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¿Tienen las autoridades antimonopolio las herramientas analíticas para prohibir fusiones sobre la base de que éstas reducirían el acceso a servicios de salud para los subgrupos de consumidores más vulnerables? En un contexto de crecientes fusiones en el mercado de aseguradoras de salud en Estados Unidos, el artículo titulado «Mergers that Harm Our Health«, de la profesora de la Facultad de Derecho de la Universidad DePaul (Chicago), Theodosia Stavroulaki, busca responder positivamente a esta pregunta. Específicamente, la experta identifica tres formas en que las agencias de libre competencia pueden realmente abordar el potencial daño que estas fusiones -cuya principal motivación es el acceso a datos de salud- pueden imponer a los consumidores “no rentables” de alto riesgo.
La autora comienza advirtiendo que, hoy en día, Estados Unidos estaría frente a una nueva ola de fusiones en mercados vinculados a cuidados de la salud. Cada vez más aseguradores de salud han mostrado sus intenciones de adquirir grandes proveedores de medicamentos y farmacias, bajo el principal objetivo de acceder a los datos de salud de los consumidores. El principal caso que la autora saca a la luz y que ilustra esta clase de integraciones verticales es la fusión entre Aetna Inc., una de las aseguradoras de seguros de salud más grande en Estados Unidos, y CVS Pharmacy, la principal cadena de proveedores de medicamentos del país ¿Cuáles son los potenciales riesgos competitivos que puede plantear una fusión vertical entre una aseguradora de salud y un proveedor de medicamentos?
Sabemos que una fusión puede significar una pérdida significativa en la competencia en la medida en que las partes podrían alcanzar, mantener o reforzar su poder de mercado y consiguientemente, abusar de los consumidores o excluir a sus competidores (para un resumen de los potenciales riesgos asociados fusiones, ver nuestro Glosario CeCo aquí). Y pese a que las fusiones verticales suelen estar asociadas a menores riesgos competitivos si se comparan con las fusiones horizontales -a priori, la integración entre productor y distribuidor resuelve el problema de doble marginalización-, ha habido una creciente preocupación en el último tiempo, especialmente en las industrias tecnológicas, de medios o de telecomunicaciones (OECD, 2019).
El análisis convencional dicta que el principal riesgo asociado es el potencial cierre de mercado, sea aguas arriba o aguas abajo. Por ejemplo, los proveedores de medicamentos podrían darles opciones menos favorables de descuentos de medicamentos a las aseguradoras de salud rivales, u ofrecer acceso a su red de farmacias a precios más altos.
Estas hipótesis de daño debieran despejarse, sin duda, y hay que otorgarles la debida atención en los análisis de fusiones. Con todo, la autora añade un nuevo elemento al análisis de riesgos. Y es que, hoy en día, varias de las fusiones están motivadas fuertemente en el acceso a datos de salud individuales. Aseguradoras de salud estadounidenses han buscado fusionarse con grandes proveedores de medicamentos, con el objetivo de expandir su acceso a historiales individuales de recetas médicas, hábitos de salud y comportamientos de compras de los consumidores. En palabras de la autora: “quieren saber a dónde vamos, qué compramos, cuánto dormimos; si podemos resistir el azúcar, la comida chatarra o la nicotina; si hacemos ejercicio y con qué frecuencia”. ¿Por qué?
Por un lado, las aseguradoras tratan de reducir sus riesgos y, por tanto, sus costos, identificando a los pacientes de riesgo que padecen enfermedades crónicas que no reciben un tratamiento adecuado. A partir de los hábitos de compra e historial de recetas es fácil clasificar a consumidores según nivel de riesgo (quiénes tienen mayor probabilidad de depresión o ser diabético, etc.). Luego, una forma de reducir costos de riesgo es empujando a los clientes que aman el azúcar o la comida chatarra hacia comportamientos más saludables. La compañía de seguros John Hancock, por ejemplo, incentiva a sus clientes a usar Fitbit -empresa de relojes inteligentes o smartwatches– para otorgar beneficios o recompensas en función de metas de actividad física. Recientemente, la Comisión Europea aprobó la adquisición de Fitbit por parte de Google (Alphabet), compañía que también ha mostrado alto interés en ingresar al mercado de seguros de salud (ver nota CeCo sobre el debate en torno a esta adquisición aquí).
