V YSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V P RAZE Fakulta financí a účetnictví
katedra veřejných financí
DIPLOMOVÁ PRÁCE
2021 Bc. Klára Císařová
Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta financí a účetnictví
katedra veřejných financí studijní obor: finance
Stárnoucí populace jako zátěž zdravotního systému ČR
Autorka diplomové práce: Bc. Klára Císařová
Vedoucí diplomové práce: doc. Ing. Markéta Arltová, Ph.D.
Rok obhajoby: 2021
Čestné prohlášení:
Prohlašuji, že diplomovou práci na téma „Stárnoucí populace jako zátěž zdravotního systému ČR“ jsem vypracovala samostatně a veškerou použitou literaturu a další prameny jsem řádně označila a uvedla v přiloženém seznamu.
V Praze dne 16.05.2021
………
Klára Císařová
Poděkování
Tímto bych chtěla poděkovat doc. Ing. Markétě Arltové, Ph.D., za odborné a užitečné rady a připomínky při zpracovávání této diplomové práce. Ráda bych poděkovala také své rodině, která mě při vytváření této práce podpořila.
Anotace
Diplomová práce se věnuje problematice stárnutí populace a vlivu demografických změn na financování zdravotní péče. V první části se práce zaměřuje na zhodnocení současného stavu českého zdravotnictví, popisuje zdroje a systém financování a zaměřuje se na vývoj výdajů.
Práce obsahuje rešerši odborné diskuse věnující se jednotlivým mechanismům, které ovlivňují výdaje na zdravotnictví a porovnává jednotlivé ukazatele v rámci vybraných států Evropské unie a OECD. Cílem práce je na základě veřejně dostupných dat zanalyzovat vztah mezi výdaji na zdravotnictví a vybranými demografickými a sociálně ekonomickými ukazateli v letech 1993 až 2019.
Výstupem práce je konstrukce ekonometrického modelu, který projektuje veřejné výdaje na zdravotní péči v České republice do roku 2040. Projekce bere v úvahu očekávané demografické změny a další faktory ovlivňující růst výdajů, jako je například růst HDP na obyvatele nebo index spotřebitelských cen ve zdravotnictví.
Klíčová slova
demografické stárnutí, zdravotnictví, financování zdravotní péče, výdaje na zdravotnictví, regresní analýza, časové řady
Annotation
The thesis is on the issue of population ageing and the impact of demographic change on healthcare funding. In the first part, the work focuses on assessing the current state of the Czech health system, describing resources and the financing system, and focusing on the evolution of expenditure. The work includes a survey of expert discussions on individual mechanisms that influence health expenses and compares individual indicators within selected European Union and OECD countries. The aim of the work is to analyze the relationship between health expenses and selected demographic and socio-economic indicators between 1993 and 2019, based on publicly available data.
The output of the work is the construction of an econometric model that projects public expenses on health care in the Czech Republic until 2040. The projection takes into account expected demographic changes and other factors influencing expenditure growth, such as GDP growth per capita or the healthcare consumer price index.
Keywords
demographic ageing, health, health care funding, health expenses, regression analysis, time series
Obsah
Úvod ... 8
1 Demografické stárnutí ... 9
1.1 Determinanty demografického stárnutí ... 11
1.1.1 Úmrtnost a naděje dožití ... 11
1.1.2 Porodnost ... 12
1.1.3 Migrace ... 13
2 Zdravotnictví v České republice ... 14
2.1 Systémy financování zdravotnictví ... 14
2.2 Financování zdravotní péče v České republice ... 15
2.2.1 Výdaje na zdravotnictví ... 16
2.2.2 Způsob poskytování úhrad za zdravotní péči ... 17
2.2.3 Zdravotní pojišťovny ... 18
2.2.4 Lidské zdroje ve zdravotnictví ... 19
2.3 Porovnání se zahraničím ... 21
2.3.1 Shluková analýza ... 23
3 Demografické změny a výdaje na zdravotnictví ... 25
3.1 Demografická prognóza pro Českou republiku ... 25
3.1.1 Výstupy z projekce ... 26
3.2 Vliv demografických změn na výdaje ... 30
3.3 Vliv pandemie Covid-19 ... 33
4 Faktory ovlivňující výši výdajů na zdravotnictví ... 36
4.1 Demografické faktory ... 36
4.2 Ekonomická prosperita/rostoucí příjem ... 36
4.3 Relativní cena za zdravotní péči ... 37
4.4 Technologický pokrok ... 39
4.5 Veřejná politika ... 39
4.6 Shrnutí ... 39
5 Přehled přístupů k modelování ... 41
5.1 Evropská komise ... 42
5.1.1 Akutní péče ... 42
5.1.2 Dlouhodobá péče ... 43
5.1.3 Predikce versus realita ... 45
5.2 OECD ... 45
5.2.1 Model z roku 2019 ... 46
5.2.2 Předpověď pro Českou republiku ... 49
5.3 Kulatý stůl ... 50
6 Analýza vztahu jednotlivých faktorů na výši výdajů ... 51
6.1 Data ... 51
6.2 Projekce výdajů do roku 2040 ... 55
6.3 Shrnutí ... 57
Závěr ... 58
Seznam použité literatury ... 60
Seznam tabulek ... 66
Seznam grafů ... 66
Seznam obrázků ... 67
8
Úvod
Vliv očekávaného stárnutí populace a dalších demografických změn na výdajové položky veřejných financí je jedním z nejvíce diskutovaných témat v ekonomických kruzích v posledních desetiletích. Vedou se diskuze o tom, jaké kroky by měla vláda již dnes provést, abychom na situaci, ke které v oblasti veřejných financí ve zdravotnictví v budoucnu dojde, byli připraveni.
Cílem této diplomové práce je popsat strukturu výdajů českého zdravotnictví, navrhnout a diskutovat demografické i nedemografické faktory, které mají potenciál ovlivňovat jejich výšku v budoucnosti a vytvořit ekonometrický model, který tyto faktory bude zachycovat a který předpoví možnou úroveň výdajů do roku 2050. Cílem modelu samotného je zobrazit vliv jednotlivých faktorů na budoucí výši výdajů. Údaje pro tuto práci jsou čerpány především z publikací OECD a Českého statistického úřadu.
Práci je možné rozdělit do dvou částí, v první části bude představena současná situace, která tvoří výchozí rámec pro následné modelování předpovědi. V první kapitole bude představena problematika demografického stárnutí na základě rešerše české i zahraniční odborné literatury.
Budou zde vysvětleny jednotlivé determinanty demografického stárnutí. V následující kapitole se zaměříme na aktuální situaci v českém zdravotnictví z pohledu jeho modelu financování a struktury výdajů a příjmů. Na základě dat z OECD bude provedeno srovnání mezi Rakouskem, Německem a jednotlivými státy Visegrádské čtyřky – Česká republika, Slovensko, Polsko a Maďarsko. Ve třetí kapitole jsou představeny aktuální demografické předpovědi pro Českou republiku a s nimi i několik hypotéz, které se objevují v současné odborné literatuře na téma vlivu demografických změn na výši výdajů na zdravotnictví. Některé z těchto hypotéz budou zakomponovány do výsledného ekonometrického modelu. První část uzavírá kapitola o dalších faktorech (nedemografických), které mohou do budoucna také ovlivňovat výši výdajů, jedná se například o technologický pokrok, zvyšování ekonomické úrovně země, změnu relativní produktivity a další jiné faktory.
Druhá část práce se věnuje tvorbě ekonometrického modelu. Nejdříve budou shrnuty dosavadní přístupy v oblasti modelovaní zdravotnických výdajů, nejen od Evropské komise a ze zdrojů OECD, ale bude popsán i model Vlády České republiky. Celou práci uzavírá analýza vztahu jednotlivých faktorů na výši výdajů na zdravotnictví. Předpokladem této práce je fakt, že výdaje na zdravotnictví celosvětově rostou, a že bez zásahu veřejné politiky nedojde samovolně k výraznému snížení.
