O simulador

O simulador apresentado aqui começou a ser desenvolvido como uma tentativa de responder a uma pergunta simples e direta: qual o percentual da força de trabalho do Brasil estaria “livre” para trabalhar se todos os trabalhadores que residem em domicílios onde nenhum morador tem mais de 50 anos pudessem trabalhar?

Meu objetivo com a pergunta era tentar entender a viabilidade de uma variação do isolamento vertical, onde apenas residentes de domicilios que não tivessem nenhuma pessoa do grupo de risco no que se refere à idade (acima de 50 anos) pudessem voltar a normalidade. Para responder a essa pergunta, utilizei os microdados da PNAD e contei quantos moradores pertencentes à força de trabalho residiam em domicilios onde a idade do morador mais idoso fosse menor do que 50 anos. Descobri que pouco mais de 52% da força de trabalho do Brasil estaria disponível para trabalhar nesse cenário. Ou seja, o Brasil poderia operar com 50% da sua capacidade. Me pareceu promissor. A próxima pergunta foi: nesse mesmo cenário, quantas internações e mortes ocorreriam? Fazendo algumas suposições sobre a letalidade do Coronavírus, obtive 1,1 milhões de internações e 1.800 mortos.

Nesse mesmo cenário, também me perguntei sobre redução salarial desses trabalhadores que não pudessem voltar ao trabalho. Quais suposições teria que fazer nesse caso? Consigo avaliar o impacto no salário do brasilero das medidas de assistência anunciadas pelo governo? E se um percentual da população exposta usasse mascaras e óculos, ou outra medida de proteção individual ainda mais efetiva, qual o impacto? De pergunta em pergunta, e cenário em cenário, percebi que haviam tantas possibilidades, e tantas suposições, que era melhor deixar cada um fazer a sua própria simulação. E mais que isso, essa era uma forma muito interessante de comparar sob as mesmas suposições o risco de medidas de isolamento diferentes, que de uma forma ou outra, estavam competindo entre si para serem implementadas.

Os dados sobre a população brasileira

A PNAD existe em várias versões, pois além dela ser publicada em períodos consolidados diferentes (mensalmente, trimestralmente e anualmente), ela inclui alguns módulos específicos que são aplicados apenas em um trimestre, ou apenas em um subgrupo dos domicílios, ou também apenas na primeira vez (visita) que um domicílio é incluído na pesquisa. O simulador é baseado nos microdados da PNAD Contínua de 2018, que considera apenas a primeira visita aos domicílios; optei por utilizar essa versão da PNAD um pouco mais antiga porque nela existem informações sobre a infra-estrutura do domicílio, as quais poderiam ser utilizadas para testar diferentes cenários de disseminação do vírus. Para atualizar os valores de rendimentos e salários para o valor real de março de 2020, considerei o fator de correção da inflação de 1,677, baseado na série histórica do IPCA do período de janeiro de 2019 a março de 2020.

Nesse recorte considerado da PNAD, existem informações sobre 452 mil pessoas, as quais residem em 152 mil domicílios. Além disso, existem diversas informações sobre a composição familiar, infra-estrutura do domicílio, e auxílio recebido do governo, além de informações dos indivíduos como sexo, idade, escolaridade, trabalho e rendimento, posse de carteira assinada, ocupação, setor de atividade da empresa onde a pessoa trabalha, e muito mais. No dicionário de dados dessa pesquisa são listadas mais de 280 variáveis.

Os dados da PNAD mostram com muito detalhe diversos aspectos relevantes da nossa sociedade, os quais permitem avaliar muitos dos riscos da redução das medidas de isolamento do Coronavírus. Entretanto, a pesquisa não contém informações relacionadas à saúde e a comorbidades, as quais seriam claramente importantes para se fazer uma avaliação mais completa do cenário atual. Apesar dessa enorme ressalva, optei por essa forma de avaliar os riscos discutidos neste post porque posso utilizar apenas dados públicos.

