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Contenido

1. Escenario Epidemiológico Covid-19 del 24 de abril al 1 de mayo Luis Alberto Olvera Vargas .................................................................................................. 3

2. Transmisión territorial de Covid-19 Luis Alberto Olvera Vargas ................................................................................................. 10

3. La repatriación de mexicanos en tiempos de Covid-19 y su relación con las tendencias de las remesas en Guerrero, Oaxaca y Chiapas Ariel Vázquez Elorza. .......................................................................................................... 12

4. La inseguridad alimentaria en México ante el Covid-19 Yair Romero Romero & Julia Sánchez Gómez ...................................................................... 20

5. Cambios en el comportamiento del Consumidor: en la demanda Carlos M. Rodríguez Peralta & Joaline Pardo Núñez.. ............................................................ 23

6. ¿Ha mejorado la calidad del aire en el Área Metropolitana de Guadalajara ante las medidas preventivas por el SARS-CoV-2? José de Jesús Díaz Torres .................................................................................................... 29

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1. Escenario Epidemiológico Covid-19 del 24 de abril al 1 de mayo Luis Alberto Olvera Vargas

El nuevo Covid-19 se reporta en 185 países, con un total de 2,736,979 casos confirmados, 192,125 defunciones y 752,148 personas recuperadas. Los países con mayor número de casos son: Estados Unidos (31.8 % de casos totales), España (8 %) e Italia (6.9 %). México ocupa la posición número 27 con 0.42 % de casos confirmados a nivel mundial. En el número de defunciones, Estados Unidos tiene el 26 %, Italia el 13.2 %, España el 11.7 %, Francia 11.3 % y Reino Unido 9.7 %, es decir, estos cinco países en conjunto tienen el 71.9 % de las defunciones a nivel mundial. México se encuentra en el lugar 16 con el 0.55 % del total mundial (datos consultados el 24 de abril de 2020 a las 10:00 a.m. en el siguiente enlace: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6).

Hasta el 23 de abril de 2020, México reporta un total de 11,633 casos confirmados y 1,069 defunciones por Covid-19. El número de casos se incrementó 84.7 % considerando solo los últimos 7 días. En el número de defunciones, el incremento fue de 119.9 %, también en los últimos 7 días. Los estados con mayor número de casos (Figura 1.1) son: Ciudad de México (3,157), Estado de México (1,734), Baja California (1,075), Sinaloa (614) y Tabasco (596). Por otro lado, los estados con más defunciones (Figura 1.2) son: Ciudad de México (227), Estado de México (134), Baja California (125), Tabasco (68) y Puebla (64). Al 16 de abril se reportaba al menos un caso de Covid-19 en 494 municipios, y en 177 de estos, alguna defunción. Para el 23 de abril se reporta al menos un caso en 673 municipios, y en 258 alguna defunción (Secretaria de Salud, 2020).

La Tasa de Letalidad (muertes por número de confirmados de Covid-19) hasta el 23 de abril es de 9.2 % (Figura 1.3). En los últimos 7 días, el promedio de defunciones fue de 83 personas por día.

La tasa de incidencia acumulativa es una medida de ocurrencia de nuevo casos en la población con riesgo a contraer la enfermedad. En este sentido, usando las estimaciones poblacionales de CONAPO (2019) para el 2020 y los casos acumulados en los últimos 30 días (del 23 de marzo al 23 de abril) de Covid-19 en México, se calculó la tasa de incidencia por municipio. En la Figura 1.5 se puede observar las áreas con incidencia por cada 100 mil habitantes, donde sobresalen los municipios con una tasa superior al 20 %, que son (o podrían ser) focos de infección para la transmisión del virus.

La curva del Covid-19, indica que los casos positivos confirmados se han incrementado con una probabilidad normal acumulada, llegando posiblemente a los 20 mil casos positivos confirmados en los próximos catorce días. En las defunciones, las líneas de tendencia se comportan de forma similar a las detecciones. Cabe recordar, que el sistema de vigilancia de Covid-19 en México es a través de muestreo centinela, por lo que los casos son una muestra del posible total de enfermos (Figura 1.4).

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Figura 1.1 Casos positivos confirmados a Covid-19 al 23 de abril de 2020. Escala municipal.

Figura 1.2 Defunciones por Covid-19 al 23 de abril de 2020. Escala municipal.

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Figura 1.3 Tasa de letalidad y casos positivos confirmados por día con Covid-19.

Figura 1.4 Casos acumulados de positivos confirmados y defunciones de Covid-19 al 23 de abril de 2020.

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Figura 1.5 Tasa de incidencia por cada 100 mil habitantes de Covid-19.

Existen dos posibles tendencias: el peor escenario se presenta como ALARMA (Figura 1.6) donde los casos aumentarán exponencialmente, al igual que el número de fallecidos; el mejor de los escenarios se presenta como ÉXITO (Figura 1.7) donde la tendencia se mantenga polinomial (Tabla 1.1).

Tabla 1.1 Probabilidad de casos positivos confirmados y defunciones de Covid-19 dentro de los próximos 7 días.

Casos positivos confirmados

posibles Defunciones posibles

Fecha Éxito Alarma Éxito Alarma 24/04/2020 12,810 13,868 1,196 1,863 25/04/2020 13,526 17,226 1,284 2,280 26/04/2020 14,262 20,052 1,374 2,790 27/04/2020 15,018 23,342 1,468 3,414 28/04/2020 15,793 27,171 1,564 4,179 29/04/2020 16,588 31,628 1,664 5,114 30/04/2020 17,402 36,817 1,767 6,259 01/05/2020 18,335 42,856 1,873 7,660

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Figura 1.6 Escenario de ALARMA en casos positivos confirmados (A) y defunciones (B) de Covid-19 al 01 de mayo de 2020.

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Figura 1.7 Escenario de ÉXITO en casos positivos confirmados (A) y defunciones (B) de Covid-

19 al 01 de mayo de 2020.

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Tabla 1.1. Probabilidad de casos positivos confirmados y defunciones por Covid-19 por entidad federativa al 01 de mayo de 2020.

