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Inhalt
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Tabellenverzeichnis
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Zusammenfassung des Gutachtens
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Hintergrund
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festbetragsregulierter Wirkstoffe

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Impfstoffe.

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Quellen
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(1) Regressionsanalysen mit Zeitreihendaten machen neben der Aufnahme von zeitlich gegenwärtigen und ve...
Modell wurde anhand der optimalen Prognosegüte (minimaler durchschnittlicher
Prognosefehler) bestimmt.

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Gutachten: Prognose der Arzneimittelausgaben

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Ein Gutachten von Professor Dr. Tom Stargardt (Universität Hamburg) im Auftrag der Techniker Krankenkasse (TK) ist zu dem Ergebnis gekommen, dass der komplette Wegfall des Zwangsrabatts und des Preismoratoriums zu Mehrkosten von bis zu 1,4 Milliarden Euro für die Krankenkassen geführt hätte.

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Gutachten: Prognose der Arzneimittelausgaben

  1. 1. Gutachten zur Prognose der Arzneimittelausgaben der Techniker Krankenkasse nach Auslaufen des Preismoratoriums und des temporär erhöhten Kollektivrabattes für die Jahre 2014 und 2015 im Auftrag der Techniker Krankenkasse 5. September 2013 Prof. Dr. Tom Stargardt Dipl.-Ges.-Ök. Simon Frey Hamburg Center for Health Economics | Universität Hamburg Kontakt: Prof. Dr. Tom Stargardt Hamburg Center for Health Economics, Universität Hamburg Esplanade 36, 20354 Hamburg  +49(0)40 42838–9299  tom.stargardt@wiso.uni-hamburg.de
  2. 2. Inhalt Tabellenverzeichnis .............................................................................................................................. II  Abbildungsverzeichnis ......................................................................................................................... II  Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................................................ II  Zusammenfassung des Gutachtens ................................................................................................. 1  Hintergrund ............................................................................................................................................ 2  Aufgaben und Ziele des Gutachtens ................................................................................................ 4  Datenbasis ............................................................................................................................................... 4  Vorgehensweise und Methoden ....................................................................................................... 8  Ergebnisse der Untersuchung ........................................................................................................... 12  Einschränkungen .................................................................................................................................. 13  Quellen .................................................................................................................................................... 15  Technischer Anhang ........................................................................................................................... 16  I