Também considerei outra fonte de dados para enriquecer a análise: o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), de onde obtive o número de óbitos em 2018 e o número de leitos de UTI, públicos e particulares, disponíveis no país em março de 2020. Ambas essas informações foram obtidas no nível de município, o que me permitiu incorporar esses dados aos da PNAD no seu nível geográfico mais refinado: Capital, Região Metropolitana (RM), Região Integrada de Desenvolvimento (RIDE) e área restante, dentro de cada estado.

O simulador depende de parâmetros relevantes e estabelece valores iniciais (default) baseados nas informações disponíveis em vários sites, mas esses valores podem ser alterados pelo usuário. Os parâmetros utilizados incluem medidas relacionadas à disseminação e desenvolvimento da doença, aos efeitos na renda do trabalhador e aos grupos potencialmente confinados (ou liberados) pelo isolamento social (setor de atividade econômica, idade do morador mais velho e frequência à escola).

Parâmetros e suposições relacionados ao Coronavírus

Os parametros relacionados ao Coronavirus controláveis no simulador incluem à virulência e letalidade do vírus e o uso de equipamentos de proteção individual (EPI) , como também dados sobre acesso a condições de infra-estrutura dos domicilios e de densidade populacional. Os parâmeteros principais podem ser estabelecidos para cada grupo de idade destacado na tabela 1 abaixo e refletem suposições sobre a taxa de internação, a taxa de morte dos que foram internados e a efetividade de EPI.

A lógica do simulador supõe que apenas pessoas que não estejam confinadas no seu domicílio serão expostas ao vírus. Além disso, supõe que daqueles que não estão confinados no domicílio, apenas os que não utilizam EPI’s (máscaras e óculos) são de fato expostos. Claramente esta é uma simplificação da realidade, mas a ideia do parâmetro é permitir algum controle sobre a efetividade das medidas de isolamento social e proteção individual, mesmo para as pessoas que não estão confinadas no seu domicílio. Por exemplo, uma pessoa que utiliza máscara e óculos de proteção e evita aglomerações e contatos com outras pessoas está bastante protegida. Essa pessoa se expõem minimamente ao Coronavírus mesmo fora do seu domicílio. O fator de redução de efetividade do uso de EPI’s controla então o percentual de pessoas que não serão expostas ao contágio do vírus ao sairem do seu domicílio.

Para as pessoas que podem sair dos seus domicilios e que estão por consequência expostas, a taxa de internação controla o percental dessas pessoas que precisarão de internação. E finalmente, das pessoas internadas, a taxa de morte controla quantas de fato morrerão. As taxas iniciais (default) de internação e de morte utilizadas no simulador, apresentadas na tabela 1, foram obtidas desse estudo do Imperial College, e são aquelas observadas na Italia no auge da disseminação do Coronavírus no país. Claramente outras possiblidades poderiam ser consideradas, como aponta esse artigo sobre a distribuição etária das pessoas infectadas em São Paulo, que indica uma taxa de internação alta para a população de até 40 anos, embora a letalidade continue sendo mais alta ainda entre os mais idosos. A diferente relatada pode ocorrer por vários motivos, seja porque os mais jovens em São Paulo se expõem mais, ou porque os profissionais da saúde cuidando dos infectados têm essa faixa etária. De qualquer forma, os parâmetros discutidos aqui podem ser alterados para representar a realidade mais específica. Uma vez que você, usuário, controla o valor dessas suposições, pode considerar outras opções na simulação,

A fator referente ao uso EPI’s é baseada nesse índice de isolamento social, que mostra o percentual da população que está efetivamente respeitando a recomendação de isolamento, atualmente em torno de 50%. Ajustei o valor default para esse parâmetro segundo a faixa etária, pois considerei que em idosos o uso de EPI’s seria maior, e menor entre os mais jovens, mas os valores podem ser controlados usuário.

As informações sobre a qualidade da infra-estrutura e do local do domicílio também podem influenciar a disseminação da doença. Esses parâmetros indicam o quanto os riscos de exposição ao vírus aumentam em função da localização e tipo de domicílio. Pressupõem como valor default que morar em apartamento em áreas urbanas carrega 10% mais risco de exposição do que morar em outros locais.

