Whatdrives HealthCare Expenditure since1950 in France? · • Avec εt est une série stationnaire...

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What drives Health Care Expenditure since 1950 in France? A time-series study with structural breaks and non linearity approaches Thomas Barnay et Olivier Damette (Erudite, Université Paris-Est Créteil) Thomas RENAUD (Consultant indépendant) JESF 2011, Clermont-Ferrand

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  • What drives Health Care Expenditure

    since 1950 in France?

    A time-series study with structural breaks

    and non linearity approaches

    Thomas Barnay et Olivier Damette

    (Erudite, Universit Paris-Est Crteil)

    Thomas RENAUD (Consultant indpendant)

    JESF 2011, Clermont-Ferrand

  • Contexte

    Travail sur la relation macroconomique du revenu (PIB) et de la dpense de sant (soins) en France depuis 1950

    Evolution de la dpense de sant (soins) en France : Croissance rapide et non linaire Evolution concomitante de la richesse (PIB) Mais croissance de la dpense de sant plus rapide que le PIB En France, en 2008 :

    Dpense de sant = 11,2% du PIB Dpense de soins = 9,3% du PIB

    2

  • Part de la CSBM dans le PIB (France)

    Environ +1 point de part de PIB par dcennie depuis 19703

  • Objectifs

    1. Evaluer limpact macroconomique du revenu (PIB) sur la

    dpense de soins en France

    Mesure dlasticit revenu (dans une relation de co-intgration linaire)

    En contrlant par des effets de structure (dmographie, densit mdicale)

    2. Mesurer leffet prix relatif dans lvolution de la dpense

    de soins

    3. Etablir une relation formelle plus prcise (non uniquement

    linaire) entre les sries de PIB et dpense de soins:

    Identifier et prendre en compte les ruptures de tendance dans les sries

    Tester lexistence dune relation non-linaire (et modliser cette relation non linaire) 4

  • Littrature (International)

    Dterminants classiques de la dpense de soins : Revenus (Newhouse, 1977; Freeman, 2003)

    Innovation/technologie mdicale (Newhouse, 1992)

    Structure dmographique et pidmiologique (Culyer, 1988) Structure dmographique et pidmiologique (Culyer, 1988)

    Effet prix (Baumol, 1967)

    Demande induite (Evans, 1974; Fuchs, 1978)

    Facteurs institutionnels et systmiques (Hitiris and Posnett, 1992)

    5

  • Littrature (International)

    Impact macro du revenu sur la dpense de sant :

    Elasticit revenu : la sant comme bien suprieur ?

    Elasticits revenu > 1 (Newhouse, 1977; Jedell et al, 2003)

    Mais remise en cause (artefacts mthodologiques sur les sries Mais remise en cause (artefacts mthodologiques sur les sries de long-terme) dans des tudes rcentes :

    Elasticits revenus largement < 1 sur sries US et comparaisons de pays de lOCDE

    Environ 0,4 (Moscone et Tosetti, 2004) ou 0,8 (Freeman, 2003)

    Elasticit revenu < 1 chez les plus jeunes et > 1 dans les conomies vieillissantes (Herwatz and Theilen, 2010)

    6

  • Littrature (France)

    Peu de travaux sur donnes franaises : Impossibilit dintgrer les donnes franaises dans les

    comparaisons et les analyses pooles sur plusieurs pays (srie de

    donnes non comparable)

    Limites mthodologiques

    Elasticits revenus < 1 Elasticits revenus < 1 (LHorty et al, 1997; Mahieu, 2000; Missegue et Pereira, 2005)

    Effet prix ngatif (Murillo, 1993; Albouy et al, 2009)

    Impact lgrement positif du vieillissement mais difficult classique diffrencier les effets :

    Effets ge, gnration, tat de sant, proximit du dcs7

  • Donnes

    Sries chronologiques : Dpense de sant : approche par la Consommation de Biens et

    Services Mdicaux (CSBM) uniquement

    PIB

    Priode longue : 1950-2009

    Sries dindicateurs complmentaires : Dmographique (% des plus de 65 ans dans la population)

    De prix relatif de la sant (en base 100 pour 1950)

    De densit mdicale (de mdecins libraux)

    Pas dautres indicateurs dvolution, notamment : De ltat de sant

    Du progrs mdical 8

  • Mthode (rappel)

    Constat de base : la plupart des sries macroconomiques

    usuelles sont non stationnaires (Granger, 1966) :

    Dpense de sant et PIB notamment Suite un choc, ces sries nont pas tendance revenir leur

    valeur pr-choc : pas de force de rappel ni de valeur de

    rfrencerfrence

    Ces sries sont gnralement intgres un ordre d :

    Yt Yt-d est stationnaire

    2 sries peuvent avoir une relation de co-intgration :

    Xt et Yt sont intgres au mme ordre

    Yt = + Xt + t Avec t est une srie stationnaire (idalement un bruit blanc)

    9

  • Mthode (stratgie)

