Memoire Online - Analyse de la performance des districts sanitaires en cote d'Ivoire.

Mr DJEZOU Baudelaire, Maître de conférences agrégé; Université Alassane Ouattara, Président Mr GRAKOLET Gourene, Assistant, Université Jean Lorougnon Guédé, assesseur 1 Mr KOUASSI Tchudjane, Assistant, Université Jean Lorougnon Guédé, assesseur 2

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Ce rapport est dédié à toutes les personnes qui me sont chères, et qui ont oeuvré pour mon bien être. Ces personnes ont toujours trouvé les mots justes pour m'encourager, et me conseiller à mes moments difficiles. Elles ont tout mis à ma disposition pour ma réussite et mon épanouissement social parce qu'elles ont cru en mes compétences.

Mon père, M. KOFFI Konan Laurent, pour l'amour qu'il m'a toujours porté, le soutien financier et matériel accordé, les conseils, ainsi que la disponibilité pour faire de moi l'homme que je suis. Que Dieu t'accorde longévité et santé.

Ma mère Mme KOUASSI Epse KOFFI N'guessan Monique, pour m'avoir donné la vie, pour ses conseils, pour sa présence à mes côtés malgré la distance, son soutien spirituel, financier et matériel. Que Dieu t'accorde longévité et santé pour que tu puisses récolter ce que tu as semé.

Mon oncle (tuteur) M. BROU Nanock Michael, pour son accueil cordial, grâce à toi, j'ai pu avoir un séjour agréable à Daloa. Que Dieu te bénisse ainsi que ta famille et qu'il t'accorde grâce et santé.

A toute Ma famille (frères, soeurs, oncles, tantes, cousins et cousines...) pour le soutien indéfectible dans cette formation.

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Ce mémoire n'aurait pas été possible sans l'intervention, consciente, d'un grand nombre de personnes. Je saisis cette occasion pour adresser mes profonds remerciements et mes profondes reconnaissances à tous.

Au Docteur Arnold GOURENE, Assistant à l'Université Jean Lorougnon Guédé de Daloa qui m'a donné l'opportunité de réaliser ce mémoire, mais surtout pour son temps, ses précieux conseils et son orientation ficelée tout au long de ce travail.

Au Doyen de l'UFR Sciences Economiques et Gestion de l'Université Jean Lorougnon Guédé de Daloa, Professeur Auguste KOUAKOU pour la mise en place d'un MASTER 2 en Economie du Travail et des Ressources Humaines afin de parachever notre parcours.

Au chef du Département Economie, Docteur Bodouin KOKO, Assistant à l'Université Jean Lorougnon Guédé de Daloa, pour son encadrement tout au long de ce travail de recherche.

A Monsieur Stephane Behi, Doctorant en économie de la santé à l'Université Alassane Ouattara de Bouaké, vous n'avez pas hésité à nous accorder toutes les fois que besoin en était, une partie de votre précieux temps tout au long du processus ayant conduit à obtenir ce résultat.

A toute la première promotion de Master 2 en Economie du Travail et des Ressources humaines, merci pour les joies partagées et difficultés endurées ensemble pendant ces années de formation.

A toutes celles et à tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué à la reussite de ce travail.

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PARTIE 2 : ETUDE EMPIRIQUE DE L'ANALYSE DE LA PERFORMANCE DES DISTRICTS SANITAIRES 32

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Tableau 3: Score d'efficience technique totale et classement des districts sanitaires 40

Tableau 4: Score d'efficience technique pure et classement des districts sanitaires 43

Tableau 5:Score d'efficience d'echelle et rendement d'echelle des districts sanitaires 47

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RESUME

Ce mémoire analyse la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire. Nous nous servons d'abord de la méthode non paramétrique d'analyse d'enveloppement des données (DEA) à orientation input pour calculer les scores d'efficience technique et ensuite nous utilisons le modèle Tobit censuré afin d'apprécier l'impact des variables contextuelles sur l'efficience des districts sanitaires. Cette analyse est faite sur les données en coupe transversale sur l'année 2016. Ainsi, à partir des scores d'efficiences techniques calculés pour l'année nous obtenons les résultats suivants : les efficiences techniques des districts sanitaires sous les technologies CRS et VRS sont en moyenne respectivement de 58% et 67,8%. Les districts sanitaires doivent donc améliorer leur efficience technique sur l'année 2016 d'environ 40%.Concernant les déterminants, la durée moyenne de séjour, la taille de la population, le nombre de sage femme ainsi que le nombre d'infirmier par habitant sont significatifs et influencent le niveau d'efficience technique des districts.

Mots clés : Côte d'Ivoire, efficience technique, districts sanitaires, méthode d'enveloppement des données

ABSTRACT

This analysis analyzed the performance of health districts in Côte d 'Ivoire. First, we used the non-parametric method of analyzing DEA data envelopment to calculate the technical efficiency scores and then used the Tobit model to assess the impact of the contextual variables on the efficiency of the health districts. This analysis is done on cross-sectional data over the period 2016. Thus, based on the technical efficiency scores calculated for the period, we obtained the following results: The technical efficiencies of the health districts under the CRS and VRS technologies are on average 58% and 67,8% respectively. Health districts could therefore have improved their technical efficiency by about 40% in 2016. Regarding the determinants, the mean of time visit ; population size ; the number of midwife so the number of nurse by inhabitant are significant and influence technical efficiency of health districts.

Keywords: Côte d'Ivoire, Technical efficiency, health districts, data envelopment analysis

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INTRODUCTION

La performance des systèmes de santé est l'un des principaux sujets nourrissant les débats relatifs au domaine de la santé au cours de ces dernières décennies (Hollinwhorth, 2008). Ces débats se sont accrus dans les pays en développement grâce au rapport sur la santé dans le monde de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS, WHO ,2000) consacré à la mesure de l'efficience des systèmes de santé dans le monde. Ce rapport conclut qu'il est nécessaire dans un contexte de rareté de ressources, que tous les systèmes de santé évaluent l'utilisation faite de leurs ressources. Comment utiliser, combiner au mieux les ressources mises à la disposition du système de santé et comment obtenir des gains d'efficience pour améliorer le système de santé pour les années à venir? Telles sont les principales préoccupations qui animent tous les pays.

Dans un contexte d'émergence de la Côte d'Ivoire à l'horizon 2020, la question de performance est en phase avec la stratégie de redressement et de développement contenu dans le premier et deuxième plan national de développement¹ (PND, 2012-2015, 2016-2020) dont l'ambition phare est de transformer la Côte d'Ivoire en un pays émergent d'ici 2020. En effet après la crise post-électorale, un nouveau concept a émergé celui de l'ivoirien nouveau. Selon les dirigeants du pays, ce concept se traduit par une nouvelle manière de penser et d'appréhender les choses. Ce nouveau concept serait un catalyseur pour l'émergence du pays à l'horizon 2020. Afin d'inculquer ce concept aux populations ivoiriennes, plusieurs réformes ont été entreprises dans le domaine éducatif notamment la formation professionnelle et l'entreprenariat. Toutefois l'atteinte de l'émergence devrait inéluctablement passer par plusieurs phases dont l'amélioration du système sanitaire.

On ne peut pas parler d'émergence sans parler d'amélioration du système de santé. L'ODD3², stipule qu' « il est important de permettre à tous de vivre en bonne santé et de promouvoir le bien être de tous à tout âge pour construire des sociétés prospères. Cependant, la situation sanitaire reste préoccupante ». Les taux de morbidité et de mortalité sont élevés principalement pour celles liées au paludisme et au SIDA, selon les perspectives économiques³.

Le principal problème demeure l'insuffisance de l'offre de soins accentuée par la crise

socio-politique. Cette insuffisance est aussi liée à une faible injection financière dans le

¹ Dans l'optique de permettre à la côte d'ivoire d'être cité parmi les pays émergents

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domaine de la santé, se traduisant par la stagnation du budget du Ministère de la Santé et l'inexistence d'un dispositif de couverture du risque maladie⁴. Par ailleurs, l'accentuation de la pauvreté des ménages en raison également des nombreuses crises socio-politiques ne favorisent pas les soins de qualités⁵. Les dépenses publiques en santé restent encore faibles pour les besoins exprimés. Le pays affiche un ratio médecin par habitant encore faible (un médecin pour 6000 habitants)⁶. Avec un tel ratio, la Côte d'Ivoire reste loin de l'engagement arrêté à Abuja en 2001 de consacrer 15% du budget national à la santé. Pour pallier cette situation des strategies de réformes de l'organisation ou du financement des services de santé ont été mises en oeuvre. Ces six dernières années, le gouvernement a consenti d'énormes efforts dans le domaine de la santé. Ces efforts ont été orientés vers le déblocage du salaire des médecins, l'embauche de plus de 10 000 professionnels de la santé, la construction d'une centaine d'établissements de premier contact et la réhabilitation de certains centres hospitaliers régionaux dans les districts sanitaires⁷. En 2018, 6,5% du budget a été affecté au domaine de la santé tandis qu'en 2017 il était de 6%. Cette situation traduit une certaine volonté de l'Etat de s'aligner sur les prescriptions d'Abuja.

Cependant, force est de constater que tous ces progrès n'ont pas su transformer de façon fondamentale l'image de l'hôpital public en termes de gestion et de qualité des soins. La question de l'utilisation efficiente des ressources du secteur de la santé demeure donc primordial pour les politiques de financement ainsi que la nécessité de rendre plus efficientes les interventions publiques et privées de la santé.

Le concept d'efficience met en rapport l'efficacité avec les moyens engagés pour

atteindre les résultats. A cet effet, l'analyse de l'efficience technique des districts sanitaires s'avère indispensable.

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restauration ou l'entretien qui doivent cependant répondre à des conditions d'hygiène drastique. Ces différentes actions peuvent ameliorer les performances productives des districts sanitaires.

Plusieurs études ont été ménées en Afrique sur les questions de performance des systèmes et d'établissements de santé. Au kenya, l'étude de Kirigia et al, (2004) sur les centres de santé. Masiye (2006) sur les hôpitaux en Zambie. Au Ghana, il y a eu l'étude d'Akazali et al, (2008) sur les centres de santé. Mane (2012) sur les hôpitaux au Sénégal. Au Togo l'étude d'Atake et al, (2014) sur les formations sanitaires publiques et enfin l'étude de Coulibaly (2015) au Burkina Faso sur les hôpitaux. Plus précisement en Côte d'Ivoire, les travaux de Tiéhi (2006) sur les hôpitaux départementaux publics.

Par ailleurs, il faut noter qu'il ne semble pas encore avoir d'étude consacrée à l'analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire. Les travaux en Côte d'Ivoire sur ces questions manquent encore à la littérature. Aussi, dans le soucis d'apporter une contribution à la revue de littérature cette étude s'avère importante.

Notre étude à pour objectif général d'analyser l'efficience technique des districts

sanitaires de Côte d'Ivoire en 2016. Pour ce faire, nous diviserons notre analyse en deux sous objectifs.

- Déterminer les scores d'efficience techniques des districts sanitaires de Côte d'Ivoire de 2016 ;

- Identifier les variables qui influent sur l'efficience technique des districts sanitaires ;

Ceci nous permettra de connaitre les différents efforts fournis par les districts sanitaires en matière de performance et connaitre l'avantage d'un environnement orienté « emergence » sur lesdites performances des districts sanitaires. Pour ce faire, nous utiliserons la méthode d'analyse d'enveloppement des données (DEA) orienté input et d'autre part nous expliquerons les causes de l'inefficience par le biais d'un modèle Tobit censuré à gauche.

