Développement de l’hypothèse

La théorie et les preuves empiriques à ce jour suggèrent que les effets indirects de la réforme de la responsabilité civile sur les coûts de l’assurance maladie sont ambigus. Nous développons notre hypothèse principale en supposant que le risque d’un procès pour faute professionnelle médicale influence la nature des soins médicaux dispensés par les prestataires de soins de santé et, plus largement, le marché des prestataires. Avant la réforme, la réglementation de l’assurance contre la faute professionnelle médicale d’un État et ses caractéristiques démographiques uniques sont associées à un niveau de réclamations d’assurance contre la faute professionnelle médicale qui reflète, entre autres, le caractère litigieux de la population et l’expertise des prestataires de soins de santé. Nous émettons l’hypothèse que les prestataires perçoivent leur risque d’être poursuivis pour faute professionnelle médicale de manière rationnelle, guidés par leur expérience antérieure, les informations sur les plaintes pour faute professionnelle déposées contre d’autres prestataires, ou le coût de l’assurance pour faute professionnelle médicale.Footnote 8 En supposant que l’environnement de la faute professionnelle médicale affecte les coûts de responsabilité attendus, les prestataires de soins médicaux seront incités à prendre des mesures pour réduire leur exposition au risque. Par exemple, un fournisseur qui perçoit une augmentation de l’exposition à la responsabilité pourrait demander plus de tests pour les patients assurés, voir moins de patients avec des problèmes de santé spécifiques, ou même quitter complètement le marché géographique. Ces changements de comportement entraîneront un changement dans les niveaux de demandes d’indemnisation de l’assurance maladie, et nous pourrions nous attendre à trouver une relation significative entre les changements dans l’environnement juridique de la faute médicale et les pertes encourues par les assureurs maladie. Cependant, étant donné que les prestataires peuvent réagir de manière à augmenter ou à réduire les coûts des soins de santé, la direction de cette relation, lorsqu’elle est évaluée dans son ensemble, est ambiguë. Dans la mesure où les changements de comportement pourraient, en fait, tous s’annuler dans l’ensemble, nous fournissons l’hypothèse nulle suivante :

H o : La réforme réduisant la responsabilité sur le marché de la faute professionnelle médicale n’a aucun effet sur le niveau des pertes de l’assurance maladie.

Si nous sommes en mesure de rejeter l’hypothèse nulle, alors nous trouvons en faveur d’une hypothèse alternative que la réforme de la responsabilité civile médicale entraîne des changements dans le comportement des prestataires qui augmentent ou diminuent significativement les pertes d’assurance maladie. Dans la mesure où les prestataires ne comprennent pas instantanément les conséquences des réformes au moment de leur promulgation, l’effet sur le marché de l’assurance maladie peut être potentiellement retardé. Cependant, les efforts visant à surtraiter pour des raisons défensives entraîneront une augmentation des pertes de l’assurance maladie, tandis que les efforts visant à éviter certains patients entraîneront une réduction des pertes de l’assurance maladie. Nous notons que le rejet des hypothèses nulles pourrait également résulter de changements dans le comportement des prestataires en dehors de la simple interaction avec le patient. Les réformes pourraient conduire à une augmentation du nombre de médecins dans l’État et de l’offre de soins médicaux. Les réformes du marché de la faute professionnelle médicale pourraient également influencer la nature des rentes exigées par les médecins auprès des compagnies d’assurance maladie, influençant ainsi potentiellement les pertes de l’assurance maladie sans changer la nature des interactions prestataire-patient. En tant que tel, les preuves de la validité de notre hypothèse n’évalueront pas la nature spécifique des changements de comportement des professionnels médicaux entourant les réformes de la faute professionnelle médicale, mais plutôt l’effet ultime des changements sur les pertes d’assurance maladie.

