Análisis econométrico del impacto de las enfermedades crónicas en los salarios

Abstract

RESUMEN: Este trabajo de fin de grado tiene el objetivo de analizar el impacto de las enfermedades crónicas en el salario de las personas. En la actualidad, estas dolencias son una de las principales preocupaciones socio sanitarias. Primeramente se hará un repaso al marco teórico de las enfermedades crónicas y se analizará la literatura existente en cuanto a la relación de estas y los salarios. Encontramos literatura al respecto en distintos campos de estudio como la psicología, la medicina o la economía. Apreciamos que algunos de los estudios existentes hasta el momento carecen de una metodología empírica adecuada. Un problema del estudio econométrico cronicidad-salarios, es la endogeneidad potencial que presentan los modelos con estas variables. Utilizando como datos la reciente Encuesta de Condiciones de Vida 2017, realizaremos un análisis estadístico básico de las principales variables de interés. Apreciamos como las enfermedades crónicas muestran una clara correlación con características como la edad, el género, la formación, la renta o la situación laboral que en muchas ocasiones podría ser bidireccional. Como punto de partida para el estudio econométrico se realizará una regresión lineal múltiple. Sabemos que este modelo tiene un problema potencial de endogeneidad. Aun así esta primera estimación es orientativa y muestra un resultado acorde a nuestra hipótesis inicial donde las enfermedades crónicas afectan negativamente al salario de las personas, ceteris paribus. Introducimos el método de Emparejamiento por Puntaje de Propensión como solución al problema de endogeneidad. El primer paso consiste en estimar un modelo Probit con variable dependiente Enfermedad Crónica, que otorga a cada individuo la probabilidad estimada de tener dicha condición, independientemente de que la tenga. Posteriormente emparejamos a individuos del grupo de control con otros individuos de la muestra en base a su puntuación y estimamos el mismo modelo que el inicial con la nueva muestra fruto de los emparejamientos. Los resultados confirman de nuevo el impacto negativo de las enfermedades crónicas respecto a los salarios y dejan a la vista otras correlaciones indirectas que repercuten de manera negativa en la renta de los individuos, siendo agravada esta relación por variables como la edad, el género o la formación.

ABSTRACT: This Bachelor Final Thesis has the aim to analyze the chronic diseases’ impact on people’s salary. Nowadays, this group of illnesses is one of the main socio-sanitary priorities. Firstly, we will go over the theoretical context of chronic diseases and we will analyze the existing literature about its relation with salaries. We find works about this topic in different fields like psychology, medicine or economy. At the moment, some of the existing papers lack an appropriate empirical methodology. The main chronic diseases-salaries study problem is the endogeneity that models with these variables could present. Using the data of the recent Spanish Living Conditions Survey 2017 (Encuesta de Condiciones de Vida 2017), we will carry out a basic statistical analysis of the main interest variables. We realize that chronic diseases have a clear correlation with characteristics as age, gender, formal education, income or laboral situation. In many cases this relation could be bidirectional. As a starting point for the econometric study, a multiple linear regression will be performed. We know that this model has a potential problem of endogeneity. Even so, this first estimation is illustrative and shows an optimal result according to our initial hypothesis, where chronic diseases affect in a negative way the salary of people, ceteris paribus. We present the Propensity Score Matching method as endogeneity solution. The first step consists of estimating a Probit model with Chronic Disease as dependent variable, This model gives to each individual the estimated probability of having that condition, not regarding if the individual really has it or not. Later we match individuals from the control group with others from our data set according to their score and we estimate the first initial model with the new sample resultant from the matches. Results confirm again the chronic diseases’ negative impact on salaries. Results also show other collateral correlations that affect in a negative way the individual’s income. Characteristics as age, gender or formal education aggravate this relation.