Afin de mener à bien notre étude, nous avons formulé les hypothèses suivantes : - Les districts sanitaires en Côte d'Ivoire sont inefficients ;

- La taille de la population, le nombre de séjour influencent l'efficience technique des districts sanitaires en Côte d'Ivoire.

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Le reste du travail est structuré comme suit. Le chapitre I, présente les faits stylisés sur la situation sanitaire en côte d'ivoire. Le chapitre II présente l'approche définitionnelle de certains concepts et notions ainsi que la revue de la littérature sur ce genre d'étude. Dans le troisième chapitre, la méthodologie de travail est adoptée. Le chapitre IV présente les résultats empiriques. Enfin la conclusion et implication de politiques.

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PARTIE 1 :

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CHAPITRE I : FAITS STYLISES SUR LA SANTE EN COTE D'IVOIRE I. ETAT DES LIEUX EN MATIERE DE SANTE

La morbidité générale en Côte d'ivoire est élevée et reste caractérisée par les maladies transmissibles d'une part et d'autre part par les maladies non transmissibles dans un contexte nutritionnel préoccupant. Les maladies transmissibles sont dominées par le paludisme qui est de loin la première cause de morbidité. Il représente environ 50% des motifs de consultations dans les ESPC. Son Incidence est passée de 106% en 2013 à 164% en 2014. Les enfants et les femmes enceintes constituent les populations les plus vulnérables et les plus touchées. En 2015, on estimait l'incidence des Infections Respiratoires Aigües chez les enfants de 0 à 4 ans à 202,35 pour 1000, celle du paludisme dans la population générale à 155,49 pour 1000. L'incidence de la diarrhée chez les enfants de 0 à 4 ans était quant à elle, estimée à 88,86 pour 1000. Le Rapport de la Mortalité Maternelle 2015 (RMM) estimait le taux de mortalité maternelle de la Côte d'Ivoire à 645 décès pour 100 000 naissances vivantes contre 546 pour l'Afrique Sub saharienne. En 2012, ce taux était estimé à 614 décès pour 100 000 naissances vivantes en 2012. La Côte d'Ivoire se situe derrière les pays comme la Mauritanie avec 602 décès, le Cameroun avec 596 décès, le Mali avec 587 décès, le Niger avec 553 décès, la Guinée-Bissau avec 549 décès, le Kenya avec 510 décès.

La prévalence du VIH/sida dans la population âgée de 15-49 ans est estimée à 3,7 %. Cette prévalence est de 4,6 % chez les femmes et de 2,7 % chez les hommes. L'épidémie du VIH/Sida est caractérisée par la présence des deux virus, VIH 1 et VIH 2. Le nombre de personnes vivant avec le VIH était de 450 000 et le nombre d'orphelins rendus vulnérables du fait du Sida s'élevait à 440 000. Le nombre de personnes sous ARV est passé de 123 692 en 2013 à 140 710 en 2014 Avec une prévalence estimée selon le rapport 2010 de l'OMS à 156 cas pour 100 000 habitants pour toutes formes confondues et une incidence estimée à 139 cas pour 100 000 habitants pour les nouveaux cas à frottis positif, la Côte d'Ivoire est affectée, de manière sévère, par la tuberculose. L'Incidence est passée de 1,06 % en 2013 et 1,05% en 2014. La pandémie du VIH/sida demeure le facteur le plus propice à son développement. Les autres maladies transmissibles sont constituées par des maladies à potentiel épidémique. Ce sont : la méningite cérébro-spinale, la rougeole, la fièvre jaune et le choléra dont l'évolution est marquée par des flambées épidémiques. Les maladies non transmissibles restent dominées par les maladies métaboliques, les maladies cardio-vasculaires (HTA), les cancers. Le diabète sucré touche 5,7% de la population adulte, l'HTA est en nette progression. En 2008, selon les estimations de

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l'OMS pour la Côte d'Ivoire, la prévalence de l'HTA chez les 25 ans et plus était de 33,4%. 15 000 nouveaux cas de cancer sont attendus par an. Les cancers de la femme sont de loin les plus nombreux avec une incidence de 98,8 cas pour 100 000 habitants en 2004 dont 25,2% de cancers du sein et 23% de cancers du col de l'utérus. L'ulcère de Buruli occasionne des cas d'infirmité permanente notamment chez des enfants d'âge scolaire. Le nombre de cas cumulé est passé de 500 en 1994 à 25 000 en 2006. En 2007 et 2008, le nombre de nouveaux cas était respectivement de 1654 et 2085. Certaines pathologies telles que la trypanosomiase humaine africaine, l'onchocercose, les bilharzioses, la filariose lymphatique, le trachome et le pian persistent encore et nécessitent une attention particulière. D'autres maladies anciennes comme la dracunculose, la lèpre, et la syphilis sont en voie d'élimination, d'éradication ou en nette régression.

La mortalité générale avait baissé continuellement depuis les années 1950 avant d'enregistrer une inversion de tendance dans les années 1990. Le taux brut de mortalité (TBM) est passé de 12,3%o en 1988 à 14%o en 2006. On a enregistré 968 décès, soit 121,50 décès maternels pour 100 000 naissances vivantes en 2013.

Le financement de la santé a connu une hausse progressive ces dernières années. En effet, le budget du ministère en charge de la santé est passé de 106,8 milliards en 2011 à 245,5 milliards de FCFA en 2015, soit un taux d'accroissement annuel moyen de 18 % en 5 ans. Une part importante de ce budget a été dédiée au fonctionnement (80,45 %) au détriment de celui des investissements (19,55 %). En outre la proportion du budget de l'Etat allouée au secteur de la santé est passée de 5,56 % en 2012 à 6,19 % en 2014. Toutefois, il est encore en deçà de celui fixé lors de la déclaration d'Abuja en juillet 2001 qui était estimé à 15 %. L'élaboration des différents Comptes de la Santé (CS) a permis au MSHP de capter les informations sur les flux financiers dans le secteur de la santé. Selon les Comptes de Santé, les Dépenses totales de santé (DTS), en 2013, s'élèvent à 872,82 milliards de FCFA. Ainsi, ressort-il de l'analyse des DTS que les ménages sont les plus gros contributeurs du financement de la santé en Côte d'Ivoire avec une proportion de versement direct de 51,08 % en 2013. L'Administration publique (24,48 %) et les Entreprises (14,44 %) viennent respectivement au second et au troisième rang après les ménages. Les Bailleurs bilatéraux et multilatéraux représentent 9,99 % des sources de financement tandis que les ONG, nationales ne représentent que 0,01 % des sources de financement. En vue du financement adéquat du secteur, le MSHP a adopté des stratégies

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novatrices sur le financement de la santé notamment : (i) la stratégie nationale de financement pour tendre vers la Couverture Sanitaire Universelle, (ii) la stratégie nationale de financement basé sur la performance pour améliorer qualitativement et quantitativement, l'offre de services et de soins de santé et (iii) un document d'orientation sur les financements innovants. En 2014, une méthodologie d'allocation budgétaire axée sur les priorités nationales a été adoptée notamment pour la réalisation des soins de santé primaires. L'allocation budgétaire destinée aux structures du niveau périphérique pour la mise en oeuvre des soins de santé primaires a connu une augmentation progressive passant de 10,758 milliards FCFA en 2012 à 11,228 milliards FCFA en 2013 pour atteindre 12,498 milliards en 2014 soit un taux d'accroissement de 16,17 % entre 2012 à 2014⁸.

Avec les recrutements réguliers d'agents de santé et la revalorisation des salaires du personnel de santé, les indicateurs de disponibilité des ressources humaines au plan national ont connu une amélioration en 2015 avec 1 médecin pour 7235 habitants, 1 infirmier pour 2910 habitants et 1 Sage femme pour 1990 femmes en âge de procréer. Même si ces données nationales répondent aux recommandations internationales (1 médecin/10 000 habitants, 1 infirmier pour 5000 habitants, 1 sage-femme pour 3000 femmes en âge de procréer selon l'OMS), de fortes disparités persistent notamment au niveau du ratio médecin/population dans les différentes régions sanitaires avec 1 médecin/20 803 habitants dans le Cavally-Guemon.

L'accroissement de l'offre de services de santé a été réalisé à travers la construction de nouveaux établissements, la réhabilitation, l'équipement ou le rééquipement d'hôpitaux ainsi que la mise aux normes et l'amélioration des plateaux techniques des structures sanitaires. Les quatres CHU (Cocody, Bouaké, Yopougon, Treichville), et les autres EPN de santé, ont bénéficié chaque année de projets de réhabilitation et de rééquipement partiel. Les Centres Hospitaliers Régionaux (CHR) et les Hôpitaux Généraux (HG), ont bénéficié également de diverses interventions (réhabilitations et équipements de certains de leurs services et installations).

Les services médico-techniques et les maternités de 11 CHR et de 46 HG ont été réhabilités et équipés sur financement du Programme Présidentiel d'Urgence (PPU) pour un montant de 27 milliards francs CFA.

Environ 600 Etablissements Sanitaires de Premier Contact (ESPC) ont été réhabilités ou équipés depuis 2011 grâce au financement du Gouvernement, de la Banque Mondiale, de la

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Banque Africaine de Développement, du Contrat de Désendettement et de Développement à travers l'Agence Française de Développement, de la Délégation de l'Union Européenne.

Plusieurs infrastructures sanitaires sont en cours de construction grâce au financement de l'Etat et des partenaires au développement. Il s'agit du Centre National de Médecine Nucléaire d'Abidjan pour un investissement de 2,6 milliards de Francs CFA, du Centre National de Radiothérapie au CHU de Cocody d'un coût de 13 milliards de FCFA entièrement financé sur le budget général de l'Etat, de l'Institut de Cardiologie de Bouaké de 150 lits d'un coût de 10 milliards de francs FCFA.

L'organisation et le fonctionnement du MSHP en vigueur découle du décret n°2014-554 du 1er octobre 2014. Le système de santé ivoirien est de type pyramidal à trois niveaux⁹ et deux versants, l'un gestionnaire et l'autre prestataire :

Le versant prestataire comprend l'offre publique de soins et l'offre privée de soins.

Le versant gestionnaire ou administratif comprend : le niveau central composé du Cabinet du Ministre, des directions et services centraux qui ont une mission de définition, d'appui et de coordination globale de la santé, (ii) le niveau intermédiaire composé de 20 Directions Régionales qui ont une mission d'appui aux Districts sanitaires pour la mise en oeuvre de la politique sanitaire et (iii) le niveau périphérique composé de 82 Directions Départementales de la Santé ou Districts sanitaires qui sont chargées à leur niveau de rendre opérationnelle la politique sanitaire

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CHAPITRE II : APPROCHE CONCEPTUELLE ET REVUE DE LA LITTERATURE I. APPROCHE DEFITIONNELLE

La contribution des ressources médicales pour l'amélioration du système de santé est importante. La controverse sur le lien entre les ressources médicales et l'état de santé peut être source de problèmes de mesures car les ressources médicales sont diverses. Les facteurs de productions hospitalières présentés ici sont :

Les lits installés (différents des lits autorisés) à une date donnée, le personnel hospitalier qui est constitué à la fois du personnel médical, du personnel éducatif et social, du personnel technique

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et du personnel administratif. Le personnel non médical regroupe l'ensemble du personnel administratif, du personnel soignant et éducatif, du personnel médicotechnique, du personnel technique ; il comprend le personnel à la charge de l'établissement, le personnel à la charge de la clientèle (par exemple certains auxiliaires médicaux), le personnel à la charge d'autres organismes (par exemple de l'éducation nationale). Le personnel administratif : personnel de direction et d'administration. Personnel soignant et éducatif : sages-femmes, personnel de services médicaux, psychologues, personnel éducatif, assistants de service social. Infirmiers : infirmiers spécialisés. Aides-soignants : aides-soignants, aides médicales psychiatrique. Agents des Services Hospitaliers(A.S.H) : agents des services hospitaliers, gardes malades, brancardiers, autres emplois secondaires des services médicaux. Personnel médicotechnique : pharmaciens, personnel des services de pharmacie, personnel des services de laboratoire, personnel des services d'électroradiologie, autre personnel médicotechnique. Personnel technique : personnel des services techniques, personnel des services informatiques, personnel des services ouvriers, du parc automobile et du service intérieur.

