Transporte público y hacinamiento en el hogar -Liberty Street Economics


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Esta es la segunda publicación de una serie que tiene como objetivo comprender la brecha en COVID-19 intensidad por raza e ingresos. En nuestro Primer comentario, analizamos cómo las comorbilidades, las tasas de falta de seguro y los recursos de salud pueden ayudar a explicar la brecha de raza e ingresos observada en la intensidad de COVID-19. Encontramos que una cuarta parte de la brecha de ingresos y más de un tercio de la brecha racial en las tasas de casos se explican por el estado de salud y factores del sistema. En esta publicación, analizamos dos factores relacionados con la densidad en interiores, a saber, el uso del transporte público y el hacinamiento en el hogar. Aquí, intentaremos comprender si estos dos factores afectan la intensidad general de COVID-19, si los ingresos y las brechas raciales de COVID-19 se pueden explicar con más detalle cuando incluimos adicionalmente estos factores, y si y en qué medida estos factores tienen en cuenta de forma independiente ingresos y brechas raciales en la intensidad de COVID-19 (sin controlar por los factores considerados en las otras publicaciones de esta serie).



Antecedentes
Las interacciones interpersonales son un mecanismo principal para la propagación de COVID-19, con ambientes interiores mal ventilados, abarrotados y compartidos que exacerban la propagación del virus. Muchas interacciones interiores de este tipo tienen lugar en las redes de transporte público y en apartamentos superpoblados, por lo que ahora centramos nuestra atención en estos factores.

Muchos investigadores han citado el transporte público como una posible fuente importante de propagar de COVID-19. El transporte público se caracteriza típicamente por una alta densidad, poca ventilación y una rotación frecuente, lo que genera una alta probabilidad de que una persona infectada ingrese y transmita el virus a otras personas. Es de destacar que, si bien la mayoría de los condados no tienen redes de transporte público, los condados urbanos centrales de las principales ciudades que estaban en la primera línea de la pandemia en marzo de 2020 dependen de ellas. Por otra parte, investigación reciente ha sugerido que el transporte público no es una fuente importante de transmisión de otras enfermedades respiratorias, como la gripe. Realizamos nuestro análisis utilizando datos a nivel de condado sobre el uso del transporte público de la Encuesta de la Comunidad Estadounidense (ACS) de cinco años de 2014-2018, que entrevista a aproximadamente uno de cada veinte estadounidenses y tiene tamaños de muestra razonables incluso a nivel de condado.

El segundo indicador de densidad que consideramos es el hacinamiento en el hogar. Cuando varios individuos comparten la misma vivienda, la posibilidad de propagar la infección si un miembro contrae el virus es muy alto. Medimos el hacinamiento de viviendas por el número de personas por habitación, que obtenemos a nivel de condado a partir del cuestionario detallado de vivienda de la ACS 2014-2018.

Densidad y brecha de ingresos y raza COVID-19

Para que estos factores de densidad ayuden a explicar la brecha racial y de ingresos de COVID-19, deben estar correlacionados con el estado de los condados de bajos ingresos y mayoría-minoría (MM). Para las correlaciones, encontramos que los residentes en los condados de MM tienden a usar más transporte público y también a tener un número promedio significativamente mayor de personas por habitación. En contraste, los condados de bajos ingresos ven menos usuarios de transporte público y tienen una menor cantidad de personas por habitación. Esto probablemente se explica porque los condados de bajos ingresos suelen ser relativamente rurales.

Al igual que en nuestra publicación anterior, realizamos un análisis de regresión multivariante para determinar en qué medida los factores de densidad, como el uso del transporte público y las viviendas abarrotadas, pueden explicar la brecha racial y de ingresos observada en la incidencia de COVID-19 y la medida en que estos factores pueden explicar Intensidad general de COVID-19. El panel izquierdo del cuadro a continuación muestra la diferencia en casos por 1,000 para los condados de bajos ingresos en comparación con otros (la brecha de ingresos), mientras que el panel derecho muestra la diferencia para los condados de MM en comparación con otros (la brecha de minorías). Las primeras barras en azul en cada panel muestran los resultados de nuestra modelo original estimados con datos hasta el 15 de diciembre, donde hacemos una regresión de casos por mil en las variables de línea de base, a saber, densidad de población e indicadores de urbanicidad, condados de bajos ingresos y MM. Las barras Post 1 en oro muestran los resultados de nuestra publicación anterior, donde incluimos comorbilidades y factores de salud además de las variables de línea de base. El tercer conjunto de barras, en gris claro, representa la regresión de casos por mil en todas las variables hasta ahora, aumentada por los dos determinantes de densidad discutidos aquí. Por último, las barras en gris oscuro representan las variables básicas y los determinantes de densidad, pero no incluyen las variables de salud introducidas en el primer post de esta serie.

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Nuestra especificación de línea de base (que incluye densidad de población y MM, indicadores de bajos ingresos y urbanicidad) muestra aproximadamente 4.2 casos más por mil en los condados de bajos ingresos y 14 casos más por mil para los condados donde las minorías son mayoría. Al agregar controles para comorbilidades, falta de seguro y recursos de salud medidos por la proporción de camas de UCI, como se muestra en las segundas barras en oro, vemos una disminución en la magnitud de estos diferenciales (ver la publicación anterior de esta serie).

