Macroconsult s. A


Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración



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Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.
De la información anterior se concluye que los gastos de bolsillo son la principal fuente de financiamiento de los gastos de salud de los hogares. En ese sentido, resulta de interés centrar el análisis en este tipo de financiamiento. En la Tabla , se presenta el GBS promedio anual no condicionado y condicionado. Los promedios no condicionados incluyen a todos los hogares independientemente si es que gastaron o no en salud. Los promedios condicionados se calculan únicamente sobre aquellos hogares que gastaron en salud. De acuerdo a la ENAHO, el GBS anual en términos reales de los hogares en las regiones objetivo asciende a S/. 1,148 en promedio y a S/. 1,430 entre los hogares que efectuaron gastos de salud, montos que no han variado de manera importante en los últimos cinco años. En adelante, el análisis se centrará entre el análisis de los promedios condicionados. En la Tabla se presenta la misma información desagregada según los cortes de interés. El GBS promedio condicionado de los hogares urbanos es el doble del GBS de los hogares rurales en todas las regiones objetivo. Asimismo, el GBS de los quintiles más pobres es siete veces inferior al GBS de los quintiles más ricos.

Tabla . Evolución del GBS anual real del hogar en las regiones objetivo, 2009-2014



(Nuevos soles constantes base=2014 a precios de Lima Metropolitana)

 

2009

2010

2011

2012

2013

2014

Gasto no condicionado



















Perú

1,396

1,417

1,454

1,499

1,385

1,289

Regiones objetivo

1,128

1,181

1,162

1,219

1,163

1,148

Cajamarca

1,014

1,066

987

924

1,165

944

Huancavelica

272

351

341

502

414

300

Junín

1,420

1,352

1,368

1,443

1,355

1,428

Piura

1,166

1,202

1,238

1,358

1,113

1,280

San Martín

1,292

1,569

1,458

1,523

1,396

1,342

Gasto condicionado (GBS>0)
















Perú

1,685

1,682

1,698

1,772

1,653

1,537

Regiones objetivo

1,404

1,442

1,417

1,538

1,442

1,430

Cajamarca

1,328

1,317

1,254

1,251

1,433

1,145

Huancavelica

417

634

506

895

756

630

Junín

1,632

1,549

1,567

1,692

1,556

1,614

Piura

1,437

1,445

1,502

1,659

1,386

1,607

San Martín

1,540

1,787

1,675

1,735

1,637

1,582

Fuente: ENAHO 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 y 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.
Tabla . GBS anual real del hogar en las regiones objetivo según área de residencia, quintiles de riqueza y condición de pobreza, 2014

(Nuevos soles constantes base=2014 a precios de Lima Metropolitana)



 

Perú

Regiones

objetivo


Caja-

marca


Huanca-

velica


Junín

Piura

San

Martín


Según área de residencia






















Urbano

1,709

1,719

1,496

774

1,844

1,783

1,750

Rural

879

967

932

559

1,113

919

1,218

Según quintiles de riqueza






















Quintil 1

429

407

345

250

426

364

613

Quintil 2

785

683

415

249

846

855

659

Quintil 3

1,214

957

555

327

1,134

1,201

1,144

Quintil 4

1,644

1,472

946

536

1,593

1,999

1,663

Quintil 5

2,736

2,734

2,802

1,081

3,153

2,730

2,719

Según condición de pobreza






















Pobre

478

435

377

257

452

521

570

No pobre

1,737

1,770

1,708

827

1,777

1,906

1,859

Nota: Promedios condicionados a los hogares que reportaron GBS mayor a cero.

Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.

Cuando se analiza GBS, es importante centrar el análisis en dos indicadores clave: la carga del GBS y los gastos catastróficos en salud. De acuerdo a las definiciones establecidas por la Organización Mundial de la Salud (ver Xu (2005)), la carga del GBS corresponde al ratio entre el gasto de bolsillo en salud y la capacidad de pago del hogar21. Las cargas promedio del GBS durante el periodo 2009-2014 se presentan en la Tabla . Tomando en cuenta a los hogares que efectivamente tuvieron GBS, la carga de GBS se eleva a S/. 7 por cada S/. 100 que dispone el hogar para gastos de no subsistencia, siendo ligeramente menor a la observada en años anteriores (1pp). Además, la región que enfrenta una mayor carga de bolsillo es Cajamarca (8%) y la que enfrenta una menor carga es Huancavelica (6%). Además, de acuerdo con la Tabla , según área de residencia se encuentra que la carga de bolsillo de los hogares urbanos es ligeramente mayor al de los rurales. Según quintiles de riqueza, los hogares con mayor capacidad de gasto enfrentan una mayor carga de GBS que los hogares más pobres.


