Análisis de impacto económico multirregional de un desastre en México. El huracán Alex en el noreste del país en 2010

2.1 Fundamentos de la modelación

Este estudio se basa el AIP porque permite hacer un análisis regional, calcular los efectos indirectos y medir los daños en un escenario de desequilibrio económico provocado por el evento climático. En seguida, se presenta el modelo básico del AIP, a partir de Miller y Blair (2009)²El modelo, desarrollado por el economista ruso Wassily Leontief, incorpora en el análisis el flujo circular de la economía: en cada industria, los insumos se procesan para producir bienes y servicios, los cuales sirven a su vez de insumos a otras industrias a lo largo de la cadena productiva, y que, en el agregado, conforman el proceso de producción de bienes y servicios para la demanda final. Esta demanda final efectiva, equivalente al producto interno bruto (PIB), está constituida por el consumo privado de las familias, la formación bruta de capital fijo o inversión bruta, el gasto de gobierno y las exportaciones netas (exportaciones menos importaciones). y, luego, sus extensiones para la EMHD.

Las transacciones interindustriales de la economía se organizan en un sistema de ecuaciones lineales y se pueden presentar en un arreglo matricial de la siguiente forma:

Donde $x$ es un vector-columna de dimensión $n x 1$ (n es el número de sectores) que representa la producción total de cada sector³Los vectores se denotan con letras cursivas minúsculas y en negritas. Las matrices se representan con letras mayúsculas y en negritas. Los escalares con letras mayúsculas..

$Ax$ representa el vector de demanda intermedia, donde cada elemento de la matriz $A \left(\left[\alpha \left(ij\right)\right]\right)$ es el coeficiente técnico que indica la cantidad del producto $i$ necesario para producir una unidad del producto $j$ . Cabe destacar que la matriz $A$ es una matriz simétrica de dimensión $nxn$ , industria a industria⁴Se utiliza la notación (ij), para denotar pertenencia al sector renglón i, y el sector columna j. Debido a la existencia de subíndices que denotan características de la variable, y que pudiera causar confusión..

Por último, $f$ indica el vector de la demanda final de cada industria y tiene dimensión $nx1$ .

Se considera que la economía está en equilibrio, con pleno empleo de los factores productivos, en la siguiente ecuación que contiene todas las transacciones intermedias de bienes y de requerimientos de mano de obra por sector:

Donde $l´$ es un vector renglón de coeficientes técnicos de cada industria $\left(\frac{L\left(i\right)}{x\left(i\right)}\right)$ , que muestra la cantidad de trabajo (en número de trabajadores) $\left(L\left(i\right)\right)$ , necesaria para producir una unidad de producto $\left(x\left(i\right)\right)$ , en la industria $i$ . Finalmente, $l$ , es un escalar que representa el número total de trabajadores en la economía.

Después de un choque negativo a la economía, como el provocado por algún desastre natural, es lo común que los mercados presenten desequilibrios, y esto genera brechas entre una oferta que se reduce por las perturbaciones a la capacidad productiva de la industria y la fuerza laboral, y alteraciones en la demanda por cambios en los patrones de consumo ante la emergencia. También se generan cambios en la demanda producidos por la nueva necesidad de destinar recursos a bienes de reconstrucción.

La capacidad productiva del capital industrial se ve contraída después del desastre. Y la proporción del daño a cada sector está dada por el Vector de Daños (VD) al capital $({\Gamma }_{cap}^t$ ), el cual se obtiene directamente de la información sobre los daños causados a la infraestructura industrial de la región impactada. Esta información se debe transformar como proporción del capital industrial de la región, para determinar, finalmente, cuál será la proporción de capacidad productiva que permanece después del desastre. Esta proporción se va reduciendo en el proceso de recuperación que se detalla más adelante. Entonces, la capacidad productiva del capital, en cada período se define como

Entonces, después de considerar las restricciones del capital y el trabajo, la capacidad total de la producción, en cada período de tiempo $t$ , es proporcional al mínimo de ellas, $x_{tp}^t\left[xrefref-type="fn"rid="fn5"label="5"\right]$ . Esto se debe a la estructura misma de las funciones de producción consideradas dentro del AIP, conocidas como funciones de complementos perfectos:

Donde $x_{cap}^t$ es la capacidad productiva del capital en el tiempo $t$ , y $x_l^t$ es la capacidad productiva del trabajo en el tiempo $t$ de la recuperación.

