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LA MICROSIMULACIÓN COMO INSTRUMENTO DE
EVALUACIÓN DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS: MÉTODOS Y
APLICACIONES
FUNDACIÓN BBVA. Madrid 15, 16 noviembre 2004
Microsimulación en el ámbito de las
políticas sanitarias
Nuria Badenes Plá
Ángel López Nicolás
Microsimulación en el ámbito de las políticas sanitarias:
panorama
• La microsimulación se ha revelado como una importante herramienta en el
ámbito de la Economía Pública. Economía de la Salud comienza a beneficiarse.
• Existen modelos desarrollados por grupos y por investigadores particulares.
Ventaja de los primeros: especialización del trabajo.
• En el ámbito de la Economía de la Salud:
- financiación de sanidad y del gasto farmacéutico
- modelos de gestión sanitaria,
- modelos de demanda sanitaria
- impacto económico del comportamiento relacionado con la salud
- envejecimiento de la población.
- simplemente variables sanitarias en los modelos tax-benefit
• Mucho camino por recorrer en el ámbito de la microsimulación en Economía
de la Salud. La experiencia acumulada se aplica de manera incipiente.
REVISIÓN POR PAÍSES:
Australia:
PBS, DYNAMOD-2, MicroSim Inhospital Prehospital
NATSEM (National Centre for Social and Economic Modelling de la Universidad
de Canberra)
Modelo de microsimulación PBS (Pharmaceutical Benefits Scheme). Basado
modelo estático previo STINMOD, para el análisis de políticas de gravámenes y
transferencias. Se le añadieron los datos del National Health Survey (NHS)
relativos al uso de fármacos recetados según características socioeconómicas.
Según edad, el género y el grado de subsidio de los pacientes a los que se
prescriben los medicamentos, el modelo es capaz de calcular:
1) Gasto simulado en PBS según hogares con diferentes características
2) Gasto del Gobierno bajo el esquema de subsidio farmacéutico (PBS)
3) Resto del coste out-of-pocket (contribución por copago de los
pacientes) para los dos grupos de consumidores en Australia: generales y los que
disfrutan de una subvención.
DYNAMOD-2: (NATSEM)
• Modelo de microsimulación dinámica diseñado para proyectar 50 años hacia
delante las características de la población australiana.
• Opera sobre un 1% de la población (150.000 observaciones) y genera las
historias de la población teniendo en cuenta eventos demográficos (fertilidad,
mortalidad, formación y disolución de parejas, así como fenómenos
migratorios). También considera nivel educativo, participación laboral y renta.
MicroSim Inhospital MicroSim Prehospital:
Al margen del ámbito oficial/académico, la compañía Laerdal (Oakleigh)
ofrece con fines educativos.
• MicroSim Inhospital sirve para optimizar los recursos económicos y
formativos en un hospital
• MicroSim Prehospital especialmente indicado para la situación previa a la
hospitalización (médicos de emergencia, paramédicos, ambulancias)
Canadá: POHEM, Lifepaths, HTSIM, PHARMSIM, HHR, DYNACAN
Ministerio de Sanidad
de Estadística Oficina desarrollo RRHH
POHEM:
• Modelo longitudinal, específico de salud y enfermedad.
• Permite comparación de políticas sanitarias alternativas en una trama que
captura interacciones causadas por enfermedad
Lifepaths:
• Modelo longitudinal dinámico
• Incorpora ecuaciones de comportamiento y bases de dato micro
• Crea muestras representativas de historias completas teniendo en cuenta
solapamientos de 1971 en adelante
• Utilizado para materias sociales de naturaleza longitudinal como justicia
intergeneracional o el momento más adecuado para la asignación de ciertos
recursos a lo largo de la vida.
HTSIM: Health and Tax Microsimulation Model
• Permite desarrollar y valorar el papel del sistema de imposición sobre la
renta en subsidiar el gasto sanitario de los hogares.
