Jaké reformy a proč (215) Stroukal: Práce a zdraví

8. září 2014 | 07.43 |

Posílám zajímavý příspěvek dalšího autora - studenta doktrostkého studia na VŠFS:

Vztah mezi nezaměstnaností a zdravotním stavem v České republice – longitudinální analýza

Dominik Stroukal

Vztah mezi nezaměstnaností a zdravím je velmi dobře zdokumentovaná oblast. Ukazuje se, že zaměstnaní lidé jsou více zdraví (Ross & Mirowsky, 1995) a byl zjištěn pozitivní vztah mezi zaměstnaností a dobrým zdravotním stavem, a to jak psychickým (Cai & Kalb, 2006), tak fyzickým (Ahs & Westerling, 2006). Na druhou stranu pak platí, že nezaměstnaní lidé mají zdraví horší (Dooley, Fielding, & Levi, 1996). Velké shrnutí předkládají například Marmont a Wilkinson (2006).

Významným pokrokem v odhalení vztahu mezi nezaměstnaností a zdravím představují longitudální studie. Mezi průkopníky patří například Berkman (1984) s dokladem vztahu mezi nezaměstnaností a předčasnou úmrtností, depresemi (Aneshensel, 1985) nebo obecně u vztahu mezi nezaměstnaností a zdravotním stavem, který doložili na logitudálních datech Bolton a Oatley (1987) nebo Frese a Mohr (1987). Například Montgomery a další (1999) ukázali, že nově nezaměstnaní čelí oproti zaměstnaným více než dvakrát vyššímu riziku depresí, přičemž stejné výsledky obdrželi i po vynechání lidí s depresemi i před změnou zaměstnaneckého statusu. Tato práce v této linii pokračuje a předkládá longitudální analýzu vztahu mezi nezaměstnaností a zdravotním stavem pro Českou republiku.

Abychom ověřili vztah mezi nezaměstnaností a zdravím v kauzálním vztahu od nezaměstnanosti ke zdraví, použijeme několik modelů, jejichž společnou vlastností je možnost sledování vývoje proměnných v čase. Můžeme tak do modelů zahrnout různá zpoždění a sledovat vývoj vztahu mezi jednotlivými roky dotazování.

Cílem modelů je odhadnout srážku pravděpodobnosti zdraví za nezaměstnanost, tedy rozdíl pravděpodobností určitého zdravotního stavu mezi zaměstnanými a nezaměstnanými.

K tomuto účelu je použit pořádkový logit. Již na první pohled se ukazuje, že vztah mezi nezaměstnaností a zdravím je dle předpokladů pozitivní, tedy vyšší nezaměstnanost v daném roce i v letech předchozích je doprovázena horším zdravotním stavem.

Data k tomuto výzkumu pochází z Eurostatu, konkrétně z rozsáhlého dotazníkového výzkumu European Union Statistics on Income and Living Conditions. Data obsahují 9097 respondentů z České republiky sledovaných po dobu čtyř let. Výběr je reprezentativní.

Ukazuje se, že změna stavu na nezaměstnanost je významná z předchozího roku a na současný a v období t-1 a t-2. Bohužel není možné z dat zjistit, jak dlouho je respondent nezaměstnaný. Pokud při dotazování respondent odpověděl, že se mu změnil status na nezaměstnanost, netušíme, zda se stal nezaměstnaným den po předchozím dotazování nebo den před současným. To je zásadní rozdíl a jeho znalost by značně zpřesnila výsledky. K prvnímu odhadu je tak nutné přistupovat s opatrností, přestože statisticky předpokládáme, že jde o dobu nezaměstnanosti v délce půl roku.

Abychom mohli ilustrovat vliv lépe, opět byly odhadnuty srážky, stejně jako v předchozím případě, akorát jde nyní o srážky za přechod do nezaměstnanosti.

V průměru půlroční nezaměstnanost tak snižuje výborné zdraví o 13 procentních bodů oproti stavu zaměstnanosti. Jeden a půl roku nezaměstnanosti pak o 21 procentních bodů. Dva a půl roku vyšlo nevýznamně, pravděpodobně z důvodu nízkého počtu pozorovaných případů.

K interpretaci jsme navíc sestavili součty srážek u dobrého a špatného zdraví. Při součtu srážek u výborného a dobrého zdraví respektive u špatného a velmi špatného, obdržíme čísla, která ukazují, že nezaměstnanost snižuje šanci na obecně dobré zdraví v řádech jednotek procent. Nezaměstnanost nejvíce přesouvá zdravotní stav z výborného na velmi dobrý a řádově v jednotkách procent se přesune z těchto dvou na průměrný a v řádech desetin procenta na špatný či velmi špatný.

K testu, abychom výsledky ověřili, ještě použijeme vztah mezi změnami u vysvětlované, tak u vysvětlující proměnné. Odhadem probit modelu pravděpodobnosti zhoršení zdraví na základě změny statusu na nezaměstnanost zjistíme, že vliv nezpožděné změny je nevýznamný, stejně tak vliv změny zpožděné o jeden rok. Ovšem vliv dvakrát zpožděné změny je významný (0,7200). Mezní efekt je ve výši 0,1661, což ukazuje, že změna statusu na nezaměstnanost zvýší v průměrné délce 2,5 roku o necelých 17 procent pravděpodobnost na zhoršení zdraví. To je významný vliv, navíc se neprokázal vliv kratší než dva roky.

