DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Pontificia Universidad Católica del Perú DT DECON DOCUMENTO DE TRABAJO 'BONOS’: LECCIONES DE LAS TRANSFERENCIAS MONETARIAS NO CONDICIONADAS DURANTE LA PANDEMIA DE COVID-19 EN PERÚ Nº 534 Pedro Francke y Josue Benites G. DOCUMENTO DE TRABAJO N° 534 'Bonos’: Lecciones de las transferencias monetarias no condicionadas durante la pandemia de COVID-19 en Perú Pedro Francke y Josue Benites G. Abril, 2024 DOCUMENTO DE TRABAJO 534 http://doi.org/10.18800/2079-8474.0534 http://doi.org/10.18800/2079-8474.0534 'Bonos’: Lecciones de las transferencias monetarias no condicionadas durante la pandemia de COVID-19 en Perú Documento de Trabajo 534 @ Pedro Francke & Josue Benites G. Editado: © Departamento de Economía – Pontificia Universidad Católica del Perú Av. Universitaria 1801, Lima 32 – Perú. Teléfono: (51-1) 626-2000 anexos 4950 - 4951 econo@pucp.edu.pe https://departamento-economia.pucp.edu.pe/publicaciones/documentos Encargado de la Serie: Gabriel Rodríguez Departamento de Economía – Pontificia Universidad Católica del Perú gabriel.rodriguez@pucp.edu.pe Primera edición – Abril, 2024 ISSN 2079-8474 (En línea) mailto:econo@pucp.edu.pe file:///G:/Unidades%20compartidas/DECON%20-%20JEFATURA/Mirtha/MIS%20DOCUMENTOS/Documentos%20de%20Trabajo/DT´s%202024/gabriel.rodriguez@pucp.edu.pe 1 'Bonos’: Lecciones de las transferencias monetarias no condicionadas durante la pandemia de COVID-19 en Perú Pedro Francke1 & Josue Benites G.2 Resumen La pandemia de Covid-19 fue particularmente severa en Perú, y junto con las medidas de cuarentena, produjo un choque muy grande en las economías de los hogares. Las transferencias monetarias no condicionadas, conocidas popularmente en Perú como ´bonos´, fueron la principal respuesta de protección social del gobierno, con grandes implicaciones para la evolución de la pandemia, la economía y la pobreza. Estas transferencias se dieron en un contexto en el que se necesitaba una respuesta rápida y masiva al shock sanitario, social y económico de la pandemia, partiendo de una red de seguridad social bastante limitada a pesar del buen desempeño macroeconómico y macrofiscal del Perú. Nuestro análisis muestra que estas transferencias incondicionales supusieron un cambio significativo en la política de protección social, pero tardaron mucho tiempo en realizarse y su cuantía fue demasiado baja, lo que limitó su impacto. Las principales lecciones son que: i) la baja densidad de la red de protección social peruana dificultó una respuesta adecuada a la emergencia sanitaria y social, ii) la definición de estrategias de focalización vs. universalización en protección social debe basarse en objetivos más amplios que la mera reducción de la pobreza, incluir los objetivos de salud y gobernabilidad democrática, y debe situarse en el contexto amplio del impacto de las diversas políticas de gasto público e ingresos en toda la distribución del ingreso, iii) una vez definida la orientación hacia políticas más universalistas, fue posible avanzar rápidamente, en ausencia de restricciones fiscales significativas y aprovechando las capacidades existentes de diversos organismos públicos y de la red del sistema financiero. Palabras claves: Transferencias monetarias no condicionadas; COVID-19; Desigualdad; Pobreza; Perú Código JEL: I30; I38; H53 1 Profesor Principal del Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú – PUCP. Autor para correspondencia. Correo electrónico de contacto: pfranck@pucp.edu.pe. https://orcid.org/0000-0003-4797-1587 2 Bachiller en Ciencias Sociales con mención en Economía por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Correo electrónico de contacto: jbenitesg@pucp.edu.pe 2 Abstract The Covid-19 pandemic was particularly severe in Peru, and together with the quarantine measures, produced a very large shock on household economies. Unconditional cash transfers, popularly known in Peru as “bonos”, were the main social protection response of the government, with big implications for the evolution of the pandemic, economy, and poverty. These transfers were provided in a context when a rapid and massive response to the sanitary, social, and economic shock of the pandemic was needed. However, this household support was urgent while Peru had a social safety net that has quite limited despite Peru's good macroeconomic and macro-fiscal performance. Our analysis shows that these unconditional transfers made a significant change in the social protection policy but its delivery took too long and its amount was too low, limiting their impact. The main lessons are that: i) the low density of the Peruvian social safety net hindered an adequate response to the health and social emergency, ii) the definition of targeting vs. universalization strategies in social protection should be based on broader objectives than just poverty reduction (including health and democratic governance objectives) and should be placed in the broad context of the impact of the various public expenditure and income policies throughout the income distribution, iii) once the orientation towards more universalist policies had been defined, it was possible to move forward quickly, in the absence of significant fiscal constraints and taking advantage of the existing capacities of various public agencies and the financial system network. Keywords: Unconditional cash transfers; COVID-19; Inequality; Poverty; Peru JEL Code: I30; I38; H53 3 1 INTRODUCCIÓN A inicios del año 2020, el Perú era visto mayoritariamente a la luz del rápido crecimiento económico alcanzado entre 2004 y 2015 y de una fortaleza macrofiscal expresada en un nivel muy bajo de deuda pública (véase, por ejemplo, FMI 2020; Bonato 2019). A pesar de esos logros, la pandemia de Covid 19 tuvo en el Perú el trágico resultado de la tasa de mortalidad más alta del mundo según la OMS (Msemburi et al., 2023, para una explicación ver Loewerson, Villar & Francke 2024). La pandemia, junto con las medidas de restricción de movilidad que simplificamos bajo el nombre de 'cuarentena', significó un choque económico muy fuerte, expresado en una caída del PIB de 11% en 2020 (-30% en el segundo trimestre de ese año) y un aumento de la pobreza de casi 10 puntos porcentuales, alcanzando 30.1% en 2020 (INEI, 2021). Dada la magnitud del choque, la principal medida gubernamental para apoyar las economías familiares fueron los llamados "bonos" o transferencias. Apenas un día después del anuncio de la primera cuarentena de quince días, el 15 de marzo de 2020, el gobierno anunció estas transferencias, limitadas a quienes calificaban como pobres según el SISFOH -Sistema de Focalización de Hogares- y que además residían en zonas caracterizadas como emergencia sanitaria según el Ministerio de Salud. Unas semanas más tarde, cuando el gobierno anunció la extensión de la cuarentena, se anunció un segundo "bono", que se dijo que sería "universal". En total, durante 2020-2021, se entregarían seis "bonos", llegando al 83% de los hogares pobres y al 77% de los hogares vulnerables a nivel nacional. Los "bonos" para el primer año de la pandemia recibieron recursos equivalentes a S/11,776 millones - 1.67% del PIB del 2020 -; mientras que, durante el segundo año de pandemia, S/5,902 millones - 0.68% del PIB 2021 -. Lo que sigue de este texto tiene seis secciones adicionales. En la segunda parte se recuerdan las principales características de la pandemia y de la economía durante los años 2020 y 2021. En el tercer apartado se detalla qué características tenían los 'bonos' y qué cobertura alcanzaron, y en la cuarta parte se analiza el impacto y las limitaciones de los 'bonos' dentro de la estrategia de control de la COVID-19. A continuación, se realiza un análisis desde el punto de vista macroeconómico, respondiendo a la pregunta de si fueron excesivas porque pusieron en riesgo la estabilidad macrofiscal y si fueron insuficientes dada la dinámica recesiva que se vivió. En la penúltima sección se analizan los ´bonos´ en relación con la política de protección social peruana, a partir de las limitaciones que tuvo, las necesidades que existían y las lecciones extraídas para el futuro. En la última parte se incluye un breve resumen y conclusiones. 4 2 CONTEXTO PERUANO: PANDEMIA COVID-19 Y ECONOMÍA DURANTE 2020-2021 La pandemia de Covid-19 fue extraordinariamente severa en el Perú; la mortalidad derivada de la pandemia, medida como "exceso de muertes" -la diferencia entre el total de muertes estimadas y las muertes esperadas según tendencias previas- alcanzó 873 por cada 100.000 personas en el Perú de forma acumulada durante 2020-2021, el valor más alto en la comparación de la OMS de 194 países (Msemburi et al., 2023). Perú se vio gravemente afectado por la pandemia durante las dos primeras olas, de marzo de 2020 a abril de 2021 (figura 1). La primera ola comenzó a principios de marzo de 2020, alcanzó su punto máximo entre mayo y septiembre y se saldó con 92.639 muertes. La segunda ola comenzó a mediados de diciembre de 2020, alcanzó su punto máximo entre febrero y junio de 2021 y causó 107.805 muertes. En octubre de 2021, comenzó una tercera ola de COVID-19 junto con un aumento inicial en las tasas de vacunación. A pesar del elevado número de casos registrados, la tasa de mortalidad ha sido significativamente menor, con 11.798. Las olas posteriores de COVID-19, con una mayor cobertura de vacunación, han dado lugar a tasas de mortalidad aún más bajas. Por lo tanto, nuestro análisis se centrará en los años críticos de 2020 y 2021. Figura 1. Casos confirmados y muertes por COVID-19 por ola pandémica en Perú. Nota: Los cálculos se basan en datos hasta el 17/01/2023. Fuente: Francke y Benites (2023). En la siguiente tabla 1 se muestra un resumen por trimestres de los principales indicadores de salud, económicos y de pobreza, revelando una caída muy fuerte del PBI y aumento de la pobreza y vulnerabilidad en el segundo trimestre de 2020 y la recuperación diferenciada de estos indicadores en los trimestres siguientes. 