# Différences d'espérance de vie sans incapacité dans les départements français : premiers résultats à partir de l'enquête Vie Quotidienne et Santé

Maude Crouzet, Amélie Carrère, Caroline Laborde, Didier Breton,
Emmanuelle Cambois

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Maude Crouzet, Amélie Carrère, Caroline Laborde, Didier Breton, Emmanuelle Cambois. Différences d'espérance de vie sans incapacité dans les départements français : premiers résultats à partir de l'enquête Vie Quotidienne et Santé. Revue Quetelet Journal, 2020, 8 (1), pp.73-101. 10.14428/rqj2020.08.02.03 . hal-04075260

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REVUE
Quetelet
JOURNAL

Vol. 8, n° 1, 2020, pp. 73-101

DOI: 10.14428/rqj2020.08.01.03

ISSN: 2593-9157

# Différences d'espérance de vie sans incapacité dans les départements français : premiers résultats à partir de l'enquête *Vie Quotidienne et Santé*

Maude Crouzet, Amélie Carrère, Caroline Laborde, Didier Breton, Emmanuelle Cambois

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©2020 Maude Crouzet, Amélie Carrère, Caroline Laborde, Didier Breton, Emmanuelle Cambois

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Centre de recherche en démographie (DEMO)

Institut d'analyse du changement dans l'histoire et
les sociétés contemporaines (IACCHOS)
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Différences d'espérance
de vie sans incapacité dans
les départements français :
premiers résultats à partir
de l'enquête *Vie Quotidienne
et Santé*

MAUDE CROUZET<fnref n="1" />

AMÉLIE CARRÈRE<fnref n="2" />

CAROLINE LABORDE<fnref n="3" />

DIDIER BRETON<fnref n="1" />

EMMANUELLE CAMBOIS<fnref n="2" />

Résumé

Les espérances de vie sans incapacité ainsi que leurs déterminants individuels ont fait l'objet de nombreux travaux, en France comme dans l'ensemble des pays à faible mortalité. En revanche, à l'échelle infranationale les études sont très rares, faute d'enquête mesurant les niveaux d'incapacité représentative à cet échelon. Pourtant, à l'instar des écarts infranationaux de mortalité déjà démontrés, il y a tout lieu de penser que l'indicateur national d'espérance de vie sans incapacité recouvre d'importantes inégalités territoriales.

En 2014, l'enquête *Vie Quotidienne et Santé (VQS)* offre la possibilité de calculer, pour la première fois, les niveaux d'incapacité des 60 ans et plus à partir d'un échantillon représentatif à l'échelle départementale. Nous mobilisons les données de cette enquête pour, dans un premier temps, calculer l'espérance de vie sans incapacité dans chacun des 100 départements français, puis, dans un second temps, mettre en lien cet indicateur avec les limitations fonctionnelles rencontrées par la population des 60 ans et plus.

<footnote n="1">1. Université de Strasbourg, France.</footnote>

<footnote n="2">2. Institut National d'Études Démographiques (INED), Paris, France.</footnote>

<footnote n="3">3. ORS Ile-de-France, France.</footnote>
Les premiers résultats mettent en évidence de forts écarts départementaux concernant l'incapacité, selon une géographie proche, mais pas identique à celle des écarts de mortalité. Les départements dans lesquels l'espérance de vie sans incapacité est faible se caractérisent par une forte prévalence des limitations fonctionnelles touchant les fonctions physiques.

### Mots-clé

Espérance de vie, espérance de vie sans incapacité, départements, inégalités territoriales, incapacité, limitations fonctionnelles, personnes âgées.

### Abstract

Disability-free life expectancies and their individual determinants have been extensively studied in France as well as in other low mortality countries. However, a gap in knowledge remains regarding subnational health differences, due to lack of representative data on disability at smaller scales. It is likely that the national disability-free life expectancy figures hide wide territorial discrepancies, as it is the case in France for the mortality indicators.

The *Vie Quotidienne et Santé (Daily Life and Health)* survey from 2014 is the first French nationwide survey to provide representative disability and health data for the population aged 60 and over in each of the 100 districts (*départements*). Using this data, we first compute disability-free life expectancies for each *département*, then analyze them in regard of the different kinds of functional limitations experienced by the people aged 60 and over.

Evidence shows that territorial discrepancies in disability in France are wide, and their geography is similar, but not identical to the one observed for mortality discrepancies. In *départements* where disability-free life expectancy is low, the older population tends to experience more limitations in physical functions.

### Keywords

Life expectancy, disability-free life expectancy, French districts, territorial inequalities, disability, functional limitations, older adults.

### Introduction

Le vieillissement démographique représente un enjeu de santé publique important. En effet, l'avancée en âge s'accompagne d'un risque accru de maladies, notamment de maladies invalidantes, qui exposent aux risques d'incapacité et de perte d'autonomie (Rechel et al., 2013). Les incapacités se définissent comme les conséquences de maladies ou de lésions sur les fonctions de l'organisme, qui à leur tour se répercutent sur le fonctionnement des personnes dans leurs activités. Elles reflètent les difficultés des personnes à mener une vie indépendante et autonome du fait de leur santé altérée, et représentent les besoins en matière de soins de santé et
d'assistance technique ou humaine pour que les activités essentielles du quotidien soient assurées. Aussi, la question qui accompagne l'allongement de la vie est celle de la qualité de ces années supplémentaires : vit-on plus longtemps en bonne santé, ou au contraire, les années gagnées aux grands âges sont-elles synonymes de maladies, d'incapacités et de perte d'autonomie ?

Dans les années 1980, trois hypothèses relatives à l'évolution des incapacités ont été proposées : (1) une compression des périodes de mauvaise santé et incapacité au sein d'une espérance de vie (EV) qui atteindrait une limite (Fries, 1980) ; (2) une expansion des années de mauvaise santé et d'incapacité du fait du cumul des risques de maladies aux grands âges et de la meilleure survie des personnes atteintes de pathologies invalidantes (Kramer, 1980) ; (3) ou encore un «équilibre dynamique» entre une recrudescence d'années passées avec des incapacités modérées et une baisse des années passées avec des incapacités sévères, grâce à une meilleure compensation des déficiences liées aux maladies invalidantes (Manton, 1982). Jusque dans les années 2000, en France, comme dans la plupart des pays à faible mortalité, le scénario d'équilibre dynamique s'est illustré (Cambois et al., 2008 ; Christensen et al., 2009). Par la suite, les personnes âgées de 50 à 65 ans ont connu une expansion de certaines dimensions de l'incapacité, y compris parmi les formes les plus sévères, dans plusieurs pays dont la France (Cambois et al., 2013 ; Martin et al., 2009 ; Parker, Thorslund, 2007). Ces réponses ont pu être fournies par l'estimation d'espérances de vie en bonne santé ou sans incapacité (EVSI). Ces measures, proposées par Sullivan (1971) ont depuis été homogénéisées et promues par le réseau international REVES (Réseau Espérance de Vie en Santé), pour surveiller l'évolution de l'état de santé des populations dans un contexte de vieillissement démographique (Robine et al., 2003). En combinant des données de mortalité et d'incapacité, les EVSI permettent de distinguer, au sein de l'espérance de vie, les années en bonne santé de celles en mauvaise santé ou les années avec incapacité de celles sans capacité. Il existe autant d'indicateurs que de dimensions de la santé ou d'incapacité. L'analyse de ces diverses dimensions d'EVSI, lorsque les données sont disponibles, permet de mieux comprendre les dynamiques existantes entre mortalité, santé et incapacité. Ces indicateurs, et les tendances qu'ils dessinent, ont ainsi été utilisés dans certains pays européens pour décrire la santé de la population, fixer des objectifs à atteindre, ou même pour construire des scénarios de besoins futurs (Bogaert et al., 2018 ; Jagger et al., 2013).

Au sein de l'Union européenne, on constate d'importants écarts d'EV et d'EVSI. Ce ne sont pas forcément les pays les plus avantagés en matière
de longévité qui présentent les meilleurs indicateurs d'espérance de vie en bonne santé ou sans incapacité (Cambois, Robine, 2017 ; Fouweather et al., 2015). Les contextes de vie contribuent pour une part non négligeable aux variations d'espérances de vie en santé via les caractéristiques des environnements résidentiels et/ou professionnels, le niveau d'adaptation de l'offre de soins et des services d'aide à la personne (proximité, prix et qualité des services), un type de protection sociale plus ou moins équitable ou orienté sur la prévention ou le traitement, et un volume de dépenses de santé publique hétérogène sur le territoire (Bergqvist et al., 2013). Les différences contextuelles expliquent ainsi les différences entre pays à faible et forte mortalité (Vos et al., 2016), mais également entre pays européens (Cambois et al., 2016 ; Fouweather et al., 2015). Bien que moins souvent étudiées, des différences de mortalité et d'état de santé s'observent aussi à l'échelle infranationale, et peuvent également être en partie expliquées par les contextes territoriaux. Plusieurs études ont ainsi montré qu'indépendamment de leur statut socioéconomique individuel, les résidents des zones géographiques caractérisées par des indicateurs socioéconomiques faibles (revenu moyen, niveau moyen de qualification) présentent une plus forte mortalité et une moins bonne santé que les résidents des zones géographiques plus favorisées (Ghosn et al., 2018 ; Meijer et al., 2012 ; Menec et al., 2010). Ce lien entre santé et contextes locaux est d'autant plus fort que l'échelle prise en compte est petite (quartiers), mais persiste y compris à des échelles plus larges (régions). Les différences territoriales en matière d'espérance de vie et d'espérance de vie sans incapacité soulèvent des questions importantes dans la mesure où elles correspondent à des situations locales de besoins en matière de soins et d'assistance.

