No description available.

Secretaria do Planejamento e GestÃoSecretaria do Planejamento e GestÃo / This study aims to evaluate the effects of smoking on the medical appointments demand, it was used the data of Household Sample Survey - PNAD 2008 by the Brazilian Institute of Geography and Statistics - IBGE. In this work, subjects were separated into different categories: smokers (which were separated in two subcategories: intensive and non-intensive), former smokers and never smokers. It was investigated the relationship between tobacco consumption and the number of medical appointments in one year. It was used the number of medical consultations as dependent variable and variable of socioeconomic kind, health related outcomes associated with smoking and other independents. It was noted by analysis and Zero-Inflated Negative Binomial count model that was not found significant difference between smokers and never smokers on the number of medical appointments. In relation to former smokers, it was observed that these require more medical visits than those who never smoked. In addition, it was analyzed the influence of other factors in the number of queries. / Este estudo tem como objetivo avaliar os efeitos do tabagismo na demanda por consultas mÃdicas. Foram utilizados os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de DomicÃlios â PNAD de 2008 realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e EstatÃstica â IBGE. No presente trabalho, os indivÃduos foram separados em categorias: fumantes (estes, em duas subcategorias: intensivos e nÃo intensivos), ex-fumantes e nunca fumantes, buscando-se investigar a relaÃÃo entre consumo de tabaco e a quantidade de consultas mÃdicas realizadas no perÃodo de um ano. Foi utilizado o nÃmero de consultas mÃdicas realizadas como variÃvel dependente e variÃveis de natureza socioeconÃmicas, variÃveis relacionadas à saÃde e outras associadas ao tabagismo como independentes. Foi possÃvel verificar pela anÃlise descritiva e pelo modelo de contagem Binomial Negativo Inflacionado de Zeros que nÃo houve diferenÃa significativa entre fumantes e nunca fumantes quanto ao nÃmero de consultas mÃdicas demandadas e que, em relaÃÃo aos ex-fumantes, observou-se que estes demandam mais consultas mÃdicas do que aqueles que nunca fumaram. AlÃm disso, foi analisada a influÃncia de outros fatores no nÃmero de consultas.

nÃo hà / Na chamada nova geraÃÃo de polÃticas sociais, destaca-se o Programa Bolsa FamÃlia, que adquiriu o sinÃnimo de âinstrumento para reduÃÃo da desigualdadeâ, por fazer uma redistribuiÃÃo da renda diretamente dos cofres pÃblicos para a populaÃÃo que vive em situaÃÃo de pobreza. Entretanto, a ambiguidade das consequÃncias teÃricas que este tipo de benefÃcio pode causar na sociedade ressalta a importÃncia da realizaÃÃo de estudos cientÃficos sobre este tema. Surgem dÃvidas quanto a sua efetividade nas transformaÃÃes da sociedade quando a abordagem deste programa à feita no contexto do fenÃmeno da transiÃÃo demogrÃfica, em especial a questÃo da fecundidade. Se por um lado as condicionalidades objetivam o investimento em capital humano, o aumento da renda familiar, atravÃs dos benefÃcios monetÃrios concedidos, pode incentivar as famÃlias beneficiÃrias a terem mais filhos. Utilizase a temÃtica dos programas de transferÃncia de renda, adotando o Programa Bolsa FamÃlia como objeto principal de estudo, para verificar a influÃncia desta polÃtica nas taxas de fecundidade das beneficiÃrias. Para tal, sÃo utilizadas as amostras coletadas pelas Pesquisas de Demografia e SaÃde, do projeto MEASURE DHS, dos anos de 1991 e 2006. No primeiro momento à feita um diferenÃa-da-diferenÃa para comparar as taxas de fecundidade das elegÃveis e das nÃo elegÃveis somente para a regiÃo Nordeste. No segundo, à feita a avaliaÃÃo do benefÃcio na fecundidade das beneficiÃrias da regiÃo Nordeste e, tambÃm, de todo o Brasil. SÃo encontrados efeitos positivos quanto à efetividade do programa na reduÃÃo das taxas de fecundidade esperadas das beneficiÃrias quando estas sÃo comparadas com as elegÃveis nÃo beneficiÃrias. / Among social