Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins...

76
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 3 * Greqam (CNRS), Université Paris Dauphine (LEDA-Legos) et IEMS, Lausanne. E-mail : [email protected] ** EconomiX, Université Paris 10-Nanterre. E-mail : [email protected] Cette étude a été réalisée dans le cadre d’une convention de recherche entre l’université Paris Dauphine et la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) du Ministère de la Santé, de la Jeunesse, des Sports et de la vie associative. Les auteurs remercient Nicolas Pistolesi pour ses programmes informatiques sur les tests de dominance stochastique. Ils remercient aussi, pour leurs remarques et suggestions, trois rapporteurs anonymes de la revue, ainsi que Yann Bourgueil, Julien Pouget, Sandy Tubeuf, les participants des séminaire 3S (Drees), IEMS et PSE, ceux des 6 èmes journées Louis-André Gérard-Varet (Marseille, Juin 2007), ceux du 16 th Workshop on Health Economics and Econometrics (Bergen, Septembre 2007) et ceux des 56 èmes Journées de l’AFSE (Paris, Septembre 2007). CONDITIONS DE VIE Démographie médicale et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson** En France, l’offre de soins ambulatoires est régulée depuis 1971 par le numerus clausus, qui fixe le nombre d’étudiants admis en deuxième année de médecine. Fixé initialement à 8 588 places, il n’a vraiment diminué qu’à partir de 1978, jusqu’à atteindre 3 500 places en 1993. L’arrivée des cohortes nombreuses du baby-boom et la faiblesse des restrictions initiales ont permis l’installation de générations nombreuses de médecins débutants. Ce n’est qu’à partir de 1987 (soit neuf ans après 1978, du fait de la durée des études médicales) que l’on observe un impact du numerus clausus sur le nombre de médecins débutants. Un panel représentatif des généralistes du secteur 1 sur la période 1983-2004 permet d’analyser les déterminants de leurs honoraires et l’impact des fluc- tuations du numerus clausus sur leurs carrières. La localisation et les revalorisations tarifaires ont un impact considérable sur les hono- raires. Les profils de carrières des médecins diffèrent fortement de ceux des salariés : toutes choses égales par ailleurs, leurs honoraires progressent rapidement en début de carrière pour diminuer en moyenne dès la douzième année d’expérience. Tout se passe comme si les médecins préféraient concentrer leur effort au début de leur expérience professionnelle pour alléger ensuite leur charge de travail. Les honoraires des médecins dépendent fortement de la situation de la démographie médicale lors de leur installation. L’écart entre les honoraires permanents des différentes cohortes peut atteindre 20 %, toutes choses égales par ailleurs. Les cohortes installées dans les années 1980 subissent les impacts conjoints du baby-boom et d’un numerus clausus élevé : elles perçoivent les honoraires les plus faibles. La diminution du numerus clausus a permis d’améliorer la situation des cohortes ultérieures. Une comparaison des distributions d’honoraires en termes de dominance stochastique montre que les écarts liés à l’hétérogénéité non observée ne compensent pas les différences moyennes entre cohortes.

Transcript of Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins...

Page 1: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 3

* Greqam (CNRS), Université Paris Dauphine (LEDA-Legos) et IEMS, Lausanne. E-mail : [email protected]** EconomiX, Université Paris 10-Nanterre. E-mail : [email protected]

Cette étude a été réalisée dans le cadre d’une convention de recherche entre l’université Paris Dauphine et la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) du Ministère de la Santé, de la Jeunesse, des Sports et de la vie associative. Les auteurs remercient Nicolas Pistolesi pour ses programmes informatiques sur les tests de dominance stochastique. Ils remercient aussi, pour leurs remarques et suggestions, trois rapporteurs anonymes de la revue, ainsi que Yann Bourgueil, Julien Pouget, Sandy Tubeuf, les participants des séminaire 3S (Drees), IEMS et PSE, ceux des 6èmes journées Louis-André Gérard-Varet (Marseille, Juin 2007), ceux du 16th Workshop on Health Economics and Econometrics (Bergen, Septembre 2007) et ceux des 56èmes Journées de l’AFSE (Paris, Septembre 2007).

CONDITIONS DE VIE

Démographie médicale et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générationsBrigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

En France, l’offre de soins ambulatoires est régulée depuis 1971 par le numerus clausus, qui fixe le nombre d’étudiants admis en deuxième année de médecine. Fixé initialement à 8 588 places, il n’a vraiment diminué qu’à partir de 1978, jusqu’à atteindre 3 500 places en 1993. L’arrivée des cohortes nombreuses du baby-boom et la faiblesse des restrictions initiales ont permis l’installation de générations nombreuses de médecins débutants. Ce n’est qu’à partir de 1987 (soit neuf ans après 1978, du fait de la durée des études médicales) que l’on observe un impact du numerus clausus sur le nombre de médecins débutants. Un panel représentatif des généralistes du secteur 1 sur la période 1983-2004 permet d’analyser les déterminants de leurs honoraires et l’impact des fluc-tuations du numerus clausus sur leurs carrières.

La localisation et les revalorisations tarifaires ont un impact considérable sur les hono-raires. Les profils de carrières des médecins diffèrent fortement de ceux des salariés : toutes choses égales par ailleurs, leurs honoraires progressent rapidement en début de carrière pour diminuer en moyenne dès la douzième année d’expérience. Tout se passe comme si les médecins préféraient concentrer leur effort au début de leur expérience professionnelle pour alléger ensuite leur charge de travail.

Les honoraires des médecins dépendent fortement de la situation de la démographie médicale lors de leur installation. L’écart entre les honoraires permanents des différentes cohortes peut atteindre 20 %, toutes choses égales par ailleurs. Les cohortes installées dans les années 1980 subissent les impacts conjoints du baby-boom et d’un numerus clausus élevé : elles perçoivent les honoraires les plus faibles. La diminution du numerus clausus a permis d’améliorer la situation des cohortes ultérieures. Une comparaison des distributions d’honoraires en termes de dominance stochastique montre que les écarts liés à l’hétérogénéité non observée ne compensent pas les différences moyennes entre cohortes.

Page 2: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 20084

En France, l’organisation de la médecine ambulatoire se caractérise par la coexis-

tence d’un financement sur prélèvements obli-gatoires et d’une grande liberté des acteurs au niveau décentralisé : pour les patients, la liberté de choix du médecin est totale (1). Pour les médecins, la liberté d’installation est entière : les mesures visant à améliorer la répartition géographique de l’offre de soins ambulatoires ont toujours privilégié l’approche incitative. À cela s’ajoute un système de paiement à l’acte, qui relie étroitement les revenus du médecin au nombre d’actes délivrés.

On conçoit dans ces conditions les difficultés connues pour le pilotage des dépenses en méde-cine ambulatoire. En dehors des difficultés ins-titutionnelles liées à la répartition des pouvoirs de décision entre différentes instances adminis-tratives (Cour des Comptes, 2007), l’organisa-tion même du système rend difficile la maîtrise de la progression des dépenses et la recherche de leur efficacité.

En matière de régulation de l’offre de soins ambulatoires, le seul outil véritablement utilisé est le numerus clausus : introduit en 1971, il fixe le nombre de places en deuxième année des études de médecine. Nombre de débats se foca-lisent sur son niveau le plus approprié. Fixé ini-tialement à 8 588, il n’a véritablement diminué qu’à partir de 1978, jusqu’à atteindre en 1993 un plancher de 3 500 places. La timidité des restrictions initiales a d’abord permis une aug-mentation spectaculaire du nombre de médecins libéraux, lequel a pratiquement doublé en trente ans (HCAAM, 2007). Du fait de la durée des études médicales, l’impact du numerus clausus sur les effectifs de médecins débutants n’a pu être observé qu’à partir de 1987 (2). L’amorce d’une diminution de la densité médicale n’ap-paraît qu’au début des années 2000 (Bessière et al., 2004). Le spectre d’une pénurie de méde-cins est maintenant régulièrement agité pour obtenir une augmentation du numerus clausus. Pour 2008, celui-ci est relevé à 7 300 places. Cette mesure ignore que la densité de généralis-tes observée en France est l’une des plus élevées des pays de l’OCDE, se situant au deuxième rang après la Suisse (HCAAM, 2007). Elle masque que le vrai problème en matière d’accès aux soins n’est pas le nombre de médecins, mais leur répartition géographique.

La régulation quantitative de l’offre de méde-cins n’est pas une spécificité française. Des restrictions sévères ont été adoptées au Canada, pays doté d’une assurance maladie universelle

et d’un système de paiement à l’acte compa-rables au système français. Elles ont conduit à une pénurie de médecins se traduisant par des files d’attentes (Kirby, 2002). Aux États-Unis, le contrôle du nombre de médecins a marqué l’émergence de la médecine moderne. Un mar-ché libre des soins était en place au XIXème siè-cle, associé à des niveaux de formation médicale très hétérogènes. Les médecins américains, réu-nis au sein de l’American Medical Association (AMA), ont œuvré en faveur d’une réforme des études médicales et d’une homogénéisation des critères retenus pour autoriser l’exercice de la médecine. En 1910, le rapport Flexner, rédigé sous l’égide de la fondation Carnegie à la demande d’une commission de l’AMA, recommande une uniformisation de la forma-tion et une décroissance du nombre des écoles médicales et du nombre d’étudiants admis. Des rentes de monopoles ont-elles pu résulter des restrictions à l’entrée introduites par l’AMA ? En tout cas, elles ont été appliquées avec une rigueur impressionnante : entre 1900 et 1950, le nombre de diplômés des écoles médicales est resté constant alors que dans la même période, la population doublait et que le produit par tête était multiplié par six. En matière de revenu, la position des médecins américains par rapport aux autres professions est exceptionnelle, si on la compare à la position relative de leurs collè-gues dans les autres pays de l’OCDE (3). Cette élévation de la position relative des médecins aux États-Unis peut être attribuée à l’action de l’AMA en faveur de restrictions sur le nombre de médecins formés (McGuire, 2000).123

Ces deux exemples montrent que la régulation de l’offre de médecins peut répondre à des objectifs très variés selon le système de soins concerné : maîtrise des dépenses dans le cadre d’un système où l’assurance est universelle et les tarifs régulés (Canada) ; limitation de l’offre dans un système où les tarifs sont généralement libres afin de maximiser le niveau de revenu des médecins (États-Unis). Ces exemples illustrent les enjeux associés à la régulation du nombre de médecins : le niveau de leur revenu et celui des dépenses de soins.

1. Du moins jusqu’à récemment : appliquée à partir de 2005, la loi du 13 août 2004 met en place le parcours de soins coor-donnés, avec la désignation par chaque assuré d’un médecin traitant.2. La durée des études pour être médecin généraliste est de neuf ans en 1978.3. En moyenne, leur revenu est 4,2 fois plus élevé que le PIB par tête pour les généralistes et 6,6 fois plus élevé pour les spécialis-tes (OCDE, 2006). Ces valeurs les placent en tête des pays déve-loppés. Pour la France, les proportions correspondantes sont 2,8 (généralistes) et 4,6 (spécialistes).

Page 3: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 5

Comment la régulation de la démographie médicale influence-t-elle les carrières des méde-cins en France ? En nous limitant aux généralis-tes du secteur 1, nous estimons des fonctions de gains visant à expliquer leurs honoraires ou leurs revenus. Ces fonctions permettent d’identifier différents effets : celui de la date, qui mesure un choc temporel affectant tous les médecins de façon identique une année donnée ; celui de l’expérience, lié à l’évolution dans le temps de l’activité du médecin depuis son installation ; celui, enfin, de la cohorte. Ce dernier effet cor-respond aux différences d’honoraires observa-bles entre les générations de médecins, toutes choses égales par ailleurs, en contrôlant par les caractéristiques observables du praticien, son genre, sa localisation ou encore son avancée dans la carrière. L’estimation des effets cohorte permet d’évaluer l’impact de la démographie médicale sur les honoraires des médecins, et de comparer son ampleur à l’effet des revalorisa-tions de tarifs conventionnels intervenues sur la période 1983 – 2004.

Nous n’étudions pas seulement les honoraires des médecins, mais aussi leurs revenus : pour la première fois ces derniers sont reconstitués au niveau individuel au moyen d’une exploita-tion détaillée des déclarations des bénéfices non

commerciaux (BNC, répertoriées dans les sta-tistiques fiscales de la Direction Générale des Finances Publiques) et du panel de médecins de la CNAMTS.

Les résultats économétriques sont complétés par une analyse en termes de dominance stochasti-que. Cette approche permet de dépasser l’éva-luation des différences de niveaux moyens en comparant les distributions d’honoraires entre générations.

La régulation de l’offre en médecine ambulatoire en France : état des lieux

En France, la régulation de l’offre en méde-cine ambulatoire porte sur deux volets : la

régulation du nombre de médecins installés et la définition du système de paiement. Le nom-bre de médecins est régulé depuis 1971 par le numerus clausus. Ce dispositif a introduit une sélection sévère à la fin de la première année des études médicales : selon les années, entre 15 % et 25 % des étudiants sont autorisés à poursuivre leurs études (cf. encadré 1). Selon

Encadré 1

LES ÉTUDES MÉDICALES

Jusqu’en 1984, il faut sept ans d’études pour être médecin généraliste, dont un troisième cycle des étu-des médicales (TCEM) qui dure un an. L’instauration du numerus clausus en 1971 a introduit une sélection sévère à l’issue de la première année : entre 15 % et 25 % des étudiants passent en deuxième année. De façon générale, le concours de première année a favo-risé les redoublements, ce qui a contribué à allonger la durée des études. Une comparaison de l’organisa-tion des études médicales en France et aux États-Unis montre que la sélection est sévère en France avec des études quasi gratuites, alors qu’aux Etats-Unis les études médicales sont coûteuses avec une sélec-tion moins drastique : il y a en moyenne deux can-didats pour un poste dans les facultés de médecine (McGuire, 2000).

Une réforme des études médicales intervenue en 1984 établit la distinction entre résidanat pour être généra-liste et internat pour être spécialiste. Elle augmente la durée du TCEM à deux ans dès 1988, soit une durée des études d’au moins huit ans. La durée du résidanat sera portée à deux ans et demi en 1997 puis à trois ans en 2001. L’instauration des épreuves classantes natio-nales (ECN) en 2004 maintient la durée du TCEM à trois ans, soit une durée minimale d’études de neuf ans pour

être médecin généraliste. Enfin, l’installation en libéral s’effectue en général une année après la thèse.

Les ECN s’imposent pour tout passage en troisième cycle, à la différence du concours de l’internat qui ne concernait que les spécialistes. Désormais, la méde-cine générale est une discipline comme une autre. En fonction de leur rang de classement, les futurs méde-cins choisissent une discipline parmi les onze propo-sées et un lieu de formation. En pratique, le nombre de postes offerts est supérieur au nombre de candidats moins les défections. De ce fait, les ECN n’ont pas permis de réguler la répartition des étudiants entre les disciplines.

La longueur des études médicales, jointe à l’exis-tence d’un probable redoublement et au délai sépa-rant la thèse de l’installation, implique que la durée séparant l’instauration d’un numerus clausus de son impact sur les effectifs médicaux peut être considéra-ble. Les premiers médecins touchés par l’instauration du numerus clausus en 1971 ne se sont installés qu’à partir de 1980, soit neuf ans plus tard (7 ans d’études + 1 redoublement + 1 année avant l’installation). Par la suite, ce délai s’allonge avec l’augmentation de la durée du TCEM.

Page 4: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 20086

un récent rapport du Sénat (2007), c’est pour contenir la progression des dépenses de santé que le numerus clausus a été mis en place.

Les fluctuations du numerus clausus

Initialement fixé à 8 588 places, le numerus clausus est resté stable à ce niveau relative-ment élevé pendant plusieurs années. Ce n’est qu’à partir de la fin des années 1970 que les syndicats de médecins prennent massivement conscience qu’un nombre excessif de praticiens peut constituer une menace pour leurs revenus (Déplaude, 2007). Leur mobilisation conduit à une réduction du numerus clausus. Ainsi, une véritable politique de restriction n’est effec-tive qu’à partir de 1978. Compte tenu de la longueur des études médicales (cf. encadré 1), son effet ne peut être observé qu’à partir des années 1987 et 1988.

Les restrictions sur le numerus clausus sont restées sévères jusqu’en 1993, année où le niveau le plus bas est atteint, avec 3 500 pla-ces. Un dispositif transitoire d’incitation à la retraite anticipée (4) est instauré entre 1988 et 2003 pour renforcer cette politique de réduc-tion du nombre de médecins en activité. Le départ prévisible des générations nombreuses de médecins issues du baby-boom conduit à un renversement de perspectives à partir des années 2000. Le discours dominant ne dénonce plus la pléthore mais la pénurie de médecins. Le gouvernement redresse alors progressive-ment le numerus clausus : avec 7 300 places en 2008, celui-ci se rapproche de son niveau initial.

Concernant la localisation des médecins, peu de mesures ont été prises jusqu’à une période très récente. Les dernières variations du nume-rus clausus auraient pu être utilisées à des fins de répartition géographique. Or, il semble qu’elles aient été ventilées par université avec un taux directeur unique (Cour des Comptes, 2007). Depuis 2004 ont été instaurées de nombreuses incitations financières à l’instal-lation dans des zones sous-médicalisées : une majoration de 20 % de la rémunération des généralistes, des dispositifs d’exonération fis-cale dont la valeur moyenne s’élève à 37 000 euros par bénéficiaire, auxquels s’ajoutent de très nombreuses aides locales ou régiona-les. Compte tenu de la date récente de leur instauration, les effets de ces aides n’ont pas encore pu être évalués, mais ils ne sont pas manifestes.

La plupart des généralistes libéraux appartiennent au secteur 1, où s’appliquent les tarifs conventionnels

Pour les soins ambulatoires, l’exercice libéral de la médecine avec un paiement à l’acte et des tarifs fixés dans le secteur 1 domine très large-ment le paysage national. Certains médecins libéraux peuvent percevoir des compléments salariaux, mais ils sont minoritaires, surtout chez les omnipraticiens : parmi les médecins ayant une activité libérale, 77,1 % sont exclusivement libéraux ; chez les omnipraticiens cette propor-tion atteint 90,1 % (HCAAM, 2007). Deux sec-teurs sont définis pour la tarification des actes : dans le secteur 1, les tarifs sont fixés par des conventions nationales et servent de référence pour les remboursements effectués par la sécu-rité sociale et les contrats d’assurances complé-mentaires. Un secteur 2 a été ouvert en 1980 pour autoriser des dépassements. Ces derniers ne sont pas pris en charge par la sécurité sociale, mais par certaines assurances complémentaires (40 % des assurés sociaux n’ont toutefois pas de couverture pour les dépassements). L’accès au secteur 2 a été fermé en 1990, sauf pour les médecins qui s’installent pour la première fois après une expérience professionnelle de chef de clinique ou d’assistant des hôpitaux. En prati-que, la question des dépassements se pose peu pour les omnipraticiens, dont 13 % seulement appartiennent au secteur 2 en 2005 (Eco-santé, 2007). Elle est en revanche particulièrement aiguë pour les spécialistes, qui sont très nom-breux en secteur 2 (près de la moitié) avec un taux de dépassement moyen de 51 % en 2005 (Cour des Comptes, 2007). 4

Le champ de notre étude concerne les médecins généralistes, devenus le pivot de l’organisation de la médecine ambulatoire depuis le dispositif du médecin traitant introduit en 2004. Comme ils sont très majoritairement en secteur 1 où les tarifs sont fixés, le système de paiement à l’acte se traduit, pour ces médecins, par une liaison étroite entre leurs honoraires et le nombre d’ac-tes qu’ils ont délivrés.

Les enjeux de la régulation de l’offre médicale

Un rapide état des lieux de la médecine ambula-toire en France ne permet pas de repérer de dis-

4. Le MICA (mécanisme d’incitation à la cessation d’activité), a rencontré un grand succès auprès des médecins libéraux, avant d’être supprimé et remplacé par des actions à la finalité inverse, visant à prolonger l’activité par des possibilités de cumul emploi retraite (Cour des Comptes, 2007).

Page 5: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 7

fonctionnements majeurs, mais des problèmes récurrents dont les conséquences pourraient s’aggraver à terme.

Comme nous l’avons mentionné en préambule, la France est un des pays de l’OCDE où la den-sité de généralistes est la plus élevée. Cependant, une mauvaise répartition géographique des médecins entraîne des inégalités dans l’accès aux soins et la possibilité d’un rationnement des patients au niveau local (5).

L’introduction des épreuves classantes natio-nales (cf. encadré 1) a révélé la faible attracti-vité de la médecine générale : 14 % des postes offerts en médecine générale n’ont pas été pour-vus en 2006 ; cette proportion atteignait 40 % en 2005 (Billaut, 2006 ; Vanderschelden, 2007). On observe aussi une diminution de la propor-tion d’étudiants en médecine désireux de s’ins-taller en libéral (Bourgueil, 2007).

Enfin, des comportements de demande induite ont été identifiés pour les médecins généralistes du secteur 1 (Delattre et Dormont, 2003, 2005). Lorsque la densité dans leur zone d’exercice augmente, les médecins subissent un rationne-ment de leur nombre de consultations car ils sont plus nombreux à se partager le même nom-bre de patients. Des estimations ont montré que ces rationnements sont en partie compensés par une augmentation du volume de soins délivrés au cours de chaque consultation. Ces comporte-ments sont plus marqués dans les départements où la densité est élevée.

La régulation de l’offre en médecine ambulatoire doit garantir à tous les citoyens l’accès à des soins répondant à leurs besoins et une égalité dans cet accès. Cet objectif nécessite des médecins en nombre suffisant. Dans ce but, il convient de maintenir l’attractivité de la profession médicale pour les futurs étudiants, en particulier celle de la médecine générale en libéral. Cette attractivité dépend des revenus des médecins, mais aussi des écarts potentiels entre générations.

Ces principes sont énoncés dans l’hypothèse où le système de paiement à l’acte ne serait pas remis en cause dans un futur proche – une hypo-thèse raisonnable dans le contexte français.

Une évolution très heurtée de la démographie médicale …

La population étudiée est celle des omniprati-ciens libéraux du secteur 1, pour laquelle nous

disposons d’un échantillon représentatif sur les années 1983 à 2004 pour les cohortes 1945 à 2003 (la cohorte est définie par l’année d’instal-lation en libéral) (cf. encadré 2). Sur le modèle de la pyramide des âges, nous avons construit la « pyramide des cohortes » des médecins (cf. gra-phique I). L’allure de cette pyramide ne corres-pond pas du tout à l’idéal théorique qui résulterait de l’application d’un niveau de densité médicale optimal (et constant) à une population en crois-sance. Afin de permettre l’interprétation de sa forme accidentée, nous avons représenté, avec cette pyramide, le nombre de naissances obser-vées trente ans avant la date d’installation (l’âge moyen d’installation est de trente ans) (cf. gra-phique I) et la valeur du numerus clausus 9 et 10 ans auparavant (cf. graphique II). 5

L’augmentation très importante des effectifs des cohortes des années 1974-1978 s’explique par l’arrivée des générations nombreuses du baby-boom. En l’absence de numerus clausus, celle-ci se traduit par un saut dans les effectifs des étu-diants en médecine. Instauré à la rentrée 1971, le numerus clausus introduit une déconnection entre la courbe plutôt croissante décrivant le nombre des naissances trente ans auparavant et le profil déclinant des effectifs des médecins nouvellement installés (partie droite du graphi-que I). L’impact du numerus clausus apparaît clairement sur le graphique II. Après avoir été constant pendant plusieurs années, le numerus clausus décroît à partir de la fin des années 1970. Dans le même temps, la durée des études médi-cales augmente d’une année, passant de 9 ans à 10 ans : ce n’est qu’à partir de la fin des années 1980 que les effectifs des nouveaux médecins décroissent fortement et continûment.

Le faible nombre de médecins figurant dans les cohortes antérieures à 1970 est dû aux départs à la retraite. Ceux-ci résultent de l’âge des per-sonnes concernées mais aussi du mécanisme d’incitation à la cessation d’activité (Mica), mis en place entre 1988 et 2003 pour encourager la retraite anticipée : un quart des médecins âgés de 57 à 65 ans ont bénéficié de ce dispositif.

…qui se traduit par des différences d’honoraires entre cohortes

Les honoraires moyens par cohorte et expé-rience sont représentés dans le graphique III.

5. Le risque de pénuries locales semble limité pour le moment : une analyse au niveau cantonal évalue que la proportion de la population concernée par des difficultés d’accès aux soins se situerait dans une fourchette allant de 0,6 % à 4,1 % (ONDPS, 2005).

Page 6: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 20088

Graphique IPyramide des cohortes et nombre de naissances 30 ans auparavant

Nom

bre

de m

édec

ins

par c

ohor

te

Nom

bre

de n

aiss

ance

s (e

n m

illier

s)

900

850

800

750

700

650

600

550

500

450

400

300

250

200

150

100

50

0

1945

1950

1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

Cohorte = année d’installation en libéral

Nombre de médecins Nombre de naissances 30 ans avant

72

7785

93

99

Lecture : on entend par cohorte l’ensemble des médecins qui se sont installés une année donnée et qui sont observés dans l’échantillon (période 1983-2004). Cinq cohortes (1972, 1977, 1985, 1993, 1999) sont distinguées au moyen d’étiquettes : il s’agit de cohortes ana-lysées en détail tout au long de l’étude.Champ : médecins installés entre 1945 et 2004 présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004 (soit 7 216 au total).Source : panel d’omnipraticiens libéraux du Système National Inter Régimes (SNIR,CNAMTS), 1983-2004.

On obtient une allure générale en U renversé, caractéristique des effets de l’expérience. Mais ce graphique est difficilement interprétable : les cohortes étant observées en différents points du temps, leurs positionnements respectifs sont affectés par les revalorisations tarifaires.

Une approche plus pertinente, suggérée par Koubi (2003a) consiste à représenter les hono-raires moyens par cohorte et expérience, nets de l’effet de date (cf. graphique IV). Afin d’amé-liorer la lisibilité du graphique, nous n’avons considéré que les cohortes correspondant aux années 1965, 1972, 1977, 1985, 1993 et 1999, lesquelles sont signalées explicitement sur la pyramide des cohortes (cf. graphique I). À expérience donnée, la situation financière des médecins atteint son apogée pour la cohorte 1972. Elle se dégrade ensuite pour la cohorte 1977, pour la cohorte 1985 et plus encore pour la cohorte 1993.

On observe donc des différences d’honoraires entre les générations de médecins. Ces diffé-

rences semblent toutefois d’une ampleur plus limitée que les écarts dus à la variation de l’ex-périence. L’analyse économétrique qui suit va permettre d’estimer plus précisément les effets de l’expérience, de la cohorte et de la date, afin d’évaluer leur importance respective.

Analyse économétrique des carrières des médecins généralistes

Nous estimons une fonction de gains. Introduite par Mincer (1974), cette spéci-

fication est couramment utilisée pour l’analyse des carrières salariales. Son contenu théorique est toutefois différent lorsqu’il s’agit d’étudier des salaires ou des rémunérations de médecins. Dans l’analyse des salaires, on cherche à évaluer le rendement du capital humain initial et l’effet de l’expérience est interprété comme celui du capital humain accumulé au cours de l’activité

Page 7: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 9

Graphique IIPyramide des cohortes et valeur du numerus clausus 9 ou 10 ans avant la date d’installation

10 000

8 000

6 000

4 000

2 000

0

300

250

200

150

100

50

0

1945

1950

1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

Cohorte = année d’installation en libéral

Nombre de médecins NC 9 ans avant NC 10 ans avant

Nom

bre

de m

édec

ins

dans

la b

ase

Num

erus

cla

usus

nat

iona

l

Lecture : le nombre de médecins installés entre 1980 et 1988-1989 est influencé par la valeur du numerus clausus neuf ans auparavant (cf. encadré 1). Pour les médecins installés entre 1989 et 2000, les études de médecine ont duré un an de plus ; leurs effectifs sont à comparer au numerus clausus 10 ans auparavant. La durée des études des médecins installés entre 2001 et 2004 puis après 2005 est augmentée d’un semestre puis d’une année ; les effectifs de ces cohortes seraient comparables à la valeur du numerus clausus 11 ans auparavant (non représentée sur le graphique).Champ : médecins du secteur 1, installés entre 1945 et 2004 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004 (soit 7 216 au total).Source : Panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

professionnelle. Les médecins de notre échan-tillon sont homogènes du point de vue de leur capital humain initial. L’effet de l’expérience sur leurs honoraires dépend de la dynamique de constitution de leur clientèle plutôt que de leur expérience accumulée. Pour un salarié, l’effet positif de l’expérience sur le salaire découle de l’amélioration de sa productivité horaire. A contrario, la rémunération de la consultation est la même pour tous les médecins du secteur 1 (où les tarifs sont fixes), quelle que soit leur expérience. Une éventuelle amélioration de la productivité peut se traduire, pour le méde-cin, par un raccourcissement de la durée de la consultation lui permettant de recevoir plus de patients par jour et d’améliorer ainsi son revenu. On peut aussi concevoir que la qualité des soins prodiguée par le médecin s’améliore avec l’ex-périence. Mais ce deuxième effet n’a pas d’im-pact sur le revenu si le nombre des consultations n’est pas modifié.

Une autre différence importante existe entre les carrières des médecins et celles des salariés : les médecins ont plus de marges de manœuvre dans la détermination de leur durée de travail que les salariés. Ces derniers sont souvent contraints sur leur durée du travail, avec un choix plutôt restreint entre temps plein ou temps partiel, lorsqu’un choix existe.

Les facteurs explicatifs de l’activité et des honoraires des médecins généralistes6

L’approche économétrique est détaillée dans l’encadré 3. La spécification retenue explique le logarithme des honoraires (6) y

ict du médecin i

appartenant à la cohorte c et observé en t par la densité médicale des omnipraticiens et la den-

6. Dans tout l’article, les honoraires et les revenus (estimés) sont déflatés par l’indice des prix à la consommation.

Page 8: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200810

Graphique IIIHonoraires moyens par cohorte et expérience

1 3 5 7 9 1 1 13 1 5 1 7 19 2 1 2 3 25 2 7 2 9 3 1 3 3 3 5 3 7 3 9

2 00 3 20 0 1 1 9 9 9 1 9 9 7 1 9 9 5 1 9 9 3 1 9 91 1 98 9

1 98 7 19 8 5 1 9 8 3 1 9 8 1 1 9 7 9 1 9 7 7 1 9 75 1 97 3

1 97 1 19 6 9 1 9 6 5 1 9 6 1 1 9 5 7 1 9 5 3 1 9 49 1 94 5

140 000

130 000

120 000

110 000

100 000

90 000

80 000

70 000

60 000

50 000

Lecture : les honoraires moyens annuels sont exprimés en euros constants de 2004, déflatés par l’indice des prix à la consommation..Champ : médecins du secteur 1, installés entre 1945 et 2004 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004 (soit 7 216 au total).Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Graphique IVHonoraires moyens nets de l’effet de date, par cohorte et expérience

12 000

7 000

2 000

- 3 000

- 8 000

- 13 000

- 18 000

- 23 000

- 28 000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 3735

1999 1993 1985 19771972 1965 1953

Lecture : soit honoict les honoraires du médecin i appartenant à la cohorte c et observé à l’année t. On a représenté les valeurs de hono.ct - hono..t, où hono.ct désigne la moyenne des honorai-res par cohorte et année et hono..t la moyenne des honoraires par année. Ces honoraires sont exprimés en euros constants de 2004. Pour améliorer la lisibilité du graphique, seules sept cohor-tes sont représentées. Il s’agit des cohortes distinguées précé-demment dans la pyramide des cohortes (graphique I).Champ : médecins du secteur 1, installés entre 1945 et 2004 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004 (soit 7 216 au total).Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

sité médicale des spécialistes dans son départe-ment d’exercice, par des variables décrivant le médecin et son type d’activité et des variables indicatrices de la région d’installation.

La spécification estimée vise à décrire le niveau d’honoraires du médecin déterminé par l’équi-libre entre l’offre et la demande de soins sur le marché de la médecine ambulatoire. Il est tra-ditionnel de supposer que les médecins sont en concurrence monopolistique : leurs services ne sont pas parfaitement substituables aux yeux des patients à cause de différences dans leur localisa-tion (distance pour accéder au médecin) et dans la qualité des soins. Chaque médecin maximise son utilité pour déterminer son offre de soins, sous la double contrainte de la demande qui s’adresse à lui et de la fonction de production de soins. La production de soins dépend posi-tivement du temps de travail et négativement de la durée de la consultation (en France, sur la période étudiée, les tarifs ne sont pas différen-ciés en fonction de cette durée). La concurrence est plus intense lorsque le nombre de médecins augmente : la demande qui s’adresse à chaque médecin dépend négativement du nombre de

Page 9: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 11

Encadré 2

UN PANEL REPRÉSENTATIF DES OMNIPRATICIENS LIBÉRAUX FRANÇAIS

Cette étude exploite les données d’un panel repré-sentatif des omnipraticiens libéraux français. Le terme omnipraticiens englobe les généralistes et les médecins possédant un « mode d’exercice particu-lier » (MEP) comme l’acupuncture ou l’homéopathie. Après apurement de la base de données d’origine et sélection des observations correspondant au champ retenu, l’échantillon comporte 91 634 observations relatives à 7 216 médecins sur la période 1983-2004. Tous les médecins ne sont pas observés sur toute la période : l’échantillon est non cylindré car représenta-tif des entrées et sorties d’activité intervenues chaque année.

Base de données originelle

Le panel d’omnipraticiens libéraux fourni par la CNAMTS reprend les statistiques relevées en date de remboursement par le Système national inter régimes (SNIR). Sont renseignés le montant des honoraires des omnipraticiens (honoraires annuels, dépassements présentés au remboursement et frais de déplacement), la mesure de leur activité annuelle et sa décomposi-tion en consultations, visites et actes cotés), l’année de thèse et la date d’installation en libéral, la région et le département d’exercice, le secteur conventionnel, le mode d’exercice (libéral à temps plein ou à temps partiel), la présence ou non d’un mode d’exercice par-ticulier (acupuncteur, homéopathe, etc.), ainsi que des caractéristiques démographiques comme le sexe et l’année de naissance.

Obtenu par tirage dans les données administratives exhaustives de tous les médecins nés au mois de mai, ce panel est représentatif de la population des omni-praticiens en exercice sur les années 1979-2004. Les médecins partant à la retraite sortent chaque année de l’échantillon, lequel est complété par un tirage dans la population des nouveaux installés.

Champ de l’étude

Les années d’installation ou de cessation d’activité sont des années d’activité incomplètes : les observa-tions correspondantes sont éliminées de l’échantillon de travail. Du champ de l’étude sont aussi exclus les médecins non conventionnés et les praticiens hospita-liers à temps plein. Sont donc considérés les médecins libéraux à temps plein ou à temps partiel, ces derniers étant distingués dans les estimations économétriques par une variable indicatrice. Pour des raisons de fiabi-lité de l’information, les omnipraticiens exerçant dans les Dom sont également exclus et seules les années 1983 à 2004 sont conservées.

On conserve toutes les cohortes 1945 à 2003 pour l’analyse descriptive en termes de pyramide de cohor-tes. En revanche, il convient de réduire le champ d’in-vestigation aux cohortes 1970 à 2001 pour l’appro-che économétrique. En effet, les cohortes anciennes (1945 à 1969) et très récentes (2002-2003) compren-nent trop peu de médecins (entre 12 et 85) pour per-

mettre une inférence statistique robuste. Un échan-tillon de 6 016 médecins est donc utilisé pour l’analyse économétrique (avec 81 691 observations).

Enfin, nous limitons le champ de l’étude aux médecins du secteur 1. En dehors du fait que leurs comporte-ments obéissent vraisemblablement à des logiques économiques très différentes de celles de leurs col-lègues du secteur 1, les médecins du secteur 2 pré-sentent de fortes hétérogénéités non observées qui rendent nécessaire un traitement séparé.

Richesse de l’information disponible

Le tableau A résume la structure de l’échantillon. Il donne une idée de la richesse de l’information dispo-nible : 32 cohortes comprenant chacune de 95 à 290 médecins sont observées sur la période 1983-2004. Cet échantillon est exceptionnel à cause de la longueur de la période et du nombre de cohortes observées. Il est particulièrement intéressant et presque unique en son genre, car il fournit une information fiable sur les honoraires d’une profession libérale. C’est une consé-quence de la spécificité du système de santé français, où les consultations chez les médecins libéraux sont remboursées par un assureur unique (c’est-à-dire où les honoraires de cette profession libérale sont finan-cés par des prélèvements obligatoires).

Construction des revenus des omnipraticiens à partir de données fiscales

Évaluer les revenus des médecins est crucial dès qu’il s’agit de raisonner en termes de niveau de vie ou d’attractivité de la profession médicale par rapport à d’autres professions de niveau de formation com-parable. Répertoriées dans les statistiques fiscales de la Direction Générale des Finances Publiques et disponibles pour les années 1993 à 2004, les décla-rations des BNC (bénéfices non commerciaux) nous ont permis d’estimer les revenus individuels. Grâce à ce travail original, notre base de données représente, à ce jour, la seule source disponible sur longue période comportant en plus des variables initiales les revenus et les charges individuels.

Notre méthode se distingue de celle utilisée jusqu’à présent par la Drees, laquelle publie régulièrement des informations sur le niveau et l’évolution des revenus libéraux des omnipraticiens. Ces derniers sont cal-culés en appliquant aux honoraires issus du SNIR le taux de débours et rétrocessions moyen et le taux de charge moyen observés dans les BNC (Legendre, 2007). Cette méthode repose sur des indicateurs moyens qui gomment les disparités individuelles. Or, la dispersion des revenus est affectée à la fois par la dispersion des honoraires et la dispersion des taux de charges. Ces derniers sont très variables d’un omnipraticien à l’autre. Ils dépendent de la commune d’installation, de la région d’exercice, de l’organisation ou non en cabinet de groupe et de l’ancienneté (Breuil-Genier, 2003). De façon générale, une forte proportion

Page 10: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200812

Encadré 2 (suite)

de charges fixes fait dépendre le taux de charge du niveau d’activité et d’honoraires. Les données issues des BNC fournissent en 2003 une valeur médiane du taux de charges de 44 % ; ce taux varie de 39 % (pre-mier décile) à 55% (neuvième décile).

Au niveau individuel, on a :

Revenu = honoraires bruts – débours et rétrocessions – charges

Les débours et rétrocessions sont les honoraires rever-sés par un médecin à son remplaçant, les chèques

impayés et les actes non payés. Ils sont observés dans les BNC, tout comme les charges individuel-les. Notre travail consiste à jouer sur les deux bases de données : le panel d’omnipraticiens et les données BNC. Nous spécifions des équations visant à expliquer le taux de débours et rétrocessions d’une part et les charges d’autre part. L’estimation de ces modèles sur les données BNC permet de construire des prédictions au niveau individuel, qui sont ensuite appliquées aux honoraires bruts individuels observés dans le panel.

