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<publisher-name><![CDATA[Universidad Autónoma Gabriel René MorenoFacultad de Ciencias Económicas, Administrativas y FinancierasInstituto de Investigaciones Económicas y Sociales José Ortiz Mercado  IIESJOM]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Impacto de corto plazo de la COVID-19 en la pobreza y medidas de mitigación en República Dominicana]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract The objective of this work is to estimate the effect in the short term of the health and economic crisis caused by COVID-19 on the conditions of monetary poverty of the Dominican population. For such purposes, a simulation has been implemented in which, from the input-output matrix, the losses in employment caused by demand shocks in the activities of greater relative importance for the country (Tourism and Construction) and with a higher level of linkage with other economic activities. Once the job losses have been assigned, the impact of these changes on the monetary poverty levels of the population is estimated at a micro level, using the 2019 National Continuous Labour Force Survey (ENCFT). The short term of mitigation programs implemented by the government to assist formal workers and the most vulnerable people.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><strong>ART&Iacute;CULOS ACAD&Eacute;MICOS</strong></font></p>     <p align="right">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="4" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><strong>Impacto de corto plazo de la COVID-19 en la pobreza     <br>   y   medidas    de mitigaci&oacute;n en Rep&uacute;blica Dominicana</strong></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><strong><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Short-term impact of COVID-19 on poverty and mitigation    <br> measures in the Dominican Republic</font></strong></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><strong><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Evalina G&oacute;mez<sup>&pound;</sup>, Yasiris Alc&aacute;ntara,  Mar&iacute;a Majluta Yeb    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   Vickeisy Mercado, Alexis Cruz-Rodr&iacute;guez</font></strong><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"></font>    <br> <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sup>&pound;</sup> Ministerio de Econom&iacute;a, Planificaci&oacute;n y Desarrollo de la Rep&uacute;blica Dominicana. Email: <a href="mailto:evalina.gomez@mepyd.gob.do">evalina.gomez@mepyd.gob.do</a>.     <br> Este trabajo cont&oacute; con el apoyo t&eacute;cnico de Juan Carlos Parra y Christian Camilo G&oacute;mez, del Grupo de     <br> Pobreza del Banco Mundial para Am&eacute;rica Latina y El Caribe. El contenido de este documento     <br> es de exclusiva responsabilidad de los autores.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify">&nbsp;</p> <hr>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Resumen</b></font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El objetivo del presente trabajo es estimar el efecto en el corto plazo de la crisis sanitaria y econ&oacute;mica provocada por el COVID-19 sobre las condiciones de pobreza monetaria de la poblaci&oacute;n dominicana. Para tales fines, se ha implementado una simulaci&oacute;n en la que, a partir de la matriz-insumo producto, se estiman las p&eacute;rdidas en el empleo provocadas por <i>shocks</i> de demanda en las actividades de mayor importancia relativa para el pa&iacute;s (Turismo y Construcci&oacute;n) y con mayor nivel de encadenamiento con las dem&aacute;s actividades econ&oacute;micas. Una vez asignadas las p&eacute;rdidas en el empleo, se estima a nivel micro el impacto de estos cambios sobre los niveles de pobreza monetaria de la poblaci&oacute;n, utilizando la Encuesta Nacional Continua de Fuerza de Trabajo (ENCFT) 2019. Asimismo, se considera el impacto en el corto plazo de los programas de mitigaci&oacute;n implementados por el gobierno para asistir a los trabajadores formales y a las personas m&aacute;s vulnerables.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><strong>Palabras claves:</strong> COVID-19, pobreza, transferencias.</font></p>  <hr> <h1 align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">JEL clasificaci&oacute;n: I14, I32, I38.