WPS7790 Policy Research Working Paper 7790 Global Health Workforce Labor Market Projections for 2030 Jenny X Liu Yevgeniy Goryakin Akiko Maeda Tim Bruckner Richard Scheffler Health Nutrition and Population Global Practice Group August 2016 Policy Research Working Paper 7790 Abstract In low- and middle-income countries, scaling essential million over the same period, resulting in a worldwide health interventions to achieve health development targets shortage of 15 million health workers. Growth in the is constrained by the lack of skilled health professionals to demand for health workers will be highest among upper- deliver services. This paper takes a labor market approach middle-income countries, driven by economic growth to project future health workforce demand based on an and population growth and aging, resulting in the largest economic model that projects economic growth, demo- predicted shortages, which may fuel global competition graphics, and health coverage, and using health workforce for skilled health workers. Middle-income countries will data (1990–2013) for 165 countries from the World face workforce shortages because their demand will exceed Health Organization’s Global Health Observatory. The supply. By contrast, low-income countries will face low demand projections are compared with the projected growth in demand and supply, but they will face work- growth in health worker supply and health worker “needs” force shortages because their needs will exceed supply and as estimated by the World Health Organization to achieve demand. In many low-income countries, demand may essential health coverage. The model predicts that by 2030 stay below projected supply, leading to the paradoxical global demand for health workers will rise to 80 million phenomenon of unemployed (“surplus”) health workers workers, double the current (2013) stock of health work- in those countries facing acute “needs-based” shortages. ers. The supply of health workers is expected to reach 65 This paper is a product of the Health Nutrition and Population Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at amaeda@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Global Health Workforce Labor Market Projections for 2030    a b Jenny X Liu , Yevgeniy Goryakin , Akiko Maedac, Tim Brucknerd, and Richard Schefflere      a. Institute for Health and Aging, Department of Social and Behavioral Sciences, University of California, San  Francisco, San Francisco, CA, USA  b. Health Economics Group, Norwich Medical School, University of East Anglia, Norwich, UK  c. Health, Nutrition and Population Global Practice, World Bank Group, 1818 H Street, NW, Washington, DC  20433, USA  d. School of Public Health, University of California, Irvine, , Irvine, CA USA  e. School of Public Health, Goldman School of Public Policy, University of California, Berkeley, Berkeley, CA  USA                                JEL Classifications: J210, J230, J440    Key Words: health workforce, labor market projections, global health      Corresponding author and contact details:  Akiko Maeda, World Bank, 1818 H Street NW, Washington,  D.C. 20433, USA. Tel. (202) 473‐3793. Fax (202)‐522 1153. Email:  amaeda@worldbank.org.    Acknowledgements: The study was financed by the World Bank as a global Knowledge Product  (P152250) for Human Resources for Health.  The study team was co‐led by Akiko Maeda (World  Bank) and Richard Scheffler (University of California).   The authors are grateful to Edson Araujo  (Senior Health Economist, HNPGP), Caglar Ozden (Lead Economist, DECTI) and Michael Weber  (Labor Economist, SPLGP) who provided peer review comments on the draft paper as part of  the World Bank internal review process.  The authors would also like to thank the scientific  review committee at the World Health Organization, members of the Global Health Workforce  Alliance, conference attendees at the 2nd Conference on the Economics of the Health  Workforce (iHEA 2015), and seminar attendees at the Health Systems Global Conference, the  Global Health Sciences Department at the University of California, San Francisco, and the Global  Health Economics Consortium Symposium.        Introduction    The Sustainable Development Goals (SDGs) for health and well‐being lay out ambitious targets  for disease reduction and health equity for 2030, including universal health coverage (UHC)  (United Nations General Assembly 2015). Health systems are highly labor intensive, and health  workers play a key role in performing or mediating most of the health system functions. Thus,  an effective health care delivery system depends on having both the right number and the  appropriate mix of health workers, and on ensuring that they have the required means and  motivation to perform their assigned functions well (Anand and Bärnighausen 2012).       In many low‐ and middle‐income countries, efforts to scale up health services to achieve UHC  and health development goals are confronted by acute shortages and inequitable distribution  of skilled health workers that present a binding constraint to delivering essential health services  (Scheil‐Adlung 2013; Campbell et al., 2015). These countries face a “crisis in human resources  for health” that can be described in terms of: (1) availability, which relates to the supply of  qualified health workers; (2) distribution, which relates to the recruitment and retention of  health workers where they are needed most; and (3) performance, which relates to health  worker productivity and the quality of the care they provide (McPake et al., 2013). Multiple  conditions contribute to this problem, including inadequate education and training capacity,  negative work environments, weak human resources regulatory and management systems, and  inadequate financial and non‐financial incentives (Chen et al., 2004; Jimba et al., 2010).   National policy makers, researchers and international agencies have called attention to this  global shortage and maldistribution of the health workforce, and for governments to make  concerted efforts to address these challenges in order to achieve UHC (Kinfu et al., 2009;  Campbell et al., 2015).     Given the criticality of the health workforce in the health system, and substantial time and  resources invested to educate and develop skilled health workers, it is crucial to understand the  factors that affect the size of the future health workforce in order to plan appropriately today.   Traditional approaches to addressing human resource constraints in the health sector have  focused on “needs‐based” workforce planning.  Such needs‐based planning estimates health  workforce requirements based on a country’s disease burden profile and the scale‐up of  education and training capacities to increase the supply of health workers to provide those  services (Scheffler et al, 2009; Bruckner et al, 2011). In this approach, health workforce density  has been found to be associated with decreases in maternal and infant mortality rates (Anand  and Barnighausen, 2004; WHO 2006) as well as in the total burden of disease as measured in  disability‐adjusted life years (DALYs) (Castillo‐Laborde, 2011). Using this approach, WHO  estimates that a health workforce density of around 4.45 health workers per 1,000 population  corresponds to the median level of health workforce density among countries that have  achieved, or have come close to achieving, UHC (WHO 2016). Policy makers could then identify  the production capacity and associated financing necessary to increase the stock of health  workers to meet these health service requirements (Campbell et al., 2015; WHO 2016).      However, this needs‐based approach neglects other important factors that influence the size of  2  the health workforce, notably labor market dynamics that are defined by demand and supply  interactions (McPake et al, 2013; McPake et al., 2014). It should not be assumed that labor  markets always “clear”, in other words that the supply and demand for workers perfectly  match. There are a number of reasons for an imbalance between the demand and supply for  workers. For example, prices may not adjust easily due to fixed wage rates established by  legislative or bureaucratic processes, or tied to civil service schedules that make them relatively  insensitive to the numbers of health workers employers either seek to hire or are willing to be  employed. Other institutional rigidities, such as regulatory guidelines and trade unions, can also  restrict the extent to which the number of workers demanded or supplied responds to price  signals. These situations can lead to either a shortage (i.e., quantity demanded exceeds the  quantity supplied) or surplus (i.e., quantity demanded falls behind the quantity supplied) of  health workers. Further, the number of health workers estimated to be “needed” to achieve  the national health goal of UHC may not necessarily coincide with the demand for health  workers due to economic capacity and other market conditions in the health system. Countries  may also face unemployment among health workers when the supply of health workers  exceeds demand generated by the country’s underlying economic capacity to employ them. A  labor market analysis will help to identify such mismatch of labor supply and demand, and lead  to more effective policy design to address these issues (Araujo et al., 2016).       This study estimates the demand for health workers in 2030 (the year of SDGs achievement) as  a function of economic, demographic and health coverage factors based on an economic  model. The model assumes no change in technology or organization of health services, and thus  projects the demand for health care as if the current system of health care and technology  remains in place in 2030. We then compare this demand projection with the supply and the  “needs” projections based on WHO SDG threshold density of 4.45 health workers per 1,000  population (WHO 2016), and discuss the potential policy implications of the findings.        Methods    Theoretical framework    The demand for health workers reflects the willingness to pay of the purchasers of health care  (e.g. government, private sector firms), which in turn drives the demand for employing health  workers in clinics, hospitals, public health centers and other parts of the health system. The  demand for health workers is influenced by factors including household income (i.e. the ability  of consumers to purchase health services), the fiscal capacity of the government to support the  health system and employ public sector workers, demographic and epidemiologic conditions of  the population (e.g., aging and burden of disease that determine the relative types of health  services consumers want), and the level of health coverage in terms of risk pooling and financial  protection available to enable consumers to access and utilize health care in times of need.     The supply of health workers can be defined as the total number of health professionals with  the appropriate skills and qualifications who are willing to enter the job market in the health  3  sector and find acceptable jobs.  Labor economics predicts that as the level of compensation  offered increases, more qualified workers should be willing to become employed as health  professionals (WHO, 2012; Andalon and Fields, 2013).  In turn, higher wages encourage more  students to apply for health professional education, and increase the demand for medical  training and eventually the number of skilled professionals available. In a global labor market  where workers’ skills may be transferable across country boundaries, migration flows also play  an important role in determining the supply of health workers within a country. In particular,  outflows of health professionals from low and middle income countries to other, more  attractive markets offering better compensation have been identified as one of the biggest  challenges facing health systems (Chen et al. 2004; Vujicic and Zurn 2006).     