Incidencias del tipo de empleo sobre niveles de salud 
de trabajadores urbanos en 17 municipios de Nicaragua:

Estudio a pequeña escala 2021-2022



Br. Laura Angulo || Br. Raúl Godínez || Br. Axsell López


Tutor: Msc. Antonio Brenes Narváez 


Fecha: 14/11/2022

Agenda

  • Introducción

  • Antecedentes

  • Planteamiento del problema

  • Justificación

  • Objetivos

  • Marco Teórico

  • Metodología

  • Resultados

  • Discusión de resultados

  • Conclusiones

Introducción

Empleo informal

Antecedentes

Planteamiento del problema

Justificación


Figura 1: Composición de la población económicamente activa


Fuente: Elaboración propia con base a Organización Internacional del Trabajo (2012).

Justificación


  • ¿Por qué estudiar el mercado laboral? Por su relevancia en la vida diaria del individuo y las diferentes incedencias que tiene este basadas en el tipo de empleo.


  • Justificación académica: el estudio de los tipos de empleo es clave para el entendimiento del mercado laboral y mejorar la compresión de sus relaciones causales con otras variables.


  • Justificación metológica: Aprovechamiento de los métodos y ventajas que estos ofrecen, así como evidenciar de forma empírica los resultados obtenidos de la investigación.

Objetivos


Objetivo general

Evaluar las incidencias del tipo de empleo sobre los niveles de salud de trabajadores urbanos en 17 municipios de Nicaragua, a través de un estudio a pequeña escala, en el período 2021-2022.


  • Objetivos específicos

  • Aplicar encuesta para trabajadores urbanos de 17 municipios del país, a fin de obtener información sobre empleo y niveles de salud.

  • Caracterizar la situación de empleo y niveles salud de los habitantes de las zonas urbanas de 17 municipios del país, a partir de análisis documental y encuestas.

  • Determinar si las diferencias en los niveles de salud están asociadas al tipo de empleo, mediante modelos ordered logit y técnicas matching.

Marco teórico

Metodología

Levantamiento de encuestas

Levantamiento de encuestas

Matching

\[ \begin{align} y_i=y_{0i}+(y_{1i}-y_{0i})c_i\end{align} \]

Utilizando el planteamiento de Angrist y Pischke (2008) se obtiene:

\[ \begin{align} \begin{split} &E[y_i\mid c_i=1]-E[y_i\mid c_i=0]\\ &=E[y_{1i}-y_{0i}\mid c_i=1]+E[y_{0i}\mid c_i=1]-E[y_{0i}\mid c_i=0] \end{split}\end{align} \]

Matching

Figura 2: Ejemplo del funcionamiento del matching

Fuente: Extraído de King y Nielsen (2019)

Modelo econométrico

\[ \begin{align} \begin{split} \label{modelo logit} \gamma_{ik}=Pr[y_i=K]&=Pr[\tau_{k-1}<y^*_i\leq \tau_k]\\ &=Pr[\tau_{k-1}<X'_i\beta+u_i\leq \tau_k]\\ &=Pr[\tau_{k-1}-X'_i\beta<u_i\leq \tau_k-X'_i\beta]\\ &=F(\tau_{k-1}-X'_i\beta)-F(\tau_k-X'_i\beta) \end{split}\end{align} \]

donde \(F\) es la función de densidad logística acumulada (FDA) de $u_i$. Para los modelos ordered logit, \(u_i\) sigue una distribución logística:

\[ \begin{align} F(\eta)=\frac{\exp{\eta}}{1+\exp{\eta}}\end{align} \]

\[ \begin{align} \label{ologit} logit(\gamma_{ik})=log\frac{\gamma_{ik}}{1-\gamma_{ik}}=\tau_k+X'_i\beta\end{align} \]

Modelo econométrico


\[ \begin{align} \label{modelo} \begin{split} logit(\gamma_{ik})=&\tau_k+\beta_1 Genero_i+\beta_2 \log(Edad)_i+\beta_3 \log(Ingresos)_i+\beta_4 Region_i\\ &+\beta_5 Primaria_i+\beta_6 Secundaria_i+\beta_7 Universidad_i\\ &+\beta_8 Empleo_i+\beta_9 Sectores_i +\beta_{10} \log(IMC)_i+\beta_{11} Alcohol_i\\ &+\beta_{12} Cigarro_i+\beta_{13} Gaseosa_i+\beta_{14} Cafe_i+\beta_{15}Agua_i\\ &+\beta_{16} Dieta_i+\beta_{17} Ejercicio_i+u_i \end{split}\end{align} \]


Resultados

Tabla 1: Resultados generales de la encuesta

Fuente: Elaboración propia.

