Econom´ıa y Gesti´on de la Salud Ejercicio pr´actico en ordenador usando STATA (Preparado por Lucila Berniell y Dolores de la Mata) UC3M Junio, 2011 En primer lugar deber´ a estimar el impacto de las tres pol´ıticas sobre medidas alternativas del stock de salud, H (esperanza de vida al nacer 1997 (hombres), esperanza de vida al nacer 1997 (mujeres) o Mortalidad infantil 1997) de acuerdo al siguiente modelo: ln(Hi ) = β0 + β1 ln(pibi ) + β2 ln(gspub97i ) + β3 ln(gf 97i ) + β4 ln(alc97i ) + ui

(1)

donde,

pibi : PBI per c´ apita ajustado por PPP, 1997 gspub97i : gasto sanitario p´ ublico (excluido f´armacos) per c´apita, 1997 gf 97i : gasto en f´ armacos, como porcentaje del gasto sanitario total, 1997 alc97i : consumo de alcohol per c´apita en litros, 1997 En base a los resultados de las estimaciones comente: 1. ¿Cu´ al es el impacto de cada una de las pol´ıticas de salud en las distintas medidas del stock de salud? Interprete el significado de cada uno de los coeficientes (recordar que las varibles est´ an expresadas en logaritmos). (Tablas 1, 2 y 3). En funci´ on de los resultados anteriores, comente cu´al ser´ıa la pol´ıtica m´as indicada en t´erminos medios (recuerde que el objetivo del Banco Mundial es saber cu´al es la mejor manera de invertir su ayuda, comparando los impactos del gasto en: 1) gastos m´edicos; 2) programas de educaci´ on sanitaria; 3) subsidios a f´armacos.) 2. Comentar cu´ al de los inputs tiene un impacto significativamente distinto de cero en el output y el ajuste de la ecuaci´on a los datos. 3. Interprete y comente los resultados del efecto marginal del input “gasto sanitario p´ ublico per capita” (gspub97) sobre la mortalidad infantil en cada pa´ıs (Tabla 4). 4. ¿ Considera esta muestra de pa´ıses la mas adecuada para decidir el tipo de inversiones que deber´ıa realizarse en el tercer mundo para mejorar el bienestar de esas poblaciones? Justifique.

1 1.1

Respuestas Respuestas partes (1) y (2)

Para poder responder a estas preguntas, primero debemos realizar las estimaciones correspondientes, para lo cual seguiremos una serie de pasos que se detallan a continuaci´on. 1

1.1.1

Manejo de la base de datos en STATA

Trabajaremos con la base de datos que est´a en el fichero “datos.dta”, el cual contiene las siguientes variables: Nombre de la variable pais evm evh morinf96 morinf97 gf96 gf97 pib gs96 gs97 gsp96 gsp97 tabaco alc96 alc97

Descripci´ on pa´ıs esperanza de vida al nacer 1997, mujeres esperanza de vida al nacer 1997, hombres mortalidad infantil, 1996 mortalidad infantil, 1997 gasto en f´armacos como % del total del gasto sanitario, 1996 gasto en f´armacos como % del total del gasto sanitario, 1997 PIB per c´apita, corregido por PPP, 1997 gasto sanitario (excepto f´armacos) como % del PBI, 1996 gasto sanitario (excepto f´armacos) como % del PBI, 1997 gasto sanitario p´ ublico (excepto f´armacos) como % del PBI, 1996 gasto sanitario p´ ublico (excepto f´armacos) como % del PBI, 1997 porcentaje de la poblaci´on que fuma diariamente en 1997 consumo de alcohol en litros per c´apita, 1996 consumo de alcohol en litros per c´apita, 1997

¿C´ omo abro la base de datos en Stata?: Primero hay que asignar memoria al programa, para que pueda usarla al abrir la base de datos (mientras m´as grande sea la base, m´ as memoria debemos asignar). En este caso le asignaremos 100 Mb, tipeando: set memory 100m

Ahora s´ı podemos abrir la base de datos: usaremos el comando use, para el cual tenemos que indicar el “path” en el que est´a nuestro fichero “datos.dta” en nuestro ordenador use ‘‘C:\clase stata\datos.dta’’, clear

Describir la base de datos y las variables que contiene: podemos usar los comandos describe, codebook, inspect, list, tabulate, summarize, table. describe describe pib tabulate pib tabulate pib if pib>100 summarize gs96 gs97

Modificar la base de datos: por ejemplo, es u ´til modificar la base agregando nuevas variables. Los comandos m´ as u ´tiles para generar variables son: generate, egen y replace. Notar que en STATA a veces podemos usar abreviaturas para ciertos comandos (por ejemplo, generate puede escribirse s´olo gen).