  3. 3. Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Prognose der Gesamtausgaben 2014 und 2015 ......................................................... 12  Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Preisregulierung auf dem Arzneimittelmarkt seit 2003 .................................... 3  Abbildung 2: Arzneimittelausgaben der TK im Zeitverlauf ....................................................... 6  Abbildung 3: Verordnungsvolumen der TK im Zeitverlauf .........................................................7  Abbildung 4: Durchschnittliche Ausgaben der TK pro Verordnung .........................................7  Abbildung 5: Prognosepräzision des finalen Regressionsmodells ......................................... 11  Abbildung 6: Ausgabenprognose für 2014 und 2015 .................................................................. 13  Abkürzungsverzeichnis AMPreisV Arzneimittelpreisverordnung ATC Anatomical Therapeutic Chemical Classification System BSSichG Beitragssatzsicherungsgesetz DDD Defined Daily Doses of Drug Consumption GKV Gesetzlichen Krankenversicherung GKV-ÄndG Gesetz zur Änderung krankenversicherungsrechtlicher und anderer Vorschriften MAPE Mean average percentage error PZNR Pharmazentralnummer TK Techniker Krankenkasse II
  4. 4. Zusammenfassung des Gutachtens Vor dem Hintergrund der erwarteten Senkung des Kollektivrabattes und des auslaufenden temporären Preismoratoriums für Nichtfestbetragsarzneimittel mit Patentschutz ab 2014 wurde im Auftrag und basierend auf den Daten der Techniker Krankenkasse (TK) eine Prognose der Ausgaben für die entsprechende Arzneimittelgruppe der TK für die Jahre 2014 und 2015 vorgenommen. Hierfür wurde eine Ausgabenschätzung unter Anwendung eines Regressionsmodells erstellt. Die Auswahl der Modellparameter erfolgte auf Basis der (Out-of-Sample) Prognosegüte für das Jahr 2012. Auf Basis des vorliegenden Datensatzes würden sich die Ausgaben der TK für nicht festbetragsregulierte, patentgeschützte Wirkstoffe (ohne Impfstoffe) auf € 162.158 pro 1.000 Versicherte im Jahr 2014 bzw. € 180.022 im Jahr 2015 belaufen, sofern der Kollektivrabatt auf 6% sinkt und gleichzeitig das bestehende Preismoratorium ausgesetzt wird. Hochgerechnet auf die derzeitige Versichertengemeinschaft der TK ergäben sich Ausgaben in Höhe von € 1,33 Mrd. (2014) bzw. € 1,48 Mrd. (2015). Bei einer hypothetischen Aufrechterhaltung des Status Quo mit 16 prozentigem Kollektivrabatt und Weiterbestehen des Preismoratoriums, würden die Ausgaben pro 1.000 Versicherte hingegen € 148.379 im Jahr 2014 bzw. € 161.150 im Jahr 2015 betragen. Damit wären die Ausgaben – hochgerechnet auf die derzeitige Versichertengemeinschaft der TK – in 2014 um € 113 Mio. (-9,3%) bzw. in 2015 um € 155 Mio. (-11,7%) geringer. Somit läge die Differenz der beiden Szenarien für die TK bei insgesamt € 268,4 Mio über beide Jahre. 1
  5. 5. Hintergrund Die Arzneimittelausgaben im ambulanten Sektor und die hieraus resultierende Belastung der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) stehen häufig im Fokus der gesundheitspolitischen Diskussion. So wurden 2012 durch die GKV ca. € 29,2 Mrd. für die Versorgung der Versichertengemeinschaft mit Arzneimitteln aufgewendet, was insgesamt einer Steigerungsrate von rund 8% in den vergangenen 5 Jahren entspricht.1 Dabei waren die Gesamtausgaben für Arzneimittel im Jahr 2011 erstmals seit Anpassung der Arzneimittelpreisverordnung (AMPreisV) im Jahr 2004 rückläufiga.1 Bei der Betrachtung von Teilmärkten jedoch – etwa dem für patentgeschützte Originalpräparateb – stehen die Entwicklung der Ausgaben und des Verordnungsvolumens in einem umgekehrten Verhältnis, was nicht zuletzt mit steigenden Preisen und mit Substitutionseffekten zwischen- bzw. innerhalb von Arzneimittelklassen erklärt wird.2 Dem gegenüber steht der Versuch des Gesetzgebers, den Anstieg der Ausgaben für Arzneimittel durch unmittelbare regulatorische Eingriffe zu kontrollieren. So wurde mit dem Gesetz zur Änderung krankenversicherungsrechtlicher und anderer Vorschriften (GKV-ÄndG) der Rabatt für verschreibungspflichtige, patentgeschützte Arzneimittel, die nicht unter die Festbetragsregelung fallen, ab August 2010 bis Dezember 2013 von 6% auf 16% des Herstellerabgabepreises angehoben. Erstmalig hatte der Gesetzgeber den kollektiven Rabatt für Arzneimittel mit dem Beitragssatzsicherungsgesetz (BSSichG) im Jahr 2003 eingeführt. Nach einer kurzfristigen Anhebung auf 16% im Jahr 2004, galt der Kollektivrabatt unverändert in Höhe von 6% seit dem 1. Januar 2005. Die erneute Anhebung des Herstellerrabatts auf 16% erfolgte für einen Zeitraum von 3 Jahren bis zum 31.12.2013. Hintergrund dieses Eingriffs war die kurzfristige Entlastung der a Circa -4% gegenüber 2010. Gemessen am Umsatz hat der Markt für patentgeschützte Arzneimittel einen Anteil von 47,5% am Gesamtmarkt. b 2
  6. 6. gesetzlichen Krankenkassen bis die Nutzenbewertung von Arzneimitteln auch in der Praxis angewendet werden konnte.3 Begleitend zu der Erhöhung des Herstellerrabattes von 6% auf 16% trat ein Preismoratorium in Kraft, wonach die Arzneimittelpreise de facto bis Ende 2013 auf dem Preisniveau vom 1. August 2009 eingefroren wurden. Herstellerseitige Preiserhöhungen im Vergleich zum Preisstand vom 1. August 2009 werden als zusätzlicher Rabatt in Höhe des Betrages der Preiserhöhung an die Krankenkassen weitergegeben. Abbildung 1 verdeutlicht die Existenz beider regulatorischen Eingriffe in den Arzneimittelmarkt in der Zeit zwischen 2002 und 2012. Abbildung 1: Preisregulierung auf dem Arzneimittelmarkt seit 2003 Mit dem Außerkrafttreten der beiden Regulierungsmechanismen zum 31. Dezember 2013 wird der Kollektivrabatt auf den ehemals geltenden Wert von 6% gesenkt werden – bei gleichzeitigem Wegfall des Preismoratoriums. Aus den Erfahrungen der Vergangenheit mit Anpassungen des Kollektivrabattes und begleitenden Preismoratorien ist 3
  7. 7. in der Folge ein unmittelbarer Anstieg der Arzneimittelausgaben für die gesetzliche Krankenversicherung zu erwarten.4 Aufgaben und Ziele des Gutachtens Ziel unserer Untersuchung ist es, auf Basis von Abrechnungsdaten der Techniker Krankenkasse (TK) die Entwicklung der Ausgaben der TK für verschreibungspflichtige Arzneimittel, die unter den gesetzlichen Kollektivrabatt fallen, für die Jahre 2014 und 2015 zu prognostizieren. Hierbei sollen zwei mögliche Szenarien untersucht werden: Szenario A: Absenkung des temporär erhöhten Kollektivrabattes auf 6% und Wegfall des Preismoratoriums; Szenario B: Hypothetische Beibehaltung des Status Quo mit 16 prozentigem Kollektivrabatt und fortbestehendem Moratorium zum Preisstand von August 2009. Datenbasis Grundlage unserer Untersuchung waren Auszüge aus den Arzneimittelverordnungsdaten der Techniker Krankenkassec für den Zeitraum Januar 2003 bis Dezember 2012. Darin enthalten waren Informationen zu den verordneten Wirkstoffen auf ATC Ebene, Wirkstärke, definierte Tagestherapiedosis (DDD), Darreichungsform, Hersteller und Kosten aus Sicht der Krankenkasse – sogenannte Nettobeträge auf Mittelebene, d.h. Apothekenverkaufspreise abzüglich aller der Kasse zu gewährenden Rabatte und geleisteter Zuzahlungen seitens der Versicherten. Für die Ausgabenprognose wurden rund 49,8 Mio. Verordnungen von Fertigarzneimitteln berücksichtigt. Dies umfasst alle Verordnungen an Versicherte der TK, exklusive c Stand Januar 2013: 8,22 Mio. Versicherte. 4