policies of the new generation, there is the Bolsa FamÃlia Program, which acquired the synonym of "instrument for reducing inequality", because it makes a redistribution of income directly from government coffers to the population living in poverty. However, the ambiguity of the theoretical consequences that this type of benefit can have on society emphasizes the importance of scientific studies about this topic. Some questions arise regarding the effectiveness of this kind of policy in social change when the approach of this program is done in the context of the demographic transition, in particular the subject of fecundity. By one hand, conditionalities aim investment in human capital, but increasing household income through monetary benefits may encourage the beneficiary families to have more children. We use the theme of income transfer programs, adopting the Bolsa FamÃlia Program as main object of study, to investigate the influence of this policy in fecundity rates of the beneficiaries. For this purpose, we use the samples collected by the Demographic and Health Surveys, from MEASURE DHS project, of the years 1991 and 2006. First we make a diference-in-diference to compare the fecundity rates of eligible and ineligible women only for the Northeast region of Brasil. Second, we evaluate the benefit on the beneficiaries fecundity for the Northeast region an also for the whole country. We found positive effects regarding the effectiveness of the program in the reduction of beneficiaries expected fecundity rates when they are compared with those eligible women but not beneficiaries.

<p></p>Traffic safety management on interstates is crucial during adverse winter weather. According to the Federal Highway Administration (FHWA), there are over 5,891,000 vehicle crashes each year in the United States. Approximately 21% of these crashes are weather-related. INDOT spends $60 million on winter operations each year to minimize the weather impacts on driver capability, vehicle performance, road infrastructure, and crash risk. Several studies have sought to investigate the relationship of crash counts with weather, speed, traffic and roadway data during snow events, in order to help agencies, identify needs and to distribute the resources effectively and efficiently during winter weather events. The limitation of these studies is that weather variables are often correlated to each other, for example, visibility may be correlated to snow precipitation and air temperature may be correlated to net solar surface radiation. The randomness of crash occurrence also increases difficulty in such studies. In this study, a random parameter negative binomial model was used for Interstate I-465 in Indianapolis in winter 2018 and 2019.The results show that during snow events in Indiana, air temperature, wind speed, snow precipitation, net solar surface radiation, and visibility significantly impact the number of crashes on I-465. Driving over the speed limit (55 mph), especially on wet pavements are more likely to lose control of vehicles and cause crashes. Travel speed between 45 mph to 55 mph and travel speed between 15 mph to 25 mph are both strong factors. Somewhat surprising was that speeds between 25mph and 45mph were not found to be significant. The number of interchanges is also positively related to crash counts due to the high number of conflict points at ramp merging sections. Also, travelling over speed limit is a random parameter with unobserved heterogeneity which is intuitive since speeding could be more dangerous in certain areas with complex road geometry and narrower lanes. Traffic counts have a negative correlation with crash counts, likely due to faster speeds when fewer vehicles are travelling on the loop. Crash counts increased about70% during severe storm days on I-465, and visibility and air temperature are highly correlated to crash counts. These key findings can help the agency to deploy warnings when visibility is low, or temperature falls sharply.help the agency to deploy warnings when visibility is low,or temperature falls sharply.

