Universidad Nacional Autónoma de México • Instituto de Investigaciones Sociales

Studying well-being during the Covid-19 Pandemic: The Encovid-19 survey

 Graciela Teruel Belismelis* y Víctor Hugo Pérez Hernández**

 

PDF

*Doctora en Economía por la Universidad de California, Los Ángeles. Instituto de Investigaciones para el Desarrollo con Equidad (Equide), Universidad Iberoamericana. Temas de especialización: equidad, desarrollo económico, evaluación de programas, pobreza y desigualdad, salud, estudios longitudinales. Prolongación Paseo de la Reforma 880, Lomas de Santa Fe, 01219, Álvaro Obregón, Ciudad de México.

**Maestro en Economía Aplicada y Análisis de Datos por la Universidad de Essex, Reino Unido. Equide. Temas de especialización: dinámica de la pobreza y la desigualdad, desarrollo económico, evaluación de programas, estudios longitudinales.

 

Resumen: La Encovid-19 es una encuesta telefónica de corte transversal, representativa de la población mexicana. Su objetivo es proporcionar un diagnóstico científicamente robusto sobre los cambios en el bienestar de los hogares durante la pandemia de Covid-19. En este artículo se detalla su diseño metodológico y conceptual, y se presentan los principales resultados de sus primeros cinco levantamientos. La Encovid-19 no sólo permite documentar la profunda crisis en el empleo originada por las medidas de distanciamiento social y la transición hacia la “nueva normalidad”, sino también analizar su asociación con otras dimensiones del bienestar, como la salud mental y la seguridad alimentaria.

Palabras clave: Encovid-19, México, encuesta telefónica, empleo, efectos.

Abstract: The Encovid-19 is a cross-sectional telephone survey, representative of the Mexican population, whose main objective is to provide a scientifically robust diagnosis of the changes in household well-being during the Covid-19 pandemic. This article details its methodological and conceptual design, as well as the main results of its first five rounds. The Encovid-19 not only documents the deep crisis in employment created by the social distancing measures and the transition to the “nueva normalidad”, but also analyzes its association with other dimensions of well-being, such as mental health and food security.

Keywords: Encovid-19, México, telephone survey, employment, impacts

 

Las acciones de distanciamiento social adoptadas para contener la pandemia de Covid-19 en México han llevado a una paralización de la actividad económica cuya magnitud y efectos apenas empezamos a entender. Estimaciones de distintos organismos nacionales e internacionales sugieren que las medidas producirán una contracción de la actividad económica de México superior al 9% del Producto Interno Bruto (International Monetary Fund, 2020; Banco de México, 2020), una caída mayor a la observada en 1995, la peor crisis económica en la historia reciente del país. La magnitud de esta nueva crisis, así como sus distintas ramificaciones en las cadenas de producción globales y locales, las remesas y el turismo, hacen que la recuperación económica sea incierta y ponen en una situación de extrema vulnerabilidad a grandes segmentos de la población mexicana.

En términos de análisis, las limitadas acciones de apoyo a empresas y trabajadores convierten al caso de México en un ejemplo de cómo la ausencia de medidas de contención puede afectar los mercados laborales y la actividad económica, lo cual puede ayudar a entender cómo distintas políticas públicas de apoyo pueden ayudar o no a reducir el costo social y económico de la pandemia.

Como en otros episodios de crisis económica, el efecto en los niveles de pobreza y la desigualdad sólo podrá conocerse hasta que sean publicados los resultados de las fuentes oficiales, como la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) o la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Sin embargo, en los primeros momentos de la pandemia, el organismo a cargo de estos levantamientos, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), anunció la suspensión de todas sus encuestas presenciales hasta nuevo aviso (INEGI, 2020c). Esta medida implicó la suspensión de la ENOE, la principal herramienta para analizar los cambios en el mercado laboral, y creó incertidumbre sobre el eventual levantamiento de la ENIGH 2020.

Ante esta coyuntura, la Universidad Iberoamericana, a través del Instituto de Investigaciones para el Desarrollo con Equidad (Equide), emprendió la tarea de diseñar y levantar una encuesta que permitiera diagnosticar los efectos de esta crisis en el bienestar de los hogares mexicanos, no sólo en el ámbito del empleo y la ocupación, sino también en sus ingresos, la alimentación, la salud mental y otras dimensiones de la calidad de vida. El instrumento desarrollado, denominado Encuesta de Seguimiento de los Efectos del Covid-19 en el Bienestar de los Hogares Mexicanos (Encovid-19), fue levantado por primera vez en abril de 2020, y se seguirá levantando periódicamente durante al menos un año, con el fin de proporcionar un panorama sobre los cambios en el bienestar de los hogares a lo largo de esta coyuntura.

En mayo, el INEGI anunció que realizaría tres estudios dedicados principalmente a analizar los efectos de la pandemia por Covid-19 en el mercado laboral: la Encuesta Telefónica de Ocupación y Empleo basada en la ENOE (INEGI, 2020b), la Encuesta sobre el Impacto Económico Generado por Covid-19 (ECovid-IE) y la Encuesta Telefónica sobre Covid-19 y Mercado Laboral (ECovid-ML) (INEGI, 2020c). Además, ante el regreso paulatino a las actividades económicas, el INEGI también anunció que iniciaría el levantamiento de la ENIGH 2020. Aunque estos instrumentos proporcionan información similar a la contenida en la Encovid-19, ésta cuenta con diversas fortalezas: la inclusión de otras dimensiones del bienestar, una muestra representativa a nivel nacional y un seguimiento periódico que inició desde los primeros momentos de la crisis. Asimismo, al ser un ejercicio académico, proporciona una aproximación flexible y con diversas temáticas adicionales que permitirán explorar las ramificaciones de la pandemia por Covid-19.

En este artículo hacemos un breve recuento de algunos de los estudios que han reportado las posibles consecuencias económicas y sociales de la pandemia por Covid-19, las estrategias para contenerla y sus secuelas en el bienestar, con el fin de brindar un contexto a una presentación más amplia sobre el diseño metodológico y conceptual de la Encovid-19. Posteriormente presentamos algunos de sus principales resultados en materia de ocupación e ingresos, seguridad alimentaria y salud mental. Cerramos con algunas consideraciones finales y posibles áreas de estudio a futuro.

 

¿Qué sabemos de los impactos del Covid-19 en el bienestar?

Los estudios sobre las implicaciones económicas y sociales de la pandemia por Covid-19 son numerosos y, a pesar del corto tiempo transcurrido desde el inicio de esta contingencia, existe una gran diversidad analítica y metodológica. Sin embargo, la urgencia de disponer de medidas apropiadas para el control de la epidemia ha llevado a acelerar los procesos de revisión y publicación de estudios, por lo que en muchos casos estas investigaciones se publican sin un adecuado proceso de revisión por pares. En este contexto, aún es difícil identificar patrones claros sobre los efectos que pueda tener el brote de Covid-19, pero se pueden vislumbrar algunos de los indicadores en que es más probable que se encuentren afectaciones. En esta sección hacemos una revisión de algunos estudios que consideramos pueden contribuir a que el lector tenga una idea de cuáles son los principales resultados disponibles en las dimensiones del bienestar captadas en la Encovid-19. Sin embargo, no sugerimos que ésta sea una revisión exhaustiva, sino más bien que puede servir de punto de partida para una exploración más profunda si el lector está interesado en alguno o varios de estos temas.

A nivel internacional, la mayoría de los estudios se enfocan en los efectos en el empleo que han tenido las restricciones de movilidad y para la realización de ciertas actividades económicas (Brodeur et al., 2020). Abigail Adams-Prassl et al. (2020) introducen una “encuesta en tiempo real” realizada en Reino Unido, Estados Unidos y Alemania, la cual les permite sugerir que la pandemia está exacerbando las desigualdades que ya existían, dado que aquellos trabajadores en situación de desventaja (mujeres, con bajos niveles de educación o inmigrantes) suelen estar ocupados en áreas en que no es posible realizar su trabajo a distancia, lo cual coincide con lo hallado por otros estudios similares (Dingel y Neiman, 2020; Avdiu y Nayyar, 2020; Blundell et al., 2020). De hecho, varios estudios han encontrado evidencia de que los trabajadores de mayor remuneración son también aquellos con mayor probabilidad de realizar sus actividades vía remota, lo cual puede contribuir a trasladar las ventajas sociales a mejores resultados de salud (Yasenov, 2020; Felstead et al., 2020; Dingel y Neiman, 2020; Bartik et al. 2020). Sin embargo, la heterogeneidad de las actividades se identifica como uno de los mayores determinantes de los desiguales efectos de la pandemia en el trabajo (Béland, Brodeur y Wright 2020; Maloney y Taskin, 2020).

Olivier Coibion, Yuriy Gorodnichenko y Michael Weber Coibion (2020), así como Alexander Bartik et al. (2020), sugieren que la pérdida de empleo es mucho mayor a la registrada en fuentes oficiales de múltiples países, y destacan la existencia de trabajadores “desalentados” que han dejado de buscar empleo durante la pandemia. Más aún, Sangmin Aum, Lee San Yoon y Yongseok Shin (2020) estudian el caso de Corea del Sur para mostrar que aun en ausencia de ceses obligatorios de actividades, la presencia de infecciones de Covid-19 puede reducir los niveles de empleo por temor a contagios o por la disminución de actividades en el sector servicios. Por su parte, Eliza Forsythe et al. (2020) analizan las ofertas de trabajo y muestran que, a pesar de la reactivación de actividades, la demanda de trabajo se ha reducido de manera uniforme en todo Estados Unidos, sin importar el nivel de transmisión o riesgo de contagio. Bartik et al. (2020) encuentran que las pequeñas empresas han resentido particularmente los cierres de actividades, lo cual ha derivado en una gran pérdida de empleos y frágiles condiciones financieras en estas empresas.