Traditional labor economic analyses assume that, in well‐functioning labor markets,  disequilibrium (i.e., imbalances between demand and supply) is short‐lived. A core assumption  is that the wage rate is flexible and freely adjusts the incentives to both employers and health  workers to influence their employment behavior and preferences such that equilibrium is  restored. Figure 1 depicts a static health worker labor market in which employers’ demand (D)  to employ health workers interacts with the health workers that are available to supply (S1)  their labor to determine the market wage rate (W*) and number of workers (H*) that will be  employed. Countries face a binding constraint on the amount of financing available to employ  more health workers, and resource constraints are more severe in lower income countries. A  shortage of workers obtains, for example, when a wage rate (WL) is lower than the market  optimum (W*), or when the number of workers supplied (HS) falls below the number  demanded (HD). All else being equal, shortages in this market could be alleviated through: (1)  additional compensation to increase wages to W* and attract more workers into the market;  and/or (2) increasing the production of workers or import of workers from external markets to  shift the supply curve outward (S2) while keeping wages at WL.        In reality, markets can fail to “clear” because prices are either not flexible, or demand and/or  supply does not readily adjust to price signals. As pointed out by McPake et al. (2014), both  types of rigidities are common in the health labor market. The price of labor in the health sector  is often not flexible because wages in the public health sector (often the largest employer in  many countries) are usually set by legislative processes and tied to civil servant pay scales.  Second, health professional associations (especially for physicians) use their bargaining power  to restrict labor supply and negotiate set wage rates. Third, the regulation of health services,  such as licensing by professional bodies and governmental jurisdictions to ensure quality  standards and monitoring, results in additional rigidities in the ability of workers to become  employed wherever positions may be available.     Projecting demand    The demand model builds on a previous economic model for projecting physician numbers  (Scheffler et al., 2008). We apply a similar theoretical approach, but incorporate factors in  addition to economic growth that are expected to influence demand for health workers,  including the demographic structure and health coverage. We also use more recent and robust  4  health workforce data, which are the result of concerted efforts by the WHO to gather cross‐ national data on workforce numbers since 1990. Because the demand model requires rich  historical data on health worker densities, separate models for nurses/midwife and all other  health professionals could not be estimated; data for these cadres are insufficient to produce  demand projections. Thus, we first predicted number of physicians from the demand model,  and then apply constant ratios to obtain estimates of nurses/midwives and all other health  workers (AOWs) to obtain the total projected number of health workers.    In most health systems, spending on health workforce wages and benefits represents a  significant share of total health expenditures (Hernandez et al 2006). Previous studies indicate  that overall economic growth as measured by national income is the best predictor of health  expenditures, from which the demand for health workers is derived (Cooper et al. 2003; Getzen  1990). In other words, spending on health care tends to increase as overall income increases,  which in turn suggests that more workers can be employed to deliver health services (Cooper et  al. 2003; Scheffler et al. 2008).         To our knowledge, few have previously projected future health workforce labor market  demand. Owing to data requirements, early works largely focus on specific developed countries  for which data on health workers are more readily available (e.g. Korch et al. 2012, Basu &  Gupta 2004). Leveraging efforts to obtain cross‐national and longitudinal data on health  workers, Scheffler et al. (2008) were the first to forecast the demand, need, and supply of  physicians for 158 countries with suitable data. While notable in the scope of global coverage,  their resulting model relied on only one model parameter input—gross national income—to  generate projections.    Our demand model expands on previous methods developed by Scheffler et al. (2008). In  addition to income (i.e. gross domestic product (GDP) per capita), we include measures for  demographic and health coverage patterns that also drive demand for health workers (Getzen  1990; Cooper et al. 2002; Cooper et al., 2003). The size of the population aged 65 or over is  used as an indicator of aging, which is known to increase the demand for health services  (Cooper et al., 2002). We also include private per capita household out‐of‐pocket (OOP)  spending on medical care as a proxy indicator for the extent of social protection for health care  spending. While overall health care spending may trend upward with national income, the  portion spent OOP is largely determined by the level of health coverage by health insurance,  government subsidies and other forms of risk pooling and financial protection (Newhouse  1977).  Less generous health coverage leaves individuals to pay more OOP, which is expected to  lower the demand for and use of health services. Thus, we expect higher OOP health spending  to be correlated with lower demand for health workers. We exclude additional structural  factors affecting the labor market, such as attrition, training capacity, labor regulations, and  migration, as these data are largely unavailable across countries or over time.      The following section provides a summary description of the estimation model. A detailed  description of the demand projection methodology, model specification choice, and imputation  for missing data is provided in Annex A. Due to the missing data problems for nurses/midwives  5  and AOWs, the economic model was used first to predict the demand for physicians. Systematic  ratios were then applied to predicted physician densities to estimate the number of  nurses/midwives and AOWs.     The economic model specifies physician density (dependent variable) as a function of GDP, OOP  and size of the population over 65 years. Given data availability constraints, we include country  fixed effects to account for time‐invariant unobservable heterogeneity across countries (i.e.  differences in baseline characteristics) that cannot otherwise be controlled. To further account  for potential endogeneity, all independent variables were lagged to ensure the direction of  causality. Lags for up to five years for each predictor were included to allow time for such  factors to work through the economy and affect the labor market. A stepwise approach was  used to select the specific combination of year lags that maximized the predictive power of  each variable. Lagged variables that achieved a minimum one percent level of significance after  repeated iteration were kept within the model, resulting in the following optimal model:    (Eq 1)  ln(physicians per 1000 populationit) = β0 + β1*ln(GDP per capitait‐1) + β2*ln(GDP  per capitait‐4) + β3*ln(GDP per capitait‐5) +β4*ln(OOPPCit‐2) + β5*ln(Pop65it‐3) + μi +  ξit    where μc represents a vector of country fixed effects, ξct is the disturbance term, and β  coefficients are unknown parameters to be estimated from the model. Quadratic terms for  income and health spending indicators to additionally account for nonlinearities were  investigated but ultimately excluded due to multicollinearity.    Equation 1 was fit through a generalized linear model (GLM) using a maximum likelihood  estimator. GLM was chosen over OLS as a more flexible estimator; sensitivity tests with OLS  produced similar results. Estimated coefficients from the regression model were then applied  to the future values of each predictor variable to compute the future predicted physician  density.     Alternative model specifications were explored, which included different ways in which input  parameters could be calculated (e.g. percentage of the population aged 65+, out‐of‐pocket  health spending as a percentage of total health expenditures). To select the appropriate model,  the data were split into an initializing data set (data years 1995‐2004) and an attesting data set  (data years 2005‐2013) with which to assess the precision of predicted values resulting from  different specifications. The model in Equation 1 yielded predictions with the lowest mean  errors.    We conducted two additional sensitivity analyses of the projections of physician demand  resulting from the optimal demand model chosen to alternative input parameters. First, we  assess the stability of the predictions to alternative estimated future values of GDP per capita.  We use alternative estimated real GDP per capita (US$2010) from the Economic Research  Service (ERS) International Macroeconomic Data Set published by the United States  Department of Agriculture (USDA), available at http://www.ers.usda.gov/data‐ 6  products/international‐macroeconomic‐data‐set.aspx (Accessed on September 27, 2015). There  was a relatively small (9 percent) difference in the total estimated shortages in 2030 based on  the two methods (15.6 million with the main method we used, and 17.0 million using USDA  numbers).    Second, we examine the possible upper and lower bounds of the predictions older than 65  resulting from high and low future population estimates. Because population is the largest  driver of demand in our model, using the high and low variant estimates, we can obtain  predicted total health worker deficits that may result from population growth among people  older than 65 that is higher and lower than expected, compared to the median estimate that is  presented in the main results. These alternative low and high estimates (shown in Annex Figure  A1) indicate a tight band for the resulting predicted values.      Projecting supply    The supply of health workers was projected to 2030 using historical data to predict the changes  in health worker densities (per 1,000 population) for each country.  We assume that the  historical growth rate of health workers density for each country will continue into 2030 at the  same rate. This assumes that supply growth is exogenous and only trends with time.  This  assumption may be plausible if the health labor market is relatively rigid, for example, due to  the strong influence of professional associations and trade unions in the sector.   Given that  data are only available beginning from 1990, and that many countries only have a few data  points, the growth rate method enables us to obtain projections using minimal empirical data  inputs.     We separately estimate physician and nurses/midwives density for each country from time t =  {1990, … 2013} using the following equations:    (Eq 2)  Physicians per 1000 populationt = α0 +  α1*yeart +  εt   (Eq 3)  Nurses/midwives per 1000 populationt = β0 +  β1*yeart +  εt    where εt is the random disturbance term and α0, β0, α1 and β1 are unknown parameters, with  the last two parameters representing the linear growth rates to be estimated from the model.     