Demanda potencial y rebalanceo tarifario óptimo

La demanda potencial de servicios de salud está definida como la suma de la demanda efectiva (enfermos que utilizaron los servicios institucionales de salud) y el déficit de acceso, el cual a su vez se descompone en dos elementos: a) la demanda reprimida (por subvaluación de enfermedad) 11 _{y b)}

la demanda encubierta por barreras de entradas (individuos que se declararon enfermos pero que no utilizaron los servicios por razones económicas o por carencias o deficiencias de infraestructura)12_.

Cabe señalar que este indicador se aproxima al concepto de una tasa real de personas enfermas propensas a requerir atención de salud en contraposición al de la tasa de auto reporte de enfermedad.

En el cuadro XXXIII, se muestra los estimados de la demanda potencial de la población no asegurada y su descomposición en sus diferentes elementos por estratos socioeconómicos y áreas geográficas: a nivel nacional, la demanda potencial asciende a 32% del total de la población no

11

El sub reporte de enfermedad en el segmento no asegurado se calcula a partir de las estimaciones de la probabilidad marginal de reportarse enfermo en un escenario con cobertura de seguro y/o la introducción de subsidios en los segmentos pobres.

12

La demanda encubierta por barreras de entrada en el segmento no asegurado se calculó a partir de las estimaciones de la probabilidad marginal de acceder a los servicios de salud en un escenario sin barreras de entrada.

0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 Pobres

extremos Pobres no extremos No pobres

Demanda efectiva Déficit de acceso Demanda reprimida Demanda encubierta

asegurada y equivale a 2.7 veces la demanda efectiva actual. Lo anterior implica que existe una demanda insatisfecha de aproximadamente 33% de la demanda potencial.

Gráfico 11: Perú: Descomposición de la demanda potencial

En términos de estratos socioeconómicos se estima que los estratos de pobreza extrema tienen la mayor demanda potencial de servicios de salud, lo cual es más consistente con el perfil de riesgo de la población y que no se reflejaban en las tasas de auto reporte de enfermedad. En consecuencia, los estratos de pobreza extrema registran una demanda insatisfecha de 75% de la demanda potencial frente al 26% registrados por la población no pobre no asegurada.

Por su parte, discriminando por áreas geográficas la demanda potencial y la demanda

insatisfecha muestran una relación inversa con el grado de desarrollo de las zonas. Así, en las áreas rurales la demanda potencial representa al 35% del total de su población mientras que en Lima este porcentaje disminuye 30%. Sin embargo, en términos de demanda insatisfecha las distancias se amplían: 50% en las áreas rurales frente a 34% en Lima Metropolitana. Este es un primer indicador que señaliza la direccionalidad de inversión en salud en los próximos años.

Analizando por componentes en la demanda potencial, se observa que el peso relativo varía entre estratos económicos. En los estratos de pobreza, la demanda reprimida y la demanda encubierta contribuyen de manera similar a explicar el déficit de acceso, mientras que en los estratos no pobres la demanda encubierta explica totalmente el déficit de acceso. Este es un resultado relevante por cuanto muestra la importancia de utilizar estrategias mixtas de políticas (instrumentos de mercados y gastos de capital) para reducir la inequidad en el acceso a los servicios de salud.

Gráfico 12: Perú: Demanda insatisfecha por áreas geográficas

En resumen, los estimados de la demanda potencial muestran cuán distorsionados se hallan los análisis de demanda y de inequidad basados en los reportes de enfermedad y asistencia

proporcionados por las encuestas (de salud o niveles de vida). En primer lugar, las tasas de auto reporte de enfermedad suelen subestimar la real dimensión del problema de la salud en el Perú y mostrar relaciones equivocas con respecto al nivel del ingreso. Asimismo, se tiende a subestimar la inequidad mostrando diferencias poco significativas en las tasas de asistencia en los diferentes estratos socioeconómicos. Corrigiendo las tasas de asistencia, calculándola como porcentaje de la demanda potencial se observa que la tasa de asistencia de la población no pobre es tres veces la de los pobres extremos, relación significativamente superior a la que se obtiene al utilizar las tasas de asistencia calculadas de manera tradicional (1.5 veces).

