Efectos no monetarios de la educación sobre el consumo de tabaco: un análisis del caso

español (*)

J. Oriol Escardíbul Ferrá

Universidad de Barcelona

1. Introducción

El estudio que se presenta en esta comunicación pertenece al campo de análisis de los efectos

no monetarios de la educación, es decir, la incidencia de la educación sobre aspectos no

vinculados con la obtención de rentas en el mercado de trabajo, tales como la alteración del

patrón de consumo, la gestión del ahorro, la salud, la fecundidad, la delincuencia, la

participación social, etc. (véase Vila, 2000). En concreto, esta comunicación puede vincularse

tanto al estudio de los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo (cómo la

educación altera el patrón de consumo), como a los efectos no monetarios de la educación

sobre la salud (incidencia de la educación sobre la salud). Merece destacarse que, aunque este

tipo de efectos han recibido una menor atención por parte de los economistas que los

monetarios, Haveman y Wolfe (1984) y Wolfe y Zuvekas (1997) sugieren que ambos son de

igual magnitud y, en consecuencia, subrayan la necesidad de considerar los efectos no

monetarios de la educación en los análisis sobre el rendimiento económico de la misma.

Este trabajo tiene dos objetivos principales: por un lado, se aportan elementos teóricos de

corte institucionalista para poder explicar los fenómenos observados desde una aproximación

distinta a la propuesta por la escuela neoclásica (la única que ha tratado los efectos no

monetarios de la educación); por otro lado, se analizan empíricamente los efectos no

monetarios de la educación sobre el consumo de tabaco.

La estructura de la comunicación es la siguiente: en el segundo apartado se describen,

brevemente, las aproximaciones neoclásicas al estudio de los efectos no monetarios de la

educación sobre la salud y se propone una interpretación institucionalista alternativa; en el

tercer apartado se muestran algunos estudios empíricos que contrastan la existencia de efectos

no monetarios de la educación sobre el consumo de tabaco; el cuarto apartado contiene las

hipótesis, así como una descripción de la metodología aplicada y los datos utilizados para su

contrastación; en el quinto apartado se presentan los resultados del análisis empírico; y,

finalmente, un último apartado recoge las conclusiones finales.

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2. Aproximaciones teóricas para el estudio de los efectos no monetarios de la educación

sobre el consumo de bienes que inciden en la salud de los individuos

Los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo de bienes que inciden sobre el

estado de salud se tratan principalmente, en el ámbito neoclásico de análisis, desde dos

aproximaciones: por un lado, el estudio del efecto de la educación sobre la eficiencia en la

“producción” de salud y, por otro lado, su efecto sobre la tasa de preferencia temporal.1

En el primer caso, Grossman (1972a, 1972b) considera que los hogares son, al mismo tiempo,

demandantes y productores de salud. Así, éstos demandan salud porque es fuente de utilidad

(salud como consumo) y, además, constituye uno de los determinantes del nivel de riqueza

(salud como inversión). Sin embargo, los individuos también producen salud mediante una

función de producción que utiliza una serie de inputs (tales como el tiempo, algunos bienes y

servicios ?cuidados médicos? y capital humano) para obtener el output “buena salud”. En

este modelo, la educación permite aumentar la eficiencia de producción, es decir, obtener una

mayor cantidad de salud dados unos determinados inputs debido, por ejemplo, a que los

individuos más educados poseen una mayor información (y son más capaces de analizar

nueva información) sobre cómo obtener un buen estado de salud.

Una extensión de este análisis ha sido realizado por Rosenzweig y Schultz (1981, 1983a,

1983b) –y posteriormente por Kenkel (1995)– quienes añaden al concepto de eficiencia

productiva de Grossman la denominada eficiencia asignativa, que proviene del efecto de la

educación sobre la elección de los inputs que inciden en el estado de salud, es decir, el efecto

de la educación sobre determinados hábitos o comportamientos, como el consumo de alcohol

y tabaco, la elección de una buena dieta alimenticia, realizar ejercicio físico, etc. Si la

educación aumenta (o permite comprender mejor) la información referida a los verdaderos

efectos de dichos inputs sobre la salud, posibilita una elección más eficiente de los mismos y,

de este modo, mejorará el estado de salud de aquellos con un mayor nivel educativo.2 En este

tipo de modelos, se considera una función de producción de salud –H = H(L,S,X)–, con H

como stock de salud, que depende de tres inputs: el estilo de vida (L), el stock de capital

humano (S) y otras variables que inciden sobre la producción de salud (X) –véase Kenkel

(1995)–.

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Por otro lado, Becker y Mulligan (1997) apuntan que el efecto no monetario positivo de la

educación sobre la salud se debe a que la educación formal reduce la tasa de preferencia

temporal, de modo que los individuos se orientan más hacia el futuro y, por tanto, “invierten”

más en su salud (es decir, siguen un estilo de vida más saludable). Este modelo puede

relacionarse con la “teoría de la adicción racional” que supone que las adicciones (como el

consumo de tabaco) surgen de procesos racionales de maximización de la utilidad, dadas unas

determinadas preferencias, donde la toma de decisiones de consumo presente depende no sólo

del consumo pasado sino que los individuos prevén las consecuencias futuras –véase Becker y

Murphy (1988) y Harris y Laibson (2001)–. En este marco, los más educados tienen una

menor preferencia por el presente y, por tanto, están más capacitados para rechazar

comportamientos adictivos (que derivan de una alta preferencia temporal).3

A mi parecer, dichas aproximaciones simplifican en exceso el análisis. Por un lado, las teorías

basadas en la eficiencia reducen los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo

exclusivamente a incrementos de la misma. Por otro lado, los modelos vinculados con la tasa

de preferencia temporal suponen comportamientos racionales discutibles, al considerar la

adicción como una elección basada en un comportamiento racional de maximización de la

utilidad. Aunque no existe una teoría alternativa, la escuela institucionalista –mediante el

análisis económico del consumo, así como de los efectos monetarios de la educación–

proporciona una serie de elementos teóricos que permiten analizar los efectos no monetarios

de la educación sobre el consumo (en general y vinculado con la salud) desde supuestos más

realistas y con una perspectiva más amplia.

El análisis institucionalista del consumo aborda el estudio de la formación de las preferencias

de los individuos y la incidencia del entorno cultural, familiar y social, así como de los

productores, sobre éstas –véase Wheelock y Oughton (1996), Ackerman (1997), Schor (1999)

y los textos clásicos de Veblen (1899), Duesenberry (1949) y Galbraith (1971)–. Dichos

autores destacan la importancia del entorno institucional de los individuos en la formación de

preferencias y, de este modo, rechazan el individualismo metodológico neoclásico. Por otro

lado, los autores institucionalistas (y de escuelas afines) que analizan los efectos monetarios

de la educación señalan que la educación no siempre genera incrementos de productividad o

eficiencia (que depende, además, del entorno institucional del puesto de trabajo), y resaltan la

importancia socializadora de la educación como determinante del comportamiento laboral de

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los individuos –véase, entre otros, Doeringer y Piore (1971), Piore (1970, 1975), Hamilton

(1990) y Boyer y Caroli (1993)–.

Ambos análisis permiten extender el estudio de los efectos no monetarios de la educación

sobre el consumo (o la salud) más allá de la eficiencia, y considerar otros mecanismos por los

que la educación incide sobre los hábitos que afectan a la salud de los individuos. Así, el

análisis debe centrarse en el estudio del efecto de la educación sobre las preferencias

individuales incorporando, además, la incidencia del entorno familiar, social y de la oferta.4

El efecto de dichas variables sobre el comportamiento individual puede producirse de varios

modos. En primer lugar, es posible que mediante el proceso de socialización familiar los hijos

de padres fumadores tengan una mayor probabilidad de fumar. En segundo lugar, el entorno

cultural y social puede fomentar el consumo de tabaco para determinados grupos (en función

de la edad, el sexo, la clase social, la ocupación, etc.). Asimismo, dada la importancia del

entorno institucional, cabe suponer que los efectos de la escolarización difieran en función del

tipo de educación recibida o del centro asistido. En tercer lugar, los productores pueden

incidir en la formación de preferencias individuales y, de modo, estimular el consumo de

tabaco de determinados grupos. Así, diversos estudios resaltan los esfuerzos de la industria

tabaquera para captar nuevos grupos de población fumadora (niños, adolescentes y mujeres) a

través de la publicidad directa, mediante la promoción de sus productos bajo el patrocinio de

diversas actividades (musicales, viajes o premios), o el uso de marcas de tabaco en otros

objetos (ropa, calzado, relojes, etc.) –véase Ministerio de Sanidad y Consumo (2002) y

Josseens et al. (1999)–. Por tanto, aunque la educación permita conocer mejor los riesgos que

el consumo de tabaco tiene sobre la salud, el entorno familiar, cultural y socio-económico de

los más educados puede llevar a que para éstos no se reduzca, e incluso aumente, la

probabilidad de fumar.

