Efectos asimétricos de la pandemia por Covid-19 en la calidad de vida de los hogares. El caso de la ciudad de Córdoba, Argentina

Asymmetric effects of the Covid-19 pandemic on family quality of life. The case of the city of Córdoba, Argentina

Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. eduardojpereyra82@gmail.com

Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. mmsantillanp@gmail.com

Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. flormolinatti@gmail.com

Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. laudeac@gmail.com

Resumen: El artículo indaga sobre la percepción del efecto que la pandemia de Covid-19 tuvo sobre ciertos aspectos de la vida de los hogares de la ciudad de Córdoba (Argentina): ingresos, trabajo, alimentación y trabajo no remunerado, así como la identificación de características individuales que se asocian a una mayor vulnerabilidad de presentar efectos negativos en las dimensiones estudiadas. Se utilizaron datos de la Encuesta de Calidad de Vida en la ciudad de Córdoba (ECVC), que tuvo como objetivo central realizar un diagnóstico de la calidad de la población cordobesa durante 2021.

Palabras clave: Pandemia Covid-19 ; Desigualdad ; Calidad de vida ; Hogares ; Ciudad de Córdoba ; Argentina

Abstract: This paper investigates the perception of the effects that the Covid-19 pandemic had on various dimensions of family quality of life in the city of Córdoba (Argentina): income, employment, food supply and domestic work, as well as the identification of individual characteristics associated with a greater vulnerability to developing negative effects in the mentioned dimensions. We used data from the Quality-of-Life Survey in Córdoba (ECVC), whose main objective was to diagnose the quality of life of Cordoba’s population during 2021.

Keywords: Covid-19 pandemic ; Inequality ; Quality of life ; Households ; City of Córdoba ; Argentina

Con el surgimiento de la pandemia de SARS-CoV-2 –virus que produce la enfermedad por coronavirus (Covid-19)– en diciembre de 2019 (WHO, 2020a), se ha vivido un panorama de incertidumbre a nivel mundial. Los efectos de la pandemia en los primeros meses de 2020 no solo quedaron reducidos a la salud y a la mortalidad de las poblaciones, sino que la rápida propagación de la enfermedad provocó el colapso de sistemas de salud en numerosos países del mundo (Armocida et al., 2020; CDC Covid-19 Response Team, 2020). Frente a esta situación y ante la inexistencia de una vacuna o tratamiento eficaz, los gobiernos del mundo optaron por implementar diversas intervenciones socio sanitarias durante 2020 para evitar la propagación de la pandemia (CEPAL, 2020a; Fuente-Figuerola, 2020).

A finales de 2020, surgieron diversas vacunas con eficacia probada frente al Covid-19 (Yuan et al., 2020). Sin embargo, su desigual disponibilidad, así como el surgimiento de nuevas variantes, provocaron que los gobiernos aún tuvieran que recurrir a medidas no farmacéuticas para evitar la propagación, la mortalidad y el colapso de los sistemas de salud.

En el caso de la República Argentina, las intervenciones se implementaron de manera temprana, a mediados del mes de marzo de 2020, luego que la Organización Mundial de la Salud (OMS) declarara la enfermedad de Covid-19 como pandemia debido a su propagación mundial, el 11 de marzo (WHO, 2020b). Al inicio de la pandemia, la principal acción implementada por el gobierno de Argentina fue el Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio (ASPO). Los cierres de mercados y las medidas de aislamiento tuvieron un impacto negativo sobre la economía nacional, con consecuencias sobre el mercado laboral, ya que aumentó el desempleo, disminuyeron los ingresos y el consumo, y crecieron los niveles de pobreza. En este contexto, el Estado nacional debió implementar acciones de protección social con el objeto de contener y mitigar la pauperización de las condiciones de vida de amplios sectores de la población, entre las que se destacan: el Ingreso Familiar de Emergencia (IFE), el aumento del monto de subsidios sociales y transferencias condicionadas de dinero, subsidios a pequeñas y medianas empresas, y políticas de protección del empleo (Acosta et al., 2021).

A pesar de las medidas implementadas en los países, las consecuencias negativas directas e indirectas de la pandemia de SARS-CoV-2 en los hogares han sido múltiples, no solo en la salud de los integrantes, sino además por impactos multidimensionales inmediatos y de largo plazo, tales como desigualdades en el acceso a servicios de salud, pérdida del empleo y caída de los ingresos, entre otros. Tal como propone Katzman (2000), la vulnerabilidad de las personas y los hogares ante efectos negativos dependerá de los activos tangibles e intangibles que posean para hacer frente a situaciones de coyuntura. En esta línea, si bien se espera que la crisis generada a raíz de la pandemia y de las medidas para controlarla afecte sin duda a toda la sociedad, los efectos negativos serán más profundos para los hogares con menores ingresos, que viven en condiciones de vida precarias y localizados en entornos residenciales segregados.

Este artículo presenta los principales resultados obtenidos por la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba (ECVC), en relación con la sección específica que indaga sobre la percepción del efecto que la pandemia de Covid-19 tuvo sobre ciertos aspectos de la vida de los hogares cordobeses: ingresos, trabajo, alimentación, salud y trabajo no remunerado, así como la identificación de características individuales, a nivel de hogar o contextuales, que se asocian a una mayor vulnerabilidad de presentar efectos negativos en las dimensiones estudiadas.

A tales fines, se organiza en cuatro apartados. En primer lugar, se expone el marco contextual y los antecedentes sobre las principales consecuencias de la pandemia en Latinoamérica y, en particular, Argentina. Seguidamente, se presentan los aspectos metodológicos en el diseño, implementación y análisis de la ECVC. Luego, se exponen los principales resultados obtenidos sobre la percepción del efecto de la pandemia de Covid-19 sobre ciertos aspectos de la vida de los hogares. Por último, se presentan las reflexiones finales.

El 11 de marzo de 2020, la OMS declaró que un nuevo coronavirus, el Covid-19, podía caracterizarse como una pandemia. Treinta meses después, en septiembre de 2022, los casos reportados a nivel mundial superaban los 608 millones y la cantidad de personas fallecidas eran más de 6.5 millones.^[1] En América Latina y el Caribe (ALC), los contagios representan al menos un 15% del total mundial y acumulan el 30% de las muertes por coronavirus a nivel global (CEPAL y OPS, 2021; CEPAL, 2022a). En Argentina, se han confirmado hasta el momento poco más de 9.7 millones de casos y 129.855 fallecimientos (MSN, 2022).^[2]

En consecuencia, la prolongación de la pandemia está generando en el mundo y ALC una crisis combinada y asimétrica en lo sanitario, social y económico. A su vez, la región convive con una serie de problemas estructurales que imponen serias dificultades al desafío de generar una pronta recuperación económica, el mejoramiento de las condiciones de vida y el bienestar de la población (Filgueira et al., 2020).

La asimetría en salud se expresa por el impacto diverso en las tasas de contagio y letalidad en los países de la región y su capacidad para brindar una adecuada atención a la población. Salvo excepciones puntuales, los países aplicaron una serie de medidas para disminuir la propagación del virus, decisiones que alteraron el desarrollo cotidiano de numerosas prácticas sociales y productivas: cierre de fronteras, cierre de escuelas, cierre de empresas e interrupción en la provisión de servicios esenciales (como el transporte público) y cuarentenas obligatorias para personas en riesgo sanitario o contagiadas. La pandemia expuso, a su vez, las debilidades estructurales de los sistemas de salud de la región. Su segmentación, fragmentación y falta de financiamiento tuvo como consecuencia la ausencia de respuestas sólidas, coordinadas e integrales (CEPAL y OPS, 2021).

El impacto económico, por su parte, se traduce en una notable caída del comercio, el consumo y la producción, todo lo cual impacta sobre los niveles de empleo e ingresos y, por ende, genera una caída de la recaudación mientras que, en paralelo, crece el gasto social, que presiona sobre el déficit fiscal y el endeudamiento de los países. En lo social, la pandemia ha disparado los crecientes niveles de pobreza y pobreza extrema, de desigualdad y vulnerabilidad social de los hogares con niveles más bajos de ingresos, sumado a una crisis de cuidados debido al cierre de servicios públicos esenciales y las restricciones de movilidad (Blofield y Filgueira, 2020; Filgueira et al., 2020).

