Perú: Estudio de demanda de servicios de saludphrplus.org/Pubs/Tech012sp_fin.pdf · Martín...

Socios para la reforma del sector salud

Abt Associates Inc. n 4800 Montgomery Lane, Suite 600 Bethesda, Maryland 20814 n Tel: 301/913-0500 n Fax: 301/652-3916

En colaboración con: Development Associates, Inc. n Emory University Rollins School of Public Health n Philoxenia International Travel, Inc. n Program for Appropriate Training in Health n SAG Corporation n Social Sectors Development Strategies, Inc. n Training Resource Group n Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine n University Research Co., LLC.

Financiado por: U.S. Agency for International Development Order No. TE012

Perú: Estudio de demanda de servicios de salud (Documento 1) Mayo del 2002 Preparado por: Miguel Madueño Dávila Consultor Abt Associates Inc.

Mission

Socios para la Reforma del Sector Salud (Partners for Health Reformplus, o PHRplus) es el proyecto bandera de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional para el fortalecimiento de las políticas y el sistema de salud en los países en desarrollo y en transición. Este proyecto quinquenal (2000–2005) amplía el proyecto predecesor de Colaboraciones para la Reforma del Sector Salud (Partnerships for Health Reform, PHR) y continúa el enfoque de este último en políticas, financiamiento y organización de los sistemas de salud, con un nuevo acento en la participación de la comunidad, la vigilancia de las enfermedades infecciosas y los sistemas de información que apoyan la administración y prestación de servicios apropiados de atención de salud. PHRplus se concentrará en los siguientes resultados:

s Ejecución de una reforma apropiada del sistema de salud.

s Generación de nuevo financiamiento para atención de salud y un uso más eficaz de los fondos existentes.

s Diseño y puesta en marcha de sistemas de información de salud con fines de vigilancia de las enfermedades infecciosas.

s Prestación de servicios de buena calidad por parte de los trabajadores de salud.

s Disponibilidad y uso apropiado de productos para el mantenimiento de la salud.

Mayo del 2002

Para obtener copias adicionales de este informe, comuníquese con el Centro de Recursos de PHRplus en [email protected] o visite nuestro sitio Web en www.phrproject.com. Contrato / Proyecto No.: HRN-C-00-00-00019-00

Presentado a: Karen Cavanaugh, CTO División de Políticas y Reforma de Sectores Oficina de Salud y Nutrición Centro para la Población, Salud y Nutrición Oficina para Programas Globales, Apoyo e Investigación en Terreno Agencia para el Desarrollo Internacional de los EE.UU.

The opinions stated in this document are solely those of the authors and do not necessarily reflect the views of USAID.

Mención recomendada Dávila, Miguel Madueño. Mayo del 2002. Perú: Estudio de demanda de Servicios de Salud (Documento 1). Informe Técnico No. 012. Bethesda, MD: Socios para la reforma del sector salud, Abt Associates Inc.

Resumen

El nivel de pobreza en el Perú es un factor que limita el acceso a los servicios de salud de una parte mayoritaria de la población, dando origen a una significativa demanda reprimida. Este fenómeno se halla asociado a individuos que, por razones económicas, no se declaran enfermos o a individuos enfermos que por falta de ingresos u disponibilidad de atenciones, no hacen uso de los servicios de salud, aunque perciban su enfermedad. Como estos individuos no acuden a los establecimientos médicos, su demanda no se refleja directamente en las estadísticas del sector salud ni se captura en las encuestas. La omisión o consideración inadecuada de la demanda reprimida por parte de las autoridades de salud pueden conllevar a una percepción equívoca respecto a la real dimensión del problema de salud en el Perú y a diseño de políticas poco eficientes. En este sentido, el objetivo principal del presente documento es cuantificar el tamaño potencial del mercado de servicios de salud en el Perú, desagregándolo por áreas geográficas y según las condiciones de acceso de la población: población con necesidad de salud atendidas (demanda efectiva) y con necesidades de salud insatisfechas (demanda encubierta).

Índice vii

Índice

Agradecimientos .............................................................................................................................. ix

Prefacio............................................................................................................................................xi

Resumen Ejecutivo.........................................................................................................................xiii

1. Introduccion ..............................................................................................................................1

1.1 Objetivo del proyecto ........................................................................................................1 1.2 Organización del proyecto.................................................................................................3 1.3 Organización del reporte de demanda................................................................................5

2. Perfil de demanda: Hallazgos estilizado .....................................................................................7

3. Análisis de resultados modelo secuencial de demanda de servicios de salud............................. 23

3.1 Consideraciones generales............................................................................................... 23 3.2 Modelo de percepción de enfermedad.............................................................................. 24 3.3 Modelo de demanda de acceso a los servicios de salud .................................................... 26 3.4 Modelo de selección de establecimientos......................................................................... 28 3.5 Demanda potencial y rebalanceo tarifario óptimo ............................................................ 29

4. Consideraciones finales............................................................................................................ 35

Anexo A: Cuadros........................................................................................................................... 37

Anexo B: Diseño Instrumental: Modelo de demanda de servicios de salud....................................... 71

Anexo C: Indice de inequidad ajustado por necesidades................................................................... 81

Bibliografía ..................................................................................................................................... 83

Gráficos

Gráfico 1: Análisis de brecha oferta y demanda de servicios de salud ................................................2

Gráfico 2: Perú: Distribución de la población según riesgo social de enfermarse................................7

Gráfico 3: Perú: Reporte de enfermedad según niveles de riesgos ......................................................9

Gráfico 4: Perú: Reporte de enfermedad según grupos de edad y condición de asegurado ................ 10

Gráfico 5: Perú: Demanda encubierta por barreras de entrada.......................................................... 12

viii Índice

Gráfico 6: Perú: Tasa de asistencia por niveles socioeconómicos ..................................................... 13

Gráfico 7: Perú: Reporte de enfermedad y tasas de asistencia de la población no asegurada por tramos de edad............................................................................................................................................ 14

Gráfico 8: Perú: Cuotas de mercados por tipo de servicios............................................................... 15

Gráfico 9: Población no asegurada en pobreza extrema: Costes de utilización de los servicios MINSA ............................................................................................................................................... 18

Gráfico 10: Curva de Lorenz: Gastos de salud ................................................................................. 21

Gráfico 11: Perú: Descomposición de la demanda potencial ............................................................ 30

Gráfico 12: Perú: Demanda insatisfecha por áreas geográficas......................................................... 31

Gráfico 13: Perú: Tasa de auto reporte de enfermedad y demanda potencial..................................... 31

Gráfico 14: Rebalanceo tarifario óptimo.......................................................................................... 32

Agradecimientos ix

Agradecimientos

En la preparación del documento final me he beneficiado significativamente de los comentarios y críticas de diversos colegas. Agradezco sobremanera la colaboración del Dr. Jorge Alarcón y Cesar Sanabria, miembros del equipo de investigación, así como a Rafael Cortéz (Universidad del Pacífico), Martín Valdivia (GRADE), Maria Angélica Borneck (USAID/Lima) y Midori de Habich (Proyecto 2000) por sus valiosos comentarios. De manera especial quisiera agradecer a Alexander Telyukov (Abt Associates Inc./PHRplus) por su invalorable apoyo y permanente asesoría. Sin embargo, los errores y debilidades subsistentes son de exclusiva responsabilidad del autor.

Prefacio xi

Prefacio

En muchas partes del mundo, las oportunidades de acceso a los servicios de salud no son equitativas, lo cual atenta contra el estado de salud de las poblaciones con menores recursos. Mas aún, la poca capacidad adquisitiva de los segmentos pobres para satisfacer regular y oportunamente sus necesidades de salud pone en riesgo el desarrollo de las capacidades productivas y en situaciones extremas, caso de muerte, es factor de destrucción de capital humano. En ausencia de políticas adecuadas de salud, la inequidad en el acceso a los servicios de salud perjudica los valores sociales, limita el grado de desarrollo económico, debilita la cohesión social de un país e impide la construcción de una sociedad democrática donde se ejerza efectivamente los derechos de los ciudadanos.

En este sentido, la Comisión de Alto Nivel de Inversiones solicitó a finales del 2001 el desarrollo de un instrumento para la programación de los requerimientos de los gastos de capital de mediano plazo en el sector salud que sirva de soporte para la definición de un Plan Nacional de Inversión en el marco de una política global orientada a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en la provisión de servicios de salud. Esto implica, definir criterios de asignación del gasto de capital por regiones y por componentes sobre la base de las necesidades prioritarias de atención de la población y la distribución geográfica de las dotaciones de recursos (criterio de eficiencia) que coadyuven a la reducción de los déficit de acceso a nivel intra e interregional y a un mejoramiento del estado de salud de la población (criterio de equidad).

Para atender los requerimientos de la Comisión de Alto Nivel, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID) a través del programa Partnerships for Health Reform Plus (PHRplus) dirigido por Abt Associates Inc., está financiando el desarrollo del proyecto global “Requerimientos de inversión de mediano plazo basados en el análisis de la brecha de la oferta y demanda potencial de los servicios de salud” compuesto de cuatro estudios interdependientes: (1) Análisis de los determinantes socioeconómicos de la demanda de servicios de salud, (2) Estructura de la demanda de acuerdo a los perfiles epidemiológico de la población, (3) Análisis de la eficiencia productiva de los establecimientos de servicios de salud y de la oferta potencial de servicios de salud y (4) Evaluación de las brechas oferta-demanda de servicios de salud para la formulación de los lineamientos de inversión de mediano plazo.

El presente estudio de los determinantes de la demanda de servicios de salud constituye la primera etapa del proyecto e intenta dar luces al Gobierno y a autoridades del Ministerio de Salud respecto a preguntas claves para el diseño de una política nacional de salud orientada a reducir la inequidad, tales como: (a) ¿Cuán grande es la brecha entre, por un lado, las necesidades de salud de la población y, por otro lado, la demanda efectiva, es decir la articulada a los proveedores de servicios y la satisfecha con servicios de adecuada calidad.?, (b) ¿Qué niveles de atención y áreas geográficas registran las mayores necesidades de salud insatisfechas?, (c) ¿Qué factores aportan a esta brecha?, (d) ¿Cuán desatendidos se encuentran los segmentos pobres frente a los de mayores recursos? y (e) ¿Las políticas actuales son eficaces para reducir la inequidad? – Si no, en uno u otro aspecto, ¿Cuál serían las estrategias y cuántos recursos se requerirían para eliminar la brecha?

Resumen Ejecutivo xiii

Resumen Ejecutivo

1. En muchas partes del mundo, las oportunidades de acceso a los servicios de salud no son equitativas, lo cual atenta contra el estado de salud de las poblaciones con menores recursos. Mas aún, la poca capacidad adquisitiva de los segmentos pobres para satisfacer regular y oportunamente sus necesidades de salud pone en riesgo el desarrollo de las capacidades productivas y en situaciones extremas, caso de muerte, es factor de destrucción de capital humano. En ausencia de políticas adecuadas de salud, la inequidad en el acceso a los servicios de salud perjudica los valores sociales, limita el grado de desarrollo económico, debilita la cohesión social de un país e impide la construcción de una sociedad democrática donde se ejerza efectivamente los derechos de los ciudadanos.

2. El presente estudio de demanda, se dirige al Gobierno y al Ministerio de Salud (MINSA) del Perú e intenta dar luces respecto a preguntas claves para el diseño de una política nacional de salud orientada a reducir la inequidad, tales como:

s ¿Cuán grande es la brecha entre, por un lado, las necesidades de salud de la población y, por otro lado, la demanda efectiva, es decir, la articulada a los proveedores de servicios y la satisfecha con servicios de adecuada calidad?

s ¿Qué niveles de atención y áreas geográficas registran las mayores necesidades de salud insatisfechas?

s ¿Qué factores favorecen a esta brecha?

s ¿Cuán desatendidos se encuentran los segmentos pobres frente a los de mayores recursos?

s ¿Las políticas actuales son eficaces para reducir la inequidad? – Si no, en uno u otro aspecto, ¿Cuáles serían las estrategias y cuántos recursos se requerirían para eliminar la brecha?

3. Como resultado de este estudio se ha identificado una significativa demanda encubierta (es decir, insatisfecha) de servicios de salud, asociada a individuos que, por razones económicas, no se declaran enfermos o a individuos enfermos que por falta de ingresos o disponibilidad de atenciones, no hacen uso de los servicios de salud, aunque perciban su enfermedad. Como estos individuos no acuden a los establecimientos médicos, sus demandas no se reflejan directamente en las estadísticas del sector salud. Tampoco se encuentran en las encuestas. La omisión o consideración inadecuada de la demanda reprimida por parte de las autoridades de salud pueden conllevar a diagnósticos equívocos respecto a la real dimensión del problema de salud en el Perú y a un diseño de políticas poco eficientes.

4. Este informe que analiza los determinantes de la demanda de servicios de salud constituye la primera etapa del estudio “Requerimientos de inversión de mediano plazo basados en el análisis de la brecha de la oferta y demanda de servicios de salud,” solicitado por la Comisión de Alto Nivel a finales del año 2001.

xiv Perú: Estudio de demanda de servicios de salud

5. El objetivo principal del presente documento es determinar el tamaño potencial del mercado de los usuarios de servicios de salud por áreas geográficas, desagregándolo según las condiciones de acceso de la población: población con necesidad de salud atendidas (demanda efectiva) y con necesidades de salud insatisfechas (demanda encubierta). Estos resultados servirán de insumo para una definición integral de las necesidades y prioridades de atención de la población sobre criterios epidemiológicos (segunda etapa del proyecto) y el cálculo de la brecha oferta-demanda para fines de programación de la inversión. Asimismo, el estudio es de utilidad por cuanto permite identificar algunas distorsiones presentes que atentan contra la equidad y eficiencia del mercado y posibilita el diseño de estrategias de políticas correctivas (ej. política tarifaria, de focalización y presupuestarias, entre otras).

6. El instrumental de análisis se basa en la estimación de un modelo secuencial de demanda, es decir, que reproduce la secuencia de decisiones que toman los individuos para utilizar los servicios de salud. En este sentido, el modelo consta de tres bloques: (1) el modelo de percepción de enfermedad, (2) el modelo de acceso al sistema de salud y (3) el modelo de selección de proveedores.

7. Los resultados de la estimación del modelo secuencial muestran que las variables asociadas al ciclo de vida (edad) y las de carácter económicas (tarifa o coste unitario de acceso, tenencia de seguro e ingresos) son determinantes y fundamentales para explicar el comportamiento de la demanda de servicios. En menor medida, la educación condiciona el acceso a los servicios de salud, principalmente en la población con menor grado de instrucción, debido a que este segmento tiene menor capacidad para identificar síntomas de enfermedades. Por otro lado, variables como la distancia de recorrido, tiempo de espera, resultaron ser poco significativos; mientras que la calidad de atención influye de manera moderada en la elección del proveedor de salud.

8. Los principales resultados del estudio de la demanda muestran evidencias de un problema crítico de inequidad que se refleja en los siguientes hallazgos y conclusiones:

a. La población de alto riesgo, compuesta básicamente por la población pobre1, tiende a no declararse como enfermo (sub reporte de enfermedad) debido a sus bajos niveles de ingresos y a la carencia de cobertura de seguro que le impiden asumir los costos de enfermedad. Los pobres no asegurados evitan contactar el sector salud por temor de dos tipos de pérdida económica: (a) gastos de bolsillo (costo monetario) y (b) los ingresos que se dejan de percibir por reportarse como enfermo (costo de oportunidad).

b. Los niveles de sub reporte de enfermedad son directamente proporcionales a los niveles de pobreza de la población e inversamente a la disponibilidad del seguro de salud: cuanto más pobres y menos asegurados, tanto menos reportan. Como contraparte, los niveles de utilización son inversamente proporcionales a los niveles de pobreza y directamente proporcionales a la disponibilidad del seguro del individuo: cuanto más pobres y menos asegurados, tanto menos utilizan los servicios de salud. Cabe señalar, que al interior de los no asegurados el grupo de la tercera edad es el más desprotegido: si bien, de acuerdo al ciclo de vida este grupo es el más propenso a

1 El 15% de la población en el Perú pertenece a hogares clasificados como pobres extremos teniendo un gasto per cápita anual de US$ 192; mientras que un 39% de la población se ubica en hogares en situación de pobreza no extrema (con un gasto per cápita anual de US$ 447).

Resumen Ejecutivo xv

enfermarse, en términos de acceso son los que han enfrentado las mayores barreras de entradas, habiendo estado excluidos del Seguro Escolar y del Seguro Materno Infantil. Actualmente, el Seguro Integral de Salud (SIS) los cubre de una manera limitada, a pesar de que por su condición de salud y bajos ingresos la vejez merece el acceso privilegiado a los cuidados médicos.

c. El gasto de bolsillo en salud en enfermedades de capa compleja de los individuos no asegurados es elevado representando el 10% de su presupuesto anual. En ausencia de ahorros, los individuos no asegurados van a tener que sacrificar un monto equivalente al 25% de su canasta alimentaria por cada evento de enfermedad.

d. Los individuos con mayor riesgo de enfermarse, los cuales se concentran en los segmentos en pobreza extrema (los que no pueden satisfacer una canasta mínima alimentaria), son los que tienen las menores probabilidades de utilizar o acceder a los servicios de salud. Este resultado muestra una realidad dramática: las condiciones de mercado hacen que se revelen las necesidades de salud (reporte de enfermedad) de sólo los individuos con mayor probabilidad de acceso a los servicios de salud. Ello tiende a reforzar las evidencias encontradas respecto a la existencia de una demanda reprimida de servicios de salud que no se materializa en el mercado por existir individuos que no declaran su situación de enfermedad por razones económicas.

e. Los programas de subsidios a los servicios de salud no han sido eficaces para canalizar los beneficios hacia la población objetivo, concentrándose los subsidios otorgados en la población no pobre. Al respecto, cabe señalar que, en el resto Urbano el 67% de los subsidios fueron otorgados a la población no pobre, mientras que en Lima Metropolitana este porcentaje se elevó a 85%.

f. Los resultados del análisis de equidad horizontal muestran que existe un sesgo pro-no pobre en la distribución del gasto en salud, es decir, los gastos de salud están concentrados en los segmentos no pobres.

9. La demanda encubierta de servicios de salud ha restringido el acceso del 11% de la población no asegurada, concentrándose el déficit en los segmentos de pobreza extrema y en las áreas rurales. El peso relativo de cada una de las razones de la demanda encubierta varía entre estratos económicos. En los estratos de pobreza la demanda reprimida (sub reporte de enfermedad por falta de percepción) y la demanda encubierta por barreras de entradas (enfermos que no utilizan los servicios de salud por razones económicas o de oferta) contribuyen de manera similar a explicar el déficit de acceso, mientras que en los estratos no pobres la demanda encubierta por barreras de entrada explica totalmente el déficit de acceso. Este es un resultado relevante por cuanto muestra la importancia de utilizar variadas estrategias de políticas (instrumentos de mercados, de financiamiento y gastos de capital) para reducir la inequidad en el acceso a los servicios de salud.

10. La concentración del déficit de acceso en los segmentos de menores recursos determina la urgencia y necesidad de establecer un sistema de aseguramiento gratuito para la población en pobreza extrema que los exonere de los pagos de todos los servicios de salud (consulta, laboratorio, hospitalización y de medicamentos). Sin embargo, dada la magnitud del déficit de acceso, cabe preguntarse si ¿es el Seguro Integral de Salud (SIS) una solución real y efectiva para mejorar las condiciones de equidad? ¿El presupuesto reducido del SIS y plan de beneficio limitado es suficiente para eliminar el déficit de acceso?. Este es un aspecto que se propone

xvi Perú: Estudio de demanda de servicios de salud

revaluar a las autoridades de salud.

11. Desde un punto de vista de la eficiencia, capta la atención las siguientes distorsiones de mercados:

a. El MINSA está subsidiando a un porcentaje elevado de la población que cuenta con recursos y posibilidades de adquirir una cobertura de seguro. En este sentido, el MINSA está desviando recursos que podrían ser utilizados, ya sea para financiar el acceso de poblaciones con menos oportunidades o para fines de capitalización de sus establecimientos. Esta distorsión sugiere la necesidad que el MINSA introduzca políticas tarifarias diferenciadas que permitan: (a) extraer el excedente del consumidor de la población no pobre, no asegurada y con ello recuperar parcialmente sus costos y/o (b) alterar precios relativos que incentiven a esta población a tomar cobertura de seguro. En este contexto, se deberá evaluar la estrategia más eficiente de absorberlos en el mercado de seguro, ya sea, a través de la promoción de ofertas de seguro de salud por parte de EsSalud o poner a disposición un seguro público con primas diferenciadas.

b. El MINSA está subsidiando a EsSalud al atender parte de los asegurados a esta institución sin que haya una simetría en la atención que proporciona EsSalud a los usuarios no asegurados. Así, el 11% de los usuarios del MINSA son individuos afiliados a EsSalud, mientras que, el 4% de los clientes de EsSalud son no asegurados. Lo anterior requiere de la aplicación de mecanismos de compensación institucional (sistema de liquidaciones periódicas) para eliminar los “sobrecostos” de los servicios de salud a esta población y mejorar los flujos financieros del MINSA.

12. El estudio muestra la existencia de condiciones de mercado favorables para que el MINSA realice un rebalanceo de la estructura tarifaria actual estableciendo cobros diferenciados según la capacidad de pago de los usuarios de los servicios de salud. Se sugiere que los establecimientos de salud del MINSA puedan elevar sus tarifas a los usuarios con mayores recursos, cobrándoles la proporción más alta posibles de sus costos, y exonerar a los usuarios con mayor pobreza relativa (pobres extremos). Entre las condiciones que garantizarían la efectividad de esta política se pueden identificar:

a. Los establecimientos de salud del MINSA tienen una posición dominante de mercado,

b. La sensibilidad de la demanda ante aumento de tarifas (en el lenguaje económico – “elasticidad de demanda por precio”) es baja en los segmentos no pobres, por lo tanto no se espera que los no pobres bajen significativamente el consumo de servicios como consecuencia del aumento de tarifas. Así que una diferenciación de tarifas u otras formas de pagos (primas, deducibles, copagos, etc.) más a favor de los pobres no reduciría los ingresos percibidos por el MINSA.

13. En este contexto, una política diferenciada de cobro a usuarios, tendería a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en el mercado de salud, por cuanto incentivaría la demanda salud de la población con menores recursos y permitiría al MINSA recuperar parcialmente sus costos para fines de capitalización y/o financiar la cobertura de salud de la población en situación de pobreza. Sobre la base de una evaluación del excedente del consumidor, se ha determinado que el aumento óptimo de tarifas a la población no pobre no asegurada sería de 65%, con lo cual, se podría sustraer adicionalmente a los no pobres no asegurados un equivalente al 30% de los ingresos que éstos generan al MINSA. Con estos recursos, los establecimientos del MINSA podrían cubrir

Resumen Ejecutivo xvii

cómo máximo las necesidades de salud del 50% de la demanda potencial (demanda actual más déficit de acceso) de los pobres extremos no asegurados.

14. Para que el rebalanceo tarifario sea efectivo en mejorar la equidad del sistema se requiere complementarla con una adecuada política de focalización del subsidio público. Con ello, se estaría garantizando que los recursos sean canalizados hacia la población objetivo y no se desvíen recursos a financiar las necesidades de salud de los no pobres.

15. La magnitud de la demanda insatisfecha sugiere la existencia de una brecha oferta-demanda significativamente menor a la que reportan estudios previos. Ello revela la necesidad de armonizar las políticas de inversión y las políticas de salud que se orientan a promover el acceso y uso de los servicios de salud en las poblaciones más desfavorecidas, con el fin de no generar problemas potenciales de oferta en algunas áreas geográficas. En este contexto, adquiere importancia promover el uso de mecanismo de compras de servicios a proveedores privados por parte del Estado.

16. La escasa competencia en el mercado de salud no genera incentivos para elevar la calidad de los servicios de salud, principalmente en los establecimientos del MINSA. Sin embargo, la evidencia muestra que existe una correlación positiva entre el grado de satisfacción del cliente y el tipo de proveedor que selecciona, con lo cual el sistema de salud pública tiene un mercado potencial por explotar a través de la implementación de mejoras de gestión en los procesos administrativos y productivos de servicios de salud.

