Régression quantile

Ain de savoir si les efets observés des diférentes caractéristiques des patients, de leur ménage et de l’ofre locale sur le montant conditionnel sont homogènes, on efectue une régression quantile au 1er, 2e et 3e quartiles de paiement informel (tableau II.6).

On remarque qu’il n’y a que dans le haut de la distribution des paiements en ambula-toire que la diférence entre le 5e quintile de niveau de vie et le premier est signiicative.

À la médiane, appartenir au 5e quintile augmente signiicativement (mais faiblement) de 3,9 somoni (environ 1 USD) le montant du paiement accordé (41 TJS en moyenne), et au 3e quartile cela l’augmente de 12,6 somoni (environ 3 USD). Comme il n’y a pas d’augmentation proportionnelle avec le revenu quel que soit le niveau de paiement,

l’hy-pothèse 1b de charité est peu probable. Un autre critère de bienveillance est assez peu probable également puisque l’efet du niveau de vie joue parmi les consommateurs qui dépensent déjà le plus, probablement ceux qui ont le plus de besoin. Cela signiierait que le médecin orchestre une redistribution des plus nécessiteux envers les moins, ce qui est contraire au critère altruiste de redistribution horizontale. Il est possible que le médecin ne puisse pas observer précisément le niveau de vie et bien diférencier les tarifs. Il peut cependant réclamer encore plus à ceux qui donnent déjà beaucoup, s’il prend cela pour un signal d’aisance économique (hypothèse 1a). Plutôt qu’une diférenciation redistributive, il s’agirait alors d’une segmentation avec un tarif plus élevé ciblant seulement les plus riches, et captant leur surplus.

On pourrait y voir aussi une logique de distinction des plus riches parmi les plus gros donneurs. Ils ne seraient pas victimes mais manifesteraient leur volonté d’inciter le méde-cin en se montrant plus généreux que les autres (hypothèses 3a et 3b). Cependant cet efet n’est pas vériié sur le montant de paiement informel au personnel hospitalier, où l’appar-tenance à des quintiles supérieurs peut même diminuer le montant accordé. Par ailleurs, le niveau d’éducation continue d’avoir un efet négatif sur le montant en hospitalier mais uniquement à la médiane plutôt dans le bas de la distribution (lorsqu’on paie peu, avoir un diplôme du supérieur diminue signiicativement de 18 TJS le paiement accordé au personnel hospitalier). L’âge augmente signiicativement le montant uniquement dans le haut de la distribution des paiements en ambulatoire et en hospitalier. En hospitalier, la hauteur du paiement informel au médecin lors du dernier séjour peut aussi reléter la durée de la prise en charge, le temps que le médecin a accordé au patient tout au long du séjour, et donc indirectement le niveau de sévérité de sa maladie. C’est peut-être la raison pour laquelle l’âge a un efet positif dans la partie haute de la distribution. Plus généralement, on note que les caractéristiques individuelles ont des efets hétérogènes sur la distribution des paiements informels.

En revanche, les variables d’ofre ont un efet plus homogène sur l’ensemble de la distribution, à tous les niveaux de paiements, ce qui montre un efet très structurel de la tariication même informelle.

