Estimación de la función de demanda de salud: el caso argentino

Texto completo

(1)Nº59/2009. Nuevos Documentos Cedes. Nuevos Documentos CEDES es una serie monográfica periódica del Centro de Estudios de Estado y Sociedad. Su objetivo es contribuir al avance del conocimiento científico por medio de la difusión de investigaciones de las diferentes áreas que conforman la institución.. Estimación de la Función de Demanda de Salud. El Caso Argentino. Esta publicación se edita en formato electrónico y es de libre acceso. Disponible en: http://www.cedes.org/informacion/ ci/publicaciones/nue_doc_c.html. Ignacio Apella*. ISSN 1851-2429 Numero 59, Año 2009 Centro de Estudios de Estado y Sociedad Coordinación Técnica Sandra Raiher Centro de Información - CEDES cicedes@cedes.org CEDES Sanchez de Bustamante 27 (C1173AAA) Ciudad Autónoma de Buenos Aires Argentina E-mail: cedes@cedes.org http://www.cedes.org. * Investigador del Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) y Profesor de la Universidad de Buenos Aires. Tanto las opiniones vertidas en este documento como cualquier error u omisión es de absoluta responsabilidad del autor y no de las Instituciones a las que representa. Correspondencia a ignacioa@cedes.org Cedes, Buenos Aires, 2009.

(2) Estimación de la Función de Demanda de Salud. El Caso Argentino. Ignacio Apella* Centro de Estudios de Estado y Sociedad Sánchez de Bustamante, 27 (C1173AAA) Buenos Aires, Argentina www.cedes.org ignacioa@cedes.org. Resumen: El objetivo del presente trabajo es identificar los determinantes de la demanda de servicios de salud en Argentina, utilizando una nueva fuente de microdatos proveniente de la Encuesta de Utilización y Gasto en Salud desarrollada por el Ministerio de Salud durante el año 2005. Siguiendo el enfoque tradicional de demanda de salud como bien de consumo e inversión y el enfoque de demanda derivada en mercados con información asimétrica, se plantea la estimación del número de visitas al medico mediante un modelo Binomial Negativo con Exceso de Ceros, que contempla el enfoque de decisiones secuenciales. A partir de ello, se estima la probabilidad de realizar la primer consulta con el médico y posteriormente la intensidad de utilización, en función de tres tipos de variables: que facilitan el acceso, que predisponen la consulta y de necesidad. Los resultados avalan la hipótesis de decisiones secuenciales. El varón tiene mayor chance de hacer el primer contacto con el médico, aunque una vez realizada la primera visita la mujer hace un mayor uso. Del mismo modo, el nivel de ingreso afecta positivamente la frecuencia de uso al igual que la edad que presenta dos tramos: decreciente hasta los 45 años, edad a partir de la cual comienza a crecer. Asimismo, es posible la presencia de algunos incentivos profesionales en la derivación de demanda a partir del mecanismo de pago utilizado por los aseguradores. Todos estos resultados se encuentran fuertemente condicionados a la presencia de una enfermedad crónica.. *. Investigador del Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) y Profesor de la Universidad de Buenos Aires. Tanto las opiniones vertidas en este documento como cualquier error u omisión es de absoluta responsabilidad del autor y no de las Instituciones a las que representa. Correspondencia a ignacioa@cedes.org.

(3) 1. Intr oducción. El estado de salud de las personas mantiene relación directa con diversos factores entre los que se destacan sus características demográficas. Particularmente, los problemas de salud resultan más frecuentes conforme se consideran cohortes de individuos de mayor edad. La estructura de financiamiento (publica, privada y de seguridad social) de los servicios médicos se encuentra afectada no sólo por los precios sino también por los factores que definen la cantidad de prestaciones demandadas. La demanda de servicios de salud resulta interesante para la teoría económica. Las características especiales del bien salud impiden su análisis a partir de las herramientas tradicionales. La demanda de cuidado médico se origina en la producción de salud que realiza cada individuo, es decir como insumo para producir salud. La atención médica origina una gran cantidad de demandas derivadas entre las cuales se pueden mencionar la de medicamentos, de diagnósticos, internación, e inclusive mayores consultas. En estos casos no es el individuo el que demanda sino que lo hace a través del médico quien indica qué y como demandar. En este contexto, el objetivo del presente trabajo es identificar los determinantes de la cantidad de consultas médicas realizada por la población mayor a 18 años en Argentina durante el año 2005, a partir de la información provista por la Encuesta de Utilización y Gasto en Salud desarrollada por el Ministerio de Salud. En la siguiente sección se presenta el marco teórico de análisis a partir del cual se deduce los factores con potencial efecto sobre la demanda de servicios de salud. En la tercera sección se discuten los modelos econométricos utilizados para su estimación, en tanto que en la tercera sección se describe la fuente de información utilizada y los resultados alcanzados. Finalmente, en la quinta sección se realizan algunas reflexiones finales.. 2. Marco teór ico. La literatura tradicional referida a demanda de servicios de salud (Grossman, 1972) se sustenta en la teoría estándar del consumidor con algunas modificaciones planteadas por Becker (1964) a fin de incorporar el concepto de capital humano.. 1.

