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Enregistrement W3148199486

Who's Going Broke? Comparing Growth in Healthcare Costs in Ten OECD Countries

2005· article· en· W3148199486 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Hagist, Laurence J. Kotlikoff

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careProductivityBeneficiaryEconomicsDemographic economicsDemographicsBaby boomGovernment (linguistics)Agricultural economicsBusinessEconomic growthPopulationDemographyFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Government healthcare expenditures have been growing much more rapidly than GDP in OECD countries. For example, between 1970 and 2002 these expenditures grew 2.3 times faster than GDP in the U.S., 2.0 times faster than GDP in Germany, and 1.4 times faster than GDP in Japan. How much of government healthcare expenditure growth is due to demographic change and how much is due to increases in benefit levels; i.e., in healthcare expenditures per beneficiary at a given age? This paper answers this question for ten OECD countries -- Australia, Austria, Canada, Germany, Japan, Norway, Spain, Sweden, the UK, and the U.S. Specifically, the paper decomposes the 1970-2002 growth in each country’s healthcare expenditures into growth in benefit levels and changes in demographics. Growth in real benefit levels has been remarkably high and explains the lions share — 89 percent — of overall healthcare spending growth in the ten countries. Norway, Spain, and the U.S. recorded the highest annual benefit growth rates. Norway’s rate averaged 5.04 percent per year. Spain and the U.S. were close behind with rates of 4.63 percent and 4.61 percent, respectively. Allowing benefit levels to continue to grow at historic rates is fraught with danger given the impending retirement of the baby boom generation. In Japan, for example, maintaining its 1970-2002 benefit growth rate of 3.57 percent for the next 40 years and letting benefits grow thereafter only with labor productivity entails present value healthcare expenditures close to 12 percent of the present value of GDP. By comparison, Japan’s government is now spending only 6.7 percent of Japans current output on healthcare. In the U.S., government healthcare spending now totals 6.6 percent of GDP. But if the U.S. lets benefits grow for the next four decades at past rates, it will end up spending almost 18 percent of its future GDP on healthcare. The difference between the Japanese 12 percent and U.S. 18 percent figures is remarkable given that Japan is already much older than the U.S. and will age more rapidly in the coming decades. Although healthcare spending is growing at unsustainable rates in most, if not all, OECD countries, the U.S. appears least able to control its benefit growth due to the nature of its fee-for-service healthcare payment system. Consequently, the U.S. may well be in the worst long-term fiscal shape of any OECD country even though it is now and will remain very young compared to the majority of its fellow OECD members.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,337
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
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