Respecto de la situación del mercado laboral, Weller (2020) afirma que atravesó una fuerte destrucción y transformación, con la amenaza de una creciente desigualdad, a pesar de la creación de empleos en algunos sectores. Entre 2019 y 2020, la tasa de desempleo se incrementó 3 puntos porcentuales, de un 6,8% a un 9,8%, y la tasa de participación laboral cayó 3 puntos porcentuales, pasando del 65,1% al 62,1% (CEPAL, 2022b). El impacto ha sido mayor en el empleo femenino, juvenil e informal. La tasa de desempleo femenino partiría de un 11,9%, con una disminución de la tasa de participación del 51,4% en 2019 al 46,9% en 2020 (en los hombres pasó del 74,7% al 69,6%), ubicándose en niveles similares al 2002. Durante 2020, las mayores pérdidas de puestos de trabajo se dieron en el empleo en hogares particulares (20,9%), donde trabajaban entre 11 y 13 millones de mujeres en 2019. A pesar de que durante 2021 ha crecido la tasa de ocupación, en el primer trimestre solo se ha logrado recuperar un 58% de los empleos perdidos en plena pandemia (CEPAL, 2021a).

En el caso de Argentina, en el cuarto trimestre de 2019, la tasa de desempleo era del 8,9%, mientras que la tasa de subempleo era del 13,1%, lo que significa que un total de 22% de trabajadores/as tenían problemas de empleo (PNUD, 2021). Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC, 2021), para el primer trimestre de 2020 la tasa de desempleo era de 10,4% y durante el segundo trimestre se incrementó a 13,1%, disminuyendo en los dos últimos semestres a 11,7% y 11%, respectivamente. Por su parte, la tasa de subocupación era de 9,6% en el segundo trimestre de 2020, incrementándose a 13,4% y 15,1% en los dos últimos semestres. Un estudio realizado por el Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento (CIPPEC) indica que los varones y las mujeres de hasta 29 años, de niveles educativos bajos y con trabajos informales, fueron los más afectados por la caída en la tasa de empleo registrada en 2020 como consecuencia de la crisis económica producto de la pandemia y las medidas de aislamiento (Mera, Karczmarczyk y Petrone, 2021).

Debido a las restricciones de la movilidad, el gobierno nacional dispuso una serie de medidas para mitigar los efectos indeseados de la pandemia, principalmente políticas de transferencia directa. Dentro de las acciones más importantes se encuentran, por un lado, el Ingreso Familiar de Emergencia (IFE) y, por otro lado, el Programa de Asistencia al Trabajo y la Producción (ATP). El IFE fue una transferencia de ingresos a casi 9 millones de trabajadoras/es informales y desocupados (D´Alessandro, 2022), evitando aumentos de 6 puntos porcentuales en la línea de pobreza y de 3 puntos porcentuales en la línea de indigencia. En cambio, el ATP fue un instrumento diseñado para proteger el empleo privado registrado de 2,3 millones de trabajadores/as y proveer de liquidez a 230.000 empresas, cubriendo casi el 40% de las y los asalariados privados y las empresas. Además, se ofrecieron 340.000 créditos tasa 0% a autónomos y monotributistas (Universidad Nacional de Avellaneda-Observatorio de Políticas Públicas, 2020).

Respecto de los niveles de pobreza y pobreza extrema en el primer año de pandemia, la tasa sobre la primera alcanzó al 33,7% de la población latinoamericana, afectando a 209 millones de personas (22 millones más que en 2019), mientras que la segunda llegó al 12,5%, es decir unos 78 millones de personas (8 millones más que 2019). La desigualdad en la distribución del ingreso aumentó, con un incremento del 2,9% en el índice de Gini (CEPAL, 2021a).

En el caso de Argentina, previo a la pandemia, las condiciones socioeconómicas de las familias se encontraban con un fuerte deterioro, producto de la crisis del bienio 2018-2019. Para esos años, los niveles de pobreza monetaria fueron de 33,6% y 39,8%, respectivamente. La crisis sanitaria del Covid-19 profundizó los niveles de pobreza, tanto por el aumento de los precios como por las restricciones de la movilidad que limitaron y/o afectaron los procesos laborales y los ingresos de los hogares (Salvia y Zurita, 2020). Según el estudio del Programa del Observatorio de la Deuda Social Argentina de la Universidad Católica Argentina (ODSA-UCA), la cuarentena habría provocado una caída significativa de los ingresos de los hogares. En el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA), el 38,8% de los hogares declararon que los ingresos durante abril de 2020 se redujeron hasta un 50%, mientras que para el 18,8% la reducción fue mayor al 50% (Tuñón y Poy, 2020).

En este sentido, las políticas de transferencias por la emergencia fueron centrales para enfrentar la degradación en las condiciones de vida de la población. A nivel regional, se calcula que, en 2020, sin las transferencias de ingresos de emergencia, la pobreza extrema habría sido alrededor de 1,8 puntos porcentuales más alta y la pobreza habría sido 2,9 puntos porcentuales más elevada (CEPAL, 2022a). En Argentina, de acuerdo a un estudio del CIPPEC, sin las transferencias llevadas a cabo por el gobierno la tasa de pobreza podría haber aumentado 2,6 puntos porcentuales más (casi 1,2 millones de personas) (Díaz Langou et al., 2020).

Entre las principales cuestiones sociales sobre las cuales ha impactado la pandemia se encuentran las consecuencias negativas tras el cierre masivo de las escuelas en todos sus niveles. Hacia principios de abril de 2020, a nivel mundial, cerca de 1.600 millones de estudiantes habían dejado de asistir a la escuela y en ALC afectó a más de 170 millones. La gravedad para la región es aún mayor, ya que la duración del cierre de las escuelas ha sido más prolongada que en cualquier otra zona del mundo. Los países de la región acumularon más de un año académico sin clases presenciales, con un promedio de 28 semanas con cierre completo del sistema educativo y 17 semanas de manera parcial (CEPAL, 2021a).

Esta situación de emergencia obligó a los estados a desplegar una serie de estrategias para darle continuidad al sistema educativo con una modalidad a distancia y virtual. Esto significó un complejo desafío ya que en ALC solo un 77% de los estudiantes menores de 15 años tiene acceso a internet en sus hogares, sumado a las dificultades en la disponibilidad de dispositivos electrónicos, fundamentalmente en los sectores de bajos ingresos (BM, 2021).

Otra de las consecuencias sociales de la pandemia ha sido la mayor carga de trabajo doméstico y trabajo no remunerado, tanto en los países donde estas actividades se producen de manera más equitativa como en aquellos donde existen marcadas desigualdades de género en su distribución y las horas que insumen (Manzo y Minello, 2020). En América Latina, la crisis sanitaria profundizó las desigualdades de género en la carga de trabajo doméstico y de cuidados, las cuales se acrecientan en los hogares de menores ingresos (Camilletti y Nesbitt‐Ahmed, 2022; CEPAL, 2020c; O’Donnell et al., 2020, ONU Mujeres, 2020).

En Argentina, se observó que, durante el ASPO, la mayor parte del trabajo doméstico y de cuidado se concentró en las mujeres, y que gran parte de ellas vivían en una situación de sobrecarga de tareas que afectaba su bienestar. La suspensión de las clases presenciales y la ausencia de alternativas para desfamiliarizar el cuidado aumentaron las cargas familiares en los hogares con niños, niñas y adolescentes. En los hogares donde todas las personas adultas continuaron trabajando, se generaron tensiones para combinar trabajo remunerado y cuidado (CEPAL, 2020d).

De acuerdo a la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO, por sus siglas en inglés), una persona padece inseguridad alimentaria cuando no accede de manera regular (por falta de disponibilidad de alimentos o de recursos) a alimentos inocuos y nutritivos suficientes para un crecimiento y desarrollo de una vida activa y saludable (FAO, 2022). La crisis sanitaria, económica y social produjo un aumento de la inseguridad alimentaria en todas las subregiones de ALC durante 2020, en especial en hogares con niños, familias numerosas y con bajos ingresos (FAO y CEPAL, 2020a y 2020b). Previo a la pandemia, se estimaba que 820 millones de personas pasaban hambre en el mundo y que alrededor de 2.000 millones de personas sufrían inseguridad alimentaria moderada o grave, presentando un alto riesgo de malnutrición y mala salud (FAO y CEPAL, 2020a).

