1) El documento analiza los efectos del acceso al Seguro Integral de Salud (SIS) en Perú, utilizando un diseño de discontinuidad de regresión aguda. 2) Se encuentran grandes efectos sobre la utilización de atención médica curativa, como un aumento en la probabilidad de recibir medicamentos, exámenes médicos, visitas a hospitales y cirugías. 3) Sin embargo, también se observa un aumento en los gastos de bolsillo de los hogares en medicamentos, visitas a hospitales y cirugías, probable

1. Resumen De Papers
Los Efectos Del Acceso Al Seguro De Salud: Evidencia De Una Regresión
Diseño De Discontinuidad En Perú
En muchos países, una gran parte de la población no tiene acceso a un seguro médico. Perú ha hecho un
esfuerzo por cambiar esto a principios de la década de 2000. La configuración institucional da lugar a la
rara oportunidad de estudiar los efectos de la cobertura del seguro de salud aprovechando un diseño de
discontinuidad de regresión aguda. Encontramos grandes efectos sobre la utilización que son más
pronunciados para la prestación de atención curativa. Las personas que ven a un médico aumentan la
conciencia sobre los problemas de salud y generan una forma potencialmente deseable de demanda
inducida por el proveedor: deciden pagarse a sí mismos por los servicios que escasean.
1. Introducción
En los países en desarrollo, un gran número de personas no está cubierto por un seguro médico. Las
razones para esto son múltiples. Por un lado, las personas suelen estar acostumbradas a depender de
formas informales de distribución de riesgos de estar cubierto por un seguro médico formal y, por lo
tanto, no demanda de seguros. Por otro lado, en el pasado no ha sido visto como el papel del gobierno
para proporcionar seguro médico.
Además, la Organización Mundial de la Salud y el Banco Mundial destacan que, incluso cuando existe
un seguro médico público, a menudo no llega a una gran parte de la población y especialmente a los más
pobresporque solose proporciona a la minoría deempleadosen el sector formal Por ejemplo,Hasta fines
de la década de 1990, solo el 23% de las personas en Perú tenían seguros Esto puede ser motivo de
preocupación, porque el seguro médico no solo protege a las personas contra gastos de salud
catastróficamente altos También les anima a ver un médico en lugar de simplemente comprar
medicamentos y, por lo tanto, promueve tratamiento apropiado de enfermedades que a menudo se
argumenta que está ausente Como reacción, muchos países de ingresos bajos y medianos han introdujo
el Seguro Social de Salud (SHI) dirigido a los pobres, con el objetivo de mejorar su salud y también de
brindarles protección contra las consecuenciasfinancieras de las crisis de salud.Cobertura por SHI puede
o no ser gratis y generalmente significa que los individuos recibir atención médica de un proveedor de
servicios. Los costos generalmente se pagan con un presupuesto gubernamental designado que es
completamente o parcialmente financiado con impuestos.
Sin embargo, hasta la fecha, no se comprende bien a través de qué canales la cobertura del seguro de
salud contribuye al bienestar de individuos y cómo esto se relaciona con los incentivos brindados a la
salud proveedores de atención y pacientes y, de manera más general, a las instituciones medio ambiente.
Preguntas importantes en este contexto son en qué medida es posible alentar a las personas a buscar
atención médica en lugar de simplemente comprar medicamentos en una farmacia, cómo pueden estar
motivado para invertir en atención preventiva y cuáles son los efectos de la atención médica se basan en
el consumo de cuidados y los gastos de bolsillo.
Responder esas preguntas es un desafío por al menos dos razones. Primero, carecemos de datos
detallados sobre la utilización de la atención médica y los gastos de bolsillo, y segundo, es un desafío
controlar selección en seguros. El segundo problema significa que una regresión de las medidas de
utilización o gasto en la cobertura del seguro producirá resultados sesgados y no estimará los efectos
causales de seguro de salud. En este artículo, avanzamos en ambas direcciones.
Usamos datos inusualmente ricos de la Encuesta Nacional de Hogares del Perú (“Encuesta Nacional
de Hogares”, ENAHO) para evaluar la impacto del acceso al SHI peruano denominado “Seguro Integral
de Salud” (SIS) para personas fuera del mercado laboral formal en una variedad de medidas para la
utilización de la atención médica y los gastos de bolsillo. Consideramos la selección explotando una
regresión aguda diseño de discontinuidad.

2. El caso peruanoes interesante porqueel SIS se asemeja sistemaspúblicosdesegurosde saludy productos
de seguros privados en que cubre los gastos de atención médica relacionados con el uso curativo y
atención preventiva, pero no ofrece incentivos adicionales para invertir en cuidados preventivos.
La cobertura esgratuita para las personaselegiblesyaquellas quenoestán cubiertospor SIS generalmente
carecen de cobertura de seguro.
SIS fue creado en 2001 y posteriormente reformado. Prima facie, las reformas han tenido éxito, ya que la
cobertura del SIS es integral y la fracción de la población que lo utiliza ha aumentado del 20% en 2006
al 45% de la población total en 2011, alcanzando una tasa relativamente alta entre los programas de SHI
en baja y media países de ingresos. Sin embargo, aunque el agregado Los datos sugieren que algunos
resultados de salud mejoraron desde el programa se ha implementado: entre 2000 y 2010, las tasas totales
de mortalidadmaterna disminuyeronde 185 a 93 por cada 100.000 niños nacidos y las tasas demortalidad
infantil disminuyeron de 33 a 17 por cada 1000 niños nacido: hasta la fecha hay poca evidencia sobre los
efectos del seguro cobertura que se basa en datos de nivel micro.
Una excepción notable es el artículo de Neelsen y O'Donnell (2017) que estudian los efectos de introducir
el SIS mediante un análisis de diferencias en diferencias En este documento, en cambio, estudiamos los
efectos de una versión mejorada del programa y aprovechar la oportunidad de control para la selección
mediante la explotación del marco institucional en Perú que da lugar a un diseño de discontinuidad
de regresión aguda (DDR).
Tiene su origen en una reforma que se acordó en 2009. Desde finales de 2010, un individuo quienes no
están empleados formalmente son elegibles para el seguro de salud público gratuito si un índice de
bienestar llamado Índice de Focalización de Hogares (“Índice de Focalización de Hogares”, IFH) que
es calculado por las autoridades peruanas a partir de una serie de variables está por debajo de un umbral
específico. Tenemos acceso a esta información y la utilizamos para volver a calcular el índice compuesto
de bienestar económico. La variación en este índice alrededor del umbral proporciona el experimento
natural que explotamos.
Dos aspectos del trasfondo institucional en combinación con nuestro diseño de investigación es
particularmente atractivo. Primero, todas las personas que son elegibles para el programa pueden
considerarse cubiertas por eso. La razón de esto es que la inscripción es fácil y rápida, ya que puede tener
lugar en la instalación en la que las personas buscan tratamiento. Eso no implica ninguna tarifa, y como
los individuos generalmente pueden recibir gratis tratamiento en unos pocos días, a menudo al día
siguiente. Segundo, para nuestro población de interés, cruzar el umbral de elegibilidad implica
cobertura. Esto significa queestimaremos el tratamiento promediolocal efectos de la cobertura de seguro
para aquellas personas cuyo bienestar El índice tiene un valor cercano al umbral de elegibilidad. La
evidencia que proporcionar es relevante para la política, ya que aborda la cuestión de qué les suceda a las
personas que simplemente no están cubiertas si la elegibilidad fuera expandido aumentando el
umbral.
Haciendo uso de los ricos datos de la ENAHO de Perú y la discontinuidad generada por las reglas
institucionales, encontramos grandes efectos sobre varias medidas de uso de cuidados curativos en
combinación con aumentos en los gastos de bolsillo. Es más probable que las personas reciben
medicamentos, esmás probablequese realice un análisismédico, esmás probablequevisiten un hospital
y es más probable que reciben cirugía.
Arrojamos luzsobre los mecanismos subyacentesal caracterizar quiénpaga por cada una de estas formas
de atención. Demostramos que el mayor acceso a los médicos que realizan análisis médicos y recetan
medicamentos suele ser financiado en su totalidad por el SIS. Al mismo tiempo, encontramos que los
medicamentos, visitas al hospital y / o cirugías se financian por los propios hogares.

