Estimaciones del Valor Estadístico de la Vida y el coste de

Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
Estimaciones del Valor Estadístico de la Vida y el coste
de mortalidad asociado al consumo de tabaco en
España(*)
Cobacho Tornel, Mª Belén (1) ([email protected])
López Nicolás, Ángel (2, 3) ([email protected])
Ramos Parreño, José María (2) ([email protected])
(1) Departamento de Métodos Cuantitativos e Informáticos
Universidad Politécnica de Cartagena
(2) Departamento de Economía
Universidad Politécnica de Cartagena
(3) CRES, Universitat Pompeu Fabra
Versión preliminar. Por favor no citar sin permiso explícito de los autores.
RESUMEN
Este trabajo presenta las primeras estimaciones del Valor Estadístico de la Vida (VEV)
y del coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España, utilizando un modelo de
salarios hedónicos basado en el intercambio existente entre salario y riesgo a partir de datos del
mercado laboral español. Resultados preliminares presentan un VEV de 3.79 millones de euros
para los fumadores (en euros del año 2000). Utilizando este valor junto con el incremento en el
riesgo mortal a lo largo del ciclo vital debido al hábito de fumar, e información sobre el número
de paquetes de cigarrillos fumados, se obtiene un coste privado de mortalidad asociado al
tabaquismo de 78.9 euros por paquete de cigarrillos para hombres, y 54.7 euros para mujeres
(con una tasa de descuento del 3%). Dichas valoraciones constituyen un elemento clave en el
análisis coste-beneficio para todas aquellas políticas públicas destinadas reducir el riesgo de
mortalidad de los fumadores.
(*) Este artículo es resultado del proyecto de investigación 08646/PHCS/08 financiado por el
Programa de Generación de Conocimiento Científico de Excelencia de la Fundación Séneca ACTRM en el marco del II PCTRM 2007-10, y del proyecto ECO2008-06395-C05-04, del Plan
Nacional de I+D (cofinanciado por FEDER).
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
This article presents the first estimates of the Value os Statistical Life (VSL) and the
mortality cost of smoking in Spain, using a hedonic wages model based on the trade-off
between wage and risk, with data of the Spanish labour market. This value accounts for 3.78
million Euros for smokers (in 2000 Euros). Using this value, in conjunction with the increase in
the mortality risk over the life cycle due to smoking, as well as information on the number of
packs smoked , the private mortality cost of smoking is 78 Euros per pack for men and 54 per
pack for women (based on a 3% discount rate). These results are an important reference in an
benefit-cost analysis for those public policies aiming to reduce the mortality risk for smokers.
.
Palabras claves: Tabaquismo; coste de mortalidad; Valor Estadístico de la Vida; modelo de
salarios hedónicos.
Keywords: tobacco; mortality cost; Value of Statistical, Life; Hedonic wages model.
Clasificación JEL (Journal Economic Literature): I12, I18, J17, J28
Área temática: Aspectos cuantitativos del fenómeno económico.
1. INTRODUCCIÓN
Uno de los factores que influyen en la reducción de la esperanza de vida de las
personas es el consumo de tabaco. El riesgo asociado al tabaquismo es conocido por la
mayoría de los fumadores, que incluso sobreestiman la pérdida de esperanza de vida
asociada al tabaquismo. Existen estudios que así lo demuestran, como el de Antoñanzas
et al. (2000) para el caso español, y el de Viscusi y Hakes (2008) para Estados Unidos.
Además de los efectos perjudiciales para la salud, desde el punto de vista
económico fumar conlleva importantes costes externos. En primer lugar el humo
ambiental genera perjuicios para los fumadores pasivos, incluidos los costes quasiexternos (costes soportados por miembros de la familia del fumador). En segundo lugar,
las externalidades financieras o fiscales que se originan en sociedades con sistemas
sanitarios y de seguridad social que no ajustan la prima por el mayor riesgo asociado al
consumo de tabaco. En tercer lugar, los daños materiales y humanos causados por
incendios, costes de limpieza de espacios públicos, etc. La cuantificación de dichos
costes para el caso español ha chocado con la no disponibilidad de datos con suficiente
información sobre la trayectoria vital de fumadores y no fumadores, como se pone de
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
manifiesto en López Nicolás (2004). Con datos de mayor potencial y para el caso de
Estados Unidos, Sloan et al. (2004) realizan uno de los estudios más rigurosos hasta la
fecha. En dicho estudio se calcula, para la población estadounidense, a partir de
microdatos individuales de encuestas con registros médicos y de la seguridad social, una
exhaustiva gama de costes, además del flujo de impuestos sobre el tabaco. Ello permite
estimar el efecto causal del consumo de tabaco sobre resultados en salud y resultados
relacionados con el mercado laboral y la utilización de servicios sanitarios (tabla 1).
Tabla 1. Costes/beneficios externos generados por un fumador
Costes/beneficios externos del consumo de tabaco ($ de 2000)
Bajas laborales
Costes médicos
Pagos netos a SS y planes de pensiones
Impuestos sobre la renta
Pagos netos a planes de seguro de vida
Pérdidas de productividad
Total costes externos
3277
2064
-9048
4440
7702
1007
9442
Impuestos sobre los cigarrillos
-3241
Total costes externos netos
6201
Fuente: Adaptada de Sloan et al. (2004)
La estimación de los costes externos asociados al consumo de cigarrillos no está,
sin embargo, exenta de discusión. Algunos autores encuentran incluso que los
fumadores generan un beneficio externo neto para lo sociedad, cercano a los 0.32
dólares por paquete de cigarrillos consumido (Viscusi, 2002). Pero en este mismo
artículo se hace hincapié en el hecho de que, si se tiene en cuenta el coste privado de la
mortalidad asociada al tabaquismo, dichos beneficios externos serían compensados con
creces por el coste privado incurrido por los propios fumadores.