5 Tabla 1. Principales indicadores trimestrales 2020-2021 Fuente: Estimación propia en base a INEI (2021, 2022) - ENAHO 2020/2021, Reserva Central Banck del Perú – Estadísticas (2024), MINSA (2020a, 2020b) El PIB peruano cayó 11,0% durante el 2021, se recuperó 13,4% en 2021 y para diciembre del 2021 ya mostraba un nivel 3,0% superior al de diciembre del 2019. En comparación con la región, durante el 2020, Perú fue uno de los países con mayor caída del PIB y, a pesar de ello, tuvo una rápida recuperación en el 2021 (ver figura 2) gracias a las políticas monetarias y fiscales expansivas y con un proceso de vacunación que amplió fuertemente su cobertura hacia el segundo semestre del año. Si agrupamos los países según el resultado de la variación del PIB a 2021, tenemos tres grupos: países con niveles de PIB desde el inicio de la pandemia por debajo de los niveles de 2019 (Argentina y Bolivia), países que produjeron un poco más en 2021 que en 2019 (Brasil y Perú) y países con crecimiento moderado en 2021 (Chile y Colombia). Periodo COVID-19 Casos confirmados COVID-19 Muertes confirmadas PIB (variación porcentual respecto al mismo trimestre de 2019) Población en situación de pobreza (%) Población en situación de vulnerabilidad monetaria (%) 2020 Q1 1,317 181 -3.5 18.6 52.9 2020 Q2 299,568 38,959 -30.0 44.2 77.6 2020 Q3 544,462 44,606 -8.6 34.9 72.1 2020 Q4 177,263 11,585 -1.3 24.3 61.5 2021 Q1 565,133 50,511 0.7 28.9 64.5 2021 Q2 486,117 47,524 -0.4 25.2 60.2 2021 Q3 125,363 6,471 2.0 24.8 59.2 2021 Q4 131,252 3,456 2.0 24.6 58.2 6 Figura 2. Nivel mensual del PIB 2020-2022 (2019 = 100%). Fuente: Elaboración propia en base a Banco Central de Reserva del Perú – Estadística. Durante 2020 la pobreza monetaria aumentó considerablemente, aumentando 9,9 puntos porcentuales en comparación con 2019, alcanzando el nivel de 30,1%, disminuyendo parcialmente. en 2021, cuando la pobreza alcanzó la tasa del 25,9%. Aunque existen diversas estimaciones sobre la desigualdad, la Encuesta de Percepción de la Desigualdad establece que el 60% de los peruanos cree que la brecha entre ricos y pobres ha aumentado en 2020 y 2021, mientras que solo el 15% cree que ha disminuido (OXFAM e IEP, 2022). Las estimaciones de De Rosa et al. (2022) muestran un fuerte aumento de la desigualdad en 2020, confirmado por Flores y Zúñiga- Codero 2023. El aumento de la pobreza hasta 2021, a pesar de la recuperación del PBI mundial, está asociado a que durante la pandemia hubo diferentes niveles de afectación y recuperación entre los diversos sectores económicos. La agricultura y la pesca mantuvieron permanentemente los niveles de producción por encima de los niveles previos a la pandemia en 2020-2021; el comercio, la minería y los hidrocarburos, y los servicios tuvieron niveles de producción permanentemente inferiores a los registrados en 2019; mientras que la construcción, la electricidad y el agua, y la manufactura pasaron de disminuir durante 2020 a superar los niveles de producción previos a la pandemia durante 2021. La pobreza aumentó fuertemente en el segundo trimestre de 2020 (ver tabla 2) entre los hogares encabezados por personas que no forman parte de la población económicamente activa: no PEA (33%), desempleados (36%) y empleo informal (44%). Quienes tenían un empleo formal ya tenían menores niveles de pobreza antes de la pandemia (INEI, 2022) y, aunque la pobreza también aumentó entre ellos, lo hizo en menor medida que los demás grupos, reflejando que el trabajo formal ofrecía cierto nivel de protección económica frente a esta emergencia a pesar de que medidas como la 7 "suspensión perfecta" que facilitaron que los empleadores dejaran de pagarles su remuneración en se estableció una base temporal3. Tabla 2. Perú 2020-2021: Incidencia de la pobreza monetaria en los hogares según situación laboral del jefe de hogar (Porcentaje de hogares) Periodo Nacional No PEA Desempleado Empleo formal Empleo informal 2020 Q1 14% 14% 9% 3% 19% 2020 Q2 35% 33% 36% 12% 44% 2020 Q3 27% 25% 28% 9% 34% 2020 Q4 19% 13% 19% 6% 24% 2021 Q1 22% 20% 25% 7% 27% 2021 Q2 19% 16% 26% 5% 25% 2021 Q3 19% 17% 34% 6% 23% 2021 Q4 20% 15% 24% 8% 25% Fuente: Francke et al. (2023) con base en INEI – ENAHO 2020/2021. Entre 2019 y 2020, la pobreza aumentó de 14.6% a 26.0% en las ciudades y de 40.8% a 45.7% en el campo (ver tabla 3). Así, mientras que el número de pobres aumentó en las ciudades en 2.900.000 personas, en las zonas rurales aumentó en 300.000. Nueve de cada diez nuevos pobres se encontraban en las ciudades, lo que se explica por la evolución diferenciada de la producción y el empleo entre los sectores productivos urbanos y aquellos que se ubican mayoritariamente en las zonas rurales, como la agricultura. En el primer período trimestral de la pandemia, el aumento de 21 puntos de la pobreza en Lima es algo menor que en las zonas rurales, donde la pobreza sube 22 puntos. Posteriormente, la reducción de la pobreza entre las olas 1 y 2 (segundo y tercer trimestre de 2020) fue mayor en las zonas rurales. La segunda ola de la pandemia tuvo lugar entre diciembre de 2020 y marzo de 2021 con una tasa de mortalidad aún más alta que la primera, golpeó cuando la pobreza ya había aumentado pero implicó aumentos de la pobreza de menor magnitud. En el segundo semestre de 2021, el aumento de los precios de los combustibles y fertilizantes fue un golpe significativo para los pequeños agricultores. Tabla 3. Perú 2020-2021: Incidencia de la pobreza monetaria en los hogares por zona de residencia del hogar (Porcentaje de hogares) 3 Un análisis más detallado basado en una aproximación econométrica de los diferentes niveles de choque entre hogares según el empleo del jefe de hogar se puede ver en Francke y Benites (2023). 8 Periodo Nacional Lima Metropolitana Resto urbano Rural 2020 Q1 14% 11% 11% 28% 2020 Q2 35% 32% 29% 50% 2020 Q3 27% 24% 23% 40% 2020 Q4 19% 16% 15% 30% 2021 Q1 22% 23% 16% 35% 2021 Q2 19% 15% 17% 31% 2021 Q3 19% 18% 14% 29% 2021 Q4 20% 16% 16% 32% Fuente: Francke et al. (2023) con base en INEI – ENAHO 2020/2021. 3 "BONOS": UNA BREVE DESCRIPCIÓN DE SUS CARACTERÍSTICAS Y ALCANCE Los 'bonos' o transferencias monetarias no condicionadas, fueron una de las medidas políticas más importantes durante la pandemia, con una alta exposición en el discurso político y la discusión pública desde el principio. 3.1 'BONOS' A LO LARGO DEL TIEMPO Y SUS CARACTERÍSTICAS En respuesta a la pandemia de COVID-19, el 15 de marzo de 2020, el gobierno decretó un estado de emergencia nacional, limitando severamente la movilidad de las personas (la llamada cuarentena, inicialmente por 15 días según el DS 044-2020-PCM). Al día siguiente se publicaron decretos adicionales, entre ellos el Decreto de Urgencia 072-2020 con "medidas para la protección económica de los hogares vulnerables frente al riesgo de propagación del covid-19" que en su artículo 2 establece el "otorgamiento de subsidio monetario en el marco de la emergencia sanitaria por COVID-19" de manera "excepcional y por única vez" de 380 soles (100 USD aproximadamente). Estas transferencias debían realizarse "a favor de hogares en condiciones de pobreza o pobreza extrema de acuerdo con el Sistema de Focalización para Hogares que se ubican en las zonas geográficas de mayor vulnerabilidad sanitaria definidas por el Ministerio de Salud (MINSA)". De acuerdo con el Decreto, el Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (MIDIS) debía aprobar el registro de hogares beneficiarios en un plazo de 2 días. A finales del mismo mes (28 de marzo4), al extender la cuarentena por quince días, el presidente Vizcarra anunció un segundo "bono", que poco después diría que sería "universal".5 4 Gobierno otorgará segundo bono a familias vulnerables, El Peruano - https://elperuano.pe/noticia/93589- gobierno-otorgara-un-segundo-bono-a-las-familias-vulnerables 5 https://cnnespanol.cnn.com/2020/04/23/alerta-peru-el-presidente-vizcarra-anuncia-entrega-de-bono- universal-a-las-familias/ 9 En total, entre marzo de 2020 y marzo de 2022 se otorgaron seis ´bonos´, de diferentes montos y condiciones. En la siguiente tabla 4 se presenta una descripción resumida de los mismos. El principal cambio que hay que tener en cuenta es que al principio de la pandemia el ´bono´ fue una pequeña transferencia de cobertura estrechamente focalizada, política que se cambió con dos 'bonos' inmediatamente posteriores dirigidos a aumentar la cobertura, y luego se cambió la política por lo que se llamó bonos "universales" (que debieran ser llamados más precisamente “de amplia cobertura” ya que no eran para la totalidad de la población). 1 0 Tabla 4. Transferencias monetarias no condicionadas a los hogares en respuesta a la COVID-19, 2020-2021 Bono Entidades a cargo Excluye a los beneficiarios de "bonos" anteriores La pobreza o pobreza extrema en el SISFOH como criterios aplicables Programas sociales prepandemia incluidos (*) Criterios adicionales Decreto de Urgencia Monto (S/) Presupuesto asignado (millones de S/) Yo me quedo en casa MIDIS No Sí No Mayor vulnerabilidad sanitaria por zona de residencia 027-2020, 044-2020 7601/ 2,092 Bono Independiente MTPE Sí No No Hogares con trabajadores autónomos vulnerables 033-2020, 036-2020 7601/ 596 Bono Rural MIDIS Sí Sí No Residir en zonas rurales 042-2020 760 836 Bono Familiar Universal MIDIS & MTPE Sí Sí Yes Hogares con miembros que no están dados de alta en nómina2/ 052-2020, 098-2020, 116-2020 760 8,252 Bono 600 MIDIS No Sí Sí Hogares con miembros que no están inscritos en nómina2/ si ningún miembro no tiene un ingreso mensual superior a S/3.000 según datos administrativos 010-2021, 023-2021 600 2,901 Yanapay3/ MIDIS No Sí Sí Hogares con miembros que no están inscritos en nómina2/ si ningún miembro no tiene un ingreso mensual superior a S/3.000 según datos administrativos 080-2021 350 3,001 Notas: (*) Pensión 65, Juntos y/o Contigo. 1/. Inicialmente, era un monto de S/ 380, pero se incrementó con un segundo bono del mismo monto. 2/. Salvo en el caso de pensionistas y modalidad formativa.3/. Adicionalmente, se entregó un monto extra de S/ 350 a aquellos hogares conformados por una sola persona mayor de edad y un menor de edad, a excepción de los beneficiarios de PRONABEC, Juntos, Pensión 65 y/o Contigo. Fuente: Elaboración propia a partir de decretos de urgencia relacionados con los bonos. 11 3.2 COBERTURA DE LOS "BONOS" Durante los dos primeros años de la pandemia, según información de ENAHO6, el 82,9% de los hogares en situación de pobreza, el 77% de los hogares vulnerables no pobres y el 55,4% de los hogares no vulnerables recibieron al menos uno de estos "bonos" gubernamentales (ver figura 3). Figura 3. Distribución de los hogares beneficiarios de "bonos" COVID-19 durante 2020-2021 según zona de residencia y condición de vulnerabilidad monetaria En una comparación internacional temprana, hasta julio de 2020, Blofield et al. (2020, p. 25), encontró que de diez países estudiados, Perú era el que tenía el menor porcentaje de niños amparados por programas de transferencia condicional que recibían ayuda contra el covid a través de esta vía, con un 15% de cobertura frente al 62% en Brasil y Bolivia. 