2

Para generar la variable “gasto sanitario per capita (excluido f´armacos) 1997” (gspub97):

generate gspub97=gsp97*pib Para “etiquetar” la variable (que significa agregar a la variable una explicaci´on “en palabras” para entender de qu´e variable se trata) hacemos lo siguiente:

label var gspub97 ‘‘gasto sanitario per capita (excluido f´ armacos) 1997’’ Tambi´en tenemos que generar los logaritmos de las variables que usaremos para estimar el modelo de regresi´ on que presentamos anteriormente. Para generar las variables en logaritmos de las distintas medidas de H que vamos a usar como variables independientes en nuestras regresiones:

gen lnevh=ln(evh) label var lnevh ‘‘ln de la evh, 1997’’ gen lnevm=ln(evm) label var lnevm ‘‘ln de la evm, 1997’’ gen lnmorinf97=ln(morinf97) label var lnmorinf97 ‘‘ln de morinf97, 1997’’

Para las variables que usaremos como regresoras:

gen lnpib=ln(pib) label var lnpib ‘‘ln de pib, 1997’’ gen lngsp97=ln(gspub97) label var lngsp97 ‘‘ln de gspub97, 1997’’ gen lngf97=ln(gf97) label var lngf97 ‘‘ln de gf97, 1997’’ gen lnalc97=ln(alc97) label var lnalc97 ‘‘ln de alc97, 1997’’

Explorar relaciones entre variables: Podemos usar muchos comandos simples en STATA para explorar correlaciones entre algunas variables. Por ejemplo, con el comando scatter logramos un gr´ afico de dispersi´on entre dos variables 3

scatter scatter scatter scatter

evh evh evh evh

pib gspub97 gf97 alc97

Para guardar un gr´ afico: scatter evh pib, saving(‘‘C:\clase stata\grafico1’’)

1.1.2

Hacer las regresiones en STATA

Estimaci´ on por m´ınimos cuadrados ordinarios. Usaremos el comando regress. La sintaxis es la siguiente: Para los resultados que se muestran en la Tabla 1: regress lnevm lnpib lngsp97 lngst97 lnalc97

Para los resultados que se muestran en la Tabla 2: regress lnevh lnpib lngsp97 lngst97 lnalc97

Para los resultados que se muestran en la Tabla 3: regress lnmorinf97 lnpib lngsp97 lngst97 lnalc97

Table 1: Dep = ln esperanza de vida al nacer 1997, mujeres Variable Coefficient (Std. Err.) ln pib p.c. (97) 0.036 (0.023) ln gasto sanitario p´ ublico p.c.(97) 0.009 (0.015) ln gasto en f´ armacos, % del gasto sanitario total (97) 0.008 (0.010) ln consumo de alcohol p.c. (97) -0.019 (0.012) ∗∗ Intercept 4.183 (0.056) N R2 F (4,18) Niveles de significaci´ on:

23 0.636 7.863** † : 10%

∗ : 5%

∗∗ : 1%

4

Table 2: Dep = ln esperanza de vida al nacer 1997, hombres Variable Coefficient (Std. Err.) ln pib p.c. (97) 0.068∗ (0.029) ln gasto sanitario p´ ublico p.c.(97) 0.003 (0.018) ln gasto en f´ armacos, % del gasto sanitario total (97) 0.011 (0.013) ln consumo de alcohol p.c. (97) -0.045∗∗ (0.015) ∗∗ Intercept 4.046 (0.069) N R2 F (4,18) Niveles de significaci´ on:

23 0.727 11.98** † : 10%

∗ : 5%

∗∗ : 1%

Table 3: Dep = ln mortalidad infantil, 1997 Variable Coefficient ln pib p.c. (97) 0.028 ln gasto sanitario p´ ublico p.c.(97) -0.555∗ ln gasto en f´ armacos, % del gasto sanitario total (97) 0.011 ln consumo de alcohol p.c. (97) 0.012 Intercept 5.020∗∗ N R2 F (4,17) Niveles de significaci´ on:

(Std. Err.) (0.297) (0.205) (0.103) (0.123) (0.558)

22 0.810 18.091** † : 10%

∗ : 5%

∗∗ : 1%

5

1.2

Respuesta parte (3)

Recordar que el coeficiente estimado asociado a un input I es igual a: ∆H/H βˆI = ∆I/I

(2)

El incremento en un 1% del input impacta un βˆI % en la variable H y es igual para todos los pa´ıses. Sin embargo, el efecto marginal de este input en la variable H es: ∆H H = βˆI × (3) ∆I I y por lo tanto tendr´ a un efecto diferencial en cada pa´ıs, dependiendo del valor de H e I en cada pa´ıs. Para crear este efecto marginal por pa´ıs, hacemos lo siguiente: gen marginal= -0.555*(morinf97/gspub97) Para listar los resultados (que se muestran en la Tabla 4): list pais morinf97 gspub97 marginal

1.3

Respuesta parte (4)

Notar que la muestra de pa´ıses incluye todos pa´ıses desarrollados, por lo cual dif´ıcilmente se puedan extrapolar estos resultados para asesorar sobre pol´ıticas sanitarias a aplicar en el tercer mundo.

