 Soy economista y profesor de la Universidad Católica de Brasilia, el paper que voy a presentar hoy en esta sección hace parte de una sección de mi tesis de doctorado en economía y sobre un tema primordial en los tiempos de hoy es cómo la globalización como tal afectaría la salud y específicamente las crianças, los niños. Entonces este paper da una evidencia más, evidencia empírica sobre una reforma de comercio en Brasil, la interacción con una política de salud y su efecto sobre mortalidad infantil. Mis coautores son Daniel Branco de la Universidad de Pernambuco, Federal de Pernambuco y Vladimir Carrillo de la Universidad Federal de Pernambuco. Bueno, como venía hablando anteriormente, la globalización ha transformado la estructura de los mercados laborales en estos países y ha alterado la función de producción de los domicilios y los retornos de ciertas políticas públicas. Entre 1900, en la década de los 80, en la década de los 90, muchos economías en desenvolvimiento implementaron diversas políticas de abertura comercial que llevaron a unas reducciones exageradas de las barreras tarifarias. La literatura existente se ha focado principalmente en descubrir cómo son los efectos de ese tipo de políticas sobre el mercado laboral, focándose sobre el crecimiento económico. Pero aún hay una pregunta por responder, sería si esa política de liberación comercial afecta la salud infantil y específicamente la mortalidad infantil. El paper que voy a presentar intenta estudiar las consecuencias de largo plazo de esa política específica en Brasil y sobre los efectos sobre mortalidad infantil de niños menores de un año. ¿Por qué nos concentramos en los niños de un año? Uno, porque existen hipótesis y trabajos que comprueban que los niños a esa edad son sensibles a cambios de circunstancias alrededor del nacimiento. Una hipótesis famosa en Conumía de la Salud que hay hipótesis de origen fetal. También es objetivo de los gobiernos reducir la mortalidad infantil en su territorio. Entonces ha implementado una serie de programas políticas destinadas a la reducción de la mortalidad infantil. Existe ya trabajos empíricos que han comprobado de manera robusta, efectos negativos sobre employment, mercado laboral, bajos, disminuciones en los salarios, en las rentas. Y específico en Brasil un aumento del cierre de ciertas empresas asociadas a un tipo de industria y mayor desigualdad en el ingreso. Todos ellos afectarían, sería input, una función de producción de niños. La literatura en Conumía de la Salud apunta que el tiempo de los padres es importante en la función de producción de los niños. Primero, en el contexto de nuestro trabajo, menores oportunidades en el mercado laboral, una disminución en los salarios. Diminuiría el costo relativo de realizar actividades intensivas en tiempo, no cual mejoraría la salud de las crianzas de los niños. Y segundo, la salida de ciertas plantas que están asociadas a ciertos contaminantes también indirectamente afectaría la salud de los niños. Entonces, quiere una pregunta por responder. ¿Sí y cómo ese tipo de política de liberación comercial afectaría la salud de los niños? Aún continúas sin responder específicamente. Ahí ha existido algunos intentos, más primero se foca, se concentra más en responder cómo es la relación con indicadores de salud para personas mayores, no niños. Y lo que imposibilita generalización de esos resultados en la salud infantil. También existe algunos intentos más a nivel agregado, a nivel de país. Lo cual, como ustedes saben, son sensibles a ciertos choques macroeconómicos comunes dentro de cada país y eso afectaría la interpretación de los resultados. También existen algunos choques, más que todos de comodities, más que esos choques son transitorios. El choque que nosotros estamos, que nosotros investigamos un choque que pasó una vez y fue constante en el tiempo. O sea, podemos verificar ese efecto en el largo plazo de esa liberación de esa política. Entonces las dos contribuciones claves de nuestro paper es, primero, tentar testar ese efecto de esa política en el largo plazo y qué afectó principalmente a los mercados urbanos. Y segundo, tenemos una fuente clara de variación que es importante para nuestra estrategia de identificación. Brasil es un caso