L’examen de l’expérience des assureurs de santé privés au Texas avant et après l’effort de réforme de la faute professionnelle fournirait des preuves sur la question de savoir si les réformes de la faute professionnelle ont des implications pour les marchés de l’assurance maladie, ainsi que la direction de ces effets. Plus précisément, si les réformes adoptées au Texas n’avaient aucun effet sur le comportement des prestataires, alors nous nous attendrions à ce que les niveaux de pertes d’assurance maladie encourues par les assureurs maladie du Texas soient égaux avant et après la réforme. Un tel résultat confirmerait notre hypothèse nulle. Alternativement, si les réformes du Texas ont modifié le comportement des médecins d’une manière qui a entraîné des niveaux plus ou moins élevés de pertes d’assurance maladie, alors nous nous attendrions à ce que les niveaux de pertes d’assurance maladie encourues par les assureurs maladie du Texas avant les réformes soient différents des niveaux après la mise en œuvre des réformes. Un tel résultat soutiendrait notre hypothèse alternative selon laquelle les ramifications des réformes de la responsabilité civile médicale pour l’assurance maladie sont conséquentes.

Données

Nous identifions plusieurs sources de données pour tester notre hypothèse. Les données sur les mesures de réforme de la responsabilité civile des États proviennent de l’American Tort Reform Association (ATRA) et de la Database of State Tort Law Reforms . Les données démographiques des États, ajoutées à l’analyse pour un contrôle de robustesse supplémentaire, sont obtenues auprès des Centers for Disease Control (CDC) et du U.S. Census Bureau.  » État de santé  » est une variable fournie par les CDC qui indique l’état de santé général d’un État donné au cours d’une année donnée et qui augmente en cas de bonne santé. « Personnes à charge » est le nombre de personnes de moins de 18 ans par habitant dans un État donné au cours d’une année donnée. « Femmes » est la proportion de la population d’un état donné qui est féminine dans une année donnée. « Revenu médian » est le niveau de revenu médian des résidents d’un État donné au cours d’une année donnée. « Taux de chômage » est la proportion de la main-d’œuvre disponible d’un État donné qui n’est pas employée au cours d’une année donnée.

La vérification de notre hypothèse nécessite également des données spécifiques à l’État relatives aux pertes d’assurance maladie. Nous utilisons les données financières des assureurs provenant des pages de l’État des dépôts statutaires de l’Association nationale des commissaires d’assurance (NAIC) pour les années 2001 à 2010.Footnote 9 Cet ensemble de données fournit la base de données la plus complète et la plus complète des pertes d’assurance maladie privée.Note 10 Nous appliquons ensuite plusieurs filtres à cet ensemble de données brutes afin d’éliminer les assureurs qui n’ont pas un niveau d’activité significatif dans un État donné.Note 11 Puisque nous souhaitons examiner dans quelle mesure les niveaux de pertes encourues par les assureurs maladie ont changé après la réforme du Texas, il serait inapproprié d’inclure les entreprises qui entrent sur le marché d’un État après la réforme. Ainsi, si l’assureur i n’opère pas dans l’État j de 2001 à 2003, nous supprimons cette observation assureur-État pour toutes les années futures.Footnote 12

Pour tester notre hypothèse relative à l’influence de la réforme de la responsabilité civile sur les pertes d’assurance maladie, nous utilisons les données de la NAIC pour calculer les pertes d’assurance maladie par inscrit (LPE). Cette variable est définie comme le total des pertes d’assurance maladie encourues par l’assureur i dans l’État j au cours de l’année t, mis à l’échelle par le total des personnes inscrites à l’assurance maladie pour l’assureur i dans l’État j au cours de l’année t. Elle est idéale pour notre analyse car elle fournit une mesure standardisée des pertes d’assurance maladie qui facilite la comparaison entre toutes les entreprises.Note de bas de page 13 Dans tous les tableaux et figures présentés dans cette analyse, l’EPL est toujours exprimé sous la forme d’une échelle de 1000 $ pour faciliter le formatage.

Notre analyse se concentre sur les assureurs opérant au Texas, au New Jersey, au Colorado et dans trois sous-échantillons supplémentaires d’États qui n’ont pas promulgué de réformes importantes en matière de responsabilité civile médicale au cours de notre période d’échantillonnage. Le tableau 2 fournit des statistiques sommaires sur l’assurance maladie LPE, échelonnée par 1000 $, pour les assureurs opérant dans ces États de 2001 à 2010 en termes de dollars de 2010.14 Le tableau indique que l’assurance maladie LPE a généralement augmenté au cours de notre période d’échantillonnage dans tous les échantillons d’États et suggère que les coûts des soins de santé augmentent, en général. Une inspection sommaire des données du Texas, en particulier, indique que l’EPL moyen des assureurs a augmenté d’environ 1000 $ du début à la fin de notre période d’échantillonnage. Cependant, il n’y a pas de rupture évidente dans cette tendance entourant la promulgation des réformes du Texas, ce qui est cohérent avec notre hypothèse nulle.

