90
YAGBA BERNARDIN TAPE ANALYSE ECONOMETRIQUE DE L'ITINÉRAIRE THÉRAPEUTIQUE DES MÉNAGES DE CÔTE D'IVOIRE Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures de l'Université Laval dans le cadre du programme de maîtrise en économique pour l'obtention du grade de maître es arts (M.A.) FACULTE DES SCIENCES SOCIALES UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC Octobre 2007 ©Yagba Bernardin TAPE, Octobre 2007

analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

  • Upload
    hathien

  • View
    231

  • Download
    10

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

YAGBA BERNARDIN TAPE

ANALYSE ECONOMETRIQUE DE L'ITINÉRAIRE THÉRAPEUTIQUE DES

MÉNAGES DE CÔTE D'IVOIRE

Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures de l'Université Laval dans le cadre du programme de maîtrise en économique

pour l'obtention du grade de maître es arts (M.A.)

FACULTE DES SCIENCES SOCIALES UNIVERSITÉ LAVAL

QUÉBEC

Octobre 2007

©Yagba Bernardin TAPE, Octobre 2007

Page 2: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Résumé

À la suite de la crise financière! des années 80, les gouvernants des pays en voie de développement (PVD) ont été contraints d'introduire le paiement des actes dans les structures sanitaires. Cette politique entraînera l'essor de nombreuses études sur la demande de soins de santé dans les PVD. Ces études se sont intéressées à l'aspect monétaire et non monétaire de la demande de soins ainsi qu'à la qualité des prestations des soins. Cependant, elles ont négligé les différents systèmes d'assurance; maladie et les différentes étapes ou actions entreprises par les ménages pour soigner le malade : c'est l'itinéraire thérapeutique. L'originalité de ce mémoire découle du fait qu'il analyse d'une part, les recours aux soins et les dépenses de santé et d'autre part, fait ressortir les relations qui existent entre; l'assurance maladie; et la demande ele; soins de santé d'un échantillon représentatif ele la population ele; Yopemgon. Le;s modèles logit multinomial, le>git multinomial emboîté et probit multinomial ont, été utilise» pour étudier le;s chenx entre; six alternative» (automédication, centres hospitaliers uni­versitaires, médecine traditionnelle, dispensaires et infirmeries publics, parapublics et privés) effectue» par le;s eheifs ele; ménage et les enfants. Le;s données qui supportent ce mémoire portent sur un échantillon de; 2064 ménages interviewés lors ele; l'enquête «Recours aux soins et dépenses ele santé ou PSA92», réalisée; à Ye)pougon, un quartier populaire de la ville; d'Abidjan en 1992. Les résultats montrent que l'assurance et le prix constituent des éléments importants pour les chefs ele; ménage et les enfants élans la demande de servie:e;s modernes. Le revenu, le niveau d'éducation, la relation qu'a le patient avee: le praticien, l'âge, la durée et le type de maladies jouent également un rôle important dans le; recours aux soins.

M o t s clés : Itinéraire; thérapeutique, demande ele; soins de santé, assurance ma­ladie, ejualité des semis, prix.

Page 3: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Abstract

Since thc financial crisis of the early 80s, governments of developing countries hâve been forced to introduce thc payment of acts into health structures. Tins policy gave a boost to numerous studies on healthcare request in developing countries. Thèse studies were focused on monetary and non monetary aspects of healthcare demand as well as on the quality of offered healthcare services. However, thèse studies overlooked varions health insurance Systems and varions stages or actions undértaken by households to take care of patients : it is the t h e r a p e u t i c p rocess . Tlu; origiiiality of tins master's thesis is that, on the one hand, it analyzes the fact of having recourse to healthcare and healthcare expenditures and, on the other hand, it brings ont relations existing between insurance and healthcare demand of a représentative! sample of Yopougon population. For tins purpose, we hâve used econonietric models such as multinomial logit, nested multinomial logit and multinomial probit that helped us to examine choices between six alternatives (self-medication, university health tenter, traditional medicine, free clinic and public, parapublic orprivate sickbays or infirmâmes) madeby lieads of household and their children. It should be noticed that data used in tins essay concern a sample of 2064 households interviewed during the survey called «Recourse to healthcare and health expenditures or PSA92», conducted in Yopougon, a popular district of Abidjan city (Ivory Cost) in 1992. Results hâve shown that insurance and priée are essentiel éléments for lieads of household and children in modem services demand. The income, the éducation level, the relation existing between patient and médical practitioner, the âge, the duration and type of diseases play also an important rôle in healthcare demand or recourse.

K e y w o r d s : Therapeutic process, healthcare demand, health insurance, health­care quality, priée.

Page 4: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Avant-propos

La réalisation de ce mémoire, qui constitue le fruit de mes travaux de recherche, a été possible grâce au support financier du C1RPEE Laval (Centre Interuniversitaire sur le Risque, les Politiques Economiques et l'Emploi) dirigé par monsieur Jean Yves Duclos.

Je tiens à exprimer ma profonde reconnaissance à mon directeur, monsieur Guy Lacroix et à mon co-directeur, monsieur Jean Yves Duclos qui, malgré leurs multiples responsabilités, ont su dégager le temps nécessaire pour diriger ce travail avec la rigueur scientifique qui s'impose; la hauteur de vue de leurs analyses, la pertinence de leurs conseils m'ont permis d'arriver à bout de cette recherche si difficile et si excitante. Mes remerciements vont également à monsieur Arsène Kouadio, professeur à l'unité de formation et de recherche (UFR) des sciences économiques et de gestion de l'Université de Cocody (Côte d'Ivoire) et chercheur au CIRES (Centre Ivoirien de Recherches Économiques et Sociales) pour les données qu'il a bien voulu mettre à ma. disposition pour le bon déroulement de ce mémoire.

Je voudrais exprimer toute ma gratitude aux familles Dumas, Fournier et Lo-houes, particulièrement, à madame France Dumas, madame! Thérèse Fournier et mon­sieur Hervé Lohoues pour leur générosité et leur soutien moral. Une pensée toute particulière à madame France, ma belle mère (la belle mère idéale), qui m'a soutenu durant cette rédaction. Que le Seigneur tout puissant vous comble de sa, grâce pour tout le bien et toute la joie que vous procurez autour de vous. Sincèrement merci. Je ne saurai terminer sans avoir une pensée pour ma bien aimée Marie-Pierre Dumas qui m'a, soutenu durant ma rédaction. Je tiens à te dire merci et sache que tu comptes beaucoup pour moi. Un grand merci va, également à tous mes anhs(ies) de Québec qui ont su rendre mon séjour très agréable.

Ce travail, un véritable parcours du combattant, est dédié à toute ma famille en

Page 5: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Avant-propos

Côte d'Ivoire, en particulier à mon père, Séri TAPE, à ma mère, Antoinette TAPE, à mes frères Sylvestre TAPE et André Arcadius TAPE, à, qui je dois ma réussite scolaire. Pour tout le bien que vous avez fait pour moi, que le Seigneur tout puissant vous le rende au centuple et vous comble de sa, grâce.

Page 6: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

A toute la famille TAPÉ qui a oeuvré à la formation de mon capital humain. Je vous dédie ce mémoire pour

la bonté dont vous faites preuve. Je vous aime.

Page 7: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Table des matières

Résumé ii

Abstract iii

Avant-propos iv

Table des matières vii

Liste des tableaux ix

Table des figures x

1 Introduction I

2 Revue de la littérature 5

3 Les modèles économétriques de choix discrets 13

4 Modèle de demande de santé 20 4.1 Le modèle théorique 20 4.2 Les probabilités de choix des modèles retenus 24

4.2.1 Le logit multinomial 24 4.2.2 Le logit emboîté 24 4.2.3 Le probit multinomial 26 4.2.4 Le logit mixte 27

4.3 Les tests économétriques et le choix de modèle 28 4.4 Méthode d'estimation 30

4.4.1 Méthode des variables instrumentales (IV) 30 4.4.2 Méthode des prix hédoniques 31

5 Données et statistiques descriptives 36 5.1 Données 36

Page 8: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Table des matières viii

5.2 Description des variables du modèle 38 5.2.1 La variable dépendan te .'58 5.2.2 Les variables indépendantes 39

5.3 Statistiques descriptives Il

6 Résultats et interprétation des estimations 48 6.1 Comparaison des différents modèles emboîtés 10

6.1.1 Comparaison des modèles emboîtés : le cas des chefs de ménage 49 6.1.2 Comparaison des modèles emboîtés : le cas des enfants . . . . 52

6.2 Interprétation des résultats 51

7 Conclusion 64

Bibliographie 67

A La méthode des prix hédoniques 72

B Tableaux des différentes estimations 71

Page 9: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Liste des tableaux

4.1 Résultats des moindres carrés ordinaires (Prix hédoniques) pour les enfants 33

4.2 Résultats du Logit dichotomique (IV) et des MCO (Prix hédoniques) pour les chefs de ménage 34

5.1 Définition des variables explicatives 40 5.2 Répartition des individus (chefs de ménage) par entraide et type d'as­

surance en fonction du sexe, du revenu et de l'âge Il 5.3 Répartition des variables indépendantes sélectionnées en fonction des

recours (Chefs de ménage) 46 5.4 Répartition des variables indépendantes sélectionnées en fonction des

recours (Enfants) 47

6.1 Tableau des effets aléatoires 50 6.2 Résultat du test LR (Chefs de ménage) 51 6.3 Tableau des effets aléatoires 52 6.4 Résultat du test LR (Enfants) 53 6.5 Matrice de corrélation 55 6.6 Estimation du modèle Probit multinomial (Chefs de ménage) (i() 6.7 Estimation du modèle Logit emboîté (Chefs de ménage) (il 6.8 Estimation du modèle Probit multinoniial (Enfants) 62 6.9 Estimation du modèle Logit multinomial (Enfants) 63

B.l Estimation du modèle Logit multinomial (Chefs de ménage) 75 B.2 Estimation du modèle Logit mixte (Chefs de ménage) 76 B.3 Estimation du modèle Logit emboîté (Chefs de ménage) 77 B.4 Estimation du modèle Logit multinomial (Enfants) 78 B.5 Estimation du modèle Logit mixte (Enfants) 7!) B.6 Estimation du modèle Logit emboîté (Enfants) 80

Page 10: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Table des figures

3.1 Exemple d'une structure d'emboîtement à deux niveaux 16 3.2 Différents modèles économétriques pour estimer la demande; de soins

de santé 19

4.1 Les différentes alternatives 21 4.2 Structure d'emboîtement 25

Page 11: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 1

Introduction

La santé est un besoin fondamental. C'est ce qui explique l'intervention et l'impli­cation constante des pouvoirs publics dans le domaine de la santé. Le secteur sanitaire de la plupart des pays africains connaît, depuis la dernière décennie, un manque de plus en plus croissant de ressources. Les causes de ce sous financement sont de na­ture exogène et endogène. Les causes exogènes résultent de la diminution des revenus généraux de l 'Etat, qui jusque-là, supportaient la plus grande part du financement du secteur. Cette diminution provient de plusieurs raisons dont les chocs pétroliers de 1973 et de 1979, de la détérioration des ternies de rechange, de la, baisse des prix des matières premières produites en Afrique, etc. Les causes endogènes comprennent essentiellement les mauvais choix politiques dans l'allocation des ressources et les fai­blesses structurelles et managériales qui ont engendré une baisse de la productivité et de l'efficience dans le secteur. Le sous-financement des services de santé est devenu l'un des problèmes les plus préoccupants pour tous les gouvernements africains. Parmi les solutions évoquées par les experts, la mobilisation de ressources additionnelles auprès des usagers des services semble avoir retenu la plus grande attention.

C'est ainsi que dans beaucoup de pays africains, les pouvoirs publics recherchent les voies et moyens pour encourager la participation de la communauté au finance­ment du secteur de la santé. La politique de santé menée par la Fiance à l'époque coloniale ou dans ses colonies (Côte d'Ivoire) était destinée à maintenir et développer les forces productives des hommes en vue d'optimiser les rendements. Le système reposait alors sur la gratuité des soins et la prévention. Après l'indépendance de la Côte d'Ivoire en 1960, la politique sanitaire s'en est tenue au maintien des orienta-

Page 12: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 1. Introduction 2

tions définies pendant la colonisation. La majorité des investissements a été effectuée dans le domaine de la santé avec la construction de grands hôpitaux urbains. Jusqu'à la crise économique des années 80, l'objectif était de doter le pays d'installations pu­bliques de niveau international. Mais cette crise économique qui s'est caractérisée par l'effondrement des cours des principaux produits d'exportation (le café et le cacao), le choc pétrolier de 1979 et le fardeau de la dette contractée dans les années 1970, a marqué le début d'un profond changement de l'organisation du système de santé dans les pays en voie de développement. Elle; a détérioré gravement la situation économique de la plupart des pays africains et a entraîné une réduction de la part de leur bud­get alloué au secteur de la santé. Pour faire face à cette situation, les autorités ont adopté plusieurs programmes successifs de redressement économique et financier et d'ajustement structurel.

De 1980 à 1993, la Côte d'Ivoire s'était engagée dans une succession de Pro­grammes d'Ajustement Structurel (PAS) proposés par la Banque Mondiale (BM) et le Fonds Monétaire International (FMI). La. maîtrise des dépenses publiques était l'une des contraintes imposées par ces programmes. La Banque Mondiale, dans le cadre de cet ajustement structurel, a préconisé la libéralisation du secteur de; la santé et a recommandé le recouvrement des coûts. Le paiement des soins par les usagers a constitué une réponse politique essentielle à la crise financière à laquelle faisaient face les acteurs sociaux de nombreux pays à faible revenu. En d'autres termes, les gou­vernants de ces pays ont été contraints d'introduire le paiement des actes médicaux dans les structures sanitaires (Grootaert et al, 1996). C'est ainsi que la Côte d'Ivoire, à l'instar des autres pays on voie de développement, a opté pour une politique moins interventionniste caractérisée notamment par le recouvrement des coûts des actes médicaux auprès dos usagers. Elle a été mise en place à travers la création de centres de soins privés dans la ville d'Abidjan, la. capitale économique. En sus des centres de soins publics et privés déjà existants, huit formations de santé urbaine à base com­munautaire!1 ont été construites depuis 1994, dans le cadre d'un grand programme sanitaire : le projet santé Abidjan,, (Arsène Kouadio, 2005). Ce revirement consacre alors un modèle de santé libéral fondé sur la contribution individuelle, alors que la crise économique n'avait pas épargné les ménages qui ont été appauvris davantage2.

^es formations sanitaires à base communautaire fournissent aux communautés une gamme complète de soins de santé, d'éducation de la santé, de développement commun au taire et de services sociaux. Elles mettent l'accent sur la promotion de la santé et la prévention des maladies comme complément aux soins de santé primaires. Elles apportent aussi une aide particulière aux individus à grand risque de maladies ou qui ne sont pas capables d'avoir accès à d'autres institutions en raison de besoins spéciaux ou de faible revenu.

2En 1988, selon un rapport de la Banque Mondiale, on dénombrait Ii0% de pauvres en Côte

Page 13: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 1. Introduction 3

Ainsi, en Côte d'Ivoire, l'état providence est devenu en quelques années, sous la pression de l'extérieur, le promoteur du recouvrement des coûts. La détérioration des conditions de vie des ménages et le désengagement des pouvoirs publics du secteur de la, santé posent alors avec acuité la question des choix de fournisseurs de soins de santé des ménages en Afrique et particulièrement en Côte d'Ivoire;. On assistera alors à l'essor de nombreuses études sur la demande! de; soins de santé des ménages ou des individus en l'occurrence celles de : Acton en 1975, Christianson en 1976, Akin et al en 1981, Heller en 1982, Akin et al en 1986a, 1986b, Gertler et al en 1987, Van Der Gaag et al en 1990, Mwabu et al en 1993, Mamadou Mariko en 1999 et 2003, Arsène Kouadio en 2005, etc. Ces études se sont intéressées à l'aspect monétaire ou honoraires (Akin et al, 1981, 1986a, 1986b, Heller, 1982, etc.) et non monétaire(le trajet, la distance) de la demande de soins de santé (Acton, 1975, Mwabu, 1984, Dor et al, 1987, etc.), et aussi à la qualité des prestations des soins (Heller, 1982, Akin et al, 1986b, Mwabu et al, 1986, 1991, 1993, Mamadou Mariko, 2003, etc.). Cependant, elles ont négligé certains aspects importants tels que les différentes actions (étapes) entreprises par les ménages en cas de maladie pour soigner le malade et les différents systèmes d'assurance maladie qui prennent en charge les dépenses (en tout ou en partie) de santé du ménage!. Chaque action est une étape de ce qu'on appelle l ' i t inéra i re t h é r a p e u t i q u e des m é n a g e s qui fera l'objet de ce; mémoire.

L'objectif de ce mémoire! e;st d'analyser, d'une part, les recours aux soins et les dépenses de santé et d'autre part ele faire ressortir le>s relations ejui existent entre l'assurance et la demande ele soins d'un échantillon représentatif ele la po­pulation de la commune ele! Yopougon, une grande banlieue ele! la ville; d'Abidjan. Il s'agit de modéliser les eboix thérapeutiques dos ménages en relation avec des déterminants comme le; revenu des individus, les prix et les pathologies diagnos­tiquées élans l'enquête. L'étude permettra ele mettre en évidence les différences entre les choix effectués par les hommes, les femmes et ceux concernant les enfants. A la différence ele; l'étude effectuée par Arsène KOUADIO et al.(2005) sur la protection sociale et la demande ele soins de santé en milieu urbain ivoirien, étude produite dans le cadre de l'AERC-CREA (African Economie Research Consortium), nous utilise­rons des modèles économétriques de choix discrets, à savoir le logit multinomial, le logit emboîté, le logit mixte; e;t le probit multinomial, différents ele ceux utilisés par Arsène Kouadio et son équipe. Nous comparerons les résultats de e;es me)dèles tout e;n effectuant des tests pour le choix du modèle le plus approprié à nos données. Cotte méthode a été utilisée par Lacroix et al. (1994) élans leur étude sur le choix des soins

d'Ivoire <ie>nt, 10% étaient extrêmement pauvres : Arsène Kouadio (2005)

Page 14: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 1. Introduction I

médicaux fourni en milieu rural au Bénin. La principale source de données utilisée pour cette étude est l'enquête « Recours aux soins et dépenses de santé ou PSA92 ». Elle a été réalisée à Yopougon en avril-mai 1992 et exécutée par l'ENSEA (Ecole Nationale Supérieure de la Statistique et de l'Economie Appliquée).

Dans les sections qui suivent, nous nous efforcerons de préciser davantage; la nature et les fondements du présent mémoire. C'est dans cette optique que les chapitres 2 et 3 présentent la revue de la littérature et les différents modèles économétriques de choix discrets qui ont été utilisés dans les précédentes études. Le chapitre 4 présente le modèle théorique et les probabilités de choix des modèles de choix discret qui ont été retenus pour l'estimation. Dans le chapitre 5, on décrit brièvement les données qui seront employées dans l'analyse empirique tout en faisant une analyse descriptive de celles-ci. Le chapitre G présente les résultats et l'interprétation des estimations. Finalement, la conclusion de cette étude est présentée au chapitre 7.

Page 15: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2

Revue de la littérature

L'analyse des études sur la question de la demande; de soins de santé (ou recours aux soins de santé) s'oriente suivant deux approches : une approche par la demande de soins de santé et une autre axée sur l'offre de soins de santé. Si la première approche! fait l'objet de nombreuses investigations en matière de recherche, il n'en est pas de même pour la deuxième.

En effet, l'approche par la demande analyse; le comportement thérapeutique des agents économiques en matière de recours aux soins de santé. Ce comportement peut être appréhendé par une fonction d'utilité (intertemporelle) dont les arguments sont entre autres l'état de santé de l'individu, les caractéristiques individuelles ou socio-économiques des agents, les caractéristiques des alternatives (choix), etc. C'est ainsi (lue Acton (1975) et Christianson (1976) utilisent pour la première fois des modèles à choix discret, prenant ainsi en compte la nature discrète des décisions de soins de santé. Ces travaux constituent un tournant important dans la formulation des modèles de demande de soins dans la mesure où presque toutes les études ultérieures s'en sont inspirées. Les reformes entreprises dans le secteur de la santé des pays en voie de développement, notamment l'instauration de la tarification, ont conduit à étudier les effets de ces reformes sur l'utilisation des services de santé. C'est dans cette perspective (jue les premiers modèles de demande de soins, s'inspirant des travaux de Acton et Christianson, furent élaborés (Akin et al, 1981, 1986a, 1986b, Heller, 1982, etc.). Ces études concluent que le prix et le revenu des ménages avaient, peu ou pas d'impact sur la demande.

Page 16: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Bévue de lu littérature 6

Surpris par ces résultats contraires aux prédictions théoriques, certains auteurs (Gertler et al, 1987 ; Gertler et Van (1er Gaag, 1990) ont approfondi les investigations. Ils ont abouti à la remarque suivante apparemment évidente : étant donné que les modèles de demande de soins sont basés sur le postulat de maximisation d'utilité, les estimations des paramètres dépendent alors de la structure ou de la spécification de la fonction d'utilité de, laquelle ils sont dérivés. Ainsi, utilisant une fonction d'utilité différente de celle de Akin (198G), ils trouvent que le prix et le revenu influencent le choix des soins de santé. Gertler et al (1987), à travers leurs résultats empiriques sur le Pérou, aboutissent aux mêmes conclusions qui stipulent que les honoraires (prix) sont des causes déterminantes et importantes de la demande de soins médicaux et que cette dernière devient plus élastique au fur et à mesure; que le revenu baisse. Par la suite, beaucoup d'études sur la qualité des actes médicaux et sur l'aspect non monétaire de la demande de soins de santé ont été réalisées en s'inspirant des modèles de Gertler et de ses collègues.

Heller et al. (1982), en se basant sur les visites antérieures des patients montrent, dans leur étude sur la demande de services de; santé en Malaisie, que la, probabi­lité, pour un malade d'être vu par un médecin à l'occasion soit de consultations de soins externes (en général), soit de consultations auprès d'une formation sanitaire publique, soit de consultations auprès d'une clinique privée, n'a, pas d'effet statisti­quement significatif sur la, fréquence des consultations de soins externes. Cependant, les ménages, dans leur choix entre les centres de santé publics et privés, préfèrent lar­gement les soins dispensés par un médecin à, ceux donnés par un agent paramédical. Akin et al. (1986b), dans leur étude sur la demande des services de santé primaires aux Philippines (consultations externes, prénatales, vaccinations...) indiquent l'exis­tence d'un fort mouvement des patients vers les médecins privés pour les maladies les plus graves, ce qu'ils interprètent comme révélant une appréciation subjective; de la qualité. Ils concluent que les malades de la région de Bicol considèrent plus l'orien­tation (moderne versus traditionnel) et le type (public versus privé) de la, formation sanitaire que le type de praticien consulté.

Au Kenya, trois études menées dans deux districts de santé analysent la rela­tion entre la, qualité des soins médicaux et la demande de soins. Dans la première étude, Mwabu et Mwangi (1986) ont montré que les patients attribuent une faible va­leur aux traitements donnés par la médecine traditionnelle comparativement à ceux délivrés par la, médecine moderne. Cependant, les centres de sauté confessionnels sont préférés aux autres. Mwabu estime que, puisque ces centres confessionnels ne connaissent que peu de ruptures de stock, ce résultat empirique pourrait être pro-

Page 17: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Revue de la littérature y

bablement imputé à la disponibilité des médicaments. Il classe! ainsi les formations sanitaires par ordre décroissant de préférence des patients de la manière suivante : centres de santé confessionnels, hôpitaux publics, cliniques privées, dispensaires pu­blics. Il pense que ce classement est cohérent avec celui basé sur la capacité de la formation sanitaire à traiter une certaine gamme de maladies et, avec la régularité de l'approvisionnement en médicaments. En procédant à des simulations utilisant les résultats de ces estimations, il trouve que la tarification pouvait occasionner des gains de bien-être si les recettes engendrées étaient, utilisées pour améliorer la qualité des services de santé.

Dans la seconde! étude (Ellis et Mwabu, 1991), les auteurs examinent la relation entre les prix (qu'ils qualifient de volonté ele payer) et la qualité. Les résultats ele l'ana­lyse montrent que la qualité ele;s formations sanitaires influence fortement les choix ele;s individus et que les utilisateurs sont, elisposés à payer plus pour une; amélioration ele la qualité : chaque usager était prêt à payer 19.1 Kshs1 supplémentaires par vi­site; (alors que le coût moyen de traitement pour l'ensemble des formations sanitaires est ele 29.7 Kshs) si les dispensaires publics étaient, amenés au même! niveau ele; qua­lité que leîs centres de santé privés. Bien que ces résultats montrent l'importance de l'amélioration ele la qualité sur l'utilisation des services de santé, la procédure ne; permet pas ele déterminer l'influence des différentes dimensions ele! la qualité.

