1.1 – Les approches de mesure de la pauvreté multidimensionnelle

11Comme souvent cité, Sen, dans son article de 1976 « Poverty: An Ordinal Approach to Measurement », commence par affirmer la remarque suivante :

12

Dans la mesure de la pauvreté deux problèmes distincts doivent être résolus : (i) comment identifier les pauvres dans la population totale ; et (ii) comment construire un indice de la pauvreté en utilisant les informations disponibles sur les pauvres [19].

13Dans la foulée de cet article, la plupart des méthodes de mesure de la pauvreté se sont largement appuyées sur deux composantes : une approche d’identification et un mécanisme d’agrégation. Dans la mesure de la pauvreté monétaire, une personne sera considérée comme pauvre si son niveau de revenu est en deçà d’un seuil de pauvreté. Tandis que l’identification d’une personne pauvre dans un espace multidimensionnel est une opération plus complexe, car elle peut impliquer l’identification des privations pour chaque dimension ainsi qu’entre les différentes dimensions [20].

14Les mesures de pauvreté, qui utilisent des données sur de multiples dimensions, peuvent être globalement distinguées selon les opérations suivantes qu’elles comprennent, et l’ordre dans lequel elles sont menées. Bien que les détails varient, grosso modo, quatre étapes peuvent être identifiées (tableau 2) :

1. appliquer le (s) seuil (s) dimensionnel (s) pour déterminer si une personne souffre de privation dans une dimension [21]
2. agréger à travers les dimensions
3. identifier si chaque personne est pauvre sur le plan multidimensionnel
4. agréger à travers les individus.

Tableau 2

L’ordre des opérations

L’ordre des opérations

15Bourguignon et Chakravarty limitent l’expression « pauvreté multidimensionnelle » à des mesures qui utilisent des seuils pour chaque dimension ou attribut : « la question de la multidimensionnalité de la pauvreté se pose parce que les individus, les observateurs sociaux ou les décideurs veulent définir une limite de la pauvreté sur chaque attribut individuel : le revenu, la santé, l’éducation, etc. » [22]. Ainsi, les deux autres méthodes du tableau 2 peuvent être classées dans la catégorie multidimensionnelle, car elles appliquent des seuils de privation à de multiples dimensions, par contre, seule la dernière approche identifie forcément si chaque personne est pauvre au plan multidimensionnel.

16L’approche marginale (colonne 2) utilise les seuils de privation pour déterminer qui souffre de privation pour une dimension particulière. Elle agrège ensuite les informations sur une population pour générer une mesure privative pour chaque dimension. Les vecteurs des mesures de privation marginale sont ensuite agrégés. Il est important de noter que les personnes sont identifiées comme souffrant d’une privation ou non pour chaque dimension individuelle. Par contre, la mesure n’identifie pas si les personnes sont pauvres ou non au plan « multidimensionnel ». Elle ne reflète pas non plus la distribution commune de privations. Nous considérons ces indices comme marginaux (Alkire et Foster 2011b ; voir aussi Anand et Sen 1997 ; Atkinson 2003 ; Jenkins et Micklewright 2007).

17Les indices marginaux étant insensibles à la privation commune, ils ne nécessitent pas que toutes les variables proviennent de la même enquête. En outre, ils peuvent directement agréger des privations qui se rapportent à des populations de référence différentes – comme les enfants et les adultes, ou des populations rurales et urbaines. Ils peuvent aussi rassembler des privations qui se produisent avec différentes fréquences ou différents ordres de grandeur dans la population. Par exemple, une mesure marginale pourrait combiner un indicateur sur le pourcentage de personnes vivant dans des ménages sans accès aux sanitaires (nous supposons que c’est un événement relativement fréquent avec les données disponibles pour tous les ménages), avec un indicateur sur la mortalité maternelle pour 100 000 femmes, et un indicateur sur la malnutrition des enfants de moins de trois ans. Considérons encore un homme dont la maison est munie de sanitaires, mais dont la femme a péri en cours d’accouchement et dont le jeune enfant est malnutri. Est-il pauvre ? Les mesures marginales n’identifient pas chaque personne dans la société comme étant pauvre ou non-pauvre au plan multidimensionnel. Elles ne peuvent donc pas répondre à cette question. Elles ne satisfont donc pas aux critères d’identification de Sen (1976), qui imposent que l’identification précise si chaque personne dans la population est pauvre ou non-pauvre.

18La troisième colonne ci-dessus donne l’ordre général d’agrégation des mesures de la pauvreté multidimensionnelle qui reflètent une distribution commune. Comme les exemples empiriques de la section précédente l’ont montré, dans de nombreuses situations, l’information concernant les privations simultanées peut apporter une valeur ajoutée indépendante à l’évaluation globale de la pauvreté. Les mesures reflétant la distribution commune appliquent d’abord un ensemble de seuils de privation afin d’identifier les dimensions pour lesquelles la personne souffre de privation. Ces mesures déterminent ensuite si chaque personne est pauvre au plan multidimensionnel.

19Par exemple, une personne sera considérée pauvre au plan multidimensionnel par l’approche unioniste dès lors qu’elle souffre de privation dans une quelconque dimension (Atkinson 2003 ; voir aussi Duclos, Sahn et Younger 2006). Une personne sera identifiée comme pauvre au plan multidimensionnel par l’approche d’intersection si et seulement si elle subit des privations dans toutes les dimensions. Dans ces deux cas, l’identification se fait en considérant le vecteur de privations, mais une agrégation entre les dimensions n’est pas exigée. Des méthodes d’identification alternatives - telles que notre approche de seuil double [23] - peuvent exiger une agrégation entre les dimensions. La mesure de la pauvreté multidimensionnelle agrège à travers les personnes pour construire une mesure globale de la pauvreté multidimensionnelle pour la société.

20Il est important de souligner que l’approche commune toute seule identifie les personnes comme étant pauvres au plan multidimensionnel sur la base de leurs privations communes ou simultanées. Cette méthode exige que toutes les données soient disponibles pour chaque personne, ce qui signifie généralement que les données doivent provenir de la même enquête de ménages. Cette méthode nécessite également une unité d’analyse commune. Si l’unité d’analyse est la personne, chaque personne sera identifiée comme pauvre en fonction de ses propres privations directes. Mais les privations au niveau des ménages, ou les privations qui affectent les autres membres de la famille ou d’autres populations de référence peuvent aussi (ou ne pas) leur être appliquées de sorte à affecter l’identification.

