Health Expenditure Models: a Comparison of Five Specifications Using Panel Data

Dans ce travail, nous comparons cinq modélisations du logarithme de la dépense de soins ambulatoires. L’estimation de ces différents modèles repose sur des données de panel. Le premier groupe adopte une approche transversale avec, d’une part, un modèle de sélection en coupe et d’autre part un « two part model » - qui se révèle inapproprié lorsqu’on dispose de données de panel. Le second groupe est constitué de modèles de sélection longitudinaux : le premier d’entre eux n’intègre pas de variable de dépense retardée dans les explicatives à les différences des deux autres. Les deux derniers se distinguent par leur hypothèse sur la variance des résidus. La modélisation de l’hétéroscédasticité peut en effet avoir une importance cruciale pour réduire les biais dus au problème de retransformation. Nous montrons que les variables dépendantes retardées sont d’importants facteurs d’hétéroscédasticité. Pour les modèles avec dépendance d’état, nous proposons une nouvelle solution pour traiter du problème des conditions initiales en utilisant des résidus généralisés. Nous établissons que les modèles en panel améliorent fortement la modélisation de la corrélation des variables dépendantes dans la dimension temporelle sans pour autant dégrader l’ajustement en coupe. Pour tous les indicateurs d’ajustement considérés, le modèle intégrant dépendance d’état et hétéroscédasticité semble dominer les autres.