La falta de sueño provoca fatiga en las personas y puede socavar el rendimiento económico. Paradójicamente, la cuestión de si dormir es una actividad productiva ha recibido hasta ahora muy poca atención en la investigación económica. El sueño suele pasarse por alto en los modelos económicos, pese a sus evidentes efectos reparadores sobre la salud humana y a su influencia en la plasticidad cerebral y la sensación de bienestar. El sueño influye en el bienestar emocional y en la percepción del descanso, y se ha observado que la privación del sueño en general, incluso cuando es moderada, perjudica las conductas laborales. El número de horas que duerme la persona promedio ha disminuido durante el último siglo; sin embargo, seguimos ignorando sus efectos en la actividad y el rendimiento económicos.
Los patrones de sueño de los niños como experimento
Aunque la privación del sueño puede deberse a diversos factores, como el acceso permanente a la tecnología, el tiempo y los horarios de trabajo, además de los cambios en la luz y el ruido, hay indicios de que también puede originarse en el hogar. En concreto, la privación del sueño derivada de las rutinas de sueño de los niños, junto con una mayor participación de los padres y el reparto de las responsabilidades de crianza, hace que la privación del sueño relacionada con los hijos sea una posible fuente de variación del sueño de los adultos. Esto sucede especialmente cuando controlamos otras variables, incluida la eficiencia de la coordinación entre los padres.
¿Qué ha descubierto hasta ahora la literatura económica?
En un trabajo fundamental, Biddle y Hamermesh (1990) desarrollaron un modelo óptimo de asignación del tiempo que incluía el sueño. A partir de datos transversales de encuestas sobre el uso del tiempo, estimaron que una hora más de trabajo remunerado reduce el sueño en 10 minutos y, en términos más generales, revelaron el efecto del coste de oportunidad del sueño en los salarios. Hamermesh et al. (2008) examinan cómo factores como los programas de televisión y la luz solar afectan el sueño y la coordinación.
Otros factores económicos que influyen en el sueño incluyen los ingresos y la educación: cabría esperar que afectaran al coste de oportunidad del sueño y, sobre todo, a su eficiencia. En efecto, las personas más acomodadas parecen tardar más en dormirse, pero aprovechan el sueño con mayor eficiencia (Gardner et al. 2010). Sin embargo, las diferencias en los problemas de sueño según los ingresos dejan de parecer significativas cuando se ajustan por la salud y otras características.
Otros estudios se centran en los efectos del sueño en el mercado laboral. Kamstra et al. (2000) encuentran que el sueño influye en el rendimiento de los mercados financieros; Szalatonai (2006) y Brochu et al. (2012) estiman, respectivamente, el impacto de los cambios en los ingresos y los salarios; y Bonke (2012) examina los efectos en la productividad. Antillon et al. (2014) analizan el efecto del desempleo en el sueño y encuentran indicios de que este es contracíclico, mientras que Ásgeirsdóttir y Ólafsson (2015) hallan una relación entre la duración del sueño y el empleo. Sin embargo, esta literatura no desarrolla el vínculo entre la calidad del sueño de los niños y la de sus padres.
Solo un artículo aborda la endogeneidad de la calidad del sueño mediante el método de variables instrumentales, como hacemos aquí. Gibson y Shrader (2015) utilizan la hora de la puesta del sol a corto y largo plazo como instrumento de la calidad del sueño. Estiman que el efecto a corto plazo de reducir en una hora el sueño sobre los salarios es del 1,5 %, y que el efecto a largo plazo es del 5 %. El problema de este estudio es que se basa en variaciones entre lugares, por lo que sus estimaciones no deben interpretarse como efectos individuales. Potencialmente, incluyen efectos indirectos entre las personas que viven en un mismo lugar. La ventaja de nuestro enfoque es que aprovechamos las variaciones individuales en la calidad del sueño debidas a cambios en la duración del sueño de los niños y en el número de veces que se despiertan por la noche.
