Factores socioeconómicos que determinan la brecha de género en la esperanza de vida al nacer

Abstract

RESUMEN: En este trabajo, se realiza un análisis de la relación entre la esperanza de vida al nacer promedio de hombres y mujeres y el desarrollo económico. Con este fin, se investigan las principales contribuciones de la literatura económica al estudio de los factores socioeconómicos de la esperanza de vida al nacer entre hombres y mujeres. Se estudiará la esperanza de vida al nacer relacionada con los ingresos y estudiando fundamentalmente la Curva de Preston. Por otro lado, estudiaremos la relación entre la longevidad y la educación, donde varios autores han definido esta variable como una de las más importante para aumentar la esperanza de vida al nacer. Por último, haremos una diferenciación entre países desarrollados y países en vías de desarrollo, donde los países de altos ingresos identifican como factores determinantes el gasto médico o el estilo de vida, mientras que en los países de bajos ingresos destacan la tasa alfabetización, la desnutrición o las infecciones por VIH. Este trabajo tiene como objetivo general determinar si los factores socioeconómicos a estudiar explican la brecha de género en la esperanza de vida al nacer promedio, teniendo en cuanta tanto países desarrollados como en vías de desarrollo para el período 2000-2018 a través de un análisis econométrico aplicando modelos de regresión múltiple con series temporales, concretamente datos de panel efectos fijos. Se utilizaron datos recogidos del Banco Mundial. Y se utilizó como variable dependiente la esperanza de vida al nacer en años y, como variables explicativas, el PIB per cápita, la tasa de fertilidad total ( nacimientos por cada mujer), el gasto en salud ( % del PIB), adultos (mayores de 15 años) y niños (de 0 a 14 años) recién infectados con el VIH, prevalencia de desnutrición (% población) y tasa de participación en la fuerza laboral, mujeres, que son variables que directa o indirectamente determinan la esperanza de vida de la población. Después del análisis, los resultados muestran que todos los coeficientes de las variables son los esperados y las variables son estadísticamente significativas, es decir, tienen un efecto positivo en la esperanza de vida al nacer de las personas.

ABSTRACT: In this work, an analysis of the relationship between the average life expectancy at birth of men and women and economic development is carried out To this end, the main contributions of the economic literature to the study of the socioeconomic factors of life expectancy at birth among men and women are investigated. Life expectancy at birth will be studied in relation to income and mainly by studying the Preston Curve. On the other hand, we will study the relationship between longevity and education, where several authors have defined this variable as one of the most important in increasing life expectancy at birth. Finally, we will differentiate between developed and developing countries, where high-income countries identify medical expenditure or lifestyle as determining factors, while in low-income countries the literacy rate, malnutrition or HIV infections stand out. The general objective of this paper is to determine whether the socioeconomic factors to be studied explain the gender gap in average life expectancy at birth, taking into account both developed and developing countries for the period 2000-2018 through an econometric analysis applying multiple regression models with time series, specifically fixed effects panel data. Data collected from the World Bank were used. And life expectancy at birth in years was used as dependent variable and, as explanatory variables, GDP per capita, total fertility rate ( births per woman), health expenditure ( % of GDP), adults (over 15 years) and children (0-14 years) newly infected with HIV, prevalence of malnutrition (% population) and labor force participation rate, women, which are variables that directly or indirectly determine the life expectancy of the population. After analysis, the results show that all the coefficients of the variables are as expected and the variables are statistically significant, i.e., they have a positive effect on the life expectancy at birth of individuals