ІМТ та зайнятість: чи є премія за надлишкову вагу?

Анотація

Використовуючи об’єднані дані Опитування здоров’я Англії (HSE) та напівпараметричну модель регресії, ця робота спрямована на оцінку співвідношення між масою тіла та ймовірністю зайнятості. Ми показуємо, що ймовірність працевлаштування не відповідає лінійним відносинам і є найвищою при масі тіла, що перевищує клінічний поріг надмірної ваги. Замість “покарання за ожиріння” ми знаходимо докази “надмірної ваги”, особливо на соціально активних робочих місцях. Ці результати свідчать про те, що може існувати ендогенна соціальна норма, що регулює судження про вагу тіла та впливає на перспективи працевлаштування, яка нещодавно була оновлена через збільшення середньої маси тіла.

Це попередній перегляд вмісту передплати, увійдіть, щоб перевірити доступ.

Параметри доступу

Придбайте одну статтю

Миттєвий доступ до повної статті PDF.

Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.

Підпишіться на журнал

Негайний онлайн-доступ до всіх випусків з 2019 року. Підписка буде автоматично поновлюватися щороку.

Розрахунок податку буде завершено під час оформлення замовлення.

Примітки

Визначається як безробітний і не активно шукає роботу.

Враховуючи, що GAM покладаються на непараметричну регресію, припущення про глобальну відповідність між ними X і Y замінюється місцевим припасуванням, не відпускаючи припущення про адитивні ефекти.

Слід зазначити, що GLM, такі як моделі probit або logit, все ще є лінійними та параметричними у своїй функціональній формі. Тільки застосування функції зв'язку, наприклад, нормальний кумулятивний розподіл у пробіт-моделі, викликає певний ступінь нелінійності.

Можна було б зробити щось подібне, використовуючи поліном достатньо високого порядку, щоб отримати криву, яка проходила через кожну точку. Однак, цілком ймовірно, що крива буде надмірно хитатися і не представлятиме плавного прилягання.

Визначено за категорією статі та віку, розділеною на три пороги (18–30, 31–41 та 42–65).

Ми також проводимо той самий аналіз, використовуючи замість цього 28 органів охорони здоров’я (HA). Незважаючи на отримання подібних результатів, зразок оцінки був значно коротшим (з 2002 по 2006 рр.), Оскільки HA були скасовані в 2006 р. (Результат доступний за запитом).

Замість 9 кластерів з 5000 спостереженнями використовується просто оригінальний GOR.

Безперервні змінні, що вимірюються як вік, у якому респондент закінчив свою постійну безперервну освіту в школі чи коледжі мінус 4 роки.

12 предметів: концентрація, втрата сну, відігравання корисної ролі, здатність приймати рішення, постійно напружена, проблема подолання труднощів, насолода щоденною діяльністю, здатність стикатися з проблемами, нещасний або пригнічений, втрата впевненості, віра в себе -варт, загальне щастя.

Отже, шкала Лікерта коливається від 0 до 36, де 0 - найкращий сценарій, а 36 - найгірший.

При оцінці моделей для повної вибірки.

На додаток до цього тесту ми також порівняли відхилення від моделі, яка непараметрично відповідає терміну, з девіацією для ідентичної моделі, яка підходить для терміна лінійно, даючи схожі результати.

За запитом ми маємо повний перелік 25 основних категорій SOC2000 з відповідним кластером, в який ми їх класифікували.

Загальновживаний метод оцінки складу тіла шляхом визначення електричного протистояння потоку електричного струму через тканини тіла, який може бути використаний для оцінки FFM та BF (Kyle et al. 2004).

Для більш глибокого обговорення методу див. Wada and Tekin (2010).

Для чоловіків такої різниці не виявлено.

Цей алгоритм зворотного припасування зазвичай використовується для підгонки (3) до безперервної незалежної змінної, про яку ми посилаємось (Caliendo and Gehrsitz 2016; Hastie and Tibshirani 1990; Keele 2008), для більш детального пояснення такого механізму.

