El contenido de este documento no expresa necesariamente la opinión de PULSO PUCP, ni compromete la posición institucional de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Vacunación contra la COVID-19 y desigualdad Contenido  Vacunación COVID-19  Desarrollo Humano  Incidencia de la pobreza monetaria  Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria l impacto de la COVID-19 sobre todos los ámbitos de la vida ha sido ampliamente documentado. Sin embargo, es menos ex- plorado y conocido el impacto diferenciado por ca- racterísticas socioeconómicas de la ciudadanía y su entorno. La pandemia y las medidas establecidas por el gobierno acentuaron ciertas brechas avisa- das. Por ejemplo, una estimación de la vulnerabili- dad económica a la pobreza monetaria sostenía que el 34% de peruanas y peruanos era no pobre vulnerable hacia el 2019 (INEI, 2020). De ahí que no resulte extraño que la incidencia de pobreza mone- taria en el Perú se haya incrementado entre 2019 y 2020 en 9.9 puntos porcentuales, y haya alcanzado al 30.1% de la población (INEI, 2020). Tras diecinueve meses de implementar múlti- ples estrategias para hacerle frente, la pandemia parece finalmente estar retrocediendo. Mantener dicha tendencia –aunque continuamente amenaza- da por las variantes del virus– y lograr el acelera- miento hacia la recuperación económica depende principalmente del éxito de los países en sus pro- gramas de vacunación. No obstante, de acuerdo con el portal Our World In Data, en los países de altos ingresos, el 70% del total de su población ya ha recibido al menos una dosis de la vacuna mien- tras que, en los países de bajos ingresos, solo el 2.8% lo ha hecho. El Programa de las Naciones Uni- das para el Desarrollo (2021) ha advertido que el impacto social y económico de largo plazo de la pandemia profundizará la brecha entre quienes viven en países pobres y ricos. Es altamente probable que dichos esquemas de desigualdad entre países también se reproduzcan a nivel nacional –como ocurre ya con el desigual ac- ceso a servicios básicos en la región. En mayo de 2021, fue publicado un artículo de investigación que aborda de qué manera el estatus socioeconó- mico durante 2020 determinó la incidencia y la mortalidad relacionada de COVID-19 en Santiago, Chile. Los autores concluyeron que la mayor pre- sencia de comorbilidades, la falta de acceso a servi- cios de cuidado de salud y la ausente capacidad para el testeo a tiempo –características de las muni- cipalidades de menores ingresos– se relacionaban con mayores tasas de mortalidad por infección (Mena et al., 2021). En Estados Unidos, se ha demostrado que una mayor proporción de trabajadores con salarios ba- jos perdió sus empleos respecto a la de trabajado- res con salarios altos. Asimismo, la pérdida perma- nente de empleo entre los trabajadores negros ha sido cerca del doble que la de los trabajadores blancos. La misma asimetría se encontró entre ma- dres y padres trabajadores, con un severo retroce- so de la participación de las primeras en la fuerza laboral (Austin y Muro, 2021). Precisamente, en el Perú, en el segundo trimestre de 2020, el número de mujeres empleadas cayó en 45.3% respecto al mismo trimestre de 2019, mientras que la caída entre los hombres fue del 34.9% (INEI, 2020). Del mismo modo en que la crisis sanitaria y eco- nómica perjudicó particularmente a ciertos grupos, Informe de Evidencia N° 1 / Octubre 2021 Chiara Zamora Mendoza ulso Salud P PULSO SALUD | Resumen de Evidencia N° 1. Octubre 2021 https://pulso.pucp.edu.pe/ 2 resulta pertinente evaluar y determinar si, hasta la fecha, la estrategia de vacunación en el Perú está contribuyendo a aliviar o, por el contrario, a agudi- zar su situación de vulnerabilidad. Con la preten- sión de responder a la interrogante, el presente artículo aborda la vulnerabilidad desde tres dimen- siones: el desarrollo humano y, estrechamente vin- culadas a este, la pobreza monetaria y la inseguri- dad alimentaria1. En ese sentido, se tomaron dos momentos relevantes para el contexto político: el 6 de junio, fecha de la segunda vuelta de las Eleccio- nes Generales 2021; y el 28 de julio, día de la jura- mentación de Pedro Castillo como presidente de la República. También se incorpora el 18 de octubre como la fotografía más reciente del avance de la vacunación. Hacia esta fecha, el 51% de la pobla- ción objetivo –personas mayores de 12 años– había recibido dos dosis a nivel nacional. 