Renta per cápita y propagación del COVID-19 en los municipios catalanes

Renta per cápita y propagación del COVID-19

en los municipios catalanes

Grupo de Anàlisi Quantitativa Regional (AQR–UB)

AQR COVID-19 / #8

Barcelona, 13 de mayo de 2020

Esta nota sintetiza algunos de los resultados sobre el análisis de la distribución geográfica del COVID-19 en Cataluña que se está llevando a cabo por parte de investigadores del Grupo de Investigación AQR de la UB (http://www.ub.edu/aqr/). En ella se pone especial énfasis en considerar los aspec-tos geográficos y territoriales, hechos de especial interés en la investigación del grupo.

Los resultados detallados que se han utilizado en esta nota se encuentran a disposición del lector interesado.

En la elaboración de esta nota han participado Josep Lluís Carrion-i-Silvestre, Antonio Di Paolo, Alicia García, Enrique López-Bazo, Jordi López-Tamayo, Alessia Matano, Rosina Moreno, Ernest Pons, Raul Ramos, Vicente Royuela y Jordi Suriñach.

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ANTECEDENTES

A lo largo del mes de marzo y principios del mes de abril, la epidemia del COVID-19 se transmitió de manera expo-nencial en la población de Cataluña, con una ralentiza-ción en días posteriores, posiblemente gracias a la im-plantación del confinamiento de la población.

La creciente disponibilidad de datos de la propagación de la enfermedad con detalle territorial está permitien-do hacer un seguimiento de la distribución espacial de la epidemia y vincular su incidencia con diversas caracterís-ticas del territorio. Aunque se ha sugerido que la expan-sión de la enfermedad ha sido más intensa en territorios con situaciones socioeconómicas menos favorecidas, la evidencia sobre la relación entre la distribución espacial de la renta per cápita y del COVID-19 es aún escasa. Este análisis es el principal objetivo de esta píldora y comple-menta análisis previos del grupo AQRi.

En el caso catalán, el portal Gobierno Abierto de la Ge-neralitat de Catalunyaii, mediante el registro RSAcovid19 del Departamento de Salud, ha ido proporcionando, des-de finales del mes de marzo, datos referidos al impacto del COVID-19, tanto para el caso los municipios como de las Áreas Básicas de Salud (ABS). Con estos datos, por ejemplo, la Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias (AQuAS) ha ido produciendo mapas del número de casos positivos del COVID-19, y de la correspondiente tasa por 10 mil habitantes. Esto ha permitido aventurar relacio-nes entre la distribución geográfica del COVID-19 y algu-nos factores de interés, tales como el nivel socioeconó-mico de la población en los diferentes territorios. En este

sentido, el mayor número relativo de contagios en las ABS con nivel socioeconómico más bajo, en comparación con aquellas ABS con el nivel socioeconómico más eleva-do, ha tenido repercusión no sólo en la prensa catalana y española sino también en medios internacionalesiii.

Sin embargo, el análisis de la distribución espacial por ABS conlleva una representación del territorio con un detalle muy importante de las zonas con mayor densidad de población. Así, la ciudad de Barcelona presenta unas sesenta ABS, Badalona tiene 13, L'Hospitalet de Llobre-gat 12, etc. En cambio, en otras zonas del territorio cata-lán, un número muy elevado de municipios quedan den-tro de una sola ABS: el Plan de Urgell y Penedès rural tienen 18 municipios, y otros 24 ABS incluyen 10 munici-pios o más. Esto hace que el análisis que se ha hecho con las ABS tenga una vertiente urbana muy importante, en la medida en la que las zonas urbanas tienen un peso mucho más elevado en el conjunto de territorios analiza-dos. En cambio, un análisis municipal permite dar un mayor peso a todos los territorios, en la medida en la que los municipios más grandes y los más pequeños jue-gan un papel similar al análisis.

Un primer análisis de esta información lleva a un resulta-do más robusto en relación con el obtenido anterior-mente por las ABS en términos de un índice sintético de nivel socioeconómico: en concreto, la renta presenta una correlación positiva con la expansión del COVID-19 hasta el 10 de abril (elegida como fecha de referencia), aunque la relación parece ser no lineal. Concretamente,

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a partir de un determinado umbral de renta, aumentos en esta no llevarían a mayor incidencia de la enfermedad sino todo lo contrario, tal y como se puede apreciar en la Figura 1 donde se muestra el ajuste a la nube de puntos de una forma cuadrática. Además, la asociación entre las dos variables parece haber cambiado a lo largo del tiem-po, tal y como se aprecia en la Figura 2, donde se obser-va una mayor asociación durante las primeras semanas del comienzo de la pandemia, y como baja a medida que va teniendo efecto el confinamientoiv.

