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DESS Economie et Gestion des Cliniques et des Etablissements pour Personnes Agées Economie du vieillissement.

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1 DESS Economie et Gestion des Cliniques et des Etablissements pour Personnes Agées Economie du vieillissement

2 La situation démographique de la France : Situation actuelle et projections à lhorizon 2050

3 Evolution de la pyramide des âges (2000 et 2050)

4 Evolution de la population entre 1990 et 2050 (milliers)

5 Evolution de la répartition par âge de la population

6 Evolution de la répartition par âge de la population (suite)

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9 Les indices de vieillissement de la population française Ils se présentent sous la forme de ratios; (60 ans et +)/(20-59 ans); (60 ans et +)/(0-19 ans); (20-59 ans)/(0-19 ans); (65 ans et +)/(20-64 ans); (65 ans et +)/(0-19 ans); (20-64 ans)/(0-19 ans).

10 Evolution des indices de vieillissement de la population française

11 Le scénario central Lindice conjoncturel de fécondité sélève, sur toute la période de projection, à 1.8 enfant par femme. Lâge moyen à la maternité augmente jusquà 30 ans en 2005 puis se stabilise.

12 Le scénario central (suite) La baisse des quotients de mortalité (probabilité de décéder) par sexe et âge se poursuit selon le rythme observé au cours des 30 dernières années. Le solde migratoire annuel est égal à personnes, soit le niveau moyen observé au cours des dernières années.

13 Les autres scénarii En matière de mortalité : lhypo. centrale est accompagnée dune hypo. à mortalité haute et dune hypo. à mortalité basse. Le gain annuel moyen despérance de vie à la naissance entre 2000 et 2050 varie de 1.5 mois pour lhypo. haute, à 2 mois pour lhypo. centrale et 3 mois pour lhypo. basse.

14 Les autres scénarii (suite) En matière de fécondité : lhypo. basse retient un niveau de 1.5 enfant par femme. Lhypo. de fécondité haute retient un niveau de 2.1 enfants par femme qui assure, dans une perspective de long terme, le renouvellement des générations.

15 Les autres scénarii (suite) En matière de migrations : une hypothèse haute retient une augmentation du flux migratoire, avec un solde de personnes par an dès 2005.

16 Les principaux résultats

17 La situation démographique de la France : conclusion Quels que soient les scénarii retenus, la population française continuera de vieillir. En 2050, selon les variantes sur la fécondité, la part des personnes âgées de plus de 60 ans dans la population totale serait comprise entre 32.1% et 38.7%.

18 Vieillissement et dépenses de santé Limpact macro-économique du vieillissement de la population sur les dépenses dassurance maladie en France

19 Vieillissement et dépenses de santé Les analyses présentées dans cette section sont issues des travaux de Michel Grignon (CREDES). Constat : En France, lallongement de la durée de vie semble porteur de menaces pour léquilibre des finances publiques ou des transferts sociaux. Le financement socialisé de lassurance maladie pourrait être menacé si laugmentation des effectifs de personnes âgées consommant beaucoup de soins devait contraindre les actifs qui financent le système à des taux de prélèvement trop lourds à supporter.

20 Vieillissement et dépenses de santé Une première manière de cerner le problème consiste à évaluer leffet démographique « pur ». Cette stratégie est appelée par la suite « scénario central ». Des scénarios alternatifs, reposant sur des hypothèses dévolutions de la consommation de soins médicaux différentes selon lâge seront également présentés.

21 Vieillissement et dépenses de santé Schématiquement, il est possible de faire deux hypothèses opposées à propos de la consommation des plus âgés : 1ère hypothèse : lallongement de la durée de vie est synonyme damélioration de létat de santé et donc, de moindre besoin de soins médicaux ; 2ème hypothèse : lallongement de la durée de vie est acheté au prix dune dépense médicale croissante et dédiée principalement aux âges élevés.

22 Les sources de données Les panels dassurés sociaux de lassurance maladie simposent naturellement comme sources de données. On distingue lEPAS (Echantillon Permanent dAssurés Sociaux) et lenquête en population générale SPS (Santé et Protection Sociale) du CREDES.

23 Les sources de données : EPAS Représentativité par rapport à la population générale : En théorie, lEPAS consolidé pour les 3 régimes fournit des données représentatives de 95% de la population française, c-à-d, toute la population à lexclusion de celle relavant des régimes spéciaux non gérés par le régime général (GEN, militaires, …). En pratique, il manque les prestations de certaines populations dont les remboursements sont gérés par leur mutuelle (fonctionnaires).

