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B.4.1. Difficultés dans l’évaluation des effets économiques de la santé

Bien que les dépenses de santé soient à l’origine de divers avantages et pour l’individu et pour la société, la rentabilité des investissements en la matière est  malheureusement difficile encore à quantifier et à vérifier empiriquement que celle des investissements éducatifs [Gillis, 1998].

En effet, il n’existe pas de méthode, analogue aux années de scolarité, pour mesurer, exactement, le montant investi dans la santé d’un individu donné. La mesure des effets économiques de l’amélioration de l’état sanitaire pose également des problèmes. Les effets quantitatifs et qualitatifs des dépenses de santé (élévation de la productivité et des gains des travailleurs) sont difficilement mesurables, car l’identification d’un accroissement quelconque de productivité ou de gains imputable à une meilleure santé peut être malaisée. Quelques-unes des recherches consacrant la mesure des effets économiques d’une amélioration de l’état sanitaire dénotent que dans certains cas, les individus semblent trouver le moyens de s’adapter aux carences sanitaires et alimentaires sans réduire fortement leur productivité [Behrman, R., 1993]. En plus, dans une économie où la productivité marginale est très basse, l’apport d’une hausse de dépenses de santé ou d’un allongement de la vie active à la production est trop négligeable [Gillis, 1998].

B.4.2. Discordes sur les indicateurs de la santé  et biais dans la mesure

La plupart des études sur le lien entre la croissance et la santé prennent, exclusivement, la longévité comme indicateur de la santé et ne considère pas ses autres dimensions. Elles placent une importance capitale sur la durée de vie espérée et estiment que cette dernière renseigne, pleinement, sur l’état sanitaire [Aguayo-Rico, 2005].

Cependant, estimer la vraie valeur de la santé suppose l’intégration de toutes ces dimensions – mortalité, morbidité, inaptitude (invalidité ou incapacité) et incommodité – [Husain et al., 2013]. D’abord, l’espérance de vie prend en compte seulement la mortalité et  n’est pas parfaitement corrélée au reste des dimensions [Evans et al., 1994]. Ensuite, elle révèle seulement la durée de vie du stock capital humain, elle ne donne aucune information sur la durée pendant laquelle ce capital sert à l’économie en tant que force de travail et confond toutes les tranches d’âge de la population (enfants, adulte actif et vieux) [Husain et al, 2013]. En d’autre termes, le faite de ne pas intégrer l’amortissement de la santé à travers le temps introduit un biais dans la mesure car même s’il existait une relation entre la santé et la croissance, elle serait compromise dans le temps [Grossman, 1972]. Enfin, elle ne reflète pas la productivité de la force de travail avec précision, la formation du capital et le besoin d’innovation dans la force de travail [Bargava et al., 2001].

Le grand danger d’une omission des certains indicateurs, plutôt pertinents, s’explique par des estimateurs biaisés et inconsistants.

Dans la perspective de donner réponse à ce problème, certains auteurs ont tenté de construire un indice de la santé pour enfin condamné tous les indicateurs dans un même et unique paquet. Aguago-Rico et al. (2005) ont mis sur pieds ‘total health index’ ou indice ordinaire de santé qui comprend quatre composantes de la santé : les services sanitaires, le style de vie, l’environnement et les conditions socioéconomiques. Le premier indique l’accès, l’offre et l’utilisation des services de soins médicaux (le nombre de lits pour chaque 1000 hab., le nombre des docteurs pour chaque 1000 hab., espérance de vie et le temps pendant lequel un individu reste hospitalisé). Le second réfère aux activités quotidiennes et à l’accoutumance (consommation, pourcentage de la population urbaine). Le troisième réfère à l’environnement social, économique et physique qui entoure un individu et pouvant avoir un effet sur sa santé. Le dernier n’a pas été inséré dans l’indice, étant en relation avec l’environnement et le style de vie.