</font></h1>  <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Abstract</b></font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">The objective of this work is to estimate the effect in the short term of the health and economic crisis caused by COVID-19 on the conditions of monetary poverty of the Dominican population. For such purposes, a simulation has been implemented in which, from the input-output matrix, the losses in employment caused by demand shocks in the activities of greater relative importance for the country (Tourism and Construction) and with a higher level of linkage with other economic activities. Once the job losses have been assigned, the impact of these changes on the monetary poverty levels of the population is estimated at a micro level, using the 2019 National Continuous Labour Force Survey (ENCFT). The short term of mitigation programs implemented by the government to assist formal workers and the most vulnerable people.</font></p>  <hr> <h2 align="justify">&nbsp;</h2> <h2 align="justify">&nbsp;</h2>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Desde su aparici&oacute;n en China, en diciembre de 2019, el COVID-19 se ha extendido r&aacute;pidamente por todo el mundo. Debido a la tasa alarmante, su r&aacute;pida propagaci&oacute;n y las muertes a nivel mundial, la Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS) lo declar&oacute; una pandemia el 11 de marzo de 2020. El 13 de abril de 2020, la &uacute;ltima informaci&oacute;n disponible de la OMS indicaba que hab&iacute;a m&aacute;s de 1,904,000 casos confirmados de coronavirus en el mundo, de los cuales 118,000 resultaron en muerte. Desafortunadamente, como muchas personas no han sido evaluadas, estos n&uacute;meros podr&iacute;an estar siendo subestimados. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Junto con las invaluables p&eacute;rdidas humanas, la pandemia de COVID-19 ha afectado negativamente las condiciones de vida de millones de hogares vulnerables, empuj&aacute;ndolos hacia una situaci&oacute;n de pobreza que conllevan a la elaboraci&oacute;n y puesta en pr&aacute;ctica de una serie de medidas y pol&iacute;ticas p&uacute;blicas para su mitigaci&oacute;n. En ese sentido, en la literatura econ&oacute;mica se encuentra una pequeña gama de trabajos que eval&uacute;an el impacto socioecon&oacute;mico de la COVID-19, tanto para econom&iacute;as de Am&eacute;rica Latina, como para Asia, África y Europa (Chac&oacute;n y Ram&iacute;rez, 2020; Bahinipati et al., 2020; Nizamani y Waheed, 2020; Schiffbauer, 2020; Correa-Quezada, et al., 2020, y Banco Mundial, 2020a,b), evidenci&aacute;ndose la necesidad de pol&iacute;ticas de mitigaci&oacute;n que eviten que un n&uacute;mero importante de hogares pasen a condiciones de vulnerabilidad. En general, los distintos diagn&oacute;sticos muestran un impacto significativo en los niveles de pobreza. El Banco Mundial (2020b) estima que, s&oacute;lo en el año 2020, entre 88 millones y 115 millones m&aacute;s de personas caer&aacute;n en la pobreza extrema, con lo que el total de quienes viven con menos de US$ 1.90 al d&iacute;a aumentar&aacute; a entre 703 millones y 729 millones. De esta forma, la tasa de pobreza extrema mundial ser&aacute; de entre el 9.1% y el 9.4%, lo que implicar&aacute; un retroceso de tres años, ya que se volver&aacute; a los niveles de 2017. Con un aumento adicional de entre 23 millones y 35 millones de personas en 2021, la cantidad total de nuevos pobres podr&iacute;a ser de entre 110 millones y 150 millones producto de la pandemia.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para el caso de Am&eacute;rica Latina, la CEPAL (2020) estima tres escenarios seg&uacute;n la variaci&oacute;n del ingreso medio de los hogares sea menor, igual o mayor a la variaci&oacute;n del PIB, y concluye que la pobreza en 2020 estar&iacute;a entre 33.7% y 35.8%, lo que implica un aumento entre 3.4 y 5.5 puntos porcentuales con respecto a 2019, equivalentes a 28.7 millones de personas adicionales, por lo que alcanzar&iacute;a a un total de 214.7 millones de personas (el 34.7% de la poblaci&oacute;n de la regi&oacute;n). Asimismo, estima que la pobreza extrema aumentar&iacute;a 2.6 puntos porcentuales (15.9 millones de personas adicionales) y llegar&iacute;a a afectar a un total de 83.4 millones de personas. En el peor escenario, los mayores aumentos de la pobreza extrema se dar&iacute;an en M&eacute;xico (que alcanzar&iacute;a a 17.1%), Nicaragua (que