7 èmes journées scientifiques du réseau «Analyse Economique et Développement de l AUF»

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1 Unité de Recherche 047 de l'ird Réseau de Recherche sur les Politiques Economiques et Pauvreté 7 èmes journées scientifiques du réseau «Analyse Economique et Développement de l AUF» Thème des journées «Institutions développement économique et transition» Paris Les 7 et 8 septembre 2006 Organisées et financées conjointement par L Agence Universitaire de la Francophonie (AUF Paris) Le Réseau Politiques Economiques et Pauvreté (PEP Université Laval Québec) Et IRD Paris DIAL

2 VII èmes Journées Scientifiques de l AUF «Institutions Développement Economique et Transition» Paris 7-8 Septembre 2006 L impact redistributif des aides au logement en Russie : une analyse de propensity score matching Par Matthieu Clément 1 Résumé : L objectif de cet article est de questionner la capacité des aides au logement en Russie à venir en aide aux familles vulnérables face au renchérissement des coûts du logement. Afin de mener cette étude d impact nous recourons à une analyse de propensity score matching à partir des données Russia Longitudinal Monitoring Survey de L idée est de construire un groupe de comparaison captant la situation des ménages bénéficiaires avant l allocation des aides sur la base des caractéristiques observables des ménages non bénéficiaires. Finalement la comparaison entre les distributions pré-intervention et post-intervention indique que l aide publique au logement exerce un impact très limité sur le revenu des ménages et est incapable de réduire la pauvreté en raison notamment d un ciblage défaillant. Mots Clés : logement pauvreté protection sociale propensity score matching transition économique JEL Classification: I32 ; I38 ; H53 ; P20 1 ATER Centre d Economie du Développement (IFReDE GRES) Université Montesquieu Bordeaux IV Avenue Léon Duguit Pessac matthieuclement@yahoo.fr

3 1. Introduction Sous le régime soviétique la pénurie de logements et la promiscuité dans laquelle vivaient la majorité des habitants constituaient un des aspects fondamentaux des conditions de vie des soviétiques. Ces problèmes liés au logement étaient en partie compensés par la faiblesse des loyers placés sous le contrôle des autorités. Durant la période de transition le processus de libéralisation et de privatisation dans le secteur de l'immobilier a profondément modifié la donne. S'il a eu le mérite d'engendrer une amélioration significative des conditions de logement il a également entraîné une augmentation sensible et constante des coûts liés au logement. Afin de faire face à ce renchérissement dans un contexte d'explosion des inégalités et de la précarité les autorités se sont efforcées de mettre en place une politique d'aide au logement ambitieuse. En fait les aides au logement en Russie reposent sur un double volet. D'une part elles comprennent tout un ensemble de privilèges catégoriels hérités en partie du régime soviétique. D'autre part en 1994 les autorités ont introduit une allocation logement reposant sur un critère de ressources. Les aides au logement constituent l un des pans du système de protection sociale et ont pour objectif déclaré de venir en aide aux familles les plus vulnérables. Dès lors il semble justifié de s interroger sur leur capacité à réduire la pauvreté. L objectif de ce papier est d apprécier le caractère redistributif des aides au logement en Russie sur la base de l enquête auprès des ménages Russia Longitudinal Monitoring Survey menée en L évaluation de l incidence des aides au logement sur le bien-être implique de mener une étude d impact l idée générale étant de comparer la situation en termes de niveau de vie avant et après l allocation des aides. Si l on dispose dans le cadre des enquêtes RLMS d informations sur la situation des ménages bénéficiaires après l attribution des aides au logement aucune information sur la situation qui était la leur avant l intervention n est disponible. Afin de palier ce déficit d information les techniques de propensity score matching (PSM) 2 offrent un cadre intéressant afin de construire un échantillon de comparaison à partir des caractéristiques observables des ménages non bénéficiaires. Ces techniques relativement sophistiquées ont été développées dans le cadre des sciences médicales et offrent un support intéressant pour évaluer l impact d un transfert. L analyse présentée dans ce papier se décompose en quatre étapes. Une première partie dresse un état des lieux de la question du logement en Russie. Après avoir spécifié les caractéristiques du secteur du logement sous le régime soviétique une revue de la littérature montre que l augmentation des coûts du logement liée à la libéralisation à partir de 1991 a incité les autorités à instaurer une politique d aide au logement visant à aider les familles les plus vulnérables. La seconde partie est consacrée aux techniques de propensity score matching et souligne en particulier le caractère décisif de l estimation des scores de propension et du choix de la méthode de pondération. Dans une troisième partie il s agit de présenter les sources statistiques et éléments méthodologiques relatifs à la mesure de la pauvreté avant de proposer quelques éléments descriptifs concernant les aides au logement. La mise en œuvre de l analyse de propensity score matching objet de la quatrième partie permet d évaluer la contribution des aides au logement au niveau de vie des ménages et à la réduction de la pauvreté. Il convient finalement de recadrer ces résultats dans une discussion plus générale ayant trait à la réforme du système de protection sociale russe. 2 La traduction française étant un peu lourde (méthode d appariement par les scores de propension) nous avons choisi de conserver la terminologie anglo-saxonne. 2

4 2. La question du logement en Russie : entre héritages et mutations Cette question ne saurait être appréhendée sans un retour sur la structure du secteur du logement sous le régime soviétique et ses conséquences sociales. Il importe par la suite de préciser les enjeux liés à la libéralisation de ce secteur depuis le début de la transition et notamment de discuter de la politique d aide publique mise en place par les autorités russes visant à compenser l augmentation des coûts liés au logement Le legs soviétique «Mettons-nous d accord une bonne fois : le logement est la pierre angulaire de la vie humaine. Prenons pour axiome que l être humain ne peut exister sans logement. A présent pour étayer cette affirmation je l annonce à tous les habitants de Berlin Paris Londres et d ailleurs : il n y a pas d appartements à Moscou. Mais alors comment y vit-on? Et bien on vit comme ça. Sans appartements.» Boulgakov «Le Moscou de Années 20» 3 Une analyse rigoureuse du niveau de vie sous le régime soviétique ne peut occulter la délicate question du logement et ce d autant plus que la situation prévalant dans les pays socialistes s écartait sensiblement de celle des pays occidentaux. L URSS disposait du secteur du logement le plus régulé au monde c est-à-dire d un secteur quasi totalement coupé des mécanismes de marché [Kosareva et al. (1995)]. La politique du logement soviétique s articulait autour de trois grands principes : (i) une distribution centralisée de toutes les ressources et une planification des constructions de logements ; (ii) un monopole de l Etat sur le secteur du bâtiment et sur les services maintenance dans le cadre du Gosstroï le Comité d Etat pour la Construction 4 ; (iii) des loyers placés sous le contrôle des autorités et maintenus à un faible niveau. Ainsi près de 80 % du parc de logements urbains appartenait à l Etat aux municipalités ou aux entreprises publiques [Matthews (1986)] 5. Les occupants de logements publics avaient le droit d y résider toute leur vie et pouvaient le transmettre à leur descendance. Dans les villes les logements étaient attribués en fonction de quotas par les administrations les entreprises publiques et les municipalités contre un loyer très faible. Le prix du m² s établissait ainsi entre 3 et 5 kopecks (soit environ trois roubles par mois pour un grand appartement) et les prix fixés en 1934 n ont pas vraiment évolué jusqu à l effondrement de l URSS. Ceci explique que la part des dépenses consacrées au logement représente seulement 5 % du seuil minimum de subsistance officiel [Matthews (1986)]. En outre la distribution des logements en URSS était plutôt égalitaire (notamment par rapport aux pays occidentaux) et la politique d allocation des logements avait un impact progressif sur la distribution des revenus. Ainsi Buckley et Gurenko (1997) estiment qu en 1992 la prise en compte de la valeur imputée des logements engendrait une diminution de l indice de Gini sur le revenu par tête de plus de 6 points celui passant de 0417 à Toutefois ce coût du logement modéré ne doit pas occulter les multiples contraintes liées au secteur du logement et qui agissaient la plupart du temps au détriment des familles modestes. 3 Extrait de La Locomotive Ivre Ginkgo Editeur pp Le Gosstroï était l organisme chargé de superviser toutes les opérations de construction et de maintenance des logements en URSS. Il s agit d une administration tentaculaire occupant plus de 4 millions de personnes et regroupant plus de entreprises. 5 Les citoyens se voyaient autoriser à posséder un logement en zones rurales ou dans les villes de moins de habitants mais leur superficie au sol ne devait pas dépasser 40 m². 3