Finalmente, conviene resaltar los siguientes elementos respecto a la eficiencia : en primer

lugar, desde el institucionalismo no se niegan los incrementos de eficiencia que la educación

pueda generar pero no se suponen de antemano (y, por tanto, tienen que demostrarse

empíricamente); en segundo lugar, el concepto de eficiencia debería comprender no sólo su

sentido económico tradicional, sino definir como eficiente si la educación estimula un

consumo que permite conseguir los valores considerados por la sociedad como deseables; en

tercer lugar, se enfatiza la intervención pública no sólo por la presencia de fallos de mercado

5

(ineficiencias) sino, especialmente, para corregir desigualdades; por último, merece destacarse

que aunque en el marco neoclásico el término “efectos” es reemplazado por “beneficios” (ya

que el único efecto no monetario de la educación es positivo - incrementar la eficiencia-), la

orientación institucionalista de esta comunicación conlleva mantener el término “efecto”.

3. Evidencia empírica en torno a los efectos no monetarios de la educación sobre la salud

mediante su incidencia en el consumo de tabaco

Los estudios referidos a los efectos no monetarios de la educación sobre la salud física,

derivados de los efectos de la primera sobre el consumo de tabaco muestran los siguientes

resultados. Para Estados Unidos, los estudios de Leigh (1983), Kenkel (1991), Blaylock y

Blisard (1992), Hu et al. (1995), Ross y Wu (1995), Wray et al. (1998), Nayga (1999) y Su y

Yen (2000) destacan el efecto negativo de la educación sobre la probabilidad de fumar

cigarrillos. Asimismo, Hu et al. (1995) y Blaylock y Blisard (1992) revelan que la educación

reduce la cantidad de cigarrillos consumidos. Finalmente, Blaylock y Blisard (1992), Sander

(1995a, 1995b) y Ross y Wu (1995) subrayan que la probabilidad de dejar de fumar aumenta

a medida que se incrementa el nivel educativo. Sin embargo, Hraba et al. (1998) observan,

para la República Checa, que la educación no incide en el hábito de fumar.

Ahora bien, debe advertirse que en algunos de los estudios citados los efectos no monetarios

de la educación están condicionados por la edad y el sexo de los individuos. Asimismo, la

evidencia empírica existente no permite concluir cuál es el mecanismo (o conjunto de

mecanismos) predominante por el que la educación genera efectos no monetarios beneficiosos

sobre la salud, aunque predominan las explicaciones vinculadas a la eficiencia –véase

Escardíbul (2002b: 140-70)–. Como se ha sugerido en el apartado anterior, tiene que

extenderse el análisis con la consideración de variables relacionadas con el entorno social de

los individuos que permitan comprender las causas de determinados comportamientos

individuales. La inclusión de dichas variables es especialmente necesaria en el estudio de

determinados hábitos de comportamiento que suelen adquirirse en la adolescencia –por

ejemplo el consumo de tabaco– donde el entorno juvenil (en la escuela y en el vecindario), el

entorno familiar y la presión de la oferta (empresas) ejercen una gran influencia sobre los

individuos –véase Ennet et al. (1997), Johnson y Hoffmann (2000), Gaviria y Raphael (2001)

y Ministerio de Sanidad y Consumo (2002).–

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4. Hipótesis, datos y metodología utilizados en el análisis empírico

4.1. Hipótesis

A partir de los aspectos indicados en los apartados anteriores se plantean las siguientes

hipótesis:

1. La educación reduce la probabilidad de fumar.

2. La educación incrementa la probabilidad de dejar de fumar.

3. El efecto no monetario de la educación sobre el consumo de tabaco de los individuos

varía en función del tipo de educación recibida (general o profesional).

4. La educación aumenta la eficiencia en el consumo vinculado a la salud.

4.2. Datos y metodología del análisis empírico

Los datos utilizados para la contrastación de las hipótesis planteadas provienen de la Encuesta

Nacional de Salud de 1997 (en adelante, ENS97), del Ministerio de Sanidad y Consumo. La

ENS97 es una encuesta de ámbito nacional (salvo Ceuta y Melilla) realizada en 1997, que

sigue a otras encuestas llevadas a cabo en 1987, 1993 y 1995. Esta encuesta proporciona

información sobre una serie de aspectos personales, socioeconómicos y de hábitos de vida de

los individuos que la convierten en idónea para desarrollar el análisis empírico planteado

(véase Ministerio de Sanidad y Consumo, 1999).

En cuanto al diseño de la muestra y su tamaño, la ENS97 se desdobla en dos encuestas (una

para adultos y otra para niños entre 0 y 15 años), con un desglose en cuatro oleadas que

corresponden a los cuatro trimestres. La encuesta utilizada en el estudio empírico es la de

adultos, considerándose las cuatro olas trimestrales; de este modo, se obtiene una muestra

anual de 6.396 individuos representativa a nivel nacional. La ENS97 permite elaborar las

siguientes variables explicativas que se utilizan en el análisis empírico (una descripción de las

mismas se expone en la tabla A1 del anexo):

- Personales: edad, sexo, estado de salud, estado civil, nivel educativo y años de

escolarización del encuestado; en la contrastación de la segunda hipótesis se incluye,

además, los años que los individuos llevan fumando (o han fumado).

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- Geográficas: Comunidad Autónoma y tamaño del municipio donde reside el

encuestado.

- Socioeconómicas: situación laboral (actividad) del encuestado, clase social del

sustentador principal y renta del hogar.

La metodología de análisis utilizada en este estudio es la siguiente. En la contrastación de las

dos primeras hipótesis se llevan a cabo análisis de regresión logística con dos variables

dependientes (denominadas “fumar” y “dejarfum”), de carácter dicotómico, que, en el primer

caso, toma valor “1” si los individuos declaran fumar (diaria u ocasionalmente) y “0” si no

han fumado nunca o son ex–fumadores; en el segundo caso, toma valor “1” si declaran haber

dejado de fumar y “0” si siguen fumando. Los parámetros de las variables explicativas

muestran si éstas favorecen, o no, la probabilidad relativa de que los individuos fumen (o

dejen de fumar).5 La tercera hipótesis se contrasta con las dos variables dependientes

señaladas anteriormente, pero considerando la variable educativa en función del tipo de

estudio cursado (general o profesional). Finalmente, la cuarta hipótesis se contrasta a partir de

los resultados obtenidos en la contrastación de las hipótesis anteriores.

5. Análisis empírico de los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo de

tabaco

5.1 Hipótesis 1: la educación reduce la probabilidad de fumar

A partir de los datos proporcionados por la ENS97, tras desestimar los individuos con algún

missing en la variable dependiente, o en las explicativas, y considerando a aquellos con un

mínimo de 25 años de edad (para evitar individuos sin estudios terminados), se ha obtenido

una muestra final de 4.980 individuos (un 96,6% del total de individuos de 25 y más años),

cuyas características se presentan en la tabla A2 del anexo.

El análisis empírico considera el efecto no monetario de la educación (considerada en años de

escolarización y en niveles educativos) incluyendo, además, las variables explicativas

indicadas en 4.2. Asimismo, dicho análisis considera la posibilidad de que la educación incida

de un modo diferenciado en hombres y mujeres, motivo por el que se incluye una variable de

interacción entre los años de escolarización y el sexo de los individuos, así como entre esta

última y los distintos niveles educativos considerados.

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En la tabla 1 se aprecia la significatividad de la variable años de escolarización –AÑOSEDU–

(con signo positivo), así como de su forma cuadrática –AÑOSED2– (con signo negativo).

Asimismo, el término de interacción –EDUC*SEXO– es significativo y tiene signo negativo,

de modo que se observa un distinto efecto de la educación para cada sexo: mientras que los

años de escolarización inciden positivamente sobre la probabilidad relativa de fumar de las

mujeres (aunque de un modo decreciente, tal y como refleja la significatividad del término

referido a la educación al cuadrado), el efecto marginal de los años de escolarización sobre la

probabilidad relativa de fumar es negativo para los hombres.6

Si se considera la educación en niveles, la tabla 2 revela que, para las mujeres, los niveles

educativos superiores a la categoría de referencia (estudios primarios) incrementan, de un

modo significativo, la probabilidad relativa de fumar, mientras que el efecto de no poseer

estudios es negativo. En concreto, de los resultados expuestos en la última columna de dicha

tabla puede concluirse que, con referencia a los estudios primarios (NIVEST2), alcanzar

estudios secundarios de primer ciclo (NIVEST3) o secundarios profesionales de segundo ciclo

(NIVEST4) incrementa la probabilidad relativa de fumar en poco más del doble; los estudios

generales de segundo ciclo (NIVEST5) y los estudios universitarios de primer ciclo

(NIVEST6) en torno al triple; y los estudios universitarios de segundo y tercer ciclo

(NIVEST7) casi el doble. Asimismo, la carencia de estudios (NIVEST1) reduce la

probabilidad de fumar a la mitad.

Para los hombres, los efectos marginales de la educación no se observan directamente en la

tabla 2, sino que debe considerarse, con los resultados de la última columna, el producto del

efecto de la educación (“NIVEST”) y del efecto interactivo entre la educación y el sexo

(“NIVES*SEXO”) –véase Artís y Guillén (1999)–. Así, con respecto a los estudios primarios,

alcanzar los estudios secundarios de primer ciclo reduce la probabilidad de fumar un 25,1%;

los estudios secundarios profesionales de segundo ciclo un 56,6%; los estudios secundarios

generales de segundo ciclo un 44,8%; los estudios universitarios de primer ciclo un 53,2%;

los estudios universitarios de segundo y tercer ciclo un 65,4%; mientras que no poseer

estudios incrementa la probabilidad relativa de fumar un 5,8%.

