Faculteit Economie en Bedrijfskunde, Amsterdam School of Economics Bachelorscriptie 2015/2016
Moral Hazard en Adverse Selection:
Een analyse van zorgverzekeringen in de Verenigde Staten
Tom van der Woude - 10551654
Begeleider:
dr. J.C.M. van Ophem
juni - 2016
Abstract
The U.S. spends more on healtcare than any other OECD country. Also, purchasing a health insurance is a free choice. This leads to adverse selection and moral hazard. Adverse selection means that only people who expect to have large health spendings purchase an insurance. Moral hazard is the fact that when people are insured, they are likely to spend more on healthcare. A distinction between 4 types of insurance were made. Using the Cosslett method, Blinder-Oaxaca decomposition and after correcting the standard errors, the eect of adverse selection and moral hazard were estimated and seperated. For public insurance the eect of adverse selection is estimated to be 3463 dollars and the eect of moral hazard is 2765 dollars. For people who are insured by their employer no evidence of adverse selection is found, however moral hazard leads to an estimated 5404 dollar increase in health expenditures. For privately insured people no evidence of any eect of moral hazard or adverse selection are found.
Verklaring eigen werk
Hierbij verklaar ik, Tom van der Woude, dat ik deze scriptie zelf geschreven heb en dat ik de volledige verantwoordelijkheid op me neem voor de inhoud ervan. Ik bevestig dat de tekst en het werk dat in deze scriptie gepresenteerd wordt origineel is en dat ik geen gebruik heb gemaakt van andere bronnen dan die welke in de tekst en in de referenties worden genoemd. De Faculteit Economie en Bedrijfskunde is alleen verantwoordelijk voor de begeleiding tot het inleveren van de scriptie, niet voor de inhoud.
Inhoudsopgave
1 Inleiding 1 2 Voorgaand onderzoek 3 2.1 Theoretische achtergrond . . . 3 2.2 Empirische achtergrond . . . 6 3 Data en Methode 7 3.1 Dataset . . . 8 3.2 Schattingsmethode en model . . . 11 4 Resultaten en analyse 16 4.1 Schattingsresultaten . . . 16 4.2 Blinder-Oaxaca-decompositie . . . 18 4.3 Beperkingen en toekomsting onderzoek . . . 205 Conclusie 21
1 Inleiding
De Verenigde Staten is het land met de hoogste zorgkosten als percentage van het bruto nationaal product van alle OECD-landen (OECD, 2015). 16,4 procent van het bruto na-tionaal product wordt aan zorg besteed, tegenover een gemiddelde van 8,9 procent binnen alle OECD-landen. Het land heeft niet alleen op dit moment de hoogste zorgkosten, maar het groeipercentage van de zorgkosten ligt met rond 1,5 procent ook hoger dan dat van een gemiddeld OECD land, waar het groeipercentage slechts 1 procent bedraagt (OECD, 2015). Naast dat het land hoge zorgkosten heeft, is het op dit moment in de Verenigde Staten niet verplicht om een zorgverzekering af te sluiten, met als gevolg een groeiende groep onverzeker-den (Shen, 2013). Deze grote groep onverzekeronverzeker-den stapt bij medische problemen vaak niet of te laat naar een dokter, met jaarlijks 45.000 extra overlijdingsgevallen tot gevolg (Wilper et al., 2009). Een goede en betaalbare gezondheidszorg is voor een van de grootste en meest ontwikkelde landen ter wereld van groot maatschappelijk belang. Het onderzoeken van de werking van de zorgverzekeringsmarkt in de VS kan een bijdrage leveren aan beter begrip voor de huidige zorgwekkende situatie. Dit onderzoek richt zich op twee speci eke verschijn-selen die ontstaan door de keuzevrijheid op de Amerikaanse zorgverzekeringsmarkt.
Twee verschijnselen die op een verzekeringsmarkt met een vrije keuze om te verzekeren ontstaan zijn adverse selection en moral hazard. Zowel adverse selection als moral hazard heeft tot gevolg dat verzekerden meer geld aan zorg uitgeven dan mensen zonder een zorgver-zekering (Pauly, 1974). Volgens Pauly (1974) is adverse selection het verschijnsel dat mensen die verwachten veel van zorg gebruik te maken en daardoor veel kosten te maken zich eerder verzekeren dan mensen die dit niet verwachten. Hij noemt moral hazard het feit dat mensen die verzekerd zijn eerder de neiging hebben om ziektekosten te maken dan als zij niet verze-kerd zouden zijn. Beide eecten ontstaan doordat mensen met een zorgverzekering zorgkosten door hun verzekeraar kunnen laten betalen, stelt Pauly. De te onderzoeken verschijnselen kunnen ten grondslag liggen aan een verstoorde verzekeringsmarkt, met duurdere zorgverze-keringen en hogere zorgkosten dan zonder deze eecten tot gevolg (Einav, Finkelstein, Ruan, Schrimpf en Cullen, 2013, p. 178). Gezien het feit dat een persoon niet verzekerd hoeft te zijn is het voor de Amerikaanse zorgmarkt interessant om te onderzoeken in hoeverre adverse selection en moral hazard een eect hebben op de zorgkosten.
Wat de Amerikaanse zorgverzekeringsmarkt nog meer een interessante markt maakt voor onderzoek naar adverse selection en moral hazard is dat deze is onder te verdelen in vier groepen. De eerste groep heeft een totaal vrijwillige en bewuste keuze gemaakt om te betalen voor een private zorgverzekering. De tweede groep is verzekerd via de werkgever, deze mensen hoeven een minder bewuste keuze te maken om zich te verzekeren dan de privaat
verzekerden. Ten derde is er een groep publiek verzekerden, deze mensen krijgen vanwege hun lage inkomen een plek in het Medicaid programma of vanwege hun hoge leeftijd een plek in het Medicare programma toebedeeld en hoeven daar geen kosten voor te maken (Ng, Harrington, en Kitchener, 2010). Tot slot is een grote groep Amerikanen onverzekerd. Dit alles leidt ertoe dat het onderzoeken van de Amerikaanse zorgverzekeringsmarkt zeer nuttig kan zijn om inzichten te verkrijgen over wat de eecten van het zorgverzekeringsysteem met vrije keuze in de VS precies zijn.
In dit onderzoek wordt de zorgverzekeringsmarkt van de Verenigde Staten beschouwd. Het doel is het schatten van de omvang van het eect moral hazard en het eect van adverse selection op de zorgkosten van verschillende typen verzekeringen op de verzekeringsmarkt van de Verenigde Staten. Het schatten van deze eecten brengt een aantal uitdagingen met zich mee. Ten eerste is het lastig om onderscheid te maken tussen het eect moral hazard en het eect van adverse selection, omdat beide tot gevolg hebben dat een verzekerd persoon meer geld aan zorg uitgeeft dan een onverzekerd persoon (Chiapporri en Salani, 2000). Door de verschillende soorten verzekerden te onderscheiden kan hier toch wat over worden gezegd. Bijvoorbeeld door enkel de de groep publiek verzekerden te beschouwen, deze hebben niet zelf betaald voor een zorgverzekering, maar kregen deze vanuit de overheid. Dit leidt ertoe dat adverse selection in deze groep geen rol speelt. Daarnaast zorgt de combinatie van de ver-schijnselen voor het econometrische probleem van endogeniteit (Shen, 2013). Als hier niet op de juiste manier rekening mee wordt gehouden kan dit zorgen voor inconsistente schattingen. In dit onderzoek wordt het probleem van endogeniteit opgelost door de schattingsmethode van Cosslett te gebruiken. Door zo min mogelijk aannames over verdelingen te doen zorgt dit model voor een robuuste schatting. De data die in dit onderzoek worden gebruikt zijn af-komstig van de Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) 2010. Deze database bestaat uit pseudo-paneldata over de gezondheid van inwoners van de Verenigde Staten. De informatie is verzameld bij gezinnen, maar ook bij doktoren, ziekenhuizen, verzekeraars en werkgevers. De opbouw van dit onderzoek is als volgt. In het eerstvolgende hoofdstuk wordt de reeds bekende theorie over moral hazard en adverse selection besproken. Tevens worden de uitkomsten van voorgaand empirisch onderzoek belicht. Vervolgens wordt in hoofdstuk 3 de onderzoeksopzet besproken. In dit hoofdstuk wordt eerst de dataset en keuzes met betrekking tot selectie van data uitgediept. Daarna wordt in hoofdstuk 3 de gebruikte schattingsmethode verder belicht. In hoofdstuk 4 worden de resultaten van dit empirische onderzoek gepresen-teerd en geanalyseerd. Tot slot wordt in de conclusie een samenvatting van de belangrijkste bevindingen uit dit onderzoek en suggesties voor toekomstig onderzoek gegeven.
2 Voorgaand onderzoek
In dit hoofdstuk wordt onderzocht wat reeds uit onderzoek gebleken is over het eect van moral hazard en adverse selection op uitgaven aan zorg. Eerst wordt de theoretische ach-tergrond beschouwd. In dit gedeelte worden moral hazard en adverse selection verder be-schreven. Vervolgens wordt uitgelegd op welke manier adverse selection en moral hazard in een markt kunnen ontstaan en in welke mate ze aanwezig zijn bij de verschillende groepen verzekerden. Daarna wordt onderzocht waarom de eecten lastig te onderscheiden zijn en waarom de grootte van het eect dus lastig te schatten is. Na de theoretische achtergrond wordt de empirische achtergrond beschouwd. Hierin wordt reeds uitgevoerd empirisch onder-zoek beschouwd. Daarnaast wordt onderzocht hoe de eerder besproken moeilijkheden door andere auteurs zijn opgelost en wat de uitkomsten van voorgaande onderzoeken zijn.