En se basant sur les tables de période de vie qui fournissent les informations sur l’espérance de vie à différents âges, Arora (2011) stipule que l’espérance de vie à la naissance est plus pertinente pour une étude à l’échelle agrégée car elle englobe les renseignements possibles sur tous les groupes d’âges ; la couverture est alors qualifiée de « totale ». Toutefois, elle pourrait biaiser la représentation de l’espérance de vie d’une population caractérisée par des taux de décès infantile élevé. La couverture totale et le problème de biais, étant en conflit, Arora (2011) suggère de considérer l’espérance de vie à la naissance ainsi que celles à différents âges – dont la couverture est partielle mais ne présentant aucun biais -  pour parfaire la mesure. Toutefois, si les deux approches, prises séparément, aboutissent aux mêmes résultats ; l’une tout comme l’autre procure la vraie information et il ne sert alors à rien de les combiner.

B.4.3. Discordes sur la spécification du modèle santé – croissance économique

Dans leur étude, Acemoglu et Johnson (2007) omettent la santé initiale dans la spécification du modèle en conjecturant qu’elle n’a aucun effet sur la croissance économique. Ils se sont, donc assignée de mesurer la santé en tant que flux.

Dans un modèle plus récent, Bloom et al (2013), cependant, martèlent que le modèle a été mal spécifié d’autant plus que l’introduction de l’espérance de vie initiale pourrait inverser la conclusion au regard d’autres[1] études qui sont abouties à l’existence d’un lien entre la santé à l’enfance et la productivité pour une cohorte atteignant l’âge de travail. Bloom et al. (2013) utilise le même instrument que Acemoglu et Johnson (2007) augmenté de l’espérance de vie initiale et aboutissent à des résultats différents.

B.5. Effet retour éventuel de la croissance économique sur la santé : Problème d’endogénéïté

La littérature place un accent particulier sur la possibilité d’une relation bidirectionnelle entre la santé et la croissance économique. D’ailleurs, cette question a fait l’objet d’un débat entre les interventionnistes, les sceptiques et les empiristes [Berthelemy et Thuilliez, 2013]. Les premiers sont artisanats de la thèse d’un effet prédominant de la santé sur la croissance économique et recommandent un « big push» exogène de la santé pour la relance de l’économie. Les seconds considèrent la croissance comme générateur du progrès dans la santé et non l’inverse. Les troisièmes sont qualifiés d’empiristes puisqu’ils se basent sur les expérimentations sociales de terrain pour apporter de la lumière à ce questionnement dans un contexte microéconomique et temporel singulier.

Sous le même angle microéconomique, Shultz (2005)  part  de l’hypothèse d’un marché en concurrence pure et parfaite où les facteurs sont rémunérés à leur productivité marginale, et considère que si les agents économiques en bonne santé sont les plus productifs, tout le monde ; en l’occurrence, les agents les plus productifs ;  se mobiliserait à allouer davantage des ressources pour le maintien de la bonne santé, au mieux, son amélioration continue. Ainsi, le surplus monétaire issu de la santé est proportionnellement réinvesti dans la santé.

En se servant de la « figure 2 »,  la santé semble affecter la croissance économique à partir des facteurs intermédiaires et caractéristiques d’une économie pendant que la croissance économique joue directement sur elle.

En outre, l’interaction entre la santé et la croissance économique peut se nouer à partir des indicateurs de la première telle que visualisée sur la figure ci-après :

                                                                          ?

 
   

                                    ?                                                                           ?

Source : Arora (2011)

        Figure3 : Interaction entre la croissance par tête et les indicateurs de l’état sanitaire

Ce schéma hiérarchise les indicateurs et visualise la façon dont ils se connectent tour à tour, commençant par l’indicateur qui serait la conséquence directement de la croissance par tête, l’infirmité ;  jusqu’à l’indicateur agissant directement sur la croissance économique, l’espérance de vie. En plus, seule l’infirmité influence la croissance économique à travers la productivité humaine.