Des soins de courte durée (ou court séjour) qui concernent des affections graves, pendant leur phase aiguë en médecine, chirurgie, obstétrique, odontologie ou psychiatrie ; Des soins de suite ou de réadaptation (ou moyen séjour) qui requièrent, dans le cadre d'un traitement ou d'une surveillance médicale à des malades, des soins continus, dans un but de

réinsertion ;
Des soins de longue durée (long séjour) destinés à des personnes n'ayant pas leur autonomie de vie et dont l'état nécessite une surveillance médicale constante et des traitements d'entretien.

II. THEORIE SUR LA MESURE DE LA PERFORMANCE 1. Distinction entre efficacité et efficience

Il est important de garder à l'esprit la distinction entre efficacité et efficience (Israël, 1996). Le concept d'efficacité est plus large et englobe la capacité d'une institution à définir et mettre en oeuvre des objectifs opérationnels adéquats. Dans cette perspective, le critère d'efficacité se réfère à la capacité d'une organisation à se conformer à ses propres exigences. Mais l'efficacité peut aussi être mesurée au regard d'exigences externes à l'institution (par exemple, contribution des institutions au système social dans son ensemble). Quant au

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concept d'efficience, il se réfère seulement à la manière dont les ressources disponibles sont utilisées pour réaliser les objectifs définis, sans se soucier de la question de savoir si ces objectifs ou ces buts sont adéquats. D'un point de vue purement technique, une institution efficiente est celle qui affiche un taux élevé d'extrants par rapport aux intrants. En ce sens, une organisation peu efficiente peut être relativement efficace si elle réalise ses objectifs, même à un coût élevé. A l'inverse, mais avec des inconvénients plus sensibles, une institution peut être considérée comme efficiente du seul point de vue de sa rentabilité, mais avec des objectifs inadéquats (par exemple, un district sanitaire peut faire plus de vaccination qu'il n'est nécessaire). La pièce maîtresse de l'analyse économique de l'efficience organisationnelle est la fonction de coût ou son équivalent, la fonction de production.

Le concept d'efficience met en rapport l'efficacité avec les moyens engagés pour atteindre les résultats. Il trouve son origine dans les travaux théoriques fondamentaux au sujet du comportement des firmes. Debreu (1951) et Koopmans (1951) ont le mérite de proposer une définition précise et conforme à la théorie économique du concept d'efficience, bien que Debreu utilise plutôt l'expression de coefficient d'utilisation des ressources.

Koopmans (1951, p. 60) a proposé une définition formelle de l'efficience productive. D'après lui, un producteur est techniquement efficient si un accroissement d'un output quelconque nécessite une réduction au moins d'un autre output ou un accroissement d'au moins un input, et si une réduction d'un input quelconque nécessite un accroissement au moins d'un autre input ou une réduction d'au moins un output. Ainsi, un producteur techniquement efficient pourrait produire les mêmes outputs avec au moins une quantité inférieure d'un input ou utiliser les mêmes inputs afin de produire plus d'au moins un output.

Debreu (1951) et Farrell (1957) ont introduit une mesure de l'efficience productive définie comme étant égale à 1 moins la réduction maximale équiproportionnelle de tous les inputs qui permet toujours d'assurer la production continuelle des outputs donnés. Un score égal à l'unité indique l'efficience technique car aucune réduction équiproportionnelle d'input n'est faisable. Un score inférieur à l'unité nous indique l'importance de l'inefficience technique. Notons que le même raisonnement s'applique à une expansion équiproportionnelle d'output avec des inputs donnés. Les principes de base de l'approche de la mesure de l'efficience proposée par Farrell sont illustrés par la figure 13 (Farrell, 1957, p. 254).

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L'efficience est définie comme la distance entre la combinaison des inputs et des outputs observés et le maximum qui aurait pu être réalisé. Pour tenir compte du critère de maximalité du produit obtenu d'une part, et d'accepter la possibilité d'une sous-utilisation des moyens de production d'autre part, l'on a recourt à la fonction de production (frontière supérieure de l'ensemble de production), cette frontière étant une caractéristique (limite) de la technologie à un moment donné.

L'estimation de la fonction de production qui établit, sous sa forme la plus générale, une relation entre les « intrants » ou inputs et les « extrants » ou outputs permet alors de définir les "meilleures pratiques", situées sur la frontière de production. Celles-ci servent à définir la « frontière d'efficience ». Il s'agit donc de trouver la « frontière » du domaine des productions possibles sur laquelle se situent les « meilleures ». L'inefficience d'une unité de décision se mesure alors par la distance par rapport à cette frontière. Cette distance est exprimée au moyen d'un « score d'efficience ».

Ainsi, dans cette approche, les unités les plus performantes servent de modèles aux autres. Un district sanitaire sera donc considéré relativement inefficient si un autre district sanitaire utilise un montant inférieur ou égal d'inputs pour produire plus ou autant d'outputs.

Farrell (1957) est le premier à avoir rendu ces concepts opérationnels en ayant recours à des méthodes de recherche opérationnelle. Il a décomposé l'efficience totale ou économique en deux éléments :

- l'efficience technique : une unité est techniquement efficiente si elle produit autant d'output que possible avec un montant donné d'inputs, ou si elle produit un niveau donné d'output avec une quantité minimum d'inputs. Cette première notion d'efficience fait donc uniquement intervenir des considérations de quantités physiques des ressources et des techniques qui permettent de les relier ;

- l'efficience allocative : une unité est allocativement efficiente si, d`une part, elle est techniquement efficiente et si, d`autre part, connaissant ses prix, elle choisit les combinaisons de facteurs les moins coûteuses de sorte à mieux s'adapter que les autres aux contraintes de la concurrence et, en particulier, aux contraintes de prix. Cette deuxième notion d'efficience fait référence à la connaissance des prix des ressources.

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Ainsi, la mesure de l`efficience sera à orientation input ou à orientation output selon qu`on s`intéresse à la minimisation des inputs ou à la maximisation de l`output.

Supposons qu'on cherche à comparer plusieurs observations ou unités (A, B, C...) produisant deux output X1 et X2. Soit S' la courbe d'iso-produits déterminant la frontière d'efficience et Q' la droite d'iso-coûts sur le graphique.

- Efficience technique : Le graphique démontre que pour un output donné, les observations qui ne sont pas situées sur la frontière d'efficience (S') sont techniquement inefficientes car l'un et/ou l'autre des inputs peut ou peuvent être réduit(s) tout en produisant la même quantité d'output. Par une

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diminution des quantités utilisées, il en résulte des économies qu'il sera possible de quantifier. Par exemple l'inefficience technique (ET) de l'observation A évalue le potentiel d'économies réalisables ET = OB/OA exprimé en % sur l'ensemble de ses dotations factorielles avec : 0=ET=1.

Efficience allocative : Les observations qui ne sont pas situées à l'intersection de la droite d'iso-cout (Q') et de sur la frontière d'efficience (S') sont allocativement inefficientes car l'un et/ou l'autre des inputs peut ou peuvent être réduit(s) tout en produisant la même quantité d'output. L'inefficience allocative (EA) de l'observation B (techniquement efficiente) évalue le potentiel d'économies réalisables EA = OC/OB exprimé en % sur l'ensemble de ses dotations factorielles avec : 0=EA=1

- L'efficience économique prend simultanément en compte les efficiences technique et allocative ; lorsque ces deux efficiences se recoupent, l'observation est dite économiquement efficiente. Sur le graphique seule l'observation B' est économiquement efficiente L'efficience totale EE= ETxEA= OA/OC

La figure 1 suppose que la frontière de production (S') est connue, mais en réalité ce ne sera que rarement le cas. IL sera, en général, nécessaire d'estimer cette frontière.

L'efficience cherche à apporter des réponses nouvelles aux questions économiques traditionnelles que sont l'allocation des ressources et le degré d'utilisation des facteurs de production. L'hôpital peut avoir à traiter des problèmes de management comme : choisir entre un nombre de lits à développer ou à favoriser l'hospitalisation à domicile, recourir à du personnel médical libéral sous contrat ou embaucher des salariés, sous-traiter la restauration ou l'entretien qui doivent cependant répondre à des conditions d'hygiène drastique. Ces choix organisationnels ont chacun des conséquences propres. Ainsi la recherche d'efficience constituerait le principe supérieur de toute stratégie de programme sanitaire. La notion d'efficience est toujours chargée d'ambiguïté en analyse économique, néanmoins on peut dire que l'efficience décrit l'optimisation des moyens utilisés pour obtenir un meilleur résultat. Une gestion sanitaire doit, dans une perspective d'efficience à long terme, être menée de manière économique. L'efficience est donc de type coût : La stratégie consiste à trouver le mode de coordination de la production de services sanitaires entre

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les facteurs physiques, humains et technologiques qui limite au mieux les coûts associés à cette production. Autrement dit, les conditions de l'efficience sont essentiellement attachées au choix d'allocation à moindre coût des ressources au sein de chaque unité de décision. Le maintien d'une efficience coût sur le long terme renvoie en effet à la nécessité du changement des unités de décision, pour se conformer à des données nouvelles.

J C Williamson(1998) a montré qu'une gestion rationnelle des structures de santé doit répondre aux sollicitations d'un environnement qui est donné. En effet une modification des paramètres de l'environnement hospitalier implique un déplacement adaptatif automatique de l'unité de décision, au regard des coûts associés aux termes de l'alternative repérée. Ainsi, la notion d'efficience d'une unité de décision n'est constatée que relativement au "critère de remédiabilité" selon lequel une unité de décision, pour laquelle aucune alternative supérieure réalisable ne peut être mise en oeuvre avec des gains nets, est présumée efficiente. L'efficience indique à quel point une organisation hospitalière utilise bien ses ressources pour produire des services. L'efficience est donc axée sur les ressources et le rythme auquel on utilise les intrants pour produire et offrir des extrants. L'efficience est un concept relatif, elle mesure en comparant la production obtenue à ce que l'on vise comme norme, objectif ou critère.

La frontière de production qui décrit le processus de production des entités techniquement efficaces et la mesure des écarts des entités par rapport à cette référence (benchmark) peuvent être estimées par plusieurs types de fonctions distances. En règle générale, ces fonctions se distinguent selon qu'elles sont paramétriques ou non paramétriques et stochastiques ou déterministes.

Au contraire des fonctions paramétriques, les approches non paramétriques ne stipulent aucune relation fonctionnelle précise a priori entre les inputs et les outputs des entités évaluées. Par rapport aux frontières déterministes, les fonctions stochastiques intègrent quant à elles un terme aléatoire supplémentaire dans l'écart du point au benchmark et en conséquence n'attribue pas toute la distance à de l'inefficacité.

