Beyond Income: The Independent Contributions of Health Expenditure and Digital Infrastructure to Population Longevity

Résumé technique : Au-delà du revenu : Les contributions indépendantes des dépenses de santé et de l'infrastructure numérique à la longévité de la population

Problématique et motivation
L'article aborde une question empirique fondamentale en économie de la santé mondiale : quels investissements gouvernementaux contribuent indépendamment à la longévité de la population, et comment ces contributions se comparent-elles lorsque le revenu, la gouvernance et l'infrastructure numérique sont considérés simultanément ? Alors que la tradition de la « courbe de Preston » établit un lien robuste entre le revenu national et l'espérance de vie, et que le débat de Filmer-Pritchett souligne la primauté de la qualité institutionnelle sur les niveaux de dépenses, la littérature existante quantifie rarement les contributions indépendantes de l'investissement de santé, du revenu, de la gouvernance et de l'infrastructure numérique au sein d'un cadre unifié.

Une lacune critique existe dans la littérature concernant l'infrastructure numérique. Bien que les systèmes numériques améliorent théoriquement la logistique et la capacité administrative de la santé, les preuves macro-analytiques de leur contribution indépendante à la longévité — distincte de leur corrélation avec le revenu et la gouvernance — sont rares. De plus, les analyses bivariées standards sont trompeuses en raison d'une sévérité de la multicolinéarité entre les prédicteurs (les dépenses de santé publiques, le PIB par habitant, la qualité de la gouvernance et la préparation numérique sont tous fortement corrélés, $r = 0,78–0,92$). L'article cherche à déterminer si les dépenses de santé ne sont qu'un simple indicateur des conditions de développement sous-jacentes ou si elles possèdent un levier indépendant pour expliquer les différences de longévité entre les pays.

Méthodologie
L'étude utilise un ensemble de données de panel mondial complet couvrant 261 pays de 2000 à 2024 (6 525 observations pays-année), intégrant des données de la Banque mondiale (WDI), de l'OMS (GHO), de l'ONU (EGDI) et des indicateurs de gouvernance mondiale (WGI). La stratégie empirique emploie deux approches complémentaires pour répondre à différents défis d'identification :

1. Décomposition de la variance LMG (Analyse primaire) :

   • Objectif : Attribuer la variation inter-pays de l'espérance de vie à chaque prédicteur simultanément, quel que soit l'ordre d'entrée.
   • Méthode : La méthode Lindemann–Merenda–Gold (LMG) calcule l'incrément moyen du $R^2$ marginal pour chacun des six prédicteurs (log des dépenses de santé publiques, part des dépenses directes (OOP), log du PIB par habitant, efficacité du gouvernement, EGDI, et utilisateurs d'Internet) à travers toutes les $p!$ (720) ordonnances possibles.
   • Signification : Cette approche invariante par rapport à l'ordonnancement surmonte le biais du partitionnement hiérarchique séquentiel, fournissant une mesure précise du pouvoir explicatif unique de chaque variable lorsque toutes les autres sont conjointement contrôlées.

2. Régressions de panel à effets fixes à deux voies (TWFE) (Analyse secondaire) :

   • Objectif : Estimer les associations intra-pays entre les changements dans l'investissement de santé/l'infrastructure numérique et les résultats de longévité au fil du temps, en absorbant l'hétérogénéité invariante dans le temps propre à chaque pays et les chocs mondiaux.
   • Spécification : $Y_{it} = \alpha_i + \gamma_t + \beta X_{i,t-1} + \delta'Z_{it} + \varepsilon_{it}$, où $X$ représente les dépenses de santé publiques décalées ou l'EGDI.
   • Contrôles : Le modèle inclut des contrôles contemporains variables dans le temps (PIB par habitant, efficacité du gouvernement, état de droit, urbanisation, densité de médecins) et des effets fixes pour le pays et l'année.
   • Structure de décalage : Les régresseurs sont décalés d'un an pour traiter partiellement la causalité inverse (ex: l'augmentation des dépenses en réponse aux crises de mortalité) et pour s'aligner sur la structure temporelle de la production de santé (de l'approvisionnement à la prestation de services).

Principales contributions

1. Décomposition jointe systématique : Il s'agit de la première étude appliquant une décomposition de variance invariante par l'ordre (LMG) pour quantifier conjointement les contributions indépendantes de l'investissement de santé, du revenu, de la gouvernance et de l'infrastructure numérique à la variation inter-pays de la longévité.
2. Réévaluation de la hiérarchie des déterminants : L'article remet en question la hiérarchie implicite qui traite l'investissement numérique comme secondaire par rapport aux dépenses de santé directes et questionne la dominance du revenu dans l'explication des écarts de longévité une fois l'infrastructure numérique prise en compte.
3. Différenciation des dynamiques à court terme vs long terme : En séparant les résultats de la mortalité infantile de l'espérance de vie des adultes, l'article documente que la réactivité des dépenses de santé au sein d'un pays est concentrée dans la survie infantile (structures de décalage plus courtes) plutôt que dans la longévité des adultes (qui nécessite un investissement cumulatif sur plusieurs décennies), fournissant ainsi une base concrète pour calibrer les attentes politiques.

