A Comparison of Alternative Methods to Model Endogeneity in Count Models. An Application to the Demand for Health Care and Health Insurance Choice
Notice bibliographique
Résumé
Several estimators have been suggested to tackle the problem of endogenous regressors and selectivity in count regression models. They differ in the structure and the degree of parametrization of the underlying models. The estimation of health services utilization conditional on the choice of different forms of health insurance provides a classical example of such problems. In Switzerland, basic health insurance is mandatory and each individual is insured separately. The insurance premium varies by region of residence but is independent of income and risk. The insured face a minimal annual deductible for ambulatory health services. Annually, they are given a choice of higher deductibles to reduce their insurance premium by a regulated percentage. The choice of a higher deductible sets incentives for a more cautious utilization of health services. Clearly, the choice is made based on expected health service utilization. The effect of the choice of a higher than the minimal deductible on the number of physician visits is analyzed. A matching estimator, a GMM estimator, two-stage method of moments estimators which account for selectivity and endogenous switching count regression models are applied to data from the 1997 Swiss Health Survey. Incentive-induced behavioral changes are disentangled from selection effects. The main finding is that most of the observed lower utilization for individuals with a high insurance deductible is caused by self- selection of individuals into the respective insurance contracts which either differ in their preferences or are healthier in unobserved aspects of their health status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».