En términos de otros indicadores de bienestar, la mayoría de los artículos revisados se refieren a resultados directos de la enfermedad por Covid-19, pero un creciente número de estudios se enfocan en las consecuencias de la pandemia en la salud mental (Béland et al., 2020a; Tubadji, Webber y Boy, 2020; Pfefferbaum y North, 2020; Lu, Nie y Qian, 2020). Algunos de estos estudios se han centrado en mecanismos a través de los cuales las acciones para contener la pandemia pueden afectar la salud mental, en casos como la incertidumbre asociada a desconocer cuáles pueden ser las consecuencias personales de la pandemia, actitudes negativas hacia el encierro (aburrimiento, frustración), o el exceso de noticias sobre la pandemia recibido a través de medios tradicionales o redes sociales (Lu, Nie y Qian, 2020; Tubadji, Webber y Boy, 2020). Asimismo, otros estudios se han enfocado en cómo ciertos grupos (adultos mayores, personas con bajos niveles educativos o de menor ingreso) pueden ser más susceptibles a efectos negativos en su salud mental (Béland et al., 2020b). Algunos estudios ya empiezan a documentar un alza en las solicitudes de servicios de asistencia emocional, ya sea estudiando las llamadas a servicios tradicionales (Armbruster y Klotzbücher, 2020), o mediante búsquedas de Internet (Brodeur et al., 2020).

Además de las disparidades laborales, otro conjunto de estudios ha analizado cómo los efectos de la pandemia de Covid-19 pueden estar reforzando las desigualdades que experimentan las mujeres, las minorías étnicas u otros grupos vulnerables a sus efectos (Adams-Prassl et al., 2020; Yasenov, 2020), o incluso derivar en cambios en la violencia doméstica (Béland et al., 2020a).

La seguridad alimentaria es un elemento crucial del bienestar de los hogares, y la interrupción de las cadenas globales de suministro, así como la reducción generalizada en los niveles de ingreso (particularmente entre las familias y países más pobres), pueden tener repercusiones negativas en esta dimensión (Laborde et al., 2020; Carroll et al., 2020; Arndt et al., 2020). Uno de los pocos estudios que analizan los cambios alimenticios derivados del confinamiento por Covid-19 (Carroll et al., 2020) muestra que al estar en casa se reporta un mayor consumo de botanas, pero también de comida hecha en el hogar. Sin embargo, se reporta también una reducción en la actividad física.

La mayoría de la evidencia hasta ahora identificada se refiere a las experiencias de economías de altos ingresos o desarrolladas; sin embargo, las características específicas de las economías en desarrollo (altos niveles de informalidad laboral, sistemas de salud fragmentados, altos niveles de pobreza y desigualdad) hacen necesario generar evidencia específica a su contexto. Algunos estudios ya han resaltado el papel que juegan los altos niveles de informalidad en el combate a la pandemia (Bosio y Djankov, 2020; Narula, 2020), así como las condiciones particulares que las economías en desarrollo enfrentan para diseñar estrategias que alivien el impacto de la pandemia (Gerard, Imbert y Orkin, 2020), o incluso sobre la disyuntiva que enfrentan entre salvar vidas o salvar sus economías (Robalino, 2020).

En el caso de México, la literatura es dispersa y con focos de interés que abarcan las disparidades en el riesgo de Covid-19 (Ortiz-Hernández y Pérez-Sastré, 2020; Hernández-Ávila y Alpuche-Aranda, 2020), los posibles impactos económicos desde una perspectiva amplia (Esquivel, 2020), las afectaciones laborales (Campos-Vázquez, Esquivel y Badillo, 2020; Samaniego, 2020), las posibles consecuencias en la desigualdad y la pobreza (Salas et al., 2020; Nájera y Huffman, 2020), violencia doméstica (Silverio-Murillo et al., 2020), los cambios psicosociales (Cortés-Álvarez et al., 2020), entre otros temas.

Aunque una revisión exhaustiva de esta literatura escapa a los propósitos del presente trabajo, conviene resaltar algunos de los resultados de dichos estudios. Raymundo Campos-Vázquez, Gerardo Esquivel y Raquel Badillo (2020) analizan cómo se ha modificado la demanda de trabajo estudiando anuncios de empleo; encontraron que, si bien hubo un efecto importante en abril, para mayo ésta había vuelto a condiciones pre-pandemia. Carlos Salas et al. (2020), así como Héctor Nájera y Curtis Huffman, (2020), estiman importantes aumentos en los niveles de pobreza y desigualdad, aunque el último de estos estudios apunta a que responder al reto de, por lo menos, reducir la pobreza extrema implicaría un costo relativamente moderado para México. Nadia Yanet Cortés-Álvarez, Regino Piñeiro-Lamas y César Rubén Vuelvas-Olmos (2020) exploran los efectos en la salud mental mediante una encuesta en línea; encontraron una alta tasa de disrupción emocional y niveles moderados de ansiedad, depresión y estrés.

Como es posible observar, existe una creciente riqueza analítica sobre las múltiples afectaciones que la pandemia de Covid-19 ha tenido a nivel global, y en particular para el caso de México. Aunque esta revisión es limitada, esperamos que sirva para entender las preocupaciones detrás de las decisiones adoptadas sobre el diseño conceptual de la Encovid-19, como se explicará en las siguientes secciones.

 

Diseño muestral

La Encovid-19 fue diseñada por el Equide y Quantos, Investigación Cuantitativa, con el propósito de estudiar los impactos de la pandemia de Covid-19 en el bienestar de los hogares mexicanos. Ante la imposibilidad de realizar entrevistas cara a cara durante la pandemia, y dadas las limitaciones de otras fuentes de información, como las encuestas en línea (Lohr, 2019), se decidió utilizar una encuesta telefónica nacional entre personas de 18 años o más, que fueron contactadas a través de su teléfono móvil.

La decisión de utilizar teléfonos móviles obedece a que, de acuerdo con información del Instituto Federal de Telecomunicaciones (ift, 2019), al cuarto trimestre de 2018 se contaba con una penetración de telefonía móvil de 96% en usuarios. Asimismo, en distintas encuestas nacionales el porcentaje de hogares con acceso a telefonía móvil es cercano a 90%: 86.1% en la ENIGH 2018 (INEGI, 2019a) y 89.4% en la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH) 2019 (INEGI, 2019b). Utilizando información de la ENIGH 2018 podemos analizar los sesgos de la muestra de la Encovid-19 asociados a la decisión de utilizar teléfonos móviles, tal como se muestra en las gráficas 1 a 4.

Gráfica 1
Porcentaje de hogares con al menos un teléfono celular, según decil de ingreso
corriente total per cápita (1), México, 2018

a5g1

Nota: (1) Corresponde a la definición de ingreso corriente total per cápita utilizado en la medición oficial
de la pobreza (Coneval/UNICEF, 2009).
Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2018 (INEGI, 2019a).

 

Gráfica 2
Porcentaje de hogares con al menos un teléfono celular, según tamaño de la
localidad de residencia, México, 2018

a5g2

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2018 (INEGI, 2019a).

 

Gráfica 3
Porcentaje de hogares con al menos un teléfono celular, según si la jefatura habla
lengua indígena, México, 2018

a5g3

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2018 (INEGI, 2019a).

 

Gráfica 4
Porcentaje de hogares con al menos un teléfono celular, según entidad federativa
de residencia, México, 2018

a5g4

Fuente: Elaboración propia con base en la ENIGH 2018 (INEGI, 2019a).

 

En las gráficas 1 a 4 se muestra el porcentaje de hogares con al menos un teléfono celular por decil de ingreso, tamaño de la localidad, hablantes de lengua indígena y entidad federativa, respectivamente. Como es posible apreciar en estas figuras, en todos los casos 64% o más de los hogares cuentan con teléfono móvil, incluso entre hogares en el decil de menores ingresos o entre aquellos hogares en que la jefatura habla lengua indígena. Lo anterior sugiere que, aun si es posible que algunas regiones particularmente aisladas pueden estar excluidas de un marco de muestreo basado en la telefonía celular, es posible disponer de población en todos los niveles y estratos socioeconómicos.

El marco muestral utilizado para la selección de los números telefónicos es la versión más actualizada disponible al momento de iniciar el levantamiento del Plan Nacional de Numeración (PNN), publicado por el ift (2020). A partir de la distribución teórica de los números telefónicos, para cada entidad se selecciona de forma aleatoria números telefónicos móviles usando Random Digit Dialing (RDD), una técnica que evita el error de sub-cobertura asociado a otro tipo de muestreos basados en listados telefónicos (Lohr, 2019). Para la ejecución del RDD se utilizó el paquete R RDDQuantosIC v1.5, desarrollado por Quantos, Investigación Cuantitativa.

Los números telefónicos generados de manera aleatoria incluyen números inactivos, contestadoras, entre otras categorías no elegibles para el levantamiento, por lo que es necesario depurarlos previamente mediante un servicio de Computer Assisted Telephone Interviewing (CATI). El diseño de muestreo es probabilístico y estratificado a nivel de entidad federativa, y se incluyen filtros de elegibilidad y controles específicos para que la muestra cuente con una distribución similar a la población objetivo.1 Todos los encuestadores y supervisores trabajaron desde sus casas, sin riesgo de contagio y/o propagación del Covid-19, con horarios regulares de trabajo y descansos, así como procesos de supervisión para asegurar la calidad de la información. La marcación y el acopio de información se realizan “en la nube”, y la limpieza y el análisis de la información fueron realizados por el Equide.

