APPROCHER LA RICHESSE DES MENAGES : INDICE DES ACTIFS ou DEPENSE DE CONSOMMATION?

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1 REPUBLIQUE DE CÔTE D IVOIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE ORGANISATION DES NATIONS UNIES (ONU) ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D'ECONOMIE APPLIQUEE (ENSEA) Division des Ingénieurs Statisticiens Economistes (ISE) COMMISSION ECONOMIQUE POUR L AFRIQUE (CEA) Division des Politiques Economiques et sociales (DPES) Rapport de stage Thème APPROCHER LA RICHESSE DES MENAGES : INDICE DES ACTIFS ou DEPENSE DE CONSOMMATION? Présenté par : Sous la direction de : FEUNOU KAMKUI BRUNO Elève Ingénieur Statisticien Economiste Promotion ISE 2003 Mme. AWA THIONGANE Ingénieur Statisticien Economiste Conseillère régionale du Secrétaire Exécutif de la CEA en Pauvreté M. BORIS SAMUEL Ingénieur Statisticien Economiste Statisticien à la CEA Novembre 2002

2 Approcher la richesse des ménages : Indice des actifs ou Dépense de consommation?

3 REPUBLIQUE DE CÔTE D IVOIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE ORGANISATION DES NATIONS UNIES (ONU) ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D'ECONOMIE APPLIQUEE (ENSEA) Division des Ingénieurs Statisticiens Economistes (ISE) COMMISSION ECONOMIQUE POUR L AFRIQUE (CEA) Division des Politiques Economiques et sociales (DPES) Rapport de stage Thème APPROCHER LA RICHESSE DES MENAGES : INDICE DES ACTIFS ou DEPENSE DE CONSOMMATION? Présenté par : Sous la direction de : FEUNOU KAMKUI BRUNO Elève Ingénieur Statisticien Economiste Promotion ISE 2003 Mme. AWA THIONGANE Ingénieur Statisticien Economiste Conseillère régionale du Secrétaire Exécutif de la CEA en Pauvreté M. BORIS SAMUEL Ingénieur Statisticien Economiste Statisticien à la CEA Novembre 2002

4 Remerciements et dédicaces Remerciements et dédicaces Nous tenons à remercier les personnes qui de près où de loin ont contribué à la confection de ce rapport de stage. Nous pensons à Madame Awa Thiongane, Monsieur Boris Samuel, tous deux fonctionnaires à la CEA, pour leurs soutiens techniques et leurs encadrements. Nous pensons en plus à toute l équipe dirigeante et enseignante de l ENSEA pour la formation qu elle nous octroie. Nous le dédions à Boris Samuel, Isidore Kahoui qui ont beaucoup œuvré pour rendre notre séjour agréable à Addis-Abeba. Nous pensons en plus à Monsieur David Stifel Assistant à l université Cornell aux Etats-unis, aux Assistants chercheurs de la CEA Koulibali Ben Ismaël, et Ousmane Niang, notre collègue Abdoulaye Karamoko pour leurs conseils et leurs appuis techniques. Nous remercions enfin Alex Chime, Nouping Kamkui Aubin, Laure Bouche, Monsieur Kamkui Emmanuel, Madame Kamkui Jeanne pour leurs irremplaçables soutiens et conseils.

5 Sommaire SOMMAIRE AVANT PROPOS...IV RESUME DU RAPPORT LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS...V INTRODUCTION... 6 CADRE DU STAGE... 6 CHAPITRE 1 : PROBLÉMATIQUE ET OBJECTIFS DE L ÉTUDE... 7 I- Revue de la littérature... 7 II Problématique de l étude CHAPITRE 2 :MÉTHODOLOGIE DE LA CONSTRUCTION DE L INDICE DES ACTIFS I- Problème d économie d échelle II- Différentes méthodes de construction de l indice des actifs III- Construction de l indice des actifs et études de la robustesse CHAPITRE 3- COMPARAISON DES PROFILS DE PAUVRETÉ DÉRIVÉS DE L INDICE DES ACTIFS ET DE LA DÉPENSE DE CONSOMMATION PAR TÊTE DES MENAGES I- Modèle de prédiction de la dépense de consommation par tête des ménages II- Comparaison : indice des actifs et dépense de consommation par tête d un point de vue informationnel III- Explication de la différence constatée entre les profils de pauvreté dérivés d un indice des actifs et de la dépense de consommation par tête CHAPITRE 4 : EVALUATION DES PERFORMANCES DE NOS APPROCHES DE LA RICHESSE DES MÉNAGES A TRAVERS LES VARIABLES DE DÉVELOPPEMENT HUMAIN I Evaluation des performances de nos approches de la Richesse des ménages via le modèle de nutrition II- Evaluation des performances de nos approches de la richesse des ménages via le modèle de l éducation des enfants III- Evaluation des performances de nos approches de la richesse des ménages via le confort du ménage dans le logement CONCLUSION GÉNÉRALE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES i

