EL GASTO EN BEBIDAS Y LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS HOGARES:
LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DOS PARTES
Autores
Rossini, Gustavo Email
[email protected] Eje Temático
Economía
Palabras Claves
Gasto Hogares; Bebidas alcohólicas y no Alcohólicas, Modelo en dos partes
Resumen
El consumo de bebidas alcohólicas y no alcohólicas por los hogares en Argentina es considerado como uno de los más altos a nivel mundial. Dentro del rubro bebidas, los principales productos comercializados se pueden agrupar en tres grandes categorías: a) gaseosas, aguas y aguas saborizadas, b) vino y c) cerveza. Algunos estudios destacan que el consumo de gaseosas viene disminuyendo en los últimos años, lo mismo que el consumo de vinos, mientras que la cerveza ha tenido una tendencia creciente, mostrando una suba del 10%
durante 2018 comparado con el año anterior. Distintos tipos de datos se pueden utilizar en los trabajos de demanda de alimentos y bebidas, sin
embargo, el empleo de micro-datos, como son los de las encuestas de gastos de los hogares o datos de scanners, se han impuesto por sobre los datos de series de tiempo en el análisis. Estos tienen algunas ventajas, ya que permiten trabajar con datos más desagregados, incorporar la heterogeneidad específica de los hogares mediante distintas variables demográficas y económicas de los mismos, y, en general, con mayores tamaños de muestra. Realizar
estimaciones con micro-dato requiere considerar el problema de la censura en los mismos debido a la presencia de ceros en los gastos, principalmente por la
no compra de bienes por el hogar o la infrecuencia en la misma en el momento en que se realiza la encuesta. Para obtener buenos estimadores, se hace imperioso tener en consideración esta alta cantidad de respuestas nulas en los datos. Para ello se propone utilizar un modelo de estimación en dos partes (Two-part model) el cual provee un enfoque metodológico que permite tener en cuenta esta cantidad de ceros en las respuestas de consumo. Usando dicho modelo, se estiman los efectos marginales de variables económicas y
sociodemográficas de los hogares en Argentina sobre el gasto en estos tres tipos de bebidas. A su vez, con dichas estimaciones, se calculan algunas predicciones de gasto en las distintas bebidas a diferentes niveles de las variables independientes. Los datos utilizados corresponden a la Encuesta de Gastos de los Hogares 2012-2013.
EXPENDITURES ON BEVERAGES AND HOUSEHOLD CHARACTERISTICS: THE APPLICATION OF A TWO-PART MODEL
The consumption of alcoholics and non-alcoholic beverages by households in Argentina is considered one of the highest in the world. Considering beverages, the main products marketed can be grouped into three categories: a) sodas, flavored water and water, b) wine and c) beer. Some studies highlight that soda consumption has been declining in recent years, as has wine consumption, while beer has had an increasing trend, showing a 10% rise during 2018 compared to the previous year. Different types of data can be used in food and beverage demand analysis, however, the use of micro-data, such as household expense surveys or scanner data, have been more used than the time series data in the analysis.
These have some advantages, as they allow to work with more disaggregated data, incorporate the specific heterogeneity of households through different demographic and economic variables, and, in general, sample sizes are larger. Estimations, with micro-data, requires considering the problem of censorship in them, due to the presence of zeros in expenditures, mainly due to the non-purchase of goods by the home or the infrequence therein at the time of the survey. To obtain good estimators, it is central to consider this high number of null responses in the data. To do this, it is proposed to use a two-part model which provides a methodological approach that allows this number of zeros to be taking into account in consumption responses. Using this model, the marginal effects of economic and sociodemographic variables of households in Argentina on spending on these three types of beverages are estimated. In turn, these estimates calculate some spending predictions on different beverages at different levels of the independent variables.
The data used correspond to the Household Expenditure Survey 2012-2013.
Keywords: Household Expenditures; Alcoholic and non-alcoholic beverages, Two-part model
EL GASTO EN BEBIDAS Y LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS HOGARES:
LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DOS PARTES
INTRODUCCION
El consumo de bebidas, alcohólicas y no alcohólicas por los hogares en Argentina es considerado como uno de los más altos a nivel mundial. Dentro del rubro bebidas, los principales productos comercializados se pueden agrupar en tres grandes categorías: a) gaseosas, aguas y aguas saborizadas, b) vino y c) cerveza. Algunos estudios destacan que el consumo de gaseosas viene disminuyendo en los últimos años, lo mismo que el consumo de vinos, mientras que la cerveza ha tenido una tendencia creciente, mostrando una suba del 10%
durante 2018 comparado con el año anterior.