(i). Le taux de débours et rétrocessions représente en moyenne 3,5 % des honoraires bruts. Il est estimé

Tableau ADescription de l’échantillon initial

Cohorte d’installation en libéral

Nombre d’observations Nombre de médecins Période d’observation Valeurs observées pour l’expérience (1)

1970 1 290 97 1983-2004 13-34

1971 1 565 107 1983-2004 12-33

1972 1 656 100 1983-2004 11-32

1973 1 549 92 1983-2004 10-31

1974 2 539 154 1983-2004 9-30

1975 3 014 179 1983-2004 8-29

1976 3 961 238 1983-2004 7-28

1977 5 154 304 1983-2004 6-27

1978 5 129 290 1983-2004 5-26

1979 4 609 265 1983-2004 4-25

1980 4 011 250 1983-2004 3-24

1981 4 256 241 1983-2004 2-23

1982 4 107 252 1983-2004 1-22

1983 3 837 237 1984-2004 1-21

1984 4 095 255 1985-2004 1-20

1985 3 881 250 1986-2004 1-19

1986 3 276 208 1987-2004 1-18

1987 2 764 190 1988-2004 1-17

1988 2 972 215 1989-2004 1-16

1989 2 658 204 1990-2004 1-15

1990 2 929 238 1991-2004 1-14

1991 2 306 202 1992-2004 1-13

1992 2 183 201 1993-2004 1-12

1993 1 561 167 1994-2004 1-11

1994 1 246 149 1995-2004 1-10

1995 1 113 150 1996-2004 1-9

1996 1 001 139 1997-2004 1-8

1997 906 151 1998-2004 1-7

1998 730 131 1999-2004 1-6

1999 620 137 2000-2004 1-5

2000 509 138 2001-2004 1-4

2001 264 95 2002-2004 1-3

1945-19692002-2003

Il y a entre 12 et 85 médecins par cohorte, ce qui n’est pas suffisant pour mener une analyse écono-métrique robuste.

Total (2) 81 691 6 016 1983-2004 1-34

1. L’expérience est définie comme l’année d’observation moins l’année de début d’activité, moins la durée de l’interruption de carrière, s’il y a lieu.2. Ces chiffres sont calculés à partir de l’échantillon utilisé pour l’analyse économétrique : seules les cohortes 1970 à 2001 sont conservées.

Champ : médecins installés entre 1945 et 2004 présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004 (soit 7 216 au total).Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 11: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 13

à l’aide d’un modèle Tobit généralisé afin de tenir compte du fait que la moitié des observations envi-ron sont égales à zéro. L’équation de sélection utilise comme variables explicatives les honoraires bruts et la densité d’omnipraticiens dans le département d’exer-cice. Le modèle de régression spécifie le taux des débours et rétrocessions par une fonction quadratique des honoraires bruts. L’estimation obtenue est alors appliquée aux honoraires bruts du panel pour calculer les honoraires nets.

(ii). Les charges individuelles sont estimées à par-tir des honoraires nets, seule variable explicative commune aux deux bases de données. Quatre stratégies de spécification et/ou d’estimation sont considérées : régression médiane, estimation par moindres carrés ordinaires d’une fonction linéaire par morceaux des honoraires nets ou d’un poly-nôme d’ordre 2 ou 3 des honoraires nets. Les résul-tats sont très peu sensibles au choix de la méthode, mais nous avons conservé les estimations issues de

ces différentes stratégies afin de pouvoir vérifier la robustesse des résultats obtenus ultérieurement sur les revenus par rapport au choix retenu pour leur construction.

Dans le tableau B, le revenu est construit en utilisant un polynôme d’ordre 3 des honoraires nets pour estimer le montant des charges. Ce revenu construit sera appelé par la suite « revenu estimé ». La valeur moyenne du revenu publié par la Drees s’élève en 2004 à 61 805 €. Nous obtenons 61 360 €. Les dispersions sont plus marquées quand on considère les revenus plutôt que les honoraires (cf. tableau B). Cette différence apparaît principalement sur l’indicateur D9/D1, reflétant la plus grande variabilité des taux de charge en bas de la dis-tribution des honoraires. Par ailleurs, on retrouve sur les revenus le resserrement des dispersions observé sur les honoraires par Samson (2006) : comme pour les honoraires, il est dû à une plus forte croissance des revenus du bas de la distribution, situés en dessous du premier décile, voire du premier quartile.

Tableau BÉvolution de la distribution des honoraires et des revenus estimés (en euros constants de 2004)

Honoraires Revenus

1983 2004 Évolution 1983-2004 (en %)

1993 2004 Évolution 1993-2004 (en %)

1er décile 37 318 59 434 + 59 18 162 25 661 + 42

1er quartile 58 532 84 344 + 44 31 995 40 483 + 26

Médiane 88 976 114 023 + 28 49 206 58 555 + 19

Moyenne 92 165 118 663 + 39 51 248 61 360 +19

3ème quartile 120 468 149 443 + 24 67 844 79 547 + 17

9ème décile 149 053 183 482 + 23 86 937 100 555 + 16

Q3/Q1 2,06 1,77 -0,29 2,12 1,96 -0,16

D9/D1 3,99 3,08 -0,91 4,78 3,92 -0,86

D5/D1 2,38 1,91 -0,47 2,71 2,28 -0,43

D9/D5 1,67 1,61 -0,06 1,77 1,71 -0,06

Lecture : les évolutions concernent la période 1983-2004 pour les honoraires et la période 1993-2004 pour les revenus estimés. Ces évolutions sont calculées à partir des honoraires et revenus mesurés en euros constants de 2004. Nous considérons des variations relatives dans la partie haute du tableau (niveaux) et des variations absolues dans la partie basse (dispersions).Champ : médecins installés entre 1945 et 2004 présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Encadré 2 (fin)

médecins exerçant dans le même département et positivement de la durée de la consultation, laquelle est supposée améliorer la qualité des soins. Comme les tarifs sont fixés et identiques dans le secteur 1, l’équilibre entre l’offre et la demande est obtenu dans cette formalisation par les ajustements sur la durée de la consultation.

Dans le secteur 1, les honoraires du médecin dépendent seulement de la quantité de soins fournis puisque les tarifs sont fixés. Notre représentation du marché des soins ambulatoi-res permet de comprendre que cette quantité

de soins dépend, du côté de l’offre, des préfé-rences du médecin concernant la consomma-tion et le loisir, et, du côté de la demande, du nombre de médecins concurrents dans le même département.

La spécification retenue s’écarte de l’approche classique en ne formalisant pas l’effet de l’ex-périence par une fonction polynomiale. Afin d’exploiter au mieux la richesse de l’informa-tion offerte par l’échantillon, nous avons choisi de conserver une forme très souple en spéci-fiant par des constantes spécifiques les effets de

Page 12: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200814

Encadré 3

SPÉCIFICATION ET ESTIMATION D’UNE FONCTION DE GAINS POUR LES MÉDECINS

Soit yict le logarithme des honoraires (ou de l’activité ou des revenus) du médecin i appartenant à la cohorte c et observé en t. Les estimations sont réalisées pour les cohortes 1970 à 2001, observées sur les années 1983 à 2004, avec des niveaux d’expérience allant de 1 à 34 ans. On considère la spécification suivante :

(1)

avec

où :

représente les variables explicatives qui varient dans le temps : densité médicale des omnipraticiens et densité des spécialistes dans le département d’exercice du médecin i ;

les variables explicatives propres au médecin i appartenant à la cohorte c et constantes dans la dimension temporelle : sexe, durée entre année de thèse et année d’installation en libéral, type d’activité en libéral (à temps complet ou non), présence ou non d’un mode d’exercice particulier, type d’aire urbaine ;

l’effet fixe (paramètre) spécifique à

l’expérience, définie par le nombre d’années écoulées depuis l’installation en libéral (moins les années d’in-terruption de carrière, s’il y a lieu) ;

l’effet fixe (paramètre) spécifique

à l’année t ;

l’effet fixe (paramètre) spécifi-

que à la cohorte, définie par l’année de l’installation en libéral ;

ηr un effet spécifique à la région d’exercice du méde-cin (r = Ile-de-France, Centre, Nord, Picardie, etc.).

Contrairement à l’approche standard, l’effet de l’expé-rience n’est pas spécifié par une forme polynomiale. On choisit de conserver une grande flexibilité en uti-lisant des effets fixes pour spécifier les effets tempo-rels, d’expérience et de cohorte. Une telle spécification n’est pas identifiable sans l’ajout de contraintes sur les effets. Nous avons adopté les contraintes suivantes :

et (2)

(3)

La contrainte (2) est sans contenu. Elle revient à défi-nir une modalité de référence pour chacun des quatre effets, lesquels sont alors interprétables comme des contrastes à la constante.

La contrainte (3) est liée à l’existence d’une colinéarité entre les variables de date, de cohorte et d’expérience.

Pour un médecin i, on a en général t = c + e. Par exemple, en 1985, les médecins de la cohorte 1970 ont 15 ans d’expérience. Ceci n’est pas vrai pour tous les médecins de l’échantillon, car certains connaissent des interruptions de carrière. Pour ces derniers, l’ex-périence est calculée comme la différence entre l’an-née d’observation t et l’année d’installation c, moins la durée de l’interruption. Ce cas de figure concerne 6 % des observations : t reste fortement corrélé avec c + e.

La contrainte (3) permet l’identification du modèle en imposant une absence de tendance sur l’effet cohorte. Lollivier et Payen (1990) adoptent cette contrainte pour étudier les salaires dans le cadre d’un modèle de car-rière avec des effets fixes. En revanche, Audric (2006) retient une autre contrainte identifiante en imposant une absence de tendance sur les effets temporels. Dans le cas des médecins, ce choix ne nous semble pas pertinent. C’est ce que nous expliquons plus loin dans ce même encadré, en justifiant notre choix de la contrainte (3).

Exogénéité des variables explicatives

Le modèle (1) est estimé par les moindres carrés ordi-naires, ce qui revient à supposer que les variables explicatives sont exogènes. Or, Bolduc et al. (1996) ont montré dans le cas du Québec que les choix de loca-lisation des médecins sont influencés par le niveau de revenu qu’ils peuvent espérer en exerçant dans une région plutôt qu’une autre. Les variables décrivant la localisation géographique des médecins peuvent donc être non exogènes. Trois variables de ce type figurent dans notre modèle : la densité médicale, le type de localisation (pôle urbain, couronnes périurbai-nes, communes multipolarisées, espace à dominante rurale) et la région d’exercice.

Le problème de non-exogénéité potentielle de cer-taines variables peut être éludé en transformant le modèle par les différences premières afin d’éliminer l’hétérogénéité non observée figurant dans la pertur-bation et susceptible d’être corrélée avec les variables de localisation. Mais cette solution empêcherait toute identification des effets cohorte auxquels nous som-mes intéressées au premier chef. Pour la même raison, des fixes individuels propres au médecin ne sont pas inclus dans la régression.

Pour examiner l’exogénéité des variables de localisa-tion nous avons mis en œuvre des tests d’Hausman, mais de façon limitée à cause du faible nombre d’ins-truments disponibles. Un instrument pertinent est une variable exogène (hypothèse validée par un test de Sargan), qui doit expliquer significativement la varia-ble dont on veut tester l’exogénéité, et qui ne doit pas figurer de façon significative dans le modèle principal (le modèle (1)).

Il a été possible de réaliser un test d’Hausman pour tester l’exogénéité de la densité d’omnipraticiens.

Page 13: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 15

Encadré 3 (suite)

Les variables expliquant la demande de soins dans le département peuvent constituer de bons instruments. Deux variables seulement ont un impact significatif sur la densité d’omnipraticiens et sont exclues de la régression principale, c’est-à-dire non significatives dans le modèle (1) : la proportion de femmes dans le département d’exercice du médecin i et le loga-rithme du revenu moyen des ménages vivant dans le département. Mené avec ces deux instruments, le test d’Hausman ne permet pas de rejeter l’exogénéité de la densité d’omnipraticiens (p = 0,90). Par ailleurs, le test de Sargan valide l’exogénéité de ces instruments (p = 0,22). Un instrument supplémentaire peut être obtenu en considérant la densité de spécialistes, qui n’est pas significative dans l’équation principale. Ce nouvel instrument, joint à la proportion de femmes et au revenu des ménages, permet alors de tester, non seulement l’exogénéité de la densité de médecins généralistes mais aussi celle du type de localisation (agrégé en trois catégories : zone urbaine, zone rurale et couronnes). L’exogénéité de ces variables (p = 0,26) est validée par ce nouveau test d’Hausman (avec un test de Sargan qui confirme la validité des instru-ments). La régression de première étape montre que la densité de spécialistes a une influence positive sur la densité de médecins généralistes, suggérant une complémentarité entre l’activité de ces deux catégo-ries de médecins.

Les résultats de ces tests peuvent paraître surpre-nants. De fait, le nombre d’instruments disponibles étant très restreint, nous ne pouvons pas tester l’exo-généité de toutes les variables de localisation. En par-ticulier, nous ne pouvons pas tester l’exogénéité des dummies régionales, lesquelles figurent dans la liste des variables explicatives du modèle. Les conclusions de nos tests d’Hausman ont donc une portée limitée.

Biais de sélection

Notre échantillon est non cylindré car il est représenta-tif des installations en cours de période et des départs en retraite. Mais des médecins peuvent aussi quitter l’échantillon parce qu’ils sortent du champ d’étude, la médecine libérale en secteur 1. Les motifs de leur décision peuvent être en rapport avec le phénomène étudié : nos estimations seraient alors affectées par un biais de sélection. Par exemple, si les médecins d’une cohorte défavorisée partent dans une plus grande pro-portion, et si les sortants sont ceux qui réussissent le moins bien (qui ont les honoraires les plus bas), l’esti-mation surestimera l’effet fixe pour cette cohorte.

On observe que les sorties de l’échantillon peuvent être définitives (9 % des observations, 17 % des médecins) ou provisoires (6 % observations, 6 % des médecins). Les raisons de la sortie sont connues de manière très partielle : le passage en secteur 2 concerne 34 % des médecins qui quittent définitivement l’échantillon et 26 % des médecins qui connaissent une interruption provisoire (ils finissent donc par réintégrer le secteur 1). Les déménagements concernent 17 % des médecins qui connaissent une interruption provisoire. Les autres raisons, non observées, de sortie définitive ou d’inter-ruption, peuvent être le passage à une activité salariée

(exercice de la médecine ou autre), le décès ou une incapacité de travail. La durée médiane d’une interrup-tion est 2 années, 2,5 années pour un déménagement et 6 années pour un passage en secteur 2 (suivi d’un retour au secteur 1). On observe que la proportion de sorties et d’interruptions est plus élevée pour les cohor-tes 1978 à 1985 ainsi qu’en début de période (entre 1983 et 1987). On ne trouve pas de différence significa-tive entre les hommes et les femmes médecins concer-nant la proportion de sorties et leur durée, mais tous les médecins qui sortent ou s’interrompent ont moins d’expérience et des honoraires plus bas.

Il est difficile de corriger le biais de sélection par la méthode de Heckman (1979) pour deux raisons : tout d’abord, aucun instrument n’est disponible en dehors des variables du modèle pour expliquer la présence du médecin dans l’échantillon ; ensuite les types de sortie et les raisons de sortie sont multiples : il n’est pas per-tinent de les formaliser à l’aide d’une unique équation de participation. Nous avons adopté l’approche pro-posée par Verbeek et Nijman, (1992), qui consiste à ajouter au modèle différentes variables indicatrices du statut du médecin au regard de sa participation. Cette méthode ne corrige évidemment pas le biais de sélec-tion, mais permet de tester son existence par un test de significativité globale des différentes indicatrices.

Le modèle (1) a été estimé sous les contraintes d’iden-tification, en ajoutant cinq dummies signalant l’exis-tence d’une interruption pour passage en secteur 2, pour déménagement, pour une autre raison, ou d’une sortie définitive pour passage en secteur 2 ou pour une autre raison. Ces variables sont significatives (la statistique de Fisher est telle que p < 0,0001), et les coefficients estimés attestent que les médecins qui sortent sont bien ceux qui ont des honoraires plus bas, toutes choses égales par ailleurs (cf. tableau ci-dessous). Il y a donc bien un biais de sélection. Ce dernier est toutefois d’une ampleur très limitée et n’af-fecte aucunement les profils obtenus pour les divers effets fixes. Les graphiques VI à VIII, qui représentent les effets fixes estimés fournissent tous les résultats obtenus avec et sans les dummies de participation : on constate qu’il n’y a pas de différence. Les résul-tats changent (très peu) pour d’autres coefficients, comme par exemple celui de la densité (- 0,00263 au lieu de - 0,00245) ou celui de la variable indicatrice du deuxième sexe (- 0,336 au lieu de - 0,343).

Choix de contrainte pour l’identification du modèle

L’identification d’effets d’expérience (ou d’âge), de date et de cohorte est un problème maintes fois rencontré dans les études sur données longitudinales. Kessler et Masson (1985), puis Deaton (1997) et Allain (1997) ont formalisé clairement le problème de façon à guider les choix empiriques. Sur des données concernant des individus qui ne connaissent pas d’interruption de car-rière, une colinéarité stricte relie les effets de date, de cohorte et d’expérience : t = c + e. L’identification des différents effets n’est possible que si l’on ajoute une contrainte supplémentaire à l’ensemble de contraintes (2) (lesquelles permettent d’éviter une colinéarité avec la constante du modèle).

Page 14: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200816

Encadré 3 (suite)

Nous ne sommes pas dans le cas d’une colinéarité stricte t = c + e car 6 % des observations concernent des médecins ayant connu des interruptions de car-rière. Pour ceux-ci, on a t > c + e. Le modèle est donc identifiable sans l’ajout d’une contrainte additionnelle, même si t est fortement corrélé avec c + e. Cependant, il nous a paru important que les résultats ne reposent pas sur une identification fondée sur les observations minoritaires.

La contrainte additionnelle peut être spécifiée de façons très variées. Par exemple, on peut choisir d’annuler un deuxième effet spécifique pour – au choix – l’expé-rience, la date, ou la cohorte ; on peut aussi imposer l’absence de tendance sur les effets concernant – au choix – l’expérience, la date, ou la cohorte. On peut encore considérer des effets fixes relatifs à des grou-pes (d’expérience, de date, ou de cohorte). Dans ce cas cependant, il faut être conscient qu’on impose plus de contraintes qu’il n’est nécessaire : une seule contrainte linéaire additionnelle permet l’identification du modèle. L’expérience montre que le choix de la contrainte identifiante influence beaucoup les résul-tats. Il convient donc de justifier rigoureusement le choix effectué.

En pratique, la littérature empirique se concentre sur le choix entre les deux contraintes additionnelles sui-vantes :

l’absence de tendance sur l’effet cohorte : (3) ;

ou l’absence de tendance sur l’effet temporel : (4).

En se référant à des travaux réalisés sur données fran-çaises, on trouve les exemples de Lollivier et Payen

(1990) qui adoptent (3) et de Bourdallé et Cases (1996), qui retiennent plutôt (4). Dans les deux cas, l’espace de projection est le même : il n’y a pas de fondement théorique à choisir une contrainte plutôt qu’une autre.

Montrons tout d’abord que les résultats sont très sen-sibles au choix de la contrainte. Pour ne pas multi-plier les résultats, nous nous concentrons sur l’effet de l’expérience et sur le choix entre les contraintes (3) et (4). Le graphique A représente les effets de l’expé-rience estimés avec les trois contraintes envisagées pour l’identification : « pas de tendance sur l’effet cohorte » (3), « pas de tendance sur l’effet temporel » (4) et « groupes de cohortes ».

Le profil estimé dépend très fortement du choix entre les contraintes (3) et (4). L’influence des contraintes est facile à interpréter : si on adopte la contrainte (4), qui exclut toute tendance sur l’effet temporel, les revalori-sations tarifaires qui ont fait progresser les honoraires des médecins sur la période sont saisies par l’effet de l’expérience. La courbe qui en résulte est fonc-tion croissante de l’expérience car la proportion de médecins avec un haut niveau d’expérience croît avec le temps dans la population médicale comme dans notre échantillon : les médecins avec plus de vingt ans d’expérience représentent 7,5 % de l’échantillon en 1993, 25 % en 1998 et 41 % en 2004. C’est ce type de résultat qui est obtenu par Audric (2006) qui adopte la contrainte (4). On obtiendrait aussi un profil d’ho-noraires fonction croissante de l’expérience avec une analyse descriptive de l’évolution des honoraires par

Coefficients estimés des cinq variables indicatrices du statut de participation du médecin

Variable Coefficient estimé

Significativité

Interruption pour passage en secteur 2

- 0,122 P < 0,0001

Interruption pour déménagement

- 0,172 P < 0,0001

Interruption pour autre raison

- 0,082 P < 0,0001

Sortie définitive pour le secteur 2

- 0,033 P = 0,009

Sortie définitive pour autre raison

- 0,213 P < 0,0001

Lecture : toutes choses égales par ailleurs, les médecins qui sortent provisoirement de l’échantillon pour passer en secteur 2 ont des honoraires inférieurs de 12,2 % à ceux des autres médecins.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du secteur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Graphique AEstimation des effets spécifiques expérience avec trois contraintes différentes

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

- 0,1

- 0,2

- 0,3

- 0,4

- 0,5

- 0,6

Expérience1 3 � � 11 13 21 23 25 2� 2� 31 33

Pas de tendance sur l’effet cohortePas de tendance sur l’effet temporelGroupes de cohortes

Effe

t fix

e ex

périe

nce

5 15 1� 1�

Lecture : effets fixes expérience estimés avec trois contraintes différentes pour l’identification : i) pas de tendance sur l’effet cohorte ; ii) pas de tendance sur l’effet temporel ; iii) groupes de cohortes. Ces effets fixes sont tous exprimés par rapport à une expérience de référence égale à sept ans. Les estimations sont quasi confondues lorsqu’on considère des groupes de cohortes ou la contrainte (i).Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du secteur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 15: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 17

Encadré 3 (suite)

cohorte en fonction de l’expérience : de nature univa-riée, ce type d’analyse ne contrôle pas l’effet temporel. De ce fait, l’effet de l’expérience incorpore tout l’effet des revalorisations tarifaires, ce qui peut donner lieu à des erreurs d’interprétation (voir par exemple Lucas-Gabrielli et Sourty-Le Guellec, 2004).

Pour adopter la contrainte (3), il faut trouver un ou plu-sieurs résultats empiriques accréditant l’hypothèse d’absence de tendance sur l’effet cohorte. Dans notre cas, le problème est assez simple, puisqu’il nous est possible d’estimer le modèle sans contrainte addi-tionnelle. En effet, les sorties transitoires de l’échan-tillon font que 6 % des observations sont telles que t > c + e : le modèle est identifiable stricto sensu. Les résultats obtenus par le modèle sans contrainte (autres que (2)) sont satisfaisants. Certes, la forte cor-rélation entre t et c + e entraîne une perte de préci-sion, les écart-types estimés des coefficients doublant ou triplant selon les cas. Mais les coefficients restent significatifs. On a représenté dans le graphique B les effets cohorte estimés selon trois stratégies possible pour l’identification.

Les effets cohorte estimés avec le modèle sans contrainte additionnelle sont très proches de ceux esti-més avec la contrainte (3) : les courbes sont quasiment confondues. Il est naturel dans ce cadre de procéder à un test de Fisher. Celui-ci permet de ne pas rejeter la validité de la contrainte (3), avec un risque de première espèce p = 0,84. En revanche, le test de la contrainte (4) conduit à un rejet sans appel (p < 0,0001). Ces résultats suffisent à justifier l’estimation du modèle en

appliquant la contrainte (3) : celle-ci est validée par le test de Fisher et elle permet de gagner en précision.

Par ailleurs, nous avons considéré un modèle spéci-fiant des effets fixes pour des groupes de cohortes g. Agréger les cohortes par groupes constitue un ensemble de contraintes identifiantes car . Comme nous l’avons précisé ci-dessus, un tel modèle est toutefois trop contraignant : une seule contrainte additionnelle est nécessaire. Imposer plus de contrain-tes augmente les risques de biais. L’estimation des effets cohorte obtenus par la spécification en termes de groupes de cohortes figure aussi dans le graphique B : on obtient une courbe d’allure similaire avec ce qui est obtenu lorsque l’on applique la contrainte (3).

En retournant aux effets de l’expérience (cf. graphi-que A), on constate que les effets estimés avec la contrainte (3) ne sont pas significativement différents de ceux estimés avec la spécification en termes de groupes de cohortes. Nous n’avons pas représenté les effets de l’expérience estimés par le modèle sans contrainte additionnelle. En effet, leurs estimations sont confondues avec celles des effets estimés sous la contrainte (3).

Cette analyse empirique permet de conclure à l’ab-sence de tendance sur l’effet cohorte. Au-delà de la démarche économétrique, ce résultat est cohérent avec notre connaissance historique de la période étu-diée : les tarifs ont été régulièrement relevés par les accords conventionnels entre 1983 et 2004, ce qui disqualifie l’hypothèse d’absence de tendance sur l’ef-fet temporel ; le baby-boom et l’introduction du nume-rus clausus ont entraîné de grandes fluctuations dans la démographie médicale, ce qui est compatible avec l’absence de tendance sur l’effet cohorte.

Séparabilité des effets fixes

Une hypothèse implicite du modèle estimé est celle de séparabilité (ou d’additivité) des effets spécifiques. Autrement dit, nous supposons qu’il n’y a pas d’effet croisé expérience-cohorte : le profil de l’expérience est supposé identique pour toutes les cohortes.

Les cohortes de l’échantillon ne recouvrent pas toutes la même plage d’expérience (cf. tableau A de l’encadré 2). Nous avons pu toutefois réaliser quelques estima-tions à caractère exploratoire sur des paires de cohor-tes pour examiner le caractère contraignant de cette hypothèse d’absence d’effet croisé. Sur les cohortes 1972 et 1977 la plage de variation de l’expérience est 11 - 27 ans : les effets croisés ne sont pas significatifs (F = 1,13 ; p = 0,323). Pour les cohortes 1977 et 1985 la plage de variation de l’expérience est 6 - 19 ans : les effets croisés sont significatifs (F = 6,10 ; p < 0,0001). Enfin, pour les cohortes 1972 et 1985 la plage de varia-tion de l’expérience est 11 à 19 ans : les effets croisés sont significatifs (F = 2,65 ; p = 0,007). On peut donc conclure que pour certaines cohortes l’estimation de la spécification supposant une séparabilité des effets est biaisée. Les effets croisés obtenus sont positifs : les médecins des cohortes défavorables compensent leur mauvaise situation moyenne en ralentissant moins

Graphique BEstimation des effets spécifiques cohorte avec trois méthodes d’estimation

Effe

t fix

e co

hort

e 0,1

0,05

0,2

0,15

0

- 0,05

- 0,1Cohorte

Pas de tendance sur l’effet cohorte

Groupes de cohortes

Aucune contrainte

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000

Lecture : effets spécifiques cohorte estimés avec trois contraintes différentes pour l’identification : i) pas de ten-dance sur l’effet cohorte ; ii) groupes de cohortes ; iii) aucune contrainte additionelle. Il n’y a pas de cohorte de référence, mais la somme des effets cohorte est contrainte à être égale à 0. Les estimations sont très proches, quelle que soit la spé-cification retenue.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du secteur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 16: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200818

Encadré 3 (fin)

leur activité avec l’expérience. En revanche, ce profil plus plat va de pair avec une constante spécifique à la cohorte encore plus défavorable que celle estimée dans le modèle avec séparabilité, qui semble sous-estimer les écarts entre cohortes.

Un résultat important de notre étude est le profil obtenu pour l’expérience : les médecins diminuent fortement leur activité après 12 ans d’expérience et ceci peut

être interprété comme l’expression d’une préférence pour le loisir. Nos résultats sur les effets croisés sont très partiels, plutôt instables et difficile à interpréter. Ils suggèrent toutefois que cette latitude serait plus limitée pour les médecins des cohortes défavorables : ceux-ci auraient perçu trop peu d’honoraires en début de carrière pour pouvoir alléger comme leurs col-lègues plus favorisés leur activité au-delà de 12 ans d’exercice.

l’année, de l’expérience et de la cohorte. Une telle spécification n’est pas identifiable sans l’ajout de contraintes sur les effets. Le choix des contraintes adoptées est décrit et justifié dans l’encadré 3.

Nous avons dû limiter l’analyse économétri-que aux cohortes comportant un nombre suffi-sant de médecins, à savoir les cohortes 1970 à 2001. De ce fait, les estimations sont menées sur 6 016 médecins ayant de 1 à 34 ans d’ex-périence. Trois versions du modèle ont été esti-mées ; elles diffèrent par la variable expliquée : le logarithme des honoraires, le logarithme de l’activité et enfin le logarithme des revenus (esti-més). La construction des revenus est décrite dans l’encadré 2. L’activité est définie comme le nombre annuel de rencontres du médecin avec ses patients, en comptant chaque rencontre pour une, qu’elle soit cotée en C (consultation), en V (visite), en K (actes de chirurgie) ou en Z (actes de radiologie). Comme les tarifs sont fixés, les différences observées entre honorai-res et activité sont dues au contenu moyen en actes de chaque rencontre. Chez des généralis-tes du secteur 1, les consultations représentent 64 % à 74 % de l’activité. Comme on le voit dans Delattre et Dormont (2005) la structure de l’activité joue toutefois un rôle significatif sur les honoraires : en médiane, on trouve que les honoraires sont majorés de 6 % par rapport à une activité qui serait exclusivement composée de consultations au cabinet. Très quantitatif, l’indicateur « activité » se focalise sur le nom-bre de rencontres, captant principalement l’in-formation sur la durée du travail du médecin et la taille de sa clientèle.

Le modèle est estimé par les moindres carrés ordinaires sous contrainte. Les résultats obtenus pour le logarithme des honoraires sont présentés dans le tableau 1, à l’exception des estimations des effets fixes, présentées dans les graphiques VI à VIII. Les graphiques IX à XI permettent de comparer les estimations obtenues sur les hono-raires et les revenus.

Les femmes médecins perçoivent des honoraires plus bas

Les femmes médecins ont, toutes choses éga-les par ailleurs, des honoraires inférieurs de 34 % à ceux de leurs homologues masculins (cf. tableau 1). Ces différences d’honoraires s’expliquent entièrement par le nombre de ren-contres entre médecin et patient : sur la spécifica-tion expliquant l’activité, on trouve que celle des femmes est inférieure de 33 % à celles des hom-mes (7). Pour les médecins, on trouve ainsi un écart de rémunération entre hommes et femmes supérieur à l’écart moyen observé au niveau glo-bal pour les salariés. Le contexte est cependant différent, puisque dans le secteur 1, les femmes médecins ne peuvent subir de discrimination sur le tarif de la consultation : toute la différence est due à une moindre activité. Ce résultat confirme des analyses plus descriptives effectuées par Fivaz et Le Laidier (2001) sur les généralistes français : en moyenne, les femmes médecins s’absentent un jour de plus par semaine que les hommes et réalisent moins d’actes par jour.78

Cette moindre activité des femmes reste à ana-lyser : exprime-t-elle une « préférence » plus marquée des femmes en faveur du loisir ? Ou bien les femmes souffrent-elles d’une discrimi-nation de la part des patients ? Ou encore leur durée de consultation est-elle plus longue ? Pour les États-Unis, Rizzo et Zeckhauser (2007) ont étudié ces questions à l’aide de données concernant de jeunes médecins. Ils obtiennent le même écart de revenu entre les hommes et les femmes : 33 % en 1990. Le contexte institution-nel américain est assez différent, car les tarifs y sont souvent déterminés par le médecin, ce qui peut contribuer à accentuer l’impact d’éventuels comportements discriminatoires (8). Explorant

7. Pour alléger la présentation, nous ne publions pas ici le détail des résultats obtenus pour les spécifications expliquant le loga-rithme de l’activité et celui des revenus.8. Si la fonction de demande de soins s’adressant aux femmes médecins est plus faible, le tarif d’équilibre de la consultation devrait être plus faible pour les femmes médecins que pour les hommes médecins.

Page 17: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 19

les causes possibles d’un tel « gender gap », ces auteurs trouvent que l’écart est presque entière-ment expliqué par des différences dans les pré-férences. Les femmes-médecins ont un revenu

de référence (9) inférieur de 26 % au revenu de référence de leurs collègues masculins. En outre, ces derniers réagissent activement lors-que leur revenu passe en dessous de leur niveau de référence : sans augmenter leur durée totale de travail, ils raccourcissent la durée de consul-tation et modifient la structure des soins fournis en faveur d’une plus grande proportion de pro-cédures plus rémunératrices.9

Les résultats montrent également que les médecins ayant un mode d’exercice parti-culier (homéopathie, acupuncture, etc.) ont des honoraires inférieurs de 6,5 % à ceux des autres médecins. Cette différence est due à une moindre activité (on obtient - 32 % pour le coefficient de la variable indicatrice MEP dans l’équation expliquant le nombre de rencontres médecin-patient), fortement compensée par un plus grand contenu en actes de la rencontre, per-mettant à celle-ci d’être plus rémunératrice.

La localisation influence beaucoup les honoraires 10 11

La densité d’omnipraticiens dans le département d’exercice joue négativement sur les honoraires du médecin : une augmentation de la densité de 10 (passage de 100 à 110 médecins pour 100 000 habitants par exemple) conduit à une diminution des honoraires de 2,5 %. L’impact est encore plus marqué pour l’activité : une augmenta-tion de la densité de 10 conduit à une diminu-tion du nombre de rencontres médecin-patient de 3,5 %. Cette diminution est due à la baisse de la demande qui s’adresse à chaque médecin quand des médecins en plus grand nombre se partagent la même quantité de patients. Dans le secteur 1, cette baisse se répercute à l’identi-que sur les honoraires, à moins d’une augmen-tation du contenu moyen en actes de chaque rencontre. Celle-ci apparaît clairement dans le fait que le choc sur les honoraires est atténué : - 2,5 % au lieu de - 3,5 % (10). Les deux coef-ficients ici obtenus traduisent un impact non négligeable de la localisation, d’autant plus qu’il s’agit d’un effet différentiel qui s’ajoute à la constante régionale (11), laquelle incorpore

9. Recueillie par enquête, cette variable désigne un revenu qui semble correct à la personne interrogée, compte tenu de son temps de travail et de son investissement dans des études lon-gues et coûteuses (pour les États-Unis).10. C’est une des modalités de la demande induite en France (Delattre et Dormont, 2003). À défaut de pouvoir influencer le retour du patient pour des consultations additionnelles, le méde-cin peut toujours augmenter le nombre d’actes par rencontre.11. Dans la terminologie de l’économétrie des données de panel, on dirait qu’il s’agit d’un coefficient estimé dans la dimen-sion intra-régionale (« within region »).

Tableau 1Estimation de la fonction de gain pour les omnipraticiens du secteur 1

Variable Coefficient Écart-type

SexeHomme Réf. Réf.Femme - 0,3429 (***) 0,0041

Mode d’exercice particulier (MEP) - 0,0650 (***) 0,0069

Durée entre la thèse et l’ins-tallation en libéral (en années) - 0,0224 (***) 0,0007

Durée du travail (médecine libérale)

À temps plein Réf. Réf.À temps partiel - 0,0524 (***) 0,0045Avec temps partiel hospitalier 0,0019 0,0024

Catégorie d’aire d’urbainePôle urbain Réf. Réf.Couronne périurbaine 0,0903 (***) 0,0049Commune multipolarisée 0,1121 (***) 0,0079Espace à dominante rurale 0,1452 (***) 0,0044

Densité d’omnipraticiens dans le département d’exer-cice - 0,0025 (***) 0,0002

Densité de spécialistes dans le département d’exercice -7.78*10-6 0,00009

Région d’exercice de la médecine Île-de-FranceRhône-AlpesPicardieAuvergnePACAChampagne-ArdenneMidi-PyrénéesLanguedoc RoussillonBasse NormandiePoitou CharenteCentreLimousinCorseBourgogneBretagneAquitaineFranche ComtéHaute NormandiePays de la LoireLorraineNordAlsace

Réf.- 0,1113 (***)

0,2091 (***)- 0,0050 - 0,0775 (***)

0,1459 (***)0,0274 (***)0,0131 0,0673 (***)0,0607 (***)0,0464 (***)0,0172

- 0,2328 (***)0,0466 (***)

- 0,0394 (***)0,0519 (***)

- 0,03350,1655 (***)0,0726 (***)0,0973 (***)0,2143 (***)0,0091

Réf.0,00770,01150,01260,01060,01240,01070,01010,01170,01010,00940,01250,02370,01040,00840,00840,01290,01050,00920,00970,00930,0093

R2 0,2755

Fisher 269,56

Taille de l’échantillon 81 691

Lecture : la variable expliquée est le logarithme des honoraires. Par rapport aux médecins de la région de référence (Île-de-France), les médecins de la région Rhône-Alpes ont, toutes cho-ses égales par ailleurs, des honoraires inférieurs de 11,1 %.*** : Significatif au seuil de 1 % ; ** : significatif au seuil de 5 % ; * : significatif au seuil de 10 %.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 18: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200820

aussi un effet négatif de la densité. En revanche, la densité de spécialistes n’a pas d’effet signifi-catif : le partage des patients s’effectue « entre omnipraticiens ».

L’effet négatif de la densité sur les honoraires apparaît aussi dans les constantes régionales estimées (cf. graphique V). L’impact est d’une intensité variable, plus marquée pour les régions de faible densité. Plus précisément, le « malus » associé au fait d’être dans une région à densité très élevée (comme en PACA, où il s’élève à - 7,6 %) est nettement inférieur au « bonus » lié au fait d’être dans une région à faible den-sité (comme en Picardie ou dans le Nord, où il s’élève à + 21 %, ou encore en Champagne Ardennes où il est de 14,6 %).