aumentar&iacute;a a 22.2%) y Ecuador (que se ubicar&iacute;a en 11.6%). De igual forma, en ese mismo escenario la pobreza general aumentar&iacute;a especialmente en la Argentina, M&eacute;xico, Ecuador y Brasil con incrementos de 11.6, 7.0, 6.2 y 6.0 puntos porcentuales, respectivamente. En el caso de Ecuador, en los tres escenarios estimados por CEPAL, la pobreza alcanzar&iacute;a 30.0%, 30.8% y 31.9%. No obstante, Correa-Quezada, et al. (2020) estimaron y analizaron los impactos del COVID-19 en la pobreza monetaria utilizando siete escenarios que consideran alternativas en cuanto a la reducci&oacute;n de ingresos de los hogares. Sus principales resultados muestran que la pobreza en dicho pa&iacute;s podr&iacute;a incrementarse hasta el 27.2%, 29.2% o 34.7% si los ingresos de los hogares disminuyen en un 5%, 10% o 20% respectivamente.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para Rep&uacute;blica Dominicana, la CEPAL (2020) estima que la pobreza general en 2020 estar&iacute;a entre 20.7% y 21.7% en 2020, mientras la pobreza extrema se ubicar&iacute;a entre 4.6% y 5.3%. Dicho pa&iacute;s, que es nuestro sujeto de estudio, report&oacute; su primer caso de enfermedad por COVID-19 el 1 de marzo de 2020. Trat&aacute;ndose de un turista italiano de 62 años que hab&iacute;a llegado a la isla poco antes sin presentar s&iacute;ntomas. El 14 de marzo, el ministro de Salud P&uacute;blica confirm&oacute; otros 6 casos nuevos. Todos los afectados hasta esa fecha hab&iacute;an estado fuera del pa&iacute;s en las &uacute;ltimas dos semanas. El primer caso de transmisi&oacute;n local parece haberse originado en una mujer de 56 años en el interior del pa&iacute;s qui&eacute;n hab&iacute;a viajado desde Italia el 26 de febrero de 2020. En atenci&oacute;n a los casos detectados, el 17 de marzo, las autoridades del pa&iacute;s anunciaron una serie de medidas sanitarias, sociales y econ&oacute;micas, definidas con el objetivo de combatir la propagaci&oacute;n y contener el COVID-19 en el territorio nacional. Algunas de estas medidas, a su vez, tienen impacto de mitigaci&oacute;n sobre la pobreza.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><strong>MEDIDAS ADOPTADAS</strong></font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Inicialmente, como una medida para romper la cadena de contagio del virus en el pa&iacute;s, el Gobierno anunci&oacute; la suspensi&oacute;n de los vuelos procedentes de Mil&aacute;n, y a mediados de marzo fueron interrumpidos todos los vuelos procedentes de Europa, China, Corea e Ir&aacute;n. Asimismo, se anunci&oacute; el cierre de las fronteras por aire, mar y tierra, lo que impact&oacute; inmediatamente el sector tur&iacute;stico del pa&iacute;s, obligando al cierre de todas las instalaciones hoteleras por ocupaci&oacute;n cero. </font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Tambi&eacute;n fueron cerradas las escuelas y universidades y se suspendieron las actividades comerciales consideradas como no esenciales, se solicit&oacute; a los diferentes sectores productivos implementar el teletrabajo siempre que fuera posible, se prohibieron las reuniones y eventos nacionales e internacionales de toda &iacute;ndole, as&iacute; como actividades en bares y clubes, entre otros. Se prohibi&oacute; la circulaci&oacute;n de autobuses y minibuses interurbanos y el servicio de OMSA, metro y telef&eacute;rico. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El Gobierno declar&oacute; el estado nacional de emergencia e implement&oacute; un toque de queda que actualmente inicia a las 5 de la tarde y finaliza a las 6 de la mañana, y que se ha extendido hasta el 30 de abril. Todas estas disposiciones han propiciado la merma en el dinamismo econ&oacute;mico del pa&iacute;s, con excepci&oacute;n de los sectores que suministran servicios esenciales.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Debido a lo anteriormente expuesto, ha sido precisa la adopci&oacute;n de una serie de medidas para aminorar el impacto econ&oacute;mico que se ha derivado de esta pandemia. En las &uacute;ltimas semanas, el Gobierno ha apoyado a los sectores productivos permitiendo el pago del impuesto sobre la renta anual (que debe realizarse en abril) en 4 pagos y el otorgamiento de facilidades de pago de los compromisos anticipados de todo el sector productivo (tres cuotas inmediatamente despu&eacute;s del per&iacute;odo de emergencia). </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Tambi&eacute;n, se suprimi&oacute; temporalmente la tarifa a los Acuerdos de Precio Anticipado al sector hotelero, aplicada por la Direcci&oacute;n General de Impuestos Internos (DGII). Asimismo, fue autorizada, a trav&eacute;s del Ministerio de Trabajo, la no aplicaci&oacute;n de recargos o intereses, durante los meses de abril y mayo, a aquellos empleadores que no realicen a tiempo los aportes correspondientes a sus empleados.