3. En consonancia con esto, la cobertura del seguro conduce a aumentos en los gastos de bolsillo en
medicamentos, visitas al hospital y / o cirugías que probablemente estén impulsados por las
limitaciones que enfrentan los proveedores de atención médica. Usando un estimador de losefectos del
tratamiento por cuantiles, encontramos que Los efectos sobre el gasto son particularmente pronunciados
en el extremo superior del distribución.
Interpretamos estos hallazgoscon más detalleobservándolos a través de la lente de un marco conceptual
simple que presentamos en la Sección 3 a continuación. La principal contribución de nuestro trabajo es
que proporcionar evidencia a favor de dos argumentos que son menos comunes en economía. Primero,
la cobertura del seguro conduce a una mayor conciencia sobre problemas de salud, porque aumenta la
probabilidad de que las personas vean a un médico; y segundo, esto incluso genera una disposición a
pagar por servicios que no están cubiertos o no están disponibles, lo que en el contexto de Perú es una
forma potencialmente deseable de demanda inducida por proveedores.
Existe una gran cantidad de literatura sobre los efectos de la cobertura del seguro médico en el mundo
desarrollado. Está más allá del alcance de este documento.
para resumir esta literatura. Cutler y Zeckhauser (2000) proporcionan una excelente encuesta. Uno de los
hallazgos generales más importantes es que una cobertura de seguro más generosa conduce a aumentos
en la salud utilización del cuidado. Esto ha sido documentado de manera convincente en el contexto del
Experimento de seguros médicos de RAND y más recientemente en el contexto del Experimento de
seguros médicos de Oregon.
En comparación, la literatura sobre los efectos de la SSS en los países de ingresos bajos y medianos es
escasa, pero está creciendo. La evidencia apunta hacia grandes efectos sobre la utilización. Al mismo
tiempo, la imagen sigue siendo borrosa cuando se trata de gastos de bolsillo. En parte, esto se debe a que
las contribuciones anteriores no se han centrado en vincular la evidencia sobre los efectos sobre el gasto
por tipo de atención con el entorno institucional. Nuestros datos nos permiten avanzar en esta dirección
y, por lo tanto, arrojar luz sobre los caminos subyacentes.
Para Perú, Neelseny O'Donnell (2017) encuentran efectospositivosde una forma anterior deSIS alrecibir
atención ambulatoria y medicación, pero ningún impacto en la atención hospitalaria y los gastos medios
de bolsillo.
Thornton y col. (2010) encuentran que la adopción inicial de subsidios, pero seguro de pago “Seguro
Facultativo de Salud” entre personas empleadas en Nicaragua era tan bajo como 20%. Además, después
de que expiró el subsidio, la mayoría de las personas que se inscribieron previamente canceló su seguro.
Los resultados para los pocos que se inscribieron y mantuvieron su seguro sugieren que el seguro podría
tener un efecto positivo en el sentido de que los gastos promedio de atención médica, que generalmente
se consideran demasiado bajos, aumentados. Sin embargo, esto también Ser el caso porque quienes
compraron un seguro y lo mantuvieron constituyen una selección negativa de riesgos para quienes el
efecto del seguro es particularmente alto.
Junto a esto, hay una serie de estudios sobre México, entre los que se encuentran investigan los efectos de
la Programa “Seguro Popular”, cuyo objetivo es, como el SIS en Perú, mejorar el acceso al seguro médico
para los pobres. A diferencia del programa peruano, pero como en el nicaragüense, la cobertura en el
mexicano El programa no esgratuito. Los hallazgosen loscuatro artículosconsistentemente sugierenque
la demanda de atención médica se ha desplazado hacia los proveedores que forman parte del sistema, y
en consonancia con esto, se han reducidolos gastos individualesdeatención de la salud,incluidala salud
catastrófica gastos. En ese sentido, el programa logró ser un programa de transferencia, pero menos en
alentar a las personas a buscar atención cuando está enfermo. Los hallazgos no sugieren que la
utilización haya aumentado para tipos de atención distintos de la utilización obstétrica.

4. Volviendo a China, Lu (2014) muestra la demanda inducida por los proveedores es potencialmente
importante. Ella encuentra que cuando los médicos esperan para obtener una proporción de los gastos en
medicamentosde lospacientes,escribirrecetas más caras a lospacientesasegurados.Wagstaff et al. (2009)
encuentran que el lanzamiento de un programa voluntario fuertemente subsidiado programa de seguro
médico en las zonas rurales del país llevó a aumento de la utilización de pacientes ambulatorios y
hospitalizados, pero no ha reducido Gastos de bolsillo.
Por elcontrario, Wagstaff (2010) encuentra para Vietnam queelexceso deseguro condujoa una reducción
de los gastos de bolsillo y ningún impacto en la utilización.
El diseño del programa en Georgia es muy similar al de Perú. Sin embargo, y en contraste con nuestros
hallazgos, Bauhoff et al. (2011) no encuentra ningún efecto de la cobertura del seguro sobre la utilización.
Ellos argumentan que La razón de esto es que las personas no sabían que estaban cubiertas, o que hubo
problemas administrativos que hicieron que efectivamente no estuvieran cubiertas, que no hicieron uso
de losservicios porqueelprograma no cubría las drogas,y porquela percepción la calidaddelos servicios
era baja. Por tanto, no es de extrañar que sus hallazgos son diferentes a los nuestros para Perú.
A continuación, volviendoa Colombiay comparando los resultados con los en este trabajo para el Perú,
queda claro que los efectos del seguro de La cobertura depende del diseño del sistema.
En Colombia, privado las aseguradoras reciben principalmente una tarifa de capitación y, por lo tanto,
tienen incentivos para aumentar los servicios preventivos, por un lado, y para limitar gastos médicos
totales en el otro. Y de hecho, Miller et al. (2013) encuentran principalmente efectos sobre la atención
preventiva. En Perú, el SIS cubre tanto Los servicios preventivos y curativos y los médicos se reembolsan
en la base de los tratamientos que brindan. Por lotanto, los hospitalesparticipantes y losestablecimientos
de salud no tienen un incentivo para desalentar los tratamientos curativos o los procedimientos médicos
en favor de los servicios preventivos.
Esto explica por qué en Perú la mayoría de los efectos se encuentran en el uso curativo.
Finalmente, dos artículosrecientes, Gruber et al. (2014) y Limwattananon et al. (2015), investigan elefecto
de un aumento a gran escala en la cobertura del seguro médico para los pobres en Tailandia. Encuentran
que el programa tuvo efectos positivos en la utilización de la atención médica, negativos efectos sobre los
gastos de bolsillo y efectos negativos sobre los niños tasas de mortalidad. Estos hallazgos son similares a
los nuestros para Perú, excepto que encontramos efectos positivos sobre el gasto en salud en el extremo
superior de la distribución. Nuestra explicación para esto es que los individuos, una vez cubierto, se
enteró de las necesidades de atención médica adicionales y pagó algunos de ellos de su bolsillo.
Procedemos de la siguiente manera. La sección 2 analiza los antecedentes institucionales y proporciona
detalles sobre el programa SIS. Presentamos un marco conceptual: un bosquejo informal de un modelo
de demanda para el seguro médico y la utilización de la atención médica, en la Sección 3. En la Sección 4
proporcionamosinformación sobrenuestros datos y en la Sección 5 describimoselenfoque econométrico.
Los resultados se presentan en Sección 6. En la Sección 7 se realizan varias comprobaciones de solidez.
Concluye la sección 8. Los resultados adicionales se presentan en un Apéndice.
2. Antecedentes institucionales
2.1. Seguro Integral de Salud
El programa de seguro público de salud “Seguro Integral de Salud” (SIS), cuyo efecto estudiamos en este
artículo, se introdujo en 2001. Su objetivo general es mejorar el acceso a los servicios de salud personas
quecarecen deseguromédico, dandoprioridada las personasvulnerables gruposde poblaciónqueviven
en extrema pobreza y no están empleado formalmente (Arróspide et al., 2009).