Com relação à qualidade da infra-estrutura consideramos quatro características relevantes: coleta de lixo, origem da água, ligação de eletricidade e destino do esgoto. Um domicílio é classificado como tendo boa infra-estrutura se o lixo é coletado por algum tipo de serviço de limpeza, se tem acesso a rede geral de distribuição de água ou algum poço artesiano, se têm energia elétrica em pelo menos um cômodo e se o destino do esgoto é a rede geral ou uma fossa. Contamos quantas dessas características faltam num domicílio para chegar a uma classificado em cinco níveis de qualidade da infra-estrutura domiciliar, como mostrado na tabela 2. Os valores default consideram que domicílios com uma única deficiência terão sua taxa de exposição aumentada em 10% e aqueles com duas ou mais deficiências, em 20%.

Parâmetros e suposições relacionados ao salário

Esse conjunto de suposições do simulador diz respeito ao impacto do Coronavírus na renda domiciliar mensal per capita das pessoas. Essa medida de rendimento foi escolhida por levar em conta, ao mesmo tempo, a renda total do domicílio e o número de moradores. Utilizando essa medida, posso também considerar como são impactadas pelo vírus não somente pessoas que recebem um salário, como também as pessoas que não têm rendimento e dependem de suas famílias para sobreviver.

Dois subconjuntos de parâmetros podem ser alterados pelo usuário no simulador: um fator de redução do salário do trabalhador, dependendo do tipo de ocupação, e também uma adição pontual na renda mensal das pessoas, contempladas pela adoção de algumas medidas propostas pelo governo, com o objetivo de trazer alívio financeiro às pessoas de baixa renda durante o isolamento social.

Para a redução do salário do trabalhador, considerei que pessoas que não puderem trabalhar por causa do isolamento social terão uma redução salarial, como pode ser visto nesta notícia. Também considerei que não haverá redução de nenhum tipo de auxílio recebido do Governo (as reduções não se aplicam nesses casos). Criei os grupos de ocupação listados na tabela 3, permitindo que o fator de redução aplicado àquela ocupação seja alterado. Também permito que fatores diferentes sejam usados dependendo do local de residência: Capital/Região Metropolitana e Outros lugares. Os agrupamentos de atividade procuram separar tipos de ocupações que podem ter problemas especifícos de geração de renda durante a quarentena. Especificamente, identifiquei os trabalhadores sem carteira assinada, os que trabalham por conta-própria, e aqueles com trabalhos que dificilmente seriam executados de casa e para os quais o Home office não seria uma opção. A inviabilidade do Home office levou em conta o local do trabalho principal da pessoa: se for “Em domicílio de empregador, patrão, sócio ou freguês,” “Em veículo automotor (táxi, ônibus, caminhão, automóvel, embarcação, etc.)” ou “Em via ou área pública (rua, rio, manguezal, mata pública, praça, praia etc.)” considerei que seria difícil trabalhar de sua própria residência.

É importante ressaltar que o critério de definição da viabilidade do Home office adotado aqui é extremamente superficial. Poderia ser feito de forma muito mais realista se considerasse simultâneamente a ocupação do trabalhador e o setor econômico da empresa onde ele trabalha. Entretanto, por simplicidade, mantive o critério adotado aqui.

Os fatores de redução default dos parâmetros incluídos no simulador estão descritos na tabela 3. Destaquei em vermelho os grupos de trabalhadores que consideram seriam mais expostos. Por exemplo, estou supondo que o trabalhador sem carteira assinada pode perder até 50% do seu salário, e aquele que trabalha com serviços domésticos até 60%. Esses fatores de redução salarial não levam em conta uma perda eventual de emprego. Devem ser então utilizados pensando no impacto desses dois aspectos.

