Examining the effect of removing banknotes and implementing Goods and Services Tax on access to healthcare in India
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the effect of the banknote ban and GST, which were implemented within a span of 8 months in 2016-2017, on self-reported illnesses and healthcare consumption in India. The findings show that the increasing trend of self-reported illness from 1995-96 to 2014, reversed in 2017-2018. The reduction in healthcare consumption between 2014 and 2017-2018 is primarily within the private care sector rather than public care, indicating economic duress induced by the banknote ban and GST as its cause. The reduction in self-reported illness and healthcare consumption is more prolonged among the occupationally vulnerable. The reduction in reporting of illnesses, healthcare consumption, and out-of-pocket expenditure on health continued even after one-and-half years of the banknote ban; this may also have been exacerbated later by the implementation of GST. Data indicate that the condition of public healthcare deteriorated between 2014 to 2018. As a result, even though the weaker sections’ access to private healthcare diminished, they could not turn to public healthcare either, resulting in a reduction in overall healthcare consumption. The findings of this paper call for a robust, functioning, affordable public healthcare system in India for greater crisis resilience.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».