Estado

Probabilidad de casos confirmados positivos. Escenarios

al 1 de mayo de 2020

Probabilidad de defunciones. Escenarios al 1 de mayo de 2020

Éxito Alarma Éxito Alarma AGUASCALIENTES 166 391 4 14

BAJA CALIFORNIA 1685 3960 219 896

BAJA CALIFORNIA SUR 378 888 19 79 CAMPECHE 77 181 9 36

CHIAPAS 155 365 9 36 CHIHUAHUA 303 711 72 294

CIUDAD DE MÉXICO 4949 11631 398 1627 COAHUILA 462 1087 53 215

COLIMA 25 59 4 14

DURANGO 60 140 9 36 GUANAJUATO 287 674 25 100

GUERRERO 256 601 40 165 HIDALGO 201 472 25 100

JALISCO 398 936 33 136

MÉXICO 2718 6388 235 960 MICHOACÁN 260 612 40 165

MORELOS 193 453 37 150 NAYARIT 85 199 12 50

NUEVO LEÓN 390 917 11 43 OAXACA 136 321 16 64

PUEBLA 649 1525 112 459

QUERETARO 146 343 12 50 QUINTANA ROO 734 1724 107 437

SAN LUIS POTOSÍ 113 265 11 43 SINALOA 962 2262 109 444

SONORA 218 512 30 122

TABASCO 934 2196 119 487 TAMAULIPAS 298 700 16 64

TLAXCALA 158 372 16 64 VERACRUZ 392 921 39 158

YUCATÁN 373 877 32 129 ZACATECAS 75 177 5 21

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2. Transmisión territorial de Covid-19 Luis Alberto Olvera Vargas

El pasado 21 de abril se inició la fase 3 de la epidemia de Covid-19, que se caracteriza por un ascenso rápido de casos, especialmente de los casos que requieren hospitalización. En este sentido, la Secretaría de Salud mantiene una vigilancia especial en municipios colindantes a los que han presentado casos positivos (al menos uno) por presentar riesgo por vecindad. Sin embargo, esta relación espacial de proximidad no necesariamente significa que exista riesgo de contagio, sobre todo si no hay elementos de conexión, como el movimiento de personas. Por ello, se generó un mapa (Figura 2.1) que establece tres tipos de relaciones espaciales: 1) Donde el riesgo de transmisión de Covid-19 es muy alto, debido a que existen casos positivos o sospechosos, 2) donde el riesgo de transmisión es alto por la alta movilización de personas entre municipios con casos positivos o sospechosos, y 3) donde el riesgo es medio por existir poca o nula movilidad de personas entre municipios con casos confirmados positivos. Con base en dicha clasificación, se obtuvo la siguiente Tabla (tabla 2.1)

Figura 2.1 Riesgo por transmisión territorial de Covid-19

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Tabla 2.1 Riesgo por transmisión territorial de Covid-19

Nivel de riesgo

Número de municipios

Número de localidades en riesgo

Población en riesgo (millones de personas)

Urbana* Rural* Urbano* Rural*

Muy alto 912 2,028 108,125 76.6 15.1 Alto 587 589 42,790 4.8 6.1 Medio 996 424 45,817 3.2 7.6

* Clasificación INEGI que considera Rural a localidades menores a 2,500 habitantes y Urbana donde viven más de 2,500.

Referencias

Secretaría de Salud. 2020. Coronavirus (COVID-19) – Comunicado Técnico Diario. Secretaría de Salud, Gobierno de México. Consultado el 23 de abril de 2020 en https://www.gob.mx/salud/documentos/coronavirus-covid-19-comunicado-tecnico-diario-238449

CONAPO. 2020. Proyecciones de la población de los municipios de México 2015-2030. Consejo Nacional de Población. Consultado el 23 de abril de 2020 en https://www.gob.mx/conapo/documentos/proyecciones-de-la-poblacion-de-los-municipios-de-mexico-2015-2030?idiom=es

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3. La repatriación de mexicanos en tiempos de Covid-19 y su relación con las tendencias de las remesas en Guerrero, Oaxaca y Chiapas. Ariel Vázquez Elorza

Las remesas representaron en el año 2019, un ingreso de 36 mil millones de dólares aproximadamente distribuidos en 2,457 municipios de México (BANXICO, 2018). Entre las principales ciudades que se benefician de estos ingresos son Tijuana, Puebla, Morelia, Guadalajara y Culiacán. En la actualidad, los efectos por Covid-19 en México genera la necesidad de identificar diversos escenarios de mediano y largo plazo que ayuden a los hacedores de políticas públicas a diseñar estrategias para enfrentar las externalidades no deseadas. Al respecto, se presentan dos perspectivas de incertidumbre; por un lado, existe el temor de una reducción originada por una contracción económica en los Estados Unidos de América (EEUU) de -5.9% para el 2020 (FMI, 2020) y, con ello, una reducción de los empleos donde se encuentran millones de connacionales fundamentalmente laborando en el sector primario y, por otro lado, se espera una caída de las remesas de dólares para millones de hogares e integrantes de familia en la república mexicana.

En la Figura 3.1 se muestran las repatriaciones que el EEUU ha concedido para mexicanos desde enero de 2017 (2017m1) a febrero de 2020 con datos de la Secretaría de Gobernación (SEGOB) sobre la información de la Política Migratoria. En este análisis se muestran tres entidades del Sur Sureste y el estado de Jalisco. A partir del segundo semestre del año 2017 se incrementaron las repatriaciones para Oaxaca y Guerrero; en contraste, en el caso de Chiapas el nivel fue menor, aunque con la misma tendencia. Por su parte, Jalisco se ha mantenido con niveles menores de repatriaciones a las tres entidades antes señaladas después del 2018.

Las repatriaciones en el estado de Chiapas en el mes de febrero de 2017 en comparación con febrero de 2020 (Figura 3.2), presentaron una tasa de crecimiento del 171.9%; y en el mes de enero el incremento fue del 134.3%. Por su parte, entre los meses de diciembre de 2019 en comparación con 2017 existe una relación del 44.2%. En definitiva, si existe evidencia de un incremento importante en las repatriaciones de mexicanos durante los dos primeros meses del año en curso a diferencia de los años anteriores, lo cual, muestra un foco de alerta para considerar la implementación de estrategias que mitiguen los estragos de las familias en Chiapas. Si bien, el regreso de mexicanos hacia al país representa un reto importante para el estado en la creación de nuevos empleos, y un efecto sobre las tendencias de las remesas.