Cet inconvénient est évité dans la troisième! étude (Mwabu et al. 1993) menée élans le district de Méru, un district rural de l'est du Kenya. Dans cette étude, les variables ele; qualité, mesurées dans les trois types ele; formations sanitaires (public, privé et confessionnel), sont celles relatives (i) à. la disponibilité ele' médicaments (nombre ele' différents types ele; médicaments disponibles : anti-paludéen, aspirine), (ii) au personnel disponible (nombre d'agents de; santé en activité). Les résultats ele l'estimation indiquent que seules les variables « non disponibilité d'aspirine» et « non disponibilité ele' chloroquine » étaient significatives mais de signe' apparemment non attendu pour la chloroquine : la demande diminue pour les centres de santé qui n'ont pas d'aspirine et augmente pour les centres qui sont en rupture de stock en chloroquine. A première! vue;, la non disponibilité d'aspirine serait un signal de: mauvaise qualité. Cependant, les auteurs expliquent e:e;s résultats par le l'ait que la disponibilité de médicaments, pour une journée donnée, dépend ele l'interaction entre les facteurs d'offre et de demande.

'Monnaie' du Kenya : le Shilling Kenyan

Page 18: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Revue de lu littérature 8

En effet, l'aspirine pouvant être facilement obtenue sur la place du marché, un pa­tient qui ressentirait ce besoin préférerait l'acheter directement au lieu d'aller consul­ter un centre de santé : le coefficient négatif de la « non disponibilité de l'aspirine » pouvant être dû à cet effet, plutôt qu'à une perception par les patients qu'un centre sans aspirine serait de faible; qualité. En ce qui concerne les médicaments anti-paludéen, ils sont également disponibles au marché mais seulement en faible dosage, obligeant les patients sérieusement atteints à aller aux centres de santé. Le paludisme étant une maladie très fréquente dans le district, il y aurait un excès de demande par rapport à l'offre de médicaments, d'où le signe positif du coefficient : l'absence d'anti-paludéen est associée à une forte demande.

Mamadou Mariko (1999, 2003), en utilisant un logit multinomial emboîté, montre, dans son étude sur la qualité des soins et la demande des services de santé à Bamako, au Mali, que la disponibilité des médicaments a un effet positif et significatif sur la probabilité des individus à recourir aux services de santé moderne et cela, qu'ils soient publics ou privés. De plus, l'auteur montre que la disponibilité du personnel médical n'a un effet signifieativement positif que pour les centres privés qu'ils soient a but lucratif ou non. L'auteur explique cela par le fait que la forte concentration du personnel médical clans les formations sanitaires publiques de Bamako, et sa faible productivité marginale, ont pour conséquence qu'une augmentation du personnel n'a aucun effet ni sur la production, ni sur sa qualité, et ne modifie; donc pas la demande adressée aux centres de santé publics. Pour pouvoir apprécier le rôle de; la qualité des soins dans son étude, l'auteur réestime son modèle en supprimant les composantes de la qualité. Le résultat le plus probant est que le coefficient du prix est beaucoup plus amplifié ainsi que son effet négatif. Cela se remarque; à travers les élasticités-prix directes de la demande; : l'effet négatif du prix est amplifié de 25% au moins si les composantes de; la qualité ele; seuils sont négligées.

Il montre aussi ejue; le; temps d'attente n'a aucun impact sur la probabilité de consulter les services ele santé modernes. La raison évoejuée est eju'en Afrique, le;s po­pulations ne; vivemt généralement pas sous la «tyrannie» du temps et font preuve; d'une; patience extrême pour obtenir un service donné. De même, le respect scrupuleux, par les professionnels, des étapes nécessaires pour une bonne consultation constitue un élément déterminant du choix d'une formation sanitaire;. Ce; résultat montre que la présence d'un nombre suffisant de; personnel ou d'équipements performants est sans doute une; condition nécessaire niais pas du tout suffisante pour agir positivement sur la fréc]uentation des centres ele santé (publics ou privés). Mamadou Mariko (1999, 2003) termine son étude en eeffectuant eles simulations qui suggèrent que toute; décision

Page 19: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Bévue de la littérature 9

gouvernementale qui met l'accent sur l'approvisionnement régulier en médicaments génériques (peu chers), sur la formation et la sensibilisation du personnel médical pour améliorer la qualité du processus de soins dans les structures sanitaires, aug­menterait considérablement la demande malgré un accroissement sensible des tarifs des prestations.

Barlow et Diop (1995), dans leur étude sur les facteurs d'utilisation des services de santé au Niger, dans laquelle ils ont utilisé des données d'enquêtes auprès des ménages, ont supposé implicitement que la qualité est prise en compte dans la fixation des prix des prestations. Cela signifie que le; marché des soins de santé est supposé parfait : un médecin qui demande des honoraires plus élevés offre nécessairement une qualité de soins supérieure à celle d'un infirmier et la différence de qualité est exactement reflétée par la différence de prix ; une clinique privée offre un meilleur traitement, puisque; le prix en est plus élevé qu'un dispensaire public. En d'autres termes, les tarifs pratiqués par les différentes formations sanitaires reflètent leur qualité intrinsèque.

Contrairement à, toutes ces précédentes études qui accordent une place importante à la qualité des soins fournis, Fournier et Haddad (1995, 1997) montrent, dans une étude sur la République Démocratique du Congo (RDC), que les habitants de ce district rural accordent peu d'importance à la qualité et qu'il n'y a pas de relation significative; entre cette dernière! et la fréquentation des centres de santé. Par contre, ces individus accordent un grand intérêt aux relations interpersonnelles du personnel (accueil, comportement du personnel dans la communauté.. .) et à son efficacité dans le traitement des maladies. En somme, l'activité ou la fréquentation de ces centres de santé est étroitement liée au changement du personnel.

En l'absence des honoraires d'utilisateur, l'égalité d'accès aux soins de santé n'est pas toujours assurée. Elle a été bien montrée par Acton (1975) qui stipule que les coûts non monétaires d'accès tels que le temps de parcours sont des causes déterminantes des choix de santé. La répartition géographique des services de santé peut rendre l'accès difficile pour quelques individus (ménages). Dor et al (1987), dans leur étude sur la Côte d'Ivoire, abonde dans le même sens que Acton (1975) en montrant que la demande médicale d'individus pauvres est essentiellement plus élastique en temps de voyage; que pour des individus riches. Mwabu (1984) va plus loin en étudiant les variations de; l'effet du temps sur la demande de soins de santé des ménages en différentes saisons (humide et sèche). En effet, il montre la réduction de la demande ele; soins élans les hôpitaux publics en saison pluvieuse. 11 explique cela par le fait eme les routes deviennent impraticables pendant cette saison ; cela rend difficile; le;

Page 20: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Revue de lu littérature 10

déplacement des populations de la zone d'étude (un district rural du Kenya).

Contrairement à Mwabu (1984), Sauerborn R. et al (1994), dans leur étude sur l'utilisation des soins de santé à Ouagadougou, la capitale du Burkina Faso, montrent que les principales causes qui déterminent l'utilisation des soins de santé moderne sont l'âge, les caractéristiques socio-économiques (le niveau d'éducation, le type d'em­ploi. . . ) , les caractéristiques de la maladie (type de maladie, la durée et la gravité), le coût des soins et de transport. Ainsi, plus les individus sont âgés, plus ils contractent des maladies dont le traitement nécessiterait des services spécialisés de la médecine moderne qui disposent d'équipements beaucoup plus performants. Pour des maladies graves ou sérieuses, les auteurs affirment que les malades consultent les services de santé modernes et cela malgré la distance et les coûts des soins. De plus, la distance ne constitue pas un obstacle important dans l'utilisation de la médecine moderne à Oua­gadougou. Cela pourrait s'expliquer par le fait que, la ville de Ouagadougou n'étant pas extrêmement étendue, les individus peuvent naturellement être insensibles à la distance à la faveur des moyens de transport en communs disponibles. Ces résultats ont aussi été obtenus par Ma.ma.dou Mariko (1999, 2003) dans son étude sur le Mali (Bamako). Cette étude s'est inspirée du modèle développé par Kroeger (1983)~ à savoir une régression logistique qui définit un ensemble de facteurs ou de variables indépendantes qui pourraient influencer le comportement d'un individu malade dans sa quête de fournisseurs de soins de santé. De plus, l'auteur montre que 55.0% des individus malades de l'échantillon utilisent fréquemment l'automédication, 29.5% des malades ont consulté les services de santé moderne (dispensaires, cliniques privées, hôpital). La. plupart de ces derniers ont utilisé les dispensaires publics (24.5%).

Toutes ces études sont basées sur des modèles économétriques de choix discrets tels que le logit multinomial (LM), le probit multinomial (PM), le logit multinomial emboîté (NML) et le probit multinomial indépendant (PMI).

Bolduc et al(1996), dans leur étude sur le choix des soins médicaux fournis en milieu rural au Bénin, ont estimé un modèle qui utilise les différentes spécifications susmentionnées (MP, IMP et LM)'!. Cet article fait la différence entre ces trois modèles en incluant une variable (très) importante, « la tontine », qui est un système informel d'épargne. C'est une association qui permet à ses membres de cotiser périodiquement

2I'our plus d'informations sur le modèle développé par Kroeger, le lecteur pourra se référer à l'article suivant : Anthropological and socio-medical health care research in developing countries. Social Sciences and Médecines 17, 147, 198:S.

'Voir Lacroix et al (1994) pour plus d'informations sur les trois spécifications.

Page 21: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Revue de In littérature I I

une somme d'argent déterminée à l'avance. La cotisation globale est alors remise, à, tour de rôle, à, chacun des membres selon un calendrier bien précis. Ainsi, dans une « tontine » de dix membres qui cotisent mensuellement dix dollars chacun, une somme de cent dollars sera remise chaque mois à un bénéficiaire déterminé par rotation de tous les membres. La « tontine » peut être renouvelée ou arrêtée une fois que tous les membres auront reçu leur quote-part. Ce type d'association est très fréquent dans certaines régions de l'Afrique (Bénin, RDC, Côte d'Ivoire, etc.).

Ils montrent dans leur étude que le prix ou honoraire a, un impact négatif et significatif sur le choix du fournisseur et est identique dans les modèles MP et IMP. Il en est de même pour la variable tontine qui a un impact négatif et statistiquement, significatif sur le fournisseur de soins publics (hôpital) dans toutes les spécifications. La tontine n'a aucun effet sur les autres fournisseurs. Ce résultat n'est pas étonnant du moment où les individus ne peuvent pas payer au comptant les services rendus dans les hôpitaux publics. Cependant, ils peuvent se faire traiter à crédit chez les autres fournisseurs en attendant leur quote-part. Par contre, le temps de voyage; a un effet positif vers les fournisseurs de soins modernes (privé et publique) et est seulement statistiquement significatif dans les spécifications probit. Cela s'explique par le fait que lorsque la gravité d'une maladie augmente, les individus tendent à chercher le soin à l'hôpital ou aux cliniques privées qui sont plus éloignées que d'autres fournisseurs. La variable revenu a a.ussi un impact positif et statistiquement significatif sur le fournisseur (h; soin public dans les spécifications PM et LM. En somme, les résultats qualitatifs de chacune de ces trois spécifications sont semblables en ce sens que les paramètres estimés sont statistiquement significatifs et essentiellement les mêmes à travers les différentes spécifications.

En Côte d'Ivoire, la plupart des études en matière de santé sont plus axées sur la, description de l'offre; de; soins de santé en relation avec les notions de justice;, d'équité et d'efficacité que sur la demande. En effet, les études de Perrin (2001) et de; Koné Mariétou (2001) montrent bien les aspects inégalitaires de la politique sanitaire basée; sur le; recouvrement ele;s actes ele santé en Côte el'Ivoire. Par une étude comparée suivant le niveau ele; vie;, Perrin (2001) évalue les différences d'impact sur la demande d'une modification des prix des semis et ele quelques variables. Ainsi, l'amélioration de la qualité ele;s serins influence memis le compeirtement des plus nantis alors que les pauvres sont surtout affectés par l'augmentation du prix. Une autre étude menée par Arsène Kouadio (2005) sur la relation emi existe entre l'assurance et la demande de soins de santé élans la, banlieue Abieljanaise (Yopougon) à partir d'un modèle économétrique ele; comptage ou de fréquence et d'un modèle à équations simultanées

Page 22: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 2. Revue de la. littérature 12

établissant l'interdépendance entre la demande des services de santé en présence d'in­certitude déjà appliqué à la population australienne (Cameron et al, 1988) ' , montre que l'état de santé et l'anticipation du choix d'un système d'assurance apparaissent plus importants pour le recours aux services de soins de santé.

À la question de savoir quel est le comportement thérapeutique de la population de Yopougon selon qu'elle bénéficie ou non d'une assurance maladie, les résultats établis par l'auteur stipulent, que le recours aux soins de santé est peu sensible aux caractéristiques socio-économiques telles que le sexe, l'âge, le revenu et la distance moyenne. Cependant, on note que le sexe influence significativement la durée d'hos­pitalisation (séjour des femmes plus long que celui des hommes et cela s'explique par le fait que les femmes ont un état physiologique qui nécessite plus de soins de santé : consultation prénatale, maternité, consultation gynécologique, etc.). Les va­riables « types d'assurance » sont globalement moins significatives statistiquement que les indicateurs de l'état sanitaire dans l'explication du recours aux soins. L'assu­rance moderne (assurance mutuelle ou privée) n'est pas significative pour le recours aux soins. Cela pourrait s'expliquer, d'une part, par leur faible couverture des soins (la mutuelle ne couvre que les prestations liées à, l'achat des médicaments et non les consultations) et, d'autre part, par la faible proportion d'individus assurés dans l'échantillon.

De plus, Arsène Kouadio montre que la demande de soins de santé est liée à la probabilité de s'assurer, c'est-à-dire l'anticipation future d'une assurance privée ou mutuelle. Le ménage a donc recours à plus de services de soins de santé s'il anticipe la prise d'une assurance privée. Aussi, étant donné que le comportement du demandeur potentiel des soins de santé est un comportement économique et rationnel, la posses­sion d'une assurance maladie est un facteur favorisant l'utilisation des soins de santé modernes. En fait, on peut logiquement s'attendre à ce que la démarche de l'adhérent, dans sa. quête de recouvrement de sa santé, soit fonction des services reconnus par le système de sécurité social en vigueur et non en fonction de ses aspirations vis à vis de l'ensemble des services de soins disponibles. De plus, il est reconnu que ce sont plus souvent les individus régulièrement malades qui ont plus tendance à se couvrir contre le risque de la maladie que ceux qui le sont moins fréquemment : C'est la sélection adverse (Pierre Fournier et al, 1995).

4Le lecteur pourra se référer à l'article de Cameron et al (1998) pour plus amples informations sur le modèle économétrique «Count Data» : A Microeconomic Model of the Demand for Health care and Health (-are and Health Insurance in Australia. Review of Economie Studies, L V, 85-106.

Page 23: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3

Les modèles économétriques de choix discrets

Lorsqu'on adopte une approche désagrégée à l'analyse de l'économie de la santé, on peut se concentrer sur la demande puisque de façon individuelle, les agents économiques ont une influence négligeable sur les coûts de santé. Plusieurs aspects de la demande de soins de santé font intervenir des décisions de nature discrète; comme le choix entre un nombre; entier restreint et fini d'alternatives mutuellement exclusives. La décision de recourir ou non à un centre; de santé moderne, le choix d'acquérir ou non des médicaments modernes ou traditionnels après une consultation entrent dans cette catégorie. Dans de tels ensembles à cardinalité finie, la décision d'un agent économique ne constitue pas la réalisation d'une variable continue, mais plutôt celle d'une; variable discrète (Alban, 2000). Il peut dénie; être assigné à chacune de;s alternatives consti­tuant l'ensemble ele choix une; probabilité de; réalisation. Da.ns e;e; cas, le modèle de régression linéaire simple n'est pas approprié pour analyser de telles réalisations puis-eju'il produit des prédictions qui ne sont pas nécessairement limitées à l'intervalle [0,1], comme doivent l'être êtes valeurs probabilistes (Davidson, 1993). Pour analy­ser ce type de décisions, on fait plutôt appel aux modèles à e;hoix discrets (MCD). En effet, dans ces moelèle;s, la probabilité d'observer une; réalisation spécifique de la variable discrète à modéliser est déterminée suivant une; règle; ele décision formulée e;n ternie d'une variable latente (i.e. non observable) qui lui e;st associée (McFadden, 1982). Lorsque la fonction d'utilité indirecte est adoptée à titre de variable latente, on parle d'un modèle d'utilité aléatoire (Dubin et McFadden, 1984).

Page 24: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets \\

Selon la théorie de l'utilité aléatoire, chaque agent économique n choisit l'alter­native j qui maximise sa fonction d'utilité indirecte, Unj. Celle-ci est décomposée en une partie déterministe (fonction généralement linéaire; dans les variables mesurables c'est-à-dire les caractéristiques individuelles et des alternatives ou observables) et en une partie aléatoire qui tient compte de l'incapacité du modélisateur à considérer tous les facteurs qui affectent les choix des agents (différences de perception des attributs des alternatives, nature aléatoire du comportement humain, variables explicatives non observées, etc.). Différents modèles de choix discrets sont obtenus suivant les hypothèses adoptées pour représenter la distribution de la partie aléatoire;, constituée des termes d'erreur du modèle;.

Premièrement destinés à l'analyse de; variables dichotomiques1, les MCD ont en­suite; été généralisés à l'étude de; variables polytomiques2. Le MCD le plus simple est le; modèle logit dichotomique, obtenu en supposant eles termes d'erreur (partie aléatoire) indépendamment et identiquement distribués suivant une; loi Gumbel, aussi appelée distribution à valeur extrêmes (McFadden, 1975 et 1984 et Train, 1986). Il en re­suite alors une fonction ele; probabilité cumulative ele; succès"1 ele forme logistique. Sous l'hypothèse alternative; eme; le;s te;rmcs d'erreur du modèle sont indépendamment et identiquement distribués suivant une; loi normale standard, eni obtient plutôt le; modèle probit dichotomique dont la fonction de; probabilité cumulative implique le; calcul d'une; intégrale;, notamment celle; d'une fonction de densité normale.

Le; principal avantage des modèles logit et probit dichotomiques tient dans la simplicité ele; l'expression analytique de leurs probabilité» ele; e;hoix emi sont facile-ment calculables. En contrepartie, ces modèles comportent ele;s inconvénients. L'un ele;s désavantages ele; ces modèles dichotomiques est ele; supposer ele;s termes d'erreurs indépendamment et identiquement distribués, e:e; ejui présume; l'absence ele liens entre les facteurs inobservés pouvant affecter l'utilité des différentes alternatives (Train, 2()0:5). Par exemple un individu peut assigner une; grande utilité à la médecine mo­derne (les formations sanitaires publiques ou privées) à cause de la qualité eles soins ou à cause ele; la confiance qu'il a dans les pratiques des médecins ou des infirmiers. Si cette; att i tude n'est pas explicitement prise en compte; élans le modèle, elle affectera positivement les probabilités de sélection à, travers des erreurs positivement corrélées des différentes fonctions d'utilité.

'Les variables dichotomiques ne prennent que deux valeurs, zéro et un, par convention. 2Lcs variables polytomiques se rapportent à de;s choix discrets de plus de deux alternatives. Dans le's MCD dichotomiques, la valeur unitaire eie la variable1 dépendante est généralement

associée au succès et la valeur nulle', à l'échec.

Page 25: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets 15

Outre ces modèles dichotomiques, nous avons les modèles multinoniaux ou poly-tomiques qui sont beaucoup utilisés dans les études sur la demande de soins de santé. D'application aisée, le logit multinomial a été utilisé par plusieurs auteurs pour étudier les déterminants de la demande de soins dans les pays en voie de développement (PVD) : Akin (1981, 1986a et 198Gb) et Hotchkiss, (1983) aux Philipines, Mwabu (1986), Mwabu et Mwangi (1986), Mwabu et al. (1993) au Kenya, Lacroix et al. (1996) au Bénin, etc. Ce modèle suppose que les termes d'erreurs sont identiquement et indépendamment distribués (iid) et suivent une distribution de valeur extrême de type 1 ou une distribution Weibull (Maddala, 1983). L'avantage de ce modèle réside dans la simplicité de sa probabilité de choix qui est facile à calculer analy-tiquement. Cependant, il présente des limites d'application. L'inconvénient majeur de l'usage d'un tel modèle; se situe dans la structure des termes d'erreur. En effet, le logit multinomial suppose que la, corrélation entre les termes d'erreur des fonc­tions d'utilité indirectes est nulle. En d'autres termes, il est contraint par l'hypothèse d'indépendance des états non pertinents ou IIA pour «Independence of Irrelevant Alternatives» (Train, 1997).

Selon l'IIA, le choix entre deux alternatives ne dépend que des attributs de celles-ci, indépendamment des caractéristiques offertes par toute autre; alternative. Ainsi, ajouter une nouvelle modalité ou modifier les caractéristiques d'une tierce; modalité figurant déjà dans l'ensemble de choix, ne modifiera pas le ratio des probabilités de choix entre deux autres alternatives (Thomas Alban, 2000). Par conséquent, le choix du modèle logit multinomial n'est pas approprié lorsqu'il y a différents degrés de sub­stitution ou de complémentarité entre diverses alternatives considérées. L'IIA peut, cependant, se révéler acceptable si les alternatives sont difficilement comparables, mais elle devient discutable lorsqu'on modélise des choix très similaires (Thomas Al­ban, 2000). Elle s'avérerait particulièrement restrictive dans le cas qui nous intéresse puisqu'elle impliquerait, par exemple, que l'introduction de la médecine traditionnelle parmi les recours modernes entraînerait des baisses de probabilités de sélection des formations sanitaires publics et des formations sanitaires privées ou la disponibilité de médicaments génériques'1 (moins chers que les médicaments de marque commerciale) dans un service spécifique pourrait inciter les patients à. employer ce service plutôt que d'autre. En outre, si la maladie est considérée comme étant une maladie grave, l'individu a un motif pour choisir les soins modernes dans un hôpital, une clinique plutôt que l'automédication.

'Un médicament générique est, un médicament identique ou équivalent à celui d'une marque commerciale ou déposée.

Page 26: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets 16

Le test de Hausman et McFadden (1984) dénommé HM permet de décider du rejet ou non de l'hypothèse IIA. Ce test implique la réestimation du modèle après élimination d'une alternative pour vérifier si les coefficients estimés restent les mêmes. Si les coefficients sont stables, on en déduit que le problème IIA n'affecte pas les co­efficients estimés. Au cas où le test rejetterait l'hypothèse d'indépendance des alter­natives, le logit multiiiomial deviendrait donc inapproprié et l'on doit recourir à des modèles qui prennent en compte la substitution entre les alternatives et refaire les estimations. Afin d'éviter ce genre de difficultés, il est possible d'utiliser directement un modèle d'estimation qui laisse entrevoir une possibilité de dépendance des alterna­tives. A cet égard, trois types de modèles peuvent être utilisés : le logit inultinomial emboîté, le probit niultinoinial ou le logit mixte.

Comme l'hypothèse IIA peut être rejetée, mettant ainsi en cause; la validité du logit niultinoinial, McFadden (1981) propose un modèle de choix discret plus général qui a l'avantage de prendre en compte non seulement différents degrés de substitution entre les alternatives mais aussi d'être cohérent avec la maximisation de l'utilité : c'est le logit multiiiomial emboîté. En effet, McFadden (1981), Amemiya (1981) et Maddala (1983) ont montré que ce modèle fournit non seulement les liens entre les différentes alternatives, mais indique aussi les différentes étapes pour arriver au choix de chaque alternative, tout en minimisant la restriction sur la substitution des alternatives. Supposons par exemple qu'en cas d'épisode morbide, un malade, pour se soigner, devrait d'abord choisir entre la médecine moderne et la médecine traditionnelle. S'il opte pour les soins médicaux modernes, il devrait choisir entre; les dispensaires et infirmeries publics et les dispensaires et infirmeries privés.

Individu malade

Médecine traditionnelle Médecine moderne

I ' ! Dispensaires Dispensaires

infirmeries publics infirmeries privés

GRAPHIQUE 3.1 - Exemple d'une structure d'emboîtement à deux niveaux Source : Auteur

Page 27: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets 17

Le logit emboîté, appliqué au présent graphique suppose; qu'il y a un lien de dépendance entre la médecine moderne et la médecine traditionnelle, alors les alter­natives à l'intérieure de la médecine moderne (les dispensaires et infirmeries publics et les dispensaires et infirmeries privés) sont indépendantes entre elles. En d'autres termes, les termes d'erreur de la médecine traditionnelle et la médecine moderne sont corrélés, mais ils sont non corroies à l'intérieur de la. médecine moderne. Ainsi, on constate que le choix des dispensaires et infirmeries publics n'intervient qu'après que le patient ait décidé de recourir à la, médecine moderne : la probabilité de; choix des dispensaires et infirmeries publics est déterminée en tenant compte de celle du choix de la médecine moderne face à la médecine traditionnelle. Ce modèle a été utilisé par Van Der Gaag (1983) et Mamadou Mariko (1999, 2093) (huis leur étude sur la Côte d'Ivoire et le Mali, respectivement.