Considering the extent of the motor vehicle theft (MVT) problem, it is surprising that there is such a dearth of studies on these crimes at the neighborhood level. In 2008, nearly one million vehicles, valued at 6.4 billion dollars, were reported stolen in the United States. Additionally, only half of these stolen vehicles were ever recovered. The purpose of this study is to increase the limited knowledge base on the characteristics of neighborhoods that predict MVT levels. Its focus is on the identification of specific types of land use that increase MVT levels, net the impact of sociodemographics, as posited by the opportunity theories of rational choice, routine activities, and crime pattern theory. The study site is Philadelphia, Pennsylvania with its 1816 census block groups serving as the unit of analysis. The percentage of total land area for each block group utilized by various theorized criminogenic land uses is determined by Geographic Information System (GIS). Evaluated land uses include shopping centers, bars, high schools, colleges, parking lots, youth hangouts, and single family homes. A `proximity space' variable is also computed consisting of the percentage of block group area that is located within one street block of the combined criminogenic land uses. Its usefulness is in determining whether the impact of crime-producing land uses spreads into the surrounding neighborhood. Negative binomial regression models test various hypotheses around the general research question "After controlling for socio-structural correlates, is the presence of certain land uses predictive of MVT levels found at the neighborhood level?" Results demonstrate that land use, both independently and through neighborhood demographic structure, promotes or suppresses MVT levels, a finding consistent with opportunity theories. Specifically, the percentage of land use in block groups utilized by shopping centers, bars, and commercial parking lots is related to higher MVT counts, but that utilized by colleges and single family homes predicts lower MVT counts, net the impact of neighborhood sociodemographics. Interaction models demonstrate that SES, racial heterogeneity, single-parent families, and percentage 15-24 year olds moderate the impact of land use on MVT. Findings are relevant to urban planners, crime practitioners, and crime theorists. / Criminal Justice

nÃo hà / The objective of this study is to identify and characterize the existence of moral hazard in the dental plans market when there is some kind of sponsorship in cash counter installments. This paper compares the behavior between plans with total sponsorship, with partial sponsorship and without sponsorship. Count Models were used to measure the over use of dental services. Empirical data from a exclusively dental plan, characterized by ANS as Odontologic Group, were collected, processed, described and analyzed to test the hypotheses raised about the moral hazard reduction when there is any kind of sponsorship. The results revealed strong evidence of regionalism in demand for appointments, showing localities where the sponsorship effect decreases the demand for appointments and other locations where the same effect increases this same demand. / O objetivo deste estudo à identificar e caracterizar a existÃncia do risco moral no mercado de planos odontolÃgicos quando da existÃncia de algum tipo de patrocÃnio nas contraprestaÃÃes pecuniÃrias. Este trabalho compara o comportamento de utilizaÃÃo entre planos com patrocÃnio total, com patrocÃnio parcial e sem patrocÃnio. Fez-se uso dos modelos de contagem visando mensurar a sobreutilizaÃÃo dos serviÃos odontolÃgicos. Dados empÃricos oriundos de uma operadora exclusivamente odontolÃgica, caracterizada pela ANS como odontologia de grupo, foram coletados, tratados, descritos e analisados buscando testar as hipÃteses levantadas sobre a reduÃÃo do risco moral quando hà algum tipo de patrocÃnio. Os resultados revelaram fortes indÃcios de regionalismo na demanda por consultas, apresentando localidades onde o efeito de patrocÃnio diminui a demanda por consultas e outras localidades onde o mesmo efeito aumenta esta demanda.

O setor de saúde suplementar brasileiro operou desde os anos de 1940 sem regulação. Em 1998, o governo estabeleceu a regulação deste setor. Na regulamentação das atividades foram estabelecidas a ilimitação do número de consultas médicas, proibição de seleção de risco, entre outras medidas. O objetivo deste trabalho é investigar se a regulação resultou em aumento do número de consultas médicas por parte dos subscritores de planos de saúde, ou seja se ocorreu aumento do risco moral ex-post. Além disto, analisar alterações nos determinantes da demanda por posse de plano de saúde antes e após a regulação visando encontrar indícios de seleção adversa. Para isto, foram utilizados quatro métodos econométricos: regressão de Poisson, regressão binomial negativa e regressão quantílica de dados de contagem e um modelo Probit. O estimador de diferenças-em-diferenças foi utilizado para estimar o impacto da regulação sobre o número de consultas médicas. O modelo de regressão Probit foi utilizado para analisar os determinantes da demanda por posse de plano de saúde. Os