Determinants de l'efficience des systemes de santé: une analyse sur un panel de 183 pays.

IV-6 Robustesse des résultats

Les résultats précédents peuvent souffrir d'une certaine fragilité, à cet effet nous avons effectué différents tests de robustesse : spécification de Wang et Schmidt (2002), Ajout des contrôles, fluctuation d'échantillons pays OCDE et non OCDE (voir annexe 1).

IV-6.1 spécification de Wang et Schmidt (2002)

Les modèles estimés ci-dessus supposaient que l'hétérogénéité dans l'inefficience se trouve dans la moyenne de ce dernier (Battese et Coelli 1995 ; Greene 2004b). Cependant, l'hétérogénéité pourrait tout aussi bien se situer au niveau de la variance (ou de l'écart type) de la distribution de l'inefficience. Wang et Schmidt (2002), Wang (2002) et Wang (2003) développent un tel modèle dans le but de contrôler pour une éventuelle hétéroscédasticité qui pourrait exister dans l'inefficience ou dans l'erreur idiosyncratique. Sur la base des codes écrits par Wang (2005), nous avons estimé un tel modèle. On trouve que les déterminants identifiés plus haut n'ont aucun effet sur l'écart type de la distribution de l'inefficience. Ce qui atteste donc que ces variables ne sont pas source d'une quelconque hétéroscédasticité dans les données.

IV-6.2 Fluctuation d'échantillon pays OCDE et non OCDE

Une question importante est celle de savoir quel serait le résultat si on se restreignait uniquement aux pays non OCDE. En effet, il est plausible de penser que les systèmes de santé les plus performants se trouvent dans les pays développés (rapport sur la santé dans le monde 2000). Les conserver dans l'échantillon pourrait avoir un effet amplificateur de l'efficience des systèmes de santé. Le tableau ci-dessous fait ressortir que les résultats sont robustes à cette restriction d'échantillon. Nous avons refait les régressions avec les pays non OCDE, on constate que les résultats sont presque invariants.

IV-6.3 Ajout des contrôles

Les résultats précédents pourraient souffrir de biais de variables omises. Sans prétendre corriger pour ce biais, nous avons essayé d'inclure certaines variables dont nous pensons pourvoir soit influencer l'efficience, soit influencer la fonction de production. Parmi les variables introduites on distingue :

-le financement extérieur de la santé : un système de santé pourra être plus efficient qu'un autre parce qu'il reçoit un financement extérieur (APD, transfert des migrants et des organismes non gouvernementaux) importants. A cet effet nous avons dichotomiser la variable financement extérieur^51(*).

-le niveau d'investissement direct étranger, car on pense que de façon indirecte c'est un indicateur de stabilité politique et économique d'un pays. C'est vrai que les investisseurs recherchent les pays où la règlementation est assez souple et où on a un potentiel de mains d'oeuvre et de matières premières énorme ; c'est aussi vrai qu'ils recherchent les pays où leur investissement est sécurisé, où les droits de propriété sont respectés... Bref où l'Etat fonctionne bien.

-le niveau d'endettement du gouvernement central : on peut imaginer un scénario dans le quel un lourd endettement de l'Etat l'empêche de bien fonctionner. Nous avons pris un seuil de 50% du PIB (Nations Unis).

-le salaire moyen des médecins : l'efficience du système passe aussi par la motivation de ses acteurs, à savoir les médecins, un système dans lequel le salaire moyen est relativement bas sera aussi celui dans lequel il ya moins d'incitation à travailler, donc moins de performance. Après prise en compte de ces variables, les résultats restent robustes.

CONCLUSION

La question d'efficience des systèmes de santé est importante pour tous les pays. L'état de santé est un facteur clé pour l'offre de travail et les nations unis l'ont bien compris en affectant 40% des OMD à la santé. L'OMS également dans son rapport sur la santé dans le monde 2000 analyse l'efficience des systèmes de santé et donne un classement pour les 191 pays membres. L'objectif de ce travail aura été de suivre cette trajectoire mais en intégrant les nouvelles approches économétriques afin d'identifier les déterminants de l'efficience des systèmes. En considérant le modèle introduit par Evans et al. (2000) et Greene (2004b) et en intégrant les corrections de Wang et Schmidt (2002) et certaines variables additionnelles de contrôle, nous arrivons à des résultats tout aussi pertinents. Nous trouvons ainsi que le niveau de revenu et sa répartition au sein de la population sont des déterminants importants de l'efficience des systèmes de santé. De plus la composition du financement de la santé public-privé influence aussi l'efficience en ce sens que plus le financement viendra de l'Etat plus le système sera inefficient. On constate aussi qu'une bonne gouvernance (bonne règlementation, respect des droits de propriété...) a un effet favorable sur les performances du système. Dans un cadre social, une faible fragmentation ethnolinguistique est un atout de performance pour les systèmes de santé. Les systèmes de santé deviennent aussi performants grâce à la proximité géographique et linguistique des systèmes déjà performants. Ceci se fait à travers les phénomènes de diffusion et de convergence.