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De este modo, sólo se acepta parcialmente la hipótesis planteada (la educación reduce la

probabilidad de fumar), ya que dicho efecto se observa únicamente en los hombres, mientras

que, en las mujeres, la educación produce el efecto contrario.7

Tabla 1. Resultados del análisis de regresión logística: probabilidad relativa de fumar (años de escolarización)

Variables B S.E. Wald gl Sig. Exp(B) SEXO 2,556** 0,167 235,581 1 0,000 12,880 EDAD -0,048** 0,004 177,449 1 0,000 0,953 SALUD 0,357** 0,082 19,057 1 0,000 1,429 ACTIVO 0,286** 0,089 10,397 1 0,001 1,331 ECIVIL1 -0,037 0,093 0,157 1 0,692 0,964 ECIVIL3 0,931** 0,203 21,045 1 0,000 2,538 ECIVIL4 0,116 0,179 0,423 1 0,516 1,123 AÑOSEDU 0,248** 0,047 28,408 1 0,000 1,282 AÑOSED2 -0,008** 0,002 14,121 1 0,000 0,992 EDUC*SEXO -0,177** 0,016 122,583 1 0,000 0,838 CA02 -0,063 0,213 0,087 1 0,768 0,939 CA03 -0,462* 0,234 3,901 1 0,048 0,630 CA04 0,259 0,263 0,969 1 0,325 1,296 CA05 -0,341 0,202 2,857 1 0,091 0,711 CA06 0,117 0,306 0,145 1 0,703 1,124 CA07 -0,432** 0,166 6,762 1 0,009 0,649 CA08 -0,285 0,190 2,267 1 0,132 0,752 CA09 -0,457** 0,130 12,331 1 0,000 0,633 CA10 -0,077 0,135 0,327 1 0,568 0,926 CA11 -0,253 0,225 1,266 1 0,260 0,776 CA12 -0,301 0,156 3,713 1 0,054 0,740 CA13 -0,201 0,160 1,578 1 0,209 0,818 CA14 -0,290 0,235 1,523 1 0,217 0,748 CA15 0,328 0,299 1,204 1 0,273 1,388 CA16 0,087 0,170 0,259 1 0,611 1,090 CA17 -0,036 0,413 0,007 1 0,931 0,965 TAMUNI1 0,078 0,157 0,247 1 0,619 1,081 TAMUNI2 -0,027 0,114 0,056 1 0,813 0,973 TAMUNI3 -0,013 0,103 0,016 1 0,899 0,987 TAMUNI4 0,367** 0,140 6,898 1 0,009 1,444 TAMUNI6 0,101 0,169 0,356 1 0,551 1,106 TAMUNI7 0,305* 0,148 4,239 1 0,040 1,357 RENTA1 0,144 0,158 0,825 1 0,364 1,154 RENTA2 0,218* 0,106 4,231 1 0,040 1,244 RENTA4 0,063 0,113 0,310 1 0,577 1,065 RENTA5 0,074 0,141 0,275 1 0,600 1,077 RENTA6 -0,017 0,167 0,010 1 0,919 0,983 RENTA7 -0,130 0,110 1,391 1 0,238 0,878 Constante -0,675 0,350 3,725 1 0,054 0,509 * Significativa al nivel 5%. ** Sig. al 1%. Categorías de referencia: ECIVIL2, CA01, TAMUNI5, RENTA3.

Estadísticos

Número observaciones: 4.952 Chi-cuadrado: 1.205,970, con g.l. 38 y Prob>chi2=0,000 Predicciones correctas (fumar): 75,7%; Predicciones correctas (total): 69,8%; CUT: 0,35 -2LL: 5.213,854 Número de iteraciones: 4 R-cuadrado Nagelkerke: 0,30

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Tabla 2. Resultados del análisis de regresión logística: probabilidad relativa de fumar (niveles educativos)

Variables B S.E. Wald gl Sig. Exp(B)

SEXO 1,826** 0,143 162,059 1 0,000 6,210 EDAD -0,048** 0,004 170,979 1 0,000 0,953 SALUD 0,345** 0,082 17,858 1 0,000 1,413 ACTIVO 0,327** 0,089 13,388 1 0,000 1,387 ECIVIL1 -0,032 0,093 0,116 1 0,733 0,969 ECIVIL3 0,960** 0,203 22,257 1 0,000 2,611 ECIVIL4 0,205 0,180 1,286 1 0,257 1,227 NIVEST1 -0,755** 0,255 8,798 1 0,003 0,470 NIVEST3 0,760** 0,153 24,791 1 0,000 2,139 NIVEST4 0,830** 0,187 19,739 1 0,000 2,294 NIVEST5 1,062** 0,202 27,516 1 0,000 2,891 NIVEST6 1,061** 0,213 24,933 1 0,000 2,891 NIVEST7 0,632** 0,215 8,605 1 0,003 1,882 NIVEST8 0,412 0,635 0,420 1 0,517 1,510 NIVES1*SEXO 0,812** 0,288 7,920 1 0,005 2,252 NIVES3*SEXO -1,051** 0,198 28,274 1 0,000 0,350 NIVES4*SEXO -1,665** 0,236 49,821 1 0,000 0,189 NIVES5*SEXO -1,658** 0,257 41,681 1 0,000 0,191 NIVES6*SEXO -1,820** 0,280 42,226 1 0,000 0,162 NIVES7*SEXO -1,692** 0,267 40,083 1 0,000 0,184 NIVES8*SEXO -1,379 0,906 2,319 1 0,128 0,252 CA02 -0,041 0,214 0,037 1 0,847 0,960 CA03 -0,436 0,232 3,545 1 0,060 0,646 CA04 0,196 0,255 0,591 1 0,442 1,217 CA05 -0,356 0,201 3,132 1 0,077 0,700 CA06 0,128 0,308 0,173 1 0,677 1,137 CA07 -0,426* 0,167 6,543 1 0,011 0,653 CA08 -0,295 0,190 2,408 1 0,121 0,745 CA09 -0,433** 0,130 11,050 1 0,001 0,648 CA10 -0,080 0,136 0,342 1 0,559 0,924 CA11 -0,291 0,224 1,676 1 0,196 0,748 CA12 -0,306 0,157 3,817 1 0,051 0,736 CA13 -0,219 0,160 1,871 1 0,171 0,804 CA14 -0,290 0,237 1,501 1 0,220 0,748 CA15 0,344 0,298 1,337 1 0,248 1,411 CA16 0,096 0,171 0,312 1 0,577 1,100 CA17 -0,017 0,414 0,002 1 0,967 0,983 TAMUNI1 0,051 0,156 0,106 1 0,745 1,052 TAMUNI2 -0,045 0,114 0,156 1 0,693 0,956 TAMUNI3 -0,017 0,103 0,026 1 0,871 0,983 TAMUNI4 0,357* 0,140 6,495 1 0,011 1,429 TAMUNI6 0,075 0,170 0,195 1 0,659 1,078 TAMUNI7 0,304* 0,147 4,270 1 0,039 1,355 RENTA1 0,154 0,160 0,919 1 0,338 1,166 RENTA2 0,222* 0,107 4,321 1 0,038 1,248 RENTA4 0,052 0,113 0,215 1 0,643 1,054 RENTA5 0,068 0,141 0,232 1 0,630 1,070 RENTA6 -0,081 0,166 0,241 1 0,623 0,922 RENTA7 -0,129 0,110 1,372 1 0,242 0,879 Constante 0,252 0,259 0,947 1 0,331 1,286 *Significativa al 5%. **Significativa al 1%. Categorías de referencia.: ECIVIL2, NIVEST2, NIVES2*SEXO, CA01, TAMUNI5, RENTA3.

11

Estadísticos Número observaciones: 4.980 Chi-cuadrado: 1.239,664, con g.l. 49 y Prob>chi2=0,000 Predicciones correctas (fumar): 77,6%; Predicciones correctas (total): 69,0%; CUT: 0,35 -2LL: 5.215,436 Número de iteraciones: 4 R-cuadrado Nagelkerke: 0,30

5.2 Hipótesis 2: la educación incrementa la probabilidad de dejar de fumar

La muestra obtenida a partir de la ENS97, con individuos con al menos 25 años de edad, y

tras introducir una variable que refleja los años que los individuos han fumado (o llevan

fumando), está constituida por 2.435 individuos (un 90,76% del total). Las características de

las variables generadas se observan en la tabla A3 del anexo.

La tabla 3 revela la significatividad de la variable “años de escolarización” (con signo

positivo) y del término de interacción “educación*sexo” (con signo negativo). Por tanto,

mientras que los años de escolarización inciden positivamente sobre la probabilidad relativa

de dejar de fumar en las mujeres, su efecto es negativo para los hombres (aunque los valores

de las estimaciones reflejan que el efecto de la educación, en este último caso, es

prácticamente nulo).