En France, malgré les progrès sanitaires que le pays a connus depuis les années 1950 et qui ont bénéficié à l'ensemble de la société, les inégalités spatiales de mortalité restent importantes. Aujourd'hui, les espérances de vie les plus faibles se trouvent au nord-est du pays (du Nord-Pas-de-Calais à l'Alsace), tandis que la région parisienne, les départements du sud-ouest et de la région Rhône-Alpes bénéficient d'une plus grande longévité (Breton et al., 2017). Mais ces disparités territoriales n'ont pas toujours été du même ordre : le Nord de la France a ainsi connu des espérances de vie plus élevées, jusqu'à la dégradation de sa situation sanitaire dans les années 1970. À l'inverse, avec le développement de ses pôles urbains, la Bretagne a vu son espérance de vie augmenter depuis le milieu du 20ème siècle (Rican et al., 2014). Les inégalités spatiales de mortalité se montrent ainsi très liées à la situation socioéconomique des territoires, et sont en constante évolution.
Cet article a pour objectif de proposer pour la première fois des espé-
rances de vie sans incapacité à l'échelle départementale en France et de
souligner l'importance des inégalités territoriales face à l'espérance de
vie et à l'espérance de vie sans incapacité. Enfin un travail exploratoire,
réalisé à partir d'une analyse factorielle, propose des pistes de compré-
hension de ces variations départementales à travers les principales limi-
tations fonctionnelles déclarées.

Objectifs

Questions de recherche

Si les différences de mortalité au niveau régional ou départemental ont
été étudiées en France, il n'en va pas de même des différences de santé, et
a fortiori des différences d'espérance de vie en bonne santé, du fait de la
rareté des données de santé représentatives au niveau infrarégional en
France. Pour la première fois en 2014, une enquête fournit des données
de santé et d'incapacité représentatives à l'échelle départementale en
France. Ces données permettent l'estimation d'EVSI pour chacun des 100
départements français.

Cette analyse vise deux objectifs :

- Dans un premier temps, on s'interroge sur la manière dont les différences infra-
nationales de mortalité s'articulent avec les différences d'incapacité. Cette ques-
tion est importante dans la mesure où la France se caractérise par une politique
departementale de la prise en charge de la perte d'autonomie. En fonction des
caractéristiques du département et de l'offre en termes de services d'aide à do-
micile ou d'institutions pour personnes âgées, les liens entre longévité et inca-
pacité peuvent prendre différentes formes.

- Dans un deuxième temps, nous chercherons à savoir si ces différences sont associées à des problèmes de santé spécifiques, mesurés à travers les altéra-tions des fonctions physiques, sensorielles et cognitives.

Hypothèses

S'agissant de la première question de recherche, nous supposons que la
répartition des années de vie sans incapacité au sein de l'espérance de vie
totale variera selon les départements français. Deux hypothèses de répar-
tition peuvent être envisagées. Dans une première hypothèse, des terri-
toires se caractériseraient par des espérances de vie plus longues que la
moyenne et d'un nombre d'années vécues avec des incapacités également plus élevé que la moyenne. Sous cette hypothèse, on se retrouverait dans la situation de répartition des EVSI/EV observés dans la littérature entre les hommes et les femmes : un avantage des femmes en termes de longévité par rapport aux hommes qui s'accompagne d'une part de vie en incapacité plus longue (Crimmins et al., 2011). Il semble que cette situation soit liée à des différences femmes-hommes face aux maladies développées. Les femmes sont plus concernées que les hommes par des maladies invalidantes mais peu létales, auxquelles elles survivent mais avec des limitations fonctionnelles ; les hommes par des maladies fortement létales (Carrère, Dubost, 2018; Nusselder et al., 2019). Dans une deuxième hypothèse, des territoires pourraient cumuler les avantages d'années de vie sans incapacité plus nombreuses avec une période vécue en incapacité «compressée» en fin de vie. Cette deuxième hypothèse fait écho aux différences de répartition EVSI/EV observée entre différents groupes socioéconomiques. On retrouverait l'avantage en termes de longévité et de part de vie en incapacité des groupes socioéconomiques favorisés (niveau d'instruction plus élevé, professions plus qualifiées) (Cambois et al., 2011; Pongiglione et al., 2015). Cette situation pouvant aussi être attribuée à des risques de maladies différents, les groupes socioéconomiques moins favorisés étant exposés à des risques de santé à la fois fortement invalidants et létaux (Palazzo et al., 2019). Pour tester ces hypothèses, il s'agira donc d'analyser non seulement les années vécues sans incapacité, mais aussi la part de l'espérance de vie sans incapacité au sein de l'espérance de vie.

Concernant notre seconde question de recherche, on suppose que des caractéristiques différentes en matière de santé fonctionnelle pourraient expliquer des différences dans l'articulation entre longévité et incapacité. Si des associations sont mises au jour, cela permettra de mettre en évidence des différences départementales dans les situations de santé fonctionnelle, et potentiellement dans la nature des besoins associés.

# Méthode

## Analyses mises en œuvre

Nous estimons l'EVSI pour chacun des 100 départements français à l'aide de la méthode de Sullivan (Sullivan, 1971). Cette méthode requiert, d'une part, des données de mortalité permettant de calculer l'espérance de vie
et d'autre part, des données d'incapacité par âge issues d'enquêtes en pop-
pulation générale. La méthode consiste à considérer que les années vé-
cues de la table de mortalité d'une population donnée (celle d'un pays ou
d'une région) entre l'âge x et l'âge x+1 se divise en années vécues avec et
sans incapacité en leur appliquant la prévalence de l'incapacité de l'âge x,
mesurée dans cette même population (le pays ou la région). L'espérance
de vie à l'âge x est la somme des années vécues de la table à partir de l'âge
x, rapportée au nombre total de survivants à l'âge x. L'espérance de vie
avec/sans incapacité à l'âge x est la somme des années vécues avec/sans
incapacité, rapportée aux survivants de la table à l'âge x. L'espérance de
vie totale est la somme de l'espérance de vie avec incapacité et de l'espé-
rance de vie sans incapacité.

La prévalence de l'incapacité à chaque âge est mesurée dans des enquêtes généralement limitées à la population résidant en ménage ordinaire. L'évaluation de la prévalence de l'incapacité des personnes résidant en institution repose souvent sur l'hypothèse qu'elles sont toutes en situation d'incapacité. Cette hypothèse permet de ne pas sous-estimer les années vécues avec des incapacités car les personnes résidant en institution sont généralement plus concernées par l'incapacité que celles en ménaiges ordinaires (Carrère, Dubost, 2018). Cette hypothèse peut se révéler forte lorsqu'on considère des niveaux d'incapacité sévères ou spécifiques pour lesquels la prévalence est souvent nettement plus élevée en institution qu'en ménage ordinaire, mais sans pour autant atteindre 100 % comme le suppose l'hypothèse. Elle s'approche bien plus de la réalité lorsqu'on s'intéresse à des situations d'incapacité plus courantes en ménage comme en institution. Il se trouve que la réalité est généralement à mi-chemin : la prévalence en institution est entre la prévalence observée en ménage ordinaire et une prévalence à 100 % telle que la suppose implicitement la méthode de Sullivan. Il se trouve aussi que les différentes hypothèses qui pourraient être testées ne modifient que très faiblement les indicateurs finaux (Cambois et al., 2016). Nous reviendrons sur ce point dans la discussion. Afin de distinguer les populations des institutions dans l'estimation, les années vécues de la table de mortalité sont réparties entre années vécues en ménage ordinaire avec/sans incapacité et les années vécues en institution, qui s'ajoutent aux années d'incapacité.

À partir de ces estimations, nous décrivons ensuite les variations d'EV et
d'EVSI départementales à travers une cartographie des deux indicateurs,
répartis en cinq classes construites en utilisant la moyenne et l'écart-type.
La classe centrale correspond à la valeur moyenne (plus ou moins un
demi écart-type), et chaque classe a une amplitude d'un écart-type. Nous
répétons la description en utilisant cette fois la part des années vécues
sans incapacité dans l'espérance de vie totale pour distinguer les situations dans lesquelles se partagent ou se cumulent les avantages ou les désavantages en matière d'années de vie et d'années d'incapacité.