V práci je použita jak česká, tak i zahraniční odborná literatura. Data pro analýzu jsou čerpána z Českého statistického úřadu, Ústavu zdravotnických informací a statistiky, Eurostatu a ze statistik OECD.
9
1 Demografické stárnutí
Stárnutí organismu je nedílnou součástí života každého jedince. Tento biologický proces je pro každého jedince velmi individuální a je závislý zejména na jeho genetické výbavě, na jeho životním stylu a podmínkách pro život. Demografické stárnutí je naopak jev hromadný a jeho význam je celospolečenský, neboť dochází v populaci k nárůstu počtu a podílu osob starých.
Jedná se o globální problém, ale nejlépe ho lze sledovat ve vyspělých státech. Dle OECD (2021a) se za staré považují jedinci, jejichž věk je vyšší než 65 let. Demografické stárnutí je téma, jemuž se věnuje nemálo autorů.
Bloom a kol. (2011) uvádějí, že na stárnutí populace mají vliv tři faktory – prodlužující se naděje dožití, klesající úhrnná plodnost a v poslední řadě i přechod početné skupiny dětí narozených po druhé světové válce do postprodukčního věku. Autoři ve své práci uvádějí, že naděje dožití se od roku 1950 zvýšila o 20 let. V letech 1950–1955 se naděje dožití pohybovala okolo 48 let a v letech 2005–2010 už to bylo 68 let. Předpokládá se, že naděje dožití bude růst i nadále a v roce 2050 se bude jednat o věk 76 let. Úhrnná plodnost bude na rozdíl od naděje dožití klesat.
Autoři předpokládají, že v roce 2050 se bude jednat o 2,5 dítěte na ženu. Posledním faktorem je přechod početné skupiny dětí narozených po druhé světové válce do postprodukčního věku, a to zejména ve Spojených státech amerických a v Evropě, kde vede ke zvýšení podílu starších osob v populaci. Podle autorů se očekává nárůst světové populace mezi lety 1950 a 2050 3,7krát a nárůst populace starší 60 let dokonce 10krát. U nejstarších osob (mluvíme zde o věku 80 let a více) bude nárůst až 26násobný. Podle ČSÚ (2019a) se v České republice roce 1970 dožilo věku 80 let 148 100 osob (1,51 % populace ČR), v roce 1990 258 954 osob (2,5 %), v roce 2010 již 386 512 osob (3,67 %) a v roce 2019 to bylo dokonce 441 100 osob (4,12 %). Dynamiku vývoje podílů ve vybraných věkových skupinách lidí v důchodovém věku v letech 1970–2019 zobrazuje graf 1.
Z grafu je patrné, že v mladších věkových kategoriích (60–70 let) je dynamika vývoje nevýrazná, neboť tohoto věku se dožívá většina populace a změny jsou závislé pouze na populačním stromu – slabé versus silné ročníky). Počty lidí v nejvyšších věkových skupinách rostou velmi výrazně, což bude do budoucna velkou zátěží pro sociální a zdravotní systém. Ženy mají delší střední délku života, a proto ve vyšších věkových kategoriích ženy převažují. V roce 2019 příslušelo na 1000 žen ve věku 0-14 1050,85 mužů, ve věku 45-64 1042,73 mužů, ve věku 64-79 už pouze 795,12 mužů a ve věku 80+ jen 511,06 mužů (ČSÚ, 2019).
Podle Bloom a kol. (2011) v sobě demografické stárnutí skrývá i mnoho příležitostí a výzev, které jsou vyvolány stárnutím a nemusí být nepřekonatelné. Stále delší a mnohdy i zdravější život obyvatel povede zákonitě i ke zvyšování počtu pracovních let. Pro úspěšné zvládnutí zmíněného procesu je podle autorů nezbytná adaptace na individuální, organizační a společenské úrovni.
10 Graf 1: Dynamika vývoje věkových skupin
Zdroj: ČSÚ (2019a), vlastní výpočty
Bengtsson a Scott (2011) se zabývají analýzou procesu stárnutí ve Švédsku a hledají možnosti, jak řešit jeho důsledky. Z výzkumu vyplývá, že Švédsko patří mezi státy s největší koncentrací tohoto problému. Podíl švédské populace starší 65 let se podle autorů zvýšil v průběhu 20. století z 8 % na 17 %. Podobně jsou na tom i ostatní vyspělé státy. Podle autorů se od roku 1840 do současnosti naděje na dožití u žen zvyšovala bezmála konstantním tempem každý rok o 3 měsíce, u mužů bylo tempo o něco pomalejší. Převedeno do praxe to znamená, že děti se v průměru dožívaly o 9 let více než jejich rodiče, a tak se to opakovalo generaci za generací.
Demografickému stárnutí se věnují i Smrčka a Arltová (2012), kteří tvrdí, že na přelomu 20. a 21. století porodnost klesala po celém světě a vedlo to ke snížení růstu populace. Naopak prodlužující se naděje dožití člověka při narození vede k neustále se zvyšující světové populaci.
Autoři se shodují, že demografické stárnutí populace je po světě nerovnoměrné, což ukazují na příkladu Afriky. V Africe došlo k poklesu úhrnné plodnosti mnohem později než v ostatních státech, a proto ji situace, které Evropa čelila v minulosti, teprve čeká. Demografické stárnutí považují autoři za jeden z největších problémů ekonomiky 21. století.
V práci autorů Gavrilov a Heuveline (2003) je populační stárnutí dokumentováno pomocí indexu stáří. Tento index vyjadřuje, kolik osob starších 60 let připadá na 100 dětí ve věku 0-14 let. Čím více se index blíží 100 %, tím starší populace je. Autoři uvádějí, že na počátku 21. století byl index stáří ve vyspělých státech světa mnohem vyšší než ve státech rozvojových.
Zmiňují, že už v roce 2000 mělo několik států (např. Německo, Japonsko a Itálie) index stáří vyšší než 100 %, a očekává se, že do roku 2030 hranici 100 % překročí všechny vyspělé státy, a u některých dojde i k překročení hranice 200 %. Český statistický úřad (ČSÚ, 2021) uvádí, že v roce 2017 byl index stáří v České republice roven 121,4 %.
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2019
60+ 65+ 70+ 75+ 80+ Linear (80+)
11 Mnohdy je k měření a kvantifikování stárnutí populace využíván i mediánový věk (mv), za který je považována taková hodnota věku, která rozdělí populaci přesně na polovinu, kdy jedna polovina je starší než tato hranice a druhá polovina mladší. Věkový medián není ovlivněn extrémními hodnotami a je zpravidla nižší než průměrný věk, což je způsobeno pozitivní asymetričností věkového rozložení. Lutz a kol. (2008) předpovídá, že mediánový věk se bude až do roku 2100 zvyšovat.
1.1 Determinanty demografického stárnutí 1.1.1 Úmrtnost a naděje dožití
Stárnutí populace je ve vyspělých zemích způsobeno velmi nízkou úmrtností. Dříve byla dlouhověkost výsadou jednotlivců, dnes je to zcela běžný jev. Na počátku 19. století byl průměrný věk dožití okolo 45 let, dnes se 90 % populace dožívá věku 65 let. Klesající úmrtnost se nejvíce dotýká skupiny lidí vyššího věku, což se projevuje i nárůstem hodnoty ukazatele naděje dožití.