El análisis por niveles educativos (véase la tabla 4) muestra que, comparado con los estudios

primarios, alcanzar los estudios secundarios de primer y segundo ciclo (tanto los de tipo

profesional como los generales) incrementa la probabilidad relativa de dejar de fumar de las

mujeres en torno al doble. Asimismo, poseer estudios universitarios de segundo y tercer ciclo

incrementa dicha probabilidad el triple, no siendo significativos los estudios universitarios de

primer ciclo.

En los hombres, poseer estudios secundarios profesionales de segundo ciclo incrementa la

probabilidad relativa de dejar de fumar 2,18 veces (el único nivel que genera los mismos

incrementos marginales respecto a la categoría base en hombres y mujeres),8 siendo los

efectos mucho menores en el caso de los estudios universitarios de segundo y tercer ciclo

(1,13 veces), mientras que los estudios secundarios de primer ciclo, y los generales de

segundo ciclo, reducen levemente dicha probabilidad. Como en el caso de las mujeres, el

efecto de los estudios universitarios de primer ciclo no resulta significativamente distinto al

12

generado por los estudios primarios. Por tanto, no puede apuntarse un efecto concreto de la

educación sobre la probabilidad relativa de dejar de fumar de los hombres, salvo que se

incrementa claramente para aquellos con estudios universitarios de ciclo largo, mientras que

el efecto de los estudios secundarios es dispar (un resultado acorde con el ligero efecto

negativo, casi nulo, que generan los años de escolarización sobre la probabilidad relativa de

dejar de fumar de los hombres).

Tabla 3. Resultados del análisis de regresión logística: probabilidad relativa de dejar de fumar (años de escolarización)

Variables B S.E. Wald gl Sig. Exp(B)

SEXO 1,150** 0,314 13,367 1 0,000 3,157 EDAD 0,180** 0,010 351,106 1 0,000 1,197 AÑOSFUMA -0,227** 0,017 172,252 1 0,000 0,797 AFUMA2 0,001** 0,000 23,290 1 0,000 1,001 SALUD -0,590** 0,122 23,457 1 0,000 0,554 ECIVIL1 -0,517** 0,151 11,693 1 0,001 0,597 ECIVIL3 -0,812* 0,344 5,557 1 0,018 0,444 ECIVIL4 -0,722* 0,313 5,318 1 0,021 0,486 AÑOSEDU 0,080** 0,025 10,636 1 0,001 1,084 EDUC*SEXO -0,083** 0,028 8,888 1 0,003 0,920 CA02 0,509 0,308 2,730 1 0,098 1,664 CA03 0,451 0,330 1,865 1 0,172 1,570 CA04 -0,532 0,401 1,759 1 0,185 0,588 CA05 0,078 0,320 0,059 1 0,808 1,081 CA06 -0,128 0,550 0,054 1 0,816 0,880 CA07 0,525* 0,237 4,886 1 0,027 1,690 CA08 0,371 0,267 1,936 1 0,164 1,450 CA09 0,301 0,185 2,631 1 0,105 1,351 CA10 -0,014 0,211 0,004 1 0,949 0,987 CA11 0,643* 0,302 4,528 1 0,033 1,902 CA12 -0,444 0,268 2,739 1 0,098 0,642 CA13 0,188 0,192 0,960 1 0,327 1,207 CA14 0,079 0,383 0,043 1 0,836 1,083 CA15 -0,763 0,536 2,026 1 0,155 0,466 CA16 -0,079 0,261 0,090 1 0,764 0,924 CA17 -0,981 0,913 1,155 1 0,283 0,375 RENTA1 -0,224 0,252 0,793 1 0,373 0,799 RENTA2 -0,189 0,165 1,315 1 0,251 0,828 RENTA4 -0,103 0,174 0,349 1 0,555 0,902 RENTA5 -0,092 0,216 0,182 1 0,670 0,912 RENTA6 0,101 0,243 0,173 1 0,677 1,106 RENTA7 -0,013 0,175 0,006 1 0,940 0,987 Constante -4,565** 0,445 105.191 1 0,000 0,010 * Significativa al nivel 5%.** Significativa al 1%. Categorías de referencia: ECIVIL2, CA01, RENTA3.

Estadísticos

Número observaciones: 2.419 Chi-cuadrado: 841,014, con g.l. 32 y Prob>chi2=0,000 Predicciones correctas (dejar de fumar): 68,1%; Predicciones correctas (total): 77.6%; CUT: 0,35 -2LL: 2.281,755 Número de iteraciones: 2 R-cuadrado Nagelkerke: 0,41

13

Tabla 4. Resultados del análisis de regresión logística: probabilidad relativa de dejar de fumar (niveles educativos)

Variables B S.E. Wald gl Sig. Exp(B)

SEXO 0,921** 0,288 10,217 1 0,001 2,511 EDAD 0,181** 0,010 337,768 1 0,000 1,199 AÑOSFUMA -0,224** 0,017 168,053 1 0,000 0,800 AFUMA2 0,001** 0,000 19,243 1 0,000 1,001 SALUD -0,581** 0,122 22,757 1 0,000 0,559 ECIVIL1 -0,452** 0,150 9,052 1 0,003 0,636 ECIVIL3 -0,785* 0,343 5,224 1 0,022 0,456 ECIVIL4 -0,644* 0,317 4,111 1 0,043 0,525 NIVEST1 -1,140 0,686 2,928 1 0,096 0,320 NIVEST3 0,709* 0,312 2,768 1 0,023 2,032 NIVEST4 0,779* 0,351 5,169 1 0,026 2,178 NIVEST5 0,756* 0,371 4,926 1 0,041 2,131 NIVEST6 0,517 0,387 1,787 1 0,181 1,678 NIVEST7 1,097** 0,370 8,813 1 0,003 2,996 NIVES1*SEXO 1,331 0,710 3,516 1 0,061 3,785 NIVES3*SEXO -0,918* 0,363 6,405 1 0,011 0,399 NIVES4*SEXO -0,677 0,414 2,674 1 0,102 0,508 NIVES5*SEXO -1,028* 0,447 5,285 1 0,022 0,358 NIVES6*SEXO -0,619 0,470 1,734 1 0,188 0,538 NIVES7*SEXO -0,978* 0,438 4,992 1 0,025 0,376 CA02 0,531 0,309 2,952 1 0,086 1,701 CA03 0,439 0,330 1,770 1 0,183 1,550 CA04 -0,226 0,384 0,348 1 0,555 0,797 CA05 0,168 0,319 0,279 1 0,597 1,183 CA06 -0,103 0,549 0,035 1 0,851 0,902 CA07 0,597* 0,240 6,198 1 0,013 1,816 CA08 0,416 0,268 2,399 1 0,121 1,516 CA09 0,294 0,187 2,483 1 0,115 1,342 CA10 0,011 0,211 0,002 1 0,960 1,011 CA11 0,667* 0,304 4,829 1 0,028 1,949 CA12 -0,432 0,270 2,517 1 0,109 0,649 CA13 0,235 0,193 1,487 1 0,223 1,265 CA14 0,026 0,389 0,004 1 0,947 1,026 CA15 -0,777 0,534 2,120 1 0,145 0,460 CA16 -0,086 0,264 0,106 1 0,745 0,918 CA17 -0,935 0,903 1,072 1 0,300 0,393 RENTA1 -0,244 0,255 0,919 1 0,338 0,783 RENTA2 -0,191 0,166 1,318 1 0,251 0,826 RENTA4 -0,058 0,174 0,111 1 0,739 0,944 RENTA5 -0,030 0,216 0,019 1 0,890 0,970 RENTA6 0,113 0,248 0,207 1 0,649 1,120 RENTA7 0,014 0,174 0,007 1 0,934 1,014 Constante -4,459** 0,461 93,600 1 0,000 0,012 * Significativa al 5%. ** Significativa al 1%. Categorías de referencia: ECIVIL2, NIVEST2, NIVES2*SEXO, CA01, RENTA3.

Estadísticos

Número observaciones: 2.435 Chi-cuadrado: 834,581, con g.l. 41 y Prob>chi2=0,000 Predicciones correctas (dejar de fumar): 67,9%; Predicciones correctas (total): 77,9%; CUT: 0,35 -2LL: 2.311,934 Número de iteraciones: 2 R-cuadrado Nagelkerke: 0,40

14

Por tanto, sólo se acepta parcialmente la hipótesis planteada, debido a que la educación

incrementa la probabilidad de dejar de fumar sólo en las mujeres, mientras que su efecto en

los hombres es ligeramente negativo.9

5.3 Hipótesis 3: el efecto no monetario de la educación sobre el consumo de tabaco de los

individuos varía en función del tipo de educación recibida (general o profesional)

A partir de los análisis de regresión logística presentados anteriormente es posible destacar

que los estudios profesionales generan aumentos en la probabilidad relativa de dejar de fumar

mayores que los estudios generales y, además, los estudios profesionales reducen la

probabilidad relativa de fumar en mayor medida que los estudios generales. Ahora bien, debe

advertirse que, por un lado, las diferencias entre ambos tipos de estudio no son significativas

(salvo en el caso anómalo indicado en el apartado anterior) y, por otro lado, que ambos tipos

de estudios inciden en la misma dirección respecto a la categoría de referencia (es decir, los

parámetros de regresión tienen el mismo signo). De este modo, los resultados presentados

permiten rechazar la hipótesis planteada ya que, aunque los efectos de ambos tipos de

educación no son cuantitativamente idénticos, la educación general o profesional no produce

efectos dispares sobre el hábito de fumar y dejar de fumar.

