自動登録による試練の軽減: 健康保険取引所からの証拠

Jul 10, 2023

多額の補助金にもかかわらず、不完全な健康保険加入は米国の依然として課題となっている。 私たちは、登録システムに組み込まれた面倒なことが保険の加入とターゲティングにとって重要なのかどうかを尋ねます。 自動加入ポリシーの廃止を調査したところ、加入する医療プランを積極的に選択する必要があるという小さな手間によって加入率が 33% 減少し、これは加入者の保険料が 470 ドル (57%) 増加することに相当する大きな影響があることがわかりました。 面倒なことは、より若く、より健康で、より貧しい人々、つまり保険の価値とコストの両方が低いグループを差別的に選別します。 私たちは、この価値とコストの相関関係（リスクが両方を促進する保険の標準機能）が、試練の有利なターゲティングに関する古典的な理論的根拠を損なう可能性があることを示します。

素晴らしい研究支援をしていただいた Amina Abdu、Kendra Singh、Mike Yepes、Olivia Zhao に感謝します。 思慮深く建設的な討論者のコメントをくださった Jason Abaluck、Manasi Deshpande、Keith Ericson、Ben Handel に感謝します。 有益なフィードバックと提案をいただいた Hunt Allcott、Marcella Alsan、Chris Avery、Peter Blair、Zarek Brot-Goldberg、Sam Burn、Amitabh Chandra、Leemore Dafny、Amy Finkelstein、Peter Ganong、Josh Gottlieb、Jon Gruber、Gordon Hanson、Nathan に感謝します。ヘンドレン、アレックス・アイマス、ティム・レイトン、アマンダ・コワルスキー、リー・ロックウッド、ブリジット・マドリアン、センディル・ムライナサン、マシュー・ノトウィディグド、キャロル・プロッパー、ウェスリー・イン、リチャード・ツェックハウザー、およびAEA会議、ASHEcon、ボストン地域IO会議、Covered Californiaのセミナー参加者、ハーバード ケネディ スクール、ハーバード MIT-BU 医療経済学、インペリアル カレッジ ロンドン、マサチューセッツ ヘルス コネクター、クイーン メアリー大学、USC シェーファー、NBER 医療および公共経済の会議。 データの提供と解釈に協力していただいたマサチューセッツ州ヘルスコネクター (特に Michael Norton 氏と Marissa Woltmann 氏) に感謝します。 ハーバード大学の経済応用政策研究所からのデータ資金提供と、ハーバード大学ケネディ スクールのラパポート公共政策研究所およびハーバード大学ミルトン基金からの研究支援に感謝します。 研究プロトコールはハーバード大学の治験審査委員会とNBERによって承認されました。 ここで表明されている見解は著者の見解であり、必ずしも国家経済調査局の見解を反映しているわけではありません。

この予測にかかるデータ費用は、ハーバード大学の経済応用政策研究所 (LEAP) からの資金で賄われました。 私は、国立老化研究所助成金番号 T32-AG000186 (国立経済研究局経由) からの資金援助に感謝します。 私はこの研究に関して利害関係者からいかなる資金援助も受けていません。 私は、関連する非営利団体や営利団体の役員、取締役、理事会のメンバーではありません。

マルクリスビブテΧ

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