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Pourquoi les migrants vivent-ils plus longtemps ?

Les inégalités face à la mort en Suisse (1990–2008)

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Jonathan Zufferey

Dans les sociétés postindustrielles contemporaines, les migrants ont généralement des risques de décès inférieurs aux populations des pays d’accueil bien qu’ils soient tendanciellement plus vulnérables en raison de moindres capitaux humains, sociaux et économiques. Il s’agit là d’un véritable paradoxe épidémiologique car ces facteurs sont considérés comme les causes fondamentales des inégalités de longévité. A travers le prisme de la société suisse, cette thèse présente les dernières tendances en termes de mortalité différentielle entre les populations suisse et étrangères. Par une vision globale et compréhensive, nous mettons en exergue les particularités des populations migrantes afin d’offrir des clés d’interprétation à ce fameux paradoxe. L’étude tente d’approcher la migration dans toute sa profondeur en investiguant les différentiels en fonction de l’origine et du statut migratoire. En partant des outils de la démographie classique, en passant par des modèles de régression et des arbres d’induction, pour finir par des modèles multiniveaux exprimant des risques spatiaux, la connaissance des processus et des populations s’affermit. Au terme de ce manuscrit, nous aboutissons à une synthèse sur les principaux mécanismes explicatifs. La discussion reviendra sur deux axes clés qui expriment, selon nous, l’essentiel de l’avantage observé : des biais de sélection à l’entrée et à la sortie ainsi qu’une « culture de la migration ».

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Chapitre 4: La longévité des sous-populations

Chapitre 4

La longévité des sous-populations

Ce chapitre propose différentes analyses de mortalité au niveau des groupes. C’est d’abord par des tables de mortalité, l’outil de base de la démographie, que nous étudierons la longévité des étrangers. Les tables de mortalité ont été initialement conçues pour suivre longitudinalement une génération jusqu’à son extinction et en calculer une durée de vie moyenne. Cette approche a le défaut de nécessiter des données longitudinales longues, un suivi d’une génération de sa naissance à sa disparition. C’est pourquoi la mortalité est en général appréhendée de façon transversale lorsque l’on considère la population moyenne à un temps t et les décès survenus quelques temps avant et après. A la différence des tables longitudinales où l’on estime directement la probabilité de décès par rapport à la population soumise au risque, les tables du moment obligent l’évaluation d’un taux de mortalité – taux qu’il faudra ensuite transformer en probabilité. Les tables de mortalité transversales sont construites sur une cohorte fictive qui subit à chaque âge la mortalité du moment et sur laquelle est estimée une durée moyenne de vie. La dernière configuration est celle d’une cohorte de population à un temps t qui est suivie longitudinalement jusqu’à l’instant t + n. S’il s’agit d’une population fermée, nous pouvons directement calculer, pour chaque année de suivi, les probabilités de décès dans la population survivante soumise au risque. Si elle est ouverte ou semi-fermée, il est plus fiable de calculer des taux sur la population moyenne.

La figure 4.1 illustre ces trois approches et montre bien que l’on n’observe pas les mêmes populations selon la méthode choisie. Dans ce chapitre, nous allons tout d’abord estimer la mortalité des migrants selon l’approche transversale en prenant comme référence la population des recensements de 1990 et 2000. Nous verrons aussi comment corriger au mieux la variabilité de la mortalité pour de petites populations. Dans un second temps et sur la période 2001 à 2008, nous discuterons les biais inhérent à la mesure de la mortalité des populations migrantes à l’aide des données de la Swiss National Cohort. Les raisons avancées dans la litté ← 123 | 124 → rature pour expliquer le paradoxe de mortalité des migrants dont nous faisions état au chapitre 1 sont au nombre de quatre : des problèmes de données, des effets de sélection à l’entrée, des effets de sélection à la sortie et des effets culturels. La discussion des trois premières causes, qui ne sont pas des facteurs propres mais des biais de mesure, fera l’objet de la section 4.4 alors que la dernière nécessite une approche multivariée que nous aborderons dans le chapitre 5.

Figure 4.1 – Diagrammes de Lexis des différentes configurations

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4.1  L’approche transversale

4.1.1  Les données

Le calcul de la mortalité transversale se fait à l’aide de deux sources que nous avons présentées au chapitre 2 : le recensement fédéral de la population (RFP) qui recense toute la population résidente et le registre des mouvements d’état civil (BEVNAT) qui enregistrent notamment les décès survenus en Suisse. Nous considérons la population des recensements de 1990 et de 2000 comme référence (population moyenne) et les décès survenus deux ans avant et deux ans après au numérateur. ← 124 | 125 →

4.1.2  Le lissage de la mortalité

Après ajustement des populations, nous avons réalisé des tables de mortalité par classe d’âge quinquennale, mais il y a passablement d’instabilités dans certaines classes. La mortalité connaît des variations naturelles et peut ainsi être appréhendée comme un phénomène aléatoire. Cela cause d’importantes perturbations en raison des faibles effectifs parmi certaines de nos populations. Aux jeunes âges où la mortalité est très basse, un décès de plus augmente le quotient de façon improbable lorsque le dénominateur est faible. Au contraire, certains groupes de migrants n’enregistrent aucun décès dans les classes d’âge des adolescents ou des jeunes adultes, or la probabilité de décès n’est pas nulle mais est très faible. La mortalité par âge étant un phénomène rare, des effectifs importants sont nécessaires pour déduire une valeur fiable. Il s’avère dès lors nécessaire d’effectuer un nivelage des variations en modélisant la courbe de la mortalité par âge.

Lorsqu’il publie ses travaux en 1825, Gompertz est l’un des premiers à observer un lien entre la mortalité et l’âge. Il propose une modélisation à travers laquelle la force de la mortalité, un risque instantané de décès µ(x), augmente de façon exponentielle selon l’âge x. Ce modèle qui est défini en temps continu comprend deux paramètres à estimer, α et β. Il est amélioré en 1860 par Makeham qui lui offre plus de flexibilité par l’ajout d’une constante γ et donner la relation suivante (équation 4.1) :

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La figure 4.2 illustre la loi de Gompertz-Makeham1 pour nos mesures transversales masculines à travers deux exemples. L’approximation de la mortalité par la loi de Gompertz-Makeham au-delà de 30 ans est effectivement très bonne : pour les personnes de nationalité suisse, la modélisation colle littéralement aux données alors que pour les Asiatiques établis en Suisse, la loi lisse les irrégularités dues aux faibles effectifs.

Si cette solution est très efficace pour les âges élevés, elle ne peut appréhender la mortalité des enfants et des jeunes adultes qui ne connaissent pas le même processus de vieillissement et dont une part importante de la mortalité est due à des facteurs exogènes. Dès lors, ← 125 | 126 → d’autres modèles mathématiques ont été proposés dont celui de Heligman et Pollard (1980) qui inclut 8 paramètres (équation 4.2) dans la modélisation de la probabilité de décès 1qx entre l’âge x et x + 1. Les trois premiers paramètres, A, B et C, comptent pour la mortalité enfantine, les trois suivants, D, E, F, pour les jeunes adultes et les deux derniers, G et H, reprennent la loi de Gompertz2 pour les plus vieux.

Figure 4.2 – Estimation par Gompertz-Makeham des quotients de mortalité aux âges élevés, hommes de nationalité suisse et d’Asie 2000, échelle semi-logarithmique

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Sources OFS/SNC : RFP 2000 et BEVNAT 1998-2002

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Nous avons estimé ce modèle avec le logiciel Mortpack développé par les Nations Unies (United Nations 2013) sur nos tables initiales. Les résultats naviguent entre le très bon et le médiocre. La figure 4.3 présente quelques exemples pour les tables transversales féminines de 2000. Une fois de plus, la modélisation est extrêmement bonne pour les Suissesses qui ont une courbe « traditionnelle » ; le résultat du modèle pourrait carrément remplacer les données. Il en va de même pour les femmes d’Europe occidentale puisque le modèle de Heligman-Pollard permet de lisser les légères fluctuations aléatoires de la mortalité. ← 126 | 127 →

Figure 4.3 – Estimation de Heligman-Pollard des quotients de mortalité, femmes de nationalité suisse, d’Europe occidentale, d’OCDE et d’Asie 2000, échelle semi-logarithmique

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Sources OFS/SNC : RFP 2000 et BEVNAT 1998-2002

En revanche, lorsque les données sont plus imparfaites, l’estimation du modèle n’est pas satisfaisante car trop influencée par les valeurs extrêmes. Il suffit de quelques écarts pour que l’estimation des paramètres mène à des aberrations. Par exemple, chez les femmes des pays de l’OCDE, la mortalité observée chez les moins de 20 ans a été extrêmement faible en 2000 si bien que lors de l’estimation, les paramètres prenant en compte la mortalité des jeunes adultes ajustent mieux les données lorsqu’ils sont décalés sur les 35-54 ans. Ainsi la bosse de la mortalité des jeunes adultes a faussement glissé sur la droite. De même, les irrégularités chez les ← 127 | 128 → femmes d’Asie font disparaître cette bosse et n’ajustent pas correctement la mortalité aux grands âges. Ce modèle mathématique ne semble donc pas complètement concluant pour lisser nos données. Dans certains cas, la trop forte variabilité des décès engendre un mauvais ajustement du modèle dont la capacité à approcher le réel tout en lissant les courbes ne résiste pas à l’impact des valeurs extrêmes.