6 Sommaire ANNEXES Annexe 1 : Construction de l indice des actifs Annexe 2 : Modèle de Dépense de consommation par tête Annexe 3 : Liaison entre indice des actifs et dépense de consommation par tête Annexe 4 : Modèle des déterminants de la pauvreté Annexe 5 : Modèle des déterminants de l éducation des enfants Annexe 6 : Modèle de nutrition Annexe 7 : Modèle de logement Liste des tableaux LISTE DES TABLEAUX ET FIGURES Tableau I : Coefficient de corrélation de Spearman entre différentes approches de l indice Tableau II: test de KMO et de Bartlett pour l ensemble de tous les actifs pris dans l EP Tableau III: test de KMO et de Bartlett pour l ensemble des actifs de l EP 1997 exception faite de ceux qui ne sont pas bien corrélés au facteur Tableau IV: Test de KMO et de Bartlett sur l ensemble des actifs de LCMS Tableau V : Test de KMO et de Bartlett sur les actifs de la LCMS 1996, sauf ceux les moins corrélés avec le reste Tableau VI: test de KMO et de Bartlett pour l ensemble des actifs de l EP 1997 et du LCMS-1996 disponibles dans les enquêtes EDS Tableau VIII : matrice de transition entre les deux versions de calcul d indice (EP et EDS) Madagascar Tableau IX : Degré de liaison entre les deux partitions des ménages (classe EP et EDS) Tableau X : Statistiques de prévision d une partition par l autre Tableau XI : corrélation de Spearman entre les versions de l indice des actifs et l indice actif EDS Tableau XII : pourcentage dans les classes de richesse de l indice d actif EDS des 40 % les plus pauvres selon les autres versions de l indice d actifs Tableau XIII : pourcentage des plus pauvres de l indice EDS dans les classes les plus pauvres des autres options de l indice Tableau XIV : Coefficient De corrélation de Spearman entre indice des actifs et dépense de consommation Tableau XV : répartition des ménages dans les classes de richesse Madagascar EP (1997) Tableau XVI : répartition des ménages dans les classes de richesse Zambie LCMS (1996) Tableau XVII : Indice de correspondance entre la dépense par tête et l indice des actifs Tableau XVIII: Pourcentage en zone rurale des malnutries par classe de richesse Tableau XIX: Pourcentage en zone urbaine des malnutries par classe de richesse Tableau XX: Coefficient des variables de richesse dans la forme réduite du modèle de nutrition Tableau XXI: performance des prédictions de HAZ score en utilisant dépenses par tête et indice des actifs comme variable de richesse Tableau XXII: test de mesure de l'erreur entre la dépense prédite et l'indice des actifs Tableau XXIII: Taux d'inscription par classe de richesse Tableau XXIV: surface en dessous de la courbe COR, selon l'approche de la richesse retenue Tableau XXV: moyenne par classe de richesse, du nombre de personnes par chambre Tableau XXVI: Coefficients des variables de richesse dans un modèle de régression par la méthode des moindres carrées ordinaire Tableau XXVII: Rapport des coefficients des variables de richesse dans un modèle de régression par la méthode des moindres carrées ordinaire par ceux du modèle de régression par la méthode des moindres carres a deux étapes Tableau A-I : matrice des variances initiale et expliquée par le premier facteur EP Tableau A-II : matrice des variances initiale et expliquée par le premier facteur LCMS Tableau A-III : moyenne des actifs par tranche de niveau d indice d actifs de l EP Tableau A-IV : moyenne des actifs par tranche de niveau d indice d actifs du LCMS Tableau A-V: Poids de l'indice des actifs par pays ii

7 Sommaire Tableau A-VI: Estimation de la deuxième étape de la procédure d'heckman pour les milieux urbain et rural: Madagascar Tableau A-VII: Estimation de la deuxième étape de la procédure d'heckman pour les milieux urbain et rural: Zambie Tableau A-VIII : liaison entre indice d actif et dépense de consommation par tête Tableau A-IX: résultats de l'estimation des coefficients des déterminants de la pauvreté: modèle probit ordonne (Madagascar EP-1997) Tableau A-X: résultats de l'estimation des coefficients des déterminants de la pauvreté: modèle probit ordonne Zambie LCMS Tableau A-XI: Effets marginaux de l'estimation probit ordonnée de la distribution de la richesse selon les classes EP-Madagascar Tableau A-XII : Probabilité prédite pour le ménage d être localisé dans les classes de la distribution de richesse Madagascar-EP Tableau A-XIII : Effets marginaux de l'estimation probit ordonnée de la distribution de la richesse selon les quintiles- Zambie LCMS Tableau A-XIV : Analyse de la sensibilité: effets des changements structurels et démographiques sur la distribution de la richesse selon les classes d'actifs ou de dépense LCMS Zambie Tableau A-XV: Explication de l'inscription des enfants age de 6 a 14 ans a Madagascar: variable dépendante inscription ou pas de l'enfant. Méthode: modèle logistique Tableau A-XVI: Explication de l'inscription des enfants age de 5 a 11 ans en Zambie: variable dépendante inscription ou pas de l'enfant. Méthode: modèle logit Tableau A-XVII: Modèle de nutrition, méthode moindres carrées ordinaires, variable dépendante : HAZ-score Madagascar Tableau A-XVIII: Modèle de nutrition, méthode moindres carrées ordinaires, variable dépendante : HAZ-score Madagascar Tableau A-XIX: Modèle de nutrition, méthode moindres carrées ordinaires, variable dépendante : HAZ-score Zambie Tableau A-XX: Modèle de nutrition, méthode moindres carrées ordinaires, variable dépendante : HAZ-score Zambie Tableau A-XXI: Modèle de logement, méthode moindres carrées ordinaires, variable dépendante : nombre de personnes par chambre à coucher Madagascar Liste des figures Figure 1 : courbes cumulatives de l indice des actifs version EDS et version EP Figures 2 : coefficient de Spearman selon le niveau d éducation et la localisation géographique Figure A-1 : représentation des classes de richesse suivant l approche dépense de consommation par tête et indice des actifs dans le premier plan factoriel. EP Figure A-2: représentation des classes de richesse suivant l approche dépense de consommation par tête et indice des actifs dans le premier plan factoriel. EP Figures A-3 : Représentation des boîtes de dispersion quartile par quintiles de dépense (Zambie) Figure A-4 : Représentation des boîtes de dispersion quartile par quintiles de d actifs (Zambie) Figure A-5 : Représentation des boîtes de dispersion quartile par quintiles de d actifs (Madagascar) Figure A-6 : Représentation des boîtes de dispersion quartile par quintiles de dépenses (Madagascar) Figure A-7: représentation pour la Zambie et Madagascar des taux d inscription par classe de richesse iii

