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Dans quelle mesure les préférences individuelles contraignent-elles le développement du marché de l’assurance dépendance ?

Author

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  • Roméo Fontaine

    (LEDi - Laboratoire d'Economie de Dijon - UB - Université de Bourgogne - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • Manuel Plisson

    (Fondation Médéric Alzheimer)

  • Nina Zerrar

    (Legos - Laboratoire d'Economie et de Gestion des Organisations de Santé - Université Paris Dauphine-PSL - PSL - Université Paris Sciences et Lettres)

Abstract

[fre] Dans un contexte de vieillissement de la population, différents scenarii sont envisagés pour réformer l’organisation et le financement de la prise en charge des personnes âgées dépendantes. La place de la prévoyance individuelle dans le financement de la dépendance est à ce titre largement débattue. À l’heure actuelle, malgré des restes à charge potentiellement conséquents, peu d’individus disposent d’une couverture assurantielle. . Cet article vise à enrichir la littérature existante en évaluant dans quelle mesure les préférences observées dans la population limitent cette couverture. Nous mobilisons pour cela l’enquête Patrimoine et préférences vis-à-vis du temps et du risque (Pater) de 2011. À la demande de la Fondation Médéric Alzheimer, la vague 2011 de l’enquête Pater a intégré un questionnaire complémentaire relatif à la perception du risque dépendance et aux comportements d’assurance (Pated). L’enquête Pater permet la construction de scores quantifiant quatre dimensions des préférences susceptibles d’influencer la perception du risque et la probabilité de souscrire une assurance parmi les individus percevant le risque : la préférence pour le présent, l’aversion au risque, l’altruisme familial et le goût présumé pour l’aide informelle. . Les résultats des estimations montrent le rôle significatif de chacune de ces dimensions dans la demande d’assurance. Néanmoins, même au sein d’une population présentant les préférences les plus favorables à la souscription d’une assurance, les simulations montrent que le taux d’équipement ne dépasserait pas 20 %. Le recours accru à la prévoyance individuelle par le biais d’une généralisation des couvertures assurantielles privées apparaît donc difficilement envisageable à moins d’une forte évolution de l’offre d’assurance ou d’une régulation publique incitant ou contraignant la souscription d’une assurance.
(This abstract was borrowed from another version of this item.)

Suggested Citation

  • Roméo Fontaine & Manuel Plisson & Nina Zerrar, 2015. "Dans quelle mesure les préférences individuelles contraignent-elles le développement du marché de l’assurance dépendance ?," Post-Print halshs-01229010, HAL.
  • Handle: RePEc:hal:journl:halshs-01229010
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    Cited by:

    1. Carole Bonnet & Sandrine Juin & Anne Laferrère, 2019. "Private Financing of Long‑Term Care: Income, Savings and Reverse Mortgages," Economie et Statistique / Economics and Statistics, Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), issue 507-508, pages 5-24.
    2. Bénédicte Apouey, 2019. "Présentation de l'enquête Bien vieillir Harmonie Mutuelle," Working Papers halshs-02319136, HAL.
    3. Bénédicte Apouey, 2018. "Les attentes en termes de services pour les seniors : le rôle de l’altruisme et de l’anticipation de la dépendance," Revue française d'économie, Presses de Sciences-Po, vol. 0(2), pages 15-74.
    4. Apouey, Bénédicte H., 2018. "Preparation for old age in France: The roles of preferences and expectations," The Journal of the Economics of Ageing, Elsevier, vol. 12(C), pages 15-23.
    5. Maximilien Nayaradou & Sébastien Nouet & Manuel Plisson, 2016. "Les mécanismes économiques et financiers associés à la couverture dépendance : une analyse exploratoire sur données bancaires," Revue d'économie financière, Association d'économie financière, vol. 0(2), pages 273-326.

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    Keywords

    Préférences individuelles; Assurance dépendance;

    JEL classification:

    • C25 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Discrete Regression and Qualitative Choice Models; Discrete Regressors; Proportions; Probabilities
    • D91 - Microeconomics - - Micro-Based Behavioral Economics - - - Role and Effects of Psychological, Emotional, Social, and Cognitive Factors on Decision Making
    • G22 - Financial Economics - - Financial Institutions and Services - - - Insurance; Insurance Companies; Actuarial Studies
    • I12 - Health, Education, and Welfare - - Health - - - Health Behavior
    • I18 - Health, Education, and Welfare - - Health - - - Government Policy; Regulation; Public Health
    • J14 - Labor and Demographic Economics - - Demographic Economics - - - Economics of the Elderly; Economics of the Handicapped; Non-Labor Market Discrimination

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