De façon générale, les effets fixes régionaux captent l’influence sur les honoraires des « amé-nités », pour reprendre la terminologie de l’éco-

nomie spatiale. Il s’agit de l’agrément apporté par le climat, la qualité de vie et les équipe-ments collectifs caractérisant un territoire. Dans ce cadre, les différences d’honoraires estimées par les effets fixes entre, par exemple, le Nord et la région PACA, peuvent s’interpréter à la fois du côté de l’offre et de la demande. Du point de vue de la demande, le nombre de patients poten-tiels est plus faible en PACA, où la densité est élevée, que dans le Nord, où elle est faible. En ce qui concerne l’offre, les écarts d’honoraires semble refléter les différences d’utilités atten-dues par les médecins lorsqu’ils choisissent de s’installer (Bolduc et al., 1996). Autrement dit, les médecins qui choisissent de s’installer en PACA acceptent de gagner en moyenne 8 % de moins, car dans cette région ils travailleront moins (auront moins de patients) et profiteront d’un climat plus ensoleillé. A contrario, il sem-ble qu’un supplément d’honoraires d’au moins 20 % soit nécessaire pour compenser le surcroît

Graphique VDensité moyenne par région et coefficient associé (référence : Île-de-France)

Coefficient

Champagne-Ardennes

Picardie

Haute-Normandie

Nord

Lorraine

Basse-Normandie

Centre

Pays de Loire

Bourgogne

Ile-de-France

Rhônes-Alpes

Corse

Poitou-Charentes

AlsaceAuvergne

Aquitaine

Languedoc-Roussillon

P.A.C.A

LimousinMidi-Pyrénées

Bretagne Franche-Comté

88,3

4

88,3

9

88,8

7

88,9

3

90,2

5

90,3

2

92,0

4

93,6

4

95,5

1

96,1

5

96,6

6

96,9

7

97,9

0

98,8

6

102,

23

105,

52

115,

26

115,

53

115,

71

117,

96

129,

11

130,

44

0,25

0,2

0,15

0,1

0,05

0

- 0,05

- 0,1

- 0,15

- 0,2

- 0,25

- 0,3Densité moyenne par région

Lecture : les points représentés ont pour ordonnée l’effet fixe régional estimé par le modèle (1) (coefficients présentés dans le tableau 1) et pour abscisse la densité moyenne de la région concernée. L’effet fixe régional mesure l’écart moyen entre les honoraires de la région concernée et ceux de l’Ile de France, estimé toutes choses égales par ailleurs.Par exemple, par rapport aux médecins de la région de référence (Île-de-France), les médecins de la région Rhône-Alpes ont, toutes choses égales par ailleurs, des honoraires inférieurs de 11,2 % en moyenne.Champ : Il est défini par l’échantillon sur lequel l’estimation est réalisée : médecins du secteur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004 et estimations du tableau 1.

Page 19: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 21

de travail et le climat plus rude qui attendent le médecin qui s’installe dans la région Nord.

Enfin, les estimations montrent que, par rapport à une installation dans un pôle urbain, il y a un intérêt financier à se localiser ailleurs, en cou-ronne périurbaine (+ 9 %), dans une commune multipolarisée (+ 11,2 %) et surtout dans un espace à dominante rurale (+ 14,5 %).

Nous l’avons vu, le contexte actuel est marqué par le développement de mesures financières encourageant l’installation dans les zones défi-citaires en médecins. Ces différents résultats sont obtenus sur des années non concernées par les majorations de tarifs ni par les exoné-rations fiscales introduites à partir de 2004. Ils montrent qu’existent déjà, indépendamment de toute mesure spécifique, de sérieux avantages financiers à l’installation dans les zones défici-taires. Ces avantages sont toutefois associés à une charge de travail plus importante.

L’effet de l’expérience : les médecins généralistes ont un profil de carrière très différent de celui des salariés

Notre estimation permet de mesurer l’effet de l’expérience sur les honoraires du médecin en contrôlant sa localisation régionale, la densité, son sexe, son mode d’exercice, l’année d’ob-servation et sa cohorte (cf. graphique VI). On obtient une courbe en forme de U renversé : la phase de constitution de clientèle en début de carrière est associée à une progression spectacu-laire des honoraires. À partir de 12 années d’ex-périence, l’activité et les honoraires décroissent lentement, puis plus rapidement après 20 ans d’expérience jusqu’à la cessation d’activité.

L’effet de l’expérience ici estimé n’est pas un effet brut mais est évalué toutes choses égales par ailleurs. Le profil obtenu ne signifie pas nécessairement que les médecins réduisent leur activité après 12 années de carrière : d’autres effets, comme par exemple les effets tempo-rels, interviennent pour déterminer leur niveau d’activité.

Par rapport aux formes connues de l’effet de l’expérience sur les salaires, le profil estimé se distingue par les traits suivants :

une progression plus forte en début de car-•rière. Entre la première année et l’expérience de référence (7 ans (12)), il y a une augmentation des honoraires de 37 %. Cette forte croissance

correspond à la phase de constitution de sa clientèle par le médecin ;

l’absence de phase en plateau ;• 12

la diminution après le maximum obtenu avec •12 ans d’expérience. À 25 ans d’expérience la baisse est en moyenne de - 12 % par rapport à la référence (7 ans). Elle atteint - 24 % au bout de 30 ans d’expérience.

Le profil de carrière obtenu est robuste à une estimation séparée du modèle pour les hommes et les femmes : entre 0 et 30 années d’expé-rience par exemple, les effets fixes expérience estimés pour les femmes sont très corrélés avec ceux estimés pour les hommes (le coefficient de corrélation est égal à 0,934).

Par comparaison, les profils de carrière obtenus pour les salariés sont beaucoup moins contras-tés (Koubi, 2003b). Tout se passe donc comme si les médecins utilisaient la latitude dont ils disposent grâce à l’exercice d’une profession libérale pour moduler davantage leur activité au cours de leur vie professionnelle que les sala-riés (13). 13

12. Des estimations préalables ont montré que c’est le nombre d’années nécessaires à un médecin pour constituer sa clientèle (Delattre et Dormont, 2003).13. Les différences ici relevées méritent d’être confirmées par une étude sur les salariés avec des méthodes identiques aux nôtres, dans la mesure où les résultats obtenus sur les salariés par Koubi (2003b) découlent de spécifications différentes.

Graphique VIEstimation des effets spécifiques expérience pour le logarithme des honoraires

Effe

ts fi

xes

expé

rienc

e

0,1

0,05

0

- 0,05

- 0,1

- 0,15

- 0,2

- 0,25

- 0,3

- 0,35

- 0,4

Expérience

Sans indicatrice de participation Avec indicatrices de participation

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33

Lecture : les segments verticaux représentent des intervalles de confiance à 95 % associés à certains effets fixes. Ces effets fixes sont exprimés par rapport à une expérience de référence égale à sept ans. À 25 ans d’expérience, les médecins perçoivent, toutes choses égales par ailleurs, des honoraires inférieurs de 12 % à ceux des médecins qui ont sept ans d’expérience.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 20: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200822

L’intérêt du profil obtenu pour les médecins réside dans l’expression des préférences qu’il révèle, alors que les salariés ont peu de lati-tude dans les choix d’allocation de leur temps de travail au cours de leur carrière. Il est pos-sible que le médecin moyen travaille, au total, autant ou plus que le salarié moyen. Mais il pré-fère concentrer son effort sur les 12 premières années de son existence professionnelle, quitte à alléger ensuite progressivement sa charge de travail. Ce début de carrière peut être asso-cié à un effort d’investissement matériel et à la constitution d’une réputation. La phase de décroissance observée par la suite est-elle choi-sie, et donc révélatrice d’une préférence pour le loisir ? Ou bien est-elle subie ? Une baisse de la demande adressée au médecin parce qu’il serait plus âgé est peu vraisemblable : avec 13 ans d’expérience, celui-ci aurait environ 43 ans. L’hypothèse d’un épuisement profession-nel est évoquée par certaines associations de médecins (14).

Pour les salariés, le profil de carrière peut être défini par l’évolution de la productivité indivi-duelle associée à l’expérience avec une perte potentielle de productivité avec l’âge (non confirmée par Aubert et Crépon, 2003). Il peut difficilement être influencé par la durée du tra-vail, car celle-ci est plutôt contrainte et connaît peu de variation avec l’expérience. En revanche, il peut être défini par l’employeur en vue d’ins-taurer un système de paiement incitatif sur le cycle d’activité (Lazear, 1981). Sur la base de ce raisonnement, Lazear et Moore (1984) prédi-sent que le profil de carrière des salariés devrait croître plus fortement avec l’expérience que celui des professions libérales, dans la mesure où celles-ci peuvent se passer d’incitation à la productivité. Nos résultats confirment cette hypothèse.

Les effets de date : le rôle des revalorisations tarifaires

Les effets fixes année relatifs aux honorai-res connaissent par rapport à l’année de réfé-rence 1983 une croissance forte et régulière (cf. graphique VII), signalant une importante progression du pouvoir d’achat des honoraires des omnipraticiens du secteur 1 au cours de la période (15). En 2004, l’effet fixe s’élève à 0,408, ce qui équivaut sur les 21 années écou-lées à un taux de croissance annuel moyen de 1,6 % (16). On observe que la croissance des honoraires résulte en partie d’une augmentation continue de l’activité au cours de la période,

inséparable d’une charge de travail accrue : l’ef-fet fixe temporel pour l’activité est égal à 0,176 en 2004, ce qui correspond à un taux de crois-sance annuel moyen de 0,8 %. 141516

L’écart entre les courbes des effets fixes obte-nus pour les honoraires et l’activité s’explique par les impacts combinés des revalorisations tarifaires et des changements dans la structure de l’activité des médecins. Les principales reva-lorisations tarifaires sont intervenues en 1988, 1995, 1998, 2002 et 2003. Leur effet sur la croissance des honoraires est indéniable. Par ailleurs, la structure de l’activité des médecins a beaucoup évolué sur la période étudiée : entre

14. Une enquête réalisée par l’Union Régionale des Médecins Libéraux d’Île-de-France cherche à identifier les phénomènes de « burn out » des médecins de cette région. Malheureusement, le traitement statistique des résultats ne gère pas les biais de sélec-tion vraisemblables, compte tenu de réponses épistolaires sur le mode du volontariat. 53 % des répondants sont concernés par un tel « burn out ». Les facteurs favorisants sont l’appartenance au secteur 1, la pratique de la médecine générale et un âge com-pris entre 45 et 50 ans (URML Île-de-France, 2007).15. Ce sont en effet les honoraires déflatés de l’indice des prix à la consommation qui sont considérés.16. À titre de comparaison, le salaire réel brut moyen aura pro-gressé sur la même période de 0,6% par an. Cette comparaison est cependant d’une pertinence limitée, puisqu’il faudrait com-parer les salaires super bruts d’une part, et les revenus réels des médecins, corrigés des exonérations de charges sociales dont ils bénéficient pour leur propre compte du fait de leur appartenance au secteur 1.

Graphique VIIEstimation des effets spécifiques année pour le logarithme des honoraires et de l’activité

Effe

ts fi

xes

anné

e

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

- 0,1

Honoraires (sans indicatrice de participation)

Honoraires (avec indicatrices de participation)

Activité (sans indicatrice de participation)

Activité (avec indicatrices de participation)

1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003

Lecture : les effets fixes année sont estimés sur l’équation expli-quant les honoraires d’une part et l’équation expliquant l’activité du médecin, d’autre part. L’activité est définie par le nombre de rencontres médecin patient. L’année de référence est 1983, pre-mière année de la période. En 2004, les médecins perçoivent, toutes choses égales par ailleurs, des honoraires supérieurs de 40,8% à ceux des médecins exerçant en 1983.Champ : médecins du secteur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : Panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 21: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 23

1983 et 2004, la proportion de visites à domicile est passée de 35 % à 15 % et celle des consulta-tions de 58 % à 82 %. Ce changement de struc-ture en faveur des consultations qui sont moins rémunératrices a dû peser négativement sur les honoraires.

Une rapide simulation (17) montre que l’im-pact négatif du changement de structure est suffisamment important pour annuler en partie la progression due à la croissance de l’activité. En conséquence, la progression des honorai-res est due pour l’essentiel à l’effet pur des revalorisations.

Les effets de la cohorte : les générations nombreuses sont défavorisées

Les effets de la cohorte sur les honoraires des médecins sont d’une ampleur considérable : leur plage de variation atteint 20 points (cf. gra-phique VIII) (18).

L’effet cohorte est positif pour les cohortes anté-rieures à 1978, avant de diminuer fortement, puis de se redresser à la fin des années 1980. Le minimum est atteint pour les cohortes 1980 à 1987. Par exemple, les omnipraticiens instal-lés en 1985 gagnent, toutes choses égales par

ailleurs, 19,6 % de moins que ceux installés en 1972. Par la suite, la situation se redresse pour les médecins installés dans les années 1990. Toutes choses égales par ailleurs, les médecins installés en 1999 ont des honoraires supérieurs de 16,8 % à ceux des médecins de la cohorte 1985. Le lien entre l’effet cohorte estimé et la régulation de la démographie médicale sera examiné plus loin. 17 18

Différentes variantes de l’estimation ont per-mis de vérifier sa robustesse : en définissant la cohorte par l’année de thèse et non la date d’installation en libéral (19), on obtient un effet cohorte très corrélé avec l’effet initialement estimé (coefficient de corrélation égal à 0,92). En restreignant l’estimation aux médecins libé-raux à temps complet, ou aux médecins qui n’ont pas de mode d’exercice particulier, on obtient encore un effet très proche (coefficients de corrélation égaux à 0,99). C’est à nouveau le cas en croisant l’effet cohorte avec la durée séparant la thèse de l’installation.19

Des résultats similaires sur les honoraires et les revenus

Les revenus n’ont pu être estimés que sur la période 1993-2004 (cf. encadré 2). Pour com-parer les résultats obtenus sur les honoraires et les revenus, nous avons dû estimer à nouveau les différents modèles sur cette période plus restreinte.

L’effet de l’expérience se caractérise par une décroissance plus forte du profil en fin de car-rière pour les revenus que pour les honoraires (cf. graphique IX). Comme la différence entre ces deux indicateurs de rémunération est due

17. En simplifiant les données pour ne retenir que les consul-tations et les visites (qui représentent entre 93 % et 97 % de l’activité des médecins selon l’année), nous avons procédé à une rapide simulation pour évaluer l’impact des différentes évo-lutions sur la progression des honoraires entre 1983 et 2004. Sur ces données modifiées, nous trouvons que la progression de l’activité correspond à une croissance annuelle moyenne de 1,3 % par an, compensée en partie par les changements sur la structure de l’activité, qui diminuent les honoraires de 1 % par an en moyenne. L’essentiel de la progression est alors dû à l’effet pur des revalorisations, qui jouent à hauteur de 1,2 % par an en moyenne.18. L’effet cohorte connaît des fluctuations assez amples avant 1977. Ce résultat curieux est robuste : on obtient les mêmes effets en estimant le modèle avec les indicateurs de présence dans l’échantillon (voir la courbe en pointillés dans le graphique VIII) ou en calculant la médiane, par cohorte, des résidus de l’estimation du modèle (1) de l’encadré 3 sans les variables de cohorte.19. En effet, les cohortes les plus récentes ont connu un allon-gement de la durée de leurs études et une augmentation du délai séparant la thèse et l’installation. Ceci pourrait modifier l’estima-tion de l’effet cohorte tel que nous l’avons défini.

Graphique VIIIEstimation des effets spécifiques cohorte pour le logarithme des honoraires

Effe

ts fi

xes

coho

rte

0,1

0,05

0,2

0,15

0

- 0,05

- 0,1

- 0,15Cohorte

Sans indicatrice de participation Avec indicatrices de participation

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000

Lecture : les segments verticaux représentent des intervalles de confiance à 95 % associés à certains effets fixes. Il n’y a pas de cohorte de référence, mais la somme des effets cohorte est contrainte à être égale à 0. L’interprétation des résultats est réa-lisée en étudiant les contrastes entre cohortes considérées par paires. Par exemple toutes choses égales par ailleurs, les méde-cins installés en 1999 ont des honoraires supérieurs de 16,8 % à ceux des médecins de la cohorte 1985.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 22: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200824

aux écarts de taux de charge, ce résultat s’ex-plique par l’existence de charges fixes (loyer, secrétariat, etc.) dans un contexte de diminution de l’activité et donc des honoraires. Le même phénomène s’observe en début de carrière, avec la même interprétation : à niveau d’activité fai-ble, taux de charge élevé.

Les effets temporels montrent que les revenus progressent plus vite que les honoraires (cf. gra-phique X) : le rythme des revalorisations tarifai-res dépasse nettement le rythme d’évolution des

prix des biens et des services qui déterminent les charges. On retrouve ici le résultat mentionné ci-dessus : sur la période étudiée, la valeur des revenus des médecins, corrigée de l’inflation, a progressé plus rapidement que les revenus réels de l’ensemble des salariés.

Par ailleurs, les effets cohorte ne présentent pas de profils différents pour les honoraires et les revenus (graphique XI) : il n’y pas d’effet cohorte sur les taux de charges.

Comprendre l’effet cohorte

L ’effet cohorte mesure les différences moyennes d’honoraires entre médecins

ayant débuté leur activité à des dates différen-tes. Les médecins d’une même cohorte ont des caractéristiques communes : ils appartiennent à la même « génération », avec probablement des préférences similaires concernant le loisir et le style de pratique ; ils ont connu le même nume-rus clausus et donc le même taux de sélection en fin de première année. Enfin, ils ont débuté leur carrière la même année, partageant un même contexte démographique (20).20

20. La densité médicale par département au moment de l’instal-lation est une donnée exogène pour le médecin lorsqu’il procède à son choix de localisation.

Graphique IXEstimation des effets spécifiques expérience pour le logarithme des honoraires et des revenus

0,05

0

- 0,05

- 0,1

- 0,15

- 0,2

- 0,25

- 0,3

- 0,35

Honoraires Revenus

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33

Lecture : l’expérience de référence est égale à sept ans.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1993 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS) et BNC (DGI/INSEE/DREES), 1993-2004.

Graphique XEstimation des effets spécifiques année pour le logarithme des honoraires et des revenus

1993 1995 1997 1999 2001 2003

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

- 0,1

Honoraires Revenus

Lecture : l’année de référence est 1993.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1993 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS) et BNC (DGI/INSEE/DREES), 1993-2004.

Graphique XIEstimation des effets spécifiques cohorte pour le logarithme des honoraires et des revenus

0,2

0,15

0,1

0,05

0

- 0,05

- 0,1

Honoraires Revenus

1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000

Lecture : il n’y a pas de cohorte de référence, mais la somme des effets cohorte est contrainte à être égale à 0.Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1993 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS) et BNC (DGI/INSEE/DREES), 1993-2004.

Page 23: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 25

Le contexte démographique du début de carrière

Pour interpréter l’effet cohorte, nous avons rem-placé celui-ci dans la spécification (1) (modèle noté (1) dans l’encadré 3) par une fonction linéaire-quadratique de trois variables caracté-risant la démographie médicale à la date d’ins-tallation : la valeur du numerus clausus régio-nal neuf ans avant l’installation, la valeur de la densité médicale départementale au moment de l’installation et enfin la variation nationale du nombre de médecins au cours de l’année d’ins-tallation (le solde des entrants et des sortants). L’estimation de cette fonction linéaire quadrati-que de trois variables démographiques est repré-sentée sur le graphique XII, sur lequel figure également l’effet cohorte initial. Les deux cour-bes ont des allures similaires : leur coefficient de corrélation est de 0,79. L’effet cohorte appa-raît donc très lié au contexte démographique du début de la carrière.

Ces résultats permettent d’interpréter l’effet de cohorte obtenu par l’estimation du modèle (1). Les cohortes 1979 à 1988 ont subi le choc du baby-boom et les effets d’un numerus clausus encore élevé. Elles ont des honoraires plus fai-

bles que les cohortes installées au début des années 1970. L’impact de la diminution du numerus clausus intervenue à partir de 1978 se manifeste, neuf à dix ans plus tard, pour les cohortes installées à partir de la fin des années 1980. Celles-ci ont également profité d’une diminution des effectifs médicaux accélérée par le mécanisme d’incitation à la cessation d’acti-vité (Mica). Toutes choses égales par ailleurs, leurs honoraires sont bien supérieurs à ceux des cohortes installées auparavant.

Comment expliquer le rôle décisif du contexte démographique au moment de l’installation ? L’intensité de la concurrence entre médecins est pourtant déjà prise en compte dans le modèle par la densité d’omnipraticiens. Mais cette variable ne mesure pas l’intensité de la concurrence au moment de l’installation. Or cette circonstance apparaît cruciale. Lorsqu’il débute sa carrière, un médecin généraliste peut racheter la clientèle d’un médecin partant à la retraite ou constituer lui-même sa clientèle. Si beaucoup de débutants cherchent à s’installer en même temps dans une zone caractérisée par des départs en retraite peu nombreux, leur démarrage de carrière sera entravé par leur concurrence pour attirer des patients.

Nos résultats montrent que les modalités de début de carrière d’un médecin influencent ses honoraires de façon permanente. S’il ne par-vient pas à constituer rapidement une clientèle suffisante, un médecin aura des revenus dura-blement plus faibles que ceux de ses collègues installés dans des conditions plus favorables. Pourquoi un démarrage insatisfaisant se trans-forme-t-il en handicap durable ? Les explica-tions restent à trouver. On peut penser que la taille de la clientèle d’un médecin non débutant influence la demande qui s’adresse à lui, dans la mesure où elle contribue à sa réputation. Une faible clientèle serait un mauvais signal pour un médecin non débutant : « ce médecin doit avoir un défaut, pour avoir si peu de patients » ; « même s’il était compétent au départ, il a dû perdre la main »…

Ce scénario explicatif impose un retour sur le profil de carrière estimé par les effets fixes expérience. La concentration de l’activité sur les 12 premières années est peut-être un exercice imposé pour une profession libérale comme les médecins, qui doivent se constituer rapidement une clientèle et une réputation. Dans ce cas, leur profil de carrière ne révèlerait pas seule-ment une préférence en matière de répartition de l’effort de travail dans le cycle de vie, mais

Graphique XIIInterprétation des effets cohorte

Effe

t fix

e co

horte

Cohorte

0,2

0,15

0,1

0,05

0

- 0,05

- 0,1

- 0,15

Pas de tendance sur l’effet cohorte (sans indicatrice de participation)

Fonction linéaire quadratique de trois variables caractéristiquesde la démographie médicale à la date d’installation

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

1970

0

- 0,1

- 0,2

- 0,3

- 0,4

- 0,5

Lecture : on rapproche les résultats obtenus grâce à deux types d’estimations :– estimation du modèle (1) avec la contrainte identifiante « pas de tendance sur l’effet cohorte »– remplacement de l’effet cohorte dans le modèle (1) par une fonction linéaire-quadratique de trois variables caractérisant la démographie médicale à la date d’installation.Les deux courbes ont des allures similaires : le coefficient de corrélation entre les séries correspondant aux deux courbes est égal à 0,79. Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 24: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200826

également l’obligation de ne pas rater son début de carrière (21).

Une sélection accrue avec la diminution du numerus clausus

L’évolution du numerus clausus introduit des taux de sélection variables en fin de première année des études de médecine. Cette sélection s’exerce sur les personnes inscrites en première année qui se présentent à un concours plus sélec-tif lorsque le numerus clausus diminue. Elle est renforcée en amont par un comportement d’auto-sélection : le nombre d’inscriptions en première année de médecine décroît aussi avec le numerus clausus (cf. graphique XIII).

L’effet de la sélection à l’entrée dans une profes-sion a été étudié pour la Fonction publique fran-çaise par Fougère et Pouget (2003). Les méde-cins ayant subi un taux de sélection plus sévère peuvent être en moyenne plus qualifiés pour l’exercice de la profession : on pourrait chercher à expliquer ainsi le relèvement de l’effet cohorte pour les médecins installés à partir du milieu des années 1990. Malheureusement, les données sur le nombre d’inscrits en première année de méde-cine ne sont pas disponibles pour les années anté-rieures à 1978 (et donc pour les cohortes instal-lées avant 1987). Les données existantes sur cette question sont trop partielles pour permettre une analyse empirique complète.

Comparaison des distributions d’honoraires par cohorte

L es différences d’honoraires entre cohortes sont-elles systématiques ? L’analyse réali-

sée jusqu’à présent revient à comparer les hono-raires moyens entre cohortes, en contrôlant par d’autres facteurs explicatifs. Or, l’hétérogénéité non expliquée par notre modèle est assez impor-tante : le R² s’élève à 27,55 % seulement. Des différences interindividuelles entre praticiens sont possibles, qui permettraient à certains, plus dynamiques, de réussir malgré l’appartenance à une cohorte défavorable (22).2122

Une approche en termes de dominance stochas-tique permet de compléter l’analyse en considé-rant l’ensemble de la distribution des honorai-res. Dans ce cadre, l’hétérogénéité non observée des médecins généralistes est intégrée à l’ana-lyse et non négligée en tant que perturbation. Il s’agit ici d’examiner si le classement des cohor-tes obtenu précédemment est maintenu lorsque l’on considère les distributions.

Critères de dominance stochastique

Ces critères permettent de classer des distribu-tions. Soit F et G les fonctions de répartition des honoraires pour les cohortes C et C’. Soit

un montant d’honoraires considéré. F(x) et G(x) définissent la proportion de médecins des cohortes C et C’ qui ont des honoraires infé-rieurs ou égaux à x. La distribution F domine à l’ordre 1 la distribution G si, quel que soit le montant x d’honoraires considéré, la probabilité d’avoir un niveau d’honoraires supérieur à x est plus importante avec F qu’avec G.

On note . Dans ce cas, la courbe représentative de la fonction de répartition F(x) se situe toujours au-dessous de celle de G(x).

Supposons que l’on propose à un médecin de choisir entre deux distributions, en situation d’ignorance a priori sur son niveau d’honoraires x. Tout individu dont l’utilité est fonction crois-sante des honoraires préfèrera la distribution

21. Il serait intéressant de pouvoir tester cette hypothèse avec des données concernant un type de profession libérale comme les taxis, dont l’activité ne dépend pas de la fidélisation d’une clientèle.22. Par ailleurs, des effets de rattrapage sont envisageables, avec une hétérogénéité de l’effet de l’expérience selon les cohor-tes, qui permettrait aux médecins installés dans un contexte diffi-cile de rattraper leur handicap au fil du temps. Cette question est étudiée à la fin de l’encadré 3.

Graphique XIIINumerus clausus et taux de sélection au concours de fin de première année de médecine

0

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

35 000

40 000

45 000

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

année (1e année d’études)

0

1 000

2 000

3 000

4 000

5 000

6 000

7 000

8 000

9 000

Inscrits PCEM1 (échelle de gauche) Numerus Clausus (échelle de droite)

22 %

25 %

19 % 15 %

Lecture : le graphique représente la valeur du numerus clausus national et le nombre d’inscrits en première année de médecine. La rupture de la courbe est due au fait que l’information sur le nombre d’inscrits n’est pas disponible pour les années 1995 à 2000. Les étiquettes (par exemple 19 % en 1989) donnent le pourcentage de reçus au concours de fin de première année de médecine.Champ : étudiants ayant débuté leurs études de médecine entre 1978 et 2006.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004 et données SISE (Système d’Information sur le Suivi de l’Etudiant) de la DEPP (Ministère de l’Education Nationale).

Page 25: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 27

dominante F à la distribution dominée G. Avec F en effet, la probabilité d’être riche est supérieure, quel que soit le niveau de richesse considéré.

Très intuitif, le critère de dominance stochasti-que d’ordre 1 n’est pas toujours opératoire car les fonctions de répartition peuvent se croiser. Dans ce cas, on utilise le critère de dominance stochastique d’ordre 2, qui compare les mon-tants de pauvreté moyens associés aux deux distributions. Pour chaque niveau d’honoraires x, on appelle montant de pauvreté moyen asso-cié à la distribution F le transfert moyen dont il faut faire bénéficier les individus d’honorai-res inférieurs à x pour les amener au niveau x. Si le montant de pauvreté moyen associé à la distribution F est toujours inférieur au montant de pauvreté moyen associé à la distribution G, alors F domine G à l’ordre 2.

Des procédures permettent de tester la domi-nance stochastique d’ordre 1 (notée DS1) ou 2 (DS2) et l’égalité des distributions. Nous adoptons la méthodologie suivie par Lefranc, Pistolesi et Trannoy (2004) et Pistolesi (2006).

L’hétérogénéité individuelle ne compense pas le handicap d’ une cohorte défavorable

Nous avons tout d’abord considéré les fonc-tions de répartition des honoraires observés par cohorte. Pour clarifier l’analyse, nous nous focali-sons sur cinq cohortes intéressantes : 1972, 1977, 1985, 1993 et 1999. Ces cohortes sont désignées par des étiquettes dans le graphique I. Les tests de dominance stochastique sont réalisés avec un risque de première espèce de 5 %. Ils conduisent à des résultats cohérents avec ceux obtenus dans l’analyse économétrique (cf. tableau 2) :

la cohorte 1972 domine à l’ordre 1 les cohor-•tes 1985, 1993 et 1999 ;

la cohorte 1985 est dominée à l’ordre 1 par les •cohortes 1972 et 1999 et est égale à la cohorte 1993 ;

la cohorte 1993 est dominée à l’ordre 1 par les •cohortes 1972 et 1999 et est égale à la cohorte 1985 ;

la cohorte 1999 est dominée à l’ordre 1 par la •cohorte 1972 et à l’ordre 2 par la cohorte 1977. Elle domine à l’ordre 1 les cohortes 1985 et 1993.

Ces comparaisons sont toutefois d’une portée limitée car elles sont effectuées sur les distribu-

tions d’honoraires bruts. Certes, l’hétérogénéité non observée des médecins est prise en compte. Mais les distributions d’honoraires sont ici comparées pour des dates et des niveaux d’ex-périence différents. Or les estimations des effets fixes ont montré l’importance de ces variables sur la détermination des honoraires.

Pour comparer les cohortes entre elles, il est plus pertinent d’éliminer de la variance des honoraires ce qui est dû aux autres facteurs que la cohorte et l’hétérogénéité non observée. L’estimation réalisée précédemment peut être exploitée pour combiner l’approche en termes de dominance stochastique avec une microsimulation. Nous pouvons simuler les honoraires qu’auraient per-çus les médecins de l’échantillon s’ils avaient eu, hormis leur cohorte et leur hétérogénéité non observée, des caractéristiques semblables : la même expérience (10 ans), le même sexe (mas-culin), la même date d’observation (1995), des niveaux de densité correspondant aux moyennes observées, etc. (23). On obtient pour ces hono-raires simulés des fonctions de répartition qui peuvent être comparées selon les critères de la dominance stochastique (cf. graphique XIV).23

Le classement précédent est modifié par l’utili-sation des honoraires simulés. Les différences

23. Plus exactement, les honoraires simulés sont définis à partir de l’estimation du modèle (1) de l’encadré 3 par :

, où

correspond aux niveaux de densité moyens et où est le vec-teur des indicatrices correspondant à un homme installé en Ile de France comme libéral à temps plein, sans MEP.

Tableau 2Tests de dominance stochastique entre les distributions par cohorte des honoraires simulés

1972 1977 1985 1993 1999

1972 - > (SD1) > (SD1) > (SD1) =

1977 - - > (SD1) > (SD1) < (SD1)

1985 - - - < (SD1) < (SD1)

1993 - - - - < (SD1)

Lecture : la distribution des honoraires simulés de la cohorte 1972 domine à l’ordre 1 ( > (SD1)) la distribution des honoraires simulés de la cohorte 1977.La distribution des honoraires simulés de la cohorte 1985 est dominée à l’ordre 1 (< (SD1)) par la distribution des honoraires simulés de la cohorte 1993.La distribution des honoraires simulés de la cohorte 1972 est égale ( = ) à la distribution des honoraires simulés de la cohorte 1999 (hypothèse acceptée au seuil de 10 %).Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1983 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 26: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200828

d’honoraires entre les cohortes sont plus mar-quées : toutes les cohortes peuvent maintenant être classées en utilisant le critère de dominance stochastique d’ordre 1. Les cohortes 1993 et 1999, qui étaient désavantagées par un faible niveau d’expérience observée, obtiennent un meilleur positionnement. La cohorte 1985 est maintenant dominée à l’ordre 1 par toutes les cohortes, et en particulier par 1993. Les distribu-tions d’honoraires des cohortes 1972 et 1999 sont maintenant égales (au sens du test) : à caracté-ristiques observables identiques, les cohortes les plus récentes ont la même distribution d’honorai-res que les cohortes anciennes les plus favorisées, ce qui confirme le redressement de la situation financière deté individuelle non observée ne per-mettent pas de compenser les différences consi-dérables repérées, en moyenne, pour les cohortes cohortes les plus récentes.

Au total, l’analyse en termes de dominance sto-chastique confirme les conclusions de l’approche économétrique. Appartenir à une « mauvaise » cohorte est déterminant pour l’ensemble de la carrière d’un médecin généraliste ; les écarts liés à l’hétérogénéis.

** *

La régulation pratiquée en France ne permet pas d’effectuer une réelle étude de causalité : aucun échantillon témoin ne peut être défini car tous les étudiants de médecine d’une même généra-tion sont soumis à la même régulation démo-graphique. Toutefois, nous avons pu mettre en évidence l’importance du lien entre l’effet de la cohorte et la régulation de la démographie médi-cale. Les effets négatifs estimés pour les cohor-tes des années 1980, qui sont les plus nombreu-ses, amènent naturellement à s’interroger sur l’opportunité du relèvement actuel du numerus clausus. Les justifications généralement avan-cées se réfèrent à la diminution prévisible du nombre de médecins. Toutefois, la hausse du numerus clausus peut avoir un effet contraire à celui recherché, si elle contribue, par ses effets négatifs sur les revenus, à détériorer l’attracti-vité de l’exercice de la médecine générale.

Ces résultats révèlent l’existence d’une très grande disparité dans la situation des médecins

généralistes selon leur cohorte d’appartenance. Certaines générations de médecins peuvent trouver leur compte dans le système actuel du paiement à l’acte, d’autres être plus ouvertes à d’autres modes de paiement. Les acteurs des négociations conventionnelles peuvent ainsi évoluer en fonction des situations relatives des différentes cohortes. La création en 1984 de MG France, premier syndicat de médecins généralistes, peut être mise en rapport avec la dégradation de la situation financière des cohor-tes installées dans les années 1980.

D’autres professions peuvent être affectées par les fluctuations démographiques et le baby-boom. L’étude des carrières salariales montre que les cohortes les plus nombreuses souffrent aussi d’un choc négatif sur les salaires ini-tiaux (Welch,1979). Les estimations que nous avons obtenues pour les écarts entre cohortes de médecins sont similaires sur les honoraires et le revenu. Il est donc possible de se limiter aux honoraires pour les étudier. L’évaluation des revenus des médecins sera en revanche très utile, à l’avenir, pour comparer la situation financière et les profils de carrière des médecins avec ceux de salariés de niveau de formation équivalent.

Graphique XIVFonctions de répartition des honoraires simulés pour cinq cohortes

0 100 000 200 000 300 000Honoraires

Den

sité

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0

1972 1977 19991985 1993

Lecture : il s’agit des fonctions de répartition des honoraires simu-lés. Ces honoraires simulés correspondent à ceux qu’auraient perçus les médecins de l’échantillon s’ils avaient eu, hormis leur cohorte et leur hétérogénéité non observée, des caractéristiques observables semblables (expérience : 10 ans, sexe : masculin, date d’observation : 1995, niveaux de densité correspondant aux moyennes observées, etc.) Champ : échantillon utilisé pour l’estimation : médecins du sec-teur 1, installés entre 1970 et 2001 et présents au moins une fois dans la base entre 1993 et 2004.Source : panel d’omnipraticiens libéraux du SNIR (CNAMTS), 1983-2004.

Page 27: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 29

Allain O. (1997), « La décomposition des évo-lutions de salaire selon l’âge, la cohorte et la période », Communication pour les 4èmes jour-nées d’étude sur les données longitudinales dans l’analyse du marché du travail (Céreq, Lasmas Idl, LES), Paris, 22-23 mai.

Aubert P. et Crépon B. (2003), « La productivité des salariés âgés : une tentative d’estimation », Économie et Statistiques, no 368.

Audric S. (2006), « Analyse des carrières des médecins libéraux à partir des données de panel », document de travail Drees, série statistiques, no 96.

Bessière S., Breuil-Genier P. et Darriné S. (2004), « La démographie médicale à l’horizon 2025 : une actualisation des projections au niveau national », Études et Résultats no 352, Drees.

Billaut A. (2006), « Les affectations en troi-sième cycle des études médicales en 2005, suite aux épreuves classantes nationales », Études et Résultats no 474, Drees.

Bolduc D., Fortin B. et Fournier M.-A. (1996), « The Effect of Incentive Policies on the Practice Location of Doctors : A Multinomial Probit Analysis », Journal of Labour Economics, vol. 14, pp. 703-732.

Bourdallé G. et Cases C. (1996), « Les taux d’ac-tivité des 25-60 ans : les effets de l’âge et de la génération », Économie et Statistiques, no 300, pp. 83-93.

Bourgueil Y. (2007), « La démographie médicale : constats, enjeux et perspectives », Regards, no 31, pp. 34-46.

Breuil-Genier P. (2003), « Honoraires et reve-nus des professions de santé en milieu rural ou urbain », Études et Résultats no 254, Drees.

Cour des Comptes (2007), « Sécurité Sociale 2007 », http ://www.ccomptes.fr/CC/documents/RELFSS/07-securite-sociale.pdf

Deaton A. (1997), The Analysis of Household Surveys : A Microeconometric Approach to Development Policy, The Johns Hopkins University Press/World Bank : Baltimore.

Delattre E. et Dormont B. (2003), « Fixed Fees and Physician-Induced Demand : a Panel Data

Study on French Physicians », Health Economics, vol. 12, pp. 741-754.

Delattre E. et Dormont B. (2005), « La régulation de la médecine ambulatoire en France : quel effet sur le comportement des médecins libéraux ? », Solidarité Santé, no 1, pp. 135-161, Drees.

Déplaude M.-O. (2007), « L’emprise des quo-tas. Les médecins, l’Etat et la régulation démo-graphique du corps médical (année 1960-années 2000) », Thèse pour le doctorat en science politi-que, Université Paris 1-Panthéon Sorbonne.

ECOSANTE (2007), http ://www.ecosante.fr/

Fivaz C. et Le Laidier S. (2001), « Une semaine d’activité des généralistes libéraux », Cnamts, Point Stat no 33.

Fougère D. et Pouget J. (2003), « Les détermi-nants économiques de l’entrée dans la fonction publique », Économie et Statistiques, no 369-370.

HCAAM - Haut conseil pour l’avenir de l’as-surance maladie (2007), « Avis sur les conditions d’exercice et de revenu des médecins libéraux », 24 mai 2007, http ://www.sante.gouv.fr/htm/dos-siers/hcaam/avis_240507.pdf

Heckman J. (1979), « Sample Selection Bias as a Specification Error », Econometrica, vol. 47, no 1, pp. 153-161.

Kessler D. et Masson A. (1985), « Petit guide pour décomposer l’évolution d’un phénomène en termes d’effet d’âge, de cohorte et de moment », in Cycle de vie et générations, Kessler D., Masson A. et Strauss-Kahn D., Economica, Paris.

Kirby J. L. (2002), « The Health of Canadians – The Federal Role » The Standing Senate Committee on Social Affairs, Science and Technology.

Koubi M. (2003a), « Les trajectoires profession-nelles : une analyse par cohorte », Économie et Statistiques, no 369-370.

Koubi M. (2003b), « Les carrières salariales par cohorte de 1967 à 2000 », Économie et Statistique, no 369-370.

Lazear E. (1981), « Agency, Earnings Profiles, Productivity and Hours Restrictions », The American Economic Review, vol. 71, pp. 606-620.

BIBLIOGRAPHIE

Page 28: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200830

Lazear E. and Moore R. (1984), « Incentives, Productivity and Labor Contracts », The Quarterly Journal of Economics, vol. 99, pp. 275-296.

