 Muchas gracias a todos y a todas que estuvieron durante las presentaciones. Tenemos más o menos 20 minutos para abrir a preguntas o comentarios del público. Hola, haber tenido dos preguntas. La primera para la primera presentación. Claro, la parte de la abreación es tu medida, digamos, sectorial, ¿no? Y cada sector tiene una reducción de la rifaria diferente, ¿correcto? Pero entonces yo me he preguntado hasta qué punto, o sea, la misma liberalización comercial genera unas dinámicas de cambio entre sectores. Entonces mi pregunta es, ¿no puede ser esto parte de la historia del mecanismo? O sea, el hecho de que con la liberalización haya movimientos de un sector a otro y las condiciones cambian y parte de esto explique tu resultado. O sea, tú lo explicabas como si fuera estático. Simplemente el cambio de la liberalización, pero supongo que con la liberalización también hay un cambio en la composición sectorial. Entonces quería ver si podías. Y la otra pregunta sobre la segunda presentación. Cuando hablas de la pandemia, entre especificación, no entendí cómo la defines. O sea, es simplemente temporal y marcas, inicio de pandemia y ya está. Porque se me ocurría claro, si parte de tu mecanismo es, o sea, si lo que tienes en mente es el cierre de colegios, los colegios se cierran en momentos diferentes en los diferentes países. Tienes una variación ahí que podrías explotar. También el mismo inicio de la pandemia, no sé si estás tratando. Si simplemente te quedas, por ejemplo, con pandemia T1 o 0, pues tienes una variación temporal en cuanto a que llega en diferentes momentos a los diferentes países y en cuanto a los colegios, más variación. Entonces no sé si eso lo explotas o podrías explotar. Gracias. Bueno, referente a la pregunta de mi trabajo. Nosotros hicimos varios tests, inclusive, yo lo mostré ahora ahí también, los test de Rostez, como un SheepShare Designed, y podemos utilizar un Bartric Instrument y crear una matriz de Rotterdam. Y verificamos, y nosotros verificamos secuencialmente en cada una de las regresiones, sacando una industria y dejando las otras, sacando una industria, sacando una industria y verificando en la matriz de peso cuáles son las principales industrias y sacamos a ella y verificamos que el coeficiente no muda nada. O sea, si realmente existió un efecto estructural del choke y de trade, no son percibidos por nuestros estimadores. Por lo menos con ese test de Rostez que nosotros hicimos, no existió ni un cambio. inclusive, yo lo mostré en el segundo gráfico de los posibles potenciales, explicaciones que podría explicar nuestro estimador. No sé si eso responde tu pregunta. Gracias por la pregunta. Y sí, quizá no, pues me faltó claridad en el momento de la presentación. Pandemia en realidad lo hacemos como una DUMi01, entonces después de marzo y en realidad más bien el segundo trimestre 2020 es pandemia. Entonces, pues claro, durante ese trimestre, todos los países entraron simultáneamente a cierre de colegios. Sin embargo, pues claro, entonces yo no tengo el momento exacto para mirar adelante o después escuchar esa variación, digamos, eventualmente. Si es verdad que eventualmente, pues gracias por el comentario, uno podría, porque hay algunos países que tienen información mensual, uno lo tiene en trimestral y pues si de casualidad hay alguno que fue Abril otro marzo que cerró, se podría mirar esa variación. Por supuesto, el mecanismo fue un poquito si se quiere inventado, pues porque yo no me di como tal una variable de cierre de colegios. Sin embargo, si es una variable, es como el sospechoso que todo el mundo encontró, mujeres con hijos en school age, y pues sabemos que estuvo esa afectación, digamos, básicamente paralela. Entonces, pues no tuve tiempo para mostrar todas las regresiones, pero todas las demás, las de tipo de empleo, informalidad, formalidad, diferente nivel educativo, no se encuentran efectos diferenciales en ninguno de esos. Básicamente, la única que nos dio heterogeneidad fue justamente para América Latina, mujeres con hijos en school age. Entonces, pues ahí fue un poco, claro, el sospechoso de siempre dio y fue la única que dio, que para nosotros fue la sorpresa, como que esperábamos encontrar quizás informalidad, quizás nivel educativo y no encontramos nada de eso. Entonces, como que al parecer en al menos en los cuatro países que teníamos, el mayor canal fue justamente cierre de colegios, porque