Durante la pandemia, si bien los estados de ALC pusieron en marcha políticas de apoyo a los ingresos y la alimentación de los hogares, la incidencia de la inseguridad alimentaria moderada o grave aumentó 6,5% y alcanzó al 40,4% de la población en 2020, lo que significa que 44 millones de personas sufren inseguridad alimentaria, de las cuales 21 millones la padecen de manera grave (CEPAL, 2021a). A esta situación se suma que el costo de los alimentos durante la pandemia ha crecido en relación a 2019 e incluso el aumento en este rubro ha sido mayor que la variación general de precios del resto de los productos de la canasta básica (el índice de precios al consumidor [IPC] de alimentos varió un 5,6% y el IPC total un 3,8%; FAO y FLAMA, 2020).

Algunos estudios han analizado el impacto de la disminución de los ingresos en la inseguridad alimentaria en Argentina. Un trabajo realizado en el AMBA, con datos de ODSA-UCA, observó que 2 de cada 10 hogares urbanos registraron inseguridad alimentaria en mayo de 2020, lo que representa un incremento de dos puntos porcentuales respecto de 2019. La inseguridad alimentaria se incrementó especialmente en los hogares del conurbano bonaerense, de 37% a 41%, fundamentalmente en los hogares pobres y en los hogares con estrato socio-ocupacional de clase trabajadora marginal (Bonfiglio, 2021).

Respecto de los hábitos alimentarios, Sudriá, Andreatta y Defagó (2020) indicaron que durante el ASPO disminuyó el consumo de alimentos con potencial inmunomodulador, como frutas y verduras, al tiempo que se incrementó la ingesta de alimentos desaconsejados, como panificados, golosinas, bebidas azucaradas y alcohólicas. En este estudio no se distinguen los resultados según nivel socioeconómico, por lo que el impacto puede ser diferente al considerar el efecto de los ingresos en las elecciones alimentarias.

Diversos estudios sostienen que particularmente en las ciudades y metrópolis de la región se produjo una acumulación de diversos tipos de déficits que se constituyeron en factores de riesgo en cuanto al contagio de Covid-19, entre ellos: el hacinamiento, un transporte público precario, la falta de acceso a servicios básicos o la brecha digital (CEPAL, 2021b; CEPAL y OPS, 2021). A su vez, estos déficits se distribuían desigualmente por los altos niveles de segregación residencial de las ciudades de ALC, en especial en los asentamientos precarios informales (ONU-Hábitat, 2021). En definitiva:

La combinación de un alto nivel de urbanización y déficits acumulados influye no solo en la magnitud y el impacto de la pandemia, sino también en su efecto diferenciado sobre los grupos poblacionales, puesto que la población de ingreso bajo y medio-bajo es la que se ve más afectada (CEPAL, 2022a, p. 22).

En base a los antecedentes analizados, es claro que los efectos de la pandemia han afectado a todos los grupos sociales, pero fundamentalmente a aquellos que presentan una mayor vulnerabilidad social: los hogares pobres, con niños, niñas y jóvenes; los hogares que tienen jefes/as de hogar con ingresos provenientes de trabajos precarios y/o con bajos niveles educativos; los hogares con mujeres jefas de hogar, entre otros.

Un estudio fundacional sobre la vulnerabilidad social es el que realizó Caroline Moser (1998) para el Banco Mundial en numerosos países del mundo: las diferentes situaciones de pobreza responden a las diferentes formas en que los hogares administran sus portafolios de activos. En ese sentido, “la vulnerabilidad social se identifica con el conjunto de limitaciones o desventajas que las personas encuentran para acceder y usar los activos que se distribuyen en la sociedad” (González, Ortecho y Molinatti, 2013, p. 179).

Este enfoque fue adaptado para la realidad latinoamericana por Rubén Katzman y Carlos Filgueira (1999). Esta revisión, si bien adhiere a la importancia que la familia y sus recursos tienen en la reproducción del bienestar de los hogares, reconoce que estos recursos no son los únicos relevantes, sino que es necesario apuntar a construir sociedades donde estas situaciones sean poco frecuentes. Es decir, frente al planteo “activos-vulnerabilidad” de Moser, Katzman y Filgueira proponen un enfoque denominado “activos-vulnerabilidad-estructura de oportunidades”, según el cual la evaluación de la distribución de activos en hogares requiere no solo un examen sobre las estrategias para la movilización de sus portafolios de recursos, sino también de la capacidad de aprovechamiento de las estructuras de oportunidades. En esta línea, se incorporan como fuentes de activos sociales al Estado, el mercado y la comunidad; sin embargo, estos autores reconocen que, al responder a las lógicas de la conflictividad política, ofrecen oportunidades fuertemente sesgadas que refuerzan o agravan una estructura social polarizada (González, Ortecho y Molinatti, 2013).

Según Katzman (2000, p. 281), la vulnerabilidad social se define como “la incapacidad de una persona o de un hogar para aprovechar las oportunidades, disponibles en distintos ámbitos socioeconómicos, para mejorar su situación de bienestar o impedir su deterioro”. Siguiendo al autor, la medición de la vulnerabilidad requiere examinar los activos de las personas (o de los hogares), esto es, el conjunto de bienes, recursos y atributos tangibles o intangibles (capital físico, social, humano, natural y financiero), que pueden ser utilizados para mejorar el nivel de bienestar o superar situaciones adversas. La movilidad de estos activos dependerá de la estructura de oportunidades, definida como “las probabilidades de acceso a bienes, servicios, o actividades que inciden en el bienestar del hogar, los cuales son provistos por el mercado, el Estado y/o la sociedad” (Katzman, 2000, p. 299).

En contraposición a los activos, algunos factores demográficos pueden considerarse como pasivos, ya que “implican costos monetarios y no monetarios y porque dificultan la adquisición de activos” (Rodríguez, citado en Santillán Pizarro y Laplante, 2008, p. 4). Desde este punto de vista, la presencia de niños en el hogar podría considerarse un pasivo, en la medida que son personas dependientes, con necesidades nutricionales específicas y que demandan tareas de cuidados, especialmente en edades tempranas. De la misma manera, el género puede actuar como un pasivo debido a las desigualdades que experimentan las mujeres en diversos ámbitos.

Adicionalmente, se entiende que las características de los barrios definen la estructura de oportunidades en el entorno social inmediato de los hogares, que inciden en la probabilidad de que los hogares acumulen activos, y a su vez impactan sobre variados comportamientos de riesgo, en particular sobre aquellos que se vinculan con la reproducción de las desigualdades, de la pobreza y de la exclusión (Kaztman, 1999). En este sentido, “el capital social de un vecindario consiste en recursos instalados en la estructura que relaciona a sus miembros y cuya movilización facilita el logro de metas individuales y colectivas” (Katzman, 1999, p. 268).

Un aspecto central de este capital social comunitario es la composición social del vecindario, siendo una importante fuente de oportunidades para que los hogares, especialmente aquellos de menores recursos, incorporen activos y mejoren su situación de bienestar. Sin embargo, los procesos de segregación residencial y la progresiva homogeneización interna de las estructuras sociales de los barrios, sumado al debilitamiento de los espacios públicos de calidad, tiene como principal consecuencia la reducción de aquellas oportunidades de interacción cotidiana informal que hacen posible que personas de diferentes orígenes sociales interactúen como iguales. Para los hogares de menores recursos, las consecuencias son particularmente negativas. La segregación residencial se traduce en un empobrecimiento en activos de capital social y en estímulos del entorno social inmediato, los cuales, al combinarse con una elevación en las aspiraciones de consumo, originan un desajuste entre metas y medios para alcanzarlas, posibilitando el surgimiento de situaciones anómicas y comportamientos marginales (Katzman, 1999). En este trabajo, se entiende por segregación residencial el acceso desigual o restringido a un conjunto de recursos (materiales y simbólicos) importantes para la reproducción de las categorías sociales. El concepto de segregación residencial, en particular, puede definirse como:

el grado de proximidad espacial o de aglomeración territorial de las familias pertenecientes a un mismo grupo social, sea que este se defina en términos étnicos, etarios, de preferencias religiosas o socioeconómicas (Sabatini, Cáceres y Cerda, 2001, p. 27).

