Population Ageing and

Health Care Expenditures

II. The Eubie Blake Effect and More Recent Results

Friedrich Breyer, University of Konstanz

CES Munich, November 10, 2016

2.3 Questions

1. What share of HCE occurs in the last (1,2,3,4) years of

life?

2. What will be the effect of rising life expectancy over

time?

3. What is the age-expenditure profile or people who are

(not) near their death?

4. How strong is the impact of medical progress?

2.4 More Theory:

The „Eubie Blake Effect“: (aka “Mickey Mantle Effect”)

HCE increase in life expectancy because doctors find

treatment more „worthwhile“ when patients can expect to

live longer. This holds especially for older cohorts.

Examples: organ transplantation, hip replacement

Eubie Blake, jazz musician, said on

his (alleged) 100th birthday (he was

really only 96 and died 6 days later):

„If I had known I was going to live this

long, I would have taken better care

of myself“

Life Expectancy and Health Expenditures

Life Expectancy

(years)

HCE

05 110

Eubie Blake Effect

Proximity-

to-death

effect

Empirical Studies for Germany

(1) F. Breyer, N. Lorenz, T. Niebel (2015), Ageing and

Health Care Expenditures: Is there a Eubie Blake

Effect?, European Journal of Health Economics

- Group averages by age (0-90) and sex for all German

sickness fund members,

- Source: Federal Insurance Office (for risk adjustment)

(2) F. Breyer, N. Lorenz and P. Ihle (only preliminary paper):

- Individual data from a large random sample of members

of AOK Hessen, 2001-2012,

- about 300.000 observations annually

Study 1): Testable Hypotheses

(Calendar) Age: two competing hypotheses:

a) HCE fall between 0 and 10 years, are constant until 60 and

increase thereafter („naive hypothesis“)

b) ditto, but no increase after ab 60, when mortality is

controlled for („red herring hypothesis“)

Mortality:

HCE are increasing in the mortality rate

Life Expectancy (measured by the 5-year survival rate, SR5):

When SR5 increases, HCE increase as well because

physicians find additional services worth-while (like Eubie

Blake).

Time: HCE rise over time (due to medical progress)

Why 5-year survival rates for LE?

Study (1): Estimation Strategy

Specification:

LHS variable: daily HCE per capita

- Estimation separately for men and women,

- age as dummies (90),

- time as dummies

- cohorts allowed for through fixed effects estimation

- population death rates

- 5-year survival rate, SR-5 (predicted values)

Problem: Disentangling age, cohort and time effects

- solved through Intrinsic Estimator due to Yang et al. 2008

- IE is a special case of Principal Component and Partial

Least Squares Regression

Study (1): Regression Results (Overview)

1) Age, Time and Cohort Effects: graphs

2) Mortality and 5-year survival rates: Tables

Age coefficients, men

Age coefficients, women

Results confirm „naive“ hypothesis

Year coefficients, men

Annual growth rate: 2.3 per cent

Year coefficients, women

Annual growth rate: 1.6 per cent

Cohort coefficients, men

Cohort coefficients, women

Results for mortality and 5-year survival rate

dependent variable: daily HCE per capita,

included: age, year

*** significant on the 1% level

* significant on the 10% level

Results for mortality and 5-year survival rate

• Mortality: coefficient is positive and highly significant for

men (expenditures in the last year of life 10 times higher),

for women smaller effect (5 times), not always significant

• 5-year survival rate is always highly significant,

coefficient is around 40.

