Introducción

  • Objetivo: Examinar las relaciones entre el bienestar y los determinantes socioeconómicos con la salud auto percibida en Malta (2018-2022).1
  • Fuente de infromación: Encuesta de Ingresos y Condiciones de Vida de la Unión Europea (European Union Survey on Income and Living Conditions EU-SILC) 2018-2022.
  • Variables clave:
    • Satisfacción general con la vida.
    • Salud autopercibida.
    • Factores económicos como ingresos disponibles, riesgo de pobreza y privaciones materiales/sociales.

Malta en la actualidad

  • Capital: Valleta (patrimonio de la humanidad por la UNESCO).

  • Idioma: Maltés (de raíces semíticas con fuerte influencia italiana e inglesa) e inglés como cooficial.

  • Superficie: 316 kilometros cuadrados.

  • Población: 574, 250 habitantes (final de 2024), es uno de los países más densamente poblados del mundo.

  • Economía: Basada en turismo, servicios financieros, comercio marítimo y tecnología digital.

  • Política: República parlamentaria y miembro de la Unión Europea desde 2004.

  • Cultura: Fusión mediterránea y europea; festivales religiosos y arquitectura barroca destacada.

Datos demográficos de Malta

  • Desde 2012 hasta 2022, la población residente de Malta creció un 28.6 %, pasando de 421,464 a 542,051. El aumento de la población se atribuyó principalmente al crecimiento de la población extranjera.

  • La proporción de ciudadanos extranjeros aumentó del 5.5 % en 2012 al 25.3 % en 2022.

  • En 2022, la población masculina supero a la población femenina, representando el 52.5 % frente al 47.5 %.

  • La tasa bruta de mortalidad se ha mantenido relativamente estable entre 2012 y 2022, con un promedio de 8 muertes anuales por cada 1,000 habitantes residentes a mitad de año.

  • La tasa bruta de natalidad ha experimentado una disminución general, pasando de aproximadamente 10 nacimientos vivos por cada 1,000 habitantes residentes a mitad de año en 2012, a 8 en 2022.

Encuesta EU-SILC Malta 2024

  • Objetivo y marco legal

    • Encuesta anual de condiciones de vida e ingresos en Malta y Gozo (desde 2005).

    • Produce estadísticas sobre distribución del ingreso, pobreza, privación material y exclusión social.

    • Desde 2020 se rige por el Reglamento (UE) para resultados armonizados en la UE.

  • Diseño muestral y tasa de respuesta

    • Muestra de panel rotativo: cada hogar participa 4 años consecutivos.

    • Muestra bruta 2024: 5 440 hogares (3 831 “antiguos” + 1 609 “nuevos”).

    • 4 538 hogares completaron la encuesta (83 % de respuesta).

    • 10 901 residentes, de los cuales 9 476 ≥16 años.

  • Periodo de referencia

    • Ingresos declarados para 2024 corresponden al año calendario 2023, con principales componentes de registros administrativos.
  • Conceptos clave

    • Intensidad laboral (Work Intensity WI): meses trabajados / meses teóricos (18-64, excluye estudiantes 18-24).

    • Hogares con intensidad laboral muy baja: hogares en los que los miembros en edad de trabajar trabajaron un tiempo de trabajo igual o inferior al 20% de su potencial total de tiempo de trabajo.

    • Ingreso nacional equiparado (National Equivalised Income NEI): ingreso neto del hogar/tamaño equivalente. Ingreso neto de un hogar

      • Tamaño equivalente: Primer adulto = 1; otro habitante de 14 años o más = 0.5; menor de 14 años = 0.3.
    • Umbral de pobreza (at-risk-of-poverty ARP threshold ): 60% de la mediana del ingreso equivalizado.

    • La tasa de riesgo de pobreza o exclusión social (At-risk-of-poverty or social exclusion AROPE) define la proporción/número de personas que están en riesgo de pobreza, o que padecen privaciones materiales y sociales severas o que viven en hogares con una intensidad laboral muy baja (aplicable solo a personas de 0 a 64 años).

