The net effects of medical malpractice tort reform on health insurance losses: Texas experience｜Health Economics Review

The net effects of medical malpractice tort reform on health insurance losses: Texas experience

12月 9, 2021

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Hypothesis development

これまでの理論や経験則から、健康保険コストに対する不法行為改革の間接効果は曖昧であることが指摘される。我々は、医療過誤訴訟のリスクが医療提供者による医療の内容、より広くは提供者市場に影響を与えるという仮定の下、主要仮説を展開する。改革前は、州の医療過誤保険規制と独自の人口統計学的特性が医療過誤保険請求の水準と関連しており、これは特に、国民の訴訟好き度や医療提供者の専門性を反映している。医療従事者は、過去の経験、他の医療従事者に対する医療過誤訴訟に関する情報、あるいは医療過誤保険のコストに導かれて、医療過誤で訴えられるリスクを合理的に認識していると仮定する。注8）医療過誤の環境が予想賠償コストに影響すると仮定すると、医療過誤の提供者がリスクへのエクスポージャーを減らすための行動をとるインセンティブが生じるだろう。例えば、賠償責任リスクの増大を察知した医療機関は、被保険者の検査を増やす、特定の健康問題を抱える患者の診療を減らす、あるいは地理的市場から完全に撤退する、などの行動を取る可能性がある。このような行動の変化は、健康保険請求のレベルの変化をもたらし、医療過誤に関する法的環境の変化と健康保険会社が被る損失との間に有意な関係を見出すことが期待できるかもしれません。しかし、医療従事者は医療費を増加させるような対応をとることもあれば、医療費を減少させるような対応をとることもあるので、この関係の方向性は、全体として評価すると曖昧である。しかし、医療保険者は、医療費を増加させるか、あるいは医療費を減少させるかのどちらかの反応をする可能性があるため、この関係の方向性は曖昧である。医療過誤市場における責任軽減改革は、健康保険の損失水準に影響を及ぼさない。

帰無仮説を棄却できた場合、医療過誤改革が医療保険損失を有意に増減させるプロバイダー行動の変化をもたらすという対立仮説に賛成であることが判明する。医療提供者が改革がもたらす結果を制定時に即座に理解できない分、健康保険市場への影響は潜在的に遅れて現れる可能性がある。しかし、防衛的な理由で過剰な治療をしようとすれば健康保険の損失が増加し、特定の患者を避けようとすれば健康保険の損失が減少する。帰無仮説の棄却は、単に患者との相互作用以外の医療提供者の行動の変化によっても生じ得ることに留意されたい。改革によって州内の医師数が増加し、医療供給が拡大する可能性がある。また、医療過誤市場の改革は、医師が健康保険会社に要求するレントの性質に影響を与え、それによって、医療提供者と患者の相互作用の性質を変えずに健康保険の損失に影響を与える可能性がある。そのため、我々の仮説の妥当性に関する証拠は、医療過誤改革をめぐる医療従事者の行動変化の具体的な性質ではなく、その変化が健康保険損害に及ぼす最終的な効果を評価することになる。

テキサス州の民間医療保険者の経験を医療過誤改革の取り組み前後に調べることにより、医療過誤改革が健康保険市場に影響を与えるかどうか、またその影響の方向性に関する証拠が得られるであろう。具体的には、もしテキサス州で可決された改革が医療提供者の行動に影響を及ぼさないのであれば、テキサス州の医療保険者が被る医療保険損害のレベルは改革前と後では等しくなると予想される。このような結果は、我々の帰無仮説を支持することになる。あるいは、テキサスの改革が医師の行動を変化させ、その結果、健康保険の損失水準が上昇または低下したのであれば、テキサスの健康保険者が被る健康保険の損失水準は改革実施前と改革実施後とで異なることが予想される。このような結果は、医療過誤改革が健康保険に及ぼす影響は結果的なものであるという我々の対立仮説を支持するものである。

Data

我々は、我々の仮説を検証するためにいくつかのデータ源を特定した。州の不法行為制度改革に関するデータは、米国不法行為改革協会（ATRA）およびDatabase of State Tort Law Reformsから得たものである。さらに頑健性を確認するために分析に加えた州の人口統計データは、疾病管理センター（CDC）と米国国勢調査局から得たものである。 “Health Status “はCDCが提供する変数で、ある年のある州の全体的な健康状態を示すもので、健康であるほど増加する。 “扶養家族 “は、ある年のある州の人口あたりの18歳未満の人の数である。 “女性 “とは、ある年のある州の人口に占める女性の割合である。「所得中央値」とは、ある年のある州の住民の所得水準の中央値である。「失業率」は、ある年のある州の労働力のうち、雇用されていない人の割合である。