2.1 Theoretische achtergrond
Veel onderzoek is reeds verricht naar het bestaan van adverse selection en moral hazard, een overzicht hiervan wordt in deze paragraaf geschetst. Het beslissingsproces van een persoon op het gebied van zorgkosten begint bij het besluit om wel of niet een zorgverzekering af te sluiten (Shen, 2013, p.144). Dit besluit wordt genomen aan de hand van de zorgverzekerings-markt en de persoonlijke situatie. Ine ciënties op deze verzekeringszorgverzekerings-markt zijn een belangrijk probleem voor beleidsmakers, omdat ze verhoogde zorgkosten tot gevolg kunnen hebben (Car-don, Hendel, 2001, p. 408). Twee factoren die door hun marktverstorende werking bijdragen aan ine ciëntie op de zorgverzekeringsmarkt zijn adverse selection en moral hazard (Einav et al., 2013). Bij het besluit om wel of geen zorgverzekering af te sluiten ontstaat het eerste eect waar dit onderzoek zich op richt: adverse selection. Als er op een verzekeringsmarkt sprake is van adverse selection betekent dit dat vooral mensen met een hoog risico om veel kosten te maken zich verzekeren. Dit verschijnsel ontstaat wanneer er asymmetrische infor-matie is op een verzekeringsmarkt (Chiappori en Salani, 2000). Asymmetrische inforinfor-matie betekent in dit geval dat klanten een betere inschatting van hun toekomstige uitgaven aan zorg kunnen maken dan een zorgverzekeraar, doordat zij over voor een verzekeraar onbekende informatie die invloed op hun zorgkosten heeft beschikken (Cardon en Hendel, 2001, p.408). Dat alleen slechte risico's zich verzekeren en de verzekeringsmaatschappijen geen onderscheid kunnen maken tussen slechte of minder slechte risico's heeft tot gevolg dat de prijs voor een zorgverzekering voor mensen met een relatief laag risico hoger ligt dan zou moeten. Dit leidt ertoe dat mensen met een laag risico vaker zullen besluiten zich niet te verzekeren.
Na het besluit om wel of geen verzekering af te sluiten volgt de afweging om wel of niet een dokter of ziekenhuis te bezoeken en daar geld te spenderen aan zorg (Shen, 2013). In dit
gedeelte van het beslissingsproces speelt adverse selection geen rol meer, de verzekeringsbe-slissing is immers al genomen. Wat hier wel een rol speelt is moral hazard, hetgeen inhoudt dat mensen die een zorgverzekering hebben meer zorgkosten maken dan dezelfde mensen die geen verzekering hebben (Chiappori en Salani, 2000). Een tweetal verklaringen voor het ontstaan van moral hazard komt uit de theorie naar voren. Ten eerste zou het zo kunnen zijn dat verzekerden minder de neiging hebben om kosten te voorkomen, deze worden immers toch door de verzekeraar betaald (Chiappori en Salani, 2000). Een andere reden voor het ontstaan van moral hazard kan zijn dat verzekerden bij een verwonding of ziekte eerder naar de dokter gaan dan als zij geen verzekering zouden hebben (Shen, 2013). Voor een zorgmarkt lijkt dit de meest aannemelijke verklaring, omdat iedereen er baat bij heeft om voorzichtig om te gaan met zijn gezondheid, niet alleen onverzekerden. Als naar de dokter gaan minder of zelfs niets kost is deze stap makkelijk gemaakt dan als hiervoor zelf moet worden betaald. Moral hazard leidt er net als adverse selection toe dat verzekerden meer uitgeven aan zorg dan onverzekerden.
Het grootste gedeelte van de mensen in de Verenigde Staten kan zelf besluiten om wel of geen zorgverzekering af te sluiten (Shen, 2013, p. 142). Dit heeft tot gevolg dat voor deze mensen zowel adverse selection als moral hazard een rol zou kunnen spelen in de hoogte van de zorgkosten. Doordat beide verschijnselen de zorgkosten verhogen is het lastig om te bepalen welk gedeelte van de verhoogde zorgkosten door adverse selection komt en welk gedeelte van de verhoging door moral hazard wordt veroorzaakt (Chiappori en Salani, 2001). Niet elke groep verzekerden ervaart dezelfde mate van moral hazard en adverse selection, waardoor toch een bepaald onderscheid kan worden gemaakt. In de VS bestaat een groep publiek verzekerden, vanuit de overheid wordt verzekerd (Shen, 2013, p. 147). Doordat het eerste gedeelte van het beslissingsproces niet bij de verzekerden zelf ligt wordt het bestaan van adverse selection in deze groep uitgesloten. Voor deze groep kan dus enkel het eect van moral hazard worden geschat. Naast de publiek en privaat verzekerden bestaat er nog een derde groep op deze verzekeringsmarkt. Veel mensen zijn in de Verenigde Staten via de werkgever verzekerd. Dit is vaak een secundaire arbeidsvoorwaarde in hun contract (Cardon en Hendel, 2001, p. 410) of wordt apart door de werkgever aangeboden. Voor deze mensen geldt dat er een minder weldoordachte afweging is gemaakt om zelf een zorgverzekering af te sluiten. Het kan echter wel dat zij bewust hebben gekozen voor een werkgever die dit aanbiedt. De keuzevrijheid van deze mensen ligt tussen die van de publiek en privaat ver-zekerden in, waardoor een verminderd eect van adverse selection valt te verwachten. De verschillen tussen de groepen leiden dus tot de mogelijkheid om de eecten adverse selection en moral hazard in bepaalde mate van elkaar te scheiden.
de afzonderlijke oorzaken, is er ook een econometrische complicatie bij het schatten van de grootte van de eecten voor de groepen waarin zowel adverse selection als moral hazard een rol speelt. De beslissing om een zorgverzekering af te sluiten of niet hangt af van hoe veel zorgkosten een persoon verwacht te maken. Wat vaak samenhangt met de huidige gezond-heidstoestand van een persoon. De zorgkosten die een persoon gaat maken, hangen echter ook af van of een persoon verzekerd is of niet, dit is de moral hazard. De wisselwerking die deze twee beslissingen op elkaar hebben wordt dualiteit genoemd (Heij, De Boer, Franses, Kloek en Van Dijk, 2004, pp. 396-418) Deze dualiteit leidt ertoe dat bij een standaard OLS schatting, waarin geen rekening wordt gehouden met de endogeniteit de storingstermen niet onafhankelijk zijn van de regressoren (Heij et al, 2004, pp. 396-418). Als de endogeniteit in het model niet wordt herkend en er geen rekening mee wordt gehouden in de schattingsme-thode leidt dit tot inconsistente schattingen (Heij et al, 2004, pp.396-418). Een mogelijke oplossing voor deze endogeniteit is het gebruik van andere schattingsmethoden. In de vol-gende paragraaf wordt onderzocht welke schattingmethoden een potentiële oplossing voor dit probleem kunnen zijn.
2.2 Empirische achtergrond
Waar de vorige paragraaf zich richtte op de theoretische achtergrond, richt deze paragraaf zich op de empirische achtergrond. Empirisch onderzoek dat reeds is uitgevoerd wordt besproken. Daarbij worden verschillende methodes om het econometrische probleem van endogeniteit op te lossen beschouwd. Daarnaast worden de resultaten van voorgaand empirisch onderzoek besproken, zodat deze later met de resultaten uit dit onderzoek kunnen worden vergeleken.
De beste oplossing voor endogeniteit is zorgen dat endogeniteit niet ontstaat. Een ma-nier om dit te doen is door gebruik te maken van experimentele data, zoals door Manning, Newhouse, Duan, Keeler en Leibowitz (1977) wordt gedaan. Doordat in dit onderzoek een bepaalde soort verzekering wordt toegewezen aan de groep deelnemers wordt de vrije verze-keringskeuze uit het proces verwijderd. Het onderzoek van Manning et al. (1977) richt zich daarom alleen op het eect van moral hazard. Er wordt gevonden dat als een persoon een groter gedeelte van de zorgkosten vergoed krijgt, dat hij dan ook meer zorgkosten maakt. De onderzoekers concluderen dat een persoon die alle ziektekosten vergoed krijgt 45 procent meer ziektekosten maakt dan iemand die slecht 95 procent vergoed krijgt met een maximale eigen bijdrage van duizend dollar (Manning et al., 1977). Bij deze uitkomst moet in acht genomen worden dat de gebruikte data stammen uit de jaren zeventig. In deze tijd is de zorgverzekeringsmarkt volgens Shen (2013) sterk veranderd. De resultaten kunnen daardoor mogelijk niet overgenomen worden naar het heden. Recente en relevante experimentele data zijn nauwelijks aanwezig (Shen, 2013), waardoor het gebruik ervan voor dit onderzoek geen
mogelijkheid is. Het voorkomen van endogeniteit is, behalve voor de groep sociaal verzeker-den, voor dit onderzoek dan ook geen mogelijkheid.