1. Los valores de los indicadores empleados han sido divididos en cuartiles o quintiles. Mientras mayor sea el número asignado al cuartil o quintil es menor la vulnerabilidad que se atribuye a los distritos que lo conforman. https://pulso.pucp.edu.pe/ PULSO SALUD | Resumen de Evidencia N° 1. Octubre 2021 3 Desarrollo Humano n primer lugar, se comparó el progreso según el puntaje del Índice de Desarrollo Humano al 2019 (IDH) del distrito de su domicilio. El IDH evalúa variables proxy de salud, educación y nivel de vida. Su puntaje oscila de 0 a 1 –donde 1 es el valor deseable– y es la media geo- métrica de la medición estandarizada de sus tres componentes. Como se desprende del Gráfico 1, los distritos se han dividido en cuartiles2. Se halló que, en los tres momentos observados, el porcentaje de peruanos y peruanas de 18 años o más completamente vacunados3 es mayor entre los distritos del cuarto cuartil, esto es, los distritos con el nivel más alto de desarrollo humano. En cambio, el menor porcentaje corresponde a los distritos del primer cuartil, con el nivel más bajo. Incluso, la bre- cha se ha agudizado a lo largo del tiempo. Es así co- mo, el 6 de junio, la diferencia entre ambos cuarti- les ascendía a 5.8 puntos porcentuales; y, el 28 de julio, se duplicó a 13 puntos. Más recientemente, el 18 de octubre, la diferencia fue de 25 puntos: mientras que, en promedio, seis de cada diez ciuda- danos con 18 años o más estaba completamente vacunado en los distritos con mejor puntaje en el índice, apenas el 35.6% lo estaba en los de peor puntaje. 2. Los puntajes del IDH se distribuyen en cuartiles del siguiente modo: el Q1 comprende los distritos con valores mayores que 0.507; el Q2, menores que 0.507 y mayores que 0.386; el Q3, menores que 0.386 y mayores que 0.305; y el Q4, menores que 0.305. La frecuencia de casos es de 470, 467, 468, y 469 distritos, respectivamente. 3. La persona completamente vacunada es aquella que ha recibido las dos dosis de la vacuna. El paso de 14 días desde la aplicación de última dosis no ha sido un criterio considerado para este análisis. Fuente: PNUD (2019), MINSA (2021) . Elaboración: Propia. GRÁFICO 1. Porcentaje de ciudadanos de 18 a más años completamente vacunados según puntaje del Índice de Desarrollo Humano del distrito de domicilio. PULSO SALUD | Resumen de Evidencia N° 1. Octubre 2021 https://pulso.pucp.edu.pe/ 4 Incidencia de la pobreza monetaria n segundo lugar, se dividió la tasa de la inci- dencia de la pobreza monetaria en 2018 en quintiles4 (Gráfico 2). Cabe mencionar que el 20.5% de la población a nivel nacional era pobre monetario en el mismo año. El valor mínimo de la tasa a nivel distrital fue de 0.05%; y el valor máxi- mo, de 81.3%. Respecto al avance de la vacunación, el análisis permitió identificar que el porcentaje de personas de 18 años o más con vacunación completa en los quintiles 4 y 5 (quintiles con menores tasas de po- breza monetaria) superó ampliamente el porcenta- je de las personas vacunadas en los quintiles 1 y 2 (quintiles con mayores tasas de pobreza moneta- ria). Del mismo modo que en la sección anterior, se observa un incremento de la brecha entre los quin- tiles con el transcurso de los meses. Por ejemplo, al 18 de octubre, el porcentaje de completamente va- cunados en el Q1 era 3.4 puntos porcentuales me- nor que el del Q2. La ventaja del Q3 sobre el Q2 es de 5.1 puntos, mientras que, entre el Q4 y el Q5, la diferencia asciende a 7.8 puntos. Así, el porcentaje de completamente vacunados del Q5 (61.8 %) es 70% mayor que el del Q1 (36.4%). 