Unraveling Spillovers on Health Insurance: The Impacts of Culture and Fraud on Health Insurance Coverage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper adds to the literature on the determinants of health insurance by focusing especially on the spillovers from culture and fraud, along with a set of “standard” determinants. The social aspects of culture and fraud could potentially increase or decrease the propensities of individuals to purchase health insurance, and our empirical analysis informs us in this regard. For this purpose, we employ data for the year 2017 (or the closest year available) across states in the United States for most variables in the model setup. To account for year‐to‐year variability in the size of the uninsured population and the fraud data, mean annual averages over the years 2017–2022 are used. Employing OLS estimation to cross‐sectional data, the results show that cultural tightness (denoting social/cultural cohesion, measured via an index) lowers the propensities to acquire health insurance, and greater fraud (i.e., fraud reports in a US state) also undermines health insurance coverage, albeit with relatively less statistical support. The impact of higher insurance premia depressing insurance coverage is found to be consistent with intuition. The scope of the government, via Medicaid expansion to provide health coverage to certain population groups, was relatively more effective in increasing insurance coverage than the sheer size of the government (i.e., total government spending). The proximity of a state to foreign borders (Canada and Mexico) did not matter. Other things being the same, states with larger land areas faced special challenges in providing health insurance coverage. The findings have importance for the formulation of policies in the public and private sectors, and especially flesh out the crucial, and largely neglected, influence of culture on health insurance purchases.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».