El Valor Estadístico de la Vida (VEV) puede entenderse como la cantidad que
estaría dispuesta a pagar la población para conseguir una reducción del riesgo mortal.
En la literatura reciente se ha utilizado el VEV para estimar el coste de la mortalidad
asociada al tabaquismo en Estados Unidos. Así, Sloan et al. (2004), Cutler (2002) y
Gruber y Köszegi (2001) encuentran valores de 20, 22 y 30$ por paquete de cigarrillos
respectivamente. La metodología en estos trabajos supone que la pérdida de la vida
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debida al tabaquismo ocurre al final de la trayectoria vital del fumador, y que el valor de
esta pérdida se puede estimar en unos 100.000 dólares anuales, basándose en el Valor
Medio Anual de la Vida Estadística (VAEV) estimado en Viscusi (1993). Por su parte
Viscusi y Hersch (2008), se diferencian en varios aspectos de los anteriores artículos.
En primer lugar, estiman el VEV por estatus de fumador, edad y sexo en lugar de
utilizar un VAEV de 100.000$. En segundo lugar, el valor actual del coste de
mortalidad asociado al tabaquismo es el valor presente del incremento en la
probabilidad de muerte a edades diferentes para los fumadores en relación a los no
fumadores que poseen las mismas características que los fumadores (es decir, se toma
como referencia al “non-smoking smoker”), multiplicado por el correspondiente VEV.
En tercer lugar, para obtener un coste por paquete, estiman el número de paquetes
fumado. Finalmente, calculan todos esos valores diferenciando por sexo, para lo cual
tienen en cuenta las diferencias por sexo, tasas de mortalidad, VEV y comportamiento
respecto al consumo de tabaco.
En el caso español, dos trabajos han utilizado anteriormente la metodología de
los salarios hedónicos para estimar el VEV. Albert y Malo (1995) obtienen un VEV
ligeramente superior a los 360 millones de pesetas para el año 1991, mientras que Riera
et al. (2007) estiman un VEV para el año 2000 que varía entre los 2.04 y los 2.69
millones de euros en función del índice de riesgo mortal utilizado.
El objetivo del presente trabajo es obtener estimaciones del VEV para el caso
español diferenciando por estatus de fumador y, a partir de dichas estimaciones, estimar
el coste privado de mortalidad asociado al tabaquismo en España. Hasta donde
conocemos, ningún estudio anterior se basa en el intercambio entre salario y riesgo para
la estimación del coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en el caso español.
Utilizamos el método de los salarios hedónicos con datos del mercado laboral
español. Para el total de la muestra analizada, el VEV obtenido es de 2.93 millones de
euros. En contraste con Viscusi y Hersch (2008), encontramos que el VEV varía
sustancialmente por estatus de fumador, siendo de 3.80 millones de euros para los
fumadores y de 2.16 para los no fumadores. Utilizando dichos resultados se estima el
coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco. Los resultados obtenidos indican
que, utilizando una tasa de descuento del 3%, el coste esperado de la mortalidad por
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
paquete de cigarrillos es de 78.9 euros para los hombres y de 54.7 euros para las
mujeres
El artículo se estructura de la siguiente forma: en la sección 2 presentamos el
modelo de salarios hedónicos y cómo se deduce, a partir del coeficiente estimado para
el índice de riesgo mortal, el cálculo del VEV. En la sección 3 se describen los datos
que usamos en las estimaciones y el cálculo de los índices de riesgo. En la sección 4
presentamos los resultados obtenidos en las estimaciones para el conjunto de la muestra
en primer lugar, y por estatus de fumador. Posteriormente estimamos el coste de
mortalidad basado en las estimaciones del VEV. Finalmente, en la sección 5
presentamos las conclusiones y las posibles implicaciones de estas valoraciones sobre
las políticas de control del tabaquismo.
2. COSTE DE MORTALIDAD Y VEV
2.1. El coste de mortalidad
El coste c de la mortalidad asociado al tabaquismo se puede calcular como el
número esperado de años de vida perdidos debido al hecho de fumar, multiplicado por
el valor económico de esos años:
( xst − xnt )v(t )
(1 + r )t −t0
t =t0
100
c=∑
(1)
donde t0 es la edad a la que la persona se convirtió en fumador habitual, xst es la
probabilidad de que este fumador muera a la edad t , xnt es la probabilidad de que un
no fumador con sus mismas características hubiera muerto a la edad t , v(t ) es el valor
de la muerte a la edad t , y r es la tasa de descuento. El coste de mortalidad por paquete
de cigarrillos se obtiene al dividir c por el valor descontado del número de paquetes
fumado ( d ), teniendo en cuenta el patrón del ciclo vital del fumador.
Siguiendo a Viscusi y Hersch (2008), tomamos como referencia t0 = 24 años. A
esa edad, la experimentación con el consumo de cigarrillos se supone finalizada, y se
supone que los fumadores han adquirido el hábito de fumar normalmente. Este supuesto
es el que se utiliza en Sloan et al. (2004), donde la esperanza de vida está basada en el
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supuesto del hábito continuado de fumar excluyendo a aquéllos que lo han dejado, ya
que las estimaciones científicas del riesgo mortal asociado al tabaquismo a lo largo del
ciclo vital son mucho más sólidas para fumadores que han adquirido el hábito que para
aquéllos que podrían dejarlo a una edad determinada.
Para calcular el incremento en el riesgo mortal asociado al tabaco, xst − xnt ,
usamos como punto de referencia al “non-smoking smoker”. Este enfoque utiliza como
base el perfil de riesgo de un no fumador con el mismo perfil demográfico y de riesgo
de un fumador, lo que refleja correctamente el incremento en el riesgo mortal que será
experimentado por un fumador debido exclusivamente al hábito de fumar.