5 En premier lieu les pénuries d habitations dans les villes conduisaient à un problème de saturation des logements phénomène qui n est toutefois pas né avec le régime soviétique. En effet dès 1912 une enquête sur Moscou et Saint-Pétersbourg indiquait que le nombre moyen de personnes par appartement atteignait 8 contre 27 à Paris [Buckley Gurenko (1997)]. La politique d industrialisation et la forte urbanisation qui s en sont suivies n ont fait qu accentuer ces problèmes de saturation et de pénurie. Face à l apparition de listes d attente les autorités soviétiques dès les années 20 ont eu tendance à favoriser le développement des appartements communautaires [Azarova (2001)] 6. D après une estimation officielle en % des familles urbaines partageaient un appartement. Il a fallu atteindre le régime de Khrouchtchev pour que les autorités soviétiques mettent en place une politique de construction ambitieuse afin de réduire les problèmes liés au logement. De toute évidence cette politique a permis une amélioration sensible des conditions de logement si l on considère qu entre la fin de la deuxième guerre mondiale et la fin des années 70 la superficie par habitant a plus que doublé [Buckley Gurenko (1997)] 7. Cependant la pénurie de logements n a pas été résolue si l on considère que la part des appartements communautaires dans les villes reste importante : en % des familles vivaient dans de ce type de logements. Et en 1990 le Goskomstat estimait à 20 % la proportion des familles en attente d un logement 8. A ces problèmes de saturation il convient d ajouter les problèmes d insalubrité et d inaccessibilité aux équipements de base (eau courante électricité tout-àl égout etc.) qui concernaient essentiellement les zones rurales. En 1990 seuls 16 % des logements dans les campagnes disposaient d un accès à l eau courante et 3 % au tout-àl égout [Kahn (2002)]. En second lieu le système d allocation des aides au logement a entraîné de nombreuses dérives qui la plupart du temps interdisaient l accès des familles pauvres aux meilleurs appartements. D une part l accès aux logements de qualité supérieure était utilisé par les entreprises comme vecteur de subordination et comme une incitation à travailler dur. D autre part le système d allocation a entraîné la généralisation d un certain nombre de comportements corruptifs qui distordaient les modalités d accès au logement au détriment des familles les plus démunies : contournement des listes d attente accès privilégié aux logements les plus spacieux etc. Enfin les ménages modestes n avaient pas accès aux logements du secteur privé en raison de leur prix élevé. En conséquence les meilleurs appartements étaient réservés aux familles aisées en témoigne une enquête de 1972 sur la région de Novossibirsk qui faisait état d une relation croissante entre la surface par habitant et le revenu des ménages [Matthews (1986)]. Aussi en 1992 au début de la transition 31 % des familles disposaient-elles d une surface par personne inférieure à 9 m² le minimum sanitaire [Kosareva et al. (1995)] La réforme du secteur du logement Dès 1991 le processus de libéralisation et de privatisation du secteur du logement a été initié. Une loi du 4 juillet 1991 prévoit le transfert de propriété du public au privé en autorisant les occupants d un logement à en devenir propriétaires en échange d une somme 6 Cette forme de logement typique du régime soviétique est apparue pour palier temporairement le déficit de logements. En dépit de la volonté des autorités soviétiques de supprimer cette forme d habitat il a vraiment fallu attendre le début de la transition et la privatisation du secteur du logement pour voir la part des appartements communautaires se réduire [Azarova (2001)]. 7 Sous le régime de Khrouchtchev une vague de constructions a permis de créer 20 millions d appartements en 8 ans [Morton (1980)]. 8 Pour plus de précisions sur la question des listes d attente on pourra se référer Andrusz (1990). 4

6 symbolique. La loi ne répond pas à un objectif de justice sociale mais cherche avant tout à créer les bases d un marché du logement. Cette loi a été renforcée par différents dispositifs dans les années qui suivent [Kosareva et al. (1995)]. En décembre 1992 un texte autorise la copropriété et l expulsion des mauvais payeurs. En juin 1993 un programme d Etat prévoit le développement de modes de financement privés de la construction : crédits comptes d épargne logement etc. Enfin un nouveau système de loyers est instauré en septembre 1993 et est accompagné par la mise en place d une allocation logement attribuée en fonction des ressources des familles. Plus récemment les préoccupations des autorités se sont davantage orientées vers la question du transfert des charges de maintenance de l Etat (qui les finançait jusqu à présent par le biais du Gosstroï) vers les propriétaires et locataires [Kahn (2002)]. Si ce transfert a été envisagé dans la loi de décembre 1992 le délai a été repoussé à plusieurs reprises face aux nombreuses résistances de la population. Un texte de 2001 prévoit par exemple le report du délai au 1 er janvier Finalement le transfert est effectivement mis en œuvre au 1 er janvier La réforme du secteur a modifié en profondeur sa structure et les conditions de logement des russes. Premièrement la part des logements privés est devenue prépondérante. Au début de l année % du stock de logements était privatisé [Kahn (2002)]. Deuxièmement la libéralisation du secteur a engendré une amélioration indiscutable des conditions de logement. Elle a en particulier facilité une augmentation significative de la superficie par habitant. Ainsi d après les estimations du Goskomstat l Institut National de la Statistique Russe la superficie moyenne par tête est passée de 164 m² en 1990 à 193 m² en Néanmoins ce phénomène doit être relativisé dans la mesure où il est imputable pour l essentiel au développement des logements de luxe dans les grandes villes [Azarova (2001) Kahn (2002)]. Parallèlement on a assisté à une légère amélioration de la qualité des logements (accès à l eau tout-à-l égout etc.) notamment dans les campagnes. Mais les problèmes perdurent. A titre d illustration en 2000 dans les campagnes seuls 28 % des logements recevaient l eau courante (mais cette proportion était de 16 % en 1990) [Kahn (2002)]. Par ailleurs la même année 2 millions de russes vivent dans des logements vétustes. Troisièmement en dépit de ces améliorations qualitatives la phase de libéralisation et de privatisation a engendré un processus de hausse des coûts du logement. Suite à la libéralisation et à la privatisation les prix (à la vente et à la location) tendent à se rapprocher des prix du marché. Par ailleurs le dynamisme de la demande dans les métropoles entretient cette augmentation. Il s agit en fait d une réelle volonté de l Etat. En effet la mise en place du nouveau système de loyers en 1993 visait à rapprocher les prix à la location vers les standards du marché l augmentation des loyers engendré par ce nouveau système devant être compensé par la mise en place d une politique d aides au logement pour les familles les plus démunies notamment. Par ailleurs le transfert des charges de maintenance vers les propriétaires et locataires devrait encore accroître les coûts du logement. L application de ce transfert au début de l année 2006 a donné lieu à d importantes manifestations un peu partout dans le pays (début mars) 9. Parmi les principaux contestataires on retrouve les groupes sociaux vulnérables tels que les étudiants les retraités les enseignants les personnels de santé qui sont incapables de faire face à ce renchérissement des coûts liés au logement. 9 Au sujet de ces manifestations voir l extrait du Moscow Times du 6 mars