• La ventaja de este modelo frente a los ya existentes reside en que
proporciona una explicación mayor de los gastos sanitarios, tanto los que
quedan cubiertos como los que no reconoce el sistema fiscal.
PHARMSIM y Modelos de oferta/demanda HHR (Health Human
Resources).
• PHARMSIM se encuentra actualmente en construcción. El principal
objetivo que se pretende con es analizar los patrones de utilización de
medicamentos y el impacto distributivo de los planes de seguro médico.
• Los modelos HHR de oferta y demanda también en fase de
construcción.
• El objetivo que se pretende: mediante modelos de comportamiento
capacitar al Ministerio de Sanidad para proyectar una serie de ecuaciones
complejas, incluyendo participación laboral, edad y sexo del personal
laboral sanitario.
DYNACAN:
• A partir de CORSIM, modelo dinámico previamente desarrollado por
Estados Unidos, se crea adaptado a los datos canadienses.
• Modelo de microsimulación, estocástico basado en simulaciones
MonteCarlo de generación de números aleatorios para la generación de
los eventos
• Proyecta la historia de los individuos/familias (y sus pensiones) a lo
largo de toda la vida (longitudinal). Considera que las características de
las familias pueden evolucionar en el tiempo (dinámico).
• Mediante el uso de DYNACAN, se pueden llevar a cabo simulaciones
acerca de distintos aspectos demográficos, rentas y otras características,
que permitan analizar la evolución en los contribuyentes y beneficiarios
del sistema de pensiones. (Sostenibilidad del sistema existente, y las
consecuencias de actuaciones alternativas, por parte de la Oficina de
Desarrollo de Recursos Humanos de Canadá (HRDC), principal usuaria
del modelo).
Estados Unidos: DYNASIM3, TRIM3, CORSIM, Modelo de Gruber
Urban Institute
DYNASIM3:
• Comienza a desarrollarse en los 70 una primera versión de la herramienta de
microsimulación dinámica
• Objetivo: determinar cómo las políticas de jubilación vigentes y propuestas, las
tendencias demográficas y las prácticas del sector privado influyen en la
seguridad y la toma de decisiones de los americanos de edad más avanzada. Con
ello se proporciona una herramienta a los políticos para enfrentarse ante
potenciales crisis.
• DYNASIM3 analiza las consecuencias distributivas de jubilaciones y
envejecimiento de la población en el largo plazo.
• El modelo trabaja con una muestra representativa, a partir de la cual se
simulan eventos demográficos como crecimiento poblacional, formación de
familias, educación o salud.
• No se trata de un modelo estrictamente sanitario pero aborda uno de los
principales problemas de interés en Economía de la Salud como es el
envejecimiento poblacional.
TRIM3: (Transfer Income Model)
• Modelo estático concebido a partir de una versión previa de un modelo de
microsimulación (RIM, Reforms and Income Manteinance) desarrollada en
1969.
• Pretende capacitar al investigador para el trabajo con microdatos en la
simulación de una gran variedad de programas de rentas y gravámenes, pero
incluye específicamente programas de salud que afectan a la población
norteamericana.
•En particular, TRIM3 permite simular alternativas de política referidas a los
programas:
- Medicaid
- SCHIP (State Health Insurance Programs)
- Medicare
- ESI (Employer Sponsored-Health Insurance)
Modelo de Gruber:
• Jonathan Gruber (MIT y NBER) ha desarrollado un modelo de
microsimulación que permite calcular los efectos de distintas alternativas de
política de seguros sanitarios en la distribución del gasto sanitario y los costes
sanitarios en el sector público y privado.
• El modelo toma una muestra representativa de población norteamericana que
procede del CPS (Current Population Survey) correspondiente al año 1997.
• Incluye información de la oferta aseguradora que ofrece el empleador,
cobertura sanitaria, renta, demográficos y estado de salud declarado por los
encuestados.