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En miras de potenciar la ayuda a los sectores productivos, pero sobre todo a aquellas personas que han perdido sus empleos por la crisis que se vive actualmente, el Estado dominicano ha implementado los programas FASE (Fondo de Asistencia Solidaria al Empleado) y &quot;Qu&eacute;date en Casa&quot;, para proteger a 5.2 millones de dominicanos, la mitad de la poblaci&oacute;n. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El programa FASE, sirve de apoyo a las empresas y trabajadores formales del sector privado de dos maneras. Por un lado, se trata de una transferencia monetaria de hasta RD$8,500 a los trabajadores suspendidos con base en las disposiciones vigentes del C&oacute;digo de Trabajo, cuyas empresas estuvieran al d&iacute;a en sus obligaciones de pago con la Tesorer&iacute;a de la Seguridad Social (TSS) al mes de febrero de 2020; y, por otro lado, pagando RD$5,000 al trabajador, siempre y cuando la empresa se mantenga en operaci&oacute;n y no realice suspensiones entre sus empleados. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A trav&eacute;s de &ldquo;Qu&eacute;date en Casa&rdquo; el Gobierno brinda apoyo a las familias m&aacute;s pobres (811,000 familias), aumentando los subsidios del programa &quot;Solidaridad&quot; durante dos meses, desde el 1 de abril (de RD$1,500 a RD$5,000 mensuales). Adem&aacute;s, se agregaron otras 690,000 familias (categorizadas como pobres o vulnerables por el SIUBEN) que tambi&eacute;n deber&iacute;an recibir el apoyo econ&oacute;mico temporal. Para los hogares donde el jefe de hogar tiene una condici&oacute;n de salud que lo hace m&aacute;s vulnerable al COVID-19 se adicion&oacute; una transferencia de RD$2,000 (para un total de RD$7,000 para m&aacute;s de 350 mil hogares). Sin embargo, dichos programas se han presupuestado por dos meses, por lo que de prolongarse la situaci&oacute;n de emergencia se deber&aacute;n identificar los recursos adicionales que permitan continuar el apoyo a las familias.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>ASPECTOS METODOL&Oacute;GICOS</b></font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para simular los impactos de la crisis en el empleo se utiliza el modelo insumo-producto desarrollado por Leontief (1983), el cual se resume en la siguiente ecuaci&oacute;n:</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura01.gif" width="174" height="31"></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Donde la matriz B &equiv; (b<sub>ij</sub>) = (I - A<sup>-1</sup>)  es la matriz de Leontief o de requerimientos totales (directos e indirectos) y relaciona la producci&oacute;n de cada sector X<sub>i</sub> con la demanda final neta de importaciones, variable considerada como ex&oacute;gena. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Cada elemento b<sub>ij</sub> de la matriz de Leontief, representa la cantidad de producci&oacute;n que deber&iacute;a realizar el sector i, para satisfacer, ceteris paribus, una unidad de demanda final neta de importaciones del producto j-&eacute;simo y, como es constante, da cuenta de la variaci&oacute;n en el valor de la producci&oacute;n del sector i-&eacute;simo como consecuencia de la variaci&oacute;n de la demanda final neta de importaciones del sector j-&eacute;simo, esto es:</font></p>      <p align="center"><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura02.gif" width="148" height="55"></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">As&iacute;, los elementos b<sub>ij</sub> de la matriz inversa cuantifican el impacto sobre la industria <img width=6 height=20 src="v6n3_a06_archivos/image005.png">-&eacute;sima de un cambio en la demanda final neta de importaciones del sector j-&eacute;simo. Estos coeficientes capturan en un s&oacute;lo n&uacute;mero efectos multiplicativos directos e indirectos, ya que el producto de cada sector afectado deber&aacute; impactar no s&oacute;lo sobre s&iacute;, sino tambi&eacute;n sobre los dem&aacute;s sectores que lo utilizan como insumo. Efectivamente, la producci&oacute;n total, adem&aacute;s de satisfacer la demanda final, debe cubrir las necesidades de los dem&aacute;s sectores productivos.