8 Avant propos AVANT PROPOS Ce rapport est le résultat de trois mois de stage à la commission économique des nations unies pour l Afrique (CEA) sur le thème : Approcher la richesse des ménages : Indice des actifs ou dépense de consommation?. C est un travail qui répond à deux besoins. Le premier est qu il est un moyen d évaluation des connaissances des élèves de la deuxième année division des ingénieurs statisticiens économistes de l école nationale supérieure de statistique et d économie appliquée d Abidjan en Côte d ivoire (ENSEA). Le second besoin est l examen par la CEA de la possibilité d une quantification de la pauvreté à partir des enquêtes démographiques et de santé (EDS). Nous n avons pas la prétention d avoir cerné les contours du sujet, bien au contraire nous pensons que plusieurs analyses peuvent encore être faites à propos. Nous voulons que ce rapport soit juste un plus par rapport aux travaux qui ont déjà été effectués par d imminents chercheurs. Il comporte probablement des lacunes tant au niveau de l approche qu au niveau technique. iv

9 Liste des sigles et abréviations LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS CEA Commission Economique pour l Afrique COR Caractéristiques Opérationnelles de Réception EDS Enquête Démographique et de Santé EP Enquête Prioritaire FAO Food Agriculture Organization (Programme Alimentaire Mondial) HAZ Height-for-Age Z-score (Taille-sur-âge Z score) KMO LCMS OMS Kaiser-Meryer-Olkin Living Conditions Monitoring Survey (Enquête Condition de vie des ménages) Organisation mondiale de la Santé v

10 Introduction INTRODUCTION L unanimité est loin d'être faite aujourd hui sur les instruments qui doivent permettre de quantifier le bien être des ménages. La nécessité de mesurer le bien être fait au moins un consensus au niveau des chercheurs et des grandes instances internationales, elle tient du fait qu il faut un instrument de ciblage des populations nécessiteuses. L instrument doit être pratique et facilement quantifiable de sorte à permettre les évaluations des effets des politiques entreprises pour l amélioration du bien être des ménages, et de pouvoir faire des comparaisons dans le temps et dans l espace de l évolution de la pauvreté. Jusqu à nos jours, la dépense de consommation a été l outil privilégié de certains économistes et bailleurs de fonds (Banque Mondiale) pour mesurer la pauvreté. L implication majeure de cette mesure monétaire de l utilité des ménages a été la focalisation de la plupart des institutions chargées de lutter contre la pauvreté sur des politiques visant à accroître le revenu des ménages. Ces politiques ont montré leurs limites dans la mesure où plusieurs rapports de la Banque Mondiale sur le développement ont mentionné que la croissance économique ne s accompagnait pas nécessairement de la réduction de la pauvreté. Des reproches se font grandissantes d une part sur le seuil de pauvreté monétaire jusqu alors utilisé par les institutions de Bretton Woods pour évaluer la profondeur et les autres indices de pauvreté ; d autre part sur la méthode de collecte des dépenses de consommation par tête qui n est pas standardisée et qui souffre du problème de déflateur des prix. Comment faire des comparaisons fiables s il n existe pas de système de collecte des prix surtout dans les pays du tiers monde? Le problème de financement des enquêtes budget et consommation vient se greffer aux lacunes précédentes. Comment pouvons nous faire des comparaisons de l évolution de la pauvreté dans le temps alors que rares sont les pays africains qui disposent de plus d une enquête de consommation auprès des ménages? A côté de toutes ces enquêtes basées sur l appréhension de la richesse des ménages à travers la mesure monétaire, il en existe qui sont axées sur l évaluation d autres aspects du développement humain comme la mortalité maternelle et infantile, la santé, l éducation etc. Nous pensons aux enquêtes démographiques et de santé (EDS) qui présentent l avantage d avoir été standardisées pour tous les pays, et qui se font de manière plus régulière dans la plupart des pays africains permettant ainsi des comparaisons dans le temps et dans l espace entre pays et à l intérieur de chaque pays. Il est donc question de chercher un ensemble de variables qui permettrait d approcher la richesse autant que la dépense de consommation par tête, puisque cette dernière n est pas collectée dans les EDS. Dans l étude des déterminants de la pauvreté, il s est avéré que les actifs des ménages (à savoir les biens durables, le capital humain du chef de ménage, et les caractéristiques du logement), influencent grandement leurs richesses. Etant disponibles dans les EDS, ces actifs ont permis aux chercheurs de construire un indice. Notre travail est d essayer de faire la comparaison entre cette nouvelle approche de la richesse et la dépense de consommation. Notre rapport comprend quatre parties. Tout d abord, nous ferons une revue de littérature en insistant sur les objectifs de notre travail. Nous construirons ensuite l indice des actifs avant de consacrer la troisième partie de notre travail à la comparaison d un point de vue informationnel et l explication sur les raisons possibles de la différence entre l indice des actifs et la dépense de consommation par tête. Dans la dernière partie nous tenterons de dire laquelle des deux approches de la richesse des ménages est la meilleure en les mettant en relation avec d autres aspects du développement humain. 6