17. En resumen, se proponen seis líneas de políticas orientadas a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en el sistema a corto plazo: (1) aseguramiento gratuito a la población extrema, (2) redireccionamiento del subsidio público de los no pobres a los pobres extremos (rebalanceo tarifario), (3) promover que los segmentos no pobres que no se encuentran asegurados tomen coberturas de seguro, (4) estrategia de focalización y (5) mecanismos de liquidación entre el MINSA y EsSalud y (6) la implementación de mejoras de gestión en los procesos administrativos y productivos de servicios de salud. Sin embargo, en la medida que estás políticas tengan un impacto favorable en reducir la demanda encubierta elevando la asistencia de segmentos pobres a los establecimientos de salud, los problemas de oferta tenderán a cobrar importancia. Como consecuencia, el diseño y ejecución de políticas de inversión deberá ser considerada parte prioritaria de la agenda de política de mediano plazo del sector salud.

xviii Perú: Estudio de demanda de servicios de salud

Principales indicadores de demanda Lima Metropolitana Resto Urbano Rural Perú

Porcentaje de individuos:

en situación de riesgo 39% 55% 92% 63% en situación de pobreza 45% 49% 66% 54% en situación de pobreza extrema 5% 9% 30% 15% con cobertura de seguro 49% 44% 27% 39%

Porcentajes de: individuos que se reportan enfermos 27% 32% 31% 30% sin seguro 23% 30% 31% 29% con seguro 30% 34% 31% 32%

enfermos que demandan servicios de salud 35% 37% 36% 36% sin seguro 32% 25% 33% 32% con seguro 44% 59% 44% 48%

Gasto de bolsillo en servicios de salud ( como % del presupuesto población enferma)

Total de gasto de salud sin seguro 5.1% 4.3% 4.5% 4.6% con seguro 1.7% 2.3% 1.4% 1.9%

Gasto en enfermedades de mayor complejidad sin seguro 9.5% 10.9% 9.4% 10.0% con seguro 3.1% 3.4% 3.7% 3.3%

Demanda potencial 23% 27% 30% 23% (% de la población no asegurada)

Demanda efectiva (a) 13% 12% 12% 12% Demanda encubierta (b) 10% 14% 18% 11% Demanda insatisfecha (b/a) 79% 116% 145% 87%

Estructura de mercado

MINSA 45% 41% 59% 48% % de afiliados EsSalud 13% 17% 4% 11% EsSalud 20% 27% 8% 19% Fuerzas Armadas 2% 1% 0% 1% Privados (clínicas) 10% 9% 5% 8% Otros privados 22% 22% 28% 24% Total 100% 100% 100% 100%

Memo % de no pobres no asegurados que se atienden en el MINSA 57% 50% 56% 54%

CUADRO RESUMEN: INDICADORES DE DEMANDADEMANDA

1. Introduccion 1

1. Introduccion

1.1 Objetivo del proyecto

La Comisión de Alto Nivel de Inversiones solicitó a finales del 2001 el desarrollo de un instrumento para la programación de los requerimientos de los gastos de capital de mediano plazo en el sector salud que sirva de soporte para la definición de un Plan Nacional de Inversión en el marco de una política global orientada a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en la provisión de servicios de salud. Esto implica, definir criterios de asignación del gasto de capital por regiones y por componentes sobre la base de las necesidades prioritarias de atención de la población y la distribución geográfica de las dotaciones de recursos (criterio de eficiencia) que coadyuven a la reducción de los déficit de acceso a nivel intra e interregional y a un mejoramiento del estado de salud de la población (criterio de equidad).

Estudios anteriores, como el desarrollado por Bitrán (1999), muestran para el caso peruano, una evolución favorable de la inversión pública en infraestructura de salud en los últimos 15 años, sin embargo, los aspectos distributivos que caracterizaron dichas inversiones revelan serias inconsistencias con los objetivos de equidad y eficiencia de la política de salud. En primer lugar, como resultado de este proceso de inversiones se observa una desigual distribución de los recursos físicos y humanos, concentrándose éstas en áreas urbanas.

En segundo lugar, las inversiones han estado concentradas en el incremento de establecimientos de salud ambulatoria, privilegiando el acceso a la atención primaria y preventiva, particularmente en el área materno-infantil, lo cual no necesariamente se empareja con el perfil de morbilidad de la población, el cual es dinámico y heterogéneo por regiones, o con aquellas que son costes efectivas. Al respecto cabe señalar que en el Perú, el perfil de morbilidad expresa un período de transición, en el cual coexisten problemas de salud propios de una país poco desarrollado con problemas habitualmente observados en países con mayor desarrollo económico cobrando importancia problemas de salud diferentes a las tradicionales, como la salud mental, los accidentes de tránsito, la violencia, la drogadicción y los desastres.

Por otro lado, los elevados costos de las atenciones curativas han determinado niveles de demanda efectiva inferiores a las necesidades de atención de la población, lo cual genera efectos negativos que limitan el proceso de inversión y que se reflejan en (a) altos niveles de subutilización de los recursos productivos en los establecimientos de nivel III, observándose en estos establecimientos un incremento significativo de las labores de consultas de carácter primaria y (b) carencia de infraestructura hospitalaria o de equipos especializados en zonas de bajos recursos.

Finalmente, se observa en algunas áreas geográficas, principalmente rurales, un desequilibrio entre los niveles de inversión y los niveles de productividad asociado a una inadecuada combinación de factores productivos. Diversos factores permiten explicar este problema. Un primer aspecto está referido al sistema de asignación del presupuesto correspondiente a las Direcciones de Salud. Tal como lo plantea Bitrán, el Ministerio de Salud (MINSA) da prioridad las asignaciones históricas o criterios de caja en lugar de establecer prioridades sanitarias, “... perpetuando falencias pasadas en la

2 Perú: Estudio de demanda de servicios de salud

A B C

Demanda efectiva

Oferta potencial

Demanda potencial

sin potenciales problemas de

oferta con potenciales problemas de

oferta Demanda encubierta

asignación del gasto, impidiendo que las localidades más desfavorecidas puedan contar con recursos suficientes para hacer pleno uso de sus inversiones y para otorgar atenciones de calidad en cantidades suficientes para satisfacer la demanda. Un segundo aspecto, está referido a la duplicidad de inversiones que pudiera existir entre los realizados por el MINSA y EsSalud.

Desde un punto de vista estático, la realidad mostrada por Bitrán apuntan a señalar que los recursos físicos no son factores limitantes de la capacidad productiva del sector, existiendo a nivel agregado un problema de exceso de oferta de servicios de salud atribuible principalmente a un problema de insuficiencia de demanda efectiva o de demanda encubierta por parte de un porcentaje de la población que no puede satisfacer sus necesidades de salud por la existencia de barreras de entradas de carácter económico (carencia de seguro, ingresos bajos o tarifas de acceso elevadas). De lo anterior se deduce que existen bajos requerimientos de inversión en recursos físicos a corto plazo.

Sin embargo, desde un punto de vista dinámico el plan de inversiones es sensible a cambios en diversos factores, tales como: las condiciones demográficas, las condiciones de morbilidad y de las políticas de salud que tienden a alterar tanto los niveles de demanda efectiva y encubierta de los servicios de salud como los niveles de productividad de los establecimientos de salud, obteniéndose requerimientos de inversión superiores a los inicialmente previstos.

Estos aspectos evidencian las múltiples dimensiones de análisis y condicionantes actuales que deben tenerse presente en el diseño de la política de inversión en el sector salud en el Perú y plantean la necesidad de una programación técnica de los requerimientos de inversión sobre la base de un análisis integral y dinámico de la oferta y demanda potencial de los servicios de salud por áreas geográficas que responda a las siguientes interrogantes:

a. Cuáles son las necesidades de salud actuales y proyectadas que requieren atenderse por el sistema de salud?

b. ¿Cuál es la capacidad resolutiva de los diferentes establecimientos de salud, medidos en términos de eficiencia técnica y asignativa? ¿Qué factores productivos están siendo limitantes y en qué áreas geográficas?

c. ¿A cuánto asciende la población actual y proyectada cuya demanda de salud se halla encubierta o sus necesidades de salud se hallan insatisfechas? (C-A en el gráfico I) ¿Qué porcentaje es atribuible por razones de oferta y cuáles son por razones económicas?

Gráfico 1: Análisis de brecha oferta y demanda de servicios de salud

1. Introduccion 3

d. Considerando las condiciones productivas de los establecimientos de salud, ¿Qué porcentaje de la demanda encubierta puede ser absorbida por el mercado anualmente a través de políticas de salud tendentes a mejorar las condiciones de acceso de la población (vía un sistema tarifario diferenciado o una mejora en la asignación presupuestaria de los gastos de salud) o a mejorar los niveles de productividad (vía integración de los servicios, mejoramiento de las capacidades gerenciales o compras de servicios a proveedores privados)? Ante los incrementos inducidos en la demanda efectiva, ¿cuál es el horizonte de tiempo para que los recursos físicos y humanos se vuelven limitantes a la capacidad productiva? (B-A en el gráfico) ¿Qué áreas geográficas enfrentarían cuellos de botellas?

e. En este nuevo contexto, ¿a cuánto asciende la demanda que se queda sin atender por razones de oferta? (C-B en el gráfico I) ¿cuál es volumen de inversión requerido para atender la demanda insatisfecha y en que componentes (equipos, camas, médicos o infraestructura)?

1.2 Organización del proyecto

En este sentido, el proyecto global tiene como objetivo proveer las herramientas de análisis que coadyuven a la definición de los criterios de asignación de la inversión a nivel regional, concentrando sus labores en cuatro áreas de trabajo (1) análisis de los determinantes socioeconómicos de la demanda de servicios de salud, (2) estructura de la demanda de acuerdo a los perfiles epidemiológico de la población, (3) análisis de la eficiencia productiva de los establecimientos de servicios de salud y de la oferta potencial de servicios de salud y (4) evaluación de las brechas para la formulación de los lineamientos de inversión de mediano plazo.

La primera línea de trabajo, que es materia del presente documento, tiene como objetivos:

a. realizar un análisis de los determinantes de la demanda de servicios de salud en el Perú por áreas geográficas. Esto es, analizar los patrones de auto reporte de enfermedad y patrones de utilización de los servicios de salud por factores socioeconómicos, tipo de enfermedad, tipo de proveedor, condición de asegurado, entre otros factores.

b. Determinar el tamaño potencial de los usuarios de los servicios de salud y su estructura (demanda efectiva y encubierta) por áreas geográficas a partir de la estimación de un modelo secuencial de salud (auto-reporte de enfermedad, demanda de acceso y de selección de proveedores); y

c. realizar análisis de sensibilidades de la demanda efectiva y encubierta ante diferentes escenarios de política de salud .

Los resultados obtenidos constituyen un insumo para el desarrollo del módulo epidemiológico en el cuál se obtendrá de manera integral proyecciones de demanda potencial para cada área geográfica según necesidades de atención para un horizonte de 10. Dichos resultados se obtendrán a partir:

a. del análisis del perfil epidemiológico (patrones de morbilidad por grupo de edades, gravedad de la enfermedad, tipo de servicios, áreas geográficas); y


b. el desarrollo de un instrumental de simulación que permita evaluar cambios en las condiciones de morbilidad atribuibles a factores demográficos (movimientos migratorios), el crecimiento esperado de las enfermedades infecto-contagiosas (i.e. SIDA), mortalidad, entre otros.

Respecto al módulo de oferta, el objetivo principal de este componente del proyecto es calcular la oferta potencial de las prestaciones de servicios de salud por áreas geográficas a partir de estimados de los niveles de eficiencia económica de los diferentes tipos de establecimiento de salud (productividad total). Dichos niveles de eficiencia, representados por los coeficientes técnicos óptimos de producción, se obtendrían a partir de la estimación de un modelo de programación lineal de costes de producción utilizando un enfoque sistémico, es decir, desde la perspectiva de un proceso de producción en paralelo de múltiples líneas de producción de servicios

Los resultados de los tres módulos, de demanda, epidemiología y de oferta se integrarán en un modelo de programación de inversiones de mediano plazo, estableciendo montos y criterios de asignación regional de los gastos de capital a partir de la identificación de los principales cuellos de botellas y la cuantificación del desequilibrio sectorial por áreas geográficas y tipo de establecimiento.

Cabe señalar que el equipo liderado por Ricardo Bitrán fue el primero en realizar un estudio de brechas de demanda-oferta de servicios de salud para el caso peruano y desarrollar una metodología para el cálculo de los requerimientos de inversión pública en salud. Sin embargo, se hallaron algunas debilidades de carácter conceptual y metodológicas que dificultan su utilización para fines de programación de la inversión sectorial. Entre estas limitaciones se pueden mencionar:

1. La cobertura del análisis es el sector público, lo cual limita el diseño de una política sectorial. El presente proyecto amplia la cobertura de análisis incorporando al sector privado.

2. Bitrán no utilizó un modelo de comportamiento para proyectar los niveles de demanda, por el contrario se simplificó el módulo de proyección a la calibración de una función logística. Ello introdujo rigidez al modelo, impidiendo realizar análisis de sensibilidad de la demanda de servicios ante cambios en las condiciones de acceso de la población o en la política de salud (tarifas, cobertura de seguro, entre otros).

3. El modelo de Bitrán subestima de manera significativa la demanda potencial al no considerar la demanda reprimida de servicios de salud.

4. El estudio de Bitrán no cuenta con el soporte de un análisis de la transición epidemiológica que sustente las proyecciones de demanda potencial por tipo de necesidades de atención.

5. Por el lado de la oferta, se considera un enfoque de prestaciones médicas analizadas de manera independiente. Este enfoque genera severos sesgos de estimación de la oferta potencial, por cuanto no considera a los establecimientos de salud como productores de una canasta de servicios o prestaciones médicas que enfrentan recursos productivos limitados para la producción conjunta y simultánea de estos servicios.

6. Los criterios para determinar la capacidad de planta de los establecimientos de salud (oferta potencial) son establecidos en el estudio de Bitrán en base a criterios técnicos y no necesariamente reflejan una eficiencia desde el punto de vista económico. Como consecuencia, se tendería a subestimar los requerimientos de inversión.

1. Introduccion 5

1.3 Organización del reporte de demanda

Los resultados que se consignan en el presente reporte corresponden al estudio de Demanda de Servicios de Salud en el Perú (modulo 1). Este documento está organizado en 4 capítulos. En el primero, se presentará los resultados del perfil de demanda de los servicios de salud obtenido de la información procesada de la Encuesta Nacional de Niveles de Vida que se realizó en diciembre del 2000. El perfil de demanda de servicios de salud es de utilidad, por cuanto proporciona estadísticas descriptivas relativas a las características socioeconómicas de los usuarios de los servicios de salud, a los patrones de acceso y utilización de estos servicios, a las percepciones respecto a los servicios utilizados, a la estructura del mercado y al grado de equidad del sistema, entre otros.

Por otro lado, el análisis del perfil de demanda coadyuvó al ejercicio de modelización de un tipo secuencial de demanda de servicios de salud, similar al utilizado por el Proyecto 2000 en “El estudio de demanda de salud para la definición de la línea de base del Sistema de Tarifas y Exoneraciones” (2001) y que fuera aplicado en las ciudades de Trujillo y Arequipa.

La racionalidad de replicar la metodología se sustenta en varios factores. En primer lugar, debido a que los resultados del perfil de demanda en ambos estudios coinciden en identificar al mismo conjunto de determinantes socioeconómicos que afectan a la demanda, dando lugar a especificaciones funcionales similares. En segundo lugar, el instrumental resulta adecuado para fines de la programación de inversiones, por cuanto permite cuantificar de una manera directa el tamaño del mercado potencial y el déficit acceso a los servicios de salud por niveles socioeconómicos y áreas geográficas, así como realizar análisis de sensibilidades antes cambios discrecionales en la política de salud (i.e. política tarifaria). El planteamiento teórico y los resultados de estimación del modelo secuencial de demanda se presentan en los capítulos 2 y 3, respectivamente. Finalmente, en el capítulo 4 se resume los principales resultados y se plantean algunas implicancias de políticas.

2. Perfil de demanda: Hallazgos estilizado 7

2. Perfil de demanda: Hallazgos estilizado

1. La población es medianamente vulnerable o propensa a adquirir enfermedades (cuadro I)

De acuerdo a las condiciones de salubridad y de alimentación registradas en los hogares, el 63% de la población a nivel nacional se encuentran en situación de riesgo social de adquirir enfermedades2, de las cuales un 15% sus condiciones de riesgo son críticas. La vulnerabilidad de los hogares es diferenciada entre áreas geográficas de acuerdo a la distribución del bienestar: así, en las zonas rurales donde se registran las mayores carencias de los principales servicios básicos del hogar y se reportan los menores ingresos relativos el porcentaje de la población en situación de riesgo asciende al 92%; mientras que en Lima Metropolitana este porcentaje disminuye a 41%.

Gráfico 2: Perú: Distribución de la población según riesgo social de enfermarse

Cabe señalar que si se incorpora en el análisis elementos que recojan los riesgos del individuo según su posición en el ciclo de vida (edad), el porcentaje de población sujeto a un riesgo crítico disminuye a 8% a nivel nacional y de 35% a 20% en las áreas rurales. Ello es así debido a que un porcentaje elevado de la población (39%) se ubica en el rango de edades entre 7 y 25 años, el cual es considerado un grupo de baja vulnerabilidad relativa.

2 La clasificación de riesgo se ha elaborado con base al promedio de cuatro indicadores: a) fuentes y tiempo promedio de abastecimiento de agua, b) tipo de servicios higiénicos, c) grado de hacinamiento (miembros por cuarto) y d) nivel de pobreza (como “proxy” de las condiciones alimenticias del hogar).

riesgo moderado 49%

riesgo alto 15% riesgo bajo

36%


2. El entorno para una demanda intensiva y sostenida de servicios de salud es bastante débil

Concentración de los usuarios potenciales de servicios de salud en segmentos de bajos ingresos (cuadro II)

El 54% de la población a nivel nacional pertenece a hogares clasificados como pobres, concentrando este segmento al 70% de la población en situación de riesgo social y con un gasto per-capita anual inferior a US$ 447 (ver cuadro II). La asimetría entre la distribución del ingreso y la distribución del riesgo social de la población así como los bajos niveles de ingresos medios son indicios de (a) la baja capacidad de pago para asumir de manera sostenida los costos de acceso y de utilización de los servicios institucionales de salud y (b) la elevada exposición financiera a las que se hallan sujeta una parte mayoritaria de la población ante eventos de enfermedad y que atentan contra la equidad del sistema.

La cobertura de seguro no tiene un uso extendido (cuadro III)

Un factor limitante a la demanda de servicios de salud es el bajo porcentaje de la población que no cuenta con una cobertura de seguro. A nivel nacional, el porcentaje de asegurados sólo representa al 39% de la población y varía de manera progresiva según el grado de desarrollo de las diferentes áreas geográficas o los niveles socioeconómicos de la población. Así, en Lima Metropolitana dicho porcentaje asciende a 49% mientras que en las áreas rurales sólo representa al 27% del país, registrando los segmentos no pobres en todas las áreas los mayores porcentajes de aseguramiento.

3. Existen factores económicos que condicionan el auto reporte de enfermedad y que pueden dar lugar a una demanda reprimida (cuadro IV)

La decisión de auto reportarse enfermo implica asumir dos tipos de costos: (1) los gastos de bolsillo asociados a los cuidados de las salud (consulta, análisis, gasto en medicinas) y (2) un costo de oportunidad asociado a los ingresos que se dejan de percibir durante el periodo de enfermedad. En este sentido, los individuos que no cuentan con cobertura de seguro tienen menos incentivos a declararse enfermos respecto a los asegurados, debido a que estos últimos sólo tendrían que asumir el costo de oportunidad. Es por ello que en las áreas donde se registran los mayores porcentajes de asegurados, como son Lima Metropolitana y el resto urbano, las tasas de auto reporte de enfermedad son superiores a la de los no asegurados.

En consecuencia, dada las restricciones que enfrentan los no asegurados, las decisiones de auto reportarse enfermo estarán influidas por la capacidad de pago de este grupo. Lo anterior es consistente con el patrón creciente de la tasa de auto reporte según el nivel de ingresos de los no asegurados al interior de cada área geográfica. Un aspecto que es importante hacer notar es que en el caso de la población asegurada, la tasa de auto-reporte en todas las áreas geográficas, tampoco es neutral al ingreso. Existen diversas hipótesis que podrían explicar este resultado. En primer lugar, no obstante la restricción presupuestaria desaparece por la cobertura de financiamiento, aún persiste diferencias en el costo de oportunidad que tiene que asumir cada segmento socioeconómico y que influyen sobre las decisiones de auto-reportarse enfermo. En segundo lugar, existen diferencias en el tipo de cobertura teniendo el segmento con menor capacidad económica programas de beneficios básicos que los obliga a ser más selectivos en sus decisiones de auto reporte de enfermedad.

Las diferencias existentes en las tasas de auto reporte de enfermedad discriminando por condición de aseguramiento y niveles de ingresos pueden ser un indicio de la existencia de una


26.5% 27.0% 27.5% 28.0% 28.5% 29.0% 29.5% 30.0% 30.5% 31.0%

Bajo Moderado Alto

demanda reprimida, ya que estos resultados muestran que se estarían revelando principalmente las necesidades de atención de los individuos con mejores condiciones de acceso o de capacidad de pago.

4. Además de los factores económicos, existen otros determinantes asociados al riesgo de los individuos (por condiciones de vida o por ciclo de vida) o a factores socioeconómicos que influyen sobre la decisión de los individuos a auto reportarse como enfermo (cuadro IV)

Existen tres canales o fuentes de selección en el auto-reporte de enfermedades, entendiéndose ésta como la capacidad del individuo para identificarse como enfermo. La primera está referida al grado de vulnerabilidad o riesgo de enfermarse del individuo por condiciones de vida, el cual está determinado por factores genéticos, de entorno o de salubridad del hogar. Independientemente de los niveles de ingresos de los individuos, se esperaría de manera teórica que la tasa de auto-reporte de enfermedad sea una función creciente del nivel de riesgo, debido a la frecuencia y/o complejidad de las enfermedades a las que están expuestos los grupos más vulnerables o de mayor riesgo.

Dicha asociación se cumple a nivel interregional: si se toma en consideración el grado de desarrollo de las áreas geográficas se observa que la tasa de auto reporte de los no asegurados en Lima Metropolitana (23.%) es inferior a la registrada en las áreas rurales (30.6%), lo cual se explica por las diferencias en las condiciones de salubridad y nutricionales que hacen que las zonas rurales sean mas propensas o riesgosas a adquirir enfermedades (ver punto 1).

Gráfico 3: Perú: Reporte de enfermedad según niveles de riesgos (% de la ponlación)

Sin embrago, a nivel intra-regional la relación positiva entre niveles de riesgos y auto reporte de enfermedad no se mantiene. Contrariamente a lo esperado, el porcentaje de auto-reporte en Lima Metropolitana y el resto urbano es mayor en los grupos menos vulnerables (28% y 33%, respectivamente) que los que pertenecen al grupo de mayor riesgo (14 y 30%). Esta aparente contradicción estaría siendo explicada por:

s La asimetría entre el perfil de riesgo y los niveles de ingresos descrita en el punto 2 y que estarían limitando la decisiones de aquellos con menor capacidad de pago, principalmente la de los no asegurados. Frente a esta restricción, el grupo de alto riesgo social actuaría de manera selectiva, respondiendo de manera extrema sólo ante enfermedades más complejas u orientándose a atender las necesidades de menor costo relativo. Las diferencias en el grado


de instrucción que influyen sobre la capacidad de los individuos de reconocer síntomas e identificarse como enfermo: mientras que más del 50% de la población de bajo riesgo cuenta con un nivel de educación secundaria o superior, la población de alto riesgo se halla concentrada en niveles primarios o sin ningún grado de instrucción.

La segunda fuente de selección está referida al grado de vulnerabilidad o riesgo de enfermarse del individuo por el ciclo de vida (cuadro IV). Desde este punto de vista, se considera el grupo con mayor vulnerabilidad a los individuos que se ubican en las posiciones extremas de la pirámide demográfica, es decir, a los niños cuyas edades fluctúan entre 0 y 6 años o a los adultos con edades superiores a los 60 años, los cuales representan el 23,7% de la población a nivel nacional. Por su parte, el grupo de menor riesgo serían los niños o jóvenes cuyas edades fluctúan entre 7 y 25 años (39,2% de la población de la zona piloto).

s De acuerdo a esta clasificación se observa que, existe una relación no lineal entre edad y tasa de reporte de enfermedad (ver gráfico 4): la tasa de auto-reporte de enfermedad es positivamente sensible a los niveles de riesgo por edades: los grupos de mayor riesgo registran las mayores tasas de auto-reporte (superior al 40%) frente a tasas de 21% y 23% registradas por los niveles de riesgo medio y bajo, respectivamente.

Gráfico 4: Perú: Reporte de enfermedad según grupos de edad y condición de asegurado

Discriminando adicionalmente por condición de asegurado, se observa dos resultados importantes a considerar: a) la asociación positiva entre niveles de riesgo por edad y tasas de auto-reporte de enfermedad se mantiene entre grupos (condición de asegurado) y b) a nivel intra-grupo (niveles de riesgo) la tasa de auto-reporte de los asegurados es superior a la que reporta los no asegurados.

La tercera fuente de diferenciación en el auto-reporte responde a determinados atributos o características socioeconómicas individuales que influyen en la capacidad de percepción de enfermedad, tales como a) el género, (b) el nivel educativo de la unidad de decisión y c) la condición de empleo (ver cuadro IV).

