La peste de la desigualdad

Los sociólogos tenemos una desagradable manía: vemos lo social, vemos los agregados, vemos las cifras, las clases sociales y demás subyacentes que, habitualmente, no se miran. Son las gafas de la sociología las que nos hacen ver eso, y son esas gafas las que nos hacen mirar el coronavirus y ver, más allá de una enfermedad respiratoria, que es una peste de la desigualdad.

Vayamos al asunto. Me centraré en la ciudad de Madrid, básicamente, porque tengo los datos a mano y porque, sospecho, como veremos luego, que es un caso paradigmático de desigualdad social previa que nos puede iluminar muy bien la relación entre coronavirus y desigualdad. Así que la pregunta es ¿Qué explica la diferente incidencia del coronavirus por distritos en Madrid? ¿Y por qué?

Mi hipótesis, basada en estudios como los realizados en EEUU, como por ejemplo este realizado en Utah por el CDC (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades), es que la desigualdad económica y la baja renta correlaciona con una mayor incidencia del coronavirus y por tanto, de muertes. Pongo este ejemplo puntual, pero hay una amplísima literatura sobre cómo las enfermedades tienen una derivada social, cómo se ceban más en las zonas más pobres, algo bastante lógico.

Veamos si existe esa correlación entre incidencia del coronavirus y renta a día de hoy:

En efecto, los distritos con más incidencia acumulada en los últimos 14 días son los distritos más populares, (Puente de Vallecas, Usera, Carabanchel, Villaverde) y los menos afectados los más pudientes (Chamartín, Moncloa-Aravaca, Salamanca, Retiro), salvo una anomalía (outlier), el distrito de Barajas, el menos afectado por el coronavirus de Madrid pese a tener menos renta que otros seis distritos. En el gráfico se ve la correlación (cuanta menos renta, más coronavirus) y la regresión tiene un R² de 0,5128, muy elevado para las ciencias sociales y que indica hasta qué punto la variación de la variable dependiente (la incidencia del coronavirus) se explica por la variable independiente (la renta). Por simplificar, podríamos afirmar que un 51,28% de la variación de la incidencia del coronavirus por distritos, se explica por la renta.

¿A qué puede deberse esto? ¿Cuál es el mecanismo causal que explica que en los distritos más pobres haya más coronavirus? Sigamos rastreando a ver si obtenemos más pistas. Por ejemplo, comprobemos si existía esta correlación durante el pico de la primera oleada del coronavirus.

No según los datos. El 14 de abril, en el pico de la pandemia y el confinamiento, no había más incidencia del coronavirus en los barrios más pobres y menos en los ricos. El R² de la relación es prácticamente nula (0,0064). En ese momento la desigualdad económica no explicaba nada de la distribución del virus por distritos. Y ¿justo antes del fin del confinamiento?

Tampoco. Un R² de 0,058 indica que la relación estadística es muy débil. Y si hacemos un análisis temporal, todo esto se confirma. Primero, mirando cómo ha evolucionado la incidencia del coronavirus en los distritos más ricos y los más pobres, se ve que en la primera ola estaban entremezclados, pero en la segunda, la distancia es enorme.

Si analizamos la correlación entre incidencia y renta semanalmente, lo que vemos es que no es hasta el fin del confinamiento que la correlación comienza a existir, marcándose gradualmente y cada vez con más claridad, hasta las cifras que hemos visto.

Con el análisis anterior, podemos decir que en la primera ola el coronavirus no “aprovechó” la pobreza para difundirse más en los distritos más pobres y en la segunda, justo tras el fin del confinamiento, sí. ¿Por qué puede haber sido esto? Y, ¿qué explica que el coronavirus afecte muchísimo más a los distritos más pobres?

La explicación causal principal que explique ambas cosas debe estar vinculada, a la vez, al fin del confinamiento y la renta. Y el factor explicativo, que tiene todas las papeletas para ser la causa de la mayor incidencia del coronavirus en los distritos pobres, es la asimetría del teletrabajo por renta. ¿Conocemos esa asimetría? Afortunadamente, sí. Esta encuesta del Ayuntamiento de Madrid durante el confinamiento deja muy claro que hay una relación estrechísima entre renta y acceso al teletrabajo.

Como se ve en el gráfico, las personas que ganan más de 5.000€, en un 73% tienen posibilidad de teletrabajar. Por el contrario las que ganan menos de 1.000€ solo pueden hacerlo el 13%. La diferencia es sencillamente brutal e hizo que las personas de distritos pobres tuviesen que, mayoritariamente, salir a trabajar físicamente todos los días cuando acabó el confinamiento. Esta salida física del hogar, unida al transporte público saturado, impulsó con claridad las infecciones que, luego, se trasladaban al hogar donde se multiplicaban. Hogares que, en el caso de los distritos pobres, son más pequeños, más atestados y, por tanto, con más riesgo de contagio. Para completar el panorama, los recortes y la saturación de la sanidad pública afecta principalmente a quienes solo pueden acceder a la sanidad pública, por lo que sus casos se detectan más tarde y se evita peor su difusión. Para terminar, la situación de precariedad económica de estos distritos hace que las personas más precarias, incluso si están contagiadas, no tengan posibilidad de no trabajar o incluso de quedarse en casa ante los primeros síntomas, lo que de nuevo impulsa la transmisión del virus entre la población más precaria.

Es este, sin duda, el factor causal más probable. El que explica por qué durante el confinamiento no había más incidencia en los distritos pobres y es con su fin, que esta incidencia se dispara: el trabajo precario, los trabajadores expuestos que no pueden faltar al trabajo por su precariedad. Todas y todos ellos son muchísimo más vulnerables, por la naturaleza de sus empleos y su precariedad previa.

En Madrid, las políticas públicas previas, con recortes en educación, sanidad, transporte público y servicios sociales, han impulsado la segregación económica de los barrios de Madrid, la capital de la segunda comunidad autónoma más desigual de España medida en el índice de Gini (34,7) y han sembrado las condiciones de pobreza y salud previa en estos distritos de gasolina para la llegada del virus.

Además, la ausencia de políticas públicas efectivas desplegadas por la Comunidad de Madrid durante la crisis, planteando la crisis del coronavirus como un problema de comunicación o una batalla política contra el Gobierno central, sin aumentar rastreadores, sin potenciar la atención primaria, sin aplicar protocolos en los centros escolares, sin aumentar las frecuencias del transporte público, sin proteger a los “trabajadores esenciales” mientras se apostaba por volver al trabajo cuanto antes, ha alimentado al virus, poniendo deliberadamente más en riesgo a los ciudadanos precarios, principalmente los que viven en los distritos más populares, y la consecuencia ha sido una mayor incidencia del coronavirus en dichos distritos. Se han asumido como inevitables los contagios en el “1%”, precisamente los más pobres y vulnerables, sabiendo que los más ricos, aquellos que pueden teletrabajar, tienen sanidad privada, no usan transporte público, sufren menos incidencia del coronavirus.

El coronavirus, lo podemos decir así, es un papel tornasol de la desigualdad, ha ilustrado, con muertos e incidencia, que la desigualdad, la precariedad, la pobreza, mata. Ha expuesto, otra vez más, que la desigualdad es una peste que cuesta vidas humanas y que luchar contra el coronavirus es una batalla política y de clase.

Así, cuando se plantea la dicotomía entre “economía y salud” hay que ser conscientes de que las vidas en riesgo van a ser, principalmente, las vidas de los más precarios y, por tanto, elegir economía es elegir más infecciones, contagios y muertes entre los barrios más pobres de Madrid.

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Ignacio Paredero es sociólogo y politólogo.