Dans un second temps, afin d'explorer plus avant les disparités territoriales, nous utilisons une Analyse en Composantes Principales (ACP) en introduisant les variables sur les types de limitations fonctionnelles prévalant dans les départements. Elle permet de classer les départements non seulement sur le niveau des EV et des EVSI mais également sur les combinaisons possiblement variables des problèmes fonctionnels sousjacents. Les variables actives introduites dans le modèle sont les prévalences des limitations physiques<fnref n="4" />, sensorielles<fnref n="5" /> et cognitives<fnref n="6" /> dans chaque département, calculées séparément pour hommes et femmes et standardisées sur l'âge. Nous considérons les limitations fonctionnelles tous niveaux de sévérité confondus. Les EV et EVSI sont introduites dans l'analyse en tant que variables supplémentaires. L'ACP met en évidence des départements «remarquables» (ceux qui sont les plus proches des axes factoriels), que nous analysons au regard des configurations d'EV et d'EVSI caractérisant ces départements.

## Données utilisées

La prévalence par âge de l'incapacité des départements est issue des données de l'enquête Vie Quotidienne et Santé (VQS) de 2014. Cette enquête, qui sert de filtre pour l'enquête Capacités, Aides et REssources des Señiors (CARE) de 2015, est la première enquête à offrir une représentativité à l'échelle départementale pour des données d'incapacité, permettant ainsi une comparabilité entre tous les départements. Le questionnaire VQS s'adresse aux personnes âgées de 60 ans et plus résidant en ménage ordinaire (n = 166 800) et recueille entre autres des informations sur les limitations physiques, sensorielles et cognitives des individus, et sur des gênes dans les activités liées à un problème de santé.

Les tables de mortalité départementales sont calculées à partir des données de l'état-civil et du recensement de la population de l'INSEE (décès et populations départementales par sexe et âge pour l'année 2014).

<footnote n="4">4. Difficultés à marcher sur 500 m ou monter un escalier, lever le bras, se servir de ses mains et de ses doigts, ou se pencher et ramasser un objet.</footnote>

<footnote n="5">5. Difficultés pour voir ou entendre, y compris après correction.</footnote>

<footnote n="6">6. Difficultés pour se concentrer plus de 10 minutes, se souvenir des choses importantes, résoudre des problèmes de la vie quotidienne, ou comprendre et se faire comprendre.</footnote>
Le taux d'institutionnalisation par âge pour chaque département est estimé à partir du recensement de la population de l'INSEE de 2014 qui fournit la part de la population résidant en «service de moyen ou long séjour, maison de retraite, foyer ou résidence sociale»<fnref n="7" />.

## Concept et mesure de l'incapacité dans l'enquête VQS

Selon l'Organisation Mondiale de la Santé dans la Classification Internationale du Fonctionnement (2001), l'incapacité fait partie d'un processus global allant de la maladie à la perte d'autonomie. Les pathologies créent des déficiences altérant les fonctions physiques, sensorielles et mentales – on parle alors de limitations fonctionnelles (Nagi, 1965). Ces dernières, si elles ne sont pas compensées par des aides techniques ou des aménagements de l'environnement de vie de la personne, peuvent être la cause de restrictions plus ou moins sévères dans les activités du quotidien, la personne nécessitant alors une aide humaine régulière (Figure 1).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**FIGURE 1** Les différentes étapes du processus d'incapacité et les besoins associés</figcaption></figure>

Adapté depuis CAMBOIS E., LABORDE C., ROMIEU I., ROBINE J.-M. (2011), «Occupational Inequalities in Health Expectancies in France in the Early 2000s: Unequal Chances of Reaching and Living Retirement in Good Health», *Demographic Research*, 25, pp. 407-436.

<footnote n="7">7. Données issues des tableaux «Population par sexe, âge et catégorie de population» de l'INSEE : https://www.insee.fr/fr/statistiques/zones/2874206.</footnote>
L'enquête VQS permet de mesurer une approche globale de l'incapacité à travers l'indicateur «GALI» (Global Activity Limitation Indicator) interrogeant les répondants à l'enquête de la manière suivante : «[La personne] est-elle limitée, depuis au moins six mois, à cause d'un problème de santé, dans les activités que les gens font habituellement ?». Trois modalités de réponse sont proposées : «Fortement limitée», «Un peu limitée», «Pas du tout limitée». Nous considérons les personnes ayant répondu être un peu ou fortement limitées comme étant en situation d'incapacité.

Les EVSI produites dans cette recherche s'appuient sur cette mesure qui estime le nombre d'années à vivre avec une gêne plus ou moins importante dans les activités. Cet indicateur permet donc d'appréhender des situations dans lesquelles les personnes se trouvent diminuées dans leurs activités quotidiennes. Si cette notion englobe des situations plus ou moins sévères, il s'avère que cet indicateur est fortement corrélé à d'autres mesures de restrictions d'activité, et qu'il est très prédictif du déclin fonctionnel, de la consommation médicale et de la mortalité (Berger et al., 2015 ; Van der Heyden et al., 2015). C'est sur la base de cette même question qu'est produit l'indicateur européen «Healthy Life Years», utilisé en France aussi dans le cadre des politiques de santé publique et de développement durable (Bogaert et al., 2018).

## Résultats

*Une grande diversité de situations dans les départements français*

En 2014, les espérances de vie à 60 ans varient entre 21 et 25 ans chez les hommes et entre 26 ans et 29 ans chez les femmes. Quant aux EVSI à 60 ans, elles se situent entre 11 et 17 ans pour les hommes ; et entre 11 et 18 ans pour les femmes (Figure 2). Dans l'ensemble, les disparités départementales d'incapacité ne sont pas plus élevées que celles de mortalité : le coefficient de variation est identique pour les deux indicateurs chez les femmes, tandis que pour les hommes, il est inférieur pour l'EVSI (2 % contre 4 % pour l'EV). Néanmoins, on observe pour l'EVSI plusieurs valeurs extrêmes (soit très faibles, soit très élevées), ce qui n'est pas le cas pour l'EV (Figure 2). Cela dénote une articulation particulière entre mortalité et incapacité dans certains départements.
On peut également relever que, quel que soit l'indicateur, les inégalités
départementales sont plus fortes chez les femmes (coefficient de varia-
tion de 7 % pour les deux indicateurs, contre 4 % pour l'EV et 2 % pour
l'EVSI chez les hommes).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**FIGURE 2** Dispersion des EV et EVSI à 60 ans dans les départements français en 2014</figcaption></figure>

Champ : Population âgée de 60 ans et plus. Source : Enquête DREES VQS 2014.

Concernant les disparités départementales, on retrouve de manière gé-
nérale les départements bénéficiant de la plus longue EV dans la moitié
sud du pays, ainsi que dans l'ouest, et en Ile-de-France (Figure 3, Cartes A
et D). Chez les hommes, les départements à forte longévité sont surtout
concentrés le long du littoral méditerranéen, ainsi qu'en Midi-Pyrénées,
tandis que chez les femmes, on les trouve surtout dans la moitié ouest, en
particulier dans les Pays-de-la-Loire. Inversement, les départements avec
la plus faible longévité sont concentrés dans la partie nord-est du pays :
du nord de la région parisienne jusqu'aux frontières belge et allemande.
Des départements à faible longévité se situent aussi dans le centre de la
France, le long d'une diagonale allant de la Bourgogne au Limousin, ceci
de manière plus marquée chez les hommes, ainsi qu'en outre-mer.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**FIGURE 3** EV, EVSI et part d'EVSI dans l'EV à 60 ans par département et selon le sexe en 2014</figcaption></figure>

Champ : Population âgée de 60 ans et plus. Sources : INSEE (tables de mortalité) et Enquête DREES VQS 2014 (incapacité).
Les mêmes tendances géographiques se retrouvent pour l'EVSI : les dé-
partements dont la population vit le plus longtemps sans incapacité se
trouvent pour la majeure partie dans les régions Ile-de-France et Rhône-
Alpes, ainsi que dans l'ouest du pays (Figure 3, Cartes B et E). Ces dépar-
tements bénéficient ainsi d'une longue espérance de vie, au sein de la-
quelle de nombreuses années sont vécues sans incapacité. De la même
manière que pour l'EV, les départements présentant les plus faibles EVSI
se concentrent dans les régions du nord et du nord-est, et en outre-mer.

Néanmoins, les cartes d'EV et d'EVSI ne sont pas tout à fait superposables. On relève en effet des départements qui bénéficient de nombreuses années sans incapacité malgré une longévité moyenne voire faible. Ainsi, chez les femmes, la zone de longues EVSI s'étend sur tout le littoral atlantique y compris en Bretagne, ce qui n'est pas le cas pour l'EV, les départements le plus à l'ouest de cette région présentant des valeurs moyennes voire faibles pour l'EV. De même, dans le nord-est, zone de faible longévité, on retrouve quelques départements dont l'EVSI est particulièrement longue (Territoire de Belfort et Haut-Rhin pour les hommes, Vosges pour les femmes).

Inversement, les régions Auvergne et Limousin connaissent des EVSI par-
mi les plus faibles de France, quel que soit le sexe. Si plusieurs départe-
ments de ces régions ont aussi une faible EV, ce n'est pas le cas de tous
(par exemple la Haute-Loire ou la Haute-Vienne). On retrouve également
la même situation dans plusieurs départements du Sud chez les femmes :
les Bouches-du-Rhône, l'Ariège, la Haute-Corse, ou encore la Drôme et
l'Ardèche ont des EVSI plutôt faibles, malgré une EV moyenne voire lon-
gue.