    • Desigualdad:

      • Gini: 0 % igualdad perfecta – 100 % máxima desigualdad.
  • Privación material y social

    • Basada en 13 ítems (7 del hogar, 6 personales). Ítems para medir la privación material social

    • Privación material y social ( Material and Social Deprivation, MSD): carencia de al menos 5 ítems.

    • Privación severa (Severe Material and Social Deprivation, SMSD): carencia de al menos 7 ítems.

Índice de Gini

  • El índice de Gini cuantifica la desigualdad de ingresos:

    • 0: igualdad perfecta.
    • 1: desigualdad absoluta.
  • A partir de la curva de Lorenz, el índice de Gini se define como:
    \[G = \frac{A}{A+B} = 1 - 2\int_0^1 L(p)\,dp\]

    donde: \(L(p)\)= proporción acumulada de ingreso correspondiente a la proporción \(p\) de la población (ordenada de menor a mayor ingreso).

  • Para el caso continuo, sea \(X\) sea la variable de ingreso individual, con función de distribución acumulada \(F(x)\) y media \(\mu=\int_0^{\infty}xf(x)dx\). La curva de Lorenz se define como
    \[L(p) = \frac{1}{\mu} \int_{0}^{F^{-1}(p)} x \, dF(x) , \qquad 0 \le p \le 1.\]

    \(f(x)\) es la densidad de \(X\).

    \(F^{-1}(p)\) es el cuantil de orden \(p\).

  • Para el caso discreto, para una muestra ordenada \(x_{(1)} \le x_{(2)} \le \dots \le x_{(n)}\), la curva de Lorenz evaluada en \(p = \frac{k}{n}\) se expresa como \[L\!\left(\frac{k}{n}\right) = \frac{ \sum_{i=1}^{k} x_{(i)}}{ \sum_{i=1}^{n} x_{(i)}}, \qquad k = 0,1,\dots,n.\]

    \(A\): área entre la diagonal de igualdad y la curva de Lorenz.
    \(B\): área bajo la curva de Lorenz.

  • Cuando se tienen datos discretos (\(n\) individuos con ingresos \(x_i\)) ordenados de menor a mayor, una forma práctica es:
    \[G = \frac{ \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n |x_i - x_j| }{2 n^2 \bar{x}}\]

    donde \(\bar{x}\) es el ingreso medio.

  • Supongamos 4 personas con ingresos en euros: \(\{10, 40, 20, 30\}\)

  • Ordenados: \(x_1=10,\; x_2=20,\; x_3=30,\; x_4=40\).

    1. Promedio
      \[ \bar{x}=\frac{10+20+30+40}{4}=\frac{100}{4}=25 \]

    2. Diferencias absolutas
      Matriz \(|x_i - x_j|:\)

    • 10 20 30 40
      10 0 10 20 30
      20 10 0 10 20
      30 20 10 0 10
      40 30 20 10 0
    • Suma total = 200.
    1. Aplicando la fórmula
      \[ G =\frac{ \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n |x_i - x_j| }{2 n^2 \bar{x}} =\frac{200}{2 \times 4^2 \times 25} = \frac{200}{800} = 0.25 \]
  • Resultado: el índice de Gini es 0.25, indicando una desigualdad baja.

EU-SILC Malta 2024: Indicadores destacados

  • El umbral de riesgo de pobreza (ARPT) derivado de la EU-SILC 2024 fue de 12,257.84€.

  • En 2024, el número de personas en riesgo de pobreza que vivían en hogares privados se estimó en el 16.8% de la población objetivo, lo que representa un aumento de 0.2 puntos porcentuales con respecto a 2023.

  • De acuerdo a la EU-SILC 2024, la tasa de riesgo de pobreza o exclusión social (AROPE) se situó en el 19.7%, lo que representa una disminución de 0.1 puntos porcentuales con respecto a 2023.