Existen diferentes situaciones en las cuales los resultados que nos interesan explicar tienen una porción importante de los mismos igual a cero y otra parte toman valores positivos. Por ejemplo, esta situación puede ocurrir con los gastos en seguros de salud (obras sociales, plan de medicinas prepagas, etc.), también si familias o individuos realizan donaciones o en el consumo de
determinados bienes o servicios por los hogares.
Distintos tipos de datos se pueden utilizar para analizar estas situaciones, sin embargo, el empleo de micro-datos, como son los de las encuestas de gastos de los hogares o datos de scanners, se han impuesto por sobre los datos de series de tiempo en el análisis. Estos tienen algunas ventajas, ya que permiten trabajar con datos más desagregados, incorporar la heterogeneidad específica de los hogares mediante distintas variables demográficas y económicas de los mismos, y, en general, mayores tamaños de muestra. Realizar estimaciones con micro-dato requiere considerar el problema de la censura en los mismos debido a la presencia de ceros en los gastos, principalmente por la no compra de bienes por el hogar o la infrecuencia en la misma en el momento en que se realiza la encuesta
Modelar este tipo de decisiones ha llevado a que se utilicen distintos modelos, siendo los más importantes el modelo de selección muestral de Heckman (Heckman Sample Selection Model) o el modelo en dos partes (Two-part
Model). En el área de los gastos en salud, mucho se ha debatido sobre el uso de estos modelos (Zweifel et al. 1999; Seshamini y Gray, 2004). También, en el área del consumo o gastos en tabaco y bebidas alcohólicas se le ha prestado atención a este tipo de modelos porque en la población en un momento del tiempo una substancial proporción de las personas manifiestan consumos ceros de estos productos, sobre todo en muestras de datos con consumos con alta desagregación. Estos consumos ceros pueden surgir por distintas razones (Madden, 2006). La primera es que, en una muestra de datos, donde los mismos se recolectan en un periodo de tiempo corto, la infrecuencia de las compras puede generar una cantidad significativo de consumos nulos.
Segundo, algunos bienes como bebidas alcohólicas o tabaco, por ejemplo, pueden ser vistos como bienes no buenos para la salud. Tercero, aun cuando las personas pueden ser potenciales bebedores, no pueden acceder a la compra de los bienes dado los precios y sus ingresos.
La particular interpretación del porqué de la ocurrencia de ceros en las
observaciones puede ser fundamental en la elección del modelo que se adopte en la estimación.
En este trabajo, tomamos como punto de partida en enfoque de doble valla para modelar consumo de bebidas alcohólicas (vino y cervezas) y no
alcohólicas (gaseosas, jugos y aguas minerales). Este enfoque asume que los consumidores deben pasar dos vallas ante de observar un consumo positivo.
Ambas vallas son el resultado de elecciones individuales: decisión de participación y decisión de consumo (Jones, 1989; Madden, 2006).
La forma del modelo de doble valla adoptado depende de un supuesto crucial en dos áreas: a) el grado de independencia entre los términos de error in las ecuaciones de participación y de consumo, y b) la cuestión de la dominancia, respecto si la decisión de participación domina a la decisión de consumo.
MODELO ECONOMÉTRICO
El modelo de doble valla puede ser representado por las siguientes ecuaciones:
Consumo observado:
𝑦 = 𝑑. 𝑦∗∗
Ecuación de participación: 𝑤 =∝´𝑍 + 𝑣, 𝑑 = 1 𝑠𝑖 𝑤 > 0 ; 0 𝑒𝑛 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜 Ecuación de Consumo 𝑦∗∗ = max[0, 𝑦∗] , 𝑦∗ = 𝛽´𝑋 + 𝑢
Siendo Z y X las variables dependientes de las ecuaciones de participación y de consumo. A su vez, u y v son los términos de errores lo que son aleatorios, distribuidos con una normal bivariado. Si se permite la posibilidad de
dependencia entre los términos de errores (v y u), y si la muestra se divide entre los que consumen cero y los que muestran un consumo positivo, la función de verosimilitud para el modelo de doble valla es (Madden, 2006):
𝐿0
= ∏[1 − 𝑝(𝑑 = 1)𝑝(𝑦∗ > 0 |𝑑 = 1] ∏ 𝑝(𝑑 = 1)𝑝(𝑦+ ∗ > 0|𝑑 = 1)𝑔(𝑦∗|𝑦∗ > 0, 𝑑 = 1)
0
𝐿0 = ∏[1 − 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍)𝑝(𝑢 >
0
− 𝛽´𝑦|𝑣 > −𝛼´𝑍]
∏ 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍)𝑝(𝑢 > −𝛽´𝑋|𝑣 > −𝛼´𝑍)𝑔(𝑦|𝑢 − 𝛽´𝑋, 𝑣 > −𝛼´𝑍)
+
Si se asume que los términos de error u y v son independientes, se tiene que dicho modelo se reduce a el Modelo Cragg (1971).
