The Impact of Macroeconomic Conditions on the Health Insurance Coverage of Americans
Notice bibliographique
Résumé
In March 2001, the longest economic expansion in U.S. history ended, and an economic recession began. This paper seeks to provide a better understanding of the historical relationship between macroeconomic variables and health insurance coverage.We use data from two nationally representative samples: the Survey of Income and Program Participation (SIPP) and the National Longitudinal Survey of Youth (NLSY). The longitudinal nature of our data allows us to remove individual-specific, time-invariant heterogeneity and to focus on changes in health insurance status in response to changes in macroeconomic variables.The results confirm our prediction that the probability of any health insurance coverage is negatively associated with unemployment rate. We find that a one percentage point increase in the state unemployment rate is associated with a decrease in the probability of health insurance coverage, through any source, of 0.62 percent for men, 0.54 percent for women, and 1.1 percent for children. However, our prediction that an indicator variable for national recession would be negatively correlated with the probability of health insurance coverage is not supported by the data. We find that changes in employment status explain roughly one-quarter of the correlation between health insurance coverage and unemployment rates. Our estimates imply that 440,000 men, 436,000 women, and 494,000 children have lost health insurance coverage during the current recession.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».