La détermination de la frontière d'efficience, par la méthode paramétrique, repose sur

la formulation d'une forme fonctionnelle de la fonction de production des districts sanitaires et l'estimation des paramètres de cette fonction de production. Dans le choix de la forme

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de la fonction de production, il existe trois approches différentes: l'approche déterministe, l'approche probabiliste et l'approche stochastique. La différence entre ces différentes approches repose sur l'interprétation faite du résidu issu de l'estimation économétrique. L'approche déterministe, qui a été développée par Afriat (1972) et Richmond (1974), suppose que la totalité du résidu issu de la régression économétrique mesure l'inefficience technique. Cette approche a fortement été critiquée sur le fait qu'elle ne prend pas en compte les erreurs de mesure de la variable dépendante et les éventuels bruits statistiques qui peuvent exister dans le processus de modélisation. En outre, les contraintes externes peuvent avoir une influence sur la structure de santé sans pour autant que cela soit une inefficience de son processus de production. L'approche probabiliste, quant à elle, essaye de diminuer cette sensibilité de la frontière de production aux erreurs de mesure, en supposant qu'un certain pourcentage de districts sanitires se situe sous la courbe frontière des possibilités de production. La troisième approche, dite Stochastic Frontier Approch (SFA), a été développée par Aigner, Lovell et Schmidt (1977), Battese et Corra (1977) et par Meeusen et Van den Broeck (1977). Elle consiste à considérer que le résidu issu de l'estimation peut être scindé en deux composantes. La première composante permet de prendre en compte les inefficiences dans la production, pouvant par exemple s'expliquer par des choix de production inopportuns de la part des décideurs. La seconde composante du terme d'erreur capte les erreurs de mesure et bruits statistiques en permettant une variation aléatoire de la frontière, à travers tous les districts sanitaires considérés pour notre étude. Ainsi, l'idée développée dans cette approche est que toute déviation de la position du district sanitaire par rapport à la frontière de production n'est pas forcement due au comportement du district sanitaire en question. Des taux inhabituellement élevés de certaines maladies nécessitent, par exemple, des augmentations de coût total sans que cela ne soit une inefficience dans la production d'un hôpital (Zuckermann et al, 1994). L'approche SFA présente l'avantage, par rapport aux deux premiers, de prendre en compte la possibilité d'erreur de mesure dans les données. La solidité de la méthode des frontières stochastiques repose sur son fondement sur la théorie économique pour estimer la frontière d'efficience. Cependant, elle pose l'hypothèse de la connaissance de la forme fonctionnelle de la technologie de production de l'établissement de soins. Cette hypothèse peut s'avérer lourde, dans la mesure où il n'est pas toujours possible d'observer la technologie de production qu'utilise le district sanitaire. Une seconde exigence de l'estimation de la frontière d'efficience par la méthode stochastique est l'utilisation d'un modèle mono-output ou mono-input. La méthode n'est pas pratique dans le cas d'une production multi-outputs/multi-inputs, comme c'est le cas pour les districts sanitaires. Son application nécessite que les inputs soient regroupés

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en un input unique, ou que les outputs le soient en un seul. La plupart des études ayant appliqué le modèle de frontière stochastique ont utilisé le coût total comme unique input. Ne disposant pas du coût total net de fonctionnement des districts sanitaires, nous ne pouvons appliquer la méthode stochastique. Dès lors, nous donnons la priorité à la méthode non-paramétrique qui apparait plus adéquat pour les situations de productions multiples avec plusieurs facteurs de productions comme c'est le cas des districts sanitaires.

Les méthodes non-paramétriques partent du principe que les fonctions de production ne sont pas directement observables. Ainsi, contrairement aux méthodes paramétriques, elles ne spécifient pas de forme fonctionnelle particulière de cette fonction de production. La frontière de production efficiente, ainsi que la localisation des districts sanitaires autour de cette frontière, sont obtenues par résolution de programmes linéaires à partir des données. La technique d'enveloppement des données (DEA), développée par Charmes et al (1978), est la plus utilisée dans cette approche. Elle consiste à comparer la performance de chaque district, considéré décisionnel, à celle des meilleurs districts sanitaires. Les points correspondant à ces districts performants sont reliés par des segments de droite pour former l'enveloppe frontière d'efficience. Les différents districts sanitaires sont alors représentés par un nuage de points situés autour de la courbe des frontières de production. La figure représente les frontières d'efficience obtenues avec la méthode DEA. La courbe F1 représente la frontière de production lorsqu'on suppose que les rendements d'échelle sont constants. Cela signifie qu'avec une augmentation de x% les inputs des districts sanitaires, ses outputs augmenteront dans la même proportion. La courbe E représente la frontière correspondant à l'hypothèse des rendements d'échelle variables. Une telle hypothèse suppose que, lorsque l'on augmente la quantité des inputs, les outputs varient dans une proportion différente.

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Deux approches dominent la littérature sur la productivité. La méthode paramétrique

connue sous le nom de l'analyse de frontière stochastique (SFA)¹⁰ et la méthode non paramétrique connus comme l'analyse d'enveloppement des données (DEA)¹¹.

Bien que radicalement différentes dans leur approche, ces deux méthodes ont l'intention commune d'utiliser le comportement observé de toutes les organisations pour déduire le niveau possible maximum de production afin d'estimer la mesure dans laquelle chaque organisation s'écarte de cette frontière.

L'analyse de frontière stochastique (AFS) est une approche paramétrique qui repose sur des hypothèses concernant la forme de la frontière et la répartition des erreurs aléatoires pour distinguer l'inefficacité aléatoire de l'inefficacité systématique, révélées par l'écart entre la production de chaque Unité de Décision (UD) et la frontière. Elle est proposée de manière indépendante à la fois par Aigner, Lovell et Schmidt (1977) et par Meeusen et van den Broeck

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(1977). Ce type d'analyse ressemble à une analyse de régression; cependant, l'analyse de régression fait intervenir la relation moyenne entre un niveau de production et les intrants utilisés, tandis que l'AFS est fondée sur la relation maximale entre ces variables. Cette méthode est moins sensible aux valeurs aberrantes et sa précision dépend des hypothèses formulées quant à la forme de la frontière. De plus, elle ne permet pas de traiter facilement les frontières à partir de multiples extrants.

La méthode DEA « Data Envelopment Analysis » est une méthode non paramétrique qui s'inspire du modèle de Debreu- Farrell (1957) qui a cherché à évaluer l'efficacité technique et allocative des firmes. Elle a fait son apparition en tant que méthode unifiée pour la première fois dans un article publié en 1978 par A. Charnes, W.W. Cooper et E. Rhodes (modèle DEA CCR¹²) enrichi en 1984 par Banker, Charnes et Cooper (modèle DEA BCC¹³). C'est une approche de programmation linéaire qui n'exige pas de formuler des hypothèses à propos de la frontière (ou de la répartition de l'inefficacité). Elle permet donc d'estimer facilement les frontières à partir d'extrants et d'intrants multiples. Les chercheurs présument plutôt que les unités de décision (UD) qui obtiennent le plus d'extrants pour la quantité d'intrants utilisée se situent sur la frontière d'efficacité. Ils relient ensuite les points représentant les unités les plus performantes à l'aide de segments linéaires pour créer une courbe. Basée sur l'approximation intérieure de la technologie de production d'une unité de décision, seulement deux hypothèses sont requises : l'hypothèse de libre disposition et celle de combinaison convexe.

Les hypothèses de libre-disposition permettent d'engendrer des espaces réalisables pour chaque observation et l'union des espaces constitue une approximation intérieure de l'ensemble de possibilités correspondant à la représentation de la technologie retenue comme, par exemple, l'ensemble de possibilités de production ou de coût. Typiquement, grâce à cette méthode, nous obtenons des technologies en forme de marches d'escalier.

L'hypothèse de convexité permet l'obtention d'un polyhèdre convexe, plus près des

représentations conventionnelles de la technologie que l'on retrouve dans les livres de microéconomie.

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Si on ne retient que la première hypothèse, on obtient le modèle FDH (Free disposal hull) et l'ajout de la deuxième hypothèse nous donne le DEA (Data envelopment analysis). Par ailleurs, la mesure de l'efficience peut s'effectuer horizontalement (orientation input) ou verticalement (orientation output) ou encore de façon non radiale.

Il est intéressant de noter que, les deux orientations (output, input) de l'analyse produisent des surfaces enveloppes identiques, une DMU inefficiente est projetée sur des points différents sur la frontière, selon les orientations input et output. Néanmoins, le même résultat est obtenu, c'est à- dire qu'une DMU est caractérisée comme efficiente dans un modèle CCR orienté input si et seulement si elle est caractérisée comme efficiente dans le modèle CCR orienté output correspondant. D'autre part, les relations entre le modèle CCR et le modèle BCC sont quelque peu différentes. Si une DMU est caractérisée comme efficiente dans le modèle CCR, elle sera aussi caractérisée comme efficiente dans le modèle BCC, mais l'inverse n'est pas nécessairement vrai.

Le développement de l'analyse des modèles DEA a fait apparaitre, plusieurs techniques (variables muettes, variables discrétionnaires ou non discrétionnaires, etc.), qui ne sont pas exposées ici. Les modèles DEA de base sont présentés. Ces deux modèles se résument dans le graphique.

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Le choix du type de modèle se réfère principalement à l'objectif que se fixe une organisation. Il est essentiel de choisir un modèle approprié et pertinent puisque la façon d'interpréter les résultats et celle d'appliquer les données sont différents selon le type du modèle. Nous avons expliqué le concept de la méthode DEA. Les différentes formulations sont désormais présentées en termes de types de modèles. Les modèles BCC (Banker, Charnes et Cooper, 1984) et CCR (Charnes, Cooper et Rhodes, 1978) orientés input se présentent donc comme suit :

Dans ce modèle, on fait les hypothèses suivantes : il existe une forte convexité de

l'ensemble de production ; la technologie est à rendements constants et il existe une libre disposition des inputs et des outputs.

On considère ici, le modèle dit `'orienté input». Suivant Coelli (1996), on dispose de K inputs et M outputs pour chacune des N unités de décision (DMU) (ou entreprises). On note :

v': le vecteur (K,1) des pondérations associées aux inputs u': le vecteur (M,1) des pondérations associées aux outputs.

Une façon intuitive de procéder, est d'introduire la méthode de DEA sous forme de ratio entre tous les outputs et tous les inputs de chaque unité de décision, c'est-à-dire comme u'yi/v'xi

Le problème revient donc pour chaque unité de décision, à déterminer les pondérations optimales en résolvant le problème de programmation mathématique suivant :

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C'est à dire que l'efficience de la i - ème unité de décision sera obtenue comme un ratio entre outputs et inputs sous la condition que ce même ratio soit égal ou inférieur à 1 pour l'ensemble des autres unités de décision observées. Le problème avec cette forme fractionnelle, c'est qu'elle est difficile à optimiser ; sa résolution admet une infinité de solutions. Elle peut néanmoins être linéarisée si l'on définit une contrainte selon laquelle v' xi=1. Le programme s'écrit alors :

Où, u et v ont été remplacés par ?? et ?? pour indiquer que c' est un programme linéaire différent. En utilisant la dualité en programmation linéaire, on obtient l' équivalent du programme (A) sous la forme d' une enveloppe :

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Dans ce problème à résoudre N fois, è est un scalaire qui représente le score d' efficacité technique de la ième unité de décision (è = 0). Si è =1, l' unité de décision observée se situe sur la frontière, c' est à dire qu' elle est efficace au sens de Farrell ; au contraire si è < 0, cela révèle l' existence d' une inefficacité technique. X est un vecteur (N, 1) de constantes appelées multiplicateurs. Ces derniers indiquent la façon dont les unités de décision se combinent pour former la frontière par rapport à laquelle la i ème unité de décision sera comparée.

