# Les zones d'intervention prioritaire reflètent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?

Julien Silhol, Bruno Ventelou

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Julien Silhol, Bruno Ventelou. Les zones d'intervention prioritaire reflètent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?. 2020. hal-05387362

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Documents de travail

N°G2020/01

Février 2020

# Les zones d'intervention prioritaire reflètent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?

Julien SILHOL - Bruno VENTELOU
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
Institut national de la statistique et des études économiques

G2020/01

# Les zones d'intervention prioritaire reflètent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?

Julien SILHOL* Bruno VENTELOU**

Février 2020

Département des Études Économiques – Timbre G201

88, avenue Verdier – CS 70 058 – 92 541 MONTROUGE CEDEX – France

Tél. : 33 (1) 87 69 59 54 – E-mail : d3e-dg@insee.fr – Site Web Insee : http://www.insee.fr

*Ces documents de travail ne reflètent pas la position de l'Insee et n'engagent que leurs auteurs.*

*Working papers do not reflect the position of INSEE but only their author's views.*

Remerciements

Cette étude a bénéficié du suivi à l'Insee de Lionel Wilner et Sébastien Roux. Les auteurs tiennent à les remercier ainsi que Denis Raynaud et Julien Mousquès qui ont discuté ces travaux lors de séminaires. Les auteurs tiennent aussi à remercier le Bureau des Professions de Santé de la Drees pour son aide précieuse sur les données et sur la méthodologie.

<footnote>* Insee-Dese – Département des études économiques – Division « redistribution et politiques sociales »</footnote>

<footnote>** Aix-Marseille Univ., CNRS, EHESS, Centrale Marseille, IRD, AMSE, Marseille, France</footnote>
# Les zones d'intervention prioritaire reflètent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?

## Résumé

Actuellement, on observe en France l'apparition de zones dans lesquelles le nombre de généralistes en regard des besoins de la population est très inférieur à la moyenne nationale.

L'étude s'attache d'abord à mesurer des corrélations entre la densité médicale et certaines variables d'activité et de pratiques de prescription des médecins généralistes. Pour mesurer la densité médicale, nous nous appuyons sur l'indicateur d'Accessibilité Potentielle Localisé (APL) ainsi que sur le zonage de 2018 qui définit le périmètre des Zones d'Interventions Prioritaires (ZIP) vers lesquelles sont fléchées les aides au maintien des généralistes. Les données utilisées sont celles du troisième panel d'observation des généralistes libéraux, enrichies d'indicateurs fournis par la CNAMTS.

Nous observons que la sous-densité médicale va de pair avec des temps de consultation plus courts sans que le temps de travail du médecin ne soit affecté. Nous documentons également l'existence de corrélations entre la densité médicale et certains volumes de prescriptions. En particulier, les médecins des zones les moins denses prescrivent davantage d'antidouleurs (opioïdes) et moins de soins paramédicaux. Enfin, il semble que les actes de prévention soient moins fréquents dans les ZIP.

L'étude s'intéresse encore aux modalités de sélection des ZIP. Cette sélection s'effectue en partie à l'aide d'un seuil sur l'indicateur d'APL, mais les Autorités Régionales de Santé (ARS) ont également la possibilité de sélectionner des communes. En utilisant des variables dont la première partie de l'étude a montré la corrélation avec la densité médicale, nous comparons cette sélection effectuée avec une sélection contrefactuelle qui aurait été entièrement centralisée et fondée uniquement sur l'indicateur d'APL. La sélection effectuée semble davantage refléter l'hétérogénéité des pratiques des médecins

**Mots-clés** : généralistes, densité médicale, volume d'activité, prescriptions, opioïdes, procédure de zonage

# Do general practitioners in low medical density areas have different practices ?

## Abstract

In France, we observe currently an increasing number of deprived areas in terms of health care where General Practitioners (GPs) are not numerous enough to cover the needs of the population.

First, this paper documents correlations between medical density and some activities or prescription practice variables. Medical density is measured thanks to a Local Potential Accessibility indicator (LPA) and by splitting GPs into two groups: (i) those working in Priority Intervention Zones (PIZs), these areas being eligible to programs that are designed to retain GPs or to favor their setting up, and (ii) the others. We use a nationally representative panel of French Gps matched with administrative data.

We find that GPs practicing in deprived areas have a higher number of patients. They do not react to higher demand by increasing their labor supply at the intensive margin, i.e., in increasing their working hours: they provide with shorter medical consultations. Some prescriptions seem to be correlated with medical density. By instance, GPs from deprived areas tend to prescribe more opioids and less paramedical care. Lastly, we find that preventive care is less frequent in PIZs.

The paper also examines the PIZs selection procedure. This selection is partly based on a threshold of the LPA indicator; it is also based on the Regional Health Authorities (ARS)' ability to select municipalities. Using variables that have been previously found to be correlated with medical density, we compare this selection with a counterfactual one that would have been entirely centralized and based solely on the LPA indicator. The actual selection seems to reflect more the heterogeneity of physicians' practices than the counterfactual selection.

**Keywords:** Healthcare workforce, Physician density, underserved areas, Prescribing, Opioids, zoning criteria

**Classification JEL:** I18
# Table des matières

Introduction 4

1 Données et éléments de contexte 6

1.1 L'indicateur d'accessibilité potentielle localisé 6

1.2 Les Zones d'Interventions Prioritaires 7

1.3 Données 9

1.4 Les médecins des ZIP 11

2 Densité en généralistes et hétérogénéité des pratiques 12

2.1 Liens entre densité en généralistes, activités et prescriptions 12

2.1.1 Méthodes et estimations 12

2.1.2 Discussion 19

2.2 Robustesse à l'auto-sélection en zones-sous-denses. 21

2.3 Moins d'actes de prévention dans les ZIP? 24

2.3.1 Indicateurs de prévention 24

2.3.2 Fréquence des gestes de prévention en gynécologie 26

3 Classement en ZIP : complémentarité entre l'approche nationale et l'approche régionale. 28

3.1 Modalité de sélection des ZIP 28

3.2 Reconstitution d'un contre-factuel : les ZIP-alternatives 29

3.3 Comparaison des deux sélections 30

3.3.1 Corrélation entre les sept variables et les sélections, en contrôlant de l'APL 31

3.3.2 Hétérogénéité des pratiques et zonages 33

Conclusion 36

Bibliographie 37

Annexes 39

A1. Arrêté définissant la méthodologie de sélection des ZIP 39

A2. Robustesse des résultats de la section 2.1 à un changement du modèle estimé 45

A3. Robustesse des résultats de la section 2.2. à un changement de seuil de la définition des Zones sous-denses 46

A4. Indicateurs de prévention de la ROSP pour l'année 2013 47
# Introduction

Des dynamiques démographiques nettes contribuent aujourd'hui à dégrader l'équilibre entre offre et besoin en soins primaires. D'une part, la population française augmente, vieillit, et accroît ses besoins en soins, comme en témoigne la hausse de la part de patients atteints d'une maladie chronique (Drees, SPF, 2017). D'autre part, le nombre de médecins généralistes libéraux a amorcé une légère baisse depuis 2010, et le nombre moyen de consultations offertes par les médecins des nouvelles générations est moins important que celui des générations précédentes (Bachelet M., Anguis M. 2017).

Les lieux d'exercice des généralistes libéraux ne sont pas régulés par l'État puisqu'en France les médecins ont la liberté dans le choix de leur lieu d'installation. Par ailleurs, les tarifs des consultations sont identiques sur tout le territoire et fixés par l'assurance maladie. On assiste ainsi depuis quelques années à l'apparition de «zones critiques», dans lesquelles les généralistes sont nettement moins nombreux au regard des besoins de la population, que sur le reste du territoire. Ces zones sont appelées à se multiplier et à s'étendre (Vergier N., Chaput H., 2017).

Les missions du généraliste sont potentiellement plus difficiles à remplir lorsqu'il exerce dans un territoire où l'offre en soins primaires est dégradée. Elles ne se limitent pas à ses propres activités de soins. Le médecin généraliste a un rôle central, inscrit dans la loi, d'aiguilleur des patients dans le système de santé. En assurant l'essentiel de l'adéquation entre les besoins et l'offre de santé, il est un facteur essentiel de l'efficience de l'offre médicale dans son ensemble (Ferrer et al., 2005). Aussi, mieux connaître les écarts de pratiques des généralistes des territoires où ils sont moins nombreux est un sujet d'importance.

En Janvier 2019, une liste des Zones d'Interventions Prioritaires (ZIP) qui sont les zones du territoire éligibles aux aides conventionnelles et ministérielles à l'installation et au maintien des généralistes a été publiée. Un premier objectif de cette étude est de fournir des statistiques descriptives sur ce zonage. Nous nous demandons ensuite si l'organisation des médecins ainsi que certaines pratiques de prescriptions et de préventions sont impactées par la densité en généralistes. Nous utilisons pour cela l'indicateur d'accessibilité potentielle localisée (APL), ainsi qu'une comparaison entre les médecins installés dans les ZIP et leurs confrères des autres zones.

Les dispositifs publics de ciblage et de soutien aux territoires en difficulté, comme les ZFU<fnref n="1" /> ou les REP<fnref n="2" /> sont nombreux, en France comme à l'étranger. Ils identifient généralement le caractère « critique » des difficultés sociales ou économiques d'un territoire sur la base d'un critère-seuil d'éligibilité et consistent à mettre en place des aides, le plus souvent financières, concédées aux entreprises, aux collectivités territoriales, ou encore aux écoles, qui exercent une activité dans la zone (exonérations, subventions de fonctionnement, aide forfaitaire, etc...).

Les modalités de sélection des ZIP sont l'objet d'un arrêté ministériel <fnref n="3" />. Plutôt que de fixer un critère national qui s'appliquerait uniformément sur tout le territoire, l'arrêté prévoit explicitement

<footnote n="1">1. Certains quartiers défavorisés sont éligibles au dispositif appelé Zones Franches Urbaines (ZFU). Les entreprises qui y sont implantées bénéficient d'exonérations de charges fiscales et sociales. Une évaluation de cette politique d'exonération est proposée dans Givord et al. (2012).</footnote>

<footnote n="2">2. Dans les zones du territoires concentrant le plus de difficultés scolaires, les écoles maternelles et primaires et les collèges forment un Réseau d'Education Prioritaire (REP), ce qui les rend éligibles à des aides comme l'affectation d'enseignants supplémentaires. Une évaluation de ce type de dispositif est proposée dans Prost (2013)</footnote>

<footnote n="3">3. Arrêté du 13 Novembre 2017 - JORF 0266, texte 13 ; (le texte de l'arrêté figure dans l'annexe 1).</footnote>
d'impliquer les autorités régionales de santé (ARS) dans la sélection des zones, en leur laissant une marge dans la décision de classement. La sélection se fait ainsi pour une part au niveau centralisé, à partir de l'indicateur d'APL, et pour une part au niveau régional, en s'appuyant sur les services déconcentrés de l'État. Ce caractère hybride rend possible une comparaison entre la sélection telle qu'elle a été effectuée et une sélection contrefactuelle qui ne serait appuyée que sur l'indicateur d'APL.

Nous nous appuyons sur le troisième *panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale* enrichi de données de la sécurité sociale. Nous trouvons qu'il existe des corrélations fortes entre l'indicateur d'APL et certains aspects de l'organisation et des pratiques de prescription des médecins. Ces corrélations restent valables lorsqu'on compare les données du panel selon que le répondant exerce ou n'exerce pas dans une ZIP. En particulier, les médecins des ZIP ont un volume et un rythme d'activité supérieurs, et certaines de leurs prescriptions sont plus importantes. Nos données semblent aussi montrer une baisse de la qualité de la prise en charge dans les ZIP, notamment parce que certains actes de prévention y seraient moins fréquents. Enfin, nous trouvons que le zonage tel qu'il a été fait reflète davantage l'hétérogénéité de certaines pratiques des médecins qu'un zonage centralisé uniquement fondé sur l'indicateur d'APL.

La question des adaptations que les généralistes travaillant dans de ce qu'il est convenu d'appeler "les déserts médicaux" sont amenés à faire est un sujet majeur pour l'action publique. Peu d'études économiques quantitatives traitaient jusque-là de ce sujet 4, en particulier à cause de la difficulté à identifier les zones où le déséquilibre entre l'offre et les besoins en soin est le plus critique.

L'étude est organisée comme suit. Dans la première partie, nous présentons les données utilisées et nous apportons des éléments de contexte. La deuxième partie met en évidence des différences d'activités, de pratiques de prescriptions et de préventions selon la densité en généralistes. Dans la troisième partie, nous abordons la question du processus de sélection des ZIP, en montrant l'intérêt du recours à l'expertise régionale en complément de l'utilisation de l'indicateur d'APL.

<footnote n="4">4. Des études traitent de cette question dans les pays en développement. Pour ce qui est des pays développés, des études traitent de certaines de spécificités de la médecine en milieu rural. Silhol et al. (2019) traite de certaines spécificités des pratiques des généralistes en zones sous-denses, ces dernières étant définies à partir d'un seuil arbitraire d'APL. Il existe aussi des études axées sur le comportement des médecins en situation de forte concurrence (voir par exemple Scott A, Shiell A (1997), Kann IC et al. H (2010), Iversen T, Ma CA (2011))</footnote>
# 1 Données et éléments de contexte

## 1.1 L'indicateur d'accessibilité potentielle localisé

L'indicateur d'accessibilité potentielle localisée (APL), développé par la Drees et l'Irdes est une mesure de la tension entre offre et besoins en soins de premiers recours, calculée pour chaque commune, et à un niveau plus fin dans les grandes villes<fnref n="5" />.

Le calcul de l'APL pour une commune est de la forme :

$$APL = \frac{\text{Offre en consultations}}{\text{Besoin en consultations}}$$

Des arbitrages sont nécessaires pour définir l'offre et les besoins en consultations de chaque commune. Ils ont été faits par un groupe de travail piloté par la direction générale de l'offre de soins, réunissant la Cnamts, le Secrétariat général du ministère des Affaires sociales et la santé, la Drees, l'Irdes et le Commissariat général à l'égalité des territoires :

- Concernant l'offre en consultations pour les habitants d'une commune, les généralistes libéraux ou exerçant dans un centre de santé situé à moins de 20 minutes en voiture sont retenus. L'estimation du nombre de consultations qu'ils sont susceptibles d'offrir aux habitants d'une commune obéit à deux règles.

D'une part, le nombre de consultations<fnref n="6" /> offertes par un médecin dans l'année est approché par le nombre de consultations effectivement réalisées l'année précédente, avec toutefois un écrétage. S'il est inférieur à 3600 ou supérieur à 6000, il sera considéré comme égal à l'une de ces deux bornes<fnref n="7" />.

D'autre part, lorsqu'on agrège ces offres<fnref n="8" />, une pondération s'applique pour tenir compte de la distance qui sépare la commune et le cabinet du médecin. L'offre en consultations d'un médecin exerçant dans la commune ou à moins de 10 minutes en voiture est prise en compte dans sa totalité : la pondération vaut 1. L'offre est pondérée par un facteur 2/3 si le cabinet est situé à une distance comprise entre 10 et 15 minutes de la commune en voiture et par un facteur 1/3 si elle est comprise entre 15 et 20 minutes.

- Les besoins de la population sont évalués à partir de la taille et de la structure par âge. Les populations de la commune et des communes voisines sont prises en compte, avec le même système de pondération relatif à la distance que celui décrit précédemment. Par ailleurs, les individus eux-mêmes sont affectés d'un poids qui dépend de leur âge, afin de refléter l'hétérogénéité des besoins de recours à un médecin généraliste. Ainsi, les 25-29 ans se voient attribuer un facteur 0,74 et les 75-79 ans un facteur 1,9.

<footnote n="5">5. Pour une présentation détaillé de l'indicateur, voir : Barlet M. et al. (2012), ainsi que Vergier N., et Chaput H. (2017).</footnote>

<footnote n="6">6. Consultations = consultations en cabinet + visites à domiciles.</footnote>

<footnote n="7">7. On trouvera des justifications de ces écrétages dans Vergier et Chaput (2017).</footnote>

<footnote n="8">8. Une version de l'APL n'inclut que les offres des médecins âgés de moins de 65 ans.</footnote>
Par construction, l'indicateur d'APL pallie les faiblesses des deux principaux indicateurs d'accesibilité spatiale aux médecins traditionnellement utilisés dans les études de santé publique : la distance d'accès au cabinet le plus proche (qui ne tient pas compte du degré de saturation de ce cabinet) et la densité en médecin au sein d'un territoire administratif (qui fait l'hypothèse qu'un patient ne peut consulter hors de son territoire de résidence).

L'unité de l'APL est le nombre moyen de consultations auxquelles ont accès les habitants standardisés<fnref n="9" /> d'une commune. En France Métropolitaine, l'APL médian est de 4,1 consultations par an et par habitant (tableau 1).

<table><caption>TABLEAU 1 : Distribution de l'APL</caption><thead><tr><td>Moyenne</td><td>Écart-type</td><td>Min</td><td>D1</td><td>Q1</td><td>Méd</td><td>Q3</td><td>D9</td><td>Max</td></tr></thead><tbody><tr><td>4,1</td><td>1,2</td><td>0</td><td>1,6</td><td>3,2</td><td>4,1</td><td>4,9</td><td>5,7</td><td>28,7</td></tr></tbody></table>

Champ France métropolitaine - Source Drees, Insee - Note L'APL est pondérée par la population de la commune.

## 1.2 Les Zones d'Interventions Prioritaires

Chaque région est découpée en territoires de vie santé (TVS) qui constituent l'unité géographique de référence en matière d'accès aux soins. Un TVS est un regroupement de communes fondé sur les flux de recours aux soins des usagers. L'APL d'un territoire de vie santé est la moyenne des APL des communes qui le composent, pondérée par leurs populations.

Cet indicateur a une dimension officielle : il est à la base du processus de sélection des Zones d'Interventions Prioritaires (ZIP) vers lesquelles sont fléchées les aides à l'installation et au maintien des généralistes (encadré 1). L'arrêté ministériel du 13 Novembre 2017 (Annexe 1) précise que la maille sur laquelle peut s'appliquer un classement en ZIP est le territoire de vie santé. Lorsque l'APL d'un territoire de vie santé est inférieur à 2,5¹⁰, il est automatiquement classé en ZIP. Ensuite, les autorités régionales de santé (ARS) classent au cas par cas, en fonction de diagnostics territoriaux plus fins, les territoires de vie santé dont l'indicateur d'APL est compris entre 2,5 et 4 dans une limite fixée en termes de pourcentage de la population. Les ARS peuvent aussi rendre éligibles aux aides prévues pour les ZIP des quartiers prioritaires de la politique de la ville sans pour autant classer l'ensemble du territoire auquel il appartient. À titre expérimental, ces règles sont assouplies<fnref n="11" /> pour une durée de deux ans pour quatre des treize ARS que compte la France métropolitaine.

En janvier 2019 la liste des TVS retenus pour un classement en ZIP était publiée par chacune des ARS. Au final, environ 30% des communes de France métropolitaine, représentant un peu moins de 18% de la population sont classées en ZIP.

<footnote n="9">9. La standardisation résulte de la prise en compte les âges des habitants. Elle permet de rendre comparable l'accesibilité à un médecin généraliste de zones où populations sont d'âges très différents.</footnote>

<footnote n="10">10. L'arrêté précise que ce seuil est fondé sur l'APL moyen, qui vaut 3,8 pour la France entière : « une offre médicale est insuffisante dès lors qu'elle est inférieure d'au moins un tiers à cette valeur » (annexe 1)</footnote>

<footnote n="11">11. Cette dérogation est l'objet du décret 2017-1862 du 29 Décembre 2017.</footnote>
## Encadré 1 : Les aides conventionnelles fléchées vers les ZIP

La convention médicale de 2017 définit quatre types d'aides :

1. Le Contrat d'Aide à l'Installation des Médecins (CAIM) permet aux généralistes s'engageant à s'installer cinq ans dans une ZIP en cabinet de groupe et dans le cadre d'un exercice conventionné (secteur 1 ou 2) de recevoir une aide forfaitaire au prorata de leur activité. Ils reçoivent ainsi une prime de 50 000 € s'ils exercent 4 jours par semaine.

2. Pour les médecins conventionnés et exerçant en cabinet de groupe déjà installés en ZIP, le Contrat de Stabilisation et de Coordination (COSCOM) prévoit une aide forfaitaire de 5000€.

3. Le Contrat de Transition (COTRAM) s'adresse aux médecins de 60 ans et plus installés en ZIP préparant une cessation d'activité. Un tel médecin, s'il accompagne un médecin nouvellement installé, bénéficie d'une majoration de 10% de ses honoraires, dans une limite annuelle de 20 000 €.

4. Le Contrat de Solidarité Territoriale Médecin (CSTM) s'adresse aux médecins dont l'activité principale n'est pas située en ZIP. En exerçant au moins 10 jours par an en ZIP, le médecin voit les honoraires issus de son activité en ZIP majorés de 10%, dans la limite de 20 000 € ainsi que la prise en charge des frais de déplacements engagés pour se rendre dans la ZIP.

Les montants de ces quatre aides sont des montants «planchers», décidés au niveau national. Ils peuvent être majorés par les Autorités Régionales de Santé (ARS). Des aides complémentaires sont par ailleurs versées lorsque le généraliste réalise une partie de son activité dans un hôpital de proximité et lorsqu'il reçoit un étudiant en stage. Quant aux collectivités locales, elles restent libres de fournir d'autres aides que ce soit dans des ZIP ou des autres zones, comme la mise à disposition de locaux par une mairie.

Les habitants des ZIP résident plus fréquemment, en moyenne, dans une commune défavorisée que les habitants des autres zones, si l'on prend comme critère le revenu médian (Tableau 2).

Par ailleurs, ils résident en moyenne plus fréquemment dans un espace péri-urbain ou dans une commune isolée que les habitants des autres zones et moins fréquemment dans une grande ville (Tableau 3).

Cependant, certaines grandes villes, ou certaines parties des grandes villes sont aussi classées en ZIP. C'est le cas par exemple des 18ième et 19ième arrondissements parisiens.

<table><caption>TABLEAU 2 : ZIP et niveau de vie</caption><thead><tr><td></td><td>Commune défavorisée</td><td>Commune favorisée</td></tr></thead><tbody><tr><td>ZIP</td><td>36,4%</td><td>16,7%</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>25,0%</td><td>25,0%</td></tr></tbody></table>

Champ France métropolitaine

Source Drees, Insee

Notes Une commune défavorisée (resp. favorisée) est ici définie comme une commune dont le niveau de vie médian fait partie des 25 % les plus bas (resp. les plus hauts).

Lecture 36,4% de la population des ZIP réside dans une commune dont le niveau de vie médian fait partie des 25% les plus bas.
<table><caption>TABLEAU 3 : Ventilation de la population des ZIP selon le type de territoire</caption><thead><tr><th></th><th>Grand pôle</th><th>Espace péri-urbain</th><th>Autre aire urbaine</th><th>Commune isolée</th><th>Autres</th></tr></thead><tbody><tr><th>ZIP</th><td>41,8%</td><td>27,6%</td><td>11,3%</td><td>9,7%</td><td>9,6%</td></tr><tr><th>Autres Zones</th><td>61,8%</td><td>23,3%</td><td>6,6%</td><td>3,7%</td><td>4,6%</td></tr><tr><th>Ensemble</th><td>58,3%</td><td>24,6%</td><td>7,4%</td><td>4,5%</td><td>5,2%</td></tr></tbody></table>

Champ France métropolitaine

Source Drees, Insee

Note La typologie des territoires est celle de l'Insee.

Lecture 41, 8% de la population des ZIP réside dans un Grand pôle.

## 1.3 Données

L'étude s'appuie sur le troisième panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale co-produit par la DREES, certains Unions régionales des professionnels de santé-médecins libéraux (URPS-ML) et les Observatoires Régionaux de la Santé (ORS).

Ce panel interroge environ 3% des médecins généralistes libéraux exerçant en France Métropolitaine (on compte pour chacune des vagues plus de 1500 répondants et l'effectif des généralistes libéraux exerçant en France métropolitaine et dont l'activité principale n'est pas classée parmi les modes d'exercices particuliers<fnref n="12" /> est d'environ 55 000).

Les généralistes sont interrogés tous les 6 mois, pendant une vingtaine de minutes, sur une période allant de 2014 à 2017. Les vagues successives d'interrogations portent sur des thèmes différents : prise en charge des patients en situation précaire, rôle des médecins généralistes dans la prise en charge des cancers après le diagnostic de la maladie, suivis gynécologiques etc.

