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5 Résultats économétriques
Cette section présente les résultats issus de l’estimation d’un modèle Tobit, classiquement effectuée
en deux étapes. Dans la première, un modèle Probit estime la probabilité d’effectuer un
déplacement supplémentaire strictement positif. A l’issue de cette estimation, l’inverse du ratio de
Mills est calculé. La seconde étape permet de mesurer l’importance du déplacement supplémentaire
par une estimation de la différence de distance dans laquelle, outre des variables explicatives, l’inverse
du ratio de Mills est introduit. Cette variable permet de tester et de contrôler pour un éventuel
biais de sélection. Un tel biais correspond au fait que les caractéristiques individuelles expliquant la
probabilité de parcourir une distance supplémentaire strictement positive peuvent également être
des facteurs qui expliquent l’étendue de cette distance supplémentaire. La présence de cette variable
conduit à une hétéroscédasticité dont la forme est connue et corrigée. La statistique de Student
relative à l’inverse du ratio de Mills, obtenue à partir de la matrice de Variance-Covariance corrigée,
permet de tester l’existence du biais de sélection. Cette variable est ici fortement significative, ce
qui indique la présence d’un tel biais et constitue une validation ex-post de l’intérêt statistique du
recours à la modélisation Tobit. Les résultats 32 de la première étape sont présentés dans la section
5.1, ceux de la seconde dans la section 5.2.
5.1 Facteurs explicatifs de la probabilité d’effectuer une distance supplémentaire
positive
Les résultats de l’estimation de la probabilité d’effectuer une distance supplémentaire à celle
nécessaire pour atteindre l’établissement théorique (tableau 4) montrent l’influence de deux types
de variables : celles décrivant le lieu de résidence du patient et les variables individuelles.
Facteurs explicatifs Coefficient Ecart-type Statistique χ 2
Constante -0,309 0,014 523,072
RESID_Haute-Vienne (réf. = RESID_Creuse) -0,091 0,010 91,855
RESID_Corrèze -0,385 0,009 1778,877
FORTE O ff re (réf. = SANS O ff re ) -2,002 0,018 11748,927
MOYENNE off re -0,366 0,009 1611,934
AGE 2 -0,000 0,000 637,199
AGE 0,013 0,001 649,351
SEXE (réf. = femme) 0,082 0,007 138,010
Source : PMSI 2001
Tab. 4 — Facteurs individuels expliquant la probabilité d’effectuer une distance supplémentaire
32 Le nombre très important d’observations contenu dans les bases de données peut affecter la significativité des
coefficients estimés dans les régressions. Il conduit ici à deux cas extrêmes concernant les coefficients estimés : soit
ils sont fortement significatifs, soit très faiblement. Généralement, la méthode qui consiste à n’estimer le modèle
qu’avec les variables au moins faiblement significatives (|T | de student >1) n’est pas envisageable ici puisque les cas
de significativité intermédiaire sont absents. La liste des variables initialement introduites dans l’estimation Tobit est
donnée en annexe A.6.
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