{"id":41449,"date":"2026-08-17T09:33:25","date_gmt":"2026-08-17T12:33:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/?p=41449"},"modified":"2026-08-17T09:33:25","modified_gmt":"2026-08-17T12:33:25","slug":"heterogeneous-responses-to-brazils-pharmaceutical-price-cap-regulation-evidence-from-private-insurance-and-the-public-health-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/heterogeneous-responses-to-brazils-pharmaceutical-price-cap-regulation-evidence-from-private-insurance-and-the-public-health-system\/","title":{"rendered":"Heterogeneous Responses To Brazil\u2019s Pharmaceutical Price Cap Regulation: Evidence From Private Insurance And The Public Health System"},"content":{"rendered":"

Heterogeneous Responses To Brazil\u2019s Pharmaceutical Price Cap Regulation: Evidence From Private Insurance And The Public Health System<\/em><\/h2>\n

OBJETIVOS<\/h3>\n

Analisar se descontos setoriais espec\u00edficos em rela\u00e7\u00e3o ao pre\u00e7o-teto regulado se traduzem em respostas quantitativas distintas entre o mercado de sa\u00fade suplementar e o Sistema \u00danico de Sa\u00fade (SUS).<\/p>\n

M\u00c9TODOS<\/h3>\n

Os dados consistem em um painel mensal para o per\u00edodo de 2015 a 2023, constru\u00eddo a partir da interse\u00e7\u00e3o entre os pre\u00e7os-teto da CMED e os pre\u00e7os e quantidades observados para medicamentos faturados a planos privados de sa\u00fade e adquiridos pelo SUS (680 produtos; 108 meses).<\/p>\n

Foram estimados:
\n(i) modelos de efeitos fixos relacionando o logaritmo das quantidades ao logaritmo da raz\u00e3o entre pre\u00e7o observado e pre\u00e7o-teto, bem como sua intera\u00e7\u00e3o com um indicador do setor p\u00fablico, incluindo efeitos fixos de produto e ciclos de reajuste; e
\n(ii) modelos de Double Machine Learning (modelos parcialmente lineares com cross-fitting de 5 folds), tratando a intensidade do desconto como tratamento cont\u00ednuo e ortogonalizando-o em rela\u00e7\u00e3o a covari\u00e1veis de alta dimensionalidade.<\/p>\n

RESULTADOS<\/h3>\n

As estimativas de efeitos fixos mostram que um aumento de 1% na raz\u00e3o pre\u00e7o observado\/pre\u00e7o-teto est\u00e1 associado a um aumento de 0,60% nas quantidades no setor privado (p<0,001). A intera\u00e7\u00e3o com o indicador do setor p\u00fablico foi de \u22120,64 (p<0,001), implicando uma inclina\u00e7\u00e3o pr\u00f3xima de zero ou ligeiramente negativa para as compras p\u00fablicas (~\u22120,03).<\/p>\n

Os modelos de Double Machine Learning produziram coeficientes para o setor privado entre 0,463 e 0,517 entre os diferentes algoritmos utilizados. Para a intera\u00e7\u00e3o com o setor p\u00fablico, os resultados indicaram coeficientes pequenos ou negativos: \u22120,618 (Lasso, p<0,001), \u22120,484 (Random Forest, p=0,0015), \u22121,060 (Rede Neural, p<0,001), \u22120,281 (XGBoost, p=0,283, n\u00e3o significativo) e 0,450 (CART, p\u22480,097).<\/p>\n

CONCLUS\u00d5ES<\/h3>\n

Os mercados privados parecem alinhados a incentivos baseados em margens: maiores raz\u00f5es entre pre\u00e7o observado e pre\u00e7o-teto est\u00e3o associadas a maiores volumes comercializados. J\u00e1 o SUS apresenta respostas reduzidas ou negativas, consistentes com restri\u00e7\u00f5es or\u00e7ament\u00e1rias e negocia\u00e7\u00f5es centralizadas.<\/p>\n

Desvios em rela\u00e7\u00e3o ao pre\u00e7o teto est\u00e3o associados a maiores quantidades no mercado privado e menores ou neutras no setor p\u00fablico, revelando respostas setoriais heterog\u00eaneas. Esses padr\u00f5es opostos sugerem incentivos desalinhados nas regras brasileiras de controle de pre\u00e7os de medicamentos, indicando a necessidade de ajustes espec\u00edficos nos mecanismos de reembolso e repasse de descontos.<\/p>\n

Entre as limita\u00e7\u00f5es do estudo est\u00e3o a aus\u00eancia de um grupo de controle n\u00e3o regulado, a poss\u00edvel simultaneidade entre pre\u00e7os e quantidades e potenciais erros de mensura\u00e7\u00e3o em dados administrativos. Os coeficientes devem ser interpretados como associa\u00e7\u00f5es condicionais dentro do regime regulat\u00f3rio vigente.<\/p>\n

Texto completo:\u00a0aqui<\/a><\/p>\n

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Artigo de J\u00e9ssica Portal Maia e Gi\u00e1como Balbinotto Neto, docente do Departamento de Economia e Rela\u00e7\u00f5es Internacionais da FCE\/UFRGS<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":41452,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"fifu_image_url":"","fifu_image_alt":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[438],"tags":[],"class_list":["post-41449","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analise"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41449","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41449"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41449\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":41454,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41449\/revisions\/41454"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41452"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41449"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41449"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/fce\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41449"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}