Asymmetric Information in Iranian’s Health Insurance Market: Testing of Adverse Selection and Moral Hazard
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asymmetric information is one of the most important issues in insurance market which occurred due to inherent characteristics of one of the agents involved in insurance contracts; hence its management requires designing appropriate policies. This phenomenon can lead to the failure of insurance market via its two consequences, namely, adverse selection and moral hazard. OBJECTIVE: This study was aimed to evaluate the status of asymmetric information in Iran's health insurance market with respect to the demand for outpatient services. MATERIALS/PATIENTS AND METHODS: This research is a cross sectional study conducted on households living in Iran. The data of the research was extracted from the information on household's budget survey collected by the Statistical Center of Iran in 2012. In this study, the Generalized Method of Moment model was used and the status of adverse selection and moral hazard was evaluated through calculating the latent health status of individuals in each insurance category. To analyze the data, Excel, Eviews and stata11 software were used. RESULTS: The estimation of parameters of the utility function of the demand for outpatient services (visit, medicine, and Para-clinical services) showed that households were more risk averse in the use of outpatient care than other goods and services. After estimating the health status of households based on their health insurance categories, the results showed that rural-insured people had the best health status and people with supplementary insurance had the worst health status. In addition, the comparison of the conditional distribution of latent health status approved the phenomenon of adverse selection in all insurance groups, with the exception of rural insurance. Moreover, calculation of the elasticity of medical expenses to reimbursement rate confirmed the existence of moral hazard phenomenon. CONCLUSIONS: Due to the existence of the phenomena of adverse selection and moral hazard in most of health insurances categories, policymakers need to adjust contracts so that to reduce these phenomena. Given the importance of financing, the presence of such problems can lead to less coverage of health insurance provided by insurers, loss of contracts with health care institutions and service providers, and lower quality of health services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».