interesante. Primero tenemos muchas bases, tenemos muchas bases de datos en Brasil, identificadas inclusive en algunos casos. Nosotros tenemos un panel, podemos montar un panel de mortalidad para verificar ese efecto en el corto, mediano y largo plazo. Y también fue un objetivo de política y principalmente en el comienzo del gobierno de Luis Ignacio Lula da Silva. Un poco de background, sí, voy a pasar brevemente. La liberación comercial de Brasil comenzó, al final de la década de 80, principalmente eliminando ciertas barreras no tarifarias que no consiguieron con que el principal instrumento de política comercial de Brasil sea las tarifas nominales, en su caso. A partir de 1990, con la llegada del gobierno de Collor, en 1990, el de manera súbita decidió eliminar las importantes barreras no tarifarias y dejar como el principal mecanismo de regulación del comercio las tarifas nominales. Nosotros utilizamos eso como un experimento natural, hubo una reducción que fue permanente en el tiempo y fue diferente por industria también. Y nos utilizamos eso en un modelo ship share design y verificamos cuál sería el efecto de esa política sobre la mortalidad infantil, y damos algunas evidencias empíricas sobre el principal mecanismo que está por atrás de los resultados principales. Que un poco de cómo fue verdaderamente la variación, la heterogenidad en las disminuciones de las tarifas nominales entre las industrias no fue igual para todos, vemos también que en el sector agrícola, petróleo y gas y mineral que son uno de los más contaminantes tuvieron una reducción de tarifarias pequeñas y eso potencialmente aplicaría algunos mecanismos como reducción de ciertos contaminantes que afectarían la salud de los niños. Algunos datos que nosotros utilizamos, brevemente voy a explicar, utilizamos datos de microdatos de los certificados de funciones de Brasil, utilizamos sensos demográficos también desde 1980 hasta 2010 que es el último, vamos a tener ahora actualmente Brasil está recolestando la información para el censo 2020 y vamos a tener disponibles esos datos ya de aquí a dos, tres años. Tenemos también una encuesta domiciliar que es la más famosa de Brasil, se llama PENAL. También tenemos datos sobre el mayor programa de cobertura de salud pública que se llama Saúlidas Familias, que fue implementado en los 90 y prácticamente nosotros utilizamos esa información para verificar si nuestro estimador principal está confundiendo con ese efecto de esa ampliación de la cobertura de salud en Brasil. Bueno, como primera fase de la Estrategia Empirca nosotros definimos un índice, construimos un índice que va a depender de la variación presistente, variación geográfica presistente en la composición industrial a nivel de municipio, nosotros hacemos ese análisis a nivel de municipio y el cambio por industria de los niveles tarifarios nominales, posteriormente como algunos ejercicios de usted también verificamos esa relación con otro tipo de índices, utilizando por ejemplo, utilizando tarifas reales y otros tipos de share. Entonces, I sería el municipio, J sería la industria, el share of employment sería L y el nivel tarifario. O sea, entre mayor sea ese índice, mayores fueron las reducciones a arancelarias y mayor fue puesto ese mercado laboral de ese municipio I. Vemos la distribución a través de los municipios, hubo una variación importante a nivel de municipio, y más en la zona industrial de Brasil, específicamente Sudeste y Su, que es el polo industrial de Brasil, Nordeste un poco y el Amazonas, y hasta aquí centro ese, aquí donde humor. La especificación econométrica que nosotros utilizamos es un diferencia en diferencia, con imposición al tratamiento que va a ser determinado por nuestro índice, nosotros controlamos, importantemente, por pre-reform del áucon de interés que va a intentar capturar cualquier tipo de tendencia ya previa que puede generar una diferencia en la tendencia de largo plazo en el áucon de interés entre los municipios. Utilizamos un efecto fijo de microregión, o sea, microregión sería un grupo de municipios que tienen características socioeconómicas similares, en Brasil llamamos de microregión. Y en general nuestra especificación compara municipios dentro de la misma microregión, dentro de la misma