Siguiendo el enfoque económico estándar, la medida ideal del parámetro que
recoge el valor asociado a la muerte, v(t ) , es el VEV a la edad de t . Para fumadores de
65 años o más, no se puede contar con un VEV basado en los intercambios del mercado
laboral, por lo que aproximamos ese valor mediante el VAEV (Valor Medio Anual de la
Vida Estadística) para los trabajadores con edad comprendida entre los 55 y los 64 años.
Si las personas vivieran infinitos años y tuvieran un valor constante de la vida, la
relación entre el VEV y el VAEV sería VEV =
VAEV
r
. Teniendo en cuenta ahora el
valor finito de la vida humana, y llamando L a la esperanza de vida restante a una edad
determinada, la equivalencia entre ambas magnitudes vendría dada por:
VEV =
VAEV
1 VAEV
−
r
(1 + r ) L r
(2)
De donde, despejando VAEV en la expresión (2), se tiene:
VAEV =
r (1 + r ) L
(1 + r ) L − 1
VEV
(3)
La expresión (3) es por tanto la que utilizamos para aproximar el VEV de la población
fumadora de 65 o más años a partir del VEV del segmento de edad anterior.
2.2. El modelo de salarios hedónicos
Conforme a la mayor parte de las aplicaciones empíricas en la literatura, utilizamos
una forma funcional semilogarítmica para la especificación de la ecuación de salarios
hedónicos:
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ln( wi ) = α + X i' β x + β m Rm + β nm Rnm + ε i
(4)
donde wi es el salario del individuo i , α es el término constante, X i es un vector de
características personales y variables de control del trabajo asociadas a cada individuo,
β x es el vector de parámetros de las variables incluidas en X i , Rm y Rnm son los
índices de riesgo mortal y no mortal incorporados al modelo, con coeficientes
βm y
β nm respectivamente, y ε i es el término de error aleatorio.
Dicha forma funcional suele ofrecer resultados en las estimaciones casi idénticos a la
forma funcional más flexible de la transformación de Cox-Box, donde en lugar del
wiδ − 1
logaritmo del salario, la variable dependiente es
, que equivale a la forma
δ
funcional semilogarítmica cuando δ tiende a 0. Viscusi y Aldy (2003) muestran que en
la mayoría de trabajos que tratan de estimar δ , este parámetro suele tomar valores entre
0.2 y 0.3, es decir, valores más cercanos a cero que a 1, caso éste último en el que
debería adoptarse una forma funcional lineal en la variable dependiente.
2.3. El Valor Estadístico de la Vida
La base teórica sobre la que se asienta el modelo de salarios hedónicos es la
teoría de las diferencias igualadoras, que se remonta a Adam Smith (1776) en La
Riqueza de las Naciones: “Los salarios de los trabajadores varían en función de la
sencillez o dificultad, la limpieza o la suciedad, la honorabilidad o bajeza del empleo”
(citado en Viscusi y Aldy (2003), pág. 7). Dicha teoría nos lleva a la conclusión de que
un empleo para el que la probabilidad de sufrir un accidente mortal es mayor debe llevar
asociado una mayor remuneración. De esta manera, los individuos toman decisiones que
implican de manera implícita una relación de intercambio entre riesgo y salario. Usando
la evidencia empírica sobre esta relación, se ha desarrollado la estimación del VEV, que
puede ser interpretado como el intercambio riesgo mortal-salario revelado por la
decisión de los trabajadores acerca de qué cantidad marginal de su salario se requeriría
para hacerles aceptar un incremento marginal en el riesgo mortal asociado a su trabajo.
De la misma forma, se podría entender como la cantidad marginal sobre su salario que
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estarían dispuestos a pagar o dejar de percibir por una reducción marginal en el riesgo
de accidente mortal en el trabajo. En el primer caso estaríamos hablando de disposición
marginal a aceptar, y en el segundo de disposición marginal a pagar. Ambas
interpretaciones son equivalentes cuando los cambios en salarios y probabilidades de
riesgo mortal son marginales.
De esta forma y a partir de la ecuación estimada podemos plantear la estimación del
VEV del siguiente modo. Teniendo en cuenta que los índices de riesgo los calculamos
en tantos por mil, el VEV medio para el conjunto de la muestra sería:
VEV =
∂wi
·1000
∂Rm
(5)
Ahora bien, si derivamos en la ecuación del modelo con respecto al índice de riesgo, se
tiene que
∂ ln( wi )
= βm
∂Rm
, es decir,
1 ∂wi
·
= βm ,
wi ∂Rm
o equivalentemente,
∂wi
= wi · β m , de donde podemos concluir que:
∂Rm
ˆ = w · βˆ ·1000
VEV
m
(6)
En nuestro estudio calculamos este valor para el conjunto de la muestra en primer lugar,
y para fumadores y no fumadores posteriormente. Una vez obtenido el VEV,
obtendremos el coste privado por paquete de cigarrillos consumido para los fumadores.
3. DESCRIPCIÓN DE DATOS E ÍNDICES DE RIESGO
3.1. Los datos
La base de datos con la que trabajamos se ha construido a partir de la
información que proporciona el Panel de Hogares de la Unión Europea (PHOGUE)
(elaborada en España por el INE) y la Estadística de Accidentes de Trabajo (EAT) del
Ministerio de Trabajo e Inmigración para el año 2000. La utilización conjunta de ambas
estadísticas permite la elaboración de indicadores de riesgo laboral por rama de
actividad y ocupación.