6 Encuesta Nacional de Hogares. Estimaciones de las preguntas "En los últimos 3 años su hogar ha sido beneficiario de _____". https://www.zotero.org/google-docs/?kiuO49 12 Durante el periodo 2020-2021, los 'bonos' mantuvieron limitaciones en su cobertura, diferenciadas entre zonas rurales y urbanas (ver figura 4). Durante 2020, solo el 71,8% de los hogares urbanos había recibido alguno de los 'bonos'. Solo el 62.5% de los hogares urbanos vulnerables no pobres recibieron esta ayuda. Figura 4. Distribución de los hogares beneficiarios de "bonos" COVID-19 durante 2020-2021 según zona de residencia, condición de vulnerabilidad monetaria y año La brecha de cobertura entre las zonas rurales y urbanas persiste durante el segundo año de pandemia. Entre los pobres monetarios, en las zonas urbanas, el 83.9% de los hogares pobres habían recibido algún tipo de asistencia monetaria; y, en las zonas rurales, la ayuda estuvo presente en el 95.8%. De los hogares no pobres en condiciones de vulnerabilidad monetaria, en las zonas urbanas, el 80.6% recibió al menos uno de los 'bonos'; en el área rural el 93.1% lo hizo. 3.3 TRASLAPES Y GESTIÓN PÚBLICA DE LA ENTREGA DE 'BONOS' Con base en la ENAHO comparamos la fecha de emisión de los respectivos decretos con las respuestas de los hogares en relación con cuándo recibieron los "bonos". Los "bonos" de la primera ola de 2020 tardaron en promedio 1.4, 3.1 y 2.4 meses en entregarse - fueron los tres primeros 'bonos' denominados "Yo me quedo en casa", "Bono Independiente" y "Bono Rural", respectivamente. Por otro lado, el "Bono Familiar 13 Universal" tardó 4.1 meses en entregarse en promedio desde su anuncio, mientras que los bonos de 2021, "Bono 600" y "Yanapay" tardaron 1.5 y 1.6 meses, respectivamente. En relación con las dificultades de los bonos, un tema importante fue la información desactualizada del Padrón General de Hogares7, producido por el Sistema de Focalización de Hogares – SISFOH y que sirve para la entrega de varios programas sociales. Este registro se estableció como base para la entrega de los bonos desde el primer decreto al respecto, DU 027-2020. Pero sus datos estaban desactualizados y no reflejaban la verdadera condición socioeconómica de los hogares en muchos casos, lo que generaba fallas en la focalización. Además, según la Defensoría del Pueblo, se detectaron algunos casos de autoridades locales y/o responsables de las Unidades de Registro Local, que recopilaban información para el Padrón General de Hogares, quienes accedieron a bonos entregados a la población en condiciones de pobreza o pobreza extrema. Cozzubo et al. (2021) destacan los desafíos en la distribución de bonos a hogares empobrecidos y vulnerables, así como a trabajadores por cuenta propia que ganan menos de 1200 soles. Estos desafíos se atribuyen a la desactualización de los registros administrativos, la baja intermediación financiera y las dificultades logísticas. Diversos documentos de la Defensoría del Pueblo8 para el periodo 2020-2021 recuerdan otras problemáticas como (i) la exclusión de hogares que cumplen con los requisitos de los bonos y poblaciones en condiciones de vulnerabilidad como las comunidades indígenas, (ii) dificultades operativas (trámites, información desactualizada, ejecución de cobranzas, suplantación en el cobro de bonos, por ejemplo), (iii) problemas para garantizar la entrega respetando los aspectos de salud y gestión intercultural, y (iv) problemas con las campañas de información para la recolección de bonos. 4 "BONOS" Y LA LUCHA CONTRA LA PANDEMIA Dada la velocidad del contagio de COVID-19 y la provisión de medidas de cuarentena y otras restricciones de movilidad, la velocidad de reacción a la pandemia fue crucial. Los 'bonos' se justificaron en base a dos objetivos: aliviar la pobreza y reducir la urgencia de muchas familias de romper las reglas de cuarentena y aislamiento debido a la necesidad de obtener ingresos para alimentarse. Dos de los primeros estudios sobre la pandemia respaldan estas ideas. Cozzubo et al. (2021) enfatizan que el cumplimiento de las medidas de cuarentena depende no solo de las regulaciones 7 Revisar Defensoría del Pueblo (2020). 8 Disponible en https://www.defensoria.gob.pe/buscador/ https://www.zotero.org/google-docs/?G4f3Dl 14 administrativas, sino también de los incentivos y costos para los hogares. De manera similar, Jaramillo y López (2021) argumentan que el gobierno debía utilizar sus recursos para apoyar los medios de vida de los hogares más afectados ante la pérdida masiva de empleos causada por la pandemia, destacando que esto también puede aumentar el cumplimiento de las políticas de aislamiento, particularmente entre los hogares endeudados. La pregunta es si en términos de cobertura, rapidez de entrega y cantidad fueron suficientes en la lucha contra la pandemia: ¿Fue un problema crítico para prevenir la propagación del COVID-19, problemas de retraso, baja cobertura y cantidad limitada de "bonos" para las familias? 4.1 COBERTURA DE 'BONOS' Y LA EVOLUCIÓN DE LA PANDEMIA El primer bono de la pandemia, 'Yo me quedo en casa', tuvo una cobertura del 36,4% entre los hogares pobres, del 31,8% entre los hogares vulnerables no pobres y del 19,0% entre los hogares no vulnerables (ver figura 5). Es decir, en los meses críticos de la pandemia, cuando estuvo vigente la primera cuarentena, que fue bastante dura porque el distanciamiento físico era un punto crítico para frenar y reducir los contagios y la situación significó un golpe económico muy fuerte a los hogares, la cobertura de esta ayuda económica a las familias fue relativamente baja. En cuanto a los bonos que siguieron al 'Yo me quedo en casa', que se denominaron 'Bono Independiente' y 'Bono Rural', tuvieron bajos niveles de cobertura en todas las condiciones de vulnerabilidad monetaria. En otras palabras, los dos primeros bonos adicionales que buscaban abordar el problema de la baja cobertura no lograron resolver ese problema. Solo el último bono del primer año de pandemia, el 'Bono Familiar Universal' llegó a otro 48,1% de hogares en situación de pobreza, 44,1% de hogares vulnerables no pobres y 26,4% de hogares no vulnerables, lo que permitió lograr una amplia cobertura, pero solo llegó a las familias cuando la primera ola ya había terminado dejando un número muy elevado de fallecidos. 15 Figura 5. Cobertura de bonos COVID-19 según vulnerabilidad monetaria a nivel de hogar durante 2020-2021 a nivel nacional. En relación con el primer bono de 2021, denominado 'Bono 600', aprobado cuando la segunda ola ya golpeaba con fuerza, estuvo presente en el 41,5% de los hogares pobres, el 38,7% de los hogares vulnerables no pobres y el 30,7% de los hogares no vulnerables, una cobertura mediana. Durante este período, hubo condiciones de cuarentena solamente en territorios delimitados, con restricciones a la movilidad y a la apertura de negocios. Solo con el último bono de 2021, el bono 'Yanapay', lanzado tras la segunda ola y entregado durante la tercera, cuando el riesgo de mortalidad ya había retrocedido y estaba en fuerte caída gracias a una rápida campaña de vacunación, se logró esa amplia cobertura. Este bono llegó al 74,0% de los hogares en situación de pobreza, al 69,3% de los hogares vulnerables no pobres y al 49,8% de los hogares no vulnerables. El contagio de Covid-19 fue mucho más rápido y mayor en las zonas urbanas, mientras que en las zonas rurales la menor aglomeración y la mayor distancia entre familias contribuyeron a frenar el contagio. Por lo tanto, es importante analizar cómo fue la cobertura de los 'bonos' a lo largo del tiempo en las zonas urbanas. Esto se puede ver con mayor detalle para cada 'bono', presentado en la figura 6. El primer bono anunciado, el bono 'Yo me quedo en casa', en las zonas urbanas alcanzó solo al 47,7% y al 38,5% de los hogares pobres y vulnerables no pobres, respectivamente. Recordemos que este fue el primer auxilio en 16 el momento más crítico de la cuarentena, caída del PBI, del empleo y de los ingresos familiares, pero no se llegó ni a la mitad de los grupos empobrecidos. Le siguió el 'Bono Independiente', que estuvo presente en las zonas urbanas en el 5,4% de los hogares pobres y en el 7,3% de los hogares vulnerables no pobres, buscando ampliar la cobertura del primer bono pero con poco alcance. Le siguió, todavía en la primera oleada, pero hacia el final de la ola el 'Bono Rural', que llegó al 25,2% de los hogares pobres rurales, pero solo al 3,3% de los hogares pobres urbanos. Por lo tanto, la cobertura urbana de los 'bonos' durante la primera ola fue bastante limitada en las zonas urbanas, donde la pandemia estaba más extendida y la pobreza golpeaba duramente. Figura 6. Cobertura de bonos COVID-19 según vulnerabilidad monetaria y área de residencia a nivel de hogar durante 2020-2021 Por el lado del 'Bono Familiar Universal', en las zonas urbanas cubrió un tercio de los hogares pobres y vulnerables no pobres. En 2021, el 'Bono 600' llegó al 44,5% de los hogares pobres y al 38,3% de los hogares vulnerables no pobres de las zonas urbanas. Por último, el bono 'Yanapay' cubrió al 70,0% de los hogares pobres y al 65,6% de los hogares vulnerables no pobres de las zonas urbanas. En síntesis, durante los dos primeros años de la pandemia la ayuda económica estuvo presente en más del 90% de los hogares rurales en situación de pobreza, una amplia cobertura, apoyada en gran medida 17 por los programas preexistentes Juntos y Pensión 659. Pero en las zonas urbanas, los pobres fueron significativamente desatendidos en la primera etapa de la pandemia, cuando el empleo y los ingresos estaban más reducidos, y era más necesario brindar apoyo para apoyar el cumplimiento de la cuarentena y las restricciones de movilidad y distanciamiento. Estas debilidades se superaron significativamente en 2021, pero llegaron en un momento en el que proporcionaban un apoyo económico necesario pero ya eran irrelevantes en términos de control de contagios porque entonces la segunda ola ya había pasado su pico. 4.2 EL RETRASO EN LA ENTREGA DE LOS "BONOS" Y LA PANDEMIA Durante las etapas iniciales de la pandemia, se implementó una cuarentena estricta. De acuerdo con Cozzubo et al. (2021), al 8 de abril, solo el 66,1% (1.818.000) de los 2.750.000 hogares a los que se destinó el primer bono habían recibido el primer pago, según informaron fuentes oficiales. El 11 de abril, el gobierno anunció que las personas que aún no han recibido el primer pago lo recibirán en dos cuotas, durante el primer y segundo semestre del año. 9 Hay que recordar que uno de los criterios para acceder a los bonos 2020-2021 fue la condición de pobreza o pobreza extrema según el SISFOH (Juntos tiene el mismo requisito, mientras que la Pensión 65 tiene la condición de pobreza extrema). Además, se incluyó explícitamente a los programas Juntos, Pensión 65 y Contigo como grupos beneficiarios de los bonos 'Bono Familiar Universal', 'Bono 600' y 'Yanapay'. 