La selección de números telefónicos se realiza usando un diseño de muestreo probabilístico, unietápico y estratificado por entidad federativa, con el fin de disponer de una muestra representativa a nivel nacional. Al tratarse de un diseño de muestreo unietápico, no hay conglomeración, por lo que teóricamente se tiene un diseño de muestreo (“design effect”, DEFF) menor a 1 (Lohr, 2019). Las estimaciones se realizaron utilizando factores de expansión ajustados con las distribuciones observadas en la Encuesta Intercensal 2015 del INEGI, la ENDUTIH 2018 y la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) 2019 del INEGI. Además, se utilizó información de nivel socioeconómico calculado de acuerdo con la definición 2018 de la AMAI (Comité de Nivel Socioeconómico AMAI, 2017).

 

Diseño del estudio

La Encovid-19 busca proporcionar información para analizar los efectos de la contingencia sanitaria en el empleo, el ingreso, la seguridad alimentaria y la salud mental a lo largo de la crisis por la pandemia de Covid-19. Considerando los reportes iniciales de los países que iniciaron la fase de crecimiento acelerado de la pandemia antes que México (como Italia, España o Estados Unidos) (Baldwin y Weder di Mauro, 2020), se esperaba que el aumento en los niveles de desempleo fuera rápido y pudiera desencadenar una serie de efectos negativos en distintas dimensiones del bienestar de los hogares.

Considerando lo anterior, se decidió que el diseño del estudio permitiera identificar de manera oportuna tendencias para el diseño de políticas públicas de contención y corrección de los efectos negativos en el bienestar de los hogares. Consecuentemente, el estudio se diseñó como una serie de cortes transversales mensuales o bimestrales que cubrieran al menos un periodo de un año para poder analizar la magnitud de la crisis y la eventual recuperación. Con este objetivo, se adoptaron una serie de criterios para definir el cuestionario:

  1. Incorporar indicadores en los que pudieran observarse cambios mes a mes, así como en los diferentes horizontes temporales que abarca el estudio.
  2. Disponer de medidas para cada una de las dimensiones de interés, preferentemente basadas en instrumentos validados y probados en operativos similares.
  3. Que fueran factibles de medir mediante un operativo telefónico.

Al respecto del último criterio, una de las primeras limitaciones para el diseño del cuestionario fue que, al tratarse de un operativo en telefonía móvil, el tiempo disponible para realizar la encuesta con una calidad adecuada se encontraba considerablemente limitado.2 Aunque hubiera sido deseable mantener en el cuestionario preguntas estrictamente comparables a otros instrumentos como la ENOE, la ENIGH o la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (Ensanut), fue necesario realizar adaptaciones en algunos reactivos para facilitar su captación en el contexto de una encuesta telefónica.

En relación con la estructura del cuestionario, la versión básica del mismo consta de cinco partes: 1) salud en el contexto de la pandemia de Covid-19; 2) economía del hogar; 3) ocupación y cambios en el empleo; 4) estrategias ante la crisis y seguridad alimentaria; 5) salud mental. A lo largo de los distintos levantamientos se han incorporado secciones adicionales para reflejar aspectos del bienestar de los hogares no incluidos inicialmente, en especial aquellos ligados con la educación en el contexto del cierre de las escuelas, acceso a programas sociales y ayudas gubernamentales, entre otros.

En el caso de la sección sobre salud en el contexto de la pandemia de Covid-19, se incluyeron preguntas sobre percepción del riesgo de contagio de Covid-19, así como aspectos asociados a la presencia de síntomas que pudieran indicar la presencia de Covid-19 en el hogar. Cuando la persona informante reporta que algún integrante de su hogar tuvo alguno de los síntomas típicos de Covid-19, se indagó también sobre aspectos asociados con el cumplimiento de las medidas de distanciamiento social, el acceso a atención médica y la presencia de comorbilidades.

En el módulo de economía del hogar, se realizaron preguntas sobre los cambios en el ingreso y el empleo a nivel hogar para identificar cambios en la oferta laboral del hogar en el margen extensivo, así como en los ingresos del hogar y la percepción de la persona entrevistada sobre la probabilidad de que alguien en su hogar perdiera su empleo o se redujeran los ingresos del hogar el siguiente mes.

En la sección de ocupación se utilizó una versión reducida del cuestionario de la ENOE para identificar a la Población Económicamente Activa (PEA), la desocupación y la informalidad laboral (medida como acceso a servicios médicos como prestación laboral). Además, en las pruebas piloto del cuestionario se identificaron dos fenómenos relevantes:

  1. Una parte importante de la población que había perdido su empleo no podía salir a buscar trabajo, por lo que técnicamente no entraba dentro de las definiciones tradicionales de desempleo abierto.
  2. Se identificó que algunas personas habían sido “descansadas”, en algunos casos sin goce de sueldo ni claridad respecto a cuándo podrían regresar a trabajar.

En ambas situaciones, los individuos se encontraban en una situación de vulnerabilidad por haber perdido sus ingresos laborales y no poder salir a encontrar otro trabajo, por lo que se decidió adoptar una definición amplia de desocupación que proveyera una dimensión más adecuada del deterioro en las condiciones laborales durante la crisis. Las limitaciones de la definición estándar de desempleo abierto, en particular en el contexto de la medición de la informalidad, el trabajo rural y en general para los mercados de trabajo en los países en desarrollo, han sido ampliamente estudiadas;3 la definición que proponemos no busca atender estas limitaciones, sino sólo ser útil en el contexto de una evaluación rápida de los cambios en los mercados laborales durante la pandemia de Covid-19, y realzar la necesidad de disponer de una medida más flexible de desempleo que permita documentar las distintas afectaciones que esta contingencia ha creado en los mercados laborales, particularmente en los países en desarrollo (Coibion, Gorodnichenko y Weber, 2020; Yu, Xiao y Li, 2020).

Una de las innovaciones de la Encovid-19 fue incluir preguntas sobre el último empleo para la población desocupada, con el fin de determinar las características de las personas que perdieron su trabajo. Asimismo, tanto para población ocupada como desocupada, se indagó la duración del empleo actual (o el último, en caso de haberlo perdido), el acceso a servicios médicos como prestación laboral y el ingreso mensual por trabajo, para poder caracterizar con mayor precisión el tipo de trabajadores que estaban siendo afectados por la pandemia de Covid-19.

Una de las formas de aproximarnos a las consecuencias de las restricciones en los ingresos de los hogares es analizar las múltiples estrategias que utilizan los hogares para afrontar la pérdida de ingresos (cambios en el consumo, endeudamiento, entre otras). Dentro de estas estrategias, una de particular relevancia, por su gravedad y secuelas de largo plazo, son los cambios en la alimentación de los hogares. Al respecto, en el contexto de la crisis económica global de 2008-2009, diversos estudios documentaron un aumento en la inseguridad alimentaria (Coneval/UNICEF, 2009; fao, 2009). Sin embargo, la evidencia disponible no ha analizado los cambios de muy corto plazo en este indicador, por lo que uno de los objetivos planteados en la Encovid-19 es estudiar la dinámica de la seguridad alimentaria en el contexto de una profunda crisis económica y social, tal como la derivada de la pandemia de Covid-19. En este sentido, se incluyó un módulo de seguridad alimentaria basado en la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (Comité Científico de la ELCSA, 2012), cuya adaptación telefónica ya ha sido validada (Gaitán-Rossi et al., 2020).

Un aspecto novedoso de la Encovid-19 es la inclusión de un módulo de salud mental, el cual considera mediciones de ansiedad y depresión, problemas habituales que inciden en la capacidad de trabajar, la productividad, el bienestar y la calidad de vida (Galea, Merchant y Lurie, 2020; Pfefferbaum y North, 2020). En el contexto de crisis económicas, se ha observado que la falta de una red adecuada de protección social puede derivar en aumentos en los niveles de depresión y suicidios (Uutela, 2010; Wahlbeck y McDaid, 2012; Gili et al., 2013), fenómeno prácticamente inexplorado en las economías en desarrollo (Hone et al., 2019). En la Encovid-19 se decidió levantar dos escalas estandarizadas para efectuar la medición de las experiencias de ansiedad y depresión (Garcia-Campayo et al., 2012; Salinas-Rodríguez et al., 2013).

La medición de los síntomas de ansiedad se realizó mediante una escala generalizada de ansiedad que ha sido validada anteriormente en países de habla hispana (Garcia-Campayo et al., 2012). Asimismo, la medición de depresión se realizó a partir de la versión breve de la Escala de Depresión del Centro de Estudios Epidemiológicos (Cesd-7), la cual fue incluida en la Ensanut 2012 (Salinas-Rodríguez et al., 2013). Debido a la naturaleza de estos reactivos, particularmente en el contexto de una aguda crisis económica, se implantó un operativo de apoyo psicológico para brindar soporte emocional a las personas entrevistadas que reportan síntomas severos de alguna de estas patologías (Teruel Belismelis et al., 2020).

Como se mencionó anteriormente, además de los módulos asociados con las principales dimensiones del diseño original de la Encovid-19, se han incorporado módulos adicionales para profundizar en aspectos específicos del bienestar de los hogares, como un módulo sobre “Aprende en Casa” (la estrategia del gobierno federal para continuar con la educación de los estudiantes de educación básica durante la cuarentena) (Pérez-Hernández y Gaitán-Rossi, 2020) y uno sobre programas sociales, entre otros.

