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importante.
Ne disposant d’aucune information individuelle de nature socio-économique, la seule possibilité
pour considérer ce type de variables dans les estimations est d’affecter aux patients les valeurs
moyennes de leur canton de résidence, les variables s’interprétant ensuite comme une description
non pas de l’individu mais de son environnement 40 . Pour l’ensemble des cantons du Limousin, on
introduit le taux de chômage, les catégories socio-professionnelles (5 CSP) et le niveau d’études.
Toutes ces informations sont introduites sous forme de taux pour chacun des cantons. Pour éviter
les problèmes de colinéarité, l’introduction de ces nouvelles variables dans les estimations conduit
à supprimer l’indicatrice de la zone de forte offre hospitalière 41 . Des statistiques descriptives des
variables et les tableaux détaillés de résultats de l’estimation Tobit sont présentés dans l’annexe
A.8. Seuls les principaux résultats sont présentés ici.
1. Pour les nouvelles variables introduites, la première étape de l’estimation montre que :
— La probabilité d’effectuer une distance supplémentaire diminue avec l’importance du taux de
chômage du canton de résidence du patient ;
— L’impact du nombre de personnes possédant un niveau d’instruction supérieur (ou égal)
àunBaccalauréat+2estquantàluipositif.Ainsi, les patients résidant dans des zones
relativement favorisées d’un point de vue économique sont plus susceptibles d’effectuer un
déplacement supplémentaire ;
— Un résultat analogue est obtenu avec la croissance de la proportion de cadres dans le canton
de résidence du patient ;
— Pour les variables individuelles (âge et lieu de résidence), quelques différences avec les précédentes
estimations sont à noter. La variable "résident dans une zone disposant d’au moins un
établissement (MOYENNE offre )" n’est plus significative lorsque les variables socio-économiques
sont introduites. Ce résultat est probablement associé à l’existence d’une relation forte entre
les zones urbaines et les nouvelles variables introduites. La variabilité géographique qui existe
entre les zones où l’offre hospitalière est forte, les zones disposant d’au moins un établissement
et/ou les zones ne diposant pas d’établissement de soins serait ainsi capturée par les
différentes variables socio-économiques.
2. La deuxième étape établit que :
— La distance supplémentaire parcourue est d’autant plus petite (coefficient négatif) que le taux
de chômage du canton de résidence du patient est élevé. Ainsi, cette variable a tendance à
réduire la probabilité de se déplacer mais aussi la distance supplémentaire parcourue lorsque
le déplacement a lieu ;
— Lacroissancedunombredecadresdanslecantonderésidencedupatientapoureffet d’augmenter
la distance supplémentaire parcourue. L’impact du nombre de personnes possédant
un niveau d’instruction supérieur (ou égal) à un Baccalauréat +3 est quant à lui positif ;
40 Les données statistiques (1999) de la Direction régionale de l’Insee du Limousin permettent de construire de tels
agrégats au niveau cantonal.
41 On rappelle (cf. section 4) que pour tenir compte des différences d’urbanisation au sein de la région du Limousin,
trois indicatrices caractérisant les zones de résidence des patients ont été créées.
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