For countries where more than two historical data points are available for physician and  nurse/midwife density, the future projections of worker density are predicted based on the  model parameter estimates. More than two historical data points were available for physician  and nurse/midwife density for 136 and 81 countries, respectively, out of the total of 165  countries in our sample.      For countries with insufficient historical data points or where linear regression prediction  yielded implausible values, several alternative approaches were used to estimate future supply  (see Annex A for details). Briefly, for 72 and 118 countries, respectively, for physicians and  7  nurses/midwives, the combined region‐ and income group‐specific aggregate median density  rate was applied to the most recent data year. In a number of countries where no empirical  data for nurses/midwives was available but information on physicians was available, a global  ratio of 2.517 nurse/midwives to physicians was applied to obtain the estimate for  nurse/midwife density. The ratio multiplier for all other health workers was then similarly  applied to obtain an estimate for all other health workers, and the estimates for all three types  of health workers summed to obtain the total supply of health workers per country (see Annex  A for more details).     We explored alternatively specifying Equations 2 and 3 as log‐linear models, which assumes an  exponential functional form. The resulting projections from the exponential specification  yielded estimates that were magnified compared to those from the linear specification,  exaggerating both positive and negative trends. Coupled with the sparse number of data points  for many lower income countries, resulting predicted values appeared to be less stable. Within‐ sample specification tests were also not possible given the data constraints. We therefore  adopted the more conservative linear specification.      Data    Country‐level data were collated from multiple sources. Historical data on physician and  nurse/midwife densities (1990‐2013) were obtained from the WHO Global Observatory Health  database (WHO no date). Historical and projected total population and population aged 65 and  over were obtained from the United Nations Population Division.       We used the World Bank Development Indicator database to retrieve historical (1995 – 2013)  GDP per capita (in constant 2011 dollars, purchasing power parity (PPP) values), total health  expenditures per capita (in constant 2011 international dollars, PPP values), and the share of  health spending OOP (World Bank 2015). Projected real GDP per capita through 2030 were  obtained from the analysis carried out by Patrick Huang‐Vu Eozenou (see Annex B for details).  Historical data on OOP expenditures per capita (1995‐2013) were calculated from health  expenditure and OOP percentage data. Estimates for future OOP per capita were obtained by  projecting the OOP percentage of total health spending from 2014 to 2030 by selecting the  models giving the smallest predicted error for each country (see Annex A for details).  Projections of future workforce demand were made for 165 countries for which both demand  and supply input data were available.    To obtain the estimates for nurses and midwives and all other workers, we use the approach  taken by WHO to fill missing data by multiplying the projected physician density for each  country by a constant 2.517 ratio of nurses and midwives to physicians based on the WHO  Global Observatory data (WHO 2016). This estimation assumes that the production function for  health care workers will stay constant and is the same for all countries. To obtain estimates of  all other workers, we similarly applied constant multipliers, but did so stratified according to  World Bank income groups (high income = 0.373; upper middle income = 0.406; lower middle  8  income = 0.549; low income = 0.595). These ratios were derived by WHO from the current  (2013) ratios of nurses and midwives to physicians and multipliers for all other workers (WHO  2016).       Results    Table 1 summarizes the estimated coefficients from the demand model. The income elasticity  for physicians per capita is 0.23, which indicates that a 10 percent increase in per capita GDP  (lagged 1 year) is correlated with a 2.3 percent increase in physician density. The elasticity of  physician density with respect to OOP health expenditures is negative (consistent with our  hypothesis) and significant, indicating that a 10 percent increase in OOP expenditures (lagged 2  years) is associated with a 1.0 percent decrease in physician density. In addition, a 10 percent  increase in the size of the population aged 65 or older (lagged 3 years) increases physician  density by 5.2 percent.      Table 2 presents projected health worker demand, supply, and differences (supply – demand)  for 2013 and 2030. The difference between the number demanded and the number supplied is  then shown as either shortage (negative) or surplus (positive). These data projections for each  country are further stratified according to resulting overall shortage or surplus of health  workers (again defined as the difference in supply and demand) and are shown in Tables 3 and  4, respectively, for 2013 and 2030.       Table 2 shows that by 2030, worldwide demand for health workers will increase to 80 million,  but only 65 million will be supplied, amounting to a shortage of some 15 million workers. This is  over a two‐fold increase over the estimated shortage of 7 million workers in 2013. In 2030, the  largest shortages are predicted to occur in the East Asia and Pacific (8.3 million), followed by  South Asia (3.2 million), Latin America and Caribbean (2.6 million), and Europe and Central Asia  (1.2 million). In terms of income groups, the highest level of shortages in 2030 will occur in  upper middle income countries, followed by lower‐middle income countries. These countries  are likely to experience relatively higher rates of economic growth and population aging, which  will generate substantial demand for health workers that may not be adequately met by the  increase in supply of health workers. In contrast, countries in Sub‐Saharan Africa region show a  surplus of health worker (0.8 million), indicating that these countries may experience  unemployment or under‐employment of health workers.  Paradoxically, as will be discussed  below, this labor surplus in Sub‐Saharan Africa will occur in the context where the demand and  supply of health workers remain significantly below the WHO SDG threshold of 4.45 workers  per 1,000 population needed to achieve UHC.      Table 3 shows that in 2013, 68 countries showed an aggregate shortage of 11.6 million health  workers, while 97 countries showed a surplus of 5.0 million. Table 4 shows that by 2030, some  87 countries will experience health worker shortages of 19.3 million, while the surplus of health  workers will reduce to 3.8 million workers across 78 countries. The substantial portion of  countries exhibiting a surplus of health workers in 2030 suggests that such excesses of workers  9  beyond what employers will demand may fuel global migration of health workforce, especially  if the surplus workers have skills profiles that meet the demand from the countries facing  health workforce shortage. Otherwise, these surplus workers will add to unemployment in their  respective countries.      Table 5 compares the supply projections of health workers with the needs‐based projections of  the number of health workers required to meet basic health services utilization targets as  defined by WHO for the same 165 countries for which we have demand estimates (WHO 2016).  By 2030, based on the need‐based model, the largest health worker shortage will occur in low  and lower middle income countries, particularly in the Sub‐Saharan Africa and South Asia  regions.  Low income countries face a situation in which both the demand and supply curves for  predicted health worker densities fall below the WHO need threshold. In these countries,  increasing the supply of health workers to the WHO threshold level will not be sustainable via  the market alone, since the demand generated in the labor market will not be sufficient to  employ higher numbers of health workers.     In summary, trends in the predicted health worker demand, supply and needs by income level  are illustrated in Figure 2. Growth in both demand for and supply of health workers is predicted  to be the slowest in low income countries, and these are projected to remain significantly  below the WHO SDG threshold of 4.45 workers per 1,000. As a result, these low income  countries might experience a paradoxical situation in which they face shortage of health  workers needed to provide basic health services, yet they will also face unemployed health  workers due to the limited national capacity to employ the available supply of workers. Middle  income countries are predicted to experience the largest increase in shortages over this time  period, reaching 3.7 million workers in lower‐middle income countries and 11.9 million workers  in upper middle income countries by 2030. Although these countries will generate sufficient  demand for health workers that meet and exceed the WHO SDG threshold density, their  challenges will be in producing sufficient numbers of qualified health workers to meet  projected demand. The model predicts that high income countries would have a relatively  balanced growth in both demand and supply of health workers. However, it should be pointed  out that the supply projections used in this analysis used only the net increase in the supply of  health workers, and did not take into account changes in the attrition and retirement rates of  the health workers. Estimates for the European Union that take into account these workforce  dynamics suggest that many high income countries will face substantial shortages of health  workers by 2020 due to rapid aging of the current stock of health workers if the rate of  production is not increased to compensate for anticipated higher exit rates (Buchan et al.,  2014).       Policy Implications    Policy makers must allocate resources and set priorities today based on expectations of future  need and capacity to support health workers. Our projections of health worker demand show  that predicted trends in the labor market will likely enable many countries to employ more  10 health workers, but that the supply of health workers will not keep pace for about half the  countries in the world. By 2030, we estimate a demand‐based shortage of over 15 million  health workers. Labor shortages are predicted to be most severe in middle income countries  and for the East Asia and Pacific region, which is anticipated to have a large increase in demand  due to relatively more robust economic growth, rapid population growth and aging, and  modest social protection for OOP private health spending. The smallest demand‐based  shortages are predicted for low income countries, and particularly for Sub‐Saharan Africa where  neither the supply of, nor the demand for, workers is expected to grow substantially.      By contrast, most of the middle and high income countries are expected to produce enough  health workers to meet or exceed the needs‐based threshold of 4.45 workers per 1,000. The  number of health workers demanded in upper middle and high income countries already meets  or exceeded the 4.45 health workers per 1,000 population threshold in 2013, and aggregate  demand in lower middle income countries is also projected to surpass this need‐based  threshold by 2030. However, these countries may face challenges in generating sufficient  supply of health workers to meet this demand.       