Des approches non paramétriques existent également pour appréhender les fluctuations de la mortalité. Coale et Demeny ont développé en 1966 des modèles de tables de mortalité qu’ils ont remis à jour plus tard (Coale et Demeny 1983). Ces modèles, basés sur l’observation, proposent une division géographique (modèles Nord, Sud, Est et Ouest) des patterns de mortalité et s’ajustent ensuite en fonction de la force de la mortalité. Ils permettent d’extrapoler la mortalité à tous les âges à partir de la connaissance d’un seul niveau de mortalité. Bien qu’elles aient développé leurs propres tables (United Nations 1982), les modèles de Coale et Demeny sont largement utilisés par les Nations Unies pour évaluer la longévité aux quatre coins du globe. Cette méthode est pertinente pour des données historiques ou pour des pays du Sud qui suivent une évolution de la mortalité similaire à ce que d’autres sociétés ont déjà connu, mais elle a l’inconvénient de se baser sur une mortalité observée et ne peut de fait anticiper les progrès de la médecine et les changements des structures de décès. Ces tables empiriques nécessitent des mises à jour, c’est ainsi que l’espérance de vie maximale a été ajustée pour mieux représenter la longévité grandissante, une première fois par Coale et Guo (1989), puis en 2010 par la Population division des Nations Unies3.

A partir d’analyses factorielles sur des données historiques de 844 tables de mortalité de pays développés issues de la fameuse Human Mortality Database (HMD), Clark et Sharrow (2011) ont repensé l’ensemble des modèles empiriques de mortalité. Ils constatent que c’est davantage la temporalité que l’unité géographique qui détermine les groupes. Les chercheurs proposent toujours une structure de modèles avec des patterns de mortalité par âge et sexe variant selon des « familles ». Il y en a cinq et l’appartenance à ces cinq familles évolue à la fois dans le temps et l’espace. Les tables, classées par famille et par sexe, sont ensuite régies par un seul ← 128 | 129 → paramètre déterminant la force de la mortalité pour atteindre une espérance de vie spécifique4. Comme les précédentes, ces tables permettent d’extrapoler la mortalité à tous les âges mais elles ont aussi le même défaut déterministe. Après le choix d’une famille, le paramètre de longévité détermine toute la courbe. Ces tables nécessitent donc une connaissance a priori de la structure de la mortalité par âge que nous ne pouvons pas postuler pour les différentes populations migrantes. Comme nous ne pouvons pas nous plier à ces contraintes, nous ne travaillerons pas avec des modèles empiriques bruts.

Bien que déjà ancien, le modèle relationnel logit de Brass (1971) offre selon nous une plus grande flexibilité dans l’interpolation de la mortalité en s’appuyant à la fois sur une dimension mathématique et sur les tables empiriques. Il se base sur une relation linéaire entre le logit de la probabilité de décès de deux tables quelconques. Pour lisser les variabilités de la mortalité, il convient en fait de trouver une table standard qui a la meilleure relation linéaire du logit de la probabilité de décès avec la table désirée (voir United Nations 1983). Définissons λ(x) comme le logit de la probabilité de décès à l’âge x.

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avec q(x) la probabilité de décès avant l’âge x et l(x) la probabilité de survie jusqu’à l’âge x.

La valeur prédite, ou lissée, images(x), est le résultat de la régression linéaire du standard λS(x) sur la mortalité observée λ(x). Autrement dit :

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avec images(x) la valeur prédite et λS(x) le standard à l’âge x. Le paramètre a de l’équation 4.3 exprime l’intensité de la mortalité et sa déviation par rapport au standard, c’est-à-dire si le niveau de mortalité est plus ou moins supérieur au standard. Le paramètre β représente un changement de pente ← 129 | 130 → par rapport au standard à savoir une mortalité plus importante aux âges jeunes ou élevés.

Cette méthode est un peu plus flexible car elle s’appuie sur la structure d’une table modèle et peut en dévier dans l’intensité et dans l’importance des âges. On peut en outre appliquer n’importe quel standard sans devoir anticiper la force de la mortalité. Pour notre thèse et les analyses à venir, nous avons décidé de nous appuyer sur cette méthode et de partir sans a priori en se basant à la fois sur les tables contemporaines de Clark et Sharrow, les tables classiques de Coale et Demeny évoquées précédemment mais ajustées par les Nations Unies jusqu’à des espérances de vie atteignant 100 ans ainsi que sur les tables modèles de l’ONU. Pour les tables contemporaines, nous avons sélectionné les familles 2, 3 et 4 pour des niveaux d’espérance de vie allant de 65 à 90 par échelon de 0.1 an. Pour les tables de Coale et Demeny, nous avons conservé les quatre modèles (Nord, Sud, Est et Ouest) pour des espérances de vie allant de 60 à 100 ans par échelon de 2.5 ans. Quant aux tables de l’ONU, les cinq modèles (Chilean, Latin, South Asian, Far East Asian, General) ont été retenus pour des espérances de vie allant de 60 à 100 ans par échelon de 2.5 ans.

Nous avons systématiquement testé la relation de Brass entre des λS(x) provenant des différentes tables standards et λ(x) de la table observée dans chaque population à la recherche de la meilleure relation linéaire. Pour chaque population et chaque sexe, près de 1000 tables ont été testées et, le modèle de régression5 qui s’ajustait le mieux, celui qui avait le R2 le plus élevé, a été retenu. A titre illustratif, la figure 4.4 montre la relation optimale entre une table standard et la table observée ainsi que la prédiction du images(x) pour les femmes de Suisse et d’Asie en 1990. Le lissage pour les Suissesses n’a presque pas d’effets car les données sont très proches du standard : la relation linéaire entre le standard et l’observation est presque parfaite (R2 de 0.999). Pour les Asiatiques, le standard qui a la meilleure relation linéaire (R2 de seulement 0.986) sur l’échelle logistique correspond à une espérance de 82.2 ans de la famille 4 de Clark et Sharrow. Le standard est cependant réajusté pour une mortalité légèrement plus faible (α = -0.11) et une intensité de la mortalité qui diminue avec l’âge par rapport au standard (β = 0.91). ← 130 | 131 →

Figure 4.4 – Estimation de images(x) par la méthode de Brass, femmes de nationalité suisse et d’Asie, 1990

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Sources OFS/SNC : RFP 1990 et BEVNAT 1988-1992

Les annexes C.1 et C.2 récapitulent, pour toutes les populations, le choix du standard, la valeur du R2 ainsi que les coefficients α et β obtenus. Dans la plupart des cas, c’est le standard issu de la méthode factorielle qui donne le meilleur résultat. Ce standard offre effectivement une plus grande gamme de courbes et par sa modernité est bien adapté aux tables contemporaines des pays du Nord. Appliquée à nos données, cette méthode donne des résultats probants avec un lissage cohérent des quotients de mortalité. Les annexes C.3 à C.6 dès la page 328 illustrent à propos les courbes des quotients de mortalité initiales et celles obtenues après le lissage. Comme le montrent ces graphiques, la sélection du modèle et le lissage influencent les estimations de la mortalité par âge et ont par conséquent des répercussions sur l’espérance de vie. C’est particulièrement vrai pour certaines sous-populations qui n’ont qu’un petit nombre de décès comme les pays de l’OCDE, d’Europe de l’Est ou d’Amérique latine (en particulier chez les femmes). Mais il demeure que le lissage apporte une plus-value aux données brutes en permettant d’interpréter des résultats « volatiles » en raison d’un faible nombre de décès. ← 131 | 132 →

4.2  Les différentiels de mortalité

Des tables de mortalité transversales pour chaque région d’origine ont été calculées et lissées par nos soins à partir des recensements de 1990 et 2000 et des décès survenus deux ans avant et deux ans après. Ces tables sont disponibles comme référence à la fin de cette thèse dans les annexes (voir le tableau D.1 à la page 332 qui les recense). Cette section se propose d’offrir un premier aperçu des différentiels de mortalité selon l’origine tout d’abord à travers un indicateur de longévité, l’espérance de vie, puis nous regarderons plus spécifiquement les écarts par âge et conclurons sur la survie durant les âges d’activité.

Les tables ont été construites sur la population résidente afin de disposer du même référentiel que le registre d’état civil. Par conséquent, il n’est pas possible de séparer les individus au bénéfice d’un permis diplomatique des autres. Les fonctionnaires internationaux et leur famille sont traités avec les ressortissants de leur pays d’origine. Concernant les requérants d’asile, la statistique de l’état civil les différencie de la population résidente à partir de 1999. Pour les tables de 1990, les requérants sont compris avec les étrangers de la même origine mais en sont exclus6 en 2000.