Dado que los resultados presentados muestran que los efectos no monetarios de la educación

no son constantes para cada nivel educativo cabe aconsejar el uso de los niveles educativos

como variable explicativa (minoritarios en los estudios empíricos) ya que, a pesar de su mayor

complejidad de interpretación –especialmente si existen términos interactivos–, permiten

conocer los efectos de cada nivel educativo sobre la variable dependiente que quedan

“ocultos” tras la variable continua “años de escolarización”.

5.4 Hipótesis 4: la educación aumenta la eficiencia en el consumo

Los resultados llevan a cuestionar que la educación incremente la eficiencia en el consumo.

Así, aunque algunos efectos de la educación permiten suponer que ésta incrementa la

eficiencia de consumo (como favorecer que los hombres no fumen o que las mujeres dejen de

fumar), otros sugieren que ésta reduce la eficiencia de consumo (tales como la incidencia

15

positiva de la educación en la probabilidad de que las mujeres consuman tabaco y el efecto

negativo sobre la probabilidad de dejar de fumar en los hombres).

A mi entender no se trata de negar el efecto positivo de la educación sobre la eficiencia de

consumo sino señalar que esta última no es el único factor que incide sobre el consumo. Por

tanto, los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo no se circunscriben a su

efecto sobre la eficiencia, sino que se relacionan con la formación de preferencias en las que

también intervienen elementos culturales y sociales que condicionan dichos efectos.

6. Discusión y conclusiones

Los resultados presentados permiten constatar que la educación genera, simultáneamente,

efectos no monetarios positivos y negativos sobre la salud. Entre los positivos se observa que

la educación reduce la probabilidad de fumar en los hombres e incide positivamente sobre la

probabilidad de dejar de fumar de las mujeres. Entre los negativos, la educación aumenta la

probabilidad relativa de fumar en las mujeres y reduce (aunque muy levemente) la

probabilidad relativa de dejar de fumar en los hombres.

Como se ha señalado en el apartado 2, desde la escuela neoclásica podría concluirse que, para

el primer grupo de resultados, la educación genera beneficios no monetarios sobre la salud

derivados del incremento de eficiencia en el consumo (o la “producción de salud”), o bien que

la educación orienta a los individuos hacia el futuro (ya que reduce la tasa de preferencia

temporal) y, en consecuencia, éstos invierten en su bienestar teniendo unos hábitos más

saludables. Sin embargo, el segundo grupo de resultados es difícil de explicar desde una

aproximación neoclásica ortodoxa, ya que la educación fomenta comportamientos de

consumo negativos para la salud. Ahora bien, a partir de las premisas que la escue la

institucionalista considera en el análisis de los efectos monetarios de la educación, así como

del comportamiento de consumo de los individuos, descritas en el segundo apartado, a

continuación se citan determinados factores que permiten explicar los resultados obtenidos

(aunque se requiere una investigación empírica que permita constatar los argumentos que se

exponen a continuación, como se indica al final de este apartado).

Que la educación incremente la probabilidad de fumar en las mujeres puede derivarse de la

incidencia de los siguientes elementos. En primer lugar, el consumo de tabaco puede haberse

16

considerado como un modo de ocupar comportamientos tradicionalmente masculinos por

parte de las mujeres, estando a la vanguardia aquellas con mayor nivel educativo. En segundo

lugar, la mayor incorporación al mercado de trabajo de las más educadas, y los tipos de

trabajo a los que se incorporan, conlleva una mayor interacción con hombres (que fuman en

mayor proporción) de modo que éstas se ven inducidas a adquirir determinados hábitos

(masculinos) como fumar. En tercer lugar, es posible que dicha incorporación laboral aumente

el estrés derivado de la existencia de una doble jornada (en el trabajo y en el hogar)

fomentando el hábito de fumar. Finalmente, hay que considerar la presión de la oferta, cada

vez más dirigida a la captación de nuevos grupos de población fumadora (entre los que se

encuentran las mujeres), tal y como se ha expuesto en el apartado 2.10

Con referencia a los hombres, el efecto negativo de la educación sobre la probabilidad relativa

de fumar se produce por una alteración de las preferencias derivada, seguramente, del mayor

calado entre los más educados de los mensajes referidos a los daños que fumar provoca sobre

la salud y sobre la necesidad de desarrollar estilos de vida saludables (hacer ejercicio, no

fumar, etc).11 Además, la extensión del consumo de tabaco entre ambos sexos –apuntado

anteriormente– puede haber disminuido el componente diferenciador que fumar ha podido

tener entre los hombres, y, en consecuencia, reducir dicho hábito.

Respecto a dejar de fumar, los postulados de la teoría del capital humano sólo se cumplen

para las mujeres y, de este modo, se erosiona el modelo de eficiencia propuesto por esta teoría

para el análisis del consumo vinculado a la salud. Como en el caso anterior, las explicaciones

al comportamiento observado deben buscarse en el entorno familiar y social, así como en la

propia experiencia individual. A este respecto, parece lógico vincular el efecto positivo de la

educación sobre la probabilidad de dejar de fumar en las mujeres a la existencia de algún

período de gestación, no sólo por su mayor concienciación o conocimiento sobre los riesgos

de fumar para la salud del feto, o de los hijos, sino también por la mayor presión –familiar o

social– ejercida sobre las más educadas. En los hombres, la leve incidencia negativa de la

educación sobre la probabilidad de dejar de fumar puede que esté ocasionada por dos factores:

por un lado, una mayor adicción al tabaco, debido a que llevan más años fumando, que les

dificulta abandonar dicho hábito;12 por otro lado, a la permanencia de una “cultura masculina”

del tabaco entre algunos fumadores (como el puro y la pipa).

17

En suma, con respecto a las teorías neoclásicas de eficiencia, los resultados presentados

permiten concluir que aunque cabe considerar que la educación incida positivamente sobre la

eficiencia en el consumo, no es éste el único elemento que guía el comportamiento de

consumo de los individuos. Por tanto, la educación también induce comportamientos de

consumo “ineficientes” debido a las alteraciones que produce en las preferencias de los

individuos, tanto personalmente (por cambios de los objetivos, las expectativas, etc.), como

fruto del entorno en que los más educados se desenvuelven (familia, puesto de trabajo,

actividades y grupos de ocio, etc). Asimismo, respecto a la teoría de la adicción racional (y el

efecto de la educación sobre la tasa de preferencia temporal) puede advertirse la dificultad de

aceptar dicha teoría debido a que los efectos negativos de hábitos adictivos, como fumar,

suelen aparecer muy tardíamente respecto a la edad media de inicio en el consumo regular de

dichos productos que, para el caso español, está en torno a los 17 años en el primer caso y 18

en el segundo (véase MSC, 2002). Además, analizar la adicción racionalmente supone no

comprender el verdadero significado de la misma.13

Con respecto a la intervención pública, el estudio presentado demuestra que la educación

genera beneficios y perjuicios no monetarios que, a su vez, pueden ocasionar externalidades

positivas y negativas. Su cuantificación permitirá conocer el sentido de la intervención del

estado (aumentar o disminuir el gasto en educación) para alcanzar un nivel educativo óptimo

socialmente. A este respecto, diversos estudios sugieren que las externalidades positivas

superan a las negativas y, de este modo, los efectos no monetarios de la educación (en su

conjunto) aumentan los rendimientos sociales de la educación (que suelen incluir sólo los

efectos monetarios), de modo que debería aumentarse el gasto público en educación (véase

Wolfe y Zuvekas, 1997; McMahon, 1999; Escardíbul, 2002b). Ahora bien, debe advertirse

que, como revelan los resultados presentados, la escolarización no siempre corrige hábitos de

consumo negativos y, de este modo, es preciso otro tipo de actuaciones públicas (como

campañas de información, regulación sobre el consumo, la publicidad y los precios, etc) para

reducir la probabilidad relativa de fumar de la población.

Asimismo, en la intervención del sector público no sólo hay que considerar la existencia de

fallos de mercado (donde se enmarcan las externalidades ocasionadas por la educación), como

sugiere la escuela neoclásica, sino que, además, conviene destacar los siguientes aspectos: en

primer lugar, la sola presencia de efectos no monetarios privados (existan o no efectos

externos) avala una intervención pública si así se considera socialmente; en segundo lugar, la

18

voluntad de corregir desigualdades también justifica dicha intervención. Así, estudios como el

presentado permiten conocer los perfiles de los individuos más proclives a determinados

comportamientos de consumo y, de este modo, proporciona información para llevar a cabo

políticas públicas de carácter equitativo que reduzcan la mayor probabilidad de adquirir

comportamientos perjudiciales para salud de determinados grupos sociales.

Finalmente, aunque se han contrastado las hipótesis planteadas, conviene resaltar la necesidad

de profundizar en el estudio de los efectos no monetarios de la educación sobre el consumo de

bienes que inciden en la salud, considerando un mayor número de bienes y servicios,14

extendiendo el análisis de dichos efectos sobre la cantidad consumida o el gasto realizado y,

además, valorando pecuniariamente los efectos observados. Asimismo, es aconsejable la

aplicación de métodos de análisis que permitan conocer los procesos mediante los cuales la

educación incide sobre el consumo para, entre otros motivos, poder orientar mejor las

políticas públicas que deben mejorar la eficiencia y la equidad.