11 Problématique et objectifs de l étude CHAPITRE 1 : PROBLÉMATIQUE ET OBJECTIFS DE L ÉTUDE. Cette partie a pour but de situer notre travail dans le cadre contextuel des travaux précédemment réalisés par les chercheurs sur le sujet et de spécifier de façon détaillée les objectifs de notre étude. Pour cela, nous ferons un bref aperçu de l évolution des mesures de la pauvreté et des raisons théoriques que l on peut assigner à l approche de la richesse par l indice des actifs. CADRE DU STAGE Créée en 1958, la Commission économique des Nations Unies pour l'afrique (CEA) est l une des cinq commissions régionales sous la direction administrative des pays membres des Nations Unies. Ses Etats membres sont au nombre de 53 nations africaines, représentées par leurs ministres des finances et de la planification. En tant que structure régionale des Nations Unies en Afrique, la responsabilité principale de la CEA est d effectuer des activités encourageant la croissance des secteurs économiques et sociaux du continent. C'est aussi une partie du réseau des établissements et des organismes intergouvernementaux africains qui mettent en application les politiques de développement adoptées par les Etats membres. Les grands axes des travaux effectués par la CEA sont les suivants : Analyse des problèmes économiques et sociaux pour faire des propositions en coordination avec les décideurs africains et internationaux. Promotion du dialogue, comme moyen de développement des pays africains, via les conférences et séminaires qui regroupent les chercheurs sur des domaines précis. Mise en place d un cadre de développement, ayant pour but de fournir aux pays africains des analyses économiques, une formation, et des services consultatifs. Facilitation d un cadre dans lequel les pays africains pourront définir, articuler et préconiser des politiques de développement communes. La CEA est composée de plusieurs divisions. Celle qui nous a accueillit et a dirigé l étude est la division des politiques économiques et sociales (DPES). Les attributions de cette division sont de: Diriger les recherches et donner des conseils sur les problèmes économiques et sociaux. Par conséquent, elle est mieux placée pour l analyse des données Formuler des politiques et divulguer les résultats des recherches aux états membres. Cette division est actuellement responsable du suivi et de l évaluation des performances des pays africains par rapport à la réalisation des objectifs du millénaire. Dans l évaluation de la richesse des ménages via les enquêtes démographiques, elle étudie la possibilité d effectuer des comparaisons dans le temps et dans l espace de la pauvreté à partir d un indice des actifs. Etant donné cette nouvelle orientation donnée à la richesse, une étude comparative avec l ancienne mesure (monétaire) serait appropriée pour mieux maîtriser les différences d interprétation, l étendue des conclusions qu on peut en tirer, la spécificité du nouveau concept, et surtout ses limites. C est donc dans ce cadre que nous avons effectué cette étude comparative, qui est un plus aux études précédemment réalisées et qui ne saurait prétendre être exhaustive. I- Revue de la littérature Eradiquer la pauvreté ou tout au moins la réduire est aujourd hui au centre du développement économique. Dans les pays en développement, les politiques économiques 7

12 Problématique et objectifs de l étude sont fortement influencées par la lutte contre la pauvreté. Les stratégies de lutte contre la pauvreté ne seront efficaces que si l on s entend sur les différents concepts du phénomène. Ceux-ci présentent des multiples facettes. I-1 Evolution des approches et des différentes dimensions de la Pauvreté. Notre but n est pas de présenter de façon détaillée les différentes dimensions de la pauvreté mais, de situer le travail que nous avons fait par rapport aux travaux antérieurs. A cause des différents aspects du concept de pauvreté qui ne cessent de s élargir, l analyse du phénomène est plus complexe de nos jours et, aucune de ces analyses ne peut prétendre l exhaustivité. De nos jours,le cadre de l approche physiologique est largement dépassé ;l accent est mis sur les développements plus globaux qui prennent en considération le fait que les besoins individuels et l intégration dans la société ne dépendent pas seulement d un niveau de consommation alimentaire assurant la survie biologique. L approche la plus couramment utilisée jusqu ici est l approche monétaire qui permet de valoriser différentes composantes du bien être en se basant sur le système des prix. Cependant, toutes les consommations ne peuvent être évaluées par ce système des prix, c est le cas par exemple des biens publics. La nécessité d aller au-delà de cette conception de la pauvreté qui dépend essentiellement du système de marché s est imposée. Pour contourner ce problème, d autres approches basées sur les conditions d existence des ménages ont été mises en œuvre : c est dans ce cadre que les indices basés sur les actifs que possèdent les ménages attirent notre attention. Toutes ces visions de la pauvreté ne se basent que sur le bien être économique du ménage. Il est à noter que d autres approches plus subjectives sont également mises sur pied de nos jours et tiennent compte de l idée que se font les membres du ménage sur leur condition de vie. Ces concepts tout aussi importants (car on ne saurait parler de pauvre sans leur adresser la parole) ne feront pas l objet de notre étude. Nous présenterons plutôt des mesures de la richesse du ménage. I-2 Pourquoi Approcher le bien être par la possession des actifs par les ménages? L analyse de la pauvreté quel que soit le milieu implique une identification du bien être des ménages et des individus. A ce propos, l unanimité est loin d être faite : devons-nous retenir une approche utilitaire ou une approche en terme de capacité? Notons que ce qui pousse les différents chercheurs à voir dans quelle mesure appréhender la richesse d un ménage par la possession de certains actifs est d abord un fondement pratique ; en d autres termes comme nous l avons signalé dans l introduction, on veut approcher la richesse via les enquêtes EDS, qui sont mieux structurées et qui permettent des comparaisons spatio-temporelles plus fiables. Le seul moyen de cerner la Richesse à travers les EDS s est alors avéré être le niveau de possession des actifs. Des arguments théoriques militent également pour dire que même conceptuellement, la possession des actifs approcherait mieux la richesse. Ces fondements se basent beaucoup plus sur le fait que les actifs traduisent la richesse à long terme des ménages, en ce sens que leur accumulation reflète un certain revenu permanent et non conjoncturel L aspect informatif de notre étude portera sur la construction des profils de pauvreté et, nous reviendrons sur le débat de la perception du bien être avec les tableaux croisés afin d enrichir nos éléments de comparaison. 8

