Trabajadores indispensables –
Esta es la cuarta y última publicación de esta serie que tiene como objetivo comprender la división en la intensidad de COVID-19 por raza e ingresos. Las tres publicaciones anteriores se centraron en el papel de las variables mediadoras, como las tasas no relacionadas con los seguros, las comorbilidades y los recursos de salud en la primera publicación; transporte público y retornados en el segundo; y el distanciamiento social, la contaminación y la composición por edades en el tercero, para explicar la brecha racial y de ingresos en la incidencia de COVID-19. En este documento examinamos ahora el papel del empleo en los servicios esenciales para explicar esta brecha.
antecedentes
Ha habido mucha discusión sobre los servicios esenciales desde el brote de la pandemia y el pedido de alojamiento y estadías en el hogar. La mayoría de los estados han emitido pautas sobre qué sectores e industrias consideran «importantes» a pesar de los cierres pandémicos. Según un trabajo reciente, estamos utilizando la lista de industrias principales en el estado de Nueva York del gobernador del estado de Nueva York, Andrew Cuomo, con fecha del 22 de marzo de 2020. Estos incluyen comercio minorista, agricultura, construcción y atención médica, entre otros. Construimos la fuerza laboral indispensable como un porcentaje del empleo total en un condado usando el Censo Trimestral de Empleo y Salarios (QCEW) publicado por la Oficina de Estadísticas Laborales. Encontramos que, en promedio, alrededor del 64 por ciento de la fuerza laboral en un condado está clasificada como una fuerza laboral importante.
Trabajo básico y la brecha racial y de ingresos del COVID-19
Para que esta métrica explique la brecha de raza e ingresos observada en la incidencia de COVID-19, es importante considerar la correlación con el estatus de minoría mayoritaria (MM) y de bajos ingresos de los condados. Definimos los condados de bajos ingresos y MM de la misma manera que lo hicimos en publicaciones anteriores de esta serie. Encontramos que los distritos de MM tienen una mayor proporción de mano de obra vital, al igual que los distritos de bajos ingresos, aunque esta correlación es más fuerte para los círculos de MM.
Para tener una mejor idea de hasta qué punto la proporción de trabajadores clave explica la brecha de raza e ingresos cuando ocurre el COVID-19, realizamos un análisis de regresión multivariante similar al utilizado en contribuciones anteriores a esta serie. Las barras azules son los resultados base de la regresión de los casos por mil al 15 de diciembre para la densidad de población y los indicadores para MM, bajos ingresos y urbanidad. Las barras de oro muestran las regresiones más completas de la publicación anterior, mientras que las barras de color gris claro agregan la proporción de trabajadores esenciales a este conjunto de variables. Las últimas barras de color gris oscuro contienen el conjunto básico de variables con las que partimos en la primera contribución de esta serie (bajos ingresos, MM, urbanidad y densidad de población) y ampliamos este conjunto para incluir la proporción de la fuerza laboral vital.
Las regresiones básicas en la primera publicación mostraron que los casos por mil eran mucho más altos en los países de bajos ingresos y MM. Estas diferencias fueron aproximadamente 4.2 casos adicionales en los condados de bajos ingresos y 14 casos adicionales en los países con MM, todos estadísticamente significativos. Por lo tanto, los siguientes artículos de la serie tratan de la introducción de numerosos controles para explicar esta laguna. Al controlar las comorbilidades, los no seguros, las camas de la UCI, el transporte público, el hacinamiento en el hogar, el distanciamiento social, la contaminación y la proporción de personas mayores, hemos descubierto que las disparidades han disminuido significativamente hasta ahora, pero tanto para los ingresos como para las brechas siguieron siendo estadísticamente significativas. Estas estimaciones se dan en las barras de oro.