Considerando las características socioeconómicas de los individuos, los resultados muestran:

(% de la población)

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

menor a 3 3-17 años 18-65 años mayor a 65

asegurados

no asegurados


s A nivel nacional, el porcentaje de auto-reporte de enfermedades de las mujeres es ligeramente mayor que el de los hombres (31% en el caso de las mujeres frente a un 28% de los hombres), no observando mayores diferencias entre áreas geográficas. En este caso, la discriminación por condición de asegurados no modifica la distribución por género, pero amplia la diferencia intra grupos a favor de los asegurados.

s El porcentaje de reporte de enfermedad de menores de edad es ligeramente mayor en los casos en que la madre sea la jefa del hogar y/o esté presente la madre en el hogar (30% vs. 28.5%). Sin embargo, tomándose por condición de asegurados se observa que esta diferencia se amplia en el caso de los no asegurados, principalmente en Lima Metropolitana (32% vs. 26.5%).

s A nivel de la participación de los individuos en la PEA, se observa que la tasa de auto-reporte de enfermedades en la población ocupada dependiente e independiente es inferior a las que registran la población desempleada o la Población Económicamente no Activa (PENA). La diferencia encontrada entre los miembros de la PEA y la PENA es explicada por que los segundos concentra a los grupos más vulnerables, en términos de edad, como son los niños y ancianos, por lo tanto no es sorprendente que éstos tengan una mayor tasa de auto-reporte. Por otro lado, las diferencias encontradas entre la PEA ocupada y la no ocupada a favor de este último grupo, es atribuible a que los desempleados tienen un costo de oportunidad menor (sino nulo) de identificarse como enfermo.

s Al igual que los casos anteriores, la discriminación por condición de asegurados no modifica la distribución entre-grupos, pero amplia la diferencia intra grupos a favor de los asegurados. A nivel de áreas geográficas las mayores diferencias se observan en Lima metropolitana debido al mayor dinamismo relativo al mercado laboral.

s La hipótesis que la educación permite un adecuado reconocimiento de los síntomas de enfermedades (Valdivia 2001) y por lo tanto otorga una mayor capacidad de identificarse como enfermo no es validada por los resultados del análisis de la ENNIV. Tanto a nivel nacional como discriminando por áreas geográficas no se observa una relación uniforme y fuerte entre el grado de instrucción del jefe del hogar y la tasa de reporte de enfermedad, la cual puede estar siendo diluida por los efectos de los otros determinantes del patrón de auto reporte de enfermedad (riesgo, edad, nivel de ingresos, etc).

5. La principal fuente de reporte de enfermedades está vinculado a diagnóstico menores (cuadro V)

A nivel nacional, el 56,8% de la población que se reportó enferma declaró padecer dolencias menores (v.gr. malestares) mientras que un 16.5% estuvo vinculado a dolencias no crónicas. El grado de concentración de las enfermedades reportadas va disminuyendo conforme se eleva el grado de desarrollo de las áreas geográficas. Así, en las zonas con mayor poder económico relativo, como es el caso de Lima Metropolitana, el peso de los malestares como principal fuente de enfermedad es de 46.2%, mientras que en las áreas rurales asciende a 64%.

Asimismo, si bien los diagnósticos menores tienen el mayor peso relativo al interior de cada grupo de riesgo, éste porcentaje va perdiendo importancia a favor de enfermedades más complejas conforme se eleva el nivel de riesgo por condición de vida. Así, en Lima Metropolitana el porcentaje de la población de bajo riesgo que reporta malestares es de 44% disminuyendo a 36% para el caso de la población en situación de riesgo crítico. En contraste, la población de bajo riesgo que reportó enfermedades no crónicas fue de 17,8% cifra que se eleva a 37,4% en el caso de la población con


riesgo alto. Este perfil epidemiológico evidencia la necesidad que la población de menores recursos, que es la de mayor riesgo, cuente con programas de beneficios más amplios que los que actualmente recibe a través del Seguro Integral (SIS).

6. La demanda institucional se caracteriza por ser una demanda por servicios curativos más que una demanda por servicios preventivos

El 90% de los usuarios de los servicios de salud en la zona piloto son individuos que se auto-declaran enfermos, mientras que sólo un 10% de los asistentes no reportan enfermedad . Este perfil de asistencia a un servicio institucional de salud estaría reflejando, en ambas zonas, una demanda de tipo condicional a la eventual ocurrencia de una enfermedad.

La existencia de ciertas barreras de entrada, tales como el ingreso o el costo de los servicios, podrían contribuir a explicar parcialmente los bajos niveles de demanda por servicios preventivos. Sin embargo, la diferencia poco significativa en la tasa de asistencia entre los segmentos pobres no extremo y no pobres estaría sugiriendo que son los hábitos o falta de costumbre por utilizar estos servicios en situaciones no extremas los principales limitantes para que se registre un mayor dinamismo de la demanda por servicios preventivos de salud.

7. Existencia de importantes barreras de entradas al acceso de los servicios de salud la cual constituye en una fuente adicional de demanda encubierta (cuadros VI y VII)

A nivel nacional, el 48,5% de los que se declararon enfermos asistieron a algún centro de salud institucional ya sea para recibir atención ambulatoria, internarse y/o realizar algún tipo de análisis, siendo este porcentaje mayor en el caso de los asegurados (57.6%). Sin embargo, cabe señalar, que del 51.5% de enfermos que no utilizó ningún servicio de salud, un 47% reportó no haber utilizado dichos servicios por razones de ingresos. En consecuencia, existe una demanda encubierta por razones económicas que asciende al 24% de la población que se reportó enferma, la cual podría estar subestimada por valorizaciones subjetivas de la población enferma, principalmente en los segmentos no asegurados en pobreza no extrema, que declaran innecesaria la utilización de los servicios de salud. Al respecto, en Lima Metropolitana el 51% de los enfermos no asegurados en situación de pobreza no extrema que no tuvieron consultas declararon que no era necesario asistir a un centro de salud (ver cuadro VI)

Gráfico 5: Perú: Demanda encubierta por barreras de entrada

(% de enfermos)

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

Pobres extremos Pobres no extremos

No pobres

Sin seguro Con seguro


Los resultados mostrados en el cuadro VII señalan que los porcentajes de demanda encubierta varían de manera inversa a las condiciones de acceso de la población. Así, en términos generales los porcentajes de demanda encubierta aumentan progresivamente conforme las poblaciones residan en áreas más deprimidas relativamente, carezcan de seguro o perciban menores ingresos. De acuerdo a la ENNIV 2000, los porcentajes más altos de demanda encubierta son registrados por la población no asegurada en situación de pobreza extrema (53.2%). En términos de áreas geográficas, las mayores tasas son reportadas por la población no asegurada residente en las zonas rurales (42.6%).

8. Determinantes del auto-reporte de enfermedad tienen influencia directa sobre la decisión de utilización de los servicios de salud de los que se declaran enfermos (ver cuadros VIII a y VIII b)

s Mayor profundidad en los segmentos asegurados: La tasa de asistencia de los asegurados que se declaran enfermos (58%) es superior a la que registran los no asegurados (42%). Este diferencial positivo se encuentra en todo los niveles de control (por áreas geográficas, ingresos, edad, riesgo, sexo, etc).

Gráfico 6: Perú: Tasa de asistencia por niveles socioeconómicos

s En el segmento de los no asegurados, se observa una mayor sensibilidad de la tasa de asistencia ante cambios en el ingreso, debido a que al no contar con una cobertura de financiamiento esta población se enfrentan con una restricción presupuestaria, que condiciona la utilización de los servicios de salud, principalmente en los segmentos de pobreza extrema. Así, en el resto urbano la tasa de asistencia de los pobres extremos no asegurados es de 24.8% mientras que para los no pobres no asegurados dicho porcentaje se eleva a 46.5%. En contraste, en el segmento de los asegurados la tasa de asistencia resulta relativamente neutral al ingreso: en la misma área la tasa de asistencia de los pobres extremos asegurados es de 59% elevándose ligeramente a 62% para el caso de la población no pobre.

s Para el segmento de no asegurados, la utilización de los servicios de salud responde a una decisión selectiva, condicionado fundamentalmente al tipo de necesidad o gravedad de la enfermedad. Así, individuos no asegurados que declaran enfermedades menos complejas o graves, tal como malestares (los cuales representan el 57% de los enfermos en la zona), sólo

(% de enfermos)

20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 50.00 55.00 60.00

Pobres extremos Pobres no extremos No pobres

Sin seguro Con seguro


reportan tasa de asistencia de 41% frente a individuos no asegurados con enfermedades más graves (no crónicas) que reportan tasas de asistencia de 60%. Este resultado muestra coherencia con el perfil creciente de asistencia de acuerdo al número de días reportados enfermos.

s La ubicación geográfica introduce diferencias en la tasa de asistencia a favor de las áreas con mayor grado de desarrollo relativo. Ello es consistente con la distribución regional del ingreso y de la población asegurada que hacen que las mayores tasas de asistencia se registren en Lima Metropolitana frente a las reportadas en las zonas rurales. Asimismo, la concentración de la oferta de servicio en esta zona podría ser otra hipótesis que explique las diferencias regionales en las tasas de asistencia.

s Las restricciones presupuestarias que enfrenta la población no asegurada resta validez a la hipótesis de ciclo de vida como determinante de la tasa de asistencia. A diferencia del caso del auto-reporte de enfermedad, en la cual se observaba una relación directa entre grupos de riesgos por edades y la tasa de enfermedad, independientemente de su condición de asegurado o su nivel socioeconómico, el ciclo de vida no tiene una causalidad positiva sobre la tasa de asistencia dentro de la población no asegurada, registrando las poblaciones correspondientes a la tercera edad (mayores de 65 años) las menores tasas de asistencia (39%).

Gráfico 7: Perú: Reporte de enfermedad y tasas de asistencia de la población no asegurada por tramos de edad

Esta situación pone en evidencia el grado de desprotección a la que se halla este grupo de riesgo,

el cual no se halla considerado como parte de la población objetivo a la que el Estado brinda asistencia subsidiada de manera directa. Aspectos relacionados a la baja rentabilidad de la población senil podrían explicar su exclusión de los programas de asistencia (v.gr. Seguro Integral de Salud) lo cual resulta inconsistente con el rol del Estado de garantizar el servicio a los que tiene menores oportunidades de acceso.

(como % de la población, como % de la población enferma)

0.10

10.10

20.10

30.10

40.10

50.10

60.10

70.10

menor a 3 3-17 años 18-65 años mayor a 65 0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

Tasa de asistencia

Tasa de reporte de enfermedad


9. El componente no institucional tiene una participación importante en la estructura de demanda atendiendo parcialmente las necesidades de salud de la población que no puede acceder a los centros institucionales (cuadro IX)

A nivel nacional, los proveedores institucionales concentran el 78% de la demanda por servicios de salud (por consultas externas), la cual se orienta principalmente a instituciones públicas. Este resultado no es sorprendente por cuanto la oferta de servicios de salud se halla concentrado en el sector público.

Respecto a la demanda no institucional, ésta esta compuesta principalmente por la población no asegurada que no puede acceder a los centros institucionales de salud y que utiliza medios no tradicionales de atención (farmacias, curanderos, entre otros). La importancia relativa de este componente varia entre áreas geográficas de acuerdo a la disponibilidad de la oferta, tanto institucional como no institucional. Las áreas urbanas registran las mayores tasas de participación, absorbiendo el resto urbano y Lima Metropolitana el 34% y 29% de la demanda regional de la población no asegurada, respectivamente. En contraposición, las áreas rurales absorben sólo el 20% de la demanda.

10. A nivel institucional, los hospitales y centros de salud del MINSA tienen una posición dominante de mercado (cuadro X)

Los hospitales y centros de salud del MINSA concentran el 48% de las consultas externas a nivel nacional y capturan el 62% y 55% del total de clientes de servicios de laboratorios (análisis y radiografías) y servicios de internamiento, respectivamente. Asimismo, estas instituciones concentran el 53% del gasto en servicios de salud. Cabe señalar, que esta posición dominante se mantiene en todas las áreas geográficas

Gráfico 8: Perú: Cuotas de mercados por tipo de servicios

Los principales competidores del MINSA son EsSalud y los otros establecimientos privados de atención de salud en Lima Metropolitana y el resto urbano, mientras que en las áreas rurales la presencia de EsSalud se reduce significativamente. Cabe señalar, que los otros establecimientos privados de atención de salud concentran el 23% de las consultas externas y el 12% de la clientela por servicios de laboratorios. Por otro lado, estos establecimientos concentran el 15% de los gastos en servicios de salud.

0.00

20.00

40.00

60.00 Usuarios (consulta)

Usuarios (análisis) Usuarios (internados)

MINSA

EsSalud

Otros privados

7


11. Existe una segmentación imperfecta del mercado de servicios de salud, observándose una relativa movilidad de los usuarios entre el mercado de asegurados y no asegurados (cuadros XI y XII)

A nivel nacional, el 88% de los usuarios no asegurados se orientan principalmente hacia los servicios prestados por el MINSA (58%) y los establecimientos de atención privados (38%). Cabe señalar que los usuarios no asegurados que utilizan los servicios del MINSA representan el 63% de su clientela, de los cuales un 44% son no pobres. Por su parte, el 38% de los usuarios asegurados se atienden en los hospitales y centros de ESSALUD, mientras que un porcentaje similar (37%), principalmente en Lima Metropolitana y el resto urbano, utiliza los servicios proporcionados por los establecimientos del MINSA, de los cuales, un 33% está compuesto por asegurados de EsSalud.

Esta distribución de los usuarios de los servicios de salud muestra dos importantes ineficiencias que afectan los flujos financieros del MINSA:

a. El MINSA está subsidiando a un porcentaje elevado de la población que cuentan con recursos y con posibilidades de adquirir una cobertura de seguro. En este sentido, el MINSA está desviando recursos que podrían ser utilizados ya sea para financiar el acceso de poblaciones con menos oportunidades o para fines de capitalización de sus establecimientos. Esta distorsión sustenta la necesidad que el MINSA introduzca políticas tarifarias diferenciadas que permitan extraer el excedente del consumidor de la población no pobre y con ello recuperar parcialmente sus costos. La estructura oligopólica delineada es un indicio de la factibilidad de aplicar una política de esta naturaleza y que en definitiva dependerá de las elasticidades precio de la demanda en cada área geográfica.

b. El MINSA está subsidiando a EsSalud al atender parte de los asegurados a esta institución sin que haya una simetría en la atención que proporciona EsSalud a los usuarios no asegurados (el 4% de sus clientes son no asegurados). Lo anterior requiere de la aplicación de mecanismos de compensación institucional (sistema de liquidaciones periódicas) para restablecer un equilibrio en los flujos financieros del MINSA.

12. Se observa un grado de competencia monopolística entre MINSA los otros proveedores privados por el segmento de los no pobres no asegurados (cuadros XII)

Los no pobres son el segmento más competitivo del mercado de no asegurados, por el cual MINSA y los otros proveedores privados tratan de maximizar sus respectivas cuotas del mercado. De acuerdo a la ENNIV 2000, MINSA captura el 54% de los usuarios no asegurados no pobres a nivel nacional; mientras que su competencia cuenta con una participación de 29% del mercado.


13. La escasa competencia no genera incentivos para mejorar la calidad de los servicios, lo cual se refleja en la percepción poco satisfactoria respecto de los servicios brindados por los proveedores institucionales de salud, principalmente del sector público (cuadros XIII-XIV)

El índice global de evaluación o de percepción del cliente sobre los servicios de salud, elaborado con base a indicadores de calidad, tiempo de espera y distancia3, muestran en todas las áreas geográficas indicios de insatisfacción (signo negativo) por parte del usuario de los servicios de salud proporcionados por los proveedores públicos Por el contrario, los establecimientos administrados por el sector privado resultan mejor evaluados que los administrados por el sector público y con índices positivos de satisfacción (cuadro XIII).

Al interior de los proveedores públicos, los establecimientos del MINSA se encuentran mejor acondicionados que los hospitales de ESSALUD, principalmente en las áreas urbanas y entre los primeros, se observa diferencias significativas en el índice de satisfacción entre los establecimientos del MINSA en Lima Metropolitana y la del resto del país. Este resultado podría estar reflejando la ausencia de estandarización de los procesos en los establecimientos MINSA en todo el país así como la concentración del gasto público en salud en la zona de Lima Metropolitana.

A nivel de los establecimientos del MINSA, los factores que estarían influyendo en los bajos niveles relativos de satisfacción del usuarios son el tiempo de recorrido (50 minutos en promedio frente a una media de 16 minutos registrados en el sector privado), la calidad de los servicios (infraestructura) y de atención (médico).

Considerando el total de números de indicadores reportados de manera satisfactoria, se construyó una escala de satisfacción donde el 100% representa la totalidad de indicadores reportados como satisfactorio (ver cuadro XIV). Los resultados muestran que sólo el 14% de los clientes del MINSA se encuentran satisfechos al 100%, frente al 32% y 42% de clientes plenamente satisfechos que se registran en las clínicas privadas y los otros establecimientos privados de salud, respectivamente. Los resultados más críticos los registra EsSalud con un 7% de los usuarios satisfechos al 100%. De existir una asociación entre el grado de satisfacción del cliente y la demanda de servicios, el sistema de salud pública tendría un potencial por explotar a través de la implementación de mejoras de gestión en los procesos administrativos y productivos de servicio de salud.

14. Las tarifas constituyen una seria barrera de entrada a los servicios de salud para los no asegurados (cuadro XV)

El costo de una canasta básica de servicios de salud, compuesta por una consulta de atención, una prueba de laboratorio y un gasto medio imputado en medicina por día de enfermedad, representa el 2% del presupuesto individual de la población no asegurada en situación de pobreza extrema. Cabe señalar, que por cada día de enfermedad, los costes incrementales (asociados a los gastos de medicina y de internamiento) pueden llegar a representar 1 punto porcentual del presupuesto individual. Considerando el promedio de días de enfermedad reportados por los pobres extremos no

3 Para la construcción del índice global de satisfacción se utilizó el algoritmo mixto de optimal scaling y componentes principales, a través del cual se obtuvieron a) puntuaciones óptimas para cada una de los valores de las variables de satisfacción y para los rangos de valores de tiempo de espera y recorrido y b) ponderaciones para la construcción del índice compuesto. A mayor valor positivo, mayor satisfacción del cliente.


asegurados de 7 días, el costo total de la enfermedad representaría entre el 4.5% y el 5.5% del gasto individual (gráfico 9).

En este sentido, la población enferma de los segmentos de pobreza extrema decidirá utilizar los servicios institucionales de salud si su presupuesto le permite asumir los costes fijos de acceso (canasta básica) y completará su atención si puede financiar los costes marginales de acceso.

Gráfico 9: Población no asegurada en pobreza extrema: Costes de utilización de los servicios MINSA

Entre niveles socioeconómicos el grado de vulnerabilidad presupuestaria es relativamente uniforme debido a que los niveles de tarifas cobradas son progresivas al nivel del ingreso, reflejando las diferencias de calidad asociado al tipo de establecimiento que utiliza cada grupo (i.e. hospitales frente a centros o establecimientos públicos frente a privados).4

Respecto a la dispersión de precios entre los diferentes proveedores, se observa precios relativos similares entre las áreas geográficas, principalmente entre las áreas urbanas, lo cual estaría reflejando estructuras de mercado relativamente homogéneas.

15. Los gastos en salud tienden a vulnerar el presupuesto de la población no asegurada (cuadro XVI)

A nivel nacional, los gastos en servicios de salud de los hogares en la zona piloto representa sólo el 1,1% de la canasta de consumo, no existiendo diferencias significativas entre estratos socioeconómicos y áreas geográficas. Sin embargo, estos bajos niveles de propensión al gasto no reflejan la verdadera magnitud del impacto de enfermarse sobre el presupuesto familiar o individual, debido al alto porcentaje de miembros del hogar que se declaran sanos y que por lo tanto, no requieren atenderse en un establecimiento de salud.

4 Las tarifas de los servicios MINSA en los segmentos de pobreza extrema están referidas a la de los centros de atención, mientras que la de los segmentos no pobres están referidas a la de los hospitales.

(% del gasto percápita)

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

días de enfermedad

costes de acceso

Rural

Lima

Resto urbano

coste fijo promedio días de enfermedad=7días.


Considerando, sólo a la población que se declaró enfermo, se observa que en términos per-cápita y a nivel nacional, los gastos de salud de los enfermos no asegurados representa en promedio aproximadamente 4,6% de sus gastos totales, cifra que se eleva a 10% si se considera sólo el gasto de salud en enfermedades de mayor complejidad (enfermedades crónicas y no crónicas y accidentes). Lo anterior implica que en ausencia de seguro y de ahorros significativos, el riesgo financiero que tiene que asumir un hogar por cada miembro no asegurado que se enferme y que requiera de cuidados de salud equivale al 25% de sus gastos mensuales en alimentos.

16. A nivel agregado, la propensión medía a gastar en servicios de salud de los enfermos no asegurados es moderadamente progresiva según los estratos económicos (cuadro XVI)5

Los gastos de salud de los enfermos no asegurados a nivel nacional representa en promedio, aproximadamente el 4,6% de sus gastos totales (y de 10% registrado para los enfermos de mayor complejidad). Independientemente del área geográfica, este nivel es progresivo en todos los segmentos económicos, lo cual responde básicamente a tres factores:

a. Al componente no institucional del gasto de salud realizado por la población enferma no asegurada perteneciente a los estratos pobres que se automedica, se atiende de manera no tradicional (vía curanderos, por ejemplo) o simplemente no realiza gastos de salud;

b. Al cobro diferenciado de tarifas por estratos socioeconómicos (subsidios cruzados) como parte de la estrategia de focalización del gasto público de salud orientada a reducir los problemas de equidad existentes en el mercado; y

c. A diferencias en los precios relativos por la calidad y el tipo de establecimiento utilizado en los diferentes estratos socioeconómicos. Mientras los pobres extremos son más intensivos en el uso de puestos de salud o centros comunitarios, los no pobres son intensivos en la atención en hospitales o clínicas privadas.

17. Existen problemas de eficiencias en la asignación del subsidio público (ver cuadro XVII)

Existen dificultades para canalizar los subsidios públicos hacia la población de menores recursos, dando lugar a problemas de sub-cobertura y de filtraciones. En el cuadro XVII, se puede observar que el 35% de la población no asegurada beneficiada por los subsidios público pertenecen al estrato pobre de Lima Metropolitana, representando éstos el 25% de los usuarios del servicio de consulta externa en este segmento. Por lo tanto, existe una sub-cobertura equivalente al 75% de la población pobre no asegurada.

Por otro lado, la política de subsidios tiende a beneficiar a individuos que están fuera del alcance del programa, como es el caso del segmento de los no pobres (error tipo II o filtraciones): En Lima Metropolitana, el 50% de la población de este segmento ha sido beneficiada por los subsidios

5 . La encuesta al consultar sobre gastos o utilización de servicios en las últimas cuatros semanas sin considerar frecuencia de uso, induce a una sobreestimación del cálculos de los gastos anuales de salud de los no asegurados, ya que para ello se asume que el patrón de gasto en servicios de salud, tanto para asegurados como no asegurados, se repite en los trimestres anteriores. Este supuesto no es cierto, principalmente para los no asegurados ya que este grupo enfrenta restricciones de ingreso y de costos que condiciona la utilización o asistencia a un centro de servicios de salud de manera regular.


públicos, absorbiendo éstos el 84% del monto subsidiado (frente a un 5% destinado a los segmentos de pobreza extrema). En el caso de las áreas resto urbana y rural, los errores de sub-cobertura y filtraciones tienden a ser relativamente menores a las registradas en Lima Metropolitana.

Esta situación muestra serios problemas de ineficiencia en la gestión: por cada nuevo sol que se subsidia en consultas externas a la población no asegurada en situación de pobreza, le cuesta al sistema NS/2,1 por concepto de subsidios a la población no beneficiaria (costo unitario de filtración). Analizando los subsidios otorgados por el Ministerio de Salud, los resultados no se distancian a los registrados al nivel del sistema: los errores tipo I y tipo II en los subsidios a las consultas externas también son significativos generándole al Ministerio un costo unitario de filtración de NS/1,7 en términos de la población pobre.

Esta situación revela las fallas del actual esquema universal de provisión de salud para poder atender las necesidades de aquellas poblaciones con menores oportunidades de acceso y hace evidente la necesidad de aplicar políticas de focalización individual del subsidio de salud, con el fin de mejorar la eficiencia en la asignación del subsidio.

18. Existe una fuerte concentración de los gastos de salud en medicina en todos los estratos socioeconómicos (cuadros XVIII-XIX)

A nivel nacional, en promedio, el 67% del gasto destinado a salud se concentra en gastos de medicamentos, existiendo un patrón de gasto inverso con el grado de desarrollo de las áreas geográficas y el nivel de ingreso de los individuos (cuadro XVIII). La diferencia en magnitudes, obedece principalmente a diferencias en la composición de necesidades de la población. Cómo se describió en el punto 5, en la zona rural la principal fuente de reporte de enfermedad son malestares, mientras que en la zona urbanas las necesidades están distribuidas con cierta uniformidad entre enfermedades de mayor complejidad (crónicas y no crónicas) y accidentes, lo cual requiere una mayor diversificación del gasto en otro tipo de servicios (consultas, análisis o internamiento). Como se puede observar en el cuadro XIX, existe una relación directa entre complejidad de enfermedades y diversificación de los servicios.

