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Gaceta Sanitaria

versión impresa ISSN 0213-9111

Gac Sanit vol.34 no.1 Barcelona ene./feb. 2020  Epub 18-Mayo-2020

https://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2018.08.009 

Originales

Impacto de la Ley de Dependencia sobre el gasto autonómico en servicios sociales

Impact of the Dependency Act on regional spending on social services

Jorge-Eduardo Martínez-Péreza  *  , Fernando-Ignacio Sánchez-Martíneza  , José-María Abellána 

aDepartamento de Economía Aplicada, Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Murcia, Murcia, España.

RESUMEN

Objetivo

En este trabajo se cuestiona si el desarrollo del Sistema de Autonomía y Atención a la Dependencia (SAAD) contribuyó a incrementar el volumen de recursos del sistema público de servicios sociales (efecto desplazamiento) o, por el contrario, si dicho desarrollo se produjo a costa del resto de prestaciones de servicios sociales (efecto sustitución).

Método

Se realiza una aproximación de datos de panel, orientada a explicar el comportamiento del gasto per cápita en servicios sociales para las comunidades autónomas españolas de régimen común en el periodo 2002-2016.

Resultados

La introducción del SAAD se asocia con un incremento del 14% en el gasto por habitante en servicios sociales. Este efecto se acerca al 25% cuando la variable explicada es el gasto en transferencias corrientes de carácter social. También se constata que los cambios legislativos introducidos en 2012 y 2013 se asociaron a una reducción del gasto per cápita en transferencias corrientes del 10%.

Conclusiones

Esta evidencia refutaría la hipótesis de que el SAAD ha originado meramente un efecto de «sustitución» en el gasto autonómico en servicios sociales.

Palabras clave: Gasto en salud; Cuidados de larga duración; Presupuestos; Bienestar social; Factores socioeconómicos

ABSTRACT

Objective

In this paper we address whether the System for Personal Autonomy and Care of Dependent Persons contributes to increasing the volume of resources of the public social services system (displacement effect) or, on the contrary, whether this development has taken place at the expense of other social services (substitution effect).

Method

Panel data analysis is used to explain how per capita expenditure on social services evolves in the Spanish Regions under the common regime in the period 2002-2016.

Results

The implementation of the Dependency Act is associated with a 14% increase in the level of per capita expenditure on social services. This effect raises 25% when the variable explained is expenditure on current transfers of a social nature. On the other hand, law changes introduced in 2012 and 2013 were associated with a reduction in per capita expenditure on current transfers of around 10%.

Conclusions

This evidence would refute the hypothesis that the System for Personal Autonomy and Care of Dependent Persons had merely a “substitution” effect on autonomous spending on social services.

Keywords: Health expenditures; Long-term care; Budgets; Social welfare; Socioeconomic factors

Introducción

El sistema de servicios sociales en España abarca un amplio surtido de prestaciones destinadas a la atención en el medio familiar y comunitario, así como a la integración y promoción social. La aprobación de la Ley 39/2006, más conocida como Ley de Dependencia (LD)1, representó un hito dentro de este marco más general, por cuanto vino a reconocer como un derecho universal la promoción de la autonomía personal y la atención a las personas en situación de dependencia. Para garantizar dicho derecho subjetivo, la LD prevé la creación del Sistema de Autonomía Personal y Atención a la Dependencia (SAAD) como una red de utilización pública de centros y servicios, y de reconocimiento de prestaciones económicas, respaldado por un marco estable de financiación2, a semejanza de los sistemas instituidos en los países más desarrollados de Europa3. El momento de bonanza económica en el que se originó el SAAD auguraba un futuro en el que la protección social experimentaría un importante avance, al consolidarse dicho sistema como complemento del resto de las prestaciones públicas preexistentes4. La crisis económica truncó las expectativas, desencadenando la aprobación de un conjunto de medidas de ajuste5, tales como la suspensión del nivel acordado de financiación6, la disminución de la aportación del nivel mínimo7, el retraso de la entrada de los dependientes moderados6,8-9, la reducción de la intensidad protectora6,10-11 y el incremento de los copagos12. El impacto presupuestario estimado de estos recortes fue cifrado en el Plan Nacional de Reformas 2013 en 4584 millones de euros para el periodo 2012-201413, pero se amplía hasta los 7000 millones según otras estimaciones14.