fueron mujeres con school age, que es ese efecto diferencial en pandemia. Las que tienen hijos pequeños ya estaban muy por fuera del mercado laboral, por decirlo de una forma coloquial. Entonces, un poco la historia que se ha construido es, las que están en el mercado laboral, que tienen hijos muy pequeños, ya tienen un link demasiado fuerte con el mercado laboral. Entonces, llega este tratamiento de pandemia, ya ahí no se espera y casi ningún país encontró diferencias ahí. Nosotros encontramos algunas, pero el sospechoso, como mencionó de siempre en la pandemia, pues nos dio para América Latina. Ahora, para complementar un poco la respuesta a tu pregunta, nosotros no utilizamos la composición industrial después del choque de política comercial, precisamente para evitar ciertos vies que traería, específicamente, min revasion. Entonces, no utilizamos eso, más hicimos una serie de test de rustes que están disponibles en nuestro paper. Mi pregunta es para Lucas. Entonces, si entiendo correctamente, si estamos enfocando en la igualdad entre los estudiantes en la misma escuela. Y yo creo que mi pregunta es, la risa es ya muy distorsionada en ese sentido. Entonces, ¿qué sobre la igualdad entre los estudiantes en la escuela en la rica neighbors, y los estudiantes en la escuela en la rica neighbors? Yo estoy preocupado de que esa igualdad de la igualdad sería aún más grande. Y añadiendo estos dos tipos de igualdad juntos, los resultados estarán muy distorsionados. ¿Puedo preguntar otra vez? Por favor. Oh, yo creo que mi primera pregunta es, si entiendo correctamente, tu enfocación en la igualdad es la igualdad en la igualdad entre los estudiantes en la misma escuela, porque usas el efecto de la escuela, ¿verdad? Y en términos de la igualdad entre los estudiantes en la misma escuela, tu resultado es muy distorsionado, muy grande, una gran igualdad. Y yo creo que otro punto es, si consideras la igualdad entre los estudiantes en la rica neighbors y los estudiantes en la rica neighbors, eso es también otro aspecto de la igualdad. Y estoy preocupado de que si combinas estos dos igualdades, la situación estará aún más distorsionada. Sí, gracias por la pregunta. Sí, de hecho, lo que hacemos con el efecto de la escuela es controlar todos los caracterizados de la escuela. Pero, como mencioné, no podíamos construir un panel de datos para controlar todas las diferencias, todas las caracterizaciones no observables en el nivel estudiante. Así que, y creo que tenemos en el papel las diferentes especificaciones, incluyendo o no incluyendo estos efectos fixados de las escuelas. Y si recuerdo correctamente los cambios, los cambios de % cuando no controlamos los efectos fixados de la escuela son más grandes para algunas características que cuando no controlamos esos efectos fixados. Y la segunda pregunta de las comunidades. Uno de los variables que están disponibles en el dataset es el Estrato, que es una manera de aplicar subterráneas y programas de gobierno. Pero decidimos no incluir este variable en nuestro vector o variable de interés, como hay muchas dudas sobre la buena o la medida positiva o la medida correcta de este variable en Colombia, como si correlamos el Estrato con la distribución de ingresos. No se refiere correctamente. Así que lo que intentamos es no comparar, porque no podemos comparar los ingresos altos con los estudiantes de low income, pero usamos todas estas proxies para measure los estudiantes vulnerables hoy contra los estudiantes no vulnerables. Respecto a la primera presentación, tengo una duda, si bien nos habían comentado y no sacás de comentar todo el trabajo que hicieron relacionado con movilidad entre sectores, también es cierto que hubo muy posiblemente gracias a esa apertura o movilidad o migración dentro de las ciudades, y ustedes están haciendo análisis a nivel regional o territorial. No sé si han podido hacer análisis de migración. Y el otro tema, yo no conozco muy bien el sistema de salud de Brasil, pero y tú nos mostras, digamos, algunos resultados relacionados con unos programas muy particulares. Sin embargo, no sé si, por ejemplo, en general el trabajo por aumentar la cobertura en salud, en general de todo el sistema, puede estar, digamos, también afectando. No es muy claro por mí si ese programa, digamos, se refiere a todo el sistema, a la estructura como tal, o a un programa muy particular. Eso, digamos, para esta primera