我々の仮説を検証するためには、健康保険の損失に関する州固有のデータも必要である。我々は、2001年から2010年までのNAIC（National Association of Insurance Commissioners）の法定申告書の州のページにある保険会社の財務データを使用する。脚注10 次に、この生のデータセットにいくつかのフィルターを適用し、特定の州で重要な事業を行っていない保険者を除外する。脚注11 我々は、テキサス州改革後に医療保険者が負担した損害レベルがどの程度変化したかを調べることに興味があるので、改革後に州市場に参入した企業を含めることは不適切である。注12）不法行為制度改革が健康保険の損失に与える影響に関する仮説を検証するために、NAICのデータを使って加入者一人当たりの健康保険損失（LPE）を計算する。この変数は、t年にj州の保険者iが被った医療保険損害の総額をt年のj州の保険者iの医療加入者総数で割ったものと定義され、医療保険損害の標準化指標となり、全企業間の比較が容易になるので、我々の分析には理想的なものである。脚注13 本分析で示したすべての表や図では、LPEは書式を簡単にするために常に1000ドル単位で表示している。

本分析では、テキサス、ニュージャージー、コロラド、およびサンプル期間中に医療過誤に関する大幅な改革が行われなかった3州のサブサンプルで事業を行う保険会社に焦点を当てた。表2は、これらの州で営業している保険者の2001年から2010年までの医療保険LPE（1000ドル単位）の要約統計である（2010年ドル換算）注14。特にテキサス州のデータを要約すると、保険者の平均LPE はサンプル期間の初めから終わりまでおよそ1000ドル増加していることがわかる。

表2 さまざまなサンプルの加入者あたりの医療保険損失

図1a～1fは、サンプル期間中の分析対象保険会社の異なるサンプルの平均LPEと、その平均値の95%信頼区間である。この図は、サマリーデータにおける我々の観測を補強するものである。は、ニュージャージー州を除き、他の非改良型州のLPE とほぼ同じ傾向であることが確認できる。しかし、この図では、改革が実施された2003年に、テキサス州のLPEが2002年と比較して比較的急激に増加していることが強調されている。この平均LPEの増加の大きさは約300ドルであり、改革がテキサス州の保険会社が被る健康保険の損失を増加させるという最初の効果をもたらしたことを示唆しているのかもしれない。この可能性については、以降のセクションでより詳細に検討する。

差分分析

2003年の医療過誤改革の制定によるテキサス州の医療専門職責任環境の劇的な見直しは、自然実験デザインを使って我々の仮説を検証するのに理想的な環境を提供してくれている。脚注15 仮に、我々の対立仮説が予測するように、医療過誤環境の変化が医療市場における医療提供者の行動様式の変化をもたらし、それが最終的に健康保険損害額の変化につながったとすれば、改革前の健康保険損害額と改革後の損害額とが一致するとは予想できないだろう。さらに、改革措置は新法施行後のテキサス州の法的環境にのみ適用されるため、テキサス州で成立した法律が、テキサス州改革の前後で他州の保険市場に影響を与えることはないと考えられる。したがって、テキサス州改革前後のテキサスの健康保険損失水準の差と、その影響を受けていない州のテキサス州改革前後の健康保険損失水準の差を比較することで、テキサス州の健康保険市場に対する不法行為改革の施策の直接的影響を切り分けることができる。

DDの頑健性のために、まずニュージャージー州とコロラド州の異なる2州で営業する保険者を特定し、2種類のDD分析を行っている。どちらの州も、テキサスの不法行為改革の実施と前後して、医療保険市場で大きな変動（医療保険改革など）があった。さらに、どちらの州もテキサスの不法行為改革の時期に、医療過誤保険に関する大きな改革を実施していない。また、コロラド州では1987年に制定された非経済的損害賠償の上限を含むいくつかの不法行為改革措置が2003年以前に実施されていたが、ニュージャージー州では不法行為改革措置は比較的少なく、非経済的損害賠償の上限も設定されていなかった。 2番目のサブサンプルは、サンプル期間中に非経済的損害賠償や損害賠償総額に上限を設けなかった18州で営業している保険会社からなる(脚注16)。脚注18 Paikらと同じ非処理州を用いることで、各州の比較にもう一つの頑健性が加わり、彼らの結論を民間医療保険市場という文脈で考えることができる。脚注19

DD分析の実施では、テキサスで活動する保険者と非処理サンプルの保険者の医療保険LPEの平均値の差をテキサス改革施行前に比較する。そして、この差は、テキサス州改革後、テキサス州で事業を行う保険者と非処理サンプルの保険者の健康保険LPEの平均値の差と比較される。テキサス州改革は2003年後半に施行されたが、その最初の通年施行は2004年である。その結果、我々のDD分析では、2003年以前と比較して2004年以降の損害がどのように変化したかを考察している。脚注20 以下のOLSモデルの一般的な形をとるいくつかの独自のモデル仕様を推定している。

$$ {LPE}_{it}=a+{\beta}_1{Treat}_{it}+{\beta}_2\mathit{\operatorname{Re}}{form}_t+{\beta}_3{Treat}_{it}\ast \mathit{}operatorname{Re}}{form}_t+{varepsilon}_{it} $$