TableauII.5–Modèleendeuxparties AmbulatoireHospitalier (1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8) ProbadePAProbadePAMontantduMontantduProbadePIProbadePIMontantduPIMontantduPI PAparvisitePAparvisite dy/dxdy/dxcoef.coef.dy/dxdy/dxcoef.coef. Sexe:REF=homme Femme0.020.05**-0.05-0.030.040.03-0.17**-0.12* (0.02)(0.02)(0.07)(0.07)(0.02)(0.03)(0.07)(0.07) Age:REF=moinsde6ans 7-12ans-0.04-0.060.25*0.27*0.010.000.53***0.48*** (0.05)(0.05)(0.15)(0.15)(0.06)(0.06)(0.16)(0.16) 13-18ans-0.05-0.13**0.45**0.42**0.090.100.70***0.68*** (0.06)(0.06)(0.21)(0.20)(0.06)(0.06)(0.21)(0.20) 19-25ans-0.00-0.100.42**0.320.12**0.11*0.65***0.65*** (0.06)(0.07)(0.21)(0.21)(0.06)(0.06)(0.20)(0.20) 26-36ans-0.03-0.11*0.40*0.330.12**0.11*0.81***0.80*** (0.06)(0.07)(0.22)(0.21)(0.06)(0.06)(0.20)(0.20) 37-49ans-0.04-0.12*0.34*0.270.10*0.11*0.59***0.54*** (0.06)(0.07)(0.20)(0.20)(0.06)(0.06)(0.19)(0.19) 50ansetplus-0.09*-0.16**0.41**0.32*0.080.080.71***0.66*** (0.05)(0.06)(0.20)(0.19)(0.06)(0.06)(0.17)(0.16) Education:REF=Øoubasique Educ.primaire0.08*0.12**-0.05-0.04-0.05-0.05-0.25*-0.24* (0.04)(0.05)(0.16)(0.16)(0.07)(0.07)(0.14)(0.14) Educ.secondaire0.080.13**-0.010.00-0.08-0.08-0.28*-0.27* (0.05)(0.06)(0.18)(0.17)(0.06)(0.06)(0.16)(0.15) Educ.Sup.0.000.070.01-0.03-0.09-0.10-0.47**-0.49** (0.07)(0.07)(0.23)(0.22)(0.09)(0.09)(0.20)(0.20) Niveaudevie:REF=Q1 Q20.09**0.060.110.080.010.02-0.14-0.12 (0.04)(0.05)(0.14)(0.13)(0.05)(0.05)(0.12)(0.11) Q30.12***0.10**0.110.10-0.01-0.00-0.13-0.11 (0.04)(0.04)(0.13)(0.12)(0.04)(0.04)(0.11)(0.11) Q40.15***0.07*0.24*0.170.07*0.07*0.180.16 (0.04)(0.04)(0.12)(0.12)(0.04)(0.04)(0.12)(0.11) Q50.19***0.15***0.46***0.42***-0.02-0.020.21*0.19* (0.04)(0.04)(0.13)(0.13)(0.04)(0.04)(0.12)(0.11) Constante2.17***1.98***4.27***4.01*** (0.14)(0.15)(0.16)(0.16) Observations2,8022,8021,3271,3271,4551,4551,0931,093 R20.050.100.100.14 Variablesd’ofreNONOUINONOUINONOUINONOUI IndicatricesrégionOUIOUIOUIOUIOUIOUIOUIOUI Notes:Leserreurs-typesreportéessontrobustesàl’hétéroscédasticité.*p<0.1;**p<0.05;***p<0.01

Ainsi, l’exploitation de cette base de données donne des éléments de réponses quant à savoir si le médecin agit comme un monopole discriminant ou un bienfaiteur charitable.

Ce qui apparaît de façon assez constante c’est que tous les types de patients donnent quelque chose et que la diférenciation en fonction du niveau de vie semble plus avérée en ambulatoire et qu’en hospitalier. En ambulatoire, même si le montant n’est pas propor-tionnel au revenu, il est possible que le médecin fasse payer un peu plus cher ceux qui sont nettement identiiés comme plus aisés et plus éduqués. Mais comme cela n’est signiicatif que dans la partie haute de la distribution des paiements, il est fort probable que ce soit plutôt une logique de distinction des patients les plus riches eux-mêmes parmi les plus gros payeurs pour inciter à la qualité (hypothèses 1b peu probable, hypothèses de compor-tement stratégique plus probables). En hospitalier, en revanche, tout le monde paie à peu près autant. Cela plaide en faveur de l’hypothèse de monopole et de captation du surplus (avec éventuellement un ciblage des plus riches). L’existence d’asymétrie d’information semble assez clairement vériiée également puisque ce sont les plus éduqués qui paient le moins et le moins souvent, en raison des ressources plus grandes dont ils disposent (capital culturel et social pouvant être mobilisés pour négocier le prix à la baisse).

Pour ainer cette analyse, savoir qui du médecin ou du patient est à l’origine de la diférenciation en ambulatoire et comment se négocie le montant informel, nous avons recours à l’exploitation de données qualitatives, où le système de paiement informel est le plus institutionnalisé.