Nuestros datos: Estudio longitudinal de padres e hijos de Avon (ALSPAC)
Nos basamos en un conjunto de datos único del Reino Unido: un estudio de cohorte que sigue a una muestra de 14.000 familias desde el nacimiento de un niño hasta que cumple 25 años. Más concretamente, contiene registros de las madres desde el embarazo y, algo crucial para nuestro artículo, incluye un conjunto amplio y validado de medidas del sueño tanto de los padres como de los niños, además de otras variables que se utilizan como controles y resultados laborales. Por ejemplo, contiene información muy precisa sobre la calidad del sueño del niño, como si se despierta por la noche, el tiempo que duerme y el sueño diurno, así como sus rutinas de sueño y los factores ambientales que influyen en la calidad del sueño. Después podemos relacionar estas medidas con mediciones objetivas y subjetivas de la calidad del sueño de los padres, incluida la duración media del sueño y si la madre o el padre sienten que han dormido lo suficiente. Otra ventaja es que los datos nos proporcionan información longitudinal sobre las características laborales tanto de las madres como de los padres, como la situación laboral, el número de horas trabajadas, la satisfacción laboral y los ingresos.
Resultados
Las figuras 1 y 2 muestran la asociación entre dos resultados laborales —la probabilidad de que la madre trabaje y los ingresos de su hogar— y el número de veces que el niño se despierta por la noche, en una muestra de 10.000 niños (véanse más abajo los detalles de los datos). En ambos casos, las figuras muestran una relación negativa marcada. En consonancia con ello, nuestro hallazgo principal confirma que la relación entre el sueño y los resultados laborales opera a través de los mecanismos que consideramos: (i) la calidad del sueño de los niños es un factor determinante de la calidad del sueño de sus padres; y (ii) la calidad del sueño de los padres está estrechamente correlacionada con sus decisiones laborales y sobre el tiempo de trabajo. Nuestras estimaciones por mínimos cuadrados en dos etapas del efecto del sueño de los padres en el rendimiento económico son sustanciales. Constatamos que aumentar en una hora la duración media del sueño nocturno de la madre incrementa el empleo en 4 puntos porcentuales, el número de horas trabajadas en un 7 %, los ingresos del hogar entre un 10 y un 11 %, y la satisfacción laboral en 0,01 puntos.
Figura 1 Relación en forma reducida entre la probabilidad de que la madre trabaje y el número de veces que el niño se despierta por la noche
Figura 2 Relación en forma reducida entre los ingresos del hogar y el número de veces que el niño se despierta por la noche
¿Y qué?
El sueño es un factor determinante de los resultados laborales y merece atención al diseñar políticas de empleo. El efecto estimado del sueño en nuestro estudio puede atribuirse a cambios en la calidad del sueño de los niños. Hasta donde sabemos, este es el primer artículo que encuentra un vínculo entre la calidad del sueño de los niños y el rendimiento económico de sus padres. Los efectos promedio ocultan una heterogeneidad considerable: los problemas de sueño de los niños afectan algo menos a los padres; del mismo modo, la probabilidad de que trabajen las madres con un nivel alto de cualificación no se ve afectada cuando los niños se despiertan por la noche. En cambio, las madres con un nivel bajo de cualificación experimentan una gran disminución del empleo y del número de horas trabajadas cuando sufren privación del sueño.
Referencias
Antillón, M, D S Lauderdale y J Mullahy (2014), «Conducta del sueño y condiciones de desempleo», Economics & Human Biology 14: 22–32.
Ásgeirsdóttir, T L y S P Ólafsson (2015), «Un análisis empírico de la demanda de sueño: evidencia de la encuesta estadounidense sobre el uso del tiempo», Economics & Human Biology 19: 265-274.
Biddle, J y D Hamermesh (1990), «El sueño y la asignación del tiempo», Journal of Political Economy 98(5): 922–943.
Bonke, J (2012), «¿Las personas madrugadoras ganan más que las noctámbulas? Cómo influyen los cronotipos en los ingresos», Annals of Economics and Statistics: 55-72.
Costa-Font, J y S Flèche (2017), «Sueño y empleo parentales: evidencia de un estudio de cohorte británico», documento de debate del CEP n.º 1467.
Gibson, M y J Shrader (2014), «Uso del tiempo y productividad: el rendimiento salarial del sueño», disponible en http://econweb.ucsd.edu/~magibson/pdfs/sleep_productivity.pdf
Hamermersh, D S, C Knowles Myres y A L Pocock (2008), «Señales para la sincronización y la coordinación: latitud, Letterman y longitud», Journal of Labour Economics 26(2): 223-247.
Kamstra, M J, L A Kramer y M D Levi (2000), «Perder el sueño en el mercado: la anomalía del horario de verano», American Economic Review 1005–1011.
