Determinants of labor productivity in the USA

Abstract

Це дослідження має на меті перевірити, чи залежить продуктивність праці населення США безпосередньо від державного чи приватного страхування людей, рівня зайнятості, очікуваної тривалості життя, витрат на державну систему охорони здоров’я у відсотках від ВВП і витрат на державну систему охорони здоров’я в природні умови. Емпіричне тестування проводилось на статистичних даних США за 1987–2021 рр. з використанням регресійної моделі з підгонкою процедури зворотного покрокового відбору (у програмі Statgraphics) та багатовимірного сплайну адаптивної регресії MARS (з використанням програмного забезпечення Salford Predictive Modeler). Гіпотеза дослідження підтвердилася лише за двома показниками: очікуваною тривалістю життя та витратами на охорону здоров'я в натуральному вираженні. Їх вплив на продуктивність праці виявився прямо пропорційним. Як показник, витрати на державну систему охорони здоров'я мають більший вплив на зміну продуктивності (0,0058%), тоді як очікувана тривалість життя має менший вплив (0,0047%). Дослідження показало, що модель MARS забезпечує більш об’єктивні та точні результати порівняно з регресійною моделлю з процедурою підгонки – зворотним покроковим відбором. Цей висновок ґрунтується на порівнянні реальних даних, змодельованих обома методами. Дослідження довело, що продуктивність праці в США щорічно зростала з 1987 по 2021 рік (постійний член у рівнянні регресії моделі MARS становить +0,48428). Для розрахунку питомих значень продуктивності праці для кожного року розроблено модель залежно від оптимальних базових функцій (автоматично генерується моделлю MARS залежно від поточних значень очікуваної тривалості життя та витрат на охорону здоров’я в натуральному вираженні).

This study aims to examine whether the labor productivity of the US population directly depends on public or private insurance coverage of people, employment level, life expectancies, spending on the public health system as a percentage of GDP, and spending on the public health system in natural terms. Empirical testing was carried out on the USА statistical data for 1987–2021 using a regression model with the fitting procedure backward stepwise selection (in Statgraphics software), and a multivariate adaptive regression spline MARS (using Salford Predictive Modeler software). The research hypothesis was confirmed for only two indicators: life expectancies and spending on the public health system in natural terms. Their impact on labor productivity appeared to be directly proportional. As an indicator, spending on the public health system has a greater impact on the change in productivity (0.0058%), whereas life expectancy has a lesser effect (0.0047%). The study showed that the MARS model provides more objective and accurate results compared to the regression model with the fitting procedure – backward stepwise selection. This conclusion is based on a comparison of real data modeled by both methods. The study proved that labor productivity in the USA grew yearly from 1987 to 2021 (the constant term in the MARS model’s regression equation is +0.48428). To calculate the specific values of labor productivity for each year, a model was developed depending on the optimal basic functions (automatically generated by the MARS model depending on the currentvalues of life expectancies and spending on the public health system in natural terms).