(4) Desde esta perspectiva, la salud es considerada como un commodity que se demanda por dos razones: como bien de consumo, dada la desutilidad de estar enfermo, y como bien de inversión, en tanto determina el total de tiempo disponible en actividades productivas. De acuerdo con este enfoque, la producción del commodity salud H t en el momento t requiere de un conjunto de insumos tales como el endowment genético G 0 , las actividades saludables, Bt , utilización de cuidados médicos CM t , el nivel educativo. ED y factores ambientales Et . Dicha relación puede ser expresada mediante la siguiente función de producción de salud:. H t = f (H t -1 , G 0 , Bt , CM t , ED, E t ). (1). En su forma más simple, el status de salud en el momento t , H t , es el resultado del stock de salud en el período anterior, H t -1 , la depreciación del capital en salud previo, y la inversión destinada a mejorar la salud. El nivel de educación forma parte de esta función en tanto afecta la manera en que los individuos transforman los inputs en buena salud. A modo de ejemplo, hogares más educados podrían elegir médicos más calificados, tener mayor conocimiento de los efectos adversos de algunas actividades como fumar, o pueden tomar medidas más preventivas. Los hogares o individuos maximizan una función de utilizad intertemporal sujeta a una restricción presupuestaria. El gasto total en salud y en otros bienes en cada período no debe exceder los recursos total de la vida, y :. T. T. 0. 0. y = ò Wt + Rt + Tt + A0 = ò p.xt + pHt .H t. (2). Donde p es el vector de precios del resto de los bienes consumidos, xt , p H es un vector de precios de los consumos de salud, y H t es un vector de actividades de salud. Los recursos financieros en cualquier período consisten en el salario de todos los integrantes del hogar Wt , el beneficio de retiro o jubilación Rr , las transferencias gubernamentales Tt e ingresos por activos At .. 2.

(5) No obstante, es posible establecer una endogeneidad entre estas variables. Cada uno de tales recursos podría estar afectado por el stock de salud. A modo de ejemplo, el ingreso por salario en cada período es una función del capital humano del individuo y de un conjunto de factores característicos de la demanda y oferta de trabajo. Las personas más saludables cuentan con capacidad para trabajar jornadas más extensas permitiendo obtener un mayor salario. El resultado neto es que la salud se incorpora al modelo produciendo dos efectos bidireccionales entre salud y recursos. Un buen status de salud es un resultado deseado por la gente y contar con un alto nivel de ingresos permite comprar más de dicho. commodity. La ecuación final en este sistema es la forma reducida de la función de demanda de salud:. H t = H * (H t -1 , p mc , p 0 , ED, E t , Rt , Tt , At , G0 ). (3). La ecuación (3) expresa a la demanda corriente de salud como una función de todos los precios de los inputs y todas las fuentes de ingreso del hogar. Por tal motivo, es posible realizar una aproximación a la demanda de salud a partir de la demanda indirecta de servicios médicos. A partir de este marco es posible definir un conjunto de características que condicionan la demanda de servicios de salud. En primer lugar, a medida que la persona envejece crece la tasa a la cual se deprecia el nivel de su salud. Ello incentiva una mayor demanda de servicios médicos para compensar el deterioro y reponer stock de salud. Paralelamente, la demanda de cuidados médicos se encuentra asociada positivamente con el nivel de ingreso, en tanto a mayor ingreso mayor costo de oportunidad de estar enfermo en términos del tiempo de trabajo perdido. Por otra parte, a mayor nivel ingreso mejora la capacidad de acceso a servicios médicos. Esto último también se advierte entre aquellas personas con un seguro formal de salud que financia los servicios demandados. Finalmente, el nivel de educación tiene efectos potenciales sobre la demanda de servicios de salud, en tanto el mismo condiciona la eficiencia en la utilización de los insumos para producir un nivel determinado de salud.. 3.