Le probit multinomial quand à lui, évite aussi le problème IIA parce que toutes les corrélations possibles entre; les termes d'erreurs sont, permises. La grande flexibilité de ce modèle est due à la structure.hétéroscédastique de sa, matrice de variance-covariance des termes d'erreur, supposés normalement distribués. Un problème pra­tique relié à l'estimation du modèle probit multinomial est qu'il nécessite l'évaluation des probabilités de choix constitués d'intégrales multiples qui ne peuvent être évaluées analytiquement. Ce calcul implique en fait autant, de niveau d'intégration qu'il com­porte; d'alternatives distinctes, ce qui rend nécessaire le recours aux méthodes de simulations numériques. McFadden (1989), Pakes et Pollard (1989) ont suggéré une méthode de simulation où les intégrales multiples sont remplacées, dans la procédure standard de maximisation des vraisemblances, par un simulateur asymptotiquement efficient et non biaisé, estimé à partir d'un modèle à variable latente sous-jacente : c'est la méthode des vraisemblances simulées.

Sur la base de cette méthode;, un autre simulateur appelé GHK5, qui s'est révélé plus efficient, a été mis au point (Keane, 1994). Malgré ces améliorations dans les estimations, le probit multinomial reste très difficile à estimer si le nombre d'alterna tives dépasse quatre. Cela, explique, d'ailleurs, sa, faible utilisation dans les études de demande de soins. Les études de Akin (1995) au Nigeria (trois alternatives), Boldue et al. (1996) au Bénin (quatre alternatives), Audibert et Mathonnat (1998) en Côte d'Ivoire (trois alternatives) sont, les seules ayant utilisé le probit, multinomial dans le contexte de la demande de soins de santé dans les pays en voie; de développement (PVD).

r,Co nom découle du fait, que cet estimateur provient, des travaux de Geweke (1991), Ilajivassiliou et al. (1990) et Keane (1990)

Page 28: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets 18

Plus générale et plus flexible que tous les MCD susmentionnés, le modèle logit mixte permet des profils de substitution non restreints entre les alternatives. En par­ticulier, il n'est pas contraint par l'IIA. Tl admet de l'hétérogénéité ou des différences intrinsèques dans les préférences individuelles qui ne sont ni observées ni mesurées comme par exemple le souci du malade d'avoir des soins de meilleure qualité qui peut aussi avoir un impact déterminant sur le choix du praticien. En exploitant les méthodes de simulation (Train, 2003), il est relativement facile de calculer les proba­bilités de choix pour ce modèle; qui s'expriment comme des intégrales des fonctions de probabilité du logit standard sur toutes les valeurs admissibles des paramètres. Mc-Fadden et Train (2000) montrent que le modèle logit mixte produirait des estimations de meilleure qualité que les MCD conventionnels eu égard à sa grande généralité. On peut dire, en quelque sorte, que le modèle logit mixte combine la flexibilité du probit multinomial à la maniabilité du logit multinomial (voir graphique 15.2 pour un résumé sur les modèles de choix discrets susmentionnés).

C'est donc à l'intérieur de ce cadre méthodologique très général que nous comptons situer notre étude. Nous retiendrons, dans la prochaine section, les modèles logit multinomial, logit emboîtés, probit multinomial et logit mixte pour l'estimation de nos données, eu égard aux raisons susmentionnées sur ceux-ci.

Page 29: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 3. Les modèles économétriques de choix discrets 19

GltAIMUQUlo 3.2 - Différents modèles économétriques pour estimer la demande de soins de santé

Variable dépendante

Continue

MCO, MCG

Discrète

Modèles de choix discrets

Deux alternatives Plus de deux alternatives

Modèles binaires Modèles multinomiaux

1 Distribu tion Distribi ition Distrir ution Distribution logistique cumulative Weibull normale des des erreurs des erreurs 1

Logit multinomial

erreurs

i Logit simple

i Probit

1 Logit

multinomial

i Probit

bi ou univark ible multinomial

Interdépendance entre les altei natives

Logit emboîté

Source : Maddala (1983) et Mamadou Mariko (1999, 2003)

Page 30: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4

Modèle de demande de santé

Dans ce chapitre, nous présentons la fonction d'utilité indirecte qui préside au choix d'un type de service; médical par un individu ou un ménage. La méthodologie présentée est principalement inspirée des travaux de Bolduc et al.(1996, 1999) et de Train (2003).

4.1 Le modèle théorique

Nous modélisons un type très spécifique de comportement : le choix du type de services médicaux par les individus malades. En cas d'épisode morbide, les malades de la commune de Yopougon (Abidjan) ont le choix entre trois alternatives qui sont : (i) l'automédication, ou (ii) la médecine traditionnelle ou (ni) la médecine moderne. S'ils décident d'utiliser l'automédication, ils peuvent utiliser les médicaments mo­dernes ou traditionnels. Pour les besoins de l'estimation, nous avons considéré que les médicaments modernes et traditionnels font partis de l'automédication. Par contre, s'ils choisissent la médecine moderne, ils ont le choix entre quatre alternatives : les Centres Hospitaliers Universitaires (CHU), les dispensaires et infirmeries publics, les dispensaires et infirmeries parapublics et enfin les dispensaires et infirmeries privés. Pendant tout ce processus, les décisions des individus sont basées sur la maximisa-Lion de leur utilité. Pour une meilleure appréciation des différentes alternatives, nous avons établi un graphique regroupant l'ensemble des choix possibles effectués par le malade en cas d'épisode morbide (voir graphique 4.1).

Page 31: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 21

G R A P H I Q U E 4.1 - Les différentes alternatives

Individu malade

Automédication Médecine traditionnelle

Médecine moderne

Centres Dispensaires Dispensaires Dispensaires Hospitaliers infirmeries infirmeries infirmeries

(CHU) publics parapublics privés

Assurance Assurance Assurance Assurance

Source : Auteur

Le modèle théorique indique simplement que le fait d'être malade est conditionnel et que l'individu doit décider comment repartir son revenu entre la consommation et la santé. La maladie peut se produire avec une certaine probabilité, ce qui entraîne le fait qu'un individu peut se protéger (ou protéger toute sa famille) en souscrivant à. une assurance-maladie. Étant donné que le comportement du demandeur potentiel de soins est un comportement économique et rationnel, la possession d'une assurance-maladie est un facteur favorisant l'utilisation des soins de santé. En effet, on peut logiquement s'attendre à ce que la démarche de l'adhérent soit fonction des services reconnus par le système de sécurité sociale en vigueur et non en fonction de ses aspi­rations vis à vis de l'ensemble des services disponibles. Le modèle est la maximisation de la fonction d'utilité indirecte et aléatoire dans laquelle le niveau de l'utilité de chaque individu malade est une fonction directe des caractéristiques individuelles, des alternatives et des pathologies. Cette fonction d'utilité indirecte qui est linéaire dans les paramètres prend la forme suivante :

Page 32: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé •?:>.

Unj = Xnftj + Znjn + enj (4.1)

où Unj représente l'utilité enie tire l'individu ri (n = 1, 2 , . . . , /V) de l'option ou l'al­ternative j (j = 1,2, . . . , 6 ) avec j = 1 qui correspond à "automédication", j' = 2 qui correspond à "centres hospitaliers universitaires", j'■ = 3 qui correspond à "dis-pensaires et infirmeries publics", j — 4 qui correspond à "dispensaires et infirmeries parapublics", j = 5 qui correspond à "dispensaires et infirmeries privés" et j — 6 qui correspond à " médecine traditionnelle".

Le vecteur Xn inclut les caractéristiques individuelles et socio-économiques de l'individu n ou du ménage et les caractéristiques de la maladie. Ces caractéristiques ne varient pas par alternative mais varient par individu. Comme exemple, nous pouvons citer le sexe, le revenu, l'âge, le niveau d'éducation ou d'instruction, l'assurance, la durée de la maladie, etc.

Le vecteur Znj inclut les attributs des fournisseurs de soins de santé tels que le prix à payer par le malade pour avoir accès au traitement, la distance; à parcourir ou la durée du trajet pour se rendre au lieu de traitement. Ces attributs varient par individu et par alternative;. Ne disposant pas de suffisamment d'informations dans notre base de données sur la distance; parcourue et la durée du trajet, nous avons jugé bon de ne retenir que le prix comme caractéristique spécifique aux alternatives.

enj est le; terme aléatoire (ternie d'erreur) qui tient compte de notre; incapacité à considérer fous les facteurs qui sont susceptibles d'influencer les choix ele;s agents économiques (différences ele; perception des attributs des alternatives, nature aléatoire; élu comportement humain, etc.). Dans notre cas, nous n'observons pas certaines ca­ractéristiques du fournisseur de soins tels que la qualité de soins fournis, la disponi­bilité de médicaments, etc. Ces caractéristiques sont capturée» par le ternie aléatoire: de notre modèle. Puisque le comportement du demandeur ele soins est un compor­tement rationnel, on suppose que l'individu connaît d'avance les attributs ou les caractéristiques des alternatives et choisit le recours qui maximise son utilité indi­recte. Il choisira alors le; recours i si et seulement si l'utilité qu'il retire de celui-ci est supérieure aux autres recours : Uni > Unj,Vj =£ i.

Dans la littérature microéconométrique, les modèles de choix discrets doivent res­pecter des conditions particulières afin de permettre l'identification des paramètres à estimer (Train, 2003). Train (2003) regroupe ces conditions en deux points : les différences et l'échelle des Jonctions d'utilité. Le premier point indique que les modèles

Page 33: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 23

probabilistes peuvent être exprimés en déviation par rapport à l'une des alterna­tives. Dans notre cas, nous adoptons la, médecine traditionnelle connue catégorie de référence. Ainsi, dans un modèle dichotomique, on n'analysera que la probabilité de succès ou d'échec, mais pas les deux à la fois. En effet, sachant l'une de ces proba­bilités, on peut en déduire l'autre puisque la somme de ces probabilités est toujours égale à 1. La même méthodologie s'applique aux modèles polytomiques. Sachant, les probabilités des J — 1 premières alternatives, on en déduit la probabilité de choisir la. dernière comme étant égale à Pnj = 1 — Yli=\ Pm- Par 1& suite, nous écrivons l'expression 4.1 en déviation par rapport à, l'alternative de référence (i.e. la médecine traditionnelle). Suivant la convention, nous choisissons l'alternative i parmi les J alternatives disponibles. L'expression 1.1 devient :

Vnli U„] - Uni = Xn{fa - A) + (£„] - Zni)ot + (enl - £„,,;)

»n2i Un2 - Uni = Xn(P2 - A) + {Zn2 - Zni)a + (en2 - em) (4.2)

VnKi UnK — Uni = Xn(0K ~ Pi) + (ZnK ~ Zm)ot + (£nK — £ni)

où K — J — 1. Par mesure de simplification, réécrivons ces équations :

un\i = Xnpu + Zniia + enli

Vn2i = Xnp*2i + Z*n2ia + e*n2i (4.3)

»ni<i = Xnp*Ki + ZnKiot + e*nKi

avec /3H = [3\ — [3.j, pKi = p/v- — p,, Znli = Zn\ — Zni, ZnKi = ZnK ~ Zni, £nii = £n\ — £m

e ^ £nl<i = £nK ~ £ni-

Le second point indique qu'une fonction d'utilité est ordinale et non cardinale. Au­trement dit, aucune transformation monotone croissante de la fonction d'utilité n'in­fluencera les probabilités de choix. Par exemple, multiplier l'utilité par une constante ne changera pas le classement ordinal des alternatives. Une infinité de valeurs de cette utilité mènera au même classement ordinal des recours. De plus, le carré de l'utilité produira le même classement des valeurs d'utilité associées à. chacune des alternatives et n'aura pas d'effet sur leur probabilité de sélection respective.

Nous avons retenu quatre modèles, à savoir le logit multinomial, le logit emboîté, le logit mixte et le probit multinomial. La différence entre ces modèles se situe au niveau des termes d'erreurs. Ainsi, cette; différence; se perçoit à, travers les hypothèses qu'on fait sur la composante aléatoire. La prochaine section traitera des probabilités de choix de ces quatre modèles.

Page 34: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 24

4.2 Les probabilités de choix des modèles retenus

4.2.1 Le logit multinomial

Le logit polytomique standard ou multinomial suppose que les termes d'erreurs sont indépendants et suivent une distribution de valeur extrême; de type I ou une distribution Weibull. La probabilité que l'individu n choisisse l'alternative k est :

,, exp(Z*Kia + Xnp*Ki)

4.2.2 Le logit emboîté

Pour les besoins de l'estimation du modèle; logit emboîté, nous avons regroupé les centres hospitaliers universitaires et les dispensaires et infirmeries publics dans le premier nid «recours publics», la médecine traditionnelle et les dispensaires et infirmeries privés dans le second nid «recours privés» et le dernier nid est constitué de l'automédication (Voir graphique 4.2).

Le logit emboîté impose qu'à l'intérieur de chaque nid (les nids «recours publics», «recours privés», etc.), les termes d'erreur sont indépendamment et identiquement distribués suivant une loi Gumbel. Désignons par /,,„;/ la probabilité de choix, par l'individu n, de l'alternative j appartenant au j " " " ' groupe. Maddala (1983) montre que :

avec

et

r cxp\(Z:u:ia + Xn(3*)/(l-a)} "J/1 HtiexpKZUa + Xnfâ/a-a)]

Z"±ieM(Z> + Xn0?)/(l-<7) I o

" T T ^ (4-7) E L , ak [ E . 5 , exp[(Z:kja + Xnf3<) / (1 - a)}\

Le logit emboîté correspond au cas où <ii = !(/' = 1 ,2 , . . . , m). Ainsi l'équation 4.7

Page 35: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modela de demande de santé •>.')

GRAPHIQUE 4.2 Structure d'emboîtement

Individu malade

Privés

Publics

Dispensaires infirmeries

Automédication Centres Dispensaires Dispensaires hospitaliers infirmeries parapublics

Médecine traditionnelle

Source : Auteur

devient :

'ni ~ ZZleXPl(Z*ni<* + Xnffi/(l-<r)} ■>i=\

TZi E S , exV\{Z*nkja + Xn(3<) / (1 - a) \-a (4.8)

où N est le nombre total d'alternatives du modèle; divisé en m groupes et /V,: est le nombre d'alternatives dans le i"'"w groupe. En règle générale, le logit multinomial emboîté est valide si et seulement si 0 < (1— a) < 1 ou 0 < a < 1. Lorsque (1 — a) = 1, c'est-à-dire a = 0, le logit multinomial emboîté est réduit au logit multinomial simple;.

L'interprétation du coefficient de la valeur incluse; (1 — a) présente un double intérêt. D'une part, grâce; aux travaux ele; Daly et Zachary (1978) et ele; Williams (1977), montrant que la valeur incluse est inversement liée aux variances ele;s différences tics utilités indirectes, il fournit une base pour l'identification de la relation entre; les al­ternatives aux différents niveaux d'emboîtement. D'autre part, il permet de constater la cohérence de la structure avec le prineupe de maximisation de l'utilité individuelle. En règle générale, la structure ele; l'arbre; ele; décision n'est jugée cohérente avec c;e; principe ejue; lorsque les coefficients de la valeur incluse sont dans l'intervalle unitaire; c'est-à-dire qu'ils sont compris entre; 0 et 1. Malheureusement, il arrive souvent que

Page 36: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 26

les estimateurs des coefficients de la valeur incluse excèdent 1. Devant cette situa­tion, les chercheurs ont adopté l'une des deux attitudes suivantes (Kling et Herriges, 1995). Soit ils interprètent les résultats comme un rejet de la spécification du modèle et estiment de nouveau le modèle avec une nouvelle combinaison des variables ex­plicatives ou une modification de la structure d'emboîtement, soit ils conservent les résultats obtenus, en interprétant les coefficients dans un sens purement statistique où le coefficient de la valeur incluse représente simplement le degré de substitution entre les alternatives.

4.2.3 Le probit multinomial

Le probit multinomial suppose; que les termes d'erreur suivent une distribution normale multivariée avec un vecteur nul comme moyenne et une matrice de variance-covariance il. La probabilité que l'individu n choisisse l'alternative i est :

Pni = P( f„n < 0, Vn2i < ( ) , . . . , VnKi < 0)

= F«u < A i . <2i < A a , . . . , e*nKi <AK) (4.9)

/

•A, M J MA-

/ • • ■ / ./ (£7iLi ' e»2*> • ■ • i £nKi) ' "£n\i ' ('£n2i ' • • • ' "£nKi - oo ./ — oo •/ — oo

où A, = -{Xn(3*u + Z*ua), A2 -- -{Xn(3*2i + Z*2ia) et AK = -{XnPki + Km*)-/ ( • ) est une fonction de distribution normale multivariée. À travers cette probabilité, nous constatons que le modèle devient lourd lorsque le nombre d'alternatives aug­mente puisqu'il nécessite le calcul des intégrales multiples de la distribution normale, lequel exige une programmation fastidieuse. Dans notre cas, nous avons cinq niveaux d'intégrale alors que notre ensemble de choix comporte six alternatives. Une telle réduction est attribuable au fait que seuls les paramètres du modèle; en différence sont estimables. En utilisant le simulateur GHK, nous approchons numériquement ces intégrales par la méthode de simulation qui permet d'obtenir :

1 -

où 11 est le nombre do tirages et s signifie; "simulé1'.

Page 37: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de sauté 27

4.2.4 Le logit mixte

Au niveau du logit mixte, il existe deux façons différentes mais équivalentes de le présenter : le logit à paramètres aléatoires et le logit à composantes d'erreurs. Nous retenions le logit, mixte à paramètres aléatoires1 pour son caractère hétérogène. Contrairement au modèle logit multinomial standard, le vecteur de paramètres fin

peut varier d'un individu à un autre dans le logit mixte à paramètres aléatoires. Nous introduisons cette hétérogénéité (les effets aléatoires) à travers les constantes et le coefficient du prix de notre modèle. Puisque les valeurs de /?„ sont aléatoires, on peut les réécrire en déviation par rapport à leur moyenne fi : fin = fi + //,„.

Sous l'hypothèse que les termes d'erreur sont identiquement et indépendamment distribués suivant une loi Gumbel et conditionnellement à fin, la probabilité de sélection­ner le recours i peut s'écrire; sous la, forme d'une fonction logistique; standard :

exp[Xmfin)

]£i=i exp[Xnjfin L ( » w = j 7 : ' . , (4-^

Étant donné l'hétérogénéité inobservée; élans les goûts (i.e. fin) et sous l'hypothèse ejue fin suit une loi normale (/?„ ~ N(fi,T,)), la probabilité que l'individu u e;he>isisse; le; recours i est :

Pm = I Lni(i/0)f(P/6)d6 (4.12)

où fi représente la moyenne; ele;s goûts des individus, £ représente la matrice ele variance-covariance; mesurant la dispersion autour de cette moyenne;, 0 désigne l'en­semble ele;s ( K + - 2~ — 1 ) paramètres estimables et f(fi/8) e;st la fonction ele; densité ele la loi normale". Si la distribution f(fi/0) est dégénérée, em retrouve le; modèle lo­git polytomique standard. 11 est possible, cependant, ele tester l'TTA élans notre cas. Etant donné que la probabilité de e'hoix élu modèle logit mixte; définie par l'équation 4.12 comporte; eles intégrales, le ratio des probabilités entre deux modalités ne peut plus dépendre seulement ele;s caractéristiques de ces modalités mais plutôt ele; celles de- l'ensemble eles modalités incluses dans l'ensemble de choix. C'est pourquoi l'IIA n'est pas valide dans le cas d'un modèle logit mixte (Train, 2003).

Cette probabilité est très difficile, voire impossible, à calculer analytiquement. Nous faisons donc appel à une méthode ele; simulation afin de l'approximer numérique-

'Voir Train (2003) pour ele;s informations sur le logit, à composantes d'erreurs. 2Ne)us supposons une; loi normale; niais une; autre distribution aurait, pu convenir.

Page 38: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 28

ment. La, méthode de simulation consiste d'abord à tirer des valeurs (?n de 6n à partir de sa fonction de densité, pour r — 1,2,..., II. Pour chaque individu n, la probabilité simulée est ensuite calculée; en faisant une moyenne des valeurs des fonctions de pro-babilités logistiques standard de'la forme 4.1 I évaluées à, chaque valeur de ffn. Cela donne par la suite l'expression suivante :

R

^ = ôE^/ffl (4-13) où II est le nombre de tirages. Cette expression nous permet de construire la fonction de log-vraisemblance simulée (LVS) spécifiée comme suit :

N I

LVS = J2Jld™lnPZi (4-14)

où dni — 1 si l'individu n choisit l'alternative i et 0 autrement. L'estimateur du maximum de vraisemblance simulé (MVS) est la valeur du paramètre 6 qui maximise la LVS et les paramètres de / ( • ) .

Au regard de ces quatre spécifications, l'on est en mesure de se poser la question suivante : quelle est la spécification la plus appropriée à l 'analyse d e nos d o n n é e s ?

Pour repondre à cette question, il est recommandé d'effectuer des tests économétri­ques qui favoriseront le choix du «meilleur» modèle.

4.3 Les tests économétriques et le choix de modèle

Les tests économétriques qui s'offrent à nous pour le choix d'un modèle sont entre autres le test développé par Hausman et Mcfadden (1984) permettant de vérifier la validité de l'IIA, le test du rapport de vraisemblance (LR) et le critère d'information Bayésien.

Comme mentionné ci-dessus, le logit multiriomial est contraint par l'IIA qui signifie que les probabilités relatives au choix d'un nombre donné d'alternatives ne sont pas affectées par l'addition ou l'élimination d'une alternative. Hausman et McFadden (1984) recommande d'estimer en premier lieu, le modèle logit, standard (le modèle

Page 39: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modale de demande de Hanté 29

non contraint) en considérant l'ensemble des choix disponibles. En second lieu, on réestime le même modèle; (le modèle contraint) tout en excluant une des alternatives. À la suite de cela, nous vérifions si les coefficients estimés des modèles contraint et non contraint présentent des différences. Si les coefficients sont semblables, on en déduit que l'hypothèse IIA est préservée ou respectée. Les hypothèses et la statistique de test se présentent comme suit :

//() : Pc = PNC L'hypothèse HA est vraie Ha '■ PC^PNC L'hypothèse IIA est fausse

IIM = 0c - $Nc)'[Var0c) ~ Var(pNC)]-\Pc ~ PNC) ~ xW (4.15)

où Pc, PNC et k représentent les paramètres estimés des modèles contraint et non contraint et le degré de liberté respectivement. Si la statistique calculée est supérieure à sa valeur tabulaire;, on rejette l'hypothèse nulle d'égalité des paramètres. Dans ce cas, le logit multinomial standard est inapproprié et il est préférable d'adopter une formulation plus générale; comme le logit mixte.

Le test du ratio de vraisemblance (LR) peut être utilisé dans la comparaison de modèles emboîtés c'est-à-dire des modèles dont l'un est obtenu à, partir de l'autre en imposant des restrictions. Ce test permet de comparer les modèles à paramètres fixes (le logit multinomial et le logit emboîté) et les modèles à paramètres aléatoires (le logit mixte). La, statistique de test pour une comparaison entre deux modèles à savoir le logit multinomial (ML) et le logit emboîté (NL) (le; logit multinomial est emboîté dans le logit emboîté) est :

LR = -2(logLML - logLNL) ~ X\kNI, - kML) (4.16)

où UML et kfn représentent le nombre de paramètres estimés dans les deux spécifica­tions. En pratique, le test LR. est une statistique très populaire car elle est facile à calculer.

Pour comparer deux spécifications d'un même modèle, on peut utiliser le critère; el'information Bayésien (BIC). L'un ele;s mérites élu BIC est de tenir compte simul­tanément de la log-vraisemblance, élu nombre ele; paramètres et du nombre d'obser­vations contenu élans de;s spécifications concurrentes. La, statistique ele; test est :

BIC - -2log(L) + klog(N) (4.17)

Page 40: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 30

où log(L), k et N représentent la log-vraisemblance du modèle à l'optimum, le nombre de paramètres estimés et la taille de l'échantillon respectivement. La plus faible valeur du BIC correspond au meilleur ajustement. Ce critère permet de comparer deux spécifications qui comportent des nombres de paramètres à estimer et des tailles d'échantillon différents.

4.4 Méthode d'estimation

Etant donné l'endogénéité qui existe entre l'assurance et certains fournisseurs de soins de santé, nous utiliserons, avant l'estimation finale, la méthode des variables instrumentales pour mettre en exergue la demande d'assurance. La méthode des prix hédoniques, quand à elle, sera utilisée pour corriger le biais de sélection présent dans le comportement des chefs de ménage et des enfants. Les résultats de ces estimations sont présentés dans les tableaux 4.1 et 4.2.