21Ces distinctions entre ces approches générales de la mesure de la pauvreté multidimensionnelle sont essentielles et sont souvent négligées, ce qui crée une confusion considérable. Le reste de cet article se concentre sur les mesures multidimensionnelles qui reflètent la distribution commune des désavantages, dans le but de mieux explorer leurs caractéristiques et valeurs ajoutées.

22Le rapport de la Commission sur la mesure des performances économiques et du progrès social (2009) a bien souligné la pertinence d’une approche permettant de comprendre les interrelations entre les privations multiples. Ce rapport note que « certaines des questions concrètes les plus importantes sont liées à la manière dont les évolutions dans un domaine (par exemple l’éducation) affectent les évolutions dans d’autres domaines (par exemple l’état de santé, la représentation politique et les liens sociaux) et la manière dont les évolutions dans tous les domaines sont liées à celle du revenu ». Le rapport souligne également l’intérêt spécifique de la distribution commune pour étudier les désavantages : « Ainsi la dégradation de la qualité de la vie due à la fois à la pauvreté et à la maladie dépasse largement la somme des deux effets séparés, avec pour conséquence que les pouvoirs publics doivent cibler leurs interventions plus spécifiquement sur les populations qui cumulent ces désavantages » (Stiglitz et al 2009: p. 55). La conclusion a des implications à la fois pour la conception des enquêtes et pour l’approche des mesures : « la mise en œuvre des mesures de ces effets cumulés impose de collecter des informations sur la « distribution commune » des aspects les plus remarquables de la qualité de la vie auprès de toute la population d’un pays au moyen d’enquêtes spécifiques [24] ».

23Les prochaines sections vont permettre d’illustrer les étapes d’identification et d’agrégation d’une mesure multidimensionnelle qui reflète la distribution commune, en commençant par l’indice le plus élémentaire et le plus facilement applicable, M₀, tiré de la classe M_? introduite dans Alkire et Foster (2007, 2011a).

1.2 – Une mesure de la pauvreté multidimensionnelle : l’indice M₀

24Cette section présente de manière succincte la classe de mesure M_? d’Alkire-Foster (AF) tirée de l’indice FGT. Nous décrivons notre approche générale de mesure comme suit :

25Une méthodologie M pour mesurer la pauvreté multidimensionnelle comporte une méthode d’identification et une mesure agrégée (Sen, 1976). En suivant Bourguignon et Chakravarty (2003) nous représentons la première en utilisant une fonction d’identification ?: , qui part du vecteur de réalisation d’une personne i et du vecteur de seuil z dans pour arriver à une variable indicateur de telle sorte que ?(y_i; z)=1 si la personne i est pauvre et ?(y_i; z)=0 si la personne i n’est pas pauvre. En appliquant ? à chaque vecteur de réalisation individuelle dans y, on obtient l’ensemble Z?{1,…,n} de personnes qui sont pauvres dans y, z étant donné. L’étape d’agrégation considère alors ? comme donné et associe à la matrice y et au vecteur de seuil z un niveau général M(y, z) de pauvreté multidimensionnelle. La relation fonctionnelle qui en résulte est qualifiée d’indice, ou de mesure, de la pauvreté multidimensionnelle. Une méthodologie est alors fournie par M = (?, M). (Alkire et Foster, 2011a: p. 477).

26Considérons la pauvreté en d dimensions sur une population de n individus. Soit y = [y_ij] la matrice des réalisations n × d pour des personnes i sur j dimensions, où y_ij ? 0 est la réalisation de l’individu i sur toutes les j dimensions. Chaque vecteur de ligne y_i = (y_i1, y_i2, …, y_id) donne les réalisations de l’individu i dans chaque dimension, alors que chaque vecteur de colonne y_j = (y_1j, y_2j, …, y_nj) donne la distribution des réalisations dans la dimension j entre les individus. Pour pondérer les dimensions, il faut définir un vecteur de pondération ? dont le j^ème élément ?_j représente la pondération appliquée à la dimension j. Nous établissons , à savoir la somme des pondérations dimensionnelles par rapport au nombre total de dimensions.

27La méthode de mesure M₀ peut être résumée en trois étapes. Soient z_j > 0 le seuil de privations pour la dimension j et z le vecteur des seuils de privations. Définissons , une matrice des privations dont l’élément type est défini par quand y_ij < z_j et quand y_ij ? z_j. Nous construisons à partir de la matrice g⁰ un vecteur colonne c de l’intensité des privations, où la i^ème entrée représente la somme des entrées dans une ligne donnée et les privations pondérées subies par une personne i.

28L’étape suivante consiste à identifier les personnes qui sont pauvres au plan multidimensionnel. Prenons un seuil de pauvreté k tel que 0 < k ? d et appliquons-le à ce vecteur colonne c. Une personne est identifiée comme pauvre si ses privations pondérées valent c ? k. On peut qualifier cette méthode de « méthode d’identification de seuil double », parce qu’elle utilise des seuils de privations z_j pour savoir si une personne subit ou non des privations dans chaque dimension, et le seuil de pauvreté k pour décider qui peut être considéré comme pauvre au plan multidimensionnel.

29Construisons une seconde matrice g⁰ (k), obtenue à partir de g⁰ en remplaçant toujours sa i^ème ligne par un vecteur de zéros lorsque c ? k. Cette matrice contient les privations pondérées des seules personnes qui ont été identifiées comme pauvres et exclut les privations des non-pauvres. M₀ est la moyenne de la matrice g⁰ (k). Ainsi, , où ? représente l’opérateur de la moyenne arithmétique.

30M₀ peut aussi être exprimé comme le produit du taux d’incidence de la pauvreté (multidimensionnelle) (H) par la quote-part moyenne de privations des pauvres (A). H correspond simplement à la proportion de personnes pauvres, ou bien q/n où q est le nombre de personnes pauvres. A est la moyenne de la fraction d’intensité de privations chez les pauvres - - et représente l’intensité de la pauvreté multidimensionnelle.