estado, la división geográfica de Brasil, sería Brasil, país, estado, microregión y municipio. Y nuestra variable de interés que sería el logaritmo de la tasa de mortalidad infantil y nuestro estimador principal que captura esa relación entre liberación comercial y mortalidad infantil. Nuestro presupuesto clave, presupuesto clave de identificación es el común de tendencias paralelas en ausencia de esa política, la tendencia en mortalidad infantil entre los municipios sería lo mismo. Y nos intentaremos dar alguna evidencia a favor de esa hipótesis de esa hipótesis de identificación. Principalmente iniciamos con, ok, perfecto, iniciamos nuestra interpretación de resultado con un evento de estudio. Si nuestra hipótesis de identificación fallara, encontraríamos una tendencia previa diferente entre los municipios más podemos encontrar que antes de la política, por lo menos, ellos eran iguales, tenían la misma tendencia. Y mucho mejor aún, o sea, nosotros no encontramos una mejora, una mejora, un deterioro en la mortalidad infantil antes de la política, muy bueno para nuestra estrategia de identificación. Segundo, dividimos, antes de iniciar, dividimos nuestro periodo en tres fases, pre-liberalización, parcialiberalización y post-liberalización. ¿Por qué? Entre 1990 y 1995 Brasil aplicó de manera gradual esa liberación. No fue de un solo choque, no fue de una manera gradual. Finalizó en 1995 con un impeachment del presidente Collor. Entonces él adelantó un poco más esa liberación. Posteriormente podemos observar que sí se generó una disminución gradual y constante en el tiempo de la tasa de mortalidad infantil, una relación negativa entre abertura comercial y mortalidad infantil. Bueno, para verificar nuestro resultado y a diferentes tipos de controles, diferentes tipos de efectos fijos, nosotros utilizamos una especificación, la especificación número dos, más dividimos nuestro análisis entre 1991 y 2000, verificamos ese efecto como efecto de corto plazo y el efecto de largo plazo entre 1991 y 2000 en diferentes especificaciones. Una sin control, podemos verificar que verdaderamente existe una relación negativa entre esa reforma comercial, tanto en el corto plazo como en el mediano plazo. Si agregamos efectos fijos de Estado, que es muy importante en Brasil, los Estados allá tienen mucha autonomía para implementar ciertas políticas y programas, específicamente a nivel de salud. Entonces utilizar efectos fijos, muda un poco nuestra identificación, comparamos municipios dentro del mismo Estado, podemos verificar que mudó un poco, diminuyó, más ahora tenemos unos estimadores precisos, un poco más precisos. Utilizamos, agregamos efectos fijos de micro-región, efectos fijos más granulados. Y podemos verificar que aún se mantiene ese efecto negativo, diminuyó un poco más ahora un estimador con mayor precisión. Y nuestra especificación base preferida que controla por tendencias previas en la variable de importancia en el álcool principal. Podemos observar que, por ejemplo, un aumento de un desbio patrón, de un incremento de un por ciento, de un SD de nuestro índice, diminuiría la mortalidad infantil entre 9 y 13 por ciento. Ahora vamos a intentar explicar cuáles son las fuentes que explicaría esa disminución. Nosotros hicimos una serie de tests de robusted en el working paper que está en mi página personal, ustedes pueden verificar. Nosotros utilizamos, por ejemplo, utilizamos una regresión que utiliza algunos municipios tirando otros, sacando de la muestra, controlamos por algunas características que podría influenciar en la tasa de mortalidad infantil también. En fin, utilizamos varios tests y ese fue el resultado bien robusto en cada una de las especificaciones. Como principal mecanismo, nosotros podemos explicar ese resultado a través de el tiempo de los padres en producir niños saludables, una disminución en el employment, aumentaría la inversión en tiempo de los padres en los niños y mejoraría el álbum de salud de ellos. Por otro lado, también no podemos descartar la posibilidad de que ese incremento en las empresas que cerraron podría disminuir las emisiones de contaminación y mejorar el álbum de interés, o sea, mejorar la salud de las crianças. Y todo lo que voy a explicar a continuación, bajirá