Jak uvádí ČSÚ (2020a) naděje dožití (ex), neboli střední délka života, udává průměrný počet let, který má před sebou jedinec v určitém věku, pokud by zůstaly zachovány úmrtnostní poměry, které jsou ve sledovaném období. Vypočítává se z úmrtnostních tabulek a lze ji určit pro jakýkoli věk. Nejčastěji se tento ukazatel využívá ve formě naděje dožití (střední délky života) při narození, tedy kolika roků se dožije osoba právě narozená. Vzhledem k odlišné úmrtnosti mužů a žen se konstruuje odděleně pro obě pohlaví a na krajské úrovni jsou s ohledem na vyloučení nahodilých výkyvů zpracovány za dvouleté kalendářní období.
Graf 2 zobrazuje naději dožití u mužů a žen při narození v letech 1970 až 2019 v České republice. Do 90. let naděje dožití roste jen mírně, ale poté je patrný výrazný nárůst u mužů i žen. U mužů se naděje dožití zvýšila od roku 1970 o 10 let a u žen o zhruba 9 let. Vývoj počtu zemřelých je ovlivňován měnící se věkovou strukturou obyvatelstva.
Je třeba si uvědomit, že snížení celkové míry úmrtnosti nemusí zákonitě vést ke stárnutí populace, neboť je nutné úmrtnost sledovat v jednotlivých skupinách obyvatelstva. V případě, že dochází ke snížení úmrtnosti ve věkové skupině lidí starších, než je průměrný věk populace, tak mluvíme o demografickém stárnutí. Pokud se snižuje úmrtnost u mladších skupin (kojenci a děti), zvyšuje se ve společnosti podíl mladých lidí a populace mládne – průměrný věk klesá.
12 Graf 2: Naděje dožití při narození v ČR 1970-2019
Zdroj: vlastní zpracování, data ČSÚ (2020a) 1.1.2 Porodnost
Na první pohled se zdá, že hlavní příčinou stárnutí populace je prodlužování délky lidského života, ale není tomu tak. Velký vliv na stárnutí má i snižující se úroveň porodnosti. Mullan (2010) uvádí, že demografické stárnutí je způsobeno změnami v oblasti porodnosti více než klesající hladinou úmrtnosti.
Graf 3 zobrazuje úhrnnou plodnost v České republice v letech 1970-2019. V 90. letech 20. století došlo k prudkému poklesu míry plodnosti a jako důvod se uvádělo zhoršení životní úrovně z důvodu provedení ekonomické transformace, což způsobilo odklad mateřství na později a snížilo to počet narozených dětí. V současné době lze znovu sledovat rostoucí trend porodnosti.
Úhrnná plodnost (úp), udává počet živě narozených dětí připadajících na jednu ženu ve věku 15-49 let. Jako ideální číslo se uvádí hodnota 2,1, která zajišťuje udržení početního stavu populace. (Demografie info, 2013). V grafu 3 vidíme, že Česká republika má úhrnnou plodnost pod ideálním stavem (červená linka) od roku 1980. Pokles porodnosti v kombinaci se snižující se mírou úmrtnosti v posledních letech tak způsobují stárnutí české populace
60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84
1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
Muži Ženy
13 Graf 3: Úhrnná plodnost v ČR v letech 1970-2019
Zdroj: vlastní zpracování, data ČSÚ (2021a) 1.1.3 Migrace
Za poslední faktor, který ovlivňuje stárnutí populace, lze považovat migraci. Její vliv je na rozdíl od předešlých dvou determinantů – porodnosti a úmrtnosti, vcelku malý. Migrace může stárnutí populace zpomalit za předpokladu, že půjde o imigraci mladých lidí v produktivním věku a emigraci osob starších. Nelze ovšem na problematiku migrace nahlížet pouze tímto způsobem, protože i mladí lidé v produktivním věku jednou zestárnou a budou si nárokovat stejná práva v oblasti zabezpečení ve stáří jako občané tohoto státu. Aby byla migrace schopná zvrátit proces stárnutí, bylo by zapotřebí, aby do České republiky neustále proudili mladí lidé v produktivním věku, a to není reálné. Keller (2005) vidí velké riziko migrace v hrozbě odchodu mladých, kvalifikovaných a perspektivních skupin do zahraničí. V roce 2000 tvořil čistý přírůstek obyvatelstva v důsledku migrace 6 539, což odpovídá 0,06 % celkové populace. O skoro 20 let později se počet imigrantů zvýšil skoro 7krát na 44 270, ale stále je to pouze 0,41 % populace České republiky (ČSÚ, 2021). Mluvíme o velmi zanedbatelných hodnotách a potvrzuje to velmi nízký vliv migrace na stárnutí populace.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6
1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
14
2 Zdravotnictví v České republice
Každý má právo na ochranu zdraví. Občané mají na základě veřejného pojištění právo na bezplatnou zdravotní péči a na zdravotní pomůcky za podmínek, které stanoví zákon.
- Ústava České republiky, článek 31 Úvodní citát naznačuje, že poskytování zdravotní péče je v České republice vnímáno jako právo každého občana. Z Ústavy přímo vyplývá existence zdravotního pojištění, jehož protihodnotou pro pojištěnce má být bezplatná zdravotní péče.
Světová zdravotnická organizace (WHO) definuje zdraví jako „stav plné fyzické, psychické a sociální pohody, a nikoli pouze nepřítomnost nemoci nebo vady“. Maaytová (2012) uvádí, že se jedná o definici velmi obecnou, která nepracuje pouze s objektivní pravdou, ale zohledňuje i subjektivní pocity. Barták (2010) vysvětluje definici jako určitý ideál nebo cíl, ke kterému se snažíme přiblížit. Maaytová (2012) zdraví označuje za dynamický proces, který je ovlivňován mnoha faktory. Podle autorky je nejvýznamnějším faktorem způsob života, který má vliv 50 %.
Dále zmiňuje životní prostředí s vlivem 20 %, kde je nutno si představit i sociální vztahy a politickou situaci. Genetické předpoklady tvoří zhruba 15 %, stejně jako zdravotní péče.
2.1 Systémy financování zdravotnictví
Modely zdravotních systémů obecně dělíme na státní, které jsou placeny přímo z daní a stát je řídí centrálně, a nestátní, které jsou založeny na pojištění zdraví.
Státní modely jsou:
a) Model Národní zdravotní služby (NHS), resp. Beveridgův – zdravotní služby jsou financovány přímo ze státního rozpočtu, respektive z příjmů z daní a neexistuje veřejné zdravotní pojištění. Typickým příkladem je Velká Británie.
b) Semaškův model – veškerá zdravotnická zařízení jsou statní majetek, zdravotnictví je financováno ze státního rozpočtu, je součástí národního hospodářství a má nízkou ekonomickou prioritu. Dnes typické na Kubě.
Mezi nestátní modely patří:
a) Model kontinentální, resp. Bismarckův model – kromě poskytovatelů a uživatelů zdravotní péče, je v systému ještě třetí strana (pojišťovna), která vystupuje jako mezičlánek. Na jedné straně přijímá platby od pojištěnců a na druhé straně platí poskytovatelům zdravotní péče za výkony. Systém veřejného pojištění je zpravidla povinný a pokrývá většinu obyvatelstva. Plátci platí obvykle za základní objem péče, který je doplněn výdaji ze státního a místních rozpočtů a soukromými platbami pojištěnců za nadstandard, doplatky za léky atd. Model je typický pro země kontinentální Evropy.
b) Liberálně tržní model – zdravotní systém je financován převážně na základě soukromého pojištění, které je doplněno o státní transferové a redistribuční programy řešící
15 zejména podporu nižších příjmových skupin a starobního obyvatelstva. Liberálně tržní model je využíván například v USA (Malý, 2015).
Nelze přesně určit, který ze systémů financování zdravotnictví je nejvhodnější a bezchybný.
