Health economics and COVID-19: an empirical analysis

Abstract

RESUMEN: El impacto de la pandemia de la COVID-19 supone grandes costes economicos y sociales a muchas sociedades. El objetivo de este estudio es doble. En primer lugar, se evalua si la tasa de infectados depende de factores socioeconomicos y si existen interacciones espaciales entre las comunidades autónomas españolas. En segundo lugar, se analizan los factores que inuyen en la probabilidad de sufrir problemas de salud mental o de soledad por la pandemia en los ciudadanos de la Unión Europea mayores de 50 años. Para ello, se utilizan modelos econometricos espaciales y logisticos Los resultados sugieren que la tasa acumulada de casos confirmados presenta autocorrelacion espacial positiva y tiende a formar agrupaciones espaciales. Adicionalmente, se encuentra que la tasa de mortalidad por COVID-19, la tasa de ingresos en la Unidad de Cuidados Intensivos por COVID-19, la densidad de población la tasa de analfabetismo, la tasa de desempleo y el porcentaje de personas que tienen problemas causados por la contaminación influyen en la propagación del coronavirus. Por otro lado, el análisis europeo permite destacar la fuerte relación que guarda la soledad con los problemas de salud mental. Además, los individuos con mejor salud antes de la pandemia son los que tienen una menor probabilidad de sentirse solos frecuentemente o de tener problemas de salud mental. Este estudio sugiere que las relaciones entre regiones importan. Nuestro análisis se puede considerar para aplicar medidas de intervención públicas cuya finalidad sean reducir las desigualdades en salud de la población

ABSTRACT: The impact of the COVID-19 pandemic imposes large economic and social costs on many societies. The aim of this study is twofold. First, it is assessed whether the infection rate depends on socioeconomic factors and whether there are spatial interactions between the Spanish regions. Second, the factors inuencing the likelihood of mental health problems or loneliness due to the pandemic in European Union citizens aged 50 and over are analysed. To this end, spatial econometric and logistic models are used. The results suggest that the cumulative rate of con_rmed COVID-19 cases shows a positive spatial autocorrelation and tends to form spatial clusters. In addition, the COVID-19 mortality rate, the COVID-19 intensive care unit admission rate, the population density, the illiteracy rate, the unemployment rate and the percentage of people with problems arising from pollution are found to inuence the spread of the coronavirus. On the other hand, the European analysis highlights the strong link between loneliness and mental health problems. They also report that individuals in better health before the pandemic are less likely to feel lonely frequently or to have mental health problems. This study suggests that the links between regions matter. Our analysis can be considered in order to apply policy intervention measures to reduce health population inequalities.