19. La tasa de utilización de los servicios de salud por parte de los no asegurados es inferior a la de los asegurados; sin embargo, los enfermos no asegurados tienen una mayor diversificación de los servicios de salud que los enfermos que cuentan con cobertura de seguro (ver cuadro XX)

Una hipótesis que puede explicar este patrón de diversificación es que los no asegurados al no contar con un mecanismo de financiamiento de salud que les permita atenderse de manera continua, postergan su asistencia a un establecimiento hasta la ocurrencia de una situación extrema. En este sentido, las condiciones de salud del no asegurado, cuando decide utilizar los servicios, son más precarias que las del asegurado (el cual tiene mayor probabilidad de realizar controles regulares) y por lo tanto sus necesidades de atención son mayores que la del segundo grupo. Para sustentar esta hipótesis se requiere contar con información que refleje la periodicidad del uso de los servicios de salud a lo largo de un año, la cual no la proporciona la ENNIV 2000.


20. La evidencia muestra que el gasto en los servicios de salud tiene un sesgo pro-no pobre; sin embargo, existe indicios de la existencia de un problema de inequidad encubierta que agudizaría los problemas de concentración (cuadros XXI-XIII)

El coeficiente de Gini, calculado sobre la distribución de los gastos de salud en los deciles de población a nivel nacional, es de 0,423, lo cual permite inferir que existen problemas de inequidad vertical en el Perú (gráfico 10): el 30% de la población más rica concentra el 64% del gasto en salud.

Gráfico 10: Curva de Lorenz: Gastos de salud

En términos de áreas geográficas no se observa diferencias significativas en el grado de desigualdad en la distribución de los gastos de salud (cuadro XXI). Sin embargo, este indicador se encuentra distorsionado en la medida que asume homogeneidad en los patrones de enfermedad entre los distintos grupos económicos, lo cual es un supuesto de validez limitada, tal como se pudo observar en el cuadro de distribución de enfermedades según grupos de riesgos (cuadro V). Por ello, es indispensable aislar en el análisis de equidad las diferencias que existe en los gastos de salud atribuibles a diferencias en las necesidades de la población (o tipo de enfermedades).

Para estos efectos, se realizó un análisis de equidad horizontal, sobre el principio que a igual necesidad igual utilización de los servicios de salud y se procedió al calculó de un índice de inequidad ajustado por necesidad propuesto por Wagstaff y Van Doorslaer (HIWV) basado en el empleo de curvas de concentración. Con esta metodología se define la inequidad como la diferencia entre el índice de concentración del gasto de salud efectivamente realizado (CM) y el índice de concentración de la necesidad de atención médica (CN) (ver Anexo C para la discusión metodológica del cálculo del índice HIWV).

El índice de inequidad global así como su descomposición por tipo de necesidad se muestran en los cuadros XXII – XXIII. A nivel nacional, el signo positivo del HIWV confirma que el sesgo de la distribución es pro-no pobre; sin embargo su nivel (HIWV = 0,214) señala que el grado de concentración es nivel inferior que el reportado por el análisis de equidad vertical. Sin embrago, en contraste a lo reportado por el análisis de equidad vertical, se observa que existen diferencias interregionales. Así, el área con mayor concentración relativa es la de Resto Urbano (HIWV = 0,308), mientras que Lima y las áreas rurales registran índices de concentración cercana a la media. Ello es

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

deciles

Resto urbano

Gini=0,451

Lima Gini=0,422 Rural

Gini=0,429


así, debido a que en el caso de las áreas rurales, la mayor concentración del gasto (CM=0,325) es atribuible a una concentración de las necesidades de atención médica en los sectores de mayores recursos (CN= 0,112), por lo que corrigiendo este efecto se obtiene un índice de inequidad menor a la del resto urbano (cuadro XXII).

Descomponiendo el índice por tipo de necesidad se observa que existen diferencias significativas en el grado de concentración entre las distintas necesidades, registrando las enfermedades crónicas y no crónicas los mayores índice de concentración. Este resultado es consistente con lo expuesto en el punto 15, en el cual se mostró una relación directa entre la capacidad de pago y el reporte de enfermedades complejas. (cuadro XXIII).

En el punto 6 se señaló que existe una demanda reprimida de servicios de salud focalizada en los segmentos de pobreza extrema generada tanto por una subvaluación del reporte de enfermedad como por problemas de acceso por razones económicas por parte de un porcentaje de la población que se declara enferma. En este contexto, existe un gasto de servicios de salud que está dejando de realizar parte de la población de este grupo socioeconómico, lo cual genera un sesgo distributivo a favor de la población con mayores recursos (no pobres) y plantea un problema serio de inequidad encubierta. La magnitud de la inequidad encubierta estará definida por la diferencia entre el índice de concentración hipotético, calculado con base a una imputación de gasto de salud de los usuarios reprimidos económicamente y el índice de concentración real.

3. Análisis de resultados modelo secuencial de demanda de servicios de salud 23

3. Análisis de resultados modelo secuencial de demanda de servicios de salud

3.1 Consideraciones generales

Se entiende la demanda de salud como la “percepción de una necesidad de atención de salud” para ayudar a prevenir, tratar o rehabilitar alguna situación que haya quebrantado la salud. Esta necesidad responde a factores físicos (i.e., demanda de salud por accidentes, embarazos, enfermedades) y/o factores ligados al ciclo de vida (i.e., inmunización en edad temprana y atención en personas avanzadas).

Dada una percepción de necesidad, los individuos van a acceder al sistema de salud según su restricción presupuestaria para asumir una tarifa de acceso y la disponibilidad de infraestructura y utilizarla según su grado de necesidad y grado de aversión al riesgo. Este último, determinara la cantidad demandada de salud, la cual mide el nivel de cuidados de salud que una persona desea adquirir.

La demanda de los servicios de salud tiene algunos elementos no compartidos con la demanda de la mayoría de bienes y servicios, lo que usualmente dificulta su modelización y estimación.

1. En primer lugar, la demanda de salud tiene un componente estocástico importante. El patrón de demanda de los hogares o individuos suele cambiar de manera importante ante la ocurrencia de eventos no anticipados, i.e. una enfermedad catastrófica, un despido, etc.

2. Los tipos de servicios que demandan los miembros del hogar son cualitativamente distintos: existe diferencia entre la demanda por la atención de una enfermedad compleja y otra de capa simple, atención preventiva y curativa. Asimismo, existen diferencias significativas asociadas a diferencias en la calidad de servicios de salud. Es decir, existe heterogeneidad en los usos del servicio de salud por lo que es necesario hacer supuestos en la agregación de la utilización de los servicios, evitando así, problemas con la definición de la demanda.

3. La demanda de servicios se comporta de manera asimétrica a los movimientos de tarifas, mostrando discontinuidades en su función de comportamiento. Lo anterior, es explicado fundamentalmente por la condicionalidad de estar enfermo para hacer uso de los servicios de salud, por la condicionalidad de tener seguro, a las diferencias en los niveles de ingresos cuanto a la tipología de enfermedades, calidad de servicios y hábitos en los patrones de consumo.

4. Finalmente, la demanda por servicios de salud está asociada a una decisión secuencial por parte de los individuos: en una primera etapa, se decide si se busca o no servicios de salud, la cual esta condicionada de manera conjunta a que se perciba un síntoma de enfermedad, se sufra un accidente o se requiera de controles preventivos (prenatal, dental, etc). En una segunda etapa, se


opta por elegir a un tipo de proveedor de servicios de salud (MINSA, ESSALUD o a un servicio privado). Las dos primeras etapas están asociadas al concepto de demanda de acceso, la cual determina la cantidad de demandantes de servicios o la probabilidad que un individuo acceda a un determinado servicio de salud. 6

Por último, una vez que se accede al servicio se determina el gasto requerido para la atención de salud o la intensidad de su uso. Esta última hace referencia al concepto de demanda de uso, el cual pretende aproximarse al concepto de volumen de servicios de salud utilizados por un individuo o un hogar, a partir de la agregación de los gastos reales de la canasta de servicios de salud (consulta externa, hospitalización, análisis y medicinas).

El modelo que se plantea trata de recoger algunas de las características mencionadas, principalmente las relativas a los puntos I y IV. Los servicios de salud considerados son los de consultas, exámenes de laboratorios y hospitalización. En cada caso se utilizaría información semiagregada, utilizando información tanto individual como a nivel del hogar. Este tipo de información a nivel del hogar es adecuado para los objetivos del proyecto, porque permite relacionar el acceso y el uso de los servicios de salud no sólo con variables de escala y de costos, sino también con las características socioeconómicas de los hogares, los cuales, tal como se muestra en el perfil de demanda, influyen en el comportamiento de la demanda de salud.

Para capturar el carácter heterogéneo en la demanda de servicios de los individuos, se asume la existencia de varios grupos de consumo distintos (definidos por la distribución relativa del ingreso o la clasificación de estratos socioeconómicos), para lo cual se introducirá variables de interacción para capturar los efectos diferenciados. De otro lado, para capturar la secuencialidad en las decisiones de los hogares mencionadas en el punto IV, se estimó un modelo recursivo de tres bloques:

s Bloque 1: modelo de percepción de enfermedad

s Bloque 2: modelo de acceso al sistema de salud

s Bloque 3: modelo de selección de proveedores de salud

Los resultados de estimación se detallan a continuación, mientras que la descripción de la especificación funcional del modelo secuencial así como la estrategia econométrica adoptada se explicitarán en el Anexo B (“Diseño instrumental”).

3.2 Modelo de percepción de enfermedad

El cuadro XXIV muestra los principales resultados de estimación del modelo secuencial de demanda de salud. Respecto al bloque de auto-reporte de enfermedad los parámetros de todas las variables incluidas en el modelo son significativamente diferente de cero y tienen los signos esperados, a excepción de las variables educación del jefe del hogar (signo negativo) y la

6 Este enfoque al privilegiar la cantidad de demandantes, permite determinar quiénes son los que demandan los servicios de salud y quienes enfrentan barreras de acceso al servicio de salud (déficit de atención), aspectos que son de utilidad para el diseño de una política de focalización.


probabilidad de tenencia de seguro (poco significativa), explicada ésta última por la persistencia de problemas de colinealidad con las variables laborales y de edad7.

La principal conclusión que se deriva del análisis de resultados es que coexisten factores de riesgos y monetarios que tienden a incentivar o inhibir al individuo a reportarse como enfermos.

Así, la evidencia empírica valida la hipótesis que los factores de riesgos asociados al ciclo de vida (edad) como a las condiciones de vida del hogar (riesgo) contribuyen positivamente a elevar la probabilidad de auto-reporte de enfermedad. A partir del análisis marginal de probabilidades, se observa que la probabilidad de auto-reportarse enfermo por un individuo de género masculino en edad madura (30 años), sin seguro y clasificado como pobre no extremo que reside en Lima Metropolitana es de 10%, elevándose dicha probabilidad en 11 puntos porcentuales para individuos con 65 años (ver cuadro XXV). Asimismo, se observa que para individuos con similares características, pero pertenecientes a estratos superiores de ingresos, sus probabilidades de declararse enfermo se eleva entre 12 y 18 puntos porcentuales, si las condiciones de vida en el hogar se deterioran hasta alcanzar un nivel de riesgo alto.

La importancia del costo de oportunidad en las decisiones de declararse enfermo se evalúa a través del análisis de probabilidades según la clasificación de los individuos en la Población Económicamente Activa (PEA). En el cuadro XXV, se muestra, por ejemplo, que la probabilidad que un individuo no asegurado se declare enfermo es mayor en 10 puntos porcentuales en el caso que éste se encuentre desempleado que si formara parte de la PEA ocupada, debido a que los segundos incluyen en su evaluación los ingresos que dejarían de percibir durante los días que se encuentren impedidos a trabajar. Cabe señalar, que es posible que este factor vaya perdiendo importancia relativa según la gravedad de la enfermedad que se padezca.

Uno de los resultados de mayor trascendencia para el diseño de políticas de salud, es la existencia de una relación inversa entre la probabilidad de reportarse enfermo y el costo de la canasta de los servicios de salud. Asimismo, son significativas los términos de interacción relativas a las variables costos, los cual es reflejan sensibilidades diferenciadas según estratos socioeconómicos y condición de asegurado y áreas geográficas. Al respecto, se muestra en el cuadro XXVI las respectivas elasticidades costo estimadas para los diferentes estratos socioeconómicos y áreas geográficas, fluctuando en un rango entre –0,56 y –1.14 para la población no asegurada en situación de pobreza extrema de las áreas urbanas. Cabe destacar, que los valores de las elasticidades se tornan completamente inelásticas en los estratos no pobres, y son mayores a los registrados por la población asegurada.

La relevancia de este resultado, radica en que la política tarifaria puede afectar negativamente la percepción de enfermedad de los individuos y por lo tanto generar una subvaluación en el reporte de enfermedad, principalmente por parte de los segmentos de menores recursos no asegurados. En consecuencia, esquemas tarifarios no óptimos podrían constituirse en factores importantes de generación de demanda reprimida de servicios de salud (vía enfermos no declarados) que agravaría los problemas de equidad. La magnitud de la demanda reprimida se presentan en el acápite II.5 correspondiente al cálculo de la demanda potencial de servicios de salud.

7 Para el caso específico de la variable costo, la prueba de significancia se realizó en base a una prueba conjunta de su nivel y la de su respectivas variables de interacción. Si bien a nivel individual, la variable costo exclusivamente resulta ser poco significativa, a nivel conjunto si pasa la prueba de significancia.


La evidencia que al nivel de reporte de enfermedades existe diferencias en las elasticidades costo, es un primer elemento a favor de la discriminación de tarifas, la cual puede ser utilizada como instrumento para reducir indirectamente la demanda reprimida de los servicios de salud a través de un mayor reporte de enfermos (usuarios potenciales). En el cuadro XXV (efectos marginales) se aprecia que la introducción de subsidios para la población no asegurada en los segmentos de pobreza extrema en Lima Metropolitana eleva en 12 puntos porcentuales la probabilidad que éstos se auto-reporten como enfermos, mientras que la elevación en 50% de las tarifas de la población no asegurada con mayores recursos tiene un efecto marginal sobre la probabilidad.

Cuánto de este incremento de usuarios potenciales son efectivamente absorbidos por el sistema de salud, dependerá principalmente de las condiciones de acceso, donde el nivel de ingreso, las barreras de entrada y la disponibilidad de infraestructura, entre otros factores, tienen un rol fundamental. Al respecto, los principales resultados de la estimación de demanda de acceso se presentan a continuación.

3.3 Modelo de demanda de acceso a los servicios de salud

Los parámetros de todas las variables incluidas en el modelo son significativamente diferente de cero y tienen los signos esperados (cuadro XXIV). En el caso específico de la Inversa del Ratio de Mills (IRM), la cual se incluyó en la especificación del modelo para corregir posibles sesgos de selección, es significativa y tiene signo positivo. El nivel significativo de la variable sugiere que existen diferencias importantes en las características socioeconómicas de la población enferma y no enferma que afectan el patrón de utilización de los servicios de salud89.

Por otro lado, el signo positivo significa que las probabilidades de acceso a los servicios de salud estimadas son inferiores a las efectivas, debido a que las oportunidades de acceso de los que no se declaran enfermos en caso que tuvieran una enfermedad son menores a la probabilidad de acceso de los que reportan algún tipo de enfermedad. Este resultado es importante por cuanto pone en evidencia que las condiciones de mercado hacen que sólo se revelen las necesidades de la población con mayor probabilidad de acceso, lo cual es una limitación que atenta contra la equidad del sistema de salud.

Asimismo, este resultado es consistente con la hipótesis que se planteó en el acápite anterior de la existencia de una demanda reprimida por servicios de salud no despreciable, originada por una subvaluación del reporte de enfermedad.

Controlando por el género del usuario de los servicios así como del de la unidad que toma las decisiones en el hogar, se observa que las mujeres tienden a utilizar más los servicios de salud que los hombres. Por otro lado, al igual que en el modelo de percepción de enfermedad, se valida la hipótesis de ciclo de vida en las decisiones de utilización de los servicios de salud, es decir que la población más vulnerable en términos de edad (niños y ancianos) tiene la mayor probabilidad de acceder a los servicios, dado un nivel de ingreso.

Las variables relacionados a la capacidad de financiamiento de los gastos de salud, tales como el ingreso o la tenencia de seguro, son significativos y tienen efectos positivos sobre la probabilidad de

8 El concepto e interpretación de la Inversa del Ratio de Mills se explican en el Anexo A 9 Cabe señalar, que para docimar la significancia de la Inversa del Ratio de Mills se aplicó una prueba de robustez consistente en estimar el modelo excluyendo dicha variable. Los resultados muestran que los coeficientes del resto de variables tienden a modificarse, cambiando algunos el signo, con lo cual se demuestra la relevancia de su inclusión (cuadro XXIV).


acceso a los servicios. En el caso del seguro, cabe señalar que el contar con una cobertura de financiamiento eleva entre 16 y 26 puntos porcentuales las probabilidades de acceso a los servicios de salud. Sin embargo, llaman la atención los bajos niveles de elasticidad ingreso registrado (inferiores a 0,2), lo cual puede estar reflejando:

a. el poco hábito de la población a utilizar los servicios de manera preventiva; y/o

b. la coyuntura económica desfavorable que ha deprimido significativamente los niveles de ingresos de la población. Cabe recordar que la encuesta sobre la que se basa este estudio se realizó en diciembre del 2000, periodo con alta incertidumbre electoral y bajos niveles de actividad económica.

Asimismo, se observa que los individuos tenderán a sacrificar el uso de los servicios de salud a favor de otros rubros de la canasta de consumo (alimentación o educación) cuánto más miembros dependientes haya en el hogar.

Los valores de los parámetros estimados de la variable costo revelan algunos aspectos interesantes a ser considerados para el diseño de la política tarifaria:

a. Los individuos no reaccionan frente al costo de la consulta para evaluar sus decisiones de acceso; por el contrario responden al costo total de la canasta de servicios (consulta, análisis, medicina y en algunos caso el costo del internamiento): cuando se estima el modelo incluyendo la tarifa cobrada para consulta, el parámetro estimado resulta ser poco significativo y con un signo contra intuitivo.

b. La semi-elasticidad costo estimada no muestra diferencias significativas en términos de áreas geográficas, evidenciando similitudes en la estructura del mercado de salud o grado de competencia. Este resultado es consistente con la convergencia de las tarifas hacia los valores medios a nivel nacional.

c. El término de interacción utilizado para evaluar diferencias de sensibilidades entre los diferentes estratos socioeconómicos es significativo, estimándose semi-elasticidades decrecientes según los niveles de gastos per-cápita

d. La valorización de las elasticidades costo a las tarifas vigentes en periodo de la encuesta muestran igualmente niveles diferenciados y decrecientes según los estratos socioeconómicos: valor entre –0.38 y –0.89 para los estratos más pobres no asegurados en las áreas urbanas y valores inelásticos para los segmentos no pobres no asegurados (cuadro XXVII).

Estos resultados son argumentos que validan la aplicación de cobros diferenciados por grupos socioeconómicos con el objetivo de reducir la inequidad del sistema. Asimismo, la existencia de sensibilidades diferenciadas ante cambios en las tarifas y bajas para los segmentos no pobres no asegurados, garantizan que estos esquemas tarifarios no generen problemas colaterales en la eficiencia del sistema, es decir que afecten la capacidad de recuperación de costos de los establecimientos MINSA.

Finalmente, se observa que las probabilidades de utilización están severamente condicionado al tipo de necesidad del individuo: el efecto marginal sobre la probabilidad de uso de los servicios es mayor cuánto más complejo sea la enfermedad del individuo, pero decreciente según los niveles socioeconómicos. Así, para un individuo en pobreza extrema y sin seguro que reside en Lima y


padece un malestar, las probabilidades de utilizar el servicio se incrementa en 10 puntos porcentuales, mientras que para uno que sufre de enfermedades no crónicas sus probabilidades se elevan en 21 puntos porcentuales (cuadro XXVIII).

En el cuadro XXIX se muestran las probabilidades estimadas de enfermarse y de acceso de la población no asegurada de acuerdo a las características de cada nivel socio-económicos en cada una de los dominios bajo análisis. En él se observa que ante probabilidades similares de reportarse enfermo de la población sana y la que se declara enferma, los que se declaran enfermos son los que tienen la mayor probabilidad de acceso a los servicios de salud. Este resultado es indicativo de una causalidad inversa en las decisiones de reportarse enfermo donde las condiciones de mercado hacen que al interior de cada estrato socioeconómico se revelen las necesidades de salud de los individuos con con mayor probabilidad condicional de acceso a los servicios de salud 10. Este resultado confirma desde otro ángulo, la tesis sostenida en este documento que existe una relación directa entre barreras de entrada y sub-valuación de reporte de enfermedad en los segmentos pobres.

3.4 Modelo de selección de establecimientos

En el cuadro XXX se presentan los principales resultados de estimación del modelo de selección proveedores de servicios de salud. La primera conclusión que se obtiene del modelo es que la tarifa de consulta, la cobertura de seguro y la calidad de los servicios son las principales guías del usuario para discriminar establecimientos al interior de un sector. Ni el tiempo de espera o la distancia tiene un rol significativo en el proceso de selección. Este resultado, conjuntamente con la contribución positiva que tiene el seguro, tiende a reforzar la hipótesis de segmentación imperfecta del mercado al interior del sector público.

De acuerdo al modelo, la población asegurada, una vez declarada enferma y revelado su preferencia por el sector público, tiene igual de probabilidades de dirigirse a los establecimientos del MINSA o de EsSalud (cuadro XXXI): la probabilidad condicional estimada de acceso a un establecimiento de EsSalud a nivel nacional es de 48% y de 52% para los establecimientos MINSA; mientras que para los no asegurados las distancias se amplían significativamente (ESSALUD (3%) y MINSA (97%)). Estos resultados confirman la asimetría en las barreras de entradas señaladas en el perfil de la demanda y que atentan contra la eficiencia del sistema, demostrando la necesidad de implantar esquemas de liquidaciones para equilibrar los flujos financieros de los establecimientos del MINSA.

No obstante lo expuesto en los párrafos anteriores, la combinación lineal de las variables tarifas, seguro, calidad y tiempo de servicios, definidas en las medidas de accesibilidad al sector privado y público, respectivamente, si tienen un efecto significativo sobre la decisiones inter-sectoriales (cuadro XXX). El signo negativo de las medidas de accesibilidad al sector público significa que cualquier elevación de las tarifas en los establecimientos del sector público o deterioro de la calidad de los servicios prestados por EsSalud o MINSA, elevaría la probabilidad de reorientar la demanda hacia el sector privado. En el caso de la medida de accesibilidad al sector privado es también significativo pero con signo contrario.

En el caso concreto de modificaciones de tarifas, su impacto sobre la probabilidad de sustitución de proveedor de servicios de salud se muestran en el cuadro XXXII, donde se reporta las elasticidades

10 Ello guarda coherencia con el valor significativo y positivo de la Inversa del ratio de Mills, que reflejaba que la probabilidades de acceso de la población que no se declaraba enfermo eran menores a los que se reportaban como tal.


directas y cruzadas condicionadas a que un usuario no asegurado se reporte enfermo. En el cuadro se puede observar, en primer lugar que los niveles de elasticidades son bajas, lo cual es consistente con un mercado segmentado.

Por otro lado, el análisis de las elasticidades muestra que las barreras de entradas de los establecimientos de EsSalud y el MINSA no son simétricas (segmentación imperfecta): los establecimientos más sensibles a incrementos tarifarios, en términos de pérdidas de clientes, son EsSalud y los otros centros de salud del sector privado, absorbiendo dichas desviaciones de la demanda, ceteris paribus, los establecimientos del MINSA (elasticidad cruzada de 0.17 y 0.12, respectivamente). En contraposición, una elevación global en las tarifas que cobra MINSA tendría un impacto marginal en las probabilidades de acceso (o su tasa de asistencia), absorbiendo esta demanda, principalmente los otros centros de atención privada.

Cabe resaltar que la diferencia en el nivel de elasticidades estimadas en el modelo de acceso y la obtenida en este bloque, es que los primeros representan el efecto sustitución entre los servicios de salud y otros bienes de la canasta de consumo (usuarios que dejan de atenderse), mientras que los segundos reflejan el efecto sustitución entre proveedores de servicios de salud.