In many middle income countries where we predict robust economic growth and aging,  demand shortages may arise due to the country’s inability to scale the supply of health workers  to meet the rapid growth in demand for health care. Since it takes considerable time to educate  qualified health professionals, this labor shortage may lead to wage increases that attract  workers from elsewhere, often from lower‐income countries to higher‐income countries, which  could exacerbate health worker deficits in the low income sending countries. These challenges  may be particularly pronounced in emerging economies where growth in demand will add  considerable pressure to produce more health workers of acceptable quality or accept health  workers from other countries.      Comparing needs‐ and demand‐based projections underscores the importance of  understanding whether the shortage stems from supply or economic demand constraints, or  both. In low income countries where supply and demand are both low, there may be neither  enough employment capacity nor adequate numbers of health workers to deliver the critical  health services necessary to achieve the SDGs. The situation appears to be especially  challenging in many of the low income countries, as the numbers of workers projected to be  supplied as well as the capacity of the countries to employ them remain well below the WHO  SDG threshold of health worker density. However, it should be remembered that the WHO SDG  threshold of health worker density is not meant to be taken as an optimal level; there is likely  to be considerable scope for improving efficiency of services and productivity of health workers  to expand health coverage with fewer numbers of health workers. For example, propagating  service delivery models that utilize more lower‐skilled cadres (e.g. community health workers,  nurses/midwives) may achieve greater coverage for essential primary care services with the  same resources used to produce higher skilled but fewer physicians and specialists (WHO  2016).    11 These analyses suggest that in many countries, economic growth alone will not suffice to meet  the health worker needs in many of the low‐income countries. It cannot be emphasized enough  that the health workforce projections presented in this paper assume no changes in the  technology or efficiency of the health care delivery system: that there will be no changes in the  organization of the health care delivery system, or in worker productivity or technology.   Thus,  these projections do not account for potential changes in productivity due to the engagement  of other types and levels of health workers, such as physician assistants, community health  workers, and other categories of workers. The supply projection also does not take into account  attrition rates in the existing stock of health workers, and the additional number of workers  who will need to be educated and employed in order to replace those who exit from the labor  market.   We also do not consider international migration of health workers, which will affect  the distribution of health workers as workers move from low demand to high demand  countries.    The global shortages projected for 2030 may not occur if labor productivity could be increased,  for example, through better use of technology, improved skills development and institutional  reforms.  A major challenge to the international community is to determine what kind of  additional investments will be needed not only to increase the number of health workers in  those countries facing health workforce shortages, but to achieve greater productivity and  efficiency with the limited number of health workers and achieve a more effective distribution  and deployment of health workers both within and across countries.       Opportunities exist to bend the trajectory of the number and types of health workers that are  available to meet public health goals and the growing demand for health workers.  Improvements in health worker productivity supported by technology‐driven efficiency gains,  changing the skills mix and other cost‐savings approaches could potentially lead to fewer health  workers needed to provide equivalent levels of health care services. On the other hand,  advances in technology could also increase the scope and complexity of health care  interventions, and may lead to even greater demand for more and higher skilled health  workers. With foresight and equipped with an understanding of the future labor market for  health workers, more strategic policies can be developed to improve both the supply and  distribution of health workers to achieve both public health goals and address economic forces.      12 References    Anand S and Bärnighausen T. (2012) Health workers at the core of the health system:  framework and research issues. Health Policy; 105:185‐91.  http://dx.doi.org/10.1016/j.healthpol.2011.10.012 PMID:22154420  Andalon, M., and Fields, G. (2013), ‘A Different View of the Crisis of Health Care Professionals in  Africa: A Labor Market Approach’, in Soucat et al. (eds), The Labor Market for  Health Workers in Africa: A New Look at the Crisis, Directions in Development,  Washington, DC, World Bank Group.  Araujo E, Evans T and Maeda A (2016).  “Using Economic Analysis in Health Workforce Policy‐ Making”.  Oxford Review of Economic Policy, 32:1, pp. 41–63.  http://oxrep.oxfordjournals.org/content/32/1/41.full.pdf?keytype=ref&ijkey=7U Vq9oXTft4TgYk  Basu, K., & Gupta, A. (2004). [A physician demand and supply forecast model for Nova Scotia].  Cahiers de sociologie et de démographie médicales, 45(2‐3), 255‐285.  Bruckner TA, Scheffler RM, Shen G, et al. The mental health workforce gap in low‐ and middle‐ income countries: a needs‐based approach. Bull World Health Organ 2011; 89:  184–94.  Buchan J, Wismar M, Glinos IA, and Bremner J. (eds) (2014), Health Professional Mobility in a  Changing Europe: New Dynamics, Mobile Individuals and Diverse Responses,  Publication of the European Observatory on Health Systems and Policies,  Geneva, World Health Organization.  Campbell J, Dussault G, Buchan J, et al. A Universal Truth: No Health Without a Workforce.  Geneva, Switzerland: Global Health Workforce Alliance and World Health  Organization, 2013  http://www.who.int/workforcealliance/knowledge/resources/hrhreport2013/en / (accessed Feb 1, 2015).  Chen LC, Evans TG, Anand S, Boufford JI, Brown H, Chowdhury M, Cueto M, Dare L, Dussault G,  Elzinga G, Fee E, Habte D, Hanvoravongchai P, Jacobs M, Kurowski C, Michael S,  Pablos‐Mendez A, Sewankambo N, Solimano G, Stilwell B, de Waal A,  Wibulpolprasert S (2004). “Human Resources for Health: Overcoming the Crisis”,  The Lancet, 364, 1984–90.  Cooper RA, Getzen TE, Laud P (2003). Economic Expansion Is a Major Determinant of Physician  Supply and Utilization. Health Serv Res; 38: 675–96.  Cooper RA, Getzen TE, McKee HJ, Laud P (2002). Economic And Demographic Trends Signal An  Impending Physician Shortage. Health Aff (Millwood); 21: 140–54.  13 Getzen TE (1990). Macro forecasting of national health expenditures. In: Rossiter L, Scheffler  RM, eds. Advances in Health Economics and Health Services Research.  Greenwood, CN: JAI Press: pp. 27–48.  Hernandez P, Dräger S, Evans DB, Edejer TT, and Poz D (2006).  “Measuring expenditure for the  health workforce: evidence and challenges.” Evidence and Information for  Policy: World Health Organization, Geneva.  International Labor Organization. Social security for all: Building social protection floors and  comprehensive social security systems. Geneva: International Labor  Organization, 2012 http://www.ilo.org/secsoc/lang‐‐en/index.htm (accessed  March 11, 2015).  Jimba, M., Cometto, G., Yamamoto, T., Shiao, L., Huicho, L., and Sheikh, S. (2010), “Health  Workforce: The Critical Pathway to Universal Health Coverage”, background  paper, First Global Symposium on Health Systems Research, 16–19 November,  Montreux.  Kinfu Y, Poz D, R M, Mercer H, Evans DB. The health worker shortage in Africa: are enough  physicians and nurses being trained? Bull World Health Organ 2009; 87: 225–30.  Kirch, D. G., Henderson, M. K., & Dill, M. J. (2012). Physician workforce projections in an era of  health care reform. Annual review of medicine, 63, 435‐445.  Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ. (2008). Forecasting: methods and applications.   John Wiley & Sons.  McPake B, Maeda A, Araujo, E. C., Lemière, C., El Maghraby, A., and Cometto, G. (2013), “Why  do Health Labor Market Forces Matter?”, Bulletin of the World Health  Organization, 91, 841–6.  _______, Scott, A., and Edoka, I. (2014), “Analyzing Markets for Health Workers: Insights from  Labor and Health Economics”, Directions in Development, Washington, DC,  World Bank Group.  _______, Allison, S., Agya, M., and Araujo, E. C. (2015). “The Economics of Health Professional  Education and Careers: Insights from a Literature Review”, World Bank Studies,  Washington, DC, World Bank Group.   Newhouse JP. Medical‐Care Expenditure: A Cross‐National Survey. J Hum Resour 1977; 12: 115– 25.  Pfaff M. Differences in Health Care Spending Across Countries: Statistical Evidence. J Health  Polit Policy Law 1990; 15: 1–67.  14 Scheffler RM, Mahoney CB, Fulton BD, Poz MRD, Preker AS. Estimates Of health care  professional shortages in Sub‐Saharan Africa by 2015. Health Aff (Millwood)  2009; 28: w849–62.  Scheffler RM, Liu JX, Kinfu Y, and Poz D (2008).  Forecasting the global shortage of physicians:  an economic‐ and needs‐based approach. Bull World Health Organ; 86: 516–23B  Scheil‐Adlung X. Health workforce benchmarks for universal health coverage and sustainable  development. Bull World Health Organ 2013; 91: 888–888.  United Nations General Assembly. Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable  Development. 2015; published online Sept 18.  http://www.un.org/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/70/L.1&Lang=E  (accessed Oct 10, 2015).  United Nations. Probabilistic Population Projections based on the World Population Prospects:  The 2012 Revision. http://esa.un.org/unpd/ppp/ (accessed Aug 29, 2014).  United States Department of Agriculture. ERS International Macroeconomic Data Set. USDA  Econ. Res. Serv. 2014; published online Dec 18. http://www.ers.usda.gov/data‐ products/international‐macroeconomic‐data‐set.aspx (accessed Sep 27, 2015).  Vujicic, M. and Zurn P. (2006), “The Dynamics of the Health Labor Market”, International  Journal of Health Planning and Management, 21, 101–15.  World Bank. 2015.  World Development Indicators, published online.  http://data.worldbank.org/data‐catalog/world‐development‐indicators  (accessed Oct 11, 2015).  World Health Organization (no date). Global Health Observatory of the World Health  Organization.  http://www.who.int/gho/en/ (accessed October 11, 2015).   ________________ (2006). The World Health Report 2006: Working Together for Health. 2006  http://apps.who.int//iris/handle/10665/43432 (accessed March 12, 2015).  ________________ (2012), “The Labor Market for Human Resources for Health in Low‐ and  Middle‐income Countries”, Human Resources for Health Observer, 11.  ________________ (2015).   “Health workforce and services: Draft global strategy on human  resources for health: workforce 2030”.  Report by the Secretariat to the  Executive Board EB138/36.   http://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB138/B138_36‐en.pdf?ua=1   (accessed December 20, 2015).         