presentación, para la segunda. Muy interesante y quisiera saber, no sé si ustedes pudieron hacer análisis de qué fue lo que pasó con esas brechas, o sí con ese efecto que hubo entre hombres y mujeres, no que, si bien vimos unas brechas amplias, durante la pandemia, posterior a la pandemia, no sé cómo ha evolucionado eso. En particular, en el caso de Colombia, no lo que vemos es que, usualmente esos grupos que fueron más afectados, también fueron los que más rápido se recuperaron. Entonces, no sé, digamos, que eso puede ayudar un poco a explicar o a identificar los mecanismos y a volverles un poco más fuertes, no sé si pueden hacer eso. Y en la tercera presentación de Lucas, no fue muy claro para mí, no recuerdo en este punto, digamos, ahorita pensando en esta última pregunta que te hicieron, si ustedes pueden hacer comparaciones en términos de zonas rurales versus zonas urbanas. Y en ese sentido, pues pueden analizar, digamos, esas diferencias que ya conocemos y que son preexistentes y que se han mantenido, y si bien hay un arduo trabajo por parte del gobierno para facilitar, digamos, este acceso a internet en zonas rurales, pues puede que eso siga persistiendo, no sé, puede tener algún efecto en los resultados. Gracias. Ok, excelente pregunta. Esa es una de las principales preguntas que, que en el momento en que yo estaba realizando VTES y surgieron, sí. Ok, voy a responder en términos de la estrategia empírica del modelo econométrico. Primero, nosotros utilizamos algunas regresiones en que la variable dependiente es el número de personas económicamente activas. ¿Qué causaría problema en cuestiones de sesgo en nuestro estimador? Es que a las personas que salieron de algunas áreas que fueron mayormente impactadas por la liberación comercial, son diferentes de aquellas que se quedaron dentro de ese mismo municipio. En las regresiones no encontramos ni un tipo de movilidad, o por lo menos disminución en el número de personas económicamente activas entre los municipios. Inclusive, cuando utilizamos efectos fijos de estados que en general en Brasil la movilidad, como Brasil es un país continental, la movilidad es entre municipios que pertenecen al mismo estado y no entre estados. Utilizando la especificación de efectos fijos de estado, ya nosotros estamos absorbiendo ese tipo de migración y podemos comprobar de que el coeficiente, tanto en magnitud y en significancia son bien parecidos a nuestra especificación base de utilizando efectos fijos de microregión. Por lo tanto, migración no es el principal mecanismo que explicaría nuestros resultados. Ahora, segundo, la cuestión de los programas de salud. Nosotros utilizamos 12 especificaciones para el principal programa, que es la familia Saudis das Familias, que fue implementada en la segunda mitad de la década de los 90. ¿Cuál es la primera especificación que utilizamos? Utilizamos las fechas en que fueron aplicadas ese programa en cada uno de los municipios, que fue secuencial. Y hacemos dos regresiones. Primero, en secuencia, en varios tiempos, comparamos la regresión con todos los municipios, incluidos en nuestra muestra, y en ese tiempo, los municipios que nos adoptaron el programa y podemos comprobar de que la magnitud es prácticamente idéntica. Lógico que tenemos un costo en eficiencia porque tenemos una reducción en la muestra todo bien, pero el coeficiente permanece intacto. Según la especificación que utilizamos, utilizamos efectos fijos de tiempo programa. O sea, verificamos si en esa estrategia hacemos la siguiente comparación. Comparamos los mismos municipios que están dentro de la misma microregión que aplicaron el programa y que están dentro del mismo estado. Y verificamos que el coeficiente es idéntico en magnitud. Ese programa, por lo menos, no explicaría todo lo que explica el choque de liberación comercial. Si lo explicaría, entonces tendríamos que una reducción del efecto del choque de liberación. Ahora, eso comprobar si nuestros principales estimadores están capturando el efecto de ese programa. Ahora, nosotros verificamos que no coloqué en la presentación yo utilicé el efecto de interacción del programa de liberación y el programa de cobertura. ¿Por qué utilicé esa interacción, precisamente para dar más soporte a mi principal mecanismo, que es tiempo de los padres? ¿Cuánto mayor tiempo que los padres dedican al cuidado de los hijos tienen un mejor beneficio para ellos en términos