Les réponses sont enrichies de données de la sécurité sociale pour les répondants ayant accepté leur appariement au panel (ce qui est le cas de plus de 85% d'entre eux). Ces données portent sur l'année 2013. Il s'agit, d'une part, des Relevés Individuels d'Activité et de Prescription (RIAP), contenant les nombres de visites, de consultations, des éléments sur la composition sociodémographique de la patientèle et les volumes de certaines prescriptions; d'autre part, des « scores » réalisés aux indicateurs relatifs à la Rémunération sur Objectifs de Santé Publique (ROSP).

Ainsi, l'ensemble de l'étude s'appuie sur des données administratives portant sur l'année 2013 et des données déclarées recueillies entre 2014 et 2017.

Les variables utilisées dans cette étude pour décrire les médecins, leur environnement d'exercice et certaines caractéristiques de leur patientèle sont l'objet de l'encadré 2. Sauf mention contraire,

<footnote n="12">12. Un médecin ayant un mode d'exercice particulier est un médecin dont la méthode thérapeutique n'est pas reconnue par la Sécurité sociale, comme l'acupuncture et l'homéopathie. La sécurité sociale prend cependant en charge le remboursement des consultations réalisées par ce type de médecin.</footnote>
seuls les généralistes ayant déclaré un temps de travail pour leur activité libérale d'au moins une journée par semaine <fnref n="13" /> sont retenus pour les estimations.

**Encadré 2 : Variables descriptives des médecins, de leurs environnements d'exercice et de leurs patientèles**

Les variables suivantes, déjà documentées par la littératureª pour avoir une influence sur le travail des médecins constituent les principales variables de contrôle mobilisées dans les régressions des parties II et III.

- L'âge et le sexe du médecin.

- L'exercice en secteur 2 ou le non-conventionnement du médecin.
Cela correspond aux situations relativement rares (moins de 10% des cas) où le médecin est libre de fixer ses honoraires.

- L'exercice en cabinet de groupe (au moins deux médecins dans les mêmes locaux), ou en Maison de Santé Pluridisciplinaire (MSP).

- L'établissement du cabinet dans une commune rurale.

- La localisation du cabinet à Paris ou dans les Hauts-de-Seine.
On rencontre en effet dans ces zones une concentration exceptionnelle de spécialistes exerçant en cabinet de ville, ce qui impacte le travail des généralistes.

- Le niveau de vie de la commune où est installé le cabinet.
Plus précisément, nous utilisons deux indicatrices : Q1 (resp. Q4) prend la valeur 1 lorsque le cabinet est installé dans une commune dont le niveau de vie médian fait partie des 25% les plus bas (resp. plus hauts).

- La structure d'âge de la patientèle.

- La proportion de patients bénéficiaires de la CMU-C.
Cette proportion constitue un indicateur de la précarité sociale au niveau précis de la patientèle du médecin, en complément de la variable "revenu médian de la commune" qui décrit plutôt l'environnement d'exercice.

Nous avons vu dans la section précédente que les ARS peuvent rendre éligibles aux aides des quartiers prioritaires de la politique de la ville sans pour autant classer en ZIP l'ensemble des territoires vie santé auxquels ils appartiennent. Cette possibilité induit une limite dans notre étude car nous ne pouvons pas repérer dans nos données les médecins exerçant dans un quartier prioritaire. Ainsi, un médecin du panel exerçant dans un quartier prioritaire classé en ZIP mais dont

<footnote>a. notamment Scott and Shiell (1997), Munkerud (2012), Clerc et al. (2012) et Flicoteaux et al. (2014)</footnote>

<footnote n="13">13. Plus précisément, nous enlevons des données les généralistes ayant répondu un nombre d'heures strictement inférieur à 8 à la question : «Au final, la semaine dernière/ au cours d'une semaine ordinaire, en comptant toutes vos activités professionnelles, combien d'heures consacrez-vous pour votre activité de médecin libéral de cabinet en ville, y compris les diverses tâches administratives ?»</footnote>
le territoire de vie santé ne l'est pas, est considéré comme n'exerçant pas en ZIP. Cependant, cette configuration est certainement rare voire inexistante dans notre champ d'étude. D'une part, moins de 7% <fnref n="14" /> des généralistes libéraux sont installés dans un quartier prioritaire; d'autre part, les sélections isolées de quartiers prioritaires ne sont pas très nombreuses, certaines ARS n'en ont retenu isolément aucun et beaucoup n'ont utilisé cette possibilité qu'à la marge.

## 1.4 Les médecins des ZIP

Les médecins exerçant dans les ZIP sont plus souvent des hommes, et ils sont plus âgés que leurs confrères des autres zones (Tableau 3).

S'ils exercent plus souvent que leurs collègues des autres zones dans des communes rurales, plus de 70% des médecins des ZIP exercent dans des communes urbaines. La ventilation des médecins selon le niveau de vie de leur lieu d'exercice montre que les médecins des ZIP sont plus souvent installés dans des communes où le revenu par habitant est bas (Tableau 3).

Enfin, la patientèle des médecins des ZIP est plus importante : le nombre moyen de patients distincts qu'ils ont vus en 2013 est de 16% plus élevé que dans les autres zones (1787 en ZIP et 1537 dans les autres zones).

<table><caption>TABLEAU 4 : Caractéristiques des généralistes libéraux exerçant dans les ZIP</caption><thead><tr><th></th><th>Hommes</th><th>Âge ≥ 60</th><th>Âge moyen</th><th>Exercice dans une commune rurale</th><th>Exercice dans une commune défavorisée</th><th>Exercice dans une commune favorisée</th></tr></thead><tbody><tr><td>ZIP</td><td>63%</td><td>43%</td><td>54 ans</td><td>29%</td><td>39%</td><td>14%</td></tr><tr><td>Autres zones</td><td>57%</td><td>36%</td><td>51 ans</td><td>15%</td><td>24%</td><td>26%</td></tr><tr><td>p-valeurs (test de Student ou chi2)</td><td>&lt; 0,01</td><td>&lt; 0,01</td><td>0,01</td><td>&lt; 0,01</td><td>&lt; 0,01</td><td>&lt; 0,01</td></tr></tbody></table>

Champ Deux premières colonnes : généralistes libéraux exerçant en France Métropolitaine en 2010 (les médecins exclusivement salariés, à mode d'exercice particulier, ayant des projets de cessation d'activité ou de déménagement dans l'année sont exclus), soit le champ dans lequel les médecins du panel ont été tirés au sort (56 520 médecins). Cinq dernières colonnes : Répondants à la vague d'inclusion du panel ayant accepté l'appariement de leurs données RIAP (1553 généralistes, données pondérées).

Source DREES, Unions régionales des professionnels de santé-médecins libéraux (URPS-ML) et Observatoires Régionaux de la Santé (ORS), Panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale. Colonnes 1 et 3 : RPPS 2019 - DREES

Notes L'âge considéré est l'âge à l'inclusion dans le panel / Une commune favorisée (resp. défavorisée) est une commune dont le niveau de vie médian fait partie des 25% les plus bas (resp. les plus hauts) / La taille de la patientèle est le nombre de patients différents ayant fait l'objet d'au moins une consultation ou une visite. La p-valeur donnée à la colonne 3 est celle du test de Student de comparaiton des moyennes. Celles des autres colonnes sont relatives à un test du chi2 d'indépendance.

<footnote n="14">14. D'après les chiffres du rapport 2015 de l'Observatoire national de la politique de la ville</footnote>
## 2 Densité en généralistes et hétérogénéité des pratiques

Nous nous demandons ici si l'activité ainsi que certaines pratiques des généralistes sont cor-
rélées avec la densité en soins de premiers recours, cette densité étant mesurée par l'indicateur
d'APL ou bien par l'exercice dans une ZIP ou dans un autre type de zone.

### 2.1 Liens entre densité en généralistes, activités et prescriptions

#### 2.1.1 Méthodes et estimations

L'activité des médecins est abordée dans cinq dimensions : nombre d'actes, taille de la patientèle, temps de travail (total), rythme des consultations et temps dévolu à la formation continue (encadré 3). Les enrichissements du panel par les données de la sécurité sociale donnent accès aux volumes de certaines prescriptions des généralistes. Nous retenons le montant annuel agrégé des remboursements pharmaceutiques, les prescriptions d'antibiotiques, d'hypnotiques et d'opioïdes<fnref n="15" /> ainsi les remboursements de soins infirmiers et de kinésithérapie. Le tableau 5 montre des écarts significatifs de moyennes pour certaines de ces variables, selon que le médecin exerce dans une ZIP ou dans une autre zone.

<table><caption>TABLEAU 5 : Activité et prescriptions, comparaison des moyennes entre les médecins des ZIP et médecins des autres zones.</caption><thead><tr><th></th><th>ZIP</th><th>Autres Zones</th><th>p-valeur (Student)</th><th>Unité</th></tr></thead><tbody><tr><td>Actes</td><td>6004</td><td>5084</td><td>&lt; 0,01</td><td>consult. ou visite / an</td></tr><tr><td>Nombre de patients</td><td>1915</td><td>1594</td><td>&lt; 0,01</td><td>patients (distincts) / an</td></tr><tr><td>Tps de travail (total)</td><td>49,3</td><td>48,1</td><td>0,15</td><td>heures/semaine</td></tr><tr><td>Rythme (proxy)</td><td>2,65</td><td>2,32</td><td>&lt; 0,01</td><td>Consultations / heure</td></tr><tr><td>Formation continue</td><td>10,25</td><td>9,03</td><td>0,13</td><td>demi-journée ou soirée / an</td></tr><tr><td>Montants agrégés des rbst. de pharma.</td><td>188,8</td><td>182,4</td><td>0,44</td><td>€/patient×année</td></tr><tr><td>Antibiotiques</td><td>0,95</td><td>0,87</td><td>0,05</td><td>boites/patients×année</td></tr><tr><td>Hypnotiques</td><td>0,36</td><td>0,40</td><td>0,09</td><td>boites/patients×année</td></tr><tr><td>Opioïdes</td><td>0,83</td><td>0,68</td><td>&lt; 0,01</td><td>boites/patients×année</td></tr><tr><td>Rbst soins infirmiers</td><td>9,36</td><td>15,12</td><td>&lt; 0,01</td><td>€/patient×année</td></tr><tr><td>Rbst soins kiné</td><td>11,79</td><td>18,04</td><td>&lt; 0,01</td><td>€/patient×année</td></tr><tr><td>N</td><td>195</td><td>1249</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

**Champ** : Répondants à la vague d'inclusion du panel, ayant déclaré un temps de travail moyen pour leur activité libérale supérieur à une journée par semaine, ayant accepté la communication de leur RIAP, et ayant répondu à la question sur la formation continue.

**Source** : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014.

<footnote n="15">15. Classes ATC correspondantes : J01 (tous antibiotiques); N05C sauf N05CA03, N05CB02; + N05BC51 (hypnotiques); NO2A (opioïdes)</footnote>
**Encadré 3 : Cinq variables pour décrire l'activité des médecins.**

- Le **nombre d'actes** réalisés par le généralistes est la somme des consultations et des visites qu'il a effectué en 2013. C'est une donnée de la sécurité sociale appariée au Panel.

- La **taille de la patientèle** est le nombre de patients distincts vus au moins une fois par le médecin en 2013. C'est une donnée de la sécurité sociale appariée au Panel.

- Le **temps de travail total** est une donnée déclarée. La question posée était : « Au final, la semaine dernière/ au cours d'une semaine ordinaire, en comptant toutes vos activités professionnelles, pendant combien d'heures travaillez-vous ? »

- La variable **Rythme** est un proxy du nombre moyen de consultations réalisées par le médecin en une heure :

$$Rythme = \frac{\text{Nombre d'actes (2013)}}{\text{Temps de travail hebdomadaire déclaré} \times 46,7}$$

où le temps de travail hebdomadaire déclaré est la réponse à la question : « Au final, la semaine dernière/ au cours d'une semaine ordinaire, combien d'heures consacrez-vous pour votre activité de médecin libéral de cabinet en ville, y compris les diverses tâches administratives ? ». La multiplication par 46,7 est issue des travaux de Jakoubovitch et al. (2012) qui évaluent à 5,3 le nombre annuel moyen de semaines de vacances prises par les généralistes libéraux.

La principale limite de cette mesure a trait à l'hypothèse implicite d'homo-généité du temps de travail, en l'absence de données individuelles sur ce point.

- Le temps alloué à la **formation continue** est une donnée déclarée, la question posée aux généralistes étant : « Combien de demi-journées (ou soirées) de Formation Médicale Continue ou EPP, avez-vous suivies au cours des 12 derniers mois ? ».
Pour mesurer la corrélation entre l'APL et les différentes variables Y conditionnellement aux variables de contrôle, nous estimons le modèle :

$$log(Y) = \alpha_0 + \alpha_1 log(APL) + \beta X + \epsilon, \quad (1)$$

où X est l'ensemble des variables de contrôle présenté dans l'encadré 2 (section 1.2).

Cinq modèles alternatifs ont été testés<fnref n="16" />, ils conduisent aux mêmes conclusions dans la quasi-totalité des cas (Annexe 2). Le modèle (1) a été retenu parce qu'il permet des interprétations en termes de variations relatives et parce qu'il semble être celui qui s'ajuste le mieux aux données ($R^2$ les plus élevés).

De plus, en introduisant dans le modèle la variable APL en logarithme, l'hétérogénéité des valeurs les plus faibles, qui correspondent aux situations de sous-densité médicale est accrue. Quant aux variables dépendantes, leurs extrema sont principalement des extrema par excès : leur introduction en logarithme permet un lissage.

Dans le cas précis de la formation continue pour laquelle plus de 15% des médecins déclarent allouer un temps nul<fnref n="17" />, nous estimons un modèle Tobit par maximum de vraisemblance :

$$Y = \begin{cases} Y^* & \text{si } Y^* = \alpha_0 + \alpha_1 \log(APL) + \beta X + \epsilon > 0 \\ 0 & \text{sinon.} \end{cases} \quad (2)$$

Les tableaux 6 et 7 présentent les estimations pour les variables relatives à l'activité du médecin et celles relatives aux prescriptions. Il apparaît que la densité médicale, mesurée par le niveau d'APL, est fortement corrélée avec de nombreux aspects de l'activité et des prescriptions des médecins. Ainsi, bien qu'il ne soit calculé qu'à partir du volume d'activité agrégé des médecins d'une zone et de données du recensement, l'indicateur d'APL constitue un reflet de l'hétérogénéité individuelles des organisations et des prescriptions des généralistes du panel.

Pour mesurer la corrélation entre l'exercice en ZIP et chacune de ces variables Y, nous estimons les modèles (3) et (4), identiques aux modèles (1) et (2) mais dans lesquels la variable $log(APL)$ est remplacée par l'indicatrice ZIP qui prend la valeur 1 lorsque le médecin exerce dans une ZIP :

$$log(Y) = \alpha_0 + \alpha_{ZIP} ZIP + \beta X + \epsilon, \quad (3)$$

Dans le cas de la formation continue, le modèle estimé par maximum de vraisemblance est :

$$Y = \begin{cases} Y^* & \text{si } Y^* = \alpha_0 + \alpha_1 ZIP + \beta X + \epsilon > 0 \\ 0 & \text{sinon.} \end{cases} \quad (4)$$

Les estimations sont présentées dans les tableaux 7 et 8.

<footnote n="16">16. Y/APL ; Y/APL + APL² ; Y/log(APL) ; log(Y)/APL et log(Y)/APL + APL² - Voir annexe 2</footnote>

<footnote n="17">17. La question qui leur est posée est : « Combien de demi-journées (ou soirées) de Formation Médicale Continue ou EPP, avez-vous suivies au cours des 12 derniers mois ? »</footnote>
<table><caption>TABLEAU 6 : Corrélations entre APL et Actes, taille de la patientèle, temps de travail (total), rythme des consultations, formation continue.</caption><thead><tr><th></th><th>Nombre d'actes</th><th>Nombre de patients</th><th>Temps de travail</th><th>Rythme consult.</th><th>Formation continue</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>8,56***<br>(0,13)</td><td>7,34***<br>(0,11)</td><td>4,03***<br>(0,07)</td><td>0,80***<br>(0,12)</td><td>4,17<br>(3,23)</td></tr><tr><td>Log(APL)</td><td>-0,13***<br>(0,05)</td><td>-0,18***<br>(0,04)</td><td>-0,03<br>(0,02)</td><td>-0,12***<br>(0,04)</td><td>2,54**<br>(1,15)</td></tr><tr><td>Âge du médecin (Réf. = [50; 58])</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt;50 ans</td><td>-0,15***<br>(0,03)</td><td>-0,08***<br>(0,03)</td><td>-0,07***<br>(0,02)</td><td>-0,10***<br>(0,03)</td><td>-2,09***<br>(0,78)</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>-0,05*<br>(0,03)</td><td>-0,06**<br>(0,03)</td><td>-0,06***<br>(0,02)</td><td>0,00<br>(0,03)</td><td>-1,33<br>(0,81)</td></tr><tr><td>Sexe du médecin (Réf. = homme)</td><td>-0,3***<br>(0,03)</td><td>-0,22***<br>(0,02)</td><td>-0,14***<br>(0,01)</td><td>-0,16***<br>(0,03)</td><td>0,56<br>(0,7)</td></tr><tr><td>Secteur2 (et non conventionnel)</td><td>-0,46***<br>(0,05)</td><td>-0,22***<br>(0,04)</td><td>-0,06**<br>(0,03)</td><td>-0,43***<br>(0,05)</td><td>0,96<br>(1,29)</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>0,05**<br>(0,03)</td><td>0,19***<br>(0,02)</td><td>-0,02*<br>(0,01)</td><td>0,07***<br>(0,02)</td><td>0,54<br>(0,65)</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>-0,02<br>(0,04)</td><td>-0,04<br>(0,03)</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>-0,05<br>(0,03)</td><td>0,01<br>(0,93)</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>0,13**<br>(0,06)</td><td>0,28***<br>(0,05)</td><td>0,05<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,06)</td><td>1,13<br>(1,48)</td></tr><tr><td>Niveau de vie de la commune (Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,05<br>(0,03)</td><td>-0,01<br>(0,03)</td><td>0,03*<br>(0,02)</td><td>0,02<br>(0,03)</td><td>-0,17<br>(0,81)</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,08***<br>(0,03)</td><td>-0,04<br>(0,03)</td><td>-0,01<br>(0,02)</td><td>-0,06**<br>(0,03)</td><td>0,43<br>(0,83)</td></tr><tr><td>Caractéristiques des patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16 ans</td><td>1,61***<br>(0,27)</td><td>1,96***<br>(0,23)</td><td>0,23<br>(0,14)</td><td>1,49***<br>(0,25)</td><td>12,02*<br>(6,76)</td></tr><tr><td>Parts des patients &gt;60 ans</td><td>-0,47**<br>(0,19)</td><td>-0,6***<br>(0,16)</td><td>0,19*<br>(0,1)</td><td>-0,51***<br>(0,18)</td><td>0,64<br>(4,7)</td></tr><tr><td>Part des patients CMU-C</td><td>0,17<br>(0,2)</td><td>-0,32*<br>(0,17)</td><td>-0,08<br>(0,11)</td><td>0,33*<br>(0,19)</td><td>-12,79**<br>(5,13)</td></tr><tr><td></td><td>R<sup>2</sup>=0,20<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,27<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,11<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,19<br>N=1434</td><td>log(L)/N =-3,51<br>N=1434</td></tr></tbody></table>

**Champ** : Répondants à la vague d'inclusion du panel ayant déclaré un temps de travail moyen pour leur activité libérale supérieur à une journée par semaine, ayant accepté la communication de leur RIAP, et ayant répondu à la question sur la formation continue. **Source** : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. **Note** : Le modèle (1) est utilisé pour les quatre premières colonnes, pour la formation continue, le modèle (2) est estimé - Seuils de significativité : * 10%; ** 5%; *** 1%
<table><caption>TABLEAU 7 : Corrélations entre APL et prescriptions.</caption><thead><tr><th></th><th>Dépenses<br>Pharma.</th><th>Antibio.</th><th>Hypno-<br>tiques</th><th>Opioides</th><th>Soins<br>Infirmiers</th><th>Soins<br>Kiné.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>4,62***<br>(0,15)</td><td>-0,77***<br>(0,18)</td><td>-0,99***<br>(0,25)</td><td>-0,6***<br>(0,23)</td><td>-0,43<br>(0,33)</td><td>1,72***<br>(0,19)</td></tr><tr><td>Log(APL)</td><td>-0,03<br>(0,05)</td><td>-0,12*<br>(0,06)</td><td>-0,08<br>(0,09)</td><td>-0,4***<br>(0,08)</td><td>0,23*<br>(0,12)</td><td>0,12*<br>(0,07)</td></tr><tr><td>Âge du médecin<br>(Réf. = [50; 58])<br>&lt;50 ans</td><td>-0,14***<br>(0,04)</td><td>-0,14***<br>(0,04)</td><td>-0,10<br>(0,06)</td><td>-0,07<br>(0,06)</td><td>-0,18**<br>(0,08)</td><td>-0,06<br>(0,05)</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>0,03<br>(0,04)</td><td>0,00<br>(0,05)</td><td>-0,01<br>(0,91)</td><td>-0,06<br>(0,06)</td><td>-0,07<br>(0,08)</td><td>-0,08<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Sexe du médecin<br>(Réf. = homme)</td><td>-0,11***<br>(0,03)</td><td>-0,09**<br>(0,04)</td><td>-0,20***<br>(0,05)</td><td>-0,28***<br>(0,05)</td><td>-0,28***<br>(0,07)</td><td>0,01<br>(0,04)</td></tr><tr><td>Secteur2<br>(et non conventionnel)</td><td>-0,52***<br>(0,06)</td><td>-0,96***<br>(0,07)</td><td>-1,15***<br>(0,10)</td><td>-1,08***<br>(0,09)</td><td>-1,41***<br>(0,13)</td><td>-0,42***<br>(0,08)</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>-0,13***<br>(0,03)</td><td>-0,08**<br>(0,04)</td><td>-0,03<br>(0,05)</td><td>0,05<br>(0,05)</td><td>0,03<br>(0,07)</td><td>-0,06<br>(0,04)</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>0,03<br>(0,04)</td><td>0,10**<br>(0,05)</td><td>0,06<br>(0,07)</td><td>0,04<br>(0,07)</td><td>-0,05<br>(0,09)</td><td>-0,01<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>-0,11<br>(0,07)</td><td>0,22***<br>(0,08)</td><td>-0,39***<br>(0,11)</td><td>0,11<br>(0,10)</td><td>-0,09<br>(0,15)</td><td>0,01<br>(0,09)</td></tr><tr><td>Niv. vie de la commune<br>(Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,09**<br>(0,04)</td><td>-0,01<br>(0,05)</td><td>-0,01<br>(0,06)</td><td>0,10*<br>(0,06)</td><td>-0,18**<br>(0,08)</td><td>-0,05<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,11***<br>(0,04)</td><td>0,07<br>(0,05)</td><td>-0,17***<br>(0,01)</td><td>-0,16***<br>(0,06)</td><td>0,00<br>(0,08)</td><td>0,06<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Caractéristiques patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16 ans</td><td>0,11<br>(0,31)</td><td>1,57***<br>(0,38)</td><td>-2,72***<br>(0,53)</td><td>-0,34<br>(0,48)</td><td>0,17<br>(0,69)</td><td>-0,92**<br>(0,40)</td></tr><tr><td>Parts des patients &gt;60 ans</td><td>2,38***<br>(0,22)</td><td>1,30***<br>(0,26)</td><td>1,86***<br>(0,37)</td><td>2,53***<br>(0,33)</td><td>6,12***<br>(0,48)</td><td>2,05***<br>(0,28)</td></tr><tr><td>Part des patients CMU-C</td><td>0,82***<br>(0,24)</td><td>1,63***<br>(0,28)</td><td>2,62***<br>(0,39)</td><td>2,18***<br>(0,36)</td><td>2,09***<br>(0,52)</td><td>-0,02<br>(0,30)</td></tr><tr><td>Densité en infirmiers</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>0,01***<br>(0,00)</td><td>—</td></tr><tr><td>Densité en kiné.</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>0,01***<br>(0,00)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,28</td><td>0,19</td><td>0,25</td><td>0,26</td><td>0,36</td><td>0,23</td></tr><tr><td>N</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td></tr></tbody></table>