4.2.1  L’espérance de vie

Les diagrammes en barre 4.5 et 4.6 synthétisent l’information des tables de mortalité de 1990 et de 2000 à travers un unique indicateur, l’espérance de vie à la naissance. Comme le nombre de décès est peu important dans certains groupes d’immigrants et afin de garder un oeil critique sur les résultats, nous avons préféré ajouter à cette illustration des intervalles de confiance à 90 % calculés sur la base des travaux de Chiang (1960, 1984).

La présente analyse, qui a la particularité de considérer l’ensemble des populations migrantes, n’en fait pas moins émerger des espérances de vie à la naissance élevées touchant toutes les communautés d’étrangers vivant en Suisse. Il ne ressort pas le gradient Nord-Sud auquel on aurait pu s’at ← 132 | 133 → tendre. La mortalité des immigrés en Suisse semble déconnectée des conditions de vie des régions d’origine. Les raisons de ces différences interviendront plus tard dans ce travail. Il apparaît clairement à ce stade que les citoyennes et citoyens helvétiques ont quasiment la longévité la plus basse dans leur pays, bien que la Suisse dans son ensemble ait l’une des espérances de vie les plus élevées au monde.

Figure 4.5 – Espérances de vie selon les origines avec intervalle de confiance à 90%, 1990

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Sources OFS/SNC : RFP 1990 et BEVNAT 1988-1992

Entre 1990 et 2000, le différentiel s’amenuise, l’avantage de longévité de tous les étrangers se réduit mais reste tout de même de plus d’une année, avec 1.8 pour les hommes et 1.2 pour les femmes. Les écarts sont en effet systématiquement plus creusés dans la population masculine que féminine. Une importante variabilité apparaît néanmoins et, si les migrants vivent plus longtemps que les indigènes, cette généralisation, en particulier chez les femmes, n’est pas possible pour tous les groupes. L’analyse ← 133 | 134 → des inégalités doit être d’autant plus précautionneuse que les effectifs des décès dans certains groupes sont faibles, comme le montre l’incertitude autour des valeurs.

Figure 4.6 – Espérances de vie selon les origines avec intervalle de confiance à 90%, 2000

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Sources OFS/SNC : RFP 2000 et BEVNAT 1998-2002

4.2.2  Des écarts par âge

L’espérance de vie à la naissance prise seule ne nous indique pas grand-chose sur la forme des différences de longévité. Afin d’en saisir davantage les subtilités, la figure 4.7 approche le différentiel des taux de mortalité par âge avec l’écart en points de pourcent par rapport au Suisse. Ce graphique montre que l’avantage des migrants ne touche pas uniformément tous les âges de la vie. Pour les communautés étrangères considérées ← 134 | 135 → toutes ensemble, l’allure des courbes est très similaire entre 1990 et 2000 ainsi qu’entre femmes et hommes. Les migrants gagnent en longévité à tous les âges à l’exception de l’enfance. A partir de 10 ans, l’écart s’accroît jusqu’à la classe d’âge 55 ou 60. Elle atteint son maximum pour les hommes en 1990 lorsque le taux des étrangers à 55-59 ans est 50 % inférieur à celui des Suisses.

Figure 4.7 – Différentiel du taux de mortalité par âge entre Suisse et chaque groupe d’origine, en point de pourcentage de la différence aux Helvètes

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Sources OFS/SNC : RFP 1990, BEVNAT 1988-1992, RFP 2000 et BEVNAT 1998-2002 ← 135 | 136 →

L’analyse au niveau des groupes fait émerger des patterns variables selon la nationalité. La forme des différences entre Suisses et étrangers reste pour les deux groupes d’Europe du Sud et l’Europe occidentale très similaire entre 1990 et 2000. Il s’agit des migrants inscrits durablement dans le paysage helvétique, il y a une continuité dans les structures démographiques et dans le lien avec la survie. Si, pour la migration traditionnelle d’Europe du Sud et d’Europe occidentale, le différentiel est relativement constant sur tous les âges de la vie, il a une forme convexe pour la migration récente avec des gains davantage creusés sur les actifs âgés (45-59 ans).

Pour les autres groupes, les courbes sont plus atypiques, plus volatiles. Les gains et déficits des personnes d’Europe de l’Est par rapport aux Suisses s’inversent dans la décennie : en 1990, les jeunes de moins de 35 ou 40 ans ont une forte sous-mortalité (environ de moitié inférieure) mais connaissent à l’inverse une sur-mortalité en 2000. Ce changement radical peut s’expliquer par une modification de la composition du groupe qui connaît une forte immigration de jeunes adultes qui semblent sensiblement plus fragiles que leurs prédécesseurs. Nous constatons en outre pour les pays du Sud (Afrique et proche Orient, Asie, Amérique latine mais aussi la migration récente du Sud de l’Europe), des taux de mortalité, pendant l’enfance, supérieurs aux valeurs des Suisses alors que la mortalité est plus faible pendant l’âge adulte. Bollini et Wanner (2007) qui avaient déjà travaillé sur cette problématique l’expliquent essentiellement par le manque de suivi et d’information – un déficit de communication – chez les mères étrangères.

4.2.3  Survie pendant la vie active

La probabilité de survie pendant la vie active est un indicateur complémentaire aux chiffres que nous avons présenté ci-dessus et permet de mieux cerner notre population d’intérêt – les migrants sont en effet essen ← 136 | 137 → tiellement des travailleurs, des actifs. A partir des tables, nous avons calculé des probabilités de survie entre 25 et 64 ans selon les régions d’origine. Les tableaux 4.1 et 4.2 rendent compte de ces probabilités et comprennent également un indice comparatif (valeur 100 pour la Suisse) et une mesure de la significativité. La p-valeur indique la probabilité que la différence de survie entre la population suisse et chaque région est due au hasard à l’issue d’un test d’hypothèse bilatéral. Elle a été obtenue à la suite du calcul de valeurs Z de la loi normale de la différence entre deux probabilités de survie entre l’âge i et l’âge j :

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et où

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en supposant une distribution normale de ces valeurs sous H0, l’hypothèse d’absence de différence.

Tant en 1990 qu’en 2000, les Helvètes ont des probabilités de survie sensiblement inférieures à celles des étrangers. Au niveau des groupes de nationalités, seuls les ressortissants masculins d’Europe de l’Est ont des quotients de décès significativement plus élevés entre 25 et 64 ans.

La variabilité ou l’importance des écarts entre les groupes (en particulier entre Suisses et étrangers) diminue sensiblement entre 1990 et 2000. La longévité des Suisses progresse en 10 ans de près de 7 % pour les hommes et de 2 % pour les femmes alors que ces gains sont plus de deux fois inférieurs pour l’ensemble des étrangers. Les probabilités de survie pendant les âges d’activité sont déjà extrêmement élevées si bien que l’on atteint peu à peu un plateau et il devient de plus en plus ardu de faire des progrès supplémentaires. On assiste d’une manière générale à ce qu’on appelle la rectangularisation de la courbe de survie (Oris et Lerch 2009), c’est-à-dire une compression des décès sur un faible intervalle de temps. Des écarts persistent mais les inégalités sont moins marquées car l’ensemble des populations vit plus longtemps. Les plus vulnérables s’ap ← 137 | 138 → prochent, certes sans les rattraper, des mieux lotis. Ainsi la survie des pays de l’OCDE (le groupe qui a la plus longue longévité) est de 12 % supérieure à celles des hommes suisses en 1990, mais cet avantage passe à 6 % en 2000 pour des valeurs respectivement de 3 % et 2 % chez les femmes.

Tableau 4.1 – Probabilité de survie (pourcent) entre 25 et 64 ans, valeur indicée (Suisse = 100) et p-valeur par groupe, 1990

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Tableau 4.2 – Probabilité de survie (pourcent) entre 25 et 64 ans, valeur indicée (Suisse = 100) et p-valeur par groupe, 2000

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← 138 | 139 →

Cette même logique explique la faible variabilité des écarts chez les femmes car leurs probabilités de survie sont déjà très élevées. Les comportements et les facteurs de risque sont effectivement moins marqués parmi elles alors que pour les hommes, les écarts commencent à se creuser dès l’entrée dans l’âge adulte (voir Remund 2015). Les femmes des pays de l’OCDE vivant en Suisse en 2000 atteignent des probabilités de survie entre 25 et 64 ans de presque 95 %. A de tels niveaux, il devient très difficile de poursuivre l’allongement de la vie.

4.3  La mortalité dans les régions d’origine

Nous avons estimé la force de la mortalité des migrants résidant en Suisse en insistant sur l’avantage, certes léger mais qui demeure, des migrants par rapport aux locaux. L’espérance de vie des Suisses est pourtant connue pour être une des plus longues du monde. Par conséquent la longévité des migrants, par rapport à leur pays d’origine, ne peut être que beaucoup plus élevée. Dans cette section, nous analysons l’espérance de vie des communautés étrangères en les plaçant face à l’étalon de santé de leur région d’origine.