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Figura 3.1. Repatriaciones de mexicanos en Chiapas, Jalisco, Guerrero y Oaxaca 2017-2019. Fuente: Elaboración propia con datos de la SEGOB (2020).

Figura 3.2. Comparación del incremento porcentual de repatriaciones en Chiapas. Fuente: Elaboración propia con datos de la SEGOB (2020).

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En el caso de Guerrero (Figura 3.3) se observan tasas de crecimiento menores de repatriaciones comparadas con Chiapas. Durante el mes de febrero 2020 y 2017, la tasa de crecimiento fue de 91.7%, entre el mes de enero 2020 y 2017 alcanzó un 55.5%. Comparando el mes de diciembre de 2019 con diciembre 2017, el incremento fue de 22.3%. No obstante, de nueva cuenta se constata el incremento de repatriados en los dos primeros meses del año en curso.

Las proporciones de las repatriaciones en el estado de Oaxaca oscilan aproximadamente igual que en Guerrero. Comparando el mes de febrero entre ambos años (2020 y 2017) (Figura 3.4), la tasa de crecimiento alcanzó un 88.1%, durante el mes de enero 2020 y 2017 alcanzó un 38.8%. Contrastando el mes de diciembre entre 2019 y 2017, el incremento fue de tan sólo 5.4%. Al igual que Chiapas y Guerrero, se evidencia un incremento importante de repatriados en los dos primeros meses del año en curso.

Es importante destacar que en EE. UU. viven alrededor de 11.2 millones de mexicanos de acuerdo con datos del US Census Bureau 2017 en Migrationpolicy (2018). En este contexto, la cantidad de repatriados en los últimos meses representa una cantidad marginal en relación con la población mexicana que vive en el país vecino. Por su parte, las relaciones e incrementos de las remesas internacionales entre los meses del presente año (enero y febrero) muestran un incremento porcentual de 5.2% y de 10.5% respectivamente, comparadas con los mismos meses del 2019 (BANXICO, 2018). Sin embargo, esta información es a nivel global y cada uno de los estados de la República Mexicana tiene características heterogéneas cuyos efectos en los impactos locales serán muy diversos dependiendo del nivel de rezago social de los territorios.

En la Tabla 3.1 se muestra una correlación bivariada entre la cantidad de mexicanos repatriados y las remesas en millones de dólares reales (deflactados Base INPC EEUU 2010=100) para los tres estados en análisis. Los resultados indican una relación interesante en el caso de Chiapas, se observó una asociación positiva y significativa entre el número de repatriados y la cantidad de remesas que llegan a la entidad, es decir, en la medida que aumentan las repatriaciones de personas de esa entidad, también aumentan las remesas. Aquí la hipótesis propuesta es que, existe cada vez una mayor cantidad de población de la entidad que está saliéndose en busca del sueño americano y, por lo tanto, se han incrementado las repatriaciones. Esto se valida con el Gráfico 1, donde se visualiza la tasa acelerada del crecimiento estatal.

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Figura 3.3. Comparación del incremento porcentual de las repatriaciones en Guerrero.

Fuente: Elaboración propia con datos de la SEGOB (2020).

Figura 3.4. Comparación del incremento porcentual de repatriaciones en Oaxaca.

Fuente: Elaboración propia con datos de la SEGOB (2020).

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Tabla 3.1. Correlaciones de repatriación/remesas 2017-2019 en Chiapas, Guerrero y Oaxaca.

Correlaciones bivariadas Repatriación/Remesas 2017-2019

Remesas Chiapas

Remesas Guerrero

Remesas Oaxaca

Repatriados Chiapas

Correlación de Pearson

.667* .621* .464

Sig. (bilateral) .018 .031 .128 Repatriados

Guerrero Correlación de

Pearson .642* .484 .417

Sig. (bilateral) .024 .111 .177 Repatriados

Oaxaca Correlación de

Pearson .445 .332 .214

Sig. (bilateral) .147 .292 .504 Fuente: Elaboración propia con datos de la SEGOB (2020).

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral).

Con lo anterior se puede inferir que en la mayoría de los estados la cantidad de remesas estará mayormente relacionada con la pérdida de empleos para los connacionales en EEUU, que con las repatriaciones generadas en los siguientes meses del año en curso.

A continuación, se muestran los escenarios de fluctuaciones sobre los millones de dólares $US de remesas trimestrales totales municipales para los estados de Chiapas, Guerrero y Oaxaca para los próximos cuatro trimestres.

En la Figura 3.5, se presenta el modelo de análisis estacional, el cual (hwf) evidencia una caída importante de las remesas en el estado de Chiapas (escenario pesimista), cuyas consecuencias serían una reducción de los ingresos para los hogares. Sin embargo, existe la actualidad buenas noticias del gobierno federal del país vecino sobre los apoyos que tendrán los sectores estratégicos, entre ellos, las personas migrantes que se encuentran laborando en el sector primario. En este sentido, el efecto positivo tendría un cambio marginal de 2.7% para el escenario optimista; y de -6.8% en el caso pesimista promedio de todo el año.

En la Figura 3.6, se presenta el modelo de análisis estacional, el cual (hwf) evidencia una caída de las remesas en Guerrero (escenario pesimista), aunque en menor medida que en Chiapas. En este sentido, el efecto positivo en las remesas tendría un cambio marginal de 0.93% para el escenario optimista; y de -1.82% en el caso pesimista promedio de todo el año.

En la Figura 3.7, se presenta el modelo de análisis estacional, el cual (hwf) evidencia una caída de las remesas en el estado de Oaxaca (escenario pesimista) para el 2020, aunque un regreso a la banda positiva al final del año, cuyas consecuencias serían una reducción de los ingresos para los hogares de corto plazo. En este sentido, el efecto positivo en las remesas tendría un cambio marginal de 0.8% para el escenario mínimo optimista; y de 10.7% en el caso máximo optimista promedio de todo el año.

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Figura 3.5. Pronóstico de la tendencia de remesas totales en Chiapas.

Fuente: Elaboración propia con datos de BANXICO, 2020.