I.3. Approche macroéconomique et approche microéconomique

Sur le plan microéconomique,  l’articulation entre la santé et la croissance économique parait aisée car elle démontre la façon dont les investissements spécifiques en santé consentis par un ménage parviennent à booste son revenu. Et la capacité dont il jouit à financer davantage la santé grâce à un niveau de revenu de plus en plus accru.

L’avantage que procure une approche microéconomique se justifie par la qualité plus au moins parfaite des données, l’aptitude à apprécier avec certitude l’effet singulier de la santé sur la croissance [William et Lewis, 2009] et l’application des politiques adaptées. En revanche, les résultats déduits d’une telle approche sont spécifiques à une circonstance et difficilement applicables dans d’autres. En corollaire, elle se heurte à un biais de généralisation sur l’ensemble de la population compte tenu des effets externes dont l’examen dépasse le champ d’une étude microéconomique [William et Lewis, 2009].

Les externalités ont le pouvoir d’ébranler l’équilibre général d’une économie.  La littérature se sert de la limite que pose une recherche microéconomique pour justifier l’importance d’une analyse macroéconomique.

Ainsi, sous l’hypothèse que le marché rationne à l’embauche et rémunère les individus uniquement en fonction de leur rang sanitaire, l’amélioration de la santé d’un individu se traduirait par son recrutement ou la hausse de son revenu. Cependant, les travailleurs dont l’état de santé est mauvais se retrouveront avec des salaires réduits ou ils seront carrément licenciés. De ce point de vu, l’impact agrégé tend vers sa neutralité.

Bien qu’elles puissent paraitre contradictoires, les deux approches sont complémentaires car les analyses macroéconomiques ont un fondement microéconomique et procèdent par juxtaposition des échantillons ou de l’ensemble des contextes possibles ayant fait l’objet des analyses microéconomiques y compris leurs interactions. De plus, les indicateurs microéconomiques de l’état sanitaire sont toujours corrélés aux indicateurs agrégés ou macroéconomiques Mwabu (2001). La mesure est, alors, quasiment la même.

I.4. Hétérogénéités géographiques en termes de santé

La majeure partie de la littérature[2] consacrant les inégalités de santé semble se concentrer à l’échelle individuelle. Crombie (2005) suggère que les inégalités de santé entre individus  s’expliquent par d’autres inégalités sociales - le revenu et l’éducation– qui naissent des politiques sociales inadéquates (exclusion sociale et injustice sociale).

Cependant, au même titre que les individus, les pays tout comme les régions peuvent également faire l’objet des inégalités. Le niveau des prix monétaire des aliments et des soins de santé, la disponibilité des infrastructures sanitaires et de transport à travers les communautés ou les nations sont à la base des divergences [Shultz et Tansel, 1997].

Mwabu (2001) met principalement l’accent sur le revenu par tête et les services sociaux (éducation et une fourniture certaine de l’eau) pour justifier les divergences sanitaires entre régions.

  1. LA REVUE EMPIRIQUE

Cette section passe en revue les résultats empiriques de certaines études questionnant la relation entre l’état sanitaire et la croissance économique. Il sied de garder à l’esprit que très peu d’études se sont concentrées sur l’Afrique subsaharienne.

Mwabu (2001) a mené des recherches  sur « le statut sanitaire en Afrique : Un profil régional ». L’objectif était d’analyser les rôles des facteurs socio-économiques et médicaux dans la détermination de l’état sanitaire d’une population. L’usage des données en Panel et en coupe instantanée portant sur 53 pays africains et sur la période allant de 1990 à 1995 et leur traitement à partir de la méthode de MCG avec des effets aléatoires ont donné comme résultats :

L’état sanitaire est positivement et significativement lié à la croissance du revenu par tête et l’accès aux services sociales, particulièrement, l’éducation secondaire et les offres sures de l’eau. En plus, l’état sanitaire est hétérogène entre régions d’Afrique.