Una alternativa que simplifica el supuesto de independencia es lo que se
conoce como dominancia de la primera valla. Esto implica que el consumo cero no proviene de una solución esquina estándar, sino que representa una
elección discreta separada. Entonces, una vez que la primera valla se pasa, el modelo Tobit no es más relevante.
La dominancia de la primera valla implica que 𝑝(𝑦∗ > 0 |𝑑 = 1) = 1 y
𝑔(𝑦∗| 𝑦∗ > 0, 𝑑 = 1) = 𝑔 (𝑦∗ |𝑑 = 1)
Si en este caso se permite la posibilidad de dependencia entre los términos de errores, lo que tememos que la función de verosimilitud es
𝐿2 = ∏[1 − 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍)
0
∏ 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍) 𝑔(𝑦|𝑣 > −𝛼´𝑍)
+
Esta función hace referencia al modelo de selección muestral de Heckman. Si se asume independencia, el modelo de doble valla se reduce a un modelo Probit para la ecuación de participación y mínimos cuadrados ordinarios para la ecuación de consumo, que se estima usando los valores positivos de consumo de la muestra. La función de verosimilitud es
𝐿3 = ∏[1 − 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍)
0
∏ 𝑝(𝑣 > −𝛼´𝑍) 𝑔(𝑦)
+
Los dos factores claves respecto a la decisión del modelo a usar refieren: a) la independencia de los términos de los errores y, b) la interpretación que se asume respecto de los ceros observados, lo que determina si la dominancia es asumida o no.
En consecuencia, y en base a estos dos factores, se debe elegir cual es el modelo más adecuado dado que queremos estimar los gastos en bebidas alcohólicas y no alcohólicas, y los datos con los que se cuentan.
Dow y Norton (2003), como también Madden (2006) toman algunos criterios que pueden ser útiles para tomar la decisión sobre qué modelo utilizar para la estimación. Uno es la cuestión teórica, es decir, que es lo que estamos
tratando de estimar exactamente; y el segundo, la cuestión práctica, que es lo referido a las exclusiones de las restricciones, sin lo cual el modelo puede mostrar un pobre ajuste.
Desde el punto de vista teórico, en general, los modelos de selección muestral (Heckman, 1976; 1979), su principal aplicación se enfoca en el contexto de la estimación de los salarios, y en general estimando el efecto de la educación sobre los mismos. Estos modelos pueden estar interesado en modelar el salario potencial que tuvieran los trabajadores que muestran salario igual a cero, si ellos trabajaran, es decir, estimar el efecto de las variables
independientes sobre los salarios de los trabajadores actuales y potenciales.
En el caso de los consumos, por ejemplo, de bebidas alcohólicas y no
alcohólicas, para aquellos individuos con consumo observado igual a cero, se tiende a creer que la dominancia aplica, y es poco común que pueda haber un consumo esperado o latente positivo. En consecuencia, en bebidas alcohólicas y no alcohólicas, desde el punto de vista teórico, lo que se está modelando son los consumos actuales, como opuesto al consumo potencial.
El segundo punto respecto de la elección de un modelo de selección muestral y de uno en dos partes, se refiere al uso de las restricciones. En muchos casos, Z y X tienen muchas variables en común. En el modelo de selección muestral, con el propósito de identificar la decisión de participación respecto de la de consumo, es necesario que algunas variables en Z no estén en X. Esto se conoce como restricciones de exclusión. Si esto no ocurre, entonces la
identificación depende de la no linealidad de la inversa del ratio de Mills, el cual aparece en las ecuaciones de niveles. El problema que surge en este punto es la posible colinealidad entre este ratio y las variables de la ecuación en niveles, causando problemas de robustez en los estimadores. Por ello, se sugiere realizar algunas pruebas de colinealidad para decidir si el modelo en dos partes en más apropiado que el modelo de selección muestral.