5. La creación del SIS y las reformas posteriores llevaron a un aumento sustancial de la cobertura del seguro
de salud a lo largo del tiempo. Bitrán y Asociados (2009) y Francke (2013) proporcionan interesantes
descripciones análisis de este incremento y su relevancia dentro de la salud peruana sistema en general.
Entre 2006 y 2011 la fracción de la población que hace uso de los servicios prestados por el SIS aumentó
de 20 a 45%, lo que significa que para entonces el SIS era el principal seguro de salud proveedor en Perú.
2.2. Paquete de beneficios y elegibilidad
El objetivo del gobierno era apuntar a los grupos pobres en el población. Para esto, idealmente, la
elegibilidad debe basarse en información precisa sobre los ingresos a nivel de la persona o la familia.
Sin embargo, esta información no suele estar disponible en el desarrollo países porque una gran parte de
la población trabaja fuera del sector formal y, por tanto, no paga impuestos sobre la renta ni
contribuciones de seguridad. Por lo tanto, la elegibilidad para SIS se basa en el llamado Sistema de
Focalización de Hogares (“Sistema de Focalización de Hogares ”, SISFOH). Se mantiene un registro de
hogares unificado y se utiliza para calcular los indicadores de focalización a nivel de la familia.
Los datos son recopilados por funcionarios gubernamentales de forma continua y utilizando un
formulario estandarizado. Hay preguntas sobre, entre otras cosas, características de la vivienda, posesión
de activos, capital humano dotaciones y otros factores.
El índice IFH es el principal criterio de elegibilidad para la muestra de individuos empleados no
formalmente que consideramos en este documento. Es una combinación lineal de las variables en el
registro de hogares que toma valores más bajos para los hogares más pobres. Elegibilidad para SIS tiene
su sedeen SISFOH en la capital Lima a partir de 2011, y en el resto de el país a partir de 2012. El Apéndice
F en línea explica en detalle cómo Se construye el IFH, incluida la lista completa de variables y sus pesos.
Las personas son elegibles si está por debajo de un nivel específico de la región. Es importante destacar
que, mientras que los beneficiarios potenciales intuyen importancia de sus respuestas a las preguntas
del funcionario del gobierno, no saben cómo se calcula exactamente el índice IFH y cuál es su valor
límite de elegibilidad.
El SISFOH no informa a los hogares sobre el valor de su índice y solo proporciona el resultado de la
evaluación de elegibilidad. Si es elegible, las personas tienen la posibilidad inscribirse en el SIS en varios
lugares, incluido el Ministerio de Instalaciones de Salud (“Ministerio de Salud”, MINSA). Están cubiertos
como tan pronto como se confirme la elegibilidad, que suele ser cuestión de días, a menudo solo uno.
Luego, reciben los servicios de salud que se les ofrecen en las instalaciones del MINSA y que forman
parte del paquete de beneficios. En esto En este sentido, elegibilidad también significa cobertura. En
las zonas urbanas, la evaluación de elegibilidad es válida por un período de 3 años (4 años en las rurales).
Esto significa en la práctica que la reinscripción después de un año es automática. siempre que las
personas no estén cubiertas por otro seguro médico, las personas no piden que se les dé de baja mientras
tanto, individual cambia de dirección, y siempre que no exista evidencia por fraude. No está relacionado
con el índice IFH y en la práctica, la exclusión de personas después de un período de inscripción es muy
poco común.
SIS ofrece un paquete integral de beneficios de atención médica, compuesto por un plan básico de
beneficios de salud llamado PEAS y dos planes complementarios. El plan PEAS se basa en una amplia
lista de necesidades que cualquier plan de seguro público y privado (incluido el SIS) debe dirección,
agrupados en las siguientes seis categorías: población sana (atención preventiva), obstétrica y
ginecológica, así como atención relacionados con afecciones pediátricas, afecciones de neoplasias,
transmisibles condiciones y condiciones no transmisibles. Existe una amplia lista de beneficios
relacionados con cada necesidad enumerada. El plan cubre servicios para pacientes ambulatorios,
hospitalización y atención de emergencia.

6. Cuadro A.1 en el Apéndice B en línea muestra que el PEAS cubre 994 de los 12,421 posibles necesidades
enumeradas en la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades y Problemas de Salud
Relacionados (CIE-10), es decir, hasta el 8,0% de todos posibles necesidades.15 Se estima que el PEAS
cubre el 65% de la carga total de enfermedad (Francke, 2013). Es importante destacar que para las
personas cubiertas por SIS, los beneficios incluidos en el PEAS no pueden estar sujetos a exclusiones,
tiempos de espera o períodos de latencia16. Además, no existen copagos, coseguro, deducibles o tarifas
similares.
PEAS incluye límites teóricos al número de veces que una persona puede recibir cada beneficio
enumerado. Sin embargo, estos límites son efectivamente anulados por los dos planes
complementarios del SIS. Las personas inscritas en SIS están automáticamente cubiertas por estos
planes,es decir,no necesitan suscribirseaellosni cumplir con nuevosrequisitos.ElPlan Complementario
Regular18 agrega 1640 necesidades más a la lista PEAS, es decir, un 13,2% adicional de las necesidades
incluidas en la CIE10 (ver Tabla A.1). Este plan incluye un límite monetario por evento cercano a US $
1875. 19 Junto a esto, elPlan Complementariode Cobertura Extraordinaria20 es particularmentegeneroso
ya que permite al SIS ir más allá de la lista de necesidades establecida por los dos planes anteriores de
manera discrecional, y también más allá de los límites establecidos. Este plan complementario establece
un nuevo límite monetario extremadamente generoso: los costos para una persona no deben exceder el
2.5% del presupuesto anual del SIS. Existe un procedimiento de solicitud para acceder a los beneficios
mediante formularios estandarizados.
En suma, SIS cubre más de 2634 necesidades (21,2% de las necesidades incluidas en ICD-10) y, a través
de planes complementarios, los límites establecidos son compensado para que SIS ofrezca un paquete
muy generoso Beneficios de atención médica .
2.3. Lado de la oferta
El Ministerio de Salud (MINSA) gestiona una red de centros de salud y hospitales quebrinda servicios
a las personas cubiertas por el SIS. También atienden a personas que no están cubiertas por SIS, que
pagan por ello ellos mismos. Los pacientes generalmente visitan primero un centro de atención médica y
son remitidos a un hospital cuando el centro de atención médica no puede proporcionar un diagnóstico
o tratamiento adecuados. Sin embargo, los centros de salud no actúan como guardianes. Es decir, las
personas también pueden visitar directamente un hospital.
SIS reembolsa cada instalación del MINSA sobre la base de tratamientos que proporciona. Las tasas de
reembolso se basan en estimaciones de los costos variables más un margen. No hay tarifa de capitación y
no hay incentivos adicionales para limitar el uso de cuidados curativos o incentivar inversiones en
atención preventiva, como es el caso en Colombia, por ejemplo.
Es importante destacar que para nuestros hallazgos, algunasinstalaciones delMINSA sufrieron una serie
de limitacionessustancialesenla oferta. Se originan en un recorte queSIS experimentó en su presupuesto,
que a su vez resultóen una falla transferir recursos para reembolsoa las instalacionesdelMINSA durante
todo el año 2011.
Los efectos de esas limitaciones de suministro no se documentan sistemáticamente, pero hay evidencia
de que, en respuesta, los hospitales cobraron dinero por medicamentos y tratamientos a los pacientes
asegurados.
Para contrarrestar esto, se pusieron en marcha "agentes del SIS", que se supone para asegurar que los
hospitales dejen de practicar esta práctica en años posteriores. Además, ha habido escasez de dentistas
y oftalmólogos. La tasa de odontólogos por diez mil habitantes es una de las el más bajo entre todos los
profesionales médicos (Giovanella et al., 2012) y es aún menor cuando trabajan como proveedores del SIS
(Defensoría del Pueblo,2013). Además de eso,en ese momento, soloun pequeñonúmero de oftalmólogos
brinda servicios a los participantes del SIS, lo que a su vez limita el uso de atención oftalmológica.

