Factors Affecting Household Health Expenditures: Evidence from Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Productivity plays a crucial role in driving economic growth, and its primary determinant is human capital. Human capital, in turn, is influenced by health and education investments, leading both households and governments to allocate substantial resources toward these sectors. Understanding the factors influencing health expenses is vital for designing effective policies. Methods This study investigates the factors affecting health costs by analyzing data from various provinces in the Islamic Republic of Iran, spanning from 2006 to 2019. The data, sourced from the Statistics Center of Iran, was analyzed using the panel data approach to uncover the relationships between health expenditure and several key variables. Results The analysis revealed significant disparities in health expenditure among provinces. Sistan & Baluchestan had the lowest health expenditure per household, while Tehran reported the highest. Inflation emerged as a significant factor, having a negative impact on health expenses due to its influence on purchasing power. Conversely, the education and salary of household heads had a positive impact on health expenditure. Notably, economic growth did not exhibit a significant relationship with health expenses. Conclusions The study highlights the importance of education and income levels in shaping health expenditures, while inflation can curtail spending on health due to reduced purchasing power. Policymakers should consider these factors to ensure equitable and effective allocation of health resources. Key messages • Improving health and well-being, essential for comprehensive progress and human development, relies significantly on household health expenditure. • The efforts to enhance human capital should focus on reducing inflation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».