Dnes může fungovat i kombinace státního a nestátního modelu zdravotního systému.
V České republice je využívám model Bismarckův, jehož hlavním principem je všeobecná dostupnost zdravotní péče, sdílení rizika a solidarita mezi obyvateli. Solidarita je mezigenerační, mezi lidmi s rozdílnými příjmy, i mezi zdravými a nemocnými. Pokud osoba potřebuje zdravotní péči, je jí poskytnuta v nutném rozsahu, přičemž zde nehraje roli výše uhrazeného pojištění (Němec 2008).
2.2 Financování zdravotní péče v České republice
Podle Mezinárodního manuálu SHA 2011 (OECD/Eurostat/WHO, 2017), jsou vymezeny tři hlavní zdroje financování zdravotnictví. Největší část je tvořena veřejnými zdroji, kam patří prostředky získané v rámci veřejného zdravotního pojištění, prostředky z veřejných rozpočtů, kam řadíme jak státní rozpočet, tak i krajské a místní rozpočty. Druhým zdrojem jsou soukromé zdroje bez přímých plateb domácností, tj. soukromé zdravotní pojištění, závodní (podniková) preventivní péče a dobrovolné platby na zdravotní péči neziskových organizací. Posledním zdrojem jsou přímé platby domácností, což jsou přímé výdaje pacientů nebo případná spoluúčast. (ČSÚ, 2020)
Tabulka 1 je převzata z ČSÚ (2020) a zobrazuje přehled vývoje objemu financí v rámci jednotlivých let. Veřejné zdroje, zejména veřejné zdravotní pojištění, jsou dlouhodobě hlavním zdrojem financování českého zdravotnictví. Výdaje se každoročně zvyšují, v roce 2010 se jednalo o zhruba 330 mld. Kč, v roce 2018 částka přesáhla 430 mld Kč.
Tabulka 1: Výdaje na zdravotní péči v České republice podle zdrojů financování (mil. Kč)
Zdroje financování zdravotní péče 2010 2014 2018
Index 2014/2018
Veřejné zdroje celkem 282166 291572 361852 124.1
Veřejné zdravotní pojištění 231889 234602 283913 121.0
Státní rozpočet 45187 50721 69503 137.0
Krajské a obecní rozpočty 5091 6250 8436 135.0
Soukromé zdroje celkem (bez přímých plateb domácností) 9217 10668 11305 106.0
Soukromé zdravotní pojištění 427 537 564 105.0
Neziskové instituce 7888 7757 9544 123.0
Podniky – závodní preventivní péče 901 2374 1197 50.4
Přímé platby domácností 42705 46490 57765 124.3
Výdaje na zdravotní péči celkem 334088 348730 430922 123.6 Zdroj: ČSÚ (2020b), Zdravotnické účty ČR 2010–2018
Graf 4 zobrazuje podíl jednotlivých zdrojů na celkovém financování zdravotnictví v letech 2010 a 2018. Od roku 2010 klesl podíl příjmů od zdravotních pojišťoven o 3,5 p. b., z 69,41 % v roce
16 2010 na 65,89 % v roce 2018. Soukromé zdroje tvoří stále velmi malý podíl při financování zdravotní péče. V současné době lze ve zdravotnictví sledovat trendy, které rozšiřují možnosti léčby a zároveň i její dostupnost. K financování nových trendů bude nutné najít náhradní zdroje.
Graf 4: Výdaje jednotlivých zdrojů v letech 2010 a 2018 v %
Zdroj: ČSÚ 2020, Zdravotnické účty ČR 2010–2018 2.2.1 Výdaje na zdravotnictví
Pro správné namodelování budoucích výdajů na zdravotnictví v České republice je nutné nejprve popsat současnou situaci a historický vývoj těchto ukazatelů. Podle dat OECD (2021b) představovaly celkové výdaje na zdravotnictví v roce 2018 7,6 % HDP, z toho veřejné výdaje 6,3 %. Graf 5 ukazuje vývoj výše jednotlivých zdrojů od roku 2000 do roku 2018. Mezi lety 2007 a 2009 veřejné výdaje na zdravotnictví stoupaly, ke stagnaci došlo s příchodem ekonomické krize v roce 2009. Podle Ministerstva financí (2021) je výše veřejných výdajů na zdravotnictví ve srovnání s ostatními vyspělými státy na adekvátní úrovni. Nedostatek vidí v poměrně nízkých příjmech z privátní sféry a neefektivitě vynaložených prostředků.
69.41%
65.89%
13.53%
16.13%
12.78%
13.40%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
20 10 20 18
Zdravotní pojišťovny Státní rozpočet Domácnosti Místní rozpočty Neziskové organizace Ostatní
17 Graf 5: Výdaje na zdravotnictví od roku 2000 (v % HDP)
Zdroj dat: OECD (2021b)
2.2.2 Způsob poskytování úhrad za zdravotní péči
Broulíková a kol. (2020) uvádí, že v případě ambulantních služeb se v Evropě využívají dva nejvýznamnější způsoby úhrad:
a) Kapitační platba – typické jako součást financování praktických lékařů. Ti měsíčně dostávají od pojišťovny pevnou částku za každého registrovaného pacienta, která je stanovena na základě jeho věku a pohlaví. Jako negativní ekonomickou motivaci v případě kapitačních plateb autoři vidí zejména minimalizaci poskytnutých služeb a přeposílání pacientů ke specialistům.
b) Platba za výkon – stanovena v bodech nebo přímo v Kč (stomatologové). Negativní ekonomická motivace je v tomto případě dle autorů možnost poskytování i nadbytečných služeb. Platba za výkon se využívá u všech ambulantních lékařů, mimo praktické lékaře, u nichž dochází ke kombinaci kapitačních plateb a plateb za výkon.
V případě úhrady lůžkových zdravotních služeb uvádí tři typy úhrad:
a) Rozpočet – nemocnice dostávají rozpočet buď na základě rozpočtů z minulých let, nebo na základě provozních ukazatelů (typ nemocnice, typy oddělení a počty lůžek, obsazenost lůžek atd). Autoři vidí výhodu pro nemocnice zejména v tom, že nemocnice ví, jaké příjmy může v daném roce očekávat. Nevýhodou je podle nich možné omezování služeb u podfinancovaných nemocnic na konci roku nebo extrémní utrácení prostředků na konci roku z důvodu obavy, že jim bude rozpočet jinak snížen.
b) Platba za ošetřovací den – nemocnice dostává za každý den hospitalizace pacienta předem pevně danou částku. Autoři považují za hlavní nevýhodu, že nemocnice je motivována si pacienta ponechat co nejdéle. Výhodou je jednoduchost tohoto systému.
0 1 2 3 4 5 6 7 8
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
celkem Veřejné výdaje Soukromé výdaje Výdaje domácností
18 c) Platba za případ (systém DRG, v angl. Diagnosis Related Group) – v rámci tohoto systému jsou jednotlivé poruchy a diagnózy rozčleněny do jednotlivých skupin podle nákladovosti. Nemocnice na léčbu pacienta dostane pevnou částku ve výši průměrných nákladů, pokud bude léčba levnější, peníze nemocnici zůstanou, pokud bude dražší, hradí ji ze svých peněz.
V realitě dochází k prolínání jednotlivých typů plateb a jejich vzájemné kombinaci. Zároveň každá pojišťovna může poskytovateli dávat různou výši úhrad s odlišnou regulací.
2.2.3 Zdravotní pojišťovny
Pouze malé procento lidí s trvalým pobytem na území České republiky má výjimku od účasti na veřejném zdravotním pojištění. Jedná se zejména o osoby vykonávající ekonomickou činnost mimo území ČR. Zároveň platí, že některé osoby bez trvalého pobytu v České republice, které se na jejím území zdržují za účelem zaměstnání, studia nebo jiného, jsou povinné se k veřejnému zdravotnímu pojištění přihlásit.