31M₀ satisfait au critère de monotonicité dimensionnelle : si une personne pauvre subit une privation dans une dimension supplémentaire, alors M₀ augmente. M₀ peut aussi se décomposer en sous-groupes de la population. En outre, après l’étape d’identification, M₀ peut être ventilé par dimension. L’intuition de M₀ – à savoir le produit du taux d’incidence de la pauvreté (H) et de son intensité (A) – avec ces trois propriétés en particulier permet de décomposer M₀ de différentes manières pour multiplier les approches en question, comme le montre en détail la section suivante [25].

32Lorsque les données sont sous forme cardinale, et satisfont à des hypothèses supplémentaires, nous identifions d’autres mesures au sein de la famille M_? qui peuvent être calculées pour refléter la profondeur et la gravité de la pauvreté multidimensionnelle. Elles remplacent la matrice binaire g⁰ par une matrice des écarts normalisés élevés à un réel positif a. Il suffit alors d’appliquer la fonction d’identification, de censurer les privations des non-pauvres et de prendre la moyenne des matrices respectives pour produire d’autres mesures.

1.3 – La décomposition de M₀

33Une caractéristique pertinente de la méthodologie AF est que M₀ (et d’autres mesures de cette classe) peut être décomposé directement en plusieurs indices importants, ce qui précise l’étendue et la composition de la pauvreté d’une manière cohérente. Ce « tableau de bord » des mesures internes cohérentes fournit un compte rendu plus complet de l’information résumée dans la mesure de la pauvreté globale. Les principaux indices partiels et intuitifs de M₀ sont l’incidence de la pauvreté multidimensionnelle (H) et la mesure de l’intensité (A). M₀ peut aussi être décomposé à travers la dimension, pour générer des incidences de pauvreté censurées pour chaque dimension, et les contributions dimensionnelles de la pauvreté. M₀, H et A peuvent être décomposés par sous-groupes de population tels que les régions ou groupes ethniques. L’intensité (A) peut être décomposée par niveaux de sorte à déterminer les plus pauvres et les moins pauvres. Ces indicateurs sont utilisés aux côtés de la mesure agrégée pour fournir une profondeur à la compréhension et un aperçu de politique économique qu’on ne peut pas cerner seulement à l’aide de la mesure globale. Tous ces nombres sont issus de la matrice censurée g⁰ (k), et sont brièvement présentés ci-dessous.

34Les indices partiels

351) L’incidence de la pauvreté (H) : Le pourcentage de personnes qui sont identifiées comme pauvres au plan multidimensionnel. Au plan multidimensionnel comme au plan unidimensionnel, l’incidence de la pauvreté est beaucoup utilisée, intuitive et facile à communiquer. Elle peut être directement comparée au taux de pauvreté monétaire ou à l’incidence des privations dans un autre indicateur. Son évolution peut aussi être comparée au cours du temps.

362) L’intensité (A) : Le pourcentage des dimensions pondérées dans lesquelles la personne pauvre moyenne subit des privations. L’intensité reflète l’étendue des privations simultanées que les pauvres subissent. Sa limite inférieure est le pourcentage k/d - le seuil de pauvreté exprimé en pourcentage du nombre total des dimensions juste en dessous du seuil de pauvreté - et sa limite supérieure est de 100 %.

37La décomposition par dimension (post-identification)

383) L’incidence dimensionnelle censurée de la pauvreté H_j. : la moyenne de chaque colonne de la matrice censurée fournit le pourcentage des personnes qui sont à la fois pauvres au plan multidimensionnel et souffrent de privations dans chaque dimension.

394) La contribution en pourcentage de chaque dimension de la pauvreté multidimensionnelle. L’intensité A peut être décomposée selon la dimension pour fournir le pourcentage que chaque dimension (pondérée) contribue à la pauvreté. Cela est similaire à la propriété de décomposabilité de facteur (Chakravarty et al. 1998), mais utilise la matrice censurée g₀(k).

40La décomposition par sous-groupe :

415) On peut décomposer les indices M₀, H, et A par sous-groupes de population, pour montrer comment chacun de ces indices varie selon la région, selon l’origine ethnique, les milieux ruraux et urbains, ou autres sous-groupes pour lesquels l’échantillon est représentatif. Ces indices pourraient être, par exemple, utilisés pour construire des cartes de pauvreté.

42Décomposition selon l’intensité

436) L’intensité (A) est construite comme la moyenne des décomptes c_i des privations de chaque personne ou ménage (avec les pondérations d’échantillonnage appropriées appliquées). La moyenne cache l’inégalité dans les intensités entre les personnes. Ainsi, l’intensité peut être décomposée en différents groupes pour fournir le pourcentage des personnes pauvres qui vivent différents niveaux d’intensité ou pour distinguer les plus pauvres parmi les pauvres.

44Les indices liés (à partir de g⁰ plutôt qu’à partir de la matrice g⁰(k))

457) L’incidence dimensionnelle brute de la pauvreté censurée. De la matrice brute g₀ la moyenne du vecteur colonne fournit les incidences « brutes » des personnes qui sont démunies - qu’elles soient pauvres au plan multidimensionnel ou non. Cela peut être comparé à l’incidence censurée de la pauvreté afin de déterminer, par exemple, quelles sont les privations les plus fréquentes chez les non-pauvres, ou le pourcentage de personnes démunies qui sont pauvres sur le plan multidimensionnel. Cela peut aussi être utile pour l’établissement des priorités en termes de prestation de services et pour trancher entre les mécanismes de prestation universelle de services et ceux ciblés.

2.1 – Paramètres

47L’IPM produit des mesures de la pauvreté multidimensionnelle en analysant des données largement accessibles. Il s’appuie notamment sur les enquêtes « Demographic and Health Surveys (DHS) » pour 48 pays, sur les « Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) » pour 35 pays, et sur les « World Health Survey (WHS) » pour 19 pays. Des enquêtes distinctes sont utilisées pour le Mexique et les zones urbaines d’Argentine. Toutes les enquêtes utilisées ont été effectuées entre 2000 et 2008. Les questions pour chaque pays ont été tirées de la même enquête auprès des ménages pour chaque pays considéré.