Figura 3.6. Pronóstico de la tendencia de remesas totales en Guerrero.

Fuente: Elaboración propia con datos de BANXICO, 2020.

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Figura 3.7. Pronóstico de la tendencia de remesas totales en Oaxaca.

Fuente: Elaboración propia con datos de BANXICO, 2020. En definitiva, la mayor incertidumbre por una reducción de las remesas estaría condicionada en mayor medida por el nivel de crecimiento que presente los EEUU cuyo pronóstico del FMI (2020) no es alentador hasta el momento. Asimismo, la aceleración en la creación de los empleos y políticas públicas que impulsen a los sectores y actividades económicas primarias, secundarias y terciarias orientarán las tendencias del crecimiento nacional.

*La Metodología utilizada para los cálculos de los pronósticos de remesas fue mediante Modelos deterministas de series temporales únicamente para los estados de Chiapas, Guerrero y Oaxaca. Se transformaron las variables de remesas en logarítmicas y primeras diferencias para ajustar los modelos y hacerlos estadísticamente significativos e inducir estacionalidad en media y/o en varianza. Con ello, se establecieron los modelos ARMA. Se calcularon los cambios en la tasa logarítmica de variación de las variables, que son indicadores de la aceleración de la tasa de crecimiento relativo. Se deflactaron los dólares con el INPC de los Estados Unidos de América.

*Las variables corresponden a hw100 representa el suavizado Holt-Winters y evolución de la variable; AR muestra la proyección dinámica de la tendencia MA.

*Pronóstico para Chiapas AR (1 2 3 4); Guerrero AR (1 2 3 4); Oaxaca AR (1 2 3 4).

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Referencias

Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL). 2018. Índice de rezago Social en México. URL: https://www.coneval.org.mx/.aspx (acceso 21-04-2020)

Banco de México (BANXICO). 2020. Ingresos de remesas a las entidades federativas. URL: https://www.banxico.org.mx/SieInternet/consultarDirectorioInternetAction.do?sector=1&accion=consultarCuadro&idCuadro=CE81&locale=es

FMI, 2020. Informes de perspectivas de la economía mundial abril de 2020. URL: https://www.imf.org/es/Publications/WEO/Issues/2020/04/14/weo-april-2020. (acceso 21-04-2020).

SEGOB. 2020. Información de la Política Migratoria y características. URL: http://portales.segob.gob.mx/es/PoliticaMigratoria/Direccion_de_Estadistica. (acceso 21-04-2020).

Migrationpolicy. (2018). Mexican Immigrants in the United States. URL: https://www.migrationpolicy.org/article/mexican-immigrants-united-states.

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4. La inseguridad alimentaria en México ante el Covid-19 Yair Romero Romero & Julia Sánchez Gómez

El hambre es uno de los principales desafíos humanitarios que enfrentan los países emergentes y desarrollados. Ya en el año 2018, cien millones de personas sufría la forma más grave de hambre, y otros 143 millones estaban a un paso de ese destino (ONU, 2018).

De la totalidad de países en el planeta, 117 figuran dentro de la clasificación de la escala del Índice Global del Hambre (GHI por sus siglas en inglés) que considera cinco niveles: extremadamente alarmante, alarmante, grave, moderado y bajo (Tabla 4.1). La asignación a estos niveles es a través de un puntaje obtenido por cuatro indicadores: subalimentación, emaciación infantil, retraso en el crecimiento y mortalidad infantiles. Entre mayor sea la calificación, significa mayor inseguridad alimentaria.

Tabla 4.1. Escala de Gravedad del Global Índice del Hambre.

Escala de Gravedad del GHI

≤ 9.9 bajo

10.0 -19.9 moderado

20.0 - 34.9 grave

35.0 - 49.9 alarmante

≥ 50.0 extremadamente alarmante

0 10 20 35 50

Los países que encabezan la lista publicada por GHI son: República Centroafricana, con un índice de 53.6; Yemen, con 45.9; Chad con 44.2; Madagascar con 41.5, y Zambia con 38.1. Estas estadísticas están lejos de mantenerse o disminuir debido a un factor externo que está golpeando al planeta, como lo es el Covid-19, el cual está amenazando la economía de todos los países, esto deriva que la proyección del Programa Mundial de Alimentos (WFP) prevé que a finales del 2020 habrá 265 millones de personas que sufrirán inseguridad alimentaría aguda, más del doble que en el 2018.

De igual forma, según estadísticas de Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) informó que México es el segundo país, después de Haití, en donde viven más habitantes en condición de subalimentación de Latinoamérica, con 4.7 millones de personas (FAO, OPS, WFP, UNICEF, 2019) ubicándose en el nonagésimo quinto lugar con un GHI de 6.6 en el 2019, el cual ha disminuido desde 2000, año que tenía un GHI de 10.6 (ONU, 2018) (Figura 4.1).

Siguiendo tendencias mundiales, se espera que cerca de 10 millones de personas sufran subalimentación en México a finales de 2020, esto debido a la emergencia sanitaria del Covid-19. Según la Secretaría del Trabajo, de marzo 2020 a abril de este año se perdieron 346,878 empleos formales (STPS, 2020), debido a que el 80% de las empresas en México están inactivas por el Covid-19 (Concanaco, 2020). Además, en el Informe del 16 de abril de 2020, el Dr. Hugo López Gatell, titular de la Subsecretaría de Prevención y Promoción de la Salud, se mencionó que las personas con desnutrición constituyen un grupo de mayor riesgo frente al Covid-19, debido a que la desnutrición resulta en una menor eficiencia del sistema inmune y por lo tanto una

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mayor probabilidad de complicaciones por la enfermedad, aunado a enfermedades cardiovasculares, hipertensión arterial y diabetes.

Ante este escenario, México deberá de tener estrategias a corto, mediano y largo plazo para afrontar el riesgo alimentario de sus ciudadanos para hacer frente al Covid-19. Una de formas en que se podría contrarrestar es por medio de crear bancos de alimentos en las zonas más vulnerables, alimentados a través de logística de recogida y rescate de alimentos de las cadenas de suministro de frutas y verduras, que según el Consejo de la Agenda Global sobre Logística y Cadenas de Suministro, a través de las cadenas, se pierden hasta un tercio del total de ellas debido a la manipulación inadecuada (Raut et al., 2019).