4.4.1 Méthode des variables instrumentales (IV)

La méthode des variables instrumentales décrit le modèle de demande d'assurance. Ce modèle indique que le choix de disposer d'une assurance (privée et/ou mutuelle)'1

ou non est basé, en partie, sur l'utilisation d'un lieu particulier de traitement. Comme conséquence; de cette auto-sélection, les variables indicatrices du choix d'assurance dans la demande des services de soins sont endogènes. L'approche consiste à rempla­cer, dans l'équation 4.3 et particulièrement dans le vecteur de caractéristiques indi­viduelles (i.e Xn), la variable indicatrice Assurancen par Assurancepn pris comme instrument. Un modèle à choix discret d'assurance est alors estimé pour obtenir les instruments qui sont en fait des probabilités que l'individu n dispose d'une assurance (privée et/ou mutuelle) ou non. Le modèle à choix discret peut être un probit, un

■!Le marché de l'assurance-maladie en Côte d'Ivoire est dominé par l'assurance mutuelle qui concerne plus les fonctionnaires et agents de l'Etat (les travailleurs du secteur public). Cependant, cette assurance ne couvre que les prostations liées à l'achat des médicaments et non les consultations et ne s'étend pas aux travailleurs des autres secteurs (le secteur privé, le secteur informel). La faible couverture de cette assurance et sa limitation au niveau de ses adhérents entraînera l'essor de quelques compagnies d'assurances privées qui offrent une large couverture à leur adhérent. Cette assurance privée concerne à la fois les travailleurs dos secteurs public, privé et informel.

Page 41: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 31

logit ou un modèle de probabilité linéaire. Pour générer ces instruments pour le; choix d'être assuré ou non, le modèle logit dichotomique a été utilisé. La variable discrète Assurance prend la valeur 1 (succès) si l'individu n est assuré ou dispose d'une as­surance; et 0 (échec) si non. La probabilité que l'individu n dispose d'une assurance est donnée par l'équation suivante :

PrlAssurance = 1) = .■■ „. (4-18)

où Xn contient les caractéristiques individuelles et socio-économiques de l'individu n ou du ménage à, savoir le revenu, le sexe, l'âge, le niveau d'instruction, etc.

Les résultats de l'estimation du Logit présentes dans le tableau 1.2 nous in­diquent, de façon globale que les variables sexe, âge, et niveau d'instruction n'ont pas d'influence dans la prédiction du choix d'une assurance. Par contre, les variables revenu, profession et taille du ménage ont un rôle important dans la prédiction. On constate que plus le revenu augmente plus la probabilité de s'assurer est faible. Cela semble; plausible si e>n considère que les individus disposant d'un revenu élevé jugent nécessaire ele ne; pas s'assurer car ils peuvent, faire; face aux différentes dépenses de; santé. Ils ont donc une; aversion décroissante pour le risque. Les variables profession et taille du ménage sont liée;s positivement avec la probabilité ele; s'assurer. Plus la taille du ménage augmente, plus les individus (les chefs ele; ménage; ou ele; famille) sont incités à disposer d'une assurance pour couvrir le;s dépenses e>n soins ele; santé de;s membres élu ménage;. La relation positive entre la variable profession, et la proba­bilité ele; s'assurer s'explique par le fait que cette assurance (assurance mutuelle) est beaucoup détenue pour les fonctionnaires et agents de l'État.

4.4.2 Méthode des prix hedoniques

Nous nous sommes inspirés de; la méthode ele; Le;e (1983, 1992) et Dubin-McFadden (1.984, 1989) qui a été utilisée; par Gertler et al. en 1987, Gertler P. et Van Der Gaag en 1990, Panfila Ching e;n 1995 e;t Lacroix et al. en 199G, dans leur étude sur le; Pérou, les Philipines et le Bénin, respectivement.

En effet, le modèle exige <[ue chaque alternative ait sem prix. Pour l'automédication, nous avons fait l'hypothèse que les prix sont nuls car ne disposant pas d'informations sur les dépenses effectuées. Ainsi, pour les individus ejui ont eu recours à un praticien

Page 42: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 32

donné, les prix étaient disponibles pour l'alternative qu'ils ont choisi et pour ceux qui n'ont pas eu recours à ce praticien, il n'y avait aucune information disponible. De plus, nous disposons d'informations suffisantes pour estimer des équations hédoniques de prix basées sur les sous-échantillons d'individus cherchant le soin (pour chaque four­nisseur) et nous imputerons ces prix à tous les autres individus. Sous l'hypothèse de la compétitivité des marchés, le prix d'une visite peut être fonction du type de maladie;, de la durée de celle-ci (la gravité de la maladie), de l'âge et du sexe de l'individu, de l'assurance maladie de l'individu, de la disponibilité des médicaments, du nombre de; praticiens (médecins, infirmiers, etc.), de la population de; la région dans laquelle les individus vivent et de la probabilité d'être vu par un praticien. Étant donné que ces caractéristiques non monétaires (la disponibilité des médicaments, le nombre d'infir­miers, de médecins, la population, etc.) ne sont pas observées ( elles sont captées par le terme d'erreur de la régression), elles sont corrélées avec le choix du fournisseur de soins de santé. Cela entraîne vraisemblablement un biais de sélection. Pour résoudre ce problème de sélectivité, on utilise l'équation hédonique des prix en ce sens que le prix payé par un individu, choisissant une alternative donnée, n'est probablement pas le même que pour un autre individu1.

Les résultats du tableau 4.1 montrent que les caractéristiques individuelles des en­fants sont très peu significatives dans les cinq spécifications. Le sexe et Y âge sont tout juste significatifs dans la troisième spécification (dispensaires et infirmeries parapu-blics) tandis que la variable malinfect est significative dans la quatrième spécification. On peut dire que ces trois variables jouent un rôle important dans l'explication du prix dans les spécifications susmentionnées. En effet, les enfants de sexe masculin paient plus chers que le sexe opposé dans la troisième spécification. Il en est de même pour les enfants dont l'âge est élevé et qui souffrent d'une maladie infectueuse comme le paludisme. Le terme de correction A7 qui corrige le biais de sélection n'est significatif que dans la première et la troisième spécification.

Les résultats de l'estimation présentés dans le tableau 4.2 indiquent que les ca­ractéristiques individuelles des chefs de ménage à savoir le sexe, Y âge, Yassurancep et l'interaction entre le sexe et Y âge sont globalement significatives dans les cinq spécifications. Au niveau du sexe du chef de méange, on remarque que les hommes paient moins chers que les femmes pour les recours modernes. Cela semble raison­nable d;uis la mesure où les femmes, comparativement aux hommes, ont un état physiologique qui nécessite plus de soins de santé : consultation prénatale, maternité,

ALa méthodologie est présentée en annexe A.

Page 43: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demanda de Hanté 33

TABLEAU 4.1 Résultats des moindres carrés ordinaires (Prix hédoniques) pour les enfants

C e n t r e s D i s p e n s a i r e s D i s p e n s a i r e s D i s p e n s a i r e s h o s p i t a l i e r s in f i rmer ies in f i rmer ies in f i rmer ie s M é d e c i n e

Variables u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s t r a d i t i o n n e l l e

Constante 10,042 6,046 14,348 10,255 15,069 (0,000)* (0,006)* (0,000)* (0,001)" (0,502)

Sexe -0,004 -0,108 0,449 -0,089 0,745 (0,988) (0,373) (0,006)" (0,710) (0,782)

Âge -0,048 0,034 0,051 0,030 0,324 (0,315) (0,375) (0,074)*" (0,368) (0,231)

in Age 0,214 -0,223 0,056 -0,120 -1,546 (0,402) (0,042)* (0,701) (0,538) (0,429)

Sexe* Âge -0,020 0,008 -0,003 0,011 0,011 (0,512) (0,567) (0,866) (0,631) (0,937)

Malinfect -0,058 0,137 -0,010 0,221 -1,546 (0,721) (0,244) (0,921) (0,064)** (0,429)

Xj -0,778 1,030 -4,313 -1,110 -18,778 (0,025)* (0,610) (0,000)* (0,503) (0,584)

Nombre d'observations 170 152 264 228 124

Test Fisher 2.18 4.34 5.70 2.60 0.76 (0.0368)* (0.0001)" (0.000)* (0.0124)* (0.6279)

H:2 6.05% 4.82% 9.01% 4.90% 15.89%

II'2 ajusté 3.27% 3.71% 7.43% 3.02% 5.13%

I.CK p-value sent entre parenthèses. Signincativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (**).

consultations gynécologiques, etc. Le prix est moins élevé pour les chefs de ménage dont l'âge est élevé dans les dispensaires et infirmeries publics et privés. Cela n'est pas le cas pour la médecine traditionnelle où le prix est élevé pour ceux-ci. Les indi­vidus qui disposent d'une assurance privée et/ou mutuelle, comparativement à ceux qui n'en disposent pas, paient moins chers pour se faire traiter dans les dispensaires et infirmeries privés. De plus, on remarque que le terme de correction Xj qui cor­rige le biais de sélection est significatif dans toutes les spécifications sauf la dernière (médecine traditionnelle) où il ne l'est pas. On n'a donc pas d'autosélection dans cette alternative.

Au total, on retiendra la variable prédite du prix et la probabilité prédite; de l'assurance pour notre estimation finale. Cependant, il est important de mentionner que ces variables prédites, une fois dans la régression finale, soiis-estiineroiit les vrais

Page 44: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de sauté 34

TABLKAU 4.2 - Résultats du Logit dichotomique (IV) et des MCO (Prix hédoniques) pour les chefs de ménage.

C e n t r e s D i s p e n s a i r e s D i s p e n s a i r e s D i s p e n s a i r e s Logi t h o s p i t a l i e r s in f i rmer ie s in f i rmer ie s in f i rmer ie s M é d e c i n e

V a r i a b l e s d i c h o t o m i q u e u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s t r ad i t ionne l l e !

Constante -1,485 5,821 0,095 8,411 -4,859 9,504 (0,020)* (0,023)* (0,984) (0,033)* (0,301) (0,116)

Sexe 0,039 -2,321 -2,967 -0,825 -1,720 6,722 (0,870) (0,008)* (0,000)' (0,259) (0,035)* (0,093)**

Âge 0,007 0,018 -0,106 -0,027 -0,131 0,557 (0,506) (0,786) (0,058)** (0,502) (0,009)* (0,061)**

In A ge — -1,525 3,032 0,688 4,803 -4,247 — (0,548) (0,098)** (0,626) (0,008)* (0,153)

Sexe *A ge — 0,074 0,063 0,021 0,034 -0,16

— (0,001)* (0,002)* (0,255) (0,096)** (0,119)

Assurancep — 3,150 0,427 -1,199 -7,427 — (0,370) (0,887) (0,627) (0,026)*

Malinfect -0,011 -0,037 -0,063 0,133 -1,472

-- (0,957) (0,924) (0,667) (0/152) (0,036)'

InRevenu -0,313 _ — _ — — (0,018)' — — — — —

Profession 0,505 — — — — _ (0,017)* — — — - —

Niveau instruction -0,04 1 — — - — — (0,588) — — — —

Taille ménage. 0,043 — — — — (0,056)** — — — — —

Xj — -1,362 1,249 -0,611 1,595 -1,265 — (0,014)' (0,031)* (0,097)** (0,004)' (0,473)

Nbrc observations 1419 221 205 219 253 134

Log-vraisemblance -482.384!) — — — Test Fisher — 3.64 3.38 0.99 3.58 2.75

— (0.0006)' (0.0012)* (0.4479) (0.0006)' (0.0236)*

x2 14.07 — — — — (0.029)* — — — —

fi2 — 13.47% 12.93% 4.2% 11.32% 37.55%

/ i 2 ajusté - - ■ 9.76% 9.11% 0.6% 8.16% 23.89%

Pseudo R'2 1.44% — — — — — Less p-value sont entre parenthèses. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*

écarts-types. Ce problème, qui ne peut être corrigé, est causé par la présence de composante aléatoire dans ces deux variables prédites.

Page 45: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 4. Modèle de demande de santé 155

À ce point, tous les éléments théoriques ont été soigneusement décrits. Tout se passe comme si on est en présence d'une usine ultramoderne de fabrication d'attiéké, un produit typiquement ivoirien qui est semblable au couscous et qui remplace souvent le riz, avec tous ses équipements installés et son personnel recruté. Il reste mainte­nant à s'approvisionner en tubercule de manioc (les données d'enquête) et à produire l'attiéké (les résultats des analyses descriptive; et économétrique).

Page 46: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5

Données et statistiques descriptives

5.1 Données

Située en Afrique de l'Ouest, sur le Golfe de Guinée, la Côte d'Ivoire est entourée par le Libéria et la Guinée; à l'ouest, le Mali et le Burkina-Faso au nord et le; Ghana à l'est. Environ 16,031,000 personnes occupaient les 322 462 Km2 constituant son territoire en 2003'. Colonie française, la Côte d'Ivoire1 est devenue indépendante le; 7 Aenit 1960. De l'époque coloniale, la Côte d'Ivoire a conservé le; français devenu la langue officielle ainsi que le;s systèmes administratif, judiciaire, éducatif et sanitaire. La, capitale politique est Yamoussoukro mais la capitale économique demeure Abiel-jan. La. ville d'Abidjan comprend 10 communes dont la deuxième; plus grande est la commune de Yopougon. Considérée comme une grande banlieue, Yopougon dispense de; quartiers résidentiels mais contraste avec des quartiers précaires sans équipements modernes (eau, électricité, téléphone). Selon le dernier recensement de 1998, la com­mune comptait une population totale de près de 700 000 habitants. Elle avoisine aujourd'hui plus d'un million d'habitants dont plus de; la moitié a moins ele 20 ans et est de religiem chrétienne2. Cette commune est aussi marquée par une diversité relativement forte d'ethnios ivoiriennes (Krou, Akan, Mandé, Bété,etc.) et de commu-

Rapport sur le; Développement en Afrique 2004 : La Banque Africaine de; Développement, Ece> nomica.

Mémoire dv maîtrise; : Échec scolaire et devenir comportemental des adolescentes vivant élans les quartiers précaires à Abidjan. Le cas de la commune de; Yopougon (Dominique Vroh, 2005). Université; Abidjan-Cocody, Unité ele; Formation et ele Recherche de Criminologie.

Page 47: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 37

nautés étrangères (Burkinabé, Malien, Ghanéen, etc.). Les activités de sa, population sont surtout concentrées dans le secteur informel (le commerce et le transport) qui connaît un remarquable essor avec plus de f 5 marchés disséminés dans la commune. Au plan sanitaire, la commune dispose d'un Centre Hospitalier Universitaire (CHU) avec toutes les commodités modernes pour une meilleure prise en charge des malades et des hôpitaux de proximité. Ces derniers ont été crées par le gouvernement afin que la population ait facilement accès aux soins de santé. En plus de ces hôpitaux publics, elle dispose de centres de santé privés. C'est de cette commune que viennent les données.

La principale source de données utilisée dans cette étude est l'enquête «Recours aux soins et dépenses de santé ou PSA92», réalisée à Yopougon en avril-mai 1992. Exécutée par l'ENSEA (Ecole Nationale Supérieure de la Statistique; et de l'Econo­mie Appliquée;), ce choix se justifie par l'insuffisance des données recueillies sur le recours aux soins en Côte d'Ivoire. Il s'agit, en effet, dans le cadre de cette étude de comprendre la nature de la relation entre les systèmes d'assurance et les recours aux soins et aussi d'analyser les dépenses en soins de santé d'un échantillon représentatif de la population de la commune de Yopougon. Ainsi, nous modéliserons les choix thérapeutiques des ménages en relation avec des déterminants comme le revenu des in­dividus, le prix et les pathologies diagnostiquées dans l'enquête. On mettra en évidence les choix effectués par les femmes, les hommes et les enfants. Cette enquête a permis d'interviewer 2064 ménages, soit 9885 individus. Elle visait deux objectifs : décrire;, d'une part, les recours aux soins et les dépenser de santé pour la population de la commune de Yopougon et situer, d'autre part, les dépenses de santé par rapport aux indicateurs du niveau de vie des ménages. C'est le premier objectif qui est pris en compte dans notre étude.

Nous avons considéré les enfants (au nombre; de; 2055) et le;s chefs de ménage; (au nombre de 1419 et qui elispe)scnt d'un re;venu) qui ont été malades pendant la périoele ele; l'enquête. Il est important de souligner que l'échantillon ele;s enfants a été obtenu en regroupant l'échantillon des chefs de ménage (i.e. 1419 indivielus) et celui des enfants (i.e. 3298 indivielus) par l'intermédiaire de l'identifiant du ménage. L'objectif est d'associe;r les enfants à leurs parents respectifs tout en respectant le fait que le recours choisi par l'enfant, en cas d'épisoele morbide, e st le fait du parent ou du chef de ménage. Cette procédure nous permettra d'observer le choix effectué pour les enfants à, travers les caractéristiques de leurs parents (le revenu, l'assurance, etc.).

C'est la seule enquête, à ce jour, qui a permis de; décrire les recours aux soins de;

Page 48: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 38

santé en relevant pour tout épisode de maladie; survenue dans la période d'étude, le détail des étapes de l'itinéraire thérapeutique. Pour chaque étape, il a été recueilli l'information sur les dépenses qui peuvent avoir trait à, l'acquisition du diagnostic ou à l'acquisition des produits ou médicaments prescrits ou bien à l'ensemble de ces prestations.

5.2 Description des variables du modèle

Pour estimer les modèles logit multinomial, logit emboîté, logit mixte et pro-bit multinomial, des variables dépendante et indépendante! ont été employées pour mettre en exergue les choix des individus en matière de soins de santé. Celles-ci sont présentées dans les sous-sections qui suivent.

5.2.1 La variable dépendante

La variable; dépendante est polytomique avec un ensemble de six alternatives ou choix auxquels le patient fait face en cas d'épisode morbide; : l'automédication, les centres hospitaliers universitaires, les dispensaires et infirmeries publics, les elis-pensaires et infirmeries parapublics, le;s dispensaires et infirmeries privés et enfin la médecine traditionnelle (voir graphique 4.1).

A u t o m é d i c a t i o n : regroupe le;s cas eni le;s malades ne; consultent pas un prati­cien pour tra.ite;r leur maladie. Ils utilisent ele;s médicaments modernes (comprimés) e>u traditionnels (écorces, feuilles d'arbres) disponibles à la maison ou achetés pour l'occasion.

M é d e c i n e m o d e r n e : regroupe les cas où les malades consultent un profession­nel de santé moderne; reconnu officiellement par l'administration (diplômé, autorisé à s'installer) eui une formation sanitaire; publique ou privée. Au nombre de quatre, elle comporte les centres hospitaliers universitaires (CHU) ejui représentent les c;as où les malades se font traiter dans les différents centres hospitaliers universitaires (CHU) de la ville; d'Abidjan à savoir le CHU ele> Yopougon, ele Treichville et de Cocody ; les dis­pensaires et infirmeries publics qui représentent les cas e>ù le;s malades s'adressent aux centres de santé communautaires dirigés par le;s médecins, les dispensaires de quartier

Page 49: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 39

placés sous la responsabilité des infirmiers. Comme exemple nous avons les centres médico-scolaires, les dispensaires, la protection maternelle infantile (PMI) ; les dispen­saires et infirmeries parapublics qui représentent l'ensemble des centres de santé, des infirmeries d'entreprises comme la caisse nationale de prévoyance sociale, la compa­gnie ivoirienne d'électricité ; et les dispensaires et infirmeries privés qui représentent les cas où les malades se font traiter dans des cliniques et infirmeries privées, des cabinets médicaux privés à but lucratif.

M é d e c i n e t r a d i t i o n n e l l e : regroupe les cas où les malades consultent un tradi-praticien, un herboriste ou un guérisseur.

5.2.2 Les variables indépendantes

Elles sont regroupées en trois ensembles de variables : les caractéristiques socio-économiques des ménages enquêtes, les caractéristiques de la maladie et les caractéristi­ques d'accessibilité financière, à la fois pour les chefs de ménage et pour les enfants. Les caractéristiques socio-économiques regroupent le sexe, l'âge, le revenu, le niveau d'éducation, l'état matrimoniale, la religion, l'ethnie, etc. Les caractéristiques de la maladie; regroupent le type de maladie; qu'a le patient (les chefs de ménage ou les enfants) et la durée de celle-ci. La dernière caractéristique regroupe le montant (prix) que le patient (les chefs de ménage ou les enfants) doit payer pour avoir les services du praticien. En effet, ce prix comprend la consultation, les analyses médicales (s'il y a lieu) et les médicaments. Les variables sont listées dans le tableau 5.1 conformément aux données PSA 92.

Page 50: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 10

TABLEAU 5.1 Définition des variables explicatives

V a r i a b l e s Déf in i t ion dos v a r i a b l e s

l si hommes et 0 si femmes (chefs de ménage et enfants)

Age de l'individu (chefs de ménage et enfants), en nombre d'années révolues

I si niveau d'éducation primaire et (ï autrement

1 si niveau d'éducation secondaire et 0 autrement

1 si niveau d'éducation supérieur et 0 autrement

1 si école coranique et 0 autrement

1 si religion chrétienne et 0 autrement

1 si religion musulmane et 0 autrement

1 si oui et 0 autrement

1 si marié à an moins une femme et 0 autrement

Revenu des différentes activités (salaire, activités commerciales, agricoles) en logarithme

1 si groupe ethnique Akan et 0 autrement

1 si groupe ethnique Krou et 0 autrement

1 si groupe ethnique Mandé et 0 autrement

Relation du malade avec un agent de santé de la médecine moderne, prend la valeur I si oui et 0 si non

Relation du malade avec un tradipraticien, prend la valeur 1 si oui et. 0 si non

I si assuré (assurance mutuelle e t /ou privé) et 0 autrement

I si participe à ce système et 0 autrement

C a r a c t é r i s t i q u e s ind iv id ■ « . i l . .

Sexe

Age

Education 1

Education 2

Éducation S

Éducation 4

Chrétien

Musulman

Célibataire

Marié

hillcvv.nn

A kan

Krou

Mandé

Lienmed

Lientrad

Assurance

Entraide

C a r a c t é r i s t i q u e s d e la m a l a d i e

Malinfect

Duréemal

Access ib i l i t é

inl'rix

Maladies infectieuses, prend la valeur I si le malade a le paludisme, la fièvre, la rougeole . . . et 0 autrement

Durée de la maladie en jours

Montant des dépenses engagées pour accéder aux soins (consultation, analyse, médicaments) en logarithme

Page 51: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 41

5.3 Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives concernant les caractéristiques des chefs de ménage et des enfants sont présentées dans les tableaux 5.2, 5.3 et 5.4. Le premier tableau concerne la distribution des types d'assurance et de l'entraide en fonction du sexe, des classes d'âge et du revenu des chefs de ménage. Les tableaux 5.3 et 5.4 concernent la distribution de toutes les variables explicatives sélectionnées en fonction des alter­natives ou des choix effectués par les individus.

TABLEAU 5.2 Répartition des individus (chefs de ménage) par entraide et type d'assurance en fonction du sexe, du revenu et de l'âge

Variables Assurance Assurance N o n

Entra ide mutue l l e pr ivée assuré

Sexes

Hommes ( 1171 )

Femmes (245)

Classes d ' â g e

18-30 (294)

31-60 (1084)

61 et + (41)

Classes de revenu (H)

IKSM1G (493)

55<R<200 (740)

S00<R<400 (142)

400<R<600 (26)

600<R (12)

21 1 68 62 1044 (17,97) (5,79) (5,28) (88,93)

46 15 10 220 (18,77) (6,12) (4,08) (89,80)

53 15 15 264 (18,03) (5,10) (5,10) (89,80)

200 66 50 968 (18,45) (6,09) (4,61) (89,30)

4 2 7 32 (9,76) (4,88) (17,07) (78,05)

155 27 23 443 (31,44) (5,48) (4,66) (89,86)

72 48 38 660 (9,65) (6,43) (5,09) (88,47)

26 5 10 127 (18,31) (3,52) (7,04) (89,44)

2 2 1 23 (7,69) (7,69) (3,85) (88,46)

2 1 0 11 (16,67) (8,33) (0,00) (91,67)

Les pourcentages sont entre parenthèses. Les fréquences sont aussi entre parenthèses. SMIG=55000FCFA.

Dans le tableau 5.2, on remarque que les hommes, autant que les femmes, sont davantage couverts par une assurance santé. Parmi les non assurés, on remarque que les proportions d'honun<;s et de femmes sont similaires (hommes : 88.93% et femmes :

Page 52: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 12

89.80%). Il en est de même pour l'entraide qui est un système qui exprime l'expression de la solidarité des communautés et familles africaines face aux vicissitudes de la vie (décès, mariages, maladies, travaux champêtres, etc.). En général, cette solidarité est perçue à travers les cotisations, dons et legs divers qui permettent aux malades membres de la communauté de faire face aux dépenses de santé, en particulier, les frais de consultation, d'hospitalisation et les ordonnances médicales. Le type d'assurance prédominant est l'assurance mutuelle ou la mutuelle générale des fonctionnaires et agents de l 'Etat de Côte d'Ivoire (83 individus). L'assurance mutuelle est dominée par les femmes tandis que l'assurance privée est dominée par les hommes.

En ce qui concerne les classes d'âge, les personnes âgées de 31 à 60 ans sont plus assurées (assurance mutuelle) que les deux autres classes d'âge à savoir 18-30 et 61 et + . Ces individus (31-60 ans) sont aussi nombreux dans la catégorie des systèmes organisés d'entraide. La catégorie des non assurés est dominée par la classe d'âge 18-30 ans. Comparativement à l'assurance mutuelle, les personnes du troisième âge ont une forte couverture en assurance privée. La classe d'âge 31-60 ans dispose plus d'une assurance mutuelle que d'une assurance privée. Cela s'explique par le fait que cette assurance mutuelle concerne uniquement les fonctionnaires de cette tranche d'âge. La faible couverture en assurance mutuelle de la classe 61 et plus s'explique par le fait que ceux-ci sont à la retraite (l'âge de la retraite dans la fonction publique en Côte d'Ivoire est de 55 ans, en principe, mais peut varier selon les corps de professions) et ne sont donc plus éligibles à cette assurance.