  8. 8.  festbetragsregulierter Wirkstoffe  patenfreier/wirkstoffgleicher Arzneimittel  Impfstoffe. Die Anzahl der im Datensatz enthaltenen Wirkstoffe variierte über die Beobachtungsdauer, da der Ausschluss festbetragsregulierter oder patentfreier/wirkstoffgleicher Arzneimittel monatsgenau anhand der Pharmazentralnummer (PZNR) auf Packungsebene vorgenommen wurde. Dementsprechend endete die Berücksichtigung eines Wirkstoffes in der Stichprobe, sobald ein definiertes Ausschlusskriterium erfüllt wurde, z.B. bei Eintritt generischer Wettbewerber in den Markt. Ebenso fanden neue, patentgeschützte Wirkstoffe Eingang in die Stichprobe sobald sie in den Markt eintraten, d.h. sobald sie zum ersten Mal zu Lasten der TK verordnet wurden. Diesem Vorgehen liegt die Annahme zu Grunde, dass die Rate der Patentabläufe bzw. der Gruppierungen in Festbetragsgruppen und die Rate der Markteintritte einem zeitkonstanten Trend folgen. Die Ausgaben für die bereinigte Grundgesamtheit (49,8 Mio. Verordnungen) wurden zunächst auf Monatsbasis aggregiert. Danach wurden diese Summen durch die Anzahl der Versicherten der TK im jeweiligen Monat geteilt, um die mitgliederzuwachsbezogene Ausgabenentwicklung herauszurechnen. Hierfür wurden seitens der TK Versichertenzahlen bereitgestellt, die uns auf Quartals- (2006 bis 2012) bzw. auf Jahresbasis (2003 bis 2005) vorlagen. Diese wurden auf monatliche Werte linear interpoliert, um dem Aggregationsniveau der Ausgabendaten zu entsprechen. Somit bildete eine Zeitreihe der Ausgaben pro 1.000 TK-Versicherte für nicht festbetragsregulierte, patentgeschützte Arzneimittel (ohne Impfstoffe) über 120 Monate den Ausgangspunkt für eine statistische Modellierung zur Prognose von Arzneimittelausgaben der TK für die Jahre 2014 und 2015 unter Annahme der beiden o.g. Szenarien. 5
  9. 9. Abbildung 2 zeigt die Entwicklung der Ausgaben je 1.000 Versicherte der TK für die verwendete Stichprobe von Arzneimitteln. Die durchgezogene, blaue Linie stellt die monatsgenauen Ausgaben dar, während die rot-gestrichelte Linie eine Glättung mit Hilfe sogenannter kubischer Splines5 erzeugt, um die grafische Beurteilung der Wachstumsentwicklung zu verdeutlichen. Abbildung 2: Arzneimittelausgaben der TK im Zeitverlauf 12000 Tatsächliche Ausgaben (bis einschl. 2012) € pro 1.000 Versicherte Spline Glättung 10000 8000 6000 2004 2006 2008 Zeit 2010 2012 Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. Aus Abbildung 3 wird ersichtlich, dass eine Zunahme der Ausgaben trotz Rückgang des Verordnungsvolumens innerhalb unserer Stichprobe stattgefunden hat. Dies lässt auf Preissteigerungen bzw. strukturelle Änderungen schließen, die den Verordnungsrückgang deutlich überkompensieren (Abbildung 4). Es ist jedoch anzumerken, dass es sich hierbei – insbesondere unter Berücksichtigung der im abgebildeten Zeitverlauf mehrmals in Kraft getretenen Preismoratorien – mehrheitlich um Substitutionseffekte handeln wird. Das heißt, es kommt zum Ersatz alter Arzneimittel durch neuere, meist teureren Präparate und/oder Packungen, dem sogenannten Intermedikamenteneffekt.2 6