Notas

(*) La investigación presentada en esta comunicación forma parte de mi tesis doctoral titulada “Beneficios no

monetarios de la educación sobre el consumo. Un estudio aplicado al caso español”, dirigida por el Dr.

Jorge Calero Martínez, a quien agradezco profundamente todos los comentarios y sugerencias realizados

sobre la misma. Dicha tesis fue defendida el pasado 20 de septiembre y calificada, por unanimidad, con

sobresaliente cum laude. Asimismo, deseo agradecer el apoyo financiero del proyecto SEC2000-0804

“Beneficios no-monetarios de la educación” del Plan Nacional de I+D+I, dirigido por el Dr. José Gines

Mora, del que este estudio forma parte.

1. Asimismo, existe una aproximación sobre el efecto no monetario de la educación sobre el consumo en

general (no sólo vinculado a la salud), proporcionada por la “nueva teoría del consumo” –véase Becker

(1965), Ghez y Becker (1975), Michael (1972, 1973, 1975), Michael y Becker (1973), y Stigler y Becker

(1977)–. Dicha teoría, además, permite estudiar no sólo los efectos no monetarios de la educación sobre el

consumo , sino sobre el conjunto de efectos que la educación puede generar en cualquier actividad

desarrollada por los individuos. La extensión de las actividades domésticas más allá del consumo lleva a

denominar a la nueva teoría del consumo como la “nueva economía de la familia” (Becker, 1981). 2. Grossman (1972a, 1972b) ya contempla el efecto que la educación puede producir sobre la salud a través de

la elección de inputs, si bien los elimina de su análisis formal.

3. Fuchs (1982, 1996) y Farrell y Fuchs (1982) critican esta aproximación y señalan que la educación no

mejora la salud de los individuos por su efecto sobre la tasa de preferencia temporal, sino que es esta última

la que incide sobre la educación y la salud. De este modo, la correlación positiva que pueda observarse

entre salud y educación se debe al efecto de la tasa de preferencia temporal sobre ambas.

19

4. Para un análisis detallado de la elaboración de una aproximación institucionalista para el estudio de los

efectos no monetarios de la educación sobre el consumo, véase Escardíbul (2002a; 2002b, capítulo II).

5. El término “relativa” implica que dichos parámetros no reflejan la incidencia de las variables explicativas

sobre la probabilidad de fumar (o dejar de fumar), sino sobre la odds-ratio del modelo de regresión

logística, que indica la probabilidad de realizar un determinado acto –como fumar– respecto a no realizarlo

–no fumar– (o bien dejar de fumar respecto a no dejar de fumar) –véase Greene (1999, capítulo 19)–.

6. En todas las tablas de resultados sólo se muestran las variables en las que al menos una categoría es

significativa (salvo para la variable renta, que se considera siempre para aislar los efectos no monetarios de

la educación de los monetarios). Respecto a los estadísticos presentados, el test de la chi-cuadrado permite

concluir que el modelo propuesto es significativo y, aunque el valor de la R-cuadrado no es elevado, está

acorde con los valores habituales en este tipo de estudios –véase Sander (1995a,b) y Ross y Wu (1995)–;

asimismo, con el punto de corte en 0,35, el modelo predice correctamente un alto porcentaje de los casos

afirmativos (fumar=1); además, no existen problemas de multicolinealidad y heterocedasticidad. Debe

señalarse que estas conclusiones pueden aplicarse a los resultados estadísticos obtenidos al contrastar la

hipótesis 2.

7. Los efectos del resto de variables explicativas no educativas sobre la variable dependiente se detallan en

Escardíbul (2002b, capítulo V).

8. Un resultado anómalo que se explica por la falta de significatividad de la variable “nives4*sexo” que, en

caso de ser significativa, disminuiría el efecto de los estudios secundarios profesionales de segundo ciclo

sobre la probabilidad relativa de dejar de fumar de los hombres.

9. Sin embargo, la educación no resulta significativa para aquellos que llevan más de 10 años fumando (véase

Escardíbul, 2002b, capítulo V).

10. Por ejemplo, las empresas productoras de tabaco potencian los productos light, un término de mayor

aceptación entre las consumidoras y, además, tratan de reforzar una determinada imagen atractiva de la

mujer fumadora (véase Ministerio de Sanidad y Consumo, 2002; Josseens et al., 1999).

11. Seguramente porque las enfermedades más comunes provocadas por el consumo de tabaco (insuficiencia

cardiaca, cáncer de laringe y bronquitis crónica) se asocian más a los hombres que a las mujeres.

12. En la muestra considerada para realizar el análisis empírico, el promedio de años que los individuos llevan

fumando es de 18 para las mujeres y 28 en los hombres.

13. Como se ha expuesto en la nota 9, la educación no incide sobre la probabilidad relativa de dejar de fumar

para aquellos que llevan más de 10 años fumando, mientras que sí influye en períodos anteriores a los

señalados. Parece lógico pensar que es la adicción a dichos hábitos la que impide que la educación altere

los mismos, ya que los que llevan un mayor tiempo con una determinada adicción ven reducida,

sustancialmente, su capacidad de elección en torno a continuar, o no, con el hábito de consumo al que son

adictos.

14. A este respecto, en Escardíbul (2002b, capítulo V) se analizan, también, los efectos no monetarios de la

educación sobre el consumo, y el abuso en el consumo, de alcohol.

20

Bibliografía

ACKERMAN, F. (1997): “Consumed in theory: alternative perspectives on the economics of consumption”. Journal of Economic Issues, vol. 31, n. 3, September, pp. 651-664.

ARTÍS, M.; GUILLÉN, M. (1999): “Variables exògenes qualitatives”, en ARTÍS, M. et al. (eds.): Introducció a l'econometria. Barcelona: Edicions UB i EDIUOC, pp. 170-186.

BECKER, G. S. (1965): “A theory of the allocation of time”. The Economic Journal , vol. LXXV, n. 299, September, pp. 493-517.

BECKER, G. S. (1981): A treatise on the family. Cambridge, MA: Harvard University Press. BECKER, G. S.; MULLIGAN, C. B. (1997): “On the endogenous determination of time preference”.

Quarterly Journal of Economics, vol. 112, n. 3, August, pp. 729-758. BECKER, G. S.; MURPHY, K. M. (1988): “A theory of rational addiction”. Journal of Political

Economy , vol. 96, n. 4, August, pp. 675-700. BLAYLOCK, J. R.; BLISARD, W. N. (1992): “Self-evaluated health status and smoking behaviour”.

Applied Economics, vol. 24, pp. 429-435. BOYER, R.; CAROLI, E. (1993): Production regimes, education and training systems: from

complementary to mismatch? Santa Barbara. DOERINGER, P. B.; PIORE, M. J. (1971): Internal labor markets and manpower analysis. Lexington:

Heath & Co. DUESENBERRY, J. S. (1949): Income, saving and the theory of consumer behavior. Cambridge, MA.:

Harvard University Press. ENNETT, S. T. et al. (1997): “School and neighborhood characteristics associated with school rates of

alcohol, cigarette, and marijuana use”. Journal of Health and Social Behavior, vol. 41, n. March, pp. 55-71. ESCARDÍBUL, J.O. (2002a): “Consideraciones para el análisis de los beneficios no monetarios de la

educación sobre el consumo: una alternativa institucionalista al marco neoclásico.” Actas de las VIII Jornadas de Economía Crítica . Valladolid: Universidad de Valladolid.

ESCARDÍBUL, J.O. (2002b): Beneficios no monetarios de la educación sobre el consumo. Un estudio aplicado al caso español. Tesis Doctoral. Universidad de Barcelona.

FARRELL, P.; FUCHS, V. R. (1982): “Schooling and health: the cigarette connection”. Journal of Health Economics, vol. 1, pp. 217-30.

FUCHS, V. R. (1982): “Time preference and health: an exploratory study”, en FUCHS, V. R. (ed.): Economic Aspects of Health. Chicago: University of Chicago Press for the NBER, pp. 93-120.

FUCHS, V. R. (1996): “Economics, values, and health care reform”. American Economic Review, vol. 86, pp. 1-24.

GALBRAITH, J. K. (1971): The new industrial state. Boston: Houghton Mifflin. GAVIRIA, A.; RAPHAEL, S. (2001): “School-based peer effects and juvenile behavior”. The Review of

Economics and Statistics, vol. 83, n. 2, May, pp. 257-268. GHEZ, G. R.; BECKER, G. S. (1975): The allocation of time and goods over the life cicle. New York:

National Bureau of Economic Research (NBER). GREENE, W. H. (1999): Análisis econométrico. Madrid: Prentice Hall. GROSSMAN, M. (1972a): “On the concept of health capital and the demand for health”. Journal of

Political Economy Economics, vol. 80, pp. 223-55. GROSSMAN, M. (1972b): The demand for health: a theoretical and empirical investigation. New York:

Columbia University Press for the National Bureau of Economic Research (NBER). HAMILTON, D. (1990): Learning about education. An unfinished curriculum. Milton Keynes: Open

University Press. HARRIS, C.; LAIBSON, D. (2001): “Dynamic choice of hyperbolic consumers.” Econometrica, vol. 69,

n. 4, pp. 935-958. HAVEMAN, R. H.; WOLFE, B. L. (1984): “Schooling and Economic Well-Being: The Role of

Nonmarket Effects”. The Journal of Human Resources, vol. 19, n. 3, pp. 377-407. HRABA, J. et al. (1998): “Education and health in the Czech Republic”. Journal of Health and Social

Behavior, vol. 39, n. December, pp. 295-316. HU, T. et al. (1995): “The demand for cigarettes in California and behavioural risk factors”. Health

Economics, vol. 4, pp. 7-14. JOHNSON, R. A.; HOFFMANN, J. P. (2000): “Adolescent cigarette smoking in U.S. racial/ethnic

subgroups: findings from the National Education Longitudinal Study”. Journal of Health and Social Behavior, vol. 41, n. December, pp. 392-407.