Такий алгоритм зворотної підгонки (Hastie and Tibshirani 1990; Keele 2008) передбачає ітераційний процес, заснований на часткових залишках. Ми використовуємо як початкові значення \ (\ hat = E (Y) \) та \ (> _ j = X_j \) для всіх j, які зібрані в матриці \ (> _ j \). На першому кроці отримують часткові залишки для кожної змінної з використанням цих вихідних значень. Наприклад, \ (> (X_1) \) отримується як \ (> (X_1) = Y_j- \ сума _ ^ kR_j- (X_j) -E (Y) \). На другому етапі кожен частковий залишок регресує на відповідному X-стовпець. Це означає, що \ (> (X_1) \) регресує на \ (X_1 \), \ (> (X_2) \) регресує на \ (X_2 \) і так далі і так далі. Отримані коефіцієнти використовуються для оновлення матриці \ (> _ j \) перед початком ітерації з першого кроку вагами, так що \ (> _ j ^ m (X_i) \) позначає оцінку \ (R_j (.) \ ) біля мго Процедура повторюється, поки модель не сходиться в терміні нескінченно малих змін залишкової суми квадратів, тобто коли \ (RSS = E (Y_j- \ сума _ ^ kR ^ m_j (X_j) -E (Y)) ^ 2 \) не зменшується.

Це загальна техніка оцінки придатності моделі, заснована на передискретизації, яка може застосовуватися до більшості статистичних моделей.

Список літератури

Алі М.М., Аміальчук А, Гао С, Хейланд Ф (2012) Збільшення ваги підлітків та соціальні мережі: чи існує ефект зараження? Appl Econ 44 (23): 2969–2983

Allison DB, Zhu S, Plankey M, Faith MS, Heo M (2002) Диференціальні асоціації індексу маси тіла та ожиріння зі смертністю від усіх причин у першому та другому національних обстеженнях з питань охорони здоров'я та харчування (nhanes i та nhanes ii) подальші дослідження. Int J Obes Relat Metab Disord 26 (3): 410

Arena VC, Padiyar KR, Burton WN, Schwerha JJ (2006) Вплив індексу маси тіла на короткочасну втрату працездатності на робочому місці. J Occup Environment Med 48 (11): 1118–1124

Ателла V, Пейс Н, Вурі Д (2008) Чи здійснюють роботодавці дискримінацію щодо ваги? Європейські докази з використанням квантильної регресії. Econ Hum Biol 6 (3): 305–329

Беннет Г.Г., Волін К.Й. (2006) Задоволений чи не обізнаний? Расові відмінності у сприйнятому стані ваги. Int J Behav Nutr Phys Act 3 (1): 40

Blanchflower DG, Landeghem B, Oswald AJ (2009) Імітаційне ожиріння та відносна корисність. J Eur Econ Assoc 7 (2–3): 528–538

Bozoyan C, Wolbring T (2011) Жир, м’язи та заробітна плата. Econ Hum Biol 9 (4): 356–363

Берк М.А., Хейленд Ф (2007) Соціальна динаміка ожиріння. Econ Inq 45 (3): 571–591

Burke M, Heiland F, Nadler C (2009) Від «надмірної ваги» до «приблизно вправо»: докази зміни поколінь у нормах маси тіла. Ожиріння 18 (6): 1226–1234

Буркхаузер Р.В., Каулі Дж. (2008) Понад bmi: значення більш точних показників жирності та ожиріння в соціальних наукових дослідженнях. J Health Econ 27 (2): 519–529

Caliendo M, Gehrsitz M (2016) Ожиріння та ринок праці: свіжий погляд на покарання за вагу. Econ Hum Biol 23: 209–225

Caliendo M, Lee W-S (2013) Жирний шанс! ожиріння та перехід від безробіття до зайнятості. Econ Hum Biol 11 (2): 121–133

Cawley J (2000) Підхід до інструментальних змінних для вимірювання впливу маси тіла на інвалідність при працевлаштуванні. Health Serv Res 35 (5 Pt 2): 1159

Cawley J (2015) Економіка масштабів: вибірковий огляд економічних причин ожиріння, наслідків та рішень. J Health Econ 43: 244–268

Cawley J, Danziger S (2005) Хворобливе ожиріння та перехід від добробуту до роботи. J Policy Anal Manag 24 (4): 727–743

Крістакіс Н.А., Фаулер Дж. Х. (2007) Поширення ожиріння у великій соціальній мережі протягом 32 років. N Engl J Med 357 (4): 370–379