24 Les sources de données : EPAS (suite) Degré dexhaustivité des prestations : LEPAS enregistre le contenu des feuilles de soins présentées au remboursement, il ne contient donc que des dépenses individualisables pour un assuré social ou un ayant droit. En sont exclus : les forfaits de soins attribués aux maisons de retraite et aux établissements de soins de long terme, les forfaits de prise en charge par des services de soins infirmiers à domicile (SSIAD), les consultations et soins externes des hôpitaux sous budget global (publics ou PSPH) – les dépenses correspondantes étant en fait incorpores dans les dépenses dhospitalisation

25 Les sources de données : EPAS (suite) En revanche les séjours hospitaliers dans ces mêmes établissements, même sils ne sont pas remboursés de manière individualisée, donnent lieu à un relevé individualisé au sein de lhôpital, relevé qui est ensuite transmis aux caisses et «alimente le « compte » bénéficiaire, avec une dépense valorisée sur la base de la durée du séjour et des tarifs de journées. Toutefois la remontée dinformation étant tardive et lacunaire, on estime que ces dépenses sont sous estimées denviron 15%. En faisant lhypothèse que cette sous-estimation touche également toutes les tranches dâge, on corrige la dépense hospitalière individuelle dun facteur 1/0.85.

26 Les sources de données (suite) Il existe deux stratégies dexploitation de lEPAS. EPAS seul : LEPAS est renseigné sur lâge et le sexe, ce qui permet de produire le profil demandé, et présente lavantage dun nombre dobservations élevé (40000). Le problème est que la base nest pas propre : il existe des doubles comptes et des décédés, lâge est parfois mal saisi, de même que la variable Homme/Femme. Pour remédier à ces défauts, une solution peut consister à ne comptabiliser que les consommants, en corrigeant ex-post le taux de non-consommants par âge, taux issu de lenquête en population générale SPS (Santé et Protection Sociale) du CREDES.

27 Les sources de données (suite) Appariement EPAS-SPS : on peut également apparier les données SPS avec lEPAS, ce qui donne des informations sur 5000 individus environ. On comptabilise alors les dépenses pour une population dont on est certain quelle est vivante et « active » (pas de double compte). Le problème de ce fichier est son faible effectif dune part, le biais de sélection lié à lenquête dautre part. Ce biais de sélection provient du fait que les ménages dans lesquels vivent des individus très malades sont moins souvent disposés à répondre à une enquête sur la santé que les autres ménages.

28 Les sources de données (suite) Malgré ces critiques, cest cette seconde stratégie qui a été retenue dans létude dans la mesure où elle permet de travailler sur des données individuelles et dans la mesure où le biais de sélection peut être pris en compte par des techniques de redressement.

29 Le scénario central Evaluer leffet démographique pur

30 Le scénario central Les pyramides des âges pour les années à venir étant fournies par un modèle démographique qui intègre simultanément leffet de lallongement de lespérance de vie et de larrivée de classes dâge nombreuses issues du baby- boom dans la catégorie des « plus de soixante ans », la seule opération à mener pour compléter ce scénario est destimer les montants de dépense par âge. Il faut donc estimer les montants moyens de dépense par âge à partir des données fournies par lappariement EPAS-SPS.

31 Le scénario central (suite) Méthode de calcul du profil de dépense par âge : Loption couramment utilisée consiste simplement à utiliser les dépenses moyennes par tranche dâge telles quelles ressortent de la source utilisée (ici EPAS apparié avec SPS). Cependant cette solution nest pas satisfaisante pour deux raisons : 1. Une moyenne observée sur un échantillon est, pour diverses raisons, une valeur due en partie au hasard. Pour tenir compte de cette composante aléatoire, on assortit souvent la valeur empirique observée dune « fourchette », dit intervalle de confiance, et fixant les bornes entre lesquelles on a plus de 95% de chances dobserver la vraie valeur dans la population.

32 Le scénario central (suite) Toutefois pour calculer un tel intervalle, il faut faire une hypothèse sur la distribution de probabilités suivie par la variable : dans le cas de la dépense annuelle de soins, la distribution empirique ne peut correspondre à aucune distribution théorique connue en raison de la présence dune forte proportion (10%) de valeurs nulles ; liées à des non consommations sur lannée. Afin de résoudre ce problème, on est conduit à modéliser la relation entre dépense et âge, cest-à-dire, à faire apparaître une relation simple entre les deux grandeurs. 2. Elle constitue une solution figée.