Ces multiplicateurs reçoivent le nom de pairs (peers) en référence aux unités de décision efficaces (l > 0) qui forment chaque segment de la frontière d'efficacité.

L'hypothèse des rendements constants n'est vraiment appropriée que si l'entreprise opère à une échelle optimale. Ce qui n'est pas toujours le cas (concurrence imparfaite, contraintes financières, etc.). Banker, Charnes et Cooper (1984), ont proposé un modèle qui permet de déterminer, si la production se fait dans une zone de rendements croissants, constants, ou décroissants. Leur modèle conduit à la décomposition de l'efficacité technique en efficacité technique pure et en efficacité d'échelle. L'hypothèse des rendements d'échelle constants, conduit à la mesure de l'efficacité totale, tandis que l'hypothèse de rendements d'échelle variables conduit à celle de l'efficacité technique pure. Ainsi, le modèle CCR peut être modifié en tenant compte de l'hypothèse des rendements variables à l'échelle. Il suffit pour cela d'ajouter une contrainte : N1'X =1 au programme (B) ; on obtient :

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Contrairement à l'AFS, il est important de souligner que la DEA n'exige pas de définir précisément une forme fonctionnelle entre les outputs et les inputs, qu'elle s'intéresse aux observations individuelles plutôt qu'aux moyennes d'un échantillon, qu'elle produit une mesure synthétique pour chaque unité de décision, qu'elle chiffre les économies réalisables sur chacune des ressources et le gain d'activité possible et elle est peu sensible à la taille de l'échantillon (Wilson 1993). Enfin, sur ces potentiels de gains de production ou de réduction

de dépenses, elle distingue ce qui relève d'une part de l'inefficacité dans la gestion technique et d'autre part de la mauvaise échelle d'activité.

Cependant, elle souffre également d'un certain nombre d'inconvénients. Elle peut être vulnérable aux erreurs de données, car les «meilleures pratiques» frontière de la DEA se composent d'un petit nombre d'organisations très performants, et la performance de toutes les autres unités est évaluée par rapport à cette frontière. Par conséquent, si la mesure d'une organisation clé des meilleures pratiques est incorrecte, il peut en résulter des jugements trop négatifs sur la plupart des unités inefficientes. En outre, elle ne permet pas d'apprécier directement les éléments de la technologie puisqu'elle ne fournit que les mesures d'efficacité productive. Par ailleurs, elle suppose que plusieurs DMU sont totalement efficaces et que tout écart entre les extrants d'une DMU et la frontière est dû à l'inefficacité systématique.

Leleu et Derveaux (1997) évaluent l'efficacité productive de 137 hôpitaux publics français en utilisant la méthode DEA sous diverses hypothèses de rendements à l'échelle et orientation. A cet effet, les inputs retenus sont le personnel (médical, éducatif, administratif et technique et médicotechnique) et le nombre de lits de l'entité. Les outputs sont le nombre d'admissions (pour le court séjour) et le nombre de journées (pour le moyen et le long séjour).

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Des résultats, il ressort que le score d'efficacité moyen de 0,90 pour l'échantillon et la comparaison des différentes méthodes donne des scores de 0,9546 ; 0,9128 ; 0,8981 et de 0,8075 respectivement pour les mesures de DEA, Zieschang, Fare et Lovell et de Fare. Ainsi, le choix de la mesure modifie la distribution des scores d'efficacité mais affecte peu le classement des établissements au regard de leur performance relative. Aussi, le classement de chaque hôpital constitue un indicateur de performance apparemment plus robuste que la valeur du score en soi. Par ailleurs, il ressort, à travers la régression Probit et Tobit que la durée moyenne de séjour, la répartition du personnel apparaissent significatives et contribue à l'explication du degré d'inefficacité. Toutefois, le nombre de lit est non significatif bien qu'ayant un coefficient positif. Le nombre d'actes en chirurgie par admission ainsi que le nombre d'actes de biologie et de radiologie par journée d'hospitalisation interviennent dans toutes les régressions dès lors que l'on admet un risque de première espèce légèrement supérieur à 5 %. La limite fondamentale de leur étude réside dans l'utilisation de certaines variables d'inputs dans l'analyse de la régression ce qui n'est pas selon la littérature sans conséquence en terme de biais dans les résultats obtenus.

Audibert et al. (2003), utilisent le modèle VRS DEA orienté output et input pour étudier l'activité et la performance de 21 hôpitaux municipaux dans la province de Shandong. Le nombre de personnel et le nombre de lits sont retenus comme inputs et le nombre de consultations, le nombre d'urgences, et le nombre de sorties selon les services comme outputs. Les résultats du modèle à orientation output montre que la performance globale moyenne des hôpitaux municipaux des trois districts étudiés semble avoir augmenté entre 1986 et 1994, passant de 0,740 à 0,930 et stagné, voire diminué ensuite (0,904 en 2000). L'analyse par district montre que les hôpitaux du premier district (le plus riche) sont en début de période les moins efficients (le score moyen est inférieur à 550 contre plus de 700 pour les deux autres), mais que cette efficience moyenne, notamment après 1994, rattrape celle des deux autres districts. De l'appréciation des déterminants de l'efficience par le test de Kruskall- Wallis (test non paramétrique), il ressort l'absence de résultats statistiquement significatifs, toutefois, le système de gestion et le revenu par habitant ont une influence sur l'efficience technique. Par contre, le solde, exprimé en pourcentage des dépenses, et la part des subventions dans les dépenses hors personnel, le statut de l'hôpital, la couverture maladie de la population ainsi que l'ancienneté du directeur dans l'hôpital considéré n'ont aucune influence sur l'efficience technique.

Kirigia et al (2004) Utilisent l'analyse de l'enveloppement de données pour mesurer

Efficacité technique de 32 centres de santé publique au Kenya. Pour cette etude, il utilise la

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méthode DEA sous diverses hypothèses de rendements à l'echelle et orientation. Les inputs retenus sont : les agents cliniques, infirmiers, physiothérapeute, ergothérapeute, agent de santé publique, dentaire technologue, technicien de laboratoire, technologue de laboratoire, personnel administratif, dépenses non-salariées, nombre de lits. Les outputs retenues sont : diarrhée, paludisme, STI, infections des voies urinaires, intestinal vers, visites de maladies respiratoires, antenatal, visites de planification familiale, immunisations et d'autres visites générales ambulatoires. La méthode DEA a démontré que 44% des centres de santé de l'échantillon sont exploités inefficacement; et ils doivent soit réduire leurs inputs ou augmenter leurs rendements afin de devenir efficace.

Masiye (2006) dans l'enquête sur la performance du système de santé: une application d'analyse d'enveloppement des données aux hôpitaux zambiens mesure en utilisant un modèle DEA l'efficacité. Les vecteurs d'intrants et de produits hospitaliers, représentant respectivement les ressources et les profils de sortie des hôpitaux, ont été mesurés. Les données ont été recueillies à partir d'un échantillon de 30 hôpitaux à travers la Zambie. Le modèle estime un score d'efficacité pour chaque hôpital. Une décomposition de l'efficacité technique en échelle et la congestion est également fournie. Les résultats montrent que l'ensemble des hôpitaux zambiens fonctionnent à un niveau d'efficacité de 67%, ce qui implique que des ressources importantes sont gaspillées. Seulement 40% des hôpitaux étaient efficaces à termes. L'étude révèle en outre que la taille des hôpitaux est une source majeure d'inefficacité. Pour sa contribution à la recherche, la congestion est également considérée comme une source d'inefficacité hospitalière.

Tiehi (2006) dans son étude sur les activités de 48 hôpitaux départementaux publics ivoiriens a utilisé le modèle CCR DEA à orientation output. Le résultat montre que les hôpitaux généraux ivoiriens sont techniquement non efficients avec un score moyen d'efficience technique de 0,637. Seuls neuf (09) établissements sanitaires départementaux (soit 18, 75%), sur les quarante-huit que compte le pays, évoluent sur la frontière de production de référence. Toutefois la méthode bootstrap DEA sous diverses hypothèses de ré- échantillonnage montre que les scores d'efficacité technique calculés sont très sensibles à la taille de l'échantillon. En réalité, la moyenne des scores d'efficacité des hôpitaux généraux est de 25, 5%.

Dominic (2007) compare les efficiences technique, allocative et globale des hôpitaux québécois et californiens par la méthode DEA. La production des hôpitaux (nombre de visites cliniques externes, nombre de jours patient hospitalisé, nombre d'examen de laboratoire, service de buanderie et de la cafeteria ainsi que l'enseignement (formation des résidents et

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autres que résidents) sont les outputs utilisés. Pour ce qui est des inputs, ils comportent les inputs variables (travail, fourniture, médicament, énergie, alimentation des patients et autres) et les inputs quasi fixes (équipement, bâtiments, médecins spécialistes et médecins omnipraiticens). Les résultats obtenus montrent d'une part que les hôpitaux administrés par les villes californiennes forment la frontière efficiente pour les années de début et de fin de la période. D'autre part, le ratio d'efficience allocative (0,979 contre 0,956) est supérieur au ratio d'efficience technique (0,965 contre 0,846) et une dégradation de l'efficience totale (0,947 contre 0,815) des hôpitaux québécois de 1983 à 1993. Cependant l'étude s'est limitée à la seule analyse de l'efficience technique sans apprécier ses déterminants.

Akazali et al (2008) Utilisent l'analyse d'enveloppement des données pour mesurer l'étendue des l'efficacité des centres de santé publique au Ghana. Cette étude utilise la méthode DEA, pour calculer l'efficacité technique de 89 centres de santé échantillonnés au hasard au Ghana. L'objectif était de déterminer le degré d'efficacité des centres de santé et recommander des objectifs de rendement pour les installations inefficaces. Les résultats ont montré que 65% des centres de santé étaient techniquement inefficaces et étaient donc en utilisation des ressources dont ils n'avaient pas réellement besoin.

Mane (2012) dans sa publication sur la performance des centres de santé publics au sénégal, mesure l'efficience technique de 66 centres de santé dans la période 2007-2010. Pour ce travail, il utilise la methode DEA sous diverses hypothèses de rendements à l'echelle et orientation. A cet effet, les inputs retenus sont le nombre de lits et le personnel. Les outputs sont les consultations, les journées d'hospitalisations pavillon, le nombre d'accouchements assistés et le nombre d'enfant suivis. Les résultats montrent que le niveau moyen d'efficience atteint a progressivement augmenté dans la période et est en moyenne de 0,760. Ainsi les réalisations des centres de santé peuvent être améliorées de 24% compte tenu des ressources qu'ils ont utilisées.

S'interessant à l'analyse de l'efficience technique de 20 hopitaux publics du senegal Mane (2012), utilise les modèles CRS et VRS orienté Output. Les outputs retenus sont les consultations et les hospitalisés sortis et les inputs sont le personnel et le nombre de lits. Les resultats obtenues montrent que les hopitaux atteignaient un niveau d'efficience moyen de 68%. Les hopitaux moyens dont le nombre de lits était compris entre 200 et 300 avaient les meilleurs scores d'efficience de 93% et beneficient plus des effets du progrès technique comparativement aux petits hopitaux. Toutefois, il ressort une progression des scores moyens durant la periode d'etude en passant de 0,58 en 2006 à 0,75 en 2010. L'analyse des facteurs déterminant

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l'efficience des hopitaux à partir du modèle Tobit censuré du côté gauche fait ressortir que la taille de l'hopital , la taille de la population à couvrir, ainsi que les activités préventives sont significatives alors que les variables comme le statut de l'hopital en tant que CHU, les activités d'aide n'ont pas été significatives.