7 2.3. Les aides publiques au logement Ce sont les familles modestes qui ont le plus subi la hausse des coûts liés au logement durant la période de transition. En effet la part des dépenses de logement dans la dépense totale des 20 % de familles les plus pauvres est passée de 5 % en 1995 à 13 % en 2002 [Hamilton et al. (2005)]. Les autorités se sont efforcées de compenser ce renchérissement à travers la mise en place d une politique d aide au logement cofinancée par le budget fédéral et les autorités locales et gérée par les municipalités. Cette politique d aide repose sur un double volet [World Bank (2004) Hamilton et al. (2005)]. La première composante regroupe des privilèges catégoriels qui prennent la forme de réductions ou d exemptions pour tous les frais liés au logement. Sous le régime soviétique ces aides étaient attribuées aux citoyens méritants (les vétérans de guerre par exemple) ou à certaines catégories de personnes vulnérables (invalides handicapés retraités familles nombreuses etc.). Pendant la transition le système s est considérablement développé. De nombreux privilèges ont été introduits après 1992 alloués en fonction de la catégorie socioprofessionnelle. Bénéficient notamment de ces nouvelles aides les officiers de douane les miliciens les militaires les policiers les juges etc. Les critères tels que le mérite ou le niveau de vie ne sont pas pris en compte dans l allocation de ces nouveaux privilèges. Finalement on a assisté à une multiplication des aides puisque entre 1991 et 2002 pas moins de 10 lois et 30 amendements ont intégré de nouveaux dispositifs [World Bank (2004)]. De plus même si ces aides sont avant tout mandatées par les autorités fédérales les autorités municipalités ont développé leurs propres mécanismes conduisant à un réel manque de lisibilité. La deuxième composante des aides publiques au logement est l allocation logement introduite en Elle a pour objectif d aider les familles vulnérables à faire face à la hausse des coûts du logement. Il s agit du premier transfert attribué sous condition de ressources en Russie. Après plusieurs révisions elle est aujourd hui attribuée aux familles consacrant plus de 22 % (ou moins dans certaines régions) de leur revenu au logement. Une fois l éligibilité déterminée le montant perçu dépend de la position du revenu du ménage par rapport au seuil minimum de subsistance régional le principe étant d attribuer des montants plus élevés aux familles les plus pauvres [World Bank (2004) Hamilton et al. (2005] 10. Ainsi si le revenu du ménage est supérieur à ce seuil le montant de l allocation logement est donné par : AL = dep log 022rev men Avec AL le montant de l allocation logement dep log les dépenses du ménage consacrées au logement rev men le revenu du ménage. Si le revenu du ménage est inférieur au seuil de subsistance le montant de l allocation est déterminé selon l une des deux options suivantes : Option 1 : AL = dep log [(022rev men / SMS) * rev men ] Option 2 : AL = dep log 05sal min * taille Avec SMS le seuil minimum de subsistance régional sal min le salaire minimum officiel et taille le nombre de personnes dans le ménage. 3. Le choix d une méthode d évaluation : les techniques de propensity score matching La mise en œuvre d une étude d impact suppose de pouvoir comparer la situation des individus avant et après l intervention. Lorsque les données dont l on dispose ne permettent 10 Voir également OCDE (2001) et Struyck et al. (2001). 6

8 d observer la situation pré-intervention les techniques de propensity score matching constituent une option intéressante afin de pallier ce déficit informationnel Réflexions sur la robustesse d une étude d impact La question de la pertinence des études d impact trouve son origine dans des disciplines médicales telles que l épidémiologie la problématique de telles analyses étant d évaluer l impact d un traitement particulier sur la santé des individus. De manière générale l une des difficultés inhérentes aux études d impact est de disposer d un groupe ou échantillon de contrôle qui permette de décrire la situation des individus traités avant qu ils aient reçu le traitement. Afin de fixer les idées il convient de présenter quelques éléments de formalisation. Soit D une variable binaire égale à 1 si l individu reçoit le traitement et 0 sinon et Y la variable sur laquelle est censée agir le traitement. Y 0 capte l état des individus avant l administration du traitement et Y 1 traduit leur état après qu ils aient été traités. L effet du traitement s exprime comme suit : Et donc en décomposant on obtient : Y = E Y Y D 1) (1) ( 1 0 = Y = E Y D = 1) E( Y D 1) (2) ( 1 0 = Le deuxième terme du membre de droite représente l échantillon contrefactuel ou le groupe de comparaison et décrit l état des individus traités avant qu ils reçoivent le traitement. Dans le cadre des sciences médicales il est parfois possible d observer la situation des patients avant l application du traitement on dispose alors d un groupe de comparaison pur. En revanche il est plus complexe de disposer d un groupe témoin lorsque l on s intéresse à l effet d un transfert ou d un programme social sur le bien-être des individus. En effet la plupart du temps les enquêtes auprès des ménages donnent une image de la situation des ménages en un point du temps (coupe transversale) et ne permettent donc pas d observer la situation des ménages bénéficiant d une aide avant qu il la reçoive 11. Autrement dit la composante E ( Y0 / D = 1) est inobservée. L objectif des techniques de propensity score matching est de construire artificiellement un groupe de comparaison en utilisant les caractéristiques observées des ménages ne recevant pas le transfert Présentation des techniques de propensity score matching L article de Rosenbaum et Rubin (1983) présente les éléments fondateurs des techniques de propensity score matching 13. L idée générale sous-jacente à cette méthode d analyse est de déterminer un groupe de comparaison à partir d un échantillon de non 11 Lorsque l on dispose de données de panel il est parfois possible d observer la situation qui était la leur avant qu ils reçoivent le transfert mais il est difficile d isoler la part de l évolution du bien-être entre deux dates qui est réellement imputable au transfert. 12 Pour une synthèse des techniques d évaluation on pourra se reporter à Bourguignon Pereira da Silva (2003). 13 Citons également la contribution de Heckman et Robb (1985). 7

