Impact causal du paquet neutre de cigarettes

La France a imposé le paquet neutre en 2017. Près d'une décennie plus tard, le recul est enfin suffisant pour mesurer son effet réel — non pas à partir d'enquêtes déclaratives, mais à partir de données de ventes et de données de santé. Verdict : une baisse de la consommation qui s'installe et s'amplifie (≈ −3,7 % dans l'estimation de référence, jusqu'à ≈ −7,6 % en 2019), accompagnée d'une forte hausse du recours aux substituts nicotiniques et des consultations de sevrage tabagique.

Projet de Master 1 (Économétrie & Statistiques) à la Toulouse School of Economics, encadré par Angélique Acquatella. Projet d'équipe (Nathan Stouque, Lara Le Bihan, Mathéo Trebosc), réalisé sous R.

La question

Le paquet neutre a-t-il réduit la consommation de cigarettes en France, et a-t-il modifié les comportements de santé et de sevrage ? La difficulté centrale : isoler l'effet du paquet des mesures concomitantes (hausses de prix, campagnes publiques) — dans un contexte où les preuves françaises se limitaient largement à des données déclaratives. Nous abordons la question sous trois angles.

1 — Consommation : différences de différences

Estimateur à effets fixes bidirectionnels (DiD) sur un panel de 13 pays européens, 2010–2019 : la France est traitée à partir de 2017, avec 12 pays de contrôle n'ayant pas adopté le paquet neutre. Variables de contrôle : taux de chômage, indice des prix du tabac, prix moyen du paquet. Effets fixes pays et année, erreurs clusterisées par pays.

• Effet moyen : ≈ −3,7 % des ventes par habitant (β = −0,0376, p = 0,045).
• Dynamique : nul en 2017, puis −5,1 % en 2018 (p = 0,002) et −7,6 % en 2019 (p < 0,001) — un effet qui s'amplifie, cohérent avec la diminution du capital d'addiction (Becker & Murphy, 1988).
• Tendances parallèles validées (test de Wald, p = 0,33).

Robustesse : étude d'événement (jusqu'à −10,7 % à k = 2), leave-one-out (toujours négatif, de −2 % à −5 %) et placebos sur de fausses dates de réforme (2014–2016), tous non significatifs.

2 — Recours aux soins : DiD sur les données de l'Assurance Maladie (Ameli)

Données administratives d'Ameli (2015–2023), population de 15 à 54 ans, trois comparaisons de pathologies choisies pour leur sensibilité au tabac :

• Syndrome coronarien aigu vs diabète (réponse rapide) : baisse de ≈ 10,7 %, mais non significative (p = 0,11) — c'est encore trop tôt.
• Cancers de la tête et du cou vs appendicite (test de falsification) : effet nul (p = 0,38), attendu compte tenu de la latence des cancers → le modèle ne génère pas de faux signaux.
• Sevrage tabagique vs consultations pour alcool (mécanisme comportemental) : hausse marquée des consultations tabac (+0,47 pt, p = 0,01). Les tendances d'avant la réforme ne sont pas parallèles ici : il s'agit donc d'une preuve descriptive d'un changement de comportement, pas strictement causale.

3 — Substituts nicotiniques : séries temporelles interrompues (ITS)

Modèle ITS sur les ventes en pharmacie de produits de substitution nicotinique (mensuelles, 2014–2024), contrôlant les effets d'anticipation (Mois Sans Tabac, fin 2016), le COVID et les prix. La forte autocorrélation est traitée par des erreurs HAC (Newey–West) et un modèle GLS AR(1).

• La réforme de 2017 est associée à une hausse de ≈ 136 % à 171 % des unités vendues, selon la spécification.
• Mais l'effet perd en intensité avec le temps (tendance négative après la réforme).

Limites

Autocorrélation résiduelle non entièrement captée par l'AR(1) ; un placebo révélant une rupture structurelle en 2016 (réintégrée ensuite dans le modèle) ; et la difficulté générale d'isoler le paquet neutre des autres politiques de lutte contre le tabac. Les chiffres de l'ITS doivent donc être lus comme des ordres de grandeur, pas comme des pourcentages précis.

À retenir

Trois stratégies d'identification complémentaires (DiD multi-pays, DiD par pathologie, ITS), chacune avec ses tests de robustesse et ses placebos — et une lecture honnête de ce que les données permettent, ou non, de conclure.