Bibliographic citations
Obregón, A., Rondan, S. (2023). 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 [Universidad de Lima]. https://hdl.handle.net/20.500.12724/18453
Obregón, A., Rondan, S. 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 []. PE: Universidad de Lima; 2023. https://hdl.handle.net/20.500.12724/18453
@misc{renati/1442498,
title = "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",
author = "Rondan Bravo, Schilder Lenin",
publisher = "Universidad de Lima",
year = "2023"
}
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.
This item is licensed under a Creative Commons License