Efectos heterogéneos y distributivos del Seguro Popular sobre la oferta de servicios de salud en México
| Autor | Curtis Huffman - Edwin van Gameren |
| Cargo | Programa Universitario de Estudios del Desarrollo, Universidad Nacional Autónoma de México - Centro de Estudios Económicos, El Colegio de México |
| Páginas | 667-713 |
Efectos heterogéneos y distributivos
del Seguro Popular sobre la oferta de servicios de salud
en México*
Heterogeneous and distributional effects of
Mexico’s health insurance for the poor on the supply
of healthcare services
Curtis Huffman
y Edwin van Gameren**
AbstrAct
Background: The effects that the expansion of the Seguro Popular (), Mexico’s
universal —according to the government— health insurance program, has had
on the human and material resources needed to meet the new demand remain
largely unexplored. It is a key piece in the quest for universal healthcare that we
analyze in this paper.
Methodology: Unlike previous evaluations, we use sanitary jurisdictions as units of
analysis and operationalize ’s intervention as a continuous treatment indicator
(relative to the number of recipients).
Results: Estimates using a variety of propensity score approaches suggest that, on
the average, effectively has had a positive impact on Mexico’s health resources.
However, quantile and interaction treatment effects also suggest unexpected
distributional effects on health resources.
Conclusions: Overall, our results suggest that the program may be leaving behind
some of the most vulnerable geographical areas.
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EL TRIMESTRE ECONÓMICO, vol. LXXXVI (3), núm. 343, julio-septiembre de 2019, pp. 667-713
doi: 10.20430/ete.v86i343.719
* Artículo recibido el 25 de abril de 2018 y aceptado el 12 de diciembre de 2018. Los errores u
omisiones remanentes son responsabilidad exclusiva de los autores. [Traducción del inglés de Fausto
José Trejo.]
** Curtis Huffman, Programa Universitario de Estudios del Desarrollo, Universidad Nacional
Autónoma de México (correo electrónico: chuffman@colmex.mx). Edwin van Gameren, Centro de
Estudios Económicos, El Colegio de México (correo electrónico: egameren@colmex.mx).
Keywords: generalized propensity score methods; continuous treatments; quantile
treatment effects; interaction treatment effects; Mexico; Seguro Popular; causal
inference. jel codes: I38, C21, I13.
resumen
Antecedentes: poco se ha escrito acerca de los efectos de la expansión del Seguro
Popular (), el programa de salud pretendidamente universal —según el
gobierno mexicano—, sobre los recursos humanos y materiales requeridos
para satisfacer la nueva demanda. En este artículo analizamos esta pieza clave
en la búsqueda de un sistema universal de atención a la salud.
Metodología: a diferencia de las evaluaciones previas, en este trabajo utilizamos las
jurisdicciones sanitarias como unidades de análisis y operacionalizamos la inter-
vención del como un tratamiento continuo (relativo al número de benecia-
rios potenciales).
Resultados: según lo sugieren las estimaciones, realizadas con base en una variedad
de aplicaciones del método de pareamiento por puntaje de propensión, el
ha tenido un impacto promedio efectivamente positivo sobre los recursos de
salud de México. Sin embargo, los efectos de tratamiento cuantil y de interacción
revelan resultados inesperados del programa sobre la distribución de recursos
sanitarios.
Conclusiones: en general, nuestros resultados sugieren la posibilidad de que el
programa no esté cubriendo sucientemente algunas de las zonas geográcas
más vulnerables del país.
Palabras clave: métodos generalizados de pareamiento por puntaje de propensión;
tratamientos continuos; efectos de tratamiento cuantil; efectos de interacción
del tratamiento; México; Seguro Popular; inferencia causal. Clasicación jel: I38,
C21, I13.
IntroduccIón
Hacia nales de 2012 México alcanzó un hito en su camino para brin-
dar un seguro de salud de cobertura pretendidamente universal. En 2001
aproximadamente 50 millones de personas —fundamentalmente trabajado-
res informales y sus familias— no estaban asegurados y hoy están cubiertos
por el Sistema de Protección Social en Salud mejor conocido como Seguro
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Popular (). Desde la creación del sistema de seguridad social en 1943, éste
es el esfuerzo nanciero más grande que se haya realizado en el país para
proporcionar un seguro de salud a quienes carecen de él. No obstante, el
hecho de intentar alcanzar la cobertura universal de la salud, como se suele
designar (Knaul et al., 2012; Frenk, González-Pier, Gómez-Dantés, Lezana
y Knaul, 2006), no implica automáticamente que los recursos humanos y
materiales necesarios para encarar las nuevas demandas en servicios de salud
estén disponibles. En vista de que la gestión del programa se lleva a cabo sin
que medie una vigilancia estricta de la asignación de medios nancieros, la
cuestión de si éstos logran traducirse en los recursos asociados con el sumi-
nistro de servicios de salud es muy importante y merece nuestra atención.
En este trabajo examinamos en qué grado los recursos clave, en particular el
número de consultorios, médicos y personal de enfermería en contacto con
pacientes, se han expandido tras el incremento en la cobertura del .
Mediante el empleo de datos procedentes de fuentes de acceso público
de la Secretaría de Salud, analizamos el impacto que han tenido diferen-
tes niveles de tratamiento —esto es, los diversos niveles de cobertura del
en 2009— sobre el crecimiento de la densidad de recursos humanos y
materiales entre 2001 y 2010; lo cual está condicionado por un conjunto
de covariables que describen la infraestructura disponible anterior a la
implementación del . Estimamos funciones de dosis-respuesta mediante
puntajes generalizados de propensión ( por sus siglas en inglés, genera-
lized propensity scores) ajustados por mínimos cuadrados ordinarios (
u , por sus siglas en inglés, ordinary least squares) (Hirano e Imbens,
2004) para calcular ponderadores de probabilidad inversa de tratamiento
(, por sus siglas en inglés, inverse probability of treatment weights)
(Robins, Hernán y Brumback, 2000); también utilizamos un procedi-
miento de estimación robusta de tres ponderadores diferentes (Fong,
Hazlett e Imai, 2015a), mediante el cual se extiende a tratamientos conti-
nuos la metodología de puntajes de propensión balanceadores de covaria-
bles (Imai y Ratkovic, 2014) o (por sus siglas en inglés, covariate
balancing propensity score). Estos enfoques son lo bastante exibles para
permitirnos efectuar el análisis no sólo de los impactos promedio sino
también de su heterogeneidad y sus posibles efectos distributivos al exa-
minar el impacto del programa sobre diferentes cuantiles de la distribución
de los resultados y las interacciones del indicador de tratamiento con las
condiciones iniciales.
Huffman y Van Gameren, Efectos heterogéneos y distributivos del Seguro Popular 669
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