7. Recientemente, después de nuestro período de estudio, el Instituto Nacional de Oftalmología, el más
grande proveedor en Perú, se incorporó a la lista de proveedores de SIS. En resumen, aunque SIS ofrece
un paqueteintegral de serviciosde salud beneficiosde atención, limitaciones de suministro y problemas
institucionales se relacionan a la transferencia de recursos del SIS a las instalaciones del MINSA
hicieron algunos medicamentos y tratamientos no totalmente disponibles y gratuitos para el
asegurado.
Es una pregunta empírica cómo esto afecta el consumo de cuidados y Gastos de bolsillo. Pasamos a esta
pregunta en nuestro análisis abajo.
3. Marco conceptual
Es instructivo interpretar nuestros resultados empíricos a través de la lente. de un marco conceptual.
Proporcionamos un modelo formal que complementa este marco en el Apéndice A en línea. El propósito
principal de este marco es para discutir las implicaciones de la configuración institucional tiene en la
demanda de atención médica, con un enfoque en las personas que no consciente de algunas de sus
necesidades de atención médica cuando no están cubiertas por seguro médico.
Sin que ellos vean a un médico, las personas son conscientes de algunos necesidades de atención médica,
pero no todas. Sen (2002) distingue en este contexto entre visiones "internas" y "externas" de la salud y el
estrés que "la evaluación interna del paciente puede verse seriamente limitada por su experiencia social
”, como ver a un médico o no.
Es importante destacar que, y en contraste con lo que es común en los paísesdesarrolladospaíses,enPerú
el individuo puede comprar todos los medicamentos en la farmacia Es decir, no existen medicamentos
recetados. Por lo tanto, el caso de referencia es que compra medicamentos en la farmacia para atender las
necesidades de atención médica ella es consciente de esto y lo paga ella misma. Esta ha sido una práctica
común durante mucho tiempoy, por supuesto,enúltimainstancia, puedetener efectosadversos ensalud.
Sin embargo, la evidencia al respecto es escasa (Laing et al., 2001). Supongamos ahora que el individuo
considera buscar profesionales cuidado a algún costo. Debido al costo, solo lo hará si las necesidades de
atención médica que conoce son lo suficientemente importantes para ella. Ella estará más inclinada a
hacerlo cuando esté asegurada, porque esperará que al menos algunos tratamientos estén cubiertos por
el seguro una vez que visite a un médico.
Supongamos que decide visitar al médico y el tratamiento es de hecho cubiertos por un seguro. Entonces
podría ser que por esto ella consumirá más cuidado de lo que haría si tuviera que pagarlo ella misma, lo
que podría deberse al hecho de que el seguro médico y de liquidez limitada les ayuda a pagar los gastos
de salud cuidado, o por riesgo moral.
El valor asociado a esto genera un incentivo adicional para consulte a un médico en primer lugar. Por el
contrario, una razón para no visitar un centro de atención médica es la percepción de que, aunque el
seguro médico les da a las personas acceso a médicos, esto no es valioso porque los consejos que se
obtienen de ellos a menudo son de baja calidad y, por lo tanto, hacer uso de la cobertura del seguro no lo
es. vale su costo (de oportunidad), incluido el tiempo que lleva registrarse o puede informarles sobre
necesidades adicionales de atención médica. Esto es una forma de lo que se ha denominado demanda
inducida por el proveedor (McGuire,2000). Strauss y Thomas (1998) sostienen que se trata de un
importante determinante potencial de los gastos de atención de la salud en el desarrollo países.
El consumo de cuidados adicionales puede o no serles proporcionado de forma gratuita, aunque
efectivamente no existen límites de cobertura. Como explicamos en la Sección 2.3 anterior, el motivo de
esto es que algunas instalaciones sufrieron severas limitaciones de suministro.
Esto podríallevar a quelos pacientespaguenpor algunostratamientos o compren medicamentosen otros
lugares, por ejemplo, en una farmacia. Si este es el efecto de cobertura de seguro, entonces, siempre que
uno piense en los médicos como proporcionar información errónea a los pacientes, uno puede

8. argumentar que gastar dinero revela la preferencia del individuo por estos mayores gastos y que la
demanda inducida por el proveedor es por tanto beneficioso para el individuo.
Para resumir las predicciones empíricas, esperamos que la utilización aumentar una vez que las personas
estén cubiertas por el seguro médico, y los gastos de bolsillo en atención médica aumentarán (cuando se
informa a las personas sobre muchos gastos útiles) o disminuirán (cuando la mayoría de los tratamientos
son proporcionados por los centros de atención médica y el total de -los gastos de bolsillo disminuyen
porque se gasta menos dinero en la farmacia y en los centros de salud juntos).
4. Datos
Este documento utiliza datos transversales del hogar de ENAHO encuesta para el año 2011, que es
representativa a nivel de cada de los 24 departamentos del Perú. Es el único conjunto de datos que
proporciona la información necesaria para volver a calcular el índice IFH y, Al mismo tiempo, sobre la
utilización de la atención médica, su financiamiento y gastos de bolsillo gastos. El Apéndice D en línea
contiene detalles sobre la forma en definir nuestras variables de resultado.
Los datos se recopilan mediante entrevistas cara a cara con uno o más encuestados por hogar, a quienes
también se les pide que proporcionen información sobre los demás miembros del hogar. El Apéndice
C en línea describe el procedimiento de entrevista relacionado con las preguntas de salud. En resumen,
la parte de la encuesta relacionada con la salud tiene dos ramas. En la primera rama, primero se
pregunta a las personas si experimentaron problemas de salud y luego qué hicieron en respuesta. En
la segunda rama, se pregunta a las personas qué servicios de atención médica utilizaron y quién los
pagó. Esto significa que a las personas se les puede preguntar dos veces si visitaron a un médico, por
ejemplo. Es importante destacar que el conjunto de resultados en la primera rama es más fino que en la
segunda rama, por lo que la información sobre la fuente de financiamiento no está disponible para todas
las variables que usamos en nuestro análisis.
Nuestros datos también contienen información sobre el nivel de gastos de bolsillo gastos por fuente de
financiamiento. Construimos tres categorías mutuamente excluyentes para la fuente de financiamiento:
1) totalmente asegurado, si el individuo indica solo un programa gubernamental u otro programa de
seguro como la fuente financiera; 2) de su bolsillo, si el individuo apunta solo a un miembro de su hogar
o un miembro de otro hogar como fuente financiera; 3) parcialmente asegurado, si el individuo reporta
la fuente financiera por combinando alternativas de la primera y segunda categoría.
SIS está dirigido a personas que trabajan en el sector informal Para estas personas, el índice IFH es el
criterio más importante para determinar la elegibilidad. Por lo tanto, para nuestro análisis,
seleccionamos individuos que pertenecen a un hogar en el que ningún miembro está formalmente
empleados. Este grupo comprende aproximadamente el 60% del total muestra.
En 2011, casi un tercio de la población vivía en Lima. Allí se generó la provincia y la mitad del Producto
Interno Bruto (PIB) del Perú. Por dos razones, nos enfocamos en individuos de ese provincia. Primero, en
2011 la regla de focalización IFH solo se aplicó en este área, antes de que esto se extendiera gradualmente
al resto del país (Ministerio de Salud, 2011). En otras partes del país y posteriormente años se aplicó con
menos rigor. En segundo lugar, la provincia de Lima es muy densamente poblada y, por lo tanto, hay
suficientes centros de salud y profesionales médicos para que podamos excluir que una gran distancia o
ausencia del personal explique que los individuos no demandar atención médica. Esto significa, sin
embargo, que nuestros resultados no necesariamente se aplican al resto del país.
Nuestra muestra contiene información sobre 4161 personas después de la se aplican dos criterios de
exclusión. Tablas A.4 a A.6 en línea El Apéndice E proporciona estadísticas resumidas para la muestra
completa. nuestro análisis principal a continuación, utilizamos una muestra más local para realizar
regresiones e informar nuestra estimación del nivel de referencia para cada resultado junto con nuestra
estimación del efecto de la cobertura del seguro. Como se describe en la Sección 5 a continuación, esta

9. línea de base es el resultado esperado para las personas que simplemente no son elegibles para SIS. Es
una estadística más significativa que la media bruta de nuestra muestra, porque es para el mismo grupo
de individuos para los que estimamos los efectos mediante la explotación del RDD.
5. Enfoque econométrico
En este trabajo, estimamos el impacto de la cobertura del SIS en una una gran cantidad de variables que
caracterizan la utilización de la atención médica y los gastos de bolsillo. Basado en la configuración
institucional descrita en En la sección 2.2 hacemos esto por medio de un RDD usando el índice IFH como
el variable de forzamiento continuo.
Una persona es elegible para el seguro público si vive bajo malas condiciones, que se mide a nivel de
hogar. En el Provincia de Lima, la condición para esto es que el índice IFH esté por debajo de o igual
a un valor de 55, siempre que tanto los gastos de agua como de luz no superen los 20 y 25 Soles,
respectivamente.Por lo tanto, siempre que la condición sobre los gastos de agua y electricidad sostiene,
tenemos un RDD agudo.
Impondremos linealidad alrededor del umbral de elegibilidad y estimaremos los efectos utilizando el
estimador de mínimos cuadrados ordinarios estándar con ecuaciones de estimación de la forma
Aquí, zi es el índice IFH centrado en su umbral, eligIFHi es un indicador de elegibilidad basado en el
índice IFH (es decir, un indicador para zi ≤ 0), y not_elig_WEi es un indicador de inelegibilidad basado
sobre el consumo de agua y electricidad. xi es un vector de controles que están degradados. El parámetro
de interés es b2, que es el efecto de cobertura de seguro médico para las personas que quedan cubiertas
porque su índice IFH cruza desde arriba hasta justo debajo del umbral de elegibilidad. Este parámetro
es relevantepara la políticaporquees directamente relacionadocon la cuestiónde cuálesserían losefectos
de ampliar la cobertura de seguros mediante el aumento del valor umbral para las personas que luego
recibirían cobertura. También informamos estimaciones de b0. Recuerde que xi se rebaja. Esto significa
que lo que informe es el nivel de referencia del resultado, cuando zi está justo por encima del umbral de
elegibilidad.
La primera suposición que debemos hacer para nuestro análisis es que si no se asignaría ningún seguro
o seguro a todos a su alrededor el umbral, entonces la distribución respectiva del resultado condicionada
al índice sería suave en el índice zi alrededor de cero.
Entonces, b2 es de hecho el efecto de la cobertura. Esta suposición no puede ser probado directamente
y, por lo tanto, es la principal suposición que haremos. Como hemos argumentado antes, las reglas
institucionales sugieren que se cumple, ya que ningún otro programa o regla se basa en este umbral de
elegibilidad. Además, esta suposición está respaldada por pruebas adicionales de que presente en la
Sección 7 a continuación.
El segundo supuesto es que el estado del seguro es monótono en elegibilidad. Esto se mantiene por
construcción, ya queestamos enfrentando un diseñodediscontinuidadderegresiónaguda y, porlo tanto,
cambiando de un valor el índice ligeramente superior al umbral a un valor inferior a el umbral hará
directamente a una persona elegible para el seguro cobertura. El tercer supuesto final es una
restricción de exclusión. Eso es que en un vecindario pequeño alrededor del umbral de elegibilidad, El
valor del índice, zi, es independiente de los resultados y, en particular, ei. Se violaría si los hogares

