Una mirada a la desigualdad, pobreza, y bienestar post –covid-19

1. Una mirada a la desigualdad, pobreza, y bienestar post –covid-19

Tendencias Índice de Gini Revisión preliminar en América latina años 1980-2019, y una proyección de Gini para principales economías sudamericanas 2020-2021.

Luis Damián Jungnikel Matamoros.^[1]

Docente y economista.

damianjungnikel@hotmail.com

Lissette Estephania Bustamante Garzón .^[2]

Economista.

 livisette09@gmail.com

• Resumen 

En este trabajo de revisión de datos, como tal, no encontrara análisis profundo de causas o efectos del comportamiento de las variables, es más bien, un ejercicio práctico de observación visual de tendencias con datos reales, del índice de GINI en software varios, en este caso particular en Geogebra. Aunque no se considera un software econométrico especializado, el uso tanto de herramientas de hojas de cálculo y de otros softwares libres en línea, son imprescindibles en análisis profundos posteriores con software especializado. Es así, que abordamos con datos un estudio preliminar de las tendencias de indicadores sociales-económicos, que nos ahorra el trabajo arduo de desarrollar hipótesis de tendencias. En esta investigación de datos preliminares, encontrara, estimado lector, un método amigable que, de replicarlo, le ahorrara tiempo y recursos en sus investigaciones posteriores y profundas. Adelantamos que, la tendencia encontrada en general es pesimista, no obstantes, presentamos dos tipos de proyecciones usando funciones sencillas, de un escenario favorable y otro pesimista. También se encontró evidencia de una secuencia cíclica del comportamiento del indicador del índice de GINI, que históricamente al largo plazo se ajusta a las funciones cubicas e inclusive a las trigonométricas de Seno.

• Abstract. 

 In this data review work, as such, you will not find in-depth analysis of causes or effects of variable behavior, rather, an exercise of visual observation of trends with actual data, of the GINI index in various software, in this particular case in Geogebra. Although not considered specialized econometric software, the use of both spreadsheet tools and other free online software are essential in further in-depth analysis with specialized software. Thus, we approach with data a preliminary study of trends in social-economic indicators, which saves us the hard work of developing trend hypotheses. In this preliminary data research, you will find, dear reader, a friendly method that, to replicate it, will save you time and resources in your subsequent and in-depth research. We anticipate that, the trend found in general is pessimistic, however, we present two types of projections using simple functions, from a favorable scenario and another pessimistic. Evidence of a cyclic sequence of GINI index indicator behavior was also found, historically in the long term conforming to cubic and even trigonometric functions.

• Palabras clave 
• Covid-19
• Pobreza extrema
• Desigualdad en Latinoamérica.
• Índice de GINI Argentina
• Índice de GINI Brasil
• Índice de GINI Chile
• Índice de GINI Colombia
• Índice de GINI Ecuador
• Índice de GINI Perú.

1. Introducción

El impacto generado a raíz de la Covid-19 para las economías en todo el mundo  ha sido negativo , pero ha sido un peso aun mayor para países en vías de desarrollo como son las naciones  latinoamericanas, que ya venían experimentando  decrecimiento económico desde  el 2013 aproximadamente, esto por efectos de la caída de los precios de  los  Commodities, que  terminaron por hundirse  para el 2016, poniendo fin así a una década de bonanza  para la región del sur, y comenzando inexcusablemente una nueva etapa. donde la mayoría de estos   países que tenían una corriente denominada progresista efectuaban ajustes fiscales expansivos convirtiendo al estado en el mayor dinamizador del sistema económico, instauraron una política social de “alta gama” que se vio traducido en, obra pública, beneficios sociales y mayor renta para la clase obrera todo esto en pro de reducir las desigualdades económicas y la pobreza extrema. 

  Cabe destacar que  la reducción sustancial de la pobreza extrema tuvo como principal  mecanismo las transferencias monetarias condicionadas, entre otros tipos de programas de política social,  al ya no tener superávit en las balanzas comerciales, aquellos países que no tenían reservas por considerar que “el mejor ahorro es la inversión” , sumado a que varios fueron víctimas de externalidades negativas, como por ejemplo terremotos ,además de  manifestaciones paralización interna de algunos sectores de la población  (esto especialmente en el 2019), especialmente  países como Ecuador, Bolivia, Colombia y Chile.

Las externalidades negativas más importantes  que se dieron en la región entre 2016 y 2019, obligaron a estos gobiernos a tomar medidas por dos vías,  una  a través de créditos externos con altas tasas  de interés dependiendo el riesgo país, no  todos los casos fueron iguales, y  dos mediante la restricciones presupuestarias ,  manteniendo deuda interna creciente; Estas condiciones limitaron los  presupuesto invertidos en  política social con lo que empezó a generarse un retroceso, en cuanto disminución de la pobreza extrema.

Sumando el problema social y decrecimiento que ya se estaba convirtiendo en crisis, con la llegada y expansión de la pandemia del  Coronavirus en América latina a partir del 30 enero del 2020, tal como es citado por la (OMS, 2020),colapso  la economía de los países en vías de desarrollo, ya que esta pandemia afecto no solo  en  la caída de los precios de las materias primas especialmente el petróleo, sino que produjo una disminución de las exportaciones, por una fuerte caída de la demanda en  diferentes mercados a nivel mundial, también la cuarentena llevada a cabo afecto la demanda interna  por tanto muchas empresas tanto públicas como privadas tuvieron perdidas extraordinarias, que los llevaron a tomar decisiones radicales como el despido masivo de empleados esto tuvo un  efecto directo en la pobreza ya que al momento se habla de mas de 41millones de personas desempleadas en América latina según datos de la (OIT, 2020).

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