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El PHOGUE dispone de varias oleadas de datos sobre los hogares españoles
desde los años 1994 a 2001, periodo durante el cual la muestra ha ido perdiendo
representantes con el paso del tiempo al tratarse de una muestra fija, pasando de 7206
hogares en 1994 a 4996 en 2001 (Fuenmayor y Granell, 2007). Sin embargo en el año
2000 se llevó a cabo una ampliación de la muestra (15614 hogares) que permite realizar
estudios transversales con mayor precisión. Además esta muestra ampliada tiene la
ventaja de disponer de datos representativos de las Comunidades Autónomas. Es por
este motivo que trabajamos con los datos del año 2000, si bien nos planteamos ampliar
nuestro estudio incluyendo posteriormente datos del resto de oleadas.
Los datos de la variable dependiente, el logaritmo neperiano del salario anual
neto, se obtienen del PHOGUE a partir del salario mensual neto (considerando 14 pagas
anuales). En este sentido, se han seleccionado aquellos trabajadores asalariados que
declaran un nivel de ingresos percibido por un trabajo realizado con una dedicación
semanal superior a las 15 horas. El PHOGUE también suministra información sobre las
variables demográficas y variables relacionadas con el puesto de trabajo que pueden ser
determinantes del salario. Se trata de variables que definen las características personales
del individuo de tipo demográfico, situación familiar, formación, vida laboral y
experiencia, situación geográfica y estado de salud. En relación al puesto de trabajo, se
han considerado variables que recogen la ocupación desempeñada, el tamaño de la
empresa, el nivel de responsabilidad asumido por el trabajador, la situación laboral y el
tipo de jornada, el grado de satisfacción y la existencia de compensaciones no
monetarias del salario, tales como las aportaciones de la empresa en concepto de
conservación de la salud y/o mejora de la formación. La tabla 2 recoge una descripción
de las variables explicativas.
La información sobre el consumo de tabaco ha sido extraída también del
PHOGUE, que proporciona información acerca de si el individuo encuestado es
fumador y, en caso afirmativo, el número de cigarrillos consumidos al día.
Tabla 2. Tabla descriptiva de las variables incluidas en la ecuación de salarios
Salario anual neto
Log(salario)
Media
SD
Min
Max
N
2,395,985 1324482 203,000 22,900,000 11909
14.565
0.500
12.221
16.945
11909
VARIABLES EXPLICATIVAS
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
11909
Sexo
*Hombre
Mujer
0.621
0.380
0.485
0.485
16-24
25-34
*35-44
45-54
55-64
65 o más
0.136
0.308
0.276
0.196
0.081
0.003
0.343
0.462
0.447
0.397
0.273
0.055
Casado
Soltero
*Separado, divorciado o viudo
Vive en pareja
*Sí
No
Comunidad Autónoma
*Galicia
Asturias
Cantabria
País Vasco
Navarra
La Rioja
Aragón
Madrid
Castilla León
Castilla La Mancha
Extremadura
Cataluña
Com. Valenciana
Baleares
Andalucía
Murcia
Canarias
Trayectoria migratoria
*Reside en la misma región
donde nació
Reside en diferente región
Extranjero que reside en
España
Nivel de estudios
*Primarios o analf.
Medios
Superiores
Idioma extranjero
*Sí
No
Nº miembros en el hogar
1
2
0.585
0.362
0.053
0.493
0.481
0.224
0.623
0.377
0.485
0.485
11909
Grupos edad
11908
Estado civil
11908
11909
0.067
0.033
0.038
0.050
0.037
0.028
0.048
0.089
0.057
0.050
0.039
0.123
0.074
0.029
0.114
0.052
0.070
0.250
0.179
0.191
0.218
0.189
0.165
0.214
0.285
0.232
0.219
0.194
0.329
0.262
0.167
0.318
0.223
0.255
11863
0.786
0.189
0.409
0.392
0.025
0.155
0.184
0.600
0.217
0.387
0.490
0.412
0.129
0.871
0.335
0.335
0.038
0.156
0.192
0.363
11897
11909
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
*3 ó 4
5ó6
7 o más
Personas a cargo
Sí
*No
Padece alguna enfermedad
*Sí
No
0.592
0.193
0.021
0.491
0.395
0.143
0.227
0.773
0.419
0.419
0.090
0.910
0.287
0.287
94.900
82.744
0.324
0.676
0.468
0.468
0.018
0.135
0.129
0.105
0.123
0.335
0.306
0.329
0.154
0.012
0.361
0.108
0.194
0.107
0.159
0.395
0.309
0.365
*Privado
Público
0.777
0.223
0.416
0.416
Tamaño de la empresa
Ningún empleado
*De 1 a 4 empleados
5-19
20-49
50-99
100-499
500 o más
0.000
0.170
0.275
0.173
0.108
0.149
0.124
0.000
0.376
0.447
0.379
0.310
0.356
0.329
Ocupa puesto de responsabilidad
*Sí
0.220
No
0.780
0.415
0.415
Antigüedad con empleador
actual (meses)
Parado durante los 5 años
anteriores
*Sí
No
Ocupación
*Dir. Empresas y Adm. Públicas
Técnicos y profesionales
superiores
Técnicos y profesionales apoyo
Administrativos
Trabajadores servicios
comerciales y personales
Cualificados sector primario
Cualificados industria y
construcc.
Operadores y montadores
No cualificados
11899
11898
1
264
11711
11840
11909
11899
Naturaleza del sector
Tipo de jornada
*Tiempo completo
Tiempo parcial
11857
11814
11891
0.065
0.246
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
11822
Tipo de contrato
*Indefinido
Eventual
Sin contrato
Otro
0.267
0.028
0.025
0.676
0.442
0.164
0.155
0.468
Horas trabajadas por semana
(log)
3.663
0.242
0.420
0.494
0.580
0.494
*Sí
No
Compensaciones formación
*Sí
No
0.375
0.625
0.484
0.484
0.278
0.722
0.448
0.448
Índice de riesgo mortal
Índice de riesgo no mortal
0.115
81.443
0.125
93.549
0.462
0.538
0.499
0.499
0.000
4.554
11909
11838
Satisfecho con su trabajo
Sí
*No, optaría a un puesto de
mayor cualificación
11892
Compensaciones salud
11892
0.000
0.363
1.991
2144.803
11909
11909
11568
Estatus de fumador
Fumador
*No fumador
* Grupo de referencia.
Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del PHOGUE y la EAT año 2000.
3.2. Índices de riesgo
El enfoque habitual en la literatura consiste en utilización de medidas específicas
de riesgo bien por ocupaciones sin tener en cuenta la variación del riesgo por ramas de
actividad, como Albert y Malo (1995), para el caso español, o bien por rama de
actividad, dejando a un lado la variación del riesgo por ocupación, como Viscusi y Aldy
(2003) para Estados Unidos, quienes no obstante recomiendan la construcción de
índices de riesgo por ocupación y actividad conjuntamente. Riera et al. (2007) son los
primeros en introducir índices de riesgo calculados para 18 ocupaciones y 18 ramas de
actividad conjuntamente en España. En este trabajo utilizamos también índices de
riesgo por ocupación y ramas de actividad, si bien realizamos una desagregación menor
en las ocupaciones (solamente 9) con la finalidad de poder hacer desagregaciones en
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
otros ámbitos como sexo, edad o estatus de fumador, como especificamos a
continuación.
Para calcular los índices de riesgo mortal (y respectivamente los índices de
riesgo no mortal), la EAT suministra el número de accidentes mortales y no mortales en
accidente de trabajo utilizando la clasificación CNO-94 (dos dígitos) para las
ocupaciones y la clasificación CNAE-93 para ramas de actividad. Aunque se puede
desagregar hasta en 18 ocupaciones y 18 actividades, y por tanto, obtener una matriz de
indicadores de riesgo de 18 × 18=324 celdas (Riera et al., 2007), en nuestro estudio
hemos restringido el número de ocupaciones a nueve debido a que uno de los objetivos
que nos planteamos es construir para futuras estimaciones un indicador más completo
que se pueda desagregar por género y tramos de edad además de ocupaciones (tal y
como se hace en Viscusi y Hersch, 2008), además de ramas de actividad. Teniendo en
cuenta este objetivo y que en el artículo de Riera et al. (2007) hay 108 celdas vacías
(debido a la ausencia de accidentes mortales para esos puestos y ramas de actividad),
optamos por trabajar con una desagregación menos exhaustiva.
Así pues, el índice de riesgo es, para cada celda de ocupación y actividad, el
número de muertes en esa ocupación y rama de actividad, dividido entre el número de
trabajadores existentes en esa ocupación y rama de actividad en España, obtenido a
través de los correspondientes factores de expansión que proporciona el PHOGUE.
Análogamente se calculan los índices de riesgo no mortal utilizando los mismos
denominadores y en el numerador el número de accidentes de trabajo no mortales.
Dejamos para el futuro la elaboración de un indicador de riesgo medio para un periodo
que permita eliminar, si en caso de existir, las cifras anormalmente bajas o altas que se
puedan dar en un año determinado. Los valores del índice de riesgo mortal para 9
ocupaciones y 18 ramas de actividad pueden ser consultados en la tabla 6 (Anexos).
4. RESULTADOS
4.1. Estimaciones de los VEV
La muestra escogida para la estimación del modelo de salarios hedónicos está
formada por 11429 observaciones de las 35550 con las que cuenta la muestra de adultos
ampliada del PHOGUE para el año 2000. Del total de observaciones de trabajadores
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
asalariados que trabajan más de 15 horas semanales y declaran sus ingresos, se ha
eliminado una observación debido al valor atípicamente alto que presentaba el índice de
riesgo mortal asociado a esa ocupación (cualificados del sector primario) y actividad
(industria de la madera y el corcho (excepto muebles); papel, edición y artes gráficas) y
que generaba variaciones del valor estimado de los parámetros de hasta el 30% en
algunos casos. El valor tan alto del índice de riesgo puede estar aportando información
equívoca puesto que no se debe al elevado número de accidentes mortales, sino a una
representación muy reducida de trabajadores en esa celda (con lo cual se obtiene un
denominador atípicamente pequeño).
La tabla 3 recoge los principales resultados de la estimación por Mínimos
Cuadrados Ordinarios (MCO) con estimación robusta de la matriz de varianzas y
covarianzas, para el total de la muestra, la cual nos permite medir la relación entre
riesgo de muerte y salarios. La estimación MCO no tiene en cuenta la posible existencia
de sesgo de selección al incluir en la muestra únicamente individuos que están
trabajando; en caso de existir dicho sesgo, éste puede ser corregido mediante la
estimación de un modelo de selección no aleatoria (Heckman, 1979). Si bien aún no
disponemos de resultados definitivos en este aspecto, estimaciones preliminares con la
especificación de la ecuación de salarios empleada en este estudio avalan la hipótesis de
no existencia de sesgo de selección. Adicionalmente, no existe una gran diferencia entre
el coeficiente estimado para el riesgo utilizando un método u otro.
En concordancia con estudios anteriores (Albert y Malo, 1995; Riera et al.,
2007) obtenemos que el coeficiente del índice de riesgo mortal es significativo mientras
que el del riesgo no mortal no lo es. No obstante es necesario incluir en la ecuación
también el índice de riesgo no mortal con la finalidad de que el índice de riesgo mortal
no recoja el posible efecto sobre los salarios del resto de accidentes no mortales (Albert
y Malo, 1995).
Tabla 3. Resultados de la estimación
Variable
Coef.