13 Problématique et objectifs de l étude Comme nous l avons dit plus haut, le bien être pouvait être appréhendé dans deux espaces : Utilité et capacité. Les éléments d analyse suivants nous permettent de fixer nos idées sur ces deux conceptions. 1 I-2-1 l espace de l utilité Dans l espace de l utilité, le consommateur est supposé définir son bien-être personnel en choisissant la consommation d un ensemble de biens et services. En effet, l approche économique habituelle du bien être est fondée sur une fonction d utilité, définie par rapport à des consommations de biens et services et susceptible de reproduire les préférences des individus pour des ensembles alternatifs de consommations. L utilité n étant donc jamais observable directement, il importe de trouver une contrepartie qui puisse réellement être appréhendée. Dans ce contexte, la littérature courante stipule qu il existe des fondements théoriques suffisants pour considérer que les dépenses constituent une bonne approximation du bien être. En effet, la fonction de dépense du consommateur représente le coût minimum pour un ménage ayant des caractéristiques données, d accéder à un certain niveau d utilité, compte tenu bien sûr d un vecteur prix. En nous basant sur ce rapprochement, on peut affirmer que la dépense du ménage est beaucoup plus proche du concept d utilité indirecte qui, dans certaines hypothèses mathématiques est équivalent à l utilité directe inobservable. Cette conceptualisation prend en compte plusieurs dimensions. Nous avons spécifié que l utilité directe dépend d abord des caractéristiques du ménage et ensuite de son panier de biens et services (les services peuvent englober les services de santé, de scolarisation, d éducation, d information etc.). Pour ce qui est de la construction de l indice, les caractéristiques du ménage sont prises en compte parmi les actifs qui composent l indice. L accès aux services d information qui est un élément de l utilité directe du ménage est aussi pris en compte dans la possession des actifs via la radio et la télévision. Nous pouvons donc du point de vue utilitaire, faire un rapprochement entre possession des actifs par les ménages et leur niveau d utilité. Bien qu étant proches du concept utilitaire, ces deux mesures présentent des nuances au niveau de leur évolution. L indice des actifs est assimilable à une richesse stable à long terme. Pourtant, d après la conception utilitaire et la relation qui lie revenu et consommation, il suffit que le salaire d un membre du ménage augmente pour qu immédiatement le niveau de consommation augmente; ce n est peut-être qu à long terme que le ménage augmentera son niveau d actifs. Le bien être est un concept très vaste et ne se limite pas qu à cet aspect utilitaire. Par exemple, les choix et le bien être des individus peuvent englober des considérations et des objectifs dépassant le seul bien être économique du ménage(environnement familial ou social, non indépendance des fonctions d utilité). II-2-2 L espace des capacités Tous ces aspects qu on ne peut appréhender via la conception utilitaire expliquent les approches du bien-être fondées sur le droit et celles susceptibles de fournir des informations sur la perception du bien être au niveau des individus du ménage. La mesurabilité des droits positifs des individus (droits à l éducation,à la santé,à la vie, etc.), est possible grâce au concept de «fonctionnements» 2 issu de l approche des capacités de Sen (1981). L argumentation de Sen est que le consommateur désire des biens pour leur valeur 1 Jean Pierre, Lachaud. Dépenses des ménages, développement humain et pauvreté au Burkina Faso : Substitution ou complémentarité?, [en ligne]. Adresse URL : Jean Pierre, Lachaud. Dépenses des ménages, développement humain et pauvreté au Burkina Faso : Substitution ou complémentarité?, [en ligne]. Adresse URL : 9

14 Problématique et objectifs de l étude instrumentale, et non pour leur utilité directe. Ainsi, dans la mesure où les biens peuvent être représentés comme un bloc de caractéristiques ou d attributs, il est concevable d exprimer les comportements individuels en terme d exécution d une fonction de production spécifique et permettant de transformer les capacités incorporées dans les biens en satisfaction des besoins (fonctionnements), processus déterminant les potentialités d actions d individus. Par conséquent cette conceptualisation implique que l utilité (et donc la dépense ou le niveau d actif) n est pas une variable objective mais, le sous produit d un processus. Alors cette conception de l espace des capacités nous apporte un plus par rapport à notre sujet, en ce sens que dépenser ou posséder des actifs ne doit pas être une fin en soi, bien qu on juge le niveau du bien être par ces variables. Il convient de préciser que cette approche de la pauvreté en terme de capacité met en relief le développement humain qui est quant à lui une fin en soi. La conciliation de ces deux espaces nous permettra de comparer l indice des actifs et la dépense de consommation. Ces deux approches de la richesse ne sont pas des fins en soi, mais elles doivent permettre d atteindre des objectifs de développement humain. Se basant donc sur les objectifs du continent africain définis par les Nations unies pour , nous allons étudier l impact de ces deux approches de la richesse sur les variables de développement humain et, grâce à des méthodes statistiques, nous allons déterminer celle qui agit le mieux sur le bien être (pris sur plusieurs dimensions). II Problématique de l étude La mesure du bien être la plus utilisée jusqu ici par les instances chargées de rédiger des stratégies de lutte contre la pauvreté, est basée sur les dépenses de consommation par tête à l intérieur de chaque ménage. Des voix se dressent contre cette façon d appréhender le bien être économique du ménage qu on trouve assez réductrice. Plusieurs raisons nous poussent donc aujourd hui à explorer d autres mesures du statut économique du ménage. Celles-ci devront être basées sur la faculté d accès aux ressources de base, de manière à définir la pauvreté en terme de manque de pareilles ressources à l instar de la famine et la malnutrition Cependant, dans les débats sur les déterminants de la pauvreté, qu ils soient mesurés par les dépenses de consommation ou d autres instruments plus directs sur l accès aux besoins de base, la priorité est donnée à la possession des actifs comme facteurs déterminants du bien être. Ceci implique que l accent soit mis sur les aspects économiques et sociaux qui contribuent à la diminution des inégalités du point de vue de la possession des actifs plutôt que sur des politiques basées sur le niveau de dépenses. Pourtant jusqu à présent peu d études sur la pauvreté en Afrique se sont focalisées sur le niveau de possession d actifs comme possible indicateur du bien être. Mis à part ces arguments théoriques qui militent pour l exploration de l indice des actifs comme probable mesure du bien être, il existe des arguments beaucoup plus pratiques. Premièrement, contrairement aux pays développés, les enquêtes sur la dépense et la consommation dans les pays africains sont très rares et de mauvaise qualité. En Afrique, il est difficile de trouver plus d une enquête sur le budget auprès des ménages sur les dix dernières années par pays. Ceci est dû au fait que les moyens techniques et financiers des institutions étatiques chargées de conduire de pareilles enquêtes sont assez limités. Il est donc impossible de faire des comparaisons de l évolution du bien être économique des ménages. Le plus souvent, c est aux bailleurs de fonds comme la banque mondiale qu il revient de financer de pareilles collectes puisqu elles nécessitent plusieurs passages au cours d une année. Hormis le coût de collecte assez élevé, les mesures de dépenses de consommation recueillies sont 3 Shan. (D.), Stifel (D.), progress toward the millennium development goals in Africa [enligne]. Adresse URL 10