JOOSSENS, L. et al. (1999): “Las mujeres y el tabaco en la Unión Europea”. Revista Española de Salud Pública, vol. 73, n. 1, Enero-Febrero, pp. 3-12.

21

KENKEL, D. S. (1991): “Health behavior, health knowledge, and schooling”. Journal of Political Economy , vol. 99, pp. 287-305.

KENKEL, D. S. (1995): “Should you eat breakfast? Estimates from health production functions”. Health Economics, vol. 4, pp. 15-29.

LEIGH, J. P. (1983): “Direct and indirect effects of education on health”. Social Science and Medicine, vol. 17, pp. 227-34.

McMAHON, W. W. (1999): Education and development. Measuring the social benefits. Oxford: Oxford University Press.

MICHAEL, R. T. (1972): The effect of education on efficiency in consumption. New York: Columbia University Press.

MICHAEL, R. T. (1973): “Education in nonmarket production”. Journal of Political Economy , vol. 61, n. 2, March-April, pp. 306-327.

MICHAEL, R. T. (1975): “Education and consumption”, en JUSTER, F. T. (ed.): Education, Income and Human Behavior. New York: Mc-Graw Hill, pp. 235-252.

MICHAEL, R. T.; BECKER, G. S. (1973): “On the new theory of consumer behaviour”. The Swedish Journal of Economics, vol. 75, n. 4, pp. 378-396.

MINISTERIO DE SANIDAD Y CONSUMO (1999): Encuesta nacional de salud de España 1997. Metodología y microdatos. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo. Secretaría General Técnica.

MINISTERIO DE SANIDAD Y CONSUMO (2002): Informe sobre la salud de los españoles: 1998. (Adaptación del apartado tabaco). Madrid: MSC, http://www.msc.es/salud/epidemiologia/.

NAYGA, R. M. (1999): “A note on schooling and smoking: the issue revisited”. Education Economics, vol. 7, n. 3, pp. 253-258.

PIORE, M. J. (1970): "The dual labor market: theory and applications", en BARRINGER, R.; BEER, S. H. (eds.): The state and the poor. Cambridge, Mass.: Winthrop.

PIORE, M. J. (1975): "Notes for a theory of labor market stratification", en EDWARDS, R. C. et al (eds.): Labor market segmentation. Lexington, Mass: Lexington Books, pp. 125-149.

ROSENZWEIG, M. R.; SCHULTZ, T. P. (1981): “Education and household production of child health”, en Proceedings of the American Statistical Association. Washington, D.C.: American Statistical Association, pp. 382-87.

ROSENZWEIG, M. R.; SCHULTZ, T. P. (1983a): “Consumer demand and household production: the relationship between fertility and child mortality”. American Economic Review, vol. 73, pp. 38-42.

ROSENZWEIG, M. R.; SCHULTZ, T. P. (1983b): “Estimating a household production function: heterogeneity, the demand for health inputs, and their effects on birth weight”. Journal of Political Economy , vol. 91, pp. 723-46.

ROSS, C.; WU, C. (1995): “The links between education and health”. American Sociological Review, vol. 60, n. October, pp. 719-745.

SANDER, W. (1995a): “Schooling and quitting smoking”. Review of Economics and Statistics, vol. 77, pp. 191-99.

SANDER, W. (1995b): “Schooling and smoking”. Economics of Education Review, vol. 14, pp. 23-33. SCHOR, J. B. (1999): The overspent American. Why we want what we don't need. New York:

HarperPerennial. STIGLER, G. J.; BECKER, G. S. (1977): “De gustibus non est disputandum”. The American Economic

Review, vol. March, pp. 76-90. SU, S. B.; YEN, S. T. (2000): “A censored system of cigarette and alcohol consumption”. Applied

Economics, vol. 32, pp. 729-737. TORRES, J. A. (1991): “Demografía educativa de los años ochenta: el nacimiento de una meritocracia

bastarda”. Educación y sociedad, vol. 8, pp. 25-58. VEBLEN, T. (1899): The theory of the leisure class. New York: Mentor Books. Edición revisada: Teoría

de la clase ociosa. México: Fondo de Cultura Económica, 1966. VILA, L. E. (2000): “The non-monetary benefits of education”. European Journal of Education , vol. 35,

n. 1, March, pp. 21-32. WHEELOCK, J.; OUGHTON, E. (1996): “The household as a focus for research”. Journal of Economic

Issues, vol. 30, n. 1, March, pp. 143-159. WOLFE, B. L.; ZUVEKAS, S. (1997): “Nonmarket outcomes of schooling”. International Journal of

Educational Research, vol. 27, n. 6, pp. 491-501. WRAY, L. A. et al. (1998): “The impact of education and heart attack on smoking cessation among

middle-aged adults”. Journal of Health and Social Behavior, vol. December, pp. 271-294.

22

Anexo

Tabla A1. Descripción de las variables explicativas

Variable Descripción

EDAD Variable continua. SEXO 0 (Mujer); 1 (Hombre). ECIVIL (estado civil) ECIVIL1 (Soltero); ECIVIL2 (Casado); ECIVIL3 (Separado o

divorciado); ECIVIL4 (Viudo). SALUD (estado de salud) 0 (padece alguna enfermedad crónica); 1 (no la padece). AÑOSFUMA Variable continua. Años que los individuos llevan fumando o han

fumado. Se genera una forma cuadrática denominada: AFUMA2. ACTIVO 1 (el encuestado está activo); 0 (caso contrario). CA (Comunidad Autónoma de residencia)

CA01 (Andalucía); CA02 (Aragón); CA03 (Asturias); CA04 (Baleares); CA05 (Canarias); CA06 (Cantabria); CA07 (Castilla-León); CA08 (Castilla-La Mancha); CA09 (Cataluña); CA10 (C. Valenciana); CA11 (Extremadura); CA12 (Galicia); CA13 (Madrid); CA14 (Murcia); CA15 (Navarra); CA16 (País Vasco); CA17 (La Rioja).

TAMUNI (tamaño del municipio de residencia)

TAMUNI1 (menos de 2.000 habitantes); TAMUNI2 (2.001-10.000 h.); TAMUNI3 (10.001-50.000 h.); TAMUNI4 (50.001-100.000 h.); TAMUNI5 (100.001-400.000 h.); TAMUNI6 (400.001-1.000.000 h.); TAMUNI7 (más de 1.000.000 h.)

NIVEST (nivel educativo) NIVEST1 (sin estudios); NIVEST2 (estudios primarios: primaria LOGSE; EGB ciclo inicial y medio y similares); NIVEST3 (estudios secundarios de primer ciclo o básicos: EGB completa, ESO y similares); NIVEST4 (estudios secundarios profesionales de segundo ciclo: FP1, FP2 y similares); NIVEST5 (estudios secundarios generales de segundo ciclo o superiores: BUP –con o sin COU–), bachillerato LOGSE y similares);NIVEST6 (estudios universitarios de primer ciclo); NIVEST7 (estudios universitarios de segundo y tercer ciclo). NIVEST8 (estudios no reglados).

AÑOSEDU (años escolarización) Se obtiene a partir de la variable NIVEST, siguiendo la siguiente conversión: a aquellos con NIVEST1 se les otorgan 3 años de escolarización; a aquellos con NIVEST2, 5 años; NIVEST3 (8 años); NIVEST4 (10 años a FP1 y 13 a FP2); NIVEST5 (12 años); NIVEST6 (15 años); NIVEST7 (17 años a licenciados y 19 los de tercer ciclo); NIVEST8 (no se consideran).

RENTA RENTA1 (Menos de 60.000 pesetas / 360,61 euros); RENTA2 (60.001-100.000 pts. / 360,62-601,01 e.); RENTA3 (100.001-150.000 pts. / 601,02-901,52 e.); RENTA4 (150.001-200.000 pts. / 901,53-1.202,02 e.); RENTA5 (200.001-300.000 pts. / 1.202,03-1.804,04 e.); RENTA6 (más de 300.000 pts. / más de 1.804,04 e.); RENTA7 (renta desconocida).

CSOCIAL (del sustent. principal). Clasificación sugerida por Torres (1991).