• El modelo asume determinado comportamiento de las empresas, las familias
y los individuos ante cambios en los precios absolutos y relativos de los
seguros sanitarios.
CORSIM: (Versión más reciente CORSIM 4.1)
• La Universidad de Cornell comenzó en 1987 el desarrollo de su modelo.
• Referencia para la construcción de otros modelos dinámicos como POLISIM,
SVERIGE y DYNACAN.
• Modelo dinámico relativo a la población estadounidense, que tiene en cuenta
el pasado reciente para simular qué ocurrirá en el futuro, modeliza políticas
gubernamentales y en especial las relativas a programas de Seguridad Social.
• Los datos que incorpora de individuos y familias se refieren a características
demográficas básicas como
nacimiento, muerte, matrimonio, divorcio,
emigración e inmigración. También incluye niveles educativos, información
económica, de renta y laboral, acumulación de activos y deuda y contribuciones
a planes de pensiones.
• Modelo utilizado ampliamente por la Administración de la Seguridad Social
norteamericana.
Europa:
Una de los proyectos más ambiciosos incluyendo varios países lo constituye
EUROMOD. A parte, se presentan modelos relativos a países de forma
individualizada.
EUROMOD:
• Modelo referido a 15 países de la Unión Europea (Alemania, Austria, Bélgica,
Dinamarca, España, Finlandia, Francia, Grecia, Holanda, Irlanda, Italia,
Luxemburgo, Portugal y Reino Unido) que se coordinan mediante una Unidad de
Microsimulación.
• Modelo de microsimulación estático que permite estimar el impacto distributivo
de las políticas de gravámenes y transferencias tanto en el nivel particular de cada
país como en el nivel global europeo.
• No se concibe como un modelo de Economía de la Salud, si bien al evaluar
políticas sociales consolidadas en la Unión Europea incluye algunos conceptos
relacionados con la salud.
• Para todos los países mencionados es posible simular políticas relativas a
contribuciones sociales y asistencia social, pero solamente existe la posibilidad de
simular políticas relativas a discapacidad o pensiones para algunos países.
Francia
• Aunque no se trata de un modelo sanitario, Francia también ha desarrollado,
al igual que otros países europeos un modelo dinámico que le permita simular
la sostenibilidad de las pensiones: DESTINIE.
• Problema: los esquemas públicos y privados de pensiones funcionan de
forma diferente, y en el modelo se asume que todo el mundo contrata un plan
de pensiones de forma privada.
• DESTINIE se comenzó a desarrollar a finales de los noventa, pero se
proyecta la introducción del Sector Público en el futuro.
Holanda
• NEDYMAS, desarrollado por Jan Nelissen tiene como objetivo comparar el
grado de redistribución vertical de los esquemas de Seguridad Social sobre la
renta vital de cuatro cohortes de 10 años nacidos entre 1930 y 1960.
•Comenzando con datos de sección cruzada y simulando el nacimiento de
futuras generaciones, permite analizar el impacto redistributivo a lo largo de la
vida de los modelos tax-benefit para un grupo de cohortes.
• No específicamente sanitario, pero permite analizar sostenimiento de
pensiones ligado a envejecimiento
Noruega
• Modelo de población MOSART, de microsimulación dinámico que permite
proyecciones en el largo plazo y analiza cambios poblacionales, en fuerza de trabajo,
ayudas públicas a la educación y beneficios de la Seguridad Social.
• Concebido por Fredriksen (1998) en el seno del Ministerio de Estadística noruego,
con el fin de ayudar al estudio de opciones ante el reto de financiación del gasto
público en el futuro.
• Los datos de los que se nutre el modelo suponen el 12% de la población noruega y
es a partir de esos mismos datos de donde se estiman probabilidades de transición a
distintos estados como discapacidad, rehabilitación, participación laboral.
Suecia
• Modelo SVERIGE, creado para simular el comportamiento en términos
demográfico y económico de la población sueca.