15 Problématique et objectifs de l étude sujettes à des erreurs assez considérables (sous évaluation - oubli etc.). En outre, il y a des problèmes énormes de collecte du système des prix puisque dans les pays sous développés, le système d information sur les prix n est pas très fiable. Le choix d un déflateur de prix pour des comparaisons entre pays et dans chaque pays est également problématique. Ce sont autant de problèmes théoriques et pratiques qui incitent à chercher d autres mesures alternatives du bien être économique à l instar d un indice de possession des actifs. La nécessité de comparer ce nouvel instrument de mesure de la pauvreté avec celui utilisé précédemment s impose. Notre étude a donc pour principal objectif de faire des études comparatives des profils de pauvreté dérivés d une mesure monétaire et d un indice des actifs des ménages. A partir de l enquête prioritaire malgache réalisée en 1997 et de l enquête intégrale Zambienne réalisée en 1996, nous nous proposons d abonder dans le même sens que les auteurs suscités en cherchant des aspects pour lesquels ces deux mesures du bien être sont similaires, et de voir quelles sont les raisons des éventuelles divergences entre les classements des ménages dérivés des deux mesures. Nous tenterons enfin de répondre à la question suivante : laquelle des deux mesures approche mieux le niveau de bien être économique du ménage? En prenant appui sur la nutrition des enfants âgés de moins de cinq ans, l éducation des enfants âgés entre 6 et 14 ans, et le domaine que nous avons ajouté, à savoir le confort des ménages dans le logement ; nous allons voir laquelle des approches de la richesse est susceptible de mieux la prédire. 11

16 Méthodologie de la construction de l indice des actifs et résultats CHAPITRE 2 : MÉTHODOLOGIE DE LA CONSTRUCTION DE L INDICE DES ACTIFS La principale question ici est la méthode et le procédé que nous devons utiliser pour construire l indice des actifs. Le but recherché est de générer une variable, qui est la variable commune au fait de posséder un bien par le ménage. Avant d aborder le choix des méthodes, il est important ici de spécifier quelles sont les difficultés auxquelles nous faisons face dans la conception théorique de notre indice et la forme des variables qui le composent. I- Problème d économie d échelle. Nous pensons ici au problème des économies d échelle des ménages. Cette notion est plus ou moins prise en considération dans la dépense en faisant la dépense par tête ou par équivalent adulte. De même, au niveau de l identification du bien être fondée sur les actifs on devrait prendre en compte la présence éventuelle des économies d échelle. Plusieurs auteurs ont fait mention de ce problème sans pour autant apporter une solution. J. P. Lachaud dans son article intitulé «Bien-être des ménages et pauvreté au Burkina Faso. Dépenses versus actifs Choix pragmatique ou conceptuel» 4 a étudié les relations entre la dépense de consommation par tête et plusieurs versions du calcul de l indice des actifs. Ces versions correspondant à plusieurs facteurs d échelle différents. La principale conclusion de cet article est qu il y a des divergences notables au niveau des relations dépense et indice des actifs. Dans les enquêtes EDS, on ne sait pas la quantité d un bien durable dans le ménage, ni comment il est utilisé. Mais une question se pose, en ne tenant pas compte de l effet taille du ménage, il reviendrait donc à mettre au même niveau de richesse, un ménage à une personne et un ménage à dix personnes, au cas où ces deux ménages posséderaient les mêmes actifs. Ce qui entraîne que le coût marginal de tout membre additionnel au-delà du premier est nul ; Cela conduit probablement à une sous estimation de l étendue de pauvreté des ménages élargis par rapport aux ménages de dimension réduite. Aussi on penserait par exemple à diviser la possession des actifs par la taille du ménage, mais comment? la difficulté est la suivante ; il y a une diversification des actifs qui entre en jeux dans la construction de l indice des actifs, ça n a pas par exemple de sens de diviser la possession d une cuisine interne par la taille du ménage, les ménages de taille élevée n ont pas de raison d utiliser plusieurs cuisines, ou bien il n y a pas de partage à faire par rapport à la satisfaction que l on tire du fait que le plancher est bien fait ou bien le mûr est en marbre. Nous serons amenés à vérifier la sensibilité de notre indice selon qu on considère qu il y a absence d échelle d équivalence (c'est-à-dire que nous diviserons les biens durables par le nombre de membres du ménage, et nous laisserons les autres caractéristiques du ménage sans division, car ces dernières sont beaucoup plus ordinales). Cette première option comporte déjà une part d arbitraire, car l enquête ne spécifie pas pour chaque bien durable le nombre posséder par les membres du ménage. La deuxième option est la prise en considération d un facteur d échelle égale à zéro, donc le coût marginal est nul pour tout membre additionnel du ménage, comme nous l avons mentionné plus haut il y a donc aussi un arbitraire. La troisième option est de considérer une élasticité taille ou un coefficient d échelle de 0,53 5 par exemple. 4 JP, lachaud Bien-être des ménages et pauvreté au Burkina Faso. Dépenses versus actifs Choix pragmatique ou conceptuel? [en ligne]. Adresse URL 5 Le précédent article propose le facteur d échelle 0.53 pour le Burkina Faso. 12