Als endogeniteit niet kan worden voorkomen moet een manier worden gevonden om er rekening mee te houden. Vaak wordt het probleem van endogeniteit opgelost door een andere schattingsmethode te gebruiken (Heij et al., 2004, pp. 396-418). Een veelgebruikt en relatief eenvoudig voorbeeld van een alternatieve schattingsmetode is het gebruiken van instrumentele variabelen, dit komt voor in het onderzoek van Vera-Hernandèz (1999). In dit onderzoek wordt het hebben van een aanvullende verzekering bovenop de verplichte basisver-zekering in Catalonie onderzocht. Vera-Hernandèz vindt dat het hebben van een aanvullende verzekering een positief eect heeft op het gebruik van zorg voor het hoofd van een gezin, maar niet op dat van de rest van het gezin. Het gebruik van valide instrumentele variabelen zorgt voor een consistente schatting bij endogeniteit (Heij et al., 2004, pp. 396-418). Het is in de praktijk vaak lastig om valide instrumenten te vinden, die ongecorreleerd zijn met de storingsterm en niet zwak zijn (Shen, 2013). Vaak zijn dergelijke variabelen zeer lastig te vinden of niet aanwezig in een dataset. Om deze reden wordt in dit onderzoek niet voor deze aanpak gekozen.
De aanpak van Shen (2013) verschilt in veel opzichten van de bovenstaande twee me-thoden. Shen (2013, p. 142) kiest voor een semi-parametrische aanpak waarbij over de verde-lingen van storingstermen geen aannames worden gedaan. Dit leidt tot een zeer exibele en robuuste methode. Shen (2013) stelt dat er drie met elkaar vervlochten beslissingsmomenten zijn. Ten eerste wordt er een zorgverzekeringsbeslissing genomen. Daarna wordt bij medisch probleem besloten om wel of niet naar de dokter te gaan. Tot slot neemt een persoon een besluit welk niveau van zorg en daardoor zorgkosten wordt toegepast. Shen (2013, p. 152) vindt dat verzekerd zijn een positief eect heeft op zowel de utilisatie van zorg als de zorg-kosten die worden gemaakt. De uitgaven nemen in zijn schatting met hondervijfentwintig procent toe als wordt besloten om een zorgverzekering af te sluiten (Shen, 2013, p. 152). De onderzoeker neemt in zijn onderzoek de groep publiek verzekerden niet mee (Shen, 2013, p.143), waardoor er geen enkele uitspraak kan worden gedaan over de afzonderlijke eecten van moral hazard en adverse selection. De methode die hij gebruikt zou in dit onderzoek ook goed te passen zijn en lijkt in veel opzichten op de methode die daadwerkelijk wordt toegepast.
Concluderend blijkt uit voorgaand onderzoek dat adverse selection en moral hazard een grote rol spelen op zorgverzekeringsmarkten. Verschillende oplossingen voor de endogeniteit worden toegepast, waarbij het gebruik van een andere schattingsmethode met zo min mogelijk aannames over verdelingen van storingstermen het meest geschikt is. Het volgende hoofdstuk gaat dieper in op het vinden van een correcte schattingsmethode voor dit onderzoek.
3 Data en Methode
Dit hoofdstuk begint met een beschrijving van de gebruikte dataset. De herkomst en wijze van verzamelen van de dataset wordt besproken. Vervolgens worden de belangrijkste variabelen uitgelicht en worden gemaakte keuzes over selectie van geschikte waarnemeningen toegelicht. Deze paragraaf sluit af met het weergeven en bespreken van beschrijvende statistiek van de belangrijkste variabelen per verzekeringssoort. Het tweede gedeelte van dit hoofdstuk richt zich op het bespreken van het gebruikte model. Dit gedeelte begint met een beschrijving van de te schatten vergelijking en de econometrische moeilijkheden die hierbij ontstaan. Per verzekeringstype wordt besproken op welke manier het eect van adverse selection en moral hazard correct kan worden bepaald. Vervolgens wordt via de methode van Heckman de methode van Cosslett toegelicht, waarbij ook het juist bepalen van de standaardfouten wordt behandeld. Tot slot wordt de Blinder-Oaxaca-decompositie besproken, die wordt gebruikt om adverse selection en moral hazard zo goed mogelijk van elkaar te onderscheiden.
3.1 Dataset
Om het eect van adverse selection en moral hazard op zorguitgaven te schatten wordt ge-bruiktgemaakt van data uit de Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) 2010. De MEPS is een jaarlijks door het Amerikaanse ministerie van volksgezondheid uitgevoerde nationale en-quête onder inwoners van de Verenigde Staten. Sinds 1996 worden elk jaar verschillende huis-houdens, werkgevers en zorgverstekkers ondervraagd over zorgkosten, verzekeringsinformatie en sociaal-economische eigenschappen. Op deze manier ontstaat een herhaalde cross-sectie. Huishoudens worden gedurende het jaar driemaal ondervraagd, waardoor veranderingen tij-dens het jaar kunnen worden opgemerkt. Door niet alleen huishoutij-dens, maar ook werkgevers en zorgverstrekkers te ondervragen wordt het gevaar van onjuiste of incomplete informatie door een gebrekkig geheugen van individuele personen beperkt. Er wordt daarom geconclu-deerd dat de MEPS betrouwbare informatiebron is voor het onderzoeken van het eect van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten in de VS.
Het gebruik van betrouwbare data betekent niet dat alle observaties uit de MEPS van toepassing zijn voor dit onderzoek. Niet alle personen die zijn ondervraagd zijn geschikt om in dit onderzoek op te nemen. Dit heeft tot gevolg dat de keuze wordt gemaakt om een selectie toe te passen op de data aan de hand van een aantal criteria. Ten eerste zijn alleen personen ouder dan 18 jaar geschikt voor dit onderzoek. Kinderen sluiten niet hun eigen zorg-verzekering af en bovendien is een dokterbezoek vaak een gedeelde beslissing met de ouders. Dit leidt ertoe dat kinderen niet onafhankelijk van hun ouders kunnen worden gezien, want het eect van moral hazard en adverse selection hangt bij kinderen meer af van de ouders dan
van de kinderen zelf. Deze overwegingen leiden ertoe dat enkel volwassenen in de gebruikte dataset worden toegelaten. Door de verschillende momenten van ondervragen is bekend of een persoon gedurende het jaar zijn verzekeringsbeslissing heeft gewijzigd. Het is mogelijk dat personen niet het gehele jaar hetzelfde type verzekering hebben gehad of niet het gehele jaar verzekerd zijn geweest. Het wisselen van zorgverzekeringssituatie gedurende het jaar heeft tot gevolg dat voor deze mensen geen betrouwbare schatting kan worden gegeven van het eect van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten voor 2010. Dit is het geval omdat de zorgkosten alleen over het gehele jaar bekend zijn. Om deze reden worden alleen mensen die gedurende het gehele jaar dezelfde zorgverzekeringssituatie hadden betrokken in de schatting. Samenvattend worden kinderen uitgesloten en wordt enkel rekening gehouden met mensen die niet van verzekeringssituatie wisselden gedurende het jaar. Tot slot zijn er een aantal mensen op meerdere manieren verzekerd gedurende het jaar. Ook deze mensen zijn in de uiteindelijke dataset niet meegenomen. Deze selectiecriteria en het verwijderen van incomplete observaties resulteren erin dat van de ruim 32,000 beschikbare observaties er 14,366 worden gebruikt voor dit onderzoek.
Gemaakte zorgkosten hangen met meer samen dan enkel de beslissing om een bepaalde soort verzekering af te sluiten. Deze subparagraaf geeft een overzicht van variabelen die van toepassing zijn. De voor dit onderzoek meest essentiële variabele is de zorguitgaven, deze worden per individu over geheel 2010 genomen. Zoals eerder besproken wordt enkel met mensen die het gehele jaar dezelfde verzekeringssituatie hebben rekening gehouden. De verzekeringssituaties die worden onderscheiden zijn: onverzekerd, publiek verzekerd, via de werkgever verzekerd en privaat verzekerd. Naast de verzekeringssituatie is de gezondheid van een persoon van belang, hiervoor wordt een aantal variabelen opgenomen. Ten eerste het aantal comborbiditeiten dat een persoon heeft. Een comorbiditeit hebben betekent ge-diagnostiseerd zijn met een van de volgende ziektes: asthma, artritis, kanker, emphyseem, diabetes, hartziekte, hoge bloeddruk, osteoartritis en een hersenbloeding. In dit onderzoek wordt in navolging van Shen (2013) het aantal comborbiditeiten dat een persoon heeft meege-nomen. Naast comorbiditeiten worden als signalen voor gezondheid of de persoon rookt, het BMI en de mentale gezondheid opgenomen. De mentale gezondheid is van groot belang voor het welzijn van een persoon (Slade, 2010). In dit onderzoek wordt dit gemeten door middel van de Kessler-6-index. Iemand heeft met een grote waarschijnlijkheid mentale problemen als de K6-index 13 of hoger is (Prochaska, Sung, Max en Ong, 2012). De sociaal-economische situatie heeft ook invloed op de zorgverzekeringssituatie. Daarom zijn in navolging van Shen (2013) de volgende variabelen opgenomen: leeftijd, inkomen, geslacht, aantal jaar genoten educatie, gezinsgrootte, persoon getrouwd en woonachtig in regio. Samenvattend zijn voor elke persoon variabelen opgenomen voor de verzekeringssituatie, gezondheidssituatie en
so-ciaal economische situatie.