Champ et Source : Voir tableau 6, Note : Les estimations sont correspondent au modèle 1
<table><caption>TABLEAU 8 : Corrélations entre exercice en ZIP et activités du médecin.</caption><thead><tr><th></th><th>Nombre d'actes</th><th>Nombre de patients</th><th>Temps de travail</th><th>Rythme consult.</th><th>Formation continue</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>8,33***<br>(0,10)</td><td>7,02***<br>(0,08)</td><td>3,98***<br>(0,05)</td><td>0,59***<br>(0,09)</td><td>8,61***<br>(2,46)</td></tr><tr><td>ZIP</td><td>0,10***<br>(0,04)</td><td>0,14***<br>(0,03)</td><td>0,01<br>(0,02)</td><td>0,10***<br>(0,04)</td><td>-1,87**<br>(0,94)</td></tr><tr><td>Âge du médecin (Réf. = [50; 58])</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt;50 ans</td><td>-0,15***<br>(0,03)</td><td>-0,08***<br>(0,03)</td><td>-0,07***<br>(0,02)</td><td>-0,10***<br>(0,03)</td><td>-2,01***<br>(0,78)</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>-0,06*<br>(0,03)</td><td>-0,07***<br>(0,03)</td><td>-0,06***<br>(0,02)</td><td>-0,01<br>(0,03)</td><td>-1,24<br>(0,81)</td></tr><tr><td>Sexe du médecin (Réf. = homme)</td><td>-0,30***<br>(0,03)</td><td>-0,22***<br>(0,02)</td><td>-0,14***<br>(0,01)</td><td>-0,16***<br>(0,03)</td><td>0,58<br>(0,70)</td></tr><tr><td>Secteur2 (et non conventionnel)</td><td>-0,47***<br>(0,05)</td><td>-0,23***<br>(0,04)</td><td>-0,06**<br>(0,03)</td><td>-0,43***<br>(0,05)</td><td>1,11<br>(1,29)</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>0,05**<br>(0,03)</td><td>0,19***<br>(0,02)</td><td>-0,02*<br>(0,01)</td><td>0,06***<br>(0,02)</td><td>0,56<br>(0,65)</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>-0,01<br>(0,04)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td><td>0,02<br>(0,02)</td><td>-0,03<br>(0,03)</td><td>-0,27<br>(0,91)</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>0,13**<br>(0,06)</td><td>0,28***<br>(0,05)</td><td>0,05<br>(0,03)</td><td>0,08<br>(0,06)</td><td>1,17<br>(1,48)</td></tr><tr><td>Niveau de vie de la commune (Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,04<br>(0,03)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td><td>0,03*<br>(0,02)</td><td>0,01<br>(0,03)</td><td>0,00<br>(0,82)</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,07**<br>(0,03)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td><td>0,00<br>(0,02)</td><td>-0,05<br>(0,03)</td><td>0,15<br>(0,82)</td></tr><tr><td>Caractéristiques des patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16 ans</td><td>1,70***<br>(0,26)</td><td>2,08***<br>(0,23)</td><td>0,26*<br>(0,14)</td><td>1,57***<br>(0,25)</td><td>10,3<br>(6,64)</td></tr><tr><td>Parts des patients &gt;60 ans</td><td>-0,42**<br>(0,18)</td><td>-0,52***<br>(0,16)</td><td>0,20**<br>(0,10)</td><td>-0,46***<br>(0,17)</td><td>-0,54<br>(4,64)</td></tr><tr><td>Part des patients CMU-C</td><td>0,12<br>(0,20)</td><td>-0,39**<br>(0,17)</td><td>-0,09<br>(0,10)</td><td>0,29<br>(0,19)</td><td>-11,79**<br>(5,10)</td></tr><tr><td></td><td>R<sup>2</sup>=0,23<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,26<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,11<br>N=1434</td><td>R<sup>2</sup>=0,19<br>N=1434</td><td>log(L)/N =-3,46<br>N=1434</td></tr></tbody></table>

**Champ et Source** : Voir tableau 6, **Note** : Le modèle (3) est utilisé pour les quatre premières colonnes, pour la formation continue, le modèle (4) est estimé
<table><caption>TABLEAU 9 : Corrélations entre exercice en ZIP et prescriptions.</caption><thead><tr><th></th><th>Dépenses<br>Pharma.</th><th>Antibio.</th><th>Hypno-<br>tiques</th><th>Opioides</th><th>Soins<br>Infirmiers</th><th>Soins<br>Kiné.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>4,58***<br>(0,11)</td><td>-0,99***<br>(0,14)</td><td>-1,15***<br>(0,19)</td><td>-1,30***<br>(0,18)</td><td>-0,03<br>(0,25)</td><td>1,92***<br>(0,16)</td></tr><tr><td>ZIP</td><td>0,02<br>(0,04)</td><td>0,04<br>(0,05)</td><td>-0,13*<br>(0,07)</td><td>0,20***<br>(0,07)</td><td>-0,28***<br>(0,10)</td><td>-0,20***<br>(0,06)</td></tr><tr><td>Âge du médecin<br>(Réf. = [50; 58])<br>&lt;50 ans</td><td>-0,14***<br>(0,04)</td><td>-0,14***<br>(0,04)</td><td>-0,11*<br>(0,06)</td><td>-0,09<br>(0,06)</td><td>-0,18**<br>(0,08)</td><td>-0,06<br>(0,05)</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>0,03<br>(0,04)</td><td>0,00<br>(0,05)</td><td>-0,00<br>(0,06)</td><td>-0,07<br>(0,06)</td><td>-0,05<br>(0,08)</td><td>-0,07<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Sexe du médecin<br>(Réf. = homme)</td><td>-0,11***<br>(0,03)</td><td>-0,09**<br>(0,04)</td><td>-0,21***<br>(0,05)</td><td>-0,29***<br>(0,05)</td><td>-0,28***<br>(0,07)</td><td>0,01<br>(0,04)</td></tr><tr><td>Secteur2<br>(et non conventionnel)</td><td>-0,52***<br>(0,06)</td><td>-0,96***<br>(0,07)</td><td>-1,16***<br>(0,10)</td><td>-1,11***<br>(0,09)</td><td>-1,40***<br>(0,13)</td><td>-0,41***<br>(0,08)</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>-0,13***<br>(0,03)</td><td>-0,08**<br>(0,04)</td><td>-0,03<br>(0,05)</td><td>0,05<br>(0,05)</td><td>0,04<br>(0,07)</td><td>-0,06<br>(0,04)</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>0,03<br>(0,04)</td><td>0,12**<br>(0,05)</td><td>0,09<br>(0,07)</td><td>0,09<br>(0,06)</td><td>-0,06<br>(0,09)</td><td>-0,01<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>-0,11<br>(0,07)</td><td>0,24***<br>(0,08)</td><td>-0,34***<br>(0,11)</td><td>0,13<br>(0,11)</td><td>-0,06<br>(0,15)</td><td>0,04<br>(0,09)</td></tr><tr><td>Niv. vie de la commune<br>(Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,08**<br>(0,04)</td><td>-0,01<br>(0,05)</td><td>0,08<br>(0,06)</td><td>0,00<br>(0,06)</td><td>-0,15*<br>(0,08)</td><td>-0,03<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,11***<br>(0,04)</td><td>0,08*<br>(0,05)</td><td>-0,17***<br>(0,06)</td><td>-0,12**<br>(0,06)</td><td>-0,04<br>(0,08)</td><td>0,04<br>(0,05)</td></tr><tr><td>Caractéristiques patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16 ans</td><td>0,13<br>(0,31)</td><td>1,7***<br>(0,37)</td><td>-2,5***<br>(0,52)</td><td>0,01<br>(0,48)</td><td>0,09<br>(0,67)</td><td>-0,93**<br>(0,39)</td></tr><tr><td>Parts des patients &gt;60 ans</td><td>2,39***<br>(0,22)</td><td>1,36***<br>(0,26)</td><td>1,95***<br>(0,36)</td><td>2,74***<br>(0,33)</td><td>6,04***<br>(0,47)</td><td>2,02***<br>(0,27)</td></tr><tr><td>Part des patients CMU-C</td><td>0,81***<br>(0,23)</td><td>1,57***<br>(0,28)</td><td>2,55***<br>(0,40)</td><td>2,00***<br>(0,36)</td><td>2,16***<br>(0,51)</td><td>0,01<br>(0,3)</td></tr><tr><td>Densité en infirmiers</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>0,01***<br>(0,00)</td><td>—</td></tr><tr><td>Densité en kiné.</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>0,01***<br>(0,00)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,28</td><td>0,18</td><td>0,25</td><td>0,25</td><td>0,37</td><td>0,23</td></tr><tr><td>N</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td><td>1434</td></tr></tbody></table>

Champ et Source : Voir tableau 6, Note : Les estimations correspondent au modèle 4
2.1.2 Discussion

Que la densité soit mesurée de manière continue par l'APL (modèles 1 et 2) ou de manière binaire en comparant les médecins qui exercent dans les ZIP à leurs confrères des autres zones (modèles 3 et 4), nous constatons une hausse du nombre d'actes, de la taille de la patientèle et du rythme des consultations lorsque la densité diminue.

La question se pose d'une potentielle endogénéité de la variable log(APL) lorsque la variable expliquée, dans le modèle 1, est le nombre d'actes. En effet, le nombre d'actes réalisé par le médecin entre dans le calcul de l'APL. Mais le biais potentiel, dans l'estimation du coefficient $\alpha_1$, est positif, l'indicateur d'APL prenant des valeurs d'autant plus élevées que le nombre d'actes réalisé dans la zone est élevé (voir section 1.1). Or, ce coefficient est estimé négatif : la potentialité d'un biais ne remet donc pas en cause la corrélation négative entre la densité médicale mesurée par l'indicateur d'APL et le nombre d'actes réalisé par le médecin<sup>18</sup>.

Nous constatons aussi que le temps consacré à la formation continue et la densité sont positive-
ment corrélés (modèles 2 et 4). Les médecins des zones où ils sont les plus nombreux au regard de
la population pourraient ainsi avoir un emploi du temps moins contraint, ce qui leur permettrait
d'offrir des temps de consultation plus élevés et d'allouer un temps plus conséquent à l'entretien
et l'acquisition de connaissances.

Il est notable de constater que le temps de travail total déclaré par les médecins ne semble pas affecté par la densité en soins primaires <sup>19</sup>. Face à une demande accrue, les médecins des zones les moins denses semblent donc opérer un ajustement par le cadencement des consultations, et non par une augmentation de leur temps de travail.

Au niveau agrégé, on ne constate pas de corrélation statistiquement significative entre la
densité en généralistes et le montant moyen des remboursements pharmaceutiques annuels par
patient. Ce résultat n’est pas attendu, des travaux antérieurs montrant une corrélation négative
entre le temps de consultations et le volume des prescriptions. On trouvera à ce sujet une revue
de la littérature dans Freeman et al. (2002) <sup>20</sup>. Plus récemment, Ventelou et al. (2010) <sup>21</sup> montrent
que des durées de consultations courtes sont plus souvent associées à des prescriptions de médi-
caments, peu recommandées en première intention, dans le traitement de la dépression légère et
passagère.

Cependant, il existe une variabilité particulièrement importante dans les prix des traitements et
la variable que nous utilisons les agrège. Les pathologies nécessitant les traitements les plus chers

<footnote n="18">18. Un raisonnement analogue est possible avec le modèle 3. Une zone a une probabilité d'autant plus élevée d'être classée en ZIP que le nombre d'actes qui y sont réalisés est faible. Mais nous trouvons que les médecins des ZIP réalisent significativement plus d'actes que leurs confrères des autres zones.</footnote>

<footnote n="19">19. On constate aussi une absence de corrélation entre la densité médicale et le temps de travail déclaré pour l'activité libérale. On trouvera dans Silhol et al. (2019) une analyse plus précise du lien entre les temps de travail des généralistes et la densité médicale. Dans cette étude, des tests de robustesse mettant en oeuvre des indicateurs alternatifs à l'APL sont réalisés. En effet, l'APL est une variable potentiellement endogène lorsqu'il s'agit d'expliquer le temps de travail, puisque toutes choses égales par ailleurs, un temps de travail plus important des généralistes conduit à une augmentation de cet indicateur.</footnote>

<footnote n="20">20. Freeman G.K., Horder J.P., Howie J.G. et al. (2002), « Evolving general practice consultation in Britain : issues of length and context », British Medical Journal, vol. 324, n°7342, avril, p. 880-882.</footnote>

<footnote n="21">21. Ventelou B., Rolland S., Verger P. (2010), « An Examination of GPs’ Rhythm of Practice : A Case-vignette to Study the Substitution Effect between the Length of Consultation and Drug Prescribing Practices », Healthcare Policy, vol. 5, n°4, mai, p. 58-68.</footnote>
pourraient constituer une part prépondérante de cette variable et avoir une prévalence non cor-
rélée (ou positivement corrélée) avec la densité en généralistes.

La prescription d'antibiotiques (en boîtes par patient) est d'autant plus importante que la densité médicale -mesurée par l'APL (en *log*)- est faible. Mais on ne retrouve pas ce résultat lorsque la densité médicale est mesurée par l'exercice en ZIP ou dans les autres zones. À l'inverse, les prescriptions d'hypnotiques semblent moins importante en ZIP, sans qu'elles ne soient significativement corrélées avec l'indicateur d'APL (en *log*).

De manière plus robuste, nous constatons qu'une diminution de la densité en généraliste est as-
sociée à une augmentation de la prescription d'opioïdes.

Nous suggérons trois hypothèses non exclusives pour expliquer ces différences de prescriptions.
Le rythme des consultations pourrait expliquer les différences de prescriptions : les médecins des
zones les moins denses compenseraient la plus faible allocation de temps par patient par des pres-
criptions supplémentaires (Freeman et al., 2002).

Les différences constatées pourraient aussi provenir de biais de variables omises. Par exemple, des
différences d'état de santé ou de types de mutuelles des populations pourraient être corrélées avec
l'indicateur d'APL. Les corrélations trouvées entre certaines prescriptions et l'indicateur d'APL
en seraient une conséquence.

Enfin, il pourrait exister une déformation de la structure des motifs des consultations : face à la
difficulté d'accès aux cabinets, les patients les moins souffrants renonceraient à consulter. Selon
cette hypothèse, les médecins des zones où ils sont les moins nombreux auraient une patientèle
dont les symptômes sont globalement plus aigus que leurs confrères. Cette auto-sélection des pa-
tients induirait une modification du case-mix selon la localisation du cabinet et pourrait expliquer
certaines différences de prescriptions.

Nous constatons enfin une corrélation négative entre densité en médecins et remboursements de soins infirmiers et de soins de kinésithérapie. Ces résultats sont obtenus en contrôlant des densités respectives en infirmiers et en masseurs kinésithérapeutes <fnref n="22" /> ; les corrélations sont plus fortes sans ces contrôles. Il semblerait ainsi qu'il y ait un effet de substitution des soins paramédicaux par des prescriptions accrues de médicament anti-douleurs (en l'occurrence des opioïdes).

<footnote n="22">22. Il existe, pour l'année 2013 des APL relatifs à ces deux activités paramédicales</footnote>
## 2.2 Robustesse à l'auto-sélection en zones-sous-denses.

Dans la section précédente, nous avons observé que huit variables étaient corrélées avec l'exercice en ZIP : le nombre d'actes réalisés dans l'année, la taille de la patientèle, le rythme des consultations, le temps alloué à la formation continue, les prescriptions d'opioïdes, d'hypnotiques, les remboursements de soins infirmiers et de soins de kinésithérapie. Dans cette partie, nous proposons une méthode susceptible de vérifier que ces corrélations ne sont pas issues d'effets d'auto-sélection des médecins.

Parmi les territoires classés en ZIP certains n'étaient pas dans une situation particulièrement dégradée du point de vue de l'offre en soins primaires quelques années auparavant. Notre stratégie consiste à restreindre nos données aux médecins des territoires dans lesquels l'offre en soins primaires n'était pas parmi les plus basses dans un passé récent, puis à comparer les médecins dont le territoire a subi un choc d'offre, révélé par le classement en ZIP, aux autres médecins n'ayant pas subi un tel choc.

En 2010, une première version de l'indicateur d'APL a été produite. Nous mobilisons cet indicateur pour repérer les médecins exerçant dans les territoires dont l'offre en soins primaires n'était pas, initialement, parmi les plus basses. Nous considérons que ce sont les médecins dont l'indicateur d'APL-2010 de la commune d'installation ne fait pas partie des 20% les plus bas (Tableau 10). L'annexe 2 propose des tests de robustesse de nos résultats lorsque ce seuil varie : il est successivement fixé à 15%, 25% et 30%.

Pour que cette stratégie de contrôle des effets d'auto-sélection fonctionne, il est nécessaire que, parmi les médecins retenus, ceux exerçant en ZIP se soient installés avant la dégradation de l'offre en soins primaires de leur zone d'exercice.

Or, la base de sondage du panel est le répertoire partagé des personnels de santé, mis à jour le 25 Novembre 2012. Nous sommes donc assurés que les médecins contactés pour répondre au panel étaient tous déjà installés antérieurement. De plus, les médecins exerçant en ZIP que nous conservons dans nos données ont une moyenne d'âge supérieure à 50 ans et plus de 90 % avaient plus de 37 ans au 1er Janvier 2010. Ainsi, nous pouvons supposer que les dates d'installation des médecins sur lesquels nous travaillons sont très majoritairement antérieures à 2010. Parmi les médecins que nous retenons, ceux qui exercent en ZIP ont donc bien subi une dégradation de l'offre en soins primaires dans leur zone d'exercice. En particulier, ils n'ont pas cherché à s'installier dans un environnement faiblement concurrentiel.

Nous estimons les modèles 3 et 4, mais en ôtant des données les 353 médecins qui exerçaient dans une zone sous-dense en 2010.

L'indicatrice ZIP prend donc la valeur 1 lorsque le médecin exerce en 2018 dans une commune classée en ZIP, mais qui ne l'aurait pas été si le classement avait été antérieur.
<table><caption>TABLEAU 10 : Répartition des médecins selon les densités médicales en 2010 et 2018</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3"></th><th colspan="2">Densité 2018</th></tr><tr><th>ZIP</th><th>Autres zones</th></tr><tr><th colspan="2">Les 331 médecins de ce groupe sont éliminés des données</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="2" scope="rowgroup">Densité 2010</th><th scope="row">Zones sous-dense (20%)</th><td>Nouvellement en zone sous-dense (109)</td><td>Jamais en zone sous-dense (994)</td></tr><tr><th scope="row">Autres zones (80%)</th><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Lecture : Parmi les médecins du panel, 109 exercent dans une commune classée en ZIP, mais qui n'était pas en zone sous-dense en 2010.

Les estimations (Tableau 12) montrent des corrélations significatives entre la dégradation de la densité médicale et six variables : le nombre d'actes réalisés dans l'année, la taille de la patientèle, le rythme des consultations, la prescription d'opioïdes et les remboursements de soins infirmiers et de soins de kinésithérapie.

L'existence de facteurs potentiellement confondants ne permet cependant pas d'être assurés de pouvoir interpréter ces corrélations en termes d'effets causaux. Nous constatons que les communes des médecins ayant subi une raréfaction récente de l'offre de soins dans leur environnement présentent des spécificités (tableau 11). Par exemple, la proportion de médecins exerçant dans une commune dont le revenu médian fait partie des 25% les plus bas est plus importante parmi ceux ayant subi une dégradation de la densité médicale. Nous contrôlons de ces facteurs lorsqu'ils sont observables, mais certains facteurs importants, inobservables, pourraient être omis.

<table><caption>TABLEAU 11 : Spécificités des généralistes ayant subi une dégradation de la densité médicale.</caption><thead><tr><th></th><th>N</th><th>Exercice en<br>commune<br>rurale</th><th>Exercice en<br>commune<br>défavorisée</th><th>Patients<br>couverts par<br>la CMU-C</th><th>Patients<br>de plus de<br>60 ans</th><th>Médecins<br>de plus de<br>58 ans.</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Nouveaux en<br>zones-sous-denses</th><td>109</td><td>31%</td><td>41%</td><td>8%</td><td>26%</td><td>34%</td></tr><tr><th scope="row">Jamais en<br>zones-sous-denses</th><td>994</td><td>12%</td><td>28%</td><td>9%</td><td>24%</td><td>26%</td></tr><tr><th scope="row">p-valeurs<br>(test de Student ou chi2)</th><td>-</td><td>&lt; 0,01</td><td>&lt; 0,01</td><td>0,23</td><td>0,02</td><td>0,06</td></tr></tbody></table>

Champ : Répondants à la vague d'inclusion du panel ayant déclaré un temps de travail moyen pour leur activité libérale supérieur à une journée par semaine et n'exerçant pas en zones-sous-denses en 2010. Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. Note : Pour les colonnes 1, 2 et 5, la dernière ligne correspond à un test du chi2. Pour les colonnes 3 et 4, il s'agit d'un test de Student.
<table><caption>TABLEAU 12 : Effets de la dégradation de la densité médicale</caption><thead><tr><th></th><th>Nombre d'actes</th><th>Nombre patients</th><th>Rythme</th><th>Form. Cont.</th><th>Prescr. hypnoti.</th><th>Prescr. Opioides</th><th>Prescr. Soins inf.</th><th>Prescr. kiné</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>8,27***</td><td>7,00***</td><td>0,54***</td><td>9,85***</td><td>-1,30***</td><td>-1,47***</td><td>-0,06</td><td>1,84***</td></tr><tr><td>ZIP</td><td>0,11**</td><td>0,13***</td><td>0,09**</td><td>-1,22</td><td>-0,09</td><td>0,24***</td><td>-0,22*</td><td>-0,28***</td></tr><tr><td>Âge du médecin (Réf. = [50; 58])</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt;50 ans</td><td>-0,19***</td><td>-0,10***</td><td>-0,13***</td><td>-1,55*</td><td>-0,16**</td><td>-0,13**</td><td>-0,19**</td><td>-0,10*</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>-0,08**</td><td>-0,09***</td><td>-0,02</td><td>-0,93</td><td>0,01</td><td>-0,07</td><td>-0,05</td><td>-0,05</td></tr><tr><td>Sexe du généraliste (ref.=H) secteur2</td><td>-0,28***<br>-0,50***</td><td>-0,20***<br>-0,22***</td><td>-0,14***<br>-0,47***</td><td>0,08<br>2,49*</td><td>-0,18***<br>-1,41***</td><td>-0,25***<br>-1,38***</td><td>-0,24***<br>-1,70***</td><td>-0,01<br>-0,47***</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>0,07**</td><td>0,21***</td><td>0,09***</td><td>1,13</td><td>-0,04</td><td>0,05</td><td>0,04</td><td>-0,06</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>0,04</td><td>0,02</td><td>-0,01</td><td>-1,11</td><td>0,10</td><td>0,06</td><td>-0,12</td><td>-0,02</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>0,16</td><td>0,26***</td><td>0,17</td><td>-1,96</td><td>-0,22</td><td>0,34*</td><td>0,22</td><td>0,28</td></tr><tr><td>Niveau de vie de la commune (Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,04</td><td>-0,01</td><td>0,03</td><td>-0,37</td><td>-0,07</td><td>0,07</td><td>-0,18**</td><td>-0,06</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,06</td><td>0,00</td><td>-0,04</td><td>0,94</td><td>-0,2**</td><td>-0,16**</td><td>-0,07</td><td>-0,01</td></tr><tr><td>Densité en infirmiers</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>-0,01***</td><td>—</td></tr><tr><td>Densité en kinésithérapeutes</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>-0,01***</td></tr><tr><td>Caractéristiques des patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16ans</td><td>1,83***</td><td>2,03***</td><td>1,77***</td><td>4,62</td><td>-1,92***</td><td>0,59</td><td>0,14</td><td>-0,54</td></tr><tr><td>Part des patients &gt;60ans</td><td>-0,33</td><td>-0,51***</td><td>-0,44**</td><td>-2,31</td><td>2,24***</td><td>3,03***</td><td>6,1***</td><td>1,92***</td></tr><tr><td>Parts des partients CMU-C</td><td>0,02</td><td>-0,46***</td><td>0,1</td><td>-8,1</td><td>2,6***</td><td>1,81***</td><td>2,16***</td><td>0,04</td></tr><tr><td>R²</td><td>0,23</td><td>0,28</td><td>0,20</td><td>log(L)/N =-3,48</td><td>0,26</td><td>0,29</td><td>0,38</td><td>0,22</td></tr><tr><td>N</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td><td>1103</td></tr></tbody></table>

Champ : Répondants à la vague d'inclusion ayant déclaré un temps de travail supérieur à un jour par semaine. Les médecins dont la commune d'exercice était en zone sous dense en 2010 sont enlevés de l'échantillon. Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA. Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. Note : Seuils de significativité : * 10%; ** 5%; *** 1%
## 2.3 Moins d'actes de prévention dans les ZIP ?

Zyzanski et al (1998)<fnref n="23" /> établissent, à partir d'une enquête portant sur près de 4000 consultations chronométrées, qu'un rythme de consultations trop élevé est plus souvent associé à une baisse des actes de prévention. Nos données permettent de retrouver cette association à l'aide de deux approches. D'une part, en utilisant les scores des généralistes aux indicateurs de la Rémunération sur Objectif de Santé Publique (ROSP); d'autre part, en analysant les fréquences auxquelles ils déclarent effectuer certains gestes gynécologiques.