Dado los dos criterios anteriores, se estima un modelo en dos partes, por sobre el modelo de Heckman, para analizar el efecto de variables económicas y sociodemográficas sobre el gasto en bebidas alcohólicas y no alcohólicas en los hogares.
DATOS
Los datos para este trabajo fueron obtenidos de la Encuesta Nacional de Gastos de los Hogares 2012-2013.
La Tabla 1 muestra estadísticas simples de los datos de gastos de los hogares de los distintos tipos de bebidas. La media del gasto en bebidas no alcohólicas en los hogares es de 128.51 pesos mensuales para toda a muestra. Si
consideramos solo los hogares que consumen, la media es de 158,91 pesos.
La media del gasto mensual en vinos es de 21,91 pesos, mientras que considerando solo los hogares que muestran consumo positivo es de 129,25
pesos. En cervezas, el promedio total de los hogares es de 14,97 pesos, y el de los hogares que consumen de 131.54 pesos mensuales.
Los hogares que muestran que realizaron un gasto positivo en bebidas no alcohólicas asciende a 80,87%, 16,95% en vinos y 11,37% en cervezas. Esto evidencia que los hogares muestran una mayor probabilidad de consumir algunas de las bebidas no alcohólicas, como gaseosas, jugos o aguas minerales, por sobre el consumo de vinos y cervezas.
Tabla 1. Estadísticas Descriptivas de los Datos
Variable Media
(Total de la Muestra)
Media (Consumo Gaseosas
>0)
Media (Consumo
Vinos >0)
Media (Consumo
Cerveza
>0)
Gasto Gaseosas 128.51 158.91
Gasto Vinos 21.91 129.25
Gasto Cerveza 14.97 131.5
Jefe Hogar Hombre 0.658 0.669 0.789 0.757
Jefe Educ baja 0.152 0.143 0.15 0.120
Jefe Educ Media 0.778 0.789 0.754 0.789
Hogar Unipersonal 0.157 0.128 0.150 0.136
Hogar Nuclear 0.121 0.113 0.164 0.126
Hogar Nuclear c/Hijos 0.520 0.54 0.484 0.541
Cantidad Integ Hogar 3.41 3.57 3.430 3.591
Gasto Total Hogar 4983.65 5335.77 6286.76 6650.01
Edad jefe Hogar 48.78 47.90 52.06 45.12
Villa-Asentamiento 0.029 0.029 0.025 0.021
Barrio Plan-Monoblock 0.193 0.195 0.178 0.182
Country-Barrio Cerrado 0.005 0.0053 0.004 0.003
El 65% de los hogares tiene a hombres como jefe de hogar, siendo el restante 35% los hogares con jefas mujeres. La proporción de los hogares con jefes hombres se incrementa en aquellos que muestran un consumo positivo de vino y cerveza.
La edad promedio de los jefes de hogares es de 49 años para el total de la muestra. En los hogares que consumen vinos, la edad sube a un promedio de 52 años y si consumen cerveza baja a 45 años. Aproximadamente, la mitad de los hogares en la muestra son nucleares con hijos, siendo el otro 50%
compuesto por distintos tipos de hogares (individuales, nucleares y extendidos).
En promedio, los hogares están compuestos por 3,41 personas, y esto no cambia en los hogares que muestran un consumo positivo en las bebidas analizadas.
La Tabla 2 muestra el comportamiento promedio del gasto, de acuerdo con la edad del jefe de hogar y el género del mismo. El gasto en bebidas tanto
alcohólicas, como en gaseosas, aguas minerales y jugos crecen a medida que aumenta hasta cierta edad, y luego, el gasto empieza a decrecer. Es decir, tiene un comportamiento parecido a una forma cuadrática. En gaseosas, agua mineral y jugos, el mayor gasto se encuentra entre los jefes de hogar entre 25 y 50 años, luego de dicha edad el promedio del gasto baja. Lo mismo ocurre en el gasto en cervezas. En vinos, el máximo del gasto se alcanza en el intervalo de edad entre 50 y 74 años.