10. manipularan sus respuestas al funcionario del gobierno con el fin de influir en el valor de el índice IFH.
Como se discutió en la Sección 2, es poco probable que este sea el caso.
No obstante, probamos la manipulación en la Sección 7.1. Bajo los mismos supuestos, también es posible
explotar el RDD y estimar los efectos del tratamiento cuantílico, como se describe en Frandsen et
Alabama. (2012). La idea subyacente es sencilla. En lugar de un promedio, el efecto del tratamiento
cuantílico es el cambio en, digamos, la mediana de la distribución de un resultado que resulta de ser
cubierto por seguro médico público.
Los resultados se presentan en la Sección 6.2. Antes de presentar los resultados, vale la pena señalar que
nuestro enfoque econométrico no implica una “primera etapa”, como suele ser el caso en estudios
similares que explotan un diseño de regresión discontinua. Es más fácil ver esto inspeccionando la
ecuación de estimación anterior. Si de todos modos, las personas no son elegibles y, por lo tanto, no están
cubiertas por seguro debido a su consumo de agua o electricidad, entonces controlaremos esto. En
consecuencia, b2 es el efecto de ser elegible debido a que se cruza el umbral de elegibilidad de IFH
para todos los demás individuos. Como hemos explicado anteriormente, dadas las reglas institucionales
la elegibilidad implica esencialmente cobertura. Por tanto, esta no es solo la efecto de la elegibilidad,
sino también el efecto de la cobertura. Esto es como si el La primera etapa es una, que es siempre el caso
en un diseño de discontinuidad de regresión aguda (Hahn et al., 2001). Alternativamente, como
discutimos en En la sección 7.7 a continuación, nuestras estimaciones se pueden interpretar como por
intención de tratar efectos, o límites inferiores de tamaños de efecto
6. Resultados
6.1. Utilización de la atención médica
Comenzamos mostrando la relación entre la probabilidad de recibir atención curativa y el índice IFH en
la Fig.1. 39 Recuerda que más alto los valores del índice indican un mayor nivel de bienestar. Los
individuos son cubiertos por el SIS cuando el índice está por debajo del umbral de elegibilidad. En la
figura, trazamos estimaciones de la probabilidad de recibir curativos cuidado contra el índice IFH menos
el umbral de elegibilidad,quees por qué esperamosel salto a la baja de la utilizaciónen cero que también
observe en la figura. La interpretación es que la cobertura del seguro tiene un efecto positivo sobre la
probabilidad de consumir cuidados curativos.
A continuación, la Tabla 1 muestra estimaciones del efecto del SIS en la utilización de varios servicios de
salud, incluido el de la figura 1. 40 Estos son locales en el sentido de que seleccionamos individuos con
un índiceIFH queestá como máximo a 20 puntosdelumbral de elegibilidady,como descritoen laSección
5 anterior, controlamos el valor del índice por separado a la izquierda y a la derecha del umbral de
elegibilidad.
Nosotros También controle por edad, género, siel jefe de hogar es mujer, número de miembros delhogar
y años de educación. También informamos las respectivas líneas de base en la segunda columna, que son
estimaciones del resultado medio condicionado a que el índice IFH sea justo por encima del umbral para
que las personas simplemente no estén cubiertas por seguro de salud. Las últimas tres columnas usan
interacciones entre la fuente de financiamiento y la variable de resultado. Aquí hacemos uso de el hecho
de que los individuos informen sobre ambos de forma conjunta. Por ejemplo, individuos Se pregunta a
los individuos si visitaron a un médico y luego, si dicen que sí, si el servicio que recibieron estaba
totalmente cubierto por un seguro, si pagaron parte de ella de su bolsillo, o si pagaron todo de su bolsillo.
Esto nos permite, por ejemplo, construir el resultado conjunto “fue al médico y los servicios recibidos
fueron completamente asegurado". La Tabla A.7 del Apéndice E en línea muestra los respectivos número
de instancias en nuestros datos. Empezamos examinando formas de atención más generales,
normalmente provido por centros de salud de fácil acceso. La primera fila muestra que la cobertura del

11. seguro de salud tiene un efecto positivo en la probabilidad de visitar a un médico en las cuatro semanas
previas a la entrevista. Eso aumenta en 9 puntos porcentuales desde una línea de base del 30%
(significativo al nivel del 10%). Esto es impulsado por visitas al médico totalmente aseguradas (6 por
puntos centígrados en el nivel de significancia del 5%), mientras que el efecto sobre visitas al médico que
las personas tienen que pagar al menos parcialmente no es significativamente diferente de cero. La
segunda fila muestra que la cobertura también aumenta la probabilidad posibilidad de recibir
medicamentos en las cuatro semanas previas a la entrevista por 15 puntos porcentuales, desde una base
de referencia del 42%. En contraste con el efecto en las visitas al médico, la mayor parte del efecto (10
puntos porcentuales) está relacionado a los medicamentos que las personas pagan de su bolsillo. La
tercera fila muestra que la cobertura aumenta la probabilidad de que el análisis médico se realiza en las
últimas cuatro semanas, en 5 puntos porcentuales de un línea de base que no es significativamente
diferente de cero. Más de la mitad de este efecto —3 puntos porcentuales— se explica por el acceso
totalmente cubierto.
En cuanto a las visitas al médico, el efecto sobre la probabilidad de recibir análisis y, al menos en parte,
pagar por él no es significativamentediferente desdecero. Como se describeen la Sección 2.3, Loscentros
de salud del MINSA proVide solo los servicios básicos. En cuanto a la atención brindada por los
hospitales, la salud La cobertura de seguro conduce a un aumento de 8 puntos porcentuales en la
probabilidad de ser hospitalizado o de someterse a una cirugía, desde un punto de partida de alrededor
del 4%. La encuesta no contiene información sobre la financiación fuente de alimentación para ambospor
separado, pero para ambos juntos. La última columna sugiere que los hogares pagaron al menos parte de
esto ellos mismos. Hasta ahora, estos resultados sugieren que la cobertura conduce a un mayor acceso
a los médicos que realizan análisis médicos y prescriben medicamentos. Mientras los aumentos en las
visitas al médico y los análisis médicos suelen ser totalmente financiado por el SIS, los medicamentos, la
hospitalización y / o la cirugía son al menos financiados en parte por los propios hogares, aunque estos
pueden ser considerado cubierto por un seguro (consulte la Sección 2.2). los La discrepancia puede
explicarse por las limitaciones de suministro que describimos. en la Sección 2.3 .
Los resultados presentados aquí arrojan algo más de luz sobre la comprensión mecanismo de mentira.
Sugieren que los individuos no están recibiendo todos los medicamentos que necesitan en las
instalaciones del MINSA y, por tanto, van en otro lugar para comprarlos, por ejemplo, en farmacias
privadas.
La Tabla 1 también muestra que la cobertura del seguro médico no tiene importancia efectos
importantes sobre la utilización de la atención odontológica y oftalmológica durante los tres meses
anteriores. Esto puede explicarse por otro limitación de suministro descrita en la Sección 2.3, a saber, la
escasez de dentistas y oftalmólogos.
Pasando a la atención que es más probable de carácter preventivo, generalmente no encuentran efectos
significativos. Como explicamosen la Sección 2, la El sistema no ofrece incentivos adicionales para eso.
De hecho, la única señal Un efecto significativo que encontramos está en la probabilidad de ver a un
médico para recibir información sobre la prevención de una enfermedad (campaña preventiva),y este
efecto es realmente negativo. Esto podría ser una indicación de riesgo moral, en el sentido de que los
pacientes invierten menos en su salud en caso de que estén cubiertos por un seguro médico. Es
interesante contrastar estos resultados a los de Miller et al. (2013) para Colombia, donde el sistema ofrece
mayores incentivos para invertir en atención preventiva, ya que ya discutido en la Sección 1. Y de hecho,
Miller et al. (2013) encontrar efectos positivos más fuertes en la atención preventiva.
En general, la imagen que surge es que los efectos de la salud las coberturas de seguro son positivas para
las formas de atención que son de un de carácter general y puede ser proporcionado por los centros de
salud del MINSA a un costo relativamente bajo, como visitas al médico y análisis médicos. Nosotros