Tabel 1: Beschrijvende statistiek per type verzekering
Totaal Publiek Werkgever Privaat Onverzekerd Observaties 14,366 3,488 7,055 489 3,334 Health expenditures (10763.293)4016.461 (16548.436)8094.44 (8443.273)3440.787 (8133.674)2991.143 (5057.025)1118.67 Age (16.44)45.991 (20.011)58.834 (12.057)43.355 (14.857)41.072 (12.808)38.854 FamSize (1.765)2.853 (1.722)2.439 (1.611)2.924 (1.543)2.564 (2.043)3.181 Educyr (3.763)12.452 (4.029)10.964 (2.958)13.748 (2.308)14.072 (4.057)11.027 Income (32831.097)30801.433 (18840.573)15538.806 (36347.744)44650.349 (40747.845)32936.505 (19954.488)17150.529 Comorb (1.363)1.002 (1.772)2.059 (0.995)0.721 (0.915)0.564 (0.97)0.553 BMI (8.581)27.124 (9.000)27.715 27.243(8.14) (7.845)24.801 (9.051)26.596 Female 0.537 0.625 0.521 0.536 0.48 White 0.706 0.652 0.714 0.748 0.738 Marry 0.523 0.374 0.647 0.479 0.424 Employed 0.643 0.165 0.88 0.667 0.638 Smoke 0.176 0.197 0.139 0.129 0.241 Mental 0.054 0.116 0.026 0.025 0.052 NorthEast 0.156 0.189 0.166 0.115 0.106 Midwest 0.2 0.197 0.345 0.229 0.143 South 0.378 0.381 0.345 0.327 0.452
De weergegeven waarden zijn gemiddelden, met tussen de haken standaardafwijkingen
In tabel 1 wordt van de variabelen met vermoedelijke invloed op de zorgverzeke-ringsbeslissing of het maken van zorgkosten beschrijvende statistiek weergegeven per type verzekering. In deze dataset is ruim 23 procent van de mensen onverzekerd, tegenover 49 procent via de werkgever verzekerden, 24 procent publiek verzekerden en 3.4 procent privaat verzekerden. Gemiddeld gaven deze personen ruim 4000 dollar aan zorg uit in 2010, daarbij maakt een grote groep echter helemaal geen zorgkosten. Voor publiek verzekerden is dit 6.6 procent, voor via de werkgever verzekerden 12.8 procent, voor de privaat verzekerden 8.7 procent en voor de onverzekerden zelfs 49.8 procent. Gemiddeld worden de meeste kosten gemaakt door publiek verzekerden, terwijl onverzekerden de minste kosten maken. Gemid-deld is een persoon in de dataset bijna 46 jaar oud, hierbij valt op dat onverzekerden over het algemeen jonger zijn en publiek verzekerd vaak ouder, dit komt door de eerder besproken opbouw van verschillende typen publieke verzekeringen. In de dataset is 54 procent vrouw, vrouwen zijn vooral publiek verzekerd. 71 procent van de observaties betreft een blank
per-soon, binnen de groep publiek verzekerden komen minder blanken voor, binnen de groep privaat verzekerden juist meer. 5.4 procent van de waarnemeningen heeft door een hoge K6-index mentale problemen, deze mensen zijn vooral publiek en bijna nooit via de werkgever verzekerd. Gemiddeld hebben mensen 1 comorbiditeit, hierbij is de groep publiek verzeker-den de groep waar de meeste comorbiditeiten voorkomen, deze mensen zijn veel minder vaak onverzekerd. 17.6 procent van de respondenten gaf aan te roken, deze mensen zijn vaak on-verzekerd of publiek on-verzekerd. 64 procent van de geobserveerden had het gehele jaar 2010 een baan, met een gemiddeld inkomen van bijna 31,000 dollar. Van de publiek verzekerden had slechts 16.5 procent een baan en hun gemiddelde inkomen ligt rond de 16,000 dollar. De gemiddelde persoon in de dataset heeft 12.5 jaar onderwijs genoten en woont in een gezin met 2.9 personen. Mensen die via de werkgever of privaat verzekerd zijn gingen gemiddeld langer naar school dan onverzekerden of publiek verzekerden. Van deze gezinnen woont 38 procent in het zuiden, 20 procent in het midwesten, 16 procent in het noordoosten en de overigen in het westen van de Verenigde Staten. Concluderend kan vastgesteld worden dat publiek verzekerden en onverzekerden over het algemeen de arme, minder geschoolde popula-tie van de Verenigde staten betreft. In de beschrijvende statispopula-tiek valt te zien dat de publiek verzekerden af lijken te wijken van de rest van de populatie. Hier moet middels de Blinder-Oaxaca-decompositie op de juiste rekening mee worden gehouden. Meer over de verschillen tussen de groepen op het gebied van schattingsmethoden volgt in de volgende paragraaf.
3.2 Schattingsmethode en model
Het schattten van het eect van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten brengt be-paalde econometrische moeilijkheden met zich mee. In deze paragraaf worden de te schatten vergelijkingen voor zorgkosten besproken, vervolgens worden de econometrische uitdagingen die deze vergelijkingen met zich meebrengen voor elke afzonderlijke verzekeringsgroep toe-gelicht en wordt een oplossing voor de ontstane endogeniteit aangedragen. Daarnaast richt deze paragraaf zich op een methode om de juiste standaardfouten te kunnen berekenen. Tot slot wordt de Blinder-Oaxaca-decompositie besproken om het onderscheidingsprobleem van adverse selection en moral hazard op te lossen.
Om het eect van moral hazard en adverse selection op de zorgkosten in de Verenigde Staten te schatten is een correct model nodig. Zoals eerder besproken is er een sterke samen-hang tussen de beslissing om een zorgverzekering af te sluiten en het maken van zorgkosten. Deze paragraaf richt zich daarom op het vinden van een correcte methode om de volgende
vergelijkingen te schatten: Yui= βu0Xui+ ui Ysi = βs0Xsi+ si Yei = βe0Xei+ ei Ypi = βp0Xpi+ pi (1)
Voor elk type verzekering is een aparte vergelijking opgenomen. Op deze manier kunnen niet alleen verschillen in de verklarende variabelen (X) worden opgemerkt, maar ook verschillen in de coë ciënten (β). De vergelijking met u is voor onverzekerden, de vergelijking met s is voor sociaal verzekerden, de vergelijking met e is voor via de werkgever verzekerden en de vergelijking met p is voor privaat verzekerden. In deze vergelijkingen is Yi de zorgkosten die
persoon i maakt en zijn Xi de sociaal-economische variabelen en gezondheidsvariabelen met
invloed op de zorgkosten. Voor verschillende soorten verzekeringen worden de coë ciënten van deze vergelijking voor elke soort verzekering apart geschat. Vervolgens wordt berekend in hoeverre het verschil in zorgkosten komt door de verschillen in verklarende variabelen en welk gedeelte wordt veroorzaakt door het verschil in coë ciënten. Dit wordt de Blinder-Oxoaca decompositie genoemd (Blinder, 1973 en Oxoaca, 1973), hiervan wordt later een uitgebreidere beschrijving gegeven. De volgende subparagraaf gaat in op de complicaties die het correct schatten van de coë ciënten van deze vergelijking bemoeilijken.
Er is een aantal factoren dat het schatten van de coë ciënten compliceerd. Ten eerste is er sprake van een gecensureerde afhankelijke variabele. Het is immers niet mogelijk om negatieve zorgkosten te maken. Daarnaast heeft een een groot aantal personen in 2010 geen zorgkosten gemaakt, zoals in de vorige paragraaf is besproken. Als met deze censurering geen rekening wordt gehouden kan dat inconsistente resultaten tot gevolg hebben (Heij et al, pp. 482-490). Gezien de beperkte omvang van dit onderzoek worden geen maatregelen genomen om te corrigeren voor deze censurering. Personen die geen zorgkosten hebben gemaakt worden in de schattingen gewoon meegenomen. Daarnaast kan in de vergelijkingen voor personen bij wie zowel adverse selection als moral hazard een rol speelt sprake zijn van endogeniteit. Het gaat hierbij om de onverzekerden, privaat verzekerden en via de werkgever verzekerden. Dit zijn de mensen die een bewuste keuze maken om een verzekering af te sluiten of niet. De publiek verzekerden nemen deze beslissing niet zelf, waardoor endogeniteit in deze groep niet ontstaat. Voor de groepen waar verzekeren een eigen keuze is ontstaat endogeniteit, dit heeft tot gevolg dat de storingstermen niet onafhankelijk zijn van de verzekeringsbeslissing en dus geldt voor bijvoorbeeld de vergelijking voor onverzekerden: E(i|Iu = 1) 6= 0(Heij et
al, pp. 396-397). Hetzelfde geldt voor de vergelijkingen van privaat verzekerden en via de werkgever verzekerden. Deze endogeniteit leidt, als hier niet voor wordt gecompenseerd, tot inconsistente schattingen voor de coë ciënten. Het volgende gedeelte richt zich daarom op
een methode die gegeven dat aan bepaalde aannames is voldaan zorgt voor een consistente schatting.
