Estimados lectores, compartimos con ustedes el resumen de la investigación realizada por MAXIMIXE sobre la duración óptima de la cuarentena en Perú. En el presente documento encontrará referencias al modelo base utilizado, la forma en la que se ha naturalizado al caso peruano, los resultados más importantes y un escenario contrafactual que hubiese sido más beneficioso para la economía peruana.
Optimización de los Días de Cuarentena en Perú
| Henry Álvarez Gerente Central MAXIMIXE CONSULT |
Kiel Arroyo Consultor Senior MAXIMIXE CONSULT |
Resumen de la Investigación
EL MODELO BASE
1. A principios de abril de 2020 en el National Bureau of Economic Research de EEUU, Fernando Alvarez, David Argente y Francesco Lippi publicaron un innovador trabajo de investigación denominado “A Simple Planning Problem for COVID-19 Lockdown” en el que mediante un modelo híbrido epidemiológico-económico determinaron cuál debe ser la duración óptima de la cuarentena anti Covid-19 en EEUU para aplanar la curva de infectados y a su vez minimizar el coste económico de la pérdida de vidas humanas y de puntos de actividad económica.
2. El modelo elaborado se alimenta de información sobre los casos activos infectados, los casos recuperados, el número de muertes, la tasa de letalidad aparente, la tasa de interés de la economía, la probabilidad de éxito en la obtención de vacunas, la fracción del PBI que queda paralizada por la cuarentena obligatoria, el grado de acatamiento de la cuarentena por parte de la población y el valor estadístico de la vida.
LA VERSIÓN PERUANA
3. En base a estudios empíricos e información confiable y disponible, Alvarez y Arroyo inspeccionaron el modelo de Alvarez, Argente y Lippi para naturalizarlo a la realidad peruana y obtener con ello lo que debería ser la duración óptima de la cuarentena en el país.
4. Los principales cambios realizados en los parámetros tienen que ver con: (1) la tasa de letalidad aparente, que alcanza un valor de 15% para alinearse con la actual tasa de letalidad observada de 2,8%, (2) la tasa de interés de la economía, que bajo las actuales circunstancias de política monetaria, se ubica en 3% al ser el valor más alto de colocación de los repos de liquidez para créditos garantizados por el Estado, y (3) el valor estadístico de la vida en Perú, calculado en US$ 0,13 millones por persona como el producto entre los años perdidos de un potencial fallecido por el PBI per cápita.
LOS RESULTADOS
5. La reparametrización realizada por Alvarez y Arroyo determina que la cuarentena óptima para el Perú debería ser de 180 días desde el primer caso observado (06 de marzo), es decir su finalización debería situarse el 02 de septiembre y no en la ya anunciada fecha de ‘reapertura’ del 11 de mayo. Este hecho genera que en Perú de manera sui generis existan dos finales de cuarentena: el oficial y el óptimo.
6. El problema es que la economía peruana, en gran parte informal (70% de la PEA), no está en condiciones de soportar una nueva ampliación y menos paralizar gran parte de la actividad productiva hasta septiembre; por ello se pretende su reinicio desde mayo. Esta situación, que en el corto plazo permitiría una menor pérdida de puntos de actividad económica, posibilitaría el caldo de cultivo para la propagación de la enfermedad y aumentaría la probabilidad de mayores pérdidas económicas en el mediano plazo.
7. En los tres meses y medio de diferencia entre la cuarentena oficial y la óptima, la parte formal de la economía peruana, acostumbrada al cumplimiento de estándares y normativas, estará viviendo en la cornisa con una curva de infectados sin aplanar. Mientras que la parte informal, sin nada que perder y mayormente exceptuada de multas e indemnizaciones por incumplimiento, será propensa al contagio y probablemente se convertirá en el disparador de nuevos brotes.
LO QUE HUBIESE PASADO SI…
8. La necesidad de extender hasta septiembre la cuarentena se debe en exclusiva a los lamentables fallos de la política sanitaria de mediados de abril. Para Alvarez y Arroyo si el Gobierno tomaba mejores decisiones y mantenía el rigor de las fechas previas a la Semana Santa, hoy el porcentaje de infectados sería mucho menor y el sistema sanitario nacional no estaría al borde del colapso.
9. Es inaceptable que la tasa de letalidad en algunas regiones frise el 10% (por ejemplo, Lambayeque y Piura) y en otras se evidencie un incremento progresivo. Para sustentarlo, Alvarez y Arroyo simularon un escenario con una tasa de letalidad aparente similar a la reportada en los días previos a Semana Santa, obteniendo como resultante una cuarentena óptima con término el próximo 20 de junio. No obstante, la realidad devino distinta debido a tres factores.
10. El primer factor tiene que ver con la decisión de extender el toque de queda a los días de Semana Santa (09, 10 y 12 de abril), pero dejando libre el sábado 11. Para Alvarez y Arroyo esa decisión fue determinante para el actual nivel de infectados, pues ese día la población se movilizó masivamente hacia áreas de alta densidad poblacional, tales como centros comerciales y mercados, para realizar compras.
11. Todo indica que ese “día de descanso” propició un cambio de trayectoria en la curva de contagio e imposibilitó que se llegue al pico a fines de abril. Ese sábado le costó al país la primera posibilidad de estabilizar la trayectoria de contagios antes de mayo.
12. El segundo factor se circunscribe a la pérdida de moral de los miembros de la Policía Nacional que derivó en su decisión de menguar su función de mitigar potenciales focos de expansión del virus a partir de la segunda quincena de abril, como consecuencia de las graves irregularidades en las compras de implementos de protección (por ejemplo, mascarillas). Los policías se contagiaron y cada vez menos cuerpo policial decidió salvaguardar las calles de la capital y del resto del país.
13. El tercer factor se debe a la falta de previsión de las autoridades para concentrar sus esfuerzos sanitarios en amplios focos de infección como los mercados de abasto, donde la preservación del distanciamiento social es prácticamente nula dadas las condiciones de hacinamiento donde muchas veces se desarrolla el comercio ambulatorio informal.
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