Por otro lado, la demanda total en cada período durante la recuperación, en cada sector, considera las necesidades de insumos de dicho sector, ${{\displaystyle \sum }}_{j=1}^n{a}_{ij}{x}_{td}^t\left(j\right)$ , más la demanda final. Aquí, el subíndice $td$ , en la variable $x_{td}^t$ , indica demanda total.

La demanda final durante el tiempo de recuperación, $f_{rec}^t\left(i\right)$ , además de la demanda final adaptada para cada sector al tiempo $t$ , $f^t\left(i\right)$ , incluye el gasto en los bienes de capital necesarios para la reconstrucción, $f_{cap}^t \left(i\right)$ (ecuación (4)).

Entonces, la expresión para la demanda total del sector $i$ , al tiempo $t$ , es de la siguiente forma:

Donde

Donde la sumatoria ${{\displaystyle \sum }}_k^{} f_k^t\left(i\right)$ representa la demanda final total, de las categorías, 𝑘: hogares, gobierno, capital, exportaciones, en cada período, t, durante la recuperación.

La forma en que la demanda para la restauración se convierte en capacidad productiva está dada por la incorporación de la matriz de capital, que justamente señala las proporciones necesarias de los sectores clave para la generación de una unidad adicional de capacidad productiva por sector.

2.2 La recuperación económica después de un desastre

La forma de utilizar los recursos restantes, para alcanzar las condiciones anteriores al desastre, se modela siguiendo un esquema de racionamiento.

Primero se determina la capacidad de producción disponible en cada período posterior al desastre, $x_{tp}^t$ . En el contexto del análisis de Leontief, la capacidad productiva está determinada por el mínimo de cada factor productivo (capital y trabajo), como en la ecuación (3).

Como segundo paso, la capacidad productiva restringida se compara con la demanda para determinar la estrategia de asignación de los recursos restantes y para la planificación de la reconstrucción. Se asume que existe una relación más fuerte entre empresas, por lo que se modela un esquema de prioridad a la demanda intermedia, $A{x}_{tp}^t$ , y lo que resta se utiliza para la demanda final, que incluye la demanda para reconstrucción, como en la expresión siguiente:

Las reglas de este proceso constituyen lo que se llama el esquema de racionamiento.

2.3 Escenarios de racionamiento de priorización proporcional

Se utilizó un esquema de racionamiento de priorización proporcional que asigna primero la producción restante entre la demanda interindustrial ( $A{x}_{tp}^t$ ) que se requiere después del desastre en cada período durante el proceso de recuperación, $t$ , y luego se enfoca en las categorías de demanda final de forma proporcional a la distribución previa al desastre. Se sigue el razonamiento de que las empresas guardan una relación prioritaria y más estable con sus proveedores antes que con los consumidores finales.

Definiendo $o^t\left(i\right)={{\displaystyle \sum }}_j^{}a\left(ij\right)x_{tp}^t\left(j\right)$ como la producción requerida en la industria $i$ para satisfacer la demanda intermedia de las otras industrias, pueden surgir dos posibles escenarios después del desastre.

El primer escenario ocurre si $x_{tp}^t\left(i\right)< o^t\left(i\right)$ , en cuyo caso la producción disponible de la industria $i$ en el tiempo t en la situación post-desastre ( $x_{tp}^t\left(i\right)$ ) no puede satisfacer siquiera las demandas intermedias de otras industrias.

Esta situación constituye un cuello de botella en la cadena de producción, donde la producción en la industria $j$ se vería limitada al nivel de producción $\frac{x_{tp}^t\left(i\right)}{o^t\left(i\right) }{x}_{tp}^t\left(j\right)$ , donde $\frac{x_{tp}^t\left(i\right)}{o^t\left(i\right) }$ es la proporción en que se restringe la producción en la industria $j$ , ( $x_{tp}^t\left(j\right)$ ). La producción en el sector j será proporcional a la mayor de las restricciones; es decir, al menor de los coeficientes $\frac{x_{tp}^t\left(i\right)}{o_i^t\left(i\right)}$ . Ello ocurre para cada industria, después debe considerarse el hecho de que las industrias que producen menos también demandarán menos, afectando y reduciendo la producción de otras industrias.

Este proceso se lleva a cabo de forma iterativa, de tal manera que esta situación conduce a un equilibrio parcial, donde se define $A{x}_{tp}^{t^{*}}$ como el nivel de la demanda intermedia adaptada.