Lefranc A., Pistolesi N. et Trannoy A. (2004), « Le revenu selon l’origine sociale », Économie et Statistiques, no 371.

Legendre N. (2007), « Les revenus libéraux des médecins en 2004 et 2005 », Études et Résultats no 56.

Lollivier S. et Payen F. (1990), « L’hétérogénéité des carrières individuelles mesurées sur données de panel », Économie et Prévision, no 92-93, pp. 87-95.

Lucas-Gabrielli V. et Sourty-Le Guellec M.-J. (2004), « Evolution de la carrière libérale des médecins généralistes selon leur date d’installa-tion (1979-2001) », Questions d’Économie de la Santé, Irdes, no 81.

McGuire T. (2000), « Physician Agency » in A. Culyer et J. Newhouse, Handbook of health eco-nomics, vol. 1A, Elsevier Science, Amsterdam.

Mincer J. (1974), « Schooling, Experience and Earnings », New York : National Bureau of Economic Research.

OCDE (2006), « The Supply of Physician Services in OECD Countries », OECD Health Working Papers no 21, OECD Directorate for Employment, Labour and Social Affairs (DELSA/HEA/WD/HWP(2006)(1).

ONDPS (2005), « Rapport annuel », www.sante.gouv.fr/ondps

Pistolesi N. (2006), « L’égalité des chances en France et aux États-Unis : le rôle de l’effort, des circonstances et de la responsabilité », Thèse pour le doctorat en science économique, Université de Cergy Pontoise.

Rizzo J. et Zeckhauser R. (2007), « Pushing Incomes to Reference Points : Why do Male Doctors Earn More ? », Journal of Economic Behavior and Organization, vol. 63, no 3, pp. 514-536.

Samson A.-L. (2006), « La dispersion des hono-raires des omnipraticiens », Études et Résultats no 482, Drees.

Sénat (2007), « Offre de soins : comment réduire la fracture territoriale ? » Rapport d’information no 14 de Jean-Marc Juilhard, sénateur du Puy-de-Dôme (http ://www.senat.fr/rap/r07-014/r07-0141.pdf)

URML Ile de France (2007), « L’épuisement pro-fessionnel des médecins libéraux : témoignages, analyses et perspectives », dossier de presse, 27 juin 2007.

Verbeek M. et Nijman T. (1992), « Testing for Selectivity Bias in Panel data Models », International Economic Review, Vol. 33, no 3, 681-703.

Vanderschelden, M. (2007), « Les affectations des étudiants en médecine à l’issue des épreu-ves classantes nationales en 2006 », Études et Résultats no 571, Drees.

Welch F. (1979), « Effects of Cohort Size on Earnings : the Baby-boom Babies’ Financial Bust », Journal of Political Economy, vol. 87, no 5, pp. S65-S97.

Page 29: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 31

* Au moment de la rédaction de cet article Alexandre Baclet travaillait à la division Revenus et Patrimoine de l’Insee.** Division Revenus et Patrimoine de l’Insee.

REVENUS / NIVEAUX DE VIE

La prise en compte des revenus du patrimoine dans la mesure des inégalitésAlexandre Baclet* et Émilie Raynaud**

En France, la mesure de référence des inégalités de revenus s’appuie sur une définition du niveau de vie qui prend uniquement en compte les ressources monétaires. Jusque dans un passé récent, cette mesure appréhendait mal les revenus du patrimoine finan-cier et ignorait la contribution du logement au niveau de vie des individus. La prise en compte « élargie » des revenus du patrimoine dans la mesure des niveaux de vie modi-fie le paysage des inégalités en France. Qu’il s’agisse du patrimoine financier, dont la distribution au sein de la population est plus concentrée que celle des revenus, ou de la propriété de la résidence principale, les compléments de ressources estimés accroissent la mesure des inégalités globales. Les inégalités de niveau de vie entre les différentes catégories socioprofessionnelles et selon l’âge en sont également modifiées. Le niveau de vie moyen des personnes âgées est inférieur à la moyenne de la population avec la mesure standard du niveau de vie. Compte tenu du fait que le patrimoine des seniors est supérieur à la moyenne, la prise en compte des revenus du patrimoine améliore leur niveau de vie relativement au reste la population.

Page 30: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200832

L a connaissance en matière de concentration des revenus et du patrimoine au sein de la

population fait l’objet d’une très forte demande sociale, comme l’a récemment souligné le rap-port du groupe de travail du Conseil national de l’information statistique sur les inégalités (Cnis, 2007). En France, la mesure de réfé-rence des inégalités de revenus s’appuie sur une définition du niveau de vie qui prend unique-ment en compte les ressources monétaires. Le niveau de vie d’un individu est par convention mesuré comme celui du ménage dans lequel il vit ; il se calcule en divisant le revenu disponi-ble par le nombre d’unités de consommation de ce ménage (1). Il est désigné dans la suite de cette étude par « niveau de vie standard ». Les ressources qui constituent le revenu disponi-ble comprennent les revenus d’activité salariée ou indépendante, les revenus de remplacement (allocations chômage, retraites, pensions), les revenus du patrimoine immobilier (revenus fon-ciers) et financier, les prestations sociales, total duquel sont déduits les impôts directs payés par le ménage (impôt sur le revenu, taxe d’habita-tion) et les prélèvements sociaux (Contribution sociale généralisée – CSG, Contribution au remboursement de la dette sociale – CRDS).

La source de référence pour la mesure des niveaux de vie en France est l’enquête Revenus fiscaux (ERF), qui s’appuie sur les déclarations fiscales (cf. encadré 1). Certaines composantes du concept « standard » de niveau de vie sont mal appréhendées : c’est le cas des revenus du patri-moine financier, en particulier, car seule une par-tie d’entre eux est soumise à l’impôt sur le revenu (Legendre, 2004). Certains en sont exonérés, comme les intérêts des livrets d’épargne régle-mentée ; d’autres sont soumis à un prélèvement forfaitaire, libératoire de l’impôt sur le revenu. Ils font dans ce cas l’objet d’un prélèvement à la source et n’entrent pas dans le calcul de l’im-pôt. En 2001, les revenus du patrimoine financier dans l’ERF représentaient environ 16 % du total mesuré par la Comptabilité nationale (Legendre, 2004). Le patrimoine des ménages étant nette-ment plus concentré que les revenus au sein de la population (cf. graphique I et Cordier, 2006) et cette concentration s’étant en outre accrue au cours des dernières années (Girardot, 2007), l’appréhension partielle des revenus du patri-moine financier dans les enquêtes Revenus fis-caux entraîne une sous-estimation des inégalités.

Par ailleurs, le fait de restreindre la mesure du niveau de vie à des composantes strictement monétaires prête souvent à polémique puisque le temps dédié au loisir, à la production domes-

tique et à l’accès aux services publics partici-pent au bien-être des individus (Cnis, 2007). De même, le logement contribue au niveau de vie des individus. Comparer les niveaux de vie des propriétaires et des locataires soulève ainsi des difficultés. Les propriétaires de leur résidence principale, disposant d’un patrimoine qui a une valeur d’usage, peuvent être considérés comme favorisés en termes de niveau de vie par rapport aux locataires qui doivent affecter une fraction de leurs revenus au règlement d’un loyer. Prendre en compte cet avantage revient à élargir la mesure du niveau de vie à un élément non monétaire, le logement, traité dans cet article comme un élé-ment du patrimoine des individus.1

Il existe un consensus pour dire que la meilleure prise en compte des revenus du patrimoine financier devrait accroître les inégalités mesu-rées et dans une moindre mesure le taux de pau-vreté (Verger, 2005). Si le sens de l’effet ne fait pas de doute, il n’existe cependant que très peu d’études qui se sont efforcées d’en mesurer pré-cisément l’impact. Lagarenne et Lorgnet (1998) proposent ainsi une méthodologie consistant à

1. Système de pondération attribuant un coefficient à chaque membre du ménage et permettant de comparer les niveaux de vie de ménages de tailles ou de compositions différentes. Avec cette pondération, le nombre de personnes est ramené à un nombre d’unités de consommation (UC). Aussi, pour compa-rer les niveaux de vie de ménages de taille ou de composition différente, on utilise une mesure du revenu corrigé par unité de consommation à l’aide d’une échelle d’équivalence. L’échelle actuellement la plus utilisée (dite de l’OCDE modifiée) retient la pondération suivante : 1 UC pour le premier adulte du ménage ; 0,5 UC pour les autres personnes de 14 ans ou plus ; 0,3 UC pour les enfants de moins de 14 ans.

Graphique ICourbe de concentration du revenu disponible et du patrimoine financier des ménages

Patrimoine financier Revenu disponible

En %1009080706050403020100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Lecture : plus la courbe s’éloigne de la diagonale, plus la dis-tribution de la variable considérée est concentrée. La moitié des ménages les moins riches possède 27 % de la masse des revenus disponibles tandis que la moitié des ménages les moins bien dotés possède environ 4 % de la masse totale de patrimoine financier. Les 10 % les mieux dotés en patrimoine financier en possèdent environ 63 %.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étu-diante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : enquête Revenus fiscaux 2003, Insee-DGI pour le revenu disponible et enquête Patrimoine 2004, Insee, montants de patrimoine financier recalés sur les données de la Comptabilité nationale.

Page 31: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 33

rapprocher les ERF de l’enquête Patrimoine, sans toutefois en analyser les effets sur les niveaux de vie. La mesure de cet impact reste évidemment tributaire des choix et des hypothè-ses d’imputation.

La pratique des Comptes nationaux, qui incluent des revenus supplémentaires (les loyers imputés) dans la masse du revenu disponible brut des propriétaires de leur résidence princi-pale, les recommandations du Cnis, ainsi que

celles d’Eurostat (2)2 incitent à proposer une méthodologie qui tienne compte du logement, afin d’alimenter la réflexion sur la mesure des niveaux de vie. Le sens de l’effet des loyers

2. Eurostat propose d’imputer des ressources supplémentaires non seulement aux propriétaires de leur résidence principale, mais aussi aux locataires du parc social, au titre de la subvention implicite dont ils bénéficient par rapport aux locataires du parc privé. Les loyers imputés sont ici analysés comme des revenus du patrimoine. Le cas des locataires du parc social, qui ne pos-sèdent pas leur logement, ne se pose pas en ces termes et n’est donc pas pris en compte.

Encadré 1

SOURCES ET DONNÉES

L’enquête Revenus fiscaux (ERF) s’appuie sur les ménages répondants à l’enquête Emploi. Les données sont appariées avec celles fournies par la Direction générale des finances publiques, donnant l’ensemble des revenus déclarés au niveau du foyer fiscal. Les revenus au niveau du ménage sont obtenus dans les ERF en agrégeant l’ensemble des foyers fiscaux du ménage. L’ERF conjugue ainsi des données détaillées sur la situation sociodémographique des individus et une information précise sur leurs revenus déclarés aux services fiscaux, permettant de mesurer leur niveau de vie. Les données de l’ERF sont également com-plétées par les prestations sociales. Cette étude utilise en outre pour les imputations l’enquête Patrimoine qui renseigne sur la distribution du patrimoine financier et immobilier des ménages et l’enquête Logement sur celle des loyers. Le dispositif européen SRCV-SILC (Statistiques sur les ressources et les conditions de vie) est également ponctuellement mobilisé dans l’étude. Il contient des données détaillées sur les reve-nus, permettant de mesurer les niveaux de vie selon leur définition usuelle, ainsi que sur la taxe foncière et les intérêts des emprunts immobiliers contractés par les ménages, informations absentes des ERF. Les données les plus récentes au moment de la rédac-tion de cet article portant sur l’année 2003 (enquête Patrimoine 2004) et l’année 2002 (enquête Logement 2002), c’est l’enquête Revenus fiscaux 2003 qui a servi de base à l’analyse (revenus de l’année 2003).

La mesure standard du niveau de vie à partir des ERF comprend les revenus du patrimoine faisant l’objet d’une déclaration fiscale, c’est-à-dire les revenus du patrimoine immobilier (revenus fonciers et revenus accessoires, qui incluent notamment les locations de fonds de commerce ou de meublés), et certains reve-nus du patrimoine financier (revenus des valeurs mobi-lières soumis à l’impôt sur le revenu comme la plupart des dividendes d’actions, ainsi que ceux soumis au prélèvement libératoire forfaitaire, cf. annexe 3).

Les revenus financiers qui échappent aux enquêtes Revenus fiscaux sont les revenus issus des produits totalement exonérés d’impôt (les intérêts des livrets d’épargne défiscalisés), pour lesquels on ne dispose d’aucune information et les revenus courants géné-rés annuellement par les produits financiers qui sont imposés uniquement au moment du rachat ou du

dénouement anticipé du contrat (plans d’épargne en actions – PEA – ou assurances-vie). Les revenus soumis à prélèvement libératoire, s’ils sont présents dans la source fiscale, sont quant à eux mal mesurés. L’administration fiscale estime ainsi que les déclara-tions de revenus couvrent environ 25 % de ces res-sources en dépit de l’obligation pour le contribuable de les reporter depuis 1999. Les revenus des placements soumis à l’imposition de droit commun sont pour leur part mieux connus des sources fiscales, sous réserve des erreurs de déclaration et de l’évasion fiscale.

Afin de pallier ces manques, certains revenus financiers sont donc imputés à partir de l’enquête Patrimoine 2004 :

d’une part les revenus annuels des actifs qui échap- -pent à la source fiscale : les intérêts des comptes sur livrets défiscalisés (livrets A, CEL, PEL, Codevi, livrets jeune, livrets d’épargne populaire), les dividen-des des actions détenues dans le cadre d’un PEA et les intérêts des contrats d’assurance-vie ;

d’autre part, les revenus des valeurs mobilières -soumis à prélèvement libératoire (intérêts des livrets fiscalisés et des valeurs mobilières à taux fixe comme les obligations, les comptes à terme, les bons). Les revenus collectés par la déclaration fiscale sont ainsi retirés du revenu disponible standard et remplacés par des imputations.

Seuls les revenus du patrimoine immobilisé sont pris en compte dans la mesure du revenu disponible, de même qu’en comptabilité nationale. Les plus-values liées à la cession d’actifs financiers ne sont donc pas prises en compte. Elles sont par nature très volatiles et dépendent fortement de la date d’acquisition des actifs. Leur caractère exceptionnel est surtout à même de bouleverser transitoirement les positions individuel-les dans la hiérarchie des revenus et de brouiller l’ana-lyse. Les plus-values ont joué un rôle essentiel dans la hausse des patrimoines au cours des cinquante dernières années, dans le haut de la distribution en particulier. Pour les très hauts revenus, le complé-ment de ressources qu’elles représentent peut être conséquent : d’après les statistiques fiscales, dans les années 1990, pour les 0,01 % des foyers fiscaux les plus riches, elles ont atteint 20-25 % du revenu déclaré hors plus-values (Piketty, 2001).

Page 32: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200834

imputés sur les inégalités de revenus n’est pas aussi clair que celui des revenus financiers. Les locataires et les propriétaires sont très inégale-ment répartis dans la population. La proportion de propriétaires s’accroît ainsi assez régulière-ment le long de l’échelle des « niveaux de vie standard » (cf. graphique II). Par ailleurs, le pourcentage de propriétaires augmente dans un premier temps au cours du cycle de vie, avec l’âge du chef de ménage, jusqu’à 60 ans envi-ron (Baclet, 2006) avant de légèrement dimi-nuer avec la désépargne pendant la dernière partie du cycle de vie. Certains travaux anté-rieurs sur données françaises attribuent aux loyers imputés un impact neutre sur le taux de pauvreté (Insee, 2001) ; d’autres un léger effet à la baisse (Driant et Jacquot 2005). Dans une analyse comparative sur trois pays, Frick et Grabka (2002) concluent à une diminution des inégalités suite à l’imputation des loyers. Leurs résultats montrent cependant que si celle-ci est nette pour les États-Unis, elle est très modérée pour l’Allemagne, tandis que le Royaume-Uni fait figure d’exception avec une légère augmen-tation des inégalités.

Une mesure élargie du niveau de vie

L ’article traite d’abord des imputations de ressources supplémentaires aux proprié-

taires de leur résidence principale (les loyers imputés), puis des imputations de revenus finan-ciers.

Les imputations de loyers aux propriétaires occupants

L’attribution de ressources supplémentaires aux propriétaires de leur résidence principale repose sur l’idée que ces derniers bénéficient d’un avan-tage par rapport aux autres ménages, avantage qu’il est intéressant de quantifier pour évaluer les disparités de niveau de vie. Dans cette pers-pective, le logement est un patrimoine qui a une valeur d’usage pour ses détenteurs. La difficulté réside dans le calcul d’un équivalent monétaire à la ressource que représente la propriété de sa résidence principale.

Différentes méthodes peuvent être employées (voir par exemple Frick et Grabka, 2002). Les premières se réfèrent à la valeur du logement considéré :

il est possible de considérer le logement comme -un investissement effectué par le ménage, au même titre que ses autres placements, après un arbitrage entre risque et rendement. On valorise alors la ressource supplémentaire en calculant ce que rapporterait la somme, mesurée par la valeur du bien investie en produit non risqué sur les marchés financiers ;

il est également possible de la valoriser comme -une proportion fixe de la valeur du logement possédé (Saunders, 2005).

Toutes deux ont l’inconvénient de se référer à la valeur même du logement, dépendante du marché de l’immobilier et indissociable des plus-values potentielles qu’elle incorpore, pour mesurer une simple valeur d’usage. La pre-mière méthode pose en outre la question de savoir si l’achat d’un logement relève unique-ment, comme d’autres placements, d’une logi-que de rendement. Comme le soulignent Driant et Jacquot (2005), il existe pour le moins des contraintes spécifiques à cet investissement : par exemple, le parc des maisons en location est relativement limité, ce qui peut contraindre à choisir l’achat plutôt que la location.

D’autres méthodes se réfèrent non plus à la valeur du logement lui-même mais à celle du service de logement, à l’instar de ce qui est fait dans les Comptes nationaux. L’idée est alors d’évaluer les ressources supplémentaires comme le loyer qui serait payé sur le marché locatif pour un logement équivalent (prix du service de logement), l’évaluation se faisant par une auto-évaluation des ménages ou par estimations économétriques à partir des loyers observés.

Graphique IIProportion de personnes vivant dans un ménage propriétaire de sa résidence principale selon le niveau de vie individuel

En % 9080706050403020100

… in

férieu

r à D

10

… su

périe

ur à D

90

… en

tre D

10 et

D20

… en

tre D

20 et

D30

… en

tre D

30 et

D40

… en

tre D

40 et

D50

… en

tre D

50 et

D60

… en

tre D

60 et

D70

… en

tre D

70 et

D80

… en

tre D

80 et

D90

Lecture : les 10 % des individus aux niveaux de vie les plus fai-bles sont environ un tiers à vivre dans un ménage propriétaire (ou en cours d’acquisition) de sa résidence principale. Les 10 % d’individus aux niveaux de vie les plus élevés sont 83 % dans ce cas.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étu-diante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Source : enquête Revenus fiscaux 2003, Insee-DGI.

Page 33: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 35

C’est cette dernière option qui est retenue ici, comme dans Driant et Jacquot (2005) ou Marquier (2003). Elle se heurte cependant à plusieurs limites, énoncées par Verger (2005). La valeur locative peut paraître trop dépen-dante de la situation courante sur le marché de l’immobilier. En période de hausse des coûts du logement pour les locataires, il ne paraît toutefois pas absurde d’évaluer l’avantage des propriétaires en fonction des loyers courants. Évaluer la valeur d’usage des logements sans faire référence aux loyers observés pose cepen-dant des problèmes normatifs délicats. Parmi les méthodes existantes, c’est donc l’imputation à partir des loyers observés qui a été privilégiée, même si elle ne répond bien sûr qu’imparfaite-ment à l’objectif recherché. Les ménages pro-priétaires et les accédants à la propriété (3) se voient attribuer un supplément de revenu dispo-nible équivalant au loyer hors charges dont ils s’acquitteraient s’ils étaient locataires de leur propre logement.

Dans l’enquête Logement deux équations de loyer sont estimées séparément pour les maisons individuelles et les appartements (cf. annexe 1). La distinction entre ces deux types d’habitation est justifiée par le fait que 79 % des propriétaires occupants, accédants compris, vivent dans des maisons individuelles, alors que plus des deux tiers des locataires vivent en appartement (enquête Logement 2002). Mêler les deux parcs aurait conduit à estimer les équations à partir des loyers en appartement principalement, alors que les imputations concernent en majorité des personnes vivant en maison individuelle. La forme des modèles, la distinction entre habitat collectif et individuel et le mode d’imputation des résidus sont inspirés de Marquier (2003) et Driant-Jacquot (2005). Les travaux de ces auteurs diffèrent cependant de la présente étude. Ils se fondent sur l’enquête Logement, ce qui d’une part leur permet de disposer de variables détaillées sur les caractéristiques des logements, données indisponibles dans les ERF, mais d’autre part les contraint à travailler à partir d’une notion de revenu qui ne correspond pas à la mesure usuelle du niveau de vie (les impôts ne sont pas pris en compte). Ces équations sont ensuite importées dans l’enquête Revenus fiscaux. La méthode employée (hot-deck stratifié, cf. annexe 1) aboutit à une distribution des loyers imputés proche de celle des loyers observés dans l’enquête Logement.

Conformément à la mesure standard du niveau de vie, nette des impôts directs, la taxe foncière

estimée (cf. annexe 1), est retirée des variantes de mesure du niveau de vie incluant les loyers imputés, pour les propriétaires et les accédants à la propriété. De même, pour respecter cette mesure standard qui a pour unité d’observation une année civile, c’est un revenu « courant » qui est évalué, plutôt qu’un revenu permanent qui tiendrait compte de l’ensemble du cycle de vie. Ainsi, les loyers imputés ignorent les compor-tements passés, notamment en matière d’épar-gne : que les propriétaires aient hérité de leur logement ou qu’ils aient épargné pour l’acqué-rir, leur niveau de vie est indifféremment com-plété par un revenu supplémentaire.3

Le cas des accédants à la propriété

Les accédants à la propriété, contrairement aux propriétaires, ont encore à leur charge les rem-boursements des prêts contractés pour l’achat de leur logement. Les Comptes nationaux affectent des loyers imputés aux ménages pro-priétaires ainsi qu’aux ménages accédants, en retirant toutefois les charges financières (les intérêts des emprunts contractés) du montant global. En effet, le capital emprunté représente une partie de la valeur du logement, alors que les intérêts des emprunts constituent une charge sans contrepartie. Dans les expériences étran-gères en matière d’imputation des loyers sur données individuelles, les accédants sont égale-ment pris en compte et les loyers calculés sont aussi nets des intérêts d’emprunt (Saunders et Siminski, 2005 ; Frick et Grabka, 2002). Le patrimoine que représente le logement est donc valorisé dans son intégralité, pour les accédants comme pour les propriétaires, seules les charges financières venant les différencier (ainsi que, plus indirectement, d’autres types de charges, comme les travaux d’entretien, prises en compte dans ces études et dans les comptes). Au regard de ces éléments, l’étude retient dans son scéna-rio central un traitement des accédants identique à celui des propriétaires, c’est-à-dire dans lequel les charges financières de remboursement des emprunts immobiliers supportées par les accé-dants ne sont pas considérées. Une variante où ils sont assimilés aux locataires (seuls les pro-priétaires sans charge de remboursement reçoi-vent des loyers imputés) est cependant testée.

Dans le dispositif européen SRCV (Statistiques sur les ressources et les conditions de vie,

3. Les personnes logées à titre gratuit, relativement peu nom-breuses, sont intégrées à ce groupe. Elles constituent environ 5 % des individus à qui sont imputés des loyers.

Page 34: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200836

cf. encadré 1), les variables à disposition permet-tent d’évaluer le poids représenté par les intérêts d’emprunts dans le revenu disponible des ména-ges. En moyenne, les intérêts d’emprunts consti-tuent l’équivalent de 8 % du revenu disponible ; pour la moitié des ménages qui en déclarent, ces intérêts représentent moins de 7 % de leur revenu disponible annuel. Cette part est décroissante avec le niveau du revenu disponible : elle est de 13 % en moyenne pour les ménages accédants appartenant au cinquième des ménages les plus modestes et de 6 % pour les ménages accédants appartenant au cinquième des ménages les plus aisés. Les intérêts moyens représentent environ 48 % des loyers bruts moyens des accédants dans les travaux de Saunders et Siminski (2005). Dans SRCV, les intérêts représentent en moyenne 43 % des loyers imputés (33 % pour la médiane). Si on les prenait en compte, les ressources sup-plémentaires attribuées aux accédants seraient donc réduites, l’effet sur le revenu disponible étant approché par les éléments chiffrés cités plus haut.

Cependant, mis à part le statut d’accédant ou de propriétaire, les informations disponibles sur les ménages des enquêtes Revenus fiscaux ne don-nent aucun élément sur les éventuels emprunts contractés. Les quelques éléments disponibles (caractéristiques du logement, revenus actuels du ménage, âge de la personne de référence, ancien-neté d’occupation du lieu) sont insuffisants pour expliquer convenablement les montants des inté-rêts d’emprunts observés dans des sources exté-rieures comme l’enquête Logement ou le dispo-sitif SRCV (4).

Devant la difficulté à estimer correctement ces intérêts au niveau individuel, l’utilisation des loyers bruts a été retenue comme référence. Une seconde variante est cependant proposée, qui attribue aux accédants une approximation de loyer net, en dégrevant systématiquement 40 % du loyer brut imputé (5). Les deux variantes envi-sagées (traitement des accédants comme les loca-taires et calcul de loyers nets) permettent d’évaluer la sensibilité des résultats aux choix d’imputation concernant les accédants à la propriété.

Les imputations des revenus du patrimoine financier : compléter la source fiscale

Les imputations de revenus du patrimoine financier sont destinées à compléter les enquê-tes Revenus fiscaux, auxquelles il échappe une partie de ces revenus (cf. encadré 1). De la même

manière que pour les loyers imputés, c’est un revenu courant que l’on souhaite mesurer avec les revenus financiers imputés. Ainsi, seul le ren-dement du patrimoine financier acquis est pris en compte, quel que soit son mode d’acquisition. Les imputations complémentaires, comme les éléments déjà intégrés dans la définition « stan-dard » du niveau de vie, se limitent aux revenus procurés sur une base régulière par les produits de placement.

Les imputations sont effectuées à l’aide de l’en-quête Patrimoine 2004, type d’actifs par type d’actifs, en trois temps (cf. annexe 2). Une pre-mière étape consiste à repérer les détenteurs de l’actif considéré parmi les ménages de l’enquête Revenus fiscaux 2003 à l’aide de leurs caracté-ristiques sociodémographiques ainsi que d’in-formations tirées des déclarations fiscales. La deuxième étape permet d’estimer les montants que possèdent ces détenteurs et la troisième étape établit les revenus annuels générés par ce patri-moine à partir de taux de rendement moyens nets d’impôts.

Les deux premières étapes sont effectuées actif par actif afin de tenir compte de leur hétérogé-néité. Les taux de détention et les montants pos-sédés sont en effet extrêmement variables d’un bout à l’autre de la gamme, qui comprend des produits aussi différents que les livrets A ou les actions cotées en Bourse, par exemple. Les déter-minants de la détention sont toutefois les mêmes pour tous les produits.4 5

La dernière étape s’effectue en deux temps. Les revenus bruts annuels générés par l’actif sont dans un premier temps calculés en fonction du montant détenu et du taux de rendement du produit considéré (cf. annexe 2). Ces revenus financiers étant destinés à compléter le revenu disponible des ménages, net d’impôts directs, les prélèvements sur les revenus des actifs non défiscalisés doivent être pris en compte dans un deuxième temps. Afin d’éviter des hypothèses trop complexes sur la fiscalité des ces revenus, ils sont soumis par défaut au prélèvement libé-ratoire à hauteur de 15 % (taux le plus fréquem-ment appliqué en 2003) et aux prélèvements sociaux à hauteur de 10 %, soit un prélèvement

4. Une estimation de la valeur des intérêts d’emprunts liés à la résidence principale dans SRCV à partir d’une régression linéaire sur ces variables donne ainsi un R2 de 17 %.5. On pourrait également imputer des loyers nets de charges d’entretien et de remise en l’état des logements, comme cela peut être fait à l’étranger (Saunders, 2005), (Frick, 2002) ou dans les Comptes nationaux. L’évaluation de ces charges à partir des données à disposition étant difficile, cette question n’est pas traitée ici.

Page 35: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 37

total de 25 %. Les produits concernés sont les revenus de placements à taux fixe (livrets fisca-lisés, obligations, bons de capitalisation). Cette fiscalité simplifiée ne tient pas compte du fait que le prélèvement libératoire s’applique non pas de façon systématique mais souvent sur décision du contribuable. Néanmoins, le prélè-vement libératoire est le choix le plus répandu pour ces produits et les éventuelles différences générées par cette hypothèse ne sont que de deuxième ordre.

Plus encore que les taux de rendement ou la fis-calité appliqués, c’est la distribution des stocks imputés qui est déterminante dans l’évaluation des revenus du patrimoine financier. Or même si l’enquête Patrimoine constitue une source privi-légiée pour l’analyse des patrimoines individuels, les hauts patrimoines sont difficiles à capter car l’échantillon de l’enquête a pour objet d’être représentatif de l’ensemble de la population. Les stocks de patrimoine recensés sont ainsi large-ment inférieurs aux stocks mesurés au niveau macroéconomique : l’enquête couvre environ un tiers du patrimoine financier de la Comptabilité nationale (Cordier, 2007). Dans une étude préa-lable, Baclet (2007) privilégie le recalage des stocks de patrimoine obtenus par simulation sur les grandeurs macroéconomiques. Ce recalage est appliqué de manière uniforme pour un actif donné : tous les montants sont multipliés par un même coefficient, qui permet de retrouver une masse totale imputée égale à la masse fournie par les statistiques monétaires de la Banque de France (6).

L’hypothèse implicite du recalage uniforme est que la sous-estimation des montants de patri-moine collectés dans l’enquête est indépendante du niveau de patrimoine détenu, alors que le haut de la distribution des patrimoines, où il y a le plus de variabilité, est moins bien connu que le reste. Du fait de la collecte de montants par tranche, on ignore en outre quelle est la borne supérieure des plus hauts patrimoines. Néanmoins, le reca-lage est effectué séparément actif par actif ou par grands groupes cohérents (ensemble des valeurs détenues dans des PEA, ensemble des livrets fiscalisés, par exemple). Au niveau individuel, l’ampleur du recalage est donc variable selon la composition du portefeuille. Or l’assurance-vie et les valeurs mobilières, dont la valeur est par nature plus difficile à évaluer que celle des livrets d’épargne, sont davantage présentes chez les détenteurs de patrimoines financiers élevés (Cordier, 2006). À l’autre extrémité, les petits patrimoines sont essentiellement composés de livrets d’épargne réglementée dont les masses

collectées par enquête sont globalement plus pro-ches des données macroéconomiques.

Le coefficient de recalage a de fait tendance à croître le long de la distribution des montants de patrimoine imputé, même si l’ampleur du reca-lage est globalement toujours du même ordre de grandeur. Ainsi, si l’on scinde la distribution des montants de patrimoine par décile, le recalage est en moyenne de 2,2 pour les 10 % de portefeuilles les plus modestes, de 2,3 pour les portefeuilles compris entre les 4e et 5e déciles et de 2,7 pour les 10 % de patrimoines les plus élevés.

Même si le fait d’opérer un recalage pour cha-que produit permet de traiter les portefeuilles de façon distincte selon leur structure, le choix d’un recalage uniforme par type de produit financier reste une des limites de l’étude. Il permet tou-tefois de donner a minima une borne inférieure de l’impact sur les inégalités de niveau de vie de la prise en compte des revenus financiers manquants ou mal collectés dans les déclara-tions fiscales. Un recalage plus précis serait dif-ficile compte tenu de l’absence de données sur la répartition des patrimoines plus précises que celles de l’enquête Patrimoine couplée aux don-nées de stock de la comptabilité nationale et de la Banque de France. Un accès aux données de l’ISF (Impôt de Solidarité sur la Fortune) per-mettrait de mieux appréhender la ventilation du patrimoine en France parmi les plus aisés.

L’ensemble des éléments imputés ne sont pas tous parfaitement liquides, qu’il s’agisse de la valeur locative du logement comme des revenus de cer-tains placements financiers (les intérêts produits par les contrats d’assurance-vie par exemple, qui sont recapitalisés). Le niveau de vie ainsi mesuré ne se réduit donc pas à un revenu immé-diatement mobilisable.6

La prise en compte des revenus du patrimoine accroît la mesure des inégalités

L’utilisation des loyers bruts d’intérêts d’em-prunt prévaut et est analysée en priorité dans

la suite de l’étude. Des variantes concernant le

6. Seuls les revenus imputés sont recalés sur les masses macro-économiques. Ce n’est pas le cas des revenus du patrimoine immobilier ou financier collectés par les déclarations fiscales et conservés tels quels dans la mesure du niveau de vie. Le taux de couverture des revenus du patrimoine immobiliers par l’ERF est évalué à moins de 50 %, par comparaison aux chiffres des Comptes nationaux en 2001 (Legendre, 2004) ; ces derniers étant toutefois bruts de frais et d’intérêts d’emprunts, contraire-ment aux revenus collectés via les déclarations fiscales.

Page 36: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200838

traitement des accédants à la propriété viennent en contrepoint de l’analyse principale. À la mesure standard du niveau de vie sont systématiquement comparées une variante avec imputations de reve-nus financiers, une variante avec prise en compte des loyers imputés et une dernière variante com-binant les deux types d’imputation.

L’imputation des revenus du patrimoine déplace la distribution des niveaux de vie vers le haut et les écarts s’accroissent à mesure que l’on s’élève dans l’échelle des niveaux de vie. La prise en compte des compléments de revenus du patrimoine financier imputés a, comme on pouvait s’y attendre, un effet à la hausse sur les déciles. Celui-ci reste pourtant modéré. Ainsi, les déciles sont plus élevés de 3 % dans le bas de la distribution et de 8 % dans le haut, par rap-port à la distribution du niveau de vie standard (cf. graphique III). L’ajout des loyers imputés a un effet plus marqué : les seuils augmentent de 6 % dans le bas de la distribution et de 12 % dans le haut. La mesure incluant les deux types de revenus présente des écarts compris entre 10 % pour le premier décile et 20 % pour le dernier décile.

Ces distributions de niveaux de vie sont plus dispersées et donc plus inégalitaires que celle du niveau de vie standard. Ainsi le seuil au-delà duquel se situent les 10 % de la population les plus aisés est près de 3,5 fois supérieur à celui en deçà duquel se situent les 10 % les plus modes-tes avec la mesure de niveau de vie incluant les compléments de revenus financiers et les loyers

imputés (D9/D1). Cet écart n’est que de 3,2 avec la mesure traditionnelle du niveau de vie en 2003 (cf. tableau 1). En outre la concentration des revenus augmente légèrement. Les 20 % les plus modestes détiennent 9,6 % de la masse des niveaux de vie standard mais 9,1 % de celle des niveaux de vie incluant revenus financiers et loyers imputés (cf. tableau 1).

Les variantes de traitement des accédants à la propriété vont toujours dans le sens d’une aug-mentation de la mesure des inégalités. Elles induisent cependant des écarts de moindre ampleur avec le niveau de vie usuel. Dans le cas où aucune ressource supplémentaire n’est attribuée aux accédants, en les assimilant aux locataires, le niveau de vie moyen est plus élevé de seulement 6 % par rapport à sa mesure usuelle, contre 10 % avec les loyers bruts d’inté-rêts imputés aux propriétaires et aux accédants. La dispersion de la distribution augmente mais très légèrement : le rapport D9/D1 passe à 3,23, contre 3,30 précédemment (cf. tableau 2). Elle augmente en outre plutôt dans le haut de la dis-tribution, contrairement à ce qui est constaté avec la mesure de référence. Dans le cas où des loyers sont imputés aux accédants, au même titre que les propriétaires, mais en déduisant 40 % d’intérêts d’emprunt (option d’imputation de loyers nets), les résultats sont plus proches de ceux présentés dans le scénario central : le niveau de vie moyen est plus élevé de 8 % par rapport à sa mesure habituelle, le rapport inter-décile (D9/D1) est de 3,26.

Les niveaux de vie augmentent davantage avec les loyers imputés

Les niveaux de vie mesurés avec les seuls loyers imputés sont globalement plus élevés que ceux incluant uniquement les compléments de reve-nus financiers. Les quantiles de niveau de vie incluant les loyers imputés sont systématique-ment au-dessus de ceux incluant les complé-ments de revenus financiers, sauf en haut de l’échelle des niveaux de vie où ils se rejoignent (cf. graphique III).

Les modifications du rang des individus dans la distribution des niveaux de vie sont également plus nombreuses avec l’imputation des loyers qu’avec l’imputation des revenus financiers. La fréquence des passages d’une position à une autre selon le concept de niveau de vie est mesurée par la différence entre la position de référence des individus donnée par leur décile dans la distribution standard des niveaux de vie et leur position donnée par le décile dans

Graphique IIIDistribution des différentes mesures de niveau de vie

45 00040 00035 00030 00025 00020 00015 00010 000

5 0000

5 10 20 30 40 50 60 70 80 90 95Proportion de personnes ayant un niveau de vie inférieur à…

Niveau de vie standardNiveau de vie avec revenus financiersNiveau de vie avec loyers imputésNiveau de vie avec revenus financiers et loyers imputés

En euros

Lecture : 50 % de la population a un niveau de vie annuel stan-dard inférieur à 15 500 euros environ en 2003.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étu-diante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Page 37: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 39

la distribution d’une des variantes (7). Avec les seules imputations de compléments de reve-nus financiers, 8 % environ des individus pas-sent au décile directement supérieur et 11 % au décile directement inférieur, la grande majorité des personnes conservant ainsi leur position. Avec les imputations de loyer, c’est près d’un cinquième des personnes qui passent au décile directement supérieur et 22 % au décile directe-ment inférieur.

L’imputation des loyers n’affecte pas la popula-tion de façon homogène. Dans l’ERF 2003, les personnes vivant dans un ménage propriétaire de sa résidence principale, accédant à la propriété ou logé à titre gratuit représentent environ 60 % des effectifs. Cette proportion augmente régu-lièrement le long de l’échelle des niveaux de vie

standard (cf. graphique II).7 L’impact moyen des imputations de loyer diminue sans surprise avec la valeur du niveau de vie standard. Ainsi, les loyers imputés augmentent en moyenne de plus d’un tiers le niveau de vie des propriétaires clas-sés parmi les 10 % d’individus les plus modes-tes, de 17 % celui des propriétaires appartenant au cinquième décile de niveau de vie standard et de 11 % celui des propriétaires appartenant au dernier décile. Évalué sur l’ensemble de la population, l’effet des imputations de loyer conduit à une hausse de 14 % du niveau de vie moyen dans le premier décile de niveau de vie standard, de l’ordre de 10 % dans les déciles

7. Par abus de langage, dans la suite du texte, le terme de décile est indifféremment appliqué aux seuils des tranches de niveau de vie et aux groupes d’individus délimités par ces seuils.