4. Los quintiles contienen valores en la siguiente distribución: el Q1 comprende los distritos con una tasa de pobreza monetaria supe- rior a 49.5%; el Q2, menor o igual que 49.5% y mayor que 39.2%; el Q3, menor o igual que 39.2% y mayor que 29.1%; el Q4, menor o igual que 29.1% y mayor que 18.3%; y el Q5, por debajo del 18.3%. La frecuencia de casos es de 378, 372, 368, 382 y 374 distritos, respectivamente. GRÁFICO 2. Porcentaje de ciudadanos de 18 a más años completamente vacunados según población en pobreza monetaria del distrito de domicilio. Fuente: Fuente: INEI (2018), MINSA (2021). Elaboración: Propia. https://pulso.pucp.edu.pe/ PULSO SALUD | Resumen de Evidencia N° 1. Octubre 2021 5 inalmente, los puntajes del Índice de vulne- rabilidad a la inseguridad alimentaria (IVIA) al 2018 fueron distribuidos en quintiles5 (Gráfico 3). El IVIA mide el grado de limitación o de incertidumbre a la disponibilidad de alimentos nu- tricionalmente adecuados e inocuos a nivel distrital (MIDIS, 2021). Un puntaje cercano a 1 da cuenta de mayor vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria. El puntaje más bajo lo obtuvo el distrito de Santiago de Surco, provincia de Lima (0.06); y el más alto, el distrito Lagunas en el departamento de Piura (0.82). Los porcentajes de peruanos y peruanas de 18 a más años con vacunación completa en los quintiles del medio son cercanos entre sí en los tres momen- tos examinados. Incluso, intercambian posiciones, a diferencia de los indicadores descritos previamente en los que la tendencia era más clara. Pese a ello, la profunda brecha entre el Q5 y el Q1 se mantiene, mientras que se acentúa la del Q5 y los del medio. El porcentaje promedio de los distritos con los me- nores valores del IVIA al 18 de octubre (60.9%) es 75% mayor que el de los distritos con los mayores valores (34.7%) –la mayor vulnerabilidad. Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria GRÁFICO 3. Porcentaje de ciudadanos de 18 a más años completamente vacunados según puntaje de vulnerabilidad a la inse- guridad alimentaria del distrito de domi- cilio. Fuente: MIDIS (2019), MINSA (2021). Elaboración: Propia. 5. Los puntajes del IVIA se distribuyen en quintiles del siguiente modo: el Q1 alcanza a los distritos con valores mayores que 0.68; el Q2, menores o iguales que 0.68 y mayores que 0.6; el Q3, menores o iguales que 0.6 y mayores que 0.49; el Q4, menores o iguales que 0.49 y mayores que 0.31; y el Q5, por debajo de 0.31. La frecuencia de casos es de 355, 397, 379, 375 y 368, respectivamente. PULSO SALUD | Resumen de Evidencia N° 1. Octubre 2021 https://pulso.pucp.edu.pe/ 6 Algunos apuntes Recientemente, se ha demostrado que los niveles socioeconómicos más bajos perciben menor riesgo de contagio, tienen mayor afinidad por creencias conspirativas y mayor cuestionamiento a la efectivi- dad de la vacuna. De ahí que tienen mayor reticen- cia a vacunarse respecto a otros sectores. No obs- tante, también son los que siguen en menor medi- da las recomendaciones del gobierno (Bird et al., 2021). La estrategia de vacunación contra la COVID-19 del gobierno ha seguido el enfoque territorial. Sin embargo, ni la distribución equitativa del stock de vacunas ni la localización estratégica de locales de vacunación parecen ser suficientes para conseguir una mejor cobertura de los grupos en situación de vulnerabilidad. Aquellos son los mismos grupos que ante eventuales rebrotes –no necesariamente de la magnitud de una tercera ola– serán quienes tendrán menor acceso a servicios de cuidado de la salud de calidad y mayor riesgo de pérdida de em- pleo –especialmente en un contexto en el que el 77.1% del empleo es informal (INEI, 2020) y no exis- te un esquema de protección social masivo. Por estas razones, resulta relevante diseñar e imple- mentar pronto un sistema efectivo de incentivos para vacunarse con la pauta completa, junto con una extensiva campaña de comunicación que al- cance a dichos sectores a