El asterisco en $x_{tp}^{t^{*}}$ representa la capacidad de producción adaptada que proporciona el equilibrio parcial y es menor que la capacidad de producción disponible ( $x_{tp}^t$ ). Ello continúa hasta que la producción total disponible en cada momento ( $x_{tp}^t\left(i\right)$ ) pueda satisfacer la demanda intermedia en el tiempo $t$ , $o^t\left(i\right)$ . A partir de este punto, el racionamiento se hace de forma análoga al siguiente caso.

Cabe mencionar que este primer escenario sólo ocurre cuando el choque a la economía ha sido de tal magnitud que alguna(s) de las empresas no son capaces de satisfacer siquiera la demanda intermedia.

Un segundo escenario se produce cuando $x_{tp}^t\left(i\right)> o^t\left(i\right)$ . Entonces, la demanda intermedia puede satisfacerse sin afectar la producción de otras industrias.

En los dos escenarios, la producción restante después de satisfacer la demanda intermedia se asigna a la demanda de recuperación y la demanda final adaptada de los sectores industriales. Cabe mencionar que los escenarios dependen del daño a cada sector, es decir, pude darse el caso a) en un sector que haya sufrido un daño severo y su capacidad productiva no sea suficiente para satisfacer las necesidades de otras industrias que dependen de sus insumos. Al mismo tiempo, el escenario b) se daría en sectores que no fueron muy afectados, y su capacidad productiva es suficiente para satisfacer su demanda intermedia, y tiene un remanente para ser repartido entre sus consumidores finales.

Adicionalmente, se modela cómo un supuesto que parte de la demanda final insatisfecha estará cubierta por las importaciones.

2.4 La matriz de capital en el AIED

La matriz de capital es un elemento del AIP que permite determinar la inversión que un sector necesita hacer en otros sectores para incrementar en una unidad su capacidad productiva. En el AIED, se considera el proceso de la inversión en restauración para incrementar la capacidad productiva perdida, como una variable exógena que permite planificar la recuperación.

De manera formal, una matriz de capital, 𝐊, es una matriz cuadrada donde cada elemento [ $k\left(i, j\right)$ ] denota la cantidad de bienes de capital producidos por el sector 𝑖 para aumentar la capacidad de producción del sector 𝑗 en una unidad.

La inversión de capital para la reconstrucción, $K*\Delta x_{cap}^t$ , se calcula como la participación de la demanda en bienes de capital para la reconstrucción ( $f_{rec}^t$ ) entre la demanda final total, multiplicada por la producción restante después de satisfacer la demanda intermedia, ( $x_{tp}^t-A{x}_{td}^t$ ). El término $f_{rec}^t./\left(f^0+f_{rec}^t\right)$ representa una “división punto” o la división elemento a elemento del vector columna vector $f_{rec}^t$ , y el vector columna $\left(f^0+f_{rec}^t\right)$ . A su vez, este vector de proporciones se multiplica, elemento a elemento, por el vector columna $\left(x_{tp}^t-A{x}_{tp}^t\right)$ . El elemento resultante, $K*\Delta x_{cap}^t$ , es un vector columna como se muestra en la ecuación (5):

Cabe señalar que, en este caso, la inversión en restauración de capital industrial implica tanto los requerimientos técnicos de capital, por industria, desglosados en la matriz de capital 𝐊, como la cantidad de capacidad productiva que se añade al siguiente período ( $\Delta x_{cap}^t$ ).

2.5 Impacto del desastre en las importaciones

Por otro lado, se supone que, ante la emergencia ocasionada por un desastre, una parte de las importaciones se destinará al proceso de reconstrucción. Se puede expresar, entonces, la participación de las importaciones que se invierten en la reconstrucción del capital, para estimar su contribución al aumento de la capacidad de producción durante el proceso de reconstrucción. Una vez que el monto de las importaciones designadas para la inversión de capital se determina, como en la ecuación (6), se puede obtener fácilmente la capacidad productiva que ha sido restaurada mediante importaciones ( $\Delta x_m^t$ ).