12. proporcionar evidencia de que estos servicios son gratuitos para el paciente. También encontramos
efectos positivos en la recepción de medicamentos, hospitalización y cirugía, pero aquí resulta que los
individuos pagan por estos servicios ellos mismos.
Esto sugiere que la cobertura de seguro puede tener efectos positivos sobre los gastos de bolsillo. En la
Sección 6.2 a continuación hacemos un seguimiento de esto mediante la estimación de los efectos en los
gastos de bolsillo gasto por tipo de atención.
Perú es un país en el que los pobres están acostumbrados a no recibir ningún diagnóstico profesional y
donde las drogas también puedencomprarse en una farmacia sin receta. Por lo tanto, tomado en conjunto,
nuestros hallazgos apuntan hacia la expansión del programa siendo un éxito en el sentido de que tuvo
un efecto positivo en la atención médica utilización, incluso si esto es al menos parcialmente pagado por
los individuos sí mismos.
6.2. Gastos
Argumentamos en la Sección 3 que los gastos de bolsillo individuales podría verse afectado
positivamente por la cobertura del seguro médico si La atención médica motiva a las personas a gastar
más sobre su salud, porque se dan cuenta de necesidades de atención sanitaria nacional. Este efecto
positivo podría originarse en, o reforzarse con las limitaciones del lado de la oferta descritas en la Sección
2.3 .Hemos demostrado anteriormente que la cobertura del seguro médico tiene resultados positivos.
efectos sobre la probabilidad de que las personas reciban medicamentos que pagar de su bolsillo, y
también en la probabilidad de que visiten un se realiza una cirugía y / o un hospital y que los pacientes
pagan de bolsillo. Obviamente, la cobertura del seguro médico también podría reducir gastos de
bolsillo porque las personas no tienen que pagar ciertos tratamientos más, o pagar menos. Entonces,
si el el efecto es positivo o negativo es una cuestión empírica.
En esta sección, caracterizamos el efecto de la cobertura del seguro médico enfóquese en la distribución
total de losgastos de bolsilloytambién realizar un análisis porcategoría de gasto. Comenzando con gasto
medio El gráfico 2 sugiere que los gastos totales de bolsillo en realidad aumentado con la cobertura
del seguro.
En la Tabla 2, utilizamos una variedad de medidas de resultado relacionadas La Tabla 2 presenta los
resultados. La primera variable dependiente es una indicador de incurrir en al menos algunos gastos en
salud.No encontramos efecto significativo en este resultado,lo que sugiereque el gasto en salud lastasas
se ven afectadas principalmente en el margen intensivo. Pasando al margen intensivo, el segundo
resultado es el nivel de los gastos anuales en atención médica. Encontramos esa cobertura de seguro
conducea un aumento delgasto anual en unos282 solesen promedio edad,quecorrespondea 102 dólares
estadounidenses,—enlínea con la idea quelas personasestén motivadas a gastar más en su saludcuando
utilizando los servicios médicos con más frecuencia (lo que hacen de acuerdo con la Tabla 1 en el
Apéndice en línea). Esto es aproximadamente el 1,5% de la vivienda media. mantienen ingresos entre los
asegurados (18,800 soles según Tabla A.4).
El efecto no es significativamente diferente de cero cuando usamos log . Con nuestra siguiente medida
de resultado, examinamos un posible efecto sobre la variabilidad del gasto médico en la sección
transversal.
Es el medio desviación absoluta de los gastos en salud, calculada por separado por estado de seguro, y
similar al utilizado por Miller et al. (2013). El seguro médico no tiene ningún efecto significativo sobre
él. Las medidas quinta y sexta se construyen a partir de residuos obtenido de una regresión de los gastos
en salud sobre el valor de la índice, estado del seguro y la interacción de estas dos variables. Nuestro
objetivo es medir la variación de los gastos de atención de salud en un de manera diferente, y por lo tanto
usamosel valor absolutoy elcuadrado deresidualen lugar delvalor absolutomás comúnmente utilizado

13. de la gastos y su cuadrado, respectivamente. Los efectos son significativos en el nivel de 5 y 10%,
respectivamente.
Al observar los resultados de las dos siguientes medidas de resultado, encontrar efectos significativos
sobre la probabilidad de que los gastos en salud exceder la mediana o el percentil 75 de la distribución de
la salud gastos en toda la población. Para controlar las posibles diferencias de ingresos también
analizamos el efecto del seguro sobre la participación de los gastos anuales en salud gastó fuera de su
bolsillo a nivel individual, en relación con la anual por cápita los ingresos del hogar. Encontramos efectos
significativos sobre el gasto tura de acciones y también en la desviación absoluta de la acción y el valor
absoluto del residuo de la acción. Para los dos últimos resultados En el segundo panel, calculamos el
percentil 50 y 75 del distribución de la participación y encontrar que el seguro de salud aumenta la
probabilidad de que esta proporción supere el percentil 50 y 75 en respectivamente 14 y 13 puntos
porcentuales.
Finalmente, analizamos si SIS cambia la probabilidad de una individuo incurriendo en gastos
catastróficos en salud. Gasto en salud Los gastos se definen como catastróficos si la parte de los gastos en
relación con el ingreso familiar per cápita supera el umbral predefinido valores antiguos. Seguimos a
Wagstaff y Lindelow (2008) y usamos el umbrales de 5, 10, 15, 20 y 25% para esto.
Encontramos que la probabilidad que el gasto individual en salud exceda el 5% del per cápita el
ingreso familiar aumenta en 12 puntos porcentuales, desde una línea de base del 20%. También
encontramos efectos altamente significativos para cortes más altos.
En general, la evidencia presentada en esta sección y la Uno sugiere que la cobertura del seguro médico
tiene efectos positivos en el nivel y la variabilidad de los gastos de bolsillo y que esto se debe en parte
a las limitaciones de la oferta que llevaron a los individuos pagar medicamentos, visitas al hospital y / o
someterse a una cirugía.
Fig. 3 complementa esta evidencia con estimaciones de los cuantiles de la distribución de los gastos en
salud con y sin seguro de salud cobertura de ance. Como se explica en la Sección 5, también estas
estimaciones son obtenido aprovechando la discontinuidad en el umbral de elegibilidad.44
Curiosamente, encontramos que el seguro solo tiene un efecto positivo en la extremo superior de la
distribución.
Es notable que nunca encontramos un efecto negativo significativo en gastos de salud esperados o
medidas de variabilidad o riesgo de altos gastos. Miller y col. (2013), en contraste, encuentra para
Colombia que el seguro reduce tanto el gasto médico medio de pacientes hospitalizados como su
variabilidad. Asimismo, Limwattananon et al. (2015) encuentran que la salud La cobertura de seguro
conduce a una disminución de los gastos de bolsillo en Tailandia Para ver qué impulsa esto y si algunos
tipos de gastos ing se vieron afectados negativamente, la Tabla 3 informa las estimaciones utilizando el
registro del gasto más 1 en diferentes categorías como variable dependiente de modo que los efectos
informados sean (aproximadamente) porcentaje promedio cambios en el gasto. De acuerdo con nuestros
resultados que se muestran en la Tabla 1, encontramos que el gasto en medicamentos aumentó en
aproximadamente un 55% en promedio y que el gasto en atención brindada por el hospital y / o recibir
una cirugía aumentó en aproximadamente un 41%.
A la luz de nuestra discusión en las Secciones 2.2, 2.3 y 6.1 estos resultados sugieren que la Los gastos de
bolsillo son impulsados por el hecho de que los individuos no recibió todos los medicamentos en las
instalaciones y se fue a otra parte a comprar ellos, y tuvo que pagar algunos servicios en los hospitales
a pesar de estaban cubiertos por un seguro. Esto parece explicarse principalmente por limitaciones de
oferta, en particular la escasa provisión de medicamentos y las limitaciones presupuestarias que
enfrentan algunos hospitales.

