2020-06-082020-06-082020-06-082020-06-08http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9861Este documento analiza las diferencias regionales en el impacto económico de las medidas de aislamiento ordenadas para evitar la propagación del COVID-19 en Colombia. A través de un modelo insumo-producto, se estiman las pérdidas económicas que resultan de extraer un grupo de empleados formales e informales de los distintos sectores y entidades territoriales del país. Los resultados señalan diferencias regionales en el impacto del confinamiento sobre el mercado laboral, las economías locales y sus sectores productivos. Se encuentra que las regiones periféricas (Amazonía, Caribe, Pacífica y Llanos y Orinoquia) concentran un mayor número de informales en el grupo de ocupados en aislamiento que las regiones centrales (Eje Cafetero y Antioquia, y Central). Por su parte, las pérdidas económicas oscilan desde 5,4% del PIB para la región Amazonía hasta 6,3% en el Eje Cafetero y Antioquia. Además, mientras que el sector servicios concentra las mayores pérdidas en las regiones Eje Cafetero y Antioquia, Central, Caribe, y Pacífica, en la Amazonía y la región Llanos y Orinoquía, las actividades más afectadas pertenecen al sector agropecuario y minero.This paper analyzes the regional economic differences on the impact of lockdown measures ordered by Colombia's national government to prevent the spread of COVID-19. Using an input-output model, we estimate the regional economic losses of extracting a group of formal and informal workers from different sectors of the economy. Results show regional differences in the impact of lockdown on labor markets, local economies, and its productive sectors. We find that peripheral regions (Amazonía, Caribe, Pacífica, and Llanos and Orinoquia) concentrate a higher number of informal workers in the group of employees in lockdown than the central regions (Eje Cafetero and Antioquia, and Central). Regarding economic impact, losses range between 5,4% of GDP for the region Amazonía to 6,3% for Eje Cafetero and Antioquia. Moreover, while the sector of services concentrates the highest losses in the regions Eje Cafetero and Antioquia, Central, Caribe, and Pacífica, in Amazonía, and Llanos and Orinoquia, the economic activities mostly affected belong to mining and agriculture.54 páginas : gráficas, tablasPDFspaOpen AccessCOVID-19Matriz insumo-producto interregionalDesarrollo regionalDiferencias regionales en el impacto económico del aislamiento preventivo por el COVID-19: estudio de caso para ColombiaRegional differences in the economic impact of lockdown measures to prevent the spread of COVID-19: A case study for ColombiaWorking PaperR12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic ActivityR15 - Econometric and Input-Output Models; Other ModelsR58 - Regional Development Planning and PolicyCOVID-19Inter-regional input-output matrixRegional developmentImpacto económico -- Aislamiento preventivo -- Colombia -- 2020Desarrollo regional -- Colombia -- 2020Desarrollo regional -- Colombia -- 2020 -- MatricesAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0R12 - Distribución espacial y dimensional de la actividad económica regionalR15 - Modelos econométricos y de input-output; Otros modelosR58 - Política y planificación de desarrollo regionalLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. 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Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.http://hdl.handle.net/20.500.12134/9861