OBJETIVO

Las implicaciones de la relación entre la propagación comunitaria del COVID-19 y, en términos generales, el nivel de renta de la población en los diferentes territo-rios es suficientemente importante como para merecer un análisis detallado. De hecho, varios estudios han mos-trado como la variación espacial en la propagación y en el impacto de otras enfermedades infecciosas, como la gripe española de 1918, estuvo relacionada con el nivel de renta de cada territorio, su tasa de paro y el nivel educativo de su poblaciónvv.

Por ello, esta breve nota pretende sintetizar la evidencia obtenida en el análisis de la relación entre la propaga-ción del COVID-19 entre la población de los municipios de Cataluña y su nivel de renta, controlando por el efec-to de otros factores que también pueden haber afecta-do, en mayor o menor medida, a la propagación de la epidemia en cada territorio.

Como se ha indicado antes, la evidencia existente referi-da a otras pandemias sugiere que la propagación de la enfermedad podría variar entre diferentes grupos de la población atendiendo a características sociales y econó-micas. De este modo, dada la diversidad en la distribu-ción de las características de la población, hay que espe-rar un grado de incidencia del COVID-19 diferente en los diferentes municipios, así como una evolución diversa de la incidencia. En este sentido, es de esperar una mayor expansión en aquellos territorios con una mayor activi-dad económica, ya que es verosímil esperar interaccio-nes más frecuentes e intensas entre las personas en el desarrollo cotidiano de su trabajo. De manera similar, se puede argumentar la posibilidad de que la propagación del SARS-CoV-2 haya sido menor en lugares con mayor incidencia de paro o, en términos más generales, con menos participación laboral (dada la menor interacción con otras personas). De hecho, aparte de los canales anteriores, existen otros a través de los cuales se puede argumentar la posible existencia de una relación en for-ma de U invertida entre los niveles de renta y la propa-gación de la enfermedad. Por ejemplo, trabajos por el Reino Unido y el Área Metropolitana de Barcelonavi, muestran una menor utilización del transporte público entre los colectivos de mayor renta lo que podría haber reducido las posibilidades de contagio durante la fase inicial de expansión de la enfermedad. Por otra parte, hay evidencia sobre cómo los Estados Unidos las posibili-dades de teletrabajo son claramente superiores a aque-llas ocupaciones que también ofrecen mayores niveles de renta, que se confirma por la importancia de disponer de conexiones a internet de alta velocidad que también llegan con más facilidad a zonas con mayor renta.vii Por último, algunos trabajos han encontrado resultados ro-bustos sobre la existencia de una asociación positiva entre renta y niveles de saludviii, así como de una mayor propensión entre los individuos de mayor renta de acu-dir a los centros sanitarios ante posibles síntomas. Este mecanismo ya se ha analizado en el caso del COVID-19 para las vecindades de la ciudad de Nueva York.ix

Figura 1.

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del re-gistro RSAcovid19 del Departament de Salut de la Ge-neralitat de Catalunya y del Instituto Nacional de Esta-dística.

Figura 2.

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del re-gistro RSAcovid19 del Departament de Salut de la Ge-neralitat de Catalunya y del Instituto Nacional de Esta-dística.

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PROPAGACIÓN DEL COVID-19 Y LA RENTA PER CÁPITA

Un primer paso en el estudio de la relación entre la ren-ta per cápita del municipio y la propagación comunitaria de la enfermedad es la comparación de la distribución geográfica de estas dos variables. Respecto a la primera, la Figura 3 muestra la distribución municipal de la tasa de casos positivos de COVID-19 en alguna prueba diag-nóstica (PCR o test rápido) para 10.000 habitantes acu-mulados hasta el 10 de abril, procedentes del registro RSAcovid19. Se puede apreciar que, como se ha puesto de manifiesto en diversos medios, la distribución de la enfermedad no es uniforme a lo largo del territorio ca-talán.

Los datos reproducidos en la Tabla 1 sugieren que, efec-tivamente, la incidencia de la enfermedad ha sido más elevada en los municipios con mayor renta per cápita, con alguna notable excepción, como es el caso del muni-cipio tarraconense de Caseres, con un nivel de renta bajo y una tasa de casos COVID-19 muy elevada, o el munici-pio de Saldes (Berguedà), con una situación justo a la inversa.

Figura 3.

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del re-gistre RSAcovid19 del Departament de Salut de la Gene-ralitat de Catalunya

Para valorar el impacto de los factores económicos en la propagación de la enfermedad, nuestro estudio ha utili-zado información sobre el nivel de renta per cápita, pu-blicada por el Instituto Nacional de Estadística (INE) en el Atlas de Distribución de la Renta, con información de la renta per cápita y por hogar para el año 2016.