### 2.3.1 Indicateurs de prévention

La convention nationale de 2011, liant l'assurance maladie et les médecins libéraux a introduit un dispositif de revenus complémentaires du type « paiement à la performance». Il s'agit de la *Rému-nération sur Objectif de Santé Publique* (ROSP), une prime annuelle versée au généraliste, qui peut représenter plus d'un mois de revenu net. Cette prime, qui correspond soit à la réalisation d'un objectif, soit à la progression observée vers cet objectif, est calculée à partir d'un jeu d'indicateurs.

Les scores réalisés en 2013 par les médecins ayant donné leur accord -ce qui représente une proportion d'environ 2/3 des répondants- ont été appariés aux données du panel. Huit des indicateurs correspondent à des actes de prévention. Ils concernent la vaccination contre la grippe saisonnière, le dépistage du cancer du sein, le dépistage du cancer du col de l'utérus, l'antibiothérapie et le risque iatrogène médicamenteux. Ces indicateurs sont décrits précisément dans l'annexe 3.

Nous estimons le modèle 3, dans lequel la variable expliquée Y est tour à tour chacun des scores réalisés par les généralistes à ces huit indicateurs (tableau 13). Il apparaît que les estimations du coefficient $\alpha_1$ sont toutes négatives sauf une<fnref n="24" />. Le coefficient $\alpha_1$ relatif au dépistage du cancer du sein est significatif au seuil de 10%, celui relatif à la vaccination des personnes âgées de plus de 65 ans est significatif au seuil de 5%. La significativité est au seuil de 1% pour l'indicateur relatif au dépistage du cancer du col de l'utérus.

L'analyse des indicateurs de la ROSP révèle ainsi que les patients des médecins installés en ZIP bénéficient moins que les autres de certains actes de prévention. Le généraliste n'est pas le seul responsable dans la réussite de ces indicateurs. L'environnement médical contribue aussi puisque pour certains indicateurs, comme celui relatif au dépistage du cancer du col de l'utérus, le score est calculé sans regard ni sur le prescripteur (qui peut être un gynécologue) ni sur la personne qui réalise l'acte.

<footnote n="23">23. Zyzanski S.J., Stange K.C., Langa D. et al. (1998), « Trade-offs in high-volume primary care practice », The Journal of Family Practice, vol. 46, n°5, mai, p.397-402.</footnote>

<footnote n="24">24. Il s'agit de l'indicateur relatif à la prescription de benzodiazépines, le coefficient $\alpha_1$ n'est pas significatif aux seuils usuels</footnote>
<table><caption>TABLEAU 13 : Correlations entre exercice en ZIP et scores aux indicateurs de prévention de la ROSP</caption><thead><tr><th></th><th>Vaccina.<br>8rippe 65+</th><th>Vaccina.<br>8ri. 16-65</th><th>Dépistage<br>Cancer sein</th><th>Presc.<br>Vaso.</th><th>Presc.<br>Benzo.</th><th>Benzo.<br>durée trait.</th><th>Dépistage<br>Cancer col.</th><th>Antibiothérap.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>4,16**</td><td>-1,36**</td><td>4,31</td><td>32,91**</td><td>8,15**</td><td>23,28***</td><td>12,13***</td><td>15,68***</td></tr><tr><td>ZIP</td><td>-1,31**</td><td>-0,13</td><td>-1,69*</td><td>-0,08</td><td>0,21</td><td>-1,33</td><td>-2,1***</td><td>-1,52</td></tr><tr><td>Âge du médecin<br>(Réf. = [50; 58])</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt;50 ans</td><td>-0,38</td><td>0,30</td><td>0,47</td><td>-0,10</td><td>-1,30</td><td>-1,87</td><td>1,51**</td><td>0,93</td></tr><tr><td>&gt;58 ans</td><td>-0,76*</td><td>0,02</td><td>-1,29*</td><td>-0,11</td><td>-2,21**</td><td>-3,68***</td><td>-1,5**</td><td>-1,01</td></tr><tr><td>Sexe du généraliste (ref.=H)</td><td>-0,68</td><td>0,08</td><td>1,94***</td><td>0,24</td><td>-0,82</td><td>0,64</td><td>1,63***</td><td>1,64</td></tr><tr><td>secteur2</td><td>-2,11**</td><td>0,42</td><td>3,23*</td><td>0,53</td><td>0,40</td><td>3,03</td><td>3,53**</td><td>-3,24</td></tr><tr><td>Exercice en groupe</td><td>-0,13</td><td>0,14</td><td>-0,67</td><td>-0,13</td><td>0,21</td><td>0,53</td><td>-0,44</td><td>6,37 ***</td></tr><tr><td>Zone rurale</td><td>-0,39</td><td>-0,16</td><td>-3,41***</td><td>-0,68**</td><td>0,10</td><td>-1,81</td><td>-1,01</td><td>-1,26</td></tr><tr><td>Paris et Hauts de Seine</td><td>-2,12**</td><td>-0,24</td><td>-2,46</td><td>0,73</td><td>-2,86</td><td>4,60*</td><td>-1,88</td><td>6,71**</td></tr><tr><td>Niveau de vie de la commune<br>(Réf. = Q2-Q3)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1</td><td>0,29</td><td>-0,01</td><td>-2,14***</td><td>-0,22</td><td>-0,76</td><td>-0,11</td><td>-0,16</td><td>-0,19</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,43</td><td>-0,07</td><td>0,96</td><td>-0,02</td><td>1,91*</td><td>2,91**</td><td>4,51***</td><td>-0,47</td></tr><tr><td>Caractéristiques des patients</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Part des patients &lt;16ans</td><td>4,09</td><td>5,65***</td><td>21,87***</td><td>7,97***</td><td>42,19***</td><td>2,70</td><td>3,68</td><td>10,21</td></tr><tr><td>Part des patients &gt;60ans</td><td>1,67</td><td>4,61***</td><td>8,06</td><td>0,96</td><td>9,24</td><td>-28,21***</td><td>-16,18***</td><td>2,06</td></tr><tr><td>Parts des partients CMU-C</td><td>-6,21*</td><td>0,66</td><td>-26,34***</td><td>-2,00</td><td>-11,80*</td><td>-14,60*</td><td>-40,28***</td><td>-28,71***</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,03</td><td>0,03</td><td>0,11</td><td>0,03</td><td>0,05</td><td>0,07</td><td>0,24</td><td>0,08</td></tr><tr><td>N</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td><td>1017</td></tr></tbody></table>

Champ : Répondants à la vague d'inclusion déclarant un temps de travail supérieur à une journée par semaine et ayant accepté la diffusion de leurs scores aux résultats de la ROSP.

Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014.

Note : SéUILS de significativité : * 10%; ** 5%; *** 1%
### 2.3.2 Fréquence des gestes de prévention en gynécologie

La vague 2 du panel s'intéresse au domaine des suivis gynécologiques. En particulier, les généra- listes sont interrogés sur la fréquence à laquelle ils effectuent certains gestes de prévention, no- tamment un examen clinique des seins, un frottis cervico-vaginal et un toucher vaginal. Les ques- tions sont formulées sous la forme : « Au cours de l'année écoulée, à quelle fréquence en moyenne avez-vous réalisé un examen clinique des seins ? », les réponses étant à choisir parmi : Au moins une fois par semaine/par mois/par trimestre/Moins ou jamais. Il s'agit donc d'une fréquence de réa- lisation de ces gestes du point de vue du médecin, et non de la fréquence à laquelle une patiente donnée en bénéficie.

Lorsqu'on compare ces fréquences selon que les médecins exercent dans une ZIP ou dans une autre zone, puis selon la densité en gynécologues, le même schéma apparaît :

1. Les médecins des ZIP ne déclarent pas plus fréquemment que leurs confrères des autres zones des fréquences plus élevées pour ces gestes. Or, puisqu'ils suivent un nombre de pa- tientes significativement plus élevé<sup>25</sup>, ils devraient effectuer plus fréquemment ces gestes. Nous constatons à ce titre qu'ils déclarent significativement plus souvent que leurs confrères effectuer des déclarations de grossesses, qui sont des actes incontournables. Ainsi, cette égalité de fréquences déclarées entre médecins des ZIP et autres médecins pour- rait traduire une inégalité des fréquences moyennes auxquelles les patientes bénéficient de ces actes de prévention selon qu'elles résident, ou non, en ZIP.

2. Plus faible est la densité en gynécologues, plus élevée est la fréquence à laquelle le géné-raliste pratique ces gestes. Cela signifie qu'ils font l'objet de reports entre spécialistes et omnipraticiens.

Le tableau 14 illustre ce schéma dans le cas du frottis cervico-vaginal.

<table><caption>TABLEAU 14 : Fréquences de réalisation d'un frottis cervico-vaginal par un généraliste suivant la densité en généralistes et suivant la densité en gynécologues.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Fréquence</th><th colspan="2">Densité en généralistes</th><th colspan="4">Densité en gynécologues</th></tr><tr><th>ZIP</th><th>Autres-Zones</th><th>Q1</th><th>Q2</th><th>Q3</th><th>Q4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Au moins une fois par mois</td><td>38 %</td><td>36 %</td><td>50 %</td><td>39 %</td><td>29 %</td><td>28 %</td></tr><tr><td>Moins d'une fois par mois</td><td>62 %</td><td>64 %</td><td>50 %</td><td>61 %</td><td>71 %</td><td>72 %</td></tr><tr><td>p-valeur (test du chi2)</td><td colspan="2">0,67</td><td colspan="4">&lt;0,01</td></tr></tbody></table>

Champ : Répondants à la vague 2 du panel ayant accepté la communication de leur RIAP, soit 1 266 médecins sur 1414 répondants, France métropolitaine.

Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014.

Notes : (1) La question posée était « Au cours de l'année écoulée, à quelle fréquence en moyenne avez-vous réalisé un frottis cervico-vaginal ? ». (2) Les données sont pondérées : les médecins du panel installés en ZIP sont représentatifs des médecins des ZIP dans trois dimension : l'âge, le sexe et le niveau d'activité. Symétriquement, la pondération assure la représentativité selon ces trois dimensions pour les médecins n'exerçant pas en ZIP.

<footnote n="25">25. Cf section 1.4. et tableau A1 de l'annexe 2</footnote>
Cependant, les ZIP et les zones sous-
denses en gynécologues se recoupent
largement (tableau 15).

Ainsi, deux effets se cumulent. Nous venons de voir que les généralistes exerçant dans les ZIP suivent davantage de patientes sans déclarer plus fréquemment faire les gestes gynécologiques de prévention. De surcroît, en ZIP, ces gestes ont moins de chances d'être l'objet d'un report vers les gynécologues.

<table><caption>TABLEAU 15 : Répartition des généra-
listes des ZIP et des autres zones selon la
densité en gynécologues</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th rowspan="2"></th>
      <th colspan="4">Densité en gynécologues</th>
    </tr>
    <tr>
      <th>Q1</th>
      <th>Q2</th>
      <th>Q3</th>
      <th>Q4</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>ZIP</th>
      <td>49 %</td>
      <td>25 %</td>
      <td>20 %</td>
      <td>6 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Autres zones</th>
      <td>21 %</td>
      <td>25 %</td>
      <td>26 %</td>
      <td>28 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <th><i>p-valeur</i> (test du chi2)</th>
      <td colspan="4">&lt;0,01</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Lecture : Près de la moitié (49%) des MG exerçant en ZIP fait partie des 25% de MG dont l'APL gynécologue de la commune d'exercice est le plus bas. »

En moyenne, les patientes des ZIP pourraient donc moins souvent bénéficier de ces gestes de pré-
vention.

Au-delà de ces trois gestes gynécologiques, d'autres questions du panel semblent indiquer que la fréquence des actes de prévention est plus faible en ZIP. Ainsi, les généralistes exerçant en ZIP déclarent significativement moins souvent aborder des questions d'ordre psychologique avec la femme enceinte : 17, 5% des généralistes exerçant en ZIP disent aborder systématiquement ou souvent la question du sentiment d'isolement social durant la grossesse, ce taux est de 30, 0% parmi leurs confrères des autres zones <fnref n="26" />. Deux questions traitent de la prise en charge des femmes enceintes dont la consommation d'alcool ou de tabac est jugée excessive. Dans les deux cas, le modèle 3 montre que « toutes choses égales par ailleurs » les médecins des ZIP déclarent significativement moins souvent que leurs confrères prendre en charge ces patientes, que ce soit seul ou en liaison avec d'autres professionnels.

<footnote n="26">26. Les données sont pondérées. Les médecins du panel installés en ZIP sont représentatifs de l'ensemble des médecins des ZIP dans trois dimension : l'âge, le sexe et le niveau d'activité. Symétriquement, la pondération assure la représentativité selon ces trois dimensions pour les médecins n'exerçant pas en ZIP.</footnote>
## 3 Classement en ZIP : complémentarité entre l'approche nationale et l'approche régionale.

À présent, nous nous concentrons sur le processus de sélection des zones classées en ZIP. Dans la partie précédente, nous avons vu que certaines variables, relatives à l'activité des médecins et à leurs prescriptions sont fortement corrélées avec la densité en généralistes. Dans cette partie, en mobilisant celles pour lesquelles la corrélation semble la plus forte, nous nous demandons si la sélection des communes pour un classement en ZIP telle qu'elle a été faite reflète davantage l'hérogénéité des pratiques associées à ces variables que ne l'aurait fait un classement entièrement centralisé, uniquement fondé sur l'indicateur d'APL.

### 3.1 Modalité de sélection des ZIP

Nous avons vu dans la section 1 que l'arrêté ministériel du 13 Novembre 2017 (annexe 1) définit un processus à deux niveaux pour la sélection des zones pour un classement en ZIP. Le classement est automatique pour les territoires de vie santé dont l'APL est inférieur à 2,5²⁷. Ensuite, les Autorité Régionales de Santé (ARS) classent d'une manière qui semble discrétionnaire, mais avec une limite en termes de population concernée, des territoires de vie santé supplémentaires parmi ceux dont l'APL est inférieur à 4 ainsi que des quartiers prioritaires. L'arrêté n'est pas contrai-gnant concernant ce choix. Les seuls éléments présents à ce propos ne figurent pas dans le corps de l'arrêté mais dans ses annexes : "Pour la sélection de ces zones (zones B), dans le respect de l'article R. 1434-41 du code de la santé publique, le directeur général de l'agence régionale de santé peut re-tenir des indicateurs complémentaires à l'indicateur APL. Les indicateurs complémentaires peuvent être par exemple : la part de la population en Affection de Longue Durée (ALD); la proportion de médecins exerçant en secteur 1; le taux d'hospitalisations potentiellement évitables".

Ce système de classement, hybride, résulte d'un arbitrage entre deux tendances opposées.

- Une approche uniquement régionale aurait consisté à confier aux ARS la totalité du processus de sélection des zones à classer. Un tel choix conduirait à des inégalités de traitement entre régions : l'utilisation de l'indicateur d'APL est un facteur unificateur du mode de sélection. Par ailleurs, la décentralisation des choix peut induire un autre type d'écueil : lorsqu'ils sont faits au niveau régional, les choix sont davantage susceptibles d'être perturbés par des acteurs locaux influents. Au sein d'une région, la concurrence entre territoires pourrait par exemple conduire des maires à chercher à obtenir un classement en ZIP de leur commune au détriment de communes moins bien loties.

- Une approche uniquement nationale aurait consisté à classer tous les territoires de vie-santé au-dessous d'un certain seuil d'APL. Ce type d'approche conduit à se priver de diagnostics territoriaux plus fins. De plus, l'indicateur d'APL a des imperfections<fnref n="28" /> que peuvent corri-ger les ARS, au moins pour une part. La première d'entre-elles concerne l'absence de prise en compte de la dimension sociale dans la formule de calcul (section 1.1). Cela revient no-tamment à négliger le fait que les populations pauvres sont globalement en moins bonne santé et, pour des raisons financières, plus dépendantes des généralistes dans leur parcours de soin que ne le sont les autres catégories de la populations, plus à même de financer des

<footnote n="27">27. Sauf pour quatre ARS qui, dans le cadre d'une expérimentation peuvent assouplir les règles du processus de sélection.</footnote>

<footnote n="28">28. Lucas-Gabrielli V., Nestrigue C., en collaboration avec Coldefy M. (2016), « Analyse de sensibilité de l'accessibilité potentielle localisée (APL) », Document de travail, IRDES, février</footnote>
consultations chez des spécialistes. Une autre imperfection concerne le calcul des temps d'accès aux cabinets. Pour définir les zones desservies par les cabinets de généralistes, l'hy- pothèse retenue est celle d'un accès en voiture, les distances étant calculées entre mairies, ce qui conduit, entre autres approximations, à considérer comme nul le temps d'accès d'un patient à n'importe quel cabinet médical de sa commune.

Ainsi, la liberté laissée aux ARS de sélectionner des territoires critiques revêt un enjeu certain pour la bonne répartition de l'accès aux soins des populations. Nous interrogeons le choix qui a été fait, en posant la question suivante :

La capacité discrétionnaire des ARS à classer en ZIP certains territoires de vie santé conduit-elle à un classement qui reflète mieux les hétérogénéités des variables d'activité et des pratiques de prescription des médecins qu'un classement qui aurait été centralisé ?

## 3.2 Reconstitution d'un contre-factuel : les ZIP-alternatives

Les ARS opèrent leur sélection sous deux contraintes : les territoires de vie santé qu'ils choi- sissent de classer en ZIP doivent avoir un indicateur d'APL compris 29 entre 2,5 et 4, et ils doivent représenter une part de la population inférieure à une proportion définie dans l'arrêté (annexe 1). Cette part de la population est définie pour chaque région. Agrégée au niveau de la France Mé- tropolitaine, et en incluant les populations résidant dans des zones faisant partie de la sélection nationale, cette part s'élève à 17,5% de la population.

Pour reconstituer la sélection qui aurait été faite si le classement avait été centralisé, nous émet- tons deux hypothèses :

1. la sélection s'appuie uniquement sur l'indicateur d'APL calculé au niveau des territoires de vie santé,

2. la proportion de la population résidant dans une zone classée aurait été la même que celle résidant dans les ZIP telles qu'elles ont été définies : 17,5% pour la France métropolitaine.

Nous commençons donc par ordonner les territoires de vie santé en fonction de leur APL, et nous sélectionnons ceux dont l'APL est le plus bas, jusqu'à atteindre 17,5% de la population métro- politaine (figure 1). Nous obtenons ainsi un seuil d'APL de 2,897 et un classement de tous les territoires vie santé dont l'APL est inférieure à ce seuil-là.

Nous nommons ZIP-alternatives les zones correspondant aux territoires de vie santé ainsi sélec- tionnés.

<footnote n="29">29. Sauf pour quatre ARS qui, à titre expérimental, peuvent assouplir la règle relative à ces seuils.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1 : Définition des ZIP alternatives.</figcaption></figure>

Parmi les généralistes de notre champ d'étude<fnref n="30" />, 201 exercent en ZIP et 220 dans les ZIP-alternatives (Figure 2). 105 médecins exercent dans ces deux types de zone ; pour 62 d'entre-eux,

la raison en est une valeur de l'APL du territoire vie santé inférieure à 2, 5.

L'importante disjonction entre le groupe des médecins exerçant dans un TVS classé en ZIP et celui des médecins exerçant dans un TVS classé en ZIP-alternatives montre que l'APL n'a pas été retenu comme critère principal par les ARS au moment où elles ont effectué leur sélection.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2 : Effectifs des médecins du panel exerçant dans les ZIP et dans les ZIP-alternatives.</figcaption></figure>

Champ : 1513 généralistes du panel ayant accepté l'appariement de leurs données RIAP et exerçant plus d'une journée par semaine.

## 3.3 Comparaison des deux sélections

Nous avons vu dans la section 2, que la densité en généralistes, qu'elle soit mesurée par l'indicateur d'APL, ou bien de manière binaire par l'exercice en ZIP ou dans une autre zone, présentait des corrélations fortes avec certaines dimensions de l'activité des médecins, ainsi qu'avec certains choix de prescription.

Nous nous appuyons sur ces résultats pour comparer les deux sélections. La perspective est renversée : au lieu d'étudier l'hétérogénéité des variables d'activité et de pratiques de prescriptions à l'aune de la densité en médecins, nous postulons que l'hétérogénéité de certaines de ces variables est à même de constituer un certain reflet de la densité en soins primaires.

Nous sélectionnons les variables dont nous avons observé qu'elles étaient corrélées à la fois avec le niveau d'APL et avec l'exercice en ZIP (section 2.1).

<footnote n="30">30. c'est-à-dire les généralistes ayant répondu à la vague d'inclusion du panel, travaillant au moins une journée par semaine dans le cadre de leur activité libérale et ayant accepté la communication de leurs données-RIAP (section 1.3.)</footnote>
Ces variables sont : le nombre d'actes, la taille de la patientèle, le rythme des consultations, le temps alloué à la formation continue, les prescriptions 31 d'opioïdes, de soins infirmiers et des soins de kinésithérapie.

Les résultats de la section 2 nous permettent de postuler par exemple que, pour un médecin donné, réaliser davantage d'actes ou prescrire moins de soins de kinésithérapie sont des éléments tra-duisant une probabilité plus élevée d'exercer dans un territoire en situation de sous-densité en généralistes.

Nous mobilisons ces sept critères pour comparer le zonage tel qu'il a été effectué, nationalement et par les ARS (zonage ZIP), avec un zonage qui aurait été entièrement centralisé (zonage ZIP-alternatif).

Nous nous demandons d'abord si les variables sélectionnées restent corrélées avec un classement en ZIP lorsqu'on contrôle du niveau de l'APL. Puis nous cherchons dans lequel des deux zonages chacun des sept critères est le plus tangible.

### 3.3.1 Corrélation entre les sept variables et les sélections, en contrôlant de l'APL

Les sept variables sélectionnées sont corrélées avec un classement en ZIP et avec l'APL. Mais l'indicateur d'APL est lui-même corrélé avec le classement en ZIP, par construction de ce classement. Nous nous demandons ici si nos variables restent corrélées avec un classement en ZIP, lorsqu'on contrôle du niveau d'APL. Une réponse affirmative traduirait un lien entre les variables et un classement en ZIP qui dépasse l'utilisation seule de l'indicateur d'APL, ce lien pouvant être interprété en termes de plus-value apportée par l'expertise locale des ARS.

Nous estimons pour cela le modèle logistique :

$$ ZIP = 1_{ZIP^* \ge 0} \quad \text{avec} \quad \begin{cases} ZIP^* = \alpha_0 + \alpha_{ZIP}Y + \gamma_{ZIP}APL + \beta X + \epsilon \\ et \\ \epsilon \sim F \end{cases} \qquad (5) $$

dans lequel :

- ZIP est une indicatrice qui prend la valeur 1 lorsque le médecin exerce en ZIP,

- la variable Y est successivement chacune des sept variables sélectionnées,

- la variable APL prend la valeur de l'indicateur d'APL du territoire vie santé où est installé le cabinet du généraliste (section 1.2),

- X est l'ensemble des variables de contrôle présenté dans l'encadré 2 (section 1.3), Lorsque Y représente les remboursements par patient des soins de kinésithérapie ou les soins infirmiers, la densité 32 en kinésithérapeute ou en infirmiers constitue une variable de contrôle supplémentaire,

- F est la fonction de répartition de la loi logistique.

<footnote n="31">31. Il s'agit en réalité de « prescriptions consommées », une ordonnance qui n'est pas suivie de la délivrance d'un produit ou d'un soin n'est pas enregistrée dans les données de la sécurité sociale</footnote>

<footnote n="32">32. mesurée par l'APL-kinésithérapeute ou l'APL-infirmiers pour l'année 2013</footnote>
Si, lors des estimations du modèle 5, nous constatons qu'un coefficient $\alpha_{ZIP}$ associée à une variable Y est significatif et du signe attendu, une interprétation possible sera que la mobilisation des ARS pour participer au zonage a conduit à une sélection de territoire davantage en adéquation avec l'hétérogénéité de Y, qu'une sélection uniquement basée sur l'indicateur d'APL <fnref n="33" />.

Mise à part la formation continue, et la prescription d'opioïdes, les variables restent, en contrôlant de l'APL, significativement corrélées à un classement en ZIP (Tableau 16).

<table><caption>TABLEAU 16 : Corrélations entre les sept variables retenues et un classement en ZIP, en contrôlant de l'APL</caption><thead><tr><th>Y</th><th>α<sub>ZIP</sub></th><th>γ<sub>ZIP</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Actes/1000</td><td>0,08*</td><td>-2,7***</td></tr><tr><td>Taille patientèle/1000</td><td>0,33**</td><td>-2,7***</td></tr><tr><td>Rythme</td><td>0,14*</td><td>-2,8***</td></tr><tr><td>Formation continue</td><td>-0,00</td><td>-2,8***</td></tr><tr><td>Prescriptions d'opioïdes</td><td>0,15</td><td>-2,8***</td></tr><tr><td>Prescriptions soins kiné.</td><td>-0,03**</td><td>-2,6***</td></tr><tr><td>Prescriptions soins infirmiers</td><td>-0,02*</td><td>-2,7***</td></tr></tbody></table>

Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014.