La pandemia ha puesto de manifiesto desigualdades profundamente arraigadas, lo que incluye la zona de la ciudad donde vive y trabaja una persona, así como su género y edad, ya que, si bien toda la sociedad está expuesta, la enfermedad afecta desproporcionalmente a la población vulnerable y a las minorías. La imposibilidad de realizar teletrabajo, los trabajos informales o precarios en los cuales es casi imposible cumplir con las normas de cuidado, el uso del transporte público, las condiciones de hacinamiento y la falta de acceso al agua potable, saneamiento e higiene aumentan las probabilidades de contagio de la población más vulnerable (CEPAL, 2020e; Naciones Unidas, 2020; OECD, 2020).

En palabras de Ziccardi (2020, p. 50), existe “un conjunto de desventajas económicas, sociales, culturales, institucionales y espaciales o territoriales que afectan a determinados colectivos sociales de manera más intensa y particular, lo cual es una de las claves sobre cómo las desigualdades urbanas amplifican las desigualdades estructurales”.

Algunos estudios más recientes sugieren que la segregación residencial socioeconómica se encuentra asociada a los efectos sanitarios y no sanitarios de la pandemia (Bonaccorsi et al., 2021; López Monsalve, 2021; Yu et al., 2021; Ziccardi, 2020). Yu et al. (2021) presentaron las primeras evidencias sobre cómo la segregación residencial, en este caso racial, y la desigualdad de ingresos produjeron un efecto sinérgico que explicaría por qué el Covid-19 ha tenido un impacto desproporcionado en los miembros de minorías raciales o étnicas en las principales áreas metropolitanas de los Estados Unidos. El estudio de Bonaccorsi et al. (2021) explica, para Italia, cómo los efectos negativos de las restricciones de movilidad fueron más intensos en las regiones más desfavorecidas del país, lo cual, combinado con las condiciones socioeconómicas preexistentes, ha dado a lugar una recuperación más lenta y a una mayor diferenciación territorial.

En América Latina, un estudio coordinado por Alicia Ziccardi (2020) para la Región Metropolitana del Valle de México destaca cómo el aislamiento social, en condiciones de marcadas desigualdades urbanas en el acceso y la calidad de las viviendas y el agua, incide de manera diferenciada sobre el modo en que las personas y los hogares pudieron sobrellevar las dificultades que generó pandemia: por ejemplo, los municipios con los mayores niveles de pobreza concentraban, al momento del estudio, el mayor número de casos positivos confirmados y de personas que perdieron la vida por el Covid-19. En esta línea, otro estudio, para la Región Metropolitana de Santiago (Chile), analizó las diferenciaciones territoriales en las tasas de contagio y mortalidad, y su vinculación con la segregación residencial y la concentración de población vulnerable, evidenciando que un tercio de los contagios y las muertes estarían explicados por la presencia de enclaves de vulnerabilidad (López Monsalve, 2021).

A raíz de este conjunto de antecedentes, que destacan los impactos sociales y económicos de la pandemia sobre aspectos del bienestar de la población, el artículo presenta los principales resultados sobre las percepciones que habitantes de la ciudad de Córdoba poseen sobre cómo la pandemia afectó las condiciones de vida en sus hogares.

La metodología de este trabajo es cuantitativa y utiliza como principal fuente de información la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba (ECVC).^[3]

La ECVC tuvo como objetivo principal realizar un diagnóstico de la calidad de vida de la población cordobesa, en sus distintas dimensiones y componentes, durante 2021. Por medio del cuestionario se recogió información sobre:

* La vivienda y el hogar: forma de tenencia de la vivienda, estado de conservación, antigüedad, tamaño.

* Las características demográficas y socioeconómicas de los miembros del hogar: género, edad, nivel de educación, nacionalidad, inserción en el mercado de trabajo, tenencia de planes sociales.

* La lista de los miembros del hogar se estableció aplicando criterios de definición similares a los empleados usualmente en censos y encuestas de hogares.

* La calidad de vida de uno de los miembros del hogar (mayor de 16 años, que no es necesariamente el jefe/a del hogar).

La unidad de observación fue el hogar. El cuestionario fue aplicado de manera presencial a cada hogar de la muestra y respondido por un único miembro del hogar (mayor de 16 años, que no es necesariamente el jefe/a de hogar), quien brindó información sobre su persona y sobre el resto de los integrantes de su hogar, de acuerdo a los aspectos contenidos en el cuestionario.

La muestra estuvo conformada por 680 hogares ubicados en el ejido municipal de la ciudad de Córdoba. En una primera etapa, se realizó una estratificación de la ciudad a partir de la aplicación de medidas estadísticas espaciales, las cuales permitieron identificar y localizar las denominadas zonas de segregación en el espacio geográfico. La fuente de información utilizada correspondió a los datos del censo nacional de población, hogares y viviendas de 2010 a nivel de radio censal.

Los radios censales fueron clasificados en función de su semejanza o no con las unidades espaciales vecinas. En esta investigación se optó por una medida basada en la autocorrelación espacial, el Índice de Moran (I de Moran) (Anselin, 1995; Molinatti, 2013). La diferenciación de los grupos sociales al interior de la ciudad, como así también de los radios censales en función de las características de los primeros, se realizó en función de la variable máximo nivel educativo alcanzado por el/la jefe/a de hogar,^[4] operacionalizada a partir de los años promedio de educación (para mayores referencias, Molinatti, 2021).

En función de los años de escolaridad promedio de los/las jefes/as de hogar, los radios censales se clasificaron en 5 grupos: (1) Alto-Alto: radios con jefes con educación alta rodeados de otros con condición semejante; (2) Bajo-Bajo: radios con jefes con educación baja rodeados de otros con condición semejante; (3) Alto-Bajo: radios con jefes con educación alta rodeados de otros con jefes con educación baja; (4) Bajo-Alto: radios con jefes con educación baja rodeados de otros con jefes con educación alta; y (5) No significativo: radios con gran heterogeneidad.

Teniendo en cuenta que la población objetivo del proyecto de investigación es un grupo poblacional que exhibe dos vectores de vulnerabilidad asociados –pobreza y segregación socio-espacial (en adelante, denominado socio-segregado)–, el marco muestral de la encuesta se estratificó en dos grandes grupos en función de los resultados obtenidos del análisis de autocorrelación espacial: radios censales socio-segregados (Bajo-Bajo) y radios censales no-segregados (resto).

Una vez determinados estos dos grandes grupos, se procedió con un muestreo de áreas bietápico. Primero, se seleccionaron aleatoriamente radios censales al interior de cada grupo (socio-segregado y no-segregado) y, posteriormente, se seleccionaron, también aleatoriamente, viviendas dentro de cada radio de la muestra. En el caso que en la vivienda residiera más de un hogar, se encuestó al hogar que respondió en primer lugar.

En el diseño muestral, se definieron como dominios geográficos de estimación dos subpoblaciones o zonas de segregación principales: por un lado, el conjunto de radios censales clasificados como socio-segregados; y por otro lado, el resto de los radios censales no socio-segregados.

Posteriormente, la base fue corregida por las siguientes variables ponderadoras: la localización del hogar en un espacio residencial socio-segregado, según datos del censo nacional de población, hogares y viviendas de 2010 (información más actual disponible); y el sexo y nivel educativo del encuestado, según datos de la encuesta permanente de hogares (EPH), primer trimestre 2021, aglomerado Gran Córdoba.

Durante la etapa final del diseño del instrumento y la realización del trabajo de campo tuvo lugar la pandemia, la cual incentivó la inclusión de preguntas relativas a las percepciones y los cambios ocasionados por el Covid-19 en la población y en los hogares. Este artículo versa principalmente sobre estas preguntas, a saber:

Cuadro 1. Variables dependientes e independientes analizadas en el estudio (cont.)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba. Argentina, abril de 2021.

1. Situación laboral antes y durante la pandemia. Se generó una variable binaria y se identificó con 1 a las personas que perdieron el trabajo o el empleo durante la pandemia, es decir, personas encuestadas que declararon trabajar o tener un empleo antes de la pandemia y que declararon haberse quedado sin trabajo o empleo a partir de ese evento.

2. Percepción sobre cómo la pandemia afectó los ingresos. Se generó una variable binaria y se identificó con 1 a las personas encuestadas que declararon haber experimentado una pérdida o reducción de sus ingresos como consecuencia de la pandemia.