•Modelo de microsimulación dinámico inspirado en el modelo CORSIM. Cuenta
con toda la población sueca de 1990 (9 millones) como punto de partida, a partir de
la cual se simulan diferentes eventos a lo largo de la vida de los individuos
considerados.
•Entre estos eventos se simula: educación, consumo de energía, migraciones.
También se considera que los individuos enfermen, se jubilen, reciban pensiones,
mueran, por lo que se pueden analizar multitud de acciones relacionadas con la
Economía de la Salud.
Reino Unido RITA, SAGEMOD, POLIMOD, PENSIM
SAGE (Social Policy in an Ageing Society)
Departamento de Política social de la London School of Economics
junto con el Instituto Gerontológico del King´s College londinense y El Instituto de Ciencias de la Universidad de Southampton
SAGE ha desarrollado una familia de modelos de microsimulación para evaluar
políticas que impactan en rentas y pensiones en la última parte del ciclo vital:
RITA y SAGEMOD.
• RITA (Retirement Income Trajectory Analysis model). Este tipo de simulación
se conoce como "hipotética" ya que permite conocer el gasto en pensiones bajo
el sistema existente o bajo un rango de escenarios alternativos hipotéticos.
• SAGEMOD Modelo de microsimulación dinámico que permite proyectar una
muestra de la población británica hasta 2020 simulando los principales eventos
que acontecen en la vida de los individuos. Mediante los censos, datos de panel
y datos de sección cruzada, los eventos simulados incluyen: nacimiento, muerte,
estudios, matrimonio, divorcio, participación en el mercado laboral, obtención
de rentas, estado de salud, jubilación y discapacidad. Las probabilidades de que
estos eventos ocurran se estiman a partir del estudio de probabilidades para cada
uno de ellos de forma separada.
• POLIMOD diseñado por a Unidad de Microsimulación de la Universidad de
Cambridge
• Sirve para determinar los efectos en la distribución de la renta de los cambios en las
políticas de gravamen sobre la renta y las políticas de Seguridad Social.
• PENSIM modelo dinámico concebido para proyectar las rentas de los pensionistas
una vez jubilados.
• La primera versión del modelo se llevó a cabo por Hancock el al. (1992),
posteriormente Curry (1996) desarrolló el modelo que actualmente utiliza el
Ministerio de la Seguridad Social.
• Se piensa en ampliar para introducir en una nueva versión, PENSIM2, simulación
de discapacidad, entre otras potencialidades.
MODELOS ESTRICTAMENTE SANITARIOS:
Tratamientos óptimos, rondas necesarias, elección medicamentos,
frecuencia tratamiento…
• LYMFASIM: (filariasis linfática) Universidad Rotterdam
• SIMONa (Oncocarciasis)
• SIMLEP (Lepra)
• MISCAN (Cáncer)
• Modelos coste efectividad de enfermedades por ocupación:
silicosis, dolores de espalda…
• OMS: VIH/SIDA, arsenicosis, malaria, dengue…
Microsimulación en el ámbito de
las políticas sanitarias: aplicación
• Presentación basada en:
• Seguros sanitarios y gastos fiscales.Un modelo de
microsimulación para el caso español. Ángel López
Nicolás. Documento preparado para el Encuentro “La
microsimulación como instrumento de evaluación de
las políticas públicas: métodos y aplicaciones”.
•
Are tax subsidies for private medical insurance selffinancing? Evidence from a microsimulation model for
outpatient and inpatient episodes. Ángel López Nicolás y
Marcos Vera-Hernández. Working Paper 632. Dept.
Economía y Empresa. Universitat Pompeu Fabra.