Podle Zákona č. 48/1997 Sb. O veřejném zdravotním pojištění lze pojištěnce rozčlenit do čtyř skupin: zaměstnance, osoby samostatně výdělečně činné (OSVČ), osoby bez zdanitelných příjmů (OBZP) a osoby, za které platí pojistné stát. Výše pojistného je stanovena ve výši 13,5 % vyměřovacího základu, přesnou výši vyměřovacího základu stanovuje Zákon č.592/1992 Sb.
O pojistném na veřejné zdravotní pojištění a výpočty definují paragrafy v§3, §3a, §3b a §3c.
Výsadní postavení má na českém trhu Všeobecná zdravotní pojišťovna České republiky (VZP ČR, 111). Mimo ni působí na českém trhu podle zákona č. 280/1992 Sb., o resortních, oborových, podnikových a dalších zdravotních pojišťovnách tyto zdravotní pojišťovny:
• Vojenská zdravotní pojišťovna České republiky (VoZP ČR, 201)
• Česká průmyslová zdravotní pojišťovna (ČPZP, 205),
• Oborová zdravotní pojišťovna zaměstnanců bank, pojišťoven a stavebnictví (OZP, 207),
• Zaměstnanecká pojišťovna Škoda (ZPŠ, 209),
• Zdravotní pojišťovna ministerstva vnitra České republiky (ZPMV ČR, 211),
• Revírní bratrská pokladna, zdravotní pojišťovna (RBP, 213).
Graf 6 zobrazuje podíl pojišťoven na českém trhu.
19 Graf 6: Podíl zdravotních pojišťoven v roce 2019
Zdroj: Centrální registr pojištěnců, vlastní zpracování
Podle Zprávy analytické komise (2020) dosáhly v roce 2019 celkové příjmy zdravotních pojišťoven 326 036 mil. Kč, z čehož 78 % jsou příjmy z vybraného pojistného a 22 % tvoří příjmy za státní pojištěnce. Cena za zdravotní péči, kterou platí pojišťovna poskytovateli, se určuje na základě několika platebních mechanismů v závislosti podle typu poskytovatele.
Konkrétní výše plateb a další podmínky jsou specifikované ve smlouvě mezi danou pojišťovnou a konkrétním poskytovatelem.
2.2.4 Lidské zdroje ve zdravotnictví
Pro vytvoření si obrazu o současném stavu českého zdravotnictví je vhodné se podívat i na počty jednotlivých pracovníků ve zdravotnictví a sledovat dlouhodobý trend vývoje. V grafu 7 jsou uvedené údaje za posledních 7 let do roku 2017.
Z grafu je patrné, že celkový počet lékařů, farmaceutů a zubařů v České republice (přepočteno na plné úvazky) se dlouhodobě zvyšuje, což vede obecně k lepší dostupnosti zdravotní péče.
Počet úvazků všeobecných zdravotních sester v čase kolísá. Celkově vzrostl počet úvazků lékařů mezi lety 2010 a 2017 téměř o 9 %, z 38,6 tisíce na 42 tisíce. Klesl i počet obyvatel připadajících na jednoho lékaře, v roce 2010 to bylo 271,82 člověka a v roce 2017 251,75 člověka.
Šídlo (2015) upozorňuje, že ačkoliv je počet lékařů v České republice dostatečný, přibližně 35
% lékařů je ve věku 60 let a více. Tito lékaři budou postupně ze systému odcházet, přičemž nastupujících mladých lékařů není dostatečný počet na pokrytí úbytku. Jsou však specializace, u kterých už dnes pozorujeme výrazný podstav. Například sehnat praktického lékaře je v některých regionech skoro nadlidský úkol a lze očekávat, že situace se bude zhoršovat.
56.50%
12.48%
11.99%
6.96%
6.62%
4.07% 1.37%
VZP ZPMV ČPZP OZP VoZP RBP ZPŠ
20 Graf 7: Počty zdravotních pracovníků (přepočteno na plné úvazky) v České republice v letech 2010- 2017
Zdroj: ÚZIS (2016)
Můžeme se zamýšlet, zda počet praktických lékařů ovlivňuje výši výdajů na zdravotní péči. Lze očekávat, že větší nabídka lékařů vyvolá vyšší poptávku. Například Przywara (2010) ve své studii spojuje rostoucí počet praktických lékařů s rostoucími náklady, ale jiné studie tvrdí opak nebo jsou jejich výsledky velmi nejednoznačné. Jednotlivé země OECD se od sebe počtem praktických lékařů na 1000 obyvatel liší (graf 8). V roce 2018 byl nejvyšší počet lékařů v Rakousku, kde na 1000 obyvatel připadalo 5,24 lékaře. Nejméně lékařů na 1000 obyvatel je v USA, a to 2,61. Vztah mezi počtem praktických lékařů a průměrnými výdaji a zdravotnictví na osobu je spíše neprůkazný. Pro rok 2018 vychází Pearsonův koeficient – 0,162. Tato korelace není význačná na hladině významnosti 0,01 ani 0,05, a proto můžeme říci, že jednoznačný vztah mezi počtem lékařů a výší výdajů na zdravotnictví se nepodařilo prokázat.
0 7 500 15 000 22 500 30 000 37 500 45 000 52 500 60 000 67 500 75 000 82 500 90 000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
lékaři všeobecná sestra zubní lékaři farmaceuti
21 Graf 8: Vztah výše výdajů na zdravotnictví na osobu (v $) a počtu lékařů, vybrané země OECD, 2018
Zdroj: OECD 2021b
2.3 Porovnání se zahraničím
Následující podkapitola se bude věnovat porovnání „výkonu" českého zdravotnictví v posledních desetiletích. Srovnán bude jednak současný stav, ale také míra zlepšení ve vybraných ukazatelích zdraví populace mezi Českou republikou a jinými podobnými zeměmi – země Visegrádské čtyřky (V4). Spolu s Polskem, Slovenskem a Maďarskem bude provedeno i srovnání s dvěma referenčními zeměmi západní Evropy – Německem a Rakouskem. Jako indikátory byly zvoleny střední délka života, odvratitelná úmrtnost a kojenecká úmrtnost, které se většinou považují za klíčové ukazatele o zdraví populace a kvalitě zdravotnického systému.
Jako první se podíváme na indikátor dožití, respektive střední délky života (Tabulka 2). Tento indikátor ukazuje, jakého předpokládaného věku se dožije novorozenec v daném roce za předpokladu, že budou zachovány současné míry úmrtnosti pro jednotlivé věkové skupiny.
Česká republika zaznamenala největší nárůst střední délky života z výše zmíněných států, a to o 7,5 roku za 28 let své existence. I přes tento vysoký růst je stále střední délka života v České republice nižší než v sousedním Rakousku a Německu.
Indikátor léčitelné odvratitelné úmrtnosti (graf 9) má velmi vysokou vypovídající hodnotu.
Podle OECD (2019) se odvratitelná úmrtnost definuje jako předčasná úmrtí, ke kterým nemuselo dojít, pokud by byla poskytnuta včasná a účinná zdravotní péče. Obecně jsou definovány dva druhy odvratitelného úmrtí – ta, kterým by se dalo předejít dostatečnou prevencí a efektivní politikou veřejného zdraví (angl, „preventable“) a léčitelná úmrtí (angl. „treatable“), která udávají počet úmrtí vlivem nedostatečné nebo neposkytnuté zdravotní péče.