La distribución territorial del valor de la renta per cápita se muestra en la Figura 4, donde se aprecia un mayor nivel de renta en municipios del entorno del Área Me-tropolitana de Barcelona, así como a varios municipios gerundenses y pirenaicos. La comparación de los mapas de las Figuras 3 y 4 permite derivar la existencia de una cierta relación entre la incidencia de la enfermedad y el nivel de renta, en línea con el gráfico de dispersión que se mostraba en la Figura 1.

Figura 4.

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del Atlas Municipal de Renta del Instituto Nacional de Esta-dística

Tabla 1. Tasa de casos COVID-19 a 10 de abril por 10.000 hab. según nivel de renta per cápita

Nota: Elaboración propia a partir de los datos del regis-tro RSAcovid19 del Departament de Salut de la Genera-litat de Catalunya y del Instituto Nacional de Estadística. Se reproducen los valores por los 10 municipios con me-nores y mayores valores de renta per cápita.

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Para aclarar si efectivamente hay una relación entre la renta y la propagación del virus, se ha realizado un análi-sis de regresión múltiple donde, además de la medida de la renta per cápita, se controla por varios factores, tales como la incidencia del paro entre la población del munici-pio , la riqueza inmobiliaria, la densidad de población, las condiciones meteorológicas y de contaminación, un con-junto de factores demográficos, y varios indicadores de condiciones de vida y de movilidad de la población.

El efecto estimado es claramente positivo, confirmando que la incidencia de la enfermedad es mayor en aquellos territorios con un mayor nivel de renta, lo que podría estar relacionado con los mayores niveles de actividad económica en aquellos territorios más ricos. Las estima-ciones muestran una asociación importante, por lo que por cada mil euros adicionales de renta per cápita muni-cipal, la tasa de casos COVID-19 por 10,000 habitantes el día 10 de abril aumenta por encima del 4%. Es importan-te indicar que este efecto es robusto al uso de varios indi-cadores de ingresos (renta per cápita, renta por hogar, y base imponible declarada en el impuesto sobre la renta, con y sin transformaciones logarítmicas).xi

Por su parte, el efecto del indicador relativo al paro, a pesar de presentar una correlación lineal negativa con el COVID-19, deja de tener una correlación significativa una vez se controla por otros factores. Igualmente, el nivel de riqueza inmobiliaria, pese a tener una correlación positi-va, tampoco mantiene la significatividad una vez se con-trola por el efecto de otros factores.

El análisis efectuado ha explorado diversos aspectos adi-cionales sobre el efecto de la renta en la propagación de la enfermedad:

- Tal y como se ha mencionado anteriormente, hay dife-rentes argumentos que justificarían la existencia de una relación en forma de U invertida (relación cuadrática) entre la tasa de contagio y la renta. Tal y como se ve en la Figura 5, el efecto marginal de la renta per cápita sobre la tasa de contagio es más importante para niveles de renta municipal bajos. A medida que la renta aumenta, el im-pacto adicional de 1.000 euros más de renta es más bajo. Esto confluye a un punto de inflexión alrededor de una renta per cápita media de 15.500 €, que es una renta elevada, próxima a la que, por ejemplo, tiene la ciudad de Barcelona (15.389 € per cápita), los municipios de Sitges (15.478 €) o Fontanals de Cerdanya (15.566 €). Los municipios con una renta superior muestran, en prome-dio, menores niveles de infección que los de la ciudad de Barcelona, siguiendo con el ejemplo.

- Se ha evaluado la evolución del impacto de la renta en la intensidad de la tasa de infección. La Figura 6 muestra el efecto de la renta per cápita en la tasa de infección a largo plazo. El gráfico muestra el parámetro asociado a la renta per cápita de 2016 en diversos modelos de regre-sión que consideran sucesivamente la tasa de infección

acumulada para los días que van desde el 11 de marzo al 22 de abril. Se observa cómo alrededor del 20 de marzo el parámetro asociado al indicador de renta deviene sig-nificativo, permaneciendo prácticamente plano el resto del periodo.xii

- Finalmente, se ha calculado su efecto a lo largo de la distribución de la tasa de infección, mediante una regre-sión cuantílica. De esta manera se puede valorar si el efecto de la renta varía a lo largo de la distribución de la tasa de contagio, condicionada al resto de factores. En la Figura 7 se comprueba cómo no hay diferencias significa-tivas entre cuantiles, por lo que el efecto de la renta es significativo prácticamente para todos los cuantiles de las tasas de incidencia.

Figura 5.

Nota: Elaboración propia a partir de los datos del De-partament de Salut de la Generalitat de Catalunya y del Instituto Nacional de Estadística. Estimación del efecto marginal de la renta per cápita en la tasa de casos CO-VID-19por 10.000 habitantes, utilizando un modelo cua-drático con la renta per cápita en logaritmos.