9 participants qui «ressemblent» aux participants sur la base des caractéristiques observables Hypothèse d indépendance conditionnelle et détermination des scores de propension Les techniques de propensity score matching reposent sur l hypothèse d indépendance conditionnelle selon laquelle les résultats observés sont indépendants de la participation à un traitement participation conditionnelle à certaines caractéristiques observables. Formellement cette hypothèse s exprime ainsi : ( 1 Y0 Y ) D X (3) En conditionnant le fait de recevoir ou de ne pas recevoir un traitement à un vecteur de caractéristiques observables X il est possible d obtenir une estimation de la composante non observée : On en déduit alors l impact du traitement : E Y D = 1 X ) = E( Y D = 0 ) (4) ( 0 0 X Y = E Y / D = 1 X ) E( Y D = 0 ) (5) ( 1 0 X Rosembaum et Rubin (1983) ont par ailleurs montré que si l hypothèse d indépendance conditionnelle était valable alors plutôt que de conditionner sur les caractéristiques observables il est possible de conditionner sur le score de propension P(X) avec : { D X } P( X ) = Pr = 1 (6) P(X) représente la probabilité de recevoir le traitement probabilité conditionnelle à un ensemble de caractéristiques observables X. Le score de propension est en fait le résumé unidimensionnel de l ensemble des caractéristiques observées. L hypothèse d indépendance conditionnelle est donc reformulée comme suit : ( 0 1 X Y Y ) D P( ) (7) On en déduit une estimation de la composante non observée : [ Y D 1 P( X )] = E [ Y D 0 P( )] E = = (8) 0 / 0 X Finalement l impact du traitement est mesurée par : [ Y D = P( X )] E [ Y D 0 P( )] Y = E = (9) X 14 La différence entre un échantillon de comparaison pur et un échantillon de comparaison déterminé à partir des techniques de propensity score matching est que dans le premier cas l échantillon d individus traités et l échantillon de contrôle sont comparables en termes de caractéristiques observables mais également en termes de caractéristiques non observables. 8

10 Dans la pratique l estimation des scores de propension est obtenue par les probabilités prédites par un modèle à choix qualitatif binaire (Logit ou Probit) expliquant le fait de participer à un traitement ou à un programme par un grand nombre de caractéristiques observables. Dans notre cas il s agit d un modèle Logit binaire avec une variable dépendante égale à 1 si l individu reçoit une aide au logement et 0 s il n en reçoit pas. La qualité de l analyse de propensity score matching dépend bien sur de la robustesse des estimations des scores de propension c'est-à-dire de la capacité du modèle à prendre en compte l ensemble des facteurs déterminants l éligibilité Estimateur PSM et méthodes de pondérations Une fois les scores de propension déterminés il convient d associer les cas traités aux cas non traités les plus proches en termes de scores de propension (et donc de caractéristiques observables). L expression générale de l estimateur PSM est donnée par : T C ( Yj1 wijyij0) j= 1 i= 1 Y = 1 (10) T Avec Y j1 la variable d intérêt après le traitement Y ij0 la variable d intérêt pour le i ème cas non traité joint au j ème cas traité T le nombre de cas traités C le nombre de cas non traités et w ij les pondérations ou la fonction de pondération retenues. Le choix de la méthode de pondération est une étape décisive dans la mise en œuvre des techniques de propensity score matching. La méthode du «voisin le plus proche» (nearest neighbor estimator) est la plus courante. Elle attribue une pondération égale à 1 pour l observation la plus proche en termes de score et à 0 pour toutes les autres. Il s agit donc d associer à chaque cas traité le cas non traité le plus proche sur la base du score de propension. Elle peut être complétée en introduisant un calibrage (caliper method). La différence entre le score du cas traité et celui du cas non traité ne doit alors pas excéder un certain seuil. Il est possible de généraliser la méthode du voisin le plus proche en se référant à la moyenne des deux ou cinq voisins les plus proches (two or five nearest neighbor estimator). Dans le présent article nous avons choisi de retenir trois estimateurs à savoir l estimateur selon le voisin le plus proche l estimateur selon les deux voisins les plus proches et l estimateur selon les cinq voisins les plus proches 15. A chaque fois l appariement n est réalisé que si la différence en termes de scores entre le cas traité et les cas non traités n excède pas Sources statistiques Dans un premier temps il convient de présenter les données et les éléments méthodologiques relatifs à la mesure du niveau de vie et de la pauvreté. Dans un second temps quelques éléments descriptifs concernant les aides au logement en Russie sont proposés. 15 Il existe des méthodes de pondération alternatives qui ne sont pas évoquées ici. Parmi elles citons la méthode d appariement avec une fonction Kernel [Heckman et al. (1998)]. Chaque individu non traité participe à la construction du contrefactuel de l individu i avec une importance qui varie selon la distance entre son score et celui de l individu considéré. 9

11 4.1. Données Russia Longitudinal Monitoring Survey et mesure de la pauvreté Les données utilisées dans la présente étude sont issues du round XII (novembre 2003) des enquêtes Russia Longitudinal Monitoring Survey (RLMS) et concernent plus de 4100 ménages. Les données collectées au niveau des ménages fournissent des informations détaillées sur les conditions de vie (revenus dépenses composition démographique conditions de logement accès à la terre) alors que les données portant sur les individus concernent l emploi la santé et la migration. Les définitions utilisées pour l analyse du niveau de vie et de la pauvreté sont standards. Dans le cadre de cette étude le bien-être est appréhendé par le revenu des ménages exprimé en termes réels. Celui-ci intègre en particulier les revenus salariaux (monétaires ou non monétaires) les transferts publics (pensions prestations familiales assistance sociale aides au logement indemnités chômage) les transferts privés en provenance des proches les produits de la vente etc. Le seuil de pauvreté retenu est celui proposé dans les données RLMS. Construit à partir du seuil minimum de subsistance la ligne de pauvreté officielle il représente le montant monétaire nécessaire pour assurer le minimum nutritionnel et les besoins quotidiens d un individu (fuel loyer énergie etc.). Dans le cadre des données RLMS ce seuil est spécifique aux ménages en fonction de leur composition démographique et tient compte des différences de prix entre régions 16. Finalement l ampleur de la pauvreté est mesurée par les traditionnels indices FGT dont l expression générale est donnée par : q P α = 1 zi yi n ( ) α (11) zi i= 1 Avec n le nombre de ménages q le nombre de ménages pauvres y i la dépense en équivalent adulte du ménage i z i le seuil de pauvreté spécifique à chaque ménage et α un paramètre d aversion pour la pauvreté. En fonction de la valeur du paramètre α on peut distinguer plusieurs indices caractéristiques les «trois i de la pauvreté» : l incidence P 0 l intensité P 1 et l inégalité P 2 [Foster et al. (1984)]. Pour ce qui concerne les aides au logement les informations collectées dans le cadre des données RLMS ne sont pas désagrégées. Autrement dit aucune distinction n est établie entre les privilèges catégoriels et l allocation logement. Toutefois une enquête menée en 2003 l enquête NOBUS 17 indique que les privilèges catégoriels constituent l essentiel des aides au logement. En effet l allocation est perçue par seulement 6 % des ménages alors que les aides catégorielles bénéficient à 32 % d entres eux [World Bank (2004)]. 16 Un panier de biens de première nécessité est déterminé pour chaque catégorie d âge (enfants de 0 à 6 ans enfants de 7 à 17 ans adultes hommes et femmes hommes retraités de plus de 60 ans et femmes retraitées de plus de 55 ans). Puis des prix spécifiques aux régions sont appliqués pour déterminer le coût des différents paniers. Autrement dit chaque individu en fonction de son âge de son sexe et de sa région a un seuil de pauvreté spécifique. La ligne de pauvreté du ménage est la somme des lignes individuelles corrigée en fonction de la taille du ménage. Voir Popkin et al. (1992) et Kalugina Najman (2003). 17 L enquête NOBUS (Survey of Household Welfare and Participation in Federal Programs) a été mise en place par le ministère du travail et du développement social et le Goskomstat avec l assistance technique de la Banque Mondiale et vise en particulier à évaluer l impact des politiques sociales mises en œuvre par les autorités russes. 10