A continuación, pasamos a las barras en gris claro que se muestran arriba, donde agregamos las dos variables mediadoras consideradas en esta publicación para examinar las asociaciones con los casos de COVID-19. Encontramos que la inclusión de los factores de densidad, además de las comorbilidades, las tasas de falta de seguro y los recursos de salud introducidos en el primer artículo de esta serie, reduce aún más las diferencias raciales y de bajos ingresos para los casos de COVID-19 por mil. El coeficiente de la brecha de ingresos es ahora menos de dos tercios de la estimación de referencia original, pero sigue siendo estadísticamente significativo. El diferencial de MM sigue siendo significativo, menos de la mitad de la estimación de referencia.

Para investigar las contribuciones de los factores de densidad por separado, la última barra de cada panel (en gris oscuro) presenta los resultados de la regresión de casos por 1000 en las variables de línea de base (MM, bajos ingresos, indicador de urbanicidad y densidad de población) y la indicadores de densidad presentados en este post. Encontramos que la inclusión de estas variables conduce a una reducción de las brechas raciales y de ingresos de la intensidad de COVID-19. Comparando estos resultados con los resultados de la línea de base, que se muestran en las barras en azul, encontramos que la inclusión de transporte público y personas por habitación reduce la brecha de MM de 14 casos por mil a 7.2 por mil, y la brecha de bajos ingresos de 4.2 casos por mil. mil a 3.9 por mil. Por lo tanto, cuando se consideran por separado, las medidas de hacinamiento (capturadas por personas por habitación y uso del transporte público) explican porciones significativas de la brecha racial de COVID-19, casi la mitad de la brecha racial observada en nuestras estimaciones de referencia.

Por último, consideramos las asociaciones entre las tasas de casos de COVID-19 y los indicadores de densidad, condicionadas a todas las variables analizadas en nuestro post anterior (es decir, de la regresión multivariante correspondiente a las barras de color gris claro anteriores). De la tabla a continuación, está claro que tener más personas por habitación se asocia significativamente con casos más altos por mil, donde un aumento unitario de personas por habitación en un condado se asocia con 135 casos más de COVID-19 por mil. En resultados no reportados, encontramos que esta fuerte asociación entre más personas por habitación y mayores casos de COVID-19 también permanece cuando excluimos las comorbilidades y las variables de salud. Por el contrario, la asociación entre el porcentaje de personas que se desplazan en transporte público y los casos por mil no es estadísticamente significativa. Sin embargo, este efecto es impulsado en gran parte por las grandes ciudades donde el transporte público es más común. En los resultados que no se informan aquí en los que contabilizamos esta distribución sesgada del porcentaje de desplazamientos en transporte público, encontramos que esta variable está asociada positivamente con las tasas de casos de COVID-19 y el efecto es estadísticamente diferente de cero. En otras palabras, no solo el hacinamiento en los hogares, sino también en los sistemas de transporte público también se asocia con una mayor incidencia de COVID-19.

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Conclusión
Concluimos que los determinantes de la densidad, como el hacinamiento, juegan un papel importante en la creación de brechas raciales y de ingresos en la incidencia de COVID-19. De hecho, la combinación de comorbilidades, estado del seguro médico y densidad reduce la brecha de ingresos en un 42 por ciento y la brecha racial en un 60 por ciento. Sin embargo, hay una parte inexplicable de la incidencia de COVID-19 que permanece asociada tanto con los ingresos como con la raza. El análisis aquí y en nuestra publicación anterior implica que la política puede jugar un papel importante en la reducción de las disparidades de COVID-19. Por ejemplo, reducir el hacinamiento en los sistemas de transporte público, expandir la cobertura del seguro médico, luchar contra la incidencia desproporcionada de enfermedades crónicas entre las minorías y disminuir el hacinamiento residencial puede disminuir los impactos del COVID-19 en las personas de bajos ingresos y las minorías. En nuestra próxima publicación, veremos el papel de tres canales adicionales, a saber, el distanciamiento social, la contaminación y la demografía, para ver si explican más la brecha racial y de ingresos en la ocurrencia de COVID-19.

Ruchi Avtar es un analista de investigación senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.

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Rajashri Chakrabarti es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

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Maxim Pinkovskiy es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

Cómo citar esta publicación:
Ruchi Avtar, Rajashri Chakrabarti y Maxim Pinkovskiy, “Comprensión de la brecha racial y de ingresos en COVID-19: transporte público y hacinamiento en los hogares”, Banco de la Reserva Federal de Nueva York Economía de Liberty Street, 12 de enero de 2021, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2021/01/understanding-the-racial-and-income-gap-in-covid-19-health-insurance-comorbidities-and-medical-facil. html.


Publicaciones adicionales de heterogeneidad en Economía de Liberty Street
> Heterogeneidad: una serie de investigaciones de varias partes


Descargo de responsabilidad

Las opiniones expresadas en esta publicación son las del autor y no reflejan necesariamente la posición del Banco de la Reserva Federal de Nueva York o del Sistema de la Reserva Federal. Cualquier error u omisión es responsabilidad del autor.

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