  10. 10. Verordnungen pro 1.000 Versicherte Abbildung 3: Verordnungsvolumen der TK im Zeitverlauf Verordnungen (bis einschl. 2012) 120 Spline Glättung 100 80 60 40 2004 2006 2008 Zeit 2010 2012 Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. Abbildung 4: Durchschnittliche Ausgaben der TK pro Verordnung Ausgaben pro Verordnung Spline Glättung € pro Verordnung 200 150 100 50 2004 2006 2008 Zeit 2010 2012 Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. 7
  11. 11. Diese grundsätzliche Entwicklung ist auch kassenübergreifend zu beobachten. So war in den vergangenen fünf Jahren eine Bruttoumsatzsteigerung bei den patentgeschützten Arzneimitteln i.H.v. 36,9% auf € 14,1 Mrd. zu verzeichnen, während im gleichen Zeitraum ein Rückgang beim Verordnungsvolumen um -10,1% auf 71 Mio. Verordnungen stattfand.2 Vorgehensweise und Methoden Für Prognosen, die auf der Fortschreibung von Zeitreihen basieren, werden neben dem zu modellierenden Haupteffekt (hier: Höhe des Kollektivrabattes und Existenz eines Preismoratoriums) zeitabhängige Wachstumstrends, sowie saisonale- und andere konkurrierende Nebeneffekte berücksichtigt. In der vorliegenden Untersuchung wurde eine multivariate Autoregression für dynamische Zeitreihen (s. Appendix, Ziffer 1) geschätzt, um den Einfluss exogener und endogener Faktoren auf die zukünftigen Ausgaben zu untersuchen. In die Gleichung aufgenommen wurden folgende erklärende Variablen:  Variablen, die die Ausgaben der vorangegangenen Monate enthalten. Dies trägt der Annahme Rechnung, dass die unmittelbare Vergangenheit ein guter Prädiktor für die Gegenwart/Zukunft ist. Im Zuge der Analysen erwies sich die Berücksichtigung von 3 vorangegangenen Monaten als beste Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 2)  eine Variable, die anzeigt, ob der Kollektivrabatt im jeweiligen Monat 6 oder 16% beträgt, um den Einfluss der Höhe des Kollektivrabatts zu berücksichtigen  Variablen, die die Höhe des Kollektivrabattes (6 bzw. 16%) in den dem jeweiligen Monat vorangegangenen Monaten anzeigen, um den durchschnittlichen Einfluss der Rabatthöhe über die Zeit zu berücksichtigen. Im Rahmen der Analysen 8
  12. 12. erwies sich bei diesen Variablen die Berücksichtigung von 10 vorangegangenen Monaten als beste Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 3)  je eine Variable, die die Monate direkt vor und nach einer Rabatterhöhung abbildet, um Vorhol- oder Nachzugseffekte bei der Entwicklung der Ausgaben zu berücksichtigen. Im Rahmen der Analysen erwies sich bei diesen Variablen die Berücksichtigung von jeweils 4 Monaten vor und nach einer Rabatterhöhung als optimale Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 3)  je eine Variable, die die Monate direkt vor und nach einer Rabattsenkung abbildet, um Vorhol- oder Nachzugseffekte bei der Entwicklung der Ausgaben zu berücksichtigen. Im Rahmen der Analysen erwies sich bei diesen Variablen die Berücksichtigung von 4 Monaten vor und 6 Monaten nach einer Rabattsenkung als optimale Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 3)  eine Variable, die verdeutlicht, ob ein Moratorium im jeweiligen Monat in Kraft war oder nicht, um den Einfluss des Moratoriums zu berücksichtigen  Variablen, die die Existenz eines Preismoratoriums in den dem jeweiligen Monat vorangegangenen Monaten berücksichtigen, um den durchschnittlichen Einfluss des Preismoratoriums über die Zeit zu berücksichtigen. Im Rahmen der Analysen erwies sich bei diesen