33 Le scénario central (suite) Dans létude menée par Michel Grignon, le choix a été fait de modéliser la distribution théorique des dépenses à partir de la distribution observée dans lEPAS-SPS. Pour ce faire, on utilise un modèle en 4 parties, Four Part Model, désigné dans la suite FPM :

34 Le scénario central (suite) 1. On commence par estimer la probabilité de recourir au système de soins en fonction de lâge ; 2. On estime la probabilité de recourir à lhôpital dans lannée en fonction de lâge ; 3. On estime la dépense occasionnée par ceux qui recourent au système, mais seulement en ambulatoire ; 4. On estime la dépense totale (ambulatoire et hospitalière) occasionnée par ceux qui recourent aussi à lhôpital.

35 Le scénario central (suite) Il faut souligner que lapproche dite « modélisatrice » consiste à se donner à lavance une forme fonctionnelle pour le modèle de dépense de soins en fonction de lâge x, puis à estimer les paramètres de cette forme fonctionnelle, et notamment E(y/x) (dépenses moyennes pour des tranches dâge x), et la variance de ces estimateurs. On adoptera pour ce faire le modèle paramétrique suivant : E(Y/x)=a+bx+cx²

36 Le scénario central (suite)

37 Les résultats du scénario central : Le scénario central aboutit à une augmentation de 0.7 point de PIB par tête entre 2000 et Autrement dit, le remboursement assurance maladie par tête représente 0.7 point supplémentaire de PIB par tête en 2020 par rapport à Finalement, ce scénario central traduit certes une accélération de la croissance de la dépense de soins par rapport aux décennies précédentes mais certainement pas une explosion.

38 Les scénarios alternatifs Considérer une déformation du profil de dépenses par âge

39 Les scénarios alternatifs Le scénario central table sur une hypo. de maintien à lidentique des niveaux de dépenses par tranche dâge. Plusieurs facteurs peuvent concourir à faire évoluer le profil des dépenses de soins par âge dans lavenir. Par conséquent, on ne peut admettre, pour le futur, lhypothèse de stabilité dans le temps de la dépense par âge.

40 Les scénarios alternatifs Afin de lever cette hypothèse, la démarche à suivre est la suivante : 1. Recenser les facteurs pouvant influencer la dépense par âge, chercher des indicateurs pour les quantifier, et mesurer leur impact, toutes choses égales par ailleurs ; 2. Tenter dévaluer comment ils ont évolué par le passé ; 3. Faire des scénarios sur leur évolution dans lavenir.

41 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge On ne présente ici que le modèle permettant de mesurer limpact propres des différents facteurs sur la dépense par âge (point 1 de la diapo précédente). Lévolution de létat de santé est le premier facteur qui peut modifier le profil de dépenses par âge. En effet, si les personnes âgées consomment plus que la moyenne et que le vieillissement fait craindre une pression accrue sur les dépenses, cest parce que létat de santé se dégrade avec lâge.

42 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Dune génération à lautre, létat de santé par âge évolue. On peut distinguer dans cette évolution, deux éléments complémentaires : 1. Dune part, létat de santé saméliore depuis des décennies en termes de quantité dannées de vie (allongement de lespérance de vie), ce qui signifie que lâge moyen du décès augmente. Les analyses empiriques disponibles montrent que les derniers mois de vie sont plus coûteux en soins que les autres périodes de la vie. 2. Plus largement, au-delà de la question de la fin de vie, létat de santé à un âge donné peut être différent dune génération à lautre.

43 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Dans les estimations, ces deux facteurs complémentaires seront traités de manière séparée, en distinguant leffet de la proximité du décès de leffet « santé des survivants ». Avant daborder le modèle proposé, il convient de rappeler les théories qui ont été formalisées sur lévolution de la morbidité et ses liens avec lélévation de lespérance de vie. On peut de manière très schématique, résumer les deux théories extrêmes comme suit :

44 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge La première théorie stipule quil y a un âge limite à la longévité, dont nous nous rapprochons, notamment parce que lâge dapparition des maladies recule. Ce recul est obtenu grâce à de meilleures conditions de vie et à la prévention. Si cette théorie est juste, le nombre dannées vécues avec maladie diminue : cest la théorie de la contraction de la morbidité ; La seconde théorie considère que lallongement de lespérance de vie nest pas dû à lapparition plus tardive de maladie, qui surviennent toujours au même âge, mais au fait que celles-ci sont moins létales, notamment parce quelles sont mieux soignées : on est alors à linverse dans un scénario dexpansion de la morbidité, surtout si lâge limite recule ;

45 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Outre létat de santé, dautres facteurs sont susceptibles dinfluencer la dépense annuelle et de varier systématiquement avec lâge. La question qui se pose est alors de savoir si, une fois que lon a éliminé les variations détat de santé, il ny a plus aucun effet de lâge sur la dépense. Certaines études concluent en ce sens [Cutler & Sheiner (1998)]. En France, des travaux antérieurs montrent cependant quil a existé dans le passé un effet propre de lâge à état de santé donné, qui a eu tendance à satténuer au fil des générations.