  • Ingreso principal de los hogares e indicadores de riesgo de pobreza

    Ingreso principal del hogar 2023 2024
    Ingreso bruto promedio del hogar (€) 46,976 47,893
    Ingreso disponible promedio del hogar (€) 37,275 38,236
  • 2023 2024
    Valor (€) Nº de personas por debajo del umbral % de personas por debajo del umbral Valor (€) Nº de personas por debajo del umbral % de personas por debajo del umbral
    Total de personas que viven en hogares 532,186 550,186
    Mediana del Ingreso Nacional Equiparado (NEI) 18,940 266,201 50.0 20,430 275,042 50.0
    60 % de la mediana NEI 11,364 88,462 16.6 12,258 92,690 16.8
  • Indicadores 2023 2024
    Coeficiente de Gini (%) 33.0 30.8

Descripción y tratamiento de variables

  • Variables de bienestar subjetivo (7)

    • Satisfacción general con la vida, situación financiera, trabajo actual, uso del tiempo y relaciones personales.
    • Confianza en los demás y percepción de exclusión social.
    • Escala de 0 a 10 puntos; se excluyeron respuestas No sabe o faltantes.
  • Apoyo material y no material (1)

    • Preguntas sobre posibilidad de recibir ayuda de familiares, amigos o colegas.

    • Respuestas válidas: , No o No sabe; se excluyeron las faltantes.

  • Bienestar emocional (6)

    • Sentirse feliz, calmado, desanimado, nervioso, deprimido y solitario.
    • Escala de frecuencia: 1 = todo el tiempo a 5 = nunca.
    • Algunas variables no se recolectaron en ciertos años de EU-SILC.
  • Datos demográficos

    • Edad: menores de 18 años, 18-64, 65 y más años.
    • Género: hombre, mujer.
    • Distrito: Southern Harbour, Northern Harbour, South Eastern, Western, Northern, Gozo y Comino.
  • Variables económicas

    • Ingreso disponible equivalente (NEI).
    • Indicador de riesgo de pobreza o exclusión social (AROPE).
  • Salud auto percibida

    • Escala: Muy buena, Buena, Regular, Mala, Muy mala.

Tratamiento de datos

  • Escalamiento: Variables de salud y bienestar emocional se transformaron a una escala de 0 a 10 para compararlas con las de satisfacción.

    • Muy buena / Todo el tiempo → 10
    • Buena / La mayor parte → 7.5
    • Regular / Algunas veces → 5
    • Mala / Pocas veces → 2.5
    • Muy mala / Nunca → 0
  • Variable binaria de ayuda: Se creó Ayuda material o no material = 1 si la persona reportó disponibilidad de al menos un tipo de ayuda; 0 en otros casos.

  • Se excluyeron respuestas No sabe y valores faltantes en todos los casos.

Metodología

  • Análisis de correlación

    • Se calcularon matrices de correlación de Pearson para 14 variables del módulo de bienestar, la salud general y el indicador AROPE, con el fin de explorar relaciones lineales entre ellas.
  • Índice de concentración (CI)

    • Mide la asociación entre el nivel de salud de una persona y su posición relativa en la distribución del ingreso.

    • Su valor va de −1 a +1:

    • CI > 0: la desigualdad favorece a los más ricos.

    • CI < 0: la desigualdad favorece a los más pobres.

    • CI = 0: no hay desigualdad asociada al nivel socioeconómico.

    • Fórmula utilizada:
      \[ CI_h = \frac{2}{n\mu_h} \sum h_i R_i - 1 \]
      donde \(n\) es el tamaño de muestra, \(h_i\) el valor de la variable de salud para la persona \(i\), \(\mu_h\) su media, y \(R_i\) el rango fraccional en la distribución socioeconómica (se uso el NEI).

  • Modelos de regresión

    • Se evaluó la asociación de la salud autopercebida con variables de bienestar y socioeconómicas mediante regresión lineal.
    • Se incorporó el diseño de encuesta complejo de EU-SILC (muestreo estratificado por distrito) para corregir sesgos en la estimación de los parámetros de los modelos de regresión.
    • Se usó un enfoque basado en el diseño muestral, sin requerir supuestos de normalidad u homocedasticidad.
  • Software

  • Implementación en R con los paquetes survey y rineq para considerar el diseño muestral complejo y calcular los errores estándares correctamente.