Figura 4.1. Índice Global del Hambre de México del año 2000 al 2019 (ONU, 2018).

Referencias

Concanaco. (2020). Más del 80% de las empresas de comercio, servicios y turismo inactivas por Covid-19. https://www.concanaco.com.mx/

FAO, OPS, WFP, UNICEF. (2019). en América Latina y el Caribe Panorama de la seguridad alimentaria y nutricional.

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https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/51685/9789251319581FAO_spa.pdf?sequence=6

K. von Grebmer, J. Bernstein, R. Mukerji, F. Patterson, M. Wiemers, R. Ní Chéilleachair, C. Foley, S. Gitter, K. E. y H. F. (2019). GLOBAL HUNGER INDEX El desafío del hambre y el cambio climático (Heidi Frit). https://www.globalhungerindex.org/pdf/es/2019.pdf

ONU. (2018). Más de cien millones de personas pueden morir de hambre. https://news.un.org/es/story/2019/04/1453791

Raut, R. D., Gardas, B. B., Narwane, V. S., & Narkhede, B. E. (2019). Improvement in the food losses in fruits and vegetable supply chain - a perspective of cold third-party logistics approach. Operations Research Perspectives, 6(June), 100117. https://doi.org/10.1016/j.orp.2019.100117

Rey, D., Almi’ani, K., & Nair, D. J. (2018). Exact and heuristic algorithms for finding envy-free allocations in food rescue pickup and delivery logistics. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 112(February), 19–46. https://doi.org/10.1016/j.tre.2018.02.001

STPS. (2020). Se pierden por coronavirus 346 mil empleos en México. 19–20. https://www.gob.mx/stps

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5. Cambios en el comportamiento del Consumidor: en la demanda. Carlos M. Rodríguez Peralta & Joaline Pardo Núñez

Dando seguimiento a los temas del consumidor tratados en el boletín anterior (Boletín 5: https://bit.ly/2zfKyvb) , en el cual se identificaron tres ejes de cambio en el comportamiento de los consumidores (Figura 5.1), en esta ocasión se tratará con más detalle el eje que hace referencia a los cambios que han ocurrido principalmente en lo que se consume.

Figura 5.1. Ejes de cambio en el comportamiento de los consumidores.

Diferentes agencias de análisis de consumo han comenzado a monitorear los cambios de los consumidores desde las primeras noticias de la epidemia Covid-19. Es indudable que los países han tenido tendencias generalizadas en términos de lo que se consume conforme el Covid-19 se propaga a través del mundo, creando corrientes de información que corre en muchas direcciones. Nielsen identifica 6 etapas que inician con las “compras proactivas para la salud”, siguiendo con la “gestión reactiva de la salud” (FMCG & Retail, 2020), y es que en efecto, la gente ha tendido a concentrarse en lo que puede controlar en su persona y en su casa, gran parte de esto se encuentra en liberarse de los patógenos en su espacio y en acondicionarse para llevar la normalidad a casa, proveyéndose de insumos para la comida y para la convivencia en familia. En este sentido, los cambios en la tendencia generalizada del consumo se han dado principalmente en secuencias (ver Figura 5.2).

Cambios comportamiento del consumidor

Que se consume

La forma como lo consume

La forma de compra

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Figura 5.2. cambios en la tendencia generalizada del consumo

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Debe entenderse que el consumidor, como ser humano, está dotado de diferentes capacidades para analizar la información que obtiene. La información captada a través de nuestras células sensoriales, que en conjunto dan origen a nuestros sentidos (el oído, la vista, el gusto, el tacto, el olfato) es traducida por el sistema nervioso, del cual forma parte el cerebro, y se da origen a lo que conocemos como emociones. El conjunto de emociones básicas (la felicidad, sorpresa, miedo, ira, disgusto y tristeza), es una interpretación a la información que las personas obtienen a partir de sus sentidos y se obtienen como una respuesta de las estructuras cerebrales que la analizan (sistema límbico). A partir de ahí, la información es canalizada para ser analizada por estructuras especializadas en el análisis fino, la corteza prefrontal del cerebro, responsable de la creación de escenarios y estimaciones a futuro. Esta estructura desempeña un papel importante en el control y regulación de las reacciones emocionales, proporcionando información sobre las posibles consecuencias de las acciones en respuesta de las emociones (Carlson, 2005). Es por dicho proceso de análisis de la información que el consumidor reacciona en etapas, respondiendo de manera inmediata en muchas ocasiones de manera completamente “emocional”, ante una situación que requiere rápida respuesta, limitando el proceso de análisis de información, ante amenazas como aquellas que lo colocan a él y su familia en peligro de contagio de una enfermedad que puede llevar a la muerte. Con una gran proporción de la población con emociones como el miedo ante algo de lo que se posee poca información (García Fuentes, 2020), las primeras compras realizadas por el consumidor son de pánico, para enfrentar un escenario de cuarentena que pinta incierto, sin tener claridad en los productos que va a necesitar y las cantidades de estos por un periodo que aún desconoce. Se observan entonces reacciones como la compra de productos que se prevé sean útiles, incluso sin tener certeza de ello. Tal es el caso de la compra de artículos como papel de baño en ciudades de Estados Unidos y México, reacción que pudo desatar la sensación de desabasto por su aparente falta en los anaqueles. Con el tiempo se difunde más información, lo que a su vez le permite analizar con más elementos y con más calma al consumidor, permitiendo la plenitud del uso de sus capacidades de análisis. Al definirse un periodo amplio de cuarentena, se percibe la necesidad de hacer adecuaciones al espacio para un periodo medio o largo y se comienzan a divisar cambios generales que trascienden un escenario temporal conforme se comienzan a generar hábitos y a reorganizar el trabajo en y desde casa. El consumidor gradualmente adquiere experiencia y comienza a identificar los productos que permiten incrementar su bienestar que, en el caso de una pandemia, se relacionan con la seguridad obtenida a través del cuidado de la salud, la limpieza personal y de su círculo de confinamiento. La limitación forzada de las actividades, combinado con lo anterior, concentra las compras hacia ciertos sectores, como el de alimentos frescos y de la canasta básica de forma creciente. Un estudio llevado a cabo por Pabis Retail durante marzo, muestra un incremento de 134% en artículos de la canasta básica, 90% en artículos de limpieza y de 66% en perecederos y refrigerados (Hernández, 2020). En sintonía con lo anterior, otros estudios (Escamilla, 2020; García, 2020) agregan la preferencia por alimentos preenvasados en porciones individuales, percibidos como más inocuos.