 

Descripción de la muestra

En el presente documento presentamos algunos de los resultados preliminares de la Encovid-19, correspondientes a los primeros cinco meses del levantamiento (abril, mayo, junio, julio y agosto de 2020). Estos levantamientos comprenden tanto el periodo de mayores restricciones a la movilidad y a la actividad económica (la denominada Jornada de Sana Distancia), así como la transición hacia la “nueva normalidad” en que paulatinamente se han retomado las actividades económicas no esenciales (Gobierno de México, 2020).

La primera edición de la Encovid-19, levantada entre el 6 y el 14 de abril de 2020, contiene información de 833 individuos de las 32 entidades federativas y cuyas características principales se presentan en el cuadro 1. A partir de mayo de 2020, gracias al apoyo de UNICEF México, se amplió la muestra de estudio para disponer de observaciones suficientes para analizar las afectaciones al bienestar de las familias con población de 0 a 17 años. Considerando esta modificación, la segunda edición de la Encovid-19 se levantó del 6 al 11 y del 20 al 25 de mayo, e incluye información de 1 680 individuos, 885 de los cuales eran parte de un hogar con población infantil o adolescente (52.7% de la muestra). Cabe mencionar que la expansión de la muestra se realizó con los mismos criterios de la muestra original, por lo que los resultados de estos levantamientos son estrictamente comparables.

 

a5c1

Los levantamientos de junio, julio y agosto han seguido la misma metodología que el levantamiento de mayo, aunque el regreso paulatino a la “nueva normalidad” ha implicado dificultades importantes para alcanzar el tamaño de muestra objetivo. A pesar de lo anterior, las características de la muestra de estudio se han mantenido estables a lo largo de los distintos levantamientos (ver cuadro 1).

Una característica importante de la Encovid-19 es que la estrategia de muestreo seleccionada permite alcanzar a población de todos los niveles socioeconómicos, lo cual la diferencia de otros tipos de operativos como las encuestas on-line o las basadas en telefonía fija (ver la distribución del nivel educativo de la jefatura del hogar o del nivel socioeconómico AMAI en el cuadro 1). Lo anterior se logra al tomar como marco de muestreo al PNN, que, como se explicó anteriormente, incluye todos los números teóricamente posibles asignados a nivel nacional. Una de las desventajas de utilizar este marco de referencia es que una elevada proporción de los números no están asignados, no responden o rechazan la entrevista; sin embargo, la muestra efectiva sigue siendo suficientemente aleatoria como para disponer de observaciones en todos los estratos de interés.

 

Resultados

Dado el carácter multitemático de la Encovid-19, se presentan sólo algunos de sus resultados más relevantes. Sin embargo, para el público interesado, los datos se harán públicos paulatinamente, con el fin de que puedan ser utilizados con fines de investigación y análisis. A continuación presentaremos los hallazgos en las cinco dimensiones originales del estudio, haciendo énfasis en los resultados de ocupación, al ser una fuente de información que permite captar el que ha sido hasta ahora el momento más álgido de la crisis por el confinamiento.

Uno de los primeros elementos que se buscó investigar en la Encovid-19 fue el nivel de percepción del riesgo asociado con el brote de Covid-19, lo cual puede ser un determinante importante de la respuesta individual ante la enfermedad y la adherencia a las medidas de prevención implantadas (Ferrer y Klein, 2015; Pligt, 1996; Weinstein et al., 2007). Al respecto, en abril se observó que sólo 16.7% de los entrevistados consideraba muy probable contagiarse con Covid-19, aunque 52.7% consideraban que el contagio podría ser muy peligroso para la salud de una persona (ver gráficas 5 y 6). La discrepancia entre el riesgo de contagio y percepción sobre la gravedad de un eventual contagio pudo deberse al momento epidemiológico en que se levantó la encuesta: al cerrar el levantamiento de abril había 5 399 casos oficialmente confirmados en todo el país (que posteriormente se elevaron a 9 424 debido al retraso existente en el registro de los resultados de las pruebas) (Secretaría de Salud, 2020; Conacyt/Secretaría de Salud, 2020), la mayoría de los cuales se encontraban concentrados en la Ciudad de México. De esta forma, a pesar de que la mayoría de la población reconocía el riesgo para la salud asociado a un eventual contagio de Covid-19, la baja prevalencia a nivel nacional reducía la probabilidad de contagio percibida.

Gráfica 5
¿Qué tan probable es que usted se contagie de Covid-19?

a5g5

Nota: Se incluyen los intervalos de confianza al 95% considerando el diseño muestral. Fuente: Cálculos
propios a partir de la Encovid-19 de abril de 2020. El tamaño de muestra efectivo es de 790 observaciones.

 

Gráfica 6
¿Qué tan peligroso es que alguien se contagie de Covid-19?

a5g6

Nota: Se incluyen los intervalos de confianza al 95% considerando el diseño muestral.
Fuente: Cálculos propios a partir de la Encovid-19 de abril de 2020. El tamaño de muestra
efectivo es de 770 observaciones.

 

Como una forma de obtener ambos aspectos en una sola medición, se incluyó una pregunta sobre el nivel de preocupación de la persona entrevistada ante el coronavirus (Covid-19), medido en una escala de 0 al 10. La gráfica 7 muestra la evolución de este indicador, clasificando el grado de preocupación en tres categorías: bajo (de 0 a 3), medio (de 4 a 6) y alto (de 7 a 10). Aunque en abril más de 60% de la población contaba con un grado alto de preocupación, es notorio que este nivel haya bajado considerablemente en mayo y junio, el periodo de transición hacia la “nueva normalidad”. Durante este periodo, es posible que un primer “hartazgo” ante la aparente limitada transmisión del coronavirus Covid-19, así como una sensación de seguridad asociada con el anuncio sobre el fin de la Jornada de Sana Distancia, contribuyeran a reducir la proporción de la población que percibía un nivel alto de riesgo, y un aumento en aquella que veía un riesgo bajo. Sin embargo, en julio y agosto es posible ver que ante la progresión de la enfermedad en el país los niveles de preocupación vuelven a aumentar a estratos similares a los observados en abril.

 

Gráfica 7
Del 0 al 10, ¿qué tan preocupado(a) está
de que su salud se vea afectada por el Covid-19?

a5g7

Nota: Se incluyen los intervalos de confianza al 95% considerando el diseño muestral.
Fuente: Encovid-19 de abril a agosto de 2020. El tamaño de muestra efectivo en abril fue de 779; en
mayo, de 1 531; en junio, de 1 514, y en agosto, de 1 507.

 

Desde el principio de la Jornada de Sana Distancia, una de las principales preocupaciones derivadas del periodo de confinamiento era si los hogares disponían de los recursos necesarios para poder sobrellevar la cuarentena hasta el fin de la Jornada (el 31 de mayo de 2020). Al respecto, aunque 81.1% de la población declaró haber cumplido con las medidas de distanciamiento social y permanecer en casa, sólo 65.5% reportó disponer de los recursos necesarios para cumplir con esta medida. Respecto a las causas para no cumplir con el confinamiento, las informantes refirieron la necesidad de salir a trabajar o de salir a buscar trabajo (80.4% de menciones) o vivir al día (11.4%). Asimismo, 47.7% de los hogares que mencionaban no tener recursos para sobrellevar la cuarentena estimaron necesitar 5 000 pesos o menos para quedarse en su domicilio.

Como se expuso en las secciones anteriores, una de las áreas en las que se han identificado mayores afectaciones por la pandemia de Covid-19 es el empleo. En este tema, la Encovid-19 realiza dos tipos de mediciones: una a nivel individual para conocer las características de la ocupación de la persona que responde la encuesta, y otra a nivel hogar, en el cual se le pregunta al informante sobre cambios en el número de personas que han perdido su empleo desde el inicio de la pandemia (febrero de 2020). Con las cifras de ocupación a nivel individual, se estiman indicadores de ocupación y desocupación a partir de la definición detallada en la sección anterior. Sin embargo, con el fin de apreciar las diferencias con la definición oficial de desempleo, en la gráfica 8 se muestra la evolución con la tasa de desempleo reportada por el INEGI, en marzo a partir de la ENOE del primer trimestre de 2020, y entre abril y junio con la ETOE. En esta gráfica es posible apreciar cómo la tasa de desempleo, aunque aumenta, permanece en niveles muy similares durante el periodo de confinamiento y la transición hacia la “nueva normalidad”. Una de las explicaciones que el mismo INEGI ha dado para esto es el aumento en la población no económicamente activa disponible para trabajar, la cual se incrementó considerablemente durante la pandemia debido al aumento en la población que reportó no trabajar ni estar buscando trabajo (probablemente por el periodo de cuarentena). En contraste, la definición utilizada en la Encovid-19 presenta un incremento muy importante en abril y mayo, los cuales se han reducido sostenidamente entre junio y agosto.

 

Gráfica 8
Tasa de desocupación en la enoe/etoe y en la Encovid-19

a5g8

Notas: La tasa de desocupación en la Encovid-19 considera a la población desempleada, descansada o
que no puede salir a buscar un trabajo. Población económicamente activa de 18 años o más. Se utiliza
información de la enoe para el primer trimestre de 2020, y de la etoe a partir de abril. En el caso de las
estimaciones con la Encovid-19, se usan factores de expansión a nivel individual, con un tamaño de
muestra efectivo de 740 individuos en abril, 1 090 en mayo, 998 en junio, 960 en julio y 972 en agosto.
Fuente: INEGI y Encovid-19.