Edad
Sexo (mujer)
16-24
25-34
45-54
55-64
65 o más
-0.178***
-0.106***
-0.036***
0.049***
0.011
0.007
SE
p-value
0.007
0.011
0.008
0.008
0.012
0.062
0.000
0.000
0.000
0.000
0.384
0.921
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Comunidad Autónoma de residencia
Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
Estudios medios
Estudios superiores
Idioma
Asturias
Cantabria
País Vasco
Navarra
La Rioja
Aragón
Madrid
Castilla León
C. La Mancha
Extremadura
Cataluña
C. Valenciana
Baleares
Andalucía
Murcia
Canarias
Tamaño de
la empresa
Ocupación
Nº
miembros
hogar
Reside en la misma reg.
donde nació
Extranjero que reside en
España
No padece enfermedad
No vive en pareja
1
2
5ó6
7 o más
Tener personas a cargo
Antigüedad
No estar parado dur. 5
años anteriores
Técnicos y profesionales
superiores
Técnicos y profesionales
apoyo
Administrativos
Trabajadores servicios
comerciales y personales
Cualificados sector
primario
Cualificados industria y
construcc.
Operadores y montadores
No cualificados
Sector público
5-19
20-49
50-99
100-499
0.084***
0.197***
-0.049***
0.077***
-0.036**
0.189***
0.166***
0.046**
0.065***
0.087***
0.044***
0.055***
-0.057***
0.152***
0.044
0.126***
0.047***
0.022
0.028*
0.008
0.014
0.010
0.019
0.017
0.016
0.016
0.018
0.016
0.014
0.016
0.015
0.018
0.013
0.014
0.018
0.013
0.016
0.014
0.000
0.000
0.000
0.000
0.031
0.000
0.000
0.012
0.000
0.000
0.005
0.000
0.001
0.000
0.002
0.000
0.000
0.172
0.059
0.046***
0.007
0.000
-0.017
0.053***
-0.094***
0.07***
0.004
-0.002
0.001
0.009
0.001***
0.021
0.010
0.007
0.016
0.008
0.007
0.018
0.007
0.000
0.428
0.000
0.000
0.000
0.656
0.824
0.972
0.221
0.000
0.021***
0.007
0.002
-0.176***
0.030
0.000
-0.363***
-0.441***
0.029
0.029
0.000
0.000
-0.533***
0.030
0.000
-0.62***
0.040
0.000
-0.497***
-0.511***
-0.611***
0.043***
0.08***
0.124***
0.136***
0.183***
0.030
0.030
0.031
0.008
0.009
0.010
0.011
0.011
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
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Tipo de
contrato
Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
500 o más
No ocupar puesto de
responsabilidad
Contrato tpo. Parcial
Eventual
Sin contrato
Otro
Horas semana (log)
Satisfecho con su trabajo
Compens. no salariales
salud
Compens. no salariales
formación
Índice de riesgo mortal
Índice de riesgo no mortal
Constante
0.2***
0.011
0.000
-0.115***
-0.337***
-0.07***
0.007
0.022
0.007
0.000
0.000
0.000
-0.263***
-0.08***
0.31***
0.029***
0.024
0.022
0.025
0.006
0.000
0.000
0.000
0.000
-0.029***
0.006
0.000
-0.049***
0.2015***
-0.001
13.785
0.007
0.042
0.000
0.105
0.000
0.000
0.510
0.000
N = 11428
*** p<0.01 Significativo al 99%, ** p<0.05 Significativo al 95%, * p<0.1 Significativo al 90%
El valor estimado para el efecto del riesgo mortal sobre el salario es βˆm =
0.2015, con lo que aplicando (8) se obtiene un VEV de 2.93 millones de euros (Tabla
4). Albert y Malo (1995) obtienen un VEV de alrededor de 360 millones de pesetas de
1995, lo que equivale a 3.00 millones de euros de 2000 si actualizamos dicho valor con
el IPC, por lo que ambas cifras son bastante similares. Aunque nuestro trabajo utiliza las
mismas fuentes existen algunas pequeñas diferencias en el criterio de selección con
respecto al usado por Riera et al. (2007), lo cual hace que el número de observaciones
final difiere en unas 208. Estos autores obtienen, para el año 2000 una estimación del
coeficiente del índice de riesgo ligeramente inferior, de 0.16, y por tanto también un
VEV ligeramente inferior, de 2.04 millones de euros. Las diferencias en los resultados
pueden deberse a que algunas de las variables explicativas en la matriz de características
personales difieren, así como los índices de riesgo construidos, por los motivos
expuestos en la sección anterior.
Por otro lado, en caso de existir sesgo de selección, se aplicaría una estimación
por el método de Heckman para corregir dicho sesgo. Riera et al. (2007) lo aplican,
obteniendo un valor de la inversa del Ratio de Mills ( λ ) no significativo, lo cual está
indicando que no existe sesgo. No obstante, según indican Cameron y Trivedi (2005), se
debería incluir en la ecuación utilizada para corregir el sesgo de selección, al menos una
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
variable que no se incluya en la ecuación de salarios, o de lo contrario podría ocurrir
que el modelo no estuviera bien identificado (Albert y Malo, 1995).