Variablen die Berücksichtigung von 10 vorangegangenen Monaten als optimale Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 3)  je eine Variable für die Monate direkt vor und nach einem Preismoratorium, um Vorhol- oder Nachzugseffekte bei der Entwicklung der Ausgaben zu berücksichtigen. Im Rahmen der Analysen erwies sich bei diesen Variablen die Berücksichtigung von 3 Monaten vor und 5 Monaten nach einem Preismoratorium als optimale Modellspezifikation (s. Appendix, Ziffer 3)  eine Variable für das Kalenderjahr in welchem die Ausgaben stattgefunden haben, um einen langfristigen Trend abbilden zu können  eine Variable für den jeweiligen Kalendermonat der Ausgaben, um saisonale Effekte zu berücksichtigen 9
  13. 13.  eine Variable, die die Anzahl der Arbeitstage im jeweiligen Kalendermonat abbildet, um für natürliche Schwankungen bei der Nachfrage nach Arzneimitteln zu kontrollieren  eine Variable, die die Urlaubshäufigkeit im jeweiligen Kalendermonat abbildet, um saisonale Spitzen bei der Nachfrage nach Arzneimitteln zu berücksichtigen  eine Variable, die den Mehrwertsteuersatz abbildet, da dieser am 1. Januar 2007 von 16% auf 19% erhöht wurde. Die Auswahl der genannten Modellparameter erfolgte systematisch und auf Basis der Prognosegüte. Dazu wurden mit Hilfe eines Teils der Daten (von Januar 2003 bis einschließlich Dezember 2011) verschiedene vorläufige Prognosemodelle aufgestellt. Auf Basis der Modelle erfolgte dann eine Prognose für den Zeitraum Januar bis Dezember 2012, für den auch die Daten zur tatsächlichen Ausgabenentwicklung vorlagen. Für die Prognose wurde eine rekursive „one-period-ahead“6 Schätzung der Ausgaben vorgenommen. Das Prinzip einer rekursiven Schätzung gleicht dem eines expandierenden Datenfensters und stellt sicher, dass das Modell für die Vorhersage einer neuen Periode stets alle Informationen verwendet, die bis dahin vorgelegen haben.6 Im konkreten Fall bedeutete dies, dass nach einer ersten Schätzung auf Basis von 108 Datenpunkten (Januar 2003 bis Dezember 2011) zunächst die Prognose für den 109. Datenpunkt (Januar 2012) erfolgte. Danach wurde das Modell erneut auf Basis der nun vorliegenden 109 Datenpunkte geschätzt, um eine Prognose für Februar 2012 zu erstellen, usw. Anhand der Abweichung der Vorhersagewerte für die Monate des Jahres 2012 von den in ihrem Ergebnis bekannten tatsächlichen Ausgaben für 2012, konnte die Präzision verschiedener Modellspezifikationen vergleichend beurteilt werden (s. Appendix, Ziffer 2). Als Kennzahl hierfür wurde der durchschnittliche prozentuale Prognosefehler (mean average percentage error, „MAPE“) verwendet: 10
  14. 14. 100 ∗ 12 ä ä Das Modell mit dem kleinsten durchschnittlichen Prognosefehler für das Jahr 2012 wurde dann im Folgenden für die Prognose der Ausgaben 2014/2015 verwendet (siehe auch Appendix, Ziffer 4). Das Modell mit der optimalen Prognosegüte konnte auf Basis der Daten bis einschließlich 2011 die Ausgaben in 2012 mit einer Abweichung von durchschnittlich 1,77% je Monat vorhersagen (siehe Abbildung 5). Abbildung 5: Prognosepräzision des finalen Regressionsmodells Tatsächliche Ausgaben in 2012 € pro 1.000 Versicherte 12000 Out-of-Sample Prognose der Ausgaben in 2012 11000 10000 9000 2012.0 2012.2 2012.4 2012.6 2012.8 2013.0 Zeit Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. 11