(1)

ここで。

Treat = t年の保険者iが治療群のメンバーであることを示すダミー変数で、治療群と対照群の差を捉えている。本分析では、Treatはテキサス州で営業する保険者では1となり、前述の他の非処理州で営業する保険者では0となる。

Reform = 2004年以上なら1となり、2004年より小さいなら0となるダミー変数、および、である。

Treat*Reform = 不法行為改革制定後の数年間に治療グループの一員となった保険会社に対して1となるダミー変数。

Treat*Reformに関する係数β3はDD推定量となる。 Formally,

$$ {\beta}_3=\left({\overline{LPE}}_{Treat=1,\mathit{\operatorname{Re}} form=1}-{\overline{LPE}}_{Treat=1,\mathit{\operatorname{Re}} form=0}\right)-\left({\overline{LPE}}_{Treat=0,\mathit{\operatorname{Re}} form=1}-{\overline{LPE}}_{Treat=0,\mathit{\operatorname{Re}} form=0}\right). $$

この係数の数値は、改革実施前後のテキサス州と対照州の平均健康保険LPEの差分である。この係数のt検定は、差分推定値が統計的に有意であるかどうかを示す。統計的に有意でないβ3は、テキサス州の改革が医師の行動に影響を与え、それが健康保険市場に波及したという帰無仮説を棄却することができない。統計的に有意で正（負）のβ3は、テキサス州の不法行為改革の制定が医師の行動に影響を与え、全体として健康保険の損失を増加（減少）させたという我々の対立仮説の裏付けとなるであろう。

差分-差分-差分分析

我々の仮説の妥当性についてさらなる証拠を提供するために、我々は、健康保険や医療過誤市場に関連しない事業を行っている保険会社のサブサンプルを追加対照群として含める差分-差分-差分（DDD）分析を採用した。 DDDの同定前提はDD分析よりもロバストであり、前節で得られた知見を確認するのに役立っている。特に、DDD法では、医療保険改革とは無関係な健康保険損害額の経年変化という交絡しうる傾向をコントロールし（脚注21）、さらに保険損害額に影響を与える州特有の要因の交絡効果も一般にコントロールすることが可能である。このように、DDDの枠組みは、他の広範な影響をコントロールすることで、DD分析の欠点を改善するものである。我々の結果がDDD分析に頑健であれば、我々の結果が州の医療保険環境における偽りの発展によるものではないことを示唆する。

DDDを実施するために、テキサス、ニュージャージー、コロラド、およびPaikらによって特定された三つの複数州のサブサンプルで民間乗用車の身体損害保険に従事している保険会社を追加コントロールグループとして選択した。これは、保険者i がj 州でt 年間に被った自家用乗用車の物的損害の額を、j 州で保険者i がt 年間に被保険者となった自動車台数で加重平均して算出したものである。注23）次に、テキサス州の不法行為改革前後のLPEとLPAの差分と、対照州の不法行為改革前後のLPEとLPAの差分を比較する。以下のOLSモデルの一般的な形をとるいくつかのユニークなモデル仕様を推定した。

$ {Losses}_{it}={a}_i+{beta}_1 Treat+{beta}_2 Control+{beta}_3 Treatast Control+{beta}_4 ◇mathit{operatorname{Re}} form+{beta}_5 Treatast form+{beta}_6 Controlast \mathit{operatorname{Re} form+{beta}_7 Treat+ Controlast \mathit{operatorname{Re} form+{varepsilon}_{it} $$

(2)

ここで、.

Losses = ある年のある州における保険者iが医療保険者の場合はLPE、自動車保険者の場合はLPA;

Treat = t年に保険者iが治療群のメンバーであることを示すダミー変数で治療群と対照群の差を捉える。本分析では、テキサス州で営業する保険者はTreatを1、その他の州で営業する保険者は0とする。

Control = 保険者iがt年の健康保険者であることを示すダミー変数で、保険市場一般が健康保険の損失水準に与える影響を捕捉している。我々の分析では、コントロールは、保険者がある年のある州で健康保険分野で事業を展開している場合は1となり、自動車保険分野で事業を展開している場合は0となる。

Reform = 2004年以上なら1となり、2004年より小さいなら0となるダミー変数、である。

Treat*Control*Reform = 保険者iが2004年以降に非処理州で営業する医療保険者の場合に1となるダミー変数。

Treat*Control*Reformに関する係数β7は差分推定量となる。この係数の数値は，改革実施前後のテキサス州とコントロール州の平均LPEとLPAの差分差分である。この係数のt検定は、DDDが統計的に有意であるかどうかを示す。統計的に有意でないβ7は、テキサス州の改革が医師の行動に影響を与え、それが健康保険市場に波及したという帰無仮説を棄却することができない。統計的に有意で正の（負の）β7は、テキサス州の不法行為改革の制定が医師の行動に影響を与え、全体として健康保険の損失を増加（減少）させたという我々の対立仮説の裏付けとなる。