El signo negativo de la variable de escala (gasto per cápita) refleja la percepción de los usuarios de altos ingresos que los establecimientos del sector público ofrecen servicios de inferior calidad. Finalmente, la variable tipo de seguro es significativa y positiva, lo que implica una correspondencia entre los usuarios que se atienden en el sector público y los que tienen un seguro público. En este caso, la probabilidad condicional de elegir un proveedor del sector público teniendo seguro público se sitúa en el rango de 65% (pobres extremos) y 72% (no pobres). Por otro lado, las estimaciones confirman que MINSA tiene capturado el mercado de los no asegurados no pobres, (97% de probabilidades que un enfermo elija MINSA habiendo revelado sus preferencias por los proveedores públicos) siendo una muestra adicional de la viabilidad de usar políticas de discriminación de precios como instrumento de recuperación de costos.

3.5 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.

(% población no asegurada)


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

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

45.00

50.00

55.00

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

Demanda potencial


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 adicionales 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%.

4. Consideraciones finales 35

4. Consideraciones finales

1. Los problemas de equidad y eficiencia hallados en el estudio de demanda, reflejados en la existencia de una elevada demanda encubierta, plantean algunas limitaciones de la actual política de salud para extender la protección del riesgo financiero de la enfermedad a un porcentaje importante de la población no asegurada en situación de pobreza.

2. Los resultados del estudio de demanda muestran que las políticas de salud deberán estar orientadas a reducir o eliminar las barreras de entradas de carácter económicas en las poblaciones de menores recursos, haciéndose imperativo el establecer un sistema de aseguramiento gratuito para la población en pobreza extrema que los exonere de los pagos de todos los servicios de salud (consulta, laboratorio, internamiento). Sin embargo, dada la magnitud del déficit de acceso, cabe preguntarse si ¿es el Seguro Integral de Salud (SIS) una solución real y efectiva para mejorar las condiciones de equidad? ¿El presupuesto reducido del SIS y plan de beneficio limitado es suficiente para eliminar el déficit de acceso?. Este es un aspecto que las autoridades de salud deben revaluar.

3. El estudio muestra que MINSA está subsidiando a un porcentaje elevado de la población que cuenta con recursos y posibilidades de adquirir una cobertura de seguro. En este sentido, el MINSA está desviando recursos que podrían ser utilizados ya sea para financiar el acceso de poblaciones con menos oportunidades o para fines de capitalización de sus establecimientos. Esta distorsión sugiere la necesidad que el MINSA pueda introducir cobros diferenciados que permitan (a) extraer el excedente del consumidor de la población no pobre no asegurada y con ello recuperar parcialmente sus costos y/o (b) alterar precios relativos que incentiven a esta población a tomar cobertura de seguro. En este contexto, se deberá evaluar la estrategia más eficiente de absorberlos el mercado de seguro, ya sea a través de la promoción de ofertas de seguro de salud por parte de EsSalud o poner a disposición de un seguro público con primas diferenciadas.

4. El estudio muestra la existencia de condiciones de mercado favorable para que el MINSA realice un rebalanceo de la estructura tarifaria actual estableciendo cobros diferenciados según la capacidad de pago de los usuarios de los servicios de salud. De esta forma, los establecimientos de salud del MINSA podrán elevar sus tarifas a los usuarios con mayores recursos, cobrándoles la proporción más alta posibles de sus costos, y exonerar a los usuarios con mayor pobreza relativa (pobres extremos).

5. En este contexto, una política diferenciada de tarifas, tendería a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en el mercado de salud, por cuanto incentivaría la demanda salud de la población con menores recursos y permitiría al MINSA recuperar parcialmente sus costos para fines de capitalización y/o financiar la cobertura de salud de la población en situación de pobreza. Sobre la base de una evaluación del excedente del consumidor, se ha determinado que el aumento óptimo de tarifas a la población no pobre no asegurada sería de 65%, con lo cual, se


podría sustraer adicionalmente a los no pobres no asegurados un equivalente al 30% de los ingresos que éstos generan al MINSA. Con estos recursos, los establecimientos del MINSA podrían cubrir cómo máximo las necesidades de salud del 50% de la demanda potencial (demanda actual más déficit de acceso) de los pobres extremos no asegurados.

6. Para que el rebalanceo tarifario sea efectivo en mejorar la equidad del sistema se requiere complementarla con una adecuada política de focalización del subsidio público, con ello se estaría garantizando que los recursos sean canalizados hacia la población objetivo y no se desvíen recursos a financiar las necesidades de salud de los no pobres.

7. La magnitud de la demanda insatisfecha sugiere la existencia de una brecha oferta-demanda significativamente menor a la que reportan estudios previos. Ello revela la necesidad de armonizar las políticas de inversión y las políticas de salud que se orientan a promover el acceso y uso de los servicios de salud en las poblaciones más desfavorecidas, con el fin de no generar problemas potenciales de oferta en algunas áreas geográficas. En este contexto, adquiere importancia promover en el corto plazo el uso de mecanismo de compras de servicios a proveedores privados por parte del Estado.

8. Desde un punto de vista de la eficiencia, se observa algunas distorsiones de mercados que se requiere corregir:

a. El MINSA está subsidiando a EsSalud al atender parte de los asegurados a esta institución sin que haya una simetría en la atención que proporciona EsSalud a los usuarios no asegurados (el 4% de sus clientes son no asegurados). Lo anterior requiere de la aplicación de mecanismos de compensación institucional (sistema de liquidaciones periódicas) para restablecer un equilibrio en los flujos financieros del MINSA.

b. La escasa competencia en el mercado de salud no genera incentivos para elevar la calidad de los servicios de salud, principalmente en los establecimientos del MINSA. Sin embargo, la evidencia muestra que existe una correlación positiva entre el grado de satisfacción del cliente y el tipo de proveedor que selecciona, con lo cual el sistema de salud pública tiene un mercado potencial por explotar a través de la implementación de mejoras de gestión en los procesos administrativos y productivos de servicios de salud.

9. En resumen, se plantean seis líneas de políticas orientadas a mejorar las condiciones de equidad y eficiencia en el sistema en el corto plazo: (1) aseguramiento gratuito en la población extrema, (2) redireccionamiento del subsidio público de los no pobres a los pobres extremos (rebalanceo tarifario), (3) promover el aseguramiento contributivo en los segmentos no pobres asegurados, (4) estrategia de focalización y (5) mecanismos de liquidación entre el MINSA y EsSalud y (6) la implementación de mejoras de gestión en los procesos administrativos y productivos de servicios de salud. Sin embargo, en la medida que estás políticas tengan un impacto favorable en reducir la demanda encubierta elevando la asistencia de segmentos pobres a los establecimientos de salud, los problemas de ofertas tenderán a cobrar importancia. Como consecuencia, el diseño y ejecución de políticas de inversión deberá ser considerada parte prioritaria de la agenda de política de mediano plazo del sector salud.

Anexo A 37

Anexo A: Cuadros

Cuadro Resumen: Indicadores de demanda

Principales indicadores de demanda Lima Metropolitana

Resto Urbano

Rural Perú

Porcentaje de individuos: en situación de riesgo 39% 55% 92% 63% en situación de pobreza 45% 49% 66% 54% en situación de pobreza extrema 5% 9% 30% 15% con cobertura de seguro 49% 44% 27% 39%

Porectajes de: individuos que se reportan enfermos 27% 32% 31% 30% sin seguro 23% 30% 31% 29% con seguro 30% 34% 31% 32% enfermos que demandan servicios de salud 35% 37% 36% 36% sin seguro 32% 25% 33% 32% con seguro 44% 59% 44% 48%

Gasto de bolsillo en servicios de salud ( como % del presupuesto población enferma) Total de gasto de salud sin seguro 5.1% 4.3% 4.5% 4.6% con seguro 1.7% 2.3% 1.4% 1.9% Gasto en enfermedades de mayor complejidad sin seguro 9.5% 10.9% 9.4% 10.0% con seguro 3.1% 3.4% 3.7% 3.3% Demanda potencial (% de la población no asegurada)

23% 27% 30% 23%

Demanda efectiva (a) 13% 12% 12% 12% Demanda encubierta (b) 10% 14% 18% 11% Demanda insatisfecha (b/a) 79% 116% 145% 87%

Estructura de mercado MINSA 45% 41% 59% 48% % de afiliados EsSalud 13% 17% 4% 11% EsSalud 20% 27% 8% 19% Fuerzas Armadas 2% 1% 0% 1% Privados (clínicas) 22% 22% 28% 24% Total 100% 100% 100% 100%

Memo % de no pobres no asegurados que se atienden en el MINSA

57% 50% 56% 54%


Cuadro I: Indicadores de condiciones de vida por grupo de riesgo social de enfermarse

Dominio de estudios

Grado de vulnerabilidad

Indicadores de condiciones de vida

Abastecimiento de agua

SS HH Hacinamiento Gasto medio

% de poblacaión

Dentro de la

vivienda

Hrs. prom. de

abast.

Red pública

Miembros por habitación

US$ Total Incluyendo riesgo de

edad Lima Metropolitana

riesgo bajo 99% 22.1 99% 1.3 1609 59% 61% riesgo moderado 77% 12.0 80% 2.8 739 38% 38%

riesgo alto 20% 1.6 25% 4.7 340 3% 1%

Total 89% 17.7 90% 2.0 1243 100% 100%

Costa urbana riesgo bajo 100% 14.9 100% 1.2 1191 38% 41%

riesgo moderado 90% 6.0 79% 2.2 636 55% 56% riesgo alto 36% 3.2 15% 4.0 372 7% 3%

Total 90% 9.2 82% 2.0 827 100% 100%

Sierra urbana riesgo bajo 97% 22.0 97% 1.3 1043 61% 64%


Total 89% 19.0 82% 1.9 826 100% 100%

Selva urbana riesgo bajo 96% 20.0 90% 1.4 945 35% 40%


Total 73% 13.0 63% 2.2 705 100% 100%

Costa rural riesgo bajo 87% 13.6 85% 1.2 869 3% 4%


Total 17% 3.9 6% 2.5 468 100% 100%

Sierra rural riesgo bajo 99% 23.4 96% 1.3 606 9% 14%


Total 51% 15.1 16% 2.4 371 100% 100%

Selva rural riesgo bajo 85% 23.2 46% 1.5 595 7% 8%


Total 29% 8.6 5% 3.2 360 100% 100% Lima Metropolitana


riesgo alto 20% 1.6 25% 4.72 337 3% 1%

Total 89% 17.7 90% 1.95 1233 100% 100%

Anexo A 39

Resto urbano


riesgo alto 35% 3.2 10% 3.92 330 7% 7%

Total 87% 13.2 79% 1.97 800 100% 100%

Rural riesgo bajo 96% 22.8 87% 1.36 614 8% 11%


Total 41% 12.1 12% 2.56 380 100% 100%

Perú riesgo bajo 98% 22.8 98% 1.28 1287 36% 39%


Total 72% 12.1 59% 2.17 779 100% 100% Notas metodológicas: La clasificación de los individuos en cada una de las categorías de riesgo se obtuvo a partir del promedio de,los valores estandarizado de cada una de las variables en tres niveles: 1 (riesgo bajo), 2 (riesgomoderado) y 3 (riesgo alto). Para la variable abastecimiento de agua se considero como riesgo bajo si los hogares se abastecen vía red pública más de 8 hrs al día, como riesgo moderado si se abastecen con cisterna o con red pública de manera parcial (entre 5 y 8 hrs al día) y crítico si se abastecen a través de un pozo, río o acequia o vía red pública parcialmente (menos de 5 hrs al día) Para la variables servicios higiénicos se considero como riesgo bajo si se cuenta con estos servicios conectados a la red pública, moderado si tienen pozo séptico y alto si usan pozo ciego, acequia o no tienen servicios higiénicos En términos de hacinamiento, se consideró como bajo si el ratio es menor a 2, moderado entre 3 y4 y alto mayor a 4 Para la variable "proxy" de las condiciones alimenticias del hogar se clasificó como riesgo bajo si pertenece al segmento no pobre, moderado si pertenece a los pobres no extreme y alto si es clasificado como pobre extremo

Cuadro II: Distribución horizontal de la población según grupo de riesgo y nivel socioeconómico

Dominio de

estudios

Grado de vulnerabilidad

Grupo socioeconómico

Pobres Extremos

Pobres No Extremos

No Pobres Total Distribución %

Lima Metropolitana riesgo bajo 0% 25% 75% 100% 59%

riesgo moderado 8% 64% 28% 100% 38% riesgo alto 65% 35% 0% 100% 3%

Total 5% 40% 55% 100% 100%

Gasto medio anual (US$)

340 739 1609 1233

Resto urbano

riesgo bajo 0% 22% 78% 100% 45% riesgo moderado 10% 60% 30% 100% 48%

riesgo alto 52% 44% 4% 100% 7% Total 8% 41% 50% 100% 100%


225 447 1186 800


Rural

riesgo bajo 0% 36% 64% 100% 8% riesgo moderado 12% 41% 47% 100% 57%

riesgo alto 65% 29% 6% 100% 35% Total 30% 36% 34% 100% 100%


172 308 640 380

Perú

riesgo bajo 0% 24% 75% 100% - riesgo moderado 11% 53% 36% 100% -

riesgo alto 63% 32% 6% 100% - Total 15% 39% 46% 100% 100%


192 447 1253 779

Cuadro III: Población asegurada y auto reporte de enfermedad

Area geográfica Riesgo Auto reporte de

enfermedad Porecntaje de asegurados

Bajo 28.8% 54.9% Moderado 24.4% 40.0%

Alto 14.3% 35.8%

Lima Metropolitana

Total 26.0% 48.7%

Bajo 33.1% 49.9% Moderado 30.5% 38.9%

Alto 30.0% 35.4%

Resto urbano

Total 31.6% 43.7%

Bajo 27.1% 28.4% Moderado 32.6% 26.8%

Alto 28.5% 27.3%

Rural

Total 30.7% 27.1%

Bajo 30.6% 50.6% Moderado 30.0% 34.2%

Alto 28.1% 29.0%

Nacional

Total 29.9% 39.4%

Cuadro IV: Tasa de enfermedad por principales indicadores socioeconómicos Unidad de análisis Area geográfica

Lima Metropolitana Urbano Rural Perú Sin

seguro Con

seguro Total Sin

seguro Con

seguro Total Sin

seguro Con

seguro Total Sin

seguro Con

seguro Total

Nivel de pobreza 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Pobres extremos 22.7% 12.2% 18.7% 31.9% 27.7% 30.2% 26.2% 28.2% 26.7% 26.9% 26.1% 26.7%

Pobres no extremos 21.2% 28.1% 23.8% 27.1% 28.8% 27.8% 30.8% 27.3% 29.8% 26.8% 28.2% 27.3%

No pobres 27.0% 31.6% 29.6% 33.0% 37.2% 35.1% 34.5% 37.0% 35.3% 31.8% 34.8% 33.2%

Sexo 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Hombre 21.8% 28.8% 25.3% 28.1% 31.8% 29.7% 29.4% 29.8% 29.5% 27.1% 30.3% 28.4%

Mujer 26.0% 30.6% 28.2% 32.0% 35.3% 33.4% 31.8% 32.5% 32.0% 30.5% 32.9% 31.4%

Sexo del jefe del hogar 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Hombre 26.5% 29.7% 28.6% 27.3% 30.4% 29.2% 26.9% 29.2% 28.0% 27.0% 29.8% 28.5%

Mujer 32.3% 26.2% 28.1% 33.6% 32.9% 33.2% 25.2% 33.2% 28.7% 30.4% 30.0% 30.1%

Instrucción del jefe del hogar1/ 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Ninguna 35.3% 29.6% 32.2% 36.3% 27.0% 31.7% 29.7% 39.8% 33.0% 31.5% 34.5% 32.6%

Primaria 22.7% 32.4% 28.6% 30.2% 27.7% 28.9% 24.1% 28.6% 26.2% 25.6% 29.0% 27.3%

Secundaria 27.8% 24.5% 25.6% 27.4% 29.8% 28.9% 30.4% 28.6% 29.6% 28.9% 27.8% 28.3%

Universitaria 34.4% 32.6% 33.0% 23.4% 36.1% 32.6% 27.2% 35.8% 32.1% 27.8% 34.5% 32.7%

PEA 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Dependiente 15.9% 18.9% 17.2% 21.5% 30.6% 25.8% 33.3% 37.3% 33.8% 19.8% 25.5% 22.1%

Independiente 22.3% 31.8% 24.7% 32.9% 39.0% 34.5% 23.4% 32.7% 25.3% 30.1% 35.2% 31.3%

Desempleado 29.0% 35.8% 30.5% 26.3% 32.8% 27.5% 38.5% 24.3% 36.1% 29.0% 33.3% 29.8%

PENA 29.0% 33.1% 31.5% 32.0% 33.7% 32.9% 31.7% 28.6% 30.6% 31.1% 32.4% 31.8%

Edad 23.0% 29.7% 26.7% 30.0% 34.0% 31.6% 30.6% 31.1% 31.0% 28.8% 32.0% 29.9%

Menor 1 3 39.4% 35.7% 38.2% 48.6% 52.4% 49.6% 42.0% 52.6% 42.7% 43.5% 45.7% 43.9%

3-17 años 23.1% 28.4% 26.9% 21.4% 29.4% 26.7% 21.3% 29.0% 25.4% 21.6% 29.0% 26.2%

18-65 años 21.4% 25.2% 22.8% 27.9% 32.5% 29.4% 30.8% 36.3% 31.3% 27.2% 29.6% 27.8%

Mayor a 65 50.9% 56.6% 54.8% 65.5% 62.5% 64.1% 53.3% 53.3% 53.3% 57.3% 58.8% 58.0% 1/ La tasa de reporte de enfermedad se está refiriendo a los niños menores de edad


Cuadro V: Distribución de los enfermos por tipo de necesidad de atención y grupo de riesgo Area de estudio Tipo de necesidad Tipo de riesgo

Bajo Moderado Alto Total Lima Metropolitana malestar 44.8% 49.2% 35.9% 46.2% enfermo crónico 36.6% 35.9% 26.7% 36.2% enfermo no crónico 17.8% 14.4% 37.4% 16.9% accidentado 0.8% 0.6% 0.0% 0.7% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Resto urbano malestar 57.2% 58.7% 47.8% 57.3% enfermo crónico 28.2% 24.7% 22.1% 26.2% enfermo no crónico 13.3% 15.6% 28.0% 15.3% accidentado 1.3% 1.1% 2.2% 1.3%

100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Rural malestar 76.6% 62.4% 64.5% 64.1% enfermo crónico 12.8% 20.0% 11.9% 16.8% enfermo no crónico 8.4% 16.0% 22.7% 17.6% accidentado 2.2% 1.7% 1.0% 1.5% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Perú malestar 53.0% 58.5% 61.0% 56.8% enfermo crónico 30.9% 24.7% 14.0% 25.4% enfermo no crónico 14.9% 15.5% 23.9% 16.5% accidentado 1.1% 1.3% 1.2% 1.2% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Cuadro VI: Razones de no asistencia por niveles de pobreza y condición de asegurado Razon de no asistencia Dominio de estudio

Lima Metropolitana

Pobre extremo Pobre no extremo No Pobre Total

Sin seguro Con seguro Sin seguro Con seguro Sin seguro Con seguro Sin seguro Con seguro

No hay medicinas 5.23 2.73

Falta de atención 1.01 0.42 3.39 Falta de recursos económicos 100.00 64.72 42.93 27.72 25.50 3.80 41.23 12.72 El lugar de consulta está lejos 2.20 0.66 Atención no es buena 0.85 1.01 0.83 0.83 0.70 No era necesario 17.64 50.69 58.49 59.02 81.10 49.26 72.70 Otro 17.64 5.53 6.35 10.43 11.00 7.02 9.83 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 % de no asistencia 68.41 56.41 56.85 45.69 45.87 41.24 51.82 42.81 Resto Urbano Pobre extremo Pobre no extremo No Pobre Total


No hay medicinas 0.65 0.45 0.18 0.36 0.16 Falta de atención 0.18 0.08 Falta de recursos económicos 87.71 65.98 63.19 30.99 36.78 14.08 54.58 24.74 El lugar de consulta está lejos 0.18 2.05 0.35 1.66 0.24 0.16 Atención no es buena 6.01 1.28 1.60 3.19 2.80 1.96 1.64 No era necesario 12.29 28.01 31.86 58.84 54.49 73.42 39.42 64.16 Otro 2.19 5.63 4.48 8.04 2.93 2.00 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 1000.00 % de no asistencia 75.20 40.79 60.34 37.11 53.45 37.82 58.37 37.79 Rural Pobre extremo Pobre no extremo No Pobre Total


No hay medicinas 0.21 0.77 0.07 0.23 Falta de atención 0.25 0.83 0.80 0.79 0.58 0.65 0.47 Falta de recursos económicos 73.16 62.38 58.01 50.96 49.63 32.27 59.38 47.07 El lugar de consulta está lejos 2.78 8.00 5.75 2.34 2.19 8.04 3.61 4.33

Atención no es buena 1.49 4.36 3.62 7.57 2.80 7.39 2.71 6.51 No era necesario 18.29 15.69 27.10 28.51 40.99 48.24 29.54 32.38 Otro 2.74 9.53 2.46 5.23 2.80 1.79 2.66 5.19 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 % de no asistencia 66.61 56.13 61.05 49.16 55.39 47.92 60.41 50.38 Perú

Pobre extremo Pobre no extremo No Pobre Total


No hay medicinas 0.32 1.79 0.07 0.95 0.16 1.07 Falta de atención 0.18 0.38 0.27 0.60 0.16 0.42 0.17 Falta de recursos económicos 77.67 62.61 56.90 37.21 41.00 15.35 54.90 29.54 El lugar de consulta está lejos 2.92 6.73 3.81 3.65 2.14 3.24 2.97 3.75 Atención no es buena 1.07 4.42 2.25 3.20 2.65 3.41 2.17 3.50 No era necesario 15.66 19.52 33.39 48.22 48.89 69.49 35.85 55.07 Otro 2.50 7.72 2.95 5.65 4.65 7.40 3.53 6.90 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 % de no asistencia 68.49 51.61 59.86 42.91 40.82 46.68 42.06 57.56

Anexo A 45

Cuadro VII: Demanda encubierta por barreras de entrada (como % de la población que se reporta enferma)

Area geográfica Nivel de pobreza Tasa de no asistencia Demanda encubierta

Sin seguro Con seguro Total Sin seguro Con seguro Total

Lima Metropolitana Pobres extremos 68.41 56.41 65.42 68.41 36.51 60.84 Pobres no extremos 56.85 45.69 51.81 28.03 18.96 19.64 No pobres 45.87 41.24 43.05 18.80 7.79 5.68 Total 51.82 42.81 46.95 26.30 11.69 13.38

Resto urbano Pobres extremos 75.20 40.79 62.51 65.96 29.36 50.45 Pobres no extremos 60.34 37.11 51.48 41.11 15.28 27.54 No pobres 53.45 37.82 45.17 24.33 10.05 12.65 Total 58.37 37.79 48.84 35.36 13.54 21.78

Rural Pobres extremos 66.61 56.13 63.83 54.42 47.32 44.75 Pobres no extremos 61.05 49.16 58.10 44.51 35.15 32.83

No pobres 55.39 47.92 53.12 32.69 24.81 23.90 Total 60.41 50.38 57.66 42.56 34.07 32.46

Perú Pobres extremos 68.49 51.61 63.63 53.20 32.31 47.02 Pobres no extremos 59.86 42.91 53.88 34.06 15.97 27.85

No pobres 40.82 46.68 46.68 16.73 7.17 14.61 Total 42.06 57.56 51.49 23.09 17.00 24.20

Cuadro VIIIa: Tasa de asistencia por principales indicadores socioeconómicos Unidad de Análisis

Area geográfica

Lima Metropolitana Resto Urbano Rural Perú Nivel de pobreza

Distribución enfermos

Sin seguro

Con seguro

Total Distribución enfermos

Sin seguro

Con seguro


Sin seguro

Con seguro


Sin seguro

Con seguro

Total

Pobres Extremos

3.32 31.59 43.59 34.58 7.93 24.80 59.21 37.49 26.12 33.39 43.87 36.17 13.22 31.51 48.39 39.37

Pobres No Extremos

36.00 43.15 54.31 48.19 36.38 39.66 62.89 48.52 34.97 38.95 50.84 41.90 35.78 40.14 57.09 46.12