La division population des Nations Unies s’efforce d’offrir de bonnes estimations chiffrées de la population de tous les pays du monde ainsi que des dynamiques démographiques (fécondité, mortalité et migration). A partir des données (pour les années 1990-1995 et 2000-2005) du World population prospects (United Nations 2012), nous avons calculé des tables de mortalité composites à partir des populations qui constituent les groupes de cette étude. Pour chaque groupe et en fonction des populations qui le compose, nous avons regroupés les effectifs des populations et des décès pour créer des tables de mortalité « régionales ». Comme la taille des pays d’origine est parfois disproportionnée par rapport à l’importance des populations vivant en Suisse, nous les avons systématiquement pon ← 139 | 140 → dérées en fonction de la composition de chaque pays du globe parmi les résidents étrangers en Suisse enregistrés dans les recensement fédéraux de la population de 1990 et de 2000. Ainsi la Russie qui a des conditions sanitaires particulièrement basses et une population très importante en comparaison des autres pays d’Europe de l’Est n’est que faiblement pondérée car ses ressortissants ne sont pas très nombreux en Suisse. De même pour l’Asie, ce ne sont pas les mastodontes en population (l’Inde et la Chine) qui dictent le niveau de santé des pays asiatiques pris en compte ici mais davantage le Sri Lanka et le Vietnam. Pour les données des étrangers en Suisse, nous avons repris les tables de mortalité lissées que nous avons estimé précédemment.

Afin d’avoir une vision plus fine de l’origine des différentiels, la différence d’espérance de vie totale peut être décomposée par classe d’âge (Shkolnikov et al. 2001) :

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ex est l’espérance de vie à l’âge x et nεy la contribution au différentiel total d’espérance de vie due aux différences de mortalité au groupe d’âge y à y + n.

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avec ly la cohorte des survivants à l’âge y.

Les étrangers qui vivent en Suisse peuvent, sans surprise, espérer vieillir plus longtemps que leurs compatriotes restés au pays. Les figures 4.8 et 4.9 montrent la distribution des gains des étrangers en Suisse par rapport à leur population d’origine par classe quinquennale7. Ces figures illustrent l’importance des écarts entre immigrants en Suisse et sédentaires dans les pays d’origine. Ces écarts demeurent dans l’ensemble plutôt similaires dans leur structure entre 1990 et 2000. Seule la migration ← 140 | 141 → récente d’Europe du Sud en 1990 a une forme particulière. Les données des Nations Unies s’étendent en effet sur les années 1990-1995 alors que la Yougoslavie connaissait une sanglante guerre civile. Les résultats atypiques pour ce groupe sont la résultante de ce conflit et sont donc à considérer avec prudence.

Figure 4.8 – Décomposition des gains d’espérance de vie par classes d’âge entre les étrangers en Suisse et la population dans les régions d’origine (pondérée), 1990

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Sources OFS/SNC : RFP 1990 et BEVNAT 1988-1992

Sources ONU : World Population Prospects 1990-1995 ← 141 | 142 →

Figure 4.9 – Décomposition des gains d’espérance de vie par classes d’âge entre les étrangers en Suisse et la population dans les régions d’origine (pondérée), 2000

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Sources OFS/SNC : RFP 2000 et BEVNAT 1998-2002

Sources ONU : World Population Prospects 2000-2005 ← 142 | 143 →

Les différentiels les plus importants touchent essentiellement le Sud : environ 20 ans d’espérance de vie pour l’Afrique et le Proche Orient, 10 pour l’Asie et l’Amérique latine ! Pour ces régions, une grande partie des écarts s’explique par la mortalité infanto-juvénile (plus de 7 années d’espérance de vie perdues en Afrique et au Proche Orient dans la classe d’âge 0-4 ans, près de 2 en Amérique latine et moins de 1.5 en Asie) qui a pu être drastiquement réduite dans les pays occidentaux dès les premières phases de la transition sanitaire. Il s’agit d’une mortalité essentiellement environnementale. La qualité des soins en Suisse profite aux enfants migrants même si, nous l’avions constaté auparavant, la mortalité infantile des étrangers issus de ces pays du Sud est plus élevée que chez les citoyens helvétiques.

Le différentiel chez les adultes et les aînés doit sans doute un peu moins à l’environnement, puisque les étrangers dépassent même les Suissesses et les Suisses à ces âges, mais davantage à de la sélectivité ou à la condition intrinsèque d’être migrant. Les populations étrangères gagnent ainsi, par rapport à la situation dans leur pays, de précieuses années d’espérance de vie. Ces gains sont importants pour ceux issus des pays du Sud et débutent dès l’entrée dans l’âge adulte. Ils sont également relevés pour les personnes venues des pays occidentaux (OCDE et Europe occidentale) mais concernent ici essentiellement les aînés. La forme atypique de la distribution des différences d’espérance de vie pour les hommes d’Europe de l’Est renvoie essentiellement aux conditions sanitaires et aux ravages de l’alcool qui ont causé une forte diminution de l’espérance de vie à la chute de l’URSS, recul qui n’a toujours pas pu être comblé (Meslé et Vallin 2002 ; Meslé 2004).

Les migrants vivent en moyenne, indépendamment de leur région d’origine, bien plus longtemps hors de leur patrie qu’à domicile. Cette constatation pose bien sûr la question de la sélectivité des processus migratoires. Issu d’une population que nous supposerons hétérogène, l’émigrant, une fois dans un autre contexte, présente une longévité élevée. L’effet doit sans doute moins au contexte bonificateur qu’à la sélection des individus les plus robustes dans la population d’origine. ← 143 | 144 →

4.4  Les biais d’estimation de la mortalité des migrants

Dans cette section, nous allons essayer de comprendre l’impact de ce que la démographie classique appréhende comme des biais, c’est-à-dire des facteurs qui n’influent pas directement sur la survie mais qui concourent à modifier la mesure ou le contour de la population. Aujourd’hui, on nommerait cela davantage des facteurs explicatifs. Trois d’entre eux sont inhérents à la mesure de la mortalité des migrants et expliquent certainement une part de la plus longue longévité affichée par les étrangers en Suisse.

1.  Une sélection à l’entrée

2.  Une sélection à la sortie

3.  Des biais de mesure

Ces facteurs sont très difficiles à mesurer et à prendre en compte dans des études quantitatives. A défaut de pouvoir parfaitement être observés, ils sont systématiquement approchés ou pour le moins discutés dans la littérature.

La sélection à l’entrée, ou healthy migrant effect, stipule que les émigrants sont en moyenne en meilleure santé que la population dont ils sont issus. Les individus qui quittent leur pays sont sélectionnés sur des critères de santé physique et psychique et sont en général plus robustes que leurs compatriotes. A tel point que si ce seul facteur est déterminant, les migrants sélectionnés des pays du Sud sont en meilleure santé que la population moyenne des pays occidentaux. Abraido-Lanza et al. (1999) réfute cette hypothèse comme seule valable en argumentant que, parmi les Latinos aux États-Unis, les deuxième et troisième générations ne connaissent pas les effets de sélection et pourtant, leur état de santé ne se différentie pas significativement de celui de leurs parents. D’autres études arrivent à la conclusion inverse, démontrant que les secondes générations ont une mortalité supérieure aux primo-migrants (par exemple Tarnutzer et Bopp 2012, pour les Italiens en Suisse).

Les chercheurs qui ont approfondi ce phénomène se sont interrogés sur la durabilité de l’effet protecteur. Dans leur recherche sur le Canada, Zhao et al. (2010) montrent par exemple qu’au fil du séjour, le gain de l’entrée perd en importance, l’effet de sélection se dilue et l’état de santé moyen s’amenuise. En effet, être en bonne santé à 25 ans ne nous promet pas ← 144 | 145 → d’être en bonne santé 25 ans plus tard. Pour Jasso et al. (2004), le recul de l’état de santé avec la durée de séjour est une question d’adaptation : au début, le migrant maintient son style de vie d’origine puis prend les mauvaises habitudes du pays d’accueil. Les évidences empiriques à ce propos ne sont cependant, une fois encore, pas entièrement concluantes (Abraido-Lanza et al. 2005). D’autres raisons pourraient également expliquer la diminution de l’avantage initial tels que la difficulté de s’adapter à la culture locale, la barrière de la langue qui est un handicap notamment dans l’accès aux soins, ou encore un accueil timoré voire xénophobe de la société d’accueil (Antecol et Bedard 2006). Par ailleurs, la notion de distance est aussi en lien avec le degré de sélectivité. Une grande distance géographique et économique engendre des attributs plus spécifiques de la population encline au départ. Jasso et al. (2004) estime que les degrés de sélectivité varient selon les origines et que les populations qui ont davantage de barrières à franchir sont les plus sélectionnées.