18 Figura 7. Promedio móvil a 14 días de casos confirmados COVID-19 por millón de personas y rango de entrega de bonos durante 2020-2021. Nota: Rango de colores representa el inicio (fecha de publicación del Decreto de Emergencia) y máximo periodo de entrega. Fuente: Elaboración propia en base datos del INEI - ENAHO 2020-2021 y Minsa – Casos positivos de COVID-19. Posteriormente, como se puede observar en la figura 7, los dos 'bonos' que buscaban ampliar la cobertura, no llegaron a la mayoría de los beneficiarios hasta julio-agosto de 2020, cuando los contagios se habían apoderado de muchos y ya se habían alcanzado altos niveles de mortalidad. La aprobación del 'Bono Familiar Universal' bajo una concepción diferente, enfatizando una mayor cobertura, fue aún más lenta: tardó más en aprobarse y aún más en entregarse, por lo que cuando llegó a la mayoría de beneficiarios ya la primera ola de Covid19 estaba en franco declive y no fue efectiva en términos de reducción de contagios. A diferencia de Bolivia, Blofield et al. (2020) encontraron que el programa de Perú tardó más en llegar a sus destinatarios. Cozzubo et al. (2021) señalaron que, en Perú, la distribución del primer bono se completó solo después de 5 meses mientras que en Brasil, los bonos mensuales se distribuyeron a dos tercios de la población durante 5 meses, con una extensión hasta finales de 2020 con la mitad del monto inicial del bono. En resumen, ¿qué podemos decir sobre el retraso en la entrega de los distintos "bonos"? El primer bono se distribuyó con un lapso de 1.4 meses, lo que parecía largo en su momento, pero 2 años después no se había podido reducir; sin embargo, hay que tener en cuenta que el primer 'bono' fue "focalizado" y con 19 poca cobertura urbana mientras que los segundos fueron "universales". El segundo y el tercer "bonos", que buscaban ampliar la cobertura de ese bono en forma de parches adicionales, fueron más lentos en su entrega, porque hubo que organizar nuevas bases de datos de beneficiarios. El "Bono Familiar Universal", el primero que intentó lograr una cobertura más amplia, fue el más lento, nuevamente debido a las dificultades para compilar la base de datos de hogares correspondiente. Podríamos descartar la hipótesis de que la dificultad era la transferencia de dinero en sí, ya que el 'bono’ Yanapay se otorgaba de forma individual y por lo tanto el número de beneficiarios era cercano a tres veces el "Bono Familiar Universal", a pesar de lo cual su entrega tardaba mucho menos. 4.3 DISCUSIONES SOBRE "BONOS" Y LA LUCHA CONTRA LA PANDEMIA Situándonos en el momento del inicio de la pandemia, un balance rápido hecho a una semana de iniciado la cuarentena indicó que "se ampliará la ayuda de 380 soles de las 2 millones 700 mil familias del primer censo a otras 500 mil más (...) Todavía no es mucho. En el Perú hay más de 7 millones de trabajadores independientes, a los que hay que sumar otros 3 millones de asalariados informales. Con la cuarentena, la mayoría de ellos dejaron de tener ingresos. La reciente encuesta urbana de IPSOS indica que el 35% de la PEA (que no incluye amas de casa, estudiantes y jubilados) ha perdido su empleo. Eso suma casi 5 millones de trabajadores que ahora no tienen ingresos"(Francke, 2020b). Se ha discutido si ese empobrecimiento, que no logró ser contrarrestado por los bonos’, fue un factor detrás de la ruptura real de la cuarentena, incluida la de los ´caminantes´ o ´retornantes´ que, contraviniendo la disposición del gobierno de impedir el tránsito entre provincias, comenzaron a trasladarse desde Lima y otras grandes ciudades hacia sus provincias10. Cozzubo et al. (2021) informan que después de que la tasa de contagio del virus en las personas se había controlado en mayo, "esta tasa aumentó rápidamente en la medida en que los casi 2 millones de hogares (alrededor de 7,5 millones de personas) que no habían recibido el Bono y que ya no tenían dinero (el nivel de ahorro es muy bajo y las posibilidades de ayuda son limitadas porque el shock afecta a toda la población) para comprar productos de primera necesidad y que no habían recibido nada del Estado, rompieron la cuarentena para generar ingresos en los mercados y en las calles". Si estos autores parecen referirse a un aumento de la movilidad local, Fort et al. (2021) analizaron el fenómeno de los retornantes: "las principales razones para abandonar la migración urbana son la falta de recursos (55%) y el miedo al contagio de COVID-19 (38%)", estimando 10 Un ejemplo de ello lo encontramos en TVPerú (2020). https://www.zotero.org/google-docs/?XdVdts 20 entre 218 mil y 278 mil retornados. En su análisis, "a pesar de la ayuda económica brindada por el gobierno con bonos de US$220, para muchas familias este monto fue insuficiente (...) Ante esta situación, que afectaba principalmente a los hogares de bajos ingresos de las zonas más pobres de la capital y de otras ciudades, muchos de ellos se vieron en la necesidad de emprender una migración de retorno a sus lugares de origen donde pudieran encontrar mejores condiciones para enfrentar la crisis". Así, la baja cuantía de los bonos también habría sido un factor tras el fenómeno de los 'retornados', una migración masiva de un cuarto de millón de personas desde las principales ciudades hacia las provincias, lo que a su vez amplió los contagios en términos geográficos y sociales. La extrema necesidad económica de las familias las habría obligado a romper la cuarentena, salir a las calles y/o desplazarse a tras regiones, con el problema de que algunas de ellas llevaban consigo el virus; los ‘bonos’ debido a sus características no lograron contrarrestar este empobrecimiento masivo. Una discusión adicional puede tener lugar frente a la idea de que el gobierno debería haber distribuido alimentos, en lugar de 'bonos', durante la cuarentena. Por ejemplo, Jaramillo y López (2021) indican que "Un punto de debate (...) debería ser si los bonos en el futuro deben tomar la forma de asistencia alimentaria como se hace en otros países, como Estados Unidos", dicen porque "nada asegura que esto se traduzca en un aumento del gasto, sino más bien en un aumento del ahorro y el pago de la deuda, y por lo tanto no incentiva a los beneficiarios a practicar el distanciamiento social". Hay varias razones para preferir las transferencias de efectivo en general, y específicamente durante una emergencia como la pandemia, siendo una de las más importantes la entrega de dinero mucho más fácil y rápida a través del sistema bancario. Otros argumentos son (i) no se echa a perder, no caduca, no tiene problemas de calidad y no puede tener mal sabor y no ser aceptado, (ii) funciona en todas las realidades, (iii) distribuir alimentos requiere tener a miles de personas contratadas por el Estado con cientos de camiones y puntos de distribución, lo cual es logísticamente muy complejo y difícil, (iv) el dinero evita el problema de la corrupción en la compra de alimentos. Por otro lado, el reparto de alimentos no aseguraría que haya un aumento del gasto total, dado que los hogares pueden reaccionar a esas entregas reduciendo o reorientando su consumo. 5 BONOS Y MACROECONOMÍA 5.1 REVISIÓN DE LA SITUACIÓN MACROECONÓMICA DURANTE 2020-2021 El análisis de los bonos de los hogares, en términos de su cobertura y cuantía, debe relacionarse con la política fiscal. Aunque, como hemos visto, un argumento esencial a favor de los bonos a las familias era 21 mantener el distanciamiento social y contener la pobreza, estos dos objetivos deben ser evaluados junto con un tercero, que es mantener niveles de gasto público adecuados dadas las condiciones macroeconómicas del estímulo fiscal necesario y la sostenibilidad fiscal. Veamos primero la situación macroeconómica. A pesar de que en 2020 se produjo una caída muy acusada del PIB (del 11%), la continuación de las restricciones en algunos servicios y unas condiciones de demanda especialmente difíciles para sectores como el turismo, el PBI a diciembre de 2021 ya se situaba un 3% por encima de lo que había sido dos años antes, en vísperas de la pandemia. En palabras del FMI (2022) “La actividad económica en Peru se recuperó fuertemente el 2021 de su peor caída en décadas” ¿Cómo se logró esta recuperación? Empecemos por recordar que la pandemia y la cuarentena implican un shock de oferta y demanda, simultáneamente, para la economía. Por un lado, hay una interrupción de las actividades productivas dadas las restricciones y medidas de distanciamiento impuestas. Regulaciones como la cuarentena con cierre de lugares de trabajo en una primera etapa, o condiciones posteriores de la restricción, como que los restaurantes tuvieran que servir con un aforo limitado, conducen a una menor producción. Por otro lado, la demanda también se redujo, porque los hogares vieron reducidos sus ingresos y porque, ante el riesgo de COVID-19 y la debilidad del sistema sanitario público, consideraron necesario mantener un mayor nivel de liquidez para hacer frente a cualquier riesgo que pudiera afectarles11. También hubo cambios en las preferencias de los consumidores: incluso si se permitía ir a un restaurante o al cine, muchos pensaban que era demasiado arriesgado. Había, además, una conexión entre los dos: menos producción conducía a menos empleo, y esto conducía a menores ingresos y consumo12. En el análisis realizado por el BCRP, "la desviación del PIB respecto a su proyección original para el primer trimestre fue de origen interno a través de la demanda (42%) y la oferta (38%) factores asociados a la cuarentena establecida en los últimos 15 días del trimestre, seguidos de factores externos (16%) asociados principalmente a la caída del PIB global" (2020d, p. 85). A pesar de ello, a partir del tercer trimestre de 2020 se logró una rápida reactivación de la economía debido a los siguientes factores: i) la reducción de las medidas restrictivas sobre movilidad, capacidad y operación de actividades, que se pudo acelerar por la rápida vacunación del 2021 (FMI 2022), aunque su 11 La liquidez en soles aumentó 34.2% y el circulante 38.7% a octubre de 2022, tasas muy superiores a las de años anteriores. 