No Pobres 60.68 54.13 58.76 56.95 55.69 46.55 62.18 54.83 38.91 44.61 52.08 46.88 51.00 47.61 59.18 53.32 Total 100.00 48.18 57.19 53.05 100.00 41.63 62.21 51.16 100.00 39.59 49.62 42.34 100.00 42.06 57.56 48.51 Sexo (mayor de salud) Hombre 42.16 44.08 50.81 47.26 40.23 33.82 57.99 43.16 43.85 33.20 60.79 36.21 44.34 35.68 55.41 41.88 Mujer 57.84 47.39 55.12 50.89 59.77 38.59 63.23 47.43 56.15 39.62 52.98 41.00 55.66 40.90 58.87 46.39 Total 100.00 45.69 53.18 49.29 100.00 36.62 60.91 45.61 100.00 36.62 56.76 38.75 100.00 38.60 57.31 44.39 Sexo del jefe del hogar 1/ Hombre 79.52 56.94 65.32 62.40 85.07 58.16 71.09 65.74 92.29 45.41 47.55 46.38 86.81 51.21 60.88 56.43 Mujer 20.48 71.35 69.85 70.44 14.93 66.33 68.66 67.52 7.71 50.19 33.71 43.63 13.19 62.85 62.60 62.72 Total 100.00 60.17 66.20 64.04 100.00 59.56 70.77 66.00 100.00 45.81 46.60 46.17 100.00 52.81 61.10 57.26 Instrucción del jefe del hogar Ninguna 4.25 27.58 21.74 25.00 4.01 31.14 89.52 71.89 9.31 37.41 34.24 36.34 6.28 41.28 44.82 42.56 Primaria 28.29 64.71 66.08 65.58 32.47 60.58 61.85 61.15 49.91 52.70 44.08 48.56 38.80 56.70 53.54 55.12 Secindaria 39.16 64.59 68.88 67.05 39.90 55.69 72.80 65.53 36.99 40.95 50.32 44.90 38.51 50.48 64.36 57.60 Universitaria 28.30 53.62 67.36 64.20 23.40 67.93 74.32 72.90 3.71 30.49 67.73 50.16 16.30 55.92 71.03 67.26 Total 100.00 60.17 66.20 64.04 100.00 59.56 70.77 66.00 100.00 45.81 46.60 46.17 100.00 52.81 61.10 57.26 PEA Dependiente 16.46 43.53 51.83 47.54 8.85 29.14 58.47 49.56 13.11 37.40 52.10 41.18 13.11 39.53 55.38 46.89 Independiente 14.75 41.71 61.41 48.19 44.05 38.00 56.07 42.85 28.85 36.58 46.04 38.92 28.85 37.52 51.94 41.42 Desempleado 7.97 58.38 53.36 57.12 2.06 37.57 53.97 39.89 4.87 40.99 77.38 45.20 4.87 45.83 55.52 47.98 PENA 59.82 50.06 58.29 55.43 39.64 47.30 64.99 57.03 50.32 46.09 50.49 47.57 50.32 47.44 59.79 53.88 Total 100.00 48.18 57.19 53.05 100.00 41.63 62.21 51.16 100.00 39.59 49.62 42.34 100.00 42.06 57.56 48.51

1/ La tasa de asistencia se está refirriendo a los niños menores de edad

Cuadro VIIIb: Tasa de asistencia por principales indicadores de riesgo Unidad de Análisis

Area geográfica

Lima Metropolitana Resto Urbano Rural Perú Nivel de riesgo Distribución

enfermos Sin

seguro Con

seguro Total Distribución

enfermos Sin

seguro Con


enfermos Sin

seguro Con


enfermos Sin

seguro Con

seguro Total

Baho 63.71 50.51 58.51 55.37 47.50 46.09 63.21 55.33 7.01 47.65 60.17 50.94 37.25 47.97 60.83 55.05 Moderato 34.92 44.98 54.59 49.14 46.19 39.21 61.74 48.43 60.14 41.24 49.72 43.51 48.25 41.17 56.01 46.38 Alto 1.36 52.94 20.00 45.24 6.31 34.66 52.77 39.82 32.85 34.71 47.38 38.35 14.50 35.18 47.74 38.77 Total 100.00 48.18 57.19 53.05 100.00 41.63 62.21 51.16 100.00 39.59 49.62 42.34 100.00 42.06 57.56 48.51 Riesgo de edad Menor a 3 6.62 58.31 71.44 62.53 8.08 72.12 88.39 76.70 10.40 53.21 90.60 56.38 10.40 60.31 83.43 65.03 3-17 años 28.93 52.87 71.44 62.53 8.08 72.12 88.39 76.70 10.40 53.21 90.60 56.38 10.40 60.31 83.43 65.03 18-65 años 51.15 45.64 51.33 47.93 51.77 36.00 58.55 43.87 47.47 37.00 53.20 38.64 47.47 38.54 55.16 43.17 Mayor a 65 13.29 48.38 57.28 54.56 12.34 39.73 68.41 52.95 8.10 34.32 72.58 39.41 8.10 39.00 63.38 49.92 Total 100.00 48.18 57.19 53.05 100.00 41.63 62.21 51.16 100.00 39.59 49.62 42.34 100.00 42.06 57.56 48.51 Tipo de necesidad Malestar 46.21 48.36 64.24 57.24 57.27 43.16 64.03 52.62 64.07 38.27 50.32 41.62 56.84 41.58 60.31 49.17 Enfermo crónico

36.21 37.66 41.24 39.63 26.20 22.29 41.72 31.45 16.82 27.98 37.99 30.24 25.44 28.71 41.05 34.17

Sin dolencia 15.53 7.82 5.57 6.57 8.12 7.65 16.78 11.61 6.83 6.23 10.08 7.14 9.58 7.27 11.09 8.91 Con dolencia 20.68 76.58 89.53 83.65 18.08 63.76 85.13 75.62 9.99 58.79 83.35 64.01 15.86 60.36 87.09 76.03 Enfermo no crónico

16.86 65.52 72.66 68.92 15.27 65.31 87.90 76.20 17.63 54.17 56.59 54.92 16.52 60.36 74.42 66.19

Accidentado 0.71 80.62 100.00 87.95 1.26 94.44 87.95 91.15 1.48 69.88 31.24 60.91 1.20 79.23 74.01 77.32 Total 100.00 48.18 57.19 53.05 100.00 41.63 62.21 51.16 100.00 39.59 49.62 42.34 100.00 42.06 57.56 48.51 Días enfermos 1 día 4.83 72.41 66.81 69.16 9.04 48.51 58.03 53.34 6.94 34.68 41.05 37.03 7.21 45.56 54.89 49.93 2 días 11.89 37.94 58.63 49.48 12.77 35.63 50.92 42.72 16.68 28.05 31.87 29.34 14.05 32.04 46.16 38.05 3-5 días 33.66 47.74 66.51 58.38 30.67 43.75 71.59 57.69 34.35 39.02 55.66 44.18 32.80 42.19 65.48 52.47 6-14 días 30.03 66.07 72.77 69.53 31.50 54.03 77.17 64.74 27.27 50.75 66.52 54.42 29.53 54.95 73.54 62.29 15-30 días 19.59 70.42 87.12 78.69 16.02 61.81 86.50 71.87 14.75 57.07 69.89 59.37 16.41 61.70 83.87 69.57 Total 100.00 58.30 71.08 65.17 100.00 49.62 71.47 59.88 100.00 43.51 53.33 46.24 100.00 48.42 66.68 55.97


Cuadro IX: Distribución de los usuarios por tipos de proveedor

Unidad de Análisis Cobertura

Sin seguro Con seguro Total Lima Metropolitana

Institucional 70.87 75.77 73.71 Pública 68.34 67.62 67.92 Privada 2.26 7.95 5.56 Centros comunitarios 0.27 0.19 0.23 No institucional 29.13 24.23 26.29 Consultorios 10.71 8.99 9.71 Otros 18.43 15.24 16.58

Resto urbano Institucional 65.81 85.61 77.08 Pública 58.90 82.04 72.06 Privada 1.90 2.63 2.31 Centros comunitarios 5.01 0.95 2.70 No institucional 34.19 14.39 22.92 Consultorios 12.85 5.61 8.73 Otros 21.34 8.77 14.19

Rural Institucional 79.73 94.73 84.41 Pública 76.02 90.28 80.47 Privada 0.17 0.55 0.29 Centros comunitarios 3.54 3.90 3.65 No institucional 20.27 5.27 15.59 Consultorios 6.73 0.77 4.87 Otros 13.54 4.49 10.72

Perú Institucional 72.80 84.18 78.41 Pública 68.24 78.94 73.51 Privada 1.26 3.96 2.59 Centros comunitarios 3.30 1.28 2.31 No institucional 27.20 15.82 21.59 Consultorios 9.79 5.77 7.81 Otros 17.41 10.05 13.78

Anexo A 49

Cuadro X: Cuotas de mercado por tipo de establecimiento y tipo de servicios

Area geográfica Indicadores centro de asistencia de salud

MINSA ESSALUD FF.AA. Privado

(clínica) Privado (otros) Total

Lima Metropolitana Usuarios (consulta) 45.11 20.02 2.01 10.24 22.31 100.00 Usuarios (análisis) 65.02 6.26 1.05 16.73 10.93 100.00 Usuarios (internados) 47.48 30.00 6.42 7.55 100.00 gasto en salud 57.92 4.43 1.57 23.73 11.14 100.00 Gasto medio 268.71 46.30 163.52 485.22 104.46 209.27 Resto Urbano Usuarios (consulta) 41.35 27.16 1.07 8.76 21.20 100.00 Usuarios (análisis) 59.13 15.17 0.86 16.64 8.20 100.00 Usuarios (internados) 45.29 38.59 0.82 2.91 100.00 gasto en salud 49.23 11.64 1.41 21.65 14.88 100.00 Gasto medio 175.00 62.99 192.69 363.10 103.18 146.96

Rural Usuarios (consulta) 58.87 8.10 0.22 4.79 27.79 100.00 Usuarios (análisis) 64.76 3.56 13.57 18.11 100.00 Usuarios (internados) 77.96 11.50 3.73 6.84 100.00 gasto en salud 54.88 3.69 0.00 17.65 23.37 100.00 Gasto medio 96.33 47.05 0.00 380.58 86.89 103.34 Perú Usuarios (consulta) 47.93 19.18 1.06 7.90 23.59 100.00 Usuarios (análisis) 62.61 9.04 0.68 15.81 11.85 100.00 Usuarios (internados) 55.49 27.58 2.09 0.53 4.75 100.00 gasto en salud 53.74 7.18 1.16 21.56 15.33 100.00 Gasto medio 168.09 56.15 164.69 409.18 97.41 150.00

Cuadro XI: Distribución de los usuarios por tipo de establecimiento y tipo de cobertura de salud

Area geográfica Tipo de seguro centro de asistencia de salud



Lima Metropolitana Seguro escolar 16.20 8.93 4.97 10.74 12.00 EsSalud 12.88 85.46 7.38 24.32 29.36 32.30 Privados 1.35 7.42 2.58 1.94 Otros 9.02 4.28 77.21 15.73 9.53 10.21 Sin seguro 60.56 1.32 15.42 47.56 47.79 43.54 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Resto Urbano Seguro escolar 19.05 4.58 5.73 3.13 9.29 11.43 EsSalud 16.92 86.35 12.79 30.62 18.90 37.35 Privados 0.22 0.56 2.10 0.87 0.61 Otros 8.65 5.11 75.75 0.70 4.43 6.81 Sin seguro 55.16 3.40 5.73 63.44 66.51 43.80 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Rural Seguro escolar 21.42 9.84 2.40 13.33 17.23 EsSalud 3.62 70.09 2.50 2.25 8.55 Privados 0.66 2.06 0.56


Otros 3.20 5.54 74.38 5.94 4.15 Sin seguro 71.09 12.47 25.62 95.10 78.47 69.51 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Perú Seguro escolar 19.25 6.51 2.40 3.63 11.17 13.42 EsSalud 10.70 83.92 9.15 22.99 15.34 26.84 Privados 0.68 0.60 3.55 0.98 0.95 Otros 6.62 4.94 76.40 5.82 6.30 6.88 Sin seguro 62.75 4.03 12.05 63.99 66.21 51.90 Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Cuadro XII: Distribución de los usuarios por tipo de establecimiento y niveles de pobreza

Area geográfica Tipo de seguro centro de asistencia de salud



Lima Metropolitana Sin seguro 62.74 0.61 0.71 11.18 24.49 100.00 Pobres extremos 77.55 22.45 100.00 Pobres no extremos 69.91 1.50 6.15 22.45 100.00 No pobres 56.31 1.29 15.77 26.15 100.00 Con seguro 31.51 34.99 3.01 9.51 20.64 100.00 Pobres extremos 65.20 34.80 100.00 Pobres no extremos 44.10 35.01 0.64 4.07 16.18 100.00 No pobres 24.57 34.99 4.23 12.38 23.30 100.00 Resto Urbano Sin seguro 52.07 2.11 0.14 12.69 32.18 100.00 Pobres extremos 43.65 1.14 1.14 50.07 100.00 Pobres no extremos 54.91 1.18 10.79 32.95 100.00 No pobres 50.79 2.97 0.27 15.58 29.45 100.00 Con seguro 32.99 46.69 1.80 5.70 12.63 100.00 Pobres extremos 49.66 31.95 0.88 17.52 100.00 Pobres no extremos 38.54 45.73 1.24 1.05 13.25 100.00 No pobres 28.61 48.62 2.17 8.55 11.84 100.00 Rural Sin seguro 60.21 1.45 0.08 6.56 31.38 100.00 Pobres extremos 58.89 1.79 1.48 37.84 100.00 Pobres no extremos 65.56 0.23 4.46 28.87 100.00 No pobres 56.13 2.36 0.20 11.28 30.03 100.00 Con seguro 55.82 23.25 0.55 0.77 19.62 100.00 Pobres extremos 77.03 2.64 0.86 19.47 100.00 Pobres no extremos 51.71 21.13 27.16 100.00 No pobres 48.43 34.90 1.22 1.29 14.16 100.00 Perú Sin seguro 57.95 1.49 0.25 9.74 30.10 100.00 Pobres extremos 57.77 1.54 1.30 38.71 100.00 Pobres no extremos 62.64 0.88 7.19 28.88 100.00 No pobres 54.15 1.98 0.51 14.07 28.80 100.00 Con seguro 37.12 38.26 1.93 5.91 16.57 100.00 Pobres extremos 65.94 15.74 0.33 0.48 17.51 100.00 Pobres no extremos 43.09 37.13 0.79 1.80 17.11 100.00 No pobres 30.19 41.82 2.74 8.79 16.17 100.00

Cuadro XIII: Indicadores de calidad por proveedores de servicios de salud

Areas geográficas Indicador MINSA EsSalud FF.AA Privados Otros privados

Lima Metropolitana Satisfacción atención (índice) 0.09 -0.2 0.5 0.5 0.3 Satisfacción servicios (indice) 0.06 -0.2 0.6 0.6 0.4 Tiempo de espera (minutos) 21.19 24.1 28.8 21.7 8.3 Tiempo de recorrido (minutos) 58.52 59.8 47.1 18.0 16.0 Satisfacción global (índice) -0.006 -0.313 0.498 0.617 0.490 Ranking 4 5 2 1 3 Resto urbano Satisfacción atención (índice) -0.18 -0.2 0.0 0.4 0.2 Satisfacción servicios (indice) -0.18 -0.3 0.2 0.5 0.2 Tiempo de espera (minutos) 16.79 17.8 19.6 20.2 11.4 Tiempo de recorrido (minutos) 64.42 81.1 43.8 18.9 17.0 Satisfacción global (índice) -0.211 -0.368 0.096 0.523 0.316 Ranking 4 5 3 1 2 Rural Satisfacción atención (índice) -0.20 0.29 0.63 0.49 -0.02 Satisfacción servicios (indice) -0.19 0.20 -0.64 0.42 -0.06 Tiempo de espera (minutos) 33.21 42.76 25.13 49.80 28.88 Tiempo de recorrido (minutos) 33.31 47.94 49.75 19.19 14.83 Satisfacción global (índice) -0.17 0.15 -0.21 0.46 0.08 Ranking 4 2 5 1 3 Perú Satisfacción atención (índice) -0.12 -0.14 0.33 0.45 0.13 Satisfacción servicios (indice) -0.12 -0.23 0.35 0.50 0.14 Tiempo de espera (minutos) 24.29 22.88 24.69 26.49 17.07 Tiempo de recorrido (minutos) 50.83 70.86 45.89 18.65 15.93 Satisfacción global (índice) -0.14 -0.28 0.28 0.54 0.27 Ranking 4 5 2 1 3


Cuadro XIV: Distribución de los usuarios por escala de satisfacción y proveedores de salud (porcentajes)

Areas geográficas Escala de satisfacción MINSA EsSalud FF.AA Privados Otros

privados Lima Metropolitana 0% 13% 24% 6% 2% 3% al 25% 18% 18% 0% 1% 5% al 50% 22% 31% 29% 18% 13% al 75% 32% 20% 50% 42% 22% al 100% 16% 7% 15% 36% 57% 100% 100% 100% 100% 100% Resto urbano 0% 9% 13% 10% 3% 4% al 25% 23% 29% 13% 5% 7% al 50% 26% 24% 13% 16% 21% al 75% 29% 26% 46% 40% 25% al 100% 13% 8% 19% 35% 44% 100% 100% 100% 100% 100% Rural 0% 16% 11% 0% 2% 8% al 25% 15% 17% 74% 13% 14% al 50% 31% 39% 26% 30% 24% al 75% 23% 27% 0% 40% 25% al 100% 15% 6% 0% 14% 29% 100% 100% 100% 100% 100% Perú 0% 13% 16% 7% 3% 5% al 25% 19% 24% 10% 5% 9% al 50% 27% 28% 22% 20% 20% al 75% 27% 25% 45% 41% 24% al 100% 14% 7% 16% 32% 42% 100% 100% 100% 100% 100%

Cuadro XV: Tarifas inplícitas a usuarios no asegurados por tipo de servicios y proveedor según niveles socioeconómicos

Nivel de pobreza Servicios centro de asistencia de salud

Lima Metropolitana Resto urbano Rural

MINSA Privado

(clínica) Privado (otros) MINSA Privado (clínica) Privado (otros) MINSA Privado

(clínica) Privado (otros)

Pobreza extrema Consulta externa 4 n.d. n.d. 3 n.d. n.d. 2 n.d. n.d. Análisis 15 n.d. n.d. 12 n.d. n.d. 11 n.d. n.d.

Medicina (gasto medio por día enfermo) 4 n.d. n.d. 5 n.d. n.d. 2 n.d. n.d.

gasto percápita medio 1024 n.d. n.d. 857 n.d. n.d. 605 n.d. n.d.

Costo fijo de acceso (sin hospitalización) 24 n.d. n.d. 19 n.d. n.d. 15 n.d. n.d.

% del gasto percápita 2% n.d. n.d. 2% n.d. n.d. 3% n.d. n.d. Pobreza no extrema Consulta externa 5 16 3 8 20 3 4 21 3 Análisis 55 150 25 20 41 12 16 33 30

Medicina (gasto medio por día enfermo) 5 9 4 5 5 3 3 6 2

gasto percápita medio 2036 2390 2075 1515 1756 1650 1107 1148 1110

Costo fijo de acceso (sin hospitalización) 64 175 32 33 66 18 23 60 35

% del gasto percápita 3% 7% 2% 2% 4% 1% 2% 5% 3% No pobres Consulta externa 34 36 7 18 25 9 4 16 5 Análisis 75 104 52 50 68 27 36 40 37

Medicina (gasto medio por día enfermo) 15 9 4 8 13 6 6 22 5

gasto percápita medio 4957 7468 5554 3638 4074 3673 2270 2992 2480

Costo fijo de acceso (sin hospitalización) 124 150 63 77 105 41 46 78 47

% del gasto percápita 2% 2% 1% 2% 3% 1% 2% 3% 2%

Cuadro XVI: Propensión al gasto de salud por niveles socioeconómicos y condición de asegurado

Dominio de estudios

Nivel de pobreza

Propensión al gasto de salud

hogares

Propensión al gasto de salud población enferma

Propensión al gasto de salud en enfermedades de mayor

complejidad Diferencial

Condición de asegurado Condición de asegurado Condición de asegurado Sin seguro Con seguro Total Sin seguro Con seguro Total Sin seguro Con seguro Total Lima Metropolitana

Pobreza extrema 0.8% 6.5% 0.7% 4.9% 8.6% 1.1% 5.8% -2.1% -0.5% -0.9%

Pobreza no extrema 0.8% 4.5% 1.6% 3.2% 9.7% 2.8% 6.3% -5.2% -1.2% -3.2%

No pobre 0.9% 5.3% 1.7% 2.8% 9.5% 3.2% 5.5% -4.2% -1.5% -2.7% Total 0.9% 5.1% 1.7% 2.9% 9.5% 3.1% 5.7% -4.4% -1.5% -2.8%

Resto urbano Pobreza extrema 0.8% 2.9% 2.3% 2.7% 5.7% 2.9% 3.9% -2.8% -0.6% -1.2%


No pobre 1.3% 4.5% 2.5% 3.3% 12.3% 3.6% 6.3% -7.9% -1.2% -3.0% Total 1.2% 4.3% 2.3% 3.2% 10.9% 3.4% 6.0% -6.6% -1.1% -2.8%

Rural Pobreza extrema 0.8% 3.2% 1.8% 2.8% 8.2% 3.4% 6.9% -5.1% -1.6% -4.1%


No pobre 1.5% 5.0% 1.4% 3.8% 9.7% 4.4% 8.1% -4.7% -3.0% -4.2% Total 1.3% 4.5% 1.4% 3.6% 9.4% 3.7% 7.8% -4.9% -2.3% -4.2%

Perú Pobreza extrema 0.8% 3.4% 1.9% 2.9% 7.8% 2.8% 5.8% -4.4% -0.9% -2.9%


No pobre 1.1% 4.9% 2.0% 3.1% 10.5% 3.5% 6.1% -5.6% -1.5% -3.0% Total 1.1% 4.6% 1.9% 3.0% 10.0% 3.3% 6.1% -5.3% -1.4% -3.1%

Anexo A 55

Cuadro XVII: Propensión al gasto de salud por niveles socioeconómicos y condición de asegurado

Consultas: Sistema Consultas: MINSA Población subsidiada Subsidio Población subsidiada Subsidio

Distribución % usuariosDistribución Distribución % usuarios Distribución Lima Metropolitana

Pobres extremos 3.5% 24.5% 1.0% 7.1% 23.7% 1.6% Pobres no extremos 46.0% 34.5% 14.2% 49.0% 19.5% 13.2% No pobres 50.5% 26.7% 84.8% 43.9% 15.9% 85.2% Pobres No extremos

Pobres extremos 7.9% 47.3% 1.6% 6.0% 31.2% 1.6% Pobres no extremos 46.4% 40.3% 31.1% 53.3% 32.5% 36.5% No pobres 45.6% 31.4% 67.3% 40.7% 21.4% 61.9% No pobres Pobres extremos 31.5% 52.1% 19.2% 30.9% 44.0% 22.2% Pobres no extremos 38.3% 39.4% 37.5% 46.2% 36.6% 48.3% No pobres 30.2% 28.1% 43.3% 22.9% 19.1% 29.5%

Memo: Costos unitarios de filtración consulta externa Sistema MINSA

(NS/ por unidad de subsidio a población pobre) (NS/ por unidad de subsidio a población pobre ) Lima Metropolitana 5.6 Lima Metropolitana 5.7 Resto urbano 2.1 Resto urbano 1.6 Rural 0.8 Rural 0.4 Perú 2.1 Perú 1.7

Cuadro XVIII: Estructura del gasto de salud por tipo de servicios y niveles socioeconómicos

Dominio de estudios Nivel de pobreza Servicios de salud

Consulta Análisis Internamiento Medicina Total Lima Metropolitana Pobreza extrema 14% 6% 0% 80% 100% Pobreza no extrema 10% 16% 0% 74% 100% No pobre 23% 10% 5% 62% 100% Total 20% 11% 4% 64% 100% Resto urbano Pobreza extrema 12% 1% 2% 84% 100% Pobreza no extrema 19% 6% 0% 74% 100% No pobre 18% 17% 3% 62% 100% Total 18% 15% 2% 65% 100% Rural Pobreza extrema 19% 4% 0% 78% 100% Pobreza no extrema 18% 6% 2% 74% 100% No pobre 10% 9% 4% 77% 100% Total 13% 8% 3% 76% 100% Perú Pobreza extrema 16% 3% 1% 80% 100% Pobreza no extrema 16% 10% 1% 74% 100% No pobre 19% 13% 4% 65% 100% Total 18% 12% 3% 67% 100%


Cuadro XIX: Estructura del gasto de salud por tipo de servicios y necesidades de atención Dominio de

estudios Necesidad Servicios de salud

Consulta Análisis Internamiento Medicina Total Lima Metropolitana Malestar 22% 10% 6% 62% 100% Enfermo crónico 16% 13% 4% 67% 100% Enfermo No crónico 24% 10% 1% 66% 100% Accidentado 4% 13% 0% 83% 100% Total 20% 11% 4% 65% 100%Resto urbano Malestar 18% 15% 1% 65% 100% Enfermo crónico 16% 19% 3% 62% 100% Enfermo No crónico 16% 8% 4% 72% 100% Accidentado 38% 19% 7% 36% 100% Total 18% 15% 2% 64% 100%Rural Malestar 12% 6% 1% 80% 100% Enfermo crónico 14% 11% 0% 75% 100% Enfermo No crónico 10% 9% 9% 72% 100% Accidentado 14% 17% 6% 63% 100% Total 12% 8% 3% 77% 100%Perú Malestar 18% 11% 3% 68% 100% Enfermo crónico 16% 15% 3% 66% 100% Enfermo No crónico 18% 9% 4% 70% 100% Accidentado 28% 18% 6% 48% 100% Total 18% 12% 3% 67% 100%

