Essays in Public and Health Economics
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation studies the design and effectiveness of public policies that aim to improve population health. This dissertation is divided into three chapters. In chapter one, I study the design of an optimal paid sick leave system. To do so, I combine individual-level data on paid sick leave claims from Chile with a sick pay insurance model. First, I show that workers respond to the monetary incentives induced by the benefit scheme, and their behavior varies with the day they fall sick. I use these patterns to inform and estimate a model of sick pay insurance. In the model, risk-averse workers face health shocks and decide how many days to be on leave. Workers are insured by a risk-neutral social planner who chooses the optimal contract to maximize social welfare. I leverage the estimated model to derive the optimal sick pay contract and estimate the welfare gains from its implementation. Relative to the current system, the optimal system provides more insurance for short-term sickness and less insurance, i.e., lower replacement rates, for longer sickness spells. Workers are willing to give up 1.53\\% of their earnings to be insured under the optimal policy. The second chapter focuses on the origins and effects of the opioid crisis. Drawing on unsealed records from litigation against Purdue Pharma, I uncover rich quasi-exogenous variation in the marketing of OxyContin, to causally connect supply-side factors to the origin of this epidemic. My results indicate a strong causal link between Purdue Pharma's promotional targeting and future increases in prescription opioids. The rise in access to potent prescription opioids is responsible for a dramatic increase in opioid mortality, declines in the quality of life, increases in fertility, and deterioration of birth outcomes. The third chapter examines the effect of non-price interventions on smoking exploiting the 2011 Argentinean anti-smoking national law. I interact state-level legislation with the national law to identify the effect of incorporating graphic tobacco warnings and implementing clean indoor air policies on smoking prevalence and cigarette consumption. I explore whether alcohol and tobacco are consumed as complements or substitutes to assess the side effects of tobacco policies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,007 |
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 ».