12 Para un modelo macroeconómico al respecto, véase Mendoza et al. (2022). https://www.zotero.org/google-docs/?vUIBV7 https://www.zotero.org/google-docs/?vUIBV7 22 efecto sobre algunos servicios estuvo limitado por el comportamiento de la demanda; ii) la fuerte expansión del crédito y la reducción de las tasas de interés (el crédito total aumentó un 12% en 2020, el 5% del PIB, y la tasa de interés activa promedio (FTAMN) cayó del 20% al 9% entre febrero y agosto; iii) las medidas de entrega de recursos de CTS y AFP que inyectaron liquidez significativa a los hogares13; iv) el estímulo fiscal, que discutiremos en detalle a continuación. El FMI (2022b) también destaca el papel de la demanda interna en el crecimiento del PIB en un 13,3% durante 2021, superando sus niveles previos a la pandemia en el tercer trimestre. Durante este periodo, la inflación se mantuvo a niveles bastante bajos. El 2020 el IPC subió 1,97%, al medio de la banda meta, y a mayo 2021 había sido de 2,45% en los últimos doce meses. La inflación se elevó a partir de esa fecha por factores externos y devaluación, no por un exceso de demanda interna (ver al respecto FMI 2022, BCRP 2021). Según el BCRP (2021) “La tendencia al alza de la inflación de los últimos meses es consecuencia principalmente de un fenómeno global, que se explica por problemas de oferta y por la rápida recuperación de la economía mundial” (pág 155). El 2022 la brecha del producto, es decir la diferencia entre el PBI y el producto potencial, era de -0,6%, lo que expresa que no había ninguna presión inflacionaria por el lado de la demanda y todavía había un margen que recuperar (BCRP 2022b, pág 73). 5.2 POLÍTICA FISCAL, GASTO PÚBLICO Y 'BONOS' En 2020-2021 hubo varias medidas fiscales, referidas a beneficios fiscales extraordinarios, adiciones presupuestarias y medidas para acelerar la inversión pública, suspensión excepcional de las reglas fiscales y financiamiento del déficit a través del endeudamiento y uso de activos financieros públicos. Nos centraremos aquí en el más importante, el referido al gasto público. El gasto público corriente aumentó fuertemente en 2020, especialmente en los trimestres 2 y 4 debido al pago de bonos14,mientras que la inversión pública registró una fuerte caída durante los trimestres 2 y 3 provocada por las medidas restrictivas que paralizaron la construcción, pero en el 4º trimestre logró una 13 De acuerdo con el Informe de Estabilidad Financiera del BCRP (2020c, pág. 52), el retiro anticipado de fondos de AFP por COVID-19 fue de alrededor del 3,2% del PIB a noviembre de 2020, mientras que el informe del FMI (2021, p. 8) calcula el 3,9% del PIB incluyendo CTS y AFP, y el SBS (2022b, p. 8) calcula que las medidas extraordinarias de retiro realizadas durante el período 2020-2021 equivalen al 7,6% del PIB hasta 2021. 14 Las transferencias aumentaron 65.7 por ciento en términos reales y pasaron de 3.2 a 5.9 por ciento del PIB, principalmente del Gobierno Nacional, destacando los subsidios a hogares vulnerables (S/ 12.9 mil millones), transferencias a núcleos ejecutores (S/ 977 millones), bono eléctrico (S/ 788 millones), subsidio de nómina (S/ 487 millones), asistencia alimentaria y reducción de vulnerabilidad y respuesta de emergencia por desastres, entre otros (Banco Central de Reserva del Perú, 2021). https://www.zotero.org/google-docs/?cFF3Hu 23 fuerte recuperación. En 2020, el gasto total no financiero aumentó un 12,8% en términos reales; el gasto en salud en 2020 aumentó un 0,8% del PIB, las transferencias a las familias fueron del 2,4% del PIB (incluyendo principalmente bonos, pero incluyendo entregas de alimentos y otros subsidios), el 0,6% fue mayor inversión pública (hacia el segundo semestre del año) y 0,2% en subsidios directos a empresas (FMI 2021). Por el lado de los ingresos, según el FMI (2021), se anunciaron medidas fiscales para el 2,3% del PIB, pero solo se aplicaron para el 1% del PIB. El mayor costo fiscal se dio en las garantías fiscales al programa de crédito Reactiva Perú, con un costo fiscal de 8.2% del PIB (FMI, 2021)15. En general, en 2020 hubo un déficit público de 8,9% del PIB y un estímulo fiscal ponderado de solo 1,8% del PIB (Banco Central de Reserva del Perú, 2021). En 2021 el déficit fiscal cayó de -8,9% del PIB a -2,5% del PIB en 2021. La fuerte reducción del valor del déficit, la más alta entre los países vecinos, está ligada a un contexto favorable de precios de las materias primas, mejoras en la recaudación extraordinaria del Gobierno General y la recuperación de la actividad económica local (Banco Central de Reserva del Perú, 2022a, p. 78). Así, Perú mantuvo un déficit algo inferior al promedio de las economías emergentes en el primer año de la pandemia y un déficit de menos de la mitad en el segundo año (-9,3% en 2020 y -5,3% del PIB en 2021) y de la región (-8,8% del PIB en 2020 y -4,5% del PIB en 2021), como se muestra en la figura 8. Figura 8. Déficit como porcentaje del PIB 2020-2021 15 Al 2023 se habrían pagado algo más de 5 mil millones de soles de estas garantías, indica la Memoria institucional del BCRP 2023. https://www.zotero.org/google-docs/?lmdrmr https://www.zotero.org/google-docs/?9sf5lE https://www.zotero.org/google-docs/?9sf5lE 24 Fuente: Elaboración propia en base a Banco Central de Reserva del Perú – Estadísticas y FMI – Fiscal Monitor (April 2022). La deuda pública como porcentaje del PIB aumentó 8 puntos porcentuales durante 2020, alcanzando el 34.6% del PIB. Perú se mantuvo como un país con bajos niveles de deuda pública en contraste con el promedio de la región (77.8% del PIB en 2020) y las economías emergentes (64.9% del PIB en 2020), como se puede apreciar en la figura 9. Figura 9. Deuda pública como porcentaje del PIB 2014-2022. Fuente: Elaboración propia en base a Banco Central de Reserva del Perú – Estadísticas y FMI – Fiscal Monitor (April 2022). Desde el punto de vista macroeconómico, tras la primera ola de Covid19 y el levantamiento de la cuarentena, el PIB en el 3er trimestre de 2020 seguía siendo un 8.6% inferior al del año anterior. Persistieron los efectos de un shock de demanda fuertemente negativo debido a los menores ingresos de las personas y una mayor aversión al riesgo, y la baja inflación debido a la caída de la demanda. En este contexto, en línea con una política monetaria y crediticia fuertemente expansiva, un estímulo fiscal algo mayor podría haber ayudado a la recuperación económica. Así lo indica la diferencia entre un PIB fuertemente retraído (-11% en 2020) y el pequeño estímulo fiscal ponderado (1.8%). Las transferencias a los hogares en un contexto de extrema necesidad presumiblemente se utilizarían en gran medida para el gasto de consumo y aumentarían la demanda16. 16 Aunque en un contexto de alta incertidumbre como el Covid19 y la inseguridad sanitaria las familias también expresaron una mayor preferencia por la liquidez 25 Había margen fiscal para un mayor gasto en 'bonos'. Al cierre de 2019, el nivel de activos financieros públicos del Perú superó el 14% del PIB con niveles muy bajos de deuda pública (26.6% del PIB), lo que permitió un amplio espacio fiscal. Resulta paradójico que el Perú tuviera la mayor mortalidad del mundo y un aumento de la pobreza del 9.9%, y simultáneamente al cierre del 2020 el Perú aún tenía más del 12% del PIB en activos financieros públicos y en el 2021 la deuda pública era la más baja de nuestros pares regionales. En su revisión de la economía peruana en 2020, el FMI (2021) también considera que una política fiscal amplia y de base amplia fue esencial para contener el impacto negativo de la pandemia. 5.3 RESUMEN DEL ANÁLISIS SOBRE LOS BONOS Y LA MACROECONOMÍA Aun asumiendo que podría haber sido difícil aumentar la cobertura del bono, haber otorgado montos mayores a las mismas personas no requería ningún esfuerzo adicional de gestión (opción que FMI 2022 evalúa positivamente). Había espacio fiscal y un producto potencial mayor al PBI que aseguraba que una mayor demanda no tendría efectos inflacionarios. Según el Banco Mundial (2023, p. 24), "Si bien las transferencias sirvieron como amortiguador y fueron selectivas, no fueron lo suficientemente grandes como para contrarrestar la magnitud sin precedentes de la crisis económica y los pobres aún experimentaron una disminución en sus ingresos, empujando a más personas a la pobreza". Para Jaramillo y López (2021): "El monto del bono (S/ 760) no puede ser suficiente para cubrir la heterogeneidad de necesidades, particularmente para hogares hacinados y desempleados hasta el segundo bono". De acuerdo con Blofield et al. (2020), a julio de 2020, las transferencias peruanas solo alcanzaron el 20% de la línea de pobreza nacional, una proporción baja. Al mismo tiempo, como hemos visto, las limitaciones de cobertura y el bajo valor de los bonos, además de haber restringido la protección social y el empobrecimiento, posiblemente tuvieron un efecto significativo en el incumplimiento social de la cuarentena y las medidas destinadas a mantener el distanciamiento social entre las personas. En este sentido, se puede sostener la hipótesis de que un contrafactual que incluyera un bono con amplia cobertura y cuyo monto fuera mayor, hubiera permitido una recuperación más rápida de la demanda, un menor empobrecimiento y un mejor control de la pandemia, sin provocar ningún desequilibrio fiscal grave. 6 LOS BONOS Y LA POLÍTICA PERUANA DE PROTECCIÓN SOCIAL La pandemia provocó un empobrecimiento masivo y un fuerte aumento de la inseguridad alimentaria. Ya se sabía que muchos hogares peruanos son vulnerables y sufren diversos choques con bastante frecuencia 26 (Herrera y Cozzubo 2016, entre otros). A pesar de ello, la protección social peruana, antes y después de la pandemia, ha tenido un presupuesto público muy bajo, una cobertura que llega principalmente a las zonas rurales y muy poca en las urbanas, y una orientación que privilegia la focalización individual sin preocuparse por la subcobertura. ¿Qué limitaciones trajo esta realidad a la respuesta de protección social a la pandemia, y cómo las medidas durante la pandemia abordaron estos problemas? 6.1 CONDICIONES DE POBREZA E INSEGURIDAD ALIMENTARIA ANTES Y DURANTE LA PANDEMIA Comencemos por resumir brevemente las condiciones de pobreza e inseguridad alimentaria antes y durante la pandemia. La pobreza pasó de 20.2% a 30.1% y luego 25.9% a nivel nacional entre 2019 y 2021 (INEI, 2022), siendo mayor en las zonas rurales, pero mostrando un incremento mucho mayor en 2020 y 2021 en las zonas urbanas. Si se compara 2021 con 2019, el ingreso real mensual per cápita cayó un 10.5%, mientras que el gasto promedio mensual real per cápita cayó un 10,7%, con mayor gravedad en las zonas urbanas (ver figura 10). 