Champ : Répondants ayant accepté la communication de leur RIAP, dont le temps de travail moyen déclaré pour l'activité libérale est supérieur à une journée par semaine, et ayant répondu à la question sur la formation continue soit 1435 médecins, France métropolitaine.

Note : La prescription d'opioïdes est exprimée en boites par patient en une année; les prescriptions de soins infirmiers et de kinésithérapie en euros remboursés par patient en une année. Seuil de significativité : * 10% / ** 5% / *** 1%

<footnote n="33">33. Lors de l'estimation du modèle 6, un biais de variable omise dû à l'introduction uniquement sous forme linéaire de l'APL est possible. C'est pourquoi nous avons aussi estimé le modèle (5) mais dans lequel l'indicatrice ZIP est remplacée par l'indicatrice $ZIP_{alt}$ qui prend la valeur 1 lorsque le médecin exerce dans une ZIP-alternative. Par construction, la variable $ZIP_{alt}$ est entièrement déterminée par le niveau de l'indicateur d'APL. Nous constatons lors des estimations que les variables Y ne sont pas significatives ce qui suggère que l'introduction, dans le modèle 6, de la variable d'APL uniquement sous forme linéaire est suffisante pour contrôler de son effet.</footnote>
### 3.3.2 Hétérogénéité des pratiques et zonages

Dans cette partie, nous nous demandons si les sept variables retenues sont davantage tangibles en ZIP ou en ZIP-alternatives.

Les médecins exerçant en ZIP mais n'exerçant pas dans les ZIP-alternatives réalisent un nombre moyen d'actes plus importants que leurs confrères exerçant dans des ZIP-alternatives, hors ZIP (tableau 17). Concernant les tailles des patientèles, le temps alloué à la formation continue et les prescriptions d'opioïdes et de soins infirmiers, le test de Student de comparaison des moyennes ne montre pas de différence significative au seuil de 10%. Les médecins des ZIP (hors ZIP-alternatives) ont un rythme significativement plus élevé et un niveau de prescription de soins de kinésithérapie significativement plus faible.

<table><caption>TABLEAU 17 : Comparaison des moyennes des sept variables retenues entre médecins des ZIP et médecins des ZIP-alternatives.</caption><thead><tr><th></th><th>N</th><th>Nombre d'actes</th><th>Taille patientèle</th><th>Rythme</th><th>Prescr. opioïdes</th><th>Form. continue</th><th>Rbst soins-kiné</th><th>Rbst soins-infir.</th></tr></thead><tbody><tr><td>ZIP hors ZIP-alt</td><td>94</td><td>5993</td><td>1916</td><td>2,68</td><td>0,82</td><td>10,34</td><td>11,96</td><td>9,00</td></tr><tr><td>ZIP-alt hors ZIP</td><td>109</td><td>5354</td><td>1777</td><td>2,36</td><td>0,73</td><td>9,55</td><td>16,01</td><td>10,90</td></tr><tr><td>p-valeurs (Student)</td><td>—</td><td>0,06</td><td>0,18</td><td>0,02</td><td>0,17</td><td>0,65</td><td>&lt; 0,01</td><td>0,25</td></tr></tbody></table>

Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014.

Champ : Répondants exerçant soit ZIP, soit en ZIP-alternative, ayant accepté la communication de leur RIAP, dont le temps de travail moyen déclaré pour l'activité libérale est supérieur à une journée par semaine, et ayant répondu à la question sur la formation continue soit 203 médecins, France métropolitaine.

Note : La prescription d'opioïdes est exprimée en boites par patient en une année; les prescriptions de soins infirmiers et de kinésithérapie en euros remboursés par patient en une année. Seuil de significativité : * 10% / ** 5% / *** 1% .
Afin d'évaluer si les variables retenues sont davantages corrélées avec un exercice en ZIP ou avec un exercice en ZIP-alternatives, nous estimons le modèle <fnref n="34" /> :

$$log(Y) = \alpha_0 + \alpha_{ZIP}ZIP + \alpha_{ZIP\_alt}ZIP\_alt + \beta ZIP \times ZIP\_alt + \gamma X + \epsilon \quad (7)$$

où :

- Y sera chacune des variables retenues, excepté la formation continue.

- ZIP et ZIP\_alt sont des indicatrices qui prennent respectivement la valeur 1 lorsque le médecin exerce en ZIP ou en ZIP-alternative.

- X est l'ensemble des variables de contrôle présenté dans la section 1.2. Lorsque Y est le montant de remboursement en soins de kinésithérapie ou en soins infirmiers, la densité en masseurs kinésithérapeute ou en soins infirmiers est ajoutée aux variables de contrôle.

Ce modèle est mobilisé pour comparer l'intensité des corrélations des variables Y avec le zonage ZIP (mesurée par $\alpha_{ZIP}$) d'une part, et avec le zonage tel qu'il aurait été fait s'il avait été centralisé (mesurée par $\alpha_{ZIP\_alt}$). Le tableau 17 donne les estimations de ces coefficients, pour chacune des variables Y. Nous effectuons, pour chaque variable Y, un test de Student de comparaison des coefficients $\alpha_{ZIP}$ et $\alpha_{ZIP\_alt}$.

La formation continue mise à part, les corrélations semblent systématiquement plus étroites avec l'exercice en ZIP qu'avec un exercice en ZIP-alternative. La significativité de la variable ZIP est en général plus importante. L'hétérogénéité des variables retenues semble donc davantage en adéquation avec la sélection telle qu'elle a été faite qu'avec une sélection qui aurait été opérée au niveau national uniquement. Cependant, si la comparaison « à vue d'oeil » des estimations des coefficients et de leurs significativités semble sans ambiguïté (tableau 18), les tests de Student ne permettent pas d'être assuré, aux seuils usuels de significativité, de l'ordre des coefficients $\alpha_{ZIP}$ et $\alpha_{ZIP\_alt}$.

Incidentemment, les résultats du tableau 18 apportent un éclairage sur la question de l'étendue des territoires classés. Les généralistes présents dans la sélection alternative mais n'exerçant pas dans un territoire classé en ZIP, forment un groupe certainement proche de celui des généralistes qui auraient vu leur territoire classé en ZIP si le périmètre avait été plus large. La comparaison des valeurs estimées des coefficients $\alpha_{ZIP}$ et $\alpha_{ZIP\_alt}$ objective l'existence de différences dans certaines dimensions de l'activité et des pratiques de prescriptions entre les généralistes exerçant dans une zone classée en ZIP et ceux exerçant dans des zones «non-classée mais qui étaient proches de l'être». En particulier, ces derniers ont en moyenne un nombre d'actes annuel et un rythme de consultation qui semblent moins élevés que ceux des médecins exerçant en ZIP et ils ne sont pas différents du reste médecins exerçant en France Métropolitaine sur les autres critères alors que les médecins des ZIP le sont.

$$Y = \begin{cases} Y^* & \text{si } Y^* = \alpha_0 + \alpha_1 \log(APL) + \beta X + \epsilon > 0 \\ 0 & \text{sinon.} \end{cases} \quad (6)$$

<footnote n="34">34. Pour la formation continue, en cohérence avec la deuxième partie, nous estimons un modèle Tobit par maximum de vraisemblance :</footnote>
Ainsi, cette approche et celle de la section 3.3.1. semblent plutôt en faveur d'une complémentarité entre l'indicateur national et une expertise locale plutôt que d'un usage unique de l'indicateur national. Nos approches reposent cependant uniquement sur quelques dimensions des pratiques des médecins. Elles n'épuisent pas l'ensemble des dimensions de l'activité des cabinets. Par exemple, nos données n'abordent pas la question des renoncements aux soins dus à la saturation des cabinets. Or, ces renoncements sont certainement corrélés avec l'indicateur d'APL et leur prise en compte pourrait atténuer nos résultats.

<table><caption>TABLEAU 18 : Comparaison des corrélations des sept variables retenues avec l'exercice en ZIP et l'exercice en ZIP-alternatives.</caption><thead><tr><th>Y</th><th>αZIP</th><th>αZIP_alt</th><th>p-valeur<br>Test de Student (1)</th><th>N</th></tr></thead><tbody><tr><td>Actes</td><td>0,12 **</td><td>0,09 *</td><td>0,34</td><td>1434</td></tr><tr><td>Taille patientèle</td><td>0,15 ***</td><td>0,11 ***</td><td>0,27</td><td>1434</td></tr><tr><td>Rythme</td><td>0,12 **</td><td>0,07</td><td>0,24</td><td>1434</td></tr><tr><td>Prescr. opioïdes.</td><td>0,20**</td><td>0,11</td><td>0,23</td><td>1434</td></tr><tr><td>Formation cont.</td><td>-0,06</td><td>-1,67</td><td>0,82</td><td>1434</td></tr><tr><td>Rbst soins kiné.</td><td>-0,18 **</td><td>-0,03</td><td>0,07</td><td>1434</td></tr><tr><td>Rbst soins infir.</td><td>-0,29 **</td><td>-,14</td><td>0,20</td><td>1434</td></tr></tbody></table>

**Source** : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. - **Champ** : Répondants ayant accepté la communication de leur RIAP, dont le temps de travail moyen déclaré pour l'activité libérale est supérieur à une journée par semaine, et ayant répondu à la question sur la formation continue soit 1 435 médecins. Tous exercent en France métropolitaine. - **Notes** : (1) Les tests de Student ont pour hypothèses nulles : $H_0 : \alpha_{ZIP} < \alpha_{ZIP_{alt}}$ pour les quatre premières lignes et $H_0 : \alpha_{ZIP} > \alpha_{ZIP_{alt}}$ pour les trois suivantes. Le modèle (8) est estimé lorsque Y est la formation continue. Dans les six autres cas, le modèle estimé est le modèle (7). Seuils de significativité : * 10% / ** 5% / *** 1%
Conclusion

Dans cette étude, nous mettons en évidence des écarts d'organisation et de pratiques de pres-
criptions entre les généralistes, selon la densité médicale des zones dans lesquelles ils exercent.
Nous nous appuyons sur le troisième panel d'observation des pratiques et des conditions d'exer-
cice en médecine générale, enrichi de données de la sécurité sociale : relevés d'activité et de pres-
criptions, scores aux indicateurs de qualité des pratiques. Ces données, collectées entre 2013 et
2017, documentent à la fois l'environnement du médecin, son organisation au travail et certaines
de ses pratiques de soins. Elles permettent de contrôler nos analyses de caractéristiques des mé-
decins et des patients ainsi que de certaines différences observables de contexte comme le niveau
de vie de la commune ou l'exercice en zone rurale.

Qu'elle soit mesurée à partir de l'indicateur d'APL, ou par l'exercice en ZIP, nous constatons qu'une faible densité est plus souvent associée à une taille de patientèle, un nombre de consultations et un rythme plus importants, et à un temps de formation continue plus faible. Cependant, nous ne trouvons pas des temps de travail plus importants dans les zones où le déséquilibre entre offre et besoins en soin est le plus aigu, que ce soit pour le temps de travail relatif à l'ensemble des activités professionnelles ou celui dévolu à l'activité libérale. On note aussi des différences statistiquement significatives sur certaines pratiques médicales : usage de certains médicaments (opioïdes notamment), moins de renvoi vers des soins paramédicaux, actes de préventions probablement moins réguliers en ZIP. Des analyses supplémentaires, qui portent sur les seuls médecins dont la commune d'installation est entrée, selon nos critères, en zone sous-dense au cours des années 2010, pourraient plaider pour une interprétation de ces écarts comme un effet causal de l'exercice en ZIP, indépendamment de la personnalité du médecin.

Enfin, nous sélectionnons des variables dont l'hétérogénéité nous semble constituer un certain
reflet de la densité en généralistes. Nous trouvons que le classement ZIP tel qu'il a été fait est
mieux corrélaté à ces variables qu'un classement alternatif, qui n'aurait été fondé que sur l'indica-
teur d'APL.

Ces résultats apportent un éclairage sur les adaptations que les généralistes des zones où ils sont
les moins nombreux sont amenés à faire. Ils constituent aussi un état des lieux des écarts de pra-
tiques entre les médecins installés dans les ZIP et les autres, juste avant que ce dispositif ne soit
initié.

Il faut cependant les prendre avec précaution. Les variables expliquées dans cette étude sont im-
portantes dans le processus de prise en charge mais n'épuisent pas l'ensemble des dimensions
de l'activité du généraliste. La population de médecins soumise à l'observation peut elle-même
souffrir de certains biais ; les généralistes du Panel sont statistiquement représentatifs des généra-
listes libéraux sur des critères observables, mais dans la «disposition» à répondre à une enquête
dédiée à l'observation des pratiques, peut se cacher une sensibilité particulière des répondants
aux questions de qualité des soins et, en général, aux questions de santé publique.

Des écarts d'organisation et de prescription entre les médecins des ZIP et leurs confrères semblent cependant avérés. Ils traduisent certainement les difficultés que rencontrent les médecins qui exercent dans ce type de zone et justifient *ex ante* la mise en place de dispositifs incitant au maintien et à l'installation des généralistes dans ces zones.
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# Annexes

## Annexe 1 : Arrêté définissant la méthodologie de sélection des ZIP

Arrêté du 13 novembre 2017 relatif à la méthodologie applicable à la profession de médecin pour la détermination des zones prévues au 1° de l'article L. 1434-4 du code de la santé publique 35

(JORF n°0266 du 15 novembre 2017; texte n°13; NOR : SSAH1731778A)

La ministre des solidarités et de la santé et le ministre de l'action et des comptes publics,

Vu le code de l'éducation nationale, notamment son article L. 632-6;

Vu le code de la santé publique, notamment son article L. 1434-4;

Vu le code de la sécurité sociale, notamment son article L. 162-14-1;

Vu le code général des collectivités territoriales, notamment son article L. 1511-8;

Vu le code général des impôts, notamment son article 151 ter;

Vu la loi n° 2016-41 du 26 janvier 2016 de modernisation de notre système de santé, notamment son article 158;

Vu le décret n° 2017-632 du 25 avril 2017 relatif aux conditions de détermination des zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins ou dans lesquelles le niveau de l'offre est particulièrement élevé;

Vu le décret n° 2014-1750 du 30 décembre 2014 modifié fixant la liste des quartiers prioritaires de la politique de la ville dans les départements métropolitains;

Vu l'arrêté du 21 décembre 2011 relatif aux dispositions applicables à la détermination des zones prévues à l'article L. 1434-7 du code de la santé publique;

Vu l'avis de la Caisse nationale d'assurance maladie des travailleurs salariés en date du 25 octobre 2017;

Vu l'avis de la caisse centrale de la Mutualité sociale agricole en date du 25 octobre 2017,

Arrêtent :

### Article 1

Les zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins, concernant la profession de médecin, sont déterminées conformément à la méthodologie prévue à l'annexe du présent arrêté.

### Article 2

La composition des territoires de vie-santé mentionnés à l'annexe du présent arrêté est disponible sur le site internet du ministère chargé de la santé (www.solidarites-sante.gouv.fr/zonage-medecin).

### Article 3

I. - Les agences régionales de santé transmettent à la direction générale de l'offre de soins du ministère chargé de la santé au plus tard au 31 décembre de chaque année la liste des territoires de vie-santé en précisant la qualification retenue par le directeur général de l'agence régionale de santé en application du II de la présente annexe.

II. - Les agences régionales de santé transmettent à la direction générale de l'offre de soins du ministère chargé de la santé dès leur publication les arrêtés pris en application des articles R. 1434-41 et R. 1434-43 du code de la santé publique.

<footnote n="35">35. https://www.legifrance.gouv.fr/eli/arrete/2017/11/13/SSAH1731778A/jo/texte</footnote>
### Article 4

L'annexe I de l'arrêté du 21 décembre 2011 relatif aux dispositions applicables à la détermination des zones prévues à l'article L. 1434-7 du code de la santé publique est abrogée.

### Article 5

La directrice générale de l'offre de soins et la directrice de la sécurité sociale sont chargées, cha-cune en ce qui la concerne, de l'exécution du présent arrêté, qui sera publié au Journal officiel de la République française.

## ANNEXE

### MÉTHODOLOGIE DE DÉTERMINATION DES ZONES CARACTÉRISÉES PAR UNE OFFRE DE SOINS INSUFFISANTE OU PAR DES DIFFICULTÉS DANS L'ACCÈS AUX SOINS POUR LA PROFESSION DE MÉDECIN

Conformément aux dispositions du I de l'article R. 1434-41 du code de la santé publique, le directeur général de l'agence régionale de santé arrête les zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins pour la profession de médecin. Ces zones sont déterminées selon la méthodologie ici présentée.

#### I. - Calcul de l'APL par territoire de vie-santé

Les zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins pour la profession de médecin sont déterminées à partir d'un indicateur principal dénommé Accessibilité potentielle localisée (APL) à un médecin.

L'indicateur APL est calculé par la Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (DREES) en considérant notamment :

- l'activité de chaque praticien, mesurée par le nombre de consultations ou visites effectuées par le praticien;

- le temps d'accès au praticien selon une fonction décroissante entre 0 et 20 minutes;

- la consommation de soins par classe d'âge pour tenir compte des besoins différenciés en offre de soins.

Pour tenir compte des éventuels départs à la retraite et de la réduction de l'offre de soins qui s'ensuivrait, le champ des professionnels de santé considéré est défini en appliquant une borne d'âge à partir de laquelle les médecins ne sont plus comptabilisés dans l'offre de soins prise en compte dans le calcul de l'indicateur APL. L'indicateur APL est exprimé en nombre de consultations accessibles par an par habitant standardisé (C./an/hab.). L'indicateur APL est calculé au niveau des territoires de vie-santé mentionnés à l'article 2 du présent arrêté. Il correspond à la moyenne, pondérée par la population de chaque commune, des indicateurs APL des communes composant cette unité territoriale. La méthodologie de la construction de l'indicateur APL est publiée sur le site internet de la DREES (www.drees.social-sante.gouv.fr).

#### II. - Détermination des seuils d'identification des zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou des difficultés dans l'accès aux soins

L'établissement de ces seuils tient compte du fait qu'un habitant bénéficie en moyenne nationale de 3,8 consultations par an (source : SNIIRAM 2015, CNAM-TS, Calculs DREES).

Pour la présente méthodologie, il est considéré que :
- une offre médicale est insuffisante dès lors qu'elle est inférieure d'au moins un tiers à cette valeur (soit inférieure à 2,5 consultations par an par habitant);

- le niveau de l'offre de soins ne permet pas de répondre de manière satisfaisante aux besoins de la population lorsque l'indicateur APL est inférieur à 4 consultations par an par habitant.

Il résulte de ce qui précède :

1. Les zones dans lesquelles l'indicateur APL est inférieur à 2,5 consultations par an par habitant, en tenant compte de l'offre des médecins généralistes âgés de 65 ans ou moins, constituent la sélection nationale. Elles sont obligatoirement sélectionnées par l'agence régionale de santé (zones A) pour faire partie des zones d'intervention prioritaire et sont identifiées par l'arrêté prévu au 1° de l'article L. 1434-4 du code de la santé publique.

2. Les zones dans lesquelles l'indicateur APL est compris entre 2,5 et 4 consultations par an par habitant, en tenant compte de l'offre des médecins généralistes âgés de 65 ans ou moins, constituent le vivier.

Au sein de ce vivier, le directeur général de l'agence régionale de santé détermine deux types de zones qui sont également identifiées par l'arrêté prévu au 1° de l'article L. 1434-4 du code de la santé publique.

2a. sélection additionnelle des zones d'intervention prioritaire, dans le respect du pourcentage de population indiqué dans le tableau ci-après. Pour la sélection de ces zones (zones B), dans le respect de l'article R. 1434-41 du code de la santé publique, le directeur général de l'agence régionale de santé peut retenir des indicateurs complémentaires à l'indicateur APL.

Les indicateurs complémentaires peuvent être par exemple :

- la part de la population en Affection de Longue Durée (ALD);

- la proportion de médecins exerçant en secteur 1;

- le taux d'hospitalisations potentiellement évitables.

Les zones A et B constituent les zones d'intervention prioritaire.

Elles sont éligibles à toutes les mesures et aides à l'installation des médecins prévues par la réglementation.

2b. sélection des zones d'action complémentaire, constituées de tout ou une partie du vivier restant une fois les zones B sélectionnées. Ces zones sont éligibles aux aides prévues aux articles identifiés ci-dessous.

Le tableau ci-dessous résume les éléments présentés :
<table><thead><tr><th></th><th>APL de la zone &lt;2,5C/an/hab.</th><th colspan="2">2,5&lt;APL de la zone&lt;4 C/an/hab.</th></tr><tr><th></th><th>Sélection nationale</th><th colspan="2">Vivier</th></tr><tr><th>Qualificatif</th><th>Zone d'intervention prioritaire (A)<br>(sélection nationale)</th><th>Zone d'intervention prioritaire (B)<br>(sélection additionnelle par l'agence régionale de santé)</th><th>Zones d'action complémentaire<br>(tout ou partie du reste du vivier, sur décision de l'agence régionale de santé)</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Mesures applicables en application du 1° de l'article L. 1434-4 du CSP</th><td>Zones éligibles aux aides conventionnelles, prises en application des articles L. 162-14-1 et L. 162-32-1 du code de la sécurité sociale, aux aides du b du 2° du I de l'article D. 162-30 du code de la sécurité sociale, aux aides prévues aux articles L. 632-6 du code de l'éducation, L. 1511-8 du code général des collectivités territoriales, 151 ter du code général des impôts, L. 1435-4-2 à L. 1435-4-5, L. 1435-5-1 à L. 1435-5-4 du code de la santé publique</td><td></td><td>Zones éligibles aux aides du b du 2° du I de l'article D. 162-30 du code de la sécurité sociale et aux aides pré-citées du code de l'éducation, du code général des collectivités territoriales, du code de la santé publique</td></tr></tbody></table>

Au sein du vivier, les zones qui ne sont identifiées ni comme des zones d'intervention prioritaire (zones B) ni comme des zones d'action complémentaire constituent des zones de vigilance pouvant faire l'objet de mesures d'accompagnement par les agences régionales de santé.

### III. - La maille applicable

Le directeur général de l'agence régionale de santé détermine les zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins pour la profession de médecin parmi les territoires de vie-santé mentionnés à l'article 2 du présent arrêté.

Lorsqu'une commune nouvelle est créée à partir de communes implantées dans plusieurs territoires de vie-santé distincts, elle est rattachée au territoire de vie-santé de la commune dont elle reprend le code commune.

Lorsqu'un quartier prioritaire de la ville, tel que défini par le décret susvisé, est situé pour une partie au moins au sein d'un territoire de vie-santé appartenant au vivier, le directeur général de l'agence régionale de santé peut le rendre seul éligible aux aides prévues pour les zones d'intervention prioritaire et les zones d'action complémentaire sans pour autant classer ce territoire de vie-santé dans son intégralité dans l'une de ces catégories. Cette désignation s'opère dans le respect des dispositions prévues aux points II et V de la présente annexe.

### IV. - Adaptation régionale

Dans la limite d'une population représentant 5,0 % au plus de la population du vivier régional, l'arrêté du directeur général de l'agence régionale de santé prévu au 1° de l'article L. 1434-4 du code de la santé publique peut comporter une ou plusieurs zones dont l'indicateur APL est supé-
rieur ou égal à 4 consultations par an par habitant.

Ces zones peuvent être qualifiées de zones d'intervention prioritaire, de zones d'action complémentaire ou de zones de vigilance pour bénéficier des mesures prévues au II, sous réserve des conditions suivantes :

- les zones de la sélection nationale (zones A) ne peuvent être modifiées ;

- l'intégration de ces zones au sein de la sélection additionnelle des zones d'intervention prioritaire (zones B) ou au sein des zones d'action complémentaire par le directeur général de l'agence régionale de santé s'effectue :

i/ pour la sélection additionnelle des zones d'intervention prioritaire (zones B) : dans la limite du pourcentage, figurant au V, applicable à la région considérée (colonne Total zones A + B).

ii/ pour les zones d'action complémentaire : dans la limite du vivier augmenté au maximum de 5,0 %.

Toute adaptation régionale retenue par le directeur général de l'agence régionale de santé doit être motivée par arrêté, notamment par des données chiffrées et actualisées au regard des difficultés d'accès aux soins constatées.