Cuadro XX: Tasa de utilización de los servicios de salud por niveles socioeconómicos y condición de asegurado

Dominio de

estudios Servicios Pobres extremos Pobres no extremos No Pobres

Sin seguro

Con seguro Total

Sin seguro

Con seguro Total

Sin seguro

Con seguro Total

Lima Metropolitana consultas 32 44 35 43 54 48 54 59 57 análisis 5 4 7 2 5 12 4 7 medicinas 57 38 53 62 64 63 70 65 67 internamiento 13 3 1 1 1 3 3 3 Resto urbano consultas 25 59 37 40 63 49 47 62 55 análisis 1 1 1 4 2 3 9 5 7 medicinas 42 58 48 59 73 64 66 70 68 internamiento 1 0 1 1 1 4 3 3 Rural consultas 33 44 36 39 51 42 45 52 47 análisis 1 2 1 4 3 4 7 2 5 medicinas 46 51 47 55 68 59 62 62 62 internamiento 0.3 0.4 0.3 1 0 1 3 1 2 Memo: % de utilización de médicos Lima Metropolitana 27 50 33 44 63 52 55 62 59

Anexo A 57

Resto urbano 28 61 41 36 60 46 43 69 57 Rural 19 32 22 27 37 30 31 39 34

Cuadro XXI: Indice de concentración ajustado por necesidad

Deciles de población

Lima Metropolitana Resto Urbano Rural Perú

% Acumulativo % Acumulativo % Acumulativo % Acumulativo 1 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2% 2 3% 5% 3% 5% 3% 5% 3% 5% 3 5% 11% 4% 9% 4% 8% 5% 9% 4 7% 18% 6% 14% 5% 13% 6% 16% 5 4% 22% 4% 19% 6% 19% 5% 20% 6 5% 27% 7% 26% 7% 27% 6% 26% 7 9% 36% 9% 35% 14% 41% 10% 36% 8 17% 52% 15% 50% 10% 51% 15% 51% 9 21% 73% 17% 67% 16% 67% 18% 69%

10 27% 100% 33% 100% 33% 100% 31% 100% Total 100% 100% 100% 100%

Coeficiente de Gini 0.422 0.451 0.429 0.423

Cuadro XXII: Indice de concentración del gasto en salud ajustado por necesidad

Deciles de población Lima Metropolitana Resto Urbano Rural Perú

M+ M* M+ M* M+ M* M+ M* 1 3% 8% 2% 8% 3% 8% 3% 8% 2 7% 16% 7% 16% 7% 16% 7% 16% 3 12% 25% 11% 27% 12% 25% 12% 25% 4 19% 34% 18% 35% 19% 34% 19% 34% 5 25% 43% 23% 45% 25% 43% 25% 43% 6 32% 52% 31% 54% 32% 52% 32% 52% 7 41% 63% 40% 66% 41% 63% 41% 63% 8 56% 74% 55% 76% 56% 74% 56% 74% 9 73% 88% 72% 87% 73% 88% 73% 88%

10 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% CM 0.266 0.362 0.350 0.325 CN 0.069 0.054 0.140 0.112

HIWV 0.197 0.308 0.210 0.214 M+ representa al gasto de salud estandarizado y mide el gasto que cada grupo habría realizado si su grado de necesidad fuese el de la media poblacional

M* representa el gasto ideal que habría efectuado cada grupo si sus componentes hubieran sido tratados de la misma forma que la media con las mismas características de necesidad

Cuadro XXIII: Indice de concentración ajustado por necesidad

Necesidad Lima Metropolitana Resto urbano Consulta Medicina Rural Perú

CM CN HIWV CM CN HIWV Consultaron GastaronSubsidiadosAdquirieronGastaronSubsidiados CM CN HIWV CM CN HIWV Malestar 0.394 0.079 0.315 0.387 0.062 0.325 14 10 4 24 20 4 0.429 0.042 0.3870.3870.0460.341

Enfermo crónico con dolencia 0.434 0.093 0.341 0.519 0.147 0.373 0.398 0.078 0.3210.5190.1650.355 sin dolencia 0.583 0.080 0.503 0.669 0.148 0.521 139 94 45 145 126 19 0.659 0.025 0.6340.6690.1370.532

251 156 95 266 250 16 Enfermo no crónico 0.206 -0.063 0.269 0.378-0.0660.445 0.397-0.015 0.4130.3780.0140.364

Accidentado 0.050 0.120 -0.0700.541 0.084 0.457 129 88 41 131 113 18 0.052-0.008 0.0600.5410.2430.298 84 66 18 103 99 4

Sano -0.024-0.076 0.052 0.251-0.0590.310 0.199-0.072 0.2720.2510.0360.215

Total 0.266 0.069 0.197 0.362 0.054 0.308 282 192 90 300 259 41 0.350 0.140 0.2100.3250.1120.214

M+ representa al gasto de salud estandarizado y mide el gasto que cada grupo habría realizado si su grado de necesidad fuese el de la media poblacional

M* representa el gasto ideal que habría efectuado cada grupo si sus componentes hubieran sido trataos de la misma forma

que la media con las mismas características de necesidad

Cuadro XXIV: Resultado de estimación modelo de percepción de enfermedad y demanda de acceso

Clasificación Variables Modelo de percepción de enfermedad Modelo de demanda de acceso

Modelo Heckman (2 etapas) Modelo truncado

Coeficientes Desvío

Estándar Coeficientes Desvío Estándar Coeficientes Desvío

Estándar

Geográficas Dominio 0.054 0.006 0.185 0.034 -0.005 0.008 Atributos individuales/unidad de decisión

Sexo 0.045 0.020 0.211 0.038 0.058 0.028

Sexo del jefe del hogar 0.094 0.029 0.330 0.064 0.038 0.040 Educación del jefe del hogar -0.001 0.002 0.005 0.004 0.015 0.004 Edad 0.010 0.001 0.030 0.005 -0.001 0.001 Presupuestales Gasto per-cápita 0.000 0.000 0.000 0.000 Probabilidad cobertura -0.033 0.038 0.423 0.059 0.559 0.054 Tasa de dependencia 0.088 0.047 0.272 0.081 0.010 0.067 PEA 0.103 0.009 0.418 0.059 0.082 6.406 Costo de acceso Tarifa canasta de servicios -0.001 0.002 0.010 0.004 0.015 0.004 Externalidades Riesgo por condición de vida 0.047 0.020 Gravedad de enfermedad Malestar 1.968 0.033 1.968 0.033 Enfermo crónico 1.542 0.044 1.540 0.044 Enfermo no crónico 2.427 0.048 2.423 0.048 Accidentado 2.741 0.160 2.747 0.160 Términos de interacción Dominio-costo Lima Metropolitana 0.000 0.002 -0.013 0.004 -0.013 0.004 Costa Urbana -0.001 0.002 -0.014 0.004 -0.011 0.004 Costa Rural -0.001 0.003 -0.015 0.004 -0.013 0.004 Sierra Urbana 0.000 0.002 -0.012 0.004 -0.011 0.004 Sierra rural -0.001 0.002 -0.014 0.004 -0.011 0.004 Selva urbana 0.001 0.002 -0.008 0.004 -0.010 0.004 Pobreza extrema-costo -0.031 0.005 -0.093 0.018 0.007 0.006

No pobres-costo -0.010 0.001 -0.027 0.006 0.008 0.002 Seguro-costo 0.002 0.001 0.007 0.002 0.000 0.001 Indicador de selectividad Inversa del Ratio de Mills 4.624 0.790 Constante -1.471 0.085 -10.876 1.396 -2.738 0.105

Cuadro XXV: Efectos marginales sobre la probabilidad de enfermarse (Lima Metropolitana)

Variables Dominio de estudios Nivel socio económico Valor mínimo-máximo Probabilidad Z=1 Efecto

marginal

Valor mínimo Valor Máximo Tarifa canasta de servicios Lima Metropolitana pobres extremos Media/Subsidio 5% 18% 12% pobres no extremos Media/Subsidio 14% 21% 8% no pobres Media/Aumento 50% 21% 20% 0% Riesgo Lima Metropolitana pobres extremos Bajo (0)/-Alto (1) 4% 4% 0% pobres no extremos Bajo (0)/-Alto (1) 11% 12% 1% no pobres Bajo (0)/-Alto (1) 17% 18% 1% Seguro Lima Metropolitana pobres extremos Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 16% 16% 1% pobres no extremos Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 19% 20% 0% no pobres Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 22% 21% -1% Edad Lima Metropolitana pobres extremos 30/65 5% 11% 6% pobres no extremos 30/66 14% 25% 12% no pobres 30/65 21% 35% 14% PEA Lima Metropolitana pobres extremos Ocupado (0)/desemleado (1) 16% 25% 9% pobres no extremos Ocupado (0)/desemleado (1) 20% 29% 10% no pobres Ocupado (0)/desemleado (1) 21% 31% 10%


Cuadro XXVI: Elasticidad reporte de enfermedad-tarifa

Dominio de estudio Nivel de pobreza Condición de asegurado Semielasticidad Elasticidad-

tarifa Lima Metropolitana Pobreza Extrema No Asegurado -0.032 -1.143 Asegurado -0.030 -0.027 Pobreza no extrema No Asegurado -0.011 -0.402 Asegurado -0.009 -0.040 No pobres No Asegurado -0.001 -0.042 Asegurado -0.001 0.000 Costa urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.033 -0.815 Asegurado -0.031 -0.056 Pobreza no extrema No Asegurado -0.012 -0.299 Asegurado -0.010 -0.022 No pobres No Asegurado -0.002 -0.048 Asegurado 0.000 -0.003 Costa rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.033 -0.692 Asegurado -0.031 -0.036 Pobreza no extrema No Asegurado -0.012 -0.257 Asegurado -0.010 -0.019 No pobres No Asegurado -0.002 -0.046 Asegurado 0.000 -0.004 Sierra urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.032 -0.915 Asegurado -0.030 -0.039 Pobreza no extrema No Asegurado -0.011 -0.011 Asegurado -0.009 -0.036 No pobres No Asegurado -0.001 -0.033 Asegurado 0.001 0.015 Sierra rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.033 -0.498 Asegurado -0.031 -0.070 Pobreza no extrema No Asegurado -0.012 -0.184 Asegurado -0.010 -0.020 No pobres No Asegurado -0.002 -0.032 Asegurado 0.000 -0.001 Selva Urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.031 -0.573 Asegurado -0.029 -0.070 Pobreza no extrema No Asegurado -0.011 -0.193 Asegurado -0.009 -0.023 No pobres No Asegurado -0.0005 -0.009 Asegurado -0.0013 0.000 Selva rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.032 -0.273 Asegurado -0.030 -0.041 Pobreza no extrema No Asegurado -0.011 -0.097 Asegurado -0.010 -0.010 No pobres No Asegurado -0.001 -0.011 Asegurado 0.000 0.001

Anexo A 63

Cuadro XXVII: Elasticidad acceso -tarifa

Dominio de estudio Nivel de pobreza Condición de asegurado

Semielasticidad tarifa

Elasticidad- tarifa

Lima Metropolitana Pobreza Extrema No Asegurado -0.101 -0.896 Asegurado -0.101 -0.089 Pobreza no extrema No Asegurado -0.031 -0.590 Asegurado -0.021 -0.089 No pobres No Asegurado -0.002 -0.141 Asegurado -0.004 -0.083 Costa urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.104 -0.719 Asegurado -0.082 -0.148 Pobreza no extrema No Asegurado -0.032 -0.484 Asegurado -0.021 -0.045 No pobres No Asegurado -0.004 -0.154 Asegurado -0.002 -0.067 Costa rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.108 -0.780 Asegurado -0.085 -0.097 Pobreza no extrema No Asegurado -0.033 -0.460 Asegurado -0.024 -0.042 No pobres No Asegurado -0.005 -0.208 Asegurado 0.002 0.017 Sierra urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.097 -0.384 Asegurado -0.070 -0.090 Pobreza no extrema No Asegurado -0.029 -0.511 Asegurado -0.020 -0.075 No pobres No Asegurado -0.001 -0.064 Asegurado -0.004 -0.096 Sierra rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.109 -0.310 Asegurado -0.102 -0.229 Pobreza no extrema No Asegurado -0.033 -0.419 Asegurado -0.026 -0.050 No pobres No Asegurado -0.004 -0.138 Asegurado -0.002 -0.007 Selva Urbana Pobreza Extrema No Asegurado -0.093 -0.548 Asegurado -0.073 -0.175 Pobreza no extrema No Asegurado -0.024 -0.194 Asegurado -0.015 -0.041 No pobres No Asegurado -0.002 -0.053 Asegurado -0.007 -0.048 Selva rural Pobreza Extrema No Asegurado -0.085 -0.392 Asegurado -0.071 -0.096 Pobreza no extrema No Asegurado -0.015 -0.126 Asegurado -0.008 -0.035 No pobres No Asegurado -0.009 -0.117 Asegurado -0.012 -0.027


Cuadro XXVIII: Efectos marginales sobre la probabilidad de acceso a servicios de salud

Variables Dominio de estudios

Nivel socio económico

Valor mínimo/máximo Probabilidad Z=1 Efecto

marginal

Valor

mínimo Valor

Máximo Tarifa canasta de servicios

Lima Metropolitana pobres extremos Media/Subsidio 11% 24% 14%

pobres no extremos Media/Subsidio 21% 27% 6%

no pobres Media/Aumento 50% 17% 16% -1%

Seguro Lima Metropolitana pobres extremos

Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 11% 21% 11%

pobres no extremos

Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 21% 38% 17%

no pobres Sin seguro (0 )/ Con seguro(1) 17% 38% 22%

Edad Lima Metropolitana pobres extremos 30/65 21.4% 37.0% 16%

pobres no extremos 30/66 28.9% 48.2% 19%

no pobres 30/65 30.8% 56.6% 26%

Malestar Lima Metropolitana pobres extremos 0-1 0.1% 11% 10%

pobres no extremos 0-1 0.3% 21% 21%

no pobres 0-1 0.2% 17% 17%

cronicas Lima Metropolitana pobres extremos 0-1 0.1% 5% 5%


no pobres 0-1 0.2% 8% 8%

no crónicas Lima Metropolitana pobres extremos 0-1 0.1% 21% 21%


no pobres 0-1 0.2% 31% 31%

accidente Lima Metropolitana pobres extremos 0-1 0.1% 32% 32%


no pobres 0-1 0.2% 43% 42%

Anexo A 65

Cuadro XXIX: Estimaciones de probabilidades de enfermarse y de acceso de la población no asegurada

Dominio de estudios Nivel de pobreza Condición de asegurado

Probabilidad no condicional

Probabilidad condicional

Enfermarse Acceso Acceso Lima Metropolitana Pobres Extremos Sana 19.0% 2.2% 11.5% Enfermo 23.7% 10.0% 42.0% Pobres No Extremos Sana 21.0% 4.7% 22.4% Enfermo 24.4% 10.7% 44.0% No Pobres Sana 25.0% 4.5% 18.1% Enfermo 28.8% 13.2% 46.0% Resto Urbano Pobres Extremos Sana 25.0% 3.0% 12.0% Enfermo 30.0% 11.4% 38.0% Pobres No Extremos Sana 26.0% 3.9% 15.0% Enfermo 30.0% 12.9% 43.0% No Pobres Sana 30.0% 5.1% 17.0% Enfermo 34.0% 15.6% 46.0% Rural Pobres Extremos Sana 29.0% 3.8% 13.0% Enfermo 32.0% 11.8% 37.0% Pobres No Extremos Sana 31.0% 5.0% 16.0% Enfermo 33.0% 13.2% 40.0% No Pobres Sana 33.0% 5.9% 18.0% Enfermo 37.0% 15.9% 43.0%

Cuadro XXX: Resultado de estimación modelo de selección de proveedores

Bloque Clasificación Variables Modelo de selección de proveedor

Coeficientes Desvío

Estándar Selección intra-sector público Atributos del proveedor Tarifa consulta -0.02 0.017 ( Essalud vs Minsa)

Calidad del servicio 0.005 0.003 Tiempo de espera 0.01 0.002 Tiempo de recorrido -0.001 0.005 Geográficas Dominio de estudio Lima Metropolitana 1.19 0.294 Costa Urbana 1.44 0.301 Costa rural 0.29 0.314 Sierra urbana 2.11 0.306 Sierra rural 0.22 0.318 Selva urbana 1.01 0.294


Atributo del individuo Tenencia de seguro 3.28 0.239 Interacción Seguro-costo 0.01 0.018 Constante -4.69 0.336

Selección inter sectorial

(público vs privado) Atributos del usuario Gasto per cápita -0.018 0.008 Tipo de seguro -1.63 0.13

Componente sistemático Medida de accesibilidad al sector privado 0.02 0.02

Medida de accesibilidad al sector público -0.02 0.03

Constante 4 0.09

Cuadro XXXI: Estimaciones de probabilidades condicionales a a acceder a los establecimientos del sector público

Dominio de estudios Nivel de pobreza condición de asegurado Probabilidad condicional de

atenderse en el sector público

estando enfermo

atenderse en ESSALUD

/atiende en el sector público

atenderse en MINSA /atiende

en el sector público

atenderse en MINSA /que esta enfermo

Lima Metropolitana Pobres Extremos no tiene seguro 80% 3% 97% 77% tiene algún tipo de seguro 97% 48% 52% 50% Total 85% 19% 81% 69% Pobres No Extremos no tiene seguro 69% 3% 97% 67% tiene algún tipo de seguro 77% 49% 51% 39% Total 73% 27% 73% 53% No pobres no tiene seguro 67% 3% 97% 65% tiene algún tipo de seguro 71% 48% 52% 37% Total 69% 31% 69% 48% Resto urbano Pobres Extremos no tiene seguro 49% 4% 96% 47% tiene algún tipo de seguro 78% 53% 47% 37% Total 65% 38% 62% 41% Pobres No Extremos no tiene seguro 62% 4% 96% 60% tiene algún tipo de seguro 84% 55% 45% 38% Total 73% 33% 67% 49% No pobres no tiene seguro 62% 4% 96% 60% tiene algún tipo de seguro 84% 56% 44% 37% Total 75% 40% 60% 45% Rural Pobres Extremos no tiene seguro 56% 1% 99% 55% tiene algún tipo de seguro 79% 28% 72% 56% Total 64% 12% 88% 56% Pobres No Extremos no tiene seguro 69% 1% 99% 68% tiene algún tipo de seguro 71% 30% 70% 50% Total 70% 12% 88% 61% No pobres no tiene seguro 60% 1% 99% 59% tiene algún tipo de seguro 79% 32% 68% 54%

Total 67% 16% 84% 57% Perú Pobres Extremos no tiene seguro 56% 2% 98% 55% tiene algún tipo de seguro 79% 39% 61% 49% Total 65% 19% 81% 52% Pobres No Extremos no tiene seguro 66% 3% 97% 65% tiene algún tipo de seguro 79% 48% 52% 41% Total 72% 25% 75% 54% No pobres no tiene seguro 62% 3% 97% 61% tiene algún tipo de seguro 79% 50% 50% 40% Total 72% 31% 69% 49% Total no tiene seguro 63% 3% 97% 61% tiene algún tipo de seguro 79% 48% 52% 41% Total 71% 28% 72% 51%

Anexo A 69

mo

dif

ican

ta

rifa

s

Cuadro XXXII: Elasticidades cruzadas probabilidades de acceso

(población no asegurada) Se dirigen a MINSA ESSALUD Otros privados MINSA 0.00 0.01 0.12 ESALUD 0.17 -0.18 0.06 Otros privados 0.12 0.00 -0.08

Area geográfica Nivel socioeconómico

Autoreporte de

enfermedad

Demanda reprimida

Tasa condicional

de asistencia

Demanda encubierta

por barreras de entrada

Demanda efectiva Déficit de acceso Demanda

potencial Demanda

insatisfecha

Tasa condicional

de asistencia corregida

(a) (b) © (d) (e) = © x (a)(f) = (b)+ (d) x (a)(g) =(e) + (f) (f) / (g) (h)=(e) / (g) Lima Metropolitana

Pobres extremos 18.72 12.43 31.59 68.41 5.91 25.23 31.14 81.02 18.98

Pobres no extremos 23.83 7.57 43.15 28.03 10.28 14.25 24.53 58.08 41.92

No pobres 29.59 0.00 54.13 18.80 16.02 5.56 21.58 25.78 74.22 Total 26.70 3.14 48.18 26.30 12.86 10.16 23.02 44.12 55.88

Resto urbano Pobres extremos 31.85 15.61 24.80 65.96 7.90 36.62 44.52 82.26 17.74


No pobres 32.98 0.00 46.55 24.33 15.35 8.02 23.37 34.32 65.68 Total 30.00 3.86 41.63 35.36 12.49 14.47 26.96 53.67 46.33

Rural Pobres extremos 26.21 11.18 33.39 54.42 8.75 25.44 34.19 74.41 25.59


No pobres 34.53 0.00 44.61 32.69 15.40 11.29 26.69 42.29 57.71 Total 30.60 4.60 39.59 42.56 12.11 17.62 29.74 59.26 40.74

Perú Pobres extremos 26.90 12.29 31.51 53.20 8.48 26.60 35.08 75.83 24.17


No pobres 31.84 0.00 47.61 16.73 15.16 5.33 20.49 26.00 74.00 Total 28.80 3.93 42.06 23.09 12.11 10.58 22.69 46.63 53.37

Anexo B: Diseño Instrumental: Modelo de demanda de servicios de salud 71

Anexo B: Diseño Instrumental: Modelo de demanda de servicios de salud

El modelo econométrico desarrollado para la estimación de las demandas consiste en la estimación secuencial de las ecuaciones siguiendo la línea de trabajo propuesto por Gertler (1987) y Dor (1987) y utilizados por el autor en la estimación de la demanda de salud en las ciudades de Trujillo y Arequipa (Proyecto 2000 (2001)). La racionalidad de replicar la metodología se sustenta en varios factores. En primer lugar, debido a que los resultados del perfil de demanda en ambos estudios coinciden en identificar al mismo conjunto de determinantes socioeconómicos que afectan a la demanda, dando lugar a especificaciones funcionales similares. En segundo lugar, el instrumental resulta adecuado para fines de la programación de inversiones, por cuanto permite cuantificar de una manera directa el tamaño del mercado potencial y el déficit acceso a los servicios de salud por niveles socioeconómicos y áreas geográficas, así como realizar análisis de sensibilidades antes cambios discrecionales en la política de salud (i.e. política tarifaria).

B.1 Fuente de información

Los datos empleados para la estimación del modelo de demanda de servicios de salud se obtuvieron de la base de la información recopilada por la Encuesta Nacional de Niveles de Vida correspondiente al año 2000. 13 La metodología de las Encuestas de Hogares Sobre Niveles de Vida (ENNIV), fue desarrollada por el Banco Mundial para generar información relevante sobre el bienestar y calidad de vida de los hogares en los países en desarrollo. Entre los objetivos específicos de esta encuesta figuran:

1. Identificar las características básicas de las viviendas y los gastos que generan.

2. Precisar la naturaleza y problemática de la actividad económica de los miembros de los hogares nacionales.

3. Caracterizar los niveles de satisfacción alcanzados en los campos de la educación y salud

4. Cuantificar el monto y direccionamiento de los gastos y sus asociados inventarios de bienes.

5. Realizar mediciones antropométricas en niños.

6. Identificar el nivel de participación en los programas sociales.


En el Perú se han llevado a cabo seis encuestas: en 1985-86, 1991, 1994, 1996, 1997 y 2000 a nivel nacional; y en 1990 sólo para Lima Metropolitana. La Encuesta Nacional de Hogares Sobre Medición de Niveles de Vida del 2000 (ENNIV 2000) recoge información de 3,977 hogares (urbanos y rurales) y fueron ejecutadas por la empresa peruana de investigación Instituto Cuánto, contando con el apoyo financiero del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), la Agencia de los Estados Unidos de América para el Desarrollo Internacional (USAID), Telefónica del Perú S.A.A., Terra Networks Perú S.A., Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE), NEXTEL, Universidad del Pacífico, Organización Panamericana de la Salud (OPS), The Brookings Institution y del Instituto de Investigación Nutricional (IIN).

Si bien la ENNIV 2000, al igual que la mayoría de sus predecesoras es de alcance nacional, los niveles de inferencia significativamente válidas se circunscriben a seis dominios de estudios: Lima Metropolitana, Costa Urbana, Costa Rural, Sierra Urbana, Sierra Rural, Selva Urbana y Selva Rural.

La encuesta para el 2000 contiene 14 secciones relativas a temas tales como : (a) características de los miembros de los hogares, (b) características de la vivienda, (c) educación, (d) salud, (e) actividad económica, (f) migración, (g) actividad independiente no agrícola, (h) gastos e inventarios de bienes, (h) autoconsumo y auto suministro alimentario, (i) otros ingresos, (j) ahorro y crédito, (k) participación en programas sociales, (l) actividad agropecuaria y (m) antropometría.