De methode van Heckman (1979) zou gebruikt kunnen worden om om te gaan met de endogeniteit van de verzekeringsbeslissing. Het selectiviteitsmodel van Heckman gaat uit van een tweestapsmodel (Heckman, 1979), waarbij in het geval van zorgverzekeringen de zorgverzekeringsbeslissing als aparte vergelijking wordt geschat. Voor dit speci eke onderzoek is het wel mogelijk om zorgkosten te maken als de beslissing is genomen om niet verzekerd te zijn. Dit wijkt af van de methode van Heckman, maar leidt tot de volgende Heckmanachtige vergelijkingen, die op eenzelfde manier kunnen worden geschat:
(
Yi = β0Xi+ i
Ii∗ = γ0Zi+ νi
De vergelijking voor de zorgkosten is onveranderd ten opzichte van eerder, maar er is een vergelijking voor het besluit om een zorgverzekering af te sluiten toegevoegd. Hierin is I∗ i
een latente variabele voor de zorgverzekeringsbeslissing en zitten in Zigezondheidsvariabelen,
sociaal-economische variabelen en demogra sche variabelen die invloed hebben op het besluit om wel of geen zorgverzekering af te sluiten. Heckman (1979) doet de aanname dat zowel i
als νi normaal verdeeld is. Er kan dan op de juiste manier rekening gehouden worden met
de endogeniteit door de vergelijking voor de verzekeringsbeslissing met het probitmodel te schatten. Vervolgens toont Heckman (1979) aan dat:
E(i|Ii = 1) = ρσ
φ(γ0Zi)
1 − φ(γ0Z i)
Hierin is φ(x) de verdelingsfunctie van de standaard normale verdeling. Vervolgens kan door deze uitdrukking van de i af te trekken een nieuwe storingsterm gede nieerd worden die ook
gegeven de verzekeringsbeslissing verwachting 0 heeft. Door de vergelijking zoals hieronder te schrijven kan, gegeven de aannames, op de juiste manier met endogeniteit rekening worden gehouden en consistent het eect van verzekerd zijn worden geschat (Heckman, 1979).
Yi = β0Xi+ ρσ φ(γ0Zi) 1 − φ(γ0Z i) + i− ρσ φ(γ0Zi) 1 − φ(γ0Z i) = β0Xi+ ρσ φ(γ0Zi) 1 − φ(γ0Z i) + ∗i
overblijft kan daarom met OLS worden geschat, waarna een consistente schatting overblijft. De aanname van normaal verdeelde storingstermen is hierbij essentieel. Als hieraan niet is voldaan leidt dit tot een inconsistente schatting. Er is echter geen aanleiding om aan te nemen dat de storingstermen normaal verdeeld zijn (Shen, 2013). In het volgende gedeelte wordt daarom een robuustere, minder van aannames afhangende methode uitgelicht.
Er is geen reden om aan te nemen dat de aannames die gelden voor de methode van Heckman (1979) in de situatie van de Amerikaanse zorgverzekeringsmarkt zijn voldaan. Het is daarom van waarde om een methode te gebruiken die minder aannames behoeft. Door de procedure van Cosslett (1991) uit te voeren hoeft niet te worden aangenomen dat de sto-ringstermen van de zorgkostenvergelijking normaal verdeeld zijn. In plaats daarvan wordt een semi-parametrische aanpak gevolgd (Hussinger, 2008). In tegenstelling tot bij de Heck-manmethode wordt de vorm van de correctie van de storingsterm niet gespeci ceerd, maar wordt enkel gesteld dat er een correctie bestaat die dit bewerkstelligt (Hussinger, 2008). Dit leidt tot de volgende wijze om het model te schrijven:
Yi = β0Xi+ g(γ0Zi) + ∗i , met g(γ 0
Zi) = E(∗i|I = 1) (2)
Deze functie g(.) wordt vervolgens voor een nader te bepalen M verschillende intervallen benaderd, waarbij de functie per interval constant wordt verondersteld. Het is niet nodig om de functie hierbij nader te speci ceren. Hiervan gebruikmakend kan de zorgkostenvergelijking als volgt worden geschreven:
Yi = β0Xi+ M −1
X
j=1
θjDji+ ∗∗i (3)
Waarin Dji een dummy is die aangeeft of waarneming i in interval j voor de functie g(.)
valt (Hussinger, 2008). De coë ciënten kunnen vervolgens met OLS worden geschat. Als vervolgens het aantal intervallen oneindig groot wordt als het aantal observaties tot oneindig toeneemt, wordt op deze manier met minder aannames dan bij de Heckmanmethode toch gezorgd voor een consistente schatting van de coë cienten. Hiermee is het probleem van inconsistente schattingen door endogeniteit verholpen.
Ook voor de vergelijking voor de verzekeringskeuze zou een semi-parametrische schatt-tingsmethode een betrouwbaarder resultaat geven, omdat er geen reden is om aan te nemen dat de storingstermen normaal verdeeld zijn. Vanwege de beperkte omvang van dit onderzoek wordt er echter voor gekozen om dit niet te doen. Voor de probit schattingen van de latente variabele I∗
verzekerden is dit de groep onverzekerden, als wordt besloten om geen private zorgverzekering af te sluiten is de persoon immers onverzekerd. Het tegenovergestelde geldt voor onverzeker-den, als een persoon niet onverzekerd wil zijn kan een private verzekering worden afgesloten. De dummy's in deze vergelijkingen zijn daarom afkomstig uit een probit schatting tussen privaat verzekerden en onverzekerden. Mensen die via de werkgever verzekerd zijn maken een ingewikkeldere keuze. Zij kiezen niet alleen voor een verzekering, maar voor baan waarbij zij eventueel verzekerd zijn als bijkomstigheid. Deze beslissing is vele malen ingewikkelder dan enkel een verzekeringsbeslissing. Daarom wordt in het gebruikte model niet de gehele beslissing meegenomen, maar wordt aangenomen dat het alternatief voor via de werkgever verzekerd zijn is dat men valt in de groep die een volledig vrije keuze heeft om wel of geen verzekering af te sluiten. Concreet betekent dit dat de via de werkgever verzekerden in de probit worden geschat tegen de privaat verzekerden en onverzekerden.
De schattingsfouten die uit een OLS regressie komen na de procedure van Cosslett toe te passen zijn niet juist, omdat de opgenomen dummies stochastisch zijn. Daarnaast is het mogelijk dat er sprake is van heteroskedasticiteit, wat inhoudt dat voor de verschillende groepen verschillende varianties van de storingstermen horen. Dit alles leidt ertoe dat de standaardfouten met behulp van een bootstrapprocedure moeten worden bepaald. Dit wordt gedaan door een steekproef uit de dataset te nemen, waarbij evenveel observaties worden geselecteerd als de dataset bevat, maar door met teruglegging te trekken dubbele observa-ties worden gekozen. Vervolgens worden de coë ciënten opnieuw geschat met de steekproef. Door dit vaak te herhalen en de standaardafwijking van deze schattingen te berekenen wordt een consistente schatting van de standaardfouten verkregen (Efron, 1977). Met deze correcte standaardfouten kunnen de benodigde toetsen worden uitgevoerd.
Nadat de vergelijkingen zijn geschat en hieruit de benodigde coë ciënten resulteren moeten deze uitkomsten worden geanalyseerd. In dit onderzoek wordt hiervoor de Blinder-Oaxaca-decompositie gebruikt. Dit heeft als doel om de verschillen in zorgkosten te splitsen in een gedeelte dat ontstaat doordat de groepen verschillen in verklarende variabelen en een gedeelte dat ontstaat door het verschil in geschatte coë ciënten (Jann, 2008). Als twee groe-pen, zeg A en B met elkaar worden vergeleken kan de Blinder-Oaxaca-decompositie als volgt worden geschreven:
R = E(YA) − E(YB) = (E(XA) − E(XB))0β∗+ E(XA)0(βA− β∗) + E(XB)0(β∗− βB)
Hierin geldt: β∗ = nA
nA+nB+βA+
nB
nA+nBβB, met nA het aantal observaties in groep A. Door
deze vergelijking vervolgens te splitsen in Q = (E(XA) − E(XB))0β∗ en U = E(XA)0(βA−
komt door adverse selection, dus verschil in de verklarende variabelen (R) en een gedeelte dat komt door moral hazard, dus verschil in het gedrag na een verzekering af te sluiten (U) (Jann, 2008). Om voor deze vergelijk correcte standaardfouten te bepalen wordt ook gebruik gemaakt van de bootstrapprocedure.
Samenvattend wordt in dit onderzoek het eect van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten geschat met een aantal verschillende methoden. Ten eerste worden storingster-men van vergelijkingen waarin een rol zou kunnen spelen gecorrigeerd door het toevoegen van dummyvariabelen die volgen uit de methode van Cosslett. Als endogeniteit geen rol speelt wordt de kleinste kwadratenschatter zonder correctie van de storingstermen gehanteerd. Ver-volgens worden voor vergelijkingen waarin endogeniteit een rol speelt de standaardfouten be-paald door middel van de bootstrapprocedure. Het eect van de gevonden coë ciënten wordt tot slot met de Blinder-Oaxaca-decompositie opgesplitst in het eect van adverse selection en het eect van moral hazard.
4 Resultaten en analyse
Dit hoofdstuk richt zich op het weergeven en analyseren van de resultaten van dit onderzoek. Daartoe worden eerst de resultaten van de regressieanalyses weergegeven en besproken. Ver-volgens wordt door middel van de resultaten uit de Blinder-Oaxaca-decompositie geanaly-seerd in welke mate adverse selection en moral hazard invloed uitoefenen op de zorgkosten in de Verenigde Staten. Daarnaast worden de beperkingen van de uitgevoerde analyses be-sproken en worden suggesties voor toekomstig onderzoek opgeworpen.