Com relação às medidas propostas pelo Governo para o alívio dos trabalhadores de baixa renda, considerei as medidas descritas nessa notícia:

• Auxílio mensal de R$600 para trabalhadores informais (por três meses).
• Auxílio à mulher que for mãe e chefe de família de R$ 1,2 mil por mês (por três meses).
• Antecipação das duas parcelas do 13º salário de aposentados e pensionistas do INSS para abril e maio (por dois meses).
• Antecipação do pagamento do abono salarial para junho (por um mês).
• Reforço ao programa Bolsa Família de R$ 3,1 bilhões (por três mês).

Quando os valores desses auxílios são referentes ao valor do salário do trabalhador, considerei apenas o trabalho principal. Na questão do Bolsa Família, aumentei o valor recebido em 241%, que é aproxidamente o tamanho relativo do reforço dado pelo governo ao programa distribuído por um período 3 meses. Outra simplificação foi classificar como trabalhador informal todos os trabalhadores sem carteira de trabalho assinada. Ao utilizar essas opções de alívio financeiro às famílias, o usuário deve lembrar que os recursos são limitados a alguns poucos meses; então se a simulação for feita considerando mais meses de isolamento social, esse recursos, na realidade, não existirão. Esse controle deve ser feito pelo usuário. Além disso, lembre-se de que alguns desses auxílios são apenas antecipações salariais. Ao iniciar o simulador, todas as medidas de alívio financeiro estão desabilitadas.

Opções de flexibilização do isolamento social

Apenas três dimensões de isolamento social foram consideradas no simulador: o setor de atividade da empresa onde a pessoa trabalha, a idade máxima de um morador do domicílio e, para aqueles que estudam, a série escolar frequentada pelos moradores. A forma como o isolamento social é simulado é simples. Com relação à exposição ao Coronavírus, se qualquer pessoa de um domicílio for retirada do isolamento social, então todas as pessoas que residem no domicílio se tornam automaticamente expostas ao vírus.

Porém para aplicar as reduções salariais e calcular a força de trabalho ativa no país, consideramos apenas aqueles domicílios liberados tanto por faixa etária do residente mais velho quanto por tipo de atividade. Isso que dizer que mesmo que os estudantes voltem a estudar, os moradores daquele domicílio não voltarão a trabalhar normalmente.

Na tabela 4 listo todos os setores de atividade econômica considerados na simulação. Em laranja destaco os setores considerados essenciais para a economia, os quais estão ao iniciar o simulador, por default, liberados do isolamento social . As pessoas que trabalhando nesses setores podem trabalhar normalmente. A razão para destacar alguns setores, como por exemplo restaurantes e bares, é para poder analisar o risco que corremos ao retirar trabalhadores desses setores do isolamento social. Vale enfatizar aqui que o impacto considerado na simulação está relacionado apenas às pessoas que trabalham nesses setores e seus domicílios; não contempla frequentadores e as possíveis aglomerações que ocorreriam quando clientes voltassem a frequentar esses lugares. Nem leva em conta que tais clientes que vão beber ou comer não podem aproveitar a proteção dos EPI’s. A simulação serve principalmente para avaliar quantas pessoas (e domicílios) seriam impactadas negativamente, sendo infectadas e mortas, versus o impacto positivo da manutenção dos empregos e do salário integral dos trabalhadores.

Também é importante considerar que alguns setores de atividade não conseguirão funcionar à plena capacidade, mesmo sendo liberados do isolamento, pois alguns dos clientes não poderiam usufruir do serviço. Um exemplo óbvio é o setor de Turismo, pois talvez leve algum tempo para que os clientes em potencial voltem a viajar, como também depende muito de como e quando os outros países sairão da isolamento social. Outro exemplo seriam os professores. Não adianta liberar os professores sem liberar os alunos também. Casos como esses claramente não são considerados corretamente pelo simulador.

Na tabela 5 listamos as faixas de idade máxima de moradores de domicílios consideradas no simulador, embora o default seja que todos os domicílios estejam liberados. Isso implica que, inicialmente, apenas o setor de atividade define o isolamento do domicílio, mas o usuário pode facilmente alterar essa suposição.