46 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Les travaux de Mizrahi & Mizrahi (1997) ont montré que : 1. A morbidité identique, les personnes âgées avaient tendance à moins se soigner que les personnes plus jeunes ; 2. Mais que cet écart avait tendance à satténuer au fil des générations. En dautres termes, lâge a bien un effet propre, négatif, à morbidité donnée sur la dépense de soins, mais cet effet diminue dans le temps.

47 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Ne perdons pas de vue que lon cherche à tester limpact de facteurs (autres que létat de santé) susceptibles de varier avec lâge, et davoir une influence sur la dépense annuelle de soins curatifs. Quels facteurs faut-il tester ? Les soins forment un bien économique dont le prix apparent pour le consommateur (le reste à charge laissé par la Sécurité Sociale, ainsi que le prix implicite en temps consacré à aller voir le médecin). Il est donc naturel de tester limpact du revenu de lindividu sur sa dépense, ainsi que les facteurs pouvant influencer le reste à charge du patient, comme le fait de détenir un contrat de couverture complémentaire. En outre, nous savons que le revenu et la détention de couverture complémentaire varient avec lâge.

48 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge La théorie économique suggère aussi que le niveau déducation de lindividu, très variable dune génération à lautre dans un pays comme la France, puisse avoir une influence sur sa dépense de soins. On peut en effet penser quun individu mieux éduqué a plus intérêt à entretenir sa santé, car un arrêt de travail est pour lui plus coûteux ; On peut également penser quun individu mieux éduqué sera plus efficace pour entretenir sa santé, mais cette hypothèse ne se traduit pas clairement sur la dépense de soins : un individu plus efficace pour se soigner aura tendance à se soigner plus (logique dinvestissement) mais un individu moins efficace aura également tendance à engendre une dépense supplémentaire par épisode de soins.

49 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Enfin, il reste un effet potentiel pur de lâge qui peut provenir de trois causes : 1. Comme on la déjà signalé, cet effet attribué à lâge peut en fait provenir de différences de « goûts » pour la santé des différentes générations, les plus anciennes étant supposées moins habituées à consommer des soins que les plus jeunes ; 2. La diminution de la consommation à mesure que lindividu vieillit peut aussi tenir au fait que le rendement de linvestissement en santé diminue quand lindividu vieillit (lindividu pense quil est moins utile de dépenser des ressources pour entretenir sa santé). 3. Enfin, le système de soins peut discriminer implicitement contre les personnes plus âgées.

50 Limpact des différents facteurs sur la dépense par âge Il paraît difficile de trancher entre ces trois hypothèses compte tenu des données dont nous disposons (appariement EPAS-SPS), mais on devrait sattendre à un effet résiduel négatif de lâge. Outre létat de santé, on va donc retenir comme facteurs supplémentaires : le revenu, le fait de disposer dune couverture complémentaire, le niveau déducation et lâge.

51 Le modèle de projection Ce modèle permet de prendre en compte la question suivante, « les gens meurent- ils moins parce quon dépense plus pour les faire survivre, ou bien parce quils sont en meilleure santé ? », au travers de la variable h x (t) ; Dans le premier cas de figure (on dépense pour faire survivre), les survivants seront en mauvaise santé, la dépense par tête augmentera ; Dans le second cas (on meurt moins parce quon est en meilleure santé), les survivants seront en meilleure santé, la dépense par tête diminuera.

52 Le modèle de projection Le point important de cette modélisation est que la dépense à état de santé donné reflète seulement la réponse du système de santé à un état de santé donné, mais pas limpact de cette dépense sur létat de santé. Cet impact est tout entier contenu dans lévolution de h x avec le temps. Si la dépense de santé joue sur la mortalité mais pas sur létat de santé, h x augmente (h reflète le symétrique de létat de santé, plus h est important moins on est en bonne santé) ; Si la dépense de santé ne joue sur la mortalité que via létat de santé (elle maintient les individus en meilleure santé via la prévention primaire par exemple), h x diminuera ; Enfin, si la dépense de santé est sans effet sur la mortalité, h x évoluera de manière exogène.