Tabla 4. VEV para el caso general y por estatus de fumador
Salarios medios (*)
Coef. IRMortal
VEV (millones €)
General
Fum
No Fum
2414192
2327533
2449459
βˆm =0.2015 βˆms =0.2708 βˆmns =0.1467
2.93
3.80
2.16
(*) Pesetas año 2000
Partiendo del modelo de base, introducimos posteriormente en la ecuación de
salarios una variable cualitativa que representa el hecho de ser o no fumador,
interactuando con el índice de riesgo. Los resultados en este caso arrojan un coeficiente
estimado del índice de riesgo para los fumadores de βˆms =0.2708, frente al de los no
fumadores de βˆmns =0.1467 (tabla 4). Resultados similares obtienen Viscusi y Hersch
(2008) para el caso estadounidense, aunque las diferencias entre fumadores y no
fumadores en su caso no son tan elevadas. Los coeficientes obtenidos nos llevan a VEV
para fumadores y no fumadores de 3.80 y 2.16 millones de euros respectivamente,
diferencias que no son habituales en la literatura anterior. Sin duda el hecho de que
entre los no fumadores de la muestra con la que trabajamos haya una mayoría de
mujeres, que tienen menores salarios y probablemente menores coeficientes sobre el
riesgo de índice mortal (así es en las pruebas que hemos realizado, aunque los
coeficientes no resultan significativos), contribuye a explicar esta diferencia en el VEV
de los fumadores a la baja.
4.2. Estimaciones del coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco
Como se vio en la sección 2, el cálculo del coste descontado de la mortalidad
asociado al hábito de fumar se basa en tres componentes (véase expresión (1)): el
incremento en la probabilidad de morir a lo largo del ciclo vital, el valor del período de
vida perdido, y el número de paquetes de cigarrillos fumado. El valor del coste de la
muerte producida en un año t cualquiera se basa en la pérdida económica que se
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
produce en ese año, descontada hasta la edad de referencia de 24 años. Para fumadores
de 65 años o más, no se puede contar con un VEV basado en los intercambios del
mercado laboral. Para este caso Viscusi y Hersch (2008) aproximan ese valor mediante
el VAEV para los trabajadores con edad comprendida entre los 55 y los 64 años, lo que
denotamos por VAEV(60). Partiendo de la expresión (1) y utilizando el subíndice s
para los fumadores y n para los no fumadores, se calcula entonces el coste de
mortalidad basado en el Valor Estadístico de la Vida , c(VEV ) , como:
c(VEV ) =
64
100
( xst − xnt )VEVst
+
t − 24
(1
r
)
+
t = 24
t = 65
∑
∑
( xst − xnt )VAEVs (60)
(1 + r )
100
∑ (1st+ 'r )t 'st−t
(y
/y )
t '= t
t − 24
(10)
donde xnt es la probabilidad de que un no fumador de 24 años muera a la edad
t , xst es la probabilidad de que un fumador de 24 años con las mismas características
muera a la edad t , y el cociente yst ' / yst es la probabilidad relativa de supervivencia a
la edad de t ' para un fumador que ha vivido hasta la edad de t . Todas estas
probabilidades pueden encontrarse en Sloan et al. (2004). La diferencia de (10) con (1)
100
es el término VAEVs (60)
∑ (1st+ 'r )t 'st−t
(y
/y )
, que es el valor presente descontado del flujo de
t '=t
VAEV perdido debido a la mortalidad prematura a la edad t . En este trabajo, al no
disponer de una estimación definitiva de los VEV por tramos de edad, utilizamos
provisionalmente un VEV constante para el cálculo del coste de mortalidad.
Considerando una tasa de descuento r = 0.03 , se obtiene finalmente que el coste de
mortalidad asociado al consumo de tabaco es de 694108€ para los hombres y 360954€
para las mujeres (tabla 5).
Para estimar el valor actual descontado del número de paquetes de cigarrillos
fumado, d , utilizamos la información contenida en el PHOGUE acerca del número de
cigarrillos que consumen al día los individuos de la muestra. A partir de esta cuestión
(dejando de lado a los fumadores de pipa y cigarros), calculamos el número medio de
paquetes de cigarrillos fumados por edad y sexo ( zst ). De esta forma se tiene que:
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18
Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
d=
100
∑ (1 + str )tst− 24
y z
(9)
t = 24
Finalmente, el coste de mortalidad por paquete de cigarrillos es c / d . Los
valores estimados para esta cantidad aparecen en la tabla 5.
Tabla 5. Costes de mortalidad
Hombre
Mujer
Coste mortalidad (€)
c
694108
360954
Nº paquetes fumados
a la edad 24
d
8794.7
6604.4
Coste mortalidad por
paquete (€)
c/d
78.9
54.7
En euros del año 2000, los valores obtenidos son de 78.9€ para los hombres y de
54.7€ euros para las mujeres. Estos valores en euros de 2006 serían de 96 y 65 euros
respectivamente, valores que están por debajo de los calculados por Viscusi y Hersch
(2008) de 222$ para hombres y 94$ para mujeres para ese mismo año, algo que puede
considerarse normal teniendo en cuenta los mayores niveles salariales en Estados
Unidos. Las diferencias por género se deben principalmente al mayor impacto de los
riesgos de mortalidad asociados al tabaquismo en los hombres.
A pesar de que los costes privados por paquete de cigarrillo consumido son
elevados, hemos de tomar estos valores con una cierta cautela. La metodología utilizada
es válida para cambios marginales en el riesgo. Pero el hábito de fumar introduce
riesgos mucho mayores en la vida de los fumadores, por lo que dicho coste podría estar
sobreestimando el verdadero valor que el fumador estaría dispuesto a pagar por una
reducción marginal en el riesgo.
5. CONCLUSIONES E IMPLICACIONES PARA LAS POLÍTICAS
DE CONTROL DEL TABAQUISMO
Este trabajo proporciona la primera estimación del VEV por estatus de fumador
y del coste privado de mortalidad asociado al tabaquismo en España. Los VEV por
estatus de fumador son muy superiores para fumadores frente a los no fumadores,
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Cobacho, M.B., López Nicolás, A. y Ramos, J.M.
diferencia que se debe a una mayor proporción de mujeres entre los no fumadores, que
ganan salarios inferiores a los de los hombres e implican por tanto menores VEV. Con
una tasa de descuento del 3%, el coste de mortalidad por paquete de cigarrillos
consumido es de 78.9€ para los hombres y de 54.7€ para las mujeres en euros del año
2000, valores que sobrepasan con creces el precio de un paquete de cigarrillos.