de salud? ¿Qué pasó con ese programa de familias? Llegaban a cada uno de los barrios, un profesional de salud llegaba a cada uno de los barrios y atendían a las personas dentro del omicilio. O sea, que era bueno para las personas que trabajaban. ¿Por qué no tenían que en Brasil, igual que en Colombia, en Brasil, nosotros tenemos que esperar largos tiempos para ser atendidos en el sistema de salud? Ya yo lo he vivido principalmente allá. Y con ese mecanismo para las madres que trabajan, es muy bueno porque ya dedican poco tiempo, más logran suplir esa necesidad de los niños de mayor cuidado. ¿Por qué un médico está atendiendo a ello? Y por ahí tendría una mejor recuperación de alguna enfermedad. Encontramos que verdaderamente el coeficiente de trade tuvo una disminución con la interacción de esas dos políticas. Y eso reforzaría aún más nuestro mecanismo de tiempo de los padres. No sé si eso respondió tu pregunta. Bueno, muchas gracias por tu pregunta. Sí, de hecho, es decir, por supuesto, el proceso de procesar estas bases de datos que son cuatro pases simultáneamente, es algo que no hemos tenido tiempo. Estamos abriticando todo el tema de mandar esta y mirar. Lo que se ha visto en la mayoría de países es que si bien se han cerrado las brechas, todavía no estamos en niveles de 2019. Por supuesto, no en estas que son tipo panel, pero en los demás encuestas de hogares y la mayoría de países la recuperación no ha sido todavía tan acelerada como quisiéramos. Entonces, lo primero que yo te diría respuesta anticipada es que, pese a eso, pues todavía no estamos en niveles de 2019. Y yo creo que en términos de entender todos estos canales, es decir, por un lado en términos de identificación econométrica, esto va a ser interesante, pero para el mundo no va a ser tan bueno. Pero esta nueva desaceleración que al parecer viene, creo que va a ser claro, tuvimos la crisis del COVID, tuvimos recuperación, abriticado el veracadio de la actividad económica, y abriticamos a tener nuevamente posiblemente unos efectos diferenciales en género y que creo que es supernecesario evaluar. Entonces, sí, la respuesta está por hacer de parte nuestra esa evaluación y lo que se ha visto es que como tal no ha cerrado en la mayoría de países y las demás mediciones que se han hecho. Aprovecho para hacerle una pregunta, pues, a Carlos después de la de Lucas. Es decir, lo que vean las ecuaciones tuyas es básicamente las mujeres salen del mercado laboral, dedican más tiempo a cuidado doméstico, uno podría decir, entonces la división sexual del trabajo es buena para los niños, porque las mujeres salieron del mercado laboral y por otro lado también es, me he hecho la historia, es no cambia el empleo, pero los hombres estuvieron más informales porque fueron hace el employment. Entonces, me he hecho a lo que voy, es que es un canal raro, porque pues es como la mujer salió del mercado laboral, le dedican más tiempo al hogar, el hombre se volvió más informal y en últimas casi que cuando yo leo, cuando vi la presentación yo decía, entonces toda la pelea de formalizar el trabajo laboral, quizás no es tan importante en Brasil para ayudar como a los child outcomes. Entonces me preguntaba si hay otro canal, quizá detrás que no estamos viendo, que vos quizás has visto, porque me sorprende como eso, no las mujeres salen, si dedican más tiempo, los hombres hacen más informales y entonces hay como que no me cuadra tanto de alguna forma que se ganen salud, a lo mejor hubieron programas de salud de Brasil que soportaron un poco más. Entonces no sé, sí como que… Yo respondo rápido a la pregunta, muchas gracias. Nosotros incluimos en los, como areale interés, la zona de los colegios. Entonces comparamos entre colegios de sector rural y colegios del sector urbano, y de hecho es la segunda característica a partir de la cual estimamos un cambio mayor en magnitud en comparación con las otras variables incluidas. Y uno de los temas que mencionas es clave y por eso tomamos la decisión de compararlo contra la base de la desigualdad, porque la diferencia digamos de niveles de desigualdad existe y hay una variación en esos niveles y por eso todos los cambios en la desigualdad los normalizamos con esa base que estimamos para el 2016. Entonces eso digamos como que captura un poco lo que decía de la trayectoria de desigualdad y esa desigualdad estructural que hay entre menos de urbano rural y comparamos el cambio