Plus de la moitié des années restant à vivre à 60 ans le sont sans incapacité

Pour compléter l'exploration, il faut s'intéresser à la part des années de
vie sans incapacité au sein de l'espérance de vie totale. Nous analysons
l'EVSI en valeur relative, c'est-à-dire à la part qu'elle représente au sein
de l'espérance de vie totale. En effet, une longue EVSI peut ne constituer
qu'une petite partie de l'EV totale si celle-ci est également très longue, là
où une faible EVSI peut représenter une part bien plus conséquente d'une
EV très courte.

Quel que soit le sexe, au moins la moitié des années restant à vivre à 60 ans le sont sans restriction dans les activités quotidiennes (sauf pour les femmes en Guadeloupe). Cette proportion varie entre 54 % et 71 % pour les hommes et 42 % et 62 % pour les femmes.
Les parts d'EVSI dans l'EV d'un département à l'autre sont relativement peu dispersées (Figure 4), à l'exception de quelques départements qui présentent des valeurs particulièrement faibles (Guadeloupe chez les femmes, Moselle chez les hommes) ou élevées (Territoire-de-Belfort chez les hommes). Le coefficient de variation s'élève à 5 % pour les hommes et 6 % pour les femmes.

De manière générale, on tend à retrouver les plus faibles parts d'EVSI dans les départements qui cumulent déjà faible longévité et faible EVSI (Figure 3, Cartes C et F) : départements d'outre-mer, Nord-Pas-de-Calais, Limousin, et quelques départements du nord-est (Moselle, Bas-Rhin...). Mais on en trouve aussi quelques faibles parts d'EVSI dans le sud du pays (Ariège, Gers, Bouches-du-Rhône, Haute-Corse), dans des départements où l'EVSI est faible malgré une EV relativement longue, ceci surtout chez les femmes.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**FIGURE 4** Dispersion des parts d'EVSI dans l'EV à 60 ans dans les départements français en 2014</figcaption></figure>

Champ : Population âgée de 60 ans et plus. Source : Enquête DREES VQS 2014.

Concernant les plus longues parts d'EVSI, elles sont assez dispersées sur l'ensemble du pays, sans qu'une réelle tendance géographique ne se dégage. On les trouve pour partie dans les départements qui ont une grande EV et EVSI (Ile-de-France, Pays-de-la Loire, Savoie), mais aussi et surtout dans des départements qui ont une longue EVSI mais pas une longue EV : Morbihan, Côtes d'Armor pour les deux sexes, Territoire-de-Belfort, Haut-Rhin pour les hommes, Vosges pour les femmes. Ces départements
paraissent ainsi favorisés sur le plan de la santé du fait de leur faible longévité. Enfin, plusieurs départements de la moitié nord (l'Eure, les Ardennes ou la Meuse par exemple) ont des EVSI plutôt courtes, mais du fait de leur EV également courte, en valeur relative leurs EVSI sont proches de la moyenne, voire au-dessus.

## Les limitations physiques sont les plus associées à l'incapacité

Afin de tenter d'expliquer d'où proviennent les variations départementales d'EVSI, nous cherchons à déterminer différents profils de départements selon le type de limitations fonctionnelles qui y sont les plus prévalentes. Elles sont prédictives des restrictions d'activité, mais peuvent être configurées différemment selon les départements du fait d'expositions différentes à des risques de santé. Leur analyse permettra de décrire des profils hétérogènes de besoins. Nous menons pour cela une analyse en composantes principales (ACP) à partir des prévalences des limitations fonctionnelles sensorielles, cognitives et physiques standardisées sur l'âge pour les personnes âgées de 60 ans et plus.

Nous retenons les quatre premiers axes pour la suite de l'analyse (Figure 5). Ils permettent d'expliquer 94 % de l'inertie totale du nuage de points.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**FIGURE 5** Représentation des variables actives et supplémentaires sur les axes 1 à 4 de l'ACP</figcaption></figure>

Variables utilisées (suffixées H pour les hommes et F pour les femmes) :

Actives :

LFs : limitations fonctionnelles sensorielles

LFc : limitations fonctionnelles cognitives

LFp : limitations fonctionnelles physiques

Supplémentaires :

evtot : espérance de vie

evsi : espérance de vie sans incapacité
L'axe 1 représente 62,7 % de l'inertie totale, et toutes les limitations fonctionnelles contribuent à sa formation. Comme attendu, celles-ci se positionnent du même côté de l'axe, et s'opposent très fortement à l'EVSI ainsi que, dans une moindre mesure, à l'EV. Ce premier axe témoigne donc du lien entre ces limitations fonctionnelles et les limitations d'activité prise en compte dans les EVSI. On retrouve aux deux extrémités d'un côté, les départements pour lesquels la prévalence des limitations fonctionnelles est forte pour les deux sexes (Guadeloupe, Guyane, La Réunion, Pas-de-Calais) et de l'autre, les départements qui bénéficient d'une grande longévité accompagnée de nombreuses années sans incapacité, et où la prévalence des limitations fonctionnelles est faible pour les deux sexes (Paris, Yvelines, Haute-Savoie).

L'axe 2, qui représente 15,5 % de l'inertie totale, est formé par les variables de limitations sensorielles, qui s'opposent ici aux variables de limitations cognitives pour les deux sexes et physiques pour les femmes. Les limitations physiques des hommes ne contribuent pas à la formation de cet axe. Celui-ci est également peu corréélé à l'EV et à l'EVSI, en particulier pour les hommes. Cet axe semble ainsi caractériser des états de santé fonctionnels spécifiques à certains départements, indépendamment des répercussions en termes d'EV et d'EVSI. On trouve à chaque extrémité de l'axe des départements avec une surreprésentation de limitations sensorielles (par rapport à la moyenne nationale), comme l'Indre-et-Loire, et des départements où ce sont plutôt les limitations cognitives qui sont surreprésentées, comme la Martinique. Notons que la Martinique est le seul département isolé à cette extrémité de l'axe, caractérisé donc par une surreprésentation des limitations cognitives.

L'axe 3 représente 9,5 % de l'inertie totale. Il est formé principalement par les limitations physiques, qui s'opposent sur l'axe aux deux autres formes de limitations, en complémentarité de l'axe précédent. L'EV et l'EVSI se placent sur l'axe du côté des limitations sensorielles et cognitives, donc en opposition aux limitations physiques, toutefois la corrélation de ces variables avec l'axe n'est pas très forte. On retrouve aux deux extrémités de cet axe d'un côté, un premier groupe formé par des départements tels que la Marne, l'Aisne, la Moselle, où les limitations physiques sont surreprésentées, dans leurs formes génératrices de limitations d'activité, et de l'autre, un second groupe qui surreprésente les limitations cognitives et sensorielles, comme le Lot ou l'Aveyron. Bien qu'il y ait de nombreuses exceptions, on trouve de manière générale des EVSI plus longues dans le second groupe de départements, mais aussi un nombre non négligeable d'années d'incapacité.
L'axe 4, qui représente 6,3 % de l'inertie totale, est formé par les variables relatives aux limitations fonctionnelles chez les hommes, qui s'opposent aux variables relatives aux limitations fonctionnelles chez les femmes. Ce sont surtout les limitations cognitives et sensorielles, pour les deux sexes, qui contribuent le plus fortement à l'apparition de l'axe. Les limitations physiques y sont peu corrélées. Cet axe oppose donc les départements selon le sexe : on trouve à une extrémité les départements dans lesquels les limitations fonctionnelles sont surreprésentées chez les femmes uniquement, comme l'Ariège, la Marne ou l'Oise, et à l'autre, ceux dans lesquels les limitations sont surreprésentées chez les hommes uniquement, comme les Deux-Sèvres, le Puy-de-Dôme ou l'Indre.

Le Tableau 1 ci-dessous résume les résultats de l'ACP en distinguant différents profils, caractérisés par les départements les plus représentatifs (à partir de leurs coordonnées sur les différents axes). On voit se dessiner des contextes de santé variables à travers les limitations fonctionnelles qui y prévalent. Comme supposé, l'articulation entre EV et EVSI dépend des profils pathologiques. Dans certains départements, ils jouent à la fois sur les limitations d'activité et la longévité : lorsqu'il y a à la fois des EV et des EVSI relativement courtes et une prédominance de limitations fonctionnelles, notamment physiques (partie haute du tableau). Dans d'autres départements, les profils de santé sont plutôt au cumul des avantages.