V. - Part de la population régionale applicable pour la détermination des zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins

<table><thead><tr><th rowspan="2">Région</th><th colspan="3">Zones d'intervention prioritaire</th></tr><tr><th>Part de la population régionale résidant dans les zones A (sélection nationale), En %</th><th>Part de la population régionale résidant dans les zones B (sélection additionnelle à choisir parmi le vivier) En %</th><th>Total (Zones A + B), En %</th></tr></thead><tbody><tr><td>Auvergne-Rhône-Alpes</td><td>7,9</td><td>7,2</td><td>15,1</td></tr><tr><td>Bourgogne-Franche-Comté</td><td>6,3</td><td>15,6</td><td>21,9</td></tr><tr><td>Bretagne</td><td>1,1</td><td>8,9</td><td>10,0</td></tr><tr><td>Centre-Val de Loire</td><td>18,9</td><td>20,9</td><td>39,8</td></tr><tr><td>Corse</td><td>8,1</td><td>3,8</td><td>11,9</td></tr><tr><td>Grand Est</td><td>1,7</td><td>7</td><td>8,7</td></tr><tr><td>Guadeloupe</td><td>33,1</td><td>16,2</td><td>49,3</td></tr><tr><td>Guyane</td><td>100,0</td><td>-</td><td>100,0</td></tr><tr><td>Hauts-de-France</td><td>2,4</td><td>5,9</td><td>8,3</td></tr><tr><td>Ile-de-France</td><td>14,6</td><td>22,1</td><td>36,7</td></tr><tr><td>La Réunion</td><td>1,5</td><td>8,2</td><td>9,7</td></tr><tr><td>Martinique</td><td>45,0</td><td>10,7</td><td>55,7</td></tr><tr><td>Mayotte</td><td>100,0</td><td>-</td><td>100,0</td></tr><tr><td>Normandie</td><td>4,6</td><td>18,5</td><td>23,1</td></tr><tr><td>Nouvelle-Aquitaine</td><td>2,0</td><td>8,8</td><td>10,8</td></tr><tr><td>Occitanie</td><td>1,7</td><td>4,5</td><td>6,2</td></tr><tr><td>Pays de la Loire</td><td>5,0</td><td>13,2</td><td>18,2</td></tr><tr><td>Provence-Alpes-Côte d'Azur</td><td>1,2</td><td>2,6</td><td>3,8</td></tr><tr><td>France entière (arrondi à l'unité)</td><td>7</td><td>11</td><td>18</td></tr></tbody></table>

Les zones B et les zones d'action complémentaire sont déterminées par le directeur général de
l'agence régionale de santé au sein du vivier

VI. - Evolution des zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins pour la profession de médecin

Les arrêtés des directeurs généraux des agences régionales de santé relatifs à la détermination des zones caractérisées par une offre de soins insuffisante ou par des difficultés dans l'accès aux soins pour la profession de médecin peuvent être modifiés en tant que de besoin sur la base des données de l'APL actualisées annuellement par la DREES et mises à disposition sur son site internet (www.drees.social-sante.gouv.fr).

Les modifications s'opèrent dans le respect du taux plafond (zones A + B) figurant dans le tableau relatif aux zones d'intervention prioritaire au point V.

Fait le 13 novembre 2017.
La ministre des solidarités et de la santé,
Pour la ministre et par délégation :
La directrice générale de l'offre de soins,
C. Courrèges
Le ministre de l'action et des comptes publics,
Pour le ministre et par délégation :
La directrice de la sécurité sociale,
M. Lignot-Leloup
Annexe 2 : Robustesse des résultats de la section 2.1 à un changement du modèle estimé

Dans la partie 2.1, les estimations du modèle 1³⁶ nous conduisent à conclure que la densité médi-
cale, mesurée par l'APL est corrélée négativement, conditionnellement aux variables de contrôle,
avec le nombre d'actes réalisés par les médecins, la taille de leur patientèle, le rythme des consul-
tations, ainsi que la prescription d'opioïdes et d'antibiotiques. Nous trouvons une corrélation
positive avec les prescriptions de soins infirmiers et de soins de kinésithérapie. Enfin, nous ne
trouvons pas de corrélation de la densité médicale ni avec le temps de travail, ni avec le volume
total de prescriptions pharmaceutiques.

Pour mesurer la robustesse des résultats au choix du modèle, nous testons les modèles alterna-
tifs suivant. Le tableau 18 donne les estimations du coefficient α₁ pour chacun de ces modèles et
chacune des variables Y citées ci-dessus.

$$
Y = \alpha_0 + \alpha_1 APL + \beta X + \epsilon \quad (A1)
$$

$$
Y = \alpha_0 + \alpha_1 APL + \alpha_2 APL^2 + \beta X + \epsilon \quad (A1)
$$

$$
Y = \alpha_0 + \alpha_1 \log(\text{APL}) + \beta X + \epsilon \quad (\text{A1})
$$

$$
\log(Y) = \alpha_0 + \alpha_1 APL + \beta X + \epsilon \quad (A1)
$$

$$
\log(Y) = \alpha_0 + \alpha_1 APL + \alpha_2 APL^2 + \beta X + \epsilon \quad (A1)
$$

<table><caption>TABLEAU 18 : Estimation du coefficient α₁ pour chacun des modèles alternatifs.</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>Y</th>
      <th>Modèle</th>
      <th>A1<br>(Y/APL)</th>
      <th>A2<br>(Y/APL+APL<sup>2</sup>)</th>
      <th>A3<br>(Y/log(APL))</th>
      <th>A4<br>(log(Y)/APL)</th>
      <th>5<br>(log(Y)/APL+APL<sup>2</sup>)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Actes</td>
      <td></td>
      <td>-180***</td>
      <td>-524**</td>
      <td>-785***</td>
      <td>-0,03***</td>
      <td>-0,10*</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Taille patientèle</td>
      <td></td>
      <td>-76***</td>
      <td>-228***</td>
      <td>-332***</td>
      <td>-0,04***</td>
      <td>-0,12***</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Temps de travail</td>
      <td></td>
      <td>-0,05</td>
      <td>2,9</td>
      <td>0,25</td>
      <td>-0,01</td>
      <td>-0,01</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Rythme</td>
      <td></td>
      <td>-0,08***</td>
      <td>-0,25**</td>
      <td>-0,35***</td>
      <td>-0,03**</td>
      <td>-0,09*</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Rbst total pharma</td>
      <td></td>
      <td>-2,8</td>
      <td>10,2</td>
      <td>7,28</td>
      <td>-0,01</td>
      <td>0,04</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Antibiotiques</td>
      <td></td>
      <td>-0,02*</td>
      <td>0,02</td>
      <td>-0,09*</td>
      <td>-0,03**</td>
      <td>-0,03</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>opioïdes</td>
      <td></td>
      <td>-0,05***</td>
      <td>0,01</td>
      <td>-0,18***</td>
      <td>-0,10***</td>
      <td>-0,08</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Soins infirmiers</td>
      <td></td>
      <td>1,95***</td>
      <td>2,18</td>
      <td>8,01***</td>
      <td>0,13***</td>
      <td>0,38***</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Soins kiné</td>
      <td></td>
      <td>1,85***</td>
      <td>2,86**</td>
      <td>7,66***</td>
      <td>0,11***</td>
      <td>0,23***</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

**Champ** : Répondants à la vague 0 ayant accepté la communication de leur RIAP et déclarant un temps de travail supérieur à une journée par semaine. - **Source** : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. - **Note** : Seuils de significativité : * 10%; ** 5%; *** 1%

$$
36. \log(Y) = \alpha_0 + \alpha_1 \log(\text{APL}) + \beta X + \epsilon
$$
Annexe 3 : Robustesse des résultats de la section 2.2. à un changement de seuil de la définition des Zones sous-denses

Dans la section 2.2, pour vérifier que les résultats concernant les activités et les pratiques de prescription des médecins exerçant en ZIP ne sont pas issus d'effets de sélection, nous avons avons restreint nos données aux médecins installés dans des communes qui n'étaient pas dans une situation particulière de sous-densité médicale en 2010. Nous avons considéré que les médecins installés en ZIP, parmi les médecins retenus, ont subi la dégradation de l'offre en soin primaire pratiquement comme un choc exogène.

Ce postulat nous a permis de suggérer, à partir des modèles 3 et 4, qu'une dégradation de la densité médicale a un effet sur le nombre d'actes, la taille de la patientèle, le rythme des consultations, les prescriptions d'opioïdes, de soins infirmiers et de kinésithérapie.

Nous avons pour cela défini -et exclu des données- les médecins exerçant pas dans une zone sous-dense en 2010 comme les 20% de médecins dont l'APL-2010 de la commune d'installation fait partie des plus basses. Dans cette annexe, nous testons la robustesse des résultats à des variations de ce seuil de 20%.

Le tableau 19 donne l'estimation de la variable ZIP du modèle (3) lorsque le seuil est successivement égal à 15%, 25% et 30%.

<table><caption>TABLEAU 19 : Estimation du coefficient de la variable ZIP pour le nombre d'actes, la taille de la patientèle, le rythme des consultations, la formation continue les prescriptions d'hypnotiques, d'opioïdes, les remboursements de soins infirmiers et de kinésithérapie selon le seuil de définition des zones sous-denses-2010</caption><thead><tr><th>Seuil</th><th>Actes</th><th>Patients</th><th>Rythme</th><th>Form. cont.</th><th>Hypnot.</th><th>Opioides</th><th>Infirm.</th><th>kiné</th><th>N</th></tr></thead><tbody><tr><td>15 %</td><td>0,09**<br>(0,04)</td><td>0,13***<br>(0,04)</td><td>0,07<br>(0,04)</td><td>-1,60<br>(1,12)</td><td>-0,11<br>(0,09)</td><td>0,21***<br>(0,08)</td><td>-0,23***<br>(0,11)</td><td>-0,26***<br>(0,07)</td><td>1187</td></tr><tr><td>25 %</td><td>0,08<br>(0,05)</td><td>0,11**<br>(0,04)</td><td>0,07<br>(0,05)</td><td>-1,10<br>(1,29)</td><td>-0,06<br>(0,10)</td><td>0,24**<br>(0,09)</td><td>-0,16<br>(0,13)</td><td>-0,29***<br>(0,08)</td><td>1024</td></tr><tr><td>30 %</td><td>0,10*<br>(0,05)</td><td>0,12***<br>(0,04)</td><td>0,09*<br>(0,05)</td><td>-1,50<br>(1,35)</td><td>-0,03<br>(0,11)</td><td>0,24**<br>(0,10)</td><td>-0,15<br>(0,14)</td><td>-0,29***<br>(0,08)</td><td>960</td></tr></tbody></table>

Champ : Répondants à la vague 0 ayant accepté la communication de leur RIAP et déclarant un temps de travail supérieur à une journée par semaine ; . Les médecins exerçant dans une commune considéré comme étant en "zone-sous-dense" en 2010 sont exclus. - Source : DREES, URPS-ML et ORS PACA, Pays de la Loire et Poitou-Charentes, panel d'observation des pratiques et des conditions d'exercice en médecine générale, avril-juillet 2014. - Note : Seuils de significativité : * 10%; ** 5%; *** 1%
Annexe 4 : Indicateur de la ROSP Corrélation avec un classement ZIP.

Les indicateurs de la Rémunération sur Objectifs de Santé Publique (ROSP) ont été fixés par l'assurance maladie en concertation avec les représentants des médecins lors des négociations conventionnelles et tiennent compte des recommandations de la Haute Autorité de Santé ainsi que des recommandations internationales.

Pour l'année 2013, les huit indicateurs relatifs à la prévention suivaient$^{37}$ :

1. la proportion de patients MT$^{38}$ âgés de 65 ans ou plus vaccinés,

2. le proportion de patients MT âgées de 16 à 64 ans en Affection de Longue Durée ciblés par la campagne de vaccination et vaccinés,

3. la proportion de patientes MT de 50 à 74 ans participant au dépistage (organisé ou individuel) du cancer du sein,

4. la proportion de patients MT âgés de plus de 65 traités par vasodilatateurs, rapporté au nombre des patients MT âgés de plus de 65 ans,

5. la proportion de patients MT âgés de plus de 65 ans traités par benzodiazépines à demi vie longue, rapporté au nombre de patients MT âgés de plus de 65 ans,

6. la proportion de patients MT ayant débuté un traitement par benzodiazépines à partir de 01/01/2012 et d'une durée supérieure à 12 semaines,

7. la proportion de patientes MT de 25 à 65 ans ayant bénéficié d'un frottis au cours des 3 dernières années,

8. la proportion de traitements par antibiotiques pour les patients MT de 16 à 65 ans et hors ALD.

<footnote n="37">37. les indicateurs 1,2,3 et 7 ont pour objectif une maximisation de la proportion, les autres une minimisation.</footnote>

<footnote n="38">38. Un patient MT est un patient dont le généraliste est le médecin traitant.</footnote>
## Liste des documents de travail de la Direction des Études et Synthèses Économiques

<table><tr><td>G 9001</td><td>J. FAYOLLE et M. FLEURBAEY<br/>Accumulation, profitabilité et endettement des entreprises</td><td>G 9202</td><td>J. OLIVEIRA-MARTINS,<br/>J. TOUJAS-BERNATE<br/>Macro-economic import functions with imperfect competition - An application to the E.C. Trade</td><td>G 9310</td><td>J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT<br/>Les théories sur la structure optimale du capital : quelques points de repère</td><td>G 9410</td><td>F. ROSENWALD<br/>Suivi conjoncturel de l'investissement</td></tr><tr><td>G 9002</td><td>H. ROUSSE<br/>Détection et effets de la multicolinearité dans les modèles linéaires ordinaires - Un prolongement de la référence BELSLEY, KUH et WELSCH</td><td>G 9203</td><td>I. STAPIC<br/>Les échanges internationaux de services de la France dans le cadre des negotiations multilatérales du GATT<br/>Juin 1992 (l' version) November 1982 (version finale)</td><td>G 9311</td><td>J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT<br/>Les décisions de financement des entreprises françaises : une évaluation empirique des théories de la structure optimale du capital</td><td>G 9411</td><td>C. DEFEUILLEY - Ph. QUIRION<br/>Les déchets d'emballages menagers : une analyse économique des bagages française et allemande</td></tr><tr><td>G 9003</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br/>Indexation des salaires : la rupture de 1983</td><td>G 9312</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br/>Q de Tobin marginal et transmission des choos financiers</td><td>G 9313</td><td>Équipes Amadeus (INSEE), Banque de France, Métric (DP)<br/>Présentation des propriétés des principaux modèles macroéconomiques du Service Public</td><td>G 9413</td><td>J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. COLIN-SEDILLOT<br/>Investissement : incertitude et irréversibilité<br/>Quelques développements récents de la théorie de l'investissement</td></tr><tr><td>G 9004</td><td>D. GUELEC et P. RALLE<br/>Détaxabilité, croissance et innovation de produit</td><td>G 9204</td><td>P. SEVESTRE<br/>L'économie sur données individuelles- temporelles. Une note introductive</td><td>G 9313</td><td>Équipes Amadeus (INSEE), Banque de France, Métric (DP)<br/>Présentation des propriétés des principaux modèles macroéconomiques du Service Public</td><td>G 9413</td><td>B. DORMONT - M. PAUCHET<br/>L'évaluation de l'elasticité emploi-salaire dépend- les des structures de qualification ?</td></tr><tr><td>G 9005</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br/>Les conséquences de la désindexation. Analyse dans une maquette prix-salaires</td><td>G 9205</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br/>Le commerce extérieur et l'environnement international dans le modèle AMADEUS (révision 1992)</td><td>G 9314</td><td>B. CREPON - E. DUGUET<br/>Research & Development, competition and innovation</td><td>G 9414</td><td>I. KABLA<br/>Le Choix de breveter une invention</td></tr><tr><td>G 9101</td><td>Équipe AMADEUS<br/>Le modèle AMADEUS - Première partie -Présentation générale</td><td>G 9206</td><td>N. GREENAN et D. GUELLEC<br/>Coordination within the firm and endogenous growth</td><td>G 9315</td><td>B. DORMONT<br/>Quelle est l'influence du coût du travail sur l'emploi ?</td><td>G 9501</td><td>J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. SEDILLOT<br/>Irreversible investment and Uncertainty: When is there a Value of Waiting?</td></tr><tr><td>G 9102</td><td>J.L. BRILLET<br/>Le modèle AMADEUS - Deuxième partie -Propriétés variantielles</td><td>G 9207</td><td>A. MAGNIER et J. TOUJAS-BERNATE<br/>Technology and trade: empirical evidences for the major five industrialized countries</td><td>G 9316</td><td>D. BLANCHET - C. BROUSSE<br/>Deux études sur l'âge de la retraite</td><td>G 9502</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br/>Imperfections du marché du crédit, investissement des entreprises et cycle économique</td></tr><tr><td>G 9103</td><td>D. GUELLEC et P. RALLE<br/>Endogenous growth and product innovation</td><td>G 9208</td><td>B. CREPON, E. DUGUET, D. ENCAOUA et P. MOHINEN<br/>Le modèle AMADEUS - Troisième partie - Le commerce extérieur et l'environnement international</td><td>G 9317</td><td>D. BLANCHET<br/>Répartition du travail dans une population hétérogène : deux notes</td><td>G 9503</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br/>The transformations de la demande de travail par qualification en France</td></tr><tr><td>G 9104</td><td>H. ROUSSE<br/>Le modèle AMADEUS - Troisième partie - Le commerce extérieur et l'environnement international</td><td>G 9209</td><td>H. ROUSSE<br/>Effets de demande et d'offre dans les résultats du commerce extérieur manufacturé de la France au cours des deux dernières décennies</td><td>G 9318</td><td>D. EYSSARTIER - N. PONTY<br/>AMADEUS - an annual macro-economic model for the medium and long term</td><td>G 9504</td><td>Une étude sur la période 1970-1993</td></tr><tr><td>G 9105</td><td>H. ROUSSE<br/>Le modèle AMADEUS - Troisième partie - Le commerce extérieur et l'environnement international</td><td>G 9301</td><td>B. CREPON et E. DUGUET<br/>Research and development, competition and innovation: an application of pseudo maximum likelihood methods to Poisson models with heterogeneity</td><td>G 9319</td><td>G. CETTE - Ph. CUNÉO - D. EYSSARTIER<br/>J. GAUTIÉ<br/>Les effets sur l'emploi d'un abaissement du coût du travail des jeunes</td><td>G 9505</td><td>N. GREENAN<br/>Technologie, changement organisationnel, qualifications et emploi : une étude empirique sur l'industrie manufacturière</td></tr><tr><td>G 9106</td><td>B. CREPON<br/>Innovation, taille et concentration : causalités et dynamiques</td><td>G 9302</td><td>J. TOUJAS-BERNATE<br/>Commerce international et concurrence impartie : développements récents et implications pour la politique commerciale</td><td>G 9401</td><td>D. BLANCHET<br/>Les structures par âge importent-elles ?</td><td>G 9505</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br/>Persistance des hérarchies sectorielles de salaires : un réexamen sur données françaises</td></tr><tr><td>G 9107</td><td>B. AMABLE et D. GUELLEC<br/>Un panorama des théories de la croissance endogène</td><td>G 9302</td><td>Ch. CASES<br/>Durées de chômage et comportements d'offre de travail : une revue de la littérature</td><td>G 9402</td><td>J. GAUTIÉ<br/>Le chômage des jeunes en France : problème de formation ou phénomène de file d'attente ?</td><td>G 9505<br/>Bis</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br/>Persistence of inter-industry wages differentials: a reexamination on matched worker-firm panel data</td></tr><tr><td>G 9108</td><td>M. GLAUDE et M. MOUTARDIER<br/>Une évaluation du coût direct de l'enfant de 1979 à 1989</td><td>G 9303</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br/>Union économique et monétaire : le débat économique</td><td>G 9403</td><td>P. QUIRION<br/>Les déchets en France : éléments statistiques et économiques</td><td>G 9506</td><td>S. JACOBZONE<br/>Les liens entre RMI et chômage, une mise en perspective<br/>NON PARU - article sorti dans Économie et Prévision n° 122 (1996) - pages 95 à 113</td></tr><tr><td>G 9109</td><td>P. RALLE et alii<br/>France - Allemagne : performances économiques comparées</td><td>G 9304</td><td>N. GREENAN - D. GUELEC / G. BROUSSAUDIER - L. MIOTTI<br/>Innovation organisationnelle, dynamisme technologique et performances des entreprises</td><td>G 9404</td><td>D. LADIRAY - M. GRUN-REHOMME<br/>Lissage par moyennes mobiles - Le problème des extrémités de sène</td><td>G 9507</td><td>G. CETTE - S. MAHFOUZ<br/>Le partage primaire du revenu<br/>Constat déscriptif sur longue période</td></tr><tr><td>G 9110</td><td>J.L. BRILLET<br/>Micro-DMS<br/>NON PARU</td><td>G 9305</td><td>P. JAILLARD<br/>Le traité de Maastricht : présentation juridique et historique</td><td>G 9405</td><td>V. MAILLARD<br/>Théorie et pratique de la correction des effets de jours ouvrés</td><td>G 9601</td><td>Banque de France - CEPREMAP - Direction de la Prévision - Érasme - INSEE - OFCE<br/>Structures et propriétés de cinq modèles macro-économiques français</td></tr><tr><td>G 9111</td><td>A. MAGNIER<br/>Effets accélérateur et multiplicateur en France depuis 1970 : quelques résultats empiriques</td><td>G 9306</td><td>J.L. BRILLET<br/>Micro-DMS - présentation et propriétés</td><td>G 9406</td><td>F. ROSENWALD<br/>La décision d'investir</td><td>G 9602</td><td>Rapport d'activité de la DESE de l'année 1995</td></tr><tr><td>G 9112</td><td>B. CREPON et G. DUREAU<br/>Investissement en recherche-developpement : analyse de causalités dans un modèle d'accélérateur généralisé</td><td>G 9307</td><td>J.L. BRILLET<br/>Micro-DMS - variantes : les tableaux</td><td>G 9407</td><td>S. JACOBZONE<br/>Les apports de l'économie industrielle pour définir la stratégie économique de l'hôpital public</td><td>G 9603</td><td>J. BOURDIEU - A. DRAZNIKS<br/>L'ocultor de crédit aux PME - une analyse à partir d'informations bancaires</td></tr><tr><td>G 9113</td><td>J.L. BRILLET, H. ERKEL-ROUSSE, J. TOUJAS-BERNATE<br/>"France-Allemagne Couplées" - Deux économies vues par une maquette macro-économétrique</td><td>G 9308</td><td>S. JACOBZONE<br/>Les grands réseaux publics français dans une perspective européenne</td><td>G 9408</td><td>L. BLOCH, J. BOURDIEU, G. LONGUEVILLE<br/>Du défaut de paiement au dépôt de bilan : les banquiers face aux PME en difficulté</td><td>G 9604</td><td>A. TOPIOL-BENSAID<br/>Les implantations japonaises en France</td></tr><tr><td>G 9201</td><td>W.J. ADAMS, B. CREPON, D. ENCAOUA<br/>Choix technologiques et stratégies de dissuasion d'entrée</td><td>G 9309</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br/>Profitabilité de l'investissement productif et transmission des choos financiers</td><td>G 9409</td><td>D. EYSSARTIER, P. MAIRE<br/>Impact macro-économiques de mesures d'ade au logement - quelques éléments d'évaluation</td><td>G 9605</td><td>P. GENIER - S. JACOBZONE<br/>Comportements de prévention, consommation d'alcool et tabagie, peut-on paier d'une gestion globale du capital santé ?<br/>Une modélisation microéconométrique empirique</td></tr></table>
<table><tr><td>G 9606</td><td>C. DOZ - F. LENGLART<br/>Factor analysis and unobserved compo-<br/>nent models: an application to the study of French<br/>business surveys</td></tr><tr><td>G 9607</td><td>N. GREENAN - D. GUELLEC<br/>La théorie coopérative de la firme</td></tr><tr><td>G 9608</td><td>N. GREENAN - D. GUELLEC<br/>Technological innovation and employment<br/>reallocation</td></tr><tr><td>G 9609</td><td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT<br/>L'intégration asympétique au sein du continent<br/>américain : un essai de modélisation</td></tr><tr><td>G 9610</td><td>S. DUCHENE - G. FORGEOT - A. JACQUET<br/>Analyse des évolutions récentes de la produc-<br/>vité apparente du travail</td></tr><tr><td>G 9611</td><td>X. BONNET - S. MAHFOUZ<br/>The influence of different specifications of<br/>wages-prices spirals on the measure of the<br/>NAIRU: the case of France</td></tr><tr><td>G 9612</td><td>PH. COUR - E. DUBOIS, S. MAHFOUZ,<br/>J. PISANI-FERRY<br/>The cost of fiscal retrenchment revisited: how<br/>strong is the evidence?</td></tr><tr><td>G 9613</td><td>A. JACQUOT<br/>Les flexions des taux d'activité sont-elles seule-<br/>ment conjoncturières ?</td></tr><tr><td>G 9614</td><td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing<br/>Lexique macroéconomique Français-Chinois</td></tr><tr><td>G 9701</td><td>J.L. SCHNEIDER<br/>La taxe professionnelle : éléments de cadrage<br/>économique</td></tr><tr><td>G 9702</td><td>J.L. SCHNEIDER<br/>Transition et stabilité politique d'un système<br/>redistributif</td></tr><tr><td>G 9703</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br/>Train or Pay: Does it Reduce Inequalities to En-<br/>courage Firms to Train their Workers?</td></tr><tr><td>G 9704</td><td>P. GENIER<br/>Deux contributions sur dépendance et équité</td></tr><tr><td>G 9705</td><td>E. DUGUET - N. IUNG<br/>R & D Investment, Patent Life and Patent Value<br/>An Econometric Analysis at the Firm Level</td></tr><tr><td>G 9706</td><td>M. HOUDEBINE - A. TOPIOL-BENSAID<br/>Les entreprises internationales en France : une<br/>analyse à partir de données individuelles</td></tr><tr><td>G 9707</td><td>M. HOUDEBINE<br/>Polarisation des activités et spécialisation des<br/>départements en France</td></tr><tr><td>G 9708</td><td>E. DUGUET - N. GREENAN<br/>Le biais technologique : une analyse sur don-<br/>nées individuelles</td></tr><tr><td>G 9709</td><td>J.L. BRILLET<br/>Analyzing a small French ECM Model</td></tr><tr><td>G 9710</td><td>J.L. BRILLET<br/>Formalizing the transition process: sce narios for<br/>capital accumulation</td></tr><tr><td>G 9711</td><td>G. FORGEOT - J. GAUTIÉ<br/>Insertion professionnelle des jeunes et proces-<br/>sus de déclassement</td></tr></table>

G 9712 E. DUBOIS
High Real Interest Rates: the Consequence of a
Saving Investment Disequilibrium or of an in-
sufficient Credibility of Monetary Authorities?