4.1 Schattingsresultaten
In deze paragraaf worden de resultaten van de regressieananalyses weergegeven en besproken. Daartoe worden eerst een aantal opmerkingen gemaakt betreende de tabel met resultaten. Vervolgens worden de gevonden coë ciënten uit tabel 2 besproken.
Bij deze tabel 2 moeten een aantal kanttekeningen worden geplaats. Ten eerste zijn de variabelen voor wonen in het noordoosten van de VS, voor het aantal jaar genoten educatie en voor getrouwd zijn niet meegenomen in de uiteindelijke regressie. Dit is gedaan, omdat na het schatten van de vergelijkingen en uitvoeren van F-toetsen blijkt dat deze variabelen geen invloed hebben op de zorgkosten. Daarnaast zijn er twee kolommen opgenomen voor de groep privaat verzekerden. De vergelijking voor privaat verzekerden is eerst geschat met correctie voor endogeniteit. Echter blijkt dat de opgenomen dummy's gezamenlijk niet signi cant zijn.
Tabel 2: Schattingsresultaten van uitgevoerde regressieanalyses
Onverzekerd Publiek Verz. Werkgever Verz. Privaat Verz. Privaat Verz. Constant 449.28 (969.029) 5109.74* (2350.183) 6074.180* (1542.551) 1495.723 (3156.777) 2080.95 (3512.071) Age 38.649 (37.053) 141.927 (86.559) -47.391 (68.843) -0.637 (2.671) 43.004 (183.773) Age^2 -0.465 (0.446) -1.630* (0.796) 0.772 (0.864) 106.747 (221.122) 0.179 (2.261) Female 33.49 (224.766) 197.506 (558.419) 922.519* (220.693) 311.84 (1031.619) 642.027 (740.592) White 456.609* (189.571) -1162.825* (572.473) 925.176* (206.717) 344.007 (695.713) 568.738 (807.528) Family Size -30.409 (30.287) -625.203* 168.175) -153.736* (61.737) -502.818 (319.243) -575.757* (232.221) Income 0.011 (0.006) -0.010 (0.016) -0.003 (0.007) -0.007 (0.017) 0.003 (0.01) Employed -836.611* (225.224) -1347.984 (843.430) -2961.71* (516.428) -1082.836 (801.062) -1238.567 (844.407) Smoke -469.116 (246.988) -1928.074* (718.514) 39.999 (278.477) 792.086 (1313.27) 158.553 (1058.676) Comorbidities 1315.631* (238.753) 2558.476* (182.254) 1839.894* (174.980) 1851.125* (603.65) 1816.704* (442.047) BMI -3.32 (8.616) -60.524 (31.051) 21.043* (10.566) -30.663 (68.614) -51.736 (45.23) Mental 904.155 (891.896) 2742.823* (874.840) 2012.140* (827.098) 9975.772 (6159.922) 9092.584* (2292.211) MidWest 359.898 (269.49) 1389.264 (874.940) 231.481 (287.258) 373.438 (1035.027) 569.76 (898.62) South 328.327 (192.295) -887.340 (607.044) -302.277 (218.939) 706.08 (817.344) 408.307 (807.527) De weergegeven waarden zijn de geschatte coë ciënten, met tussen de haken de standaardfouten.
* = signi cant op het 5%-niveau bootstraps = 500
Er is in deze vergelijking dus geen bewijs van endogeniteit gevonden. Om deze reden is de regressie voor privaat verzekerden nogmaals uitgevoerd zonder endogeniteitscorrectie. Deze vergelijking wordt in de resterende analyses gebruikt.
In dit gedeelte worden de geschatte coë ciënten die resulteren uit de regressieanalyses besproken en met elkaar vergeleken. Ten eerste de leeftijdsvariabelen. Uit de regressies blijkt niet dat de leeftijd invloed heeft op de zorgkosten. Wel valt te zien dat er voldoende statistisch bewijs is om aan te nemen dat de kwadratische leeftijdsterm in de vergelijking voor publiek verzekerden negatief is. Dit houdt in dat de zorgkosten voor dit type verzekering een concave functie is van de leeftijd. De top van deze parabool ligt rond de 31 jaar, dit zou betekenen dat 31 jarigen de hoogste gemiddelde zorgkosten hebben. Dit gaat tegen de verwachting in dat ouderen over het algemeen meer uitgeven aan zorg. Voor via de werkgever verzekerden heeft het zijn van een vrouw een verhoging van de zorgkosten ten opzichte van hun mannelijke tegenhangers van rond de 900 dollar tot gevolg. Binnen andere groepen is dit eect niet aangetoond. De geschatte coë ciënten voor blank zijn geven een verschillend beeld voor de verschillende groepen. Voor onverzekerden geven blanken bijna 500 dollar meer uit aan zorg, voor via de werkgever verzekerden is dit zelfs ruim 900 dollar. In tegenstelling tot de voorgaande twee groepen blijkt dat publiek verzekerde blanken bijna 1200 dollar minder uitgeven aan zorg dan mensen met een ander ras. Voor alle groepen die een verzekering hebben afgesloten geldt dat een grotere familie leidt tot minder uitgaven aan zorg. Publiek en privaat verzekerden geven rond de 600 dollar minder uit aan zorg per familielid extra, terwijl via de werkgever verzekerden 150 dollar minder uitgeven. Dit zou kunnen komen doordat personen eerder hulp vragen aan familieleden dan dat zij naar een dokter stappen. Bij een grotere familie zou dit vaker het geval kunnen zijn dan bij mensen met een kleine
familie. Bij onverzekerden is dit eect niet aangetoond. Voor publiek verzekerden blijkt dat personen die roken minder uitgeven aan zorg dan mensen die dit niet doen. Dit lijkt onwaarschijnlijk, omdat roken niet bevorderend is voor de gezondheid. Het zou echter kunnen dat roken een proxy is voor andere, onobserveerbare variabelen die ten grondslag liggen aan deze uitkomst. Zo zou het bijvoorbeeld zo kunnen zijn dat rokers hun gezondheid minder belangrijk vinden en zij daarom minder vaak een dokter bezoeken. De coë ciënten voor het aantal comorbiditeiten zijn voor elk type verzekering positief en signi cant. Daarnaast valt op dat het hebben van comorbiditeiten voor publiek verzekerden de zorgkosten meer beïnvloedt dan voor andere groepen. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat deze mensen comorbiditeiten hebben die meer zorgkosten tot gevolg hebben of doordat de moral hazard bij deze mensen groter is dan in andere groepen. Het BMI heeft voor personen die via de werkgever zijn een positieve invloed op de zorgkosten. Dat betekent dat mensen die zwaarder zijn per BMI punt dat zij hoger zijn gemiddeld 21 dollar meer uitgeven aan zorg. Deze uitkomst ligt in de lijn der verwachting, omdat het hebben van een hoog BMI nadelige gevolgen kan hebben voor de gezondheid. Als een persoon volgens de K6-index last heeft van mentale problemen heeft dat voor publiek verzekerden, via de werkgever verzekerden en privaat verzekerden een verhogend eect op de zorgkosten. Bij de privaat verzekerden is het eect, met 9093 dollar een stuk hoger dan bij de publiek verzekerden en via de werkgever verzekerden, met 2743 en 2012 dollar respectievelijk. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de aard van de mentale problemen die deze mensen hebben ernstiger is dan bij de andere groepen. De coë ciënten die het eect van de regio waarin een persoon woont aangeven zijn niet signi cant verschillend van 0 en de regio lijkt dus geen invloed te hebben op de zorgkosten.
4.2 Blinder-Oaxaca-decompositie
In deze paragraaf worden de resultaten uit de Blinder-Oaxaca-decomposities besproken. Deze resultaten zijn weergegeven in tabel 3. De resultaten van het totale eect van adverse selec-tion en het totale eect van moral hazard worden per decompositie geanalyseerd. Daarnaast wordt bekeken bij welke variabelen de verschillen in zorgkosten voornamelijk vandaan komen. Ten eerste wordt de decompositie van onverzekerden tegen publiek verzekerden bespro-ken. Er is gevonden dat publiek verzekerden 3462 dollar meer uitgeven aan zorg als gevolg van adverse selection. Dit gaat tegen de verwachtingen uit de theorie in, omdat daaruit bleek dat adverse selection bij publiek verzekerden geen rol zou spelen. Deze adverse selection toont zich sterk in het percentage personen dat een baan heeft. Als gevolg van het relatief vaak werkloos zijn van publiek verzekerden stijgen de zorgkosten met gemiddeld 520 dollar. Daarnaast hebben publiek verzekerden vaak meer comorbiditeiten en mentale stoornissen.
Tabel 3: Resultaten uit Blinder-Oaxaca-Decompositie
Onv. vs. Pub. Onv. vs. Werk. Onv. vs. Pri. Pub. vs. Werk. Pub. vs. Pri. Werk. vs. Pri.