en torno a poder saber cuál es el mecanismo clave que explica el resultado principal de esta tabla principal. Primero comenzamos nuestro análisis verificando qué pasó con los padres de esos niños en el mercado laboral. Nosotros utilizamos la especificación econométrica que explicó anteriormente y verificamos si realmente tuvo un efecto negativo sobre la participación en el mercado laboral tanto de hombres como mujeres, diferencialmente. Intentamos descubrir cuál es la historia de ese efecto negativo, si hubo un efecto sustitución entre empleo formal y empleo informal. Por eso dividimos entre trabajo fuera de casa y empleo self-employment. Y miramos la tasa de empleo general. En general podemos verificar que, por lo menos, para hombres la tasa de empleo no tuvo efecto. Podemos verificar el coeficiente pequeño y no significativo estadísticamente hablando. ¿Por qué? Porque ellos sustituyeron el sector formal por sector informal. Ahora, esa misma tendencia no se ven a mujeres. Podemos verificar que si hubo un efecto negativo en el trabajo formal de ellas, pero ellas no hubo un efecto sustitución inclusiva, tan negativo en el largo plazo. Y en general las tasas de desempleo de las mujeres disminuyeron, un punto a favor al mecanismo de tiempo en las crianças. Verificamos. Bueno, existió un efecto negativo sobre el empleo de las madres. ¿Será que ellas realmente aumentaron el número de visitas, por ejemplo, o el uso de algunas prácticas de salud intensivas en tiempo? Y, verdaderamente, nosotros utilizamos aquí nuestra pesquisa PENALG, de 1986, 98 y 2008, para verificar si realmente ese tipo de mujeres utilizaron ese tiempo adicional de la salida del mercado laboral para mejorar la salud de sus hijos. Y podemos verificar por lo menos en el uso de servicios médicos aumentó entre las mujeres en edades fértil, entre esas fechas, en el corto y en el largo plazo. Igual que el número de visitas de los niños aumentó también. Un punto a favor a nuestro mecanismo de tiempo. Ahora, ¿qué pasó con las emisiones de ciertos contaminantes? Nosotros verificamos en la literatura cuáles son los contaminantes que están asociados con mayor probabilidad a muertes de los niños. Y llegamos a la conclusión a través de la literatura que monóxido de carbono y partículas MP10 tienen una mayor relación con mortalidad infantil. De modo general aquí, brevemente, podemos verificar que por lo menos en el largo plazo sí hubo una disminución en monóxido de carbono, pero ese efecto es muy bajo para explicar nuestros resultados. Él explicaría un 2% del efecto total que encontramos en nuestra regresión principal. O sea, él es un mecanismo que podría explicar nuestros resultados principales, pero no es el principal. El segundo, verificar si realmente nuestro efecto principal está siendo confundido con uno de los principales programas en Brasil que aumentó la cobertura en salud. Ese sería el Saúl de las Familias que fue implementado en la segunda parte de la década de 1990. Y él tuvo un efecto sobre mortalidad infantil de 20%. ¿Será que eso explicaría nuestro resultado? Nosotros hacemos una regresión que divide entre municipios que no aplicaron y los que aplicaron y podemos verificar que el coeficiente es muy similar. Entonces, no explicaría principalmente nuestros resultados. También utilizamos efectos fijo de la política, efecto fijo de la política a tiempo y podemos verificar que no es diferente nuestro estimador, o sea, no es explicado principalmente por esa política de expansión de cobertura en la salud. No solo hicimos una serie de testes y explicado por fertilidad. Ustedes saben que modelos de diferencia en diferencia es muy sensible a mudanzan a cambio en la composición de la muestra y nosotros utilizamos, verificamos si es por select infertility, si fue por migración, expansión del servicio de salud o por esa familia que es otro programa de seguridad social en Brasil y no comprobamos nada, no comprobamos que eso explicaría nuestros resultados. Y como conclusión principal, podemos verificar ciertamente que más en el contexto de Brasil que el principal mecanismo que explicaría la reducción en mortalidad infantil sería el tiempo que los padres dedicaron a realizar actividades intensivas en tiempo que mejorarían la salud de los niños.