Figure 1a – 1f montrent la LPE moyenne, et l’intervalle de confiance à 95% autour de la moyenne pour les différents échantillons d’assureurs dans notre analyse à travers notre période d’échantillonnage. Les chiffres renforcent nos observations dans les données récapitulatives. La tendance à la hausse progressive de l’EPL du Texas est facilement observable et, à l’exception du New Jersey, elle reflète largement les tendances observées dans les autres États non réformateurs. Toutefois, la figure met en évidence une augmentation relativement soudaine de l’EPL au Texas en 2003 – année de l’entrée en vigueur des réformes – par rapport à 2002. L’ampleur de cette augmentation de l’EPL moyen est d’environ 300 $ et peut suggérer que les réformes ont eu pour effet initial d’augmenter les pertes d’assurance maladie encourues par les assureurs du Texas. Nous étudions cette possibilité plus en détail dans les sections suivantes.

a Tendances des pertes d’assurance maladie par assuré (LPE) – Texas. b Tendances des pertes d’assurance maladie par assuré (LPE) – New Jersey.c Tendances des pertes de l’assurance maladie par assuré (LPE) – Colorado. d Tendances des pertes de l’assurance maladie par assuré (LPE) – sous-échantillon de 9 États. e Tendances des pertes de l’assurance maladie par assuré (LPE) – sous-échantillon de 18 États. f Tendances des pertes de l’assurance maladie par assuré (LPE) – sous-échantillon de 41 États.Notes : Ces chiffres montrent les tendances des pertes par assuré (LPE) des compagnies d’assurance maladie, pour chacun des sous-échantillons de compagnies utilisés dans notre analyse au cours de notre période d’échantillonnage. Le LPE est défini comme le montant en dollars des pertes d’assurance maladie encourues par un assureur donné, dans un état donné, au cours d’une année donnée, mis à l’échelle par le nombre de personnes inscrites au régime d’un assureur donné, dans un état donné, au cours d’une année donnée. L’EPL est également mis à l’échelle par 1000

Analyse de différence dans les différences

La refonte spectaculaire du climat de la responsabilité professionnelle médicale au Texas en 2003 résultant de la promulgation de réformes de la faute médicale présente un cadre idéal pour tester notre hypothèse en utilisant un plan d’expérience naturelle.Note de bas de page 15 Si, comme le prévoit notre hypothèse alternative, le changement de l’environnement de la responsabilité civile médicale a conduit à des changements dans la façon dont les prestataires médicaux se comportent sur le marché des soins de santé, ce qui a finalement conduit à des changements dans les pertes d’assurance maladie, alors nous ne nous attendrions pas à ce que les niveaux de pertes d’assurance maladie avant la réforme soient égaux aux niveaux de pertes après la réforme. En outre, étant donné que les mesures de réforme ne s’appliquent qu’à l’environnement juridique du Texas après la mise en œuvre de la nouvelle loi, nous ne nous attendrions pas à ce que la loi adoptée au Texas ait une influence sur les marchés de l’assurance des autres États avant ou après la réforme du Texas. Par conséquent, la comparaison de la différence des niveaux de pertes d’assurance maladie au Texas avant et après la réforme du Texas à la différence des niveaux de pertes d’assurance maladie avant et après la réforme du Texas d’un État non affecté par les pertes nous permet d’isoler l’influence directe des mesures de réforme de la responsabilité civile sur le marché de l’assurance maladie au Texas.