Figura 6. Impacto de la renta a lo largo del proceso de la infección

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CONCLUSIÓN

Aunque la evidencia obtenida hasta el momento no se puede dar por concluyente, los resultados obtenidos muestran una asociación significativa y robusta entre el nivel de renta per cápita y la propagación del COVID-19 en los municipios catalanes. En la medida en que el nivel de renta per cápita fuera un indicador de la actividad económica, se confirmaría un impacto importante de la misma sobre la tasa de infección que se reduce, sin em-bargo, para las rentas más altas (un resultado que podría explicarse por el menor uso del transporte público entre este colectivo, la mayor posibilidad de teletrabajo, así como unos mayores niveles iniciales de salud o hábitos sanitarios de esta población, entre otros). Para poder hacer una evaluación más precisa de esta asociación, sería necesario disponer de información de la evolución de la actividad a lo largo del tiempo y su impacto en la evolución de la enfermedad. Este hecho conlleva una preocupación adicional a los gestores públicos, que ten-drán que hacer frente, a la vez, el control de la epidemia y el mantenimiento de las condiciones de vida de los me-nos pudientes.

Figura 7.

Nota: Elaboración propia a partir de los datos del De-partament de Salut de la Generalitat de Catalunya y del Instituto Nacional de Estadística. Estimación del efecto de la renta per cápita en logaritmes en los deciles de la distribución condicionada de la tasa de pasos COVID-19por 10.000 habitantes.

Grupo de Investigación Anàlisi Quantitativa Regional (AQR)

Universidad de Barcelona

Facultad de Economía y Empresa

Departamento de Econometría, Estadística y Economía Aplicada

Av. Diagonal 690, 08034 Barcelona

Contacto: aqr@ub.edu

www.ub.edu/aqr

i En particular la píldora AQR COVID-19 / #3 “Ha afectat la situació socioeconòmica del territori la propagació de la COVID-19?” https://www.ub.edu/aqr/covid19/?p=137 ii http://governobert.gencat.cat/ca/dades_obertes/dades-obertes-covid-19/index.html iii A modo de ejemplo, ver https://www.reuters.com/article/health-coronavirus-innercity/feature-poor-city-dwellers-run-greatest-coronavirus-risk-idUSL8N2BV2HD iv Hay que tener en cuenta el hecho de que los primeros días del período analizado muchos municipios no tuvieron ningún caso positivo de COVID-19. A medida que se avanza en el tiempo, el número de municipios sin casos disminuye, lo que puede afectar a la correlación entre renta y la tasa de COVID-19. v Ver, por ejemplo, Grantz K.H. et al (2016) Disparities in influenza mortality and transmission related to sociodemographic factors within Chicago in the pandemic of 1918. Proc. Natl. Acad. Sci., 113(48), 13839-13844 i Suhrcke et al (2011) The impact of econonomic crises on communicable disease transmission and control: A systematic review of the evidence. PLoS ONE 6(6) e20724. vi Paulley, N et al. (2006), The demand for public transport: The effects of fares, quality of service, income and car ownership,Transport Policy, 13 (4), pp. 295-306, https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2005.12.004. Asensio, J. (2002), Transport Mode Choice by Commuters to Barcelona’s CBD. Urban Studies, 39 (10), 1881–1895. https://doi.org/10.1080/0042098022000003000 vii Dingel, J., Neiman, B. (2020), How Many Jobs Can be Done at Home?, https://bfi.uchicago.edu/working-paper/how-many-jobs-can-be-done-at-home/ Chiou, L., Tucker, C. (2020), Social Distancing, Internet Access and Inequality, NBER WP 26982, http://www.nber.org/papers/w26982 viii Marmot, M. (2002), The Influence Of Income On Health: Views Of An Epidemiologist, Health Affairs, 21 (2), pp. 31-46, https://doi.org/10.1377/hlthaff.21.2.31. ix Borjas, G. J. (2020), Demographic Determinants of Testing Incidence and COVID-19 Infections in New York City Neighborhoods, NBER WP 26952, http://www.nber.org/papers/w26952. x La tasa de paro es una variable que sólo se dispone de información a nivel provincial a partir de la Encuesta de Población Activa. Sin embargo, sí que se puede obtener del paro registrado por los municipios, información que, combinada con la población potencialmente activa (con edades entre 15 y 64 años) de cada municipio, nos ha permitido construir una ratio que aproxima una medida relativa de la importancia del paro a nivel municipal. xi La información sobre la base imponible declarada en el impuesto sobre la renta 2016 se ha obtenido del Institut d’Estadística de Catalunya (Idescat). xii Recordemos el potencial impacto que puede tener en esta correlación simple efectos de considerar sólo una submuestra de municipios con casos positivos al comienzo del período. En todo caso, a fecha 10 de abril, fecha de referencia en todo el análisis, esta circunstancia tiene un efecto mucho menor.