X β X β X β X β X β X β Constant - (2374.583)-4660.47* - -5624.900*(1738.294) - (3157.42)-1631.67 - (2529.037)-964.436 - (3529.184)3028.794 - (3290.447)3993.23 Age -1827.282*(981.41) (4293.623)-5021.233 (174.38)53.237 (473.792)419.334 (106.287)-86.946 (7513.449)-177.633 (798.589)235.937 (5402.68)4737.941 (1300.354)2304.96 (8472.559)-2847.741 (170.296)-94.843 (6822.196)3217.977 Age^2 (1102.581)2320.898* (2483.65)3196.612 (171.935)-86.332 (252.144)-122.756 (128.383)89.317 (4198.637)-1208.764 (1141.442)-41.444 (3561.231)-4598.786 (1430.787)-2751.595 (4959.145)2167.163 (122.897)86.496 (3817.356)-980.066 Female (45.523)-16.958 (357.461)-90.345 -19.499*(7.12) (35.987)13.549 (14.649)-6.188 (437.864)-321.72 (25.725)71.058* (339.885)-178.205 (44.173)22.424 (623.84)174.739 (21.208)-13.713 (426.281)-131.077 White (28.279)-31.898 1126.441*(458.279) 14.353*(5.195) (50.129)98.138* (9.995)-5.14 (512.951)-83.768 (14.373)-14.702 -417.026(432.35) (50.468)91.955 (704.225)997.918 (19.201)-30.742 -232.984(488.02) FamSize -247.994*(66.722) 1676.285*(480.275) -22.693*(9.369) (41.51)-6.814 (33.046)-61.716 1441.479(942.84) 150.063*(34.148) (459.561)-313.508 (53.686)77.512 (1079.631)96.38 (27.808)-65.07* (855.184)-932.109 Income (11.614)0.856 (227.173)349.723 (99.947)-62.028 (85.277)-67.035 -162.967(86.938) (325.819)274.485 (173.418)149.655 (385.545)31.199 (218.786)145.749 (498.816)337.065 (78.455)-28.504 (348.745)149.639 Employed -519.506*(193.64) (311.896)207.852 431.407*(61.362) -433.733*(60.165) (22.564)25.748 (461.843)266.479 1736.133*(306.829) (427.904)-291.927 (360.045)670.071 (609.993)61.762 -607.034*(120.855) (559.488)976.048 Smoke (21.753)-53.33* (159.313)320.098* (15.439)-13.281 (34.295)-58.05 (31.259)-43.556 (160.766)-89.859 -35.563*(17.084) (123.404)-169.038 -113.874*(47.757) (207.243)185.241 (5.231)0.474 (133.322)13.217 Comorbidities -2937.126*(255.817) -1602.139*(397.608) (30.889)-228.7* 317.818*(37.329) (63.712)-15.215 (362.081)-282.107 2778.996*(196.345) (457.297)818.51 3686.979*(349.407) (467.527)-179.418 288.211*(88.329) (299.288)-11.156 BMI (21.336)36.419 (910.946)1552.703 (4.109)-6.267 (88.432)-36.919 (18.783)-17.079 (1516.636)1211.902 (6.094)-2.803 (947.992)-777.56 (90.173)-173.2 (1789.057)161.205 (26.124)39.866 (1431.64)-1559.48 Mental -118.418*(46.205) (102.486)-153.657 (16.619)35.184* (25.878)-3.961 (33.085)53.959 (170.409)-229.903 204.844*(59.521) (112.806)50.745 (119.636)323.672* (223.466)45.785 (20.228)2.407 (136.873)150.781 MidWest (26.452)-47.491 -174.541(138.65) (13.001)-19.574 (11.533)17.534 (26.763)-33.131 (184.315)-45.767 (10.579)-18.504 (159.473)65.618 (40.308)-41.332 (282.257)-144.773 (6.883)-0.498 (201.706)67.478 South (23.232)-20.988 (255.554)507.334 (14.908)-5.292 (37.802)83.506* (24.57)42.357 (265.089)-27.449 -17.857(9.594) (236.171)-82.335 (38.398)-38.976 (333.985)311.154 (8.904)-4.489 (279.359)201.553 Total -3462.82*(321.86) -2765.33*(911.489) (148.206)70.514 (1741.182)-5404.29* (141.345)-220.557 (901.025)-904.295 5195.813*(488.789) (2035.349)-2088.81 4204.347*(500.415) (6288.305)4395.275 -427.441*(195.167) (6006.359)4923.052 De weergegeven waarden zijn de verschillen tussen zorgkosten voor de verschillende groepen die enerzijds worden verklaard door het verschil in de Verklarende variabelen en anderzijds door het verschil in de geschatte coë ciënten. Tussen de haken staan de standaardfouten.
*=signi cant op 5%-niveau bootstraps=500
Dit heeft een stijging van respectievelijk 2900 dollar en 118 dollar tot gevolg. Ook moral hazard blijkt een rol te spelen in de groep publiek verzekerden. Dit heeft tot gevolg dat deze groep 2765 dollar meer aan zorg uitgeeft op jaarbasis. Opnieuw spelen de comorbiditeiten hier een belangrijke rol in. Onverzekerden geven minder uit aan zorg om deze comorbiditei-ten te bestrijden dan publiek verzekerden. Dit leidt tot een daling van hun zorgkoscomorbiditei-ten van 1602 dollar. Daarnaast blijkt een belangrijk verschil in de constante te zitten. De constante in de schatting voor de zorgkosten van publiek verzekerden is 4660 dollar hoger dan hun onverzekerde tegenhangers. Wel blijkt dat de moral hazard bij blanken 1126 euro kleiner is dan bij niet-blanken.
Uit de theorie over via de werkgever verzekerden wordt niet duidelijk of adverse selec-tion in deze groep een rol speelt. De vergelijking tussen onverzekerden en via de werkgever verzekerden geeft geen bewijs voor een aanwezig eect van adverse selection. Via de werk-gever verzekerden hebben wel vaker een baan, waardoor zij ook meer aan zorg uitgeven. Daarentegen hebben zij minder comorbiditeiten wat het eect van het hebben van een baan tenietdoet. De beslissing om een werkgever te zoeken die zorgt voor een zorgverzekering lijkt dus niet te worden gedreven door de zorgkosten die een persoon verwacht te maken. Wel blijkt dat als deze personen eenmaal een verzekering hebben, dat zij hier dan ook gebruik van maken. Dit leidt tot een eect van moral hazard van 5404 dollar. Het overgrote gedeelte
van het verschil in zorgkosten tussen onverzekerden en via de werkgever verzekerden zit in de constante. Hieruit blijkt een verschil van 5625 dollar tussen de constante in de vergelijking voor onverzekerden en via de werkgever verzekerden. Wel geven via de werkgever verzekerden gemiddeld 317 dollar minder uit aan hun comorbiditeiten. Dit zou kunnen komen doordat zij over het algemeen minder ernstige comorbiditeiten hebben.
De Blinder-Oaxaca-decompositie geeft geen aanleiding om aan te nemen dat adverse selection en moral hazard een rol spelen in de zorgkosten van privaat verzekerden ten op-zichte van onverzekerden. Mogelijk is dit het geval omdat adverse selection en moral hazard daadwerkelijk niet van belang zijn voor deze groep, maar aannemelijker is dat het kleine aantal observaties van privaat verzekerden hier een grote rol in speelt.
Als wordt gekeken naar de verschillen tussen publiek verzekerden en via de werkgever verzekerden valt op dat publiek verzekerden als gevolg van adverse selection 5200 dollar meer aan zorg uitgeven dan via de werkgever verzekerden. Opnieuw komt dit voornamelijk voort uit dat zij meer comorbiditeiten hebben dan de via de werkgever verzekerden. Hier komt 2779 dollar van het verschil vandaan. Tevens hebben zij minder vaak een baan, wat een stijging van de zorgkosten van 1736 euro tot gevolg heeft. Uit de decompositie blijkt geen verschil tussen het eect van moral hazard in de groepen publiek verzekerden en werkgever verzekerden.
Ook de vergelijking tussen publiek verzekerden en privaat verzekerden geeft aan dat adverse selection een rol speelt in de groep publiek verzekerden. Er wordt een eect van 4204 euro gevonden. Het aantal comorbiditeiten dat een publiek verzekerde heeft is hier opnieuw de belangrijkste verklaring voor. Deze variabele neemt 3687 dollar van het verschil voor zijn rekening. Opnieuw wordt geen bewijs gevonden voor een verschil in het eect van moral hazard.
De laatste decompositie vergelijkt de via de werkgever verzekerden met privaat verze-kerden. Voor een verschil in het eect van moral hazard wordt geen bewijs gevonden. Wel blijkt dat, als gevolg van adverse selection, privaat verzekerden 427 dollar meer aan zorg uitgeven dan via werkgever verzekerden. Dit verschil wordt voornamelijk verklaard door het verschil in de werkloosheidsgraag tussen deze groepen. Via de werkgever verzekerden hebben vaker een baan, wat tot gevolg heeft dat zij minder uitgeven aan zorg.
Al met al blijkt dat de theoretische verwachtingen van dit onderzoek niet geheel wor-den onderschreven door de empirische resultaten. Uit de resultaten blijkt dat zowel adverse selection als moral hazard een rol spelen bij publiek verzekerden. De zorgkosten van via werk-gever verzekerden wordt wel beïnvloedt door moral hazard, maar niet door adverse selection. Privaat verzekerden blijken enkel adverse selection te ondervinden ten opzichte van via werk-gever verzekerden. In de schattingen van deze groep zit echter een te grote onzekerheid om
ook een eect van moral hazard aan te tonen.
4.3 Beperkingen en toekomsting onderzoek
Deze paragraaf richt zich op de beperkingen van dit onderzoek, daarbij worden suggesties voor toekomstig onderzoek opgeworpen. Eerst worden beperkingen in de dataset besproken, daarna wordt het gebruikte model kritisch beschouwd.