Récemment, Atake et al (2014) analysent l'efficience technique des 139 hopitaux publics du Togo par le modèle VRS DEA à orientation output. Il a retenu comme input, le personnel (médical, paramédical, technique et administratif) et le nombre de lits disponible et comme outputs le nombre d'admissions, le nombre d'hospitalisations pndéré par la lourdeur des cas et le nombre d'actes de chirurgie, le nombre total d'accouchements et le nombre de femmes reçues en consultation prénatale. Les resultats ont montré qu en moyenne les formations sanitaires publiques togolaise sont techniquement inefficientes sur la période d'etude (2008 ; 2009 et 2010) soit 0,7066 ; 0,7033 et 0,6234. Par ailleurs, les hopitaux de petites tailles sont plus efficients que les hopitaux de grandes tailles. Les hopitaux de district viennent en seconde position suivi enfin des hopitaux regionaux et universitaires. La mesures des déterminants de l'efficience qui a été faites à l'aide de la methode « le double boostrap » à deux algorithmes montrent que les variables (densité du personnel médical, densité du personnel paramedical et densité du personnel technique, l'excedent budgetaire) ont un impact positif et significatif sur l'efficience technique. L'effet du revenu par habitant est diversement apprecié selon les catégories d'hopitaux et le milieu de résidence (influence positive en milieu rural et aucune influence en milieu urbaine dans les grands hopitaux). Par ailleurs le contrat « pouvoir public-médecin » contribue plus significativement à l'amélioration technique des hôpitaux que le contrat « hopital-médecin ».

Dans une étude faite sur les hopitaux publics du burkina Faso Coulibaly(2015) évalue l'efficience technique de 12 hopitaux publics en utilisant le modèle CRS, VRS DEA à orientation inputs. Pour cette étude, il retient comme inputs, le personnel technique (médical, paramédical et médiotechnique) et le nombre de lits effectivement installés dans les salles d'hospitalisation pour accueillir les patients et comme outputs, le nombre total de consultation réalisés par la structure et le nombre de sortis gueris à la suite d'hospitalisation. Les résultats de l'étude ont montré que sur l'ensemble de la période les scores d'efficiences techniques totales des hopitaux varient entre 79,4% et 84,7%, ce qui signifie que les hopitaux du burkina auraient pu améliorer les efficiences techniques de 11,3% à 20,6% sur la période de 2009 à 2013. Par ailleurs sur l'ensemble de la période 2 hopitaux sur 12 se trouvent etre techniquement efficients. 2 CHR ainsi que 2 CHU sont techniquement inéfficients sur la période. L'analyse

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des facteurs déterminant l'efficience des hopitaux à partir du modèle Tobit censuré du coté gauche fait ressortir que : pour le modèle CRS la variable « statut de l'hopital » et le « taux de mortalité infanto juvenile » sont significatifs et exercent une influence négative sur l'efficience des hopitaux. Par contre « l'incidence de la pauvrété » et le « taux d'alphabétisation des femmes » tous deux significatifs exercent une influence positive sur l'efficience des hopitaux. la « subvention » et le « nombre de médecin » ne sont pas significatifs. Pour le modèle VRS, les variables « incidence de pauvrété », la « subvention » et le « taux d'alphabétisation des femmes » affectent positement l'efficience contrairement aux variables « solde de gestion » et « statut de l'hopital ». le « nombre de médecin » et le « taux de mortalité infanto juvenile » ne sont pas significatifs pour le modèle.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 31

PARTIE 2 :

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 32

CHAPITRE III : METHODOLOGIE

Dans ce chapitre, nous définirons d'une part le cadre de notre étude et d'autre part nous mettrons en évidence la démarche méthodologique qui nous a permis d'aboutir à nos résultats.

Cette partie présente la méthode théorique de l'étude et la démarche utilisée pour la détermination de l'efficience technique ainsi que l'analyse de ses déterminants.

Nous avons mené notre analyse avec le modèle non paramétrique (DEA) en utilisant à la fois le modèle à Rendement d'Echelle Constants (CRS) de Charnes, Cooper et Rhodes, (CCR- 1978) et le modèle à Rendement d'Echelle Variables (VRS) de Banker, Charnes et Cooper, (BCC-1984) pour la mesure de l'efficience technique. Cela nous permet d'attribuer trois scores d'efficience à chaque districts:

- Le score DEA donné par le modèle CCR est dit d'efficience technique totale. Il mesure l'efficience de chaque district sanitaire dans une perspective où les processus opérationnels et la taille de l'activité peuvent être ajustés

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 33

conjointement. Les scores d'efficience sont compris entre zero(0) et un (1). Plus le score s'approche de l'unité, plus le district sanitaire est considéré comme performant. Ce score peut ensuite être décomposé pour analyser séparément la dimension managériale et la dimension d'échelle qui le composent.

- Le score obtenu avec le modèle BCC fournit un score de court terme caractérisant uniquement l'efficience opérationnelle des districts sanitaire. Ce score est aussi appelé score d'efficience technique pure dans le sens où il ne prend pas en compte les effets d'échelle mais évalue la performance du district sanitaire à une taille donnée.

Les trois scores étant liés par la relation suivante: Efficience d'échelle = score CCR/score BCC soit score CCR= score BCC x Efficience d'échelle.

Cette relation nous permet de caractériser l'efficience technique totale (CCR) et de savoir si cette inefficience provient d'une défaillance au niveau des opérations et/ou du management de l'entité étudiée ou si elle provient d'une activité sous ou surdimensionnée. En outre, la comparaison de mesures d'efficience CCR et BCC avec une troisième mesure d'efficience obtenue sous hypothèse de rendements non croissants, nous permet de caractériser la situation de rendement d'échelle (constant (CRS), croissant (IRS), décroissant (DRS) de chaque district de l'échantillon.

L'orientation retenue pour le calcul des scores d'efficacité est tournée vers la minimisation des inputs (minimiser leurs coûts sans pour autant dégrader leurs résultats sanitaires). Cette orientation nous semble être appropriée au contexte actuel de la Côte d'Ivoire qui est à la recherche de ressources supplémentaires pour atteindre la couverture sanitaire universelle. Ce qui aurait d'une part une incidence positive plus forte sur l'état de santé de la population et d'autre part permettra une meilleure rationalisation des ressources.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 34

Après avoir déterminé les scores d'efficience, on pourrait aller au-delà et s'interroger sur ce qui conduit une unité de production à être efficiente et une autre à ne pas l'être.

Le modèle Tobit est un modèle statistique proposé par James Tobin (1958) pour décrire la relation entre une variable dépendante non négative ????. Et une variable indépendante(ou vecteur )????. Le terme Tobit a été dérivé du nom de Tobin en tronquant et en ajoutant it par analogie avec le modèle probit . Le modèle Tobit est distinct du modèle de régression tronqué , qui est en général différent et nécessite un estimateur différent. Le modèle suppose qu'il existe une variable latente (c'est-à-dire non observable) ???? * . Cette variable dépend linéairement de ???? via un paramètre (vecteur) ?? qui détermine la relation entre la variable indépendante (ou vecteur) ???? et la variable latente????^* (comme dans un modèle linéaire ). En outre, il existe un terme d'erreur normalement distribué ???? pour capturer des influences aléatoires sur cette relation. La variable observable ???? est définie comme la fonction de rampe : égale à la variable latente chaque fois que la variable latente est supérieure à zéro et égale à zéro sinon.

Les scores d'efficience présentent la particularité d'être compris entre 0 et 1. Greene (1993) a montré que lorsqu'une variable présente cette caractéristique, le modèle Tobit censuré apparait plus adéquat pour sa modélisation.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 35

- ?? un vecteur representant les variables à estimer - ???? * score d'inefficience observé

Pour notre étude nous avons supposer que plusieurs variables influençaient la performance des districts sanitaires:

(??????) = ??₀ + ??₁?????? + ??₂???????? + ??₃LITS + ??₄???????????? + ??5???????????? + ??₆???????????? +

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 36

CHAPITRE IV: DONNEES ET RESULTATS EMPIRIQUES

Dans ce chapitre, il sera question de presenter nos resultats obtenus après la mise en application de notre méthodologie de travail. Ces resultats feront l'objet aussi de discussions.

I. PRESENTATIONS DES DONNEES

Les variables qui sont utilisées dans la détermination des frontières de production et des scores d'efficience reflètent un dosage entre l'idéal et ce qu'il est possible de faire (Chirokos et Sear, 2000). Toutefois, une attention particulière doit être accordée à l'étape de choix des variables à prendre en compte car elles peuvent influencer les résultats (Magnussen, 1996). Nos choix des variables dépendent de l'établissement à l'analyse, de la disponibilité des données et du nombre de structures retenues. Pour mesurer l'efficience des districts sanitaires nous avons spécifiés des inputs et outputs. Nous avons retenue 3 outputs et 2 inputs :

- L'output « consultation » : il est mesuré par le nombre total de consultations réalisées par le district sanitaire ;

- L'output « journée d'hospitalisation » : il est mesuré par le nombre de journée d'hospitalisations fait par les districts ;

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 37

- L'output « nombre d'admission » : il est mesuré par le nombre d'admission dans tous les services confondus ;

- L'input « lits » : il mesuré par le nombre de lits ouvert pour les malades en hospitalisation ;

- L'input « personnel » : c'est l'ensemble des ressources humaines (personnels soignants)

La littérature considère généralement, comme déterminants du niveau d'efficience atteint par les établissements de santé, trois grandes catégories de facteurs : l'environnement (nature de la demande) dans lequel ils se situent, leurs caractéristiques (taille, ressources humaines, plateau technique etc.), et les mécanismes de régulation mis en oeuvre par la tutelle (Audibert et al, 2008).

La contrainte en ressources humaines : les districts sanitaires étant dépendants du niveau central en matière de ressources humaines, l'effectif et la qualité des ressources influencent la contrainte de ressource humaine. Cette contrainte s'apprécie à partir de la part du personnel médical par population, (MEDPOP) est le nombre de médecin par population, (INFPOP) est le nombre d'infirmier par population, (SAGFAR) est le nombre de sage femme comme variables. On s'attend à ce que cette variable influe positivement sur l'efficience technique.

Les facteurs d'environnement les plus souvent retenus pour expliquer les scores d'efficience des établissements de soins de santé sont relatifs aux données sur la population que l'établissement doit servir. Les variables considérées sont souvent la taille de cette population, le revenu par habitant, la couverture assurancielle. Pour notre étude nous avons considéré la taille de la population (TPOP).

Si un établissement accueille une fraction de la population plus précaire, cela peut induire un allongement des durées de séjour et donc une réduction de l'efficience de l'établissement. Cette variable(SEJ) est donc introduit dans notre modèle pour verifier cette hypothèse.

Concernant les autres facteurs, on peut énumérer les caractéristiques des établissements. La taille de l'établissements mesuré par le nombre de lits. (LITS) cela a été utilisé dans les travaux de Leleu et Derveaux (1997) ce qui justifie ce choix de la variable.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 38

II. STATISTIQUES DESCRIPTIVES

Dans cette partie, nous présentons les statistiques descriptives des variables utilisées dans le cadre de notre étude.