Le bilan de la sélection à l’entrée est donc contrasté dans la littérature. S’il apparaît peu plausible qu’il soit le seul facteur explicatif de la plus longue longévité des migrants, il reste fort probable qu’il y participe. Dans le cas suisse, avec un pays qui a construit sa migration sur le recrutement de travailleurs et qui a imposé jusqu’en 1974 un contrôle sanitaire à l’arrivée des travailleurs étrangers8 – un contrôle « requis pour des raisons de santé publique ainsi que dans le propre intérêt des travailleurs »9-, le biais de sélection à l’entrée est une évidence.

La sélection à la sortie postule que les migrants en mauvaise santé ont une plus grande propension à remigrer et retourner dans leur pays d’origine pour être près de leur famille ou de leurs proches dans un environnement protecteur. Mais les raisons peuvent aussi être plus larges qu’une maladie grave comme une mauvaise adaptation ou intégration dans la société, des problèmes psychologiques ou une maladie bénigne. Ces différents facteurs, même s’ils ne sont pas directement annonciateurs de mortalité, concourent à la vulnérabilité individuelle et au raccourcissement de ← 145 | 146 → l’espérance de vie. L’effet de sélection à la sortie est aussi connu sous le nom de biais du saumon, car les migrants, de la même façon que les saumons, auraient tendance à retourner dans leur lieu d’origine pour y finir leurs jours. Il a deux conséquences sur l’estimation de la mortalité. D’abord, une sous-évaluation de la mortalité si les individus à l’article de la mort sortent de l’observation et décèdent en dehors des frontières. Ensuite, un biais de mesure lorsque les départs ne sont pas enregistrés : le migrant devient statistiquement immortel dans le pays d’accueil, ce qui engendre à la fois une surestimation de l’exposition et un sous-enregistrement du décès.

Comme le précédent, il est très difficile d’estimer ce biais. Drefahl et Andersson (2012) sont les seuls à y parvenir mais pour le cas spécifique de la migration interne Nord-Sud en Suède10. Au niveau de la migration internationale, d’après un panel d’immigrants en Australie, les personnes qui se déclarent en mauvaise santé sont surreprésentées chez les candidats à la remigration (Chiswick et al. 2008). Dans le contexte américain, Palloni et Arias (2004) rejettent les déterminants culturels ou la sélection à l’entrée et estiment que le biais du saumon est la principale explication pour justifier l’avantage de santé de la communauté mexicaine. Pourtant, ils ne peuvent arriver à la même conclusion pour les autres populations hispaniques et ne peuvent généraliser cette explication à tous les migrants. Une étude antérieure (Abraido-Lanza et al. 1999) avait permis de rejeter l’hypothèse du saumon en mettant en exergue les avantages de santé des communautés pour lesquelles le retour n’est pas envisageable (Cubains) ou les décès pris en compte dans les registres américains (Portoricains). Deboosere et Gadeyne (2005) le réfutent également d’abord par le bon sens, en arguant que le système de santé dans les pays du Nord est plus performant et plus à même de soigner un étranger en mauvaise santé, et que les migrants qui ont fondé leur famille dans un pays d’accueil n’ont que peu d’incitation à repartir loin de leurs enfants. Puis, ils calculent la mortalité que devrait expérimenter les émigrants âgés entre 25-54 ans pour égaler le niveau des indigènes. Ils estiment ces taux improbables tout comme le nombre de migrations de retour non enregistrées nécessaire pour compenser l’avantage des migrants. ← 146 | 147 →

A nouveau, la littérature spécialisée ne parvient pas à un consensus ici sur l’impact de la sélection à la sortie. Nous pouvons nous attendre à ce qu’elle joue un rôle variable selon les groupes, mais elle n’est sans doute pas entièrement déterminante dans l’explication du paradoxe des migrants. En Suisse, la migration est caractérisée par une forte mobilité ; la loi favorisant les courts séjours, cela engendre une plus grande sélectivité. De plus, la législation sur les permis et l’établissement dans le pays est particulièrement stricte. L’obtention d’un permis de travail est conditionné à l’emploi et son renouvellement peut être refusé en cas de chômage de longue durée ou de dépendance à l’aide sociale. Par conséquent, un migrant vulnérabilisé par la perte de son emploi ou par des problèmes de santé l’empêchant de travailler aura des difficultés à rester en Suisse et ce, d’autant plus pour des raisons financières avec un coût de la vie élevé. Un tel migrant, s’il quitte le pays par choix ou contrainte, emporte sans doute dans ses bagages un risque de mortalité plus élevé.

Les biais de données perturbent la mesure de la mortalité des étrangers lorsque les enregistrements statistiques des populations migrantes sont de moins bonne qualité. Le principal problème provient du non report des départs des migrants. Ces omissions des émigrations, qui peuvent être fortuites ou dues au manque d’incitation des migrants à se désenregistrer, biaisent la mortalité par une surestimation du dénominateur (Weitoft et al. 1999). Par ailleurs, dans bien des situations qui ne vont pas jusqu’à une émigration définitive, les migrants gardent un lien privilégié avec leur pays d’origine et y effectuent des aller-retours fréquents qui eux aussi devraient être pris en compte. Une sous-estimation du numérateur peut aussi intervenir, en particulier lorsque le décès a lieu à l’étranger et que l’information n’est pas transmise aux autorités du pays d’accueil. Cependant, Razum et al. (2000) mettent en doute l’importance de ce biais en se basant sur un panel longitudinal et estiment que les causes de l’avantage des migrants sont ailleurs.

Dans la situation helvétique, des biais de mesure peuvent intervenir, mais selon Wanner et al. (2000), ils sont mineurs ; les données suisses faisant bonne facture par rapport aux autres pays d’Europe. Les données qui permettent d’obtenir les statuts de la population étrangère proviennent certes de registres administratifs qui n’ont pas la même finalité de connaissance de la population qu’un recensement. Le registre des étrangers, par exemple, a pour objectif premier la gestion des autorisations de séjour de la population étrangère : les départs définitifs ne sont pas forcément ← 147 | 148 → annoncés, ils peuvent être considérés comme tels lorsque l’échéance de la validité du permis arrive à son terme. Toutefois, la base Petra est plutôt bien tenue et, les départs sont en général corrigés a posteriori, lors de l’échéance du permis. Les étrangers ont en outre certaines incitations à annoncer leur départ : ne plus payer d’impôts ou retirer le deuxième pilier. Mais comme la SNC n’a pas été appariée avec un recensement en fin de période, il est plausible que certains individus qui ont quitté la Suisse soient toujours considérés comme faisant partie de la cohorte. Le registre d’état civil pèche également, « les naissances, mariages, divorces et décès survenus à l’étranger de personnes ayant leur domicile permanent en Suisse ne sont pas saisis de manière exhaustive »11. Selon toute vraisemblance, des mesures de mortalité sur les étrangers sous-estiment le numérateur et sur-estiment le dénominateur mais encore une fois, nous évaluons que ces biais sont mineurs par rapport à l’ensemble de la population étrangère qui est dûment fichée par l’administration fédérale.

Au final, une conclusion définitive sur l’importance des biais est difficile voire impossible à arrêter. Ces facteurs concourent sans aucun doute au paradoxe de la mortalité des migrants. Le seul biais foncièrement problématique est celui des données car il fausse une réalité observée, les autres étant plus à interpréter comme des facteurs explicatifs. Nous nous efforçons dans les pages qui suivent d’entrer un peu plus dans cette problématique des biais par l’analyse de données longitudinales. Après avoir présenté les données, nous discutons de la sélection à l’entrée et à la sortie en tentant de les approcher d’une part par une meilleure compréhension des flux, et d’autre part par des mesures de la mortalité. ← 148 | 149 →

4.5  L’approche par cohorte : tester les biais

Afin de tester convenablement ces biais, il faut des données longitudinales suivant les migrants (et les non-migrants) des pays d’origine, à la migration et au retour éventuel. De telles informations ne sont évidemment pas disponibles. Des études tentent certes de comparer l’état de santé des migrants dans les pays d’origine et de destination (par exemple Riosmena et al. 2013), mais une véritable approche longitudinale est presque impossible à mettre en oeuvre.

Nous passons pour la suite de cette étude aux données longitudinales concoctées par la SNC. Ces données, pour lesquelles le lecteur peut retrouver les détails à la section 2.3 à la page 39 ne sont ici exploitées que sur la période 2001 à 2005. Après avoir calculé, par classe d’âge quinquennale, l’exposition longitudinale des individus, nous estimons des tables de mortalité sur cette cohorte, et nous lissons ensuite les quotients de décès en suivant le procédé présenté précédemment12. Les niveaux de mortalité estimés sur la période 2001-2005 (voir annexe E.1 à la page 373) sont comparables aux valeurs transversales de décembre 2000 calculées précédemment (figure 4.6). Les Suisses ont une espérance de vie similaire (par rapport au transversal, gains 0.3 pour les hommes et valeur identique pour les femmes) et pour les étrangers dans leur ensemble, on retrouve également cet ordre de grandeur (gains de 0.3 et 0.4 respectivement). Au niveau des sous-populations, les écarts sont minimes entre l’approche transversale et la cohorte : seuls les groupes avec de larges intervalles de confiance voient leur niveau de mortalité varier de plus d’une demi année d’espérance de vie.