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Entonces, dada la interdependencia existente entre &eacute;stos, un aumento de la producci&oacute;n en uno de ellos implica una mayor demanda de insumos, los que a su vez deben aumentar su producci&oacute;n con los supeditados efectos circulares sobre el sistema, incluyendo la producci&oacute;n del sector en el que se inici&oacute; el proceso. Por tanto, cuando la demanda final de un bien aumenta, la producci&oacute;n total de dicho sector debe aumentar en una proporci&oacute;n mayor, ya que debe satisfacer el incremento de la demanda final y cubrir, paralelamente, el aumento de las demandas intermedias (Schuschny, 2005). </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para nuestro an&aacute;lisis se considera como supuesto inicial que la crisis generada por el COVID-19 no modifica la estructura productiva de la econom&iacute;a dominicana. Esto permite ver c&oacute;mo una disminuci&oacute;n en la demanda de un sector puede impactar la producci&oacute;n de los dem&aacute;s sectores mediante todas las interconexiones que existen en la econom&iacute;a. Adem&aacute;s, se asume que habr&aacute; un <i>shock</i> de demanda inicial que afectar&aacute; a los sectores Turismo (Hoteles, Bares y Restaurantes) y Construcci&oacute;n, dos de las actividades econ&oacute;micas de mayor importancia relativa y crecimiento en los &uacute;ltimos años, y que desencadenar&aacute; nuevos niveles de producci&oacute;n en el resto de las actividades. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se plantean dos escenarios, un primero con un <i>shock</i> negativo en la demanda final de los referidos sectores econ&oacute;micos de un 75% y un segundo con una reducci&oacute;n de 90% en esta variable. A partir de la matriz insumo-producto (MIP) de 2012 (publicada por el Banco Central de la Rep&uacute;blica Dominicana) son asignados estos <i>shocks</i> y se obtienen los nuevos niveles de producci&oacute;n para las veinticuatro (24) actividades que componen la MIP. Una vez completado este proceso es posible conocer en qu&eacute; magnitud cambia la producci&oacute;n en cada una de las actividades, producto del impacto negativo en la demanda de los sectores Turismo y Construcci&oacute;n.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como se menciona anteriormente, se asume que la estructura productiva de las actividades econ&oacute;micas no se ve modificada por la crisis sanitaria, por lo que la magnitud de las variaciones experimentadas por cada actividad econ&oacute;mica en su nivel de producci&oacute;n es la misma en la fuerza laboral empleada por cada sector. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A partir de este supuesto se vinculan estos resultados con la base de datos de la Encuesta Nacional Continua de Fuerza de Trabajo (ENCFT) de 2019 del Banco Central, con el fin de consolidar la informaci&oacute;n en los t&eacute;rminos empleados de manera recurrente para las estimaciones del n&uacute;mero de personas en condiciones de pobreza, ya que la ENCFT constituye la herramienta estad&iacute;stica oficial para la medici&oacute;n de la pobreza monetaria en el pa&iacute;s.  </font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A partir del procedimiento anterior se asignan aleatoriamente las p&eacute;rdidas estimadas de empleo entre los trabajadores de cada sector, suponiendo que una parte de estas provendr&aacute; de trabajadores informales y el resto de los formales. Para esto se plantean dos escenarios: un primero donde el empleo informal se ver&aacute; m&aacute;s afectado y registra el 80% de la p&eacute;rdida del empleo, con el 20% restante de la reducci&oacute;n en el empleo formal; y un segundo escenario que supone una p&eacute;rdida de igual proporci&oacute;n en cada tipo de empleo.