3. Reducción en la frecuencia de consumo de alimentos durante la pandemia y sus motivos. Se analizó la frecuencia de consumo de frutas, verduras, carnes y huevos, cereales y harinas. Para cada consumo se generó una variable binaria y se identificó con 1 a los hogares que declararon haber reducido y/o eliminado dicho consumo durante la pandemia. Los motivos por los cuales se redujo y/o eliminó el consumo de algunos alimentos, por su parte, fueron clasificados en económicos y otros.

4. Aumento en la carga de trabajo doméstico durante la pandemia. El trabajo doméstico incluye cuidar niñas y niños, y/o personas mayores que viven en el hogar; hacer las tareas domésticas (cocinar, lavar, planchar, limpiar la casa); hacer los trámites y compras para el hogar (pagos de luz, teléfono, ir al banco, al súper); atender a las personas con alguna discapacidad; atender a personas con alguna enfermedad; ayudar en las tareas escolares; y otras. Se generó una variable binaria y se identificó con 1 a los hogares que declararon haber aumentado la carga de trabajo doméstico durante la pandemia.

Considerando el objetivo de este trabajo, las preguntas relacionadas a los efectos de la pandemia (en este trabajo, tratadas como variables dependientes) fueron analizadas según una serie de variables evaluadas como relevantes a la hora de identificar qué características individuales, a nivel de hogar o contextuales, se asociaron a mayores probabilidades de experimentar los efectos negativos, tanto directos como indirectos, de una emergencia socio-sanitaria como la pandemia. En este trabajo se seleccionaron las siguientes variables independientes (o factores explicativos) para cada una de las variables dependientes (Cuadro 1). Desde un enfoque de vulnerabilidad social y alimentaria, se identifican variables explicativas que corresponden a diversos activos (capital social, educativo, económico) y pasivos (condiciones de hacinamiento, género, presencia de niños/as en el hogar). La hipótesis que guía el trabajo es que los riesgos de perder el empleo, los ingresos, disminuir el consumo de alimentos y aumentar el trabajo doméstico, dependen de los activos, pasivos y estructura de oportunidades de las personas y los hogares.

El análisis de las variables relacionadas con la pandemia se estructuró de la siguiente manera: en primer lugar, se realizó un análisis descriptivo para cada una de estas variables independientes, considerando potenciales variables explicativas a partir de la revisión de los antecedentes sobre el tema; en segundo lugar, se exploraron las posibles asociaciones entre las variables relativas a la pandemia seleccionadas y cada uno de los factores explicativos detallados en el Cuadro 1 considerados para cada variable dependiente, para lo cual se aplicaron pruebas chi-cuadrado de contingencia^[6] con un nivel de confianza del 95%, que permitieron evaluar la fuerza de la asociación y la significación estadística del contraste asociado a la prueba; en tercer lugar, se realizaron modelos multivariados a partir de regresión logística binaria con el fin de identificar las variables independientes que influyen en los resultados (variables dependientes) Odds Ratio (OR), y sus respectivos intervalos de confianza y nivel de significación.

Uno de los efectos indeseados del ASPO durante la pandemia fue la pérdida de empleo. Este fenómeno afectó a un 17,5% de la población ocupada de la ciudad de Córdoba, siendo mayor la proporción de mujeres (20,7%) que de hombres (13,9%) (Gráfico 1), lo cual coincide con la literatura: el impacto ha sido mayor en el empleo femenino (CEPAL, 2021a). El nivel educativo operó como un activo que protegió frente al riesgo de pérdida laboral, ya que, de los trabajadores con secundario incompleto, el 24,8% perdió el trabajo, mientras que, en el otro extremo, lo perdió solo el 7,1% de los trabajadores con nivel superior, lo que representa un riesgo más de 4.41 veces mayor en el primer grupo (Cuadro 2).

En cuanto al territorio, el riesgo de perder el empleo era de más del doble en los espacios socio-segregados que en el resto. En este sentido, se observa que un 27% de los trabajadores pertenecientes a espacios socio-segregados perdieron el empleo, mientras que entre los no socio-segregados lo perdieron un 13,4% (Figura 1). La segregación sociodemográfica puede afectar el empleo a través de tres formas centrales (Sánchez Peña, 2016): primero, los barrios segregados estarían material e institucionalmente privados del acceso a bienes públicos, salud, educación y también a fuentes de empleo; segundo, muchos estudios subrayan la importancia de las redes basada en el vecindario para conseguir empleos (capital social); y tercero, “el conocimiento que las personas tienen sobre las posibilidades de empleo disponibles, así como sus expectativas sobre qué salarios esperar y cuáles trabajos son apropiados para su género, edad o condición migratoria, están moldeadas por interacciones cotidianas ocurriendo entre sus redes sociales y en pequeña escala dentro de espacios delimitados” (Hanson y Pratt, citado por Sánchez Peña, 2016, p. 161).

Figura 1. Porcentaje de personas que declaran haber perdido el empleo durante la pandemia, según factores seleccionados*

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=399).

* La línea vertical corresponde a la proporción de personas que perdieron el empleo (17,5%), calculado sobre el total de ocupados antes de la pandemia.

Cuadro 2. Pérdida de trabajo o empleo según factores seleccionados. Odds ratios de modelos de regresión logística

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=380).

Los modelos de regresión logística (Cuadro 2) muestran que tanto el territorio (Modelo 1) como la educación (Modelo 2) y el género (Modelo 3) son factores que pueden considerarse como activos y pasivos frente al riesgo de experimentar una pérdida laboral durante la pandemia y que el efecto de cada uno se mantiene cuando se controla por las restantes variables (Modelo 4). En el caso del género femenino, si bien en el análisis bivariado no muestra diferencias estadísticamente significativas, en el modelo multivariado, al controlar por el nivel educativo y su lugar de residencia, adquiere significancia estadística.

Si bien durante la pandemia, y en particular durante el ASPO, se implementaron una serie de medidas sociales y económicas de emergencia para evitar el deterioro económico de los hogares, la pérdida de ingresos fue inevitable y afectó a casi la mitad de la población analizada: un 48% de las personas encuestadas declararon haber reducido o perdido sus ingresos. Si bien fue un fenómeno que se extendió en toda la población, esta reducción fue diferente si se consideran los distintos grupos poblacionales (Figura 2). Por otra parte, llama la atención que, contrario a lo esperado, la reducción de ingresos afectara más a los hombres (53%) que a las mujeres (41,7%). Además, se observa cómo influyen la presencia de algunos activos (o pasivos) individuales. En este sentido, se consideraron variables como nivel educativo y modos de inserción laboral.

En cuanto al nivel educativo, puede decirse que este actúa como un activo que reduce el riesgo de reducción de ingresos. La afirmación se basa en que este fenómeno afectó a un 65% de las y los trabajadores que no tienen el nivel secundario completo; a un 46% de los que cuentan con secundario completo y a un 27% de quienes poseen estudios superiores. En términos de riesgo relativo, puede decirse que las y los trabajadores con niveles educativos bajos tuvieron casi 5 veces más chances de reducir sus ingresos (Cuadro 3). Esto puede estar relacionado con la mayor probabilidad de acceder a un empleo de calidad y estable a medida que aumenta el nivel de estudios. En este sentido, Bertranou et al. (2013) indican que, en Argentina, según datos de la EPH, la mayor proporción de las y los trabajadores de oficio y trabajadores de subsistencia poseen nivel educativo bajo (menor a secundario incompleto). Adicionalmente, la mayoría de las y los asalariados informales y trabajadores domésticos no completó los estudios secundarios, al tiempo que se observa lo inverso entre las y los asalariados formales.

Otro factor relevante es el territorio. Como se ha indicado, la segregación residencial influye en el empleo, pero también en la accesibilidad a diversos bienes, servicios y redes de apoyo social, necesarios para mitigar los efectos negativos de la pandemia (Sánchez Peña, 2016). En este sentido, se observa que casi un 63% de los/as trabajadores/as que habitaban en espacios socio-segregados redujeron sus ingresos, mientras que, en los espacios no-segregados este fenómeno afectó a un 42,4% de trabajadores/as (Figura 2).

Figura 2. Porcentaje de personas ocupadas antes de la pandemia que declararon haber reducido o perdido sus ingresos durante la pandemia, según factores seleccionados*

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=399).