(6) Este enfoque teórico sugiere que las decisiones de utilización de servicios de salud quedan bajo el control del individuo. Sin embargo, el mercado de servicios de salud se caracteriza por la presencia de asimetría de información, que permite la existencia de un problema del tipo principal agente (Chiappori et al., 1997). En este sentido, el paciente (el principal) recurre al médico (el agente) para que le diagnostique la cura a una enfermedad de la cual el primero sólo percibe sus síntomas. A partir de allí, es el médico quien indica al paciente cuál es el tratamiento a seguir. La incapacidad del paciente de contar con información completa deriva en la dependencia sobre la decisión del médico respecto del tipo e intensidad del servicio de salud a demandar, definiendo el médico la cantidad de consultas a realizar. Esto último se conoce como demanda derivada. Los incentivos para inducir la demanda por parte de los médicos se derivan de que los prestadores de servicios de atención médica actúan como consejeros de los pacientes, recomendando el mejor tratamiento, pero también pretenden que estas acciones se ajusten a aquéllas que haga máximo la función de beneficios privada. De acuerdo con Maceira (1998), el exceso o la insuficiencia de prestación de servicios con respecto a la norma dependen del criterio para retribuir los servicios prestados. Si la retribución se realiza según la cantidad de intervenciones, prácticas o consultas, los prestadores tienen incentivos a “sobreprestar” servicios; por el contrario, si la retribución es independiente de los servicios prestados se tiende a “subprestar”. Este modelo no es totalmente incompatible con el anterior, lo cual se puede notar si se redefine la demanda de servicios de salud de Grossman (1972) como la demanda de contacto con el sistema de salud, siendo el sistema el que determina la intensidad de uso posterior.. 3. El modelo econométrico. Los dos enfoques presentados permiten el desarrollo de dos tipos de modelos empíricos. El primero constituidos por aquellos denominados en una parte en los que se estima la cantidad de consultas en función de un conjunto de regresores explicativos (Cauley, 1987 y Cameron et al., 1988). El segundo, lo conforman los modelos en dos partes que contempla el enfoque de agencia (Pohlmeier y Ulrico, 1995; y Gertham, 1997).. 4.

(7) La variable tradicionalmente utilizada para cuantificar la demanda de servicios de salud es el número de consultas médicas efectuadas durante un período determinado. En el presente trabajo se agruparon a las visitas al médico, al odontólogo y al oftalmólogo. Dicha variable se encuentra definida en el conjunto de los números naturales y su distribución se concentra en torno a valores positivos cercanos a cero (Tabla 1). El 50.9% de la población no realiza consultas, el 22.5% efectúa una consulta, el 11.8% dos consultas, el 7.4% realiza tres y el restante 7% realiza 4 o más consultas.. Tabla 1: Número de consultas Consultas % % Acumulado 0 50.9 50.9 1 22.5 73.4 2 11.8 85.2 3 7.8 93.0 4 2.9 95.8 5 1.8 97.6 6 0.9 98.5 7 0.3 98.9 8 0.3 99.2 >9 0.8 100.0 Fuente: Elaboración propia en base a EUGS (2005). Partiendo con los modelos en una etapa, esta característica de la variable dependiente motivó el desarrollo de modelos diferentes a los de regresión estándar. La literatura econométrica ha desarrollado diversos modelos, tomando como base al modelo de Poisson. Este supone que una variable aleatoria discreta posee una distribución de Poisson condicional en un vector de variables explicativas que cumple la propiedad de equidispersión, es decir se asume que la varianza de dicha variable es igual a su esperanza. Sin embargo, un problema que se presenta con frecuencia en este modelo es el incumplimiento de ciertos supuestos, siendo el más común la ausencia de equidispersión (Cameron y Trivedi, 1998). En la práctica, suelen plantearse problemas de sobredispersión, el cual ocurre cuando la varianza de la variable aleatoria en cuestión es mayor a su esperanza. Al existir exceso de variación en los datos, las estimaciones de los errores estándar pueden resultar sesgadas, pudiendo presentarse errores en las inferencias a partir de los parámetros del modelo de regresión.. 5.