48L’IPM met en œuvre la première mesure de l’approche du seuil double de Alkire et Foster (2007) présentée ci-dessus : M₀. Cette méthodologie a été retenue parce qu’elle peut servir pour des données ordinales voire catégorielles. Elle s’appuie sur les mesures FGT de la pauvreté monétaire, est facile à comprendre, est de construction intuitive et satisfait à un nombre intéressant d’axiomes. Ainsi, en termes de politique économique pertinente, la mesure qui en découle peut être décomposée en groupes de population et ventilée par facteurs afin de faire apparaître la composition de la pauvreté. Elle peut ce faisant décrire comment l’étendue et la composition de la pauvreté multidimensionnelle varient d’un État ou d’une communauté ethnique à l’autre et dans le temps.

49L’IPM est construit à l’aide de dix indicateurs couvrant trois dimensions. [26] Ces trois dimensions sont la santé, l’éducation et le niveau de vie. Les dix indicateurs sont : pour la santé : la nutrition (mesures anthropométriques) et la mortalité infantile ; pour l’éducation : le nombre d’années d’éducation et le taux de scolarisation ; pour le niveau de vie : l’électricité, l’eau, les sanitaires, les combustibles de cuisine, le revêtement du sol, et la détention d’actifs. Chaque dimension a une pondération d’un tiers. Chaque indicateur au sein d’une dimension a également une pondération égale aux autres. Les indicateurs pour la santé et l’éducation sont ainsi pondérés d’un sixième chacun, et ceux du niveau de vie d’un dix-huitième.

50Les seuils de privation : L’IPM identifie d’abord les personnes subissant des privations dans chacun des dix indicateurs. Les indicateurs, les seuils et les pondérations sont résumés dans le tableau ci-dessous. Il est important de noter à ce niveau que l’unité d’analyse est la personne. Pour les indicateurs de niveau de vie, une personne souffre de privation si le ménage auquel elle appartient souffre de privation pour ces indicateurs particuliers. Par contre, pour les indicateurs de santé et d’éducation, les privations d’une personne dépendent des privations des autres membres du ménage. Nous reviendrons sur cette question et lancerons un appel pour des recherches futures sur cette combinaison de données au niveau individuel et familial.

Tableau 3

Dimensions, indicateurs, seuils et pondérations de l’IPM

Dimension Indicateur Souffrant de privations si… Pondération Éducation Années de scolarisation Aucun membre de la famille n’a achevé 5 années de scolarisation 16,67 % Fréquentation scolaire Au moins un enfant en âge d’aller à l’école ne fréquente pas l’école pour des âges de scolarisation de 1 à 8 ans. 16,67 % Santé Mortalité infantile Un enfant est décédé au sein de la famille 16,67 % Nutrition Tout adulte ou enfant pour lequel nous avons des informations nutritionnelles est malnutri 16,67% Niveau de vie Électricité Le ménage n’a pas accès à l’électricité 5,56 % Combustible de cuisine Le ménage cuisine avec du bois, du fumier ou du charbon 5,56 % Sol Le sol du ménage est couvert de saleté, de sable ou de fumier 5,56 % Assainissement Le ménage n’a pas d’assainissement adéquat (selon les directives des OMD) ou cet assainissement est partagé. 5,56% Eau Le ménage n’a pas d’eau potable buvable (selon les directives des OMD) ou cette eau se trouve à plus de 30 minutes de marche. 5,56 % Actifs Le ménage ne possède pas plus qu’un de ces éléments : radio, télévision, téléphone, bicyclette, mobylette, ou réfrigérateur ; et ne possède également ni voiture ou camion. 5,56 % Adapté de : Alkire et Santos (2010)

Dimensions, indicateurs, seuils et pondérations de l’IPM

51Le seuil de pauvreté : Une fois les personnes souffrant de privations identifiées dans chacun des indicateurs, l’étape suivante consiste à déterminer qui est pauvre au plan multidimensionnel. Ce second seuil appelé « seuil de pauvreté » k, est calculé sur la somme pondérée des privations d’une personne. Dans le cas de l’IPM, les personnes sont identifiées comme pauvres au plan multidimensionnel si et seulement si elles souffrent de privations dans au moins un tiers des indicateurs pondérés. [27] Ainsi, une personne est pauvre si elle souffre de privations dans n’importe lequel des deux indicateurs de santé ou d’éducation, dans tous les six indicateurs pour le niveau de vie, ou dans trois indicateurs pour le niveau de vie et un indicateur pour la santé ou l’éducation.

52Dès que le seuil de pauvreté k exige une privation dans plus d’un seul indicateur, il y aura des personnes qui, malgré de réelles privations, ne seront pas considérées comme pauvres au plan multidimensionnel, tout simplement parce que le total des privations pondérées est inférieur au seuil de pauvreté k. Une personne peut cuisiner avec du bois, mais avoir une cuisine séparée et un système de ventilation, ce critère n’indiquera pas de pauvreté dans ce cas. Une personne non éduquée peut néanmoins devenir millionnaire à la force du poignet et jouir d’une excellente santé. Il ne faut pas non plus négliger l’imprécision des données ou l’inadéquation des indicateurs par rapport au contexte, qui peuvent créer des privations qui n’existent pas. Sous certains climats et cultures, un sol naturel ne sera pas le signe d’une privation, par exemple. Finalement, dans certains cas, des personnes peuvent volontairement s’abstenir de certaines dimensions : c’est le cas, par exemple, de ceux qui auront une masse corporelle faible à cause du jeûne.

53Dans la méthodologie AF, ces privations sont censurées puisqu’elles correspondent à des personnes qui ne sont pas pauvres au plan multidimensionnel. Leurs valeurs sont remplacées par des zéros dans la matrice g⁰(k) (qui diffère de la matrice g⁰ précisément parce qu’elle censure ces privations). Les analyses qui suivent ne sont pas toutes basées sur les données brutes originales (qui apparaîtraient dans un profil de pauvreté ou un tableau de bord par exemple et qui sont contenues dans la matrice g⁰) mais plutôt sur les seules privations des personnes pauvres au plan multidimensionnel. Cette censure des privations des personnes non pauvres est une étape nouvelle, donc facilement oubliée. Elle a pourtant une influence, parfois considérable, sur l’analyse qui suit.