Gráfico 13: Perú: Tasa de auto reporte de enfermedad y demanda potencial

34

43

50

Lima Metropolitana Resto Urbano Rural (% de la demanda potencial) 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00

Pobres extremos Pobres no extremos No pobres

Tasa de auto reporte de enferemedad

Desde una perspectiva de recuperación de costos de los establecimientos del MINSA y el mejoramiento de las condiciones de acceso de la población de menores recursos que no cuentan con una cobertura de seguro, los resultados de estimación muestran que existen condiciones de mercado favorables para la aplicación de subsidios cruzados. Sin embargo, para efectos del diseño de la política tarifaria es necesario determinar cuál es el nivel de rebalanceo óptimo que debiera

establecerse, es decir, cuánto es el incremento máximo de tarifas que se podría cobrar a los servicios de salud que utilizan la población no pobres.

En la medida que, los ingresos adicionales que se recauden por elevación de tarifas a la población no pobre van a ser destinados a financiar el acceso de los servicios de la población en pobreza extrema no asegurada, el rebalanceo óptimo va a estar determinado por el incremento de tarifas que optimice la cobertura de acceso de la demanda potencial de la población objetivo.

En el grafico 14 se muestra diferentes escenarios de elevación de tarifas y su implicancia en términos de cobertura de financiamiento a la población en situación de pobreza extrema. En él se puede observar que en un escenario ideal, es decir sin problemas de filtraciones, el incremento que maximiza el porcentaje de cobertura es de 65%, con lo cual se podría financiar el acceso del 60% de la demanda potencial de la población objetivo, con lo cual la demanda efectiva se elevaría en 40 puntos porcentuales.

Gráfico 14: Rebalanceo tarifario óptimo

Estos resultados estarían reflejando de manera implícita que ante un aumento de 65% en las tarifas que cobra MINSA a la población no pobre, la demanda por los servicios de salud del MINSA de este segmento sólo se reduciría en 16%. Con lo cual, el excedente del consumidor que podría

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Aumento de tarifas a usuarios no pobres cobertura

de pobres extremos

sin costo de filtración con costo de filtración=

NS/ 0,5 con costo de filtración=

NS/ 1 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Ingresos adicionale s MINSA

sustraerle a los no pobres no asegurados sería equivalente al 41% de los ingresos que éstos generan al MINSA o 1,5 veces los gastos en servicios de salud que realizan actualmente la población no

asegurada en situación en pobreza extrema.

Dada las elasticidades variables estimadas en el modelo, aumentos superiores al 65% generarían desviaciones de la demanda hacia otros establecimientos o reducirían el consumo de servicios, con lo cual la recaudación adicional potencial de los establecimientos del MINSA tendería a disminuir y con ello su capacidad de financiamiento.

Por otro lado, los recursos para el financiamiento del acceso a la población objetivo se reducirían si se tienen en consideración los problemas administrativos que pudieran haber en la ejecución de este programa y que se traducirían en filtraciones de recursos hacia la población no pobre. Por lo tanto, es necesario identificar el costo de filtración máximo que pudiera asumir el programa sin que ello perjudique los objetivos de equidad. En este sentido, el costo máximo permisible se definiría como aquel nivel que haga que el porcentaje de la población que accedería a los servicios de salud sea similar con o sin la aplicación del rebalanceo tarifario (nivel de indiferencia) y se estima en un nivel de NS/ 1. Cabe señalar, que este costo máximo permisible es inferior a los costos unitarios de filtración de los actuales programas de subsidios (NS/ 1.7) reportados en el capítulo II, con lo cual se revela que los controles administrativos inherentes a una política de focalización deberán ser estrictos para garantizar el éxito de un programa de esta naturaleza.

Asumiendo los actuales costos unitarios de filtración y un incremento en las tarifas de 65% se observa que el porcentaje de cobertura de la población objetivo se reduciría de 60% a 47%.