De MEPS is weliswaar een zeer uitebreide dataset, maar kent voor dit onderzoek toch een aantal beperkingen. Ten eerste zijn gemaakte zorgkosten in de dataset alleen voor het gehele jaar bekend. Dit heeft tot gevolg dat enkel mensen die het gehele jaar op dezelfde manier verzekerd zijn kunnen worden gebruikt voor onderzoek naar de zorgkosten. Door in toekomstig onderzoek data per maand te gebruiken kan worden gekeken naar een veran-dering in gedrag van een persoon die wisselt van type verzekering. Dit zou de kennis over moral hazard kunnen versterken. Ook kent de gebruikte dataset nog geen 500 observaties van privaat verzekerden. Dit heeft grote standaardfouten van de coë cïenten tot gevolg, waardoor het lastig is om iets over deze groep te kunnen zeggen. In toekomstig onderzoek zouden meer observaties van privaat verzekerden dit probleem kunnen oplossen. Daarnaast is er in dit onderzoek de keuze gemaakt onderscheid te maken tussen 4 soorten verzekeringen. In toekomstig onderzoek zouden de eecten op elke groep nog meer kunnen worden onder-scheiden door meer verschillende typen verzekerden te onderonder-scheiden. Zo kan bijvoorbeeld worden gedacht aan het onderscheiden van Medicare en Medicaid verzekeringen. Tevens zou de dekking van verzekeringen meegenomen kunnen worden.
Het in dit onderzoek gebruikte model kent een aantal eigenschappen dat het resultaat zou kunnen beïnvloeden. Ten eerste wordt geen rekening gehouden met de censurering van zorgkosten. Dit kan tot gevolg hebben dat de geschatte coë ciënten onzuiver zijn. Om deze reden zou in toekomstig onderzoek het model moeten worden uitgebreid om wel op de juiste manier rekening te houden met deze censurering. Daarnaast wordt in de schattingen waar adverse selection en moral hazard een rol spelen de latente variabele voor de verzekeringsbe-slising geschat met probit. Dit houdt in dat de aanname wordt gedaan dat de storingstermen van deze vergelijking normaal verdeeld zijn. Uit de theorie blijkt niet dat dit het geval is. Door in toekomstig onderzoek deze vergelijking niet met probit te schatten maar met een semi-parametrische methode kan dit probleem worden opgelost. Een andere beperking in de schatting van de latente variabele voor de verzekeringsbeslissing komt voor bij via de werk-gever verzekerden. De via de werkwerk-gever verzekerden nemen een beslissing om een baan wel of niet aan te nemen, dit is een beslissing die van zeer veel factoren afhangt. Het is daarom mogelijk dat deze groep vergelijken met de personen met een vrije keuze een te eenvoudig
uitgebreider model voor deze beslissing kunnen worden gekozen. Tenslotte leidt de wijze van het gebruik van de Blinder-Oaxaca-decompositie tot een beperking. In dit onderzoek worden verschillen in β benoemd als moral hazard en de verschillen in X als adverse selection. In de termen voor de verschillen in β worden echter ook verschillen in onobserveerbare variabelen meegenomen. Het zou zo kunnen zijn dat verzekerden op andere manieren ongezonder zijn dan niet verzekerden. Het zou daarom kunnen dat adverse selection en moral hazard niet op de juiste manier van elkaar worden gescheiden. Toekomstig onderzoek waarin dit anders wordt aangepakt zou kunnen leiden tot meer duidelijkheid over dit probleem.
5 Conclusie
Voor een ontwikkeld land als de VS zijn hoge zorgkosten zorgelijk. Het land onderscheid zich van veel andere door de vrije verzekeringskeuze. Dit onderzoek richtte zich op het on-derscheiden en schatten van de aanwezigheid en de eecten van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten van verschillende typen verzekerden in de Verenigde Staten. Uit de theorie blijkt dat adverse selection en moral hazard ontstaan door asymmetrische infor-matie in de zorgmarkt. Beide kunnen leiden tot hogere zorgkosten. Verwacht werd dat bij publiek verzekerden enkel moral hazard een rol zou spelen, dat bij via de werkgever adverse selection een rol zou kunnen spelen en moral hazard aanwezig is en bij privaat verzekerden beide zeker voor zouden komen. Uit de analyse van MEPS-data uit 2010 blijkt dat aan deze verwachtingen niet geheel is voldaan. Voor publiek verzekerden is er een geschat eect van adverse selection van 3463 dollar en een geschat eect van moral hazard an 2765 dollar. Dit komt voornamelijk voort uit het verschil in comorbiditeiten. Voor de groep via werkgever verzekerden is geen bewijs gevonden voor de aanwezigheid van adverse selection. Moral ha-zard speelt hier wel een rol en heeft een stijging van de zorgkosten van 5404 dollar tot gevolg. Het gebrek van aanwezigheid van een grote groep privaat verzekerden in de dataset heeft tot gevolg dat enkel een eect van 427 dollar van adverse selection ten opzichte van via werkgever verzekerden kon worden aangetoond. Voor een eect van moral hazard is in deze groep geen bewijs gevonden. Een aantal beperkingen maken meer onderzoek naar het eect van adverse selection en moral hazard op de zorgkosten wenselijk. Ten eerste zouden zorgkosten vaker dan jaarlijks moeten worden gemeten. Daarnaast zouden meer privaat verzekerden moeten worden geobserveerd. Een groter aantal verzekeringstypen zouden kunnen worden onder-scheiden. Ook een uitbreiding van het model zou de betrouwbaarheid van de resultaten van toekomstig onderzoek kunnen verhogen. Zo zou rekening met de censurering in zorgkosten kunnen worden gehouden. De vergelijking van de latente variabele voor de verzekeringsbe-slissing zou semi-parametrisch kunnen worden geschat. De beverzekeringsbe-slissingsvergelijking van via de
werkgever verzekerden kan worden uitgebreid om de ingewikkelde keuze beter te beschrijven. Tot slot zou ook het probleem van het onderscheiden van adverse selection en moral hazard met de Blinder-Oaxaca-decompositie kunnen worden opgelost.
Bibliogra e
Blinder, A. (1973), Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Variables, Journal of Human Resources, vol. 8, pp. 436-455.
Cardon, J.H. en Hendel, I. (2001), Asymmetric information in health insurance: evidence from the National Medical Expenditure Survey, RAND Journal of Economics, vol. 32, pp. 408-427.
Chiappori, J.H. en Salanie, B. (2001), Testing for asymmetric information in insurance mar-kets, Journal of Political Economy, vol. 108, pp. 57-78.
Cosslett S,R. 1991. Nonparametric and semiparametric estimation methods in econometrics and statistics. In Semiparametric Estimation of a Regression Model with Sample Selectivity, Barnett WA, Powell J, Tauchen G (eds). Cambridge University Press: Cambridge, UK; 175-197.
Einav, L., Finkelstein, A., Ruan, S.P., Schrimpf, P. en Cullen, M.R. (2013), Selection on Moral Hazard in Health Insurance, American Economic Review, 103(1), pp. 178-219.
Heij, C., de Boer, P., Franses, P.H., Kloek, T. en van Dijk, H.K. (2004). Econometric Me-thods with Applications in Business and Economics. Oxford, UK: Oxford University Press. Hussinger, K. (2008), R&D and SUbsidies at the Firm Level: An Application of Parametric and Semiparametric Two-Step Selection Models, Journal of Applied Econometrics, 23(6), pp. 729-747.
Manning, W.G., Newhouse, J.P., Duan, N., Keeler, E.B. and Leibowitz, A. (1977), He-alth insuracne and the demand for medical care: evidence from a randomized experiment, American Economic Review, vol. 77, pp. 251-277.
Ng, T., Harrington, C., en Kitchener, M. (2010), Medicare and Medicaid in long-term care, Health Aairs, 29(1), pp. 22-28.
OECD (2015, 7 juli), Country note: How does health spending in the UNITED STATES compare?, opgehaald van: http://www.oecd.org/unitedstates/Country-Note-UNITED% 20STATES-OECD-Health-Statistics-2015.pdf.
Oxoaca, R. (1973), Male-Female Wage Dierentials in Urban Labour Markets, Internati-onal Economic Review, pp. 693-709.
Pauly, M.V. (1974), Overinsurance and Public Provision of Insurance: The Roles of Mo-ral Hazard and Adverse Selection, The Quarterly Journal of Economics, 88(1), pp. 44-62.
Prochaska, J. J., Sung, H. Y., Max, W., Shi, Y., en Ong, M. (2012), Validity study of the K6 scale as a measure of moderate mental distress based on mental health treatment need and utilization, International journal of methods in psychiatric research, 21(2), pp. 88-97.
Shen, C. (2013), Determinants of health care decisions: insurance, utilization and expen-ditures, Review of Economics and Statistics, vol. 95, pp. 142-153.
Slade, M. (2010), Mental illness and well-being: the central importance of positive psy-chology and recovery approaches, BMC Health Services Research, 10(1), pp. 26-39.
Vera-Hernandez, A.M. (1999), Duplicate coverage and the demand for health care: the case of Catalonia, Health Economics, vol. 8, pp. 579=598.
Wilper ,A.P., Woolhandler, S., Lasser, K.E., McCormick, D., Bor, D.H. en Himmelstein, D.U. (2009), Health Insurance and Mortality in US Adults, American Journal of Public Health, 99(12), pp. 2289-2295.