Tableau 1Indicateurs d’inégalité : dispersion et concentration des niveaux de vie selon les différentes mesures

Niveau de vie standard

Niveau de vie + loyers imputés

Niveau de vie + revenus financiers

Niveau de vie + loyers imputés

+ revenus financiers

D9/D1D5/D1D9/D5

3,171,761,81

3,301,801,83

3,331,781,87

3,471,831,89

Part des revenus par UC détenus par les 20 % d’individus aux niveaux de vie les plus faibles (en %)Part des revenus par UC détenus par les 50 % d’individus aux niveaux de vie les plus faibles (en %)Part des revenus par UC détenus par les 80 % d’individus aux niveaux de vie les plus faibles (en %)

9,6

31,9

63,4

9,4

31,5

63,3

9,3

31,1

62,1

9,1

30,8

62,2

Indice de GiniIndice de Theil

0,270,13

0,270,15

0,280,15

0,280,15

Lecture : le seuil délimitant les 10 % des niveaux de vie les plus élevés (D9) est 3,17 fois plus élevé que le seuil délimitant les 10 % des niveaux de vie les plus faibles (D1) selon la mesure standard de niveau de vie. D5 représente la médiane des niveaux de vie (seuil parta-geant la population en deux). Les 20 % des individus aux niveaux de vie les plus faibles détiennent 9,6 % de la masse des revenus par unité de consommation selon la mesure standard des niveaux de vie. Les indices de Gini et de Theil sont d’autant plus proches de 1 que la concentration des niveaux de vie est forte.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étudiante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Tableau 2Indicateurs d’inégalité : dispersion et concentration des niveaux de vie selon les variantes de traitement des accédants à la propriété dans l’imputation des loyers

Niveau de vie + loyers imputés bruts -

option de référence (traitement des accédants comme des propriétaires)

Niveau de vie + loyers imputés bruts

(accédants exclus des imputations)

Niveau de vie + loyers imputés

nets

D9/D1D5/D1D9/D5

3,301,801,83

3,231,761,83

3,261,781,83

Indice de Gini 0,272 0,271 0,271

Lecture : Le seuil délimitant les 10 % des niveaux de vie les plus élevés (D9) est 3,26 fois plus élevé que le seuil délimitant les 10 % des niveaux de vie les plus faibles (D1) selon la mesure de niveau de vie incluant des loyers imputés nets des intérêts d’emprunt.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étudiante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Page 38: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200840

intermédiaires et de 9 % dans le dernier décile de niveau de vie standard.

L’impact des imputations de compléments de revenus financiers est en moyenne moins important dans la mesure où 94 % des ména-ges possèdent au moins un actif financier. Parmi ces ménages, le niveau de vie standard augmente en moyenne de 6 % à 7 % jusqu’au sein du huitième décile, et de respectivement 8 % et 9,5 % en moyenne dans les deux der-niers déciles.

Avec les variantes d’imputation des loyers (traitement des accédants comme les locataires et calcul de loyers nets des intérêts d’emprunt), l’impact sur la valeur des niveaux de vie est réduit, mais il reste supérieur à celui des impu-tations de compléments de revenus financiers.

Alors que les imputations de revenus financiers constituent seulement un complément aux informations déjà contenues dans le concept standard de niveau de vie (cf. annexe 3), les loyers imputés représentent un élargissement de la mesure du niveau de vie à une nouvelle composante des revenus. Les revenus finan-ciers sont soit des revenus d’actifs assez éga-litairement répandus au sein de la population (les livrets d’épargne exonérés) et peu rému-nérateurs, soit au contraire, des revenus de capitaux mobiliers, dont la concentration est très forte. Les individus pour qui ces derniè-res composantes représentent une part consé-quente du revenu sont en nombre restreint, au sein même des plus aisés (Landais, 2007).

Les imputations de revenus financiers, concentrés dans le haut de distribution, accroissent davantage la mesure des inégalités que les imputations de loyers

Les mesures incluant seulement les loyers ou seulement les revenus financiers imputés ont un effet semblable sur le rapport inter-décile (D9/D1), qui cache en réalité des effets différents sur la distribution des niveaux de vie. Ainsi, la prise en compte des loyers imputés pour les propriétaires accroît davantage les inégalités dans le bas de la distribution : le rapport entre la médiane et le premier décile des niveaux de vie passe de 1,76 à 1,80 (cf. tableau 1). Le rap-port du dernier décile à la médiane (D9/D5) varie, quant à lui, relativement peu. En revan-che, la prise en compte des revenus du patri-moine financier augmente davantage la mesure des inégalités dans le haut de la distribution :

les 10 % les plus aisés ont un niveau de vie 1,87 fois supérieur à la médiane une fois ces revenus pris en compte, contre 1,81 fois dans le cas contraire.

Les imputations de revenus du patrimoine financier ont encore davantage d’effets au plus haut de la distribution. L’imputation des revenus financiers accroît les 90e, 95e et 99e centiles de la distribution des niveaux de vie standard de respectivement 8 %, 10 % et 15 %. Les écarts entre les distributions du niveau de vie standard et du niveau de vie incorporant les loyers imputés ont en revanche plutôt tendance à diminuer à cette extrémité de la distribu-tion : les écarts sont respectivement de 12 %, 10 % et 8 % pour les 90e, 95e et 99e centiles. La conjonction de ces deux types d’imputation (revenus financiers et loyers) conduit à des écarts avec le niveau de vie standard assez sta-bles dans le haut de la distribution, de l’ordre de 21 %.

L’imputation des compléments de revenus financiers conduit ainsi à une distribution des niveaux de vie davantage dispersée dans le haut de l’échelle et accentue en outre légèrement la concentration des niveaux de vie.

La part des inégalités de niveau de vie expli-quée par les différences de composition des portefeuilles financiers est par ailleurs plus importante que la part expliquée par le statut d’occupation du logement, évaluée à l’aide de décompositions de l’indice de Theil (cf. enca-dré 2). Ainsi, la part des inégalités de niveau de vie expliquée par le statut d’occupation du logement est de 7 % avec la mesure standard du niveau de vie tandis que la part des inéga-lités expliquée par les différences de compo-sition des portefeuilles financiers est de 18 %. Si la part des inégalités de niveau de vie expli-quée par le statut d’occupation du logement passe à 15 % avec la variante incluant loyers imputés et compléments de revenus finan-ciers, celle expliquée par la composition du patrimoine reste toujours plus élevée, passant à près de 24 %. Une analyse de la variance à partir d’un modèle sommaire expliquant la valeur du niveau de vie par la composition du portefeuille financier, le statut d’occupation du logement, la configuration familiale et le nombre d’enfants présents dans le ménage, l’âge et la catégorie socioprofessionnelle des individus confirme que le pouvoir explicatif de la composition du portefeuille financier est plus élevé que celui du statut d’occupation du logement.

Page 39: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 41

L’effet des imputations de revenus financiers sur la mesure du niveau de vie dépend de la composition du patrimoine

La plupart des ménages disposent d’un patri-moine financier, en raison notamment de la large diffusion des comptes sur livret dans la population ; cependant la composition de ce patrimoine est variable et les montants déte-nus, comme les revenus qui en découlent, en dépendent.

Cinq types de portefeuilles financiers sont dis-tingués, en suivant une typologie proche de celle établie dans Girardot (2007) sur la base des caractéristiques des détenteurs (8). Ces por-tefeuilles se caractérisent par une part croissante de risque et de diversification des produits. Le premier type regroupe les portefeuilles com-posés exclusivement de livrets d’épargne autre que l’épargne logement (fiscalisés ou non), qui concernent les moins aisés, les plus jeunes et les plus âgés. Le deuxième rassemble ceux compo-sés de comptes sur livrets avec une composante d’épargne logement, dont les détenteurs sont d’âge et de richesse intermédiaires. Le troi-sième réunit ceux qui comportent des contrats d’assurance-vie (et éventuellement d’autres livrets d’épargne) notamment présents chez les plus de 60 ans, le quatrième ceux qui compor-tent des valeurs mobilières, et le dernier ceux qui comportent à la fois de l’assurance-vie et des valeurs mobilières. Dans les deux derniers cas, les portefeuilles peuvent également inclure des livrets d’épargne. Ils concernent les ména-ges les plus aisés.

L’impact des imputations sur le niveau de vie n’est évidemment pas le même selon le type de portefeuille possédé. Au-delà du rendement

des actifs, la variabilité des montants possédés selon le type de portefeuille est à l’origine de ces écarts. Le montant médian de patrimoine finan-cier imputé, possédé par les ménages détenteurs uniquement de livrets d’épargne dans l’ERF 2003, est environ dix fois moins important que celui des ménages détenant des assurances-vie. Les ménages aux portefeuilles les plus com-plets, combinant produits d’assurance-vie et valeurs mobilières, disposent des montants les plus élevés, le montant médian étant près de trois fois plus élevé que celui des seuls déten-teurs d’assurance-vie.8

Les imputations augmentent les niveaux de vie médians respectivement de moins de 0,5 % pour les personnes vivant dans des ménages détenteurs uniquement de livrets d’épargne, de 1,5 % pour celles possédant de l’épargne loge-ment et de 5 % pour les personnes vivant dans des ménages dont les portefeuilles contiennent également de l’assurance-vie. La combinai-son de produits d’assurance-vie et de valeurs mobilières dans les portefeuilles des ménages, caractéristique des patrimoines les plus élevés, génère les plus fortes hausses. Les imputations de revenus financiers complémentaires indui-sent une hausse du niveau de vie de plus de 9 % pour la moitié des personnes concernées et de plus de 18 % pour un quart d’entre elles.

Or les portefeuilles les plus simples, composés uniquement de livrets d’épargne (autres que l’épargne logement) sont surreprésentés dans

8. L’âge, le revenu et le niveau du patrimoine global sont les prin-cipaux facteurs influant sur les besoins et les capacités d’épar-gne des ménages et donc sur la composition de leur portefeuille financier. Pour une analyse et une typologie plus précise de la composition du patrimoine des ménages à partir de l’enquête Patrimoine 2004, se reporter à Girardot, 2007.

Encadré 2

DÉCOMPOSITION DES INÉGALITÉS, L’INDICE DE THEIL

L’indice de Theil a la propriété d’être décomposable selon un critère de stratification donné. L’indice de Theil de la variable X, décomposé selon un critère k prenant les modalités 1 à K s’écrit comme suit :

où est la moyenne de la variable sur l’ensemble de la population, n l’effectif total, la moyenne sur l’ensemble des individus appartenant à la catégorie k, nk les effectifs de cette catégorie et l’indice de Theil calculé sur la population de la catégorie.

Cette décomposition permet de calculer la part des inégalités expliquée par le critère retenu, ou l’inégalité inter-strates (seconde partie de la formule) et la part de l’inégalité résiduelle, ou inégalité intra-strates (pre-mière partie de la formule). Dans l’analyse on décom-pose les inégalités de niveau de vie selon le critère du statut d’occupation du logement, puis selon le type de portefeuille financier possédé. Les parts calculées par la formule ci-dessus dépendent de la structure de la population en termes d’effectifs et de niveau de vie moyen dans chacune des catégories définies par le critère considéré.

Page 40: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200842

les trois premiers déciles de niveau de vie stan-dard. Près d’un cinquième de ces épargnants appartiennent ainsi au premier décile de niveau vie. Inversement, un quart des personnes vivant dans des ménages dont le portefeuille conjugue valeurs mobilières et produits d’assurance-vie appartient au dernier décile de niveau de vie. Ceci explique en partie que l’effet des imputa-tions de revenus financiers soit plus fort dans le haut de la distribution des revenus.

Le niveau de vie relatif des seniors s’améliore avec la mesure élargie des revenus du patrimoine

L’allure du profil du niveau de vie moyen par âge est peu affectée par les imputations (cf. gra-phique IV). Toutefois, les écarts entre le niveau de vie standard et les variantes ont tendance à s’accroître avec l’âge. Pour la variante incluant l’ensemble des éléments imputés, les écarts par rapport au niveau de vie standard sont de 11 % pour les 25-29 ans et de 26 % pour les 60-64 ans. Au-delà de 65 ans, les écarts des variantes par rapport au niveau de vie standard sont presque constants d’une tranche d’âge à l’autre, de l’or-dre de 30 %. La prise en compte des loyers et des revenus financiers imputés dans la mesure du niveau de vie accroît légèrement les inégali-tés entre les 50-54 ans (graphique IV) et les plus jeunes, alors qu’elle les réduit vis-à-vis de leurs aînés.

L’effet des loyers imputés s’accroît avec l’âge, du fait de l’augmentation du nombre de proprié-taires (Baclet, 2007). L’écart entre le niveau de vie standard et la mesure incluant les loyers imputés est de 7 % pour les 25 à 29 ans et de 14 % pour les 60 à 64 ans (cf. graphique IV).

L’âge des individus influe également sur la détention de patrimoine financier et bien plus encore sur les montants détenus : selon l’en-quête Patrimoine 2004, le patrimoine financier moyen des ménages croît entre 25 et 65 ans (cf. graphique V). Par conséquent, les revenus qui en découlent accroissent les écarts entre les classes d’âge. À partir de 60 ans, l’impact des revenus financiers sur le niveau de vie moyen par âge est presque aussi important que celui des loyers imputés (cf. graphique IV). Au final, si les écarts se creusent en faveur des seniors, le rôle des imputations des revenus financiers est loin d’être négligeable.

Corollaire de ce résultat, le niveau de vie des retraités se rapproche de celui des actifs. Le niveau de vie moyen des individus vivant dans les ménages dont la personne de référence est retraitée est inférieur de 8 % à celui de l’ensem-ble des actifs, selon la mesure standard. Avec la mesure incluant l’ensemble des imputations, le niveau de vie des ménages d’actifs et de retrai-tés est équivalent. Avec la variante d’imputation des loyers où l’on exclut les accédants à la pro-priété, l’augmentation du niveau de vie moyen est inférieure à 5 % pour les 25-45 ans, alors qu’elle va de + 10 % à + 14 % pour les plus de 55 ans. Cette variante a ainsi tendance à ampli-fier l’amélioration de la situation relative des seniors suite à l’imputation des loyers.

Graphique IVNiveau de vie individuel moyen par âge, mesure standard et mesures alternatives

28 00026 00024 00022 00020 00018 00016 00014 00012 00010 000

15-19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

70-74

65-69 75

+

Âge

Niveau de vie standardNiveau de vie avec revenus financiersNiveau de vie avec loyers imputésNiveau de vie avec revenus financiers et loyers imputés

En euros

Lecture : le niveau de vie moyen des individus âgés de 50-54 ans est de 20 900 euros environ en 2003 selon la mesure standard et de 24 800 euros environ selon la mesure incluant loyers et revenus financiers imputés.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étu-diante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Graphique VPatrimoine financier moyen des ménages selon l’âge des individus

- de 1

515

-1920

-2445

-4950

-5455

-5960

-6465

-6970

-7475

et +40

-4435

-3930

-3425

-290

20 00040 00060 00080 000

100 000120 000140 000160 000 En euros

Âge

Lecture : le patrimoine financier moyen des ménages dans lesquelles vivent les individus âgées de 25 à 29 ans est de 40 300 euros environ en 2003.Source : enquête Patrimoine 2004, montants recalés sur la Comptabilité nationale, Insee.

Page 41: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 43

Les disparités sociales de niveau de vie selon la catégorie sociale restent les mêmes, modifiées à la marge en fonction du patrimoine

Au sein des ménages dont la personne de réfé-rence est active, les disparités de niveau de vie selon la catégorie socioprofessionnelle conservent un profil similaire d’une mesure à l’autre (cf. graphique VI). Les catégories les plus favorisées en moyenne (au sein des non-salariés : les professions libérales et les chefs d’entreprises de plus de 10 salariés ; au sein des salariés, les cadres) le restent avec la prise en compte des revenus imputés. Toutefois, les imputations ont pour effet de rapprocher légè-rement le niveau de vie moyen des ménages d’agriculteurs de ces catégories et d’en éloigner un peu plus celui des ménages d’employés et d’ouvriers.

Ainsi, le niveau de vie incluant loyers et reve-nus financiers imputés est supérieur de 25 % au niveau de vie standard moyen pour les agricul-teurs. Pour les cadres salariés et les autres indé-pendants pris dans leur ensemble, cet écart est de 18 % environ. Il est de 8 % pour les ouvriers non qualifiés. L’ajout des loyers imputés dans la mesure du niveau de vie conduit à des valeurs moyennes généralement plus élevées que celui des compléments de revenus financiers, sauf pour les non-salariés les plus aisés et les agricul-

teurs. Pour ces derniers, les mesures du niveau de vie moyen incluant d’une part les loyers, et d’autre part les revenus financiers imputés, sont en effet équivalentes.

La fréquence de la propriété de la résidence principale selon la catégorie sociale du ménage mais aussi la présence d’un patrimoine financier et surtout la valeur de ce dernier sont à l’ori-gine de légers changements dans la hiérarchie sociale des revenus. Les indépendants sont plus souvent propriétaires de leur logement que les autres catégories sociales : c’est le cas de 74 % des ménages d’indépendants dans l’ERF 2003. Parmi les salariés, 64 % des ménages de cadres sont propriétaires de leur résidence principale, contre 31 % des ouvriers non qualifiés.

La différence est également nette en matière de patrimoine financier. Dans l’enquête Patrimoine 2004, les chefs d’entreprises et les professions libérales, qui ont également le niveau de vie moyen le plus élevé d’après les enquêtes Revenus fiscaux, arrivent en première position en la matière (cf. graphique VII). Les ménages dont la personne de référence est agriculteur arrivent en troisième position : ils se caractéri-sent par un patrimoine financier médian parti-culièrement élevé, supérieur de 15 % à celui des cadres. Ceci explique que, pour les agriculteurs, l’impact des imputations de revenus financiers complémentaires soit particulièrement fort.

Graphique VINiveau de vie annuel moyen des individus selon la catégorie socioprofessionnelle de la personne de référence du ménage

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

35 000

40 000

45 000

50 000

Agriculteurs Chefsd'entreprises de+ de 10 salariés

Professionslibérales

Cadres Employés Ouvriersqualifiésintermédiaires

Professionsqualifiés

Ouvriers noncommerçants

Artisans-

Niveau de vie standard Niveau de vie + revenus financiers Niveau de vie + loyers imputés Niveau de vie + loyers + revenus financiers

En euros

Lecture : le niveau de vie moyen des individus vivant dans un ménage dont la personne de référence est agriculteur est de 13 300 euros environ en 2003 selon la mesure standard et de 16 600 euros selon la mesure incluant revenus financiers et loyers imputés.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étudiante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Page 42: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200844

Propriétaires sans charges de remboursement ou accédants : deux stades différents du cycle de vie

Les mesures élargies du niveau de vie condui-sent bien entendu à une dégradation du niveau de vie relatif des locataires par rapport à celui des personnes propriétaires de leur résidence principale, qu’elles aient, ou non, des rem-boursements en cours. Les loyers imputés, en l’absence de prise en compte des intérêts d’em-prunt, augmentent le niveau de vie moyen des propriétaires sans charge de remboursement et celui des accédants dans les mêmes pro-portions. Par rapport à la mesure standard, la variante d’imputation de loyers nets augmente le niveau de vie moyen des accédants de 9 %, et de 15 % celui des propriétaires de plein-droit (cf. tableau 3). Ces derniers ne constituent tou-tefois pas un groupe homogène, au-delà de la question des intérêts d’emprunt.

Les imputations de revenus financiers créent en effet de toute façon des disparités entre ces deux populations : elles augmentent le niveau de vie moyen des propriétaires de 11 % et de 4 % seu-lement celui des accédants (cf. tableau 3). Alors que le niveau de vie standard moyen des pro-priétaires et des accédants à la propriété est qua-siment identique, avec la prise en compte des revenus financiers imputés, les propriétaires ont un niveau de vie moyen de 10 % plus élevé que celui des accédants.

De fait, les ménages propriétaires sont plus âgés que ceux qui supportent encore des char-ges d’emprunt. L’âge moyen des personnes de référence des ménages propriétaires de leur logement est de 62 ans dans l’ERF 2003 ; celui des ménages accédant à la propriété est de 43 ans. Le patrimoine financier accumulé par les propriétaires est dès lors plus conséquent : en moyenne, dans l’enquête Patrimoine 2004, il

Graphique VIIPatrimoine financier médian selon la catégorie socioprofessionnelle de la personne de référence du ménage (pour les personnes de référence actives)

0

20 000

40 000

60 000

80 000

100 000

120 000

140 000

Agriculteurs Chefsd'entreprises de+ de 10 salariés

Professionslibérales

Cadres Employés Ouvriersqualifiésintermédiaires

Professionsqualifiés

Ouvriers noncommerçants

Artisans-

En euros

Lecture : la moitié des ménages dont la personne de référence est active et appartient à la catégorie des agriculteurs ont un patrimoine financier inférieur à 69 000 euros environ.Champ : ménages dont la personne de référence est active.Source : enquête Patrimoine 2004, montants recalés sur la Comptabilité nationale, Insee.

Tableau 3Effet des imputations sur le niveau de vie moyen des individus, selon le statut d’occupation du logement

En %Effet des loyers imputés bruts - option de référence (traitement

des accédants comme des propriétaires)

Effet des loyers imputés bruts

(accédants exclus des imputations)

Effet des loyers imputés

nets

Effet des revenus financiers imputés

LocatairesAccédantsPropriétaires

+0 +15 +15

+0 +0

+15

+0 +9

+15

+5 +4+11

Lecture : l’effet des loyers imputés sur le niveau de vie moyen des accédants à la propriété est de +15 % par rapport à la mesure usuelle du niveau de vie avec l’option de référence.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étudiante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Page 43: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 45

est 2,5 fois plus élevé pour les ménages proprié-taires de leur résidence principale que pour les ménages en cours d’acquisition.

Une population pauvre plus nombreuse…

Les imputations de loyers et de revenus finan-ciers ayant pour effet d’augmenter le montant des niveaux de vie mesurés : elles élèvent donc mécaniquement le seuil de pauvreté monétaire, conventionnellement défini à 60 % du niveau de vie médian. En 2003, il est de 775 euros par mois environ pour le niveau de vie standard (euros courants) et de 890 euros pour la mesure incluant l’ensemble des ressources imputées.

Le taux de pauvreté monétaire, c’est-à-dire la proportion de personnes dont le niveau de vie est inférieur au seuil de pauvreté, augmente également, ce qui traduit un accroissement des inégalités. Le taux de pauvreté est ainsi de 12 % avec la mesure traditionnelle du niveau de vie et de 13,9 % avec la mesure tenant compte des revenus financiers et des loyers imputés. Il est de 12,6 % avec la prise en compte des seuls reve-nus financiers et de 13,2 % avec celle des loyers imputés. L’impact des loyers imputés, plus sen-sible dans le bas de la distribution, est logique-ment plus fort que celui des revenus financiers. La contribution de ces derniers à l’augmentation du taux de pauvreté est cependant loin d’être négligeable. L’effet des imputations de revenus financiers est en effet croissant le long de toute la distribution des niveaux de vie, même s’il se concentre sur les plus hauts revenus.

Avec la variante qui assimile les accédants à la propriété à des locataires, le taux de pauvreté augmente seulement de 0,3 point par rapport à la mesure usuelle du niveau de vie. L’effet des loyers imputés sur le taux de pauvreté devient alors inférieur à celui des revenus financiers. Avec la variante d’imputation de loyers nets d’intérêts d’emprunt, le taux de pauvreté s’élève à 12,8 et reste plus élevé qu’avec l’affectation des revenus financiers complémentaires.

La croissance simultanée du seuil et du taux de pauvreté confirme que les mesures alterna-tives de niveau de vie ont des effets différenciés selon les individus. Si les niveaux de vie étaient uniformément augmentés, le taux de pauvreté resterait stable. Toutefois, dans la mesure où les personnes situées en bas de l’échelle des reve-nus ne sont pas exactement les mêmes selon les différentes évaluations du niveau de vie, il est intéressant de se pencher sur les changements de composition de la population pauvre.

Chaque mesure alternative de niveau de vie définit un nouveau seuil de pauvreté monétaire relative, à partir duquel est délimitée une nou-velle population pauvre. Il existe bien sûr une certaine permanence de la pauvreté relative d’une mesure à l’autre. Ainsi, les imputations de loyers et de revenus financier laissent inchangé le statut de 80 % de la population pauvre. Ce sont principalement les loyers imputés qui génè-rent des « sorties » de la pauvreté : l’imputation des revenus financiers seuls laisse la population des individus pauvres inchangée à 93 %. Les personnes qui, suite aux imputations, rejoignent les rangs de la pauvreté monétaire, alors qu’ils y échappaient auparavant, représentent 29 % de la « nouvelle » population pauvre.

…dont la composition varie avec les différentes mesures du niveau de vie

La structure de la population pauvre se déforme selon la mesure du niveau de vie adoptée : les sorties sont le fait des catégories avantagées par les imputations ajoutées à la mesure du niveau de vie et vice versa (cf. tableau 4). Ainsi, la prise en compte de revenus supplémentaires dans le niveau de vie des personnes propriétai-res ou en voie d’acquisition de leur résidence principale induit mécaniquement une augmen-tation de la part des locataires dans la popula-tion pauvre. Cet effet est en outre légèrement renforcé par l’imputation de revenus financiers complémentaires. Celle-ci entraîne une diminu-tion de la part des propriétaires dans la popula-tion pauvre de près de trois points, mais pas de celle des accédants à la propriété, qui augmente légèrement.

La structure par âge de la population pauvre se déforme au détriment des jeunes. La part des personnes pauvres de moins de 35 ans augmente avec la prise en compte des revenus imputés, tan-dis que celle des 50 ans et plus diminue, passant d’environ 21 % à 16 %. La pauvreté des seniors diminue donc avec l’élargissement de la mesure du niveau de vie dans le domaine des revenus du patrimoine (Baclet, 2006). Parallèlement, la proportion de ménages retraités diminue parmi les ménages pauvres. Les individus vivant dans un ménage dont la personne de référence est retraitée constituent 19 % de la population pau-vre selon le niveau de vie standard et 15 % des pauvres selon la mesure incluant l’ensemble des imputations. Les variantes de traitement des accédants à la propriété ont tendance à accen-tuer l’amélioration de la situation des seniors due à l’imputation des loyers (cf. tableau 4).

Page 44: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200846

Les indépendants sont légèrement surreprésen-tés parmi les personnes pauvres selon la mesure traditionnelle du niveau de vie. Cependant, leur part a tendance à diminuer dans la population pauvre définie avec les mesures alternatives de niveau de vie car ils sont plus souvent proprié-taires de leur logement, et détenteurs de patri-moines financiers plus importants que les autres catégories sociales. A contrario, la présence des ouvriers est renforcée au sein de la population pauvre, ainsi que, dans une moindre ampleur, celle des employés.

D’après l’ERF 2003, la proportion de ménages propriétaires ou en cours d’acquisition de leur logement diminue avec la taille de la zone de résidence. Elle est ainsi de 79 % dans les com-munes rurales, d’environ 54 % dans les com-munes de plus de 20 000 habitants et de 44 % dans l’agglomération parisienne. L’ajout des imputations de loyers dans la mesure du niveau de vie a donc tendance à accroître la part de

la population pauvre dans les grandes villes (Insee, 2001). Ainsi, les communes rurales ne sont plus les premiers lieux de résidence des personnes pauvres. Enfin, la part des individus défavorisés vivant dans l’agglomération pari-sienne augmente quant à elle de deux points entre la mesure standard du niveau de vie et celle comprenant l’ensemble des imputations.

L’imputation des revenus du patrimoine enrichit significativement le diagnostic sur les inégalités. La distinction entre locataires, propriétaires avec ou sans charge de remboursement est certes déli-cate et l’ampleur des effets est sensible aux choix d’imputation en la matière. Les patrimoines financiers les plus importants sont par ailleurs souvent mal appréhendés alors que leur variabi-lité est la plus forte. Le recalage uniforme sur les données macroéconomiques ne donne d’ailleurs pas entière satisfaction. Néanmoins, cette étude établit une méthodologie permettant d’élargir la mesure des inégalités, dans un domaine, les

Tableau 4Structure de la population pauvre selon les différentes mesures du niveau de vie

En %

Pauvreté monétaire selon le…

Niveau de vie standard

Niveau de vie + revenus financiers

imputés

Niveau de vie + loyers imputés

Niveau de vie + revenus financiers

+ loyers imputés

Âge individuel< 25 ans25-34 ans35-49 ans50-64 ans65 ans ou +

41,524,912,98,8

12,0

42,825,512,68,4

10,7

44,626,512,27,59,1

45,126,712,0

7,38,9

Statut d’occupation logementLocataireAccédant à la propriétéPropriétaireLogé gratuitement

58,911,025,74,4

61,311,523,04,2

74,77,0

15,52,9

75,97,2

14,12,7

Tranche d’unité urbaineCommune ruraleCom. urbaine < 20 000 hab.Com. urbaine de 20 000 à 199 999 hab.Com. urbaine >=200 000 hab.Agglomération parisienne

26,715,7

19,825,312,5

25,116,0

20,325,413,2

21,816,2

21,526,314,2

21,116,4

21,526,514,5

Activité de la personne de référence du ménage

ActifRetraitéAutre inactif

61,118,720,2

62,317,420,3

64,915,220,0

65,614,919,4

PCS de la personne de référence lorsque celle-ci est active

AgriculteursArtisans-commerçantsCadresProfessions intermédiairesEmployésOuvriers non qualifiésOuvriers qualifiés

8,511,02,69,8

20,620,527,0

7,410,32,69,9

21,020,728,0

7,19,32,29,3

22,321,328,6

6,48,72,19,2

22,221,829,7

Lecture : les individus âgés de 65 ans ou plus représentent 12 % de la population pauvre au seuil de 60 % de la médiane avec la mesure standard des niveaux de vie et 8,9 % avec la mesure incluant les loyers et les revenus financiers imputés.Champ : ménages dont la personne de référence n’est pas étudiante et dont le revenu déclaré est positif ou nul.Sources : ERF 2003 Insee-DGI, enquête Patrimoine 2004, Insee pour les imputations de revenus du patrimoine financier, enquête Logement 2002, Insee pour les imputations de loyers.

Page 45: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 47

revenus du patrimoine, dont les évolutions sont de plus en plus rapides. Les résultats donnent un premier ordre de grandeur de la façon dont l’ampleur des inégalités est affectée par la prise en compte des revenus du patrimoine et de la façon dont leur structure se modifie. Seule une meilleure connaissance de la répartition du patri-moine dans la population permettra de préciser ces résultats. C’est l’objectif de la prochaine enquête Patrimoine de l’Insee, prévue en 2009, et dont l’échantillonnage couvrira mieux les hauts revenus. Une forte augmentation de la taille de l’échantillon de l’enquête Revenus fiscaux ou l’exploitation statistique des données sur l’ISF pourrait fournir une distribution du patrimoine plus précise pour les hauts revenus et ainsi mieux appréhender les revenus qui en découlent. De plus, la mise en place par la Banque Centrale Européenne d’une vaste enquête sur le patri-

moine au niveau de la zone Euro pourrait égale-ment permettre de disposer d’un échantillon plus large et donc plus représentatif de la répartition du patrimoine en France.

Un prolongement naturel et intéressant de cette étude serait d’étendre ces imputations dans une dimension temporelle. Les évolutions des distri-butions du patrimoine sont plus rapides depuis quelques dizaines d’années. Les prix immo-biliers ont ainsi quasiment doublé au cours de la dernière décennie, et de fait, dans le même temps, les loyers ont augmenté plus vite que la hausse générale des prix à la consommation. De même, le patrimoine financier est plus volatil dans le temps. La prise en compte de ces fluc-tuations sur plus longue période permettrait d’avoir une vision plus précise de l’évolution de la structure des inégalités en France. n

BIBLIOGRAPHIE

Arrondel L., Guillaumat-Tailliet F. et Verger D. (1996), « Montants du patrimoine et des actifs, qualité et représentativité des déclarations des ménages », Économie et Statistique, n° 296-297, pp. 145-164.

Baclet A. (2006), « Les seniors : des revenus plus faibles pour les plus âgés, compensés par un patri-moine plus élevé », Les revenus et le patrimoine des ménages, Insee – Références, pp. 25-37.

Baclet A. (2007), « Imputation de revenus du patrimoine dans l’enquête Revenus fiscaux : tra-vaux menés pour l’année 2003 à partir de l’enquête Patrimoine », Niveaux de vie et inégalités sociales, rapport du Cnis, n° 103, annexe 6, pp. 95-114.

Conseil National de l’Information Statistique (2007), Niveaux de vie et inégalités sociales, Rapport du Cnis, n° 103.

Cordier M., Houdré C. et Rougerie C. (2006), « Les inégalités de patrimoine des ménages entre 1992 et 2004 », Les revenus et le patrimoine des ménages, Insee – Références, pp. 47-58.

Cordier M. et Girardot P. (2007), « Comparaison et recalage des montants de l’enquête Patrimoine sur la Comptabilité nationale », Document de tra-vail de l’Insee, n° F0702.

Driant J.-C. et Jacquot A. (2005), « Loyers impu-tés et inégalités de niveau de vie », Économie et Statistique, n° 381-382, pp. 177-206.

Frick J. et Grabka M. (2002), « The personal distribution of income and imputed rent -a cross-national comparison for the UK, West Germany and the USA », Discussion papers of DIW Berlin, German Institute for Economic Research, n° 271.

Girardot P. et Marionnet D. (2007), « La com-position du patrimoine des ménages entre 1997 et 2003 », France, Portrait social, Insee – Références, pp. 155-174.

Insee (2001), « Revenus et patrimoine des ména-ges », Synthèses, n° 47, Insee.

Lagarenne C. et Lorgnet J.-P. (1998), « Imputation des revenus du patrimoine financier dans l’enquête Revenus fiscaux », Document de travail de l’Insee, n° F2004.

Landais C. (2007), « Les hauts revenus en France (1998-2006) : une explosion des inégalités ? », mimeo, Paris School of Economics.

Legendre N. (2004), « Les revenus du patrimoine dans les enquêtes Revenus fiscaux », Document de travail de l’Insee, n° F0405.

Page 46: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200848

Lollivier S. et Verger D. (1988), « D’une varia-ble discrète à une variable continue : une appli-cation de la méthode des résidus simulés », dans Mélanges Économiques. Essais en l’honneur de Edmond Malinvaud, Economica, pp. 811-829.

Marquier R. (2003), « Imputations de loyers fic-tifs aux propriétaires occupants – Quel impact sur les contours de la population pauvre ? », Document de travail de l’Insee, n° F0309.

Piketty T. (2001), « Les inégalités dans le long terme », Inégalités économiques, Les Rapports

du Conseil d’Analyse Économique, n° 33, pp. 137-204.

Saunders P. et Siminski P. (2005), « Home ownership and inequality : imputed rent and income distribution in Australia », Economic papers – Economic society of Australia.

Verger D. (2005), « Bas revenus, consommation restreinte ou faible bien être : les approches sta-tistiques de la pauvreté à l’épreuve des comparai-sons internationales », Économie et Statistique, n° 383-384-385, pp. 7-45.

Page 47: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 49

ANNEXE 1 ___________________________________________________________________________________

La base d’estimation est constituée des ménages de l’enquête Logement 2002, locataires dans le secteur locatif privé, hors logements atypiques (chambres d’hô-tels, logements dans un immeuble à usage autre que d’habitation). Le modèle est estimé par moindres carrés ordinaires, séparément pour les maisons et les apparte-ments, bien que sa forme soit identique pour ces deux types d’habitation (le nombre de variables susceptibles de jouer un rôle dans l’estimation du loyer dans les ERF étant limité) : , où Li repré-

sente le loyer hors charges observé, Si la surface du logement (seule variable continue) et Xi le vecteur des autres variables explicatives, toutes catégorielles, que ce soient :

les caractéristiques du logement ou de son environ- -nement : date d’achèvement de l’immeuble, surface et nombre de pièces du logement, tranche d’unité urbaine dans laquelle se situe la commune, zone climatique, type socioéconomique de la commune ;

ou les caractéristiques des occupants : PCS de la per- -sonne de référence du ménage, configuration familiale, revenus d’activité du ménage, ancienneté d’occupation du logement.

Les facteurs explicatifs potentiels du loyer ont été sélectionnés parmi les variables communes à l’enquête Logement et à l’enquête Revenus fiscaux. Le R2 de ces deux régressions est de l’ordre de 61 %. Une analyse de la variance permet de classer les différentes variables selon leur pouvoir explicatif. Dans les deux cas, c’est l’ancienneté d’occupation des lieux qui a le plus d’in-fluence sur le montant du loyer. Viennent ensuite, dans une moindre mesure, le classement au sein de la typo-logie socioéconomique des communes et l’ancienneté de la construction, précédée par la surface du logement en ce qui concerne les appartements. Pour ceux-ci, ce sont les revenus du ménage qui ont le pouvoir explicatif le plus élevé parmi ce type de facteurs.

À partir de ces estimations, des loyers sont imputés aux ménages propriétaires, accédants à la propriété et logés à titre gratuit de l’enquête Revenus fiscaux. À la partie

LES IMPUTATIONS DE LOYERS AUX PROPRIÉTAIRES OCCUPANTS

prédictive de l’équation, , est ajouté un

résidu, tiré uniformément par strate dans la distribution des résidus observés, afin d’obtenir pour les loyers imputés une distribution proche de celle des loyers observés (méthode de hot-deck stratifié, employée dans Marquier (2003) et Driant et Jacquot (2005)). Les stra-tes sont constituées par le croisement de l’ancienneté d’occupation du logement et de la date d’achèvement du logement, ces deux variables étant apparues empi-riquement comme expliquant le mieux la variance des résidus.

Le tirage des résidus est effectué 100 fois, afin de disposer pour chaque ménage d’un assortiment de simulations de loyers. Les indicateurs (déciles des niveaux vie mesurés avec les loyers imputés, indices de concentration) sont ensuite calculés en moyenne sur cet ensemble de simulations, afin d’en fournir une estimation.

Les loyers imputés à partir des données de l’année 2002 ont été revalorisés de l’évolution générale des loyers constatée entre 2002 et 2003 afin d’être intégrés aux niveaux de vie évalués en 2003.

La taxe foncière, actuellement non recensée dans les ERF, est estimée par moindres carrés ordinaires à l’aide des données du dispositif SRCV, avec le montant de la taxe d’habitation, la région de résidence, la surface et le nombre de pièces du logement considéré. Les rési-dus sont tirés dans la distribution des résidus observés, selon des strates définies par le montant de la taxe d’ha-bitation payée.

Il n’est pas tenu compte ici des éventuels biais d’hétéro-généité entre les logements occupés par les propriétai-res et ceux loués, c’est-à-dire des différences – inobser-vables – qui pourraient exister dans la qualité des deux types de logements (si, par exemple, les propriétaires se réservaient les biens disposant d’une agrément particu-lier ou réalisaient davantage d’investissements dans les logements qu’ils destinent à leur propre usage que dans ceux qu’ils destinent à la location).