<table><caption>TABLEAU 1 Profils des départements selon les axes et les limitations fonctionnelles</caption><thead><tr><th>Axe 1</th><th>Axes 2 et 3</th><th>Axe 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Plus de limitations fonctionnelles EV et EVSI basses*</td><td>Plus de limitations physiques EVSI plutôt basse*</td><td>Plus de limitations fonctionnelles masculines*</td></tr><tr><td>Guadeloupe, Guyane, La Réunion, Pas-de-Calais</td><td>Marne, Aisne, Moselle<br>Plus de limitations fonctionnelles cognitives*</td><td>Deux-Sèvres, Puy-de-Dôme, Indre</td></tr><tr><td>Moins de limitations fonctionnelles EV et EVSI élevées*</td><td>Martinique</td><td>Plus de limitations fonctionnelles féminines*</td></tr><tr><td>Haute-Savoie, Yvelines, Paris</td><td>Plus de limitations sensorielles, EVSI plutôt élevée*<br>Indre-et-Loire, Aveyron</td><td>Ariège, Marne, Oise</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Par rapport à la moyenne nationale. Champ : Population âgée de 60 ans et plus, France entière, 2014. Source : Enquête DREES VQS 2014.</footnote>
## Discussion et conclusion

Tout comme pour la mortalité, il existe des disparités départementales concernant l'incapacité. Si un grand nombre de départements affichent des valeurs proches de la moyenne nationale, on relève d'importants écarts entre les situations extrêmes : de l'ordre de 5 à 6 ans entre les EVSI à 60 ans minimales et maximales. Les écarts sont aussi marqués lorsqu'on s'intéresse à la part des années vécues sans incapacité dans l'espérance de vie : chez les hommes, elle va de 55 % à 70 % (respectivement 40 % et 65 % chez les femmes).

Sans surprise, les départements ayant un double désavantage (faible longévité et faible part de vie sans incapacité) sont ceux que l'on sait les moins favorisés économiquement (Nord-Pas-de-Calais, outre-mer) ou très ruraux (Limousin). En faisant référence aux différences entre autres groupes de population évoquées en introduction, ces résultats soulignent le cumul d'expositions à des risques de santé jouant à la fois sur la mortalité et sur l'incapacité. Ces situations s'apparentent aux constats faits pour les groupes sociaux défavorisés (niveau d'étude, qualifications professionnelles...). On suppose que le contexte de ces départements est étroitement lié à la structure socioprofessionnelle de la population. Inversement, les départements qui cumulent longévité et absence d'incapacité correspondent souvent à des territoires économiquement aisés avec des profils de population plutôt actifs et socialement avantagés (Ile-de-France, Savoie...). Mais il ressort de ces analyses des situations dans lesquelles la longévité s'articule avec une part de vie sans incapacité plutôt basse par rapport à la moyenne. Ces situations s'apparentent au contraste d'une longue vie, mais en moins bonne santé, pour les femmes comparées aux hommes. On suppose que le profil de santé de ces départements correspond à des pathologies invalidantes, mais relativement peu létales.

Ces différences sont importantes à connaître pour évaluer les besoins as sociés aux années vécues avec des limitations d'activité. Alors que les mo dalités d'accompagnement et de prise en charge de la perte d'autonomie sont gérées au niveau départemental, ces premières estimations montrent l'importance de se doter de ces indicateurs de manière plus routinière, en produisant les données requises.

L'analyse factorielle met en évidence une surreprésentation des limita tions fonctionnelles, surtout physiques, dans les départements qui sont les moins avantagés sur le plan de l'EVSI, suggérant des territoires dans lesquels les expositions de tous ordres amènent plus qu'ailleurs à ces al térations, et réduisant l'EV et les chances de vieillir en bonne santé. Dans
les départements présentant les meilleures EVSI, on retrouve des limita-
tions sensorielles et/ou cognitives : ces départements, du fait de leur EV
relativement longue peuvent avoir à la fois plus d'années sans incapacité
que la moyenne mais aussi plus d'années avec des incapacités, pouvant
être liées à ce type de limitation.

Notons par ailleurs que ces résultats rendent compte de la situation ob-
servée dans des départements dont la composition évolue (Baccaïni,
2007 ; Dasre et al., 2009). Les migrations infranationales contribuent à
façonner la géographie des inégalités départementales sur les aspects so-
cioéconomiques et de santé. Les migrations liées à l'emploi, qui concer-
nent généralement les individus en meilleure santé, accentuent le carac-
tère plus à risque face à la mortalité et l'incapacité de la population res-
tant sur place dans les territoires peu attractifs, y compris aux âges élevés
étant donné que tous ceux qui sont partis ne reviennent pas dans leur dé-
partement d'origine au moment de la retraite. Autre exemple, le cas du
littoral ouest, sur lequel on trouve des départements plutôt avantagés sur
le plan de l'EV et de l'EVSI : cette partie de la France est la destination de
nombreux flux migratoires de retraités en provenance des grandes agglom-
mérations, souvent franciliennes (Desplanques, 2012). Ces retraités mo-
biles sont issus de milieux sociaux aisés, donc selon toute probabilité
moins exposés aux risques de mortalité et d'incapacité, ils contribuent à
accroitre l'EV et l'EVSI des départements de destination. Enfin, il faut
aussi prendre en compte les migrations motivées par l'état de santé des
personnes, bien que celles-ci soient difficiles à quantifier : installation
dans un département plus urbain pour avoir accès plus facilement aux
infrastructures adaptées, rapprochement avec ses enfants, institutionna-
lisation...

Les résultats présentés dans cet article ne sont pas exempts de limites liées à la nature des données. L'enquête VQS ne contient que des variables relatives à l'état de santé des personnes, mais aucune ne permet de caractériser le niveau socioéconomique des individus (niveau d'instruction, catégorie socioprofessionnelle...). De ce fait, il est impossible d'introduire les caractéristiques socioéconomiques individuelles dans l'analyse, alors qu'on sait qu'elles ont un fort impact sur la mortalité et la santé. Dans ces analyses, on rend compte de disparités territoriales dont il faut tenir compte ; les données disponibles à ce jour ne permettent pas d'approfondir les causes de ces disparités qui seraient liées aux caractéristiques individuelles.

D'autre part, l'enquête VQS est réalisée auprès des personnes résidant en
ménage ordinaire, et rappelons que nous ne disposons pas de données
sur l'incapacité des personnes résidant en institution représentatives au
niveau départemental. L'hypothèse faite pour le calcul de l'EVSI est alors que toutes les personnes institutionnalisées sont en situation d'incapacité. Nos données sur l'institutionnalisation comprennent l'ensemble des personnes résidant en «service de moyen ou long séjour, maison de retraite, foyer ou résidence sociale», on compte donc parmi elles des personnes habitant ce type de logement pour des raisons économiques et non liées à leur état de santé, de ce fait on risque de surestimer d'autant plus l'incapacité dans cette population. Toutefois, ce biais ne devrait avoir qu'un impact limité sur la valeur finale de l'EVSI : la part de personnes institutionnalisées, bien que variable d'un département à l'autre, est inférieure à 5 % avant 75 ans, et ne dépasse les 10 % qu'à partir de 85 ans. Par ailleurs, comme évoqué en introduction, l'impact est limité car à ces âges, la prévalence des limitations d'activité est très élevée, en ménage comme en institution. Nous avons testé différentes estimations du taux d'institutionnalisation pour le calcul de l'EVSI, et quelle que soit l'estimation utilisée les valeurs finales de l'EVSI varient de 0,2 an en moyenne et la hiérarchie entre départements reste quasiment inchangée.

Notons aussi que l'analyse factorielle met en relation les prévalences des limitations fonctionnelles, calculées uniquement pour la population en ménage ordinaire, avec l'EVSI, qui prend en compte, avec les hypothèses mentionnées ci-dessus, la population institutionnalisée, vraisemblablement plus concernée par les trois formes de limitations. Les différences de taux d'institutionnalisation d'un département à l'autre peuvent s'expliquer par des niveaux d'état fonctionnel hétérogènes, ou des contextes familiaux, des traditions et des niveaux d'équipement en infrastructures d'accueil des personnes âgées variables (Trabut, Gaymu, 2016). Les associations entre EVSI et surreprésentation de tel ou tel type de limitation pourraient être un peu différentes si l'on pouvait prendre en compte aussi les limitations fonctionnelles dans les institutions.

Ces résultats ont avant tout une visée exploratoire. Il sera nécessaire de les approfondir en intégrant dans l'analyse des indicateurs caractérisant la structure et la situation socioéconomique de chaque département. Il serait aussi intéressant de confronter ces différences départementales à l'offre sanitaire disponible sur le territoire, ceci afin d'identifier les caractéristiques contextuelles associées aux variations des situations face à l'incapacité. Cela permettrait de mieux comprendre les liens existants entre longévité et santé, et peut-être également d'éclairer les situations observées dans les départements se distinguant plus particulièrement.

En dépit de ces limites, ces estimations confirment que les indicateurs nationaux d'EVSI, dont les différences selon le sexe et le statut social ont déjà été prouvées (Crimmins et al., 2011 ; Cambois et al., 2011 ; Pongiglione et
al., 2015), masquent des disparités territoriales. Ces résultats soulignent des besoins différents, signe de populations résidantes marquées par des parcours d'expositions aux risques visiblement différents selon les territoires. Ces résultats soulignent que les contextes territoriaux ne font pas face aux mêmes demandes ; il reste à savoir si l'offre y répond de manière spécifique. Ces résultats encouragent à poursuivre les analyses afin d'éclairer les causes et les conséquences de ces disparités départementales.