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En otras palabras, existen sectores hacia los cuáles se ha concentrado el consumo en la medida en que el consumidor direcciona su bienestar hacia la seguridad y revalora su salud. Entre dichos sectores destacan los relacionados con la salud e higiene, alimentos y bebidas, pero también los de ejercicio físico. Existe la otra cara de la moneda, los sectores que han sido fuertemente afectados por el contexto adverso. Sectores como el aeroespacial comercial, aéreo, de viajes, alojamiento y hotelería, petróleo, gas, bancario, seguros y automotriz, e incluso segmentos al interior del retail como el de la moda (Mc Kinsey & Company, 2020; O'Donnell, 2020; Nieto, 2020), han sido los más fuertemente golpeados, debido a las restricciones impuestas por los diferentes gobiernos del mundo ante la amenaza del Covid-19. Se han dado hechos históricos como la caída de los precios del petróleo hasta posicionarlos en rango de los valores negativos, reflejando factores de oferta, con un gran protagonismo de la demanda debido al paro de la actividad económica (Nava, 2020; Cruz Vargas, 2020), y las expectativas negativas hacia el futuro que prometen una de las más grandes crisis económicas en el capitalismo contemporáneo. Cambios que se ven inminentes en lo que se consume: • Empacados individuales. • Limpieza profunda (productos que aseguren combatir virus). • Productos que ofrezcan reforzar el sistema inmunológico (superfoods). • Ejercicio en casa. • Entretenimiento en casa y socialización en línea. Lo que viene Lo que antes de la pandemia ya se había identificado como una tendencia en la demanda hacia un consumo más responsable, ambientalmente hablando, se potencia con el desarrollo de una pandemia que deja expuesta la vulnerabilidad del ser humano. Imágenes de las ciudades vacías, con la idea de que la naturaleza retoma un poco de lo que le fue arrebatado, así como mejoras en la calidad del aire en las principales ciudades del mundo (Agencia Reforma, 2020) por la limitación de la movilidad y el paro de la actividad económica; se ha reforzado en la conciencia de los ciudadanos del mundo el impacto de sus actividades sobre el ambiente, así como las repercusiones en sus formas de vida. Es poco probable que todo vuelva a ser como antes. Lo que podemos esperar cuando las medidas de contención de la pandemia sean levantadas, será un intento por los sectores más afectados de hacer que la vida vuelva a ser como antes. Las grandes empresas exhortarán a la población a retomar sus vidas, con monumentales esfuerzos publicitarios que les permitan recuperarse de la estrepitosa caída en su rentabilidad. Sin embargo, sectores fortalecidos con estrategias que les permitieron afianzarse o colocarse como líderes en medio de la emergencia sanitaria, aprovecharán la memoria social para mantener y potenciar sus resultados, por lo que promocionarán los nuevos estilos de vida adquiridos durante la cuarentena.

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Así, en la medida en que los productos (y la forma de adquirirlos como uno de los más importantes ejes de cambio), garanticen seguridad en términos de salud, estén asociados a esquemas amigables con el ambiente, refuercen la conciencia y consumo responsable y contengan elementos que permitan dar seguridad de que el pasado ha quedado atrás -y no volverá a repetirse- los productos lograrán tener éxito en el mercado. La inevitable aparición de nuevos brotes, y nuevas enfermedades mantendrán el recuerdo vivo en los años venideros, por lo que los productos o servicios que se orienten a combinar el cuidado del ambiente, cuidado de la salud, e inocuidad que le permitan al consumidor sentirse seguro, tendrán una ventaja sobre el resto. Se divisa además la posibilidad de que aquellas actividades que implicaron modificaciones en el hogar para sobrellevar la cuarentena puedan mantenerse, en contraste con los cambios realizados, que no implicaron la readecuación de espacios o de hábitos. Las modificaciones en las relaciones interpersonales, al interior de los hogares de manera presencial y con los colegas del trabajo y amigos en la distancia también definirán si la gente continuará con hábitos desarrollados en tiempos de pandemia (como cocinar y ejercitar en casa) o si se sustituirán por actividades fuera de casa. Se abren un conjunto de oportunidades que pueden ser aprovechables por los que mejor adapten su oferta a las condiciones dejadas por la expansión de la pandemia. El consumidor al verse rodeado de toda esta gran cantidad factores, adaptará y modificará su comportamiento, tomando fuertemente en consideración el recuerdo del peligro vivido, y el deseo por dejar atrás la adversidad sin poner en peligro su seguridad. Referencias Agencia Reforma. (24 de 03 de 2020). Mejora calidad del aire en el mundo al caer

contaminación por el Covid-19. am. Recuperado el 04 de 23 de 2020, de https://www.am.com.mx/noticias/Mejora-calidad-del-aire-en-el-mundo-al-caer-contaminacion-por-el-Covid-19-20200324-0010.html

Carlson, N. R. (2005). Fisiología de la conducta (Octava ed.). Madrid: Pearson Educación S. A. Cruz Vargas, J. C. (20 de 04 de 2020). Histórico: el barril de petróleo mexicano se cotiza en -2.37

dólares por barril. Proceso. Recuperado el 23 de 04 de 2020, de https://www.proceso.com.mx/626623/petroleo-mexicano-se-desploma-2-37-dolares-barril

Escamilla, O. (30 de 03 de 2020). Así es como el coronavirus ha modificado los hábitos y el consumo de los mexicanos. Merca2.0. Recuperado el 23 de 04 de 2020, de https://www.merca20.com/asi-es-como-el-coronavirus-ha-modificado-los-habitos-y-el-consumo-de-los-mexicanos/

FMCG & Retail. (27 de 03 de 2020). Coronavirus (Covid-19) y su evolución en el consumo en México. Recuperado el 14 de 04 de 2020, de Insights. Nielsen: https://www.nielsen.com/mx/es/insights/article/2020/coronavirus-covid-19-y-su-evolucion-en-el-consumo-en-mexico/