Rakousko Belgie
Kanada
Česká republka Dánsko Francie Německo
Maďarsko Itálie Irsko Nizozemsko
Španělsko Švýcarsko
Velká Británie USA
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2 3 4 5 6
Výdaje nazdravotnictví naosobu (v tis. $)
Počet lékařů na 1000 obyvatel
22 Tabulka 2: Střední délka života – vybrané roky
1990 2000 2010 2018
změna '90-'18 (abs)
změna '90-'18 (%)
Německo 77,2 78,2 80,5 81,0 3,80 4,9 %
Rakousko 75,7 78,2 80,7 81,8 6,10 8,1 %
Slovensko 70,8 73,8 76,5 77,7 6,90 9,7 %
Polsko 69,5 71,9 74,7 76,2 6,70 9,6 %
Maďarsko 71,2 73,4 75,6 77,4 6,20 8,7 %
Česká republika 71,6 75,1 77,7 79,1 7,50 10,5 %
Zdroj dat: OECD (2021c)
Graf 9: Odvratitelná úmrtnost – roky 2010 a 2017 (nebo nejbližší), převedeno na 100tisíc obyvatel
Zdroj dat: OECD (2021d)
Z grafu je patrné, že všechny země vykazují u tohoto ukazatele zlepšení. V rámci Visegrádské čtyřky je na tom Česká republika nejlépe. Oproti Rakousku a Německu stále zaostáváme, což je způsobeno vyšší střední délkou života v těchto zemích.
Poslední ukazatel, který budeme sledovat je míra novorozenecké úmrtnosti (tabulka 3).
Je definována jako počet dětí, které nepřežijí první rok života na 1000 živě narozených dětí.
Česká republika se pyšní nejnižší hodnotou a je na tom 2krát lépe než sousední Slovensko.
251
399
263
587
402
479
173
244
181
387
270
322
0 100 200 300 400 500 600 700
Rakousko Česká republika
Německo Maďarsko Polsko Slovensko
2000 2017
23 Tabulka 3: Novorozenecká úmrtnost – vybrané roky a míra zlepšení
1990 2000 2010 2018 Zlepšení ‘90-'18 (abs)
Zlepšení '90- '18 (%)
Německo 7 4,4 3,4 3,2 3,8 54 %
Rakousko 7,8 4,8 3,9 2,7 5,1 65 %
Slovensko 12 8,6 5,7 5 7 58 %
Polsko 19,4 8,1 5 3,8 15,6 80 %
Maďarsko 14,8 9,2 5,3 3,3 11,5 78 %
Česká republika 10,8 4,1 2,7 2,6 8,2 76 %
Zdroj dat: OECD (2021e) 2.3.1 Shluková analýza
Na závěr této kapitoly bude provedena shluková analýza. Jedná se o metodu, která sdružuje data s podobnými vlastnostmi do shluků – tak že podobnost dvou objektů v rámci jedné skupiny (shluku) je maximální, zatímco podobnost s objekty ležícími mimo je minimální. Shluková analýza hledá podobnost mezi objekty, aniž by vysvětlovala, proč existují. Zde zobrazené dendrogramy (binární stromy) patří mezi hierarchické metody shlukování. Každý uzel dendrogramu představuje shluk. Svislá osa zde udává vzdálenost mezi jednotlivými shluky a vodorovná osa jsou stupně rozkladu shluků.
Pro tuto analýzu jsou zvoleny dva roky, a to rok 2000 a rok 2017. Charakteristiky, které budou do analýzy vstupovat jsou ukazatele střední délky života, odvratitelné úmrtnosti a novorozenecké úmrtnosti. Bohužel se nepodařilo nalézt úplná data pro ukazatel odvratitelná úmrtnost, za rok 2000 je u Rakouska uveden údaj z roku 2002 a u Slovenska je pro rok 2017 uveden údaj z roku 2014.
Z dendrogramů pro oba roky vyplývá, že nejpodobnější je Rakousko a Německo. Celkově byl vytvořen jeden shluk, který vznikl spojením dvou větších skupin. První tvoří již zmíněné Německo a Rakousko, které doplňuje Česká republika. Druhý je tvořen zbylými státy Visegrádské čtyřky, kde nejvíce podobné hodnoty ukazatelů má Polsko a Slovensko.
24 Graf 10: Dendrogram shlukové analýzy, rok 2000
Zdroj dat: OECD (2021d)
Graf 11: Dendrogram shlukové analýzy, rok 2017
Zdroj dat: OECD (2021d)
6 500 000 7 000 000 7 500 000 8 000 000 8 500 000 9 000 000 9 500 000 10 000 000 10 500 000 11 000 000 11 500 000 12 000 000 12 500 000 13 000 000 13 500 000
střední varianta nízká varianta vysoká varianta
Dendrogram
Furthest Neighbor Method,Squared Euclidean
0 3 6 9 12 15
Distance AT CZDE HU PO SK
25
3 Demografické změny a výdaje na zdravotnictví
Posledních několik desítek let se mluví o tom, že stárnutí populace bude mít velký vliv na růst výdajových položek národních rozpočtů ve vyspělých státech po celém světě, a zejména se bude jednat o výdaje na zdravotnictví. Cílem této kapitoly je přiblížit situaci v České republice z pohledu demografických projekcí a také objasnit současnou odbornou diskuzi na téma vlivů demografických změn na výdaje ve zdravotnictví.
Populační změny jsou jen jedním z faktorů, které se podílejí na zvyšování výdajů ve zdravotnictví. Kompletní přehled ostatních faktorů bude uveden a diskutován v další kapitole. Analýza vlivů změn v populaci na výdaje ve zdravotnictví je jedním z cílů této práce, a proto jí bude věnována tato kapitola.
3.1 Demografická prognóza pro Českou republiku
Populační projekce, která bude v této kapitole použita k analýze budoucích demografických trendů v České republice, byla vypočítána a publikována Českým statistickým úřadem (ČSÚ, 2018a). Počátečním rokem projekce je rok 2018 a koncovým rok 2100. Metodicky vychází z předešlé projekce obyvatelstva, kterou vydal ČSÚ v červenci 2013, kde projektované období zahrnovalo roky 2013 až 2100.
Principem tvorby demografické projekce je predikce tří hlavních ukazatelů, které mají vliv na složení obyvatelstva – plodnost, úmrtnost a migrace. Odhad je proveden s určitou mírou nejistoty, neboť nelze předvídat náhlé působení vnějších vlivů, jako je ekonomická krize, epidemie nemoci nebo úpravy legislativních opatření, která mohou ovlivnit migraci. Projekce se vypracovává ve třech variantách: střední, nízké a vysoké, kde střední varianta by měla představovat nejpravděpodobnější variantu a nízká a vysoká varianta jsou hranice představující extrémní předpověď.
V oblasti plodnosti lze v České republice v posledních desetiletích pozorovat dvě základní skutečnosti, které jsou typické pro všechny vyspělé státy. Jedná se o pokles plodnosti a posouvání mateřství na pozdější dobu. Střední varianta predikce očekává, že průměrný věk matek při narození dítěte bude v roce 2050 30,6 let a úhrnná plodnost bude na úrovni 1,74 dítěte na jednu ženu. V případě vysoké varianty bude průměrný věk matek při narození 30,9 let a úhrnná plodnost 1,9 dítěte na ženu. Nízká varianta počítá s průměrným věkem 30 let a úhrnnou plodností 1,4 dítěte na ženu.
