Mestrado em Decisão Económica e EmpresarialEsta tese examina o efeito da saúde sobre os salários, utilizando um conjunto de dados longitudinais provenientes do British Household Panel Survey. Uma estimativa credível para este efeito só pode ser obtida após ter em conta a potencial endogeniedade do regressor que representa o estado de saúde.
Desta forma, com o intuito de encontrar uma estimativa segura para o efeito da saúde sobre salário, um modelo linear relacionando estas duas variáveis foi posto em pratica. Neste, o salário será a nossa variável dependente e o estado de saúde um dos regressores independentes.
O erro da regressão do modelo não é observável, e assim sendo irá conter todas as variáveis que não estão incluídas no modelo como regressores. No presente caso, este erro irá incluir indicadores não observáveis que estão relacionados com o estilo de vida dos indivíduos. Como o estilo de vida de cada individuo estará também provavelmente relacionado com o salário, esta pesquisa depara-se com o problema das variáveis omitidas.
Deste modo, podemos concluir que a variável que representa o estado de saúde será possivelmente endógena no nosso modelo. Devido a esta endogeneidade, vários estimadores conhecidos são inúteis e as estimativas obtidas por estes estimadores apenas levarão a conclusões incorrectas.
Assim, de modo a lidar com este problema de endogeneidade, estimadores provenientes dos Dados de Painel são introduzidos. Estes, estarão muito mais propensos a obter resultados de confiança.This thesis examines the effect of health on wages using a longitudinal data from the British Household Panel Survey. A credible estimate of this effect can only be obtained after considering the potential endogeneity of the regressor that represents health.
Therefore, in order to find a credible estimate of the effect of health on wage a linear model to describe the relationship is used, where the dependent variable is wage and one of the regressors is an indicator of health.
The disturbance in this regression model is unobserved, and will contain all the variables that cannot be included as regressors because there is no data available on them. In the present case, this disturbance will include unobserved indicators that are related to the life-style of the subject. As the life-style of the subject will likely be related to wage as well, this research encounters the so-called omitted variables problem.
Consequently, the health regressor is possibly endogenous in our model, because the employer may perceive health to be correlated with unobservable attributes of an individual which affect productivity and accordingly over higher wages to healthier employees. It is assumed that these unobservable attributes are constant over time, and therefore part of the unobserved heterogeneity term.
Due to this endogeneity, several well-known estimators are useless. Estimates obtained by using these estimators will lead to conclusions that are misleading. Thus, panel data estimators are introduced to deal with this endogeneity problem. They are more likely to lead to credible estimation results