dados utilizados provêm da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios de 1998 (antes da regulação) e 2003 (depois da regulamentação). Os dados foram divididos por sexo e também pelo perfil epidemiológico, sendo selecionados os dados daqueles indivíduos que declararam ser portadores de doença renal crônica. Os resultados dos modelos mostraram que após a regulamentação ocorreu um aumento geral do número de consultas. Contudo, o sinal da principal variável de interesse, a dummy associada ao efeito da regulamentação sobre o número de consultas médicas dos subscritores de planos de saúde foi negativo e estatisticamente significativo - tanto no caso dos homens como no das mulheres - , nos três modelos e nas duas amostras. Isto indica que após a regulamentação ocorreu uma redução do número de consultas médicas dos possuidores de planos de saúde em relação àqueles que não possuíam plano de saúde. O uso da regressão quantílica possibilitou mostrar que o número de doenças crônicas e a posse de um plano de saúde são os fatores que mais afetam o número de consultas. Permitiu também mostrar que os efeitos dos regressores são diferentes entre os sexos e que não são uniformes ao longo dos quantis. Os resultados dos modelos para dados de contagem mostraram que, mesmo quando se controlam as características epidemiológicas, existe risco moral, antes e após a regulamentação. Os resultados do modelo Probit sugerem a existência de seleção adversa após a regulamentação, pois mostram que os indivíduos com maior número de morbidades têm maior probabilidade de adquirir um plano de saúde. Em suma, os resultados mostraram que após a regulamentação ocorreram dois importantes problemas no mercado de saúde suplementar: seleção adversa e risco moral. A conjunção destes dois problemas pode comprometer a sustentabilidade do setor de saúde suplementar brasileiro. / The Brazilian private health insurance sector operated since 1940’s without regulation. In 1998, the government established the regulation of this sector. The reform improved the health insurance coverage level, stating no limit to physician visits and forbiddance of the cream skimming, among others measures. The objective of this thesis is to investigate if the regulation resulted in an increase of physician visits from consumers of health insurance, that is to say, if there has been an increase of moral risk ex-post. Besides, to investigate alterations in the determinants of demand for the health insurance - before and after the regulation - seeking to find evidence or clues of adverse selection. Four econometric methods have been used for this: Poisson Regression, Negative Binominal Regression and Quantile Regression for counts and Probit Regression. The estimator of difference-in-difference was used to estimate the impact of regulation on the amount of physician visits. The Probit model regression was used to analyze the determinants of the demand for health insurance. The data used come from the 1998 Brazilian Household Survey (Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios-PNAD) (before the regulation) and 2003 (after the regulation). The data was divided by gender and also by the epidemiologic characteristics, selecting the data of those individuals who declared being bearers of chronic renal disease. The results of the models showed that, after the regulation, there was a general increase in the amount of consultations. However, the sign of the main variable of interest (year*regulation), the dummy associated to the effect of the regulation on physician visits of the consumers of health insurance, was negative and statistically significant – both in men and in women – in the three models and in both samples. These results suggest that after the regulation there was a reduction in the amount of physician visits of the consumers of health insurance in relation to those who did not hold a health insurance plan. The results of Probit Regression showed that after regulation there is adverse selection, since the number of chronic diseases variable after regulation was positive and statistically significant. The use of quantile regression for counts made possible showing that the number of chronic diseases and the possession of a health insurance plan are the factors which mostly affect the amount of consultations. It also allowed showing that the effects of regressors are different between the genders and also that are different in different parts of the outcome distribution. The results for the models for count data showed that, even when controlling the epidemiologic characteristics, there is a moral hazard, before and after the regulation, since individuals covered by insurance had more physician visits. The results of the Probit Model suggest the existence of adverse selection after a regulation, since it shows that individuals with a higher number of morbidities, are more likely to buy a health insurance plan. In sum, the main findings suggest that after the regulation there are two important problems: adverse selection and moral hazard. The conjunction of these two problems may generate inefficient outcomes and might compromise the sustainability of the Brazilian private health insurance market.