Debe recordarse que la sumatoria ${{\displaystyle \sum }}_k^{} f_k^0$ representa la demanda final total de las categorías, 𝑘: hogares, gobierno, capital, exportaciones, en la situación previa al desastre⁶El subíndice 0 indica el valor de la variable en la situación previa al desastre.. Es decir, las importaciones tienen una participación proporcional a la demanda por reconstrucción del capital. Entonces, la inversión total en la restauración del capital de cada período es:

La multiplicación por la inversa de la matriz de capital proporciona la capacidad productiva industrial que se añade para el siguiente período, $\Delta x_{tp}^t=\Delta x_{cap}^t+\Delta x_m^t$ . Así, para el siguiente período, las posibilidades de producción de la capacidad industrial (el factor capital) están dadas por la siguiente expresión:

Esto permite reformular la función del vector $f_{cap}^t$ en términos de una matriz de capital de Leontief (𝐊). Al sustituir el término $f_{cap}^t$ por el término $K\Delta x_{tp}^t$ de la ecuación (4), en términos de la matriz de capital, y se obtiene la demanda total que la economía necesita en cada período durante el proceso de recuperación, como se muestra en la ecuación (9).

Estas expresiones generan, por un lado, la capacidad productiva del factor capital⁷La capacidad productiva del factor trabajo se modela de manera exógena a partir de parámetros de recuperación basados en información de los reportes de cada desastre. Algunos parámetros son endógenos, como la recuperación de la infraestructura de transporte. y por el otro, la demanda de producción necesaria en cada período durante el proceso de recuperación, cerrando tanto la brecha de los desequilibrios entre oferta y demanda, como la brecha entre la producción actual y la previa al desastre. Una siguiente iteración de este proceso comienza nuevamente y prosigue hasta que la demanda y la producción totales se encuentren en equilibrio y en el mismo nivel que antes del desastre.

2.6 Impacto económico total

Finalmente, el impacto económico total del evento (iet) es la suma de los costos directos ( $v{a}_{dir}$ ) y los costos indirectos ( $v{a}_{ind}$ ) generados durante cada período del proceso de recuperación, como se expresa en la ecuación (10).

Los costos se miden en términos de valor agregado, que en el caso de los daños directos es igual al costo de reposición, a precios de mercado. Esto constituye la demanda total de recuperación, $f_{rec}^0$ .

Adicionalmente, los costos indirectos se calculan como la acumulación de las diferencias entre el nivel de producción antes del desastre ( $x^0$ ) y la producción restringida después del desastre en cada período ( $x_{tp}^t$ ), lo cual es igual al término $\left(T\left(x^0\right)-{{\displaystyle \sum }}_t^{}{x}_{tp}^t\right)$ , donde, 𝑇 es un escalar que indica el tiempo estimado para la recuperación de la economía. Este se contabiliza como el número de períodos (iteraciones) que tardan las variables, producción total ( $x_{tp}$ ), demanda total ( $x_{td}$ ), capacidad productiva del capital ( $x_{cap}$ )) y del trabajo ( $x_l$ ), para regresar a su nivel previo al desastre, y se eliminan los desequilibrios entre ellas.

En esta versión unirregional del modelo, la estimación de los costos indirectos sólo considera a la región impactada. Sin embargo, un desarrollo posterior a la metodología considera los impactos a otras regiones, divididas en este caso por países, y que se distribuyen principalmente a través de las transacciones interindustriales globales, y de comercio internacional. Para esta versión multirregional del modelo, se incorpora un cuadro multirregional de insumo-producto para tomar en cuenta los efectos mencionados.

3.1 Datos económicos

La principal fuente de información estadística es la Base de Datos de Insumo Producto Mundial (WIOD por las siglas en inglés de World Input Output Database), en la versión que se distribuyó en 2013, y comprende datos para el período de 1995 a 2011. Se consideraron sólo los datos para 2010. La información está acomodada en una matriz multirregional de 40 países y una región “resto del mundo”. Además, esta base de datos desagrega la actividad económica en 35 sectores productivos.

Para regionalizar la información estadística en los tres estados considerados, se utilizaron datos del censo económico de 2014 del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), sobre el acervo de capital, y el empleo. Para el caso de la vivienda, se utilizaron los tabulados de Acervos de Capital por Entidad Federativa del INEGI, con año base 2013 y homologados al 2010⁸Obtenido del INEGI: https://www.inegi.org.mx/app/tabulados/default.aspx?pr=36&vr=1&in=4&tp=20&wr=1&cno=2&idrt=110&opc=t . En cuanto a la demanda final, o el PIB, se utilizó información del Banco de Información Económica.

