EL GASTO EN BEBIDAS Y LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS HOGARES:

LA APLICACIÓN DE UN MODELO DE DOS PARTES

Autores

Rossini, Gustavo

Email

grossini@fce.unl.edu.ar

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