54L’IPM – comme la mesure plus générale M₀ – correspond à la moyenne de la matrice censurée des privations pondérées. Il peut être calculé de manière équivalente comme le produit du taux d’incidence de la pauvreté – le pourcentage de personnes pauvres au plan multidimensionnel – et de l’intensité ou de la proportion moyenne de privations pondérées qu’une personne pauvre subit. Ainsi, si une personne souffre de privations en termes de nutrition, d’années de scolarité et de trois indicateurs pour le niveau de vie, alors son indicateur est de 50 % (1/6 + 1/6 + 3/18). Si – en moyenne – chaque personne d’un pays souffre d’une privation dans 50 % des indicateurs pondérés et si 40 % de la population est pauvre dans ce pays, alors l’IPM pour ce pays est égal à 0,20.

2.2 – Quelques résultats de l’IPM en termes d’illustration [28]

56Conformément aux résultats de l’IPM, environ 1,7 milliard d’êtres humains dans les 104 pays couverts – soit 32 % de la population – sont pauvres. [29] L’objectif étant de compléter les mesures de la pauvreté monétaire avec une mesure directe des privations, Alkire et Santos (2010) comparent l’incidence calculée par l’IPM à l’incidence de la pauvreté monétaire dans les pays qui disposent de données pour les deux mesures (92 des 104 pays) et établissent que le seuil se situe entre 1,25 et 2 USD par jour. Dans tous les pays considérés, les estimations indiquent que 25 % de la population vivent avec 1,25 USD par jour ou moins et 48 % avec moins de 2 USD par jour. Si nous passons à l’échelle nationale, nous observons une relation générale claire entre le revenu et la pauvreté multidimensionnelle, mais des différences profondes pour certains pays. L’IPM capte directement les privations – en termes de santé et d’éducation ou de services essentiels comme l’eau, l’assainissement et l’électricité – de sorte que les décalages avec d’autres travaux ne soient pas vraiment surprenants. Dans une certaine mesure, les valeurs de l’IPM et du revenu différeront aussi en fonction des années d’enquête, sans oublier les erreurs de mesure et l’inexactitude des données. Une analyse plus approfondie s’impose pour mieux comprendre ces différences et les complémentarités potentielles.

57En termes de distribution régionale de l’extrême pauvreté multidimensionnelle, nous trouvons que 51 % des pauvres dans le monde tels que mesurés par l’IPM vivent en Asie du Sud (844 millions de personnes) et 28 % en Afrique (458 millions). En Afrique subsaharienne, 64,5 % des personnes sont pauvres selon les termes de l’IPM, contre 55 % en Asie du Sud. L’Afrique subsaharienne et l’Asie du Sud détiennent aussi le palmarès en termes d’intensité de la pauvreté – le nombre moyen de privations subies par chaque ménage. La pauvreté multidimensionnelle sur ces deux continents est inquiétante à la fois par rapport au nombre de personnes souffrant de multiples privations et par rapport à l’intensité de leur pauvreté.

58L’IPM est le produit de l’incidence de la pauvreté (H) et de l’intensité de la pauvreté (A). L’étude compare donc ces indices partiels dans les 104 pays concernés et observe une relation troublante : les pays ayant une plus forte incidence de la pauvreté multidimensionnelle tendent à avoir une intensité moyenne supérieure. Les décompositions font apparaître de profondes divergences dans l’IPM des sous-groupes de population – une conclusion qui a stimulé les décompositions des valeurs de l’IPM de 50 pays et les analyses des disparités spatiales qui émergent.

59L’étude ventile aussi l’IPM en fonction des indicateurs. Il s’agit d’une décomposition postérieure à l’identification, de sorte que les résultats excluent encore les privations subies par les personnes non identifiées comme pauvres. Cette décomposition révèle la structure de la pauvreté chez les populations pauvres. Ainsi dans l’ethnie Kikuyu du Kenya, les privations en termes de mortalité infantile et de malnutrition (les deux indicateurs pour la santé) contribuent le plus à la pauvreté. Pour le groupe ethnique des Embu, ce sont les privations en termes d’électricité, de toilettes et de combustibles de cuisine qui contribuent le plus à la pauvreté. La décomposition de la pauvreté en Inde et en Bolivie révèle également des différences intéressantes entre ethnies, castes et groupes religieux.

60L’IPM est-il robuste par rapport à un éventail de pondérations ? [30] En premier lieu, Alkire et Santos (2010) estiment l’IPM à l’aide de trois structures de pondération supplémentaires : (i) une pondération de 50 % pour la santé et une pondération de 25 % pour l’éducation et pour le niveau de vie ; (ii) une pondération de 50 % pour l’éducation et une pondération de 25 % pour la santé et pour le niveau de vie ; et (iii) une pondération de 50 % pour le niveau de vie et une pondération de 25 % pour la santé et pour l’éducation. Les comparaisons par paires de pays montrent que 88 % des classements sont robustes pour toutes les structures de pondération. Ils trouvent aussi que les coefficients de corrélation tau-b de Kendal entre les classements de l’IPM et chacune des trois nouvelles méthodes sont supérieurs à 0,90. Alkire, Santos, Seth et Yalonetzky estiment la concordance entre les quatre classements à l’aide de plusieurs méthodes. La concordance est forte (0,975 et plus) et l’hypothèse nulle d’indépendance des rangs dans les quatre classements est rejetée par le test de Friedman à un seuil de confiance de 99 %. Parmi les 60 pays dont les scores IPM vont de 0,05 à 0,64, seuls cinq affichent un changement de rangs supérieur ou égal à dix places. [31] Ce qui nous conduit à conclure que les classements de pays selon l’IPM sont raisonnablement robustes aux pondérations.

61Des analyses sont aussi en cours pour étudier l’évolution de l’IPM dans le temps pour un certain nombre de pays. Ainsi au Bangladesh, 68 % des personnes étaient considérées comme pauvres au plan multidimensionnel en 2004. En 2007, ce taux est retombé à 58 %. Si des progrès ont été faits pour certains indicateurs, c’est l’amélioration de la scolarisation des enfants qui est l’aspect le plus frappant de la réduction de la pauvreté dans ce pays. En Éthiopie, à l’inverse, la pauvreté a reculé grâce aux progrès accomplis en termes de nutrition et d’accès à l’eau. Quant au Ghana, il a amélioré plusieurs indicateurs en même temps. [32]

2.3 – Opérationnalité de l’IPM

62L’IPM est une mesure internationale de référence très simple de la pauvreté multidimensionnelle qui est parfaitement opérationnelle. Elle est fortement contrainte par les données, mais elle met en œuvre une méthodologie identifiable, effectue des tests de robustesse et appelle des améliorations.

