Hat das Affordable Care Act die private Krankenversicherung verdrängt? – Gesundheitsökonom

Laut einer aktuellen Arbeit von Lennon et al. (2023) stammte etwa die Hälfte des durch ACA bedingten Anstiegs des Krankenversicherungsaustauschs auf Personen, die andernfalls eine private Versicherung abgeschlossen hätten. Die Zusammenfassung der Studie finden Sie unten.

Der Affordable Care Act (ACA) stellte Mittel bereit, um Staaten dabei zu helfen, die Medicaid-Berechtigung auf Personen auszuweiten, die bis zu 138 % der Bundesarmutsgrenze verdienen. Solche Ausweitungen der Medicaid-Berechtigung könnten jedoch dazu führen, dass der private Versicherungsschutz „verdrängt“ wird, einschließlich Änderungen im Versicherungsschutz im Zusammenhang mit anderen ACA-Bestimmungen. Um das Ausmaß einer solchen Verdrängung abzuschätzen, verwende ich einen empirischen Differenz-in-Differenzen-Ansatz und untersuche Veränderungen in den Quellen des Krankenversicherungsschutzes bei Amerikanern mit niedrigem Einkommen in Staaten, die die Anspruchsberechtigung ausgeweitet haben, im Vergleich zu vergleichbaren Personen in Staaten, in denen dies nicht der Fall war. Anhand der Daten der American Community Survey aus den Jahren 2009 bis 2019 stelle ich eine Verdrängungsrate von 43 % fest, die sich aus einem relativen Anstieg der Medicaid-Deckung um 10,7 Prozentpunkte bei Erwachsenen mit niedrigem Einkommen und einem relativen Rückgang der privaten Krankenversicherung um 4,6 Prozentpunkte unter den Befragten zusammensetzt gibt an, dass die Medicaid-Berechtigung erweitert wurde. Bei berufstätigen Erwachsenen gehen meine Schätzungen davon aus, dass die Verdrängungsrate bei 56 % liegt. Ereignisstudienanalysen unterstützen eine kausale Interpretation meiner Ergebnisse. Ich zeige außerdem, dass meine Schätzungen gegenüber unterschiedlichen Stichprobenbeschränkungen und Schätzoptionen robust sind, nicht den Problemen unterliegen, die in der neuen Differenz-in-Differenzen-Literatur aufgeworfen werden, und dass sie ähnlich sind, wenn ich Ansätze zur Identifizierung von Crowd-Outs verwende, die in der vorhandenen Literatur üblich sind.

HT: Kevin Lewis.

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