En terme de classes de revenu, la proportion de la population bénéficiant d'une as­surance; mutuelle baisse avec le niveau du revenu. Cela se remarque aussi au niveau de l'entraide, de l'assurance privée et des non assurés. Pour la classe 55000<R<200000, on a une proportion plus forte d'individus couverts par une assurance (mutuelle et privée), de manière générale. La majorité des non assurés est présente dans la première classe de revenu. Enfin, une proportion importante d'individus dont le revenu est in­férieur au SMIG a recour au système organisé d'entraide.

Le tableau 5.3 met en exergue la répartition des variables explicatives retenues pour les chefs de ménage en fonction des différents recours. Les individus de chaque sexe portent plus leur choix sur les dispensaires et infirmeries parapublics et les dis­pensaires et infirmeries publics dans des proportions d'environ 88% et 44% respecti­vement. L'âge et le revenu moyen des individus malades dans notre échantillon est de 38 ans et de 116493 FCFA, respectivement. Il est important de mentionner que le revenu (mensuel) est la somme des rémunérations des différentes activités effectuées

Page 53: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 43

par le chef de ménage. Ainsi, si le chef de ménage, en plus de sou revenu d'emploi dans la fonction publique par exemple, dispose d'un commerce qui lui rapporte un revenu supplémentaire, nous considérons comme revenu de l'individu, la somme des revenus de ces deux activités. La proportion d'individus dont l'âge et le revenu sont inférieurs à la moyenne a tendance à recourir à la médecine traditionnelle et l'automédication.

Au niveau de l'état matrimonial, les célibataires optent plus pour les centres hos­pitaliers universitaires (24.89%) tandis que les hommes mariés à au moins une femme choisissent les dispensaires et inlirnieries parapiiblics (68.49%). Compte tenu du fait que près de 39% de notre; échantillon pratique la religion chrétienne et 24% pratique la religion musulmane, on constate à la lecture du tableau 5.3 que les chrétiens optent davantage pour les centres hospitaliers universitaires (45.25%) et les dispensaires et infirmeries parapiiblics (43.38%), alors que les musulmans préfèrent l'automédication (32.04%) et les dispensaires et infirmeries privés (33.60%).

Au niveau de l'éducation, 17,76% des individus de notre échantillon ont un niveau d'éducation primaire, 46.51%, un niveau secondaire, 11.91%, un niveau supérieur (uni­versité) et 3.59% ont eu leur formation dans une école coranique'. De ce qui précède, le niveau d'éducation dominant est le secondaire. Les personnes ayant un niveau primaire (la variable; éducation 1 ) sont plus enclines à choisir les dispensaires et infir­meries privés (21.74%) tandis que les individus ayant un niveau secondaire (la variable; éducation 2) optent pour les dispensaires et infirmeries parapiiblics (63.47%). Contrai­rement à ces deux niveaux d'éducation, les malades qui ont un niveau supérieur (la variable éducation 3) choisissent dans des proportions similaires les CHU et les dis­pensaires et infirmeries privés (12.67% et 12.65%) respectivement), par contre; les chefs ele; ménage ([ni ont une formation coranique (la variable éducation 4) ont recours à l'automédication (5.43%i).

En Côte d'Ivoire et particulièrement élans notre; zone d'étude, c'est-à-dire Yopou-gon, la relation (amicale ou fraternelle) qui existe entre les fournisseurs de se)ins de santé et le;s malades peut être; avantageuse pour e:e-s derniers. Il en est ele; même pour l'entraide qui est une; solidarité eles communautés et familles africaines. Elle; permet aux malades membres de la communauté de; faire; fa,e;e; aux dépenses ele; santé (les frais de consultation, les ordonnances médicales). En effet, le' malade peut ne; pas payer les frais de; consultation, d'analyse médicale ou k>s médicaments prescrits si le; praticien consulté est un parent ou un ami, ou peut recevoir l'aide ele;s membres

■'C'est une e'>cole< eiui est, différente des écoles dites occidentales, dans laquelle on n'enseigne eiuc le e;e>ran. Les élèves doivent apprendre à répeter par coeur le sou des mois arabes du Coran.

Page 54: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives 44

de sa communauté pour ses dépenses de santé. C'est ainsi que les individus ma­lades de notre échantillon qui ont une relation avec le praticien, choisissent les CHU à hauteur de 30.32% et la médecine traditionnelle à hauteur de 36.57%. Quand à l'entraide, les malades optent pour les dispensaires et infirmeries publics (25.85%)). Parmi la soixantaine d'ethnies que compte la Côte d'Ivoire, nous avons retenus les plus représentatives de notre échantillon à. savoir les groupes ethniques Akan, Krou et Mandé. Les malades qui font parti de ce premier groupe ont plus recours aux CHU tandis que le second et le troisième groupe optent pour les dispensaires et infirmeries parapiiblics et l'automédication respectivement.

La, proportion d'individus disposant d'une assurance dans notre échantillon est de 155 malades soit 10.92%). Parmi ces 155 individus, 83 soit 53.55%) disposent d'une assurance; mutuelle qui ne couvre que les prestations liées à l'achat des médicaments et non les consultations. Deux explications peuvent être données ici. En effet, la, forte; porportion d'individus malades disposant d'une assurance mutuelle (53.55%)) est due au fait, que la, majorité des fonctionnaires et agents de l'Etat résident à Yopougon. Cela se remarque par le pourcentage d'individus qui fréquentent les recours modernes (Dispensaires et infirmeries publics et parapiiblics : 16.58% et 10.89%), respective­ment). La, faible proportion d'assurés dans notre échantillon (10.92%) est, due à la, situation économique qui prévaut dans cette localité. Yopougon étant une banlieue, les habitants n'ont pa.s suffisamment de moyens pour souscrire à. une police; d'assu­rance.

Pour terminer, nous avons retenu les maladies infectueuses (paludisme, fièvre, etc.) comme type de maladie. Le paludisme est une maladie qui est très fréquente en Afrique; et particulièrement e;n Ce~)t<; d'Ivoire. C'est cette maladie qui a été la, plus diagnostiquée élans l'enquête à telle enseigne que le;s malades n'ont pas besoin de consulter un praticien pour ce type; ele maladie. Ils optent plutôt pour l'automédication (G9.25%i). Le)rsque la, maladie devient grave;, ils se; tournent vers le;s elispensaires et, infirmeries parapublics, publics ou prive';s. Lc;s e:e)ûts (prix) représentent la somme des différentes elépenses de l'itinéraire thérapeuthique eles malades. Ils regroupent les frais de' consultations, d'analyses médicales, d'hospitalisation et d'achat ele; médicaments. Le coût moyen le plus élevé est attribué aux centres hospitaliers universitaires (41094 FCFA), vient après les dispensaires et infirmeries privés (10027 FCFA).

Contrairement au tableau de;s chefs ele ménage;, le; tableau 5.4 nous indique que le coût moyen pour les CHU est ele 21638 FCFA. Ce; montant est inférieur à celui des chefs ele; ménage;. Il en est de même pour les prix ele;s autres recours. L'âge moyen des

Page 55: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitra 5. Données et statistiques descriptives 45

enfants est 8 ans et celui des parents est 40 ans. On voit que les enfants dont l'âge est supérieur à la moyenne oui plus recours à l'automédication et aux dispensaires et infirmeries privés. La proportion d'enfants de différent sexe est relativement la même dans tous les recours. Le paludisme est aussi la maladie la plus diagnostiquée dans l'échantillon des enfants. Mais ceux-ci optent plus pour la médecine traditionnelle. Les proportions des parents diffèrent sensiblement de celles des chefs de ménage. Comme exemple, le revenu moyen des parents est de f 38382 FCFA, par contre celui des chefs de ménage est de 11G493 FCFA. Les parents dont le revenu est supérieur à la moyenne (1GG947 FCFA) ont tendance à conduire leurs enfants dans les CHU par contre ceux dont le revenu est inférieur à la moyenne optent pour la médecine traditionnelle (112411 FCFA). Les parents qui disposent d'une assurance privée et/ou mutuelle et qui couvre leur progéniture; sont plus (inclins à conduire leurs enfants vers les dispensaires et infirmeries publics et parapublics. Nous laissons le soin au lecteur de prendre connaissance et d'analyser les autres résultats qui concernent le panel des parents.

Pour terminer, il est important de souligner que la médecine moderne constitue la voie de recours dominante pour les chefs de ménage et les enfants (63.28% et 54.21% respectivement). Vient par la suite l'automédication qui est une pratique courante pour ces individus (27.27% pour les chefs de ménage et 39.76% pour les enfants). La médecine traditionnelle; vient en dernière position avec 9.44% pour les chefs de ménage et 6.03% pour les enfants.

Page 56: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives n;

TABLEAU 5.3 Répartition des variables indépendantes sélectionnées en fonction des recours (Chefs de ménage)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . Auto­ hosp. in f i rmer ies in f i rmer ie s in f i rmer ie s M é d .

Variables médication u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s t r a d .

Observations 387 221 205 219 253 134

Sexe 86,05* 76,47 73,17 88,13 84,98 85,07 (34,69)*" (42,51) (44,42) (32,42) (35,80) (35,77)

A (je (Nombre d'années) 38,71 38,57 38,63 39,24 38,34 37,81 (9,82) (9,75) (10,26) (9,78) (9,97) (8,70)

Revenu* 109503,9 118529,4 122039,1 131881,3 120217,4 92649,25 (155908,8) (99470,9) (190129,2) (109722,4) ( 161538,9) (87367,19)

Célibataire 20,41 24,89 20,97 14,01 22,13 20,15 (10,31) (43,25) (40,73) (35,34) (41,53) (40,14)

Marié 07,44 57,47 01,95 68,49 62,45 64,92 (40,87) (49,46) (48,57) (40,47) (48,44) (47,75)

Chrétien 35,92 45,25 40,98 43,38 33,99 39,55 (47,99) (49,79) (49,20) (49,58) (47,38) (48,93)

Musulman 32,04 15,84 16,10 15,98 33,60 26,12 (40,67) (36,52) (36,77) (36,60) (47,25) (43,96)

Education 1 19,38 13,12 19,02 12,78 21,74 19,40 (39,54) (33,78) (39,20) (33,40) (4 1,26) (39,57)

Education 2 40,05 53,39 46,83 63,47 36,76 44,03 (49,01) (49,90) (49,92) (48,17) (48,23) (49,07)

Education 3 12,40 12,67 11,71 10,05 12,65 1 1,19 (32,97) (33,28) (32,16) (30,07) (33,25) (31,55)

Education 4 5,43 2,26 2,44 1,83 4,35 3,73 (22,06) (14,88) (15,43) (13,40) (20,40) (18,96)

lAcnmcd 24,81 30,32 26,83 26,48 22,92 23,13 (43,20) (45,98) (44,32) (44,14) (42,05) (42,19)

Licntrad 29,46 27,00 24,88 26,48 29,25 36,57 (45,59) (44,72) (43,25) (44,14) (45,51) (48,19)

Entraide 12,60 19,00 25,85 19,18 15,81 23,13 (33,20) (39,25) (43,80) (39,38) (36,50) (42,19)

Akan 31,01 40,01 40,49 43,84 32,81 38,81 (40,20) (49,90) (49,11) (49,64) (46,97) (48,76)

Krou 18,00 23,08 20,34 26,94 13,83 20,15 (38,92) (42,15) (44,07) (44,38) (34,54) (40,14)

Mandé 27,39 17,19 19,51 19,63 23,71 15,07 (44,60) (37,75) (39,65) (39,74) (42,55) (36,38)

Assurance 0,98 7,24 16,58 10,89 9,88 11,94 (25,48) (25,92) (37,21) (37,48) (29,85) (32,45)

Malinfect 69,25 57,01 65,37 67,12 60,87 59,70 (46,16) (49,52) (47,60) (46,99) (48,82) (49,08)

Prix* — 41094,19 9515,44 8532,24 16027,09 12207,13

— (94196,08) (18802,21 1 (12381,88) (51918,04) (25209,57)

La moyenne(*) et l'écart type(**) sont en pourcentage. Le revenu(') et le prix (-t) sont en milliers de FCKA .

Page 57: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 5. Données et statistiques descriptives IV

TABLEAU 5.4 - Répartition des variables indépendantes sélectionnées en fonction des recours (Enfants)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ies in f i rmer ie s in f i rmer ies M é d .

V a r i a b l e s m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s t r a d .

Observations 817 170 452 264 228 124

E n f a n t s

Sexe 48,59 * 54,71 49,78 50,00 53,07 42,74 (50,01)*" (49,92) (50,05) (50,09) (50,01) (49,67)

Âge 8,69 7,88 7,28 7,60 8,42 7,59 (4,91) (5,15) (5,07) (4,62) (4,98) (5,49)

Malinfect 64,26 63,53 60,18 66,67 62,28 69,35 (47,95) (48,28) (49,01) (47,23) (48,57) (46,29)

Prix* — 21638,29 5028,09 4979,45 8427,57 4936,25

— (41573,42) (5743,95) (10179,32) (13842,03) (13134,98)

P a r e n t s

A (je (Nombre d'années) 40,18 38,21 40,19 41,52 39,46 38,05 (8,87) (7,63) (9,10) (10,78) (9,62) (8,64)

Sexe 86,67 84,71 85,18 90,15 87,72 80,29 (34,02) (36,10) (35,57) (29,85) (32,89) (34,53)

Revenu^ 136033,0 166947,1 137088,5 151002,3 126877,2 1 124 1 1,3 (122812,2) (124748,5) (178010,4) (145242,4) (126358,6) (90794,78)

Célibataire 10,77 17,65 14,16 6,82 9,65 15,32 (31,01) (38,23) (34,90) (25,25) (29,59) (36,17)

Marié 73,93 72,35 73,45 72,35 76,75 69,35 (43,93) (44,86) (44,21) (44,81) (42,33) (40,29)

Chrétien 39,4 1 44,71 42,48 36,36 35,09 29,03 (48,99) (49,87) (49,48) (48,20) (47,83) (45,57)

Musulman 24,23 22,35 22,34 17,80 32,89 32,26 (42,88) (41,78) (4 1,70) (38,33) (47,09) (46,94)

Éducation 1 17,99 12,35 14,38 15,15 17,98 16,93 (38,44) (33,00) (35,13) (35,92) (38,49) (37,66)

Éducation 2 48,47 41,18 55,97 50,76 38,60 52,42 (50,00) (49,36) (49,70) (50,09) (48,79) (50,14)

Education S 12,73 26,47 7,96 14,77 12,28 7,26 (33,35) (44,25) (27,10) (35,55) (32,89) (26,05)

Education 4 3,79 1,76 5,31 1,89 4,82 4,84 (19,12) (13,20) (22,45) (13,66) (21,47) (21,54)

Lienmed 26,80 39,41 24,34 22,35 21,49 15,32 (44,32) (49,01) (42,96) (41,74) (41,17) (36,17)

Lientrad 25,46 24,71 26,55 25,38 25,00 22,58 (43,59) (43,26) (44,21) (43,60) (43,40) (41,98)

Entraide 15,79 10,59 19,611 18,94 15,35 13,71 (36,49) (30,80) (39,81) (39,26) (36,13) (34,53)

Akan 36,11 43,53 35,62 45,08 23,68 32,26 (48,06) (49,73) (47,94) (49,85) (42,61) (46,94)

Krou 22,64 28,48 23,89 20,83 15,35 24,19 (41,88) (40,12) (42,69) (40,69) (36,13) (42,99)

Mandé 19,83 15,10 21,68 20,83 21,93 20,97 (39,89) (40,12) (41,25) (40,69) (41,47) (40,87)

A ssurance 8,69 5,29 10,40 15,15 7,02 11,29 (28,18) (22,46) (30,56) (35,92) (25,60) (31,78)

La moyenne*) et l'écart type(**) sont en pourcentage Le reverm(t) et le prix (*) sont en millier de FCKA

Page 58: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6

Résultats et interprétation des estimations

Dans ce chapitre, nous présentons les résultats des estimations des différents modèles retenus à savoir le logit multinomial, le logit emboîté, le logit mixte et, le probit multinomial à la fois pour les chefs de ménage et les enfants. L'estimation de ces modèles a été effectué à l'aide des logiciels BIOGEME (Blerlaire's Optimization toolbox for GEV Models Estimation) et Ox. Le premier nous a, permis d'estimer les différents modèles logit à savoir le logit multinomial standard, le logit emboîté et le logit mixte. Le second, quand à lui, nous a permis d'estimer le probit multinomial étant donné que Biogème ne dispose pas de fonctions capable d'effectuer l'estima­tion de ce modèle. De prime à bord, nous discuterons des résultats des différentes spécifications emboîtées (les tableaux des estimations sont présentés à l'annexe B), c'est-à-dire qu'on fera ressortir les différences au niveau des signes et des valeurs des paramètres estimés. Ensuite, nous comparerons, à l'aide de tests économétriques développés à la sous-section 4.3, les modèles logit multinomial, logit emboîté et logit mixte afin de retenir le modèle le mieux adapté à l'analyse de nos données. Une fois la formulation du modèle adoptée, nous effectuerons l'interprétation des paramètres estimés.

Page 59: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 49

6.1 Comparaison des différents modèles emboîtés

Les modèles qui vont être comparés sont le logit multinomial, le logit emboîté et le logit mixte. Ils diffèrent tous à travers les hypothèses effectuées au niveau de leurs termes d'erreur respectifs. Mais la particularité de ces modèles est qu'ils sont emboîtés, c'est-à-dire qu'on obtient l'un à partir de l'autre en imposant certaines restrictions. Dans la première sous-section, nous traiterons du cas des chefs de ménage tandis que la seconde sous-section concernera les enfants.

6.1.1 Comparaison des modèles emboîtés : le cas des chefs de ménage

Les résultats des estimations sont confinés dans les tableaux B.l, 13.2 et B.3. Les résultats des tableaux B.l et B.2 sont similaires dans l'ensemble : les paramètres estimés sont essentiellement les mêmes dans les deux spécifications et certains sont statistiquement significatifs. La, log-vraisemblance du modèle logit multinomial est de -2350.48 tandis que celle du logit mixte est de -2348.26 avec 106 et 112 paramètres estimés, respectivement. Cette différence au niveau du nombre de paramètres estimés vient du fait que nous avons introduit de l'hétérogénéité au niveau des constantes et du vecteur de prix du modèle logit mixte et la loi de distribution supposée dans ce cas est la loi normale. Quelques paramètres qui sont significatifs dans le logit multinomial le sont également dans le logit mixte avec les mêmes signes, niais ils diffèrent légèrement au niveau de la valeur des coefficients. Par exemple, au niveau des caractéristiques individuelles et dans les deux spécifications, la variable sexe est significative et négative pour l'alternative «dispensaires et infirmeries publics», mais elle est différente au niveau de la valeur de son coefficient. Il en est de même pour les variables InRevenu, Education 2, lientrad, etc. Par contre, les paramètres qui ne sont pas significatifs dans les deux spécifications sont sensiblement les mêmes. C'est le cas, par exemple, de nos variables d'intérêt InPrvx et Assurance]). Quand aux paramètres aléatoires de la deuxième colonne du tableau 6.1, on remarque qu'ils ne sont pas significatifs dans leur ensemble aux différents seuils de significativité (5% et 10%).

Les résultats des tableaux B.l et B.3, quand à eux, présentent de légères différences. En effet, la log-vraisemblance du modèle logit multinomial est de -2350.48 tandis que celle du logit emboîté est de -2256.89 avec 106 et 108 paramètres estimés, respective-

Page 60: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 50

TABLEAU 6.1 Tableau des effets aléatoires

Logit mix te

Variables (Che f d e m é

C o n s t a n t e s

Automédication 0,312 (0,447)

(.entres Hospitaliers Universitaires 0,212 (0,164)

Dispensaires injirmeries publies 0,220 (0,205)

Dispensaires infirmeries parapublics 0,fi()7 (0,372)

Dispensaires infirmeries privés 0,002 (0,0 M)

InPrix 0,021 (0,()4.r>)

Les statistiques t sont entre parenthèses

nient. Les variables d'intérêt InPrix et Assurance]) sont statistiquement significatives dans le modèle logit emboîté et ne le sont pas dans le modèle logit nuiltinomial. La variable Assurance.]) a un signe positif dans le modèle logit emboîté, tandis qu'elle a le signe négatif dans le logit mulfinoinial. Par contre, la variable InPrix a le même signe dans les deux spécifications. Le modèle logit emboîté comporte plus de variables significatives que le modèle logit multinomial. C'est le cas des variables Âge, Chrétien, Education 1, Education 3, etc. Malgré ces différences, il existe quelques similitudes entre ces deux spécifications. La. variable Sexe a, le même signe et est statistiquement significative; dans les deux spécifications et pour le recours «dispensaires et infirmeries publics». 11 en est de même pour les variables Education 2, lientrad et la constante de l'alternative «dispensaires et infirmeries parapublics».

Des tests permettant de choisir la spécification qui s'adapte au mieux à l'analyse des choix de soins de santé des chefs de ménage ont été effectués. Le, premier test nous permet de vérifier la nécessité d'inclure des effets aléatoires individuels dans notre spécification ou de supposer une indépendance entre; les termes d'erreur des différentes fonctions d'utilité d'autant plus que la différence! entre les modèles logit multinomial et logit mixte se situe; à ce; niveau. Le second test nous permet de; vérifi(;r la, nécessité ele tenir compte de;s différents elegrés ele; substitution entre; les alternatives ou ele tester la corrélation des termes d'erreur entre les différents niels ele notre; arbre représenté par le graphique 4.2 ou de supposer une; corrélation nulle; entre les termes

Page 61: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 51

d'erreur à l'intérieur de chaque nid. Connue nous avons des modèles emboîtés (le logit multinomial est emboîté dans le logit mixte et le logit emboîté) et la même taille d'échantillon (1419 individus) pour ces trois spécifications, il est possible d'utiliser le test LR pour les comparer. Le résultai, de ce test est confiné dans le tableau 6.2.

TABLEAU 6.2 - Résultat du test LR (Chefs de ménage)

Logit mult inomial Logit mult inomial Rat io de vra i semblance versus versus

Logit m i x t e Logit e m b o î t é

Statistique du test LR 4,44 187,18 Degré de liberté (dl) 6 2 67» carré, critique (5%) 12,59 5^)9

Le résultat du premier test (la deuxième colonne du tableau 6.2) ne nous per­met pas de rejeter le modèle logit multinomial ou de rejeter l'indépendance des ca­ractéristiques inobservables en faveur du modèle logit mixte au seuil de significativité de 5%. Cela implique que l'introduction de l'hétérogénéité dans notre spécification n'offre pas une amélioration significative à la modélisation du choix de soins de santé des chefs de ménage. Pour confirmer ce résultat, nous avons effectué le test de l'IIA proposé par Hausman et McFadden (1984) étant donné que le logit multinomial y est contraint : statistique calculée x2(15)=0.16 et valeur tabulaire x2(15)=25 (seuil de 5%). Le résultat du test montre qu'on ne rejette pas l'IIA puisque la valeur tabu­laire est supérieure à, la statistique calculée. Cela implique que les coefficients estimés des modèles contraint (le logit multinomial) et non contraint (le; logit, mixte) sont, semblables. Dans ce cas, il n'est pas nécessaire, avec les données dont on dispose, de recourir à un modèle flexible comme le logit mixte qui offre des profils de substitu­tion non restreints entre les alternatives étant donné que les deux modèles donnent sensiblement les mêmes résultats.

Par contre, le second test (la troisième colonne du tableau 6.2) rejette le modèle logit multinomial ou rejette l'hypothèse d'indépendance des termes d'erreur en faveur du modèle logit emboîté au seuil de significativité de 5%. Le logit emboîté offre donc une amélioration nettement significative à la modélisation du choix de soins de santé des chefs de ménage de la commune de Yopougon en cas d'épisode morbide;, d'autant plus que les coefficients de la valeur inclusive sont tous statistiquement significatifs. Cela implique qu'il est donc essentiel de prendre en considération les différents degrés de substitution entre les alternatives dans le présent cadre analytique. De ce fait, nous retenons le logit, multinomial emboîté pour expliquer le choix des chefs de ménage en

Page 62: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 52

matière; de soins de santé.