63Dans Grusky et Kanbur (2006), Bourguignon avance que « la principale difficulté dans le domaine de l’analyse de la pauvreté ne fait aucun doute : il s’agit de construire un ensemble d’instruments, à commencer par une définition satisfaisante de la pauvreté, susceptible de répondre en partie ou à toutes les critiques du paradigme [de la pauvreté monétaire] décrit précédemment tout en conservant au moins en partie son ‘opérationnalité’. L’analyse économique actuelle de la pauvreté ne remplit visiblement pas cet objectif… Le paradigme de la pauvreté monétaire sert actuellement souvent dans des situations appelant des définitions alternatives de la pauvreté, en particulier parce que les instruments pour gérer ces définitions ne sont pas disponibles. Le défi consiste à créer ces instruments plutôt que d’essayer de rendre le paradigme initial artificiellement adapté à une base conceptuelle différente » (pp. 78-79). Par essence, la revendication la plus claire de l’IPM est qu’il s’agit d’un instrument opérationnel, dont les forces et les limites ont été clairement exposées et qui peut donc être développé plus avant et renforcé à terme. Dans la suite de cet article, nous allons nous efforcer d’identifier d’autres problématiques et de susciter ce faisant les recherches qui permettront d’avancer.

3.1 – Pauvreté multidimensionnelle et distribution commune : généralités

66Comme nous l’avons indiqué plus haut, les mesures de la pauvreté qui reflètent la distribution commune des privations pour une personne ou un ménage agrègent des informations [pondérées] relatives aux privations sur toutes les dimensions pour chaque individu. Elles identifient les personnes pauvres au plan multidimensionnel sur cette base et ensuite agrègent à travers les personnes pauvres afin d’établir une mesure de la pauvreté. Cette section repère les domaines sur lesquels il convient de poursuivre les travaux, aussi bien concernant les méthodologies généralistes que leur mise en œuvre pratique.

Les pondérations

67Peu après la publication de l’IPM, Martin Ravallion (2010) a mis en évidence, entre autres, la question de la robustesse de l’IPM à un éventail possible de pondérations, ainsi qu’à l’espace au sein duquel les pondérations ont été définies. [33] Rappelons que l’IPM pondère l’incidence des privations ; la santé, le niveau d’instruction et le niveau de vie reçoivent la même pondération, et les pondérations interviennent dans une forme linéaire.

68Amartya Sen – comme d’autres – constate qu’il faut fixer des pondérations dans les mesures multidimensionnelles et que celles-ci doivent être considérées comme un avantage et non comme un inconvénient : « Il est tout à fait utile… d’avoir des échanges ouverts sur le type de pondérations susceptibles d’être employées » (Sen, 1997). Après tout, tout budget national fixe implicitement des pondérations pour de multiples dimensions du bien-être, sans pour autant en discuter ouvertement. Les pondérations utilisées pour l’IPM sont explicites : les pondérations sont égales pour chaque dimension et pour chaque indicateur dans chaque dimension. Pourtant, étant donné la diversité normale des valeurs humaines, Sen affirme aussi qu’il n’est pas forcément impératif de se mettre d’accord sur un ensemble déterminé de pondérations : idéalement, les mesures devront être robustes par rapport à un éventail de pondérations. Toutefois, il est pertinent de se demander pourquoi les pondérations sont nécessaires, et en particulier de noter que, en l’absence de pondérations, dans de nombreuses situations, il ne sera pas possible d’identifier un groupe plausible de personnes qui sont pauvres au plan multidimensionnel. Dans cette section nous décrivons la raison pour laquelle les pondérations sont nécessaires - tant au plan méthodologique qu’empirique - et nous résumerons ensuite les résultats de la robustesse de l’IPM, puis nous identifierons les enjeux pour la recherche.

69Les pondérations peuvent être introduites à l’étape d’identification et/ou à celle d’agrégation ; dans leur méthodologie, Alkire et Foster les introduisent à chacune de ces deux étapes. Il faut toutefois noter que si les approches d’union ou d’intersection sont utilisées, aucune pondération particulière sur les dimensions n’est exigée pour identifier qui est pauvre. Pour rappel, l’approche d’union identifie une personne comme pauvre si cette dernière souffre de privations dans une quelconque dimension. Celle d’intersection exige qu’une personne souffre de privations dans toutes les dimensions pour qu’elle soit considérée comme pauvre au plan multidimensionnel. L’intérêt des approches d’union et d’intersection est la simplicité : aucune de ces approches n’exige la fixation des pondérations spécifiques entre les dimensions. Il faut toutefois noter que ces deux approches imposent une pondération non nulle sur chaque dimension. En effet, la sélection des dimensions et des seuils joue un rôle très important dans l’obtention des résultats, mais les pondérations ne sont pas exigées. Pourquoi la méthodologie AF introduit-elle alors une approche différente?

70L’une des principales raisons pour développer une approche intermédiaire de l’identification est la pratique. Les approches d’union et d’intersection produisent souvent des valeurs plutôt extrêmes si les applications empiriques ont plus de deux dimensions. Cela dépend bien sûr des dimensions, des indicateurs et des seuils choisis dans chaque contexte. L’approche d’intersection peut être plutôt stricte. Par exemple, si on devait identifier qui est pauvre à l’aide de l’approche d’intersection à travers les seuils et les pondérations des indicateurs utilisés dans l’indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM) lancé en 2010 (Alkire et Santos 2010), nous trouverions que le pourcentage moyen de personnes pauvres à travers 104 pays est 0 %, et plus de 2 % de la population seraient identifiés comme pauvres au plan multidimensionnel dans seulement deux pays : le Burundi (4,6 %) et le Niger (6,9 %).

