The progressivity of health care revenue financing in 29 countries: A comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study assesses progressivity in public and private health care revenue collection among 29 high-income countries by combining the results of two previous articles comprising this special section of Health Policy. In those studies, we developed qualitatively based scores regarding revenue collection policies for three public revenue sources (income taxes, social insurance contributions, consumption taxes) and two private revenue sources (voluntary health insurance, out-of-pocket payments). OBJECTIVE: The current study sums these scores, weighted by the shares of each revenue source in each country, to calculate an overall progressivity score for each country. METHODS: We derived weights for each revenue source using publicly available OECD and Eurostat macrolevel data on the structure of health care financing and government revenues. RESULTS: France was the country that had the most progressive system, and Latvia, Hungary, and Bulgaria, the least progressive. CONCLUSIONS: Countries relying more on out-of-pocket payments tend to be more regressive overall, suggesting that, from an equity perspective, their role should remain limited. Tax-based systems do not inherently ensure progressivity, especially when relying heavily on regressive consumption taxes. While wealthier countries and those with less income inequality tend to be more progressive, in contrast, Switzerland and Germany both scored among the more regressive countries. Our study shows that policy matters in promoting progressivity in health system revenue collection. Both public and private sources can be regressive if nothing is done. Yet, there are policy instruments that can mitigate regressivity, and even private sources of funds can be made less regressive.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».