Interpretation: expenditures rise by 2 Euro/day or 30%,

when SR-5 increases by 5 percentage points

(as it did for men over 70 in the period 1997-2009)

• Robustness check:

results go through for SR2, SR3, …, SR10

Summary of Regression Results

theoretical hypotheses are largely confirmed:

HCE increase

- over time,

- with age (over 60),

- with the mortality rate and

- with life expectancy (measured by 5-year survival rate)

Estimating the Demographic Effect

on HCE by Simulation

Four steps, starting with 2009 age profile of HCE:

• step 1: varying mortality to its value in 2040:

Δ HCE in 2040 is -5 % (men) and -2% (women)

• step 2: varying mortality and 5-year SR:

Δ HCE in 2040 is between +8.5% (men) and +11.6% (women)

Estimating the Demographic Effect

on HCE by Simulation

• step 3: in addition, using the age composition of 2040, calculate per-capita

HCE, relative to 2009: Δ HCE in 2040 is +42% (men) and +37% (women)

(purely demographic effect:) + 1.13% (men), + 1.01% (women) per annum

• step 4: adding the time trend:

Annual increase in HCE for men: 3.4%, for women 2,6%, average: 3%

The contribution rate in 2040

• Per-capita HCE grow by 3% annually,

• Population shrinks by .3% annually

• Real per-capita HCE grow by 128 per cent

• real GDP grows by 1% annually (European Commission

2015)

• Real GDP grows by 36 per cent by 2040

• Assumption: ratio wages to GDP stays constant

• Hence the contribution rate to SHI will grow between 2009

and 2040 from 14.9% to 24.5%.

Social Insurance Contributions 2016-2040

In per cent 2016 2040

Old-age pensions 18.7 23.5

Social health insurance 15.7 24.5

Long-term care insurance

for the childless

2.35

+ 0.25

4.0

Unemployment insurance 3.0 2.0

Total (for the childless) 40.0 54.0

Study (2): Data Set and Methods

Data:

• 18.75% random sample of insured persons in AOK Hessen

• around 300.000 persons each year, 2001-2012

• Each expenditure with exact date

• Exact date of death

Methods:

• Separate regression by time to death (1,2,3,4 or more years)

• Remove observations with censored data

• dependent variable: total HCE in a year, BIP-deflated

• regressors: age dummies, age-year interaction terms

• no „two-part“ model due to size of data set

• non-parametric kernel estimation, bandwith: 8 years

Results

a) descriptive: Expenditure share in the last years

of life

Question:

1. What share of total HCE is accounted for by people in their last

3 years of life? Guess!

a) Karlsson et al. (2016) find for German PHI: 13.7 per cent

b) Bakx et al. (2016) for the Netherlands:

12.0 % in the last 30 months

c) AOK Hessen, standardised to German age composition:

Results

b) Regression coefficients for age and

age*year (graphics)

Estimated age-expenditure profiles: survivors

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96

men

women

Number of decedents by age, 2001-12

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

Male Female

Age-expenditure profiles: men, last 4 years

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Age-expenditure profiles: women, last 4 years

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Annual expenditure growth: absolute, survivors

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96

men

women

Annual expenditure growth: relative, survivors

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96

men

women

Annual expenditure growth: absolute, men, last 4 years

-200

0

200

400

600

800

1000

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Annual expenditure growth: relative, men, last 4 years

-0,01

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Annual expenditure growth: absolute, women, last 4 years

-400

-200

0

200

400

600

800

1000

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Annual expenditure growth: relative, women, last 4 years

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96

survivor ytd1 ytd2 ytd3 ytd4

Still to do:

• Repeating the exercise for types of services (hospital,

outpatient, drugs)

• Distinguishing decedents by cause of death (e.g. cancer)

• Simulation of future HCE

• Impact of income on HCE

(Breyer, Heineck, Lorenz, HE 2003 found a negative

relationship)

• Impact of biological age (rather than chronological age)

on HCE

Summary

1. There is a significant increase of HCE with age for

„survivors“. Therefore the strict version of the „red

herring hypothesis“ can be rejected.

2. Expenditures in the last (4) years of life are smaller than

commonly assumed: about 20% of total HCE.