12 4.2. Le poids des aides au logement en Russie Le tableau 1 présente la part de la dépense des ménages consacrée au logement ainsi que le pourcentage de ménages recevant des aides au logement et le montant moyen de ces aides parmi les familles bénéficiaires en fonction du milieu de la localisation géographique et de la composition démographique du ménage. Ces résultats appellent plusieurs commentaires. Tableau 1 : Part de la dépense des ménages consacrée au logement pourcentage de ménages recevant une aide au logement et montant moyen de ces aides parmi les ménages bénéficiaires en fonction du milieu de la localisation géographique et de la composition démographique du ménage. Russie Part des dépenses Proportion de Montant moyen consacrées ménages parmi les ménages au logement bénéficiaires bénéficiaires (%) (%) (Roubles) Milieu Urbain Métropoles Zones urbaines intermédiaires Rural Localisation géographique Moscou - Saint-Pétersbourg Nord Nord-Ouest Centre Bassin de la Volga Caucase Nord Oural Sibérie de l'ouest Sibérie de l'est Extrême Est Composition démographique Célibataire adulte Célibataire retraité Couple d'adultes Couple de retraités Famille nucléaire Famille monoparentale Famille élargie Source : RLMS Total En premier lieu les dépenses consacrées au logement représentent en moyenne 132 % de la dépense totale des ménages et les disparités socio-économiques et géographiques sont relativement modérées. Cependant il convient de remarquer que cette part est sensiblement plus élevée en zones rurales (173 %) et surtout parmi les retraités vivant seuls (307 %). On comprend dès lors toute l importance des privilèges catégoriels pour ce dernier groupe. Intéressons nous en second lieu à la répartition des aides au logement. Au niveau national tout d abord 32 % des ménages reçoivent une aide au logement dont le montant moyen parmi ces familles bénéficiaires atteint 317 roubles. Néanmoins l accès à ces aides met en évidence d importantes disparités géographiques et socioéconomiques. S il n y a pas de différence significative dans le montant perçu en milieu rural et en milieu urbain en revanche la part des ménages bénéficiaires est sensiblement plus élevée dans les villes (près de 38 % contre 17 %) alors même que la part des dépenses consacrées au logement y est moins importante. Un tel écart se justifie vraisemblablement par les contraintes administratives et le manque 11

13 d information quant aux modalités d accès à ces aides dans les campagnes. En termes de régions socioéconomiques ce sont dans les régions de l Ouest que se concentrent la plus grande partie des ménages bénéficiaires. De toute évidence ceci confirme l existence de contraintes d accès spatiales dans les régions les plus reculées. Il est intéressant de noter que ces contraintes d accès sont particulièrement saillantes dans le Caucase Nord. Probablement faut-il y voir les conséquences de la guerre en Tchétchénie et des tensions ethniques qui s étendent à toute la région. Enfin la stratification selon la composition démographique des ménages confirme le poids des retraités dans l attribution des aides au logement. A titre d illustration environ 60 % des retraités vivant seuls ou en couple reçoivent une aide au logement alors que toutes les autres catégories sont en dessous de la moyenne nationale. Les montants moyens reçus sont beaucoup moins discriminants. Néanmoins les familles monoparentales reçoivent des aides sensiblement plus élevées que les autres catégories. 5. Résultats et interprétations La mise en œuvre de l analyse de propensity score matching exige de discuter de l estimation des scores de propension à partir d un modèle à choix qualitatif binaire puis une fois le groupe de comparaison construit d identifier l impact des aides au logement sur le niveau de vie et sur l ampleur de la pauvreté Estimation des scores de propension Le modèle logistique binaire à partir duquel sont estimés les scores de propension est reporté dans le tableau A1 en annexes. Les variables déterminant le fait de recevoir les aides au logement ou non ont trait à la localisation géographique (urbain rural) à la composition démographique du ménage (nombre d enfants et de retraités) aux caractéristiques économiques du ménage (part de la dépense des ménages consacrée au logement accès à la terre au crédit aux transferts privés) aux caractéristiques du chef (sexe age nationalité éducation) à sa catégorie socioprofessionnelle et enfin aux caractéristiques du logement (nombre de pièces type d habitation). De manière générale le modèle est correctement spécifié. Le pseudo R² de McFadden captant le pouvoir explicatif du modèle atteint près de 02 et le pourcentage de cas bien prédits par le modèle s élève à 77 %. Par ailleurs la plupart des variables censées déterminer l éligibilité agissent significativement sur la probabilité de recevoir des aides au logement. Par exemple il apparaît que le fait de résider en milieu urbain par rapport au milieu rural accroît significativement cette probabilité. En termes de composition démographique la probabilité d accès augmente en fonction du nombre de retraités présents dans le ménage. Ce résultat est peu surprenant si l on considère que les retraités bénéficient en masse des privilèges catégoriels. De même le fait d avoir accès à un certain nombre de dotations en actifs (terre crédit transferts privés) renforce la probabilité de recevoir une aide au logement. En d autres termes les ménages insérés économiquement et disposant d un réseau social semblent plus à même de bénéficier de ces aides. Par contre la part de la dépense des ménages consacrée au logement qui conditionne pourtant l allocation logement n exerce aucun effet significatif 18. Ceci s explique probablement par le faible nombre de familles recevant une allocation logement par rapport à celles bénéficiant de privilèges catégoriels. Les estimations suggèrent également que les ménages bénéficiaires ont plus de chances d être géré par une femme. 18 Afin de tester une éventuelle corrélation entre la part de la dépense des ménages consacrée au logement et les dotations en actifs le modèle a été estimé sans les variables de dotations. Ceci ne modifie pas les résultats en profondeur et ne rend pas significative la variable captant le poids du logement dans le budget des ménages. 12