Tabla 2. Gasto en Bebidas, Edad y Género del Jefe de Hogar Gasto Gaseosas, Agua
Min. y Jugos
Gasto Vinos Gasto Cervezas
Edad Jefe
Jefe Hombre
Jefe Mujer
Total Jefe Hombre
Jefe Mujer
Total Jefe Hombre
Jefe Mujer
Total
> 25 años
112.07 107.65 110.40 7.46 5.84 6.85 15.45 11.18 13.84 25-49
años
147.83 121.66 140.18 19.88 10.09 17.02 20.52 10.67 17.64 50-74
años
137.16 102.52 124.33 38.49 16.58 30.37 16.14 8.64 13.36
> 75 años
88.33 77.18 82.76 26.74 11.54 19.15 5.96 6.34 6.15
Total 139.07 108.15 128.51 26.64 12.77 21.90 17.87 9.37 14.97
La Tabla 3 relaciona los niveles de educación del jefe de hogar y los gastos promedios en bebidas. En la Tabla se aprecia que a medida que crecen los niveles de educación, los gastos promedios en las distintas bebidas también suben. Por ejemplo, el gasto en gaseosas en los hogares aumenta de 139,01 pesos mensuales con jefes de educación baja (hasta primaria completa), a 159,78 pesos mensuales en hogares jefes de educación media (secundaria completa o universitaria incompleta) y sigue creciendo a 191,65 pesos
mensuales para los jefes con educación universitaria o mayor. Si se toman los cambios del gasto en porcentaje, se nota que los crecimientos en gaseosas y otros son menores a los comparados con los gastos en vinos y cervezas. Así, en vinos, casi no hay diferencia en el gasto promedio entre las primeras categorías respecto de la educación del jefe, pero los gastos en hogares con jefes que tienen educación superior son un 43% más altos que los hogares con educación inferior a ésta.
Tabla 3. Nivel Educación Jefe de Hogar y gastos en Bebidas (Promedio) Nivel
Educación
Gasto Gaseosas, Agua Min. y
Jugos ($/mes)
Cambio % Gasto Gaseosas, Agua Min. y
Jugos
Gasto Vinos ($/mes)
Cambio % Gasto Vinos
Gasto Cervezas
($/mes)
Cambio % Gasto Cervezas
Baja 139,01 109,69 136,87
Media 159,78 12,99 123,43 11,13 129,29 -5.86
Alta 191,65 16,62 217,36 43,21 144,55 10,55
Los gastos mensuales en cervezas no muestran mucha variabilidad en cuanto a los distintos tipos de hogares (Tabla 4). El gasto promedio mensual fluctúa entre los 12,79 pesos en hogares individuales. Si se encuentran diferencias apreciables en los gastos en vinos y en las bebidas no alcohólicas de acuerdo con el tipo de hogar. Los hogares nucleares son los que tienen un gasto
promedio más alto en vinos, y los nucleares con hijos y extendidos en el gasto de gaseosas, jugos y aguas minerales
Tabla 4. Gasto en Bebidas y Tipo de Hogar
Tipo Hogar Gasto
Gaseosas, Agua Min. y Jugos
($/mes
Gasto Vinos ($/mes)
Gasto Cervezas
($/mes)
Hogar Individual 69,66 22,99 12,79
Hogar Nuclear 103,22 34,22 14,25
Hogar Nuclear con hijos 143,11 19,59 15,51
Hogar Extendido 151,94 19,64 15,71
Total 128,51 21,91 14,97
RESULTADOS
Gasto en Gaseosas, Jugos y Aguas Minerales
Los coeficientes estimados de los modelos para las distintas bebidas muestran que género, edad y educación del jefe de hogar, tipo de hogar, la cantidad de integrantes en el hogar y el gasto total del mismo son significativos desde el punto de vista estadístico.
Dado los coeficientes estimados, se puede calcular en primer lugar la
predicción promedio del gasto en las bebidas alcohólicas y no alcohólicas. La predicción del gasto total de los hogares en gaseosas, jugos y aguas minerales es de 128,51 pesos mensuales, siendo muy cercano al valor actual promedio de la muestra. En Vinos, el gasto promedio es de 21,86 pesos mensuales y en cerveza de 14,98 pesos mensuales, también muy similares a la media
muestral.
