Caso de estudio: la ley de thirlwall y crecimiento restringido por la balanza de pagos: Perú 1968 - 2023

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo estudiar los determinantes del gasto de bolsillo en Latinoamérica durante el período 2000-2021, utilizando datos anuales obtenidos de la Organización Mundial de la Salud y del Banco Mundial. Las variables empleadas en el modelo son: gasto de bolsillo en salud, gasto privado en salud, gasto corriente en salud, gasto público en salud, PIB per cápita, crecimiento económico, esperanza de vida y tasa de desempleo. Se utilizará un modelo de datos de panel con efectos fijos, aplicando pruebas de heterocedasticidad y autocorrelación de primer orden. Estos posibles errores se corregirán mediante la regresión de Driscoll-Kraay. Entre los principales hallazgos, utilizando un nivel de significancia del 5%, se encontró que el gasto privado en salud y el PIB per cápita tienen un impacto positivo, mientras que el crecimiento económico, la esperanza de vida y la tasa de desempleo tienen un impacto negativo y significativo. Por otro lado, las variables de gasto corriente en salud y gasto público en salud no resultaron significativas para el modelo. En efecto, los resultados destacan la influencia del gasto de bolsillo frente a variables relacionadas con la gestión sanitaria y su impacto en el desarrollo económico. Sin embargo, el gasto público en salud no mostró una relación significativa con el gasto de bolsillo, lo que sugiere una posible preferencia por proteger la calidad de vida ante una cobertura pública percibida como insuficiente.

The objective of this research is to study the determinants of out-of-pocket expenditure in Latin America during the period 2000-2021, using annual data obtained from the World Health Organization and the World Bank. The variables used in the model are: out-of-pocket health expenditure, private health expenditure, current health expenditure, public health expenditure, GDP per capita, economic growth, life expectancy, and unemployment rate. A fixed-effects panel data model will be employed, applying tests for heteroscedasticity and first-order autocorrelation. These potential errors will be corrected through Driscoll-Kraay regression. Among the main findings, using a 5% significance level, it was found that private health expenditure and GDP per capita have a positive impact, while economic growth, life expectancy, and the unemployment rate have a negative and significant impact. On the other hand, the variables of current health expenditure and public health expenditure were not significant for the model. Indeed, the results highlight the influence of out-of-pocket expenditure compared to variables related to health management and its impact on economic development. However, public health expenditure did not show a significant relationship with out-of-pocket expenditure, suggesting a possible preference for protecting quality of life in the face of a perceived insufficient level of public coverage.