A Welfare Analysis of Competitive Insurance Markets with Vertical Differentiation and Adverse Selection
Notice bibliographique
Résumé
A feature of many insurance markets is that they combine vertical differentiation (all consumers prefer high to low-coverage policies) and adverse selection (high cost customers prefer highcoverage plans).Building on Novshek and Sonnenschein (1978) and Azevedo and Gottlieb (2017), this paper characterizes the competitive equilibria in a vertically differentiated market characterized by adverse selection.This provides a simple, dynamic model of the market, along with their welfare consequences over time in response to policy changes.The model makes predictions consistent with recent evidence on the ACA exchange in the US (Frean et al. (2017)).Moreover, it provides a complete characterization of the health insurance "death spiral".The death spiral leads to an inefficient outcome, but does not lead to a complete breakdown of the market.Rather, it predicts a large number of plans, with coverage that falls with an individual's willingness to pay.It is shown that introducing a minimum coverage standard combined with an insurance mandate cannot restore efficiency.The optimal system depends on both the valuation of public funds and the social value of insurance.Depending on these parameters, a number of different types of systems may be optimal, including a single payer system with mandatory participation for all, such as the Canadian system, a mixed private-public system, as one sees in many countries, or a pure, free market system.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».