27 Figura 10. Gasto bruto real mensual per cápita de los hogares (precios de Lima 2021) Fuente: Francke & Benites (2023) en base a INEI – ENAHO 2019/2021. Francke y Benites (2023) analizaron con más detalle los efectos de la pandemia, buscando aproximar las diferencias según la informalidad (que en Perú ha oscilado por encima del 70% de la PEA). Encontramos que el gasto real de consumo total per cápita de los hogares cayó bruscamente tras el inicio de la pandemia en todos los grupos analizados, con una mayor caída en las zonas rurales y entre los hogares con jefatura informal urbana (ver figura 11). El repunte hasta finales de 2020 es algo mayor en las zonas rurales, que las zonas urbanas formales recién alcanzan a finales de 2021, pero durante finales de 2021 ningún grupo alcanza el consumo total prepandemia. 28 Figura 11. Impacto de la COVID-19 en el logaritmo del gasto bruto real mensual per cápita de los hogares (precios de Lima 2021) Fuente: Francke & Benites (2023). La inseguridad alimentaria en el Perú alcanzó al 47,8% de la población en 2019 y con la pandemia se elevó al 50,5% (FAO, 2022). Durante la primera ola de COVID-19 del 2020, en Lima Metropolitana y Callao durante las primeras semanas de abril, el INEI (2020) encontró que aproximadamente solo 2 de cada 10 hogares se sentían seguros o muy confiados de poder costear los alimentos que necesitan para las próximas cuatro semanas. El informe también mostró que la principal razón por la que los hogares no compraron alimentos fueron los "problemas económicos" (65,9%). Por su parte, las High Frequency Phone Survey del Banco Mundial (Olivieri et al., 2020) encontraron que entre mayo y junio de 2020, el 40% de los hogares tuvieron que saltarse al menos una comida por falta de dinero (ver figura 12). 29 Figura 12. Perú 2020: Inseguridad alimentaria en los hogares Nota: La ronda 1 se recolectó entre el 18 de mayo y el 1 de junio de 2020, la ronda 2 entre el 15 y el 22 de junio de 2020, y la Ronda 3 entre el 17 y el 18 de agosto de 2020. HFPS= High Frequency Phone Survey. Fuente: Olivieri et al., 2020. 6.2 GASTOS EN PROTECCIÓN SOCIAL EN PERÚ ANTES Y DURANTE LA PANDEMIA El gasto público en asistencia social en Perú alcanzó el 1.38% del PIB en 2018, frente al 2.77% de Colombia, estando "por debajo del promedio de los países de renta media de ALC" (Banco Mundial 2021, p. 125). Este bajo nivel de gasto en protección social se asocia a un bajo nivel de gasto social en general, un bajo nivel de gasto público y un bajo nivel de recaudación tributaria (OCDE et al 2021). El Banco Mundial (2023) destaca que "el sistema tributario y de transferencias en el Perú se encuentra entre los de menor impacto en la reducción de la desigualdad, especialmente en relación con otros países de ingresos medianos altos (...) está por debajo de Chile (3.9 puntos de Gini), México (3.5 puntos de Gini) y otros países con un PIB per cápita similar". El bajo gasto en protección social se asocia con una baja cobertura. "Las brechas de cobertura persisten, especialmente en las zonas urbanas. Para el 2017, los programas de transferencias monetarias del país tenían un nivel de cobertura de 53.4% en las zonas rurales y solo 16.7% en las urbanas; mientras que el promedio de los países de renta media en ALC cubrió 52.0% en áreas rurales y 28.9% en áreas urbanas, según el Atlas de Indicadores de Protección Social de Resiliencia y Equidad (Aspire) del Banco Mundial". (BM 2021, p. 125). Esta realidad es el resultado de la política de protección social a lo largo de este milenio, con escasos recursos presupuestarios asignados a la misma (a su vez provocada por la baja tributación), y 30 que obligó a reducir la cobertura, dejando de lado a los pobres urbanos. La justificación de la política pública para ello se basó en sobre la mayor tasa de pobreza rural, tanto monetaria como multidimensional, pero no existe una base ética o de justicia social para discriminar a los pobres urbanos. El bajo gasto en protección social también se asocia con los reducidos montos otorgados por los programas sociales. Los dos principales programas de asistencia social del gobierno, en términos de presupuesto y cobertura, son Juntos y Pensión 65. El programa Juntos de transferencias condicionadas entrega 200 soles cada dos meses a cada mujer con hijos pequeños sin importar la cantidad de hijos que tenga, monto que no se ha reajustado en 20 años de operación mientras la inflación acumulada ha sido superior al 80% y es de solo 26 dólares mensuales. Este programa se definió como uno dirigido únicamente a las zonas rurales, a pesar de que "para 2019, las zonas urbanas representaban un 56.7 por ciento del total de pobres. Debido a la pandemia, el porcentaje aumentó significativamente a 68.7 por ciento en 2021" (BM 2023). El programa Pensión 65 para adultos mayores en extrema pobreza solo da 125 soles mensuales, apenas el 12% del salario mínimo, y no ha tenido ningún incremento nominal en sus 12 años de funcionamiento. Como hemos visto, durante 2020, el gobierno otorgó 'bonos' o transferencias monetarias no condicionadas por alrededor del 2% del PIB, es decir, más del doble de lo que destinó a protección social, y podría haber sido mayor. A partir de las figuras 4,5 y 6 anteriores, podemos retomar una narrativa sobre la protección social monetaria de los hogares durante la pandemia en el Perú: el punto de partida de los programas de protección social antes de la pandemia se concentraba en las zonas rurales, con una cobertura baja-media (poco más de la mitad), mientras que en las zonas urbanas la cobertura era extremadamente limitada (apenas una sexta parte). Durante la pandemia, la cobertura en los primeros meses fue muy parcial, pero se fue incrementando con el tiempo. Los datos también muestran que una mayor cobertura se produjo a costa de incluir a un mayor número de personas no vulnerables. 31 6.3 'BONOS', POBREZA Y DESIGUALDAD Una primera aproximación del impacto de los bonos sobre la pobreza y la vulnerabilidad monetaria se puede hacer estimando estas medidas deduciendo estas transferencias del consumo de cada hogar17. Los cálculos se muestran en la siguiente tabla 5: 17 Una estimación bajo un modelo de equilibrio general computable excede el alcance de este trabajo (y no tenemos conocimiento se haya hecho para el Perú) y tiene sus propias limitaciones. Las estimaciones referidas abajo del FMI y el BM usan similar metodología. 32 Tabla 5. ¿Cuánto habría aumentado la pobreza y la desigualdad en ausencia de los "bonos"? Año/Bono Población en situación de pobreza extrema (%) Población en situación de pobreza (%) Población que vive en situación de vulnerabilidad monetaria (%) Coeficiente de Gini (%) 2020 0. Cifra oficial 5.1 30.1 65.6 38.4 1. Bonos COVID-19 2.1 3.6 1.6 1.3 2. Yo me quedo en casa 0.5 1.3 0.6 0.4 3. Bono Independiente 0.1 0.3 0.2 0 4. Bono Rural 0.4 0.5 0.2 0.2 5. Familiar Universal 1.1 1.5 0.7 0.6 2021 0. Cifra oficial 4.1 25.9 60.5 37.4 1. Bonos COVID-19 1.5 2.8 1.9 0.9 2. Yo me quedo en casa 0 0 0 0 3. Bono Independiente 0 0 0 0 4. Bono Rural 0 0 0 0 5. Familiar Universal 0 0.1 0 0 6. Bono 600 0.5 1.2 0.7 0.3 7. Yanapay 0.8 1.6 1.1 0.6 Nota: Utilice los valores (1) – (7) para sumar el valor de los datos oficiales (0) como un escenario contrafactual. Fuente: Elaboración propia con base en INEI – ENAHO 2020/2021. Obviamente, si se hubiera logrado una mayor cobertura o se hubiera transferido una cantidad mayor, el efecto sería mayor. El FMI (2021) calculó para el año 2021 que, si se otorgara un nuevo bono universal, pero de US$ 767 por hogar, de 2.3% del costo del PIB, reduciría la pobreza en 6.4 puntos, elevaría el ingreso del decil más pobre en 35% y reduciría el Gini en 3 por ciento, en comparación con la opción tomada por el gobierno en el primer trimestre de 2021 de un bono solo en las zonas donde había mayor prevalencia de COVID-19. (p. 47, Figura 2). Por su parte, el Banco Mundial (2023) calcula que "para los hogares del decil inferior, las transferencias representaron más de un tercio del ingreso per cápita en 2020, un aumento de 26 puntos porcentuales en comparación con un año regular sin pandemia (2019). En el caso de los hogares del decil superior, las transferencias representaron solo el 3% de sus ingresos en 2019 y 2020" (pág. 24) "La tasa de pobreza podría haber sido 3.6 puntos porcentuales más alta sin las transferencias del gobierno (Nota del BM: estimaciones que utilizan la línea de pobreza de la paridad internacional del poder adquisitivo (PPA) de 33 2017 de 6.85 dólares por día y ENAHO). La tasa de pobreza en las zonas urbanas habría sido 3 puntos porcentuales más alta, mientras que en las zonas rurales habría sido unos 5.5 puntos porcentuales más alta. Si bien las medidas de mitigación más significativas se implementaron en 2020, el gobierno continuó sus esfuerzos en 2021. El Bono Yanapay cubrió el 67 por ciento del total de hogares. De no haber sido por estos beneficios, las tasas de pobreza nacional y urbana en 2021 podrían haber sido 2 puntos porcentuales más altas, mientras que en las zonas rurales la pobreza habría sido casi 3 puntos porcentuales más alta. Los beneficios también ayudaron a evitar mayores impactos de la pobreza en las poblaciones indígenas y afroperuanas, ya que las medidas de mitigación evitaron aumentos adicionales de 3.3 y 2.4 puntos porcentuales en la tasa de pobreza en los años 2020 y 2021, respectivamente.23 (pág. 25)". 