Puntuaciones promedio de las variables de bienestar y salud autopercibida

Resultados: Índice de Concentración

  • Desigualdades:
    • El índice de concentración fue positivo y pequeño, indicando desigualdades a favor de los más ricos.

Tabla: Índice de concentración de salud general (2018-2022).

Año Índice Intervalo de confianza
2018 0.041 [0.038, 0.044]
2019 0.040 [0.037, 0.044]
2020 0.033 [0.030, 0.037]
2021 0.037 [0.034, 0.040]
2022 0.038 [0.035, 0.041]

Correlaciones de variables de bienestar y salud auto percibida, y el indicador AROPE

2018

2020

2022

2019

2021

Relación del bienestar y las variables socioeconómicas con el estado general de salud, EU-SILC 2018-2022

Resumen de los modelos lineales

  • Tendencias generales

    • Los modelos por año explican entre 7 % y 12 % de la variabilidad (R² ajustado: 0.074 a 0.121).

    • Los coeficientes son betas no estandarizadas: valores positivos indican mejor salud autopercibida; negativos, peor salud.

  • Factores asociados a peor salud (coeficientes negativos y significativos)

    • Sentirse muy nervioso: asociación negativa consistente en todos los años (−0.03 a −0.09, p<0.001 en varios años).

    • Exclusión social: efecto negativo en 2018, 2019, 2022.

    • Sentirse decaído/deprimido: fuerte efecto negativo en 2021 y 2022.

    • Recibir ayuda material o no material: negativo en 2018, 2020 y 2021, sugiriendo que quienes requieren ayuda reportan peor salud.

    • Edad 65+: en 2018, 2019, 2021 y 2022 muestra menor salud (aprox. −1.3 a −1.8).

    • Algunas regiones: South Eastern (2020) y Northern (2019) presentan coeficientes negativos.

  • Factores asociados a mejor salud (coeficientes positivos y significativos)

    • Satisfacción con la vida en general: positiva en todos los años (0.06–0.16).

    • Sentirse feliz: positivo en 2020 y 2021.

    • Relaciones personales: positivo en 2019.

    • Confianza en otros: positivo en 2018, 2021.

    • Regiones Western y Gozo/Comino: repetidamente con coeficientes positivos (hasta 0.81).

  • Interpretación breve

    • La salud autopercibida mejora con bienestar subjetivo (felicidad, satisfacción vital, buenas relaciones, confianza) y empeora con estrés emocional (nerviosismo, depresión), exclusión social, necesidad de ayuda y edad avanzada. Existen diferencias territoriales: Western y Gozo/Comino reportan mejor salud relativa, mientras que algunas regiones centrales muestran efectos neutros o negativos en ciertos años.

Discusión

  • Objetivo
    • Analizar la relación entre la salud general autopercebida y las variables de bienestar y factores socioeconómicos en el periodo 2018–2022.
  • Tendencias generales
    • Medias de las variables estables durante el periodo.
    • Los índices de concentración mostraron que la desigualdad en salud favorece a personas con mayores ingresos (NEI).
  • Escalas de medición
    • Variables en escala 0–10 obtuvieron puntajes más altos que las de escala 1–5, incluso tras ajuste.
    • Posible causa: las primeras miden satisfacción con la vida, las segundas evalúan bienestar emocional.
  • Salud mental y exclusión
    • Confirmada la relación entre soledad y depresión con el riesgo de pobreza o exclusión social (AROPE).
    • Situación financiera con relación negativa a soledad, depresión, exclusión, nerviosismo y sentirse desanimado.
  • Modelos lineales
    • Validaron la relación entre salud general y variables explicativas previstas.
    • Variables de uso del tiempo y disponibilidad de ayuda mostraron signos de coeficiente inconsistentes.
  • Conclusiones
    • El módulo de bienestar midió de forma consistente satisfacción subjetiva, confianza, exclusión, emociones y salud autopercebida.

    • Estos resultados muestra que las condiciones económicas adversas inciden negativamente en la salud mental; sin embargo, las condiciones de salud desfavorables pueden generar desventajas económicas, como la reducción de ingresos o el desempleo.