Ces résultats brièvement présentés suggèrent aux Etats d'accorder une attention particulière au financement public car mal gérer, il peut se traduire en un gaspillage dû à l'inefficience du secteur public. Par la même occasion, puisque la bonne gouvernance est un facteur d'efficience, l'aide budgétaire doit être privilégié car il est plus facile de contrôler l'action du gouvernement central que des actions isolées de partenaires privés dans les mini projets de santé. Dans la mesure où la fragmentation ethnique est un facteur d'inefficience, les administrations doivent privilégier les groupes minoritaires de la société car ce sont ceux là donc les réseaux sociaux sont les plus faibles. Les phénomènes de diffusion et de convergence ne doivent pas être négligés, car ils peuvent inspirer la création des systèmes « satellite ». Comment cela peut-il être possible ? En effet pour éviter la « dilution » des ressources et même leur gaspillage, les bailleurs peuvent affecter massivement l'aide vers un système de santé, le développement de ce dernier créera ainsi un effet de convergence et de diffusion dans les pays voisins.

Ce travail malgré les efforts entrepris pour répondre à certaines critiques du Rapport sur la santé dans le monde 2000, présente beaucoup de limites. Tout d'abord, nous contrôlons pour les effets fixes régionaux. On suppose ainsi que le système de santé sud africain est similaire au système centrafricain ou togolais, ce qui n'est pas parfaitement vrai car il existe des hétérogénéités entre pays d'une même région caractérisées par les efforts entrepris par ces derniers pour améliorer l'état de santé des populations. Par ailleurs, malgré la longueur de la période qui pousse à utiliser les effets fixes dans le modèles de frontière, l'éventualité que les effets spécifiques soit aléatoire n'est pas impossible. Ce document ne traite que de l'inefficience technique alors dans le domaine de la santé, l'inefficience allocative reste un problème majeur car le personnel de santé souhaite généralement travailler dans les villes et les grandes agglomérations délaissant ainsi les villages et petites communautés. On note aussi que l'affectation des ressources n'est pas trop souvent corrélée aux besoins même des populations : on retrouve dans certains pays en développement la présence très rapprochées de deux ou trois grands hôpitaux de référence alors même qu'il existe des communautés où les personnes sont obligées de parcourir des distances considérables pour avoir accès aux soins. Nous avons essayé d'analyser un des aspects de cette inefficience allocative en introduisant une variable qui mesure le taux de fuite de cerveaux dans le domaine de la santé (medbd) car il est plausible de penser que ces fuites engendrent une inégale répartition des ressources. Cependant une étude plus poussées destinée à mesurer les composantes allocatives et techniques de l'inefficience permettrait de voir l'ampleur de la situation et de dériver les politiques optimales. Dans le cadre des modèles de frontière de production ou de coût, les erreurs de mesure peuvent apparaitre lorsque les données proviennent des enquêtes subjectives ou lorsqu'on utilise un proxy pour remplacer une variable qui est indisponible. Comme nous avons remarqué dans les premiers résultats, il est difficile d'appréhender le niveau d'instruction d'une population, l'utilisation du taux d'alphabétisation ne montre que la partie visible de l'iceberg. Ces erreurs de mesure dans les variables peuvent causer les conséquences graves dans l'estimation de la frontière stochastique. Pour corriger d'éventuelles erreurs de mesure, Wang et Chen (2004) proposent un estimateur de moment. Cependant, la première version de leur modèle ne s'applique pas à une spécification de type Batesse et Coelli (1995). Notons en plus que ce travail pourrait souffrir d'un biais de sélection dans la mesure où nous travaillons avec les pays membres de l'OMS dont les données sont disponibles. Les procédures habituelles de correction (Heckman 1979) pour les modèles linéaires et non linéaires utilisé par Wynand et Praag (1981) sont inadaptées. Greene (2008) propose une procédure plus appropriée mais nécessitant des algorithmes complexes et difficilement programmables dans les logiciels usuels.

* 51 ^_ Nous avons créé une dummy qui prend la valeur 1 lorsque le financement extérieur est supérieur à 25 % du PIB.