Pour la robustesse de la DD, nous identifions d’abord les assureurs opérant dans deux États différents non traités – le New Jersey et le Colorado, et effectuons deux analyses DD distinctes. Aucun des deux États n’a connu de bouleversements majeurs sur le marché de l’assurance maladie (tels que des réformes de l’assurance maladie) dans la période précédant et suivant de près la mise en œuvre des réformes de la responsabilité civile au Texas. En outre, aucun des deux États n’a adopté de réforme majeure de l’assurance contre les fautes professionnelles médicales pendant la période de mise en œuvre des réformes de la responsabilité civile au Texas. Il convient de noter que le Colorado avait plusieurs mesures de réforme de la responsabilité civile en place avant 2003, y compris des plafonds sur les dommages non économiques (promulgués en 1987), tandis que le New Jersey avait relativement peu de mesures de réforme de la responsabilité civile en place et aucun plafond sur les dommages non économiques.

Suivant Paik et al, nous identifions également trois sous-échantillons non traités supplémentaires, composés d’assureurs opérant dans des États non affectés par des réformes de la responsabilité civile pendant notre période d’échantillonnage. Le premier sous-échantillon est composé d’assureurs opérant dans les 41 États qui n’ont pas adopté de réforme majeure de la responsabilité civile entre 2001 et 2010.Note 16 Le deuxième sous-échantillon est composé d’assureurs opérant dans les 18 États qui n’ont jamais adopté de plafonnement des dommages non économiques ou des dommages totaux au cours de la période d’échantillonnage.Note 17 Le troisième sous-échantillon est composé d’assureurs opérant dans neuf États qui n’ont pas adopté de plafonnement des dommages et qui, comme le suggèrent Paik et al. sont similaires au Texas sur le plan géographique et culturel.Footnote 18 L’utilisation des mêmes États non traités que Paik et al. ajoute un autre élément de robustesse à nos comparaisons entre États individuels et nous permet de considérer leurs conclusions dans le contexte des marchés privés de l’assurance maladie.Footnote 19

En théorie, la mise en œuvre de l’analyse DD consiste à comparer la différence de l’EPL moyen de l’assurance maladie entre les assureurs opérant au Texas et les assureurs des échantillons non traités avant la promulgation de la réforme du Texas. Cette différence est ensuite comparée à la différence de l’EPL moyen de l’assurance maladie entre les assureurs opérant au Texas et les assureurs des échantillons non traités après la réforme du Texas. Bien que les réformes du Texas soient entrées en vigueur à la fin de l’année 2003, leur première année complète de mise en œuvre a été 2004. Par conséquent, notre analyse DD considère comment les pertes ont changé en 2004 et à partir de cette date par rapport à 2003 et avant.

En pratique, l’analyse DD est mise en œuvre en utilisant un cadre de régression.Note de bas de page 20 Nous estimons plusieurs spécifications de modèles uniques qui prennent la forme générale du modèle MCO suivant :

où.

Treat = une variable muette indiquant que l’assureur i est membre du groupe de traitement à l’année t et capte les différences entre le groupe de traitement et le groupe de contrôle. Dans notre analyse, Treat est égal à un pour les assureurs opérant au Texas et à zéro pour les assureurs opérant dans les autres États non traités décrits précédemment;

Reform = une variable fictive égale à un si l’année est supérieure ou égale à 2004 et à 0 si l’année est inférieure à 2004 ; et.

Treat*Reform = une variable fictive égale à un pour les assureurs qui sont membres du groupe de traitement dans les années qui suivent la promulgation des réformes de la responsabilité civile.

Le coefficient de Treat*Reform, β 3, est l’estimateur DD. Formally,

La valeur numérique de ce coefficient correspond à la différence des écarts de la moyenne des LPE de l’assurance maladie au Texas et dans l’État témoin avant et après la mise en œuvre des réformes. Le test t du coefficient indique si l’estimation de la différence en différence est statistiquement significative. Un β 3 statistiquement non significatif nous empêcherait de rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle les réformes du Texas ont influencé le comportement des médecins d’une manière qui s’est répercutée sur le marché de l’assurance maladie. Un β 3 statistiquement significatif et positif (négatif) fournirait un soutien à notre hypothèse alternative selon laquelle l’adoption des réformes de la responsabilité civile au Texas a influencé le comportement des médecins d’une manière qui, dans l’ensemble, a augmenté (diminué) les pertes d’assurance maladie.