6.4 UN DEBATE SOBRE LA FOCALIZACIÓN O UNIVERSALIZACIÓN DE LOS "BONOS" Una cuestión clave que debe examinarse en el análisis de esta cuestión es si la estrategia de protección social debe centrarse en los pobres o aspirar a una mayor cobertura. De acuerdo con Cozzubo et al. (2021), "el Perú ha tenido [una cobertura] más limitada debido a que en un principio se adoptó un enfoque en la población que ya se encontraba en situación de pobreza antes de la pandemia". Reiterando la idea de focalización como estrategia fundamental, Jaramillo y López (2021) proponen "una revisión inmediata de las listas de registros a nivel nacional o complementar el programa con sistemas más sofisticados pero muy precisos para identificar la pobreza". Sin embargo, el debate mundial sobre la focalización o la universalización de las políticas sociales no ha conducido a un consenso en el sentido de que la focalización sea siempre mejor. De acuerdo con Sen (1992), varios problemas potenciales deberían conducir a una evaluación cuidadosa de los métodos y límites de la focalización. No se puede ignorar que los mecanismos de focalización individual nunca son totalmente precisos, hay que tener en cuenta una importante movilidad social, existen costos administrativos e incentivos al clientelismo y la corrupción que no se pueden ignorar en el Perú (Defensoría del Pueblo, 2020). Tampoco podemos perder de vista los errores de la subcobertura y el impacto en los derechos sociales (Cornia y Stewart, 1993). De acuerdo con Cornia y Stewart (1993), después de revisar extensamente varios programas sociales en todo el mundo, argumentan que en la mayoría de los casos los programas con beneficios universales predominan sobre los programas de naturaleza focalizada. Para José Antonio Ocampo (2010) "la mejor focalización es una política social universal y, más aún, esa focalización debe ser vista no como un sustituto sino como un complemento – y, de hecho, como un instrumento– de la universalización". https://www.zotero.org/google-docs/?sO6bTo https://www.zotero.org/google-docs/?qmG4mQ https://www.zotero.org/google-docs/?GGo5c8 34 El debate focalización vs universalización para el Perú 2020-2021 debe estar relacionado con los objetivos de política. En la pandemia de 2020 hubo otro objetivo muy importante además de reducir (o al menos mitigar el aumento) de la pobreza, y este fue limitar la propagación del coronavirus buscando que las condiciones económicas permitieran a los hogares respetar la cuarentena y las reglas de distanciamiento interpersonal. Dado que el control de la pandemia es un bien público cuyo logro depende del comportamiento de toda la población, era necesario en este sentido considerar no solo a un grupo minoritario (población en situación de pobreza) sino orientar la política de manera más amplia. Los problemas prácticos de la focalización individual en el caso peruano también fueron muy grandes, y no parecen haber sido sopesados adecuadamente por los responsables de la formulación de políticas, aunque se señalaron desde el principio (Francke, 2020b): "Nuestro estado carece de la capacidad de identificar con precisión milimétrica a todos los que lo necesitan. La base de datos del Sistema de Focalización de Hogares (SISFOH) utilizada por el gobierno es un primer grupo necesitado. Pero por diversas razones, muchas familias que requieren ayuda económica con urgencia no están ahí, ya sea porque el propio registro del SISFOH tiene limitaciones o porque son personas que han perdido sus empleos o sus ventas informales, sufrieron un shock sanitario previo, despido o quiebra de la microempresa, crisis familiar o desastres (...). En nuestro país ya había antes del coronavirus y de la cuarentena, diez millones de personas estaban (...) en alto riesgo de caer en la pobreza. Esto es aproximadamente un tercio de la población total. Ante un shock de empleo e ingresos tan grande como el que estamos viviendo, no hay duda de que la mayoría de ellos ya están sufriendo para asegurar su sustento". Un problema clave es que "nunca se ha aplicado la focalización a gran escala a las ciudades del Perú; los datos urbanos del llamado Sistema de Focalización de Hogares – SISFOH son de hace 8 años. Se necesitaba una respuesta urgente y no había tiempo para arreglar un dispositivo defectuoso" (op.cit.). Más importante aún, los sistemas de focalización individual utilizados en el Perú, una prueba de medios indirectos o proxy means test18, se basa en el supuesto de que las familias tienen condiciones de vivienda y bienes duraderos que están fuertemente relacionados con sus ingresos, por lo que quienes tienen una casa con piso y paredes sólidas, teléfono y refrigerador suelen tener un salario o ingreso decente. Esa suposición perdió completamente validez cuando llegó la epidemia y la cuarentena, que fueron un gran shock que cerró los empleos y microempresas de millones. No sólo el mecanismo operativo, sino incluso la idea preexistente de la focalización individual no funcionó en las nuevas condiciones. 18 Para más detalles, véase Grosh y Baker (1995). https://www.zotero.org/google-docs/?2zjZl3 35 Una opción sugerida era "partir de todos los DNI a nivel nacional y retirar a todos los asegurados en EsSalud19 y a todos los beneficiarios de Juntos, Pensión 65 y SIS. También retirar a todos aquellos que hayan declarado el impuesto sobre la renta para 2018 o 2019 por encima del mínimo no gravable (unos 3,100 soles mensuales durante 2 meses)" (Francke, 2020a). Este fue básicamente el método adoptado para el 'Bono Familiar Universal' (como vimos entregado después de los picos letales de la primera ola), aunque optó por una transferencia familiar en lugar de una individual, lo que requirió una base de datos nacional de hogares o familias que era inexistente o incompleta. "En el Perú, las transferencias se dirigen al hogar (con un máximo de una por hogar), mientras que en el Estado Plurinacional de Bolivia las transferencias se dirigen al individuo (y un hogar puede recibir más de una transferencia)" (Blofield et al., 2020). Para un padrón familiar en el Perú se tuvieron que utilizar los datos del censo 2017, a pesar de su desactualización y de que no se habían registrado los datos de la familia para toda la población, lo que provocó retrasos en la entrega y nuevos problemas de subcobertura. Se dio como alternativa que quienes no se consideraban parte de los hogares empadronados pudieran hacer un registro individual, pero este se tramitó lentamente y dados los incentivos generó una gran cantidad de solicitudes de empadronamiento adicionales (más de un millón) mientras no había forma de verificar si efectivamente un adulto que se registraba en línea realmente había conformado un nuevo núcleo familiar o había cambiado de domicilio. También es importante situar el debate sobre la focalización frente a la universalización en el contexto más amplio de la política fiscal y social. Una preocupación fundamental para orientar las medidas de protección social exclusivamente hacia los necesitados es el uso adecuado de los recursos públicos. Sin embargo, si el criterio es que los subsidios financiados con dinero público deben ser solo para los pobres, el mismo criterio debe aplicarse para evaluar la política fiscal, y no solo la política de protección social. Se puede hacer esta reflexión en relación a otras medidas de apoyo económico dadas por el gobierno en 2020. Una de ellas fue el subsidio a las empresas de parte de los salarios de los trabajadores formales (Cozzubo et al. 2021, Blofield et al. 2020), "acordando pagar hasta el 35% de los salarios de los trabajadores de bajos salarios con contratos indefinidos (con salarios de hasta S/ 1,500 mensuales/US$ 420) y la suspensión de los aportes de los trabajadores a los impuestos sobre la nómina para el mes de abril" (p. 47). No conocemos ningún estudio que haya analizado la incidencia de estas subvenciones, es decir si estas ayudas generaron impactos que se focalizaron en hogares pobres o como se distribuyeron 19 Básicamente, trabajadores formales. https://www.zotero.org/google-docs/?rm40FF 36 los beneficios entre trabajadores y empresas. En 2020 se otorgaron diversos beneficios fiscales por el 1% del PIB dirigidos a las empresas y garantías crediticias por el 8,2% del PIB (FMI, 2021). En todos estos casos, no ha habido un análisis de focalización o impacto, y se supone que están dirigidos a proteger un bien público, que sería mantener la estabilidad macroeconómica, evitar la quiebra de empresas y mantener la salud del sistema financiero. Concordando en que el criterio de bien público es válido para evaluar las intervenciones del gobierno en el contexto de una situación de emergencia como la pandemia, las medidas de protección social y los "bonos" también deben evaluarse en relación con objetivos sociales más amplios como la contención de la pandemia, el fortalecimiento de la cohesión social o el aumento de la confianza de los ciudadanos en el gobierno que pueden considerarse como bienes públicos. 7 LA SITUACIÓN POST-PANDEMIA Tras la pandemia de 2020-2021, los niveles de pobreza se han mantenido altos (25% en 2022 frente a 20% en 2019), a pesar de la recuperación del PIB hacia finales de 2021. El crecimiento económico fue escaso en 2022 y en 2023 se produjo una recesión. La generación de empleo formal ha disminuido significativamente y la inflación ha erosionado los salarios reales. En este contexto, el gobierno simplemente canceló los 'bonos' y retiró la política de protección social a su situación anterior, en lugar de aprovechar los avances logrados en la pandemia. A partir de 2024, no se ha desarrollado una estrategia definida para abordar la pobreza urbana, aunque se han anunciado esfuerzos para ampliar el "Padrón General de Hogares" para permitir la prestación de ayuda en las ciudades utilizando instrumentos de focalización individual, como las pruebas de medios indirectos. Un problema esencial es el de la recaudación de impuestos. Si bien durante la pandemia era razonable pensar que el gasto social adicional era algo "único" y que no necesariamente tenía que estar respaldado por ingresos permanentes, esto no se aplica a las condiciones más permanentes a largo plazo. Por lo tanto, avanzar hacia una red de protección social de amplia cobertura requiere enfrentar el hecho de que "el sistema tributario en Perú se encuentra entre los sistemas de los países de ingresos medianos altos que tienen el menor impacto en los esfuerzos para reducir la desigualdad" (Banco Mundial, 2023). En palabras de Ocampo (2010) "el avance adicional hacia esquemas universales de política social, acordes con una visión de los derechos de los ciudadanos, requerirá mayores esfuerzos para aumentar y mejorar la estructura de los ingresos tributarios". 37 8 LECCIONES PARA LA ERA POSPANDÉMICA Un balance general de la política del gobierno peruano de otorgar transferencias a los hogares, 'Bonos', durante los años de pandemia 2020-2021 muestra algunas características principales: 1. El punto de partida fue una orientación fiscal sólida, pero con una baja carga tributaria, bajos gastos de asistencia social y baja cobertura de la red de seguridad social, lograda con enfoques restrictivos de focalización individual; 2. La primera ola de la pandemia, que fue muy letal, solo incluyó pequeñas transferencias ('bonos') con baja cobertura, que ayudaron poco a frenar el aumento de la pobreza y no tuvieron mayor impacto en la desaceleración del contagio, a pesar de que había fortaleza fiscal y necesidad macroeconómica de mayor estímulo fiscal y se destinaron montos mucho mayores para apoyar a las empresas; 3. Cuando se decidió optar por los 'bonos' universales, se consiguió una cobertura bastante amplia, aunque debido a los problemas de orientaciones y gestión el primer 'bono universal' tardó demasiado en entregarse. Las principales lecciones son las siguientes: 1. La baja densidad de la red de protección social peruana priorizando el ahorro fiscal antes de la pandemia dificultó una respuesta adecuada a la emergencia sanitaria y social. 