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ESPÉRANCE de VIE: L'écart racial lié à 80% aux différences socio-économiques

Actualité publiée il y a 8 années 5 mois 3 semaines
Demography

Cette étude de l'Université de Princeton montre sans ambiguïté que les différences socio-économiques peuvent expliquer la fracture d’espérance de vie entre Noirs et Blancs. Elle explique précisément et quantitativement dans quelle mesure les disparités flagrantes dans l'espérance de vie entre Blancs et Noirs peuvent être expliquées par les principales caractéristiques socio-économiques. Des données publiées dans la dernière édition de la revue Demography.

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Les chercheurs ont calculé l'espérance de vie à partir de l'âge d'1 an, des hommes et femmes des deux races sur la base des données de l'étude nationale longitudinale de mortalité (NLMS), une enquête représentative des ménages américains menée. Les données d'espérance de vie moyenne de la NLMS sont de 71 ans pour les hommes blancs et 66 ans pour les hommes noirs et de 78 ans et 74 ans respectivement pour les femmes blanches et noires. Ces résultats confirment les estimations d'espérance de vie moyenne rapportées par le National Center for Health Statistics (NCHS) des US Center for Disease Control (CDC). Mais, principal résultat, les différences socio-économiques peuvent expliquer 80% de la fracture d'espérance de vie entre les hommes et 70% du déséquilibre entre les femmes, de races noire et blanche. Les facteurs (Voir tableau ci-contre) comme le revenu, l'éducation et l'état matrimonial contribuent massivement à l'écart dans l'espérance de vie entre Blancs et Noirs aux États-Unis, selon cette étude, une des premières du genre. De nombreuses études avaient déjà suggéré que les différences de mortalité sont associées à certaines disparités socio-économiques, mais n'avaient pas déterminé à quel point, note l'auteur Michael Geruso, étudiant au doctorat au Département économie de Princeton. · L'auteur a ensuite mesuré les divergences raciales pour 7 variables socio-économiques: le revenu du foyer, le niveau d'éducation, la profession, le chômage, la résidence urbaine, l'accession à la propriété et l'état matrimonial. Il a déterminé le poids de la contribution de chaque variable aux différences raciales d'espérance de vie et a examiné l'influence de différentes combinaisons de facteurs.


En tant que facteur indépendant, le revenu représente 52% de la différence d'espérance de vie entre les hommes noirs et blancs, et 59% de la différence chez les femmes. Pour les résultats des deux sexes, le revenu est un facteur deux fois plus élevé que le facteur qui vient ensuite, l'éducation. Ainsi, les différences de revenu et d'éducation vont expliquer 63% de l'écart de mortalité entre les femmes blanches et les femmes noires. Ensuite les autres facteurs ont bien moins d'influence sur les différences raciales en termes de mortalité.

L'influence de certains facteurs varie aussi selon le sexe :

· L'état matrimonial par exemple représente plus de 10% de l'écart de l'espérance de vie entre les hommes blancs et les hommes noirs, mais il semble avoir une influence négligeable sur les différences de mortalité pour les femmes.

· Toujours pour les hommes, l'activité professionnelle explique 27% de l'écart de durée de vie, vs 3 % pour les femmes.

· L'accession à la propriété représente 23% de la différence chez les femmes mais seulement 16% de l'écart entre les hommes noirs et les hommes blancs.

« Ce qui était vraiment choquant pour moi était que personne n'avait jamais fait cette étude. Les nombreuses études existantes sont limitées à l'examen des différences de mortalité sur une tranche d'âge étroite et en utilisant des données incomplètes sur les variables socio-économiques. Si les résultats sont cohérents avec des études antérieures, j'ai été surpris, cependant, que le statut socioéconomique explique une telle proportion de l'écart d'espérance de vie et que seules quelques variables sont vraiment influentes », conclut l'auteur principal.

Source : Demography online Jan. 28 DOI: 10.1007/s13524-011-0089-1 « Black-White Disparities in Life Expectancy: How Much Can the Standard SES Variables Explain?” (Visuels Princeton- M. Geruso)

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