Business cycle sensitivity of Statutory Health Insurance: evidence from the Czech Republic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Statutory Health Insurance scheme is one of two main schemes of health care system financing in Europe. This scheme mainly relies on wage-based contributions from employers and employees and is thus prone to business cycle fluctuations. This turned out to be a problem especially after the 2008 crisis. We estimate the magnitude of the effect of the business cycle on health insurance funds' revenues in the Czech Republic where the health care system financing is based on the Statutory Health Insurance scheme. The relationship between the business cycle and healthcare system's revenues has not been quantified to this date. METHODS: We use static and lagged regression models to estimate the impact of business cycle on health care system's revenues. The business cycle is proxied by eight different indicators (nominal GDP, unemployment, industrial production, recession index, business cycle index, GDP gap, consumer price index and consumer expenditure). Using quarterly data from 2000-2017, we examine the effect of business cycle on total revenues and its two main components: the employer-employee contributions and state contributions. RESULTS: Health insurance funds' revenues display significant pro-cyclicality, which is mainly driven by employer-employee contributions. Out of all eight business cycle indicators, nominal GDP has the largest effect. In particular, the model estimates that if quarter-over-quarter GDP increases by 1%, then quarter-over-quarter healthcare system's revenues increase by 0.7% and quarter-over-quarter employer-employee contributions increase by 1.1%. The lagged effect of business cycle on healthcare system's revenues is smaller in magnitude. State contributions on behalf of economically inactive people do not display a significant relationship with business cycle in the static nor lagged model. The effect is consistent across different business cycle indicators, although the magnitudes of the effect vary. CONCLUSION: The results show large pro-cyclicality in healthcare system's revenues in Statutory Health Insurance schemes. Counter-cyclical mechanisms are needed to offset this loss of revenues during economic downturns to ensure sufficient resources in healthcare.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».