L’impacte econòmic de la pandèmia ha estat pronunciat i generalitzat, però no ha afectat totes les regions per igual. En algunes zones d’Espanya, la caiguda de l’activitat ha estat especialment intensa, mentre que, en unes altres, ha estat una mica més continguda. Tot seguit, mostrem les diferències que ha comportat la crisi a nivell provincial analitzant l’evolució de la mobilitat i l’índex de confinament empresarial (ICE) desenvolupat per CaixaBank i estudiem fins a quin punt l’evolució d’aquests indicadors està relacionada amb l’augment de la desigualtat i del nombre de persones amb ingressos baixos a cada zona. També analitzem si s’observa alguna relació entre l’impacte de la crisi i l’evolució del consum de les llars en els últims mesos. Més enllà de constatar les diferències i les similituds entre regions, l’anàlisi permet fer-se una idea sobre l’impacte de diferents nivells de confinament sobre els col·lectius més vulnerables i sobre el paper que juga el sector públic per esmorteir-lo. Aquesta informació és especialment rellevant en el context actual, quan la segona onada de la pandèmia ens ha obligat a adoptar noves mesures i a restringir una altra vegada la mobilitat.

Els indicadors de mobilitat, disponibles gairebé en temps real, s’han revelat molt útils per aproximar l’impacte de la COVID-19 sobre els nivells d’activitat econòmica.1 En el cas d’Espanya, s’observa que, durant els mesos amb més restriccions, la mobilitat va arribar a caure al voltant del 65% en relació amb els nivells anteriors a la pandèmia2 i que les diferències entre províncies van ser notables. A l’abril, mes en què es va produir la caiguda més severa de la mobilitat, al quintil de províncies amb reculades menys pronunciades, la mobilitat va retrocedir, de mitjana, el 60%, mentre que, a l’altre extrem, al quintil de províncies amb reculades més pronunciades, la caiguda de la mobilitat es va situar en el 73%.

De la mateixa manera que l’evolució de la mobilitat ha estat útil per valorar l’impacte econòmic de la crisi, també ho és per analitzar el seu impacte sobre els grups de població amb rendes més baixes i sobre la desigualtat en general. La relació entre la caiguda de la mobilitat i l’augment de les persones amb ingressos baixos es fa evident al primer gràfic, on es mostra el canvi en el nombre de persones amb uns ingressos inferiors a l’IPREM3 entre els mesos de febrer i d’abril, abans i després de les transferències del sector públic. Quan no tenim en compte les transferències del sector públic, observem un major augment del nombre de persones amb ingressos inferiors a l’IPREM a les províncies amb una major caiguda de la mobilitat. En concret, al quintil de províncies on la caiguda de la mobilitat va ser menor, la població amb ingressos inferiors a l’IPREM va augmentar el 12%, mentre que, al quintil superior, aquesta xifra va assolir, de mitjana, el 17%.

La relació entre la caiguda de la mobilitat i l’augment de persones amb ingressos inferiors a l’IPREM es manté durant els mesos de major afectació de la pandèmia i es va diluint a mesura que l’economia es recupera. Aquest patró també s’observa en altres variables, com l’augment de les persones sense ingressos o l’augment de la desigualtat dels ingressos (mesurat per l’índex de Gini de cada província). En concret, a l’abril, l’increment del nombre de persones sense ingressos va ser 5,0 p. p. superior a les províncies que van patir una major caiguda de la mobilitat que a les províncies en què la caiguda de la mobilitat va ser inferior. I, en el cas de l’índex de Gini, va augmentar 3,9 punts més, de mitjana, al quintil de províncies amb una caiguda major de la mobilitat que al quintil amb una caiguda menor.

El paper del sector públic ha estat determinant per neutralitzar les diferències entre províncies. Com es pot observar al primer gràfic, quan tenim en compte les transferències públiques, la dispersió entre regions es redueix de forma molt significativa. Així, malgrat que s’observa una certa relació negativa entre la caiguda de la mobilitat i l’augment del nombre de persones amb ingressos inferiors a l’IPREM, ara aquest és només 1 p. p. superior a les províncies en què la caiguda de la mobilitat va ser més elevada.