15 Figure 1. Health worker static labor market theoretical framework    Legend: Demand (D) and supply (S) interact to determine the number of workers (H*) that will be employed at a  market wage rate (W*). At a wage rate (WL) that is lower than the market optimum (W*), a shortage of workers  results, and the number of workers demanded (HD) exceeds the number supplied (HS). To alleviate shortages in this  market, either (1) additional compensation could be given to increase wages to W* and attract more workers into  the market, or (2) the production of workers could be increased such that supply shifts outward (S2) and the  quantity demand (HD) is achieved while keeping wages at WL.        16 Figure 2.  Trends in demand, supply and need‐based number of health workers by World Bank income group,  2013‐2030          Legend: Middle‐income countries are predicted to experience the largest and most rapidly increasing demand, and  subsequent shortages over time period. The average annual growth in the supply of health workers is lower in high  and upper‐middle income countries than in the lower‐middle income countries, but the comparatively higher  growth in demand will lead to the largest health worker shortages in the labor market in upper middle‐income  countries.  The growth in the supply for workers is predicted to be the slowest in low‐income countries, and the  growth in demand is also slower. As a result, the shortage of health workers in low‐income countries will double by  2030, but still only amount to 0.3 million health workers. It should be noted that in the low‐income countries, both  the supply and demand for health workers fall significantly below the threshold level (4.45 health workers per  1,000 population) estimated by WHO (WHO 2016) to be required to meet the basic health care needs.          17   Table 1.Demand model GLM estimates  Ln(physicians  95% Confidence     per 1000)  Interval  Ln(per capita GDP US$2005)t‐1  0.231***  0.076, 0.387    (0.079)    Ln(per capita GDP US$2005)t‐4  0.531***  0.253, 0.810    (0.142)    Ln(per capita GDP US$2005)t‐5  ‐0.518***  ‐0.780. ‐0.256    (0.133)    Ln(per capita OOP health expenditures)t‐2  ‐0.099***  ‐0.144, ‐0.054    (0.023)    Ln(Population age 65 or over)t‐3  0.516***  0.372, 0.660    (0.073)    Constant  ‐9.882***  ‐11.47, ‐8.29    (0.810)    Observations  1179    Country fixed effects  YES    Log‐likelihood  658.1    18 Table 2. Estimated global demand and supply of health workers, by WHO/World Bank regions and World Bank income group, 2013 and 2030  2013 (165 countries) 2030 (165 countries) # Countries Demand Supply Need Demand Supply Need in each group WHO Region Africa 1,106,183 1,874,830 5,891,071 2,404,807                         3,066,666           8,910,473 43 Americas 8,826,933 8,385,480 5,439,623 12,742,856           6,246,463          15,288,610          28 Eastern Mediterran 3,057,524 2,690,443 3,797,769 6,201,515                         4,611,408           5,055,625 15 Europe 14,178,009 12,692,401 5,628,533 16,803,264           5,786,268          18,158,772          50 South‐East Asia 5,964,318 5,772,250 12,433,083          12,206,786          10,168,591         14,712,987 8 Western Pacific 15,133,290 10,294,627 11,538,553          25,894,849          17,261,342         12,270,476 21 WB Region East Asia and Pacific 15,481,985 11,141,638 13,692,899          26,546,027          18,250,702         14,734,499 23 Europe and Central Asia 14,007,183 12,594,176 5,578,223 16,640,618           5,722,567          17,844,850          48 Latin America 4,526,235 4,140,233 3,287,004 8,374,987                         5,784,767           3,825,876 26 Middle East & North Africa 2,517,001 2,570,885 2,354,695 4,913,419                         3,846,948           3,032,910 15 North America 4,300,699 4,245,248 2,152,619 6,913,623                         6,958,089           2,420,587 2 South Asia 6,494,350 5,357,579 11,745,586          13,459,980          10,293,688         14,248,390 8 Sub Saharan Africa 938,804 1,660,273 5,917,606 2,102,453                         2,879,315           8,997,462 43 WB Income group Low 637,584 692,757 4,861,904 1,400,074                         1,384,576           7,049,048 29 Lower‐middle 10,897,535 9,867,919 17,605,293          21,682,581          17,958,943         21,940,256 44 Upper‐ middle 19,040,552 13,764,139 14,617,189          33,291,730          21,362,033         15,934,777 46 High 17,690,584 17,385,217 7,644,247 23,948,576           8,058,211          23,780,953          46 World 48,266,256 41,710,032 44,728,633         80,155,338         64,654,127         52,982,292 165   Notes: Health worker refers to physicians, nurses/midwives, and other health workers.   1 Region and income group aggregates are summed for only countries that have a health worker shortage; countries without a shortage are not included.  2 Demand for nurses/midwives was calculated assuming a ratio of 2.517 nurses/midwives to one physician.   3 Demand and supply of other health workers was calculated assuming a ratio of 3.517 doctors and nurse/midwives times a World Bank income group‐specific  multiplier.   4 Supply of physicians and nurses/midwives was projected based on the country‐specific linear growth rates of physicians and nurses per 1,000 population.       19 Table 3. Estimated global demand and supply of health workers by WHO/World Bank regions and income group, 2013; disaggregated by countries with  shortage and surplus (Difference: Supply – Demand).     Shortage countries Surplus countries Difference  #  Difference  #  Demand (D) Supply (S) Need (S‐D) Countries Demand (D) Supply (S) Need (S‐D) Countries WHO Region Africa 32,357 20,570 168,664 ‐11,787 3 1,073,826 1,854,259 5,722,406 780,434 40 Americas 6,612,863 5,111,374 3,872,984 ‐1,501,490 18 2,214,070 3,274,107 1,566,639 1,060,037 10 Eastern Mediterran 2,325,668 1,511,359 2,576,703 ‐814,309 9 731,856 1,179,084 1,221,066 447,229 6 Europe 9,432,898 6,916,358 3,504,234 ‐2,516,540 29 4,745,111 5,776,043 2,124,299 1,030,933 21 South‐East Asia 5,542,630 4,847,018 10,129,877 ‐695,613 3 421,687 925,233 2,303,207 503,546 5 Western Pacific 13,132,605 7,142,858 10,183,203 ‐5,989,747 6 2,000,685 3,151,769 1,355,351 1,151,084 15 WB Region East Asia and Pacific 13,132,605 7,142,858 10,183,203 ‐5,989,747 6 2,349,380 3,998,780 3,509,697 1,649,400 17 Europe and Central Asia 9,262,072 6,818,133 3,453,923 ‐2,443,939 27 4,745,111 5,776,043 2,124,299 1,030,933 21 Latin America 2,662,078 1,414,236 1,935,612 ‐1,247,842 17 1,864,157 2,725,997 1,351,392 861,841 9 Middle East & North  Africa 1,617,766 1,177,244 1,160,165 ‐440,522 9 899,235 1,393,641 1,194,530 494,406 6 North America 3,950,785 3,697,138 1,937,372 ‐253,647 1 349,914 548,110 215,247 198,196 1 South Asia 6,421,358 5,279,358 11,596,725 ‐1,142,000 5 72,992 78,221 148,861 5,230 3 Sub Saharan Africa 32,357 20,570 168,664 ‐11,787 3 906,447 1,639,703 5,748,942 733,256 40 WB Income group Low 395,927 223,855 1,699,364 ‐172,072 5 241,657 468,902 3,162,540 227,245 24 Lower‐middle 8,834,452 6,850,983 12,800,744 ‐1,983,469 17 2,063,083 3,016,936 4,804,549 953,853 27 Upper‐middle 15,462,673 8,497,379 10,939,972 ‐6,965,294 20 3,577,879 5,266,760 3,677,217 1,688,881 26 High 12,385,969 9,977,320 4,995,585 ‐2,408,649 26 5,304,614 7,407,897 2,648,661 2,103,283 20 World 37,079,021 25,549,537 30,435,665 ‐11,529,485 68 11,187,234 16,160,495 14,292,968 4,973,261 97       20   Table 4. Estimated global demand and supply of health workers by WHO/World Bank regions and income group, 2030; disaggregated by countries with  shortage and surplus (Difference: Supply – Demand).   Shortage  countries Surplus countries Difference   #  Difference  #  Demand (D) Supply (S) Need Demand (D) Supply (S) Need (S‐D) Countries (S‐D) Countries WHO Region Africa 643,548 453,757 2,423,284 ‐189,791 13 1,761,259 2,612,909 6,487,188 851,649 30 Americas 5,294,324 2,177,226 2,270,537 ‐3,117,097 17 9,994,286 10,565,630 3,975,926 571,344 11 Eastern Mediterran 5,735,711 3,976,303 4,248,811 ‐1,759,408 12 465,804 635,105 806,814 169,301 3 Europe 8,813,848 6,485,872 2,740,579 ‐2,327,976 32 9,344,924 10,317,392 3,045,689 972,468 18 South‐East Asia 11,420,891 9,039,083 12,091,674 ‐2,381,808 3 785,895 1,129,508 2,621,313 343,613 5 Western Pacific 23,359,616 13,836,069 11,088,037 ‐9,523,547 10 2,535,233 3,425,273 1,182,439 890,040 11 WB Region East Asia and Pacific 23,359,616 13,836,069 11,088,037 ‐9,523,547 10 3,186,411 4,414,633 3,646,462 1,228,222 13 Europe and Central Asia 8,499,926 6,323,225 2,676,878 ‐2,176,701 30 9,344,924 10,317,392 3,045,689 972,468 18 Latin America 5,294,324 2,177,226 2,270,537 ‐3,117,097 17 3,080,663 3,607,541 1,555,339 526,878 9 Middle East & North  Africa 4,574,811 3,342,787 2,615,168 ‐1,232,024 13 338,608 504,161 417,742 165,553 2 North America 0 0 0 0 0 6,913,623 6,958,089 2,420,587 44,466 2 South Asia 13,325,263 10,153,540 14,091,101 ‐3,171,723 5 134,717 140,148 157,290 5,431 3 Sub Saharan Africa 213,998 135,463 2,121,201 ‐78,535 12 1,888,455 2,743,852 6,876,260 855,397 31 WB Income group Low 1,142,167 787,953 4,149,362 ‐354,214 14 257,907 596,623 2,899,686 338,716 15 Lower‐middle 19,143,815 14,797,698 16,063,131 ‐4,346,117 23 2,538,766 3,161,245 5,877,124 622,479 21 Upper‐middle 28,403,598 15,305,990 12,465,315 ‐13,097,608 23 4,888,132 6,056,042 3,469,462 1,167,910 23 High 6,578,358 5,076,669 2,185,113 ‐1,501,689 27 17,202,596 18,871,907 5,873,098 1,669,311 19 World 55,267,937 35,968,311 34,862,922 ‐19,299,627 87 24,887,401 28,685,817 18,119,370 3,798,416 78   21   Table 5. Estimated global health workforce supply versus “need” as defined by WHO, by WHO and World Bank regions and income group for 2013 and  2013.      2013 (165 countries)  2030 (165 countries)  # Countries     Supply (S)  Need (N)  Diff (S‐N)  Supply (S)  Need (N)  Diff (S‐N)  in Category  WHO Region                       Africa  1,874,830  5,891,071  ‐4,016,241       3,066,666   8,910,473  ‐5,843,806  43  Americas  8,385,480  5,439,623  2,945,857     12,742,856   6,246,463  6,496,393  28  Eastern Mediterranean  2,690,443  3,797,769  ‐1,107,326       4,611,408   5,055,625  ‐444,217  15  Europe  12,692,401  5,628,533  7,063,868     16,803,264   5,786,268  11,016,996  50  South‐East Asia  5,772,250  12,433,083  ‐6,660,833     10,168,591   14,712,987  ‐4,544,397  8  Western Pacific  10,294,627  11,538,553  ‐1,243,926     17,261,342   12,270,476  4,990,867  21  WB Region                       East Asia and Pacific  11,141,638  13,692,899  ‐2,551,261     18,250,702   14,734,499  3,516,203  23  Europe and Central Asia  12,594,176  5,578,223  7,015,953     16,640,618   5,722,567  10,918,050  48  Latin America  4,140,233  3,287,004  853,229       5,784,767   3,825,876  1,958,892  26  Middle East & North Africa  2,570,885  2,354,695  216,190       3,846,948   3,032,910  814,038  15  North America  4,245,248  2,152,619  2,092,629       6,958,089   2,420,587  4,537,501  2  South Asia  5,357,579  11,745,586  ‐6,388,007     10,293,688   14,248,390  ‐3,954,702  8  Sub‐Saharan Africa  1,660,273  5,917,606  ‐4,257,333       2,879,315   8,997,462  ‐6,118,146  43  WB Income Groups                       Low  692,757  4,861,904  ‐4,169,147       1,384,576   7,049,048  ‐5,664,472  29  Lower‐middle  9,867,919  17,605,293  ‐7,737,374     17,958,943   21,940,256  ‐3,981,313  44  Upper‐middle  13,764,139  14,617,189  ‐853,050     21,362,033   15,934,777  5,427,256  46  High  17,385,217  7,644,247  9,740,970     23,948,576   8,058,211  15,890,364  46  World  41,710,032  44,728,633  ‐3,018,601     64,654,127   52,982,292  11,671,836  165          22 Annex A:   Estimation Method for HRH Demand Projections     A1. Methodological overview    The steps in economic modeling of projected health workforce numbers are described in  reference to the illustrative example depicted in Figure A.1. The demand model (D) reflects the  number of workers that will be demanded in each country given anticipated economic and  demographic conditions. In other words, this is the size of the workforce that a country is likely  to be able to afford. We then compare this to the projected supply of health workers based on  the historical trend in health workers for each country (S). The surplus or shortage of per capita  workers can then be calculated as the difference between what is demanded and what is  supplied.     