En las barras de color gris claro, las estimaciones reportadas muestran el efecto de controlar la proporción de trabajadores indispensables, teniendo en cuenta las variables consideradas hasta el momento. En el caso del por mil, la introducción de la proporción de trabajadores indispensables incluso ha reducido el nivel de significación estadística para la brecha salarial baja del 1% al 5%. También disminuyó ligeramente el tamaño de la brecha MM. Esto parece sugerir que si bien esta variable intermedia tiene poder explicativo para los casos de COVID-19 reportados, no brinda mucha información adicional sobre las razones de la brecha racial y de ingresos después de tomar en cuenta las otras variables que discutimos en la serie. En comparación con las estimaciones originales, la inclusión de todos los factores potenciales reduce el coeficiente de bajos ingresos en un 56 por ciento y la diferencia racial en un 65 por ciento.
Las últimas barras de color gris oscuro indican estimaciones en las que los casos de COVID solo se remontan a las características básicas y la proporción de trabajadores esenciales. Esto se hace con el fin de evaluar la contribución de la parte sustancial de la fuerza laboral por sí sola. Si bien los coeficientes para la proporción de trabajadores indispensables para los casos son positivos y estadísticamente significativos, es importante señalar que las diferencias en los bajos ingresos y las diferencias raciales siguen siendo estadísticamente significativas. En comparación con los resultados de la línea de base de la primera publicación, el único cambio es la ligera disminución en las magnitudes de todas las diferencias. Esto sugiere que, si bien la proporción de trabajadores mayores es importante para explicar la incidencia de COVID-19, no explica gran parte de la brecha racial y de ingresos por sí sola.
Al observar la relación entre los casos de COVID-19 y la proporción de trabajadores indispensables, dependiendo de los otros determinantes de los casos de COVID-19 examinados en las tres primeras publicaciones de la serie, encontramos que los condados con una mayor proporción de trabajadores indispensables también tienen mayor intensidad de COVID-19. Como se muestra a continuación, el coeficiente de la proporción de trabajo vital en un condado es positivo y estadísticamente significativo. Por lo tanto, estamos encontrando que los condados con proporciones más altas de trabajo vital son más susceptibles a los efectos del COVID-19. También encontramos que es más probable que las áreas minoritarias tengan proporciones más altas de trabajadores clave. Sin embargo, la inclusión de estas variables no parece explicar mucho mejor la brecha de ingresos y raza después de tener en cuenta una variedad de otras covariables.
Conclusión
En resumen, esta serie de publicaciones examina los posibles determinantes de las notables disparidades raciales y de ingresos en la intensidad de COVID-19 en los Estados Unidos. Usamos análisis de regresión multivariante para examinar la capacidad de cada factor para explicar estas disparidades tanto por sí solo como en conjunto con otros posibles determinantes de la intensidad de COVID-19. Nuestro hallazgo más notable es que si bien las comorbilidades desempeñan un papel en la explicación de las brechas de intensidad de COVID-19, tienen factores abiertos a la intervención de las políticas, en particular el seguro de salud, pero también el hacinamiento en el hogar y el distanciamiento social temprano en la pandemia, un papel clave en la explicación de COVID. -19 19 tanto en la intensidad como en los ingresos y, en menor medida, la brecha minoritaria. Si bien nuestro análisis no es causal, nuestros hallazgos ayudan a llamar y dirigir la atención a los determinantes clave de la propagación que pueden ayudar a reducir el impacto de COVID-19 en las comunidades más afectadas por la pandemia.
Ruchi Avtar es analista de investigación senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.
Rajashri Chakrabarti es economista senior del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.
Maxim Pinkovskiy es economista senior del Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.
Para citar esta publicación:
Ruchi Avtar, Rajashri Chakrabarti y Maxim Pinkovskiy, «Comprender la brecha racial y de ingresos en COVID-19: trabajadores esenciales», Banco de la Reserva Federal de Nueva York , 12 de enero de 2021, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2021/01/understanding-the-racial-and-income-gap-in-covid-19-essential-workers.html.
Contribuciones adicionales de heterogeneidad
Heterogeneidad: una serie de investigaciones de varias partes
Exención de responsabilidad
Las opiniones expresadas en esta publicación son las de los autores y no reflejan necesariamente la posición del Banco de la Reserva Federal de Nueva York o el Sistema de la Reserva Federal. Los autores son responsables de errores u omisiones.
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