Analyse de différence dans les différences

Dans un effort pour fournir des preuves supplémentaires sur la validité de notre hypothèse, nous employons une analyse de différence dans les différences (DDD) où nous incluons, comme groupe de contrôle supplémentaire, un sous-échantillon d’assureurs opérant dans des lignes d’affaires non liées aux marchés de l’assurance maladie ou de la responsabilité civile médicale. Les hypothèses d’identification de la DDD sont plus robustes que celles d’une analyse DD et permettent de confirmer les résultats de la section précédente. En particulier, une stratégie de DDD contrôle la tendance potentiellement confusionnelle des changements dans les pertes d’assurance maladie au fil du temps qui ne sont pas liés à la réforme de la faute professionnelle médicaleNote de bas de page 21 et contrôle également les effets confusionnels des facteurs spécifiques à l’État qui affectent les pertes d’assurance, en général. En tant que tel, le cadre de la DDD améliore les lacunes de l’analyse de la DD en contrôlant un large éventail d’autres influences. Si nos résultats sont robustes à une analyse DDD, cela suggérerait que nos résultats ne sont pas dus à des développements fallacieux dans l’environnement de l’assurance maladie de l’État.

Pour mettre en œuvre la DDD, nous sélectionnons comme groupe de contrôle supplémentaire un sous-échantillon d’assureurs opérant dans l’assurance dommages physiques des véhicules de tourisme au Texas, au New Jersey, au Colorado et dans les trois sous-échantillons multi-états identifiés par Paik et al….Note 22 Nous quantifions les pertes subies par ces assureurs dans les États en question sous forme de pertes par automobile (LPA), calculées comme le montant des pertes liées aux dommages matériels subis par l’assureur i dans l’État j au cours de l’année t et mises à l’échelle par une mesure pondérée du nombre d’automobiles assurées par l’assureur i dans l’État j au cours de l’année t.Note de bas de page 23 Nous comparons ensuite la différence dans les différences entre l’EPL et l’APL au Texas avant et après la réforme de la responsabilité civile au Texas avec la différence dans les différences entre l’EPL et l’APL dans le ou les États de contrôle avant et après la réforme de la responsabilité civile au Texas.

En pratique, l’analyse de la DDD est mise en œuvre en utilisant un cadre de régression. Nous estimons plusieurs spécifications de modèles uniques qui prennent la forme générale du modèle MCO suivant :

où.

Pertes = LPE de l’assureur i si l’assureur est un assureur santé ou LPA de l’assureur i si l’assureur est un assureur automobile dans un état donné dans une année donnée;

Treat = une variable muette indiquant que l’assureur i est membre du groupe de traitement dans l’année t et capture les différences entre le groupe de traitement et le groupe de contrôle. Dans notre analyse, Treat est égal à un pour les assureurs opérant au Texas et à zéro pour les assureurs opérant dans les autres États décrits précédemment;

Control = une variable muette indiquant que l’assureur i est un assureur maladie à l’année t et capture les effets que le marché de l’assurance, en général, peut avoir sur les niveaux de pertes de l’assurance maladie. Dans notre analyse, Control est égal à un si l’assureur opère dans les lignes d’assurance santé et égal à zéro si l’assureur opère dans les lignes d’assurance automobile dans un état donné dans une année donnée;

Reform = une variable muette égale à un si l’année est supérieure ou égale à 2004 et 0 si l’année est inférieure à 2004 ; et.

Treat*Control*Reform = une variable muette égale à un si l’assureur i est un assureur santé opérant dans un État non traité au cours de l’année 2004 ou ultérieurement.

Le coefficient de Treat*Control*Reform, β 7, est l’estimateur de différence dans les différences. La valeur numérique de ce coefficient est la différence dans les différences des EPL et des APL moyens au Texas et dans l’État témoin avant et après la mise en œuvre des réformes. Le test t du coefficient indique si la DDD est statistiquement significative. Un β 7 statistiquement non significatif nous empêcherait de rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle les réformes du Texas ont influencé le comportement des médecins d’une manière qui s’est répercutée sur le marché de l’assurance maladie. Un β 7 statistiquement significatif et positif (négatif) fournirait un appui à notre hypothèse alternative selon laquelle la promulgation des réformes de la responsabilité civile au Texas a influencé le comportement des médecins d’une manière qui, dans l’ensemble, a augmenté (diminué) les pertes d’assurance maladie.