3. Expenditure growth is particularly strong in certain age

groups:

- male survivors below 40 and above 80 years of age

- decedents between 60 and 80 years

Policy Conclusions

How to mitigate the increase in HCE:

1. Increasing efficiency by fostering competition in the

health care sector:

a) more freedom of contract for sickness funds

b) flat (instead of wage-dependent) contributions to

make premium differences more visible

2. Slowing the growth of the benefit package of SHI by

systematically applying cost-benefit criteria to the

introduction of new services

Die Gesundheitsprämie -

Bürgerversicherung

durch die Hintertür?

Friedrich Breyer Universität Konstanz

Ausgangssituation

• Die Bundesregierung hat im Koalitionsvertrag angekündigt,

die Beitragserhebung in der GKV zu reformieren und auf

einkommensunabhängige Arbeitnehmerbeiträge umzustellen.

• Die „Gesundheitsprämie“ oder „Kopfpauschale“ bedeutet:- Arbeitgeberbeiträge werden bei 7% eingefroren,

- jeder Erwachsene zahlt kasseneinheitliche Pauschale,

- Ausgleich für alle, deren Beitrag x% des Einkommens übersteigt.

Vorbild könnten die Niederlande sein.

• Politisch umstritten: Nur die FDP steht noch hinter ihr.

CSU und die drei linken Parteien lehnen sie kategorisch ab.

• Diese Fronten sind sachlich nicht begründet.

Die Reform passt besser zu den Zielen der SPD als der FDP.

Sie ist eine „Bürgerversicherung durch die Hintertür“.

Was gegen lohnabhängige Beiträge spricht

0. Lohnabhängige Beiträge verzerren das Arbeitsangebot.

1. Lohnabhängige Beiträge entsprachen dem Äquivalenzgedanken, solange das Krankengeld eine wichtige Rolle spielte. Das ist lange vorbei.

2. Versicherte reagieren auf Beiträge in Euro und Cent sensibler als auf Lohnprozente, daher sind lohnbezogene Beiträge schlecht für den Kassenwettbewerb. Den brauchen wir, um die im deutschen Gesundheitswesen schlummernden Wirtschaftlichkeitsreserven aufzudecken.

3. Beitragssatz zum Gesundheitsfonds ist extrem politisiert

4. Lohnbezogene Beiträge täuschen eine Kostenexplosion vor, die gar nicht stattgefunden hat (Grafik).

Health Expenditures and Contribution Rate

Contribution Rate increased by 36%, HCE/GDP by 15%.

5. Lohnbezogene Beiträge sind nicht nachhaltig, da die Bemessungsgrundlage gerade in einer alternden Gesellschaft weniger wächst als das Sozialprodukt.

6. Sie können auch nicht mit dem Leistungsfähigkeitsprinzip begründet werden. Hier findet eine Umverteilung statt, die nur Arbeitseinkommen erfasst und viele Gutverdiener (Privatversicherte) verschont.

7. Lohnbezogene Beiträge mit Bemessungsgrenze sind eine extrem regressive Steuer.

8. Der geltende Steuer- und Abgabentarif lässt sich normativ nicht begründen und weist gerade bei mittleren Einkommen um 45.000 Euro/Jahr eine extrem hohe Grenzbelastung auf (Grafik).

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

10.4

98

12.8

78

15.2

58

17.4

13

19.4

96

21.5

84

23.8

78

26.1

71

28.4

65

30.7

59

33.0

52

35.3

46

37.6

40

39.9

33

42.2

27

44.5

21

46.5

43

48.6

26

50.7

09

52.7

92

54.8

75

56.9

58

59.0

41

61.1

24

63.2

07

65.2

90

67.2

18

69.2

18

Bruttoeinkommen

Mar

gin

alb

elas

tun

g i

n %

Grenzsteuersatz

Grenzbelastung

Propaganda gegen die Gesundheitsprämie

1. „Der Bankdirektor zahlt gleich viel wie seine Sekretärin.“ → Der Bankdirektor ist PKV-versichert. Erst durch den steuerfinanzierten Sozialausgleich beteiligt er sich an den Gesundheitskosten seiner Sekretärin.