De acuerdo con las cifras de la Central de Información Económico-Financiera de las Administraciones Públicas (http://www.hacienda.gob.es/es-ES/CDI/Paginas/centraldeinform acion.aspx), la dinámica seguida por el gasto liquidado por las comunidades autónomas en servicios sociales corrobora el impacto desfavorable de la crisis. El gasto per cápita pasó de crecer a un ritmo medio anual del 12,1% entre 2002 y 2009 a disminuir a razón del 0,6% anual desde ese último año hasta 2016. En esta dinámica destaca sobremanera el gasto en transferencias corrientes, rúbrica en la que se computa el gasto en prestaciones económicas dispensadas por los sistemas de servicios sociales de las comunidades autónomas. Su tamaño y su evolución están claramente determinados por la entrada en vigor de la LD, que reconoce tres modalidades de prestación económica -vinculada al servicio, de asistencia personal y para cuidados en el entorno familiar, de las que sobresale con mucha diferencia la última de las citadas. Esta figura fue utilizada masivamente por muchas comunidades autónomas hasta el año 2012, punto de inflexión en la tendencia apuntada, merced a la disminución que experimenta su cuantía máxima desde entonces, la supresión de la bonificación de la cotización a la Seguridad Social de los cuidadores informales y el endurecimiento de las condiciones de acceso a la prestación7,11.

El panorama descrito corresponde al de un sistema público de servicios sociales seriamente dañado por las penurias financieras vividas en los años recientes, al tiempo que en riesgo de verse reducido exclusivamente al conjunto de servicios y prestaciones asociados al SAAD, que a su vez también se halla comprometido a consecuencia de los recortes y las reformas sufridos desde su puesta en marcha. No en vano desde las instituciones encargadas de la gestión de los servicios sociales se ha criticado la designación del SAAD como «el cuarto pilar del Estado del bienestar», reclamando tal calificativo para el Sistema Público de Servicios Sociales en su conjunto, «que aborda cuestiones más amplias en el ámbito de la convivencia personal y de la integración social»15. Es preciso advertir, a este respecto, cómo el coste real del SAAD es muy superior, según varias estimaciones16,17, al derivado de las previsiones contenidas en la memoria del impacto económico de la LD, esperándose una evolución a largo plazo nítidamente alcista18.

El temor a que el desarrollo del SAAD se haya realizado a expensas de otros servicios y prestaciones sociales preexistentes alude a un hipotético efecto de «sustitución», agravado por los ajustes presupuestarios acometidos durante los años de crisis económica. A modo de ejemplo, buena parte de las partidas de gasto integradas en programas destinados a discapacidad (también a personas mayores), como las asignadas a servicios de ayuda a domicilio, centros de día, residencias, etc., se han subsumido tras la entrada en vigor de la LD en programas asociados al SAAD. En la medida en que este efecto no fuese más que un cambio en la denominación o adscripción presupuestaria de los créditos, hablaríamos de un efecto de «sustitución» o «reemplazo»; si, por el contrario, se hubiera registrado un incremento neto en las dotaciones presupuestarias, estaríamos ante un efecto de «desplazamiento».

Al objeto de dilucidar esta cuestión, presentamos en este trabajo una estimación del impacto que han tenido la implantación y el ulterior despliegue del SAAD sobre el gasto en servicios sociales en España. En concreto, se realiza una aproximación de datos de panel, orientada a explicar el comportamiento del gasto per cápita en servicios sociales para las comunidades autónomas españolas de régimen común, durante el periodo 2002-2016, a partir de una serie de variables de distinta índole, entre las que se incluye la aprobación y puesta en marcha de la LD.

Métodos

El ámbito espacial del análisis que se presenta a continuación abarca las 15 comunidades autónomas de régimen común. La razón para excluir a las comunidades forales es doble: por un lado, el singular régimen competencial del País Vasco, donde las Diputaciones Forales son las protagonistas del gasto en protección social; por otro lado, que su régimen de financiación les permite niveles de gasto per cápita sustancialmente mayores en servicios públicos esenciales19.

El periodo de análisis se extiende de 2002 a 2016, último año para el que hay disponibles datos anuales de presupuestos liquidados de las comunidades autónomas en la Central de Información Económico-Financiera del Ministerio de Hacienda. Se incluyen como variables dependientes en las estimaciones las obligaciones reconocidas en gasto en servicios sociales, y dentro de estas, las materializadas por vía de transferencias corrientes. Ambas variables se definen como las transformaciones logarítmicas del gasto per cápita.