Existen dos tipos de problemas presentes en la ENNIV. El primero está referido a la calidad de la información recopilada por los encuestadores, mientras que la segunda está asociada a la omisión de preguntas relevantes en el cuestionario o a la forma de plantearse las preguntas, los cuales podrían dificultar el análisis de demanda:

s Respecto a la calidad de la información recopilada, cabe precisar que existe un riesgo latente de subvaluación, tanto a nivel de lo que se declaran enfermos cuanto a nivel de declaración del gasto de salud, factores que afectarían la estimación de la demanda de servicios de salud. Por un lado, las diferencias socioeconómicas existente condicionan la percepción de enfermedad de los diferentes segmentos poblacionales: los estratos más bajos de ingresos tienen límites más estrictos para declararse enfermos, debido al alto costo de oportunidad de no ir a trabajar por razones de enfermedad.

s Por otro lado, la ausencia de registros contables en la mayoría de los hogares peruanos es un factor explicativo para que los gastos de salud reportados en la encuesta presenten altos márgenes de error. Más aún, si estos márgenes de error fueran depreciables, existe otra fuente importante de subvaluación del gasto: se consulta sobre el gasto realizado en los servicios de salud y no por el costo real de los servicios de salud. En la medida que el enfermo esté asegurado o goce de algún subsidio, la diferencia entre ambos conceptos sería significativa y por lo tanto el gasto efectivo en los servicios de salud no reflejaría la demanda o consumo real de estos servicios (demanda de uso), lo cual generaría una seria distorsión cuando se realice análisis comparativos inter-grupos. Este sería el caso cuando dos individuos, uno asegurado y otro no (por razones de edad, por ejemplo), accedan a un mismo servicio de salud pero enfrentando

13 Cabe señalar que la fuente de información utilizada para la estimación de la demanda de salud en las ciudades de Trujillo y Arequipa fue una encuesta de niveles de vida que se aplicó a estas ciudades en diciembre del 2000. La metodología utilizada para el diseño de esta encuesta fue similar a la de la ENNIV y fue realizada por el Instituto Cuanto.


diferentes vectores de gastos. Lo anterior no implicaría que el que realice un menor desembolso efectivo (caso del asegurado) demande un menor volumen de servicios

s El carácter estático de la ENNIV introduciría un sesgo de medición (subvaluación) de la cantidad de demandantes, principalmente en lo referente a los servicios de consultas preventivas (consultas externas). Ello, debido a que la encuesta obvia cualquier consulta relativa a la frecuencia anual de asistencia a este tipo de servicio de salud. Al carecer de esta información, se estaría homogenizando la demanda de consultas externas, en términos de asistencia. De esta manera el análisis se centra en el uso y no en la intensidad de uso de los servicios.

B.2 Especificación funcional del modelo

Las ecuaciones han sido modeladas considerando la metodología de dos etapas de Heckman y estimadas en el marco de un modelo probabilístico. Respecto al procedimiento de Heckman, cabe señalar que su utilización es relevante para corregir el sesgo de selección originado por el consumo nulo de numerosos individuos en la muestra. Ello es así, debido a que la encuesta de salud sólo recoge información de los enfermos que acceden al sistema y utilizan los servicios de salud.

B.2.1 Bloque 1: Modelo de percepción de enfermedad

Una de los principales hechos estilizados que se reportan en el perfil de demanda de salud en la zona piloto es que la decisión de los individuos de auto-reportarse como enfermo es selectiva. En este sentido, existe un patrón diferenciado de auto-reporte de enfermedad el cual varía según el nivel de riesgo del individuo (vinculado a condiciones de vida), su posición dentro del ciclo de vida (edad) y según condiciones socioeconómicas del individuo (tales como, el sexo, nivel de educación, condición de empleo, condición de asegurado) y de su hogar (tales como el genero y nivel de estudios del individuo de quien toma las decisiones, el status de pobreza, el dominio o zona geográfica a la que pertenece, entre otros factores).

La principal conclusión de este análisis fue que los individuos que enfrentan menores costos (monetarios y costo de oportunidad de auto-reportarse enfermo) tienen la mayor posibilidad de declararse como tal (caso de los individuos asegurados o aquellos clasificados como no pobres).

La decisión de auto-reportarse enfermo es modelada utilizando un modelo de variable dependiente cualitativa (probit). Se asume que cada individuo realizará un análisis costo-beneficio para tomar una decisión. El valor presente del beneficio neto de declararse enfermo para cada individuo es una variable no observada (z*). Sin embargo, es posible observar la decisión que toma cada individuo, es decir se puede observar si se auto-reportan o no como enfermos. Esta decisión es capturada por una variable z que toma el valor de 1 cuando el individuo se declara enfermo y 0 en caso contrario.

Asumiendo que Ia es el vector de los atributos del individuo, Ha es el vector de las variables explicativas vinculadas al hogar, δ y β los respectivos vectores de parámetros, y ε es el término de error no observado, la ecuación de percepción de enfermedad es dada por:

(Z*)e = δ* Ie + β *He + ε


y:

z=1 si Z* >0

z=0 si Z* <0

es decir, los individuos se auto-reportaran enfermos (z=1) si el valor presente del beneficio de declararse enfermo neto del costo monetario y del costo de oportunidad es positivo (Z*>0). Por lo tanto, la probabilidad no condicional de que el individuo se auto-reporte enfermo (z=1) será dada por:

Prob (z=1) = Prob (Z* > 0) = Prob (ε > -δ* Ie - β * He) = F (δ* Ie +β * He)

Donde F es la función de distribución acumulada, la cual se asume simétrica. De otro lado, la probabilidad de que el individuo no se declare enfermo (z=0) es dada por:

Prob (z=0)= Prob (Z* > 0) = Prob (ε > -δ* Ie - β * He) = 1- F (δ*Ia +β * He).

El resultado más importante de la estimación de la ecuación de percepción de enfermedad es la medición del incremento en la probabilidad de declararse enfermo derivado de un cambio en las variables tanto económicas (ingresos, tarifas) como socioeconómicas. Dependiendo del tipo de variable, si es discreta o continua, el cálculo incremental de la probabilidad será diferenciado:

Para el caso de variables discretas el incremento de probabilidad estará definido por

∆ P k = θ (Σni ≠k δi I i+δk) - θ(Σn

i ≠k δi I i)

Si en cambio, la variable es continua se calcula el incremento de la probabilidad considerando los valores medios de la variable para los cuartiles inferior (Ik

i) y superior (Iks):

∆ P k = θ (Σni ≠k δk I k+δk * Is

k) - θ (Σni ≠k δk I k+δk * Ii

k) -

B.2.2 Bloque 2: Modelo de demanda de acceso a los servicios de salud

De acuerdo al perfil de demanda, la demanda de salud es esencialmente curativa. Por lo tanto, el acceso del individuo a los distintos establecimientos de salud serán observadas (es decir A=1) sólo si el individuo decide declararse enfermo (z=1) y atenderse en uno de estos establecimientos. La decisión de atenderse estará guiada por la evaluación que haga cada individuo de su excedente del consumidor o del diferencial de utilidades U(xs,0) y U(xc,q), donde xs es el consumo de los otros bienes cuando no se accede al servicio de salud y xc es el consumo de los otros bienes con acceso y q es la cantidad consumida del servicio cuando se decide acceder al servicio. El diferencial de utilidades es una variable no observada (R*); Sin embargo, es posible observar la decisión que toman los individuos, es decir se puede observar si


se atienden o no en algún establecimiento de salud. Esta decisión es capturada por una variable A que toma el valor de 1 cuando el hogar accede a algún tipo de servicio de consulta, laboratorios u hospitalización condicionado a que esté enfermo.

Naturalmente el acceso del individuo no será observado (A=0) si el individuo no se declara enfermo (z=0). En consecuencia, la principal característica de la ecuación de acceso consiste en que la variable acceso a un establecimiento de salud es censurada.

(A*)a = γ* Ia +χ*Ha + ε si Z = 1

(A*)a = 0 si Z = 0

Aa = 1 si Z = 1 y R>0

Aa = 0 si Z=0 o Z=1 y R<0

El valor esperado de A cuando la variable está censurada modifica su esperanza matemática según:

E((A*)a /(A*)a =1) = γ* Ia) +χ * Ha + E(µ/Z=1,R>0)

Considerando que las variables aleatorias ε y µ están normalmente distribuidas con media cero y que la varianza de µ es unitaria, entonces la ecuación anterior puede ser vista como:

E((A*)a /A*a =1) = γ* Ia +χ * Ha + ρσεφ (-δIe-β*He)/ θ(-δIe-β*He)

que es igual a:

E((A*)a /A*a =1) = γ* Ia +χ * Ha + γλλ (-δIe-β*He) + v

donde λ es el ratio inverso de Mills (RIM), φ es la función de densidad y θ es la función de distribución. El parámetro estimado correspondiente al RIM estaría midiendo cuán importante es el componente selectivo en las decisiones de auto-reportarse enfermo y que por lo tanto estarían condicionando, vía una demanda reprimida, el acceso a los servicios de salud. Un parámetro γλ significativamente diferente de cero y positivo (negativo) estaría indicando que existe un componente selectivo que reduce (aumenta) la probabilidad relativa de acceso de aquellos que no se declaran enfermo frente a los que se declaran.

La metodología del estudio consiste, por lo tanto, en la estimación secuencial de las ecuaciones de percepción de enfermedad y acceso. En primer lugar, se estima la ecuación de percepción de enfermedad en el modelo probit y luego, a partir de esta estimación, se calcula el ratio inverso de Mills, el cual es incluido como variable explicativa en la estimación de la ecuación de acceso para corregir el sesgo de selección, el cual es estimado también a través de modelos probabilísticos (probit). El output principal de esta metodología es poder calcular directamente las probabilidades no condicionales de acceso, las elasticidades de acceso-tarifas para cada uno de los estratos de ingresos y socioeconómicos, así como proporcionar un instrumental para simular cambios en el bienestar y en el presupuesto de MINSA antes diferentes esquemas tarifarios. Las elasticidades de acceso-tarifas e ingreso están dadas por:


ηat= φ (2*A-1)*γt*T/ θ (2A-1)

donde η es la elasticidad de acceso tarifa, T es la tarifa media, γt es el parámetro estimado y

φ y θ son las funciones de densidad y de distribución acumulativa de probabilidades, respectivamente.

B.2.3 Bloque 3: Modelo de selección de establecimiento de salud

A través de este bloque se tratará de identificar los determinantes o criterios que intervienen en las decisiones de los individuos para elegir un determinado establecimiento de salud, condicionado a que se tiene acceso a los servicios de salud (A=1), así como su respectiva probabilidad condicional de elegir un establecimiento dado que se tiene acceso. Tal como se muestra en el diagrama 1, en el presente análisis se está considerando dos tipos de proveedores (P), privado (Pr) y público (Pu), y al interior de ellos dos tipos de establecimientos (E), MINSA (e1Pu) y ESSALUD (e2Pu) para el sector público, y clínicas (e1Pr) y otros centros (e2Pr) para el sector privado:

Diagrama de selección de proveedores

De acuerdo a este esquema anidado de decisión, el establecimiento elegido va a ser aquel que maximice la utilidad del individuo (U P,E ), donde:

(U P,E )= VP (y) + VP,E (x) + εP+ εPE, para todo (P,E) ⊂ Cn

donde

Cn = conjunto multidimensional de alternativas

VP = Componente sistemático de la utilidad que es común a todas los elementos que pertenecen a Cn y y que utiliza un mismo proveedor. Los elementos que definen este componente no varían entre establecimientos (N), tales como el ingreso del individuo o nivel de pobreza, dominio al que pertenece, condición de asegurados, entre otros.

VP,E = Componente sistemático de la utilidad con elementos específicos de la combinación de proveedores y establecimiento. Entre estos elementos, se puede identificar el costo del establecimiento, la distancia recorrida, e índices de calidad del establecimiento.

Si acceden a servicios de salud

Público

Privado

EsSalud MINSA Clínicas Otros centros


εpe = Componente aleatorio de la utilidad

Por otro lado, y conforme a este modelo anidado la probabilidad de elegir un establecimiento que pertenece a un tipo de proveedor, dado que se tiene acceso, está dado por:

Pr(E,P/A=1)=θ(P/A=1)*θ((E/P)/A=1)

Pr(P/A=1) = θ((F(ωVp +ϕVE,P)/A=1) Probabilidad condicional de elegir un proveedor dado que se ha accedido al sistema

Pr((E/P)/A=1) = θ((F(τVE,P)/A=1) Probabilidad condicional de elegir un establecimiento dado que se elogió un proveedor

A partir de la estimación de este modelo se puede obtener las elasticidades directas acceso-tarifa (Tj) del establecimiento (ηEj Tj) así como, las respectivas elasticidades cruzadas (ηEj Tk), las cuales están definidas por:

ηEj Tj = ((1- θ((F(VE,P)/A=1))+(ϕ* (1-θ((F(ωVp +ϕVE,P)/A=1))* θ((F(τVE,P)/A=1))*(τ*Tj)

ηEj

Tk = ((- θ((F(VE,P)/A=1))+(ϕ* (-θ((F(ωVp +ϕVE,P)/A=1))* (1-θ((F(τVE,P)/A=1)))*(τ*Tj)

B.3 Variables

La definición de las variables utilizadas en la estimación de la demanda secuencial así como el signo esperado de cada una de ellas se explicitan en la tabla 1. La selección de las variables ha sido tomando en consideración los resultados del perfil de demanda expuestos en el capítulo 1 y han sido clasificadas en las siguientes categorías a) presupuestales, b) costos, c) atributos individuales, d) atributos de la unidad de decisión (para el caso de los menores de edad), e) atributos de los establecimientos, f) geográficos y g) de interacción. Al respecto, es importante hacer algunas precisiones:

Respecto a la variable tenencia de cobertura seguro, ésta tiene un alto grado de endogeneidad y está significativamente asociada a los niveles de ingresos de los individuos, a la condición de empleo (seguro coactivo) y a los niveles de edad, principalmente, con lo cual su inclusión de manera directa podría sesgar los parámetros estimados. Sin embargo, dada la importancia gravitante de esta variable en la percepción de enfermedad de los individuos, así como en las decisiones de utilización de los servicios de salud, su exclusión podría también generar sesgos importantes. Por esta razón, se optó por incorporarla, a través de la estimación de la probabilidad de tenencia de seguro neto (probseg) de los efectos de las variables correlacionadas que se encuentran especificadas en las demanda secuencial de salud:

Probseg= Φ(1-Z(edad, gasto per cápita, PEA))

El signo esperado de esta variable para los bloques de percepción de enfermedad y de acceso es positivo, mientras que para la demanda de uso se espera que sea negativa. Esto último se basa en la hipótesis que en el corto plazo, los no asegurados que acceden a un centro de establecimiento de salud tienen un mayor consumo de servicios. Ello, debido a que este grupo al


no contar con una fuente de financiamiento regular, sólo accede al sistema de salud en situaciones extremas, es decir, en condiciones de salud más deteriorados que los asegurados (que tienen una atención regular) y por lo tanto, sus necesidades de atención médicas tenderían a ser mayores.

A través de la variable edad se trata de capturar los efectos del ciclo de vida sobre las percepciones de enfermedad y la demanda de acceso y de uso de los servicios de salud. Esta variable ha sido agregada en función a los grupos de vulnerabilidad o riesgo de enfermarse: 1 para los individuos con riesgo bajo (7-25 años), 2 para los individuos de riesgo medio (26-60 años) y 3 para los individuos de riesgo alto (menores de 6 y mayores de 60 años). El signo esperado de esta variable en todos los bloques de la demanda es positivo, porque a mayor riesgo de edad mayor es la probabilidad de enfermarse y de utilizar los servicios.

La variable costo de acceso se definió como el costo unitario del total de la canasta de servicios de salud (consulta externa, laboratorio, internamiento y medicina) por día enfermo. Esta variable ha sido calculada a partir de la suma de los costos fijos de atención médica para el usuario (tarifa implícita por consulta externa y servicios de laboratorios) y los costos variables por día enfermo (gastos diarios de internamiento y gasto diarios de medicina durante el periodo de enfermedad). Para los individuos que se declararon sanos se les imputó la tarifa media equivalente de los usuarios, según su condición de asegurado, su nivel de pobreza y el área geográfica.

En todos los bloques se incluyeron variables de interacción para poder evaluar la existencia de sensibilidades de la demanda a cambios en las tarifas diferenciadas, según niveles de pobreza, condición de asegurado y área geográfica

Finalmente, en el bloque de selección de establecimientos se incluyeron las variables índices de accesibilidad del sector privado y del sector público. Como se explica en el acápite explicativo de este bloque, estas variables son calculadas utilizando los parámetros estimados en la primera etapa del bloque y la información correspondiente a cada sector de las variables tarifas, calidad, recorrido y espera. El signo esperado para el índice de accesibilidad privada es positivo, mientras que para la del sector público es negativo. Así, un aumento en las tarifas de los centros de salud privado implica un deterioro en las condiciones de accesibilidad al sector privado y por lo tanto eleva las probabilidades que los usuarios de este tipo de establecimiento migren hacia el sector público.

Finalmente cabe resaltar, que el modelo secuencial desarrollado no difiere significativamente por los realizados por otros autores para el caso peruano (Rafael Cortez, Margarita Petrera, Gertler, entre otros) en términos de los modelos probabilísticos y técnicas econométricas empleados, aunque existen ciertas diferencias en términos de las especificaciones del modelo final. Sobre el particular, cabe precisar que algunos de estos autores incorporan dentro de la ecuación algunas variables de oferta para evaluar cómo la disponibilidad de infraestructura puede limitar el acceso de los servicios de salud. Si bien esta especificación es válida en un enfoque parcial (estudios exclusivamente de demanda), en el esquema integral propuesto no resulta pertinente, por cuanto estas restricciones se determinarían de manera endógena en la integración de los resultados de la demanda y de la oferta que se desarrollaría en el reporte 3. De incluirse las variables de oferta en la especificación de la demanda, se tendería a subestimar la brecha oferta-demanda de servicios de salud y en consecuencia, se subestimaría los requerimientos de inversión.


B.4 Métodos de estimación

Se ha estimado el modelo de manera recursiva utilizando métodos de estimación diferenciados según el bloque que corresponda. Así, para los bloques de percepción de enfermedad y demanda de acceso se utilizó, el método Probit, utilizando los procedimientos establecidos por Heckman para corregir los sesgos de selección.

Para el bloque de selección de establecimiento se utilizó el método Logístico Multinomial Anidado, con base a estimadores de máxima verosimilitud con información limitada (LIML). Se utilizó este método, debido a que la cov (εP εP,E) es diferente de cero, lo que implica que las alternativas de selección no son independientes, tal como lo demuestra el test de Haussman y McFadden y por lo tanto los estimadores que se obtendrían utilizando el Método Logístico Multinomial (no anidado) serían inconsistentes.

Los estimadores LIML se obtienen al estimar el modelo de selección en dos etapas, utilizando información solamente de los que accedieron a un servicio de salud. En la primera etapa, se estima las probabilidades condicionales de elegir un establecimiento, dado que se eligió un tipo de proveedor utilizando las variables (X) que corresponden a atributos de cada establecimiento θ((F(τVE,P)/A=1). Para esta etapa se utiliza el Método logístico Multinomial para estimar los τ’s.

Dado que el número de personas de la encuesta que asistieron a una clínica privada no es significativa, la única alternativa que se tienen dentro del sector privado es la de otros centros privados. Por lo tanto, en esta etapa sólo se estimaría el modelo sólo para los establecimientos del sector público. A partir de los resultados de estimación de la probabilidad condicional, se calculan las medidas de accesibilidad o utilidad máxima esperada para cada subconjunto de proveedores (VP) que, tal como se definió en el acápite anterior son los componentes sistemáticos de la utilidad que es común a todas los elementos que utiliza un mismo proveedor.

Utilizando los parámetros (τ) estimados en la etapa anterior, las medidas de accesibilidad están definidas por:

Vpriv = log (exp (τ’Xpriv)

Vpub = log (Σ k exp (τ’Xpub k)) ∀k=MINSA,ESSALUD

En la segunda etapa, se estima la probabilidad condicional de elegir un proveedor dado que se tiene acceso θ((F(ωVp +ϕVE,P)/A=1). En esta etapa, se estima la siguiente especificación con un Modelo Logístico Multinomial:

θ((F(ωVp +ϕVE,P)/A=1) = P(ρ’N+ ω1’ Vpriv + ω2‘Vpub)

donde N, son el conjunto de elementos que definen cada componente sistemático y que no varían entre establecimientos.

Tal como lo señala Valdivia (2001), existen algunos elementos no observables que afectan a la familia y que condicionan las decisiones individuales o patrones de demanda del servicio de salud, como son las características congénitas del hogar. Estos efectos, si no se controlan generarían estimadores no robustos a los efectos aleatorios.


Por ello, se docimó la hipótesis nula de ausencia de efectos aleatorios, utilizando el test de Breusche-Pagan: el multiplicador de Lagrange estimado es de 3.48, el cual tiene una distribución chi con 1 grado de libertad. Este indicador está por debajo del estadístico chi de 5,02 para un nivel de significancia de 0,025, por lo tanto no se puede rechazar la hipótesis nula y en consecuencia se concluye que no se requiere corregir el modelo.

Finalmente, se docimó la hipótesis nula de perturbaciones homoscedásticas utilizando la prueba de Breusche-Pagan-Goodfrey. El multiplicador de Lagrange calculado es de 9,9 inferior al estadístico chi con 3 grados de libertad (11,34). Por lo tanto a un nivel de significancia de 0,01, no se puede rechazar la hipótesis nula.

Anexo C: Indice de inequidad ajustado por necesidades 81

Anexo C: Indice de inequidad ajustado por necesidades

El índice propuesto por Wagstaff y van Doorslear define la inequidad como la diferencia entre la necesidad de atención médica y el gasto de salud efectivamente realizado. Se asume que las necesidades de atención médica del individuo están clasificadas en i categorías (o tipo de enfermedad). El gasto de salud (mg

+) correspondiente a cada nivel socioeconómico (g) se calcula como la suma ponderada de los consumos asociados a cada nivel de necesidad:

mg+ = Σ fi mg

i

donde mg+ representa al gasto estandarizado de salud del grupo g, fi es el porcentaje de la

población que pertenece a la categoría de necesidad i y mgi es el gasto medio en servicios de

salud realizado por el grupo g en la categoría de necesidad i. En este sentido, el gasto estandarizado de salud (mg

+) mide el gasto en salud que el grupo g habría realizado si su grado de necesidad fuese el que corresponde a la media de la población.

Por otro lado, definamos mg* como el gasto de salud que habría realizado el grupo g si sus

componentes hubieran sido tratados de la misma forma que el resto de la población con las mismas características de necesidad. En otras palabras, mg

* representa el gasto ideal o de referencia que debió haber recibir cada uno de los grupos definidos:

mg* = Σ fi

g mi

donde mi es el gasto medio realizado por los individuos en la categoría i y fig es el porcentaje de la población que pertenece a g y clasificados en la categoría i.

A partir de los mg* y mg

+ es factible construir curvas de concentración de la necesidad (L N

( R)) y del gasto (L M ( R)), respectivamente. En este sentido, el índice de inequidad HIWV va a estar definido como el doble del área entre la curva de concentración de gasto y necesidad:

HIWV = 2 ∫ (L N (R) -L M (R)) dR = CM – CN

Donde CM y CN representan los índices de concentración del gasto y de necesidad de atención respectivamente:

CM =(2 Σ fg m g + .R (g))/ m+)-1

CN=(2 Σ fg m g * .R (g))/ m*)-1

m+ y m* son las medias muestrales de m g + y m g

*, respectivamente y R(g) representa el porcentaje acumulado de la población hasta el punto medio de cada intervalo definido por g.

82 Peru: Estudio de demanda de servicios de salud

Cuando HIWV >0, la inequidad horizontal beneficiará a los grupos mejor posicionados económicamente, mientras que lo contrario sucede cuando el índice toma valores negativos. En el caso que HIWV =0, se concluye que no existe inequidad horizontal asociada a la capacidad económica

La metodología de Wagstaff y van Doorslear ofrece múltiples ventajas. En primer lugar, refleja la dimensión económica de la desigualdad, tiene en consideración a la totalidad de la población (enferma y no enferma) y es sensible a los cambios en la distribución de la población entre los diferentes grupos socioeconómicos. Por otro lado, el índice es susceptible de ser descompuesto para cada tipo de necesidad o servicio utilizado, de forma tal que se pueda identificar la fuente de desigualdad y finalmente, es neutral al número de grupos socioeconómico considerado.

Bibliografía 83

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Perú: Estudio de demanda de servicios de saludphrplus.org/Pubs/Tech012sp_fin.pdf · Martín...

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