2. „Der Bundeshaushalt hat kein Geld übrig für die Finanzierung des Sozialausgleichs.“→ Umstellung ist ein Null-Summen-Spiel. Die ~200 Mrd. Ausgaben der GKV müssen so oder so finanziert werden, ob durch Beiträge oder Steuern, ist letztlich egal.

3. „Ein Drittel der Bürger wird zu Bittstellern degradiert.“→ Sozialausgleich kann durchs Finanzamt abgerechnet werden (wie in den Niederlanden) oder sogar in den Einkommensteuertarif integriert werden.

Integration des Sozialausgleichs in den Einkommensteuertarif

• Alle Grenzsteuersätze bis zum Durchschnittseinkommen werden um 8 Prozentpunkte angehoben.

• In den Tarif wird ein Steuerkredit in Höhe der minimalen Gesundheitsprämie eingearbeitet. Diese dürfte ca. 1.500 €im Jahr betragen. Der Steuerkredit wird mit der Steuerschuld aufgerechnet, gegebenenfalls ausgezahlt.

• Alle Bürger mit Jahreseinkommen unter ca. 12.000 Euro erhalten eine Erstattung vom Finanzamt.

• Der Tarifverlauf für hohe Einkommen wird an den Finanz-bedarf angepasst. Wegen der breiteren Bemessungsbasis steigen die oberen Steuersätze um weniger als 8 Prozent.

Wer gewinnt, wer verliert bei der Reform?

• Gewinner (kurzfristig): GKV-Mitglieder mit leicht überdurchschnittlichen Arbeitseinkommen und keinen sonstigen Einkommen

• Verlierer (kurzfristig):

- privat Krankenversicherte, darunter Beamte,

- Bezieher größerer Nicht-Arbeitseinkommen,

- GKV-versicherte Ehepaare mit sehr ungleichen

Arbeitseinkommen

• Gewinner (langfristig): alle GKV-Versicherten (durch mehr

Wettbewerb und mehr Wirtschaftlichkeit)

Warum passt die Reform nicht ins FDP-Programm?

• Die FDP will Steuern senken. Sozialbeiträge scheinen ihr weniger wichtig zu sein.

• Die Reform bedeutet eine Senkung von Sozialbeiträgen und eine Erhöhung von Steuern.

• - „Wir machen die Finanzierung gerechter“ und - „es geht ohne Steuererhöhungen“ passt nicht zusammen!

Warum passt die Reform besser ins SPD-Programm?

Das Bürgerversicherungs-Programm der SPD sollte:

• andere als Arbeitseinkommen zur Beitragserhebung heranziehen→ genau das macht der Sozialausgleich, da er aus einer Erhöhung der Einkommensteuer gespeist wird.

• die Zweiklassen-Medizin langfristig abschaffen, indem der Neuzugang zur PKV gestoppt wird (wie geht das auf verfassungskonforme Weise?)→ das macht die Gesundheitsprämie, weil sie die PKV schlagartig unattraktiv macht.

Warum polemisiert die CSU gegen die Reform?

• Sie kann sich ein soziales Mäntelchen umhängen.

• Sie schützt zugleich die Privatversicherten.

• Zusätzlich schützt sie die Privat-Assekuranz in Bayern.

Fazit

• Die Gesundheitsprämie hat große Vorteile:

1) mehr Wettbewerb, mehr Wirtschaftlichkeit,

2) mehr Nachhaltigkeit der Finanzierung

3) mehr Solidarität in der Finanzierung, da Besteuerung nach der Leistungsfähigkeit

• Die Gesundheitsprämie macht die PKV unattraktiv, ist eine „Bürgerversicherung durch die Hintertür“

• Die Gesundheitsprämie ist nicht durchsetzbar, weil sie von der falschen Partei vertreten wird.

• Zukunftsweisende Reform scheitert im politischen Diskurs an Ideologie und Heuchelei.