Resultados

Figura 3: Caracterización de los encuestados



Tabla 2: Estratificación de los niveles de ingresos por sector económico

Fuente: Elaboración propia.

Resultados

Resumen de los efectos de las variables sobre los niveles de salud



Notas: Las celdas en color azul representan efectos positivos en la salud, mientras que las celdas en color rojo son efectos negativos. Ambos colores representan efectos significativos.

Discusión de resultados

Gracias por su atención

Referencias bibliográficas

Ingeniería en Economía y Negocios

Angrist, Joshua, and Jörn-Steffen Pischke. 2008. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton University Press.
Benach, J., A. Vives, M. Amable, C. Vanroelen, G. Tarafa, and C. Muntaner. 2014. “Precarious Employment: Understanding an Emerging Social Determinant of Health.” Annual Review of Public Health 35 (1): 229–53. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-032013-182500.
Böckerman, Petri, and Pekka Ilmakunnas. 2009. “Unemployment and self-assessed health: evidence from panel data.” Health Economics 18 (2): 161–79. https://doi.org/10.1002/hec.1361.
Brenes, A, and F Cruz. 2016. “Determinantes de la informalidad en Nicaragua.” Revista de Economía y Finanzas Del Banco Central de Nicaragua 3: 111–52.
Enriquez, A, and M Galindo. 2015. “Empleo.” Serie de Estudios Económicos I. https://scholar.harvard.edu/files/vrios/files/201508_mexicoemployment.pdf.
García, J. 2021. “La brecha salarial de género: ¿triple penalización? mujer, madre, e informal.” Revista de Economía y Finanzas Del Banco Central de Nicaragua 8: 1–29.
García-Ubaque, Juan C, Martha I. Riaño-Casallas, and John A. Benavides-Piracón. 2012. “Informalidad, desempleo y subempleo: Un problema de salud pública.” Revista de Salud Pública 14: 138–50. https://doi.org/10.1590/s0124-00642012000700012.
Goldman-Mellor, Sidra, Avshalom Caspi, Louise Arseneault, Nifemi Ajala, Antony Ambler, Andrea Danese, Helen Fisher, et al. 2015. “Committed to work but vulnerable: Self-perceptions and mental health in NEET 18-year olds from a contemporary British cohort.” Journal of Child Psychology and Psychiatry 57 (2): 196–203. https://doi.org/10.1111/jcpp.12459.
Johansson, E., P. Böckerman, and A. Lundqvist. 2020. “Self-reported health versus biomarkers: does unemployment lead to worse health?” Public Health 179: 127–34. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2019.10.005.
King, Gary, and Richard Nielsen. 2019. “Why Propensity Scores Should Not Be Used for Matching.” Political Analysis 27 (4): 435–54. https://doi.org/10.1017/pan.2019.11.
Lopez-Ruiz, María, Fernando G. Benavides, Alejandra Vives, and Lucía Artazcoz. 2016. “Informal employment, unpaid care work, and health status in Spanish-speaking Central American countries: a gender-based approach.” International Journal of Public Health 62 (2): 209–18. https://doi.org/10.1007/s00038-016-0871-3.
López-Ruiz, María, Lucía Artazcoz, José Miguel Martínez, Marianela Rojas, and Fernando G. Benavides. 2015. “Informal employment and health status in Central America.” BMC Public Health 15 (1): 1–12. https://doi.org/10.1186/s12889-015-2030-9.
Organización Internacional del Trabajo. 2013. Measuring informality: A statistical manual on the informal sector and informal employment. International Labour Organization (ILO). https://www.ilo.org/global/publications/ilo-bookstore/order-online/books/WCMS_222979/lang--en/index.htm.
Pinquart, Martin, Rainer K. Silbereisen, and Astrid Körner. 2009. “Perceived Work-Related Demands Associated with Social Change, Control Strategies, and Psychological Well-Being.” European Psychologist 14 (3): 207–19. https://doi.org/10.1027/1016-9040.14.3.207.
Silva-Peñaherrera, Michael, María López-Ruiz, Pamela Merino-Salazar, Antonio Ramon Gomez Garcia, and Fernando G Benavides. 2021. “Association between informal employment and mortality rate by welfare regime in Latin America and the Caribbean: An ecological study.” BMJ Open 11 (8): 1–7. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-044920.
Vives, Alejandra, Christophe Vanroelen, Marcelo Amable, Montserrat Ferrer, Salvador Moncada, Clara Llorens, Carles Muntaner, Fernando G. Benavides, and Joan Benach. 2011. “Employment Precariousness in Spain: Prevalence, Social Distribution, and Population-Attributable Risk Percent of Poor Mental Health.” International Journal of Health Services 41 (4): 625–46. https://doi.org/10.2190/hs.41.4.b.