****** DRAFT: Please do not cite ****** Willingness-to-Pay for Parallel Private Health Insurance: Canadian Evidence from a Laboratory Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Debate over the effects of public versus private health care financing has been, and continues to be, active in both academic outlets and policy circles. Theoretical literature on parallel health care financing is often built on untested behavioural assumptions and the empirical evidence generally depends upon the institutional details of the specific health care systems under analysis. This paper contributes to the literature on parallel health care finance by developing and executing a revealed preference laboratory experiment based on the theoretical model of parallel health care finance in Cuff et al. (2008). The theoretical model involves individuals with varying severities of illness who demand health care from a limited supply of health care resources. Health care resources are purchased by the public sector and rationed free of charge to individuals, or purchased by individuals through a private insurance market. The general theoretical model is converted into a discrete experimental representation of a large-scale economy where individuals are price takers, the probability of receiving public health care is exogenous and the willingness-to-pay (WTP) for private health insurance is elicited from subjects. The experimental design includes two within-subject factors based on the theoretical model: the public sector rationing rule (rationing based on need or severity versus rationing based on a random allocation) and the probability of being publicly treated (high versus low). The experimental design also includes two between-subjects treatments based on the frame of the experiment (neutral frame versus health frame) and on the distribution of private health insurance prices (high prices versus low prices). The results show the public insurer’s allocation rule and the probability of receiving health care from the public insurer both significantly affect an individual’s WTP for private health insurance in the predicted direction, although the WTP values tend to be above the actual theoretical predictions. When the public insurer allocates health care based on need, the average WTP is lower than under random allocation. A higher probability of receiving health care from the public insurer elicits a lower WTP regardless of how the public insurer allocates health care. When the public insurer allocates health care based on need, the WTPs are significantly higher under a neutral frame than a health frame, and the average WTP is significantly higher when the distribution of private health insurance prices is higher.
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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 | 0,026 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,009 |
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 ».