Durant l’última quinzena d’octubre, quan ja s’havien adoptat algunes mesures restrictives per frenar la nova onada de contagis, es va apreciar una nova caiguda de la mobilitat. A la província de Barcelona, per exemple, la reculada de la mobilitat en relació amb el nivell previ a la pandèmia es va situar en el 34%, mentre que, a la de Madrid, el descens va assolir el 42%. En les properes setmanes, podrem valorar si les mesures que s’estan implementant ara per frenar la mobilitat i l’avanç del virus aconsegueixen fer-ho amb un impacte menor sobre les rendes més baixes i sobre la desigualtat.

Un altre indicador que analitza l’impacte de la crisi generada per la pandèmia, en aquest cas a nivell empresarial, és l’ICE elaborat per CaixaBank. La seva evolució també mostra una relació estreta amb l’augment de la població amb ingressos més baixos. En concret, l’ICE mesura el canvi en l’operativa bancària de les petites i mitjanes empreses a causa de la COVID-19 i té en compte una àmplia bateria d’indicadors (d’ingressos, com, per exemple, els provinents dels TPV; de despeses, com les nòmines o les despeses en rebuts, o d’impagaments, entre altres variables).4 L’anàlisi que proporciona l’ICE s’ha agregat a nivell de província per poder seguir l’impacte sobre el conjunt d’empreses de cada regió. Com es pot observar al segon gràfic, les zones en què l’ICE exhibeix un major augment durant el mes d’abril són també les que experimenten un major augment del nombre de persones amb uns ingressos inferiors a l’IPREM. Aquest mateix patró s’observa també quan analitzem la relació de l’ICE amb la variació del nombre de persones sense ingressos, o la variació de l’índex de Gini. En aquest cas, tal com succeïa amb la mobilitat, quan tenim en compte les transferències del sector públic, la relació entre l’augment de l’ICE i el canvi en els diferents indicadors de la distribució d’ingressos es torna més tènue.

Finalment, hem analitzat si s’observa alguna relació entre la magnitud del xoc de la pandèmia sobre els ingressos i sobre l’evolució del consum a nivell provincial.5 A priori, caldria esperar que les regions que han patit un major impacte de la crisi també hagin experimentat una major caiguda del consum. No obstant això, les transferències del sector públic poden haver mitigat de manera significativa l’efecte del xoc sobre el consum agregat. Així mateix, altres factors també poden haver condicionat l’evolució del consum en els últims mesos, com el propi confinament, que va fer gairebé impossible poder gastar en diversos sectors (cultura, oci, restauració, etc.), o l’elevada incertesa derivada de la situació de pandèmia, que pot haver accentuat la cautela dels consumidors. Això és precisament el que suggereix el tercer gràfic, en què, ara com ara, no s’observa cap relació entre la variació del consum i l’augment del nombre de persones amb ingressos inferiors a l’IPREM ni abans ni després de tenir en compte les transferències del sector públic.6 Tampoc observem cap relació directa entre la variació de la mobilitat o l’ICE i el consum per províncies. De tota manera, malgrat que, a nivell agregat, no s’observi un patró clar en l’evolució del consum per províncies, sí que observem diferències notables en l’evolució del consum en diferents col·lectius. Per exemple, les persones amb ingressos baixos abans de la pandèmia que es van quedar sense ingressos a l’abril van reduir el consum de forma molt més pronunciada que les persones que també van perdre la feina però que van rebre transferències del sector públic. En concret, la caiguda del consum va ser del 44% per al primer grup i del 35% per al segon. Aquest exemple mostra la importància de dur a terme una anàlisi més detallada per entendre l’evolució del consum, un dels objectius que ens hem fixat per als pròxims mesos.