Tabla . Evolución de la carga de GBS en las regiones objetivo, 2009-2014

(Porcentaje del total de hogares)



 

2009

2010

2011

2012

2013

2014

Perú

7%

7%

7%

7%

7%

6%

Regiones objetivo

8%

8%

8%

8%

7%

7%

Cajamarca

9%

9%

9%

10%

9%

8%

Huancavelica

4%

5%

4%

6%

5%

6%

Junín

8%

7%

8%

8%

7%

7%

Piura

8%

8%

7%

7%

7%

7%

San Martín

10%

8%

8%

9%

8%

7%

Nota: El indicador ha sido calculado para los hogares que reportaron GBS mayor a cero.

Fuente: ENAHO 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 y 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.

Tabla . Carga del GBS en las regiones objetivo según área de residencia, quintiles de riqueza y condición de pobreza, 2014

(Porcentaje del total de hogares)

 

Perú

Regiones

objetivo


Caja-

marca


Huanca-

velica


Junín

Piura

San

Martín


Según área de residencia






















Urbano

6%

7%

7%

4%

6%

7%

7%

Rural

7%

8%

8%

6%

7%

8%

8%

Según quintiles de riqueza






















Quintil 1

5%

6%

6%

6%

5%

5%

7%

Quintil 2

6%

6%

6%

4%

6%

7%

7%

Quintil 3

6%

6%

6%

4%

6%

7%

7%

Quintil 4

6%

8%

8%

5%

7%

8%

7%

Quintil 5

6%

8%

11%

7%

8%

7%

8%

Según condición de pobreza






















Pobre

5%

6%

6%

4%

5%

6%

6%

No pobre

6%

8%

9%

6%

7%

8%

8%

Nota: El indicador ha sido calculado para los hogares que reportaron GBS mayor a cero.

Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.

Por el lado del gasto catastrófico de los hogares, estos ocurren cuando el gasto de bolsillo del hogar iguala o supera el valor de una cota. La OMS suele utilizar como límite el 40% de la capacidad de pago del hogar. A partir de este valor, el GBS es considerado como catastrófico, es decir, podría tener el efecto de empobrecer a un hogar. En el Gráfico se presentan los resultados de nuestras estimaciones. Para la muestra restringida, el 1.6% de los hogares en las regiones objetivo enfrenta gastos de salud catastróficos, el doble de lo que se estima para el promedio nacional. Cabe destacar que la región más sensible a gastos catastróficos de salud es Cajamarca (3.7%), a pesar de tener una cobertura de afiliación al SIS relativamente alta; mientras que las regiones que se encuentran más protegida ante shocks negativos en la salud son Huancavelica y Junín.


Gráfico . Evolución del gasto catastrófico en salud en las regiones objetivo,

2004-2014

  1. Perú vs. Regiones objetivo

(Porcentaje del total de hogares que reportaron GBS>0)


  1. Regiones objetivo

(Porcentaje del total de hogares que reportaron GBS>0)
Fuente: ENAHO 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 y 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.
Desagregando esta información según área de residencia (ver Tabla ), se encuentra que la población más vulnerable es la población rural, especialmente la población rural de Cajamarca (3.4% enfrenta gastos catastróficos en salud). Según quintiles, la mayor vulnerabilidad se encuentra entre los quintiles 4 y 5 en la mayoría de regiones, excepto en San Martín, donde esta se concentra en los quintiles 1 y 2. Por otro lado, según condición de pobreza, la mayor vulnerabilidad se encuentra en la población no pobre. Estos últimos resultados sugieren que la población que tendría una mayor probabilidad de caer en situación de pobreza extrema se encuentra en la parte intermedia de la distribución de ingresos.
Tabla . Gasto catastrófico en salud en las regiones objetivo según área de residencia, quintiles de riqueza y condición de pobreza, 2014

(Porcentaje del total de hogares con GBS>0)



 