    1. Etablir lexistence dune relation de co-intgration

    linaire entre PIB et CSBM

    2. Modliser cette relation de co-intgration linaire :

    En contrlant par la structure dge, leffet prix relatif et la densit mdicale

    En introduisant une composante dterministe de tendance linaire (pour capturer les caractristiques inobserves, comme

    linnovation mdicale)

    3. Identifier des ruptures structurelles dans lvolution

    (spare et concomitante) de la CSBM et du PIB

    4. Tester lexistence dune relation non linaire CSBM-PIB

    et modliser cette relation non-linaire10

  • 1. Co-intgration linaire : mthode

    Test de la relation de co-intgration entre CSBM et PIB :

    A quel ordre ces sries sont-elles intgres ? (Test de Dickey-Fuller augment)

    Existe-t-il une relation de co-intgration linaire du type :

    log(CSBM) = 0 + 1 log(PIB) + Zt + uti.e. dans laquelle ut serait un processus stationnaire ?

    Utilisation dune modlisation par VAR (Vecteur Auto-Rgressif) (Mthode de Johansen, 1991)

    Estimation des coefficients de la modlisation par : Par Dynamic OLS (Stock and Watson, 1993)

    11

  • Spcification du modle de co-intgration linaire :log(CSBM) = 0 + 1 log(PIB) + Zt + ut

    1 est llasticit revenu

    0 est un terme constant et ut un processus stationnaire

    Le vecteur de co-intgration Z inclut :

    1. Co-intgration linaire : mthode

    Le vecteur de co-intgration Zt inclut : Le % de la population ge de plus de 65 ans

    Un index des prix relatifs de la sant

    Une mesure de densit mdicale

    Une tendance linaire : Pour capturer les effets des caractristiques inobserves

    Notamment lvolution de la technologie mdicale

    12

  • La CSBM et le PIB sont :

    Intgres dordre 1 : (CSBM) et (PIB) sont stationnaires Co-intgres linairement

    Rsultats de la modlisation de co-intgration linaire :

    1. Co-intgration linaire : rsultats

    13

  • 1. Co-intgration linaire : rsultats

    Elasticit revenu entre 1,4 et 2,2

    Elasticit prix entre -0,5 et -1,9

    Densit mdicale : impact > 0

    Age (% de plus de 65 ans) : impact < 0

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  • 2. Ruptures structurelles

    Existe-t-il des ruptures de tendance (structural breaks) dans les volutions du PIB et de la CSBM ?

    Sparment dans les volutions des deux sries (Test de racine unitaire 2 ruptures endognes ; Lee and Strazicich, 2003)

    Conjointement dans la relation entre PIB et CSBM : Dans la tendance linaire introduite dans le modle de co-intgration Dans la tendance linaire introduite dans le modle de co-intgration

    (composante dterministe)

    Dans le vecteur de co-intgration entre les 2 sries (Carrion and Sanso, 2006)

    2 types de ruptures peuvent tre identifies : Les ruptures en niveau (chocs)

    Les ruptures en tendance (inflexions de la pente)

    15

  • Ruptures structurelles dans lvolution de la CSBM :

    Rupture de niveau en 1976 Rupture de tendance en 1994 Diminution / ralentissement de la croissance de la CSBM

    Ruptures structurelles dans lvolution du PIB :

    2. Ruptures structurelles

    Ruptures structurelles dans lvolution du PIB :

    En 1968 et 1975 (ou 1981 selon la mthode employe)

    Ruptures structurelles dans la relation linaire entre

    CSBM et PIB :

    En 1989 : rupture de la pente de la tendance linaire ou en 1985 en termes de rupture dans le vecteur de co-

    intgration

    16

  • Rupture en

    niveau en 1976 :

    Rforme Barre

    rduction de

    la dpense de

    sant

    Rupture en

    tendance en 1994 :

    Rcession

    conomique de

    1993

    2. Ruptures structurelles : CSBM

    Log(CSBM)

    1993

    17

  • 2. Ruptures structurelles : PIB

    Chocs

    ??

    Pas flagrant (ni

    la rupture, ni la

    Log(PIB)

    18

    Chocs

    ptroliers

    la rupture, ni la

    cause)

  • 3. Non-linarit (test, modlisation)

    Test dune relation non linaire entre CSBM et PIB : Permettant une relation de type non-linaire liss avec des

    changements de rgimes

    Les relations de non-linarit dans la relation de co-intgration peuvent tre dues, non seulement des chocs endognes, mais peuvent tre dues, non seulement des chocs endognes, mais

    aussi aux variations dun autre processus temporel

    Les variations de densit mdicale semblent dterminer les non

    linarits de la relation de co-intgration

    Modlisation : Co-integration Smooth Transition model (CSTR)

    (Choi and Saikkonen, 2004)

    19

  • 3. Non-linarit (test, modlisation)

    Rsultats :