Míra úmrtnosti se modeluje pro jednotlivé věkové skupiny a zvlášť pro muže i ženy. Na základě míry úmrtnosti pro jednotlivé věkové skupiny je počítána střední délka života. Ta, jak bylo zmíněno již v předešlé kapitole, v posledních letech stabilně roste a v roce 2018 dosáhla hodnoty 76,2 let pro muže a 82,0 let pro ženy. V dalších letech se očekává pokračování růstu a v roce 2050 by se měla naděje dožití zvýšit u můžu o 6,1 roku na 82,1 let a u žen o 4,9 na 86,7 let. Původní předpověď krátkodobě ovlivní zvýšená úmrtnost v letech 2020 a 2021 z důvodu pandemie viru SARS-CoV-2, označovaného jako COVID-19. Dojde v průměru ke snížení až
26 o jeden rok. Na konci 21. století bude pravděpodobně naděje dožití na úrovni 87,7 let pro muže a 92,1 let pro ženy. U nízké varianty mluvíme na konci 21. století o věku 83,2 let u mužů a 87,5 let u žen. Vysoká varianta předpokládá 91 let u mužů a 94 let u žen.
Jak sami autoři projekce přiznávají, předpověď míry migrace je nejproblematičtější částí demografické projekce. Na rozdíl od předešlých dvou ukazatelů (plodnost a úmrtnost) se neodvíjí silnou mírou od (ve chvíli tvorby predikce už známého) věkového složení populace a pozorování minulých trendů ve vývoji jednotlivých ukazatelů, ale závisí v zásadě na faktorech, které se těžko modelují, jako jsou různé budoucí společenské, ekonomické a politické faktory. Je velmi komplikované předpovídat nastavení migrační politiky v budoucnosti. Základním předpokladem budoucího vývoje je kladné saldo stěhování se zahraničím, což znamená, že Česká republika bude i nadále migračně atraktivní. Do roku 2050 se předpokládá, že na straně přistěhovalců bude mírné zvýšení podílu žen z důvodu očekávaných rostoucích požadavků na obsazení pracovních míst v oblasti sociálních a zdravotních služeb v souvislosti s populačním stárnutím. Do konce 21. století se počítá s ročním saldem migrace ve výši 26 tisíc osob, stejnou výši předpokládá i varianta vysoká.
Nízká varianta počítá s ročním přírůstkem 18 tisíc osob (ČSÚ, 2018a).
3.1.1 Výstupy z projekce
V této kapitole budou shrnuty nejdůležitější závěry, které plynou z demografické projekce vyhotovené ČSÚ v roce 2018. První sledovaný údaj bude předpokládaný vývoj celkové populace v České republice. Na grafu 12 lze pozorovat, že k většímu růstu počtu obyvatel dochází pouze v případě vysoké varianty. V případě střední varianty se očekává růst populace zhruba do roku 2030, poté bude trend mírně klesající až do poloviny 40. let, kdy bude stagnovat.
Počet obyvatel bude do roku 2058 nad hranicí 10,7 milionu. Během 60. a 70. let by mělo dojít ke snižování, které potrvá až do konce 21. století a v roce 2101 je očekávaný počet obyvatel na úrovni 10,527 milionu. Změny počtu obyvatel by v následujících letech neměly být dramatické, ačkoliv trend vývoje není zcela stálý. Chceme-li trend zobecnit, lze říci, že vývoj celkového počtu obyvatel bude mírně kolísat kolem současné hodnoty.
Problém, který tato práce řeší, nebude vznikat změnou celkového počtu obyvatel, ale zejména výraznou změnou, ke které dojde ve věkovém složení populace. V průběhu následujících let dojde k výrazným změnám ve věkovém složení populace, zejména ke zvýšení počtu lidí ve starobním věku. Při pohledu na věkovou pyramidu (graf 13), který zobrazuje data pro rok 2018 a projekce podle střední varianty pro roky 2040, 2060 a 2100, se tato změna projeví jako zúžení pyramidy. Tyto změny povedou ke zvyšování průměrného věku obyvatel.
27 Graf 12: Předpověď vývoje celkového počtu obyvatel České republiky podle ČSÚ
Zdroj: data ČSÚ (2018a), vlastní zpracování
V grafu 14 můžeme pozorovat, že v případě střední varianty predikce je možné očekávat, že věková skupina do 15 let bude mít v průběhu let stabilní počet, což potvrzují i věkové pyramidy na předešlém grafu. Počty lidí ve věkové skupině 15-64 let budou klesat a věková skupina 65+ se bude zvětšovat a bude přibývat lidí, kteří se dožijí věku více než 80 let.
V demografii se pro potřeby kvantifikace těchto posunů používá ukazatel indexu stáří (podíl obyvatel ve věku 65+ na 100 dětí do 15 let věku) a indexy závislosti. Index závislosti můžeme rozdělit na index závislosti na stáří (počet osob starších 65 let na 100 osob v produktivním věku, tj. 15-64 let) a index závislosti na mladém věku (počet dětí ve věku 0-14 let na 100 osob v produktivním věku). Kombinací předešlých dvou indexů získáme index celkové závislosti (někdy označován jako index ekonomického zatížení), tedy počet ekonomicky neaktivních osob (děti ve věku 0-14 let a osoby starší 65 let) na 100 osob v produktivním věku.
6 500 000 7 500 000 8 500 000 9 500 000 10 500 000 11 500 000 12 500 000
2018 2028 2038 2048 2058 2068 2078 2088 2098
střední varianta nízká varianta vysoká varianta
28 Graf 13: Věkové pyramidy české populace – realita roku 2018 a predikce ČSÚ na rok 2040, 2060 a 2100
Zdroj: data ČSÚ (2018a), vlastní zpracování
Z pohledu udržitelnosti veřejných financí je právě index závislosti nejdůležitějším ukazatelem, neboť od něho se odvíjí míra, jakou je nutné odvodově zatížit pracující populaci, aby došlo k pokrytí veškerých nutných výdajů pro ekonomicky neaktivní část populace.
29 Graf 14: Projekce početnosti věkových skupin podle ČSÚ
Zdroj: data ČSÚ (2018a), vlastní zpracování
Předpokládaný vývoj indexů závislosti a mediánového věku spolu s mezinárodním porovnáním podle Eurostatu (2021) vidíme v tabulce 4. Česká republika je v současné době pod průměrem Evropské unie, co se týká mediánového věku i indexů závislosti. V roce 2019 byla polovina populace mladší než 42,6 roku a polovina starší, v roce 2100 bude mediánový věk o cca 5 let vyšší, což potvrzuje populační stárnutí. Je třeba si uvědomit, že už v roce 2060 se index závislosti starších osob takřka zdvojnásobí. V roce 2019 byl index závislosti starších osob 30,4 a index závislosti mladších osob 24,6; na 100 osob v produktivním věku připadalo 30 osob starších 65 let a 25 osob mladších 15 let, což znamená, že na 100 ekonomicky aktivních lidí připadá 55 ekonomicky neaktivních osob. V roce 2060 bude situace dramatičtější, protože na 100 pracujících bude připadat už zhruba 81 ekonomicky neaktivních osob, přičemž největší nárůst bude právě v indexu závislosti starších osob. za většinu osob v neproduktivním věku platí zdravotní pojištění stát a podle Zprávy analytické komise (2020) tvořilo v roce 2019 pojistné za státní pojištěnce 22 % z celkových příjmů pojišťoven. Očekávané změny ve složení populace se budou muset projevit buď zvýšením výdajů ze státního rozpočtu na státní pojištěnce nebo navýšením odvodů pro zaměstnance, zaměstnavatele a OSVČ.