Las variables explicativas, de acuerdo con la literatura, se agrupan en tres tipos de determinantes del gasto público social: demográficos, económicos y políticos. Dichas variables se muestran en la Tabla 1 y son similares a las incluidas en estudios previos20 21-22.

Tabla 1. Variables consideradas y descriptivos. Datos anuales (2002-2016) 

Variable Descripción Fuente Media DT Mínimo Máximo
Jóvenes Porcentaje de población menor de 25 años INE - Cifras de población 25,39 3,06 18,46 32,89
Tercera edad Porcentaje de población con 65 o más años INE - Cifras de población 17,94 3,19 12,06 24,39
Cuarta edad Porcentaje de población con 80 o más años INE - Cifras de población 0,52 0,15 0,24 0,93
Extranjeros Porcentaje de población extranjera INE - Cifras de población 9,02 5,04 1,16 20,94
Densidad Habitantes por kilómetro cuadrado INE 156,49 180,77 22,19 800,40
Renta Logaritmo neperiano del PIB per cápita INE-Contabilidad Regional de España 9,93 0,19 9,36 10,40
Deuda sobre el PIB Porcentaje sobre el PIB de la deuda pública viva Boletín estadístico del Banco de España 11,77 8,88 2,31 42,69
Tasa de actividad Porcentaje de población en edad de trabajar que participa en el mercado de trabajo INEEncuesta de Población Activa 57,81 4,51 44,19 67,00
Tasa de paro Porcentaje de parados sobre la población que participa en el mercado de trabajo INE -Encuesta de Población Activa 16,06 7,53 5,30 36,22
Izquierda Variable dicotómica que toma el valor 1 si el gobierno al inicio del año es de izquierdas - 0,36 0,48 0,00 1,00
Ajustes Variable dicotómica que toma el valor 1 desde 2012 a 2014, inclusive - 0,20 0,40 0,00 1,00
Ley de Dependencia Variable dicotómica que toma el valor 1 desde 2008 hasta 2016, inclusive - 0,60 0,49 0,00 1,00

DT: desviación típica; INE: Instituto Nacional de Estadística; PIB: producto interior bruto.

En lo que atañe a la demografía, se distinguen tres grupos de edad. En primer lugar, la presencia de un porcentaje elevado de población joven (menor de 25 años) puede desplazar el gasto en servicios sociales, por las mayores necesidades de gasto que se generan en otras funciones, como educación23. En segundo lugar, cabe esperar un efecto positivo sobre el gasto en servicios sociales derivado del envejecimiento poblacional, y de ahí que se incluya la población mayor de 65 años (tercera edad), a la que se añade la población de más de 80 años (cuarta edad), por la especial incidencia que la dependencia tiene en este grupo de edad24. Las necesidades específicas de la población inmigrante aconsejan incluir la proporción de población extranjera como variable explicativa25. Finalmente, con el fin de capturar posibles economías o deseconomías de escala en la provisión de servicios sociales, se incorpora la variable densidad de población26.

En lo concerniente a los factores económicos, se incluye como variable explicativa el producto interior bruto (PIB) por habitante en logaritmos, con lo que el coeficiente estimado se interpreta como elasticidad-renta del gasto27. Los desequilibrios presupuestarios pueden condicionar negativamente los recursos destinados a las políticas sociales, y por ello se introduce una variable que recoge la ratio de deuda pública sobre el PIB28. También se incluyen en el análisis las tasas de actividad y paro29.

El modelo recoge la expectativa de que un gobierno de izquierdas destine un mayor volumen de recursos a la cobertura de los servicios sociales22 mediante una variable dicotómica, que toma valor 1 si a fecha 1 de enero gobierna un partido de izquierdas (IU, PSOE, Podemos, BNGa o ERC) y 0 en caso contrario.

Para capturar la incidencia de la puesta en funcionamiento de la LD se incluye una variable dicotómica que toma el valor 0 en los años anteriores a 2008 y el valor 1 en los restantes. Pese a que la norma entró en vigor en 2007, se ha considerado 2008 como primer año de vigencia efectiva de la ley, por ser a partir de entonces cuando el volumen de recursos movilizados por la LD comienza a ser relevante.

Por último, habida cuenta del efecto contractivo que varias modificaciones normativas7,11 tuvieron presumiblemente en el gasto del SAAD, se ha incluido la variable dicotómica «ajustes», que toma valor 1 en los años 2012 a 2014, ambos inclusive. A partir de 2015, algunas de las disposiciones legales se relajaron y, además, se abrió el acceso a las prestaciones del sistema al grupo de dependientes menos graves.

