KAPPA

Contexte

En 2020, après des années de débats et suite à la crise sanitaire de la Covid-19, une cinquième branche de la sécurité sociale dédiée à l’« autonomie » est créée. Cette création est censée permettre à la puissance publique de répondre aux nombreux défis que pose aujourd’hui, et encore plus demain en raison de l’arrivée des générations du Baby-Boom aux âges élevés, le soutien aux personnes handicapées ou en perte
d’autonomie.

Malgré les connaissances accumulées sur cette question du soutien à l’autonomie, la nécessité de développer de nouveaux travaux de recherche susceptibles d’éclairer les réformes attendues est fréquemment soulignée. L’évolution de notre système de protection sociale nécessitera en effet à l’avenir des choix collectifs, en particulier sur l’articulation entre solidarités publiques et solidarités privées, qu’il convient autant que possible de fonder sur une connaissance solide des caractéristiques et propriétés de la couverture publique actuelle et de son adéquation aux besoins d’aide à l’autonomie actuels et futurs de la population.

Problématiques et enjeux

Portée par un consortium composé de huit organismes de recherche français et trois acteurs du secteur médico-social, la question de la segmentation par âge des politiques d’aide à l’autonomie servira de fil rouge au projet scientifique. Largement débattue, la distinction française entre politiques du handicap et politiques de la dépendance constitue aujourd’hui une dimension particulièrement structurante de l’accès aux aides à l’autonomie. Elle soulève des questions qui vont bien au-delà des enjeux strictement budgétaires associés à une éventuelle convergence et offre un point de départ relativement fécond à de nouveaux travaux de recherche susceptibles d’orienter nos politiques publiques.

L’effort de recherche sera coordonné autour de trois principales questions de recherche visant à interroger les origines, implications et perspectives d’évolution de la segmentation par âge, mettant à profit les compétences pluridisciplinaires et multithématiques du consortium. Le projet de recherche s’inscrit ainsi dans les défis 1 et 2, respectivement dans les réflexions sur l’analyse empirique de la notion d’autonomie et sur la conception des politiques publiques en matière d’autonomie.

Méthode & collaboration scientifique

Les historiens de l’Université de Grenoble Alpes et les politistes de l’EHESP s’interrogeront en amont sur les processus historiques en France et à l’étranger qui ont pu conduire à différencier ou non selon l’âge les politiques publiques de compensation du handicap.

Sociologues et économistes de l’Université de Lille, économistes de  la Drees et de l’IPP, économistes et démographes de l’Ined et de l’Irdes, épidémiologistes et économistes de l’Université de Paris Est-Créteil questionneront ensuite la manière dont la segmentation est concrètement mise en œuvre à l’échelle nationale et à l’échelle des territoires, ainsi que les implications pour les acteurs concernés, qu’il s’agisse des personnes handicapées elles-mêmes, de leur famille ou des offreurs de services. Une attention particulière sera portée aux inégalités dans la mise en œuvre des politiques publiques.

Enfin, en s’appuyant sur les résultats obtenus précédemment, les économistes de l’IPP et de l’Ined s’interrogeront sur les scénarios d’évolution à privilégier dans le cadre de la structuration de la cinquième branche de la sécurité sociale. La collaboration étroite avec les trois associations partenaires du Consortium (l’UNA, Handéo et AHREK) permettra à la fois une réflexivité sur les questions soulevées et un accès facilité aux échelons infranationaux.

Mobilisation des données

Pour mener à bien ses travaux, le consortium s’appuiera sur différentes sources de données, existantes – en partie produites par certains partenaires, enrichies ou collectées dans le cadre du projet. Seront ainsi mobilisées données administratives, enquêtes de la statistique publique, données qualitatives (entretiens, observations et données d’enquêtes territoriales), documents d’archives et données micro-simulées.