Entre las futuras líneas de investigación que nos planteamos a corto plazo y que
podrían proporcionar resultados interesantes se encuentran aquéllas que intenten obtener
indicadores de riesgo más refinados utilizando todas las oleadas de datos disponibles en
el PHOGUE o incluso otras bases de datos (como la MCVL - Muestra Continua de
Vidas Laborales), así como analizar la existencia de sesgo de selección en la estimación
realizada y completar el análisis del VEV por tramos de edad para poder introducirlo en
el cálculo del coste de mortalidad.
Sin menoscabo de las mejoras que puedan resultar de los futuros refinamientos
metodológicos, las cifras para el caso español refrendan la tónica de estudios para otros
países, encontrando que el componente por mortalidad prematura- con respecto a un no
fumador de características comparables- de los costes privados del tabaquismo supera
ampliamente el precio de venta al público. Desde la visión económica ortodoxa del
consumo de tabaco (formalizada en la Teoría de la Adicción Racional de Becker y
Murphy, 1988), la conclusión a inferir sería que el valor de consumir un paquete de
tabaco tiene como cota inferior dichas cifras. Es decir, al consumir cigarrillos, los
fumadores revelan que su valoración de un paquete de tabaco supera el coste privado.
Sin embargo, cualquier desviación del paradigma de la adicción racional sugeriría la
existencia de sustanciales internalidades, es decir, daños sobre el propio consumidor no
recogidos en el coste de los cigarrillos, en el consumo de tabaco. La literatura reciente
sobre consumo de tabaco aporta visiones menos rígidas que las subyacentes en la teoría
de la adicción racional, incorporando la existencia de problemas de auto control –que
derivan en preferencias temporalmente inconsistentes- que justificarían la aplicación de
impuestos para corregir dichas internalidades. En referencia a lo último, Gruber y
Köszegy (2001, 2004) han desarrollado con detalle las implicaciones normativas de este
tipo de fallo en la soberanía del consumidor para la fiscalidad del tabaco y, en esencia
sus resultados implican que i) el nivel impositivo óptimo sobre los cigarrillos está muy
por encima de las tasas actuales en los EEUU, y ii) debido a que los individuos de
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
menor renta son más sensibles a cambios en los precios, los impuestos sobre el tabaco
pueden ser progresivos.
Hay otras formas más severas de desviación del paradigma de la adicción
racional. Por ejemplo, las preferencias pueden cambiar a lo largo del ciclo vital: durante
la adolescencia la tasa de descuento implícita en las decisiones de consumo podría ser
mucho más alta que la que rige el comportamiento durante la adultez, y la implicación
normativa en estas circunstancias es similar a la causada por la inconsistencia temporal
de las preferencias. O bien la adicción a los cigarrillos podría ser el resultado de
impulsos viscerales desencadenados por ciertos estímulos, como postulan Bernheim y
Rangel (2004). En todas estas circunstancias la estimación del coste privado por
mortalidad prematura es un dato relevante para la formulación de políticas públicas.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Estimaciones del VEV y el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
Anexo
Tabla 6. Índices de riesgo por ocupación y rama de actividad
Dir.
Trabajadores
Técnicos y
Técnicos y
Cualificados Cualificados Operadores
Empresas
servicios
No
profesionales profesionales Administrativos
sector
industria y
y
y Adm.
comerciales
cualificados
superiores
apoyo
primario
construcc. montadores
Públicas
y personales
Agricultura y pesca
Industrias extractivas; producción y distribución
de energía eléctrica, gas y agua
Industrias alimenticias y tabaco
Industria textil, confección y peletería, cuero,
artículos de marroquinería y viajes
Industria de la madera y el corcho (excepto
muebles); papel, edición y artes gráficas
Coquerías, refinamiento de petróleo,
combustibles nucleares; industria química;
plásticos; minerales no metálicos
Metalurgia, fabricación de productos metálicos;
fabricación de maquinaria y equipos
Fabricación de máquinas de oficina, informática,
maquinaria eléctrica
Construcción
Comercio, reparación de vehículos de motor
Hostelería
Transporte y comunicaciones
Intermediación financiera
Actividades inmobiliarias y alquileres; servicios
empresariales
AAPP, defensa, seguridad social obligatoria
Educación
Sanidad y servicios sociales
Otras actividades sociales y servicios prestados a
la comunidad; servicios personales
0.000
0.101
0.075
0.000
1.506
0.145
1.991
0.554
0.167
0.000
0.052
0.000
0.000
0.083
0.154
0.000
0.036
0.000
0.115
0.000
0.000
0.454
0.116
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0.117
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0.116
0.000
0.000
0.110
0.000
0.000
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0.000
0.232
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0.818
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0.115
0.396
0.134
0.110
0.155
0.037
0.000
0.217
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0.406
0.094
0.156
0.072
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0.000
0.000
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0.298
0.000
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0.000
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0.071
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0.000
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0.000
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0.000
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0.036
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0.000
0.000
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0.188
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0.000
0.403
0.130
0.183
0.032
0.079
0.000
0.046
0.047
0.000
0.022
0.060
0.220
1.169
0.029
6.836
Valores en tantos por mil. Las celdas vacías indican que no hay en la muestra observaciones para esas celdas y por tanto los denominadores en el cálculo de los índices de riesgo son 0.
Ocupaciones (CNO-94) por columnas, ramas de actividad (CNAE-93) por filas
XVII Jornadas ASEPUMA – V Encuentro Internacional
Rect@ Vol Actas_17 Issue 1: 111
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