An Alternative Approach to Decomposing the Redistributive Effect of Health Financing Between and Within Groups Using the Gini Index: The Case of Out-of-Pocket Payments in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Equity in health financing remains significant in the universal health coverage discourse. The way a health system is financed, apart from determining whether people have access to needed health services, also has implications for income inequality in a country. Traditionally, the impact of health financing on income inequality or the redistributive effect of health financing is assessed by looking at whether income inequality reduces because of health financing. This is also decomposed into a vertical component (the extent of progressivity), a horizontal component (the extent to which households with similar incomes are treated equally when financing health services) and a reranking component (whether households change their relative socio-economic ranking after financing health services). Such an approach to decomposition is mainly essential to assess the equal treatment of equals and unequal treatment of unequals in the entire population. This paper argues that in decomposing the redistributive effect of health financing, the impact of health financing on changes in income inequality between and within population groups should be investigated as they are relevant for policy dialogues in many countries. It develops a framework for such analysis and applies this to data from Nigeria. Decomposing the Gini index of income inequality using the Shapley value approach, the results show that changes in inequality associated with out-of-pocket payments for health services within the geopolitical zones in Nigeria dominate the changes in income inequality between the geopolitical zones. Although not all the results in the application in this paper are statistically significant, this framework is still useful for policies in countries that aim to use health financing to reduce, among other things, income disparities between and within defined population groups.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».