El modelo planteado responde a la siguiente expresión (eq. 1):

Yit= α+βXit+vi+uit (1)

donde el subíndice i identifica la comunidad autónoma y el subíndice t se refiere al año. La variable Yit es función del conjunto de variables explicativas, Xit, considerándose además un componente inobservable, vi, y un término de error uit que es una perturbación aleatoria. Si el componente inobservable vi es constante para cada comunidad, se trata de una modelización de efectos fijos; si, por el contrario, vi es una variable aleatoria con media vi y varianza distinta de 0, el modelo será de efectos aleatorios. Para elegir entre ambos modelos se lleva a cabo un test de Hausman30.

El modelo supone que los errores, uit, son independientes entre sí y su varianza es constante. La independencia de los errores puede verse comprometida porque los errores de diferentes comunidades autónomas estén correlacionados (correlación contemporánea) o porque para cada comunidad se correlacionen temporalmente (autocorrelación). Si la varianza no es constante, hay un problema de heterocedasticidad.

Para comprobar si hay autocorrelación se emplea el test de Wooldridge31. La posible existencia de correlación contemporánea se comprueba con el estadístico de Frees32, basado en las correlaciones de rango, pues este test es especialmente adecuado cuando el número de periodos no es alto en relación con el de sujetos33. Por último, utilizamos la prueba modificada de Wald34 para comprobar la presencia de heterocedasticidad.

Ante la aparición de algunos de estos problemas se modificará la estrategia de estimación, empleando otras dos aproximaciones: mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF) y errores estándar corregidos por panel (EECP)34. En ambos casos el modelo es el mismo (eq. 2):

Yit= α+βXit+eit (2)

La ventaja fundamental de estos métodos de estimación es que permiten corregir los problemas mencionados gracias a la flexibilidad de su término de error, eit. Existe cierta evidencia de que, para probar hipótesis, la segunda de las aproximaciones es mejor, aunque la primera puede ser más eficiente en algunos supuestos35. Estos modelos también permiten tener en cuenta efectos fijos mediante la inclusión de variables ficticias para cada comunidad autónoma.

Como ya se ha señalado, las series abarcan el periodo 2002-2016, si bien se realizará un ejercicio de robustez limitando el estudio al periodo que comienza en 2005, ya que a partir de ese año cambia la forma en que el ministerio presenta la información de la clasificación funcional del gasto. Hasta 2004, los créditos de gasto gastoen servicios sociales se identifican con la función 31 «Seguridad yprotección social», y a partir de 2005 con la política de gasto 23«Servicios sociales y promoción social».

Resultados

La Tabla 2 muestra los resultados de las estimaciones, así como de los test realizados. El test de Hausman sugiere elegir el modelo de efectos fijos frente al de efectos aleatorios para explicar tanto el gasto en servicios sociales como el gasto en transferencias corrientes. Por su parte, la prueba modificada de Wald indica la presencia de heterocedasticidad en ambos modelos. Asimismo, el test de Wooldridge no permite rechazar la ausencia de autocorrelación de orden 1 en los dos modelos. Se detecta, asimismo, una correlación contemporánea en los dos modelos mediante el test de Frees. Aunque en la Tabla 2 se presentan los resultados de los cuatro modelos (efectos fijos, efectos aleatorios, MCGF y EECP), dado que MCGF y EECP son los que sirven para corregir los problemas identificados, a continuación solo comentamos los resultados obtenidos con estas dos aproximaciones.

Tabla 2. Resultados de la estimación del modelo de efectos fijos, efectos aleatorios, mínimos cuadrados generalizados factibles y errores estándar corregidos por panel para la transformación logarítmica del gasto per cápita en servicios sociales y del gasto per cápita en servicios sociales mediante transferencias corrientes 