Na tabela 6 listamos as séries escolares que podem ser consideradas na simulação. A sigla EJA significa Educação de jovens e adultos. Ao iniciar o simulador, alunos de todas as séries estão impedidos de terem aulas presencialmente. É importante lembrar que, mesmo que um domicílio não esteja liberado do isolamento social (por causa da idade dos moradores ou por causa do setor de atividade dos trabalhadores), se os alunos forem liberados, todos os moradores que residem no mesmo domicílio também serão expostos ao vírus. A motivação de configurar o simulador dessa forma é apenas para simplificar a análise, embora situações mais realistas ou específicas podem ser simuladas.

Os resultados do simulador

Os resultados do simulador são apresentados em quatro tabelas distintas. Na primeira, comparamos a distribuição populacional por faixas de renda domiciliar per capita original da PNAD (de 2018 ajustada pela inflação), com a distribuição levando em conta o impacto do isolamento social e das medidas de auxílio do Governo, de acordo com os parâmetros definidos na simulação.

Na segunda tabela, mostramos um retrato da população por faixa etária. Nesse retrato, mostra-se a população brasileira por faixa etária, bem como a força de trabalho e o número de estudantes liberados do isolamento social. Também mostramos o número de pessoas expostas (possivelmente infectadas), e o número de internações e mortes causadas pelo Coronavírus. Todas as quantidades são calculadas levando em consideração os parâmetros do simulador que controlam o isolamento social e o impacto do Coronavírus na sociedade.

Nas outras duas tabelas, os resultados apresentados são similares ao retrato por faixa etária, porém mostram a situação em diferentes regiões geográficas do Brasil: a primeira mostra o retrato por Região e a outra o retrato por Estado. Em ambas essas tabelas, também incluímos o total de leitos de UTI do país, e o número de mortes registradas em 2018, para serem usados como referência.

Isolamento somente de domicílios com residentes de 50 anos ou mais

A simulação desse cenário visa avaliar o impacto de um tipo de isolamento vertical: o isolamento de moradores de domicílios com pelo menos um morador de 50 anos ou mais. Tem a vantagem de liberar do isolamento os trabalhadores de todos os setores de atividade econômica. Como benchmark, usaremos o cenário atual, onde não há restrição especial de domicílios com pessoas idosas, mas apenas as atividade econômicas destacadas na tabela 4 são permitidas.

Na tabela 7 mostramos uma breve comparação no nível nacional, dos resultados da simulação. Apesar de haverem bem mais pessoas expostas e 150 mil internações a mais, com esse isolamento vertical o número de mortes é 10 vezes menor. De positivo também é o fato de que 52% da força de trabalho do país seria liberada, bem mais que os 29% atuais, e de que o percentual da população com uma renda domiciliar mensal per capita de menos de R$300 diminuíria em 1.5%.

Analisando o resumo dessas estatísticas, percebemos que o isolamento vertical é melhor do que o cenário atual em quase todos os aspectos considerados, embora algumas ressalvas devam ser feitas. Como o número de pessoas expostas é muito maior, provavelmente haverão muito mais pessoas infectadas com o Coronavírus, mesmo que não sejam casos graves necessitando de internação. Para avaliar o efeito desse cenário de isolamento, seria preciso acompanhar a estatística \(R_t\), para determinar se o número médio de infectados gerados por uma única pessoa infectada está aumentando. Se estiver, teríamos que pisar no freio, talvez voltando a isolar trabalhadores de alguns setores econômicos. Vale a pena enfatizar que apesar desse possível aumento do \(R_t\), as internações e mortes continuam controladas nesse cenário, então se indicadores atualizados desses aspectos também estiverem sendo avaliados, a decisão poderia ser de não alterar a flexibilização, pois um aumento na velocidade de disseminação do vírus que não seja acompanhada de mais internações e mortes não é problemática.