Con los coeficientes estimados del modelo en dos partes, se puede calcular el efecto marginal combinado del modelo en dos partes Probit y GLM. El efecto del género del jefe de hogar muestra que los jefes con hogares hombres gastan más en los distintos tipos de bebidas analizadas que las mujeres. Por ejemplo, en gaseosas, jugos y aguas minerales, los hombres gastan en promedio 19,7 pesos mensuales más que los hogares que tienen las mismas características, pero solo difiere en el género del hogar. En vinos, el diferencial
positivo respecto de los hombres es de aproximadamente 16 pesos mensuales más que las mujeres y en cervezas 8,5 pesos mensuales.
Tabla 5. Efectos Marginales del modelo en dos Partes
Gaseosas y otras Vinos Cervezas
dy/dx Std. Err. dy/dx Std. Err. dy/dx Std. Err.
Jefe Hogar Hombre 19.72*** 2.179 15.94*** 1.298 8.49*** 1.027 Edad jefe Hogar -0.073 0.65 0.377*** 0.0284 -0.145*** 0.028 Jefe Educ baja -49.958*** 4.758 -20.47*** 2.444 -6.707*** 1.962 Jefe Educ Media -26.870*** 3.952 -17.28*** 2.031 -6.177*** 1.558 Hogar Unipersonal -39.719*** 4.473 -0.332 2.319 1.639 1.906 Hogar Nuclear -16.472*** 4.274 3.100 2.117 -0.004 1.795 Hogar Nuclear c/Hijos -3.203 2.773 -2.290 1.484 -2.271 1.194 Cantidad Integ Hogar 12.570*** 0.748 -1.110*** 0.374 1.100*** 0.291 Gasto Total Hogar 0.013*** 0.003 -0.001 0.002 0.001 0.001 Villa-Asentamiento -19.547*** 5.819 -1.865 3.286 -1.106 2.814 Barrio Plan-
Monoblock
-2.433 2.486 -1.265 1.359 -0.818 1.093 Country-Barrio
Cerrado
10.693 13.563 0.438 7.685 -6.754 7.438 Errores Estándares entre Paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
La edad del jefe de hogar se incorpora al modelo con un término cuadrático, por lo que el efecto es no lineal. Dado que es una variable continua, el efecto marginal de un cambio en una unidad en la edad del jefe es menos intuitivo que en las variables binarias. Para facilitar el análisis del efecto de la edad del jefe de hogar sobre el gasto en las bebidas consideradas, se calcula la predicción ajustada para distintos valores de la edad del jefe, con las otras variables a sus valores medios. El Gráfico 1 muestra cómo se comportan las predicciones del modelo, combinado ambas partes. Los gráficos ponen en evidencia que el gasto en las distintas bebidas aumenta con la edad, pero las diferencias son marcadas en cuanto a que valores los gastos analizados encuentran su máximo valor en la función cuadrática. Por ejemplo, en vinos el gasto se incrementa hasta una edad cerca de los 60 años, en cervezas el máximo de la
función es a una edad más baja, aproximadamente 35 años, y en gaseosas a una edad intermedia entre ambas anteriores, 45 años.
Gráfico 1. Gasto en Bebidas y Edad del jefe de Hogar
La educación del jefe de hogar tiene un marcado efecto sobre los gastos en bebidas. Lo que se evidencia el modelo estimado es que los jefes con educación superior o alta tienden a gastar más en los tres tipos de bebidas analizadas. Las diferencias son más marcadas en gaseosas y vinos, pero casi igual en cervezas. Por ejemplo, manteniendo constantes en resto de las
variables, un hogar que tiene un jefe con educación alta (universitaria o mayor), gasta en promedio en gaseosas 50 pesos mensuales más que un hogar con jefe con educación baja y 27 pesos mensuales más que un hogar con
educación media. El promedio del gasto en gaseosas en la muestra es de 128,51 pesos mensuales, por lo tanto, un hogar que tiene un jefe de hogar con educación baja gasta casi un 40% menos que un hogar que tiene un jefe con educación alta.
En lo que respecta al tipo de hogar, los efectos marginales son solamente significativos para el caso el gasto en gaseosas, aguas minerales y jugos. Lo que se evidencia de estos efectos calculados, es que los hogares nucleares e individuales tiene un gasto promedio menor que los nucleares con hijos y los extendidos. Evidentemente, la presencia de hijos en el hogar incentiva el gasto en este tipo de bebidas no alcohólicas.