Sin embargo, las aseguradoras de salud también pueden utilizar los datos para discriminar a los grupos de consumidores más riesgosos. Gracias a la fusión entre farmacias y aseguradores, la autora da cuenta de los incentivos de la nueva entidad para identificar a los «consumidores no rentables» de mayor riesgo y, por ejemplo, aumentarles sus costos de cobertura de medicamentos. Un análisis de Big Data para clasificar a los consumidores fácilmente permitiría diseñar planes de salud que desincentiven a los consumidores de alto riesgo a que soliciten servicios seguros de salud.
Este riesgo es real. En mayo de 2014, el Departamento de Salud y Servicios Humanos estadounidense recibió una demanda contra aseguradoras de salud al haber clasificado todos los medicamentos contra el VIH, incluido genéricos, en el nivel de atención médica más alto -nivel que implica más copagos o costos de bolsillo por parte del individuo- con el objetivo de disuadirlos de elegir planes de seguros de salud. Otra estrategia detectada para excluir a los consumidores de alto riesgo es no proporcionar información clara sobre qué medicamentos o tipos de tratamiento cubren realmente sus planes. Además, evitan cooperar con proveedores de atención médica específicos (tratamientos para VIH, hepatitis C u otros) que requieren acceso a una atención continua y costosa.
Para la autora, estas prácticas de expulsión a los consumidores de alto riesgo del mercado de seguros de salud constituyen un acto de discriminación contrario a los objetivos de política pública de la Ley del Cuidado de Salud a Bajo Precio (ACA), cuya misión principal es prohibir que las aseguradoras de salud discriminen a los ciudadanos por sus condiciones de salud preexistentes u otras condiciones sociales. Además, destaca el riesgo que tienen esta clase fusiones basadas en datos en exacerbar las desigualdades de salud existentes entre los diferentes grupos socioeconómicos. Investigaciones han demostrado que las poblaciones más vulnerables tienen a su vez más probabilidad de padecer obesidad, contraer enfermedades tales como hipertensión o diabetes y enfrentan mayores barreras estructurales para adoptar un estilo de vida más saludable. En definitiva, fusiones basadas en datos entre aseguradoras y farmacias perjudicarían el acceso a quienes gozan de peor salud.
¿Tienen las agencias de libre competencia las herramientas necesarias para evaluar adecuadamente el impacto de las fusiones verticales basadas en datos en un segmento específico de consumidores? Para la autora, el principal tope está en que las leyes antimonopolio se ocupan principalmente del bienestar agregado de la sociedad, no distinguiendo entre diferentes grupos o segmentos particulares.
Desde la perspectiva de Stavroulaki, el estándar tradicional de bienestar del consumidor obligaría a no asignar un peso distinto a los consumidores de alto riesgo respecto de aquellos de bajo riesgo. Por lo tanto, si una fusión entre una aseguradora de salud y un proveedor de medicamentos aumenta los costos de cobertura de medicamentos para los consumidores riesgosos, pero reduce los costos para los más saludables, las autoridades antimonopolio podrían aun así aprobar la fusión si, en el agregado, el bienestar es positivo.
Esto es lo que la autora denomina “el punto ciego de la ley antimonopolio”. Al considerar el bienestar agregado sin sopesar los intereses de los grupos más vulnerables, las agencias podrían aplicar la ley antimonopolio a la atención médica de una manera que contribuya a las disparidades de salud existentes. Por tanto, la pregunta sigue en pie: ¿Pueden las agencias prohibir fusiones verticales en base a daños que generarían a los consumidores “menos rentables”?
Y si bien no hay balas de plata ante un desafío de tal magnitud y complejidad, la autora identifica tres formas en que las agencias antimonopolio podrían abordar el daño que estas fusiones provocarían en los consumidores de alto riesgo.
Una primera estrategia es argumentar que los consumidores vulnerables y de alto riesgo constituyen un mercado relevante separado. Para evaluar los efectos competitivos de una fusión, uno de los primeros pasos es definir el mercado relevante en el que es probable que ocurran los riesgos competitivos. Según la Guía de Fusiones Horizontal estadounidense (4.1.4), si un monopolista hipotético puede apuntar de manera rentable a un segmento específico de consumidores para aumentar los precios, las agencias antimonopolio pueden identificar mercados relevantes definidos en torno a esos clientes objetivo para los análisis de riesgos competitivos. La FTC ya ha usado esta estrategia de mercados segmentados para impugnar fusiones (Sysco y U.S. Foods).