2

¿C´ omo crear ficheros .do y .log y para qu´ e sirven?

Todos los comandos que fuimos utilizando pueden guardarse en un s´olo fichero, que denominamos “fichero de comandos”, y que es un fichero de texto con extensi´on “.do”. Estos ficheros son u ´tiles porque nos permiten repetir la secuencia de comandos que utilizamos para crear variables y para hacer estimaciones cuantas veces queramos. Los ficheros “.log” son ficheros que guardan todos los resultados (por eso los llamamos “archivo de registro”) que salen de los comandos que hemos utilizado. Es u ´til crear este fichero porque as´ı no necesitamos correr todos los comandos nuevamente cuando queramos volver a ver los resultados. Para crear ficheros “.do” y “.log” seguimos los siguientes pasos: • Pinchamos en la barra de men´ u de STATA sobre el ´ıcono que parece un sobre, y se abrir´ a el editor de texto de STATA en el que crearemos nuestro fichero .do. • Copiamos el siguiente encabezamiento: ]delimit ; clear all; set more off; capture log close; use ‘‘C:\......\datos.dta’’, clear; log using ‘‘C:\......\resultados.log’’, clear; 6

Table 4: Efecto marginal del gasto p´ ublico sanitario per c´apita pais Australia Austria Belgium Canada Czech-Republic Denmark Finland France Germany Greece Hungary Iceland Ireland Italy Japan Korea Luxembourg Mexico Netherlands New-Zealand Norway Poland Portugal Slovakia Spain Sweden Switzerland Turkey UK USA

morinf97 5.3 4.7 6.1 5.5 5.9 5.2 3.9 4.7 4.8 6.4 9.9 5.5 6.2 5.6 3.7 . 4.2 16.4 5 6.8 4.1 10.2 6.4 8.7 5 3.6 4.8 40 5.9 7.2

gspub97 609.9 638.4 683.2 737.1 403 822.8 560 710 864 316.8 263.2 790.6 551.2 576.8 708 130.2 968 82.8 678 507.4 871 158.4 375 253.8 544 782.8 387 173.6 607.7 .

marginal -0.0048 -0.0041 -0.0050 -0.0041 -0.0081 -0.0035 -0.0039 -0.0037 -0.0031 -0.0112 -0.0209 -0.0039 -0.0062 -0.0054 -0.0029 . -0.0024 -0.1099 -0.0041 -0.0074 -0.0026 -0.0357 -0.0095 -0.0190 -0.0051 -0.0026 -0.0069 -0.1279 -0.0054 .

• A continuaci´ on pegamos la lista de comandos (los asteriscos son para comentar el rengl´ on): * Generamos la variable “gasto sanitario per capita (excluido f´armacos) 1997”; generate gspub97=gsp97*pib; label var gspub97 ‘‘gasto sanitario per capita (excluido f´ armacos) 1997’’;

* Generamos las variables independientes en nuestras regresiones; gen lnevh=ln(evh); label var lnevh ‘‘ln de la evh, 1997’’; gen lnevm=ln(evm); 7

label var lnevm ‘‘ln de la evm, 1997’’; gen lnmorinf97=ln(morinf97); label var lnmorinf97 ‘‘ln de morinf97, 1997’’; * Generamos las variables regresoras de nuestras regresiones; gen lnpib=ln(pib); label var lnpib ‘‘ln de pib, 1997’’; gen lngsp97=ln(gspub97); label var lngsp97 ‘‘ln de gspub97, 1997’’; gen lngf97=ln(gf97); label var lngf97 ‘‘ln de gf97, 1997’’; gen lnalc97=ln(alc97); label var lnalc97 ‘‘ln de alc97, 1997’’; *Estimaci´ on por m´ınimos cuadrados ordinarios. *Para los resultados que se muestran en la Tabla 1; regress lnevm lnpib lngsp97 lngf97 lnalc97; *Para los resultados que se muestran en la Tabla 2; regress lnevh lnpib lngsp97 lngf97 lnalc97; *Para los resultados que se muestran en la Tabla 3; regress lnmorinf97 lnpib lngsp97 lngf97 lnalc97; *Para calcular los efectos marginales por pa´ıs; gen marginal=-0.555*(morinf97/gspub97); list pais morinf97 gspub97 marginal; • Finalmente, escribimos lo siguiente (para cerrar el fichero de registro en el que estamos guardando los resultados): log close; • Guardamos el archivo como ”ejerciciosalud.do”. • Tipeamos en la ventana de comandos de STATA: do "C:\......\ejerciciosalud.do" y autom´ aticamente todas las acciones anteriores ser´an repetidas y los resultados mostrados en la ventana de output (ventana negra). Adem´as, en el fichero resultados.log se han guardado todos los resultados.

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