14 Enfin les caractéristiques du logement jouent un rôle important. Les ménages résidant dans un appartement (privatif ou communautaire) profitent davantage des aides publiques que les ménages habitant une maison. Et la probabilité d accès est d autant plus importante que le logement est spacieux. Finalement les scores de propension moyens estimés à partir du modèle s élèvent à 025 et 049 respectivement pour les familles non bénéficiaires et les familles bénéficiaires. Le modèle capte donc de manière satisfaisante les différences d accessibilité à l aide publique au logement. La pertinence d une analyse de propensity score matching suppose bien évidemment que le groupe de comparaison présente des caractéristiques similaires aux familles recevant des aides au logement. La mise en œuvre des trois méthodes de pondération évoquées précédemment aboutit à des résultats tout à fait satisfaisants. Le score de propension moyen au sein du groupe de comparaison atteint environ 048 et ce quelle que soit la méthode de pondération retenue (voisin le plus proche deux voisins les plus proches ou cinq voisins les plus proches). Par conséquent les scores de propension après application de la pondération pour l échantillon des bénéficiaires et pour le groupe de contrôle sont très proches validant ainsi le recours à une analyse de propensity score matching Impact redistributif des aides au logement L étude de l impact redistributif des aides au logement en Russie se décompose en trois étapes. Dans un premier temps il s agit d évaluer l incidence des aides sur le revenu des ménages. Dans un deuxième temps plusieurs investigations visent à identifier la contribution de ces prestations à la réduction de la pauvreté. Finalement ces éléments nous permettent de discuter de la qualité du ciblage et du mécanisme d allocation à la base des aides au logement Un impact positif mais limité sur le niveau de vie Le gain net en termes de revenu suite à l allocation des aides pour les ménages bénéficiaires est reporté dans le tableau 2. Une distinction est opérée entre revenu des ménages et revenu par tête. Au niveau national les estimations indiquent que les aides au logement agissent à la hausse sur le niveau de vie et ce quelle que soit la méthode de pondération retenue. L augmentation du revenu des ménages bénéficiaires consécutive à l allocation des aides au logement varie entre 78 % et 101 % selon le nombre de voisins retenus pour l estimation du groupe de comparaison. En termes de revenu par tête la hausse est plus modérée et comprise entre 47 % et 74 %. Néanmoins si l on se réfère aux intervalles de confiance cet impact favorable n est jamais significatif. En fait il y a à la fois des ménages perdants et gagnants. Si l on se réfère par exemple au voisin le plus proche 53 % de ménages connaissent une augmentation de leur revenu suite à l allocation des aides au logement et 47 % une baisse de leur revenu 19. L analyse en fonction du milieu de résidence permet d apporter un éclairage supplémentaire sur l incidence des aides au logement sur le niveau de vie. Dans les villes l impact est positif et en termes relatifs le gain net est plus élevé qu au niveau national : la hausse du revenu des ménages s étale ainsi entre 124 % et 141 % (entre 84 et 103 % pour le revenu par tête). Mais là aussi cet effet n est pas significatif d un point de vue statistique. En revanche dans les zones rurales l allocation des aides est synonyme de diminution du revenu moyen diminution comprise entre 134 et 183 % (entre 114 et 181 % pour le revenu par 19 A titre de comparaison on pourra se reporter à la contribution de Galasso Ravallion (2003) concernant un programme visant à venir en aides aux familles vulnérables pendant la crise de 2002 en Argentine. 13

15 tête). En fait il y plus de ménages qui connaissent une baisse de leur niveau de vie (56 %) que de ménages présentant un gain net positif (44 %). Sur un plan économique ce résultat surprenant peut se justifier en suggérant que l attribution des aides au logement entraîne des réponses comportementales de la part des ménages. En d autres termes suite au versement des aides les ménages peuvent choisir de modifier leurs comportements. Par exemple dans les zones rurales l attribution d aides publiques peut inciter les ménages à réduire leur production domestique à partir des lopins de terre ou à moins se reposer sur les aides privées en provenance de la famille ou des proches (éviction des transferts privés par les transferts publics). Lorsque la baisse du revenu induite par la réponse comportementale est supérieure au gain lié à l allocation du transfert alors le revenu du ménage diminue. Si l importance des réponses comportementales suite à l allocation des prestations sociales est un phénomène non négligeable en Russie 20 la baisse du revenu imputable à l allocation des transferts se justifie probablement plus par la nature des techniques de propensity score matching. En effet aussi robuste soit l analyse de propensity score matching elle ne peut prétendre représenter fidèlement la situation des ménages bénéficiaires avant qu ils reçoivent les aides. La détermination du groupe de comparaison ne repose que sur les caractéristiques observées et il est donc vraisemblable que du fait de caractéristiques non observées (concernant par exemple les contraintes d accès la gestion administrative des aides etc.) l appariement entre ménages bénéficiaires et ménages non bénéficiaires conduisent à des résultats biaisés. En dépit de cette limite méthodologique il ne fait aucun doute quant à l absence d impact des aides au logement dans les campagnes. L intervalle de confiance à 5 % indique en effet que celles-ci n exercent aucun effet significatif (qu il soit positif ou négatif) sur le revenu en zones rurales. Tableau 2 : Gain net en termes de revenu suite à l allocation des aides au logement. Russie Voisin Deux voisins Cinq voisins le plus proche les plus proches les plus proches Revenu des Revenu par Revenu des Revenu par Revenu des Revenu par ménages tête ménages tête ménages tête National Gain (Roubles) Intervalle de confiance 5% [-663 ; 1719] [-193 ; 462] [-457 ; 1800] [-92 ; 502] [-535 ; 1662] [-131 ; 439] Gain relatif (%) Urbain Gain (Roubles) Intervalle de confiance 5% [503 ; 2148] [-119 ; 595] [-353 ; 2198] [-47 ; 617] [-391 ; 2099] [-67 ; 572] Gain relatif (%) Rural Gain (Roubles) Intervalle de confiance 5% [-3749 ; 951] [-1348 ; 257] [-2647 ; 705] [-879 ; 246] [-2825 ; 150] [-992 ; 6] Gain relatif (%) Source : RLMS Un impact sur la pauvreté très incertain Le tableau 3 présente la valeur des indices FGT avant et après l allocation des aides au logement. Au regard de ces estimations l impact des aides au logement sur la pauvreté semble particulièrement incertain. En effet si l on se réfère aux estimateurs selon le voisin le plus proche ou les deux voisins les plus proches les aides au logement exercent un effet réducteur de la pauvreté l incidence de la pauvreté diminuant respectivement de 32 points et de 1 point. Et cet effet est significatif pour les trois dimensions de la pauvreté (exception faite 20 Voir Clément (2005). 14