Page 48: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200850

ANNEXE 2 ___________________________________________________________________________________

Les imputations ont été réalisées à l’aide des don-nées de l’enquête Patrimoine 2004 qui décrit les biens immobiliers, financiers et professionnels des ménages. Cette enquête a bénéficié d’un rapprochement avec les déclarations fiscales : l’appariement entre ces deux sources s’est avéré possible pour 94 % des ménages de l’enquête Patrimoine. Une partie des informations contenues dans les déclarations fiscales constituant des indices de la détention de certains actifs financiers (assurance-vie, notamment), seuls les ménages pour lesquels les données fiscales sont connues ont été retenus pour l’analyse.

La méthode est appliquée séparément pour chaque actif ou ensemble cohérent de produits financiers (ensemble des valeurs détenues dans des PEA, par exemple). La pre-mière étape consiste à estimer une équation de détention de l’actif avec une régression logistique. Les déterminants de la détention sont les revenus déclarés du ménage, la tranche d’unité urbaine dans laquelle il vit, l’âge, le sexe, le diplôme, la catégorie socioprofessionnelle et le statut de salarié ou d’indépendant de la personne de référence, la configuration familiale, le statut de propriétaire ou d’ac-cédant à la propriété pour la résidence principale, la pré-sence de revenus fonciers et les indications contenues dans les sources fiscales concernant la détention d’actifs financiers (assurance-vie, actions et parts notamment). L’estimation de l’équation de détention permet ensuite de calculer une prédiction de la probabilité de détention du produit sélectionné, pour les ménages de l’ERF 2003. Plusieurs distributions de détenteurs sont simulées. On effectue 100 tirages d’une variable aléatoire dans une loi uniforme sur [0,1], pour chaque ménage, que l’on com-pare à la probabilité de détention estimée : si cette varia-ble lui est strictement inférieure, le ménage est qualifié de détenteur et vice versa.

Dans l’enquête Patrimoine 2004, les sommes détenues ne sont pas directement connues car elles sont collec-tées par tranche, ce qui permet notamment de réduire la non-réponse et les erreurs de déclaration, même si cela ne règle pas tous les problèmes de sous-déclara-tion (Arrondel et al., 1996). L’amplitude des tranches est adaptée à chaque produit financier : par exemple, pour les CEL, les tranches vont de « moins de 750 € », « 750 € à < 1 500 € », etc., à « 15 300 € ou plus ». Pour les assurances-vie, les tranches vont de « moins de 3 000 € » à « 230 000 € ou plus ». Des montants sont estimés économétriquement a posteriori à partir de ces informations dans l’enquête. Des estimations de mon-tants ont été reconduites ici, en utilisant comme déter-minants des variables systématiquement disponibles dans les ERF. La deuxième étape consiste donc, pour chaque distribution de détenteurs de l’actif considéré, à estimer le montant possédé par chaque ménage, à l’aide d’un modèle polytomique ordonné (méthode des résidus simulés – voir Lollivier, 1988), sur la base de la tranche de valeur déclarée par le ménage, à partir des mêmes variables que dans l’équation de détention. La qualité des régressions est d’autant plus grande que le produit considéré est peu répandu (comme les PEA) ou soumis à des contraintes spécifiques de détention (livrets jeune).

On part ainsi du modèle suivant :

si , où yi est le montant de l’actif

détenu par le ménage i, et zi la tranche dans laquelle il a été situé par le ménage.

On suppose que , où Xi désigne le

vecteur de variables explicatives, β le vecteur de coef-ficients associés et (Probit polytomique

ordonné). On estime et par maximum de vraisem-blance. Pour les ménages de l’ERF détenteurs de l’actif considéré, un montant est ensuite simulé en ajoutant à la partie prédictive de l’équation un terme aléatoire tiré

dans une loi normale centrée réduite : , où

.

Les montants simulés sont contraints par les plafonds de dépôt réglementaires, lorsqu’ils existent. Lorsqu’il s’agit d’un produit plafonné, on tire autant de fois que nécessaire νi jusqu’à obtenir un montant inférieur au plafond retenu. Pour les ménages de l’ERF, on ne dispose en revanche pas de tranches dans lesquel-les situer le montant d’actif détenu. Pour les produits non plafonnés, c’est donc le premier tirage de νi qui est retenu par défaut. La simulation du montant est reconduite pour chaque distribution de détenteurs, c’est-à-dire 100 fois. Un même ménage, s’il est qualifié de détenteur dans tous les cas, ne se verra donc pas attribuer le même montant à chaque fois. Les statisti-ques sur les niveaux de vie incluant les revenus impu-tés sont calculées en moyenne sur les 100 simulations effectuées.

Les revenus jouent de la même façon pour tous les pro-duits, dans le sens attendu : plus ils sont élevés, plus ils influent positivement sur la probabilité de détenir les produits. La présence d’autres revenus du patrimoine (fonciers ou financiers déclarés aux services fiscaux) ou la propriété de la résidence principale ont également tendance à influer positivement sur cette probabilité, mais pas pour les livrets A, par exemple, très répandus dans la population. La catégorie socioprofessionnelle a peu d’effet, sauf pour les assurances-vie. L’effet de l’âge varie selon les produits considérés : pour les CEL, les tranches d’âge les plus jeunes influent positivement sur la probabilité de détention ; elles n’ont pas d’impact pour les livrets A.

Recalage sur les données macroéconomiques

Les stocks d’actifs simulés sont ensuite recalés sur la valeur des stocks enregistrée par la Banque de France dans ses statistiques monétaires, de façon uniforme : tous les détenteurs d’un actif se voient appliquer le même coefficient de recalage. Les coefficients de recalage appliqués pour l’année 2003 sont donnés dans le tableau infra.

Par exemple, un ménage détenant 10 000 euros en Plan épargne logement avant calage, verra ce patrimoine revalorisé à 19 800 euros après recalage. Dans Baclet

LES IMPUTATIONS DES STOCKS DE PATRIMOINE FINANCIER ET LE CALCUL DES REVENUS FINANCIERS

Page 49: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 51

(2007), on dispose d’éléments donnant une évaluation de l’ampleur du recalage : ainsi le recalage multiplie par deux les revenus moyens imputés pour les livrets défiscalisés pris dans leur ensemble, de même que les revenus moyens imputés des valeurs mobilières. Il mul-tiplie par 3,5 environ les revenus moyens imputés des contrats d’assurance-vie.

Calcul des revenus

Les taux de rendement des livrets d’épargne défiscalisés ont été obtenus en effectuant la moyenne des taux régle-mentés en vigueur sur l’année 2003 pour les livrets A, les livrets bleus, les livrets bancaires, les CODEVI et les LEP. Pour les livrets jeune et l’épargne logement (CEL et PEL), ce sont les taux calculés dans la Base des Agents finan-ciers gérée par la Banque de France qui ont été employés, de même que pour les livrets d’épargne fiscalisés. Ils cor-respondent à un taux moyen calculé à partir des encours détenus par les particuliers et des intérêts versés par les établissements financiers. Le taux de rendement moyen des contrats d’assurance-vie a été calculé de la même manière, à partir des données de la Fédération française des sociétés d’assurance (FFSA). C’est également le ratio entre les revenus produits et les encours détenus, évalué à partir des données de la Banque de France, qui a per-mis d’établir les taux de rendement moyen des valeurs mobilières autres que les actions. Pour les actions, ce sont les évolutions des indices boursiers nus et nets qui ont permis de calculer un taux de rendement : effectuer la différence entre ces dernières permet d’évaluer les rende-ments générés par les dividendes hors avoir fiscal et hors variations du prix des valeurs. Les plus-values ne sont donc pas prises en compte.

Type d’actifs Coefficient de recalage

Comptes épargne logement (CEL) 1,87

Plans épargne logement (PEL) 1,98

Livrets jeune 2,11

Livrets d’épargne populaire (LEP) 3,41

Autres livrets défiscalisés 1,91

Livrets fiscalisés 3,49

Assurances-vie 3,45

Plans d’épargne en actions (PEA) 1,54

Actions hors PEA 1,97

Autres valeurs mobilières hors PEA 2,89

Page 50: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200852

ANNEXE 3 ___________________________________________________________________________________

LES COMPOSANTES DES DIFFÉRENTES MESURES DE NIVEAU DE VIE

Revenus issus de la source fiscale

Revenus imputés sur barèmes dans

ERF

Revenus imputés dans le cadre de l’étude

Niveau de vie standard

- Revenus d’activité et de remplacement

- Revenus du patrimoine :

- Revenus fonciers

- Revenus des valeurs mobilières soumis à imposition de droit commun

- Revenus accessoires (1)

- Revenus des valeurs mobilières soumis à PLF (2)

Prestations sociales

Niveau de vie + loyers imputés

- Revenus d’activité et de remplacement

- Revenus du patrimoine :

- Revenus fonciers

- Revenus des valeurs mobilières soumis à imposition de droit commun

- Revenus accessoires

- Revenus des valeurs mobilières soumis à PLF

Prestations sociales

Loyers (pour les propriétaires et accédants à la propriété de leur résidence principale, ainsi que les personnes logées à titre gratuit)

Niveau de vie + revenus du patrimoine financier imputés

- Revenus d’activité et de remplacement

- Revenus du patrimoine :

- Revenus fonciers

- Revenus des valeurs mobilières soumis à imposition de droit commun

- Revenus accessoires

Prestations sociales

- Revenus des produits financiers exo-nérés d’impôts (livrets d’épargne, PEA, assurance-vie)

- Revenus des valeurs mobilières soumis à PLF (obligations, bons de capitalisation, livrets fiscalisés)

Niveau de vie + loyers imputés + revenus du patrimoine financier imputés

- Revenus d’activité et de remplacement

- Revenus du patrimoine :

- Revenus fonciers

- Revenus des valeurs mobilières soumis à imposition de droit commun

- Revenus accessoires

Prestations sociales

- Loyers (pour les propriétaires et accédants à la propriété de leur résidence principale, ainsi que les personnes logées à titre gratuit)

- Revenus des produits financiers exo-nérés d’impôts (livrets d’épargne, PEA, assurance-vie)

- Revenus des valeurs mobilières sou-mis à PLF (obligations, bons de capitali-sation, livrets fiscalisés)

1. Bénéfices tirés d’activité dont les résultats sont imposables dans la catégorie des BIC non professionnels, essentiellement : reve-nus de la location de meublés non professionnels et de fonds de commerce.2. PLF : prélèvement libératoire forfaitaire.

Page 51: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 53

* Laurent Lesnard est chercheur à l’Observatoire sociologique du changement et au Centre de données socio-politiques (Sciences Po et CNRS) et membre du Laboratoire de sociologie quantitative du Crest (Insee, CNRS).** Thibaut de Saint Pol appartient à la division Conditions de vie des ménages de l’Insee et est membre de l’Observatoire sociologique du changement et du Laboratoire de sociologie du Crest.

TRavaIL / emPLOI

Organisation du travail dans la semaine des individus et des couples actifs : le poids des déterminants économiques et sociauxLaurent Lesnard*, Thibaut de Saint Pol**

Le recueil d’un semainier dans lequel les personnes actives ont noté leurs heures de travail pendant une semaine lors de l’enquête Emploi du temps, menée par l’Insee en 1999, permet d’analyser le rythme hebdomadaire du travail en France au regard de la position sociale et des caractéristiques sociodémographiques, individuelles et familiales. Une typologie des semaines de travail est construite en appliquant en deux étapes une méthode d’appariement optimal, d’abord sur les jours travaillés, puis sur les semaines simplifiées à l’aide des types de journées.

Les journées contenues dans les semainiers sont de cinq types : des journées de travail standard, décalées, longues, fragmentées et des journées de repos. Les journées apparais-sent fortement différenciées selon la catégorie socioprofessionnelle, le type d’emploi, le secteur d’activité, mais aussi le genre. De fortes régularités apparaissent également à l’échelle de la semaine. Aux semaines standard, composées de journées de travail stan-dard, s’opposent les longues semaines de travail faites de longues journées de travail, et les semaines décalées et fragmentées constituées respectivement de journées décalées et fragmentées. On retrouve dans l’organisation de la semaine la forte structuration exercée par la position des actifs en emploi dans le système économique, qui s’exerce également au niveau des journées.

D’une manière générale, meilleure est la position dans le système économique, plus l’autonomie temporelle est grande et plus les semaines de travail sont standard, voire longues. Les salariés les moins qualifiés ont au contraire des semaines en moyenne plus courtes mais avec des horaires décalés et fragmentés et un très faible degré de contrôle de leur temps de travail. La plus faible autonomie temporelle de ces salariés entraîne au niveau du couple une plus forte désynchronisation des horaires de travail des deux conjoints et crée ainsi de nouvelles inégalités entre les ménages.

Page 52: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200854

L e travail occupe une place centrale dans l’organisation de la vie quotidienne non

seulement des personnes en emploi mais aussi de l’ensemble des membres de leur ménage. Bien souvent, les autres activités, individuel-les ou familiales, s’organisent en fonction des plages horaires travaillées et cette organisa-tion temporelle à l’échelle du ménage s’avère encore plus compliquée lorsque les deux conjoints travaillent. Les ménages dans les-quels les deux conjoints exercent une activité professionnelle, ou couples bi-actifs, sont plus nombreux que ceux dans lesquels seul un des conjoints participe au marché du travail. Ce fait n’est pas nouveau : en 1975, c’était déjà le cas de 52 % des ménages parmi ceux compor-tant deux individus de 15 à 59 ans n’étant ni étudiant ni retraité. La progression de la part des ménages bi-actifs depuis les années 1970 reflète celle du taux d’activité féminine. Entre 1975 et 2002, le taux d’activité des femmes est ainsi passé de 61 % à 79 %, tandis que la proportion des ménages bi-actifs (1) a crû de 52 % à 66 % (Ravel, 2007).

La complexification de l’équation temporelle quotidienne des couples bi-actifs modifie en profondeur la vie de famille. Les horaires de travail des couples bi-actifs ne coïncident pas nécessairement : certains moments de la jour-née sont désynchronisés, c’est-à-dire qu’ils ne sont travaillés que par l’un des deux conjoints. Le manque de concordance des emplois du temps professionnels réduit ainsi le temps que la famille passe ensemble et fragilise le lien familial (Lesnard, 2008). La sociabilité fami-liale des ménages désynchronisés devient partielle, c’est-à-dire qu’elle n’implique plus qu’une partie du groupe familial. En effet, les relations interpersonnelles se trouvent au fonde-ment du lien familial contemporain (Durkheim, 1921 ; Singly, 1993) et de fait, le temps passé en famille n’a cessé de croître, depuis les années 1960 dans la plupart des pays industria-lisés (Sayer et al., 2004 ; Bianchi et al., 2006) et tout particulièrement en France (Lesnard, 2009). La solidarité domestique dépend de la capacité des membres de la famille à passer du temps ensemble (Berger et Kellner, 1964) et la désynchronisation des emplois du temps professionnel des couples bi-actifs affaiblit le lien familial. Si, dans une certaine limite, des relais parentaux peuvent se mettre en place, la désynchronisation du temps de travail compli-que la garde des enfants (Bressé et al., 2007) et la vie quotidienne des professionnels de la petite enfance (Eydoux, 2005). Par conséquent, la question de la coordination des horaires de

travail revêt une importance centrale au quoti-dien pour les ménages bi-actifs.

Si la question de la durée du travail et de son évolution a fait l’objet de nombreuses études, en revanche peu de travaux ont été consacrés à la répartition des heures travaillées à une échelle supérieure à la journée. Le temps de travail s’organise pourtant dans un horizon temporel plus large que celui de la journée : la semaine, le mois, voire même l’année. L’objectif de cet article est de poursuivre les premières ana-lyses descriptives de la répartition du travail dans la journée en France. Avant de décrire les semaines de travail des couples bi-actifs, il est nécessaire dans un premier temps d’étudier les semaines de travail individuelles qui restent à ce jour largement méconnues. Pour cela, on élabore une typologie des semaines de travail des actifs en emploi et des couples bi-actifs à partir des semainiers de l’enquête Emploi du temps 1999 (cf. encadré 1), avec l’aide des méthodes d’appariement optimal qui ont déjà été appliquées à de telles données (par exemple de Saint Pol, 2006 ; cf. encadré 2). Les liens qui existent entre l’organisation des activités économiques et les horaires de travail font l’objet d’une attention particulière, étant don-née la forte corrélation entre la profession, le secteur d’activité ou la qualification et le temps de travail.1

Horaires de travail et position sociale

Les configurations de la journée et de la semaine de travail conjugale dépendent du nombre d’heu-res travaillées par les conjoints et de leur répar-tition dans la journée et dans la semaine. Tous les travaux consacrés à la durée du travail ont confirmé la baisse moyenne de celle-ci depuis le début du XXe siècle (Dumazedier, 1962) ; cependant certains se sont montrés plus réservés sur l’ampleur de la baisse du nombre d’heures travaillées (en particulier Yonnet, 1999, p. 22). Plus récemment, des analyses ont montré que la diminution du nombre d’heures travaillées avait ralenti à la fin des années 1990 (Chenu et Herpin, 2002). Les transformations des horaires de travail ont fait l’objet de moins d’attention. Des enquêtes classiques ont souligné l’accrois-sement, d’une part, de la flexibilité des horaires de travail, et, d’autre part, de leur caractère aty-pique depuis vingt ans (Bue et al., 2002). Elles montrent également la plus grande variabilité

1. ménages dans lesquelles deux personnes sont susceptibles de travailler.

Page 53: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 55

de la répartition du travail dans la semaine et le mois, à la fin des années 1990 (Afsa et Biscourp, 2005). Cependant, des enquêtes spécifiques sont nécessaires pour analyser finement la répartition des heures travaillées par les actifs en emploi et par les ménages bi-actifs. Les enquêtes Emploi du temps et leur carnet d’activité sont à l’heure actuelle la meilleure source statistique sur la vie quotidienne des Français (cf. encadré 1). À partir des enquêtes Emploi du temps de 1986 et de 1999, une typologie des journées de travail individuelles et familiales a ainsi été récemment proposée (Lesnard, 2006 a ; b). Elle fait appa-raître qu’au niveau individuel les journées de travail se répartissent en cinq grandes catégo-ries : standard, décalées, longues, fragmentées et autres (2).

En outre, le nombre d’heures travaillées et leur répartition dans la journée dépendent de la pro-fession exercée. Si la durée du travail a dimi-nué pour les actifs peu qualifiés (ouvriers et employés), en revanche elle a eu tendance à aug-menter pour les autres actifs (cadres, professions intellectuelles, etc.) (Gershuny, 2000). La préé-minence de la catégorie socioprofessionnelle se retrouve au niveau des couples (Fermanian et Lagarde, 1999) : plus la position sociopro-

fessionnelle des conjoints est élevée, plus leur semaine de travail est longue. La répartition des heures de travail dans la journée dépend égale-ment de la position sociale : plus elle est éle-vée, plus les horaires sont standard ou longs ; à l’inverse, moins elle l’est, plus les journées de travail sont décalées ou fragmentées. Peu de salariés, le plus souvent très qualifiés, maîtrisent leur emploi du temps professionnel (Lesnard, 2006a).2 Avoir la liberté d’organisation de son temps de travail est le plus souvent associé à des horaires standard ou longs ; dans le cas contraire ce sont les horaires décalés et fragmentés qui dominent. Les doubles journées de travail aty-piques sont plus nombreuses encore au niveau des couples bi-actifs et également très liées à la position sociale : les doubles journées standard et longues, très synchrones, sont très fréquen-tes parmi les couples de cadres alors que les journées décalées et très désynchronisées sont surreprésentées parmi les couples d’ouvriers et

2. Centrés autour de 13h00 et d’une durée de huit heures, les horaires standard représentent 55 % des journées de travail des Français en 1999. Les horaires de travail décalés le matin, en fin d’après-midi, en soirée et la nuit durent souvent moins de huit heures et représentent 17 % des journées de travail contre 12 % pour les longues journées de travail, 6 % pour les horaires frag-mentés et 10 % pour les autres types d’horaires.

Encadré 1

L’ENQUÊTE EMPLOI DU TEMPS

L’enquête emploi du temps, réalisée par l’Insee entre février 1998 et février 1999, s’inscrit dans la lignée des enquêtes du même type effectuées en 1966, 1974 et 1986 et permet de recueillir les activités réalisées par les enquêtés pendant une journée. La prochaine enquête n’est prévue qu’à l’horizon 2009-2010, ce qui fait de l’enquête 1999 la plus récente des sources dis-ponibles sur la vie quotidienne.

L’enquête 1999 comportait une nouveauté qui devrait être reprise dans celle de 2010 : il y était demandé aux individus actifs, exceptés les chômeurs, de remplir une grille couvrant la semaine débutant le jour de l’enquête et d’y inscrire les plages horaires pendant lesquelles ils ont travaillé (pauses repas et trajets domicile-tra-vail exclus). 6 396 semainiers ont été ainsi recueillis, contenant chacun sept jours découpés en intervalles de 15 minutes, soit 96 intervalles quotidiens. Sur cha-cune de ces périodes, on sait donc si l’individu tra-vaillait ou non. Le dispositif du semainier permet donc, pour la première fois, d’analyser finement (tous les quarts d’heures) et pendant sept journées consécuti-ves les rythmes de travail.

L’enquête emploi du temps a été engagée sur un an afin d’éviter toute saisonnalité et pour que tous les jours de la semaine soient représentés. L’échantillon a été choisi au moyen d’un tirage par sondage de 12 000 logements

issus du recensement de la population de 1990. Tous les individus du ménage âgés de plus de quinze ans sont alors interrogés sur leurs emplois du temps. Toutefois, certaines semaines remplies par les enquêtés sont par-ticulières et difficilement comparables avec les autres, c’est le cas en particulier lorsque la semaine enquêtée comporte des jours de congés. Nous nous sommes ainsi concentrés dans le cadre de cette étude sur les seules semaines considérées comme « normales » par les enquêtés, qui représentent 80 % de l’échantillon. L’étude porte ainsi sur les 4 920 semaines de tra-vail « normales » recueillies dans l’enquête emploi du temps. Contrairement aux carnets que les enquêteurs collectaient au cours de la deuxième visite, les semai-niers devaient être renvoyés à l’Insee par voie postale. Le taux de retour est très élevé (80 %) et des analyses complémentaires montrent que les caractéristiques (CSP, âge et diplôme) des personnes qui ont renvoyé le semainier ne diffèrent pas de façon notable de celles des non-répondants.

Deux unités statistiques sont utilisées dans cet article : les semaines de travail individuelles et les semaines de travail conjugales. Toutefois, les semaines de tra-vail peuvent varier selon le mois ou l’année pour un même individu et ne peuvent être considérées comme des attributs fixes qui seraient mesurés au travers du semainier.

Page 54: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200856

d’employées du commerce et des services (3) (Lesnard, 2006b). L’homogamie sociopro-fessionnelle, c’est-à-dire le fait que les deux conjoints appartiennent à la même catégorie socioprofessionnelle ou à une catégorie proche, est en un trait caractéristique d’une très grande stabilité (Girard, 1964 ; Vanderschelden, 2007) qui explique en grande partie le prolongement au niveau du couple de la plupart des résultats dégagés à l’échelle individuelle.

Au-delà de la journée, les rythmes de travail indi-viduels et conjugaux sont très mal connus. En effet, peu de données permettent d’avoir accès à la manière dont le travail professionnel se répartit dans la semaine. La mise en place d’un semai-nier dans l’enquête Emploi du temps, menée en 1999 par l’Insee, permet de combler cette lacune concernant la répartition des horaires de travail au sein de la semaine (cf. encadré 1). Il est ainsi possible de connaître, au sein d’un large échan-tillon, les jours où les Français travaillent et à quelles heures de la journée. Toutefois, la très grande complexité des données recueillies dans

les semainiers a jusqu’à présent fortement limité leur exploitation statistique (Robinson et al., 2002).3 À partir des semainiers, Alain Chenu a dégagé six grands types de semaines de travail : semaines de six ou sept jours, semaine de cinq jours standard, semaine de cinq jours non stan-dard, semaine de quatre jours, semaines avec travail de nuit et autres semaines (Chenu, 2002).

Fondée sur le nombre de journées travaillées et la présence de travail de nuit, cette typologie a confirmé le poids de la profession dans le nom-bre d’heures et de journées travaillées ainsi que

3. au niveau des couples, les doubles journées de travail stan-dard ne représentent que 44 % des journées de travail conjuga-les contre 10 % pour les longues journées de travail conjugales, 15 % pour les journées décalées, 16 % pour les journées conju-gales avec travail à temps partiel et 15 % pour les autres types de journées. Logiquement ce sont les doubles journées standard qui sont les plus synchrones (70 %) et hormis les longues jour-nées conjugales dont le degré de synchronisation est très proche (58 %), tous les autres types de journées de travail conjugales ont un niveau de concordance des horaires de travail très inférieur à 50 %. Les journées de travail décalées sont les plus désyn-chronisées (23 % en moyenne) et plus particulièrement celles où les horaires de travail des conjoints sont complètement décalés, dont la synchronie est presque nulle (4 %).

Encadré 2

LES MÉTHODES D’APPARIEMENT OPTIMAL

Les méthodes d’appariement optimal (Optimal matching analysis (O.m.a.)) permettent de compa-rer puis de regrouper un grand nombre de séquen-ces, qu’il s’agisse d’ADN, de carrière ou d’emploi du temps. Ces deux actions correspondent aux deux grandes étapes de cette technique : la procédure de minimisation et la méthode de classification.

La finalité de la première étape consiste à détermi-ner pour chaque couple de séquences comment on peut passer de l’une à l’autre le plus facilement pos-sible, c’est-à-dire, en termes mathématiques, pour le moindre coût. Les opérations qui peuvent être uti-lisées pour passer d’une séquence à une autre sont celles qu’on utilise intuitivement pour comparer des séquences : l’insertion, la suppression d’un élément et la substitution d’un élément par un autre. On consi-dère ainsi toutes les manières de transformer la pre-mière séquence en la seconde au moyen de ces trois opérations. Chacune de ces transformations d’une séquence en une autre possède un coût différent, calculé en fonction des coûts de chacune des opé-rations nécessaires. On calcule la distance entre deux séquences comme le coût minimum pour passer de la première à la seconde. Cette procédure de minimisa-tion permet d’obtenir une distance pour chaque paire de séquences. Il ne reste alors plus qu’à mettre en œuvre des techniques de classification pour regrouper les séquences en fonction de la distance construite précédemment (Lesnard et Saint Pol, 2006).

Par exemple, si l’on compare deux journées de tra-vail (A et B) découpées en tranche de quatre heures

avec deux états possibles, travail (T) et non travail (R) :

A : R R T T R RB : R T T R R R

Avec un coût d’insertion-suppression égal à l’unité et un coût de substitution lui aussi égal à l’unité, la « dissimilarité » est de 2. Une des transformations optimales pour passer de B vers A consiste à insérer un R en deuxième position (B : R R T T R R R) puis de supprimer un R en sixième position (B : R R T T R R

). Le coût total est alors égal à la somme d’un coût d’insertion et d’un coût de suppression.

La méthode qui a été utilisée ici est une variante (Dynamic Hamming matching), particulièrement adaptée aux séquences dont le timing est fortement structuré. Seules les opérations de substitution sont utilisées avec des coûts inversement proportionnels aux probabilités de transitions (Lesnard, 2006c). La construction d’une typologie nécessite de se doter d’une mesure entre groupes d’individus dérivée de la distance entre individus obtenue à l’issue de l’étape de l’appariement optimal. Le critère d’agrégation beta-fiexible a été retenu en raison de ses meilleures perfor-mances empiriques en présence de bruit et de valeurs aberrantes (Milligan 1980 ; Milligan 1989). Si l’on note Djk, la distance entre les groupes j et k et Djl la dis-tance entre les groupes j et l, alors Djm, la distance beta-flexible entre le groupe j et le groupe m constitué des groupes k et l, est donné par la formule suivante : Djm = (Djk + Djl)(1 – β)/2 + β Dkl.

Page 55: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 57

leur répartition dans les journées et la semaine. La complexité encore plus grande de l’orga-nisation du travail des couples bi-actifs dans la semaine n’a pu être étudiée, jusqu’à présent, que sous le seul angle du nombre d’heures de tra-vail synchronisées et désynchronisées (Chenu et Robinson, 2002).

La corrélation entre rythmes de travail et caté-gorie socioprofessionnelle est souvent interpré-tée en termes de profession, de secteur d’activité ou de qualification, mais le lien qui existe entre le fonctionnement de l’économie française, en particulier la place toujours plus grande qu’y occupent les services, et l’organisation tempo-relle du travail n’a jamais été étudié méthodi-quement. Théoriquement, le développement des services signifie en effet qu’une partie des loisirs des uns devient du travail pour d’autres (Gershuny, 2000) ; par conséquent un certain nombre d’actifs doit être au travail, quand les autres n’y sont pas, afin de satisfaire leurs besoins. La progression des loisirs et la trans-formation des services et commerces existants – multiplication des restaurants, apparition des super et hyper-marchés aux horaires d’ouverture étendus, etc. – est ainsi susceptible d’expliquer les évolutions récentes des horaires de travail et leurs liens avec la profession.

L’étude du temps consacré au travail professionnel à partir des enquêtes Emploi du temps est généra-lement limitée à l’analyse de simples durées, ce qui amène à voiler un certain nombre de variations (Godard, 2003). Le semainier comporte pourtant une information très riche, mais qui nécessite, pour être exploitée, l’usage de techniques moins classi-ques. Il est ainsi intéressant de faire une lecture de la semaine en termes de séquences, notamment dans la perspective de mesurer la synchronisation des couples bi-actifs. Si, dans un couple bi-actif, un des deux conjoints travaille de 9 h à 17 h alors que l’autre a des horaires décalés de 6 h à 16 h, la journée de travail de ce couple comporte quatre heures de travail asynchrones (de 6 h à 9 h et de 16 h à 17 h) et sept heures de travail synchrones (de 9 h à 16 h). Les pourcentages de synchroni-sation et de désynchronisation sont les rapports respectifs des heures synchrones et asynchrones au nombre d’heures pendant lesquelles au moins un des conjoints travaille. Dans l’exemple précé-dent, 4 heures sur 11 sont désynchronisées (taux de désynchronisation de 36 %) et 7 sur 11 sont synchronisées (soit un taux de synchronisation égal à 64 % (4).

La comparaison de 4 920 séquences, conte-nant chacune 672 épisodes de 15 minutes, se

prête toutefois mal à une description fine de la semaine de travail. C’est pourquoi, dans cette étude, on construit d’abord une typologie des journées et, ensuite seulement, les semaines peuvent être classées selon le type des jours qu’elles contiennent. Les 4 920 semaines qui composent l’échantillon sont ainsi constituées de 25 138 jours de travail et de 9 302 jours chô-més, c’est-à-dire ne contenant aucun épisode de travail professionnel. Chacune des journées peut être considérée comme une séquence de 96 épisodes (de 15 minutes) pouvant pren-dre deux valeurs différentes (travail ou non). L’utilisation d’une méthode d’appariement optimal permet ainsi de regrouper les journées travaillées en quatre types distincts : standard (45 %), longues (26 %), décalées (21 %) et fragmentées (8 %).4

4 920 semaines simplifiées ont été ainsi construites, constituées de cinq types de jour-nées (quatre de travail et une de repos). Chacune constitue donc une séquence de sept épisodes, correspondant chacun à un jour de la semaine, pouvant prendre cinq valeurs différentes. La mise en œuvre d’une méthode d’appariement optimal sur les semaines simplifiées conduit à élaborer une typologie des semaines de travail en neuf classes qui permet une analyse plus fine du rythme hebdomadaire des Français (cf. tableau 1).

Des semaines composées par cinq types de journées

Sur les 34 440 journées recueillies, 27 % sont des journées de repos qui ne contiennent aucune plage de travail professionnel. Les 25 138 journées restantes se répartissent en quatre groupes.

Le premier est composé de journées de travail qui débutent à 9h00 pour finir entre 17h00 et 18h00. D’une durée moyenne proche de huit heures, ce type de journée de travail peut être

4. Lorsqu’il est calculé de cette façon, le taux de désynchronisa-tion ne prend pas en compte les différences de durées de travail des conjoints. Par exemple, si un conjoint travaille de 9h à 17h et le second de 9h à 13h, la longueur de la journée de travail est de huit heures, le nombre d’heures désynchronisées de quatre heures et le taux de désynchronisation s’élève à donc à 50 %. alain Chenu et John Robinson (2002) ont proposé un indice de désynchronisation nette qui neutralise dans une certaine mesure cet effet. Toutefois, cette correction n’est pas toujours pertinente puisque peuvent être combinées durées de travail inégales et désynchronisation (dans l’exemple précédent, si le second conjoint a des heures réduites et décalées le matin entre 6h et 10h). Nous avons fait le choix d’utiliser ici un indicateur brut qui présente l’avantage de mesurer toujours de la même façon la désynchronisation.

Page 56: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200858

considéré comme standard. Bien qu’il soit le plus répandu, il ne rassemble toutefois que 45 % des journées travaillées. Le second type se différencie du groupe standard par un temps de travail plus important dans la journée : de dix heures en moyenne contre huit pour le premier groupe. Les journées commencent alors plus tôt ou se terminent plus tard, après 19h00. Bien que la durée du travail de ce type de journée de travail soit plus élevée, la mi-journée de tra-vail reste proche de celle associée aux horaires standard (13h00). 26 % des journées travaillées appartiennent à cette version longue de la jour-née de travail standard.

Le troisième type de journées travaillées, qui représente 21 % d’entre elles, est caractérisé par des horaires de travail décalés le matin (14 %), le soir (6 %) ou la nuit (2 %). Leur durée moyenne est légèrement inférieure à la journée de travail standard en raison de la présence de journées partiellement travaillées. Enfin, le qua-trième type, qui représente 8 % des jours tra-vaillés, est constitué de journées dans lesquelles le travail est fragmenté, c’est-à-dire composé d’au moins deux plages de travail entrecoupées par de longues pauses. C’est le cas, par exem-ple, de la journée des caissières de supermarché dont le travail est fractionné sur la journée en fonction de l’affluence des clients (5).

Toutefois, les jours de travail et les jours chô-més ne se répartissent pas également tout au

long de la semaine (cf. graphique 1). Les jours de repos sont plus nombreux le samedi et sur-tout le dimanche, qui reste pour 80 % des actifs occupés une journée non travaillée. Ils sont aussi légèrement plus nombreux le lundi, jour de fermeture de certains commerces, et le mer-credi, jour de congé pour beaucoup d’enfants et non travaillé par certains parents à temps par-tiel. Les proportions des quatre types de jours travaillés sont assez stables du lundi au vendredi mais elles divergent le week-end. Contrairement à celles de semaine, les journées de travail du week-end sont en effet majoritairement atypi-ques. Le temps de travail atypique tend alors à se cumuler : le travail le week-end, une forme de travail non standard, et des heures de travail atypiques.5

Des semaines aux horaires standard loin d’être majoritaires

Le premier des neuf grands types de semaine de travail est composé de cinq journées de tra-vail standard (9h00-7h00) du lundi au vendredi.

5. Ces quatre grands types de journées de travail correspondent à ceux identifiés avec la même méthode à partir du carnet d’ac-tivités de l’enquête emploi du temps de 1999 (Lesnard, 2006a). Si la proportion des journées standard et longues est du même ordre dans les deux typologies, la proportion d’horaires décalés apparaît beaucoup plus grande dans la typologie des semainiers que dans celle des carnets. Ces différences résultent du mode de collecte des horaires de travail dans le carnet et le semainier (Chenu, 2004) : le carnet est un questionnaire ouvert dans lequel les répondants décrivent les activités d’une journée avec leurs propres mots, tandis que le semainier privilégie la description des activités professionnelles sur un mode abstrait.

Graphique 1Répartition des types de journées au cours de la semaine

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

StandardLongDécalé

FragmentéJour de repos

Lecture : 15 % des journées le lundi sont des journées de repos.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Tableau 1Les 9 types de semaine

En %

N° Type de semaine Part

1 Des jours de travail standard dans une semaine standard

36

2 Des jours de travail standard dans une semaine atypique (dimanche non chômé)

5

3 Des jours longs ou standard dans une semaine standard

3

4 De longs jours de travail dans une semaine atypique

9

5 De longs jours de travail dans une semaine standard

18

6 Des jours de travail décalés dans une semaine standard

16

7 Des jours de travail fragmentés et travail le week-end

5

8 Des jours standards ou décalés dans une semaine atypique

5

9 Semaine courte et décalée 3

Lecture : 36 % des semaines de travail sont composées de jour-nées de travail standard dans une semaine standard.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 57: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 59

C’est la semaine de travail standard de 39 heures (cf. tableau 2), durée légale du travail en France au moment de l’enquête, avec le week-end non travaillé (cf. graphique 2). Bien qu’étant le type de semaine de travail le plus répandu, il ne représente toutefois que 36 % des semaines travaillées.

Cette semaine de travail est avant tout l’apanage des actifs dont les emplois sont les plus proches de la norme juridique dominante du CDI à plein temps (cf. tableau 3). La semaine standard est par-ticulièrement répandue dans l’industrie et l’admi-nistration et parmi les professions intermédiaires, les techniciens, les employés administratifs d’en-treprise et les ouvriers qualifiés (cf. tableau 4). Elle est par contre moins fréquente dans les com-merces et les services aux particuliers et parmi les agriculteurs, les chefs d’entreprises, les pro-fessions libérales, les professions intellectuelles, et les employés du commerce et des services aux particuliers. Ce type de semaine permet aux parents d’être présents auprès de leurs enfants le matin et plus encore le soir.

Le second type est lui aussi caractérisé par des journées de travail avec des horaires standard. Toutefois il se distingue du premier par l’impor-tance du travail dominical (77 % des semaines de ce groupe) et l’absence de travail le jeudi (46 %) ou le vendredi (51 %). Très minoritaire (5 % des semaines), ce type de semaine de travail est cou-rant parmi les professions intermédiaires de la santé et du travail social et le clergé.

Des semaines chargées

Le troisième groupe correspond à une semaine de cinq jours avec le week-end chômé. La plu-part des journées de travail sont standard, mais au moins une longue journée de travail s’y ajoute, le plus souvent le mardi (96 % des mardis). Peu nombreuses (3 %), ces semaines un peu plus chargées que les semaines standard vont souvent de pair avec une plus grande liberté dans l’orga-nisation du temps de travail. Les actifs qui ont une semaine de ce type peuvent beaucoup plus fréquemment que les autres déterminer eux-mêmes leurs horaires de travail, s’absenter sans difficulté durant le travail et partir en vacances quand ils le souhaitent. Cette plus grande flexi-bilité leur permet d’être souvent présents auprès de leurs enfants le soir malgré une semaine de travail d’une durée moyenne de 44 heures.