O setor de saúde suplementar brasileiro operou desde os anos de 1940 sem regulação. Em 1998, o governo estabeleceu a regulação deste setor. Na regulamentação das atividades foram estabelecidas a ilimitação do número de consultas médicas, proibição de seleção de risco, entre outras medidas. O objetivo deste trabalho é investigar se a regulação resultou em aumento do número de consultas médicas por parte dos subscritores de planos de saúde, ou seja se ocorreu aumento do risco moral ex-post. Além disto, analisar alterações nos determinantes da demanda por posse de plano de saúde antes e após a regulação visando encontrar indícios de seleção adversa. Para isto, foram utilizados quatro métodos econométricos: regressão de Poisson, regressão binomial negativa e regressão quantílica de dados de contagem e um modelo Probit. O estimador de diferenças-em-diferenças foi utilizado para estimar o impacto da regulação sobre o número de consultas médicas. O modelo de regressão Probit foi utilizado para analisar os determinantes da demanda por posse de plano de saúde. Os dados utilizados provêm da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios de 1998 (antes da regulação) e 2003 (depois da regulamentação). Os dados foram divididos por sexo e também pelo perfil epidemiológico, sendo selecionados os dados daqueles indivíduos que declararam ser portadores de doença renal crônica. Os resultados dos modelos mostraram que após a regulamentação ocorreu um aumento geral do número de consultas. Contudo, o sinal da principal variável de interesse, a dummy associada ao efeito da regulamentação sobre o número de consultas médicas dos subscritores de planos de saúde foi negativo e estatisticamente significativo - tanto no caso dos homens como no das mulheres - , nos três modelos e nas duas amostras. Isto indica que após a regulamentação ocorreu uma redução do número de consultas médicas dos possuidores de planos de saúde em relação àqueles que não possuíam plano de saúde. O uso da regressão quantílica possibilitou mostrar que o número de doenças crônicas e a posse de um plano de saúde são os fatores que mais afetam o número de consultas. Permitiu também mostrar que os efeitos dos regressores são diferentes entre os sexos e que não são uniformes ao longo dos quantis. Os resultados dos modelos para dados de contagem mostraram que, mesmo quando se controlam as características epidemiológicas, existe risco moral, antes e após a regulamentação. Os resultados do modelo Probit sugerem a existência de seleção adversa após a regulamentação, pois mostram que os indivíduos com maior número de morbidades têm maior probabilidade de adquirir um plano de saúde. Em suma, os resultados mostraram que após a regulamentação ocorreram dois importantes problemas no mercado de saúde suplementar: seleção adversa e risco moral. A conjunção destes dois problemas pode comprometer a sustentabilidade do setor de saúde suplementar brasileiro. / The Brazilian private health insurance sector operated since 1940’s without regulation. In 1998, the government established the regulation of this sector. The reform improved the health insurance coverage level, stating no limit to physician visits and forbiddance of the cream skimming, among others measures. The objective of this thesis is to investigate if the regulation resulted in an increase of physician visits from consumers of health insurance, that is to say, if there has been an increase of moral risk ex-post. Besides, to investigate alterations in the determinants of demand for the health insurance - before and after the regulation - seeking to find evidence or clues of adverse selection. Four econometric methods have been used for this: Poisson Regression, Negative Binominal Regression and Quantile Regression for counts and Probit Regression. The estimator of difference-in-difference was used to estimate the impact of regulation on the amount of physician visits. The Probit model regression was used to analyze the determinants of the demand for health insurance. The data used come from the 1998 Brazilian Household Survey (Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios-PNAD) (before the regulation) and 2003 (after the regulation). The data was divided by gender and also by the epidemiologic characteristics, selecting the data of those individuals who declared being bearers of chronic renal disease. The results of the models showed that, after the regulation, there was a general increase in the amount of consultations. However, the sign of the main variable of interest (year*regulation), the dummy associated to the effect of the regulation on physician visits of the consumers of health insurance, was negative and statistically significant – both in men and in women – in the three models and in both samples. These results suggest that after the regulation there was a reduction in the amount of physician visits of the consumers of health insurance in relation to those who did not hold a health insurance plan. The results of Probit Regression showed that after regulation there is adverse selection, since the number of chronic diseases variable after regulation was positive and statistically significant. The use of quantile regression for counts made possible showing that the number of chronic diseases and the possession of a health insurance plan are the factors which mostly affect the amount of consultations. It also allowed showing that the effects of regressors are different between the genders and also that are different in different parts of the outcome distribution. The results for the models for count data showed that, even when controlling the epidemiologic characteristics, there is a moral hazard, before and after the regulation, since individuals covered by insurance had more physician visits. The results of the Probit Model suggest the existence of adverse selection after a regulation, since it shows that individuals with a higher number of morbidities, are more likely to buy a health insurance plan. In sum, the main findings suggest that after the regulation there are two important problems: adverse selection and moral hazard. The conjunction of these two problems may generate inefficient outcomes and might compromise the sustainability of the Brazilian private health insurance market.