17 Méthodologie de la construction de l indice des actifs et résultats II- Différentes méthodes de construction de l indice des actifs Les variables retenues dans la construction des indices des actifs sont généralement dichotomiques, celles-ci peuvent donc être utilisées pour créer un indice des actifs qui approche d une certaine manière le bien être économique du ménage. Nous nous limitons dans ce rapport à la présentation des méthodes linéaires, c'est-à-dire où l indice est combinaison linéaire des actifs qui le composent. Par conséquent construire un indice consiste pour nous à trouver des poids aux différents actifs. Dans la littérature plusieurs solutions ont été proposées à ce problème. Premièrement l attribution des même poids à ces différents actifs; cette méthode présente un inconvénient car il serait souhaitable d accorder un poids plus élevé à l actif le moins possédé et le plus corrélé aux autres. La seconde méthode est d imposer un ensemble de poids, par exemple le prix de ces différents actifs ; ce qui n est donc possible que si l on dispose d un système de prix assez fiable. Une troisième solution consiste à ne pas construire l indice, mais tout simplement de faire figurer toutes les variables relatives à chaque actif dans une régression linéaire multi variée. Cette dernière approche présente l inconvénient de dépendre d une variable non économique ; par exemple si la variable à expliquer est l éducation des membres du ménage, bien que nous ayons un indice linéaire, celui-ci sera celui qui prédit le mieux la variable d éducation, il ne pourra donc pas être interprété comme une mesure du statut économique du ménage. L idéal serait d avoir une variable qui puisse ressortir les différentes corrélations entre les actifs ; nous pensons ainsi à la méthode des composantes principales et la méthode économétrique du maximum de vraisemblance. Nous donnerons juste un aperçu du principe de cette dernière méthode, que nous avons emprunté à Shan et Stifel (2001) 6. Dans plusieurs études il a été mentionné et nous l avons vérifié pour la Zambie et Madagascar, que la corrélation entre les indices déduits de ces deux méthodes linéaires est très forte. II-1 concept théorique de la construction de l indice des actifs La principale critique que l on pourrait adresser à l encontre de la méthode par composante principale dans la construction de la richesse du ménage est qu ils imposent aux axes ainsi construits d expliquer entièrement les différentes corrélations entre les variables, pourtant toute l information contenue dans ces variables n est pas forcément contenue à l intérieur des facteurs, on pourrait donc penser à spécifier un modèle économétrique comme suit : a = β c + u avec i = 1, L, N ( ménages); et k = 1, L, K ( actifs) (1) ik k i ik Ceci veut dire que la possession de chaque actif k par le ménage i représentée par la variable a ik, est une fonction linéaire d une variable commune inobservable, c i que nous pouvons nommer «bien être économique du ménage». L attrait de cette représentation est qu elle laisse une possibilité d erreur u ik qui représente la partie de l information contenue à l intérieur des variables non expliquée par le bien être économique. La relation entre l actif et la variable inobservable β k aussi bien que le terme aléatoire u ik sont inobservables et doivent être aussi estimés. Les hypothèses du modèle sont les suivantes : (A1) : les ménages sont indépendamment et identiquement distribués. (A2) : E ( u i c i ) = 0 k David, Shan. David Stifel. Exploring alternative measures of welfare in the absence of expenditure data, [en ligne]. Adresse URL: 13

18 Méthodologie de la construction de l indice des actifs et résultats 2 2 (A3) : V(u i ) = Diag{ σ, K, σ }, 1 K Nous pouvons réécrire pour un individu i les K équations (1) sous forme vectorielle comme suit : a = β c + u (1a) i i Où β ( β,, ) i = K 1 β K. La proposition (A3) implique qu en dépit du fait que le facteur commun c i explique une partie de la variance entre les actifs, le reste de la variance non expliquée par ce facteur dû aux termes perturbateurs qui sont non corrélés entre eux. Notons en plus que les erreurs ne sont pas contraintes d être identiquement distribuées, la matrice variance covariance peut donc être réécrite comme suit : 2 2 E u = i u i Diag{ σ 1, K, σ K }, = ψ Sans nuire à la généralité nous pouvons supposer que l espérance du facteur commun est nulle, ainsi la variance prend la forme suivante : 2 E c i c i = σ c La proposition (A2) permet donc d obtenir la variance de a i suivante : E a = ( )( ) + + iai E β ci ui βci ui, 2 ce qui nous donne Ω = β β σ c + ψ (2) Si nous supposons que (c i, u i ) suit une loi normale multivariée nous pouvons donc estimer β et ψ, la vraisemblance sera donc calculée comme suit :, i ( c 1 K ) K = 1 1 et donc a i Ν( 0, Ω) ( c u ) Ν 0, Diag( σ, σ, K, σ ) i, et puisque les a i sont indépendants et identiquement distribuée Nous K 1 pouvons donc obtenir la vraisemblance du modèle, et qu on peut maximiser pour avoir β et ψ. Vu la forme de Ω on peut supposer que σ c = 1, puisqu en posant par exemple α = σ c β, Ω de vient Ω = α α + ψ, et donc les logiciels permettant de faire ce calcul comme SPSS et STATA ne permettent que de calculer α. Ceci rend peut-être difficile l interprétation de β, mais n influence pas le calcul des poids des différents actifs, qui du reste s effectue comme suit : Une projection de c i sur a i, donne E( ci ai ) = γ 1ai1 + K + γ K, où (3) 1 γ =ν ( a ) cov( a, c ) On peut démontrer que Cov(a i, c i ) = β avec bien sûr la normalisation σ c = 1, donc on aura finalement Ai = ˆ γ a ˆ 1 i1 + K + γ K aik où γ ˆ 1 ˆ = Ω ˆ βσˆ c Un accent sera mis dans l interprétation les quelques inconvénients de l utilisation du maximum de vraisemblance comme méthode d extraction de facteur. Dans la plus part des bases de données dont nous disposons, presque toutes les variables qui composent l indice des actifs sont dichotomiques, or supposer l hypothèse de normalité entre facteur et résidus i i i 14