6.1.2 Comparaison des modèles emboîtés : le cas des enfants

Les résultats sont, contenus dans les tableaux B.4, B.5 et B.6. Les cinq dernières lignes de ces tableaux contiennent les caractéristiques des enfants à savoir le sexe, l'âge, le prix, le type et la durée; de la maladie. Les antres lignes indiquent les ca­ractéristiques des parents à savoir le sexe, l'âge, le revenu, le niveau d'instruction, l'assurance, etc. Les ta.blea.ux B.4 et B.5 présentent des résultats qui sont similaires dans l'ensemble. Comme précédemment, on constate que les variables qui sont sta­tistiquement significatives dans le modèle; logit multinoniial le sont également élans le moelèle logit mixte et ont le;s mêmes signes. C'est le e"as eles variables InPrix, duréemal, Malinfect, âge-enfant pour ne; citer ejue celle;s là. Par contre, celle;s e|ui ne-sont pas statistiquement significatives diffèrent sensiblement entre le;s deux modèles. Dans l'ensemble, on peut élire que les eleux modèles donnent eles résultats satisfaisants d'autant plus eme; le nombre de variables statistiquement significatives élans les eleux spécifications est le même. Au niveau des variables aléatoires élu mendie; logit mixte, le tableau 6.3 montre em'elles ne sont pas statistiquement significatives aux différents seuils ele significativité (5% et 10%).

TABLEAU 6.3 Tableau des effets aléatoires

Logit m i x t e

Variables ( E n f a n t s )

Cons t an t eH

Automédication 0,00-1 (0,367)

Centres Hospitaliers Universitaires 0,003 (0,908)

Dispensaires infirmeries publies 0,206 (0,18!))

Dispensaires infirmeries parapublics 0,041 (0,102)

Dispensaires infirmeries privés 0,588 (0,323)

in Prix 0,004 (0,017)

Los statistiques t sont entre parenthèses

Page 63: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 53

Les tableaux B.4 et 15.6, quand à eux, sont similaires dans l'ensemble niais diffèrent au niveau de la significativité de certaines variables estimées. D'entrée de jeu, on constate que notre variable d'intérêt InPrix est statistiquement significative dans les deux spécifications. Ce qui n'est pas le cas de notre deuxième variable d'intérêt. On dénombre plus de variables explicatives statistiquement significatives dans le modèle; logit multinomial que dans le modèle logit emboîté. C'est le cas des variables décrivant l'état matrimonial, la religion et l'ethnie des parents. 11 est important de mentionner que le coefficient des valeurs inclusives du logit multinomial emboîté n'est pas statis­tiquement significatif. Cela implique que le modèle en question ne tient pas compte; du degré de substitution entre les alternatives.

Comme précédemment, des tests nous permettant de choisir la spécification qui s'adapte au mieux à l'analyse des choix de soins de santé des enfants ont été effectués. Le premier test nous permet de vérifier l'indépendance des caractéristiques non ob­servables. Le second test, quand à lui, nous permet de vérifier la nécessité de tenir compte des différents degrés de substitution entre les alternatives ou de supposer une corrélation nulle entre les termes d'erreur à l'inférieur de chaque nid. Nous utilisons le test LR étant donné que; nous disposons de modèles emboîtés. Le résultat, de ce test est confiné dans le tableau 6.4.

TABLEAU 6.4 Résultat du test LR, (Enfants)

Logit mult inomial Logit mult inomial R a t i o de vra i semblance versus versus

Logit m i x t e Logit e m b o î t é

Statistique du test LR 1,48 :i,()8 Degré de liberté (dl) (> 2 CM carré entigue (5%) 12,59 5^)0

Le résultat du premier test (la deuxième colonne du tableau 6.4) ne nous permet, pas de rejeter le modèle logit multinomial ou de rejeter l'hypothèse d'indépendance des caractéristiques non observables en faveur du modèle logit mixte au seuil de signi­heativité de 5%. L'introduction d'effets hétérogènes dans notre spécification n'offre; donc pas une amélioration significative; élans l'analyse des e:he)ix ele soins ele; santé des enfants. Ce résultat, a été confirmé par le test 11A que; nous avons effectué : statistique calculée x 2 (H)=0.65 et valeur tabulaire x2(15) = 19.68 (seuil ele 5%). Le résultat du test montre qu'on ne rejette pas l'IIA puisque la statistique calculée est, inférieure à sa valeur tabulaire; (les coefficients estimés sont semblables). Dans e'e' cas, il n'est pas nécessaire, avec le;s données dont on dispose;, de recourir à un modèle flexible comme

Page 64: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 54

le logit, mixte. Le second test (la troisième colonne du tableau 6.4) ne nous permet pas également de rejeter le: modèle logit multinomial en faveur du modèle logit emboîté au seuil de signilicativité de 5%. Vu les différents résultats du test LR, on peut affir­mer que le logit polytomique standard est susceptible d'expliquer les préférences des parents d'autant plus que nous n'observons qu'un seul épisode morbide. Cela exclut, d'emblée, la présence! d'hétérogénéité dans les choix effectués par les parents pour leurs enfants en matière de demande de soins de santé.

6.2 Interprétation des résultats

Dans la section précédente, nous avons effectué le test LR qui nous a permis de retenir les modèles logit multinomial emboîté pour les choix effectués par les chefs de ménage et logit multinomial standard pour les choix effectués par les parents en matière; de demande! de soins de santé. Étant donné qu'on observe qu'un seul épisode morbide élans notre échantillon (ce qui exclut la présence de; variabilité élans les e'henx ele's individus), e'e;s modèles sont donc compatibles avec les données dont em dispose.

Nous poussons notre analyse; e;n effectuant l'estimation élu modèle probit multino­mial (pour k;s chefs ele; ménage; et le:s enfants). Le tableau 6.5 présente les paramètres de la matrice ele; chloleski de la matrice de varianee-covariance des ternies d'erreur. Aucun eles coefficients n'est statistiquement significatif aux différents seuils ele signi­licativité de 5% et 10%. Cela implique que ce modèle n'apporte pas d'amélioration significative au niveau de la modélisation des choix effectués par les chefs ele ménage et les enfants en matière de demande de soins de santé. Ce résultat vient donc confir­mer les résultats des tests qui ont été faits dans la section précédente;. On peut donc élire ejue les résultats des modèles retenus sont relativement robustes. L'absence de corrélation est probablement due au fait que nos spécifications englobent les princi­pales variables qui sont susceptibles d'expliquer les cheiix effectués par les habitants ele; Yopougon en matière de demande ele soins de santé.

L'interprétation de:s coefficients va porter essentiellement sur los résultats des modèles retenus, à savoir les modèles logit multinomial standard et le>git multino­mial emboîté, à la fois pour les chefs de ménage et pour les enfants. Cependant, les résultats du modèle probit multinomial seront également pris en compte dans l'in-terpétation. Mentionnons que le signe: eles coefficients indique le sens des effets des

Page 65: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 55

TABLEAU G.5 Matrice do corrélation

P r o b i t Probi t mul t inomia l mul t inomia l

Variables (Enfants) ( C H M )

Choies kl Automédication

Centres Hospitaliers Universitaires (Normalisé à î) Dispensaires infirmeries publics

Dispensaires infirmeries parapublics

Dispensaires infirmeries privés

Médecine traditionnelle (Alternative de référence)

0,106 1,614 (0,242) (0,217) 1,000 1,000

0,000 0,030 (0,925) (0,320) 1,903 0,000

(0,431) (0,984) 0,106 1,451

(0,413) (0,198) 1,000 1,000

Les i>value sont entre parenthèses

facteurs explicatifs sur l'utilité procurée par chacun des fournisseurs de soins de santé relativement au fournisseur de référence.

Au niveau des chefs de ménage, le sexe a un impact négatif et statistiquement si­gnificatif dans la seule spécification logit emboîté et dans la seule alternative; «dispen­saires et infirmeries publics». Le signe négatif du coefficient signifie que les hommes, comparativement aux femmes, ont tendance à choisir la, médecine traditionnelle plutôt que les recours modernes en cas de maladie. Cela semble plausible si on considère que les femmes, compte tenue de leur état physiologique, demandent plus de soins de santé modernes (consultation prénatale, maternité, consultation gynécologique, etc.). Mwabu et al. (1993), Barlow et Diop (1995), Akin et al. (1995), Dow et al. (1996) et Mamadou Mariko (2003) ont obtenu des résulats semblables au Kenya,, au Niger, au Nigeria, en Côte d'Ivoire et au Mali, respectivement. Cependant, notre résultat diffère de celui obtenu par Sauerborn, Nougtara et Latimer (1994) au Burkina, Faso. L'âge du patient influence significativenicnt le choix du recours de deux manières : cette variable est positivement reliée à, l'automédication et aux deux autres recours modernes (CHU et dispensaires et infirmeries publics) avec un faible impact dans le probit multinomial et est négativement reliée aux CHU et positivement reliée à l'automédication et aux dispensaires et infirmeries privés dans le logit emboîté.

Le fait que le coefficient est significatif et positif dans les recours modernes (CHU,

Page 66: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 56

dispensaires et infirmeries publics et privés) signifie que les adultes ont plus re­cours aux services de ces centres qu'aux services des tradipraticiens. L'explication qui semble plausible pour ce résultat est que les personnes âgées ont beaucoup de ma­ladies (diabète, rhumatisme aigu, etc.) dont le traitement exige les services spécialisés qui ne sont pas disponibles dans la médecine traditionnelle. Une autre explication qui peut justifier le fait que les personnes âgées choisissent l'automédication plutôt que de consulter un médecin ou un infirmier est que ces individus, lorsqu'ils ont cer­tains maux comme le paludisme, peuvent, sans prescription, se procurer facilement des médicaments dans les pharmacies ou sur la place du marché (l'aspirine, la chlo-roquine, la uivaquine, etc.). En effet, ces individus savent quels médicaments prendre ou acheter lorsqu'ils ont le paludisme car c'est une maladie; qui est très fréquente en Côte d'Ivoire et particulièrement à Yopougon.

Le pouvoir économique du chef de famille ou de ménage est représenté par la va­riable InRevenu dans notre étude. Elle influence signifieativement de deux manières les recours : positivement reliée; aux recours modernes dans les deux spécifications et négativement reliée; à l'automédication dans le logit emboîté. Le premier pourrait être expliqué par le fait que, les individus, lorsque leur revenu augmente, sont tentés d'abandonner la médecine traditionnelle pour les CHU, les dispensaires et infirme­ries publics, parapublics et privés avec plus d'équipements et de personnels qualifiés. Cependant, certains individus, malgré la hausse de leur revenu, consultent les tradi­praticiens. On peut attribuer ce comportement au fait que ces patients ont l'habitude; ele les consulter ou e|u'ils croient que le;s médicaments traditionnels prescrits par le;s tradipraticiens sont efficaces et sont susceptibles de les soulager ou qu'ils sont in­fluencés par leurs proches qui ont déjà, eu recours à la médecine traditionnelle. Cela semble; plausible; d'autant plus e|ue; la commune de; Yopougon connaît un essor de «ca­binets» ele tradipraticiens qui font de la publicité dans les différents médias (journaux, télévision, panneaux publicitaires, etc.) pour avoir des clients.

Que;l que soit le type; ele; recours aux se)ins de santé et quelque soit la spécification, le; statut matrimonial de célibataire élu patient n'est pas un facteur influençant le choix élu traitement médical à Yopougon. Cependant, les patients mariés à au moins une femme ont tendance; à préférer davantage la médecine traditionnelle plutôt que les dispensaires et infirmeries parapublics élans la spécification logit emboîté. En effet, élans les ménages polygames emi sont réputés pour leur taille relativement élevée, le revenu par habitant devient beaucoup plus faible, si bien que ces ménages ont tendance à abandonner les recours modernes où le coût moyen de prescription est plus élervé eme; le; recours traditionnel. Ce résultat corrobore celui obtenu par Mamadou

Page 67: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 57

Mariko (2003) à Bamako, au Mali. Au niveau de la religion, la modalité «musulman» n'a aucun impact significatif sur le choix du recours dans les deux spécifications. Mais les individus qui pratiquent la religion chrétienne, comparativement aux non-religieux, sont plus enclins à choisir les centres hospitaliers universitaires au détriment de la médecine traditionnelle dans la spécification logit emboîté.

Dans la spécification probit niultinomial, le niveau d'éducation du chef de famille n'a pas d'influence significative sur les différents types de recours. Par contre, dans le logit emboîté, les chefs de ménage qui ont un niveau d'étude primaire ont tendance à choisir la médecine traditionnelle au détriment des dispensaires et infirmeries pu­blics. Ceux qui ont un niveau d'étude secondaire, comparativement aux individus non instruits, sont plus enclins à consulter les dispensaires et infirmeries parapublics au profit de la médecine traditionnelle. Ce résultat n'est pas surprenant dans la mesure où les individus qui ont un niveau d'éducation un peu élevé ont un esprit plus critique sur la, qualité des prestations fournies par les différents fournisseurs de soins de santé. Ce résultat corrobore celui obtenu dans les études menées au Kenya par Mwabu et al. (1993) et au Nigeria par Akin et al. (1995). Cependant, force est de constater que les patients avec un niveau d'étude supérieur ont tendance à consulter les tradipraticiens.

Au niveau des relations amicales ou fraternelles qui existent entre les patients et les fournisseurs de soins de santé traditionnels ou modernes, les résultats des deux spécifications nous indiquent que les patients ont tendance à consulter les tradipra­ticiens au profit des recours modernes. Cela se remarque par le signe négatif de la variable lientrad dans les deux spécifications. L'explication plausible qui semble jus­tifier ce comportement est que ces patients, en consultant leur "connaissance", ont de; fortes chances de ne pas payer les frais de consultations ou les médicaments prescrits lorsque le tradipraticien consulté est un ami ou un parent. Parmi les trois grands groupes ethniques de notre; échantillon et dans le probit niultinomial, seuls les indivi­dus du groupe Mandé retirent une plus grande utilité en consultant les praticiens des recours modernes, comparativement à la médecine traditionnelle. Arsène; Kouadio et al. (2005) ont obtenu des résultats semblables en Côte d'Ivoire.

Nos variables d'intérêt, à savoir assurancep et Inprix, présentent des résultats sta­tistiquement significatifs dans les deux spécifications. En effet, la variable assurancep est positive et statistiquement significative dans la spécification logit emboîté. Elle; affecte; seulement les recours publics (CHU, dispensaires et infirmeries publics et pa­rapublics) avec un coefficient élevé (supérieur à G). Ainsi, les individus emi disposent d'une assurance privée et/ou mutuelle, comparativement à ceux qui n'en disposent

Page 68: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 58

pas, ont tendance à consulter davantage; ces différents fournisseurs de soins de santé modernes. Cela montre que le choix d'un système d'assurance peut influencer positi­vement l'utilisation de services de soins de santé moderne. Ce résultat a été obtenu par Arsène Kouadio et son équipe (2005) en Côte d'Ivoire. Quand à, la variable de prix, elle présente un signe significativement positif quel que soit le type de recours. Pourtant, la théorie; microéconomique suggère que la probabilité d'une visite à, un praticien particulier soit négativement liée aux coûts associés à ce dernier.

Notre résultat indique, cependant, que les individus sont, très sensibles aux coûts de santé. Cela est contraire aux résultats obtenus par John Akin et al. (198Ga) et Heller P.S. (1982) qui ont conclue que le prix a, peu ou pas d'impact sur la demande de soins de santé, dans leur étude effectuée aux Philippines et, en Malaysie respectivement. Le fait que le prix n'ait pas le signe; suggéré par la théorie microéconomique est assez compréhensible. Etant donné que notre; modèle ne tient pas compte de la qualité des soins offerts (la disponibilité ele; médicaments, l'effectif du personnel médical, le' nombre; de prestations offertes par la formation sanitaire, etc.) par le;s praticiens, il est alors possible; ejue; le; signe; positif du prix puisse; être provoqué par la volonté ek's individus ele1 payer plus pour obtenir des soins ele; meilleure qualité. Dans ce; cas, la qualité des seûns ele; santé est alors prise; e;n compte élans la fixation des prix des prestations (John Akin et al. (1986a), Heller P.S. (1982) et Barlow et Diop (1995)). Notre; résultat, diffère, cependant, ele; ceux obtenus par Mwabu et Ellis et Mamadou Mariko en 1991, en 1993 e;t, en 2003 au Kenya et, au Mali, respectivement. Ces études ont pris en compte la. variable ele; qualité élans leur modèle e;t, ont obtenu un signe négatif pour le; vecteur ele; prix.

Pour terminer, le;s caractéristiques de la, maladie, représentées par les variables malinfect et duréemal, sont statistiquement significatives élans le;s elemx spécifications. La première variable; a un signe négatif élans les différents recours modernes et élans l'automédication. Ce;la signifie que le;s e'he;fs ele ménage; ont tendance à, consulter les tradipraticiens au détriment des médecins et infirmiers, lorsqu'ils ont, une' maladie in­fectieuse comme le paludisme. Cela, pourrait s'expliquer par la, faiblesse eles e'emts liée aux prestations effectuées. En ex; qui concerne la se;conde; variable, elle a un signe; positif élans le;s recours modernes. En effet, la durée de la maladie concerne le nombre ele; jemrs qu'a mis le patient pour être rétabli d'une maladie infectieuse (le paludisme). Ainsi, plus le; malade met, du temps à guérir, plus la maladie peut, être' e'onsielérée comme étant grave. Cela, incite les inelivielus à utiliser les dispensaires et infirmeries publics et parapublics qui sont, mieux équipés pour faire face à ce; genre; de situation (salles d'hospitalisation disposant ele suffisamment, ele lits, disponibilité

Page 69: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 59

de médicaments et de matériels pour les perfusions, etc.). Ce résultat corrobore celui obtenu par Arsène Kouadio et al. (2005) en Côte d'Ivoire.

Conditionnellement aux caractéristiques des enfants, les caractéristiques socio-économiques des parents ont un faible impact sur le choix du lieu de traitement des enfants dans les deux spécifications. En effet, la plupart de ces caractéristiques ne sont-pas statistiquement significatives. C'est le cas des variables sexe, InRevenu, entraide, éducation 1, 2, et Jf pour ne citer que celles là. Cependant, parmi ces caractéristiques socio-démographiques, certaines d'entre elles jouent un rôle important dans le choix de fournisseur de; soins de santé. C'est le cas des variables âge, marié, éducation ■'? et lienmed qui affectent positivement le choix des recours modernes (CHU, les dispensaires et infirmeries publics, parapublics et privés) au détriment de la médecine traditionnelle. L'explication plausible qui semble justifier ce comportement est que les parents qui ont des liens fraternels ou amicaux avec les médecins ou les infirmiers de ces centres, ont tendance! à. utiliser les services de ces derniers pour ne pas payer les frais de consultations, d'hospitalisation ou les médicaments de leurs enfants malades. Par ailleurs, force est de constater que les parents qui pratiquent la religion musulmane et qui font parti des différents groupes ethniques (Mandé, Krou et Akan) de notre échantillon préfèrent conduire; leurs progénitures chez les tradipraticiens où le coût moyen de prestation de service est moins élevé que celui des recours modernes.

Conditionnellement aux caractéristiques des parents, le sexe de l'enfant n'est pas un facteur qui influence le choix du lieu de traitement. Par contre, l'âg(!, la durée; et le type de maladie (le paluelisme) de l'enfant influencent le- vho\x élu fournisseur ele; soins. Ainsi, plus l'enfant met du temps à guérir d'une maladie infectieuse comme le paludisme, plus les parents sont incités à le conduire élans le;s recours modernes (CHU) qui sont mieux équipés pour faire face à. e;e: genre; ele situation. Au niveau ele ne)s variables d'intérêt (assurancep et InPrix), on constate que la, variable; ele; prix est positive et statistiquement significative élans le logit multinennial. Le; fait eme; sem coefficient soit positif quel que soit le type; ele recours signifie que le;s parents sont prêts à payer plus pour offrir des soins de meilleure qualité à leurs enfants malades. Comme dans le cas des chefs de ménage, la, qualité des soins de santé e;st prise en compte élans la fixation des honoraires. L'assurance moderne (assurance mutuelle et/ou privée) n'est pas significative pour le recours aux soins, cependant. Cela pourrait s'expliquer, d'une part, par leur faible couverture des soins (la mutuelle ne couvre eme les prestations liées à l'achat des médicaments et non les consultations) et, d'autre part, par la faible; proportion d'individus assurés dans notre échantillon.

Page 70: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 60

TABLRAU 6.6 Estimation du modèle Probit multinomial (Chefs de ménage)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ie s i n f i rmer i e s in firmeries

V a r i a b l e s médicat ion universi taires publ ics parapubl ics p r i v é s

Constante ■1,1 10 -0,901 -1,043 -3,343 2,400 (0,007)* (0,238) (0,542) (o.ofli)** 0,130)

Sexe 0,1 12 -0,327 -0,244 0,233 0,157 (0,008) (0,110) 0,164) (0,187) 0,615)

Âge 0,054 0,033 0,037 0,210 0,162 (0,000)* (0,008)* 0,078)** (0,934) 0,996)

InRevenu -0,124 0,184 0,140 0,147 0,145 (0,030) (0,031)" 0,030)' (0,028)* 0,140)

Célibataire 0,128 0,133 -0,020 -0,022 0,060 (0,025) (0,542) (0,910) (0,903) 0,825)

Marié 0,120 -0,089 -0,022 -0,024 0,324 (0,048) (0,007) [0,893) (0,884) 0,325)

Chrétien -0,052 -0,01 5 -0,103 -0,099 -0,063 (0,778) (0,924) (0,401) (0,418) 0,730)

Musulman 0,042 -0,200 -0,202 -0,197 0,101 (0,872) (0,300) J1.278) (0,291) 0,718)

l'Àtueation 1 -0,101 -0,275 -0,082 -0,083 0,007 (0,702) (0,243) '0,048) (0,645) 0,978)

Éducation 2 -0,154 0,030 0,134 0,138 -0,290 (0,029) (0,809) 0,425) (0,408) 0,445)

Education 3 -0,102 -0,141 -0,068 -0,073 -0,252 (0,705) (0,032) 0,705) (0,749) 0,487)

Éducation Jt -0,123 -0,1 10 -0,071 -0,072 -0,354 (0,788) (0,799) 0,820) (0,824) 0, 1911)

Lienmed 0,090 0,149 0,035 0,031 -0,001 (0,040) (0,301) 0,788) (0,813) 0,997)

Lientrad -0,149 -0,338 -0,305 -0,504 -0,199 (0,428) (0,025)* 0,001)* (0,009)* 0,200)

Entraide -0,014 -0,180 -0,075 -0,092 -0,344 (0,101) (0,275) (0,502) (0,407) 0,178)

A kan -0,169 0,215 0,122 0,120 -0,420 (0,010) (0,342) (0,492) (0,505) (0,339)

Krou -0,102 0,235 0,240 0,240 -0,573 (0,770) (0,344) (0,23(1) (0,230) v0,352)

Mandé 0,398 0,410 0,400 0,397 0,020 (0,130) (0,082)** (0,031)' (0,032)* (0,952)

A ssurancep -3,402 -2,251 -0,102 -0,297 3,942 (0,375) (0,349) (0,928) (0,809) 0,361)

Malinfect -0,039 -0,813 -0,000 -0,109 -0,087 (0,001)* (0,005)* (0,002)* (0,994) (0,635)

Duréemal 0,980 -0,171 0,207 0,255 0,248 (0,090)** (0,374) (0,083)** (0,090)** (0,312)

Inl'rix} 0,577 (0,004)*

Observation : 14J9 Log-vraiscmblance : -2275.-172 Nombre de tirages (Halton) : 1000 Nombre de paramètres estimés : I 10 Les p-value sont entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Scale alternative : ( 'entres hospitaliers universitaires Le prix(*) est le même pour les différentes alternatives Significativenient différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*

Page 71: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations (il

TABLEAU 6.7 Estimation du modèle Logit emboîté (Chefs de ménage;

C e n t r e s E i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ie s i n f i rmer i e s in f i rmer ie s

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s privés

Constante 1,112 -1,096 -1,242 -1,477 -1,309 (0,025)* (0,031)* 0,016)* (0,005)* 0,510)

Sexe 0,368 8,847 -2,272 1,997 1,369 (0,636) (0,354) 0,001)* (0,180) 0,123)

Âge 0,134 -1,147 1,111 0,383 0,109 (0,000)* (0,004)* 0,145) (0,690) 0,010)*

Inlievenu -0,546 4,554 -1,365 -3,992 -0,331 (0,040)* (0,068)** 0,707) (0,282) 0,327)

Célibataire 0,603 -6,008 8,667 -0,688 0,449 (0,373) (0,256) 0,197) (0,931) 0,578)

Marié -0,708 4,899 3,929 -1,07!) 1,346 (0,344) (0,370) 0,594) (0,033)* 0,166)

Chrétien -0,463 9,670 -9,882 -2,188 -0,403 (0,237) (0,020)* ,0,041)* (0,667) 0,419)

Musulman 0,78.r) 5,064 0,365 -3,605 1,118 (0,228) (0,229) 0,958) (0,595) 0,188)

Éducation t -0,304 0,377 -1,207 1,601 -0,295 (0,546) (0,159) 0,061)** (0,849) 0,713)

Éducation 2 -0,33!) -1,638 -1,040 0,008 -1,122 (0,638) (0,171) 0,434) (0,000)* 0,269)

Education 3 0,045 -1,413 1,384 1,095 -0,459 (0,955) (0,042)* 0,625) (0,532) 0,664)

Education 4 -1,606 -6,205 2,821 -2,115 -2,457 (0,247) (0,809) 0,256) (0,506) 0,222)