(8) Entre las causas de la sobredispersión se puede mencionar una alta variabilidad en los datos; que éstos no provengan de una distribución Poisson; que los eventos no ocurren independientemente a través del tiempo. A partir de ello, el modelo Binomial Negativo soluciona algunos de estos problemas, siendo frecuentemente utilizado para efectuar tales estimaciones. Por otra parte, la especificación de un modelo de demanda de salud como un proceso en dos etapas, plantea identificar en cada paso quién toma la decisión y el conjunto de variables que la motiva. Por un lado, el estudio de la demanda inicial de servicios médicos (primera etapa) considera el enfoque que refleja la decisión del paciente por visitar al médico. Por otro lado, la descripción del comportamiento en la segunda etapa se concentra en el médico, quien determina el tratamiento y el número de visitas necesarias en cada caso. El enfoque de agencia permite explicar dicho comportamiento. El médico elige el tratamiento considerando no sólo el criterio profesional sino también sus incentivos económicos (Zweifel, 1981). Ambas etapas pueden encontrarse en función del mismo conjunto de variables. No obstante, la explicación puede resultar diferente en cada una. A modo de ejemplo, en tanto contar con cobertura formal en salud otorga disponibilidad (acceso), en la segunda podría explicar el comportamiento médico en función del mecanismo de pago pactado entre el financiador y el prestador. Esta clase de modelos, distingue a los individuos entre “usuarios” y “no usuarios” de servicio de salud. Los “no usuarios” son aquellos que registran una utilización nula en el período bajo estudio, en tanto los usuarios cuentan con al menos una consulta realizada. A partir de esta segmentación, se estima la probabilidad de tener un número de consultas positivo. La segunda etapa modela la utilización o frecuencia para aquellos que registran un nivel de utilización positivo empleando un modelo count data para datos truncados. La estructura de los modelos en dos partes puede aplicarse tanto a variables discretas como continuas. Cuando se aplica a las primeras, el modelo se denomina hurdle model. El modelo hurdle permite considerar que los procesos que generan los ceros y los valores positivos son diferentes. El modelo combina los ceros de una función de distribución con los valores positivos de otra. Feldstein (1993) distingue tres conjunto de variables que determinan el uso de servicios de salud: i) factores económicos; ii) factores demográficosgeográficos y iii) 6.

(9) incidencia de la enfermedad. A continuación se presentan las características que integran cada uno de los conjuntos definidos. Las características que facilitan el acceso son aquéllas que afectan el precio de los servicios de atención médica (seguros), reflejan el valor del tiempo (ingreso o situación laboral) o la posibilidad financiera de acceder (ingreso per cápita familiar). La disponibilidad y el tipo de seguro afectan el precio de los servicios de salud que el individuo debe pagar en el mercado y por tanto la posibilidad de acceder a los mismos. En esta misma dirección, el ingreso per cápita familiar refleja la capacidad de consumo del hogar. Las características que predisponen al acceso son aquéllas relacionadas con aspectos demográficos de las personas, tales como la edad o el sexo, o con cambios en sus preferencias por características adquiridas (educación). A medida que los individuos envejecen, demandan una mayor cantidad de servicios médicos para compensar las pérdidas crecientes de su nivel de salud. Los individuos pueden modificar sus preferencias a partir de la incorporación de determinada información. En este sentido, una de las variables más estudiadas es el nivel educativo y su efecto sobre el uso de servicios de salud. De acuerdo con Grossman (1972), Murien (1982) y Wagstaff (1986), la expectativa previa es ambigua, ya que el nivel educativo se correlaciona con el conocimiento médico y la actitud frente a actividades saludables. Las características que denotan una necesidad de demanda son aquéllas que asociados al estado de salud. Es posible que individuos con enfermedades crónicas realicen consultas simplemente por control o tratamiento. Asimismo, pacientes con una enfermedad de gravedad pueden experimentar un aumento en el número de consultas ya sea por encontrarse bajo tratamiento o por necesidad de internaciones periódicas.. 4. Resultados econométricos. La base de datos utilizada es la Encuesta de Utilización y Gasto en Salud desarrollada por el Ministerio de Salud durante el año 2005. Esta ofrece información sobre la utilización y gasto en servicios de salud para el país. Ella permite una exploración de la utilización y el gasto en servicios de salud a partir de una amplia información sociodemográfica para cada encuestado, y explora la asociación entre. 7.

