Download het volledig rapport (548 p.) - KCE

182 Evolutie van de uitgaven voor gezondheidszorg KCE reports vol. 15A
21. DE EVOLUTIE VAN HET AANTAL GEVALLEN: ENKELE
EENVOUDIGE SCHATTINGEN
Het spreekt vanzelf dat de beschikbare gegevens niet voldoende zijn om een volledig
structureel model te schatten voor de evolutie van de uitgaven voor geneesheren. Onze
schattingen en simulaties moeten eerder als eerste vingeroefeningen worden
geïnterpreteerd. Toch kunnen er volgens ons enkele interessante inzichten uit de cijfers
worden afgeleid.
Als referentiepunt voor de oefeningen die volgen schatten we het volgende model (waarbij,
zoals altijd, i staat voor de observatie-eenheid, t voor de periode, k voor de geanalyseerde
boekhoudcode en u i,
t voor de storingsterm):
(4)
k
i,
t
l
k
l
i,
l
k
ln C A
D t
INV
VKR u
k
i,
t
De resultaten voor deze schatting worden getoond in tabel 2. Opnieuw gebruiken we
hiervoor gewogen kleinste kwadraten. In specificatie (4) vertrekken we van de voor de hand
liggende veronderstelling dat het aantal contacten met geneesheren varieert met de leeftijd.
Dit is precies de belangrijkste component van informatie die wij in deze analyse toevoegen
aan de uiteenzetting in hoofdstuk 2. Om een gedetailleerd beeld te krijgen van het
leeftijdsprofiel voeren we dezelfde leeftijds/geslachtsdummies in die ook reeds in de
prijsvergelijkingen (2) werden opgenomen. In vergelijking (4) nemen we echter geen
constante op, waardoor er geen dummy hoeft te worden weggelaten. In feite kunnen de
k
coëfficiënten Al van de leeftijds- en geslachtsdummies dan rechtstreeks geïnterpreteerd
worden als leeftijds-geslachtsspecifieke constanten.
De uitsplitsing over de verschillende CG1/CG2-groepen maakt het verder ook mogelijk
bijkomende dummies voor invaliditeit (INV) en verhoogde tegemoetkoming (VKR) op
te nemen 73 . De eerste factor kan ondubbelzinnig als een indicator van morbiditeit worden
beschouwd. De tweede is iets moeilijker te interpreteren. Men kan veronderstellen dat
rechthebbenden op verhoogde tegemoetkoming over het algemeen ook een hogere
morbiditeit hebben. Tegelijkertijd echter kunnen de verlaagde remgelden ook leiden tot een
grotere consumptie als gevolg van moral hazard. Het is voor ons niet mogelijk deze twee
effecten van elkaar te onderscheiden. In afdeling 21.3 komen we nog terug op de effecten
van remgeldwijzigingen.
Tenslotte nemen we in deze startregressies ook een constante trend (t) op 74 . Onze eerste
oefening (in afdeling 21.1) zal er precies in bestaan deze hypothese van een constante trend
aan een nader onderzoek te onderwerpen. We hebben ervoor geopteerd als afhankelijke
variabele de logaritme van het aantal gevallen te nemen. Dit is niet alleen de meest
gebruikelijke specificatie in gezondheidseconomie (omwille van de scheve verdeling van het
73 Deze dummies nemen de waarde 1 aan wanneer de betrokken observatie-eenheid i respectievelijk
bestaat uit invaliden of recht heeft op een verhoogde tegemoetkoming.
74 Deze variabele is gedefinieerd als t=1 in 1996, t=2 in 1997, , t=8 in 2003.
k
i,
t
k
i,
t
182