For example in Figure A.1, economic, health spending, and demographic changes may demand  only 2.3 health workers per 1,000 population by 2030, represented by the scenario D1.  Compared to a projected supply of 3.4 physicians per 1,000 population in 2030 (S), this would  represent a surplus of health workers. In a different scenario, future shortages of health  workers could occur in the scenario represented by D2 in which the 2.4 health workers per  1,000 demanded in 2015 increases to 4.8 health workers per 1,000 in 2030. This translates into  a shortage of 0.45 health worker per 1,000 in 2015, growing to 1.4 health workers per 1,000 in  2030 if nothing is done to actively augment worker supply.     For additional context, Figure A.1 also includes a needs‐based (N) estimate that is commonly  employed to assess the adequacy of the size of the health care workforce (WHO 2006). The  needs‐based forecast (N) reflects the number of physicians that would be required to reach a  desired benchmark of service utilization (WHO 2006, Scheffler et al. 2013). In our illustrative  example, there will be 4.1 health workers per 1,000 population needed to deliver health care  services at the desired level of coverage, which corresponds to a shortage of health workers  based on the need criterion.     We can then multiply this estimated shortage or surplus by projected population numbers to  calculate the absolute deficit or excess number of health workers.   The steps in estimating the future demand and supply of health workers are as follows:    1. Estimate an economic model that predicts the density of physicians (i.e. per 1,000  population) that will be demanded in each country given predicted future growth in  income, out‐of‐pocket (OOP) health expenditures, and size of the population aged 65 or  over. A ratio of 2.517 nurses/midwives to physicians is then applied to obtain the  number of nurses/midwives. Constant multipliers by income level are then applied to  the combined demand densities of physicians and nurses/midwives to obtain estimates  of all other health worker demand densities. Projected population size is then used to  calculate the corresponding number of workers that will be demanded. The numbers of  physicians, nurses/midwives, and all other workers (AOWs) are then summed to obtain  23 an aggregate estimate of the number of total health workers demanded.  2. Project the future supply of physicians and nurses/midwives per 1,000 population for  each country between 2013 and 2030, based on historical trends via a simple linear  projection. Constant multipliers by income level are then applied to the combined  supply densities of physicians and nurses/midwives to obtain supply density estimates  of AOWs. Projected population size is then used to calculate the corresponding numbers  of workers of each cadre that could be supplied for each future year.  3. The projected number of total health workers demanded in 2030 is then compared to  the number supplied in 2030. A country is deemed to have a shortage of health workers  in 2030 if the number of workers demanded exceeds the number supplied. The total  number of health workers in countries that are predicted to have a shortage in 2030 are  then summed by World Bank region and income level.   Figure A.1 Conceptual framework for projecting health worker labor supply and demand  5.00 Health workers (per 1000 Population) 4.50 4.00 3.50 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0.00 2010 2015 2020 2025 2030 S: projected supply D1: forecasted demand (senario with surplus) D2: forecasted demand (scenario with shortage) N: estimated need based on benchmark utilization   It is important to note that demand and supply are endogenously related in the labor market.  However, we employ different methods to project each that seek to address potential  endogeneity. Namely, we purposively employ a linear growth projection model for supply that  is based solely on an exogenous time trend. Further, all parameter inputs into the demand  model are lagged up to five years to ensure the direction of causality.      A2. Data sources    The data sources used in this exercise are outlined in Table A1. All available data points for all  countries/territories and years indicated were downloaded and merged together.    24 Table A1 Data sources  Indicator  Years  Source  Number of physicians and  1990‐2013  WHO Global Health Observatory  nurse/midwives per 1000  population  Total population, Population aged  1980‐2030  United Nations, Department of Economic  65 or over  and Social Affairs, Population Division  Real GDP per capita (2011 PPP $)  1995 ‐ 2030  See Annex B, estimation by Patrick Eozenou  Total health expenditures per  1995‐2013  World Development Indicators, extracted  capita (PPP constant 2011  from the WHO Global Health Expenditure  international $), Percent of total  database   health expenditures spent out‐of‐ pocket       Data on worker density from the WHO Global Health Observatory database for 193 countries  were first cleaned to remove obvious outliers due to misreporting. In each of the country‐year  observations listed in Table A2, outliers were replaced with missing data so that estimated  growth rates would not be unduly influenced by arbitrary substitution.      Table A2 Workers per 1000 population data outliers  Country  Years  Bhutan  2012  Saint Lucia  1999  Swaziland  2000  Bahrain  2005, 2011  Bolivia  2001  Cabo Verde  2004  Cameroon  2004  Central African Republic  2004  Congo  1998  Ghana  2004  Guinea‐Bissau  2004  Guyana  2004  Micronesia  2009  Samoa  1999  Sierra Leone  2004  Zambia  2004  India  1991    Missing data points for physicians and nurses/midwives per 1,000 population between any two  real data points were then linearly interpolated. The resulting data set of physicians and  25 nurses/midwives per 1,000 population that accounts for the data outliers in Table A1 and with  interpolated values was used for both worker supply and demand projections.      A3. Demand model estimation and results    Empirical specification    Previous research has shown that indicators of gross domestic product or national income are  the best predictors of health expenditures, of which, labor is the principle component (Cooper  et al. 2003, Getzen 1990, Newhouse 1977, Plaff 1990). To our knowledge, few have previously  projected future health workforce labor market demand. Owing to data requirements, early  works largely focus on specific developed countries for which data on health workers are more  readily available (e.g. Korch et al. 2012, Basu & Gupta 2004). Leveraging efforts to obtain cross‐ national and longitudinal data on health workers, Scheffler et al. (2008) were the first to  forecast the demand, need, and supply of physicians for 158 countries with suitable data. While  notable in the scope of global coverage, their resulting model relied on only one model  parameter input—gross national income—to generate projections.    We build directly on this previous work. Our demand model projection utilizes per capita  indicators of gross domestic product (GDP), based on purchasing power parity, 2011 constant  international US dollars, household out‐of‐pocket (OOP) health expenditures, as well as the size  of the population aged 65 or over as the main predictors. We exclude additional structural  factors affecting the labor market, such as attrition, training capacity, labor regulations, and  migration, as these data are largely unavailable across countries or over time.     Each variable in our demand model is selected based on the following rationale:   GDP per capita: Overall economic growth is expected to drive demand for health care  with a positive elasticity as a normal good. Indicators of economic growth have been  found to determine health worker employment (Cooper et al. 2003) and have previously  formed the fundamental building blocks of forecast estimates of physician demand by  Scheffler et al. (2008).    Household OOP health spending is included as a proxy measure of the generosity of  health insurance coverage within a given country. As such, we expect higher OOP  payments to lower the derived demand for health workers per capita; in other words,  less generous coverage leaves individuals to pay more out of pocket. While overall  health care spending may trend upward with national income, the portion spent OOP is  largely determined by the level of coverage by health insurance, government subsidies,  and other forms of risk pooling and financial protection.    The size of the population aged 65 or over is included as an indicator of the  demographic effects of population aging and ensuing demand for health care services  utilized at older ages (Cooper et al. 2002). Driven by lower adult mortality, demographic  transitions, particularly of rapidly aging populations in large countries, such as China and  India, will place additional pressure on health care services for the elderly.  26   Using historical data on physician densities, GDP per capita, OOP spending per capita, and the  size of the population aged 65 or over, we estimated the relationship between the economic  and population indicators and physicians per 1,000 population using a generalized linear model  (GLM). Missing data points for physicians per 1,000 between any two real data points were  linearly interpolated. No adjustments were made where data was missing in projected  physician densities.    For countries where historical data for total per capita health expenditures and OOP health  spending was completely missing, mean yearly values for the specific World Bank region and  income group combination to which the country belonged were substituted (see Annex C,  below, Projecting out‐of‐pocket expenditures).  No adjustments for missing data were made  where data was not available for population or GDP per capita; this data tended to be missing  for a handful of very small countries, where the projections would minimally affect overall  shortage estimates. Thus, countries for which population or GDP per capita data were not  available are excluded from the demand projections.    All variables were transformed into logs. To avoid endogeneity, GDP per capita, OOP spending  per capita (OOPPC), and the size of the population aged 65 or over (Pop65) were all lagged up  to five years to allow time for such factors to work through the economy and affect the labor  market, as other authors have done in previous projection exercises (Getzen 1990; Scheffer et  la. 2008). A stepwise approach was used to select the specific combination of year lags that  maximized the predictive power of each variable. Lagged variables that achieved a minimum  1% level of significance after repeated iteration were kept within the model, resulting in the  following optimal model:    (Eq 1)  ln(physicians per 1000 populationit) = β0 + β1*ln(GDP per capitait‐1) + β2*ln(GDP  per capitait‐4) + β3*ln(GDP per capitait‐5) +β4*ln(OOPPCit‐2) + β5*ln(Pop65it‐3) + μi +  ξit  where μc represents a vector of country fixed effects, ξct is the disturbance terms, and β  coefficients are unknown parameters to be estimated from the model. Country fixed effects are  included to account for time‐invariant unobservable heterogeneity across countries (i.e.  differences in baseline characteristics between countries). Quadratic terms for income and  health spending indicators to additionally account for nonlinearities were investigated but  ultimately excluded due to multicollinearity.         