G 9713 Bilan des activités de la Direction des Études
et Synthèses Économiques - 1996

G 9714 F. LEQUILLER
Does the French Consumer Price Index Over-
state Inflation?

G 9715 X. BONNET
Peut-on mettre en évidence les rigidités à la
baisse des salaires nominale ?

G 9716 Une étude sur quelques grands pays de l'OCDE
N. IUNG - F. RUPPRECHT
Productivité de la recherche et rendements
d'échelle dans le secteur pharmaceutique
français

G 9717 E. DUGUET - I. KABLA
Appropriation strategy and the motivations to use
the patent system in France - An econo metric
analysis at the firm level

G 9718 L.P. PELÉ - P. RALLE
Âge de la retraite : les aspects incitatifs du ré-
gime général

G 9719 ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing
Lexique macroéconomique français-chinois,
chinois-français

G 9720 M. HOUDEBINE - J.L. SCHNEIDER
Messager l'intégration de la fiscalité sur la locali-
sation des entreprises

G 9721 A. MOUROUGANE
Crédibilité, indépendance et politique monétaire
Une revue de la littérature

G 9722 P. AUGERAUD - L. BRIOT
Les données comptables d'entreprises
Le système intermédiaire d'entreprises
Passage des données individuelles aux données
sectorielles

G 9723 P. AUGERAUD - J.E. CHAPRON
Using Business Accounts for Compiling National
Accounts: the French Experience

G 9724 P. AUGERAUD
Les comptes d'entreprise par activités - Le pas -
sage aux comptes - De la comptabilité
d'entreprise à la comptabilité nationale - A
paraitre

G 9801 H. MICHAUDON - C. PRIGENT
Presentation du modèle AMADEUS

G 9802 J. ACCARDO
Une étude de comptabilité générationnelle
pour la France en 1996

G 9803 X. BONNET - S. DUCHENE
Apports et limites de la modélisation
« Real Business Cycles »

G 9804 C. BARLET - C. DUGUET -
D. ENCAOUA - J. PRADEL
The Commercial Success of Innovations
An econometric analysis at the firm level in
French manufacturing

G 9805 P. CAHUC - Ch. GIANELLA -
D. GOUX - A. ZILBERBERG

G 9806 Equalizing Wage Differences and Bargaining
Power - Evidence form a Panel of French Firms

G 9806 J. ACCARDO - M. JLASSI
La productivité globale des facteurs entre 1975
et 1996

G 9807 Bilan des activités de la Direction des Études et
Synthèses Économiques - 1997

G 9808 A. MOUROUGANE
Peut a consorcio Governor Conduct an Ac-
comodative Monetary Policy?

G 9809 X. BONNET - E. DUBOIS - L. FAUVET
Asymétrie des inflations relatives et menus
costs : tests sur l'intégration française

G 9810 E. DUGUET - N. IUNG
Sales and Advertising with Spillovers at the firm
level: Estimation of a Dynamic Structural Model
on Panel Data

G 9811 J.P. BERTHIER
Congestion urbaine : un modèle de trafic de
pointe à courte débit-vitesse et demande
élastique

G 9812 C. PRIGENT
La part des salaires dans la valeur ajoutée : une
approche macroéconomique
A.Th. AERTS

G 9813 L'évolution de la part des salaires dans la valeur
ajoutée en France reflète-t-elle les évolutions
individuelles sur la période 1979-1994 ?

G 9814 B. SALANIÉ
Guide pratique des séries non-stationnaires
S. DUCHENE - A. JACQUOT
Une croissance plus riche en emplois depuis le
début de la décennie ? Une analyse en compa-
raison internationale

G 9902 Ch. COLIN
Modélisation des carrières dans Destinie

G 9903 Ch. COLIN
Évolution de la dispersion des salaires : un essai
de prospective par microsimulation

G 9904 B. CREPON - N. IUNG
Innovation, emploi et performances
B. CREPON - Ch. GIANELLA
Wages inequalities in France 1969-1992

G 9905 B. CREPON - Ch. GIANELLA
An application of quantile regression techniques
C. BONNET - R. MAHIEU
Microsimulation techniques applied to inter-
generalized transfers - Pensions in a dy namic
framework: the case of France

G 9907 F. ROSENWALD
L'impact des contraintes financières dans la dé-
cision d'investissement

G 9908 Bilan des activités de la DESE - 1998
J.P. ZOYEM
Contrat d'insertion et sortie du RMI

G 9909 Evaluation des effets d'une politique sociale
Ch. COLIN - FI. LEGROS - R. MAHIEU
Bilans contributifs comparés des régimes de
retraite du secteur privé et de la fonction
publique

G 9911 G. LAROQUE - B. SALANIÉ
Une décomposition du non-emploi en France

G 9912 B. SALANIÉ
Une maquette analytique de long terme du
marché du travail

G 9912 Ch. GIANELLA
Une estimation de l'élasticité de l'emploi peu
qualité à son coût

G 9913 Division - Redistribution and Politiques Sociales
Le modèle de microsimulation dynamique
DESTINIE

G 9914 E. DUGUET

G 9915 Macro-commandes SAS pour l'économies de
panels et des variables qualitatives

G 9916 R. DUHAUTOIS
Évolution des flux d'emplois en France entre
1990 et 1996 : une étude empirique à partir du
fichier des bénéfices (reels normaux (BRN))

G 9916 J.Y. FOURNIER
Extraction du cycle des affaires : la méthode de
Baxter et King

G 9917 B. CRÉPON - R. DESPLATZ - J. MAIRESSE
Estimating price cost margins, scale economies
and workers' bargaining power at the firm level

G 9918 Ch. GIANELLA - Ph. LAGARDE
Productivity of hours in the aggregate pro duction
function: an evaluation on a panel of French
firms from the manufacturing sector

G 9919 S. AUDRIC - P. GIVORD - C. PROST
Évolution de l'emploi et des coûts par quali-
fication entre 1982 et 1996

G 2000/01 R. MAHIEU
Les déterminants des dépenses de santé : une
approche macroéconomique

G 2000/02 C. ALLARD-PRIGENT - H. GUILMEAU -
A. QUINET

G 2000/03 The real exchange rate as the relative price of
nontrables in terms of tradables, theoretically
e investigation and empirical study on French data

G 2000/03 J.-Y. FOURNIER
L'approximation du filtre passe-bande proposée
par Christiano and Fitzgerald

G 2000/04 Bilan des activités de la DESE - 1999
B. CREPON - F. ROSENWALD

G 2000/05 B. CREPON - F. ROSENWALD
Productivity and contraintes de financement : le
poids du cycle
Une estimation sur données irançaines

G 2000/06 A. FLIPO

G 2000/07 R. MAHIEU - B. SÉDILLOT
Microsimulations of the retirement decision: a
supply side approach

G 2000/08 C. AUDENIS - C. PROST
Déficit conjoncturel : une prise en compte des
conjonctures passées

G 2000/09 R. MAHIEU - B. SÉDILLOT
Équivalent patrimonial de la vente et souscription
de retraite complémentaire
G 2000/10 R. DUHAUTOIS

Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertiaire ?

G 2000/11 G. LAROOUE - B. SALANIÉ

Temps partiel féminin et incitatives financières à l'emploi

G2000/12 Ch. GIANELLA
Local unemployment and wages

G2000/13 B. CREPON - Th. HECKEL

- Informations en France : une évaluation à partir de données individuelles
- Computerization in France: an evaluation based on individual company data

G2001/01 F. LEQUILLER
- La nouvelle économie et la mesure de la croissance du PIB
- The new economy and the measure

G2001/02 The new economy and the measure

G2001/03 S. AUDRIC

La reprise de la croissance de l'emploi profite-t-elle aussi aux niveaux de croissance ?

G2001/04 I. BRAUN-LEMAIRE

Évolution et répartition du surplus de productivité

G2001/05 A. BEAUDU - Th. HECKEL

Le canal du crédit fonctionne-t-il en Europe ? Une étude de l'hérogénéité des comportements d'investissement à partir de données de bilan agréées

G2001/06 C. AUDENS - P. BISCOURP -

N. FOURCADE - O. LOISEL
Testing the augmented Solow growth model: An empirical reassessment using panel data

G2001/07 R. MAHIEU - B. SÉDILLOT
Départ à la retraite, irréversibilité et incertitude

G2001/08 Bilan des activités de la DESE - 2000

G2001/09 J. Ph. GAUDEMET

Les dispositifs d'acquisition à titre facultatif d'annuïts visagères de retraite

G2001/09 B. CRÉPON - Ch. GIANELLA
Fiscalité, coût d'usage du capital et demande de facteurs : une analyse sur données individuelles

G2001/10 B. CRÉPON - R. DESPLATZ

Évaluation des effets des dispositifs d'alignedes

G2001/11 J.-Y. FOURNIER

Comparaison des salaires des secteurs public et privé

G2001/12 J.-P. BERTHIER - C. JAUELL

R. CONVENEVOLE - S. PISANI

Une méthodologie de comparaison entre consommations intermédiaires de source fiscale et de comptabilité nationale

G2001/13 P. BISCOURP - Ch. GIANELLA

Substitution and complementarity between capital, skilled and less skilled workers: an analysis at the firm level in the French manufacturing industry

G2001/14 I. ROBERT-BOBEE

Modeling demographic behaviours in the French

G2001/15 J.-P. ZOYEM

Diagnostic sur la pauvreté et calendrier de revenus : le cas du «Panel européen des ménages»

G2001/16 J.-Y. FOURNIER - P. GIVORD
Local unemployment and wages

G2001/17 C. AUDENS - P. BISCOURP - N. RIEDINGER
La réduction des taux d'activité aux âges extrêmes, une spécificité française ?

G2001/18 F. MAGNIEN - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR
Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat, une analyse des résultats

G2001/01 F. MAGNIEN - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR

Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat, une analyse des résultats

G2002/02 B. SÉDILLOT - E. WALRAET

La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/03 B. SÉDILLOT - E. WALRAET

La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/04 G. BRILHAULT

- Rétrogradation des séries de FBCF et calcul du capital fixe en SEC-95 dans les comptes nationaux français

- Retropagation of the investment series (GFCF) and estimation of fixed capital stocks on the ESA-95 basis for the French balance sheets

G2002/05 P. BISCOURP - B. CRÉPON - T. HECKEL - N. RIEDINGER

How do firms respond to cheaper computers? Microeconomique evidence for France based on a production function approach

G2002/06 C. AUDENS - J. DEROYON - N. FOURCADE
L'impact des nouvelles technologies de l'information et de la communication sur l'économie française - un bouclage macro-économique

G2002/07 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Évaluation de trois réformes du Régime Général d'assurance vieillies à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2002/08 J.-P. BERTHIER
Réflexions sur les différentes notions de volume dans les comptes nationaux : comptes aux prix d'une année fixe ou aux prix de l'année précédente, séries chaînées

G2002/09 F. HILD

Les soldes d'opinion résument-ils au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?

G2002/09 F. HILD
Les soldes d'opinion résument-ils au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?

G2002/10 I. ROBERT-BOBEE

Les comportements démographiques dans le modèle de microsimulation Destinie - Une comparaison des estimations issues des enquêtes Jeunes et Carrières 1997 et Histoire Famille 1999

G2002/11 J.-P. ZOYEM

La dynamique des bas revenus : une analyse des entrées-sorties de pauvreté

G2002/12 F. HILD
Prévisions d'initiation pour la France

G2002/13 M. LECLAIR

Mémoire model Destinie: An analysis of future change in completed fertility

G2002/14 E. WALRAET - A. VINCENT

Analyse de la redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salaires du privé

- Une approche par microsimulation - Intragenerational distributional analysis in the french private sector pension scheme - A microsimulation approach

G2002/15 P. CHONE - D. LE BLANC - I. ROBERT-BOBEE
Offre de travail féminine et garde des jeunes enfants

G2002/16 F. MAUREL - S. GREGOIR

Les indices de compétitivité des pays : inter-prétation et limites

G2003/01 N. RIEDINGER - E-HAUVY

Le coût de dépollution atmosphérique pour les entreprises françaises: Une estimation à partir de données individuelles

G2003/02 P. BISCOURP et F. KRAMARZ

Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises: une analyse sur la période 1986-1992

G2003/03 Bilan des activités de la DESE - 2002

G2003/04 P.-O. BEFFY - J. DEROYON - N. FOURCADE - S. GREGOIR - N. LAIB - B. MONFORT

Évolutions démographiques et croissance: une projection macro-économique à l'horizon 2020

G2003/05 P. AUBERT

La situation des salariés de plus de cinquante ans dans le secteur privé

G2003/06 P. AUBERT - B. CRÉPON

Age, salaire et productivité

La productivité des salariés décline-t-elle en fin de carrière ?

G2003/07 H. BARON - P.O. BEFFY - N. FOURCADE - R. MAHIEU

Le renforcement de la productivité du travail au cours des années 1990

G2003/08 P. AUBERT - B. MONFORT

Patrimoine des ménages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/09 P. BISCOURP - N. FOURCADE

Peut-on mettre en évidence l'existence de rigidités à la baisse des salaires à partir de données individuelles ? Le cas de la France à la fin des années 90

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT

Présence syndique dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P.-O. BEFFY - X. BONNET - M. DARRACO-PARIES - B. MONFORT

MZE: a small macro-model for the euro area

G2004/01 P. AUBERT - M. LECLAIR

La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/02 M. DUÈE - C. REBILLARD

La dépendence des personnes âgées : une projection à long terme

G2004/03 S. RASPILLER - N. RIEDINGER

Regulation environnementale et choix de localisation des groupes français

G2004/04 A. NABOULET - S. RASPILLER

Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes

G2004/05 N. RAGACHE

La déclaration des enfants par les couples non mariés est-elle fiscalement optimale ?

G2004/06 M. DUÈE

L'impact du chômage des parents sur le devenir scolaire des enfants

G2004/07 P. AUBERT - E. CAROL - M. ROGER

New Technologies, Workplace Organisation and the Age Structure of the Workforce: Firm-Level Evidence

G2004/08 E. DUGUET - C. LELARGE
Les brevets accordés-ils les incitations privées à innover ? Un examen microéconométique

G2004/09 S. RASPILLER - P. SILLARD

Affiliating versus Subcontracting: The Case of Multinationals

G2004/10 J. BOISSINOT - C. L'ANGEVIN - B. MONFORT

Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case

G2004/11 S. ANANIAN - P. AUBERT

Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisationnels : un réexamen à partir de l'enquête « RÉPONSE ».

G2004/12 X. BONNET - H. PONCET
Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France

G2004/13 C. PICART

Évaluer la rentabilité des sociétés non financières

G2004/14 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Les retraites du secteur public : projections de l'horizon 2040 à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2004/15 S. BURFETEAU - P. GODEFROY

Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945 à 1974

G2005/01 S. BURFETEAU - P. GODEFROY
Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945 à 1974

G2005/02 C. AFSA - S. BUFFETEAU

L'évolution de l'activité féminine en France : une approche par pseudo-panel

G2005/03 P. AUBERT - P. SILLARD

Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française

G2005/04 M. LECLAIR - S. ROUX

Mémoire et utilisation des emplois instables dans les entreprises

G2005/05 C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE

Performances à l'exportation de la France
<table><tr><td>G 2000/10</td><td>R. DUHAUTOIS</td><td>Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertiaire ?</td></tr><tr><td>G 2000/11</td><td>G. LAROOUE - B. SALANIÉ</td><td>Temps partiel féminin et incitations financières à l'emploi</td></tr><tr><td>G2000/12</td><td>Ch. GIANELLA</td><td>Local unemployment and wages</td></tr><tr><td>G2000/13</td><td>B. CREPON - Th. HECKEL</td><td>Informations en France : une évaluation à partir de données individuelles</td></tr><tr><td>G2001/01</td><td>F. LEQUILLER</td><td>La nouvelle économie et la mesure de la croissance du PIB</td></tr><tr><td>G2001/02</td><td>S. AUDRIC</td><td>The new economy and the measure of GDP growth</td></tr><tr><td>G2001/03</td><td>I. BRAJUN-LEMAIRE</td><td>La reprise de la croissance de l'emploi profite-t-elle aussi aux croissimes ?</td></tr><tr><td>G2001/04</td><td>A. BEAUDU - Th. HECKEL</td><td>Le canal du crédit fonctionne-t-il en Europe ? Une étude de l'hérogénéité des comportements d'investissement à partir de données de bilan agréées</td></tr><tr><td>G2001/05</td><td>C. AUDENS - P. BISCOURP - N. FOURCADE - O. LOISEL</td><td>Testing the augmented Solow growth model: An empirical reassessment using panel data</td></tr><tr><td>G2001/06</td><td>R. MAHIEU - B. SÉDILLOT</td><td>Départ à la retraite, irréversibilité et incertitude</td></tr><tr><td>G2001/07</td><td>Bilan des activités de la DESE - 2000</td><td></td></tr><tr><td>G2001/08</td><td>J. Ph. GAUDEMET</td><td>Les dispositifs d'acquisition à titre facultatif d'annuïts visagères de retraite</td></tr><tr><td>G2001/09</td><td>B. CRÉPON - Ch. GIANELLA</td><td>Fiscalité, coût d'usage du capital et demande de facteurs : une analyse sur données individuelles</td></tr><tr><td>G2001/10</td><td>B. CRÉPON - R. DESPLATZ</td><td>Evaluation des effets des dispositifs d'allegriments</td></tr><tr><td>G2001/11</td><td>J.-Y. FOURNIER</td><td>La reprise des salaires sur les bas salaires</td></tr><tr><td>G2001/12</td><td>J.-P. BERTHIER - C. JAUELLIN</td><td>R. CONVENEVOLE - S. PISANI</td></tr><tr><td>G2001/13</td><td>P. BISCOURP - Ch. GIANELLA</td><td>Substitution and complementarity between capital, skilled and less skilled workers: an analysis at the firm level in the French manufacturing industry</td></tr><tr><td>G2001/14</td><td>I. ROBERT-BOBEE</td><td>Modeling demographic behaviours in the French</td></tr></table>

<table><tr><td>G2002/13</td><td>M. LECLAIR</td><td>Microsimulation model Destinie: An analysis of future change in completed fertility</td></tr><tr><td>G2002/14</td><td>E. WALRAET - A. VINCENT</td><td>Diagnostic sur la pauvreté et calendrier de revenus : le cas du «Panel européen des ménages»</td></tr><tr><td>G2002/15</td><td>J.-Y. FOURNIER - P. GIVORD</td><td>La réduction des taux d'activité aux âges extrêmes, une spécificité française ?</td></tr><tr><td>G2002/16</td><td>C. AUDENS - P. BISCOURP - N. RIEDINGER</td><td>Existe-t-il une asymétrie dans la transmission du prix du brut aux prix des carburants ?</td></tr><tr><td>G2002/01</td><td>F. MAGNIEN - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR</td><td>Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat, une analyse des résultats</td></tr><tr><td>G2002/02</td><td>Bilan des activités de la DESE - 2001</td><td>Bilan des activités de la DESE - 2002</td></tr><tr><td>G2002/03</td><td>B. SÉDILLOT - E. WALRAET</td><td>La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?</td></tr><tr><td>G2002/04</td><td>G. BRILHAULT</td><td>Rétropolation des séries de FBCF et calcul du capital fixe en SEC-95 dans les comptes nationaux français</td></tr><tr><td>G2002/05</td><td>P. BISCOURP - B. CRÉPON - T. HECKEL - N. RIEDINGER</td><td>How do firms respond to cheaper computers? Microeconomic evidence for France based on a production function approach</td></tr><tr><td>G2002/06</td><td>C. AUDENS - J. DEROYON - N. FOURCADE</td><td>L'impact des nouvelles technologies de l'information et de la communication sur l'économie française - un bouclage macro-économique</td></tr><tr><td>G2002/07</td><td>J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET</td><td>Evaluation de trois réformes du Régime Général d'assurance vieillies à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE</td></tr><tr><td>G2002/08</td><td>J.-P. BERTHIER</td><td>Réflexions sur les différentes notions de volume dans les comptes nationaux : comptes aux prix d'une année fixe ou aux prix de l'année précédente, séries chaînées</td></tr><tr><td>G2002/09</td><td>F. HILD</td><td>Les soldes d'opinion résument-ils au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?</td></tr><tr><td>G2002/10</td><td>I. ROBERT-BOBEE</td><td>Les comportements démographiques dans le modèle de microsimulation Destinie - Une comparaison des estimations issues des enquêtes Jeunes et Carrières 1997 et Histoire Familiare 1999</td></tr><tr><td>G2002/11</td><td>J.-P. ZOYEM</td><td>La dynamique des bas revenus : une analyse des entrées-sorties de pauvreté</td></tr><tr><td>G2002/12</td><td>F. HILD</td><td>Prévisions d'initiation pour la France</td></tr></table>

<table><tr><td>G2002/13</td><td>M. LECLAIR</td><td>Reduction du temps de travail et tensions sur les facteurs de production</td></tr><tr><td>G2002/14</td><td>E. WALRAET - A. VINCENT</td><td>Analysis of the redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salaires du privé - Une approche par microsimulation</td></tr><tr><td>G2004/05</td><td>N. RAGACHE</td><td>Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes</td></tr><tr><td>G2004/06</td><td>N. RAGACHE</td><td>La déclaration des enfants par les couples non mariés est-elle fiscalement optimale ?</td></tr><tr><td>G2004/07</td><td>M. DUÈE</td><td>L'impact du chômage des parents sur le devenir scolaire des enfants</td></tr><tr><td>G2004/08</td><td>E. DUGUET - C. LELARGE</td><td>Les brevets accordés-ils les incitations privées à innover ? Un examen microéconométique</td></tr><tr><td>G2004/09</td><td>S. RASPILLER - P. SILLARD</td><td>Affiliating versus Subcontracting: The Case of Multinationals</td></tr><tr><td>G2004/10</td><td>J. BOISSINOT - C. L'ANGEVIN - B. MONFORT</td><td>Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case</td></tr><tr><td>G2004/11</td><td>S. ANIANIAN - P. AUBERT</td><td>Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisationnels : un réexamen à partir de l'enquête «REPONSE»</td></tr><tr><td>G2004/12</td><td>X. BONNET - H. PONCET</td><td>Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France</td></tr><tr><td>G2004/13</td><td>C. PICART</td><td>Évaluer la rentabilité des sociétés non financières</td></tr><tr><td>G2004/14</td><td>J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET</td><td>Les retraites du secteur public : projections de l'horizon 2040 à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE</td></tr><tr><td>G2005/01</td><td>S. BUFFETEAU - P. GODEFROY</td><td>Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945 à 1974</td></tr><tr><td>G2005/02</td><td>C. AFSA - S. BUFFETEAU</td><td>C. l'évolution de l'activité féminine en France : une approche par pseudo-panel</td></tr><tr><td>G2005/03</td><td>P. AUBERT - P. SILLARD</td><td>Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française</td></tr><tr><td>G2005/04</td><td>M. LECLAIR - S. ROUX</td><td>Mesure and utilisation of the emplois instables dans les entreprises</td></tr><tr><td>G2005/05</td><td>C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE</td><td>Performances à l'exportation de la France</td></tr></table>