* La línea vertical corresponde a la proporción de personas ocupadas que declararon haber reducido o perdido sus ingresos durante la pandemia (48,6%), calculado sobre el total de respondentes ocupados antes de la pandemia.

Cuadro 3. Reducción o pérdida de ingresos según factores seleccionados. Odds ratios de modelos de regresión logística

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=380).

En el Cuadro 3, se presentan los modelos de regresión logística binaria bivariada (modelos 1 a 3) y multivariada (4). En el último, se mantienen las relaciones observadas en los análisis bivariados, con mayor riesgo en las personas que residen en espacios socio-segregados (1.8 veces más alto que no socio-segregados), en personas con bajo y medio nivel educativo (3.9 veces más chances y 2 veces más chances, respectivamente, en relación con los niveles altos), y menor riesgo en mujeres (0.7) que en varones. Al respecto, el menor riesgo observado en mujeres podría estar explicado –dentro del marco de la vulnerabilidad social– por el acceso a programas sociales que forman parte de la estructura de oportunidades; en particular la Asignación Universal por Hijo (AUH) (Micha, 2019), programa universal de transferencias de ingresos a las familias con hijos/as menores de 18 años vigente en Argentina desde 2009 y que se mantuvo sin interrupción durante la pandemia. Algunos estudios muestran el impacto de la AUH sobre la desigualdad y la pobreza (Lustig y Pessino, 2014; Rossignolo, 2016).

La reducción de ingresos y de trabajo tuvo su repercusión en las prácticas alimentarias de los hogares, ya que muchos de ellos debieron modificar el consumo, lo cual ha sido observado también en otros estudios en la Argentina durante la pandemia (Sudriá, Andreatta y Defagó, 2020; Bonfiglio, 2021).

El grupo de alimentos que sufrió mayor reducción en el consumo fueron las carnes y huevos –disminuyó en un 45%– la principal fuente de proteína y hierro. Le sigue en importancia el consumo de lácteos (29%), principal fuente de calcio, fósforo y vitamina D, de fruta (27%), de verduras (19%) –principales fuentes de vitaminas y minerales– y de cereales y harinas (17,5%) (Figura 3). Se destaca que, en todos los casos, cuando se indagó en la población estudiada el principal motivo de la reducción de algún/os grupos de alimentos, la respuesta sobresaliente apuntó a lo económico (40,2%).

Figura 3. Proporción de hogares que redujeron el consumo de alimentos, según tipo de alimento y motivo de reducción

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta Población socio segregada, calidad de vida y espacio urbano en Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=680).

En el Cuadro 4, se describen una serie de factores que pueden relacionarse con la reducción en el consumo, para cada grupo de alimentos. Los factores considerados fueron el espacio (barrios socio-segregado y barrios no socio-segregado), el nivel educativo y el género del jefe o jefa del hogar, la presencia de niños/as en el hogar, el hacinamiento y los ingresos.

Lo primero que se destaca es que, aun cuando podría pensarse que los hogares de jefatura femenina presentarían mayor vulnerabilidad, se observó que el género del jefe no influyó en la reducción de ningún tipo de alimento. Otra cuestión a destacar es que la reducción en el consumo de cereales y harinas, que afectó a un 17% de los hogares, no mostró comportamientos con las variables seleccionadas. La explicación estaría en que este alimento, más que reducirse, sufrió un aumento en los hogares más vulnerables, ya que se trata de alimentos de bajo costo monetario y de alta densidad energética (Darmon y Drewnowski, 2015).

En el resto de los grupos de alimentos, la relación se observó en el sentido esperado:

* Mayor reducción en los menores niveles educativos, lo cual estaría relacionado con la asociación entre el nivel educativo y el nivel socioeconómico (Darmon y Drewnowski, 2015) y es la única asociación que se mantiene en todos los grupos de alimentos excepto en carnes y huevos y en los cereales y derivados.

* Mayor reducción en los hogares en los que hubo reducción de ingresos, aunque en el análisis multivariado esta relación no se mantiene para ningún grupo de alimentos.

* Mayor reducción en aquellos hogares que presentan hacinamiento, aunque en el análisis multivariado la asociación solo se mantiene para el consumo de lácteos.

* Mayor reducción en los hogares socio-segregados, en el análisis bivariado; pero en el análisis multivariado, en el único grupo que se mantiene el riesgo es en el de carnes y huevos. Esto podría estar relacionado no sólo con las condiciones socioeconómicas, sino además con la menor disponibilidad de mercados de ventas de estos productos a bajo costo en estos sectores.

* Por último, la presencia de niños/as en el hogar tiene un comportamiento interesante, ya que, si bien los hogares con niños/as duplicaron el riesgo de reducción de alimentos como las frutas y las carnes y huevos, no ocurrió lo mismo en cuanto al consumo de lácteos y de verduras. Seguramente tenga su explicación en el significado/valor que representa tratar de mantener una dieta saludable en las y los niños. En particular, el consumo de leche en las infancias, que puede haber sido priorizado aun cuando las condiciones económicas se hayan visto reducidas y/o por el acceso a leche a través de programas de asistencia alimentaria en la población infantil (Abeyá Gilardón, 2016).

* Se debe tener en cuenta que la encuesta tiene la limitación de que no evalúa el consumo habitual de alimentos, por lo que las diferencias de base en todos los grupos no están analizadas. Asimismo, tampoco analiza otros cambios en el consumo de alimentos, como, por ejemplo, el reemplazo, dentro de un mismo grupo o tipo, por otros de menor precio y de menor calidad.

Cuadro 4. Disminución en el consumo de alimentos (por tipo) y factores seleccionados. Proporción, Odds ratios y número de casos. Modelos logísticos simples. Modelos simples de regresión logística

Fuente: Elaboración propia sobre la base de la Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=503).

Nota: La categoría de referencia en cursiva. *p<0.05; **p<0.01. ***(B) Bivariado. **** (M) Multivariado.

Durante el ASPO, la suspensión de las clases presenciales y la ausencia de alternativas para desfamiliarizar el cuidado aumentaron el trabajo doméstico y de cuidado, el cual se concentró principalmente en las mujeres (CEPAL, 2020c y 2020d).

En la ciudad de Córdoba, el trabajo doméstico se incrementó en un 30% de los hogares durante el aislamiento. Un factor determinante fue la presencia de niños/as en el hogar: en los hogares con niños/as, un 50% de ellos incrementó las tareas, mientras que entre los hogares sin niños/as solo lo hizo un 20% (Figura 4). En el Cuadro 5 se observa que los hogares con niños son los que tuvieron más riesgo de incrementar el trabajo doméstico en el hogar y esta asociación se mantiene en el análisis multivariado (modelos 4 y 7).

Figura 4. Proporción de hogares que aumentaron el trabajo doméstico, según factores seleccionados*

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=680).

* La línea vertical corresponde a la proporción de hogares que aumentaron el trabajo doméstico (29,5%), calculado sobre el total de hogares.

También tuvieron su efecto algunas variables relacionadas con las condiciones de vida de los hogares (Cuadro 5). Es así que, en los hogares con hacinamiento por cuarto –indicador no monetario de pobreza– el incremento fue mayor: el 46,6% de los hogares con más de 2 personas por cuarto incrementó el trabajo doméstico, mientras que este fenómeno ocurrió en el 28% de los hogares con hasta 2 personas por cuarto; en el análisis bivariado se pueden observar diferencias significativas (modelo 5), pero no persisten en el análisis multivariado (modelo 7). Lo mismo ocurre con la reducción de ingresos.

El trabajo doméstico afectó más a los hogares con jefe/a de hogar con nivel educativo bajo: mientras que en los hogares con jefe/a con secundario incompleto el trabajo doméstico se incrementó un 38%, en los hogares con jefe/a de hogar con nivel educativo alto fue de un 23% (Figura 4). En el análisis bivariado (modelo 2), se observa esta asociación, y el riesgo se incrementa en el análisis multivariado (modelo 7).

Cuadro 5. Incremento de trabajo doméstico en el hogar, según factores seleccionados. Odds ratios de modelos de regresión logística

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba, Argentina, abril de 2021 (n=680).