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como el objetivo es obtener el impacto de la crisis sanitaria sobre la pobreza monetaria en el corto plazo, se considera que el ingreso laboral es igual a cero para aquellos trabajadores que perdieron sus empleos. Adicionalmente, todos los escenarios contemplan un escenario optimista que incorpora una disminuci&oacute;n de 15% en las remesas internacionales recibidas, y un escenario pesimista donde la ca&iacute;da es de 30%. A partir de estos resultados se recalcula la variable de ingreso agregado o indicador de bienestar para estimar el efecto sobre la pobreza monetaria y se compara con los valores obtenidos al cierre del cuarto trimestre de 2019 (&uacute;ltimos datos disponibles).</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Por &uacute;ltimo, se agregan en la variable de ingreso agregado las transferencias monetarias provenientes de las intervenciones de mitigaci&oacute;n implementadas por el Gobierno a trav&eacute;s de los programas &ldquo;Qu&eacute;date en casa&rdquo; y &ldquo;Fondo de Asistencia Solidaria al Empleado (FASE)&rdquo;, a fin de evaluar el impacto de estos en los niveles de pobreza.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>AN&Aacute;LISIS DE LOS RESULTADOS</b></font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para el año 2019 (per&iacute;odo precrisis) la pobreza monetaria general de Rep&uacute;blica Dominicana se situ&oacute; en 20.9%<sup>1</sup>. En un escenario con un <i>shock</i> de demanda del 75%, en Turismo y Construcci&oacute;n y sin mitigaci&oacute;n, el efecto de corto plazo que se estima provocar&iacute;a la pandemia sobre el mercado laboral corresponde a una p&eacute;rdida de 1.3 millones de empleos formales e informales (28.5% del empleo total). </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Si asumimos que el 20% de los empleos perdidos corresponden al sector formal y que las remesas internacionales percibidas por los individuos se reducen en un 15%, la pobreza monetaria general se incrementar&iacute;a a 38.6% (ver <a href="#t1">Tabla 1</a>). Si repetimos este an&aacute;lisis considerando un shock del 90%, la pobreza monetaria general estar&iacute;a alcanzando el 40%. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Esta situaci&oacute;n se agravar&iacute;a si la reducci&oacute;n de las remesas alcanza el 30%, lo que conlleva a un incremento en la pobreza monetaria extrema y general, que se ubicar&iacute;an en 16.0% y 40.6%, respectivamente, equivalente a 2 millones 41 mil nuevos pobres. Un escenario similar se presenta cuando el impacto en el empleo se distribuye entre 50% para las p&eacute;rdidas formales y 50% para los empleos informales.</font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Tomando en consideraci&oacute;n en la simulaci&oacute;n los programas de mitigaci&oacute;n implementados por el Estado de manera conjunta (Qu&eacute;date en Casa y FASE), en el escenario de una ca&iacute;da de 20% del empleo formal y de 30% en las remesas internacionales, los resultados indican que en el corto plazo la pobreza monetaria general se ubicar&iacute;a en 31.9%, cuando el <i>shock</i> de demanda agregada es de 75%, y en 33.4% cuando el <i>shock</i> es de 90% (<a href="#t2">Tabla 2</a>). </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La puesta en marcha de ambos programas evitar&iacute;a que, en el corto plazo, 749,457 personas pasen a condiciones de pobreza monetaria general en el escenario optimista (<a href="#t3">Tabla 3</a>); mientras que, en el escenario pesimista (<i>shock</i> de 90%), la existencia de los programas de mitigaci&oacute;n impedir&iacute;a que 751,001 personas pasen a condiciones de pobreza general, aproximadamente el 37%.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align=center><a name="t1"></a><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura03.gif" width="602" height="377"></p>     <p align=center><a name="t2"></a><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura04.gif" width="608" height="274"></p>     <p align=center><a name="t3"></a><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura05.gif" width="618" height="351"></p>     <p align=center><img src="/img/revistas/ec/v6n3/a07_figura06.gif" width="601" height="352"></p> <h2 align="justify">&nbsp;</h2>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>CONCLUSI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Desde   mediados del mes de marzo del presente año las autoridades dominicanas   aplicaron fuertes medidas con el fin de mitigar la propagaci&oacute;n del COVID-19 en   el territorio nacional, las cuales implicaron el cierre de las actividades   productivas no esenciales del pa&iacute;s y a un horario limitado en