Tableau 4

Union et intersection, et identification de l’IPM à l’aide de la matrice des privations de l’IPM, 2010 [34]

Méthode d’identification Incidence moyenne (H) 34Nombre des 104 pays avec H > 90% avec H < 5% Union 58 % 32 0 Intersection 0 % 0 103 IPM (k=3) 32% 2 30 Source  : auteur

Union et intersection, et identification de l’IPM à l’aide de la matrice des privations de l’IPM, 2010 [34]

D’autre part, lorsqu’on utilise l’approche d’union, l’incidence moyenne des personnes pauvres au plan multidimensionnel (population-pondérée) serait de 58,4 % avec un classement allant de 4,6 % en Hongrie à 99,6 % en République Centrafricaine. Plus de 90 % des personnes seraient identifiées comme pauvres au plan multidimensionnel dans 32 pays par l’approche d’union. En outre, la variation peut être plutôt large : selon qu’on utilise l’approche d’union ou l’approche d’intersection, l’écart entre les incidences des personnes pauvres au plan multidimensionnel est de plus de 90 % dans 32 des 104 pays. Par exemple, en Éthiopie, 98 % des personnes seraient identifiées comme pauvres selon l’approche d’union alors que seulement 0 % des personnes serait identifié comme pauvre selon l’approche d’intersection. Ainsi, dans certains contextes, les deux approches d’identification sont plutôt peu maniables pour des fins de politique économique, dans la mesure où soit elles n’identifient aucune personne comme pauvre, soit elles identifient presque tout le monde comme pauvres.

71Si, pour identifier les pauvres au plan multidimensionnel, un seuil de pauvreté est fixé à un niveau intermédiaire quelconque entre l’union et l’intersection, alors les pondérations sont nécessaires. Dans la méthodologie AF, des pondérations générales sont appliquées aux vecteurs de privation 0-1, où la somme des pondérations est égale au nombre de dimensions d. Une personne est identifiée comme pauvre en fonction de la somme des pondérations dans les dimensions pour lesquelles elle souffre de privations. D’autres approches pourraient toutefois être mises en œuvre. Il est très important de noter que sans pondération il est impossible d’identifier qui est pauvre au plan multidimensionnel sauf en utilisant les méthodes d’union ou d’intersection. Les pondérations sont nécessaires uniquement pour identifier les personnes pauvres au plan multidimensionnel, même si aucune mesure résumée ou agrégée n’est construite. Comme il est largement admis, toutes les mesures agrégées qui reflètent la distribution commune imposeront aussi des pondérations à l’étape d’agrégation sur les mesures. Si les pondérations sont à définir avec trans-parence et sans confusion, de futures recherches sont nécessaires sur trois questions :

72Critères et types de robustesse aux pondérations : Premièrement, il est impératif de poursuivre les travaux sur la robustesse à un éventail de pondérations. Les valeurs de l’IPM 2010 doivent être considérées comme une référence. Elles ne sont pas directement comparables pour les raisons afférentes aux données que nous avons déjà évoquées, ce qui limite la puissance des études relatives à la robustesse des classements des pays selon l’IPM. De surcroît, même dans les tests déjà mis en œuvre, le niveau de robustesse qu’une mesure de la pauvreté multidimensionnelle doit satisfaire est souvent peu clair. Par ailleurs, les mesures AF sont conçues pour alimenter l’analyse de la pauvreté et non uniquement les classements par pays ou par sous-groupe, et le niveau de pauvreté multidimensionnelle, ainsi que sa ventilation par indicateur, sont affectés par la structure de pondération, de sorte qu’il faut déployer des approches supplémentaires de la robustesse qui explorent la robustesse de différentes analyses descriptives pertinentes ayant trait aux changements de pondérations.

73Source des pondérations : Deuxièmement, la définition des pondérations constitue elle aussi une question essentielle, de même que les éléments conceptuels et empiriques à prendre en compte dans le choix de la méthode. Pour déterminer les pondérations, diverses approches ont été mises en œuvre : des consultations participatives, des données d’enquête (questions sur les choix d’utilisation du temps, les façons de parier, les biens perçus par la société comme étant de première nécessité et le bien-être subjectif), des techniques statistiques, des opinions d’experts, des approches axiomatiques [35] et, plus couramment, des pondérations normatives appliquées par l’auteur [36]. Les études quantitatives ont utilisé, comparé et étudié de près diverses façons de définir des pondérations, par exemple dans l’économie de la santé et la politique sociale ; ces études sont également nécessaires pour les mesures de la pauvreté multidimensionnelle.

74Espace des pondérations : Troisièmement, même si les pondérations normatives des indicateurs sont absolument claires, des questions demeurent quant à l’espace auquel ces pondérations se rapportent. Dans l’IPM, le vecteur de pondération w s’applique à l’incidence de la privation. Cependant, on pourrait transformer le vecteur de manière à ce que les pondérations normatives s’appliquent dans un espace différent. Ainsi, si 10 % des individus n’ont pas accès à l’eau potable et 40 % à un système d’assainissement, alors on peut tout à fait proposer une structure de pondérations 80-20 ou 20-80. Autre possibilité : les pondérations pourraient être définies dans l’espace des dépenses sociales de manière à ce que les décideurs politiques ne soient pas incités à réaliser des investissements qui réduisent davantage une privation plutôt que l’autre. L’espace approprié dépendra de l’objectif de la mesure autant que de l’exactitude des transformations potentielles. Il faut exposer les différentes possibilités, leurs conséquences non seulement pour l’IPM global, mais aussi pour les décompositions et analyses ultérieures, ainsi que leurs utilisations et limites potentielles.

3.2 – La méthodologie AF

83La méthodologie AF possède certaines propriétés souhaitables comme esquissé ci-dessus, et M₀ est certainement applicable à cause de sa capacité à utiliser des variables ordinales. Mais il y a aussi un certain nombre de problèmes ou questions qui apparaissent dans le cadre de cette méthodologie, dont l’un est discuté ci-dessous.

Indice agrégé

84La première question est claire : en fin de compte pourquoi choisir de mesurer la pauvreté multidimensionnelle (dans le sens de fournir une agrégation) ? En effet, il est déjà possible d’examiner un vecteur de privations. On peut construire un vecteur de privations avec des données provenant de sources différentes. Il n’est pas obligatoire que les données proviennent toutes de la même enquête. Par ailleurs, les pondérations ne sont pas indispensables, un tableau de bord semble donc moins sujet à caution.