53 Résultats des scénarios alternatifs Premier facteur : le recul de lâge du décès Les analyses empiriques montrent que les derniers mois de la vie sont beaucoup plus coûteux en soins. La baisse de la mortalité ayant pour effet mécanique de diminuer la proportion dindividus proches du décès pour toute classe dâge, il faut en tenir compte, et pour cela : 1. Connaître la proportion, par tranche dâge, dindividus dans la dernière année de vie ; ceci revient à considérer le fait dêtre dans la dernière année de vie comme un état de santé particulier h d, relevant dune analyse à part ; 2. Evaluer cette dépense moyenne spécifique engendrée par létat de santé h d, et par déduction la dépense moyenne du reste des individus dans cette tranche dâge, pour considérer ensuite séparément les deux états.

54 Résultats des scénarios alternatifs On réalise une simulation sur données agrégées : on peut connaître le nombre de décès par tranche dâge grâce aux données de létat civil et aux prévisions démographiques de lINSEE, et les dépenses pendant la dernière année de vie ont fait lobjet dune estimation sur données françaises par Hauet (2000). Selon ces estimations, les dépenses pendant cette période représenteraient 5 fois plus que les dépenses des survivants de même âge pendant un an et représenteraient 15% des dépenses dassurance maladie. La simulation consiste alors à distinguer, dans leffectif dune cohorte, les survivants dont la dépense est DSx (à lâge x) et les morituri, dont la dépense est 5 DSx. leffectif de ces derniers est fourni par le quotient de mortalité à lâge x et à la date t, trouvé dans les projections de lINSEE.

55 Résultats des scénarios alternatifs La dépense à lâge x pour la date t sécrit alors : D xt =DS x (1-q xt )+5 DS x q xt =DS x (1+4 q xt ) Donc, à DS x inchangée (hypothèse du scénario central), nous avons : D xt =D x 00 [(1+4 q xt )/(1+4 q x 00 )] Lexposant 00 signifie valeur pour lannée 2000.

56 Résultats des scénarios alternatifs Si le quotient de mortalité par âge diminue rapidement (Cf. tableau), ce qui est le cas dans la prévision centrale de lINSEE aux âges élevés, la dépense par âge diminue elle aussi assez rapidement.

57 Résultats des scénarios alternatifs Au total, leffet du recul de la mortalité, toutes choses étant inchangées par ailleurs conduit à une diminution denviron 5% de la dépense de soins, soit une diminution de 0.25 point de la part de la dépense dassurance maladie dans la richesse nationale par tête par rapport au scénario central sans prise en compte de la diminution de la probabilité de décéder dans lannée. Laugmentation de la dépense liée au vieillissement démographique ne serait donc plus que de 0.45 point de PIB.

58 Résultats des scénarios alternatifs Autres facteurs jouant sur la dépense des survivants: o On se concentre sur deux effets : la morbidité (nombre de maladies) et leffet résiduel de lâge. o Les résultats de lestimation du modèle FPM sont présentés dans les tableaux qui suivent :

59 Résultats des scénarios alternatifs

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63 Le résultat global qui se dégage est que, à état de santé et autres caractéristiques donnés, lâge diminue la dépense. En dautres termes, une fois contrôlés les facteurs qui expliquent la consommation de soins des personnes de tous âges, le fait de vieillir induit plutôt une moindre dépense. Par exemple, à 40 ans, toute année en plus induit une baisse de la dépense de 40 francs par an pour les hommes et de 50 francs par an pour les femmes, et à 90 ans, de 180 francs par pour les hommes et 90 francs pour les femmes. La morbidité entraîne un effet propre sur la dépense, nettement supérieur à celui de lâge, et un effet exponentiel : si la première maladie ajoute 2400 F par an à la dépense toutes choses égales par ailleurs, la deuxième ajoute 4100 F et la quatrième F.

64 Discussion et conclusion Lanalyse économétrique montre que létat de santé est le premier déterminant de la dépense de soins, même parmi les survivants à plus dun an. En outre, cet effet de létat de santé est véritablement causal et non le simple résultat dune corrélation : toutes choses égales par ailleurs, un état de santé meilleur (au sens dune morbidité plus faible) entraîne une dépense plus faible. Estimer limpact du vieillissement sur la dépense de soins suppose donc que lon apporte une réponse à la question suivante : est-ce que les gains despérance de vie se feront à morbidité croissante, constante ou décroissante ? Une réduction de la morbidité diminuera limpact du vieillissement sur la dépense par rapport à ce qui est prévu par le modèle mécanique (reposant sur lhypothèse de morbidité constante). Une fois contrôlé leffet de létat de santé, il reste un effet résiduel de lâge. Cet effet est négatif, et de plus en plus négatif.


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