Perú

Regiones

objetivo


Caja-

marca


Huanca-

velica


Junín

Piura

San

Martín


Según área de residencia






















Urbano

0.7%

1.2%

1.9%

1.2%

0.7%

1.4%

0.8%

Rural

2.3%

3.4%

4.8%

1.2%

2.4%

2.9%

2.0%

Según quintil de riqueza






















Quintil 1

1.3%

1.4%

2.4%

0.0%

1.3%

0.4%

2.1%

Quintil 2

1.0%

1.4%

3.0%

0.0%

0.3%

1.2%

1.2%

Quintil 3

1.0%

1.9%

2.7%

1.1%

0.9%

2.0%

2.0%

Quintil 4

0.8%

2.1%

4.0%

0.0%

1.5%

1.9%

0.5%

Quintil 5

0.9%

2.8%

5.6%

2.8%

1.9%

2.4%

0.8%

Según condición de pobreza






















Pobre

1.0%

1.3%

2.3%

0.0%

0.9%

0.2%

1.3%

No pobre

1.0%

2.3%

4.8%

1.9%

1.3%

2.2%

1.1%

Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.

Sin embargo, para analizar formalmente la probabilidad de empobrecimiento dado un suceso de salud extremo, es preferible analizar la información de perfil de riesgos y siniestros provista por la ENAHO. De acuerdo con esta información, durante el año 2014, el 23% de los hogares en las regiones objetivo se vio afectado por alguno de los siguientes problemas: desastres naturales (sequía, tormenta, plaga, inundación, etc.), enfermedad y/o accidente grave de algún miembro del hogar, algún hecho delictivo (robos, asaltos, etc.), pérdida de empleo de algún miembro del hogar, quiebra del negocio familiar, abandono del jefe del hogar u otro tipo de problemas (ver Tabla 16). Al igual que en el resto del país, los problemas más frecuentes en las regiones objetivo fueron los desastres naturales (40%) y las enfermedades y/o accidentes graves de los miembros del hogar (35%). No obstante, se encuentran diferencias en la frecuencia con que ambos problemas afectaron a las regiones. Mientras que en Cajamarca, Huancavelica y Junín, es más frecuente que un hogar se vea afectado por desastres naturales que por enfermedades y/o accidentes graves, en Piura y San Martín ocurre la situación contraria. De acuerdo a los objetivos de la presente sección, resulta de interés centrar el análisis en la proporción de hogares que se vio afectada por las enfermedades y/o accidentes graves de los miembros del hogar durante el último año. De acuerdo a la información presentada en la Tabla , el 8% del total de hogares de las regiones objetivo se vio afectado por este motivo durante el 2014. Este porcentaje fue superior en San Martín (16%), seguido por Junín (8%), Piura (7%) y Cajamarca (7%), e inferior en Huancavelica (4%).


Tabla . Problemas que afectaron a los hogares en los últimos 12 meses, 2014

(Porcentaje del total de hogares)

 

Perú

Regiones

objetivo


Caja-

marca


Huanca-

velica


Junín

Piura

San

Martín


Hogares afectados por algún problema1

25%

23%

21%

31%

25%

17%

36%

Tipo de problema2 (respuesta múltiple)






















Desastres naturales

33%

40%

45%

80%

37%

19%

36%

Enfermedad o accidente grave

35%

35%

34%

12%

32%

43%

45%

Hecho delictivo

15%

12%

12%

5%

17%

13%

10%

Pérdida de empleo

15%

7%

6%

2%

6%

15%

6%

Quiebra del negocio familiar

5%

5%

3%

1%

7%

10%

4%

Abandono del jefe del hogar

3%

2%

2%

1%

2%

2%

2%

Otro tipo de problema

4%

4%

5%

1%

5%

4%

2%

1/Hogares afectados por alguno de los siguientes problemas: desastres naturales (sequía, tormenta, plaga, inundación, etc.), enfermedad y/o accidente grave de algún miembro del hogar, algún hecho delictivo (robos, asaltos, etc.), pérdida de empleo de algún miembro del hogar, quiebra del negocio familiar, abandono del jefe del hogar u otro tipo de problemas.

2/Condicionado al total de hogares afectados por algún problema.



Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.
Respecto a los efectos que tuvieron las enfermedades y/o accidentes graves en la economía de los hogares de las regiones objetivo, se encuentra que 9 de cada 10 hogares donde alguno de sus miembros tuvo una enfermedad y/o accidente grave experimentaron una disminución de ingresos y/o tuvieron pérdidas en su patrimonio producto de este problema, siendo más frecuente la disminución de ingresos (86%) frente a las pérdidas de patrimonio (16%) (Ver Tabla ). Este mismo patrón se encuentra en todas las regiones objetivo, excepto en Huancavelica, donde una proporción importante de hogares revela pérdida patrimonial (47%). No obstante, estas diferencias pueden deberse a la cantidad de observaciones sobre las que se realizan las estimaciones para Huancavelica, por lo que los datos deben ser tomados solo como referenciales. La información anterior sugiere que, dependiendo de la gravedad de la enfermedad y/o accidente, los shocks negativos en salud tienen la capacidad de empobrecer a un hogar, a pesar que los niveles de gasto catastrófico de acuerdo a métrica de la OMS son relativamente bajos.
De manera complementaria a lo anterior, en la Tabla se presenta información sobre las acciones que tomaron los hogares para contrarrestar la disminución y/o pérdida de ingresos y/o patrimonio producto de la enfermedad así como el tiempo que tomó o tomará regresar a una situación económica similar a la anterior. Del total de hogares que percibieron una disminución y/o pérdida de ingresos y/o patrimonio, el 89% hizo algo para contrarrestar estas pérdidas. De este porcentaje, el 28% recibió apoyo de sus familiares, el 26% gastó sus ahorros o capital, el 23% obtuvo un préstamo, el 14% empeñó o vendió sus bienes, el 7% consiguió otros trabajos, el 6% disminuyó su consumo y un 1% recibió ayuda del gobierno. La proporción de hogares que siguieron estas estrategias es similar en todas las regiones objetivos excepto en Huancavelica, donde la proporción de hogares que obtuvo préstamos fue solo de 6% y la que disminuyó su consumo fue de 12%. Llama la atención que entre las opciones no aparezca el seguro de salud, incluso en las regiones donde los niveles de cobertura pueden ser altos.

Tabla . Efectos de las enfermedades y/o accidentes graves en la economía del hogar

(Porcentaje del total de hogares que se vieron afectados por enfermedades o accidentes graves en el último año)

 

Perú

Regiones

objetivo


Caja-

marca


Huanca-

velica


Junín

Piura

San

Martín


Consecuencias económicas






















Solo disminución de ingresos

72%

77%

66%

46%

89%

71%

87%

Solo pérdida de patrimonio

6%

7%

17%

11%

1%

4%

4%

Ambas consecuencias anteriores

14%

9%

10%

36%

4%

16%

4%

Ninguna consecuencia

8%

7%

7%

6%

5%

9%

6%

Total

100%

100%

100%

100%

100%

100%

100%

Acciones tomadas1






















Hogares que tomaron alguna acción

87%

89%

93%

78%

83%

93%

87%

Tipo de acciones (respuesta múltiple)

Recibieron apoyo de familiares

30%

28%

20%

28%

39%

38%

18%

Gastaron sus ahorros o capital

29%

26%

15%

25%

35%

14%

37%

Obtuvieron préstamos

22%

23%

27%

6%

19%

30%

20%

Empeñaron o vendieron bienes

9%

14%

23%

3%

6%

17%

12%

Consiguieron otros trabajos

7%

7%

5%

9%

7%

6%

9%

Disminuyeron su consumo

8%

6%

6%

12%

3%

10%

6%

Recibieron ayuda del gobierno

1%

1%

2%

3%

1%

1%

1%

Otras acciones

1%

0%

0%

0%

1%

1%

0%

Tiempo en el que solucionará1






















En un año o menos

46%

42%

35%

18%

50%

36%

49%

En más de un año

23%

23%

33%

18%

19%

25%

18%

No tiene solución

18%

18%

22%

26%

19%

19%

11%

No sabe

13%

17%

10%

38%

12%

20%

23%

Total

100%

100%

100%

100%

100%

100%

100%

1/Respecto del total de hogares que experimentaron una disminución de ingresos y/o tuvieron pérdidas en su patrimonio producto de la enfermedad y/o accidente grave de algún miembro del hogar.

Fuente: ENAHO 2014 - INEI. Elaboración: Macroconsult S.A.
Respecto al tiempo en el que los hogares recuperan las pérdidas económicas producto de la enfermedad de alguno de sus miembros, el 42% refirió hacerlo en el corto plazo (un año o menos), el 23% en el mediano o largo plazo (más de un año), el 18% cree que nunca lo hará y el 17% restante no sabe cuánto tiempo le tomará recuperarse. Estos porcentajes se mantienen en todas las regiones menos en Huancavelica donde la proporción de hogares que nunca se recuperará o que tiene incertidumbre al respecto es mayor (26% y 38%, respectivamente). Sin embargo, es importante volver a mencionar que las diferencias en Huancavelica podrían estar relacionadas a la cantidad de observaciones sobre las que se realizan las estimaciones.


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