Potrebbe sembrare ovvio che l’assicurazione sanitaria migliori la salute, ma ben poche conclusioni causa-effetto sono ovvie per gli economisti.
Ad esempio, supponiamo di confrontare semplicemente la salute di chi ha un’assicurazione e chi non ce l’ha. Non sorprenderebbe scoprire che chi è assicurato gode di una salute migliore, ma i due gruppi differiscono anche per molti altri aspetti. Poiché molti americani ottengono l’assicurazione sanitaria tramite il datore di lavoro, è probabile che gli assicurati abbiano un’occupazione e, in media, un reddito più elevato. Come possiamo distinguere l’effetto dell’assicurazione da altri possibili fattori confondenti?
Oppure immaginiamo di confrontare la salute delle persone prima e dopo aver ottenuto un’assicurazione. Questo approccio è promettente, ma se ottenere l’assicurazione coincide anche con l’ottenimento di un lavoro stabile, un reddito maggiore e una vita più organizzata, allora resta difficile separare l’effetto dell’assicurazione da quello di altri cambiamenti.
Un’altra possibilità è condurre un esperimento sociale in cui un ampio gruppo viene diviso casualmente: una parte riceve l’assicurazione sanitaria, l’altra no. Poi si seguono entrambi i gruppi nel tempo per osservare le differenze. È lo stesso approccio utilizzato per testare l’efficacia dei nuovi farmaci. Gli scienziati sociali sono quindi sempre alla ricerca di situazioni in cui questa selezione casuale si sia verificata, anche accidentalmente.
Nel loro saggio The Impact of Health Insurance on Mortality, Helen Levy e Thomas C. Buchmueller si concentrano su alcuni di questi casi, in cui l’accesso all’assicurazione sanitaria è stato determinato con un alto grado di casualità (Annual Review of Public Health, aprile 2025).
Uno degli esempi più chiari si è verificato in Oregon nel 2008. Lo Stato voleva estendere l’idoneità a Medicaid, ma non disponeva dei fondi per farlo per tutti. Così nacque l’Oregon Health Insurance Experiment, che coinvolse circa 75.000 adulti a basso reddito sotto i 65 anni: il 40% venne selezionato tramite una lotteria per essere ammesso a Medicaid (gruppo di trattamento), mentre il restante 60% funse da gruppo di controllo. Alcuni ottennero quindi l’assicurazione sanitaria per caso, altri no.
Un altro studio realmente randomizzato ha esaminato un’iniziativa dell’IRS nel 2017: lettere con informazioni su HealthCare.gov furono inviate a un campione casuale di 3,9 milioni di famiglie che l’anno precedente avevano subito la penale dell’ACA per non avere copertura sanitaria. Le lettere portarono a un aumento, seppur modesto, ma significativo, della copertura.
Un altro approccio ha esaminato i pazienti ricoverati negli ospedali californiani poco prima o poco dopo aver compiuto 65 anni, soglia per ottenere Medicare. Si presume che questi due gruppi siano simili sotto ogni altro aspetto. In questo metodo di “discontinuità”, la sola differenza è rappresentata dall’età, rendendo casuale la differenza nell’assicurazione sanitaria.
Altri esempi riguardano Medicaid, un programma federale-statale introdotto in modo scaglionato sia negli anni ’60 sia nel 2010, quando gli Stati avevano la facoltà di estenderlo nel tempo. I ricercatori possono analizzare i dati e verificare se i modelli di salute cambiano al momento dell’estensione della copertura per alcuni gruppi e non per altri. In questo caso, la casualità risiede nella tempistica differente di accesso all’assicurazione.
Il punto è che esistono modalità plausibili per studiare il nesso causa-effetto tra assicurazione sanitaria e salute. Naturalmente, non tutti gli studi riguardano gli stessi gruppi d’età o trovano gli stessi risultati. Ma probabilmente i lettori sono più interessati al messaggio generale degli autori. Ecco cosa scrivono nell’abstract del loro studio:
Una review del 2008 pubblicata nell’Annual Review of Public Health rispose con cautela alla domanda se l’assicurazione sanitaria migliorasse la salute, poiché poche ricerche offrivano prove causali solide. Ora, grazie a numerosi studi di alta qualità pubblicati dopo il 2008, che sfruttano nuove fonti di variazione quasi-sperimentale e nuovi approcci empirici per rianalizzare vecchi dati, la risposta è più chiara. Studi con dati e disegni diversi forniscono prove credibili che l’assicurazione sanitaria riduce la mortalità. Gli effetti sono più marcati per adulti di mezza età o più anziani e per i bambini, si manifestano poco dopo l’ottenimento della copertura e aumentano nel tempo. Le prove ora supportano in modo inequivocabile la conclusione che l’assicurazione sanitaria migliora la salute.
Questo articolo è ripreso e tradotto da Conversable Economist.