Дорсі Р.Р., Еберхардт М.С., Огден К.Л. (2009) Расові/етнічні відмінності у сприйнятті ваги. Ожиріння 17 (4): 790–795

Dragone D, Savorelli L (2012) Худість та ожиріння: модель споживання їжі, проблеми зі здоров'ям та соціальний тиск. J Health Econ 31 (1): 243–256

Etilé F (2007) Соціальні норми, ідеальна вага тіла та ставлення до їжі. Health Econ 16 (9): 945–966

Шрифт JC, Fabbri D, Gil J (2010) Розкладання відмінностей між країнами у рівнях ожиріння та надмірної ваги: чи має значення соціальне середовище? Soc Sci Med 70 (8): 1185–1193

Гарсія Вільяр J, Кінтана-Домеке С (2009) Індекс доходу та маси тіла в Європі. Econ Hum Biol 7 (1): 73–83

Halliday TJ, Kwak S (2009) Набір ваги у підлітків та їх однолітків. Econ Hum Biol 7 (2): 181–190

Hastie TJ, Tibshirani RJ (1990) Узагальнені адитивні моделі, т. 43. CRC Press, Boca Raton

Heitmann B, Erikson H, Ellsinger B, Mikkelsen K, Larsson B (2000) Смертність, пов’язана з жировими відкладеннями, безжировою масою та індексом маси тіла серед 60-річних шведських чоловіків, 22 роки спостереження. Дослідження чоловіків, народжених у 1913 р. Int J Obes Relat Metabolic Disord 24 (1): 33

Йоханссон Е, Бьокерман П, Кііскінен У, Хельйоваара М (2009) Ожиріння та успіх на ринку праці у Фінляндії: різниця між високим ІМТ та товстістю. Econ Hum Biol 7 (1): 36–45

Johnson WG, Stewart R, Pusser AT (2012) Перцептивний поріг надмірної ваги. Їжте Behav 13 (3): 188–193

Keele LJ (2008) Напівпараметрична регресія для соціальних наук. Уайлі, Нью-Йорк

Kinge JM (2016) Індекс маси тіла та статус зайнятості: новий вигляд. Econ Hum Biol 22: 117–125

Klarenbach S, Padwal R, Chuck A, Jacobs P (2006) Популяційний аналіз ожиріння та участі робочої сили. Ожиріння 14 (5): 920–927

Kropfhäußer F, Sunder M (2015) Переглянуто вагоме питання: динамічний вплив маси тіла на заробіток та задоволення в Німеччині. Appl Econ 47 (41): 4364–4376

Kyle UG, Bosaeus I, De Lorenzo AD, Deurenberg P, Elia M, Gómez JM, Heitmann BL, Kent-Smith L, Melchior J-C, Pirlich M (2004). Клін Нутр 23 (5): 1226–1243

Likert R (1952) Методика розробки шкал ставлення. Educ Psychol Meas 12 (2): 313–315

Lindeboom M, Lundborg P, van der Klaauw B (2010) Оцінка впливу ожиріння на результати ринку праці. Econ Hum Biol 8 (3): 309–319

Loader CR (1996) Оцінка щільності місцевої ймовірності. Енн Стат 24: 1602–1618

Максимова К, Макграт Дж, Барнет Т, О’Лофлін Дж, Параді Г, Ламберт М (2008) Ви бачите те, що бачу я? Неправильне сприйняття стану ваги та схильність до ожиріння серед дітей та підлітків. Int J Obes 32 (6): 1008–1015

Mocan NH, Tekin E (2011) Ожиріння, самооцінка та заробітна плата. No w15101. Nat Bur Econ Res

Морріс С (2006) Індекс маси тіла та професійні досягнення. J Health Econ 25 (2): 347–364

Морріс С. (2007) Вплив ожиріння на зайнятість. Labor Econ 14 (3): 413–433

Mosca I (2013) Індекс маси тіла, обхват талії та зайнятість: дані від дорослих ірландців. Econ Hum Biol 11: 522–533

Парапонаріс А, Саліба Б, Вентелу Б (2005) Ожиріння, стан ваги та працевлаштування: емпіричні дані французького національного опитування. Econ Hum Biol 3 (2): 241–258