4.5.1  Une sélection à l’entrée ?

La sélection à l’entrée suppose que les migrants sont en meilleure santé que les indigènes car ils ont été sélectionnés par leurs aptitudes – ce qui comprend évidemment l’état de santé – avant d’entreprendre leur voyage. Cette sélection est de fait très difficile à mesurer et à distinguer des autres ← 149 | 150 → effets, et ce d’autant plus à travers le cas extrême de la mortalité. Des mesures plus nuancées considérant l’état de santé permettraient sans doute de mieux tester les différences.

À défaut, l’approche que nous privilégions ici s’appuie sur la durée de séjour. Nous testons l’hypothèse que les migrants sont fortement sélectionnés à l’entrée mais qu’au fil du temps, l’effet perd de son importance : l’avantage de sélection devient moindre. Pour ce faire, nous calculons des taux de mortalité selon le séjour passé en Suisse.

Nous avons divisé les dates d’immigration en quatre temps et aussi considéré les secondes générations de migrants qui par définition ne sont pas sélectionnées. Les descendants des migrants peuvent en quelque sorte servir de référence mais il convient de les considérer avec recul car ils ont en général été socialisés dans le pays d’accueil et, dès l’enfance, imprégnés par le contexte suisse. Mais nous l’avons vu dans le chapitre précédent sur l’intégration, les secondes générations se distinguent néanmoins des locaux et demeurent reliées aux caractéristiques de leur communauté.

La durée de séjour des migrants en Suisse est profondément ancrée dans les trajectoires migratoires. La figure 4.10 montre la distribution des effectifs par âge et sexe en 2000 selon l’année de l’immigration13. Les pyramides ont des structures variables selon les groupes et nous le voyons à présent, les trajectoires migratoires, comme des pierres à l’édifice, ont façonné ces pyramides. Nous retrouvons, dans cette figure, les différents temps historiques dont nous faisions état au chapitre précédent. Les migrants installés depuis longtemps en Suisse, avant le premier choc pétrolier, proviennent soit des pays traditionnels de migration peu qualifiées, soit d’Europe occidentale, en particulier des pays frontaliers. S’observent également de faibles effectifs chez les pays d’Europe de l’Est : il s’agit de réfugiés tournant le dos au communisme. Pour les migrants arrivés à la fin des années 1970 et 1980, il s’agit de l’émigration peu qualifiée venant d’Europe du Sud dans la continuité des flux précédents, mais qui tend à perdre en importance. Il y a aussi le début de l’immigration du Portugal, de la Turquie et de la Yougoslavie qui commence à remplacer celle peu qualifiée d’Italie et d’Espagne. Durant les années 1970-1980, la Suisse accueille aussi des réfugiés (surtout masculins) d’Asie et d’Afrique. ← 150 | 151 → Les arrivées du début des années 1990 consistent quant à elles essentiellement en de la migration (récente) peu qualifiée des pays du Sud de l’Europe. Enfin, la migration des six années précédant le recensement est plus diverse. Elle a permis de gonfler les effectifs des populations des pays du Sud mais également d’approvisionner la Suisse en main d’oeuvre hautement qualifiée (Europe occidentale et OCDE) ainsi que de travailleurs peu qualifiés (poursuite de la migration récente d’Europe du Sud mais dans une moindre mesure).

Figure 4.10 – Pyramide des âges des étrangers selon l’année d’arrivée et les origines, 2000

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Sources OFS/SNC : SNC ← 151 | 152 →

Figure 4.11 – Pyramide des âges des primo-migrants selon l’âge d’arrivée, la période et les origines, 2000

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Sources OFS/SNC : SNC ← 152 | 153 →

Ce paragraphe d’analyse des structures permet de mettre en évidence les liens entre trajectoire migratoire, parcours de vie et contexte. La structure actuelle de la population est construite par l’accumulation des couches du passé. Une pyramide des âges selon l’âge à l’immigration (figure 4.11) l’illustre parfaitement : les migrants qui vivent encore en Suisse sont arrivés dans leur grande majorité entre 20 et 30 ans et ce, quelle que soit la période de référence et les groupes d’origine. Il y a certes des différences concernant les enfants qui sont, selon les groupes et les périodes, plus ou moins nombreux à accompagner leurs parents, ou avec la migration de la fin des années 1990 d’Europe occidentale et de l’OCDE qui entre en Suisse à un âge sensiblement plus élevé que les flux antérieurs. Mais en interprétant la migration comme une bifurcation dans le parcours de vie, comme un choix sélectif, nous relevons qu’à peu de chose près, l’ensemble des migrants sont passés par cette bifurcation au même moment dans le parcours de vie.

Les figures 4.12 et 4.13 comparent les taux de mortalité selon la date d’immigration (voir aussi annexes E.2 et E.3 pour les taux pour chaque groupe) chez les actifs. Il s’agit de taux standardisés par âge et sexe, avec pour standard la population migrante étrangère dans son ensemble aux âges considérés. Il y a effectivement une graduation de la mortalité selon la durée de séjour avec des secondes générations et des migrants arrivés avant 1973 qui atteignent le niveau le plus élevé, sans pour autant rejoindre la valeur des Helvètes. À l’entrée, l’effet de sélection est très fort : les migrantes et les migrants arrivés après 1994 ont un taux de mortalité bien moindre que la référence des secondes générations (1.8 fois plus faible pour les hommes et 1.3 pour les femmes). Si pour les hommes l’effet graduel de la durée de séjour est évident, pour les femmes la structure est moins claire : il y a une tendance mais les écarts ne sont pas systématiquement significatifs. Cet effet du genre s’explique sans doute par une moindre sélection chez les femmes qui sont plus nombreuses à venir par ← 153 | 154 → le regroupement familial ou à suivre un travailleur migrant qui, lui, a été sélectionné pour l’emploi. A l’échelle des groupes, nous retrouvons globalement cette même tendance, bien que les écarts tendent à être moins significatifs car les effectifs sont moindres.

Figure 4.12 – Taux de mortalité standardisés et intervalles de confiances à 90% des étrangers selon l’année d’arrivée, hommes 2001-2005

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Sources OFS/SNC : SNC

Figure 4.13 – Taux de mortalité standardisés et intervalles de confiances à 90% des étrangers selon l’année d’arrivée, femmes 2001-2005

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Sources OFS/SNC : SNC

Bien qu’il ne s’agisse pas de populations parfaitement comparables et qu’il faudrait pouvoir tenir compte d’autres facteurs, nous concluons à un impact fort de la sélection à l’entrée. À leur arrivée, les migrants sont ← 154 | 155 → comparativement en meilleur santé, puis au fil du séjour leur avantage initial se réduit. Pour affiner cette analyse, des mesures plus sensibles de la santé sont nécessaires. La mortalité, nous l’avons dit, est une situation extrême et n’est pas un bon indicateur pour les jeunes qui décèdent très peu. Une santé auto-évaluée, ou mieux encore, objective, serait plus à même de mettre en évidence les nuances de la sélection. Nous reviendrons sur cette question dans le chapitre 6 sur la mortalité par cause car il nous semble évident que l’effet protecteur de la sélectivité de la migration s’exprime sur certaines causes de décès mais pas sur d’autres. Le chapitre 5 sera l’occasion de tester la sélection à l’entrée, à travers la durée de séjour. Nous verrons, dans nos modèles de mortalité considérant des covariables socioéconomiques, si la santé se dégrade effectivement selon la durée de séjour.

4.5.2  Une sélection à la sortie ?

La sélection à la sortie exprime le fait que les migrants qui quittent le pays d’accueil seraient en moins bonne santé et auraient une plus grande probabilité de décès à leur retour dans le pays d’origine. Ils décèdent en quelque sorte à l’étranger, une fois sorti des statistiques, plutôt que dans le pays d’accueil.

La migration de retour est un phénomène trop souvent négligé des recherches académiques qui mériterait pourtant un plus large intérêt. Dans le cas suisse, il n’existe pour l’heure que peu d’études approfondies sur le sujet (Pecoraro 2012b). Les retours touchent pourtant une part importante des migrants. Sur la période 2001-2005, près de 9.5 % des étrangers recensés en 2000 ont quitté le pays dans les cinq ans. Le tableau 4.3 montre l’évolution des flux de départs pour la cohorte du recensement. Si le nombre d’émigrants chute drastiquement, alors qu’ils sont à peu près constants selon les statistiques officielles, c’est parce que nous suivons une cohorte semi-fermée. Nous ne connaissons pas les raisons de ce départ et, ce n’est pas l’enjeu de cette étude que de déterminer les facteurs qui concourent à cette situation.