Por otra parte, no se registran diferenciales territoriales en el aumento de la carga de trabajo doméstico y de cuidado (modelo 1 y 7), lo cual refleja la universalidad de las consecuencias negativas del ASPO para los hogares de la ciudad de Córdoba, más allá del contexto y de las condiciones de vida precarias. Sin embargo, cabe reflexionar sobre el territorio y el espacio social donde se inscriben las posibilidades de cuidar, y cómo estas condiciones determinan y condicionan las maneras de cuidar (de Leso, 2015).

A diferencia de lo observado en estudios de América Latina (Bango, 2020; CEPAL, 2020c) y Argentina (CEPAL, 2020d; Santillán Pizarro y Rabbia, 2016; Santillán Pizarro y Pereyra, 2020), no se observaron diferencias en el aumento del trabajo doméstico según el género del jefe/a de hogar (modelos 3 y 7); sin embargo, esto podría deberse a cómo se midió la variable en nuestro estudio (se indagó sobre el aumento de trabajo en el hogar y no a nivel individual) (Cuadro 5).

En este sentido, el resultado obtenido no debe invisibilizar que las mujeres vienen estando al frente tanto de los trabajos no remunerados y la economía del cuidado (trabajo doméstico no mercantilizado, trabajo voluntario o servicio a la comunidad y trabajos de cuidado familiares) como en la respuesta a la pandemia (trabajadoras del sector salud, cuidadoras en ámbitos institucionales o domiciliarios). La división sexual del trabajo, la desigual distribución de las cargas de trabajo doméstico y de cuidado, y el escaso reconocimiento y valoración social del rol de las mujeres en estas tareas como su relevancia para el sostenimiento del sistema productivo y las economías de la región, persiste. La pandemia no ha hecho más que profundizar esta situación (CIM, 2020).

El artículo presenta los principales resultados obtenidos de la encuesta de calidad de vida en la ciudad de Córdoba (ECVC), realizada en abril de 2021. Si bien inicialmente esta encuesta tenía por objetivo principal realizar un diagnóstico de la calidad de vida en sus diferentes dimensiones y componentes, la irrupción de la pandemia demandó la inclusión de preguntas que indagaran sobre la percepción del efecto de la pandemia de Covid-19 en ciertos aspectos de la vida de los hogares cordobeses: ingresos, trabajo, alimentación, salud y trabajo no remunerado.

Los datos obtenidos y el análisis estadístico realizado han permitido revelar que, en sintonía con las evidencias producidas a nivel regional para ALC y a nivel nacional en Argentina, la implementación de una serie de medidas socio-sanitarias destinadas a gestionar y a mitigar las consecuencias de la pandemia, en especial las que se adoptaron para evitar la propagación del virus SARS-Cov-19, tuvieron importantes efectos, aunque asimétricos, sobre las personas y los hogares.

En primer lugar, se detecta que ser mujer, tener bajo nivel educativo y vivir en espacios sociosegregados estuvo asociado a una mayor chance de perder el empleo. En otros estudios, de manera similar, se ha observado que las mujeres han tenido mayor riesgo de perder el empleo durante la pandemia; lo mismo ha sido observado en cuanto al nivel educativo y el riesgo de perder el empleo (CEPAL, 2021a; Mera, Karczmarczyk y Petrone, 2021). En el presente estudio se revela, además, un efecto del territorio, debido quizás a la mayor informalidad laboral relacionada con el menor acceso a bienes, servicios; así como los efectos del capital social sobre las posibilidades y expectativas en los empleos a conseguir, que influyen en el acceso al empleo de calidad (Sánchez Peña, 2016).

En segundo lugar, se divisa que se redujeron los ingresos en casi la mitad de la población analizada a partir de la pérdida de empleo ocasionada por el contexto. Llamativamente el relevamiento mostró que afectó más a hombres que mujeres, lo cual podría ser explicado por un mayor acceso a programas sociales, particularmente la AUH, la cual se ha asociado con la reducción de la desigualdad y la pobreza (Lustig y Pessino, 2014; Rossignolo, 2016). Por otra parte, un alto nivel educativo de las personas y vivir en un territorio no socio-segregado operaron como factores que reducían el riesgo de pérdida de ingresos.

En tercer lugar, se generó un cambio en los hábitos de consumo de alimentos a partir de las restricciones económicas que atravesaron las personas y los hogares. Se produjo una importante reducción en el consumo de carnes, huevos y lácteos, pero también, aunque en menor medida, de verduras, harinas y cereales. El principal motivo por el cual se redujo o modificó el consumo de alimentos fue el económico. El análisis multivariado indica que el nivel educativo del jefe de hogar influyó en el consumo de lácteos, frutas y verduras, lo cual estaría relacionado con la asociación entre el nivel educativo y el nivel socioeconómico (Darmon y Drewnowski, 2015). Por otra parte, sólo se observó asociación entre vivir en espacio sociosegregado y el consumo de carnes y huevos. El hacinamiento influyó negativamente en el consumo de lácteos; al tiempo que la presencia de niños y niñas en el hogar mantuvieron su consumo, así como el consumo de verduras. Cabe destacar que se plantean algunas limitaciones en el análisis de consumo de alimentos, ya que en nuestro estudio solo se analizó si disminuyó el consumo de algunos grupos de alimentos, pero no se analizaron otros cambios en el mismo (como el reemplazo, dentro de un mismo tipo de alimentos, por variantes de menor calidad), ni el consumo habitual de alimentos.

Por último, el trabajo doméstico y de cuidado aumentó de manera relevante en los hogares durante el periodo del ASPO, más aún en los hogares con niños/as, con mayor hacinamiento, con jefe/a de hogar con nivel educativo bajo, aunque no se observó una influencia del territorio. Cabe destacar como otra limitación del estudio que se analizó el aumento del trabajo doméstico y de cuidado durante el ASPO en el hogar y no a nivel individual, por lo que no se pudieron detectar las diferencias observadas en otros estudios de Latinoamérica y Argentina en torno a la mayor carga para las mujeres (Bango, 2020; CEPAL, 2020c y 2020d; Santillán Pizarro y Rabbia, 2016; Santillán Pizarro y Pereyra, 2020).

Las dificultades impuestas por la pandemia han agravado las condiciones y calidad de vida de las poblaciones y profundizado la compleja situación macroeconómica en materia de déficit, deuda pública, crecimiento y desarrollo que distintos países del mundo vienen atravesando, y en un contexto regional de altos niveles de desigualdad, vulnerabilidad, pobreza y pobreza extrema, donde Argentina no es la excepción.

Los Estados desplegaron una serie de estrategias y políticas destinadas a abordar los efectos y desafíos sanitarios, económicos y sociales que produjo la pandemia. No obstante, tanto los informes citados como los resultados y análisis expuestos de la encuesta realizada en Córdoba demuestran que las medidas no han logrado contener los efectos inmediatos de la crisis por Covid-19, lo que exige redoblar los esfuerzos y robustecer los sistemas de protección a los fines de enfrentar las desigualdades estructurales preexistentes y las complejidades emergentes.

En este sentido, los sistemas de protección deben avanzar sobre su universalidad, integralidad y capacidad redistributiva, ya que el desempleo y el trabajo informal impiden, a una gran parte de la población, el acceso al sistema contributivo de pensión y de salud, exponiendo la fragmentación y desigualdades de las columnas vertebrales de la protección social y la debilidad de los regímenes de bienestar del continente. Es decir, la inversión en protección social “no solo es imperativo desde un enfoque de derechos, sino que es eficiente desde una lógica económica y productiva” (CEPAL, 2021b, p. 119).

Además de la búsqueda de generación de empleo genuino, dadas las desigualdades existentes, deben extenderse las políticas no contributivas y los programas de transferencia monetaria y en especies para compensar la reducción de ingresos y la precariedad laboral creciente. En este amplio contexto de restricciones, se vuelve fundamental garantizar el acceso a los servicios básicos y el consumo de alimentos y bienes primordiales de los hogares. Sin embargo, es fundamental que los Estados comiencen a ampliar y robustecer las políticas en torno a la economía popular, social y solidaria para dotarla de una nueva institucionalidad.