El comportamiento del gasto de los hogares en bebidas en relación con la cantidad de personas es diferente según la clase de bebida analizada. En gaseosas, jugos y aguas minerales, el Gráfico 2 muestra que aumenta a
medida que se incrementa el número de personas en el hogar, pero a una tasa decreciente. Por el lado de los vinos, se puede apreciar que el gasto, a medida que aumenta la cantidad de miembros en el hogar, decrece. Por último, el gasto en cervezas baja hasta un promedio de tres personas en el hogar y luego comienza a subir rápidamente a partir de ese punto.
El gasto total del hogar (como una variable que mide el ingreso total del hogar) ejerce un efecto positivo sobre el consumo de bebidas y este efecto tiene un mayor impacto a medida que el gasto total del hogar aumenta. El Gráfico 3 muestra como es dicho efecto a medida que el gasto total crece. El general se puede apreciar que el efecto es algo mayor en gaseosas, y algo menor en vinos. Es decir, el gasto en gaseosas, Jugos y aguas minerales aumenta de manera más rápida que en vinos y cervezas, a medida que crece el gasto total de los hogares.
Gráfico 2. Cantidad Personas en el Hogar y Gasto de Bebidas
CONCLUSIÓN
El objetivo del trabajo fue estimar los efectos de variables económicas y sociodemográficas sobre el gasto de bebidas alcohólicas y no alcohólicas por los hogares. Para ello, se utilizó un modelo en dos etapas (two-part model), con datos de la Encuesta Nacional de Gastos de los Hogares 2012-13.
La elección de este tipo de modelos en dos etapas se realiza porque son apropiados en considerar la gran cantidad de consumos nulos que se
presentan en la variable dependiente. A su vez, dentro de los modelos en dos etapas, se elige el modelo en dos partes ya que resulta ser más apropiado en teoría que el modelo de Heckman para modelar el gasto en bebidas, debido a que se está modelando consumos actuales y no consumo potencial.
Gráfico 3. Gasto en Bebidas y Gasto Total en los Hogares
Las variables que muestran una mayor significatividad estadística sobre el gasto en bebidas son la edad, género y educación del jefe de hogar. Otras variables sociodemográficas que también significativas son la cantidad de integrantes y tipo de hogar (Unipersonal, nuclear, nuclear con hijos y
extendido). Respecto de las variables económicas, el gasto total del hogar, tomado como variable del ingreso total, también tiene ejerce un efecto importante sobre el gasto.
Respecto a los efectos marginales, la edad del jefe de hogar tiene un impacto positivo sobre el gasto hasta cierto punto y luego el gasto en bebidas decrece (efecto cuadrático). La edad a la que se alcanza el máximo del gasto en los hogares cambia de acuerdo con el tipo de bebidas, siendo mayor en vinos y meno en cervezas.
La educación del jefe de hogar muestra que los jefes con educación universitaria o superior son propensos a gastar más en los tres tipos de bebidas analizadas. Las diferencias son más marcadas en gaseosas y vinos, pero casi igual en cerveza. A su vez, los resultados evidencias que el gasto de los hogares en bebidas en relación con la cantidad de personas es diferente según la clase de bebida analizada.
El gasto total del hogar (como una variable que mide el ingreso total del hogar) ejerce un efecto positivo sobre el consumo de bebidas y este efecto tiene un mayor impacto a medida que el gasto total del hogar aumenta.
REFERENCIAS
Belotti, Federico (2015). “Twopm: Two Part Models”, The Stata journal, 15, (1):
3-20
Cragg, J. (1971). “Some Statistical Models for Limited Dependent Variables with Application to the Demand for Durable Goods”. Econometrica, 39: 829–844 Dow, W., Norton, E. (2003).” Choosing Between and interpreting the Heckit and Two-part Models for Corner Solutions”. Health Services and Outcomes
Research Methodology, 4(1): 5–18
Fu, Shengfei, Anna Klepacka, and Wojciech Florkowski (2014). “Household Milk Consumption in Poland: An Application of Bivariate Two-Part Model”. Poster paper prepared for presentation at the EAAE 2014 Congress, August 26 to 29, Ljubljana, Slovenia
Jones, A.M. (1989). “A Double-hurdle Model of Cigarette Consumption”.
Journal of Applied Econometrics 4: 23–39.
Heckman, J. (1976). “The Common Structure of Statistical Models of
Truncation, Sample Selection and Limited Dependent Variables and a Simple Estimator for such Models”. Annals of Economic Social Measurement, 5: 475–
492.