Nous nous proposons ici d’évaluer les flux et leurs particularités en termes d’importance, de sexe et d’origine. Dans un second temps, nous réfléchirons à l’impact de la sélection à la sortie en posant une borne supérieure, en mesurant la mortalité des émigrants nécessaire pour combler ← 155 | 156 → l’avantage de longévité des étrangers exposés dans la société d’accueil. Cette analyse ne nous donne pas une réponse définitive mais elle contribue à la meilleure compréhension du phénomène.

Tableau 4.3 – Flux d’émigration, 2001-2005, parmi les 1.3 millions d’étrangers présents lors du recensement 2000 et appariés avec Petra

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L’analyse par classes d’âge des quotients de départs (figure 4.14) met en évidence des situations variables selon la nationalité. Si l’on regarde la population étrangère dans son ensemble, deux pics d’émigration apparaissent : le premier se situe autour de 20-25 ans et le second autour de 60 ans où, à chaque fois, quelques 13 % de la population étrangère du recensement a quitté la Suisse dans les cinq années suivantes. Mais ces deux pics relèvent des dynamiques sous-jacentes très différentes selon les populations. En effet, la forte émigration des jeunes adultes est due aux étudiants ou stagiaires venus pour se former en Suisse pour un temps seulement : ainsi environ 40 % d’entre eux, pour l’Europe occidentale, de l’Est et l’Asie, ont quitté la Suisse en l’espace de 5 ans, et c’est même plus de 60 % pour l’OCDE. Il s’agit ainsi d’une migration très spécifique qui ne reste pas et qui ne s’installe pas. Des analyses par années d’émigration (non montrées) confirment que les mouvements sont au plus fort en 2001, ce qui semble indiquer qu’il s’agit bel et bien une population qui ne reste pas, part très vite et se renouvelle sans cesse. Les quotients sont ensuite moins élevés chez les actifs dans la force de l’âge : un peu moins de 8 % des personnes âgées de 40 ans lors du recensement sont partis dans les cinq ans. Puis, au tournant de la retraite, le risque de remigration repart à ← 156 | 157 → la hausse. Il concerne essentiellement les populations peu qualifiées d’Europe du Sud : environ 15 % de la population concernée quitte la Suisse, 20 % pour la migration masculine récente d’Europe du Sud. Cela cadre parfaitement avec le schéma d’une migration de travail venue amasser un pécule à l’étranger et qui repart finir ses vieux jours dans le pays d’origine. L’analyse de flux ne peut évidemment pas confirmer la thèse de la sélection à la sortie, mais elle permet de cibler une population qui pourrait en être affectée. Ce qui frappe aussi dans cette analyse, une fois n’est pas coutume, est la similitude des comportements d’émigration entre femmes et hommes. Les quotients sont globalement au même niveau, les logiques de remigration sont identiques entre les sexes.

Figure 4.14 – Quotient d’émigration des étrangers, Suisse, 2001-2005

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Sources OFS/SNC : SNC ← 157 | 158 →

Les annexes E.4 et E.5 (pages 376-377), certes pas toujours très lisibles en raison de la forte variabilité, vont un peu plus loin dans la présente analyse en proposant des quotients différenciés selon l’année d’arrivée en Suisse. Ils confirment la tendance que la migration la plus récente, les personnes arrivées entre 1995 et 2000, est la plus mobile – les quotients sont encore plus élevés pour ces groupes que précédemment14. Pour les jeunes, nous évoquions les motifs de formation, mais il peut aussi s’agir d’absence de débouchés professionnels ou de difficultés d’adaptation et d’intégration. Pour ces migrants qui ne restent qu’un temps, il est peu probable que le cadre explicatif de la sélection à la sortie joue un rôle véritable – la sélection à l’entrée et la faible exposition sur le territoire suisse nous poussent à le rejeter. En revanche pour les migrants de plus longue date, l’hypothèse du biais de saumon fait sens.

Pour la fin de ce chapitre, nous prenons comme une vérité la thèse du biais du saumon et, sous l’hypothèse qu’il s’agisse du seul facteur de la plus longue longévité des migrants, nous mesurons quelle devrait être la mortalité des émigrants pour compenser l’avantage des étrangers dans leur ensemble. Deboosere et Gadeyne (2005) ont posé les bases de cette réflexion en calculant pour la Belgique un taux de mortalité théorique chez les étrangers qui émigrent pour obtenir un taux similaire à celui des natifs pour l’ensemble des étrangers. Or, ils ne se basent que sur les 25-54 ans et, nous l’avons expliqué précédemment, c’est surtout au-delà de ces âges que l’hypothèse de sélection à la sortie s’exprime le mieux. En outre, dans cet article, les chercheurs approximent ces taux sans calculer de ← 158 | 159 → véritables expositions des étrangers et des migrants – ces expositions sont a priori inconnues, elles dépendent des flux migratoires et des décès. Comme il s’agit de populations mobiles et que les flux varient dans le temps, nous nous proposons de formaliser les calculs dans les lignes qui suivent.

Posons tout d’abord le taux de mortalité à l’âge x des étrangers qui sont exposés en Suisse :

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La mortalité générale de la cohorte d’étrangers présente au recensement de 2000 prend aussi en compte la mortalité et l’exposition des étrangers ayant émigré soit :

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En posant l’égalité de la mortalité générale à celle des Suisses, on souhaite voir si la mortalité des émigrés peut compenser la faible mortalité des étrangers exposés en Suisse.

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Nous estimons en quelque sorte quelle devrait être la force de la mortalité des étrangers émigrants pour pallier l’avantage de mortalité des étrangers présents en Suisse. Autrement dit, en supposant le biais de saumon réel et seul facteur explicatif, nous verrons quelle doit être la mortalité des émigrants pour compenser la faible mortalité observée dans la Confédération.

Des équations 4.4 et 4.5, on obtient pour un âge x :

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Dans l’équation 4.6, le paramètre Nem est inconnu. En supposant que les décès ont lieu en moyenne à la mi-année, lors d’une année t, les personnes années vécues se calculent : ← 159 | 160 →

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avec lt les survivants et dt les décès pendant l’année.

Il est temps d’ajouter un paramètre temporel et de séparer les émigrants en deux groupes. En effet, les émigrants de la cohorte quittent la Suisse à des moments différents. Ainsi au temps t, sont exposés soit des individus qui partent de Suisse15 durant l’année t, appelons-les Et , soit des personnes qui avaient émigré avant t et qui ont survécu à l’année t - 1, lt-1. Par conséquent :

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Les décès durant l’année t subissent aussi une séparation entre émigrants dans l’année et ceux qui ont émigré et qui n’ont pas connu de décès. En postulant que le taux de mortalité des uns et des autres est similaire, nous les pondérons par leur taille.

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En remplaçant les décès respectifs de 4.9 dans 4.8 puis cette nouvelle équation dans 4.6, on obtient, en réarrangeant les termes, le résultat suivant :

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← 160 | 161 →

Pour chaque région d’origine et, itérativement pour les années d’observation 2001 à 2005, nous avons estimé, par classe d’âge, dt ;em de l’équation 4.10, soit le nombre théorique de décès nécessaires pour que les émigrants qui quittent le pays compensent la faible mortalité des étrangers en Suisse. Chaque année, nous ajoutons les nouveaux émigrants et calculons le nombre de décès et de survivants16 pour estimer des personnes-années vécues par les émigrants. Nous pouvons en déduire, sur toute la période, pour chaque région d’origine et âge, un nombre de décès nécessaire chez les émigrants (ce nombre peut être négatif) ainsi qu’un taux/quotient de mortalité compensant l’avantage des étrangers en Suisse.

La mortalité théorique des émigrantes et des émigrants (voir annexes E.6 et E.7) est largement supérieure à celle qu’expérimentent les Suisses ou les étrangers. Les écarts relatifs tendent à diminuer avec l’âge, ce qui contredit la théorie de la sélection à la sortie qui postule plutôt que les migrants âgés, à l’approche de la retraite et après avoir travaillé leur vie à l’étranger, quittent le pays d’accueil en mauvaise santé. Or ici, c’est chez les jeunes que les gains sont les plus élevés, et c’est au contraire au moment de la retraite qu’apparaît une diminution de l’écart relatif. Par ailleurs, nous l’avons vu dans nos analyses antérieures, les gains de longévité des migrants s’effectuent à tous les âges de la vie.

Les jeunes sont des populations mobiles, les flux d’immigration et d’émigration sont forts : ils arrivent, restent peu longtemps, repartent, et sont donc faiblement touchés par la sélection à la sortie. L’avantage ici observé sur les jeunes provient sans doute davantage de la sélection à l’entrée de migrants très mobiles. Chez les aînés, alors qu’on pourrait s’attendre à une augmentation relative de la mortalité théorique des émigrants à l’approche de la retraite, c’est au contraire une diminution qui s’observe. Par conséquent, l’effet n’est pas particulièrement fort chez les aînés qui, plus nombreux à 60-64 ans, peuvent plus facilement compenser l’avantage de leurs compatriotes.