    20

  • Conclusion

    Relation de co-intgration linaire CSBM- PIB : Elasticit revenu > 1 Effet prix < 0 Effet ge ( % de +65 ans ) < 0

    Mais des ruptures de linarit mises en vidence : Mais des ruptures de linarit mises en vidence : Chocs structurels (en niveau et tendance ) dans les sries

    de la CSBM (1976 et 1994) et du PIB (1968 et 1981)

    Inflexion dans la relation linaire entre CSBM et PIB au milieu des annes 80

    Les non-linarits dans la relation de co-intgration peuvent tre dues, outre des chocs endognes, des

    variations de densit mdicale21

  • Discussion : Gnral

    Mthodologie robuste : Mthodes avances en Macro-conomtrie dynamique Travail bien situ dans la littrature (corpus des diffrentes

    approches mthodologiques existantes et littrature sur le lien

    macro sant-revenu)macro sant-revenu)

    Complmentarit des approches :1. Approche traditionnelle (co-intgration linaire)

    permet de situer les rsultats dans la littrature (et comparer

    llasticit-revenu estime)

    2. Prise en compte des ruptures de linarit :

    Chocs structurels (rformes du systme de sant Franais) Relation non-linaire

    22

  • Discussion : Gnral

    Work in progress : Peu dlments de discussion des rsultats

    En attente des rsultats de la modlisation CSTR

    Certaines imprcisions dans la prsentation (Ex. Vous argumentez en faveur des DOLS mais commentez dans (Ex. Vous argumentez en faveur des DOLS mais commentez dans

    le texte le rsultat des OLS...)

    Quel positionnement du travail ? En ltat, papier trs (trop?) mthodologique

    Valeur ajout dans les donnes utilises (srie longue CSBM)

    Quel apport sur la connaissance macroconomique du lien sant-revenu ?

    23

  • Discussion : Mthode

    Mesure de la dpense de sant : Attention au glissement implicite entre dpense de sant et

    dpense de soins :

    Dtail smantique mais la composante de dpenses non individualisables dans la dpense de sant naugmente pas de la mme manire procycliquedans la dpense de sant naugmente pas de la mme manire procyclique

    que les soins

    Manque de dtails sur les donnes utilises et la construction des sries :

    Srie longue de la CSBM en France : champ constant ?

    Srie rtropole : bien le prciser dans le papier (dans une perspective de lecture franco-franaise)

    24

  • Discussion : Mthode

    Que capture llment de tendance linaire ? Thoriquement, les facteurs dterministes inobservs de

    croissance de la dpense de soins

    Hypothse : capture les effets de linnovation mdicale Est-ce une hypothse usuelle/consensuelle ? Est-ce une hypothse usuelle/consensuelle ? Rien dautre dans cette tendance linaire ? (a priori si, tous les

    effets non observs)

    Choix de la modlisation dans la relation de co-intgration linaire :

    Pourquoi estimation par Dynamic OLS plutt que par Modle Correction dErreurs ?

    25

  • Discussion : Rsultats

    La mesure de llasticit revenu de la dpense de soins : Largement > 1 daprs lanalyse en co-intgration linaire (entre 1,4 et

    1,8 selon les spcifs) : cohrent avec Newhouse et autres

    Mais en contradiction avec des tudes rcentes plus robustes mthodologiquement et avec la plupart des travaux Franais (LHorty

    et al, 1997 notamment)et al, 1997 notamment)

    Pourquoi ? Robustesse mthodologique ? Spcificit des donnes (srie plus longue) ? Facteurs de contrle supplmentaires ?

    Identification de ruptures et de non linarit MAIS :

    En ltat, une seule estimation de llasticit revenu unique partir de lanalyse en co-intgration linaire

    Possibilit destimations diffrencies ? Sur les diffrentes sous-priodes identifies grce aux ruptures structurelles 26

  • Discussion : Rsultats

    Les ruptures structurelles :

    Annes de rupture assez diffrentes selon les modles spcifis pour raliser les tests (nombres de lags dans la correction de

    lautocorrelation)

    Dans lvolution du PIB : en 1975 ou en 1981 ? (ou les deux) ? Dans lvolution du PIB : en 1975 ou en 1981 ? (ou les deux) ?

    Dans la relation CSBM-PIB : en 1985 ou 1989 ?

    Est-ce secondaire dans votre approche ?

    En tirerez-vous des conclusions diffrentes ?

    Impacte vraisemblablement les rsultats de la modlisation CSTR (analyse de sensibilit prvoir ?)

    27

  • Discussion : Rsultats

    Rsultat surprenant de leffet dge : Impact ngatif sur la dpense de sant (% de pop > 65 ans)

    En contradiction avec la quasi-totalit des travaux

    Effet de bonne sant chaque ge ? effet de gnration

    Autres pistes ?

    Approfondir lanalyse et la discussion de leffet prix : Effet prix fortement ngatif (de -0,8 -1,3) dans le modle

    Nature de leffet prix : effet doffre ou de demande ?

    28