O setor de saúde suplementar brasileiro operou desde os anos de 1940 sem regulação. Em 1998, o governo estabeleceu a regulação deste setor. Na regulamentação das atividades foram estabelecidas a ilimitação do número de consultas médicas, proibição de seleção de risco, entre outras medidas. O objetivo deste trabalho é investigar se a regulação resultou em aumento do número de consultas médicas por parte dos subscritores de planos de saúde, ou seja se ocorreu aumento do risco moral ex-post. Além disto, analisar alterações nos determinantes da demanda por posse de plano de saúde antes e após a regulação visando encontrar indícios de seleção adversa. Para isto, foram utilizados quatro métodos econométricos: regressão de Poisson, regressão binomial negativa e regressão quantílica de dados de contagem e um modelo Probit. O estimador de diferenças-em-diferenças foi utilizado para estimar o impacto da regulação sobre o número de consultas médicas. O modelo de regressão Probit foi utilizado para analisar os determinantes da demanda por posse de plano de saúde. Os dados utilizados provêm da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios de 1998 (antes da regulação) e 2003 (depois da regulamentação). Os dados foram divididos por sexo e também pelo perfil epidemiológico, sendo selecionados os dados daqueles indivíduos que declararam ser portadores de doença renal crônica. Os resultados dos modelos mostraram que após a regulamentação ocorreu um aumento geral do número de consultas. Contudo, o sinal da principal variável de interesse, a dummy associada ao efeito da regulamentação sobre o número de consultas médicas dos subscritores de planos de saúde foi negativo e estatisticamente significativo - tanto no caso dos homens como no das mulheres - , nos três modelos e nas duas amostras. Isto indica que após a regulamentação ocorreu uma redução do número de consultas médicas dos possuidores de planos de saúde em relação àqueles que não possuíam plano de saúde. O uso da regressão quantílica possibilitou mostrar que o número de doenças crônicas e a posse de um plano de saúde são os fatores que mais afetam o número de consultas. Permitiu também mostrar que os efeitos dos regressores são diferentes entre os sexos e que não são uniformes ao longo dos quantis. Os resultados dos modelos para dados de contagem mostraram que, mesmo quando se controlam as características epidemiológicas, existe risco moral, antes e após a regulamentação. Os resultados do modelo Probit sugerem a existência de seleção adversa após a regulamentação, pois mostram que os indivíduos com maior número de morbidades têm maior probabilidade de adquirir um plano de saúde. Em suma, os resultados mostraram que após a regulamentação ocorreram dois importantes problemas no mercado de saúde suplementar: seleção adversa e risco moral. A conjunção destes dois problemas pode comprometer a sustentabilidade do setor de saúde suplementar brasileiro. / The Brazilian private health insurance sector operated since 1940’s without regulation. In 1998, the government established the regulation of this sector. The reform improved the health insurance coverage level, stating no limit to physician visits and forbiddance of the cream skimming, among others measures. The objective of this thesis is to investigate if the regulation resulted in an increase of physician visits from consumers of health insurance, that is to say, if there has been an increase of moral risk ex-post. Besides, to investigate alterations in the determinants of demand for the health insurance - before and after the regulation - seeking to find evidence or clues of adverse selection. Four econometric methods have been used for this: Poisson Regression, Negative Binominal Regression and Quantile Regression for counts and Probit Regression. The estimator of difference-in-difference was used to estimate the impact of regulation on the amount of physician visits. The Probit model regression was used to analyze the determinants of the demand for health insurance. The data used come from the 1998 Brazilian Household Survey (Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios-PNAD) (before the regulation) and 2003 (after the regulation). The data was divided by gender and also by the epidemiologic characteristics, selecting the data of those individuals who declared being bearers of chronic renal disease. The results of the