Variable	Nombre d'observation	Moyenne	Ecart type	Minimum	Maximum	consultation
82	33251,26	31889,53	4812	223315	admissions
82	3606,183	3309,222	67	17573	hospitalisation
82	10401,26	10595,39	37	58199	lits
82	64,84146	50,71208	13	259	personnels
82	214,1707	158,9296	33	827

Les statistiques descriptives des variables indépendantes pour la régression sont présentées dans le tableau ci-dessous :

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 39

Taille de la population	82	296202,3	208700,5	47704	1038556
lits	82	65,89024	50,81557	0	259
Medecin par habitant	82	13860,23	7782,034	2236	37612
Infirmier par habitant	82	3216,878	1525,713	959	9812
Sage femme par femme en âge de reproduction	82	1811,89	858,6464	652	4603

Sur l'année, la durée moyenne de séjour est de 3. En moyenne la population par district sanitaire est de 296202, le nombre de médecin et d'infirmier par habitant est respectivement de 13860 et 3217. Quant au nombre moyen de sage femme par femme en âge de reproduction, il est de 1812.

III. SCORES D'EFFICIENCE TECHNIQUE

Cette partie présente les résultats des estimations du modèle DEA grace au logiciel Win4DEAP.

1. Score d'efficience avec hypothèse à rendement d'échelle constant (DEA-CRS) Tableau 3: Score d'efficience technique totale et classement des districts sanitaires

Districts sanitaires	Score Eff	Rang
ABOBO EST	0,624	32
ABOBO OUEST	1	1
ANYAMA	0,745	20
COCODY-BINGERVILLE	0,745	20
KOUMASSI-PB VR	0,756	19
MARCORY-TREICHVILLE	1	1
ADJAME-PLAT AT	0,463	55
DABOU	0,709	24
GRAND LAHOU	0,561	39
JACQUEVILLE	0,328	72

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 40

YOPOUGON EST	1	1
YOPOUGON OUEST	0,982	7
ADZOPE	0,667	29
AGBOVILLE	0,591	35
AKOUPE	0,49	52
ALEPE	0,444	60
SIKENSI	1	1
TIASSALE	0,463	55
DIDIEVI	0,39	69
TIEBISSOU	0,293	74
TOUMODI	0,581	37
YAMOUSSOUKRO	0,723	23
BONDOUKOU	0,591	35
BOUNA	0,418	63
NASSIAN	0,778	16
TANDA	0,518	48
BANGOLO	0,653	31
BLOLEQUIN	0,971	9
DUEKOUE	0,555	40
GUIGLO	0,978	8
KOUIBLY	0,571	38
TOULEPLEU	0,683	26
BEOUMI	0,208	81
BOUAKÉ NORD- EST	0,551	43
BOUAKÉ NORD- OUEST	0,551	43
BOUAKÉ SUD	0,551	43
SAKASSOU	0,448	58
GUEYO	0,623	33
SAN-PEDRO	0,844	12
SASSANDRA	0,555	40
SOUBRE	0,528	46
TABOU	0,336	71
GAGNOA	0,431	62
OUME	0,784	15
DABAKALA	0,414	64

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 41

KATIOLA	0,838	13
NIAKARAMADOUGOU	0,246	80
DALOA	1	1
ISSIA	0,553	42
VAVOUA	0,767	18
ABENGOUROU	0,498	51
AGNIBILEKROU	0,448	58
BETTIE	1	1
MINIGNAN	0,169	82
ODIENNE	0,482	53
TOUBA	0,404	66
DIVO	0,654	30
FRESCO	0,915	11
LAKOTA	0,413	65
BOUAFLE	0,523	47
SINFRA	0,742	22
ZUENOULA	0,456	57
BOCANDA	0,479	54
BONGOUANOU	0,769	17
DAOUKRO	0,602	34
DIMBOKRO	0,397	67
M'BAHIAKRO	0,361	70
PRIKRO	0,289	75
BOUNDIALI	0,432	61
FERKE	0,806	14
KORHOGO	0,686	25
OUANGOLODOUGOU	0,284	77
TENGRELA	0,286	76
ABOISSO	0,396	68
ADIAKE	0,267	79
GRAND-BASSAM	0,668	27
BIANKOUMA	0,302	73
DANANE	0,501	50
MAN	0,932	10
ZOUAN HOUNIEN	0,668	27

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 42

Le tableau montre le resumé des scores d'efficience des districts sanitaire sous l'hypothèse de rendement d'echelle constants (CRS). En année 2016, le socre moyen est 0,58 ce qui traduit 58% d'efficience. Sous une orientation input, ce résultat montre que les districts peuvent améliorer leur niveau d'input obtenu de 42% compte tenu des outputs. Les résultats montrent que certains districts sont efficient tandis que d'autres ne le sont pas. En effet, sur les 82 districts sanitaires que compte la Côte d'Ivoire seulement 6 sont efficients. Ces districts sont : Abobo ouest, Marcory-treichville, Yopougon est, Sikensi, Daloa et Bettié. Il est a noté que ces districts représentent une référence pour les districts inefficients. Le plus inefficient est le district de Minignan avec un score de 0,16.

Sous l'hypothèse de rendements d'échelle variables, les scores d'efficience technique apparaissent plus importants; ce qui est normal vu le fait que l'hypothèse VRS ne prend en compte que la pure production du district sanitaire.

2. Score d'efficience avec hypothèse à rendement d'échelle variable (DEA-VRS) Tableau 4: Score d'efficience technique pure et classement des districts sanitaires

Districts sanitaires	Score Eff	Rang
ABOBO EST	0,746	29
ABOBO OUEST	1	1
ANYAMA	0,747	28
COCODY-BINGERVILLE	0,777	25
KOUMASSI-PB VR	1	1
MARCORY-TREICHVILLE	1	1
ADJAME-PLAT AT	0,523	62
DABOU	0,72	30
GRAND LAHOU	0,565	49
JACQUEVILLE	0,488	67
YOPOUGON EST	1	1
YOPOUGON OUEST	1	1

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 43

ADZOPE	0,683	37
AGBOVILLE	0,666	39
AKOUPE	0,497	65
ALEPE	0,526	60
SIKENSI	1	1
TIASSALE	0,468	74
DIDIEVI	0,929	16
TIEBISSOU	0,445	78
TOUMODI	0,596	45
YAMOUSSOUKRO	0,785	24
BONDOUKOU	0,597	44
BOUNA	0,478	69
NASSIAN	1	1
TANDA	0,54	57
BANGOLO	0,762	26
BLOLEQUIN	1	1
DUEKOUE	0,568	47
GUIGLO	1	1
KOUIBLY	0,694	35
TOULEPLEU	1	1
BEOUMI	0,361	81
BOUAKÉ NORD- EST	0,56	51
BOUAKÉ NORD- OUEST	0,56	51
BOUAKÉ SUD	0,56	51
SAKASSOU	0,684	36
GUEYO	0,979	13
SAN-PEDRO	0,893	19
SASSANDRA	0,565	49
SOUBRE	0,548	55
TABOU	0,486	68
GAGNOA	0,449	77
OUME	0,903	17
DABAKALA	0,467	75
KATIOLA	0,88	20
NIAKARAMADOUGOU	0,478	69

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 44

DALOA	1	1
ISSIA	0,648	40
VAVOUA	0,902	18
ABENGOUROU	0,56	51
AGNIBILEKROU	0,472	73
BETTIE	1	1
MINIGNAN	0,704	34
ODIENNE	0,526	60
TOUBA	0,476	72
DIVO	0,713	31
FRESCO	0,95	15
LAKOTA	0,477	71
BOUAFLE	0,566	48
SINFRA	0,786	23
ZUENOULA	0,539	58
BOCANDA	0,635	41
BONGOUANOU	0,85	22
DAOUKRO	0,623	42
DIMBOKRO	0,466	76
M'BAHIAKRO	0,606	43
PRIKRO	0,712	32
BOUNDIALI	0,491	66
FERKE	0,872	21
KORHOGO	0,751	27
OUANGOLODOUGOU	0,504	63
TENGRELA	0,501	64
ABOISSO	0,41	79
ADIAKE	0,332	82
GRAND-BASSAM	0,711	33
BIANKOUMA	0,542	56
DANANE	0,572	46
MAN	0,974	14
ZOUAN HOUNIEN	0,683	37
MANKONO	0,384	80
SEGUELA	0,53	59

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 45

Le tableau présente les scores d'efficience pure des districts sanitaires de l'année d'étude considérée. Le tableau regroupe tous les districts sanitaires de Côte d'Ivoire, au nombre de 82 pour l'année 2016. L'analyse des résultats de ce tableau fait ressortir que de façon générale l'efficience technique pure des districts sanitaires est de 67,8% ce qui signifie que les districts sanitaires auraient pu améliorer leur efficience technique pure de 32,2%. On constate que sous la technologie rendements d'échelle variables, le nombre de districts sanitaires déclaré efficient est plus élevé qu'en rendements d'échelle constants. Ce qui dénote l'existence de l'inefficience d'échelle. En effet, selon Coelli et al. (1998), la différence entre l'indice d'efficience technique obtenu par le biais de la DEA du type CRS et celui de la même firme obtenu par la DEA du type VRS constitue une bonne mesure de l'efficience d'échelle de cette firme. Pour obtenir une telle mesure, les auteurs suggèrent d'effectuer, sur la même base de données, une DEA du type CRS et du type VRS. Si pour une firme donnée, il y a une différence dans les scores d'efficience avec le modèle VRS mesurés par ces deux types de DEA, ceci indique que la firme n'opère pas à une échelle optimale. L'inefficience d'échelle est alors donnée par la différence entre l'inefficience technique CRS et l'inefficience technique pure VRS. Plusieurs districts sanitaires rejoignent la liste des districts techniquement efficients. C'est le cas de Koumassi ; Yopougon ouest ; Nassian ; Blolequin ; Guiglo et Toulepleu. Ce qui porte le nombre d'efficients à 12. Les autres districts sanitaires par contre sont techniquement inefficients.

Après avoir mesuré la frontière d'efficience technique sous la technologie CRS (efficience technique totale) et la frontière d'efficience sous la technologie VRS (efficience technique pure) des différents districts sanitaires, nous déduisons une troisième mesure qui est celle de l'efficience d'échelle. Elle est mesurée par le rapport entre l'efficience technique totale (CRS) et l'efficience technique pure (VRS). Ces critères nous permettent de comparer chaque district sanitaire.

Un inconvénient de la mesure de l'efficience d'échelle est que la valeur obtenue n'indique pas si l'unité de production opère dans une proportion de la technologie à rendements constants ou à rendements variables. Cette solution peut être déterminée en lançant un autre programme DEA où figure la contrainte de rendements non croissants. Si le score d'efficience en rendements non croissants est égal au score d'efficience en rendements variables, l'unité de

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 46

production se trouve dans une portion de technologie décroissante. Si le score d'efficience en rendements non croissants est différent au score d'efficience en rendements variables, l'unité de production se trouve dans une portion de technologie croissante.