 

A partir de la definición de ocupación de la Encovid-19, en el momento de mayor afectación por el confinamiento, mayo de 2020, se estimó que 8.4 millones de personas habían perdido su empleo, fueron “descansadas” o no podían salir a buscar trabajo, lo cual correspondía a 14.6% de la PEA. Al considerar las características del último empleo para quienes reportaban estar desocupados, se encontró que estas tasas diferían considerablemente entre sectores de ocupación y entre hombres y mujeres.

La gráfica 9 muestra la tasa de desocupación en mayo 2020 desagregando por sexo y sector de ocupación (formal e informal).4 Como puede apreciarse, en todos los subgrupos es posible observar una tasa de desocupación superior al 10% en este mes, pero esta era marcadamente mayor en el sector informal (18.2% contra 10.3% en el sector formal), así como en las mujeres (17.2% contra 12.9% entre los hombres). Al combinar estas dos condiciones, se encontró que en el sector formal los niveles de desocupación eran similares para hombres y mujeres, pero en el sector informal 21.9% de las mujeres se encontraban desocupadas (contra 15.2% en los hombres que trabajaban en el mismo sector).

 

Gráfica 9
Tasas de desocupación por sector de actividad y sexo, Encovid 19, mayo de 2020

a5g9

Notas: La tasa de desocupación incluye población que reportó estar desempleada, haber sido
descansada o no poder salir a buscar trabajo. El sector de actividad en la población desocupada
corresponde al último empleo reportado. Se considera en el sector formal a aquellas personas que
cuentan con servicios médicos como prestación laboral.
Fuente: Elaboración propia con base en la Encovid-19 de mayo de 2020 (n=1,090).

 

Al indagar sobre el nivel de remuneración, tanto para quienes estaban ocupados como para quienes ya no lo estaban (considerando la remuneración que reportaron en su último empleo), emerge un patrón similar. La gráfica 10 muestra el ingreso promedio para cada uno de los subgrupos introducidos en la gráfica 9, distinguiendo entre quienes continúan ocupados (barra izquierda) y quienes perdieron su empleo (barra derecha).

 

Gráfica 10
Ingreso laboral mensual promedio, según sexo, condición de ocupación
y sector de actividad

a5g10

Notas: La tasa de desocupación incluye población que reportó estar desempleada, haber sido
descansada o no poder salir a buscar trabajo. El sector de actividad en la población desocupada
corresponde al último empleo reportado. Se considera en el sector formal a aquellas personas que
cuentan con servicios médicos como prestación laboral.
Fuente: Elaboración propia con base en la Encovid-19 de mayo de 2020 (n=1,090).

 

La gráfica 10 sugiere que la población que ha perdido su empleo es la de menores niveles de ingreso, tanto en el sector formal como en el informal. Asimismo, pareciera que las mujeres que han perdido su empleo son las que reportan menores niveles de remuneración, particularmente en el sector informal (con un ingreso promedio inferior a los 2 000 pesos). Sin embargo, dada la posibilidad de que existan correlaciones entre individuos que reciben una baja remuneración, su sector de actividad y si son mujeres u hombres, es conveniente realizar un análisis multivariado para identificar posibles interacciones entre estas características.

Al respecto, es importante anotar que una alta proporción de los individuos entrevistados se rehusó a proporcionar su ingreso laboral (entre 25% y 33% de la muestra, dependiendo el mes de levantamiento),5 por lo que se decidió realizar dos análisis: en primer lugar, excluyendo las variables de ingreso, y después incorporándolas. Adicionalmente, se realizó un ejercicio en el cual se imputaron los ingresos faltantes utilizando la técnica hot-deck para mantener el mismo ingreso promedio (Andridge y Little, 2010), pero como los resultados fueron cualitativamente similares a los datos no imputados, se decidió presentar las estimaciones que usan los datos sin imputar (para el público interesado se presentan las estimaciones con ingreso imputado en los Anexos).

En el cuadro 2 se presentan los resultados de una serie de modelos logísticos en que la variable dependiente es si la persona se encontraba desocupada, respecto al sexo, grupo de edad, sector de actividad y región de residencia del individuo. Con el propósito de simplificar la interpretación, presentamos los cambios marginales en la probabilidad de estar desocupado cuando la variable o categoría en cuestión aumenta en una unidad. Se presenta una estimación independiente para cada mes, con el fin de identificar si las asociaciones entre el desempleo y las características incluidas en el modelo cambian a lo largo del tiempo.

Las estimaciones en el cuadro 2 sugieren que la probabilidad de estar desempleado en mayo no es significativamente distinta de cero para las mujeres, al contrario de los resultados del análisis descriptivo mostrado en las gráficas 9 y 10. De hecho, la probabilidad estimada sólo aumenta en el caso de que la persona trabaje en el sector informal, situación que incrementa la probabilidad de estar desempleado en 6.7 puntos porcentuales. Aunque en junio y julio las características incluidas en el cuadro 2 no aumentan significativamente la probabilidad de desocupación, hacia agosto se observa que la población de más de 24 años tiene una mayor probabilidad de estar desocupada que la población de 18 a 24 años. En múltiples estudios sobre los efectos de crisis económicas en el empleo se ha encontrado que los jóvenes están más expuestos a episodios de desempleo en contexto de baja actividad económica (Blustein et al., 2020; ILO, 2010), pero la Encovid-19 de agosto sugiere que la población de 25 a 34 años tiene 8.4 puntos porcentuales más de probabilidad de estar desocupada que la población más joven, lo cual se repite con la población de 35 a 49 años (6.2 puntos porcentuales adicionales) y la población de 50 años o más (5.2 puntos porcentuales).

 

a5c2

 

Las estimaciones contenidas en el cuadro 3, en cambio, muestran que la mayor predisposición de las mujeres en el sector informal a estar desocupadas en mayo se explica en gran medida por los bajos niveles salariales. De hecho, aunque la población que trabaja en el sector informal sigue teniendo un aumento marginal en la probabilidad de estar desocupada, este aumento no es estadísticamente distinto de cero. La categoría salarial, en cambio, disminuye en más de 20 puntos porcentuales la probabilidad
de desocupación, respecto al grupo de referencia (la población que gana menos de 2 000 pesos). Como en el caso del cuadro 2, las variables incluidas en los modelos de junio y julio no crean un aumento marginal significativo en la probabilidad de desocupación. Sin embargo, en agosto se vuelve a encontrar el mismo patrón en la edad descrito anteriormente: la población de 25 a 34 y 50 años o más tiene respectivamente 9.4 y 8.5 puntos porcentuales más de probabilidad de estar desocupada que la población de 18 a 24 años. Asimismo, destaca que la población con ingresos de 2 000 pesos a 4 000 y de 4 000 a 8 000 tienen 7.0 y 9.7 puntos porcentuales más de probabilidad de estar desocupada que el grupo de menores ingresos.

Los resultados anteriores sugieren que las características de la desocupación en mayo y agosto son marcadamente distintas: mientras que en mayo las pérdidas de empleos se concentraron claramente en los trabajadores que recibían menos ingresos, en agosto este perfil parece haber cambiado hacia trabajadores de mayor edad y niveles de remuneración medios. El cambio en el perfil de desocupación puede estar asociado con la duración de la crisis y la falta de estímulos hacia las empresas: mientras que en un primer momento la pérdida de empleo se enfocó en puestos de baja remuneración (muy probablemente del sector informal y con costo muy bajo o nulo de despido), la persistencia de condiciones económicas adversas puede estar llevando a la pérdida de empleos de mayor remuneración y de otros grupos demográficos.

A nivel hogar, en la Encovid-19 de abril se encontró que 61.6% de los hogares reportaban tener un menor ingreso que antes de la pandemia, y que en uno de cada tres esta reducción había sido de 50% o más de sus ingresos. Entre mayo y agosto, el porcentaje de hogares que reportaron un menor ingreso se mantuvo arriba de 65%, y el porcentaje de hogares que reportan una pérdida de ingreso mayor o igual a 50% fue mayor a 30%. Estos resultados sugieren que la recuperación en los ingresos de los hogares no ha seguido una tendencia similar a la observada en los niveles de desocupación, lo que ha creado una creciente presión financiera en los hogares para evitar alteraciones en su bienestar.

Una forma de aproximarse a las presiones ocasionadas por la caída continuada en los ingresos de los hogares es a través de la medición de las estrategias que suelen utilizar los hogares para afrontar situaciones de restricción de liquidez. En ese sentido, en la Encovid-19 se incluyó una batería para identificar las estrategias a las que podían estar recurriendo los hogares ante las reducciones en su ingreso, tres de las cuales se incluyen en la gráfica 11.

 

Gráfica 11
Porcentaje de hogares que declaran haber tenido que adoptar distintas
estrategias por falta de dinero o recursos

a5g11

Notas: TDC se refiere a tarjetas de crédito. Se usan factores de expansión a nivel hogar. El tamaño de
muestra efectivo de la Encovid-19 es de 1 680 individuos de 18 años o más en mayo, 1 666 en junio,
1 517 en julio y 1 538 en agosto.
Fuente: Encovid-19 de mayo, junio, julio y agosto de 2020.

 

La gráfica 11 muestra que, entre mayo y agosto, el porcentaje de hogares que recurrieron a dejar de pagar deudas o tarjetas de crédito, pedir préstamos a conocidos, o empeñar objetos de valor, se ha incrementado ininterrumpidamente. Por ejemplo, el porcentaje de hogares que reportan haber pedido un préstamo a algún conocido pasó de 24.4% en mayo a 37.7% en agosto. Además, en este último mes, tres de cada 10 hogares habían dejado de pagar deudas o tarjetas de crédito y uno de cada cinco había empeñado algún objeto de valor.