Pokud bychom měli výsledky interpretovat, potom věříme, že se podařilo prokázat vliv nezaměstnanosti na zdravotní stav v České republice. Většina odhadů byla významná a ukazuje na kauzální vztah od nezaměstnanosti k horšímu zdravotnímu stavu.

Otázkou zůstává, zda lze na zde dostupných datech prokázat healthy worker effect, tedy kauzální vztah od lepšího zdraví k vyšší pravděpodobnosti zaměstnání. Přestože považujeme kauzální vztah od nezaměstnanosti k horšímu zdravotnímu stavu za prokázaný, nevylučuje tato skutečnost existenci i dodatečného efektu z druhé strany.

Všechny odhady zdraví byly významné, nicméně ukázalo se, že u některých zpoždění je vhodné použít pouze dummy pro dobré zdraví. Modely dokázaly vysvětlit menší část variability, pouze kolem 10 procent. Modely tak mají nižší vypovídací schopnost než v předešlé kapitole, přesto je 10 procent obvyklá výše u podobných modelů u ostatních studií.

U prvního modelu bylo zachováno zdraví ve formě 1-5. Špatné zdraví (0,3997) se chová přibližně stejně jako dobré zdraví (-0,3377) a průměrný mezní efekt zdravotního stavu je 0,0179, tedy lidé s horším zdravotním stavem o jeden stupeň mají v témže roce vyšší pravděpodobnost nezaměstnanosti o necelé dvě procenta. U agregovaných zdravotních stavů zvyšuje špatný zdravotní stav pravděpodobnost nezaměstnanosti v daném roce o 3,22 %. Naopak dobré zdraví z pravděpodobnosti na nezaměstnanost ubírá 2,71 %.

Ukazuje se, že healthy worker effect v České republice platí. To znamená, že pravděpodobnost nezaměstnanosti je u zdravých lidí nižší, přičemž naopak je tato pravděpodobnost vyšší u lidí se špatným zdravotním stavem. Odhady pro vztah mezi špatným zdravotním stavem a nezaměstnaností jsou však ve dvou časově vzdálenějších případech nevýznamné.

Abychom tyto závěry ověřili, použijeme opět jako vysvětlující proměnnou změnu zdravotního stavu. Odhadujeme tedy stejné modely jako v předchozím případě, akorát místo zpožděných proměnných použijeme diference a zpožděné diference. Jelikož se modely pro změnu špatného či průměrného (3-5) zdravotního stavu na dobrý (1-2) neukázaly významné, jsou použity pouze významné odhady pro modely se změnou dobrého či průměrného (1-3) zdravotního stavu na špatný (4-5).

U prvního modelu se ukazuje, že změna zdravotního stavu reportovaná u posledního dotazování má významný vliv na změnu zaměstnaneckého stavu. Konkrétně je mezní efekt 0,0359, tedy zhoršení zdravotního stavu na špatný zvyšuje pravděpodobnost nezaměstnanosti o necelá čtyři procenta. Opět je nutné upozornit, že není z dotazníků možné zjistit, zda k této změně došlo těsně před dotazováním nebo těsně po předchozím dotazování.

Druhý model vychází opět významně a mezní efekt je vyčíslen na 0,0184. Zhoršení zdravotního stavu vede v průměru po roce a půl k vyšší pravděpodobnosti na nezaměstnanost o necelá dvě procenta. Třetí model nakonec vychází nevýznamně s mezním efektem pod půl procenta.

Stejně jako u opačného vztahu i zde lze provést test vztahu mezi změnami. Provedli jsme tedy odhad vlivu zhoršení zdravotního stavu na přechod k nezaměstnanosti. I zde jsou první dva odhady u diference a zpožděné diference nevýznamné. Dvakrát zpožděná diference je taktéž nevýznamná, ale je spíše kladná (0,1408, st.err 0,1944, p-value 0,469), s mezním efektem 0,7 procenta. Model vysvětluje přes 12 procent variability. U opačného vztahu, tedy mezi zlepšením zdravotního stavu a přechodem k zaměstnanosti nebyl nalezen žádný významný vztah. Nejblíže významnosti byl model mezi jednou zpožděným zlepšením zdravotního stavu a změnou zaměstnaneckého stavu na nezaměstnanost. Zde je výsledek spíše záporný (-0,1382, st.err 0,141, p-value 0,329) s mezním efektem -0,6 procenta. Model vysvětluje přes 10 procent variability.

Uzavíráme tedy, že healthy worker effect je v České republice přítomný a ve výši v řádech jednotek procent. V různých modelech se ukázaly rozdílné výsledky pro významnost efektu od dobrého zdravotního stavu k zaměstnání a od špatného zdravotního stavu k nezaměstnanosti. V modelech se zpožděnými proměnnými se ukázal spíše první efekt, u modelů s diferencemi druhý. Není nutné, aby existovaly oba efekty vedle sebe, věříme však, že se podařilo prokázat, že healthy worker effect přítomný je v obou směrech, přestože je relativně nízký.

(Pokračování příspěvkem dalšího autora)

Zpět na hlavní stranu blogu

Hodnocení

1 · 2 · 3 · 4 · 5
známka: 1 (1x)
známkování jako ve škole: 1 = nejlepší, 5 = nejhorší

Komentáře