(10) estado de salud, utilización y gasto en salud y variables sociodemográficas, a partir de diferentes aproximaciones. Los datos surgen de una encuesta estratificada por áreas, en varias etapas, con selección aleatoria en las primeras etapas y selección final del encuestado según cuotas de sexo y edad. La cantidad de consultas es estimada mediante los tres modelos presentados (Poisson, Binomial Negativo y Binomial Negativo con exceso de ceros). En el conjunto de variables que facilitan el acceso se incorpora al ingreso per cápita familiar y tres variable dummies: cada una para identificar a las personas con cobertura de una obra social, de medicina prepaga y de servicio de emergencias. Las variables asociadas a la predisposición contempladas son: la edad y su cuadrado, una variable dummy que toma valor uno si la persona es hombre, una variable dummy con valor uno si el individuo se encuentra casado, y cinco variables dummies según nivel educativo máximo alcanzado. Finalmente, se incorpora una variable dummy que captura la presencia de alguna enfermedad crónica1. La Tabla 2 presenta una descripción estadística de estas variables: Tabla 2: Descripción de variables Variable. Obs. Media. Edad 1000 41.68 Sexo 1000 0.49 Casado 999 0.61 Sin instrucción 993 0.02 Primaria incompleta 993 0.10 Primaria completa 993 0.23 Secundaria incompleta 993 0.18 Secundaria completa 993 0.20 Superior incompleta 993 0.15 Superior completa 993 0.13 Enfermedad crónica 1000 0.42 Ingreso 1000 294.88 Obra Social 1000 0.42 Prepago 1000 0.10 Emergencias 1000 0.01 Sin Cobertura 1000 0.46 Fuente: Elaboración propia en base a EUGS (2005). Desvío estándar 16.18 0.50 0.49 0.14 0.30 0.42 0.39 0.40 0.35 0.33 0.49 354.33 0.49 0.30 0.12 0.40. Min. Max. 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0. 86 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 6000 1 1 1 1. La edad promedio de las personas encuestadas es de 42 años, con un desvío estándar de 16 años. La distribución entre sexo es similar, siendo el 49% hombre. El 1. Se realizaron las mismas estimaciones contemplando tres variables dummies que denotan la percepción subjetiva del estado de salud de cada persona (muy bueno, bueno, regular, malo) hallando idénticos resultados.. 8.

(11) 52% de los individuos cuenta con algún tipo de cobertura formal en salud, en tanto que el ingreso per cápita familiar promedio es de $295 con un desvío de $354. La columna (i) de la Tabla 3 presenta los resultados hallados mediante el modelo de Poisson, en tanto la columna (ii) muestra los resultados del modelo Binomial Negativo. El test de razón de verisimilitud rechaza la hipótesis nula de igualdad entre ambos modelos, sugiriendo sobredispersión en la distribución condicional de la cantidad de consultas. Las columnas (iii) y (iv) presentan los resultados del primer y segundo tramo, del modelo Binomial con Exceso de Ceros. El test de Vuong es igual a 2.73 rechazando la hipótesis nula que las decisiones de contacto y frecuencia están gobernadas por un mismo proceso estocástico. Entre las variables que representan la predisposición del individuo, la edad afecta positivamente tanto la decisión de contacto con el médico como la frecuencia de visita. No obstante, se identifican dos tramos en la relación entre la frecuencia de uso y la edad. La utilización de servicios de salud es decreciente entre los adultos hasta aproximadamente los 45 años, edad a partir de la cual la demanda de servicios médicos resulta creciente (Figura 1). Tal resultado avala el argumento teórico planteado por Grossman del capital humano. En este sentido, el stock de capital comienza a crecer a medida que las personas son mayores hasta un momento determinado donde se alcanza el máximo stock acumulado y la tasa de depreciación se vuelve positiva y creciente. A medida que el ritmo de depreciación aumenta, mayor resulta la demanda de servicios de salud para recomponer parte del stock de salud. Paralelamente, si bien los hombres muestran una mayor probabilidad de realizar la consulta de contacto con el médico frente a la presencia de un síntoma, una vez realizada las mujeres mantienen una mayor frecuencia de visitas. Asimismo, el hecho de estar casado favorece una mayor frecuencia de visitas al médico. De acuerdo con Bertranou (1999), la inclusión de esta variable se encuentra justificada por el posible impacto que la enfermedad de uno de los esposos tiene sobre la función de utilidad del otro. Las características que facilitan el acceso a servicios de salud incorporadas no resulta significativa en la probabilidad de contacto. No obstante, el nivel de ingreso es significativo y con el signo positivo esperado en la explicación de la intensidad de uso. 9.