En el modelo multirregional se considera la proporción del daño en la región, con relación al capital. Es decir, el vector de daños se obtiene de estimar el nivel de capital industrial dañado en los tres Estados como una sola región, como proporción del capital nacional (con base en los datos del censo económico). Esta proporción se aplica a los datos de stock de capital de la WIOD. Con esto se evita tener que homologar por unidades monetarias. Así, se extrapola el daño regional a un daño nacional, y con ello se lleva a cabo la estimación de interrupciones en los flujos ya de México (y no de la región), con el resto de los 44 países y región resto del mundo (es decir, aprovechando la estructura de la matriz multirregional).

Para la relación entre sectores del INEGI y de la WIOD se hizo una matriz de concordancia, de 19 sectores a 35. Para los sectores que se desagregaron se ponderó por el peso del capital correspondiente a la base de la WIOD, bajo el supuesto de un mayor capital expuesto ante los desastres para aquellos sectores con valores más altos.

Finalmente, se adoptó el supuesto de que la demanda final en los tres Estados del estudio tiene la misma distribución que la nacional (entre el gasto de los hogares, el gasto del gobierno, la formación de capital, las exportaciones y las importaciones).

3.2 Datos de los años

La principal fuente de datos de los daños al capital físico, ocasionados por el huracán, provienen del reporte ‘Características e impacto socioeconómico de los principales desastres ocurridos en la República Mexicana durante 2010’, generado por CENAPRED (2012)[6] cenapred (2012). “Características e impacto socioeconómico de los principales desastres ocurridos en la República Mexicana en el año 2010”. En N. García Arróliga, R. Martín Cambrains, K. Méndez Estrada y R. Reyes Rodríguez (eds.). Impacto socioeconómico de los desastres naturales. México. Dirección de Análisis y Gestión de Riesgos. Centro Nacional de Prevención de Desastres.
. Se consideró principalmente el daño al capital físico, distinguiendo entre el capital industrial (productivo) y el capital residencial. Para el capital residencial, se consideró la información generada por el reporte mencionado, y que se puede apreciar en la tabla 1.

Este monto, después de transformarse en las unidades monetarias correspondientes, se incorporó como proporción de capital físico a ser restituido durante el proceso de recuperación. Cabe señalar que para ello se consideraron las proporciones y extrapolaciones siguientes. De acuerdo con datos del INEGI, el capital en vivienda corresponde al 47.07 por ciento del capital físico total.

Después, se hizo una extrapolación por la proporción de capital residencial correspondiente a la región de análisis, y que corresponde al 9.92 por ciento respecto al nacional. Finalmente, se calculó la proporción dañada de acuerdo con los datos de la tabla 1, que resultó en el 3.85 por ciento de daños en viviendas.

Cabe mencionar que para este estudio se omitieron los efectos de las interrupciones laborales y el cambio de comportamiento en el consumo final debido a la falta de datos, y a que el análisis de sensibilidad, que este equipo de investigación llevó a cabo, mostró resultados altamente reactivos a dichos parámetros.

4.1 Descripción del caso

Las características hidrográficas y la distribución geográfica de grandes aglomeraciones urbanas en zonas de riesgo hacen al país altamente vulnerable a estos fenómenos naturales. En junio de 2010, el huracán Alex impactó principalmente a Monterrey, Nuevo León, la cual es la segunda zona metropolitana más grande del país, en términos de población y del producto interno bruto (PIB). Los otros Estados más afectados fueron Tamaulipas y Coahuila.

En dicho año, Nuevo León era el cuarto Estado más habitado de los 32 que conforman la República Mexicana, superado por el Estado de México, la Ciudad de México y Jalisco. Su participación en el total nacional de la población era 4.1%. La participación de Coahuila era 2.45% y la de Tamaulipas, 2.91%. Además, Nuevo León era el tercer Estado con mayor PIB de México. Su PIB equivalía a 7.3% del nacional (superado solamente por el Estado de México y la Ciudad de México). Coahuila tenía una participación de 3.49% y Tamaulipas, 3.08% (tabla 2).

