Comment une réduction des causes de décès peut-elle être compensée par l'hétérogénéité de la population ? Une approche dynamique.

Résumé Un nombre croissant d'études indiquent un creusement des inégalités socio-économiques en matière de mortalité au cours des dernières décennies. Il est donc devenu crucial de comprendre l'impact de l'hétérogénéité et de son évolution sur la mortalité future des populations hétérogènes. En particulier, les développements récents en matière de mortalité multi-populationnelle ont soulevé un certain nombre de questions, parmi lesquelles celle de l'évaluation des objectifs de réduction des causes de décès fixés par les institutions nationales et internationales en présence d'hétérogénéité. L'objectif de cet article est de montrer comment l'étude des données démographiques et le cadre de la dynamique des populations contribuent à répondre à ces questions, en offrant un nouveau point de vue sur l'évolution des indicateurs de mortalité agrégés en présence d'hétérogénéité. Nos résultats s'appuient sur deux jeux de données concernant la population anglaise et le nombre de décès par cause selon les circonstances socio-économiques, sur la période 1981-2015. L'analyse des données met d'abord en évidence la complexité des évolutions démographiques récentes, caractérisées par d'importants changements de composition de la population, avec des variations considérables selon la classe d'âge ou la cohorte, ainsi qu'un creusement des inégalités socio-économiques. Nous introduisons ensuite un cadre dynamique pour étudier l'impact des changements de composition sur la mortalité de la population mondiale. En particulier, nous nous intéressons à la quantification des impacts de la réduction de la mortalité par cause de décès par rapport aux changements de composition dans une population hétérogène. Nous montrons comment une réduction de la cause de décès pourrait être compensée en présence d'hétérogénéité, ce qui pourrait conduire à des interprétations erronées lors de l'évaluation des impacts des politiques publiques et/ou pour la prévision des tendances futures.