27   Model specification selection    Three alternative specifications for the demand model were checked. Specifically, we examined  the stability of the results with the following changes:  1. Using the percentage of the population aged 65+ instead of absolute size of population  aged 65+.   2. Using OOPPC as a percentage of total per capita health expenditures in place of OOPPC.   3. Using the percentage of the population aged 65+ and OOPPC as a percentage of total  per capita health expenditures in place of their respective absolute number  counterparts.     To select the appropriate model, the data set was split into two parts:   1. Initialization data set included data for years 1995 – 2004.  2. Testing data set included data for years 2005 – 2013 (except for log physician densities  variable, which was set to missing).     Each model specification was first estimated using the initialization data set, using the lag  structure from Equation 1. The estimated parameters were then applied to the actual  covariates from the testing data set to obtain predicted values of physician densities for 2005  through 2013. These predicted values were then compared with actual data for physician  densities in 2005‐2013. To formally assess the fit of each model, we calculate the mean square  root of the squared error:    (Eq 2)   Mean error =  ∑ 1000 1000     Table A3 summarizes mean errors resulting from different model specification. The optimal  model (Eq 1) was found to generate the best predictions in terms of having the lowest mean  errors. Therefore, this model was chosen to estimate parameters using full data set (1995‐ 2013). Predicted values of logged physician densities from this model were then transformed  with an antilog and multiplied by a correction factor ( / ) to account for the skewed  distribution. Future values of physicians per 1,000 population were then multiplied by  projected total population size (medium fertility assumptions) for each year to obtain the  absolute number of physicians.     Table A3 Mean errors for demand projection models  Model  N=C*T  Mean  Standard deviation  Eq 1  653  0.2640  0.5640  Alternative 1  653  0.2779  0.5403  Alternative 2  653  0.2649  0.5627  Alternative 3  653  0.2768  0.5322      28 The range of demand (Eq. 1) projections at 0.5 S.D. and 1.0 S.D. are shown in Figure A.2, below.     Figure A.2   Range of Demand Projections within 0.5 and 1.0 Standard Deviation (SD)        Because the demand model requires rich historical data on health worker densities, separate  models for nurses/midwife and all other health professionals could not be estimated; data for  these cadres are insufficient to produce demand projections. To obtain the estimates for  nurses/midwives, we multiply the projected number of physicians demanded for each country  by 2.517, the ratio of nurses/midwives to physicians accepted as a global benchmark (WHO  2016). By using this constant ratio, we assume that the production function for health care  workers in terms of skills mix stays constant. To obtain estimates of all other workers (AOWs),  we apply constant multipliers according to World Bank income level (high income = 0.373;  upper middle income = 0.406; lower middle income = 0.549; low income = 0.595) according to  the following formula for each country of a given income classification:    (Eq 3)   AOWs per 1000 population = multiplier * [(2.517* physicians per 1000  population) + physicians per 1000 population]    29   Demand model sensitivity analyses    We conducted two additional sensitivity analyses of the projections of physician demand  resulting from the optimal demand model chosen to alternative input parameters.     First, we assess the stability of the predictions to alternative estimated future values of GDP per  capita. We use alternative estimated real GDP per capita (US$2010) from the Economic  Research Service (ERS) International Macroeconomic Data Set published by the United States  Department of Agriculture (USDA), available at http://www.ers.usda.gov/data‐ products/international‐macroeconomic‐data‐set.aspx (Accessed on September 27, 2015). There  was a relatively small (9 percent) difference in the total estimated shortages in 2030 based on  the two methods (15.6 million with the main method we used, and 17.0 million using USDA  numbers)    Second, we examine the possible upper and lower bounds of the predictions older than 65  resulting from high and low future population estimates. Because population is the largest  driver of demand in our model, using the high and low variant estimates, we can obtain  predicted total health worker deficits that may result from population growth among people  older than 65 that is higher and lower than expected, compared to the median estimate that is  presented in the main results. These alternative low and high estimates are shown in Figure A3  below, indicating a rather tight band for the resulting predicted values.    Figure A3. Projected total health worker deficit using low and high projections for the size of  the population older than 65  22000000 Deficit by population scenarios Healthworkers 11000000 2013 2030 year Low scenario Median scenario High scenario   Note: where the predicted demand was less than the predicted supply, the estimated deficit  was assumed to be zero.    30 A4. Supply model    The supply of physicians and nurses/midwives can be projected to 2030 based on historical  data on the increase in physician and nurse/midwives densities (i.e. per 1,000 population) in  each country. Yearly health workforce density data since 1990 are available from the WHO  Global Health Observatory database. We extract all available data points for physicians and  nurses/midwives.    Various econometric approaches can be used to project supply numbers, each with advantages  and disadvantages as described in Table A.4. Of the three types of econometric approaches, th  growth rate method is the simplest, most straightforward, and requires the least amount of  data, but may be less accurate given stronger functional form assumptions. Other methods rely  less on the functional form assumption, but require more data points. A moving average or  distributed lag model (2) which gives more weight to more recent data requires that data be  available for a continuous number of years, and an ARIMA (autoregressive integrated moving  average) model (3) requires that a long time series be available (i.e. ideally back to 1980) with  very few missing data points. Given the availability of the health worker data, we chose to  proceed with the growth rate model, which has previously been employed in health worker  projections (Scheffler et al. 2008).    Table A.4 Econometric modeling approaches for projecting supply  Advantages  Disadvantages  Model   Simple and straightforward  Potentially less accurate if  1. Growth   Only need 2 data points  inappropriate functional form  rate  minimum per country   Gives more weight to recent data  Requires that the workforce numbers  2. Moving   Relies less on functional form  be populated for at least some number  average/  assumptions  of continuous years  distributed  lag   Can account for cyclical  Need data for a longer time period  3. ARIMA  fluctuations  (back to 1980) with very few missing   Relies less on functional form  observations.  assumptions    This growth model assumes that current trends in the growth of physician numbers will  continue as they have historically for each country. Using the growth rate approach, we  explored two functional forms:    1. Exponential (i.e. log‐linear)  (Eq 4a) ln(Physicians per 1000 populationt) = α0 +  α1*yeart +  εt  31 (Eq 4b) ln(Nurses/midwives per 1000 populationtI = β0 +  β1*yeart +  εt    2. Linear  (Eq 5a) ln(Physicians per 1000 populationt) = α0 +  α1*yeart +  εt  (Eq 5b) ln(Nurses/midwives per 1000 populationtI = β0 +  β1*yeart +  εt    Equations 4 and 5 were estimated for each country from time t = {1990, … 2013} where εt is the  random disturbance term and α0, β0, α1 and β1 are unknown parameters, with the last two  parameters representing the growth rates to be estimated from the model.    Comparing the resulting projections between these functional forms revealed at the  exponential specification yielded estimates that appeared to be magnified (and potentially  unrealistic) compared to a linear specification. Coupled with the sparse number of data points  for many lower income countries, resulting predicted values appeared to be less stable. Within‐ sample specification tests were also not possible given the data constraints. We therefore  adopted the more conservative linear specification based on a status quo scenario which  assumes the supply growth is exogenous and only trends with time following the historic  trends.   This scenario also implies a relatively rigid labor market, which may be plausible for the  health labor market that is dominated by strong professional associations.      Equation 5 was estimated for each country, and for physicians and nurses/midwives separately.  We then applied the following rules to predict future (2014 – 2030) values of worker densities:  a. Where at least two data points were available, we extended the estimated linear trend  into the future, until 2030 using the estimated coefficients for α and β.   b. If the estimated linear growth was found to be too large or too small, the country’s  growth rate was replaced with aggregate medians, and then the median growth rate  was applied to the last available observation for that country (i.e. most recent year).  i. For physicians: If a given country’s linear growth rate was larger or smaller than  1 standard deviation from the mean growth rate for all countries, the region‐ income group specific median growth rate was substituted.  ii. For nurses/midwives: For nurses, there was large over‐dispersion of the linear  growth rate distribution. Consequently, if a country’s linear growth rate was  larger than 80% or smaller than 20% of the growth rate distribution, then the WB  income group specific median growth rate was substituted.1  iii. For both physicians and nurse/midwives: If the predicted density in 2030  resulted in a negative number, these country’s growth rate was also replaced  with the corresponding median aggregate value.  c. If there was just one point for a country (and thus linear growth rate could not be  1  Note, because the empirical data for nurses/midwives have more missing data, growth rates could be estimated  from the historical trend for comparatively fewer numbers of countries. A higher level of aggregation is needed  (i.e. income level, rather than region and income level) to obtain suitable median substitution values across a  sufficient number of countries within the grouping.  32 estimated), we applied the same median substitution for the growth rate as described in  2b.   d. When no observations were available before 2013 (i.e. no empirical data at all for both  physicians and nurses/midwives), neither the physician nor nurse/midwives supply was  projected. Instead, the mean 2030 predicted supply density across countries of the  same income level was substituted.  