Cuál es la situación del transporte colectivo en Bolivia?

La población mundial ha ido incrementando de gran manera. En 1950 la población mundial aproximada era de 2.600 millones de personas, 7.300 millones para el 2015. Se estima que la población mundial llegue a 8.500 millones en 2030. [1]. Este crecimiento viene acompañado de un incremento poblacional exponencial en las ciudades debido a los procesos de urbanización y movimientos migratorios, los cuales ya dejan sentir sus repercusiones. En 1960 la población que residía en las ciudades era de 1.000 millones (33.6% del total de la población), sin embargo, en 2018 esa cifra incrementó a 4.200 millones. (55.3%) [2]. Esta rápida urbanización está ejerciendo presión sobre el suministro de agua dulce, el tratamiento de aguas residuales, el entorno de vida y la salud pública.

Entre los problemas principales que aquejan a las ciudades se encuentra el congestionamiento vehicular, el cual no sólo representa una pérdida de eficiencia en las actividades económicas a consecuencia de las largas esperas en el tráfico, sino que también tiene grandes consecuencias ambientales y para la salud.

El Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) número 11 (Ciudades y Comunidades Sostenibles) tiene como meta conseguir que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles. Para lo cual necesariamente considera a la problemática del transporte público como un área donde se deben invertir recursos. Específicamente la meta 11.2 busca proporcionar un acceso a medios de transporte seguros, asequibles, accesibles y sostenibles para todos; mejorando la seguridad vial y haciendo énfasis en una ampliación del transporte público.

Por este motivo, en el Atlas Municipal de los ODS en Bolivia, incluiremos un indicador novedoso que mide la situación en la que los municipios se encuentran entorno a los servicios de transporte. El indicador propuesto refleja la disponibilidad de asientos de transporte colectivo. Es decir, la capacidad que tiene cada municipio para transportar de manera colectiva a sus habitantes.

Los datos fueron obtenidos del Instituto Nacional de Estadística (INE), con base en el Registro Único para la Administración Tributaria Municipal (RUAT). Estos datos incluyen el parque automotor por municipio y clase de vehículo entre los años 2003 y 2017.

Durante la construcción del indicador, determinamos considerar solamente a los vehículos que estén destinados al transporte colectivo, es decir que tengan la capacidad de transportar a 10 o más pasajeros. Es por eso que dentro de la clasificación por tipo de vehículos solamente se incluyeron las categorías autobús, microbús y minibús en la construcción del indicador. El análisis considera un potencial de asientos disponibles de 54 para los autobuses, 29 para los microbuses y 14 para los minibuses. [3]

Después de estimar el potencial de asientos disponibles de transporte colectivo dividimos por la población del respectivo municipio para tener la cantidad de asientos disponibles por mil habitantes que el transporte colectivo es capaz de brindar en cada municipio. Este análisis nos permite identificar a los municipios con mayor capacidad de transporte colectivo, ya que solamente los vehículos con mayor capacidad de transporte van a permitir que un determinado municipio se acerque a los umbrales deseados para alcanzar esta meta.

Por otro lado, para las estimaciones de los municipios de La Paz y El Alto, no podíamos dejar de lado los servicios de transporte de Mi Teleférico, funcionales en ambas ciudades, ni los del PumaKatari y ChikiTiti para La Paz, ni Wayna Bus para El Alto. También estimamos el potencial de asientos disponibles para éstos. En el caso de Mi Teleférico, el análisis fue distinto al contar con líneas interurbanas entre La Paz y El Alto. Es por eso que consideramos el número de cabinas de cada línea y la ubicación de cada estación para determinar los asientos disponibles en cada municipio. Por ejemplo, para la línea roja, con 109 cabinas establecidas y tres estaciones, determinamos que un tercio de las cabinas son pertenecientes a la ciudad de El Alto ya que la línea tiene solo una estación (Jacha Q’atu – 16 de Julio) en esta ciudad. La Paz tiene dos tercios del total de cabinas de esta línea (Las estaciones de Taypi Uta – Estación Central y Ajayuni – Cementerio).

La siguiente tabla nos permite ver la distribución de cabinas en ambas ciudades según la ubicación de las estaciones.

 

Tabla 1: Distribución de estaciones y cabinas por línea de Mi Teleférico

Fuente: Elaboración propia en base a datos de Mi Teleférico.

 

El análisis nos permitió estimar el total de asientos disponibles por mil habitantes de Mi Teleférico tanto en La Paz como en El Alto, considerando que cada cabina tiene una capacidad máxima de transporte de diez pasajeros.

Finalmente, las estimaciones de asientos disponibles para el transporte público brindado por el PumaKatari, ChikiTiti y Wayna Bus fueron realizadas de la misma manera que con los del RUAT. Se consideraron el total de vehículos existentes en el municipio: 179 Buses PumaKatari y 30 ChikiTitis en La Paz y 60 Wayna Buses para la ciudad de El Alto. Asimismo, también se usó el potencial de transporte máximo de cada uno de estos vehículos, siendo los mismos de 61, 55 y 82 respectivamente. [4] [5]

El siguiente gráfico muestra los resultados de los diez municipios con mayor cantidad de asientos disponibles por mil habitantes, según el tipo de transporte colectivo. Se puede observar que el municipio de Achocalla en el departamento de La Paz, es el que más asientos disponibles cuenta. Asimismo, la mayor cantidad de asientos disponibles en su mayoría provienen del minibús.

 

Gráfico 1: Los diez municipios con más asientos disponibles por mil habitantes

Fuente: Elaboración propia en base a resultados del ODS 11 para el Atlas municipal de los ODS en Bolivia.

 

Finalmente, usamos la metodología propuesta por SDSN Global para estimar los umbrales de este indicador, la misma usa el promedio y desviación estandar para definir los rangos a partir del cual se considera que un municipio ha alcanzado la meta, está próximo a alcanzarlo, aún tiene grandes retos y tiene importantes retos para alcanzar la meta. Para el caso de Bolivia, el mismo considera que con 93 asientos disponibles por mil habitantes la meta ha sido alcanzada. A pesar de que esta cifra parezca muy baja, los resultados indican que solo un 12% de los municipios de Bolivia ha logrado alcanzar esta meta, 6% está próximo a alcanzarlo, mientras que el restante 82% aún tiene grandes/importantes retos para poder alcanzar esta meta. Si bien iniciativas como Mi Teleférico, PumaKatari, ChikiTiti y Wayna Bus han ayudado a incrementar el transporte colectivo, aún queda mucho camino por recorrer, más aún considerando las tendencias de crecimiento poblacional y migratorias hacia las ciudades.

 

Notas

[1] https://www.un.org/es/sections/issues-depth/population/index.html

[2] https://data.worldbank.org/indicator/SP.URB.TOTL.IN.ZS

[3] El RUAT define a los autobuses como ómnibuses.

[4]  https://www.paginasiete.bo/sociedad/2016/1/17/altenos-evaluan-wayna-bus-destacan-tarifa-critican-ruta-83673.html

[5] https://amn.bo/2019/07/22/el-chikititi-unico-en-su-tipo-y-esta-hecho-a-la-medida-de-la-paz/

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*Alejandra Gonzáles Rocabado, Asistente de Dirección, SDSN Bolivia

Los puntos de vista expresados en el blog son responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente la posición de sus instituciones. Esta serie de artículos forma parte del proyecto titulado «Atlas Municipal de los ODS en Bolivia» que actualmente lleva a cabo la Red de Soluciones para el Desarrollo Sostenible (SDSN) en Bolivia.