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-[泰勒·科恩教授]在前面的视频中
我们介绍了不对称信息，
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以及逆向选择的概念，并且我们
把这些概念应用到了二手车市场上。
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让我们用相同的概念
来给医疗保险建一个模型。
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假设潜在的医疗保险消费者
有着不同的健康状况。
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比如说，最不健康的人
每年要花费3万美元。
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就是这里的这群人。
最健康的人不用花任何钱在医疗保健上。
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也就是这里的这群人。
消费者知道这些信息，
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但假设，保险公司的人不知道。
从保险公司的角度出发，
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每个人都处于一个平均的健康水平上。
这里就又出现了不对称信息。
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医疗保健的消费者
比保险公司知道更多的信息。
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在这种情况下，保险公司必须按
消费者的平均成本来定价，
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比如说15000美元。
但如果保险需要15000美元，
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市场中一部分相对健康的人，
就不会买保险，
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因为保险的成本要高于他们的预期收益。
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所以只有一部分人会买保险。
那些买保险的人的实际成本
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会变成22500美元，而不是15000美元。
这种情况下，如果保险公司定价15000美元
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就会亏本。
如果保险公司将价格涨到22500美元，
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那么同样的机制会再次起作用。
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那就是相对健康的人
会觉得付这个价格不值。
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生病的人还是会买保险，
这样就会增加预期的成本，
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价格会继续上涨。
这样不断反复，
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直到每一家保险公司发现没有任何价格
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可以吸引到那些医疗保健成本
低于保险价格的顾客。
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这是和二手车市场相似的死循环，
最终会导致市场失败。
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就像我们在二手车市场所看到的那样，
现实和模型不同是由很多原因导致的。
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首先，我们的模型中预测
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那些健康的人，那些做运动，吃蔬菜
开车系安全带的人不会买保险，
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而模型预测那些抽烟者，登山者，
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以及开摩托车的人会买保险。
这是事实吗？很多情况下不是。
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实际上，现实中买保险的人是更健康的那些人。
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为什么会这样？
因为那些为了降低风险而健康饮食的人，
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也会通过买保险来降低风险。
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我们最初的假设，即每个人都会用
相同的方式计算成本和收益，这太过简单了。
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当你考虑到每个人对风险的耐受程度不一样时，
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你就会发现更健康的人也会是
那群选择买保险的人。
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这就称之为“顺向选择”，
那些买保险的人更健康，
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或者没有比平均健康水平低。
这就可以保持低成本，
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并且防止死循环。
另外一个应对医疗保险逆向选择的方式
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看起来会很熟悉。
如果你记得，
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类似CARFAX和车检认证等方法可以减轻
买二手车时不对称信息的问题。
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这些服务让买家与卖家
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掌握相似的信息。
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这些信息的结果就是好车会卖的更贵，
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而柠檬车（低质车）卖的更便宜。
在医疗保险行业有类似的例子吗？
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有的。人的健康也可以像车检那样被检查。
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消费者最初可能比
保险公司掌握更多的健康信息，
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一个健康检查可以让保险公司
更好的了解消费者的预期医疗成本。
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这样保险公司可以向
健康的人收取较低的保费，
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而向不太健康和生病的人收取较高的保费。
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在二手车市场中，
这似乎是一个很好的解决方案。
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毕竟，好车应该被卖的更贵，
而柠檬车应该被卖的便宜。
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在医疗保险市场，这个办法可能有效，
但很多人认为这是不公平的。
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这不仅让生病的人境地更糟，
还要让他们付更多的保险费。
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健康检查的另外一个问题是，
它也许会反映太多的信息，
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以至于使得医疗保险无法生存。
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比如说，我们现在有一个很好的诊断测试，
它可以诊断出病人有癌症，
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我们知道癌症需要花费一百万美元来治疗。
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要给癌症上保险，
保险的价格必须在一百万美元左右，
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那这就不再是保险。
而就是患者的账单。
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保险是为了保护意想不到的意外，
是一个风险分担，
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保护自己免于高额账单。
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如果当你生病时，无论如何
都会收到一个高额的账单时，
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我们就失去了保险的价值。
在美国，另外一个针对
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逆向选择问题的解决方案是，
通过雇主购买集体保险。
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很多在美国的人不直接买保险。
他们的雇主会帮他们买
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一个集体保险。
这样做的好处是
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保险公司不用过度担心逆向选择了。
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雇主并没有比保险公司
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知道更多的员工健康状况。
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此外，无论员工健康状况如何，
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雇主都会给他们买保险。
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因此，集体医疗保险的
逆向选择问题得以减轻。
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然而，集体医疗保险却引来了其他的问题。
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如果你失业了，
你就没有医疗保险了。
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还有那些退休的人怎么办？
在美国，有各种各样的法律让
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人们负担得起医保，
而政府更是通过联邦医疗保险为退休的人保险。
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因此，我们有一些解决方案，
虽然这些解决方案并不完美。
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针对逆向选择问题的最新实践
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被叫做平价医疗法案，
也叫做奥巴马医改。
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在平价医疗法案下，
每个人都要买医保。
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如果你不买，你就会面临罚款。
这就迫使所有健康的人都去买医保，
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这样就会降低医疗保险的成本，
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并且可以避免死循环。
你可以看到，
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逆向选择模型很简单，
他可以应用于现实世界中很多复杂的问题。
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下个视频中我们会讨论道德风险。
我们下节课见。
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