Sin embargo, la autora enfatiza que no se trata de prohibir la fusión debido a la presencia de discriminación en sí. Más bien, lo que se impugna es que la fusión facilitaría el ejercicio de poder de mercado a través de la discriminación de precios. Lo importante es mostrar que, tras la fusión, una aseguradora de salud que discrimina a cierto segmento reduce la competencia entre las aseguradoras de salud por los grupos de consumidores de alto riesgo. Por ejemplo, la expulsión de estos consumidores obliga a las aseguradoras de salud rivales a asumir de manera desproporcionada los costos de esos consumidores. Luego, las opciones de los rivales son dos: o los altos costos los empujan a salir del mercado o aplican estrategias discriminatorias similares a las aplicadas por la empresa fusionada. En cualquier escenario, se reduciría aún más la competencia, en perjuicio de los consumidores de alto riesgo.
Un problema de la propuesta anterior es que, según la autora, las partes aun así podrían argumentar que su fusión propuesta no perjudica a los consumidores a la luz de las importantes eficiencias implicadas. En lo esencial, los demandados pueden sostener que el daño que causaría a los consumidores de alto riesgo sería compensado por los beneficios que podría traer a los de menor riesgo. Dichos beneficios, dirían las partes, pueden reducir los costos de bolsillo por la utilización de medicamentos y un mayor acceso a los servicios de seguro médico.
Frente a esto, la segunda estrategia consiste en argumentar que el impacto negativo de la fusión propuesta en los consumidores de alto riesgo debería pesar más que su impacto positivo en los consumidores de bajo riesgo, a pesar de que debería evaluarse el efecto neto de la fusión.
Con todo, la autora reconoce que este modo de argumentación tiene una serie de obstáculos. Por de pronto, recordemos que, bajo el estándar de bienestar del consumidor, tanto los consumidores de alto riesgo como los de bajo riesgo cuentan por igual.
Por lo tanto, a menos que las agencias adopten una noción alternativa de estándar de bienestar del consumidor -una que abarque específicamente preocupaciones distributivas-, lo más probable es que la fusión propuesta sea aprobada a pesar de su impacto negativo en las poblaciones vulnerables. Las autoridades antimonopolio estadounidenses y los tribunales en el pasado han aplicado la ley de una manera que considera los intereses de los menos favorecidos. En el caso Estados Unidos vs Long Island Jewish Med, donde el tribunal federal del distrito examinó la fusión entre dos hospitales, una de las razones esgrimidas por el tribunal para aceptar la fusión fue que, en última instancia, la fusión no perjudicaría a los menos privilegiados.
Otra forma en que las autoridades antimonopolio pueden abordar el daño que estas fusiones basadas en datos imponen a los consumidores de alto riesgo es adoptando la postura de que la fusión propuesta facilitaría los esfuerzos de la entidad fusionada para violar la Ley de Cuidado de Salud a Bajo Precio (ACA), que tiene como objetivo prohibir tarifas discriminatorias y las exclusiones por condiciones preexistentes. Nuevamente, este modo de argumentar tiene sus piedras de tope. Los casos más recientes de fusiones de hospitales han revelado que, cuando las entidades que se fusionan se basan en cómo éstas permitirían un mayor acceso a la salud a grupos vulnerables y otros objetivos de política pública, los tribunales suelen recalcar que tales objetivos no son irrelevantes desde el punto de vista de la libre competencia. Así, los tribunales no permiten que las consideraciones de política de salud alteren sus conclusiones. La FTC ha afirmado más de una vez que, a la hora de evaluar riesgos competitivos, la ley Clayton no hace excepciones a industrias específicas, por lo que cualquier búsqueda de objetivos de política pública no puede compensar el daño causado a la competencia.
Pese a que esta estrategia no sea necesariamente la opción más fácil, la autora considera que, para el caso específico de fusiones entre aseguradoras y proveedores de medicamentos, habría buenas razones para examinar si la fusión propuesta facilitaría la evasión de la ACA. Por ejemplo, esta estrategia permitiría a las agencias evitar la compleja tarea de sopesar los intereses de los diferentes grupos de consumidores. En la medida en que las agencias hayan demostrado que la fusión prevista puede facilitar los esfuerzos de la entidad fusionada para discriminar a las personas con condiciones preexistentes o aplicar tarifas de prima discriminatorias, podrían prohibir la fusión prevista.
Ver Artículo de Theodosia Stavroulaki (2021): “Mergers That Harm Our Health”