Tableau 5:Score d'efficience d'echelle et rendement d'echelle des districts sanitaires

Districts sanitaires	Score Eff	Rang	Rend E
ABOBO EST	0,835	61	drs
ABOBO OUEST	1	1	_
ANYAMA	0,998	7	irs
COCODY-BINGERVILLE	0,96	29	drs
KOUMASSI-PB VR	0,756	66	drs
MARCORY-TREICHVILLE	1	1	_
ADJAME-PLAT AT	0,886	48	irs
DABOU	0,985	12	irs
GRAND LAHOU	0,993	8	irs
JACQUEVILLE	0,672	70	irs
YOPOUGON EST	1	1	_
YOPOUGON OUEST	0,982	16	drs
ADZOPE	0,976	21	drs
AGBOVILLE	0,888	45	drs
AKOUPE	0,986	11	irs
ALEPE	0,844	60	irs
SIKENSI	1	1	_
TIASSALE	0,991	9	irs
DIDIEVI	0,42	80	irs
TIEBISSOU	0,66	71	irs
TOUMODI	0,974	22	drs
YAMOUSSOUKRO	0,922	40	drs
BONDOUKOU	0,99	10	drs
BOUNA	0,875	50	irs
NASSIAN	0,778	64	irs
TANDA	0,96	29	drs
BANGOLO	0,858	54	irs
BLOLEQUIN	0,971	24	irs

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 47

DUEKOUE	0,978	18	irs
GUIGLO	0,978	18	drs
KOUIBLY	0,822	62	irs
TOULEPLEU	0,683	69	irs
BEOUMI	0,577	75	irs
BOUAKÉ NORD- EST	0,983	13	drs
BOUAKÉ NORD- OUEST	0,983	13	drs
BOUAKÉ SUD	0,983	13	drs
SAKASSOU	0,654	72	irs
GUEYO	0,636	73	irs
SAN-PEDRO	0,946	35	drs
SASSANDRA	0,982	16	irs
SOUBRE	0,963	28	drs
TABOU	0,692	68	irs
GAGNOA	0,96	29	drs
OUME	0,868	52	drs
DABAKALA	0,888	45	irs
KATIOLA	0,951	33	irs
NIAKARAMADOUGOU	0,514	79	irs
DALOA	1	1	_
ISSIA	0,853	55	drs
VAVOUA	0,85	57	drs
ABENGOUROU	0,888	45	drs
AGNIBILEKROU	0,95	34	irs
BETTIE	1	1	_
MINIGNAN	0,239	82	irs
ODIENNE	0,915	42	irs
TOUBA	0,847	58	irs
DIVO	0,918	41	drs
FRESCO	0,964	27	irs
LAKOTA	0,866	53	irs
BOUAFLE	0,924	39	drs
SINFRA	0,944	36	drs
ZUENOULA	0,846	59	irs
BOCANDA	0,755	67	irs

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BONGOUANOU	0,905	44	drs
DAOUKRO	0,966	26	irs
DIMBOKRO	0,851	56	irs
M'BAHIAKRO	0,596	74	irs
PRIKRO	0,406	81	irs
BOUNDIALI	0,88	49	irs
FERKE	0,925	38	irs
KORHOGO	0,914	43	drs
OUANGOLODOUGOU	0,564	77	irs
TENGRELA	0,571	76	irs
ABOISSO	0,967	25	irs
ADIAKE	0,805	63	irs
GRAND-BASSAM	0,94	37	drs
BIANKOUMA	0,558	78	irs
DANANE	0,875	50	irs
MAN	0,957	32	drs
ZOUAN HOUNIEN	0,978	18	irs
MANKONO	0,778	64	irs
SEGUELA	0,973	23	drs
Moyenne SCALE	0 ,858

De ce tableau, il ressort que l'efficience d'échelle (scale) des districts sanitaires est de 85,8% en année 2016. Seuls les districts sanitaires d'Abobo ouest, Marcory-treichville, Yopougon est, Sikensi, Daloa et Bettié ont des tailles optimales avec rendement d'échelle constant soit un ratio de 6/82. Ils opèrent donc à leur taille optimale. Toute augmentation d'une unité supplémentaire d'input induit une augmentation d'une unité supplémentaire d'output inversement (toute augmentation de 1% de leurs inputs induits une augmentation de 1% des outputs). La proportion des districts sanitaires en rendement croissant est plus élevée que ceux exerçant en rendements variables. Toutes choses étant égales par ailleurs, ceux qui opèrent en zones de rendements d'échelle croissants bénéficient d'économies d'échelle et devraient pouvoir accroître leur offre. Quant aux districts sanitaires opèrant en rendements d'échelle décroissants, ils ne bénéficient pas d'économies d'échelle et se situent à un niveau de leur activité ou tout accroissement de taille ou de volume d'activité augmentent les dépenses de l'etat.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 49

L'inefficience technique totale s'explique par une gestion perfectible et/ou par une taille inadaptée des districts sanitaires en Côte d'Ivoire avec des rendements d'échelle croissants pour certains districts et decroissant en majeur partie pour de grands districts. En rappel le rendement d'échelle représente l'accroissement de l'efficience (faire avec moins de moyens) à la suite de l'augmentation des facteurs de production.

IV. DETERMINANTS DE L'EFFICIENCE

Les scores d'efficience calculé dans la première partie ne sont pas seulement expliqués

par la mauvaise gestion des districts sanitaires mais ils peuvent aussi etre influencés par certaines variables qu'on ne maitrise pas.

Cette démarche est d'usage courant, car la plupart des études qui se sont penchées sur la mesure de l'efficience se font en deux étapes pour l'approche non paramétrique. Dans une première étape, on calcule les scores d'efficience par la méthode DEA, dans un deuxième temps on tente d'expliquer ces scores par une régression économétrique sur un vecteur de variables susceptibles d'influencer l'efficience.

variables	coefficients	P>\|z\|
SEJ	-0,05*	0,079
TPOP	2,96E-07**	0,010
LITS	-0,00	0,164
MEDPOP	-8,80E-06	0,872
INFPOP	-0,0000603**	0,018
SAGFAR	0,000083*	0,096
Constance	0,74**	0,000
Prob>Chi2	0,0023
pseudo R2	-0,3373
Loglikelihood	40,45
nombre d'observation	82
=significatif à1%, à 5%, ** à 10%

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 50

Les variables explicatives dotées d'un paramètre significatif positif (respectivement négatif), ont un impact positif (respectivement négatif) sur l'inefficience des districts sanitaires.

De façon génerale le modèle d'estimation des scores d'efficience (Prob>Chi2) est globalement significatif au seuil de 5%.

La durée moyenne de sejour montre un coefficient négatif et significatif cela signifie que la durée moyenne de sejour exerce un effet négatif sur l'efficience des districts sanitaires. Donc plus le nombre de sejour est long, plus son score d'efficience est faible. Ce problème de l'influence de la durée de sejour sur l'efficience des districts peut être accentué par la pauvreté de la population. Les populations occupants les salles d'hospitalisations empecheront les autres patients d'y être.

La taille de la population montre un coefficient positif et significatif. Cela signifie que la taille de la population exerce un effet positif sur l'efficience des districts sanitaires. Donc plus la taille de la population est importante les districts sanitaires devraient être efficient.Car si la population est importante, cela devrait se traduire par une demande de soins plus importante, donc par une productivité plus élevée du personnel.

Le nombre d'infirmier par population montre un coefficient négatif et significatif. Cela se traduit par le fait que le nombre d'infirmier par habitant exerce un effet négatif sur l'efficience. Ce problème peut être du à un certain laisser aller des infirmiers. En effet, leur nombre grandissant la part marginal de tout un chacun dans la contribution sanitaire baisse. Cela pourrait aussi s'expliquer par un nombre grandissant sans une bonne formation.

Le nombre de sage femme par femme en âge de reproduction montre un coefficient positif et significatif. Cela signifie que le nombre de sage femme exerce un effet positif sur l'efficience des districts sanitaires. Donc si on augmente ce nombre, l'efficience des districts augmente.

Les coefficients des variables « nombre de lits ouverts », « nombre de medecin par habitant » ne sont pas significatifs.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 51

La présente étude visait d'abord à analyser l'efficience technique des districts sanitaires et ensuite expliquer cette efficience. Elle a donc pour ambition d'apporter une contribution à une meilleure compréhension de la performance des districts sanitaires de Côte d'Ivoire. Pour cela, les scores d'efficience techniques totale, pure et d'échelle ont été calculés aussi les déterminants de cette efficience ont été mises en évidence. Afin d'aboutir à notre objectif général, la méthode non paramétrique DEA a été utilisé pour le calcul des scores d'efficience technique et pour les déterminants, un modèle de régression censuré a été appliqué. Nos estimations ont permis de montrer que les districts sanitaires ivoiriens sont inefficients pour la plupart ou du moins par rapport à celles qui réalisent le mieux leurs possibilités de production. Ainsi les scores d'efficience obtenus sous les technologies CRS et VRS sont respectivement de 58% et 67,8% en moyenne. Des gains d'efficience de 42% et 32,2% auraient pu être réalisés si tous les districts sanitaires opéraient sur la frontière de production. Seuls 12 districts sur 82 sont techniquement efficients en 2016.

En plus, un autre résultat important est que de nombreux districts sanitaires produisent des outputs sanitaires en technologie de rendement d'échelle croissant, ce qui laisse croire qu'il y a possibilité d'augmenter le volume des activités, des transactions et réaliser des économies d'échelle.

Par ailleurs, l'étude des déterminants de l'efficience technique montre que la durée moyenne de séjour, la taille de la population, le nombre de sage femme ainsi que le nombre d'infirmier par habitants sont significatifs et influencent le niveau d'efficience technique des districts. La taille de la population montre un coefficient positif et significatif. Cela signifie que la taille de la population exerce un effet positif sur l'efficience des districts sanitaires. Aussi la durée moyenne de séjour et le nombre d'infirmier par habitant montre un coefficient négatif et significatif cela signifie que la durée moyenne de séjour ainsi que le nombre d'infirmier par habitant exerce un effet négatif sur l'efficience des districts sanitaires. A cela s'ajoute le nombre de sage femme qui a un effet positif sur l'efficience.

Ces importants résultats obténus appellent à des implications en terme de politiques économiques. D'abord, une attention particulière doit être accordé à la demande de santé des populations.Il est donc important pour les districts de continuer a offrir leur service à ces populations vulnérables qui ne cesse d'augmenter. Ensuite, les districts et les décideurs doivent avoir une maitrise des capacités de séjour, de leurs nombres et le nombre d'infirmier par district.

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C'est-à-dire baisser de façon régulière les sejours et instruire le personnel soigant pour vite traiter les cas des patients à hospitaliser. Aussi, des études sur le changement épidémiologiques sont à encourager. Enfin, recruter plus de sages femmes pour les districts sanitaires pour faciliter les accouchements de ces populations vulnérables.

La comprehension de l'efficience technique des districts ouvre donc de nouvelles pistes de réflexion pour l'amélioration de la performance de ces derniers. Il ne fait aucun doute que si ces genres d'études sont menés chaque année, cela permettrait d'impulser une véritable culture d'excellence axée sur les résultats dans le système de soins, gage de l'amélioration de la santé des populations.Toutefois nous n'avons aucunement la prétention d'avoir épuisé ce sujet qui pourrait être mieux traité en élargissant le champ et en considérant plusieurs input et output dans le cadre de ce genre d'étude. Il y a aussi le choix de la période d'etude. En effet, une analyse sur plusieurs années aurait pu être plus robuste.

Mémoire de fin d'études : Analyse de la performance des districts sanitaires en Côte d'Ivoire 53

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PARTIE 2 : ETUDE EMPIRIQUE DE L'ANALYSE DE LA PERFORMANCE DES DISTRICTS SANITAIRES 32

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