models showed that, after the regulation, there was a general increase in the amount of consultations. However, the sign of the main variable of interest (year*regulation), the dummy associated to the effect of the regulation on physician visits of the consumers of health insurance, was negative and statistically significant – both in men and in women – in the three models and in both samples. These results suggest that after the regulation there was a reduction in the amount of physician visits of the consumers of health insurance in relation to those who did not hold a health insurance plan. The results of Probit Regression showed that after regulation there is adverse selection, since the number of chronic diseases variable after regulation was positive and statistically significant. The use of quantile regression for counts made possible showing that the number of chronic diseases and the possession of a health insurance plan are the factors which mostly affect the amount of consultations. It also allowed showing that the effects of regressors are different between the genders and also that are different in different parts of the outcome distribution. The results for the models for count data showed that, even when controlling the epidemiologic characteristics, there is a moral hazard, before and after the regulation, since individuals covered by insurance had more physician visits. The results of the Probit Model suggest the existence of adverse selection after a regulation, since it shows that individuals with a higher number of morbidities, are more likely to buy a health insurance plan. In sum, the main findings suggest that after the regulation there are two important problems: adverse selection and moral hazard. The conjunction of these two problems may generate inefficient outcomes and might compromise the sustainability of the Brazilian private health insurance market.

nÃo hà / O objetivo deste estudo à identificar e quantificar a existÃncia do risco moral no Mercado de SaÃde Suplementar mais especificamente em uma Operadora de planos de saÃde de grande porte na modalidade de Cooperativa MÃdica, atravÃs da anÃlise da demanda de consultas mÃdicas eletivas. Este trabalho compara o comportamento de utilizaÃÃo entre planos com e sem fatores moderadores, tais como: a co-participaÃÃo e a porta de entrada (gatekeeper). Fez-se uso dos modelos de contagem visando mensurar a sobreutilizaÃÃo dos serviÃos mÃdicos. Dados empÃricos oriundos da Operadora foram coletados, tratados, descritos e analisados buscando testar as hipÃteses levantadas sobre a eficiÃncia da co-participaÃÃo e da porta de entrada (gatekeeper) na reduÃÃo do risco moral. Os resultados revelaram efeitos significantes destes dois instrumentos, apontando uma reduÃÃo de 0,31 consultas/ano para o efeito da co-participaÃÃo e de atà 3,89 consultas/ano nos planos com gatekeeper. Estes resultados sÃo controlados pelas caracterÃsticas dos usuÃrios quanto à idade, sexo, estado civil, tempo de plano, e histÃrico de uso. Em uma extrapolaÃÃo direta, isto representaria um sobre-custo de aproximadamente R$ 290.000,00 (+ 487,42%) se todos os beneficiÃrios passassem a ter planos sem qualquer tipo de fator inibidor. / The aim of this study is to identify and quantify the existence of moral hazard in the Market for Supplementary Health more specifically to a provider of health plans in the form of large Medical Cooperative, through the analysis of demand for medical electives. This study compares the behavior of between plans with and without moderating factors, such as: co-participation and input port (gatekeeper). Was use of count models aiming to measure the overuse of medical services. Empirical data were collected from the Provider, treated as described and analyzed to test hypotheses about the efficiency of co-participation and input port (gatekeeper) in the reduction of moral hazard. The results revealed significant effects of these two instruments, showing a reduction of 0.306308 visits per year to the effect of coparticipation and up to 3.890354 visits per year in plans with gatekeeper. These results are controlled by the characteristics of users for age, sex, marital status, time plan, and usage history. In a direct extrapolation, this would represent an over-cost of about $ 290.000,00 (+ 487,42%) if all beneficiaries to raise their plans without any inhibiting factor.