16 de l intensité et de l inégalité de la pauvreté dans le cas des deux voisins les plus proches). D ailleurs si l on se réfère à la figure A1 présentant les courbes TIP associées au revenu préintervention et post-intervention il apparaît que la courbe TIP pré-transferts domine nettement la courbe post-transferts dans le cas du voisin le plus proche 21. Autrement dit l allocation des aides réduit la pauvreté évaluée par ses trois dimensions. La dominance est moins claire dans le cas des deux voisins le plus proche (figure A2). Tableau 3 : Ampleur de la pauvreté 1 pré-intervention et post-intervention selon le milieu. Russie Pauvreté post-transferts Pauvreté pré-transferts Voisin le plus Deux voisins Cinq voisins proche 2 les plus proches 2 les plus proches 2 National Incidence P * -266* 409* Intensité P * * Inégalité P * * Urbain Incidence P * -328* 294* Intensité P * -296* 288* Inégalité P * * Rural Incidence P * Intensité P * * Inégalité P * * Notes : (1) Indices de la classe FGT. (2) Les chiffres en italique permettent de tester la significativité de la différence entre la pauvreté post-transferts et la pauvreté pré-transferts. Une * indique que l écart est significatif à 5 %. Source : RLMS Par contre dès lors que l on raisonne sur l estimateur des cinq voisins les plus proches l analyse de propensity score matching fait état d une augmentation de la pauvreté suite à l allocation des aides augmentation certes légère (09 point en termes d incidence) mais significative pour les trois indices de pauvreté. Et cette augmentation est robuste si l on se réfère au test de dominance de second ordre la courbe TIP associée au revenu post-transferts dominant celle associée au revenu pré-transferts (figure A3). En d autres termes la pauvreté évaluée selon ses trois dimensions est plus importante après l allocation des aides au logement. En fait il apparaît que l impact des aides sur la pauvreté se réduit lorsque le nombre de cas non traités servant de référence à l estimateur PSM augmente. Or si l on se réfère à Ravallion (2003) la qualité de l analyse de propensity score matching est censée 21 Les courbes TIP (trois i de la pauvreté) sont représentées dans un graphique affichant en ordonnées la somme cumulée des écarts de pauvreté par tête et en abscisses la proportion cumulée de ménages. Elles résument les trois dimensions de la pauvreté (incidence intensité et inégalité) et permettent à ce titre de classer deux distributions données sur la base de ces trois dimensions. Ainsi la dominance de la courbe associée à une distribution x par rapport à la courbe associée à une distribution y marquée par l absence de point d intersection est une condition nécessaire et suffisante pour affirmer sans ambiguïté que la pauvreté (appréhendée selon ses trois dimensions) est plus importante en x qu en y. Voir Jenkins Lambert (1998). 15

17 s accroître dans ce cas. Par conséquent il convient d accorder davantage de robustesse aux estimations basées sur les cinq voisins les plus proches et donc de conclure sur une absence d impact des aides au logement sur l ampleur de la pauvreté. L analyse en fonction du milieu confirme l écart urbain / rural. Dans les campagnes on peut considérer que l allocation des aides provoque un accroissement de la pauvreté (et ce même si on observe une baisse dans le cas du voisin le plus proche). Et cette hausse est significative dans le cas des cinq voisins les plus proches. En milieu urbain les résultats sont similaires à ceux prévalant au niveau national à savoir qu on observe une diminution de la pauvreté pour les deux premières méthodes de pondération et une augmentation pour la troisième. En définitive si l on met de côté les incertitudes relatives à la méthode de pondération les aides au logement exercent un effet sur la pauvreté négligeable et ne peuvent donc prétendre sous leur forme actuelle être un instrument efficace dans la lutte contre la pauvreté Un ciblage défaillant De toute évidence les aides au logement ne sont pas particulièrement «pro-pauvres» en ce sens qu elles ne bénéficient pas plus aux familles démunies qu aux autres. Le tableau 4 qui présente le pourcentage de bénéficiaires et le montant moyen des aides parmi ces bénéficiaires en fonction du statut de pauvreté pré-intervention corrobore cette idée. En effet 114 % des ménages pauvres sur la base du revenu pré-intervention reçoivent une aide au logement. Et cette proportion n est que de 54 % en milieu rural. Par conséquent alors qu ils subissent de plein fouet l augmentation des coûts liés au logement les ménages les plus modestes sont en partie exclus de l aide publique visant à compenser ce renchérissement. Il y a incontestablement un problème de ciblage des transferts publics liés au logement résultat déjà mis en évidence par World Bank (2004) et Hamilton et al. (2005). Précisons que cette défaillance dans le mécanisme de ciblage prend la forme d erreurs d exclusion (des ménages pauvres ne reçoivent pas d aides) mais également d erreurs d inclusion (des ménages non pauvres reçoivent des aides). Premièrement comme nous l avons précisé précédemment les privilèges catégoriels même s ils couvrent une partie relativement importante de la population ne sont pas spécifiquement ciblés sur les pauvres mais sont réservés à des catégories particulières. Il est évident que l absence de reconnaissance sociale par le travail ou par les services rendus à la nation est rédhibitoire pour l accès à ces privilèges justifiant par là même la piètre capacité des aides à cibler les ménages pauvres. Deuxièmement même l allocation logement qui intègre pourtant une condition de ressources est mal ciblée [World Bank (2004)]. Il existe probablement des problèmes d accessibilité qui concernent avant tout les familles les plus pauvres : (i) complexité des formalités administratives qui décourage les éventuels bénéficiaires ; (ii) manque d information liée à la déconnexion entre la gestion des différentes prestations sociales (pensions prestations familiales indemnités chômage). Par ailleurs l éligibilité est déterminée en fonction de la part du revenu que les familles consacrent au logement le fait d être pauvre ou non pauvre n intervenant que pour la détermination du montant perçu. Si les aides au logement sont caractérisées par un ciblage défaillant le mécanisme d allocation semble plus favorable aux pauvres dans la mesure où le montant moyen des aides reçues par ceux-ci représente près de 140 % du montant moyen parmi les ménages non pauvres bénéficiaires. Par ailleurs le montant moyen des aides parmi les ménages pauvres recevant une aide au logement représente plus de 15 fois l écart de pauvreté pré-intervention moyen témoignant de la capacité de ces aides à combler l écart de pauvreté. 16

