Risco moral no contexto de perda da cobertura de seguro

Transcrição

1 Risco moral no contexto de perda da cobertura de seguro Ana Carolina Maia Monica Viegas Andrade Flávia Chein Feres

2 Objetivo Mensurar risco moral a partir de um novo contexto: situações de antecipação da perda do benefício do seguro. Diante da expectativa de perda da cobertura, o indivíduo tem incentivo a antecipar uma utilização futura, necessária ou desnecessária, gerando um maior volume de utilização. Esta situação se aplica com freqüência quando o seguro é financiado ou intermediado pelo empregador.

3 Risco moral Em arranjos de seguro de saúde, pode ser caracterizado como a utilização excessiva dos cuidados de saúde decorrente da cobertura de seguro; A presença do seguro pode alterar decisões do consumidor que estão relacionadas a utilização do cuidado como: esforço para cuidado preventivo e escolha do tipo de provedor (especializado, generalista); Na presença de risco moral, as seguradoras passam a incorporar no cálculo do prêmio de risco a elevação de gastos decorrente do aumento previsto de utilização, elevando o prêmio de risco; Empiricamente, evidências importantes de risco moral já foram documentadas na literatura internacional e nacional com destaque das medidas de cuidado primário, como consultas e exames. Este tipo de cuidado, em geral, está mais associado a decisões envolvendo o indivíduo e dependem menos do diagnóstico médico.

4 Base de dados Informações administrativas longitudinais mensais da carteira de uma operadora de autogestão do estado de São Paulo (SABESPREV); Oferta: funcionários (da ativa e aposentados), familiares e dependentes; Pagamento do prêmio: funcionários da ativa e dependentes pagam prêmio segundo o percentual do salário (independe do tamanho da família) e familiares pagam segundo a idade Período de tempo: 2005 a 2008, totalizando 60 meses

5 Categorias de cuidado Consultas e exames de diagnose; Restritas aos procedimentos denominados ambulatoriais, ou seja, que excluem todo cuidado realizado durante algum evento de internação

6 Estratégia de identificação Saídas da carteira em função de dois eventos: maioridade do dependente e demissão do titular Perda antecipada Exógena ao estado de saúde Número de saídas por ano segundo motivo da saída Ano Demissão Maioridade

7 Composição do painel Beneficiários estáveis Desligados por maioridade Desligados por demissão do titular 2.263

8 Resultados Comportamento descritivo dos gastos Comportamento dos indicadores de utilização segundo tempo restante para saída da cobertura - grupo de com saída em função de demissão Gráfico - Utilização de consultas Gráfico Utilização de exames de diagnose % CI lpoly smooth: (sum) n_consulta % CI lpoly smooth: (sum) n_diagnose

9 Resultados Comportamento descritivo Comportamento dos indicadores de utilização segundo tempo restante para saída da cobertura - grupo de com saída em função da maioridade Gráfico - Utilização de consultas Gráfico Utilização de exames de diagnose % CI lpoly smooth: (sum) n_consulta 95% CI lpoly smooth: (sum) n_diagnose

10 Resultados Comportamento descritivo Comportamento dos indicadores de gasto segundo tempo restante para saída da cobertura - grupo de com saída em função de demissão Gráfico Gasto com consultas Grafico Gasto com exames de diagnose % CI lpoly smooth: (sum) g_consulta % CI lpoly smooth: (sum) g_diagnose

11 Resultados Comportamento descritivo Comportamento dos indicadores de gasto segundo tempo restante para saída da cobertura - grupo de com saída em função da maioridade Gráfico Gasto com consultas Grafico Gasto com exames de diagnose % CI lpoly smooth: (sum) g_consulta % CI lpoly smooth: (sum) g_diagnose

12 Abordagem econométrica Equação de utilização Primeira opção: Abordagem de Hausman et al,1984 Binomial Negativo com efeito fixo

13 Abordagem econométrica Equação de utilização Estimativas do modelo binomial negativo com efeitos fixos Variável dependente Contexto de demissão Contexto de maioridade Número de consultas médicas Número de exames de diagnose Número de consultas médicas Número de exames de diagnose 1 a 2 meses para perda a cobertura 0,20*** 0,33*** 0,10*** -0,04 3 a 4 meses para perda a cobertura 0,13*** 0,15*** 0,10*** -0,15*** 5 a 6 meses para perda a cobertura 0,09*** 0,12*** 0,08*** -0,14*** 7 a 8 meses para perda a cobertura 0,03 0,06*** 0,10*** -0,11*** Desvio-padrão entre parênteses *significativo a 10%, ** significativo a 5%, *** significativo a 1%

14 Abordagem econométrica Equação de utilização Problemas com a abordagem de Hausman et al,1984: Allison e Waterman,2002 mostram que o modelo de Hausman não é um modelo de efeito fixo verdadeiro, desde que falha em controlar todos os preditores. (Decomposição não é baseada na média e sim no parâmetro de dispersão.)

15 Abordagem econométrica Alternativas: Equação de utilização Modelo de efeito fixo GEE: Genaralized Estimating Equations Hardin e Hilbe, 2011