  15. 15. Ergebnisse der Untersuchung Auf Basis des vorliegenden Datensatzes belaufen sich die Ausgaben der TK für nicht festbetragsregulierte, patentgeschützte Wirkstoffe ohne Impfstoffe auf insgesamt € 162.158 pro 1.000 Versicherte im Jahr 2014 bzw. € 180.022 im Jahr 2015 in Szenario A, d.h. unter der Annahme, dass zum 1. Januar 2014 der Kollektivrabatt auf 6% sinkt und gleichzeitig das bestehende Preismoratorium ausgesetzt wird (vgl. Tabelle 1). Hochgerechnet auf die derzeitige Versichertengemeinschaft der TK ergäben sich Ausgaben in Höhe von € 1,33 Mrd. (2014) bzw. € 1,48 Mrd. (2015). Im Vergleich zu Szenario B, also einer hypothetischen Aufrechterhaltung des derzeitigen Status Quo mit 16 prozentigem Kollektivrabatt und Weiterbestehen des Preismoratoriums, bedeutete dies unseren Prognosen zufolge zusätzliche Ausgaben von € 113,3 Mio. (9,3%) in 2014 und € 155,1 Mio. (11,7%) in 2015. Somit sind für die TK in Szenario A zusätzliche Kosten in Höhe von € 268,4 Mio. über 2 Jahre zu erwarten. Tabelle 1: Prognose der Gesamtausgaben 2014 und 2015 Szenario A Jahr Ausgabenbasis Szenario B 2014 je 1.000 Versicherte/Jahr Gesamt TK/Jahr bei 8,22 Mio. Vers. 2015 je 1.000 Versicherte/Jahr Gesamt TK/Jahr bei 8,22 Mio. Vers. Kollektivrabatt 6% Kollektivrabatt 16% ohne Preismoratorium % Änderung mit Preismoratorium € 162.158 € 148.379 € 1,333 Mrd. € 1,220 Mrd. € 180.022 € 161.150 € 1,480 Mrd. +9,3% € 1,325 Mrd. +11,7% Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. 12
  16. 16. Abbildung 6: Ausgabenprognose für 2014 und 2015 Tatsächliche Ausgaben (bis einschl. 2012) € pro 1.000 Versicherte 16000 Prognose: 16% Rabatt und Moratorium ab 2014 Prognose: 6% Rabatt ohne Moratorium ab 2014 14000 12000 10000 2012 2013 2014 Zeit 2015 2016 Basierend auf Nichtfestbetragsarzneimitteln mit Patentschutz exklusive Impfstoffe. Einschränkungen Die Ausgabenprognose des vorliegenden Gutachtens gilt in der vorliegenden Form ausschließlich für die beschriebene Gruppe von Arzneimitteln (Nichtfestbetragsarzneimittel mit Patentschutz ohne Impfstoffe) und im Speziellen für die Techniker Krankenkasse. Sie kann ohne Anpassungen nicht auf den Gesamtmarkt extrapoliert werden. Weiterhin wird die Gesamtausgabenentwicklung beim beschriebenen Vorgehen nicht nach Preis-, Volumen-, Struktur-, oder Warenkorbkomponenten differenziert.2 Vielmehr werden sowohl diese Elemente, als auch Marktein- und austrittsraten als deterministische Trends behandelt. Dies ist unproblematisch solange die Zeitreihe keine Trendbrüche aufweist, die mit den vorhandenen Faktoren nicht erklärt werden können. Es wird außerdem unterstellt, dass im Beobachtungszeitraum keine anderen als die genannten, und damit kontrollierten, regulatorischen Eingriffe in die Arzneimittelpreisgestal- 13
  17. 17. tung stattgefunden haben und dass alle sonstigen Auswirkungen auf die Ausgaben für Arzneimittel der TK-Stichprobe im Modell erfasst sind. Weitere Einschränkungen ergeben sich durch die Art der Datenaufbereitung. Durch den für Zeitreihen typischen Einschluss von Vergangenheitswerten der abhängigen Variable (Ausgaben) in die Schätzgleichung werden u.a. die Homoskedastizitäts- und/oder die Unabhängikeitsannahme der Störterme verletzt. Auch dies ist unproblematisch so lange die Wirkung der erklärenden Variablen nicht als echte Kausalität missinterpretiert wird.7 Die genannten Ausgabenprognosen in Folge einer gezielten Simulation zukünftiger Kollektivrabattstufen und Preismoratorien bleiben letztendlich das Resultat einer Fortschreibung historischer Erfahrung, und stellen keine Kausalwirkung im klassischen Sinne dar. Statistische Tests (Dickey-Fuller Test) legen in unserem Fall außerdem nahe, nicht auf absolute Ausgaben („levels“), sondern auf Ausgabenänderungen („first differences“) zu regressieren, um stochastische Trends zu eliminieren.8,9 Allerdings führt dieses Vorgehen bestenfalls zu unverzerrten t-Statistiken und damit zu effizienteren Signifikanztests, nicht aber zu einer genaueren Prognose der zukünftigen Ausgaben und wurde daher verworfen. 14