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Annexes

<table><caption>ANNEXE 1 Valeurs d'espérance de vie (EV) et d'espérance de vie sans incapacité (EVSI) pour les 100 départements français</caption><thead><tr><th rowspan="2">Département</th><th colspan="2">EV</th><th colspan="2">EVSI</th></tr><tr><th>Hommes</th><th>Femmes</th><th>Hommes</th><th>Femmes</th></tr></thead><tbody><tr><td>01 - Ain</td><td>23,7</td><td>28,3</td><td>14,7</td><td>16,6</td></tr><tr><td>02 - Aisne</td><td>21,3</td><td>26,5</td><td>12,3</td><td>13,7</td></tr><tr><td>03 - Allier</td><td>22,9</td><td>27,6</td><td>14,6</td><td>14,9</td></tr><tr><td>04 - Alpes-de-Haute-Provence</td><td>23,1</td><td>27,7</td><td>14,3</td><td>16,1</td></tr><tr><td>05 - Hautes-Alpes</td><td>25,1</td><td>28,0</td><td>15,0</td><td>15,6</td></tr><tr><td>06 - Alpes-Maritimes</td><td>23,9</td><td>28,1</td><td>14,9</td><td>16,2</td></tr><tr><td>07 - Ardèche</td><td>23,7</td><td>27,6</td><td>14,5</td><td>14,6</td></tr><tr><td>08 - Ardennes</td><td>21,7</td><td>26,8</td><td>13,9</td><td>14,8</td></tr><tr><td>09 - Ariège</td><td>23,5</td><td>28,4</td><td>14,6</td><td>15,0</td></tr><tr><td>10 - Aube</td><td>22,7</td><td>27,6</td><td>13,4</td><td>15,8</td></tr><tr><td>11 - Aude</td><td>23,0</td><td>27,9</td><td>14,4</td><td>15,8</td></tr><tr><td>12 - Aveyron</td><td>23,9</td><td>28,6</td><td>15,3</td><td>16,0</td></tr><tr><td>13 - Bouches-du-Rhône</td><td>23,6</td><td>27,9</td><td>14,4</td><td>14,9</td></tr><tr><td>14 - Calvados</td><td>22,7</td><td>28,0</td><td>14,9</td><td>15,7</td></tr><tr><td>15 - Cantal</td><td>22,1</td><td>27,7</td><td>13,0</td><td>14,6</td></tr><tr><td>16 - Charente</td><td>23,3</td><td>28,3</td><td>14,2</td><td>15,7</td></tr><tr><td>17 - Charente-Maritime</td><td>23,2</td><td>28,2</td><td>15,1</td><td>16,6</td></tr><tr><td>18 - Cher</td><td>22,2</td><td>27,9</td><td>13,4</td><td>15,3</td></tr><tr><td>19 - Corrèze</td><td>22,6</td><td>27,8</td><td>13,1</td><td>14,6</td></tr><tr><td>2A - Corse-du-Sud</td><td>23,4</td><td>27,1</td><td>15,3</td><td>14,5</td></tr><tr><td>2B - Haute-Corse</td><td>23,7</td><td>28,0</td><td>14,0</td><td>13,8</td></tr><tr><td>21 - Côte d'Or</td><td>23,7</td><td>28,6</td><td>15,4</td><td>15,7</td></tr><tr><td>22 - Côtes d'Armor</td><td>22,8</td><td>27,5</td><td>14,7</td><td>16,9</td></tr><tr><td>23 - Creuse</td><td>21,4</td><td>27,3</td><td>12,1</td><td>14,5</td></tr><tr><td>24 - Dordogne</td><td>23,2</td><td>27,7</td><td>13,8</td><td>15,3</td></tr><tr><td>25 - Doubs</td><td>23,4</td><td>27,6</td><td>14,1</td><td>16,1</td></tr><tr><td>26 - Drôme</td><td>23,6</td><td>28,1</td><td>14,8</td><td>15,1</td></tr><tr><td>27 - Eure</td><td>22,0</td><td>26,8</td><td>14,5</td><td>15,5</td></tr><tr><td>28 - Eure-et-Loir</td><td>23,3</td><td>28,0</td><td>14,4</td><td>16,2</td></tr><tr><td>29 - Finistère</td><td>22,1</td><td>27,1</td><td>13,4</td><td>16,0</td></tr><tr><td>30 - Gard</td><td>23,5</td><td>28,0</td><td>15,0</td><td>15,6</td></tr><tr><td>31 - Haute-Garonne</td><td>24,4</td><td>28,5</td><td>15,7</td><td>16,7</td></tr><tr><td>32 - Gers</td><td>24,0</td><td>28,3</td><td>14,4</td><td>15,5</td></tr><tr><td>33 - Gironde</td><td>23,7</td><td>28,2</td><td>14,6</td><td>15,8</td></tr><tr><td>34 - Hérault</td><td>23,6</td><td>28,2</td><td>14,9</td><td>16,2</td></tr><tr><td>35 - Ille-et-Vilaine</td><td>23,6</td><td>28,2</td><td>15,7</td><td>17,1</td></tr><tr><td>36 - Indre</td><td>22,2</td><td>27,4</td><td>14,4</td><td>16,4</td></tr><tr><td>37 - Indre-et-Loire</td><td>23,8</td><td>28,9</td><td>14,7</td><td>16,1</td></tr><tr><td>38 - Isère</td><td>24,1</td><td>28,3</td><td>15,1</td><td>16,2</td></tr><tr><td>39 - Jura</td><td>23,0</td><td>28,4</td><td>14,1</td><td>15,5</td></tr><tr><td>40 - Landes</td><td>23,4</td><td>27,5</td><td>14,8</td><td>16,3</td></tr><tr><td>41 - Loir-et-Cher</td><td>23,3</td><td>28,2</td><td>14,8</td><td>15,9</td></tr><tr><td>42 - Loire</td><td>23,4</td><td>28,0</td><td>14,2</td><td>15,2</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>43 - Haute-Loire</td><td>22,8</td><td>28,0</td><td>12,8</td><td>14,9</td></tr><tr><td>44 - Loire-Atlantique</td><td>23,2</td><td>28,1</td><td>14,6</td><td>16,6</td></tr><tr><td>45 - Loiret</td><td>23,0</td><td>27,8</td><td>14,6</td><td>16,8</td></tr><tr><td>46 - Lot</td><td>23,4</td><td>28,0</td><td>15,0</td><td>15,4</td></tr><tr><td>47 - Lot-et-Garonne</td><td>23,5</td><td>28,0</td><td>15,8</td><td>15,3</td></tr><tr><td>48 - Lozère</td><td>22,2</td><td>28,2</td><td>12,6</td><td>15,7</td></tr><tr><td>49 - Maine-et-Loire</td><td>24,2</td><td>28,7</td><td>16,1</td><td>16,8</td></tr><tr><td>50 - Manche</td><td>23,1</td><td>27,9</td><td>14,2</td><td>15,4</td></tr><tr><td>51 - Marne</td><td>22,7</td><td>27,5</td><td>14,0</td><td>14,8</td></tr><tr><td>52 - Haute-Marne</td><td>22,2</td><td>27,7</td><td>13,8</td><td>14,4</td></tr><tr><td>53 - Mayenne</td><td>24,1</td><td>28,8</td><td>16,0</td><td>15,7</td></tr><tr><td>54 - Meurthe-et-Moselle</td><td>22,6</td><td>27,3</td><td>14,2</td><td>15,1</td></tr><tr><td>55 - Meuse</td><td>22,5</td><td>27,0</td><td>14,6</td><td>15,4</td></tr><tr><td>56 - Morbihan</td><td>22,7</td><td>27,5</td><td>15,4</td><td>16,8</td></tr><tr><td>57 - Moselle</td><td>21,9</td><td>26,6</td><td>11,9</td><td>13,2</td></tr><tr><td>58 - Nièvre</td><td>21,7</td><td>26,9</td><td>14,3</td><td>16,8</td></tr><tr><td>59 - Nord</td><td>21,3</td><td>26,3</td><td>12,1</td><td>13,8</td></tr><tr><td>60 - Oise</td><td>22,2</td><td>27,1</td><td>14,7</td><td>15,8</td></tr><tr><td>61 - Orne</td><td>23,2</td><td>27,4</td><td>13,9</td><td>15,6</td></tr><tr><td>62 - Pas-de-Calais</td><td>20,9</td><td>26,2</td><td>11,5</td><td>13,1</td></tr><tr><td>63 - Puy-de-Dôme</td><td>22,8</td><td>28,0</td><td>13,3</td><td>15,3</td></tr><tr><td>64 - Pyrénées-Atlantiques</td><td>23,6</td><td>28,1</td><td>15,0</td><td>15,9</td></tr><tr><td>65 - Hautes-Pyrénées</td><td>23,4</td><td>28,0</td><td>14,9</td><td>15,5</td></tr><tr><td>66 - Pyrénées-Orientales</td><td>23,5</td><td>27,9</td><td>14,7</td><td>16,1</td></tr><tr><td>67 - Bas-Rhin</td><td>22,7</td><td>27,3</td><td>13,5</td><td>14,7</td></tr><tr><td>68 - Haut-Rhin</td><td>22,7</td><td>27,1</td><td>15,1</td><td>15,2</td></tr><tr><td>69 - Rhône</td><td>24,1</td><td>28,5</td><td>15,3</td><td>16,3</td></tr><tr><td>70 - Saône</td><td>22,7</td><td>27,4</td><td>13,7</td><td>15,3</td></tr><tr><td>71 - Saône-et-Loire</td><td>23,1</td><td>27,9</td><td>13,6</td><td>15,3</td></tr><tr><td>72 - Sarthe</td><td>23,4</td><td>28,2</td><td>15,0</td><td>17,2</td></tr><tr><td>73 - Savoie</td><td>23,6</td><td>28,6</td><td>14,7</td><td>17,1</td></tr><tr><td>74 - Haute-Savoie</td><td>24,1</td><td>28,3</td><td>16,0</td><td>17,6</td></tr><tr><td>75 - Paris</td><td>25,0</td><td>29,0</td><td>16,9</td><td>18,1</td></tr><tr><td>76 - Seine-Maritime</td><td>22,4</td><td>27,3</td><td>13,6</td><td>15,4</td></tr><tr><td>77 - Seine-et-Marne</td><td>23,3</td><td>27,4</td><td>14,7</td><td>16,0</td></tr><tr><td>78 - Yvelines</td><td>24,5</td><td>28,8</td><td>15,4</td><td>17,0</td></tr><tr><td>79 - Deux-Sèvres</td><td>24,0</td><td>28,3</td><td>14,7</td><td>15,8</td></tr><tr><td>80 - Somme</td><td>22,2</td><td>26,4</td><td>13,6</td><td>14,5</td></tr><tr><td>81 - Tarn</td><td>24,3</td><td>28,5</td><td>14,8</td><td>15,2</td></tr><tr><td>82 - Tarn-et-Garonne</td><td>23,7</td><td>28,0</td><td>14,3</td><td>16,4</td></tr><tr><td>83 - Var</td><td>23,6</td><td>28,2</td><td>14,7</td><td>16,0</td></tr><tr><td>84 - Vaucluse</td><td>23,2</td><td>27,9</td><td>14,4</td><td>15,8</td></tr><tr><td>85 - Vendée</td><td>23,2</td><td>28,2</td><td>14,7</td><td>16,0</td></tr><tr><td>86 - Vienne</td><td>24,2</td><td>28,6</td><td>14,7</td><td>15,5</td></tr><tr><td>87 - Haute-Vienne</td><td>23,6</td><td>28,7</td><td>13,7</td><td>15,5</td></tr><tr><td>88 - Vosges</td><td>21,9</td><td>26,9</td><td>13,2</td><td>16,2</td></tr><tr><td>89 - Yonne</td><td>22,5</td><td>27,1</td><td>13,6</td><td>14,7</td></tr><tr><td>90 - Territoire de Belfort</td><td>22,7</td><td>27,1</td><td>16,1</td><td>16,2</td></tr><tr><td>91 - Essonne</td><td>24,2</td><td>28,4</td><td>16,0</td><td>16,9</td></tr><tr><td>92 - Hauts-de-Seine</td><td>24,5</td><td>28,8</td><td>14,9</td><td>17,1</td></tr><tr><td>93 - Seine-Saint-Denis</td><td>23,2</td><td>27,5</td><td>13,4</td><td>15,5</td></tr></table>
<table><tr><td>94 - Val-de-Marne</td><td>24,4</td><td>28,5</td><td>14,8</td><td>15,8</td></tr><tr><td>95 - Val-d'Oise</td><td>23,2</td><td>27,6</td><td>14,6</td><td>15,6</td></tr><tr><td>971 - Guadeloupe</td><td>22,3</td><td>27,3</td><td>12,4</td><td>11,4</td></tr><tr><td>972 - Martinique</td><td>23,3</td><td>27,1</td><td>14,0</td><td>13,4</td></tr><tr><td>973 - Guyane</td><td>22,1</td><td>27,0</td><td>12,6</td><td>13,3</td></tr><tr><td>974 - La Réunion</td><td>21,7</td><td>26,8</td><td>12,0</td><td>14,0</td></tr></table>