Las crecientes presiones financieras a las que se enfrentan los hogares pueden derivar en una reducción del consumo de productos necesarios, como los alimentos. Sin embargo, es de esperarse que los hogares recurran a diversas estrategias antes de decidir reducir la cantidad y la calidad de los alimentos que consumen, por lo que se esperaría que en el corto plazo muy pocos hogares se vean obligados a recurrir a esta estrategia (Romer-Lovendal y Knowles, 2006; Romer-Lovendal, 2007). Utilizando como marco de referencia la ELCSA (Comité Científico de la ELCSA, 2012), la Encovid-19 incluye una medida que permite distinguir cuatro niveles o grados de seguridad alimentaria: seguridad alimentaria, inseguridad alimentaria leve (asociada principalmente con experiencias de preocupación sobre el acceso a los alimentos en el hogar), así como inseguridad alimentaria moderada y severa (asociadas con experiencias de falta de alimentos en el hogar).

La gráfica 12 muestra la evolución del porcentaje de hogares en cada grado de seguridad alimentaria en la Encovid-19. Como es posible observar, el porcentaje de hogares en seguridad alimentaria (es decir, que no han experimentado falta de alimentos ni preocupaciones sobre el acceso a los mismos en el hogar) se ha reducido notoriamente entre abril y julio, con un pequeño repunte en agosto de 2020. Paralelamente, se ha observado un aumento importante en la inseguridad leve, mientras que la inseguridad moderada y la severa han permanecido en niveles relativamente estables. El patrón anterior es consistente con la hipótesis de un efecto rezagado entre las restricciones de ingreso y las experiencias de inseguridad alimentaria: en los primeros meses de crisis los hogares buscarán estrategias que les permitan satisfacer sus necesidades básicas como la alimentación, aunque conforme persistan las restricciones a los ingresos la preocupación sobre cómo obtener alimentos se va incrementando.

 

Gráfica 12
Evolución del porcentaje de hogares según grado de seguridad alimentaria
entre abril y agosto de 2020
Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria para adultos

a5g12

Notas: Las letras en la base de cada columna corresponden al mes del levantamiento: abril (A), mayo (M),
junio (J), julio (J) y agosto (A). Se usan factores de expansión a nivel hogar. El tamaño de muestra en abril
fue de 819 hogares; en mayo, 850; en junio, 1 655; en julio, 1 560, y en agosto, 1 538.
Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Encovid-19 de abril, mayo, junio, julio y agosto.

 

Los resultados en materia de ingresos, las estrategias para hacer frente a la crisis y la seguridad alimentaria apuntan a un empeoramiento continuado de las condiciones de los hogares, las cuales hacen más precaria su situación en caso de que un rebrote de la pandemia en México obligue a un nuevo periodo de confinamiento. En este contexto, es aún más prioritario promover medidas más agresivas de prevención de los contagios, pues en un contexto de recursos limitados para proveer de transferencias monetarias a la mayoría de la población, las consecuencias para el bienestar de los hogares pueden ser considerables.

La conjugación de los cambios en el empleo y la ocupación, la reducción en los ingresos y la creciente presión financiera a la que están sometidos los hogares, pueden agravar la sensación de inseguridad e incertidumbre asociadas a la pandemia y llevar a una degradación significativa de la salud mental de grandes grupos de la población (Galea, Merchant y Lurie, 2020). La Encovid-19 permite disponer de una aproximación a esta compleja situación al combinar en un solo instrumento medidas sobre las afectaciones económicas y de salud mental en la población mexicana. La gráfica 13 muestra la evolución de una medida de ansiedad basada en la versión corta de la Escala Generalizada de Ansiedad (Garcia-Campayo et al., 2012). En las cinco columnas de la derecha se observa que desde el primer levantamiento de la Encovid-19 el porcentaje de la población que experimenta síntomas severos de ansiedad se ha mantenido entre 30.9% y 32.5%. Sin embargo, al diferenciar por nivel socioeconómico, es posible ver que las personas en los hogares de menores recursos (niveles D y E de la escala AMAI) son considerablemente superiores a los de la población de mayores recursos (niveles A/B y C+ de la escala AMAI).

 

Gráfica 13
Evolución del porcentaje de la población de 18 años o más con síntomas severos
de ansiedad (GAD=3), según nivel socioeconómico
Escala Generalizada de Ansiedad

a5g13

Notas: Se usan factores de expansión a nivel individual. El tamaño de muestra en abril fue de 790
individuos; en mayo, 1 631; en junio, 1 633; en julio, 1 523, y en agosto, 1 538.
Fuente: Elaboración propia con base en datos de la Encovid-19 de abril, mayo, junio, julio y agosto de
2020.

 

Al combinar las medidas de presión financiera, laboral y de ansiedad (ver gráfica 14), es posible identificar que existe una asociación importante entre la ansiedad y las experiencias de reducción de ingreso y pérdida de empleo en el hogar. Usando como referencia el mes de mayo, la gráfica 14 muestra que si bien en la población total la prevalencia de síntomas severos de ansiedad era de 31.4%, cuando alguien en el hogar había perdido su empleo este porcentaje subía a 44.4%. Si, en cambio, reportaba que el ingreso de su hogar se había reducido en 50% o más, el porcentaje que reportaba síntomas de ansiedad era de 42.5%. Sin embargo, cuando se combinaban ambas situaciones, pérdida de empleo e ingreso, la prevalencia de la ansiedad subía hasta 52.7%. En todos los casos, cuando el entrevistado era mujer, la presencia de síntomas de ansiedad se incrementaba, adicionando un factor más de vulnerabilidad a esta población.

 

Gráfica 14
Porcentaje de la población de 18 años o más con síntomas severos de ansiedad
(Escala GAD con corte =3)

a5g14

Nota: Se usan factores de expansión a nivel individual.
Fuente: Elaboración propia con base en la Encovid-19 de mayo de 2020.

 

Los datos presentados hasta ahora dibujan un primer panorama de las profundas consecuencias económicas y sociales que la pandemia de Covid-19 ha tenido en la población mexicana. Sin embargo, también sugieren líneas de acción específicas sobre áreas en las que la política pública puede contribuir para reducir el sufrimiento por el que están pasando millones de hogares. Con el propósito de contribuir a esta discusión y al diseño de políticas públicas para la superación de la pandemia y sus efectos, la información recopilada en la Encovid-19 estará disponible al público para su análisis, con el fin de contribuir al estudio de los efectos de corto y mediano plazo de la crisis por la pandemia (Teruel Belismelis et al., 2020).

 

Conclusiones

La Encovid-19 proporciona información para contar con un diagnóstico sobre los cambios en la situación del empleo, la salud mental y la seguridad alimentaria en los hogares mexicanos derivados de la crisis por la pandemia de Covid-19. La magnitud y la severidad de esta crisis llaman a generar respuestas contundentes y que sean sensibles al sufrimiento de los millones de trabajadores y familias que en pocas semanas perdieron sus medios de subsistencia, así como a paliar la crisis y a realzar la necesidad de una respuesta más contundente por parte del gobierno federal.

En particular, en los países de ingreso medio y bajo como México, en los que los sistemas de protección social son limitados y el espacio fiscal para implantar medidas de ajuste se encuentra muy restringido, será crucial que las medidas permitan una rápida recuperación de la actividad económica y fomenten la menor pérdida de empleo posible. De lo contrario, el empobrecimiento generalizado resultante puede repercutir en que la recuperación sea más lenta y se prolongue el sufrimiento en millones de hogares.

 

Anexos

a5ca1

a5ca2

 

Bibliografía

Adams-Prassl, Abigail, Teodora Boneva, Marta Golin y Christofer Rauh (2020). “Inequality in the impact of the coronavirus shock: Evidence from real time surveys”. Centre for Economic Policy Research Discussion Paper, volumen DP14665: 1-52.

Alon, Titan, Mathias Doepke, Jane Olmstead-Rumsey y Michele Tertilt (2020). “Labor market flows and the Covid-19 economy”. National Bureau of Economic Research, Working Paper 26947: 1-39.

Andridge, Rebecca R., y Roderick J. A. Little (2010). “A review of hot-deck imputation for survey non-response”. International Statistical Review 78 (1): 40-64.

Armbruster, Stephanie, y Valentin Klotzbücher (2020). “Lost in lockdown? Covid-19, social distancing, and mental health in Germany”. Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Wilfried-Guth-Stiftungsprofessur für Ordnungs und
Wettbewerbspolitik, Freiburg, Diskussionsbeiträge, 2020-04: 1-28.

Arndt, Channing, Rob Davies, Sherwin Gabriel, Laurence Harries, Konstantin Makrelov, Sherman Robinson, Sthephanie Levy, Witness Sinbanegavi, Dirk van Seventer y Lilian Anderson (2020). “Covid-19 lockdowns, income distribution, and food security: An analysis for South Africa”. Global Food Security 26.

Aum, Sangmin, Lee San Yoon y Yongseok Shin (2020). “Covid-19 doesn’t need lockdowns to destroy jobs: The effect of local outbreaks in Korea”. National Bureau of Economic Research, Working Paper 27264: 1-19.

Avdiu, Besart, y Gaurav Nayyar (2020). “When face-to-face interactions become an occupational hazard: Jobs in the time of Covid-19”. World Bank Policy Research Working Papers 9240: 1-13.

Baldwin, Richard, y Beatrice Weder di Mauro (2020). “Mitigating the Covid economic crisis: Act fast and do whatever it takes”. Londres: Centre for Economic Policy Research.