  18. 18. Quellen 1. GKV-Spitzenverband. GKV-Kennzahlen.; 2013. 2. Schwabe U, Paffrath D. Arzneiverordnungs-Report 2012.; 2012. 3. Bundesministerium für Gesundheit (BMG). 2013. 4. Stargardt T. Modelling pharmaceutical price changes in Germany: a function of competition and regulation. Applied Economics. 2011;43(29):4515–4526. 5. Wahba PDG. Smoothing noisy data with spline functions. Numer Math. 1975;24(5):383–393. 6. Marcellino M, Stock JH, Watson MW. A comparison of direct and iterated multistep AR methods for forecasting macroeconomic time series. Journal of Econometrics. 2006;135(1-2):499–526. 7. Granger CW. Investigating causal relations by econometric models and crossspectral methods. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1969:424–438. 8. Dickey DA, Fuller WA. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association. 1979;74(366):427– 431. 9. Stock J, Watson M. Introduction to Econometrics (3rd edition). Addison Wesley Longman; 2011. 10. Hendry DF, Pagan AR, Sargan JD. Chapter 18 Dynamic specification. In: Zvi Griliches and Michael D. Intriligator, ed. Handbook of Econometrics.Vol Volume 2. Elsevier; 1984:1023–1100. 11. Schwarz G. Estimating the Dimension of a Model. The Annals of Statistics. 1978;6(2):461–464. 15
  19. 19. Technischer Anhang (1) Regressionsanalysen mit Zeitreihendaten machen neben der Aufnahme von zeitlich gegenwärtigen und verzögerten Werten von erklärenden Variablen oft auch die Berücksichtigung von verzögerten Werten („lagged values“) der abhängigen Variable als Regressoren erforderlich und führen damit zu zeitdynamischen Modellierungen. Solche Relationen werden als Autoregressive Distributed Lag (ADL)Modelle bezeichnet.10 Schematische Darstellung eines „Autoregressive Distributed Lag“ (ADL)-Modells: ⋯ mit , ,…, ⋯ unbekannten Koeffizienten und einem Fehlerterm , . (2) Für die endogene Variable (historische Ausgaben) wurde die Anzahl der im Modell zu berücksichtigenden verzögerten Werte (Lags) mit Hilfe von Schwarz' Bayesian Information Criterion (SBIC)11 ermittelt. (3) Für die im folgenden beschriebenen Variablen wurden jeweils alle möglichen Kombinationen getestet:  Für die Variable, die die Höhe des Kollektivrabattes (6 bzw. 16%) in den vorangegangenen Monaten berücksichtigt und die Variable, die die Existenz eines Preismoratoriums in den jeweils vorangegangenen Monaten berücksichtigt, wurden Spezifikationen zwischen 1 und 12 vorangegangenen Monaten getestet.  Für die Variablen zur Abbildung der Zeit direkt vor und nach einer Rabatterhöhung (a), direkt vor und nach einer Rabattsenkung (b) und direkt vor und nach einem Preismoratorium (c), wurden Lags der Länge 3 bis 6 und das Auslassen der jeweiligen Variable getestet. Hieraus ergaben sich insgesamt 187.500 unterschiedliche Spezifikation des Prognosemodells, die mit Hilfe der Statistiksoftware STATA berechnet wurden. Das finale 16
  20. 20. Modell wurde anhand der optimalen Prognosegüte (minimaler durchschnittlicher Prognosefehler) bestimmt. (4) Finale Modellspezifikation: 1/3 . 0/10 . 3 _ 0/10 . _ . 5 _ 4 _ _ 6 _ _ ö _ _ . 4 _ 4 _ _ _ ö _ _ _ . 17

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