2. El enfoque de focalización individual con baja cobertura significó que cuando llegó la pandemia, no había mecanismos para identificar a los beneficiarios de manera amplia y brindarles asistencia económica rápidamente; mantener este enfoque durante los primeros meses de 2020 tuvo un impacto negativo en las posibilidades de controlar la pandemia. 3. La definición de estrategias de focalización frente a universalización en la protección social debe basarse en objetivos más amplios que la mera reducción de la pobreza (incluidos los objetivos de salud y gobernanza democrática) y debe situarse en el contexto amplio del impacto de las diversas políticas de gasto público e ingresos en toda la distribución del ingreso. 4. Una vez definida la orientación hacia políticas más universalistas durante la pandemia, fue posible avanzar rápidamente, en ausencia de restricciones fiscales significativas y aprovechando las capacidades existentes de diversos organismos públicos y de la red del sistema financiero. 38 9 REFERENCIAS Alcázar, L., & Fort, Ricardo. (2022). Resiliencia en tiempos de pandemia: El caso de las ollas comunes en Lima, Perú (Avances de Investigación 41). GRADE. https://www.grade.org.pe/wp- content/uploads/GRADEAI41.pdf Central Reserve Bank of Peru - BCRP. (2022a). Memoria anual 2021. Banco Central de Reserva del Perú. https://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2021/memoria-bcrp-2021.pdf Central Reserve Bank of Peru - BCRP. (2022b). REPORTE DE INFLACIÓN: Panorama actual y proyecciones macroeconómicas 2022-2024 (Marzo 2022). 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(1992). The Political Economy of Targeting. Annual Bank Conference on Development Economics, World Bank. World Bank. (2021). Repensar el futuro del Perú. Notas de política para transformar al Estado en un gestor del bienestar y el desarrollo. Lima, Perú: Grupo Banco Mundial. World Bank. (2023). Resurgir fortalecidos: Evaluación de pobreza y equidad en el Perú. Lima, Perú: Grupo Banco Mundial. Villar, E., Francke, P., & Loewenson, R. (2024). Learning from Perú: Why a macroeconomic star failed tragically and unequally on Covid-19 outcomes. SSM - Health Systems, 2, 100007. https://doi.org/10.1016/j.ssmhs.2023.100007 https://doi.org/10.1016/j.ssmhs.2023.100007 41 ANEXO METODOLÓGICO Este anexo tiene como objetivo describir la base de datos utilizada para el cálculo de la cobertura y tiempo de entrega de los bonos. La base en cuestión es la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), la cual se recolecta todos los años por el Instituto Nacional de Estadística e Informática, aplicada a 34,490 hogares durante 2020 y 34,254 hogares durante 2021. Esto resulta relevante debido a que durante los años 2020- 2021, se implementaron métodos de recolección distintos al presencial en el marco de la cuarentena obligatoria por el COVID-19 o para reducir contagios durante periodos de las olas COVID-19, y se hicieron algunos ajustes a las preguntas recolectadas. Durante 2020 se implementaron versiones de cuestionarios reducidos hasta setiembre de dicho año, el cual permitió salvaguardar cumplir el objetivo de medición de pobreza y condiciones de vida de los hogares (INEI, 2021). En adición a los módulos principales que cumplen dicho objetivo, se implementaron los siguientes cuestionarios: Anexo 1. Cuestionarios aplicados en la ENAHO 2020 según periodo Tipo ENTREVISTA PRESENCIAL ENTREVISTA TELEFÓNICA ENTREVISTA PRESENCIAL Periodo Antes del 16 de marzo 2020 Desde el 16 de marzo hasta el 30 de setiembre 2020 Octubre a diciembre 2020 Recolección 392 preguntas y 329 ítems 182 preguntas y 305 ítems 401 preguntas y 329 ítems Preguntas (Número) ENAHO. 01 = 142 ENAHO. 01-A = 160 ENAHO. 01-B = 43 ENAHO. 02 = 25 ENAHO. 04 = 22 ENAHO. 01 = 86 ENAHO. 01-A = 93 ENAHO. 01-B = 3 ENAHO. 01 = 139 ENAHO. 01-A = 172 ENAHO. 01-B = 43 ENAHO. 02 = 25 ENAHO. 04 = 22 Ítems (Número) Gastos 601 = 203 ítems Gastos 602-612 = 126 ítems Gastos 601 = 183 ítems Gastos 602-612= 122 ítems Gastos 601 = 203 ítems Gastos 602-612= 126 ítems Fuente: INEI (2021) – Informe de calidad de la encuesta 2020 – Encuesta Nacional de Hogares. Nota: ENAHO1 – Conjunto de características de la vivienda, hogar, miembros, alimentos para consumo, servicios de la vivienda, equipamiento del hogar y programas sociales, entre otros. ; ENAHO.01A – Conjunto de Educación, Salud y Empleo e Ingresos ; ENAHO.01B – Conjunto de Gobernabilidad y Percepción del hogar; ENAHO.02 – Conjunto de datos de actividad agropecuaria, forestal, agrícolas ; ENAHO.04 – Conjunto de datos del Trabajador Independiente. Durante el año 2021, se implementó una estrategia mixta de recolección, donde se aplicaban cuestionarios de forma presencial y telefónica (por partes). Solo durante febrero de 2021, se 42 implementaron cuestionarios reducidos en las 32 provincias consideradas en el aislamiento social obligatoria por el D.S. N° 023-2021-PCM (INEI, 2022). Como el módulo de programas sociales no forma parte de objetivo central de la ENAHO (no mide pobreza), analizamos el grado de afectación debido a la versión recortada de la encuesta. En particular, nos centraremos en las bases enaho01-2020-700 y enaho01-2020-700b debido a que las utilizamos para construir la cobertura y tiempo de entrega los bonos con cada uno de estos módulos, respectivamente. Fundamental es en este caso notar que las preguntas que hace la ENAHO, con el objetivo de ampliar su cobertura, se refiere a si los hogares han sido beneficiarios en los últimos 3 años, es decir un lapso largo de tiempo; estas preguntas se hacen para un amplio abanico de programas sociales y durante 2020-2021 incluyó los diversos ´bonos´, identificando separadamente cada uno de estos. 43 Anexo 2. Construcción de información según fuente Fuente: INEI – ENAHO 2020. Diccionario 2020 y Cuestionario: CED-01-700-700A 2021. Según lo señalado previamente, se revisó el contenido de los datos de la ENAHO en los diversos meses de los años 2020 y 2021, lo que se muestra en el gráfico siguiente. Se puede observar que la información del módulo no se pierde en el Enaho01-2020-700 cuando esta se refiere a si la alguien del hogar recibió la ayuda, pero a nivel de los individuos dentro del hogar que lo reciben sí se dejó de recoger esa información durante algunos meses (abril a agosto 2000). Como se ha señalado, sin embargo, en los 5 primeros bonos la entrega fue bajo el concepto de una ayuda al hogar; si bien lógicamente debía ser otorgada a una persona dentro de éste la política era entregar un solo ‘bono’ por hogar. En base a estas características de los ́ bonos’ y de la recolección de la ENAHO, la información procesada en este trabajo ha sido la referida al nivel de hogar. Enaho01-2020-700. Construcción de pregunta de acceso a programa social Enaho01-2020-700b. Preguntas utilizadas para construir tiempo de entrega de programa 44 Anexo 3. Evolución de recolección de programas sociales (no alimentarios) durante la 2020-2021. Fuente: Elaboración propia en base a INEI – 2020/2021. Módulo de Programas sociales. Evaluando la data, observamos que la metodología usada tiene dos posibles sesgos. El primero se refiere a los problemas que pueda tener la recolección de la memoria de los encuestados; aunque al respecto cabe anotar que si bien las preguntas se refieren a los tres años anteriores, al usar las ENAHO 2020 y 2021 en lo referente a bonos, el tiempo de recolección máximo es de 20 meses y en promedio es bastante Enaho01-2020-700: Acceso a Juntos en los últimos tres años en hogar Enaho01-2020-700: ¿Qué miembros recibieron ayuda de Juntos? 45 menor (por ejemplo el ‘Bono Familiar Universal’ se entregó en promedio en noviembre del 2020; incluso para los encuestados el 2021 el lapso de tiempo entre el evento y la encuesta sería de siete meses en promedio). Este tiempo de tres años, además, se ha usado en las ENAHO de los años anteriores. El segundo sesgo potencial se refiere a la posibilidad de que algunos hogares hayan recibido más de una vez un determinado ‘bono’; si bien esto no debía suceder si se respetaba la política establecida, las deficiencias y desactualizaciones de la base de datos no lo aseguraban. Los indicadores reportados en este trabajo no consideran sino el hecho de que un hogar recibió o no un ´bono´, dejando de lado el hecho de que podrían haber recibido más de una vez un determinado ‘bono’. Referencias del anexo INEI. (2021). Informe de calidad de la encuesta 2020 – Encuesta Nacional de Hogares. INEI. INEI. (2022). Informe de calidad de la encuesta 2021 – Encuesta Nacional de Hogares. INEI. ÚLTIMAS PUBLICACIONES DE LOS PROFESORES DEL DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA  Libros Félix Jiménez 2024 La economía peruana del periodo 1950-2020. Lima, Fondo Editorial PUCP. Roxana Barrantes y José I. Távara (editores) 2023 Perspectivas sobre desarrollo y territorio en el nuevo contexto. Homenaje a Efraín Gonzales de Olarte. Lima, Fondo Editorial PUCP. Efraín Gonzales de Olarte 2023 La descentralización pasmada. Desconcentración y desarrollo regional en el Perú 2003-2020. Lima, Fondo Editorial PUCP. Adolfo Figueroa 2023 The Quality of Society, Volume III. Essays on the Unified Theory of Capitalism. New York, Palgrave Macmillan Efraín Gonzales de Olarte 2023 El modelo de Washington, el neoliberalismo y el desarrollo económico. El caso peruano 1990-2020. Lima, Fondo Editorial PUCP. Máximo Vega Centeno. 2023 Perú: desarrollo, naturaleza y urgencias Una mirada desde la economía y el desarrollo humano. Lima, Fondo Editorial PUCP. Waldo Mendoza 2023 Constitución y crecimiento económico: Perú 1993-2021. Lima, Fondo Editorial PUCP. Oscar Dancourt y Waldo Mendoza (Eds.) 2023 Ensayos macroeconómicos en honor a Félix Jiménez. Lima, Fondo Editorial PUCP. Carlos Contreras Carranza (ed.) 2022 Historia económica del Perú central. Ventajas y desafíos de estar cerca de la capital. Lima, Banco Central de Reserva del Perú e Instituto de Estudios Peruanos. Alejandro Lugon 2022 Equilibrio, eficiencia e imperfecciones del mercado. Lima, Fondo Editorial PUCP. Waldo Mendoza Bellido 2022 Cómo investigan los economistas. Guía para elaborar y desarrollar un proyecto de investigación. Segunda edición aumentada. Lima, Fondo Editorial PUCP. Elena Álvarez (Editor) 2022 Agricultura y desarrollo rural en el Perú: homenaje a José María Caballero. Lima, Departamento de Economía PUCP. https://departamento.pucp.edu.pe/economia/libro/11996/ https://departamento.pucp.edu.pe/economia/libro/modelo-washington-neoliberalismo-desarrollo-economico-caso-peruano-1990-2020/ https://departamento.pucp.edu.pe/economia/libro/modelo-washington-neoliberalismo-desarrollo-economico-caso-peruano-1990-2020/ https://departamento.pucp.e