Lienmed -0,007 8,862 4,308 -3,883 -0,114 (0,986) (0,185) 0,470) (0,222) 0,819)

Lientrad -0,163 -0,289 -0,352 -0,326 -0,080 (0,337) (0,073)** 0,03!))* (0,047)* 0,536)

Entraide -0,477 -4,928 5,328 0,710 -0,468 (0,223) (0,196) 0,147) (0,850) 0,377)

A kan 0,258 3,608 5,701 -7,846 -0,814 (0,605) (0,681) (0,385) (0,101) (0,195)

Krou 0,098 -2,345 5,947 -0,741 -0,671 (0,865) (0,741) (0,327) (0,931) (0,365)

Mandé 0,235 -1,750 3,981 5/121 -0,386 (0,670) (0,083)*" [0,560) (0,636) (0,574)

A ssurancep 4,276 6,158 6,226 6,346 2,319 (0,269) (0,062)** 0,060)** (0,055)** 0,345)

Malinfect -1,630 -1,064 3,740 5,708 -2,301 (0,017)* (0,003)* (0,521) (0,255) 0,004)*

Duréemal 0,92!) 0,774 0,579 1,967 0,464 (0,075)** (0,659) (0,257) (0,005)** (0,553)

Incl Val. 1,000 1,523 1,745 — (0,012)* (0,076)**

InPrix} —

1,458 (0,002)*

Observation : 1419 Nombre; de paramètres estimés : 108 Log-vraisemblance : -2256.895 Alternative de référence : Médecine traditionnelle Les p-value sont entre parenthèses. Le prix(ï) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (**)

Page 72: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations 62

TABLEAU 6.8 Estimation du modèle Probit multinomial (Enfants)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f l rmer ies in f i rmer ie s in firmeries

V a r i a b l e s m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s i m r n p u h l i c s p r i v é s

Constante 2,044 0,101 0,722 -2,782 0,892 (0,050)* (0,892) 0,190) (0,557) 0,091)**

Sexe -0,145 -0,19(1 0,149 0,124 0,145 (0,39(5) (0,407) 0,384) (0,788) 0,400)

Âge 0,014 0,003 0,014 0,032 0,013 (0,209) (0,802) 0,204) (0,341) 0,207)

InRevenu 0,015 0,097 0,015 0,084 0,003 (0,838) (0,319) 0,835) (0,537) 0,970)

Célibataire. -0,011 0,366 0,026 -0,560 0,021 (0,957) (0,186) 0,902) (0/175) 0,915)

Marié 0,166 0,381 0,186 -0,284 0,180 (0,260) (0,080)*' 0,216) (0,639) 0,230)

Chrétien 0,165 0,169 0,168 -0,171 0,158 (0,141) (0,274) 0,135) (0,724) 0,168)

Musulman -0,239 -0,094 ■0,255 -0,438 ■0,261 (0,114) (0,655) 0,093)** (0,272) 0,089)**

Éducation t 0,077 -0,170 0,065 0,067 0,039 (0,653) (0,460) 0,097) (0,824) 0,810)

Éducation 2 0,037 -0,267 0,049 0,220 0,006 (0,825) (0,215) 0,776) (0,591) 0,970)

Education 3 0,135 0,260 0,120 0,810 0,105 (0,528) (0,335) 0,569) (0/104) 0,614)

Éducation 4 0,108 -0,369 0,123 -0,282 0,078 (0,659) (0,321) 0,615) (0,678) 0,749)

Lienmed 0,273 0,554 0,260 -0,187 0,271 (0,034)* (0,001)* 0,046)" (0,771) 0,036)*

Lientrad 0,034 -0,065 0,041 0,010 0,04 1 (0,761) (0,665) 0,719) (0,959) 0,716)

Entraide 0,119 -0,095 0,138 0,257 0,126 (0,373) (0,613) 0,296) (0,358) 0,344)

A kan -0,191 0,1 13 0,191 0,538 0,259 (0,227) (0,598) Jt.228) (0,570) 0,133)

Krou -0,402 -0,130 -0,403 -0,025 -0,459 (0,024)* (0,594) 0,024)* (0,965) 0,016)"

Mandé -0,069 0,115 -0,055 0,374 0,101 (0,634) (0,571) 0,707) (0,549) 11,19!,)

A ssurancep -1,102 -1,990 -1,154 6,072 1,492 (0,619) (0,482) 0,604) (0,485) 0,544)

Sexe-enfav.1 0,057 0,176 0,070 0,052 0,062 (0,579) (0,165) 0,478) (0,762) 0,543)

Age-enfant 0,011 0,006 0,004 -0,034 0,007 (0,239) (0,673) (0,696) (0,539) 0,482)

Malinfeel -0,177 -0,174 -0,216 -0,082 -0,210 (0,086)** (0,195) (0,069)** (0,700) 0,070)**

Duréemal 0,210 0,902 0,160 -0,211 0,099 (0,478) (0,009)* (0,607) (0,776) k0,768)

InPrix* —

0,167 (0,193)

Observation : 2055 Log-vraisemblance : -3082.70 Nombre de tirages (Halton) : 1000 Nombre de paramètres estimés : 120 Les p-value sont entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Scale alternative : Centres hospitaliers universitaires Le prix(*) est le même pour les différentes alternatives Significativement durèrent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*

Page 73: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 6. Résultats et interprétation des estimations < ; : ' ,

TABLEAU 6.9 Estimation du modèle Logit multinomial (Enfants)

Centres D i s p e n s . D i spens . D i spens . A u t o ­ hosp. infirmeries infirmeries infirmeries

Variables méd ica t ion univers i ta ires publ ics parapubl ics pr ivés

Constante 3,824 -0,359 -0,271 -2,163 1,718 (1,920)** (-0,268) (-0,236) (-1,754)* (1,334)

Sexe -0,282 -0,427 -0,371 0,004 -0,156 (-0,798) (-0,960) (-0,998) (0,009) (-0,379)

Âge 0,025 0,004 0,037 0,045 0,014 (1,610) (0,212) (2,292)* (2,598)* (0,811)

InRevenu 0,030 0,199 0,060 0,107 -0,094 (0,192) (1,034) (0,368) (0,011) (-0,518)

Célibataire -0,142 0,709 0,484 -0,436 -0,292 (-0,361) (1,404) (1,163) (-0,931) (-0,618)

Marié 0,231 0,742 0,528 -0,085 0,349 (0,734) (1,792)** (1,575) (-0,246) (0,943)

Chrétien 0,359 0,343 0,411 0,024 0,291 (1,436) (1,121) (1,570) (0,088) (0,989)

Musulman -0,361 -0,148 -0,621 -0,648 -0,608 (-1,102) (-0,364) (-1,794)** (-1,710)** (-1,660)**

Education 1 0,293 -0,312 0,100 0,111 -0,157 (0,830) (-0,690) (0,205) (0,272) (-0,397)

Éducation 2 0,095 -0,478 0,347 0,265 -0,387 (0,295) (-1,210) (1,020) (0,720) (-1,067)

Education S 0,364 0,408 0,073 0,924 -0,103 (0,766) (0,869) (0,143) (1,758)** (-0,194)

Education 4 0,172 -0,657 0,623 -0,217 -0,254 (0,325) (-0,829) (1,139) (-0,313) (-0,425)

Lienmed 0,027 1,07(1 0,382 0,100 0,027 (2,104)' (3,076)* (1,227) (0,321) (1,820)**

Lientrad 0,003 -0,093 0,162 0,043 0,072 (0,258) (-0,312) (0,635) (0,158) (0,253)

Entraide 0,14 1 -0,195 0,452 0,307 0,236 (0,490) (0,517) (1,522) (1,157) (0,711)

A kan -0,303 0,204 -0,188 0,342 -1,283 (-0,843) (0,459) (-0,499) (0,820) (-3,198)"

Krou -0,669 -0,213 -0,583 -0,375 -1,477 (-1,681)** (-0,425) (-1,400) (-0,810) (-3,270)"

Mandé -0,132 0,190 0,187 0,337 -0,592 (-0,419) (0,474) (0,560) (0,897) (-1,083)**

A ssurancep -1,361 -3,089 -2,086 4,400 -7,233 (-0,334) (-0,584) (-0,489) (0,981) (-1,492)

Sexe-enfant 0,050 0,304 0,117 0,015 0,187 (0,242) (1,213) (0,543) (0,062) (0,779)

Age-enfant 0,037 0,011 -0,037 -0,033 0,031 (1,891)** (0,432) (-1,752)** (-1,452) (1,308)

Malinfect -0,407 -0,425 -0,668 -0,453 -0,500 (-1,817)** (-1,585) (-2,725)* (-1,694)** (-1,908)**

Duréemal 0,895 1,507 -0,065 0,073 -0,088 ( 1,370) (2,548)* (-0,104) (0,117) (-0,120)

InPrix* —

0,508 (2,747)*

Nombre d'observations : 2055 Log-vraisemblanoe : -.'Ï089.22 Nombre de paramètres estimés : 116 Les statistiques t sont, entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Le prix(î) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (**)

Page 74: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 7

Conclusion

L'objectif de ce mémoire était d'analyser, d'une part, les recours aux soins et les dépenses de santé et d'autre part, de faire ressortir les relations qui existent entre l'assurance et la demande de soins d'un échantillon représentatif de la population de la commune de Yopougon. Pour analyser le comportement thérapeuthique de ces individus (les chefs de ménage et les (infants), nous avions effectué un recensement des précédentes études qui traitaient de ce sujet à travers une revue de la littérature théorique et empirique. Cependant, force; est de constater que cette investigation nous a révélé que ces études avaient négligé certains aspects importants de la demande de soins de santé qui ont été pris en compte dans notre étude. Il s'agit des différentes étapes ou actions entreprises par les ménages en cas de maladie; pour soigner le malade et les différents systèmes d'assurance maladie qui prennent en charge les dépenses de santé du ménage;.

Étant donné que le malade aurait à choisir parmi six groupes d'alternatives qui sont l'automédication, les centres hospitaliers universitaires, les dispensaires et infir­meries publics, les dispensaires et infirmeries parapublics, les dispensaires et infirme­ries privés et la médecine traditionnelle, notre modèle était par essence un modèle à choix discrets (les attributs de la variable dépendante sont discrets). De ce fait, quatre types de modèles d'estimation pouvaient être utilisés pour étudier la probabilité de choisir l'alternative qui leur procurerait le maximum de; satisfaction : le logit multi-nomial, (ML), le logit multinomial emboîté (NML), le logit mixte (MXL) et le probit multinomial (MP). Puisque ces modèles logit sont emboîtés, nous avions effectué un test LR qui nous a permis de retenir les deux premiers modèles à savoir le logit mul-

Page 75: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 7. Conclusion 65

tinomial et le logit multinomial emboîté. Les données qui ont supporté cette étude portent sur un échantillon de 2064 ménages interviewés, soit 9885 individus lors de l'enquête «Recours aux soins et dépenses de santé ou PSA92», réalisée à Yopougon, un quartier populaire de la ville d'Abidjan en 1992.

Une analyse descriptive de ces données a abouti à quelques résultats qu'il convient de retenir : la médecine moderne constitue la voie de recours dominante pour les habitants de Yopougon en cas d'épisode de maladie (53% des chefs de ménage et 54% des enfants malades l'ont utilisée) ; l'automédication reste cependant une pratique courante (27% des chefs de ménage et 40% des enfants l'ont utilisé) ; par contre la médecine traditionnelle reste la moins utilisée (20% des chefs de ménage et 6% des enfants l'ont utilisée). Bien que cette analyse descriptive ait pu donner une idée des choix effectués par les malades, elle ne pouvait que laisser le lecteur sur sa faim puisqu'elle ne fournit aucune mesure de la sensibilité de la demande de soins aux différents facteurs (en particulier l'assurance maladie et le prix).

Les principaux résultats de l'estimation économétrique de nos modèles ont montré que nos variables d'intérêt (assurance et prix) constituent des facteurs déterminants pour les chefs de ménage et les enfants dans la demande des services modernes. Les coefficients de l'assurance maladie et du prix se sont révélés significativement positifs quel que soit le type de formation sanitaire. A côté de ces deux variables clées, il y a également les caractéristiques socio-économiques et de la. maladie; qui ont un impact significatif sur les choix des individus en matière de soins de santé. Il s'agit du revenu, du niveau d'instruction, de l'ethnie, de la relation qu'a le patient avec le praticien, de l'âge du patient, de la durée et du type de maladie.

Des insuffisances à comble r pa r des r eche rches fu tures

Notre travail présente des insuffisances aussi bien au niveau analytique que tech­nique, et il nous paraît nécessaire de les faire connaître; afin de stimuler les investiga­tions ultérieures.

Sur le plan analytique;, l'étude pourrait être beaucoup plus riche si elle avait tenté do dissocier le prix de la qualité des soins. Cela nous aurait permis d'examiner le rôle de la qualité des soins dans l'utilisation des services de santé et d'avoir, si pos­sible, comme dans les précédentes études (Ellis et Mwabu (1991), Mwabu et al.(1993), Akin et al. (1995), Mamadou Mariko (1999, 2003), etc.), un signe négatif pour la ca­ractéristique financière (le prix). Idéalement, nous devrions nous intéresser à l'offre

Page 76: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Chapitre 7. Conclusion 66

de soins de santé qui tient compte, par exemple, de la disponibilité des médicaments, de la qualification du personnel dans les différents recours, etc. Egalement, nous de­vrions considérer la distance parcourue ou le temps mis par le patient pour avoir accès aux différents fournisseurs de soins de santé. Notre étude étant portée sur la seule commune de Yopougon, nous devrions étendre notre analyse sur l'ensemble des neuf autres communes de la ville d'Abidjan afin de comparer le comportement thérapeuthique de leur habitant d'autant plus que les communes ne présentent pas les mêmes caractéristiques (la commune de Yopougon est perçue comme étant une com­mune regroupant une population à faible revenu, par contre la commune de Cocody regroupe les individus à revenu élevé).

Sur le plan technique, il faut signaler que les données qui ont servi à l'élaboration de cette étude ont été recueillies en 1992 dans la commune de Yopougon et cela ne reflète probablement pas la réalité d'aujourd'hui. L'être humain étant en perpétuelle évolution, le comportement thérapeuthique adopté en 1992 ne sera, probablement pas le même en 2007. De plus, le fait d'observer un seul épisode morbide dans notre échantillon exclut la prise en compte de modèles flexibles comme le logit mixte. Nous devrions opter pour une base de données avec plusieurs épisodes morbides pour une meilleure analyse de la demande de soins de santé des habitants de Yopougon.

Page 77: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Bibliographie

[2

M

[6

[7

[8

[9

[10

Acton, J.P., (1975) : Nonmonetary factors in the demand for médical services. Some empirical évidence, Journal of Political Economy 83, pp. 595-616.

Akin, Griffiths et al. (1986b) : The demand for primary health care services in the Bicol région of the Philippines, Economie Development and Cultural Change, pp. 755-782.

Akin, J. S., Guilkey, D. K., et Denton, E. H. (1995) : Quality of services and demand for health care in Nigeria : A Multinomial Probit Estimation. Social Science a,nd Medicine, 40(11), pp. 1527- 1537.

Akin, .1. S., Guilkey, D. K. et Popkin, B. M. (1981) : The demand for child health services in the Philippines. Social Science and Medicine, 13 C, pp. 249- 257.

Akin, J. S., Griffin, C. G., et Guilkey, D. K (1986a) : The demand for adult out-patient services in the Bicol Région of Philippines. Social Science and Medicine, 22(3), pp. 321-328.

Alban, T. (2000) : Econométrie des variables qualitatives. Edition Dunod.

Amemiya, T. (1978) : On a two-step estimation of a multivariate Logit model. Journal of Econometrics, Vol. 8, pp. 13-21.

Amemiya, T. (1981) : Qualitative response models : A survey. Journal of Eco­nomie Literature, Vol. 19, pp. 1483-1536.

Audibert, M., Mathonnat, J., Nzeyimana, I., et Henry, M. C. (1998) : The déter­minants of health care demand amongst the Senoufo of the Côte d'Ivoire. Health, and System Science, Vol. 2, pp. 111-126.

Avi Dor, P. Gertler & J. V. Der Gaag (1987) : Non-price rationing and the choice of médical care providers in rural Côte d'Ivoire. Journal of Health Economies, pp. 291-304.

Page 78: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Bibliographie 68

[11

[12

[13

[ "

[15

[16

[17

[18

[20

[21

[22

[23

[24

Barlow, R,., et Diop, F. (1995) : Increasing the utilisation of cost-effective health services through changes in demand. Health Policy and Planning, 10(3), pp. 283-295.

Bolduc D. (1999) : A practical technique to estimate multinomial probit models in transportation. Transportation Research, Part B 33 : 63-79.

Bolduc, D., Lacroix, G. & Christopher Muller (1996) : The choice of médical providers in rural Bénin : a comparaison of discrète choice models, Journal of Health Economies, Vol. 15 : pp. 477-498.

Ching, P. (1995) : User fées, demand for children's health care and access across income groups ; The Philippine case. Social Science and Mcdicine, Vol. 41, No. 1, pp. 37-46.

Colin Cameron A. et Parvin K. Trivedi (2005) : Microeconometrics, Methods and Applications. Cambridge : Cambridge University Press.

Daly A..]., Zachary S. (1978) : Improved Multiple-choice Models. In Hensher D.A. pp. 335-357

Davidson R. et McKinnon .1. G. (1993) : Estimation and inference in eeonome-trics. Oxford University Press.

Dow W.H. (1996) ; Unconditional demand for Health care in Côte d'Ivoire : Does the sélection on health status matter. LSMS Working Paper numéro 127, Washington, DC : World Bank.

Dubin J. et Me Fadden, D. (1984) : An econometric analysis of residential electric appliance holdings and consumption. Econometriea, Vol. 52, pp. 345-363.

Ellis R.P. et Mwabu G. (1991) : The demand for outpatient médical care in rural Kenya. Boston : Boston University, Department of Economies.

Ellis R.P., Mclnnes D.K. et Stephenson (1994) : Inpatient and outpatient health care demand in Cairo, Egypt. Health Economies, Vol. 3, ppl83-200.

Fournier, P., Haddad, S., (1997) : Dimensions de la qualité de services de santé en Afrique au Sud du Sahara. In Innover dans les systèmes de santé : Expériences d'Afrique de l'Ouest.Editions Karthala, Paris.

Gertler, P., Locay, L., et Sanderson, W. (1987) : Are user fées régressive? The welfare implications of health care financing proposais in Peru, Journal of eco-nometries, Vol. 36 : pp. 67-88.

Gertler P. and Van Der Gaag J. (1990) : The Willingness to pay for médical care ; Evidence froni two developing countries. The Johns Hopkins University Press, Ba.ltim.ore, MD.

Page 79: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Bibliographie 69

[25

[26

[27

[28

[29

[30

[31

[32

[33

[34

[35

[36

[37

[38

[39

Geweke J., Michael Keane, and David Runkle (November 1994) : Alternative Computational Approaches to inference in the Multinomial Probit model. The Review of Economies and Statistics, Vol. 76, No. 4, pp. 609-632.

Geweke, J. & M. Keane (2001) : Coniputationally intensive methods for inté­gration in econometrics. In Handbook of Econometrics, Ed. J. Heckman and E. Leainer, Vol. 5, pp. 3463-3568. Amsterdam : North-Holland.

Gourieroux C. (1989) : Econométrie des variables qualitatives. Economica, deuxième édition, J,30 payes.

Greene, W. (1997) : Econométrie analysis. 3rd Ed. Englewood Cliffs, N.l : Prentice-Hall.

Greene, W. H. (2003) : Econométrie analysis. 5th Ed. Upper Saddle River, N.l : Prentice Hall.

Grootaert et al. (1993) : The évolution of welfare and poverty under structural change and économie récession in Côte d'Ivoire, World Bank, Washington, pp. 1985-1988.

Grootaert, C. (1996). « Réformes Economiques et Analyse de la pauvreté : L'expérience de la Côte d'Ivoire;. » Editions L'Harmattan, Paris France.

G. S. Maddala, (1983) : Limited-dependent and qualitative variables in econome­trics. Cambridge University Press, Cambridge.

G.S. Maddala (.lune- 1983) : Methods of estimation for models of markets with Bounded Price Variation, International Economie Review, Vol. 24, No. 2, pp. 361-378.

Haddad, S., & Fournier, P. (1995) : Quality, cost and utilization of health ser­vices in developing countries. A longitudinal study in Zaïre. Social Science and Medicine, 40(6), pp. 743-753.

Hajivassiliou, V. and D. McFa,ddcn (1998) : The method of simulated scores for the estimation of LDV models. Econometrica, Vol. 66 : pp. 863-896.

Hausman, J. & Daniel McFadden (September 1984) : Spécifications Tests for the Multinomial Logit Model. Econometrica, Vol. 52, No. 5, pp. 1219-1240.

Heller, P. (1982) : A model of the deniand for médical and health services in peninsular Malaysia. Social Sciences and Medicine, Vol. 16, pp. 267-284.

■Ion B. Christianson (Août 1976) : Evaluating Locations for Outpatient Médical (•are Facilities. Land Economies, Vol. 52, No. 3, pp. 299-313.

Keane, M. (January 1994) : A Coniputationally Practical Simulation Estimator for Panel Data. Review of Economies and Statistics, Vol. 76 : pp. 648-672.

Page 80: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Bibliographie 70

[40

[-11

[42

[43

[44

[45

[46

[47

[48

[49

[50

[51

[52

[53

Kenneth A. Small k, Cheng Hsiao (October 1985) : Multinomial Logit spécifica­tion Tests. International Economie Review, Vol. 26, No. 3, pp. 619-627.

Kling CL. , Herriges J.A. (Novembre 1995) : An empirical Investigation of the Consistency of Nested Logit Models with Utility Maximization. American Jour­nal of Agricultural Economies, Vol. 77, pp. 875-884

Koné, M. (2001) : L'équité dans l'accès aux soins à Abidjan (Abobo-Sagbé, Yopougon-Attié, et Attécoubé-centre). Etude socio-anthropologique : Rapport final. UNICEF/Coopérafion Prançaise/IRD/GIDIS-Cl.

Kouadio, A. et al. (2005) : Protection sociale et demande de soins de santé en milieu urbain ivoirien, African Economie Research Consortium (AERC-CREA).

Lee, L-F. (.Tuly 1982) : Some approaches to the correction of Selectivity Bias. The Review of Economie Studi.es, Vol. 49, No. 3, pp. 355-372.

Lee, L-F. (1983) : Generalized Econometric Models with Selectivity. Eeonome-trica, vol. 51, No 2, pp. 507-512.

Lee, L-F. (1992) : On efficiency of methods of simulated moments and maxi­mum simulated likelihood estimation of discrète response models. Econometrica Theory, Vol. 8, pp. 518-552.

Mariko, M. (1999) : Qualité des soins et demande des services de santé : Ap­plication des modèles à choix discret pour Bamako (Mali). Thèse en économie, CERDI, Université d'Auvergne (France), 272p. + annexes.

Mariko, M. (2003) : Quality of care and the demand for health services in Ba­mako, Mali : The spécifie rôles of structural, process, and outeome components, Social Science and Medicine, Vol. 56, pp. 1183-1196.

Me Fadden, D. (1981) : Econometric models of probabilistic choice. In : C. F. Manski & D. L. McFadden (Eds.), Structural analysis of discrète data with eco­nometric applications. Cambridge, MA : MIT Press, pp. 198-272.

Me Fadden, D. (1982) : Qualitative responses models, in advanced in econome-trics, Econometric society publication, edited by Werner Hildenbrand.

A^cFadden, D. (1989) : A method of simulated moments for estimation of the multinomial probit without numerical intégration. Econometrica, Vol. 57, pp. 995-1026.

Mwabu, G. (January 1984) : Nomnonetary factors in the household choice of médical facilities, PhD dissertation Boston University.

Mwabu, G. (1986) : Health care décisions at the household level : Results of a rural health survey in Kenya, Social Science and Medicine, 22(3), pp. 315-319.

Page 81: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Bibliographie 71

Mwabu, G., (1986), Health care financing in Kenya : A simulation of welfare effects of user fées. Social Science and Medicine, 22 (7), pp. 763-767.

Mwabu, G., Ainsworth, M., k Nyamete, A. (1993) : Quality of médical care and choice of médical treatment in Kenya : An empirical analysis. The journal of Human Resources, 28(4), pp. 838-862.

Pakes, A. k D. Pollard (1989) : Simulation and thc asymptotic of optimization estimators. Econometrica, Vol. 57, pp. 1027-1057.

Perrin, H. (2001) : Justice sociale et santé. L'accès aux soins à Abidjan. Thèse pour le doctorat en Sciences économiques. Université de Toulouse (IRD).

Sauerborn R., Nougtara A., Latimer E. (1994) : The elasticity of demand for health care in Burkina Faso : différence across âge and income groups.Health Policy Planning, Vol. 9, number 2, pp. 185-192.

Train, K. (2003) : Discrète Choice Methods wit.h Simulation. Cambridge : Cam­bridge University Press.

Williams H.C.W.L. (1977) : On the formation of travel Demand Models and Economie Evaluation Measures of User Benefit. Environment and Planning As­sociation, Vol. 9, number 3, pp. 285-344.