Par ailleurs, pour certaines années, au-delà de 80 ans et parfois même avant, lorsque le nombre de retours est faible, il n’y a simplement pas assez d’émigrants pour compenser l’avantage de mortalité. Cette constatation suffit d’elle-même à rejeter la sélection à la sortie comme un facteur explicatif unique. Toutefois, nous ne pouvons pas nous prononcer en l’état ← 161 | 162 → sur un impact plus nuancé de ce biais. Mais, quoi qu’il en soit, il ne parvient pas à expliquer l’avantage de l’ensemble des étrangers.

Le tableau 4.4 indique à titre indicatif l’espérance de vie théorique qu’expérimenteraient les émigrants17 – en sachant que les espérance de vie à 30 et 60 ans pour les Suisses s’élèvent respectivement à 48.4 et 21.1 pour les hommes, 53.3 et 24.9 pour les femmes.

Tableau 4.4 – Espérances de vie théoriques des émigrants, à 30 et 60 ans, pour compenser l’avantage des étrangers, 2001-2005

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En conclusion, cette section sur les biais ne nous permet pas d’affirmer l’existence ou non de ces effets de sélection mais offre des pistes de réflexion que nous reprendrons ultérieurement. Il est, nous l’avons vu, extrêmement difficile de mesurer leur impact et ce, de surcroît, avec une mesure aussi extrême de la santé que la mortalité. La sélection à l’entrée est conceptuellement évidente : les migrants à l’arrivée sont en moyenne en meilleure santé. Mais pour combien de temps ? La sélection à la sortie est plus discutable, elle devrait davantage toucher les aînés, mais c’est à ces âges que le potentiel apparaît le moins fort dans notre analyse. Quoi qu’il en soit, si elle concerne une partie des émigrants les plus âgés, elle ne peut expliquer la plus forte survie chez les jeunes. ← 162 | 163 →

Si les facteurs de sélection concourent à l’avantage de mortalité des migrants, il reste, sans doute, d’autres éléments à prendre en compte. La résistance des deuxièmes générations, qui en théorie ne devrait pas connaître des processus de sélection, par rapport aux Suisses suffit d’ellemême à le montrer.

4.6  Synthèse

Ce chapitre offre une première évaluation de la mortalité au niveau agrégé et fournit quelques 40 tables de mortalité lissées en référence. Elles sont proposées pour différentes nationalités ou groupes de nationalité (voir page 332), par sexe et selon des données transversales autour de 1990 et de 2000.

Le constat sur la longévité des étrangers est toujours le même, que se soit par des espérances de vie transversales (1988-1992 et 1998-2002), des probabilités de survie pendant la vie active (1988-1992 et 1998-2002) ou sur des espérances de vie longitudinales (2001-2005) : tous les groupes de nationalité, à l’exception des étrangers provenant d’Europe de l’Est, présentent une sous-mortalité par rapport aux Suisses. L’espérance de vie dans la Confédération étant l’une des plus élevée au monde, il ressort aussi que les étrangers en Suisse vivent largement plus longtemps que dans leur pays d’origine.

La suite de cette étude aura pour objectif de questionner ces différentiels au niveau individuel mais quelques pistes de réflexion ont déjà été explorées. Une attention particulière a été dédiée aux biais de sélection et de mesure. Les problèmes de données sont très délicats à estimer car il n’y a aujourd’hui pas de meilleure base pour mesurer la mortalité en Suisse que ce qu’a produit la SNC. Ces données ont toutefois les limites que nous avons évoquées au chapitre 2 et, de surcroît, ne permettent pas de considérer les aller-retours des populations étrangères entre leur pays et la Suisse. Elles tendent ainsi à surestimer l’exposition des étrangers.

La sélectivité de la migration apparaît quant à elle comme une évidence. La Confédération a depuis toujours construit sa migration sur des travailleurs et fait appel à une main d’oeuvre peu qualifiée pour combler les emplois en bas de l’échelle sociale. Les flux se sont certes diversifiés, ← 163 | 164 → les motifs de la migration également, mais ceux qui ont tenté l’aventure ont, indubitablement, été fortement sélectionnés. De plus, la législation suisse favorise cette sélectivité par une intransigeance dans la délivrance de permis et en encourageant les séjours de courte durée, provoquant des migrations circulaires (Steiner 2014). La sélection à la sortie est du même acabit. Les migrants qui n’ont pas privilégié une installation de longue durée ont tendance à retourner dans leur pays d’origine lorsque leur état de santé se dégrade. Ces retours peuvent être conduit par des choix ou des contraintes. Lorsqu’il s’agit de choix, on retrouve la théorie du biais du saumon : le migrant recherche un environnement protecteur, près de sa famille, dans un lieu qu’il connaît et avec sa langue. La question des contraintes est moins abordée dans la littérature bien qu’en Suisse, l’obtention ou le renouvellement des permis peut être conditionné à l’emploi. Des problèmes psychologiques ou un état de santé qui se dégrade sont autant de facteurs liés à fois à la mortalité et à l’emploi.

L’importance de ces facteurs est formellement immesurable. Nous avons néanmoins taché d’approfondir leur lien avec la mortalité par une approche quantitative. Premièrement, la mortalité selon la durée de séjour a été décortiquée en postulant que l’effet de sélection à l’entrée décline avec le temps. Cette hypothèse a effectivement été vérifiée mais il demeure que les secondes générations, comme les migrants installés de longue date, ont toujours une sous-mortalité par rapport à la population locale. Deuxièmement, concernant la sélection à la sortie, nous avons tenté une démonstration par l’absurde : en calculant le nombre de décès nécessaires parmi les émigrants pour compenser la sous-mortalité, nous estimons que ce biais n’est pas plausible pour expliquer totalement l’avantage des migrants.

Au final, ce chapitre confirme l’existence des biais de sélection, tant par une analyse de la situation que par l’expression des données, mais nous jugeons qu’ils ne suffisent pas à expliquer l’avantage des communautés migrantes. ← 164 | 165 →


1      Les coefficients ont été estimés selon Preston et al. (2000, p. 193).

2      La notation a certes un peu changé puisque α est devenu G et H = eβ.

3      Les tables ajustées sont disponibles sur le site des Nations Unies : http://esa.un.org/unpd/wpp/Model-Life-Tables/download-page.html (page consultée le 15 décembre 2014).

4      Les chercheurs ont également développé une librairie R (Sharrow et Sevcikova 2012) afin d’implémenter facilement ces tables.

5      Les régressions linéaires ont en outre été pondérées selon la structure par âge des populations et des décès (par un coefficient images afin de ne pas donner trop de poids aux données atypiques lorsque les effectifs sont peu nombreux.

6      Inclure les requérants dans les tables de 2000 ne modifie pas foncièrement les résultats.

7      Nous n’avons pas distingué ici la mortalité infantile et enfantine, la première classe est celle de l’intervalle [0 ;5[ car les données des Nations Unies ne le permettaient pas.

8      Un documentaire de la RTS de 1960 illustre l’arrivée de saisonniers italiens qui doivent en premier lieu passer au contrôle sanitaire sélectif pour pouvoir rester en Suisse : www.rts.ch/archives/tv/information/continents-sans-visa/3466498-l-arrivee-ensuisse.html (site consulté le 15 décembre 2014)

9      Tiré de l’article 14 « contrôle sanitaire » de l’accord entre la Suisse et l’Italie relatif à l’émigration de travailleurs italiens en Suisse, entré en vigueur le 22 avril 1965. L’article en question, s’il n’est plus appliqué à la lettre, est aujourd’hui toujours en vigueur.

10    Le Nord est moins développé économiquement et des flux de migration de travail le relient aux villes du Sud.

11    Pour plus de détails, voir la fiche signalétique de BEVNAT : www.bfs.admin.ch/bfs/portal/fr/index/infothek/erhebungen__quellen/blank/blank/bevnat/01.html (site consulté le 15 décembre 2014).

12    Pour les deux premières classes d’âge, nous avons repris les niveaux estimés transversalement car la cohorte est un « faux » longitudinal.

13    Les pyramides des âges ont été réalisées sur la population du recensement qui a pu être appariée avec Petra, le registre des étrangers, car c’est justement dans ce registre que repose l’information de l’année d’arrivée.

14    Notons que 42 % des départs ont lieu en 2001, l’année du début de l’observation, montrant le caractère éphémère de cette migration.

15    Sous l’hypothèse d’équirépartition des départs, il ne seront exposés qu’une demiannée. De même les décès survenus parmi ces individus, n’ont une exposition que d’un quart.

16    Et chaque année, parmi les survivants, pour une classe d’âge d’une largeur n, nous faisons vieillir 1/n individus qui passent à la classe supérieure.

17    L’Europe de l’Est est omise de ce graphique car c’est la seule région qui a une plus basse longévité que la Suisse. Il n’y a donc aucun avantage de mortalité à expliquer.