ANNEXE 2 Coordonnées des 100 départements français
sur les quatre premiers axes factoriels de l'ACP

<table><thead><tr><td>Département</td><td>Axe 1</td><td>Axe 2</td><td>Axe 3</td><td>Axe 4</td></tr></thead><tbody><tr><td>01 - Ain</td><td>-2,62</td><td>-0,90</td><td>0,41</td><td>0,70</td></tr><tr><td>02 - Aisne</td><td>2,85</td><td>0,73</td><td>-1,73</td><td>-0,18</td></tr><tr><td>03 - Allier</td><td>2,43</td><td>-0,18</td><td>0,43</td><td>-0,07</td></tr><tr><td>04 - Alpes-de-Haute-Provence</td><td>0,77</td><td>1,42</td><td>1,17</td><td>-0,09</td></tr><tr><td>05 - Hautes-Alpes</td><td>-0,66</td><td>0,03</td><td>0,57</td><td>-0,50</td></tr><tr><td>06 - Alpes-Maritimes</td><td>-2,01</td><td>-0,08</td><td>-0,25</td><td>-0,61</td></tr><tr><td>07 - Ardèche</td><td>0,52</td><td>-0,14</td><td>0,80</td><td>0,28</td></tr><tr><td>08 - Ardennes</td><td>0,42</td><td>-0,56</td><td>-0,91</td><td>-0,71</td></tr><tr><td>09 - Ariège</td><td>2,85</td><td>1,23</td><td>0,60</td><td>-1,45</td></tr><tr><td>10 - Aube</td><td>0,30</td><td>-1,32</td><td>-1,28</td><td>1,21</td></tr><tr><td>11 - Aude</td><td>0,13</td><td>0,86</td><td>0,70</td><td>-0,58</td></tr><tr><td>12 - Aveyron</td><td>2,74</td><td>1,55</td><td>1,51</td><td>-0,02</td></tr><tr><td>13 - Bouches-du-Rhône</td><td>-0,02</td><td>-0,07</td><td>-0,02</td><td>-0,71</td></tr><tr><td>14 - Calvados</td><td>-0,79</td><td>-0,20</td><td>0,10</td><td>-1,05</td></tr><tr><td>15 - Cantal</td><td>2,63</td><td>1,21</td><td>1,50</td><td>-0,05</td></tr><tr><td>16 - Charente</td><td>0,08</td><td>-0,16</td><td>-0,36</td><td>0,23</td></tr><tr><td>17 - Charente-Maritime</td><td>-1,16</td><td>-0,30</td><td>-0,30</td><td>0,35</td></tr><tr><td>18 - Cher</td><td>1,86</td><td>0,29</td><td>-1,23</td><td>-0,30</td></tr><tr><td>19 - Corrèze</td><td>0,59</td><td>0,53</td><td>-0,27</td><td>0,28</td></tr><tr><td>2A - Corse-du-Sud</td><td>-1,59</td><td>-1,12</td><td>-0,95</td><td>0,11</td></tr><tr><td>2B - Haute-Corse</td><td>1,98</td><td>0,38</td><td>-0,19</td><td>0,11</td></tr><tr><td>21 - Côte d'Or</td><td>-1,25</td><td>0,16</td><td>0,06</td><td>-0,44</td></tr><tr><td>22 - Côtes d'Armor</td><td>-1,63</td><td>0,86</td><td>0,25</td><td>0,42</td></tr><tr><td>23 - Creuse</td><td>2,53</td><td>0,94</td><td>0,08</td><td>0,28</td></tr><tr><td>24 - Dordogne</td><td>1,01</td><td>0,85</td><td>0,71</td><td>0,13</td></tr><tr><td>25 - Doubs</td><td>-0,54</td><td>0,13</td><td>0,91</td><td>-0,86</td></tr><tr><td>26 - Drôme</td><td>0,35</td><td>0,49</td><td>1,05</td><td>0,78</td></tr><tr><td>27 - Eure</td><td>-1,58</td><td>-0,72</td><td>0,06</td><td>0,60</td></tr><tr><td>28 - Eure-et-Loir</td><td>-1,53</td><td>-0,30</td><td>-0,65</td><td>-0,11</td></tr><tr><td>29 - Finistère</td><td>-1,70</td><td>1,43</td><td>0,23</td><td>-0,84</td></tr><tr><td>30 - Gard</td><td>-0,05</td><td>0,37</td><td>0,12</td><td>-0,25</td></tr><tr><td>31 - Haute-Garonne</td><td>-2,06</td><td>-0,66</td><td>0,78</td><td>0,07</td></tr><tr><td>32 - Gers</td><td>0,64</td><td>0,08</td><td>1,25</td><td>-0,96</td></tr><tr><td>33 - Gironde</td><td>-0,43</td><td>-0,30</td><td>-0,36</td><td>0,14</td></tr><tr><td>34 - Hérault</td><td>-1,14</td><td>-0,19</td><td>0,23</td><td>-0,15</td></tr><tr><td>35 - Ille-et-Vilaine</td><td>-3,33</td><td>-1,13</td><td>0,75</td><td>-0,16</td></tr><tr><td>36 - Indre</td><td>-0,20</td><td>0,65</td><td>-1,10</td><td>1,24</td></tr><tr><td>37 - Indre-et-Loire</td><td>0,32</td><td>2,38</td><td>-0,96</td><td>1,00</td></tr><tr><td>38 - Isère</td><td>-0,56</td><td>-0,40</td><td>0,57</td><td>-0,43</td></tr><tr><td>39 - Jura</td><td>-0,14</td><td>-0,31</td><td>0,50</td><td>0,96</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>40 - Landes</td><td>-1,37</td><td>-0,67</td><td>-0,48</td><td>-0,04</td></tr><tr><td>41 - Loir-et-Cher</td><td>-0,09</td><td>0,02</td><td>-0,58</td><td>0,71</td></tr><tr><td>42 - Loire</td><td>1,54</td><td>0,43</td><td>0,40</td><td>-0,72</td></tr><tr><td>43 - Haute-Loire</td><td>3,40</td><td>1,07</td><td>0,91</td><td>-0,50</td></tr><tr><td>44 - Loire-Atlantique</td><td>-1,61</td><td>0,73</td><td>0,29</td><td>0,23</td></tr><tr><td>45 - Loiret</td><td>-1,75</td><td>-0,19</td><td>-0,48</td><td>0,59</td></tr><tr><td>46 - Lot</td><td>-0,05</td><td>0,86</td><td>1,46</td><td>0,27</td></tr><tr><td>47 - Lot-et-Garonne</td><td>1,10</td><td>0,67</td><td>0,33</td><td>0,56</td></tr><tr><td>48 - Lozère</td><td>2,31</td><td>0,16</td><td>1,01</td><td>-0,90</td></tr><tr><td>49 - Maine-et-Loire</td><td>-2,35</td><td>0,31</td><td>0,48</td><td>-0,10</td></tr><tr><td>50 - Manche</td><td>-0,93</td><td>0,02</td><td>0,04</td><td>-0,55</td></tr><tr><td>51 - Marne</td><td>0,55</td><td>-0,88</td><td>-1,65</td><td>-1,23</td></tr><tr><td>52 - Haute-Marne</td><td>1,65</td><td>-0,41</td><td>-1,13</td><td>0,30</td></tr><tr><td>53 - Mayenne</td><td>-0,48</td><td>0,20</td><td>0,56</td><td>-0,84</td></tr><tr><td>54 - Meurthe-et-Moselle</td><td>-0,70</td><td>0,01</td><td>-0,18</td><td>0,01</td></tr><tr><td>55 - Meuse</td><td>0,08</td><td>0,51</td><td>0,02</td><td>0,73</td></tr><tr><td>56 - Morbihan</td><td>-3,58</td><td>0,28</td><td>-0,08</td><td>0,03</td></tr><tr><td>57 - Moselle</td><td>3,39</td><td>1,00</td><td>-1,81</td><td>-0,13</td></tr><tr><td>58 - Nièvre</td><td>-0,06</td><td>-1,07</td><td>-0,30</td><td>0,44</td></tr><tr><td>59 - Nord</td><td>2,16</td><td>0,48</td><td>-1,49</td><td>-0,14</td></tr><tr><td>60 - Oise</td><td>-0,75</td><td>-0,06</td><td>-0,83</td><td>-1,17</td></tr><tr><td>61 - Orne</td><td>-0,34</td><td>0,67</td><td>0,50</td><td>0,15</td></tr><tr><td>62 - Pas-de-Calais</td><td>4,11</td><td>0,69</td><td>-1,44</td><td>-0,11</td></tr><tr><td>63 - Puy-de-Dôme</td><td>0,25</td><td>0,97</td><td>-0,10</td><td>1,43</td></tr><tr><td>64 - Pyrénées-Atlantiques</td><td>-2,32</td><td>-0,56</td><td>0,48</td><td>-0,28</td></tr><tr><td>65 - Hautes-Pyrénées</td><td>-0,93</td><td>-0,96</td><td>0,59</td><td>0,29</td></tr><tr><td>66 - Pyrénées-Orientales</td><td>-0,28</td><td>0,72</td><td>0,61</td><td>0,19</td></tr><tr><td>67 - Bas-Rhin</td><td>0,57</td><td>-0,42</td><td>0,00</td><td>0,76</td></tr><tr><td>68 - Haut-Rhin</td><td>-1,08</td><td>-0,57</td><td>0,00</td><td>0,01</td></tr><tr><td>69 - Rhône</td><td>-1,19</td><td>-0,52</td><td>-0,05</td><td>-0,12</td></tr><tr><td>70 - Saône</td><td>1,03</td><td>0,30</td><td>0,18</td><td>1,01</td></tr><tr><td>71 - Saône-et-Loire</td><td>1,44</td><td>1,16</td><td>0,10</td><td>-0,07</td></tr><tr><td>72 - Sarthe</td><td>-1,98</td><td>-0,33</td><td>0,39</td><td>0,31</td></tr><tr><td>73 - Savoie</td><td>-0,21</td><td>-0,21</td><td>0,81</td><td>0,01</td></tr><tr><td>74 - Haute-Savoie</td><td>-3,45</td><td>-0,85</td><td>0,81</td><td>-0,07</td></tr><tr><td>75 - Paris</td><td>-3,40</td><td>-0,04</td><td>-0,18</td><td>-0,60</td></tr><tr><td>76 - Seine-Maritime</td><td>0,38</td><td>0,35</td><td>-0,64</td><td>-0,31</td></tr><tr><td>77 - Seine-et-Marne</td><td>-0,77</td><td>-0,29</td><td>-0,45</td><td>-0,72</td></tr><tr><td>78 - Yvelines</td><td>-3,53</td><td>0,31</td><td>-0,28</td><td>-0,88</td></tr><tr><td>79 - Deux-Sèvres</td><td>-1,92</td><td>0,85</td><td>0,55</td><td>2,04</td></tr><tr><td>80 - Somme</td><td>1,20</td><td>0,79</td><td>-0,88</td><td>-0,26</td></tr><tr><td>81 - Tarn</td><td>1,37</td><td>1,27</td><td>0,06</td><td>-0,09</td></tr><tr><td>82 - Tarn-et-Garonne</td><td>-0,10</td><td>-0,85</td><td>0,31</td><td>0,48</td></tr><tr><td>83 - Var</td><td>-2,02</td><td>-0,35</td><td>-0,13</td><td>-0,30</td></tr><tr><td>84 - Vaucluse</td><td>-0,61</td><td>-0,60</td><td>-0,54</td><td>0,21</td></tr><tr><td>85 - Vendée</td><td>-1,58</td><td>-0,05</td><td>0,04</td><td>1,13</td></tr><tr><td>86 - Vienne</td><td>-0,66</td><td>0,31</td><td>0,29</td><td>0,15</td></tr><tr><td>87 - Haute-Vienne</td><td>0,17</td><td>0,29</td><td>-0,42</td><td>0,92</td></tr><tr><td>88 - Vosges</td><td>0,02</td><td>0,68</td><td>1,00</td><td>-0,07</td></tr><tr><td>89 - Yonne</td><td>0,92</td><td>0,40</td><td>-0,83</td><td>-0,04</td></tr><tr><td>90 - Territoire de Belfort</td><td>-0,19</td><td>-0,03</td><td>-0,55</td><td>0,62</td></tr></table>
<table><tr><td>91 - Essonne</td><td>-2,95</td><td>-0,18</td><td>-0,91</td><td>-0,49</td></tr><tr><td>92 - Hauts-de-Seine</td><td>-2,70</td><td>-0,17</td><td>-0,62</td><td>-0,20</td></tr><tr><td>93 - Seine-Saint-Denis</td><td>1,67</td><td>-0,11</td><td>-1,05</td><td>-0,28</td></tr><tr><td>94 - Val-de-Marne</td><td>-0,95</td><td>-0,98</td><td>-1,15</td><td>-0,27</td></tr><tr><td>95 - Val-d'Oise</td><td>-1,58</td><td>-0,55</td><td>-0,55</td><td>-1,08</td></tr><tr><td>971 - Guadeloupe</td><td>5,19</td><td>-3,46</td><td>0,31</td><td>-0,13</td></tr><tr><td>972 - Martinique</td><td>2,19</td><td>-5,25</td><td>1,11</td><td>0,22</td></tr><tr><td>973 - Guyane</td><td>6,71</td><td>-1,86</td><td>0,22</td><td>0,35</td></tr><tr><td>974 - La Réunion</td><td>5,07</td><td>-1,53</td><td>1,12</td><td>0,18</td></tr></table>

ANNEXE 3 Carte des départements français

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Source : IGN – ADMIN EXPRESS. Fait avec QGIS.