aquellas   habilitadas para continuar sus operaciones. Estas medidas se tradujeron en una   disminuci&oacute;n en los niveles de producci&oacute;n y generaron la suspensi&oacute;n y despido de   una gran cantidad de empleados formales e informales, lo que afect&oacute;   directamente el ingreso disponible de los hogares y consecuentemente, su calidad de vida. </font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En   vista de este panorama, se desarroll&oacute; una metodolog&iacute;a que permitiera estimar,   utilizando diversos insumos y herramientas estad&iacute;sticas, el impacto en el corto   plazo del COVID-19 sobre la pobreza monetaria en Rep&uacute;blica Dominicana. Si bien   es cierto que la pobreza monetaria es una variable que se calcula para el   mediano plazo (estimaciones anuales), debido a la complejidad de la situaci&oacute;n   generada por la pandemia y los escasos referentes de sus implicaciones, ha   resultado importante tener una visi&oacute;n general de lo que ocurrir&iacute;a con las condiciones monetarias de las familias dominicanas una vez iniciada la crisis. </font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Los   resultados de los ejercicios de simulaci&oacute;n indican que, tomando en cuenta un   cierre pr&aacute;cticamente total (shock de demanda del 90% en el sector Construcci&oacute;n   y las actividades econ&oacute;micas asociadas directamente al Turismo), coherente con   la paralizaci&oacute;n efectiva en ambos sectores, seg&uacute;n los reportes de los   diferentes grupos gremiales, la p&eacute;rdida en el empleo ubicar&iacute;a la incidencia de   la pobreza monetaria general en aproximadamente un 40% de la poblaci&oacute;n total,   lo que equivale a un aumento de 19 puntos porcentuales respecto al nivel de pobreza general del año 2019. </font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En   este sentido, la relevancia y pertinencia de los programas de mitigaci&oacute;n (FASE   y Qu&eacute;date en Casa) subyace en c&oacute;mo los efectos de la crisis pueden ser   amortiguados para las personas m&aacute;s vulnerables. Las estimaciones sugieren que   una vez se implementan estos programas, el impacto de la pandemia sobre las   condiciones de pobreza monetaria de la poblaci&oacute;n corresponder&iacute;a a un aumento   aproximado de 12 p.p. con relaci&oacute;n a los resultados del 2019, es decir, la   incidencia de la pobreza general se ubicar&iacute;a alrededor del 33% en lugar del 40% que fue estimado en un escenario sin ninguna intervenci&oacute;n.</font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Este escenario de corto plazo es sin duda un an&aacute;lisis relevante para medir el efecto inmediato que ha tenido la COVID-19 sobre la poblaci&oacute;n en t&eacute;rminos de pobreza monetaria. Sin embargo, conforme vaya evolucionando la crisis y se obtenga m&aacute;s informaci&oacute;n, nuevos criterios y estad&iacute;sticas deber&aacute;n ser tomados en cuenta para hacer las estimaciones m&aacute;s precisas, donde el m&aacute;s importante de estos criterios es el per&iacute;odo de referencia. </font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como bien fue mencionado anteriormente, la pobreza monetaria es estimada anualmente, por lo que el impacto de la pandemia tambi&eacute;n deber&aacute; ser ajustado a este espacio de tiempo. La raz&oacute;n principal es que, a diferencia del supuesto de que en el corto plazo la p&eacute;rdida del empleo implica una p&eacute;rdida total del ingreso, en el mediano plazo estas p&eacute;rdidas pasan a ser transitorias, afectando solo un porcentaje del ingreso total del año. </font></p>      <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En el mismo orden, tambi&eacute;n es necesario incorporar en las estimaciones el tiempo de vigencia de las pol&iacute;ticas de mitigaci&oacute;n, ya que el efecto de estas transferencias monetarias debe ser distribuido seg&uacute;n el periodo que haya sido definido para las mismas. Asimismo, consideraciones similares deben ser tomadas en cuenta para las remesas.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><strong>NOTA</strong></font></p>     <p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sup>1</sup> Ver Ministerio de Econom&iacute;a, Planificaci&oacute;n y Desarrollo y Oficina Nacional de Estad&iacute;sticas (2020).