Como se dijo en la introducción, se considera que el huracán Alex es el de mayor daño en México en los años entre 1970 y 2020. De acuerdo con los cálculos oficiales del Centro Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED) en 2014, la afectación en los tres Estados tuvo un costo directo cercano a los 25 000 millones de pesos (2 000 millones de dólares estadounidenses, conforme al tipo de cambio vigente publicado por el Banco de México 2023[2] Banco de México (2023. Estadísticas en línea). Sistema de Información Estadística. Recuperado el 27 de diciembre de 2023 de: https://www.banxico.org.mx/SieInternet/consultarDirectorioInternetAction.do?sector=6&accion=consultarCuadro&idCuadro=CF373&locale=es
⁹Se calculó el tipo de cambio promedio diario, del 1º de junio de 2010 al 30 de septiembre de 2011. Este período comprende el tiempo en el cual se estima la recuperación del huracán, que en el modelo resulta en 10 meses. El cálculo resultante es 12.28 dólares por peso. ), los cuales correspondieron a 27% del costo directo del total de desastres en México en 2010. El costo directo de los daños en Nuevo León fue 21 500 millones de pesos (1 750 millones de dólares estadounidenses); es decir, 86% del total de estos Estados y 23% del costo directo del total de desastres en el territorio nacional durante ese año. Tamaulipas tuvo 8.3% de los costos directos agregados de los tres Estados y Coahuila, 5.7%.

El huracán se formó en el océano Atlántico, entró a territorio mexicano, a fines de junio de 2010. Primero tocó tierra en la Península de Yucatán, cruzando por los Estados de Quintana Roo y Yucatán, debilitándose. Después de cruzar el Golfo de México, fortaleciéndose, el meteoro volvió a tocar tierra mexicana por el norte del Estado de Tamaulipas, afectando principalmente a las ciudades de Matamoros, Reynosa y Victoria (ésta, capital del Estado) (CENAPRED, 2020[7] cenapred (2020, 29 de junio. Blog en línea). “A 10 años del huracán Alex”. Centro Nacional de Prevención de Desastres. Recuperado el 28 de diciembre de 2023 de https://www.gob.mx/cenapred/articulos/a-diez-anos-del-huracan-alex?idiom=es
y Hernández Unzón, A. y C. Bravo Lujano, s/f[14] Hernández Unzón, A. y Bravo Lujano, C. (s/f. Documento en PDF). Reseña del huracán “Alex” del Océano Atlántico. Coordinación General del Servicio Meteorológico Nacional, CONAGUA. Ciudad de México. Recuperado el 6 de enero de 2024, de https://smn.conagua.gob.mx/tools/DATA/Ciclones%20Tropicales/Ciclones/2010-Alex.pdf
).

El fenómeno se adentró en Nuevo León, pasando por la ciudad de Monterrey, la más poblada de esa zona noreste de México, y capital de Nuevo León, en la noche del 30 de junio de 2010. La trayectoria terminó en Coahuila, el Estado vecino al de Nuevo León. A su paso, el meteoro destruyó viviendas e infraestructura, y gran parte de la población quedó sin energía eléctrica, sobre todo en Monterrey, con el desbordamiento del río Santa Catarina y amplia destrucción. Las comunicaciones por tierra y por vía aérea se cerraron (Hernández Unzón, A. y C. Bravo Lujano, s/f,[14] Hernández Unzón, A. y Bravo Lujano, C. (s/f. Documento en PDF). Reseña del huracán “Alex” del Océano Atlántico. Coordinación General del Servicio Meteorológico Nacional, CONAGUA. Ciudad de México. Recuperado el 6 de enero de 2024, de https://smn.conagua.gob.mx/tools/DATA/Ciclones%20Tropicales/Ciclones/2010-Alex.pdf
y Torres Navarro et al., 2010[28] Torres Navarro, I., Valdez Carrasco, I., Arévalo Pérez, B. N., Cruz Hernández, G., Ramírez Vázquez, R. y Ojeda González, J. C. (2010). Huracán Alex en Nuevo León, la memoria. Riesgos, testimonios y acción social. México, Secretaría de Desarrollo Social, Gobierno de Nuevo León.
).

Como se menciona en la introducción, otro estudio previo a éste, sobre el mismo huracán calcula que en Nuevo León, 29% de los costos totales fueron indirectos (Mendoza-Tinoco et al., 2019[24] Mendoza-Tinoco, D., Méndez-Delgado, A. V. y Mercado-García A. (2019), “Costos económicos del huracán Alex en Nuevo León, México.” Revista Problemas del Desarrollo. Instituto de Investigaciones Económicas, UNAM, 198 (50), julio-septiembre (pp. 3 - 29); https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2019.198.67469; disponible en línea: https://www.probdes.iiec.unam.mx/index.php/pde/article/view/67469/61395
).