19 Méthodologie de la construction de l indice des actifs et résultats entraîne comme nous l avons montré plus haut que le vecteur de possession d actifs pour un ménage donné suit une loi normale multivariée, pourtant l ensemble des valeurs prises par ce vecteur est fini. Toute fois, étant donné que la somme en ligne et en colonne du tableau de données a un sens, nous avons réalisé l ACP et on s est rendu compte qu au niveau classement des ménages les résultats étaient similaires à ceux du maximum de vraisemblance ( corrélation de Spearman supérieur a 0.97). III- Construction de l indice des actifs et études de la robustesse Nous avons utilisé la base de l enquête prioritaire malgache (EP) réalisée en 1997, et l enquête intégrale zambienne réalisée en 1996 (LCMS). La première préoccupation pour nous est d abord d analyser les différentes approches de l indice des actifs : la première est de considérer un facteur d économie d échelle égale à zéro, la deuxième est de considérer l absence d économie d échelle, c'est-à-dire, le coût marginal de l entrer dans le ménage d une nouvelle personne, est égale au coût moyen ; la troisième est de considérer un coefficient d échelle égale à 0,53, c'est-à-dire qu on divise les variables relatives à la possession des biens durables par la taille du ménage à la puissance 0,53. Les résultats du coefficient de corrélation de Spearman 7 sont les suivants pour l EP : Tableau I : Coefficient de corrélation de Spearman entre différentes approches de l indice Actifs échelle0 Actifs échelle1 Actifs échelle 0.53 Actifs échelle Actifs échelle Actifs échelle Tous ces coefficients sont significatifs au seuil de 1%. Source : EP-Madagascar 1997 et nos calculs D après le tableau I, on se rend compte que le fait de prendre en considération l économie d échelle, sous ses différentes formes, n affecte pas l ordre de classement des ménages donné par l indice des actifs, car tous les coefficients calculés sont très proches de 1. Il est cependant vrai qu on peut faire plein de critiques sur le fait même de diviser la possession d un actif 7 Principe du test de Spearman. Soit x i une réalisation de la variable aléatoire X. nous désirons savoir si les x i peuvent être considérés comme des réalisations indépendantes les unes les autres. Pour cela, Spearman propose le raisonnement suivant : si les réalisations sont indépendantes, l échantillon ne présente pas de structure, c'est-à-dire d ordre privilégié. On testera donc la présence de dépendance en comparant l ordre de l échantillon recueilli avec celui issu d une procédure de tri. Cette comparaison se fait grâce au coefficient de corrélation au sens habituel, c'est-à-dire de Pearson. Sous l hypothèse H0 d indépendance, le coefficient de corrélation est nul (Jean-Michel Jolion -juillet ) Ramenons donc cette logique à notre étude, il est donc question de voir à quel degré sont corrélés les classements donnés par la série des actifs des ménages et la série des dépenses par tête. Formellement, soit A i, et B i, les classements du ménage i selon les deux optiques du bien être, le coefficient de corrélation de Spearman entre la dépense de consommation par tête et l indice des actifs, est le coefficient de Pearson des séries A i, et B i. En notant ρ s le coefficient de Spearman, son expression est la suivante : ρ s = n + 1 n + 1 i i Cov V (, ) Ai 2 B A 2 i Bi 6T = = ( A ) V ( B ) n( n 1) n( n 1) i Où [ ] 2 i 12 T = A i B et n est le nombre de ménages. Le test de Spearman intervient pour voir si ce coefficient est i i significativement différent de 0, pour les échantillons assez grands, on peut considérer que n 1 s est approximativement distribuée selon une loi normale centrée réduite. Ce test est disponible sur le progiciel statistique SPSS. ρ 15

20 Méthodologie de la construction de l indice des actifs et résultats donnée par la taille du ménage élevée à la puissance le facteur d échelle. Le souci était en fait de comparer deux entités qui ont été construit sur la même base, c est à dire en tenant compte de la taille du ménage. Toutefois au lieu de considérer l indice des actifs comme richesse économique du ménage, laquelle devient donc une entité susceptible d être divisée. Nous préférons lui octroyer le sens de bien être commun à tous les membres du ménage et indivisibles. Cet hypothèse revient à considérer un facteur d échelle nul, ce que nous ferons par la suite. les tests suivants permettent de vérifier les hypothèses qui sous-tendent la construction de l indice des actifs, et surtout de voir si les variables sélectionnées sont propices à l extraction d un facteur commun. III-1 Tests indiquant la bonne structure des variables dans la détection d un facteur commun 8 Ces tests disponibles sur SPSS sont basés sur la statistique de Kaiser-Meryer-Olkin (KMO measure of sampling adéquacy), le test de sphéricité de Bartlett. Leurs principes sont les suivants : III-1-a KMO measure of sampling adequacy Le principe même intuitif de l analyse factorielle est basé sur les corrélations linéaires entre variables. Si on a un groupe de variables et qu on veut en extraire un facteur commun, il faut s assurer que toutes sont bien corrélées entre elles, sinon on sera obligé de faire plusieurs groupes de variables corrélées entre elles et donc d extraire autant de facteurs que nous avons de groupes. Puisque nous recherchons un seul facteur qui représentera notre indice des actifs, il faudrait s assurer du fait que nos variables sont fortement corrélées entre elles, c est sur ce principe que se basent ces deux tests. Le KMO est basé sur le fait que si deux variables partagent un facteur commun avec le reste des variables, leur corrélation partielle doit être faible, indiquant ainsi la prédominance d une variable latente. La statistique de KMO a pour expression : KMO = 2 2 ( r 2 ij )/( rij + aij ) Plus le KMO est grand, plus les variables permettent d extraire un facteur commun qui explique la grande partie des variances. Pour interpréter, nous dirons qu un KMO compris entre 0,90 et 1 indique un degré de corrélation dû à la variance commune très bon. De l autre extrême un KMO inférieur à 0,5 indique un très mauvais résultat de l analyse factorielle. III-1-b le test de sphéricité de Bartlett L hypothèse nulle de ce test est que la matrice de corrélation entre les variables qui doivent servir à extraire le facteur commun, est l identité, on comprend que si le test accepte cette hypothèse, cela conduira à dire qu il n existe pas de facteur commun, ou bien qu on extraira autant de facteurs que de variables. [ l ] 2 La statistique de Bartlett est χ [ ( n 1) 1/ 6( 2 p / p) ] ln S + p ln( 1/ p) = j Où p est le nombre de variables, K est le nombre de facteurs, l j sont les valeurs propres de la matrice de corrélation. On montre que sous l hypothèse nulle cette statistique suit un 2 χ df où df = p 1 p 2 ( ) ( )( ) 2 8 SPSS Help, SPSS 11.0 for Windows, [logiciel]. Adresse: 16