CSOCIAL1 (c lase capitalista y media patrimonial: autónomo o empresario con asalariados); CSOCIAL2 (clase media funcional supraordinada: profesionales y responsables de 6 subordinados o más); CSOCIAL3 (clase media funcional subordinada: asalariados responsables de 5 subordinados o menos, mandos intermedios y administrativos); CSOCIAL4 (Obreros: cualificados y trabajadores manuales no cualificados).

23

Tabla A2. Descripción de las variables utilizadas para la contrastación de la hipótesis 1.

Variables Nº casos Media Desv. Est. Mínimo Máximo

FUMAR (sí=1) 4.980 0,351 0,477 0 1 SEXO (hombre=1) 4.980 0,482 0,500 0 1 EDAD 4.980 49,409 16,331 25 93 SALUD (buena salud=1) 4.980 0,661 0,473 0 1 ACTIVO (sí=1) 4.980 0,519 0,500 0 1 ECIVIL1 (Soltero/a) 859 0,172 0,378 0 1 ECIVIL2 (Casado/a) 3.563 0,715 0,451 0 1 ECIVIL3 (Separado/a o divorciado/a) 134 0,027 0,162 0 1 ECIVIL4 (Viudo/a) 424 0,085 0,279 0 1 NIVEST1 (Sin estudios) 892 0,179 0,383 0 1 NIVEST2 (E. primarios) 1.561 0,313 0,464 0 1 NIVEST3 (E. secun. 1r ciclo o básicos) 939 0,189 0,391 0 1 NIVEST4 (E. sec. profesionales 2º c.) 500 0,100 0,301 0 1 NIVEST5 (E. sec. generales 2ºc. o sup.) 396 0,080 0,271 0 1 NIVEST6 (E. universitarios 1r ciclo) 316 0,063 0,244 0 1 NIVEST7 (E. universit. 2º y 3r ciclo) 348 0,070 0,255 0 1 NIVEST8 (E. no reglados) 28 0,006 0,075 0 1 AÑOSEDU (años de escolarización)1 4.952 7,922 4,374 3 19 CA01 (Andalucía) 821 0,165 0,371 0 1 CA02 (Aragón) 164 0,033 0,178 0 1 CA03 (Asturias) 144 0,029 0,168 0 1 CA04 (Baleares) 98 0,020 0,139 0 1 CA05 (Canarias) 176 0,035 0,185 0 1 CA06 (Cantabria) 64 0,013 0,113 0 1 CA07 (Castilla y León) 345 0,069 0,254 0 1 CA08 (Castilla -La Mancha) 221 0,044 0,206 0 1 CA09 (Cataluña) 811 0,163 0,369 0 1 CA10 (C. Valenciana) 498 0,100 0,300 0 1 CA11 (Extremadura) 141 0,028 0,166 0 1 CA12 (Galicia) 371 0,074 0,263 0 1 CA13 (Madrid) 622 0,125 0,331 0 1 CA14 (Murcia) 122 0,024 0,155 0 1 CA15 (Navarra) 67 0,013 0,115 0 1 CA16 (País Vasco) 282 0,057 0,231 0 1 CA17 (La Rioja) 33 0,007 0,081 0 1 TAMUNI1 (Municipio menor 2.000 h.) 386 0,078 0,267 0 1 TAMUNI2 (2.001 a 10.000 hab.) 899 0,181 0,385 0 1 TAMUNI3 (10.001 a 50.000 hab.) 1.177 0,236 0,425 0 1 TAMUNI4 (50.001 a 100.000 hab.) 411 0,083 0,275 0 1 TAMUNI5 (100.001 a 400.000 hab.) 1.167 0,234 0,424 0 1 TAMUNI6 (400.001 a 1.000.000 hab.) 319 0,064 0,245 0 1 TAMUNI7 (Más de 1.000.000 hab.) 621 0,125 0,330 0 1 RENTA1 (Menos de 60.000 ptas.) 410 0,082 0,275 0 1 RENTA2 (60.001 a 100.000 ptas.) 1.131 0,227 0,419 0 1 RENTA3 (100.001 a 150.000 ptas.) 1.162 0,233 0,423 0 1 RENTA4 (150.001 a 200.000 ptas.) 680 0,137 0,343 0 1 RENTA5 (200.001 a 300.000 ptas.) 378 0,076 0,265 0 1 RENTA6 (Más de 300.000 ptas.) 270 0,054 0,226 0 1 RENTA7 (Renta desconocida) 949 0,191 0,393 0 1 CSOCIAL1 (Capitalista/media patrim.) 1.010 0,203 0,402 0 1 CSOCIAL2 (Media func. supraord.) 637 0,128 0,334 0 1 CSOCIAL3 (Media func. subordin.) 692 0,139 0,346 0 1 CSOCIAL4 (Obreros) 2.641 0,530 0,499 0 1 (1) No se consideran los 28 individuos que declaran poseer sólo estudios no reglados.

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Tabla A3. Variables utilizadas para la contrastación de la hipótesis 2.

Variables Nº casos Media Desv. Est. Mínimo Máximo DEJAR DE FUMAR (sí=1) 2.435 0,348 0,476 0 1 AÑOS FUMANDO 2.435 24,869 13,788 1 76 EDAD 2.435 45,329 15,188 25 93 SEXO (hombre=1) 2.435 0,679 0,467 0 1 SALUD (buena salud=1) 2.435 0,715 0,451 0 1 ACTIVO (sí=1) 2.435 0,662 0,473 0 1 ECIVIL1 (Soltero/a) 507 0,208 0,406 0 1 ECIVIL2 (Casado/a) 1.757 0,722 0,451 0 1 ECIVIL3 (Separado/a o divorciad.) 91 0,037 0,190 0 1 ECIVIL4 (Viudo/a) 80 0,033 0,178 0 1 NIVEST1 (Sin estudios) 301 0,124 0,329 0 1 NIVEST2 (E. primarios) 629 0,258 0,438 0 1 NIVEST3 (E. secundarios 1r ciclo) 559 0,230 0,421 0 1 NIVEST4 (E. sec. profesionales 2º c.) 298 0,122 0,328 0 1 NIVEST5 (E. sec. generales 2º ciclo) 242 0,099 0,299 0 1 NIVEST6 (E. universitarios 1r ciclo) 180 0,074 0,262 0 1 NIVEST7 (E. universit. 2º y 3r ciclo) 210 0,086 0,281 0 1 NIVEST8 (E. no reglados)1 16 0,007 0,081 0 1 AÑOSEDU (años de escolarización)2 2.419 8,739 4,362 3 17 CA01 (Andalucía) 419 0,172 0,378 0 1 CA02 (Aragón) 76 0,031 0,174 0 1 CA03 (Asturias) 66 0,027 0,162 0 1 CA04 (Baleares) 58 0,024 0,153 0 1 CA05 (Canarias) 83 0,034 0,182 0 1 CA06 (Cantabria) 32 0,013 0,114 0 1 CA07 (Castilla y León) 150 0,062 0,241 0 1 CA08 (Castilla -La Mancha) 111 0,046 0,209 0 1 CA09 (Cataluña) 365 0,150 0,357 0 1 CA10 (C. Valenciana) 243 0,099 0,300 0 1 CA11 (Extremadura) 77 0,032 0,175 0 1 CA12 (Galicia) 150 0,062 0,241 0 1 CA13 (Madrid) 355 0,146 0,353 0 1 CA14 (Murcia) 57 0,023 0,151 0 1 CA15 (Navarra) 34 0,014 0,117 0 1 CA16 (País Vasco) 146 0,060 0,238 0 1 CA17 (La Rioja) 13 0,005 0,073 0 1 TAMUNI1 (Munic. menor 2.000 h.) 183 0,075 0,264 0 1 TAMUNI2 (2.001 a 10.000 hab.) 404 0,166 0,372 0 1 TAMUNI3 (10.001 a 50.000 hab.) 558 0,229 0,420 0 1 TAMUNI4 (50.001 a 100.000 hab.) 222 0,091 0,288 0 1 TAMUNI5 (100.001 a 400.000 hab.) 551 0,226 0,419 0 1 TAMUNI6 (400.001 a 1.000.000 h.) 162 0,067 0,249 0 1 TAMUNI7 (Más de 1.000.000 h.) 355 0,149 0,353 0 1 RENTA1 (Menos de 60.000 ptas.) 146 0,060 0,238 0 1 RENTA2 (60.001 a 100.000 ptas.) 513 0,211 0,408 0 1 RENTA3 (100.001 a 150.000 ptas.) 580 0,238 0,426 0 1 RENTA4 (150.001 a 200.000 ptas.) 392 0,161 0,368 0 1 RENTA5 (200.001 a 300.000 ptas.) 216 0,089 0,284 0 1 RENTA6 (Más de 300.000 ptas.) 159 0,065 0,247 0 1 RENTA7 (Renta desconocida) 429 0,176 0,381 0 1 CSOCIAL1 (Capital./media patrim.) 438 0,180 0,384 0 1 CSOCIAL2 (Media func. supraord.) 348 0,143 0,350 0 1 CSOCIAL3 (Media func. subordin.) 391 0,161 0,367 0 1 CSOCIAL4 (Obreros) 1.258 0,517 0,500 0 1 (1) Por su escaso número, no se consideran en los análisis empíricos. (2) Debido a su escaso número, se asignan 17 años de escolarización a todos aquellos con al menos estudios universitarios de 2º y 3r ciclo.