Servicios sociales Transferencias corrientes
Efectos fijos Efectos aleatorios MCGFa EECPa Efectos fijos Efectos aleatorios MCGFa EECPa
Jóvenes -0,0043 -0,0149 -0,0115 -0,0018 0,0096 -0,0260 0,0063 0,0097
Tercera edad -0,0617 -0,0887b -0,0468b -0,0464 -0,1655c -0,1748b -0,1096b -0,1159
Cuarta edad 1,4081d 2,1351b 1,5602b 1,4174d 3,3007b 3,1633b 3,2591b 3,1585d
Extranjeros 0,0104 0,0048 0,0156b 0,0141 0,0215 0,0085 0,0326b 0,0305
Densidad -0,0011 -0,0007c -0,0010 -0,0012 0,0027 -0,0009 0,0022 0,0021
Renta 1,0287d 0,8061c 0,9447b 1,2243b 0,9337 0,5494 1,2833b 1,2336c
Deuda sobre PIB -0,0030 -0,0067d -0,0048b -0,0045 -0,0098c -0,0098c -0,0129b -0,0115d
Tasa de actividad 0,0019 -0,0122 0,0073b 0,0029 -0,0385 -0,0377 -0,0383b -0,0327
Tasa de paro 0,0025 0,0031 0,0086b 0,0113c 0,0117 0,0117 0,0234b 0,0250d
Izquierda 0,1470b 0,1570b 0,1067b 0,1177b 0,1157 0,1303c 0,0481b 0,0674
Ajustes 0,0007 -0,0093 -0,0472b -0,0299 -0,0448 -0,0641 -0,1028b -0,1095c
Ley de Dependencia 0,2689b 0,2927b 0,1437b 0,1358c 0,4931b 0,5821b
Constante -4,7474 -1,3323 -4,2001b -6,9582 -2,7132 2,8182
Observaciones 225 225 225 225 225 225
R-cuadrado 0,7707 0,8945 0,7039
Hausman 0,000 0,000
Wald 0,000 0,000
Wooldridge 0,000 0,026
Frees 1,098 > p 0,01 = 0,335 1,742 > p 0,01 = 0,335

EECP: errores estándar corregidos por panel; MCGF: mínimos cuadrados generalizados factibles; PIB: producto interior bruto.

a Incluye variables ficticias por comunidad autónoma.

b p <0,01.

c p <0,1.

d p <0,05.

En primer lugar, por lo que atañe a las variables demográficas, únicamente resulta significativo el coeficiente de la variable «cuarta edad». El peso de la población de origen inmigrante solo es significativo en el caso de la estimación por MCGF. En lo que se refiere a las variables económicas, se observa el esperado efecto positivo de la renta per cápita, estimándose una elasticidad-renta del gasto en servicios sociales mediante transferencias mayor que 1. Se obtiene evidencia de que una mayor tasa de paro provoca un incremento del gasto en servicios sociales en general, y en transferencias corrientes en particular. También se observa que una mayor ratio de endeudamiento se asocia a menos gasto en servicios sociales, si bien dicho efecto resulta sustancialmente menor cuando el gasto se instrumenta a través de transferencias corrientes. El signo político del partido gobernante también muestra efectos significativos para el caso del total de gasto en servicios sociales.

Por último, el resultado más relevante se refiere al coeficiente de la variable «LD», que es significativo al 95% y de signo positivo en todas las estimaciones. Esto significa que la entrada en vigor de la LD se asocia con incrementos en los niveles de gasto autonómico en servicios sociales por habitante, siendo este efecto específico de dicha variable. Por otra parte, se ha obtenido evidencia de que los cambios normativos iniciados en 2012 han tenido un impacto negativo, al menos, sobre el gasto en servicios sociales realizado mediante transferencias corrientes, lo que se refleja en los coeficientes de la variable «Ajustes».

Como se anticipó, se ha analizado la robustez de los resultados obtenidos restringiendo el horizonte temporal al periodo 2005-2016 para tener en cuenta el cambio en la forma de proporcionar la información del gasto por funciones. Los resultados obtenidos son cualitativamente similares, si bien se pierde significatividad en algunas de las especificaciones del modelo.

Discusión

Para evaluar el impacto que ha tenido la implantación del SAAD en los servicios sociales de las comunidades autónomas, este estudio aborda un ejercicio econométrico que pretende controlar potenciales factores de confusión tenidos en cuenta en la especificación de los modelos estimados. Se concluye que la introducción del SAAD se asocia con un incremento del 14% en el gasto por habitante en servicios sociales. Este efecto se acerca al 25% cuando la variable explicada es el gasto en transferencias corrientes de carácter social. Por otro lado, también se ha obtenido evidencia de que los cambios legislativos introducidos durante la crisis económica se asociaron a una reducción del gasto per cápita en servicios sociales mediante transferencias corrientes superior al 10%.