Попкін Б. М. (2007) Світ товстий. Sci Am 297 (3): 88–95

Rooth D-O (2009) Ожиріння, привабливість та диференційоване лікування при наймі: польовий експеримент. J Hum Res 44 (3): 710–735

Сассі Ф (2010) Ожиріння та економіка профілактики: не підходить. Видавництво ОЕСР, Париж

Стернс П.Н. (2002) Історія жиру: тіла та краса на сучасному Заході. NYU Press, Нью-Йорк

Тейлор П, Функ К, Крейхілл П (2006) Американці бачать проблеми з вагою скрізь, крім дзеркала. Звіт про соціальні тенденції Фонду Пью, Філадельфія

Трогдон Дж.Г., Аллер Б.Т. (2014) Вплив вибору друга на соціальні впливи при ожирінні. Econ Hum Biol 15: 153–164

Trogdon JG, Nonnemaker J, Pais J (2008) Ефекти однолітків при надмірній вазі підлітків. J Health Econ 27 (5): 1388–1399

Tunceli K, Li K, Williams L (2006) Довгострокові наслідки ожиріння на зайнятість та обмеження роботи серед нас, дорослих, 1986-1999 рр. Ожиріння 14 (9): 1637–1646

Валлехо-Торрес Л., Морріс С. (2010) Внесок куріння та ожиріння у нерівність у здоров’ї в Англії, пов’язану з доходами. Soc Sci Med 71 (6): 1189–1198

Вада Р, Текін Е (2010) Склад тіла та заробітна плата. Econ Hum Biol 8 (2): 242–254

Wood S (2006) Узагальнені адитивні моделі: вступ до R. CRC Press, Boca Raton

Інформація про автора

Приналежності

Центр економіки здоров’я, Університет Гетеборга, Васагатан 1, 41124, Гетеборг, Швеція

Паоло Нікола Барб'єрі

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Відповідний автор

Додаткова інформація

Я вдячний Франко Сассі, Маріон Дево, Маркусу Герсіцу та двом анонімним арбітрам за проникливі коментарі.

Додаток А: Логістична оцінка GAM

В логістичній GAM основна ідея полягає в тому, щоб замінити лінійний предиктор адитивним. Щоб пояснити механізм, зупинимося на суто адитивній формі форми:

де g(.) - відома функція зв'язку, в нашому випадку логістика, \ (f_i \) - це гладкі невідомі функції.

Зазвичай нехай \ (E (Y | X) = \ mu \)

де \ (\ nu \) - функція від стор змінні. Припустимо \ (Y = \ nu (x) + \ epsilon \) з урахуванням деякої початкової оцінки \ (\ nu (x) \), побудуйте скориговану залежну змінну (тобто псевдодані)

Замість того, щоб відповідати адитивній моделі Y, ми підбираємо адитивну модель до Z, Розглядаючи це як змінну відповіді. Потім ми застосовуємо повторений переважений найменший квадрат (IRLS) (Hastie and Tibshirani 1990; Wood 2006), ініціюючи \ (f_o = g (E (Y)) \) та \ (f_1 ^ 0 = \ cdots = f_p ^ 0 = 0 \). Потім повторіть \ (m = m + 1 \) .

З відрегульованої залежної змінної

Потім сформуйте ваги \ (W = \ big (\ frac> \ big) ^ 2V_i ^ \) за допомогою \ (V_i = Var (Y_i) \). Встановіть модель добавки до Z з використанням алгоритму зворотного встановлення виноски 17 з вагою W, для отримання розрахункової функції \ (f ^ m_j \), адитивного предиктора, \ (\ nu _m \) та встановлених значень \ (\ mu _i ^ m = p_i \). Повторюйте процес ітерації до тих пір, поки зміна відхилення не стане достатньо малою. Останній крок цього ітераційного процесу - це просто адитивний алгоритм зворотного встановлення регресії. Примітка 18 У цьому напівпараметричному налаштуванні регресія на другому етапі встановлюється плавніше, у нашому випадку ми використовували штрафовані кубічні регресійні сплайни для згладжування розрахункових залишків ІМТ. У випадку додаткових (лінійних) коваріаток, як у випадку (3), застосовується та ж процедура, описана вище, і буде використано лінійне, щоб не було квадратного припасування, щоб "згладити" двійковий коваріат або неперервний коваріат, для якого бажана лінійна відповідність (Wood 2006).