Contexto
• Interacción entre sector público y privado en la
provisión de servicios sanitarios
• En la mayoría de países de la OCDE los seguros
privados no reciben un tratamiento fiscal neutro
– Descongestionar la red pública (España y otros países
con Servicio Nacional de Salud como GB, Portugal,
Italia)
– Resolver problemas de acceso para determinados
colectivos (países sin cobertura universal)
– Favorecer a determinados proveedores de seguros (caso
mutuas en Francia)
Contexto
• España: reforma fiscal de 1999
– Eliminación de la deducción del 15% sobre el
gasto sanitario individual
– Los planes de empresa reciben el tratamiento de
pago en especie libre de gravamen. Cada €
pagado por la empresa desgrava a la tasa
estándar del impuesto de sociedades (35%)
– Se mantiene la exención del IVA
Cuestiones a resolver
• ¿Mejora el acceso a la sanidad? ¿Genera
inequidades en acceso?
• ¿Promueve la calidad?
• ¿Supone un ahorro en términos de
descongestión para la red pública?
Objetivos
• Medir el ahorro por descongestión que supone el
subsidio a la tenencia de seguro sanitario privado
• Modelo microeconométrico de comportamiento
que permite simular cambios en el instrumento de
política relevante: el tratamiento fiscal del gasto en
primas individuales
• Simular uno de los aspectos de la reforma de 1999
– La eliminación de la deducción en cuota del 15% del
gasto en primas
Contenido
• Evidencia sobre doble cobertura y
utilización de servicios sanitarios (ESCAT
94)
• Modelos econométricos para la utilización
de servicios de atención primaria y
hospitalaria
• Modelización de la reforma fiscal
• Resultados de la simulación
Evidencia
• La prima anual mediana se
sitúa en los 920 €
• Aproximadamente un 20%
de la población catalana
tenía doble cobertura en
1994 (situación base)
• El coste fiscal de las
deducciones asciende a
69,2 M. € anuales
First quartile
460.19
Median
920.27
Third quartile
Mean
1303.72
989.7
Standard deviation
707.26
Grossed up expenditure (Million Euro)
461.33
Grossed up deductions (Million Euro)
69.2
Number of people with double
1237745
coverage
Number of people with single coverage 4689393
Evidencia
• La tenencia de doble
cobertura no afecta la
utilización, pero sí el tipo
de proveedor
• Un cambio en la tenencia
de doble cobertura
repercutirá en una mayor
intensidad de uso de los
servicios públicos
Single Coverage
Double
Coverage
Outpatient services
Without any visit
Visit Public GP*
Visit Public Specialist*
Visit Private GP*
Visit Private Specialist*
Total
82.7(0.4)
9.16(0.3)
6.76(0.2)
0.23(0.05)
1.10(0.1)
100
83.8(0.8)
3.4(0.3)
2.3(0.3)
2.37(0.3)
7.9(0.6)
100
92.10(0.28)
7.41(0.28)
0.42(0.06)
100
91.43(0.61)
2.44(0.31)
6.09(0.54)
100
Inpatient stays
Without any inpatient stay
Public hospital stay*
Private hospital stay*
Total
Modelo de utilización (visitas
externas)
• Condicionado a realizar una visita externa, un
consumidor se puede observar en uno de los 6
estados siguientes
Utilisation
Single Coverage
Public GP
Single Covergae
Public Specialist
Single Coverage
Private sector
(GP or Specialist)
Double Coverage
Public GP
Double Coverage
Public Specialist
Double Coverage
Private sector
(GP or Specialist)
Modelo de utilización
(hospitalizaciones)
• Condicionado a realizar una hospitalización, un
consumidor se puede observar en uno de los 4
estados siguientes
Utilisation
Single Coverage
Public Hospital
Single Covergae
Private Hospital
Double Coverage
Public hospital
Double Coverage
Private hospital
Modelos econométricos
• Opciones: Logit multinomial, logit condicional,
logit anidado, probit multinomial
– Logit condicional (contraste i.a.I)
• Características de los individuos
– Demográficos, variables de estado de salud etc…
• Características de las opciones
– Precio monetario de la opción doble
cobertura/cobertura pública sólo
El precio de la opción doble
cobertura
• Modelo hedónico estimado con la muestra
de individuos con doble cobertura
– Corrección del sesgo de selección (Heckman)
– Variables explicativas
• Características del cabeza de familia (demanda)
• Coste medio de los servicios de los médicos en la
región de residencia (oferta). Variación exógena que
identifica el efecto precio en la ecuación de
utilización.