</font></p> <h2 align="justify">&nbsp;</h2>     <p align="justify"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>REFERENCIAS</b></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Bahinipati, C. S.; Sirohi, R. A.; Biswal, D.; Gouthami, K.; Suresh, G &amp; Singh, M. (2020). COVID-19: Policy Interventions and Socio-economic Impact in Andhra Pradesh, India. Policy Brief No. 1, Department of Humanities and Social Sciences. Indian Institute of Technology Tirupati.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274622&pid=S2415-0622202100030000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Banco Mundial (2020a). Poverty and Distributional Impacts of COVID-19: Potential Channels of Impact and Mitigating Policies. <a href="https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/poverty-and-distributional-impacts-of-covid-19-potential-channels-of-impact-and-mitigating-policies" target="_blank">https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/poverty-and-distributional-impacts-of-covid-19-potential-channels-of-impact-and-mitigating-policies</a> </font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274624&pid=S2415-0622202100030000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Banco Mundial (2020b). Pobreza y prosperidad compartida 2020: un cambio de suerte. World Bank, Washington, DC.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274625&pid=S2415-0622202100030000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">CEPAL (2020). El desaf&iacute;o social en tiempos del COVID-19. Informe Especial. <a href="https://www.cepal.org/es/publicaciones/45527-desafio-social-tiempos-covid-19" target="_blank">https://www.cepal.org/es/publicaciones/45527-desafio-social-tiempos-covid-19</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274627&pid=S2415-0622202100030000600004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Chac&oacute;n, C. &amp; Ram&iacute;rez, M. N. (2020). Pobreza en Colombia, en tiempos del Covid-19. MPRA Working Paper No. 100265.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274629&pid=S2415-0622202100030000600005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> Correa-Quezada, R.; Garc&iacute;a-V&eacute;lez, D.; Álvarez-Garc&iacute;a, J. &amp; del Cisne Tituaña-Castillo, M. (2020). La COVID-19 y su impacto en la pobreza de Ecuador: m&eacute;todo de escenarios. <i>Contadur&iacute;a y Administraci&oacute;n</i>, 65 (4). P&aacute;gs. 1-17.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274631&pid=S2415-0622202100030000600006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Leontief, W. W. (1983). <i>An&aacute;lisis econ&oacute;mico input-output</i> (V. F&aacute;brega Forradellas, Trad.). Barcelona, España: Orbis. Biblioteca de Econom&iacute;a. (Obra original publicada en 1966).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274633&pid=S2415-0622202100030000600007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Ministerio de Econom&iacute;a, Planificaci&oacute;n y Desarrollo y Oficina Nacional de Estad&iacute;stica (2020). <i>Bolet&iacute;n de Estad&iacute;sticas Oficiales de Pobreza Monetaria</i>, año 5, n&uacute;mero7.  <a href="http://mepyd.gob.do/publicaciones/Boletin-Pobreza-Monetaria-a5-no7" target="_blank">http://mepyd.gob.do/publicaciones/Boletin-Pobreza-Monetaria-a5-no7</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274635&pid=S2415-0622202100030000600008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Nizamani, S. &amp; Waheed, M. S. (2020). Poverty and inequality amid COVID-19: evidence from Pakistan&rsquo;s labour market. MPRA Working Paper No. 100422.</font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Schiffbauer, M. T. (2020). The economic and social impact of COVID-19. <i>Western Balkans Regular Economic Report</i>, No. 17, Spring. World Bank, Washington, DC.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274637&pid=S2415-0622202100030000600010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Schuschny, A. R. (2005). T&oacute;picos sobre el Modelo de Insumo-Producto: teor&iacute;a y aplicaciones. Serie estudios estad&iacute;sticos y prospectivos 37. Divisi&oacute;n de Estad&iacute;sticas y Proyecciones Econ&oacute;micas. Comisi&oacute;n Econ&oacute;mica para Am&eacute;rica Latina y El Caribe.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1274639&pid=S2415-0622202100030000600011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body><back>
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