Tableau II.6 – Estimation par régression quantile

Ambulatoire Hospitalier

Montant conditionnel de PA Montant conditionnel de PI

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

q25 q50 q75 q25 q50 q75

Sexe : REF= homme

Femme 0.36 0.50 -3.71 -1.00 -9.55 -21.00**

(0.38) (0.87) (2.63) (2.39) (6.31) (9.42) Age : REF= moins de 12 ans

Entre 13 et 25 1.36 2.18 5.00 8.00 34.09*** 49.00*

(1.01) (1.98) (4.24) (7.67) (11.42) (27.96)

26 et plus 0.75 1.93 7.63** 13.00* 30.91*** 50.00**

(0.65) (1.69) (3.62) (7.32) (11.35) (22.04) Education : REF= Ø ou basique

Educ. Primaire -0.61 -0.18 1.08 -9.00 -23.64** 3.00

(0.88) (1.93) (3.87) (7.26) (9.47) (24.41)

Educ. Secondaire -0.11 0.75 -0.88 -13.00 -24.09** -3.00

(0.78) (1.85) (4.09) (7.97) (10.96) (21.24)

Educ. Sup. 0.25 1.27 -3.78 -18.00** -27.27* -34.00

(0.97) (2.06) (6.34) (7.48) (15.17) (21.62) Niveau de vie : REF= Q1

Q2 0.37 1.18 2.03 -3.00 -12.27 -10.00

(0.55) (1.23) (2.59) (2.71) (8.29) (11.17)

Q3 0.63 1.82 -0.61 -4.00 -13.18* -6.00

(0.56) (1.18) (2.63) (3.36) (7.35) (14.81)

Q4 0.37 2.25 5.27 3.00 10.00 37.00**

(0.67) (1.39) (4.11) (4.26) (11.81) (18.77)

Q5 1.01 3.87*** 12.60*** 4.00 3.18 18.00

(0.66) (1.49) (4.17) (3.15) (9.37) (18.35) Région : REF= Douchanbé

Région de subordination rep. -2.63*** -4.38*** -7.06* -16.00*** -17.27 -21.00 (0.72) (1.64) (4.17) (5.87) (12.03) (26.37)

Khatlon -2.74*** -4.38** -8.45* -23.00*** -27.73** -18.00

(0.74) (1.91) (4.91) (6.09) (13.98) (19.94)

Sogd -3.13*** -4.57*** -8.62** -16.00*** -30.45*** -61.00***

(0.72) (1.70) (3.56) (4.83) (11.28) (14.81) Gorno-Badakhshan -2.00* -4.63* -8.92 -35.00*** -52.73*** -90.00***

(1.19) (2.67) (9.14) (6.86) (11.38) (23.13) Habitat : REF= rural

Urbain -1.38*** -2.82** -0.98 6.00* 3.18 9.00

(0.52) (1.18) (4.25) (3.31) (3.80) (10.82) Ofre : REF= niv. rural ou district

Hop. National 2.89** 10.25*** 19.70*** 30.00** 87.73*** 221.00***

(1.32) (1.94) (6.84) (11.91) (31.37) (42.17)

Hop. Régional 0.86 0.68 -0.10 10.00*** 2.73 0.00

(0.78) (2.26) (5.02) (3.35) (5.55) (13.97)

Hop. de ville -0.25 0.50 -0.57

(0.36) (0.90) (3.43)

Maternité 5.14 16.38 44.26*** 9.00** 13.64 4.00

(5.13) (10.49) (13.39) (4.24) (9.09) (14.10)

Constante 6.00*** 9.38*** 22.16*** 50.00*** 90.00*** 128.00***

(0.81) (1.79) (4.61) (6.94) (15.19) (15.45)

Observations 1,327 1,327 1,327 1,093 1,093 1,093

Notes : Ces estimations sont obtenues par régression quantile simultanée et l’estimation de la matrice de variance-covariance des estimateurs a été obtenue par bootstrap. *p <0.1; **p <0.05; ***p <0.01

3 Des paiements injustiiés : la igure du médecin