(12) de servicios de salud. Ello sugiere no sólo una mayor capacidad de acceso sino también un mayor costo de oportunidad de estar enfermo. Los individuos con cobertura de salud mediante una obra social tienen una menor tasa de uso respecto a aquellos sin cobertura. Asimismo, en los modelo en una etapa contar con un seguro privado explica positivamente la cantidad de consultas realizadas. Tales resultados podrían dar indicios del efecto que los mecanismos de pagos a los profesionales utilizados por los aseguradores tienen sobre la potencial demanda inducida en el paciente. En este sentido, en caso que las obras sociales nacionales y sindicales implementan pagos capitados ello genera incentivos a la subprestación por parte de los profesionales, dado que para maximizar beneficios y a nivel de ingresos fijados deben reducir costos. Asimismo, la utilización de bonos o copagos limita la frecuencia de uso. Contrariamente, las empresas de medicina prepaga suelen tener mecanismos de pago por prestación generando sobreprestación a través de dos vías: problema de riesgo moral en el paciente e inducción de demanda por parte del profesional. Todos estos resultados se encuentran fuertemente condicionados por la necesidad de atención médica. En este sentido, la presencia de una enfermedad crónica resulta significativa al 1% de confiabilidad y positiva en todos los modelos estimados.. 10 .

(13) Tabla 3: Estimación de la función de demanda de servicios de salud Coeficiente Edad Edad^2 Sexo Casado Primaria completa Secundaria incompleta Secundaria completa Superior incompleta Superior completa Enfermedad crónica Obra Social Prepaga Sistema de emergencia Ingreso Constante. Poisson. Binomial Negativa. 0.042*** [0.011] 0.0004*** [0.000] 0.389*** [0.063] 0.278*** [0.068] 0.059 [0.121] 0.166 [0.128] 0.280** [0.122] 0.281** [0.134] 0.323** [0.132] 0.435*** [0.066] 0.0540 [0.068] 0.243** [0.101] 0.148 [0.303] 0.0003*** [0.000] 0.584** [0.249] 992 155.32 0.00 0.045 1650.150. 0.040** [0.016] 0.0004** [0.000] 0.410*** [0.091] 0.154 [0.096] 0.085 [0.169] 0.055 [0.185] 0.226 [0.174] 0.169 [0.193] 0.297 [0.189] 0.370*** [0.094] 0.022 [0.098] 0.239 [0.150] 0.368 [0.390] 0.0003*** [0.000] 0.673* [0.356] 992 67.93 0.00 0.0236 1402.187. Nº Observaciones LR chi2(12) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood Test de Vuong Error estándar entre paréntesis * Significativa al 10%; ** al 5%; *** al 1%. 11 . Exceso de Ceros 1º Tramo 0.042* [0.023]. 2º tramo 0.032* [0.018] 0.0003* [0.000] 0.310*** [0.109] 0.289** [0.117] 0.139 [0.201] 0.126 [0.218] 0.047 [0.209] 0.042 [0.230] 0.083 [0.216] 0.447*** [0.112] 0.313*** [0.120] 0.023 [0.176] 0.106 [0.518] 0.0003* [0.000] 0.723* [0.437] 465. 1.230** [0.605] 0.231 [0.624] 0.046 [0.729] 0.151 [0.782] 1.354 [1.127] 1.456 [1.970] 22.491 [30.60] 0.251 [0.565] 15.025 [68.97] 19.105 [5.53] 10.782 [20.67] 0.001 [0.002] 2.839* [1.513] 992 34.22 0.00. 1393.030 2.73.