Page 82: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe A

La méthode des prix hédoniques

Comme mentionné à la sous-section 4.4.2, l'équation hédonique des prix indique que le prix d'une visite; peut être fonction du type de maladie, de la durée de celle-ci (la gravité de la maladie), de l'âge et du sexe de l'individu, de la disponibilité des médicaments, de; l'assurance maladie de l'individu et des caractéristiques indi­catives de la compétitivité du marché. Ces variables du marché incluent le nombre de praticiens (médecins, infirmiers, etc.), la population de la région dans laquelle les individus vivent, et de la probabilité d'être vu par un praticien. Sous l'hypothèse de la compétitivité des marchés, les caractéristiques non monétaires à savoir la dispo­nibilité des médicaments et le nombre de praticiens ne sont pas observables et sont captées par le terme d'erreur de la régression. Elles sont donc corrélées avec le choix du fournisseur de soins de santé. Cela entraîne alors un biais de sélection. Ce biais de sélection est corrigé dans notre échantillon en utilisant des méthodologies développées par Lee et McFadden.

La première étape consiste à estimer un logit multinomial par maximum de vrai­semblance tout en maintenant par la suite, l'ensemble des probabilités prédites pour chaque alternative. Dans ce cas-ci, avec la variable de choix de fournisseur de soin de santé du côté gauche de la régression (i.e. variable dépendante!), les variables expli­catives sont le revenu, l'âge, le sexe, la durée de la maladie, l'assurance, l'éducation, etc. Supposons que Z est la variable de choix de fournisseur qui prend les valeurs 0, I, . . . , . / . Ainsi, la probabilité de choisir l'alternative j est :

expia'jXi) Prob[Zi = j] -

1 + E L i exV(akXt)

Page 83: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe A. La méthode des prix hédoniques 73

où / représente les observations (individus) et j indique le choix ou l'alternative pon­dant que X se rapporte aux variables explicatives. La sélection est basée sur Zi — j . L'équation implicite dérivée par Lee; (1983, 1992) est :

= 0'x + (pjcr^Xj + rij

= fi'x + djXj + 'ï)j

avec A.; = , , , / , T,„, et #,- = piO*. Il est l'inverse de la normale standard, une ■' v[Hj{a A )| J i J J

CDF(f'onction de densité cumulative), évaluée à Prob\Zl = j], Oj est la racine carrée de la variance de rjj et pj est la corrélation entre la régression et l'équation de sélection. Les fonctions <•/>[•] et <]>[•] sont des fonctions de densité de probabilité (PDF). Dans cette étude, Yj est le prix de la j i e m e alternative pendant que x se rapporte; aux variables explicatives dans l'équation de prix hédonique.

La seconde étape consiste à sélectionner les observations pour lesquelles Zi prend les valeurs en question (i.e prendre les observations de chaque alternative pour la­quelle le: prix s'applique). Pour ces observations, on calcule Xj par l'obtention, de prime à bord, des probabilités prédites Probj, ensuite on calcule II j = $~1(Probj) et Xj ,frfr) <)U ^i CH^ Ie terme de correction (i.e qui corrige le biais de sélection dans l'échantillon).

L'étape finale consiste à inclure, comme régressera', le terme de correction dans l'équation implicite. Les estimateurs de fj et 9j sont obtenus par la régression moindres carrés ordinaires (MCO) de Yj sur x et Xj. L'estimation de l'équation des prix hédoniques n'est qu'une étape préliminaire puisqu'elle est faite pour imputer, par la suite, des prix à tous les individus.

Page 84: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe B

Tableaux des différentes estimations

Page 85: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe D. Tableaux des différentes estimations

TABLEAU B.l - Estimation du modèle Logit multinomial (Chefs de ménage

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . Auto­ h o s p . in f i rmer ie s in f i rmer ie s in f i rmer ies

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s

Constante -0,947 -1,731 -1,773 -4,422 -1,018 (-0,814) (-1,545) (-1,576) (-3,859)* (-0,940)

Sexe -0,028 -0,509 -0,934 0,068 0,076 (-0,083) (-1,400) (-2,025)* (0,179) (0,210)

Âge 0,020 0,017 0,010 0,023 0,017 (1,441) (1,125) (0,040) (1,492) (1,156)

InRevenu 0,101 0,448 0,249 0,577 0,334 (0,035) (2,513)* (1,409) (3,220)* (1,962)*

Célibataire 0,318 0,450 0,135 0,076 0,123 (0,842) (1,131) (0,332) (0,184) (0,313)

Marié 0,100 -0,094 0,169 -0,127 -0,320 (0,302) (-0,207) (0,471) (-0,365) (-0,929)

Chrétien -0,075 0,012 -0,225 -0,153 -0,092 (-0,304) (0,048) (-0,846) (-0,578) (-0,346)

Musulman 0,100 -0,128 -0,482 0,021 0,178 (0,284) (-0,313) (-1,181) (0,051) (0,485)

Education 1 -0,002 -0,349 -0,022 0,003 0,032 (-0,182) (-0,883) (-0,057) (0,006) (0,089)

Éducation 2 -0,005 0,159 0,110 0,770 -0,208 (-0,015) (0,449) (0,308) (2,071)* (-0,017)

Education 3 -0,135 -0,258 0,016 -0,110 -0,312 (-0,300) (-0,521) (0,032) (-0,223) (-0,665)

Education J, -0,091 -0,074 0,104 -0,108 0,363 (-0,157) (-0,102) (0,143) (-0,141) (-0,584)

Lienmed 0,104 0,220 0,142 -0,152 0,021 (0,393) (0,785) (0,492) (-0,530) (0,074)

Lientrad -0,31 1 -0,527 -0,550 -0,509 -0,358 (-1,385) (-2,128)* (-2,171)* (-2,500)* (-1,494)

Entraide -0,672 -0,274 0,175 -0,230 -0,421 (-2,588)* (-1,005) (0,656) (-0,803) (-1,551)

A kan -0,070 0,437 0,245 0,570 -0,328 (-0,228) (1,134) (0,632) (1,409) (-0,937)

Krou 0,022 0,450 0,396 0,806 -0,515 (0,059) (1,005) (0,945) (1,977)* (-1,288)

Mandé 0,595 0,710 0,695 0,924 0,225 (1,808)** (1,8,30)** (1,779)** (2,287)* (0,051)

A ssurancep -1,122 -0,588 4,191 2,346 -2,093 (-0,273) (-0,131) (0,942) (0,533) (-0,007)

Malinfa:t 0,230 -0,290 0,133 0,541 (1,1 10 (0,997) (-1,195) (0,528) (0,216) (-0,440)

Duréemal 1,202 -0,047 0,793 0,530 0,555 (3,010)* (-0,155) (2,262)* (1,015) (1,718)**

InPrix* 0,034 (0,526)

Nombre d'observations : 1419 bog-vraiseinblunce : -2350.48 Nombre de paramètres estimés : 106 Les statistiques t sont entre parenthèses Alternative de référence! : Médecine traditionnelle Le prix(*) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification ele 5% (*) et 10% (**

Page 86: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe D. Tableaux des différentes estimations 76

TABLEAU B.2 Estimation du modèle Logit mixte (Chefs de ménage)

C e n t r e s 1 ) i s ( M ' I I S . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ IlOsp. In f i rmer ies in f i rmer ie s in f i rmer ie s

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b i i e s p r i v é s

Constante -4,037 -1,835 -1,911 -4,991 -0,930 (-0,800) (-1,541) (-1,009) (-2,844)* (-0,856)

Sexe. 0,577 -0,542 -0,975 0,067 0,063 (0,495) (-1,512) (-2,479)* (0,164) (0,172)

Âge 0,031 0,016 0,009 0,022 0,015 (0,938) (1,101) (0,589) (1,340) (1,075)

InRevenu -0,478 0,463 0,255 0,633 0,336 (0,529) (2,476)* ( 1,390) (3,060)* (1,933)**

Célibataire 0,651 0,474 0,136 0,076 0,139 (0,667) (1,157) (0,326) (0,175) (0,351)

Marié 0,596 -0,057 0,198 -0,072 -0,306 (0,604) (-0,160) (0,535) (-0,195) (-0,885)

Chrétien -0,045 0,004 -0,241 -0,174 -0,112 (-0,080) (0,016) (-0,878) (-0,623) (-0,420)

Musulman 0,455 -0,147 -0,523 -0,022 0,150 (0,483) (-0,355) (-1,225) (-0,051) (0,409)

Éducation 1 -0,117 -0,371 -0,002 -0,012 0,017 (-0,153) (-0,916) (-0,006) (-0,028) (0,047)

Education 2 -0,436 0,151 0,142 0,842 -0,231 (-0,472) (0,421) (0,391) (1,968)* (-0,687)

Education .1 0,009 -0,273 0,039 -0,151 -0,348 (0,008) (-0,542) (0,077) (-0,279) (-0,739)

Education Jt -0,007 -0,188 0,107 -0,150 -0,398 (-0,005) (-0,252) (0,144) (-0,185) (-0,635)

Lienmed 0,210 0,241 0,163 -0,137 0,031 (0,350) (0,834) (0,555) (-0,453) (0,111)

Lientrad -0,068 -0,545 -0,560 -0,591 -0,361 (-0,108) (-2,128)* (-2,129)* (-2,194)* (-1,494)

Entraide. -1,783 -0,255 0,211 -0,207 -0,439 (-1,049) (-0,908) (0,751 ) (-0,713) (-1,668)**

Akan -0,559 0,445 0,260 0,595 -0,357 (-0,527) (1,112) (0,659) (1,363) (-1,019)

Krou -0,413 0,470 0/137 0,950 -0,531 (-0,387) (1,080) (1,023) (1,894)** (-1,330)

Mandé 0,901 0,786 0,778 1,023 0,240 (1,132) (1,943)** (1.935)** (2,317)* (0,688)

A ssurancep -1,981 -0,353 4,421 3,091 -2,31 1 (-0,217) (-0,078) (0,909) (0,664) (-0,525)

Malinfect 0,892 -0,332 0,119 0,039 -0,103 (0,838) (-1,285) (0,458) (0,148) (-0,416)

Duréemal 3,176 0,065 0,825 0,582 0,509 (1,092) (-0,194) (2,264)* (1,653)** (1,572)

InPrix* —

0,036 (0,529)

Observation : 1419 Log-vraisemblance : -2348.26 Nombre de tirages : 1000 Nombre de paramètres estimés : 106 Les statistiques t sont entre parenthèses. Alternative de référence : Médecine traditionnelle Le prix( ' ) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (**).

Page 87: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe B. Tableaux des différentes estimations

TABLEAU B.3 - Estimation du modèle Logit emboîté (Chefs de ménage

C e n t r e s D i s p e n s . 1 Hspeiis . D i spens . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ie s in f i rmer ie s in f i rmer ie s

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s r. ub l ics p a r a p u b l i c s privés

Constante 1,112 -1,096 1,242 -1,477 -1,309 (0,025)* (0,031)* 0,016)* (0,005)* (0,510)

S exe 0,368 8,847 2,272 1,997 1,369 (0,636) (0,354) 0,001)* (0,180) (0,123)

Âge 0,134 -1,147 1,11 1 0,383 0,109 (0,000)* (0,004)* 0,145) (0,690) (0,010)*

InRevenu -0,546 4,554 1,365 -3,992 -0,331 (0,040)* (0,068)** 0,707) (0,282) (0,327)

Célibataire 0,603 -6,008 8,667 -0,688 0,449 (0,373) (0,256) 0,197) (0,931) (0,578)

Marié -0,708 4,899 3,929 -1,079 -1,346 (0,344) (0,370) 0,594) (0,033)* (0,166)

Chrétien -0,463 9,670 9,882 -2,188 -0,403 (0,237) (0,020)* 0,041)* (0,667) (0,419)

Musulman 0,785 5,064 0,365 3,605 1,118 (0,228) (0,229) 0,958) (0,595) (0,188)

Education 1 -0,394 0,377 1,207 1,601 -0,295 (0,546) (0,159) 0,061)** (0,849) (0,713)

Education 2 -0,339 -1,638 1,040 0,068 -1,122 (0,638) (0,171) 0,434) (0,000)* (0,269)

Education 3 0,045 -1,413 1,384 1,095 -0,459 (0,955) (0,042)* 0,625) (0,532) (0,664)

Education 4 -1,606 -6,205 2,821 -2,115 -2,457 (0,247) (0,809) 0,256) (0,506) (0,222)

Lienmed -0,007 8,862 4,308 -3,883 -0,114 (0,986) (0,185) 0,470) (0,222) (0,819)

Lientrad -0,163 -0,289 0,352 -0,326 -0,080 (0,337) (0,073)** 0,039)* (0,047)* (0,536)

Entraide -0,477 -4,928 5,328 0,710 -0,468 (0,223) (0,196) 0,147) (0,850) (0,377)

Akan 0,258 3,608 5,704 -7,846 -0,814 (0,605) (0,681) 0,385) (0,401) (0,195)

Krou 0,098 -2,345 5,947 -0,741 -0,671 (0,865) (0,741) 0,327) (0,931) (0,365)

Mandé 0,235 -1,750 3,981 5,421 -0,386 (0,670) (0,083)** 0,560) (0,636) (0,574)

Assurance?) 4,276 6,158 6,226 6,346 2,319 (0,269) (0,062)** 0,060)** (0,055)** (0,345)

Malinfect. 1,630 -1,064 3,740 5,708 -2,301 (0,017)* (0,003)* 0,521) (0,255) ( 0 , 1 1 0 1 ) *

Duréemal 0,929 0,774 0,579 1,967 0,464 (0,075)** (0,659) 0,257) (0,065)** (0,553)

Incl. Val. 1,000 1,523 1,745 — 0,012)* (0,076)**

InPHx* —

1,458 0,002)*

Observation : 1419 Nombre de paramètres estimés : 108 Log-vraisemblance : -2256.895 Alternative de référence : Médecine traditionnelle Les p-value sont entre parenthèses. Le prix(*) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*

Page 88: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe B. Tableaux des différentes estimations 78

TABLEAU B.4 - Estimation du modèle Logit multinomial (Enfants)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ie s in f i rmer ie s in f i rmer ie s

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s

Constante 3,824 -0,359 -0,271 -2,163 1,718 (1,920)** (-0,268) (-0,236) (-1,754)* (1,334)

Sexe -0,282 -0,427 -0,371 0,004 -0,156 (-0,798) (-0,966) (-0,998) (0,009) (-0,379)

Âtje 0,025 0,004 0,037 0,045 0,014 (1,610) (0,212) (2,292)* (2,598)* (0,811)

Inlicvenu 0,030 0,199 0,060 0,107 -0,094 (0,192) (1,034) (0,368) (0,611) (-0,518)

Célibataire -0,142 0,709 0,484 -0,436 -0,292 (-0,361) (1,404) (1,163) (-0,931) (-0,618)

Marié 0,231 0,742 0,528 -0,085 0,349 (0,734) (1,792)** (1,575) (-0,246) (0,943)

Chrétien 0,359 0,343 0/11 1 0,024 0,291 (1,436) (1,121) (1,570) (0,088) (0,989)

Musulman -0,361 -0,148 -0,621 -0,648 -0,608 (-1,102) (-0,364) (-1,794)** (-1,710)** (-1,660)**

Education 1 0,293 -0,312 0,100 0,111 -0,157 (0,830) (-0,696) (0,265) (0,272) (-0,397)

Education 2 0,095 -0,478 0,347 0,265 0,387 (0,295) (-1,210) (1,020) (0,720) (-1,067)

Education H 0,364 0,468 0,073 0,924 -0,103 (0,766) (0,869) (0,143) (1,758)** (-0,194)

Education Jt 0,172 -0,657 0,623 -0,217 -0,254 (0,325) (-0,829) (1,139) (-0,313) (-0,425)

liienmed 0,627 1,070 0,382 0,106 0,627 (2,104)* (3,076)" (1,227) (0,321) (1,820)**

Licntrad 0,063 -0,093 0,162 0,043 0,072 (0,258) (-0,312) (0,635) (0,158) (0,253)

Entraide. 0,141 -0,195 0,452 0,367 0,236 (0,490) (-0,517) (1,522) (1,157) (0,711)

A kan -0,303 0,204 -0,188 0,342 -1,283 (-0,843) (0,459) (-0,499) (0,820) (-3,198)*

Krou -0,669 -0,213 -0,583 -0,375 -1,477 (-1,681)** (-0,425) (-1,400) (-0,810) (-3,276)*

Mandé -0,132 0,190 0,187 0,337 -0,592 (-0,419) (0,474) (0,560) (0,897) (-1,683)**

A ssurancep -1,361 -3,089 -2,086 4,460 -7,233 (-0,334) (-0,584) (-0,489) (0,981) (-1,492)

Sexe-enfant 0,050 0,304 0,117 0,015 0,187 (0,242) (1,213) (0,543) (0,062) (0,779)

Age-enfant 0,037 0,011 -0,037 -0,033 0,031 (1,891)** (0,432) (-1,752)** (-1,452) (1,308)

Malinfect -0,407 -0,425 -0,668 -0,453 -0,506 (-1,817)" (-1,585) (-2,725)* (-1,694)** (-1,908)**

Duréemal 0,895 1,507 -0,065 0,073 -0,088 (1,370) (2,548)* (-0,104) (0,117) (-0,120)

InPrix^ — 0,508 (2,747)*

Nombre d'observations : 2055 Log-vraisemblance : -3089.22 Nombre île paramètres estimés : 116 Les statistiques t sont entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Le prix(t) est le même pour les différentes alternatives. Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (**).

Page 89: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe D. Tableaux des différentes estimations 79

TABLEAU B.5 Estimation du modèle Logit mixte (Enfants)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o ­ h o s p . in f i rmer ies Inf i rmer ies in f i rmer ie s

Variables m é d i c a t i o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s

Constante 3,277 -0,545 -0,510 -2,316 1,472 (1,521) (-0,406) (-0,415) (-1,850)** (1,109)

Âge 0,021 -0,004 0,035 0,042 0,008 ( 1,333) (-0,018) (2,087)* (2,416)* (0,430)

Sexe -0,300 -0,446 -0,388 -0,017 -0,184 (-0,823) (-1,005) (-1,027) (-0,040) (-0,043)

InRevenu 0,050 0,220 0,081 0,125 -0,094 (0,313) (1,102) (0,100) (0,713) (-0,409)

Célibataire -0,170 0,728 0,513 -0,441 -0,318 (0,400) (1,438) (1,168) (-0,937) (-0,030)

Marié 0,210 0,733 0,528 -0,098 0,338 (0,641) (1,766)** (1,527) (-0,285) (0,884)

Chrétien 0,37!) 0,351 0,422 0,027 0,299 (1,462) (1,140) (1,574) (0,096) (0,988)

Musulman -0,333 -0,132 -0,615 -0,638 -0,011 (-0,085) (-0,323) (-1,750)** (-1,677)** (-1,662)**

Éducation 1 0,333 -0,320 0,104 0,121 -0,184 (0,878) (-0,711) (0,274) (0,295) (-0,445)

Education 2 0,085 -0,506 0,346 0,260 -0,448 (0,255) (-1,278) (0,986) (0,697) (-1,140)

Education H 0,367 0,466 0,072 0,941 -0,122 (0,751) (0,863) (0,139) (1,774)** (-0,221)

Education Jt 0,177 -0,674 0,643 -0,217 -0,302 (0,321) (-0,847) (1,134) (-0,311) (-0,479)

Lienmed 0,662 1,082 0,388 0,113 0,642 (2,116)* (3,100)* (1,227) (0,339) (1,814)**

Lientrad 0,060 -0,083 0,176 0,049 0,094 (0,272) (-0,277) (0,674) (0,178) (0,321)

Entraide 0,121 -0,200 0,460 0,362 0,230 (0,405) (-0,530) (1,510) (1,136) (0,673)

Akan -0,326 0,101 -0,195 0,336 -1,380 (-0,870) (0,427) (-0,512) (0,801) (-2,859)*

Krou -0,710 -0,248 -0,612 -0,401 -1,598 (-1,735)** (-0,405) (-1,453) (-0,863) (-3,123)*

Mandé -0,164 0,170 0,184 0,330 -0,663 ( 0,406) (0,423) (0,537) (0,876) (-1,681)**

Assurancep 0,707 -0,644 -0,208 6,226 -4,632 (0,167) (-0,121) (-0,048) (1,352) (-0,905)

Sexe-enfant 0,047 0,309 0,113 0,020 0,192 (0,221) (1,227) (0,518) (0,082) (0,771)

Age-enfant. 0,042 0,010 -0,039 -0,034 0,033 (1,727)** (0,407) (-1,689)** (-1,450) (1,282)

Malinfect -0,404 -0,423 -0,671 -0,443 -0,503 (-1,754)** (-1,573) (-2,674)* (-1,646)** (-1,844)**

Duréemal 1,092 1,481 -0,033 0,089 -0,021 (1,376) (2,518)* (-0,053) (0,142) (-0,028)

InPrix* 0,491 (2,612)*

Nombre d'observations : 2055 Log-vraisemblance : -3088.48 Nombre de tirages : 1000 Nombre de paramètres estimés : I 10 Les statistiques t sont entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Le p r i x^ ) est le même pour les différentes alternatives Signiftcativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*

Page 90: analyse econometrique de l'itinéraire thérapeutique des ménages

Annexe B. Tableaux des différentes estimations 80

TABLEAU B.G - Estimation du modèle Logit emboîté (Enfants)

C e n t r e s D i s p e n s . D i s p e n s . D i s p e n s . A u t o - h o s p . in f i rmer ie s in f i rmer ie s in firmeries

V a r i a b l e s m é d i c a t l o n u n i v e r s i t a i r e s p u b l i c s p a r a p u b l i c s p r i v é s

Constante -1,276 -1,095 1,157 -1,574 0,232 (0,818) (0,182) 0,176) (0,425) 0,859)

Âge 0,017 0,019 0,027 0,029 0,001 (0,152) (0,484) 0,058)** (0,176) 0,867)

Sexe -0,186 -0,208 0,193 -0,130 -0,016 (0,452) (0,515) 0,485) (0,679) 0,878)

InRevenu 0,083 0,171 0,142 0,151 0,017 (0,508) (0,134) 0,348) (0,221) 0,855)

Célibataire. 0,016 0,542 0,489 0,264 -0,037 (0,950) (0,244) 0,109) (0,779) 0,861)

Marié 0,024 0,230 0,177 0,039 0,036 (0,924) (0,710) 0,654) (0,917) 0,867)

Chrétien 0,183 0,127 0,133 0,040 0,022 (0,327) (0,592) 0,016) (0,846) 0,876)

Musulman 0,031 -0,078 0,184 -0,192 -0,084 (0,937) (0,754) 0,679) (0,686) 0,857)

Éducation 1 0,398 0,025 0,137 0,156 -0,017 (0,091)** (0,061) 0,555) (0,530) 0,875)

Education 2 0,321 0,224 0,430 0,425 0,031 (0,179) (0,792) 0,058)** (0,047)* 0,873)

Education 3 0,428 0,538 0,400 0,664 0,010 (0,128) (0,061)** 0,363) (0,254) 0,882)

Education Jf 0,326 0,176 0,485 0,300 -0,010 (0,354) (0,870) 0,339) (0,618) 0,910)

Lienmed 0,264 0,227 0,073 0,008 0,059 (0,359) (0,797) 0,761) (0,973) 0,866)

Licnlrad 0,016 -0,009 0,053 0,016 0,009 (0,922) (0,966) 0,804) (0,923) 0,879)

Entraide 0,010 0,092 0,235 0,211 0,013 (0,958) (0,865) 0,342) (0,290) 0,884)

A kan 0,514 0,882 0,791 0,921 0,153 (0,429) (0,067)** 0,362) (0,010)' 0,859)

Krou 0,241 0,487 0,407 0,462 -0,174 (0,741) (0,328) 0,627) (0,461) 0,800)

Mandé 0,260 0,603 0,607 0,652 -0,066 (0,447) (0,124) 0,110) (0,009)* (0,861)

A ssuraneep 2,911 3,181 3,545 4,959 -0,584 (0,456) (0,607) 0,532) (0,215) (0,871 )

Age-enfant 0,012 -0,040 -0,049 -0,039 0,002 (0,525) (0,409) 0,000)* (0,001)* (0,872)

Sexe-enfant -0,035 0,088 0,029 0,017 -0,001 (0,801) (0,701) 0,840) (0,929) (0,971)

Malinfect -0,129 -0,192 -0,238 -0,183 -0,066 (0,643) (0,436) 0,004)* (0,463) (0,862)

Duréemal 0,986 -0,833 -0,504 -0,503 -0,040 (0,081)** (0,454) 0,405) (0,463) (0,870)

Incl. Val. 1,000 0,226 0,098 0,828) (0,863)

InPrixA I 0,645 0,008)'

Observation : 2055 Log-vraisemblance : -3087.685 Nombre de paramètres estimés : 118 Les p-value sont entre parenthèses Alternative de référence : Médecine traditionnelle Le prix(') est le même pour les différentes alternatives Significativement différent de 0 au niveau de signification de 5% (*) et 10% (*