Ces semaines concernent en premier lieu les cadres, les professions intellectuelles, les ins-tituteurs, les professions intermédiaires, les contremaîtres et les techniciens. Plus souvent que dans les autres groupes, ces actifs ont des responsabilités hiérarchiques (40 %) et rap-portent quelquefois (18 %) ou souvent (19 %) du travail à la maison. Ce type de semaine se retrouve plus souvent dans les domaines de l’éducation, de la santé, de l’action sociale, des administrations (les fonctionnaires de la caté-gorie A sont surreprésentés) mais aussi dans les services aux entreprises.

Le quatrième groupe (10 % des semaines de travail) se caractérise également par un temps de travail en moyenne plus important (46 heures et demi en moyenne par semaine). Les journées longues sont majoritaires : 87 % des personnes de ce groupe ont une journée longue le jeudi, par exemple. Ces semaines comportent au moins une journée de travail pendant le week-end, le plus souvent le samedi. Ce travail pendant le week-end est en partie récupéré le lundi, chômé dans 39 % des cas.

C’est dans ce groupe que les salariés en contrat à durée indéterminée sont les plus nombreux (90 %). Situés le plus souvent en haut de l’échelle sociale (cadres, ingénieurs, profes-sions intellectuelles et scientifiques, professions intermédiaires de la santé) et très qualifiés, ces actifs ont fréquemment des responsabilités hiérarchiques et, lorsqu’ils sont salariés, déter-minent aussi très souvent eux-mêmes leurs horaires de travail. Les employés du commerce et des services sont toutefois également surre-présentés. Ce groupe comporte une forte pro-

Tableau 2Temps de travail selon les 9 types de semaine

Numéro de la

classe

Temps moyen de travail au cours de

la semaine

Temps moyen de travail le

samedi et le diman-

che

Nombre de jours de repos dans la semaine

Nombre de jours de repos le samedi

et le dimanche

1 39 h 38 1 h 07 2,0 1,8

2 40 h 10 9 h 57 1,9 0,7

3 44 h 00 2 h 17 1,8 1,6

4 46 h 35 7 h 11 1,7 1,1

5 55 h 04 7 h 48 1,2 1,0

6 34 h 23 4 h 22 2,0 1,3

7 31 h 09 5 h 30 1,5 1,0

8 30 h 53 5 h 19 2,7 1,2

9 23 h 50 10 h 01 3,6 0,7

Ensemble 41 h 07 4 h 33 1,9 1,3

Lecture : les individus appartenant à la première classe travaillent en moyenne 39 heures et 38 minutes par semaine.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 58: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200860

Graphique 2Répartition des types de semaine

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

En %100

80

60

40

20

0lundi mardi mercredi jeudi vendredi samedi dimanche

StandardLongDécalé

FragmentéJour de repos

Type 1 N = 1 792 (36,4 %)

Type 3 N = 139 (2,8 %)

Type 5 N = 900 (18,3 %)

Type 7 N = 238 (4,8 %)

Type 9 N = 137 (2,8 %)

Type 2 N = 247 (5 %)

Type 4 N = 447 (9,1 %)

Type 6 N = 766 (15,6 %)

Type 8 N = 254 (5,2 %)

Lecture : 81 % des individus de la classe 1 ont une journée standard le lundi.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 59: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 61

Tableau 3Caractéristiques de l’emploi selon le type de semaine

En %

Caractéristiques de l’emploi

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)Ensem-

ble

Nature du contrat de travail

À durée indéterminée (CDI)À durée déterminée (CDD)Intérim, apprentissage et stagesAutres

886

42

857

44

886

33

908

11

897

13

7713

73

7211

611

8110

54

849

25

858

43

Travail de nuit HabituellementCertaines nuits seulementJamais

11089

27

91

11782

31681

42274

141868

151669

71974

262252

51580

Nature du temps de travail

À temps pleinÀ temps partielAutre (temps variable en fonction du travail)

8910

1

8713

0

886

6

8910

1

908

2

6929

2

4550

5

6432

4

7026

4

8216

2

Raison du temps partiel

Imposé par l’employeurChoisi par l’employé

4852

4852

4951

5644

6436

6337

6337

4852

5050

5644

Détermination des horaires de travail

Par l’entreprise, sans possibi-lité de modificationsChoix entre plusieurs horaires fixes proposés par l’entre-priseIls sont modifiables par l’em-ployé d’un jour à l’autre dans un système du type « horaire à la carte »Les horaires sont déterminés par l’employéSelon un autre rythme

63

7

13

125

64

6

15

105

49

6

10

2213

50

5

8

2215

45

6

6

3013

80

8

3

36

70

4

3

1112

61

7

8

1311

78

7

3

48

62

7

9

148

Travail rapporté à faire à la maison

Sans objet (travail à domicile, etc.)Oui, souventOui, quelquefoisOui, rarementNonNe sait pas

2695

780

1676

791

119187

540

314148

601

625148

461

1341

910

51723

712

4875

760

4940

830

21095731

Existence de person-nes sous sa responsa-bilité hiérarchique

OuiNon

2773

2872

4060

3862

4159

1981

1783

2278

2476

2971

Position profession-nelle de l’emploi

Manœuvre ou ouvrier spé-cialiséOuvrier qualifiéAgent de maîtriseTechnicien, dessinateur, VRPEmployéInstituteur, assistant(e) social(e), infirmier(e) et per-sonnel de la catégorie B de la fonction publiqueProfesseur et personnel de la catégorie A de la fonction publiqueIngénieur ou cadreAutre cas

82268

36

6

491

916109

36

7

653

23

121521

8

14232

51055

39

4

6224

3855

29

6

10313

192434

40

6

112

9922

53

8

1223

31848

44

7

655

111472

44

10

624

9185737

6

5112

Secteur d’activité AgricultureIndustrieConstructionTransportCommerce - Services aux particuliersServices aux entreprisesÉducation - Santé - Action socialeAdministrationsAutres

327103

227

14140

52383

208

21120

314113

2412

21120

91054

456

1560

121075

348

1860

23525

256

1951

10426

425

2281

31654

327

21111

02419

227

3061

52174

287

17101

1. des jours de travail standard dans une semaine standard ; 2. des jours de travail standard dans une semaine atypique (dimanche non chômé) ; 3. des jours longs ou standard dans une semaine standard ; 4. de longs jours de travail dans une semaine atypique ; 5. de longs jours de travail dans une semaine standard ; 6. des jours de travail décalés dans une semaine standard ; 7. des jours de travail fragmentés et travail le week-end ; 8. des jours standard ou décalés dans une semaine atypique ; 9. semaine courte et décalée.

Lecture : 88 % des individus appartenant au 1er type de semaine ont un contrat à durée indéterminée.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 60: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200862

Tableau 4Caractéristiques sociodémographiques selon le type de semaine

En %

Caractéris tiques socio démographiques

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)Ensem-

ble

Sexe

HommesFemmes

5743

5842

5842

6238

6535

5347

3367

4357

4654

5644

Âge

15-25 ans26-35 ans36-45 ans46-55 ansplus de 55 ans

92832265

92334304

82235305

72829297

72430318

143028235

1126272511

92634247

122830237

92731276

Situation conjugale

Vit en coupleNe vit pas en couple

7426

6931

6832

7426

7525

6832

7525

7228

7228

7327

Niveau de diplôme

Sans diplômeCEP, DFEOBEPCCAP, BEPBac techniqueBac généralBac + 2Supérieur à Bac + 2

1388

3279

1310

1098

3547

1413

534

187

112230

769

2898

1518

788

2576

1425

17139

346894

19159

25577

13

11129

3059

1410

179

103238

147

129830781313

Niveau de vie 1er quartile (-)2e quartile3e quartile4e quartile (+)

23252824

28222921

7242544

21242530

20212039

35302312

41251915

22282624

29282716

25252525

1. des jours de travail standard dans une semaine standard ; 2. des jours de travail standard dans une semaine atypique (dimanche non chômé) ; 3. des jours longs ou standard dans une semaine standard ; 4. de longs jours de travail dans une semaine atypique ; 5. de longs jours de travail dans une semaine standard ; 6. des jours de travail décalés dans une semaine standard ; 7. des jours de travail fragmentés et travail le week-end ; 8. des jours standard ou décalés dans une semaine atypique ; 9. semaine courte et décalée.

Lecture : 57 % des individus appartenant au premier type de semaine sont des hommes.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

portion de personnes travaillant à leur compte et d’indépendants (20 %) : agriculteurs, artisans, commerçants mais aussi des professions libéra-les. Avec l’agriculture, ce sont les secteurs du commerce et des services à la personne qui sont le plus représentés dans ce type de semaine de travail.

Le cinquième groupe se distingue encore plus que le précédent par la place accordée à l’acti-vité professionnelle. La durée moyenne de ces semaines atteint 55 heures, soit 16 heures de plus que la durée légale. Elles se composent presque exclusivement de longues journées de travail, non seulement en semaine, mais aussi le samedi ou le dimanche. Le travail empiète sur la nuit ou le week-end, mais contrairement aux deux cas précédents, ces heures de travail ne sont pas récupérées. Ces semaines de six longues journées de travail représentent près de 20 % des cas.

C’est dans ce groupe que les salariés ont le plus de contrôle sur leur emploi du temps et qu’ils peuvent s’absenter le plus facilement durant le travail. Mais c’est aussi dans ce groupe qu’il y a la plus forte proportion de personnes qui rappor-tent du travail à la maison (souvent ou quelque-

fois). Les travailleurs indépendants y sont forte-ment surreprésentés (30 % des individus) et tout particulièrement les chefs d’entreprise de plus de neufs salariés, les professions libérales, les agriculteurs et dans une moindre mesure les arti-sans et les commerçants. Les personnes concer-nées par ce rythme de travail hebdomadaire se situent, comme pour le groupe précédent, tout en haut de l’échelle sociale (cadres administratifs et commerciaux d’entreprise, professions intel-lectuelles). Souvent âgés de plus de 45 ans, ces indépendants et ces salariés sont très diplômés et ont des revenus élevés (39 % appartiennent au quartile de niveau de vie supérieur).

Des semaines aux horaires décalés et fragmentés

La sixième semaine-type est une semaine de travail standard, avec deux jours de congés pris majoritairement le samedi et le dimanche. Toutefois, les journées de travail n’ont que rare-ment des horaires standard et sont presque toutes décalées. Une semaine de travail sur six est ainsi une semaine décalée. La plupart du temps, ce sont les employeurs qui ont imposé cette répar-tition du travail sans possibilité de modifications

Page 61: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 63

(80 %) et l’autonomie temporelle des salariés y apparaît particulièrement faible. La proportion de salariés à temps partiel y est particulière-ment élevée (29 %) et dans la majorité des cas (63 %) ces horaires réduits ont été imposés par l’employeur. Le travail de nuit est habituel pour 14 % des salariés. Seulement 14 % des sala-riés déclarent pouvoir sans difficulté s’absenter durant leur travail et nombreux sont ceux qui ne travaillent pas le même nombre de jours chaque semaine (27 %).

Ce type de semaine, qui concerne presque exclusivement des salariés, se distingue des pré-cédents par une surreprésentation des contrats de travail précaires (13 % de CDD et 7 % d’in-térim, apprentissage et stages). Sans responsa-bilité hiérarchique (81 %), ces actifs sont plutôt jeunes (14 % de 15-25 ans), célibataires, peu qualifiés et pauvres. Fortement représentés dans le secteur privé (71 %), ils occupent bien sou-vent des emplois de manœuvres et d’ouvriers spécialisés (19 %) dans l’industrie (35 %), d’employés de commerce et de services à la personne ; parfois ils exercent une profession intermédiaire dans la santé, l’éducation ou le travail social. Ainsi, bien que la durée moyenne de ce type de semaine de travail soit proche de 35 heures, l’absence d’autonomie tempo-relle empêche les parents d’être auprès de leurs enfants le matin et le soir.

La septième classe se caractérise par l’impor-tance des journées de travail fragmentées, qui concernent entre 63 et 79 % des individus, du lundi au vendredi. Le travail pendant le week-end est assez répandu, tout particulièrement le samedi. Ces semaines fragmentées représentent 5 % des semaines de travail. Le degré de latitude temporelle de ces actifs est aussi faible que pour ceux du groupe précédent : horaires de travail imposés par l’employeur (70 %), temps partiel très répandu (50 %) et très fréquemment imposé (63 %), part élevée du travail de nuit habituel (15 %), impossibilité de s’absenter pendant le travail (20 %) ou de choisir les dates de ses vacances (66 %).

Le profil des travailleurs de ce groupe est éga-lement très proche de celui dressé pour les semaines décalées : jeunes, peu qualifiés (43 % ont au plus le brevet des collèges) et plus pau-vres (41 % appartiennent au premier quartile de niveau de vie). La proportion de contrats de tra-vail stables est la plus faible de tous les types de semaines de travail (seulement 72 % de CDI). Toutefois des différences apparaissent avec les personnes qui ont une semaine décalée, dont

l’emploi est le plus souvent lié à des activités industrielles : les semaines de travail fragmen-tées sont le plus souvent associées à des emplois féminins (67 %) dans le secteur du commerce et des service aux particuliers (employés de com-merce ou dans les services à la personne). Les travailleurs indépendants concernés par ce type de semaine de travail sont surtout des femmes d’agriculteurs.

Des semaines courtes

Le huitième type est une semaine atypique, marquée par l’importance des jours de repos tout au long de la semaine, en alternance avec des jours décalés et standard. Minoritaires (5 % des semaines de travail), ces semaines durent en moyenne 31 heures, notamment en raison d’une part importante de travail à temps partiel (32 %), toutefois un peu plus souvent choisi que subi. Nombreux sont les actifs de ce groupe à ne pas travailler le même nombre de jours cha-que semaine et à travailler assez régulièrement la nuit. L’autonomie de ces salariés est rela-tivement faible mais proche de la moyenne. Les professions concernées par ce rythme de travail hebdomadaire sont variées : personnels des services directs aux particuliers, mais aussi policiers et militaires, ainsi que les professions intermédiaires de la santé et du travail social.

La neuvième classe se caractérise encore plus que les deux précédentes par un faible temps de travail, en moyenne de 24 heures par semaine. Mais c’est aussi le groupe pour lequel le temps de travail le samedi et le dimanche est le plus important (10 heures). Peu de journées de tra-vail sont standard. Les semaines sont plus hété-rogènes avec des journées plutôt décalées, voire fragmentées ou longues. Très majoritairement imposées par les employeurs (78 %), ces semai-nes courtes et atypiques représentent 3 % des semaines de travail. Le travail de nuit est habituel pour 26 % des personnes de ce groupe et assez régulier pour 22 % d’entre elles. Seulement la moitié de ces actifs a le même nombre de jours de travail d’une semaine sur l’autre. La part des salariés qui déclarent pouvoir s’absenter sans difficulté de leur travail est la plus faible de tous les types de semaine (13 %), alors que la pro-portion de ceux qui disent ne pas pouvoir s’ab-senter est une des plus élevée (16 %). Bien que leurs semaines de travail soient particulièrement courtes, les parents de ce groupe éprouvent plus de difficultés à être présents auprès de leurs enfants le soir que ceux qui ont une semaine standard. Ces salariés rencontrent également

Page 62: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200864

des difficultés pour partir en vacances quand ils le souhaitent. Les femmes et les moins de 25 ans sont surreprésentés. Deux types d’actifs sont concernés par ces semaines courtes et aty-piques : ceux peu qualifiés de l’entretien, des transports et de l’industrie (agents de services de la fonction publique, ouvriers qualifiés de la manutention, du magasinage et du transport, ouvriers non qualifiés dans l’industrie) et ceux plus diplômés dont la profession présente des impératifs horaires forts (professions intermé-diaires de la santé et du travail social, policiers et militaires).

Cette typologie permet de mieux comprendre comment les différents types de journées de tra-vail s’organisent au niveau de la semaine. Rien ne permettait de penser que la forte homogé-néité des journées de travail pouvait se retrouver à l’échelle de la semaine tant les combinaisons possibles de types d’horaires de travail sont grandes. La très grande homogénéité des types de semaines est remarquable : les journées stan-dard font les semaines standard, les longues journées les longues semaines et les journées décalées les semaines décalées. Ces semaines uniformes (types 1, 2, 5, 6 et 7) représentent 80 % des semaines de travail.

On retrouve, au niveau de la semaine, la forte structuration exercée par la position qu’occupent les actifs en emploi dans le système économique, déjà mise en évidence à l’échelle des journées de travail. D’une manière générale, meilleure est cette position, plus grande est l’autonomie temporelle et plus longue est la semaine de tra-vail, celle-ci étant composée plutôt de journées standard. Les salariés les moins qualifiés ont au contraire des semaines en moyenne plus cour-tes, avec des horaires décalés et fragmentés et un très faible degré de contrôle de leur temps de travail. Pour aller plus loin que ce constat et mieux comprendre la logique de ces différences socioprofessionnelles, il est toutefois nécessaire de prendre en compte simultanément les carac-téristiques essentielles du système économique (cf. encadré 3).

Le système économique français, restreint aux salariés, se structure autour de deux dimensions (cf. graphique 3). La première, représentée ver-ticalement, classe les salariés selon le volume global de leur capital économique (rémunéra-tion, niveau de qualification, position dans la hiérarchie socioprofessionnelle). Elle oppose les salariés les mieux qualifiés, avec les plus hauts revenus, qui exercent des professions comme celles de cadre, d’ingénieur, d’ensei-

gnant, de journaliste, ... dans de grandes entre-prises (de services aux entreprises ou dans les secteurs de l’éducation et de la santé), aux sala-riés peu ou pas qualifiés, ayant des revenus très modestes, et qui sont ouvriers dans l’industrie ou employés dans les commerces ou les servi-ces à la personne. La seconde dimension distin-gue le secteur industriel et administratif de celui des services qui va de l’éducation, la santé, les services aux entreprises, aux commerces et ser-vices aux particuliers.

L’économie française se structure autour de trois pôles. Du côté de la sphère industrielle et administrative se trouvent les ouvriers, les tech-niciens, les professions intermédiaires avec des qualifications et des revenus moyens (6). Le secteur des services est divisé en deux pôles entre, d’une part, des services à haute valeur ajoutée (éducation et santé) assurés par les sala-riés très qualifiés et bien rémunérés et, d’autre part, les services à faible valeur ajoutée dont les emplois sont peu qualifiés, peu payés et fortement féminisés (employés des commerces et des services). La troisième dimension (non représentée) est spécifique au pôle des services à haute valeur ajoutée et oppose les services marchands et non marchands. Dans les premiers se trouvent les salariés les plus diplômés (supé-rieur à bac + 2) et aux revenus les plus élevés (supérieurs à 17 500 francs, soit 2 660 euros) ; ce sont principalement des hommes cadres. Du côté des services non marchands de l’éducation, de la santé et du travail social, se situent les pro-fessions intermédiaires de ces mêmes secteurs et les instituteurs. Les professions intellectuel-les sont à mi-chemin de ces deux univers, leur niveau de diplôme les rapprochant des cadres, sans que leurs salaires ne leur permettent de les rejoindre complètement.6

La projection des types de semaines de travail dans cet espace économique donne une vision synthétique des liens qui existent entre la posi-tion occupée dans le système économique et les horaires de travail hebdomadaires. Les semaines standard, mais aussi décalées, sont associées au pôle industriel et administratif de l’espace économique. Alors que les semaines standard (type 1) se situent davantage du côté des employés administratifs à la frontière avec

6. L’apparition un peu à l’écart de ce sous-ensemble des employés administratifs est un artefact géométrique qui cache l’orthogonalité de cette modalité avec le premier plan factoriel comme l’indique la très faible valeur de la qualité de sa représen-tation sur les deux premiers axes (la somme des deux cosinus carrés des angles entre le barycentre de cette modalité et les deux premiers axes est de 4,1 %).

Page 63: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 65

les services à haute valeur ajoutée, les semai-nes décalées (type 6) sont plutôt associées au monde ouvrier et industriel mais se rapprochent également du pôle des services à faible valeur ajoutée. Celui-ci se caractérise par des semaines fragmentées (type 7) et aussi dans une moin-dre mesure par des semaines courtes (type 8). Enfin, ce sont surtout les semaines de travail standard/longues (type 3) qui prédominent dans le pôle des services à haute valeur ajoutée, ainsi que les semaines très longues (type 5), voire longues (type 4). Ces deux derniers types de semaines de travail sont moins caractéristiques des cadres et professions intellectuelles que de l’ensemble du secteur des services. Si, d’une manière générale, le pôle des services à haute valeur ajoutée se caractérise principalement par des semaines de travail standard/longues,

la troisième dimension met en évidence que la fraction marchande de ce pôle est très corrélée avec les semaines très longues (type 5), longues (type 4) et standard/longues (type 3) alors que la fraction non marchande est dominée par les semaines courtes et atypiques (type 9), décalées (type 6), courtes (type 8) et standard avec week-end décalé (type 2).

Si les horaires atypiques ont toujours existé avec dans le secteur industriel, avec la pratique du tra-vail en équipe (deux- et trois-huit) par exemple, le développement des services semble s’accom-pagner de nouvelles formes de contraintes tem-porelles. Appliquées aux services à faible valeur ajoutée, les nouvelles techniques d’organisation de la production en flux tendu et en « juste à temps » impliquent une organisation temporelle

Encadré 3

L’ESPACE ÉCONOMIQUE SALARIÉ EN 1999

Pour dégager les principales caractéristiques du sys-tème économique français, une analyse des correspon-dances multiples a été menée sur les 4 087 salariés de l’échantillon de 4 920 semaines utilisées pour construire la typologie des semaines de travail. L’exclusion des indépendants est motivée par le fait que leur profil économique, très différent de celui des salariés, réduit l’analyse à une opposition indépendants-salariés sans grand intérêt. La sélection des variables actives s’ap-puie sur le concept de champ économique (Bourdieu, 1997). Selon ce modèle, la position économique est la composition de la situation des salariés dans l’entre-prise (qualifications, niveau de diplôme, rémunération, pouvoir, genre, etc.) et de celle des entreprises dans le système économique (biens et services produits, degrés de différenciation horizontale et verticale, com-pétition, degré d’internationalisation, etc.). Le choix des variables actives vise donc à représenter simultanément la position du salarié dans l’entreprise (catégorie socio-professionnelle, genre, diplôme et revenu) et la position de l’entreprise dans le système économique qui n’est malheureusement pas très bien détaillée dans l’enquête emploi du temps 1999 (effectifs de l’établissement et secteur d’activité). Des recodages ont été nécessaires pour limiter les effets mécaniques qui apparaissent lorsque des variables avec des modalités en nombre trop différent et/ou avec des modalités trop rares. La catégorie « cadre » regroupe ainsi les cadres du privé et du public, ainsi que les ingénieurs. Les professeurs et autres professions scientifiques ainsi que les profes-sions de l’information, des arts et des spectacles sont réunis dans la catégorie « professions intellectuelles ». Les professions intermédiaires du privé et du public ont été rassemblées, de même que les employés de commerce et ceux des services directs aux particuliers. Les employés civils et agents de service de la fonction publique ont été classés avec les ouvriers qualifiés.

Les trois premières dimensions représentent 87 % de l’inertie totale du nuage (taux d’inertie calculés à

partir des pseudo-valeurs propres selon la formule proposée par Benzécri, voir Lebart et al., 2006). Les deux premiers axes, dont les parts d’inertie expliquées sont respectivement de 45 % et 31 %, sont des axes généraux qui mettent en jeu l’ensemble des données (Rouanet et Le Roux, 1993). Le troisième axe (11 % de l’inertie du nuage) est un axe spécifique à un sous-ensemble du nuage de points situé dans le cadran Nord-Est du premier plan factoriel. La même analyse conduite sur l’ensemble des actifs occupés, qu’ils aient ou non complété leur semainier, aboutit à trois axes très semblables. La typologie des semaines de travail est projetée sur cet espace en tant que variable supplémentaire et ne sont interprétées que les moda-lités dont les coordonnées sont statistiquement signi-ficatives.

Porter l’analyse à l’échelle des couples bi-actifs est délicat puisque, à l’exception des couples d’indé-pendants associés dans la même entreprise, toute position dans le champ économique ne peut-être qu’individuelle. La forte homogamie socioprofession-nelle peut être mise à profit pour réduire le problème à l’examen des caractéristiques d’un seul des conjoints. Cette approximation n’est cependant pas suffisante puisque qu’une position sociale semblable, qui peut être approchée par la localisation sur le premier axe de l’espace économique, peut cacher de fortes dispa-rités professionnelles et sectorielles, essentielles pour saisir les fondements des semaines de travail conju-gales. Cet espace économique est donc également utilisé pour situer les 880 couples bi-actifs de salariés et leurs semaines de travail conjugales (932 semaines conjugales observées). Le barycentre des coordon-nées individuelles des deux conjoints permet de posi-tionner les couples dans l’espace économique. Enfin les barycentres des types de semaines des couples, calculés à partir des barycentres des coordonnées des conjoints, sont utilisés pour les situer dans l’espace économique (Lebart, et al., 2006, p. 214-216).

Page 64: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200866

rationnelle du flux de production des services de manière à ce qu’il soit adapté à tout instant à l’intensité de la demande (Durand, 2004). Une bonne illustration de ce principe se trouve dans les horaires à temps partiel et fragmentés des caissières de supermarchés qui coïncident aux deux périodes de pointe de 11h00-13h00 et de 17h00-19h00 (Prunier-Poulmaire, 2000). Le temps de travail fragmenté et souvent court de ces salariés reflètent leur « utilité » intermittente selon les cycles de la demande de ces services. La tertiarisation de l’économie signifie aussi l’expansion d’une nouvelle catégorie de salariés très qualifiés, experts, managers, et professions scientifiques, dont l’activité professionnelle est

d’autant plus rentable que le temps investi dans le travail est grand (Linder 1970).

À défaut de pouvoir établir plus nettement, faute de données longitudinales sur la corréla-tion entre profession et semaine de travail, que la croissance des horaires de travail atypiques participe de la croissance des services, il est cependant possible d’observer leur progression parallèle et de remarquer que les professions dont les effectifs ont le plus augmenté entre 1990 et 2004 (caissière dans les grandes sur-faces, télé-opérateur dans les centres d’appel, femme de ménage et caissier-serveur dans la restauration rapide) (Maurin 2002, p. 42) sont

Graphique 3Espace économique et types de semaines de travail

bac + 3 et +

Bac général

Bac tech

Bac + 2

Cap bep

Cep bepc

Sans diplôme

Cadres

Employés commerce services

Employés administratifs

Instituteurs

Ouvriers non qualifés

Ouvriers qualifiés

Policiers militaires

Professions intermédiaires

Professions intermédiaires santé

Professions intellectuelles

Taille 1 - 9

Taille 10 - 49

Taille 200 - 499Taille 50 - 199

Taille 500 +

10 000 - 14 000

14 000 - 17 50017 500 - 21 500

21 500 +

5 500 - 7 500

7 500 - 8 500

8 500 - 10 000

5 500 et moins

Femme

HommeAdministration

Commerce service

Construction

Education santé social

Industrie

Service entreprise

Industrie

Transport

Courte

Courte-atypique

Décalée

Fragmentée

LongueStandard

Standard WE décalé

Standard-longue

Très longue

Diplôme

CSP

Salaire

Genre

Taille de l’établissement

Secteur d’activité

Type de semaine de travail (1)

Premier plan factoriel : 76,1 %

Services à hautevaleur ajoutée

Services à faiblevaleur ajoutée

1. Les types de semaine, projetés comme modalités supplémentaires, sont soulignés pour le premier axe et en gras pour le second axe lorsque leurs coordonnées sont statistiquement significatives (Lebart et al., 2006, pp. 217-218).Lecture : la modalité « cadres » se projette près de la tranche de revenu « 17 500-21 500 francs » dans le premier plan factoriel, ce qui signifie que ces modalités sont souvent prises par les mêmes individus.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 65: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 67

en très grande majorité situées autour du pôle des services à faible valeur ajoutée où la pro-babilité d’horaires décalés et fragmentés est la plus forte. Mais il est certain que le rythme de progression des horaires atypiques doit aussi beaucoup aux politiques de dérégulation du temps de travail menées depuis la fin des années 1970 (Freyssinet, 1997). La diversification des horaires de travail dans la journée et la semaine est donc moins l’écho de l’individualisation du temps de travail que celui des transformations du champ économique.

Les semaines des couples bi-actifs

Pour décrire les horaires de travail des couples bi-actifs il est possible d’utiliser directement les méthodes d’appariement optimal, solution rete-nue pour l’analyse des journées de travail des couples (Lesnard, 2006b), ou bien de croiser les types d’horaires individuels lorsque la com-

plexité des séquences est trop grande, méthode qui a été appliquée ici.

Il existe en théorie 81 semaines de travail conjugales différentes, composées des 9 varian-tes de semaine décrites plus haut. En fait, 7 grands types réunissent à eux-seuls 72 % des semaines travaillées par les couples bi-actifs (cf. tableau 5). La situation la plus commune est celle des couples dont les deux conjoints ont une semaine standard, avec des jours de travail standard (type A). Cette double semaine stan-dard s’étend en moyenne sur 47 heures (durée pendant laquelle au moins un des conjoints tra-vaille), la plupart du temps en semaine (45h33 contre 1h28 le week-end). La semaine de travail conjugale standard est le type de semaine de travail des couples bi-actifs le plus synchrone : 68 % des heures travaillées par les conjoints sont synchrones et le week-end est générale-ment chômé (87 %). Toutefois cette situation ne couvre que 19 % des semaines travaillées par les

Tableau 5Sept grands types de semaine pour les couples bi-actifs

Type de semaine

conjugale

Type de semaine individuelle

Part de l’effectif

total(en %)

Nombre de

couples

Durée pendant laquelle au moins un conjoint

travaille

Durée pendant laquelle les deux conjoints

travaillent

Synchro-nie hebdo-

madaire totale(en %)

Jours non travaillés le week-

end(en %)Homme Femme Total Semaine

Week-end

Total SemaineWeek-

end

Type A Standard 1

31

113

20,818,51,30,9

2502231611

47h0152h3653h25

45h3350h0149h28

01h2802h3503h57

31h3732h3232h47

31h2132h0732h47

00h1600h2400h00

67,961,663,2

86,675,856,2

Type B Longue 5

51

515

15,95,47,23,2

191658739

70h1462h1358h20

58h1656h1654h00

11h5805h5804h19

44h3531h1830h25

38h0630h3529h09

06h2900h4201h15

64,251,852,1

33,258,263,2

Type C Décalée 6

61

616

14,63,84,46,4

176465377

57h0659h5053h13

49h1156h0449h39

07h5503h4603h34

12h2515h2718h41

11h2515h0718h29

00h6000h2100h12

25,127,635,7

53,471,470,3

Type D Longue avec week-end décalé

41

14

5,52,92,6

663531

58h4752h04

51h1547h31

07h3204h33

29h0326h22

28h1525h34

00h4800h48

52,851,3

58,266,6

Type E Frag-mentée 7

71

717

4,00,31,52,2

484

1826

32h3163h5248h50

33h4354h5445h51

08h1808h5802h59

18h4813h4315h09

07h5312h3214h58

04h3801h1100h11

35,524,331,6

0,038,265,4

Type F Longue et décalée ou fragmentée

5657

6575

6,12,01,72,10,3

742421254

64h1961h2873h2676h59

45h0048h2258h1365h24

07h5013h4615h1411h34

17h1634h0127h3715h48

17h4229h0023h0913h30

01h1504h0404h2802h18

27,629,236,820,2

55,929,115,670,7

Type G Longue et longue décalée

445

454

5,51,71,91,8

66212322

75h2065h4365h14

61h3355h1952h22

13h0610h2312h52

21h3529h5134h05

17h3127h4128h02

05h0102h1006h02

56,545,953,2

31,931,723,8

Autre Toutes les autres combinaisons 27,7 333 55h03 45h08 9h55 18h17 15h52 2h25 33,74 40,95

Ensemble des couples 100,0 1204 56h35 49h38 6h56 24h49 23h05 1h44 45,3 55,9

Lecture : dans les couples dont les deux conjoints ont une semaine de type 1, la durée hebdomadaire pendant laquelle au moins un des deux conjoints travaille est en moyenne de 47h01.Champ : semaines normales de travail des couples bi-actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 66: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200868

couples. Si l’on ajoute les types de semaines de travail composées d’une semaine standard pour l’un des conjoints et pour l’autre d’une semaine standard avec une ou deux longues journées de travail, alors la proportion de semaines « relati-vement standard » atteint 21 %.

Le second type (B) est la semaine de travail conjugale longue qui réunit près de 16 % des semaines des couples bi-actifs. Cette semaine-là dure en moyenne 56 heures et déborde très sou-vent sur le week-end (entre 4 et 12 heures de tra-vail le week-end). Les heures travaillées ne sont pas beaucoup moins synchrones que celles de la semaine conjugale standard (entre 52 et 64 %), même si le temps libre synchrone est moindre du fait du temps de travail plus élevé. La configura-tion la plus courante est celle où seul l’homme a une longue semaine de travail alors que la semaine de sa conjointe est standard. La confi-guration opposée est beaucoup moins courante et arrive après celle où les deux conjoints travaillent chacun une longue semaine. Ces couples sont ceux qui ont la semaine de travail la plus longue (70 heures contre 56 et 57 pour les deux autres) et qui travaillent le plus le week-end (12 heures contre 4h20 et 6 heures). En revanche, ce sont les plus synchrones avec un taux égal à 64 % contre 52 % pour les autres types de semaine longue. Cela s’explique, en partie, par le fait que la désynchronisation apparaît mécaniquement lorsque les conjoints ne travaillent pas le même nombre d’heures. De plus, dans ce cas de double semaine, longue la synchronie est équivalente à celle des double semaines standard, ce qui sug-gère que les couples concernés peuvent choisir, dans une certaine mesure, la répartition de leurs heures de travail dans la semaine.

Le type C représente 15 % des semaines de tra-vail, soit presque autant que le deuxième. Il se caractérise par au moins une semaine de travail décalée et éventuellement une semaine de travail standard. La longueur de ce type de semaine de travail est proche celle du type B (entre 53 et 60 heures), mais contrairement à celui-ci, les heures travaillées sont très peu synchrones, autour de 30 %. La situation la plus fréquente correspond à celle où la semaine de la femme est décalée et celle de l’homme standard. Viennent ensuite la situation inverse et enfin celle où les deux conjoints ont une semaine de travail déca-lée (26 % des semaines décalées). La double semaine décalée est la moins synchrone du type C avec seulement 25 % des heures de tra-vail simultanées, et aussi celle où, le plus sou-vent, au moins un conjoint travaille le samedi ou le dimanche.

La semaine longue avec week-end décalé est le quatrième type (D) de semaine de travail conju-gale le plus fréquent. Il représente un peu plus de 5 % des semaines travaillées par les couples bi-actifs. Il se compose pour l’un des conjoints d’une semaine longue avec du travail le week-end (surtout le samedi) et pour l’autre d’une semaine standard. D’une durée supérieure à la moyenne, ce type de semaine de travail conju-gale n’est cependant pas aussi long que la semaine conjugale de type B. Bien que la syn-chronie relative soit équivalente à celle des lon-gues semaines de travail conjugales, la semaine comme le week-end, le travail occupe une place moindre du fait d’une durée du travail totale inférieure.

Le cinquième type (E) est celui de la semaine fragmentée, composée d’au moins une semaine individuelle fragmentée et d’éventuellement une semaine standard. Ce type représente près de 4 % des semaines de travail conjugales. Dans plus de la moitié des cas, c’est la femme qui a une semaine de travail fragmentée alors que son conjoint a une semaine standard. La synchro-nie des heures de travail de ces couples est très faible (entre 24 et 31 %). Le travail pendant le week-end, et tout particulièrement le samedi, est plus répandu lorsque ce sont les horaires de tra-vail de l’homme qui sont fragmentés.

Le type F est la combinaison d’une semaine longue avec une semaine décalée ou fragmen-tée. Ce type représente 6 % des semaines de tra-vail conjugales. Le plus souvent, c’est l’homme qui a une longue semaine de travail et la femme qui a une semaine plus courte mais décalée ou fragmentée. Les heures de travail de ces couples sont très peu synchrones (entre 27 et 36 %) et le travail le week-end très courant.

L’association de longues semaines et de semai-nes longues mais décalées forme le septième type (G). Ces semaines se caractérisent par un niveau de synchronie assez faible, quoique supérieur aux types C à F (entre 46 et 56 %). Ces longues semaines comportent également du travail le week-end, notamment en raison du décalage d’une des deux semaines de travail.

Les couples qui ont des semaines se caractéri-sant, pour au moins l’un des deux, par de longues journées de travail (type B, type D et type G) ont un niveau de vie élevé (cf. tableau 6). Plus de la moitié de ceux qui ont une semaine conju-gale « longue » (type B) ou « longue et longue décalée » (type G) appartiennent au quartile de niveau de vie supérieur. Les couples à la semaine

Page 67: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 69

conjugale « standard » ont également un niveau de vie élevé (79 % ont un niveau de vie supé-rieur au niveau de vie médian). Les couples à la semaine conjugale « décalée » (type C) ont en général un niveau de vie moyen. En revanche, les couples à la semaine de travail « fragmen-tée » (type E) ou « longue et décalée et frag-mentée » (type F) ont un niveau de vie plus fai-ble que les autres. Ces couples cumulent donc à la fois un faible niveau de vie, des horaires de travail atypiques et une faible synchronie.

Ne pas travailler au même moment signifie que les conjoints disposent de moins de temps à pas-ser ensemble, mais peut représenter un avantage dans certains cas, comme lorsque le couple a des enfants à garder. De fait, les couples dont les horaires sont atypiques, décalés ou fragmen-tés, sont aussi ceux qui ont le plus grand nom-bre d’enfants (cf. tableau 6). Les couples ayant au moins trois enfants sont surreprésentés chez les couples qui ont une semaine « fragmentée » (21 %) ou « longue et décalée et fragmentée » (24 %). De même, ces couples sont plus nom-breux à avoir des enfants de moins de trois ans. C’est le cas pour 13 % des couples à la semaine conjugale « fragmentée » et pour 11 % de ceux à la semaine « décalée ». Ces horaires de travail hebdomadaires atypiques, lorsqu’ils ne sont pas subis, peuvent être un moyen pour ces couples au faible niveau de vie de concilier temps pro-fessionnel et garde des enfants.

Cependant dans l’énorme majorité des cas, les semaines conjugales désynchronisées sont subies (cf. tableau 7) : seulement 2,5 % des couples qui ont une semaine de travail conju-

gale décalée ont la possibilité de choisir leurs horaires et 68 % des semaines « fragmentées » et « longues et fragmentées ou décalées » ont été imposées indirectement par les employeurs. Inversement, les semaines de travail conjugales « longues » et « standard », très synchrones, correspondent plus souvent aux conjoints qui déterminent tous deux leurs horaires de travail : 30 % de ces couples choisissent une semaine « standard », 22 % ont une semaine « longue » et seulement 1 % optent pour une semaine conjugale « longue et décalée ou fragmentée » et 4 % pour une semaine « décalée ». En revan-che, pour les couples qui subissent tous deux leurs horaires de travail, le taux de semaines « décalées » est de 22 % alors que la proportion de semaines « standard » n’est que de 23 %.