(14) 2. 2.5. 3. Figura 1: Cantidad de consultas según edad y sexo. Año 2005. Consultas 1.5. Mujeres. 0. .5. 1. Hombres. 0. 20. 40 Edad. 60. 80. Fuente: Elaboración propia en base a EUGS (2005). 5. Conclusiones. En el presente trabajo se estima la función de demanda de servicios de salud en base a los microdatos provistos por la Encesta de Utilización y Gatos en Servicios de Salud desarrollada por el Ministerio de Salud en 2005. Para ello se utiliza la cantidad de visitas al médico, que incluye las consultas al médico, al odontólogo y al oftalmólogo. Contemplando el marco teórico de análisis, se plantean dos modelos posibles de estimación: en una y en dos etapas. Entre los primeros se estimó el modelo tradicional de Poisson y el Binomial Negativo a fin de corregir un potencial problema de sobredispersión. Entre los segundos se estimó el modelo Binomial Negativo con Excesos de Ceros. Los resultados avalan la hipótesis de existencia de un proceso de decisión secuencial, en el que primero se decide consultar al médico y en el segundo se define la intensidad de uso. En este sentido, el nivel de ingreso per cápita familiar características que, junto con el tipo de cobertura formal en salud, afectan la capacidad de acceso a servicios de salud tiene un efecto positivo sobre la frecuencia de visita al medico. Tal resultado sugiere no sólo la presencia de la restricción presupuestaria. 12 .

(15) presente, sino también el costo de oportunidad asociado al tiempo durante el cual se está enfermo. Por otra parte, es posible la presencia de algunos incentivos profesionales en la derivación y utilización de consultas médicas, generados por los mecanismos pago a profesionales establecidos por los aseguradores. La edad es una característica que afecta positivamente la probabilidad de contacto con el médico. Asimismo, se advierten dos tramos en la frecuencia de uso según edad de las personas. Un primer tramo con tasas de variación decrecientes hasta los 45 años aproximadamente, edad a partir de la cual se evidencia la intensidad de utilización de servicios médicos se torna creciente. Tales resultados, avalan la hipótesis de un número de consultas médicas destinadas a recomponer parte del capital en salud depreciado a medida que el individuo envejece. Sin embargo, todos estos resultados se encuentra fuertemente condicionados por la presencia de una enfermedad crónica la cual incrementa la tasa de depreciación del stock de capital en salud y por tanto exige una mayor inversión para su reposición.. 13 .

(16) 6. Referencias bibliográficas. Becker, G., 1964, Human Capital: a Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. National Bureau of Economic Research., General Series. Columbia University Press. Bertranou, F., 1999, “Moral Hazard and Prices in Argentina’s Health Markets”, XXXIV Anales de la Asociación Argentina de Economía Política , Rosario, Argentina. Cameron, C., Triverdi, P., Milne, F. y Piggott, J, 1988, “A Microeconometric Model of the Demand for Health Care and Health Insurance in Australia”, Review of Economic. Studies 55(1) pp.85106. Cameron, A. y Trivedi, P., 1998, Regression Analysis of Count Data , Cambridge University Press, Cambridge. Cauley, S., 1987, “The Time Price of Medical Care”, Review of Economics and. Statistics 69(1 ) pp. 5966. Chiappori, P.A., Durand, F. and Geoffard, P.Y., 1998, “Moral Hazard and the Demand for Physician Services: First Lessons from a French Natural Experiment”, European. Economic Review, 42(35), pp. 499511. Feldstein, P., 1993, Health Care Economics. Delmar Publisher. New York. Gerdtham, UlfG., 1997, “Equity in Health Care Utilization: Further Test Based on Hurdle Models and Swedish Micro Data”, Health Economics.6(3) pp. 303319. Grossman, M., 1972, “On the Concept of Health Capital and the Demand for Health”,. Journal of Political Economy 80(2) pp. 223255. Maceira, D., 1998, “Mecanismos de Pago a Prestadores en el Sistema de Salud: Incentivos, Resultados e Impacto Organizacional en Países en Desarrollo”, Estudios. Mayores de Investigación Aplicada 2, Documento de Trabajo 2. Bethesda, MD: Partnerships for Health Reform Project, Abt Associates Inc. Pohlmeier, W. y Ulrich, V., 1995, “An Econometric Model of the TwoPart Decision Making Process in the Demand for Health Care”, Journal of Human Resources, 30(2) pp. 339361. Trías, J., 2004, “Determinantes de la Utilización de los Servicios de Salud: El Caso de los Niños en la Argentina”, Documento de Trabajo 51, Departamento de Economía,. Universidad Nacional de la Plata. Zweifel P., 1981, “SupplierInduced Demand in a Model of Physician Behavior”, en Perlman, M. y van der Gaag, J. eds., Health, Economics, and Health Economics. Amsterdam.. 14 .

(17)