Por outro lado, ao invês de liberar todos os setores econômicos simultaneamente, poderíamos liberar os distintos setores aos poucos, estabelecendo regras claras para esses funcionários, específicas para cada setor, tentando minimizar a infecção de muitas pessoas novas. Esses cenários intermediários também poderiam ser simulados alterando o valor do parâmetro de uso efetivo de EPI`s.

Nesses dois cenários (e em todos a serem avaliados), é importante acompanhar o desenvolvimento da estatística \(R_t\). Apesar do objetivo sempre ser mantê-la abaixo de um, dependendo da fase do ciclo de vida do vírus, o nosso comportamento deve ser diferente se quisermos acelerar o ciclo de vida dele. No início da disseminação, onde o vírus se espalha muito rapidamente, para manter o \(R_t\) em níveis aceitáveis, é importante evitar que novas pessoas sejam expostas. Entretanto, conforme o passar do tempo, quando milhões de pessoas já tiverem se tornado imunes ao Coronavírus por já terem sido infectadadas, podemos expor mais pessoas e mais rapidamente e mesmo assim manter a estatistica \(R_t\) sob controle. Isso ocorre por causa da chamada imunidade de rebanho: o vírus terá mais dificuldade de encontrar novas pessoas para infectar, porque as pessoas imunes funcionam como uma barreira que dificultam o acesso do vírus a pessoas sem imunidade.

As análises feita aqui foram bem simplistas e frias, pois não levaram em conta o fardo muito maior que terá que ser colocado sobre os mais idosos e aqueles que residem com eles. Porém, se os moradores desses domicílios isolados forem ensinados a usar corretamente os equipamentos de proteção individual (especialmente colocar e retirar adequadamente), e respeitarem tais instruções, reduziriam bastante a sua exposição ao sair do domicílio. Assim, provavelmente poderiam sair de maneira limitada, reduzindo significativamente o stress da vida em confinamento. Se, além disso, os idosos que moram sozinhos ou que precisam de auxílio receberem a assistência necessária para realizarem suas atividades diárias, e se esses domicílios isolados também receberem apoio financeiro, a situação melhoraria, e muito, a eficiência do isolamento social que estamos vivendo hoje. Também aceleraria o ciclo de vida do vírus, reduzindo significativamente o tempo de quarentena médio de toda a população brasileira, inclusive daqueles ainda em isolamento. Com esse isolamento vertical, ganharíamos tempo para entender melhor a virulência, o tratamento e a letalidade do Coronavírus, além de reduzir a chance de mortes no curto e no médio prazo.

É importante ressaltar, novamente, que todos esses resultados são condicionados a todas as suposições feitas nessa simulação. E além disso, se a população não respeitar as regras do isolamento vertical implantado, as suposições podem deixar de ser válidas. Por isso, juntamente com a flexibilização do isolamento social, será necessário o acompanhamento cuidadoso da estatística \(R_t\), como também a taxa atual de mortes causadas pelo Coronavírus. Em última instância, o Governo também poderia (e talvez devesse) fiscalizar (e auxiliar) a adoção das regras estabelecidas, tanto com relação ao local de trabalho, quanto com relação aos domicílios em isolamento social.

Liberar o retorno dos alunos as escolas

Nessa simulação será avaliado o impacto de flexibilizar o isolamento social, e permitir que os alunos voltem estudar nas escolas. Vamos considerar o cenário de isolamento vertical da análise anterior, onde apenas domicílios onde o morador mais velho tenha menos de 50 anos estão liberados do isolamento social e os trabalhadores de todas as atividade econômicas podem trabalhar. A ideia aqui é liberar progressivamente os alunos dos diferentes níveis educacionais, e avaliar qual é o impacto na sociedade. Na tabela 8 mostramos os resultados dos 5 cenários considerados. É importante mencionar que tem um aspecto dessa simulação que não faz muito sentido: ao re-abrir as escolas de todos os níveis, os adultos com 50 anos ou mais que estão em isolamento são liberados para estudar. Em algum sentido, se esse morador mais velho vai ser exposto de qualquer forma, porque não liberá-lo para trabalhar também? Como o foco da análise dessa seção são apenas os estudantes, e não a força de trabalho, vou ignorar esse aspecto “paradoxal” da simulação.