Résultats

• Décomposition de la variance transversale (LMG) :

  • Dans un modèle à six prédicteurs expliquant 74,6 % de la variance de l'espérance de vie, les dépenses de santé publiques (23,0 %) et le PIB par habitant (22,4 %) sont des leaders co-égaux statistiquement indiscernables.
  • L'infrastructure numérique (EGDI) explique 21,3 % de la variance, ce qui est statistiquement indiscernable du PIB, mais porte une part légèrement plus petite que les dépenses de santé.
  • L'efficacité du gouvernement (15,1 %) et les utilisateurs d'Internet (14,6 %) sont des prédicteurs secondaires.
  • Les dépenses directes (OOP) ne contribuent qu'à hauteur de 3,6 %, suggérant que leur importance théorique en tant que variable de protection financière est largement captée par leur corrélation avec le revenu, la gouvernance et les niveaux de dépenses publiques.
  • L'inférence par bootstrap confirme que les dépenses de santé et l'EGDI conservent chacune un pouvoir explicatif unique non capturé par les autres prédicteurs.

• Estimations TWFE intra-pays :

  • Mortalité infantile : Une augmentation de 10 % des dépenses de santé publiques par habitant décalées est associée à environ 0,8 % de réduction de la mortalité infantile, 0,75 % de réduction de la mortalité des moins de 5 ans et 0,9 % de réduction de la mortalité néonatale l'année suivante. Ces associations restent robustes à travers les échelles de spécification.
  • Longévité des adultes : Les associations avec l'espérance de vie des adultes et l'espérance de vie en bonne santé (HALE) sont statistiquement non concluantes (coefficients négligeables), en raison des structures de décalage cumulatif de longue durée pour la survie des adultes qui dépassent la fenêtre d'identification d'un panel de 25 ans avec un décalage d'un an.
  • Mécanisme de l'infrastructure numérique : L'analyse par sous-indices révèle que l'Indice d'infrastructure de télécommunication (TTI) est le principal moteur des réductions de la mortalité infantile, surpassant les indices de services en ligne (OSI) et de capital humain (HCI). Cela soutient l'hypothèse du « canal logistique » où la connectivité améliore les chaînes d'approvisionnement en vaccins et la portée des agents de santé communautaires.
  • Part des dépenses directes (OOP) : Aucune association statistiquement significative n'a été trouvée entre la part des dépenses directes et les résultats de longévité au sein des pays, probablement en raison de la lenteur des structures de financement au sein des pays sur un horizon de 25 ans.

• Hétérogénéité par groupe de revenus :

  • Les divisions par groupe de revenus pour l'espérance de vie sont sous-dimensionnées et non concluantes. Cependant, les estimations ponctuelles négatives pour les pays à revenu intermédiaire inférieur (LMC) s'alignent sur les résultats agrégés de la mortalité infantile, suggérant que les dépenses de santé ont des rendements visibles à court terme dans les contextes où les systèmes de santé publique sont les principaux mécanismes de prestation pour la vaccination et les soins maternels.

Signification et affirmations
L'article affirme fournir un point de référence descriptif précis pour le gradient mondial de la longévité. Il soutient que la course pour combler l'écart de deux décennies de longévité n'est pas seulement une course à la croissance économique, mais est également une course à la construction de systèmes de santé efficaces et d'infrastructures numériques productives.

• Signification méthodologique : L'étude démontre que les modèles partiels omettant l'infrastructure numérique risquent de mal attribuer la variance. Le pouvoir explicatif indépendant comparable des dépenses de santé, du revenu et de l'infrastructure numérique suggère qu'ils doivent être traités comme des intrants conjointement importants plutôt que comme une hiérarchie séquentielle.
• Implications politiques :
  • Priorisation budgétaire : Les dépenses de santé et l'infrastructure numérique sont présentées comme des compléments plutôt que des substituts. L'infrastructure numérique (spécifiquement la connectivité physique) agit comme un multiplicateur d'efficacité pour les dépenses de santé, augmentant potentiellement le rendement des budgets de santé.
  • Séquençage : Pour l'efficacité du système de santé, prioriser la connectivité physique (tours de téléphonie mobile, haut débit) peut être plus conséquent pour la survie infantile que les plateformes de numérisation administrative à court terme.
  • Gestion des attentes : Les décideurs politiques devraient s'attendre à des rendements observables au niveau de la population provenant des investissements de santé principalement dans les résultats de la mortalité infantile dans un horizon de un à trois ans, tandis que l'amélioration de la longévité des adultes reflète des investissements cumulatifs à plus long terme.

L'article conclut que, bien que l'identification causale nécessite des conceptions quasi-expérimentales (ex: chocs fiscaux, expériences naturelles), les preuves descriptives actuelles établissent que l'investissement de santé, le revenu national et l'infrastructure numérique expliquent ensemble environ les deux tiers de la variance expliquée de la longévité inter-pays, sans qu'un seul intrant ne domine les autres.