e. In certain cases, special treatment was given to particular countries because of data  problems or predicted growth rates or densities that were implausible.  i. Dominican Republic: The physician growth rate was replaced with the median  value.  ii. Greece: The nurse/midwife growth rate was applied to the 2000 density value  (rather than the 2001 value).  iii. Chile: The nurse/midwife growth rate resulted in excessively large predictions;  the growth rate was reset to 0.0001/year to reflect a stable trend.  iv. Haiti: There was only one historical data point for nurses/midwives. The median  income value that would be applied was negative, which resulted in predicted  densities near zero; the growth rate was reset to 0.0001/year to reflect a stable  trend.  v. Gambia and Kenya: The estimate growth rates were negative, leading to  predicted densities near zero; the group median growth rate was substituted.  f. In a number of countries, no empirical data for nurses/midwives were available, but  information on physicians was available. We therefore applied to global ratio of 2.517  nurse/midwife‐to‐physician ratio to obtain the estimate for nurse/midwife density. The  countries affected are: Iraq, Slovak Republic, Bosnia and Herzegovina, Serbia, and  Macedonia.      These various substitutions and the number of countries affected are summarized in Table A5.     Table A5. Summary of methods used to predicting future worker supply      Method for addressing missing data  Total N  a  b  d  e  f  Physicians              Supply  208*  136  50  21  1  0  Demand  165  120  44  0  1  0  Nurses/midwives              Supply  208*  81  100  19  3  5  Demand  165  73  84  0  3  5  * Note that although 201 countries are included in the analysis, 2030 supply predictions are only made for  208 countries. Kosovo and St. Martin (French part) are excluded from the projections because they do not  have population estimates for 2030.     The projected supply of physicians and nurses/midwives per 1,000 population for each future  year was then multiplied by projected population (medium fertility assumptions) in that year to  obtain the absolute numbers of physicians and nurses/midwives. The formula is as follows:   33   (Eq 6) Number of workers = worker per 1000 population * population in 2030/1000    To obtain estimates for the other cadres, we apply the standardized approach adopted by the  team and which was previously applied to the need‐based worker estimates. The income  group‐specific multiplier2 was multiplied with a constant ratio of 3.517 and the physician  density, according to the following formulas according to the method applied by WHO (2016):     High income  Other cadres per 1000 = 0.373 * (3.517) * physicians per 1000  Upper middle income  Other cadres per 1000 = 0.406 * (3.517) * physicians per 1000  Lower middle income  Other cadres per 1000 = 0.549 * (3.517) * physicians per 1000  Low income  Other cadres per 1000 = 0.595 * (3.517) * physicians per 1000    The resulting density of other cadres was then multiplied by population size (see Eq 15) to  obtain the absolute number of workers in other cadres.      A5. Calculating worker surplus or shortages     The surplus or shortage of workers for each country c and year t is calculated as the difference  between what is demanded what is supplied:    (Eq 7)  Difference (Surplus/Shortage)ct = Workers suppliedct – Workers demandedct      A6. Aggregation by region and income level    We report projected health worker demand, supply, and shortage estimates by regions and  income levels as defined by the World Bank (see data.worldbank.org/about/country‐and‐ lending‐groups).     Demand projections were only made for 165 countries for which sufficient data for input  parameters were available. In reporting aggregate shortages, we only include countries for  which there is a projected demand‐based shortage in 2013 or in 2030. In other words, countries  that are estimated to have health worker surpluses in 2013 or in 2030 are not counted toward  shortage totals in respective years (i.e. a zero shortage is assumed). This is consistent with the  assumption that there are no transnational movements of workers (i.e. shortages and surpluses  do not net out across countries), following the approach of WHO (2006).           2  The multiplier was determined via a separate methodology within the needs‐based worker threshold analysis  (WHO 2016).  34 Annex B:  Estimation of GDP Projections to 20303      Estimation Method     Data from 1995 to 2020 are obtained from the World Economic Outlook database.     Data from 2014 to 2020 are IMF estimates.     Data from 2020 to 2035 are projections based on the following assumptions:    1. Cobb‐Douglas production function with constant returns to scale: Y = A*K^(1‐ alpha)*L^(alpha)  2. Labor share (alpha) = 1/3  3. TFP growth (A) and Capital growth (K) are constant at steady state  4. Labor force growth is equal to population growth  5. Data on population growth are taken from the UN‐DESA World Population Prospects  2012 (medium fertility assumption)        Steps  1. Derive the projections for annual growth rates of real GDP ‐‐> (World Economic Outlook  data base (WEO_NGDP_RPCH)    2. Rebase the WDI constant GDP series (2011 GDP deflator = 100) in LCU ‐‐>  WDI_GDP_constant_LCU2011  3. Derive the projections for real GDP at 2011 prices using projected growth rates (2021‐ 2035) to real GDP estimates from 2020 onward ‐‐> REAL GDP PER CAPITA   4. Apply WPP 2012 population projections based on medium fertility assumption to derive  projected real GDP per capita (expressed in million LCU per capita) ‐‐> REAL GDP PER  CAPITA  5. 2011 PPP factors are applied to convert constant GDP in LCU to international $ ‐‐> REAL  GDP PER CAPITA  6. A multilevel model with country and region random effects is estimated to derive GNI  projections from GDP projections  ‐‐> REAL GNI PER CAPITA              3 GDP estimation for 2030 was prepared by Patrick Eozenou (Health Economist, World Bank) for the working paper by Olusoji Adeyi, Caroline Ly, Patrick Eozenou, Allyala Nandakumar, Ariel Pablos‐Mendez and Timothy Evans, "The economic transition of health in Africa: a call for progressive pragmatism to shape the future of health financing". 35 Annex C:  Projecting out‐of‐pocket expenditures    Future values of OOP spending per capita are needed as input parameters into the demand  model projections to predict future values of physicians per 1,000 population. Based on  historical data for total health expenditures per capita (PPP constant 2011 international $) and  the percentage of total health expenditures spent OOP, we calculate the OOP health  expenditures per capita for each country from 1995 to 2013 based on the following formula for  each country c in year t:     (Eq 8)   OOPPCct = % total health expenditures spent OOPct*Total health expenditure per  capitact    For 27 countries where health expenditure information was completely missing, year‐specific  mean OOP spending per capita by region and income group were substituted. These countries  were as follows: American Samoa, Aruba, Bermuda, Cayman Islands, Channel Islands, Curacao,  Faeroe Islands, French Polynesia, Greenland, Guam, Hong Kong SAR, China, Isle of Man,  Democratic People’s Republic of Korea, Kosovo, Liechtenstein, Macao, New Caledonia,  Northern Mariana, Puerto Rico, Sint Maarten, Somalia, St. Martin, Taiwan, China, Turks and  Caicos, Virgin Islands, West Bank and Gaza, and Zimbabwe.    To select the appropriate model, the data was split into two parts:   1. Initialization data set included data for years 1995 – 2008.  2. Testing data set included data for years 2009 – 2013 (except for OOPPC variable, which  was set to missing).     To project future values of OOP spending per capita, we tested eight models with the  initialization data set:     1) For each country c, a moving average for 18 prior periods without weights was  estimated:    (Eq 9)   ∑ ,     A total of 18 previous periods was chosen to maximize the number of prior year  observations possible to base projections off of (e.g. the projection for 2030 needs at  least 17 lags to use prior information from 2013).         2) For each country c, a moving average for 14 prior periods with weights was estimated,  with the more distant observations progressively receiving smaller weights:    (Eq 10)   ∑ 18 ,     3) For each country c, double‐exponential smoothing over 14 prior periods was applied:  36   (Eq 11)   Sct[2] = αSct + (1‐α)Sc,t‐1[2],     where Sct[2] is the smoothed original series from Sct = αXct + (1‐α)Sc,t‐1, and α is the  smoothing parameter estimated by minimizes the in‐sample sum‐of‐squared predicted  errors; Xct is the original series.    4) For each country c, we estimated the following regression where β represents the yearly  difference in OOPPC over the previous year, and εct is a random error term:    (Eq 12)   OOPPCct = α + βYear trendct + εct    5) For each country c, we estimated the following regression that additionally accounts for  non‐linearities in the time trend of OOP:     (Eq 13)   OOPPCct = α + β1Year trendct + β2(Year trendct)2 + εct    6) For all countries c, we estimated the following pooled regression that includes country  fixed effects (γc) as well as a flexible time trend:     (Eq 14) OOPPCct = αc + β1Year trendct + β2(Year trendct)2 + γc + εct    7) For all countries c, we estimated the following pooled regression that includes three  dummy indicators for World Bank (Wr) income group classifications as well as a flexible  time trend:     4 (Eq 15) OOPPCcrt = αr + β1Year trendcrt + β2(Year trendcrt)2 +   Wr δr + εct  r 1   8) The same regression for Equation 9, but correcting for AR1 serial correlation.        The estimated parameters were then applied to the testing data set to obtain predicted values  for 2009 through 2013. These predicted values were then compared with actual data in 2009‐ 2013. To assess the fit of each model, we again calculate the mean square root of the squared  error, displayed in Table C.1.    (Eq 16)   Mean error =  ∑         37   Table C.1 Mean errors for out‐of‐pocket health spending projection models  Model  N=C*T  Mean  Standard deviation  1  1075  104.7602  120.2658  2  1075  87.52218  101.3041  3  1070  41.89035  77.43136  4  1075  218.3716  173.5767  5  1075  225.382  166.4547  6  1075  100.8074  81.81804  7  1040  147.0227  134.1653  8  1075  94.51554  76.15938  9  1075  44.60224  58.05829    Models 2 and 3 (Table C.1) were found to have the smallest prediction error among the first  eight. Moreover, we average the predictions resulting from Methods 2 and 3, which can  improve prediction accuracy (Makridakis et al., 2008). To further improve prediction accuracy,  we have selected the optimal method (i.e. which minimizes the square root of the squared  error) for each country, rather than across all observations. Thus, for example, method 9 may  minimize prediction errors in country A, but weighted average may minimize error in country B.  Rather than force one method on all countries uniformly, we have allowed the optimal model  selection to be country‐specific. This indeed has led to further substantial reduction in the  average prediction error across all observations (with mean squared error now being 22.0), and  therefore this is our preferred approach.     The predicted values for OOPPC were then used as inputs into the overall demand model. In six  countries (Brunei, Burundi, Cote d'Ivoire, Lebanon, Qatar, Serbia), the OOPPC projection using  the combined method yield predicted values below zero for certain future years. For these  countries, estimates from Model 2 alone were used as the projected values.     38