Resultados estimación modelos
utilización
• Elasticidad precio de la probabilidad de
tenencia de doble cobertura (visitas
externas: -1,14), (hospitalizaciones: -1,09)
• Efecto del nivel de ingresos, nivel educativo
y ocupación
Modelización de la reforma
• Concentración del sector
– 52% del mercado en manos de las tres
principales empresas
– Irrealista suponer que la reforma fue trasladada
al 100% a los consumidores
– ¿Cuál fue el porcentaje de traslación?
Traslación de la reforma
• Hasta 1998 (inclusive) el precio
de las pólizas crecía mucho más
que la inflación, pero en 1999 y
2000 crece menos que la
inflación
– Sin reforma: La tasa de
inflación de las pólizas en
1999 habría sido 2.56 veces la
inflación del IPC
– Con reforma: Las pólizas
aumentan un 1.55%
– Teniendo en cuenta la
deducción del 15%, la reforma
encareció el coste neto de las
pólizas en un 4,3%
Year
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
(1) CPI
4.54%
4.55%
3.86%
2.19%
2.13%
2.78%
3.84%
3.55%
(2) PMII
7.20%
9.94%
10.04%
7.96%
7.20%
1.55%
2.73%
5.93%
(2)/(1)
1.587
2.182
2.603
3.637
3.385
0.559
0.711
1.669
Simulación de la reforma
• El coste esperado de
cada uno de los
usuarios
ECi  d
6
o
i
PC
j 1
ij
ij
Ci 3  Ci 6  0
i  1..N
j  1..6
• El incremento en
costes tras la reforma
ECi  d
6
o
i
 P C
j 1
Ci 3  Ci 6  0
i  1..N
j  1..6
ij
ij
Obtención de errores estándar
• Dos fuentes de incertidumbre
– Estimación del modelo de utilización
– Estimación de los costes por episodio
• Visitas externas
• Hospitalizaciones
– Bootstrapping
Incremento en costes para el
sector público
• Visitas externas:
• 1.475.263 €, error estándar 325.200 €
• Hospitalizaciones
• 7.447.830 €, error estándar 2.392.993 €
Análisis de robustez(1)
• Posibles errores en el método de imputación
de tipo de hospital utilizado
– Peor escenario posible: todos los que
previamente usaban proveedores privados se
van a la red pública
• Incremento en costes por hospitalizaciones ...
• ...€ 16.6 M adicionales
Análisis de robustez (2)
• La reforma hace que el pool de asegurados sea
menos sano (los más sanos son más precioelásticos)
– El precio observado refleja este efecto de selección
adversa...
– ...es decir, si el pool de riesgos fuera el mismo que
antes de la reforma, el efecto puro de la reforma habría
incrementado el coste neto en menos de un 4,3%
– Menos individuos abandonarían la doble cobertura
– Nuestras cifras son una cota superior al ahorro por
menor utilización
Conclusión
• En el aspecto parcial de la eliminación de la
deducción en la cuota del IRPF, la reforma
de 1999 ahorró recursos al sector público
• La eliminación de los beneficios fiscales
por los planes de empresa probablemente
actuarían en la misma dirección
Conclusión
• Hay evidencia de que la tenencia de seguro
sanitario privado genera desigualdades en
utilización de especialistas
• ¿Son inequitativas esas desigualdades?...
• ... es decir, ¿están justificadas en base a
desiguales necesidades?
• ¿Cuestionar el tratamiento fiscal?