18 Tableau 4 : Pourcentage de ménages bénéficiaires et montant moyen des aides parmi les ménages bénéficiaires selon le statut de pauvreté pré-intervention (cinq voisins les plus proches). Russie National Urbain Rural % de bé- Montant % de bé- Montant % de bé- Montant -néficiaires moyen -néficiaires moyen -néficiaires moyen Pauvres Non pauvres Ensemble Source : RLMS Finalement le problème le plus saillant relatif aux aides au logement a trait au ciblage. L exclusion d un certain nombre de familles pauvres (et donc en théorie au moins éligibles à l allocation logement) des aides au logement fait référence à une dimension du concept d exclusion sociale. En effet dans son acceptation originelle le concept d exclusion sociale se référait aux individus qui étaient exclus du système de protection sociale 22. Manifestement l existence de contraintes administratives et l incapacité de ces familles à s insérer économiquement (sur le marché du travail en particulier) permettent d expliquer un tel phénomène. En tout cas sous leur forme actuelle les aides publiques au logement sont inappropriées pour venir en aide aux ménages vulnérables. On comprend dès lors les enjeux inhérents aux contestations contre la hausse des coûts du logement du début de l année CONCLUSION Cet article avait pour ambition de questionner l impact redistributif des aides au logement en Russie. L idée était de construire un groupe de comparaison représentant la situation des ménages recevant des aides au logement avant l allocation de ces aides sur la base d une analyse de propensity score matching. Sur un plan méthodologique l application de ces techniques à l étude de l incidence des transferts sur le niveau de vie des ménages semble intéressante. Néanmoins une telle analyse ne peut prétendre capter parfaitement la situation des ménages bénéficiaires avant l intervention dans la mesure où la détermination du groupe de comparaison repose exclusivement sur les caractéristiques observables et reste entièrement dépendante des ménages non bénéficiaires présents dans l échantillon. Par ailleurs les résultats générés sont particulièrement sensibles à la méthode de pondération retenue. En dépit de ces limites méthodologiques nos investigations ont permis de mettre en évidence deux faits marquants. D une part l aide au logement en Russie a un impact très limité sur le revenu des ménages voire un impact nul en milieu rural. D autre part l attribution des aides au logement n exerce aucun effet réducteur de la pauvreté essentiellement du fait d un ciblage déficient. Incontestablement l amélioration des performances redistributives des aides au logement suppose de la part des autorités fédérales une réelle volonté de réforme. En premier lieu il importe de réfléchir au rééquilibrage des dépenses consacrées aux privilèges catégoriels et à l allocation logement. En effet en 2002 les fonds attribués au paiement des privilèges représentaient 23 % du PIB alors que ceux consacrés à l allocation logement s élevaient à 01 % du PIB [World Bank (2004)]. L amélioration du ciblage des aides au 22 L apparition du concept d exclusion sociale remonte aux années 70 et aux travaux du français Paul Lenoir. Dans son ouvrage paru en 1974 «Les exclus» celui-ci identifie dix catégories d exclus: les handicapés physiques et mentaux les suicidaires les délinquants les enfants abusés les toxicomanes les marginaux les familles monoparentales etc. En fait dans cette acceptation le concept d exclusion sociale se rapportait aux «cas sociaux» qui ne bénéficiaient d aucune protection sociale. 17

19 logement passe par conséquent par un transfert de fonds des privilèges non spécifiquement ciblés sur les pauvres vers l allocation logement attribuée sous condition de ressources. En deuxième lieu les autorités se doivent de repenser le mécanisme de ciblage à la base de l allocation logement. Le test de ressources serait vraisemblablement plus performant s il était fondé sur les dépenses de consommation plutôt que sur le revenu [Hamilton et al. (2005)]. En effet de nombreuses composantes du revenu restent difficiles à évaluer (revenus en nature production domestique transferts privés revenus de l informel) et les individus ont souvent tendance à sous-évaluer leurs gains de manière à être déclarés éligibles. En troisième lieu la réduction des erreurs de ciblage passe par une meilleure coordination des aides au logement à l échelon fédéral même si leur gestion décentralisée ne doit pas être remise en cause. L instauration d un cadre institutionnel structurant les différents bénéfices apparaît indispensable non seulement pour en améliorer la lisibilité mais également pour éviter les inégalités de traitement d une municipalité à l autre. En quatrième lieu il semble indispensable de rationaliser la gestion administrative des aides au logement et plus généralement de tous les mécanises d assistance sociale. En effet un rapport de la Banque Mondiale souligne la multiplicité des dysfonctionnements administratifs liés à la gestion des aides sociales dans les pays en transition : manque de flexibilité de transparence de communication avec le public de mécanisme de contrôle de l éligibilité etc. [World Bank (1999)] 23. Ce rapport insiste sur le déficit de coordination entre les différents programmes obligeant les postulants à faire une démarche d éligibilité pour chaque aide. En définitive cette question du pouvoir redistributif des aides au logement s inscrit dans une problématique plus large et renvoie aux débats portant sur la capacité du système de protection sociale russe à participer activement à la réduction de la pauvreté. Comme le stipule le rapport de la Banque Mondiale de 2004 sur les conditions de vie en Russie la réforme de la politique sociale doit être un des axes prioritaires des politiques de lutte contre la pauvreté et l exclusion sociale [World Bank (2004)]. Références bibliographiques Andrusz G Housing policy in the Soviet Union in Sillince J.A.A. (ed.) Housing Policies in Eastern Europe and the Soviet Union Routledge London and New York. Azarova K La «Question du Logement» l Appartement Communautaire et la Privatisation de l Habitat à Moscou Revue d Etudes Comparatives Est-Ouest vol. 32(4) pp Bourguignon F. Pereira da Silva L. (eds.) 2003 The Impact of Economic Policies on Poverty and Income Distribution: Evaluation Techniques and Tools the World Bank and Oxford University Press New York. Buckley R.M. Gurenko E.N Housing and Income Distribution in Russia: Zhivago s Legacy The World Bank Research Observer vol. 12(1) pp Clément M Dynamiques de Pauvreté et Transferts Publics: le Cas de la Russie Document de Travail du CED n 119 Université Montesquieu Bordeaux IV. 23 Sur les pratiques administratives liées à l allocation logement on pourra se référer à Struyck et al. (2001). 18

20 Foster J. Greer J. Thorbecke E A Class of Decomposable Poverty Measures Econometrica vol. 52 pp Galasso E. Ravallion M Social Protection in a Crisis: Argentina s Plan Jefes y Jefas Policy Research Working Paper n 3165 World Bank. Hamilton E. Banerjee S.G. Lomaia M Exploring Housing Subsidies to Households in Russia Energy and Infrastructure Sector Department Europe and Central Asia Region World Bank. Heckman J. Robb R Alternative Methods for Evaluating the Impact of Interventions in Heckman J. Singer B. (eds.) Longitudinal Analysis of Labor Market Data Econometric Society Monographs Series n 10 Cambridge University Press Cambridge. Heckman J. Ichimura H. Todd P Matching as an Econometric Evaluation Estimator : Evidence from Evaluating a Job Training Program Review of Economic Studies vol. 65 pp Jalan J. Ravallion M Estimating the Benefit Incidence of an Antipoverty Program by Propensity Score Matching Journal of Business and Economic Statistics vol. 21(1) pp Jenkins S.P. Lambert P.J Three I s Poverty Curves and Poverty Dominance : TIP s for Poverty Analysis Research on Economic Inequality vol. 8. Kahn M Le Logement en Russie Le Courrier des Pays de l Est n 1029 pp Kalugina E. Najman B Travail et Pauvreté en Russie: Evaluations Objectives et Perceptions Subjectives Economie et Statistique n 367 pp Kosareva N.B. Puzanov A.S. Tikhomarova M.V Russia : Fast Starter Housing Sector Reform Research Report Urban Institute Washington D.C. Matthews M Poverty in the Soviet Union : the Life-Styles of the Under-Privileged in Recent Years Cambridge University Press Cambridge. Morton H Who Gets What When and How? Housing in the Soviet Union Soviet Studies vol. 32(2) pp OCDE 2001 Fédération de Russie : la Crise Sociale Collection Questions Sociales OCDE Paris. Popkin B. Mozhina M. Baturin A The Development of a Subsistence Income Level in the Russian Federation Carolina Population Center University of North Carolina Chapel Hill. Ravallion M Assessing the Poverty Impact of an Assigned Program in Pereira da Silva L.A. Bourguignon F. (eds.) The Impact of Economic Policies on Poverty and Income 19