14. Los aumentos en los gastos de atención de la salud como los encontramos generalmente son visto de
manera crítica, especialmente si algunos tratamientos están formalmente cubiertos pero, no obstante,
los individuos tienen que pagar por ellos. Sin embargo, cabe preguntarse si esto está justificado aquí.
Por un lado, Este aumento de los gastos puede verse como una carga adicional para los individuos,
posiblemente también aumentando la variabilidad del gasto tures en la sección transversal. Por otro
lado, la alternativa podría demás, los individuos no son tratados en absoluto porque no son
conscientes de sus necesidades de atención médica. En ese sentido, el aumento del gasto pedir
medicamentos, así como atención hospitalaria y / o cirugía también podría ser visto como una
consecuencia deseable de la cobertura del seguro, que conduce a una mayor accesibilidad y, por lo
tanto, brinda a las personas la idea de utilizar servicios médicos en respuesta a estar asegurado.
Moreterminado, mirándolo de otra manera, algunos tratamientos son al menos parcialmente cubierto
por el SIS, o un complemento del mismo, como una visita al médico o un análisis médico es, de modo
que el precio total de ser tratado es generalmente más bajo, lo que significa que la ley de la demanda
(que los precios más bajos significa más demanda) también predeciría un aumento en el uso. Así
también en ese sentido, nuestros hallazgos podrían ser menos preocupantes de lo que podrían parecer.
7. Análisis de sensibilidad
En este apartado, tras haber presentado los principales resultados, evaluamos si son sensibles a las
especificaciones particulares que tenemos utilizado, y si las suposiciones de identificación que hemos
hecho pueden estar respaldado por evidencia empírica adicional. Empezamos por examen determinar
si los hogares pueden haber manipulado el índice IFH en para ser elegible para el seguro público. A
partir de entonces, en segundo lugar, Realice el análisis para una muestra más grande. A lo largo del
análisis, hemos controlado las covariables. Por tanto, en tercer lugar, también Conducir el análisis sin
controlar las covariables y evaluamos si hubo saltos en las expectativas de covariables en el umbral de
elegibilidad.
De paso, confirmamos que también la expectativa de consumo de agua y electricidad, respectivamente,
no exhiben tal salto. Cuarto, evaluamos si hubo discontinuidades en otros valores del índice de
bienestar. Esto generaría preocupaciones, ya que Nuestro enfoque se basa en la premisa de que solo
hay un descontento nuidad de los resultados esperados en el índice de bienestar, al menos a nivel
local.
Después de eso, quinto, realizamos un análisis no paramétrico. Sexto, nosotros evaluar si la existencia
de otros programas podría cuestionar la validez de nuestros resultados. Y finalmente, séptimo,
discutimos cuándo nuestro Los resultados podrían considerarse límites inferiores de los efectos de est.
Todas las tablas y figuras correspondientes se pueden encontrar en Online Apéndice I.
7.1. Manipulación de la variable en ejecución
Una amenaza común para los estudios basados en un RDD es el incentivo para manipular la variable
en ejecución. Para esto, las personas necesitan información información sobre cómo se calcula el IFH.
Entonces, necesitan usar esto conocimiento para manipular sus respuestas a las preguntas planteadas
por el funcionario del gobierno para calificar para el SIS. Es poco probable que esto ser el caso por dos
razones. Primero, aunque la información sobre cómo se calcula el índice es, técnicamente hablando,
público, no es fácil de obtener y procesar. En segundo lugar, el conjunto de variables incluidas en la
construcción deIFH son verificados por los funcionarios del gobierno y por tanto, difícil de manipular.
Sin embargo, analizamos este hilo potencial utilizando McCrary (2008) prueba. La idea es que si tiene
lugar la manipulación, entonces la densidad de la variable de ejecución será discontinua en el punto
de corte. En nuestro contexto, la función de densidad mostraría que muchos hogares apenas calificar
para SIS, es decir, a la izquierda del límite, y menos para calificar, es decir, a la derecha del límite. El
procedimiento formal es doble: primero, se obtiene un histograma finamente cuadriculado y luego
este El histograma se suaviza con una regresión lineal local en cada lado de el corte.47

15. La figura A.10 presenta los resultados. No hay evidencia de un salto de la densidad en el umbral de
elegibilidad, respaldando los supuestos realizado en el análisis principal.
7.2. Análisis de la muestra completa
Nuestros principales resultados se han obtenido bajo el supuesto de que los resultados esperados son
aproximadamente linealesen el índice de bienestar, por separadoa la izquierday a la derecha delumbral
de elegibilidad. Para aliviar la preocupación de que esta suposición es fuerte, tenemos realizó el análisis
localmente, seleccionando una muestra de individuos para a quien el índice se encuentra como máximo
a 20 puntos del umbral. En En general, existe una compensación entre precisión y sesgo, y el uso de una
muestra más grande tiene la ventaja de que la precisión de nuestras estimaciones puede incrementar. Por
tanto, es interesante realizar también el análisis sis para la muestra completa y para comparar los
resultados con los principales informado anteriormente.
La primera columna de, respectivamente, las tablas A.12 y A.13, muestra la resultados. Comparando la
Tabla A.12 con la Tabla 1 vemos que las magnitudes de los efectos estimados son ligeramente inferiores
cuando utilizamos la muestra completa mientras aumenta la precisión. Pero cualitativamente, los
resultados son muy similar. Comparando la Tabla A.13 con las Tablas 2 y 3 encontramos una similar
patrón, con la excepción de los resultados sobre el gasto en salud como una parte de los ingresos y los
gastos catastróficos en salud. Por el completo muestra, la magnitud de los efectos estimados disminuye
en más que los errores estándar y, por lo tanto, algunos de ellos no se encuentran significativamente
diferente de cero.
En general, la imagen sigue siendo cualitativa y cuantitativamente lo mismo: los efectos sobre la
utilización son más fuertes, en particular para uso curativo, los gastos en salud aumentan en términos de
niveles y variaciones capacidad, impulsada por aumentos en los gastos de bolsillo en medicamentos.
7.3. Prueba de discontinuidades en las características del hogar
Para que nuestro enfoque sea válido es necesario que los individuos no cubiertos que tienen un valor del
índice IFH cercano a los umbrales de elegibilidad son similares entre sí (Sección 5). Es práctica estándar
para probar si la expectativa de covariables tales ya que la edad o el género es una función continua en el
índice de bienestar alrededor el umbral de elegibilidad. Cuando se descubre que no lo es, entonces uno
puede ser preocupado de que los supuestos subyacentes a nuestro análisis no se sostienen y uno puede
querer realizar el análisis sin controlar por covariables.
Primero realizamos un análisis tanto gráfico como formal en el que reemplazamos las variables
dependientes de salud por la covariable observada ates género, edad, años de educación, el número de
miembros del hogar bers, y si la mujer es la cabeza de familia. Estas son las variables que usamos como
controles para poder obtener estimaciones más precisas. También probamos discontinuidades en
ingresos del hogar, gasto total del hogar y también agua y consumo de electricidad. Nos preocuparía si
el agua y la electricidad. El consumo de tricidad presentaría una discontinuidad porque la elegibilidad
solo se basa en el índice si ambos no son lo suficientemente grandes.
La figura A.8 y la tabla A.14 resumen los resultados. Los últimos informes estimaciones del efecto del
segurosobre estas variables,realizadas ya sea a nivel domésticoo individual,dependiendodela variable.
No encontramos evidencia de discontinuidades.
También realizamos el análisis principal sin controlar por covariables. Las tablas A.12 y A.13 muestran
que los resultados son en realidad muy similares y que las principales conclusiones que hemos extraído
siguen siendo las mismo.