partir del recojo de sus preocupaciones y necesidades específicas. Referencias Austin, J., & Muro, M. (2021, 13 septiembre). The vaccine divide will drive even worse economic divides. Broo- kings. https://www.brookings.edu/blog/the- avenue/2021/09/13/the-vaccine-divide-will-drive-even- worse-economic-divides/?utm_campaign=brookings- comm&utm_medium=email&utm_content=16069029 0&utm_source=hs_email Bird, M., Freier, L., & Muñoz, P. (2021, septiembre). Pro- puesta de Política Pública N° 21: Hay vacunas, pero ¿me vacunaría? Propuestas para superar la reticencia a vacunarse contra el COVID-19 en el Perú. Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico. https:// ciup.up.edu.pe/ppp/hay-vacunas-pero-me-vacunaria- propuestas-para-superar-reticencia-a-vacunarse- contra-covid-19-peru/ Ferreira, F. (2021). Inequality in the time of COVID-19. International Monetary Fund. https://www.imf.org/ external/pubs/ft/fandd/2021/06/inequality-and-covid- 19-ferreira.htm Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2020a, agosto). Comportamiento de los indicadores de mer- cado laboral a nivel nacional. Trimestre: Abril-Mayo- Junio 2020. https://www.inei.gob.pe/media/ MenuRecursivo/boletines/03-informe-tecnico- n03_empleo-nacional-abr-may-jun-2020.pdf Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2020b, diciembre). Perú: Estimación de la Vulnerabilidad Eco- nómica a la Pobreza Monetaria. https:// www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/boletines/ estimacion-de-la-vulnerabilidad-economica-a-la- pobreza-monetaria.pdf Mena, G. E., Martínez, P. P., Mahmud, A. S., Marquet, P. A., Buckee, C. O., & Santillana, M. (2021). Socioeconomic status determines COVID-19 incidence and related mortality in Santiago, Chile. Science, 372(6545). https://doi.org/10.1126/science.abg5298 Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. (2021). COVID Impact in Low and Medium HDI Coun- tries. Integrated Solutions for Sustainable Develop- ment. Recuperado 18 de octubre de 2021, de https:// sdgintegration.undp.org/covid-impact-low-and- medium-hdi-groups#.YUiP5bSk3I0.twitter Qué Pasa de La Tercera. (2021, 20 junio). ¿A quién vacu- nar primero con la tercera dosis? La Tercera. https:// www.latercera.com/que-pasa/noticia/a-quien-vacunar -primero-con-la-tercera-dosis/ DDZI3ESP7JB37CWPF5GLQC7PYE/ Director Ejecutivo PULSO PUCP José Manuel Magallanes Informes PULSO PUCP pulsopucp@pucp.edu.pe T: (511) 626-2000, anexo 3700 Av. Universitaria 1801, San Miguel, Lima - Perú. Encuéntranos aquí http://pulso.pucp.edu.pe /pulsopucp.pucp.pe Sobre el procesamiento de los datos Es posible acceder al código empleado en la limpieza y el procesamiento de datos en el siguiente enlace: https://github.com/PULSO-PUCP/Vacunas-Covid19- desigualdad. Las cifras han sido calculadas como el promedio ponderado del porcentaje de ciudadanos de 18 años o más completamente vacunados por el tamaño de la población del distrito. Cómo citar: Zamora, Ch. (2021, octubre). Informe de Evidencia N° 1: Va- cunación contra la COVID-19 y desigualdad. Instituto de Analítica Social e Inteligencia Estratégica Pulso PUCP. Sobre las bases de datos Los datos analizados provienen de las siguientes fuentes: ▪ Avance de la vacunación: https:// www.datosabiertos.gob.pe/dataset/vacunacion ▪ Índice de Desarrollo Humano: https://www.pe.undp.org/ content/peru/es/home/library/poverty/el-reto-de-la- igualdad.html ▪ Pobreza monetaria e Índice de Vulnerabilidad a la Insegu- ridad Alimentaria: https://www.ceplan.gob.pe/informacion -sobre-zonas-y-departamentos-del-peru/ Créditos y reconocimientos Chiara Zamora Mendoza Politóloga de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Es miembro del Laboratorio de Investigación en So- cial Data e investigadora junior del Grupo Interdisciplinario en Prospectiva para Políticas Públicas (GI3P) de la PUCP. Sus áreas de interés son la participación política de la mujer y el análisis cuantitativo para las ciencias sociales. Información y contacto Sobre la autora