Argentina ha dado algunos pasos iniciales en esa dirección a través de la sanción de la Ley 27.345 de Emergencia Social, cuyo objeto es promover y defender los derechos de las y los trabajadores de la economía popular mediante la creación de un Salario Social Complementario, del Consejo de la Economía Popular y del Registro Nacional de Trabajadores de la Economía Popular. No obstante, son enormes los desafíos pendientes frente a un sector compuesto por más de 4,5 millones de trabajadores/as (RENATEP, 2021): deben resolverse aún las tensiones entre el trabajo y la asistencia en las políticas de promoción de la economía social y la economía popular; los límites del trabajo asalariado en tanto horizonte permanente en la definición del sujeto de la protección social; y considerar la heterogeneidad y las particularidades de cada territorio, entendiendo la multiplicidad de actores sociales y políticos locales, acorde a las características de las economías regionales y las especificidades de sus sistemas productivos (Hopp, 2022).

Finalmente, cabe señalar que el desarrollo de políticas de cuidado es una de las dimensiones en la que los Estados de ALC poseen mayores deudas pendientes. Es primordial la transformación de las prestaciones de cuidado para lograr el reconocimiento de las desigualdades ocasionadas por la injusta distribución de las cargas de cuidado y sus consecuencias, la reducción de las brechas en el uso del tiempo según género y la (re)distribución equitativa de los costos del trabajo doméstico y de cuidados no remunerados (Santillán Pizarro y Rabbia, 2016). Como indican Santillán Pizarro y Pereyra (2020), es fundamental la reconstrucción de los sistemas de protección a partir de la desprivatización, desfamiliarización y desmercantilización de la economía de los cuidados, propiciando revertir el sesgo maternalista de los regímenes de licencia, la implementación de programas que contemplen transferencias económicas para que las familias puedan sostener el cuidado de niños o adultos dependientes y la universalización de políticas de servicios de cuidado infantil, especialmente en la primera infancia, de 0 a 3 años de edad. En Argentina, por ejemplo, la infraestructura de este tipo de servicios es escasa y se encuentra muy fragmentada, dispersa y con subsistemas provinciales con distintos grados de cobertura y calidad, de acuerdo a si las prestaciones son públicas, privadas o del tercer sector. En este sentido, resulta auspicioso el proyecto de ley “Cuidar en Igualdad”, para la creación del Sistema Integral de Políticas de Cuidados de la Argentina, enviado recientemente por el Presidente de la Nación al Congreso. Este proyecto tiene por objetivo reconocer las tareas de cuidado como una necesidad, un trabajo y un derecho; como así también garantizar el acceso a la ampliación de licencias por maternidad, paternidad y de adoptantes (Presidencia de la Nación, 2022).

Para finalizar, otra de las recomendaciones que surge de esta investigación es continuar indagando sobre las condiciones y la calidad de vida de las personas y los hogares pospandemia de Covid-19, a los fines de establecer políticas públicas enfocadas hacia los sectores más vulnerables y orientadas a romper círculos de desigualdad y pobreza que se retroalimentan.

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[2] Recuperado de https://www.argentina.gob.ar/salud/coronavirus-COVID-19/sala-situacion [consulta: 19 de septiembre de 2022].

[3] La ECVC fue desarrollada en abril de 2021 por investigadores/as del Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad (CIECS), dependiente del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) y de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Esta encuesta se realizó en el marco del Proyecto de Unidad Ejecutora (PUE) CONICET convocatoria 2017, titulado “Población sociosegregada, calidad de vida y espacio urbano en Córdoba”, dirigido por la doctora Vanina Papalini. Previo al relevamiento de los datos, en febrero del mismo año se aplicó una prueba piloto sobre 30 casos en 3 radios censales.

[4] Para evitar el efecto distorsionador de la estructura etaria sobre la educación de una población, y procurando captar a un grupo de particular influencia, se trabajó solo con los jefes y las jefas de hogar de 30 a 59 años.

[5] Se indagó sobre la identidad de género, pero debido a la baja incidencia de las personas que no se identifican con los géneros masculino y femenino (<1%) se procedió a trabajar solo con los géneros masculino y femenino para lograr estimaciones estadísticas más precisas.

[6] Esta prueba constituye un caso particular del Test Chi-Cuadrado que permite indagar sobre la independencia de dos variables cualitativas con un cierto nivel de confianza. En este estudio se consideraron estadísticamente significativas aquellas asociaciones cuyos valores de prueba tenían una significación inferior al 5%.

A nivel de persona
Variables independientes			Variables dependientes
Nombre	Categorías	Pérdida de trabajo o empleo		Pérdida o reducción de ingresos
Género^[5] de la persona encuestada	Femenino	X		X
	Masculino (categ. referencia)
	Otro
Máximo nivel educativo de la persona encuestada	Bajo (hasta secundario incompleto)	X		X
	Medio (hasta estudios superiores incompletos)
	Alto (estudios superiores completos) (categ. referencia)
Localización en espacio residencial socio-segregado	Sí	X		X
	No (categoría de referencia)
A nivel de hogar
Variables independientes			Variables dependientes
Nombre	Categorías	Reducción en el consumo de alimentos		Aumento en la carga de trabajo doméstico y de cuidado
Género del jefe(a) de hogar	Femenino	X		X
	Masculino (categ. referencia)
	Otro
Máximo nivel educativo del jefe(a) de hogar	Bajo (hasta secundaria incompleta)	X		X
	Medio (hasta estudios superiores incompletos)
	Alto (estudios superiores completos) (categ. referencia)
Pérdida de ingresos	Sí	X		X
	No (categoría de referencia)
Reducción de ingresos	Sí	X		X
	No (categoría de referencia)
Presencia de niños	Sí	X		X
	No (categoría de referencia)
Condición de hacinamiento	No (hasta 2 personas por cuarto)	X		X
	Sí (más de dos personas por cuarto)

	Modelo1	Modelo2	Modelo3	Modelo4
Sociosegregado	2,3*			1,86*
Educación respondente
Baja		4,41*		3,45*
Media		2,50*		2,36
[Alta]		1
Femenino			1.62	1,70*
n=	380	380	380	380
Pseudo R	0,04	0,054	0,014	0,084

	Modelo1	Modelo2	Modelo3	Modelo4
Sociosegregado	2,2*			1,8*
Educación respondente
Baja		4,8*		3,9*
Media		2,2*		2,0*
[Alta]		1		1
Femenino			0,6*	0,7*
n=	380	380	380	380
Pseudo R	0,047	0,097	0,018	0,13

Variable independiente	FRUTAS		VERDURAS		CARNES Y HUEVOS		LACTEOS		CEREALES Y HARINAS
Variable independiente	B***	M****	B	M	B	M	B	M	B	M
Sociosegregado	1,6**	0,9	1,9*	1,3	1,8*	1,5*	1,6*	1,0	1,1	1,5
Educ Jefe
Baja	4,6**	4,0*	4,9*	2,7*	2,5*	1,6	4,9*	3,3*	1,0	1,0
Media	2,2**	2,5*	2,3*	1,9	1,7*	1,5	2,4*	1,5	0,9	0,9
[Alta]	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
Femenino	1,1	1	1,1	1,1	1,1	1,1	1,0*	1,0	0,9	0,7
Niños en el hogar	2,2*	1,8*	1,8*	1,6	1,9*	1,8*	1,2	0,9	1,0	1,0
Hacinamiento en el hogar	3,3*	1,7	2,8*	1,6	3,2*	1,7	2,5*	2,0*	0,6	0,3
Reducción ingresos	1,9*	1,2	2,0*	1,4	1,7*	1	1,6*	1,0	1,3	1,3
n=		503		503		503		503		503
Pseudo R***:
Multivariado		0,108		0,080		0,079		0,090		0,032
Sociosegregado	0,015		0,025		0,028		0,016		0,001
Educ. jefe	0,072		0,063		0,032		0,075		0,001
Femenino	0,001		0,001		0,002		0,000		0,000
Niños	0,042		0,023		0,036		0,003		0,000
Hacinamiento	0,039		0,029		0,034		0,024		0,002
Reducción ingresos	0,030		0,029		0,024		0,018		0,006

	M1	M2	M3	M4	M5	M6	M7
Sociosegregado	1,1						0,9
Educación jefe
Baja		1,8*					2,2*
Media		1,1					1,8
[Alta]
Jefa			0,9				0,9
Niños en el hogar				3,9*			3,7*
Hacinamiento					2,2*		0,8
Reduccion ingresos						1,2	1,3
n=	680	680	680	680	680	680	680
Pseudo R	0,001	0,017	0,000	0,131	0,017	0,030	0,148