Nessa seção analisei apenas o número de mortes. Fica evidente que o número de mortes causadas pelo vírus está bastante relacionada ao nível escolar sendo liberado. Se apenas os alunos da pré-escola voltarem a estudar, o número de mortes comparando ao benchmark, onde nenhum aluno está estudando, quase dobra. Porém se o ensino fundamental também for liberado, aumentamos as mortes em mais de 11 vezes. Se liberarmos também o ensino médio, as mortes aumentam em 15 vezes. E finalmente, se liberarmos todos os níveis educacionais, o número de mortes aumentaria mais de 20 vezes.

O riscos associados com a liberação dos diferentes níveis educacionais me parecem muito altos, mesmo no caso do ensino pré-escolar. Medidas de prevenção muito fortes teriam que ser tomadas, e visto que estamos considerando muitas crianças, elas provavelmente seriam pouco efetivas. A alternativa de apenas liberar alunos que não residem em domicílios com pessoas de 50 anos ou mais provavelmente ajudaria muito na redução do risco, porém, por outro lado, parece injusto com as crianças que estariam em isolamento, pois além de terem sua liberdade reduzida, elas também estariam sendo prejudicadas no aspecto educacional se comparadas as outras crianças que retornariam normalmente a escola.

Liberar o setor econômico de bares e restaurantes

Talvez um dos setores econômicos onde haja a maior pressão popular para que seja reaberto seja o de “bares e restaurantes”, principalmente por serem locais onde muitos brasileiros convivem socialmente. Justamente por isso, a liberação desse setor é mais complicada, pois não faz muito sentido reabrir esses estabelecimentos sem deixar que os clientes interajam socialmente uns com os outros. Adiciona-se a isso o fato de que as atividades realizadas dentro desses locais, como beber e comer, dificultam demais a utilização de forma segura de EPI’s.

Para avaliar os riscos de liberar esse setor econômico, usaremos o cenário atual como benchmark, onde não há restrição de domicílios com pessoas idosas, mas que apenas as atividade econômicas destacadas na tabela 4 são permitidas. Novamente, é importante enfatizar que nessa simulação apenas levamos em consideração os trabalhadores desse setor econômico. Não é possível simular qual será o impacto dos clientes frequentarem esses locais e por isso seria importante regulamentar detalhadamente as regras de distanciamento social que deveriam ser consideradas pelos frequentadores. Outra questão relevante é que não fizemos distinção entre restaurantes que fazem delivery ou não, assim estamos considerando retirar ou não todos os restaurantes de uma vez, algo que não retrata corretamente a situação atual.

Na tabela 9 mostro um resumo dos dois cenários. Em todas as estatísticas analisadas, o impacto é similar: aumento de 20%, tanto nas que medem impactos positivos de aumento da força de trabalho ativa quanto nas que medem impactos negativos, como exposição de pessoas, número de internações e número de mortes.

Os impactos negativos mostrados nessa simulação (de exposições, internações e mortes), poderiam claramente ser reduzidos ao se tornar obrigatório o uso de EPI’s pelos funcionários, talvez exigindo o uso constante de luvas e óculos. Também ajudaria estabelecer normas sobre entrada e saida do domicílio e do estabelecimento comercial. Porém, isso ignora o impacto que será causado pelos clientes, que, além de ser difícil de ser mensurado, seria de difícil mitigação, pois as normas provavelmente impediriam o convívio social entre os clientes. Soluções criativas para a abertura dos estabelecimentos sem permitir a convivência social já existem, e por enquanto talvez sejam, de fato, a única opção viável. Me parece que a re-abertura total desse setor estará mais atrelada a questão da imunidade de rebanho do que a políticas de flexibilização do isolamento social, salvo alguma solução criativa que permita a convivência social entre os clientes.