<table><tr><td>G2004/02</td><td>M. DUÈE - C. REBILLARD</td><td>La dépendence des personnes âgées : une projection à long terme</td></tr><tr><td>G2004/03</td><td>S. RASPILLER - N. RIEDINGER</td><td>Regulation environnementale et choix de localisation des groupes français</td></tr><tr><td>G2004/04</td><td>A. NABOULET - S. RASPILLER</td><td>Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes</td></tr><tr><td>G2004/05</td><td>N. RAGACHE</td><td>La déclaration des enfants par les couples non mariés est-elle fiscalement optimale ?</td></tr><tr><td>G2004/06</td><td>M. DUÈE</td><td>L'impact du chômage des parents sur le devenir scolaire des enfants</td></tr><tr><td>G2004/07</td><td>P. AUBERT - E. CAROL - M. ROGER</td><td>New Technologies, Workplace Organisation and the Age Structure of the Workforce: Firm-Level Evidence</td></tr><tr><td>G2004/08</td><td>E. DUGUET - C. LELARGE</td><td>Les brevets accordés-ils les incitations privées à innover ? Un examen microéconométique</td></tr><tr><td>G2004/09</td><td>S. RASPILLER - P. SILLARD</td><td>Affiliating versus Subcontracting: The Case of Multinationals</td></tr><tr><td>G2004/10</td><td>J. BOISSINOT - C. L'ANGEVIN - B. MONFORT</td><td>Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case</td></tr><tr><td>G2004/11</td><td>S. ANIANIAN - P. AUBERT</td><td>Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisationnels : un réexamen à partir de l'enquête «REPONSE»</td></tr><tr><td>G2004/12</td><td>X. BONNET - H. PONCET</td><td>Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France</td></tr><tr><td>G2004/13</td><td>C. PICART</td><td>Évaluer la rentabilité des sociétés non financières</td></tr><tr><td>G2004/14</td><td>J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET</td><td>Les retraites du secteur public : projections de l'horizon 2040 à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE</td></tr><tr><td>G2005/01</td><td>S. BUFFETEAU - P. GODEFROY</td><td>Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945 à 1974</td></tr><tr><td>G2005/02</td><td>C. AFSA - S. BUFFETEAU</td><td>C. l'évolution de l'activité féminine en France : une approche par pseudo-panel</td></tr><tr><td>G2005/03</td><td>P. AUBERT - P. SILLARD</td><td>Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française</td></tr><tr><td>G2005/04</td><td>M. LECLAIR - S. ROUX</td><td>Mesure and utilisation of the emplois instables dans les entreprises</td></tr><tr><td>G2005/05</td><td>C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE</td><td>Performances à l'exportation de la France</td></tr></table>
<table>
  <tr>
    <td>G2005/06</td>
    <td>Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Economiques - 2004</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/07</td>
    <td>S. RASPILLER<br>La concurrence fiscale : principaux enseignements de l'analyse économique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/08</td>
    <td>C. L'ANGEVIN - N. LAÎB<br>Éducation et croissance en France et dans un panel de 21 pays de l'OCDE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/09</td>
    <td>N. FERRARI<br>Prévoir l'investissement des entreprises<br>Un indicateur des révisions dans l'enquête de conjoncture sur les investissements dans l'industrie</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/10</td>
    <td>P.O. BEFFY - C. L'ANGEVIN<br>Chromage et boucle prix-salaires :<br>apport d'un modèle « qualifiés/peu qualifiés »</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/11</td>
    <td>B. HEITZ<br>A two-states Markov-switching model of inflation in France and the USA: credible target VS inflation spiral</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/12</td>
    <td>O. BIAU - H. ERKEL-ROUSSE - N. FERRARI<br>Réponses individuelles aux enquêtes de conjoncture et prévision macroéconomiques :<br>Exemple de la prévision de la production<br>manufacture</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/13</td>
    <td>G2005/13<br>P. AUBERT - D. BLANCHET - D. BLAU<br>The labour market after age 50: some elements of a Franco-American comparison</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/14</td>
    <td>D. BLANCHET - T. DEBRAND -<br>P. DOUGRON - P. POLLET<br>L'enquête SHARE : présentation et premiers résultats de l'édition française</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/15</td>
    <td>M. DUÉE<br>La modélisation des comportements démographiques dans le modèle de microsimulation<br>DESTINE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2005/16</td>
    <td>H. RAOUI - S. ROUX<br>Étude de simulation sur la participation versée aux salaires par les entreprises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/01</td>
    <td>C. BONNET - S. BUFFETEAU - P. GODEFROY<br>Disparités de retraite de droit direct entre hommes et femmes : quelles évolutions ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/02</td>
    <td>C. PICART<br>Les gazelles en France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/03</td>
    <td>P. AUBERT - B. CRÉPON - P. ZAMORA<br>Le rendement apparent de la formation continue dans les entreprises : effets sur la productivité et les salaires</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/04</td>
    <td>J.-F. OUVRARD - R. RATHELOT<br>Demographic change and unemployment: what do macroeconomie models predict?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/05</td>
    <td>D. BLANCHET - J.-F. OUVRARD<br>Indicateurs d'engagements implicites des systèmes de retraite : chiffrages, propriétés analytiques et réactions à des choos démographiques types</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/06</td>
    <td>G. BIAU - O. BIAU - L. ROUVIERE<br>Nonparametric Forecasting of the Manufacturing Output Growth with Firm-level Survey Data</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G2006/07</td>
    <td>C. AFSA - P. GIVORD<br>Le rôle des conditions de travail dans les absences pour maladie</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/08</td>
    <td>P. SILLARD - C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE<br>Performances comparées à l'exportation de la France et de ses principaux partenaires</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/09</td>
    <td>Une analyse structurelle sur 12 ans<br>X. BOUTIN - S. QUANTIN<br>Une méthodologie d'évaluation comptable du coût du capital des entreprises françaises : 1984-2002</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/10</td>
    <td>C. AFSA<br>The estimation d'un coût implicite de la pénibilité du travail chez les travailleurs âgés</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/11</td>
    <td>C. LELARGE<br>Les entreprises (industrielles) françaises sont-elles à la frontière technologique ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/12</td>
    <td>O. BIAU - N. FERRARI<br>Theorie de l'opinion<br>Faut-il pondérer les réponses individuelles ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/13</td>
    <td>A. KOUBI - S. ROUX<br>A une répréhension de la relation entre productivité et inégalités salariales dans les entreprises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/14</td>
    <td>R. RATHELOT - P. SILLARD<br>The impact of local taxes on plants location decision</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2006/15</td>
    <td>L. GONZALEZ - C. PICART<br>Diversification, recontrage et poids des activités de support dans les groupes (1993-2000)</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/01</td>
    <td>D. SRAER<br>Allégrés de cotisations patronales et dynamique salariale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/02</td>
    <td>V. ALBOUY - L. LEQUIEN<br>Les rendements non méténaires de l'éducation : le cas de la santé</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/03</td>
    <td>D. BLANCHET - T. DEBRAND<br>Aspiration à la retraite, santé et satisfaction au travail : une comparaison européenne</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/04</td>
    <td>M. BARLET - L. CRUSSON<br>Quel impact des variations du prix du pétrole sur la croissance française ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/05</td>
    <td>C. PICART<br>Flux d'emploi et de main-d'œuvre en France : un réexamen</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/06</td>
    <td>V. ALBOUY - C. TAVAN<br>Massification et démocratisation de l'enseignement supérieur en France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/07</td>
    <td>T. LE BARBANCHON<br>The Changing response to oil price shocks in France: a DSGE type approach</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/08</td>
    <td>T. CHANEY - D. SRAER - D. THESMAR<br>Collateral Value and Corporate Investment<br>Evidence from the French Real Estate Market</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/09</td>
    <td>J. BOISSINOT<br>Consumption over the Life Cycle: Facts for France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/10</td>
    <td>C. AFSA<br>Interpréter les variables de satisfaction : l'exemple de la durée du travail</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G2007/11</td>
    <td>R. RATHELOT - P. SILLARD<br>Zones Franches Urbaines : quels effets sur l'emploi salarié et les créations d'établissements ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2007/12</td>
    <td>V. ALBOUY - B. CRÉPON<br>Aléa moral en santé : une évaluation dans le cadre du modèle causal de Rubin</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/01</td>
    <td>C. PICART<br>Les PME françaises : rentables mais peu dynamiques</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/02</td>
    <td>P. BISCOURP - X. BOUTIN - T. VERGÉ<br>The Effects of Retail Regulations on Prices Evidence from the Loi Gland</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/03</td>
    <td>Y. BARBESOL - A. BRIANT<br>Économies d'agglomération et productivité des entreprises : estimation sur données individuelles françaises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/04</td>
    <td>D. BLANCHET - F. LE GALLO<br>Les projections démographiques : principaux mécanismes et retour sur l'expérience française</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/05</td>
    <td>D. BLANCHET - F. TOUTLEMONDE<br>Évolutions démographiques et déformation du cycle de vie active : quelles relations ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/06</td>
    <td>M. BARLET - D. BLANCHET - L. CRUSSON<br>Internationalisation et flux d'emplois : que dit une approche comptable ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/07</td>
    <td>C. LELARGE - D. SRAER - D. THESMAR<br>Entrepreneurship and Credit Constraints - Evidence from a French Loan Guarantee Program</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/08</td>
    <td>X. BOUTIN - L. JANIN<br>Are Prices Really Affected by Mergers?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/09</td>
    <td>M. BARLET - A. BRIANT - L. CRUSSON<br>Concentration géographique dans l'industrie manufacturière et dans les services en France : une approche par un indicateur en continu</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/10</td>
    <td>M. BEFFY - É. COUDIN - R. RATHELOT<br>Who is confronted to insecure labor market histories? Some evidence based on the French labor market transition</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/11</td>
    <td>M. ROGER - E. WALRAET<br>Social Security and Well-Being of the Elderly: the Case of France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/12</td>
    <td>C. AFSA<br>Analyser les composantes du bien-être et de son évolution<br>Une approche empirique sur données individuelles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2008/13</td>
    <td>M. BARLET - D. BLANCHET - T. LE BARBANCHON<br>Microsimuler le marché du travail : un prototype</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/01</td>
    <td>P.-A. PIONNIER<br>Le partage de la valeur ajoutée en France, 1949-2007</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/02</td>
    <td>Laurent CLAVEL - Christelle MINODIER<br>A Monthly Indicator of the French Business Climate</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/03</td>
    <td>H. ERKEL-ROUSSE - C. MINODIER<br>Do Business Tendency Surveys in Industry and Services Help in Forecasting GDP Growth?<br>A Real-Time Analysis on French Data</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G2009/04</td>
    <td>P. GIVORD - L. WILNER<br>Les contrats temporaires : trappe ou marchéied vers l'emploi stable ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/05</td>
    <td>G. LALANNE - P.-A. PIONNIER - O. SIMON<br>Le partage des fruits de la croissance de 1950 à 2008 : une approche par les comptes de surplus</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/06</td>
    <td>L. DAVEZIES - X. D'HAULTFOEUILLE<br>Faut-il pondérer ?... Ou l'émettelle question de l'économètre confronté à des données d'enquête transferts : une analyse sur données françaises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/08</td>
    <td>M. CLERC - V. MARCUS<br>Élasticités-prix des consommations énergétiques des ménages</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/09</td>
    <td>G. LALANNE - E. POULIQUEN - O. SIMON<br>Prix du pétrole et croissance potentielle à long terme</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/10</td>
    <td>G. BLANCHET - J. LE CACHEUX - V. MARCUS<br>Adjusted net savings and other approaches to sustainability: some theoretical background</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/11</td>
    <td>V. BELLAMY - G. CONSALES - M. FESSEAU - S. LE LAIDET - É. RAYNAUD<br>Une décomposition du compte des ménages de la comptabilité nationale par catégories de ménage en 2003</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/12</td>
    <td>J. BARDAJI - F. TALLET<br>Detecting Economic Regimes in France: a Qualitative Markov-Switching Indicator Using Mixed Frequency Data</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/13</td>
    <td>R. AEBERHARDT - D. FOUGÈRE - R. RATHELOT<br>Discrimination à l'embauche : comment exploiter les procédures de testing ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/14</td>
    <td>Y. BARBESOL - P. GIVORD - S. QUANTIN<br>Partage de la valeur ajoutée, approche par données microéconomiques</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2009/15</td>
    <td>I. BUONO - G. LALANNE<br>The Effect of the Uruguay round on the Intensive and Extensive Margins of Trade</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2010/01</td>
    <td>C. MINODIER<br>Avantages comparés des séries des premières valeurs publiées et des séries des valeurs révisées - Un exercice de prévision en temps réel</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2010/02</td>
    <td>V. ALBOUY - L. DAVEZIES - T. DEBRAND<br>Health Expenditure Models: a Comparison of Five Specifications using Panel Data</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2010/03</td>
    <td>C. KLEIN - O. SIMON<br>Le modèle MÉSANGE réestimé en base 2000 Tome 1 - Version avec volumes à prix constants</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2010/04</td>
    <td>M. É. CLERC - É. COUDIN<br>L'IPC, micro de l'évolution du coût de la vie en France ? Ce qu'apporte l'analyse des courbes d'Engel</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G2010/05</td>
    <td>N. CECI-RENAUD - P.-A. CHEVALIER<br>Les seuils de 10, 20 et 50 salariés : impact sur la taille des entreprises françaises</td>
  </tr>
</table>
G2010/06

National Origin Differences in Wages and Hierarchical Positions - Evidence on French Full-Time Male Workers from a matched Employer-Employee Dataset

G2010/07

S. BLASCO - P. GIVORD
Les trajectoires professionnelles en début de vie active : quel impact des contrats temporaires ?

G2010/08

P. GIVORD
Méthodes économétriques pour l'évaluation de politiques publiques

G2010/09

P.-Y. CABANNES - V. LAPÈGUE - E. POULIQUEN - M. GAINI
Quelle croissance de moyen terme après la crise ?

G2010/10

I. BUONO - G. LALANNE
La réaction des entreprises françaises à la baisse des tarifs douaniers étrangers

G2010/11

R. RATHELOT - P. SILLARD
L'apport des méthodes à noyaux pour mesurer la concentration géographique - Application à la concentration des immigrés en France de 1968 à 1999

G2010/12

M. BARATON - M. BEFFY - D. FOUGÈRE
Une évaluation de l'effet de la réforme de 2003 sur les départs en retraite - Le cas des enseignants du second degré public

G2010/13

D. BLANCHET - S. BUFFETEAU - E. CRENNER
Le modèle de microsimulation Destinie 2 : principaux caractéristiques et premiers résultats

G2010/14

D. BLANCHET - E. CRENNER
Le bloc retraites du modèle Destinie 2 : guide de l'utilisateur

G2010/15

M. BARLET - L. CRUSSON - S. DUPUCH - F. PUECH
Des services échangés aux services échangeables : une application sur données françaises

G2010/16

M. BEFFY - T. KAMIONKA
Public-private wage gaps : is civil-servant human capital sector-specific?

G2010/17

P.-Y. CABANNES - H. ERKEL-ROUSSE - G. LALANNE - O. MONSO - E. POULIQUEN
Le modèle Mésange réestimé en base 2000

G2010/18

R. AEBERHARDT - L. DAVEZIES
Conditional Logit with one Binary Covariate : Link between the Static and Dynamic Cases

G2011/01

T. LE BARBANCHON - B. OURLIAC - O. SIMON
Les marchés du travail français et américain face aux choos conjoncturels des années 1986 à 2007 : une modélisation DSGE

G2011/02

C. MARBOT
Une évaluation de la réduction d'impôt pour l'emploi de salarés à domicile

G2011/03

L. DAVEZIES
Modèles à effets fixes, à effets aléatoires, modèles mixtes ou multi-niveaux : propriétés et mises en œuvre des modélisations de l'hébergénié en le cas de données groupées

G2011/04

M. ROGER - M. WASMER
Heterogeneity matters : labour productivity differentiated by age and skills

G2011/05

J.-C. BRICONGNE - J.-M. FOURNIER
V. LAPÈGUE - O. MONSO

De la crise financière à la crise économique
L'impact des perturbations financières de 2007 et 2008 sur la croissance de sept pays industrialisés

G2011/06

P. CHARNOZ - É. COUDIN - M. GAINI
Wage inequalities in France 1976-2004: a quantile regression analysis

G2011/07

M. CLERC - M. GAINI - D. BLANCHET
Recommendations of the Stiglitz-Sen-Fitoussi Report: A few illustrations

G2011/08

M. BACHELET - M. BEFFY - D. BLANCHET
Projet l'impact des réformes des retraites sur l'activité des 55 ans et plus : une comparaison de trol modèles

G2011/09

C. LOUVOT-RUNAVOT
L'évaluation de l'activité dissimulée des entreprises sur la base des contrôles fiscaux et son insertion dans les complexes nationaux

G2011/10

A. SCHREIBER - A. VICARD
La terlansation de l'économie française et le ralentissement de la productivité entre 1978 et 2008

G2011/11

M.-É. CLERC - O. MONSO - E. POULIQUEN
Les négaçités entre générations depuis le baby-boom

G2011/12

C. MARBOT - D. ROY
Evaluation de la transformation de la réduction d'impôt en crédit d'impôt pour l'emploi de salarés à domicile en 2007

G2011/13

P. GIVORD - R. RATHELOT - P. SILLARD
Place-based tax exemptions and displacement effects: An evaluation of the Zones Franches Urbaines program

G2011/14

X. DHAULTFEOUILLE - P. GIVORD - X. BOUTIN
The Environmental Effect of Green Taxation: the Case of the French "Bonus/Malus"

G2011/15

M. BARLET - M. CLERC - M. GARNEO - V. LAPÈGUE - V. MARCUS
La nouvelle version du modèle MZE, modèle macroéconométrique pour la zone euro

G2011/16

R. AEBERHARDT - I. BUONO - H. FADINGER
Learning, Incomplete Contracts and Export Dynamics: Theory and Evidence form French Firms

G2011/17

C. KERDRAIN - V. LAPÈGUE
Restrictive Fiscal Policies in Europe: What are the Likely Effects?

G2012/01

P. GIVORD - S. QUANTIN - C. TREVIEN
A Long-Term Evaluation of the First Generation of the French Urban Enterprise Zones

G2012/02

N. CECI-RENAUD - V. COTTET
Politique salariale et performance des entreprises

G2012/03

P. FÉVRIER - L. WILNER
Do Consumers Correctly Expect Price Reductions? Testing Dynamic Behavior

G2012/04

M. GAINI - A. LEDUC - A. VICARD
School as a shelter? School leaving-age and the business cycle in France

G2012/05

M. GAINI - A. LEDUC - A. VICARD
A scarred generation? French evidence on young people entering into a tough labour market

G2012/06

P. AUBERT - M. BACHELET
Disparités de montant de pension et redistribution dans le système de retraite français

G2012/07

R. AEBERHARDT - P. GIVORD - C. MARBOT
Spillover Effect of the Minimum Wage in France: An Unconditional Quantile Regression Approach

G2012/08

A. EIDELMAN - F. LANGUIMERT - A. VICARD
Préférences obligatoires reposant sur les menaces, des canaux redistributifs différents en 1980 et 2010

G2012/09

O. BARGAIN - A. VICARD
Le RMI et son successeur le RSA débouragent-ils certains jeunes de travailer ? Une analyse sur les jeunes autour de 25 ans

G2012/10

C. MARBOT - D. ROY
Projections du coût de l'APA et des caractéristiques de ses bénéficiaires à l'horizon 2040 à l'aide du modèle Destinie

G2012/11

A. MAUROUX
Le crédit d'impôt dédié au développement durable : une évaluation éconômique

G2012/12

V. COTTET - S. QUANTIN - V. RÉGNIER
Coût du travail et allégements de charges : une estimation au niveau établissement de 1996 à 2008

G2012/13

X. DHAULTFEOUILLE - P. FÉVRIER - L. WILNER
Demand Estimation in the Presence of Revenue Management

G2012/14

D. BLANCHET - S. LE MINEZ
Joint macro/micro evaluations of accrued-to-date pension liabilities: an application to French reforms

G2012/15

T. DEROYON - A. MONTAUT - P.-A PIONNIER
Utilisation rétrospective de l'enquête Emploi à une fréquence mensuelle : apport d'une modélisation espace-état

G2013/01

F1301
The Environmental Effect of Green Taxation: the Case of the French "Bonus/Malus"

G2013/02

F1302
Haberer en HLM : quel avantage monétaire et quel impact sur les conditions de logement ?

G2013/03

A. POISSONNIER
Temporal disaggregation of stock variables - The Chow-Lin method extended to dynamic models

G2013/04

P. GIVORD - C. MARBOT
Does the cost of child care affect female labor market participation? An evaluation of a French reform of childcare subsidies

G2013/05

G. LAME - M. LEQUIEN - P.-A. PIONNIER
Interpretation and limits of sustainability tests in public finance

G2013/06

C. BELLEGO - V. DORTEI-BERNADET
La participation aux pôles de compétitivité : quelle incidence sur les dépenses de R&D et l'activité des PME et ETI ?

G2013/07

P.-Y. CABANNES - A. MONTAUT - P.-A. PIONNIER
Évaluer la productivité globale des facteurs en France : l'apport d'une mesure de la qualité du capital et du travail

G2013/08

R. AEBERHARDT - C. MARBOT
Evolution of instability in the French Labour Market During the Last Thirty Years

G2013/09

J.-B. BERNARD - G. CLÉAUD
Oil price: the nature of the shocks and the impact on the French economy

G2013/10

G. LAME
Was there a « Greenspan Conundrum » in the Euro area?

G2013/11

P. CHONÉ - F. EVAIN - L. WILNER - E. YILMAZ
Introducing activity-based payment in the hospital industry: Evidence from French data

G2013/12

C. GRISLAIN-LETRÉMY
Natural Disasters: Exposure and Underinsurance

G2013/13

P.-Y. CABANNES - V. COTTET - Y. DUBOIS - M. LELARGE - M. SICSI - French Firms in the Face of the 2008/2009 Crisis

G2013/14

A. POISSONNIER - D. ROY
Households Satellite Account for France in 2010, Methodological issues on the assessment of domestic production

G2013/15

G. CLÉAUD - M. LEMOINE - P.-A. PIONNIER
Which size and evolution of the government expenditure multiplier in France (1980-2010)?

G2013/16

M. BACHELET - A. LEDUC - A. MARINO
Les biographies du modèle Destinie II : rebasage et projection

G2014/01

B. GARBINTI
L'achat de la résidence principale et la création d'entreprises sont-ils favorisés par les donations et héritages ?

G2014/02

N. CECI-RENAUD - P. CHARNOZ - M. GAINI
Evolution of the volatility of the revenues salariaux du secteur privé en France depuis 1968

G2014/03

P. AUBERT
Modélités d'application des réformes des retraites et prévisibilité du montant de pension

G2014/04

C. GRISLAIN-LETRÉMY - A. KATOSSKY
The Impact of Hazardous Industrial Facilities on Housing Prices: A Comparison of Parametric and Semiparametric Hedonic Price Models

G2014/05

J.-M. DAUSSIN-BENICHOU - A. MAUROUX
Turning the heat up: How sensitive are households to fiscal incentives on energy efficiency investments?

G2014/06

C. TREVIEN
Haberer en HLM : quel avantage monétaire et quel impact sur les conditions de logement ?
A. POISSONNIER
Temporal disaggregation of stock variables - The Chow-Lin method extended to dynamic models

G2014/07

C. LABONNE - G. LAME
Credit Growth and Capital Requirements: Binding or Not?

G2014/08

C. GRISLAIN-LETRÉMY et C. TREVIEN
The Impact of Housing Subsidies on the Rental Sector: the French Example

G2014/09

M. LEQUIEN et A. MONTAUT
Croissance potentielle en France et en zone euro: un tour d'horizon des méthodes d'estimation
G2019/08 P. PORA - L. WILNER
Child Penalties and Financial Incentives: Exploiting Variation along the Wage Distribution

G2019/09 E. GAUTIER - S. ROUX - M. SUAREZ
CASTILLO
Do Minimum Wages make Wages more Rigid? Evidence from French Micro Data

G2019/10 M. ANDRÉ - A. SIREY, JOL
Imposition des couples et des familles: effets budgétaires et redistributifs de l'impôt sur le revenu

G2019/11 K. MOHKAM - O. SIMON
L'empreinte matière de l'économie française: une analyse par matière et catégorie de produits

G2019/12 S. BUNEL - B. HADJIBEYLI
Évaluation du crédit d'impôt: innovation

G2019/13 C. BONNET - F. GODET - A. SOLAZ
Gendered economic determinants of couple formation over 50 in France

G2019/14 P. GIVORD - M. SUAREZ CASTILLO
Excellence for all? Heterogeneity in high schools' value-added

G2019/15 G. CETTE - L. KOEHL - T. PHILIPPON
Labor Share in Some Advanced Countries

G2020/01 J. SILHOL - B. VENTELOU
Les zones d'intervention prioritaire reflétent-elles des écarts de pratiques des médecins généralistes?