La désynchronisation ne dépend pas seulement des horaires de travail, mais également du nom-bre d’heures travaillées. Les salariés qui ont le plus de marges de liberté dans l’organisation de leurs horaires de travail ont des semaines de travail en moyenne plus longues que les autres. Très qualifiés et situés au sommet de l’échelle sociale, ces salariés investissent, rationnel-lement ou non, beaucoup de leur temps dans leurs activités professionnelles. Toutefois, leur grande autonomie temporelle leur permet de mieux gérer leur emploi du temps. Si l’on fait abstraction de la durée du travail, les choix des couples qui peuvent déterminer leurs horaires de travail révèlent donc les préférences moyen-nes en matière d’organisation du travail et de synchronie. Le fait que les semaines de travail conjugales décalées et fragmentées, fortement désynchronisées, sont très minoritaires parmi

Tableau 6Les caractéristiques sociodémographiques des couples

En %

Type de semaine conjugale

Niveau de vie Nombre d’enfantsPrésence

d’enfants de moins de 3 ans

1er quartile (-)

2e quartile 3e quartile 4e quartile (+)

0 1 2 3 et + Non Oui

Type A : standard 4 17 35 44 27 34 28 11 90 10

Type B : longue 8 11 27 54 35 24 30 11 95 5

Type C : décalée 9 24 48 19 24 31 36 9 89 11

Type D : longue avec week-end décalé 4 14 35 47 28 35 31 6 93 7

Type E : fragmentée 16 28 32 24 23 23 33 21 87 13

Type F : longue et décalée ou fragmentée 21 20 35 24 27 31 18 24 94 6

Type G : longue et longue décalée 4 16 26 54 21 20 45 14 94 6

Autres couples 10 24 27 39 27 25 34 14 91 9

Ensemble des couples 9 19 33 39 27 28 32 13 92 8

Lecture : 4 % des couples à la semaine conjugale de type standard appartiennent au premier quartile de niveau de vie.Champ : semaines normales de travail des couples bi-actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 68: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200870

ces couples et surreprésentées chez les couples situés en bas de l’échelle sociale suggère que ce type d’organisation du temps de travail pro-fessionnel dans les couples bi-actifs n’est pas seulement une simple différence socioprofes-sionnelle mais constitue une inégalité sociale. Si certains parents peuvent tirer profit de la désynchronisation, résultant de leurs horaires individuels imposés, pour se relayer auprès de leurs enfants, ce n’est bien souvent que néces-sité faite vertu : dans l’immense majorité des cas, les couples préfèrent des journées et des semaines de travail conjugales synchrones.

La projection dans l’espace économique des types de semaines de travail conjugales fait apparaître leur très forte corrélation avec les trois pôles déjà identifiés (cf. graphique 4). Comme au niveau individuel, les semaines de travail conjugales « standard » et « décalées » apparaissent fortement liées au pôle industriel et administratif de l’espace économique. Les semaines « fragmentées » se retrouvent du côté du pôle des services à faible valeur ajoutée alors que les semaines conjugales « longues » et « longues/décalées » se situent du coté des ser-vices à haute valeur ajoutée. Dans cette fraction de l’espace économique (non représentée), les services non marchands se caractérisent par des semaines de travail conjugales « standard » et « décalées » alors que les semaines « longues » et « longues et décalées » dominent du coté des services marchands. La très forte structuration économique qui avait été mise en évidence au niveau des individus se retrouve donc au niveau des couples en raison de l’homogamie socio-professionnelle. Loin d’être un choix, la désyn-

chronisation des semaines de travail conjugales reflète avant tout les contraintes temporelles que les entreprises imposent à chaque conjoint et qui dépendent du secteur d’activité, de la qualifica-tion, du genre, du niveau de revenu, en bref de la position dans le système économique. D’une manière générale, plus la position des couples est élevée et plus leurs semaines de travail seront synchrones, et, réciproquement, plus leur posi-tion est faible, plus leur probabilité d’avoir des semaines de travail désynchronisées augmente. La répartition de la désynchronisation dans la journée et la semaine dépend cependant du secteur d’activité. La désynchronisation n’est bien évidemment pas imposée par les entre-prises mais émerge des contraintes imposées à chaque conjoint. À ce titre, la désynchronisa-tion peut être considérée comme une externa-lité, c’est-à-dire comme une conséquence non voulue qui apparaît à l’occasion d’une situa-tion d’échange. Cette externalité peut en outre être considérée comme une source d’inégalités puisqu’elle ne concerne qu’une partie de l’es-pace économique.

Il n’est malheureusement pas possible de savoir si la désynchronisation hebdomadaire est défa-vorable au temps que les personnes d’un même ménage passent ensemble puisque les semai-niers ne contiennent que les plages travaillées. Toutefois, la proportion de travail pendant le week-end peut être utilisée comme un indicateur relativement fiable de l’impact de la désynchro-nisation sur la sociabilité familiale. En effet, le week-end est le plus souvent libre de travail rémunéré et de scolarité ; en toute logique c’est le moment de la semaine où la majeure partie

Tableau 7Détermination des horaires de travail et type de semaine de travail conjugale

En %

Type de semaine conjugale

Détermination des horaires de travail de chaque conjoint

Imposés aux deux conjoints

Déterminés par un des deux conjoints

Déter minés par les deux conjoints

Autres

Type A : standard 55 33 12 0

Type B : longue 45 36 18 1

Type C : décalée 76 20 3 1

Type D : longue avec week-end décalé 54 35 9 2

Type E : fragmentée 68 21 8 3

Type F : longue et décalée ou frag mentée 68 29 3 0

Type G : longue et longue décalée 55 32 6 7

Autres couples 62 26 11 1

Ensemble des couples 61 28 10 1

Lecture : 55 % des horaires de travail des couples de type standard ont été imposés aux deux conjoints.Champ : semaines normales de travail des couples bi-actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 69: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 71

de la sociabilité familiale prend place (Lesnard, 2009). Une heure de travail le samedi ou le dimanche est donc potentiellement une heure de sociabilité familiale en moins. À cet égard, les semaines de travail conjugales « standard » se détachent doublement des autres types de semaines. D’une part, c’est le type de semaine qui comporte le moins de travail le week-end. D’autre part, c’est également le type d’organi-sation du travail dans la semaine qui est le plus plébiscité par les couples qui disposent d’une certaine liberté dans leurs horaires de travail.

Parmi les couples chez qui le travail pendant le week-end est le plus répandu, on distingue

d’abord ceux qui ont une longue semaine de travail. Ces couples occupent plutôt des posi-tions élevées dans l’espace économique et dis-posent plus souvent que les autres d’une marge de liberté dans l’organisation de leur temps de travail. Le travail que ces couples accomplis-sent pendant le week-end est le plus souvent du travail rapporté à la maison ; même s’il s’agit bien de temps de travail supplémentaire, il peut être réparti librement au cours du week-end et représente donc une moindre gêne pour la vie familiale. Il en va tout autrement pour les cou-ples qui travaillent le week-end sur leur lieu de travail habituel et dont les horaires sont impo-sés. Le nombre d’heures de travail pendant le

Graphique 4Espace économique et types de semaine de travail conjugale

AXE 2

AXE 1

Standard

Longue

Décalée

Longue avecweek-end décalé

Fragmentée

Longue et décaléeou fragmentée

Longue et longue décalée

Autre

Industrie

Services à hautevaleur ajoutée

Services à faiblevaleur ajoutée

Lecture : les types de semaine, projetés comme modalités supplémentaires, sont soulignés pour le premier axe et en gras pour le second axe lorsque leurs coordonnées sont statistiquement significatives (Lebart et al., 2006, pp. 217-218). La semaine de travail conjugale « Longue et longue/décalée » se projette dans la zone des services à haute valeur ajoutée.Champ : semaines normales de travail des actifs occupés.Source : enquête Emploi du temps 1999, Insee.

Page 70: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200872

week-end des couples qui ont des semaines « décalées » ou « fragmentées » est du même ordre que celui des couples aux longues semai-nes de travail ; pourtant, en termes relatifs, la désynchronisation est plus élevée du fait de la plus faible durée de ces semaines de travail. Bien qu’il ne soit pas possible de savoir quel est l’impact sur le temps familial de ces deux variétés de désynchronisation du travail pendant le week-end, les éléments disponibles suggèrent néanmoins que lorsqu’elle est imposée et que ces heures de travail se déroulent sur le lieu de travail, cette désynchronisation est susceptible de réduire fortement le temps passé ensemble en famille, puisque une heure de travail en plus représente potentiellement une heure en moins passée en famille.

** *

Construire une typologie des semaines de tra-vail permet de faire apparaître la manière dont les différents types de journées de travail s’orga-nisent au niveau de la semaine. Le plus souvent, l’organisation du travail au niveau de la semaine est très proche de celle à l’échelle de la journée. Aux semaines standard, composées de jour-nées de travail standard, s’opposent les longues semaines de travail, faites de longues journées de travail, et les semaines décalées et fragmentées constituées respectivement de journées décalées et fragmentées. D’une manière générale, plus la position dans le système économique est favo-rable, plus grande est l’autonomie temporelle et plus les semaines de travail sont standard, voire longues. Les salariés les moins qualifiés ont au contraire des semaines en moyenne plus courtes mais avec des horaires décalés et fragmentés et un très faible degré de contrôle de leur temps de travail. Le rôle joué par la position dans le

système économique déjà mis en évidence au niveau de la journée se retrouve ainsi à l’échelle de la semaine. La renégociation du temps de tra-vail occasionnée par le passage aux trente-cinq heures, intervenu juste après l’enquête de 1999, a sans doute accru plus encore les inégalités sociales en matière de rythme de travail (Estrade et Ulrich, 2002). Bien que la modulation et l’an-nualisation du temps de travail étaient possibles avant les lois Aubry, de nombreuses entreprises ont mis à profit la négociation sur la réduc-tion de la durée du travail pour introduire de la flexibilité dans la répartition temporelle du tra-vail. Les trente-cinq heures ont bien permis de réduire le nombre d’heures de travail travaillées à l’échelle de l’année, mais elles ont aussi été à l’origine d’un accroissement du travail le soir (20h-minuit) ainsi que d’une plus grande irrégu-larité des jours travaillés dans la semaine, essen-tiellement dans l’industrie et les services et pour les non-cadres (Afsa et Biscourp, 2005).

Cette typologie permet également de décrire les semaines de travail des couples. Les sept grands types qui ont été identifiés permettent de met-tre en évidence que la désynchronisation des semaines de travail conjugales résulte de l’ab-sence d’autonomie temporelle des salariés peu qualifiés et des contraintes qui pèsent sur eux. Parce qu’elle affecte avant tout les salariés situés au bas du champ économique la désynchronisa-tion est une nouvelle forme d’inégalité, non pas individuelle, mais conjugale. En matière d’or-ganisation du travail dans la journée ou dans la semaine, si la désynchronisation n’est voulue en tant que telle ni par les employeurs ni par les salariés, elle provient bien néanmoins des contraintes temporelles qui pèsent sur ces der-niers et qui les touchent différemment selon leur position dans l’espace économique. n

BIBLIOGRAPHIE

Afsa C. et Biscourp P. (2005), « L’évolution des rythmes de travail entre 1995 et 2001 : quel impact de l’ARTT ? », Économie et Statistique, n° 376-377, pp. 173-198.

Berger P. et Kellner H. (1964), « Marriage and the Construction of Reality: an Exercise in the Microsociology of Knowledge », Diogenes, vol. 46, pp. 1-24.

Bianchi S.M., Robinson J.P. et Milkie M.A. (2006), Changing Rhythms of American Family Life, Russell Sage Foundation, New York.

Bourdieu P. (1997), « Le champ économique », Actes de la recherche en sciences sociales, n° 118, pp. 48-66.

Bue J., Guignon N., Hamon-Cholet S. et Vinck L. (2002), « Vingt ans de conditions de travail », Données sociales 2002-2003, pp. 273-279.

Bressé S., Le Bihan B. et Martin C. (2007), « La garde des enfants en dehors des plages horaires standard », Études et Résultats, n° 551, Drees.

Page 71: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 73

Chenu A. (2002), « Les horaires et l’organisation du temps de travail », Économie et Statistique, n° 352-353, pp. 151-167.

Chenu A. (2004), « Prendre la mesure du travail », in Heilbron J., Lenoir R. et Sapiro G., Pour une histoire des sciences sociales. Hommage à Pierre Bourdieu, Fayard, Paris.

Chenu A. et Herpin N. (2002), « Une pause dans la marche vers la civilisation des loisirs ? », Économie et Statistique, n° 352-353, pp. 15-37.

Chenu A. et Robinson J.P. (2002), « Synchroni-city in the Work Schedules of Working Couple », Monthly Labor Review, vol. 125, n° 4, pp. 55-63.

Dumazedier J. (1962), Vers une civilisation du loisir ? Seuil, Paris.

Durand J.-P. (2004), La chaîne invisible. Travailler aujourd’hui : flux tendu et servitude volontaire, Seuil, « Économie humaine », Paris.

Durkheim É. (1921), « La famille conjugale », Revue philosophique, vol. 90, pp. 9-14.

Estrade M.-A. et Ulrich V. (2002), « La réor-ganisation des temps travaillés et les 35 heures : un renforcement de la segmentation du marché du travail », Travail et emploi, vol. 92, pp. 71-94, Dares.

Eydoux A. (2005), « Les métiers de la petite enfance à l’épreuve des horaires atypiques. Les leçons des structures expérimentales », Recherches et Prévisions, n° 80, pp. 41-54, Cnaf.

Fermanian J.-D. et Lagarde S. (1999), « Les horaires de travail dans le couple », Économie et Statistique, n° 321-322, pp. 89-110.

Freyssinet J. (1997), Le temps de travail en miet-tes. Vingt ans de politiques de l’emploi et de négo-ciation collective, Éditions de l’Atelier/Éditions Ouvrières, Paris.

Gershuny J. (2000), Changing Times: Work and Leisure in Postindustrial Society, Oxford University Press, Oxford.

Girard A. (1964), Le Choix du conjoint. Une enquête psycho-sociologique en France, Presses universitaires de France, Paris.

Godard F. (2003), « Les temps du quotidien », in Donnat O. et Tolila P. (eds) Le(s) public(s) de la culture, Vol. 2, Presses de Sciences Po, Paris.

Lebart L., Piron M. et Morineau A. (2006), Statistique exploratoire multidimensionnelle : visualisation et inférence en fouilles de données, Dunod, Paris.

Lesnard L. (2006a), « Flexibilité des horaires de travail et inégalités sociales », Données Sociales - La société française, Insee, Paris.

Lesnard L. (2006b), « Flexibilité et concordance des horaires de travail dans le couple », Données Sociales - La société française, Insee, Paris.

Lesnard L. (2006c), « Optimal Matching and the Social Sciences », Document de travail du CREST, n° 2006-01.

Lesnard L. (2008), « Off-Scheduling within Dual-Earner Couples: An Unequal and Negative Externality for Family Time », American Journal of Sociology, vol. 114, n° 2, pp. 447-490.

Lesnard L. (2009), La famille désarticulée. Les nouvelles contraintes de l’emploi du temps, PUF, « le Lien social », Paris, à paraître.

Lesnard L. et de Saint Pol T. (2006), « Intro-duction aux méthodes d’appariement optimal (optimal matching analysis) », Bulletin de Méthodologie Sociologique, vol. 90, pp. 5-25.

Linder S.B. (1970), The Harried Leisure Class, Columbia University Press, New York.

Maurin É. (2002), L’égalité des possibles. La nouvelle société française, Seuil, Paris.

Milligan G.W. (1980), « An Examination of the Effect of Six Types of Error Perturbation on Fifteen Clustering Algorithms », Psychometrika, vol. 45, n° 3, pp. 325-342.

Milligan G.W. (1989), « A Study of the Beta-Flexible Clustering Method », Multi-variate Behavioral Research, vol. 24, n° 2, pp. 163-176.

Prunier-Poulmaire S. (2000), « Flexibilité assis-tée par ordinateur. Les caissières d’hypermar-ché », Actes de la recherche en sciences sociales, vol. 134, pp. 29-65.

Ravel C. (2007), « La polarisation de l’emploi au sein des ménages de 1975 à 2002 », Économie et Statistique, n° 402, pp. 3-23.

Robinson J.P., Chenu A. et Alvarez A.S. (2002), « Measuring the Complexity of Hours at Work:

Page 72: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 200874

the Weekly Work Grid », Monthly Labor Review, vol. 125, n° 4, pp. 44-54.

Rouanet H. et Le Roux B. (1993), Analyse des données multidimensionnelles, Dunod, Paris.

de Saint Pol T. (2006), « Le dîner des Français : un synchronisme alimentaire qui se maintient », Économie et Statistique, n° 400, pp. 45-69.

Sayer L.C., Bianchi S.M. et Robinson J.P. (2004), « Are Parents Investing less in Children ? Trends in Mothers’ and Fathers’ Time with Children », American Journal of Sociology, vol. 110, n° 1, pp. 1-43.

de Singly F. (1993), Sociologie de la famille contemporaine, Nathan, Paris.

Vanderschelden M. (2007), « Homogamie socio-professionnelle et ressemblance en termes de niveau d’études : constat et évolution au fil des cohortes d’unions », Économie et Statistique, n° 398-399, pp. 33-58.

Yonnet P. (1999), Travail, loisir : temps libre et lien social, Gallimard, « Bibliothèque des sciences humaines », Paris.

Page 73: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 75

Économie et Statistique n° 414, 2008

Résumés

En France, l’offre de soins ambulatoires est régulée depuis 1971 par le numerus clausus, qui fixe le nombre d’étudiants admis en deuxième année de médecine. Fixé initialement à 8 588 places, il n’a vraiment dimi-nué qu’à partir de 1978, jusqu’à atteindre 3 500 places en 1993. L’arrivée des cohortes nombreuses du baby-boom et la faiblesse des restrictions initiales ont permis l’installation de générations nombreuses de médecins débutants. Ce n’est qu’à partir de 1987 (soit neuf ans après 1978, du fait de la durée des études médicales) que l’on observe un impact du numerus clausus sur le nombre de médecins débutants. Un panel représentatif des généralistes du secteur 1 sur la période 1983-2004 permet d’analyser les déterminants de leurs honoraires et l’impact des fluctuations du numerus clausus sur leurs carrières.

La localisation et les revalorisations tarifaires ont un impact considérable sur les honoraires. Les profils de carrières des médecins diffèrent fortement de ceux des salariés : toutes choses égales par ailleurs, leurs

honoraires progressent rapidement en début de carrière pour diminuer en moyenne dès la douzième année d’expérience. Tout se passe comme si les médecins préféraient concentrer leur effort au début de leur expérience professionnelle pour alléger ensuite leur charge de travail.

Les honoraires des médecins dépendent fortement de la situation de la démographie médicale lors de leur ins-tallation. L’écart entre les honoraires permanents des différentes cohortes peut atteindre 20 %, toutes cho-ses égales par ailleurs. Les cohortes installées dans les années 1980 subissent les impacts conjoints du baby-boom et d’un numerus clausus élevé : elles per-çoivent les honoraires les plus faibles. La diminution du numerus clausus a permis d’améliorer la situation des cohortes ultérieures. Une comparaison des distribu-tions d’honoraires en termes de dominance stochas-tique montre que les écarts liés à l’hétérogénéité non observée ne compensent pas les différences moyennes entre cohortes.

Démographie médicale et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations

Brigitte Dormont et Anne-Laure Samson

En France, la mesure de référence des inégalités de revenus s’appuie sur une définition du niveau de vie qui prend uniquement en compte les ressources monétai-res. Jusque dans un passé récent, cette mesure appré-hendait mal les revenus du patrimoine financier et igno-rait la contribution du logement au niveau de vie des individus. La prise en compte « élargie » des revenus du patrimoine dans la mesure des niveaux de vie modifie le paysage des inégalités en France. Qu’il s’agisse du patrimoine financier, dont la distribution au sein de la population est plus concentrée que celle des revenus,

ou de la propriété de la résidence principale, les com-pléments de ressources estimés accroissent la mesure des inégalités globales. Les inégalités de niveau de vie entre les différentes catégories socioprofessionnelles et selon l’âge en sont également modifiées. Le niveau de vie moyen des personnes âgées est inférieur à la moyenne de la population avec la mesure standard du niveau de vie. Compte tenu du fait que le patrimoine des seniors est supérieur à la moyenne, la prise en compte des revenus du patrimoine améliore leur niveau de vie relativement au reste la population.

La prise en compte des revenus du patrimoine dans la mesure des inégalités

Alexandre Baclet et Émilie Raynaud

Le recueil d’un semainier dans lequel les personnes actives ont noté leurs heures de travail pendant une semaine lors de l’enquête Emploi du temps, menée par l’Insee en 1999, permet d’analyser le rythme hebdo-madaire du travail en France au regard de la position sociale et des caractéristiques sociodémographiques, individuelles et familiales. Une typologie des semaines de travail est construite en appliquant en deux étapes une méthode d’appariement optimal, d’abord sur les jours travaillés, puis sur les semaines simplifiées à l’aide des types de journées.

Les journées contenues dans les semainiers sont de cinq types : des journées de travail standard, décalées, longues, fragmentées et des journées de repos. Les journées apparaissent fortement différenciés selon la catégorie socioprofessionnelle, le type d’emploi, le sec-teur d’activité, mais aussi le genre. De fortes régularités apparaissent également à l’échelle de la semaine. Aux semaines standard, composées de journées de travail

standard, s’opposent les longues semaines de travail faites de longues journées de travail, et les semaines décalées et fragmentées constituées respectivement de journées décalées et fragmentées. On retrouve dans l’organisation de la semaine la forte structuration exer-cée par la position des actifs en emploi dans le système économique, qui s’exerce également au niveau des journées.

D’une manière générale, meilleure est la position dans le système économique, plus l’autonomie temporelle est grande et plus les semaines de travail sont stan-dard, voire longues. Les salariés les moins qualifiés ont au contraire des semaines en moyenne plus courtes mais avec des horaires décalés et fragmentés et un très faible degré de contrôle de leur temps de travail. La plus faible autonomie temporelle de ces salariés entraîne au niveau du couple une plus forte désynchronisation des horaires de travail des deux conjoints et crée ainsi de nouvelles inégalités entre les ménages.

Organisation du travail dans la semaine des individus et des couples actifs : le poids des déterminants économiques et sociaux

Laurent Lesnard et Thibaut de Saint Pol

Page 74: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

76 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008

Économie et Statistique n° 414, 2008

Since 1971 the number of doctors providing ambula-tory care in France has been restricted by the limited number of places for students in the second year of medical studies. Initially set at 8588 places, the number only started to fall in 1978, until it reached 3500 places in 1993. The arrival on the scene of the large baby-boom cohorts and inadequate initial restrictions meant that many generations of young doctors started practic-ing. It was only in 1987 (i.e. nine years after 1978, due to the length of medical studies) that we can start to see the impact of the limited number of medical school places on the number of young doctors. Taking a repre-sentative sample of ‘sector 1’ GPs (public doctors who charge the officially negotiated rates) over the period 1983-2004 made it possible to analyse the determi-nants for their earnings and the impact on their careers of fluctuations in the number of medical school places.

Location and increases in rates of pay had a consider-able impact on earnings. The career paths of doctors

are very different from those of salaried employees: all things being equal, their earnings rise quickly at the start of their careers and then fall, on average from the twelfth year of practicing onwards. It is as if doctors preferred to concentrate their efforts at the start of their working lives and then reduced their workload.

Doctors’ earnings depend heavily on the demography of the medical profession when they start practicing. The gap between the permanent earnings of the differ-ent cohorts can be up to 20%, all things being equal. The cohorts who started practicing in the 1980s suf-fered the combined impact of the baby boom and a high number of medical school places: they earned the least. The fall in the number of medical school places improved the situation for subsequent cohorts. A sto-chastic dominance comparison of earnings distribution shows that the disparities connected with unobserved heterogeneity do not compensate for the average differ-ences between cohorts.

The Demography of the Medical Profession and the Careers of General Practitioners (GPs): Intergenerational Inequalities

Brigitte Dormont and Anne-Laure Samson

Summaries

In France, the conventional way of measuring income inequalities uses a definition of standard of living which only covers monetary resources. Until recently, this system did not properly take into account income from financial assets and ignored the contribution made by housing to an individual’s standard of living. Measuring standard of living using a “broader” definition of prop-erty income changes the configuration of inequalities in France. Estimated additional resources, be they finan-cial assets, which are distributed among the population in a more concentrated way than income, or the main

residential property, enhance the measurement system for overall inequalities. This also alters the inequalities in standard of living between the various socio-profes-sional categories and by age. When applying the con-ventional way of measuring standard of living, senior citizens have a lower average standard of living than the population average; yet bearing in mind that senior citi-zens have more assets than average, recognising prop-erty income improves their standard of living compared with the rest of the population.

Recognising Property Income when Measuring Inequalities

Alexandre Baclet and Émilie Raynaud

For the Time-Use survey conducted by Insee in 1999 data was gathered from seven-day diaries in which working people noted their working hours for one week. This collection was used to analyze the weekly schedul-ing of work in France on the basis of social position and socio-demographic, individual and family characteris-tics. Different types of working weeks were categorized by applying a two-stage optimal matching method, firstly for working days, then for simplified weeks using day types.

There are five types of days in the diaries: standard, staggered, long and fragmented working days, and rest days. The days differ greatly according to socio-profes-sional category, the type of job, sector, but also gender. Pronounced regularities also emerge at a weekly level. Standard weeks, made up of standard working days,

are set in contrast to working weeks made up of long working days, and staggered and fragmented weeks made up of staggered and fragmented days respec-tively. The position occupied by working people in the economic system has a marked effect on how the week is structured, as is also the case for individual days.

Generally speaking, the better one’s position in the economic system, the more independent time-man-agement one has and the more working weeks are standard or long. Meanwhile, less skilled workers have working weeks which are shorter on average, but have staggered and fragmented schedules and a very low degree of control over their working time. For couples less independent time-management leads to their work schedules becoming more desynchronized and this creates new inequalities between households.

How the Working Week is Organized for Working Individuals and Couples: the Influence of Economic and Social Determinants

Laurent Lesnard and Thibaut de Saint Pol

Page 75: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008 77

Économie et Statistique n° 414, 2008

Zusammenfassungen

In Frankreich wird das Angebot an ambulanter Gesundheitsversorgung seit 1971 durch den Numerus clausus reguliert, der die Zahl der Medizinstudenten, die in das zweite Studienjahr aufgenommen werden, beschränkt. Ursprünglich auf 8 588 Plätze festgelegt, hat diese Zahl in Wirklichkeit erst ab 1978 abgenom-men und fiel im Jahr 1993 auf 3 500 Plätze. Die großen Kohorten im Gefolge des Babybooms und die geringe anfängliche Beschränkung führten zu Generationen mit zahlreichen jungen Ärzten. Erst ab 1987 (also neun Jahre nach 1978 aufgrund der Dauer des Medizinstudiums) wirkt sich der Numerus clausus auf die Zahl der jungen Mediziner aus. Anhand eines repräsentativen Panels von Allgemeinmedizinern des Sektors 1 im Zeitraum 1983-2004 lassen sich die Determinanten ihrer Honorare und die Auswirkungen der Schwankungen des Numerus clausus auf ihre Berufslaufbahn analysieren.

Ort und Tariferhöhungen haben eine erhebli-che Auswirkung auf ihre Honorare. Die Profile der Berufslaufbahnen der Ärzte unterscheiden sich stark von denen der Arbeitnehmer: Bei sonst gleichen

Bedingungen steigen ihre Honorare zu Beginn ihrer Berufslaufbahn rasch an und sind dann im Schnitt ab dem zwölften Berufsjahr rückläufig. Alles deutet darauf hin, dass die Ärzte ihre Anstrengungen auf die ersten Berufsjahre konzentrieren, um in der Folgezeit ihre Arbeitsbelastung zu mindern.

Die Honorare der Ärzte hängen weitgehend von der medizinischen Demographie bei ihrer Niederlassung ab. Die Unterschiede zwischen den regulären Honoraren der einzelnen Kohorten können bei sonst gleichen Bedingungen bis zu 20% erreichen. Auf die Kohorten der in den 1980er Jahren niedergelassenen Ärzte wirken sich zugleich der Babyboom und ein hoher Numerus clausus aus, denn sie beziehen die niedrigsten Honorare. Durch die Absenkung des Numerus clausus hat sich die Situation der späteren Kohorten verbessert. Einem Vergleich der Honorarverteilungen im Hinblick auf die stochastische Dominanz ist zu entnehmen, dass die Abweichungen aufgrund der nicht beobachteten Heterogenität die durchschnittlichen Unterschiede zwi-schen den Kohorten nicht ausgleichen.

Medizinische Demographie und Berufslaufbahnen der Allgemeinmediziner: Ungleichheiten zwischen den Generationen

Brigitte Dormont und Anne-Laure Samson

In Frankreich basiert die Referenzmessung der Einkommensungleichheiten auf einer Definition des Lebensstandards, bei der lediglich die finanziellen Ressourcen berücksichtigt werden. Bis in die jüng-ste Zeit wurden bei dieser Messung die Einkünfte aus Finanzvermögen schlecht erfasst; zudem wurde der Beitrag der Wohnung zum Lebensstandard der Einzelnen außer Acht gelassen. Durch die umfassendere Berücksichtigung der Einkünfte aus Vermögenswerten bei der Messung der Lebensstandards wird das Gefüge der Ungleichheiten in Frankreich geändert. Ganz gleich, ob es sich um das Finanzvermögen, dessen Verteilung innerhalb der Bevölkerung konzentrierter ist als diejenige

der Einkünfte, oder um den Besitz der Hauptwohnung handelt, die geschätzten zusätzlichen Einkünfte führen zu einer Zunahme der gemessenen globalen Ungleichheiten. Geändert werden dadurch auch die Ungleichheiten beim Lebensstandard zwischen den verschiedenen soziopro-fessionellen Gruppen sowie nach dem Alter. Bei der herkömmlichen Messung des Lebensstandards liegt der durchschnittliche Lebensstandard der älteren Menschen unter dem Durchschnitt der Bevölkerung. Da ältere Menschen ein größeres Vermögen als der Durchschnitt besitzt, verbessert sich bei Berücksichtigung der Einkünfte aus Vermögenswerten deren Lebensstandard verglichen mit der restlichen Bevölkerung.

Berücksichtigung der Einkünfte aus Vermögenswerten bei der Messung der Ungleichheiten

Alexandre Baclet und Émilie Raynaud

Mitteils eines Wochenkalenders, in dem die erwerbs-tätigen Personen bei der vom Insee im Jahr 1999 durchgeführten Erhebung Zeiteinteilung während einer Woche ihre Arbeitsstunden aufzuzeichnen hatten, lässt sich der wöchentliche Arbeitsrhythmus in Frankreich im Hinblick auf die soziale Stellung und die soziodemogra-phischen Merkmale der einzelnen Menschen und der Familien analysieren. Erstellt wird eine Typologie der Arbeitswochen, indem in zwei Etappen eine Methode des optimalen Vergleichs zur Anwendung kommt, zunächst bei den gearbeiteten Tagen und danach bei den mit Hilfe der Tagestypen vereinfachten Wochen.

Bei den in den Wochenkalendern enthaltenen Tagen wird zwischen fünf Typen unterschieden: reguläre Arbeitstage, Tage mit zeitversetzter Arbeitszeit, lange Arbeitstage, fragmentierte Arbeitstage sowie Ruhetage. Die Tage unterscheiden sich erheblich je nach der sozioprofessionellen Gruppe, der Beschäftigungsart, dem Tätigkeitsbereich, aber auch dem Geschlecht. Starke Regelmäßigkeiten sind auch in Bezug auf die Wochen festzustellen. Den regulären Wochen, die sich

aus regulären Arbeitstagen zusammensetzen, stehen lange Arbeitswochen mit langen Arbeitstagen gegen-über, während die Wochen mit zeitversetzter Arbeitszeit und die fragmentierten Wochen jeweils aus Tagen mit zeitversetzter und mit fragmentierter Arbeitszeit bestehen. Bei der Wochenorganisation findet sich die starke Strukturierung wieder, die auf die Position der Erwerbstätigen im Wirtschaftssystem, die sich ebenfalls auf die Tage auswirkt, zurückzuführen ist.

Generell ist Folgendes festzuhalten: Je besser die Position im Wirtschaftssystem ist, desto größer ist die zeitliche Autonomie und desto mehr handelt es sich um reguläre, ja lange Arbeitswochen. Dagegen haben die am wenigsten qualifizierten Arbeitnehmer im Schnitt kürzere Wochen, allerdings mit zeitversetzter und frag-mentierter Arbeitszeit, sowie eine sehr geringe Kontrolle über ihre Arbeitszeit. Die geringere zeitliche Autonomie dieser Arbeitnehmer führt bei Ehepaaren zu einer starken Desynchronisation der Arbeitszeit der beiden Ehepartner und somit zu neuen Ungleichheiten zischen den Haushalten.

Wöchentliche Arbeitsorganisation der erwerbstätigen Individuen und Paare: Einfluss der wirtschaftlichen und sozialen Determinanten

Laurent Lesnard und Thibaut de Saint Pol

Page 76: Démographie médicale et carrières des médecins ... · et carrières des médecins généralistes : les inégalités entre générations Brigitte Dormont* et Anne-Laure Samson**

78 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 414, 2008

Économie et Statistique n° 414, 2008

Resúmenes

En Francia, desde 1971, la oferta de atención ambula-toria está regulada por el numerus clausus, que deter-mina el número de estudiantes admitidos en segundo año de medicina. Limitado inicialmente a 8.588 plazas, sólo ha disminuido verdaderamente a partir de 1978, hasta llegar a 3.500 plazas en 1993. La llegada de las numerosas cohortes del baby-boom y la poca firmeza de las restricciones iniciales permitieron que se instala-ran numerosas generaciones de médicos principiantes. Es sólo a partir de 1987 (es decir nueve años después de 1978, dada la duración de los estudios de medicina) que se observa un impacto del numerus clausus en la cantidad de médicos principiantes. Un panel represen-tativo de los médicos generalistas del sector 1 en el periodo 1983-2004 permite analizar los factores deter-minantes de sus honorarios y el impacto de las fluctua-ciones del numerus clausus en sus carreras.

La ubicación y las revalorizaciones tarifarias tienen un impacto considerable en sus honorarios. Las experien-cias profesionales de los médicos difieren mucho de las de los asalariados : siempre y cuando las cosas no

varíen, sus tarifas progresan rápidamente al principio de la carrera y disminuyen, por término medio, a par-tir del segundo año de experiencia. Todo se desarrolla como si los médicos prefirieran concentrar su esfuerzo al principio de su experiencia profesional para aligerar, más tarde, su carga de trabajo.

Los honorarios de los médicos dependen altamente de la situación demográfica médica en el momento de su instalación. La diferencia entre las tarifas permanentes de las distintas cohortes puede alcanzar 20%, siempre y cuando las cosas no varíen. Las cohortes instaladas en los años 80 sufren los impactos conjuntos del baby-boom y de un numerus clausus elevado : perciben los honorarios más bajos. La disminución del numerus clausus ha permitido mejorar la situación de las cohor-tes siguientes. Una comparación de la distribución de honorarios en términos de predominancia estocástica muestra que las diferencias relacionadas con la hetero-geneidad no observada no compensan las diferencias medias entre cohortes.

Demografía médica y carreras de los médicos generalistas : las desigualdades entre generaciones

Brigitte Dormont y Anne-Laure Samson

En Francia, la medida de referencia de las desigual-dades de ingresos se basa en una definición del nivel de vida que toma en cuenta únicamente los recursos monetarios. Hasta hace poco, esta medida represen-taba mal las rentas del patrimonio financiero e ignoraba la contribución de la vivienda en el nivel de vida de los individuos. La consideración “ampliada” de las rentas del patrimonio en la medición de los niveles de vida modifica el paisaje de las desigualdades en Francia. Se trate del patrimonio financiero, cuya distribución en el seno de la población es más concentrada que la de las rentas, o de la propiedad de la residencia principal,

los complementos de recursos estimados aumentan la medida de las desigualdades generales. Las desigual-dades de nivel de vida, entre las diferentes categorías socioprofesionales y según la edad, también son modi-ficadas. El nivel de vida medio de las personas mayores es inferior a la media de la población con la medida estándar del nivel de vida. Teniendo en cuenta el hecho de que el patrimonio de la tercera edad es superior a la media, la consideración de las rentas del patrimonio mejora relativamente su nivel de vida con respecto al resto de la población.

La consideración de rentas del patrimonio en la medición de las desigualdades

Alexandre Baclet y Émilie Raynaud

La recopilación de un calendario en el que las personas activas anotaron sus horas de trabajo en una semana, durante la encuesta Emploi du temps (horario), dirigida por el Insee, en 1999, permite analizar el ritmo semanal de trabajo en Francia respecto a la posición social y características sociodemográficas, individuales y fami-liares. Se elabora una tipología de las semanas de tra-bajo aplicando, en dos etapas, un método óptimo de emparejamiento, primero en los días trabajados, des-pués, en las semanas simplificadas por medio de tipos de jornada.

Las semanas contenidas en los calendarios son de cinco tipos : jornadas de trabajo estándar, desfasa-das, largas, fragmentadas y de descanso. Las jornadas aparecen fuertemente diferenciadas según la categoría socioprofesional, el tipo de empleo, el sector de activi-dad, pero también el género. Aparecen igualmente mar-cadas igualdades al nivel de la semana. A las semanas estándar, compuestas de jornadas de trabajo estándar,

se oponen las largas semanas de trabajo, formadas de largas jornadas de trabajo, y las semanas desfasadas y fragmentadas, constituidas respectivamente de jorna-das desfasadas y fragmentadas. En la organización de la semana, se encuentra la fuerte estructuración ejer-cida por la posición de los activos que trabajan en el sistema económico, que se ejerce igualmente al nivel de las jornadas.

En general, mientras mejor es la posición en el sistema económico, más la autonomía temporal es alta y más las semanas de trabajo son estándar, incluso largas. Los asalariados menos calificados tuvieron, al contra-rio, semanas en término medio más cortas, pero con horarios desfasado y fragmentados y un control muy limitado de su tiempo de trabajo. La autonomía tempo-ral más baja de estos asalariados conlleva, a nivel de la pareja, una desincronización más fuerte de los horarios de trabajo de ambos cónyuges y crea, de este modo, nuevas desigualdades entre los hogares.

Organización del trabajo en la semana de los individuos y parejas activas : el peso de los factores económicos y sociales

Laurent Lesnard y Thibaut de Saint Pol

En vente en librairie,par correspondance et sur www.insee.fr

> L’ouvrage 15 > L’ouvrage 16,50 > L’ouvrage 16,50

> L’ouvrage 16,50 > L’ouvrage 16,50 > L’ouvrage 16,50

> L’ouvrage 15

> L’ouvrage 16,50

Prochainement : > L’industrie en France - édition 2008