García Fuentes, M. (17 de 04 de 2020). Así es como el consumidor mexicano se siente frente a la pandemia por el COVID-19. Enterpreneur. Recuperado el 22 de 04 de 2020, de https://www.entrepreneur.com/article/349413

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García, A. K. (07 de 04 de 2020). Primer mes con Covid-19 en México: alimentos y productos de salud, los que más encarecieron. El Economista. Recuperado el 22 de 04 de 2020, de https://www.eleconomista.com.mx/economia/Primer-mes-con-Covid-19-en-Mexico-alimentos-y-productos-de-salud-los-que-mas-encarecieron-20200407-0071.html

Hernández, A. (31 de 03 de 2020). Venta de productos de canasta básica aumentó 134% por la cuarentena. El Universal. Recuperado el 23 de 04 de 2020, de https://www.eluniversal.com.mx/cartera/venta-de-productos-de-canasta-basica-aumento-134-durante-cuarentena

Mc Kinsey & Company. (13/04/2020). Covid-19: Briefing materials. Global health and crisis response. Obtenido de https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Risk/Our%20Insights/COVID%2019%20Implications%20for%20business/COVID%2019%20April%2013/COVID-19-Facts-and-Insights-April-13-v2.ashx

Nava, D. (20 de 04 de 2020). ¿Qué implican los precios negativos del petróleo? El Financiero. Recuperado el 22 de 04 de 2020, de https://www.elfinanciero.com.mx/economia/que-implican-los-precios-negativos-del-petroleo?fbclid=IwAR28CCnlW6G7YYIK7PcOzm2J5lu1AvRolzPdP1JuJ6_lQlDonH9UaFReziA

Nieto, M. (21 de 04 de 2020). No habrá nuevas aperturas de centros comerciales en lo que resta del 2020. Obras por Expansión. Revista Expansión. Recuperado el 22 de 04 de 2020, de https://obras.expansion.mx/inmobiliario/2020/04/21/no-habra-aperturas-de-centros-comerciales-en-2020?fbclid=IwAR1FgxDKdNTMpIlL4uRZ3Zl-7t0yadMF0Rz17k5m-Rqs-C6Ry7ARnGuL1WY

O'Donnell, F. (2020). Covid-19's economic impact will reshape us consumer behavior and shift market demand. An analysis of COVID-19 implications for consumers and the US economy. Mintel. Obtenido de https://clients.mintel.com/trend/covid-19-s-economic-impact-will-reshape-us-consumer-behavior-and-shift-market-demand

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6. ¿Ha mejorado la calidad del aire en el Área Metropolitana de Guadalajara ante las medidas preventivas por el SARS-CoV-2? José de Jesús Díaz Torres

La contaminación del aire es un factor que afecta la salud de más del 90% de los habitantes en las ciudades, sus efectos cobran la vida por enfermedades pulmonares, del corazón, accidentes vasculares cerebrales y cáncer de poco más de 7 millones de personas al año en todo el mundo (Figura 6.1).

Los contaminantes que inducen de forma individual o en forma sinérgica hacia ese tipo de enfermedades se reconocen convencionalmente como contaminantes criterio, entre los que se encuentra el Ozono (O3), Dióxido de Nitrógeno (NO2), Dióxido de Azufre (SO2), Monóxido de Carbono (CO), Partículas menores que 10 y 2.5 micrómetros (PM10 y PM2.5, respectivamente). Diversos sistemas de monitoreo alrededor del mundo miden con instrumental analítico y de forma permanente estos contaminantes con el objetivo de establecer políticas de control para reducir los daños al ambiente y la salud pública. Los avances tecnológicos y el interés por comprender lo que ocurre en la atmósfera ha propiciado el desarrollo de programas satelitales orientados a analizar los diversos componentes atmosféricos a gran escala, tales como los contaminantes criterio.

A finales de 2019, el brote del coronavirus (SARS-CoV-2) en la ciudad de Wuhan, China, condujo a la Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio en conjunto con la Agencia Espacial Europea (NASA y ESA por sus siglas en Inglés, respectivamente) a la adquisición de imágenes satelitales (Sentinel-5: Tropospheric Monitoring Instrument, TROPOMI) que ofrecen evidencia del abrupto descenso de las emisiones de Dióxido de Nitrógeno, atribuido en parte a la ralentización económica generada por las medidas de contención y cuarentena adoptadas por el gobierno de China1. Algo semejante se ha replicado en diferentes partes del planeta, tal como la India, en donde los niveles de aerosoles disminuyeron sustancialmente2.

Estos eventos incitan a pensar que existen efectos positivos sobre la calidad del aire derivados de las medidas de prevención por contagio del SARS-CoV-2; por lo tanto, surge el interés por conocer lo que pasa en México. Este trabajo presenta un pequeño ejercicio de análisis sobre los niveles de los contaminantes criterio en el contexto de una reducción de las actividades productivas debido a las medidas de contención del coronavirus en el Área Metropolitana de Guadalajara (AMG).

1 https://earthobservatory.nasa.gov/images/146362/airborne-nitrogen-dioxide-plummets-over-china 2 https://earthobservatory.nasa.gov/images/146596/airborne-particle-levels-plummet-in-northern-india

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Figura 6.1. Proporción de personas afectadas por la contaminación del aíre en zonas urbanas y las enfermedades más comunes. Fuente: Organización Mundial de la Salud

(http://www9.who.int/phe/infographics/breathe-life/es/).

El análisis de la calidad del aire se sustentó en la información generada por las 10 estaciones de la red automática de monitoreo de la Secretaría de Medio Ambiente y Desarrollo Territorial del Estado Jalisco (SEMADET). La estadística básica de las 10 estaciones se calculó para obtener los valores promedio y máximo de cada registro horario representativo para el AMG; el periodo de observación fue enero, 1° hasta abril, 14 de los años 20183 y 20204.