Agradecimientos

  • A los organizadores del Seminario de Estadística y Actuaría de la Facultad de Ciencias.

  • El personal perteciente a Unit of Living Conditions, National Statistics Office Malta brindo un invaluable apoyo para la elaboración de este documento.

  • El documento completo está disponible en el siguiente enlace:

https://nso.gov.mt/wp-content/uploads/Statistical-Paper_Wellbeing-and-socio-economic-determinants.pdf

Statistical Paper

Referencias

  1. Devleesschauwer, Brecht, Saveria Willimès, Carine Van Malderen, Peter Konings, Niko Speybroeck, and Kaspar Meili. 2023. Rineq: Concentration Index and Decomposition for Health Inequalities. https://CRAN.R-project. org/package=rineq.

  2. Kakwani, Nanak, Adam Wagstaff, and Eddy Van Doorslaer. 1997. “Socioeconomic Inequalities in Health: Measurement, Computation, and Statistical Inference.” Journal of Econometrics 77 (1): 87-103.

  3. Lohr, Sharon L. 2021. Sampling: Design and Analysis. Chapman; Hall/CRC.

  4. Lumley, Thomas. 2023. “Survey: Analysis of Complex Survey Samples.” R package version 4.2.

  5. R Core Team. 2023. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.

  6. Wagstaff, A., E. van Doorslaer, and N. Watanabe. 2003. “On Decomposing the Causes of Health Sector Inequalities, with an Application to Malnutrition Inequalities in Vietnam.” Journal of Econometrics 112 (1): 219-27.

  7. Wolff, Pascal, Fabienne Montaigne, and Gara Rojas González. 2010. “Investing in Statistics: EU-SILC.” Income and Living Conditions in Europe 37.

Anexo 1

Ingreso neto de un hogar

Los ingresos brutos del hogar incluyen:

  • Ingresos brutos en efectivo de los empleados;
  • Ingresos brutos no monetarios de los empleados (solo se incluyen el vehículo de empresa y los gastos asociados);
  • Prestaciones o pérdidas brutas en efectivo del trabajo por cuenta propia (incluidas las regalías);
  • Prestaciones por desempleo;
  • Prestaciones de vejez;
  • Prestaciones de supervivencia;
  • Prestaciones por enfermedad;
  • Prestaciones por discapacidad;
  • Subsidios educativos;
  • Ingresos por alquiler de inmuebles o terrenos;
  • Subsidios familiares o para niños;
  • Prestaciones por exclusión social no clasificadas en otra parte;
  • Subsidios de vivienda;
  • Transferencias monetarias regulares recibidas entre hogares;
  • Intereses, dividendos y beneficios de inversiones de capital en empresas no constituidas en sociedad;
  • Ingresos percibidos por menores de 16 años; y,
  • Ingresos recibidos de planes de pensiones privados individuales.

El ingreso neto de un hogar se calcula deduciendo:

  • las transferencias regulares entre hogares;
  • el impuesto sobre la renta; y
  • las cotizaciones a la seguridad social.

de los ingresos brutos del hogar.

Anexo 2

Ítems para medir la privación material social

Ítems del hogar:

  • afrontar gastos inesperados;

  • permitirse una semana de vacaciones al año fuera de casa;

  • evitar atrasos (en hipoteca, alquiler, facturas de servicios públicos o compras a plazos);

  • permitirse una comida con carne, pollo o pescado, o su equivalente vegetariano, cada dos días;

  • permitirse mantener la casa adecuadamente caliente;

  • tener acceso a un coche o camioneta para uso personal;

  • sustituir los muebles desgastados.

Ítems personales:

  • sustituir la ropa desgastada por una nueva;

  • tener dos pares de zapatos que le queden bien;

  • gastar una pequeña cantidad de dinero en efectivo cada semana en sí mismo;

  • tener actividades de ocio regulares;

  • reunirse con amigos o familiares para tomar algo o comer al menos una vez al mes;

  • tener conexión a internet.