Public and Private Health Care Financing with Alternate Public Rationing Rules
Notice bibliographique
Résumé
We develop a model to analyze alternative health care financing arrangements. Health care is demanded by individuals varying in income and severity of illness. There is a limited supply of health care resources used to treat individuals, causing some individuals to go untreated. We examine outcomes under full public finance, full private finance, and mixed, parallel public and private finance under two rationing rules for the public sector: needs-based rationing and random rationing. Insurers (both public and private) must bid to obtain the necessary health care resources to treat their beneficiaries. While public insurer's ability-to-pay is limited by its (fixed) budget; the private insurers willingness-to-pay reflects the individuals' willingness-to-pay for care. When permitted, the private sector supplies supplementary health care to those willing and able to pay. We find that the introduction of a private sector diverts treatment from relatively poor to relatively rich individuals. Moreover, if the public system allocates care according to need, then the average severity of the untreated is higher in a mixed system than in a pure public system. While we can unambiguously sign most comparative static effects for a general set of distribution functions, an analysis of the relationship between public sector rationing and the scope for a private health insurance market requires distributional assumptions. For a bivariate uniform distribution function we find that the private health insurance market is smaller when the public sector rations according to need as compared to random allocation of health care.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».