El análisis de los datos expone que, a excepción de las PM10, el resto de los contaminantes criterio permanecieron por debajo de sus límites máximos permitidos durante todo el periodo de análisis (Figuras 6.2 y 6.3). Independientemente de esto, se observa una tendencia descendente en las concentraciones de contaminantes tales como PM10, NO2 o CO; mientras que el O3 y variables meteorológicas como la rapidez del viento y la temperatura presentan una

3 Los datos más recientes, validados y publicados oficialmente por la SEMADET: (http://siga.jalisco.gob.mx/aire2020/descargas2020) 4 Datos preliminares sin validación rigurosa. Estos datos fueron proporcionados por la Dirección de Gestión de la Calidad del Aire de la SEMADET con fines exclusivamente informativos.

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tendencia de incremento al final del periodo. Estas tendencias son conformes entre 2018 y 2020, pero también congruentes con el registro histórico (1996-2018), las cuales indican que las PM10 presentan concentraciones altas que eventualmente conducen a la activación de alguna fase de contingencia atmosférica durante esta época del año (invierno-primavera). Por lo tanto, el caso particular de las PM10 resulta importante.

Figura 2. Registro horario de algunos contaminantes criterio y variables meteorológicas en el AMG. Cada dato representa el valor medio tomado de las 10 que conforman la red de monitoreo de la SEMADET, los

cuales están referidos a los límites máximos permisibles de cada contaminante: como PM10 (75 g m-3/24h); NO2 (0.21 ppm/1h); CO (11 ppm/8h); O3. (0.07 ppmv/8h).

Los niveles de contaminación de las PM10 muestran que su tendencia durante los 3.5 meses ha sido la misma entre 2018 y 2020; sin embargo, las concentraciones medidas en enero y la primera quincena de febrero son persistentemente más altas en 2018, en el periodo restante las distancias entre ambas son más pequeñas. Un análisis estadístico basado en la comparación de medianas (Prueba de Mann-Whitney) indica que efectivamente, existen diferencias significativas (p<0.05) en las concentraciones de PM10 entre 2018 y 2020.

Para identificar algún impacto sobre la calidad del aire a raíz de las medidas preventivas de contención ante el SARS-CoV-2, el análisis de los datos se acotó al periodo marzo-abril. Durante estas semanas, las diferencias absolutas en las concentraciones medias de PM10 entre 2018 y 2020 oscilaron alrededor de las 16 g m-3 en promedio; mientras que, en caso de las concentraciones máximas, las diferencias fueron de 38.2 g m-3 en promedio. La misma prueba

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de comparación de medianas (Mann-Whitney) se replicó sobre estos subconjuntos de datos; sus resultados indican que las concentraciones medias entre ambos años fueron estadísticamente semejantes (p=0.972), mientras que las concentraciones máximas fueron significativamente diferentes (p<0.05).

Figura 3. Registro horario de algunos contaminantes criterio y variables meteorológicas en el AMG. Cada dato representa el valor máximo tomado de las 10 que conforman la red de monitoreo de la SEMADET, los

cuales están referidos a los límites máximos permisibles de cada contaminante: como PM10 (75 g m-3/24h); NO2 (0.21 ppm/1h); CO (11 ppm/8h); O3. (0.07 ppmv/8h).

Estos resultados preliminares indican que la condición normal (promedios) de la contaminación del aire por PM10 durante el periodo de cuarentena en el AMG ha sido la misma que años anteriores (p. e. Figuras 6.4a, b, c y d). Mientras tanto, las concentraciones máximas durante la cuarentena si permanecieron significativamente por debajo de los niveles medidos durante 2018 (p. e. Figuras 6.4e y f), un patrón observado no solamente durante el periodo marzo-abril, sino desde el inicio del ciclo anual.

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2018 2020

a) Marzo, 24, 11:00 hrs.

b) Marzo, 24, 11:00 hrs.

c) Abril, 06, 11:16 hrs.

d) Abril, 06, 11:16 hrs.

e) Abril, 10, 11:00 hrs.

f) Abril, 10, 11:00 hrs.

Figura 6.4. Fotografías del Área Metropolitana de Guadalajara (vista hacia E-NE) durante el periodo Marzo-Abril, conforme al periodo de cuarentena que inició el 16 de Marzo de 2020. Comparación basada en la relación alcance visual-turbidez de la atmosfera. Las comparaciones entre 2018 y 2020 se establecieron tomando en cuenta días

laborales excluyendo los días festivos durante 2018. Fuente: Webcams de México, Hotel Fiesta Americana, Guadalajara. http://www.webcamsdemexico.com/.

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Si bien, las máximas concentraciones de PM10 sugieren un impacto positivo derivado de la reducción en las actividades económicas y de movilidad durante el periodo de cuarentena establecidas por autoridades estatales y federales; es claro que las concentraciones de este y los demás contaminantes han permanecido sistemáticamente por debajo de las concentraciones observadas durante 2018. Estos resultados sugieren la intervención de factores de mayor escala que parecen haber influido en la dinámica atmosférica regional y el descenso en las concentraciones de la mayoría de los contaminantes a escala local.

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Directorio de investigadores que colaboran en la elaboración de este boletín. Dr. Luis Alberto Olvera Vargas / Coordinador de la publicación. Maestría y Doctorado en Ciencias Ambientales – Universidad Autónoma de San Luis Potosí. Licenciado en Geografía – Universidad Nacional Autónoma de México. Cátedra CONACyT – asignada al Centro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño del Estado de Jalisco, A.C. Especialista en análisis espacial enfocado a la vigilancia epidemiológica de la sanidad vegetal, animal y salud pública. Generación de modelos de distribución, basados en algoritmos espaciales, con insumos bioclimáticos y ambientales. Geomedicina y análisis del paisaje epidemiológico a través del uso de geo tecnologías: epidemiología satelital, bioclimatología médica, Sistemas de Información Geográfica Epidemiológica (SIGEpi). Identificación de áreas vulnerables e idoneidad espacial de enfermedades infecciosas y no infecciosas, basados en características sociales y ambientales. Diseño y planeación de plataformas geo web para la visualización y fortalecimiento de la vigilancia epidemiológica a nivel nacional. Dr. Javier Rivera Ramírez / Coordinador PROTEAA Dr. Carlos M. Rodríguez Peralta Dr. Yair Romero Romero Dr. Ariel Vázquez Elorza Dra. Julia Sánchez Gómez Mtro. José de Jesús Díaz Torres

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