16. 7.4. Saltos en puntos de no discontinuidad
Nuestro análisis asume implícitamente que las únicas discontinuidades ocurrir en el umbral de
elegibilidadcomohemosespecificadocondicional expectativasdeser linealen lavariable deforzamiento,
por separado a la izquierda ya la derecha de este umbral.
Una primera forma de evaluar esto es realizar una inspección gráfica. Figs. A.2 a A.7 sugieren que el de
hecho, las discontinuidades surgen principalmente en el umbral de elegibilidad.
Además, siguiendo a Imbens y Lemieux (2008) llevamos a cabo Tasa de análisis RDD adicional para las
muestras de cubiertos y no individuos cubiertos y utilizar los puntos medios del índice en el muestras
respectivas como los valores umbral. Es decir, probamos una discontinuidad en valores del índice
distintos del umbral real.
Recuerde que en nuestro análisis principal utilizamos solo individuos cuyo índice está como máximo
a 20 puntos del umbral de elegibilidad. Aquí, ahora utilizar una muestra de individuos con un índice
de entre 40 puntos inferior al umbral y al umbral, y otra muestra de individuos para quienes el índice se
encuentra entre el umbral de elegibilidad y 40 puntos por encima de eso.
Los resultados se presentan en las Tablas A.15 y A.16. En general, nosotros no observamos efectos
significativos sobre las variables de resultado de salud cuando ejecutar las regresiones utilizando esos
umbrales hipotéticos, con el excepción de algunos casos.48 higos. A.2 a A.7 sugieren que lo que es
recogido por esta comprobación de robustez es que el supuesto de linealidad puede ser demasiado fuerte
para algunos resultados.
Al mismo tiempo,encontramos muchos más efectos para sersignificativamente diferentesde cerocuando
utilice los umbrales reales en lugar de los hipotéticos. Siguiente, abordamos al menos parcialmente una
inquietud relacionada mediante la realización de una análisis no paramétrico.
7.5. Análisis no paramétrico : Para abordar la preocupación de que la linealidad es un suposición
incluso en submuestras más pequeñas llevamos a cabo una análisis paramétrico.
Para ello seguimos a Calonico et al. (2014). los La principal diferencia en términos de implementación es
que descartamos personas para quienes el consumo de agua o electricidad es demasiado alto para ser
elegible para un seguro médico.
Comparando los resultados informados en las Tablas A.17 a A.19 con el los de las Tablas 1 a pesar de 3
volvemos a encontrar que los más fuertes y efectos importantes se encuentran en la recepción de
medicamentos y atención hospitalaria y / o cirugía, gastos de bolsillo financiados y efectos positivos en
el nivel y la variabilidad de los gastos de bolsillo en atención médica.
7.6. Juntos y programa de ayuda alimentaria Nuestra estrategia de identificación se basa en el
supuesto de que las continuidades en el umbral de elegibilidad pueden atribuirse al SIS. Ahí son
algunos programas cuya presencia podría, en principio, desafiar esta suposición. Uno de ellos es Juntos,
un programa de transferencias monetarias condicionadas. Es combina una focalización geográfica de los
distritos más pobres con focalización, basada en el índice IFH y la presencia de niños hasta los 14 años.
Sin embargo, Juntos es un programa rural y nuestro estudio se centra en la provincia de Lima, y nuestros
datos confirman que ningún individuo en la muestra pertenece a Juntos. Además, existen varios
programas de ayuda alimentaria orientados a pobre. En concreto, se orientan a diferentes grupos de
población. julación, como madres, niños y escolares. Nuestros datos muestran que el 29% de los
individuos de nuestra muestra reciben al menos apoyo puerto de uno de ellos.
Es importante destacar que, dado que estos programas no utilizar las reglas de focalización del SISFOH
y, en particular, no el índice IFH, Es poco probable que se pueda producir una discontinuidad en el
umbral de elegibilidad. atribuido a ellos. Nuestro hallazgo en la sección 7.3 de que los gastos domésticos

17. las cotizaciones no presentan una discontinuidad en el umbral del seguro proporciona apoyo adicional
para esta interpretación. 7.7. Reinterpretar nuestros resultados como efectos por intención de tratar o
menores límites de los tamaños del efecto En nuestro análisis, estimamos el efecto de ser elegible para SIS
debido a cruzar el umbral de elegibilidad.
Como describimos en la Sección 5, Controlamos la inelegibilidad que se debe a otras razones y
explicamospor quénos enfrentamos a un diseñode discontinuidadderegresión aguday estimar elefecto
promedio de ser elegible. Discutimos en el Introducción y en la Sección 2.2 que este efecto es
esencialmente el efecto de cobertura de seguro, porque la inscripción implica completar un formulario y
si es elegible, las personas pueden regresar al día siguiente para recibir tratamiento. No obstante, podría
ser que los individuos no sepan si o no, están cubiertos por un seguro médico.
Esto por si mismo no sería un problema si siempre intentaran inscribirse y luego saber que en realidad
no son elegibles.Sicreen erróneamente queno son elegiblesy,porlotanto, ni siquieraintentan inscribirse,
entonces pueden comportarse como si no estuvieran cubiertos por un seguro médico. Nuestro Sin
embargo, el análisis asume que están cubiertos. En consecuencia, el Los efectos que estimamos pueden
ser reinterpretados como efectos por intención de tratar. o límites inferiores de tamaños de efecto para
aquellos que saben que son cubierto.
Para ver esto, suponga que entre aquellos individuos con un valor del índice que está muy cerca del
umbral, el 40% de la individuos capaces creen que no son elegibles y, por lo tanto, el el efecto de ser
elegible es cero para ellos. El efecto que luego estimamos mate es el efecto por intención de tratar, que es
un promedio ponderado de la efecto cero para el 40% que cree erróneamente que no está cubierto ered y
el efecto real para el 60% restante de los individuos.
El efecto por intención de tratar es siempre del mismo signo pero menor en magnitud que el efecto real
para aquellos que saben que son elegibles y en ese sentido estamos estimando los límites inferiores de la
tamaños de efecto.
51 8. Conclusiones
Hasta hace poco, gran parte de la población en desarrollo los países no tenían acceso al seguro médico
público. Mientras que Se cree comúnmente que los efectos de la cobertura del seguro médico son
oportunidades positivas para controlar la selección mediante la explotación Los experimentos rurales o
mediante la realización de experimentos de campo son raros, y por lo tanto, todavía carecemos de evidencia empírica
sobre su impacto en la salud. utilización de la atención y gastos de bolsillo.
Además, todavía no es entendido completamente a través de qué canales cobertura de seguro médico
conduce en última instancia a mejores resultados de salud y en qué medida posible alentar a las personas
a invertir en atención preventiva.
En este artículo, utilizamos datos valiosos de encuestas de Perú para estudiar efectos del programa de
seguro social de salud a gran escala llamado “Seguro Integral de Salud” (SIS). El programa SIS está
dirigido a personas pobres que trabajan en el mercado laboral informal. Hacemos uso de los detalles
institucionales que dan lugar a una fuerte regresión diseño de discontinuidad. Estimamos el efecto de la
cobertura del seguro edad en una gran cantidad de medidas para la utilización de la atención médica y
la salud gastos.
Encontramos fuertes efectos de la cobertura de seguros en posiblemente deseados capaz, desde el punto
de vista del bienestar social, tratamientos como la visita un hospital y recibir cirugía y en formas de
atención que puedenproporcionarse a uncosto relativamente bajo, como elanálisismédicoen elprimer
lugar y recibiendo medicación.
Los efectos sobre la atención preventiva son mucho menos pronunciado. Esto no es sorprendente, ya
que el sistema lo hace no proporcionar ningún incentivo adicional para utilizarlos realmente.

18. Además, encontramos efectos positivos de la cobertura del seguro médico a nivel y la variabilidad de los
gastos de bolsillo que son principalmente impulsados por un mayor gasto en medicamentos y atención
hospitalaria y / o cirugía, como resultado de limitaciones de suministro.
Con base en esta evidencia, desarrollamos dos argumentos que son menos común en economía.
Primero, el acceso a los centros de salud conduce a mayor conciencia sobre los problemas de salud. Una
vez cubierto, los individuos Las personas ven a un médico y aprenden sobre las necesidades que
desconocían.
En segundo lugar, esto incluso genera una disposición a pagar por servicios que son escasez, lo que en el
contexto de Perú es un forma capaz de demanda inducida por el proveedor.
Al gastar de su bolsillo, los individuos revelan su preferencia por la atención médica. En general, la
evidencia sugiere que en comparación con la atención médica sistemas en otros países en desarrollo,
el peruano es un notable excepción.
Parece alcanzar su objetivo de brindar acceso a la atención médica. a una fracción considerable de los
pobres. Un determinante clave de este éxito parece ser que el costo monetario de la inscripción es cero,
en lugar de siendo pequeño pero positivo, que es en otra parte. A partir de ahora, hay no hay evidencia
sobre los efectos que esto tendrá en la medición objetiva salud, pero es imaginable que un mayor
acceso finalmente conducirá a mejores resultados de salud.