0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000 7,000,000 8,000,000
2018* 2028 2038 2048 2058 2068 2078 2088 2098
0–14 15–64 65+
30 Tabulka 4: Mezinárodní porovnání předpokládaného vývoje ukazatelů
věkový medián
index závislosti starších osob
index závislosti mladších osob
celkový index závislosti Česká
republika
2019 42,6 30,4 24,6 55,0
2060 46,7 53,7 27,2 80,9
2100 47,3 52,7 26,4 79,1
EU 27
2019 43,7 31,4 23,5 54,9
2060 48,6 54,0 24,3 78,4
2100 48,8 57,1 25,4 82,6
Zdroj: data Eurostat (2021), vlastní zpracování 3.2 Vliv demografických změn na výdaje
V odborné literatuře je diskutováno pět možných scénářů v souvislosti s odhadováním dopadů stárnutí populace na zvyšování výdajů na zdravotnictví. První z nich představuje výchozí úhel pohledu, tři jsou hypotézy, které dávají do souvislosti stárnutí a změny ve zdravotním stavu populace a poslední, který nahlíží na situaci pohledem výdajů před smrtí. Každý autor definuje jednotlivé hypotézy odlišně. Zde budeme vycházet z práce Przywaru (2010) a analytických podkladů k tvorbě ekonometrických modelů od OECD (Marino a kol. (2017);
de la Maisonneuve a Martins (2013)).
Dříve než budou jednotlivé hypotézy popsány, je třeba vysvětlit pro tuto práci důležitý pojem, a to věkový výdajový profil. Výdajový profil určuje, kolik finančních prostředků se vynakládá na zdravotní péči jednotlivce v závislosti na jeho věku. Křivka připomíná svým tvarem písmeno J (graf 15). Při narození jsou náklady vyšší, související s nutností hospitalizace novorozence v porodnici po porodu, která se může prodloužit, a to zejména u předčasně narozených dětí.
V dalších letech života výdaje klesají a drží se na poměrně nízké úrovni až do období středního věku, kdy začínají pozvolna růst. Výrazný růst je patrný při přechodu do starobního věku, kdy vzrostou výdaje z důvodu zvýšené prevence chronických i akutních onemocnění spojených se stárnutím. V pokročilém starobním věku (75+) výdaje klesají, což je způsobeno jednak přesunem z akutní do dlouhodobé péče a také nižším poměrem určitých výkonů z důvodu vyššího rizika u starších osob.
Graf 16 zobrazuje výdaje zdravotních pojišťoven v ČR na 1 pojištěnce podle věku a pohlaví v roce 2016 (v Kč). Celkově činily průměrné výdaje na jednu pojištěnou ženu 23 385 Kč, což je o 5,8 % více než průměrné výdaje na jednoho pojištěného muže (ČSÚ 2018). Největší rozdíly ve výši výdajů mezi pohlavími je ve věkových skupinách 80+, což je způsobeno rozdílnou střední délkou života u žen a mužů. V roce 2016 byl tento rozdíl u osob starších 85 let skoro 5 mil. Kč.
31 Graf 15: Výdaje zdravotních pojišťoven na zdravotní péči podle věku v roce 2016 (mil. Kč)
Zdroj: data ČSÚ (2018b), vlastní zpracování
Graf 16: Výdaje zdravotních pojišťoven v ČR na 1 pojištěnce podle věku a pohlaví v roce 2016 (v Kč)
Zdroj: data ČSÚ (2018b), vlastní zpracování
Prvním a zároveň i výchozím scénářem pro úvahy o vlivu demografických změn na výdaje je předpoklad čistého stárnutí. Nejedná se o hypotézu, která se dá v odborné literatuře označit za legitimní, ale představuje jisté měřítko, protože se jedná o nejjednodušeji zkonstruovatelný a nejlépe uchopitelný scénář. Jedná se zároveň o nejpesimističtější variantu o budoucím vývoji.
Čisté stárnutí předpokládá, že se zvyšováním střední délky života nedojde k nabytí žádných let v dobrém zdraví, což znamená, že výdajový profil zůstane v budoucnu stejný. Náklady na jednoho šedesátníka budou stejné (po očištění o inflaci) v roce 2020 i v roce 2060. Pokud by
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
muži ženy
2 per. Mov. Avg. (muži) 2 per. Mov. Avg. (ženy)
32 scénář čistého stárnutí odpovídal realitě, mělo by to při předpokládaném významném zestárnutí populace za následek radikální nárůst výdajů.
První předloženou teorií, která se snaží vysvětlit vztah mezi rostoucími výdaji na zdravotnictví a stárnutím, je hypotéza expanze morbidity. S touto hypotézou přišel Gruenberg (1977) a vysvětloval s ní rostoucí výdaje na zdravotnictví v USA a v západní Evropě. Její existenci potvrdil empirickými důkazy Guralnik (1991). Hypotéza vychází z předpokladu, že hlavním důvodem, proč se lidé dožívají stále vyššího věku, jsou zlepšující se schopnosti medicíny předcházet fatálním následkům onemocnění, a tím dochází ke snižování věkově specifické míry úmrtnosti. Na rozdíl od čistého stárnutí předpokládá tato hypotéza, že nárůst střední délky života bude spojen i s mírným nárůstem počtu let prožitých v dobrém zdraví. Pokud by byla pravdivá, stárnutí populace by mělo sice menší efekt na růst výdajů na zdravotnictví než v případě čistého stárnutí, ale stále by se jednalo o výrazné zvýšení.
Na hypotézu expanze morbidity reagoval Fries (1980 a 1983) se svojí hypotézou komprese morbidity, která vychází z předpokladu, že k prodlužování střední délky života dochází z důvodu posunu rozšíření většiny onemocnění do pozdějšího věku. Důvodem je zlepšující se životní styl, životní prostředí a lepší schopnosti léčit chronická onemocnění. Nicméně, hypotéza předpokládá, že navzdory prodlužujícímu se životu ve zdraví existuje pro lidské organismy jakýsi přirozený práh dožití (i když ten může být pro jednotlivce rozdílný). Čím více se střední délka života přibližuje tomuto prahu, tím se zkracuje délka života ve zhoršeném zdraví.
Hypotéza komprese morbidity představuje nejoptimističtější ze scénářů v souvislosti s vlivem stárnutí na výdaje na zdravotnictví.
Kompromisem mezi expanzí a kompresí morbidity je hypotéza dynamického ekvilibria (česky též hypotéza stálého zdraví), kterou představil Manton (Manton a kol., 1995). Podstatou je předpoklad, že odsouvání smrti do pozdějšího věku vlivem klesajících měr úmrtnosti je doprovázeno posouváním prahu mezi lety v dobrém a zhoršeném zdraví, a že tyto dva procesy probíhají přibližně stejným tempem. Výsledkem je, že počet let prožitých ve zhoršeném zdraví se s rostoucí střední délkou života nemění.
Poslední hypotézou o souvislosti demografických změn a výdajů na zdravotnictví je hypotéza o výdajích spojených se smrtí (angl. death-related-costs), která se na rozdíl od předešlých přístupů dívá na tento problém z odlišného úhlu pohledu a tvrdí, že věk jako takový nemá na výdaje vliv. To, co na ně vliv má, je blízkost léčeného jedince ke smrti, neboť smrt je často spojena s nákladným pokusem o záchranu života. Poprvé tuto hypotézu přednesl Roos (Roos a kol., 1987) a později ji rozvinul a potvrdil Zweifel (Zweifel a kol., 1999). Zweifel tvrdí, že výdaje výrazně narůstají v posledních dvou letech života s největším nárůstem v posledních šesti měsících před smrtí, a že v případě porovnání vůči zbývajícímu počtu let do smrti nemá stárnutí populace žádný vliv na zvyšování výdajů na zdravotnictví. Tedy, že výdaje s věkem rostou z toho důvodu, že pravděpodobnost smrti se zvyšujícím se věkem roste. Později tuto hypotézu potvrdil i Yang (Yang a kol., 2003), který ukázal, že při akutní péči výše výdajů na jednotlivce, který je více než jeden rok před smrtí, roste velmi pomalu lineárně a výdaje