en nivel de la desigualdad con esa base para tener como una idea más clara y precisa de que tan grande fue el cambio durante el 2020. Interesante esa pregunta. Precisamente uno de los principales programas en expansión de seguridad social como tal, un programa Bows of Familia. Pero ese programa fue implementado posterior a la liberación comercial. Él fue ejecutado en 2014 en el primer gobierno de Luis Ignacio Lula de Silva. Nosotros verificamos si ese programa tuvo verdaderamente un efecto en explicar por lo menos los efectos de largo plazo. Y no coloqué los resultados, pero el coeficiente, tanto sin control de la cobertura de Bows of Familia y no controlando por él, el magnitud son idénticos. Ahora, claro, modelos de efectos fijos no son la panacea en cuestión de solucionar los problemas de sesgo. Pero da una idea de algunos potenciales mecanismos. Te digo una cuestión así. Si verdaderamente existió algún programa con tamaña fuerza explicativa de nuestros resultados principales, por lo menos el coeficiente de la regresión con efectos fijos de Estado sería muy diferente de la regresión sin ningún control. Inclusive con efectos fijos de micro-región que estamos controlando políticas comunes de municipios que dentro de la misma micro-región o programas que fueron aplicados a nivel de Estado en el tiempo. O sea, características observadas que varían en el tiempo, que afectarían comúnmente a cada uno de los municipios en diferentes niveles geográficos, tanto Estado como micro-región. Y podemos verificar que la regresión es sin control con efecto fijo de Estado, con efecto fijo de micro-región y pre-train de la variable de interés prácticamente permanecen idénticos. O sea, lógico, hubo algunos programas que sí ayudaron al beneficio del cuidado de los niños, pero de modo general en nuestro estimador ya están siendo absorbidos por nuestros controles. Bueno, muchas. Buenas tardes. Una pregunta para Carlos. Carlos, de pronto tendrás en el radar un paper de discarnairo de Rodrigo Sobares donde mira justamente un choque de la liberación. Exacto. Bueno, en ese paper ellos muestran, miran efectos de los choques económicos negativos sobre crimen y uno de sus canales es precisamente que muestran que hubo una pérdida en la calidad del empleo con la liberación y eso va en línea con tus resultados porque estás mostrando que cada empleo formal y aumenta, pues digamos, el informal en los hombres, él no hace la discriminación entre hombres y mujeres, no hace esa discriminación de género, pero a mí sí me queda la duda también en línea con lo que decía Mauricio y es, bien, pues ahora tenemos mujeres dedicando tal vez mayor más tiempo al cuidado de los hijos, pero también uno pensaría que hay una caída en gresos y que eso de alguna manera debería repercutir en, digamos, en los indicadores y uno tiene, digamos, no pensando en términos de crimen, sino pensando en que ahora usted tiene menos recursos para dedicar a sus hijos y para dedicar al hogar. Específicamente en la tabla en que yo muestro la diferencia entre hombre y mujer en la calidad del empleo, también muestro la última columna que olvidé de explicar precisamente qué pasó con la renta familiar, porque hubo específicamente una sustitución de tipo de empleo, formal por informal, en la parte del hombre y la pérdida del empleo de la salida del mercado laboral de las mujeres. ¿Qué pasó con la renta? Nosotros verificamos que realmente hubo una disminución, o sea, nosotros lo esperáramos, no, si hubo un efecto de sustitución entre formal y inferno informal, por lo menos esperáramos que el efecto sobre renta sea cero, nulo o aumente, pero sabemos que en el contexto de Brasil por lo menos los trabajos informales son en comparación, el rendimiento, en comparación con los formales es muy bajo. Entonces encontramos específicamente que sí una disminución de la renta familiar. Ahora, sí los inputs para mejoramiento de salud de los niños fuera un bien normal, tendríamos una disminución de la renta, disminución de los inputs, y por él un aumento de la mortalidad infantil, caso contrario de lo que vemos. Eso potencialmente daría una mayor evidencia a nuestro principal mecanismo de inversión en tiempo. Se si eso responde a tu pregunta. Perfecto, muchas gracias por las preguntas a los asistentes, que pena por la demora, ocho minutos a lo previsto, pero creo que aquí podemos cerrar y agradecerles nuevamente por haber venido.