En cuanto al resto de las variables introducidas en los modelos, se ha obtenido evidencia del impacto del envejecimiento sobre el gasto en servicios sociales, a diferencia de lo que concluye el único trabajo previo a este que trataba dicha cuestión, juntamente con la introducción de la LD20. Ello puede explicarse porque, en nuestro caso, se ha identificado el efecto de la «cuarta edad», que puede tener un papel clave en el gasto en servicios sociales y especialmente en el que se articula mediante transferencias corrientes. Con respecto a las variables de tipo económico, la evidencia hallada coincide con la de estudios previos que han estimado el impacto sobre el gasto social de los niveles de renta27, endeudamiento público28 y tasa de paro29. Asimismo, se ha encontrado nueva evidencia sobre el impacto del signo político del gobierno en el gasto social30.

Las cifras anteriores confirman el impacto positivo de la LD sobre el sistema de servicios sociales y sobre el gasto público asociado a este. Tal evidencia refutaría la hipótesis de que el SAAD ha originado meramente un efecto de «sustitución» en el gasto autonómico en servicios sociales. Si bien es cierto que los ajustes presupuestarios invirtieron la tendencia alcista seguida por el gasto en servicios sociales, no lo es menos que su peso es en la actualidad superior al que tenía en el periodo previo a la LD. Teniendo en cuenta que la participación relativa de los servicios sociales en el gasto total de las comunidades de régimen común era del 5,5% en 2007 y del 7,4% en 2016, se podría cifrar el efecto de «desplazamiento» a medio plazo del SAAD en algo menos de un 2%, lo que en términos relativos representa un incremento del 34%.

Este trabajo no está exento de limitaciones. La más importante, quizás, sea el modo en que se ha tratado de capturar el efecto de la implantación de la LD a través de una variable ficticia mediante un análisis antes-después. No obstante, parece razonable asumir que, dado que no existen otras modificaciones legislativas relevantes, se está recogiendo adecuadamente el efecto. Cuestión diferente es lo que se refiere a la variable «Ajustes». Si bien es cierto que cada comunidad autónoma puede haber adaptado la normativa estatal en tiempo y forma diferentes, la dispersión legislativa y la dificultad de identificar el impacto efectivo de cada disposición sobre la evolución del gasto social han hecho imposible definir variables específicas por comunidad. Asimismo, la metodología seguida no permite analizar las diferencias existentes en las dinámicas de las distintas comunidades autónomas, sino solo el comportamiento agregado. La evolución seguida por el gasto en cada una de las comunidades autónomas revela un patrón semejante al agregado, pero con una dispersión considerable, lo que se traduce en la ausencia de beta-convergencia en el periodo objeto de análisis.

Cabe concluir, pues, que el despliegue del SAAD ha tenido un impacto favorable en la expansión del gasto en servicios sociales, no reemplazándolo, sino ampliándolo. Dicho fenómeno no obsta para reconocer la existencia de importantes diferencias entre comunidades autónomas, que deberían ser abordadas en un futuro.

¿Qué se sabe sobre el tema?

Hay trabajos que han abordado aspectos relacionados con la implantación de la Ley de Dependencia desde el punto de vista sanitario, social y presupuestario. Sin embargo, se ha prestado escasa atención al impacto del despliegue del Sistema de Autonomía y Atención a la Dependencia en los sistemas de servicios sociales de las comunidades autónomas.

¿Qué aporta el estudio realizado a la literatura?

Cuantifica el impacto de la Ley de Dependencia sobre el gasto en servicios sociales, y en especial el realizado mediante transferencias corrientes, así como el efecto de los recientes cambios normativos en su disminución. Los resultados ayu- dan a descartar la hipótesis de que el Sistema de Autonomía y Atención a la Dependencia únicamente ha reemplazado a otros gastos en servicios sociales.

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Financiación: ECO2016-75439-P Estudios exploratorios para estimar un nuevo conjunto de valores insesgado para el EQ-5D. Ministerio de Economía y Competitividad. Convenio de colaboración entre la Universidad de Murcia y la Fundación para la Formación e Investigación Sanitarias de la Región de Murcia, para la realización de proyectos sobre economía de la salud

Recibido: 14 de Junio de 2018; Aprobado: 04 de Agosto de 2018; : 24 de Noviembre de 2018

*Autor para correspondencia: jorgemp@um.es (J.-E. Martínez-Pérez).

Editor responsable del artículo

David Cantarero.

Contribuciones de autoría

Los tres firmantes han participado en la concepción y el diseño del trabajo, así como en la recogida de datos, su análisis e interpretación. Todos ellos han colaborado en la redacción final del manuscrito y han aprobado la versión final para su publicación.

Declaración de transparencia

El autor principal (garante responsable del manuscrito) afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.

Conflictos de intereses

Ninguno.

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