Banco de México (2020). “Encuesta sobre las expectativas de los especialistas en economía del sector privado” [en línea]. Disponible en <https://www.banxico.org.mx/publicaciones-y-prensa/encuestas-sobre-las-expectativas-de-los-especialis/
%7B6AA0E79F-78BD-5AA3-7ADA-137C44BC2E84%7D.pdf
> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Bartik, Alexander, Marianne Bertrand, Feng Lin, Jesse Rothstein y Matt Unrath, (2020). “Measuring the labor market at the onset of the Covid-19 crisis”. National Bureau of Economic Research, Working Paper W27613: 1-53.

Bartik, Alexander, Marianne Bertrand, Zoë B. Cullen , Edward L. Glaeser, Michael Luca y Christopher T. Stanton (2020). “How are small businesses adjusting to Covid-19? Early evidence from a survey”. National Bureau of Economic Research, Working Paper 26989: 1-36.

Béland, Louis-Philippe, Abel Brodeur y Taylor Wright (2020). “The short-term economic consequences of Covid-19: exposure to disease, remote work and government response”. IZA Discussion Paper 13159: 1-92.

Béland, Louis-Philippe, Abel Brodeur, Joanne Haddad y Derek Mikola (2020a). “Covid-19, family stress and domestic violence: Remote work, isolation and bargaining power”. Global Labor Organization Discussion Paper Series 571: 1-34.

Béland, Louis-Philippe, Abel Brodeur, Derek Mikola y Taylor Wright (2020b). “The short-term economic consequences of Covid-19: Occupation tasks and mental health in Canada”. iza Discussion Paper 13254: 1-101.

Blundell, Richard, Monica Costa Dias, Robert Joyce y Xiaowei Xu (2020). “Covid-19 and inequalities”. Fiscal Studies 41 (2): 291-319.

Blustein, David, Ryan Duffy, Joaquim A. Ferreira, Valerie Cohen-Scali, Rachel Gali Cinamon y Blake A. Allan (2020). “Unemployment in the time of Covid-19: A research agenda”. Journal of Vocational Behavior 119.

Borjas, George, y Hugh Cassidy (2020). “The adverse effect of the Covid-19 labor market shock on immigrant employment”. National Bureau of Economic Research, Working Paper W27243.

Bosio, Erica, y Simeon Djankov (2020). “When economic informality is high, cash transfers may be the best Covid response”. LSE Business Review.

Brodeur, Abel, Andrew E. Clark, Sarah Flèche y Nattavudh Powdthavee (2020). “Covid-19, lockdowns and well-being: Evidence from Google Trends”. IZA Discussion Paper 13204: 1-55.

Brodeur, Abel, David Gray, Anik Islam y Suraiya Jabeen Bhuiyan (2020). “A literature review of the economics of Covid-19”. IZA Discussion Paper 13411: 1-63.

Campos-Vázquez, Raymundo (2013). “Efectos de los ingresos no reportados en el nivel y tendencia de la pobreza laboral en México”. Ensayos, Revista de Economía 32 (2): 23-54.

Campos-Vázquez, Raymundo, Gerardo Esquivel y Raquel Badillo (2020). “How has labor demand been affected by the Covid-19 pandemic?” Covid Economics 1 (46): 94-122.

Carroll, Nicholas, Adam Sadowski, Amar Laila, Valerie Hruska, Madeline Nixon, David W.L. Ma y Jess Haines (2020). “The impact of Covid-19 on health behavior, stress, financial and food security among middle to high income Canadian families with young children”. Nutrients 12 (8).

Castañeda, Gonzalo (2020). “El Covid-19, la complejidad y las políticas contracíclicas”. ceey, Documento de Trabajo 05/2020: 1-26.

Coibion, Olivier, Yuriy Gorodnichenko y Michael Weber (2020). “Labor markets during the Covid-19 crisis: A preliminary view”. National Bureau of Economic Research, Working Paper 27017: 1-15.

Comité Científico de la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (ELCSA) (2012). “ELCSA: manual de uso y aplicaciones”. Roma (Italia): FAO.

Comité de Nivel Socioeconómico AMAI (2017). “Nivel Socioeconómico AMAI 2018: nota metodológica” [en línea]. Disponible en <http://www.amai.org/nse/wp-content/uploads/2018/04/Nota-Metodológico-NSE-2018-v3.pdf> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt)/Secretaría de Salud (2020). Covid-19 México [en línea]. Disponible en <https://datos.covid-19.conacyt.mx>.

Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval)/UNICEF (2009). La niñez y la adolescencia en el contexto de la crisis económica global: el caso de México [en línea]. Disponible en <https://www.coneval.org.mx/rw/resource/coneval/info_public/La_ninez_y_la_crisis_global_caso_Mexico.pdf>.

Cortés-Álvarez, Nadia Yanet, Regino Piñeiro-Lamas y César Rubén Vuelvas-Olmos (2020). “Psychological effects and associated factors of Covid-19 in a Mexican sample”. Disaster Medicine and Public Health Preparedness 14 (3): 1-12.

Dingel, Jonathan, y Brent Neiman (2020). “How many jobs can be done at home?” National Bureau of Economic Research, Working Paper 26948: 1-19.

Escoto Castillo, Ruth Ana, Clara Márquez y Victoria Prieto Rosas (2017). “Desempleo abierto y desalentado en tres mercados de trabajo latinoamericanos”. En Población y mercados de trabajo en América Latina. Temas emergentes, coordinado por Sara María Ochoa León y Rosa Patricia Román Reyes, 81-119. Uruguay: Asociación Latinoamericana de Población.

Esquivel, Gerardo (2020). “Los impactos económicos de la pandemia en México”. Banxico 51.

Felstead, Alan, Nick Jewson, Annie Phizacklea y Sally Walters (2020). “The option to work at home: Another privilege for the favoured few?” New Technology, Work and Employment 17 (3): 204-223.

Ferrer, Rebeca, y William M. Klein (2015). “Risk perceptions and health behavior”. Current Opinion in Psychology 5: 85-89.

Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) (2009). “Food security and the financial crisis” [en línea]. Disponible en <http://www.fao.org/tempref/docrep/fao/meeting/018/k6360e.pdf> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Forsythe, Eliza, Lisa B. Kahn, Fabian Lange y David G. Wiczer (2020). “Labor demand in the time of Covid-19: Evidence from vacancy postings and ui claims”. Journal of Public Economics 189.

Gaitán-Rossi, Pablo, Mireya Vilar-Compte, Graciela Teruel y Rafael Pérez-Escamilla (2020). “Food insecurity measurement and prevalence estimates during the Covid-19 pandemic in a repeated cross-sectional survey in Mexico”. Public Health Nutrition. Disponible en <https://doi.org/10.1017/S1368980020004000>.

Galea, Sandro, Raina Merchant y Nicole Lurie (2020). “The mental health consequences of Covid-19 and physical distancing: The need for prevention and early intervention”. JAMA Internal Medicine 180 (6): 817-818.

Garcia-Campayo, Javier, Enric Zamorano, Miguel A Ruiz, María Pérez-Páramo, Vanessa López-Gómez y Javier Rejas (2012). “The assessment of generalized anxiety disorder: Psychometric validation of the Spanish version of the self-administered GAD-2 scale in daily medical practice”. Health Qual Life Outcomes 10 (114).

Gerard, François, Clément Imbert y Kate Orkin (2020). “Social protection response to the Covid-19 crisis: Options for developing countries”. Oxford Review of Economic Policy 36 (supplement 1): S281-S296.

Gili, Margalida, Miquel Roca, Sanjay Basu, Martin McKee y David Stuckler (2013). “The mental health risks of economic crisis in Spain: Evidence from primary care centres, 2006 and 2010”. European Journal of Public Health 23 (1): 103-108.

Gobierno de México (2020). “Nueva normalidad” [en línea]. Disponible en <https://www.gob.mx/covid19medidaseconomicas/acciones-y-programas/nueva-normalidad-244196> [consulta: 12 de agosto de 2020].

Headey, Derek D. (2013). “The impact of the global food crisis on self-assessed food security”. Policy Research Working Paper 6329.

Hernández-Ávila, Mauricio, y Celia M. Alpuche-Aranda (2020). “Mexico: Lessons learned from the 2009 pandemic that help us fight Covid-19”. Healthcare Management Forum 33 (4): 158-163.

Holmes, Emily (2020). “Multidisciplinary research priorities for the Covid-19 pandemic: A call for action for mental health science”. The Lancet Psychiatry 7 (6): 547-560.

Hone, Thomas, Andrew Mirelman, Davide Rasella, Rômulo Paes-Sousa, Mauricio L Barreto, Rudi Rocha y Christopher Millett (2019). “Effect of economic recession and impact of health and social protection expenditures on adult mortality: A longitudinal analysis of 5 565 Brazilian municipalities”. The Lancet Global Health 7 (11): E1575-E1583.

Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) (2019). “Análisis sobre el mercado de Operadores Móviles Virtuales (OMV) 2019 [en línea]. Disponible en <http://www.ift.org.mx/sites/default/files/contenidogeneral/estadisticas/analisisom
vs2019.pdf
> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) (2020). “Marcación y números identificadores de región” [en línea]. Disponible en: <https://sns.ift.org.mx:8081/sns-frontend/planes-numeracion/descarga-publica.xhtml> [consulta: 9 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2019a). “Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares 2018” [en línea] Disponible en <https://www.inegi.org.mx/programas/enigh/nc/2018/default.html> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2019b). “Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares 2019” [en línea]. Disponible en <https://www.inegi.org.mx/programas/
dutih/2019/
> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2020a). “El INEGI presenta resultados del impacto del Covid-19 en la actividad económica y el mercado laboral” [en línea]. Disponible en <https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2020/OtrTemEcon/Covid-ActEco.pdf> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2020b). “Encuesta Telefónica de Ocupación y Empleo (ETOE) 2020” [en línea]”. Disponible en <https://www.inegi.org.mx/investigacion/etoe/> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2020c). “INEGI toma medidas extraordinarias por el estado de emergencia sanitaria originada por el Covid-19” [en línea]. Disponible en <https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2020/especiales/INEGI-Covid.pdf> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) (2020d). “Perspectiva en cifras Covid-19” [en línea]. Disponible en <https://www.inegi.org.mx/investigacion/covid/> [consulta: 5 de agosto de 2020].

International Labour Office (ILO) (2010). “Global employment trends for youth” [en línea]. Special Issue on the Impact of the Global Economic Crisis on Youth. Disponible en <https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/---emp_elm/---trends/documents/publication/wcms_143349.pdf>.

International Monetary Fund (2020). “World Economic Outlook Update, June 2020”. [en línea] Disponible en <https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2020/06/24/WEOUpdateJune2020> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Jusidman de Bialostozky, Clara (1971). “Conceptos y definiciones en relación con el empleo, el desempleo y el subempleo”. Demografía y Economía 5 (3): 269-286.

Keeter, Scott, Nick Hatley, Courtney Kennedy y Arnold Lau (2017). “What low response rates mean for telephone surveys”. Pew Research Center 15 (1): 1-39.

Laborde, David, Will Martin, Johan Swinnen y Rob Vos (2020). “Covid-19 risks to global food security”. Science 369 (6503): 500-502.

Lohr, Sharon (2019). Sampling: Design and Analysis. Florida: CRC Press.

López Obrador, Andrés Manuel (2020). “Mensaje al pueblo de México sobre la evolución de la economía nacional” [en línea]. Disponible en <https://www.youtube.com/watch?v=lbkAswW7rcQ> [consulta: 29 de julio de 2020].

Lu, Haiyang, Peng Nie y Long Qian (2020). “Do quarantine experiences and attitudes towards Covid-19 affect the distribution of mental health in China? A quantile regression analysis”. Applied Research in Quality of Life, 29 de junio: 1-18.

Maloney, William, y Temel Taskin (2020). “Determinants of social distancing and economic activity during Covid-19: A global view”. Policy Research Working Papers 9242: 1-23.

Muñoz Martínez, Rubén, y Renata Cortez Gómez (2020). “Impacto social y epidemiológico del Covid-19 en los pueblos indígenas de México”. Debates Indígenas. Disponible en <https://debatesindigenas.org/notas/54-impacto-
social-covid-19.html
>.

Nájera, Héctor, y Curtis Huffman (2020). Estimación del costo de eliminar la pobreza extrema por ingreso en México, en tiempos del Covid. México: Universidad Nacional Autónoma de México-Programa Universitario de Estudios del Desarrollo.

Narula, Rajneesh (2020). “Policy opportunities and challenges from the Covid-19 pandemic for economies with large informal sectors”. Journal of International Business Policy 3: 302-310.

Olson, Kristen, Jolene Smyth y Beth Cochran (2018). “Item location, the interviewer-respondent interaction, and responses to battery questions in telephone surveys”. Sociological Methodology 48 (1): 225-268.

Olson, Kristen, Jolene Smyth y Beth Cochran (2020). “Transitions from telephone surveys to self-administered and mixed-mode surveys: AAPOR Task Force report”. Journal of Survey Statistics and Methodology. Disponible en <https://doi.org/10.1093/jssam/smz062>.

Organización Mundial de la Salud (OMS) (2017). “Depresión” [en línea]. Disponible en <http://origin.who.int/mental_health/management/depression/es/> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Ortiz-Hernández, Luis, y Miguel Pérez-Sastré (2020). “Inequidades sociales en la progresión de la Covid-19 en población mexicana”. Revista Panamericana de Salud Pública 44 (E106): 1-8.

Pérez-Hernández, Víctor Hugo, y Pablo Gaitán-Rossi (2020). “Usos desiguales de ‛Aprende en Casa’”. Faro Educativo, Apunte de Política 18: 1-8.

Pfefferbaum, Betty, y Carol North (2020). “Mental health and the Covid-19 pandemic”. New England Journal of Medicine 383: 510-512.

Pligt, Joop van der (1996). “Risk perception and self-protective behavior”. European Psychologist 1: 34-43.

Ravallion, Martin (2016). The Economics of Poverty. Nueva York: Georgetown University Press.

Robalino, David (2020). “The Covid-19 conundrum in the developing world: Protecting lives or protecting jobs?” IZA Discussion Paper No. 13136: 1-10.

Rodríguez-Oreggia, Eduardo, y Bruno López-Videla (2015). “Imputación de ingresos laborales. Una aplicación con encuestas de empleo en México”. El Trimestre Económico 82 (325): 117-146.

Romer-Lovendal, Christian (2007). “Understanding the dynamics of food insecurity and vulnerability in Orissa, India”. Food Security and Agricultural Projects Analysis Service, Working Paper 07-28: 1-62.

Romer-Lovendal, Christian, y Marco Knowles (2006). “Tomorrow’s hunger: A framework for analysing vulnerability to food security”. WIDER Research Paper 2006/119.

Salas, Carlos, Luis Quintana, Miguel Ángel Mendoza y Marcos Valdivia (2020). “Distribución del ingreso laboral y la pobreza en México durante la pandemia de la Covid-19. Escenarios e impactos potenciales”. El Trimestre Económico 87 (348): 929-962.

Salinas-Rodríguez, Aarón, Betty Manrique-Espinoza, Isaac Acosta-Castillo, Martha Ma. Téllez-Rojo, Aurora Franco-Núñez, Luis Miguel Gutiérrez-Robledo y Ana Luisa Sosa-Ortiz (2013). “Validación de un punto de corte para la Escala de Depresión del Centro de Estudios Epidemiológicos, versión abreviada (CESD-7)”. Salud Pública de México 55: 267-274.

Samaniego, Norma (2020). “El Covid-19 y el desplome del empleo en México”. Economía UNAM 51: 306-314.

Secretaría de Salud (2020). “Informe diario sobre coronavirus Covid-19”. Martes 14 de abril [en línea]. Disponible en <https://www.gob.mx/insabi/videos/informe-diario-sobre-coronavirus-covid-19-martes-14-de-abril-2020>.

Silverio-Murillo, Adán, José Roberto Balmori de la Miyar y Lauren Hoehn-Velasco (2020). “Families under confinement: Covid-19, domestic violence, and alcohol consumption”. Andrew Young School of Policy Studies, Research Paper Series, 1-33.

Stata Corp (2015). Stata Survey Data Reference Manual. Texas: Stata Press.

Sylla, Ndongo Samba (2013). “Measuring labour absorption problems in developing countries: Limitations of the concept of unemployment”. International Labour Review 152 (1): 27-41.

Teruel Belismelis, Graciela, Víctor Hugo Pérez Hernández, Pablo Gaitán-Rossi, Emilio López Escobar, Mireya Vilar-Compte, Manuel Triano Enríquez y Alan Martín Hernández Solano (2020). “Encuesta Nacional sobre los Efectos del Covid-19 en el Bienestar de los Hogares Mexicanos (Encovid-19-abril)” [en línea]. Disponible en <http://doi.org/10.5281/zenodo.3950528> [consulta: 5 de agosto de 2020].

Tubadji, Annie, Don Webber y Frederic Boy (2020). “Narrative economics, public policy and mental health”. Covid Economics 20: 109-131.

Uutela, Antti (2010). “Economic crisis and mental health”. Current Opinion in Psychiatry 23 (2): 127-130.

Verd, Joan Miquel, Oriol Barranco y Mireia Bolíbar (2019). “Youth unemployment and employment trajectories in Spain during the Great Recession: What are the determinants?” Journal for Labour Market Research 53 (4).

Wahlbeck, Kristian, y David McDaid (2012). “Actions to alleviate the mental health impact of the economic crisis”. World Psychiatry 11 (3): 139-145.

Weinstein, Neil, Abbie Kwitel, Kevin Mccaul y Renee Magnan (2007). “Risk perceptions: Assessment and relationship to influenza vaccination”. Health Psychology 26 (2): 146-151.

Williams, Colin, y Mark Lansky (2013). “Informal employment in developed and developing economies: Perspectives and policy responses”. International Labour Review 152 (3-4): 355-380.

World Bank (2019). “PovcalNet: An online analysis tool for global poverty monitoring” [en línea]. Disponible en <http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/povDuplicateWB.aspx> [consulta: 11 de noviembre de 2019].

Yasenov, Vasil (2020). “Who can work from home?” IZA Discussion Paper 13197: 1-15.

Yu, Zhen, Yao Xiao y Yuankun Li (2020). “The response of the labor force participation rate to an epidemic: Evidence from a cross-country analysis”. Emerging Markets Finance and Trade 56 (10): 2390-2407.

Buscador

Usted está consultando

v83ne

También puede consultarla en:

Instituto de Investigaciones Sociales de la UNAM

jstor

scielo

redalyc

Revista Mexicana de Sociología en OJS

 

XIIPICS

premiados

suscripciones

La próxima fecha límite
para recepción de artículos
es el 14 de mayo de 2024

D. R. © 2015. Universidad Nacional Autónoma de México-Instituto de Investigaciones Sociales.
Revista Mexicana de Sociología. México, D.F. ISSN: 0188-2503/15/07704-02.