Pritchett et Summers (1993) ont méné une étude sur « weath is health ». L’objectif était d’analyser l’effet de la croissance sur la santé. L’usage de données de 58 pays sur une période allant de 1980 à 1990 et de la méthode des variables instrumentales a permis d’aboutir au résultat suivant :  le revenu réduit le taux de mortalité des enfants âgés de moins d’1an et celle des enfants âgés de moins de 5ans à concurrence de 0,2 et 0,4 d’élasticité.

Carrin et Politi (1995) ont amorcé des recherches sur “exploring the health impact of economic growth, poverty reduction and public health expenditure”. L’objectif était d’analyser l’importance des variables autres que la croissance économique, à savoir : la pauvreté et les dépenses publiques en santé dans l’état sanitaire de la population. L’usage des données de 57 PED, portant sur l’année 1990 et l’application du MCO sur un modèle log-linéaire ont donné les résultats ci-après : A des taux de pauvreté absolue faibles est associé un état sanitaire meilleur, la croissance économique améliore l’état sanitaire au même titre que les dépenses gouvernementales en santé.

Tableau1 : Synthèse des résultats des études empiriques

Type

Auteurs

Méthodologie

Résultats

Limites

Macroéconomiques

Acemoglu et Johnson (2007)

Usage des données sur un panel de 47 pays où il est question de mettre en relation (bivariée) l’espérance de vie et la croissance économique. La méthode de MCO a été empruntée.

Inexistence d’une relation positive entre l’espérance de vie et la croissance économique : Une hausse de l’espérance de vie de 1% conduit à un accroissement de la population à hauteur  de 1,7 à 2%, ce qui induit une baisse du revenu/tête.

·      Omission de la variable santé initiale (espérance de vie initiale) dans l’estimation de la croissance économique (problème dans la spécification du modèle)

·      Analyse bivariée ne tenant pas en compte les autres déterminants de la croissance (estimateurs inconsistants).

·      Usage d’un seul indicateur, l’espérance de vie,  pour mesurer la santé

Bloom et al. (2013)

Usage de la même BD que Acemoglu et Johnson (2007) comportant 47 pays et portant sur la période 1940-2000. Le traitement s’est fait à l’aide du MCO.

  • L’espérance de vie initiale, instrument ignoré par Acemoglu et Johnson (2007) est corrélé avec la croissance économique
  • L’effet de l’accroissement de l’espérance de vie sur la croissance économique devient positif.

·      se limite à l’espérance de vie comme indicateur de la santé

·      Approche non testable dans un panel ne comprenant que deux points de données par pays.

Hansen et LØnstrup

Usage d’une BD à trois points de données  par pays pour un total de 47 sur la période 1940-2000. Le traitement se fait grâce au 2MCO.

L’accroissement de l’espérance de vie (incluant sont niveau initial) baisse le taux de croissance du PIB/tête.

Se limite à l’espérance de vie comme indicateur de la santé.

Cervellati et Sunde (2011)

Usage de la même BD que  Acemoglu et Johnson (2007) comportant 47 pays et sur la même période (1940-2000). Le traitement s’est fait à l’aide des modèles mixtes finis.

Les effets du changement dans la santé diffèrent à travers les stades de transition démographique (non linéarité) : positifs en régime de pré-transition et négatif pendant la post-transition.

Se limite à l’espérance de vie comme indicateur de la santé

Microéconomiques

Adelowo et Olukunle (2014)

Empreint de l’approche par les coûts de la maladie, sélection de 177 ménages aléatoirement, usage d’un questionnaire et traitement à partir de la méthode de MCO.

Les couts monétaires ainsi que le temps alloué au traitement de la malaria, de la fièvre typhoïde ainsi que de la malnutrition conduit à une contraction de la productivité.

Source : construction personnelle à partir d’une collection des études antérieures

[1] Barker, 1992 ; Heckman, 2007 cités par OMS (2001)

[2] Crombie (2005) 

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