Heckman, J. (1979). “Sample Selection Bias as a Specification Error”.
Econometrica, 47: pp. 53-161
Madden, David (2006). “Sample Selection Versus Two-Part Models Revisited:
The Case of Female Smoking and Drinking”, Working paper Series, UCD Centre for Economic Research, WP06/04.
Seshamini, M. and A. Gray (2004). “Ageing and Health Care Expenditure: The Red Herring Argument Revisited”. Health Economics, 13: 303-314
Williams, Richard (2018). “Understanding & Interpreting the Effects of
Continuous Variables: The MCP (MarginsContPlot) Command”, University of Notre Dame, https://www3.nd.edu/~rwilliam/
Zweifel, P., S. Felder, and M. Meiers (1999). “Ageing of the Population and Health Care Expenditure: a Red Herring?”. Health Economics, 8: 485-496
ANEXO
Tabla 4. Coeficientes Estimados del Modelo en Dos Partes
Variables Gaseosas
y otras
Vinos Cervezas
PROBIT Jefe Hombre -0.031
(1.34)
0.415 (16.47)**
0.204 (7.53)**
Edad Jefe Hogar 0.004 (1.1)
0.048 (11.47)**
0.009 (1.85) Edad Jefe Hogar
Cuad
0 (2.55)*
0 (9.06)**
0 (3.67)**
Educac. Jefe baja 0.245 (4.92)**
0.027 (0.54)
0.071 (1.25) Educac. Jefe Media 0.28
(6.65)**
-0.008 (0.19)
0.031 (0.69) Hogar Individual -0.16
(2.94)**
0.106 (1.83)
-0.048 (0.77)
Hogar Nuclear -0.05 (1.09)
0.126 (2.67)**
-0.015 (0.29) Hogar Nuclear con
Hijos
0.014 (0.48
-0.039 -1.3
-0.053 -1.59 Miembros Hogar 0.109
(3.89)**
-0.003 (0.11)
-0.087 (3.40)**
Miembros Hogar Cuadrado
-0.003 (1.21)
0 (0.04)
0.009 (4.11)**
Gasto Total 0
(20.04)**
0 (17.41)**
0 (16.66)**
Villa-Asentamiento -0.088 (1.46)
0.004 (0.07)
-0.175 (2.33)*
Barrio Plan- Monoblock
-0.035 (1.33)
-0.064 (2.32)*
-0.048 (1.61) Country-Barrio
Cerrado
-0.137 -0.9
-0.434 (2.72)**
-0.669 (3.32)**
Constante 0.124
(1.04)
-2.872 (22.04)**
-1.382 (10.42)**
GLM Jefe Hombre 0.073
(5.23)**
0.095 (2.46)*
0.115 (2.57)*
Edad Jefe Hogar 0.005 (2.06)*
0.019 (2.90)**
-0.007 (0.91) Edad Jefe Hogar
Cuad
0 (2.14)*
0 (2.47)*
0 -1.17 Educac. Jefe baja 0.068
(2.19)*
-0.193 (2.71)**
0.123 (1.41) Educac. Jefe Media 0.099
(3.85)**
-0.214 (3.68)**
0.064 -0.94 Hogar Individual -0.068
(2.00)*
-0.069 (0.77)
0.145 (1.45) Hogar Nuclear -0.066
(2.29)*
-0.061 -0.9
-0.089 -1.08 Hogar Nuclear con
Hijos
-0.04 (2.28)*
-0.062 (1.43)
-0.048 (0.92)
Miembros Hogar 0.083 (6.07)**
-0.155 (3.79)**
0.011 (0.28) Miembros Hogar
Cuadrado
-0.003 (2.68)**
0.008 (2.35)*
0.002 (0.6)
Gasto Total 0
(45.50)**
0 (17.83)**
0 (11.90)**
Villa-Asentamiento -0.048 (1.28)
0.037 (0.37)
0.292 (2.30)*
Barrio Plan- Monoblock
-0.004 (0.24)
0.05 (1.22)
0.054 (1.13) Country-Barrio
Cerrado
-0.33 (3.86)**
-0.154 (0.67)
-0.094 (0.27)
Constante 4.089
(57.87)**
4.374 (21.60)**
4.391 (21.67)**
OBS 20.943 20.943 20.943
Errores Estándares entre Paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
