Impacto de la salud en la productividad en el Perú, 2019: análisis desagregado por dominios geográficos, rangos de edad, niveles educativos y quintiles de ingreso

Abstract

The main objective of this research work is to identify the impact of health on productivity in Peru for the year 2019, with respect to 4 disaggregations, these are: educational levels, geographic domains, income quintiles and age ranges. For this purpose, an Ordinary Least Squares (OLS) econometric model corrected by Heckman's two-stage estimation was used, which has the advantage of correcting the selection bias that occurs in the estimation of the wage equation. The study covers 22,061 respondents selected from the National Household Survey (ENAHO); For the analysis, the explanatory variables are grouped according to individual characteristics, human capital variables, housing variables and local market variables. Likewise, given that productivity cannot be measured in a traditional way, this research work establishes the variable of monthly income as a productivity indicator, this variable has been used by other authors since it reaches to represent the performance of the person by every hour of work; In addition, the health indicator is defined as the dummy variable that indicates whether he has been sick in the last 4 weeks. It was mainly found that the general impact of health on productivity is significant and positive (2.67%); In addition, regarding educational levels, the higher level has the highest health return rate (19.18%); Regarding the geographical domains, Metropolitan Lima has the greatest positive and significant impact on health (11.60%); Regarding the income quintiles, the greatest impact is found in the fifth quintile (3.70%); Finally, regarding the age ranges, in the range of 35-44 years, health has the greatest impact on productivity (5.35%). In general, we see that the impact of health on productivity, will be greater if they have a higher educational level, receive higher monthly income and belong to the higher income and age cohorts.

El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo identificar el impacto de la salud sobre la productividad en el Perú para el año 2019, con respecto a 4 desagregaciones, estas son: niveles educativos, dominios geográficos, quintiles de ingreso y rangos de edad. Para tal fin se empleó un modelo econométrico de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) corregido por la estimación en dos etapas de Heckman, el cual tiene la ventaja de corregir el sesgo de selección que se presenta en la estimación de la ecuación de los salarios. El estudio abarca a 22,061 encuestados seleccionados de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO); para el análisis se agrupan las variables explicativas de acuerdo con las características individuales, variables del capital humano, variables sobre la vivienda y variables del mercado local. Asimismo, dado que la productividad no se puede medir de forma tradicional, el presente trabajo de investigación establece como indicador de productividad a la variable de ingresos mensuales, esta variable ha sido utilizada por otros autores dado que alcanza a representar el rendimiento de la persona por cada hora de trabajo; además, se define como indicador de salud a la variable dummy que indica si ha estado enfermo en las últimas 4 semanas. Se encontró principalmente que el impacto general de la salud sobre la productividad es significativo y positivo (2.67%); además, respecto a los niveles educativos, el nivel superior posee la tasa de retorno de salud más alta (19.18%); respecto a los dominios geográficos, en Lima Metropolitana se halla el mayor impacto positivo y significativo de la salud (11.60%); respecto a los quintiles de ingreso, en quinto quintil se encuentra el mayor impacto (3.70%); por último, respecto a los rangos de edad, en el rango de 35-44 años, la salud tiene el mayor impacto sobre la productividad (5.35%). En general, vemos que el impacto de la salud sobre la productividad será mayor en tanto tengan un nivel educativo superior, reciban mayores ingresos mensuales y pertenezcan a las cohortes superiores de ingresos y edad.