The Health Wedge and Labor Market Inequality
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Over half of the US population receives health insurance through an employer with premium contributions creating a flat "head tax" per worker, independent of their earnings. This paper develops and calibrates a stylized model of the labor market to explore how this uniquely American approach to financing health insurance contributes to labor market inequality. We consider a partial-equilibrium counterfactual in which employer-provided health insurance is instead financed by a statutory payroll tax on firms. We find that, under this counterfactual financing, in 2019 the college wage premium would have been 11 percent lower, noncollege annual earnings would have been $1,700 (3 percent) higher, and noncollege employment would have been nearly 500,000 higher. These calibrated labor market effects of switching from head tax to payroll tax financing are in the same ballpark as estimates of the impact of other leading drivers of labor market inequality, including changes in outsourcing, robot adoption, rising trade, unionization, and the real minimum wage. We also consider a separate partial-equilibrium counterfactual in which the current head tax financing is maintained, but 2019 US health care spending as a share of GDP is reduced to the Canadian share; here, we estimate that the 2019 college wage premium would have been 5 percent lower and noncollege annual earnings would have been 5 percent higher. These findings suggest that health care costs and the financing of health insurance warrant greater attention in both public policy and research on US labor market inequality.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».