85La première partie de cette question est pourquoi fournir une mesure agrégée globale ? [41] Une raison fondamentale est qu’une mesure agrégée définit chaque personne comme pauvre ou non au plan multidimensionnel, et est dans ce sens une mesure de la pauvreté au sens de Sen (1976). Même si un tableau de bord ou un vecteur de privations peuvent définir les privations une par une pour les différents groupes, ils n’examinent pas la pauvreté à travers les dimensions de leur distribution commune. En outre, une mesure globale - par exemple au niveau national - permet des comparaisons dans le temps (la pauvreté s’est-elle accrue ?), et aussi entre les régions (quelles sont les plus pauvres ?) à l’aide d’une métrique cohérente.

86Une autre question est pourquoi fournir une mesure agrégée et parallèlement un vecteur de privations (par exemple les incidences censurées) ? Les incidences censurées que nous fournissons reflètent la distribution commune et ne peuvent être produites sans l’imposition de pondérations à moins que les approches d’union ou d’intersection soient utilisées. Selon la valeur du seuil de pauvreté k et de la pente de la distribution, l’impact de la censure sur les incidences à dimension unique peut être plutôt important, et les divergences elles-mêmes peuvent être intéressantes.

87Pour prendre un premier exemple de l’IPM, le tableau 5 compare les incidences « brutes » - qui sont directement disponibles à partir des données - et les incidences censurées - qui reflètent notre démarche d’identification. Pour l’IPM international, les personnes qui souffraient de privation en termes de services d’assainissement adéquats au Ghana étaient de 88 % dans la matrice brute, mais seulement un tiers de ces ménages étaient pauvres selon l’IPM. Ainsi, dans la matrice censurée, le pourcentage de personnes pauvres selon l’IPM et qui vivent dans des ménages qui manquent d’assainissement tombe à 29 %. En Irak, 29 % des ménages avaient des enfants non scolarisés en âge d’aller à l’école, mais seulement 41 % de ces ménages étaient pauvres selon l’IPM. Par conséquent, l’incidence censurée des personnes vivant dans des ménages pauvres selon l’IPM, où un enfant ne fréquente pas l’école, est de 12 %. En Inde, 48 % des personnes vivaient dans des ménages avec au moins un membre souffrant de malnutrition, mais seulement 82 % de ces personnes étaient pauvres selon l’IPM, donc la matrice censurée identifie 39 % des personnes comme étant pauvres selon l’IPM et vivant dans des ménages avec un membre souffrant de malnutrition. En général, à travers les indicateurs de l’IPM, l’écart entre les matrices brutes et censurées était le plus élevé pour l’assainissement et le combustible pour la cuisine, et le plus bas pour les années de scolarisation.

Tableau 5

Différences entre les taux d’incidence brute et censurée pour des pays choisis (pourcentage décroissant)

Pays Fréquentation scolaire Années d’éducation Mortalité des enfants Nutrition Electricité Assainissement Eau Sol Combustible de cuisine Actifs Ghana 12,0 % 7,6 % 23,8 % 17,2 % 46,2 % 67,0 % 43,4% 34,2% 66,1% 49,0% Haiti 6,3 % 1,5 % 9,8 % 12,7 % 23,7 % 35,8 % 25,3 % 10,8% 40,1% 21,6% Inde 10,3 % 3,5 % 11,5 % 18,3 % 12,5 % 29,4 % 23,5% 17,5% 29,5% 21,8% Irak 58,8 % 37,9 % 52,6 % 50,9 % 54,5 % 77,3% 70,9% 48,2% 45,4% 55,1% Lesotho 6,0 % 2,0 % 11,6 % 7,4 % 49,1 % 46,0 % 31,1 % 24,6% 38,5% 41,1% Niger 0,8 % 0,3 % 1,7 % 1,8 % 2,5 % 5,0 % 0,8 % 2,0 % 6,8 % 2,2 % Somalie 3,3 % 1,0 % 8,3 % 1,7 % 7,3 % 9,5 % 7,1 % 3,2 % 18,7 % 7,1 % Vietnam 44,1 % 38,1 % 8,6 % - 54,6 % 80,7 % 81,2 % 72,3 % - 69,9 % Source  : auteur

Différences entre les taux d’incidence brute et censurée pour des pays choisis (pourcentage décroissant)

88Comme le montre l’exemple ci-dessus, il est possible et intéressant de comparer les incidences brutes de chaque indicateur (qui comprend toutes les privations) et les incidences censurées (qui mettent l’accent sur les personnes qui souffrent de privations dans k ou plusieurs indicateurs pondérés).

89Pour un deuxième exemple, nous explorons d’autres aperçus concernant l’intensité. Une caractéristique distinctive des mesures M₀ est liée à l’indice partiel que nous appelons « intensité ». Rappelons-le, cet indice est construit en prenant la proportion moyenne des dimensions dans lesquelles les personnes pauvres subissent des privations. Comme exemple, la figure ci-dessous, illustre six dimensions pour k = 2. Nous voyons que 5 % des personnes souffrent de privations dans 6/6 dimensions (100 %), 10 % dans 4/6 et 5/6 dimensions et 15 % dans 2/6 et 3/6 dimensions, de sorte que 55 % des personnes souffrent de privations dans 59 % des dimensions en moyenne, où 59 % est la somme pondérée des proportions indiquées ci-dessus. Les barres horizontales équivalent à M₀ – comme le ferait un rectangle simple - 55 % x 59 %.

En appliquant l’intensité au taux d’incidence, on obtient une mesure qui peut être ventilée par dimension – ce que l’on ne peut pas faire avec le taux d’incidence de la pauvreté. De même, parce que le seuil de pauvreté k peut varier, on peut décider de ne s’intéresser qu’à une pondération de la population à la fois. Ainsi, si nous augmentons k à 4, nous voyons que 25 % des personnes seraient identifiées comme pauvres au plan multidimensionnel. Si k passe à 5, ce serait le cas pour 15 % et quand k=6, c’est 5 % des personnes qui seraient identifiées comme pauvres. Avec chacune des augmentations de la valeur de k, les personnes considérées comme pauvres souffrent de privations dans plus de dimensions simultanément.

90Du fait de sa construction, les analyses de M₀ pour toute valeur donnée de k permettent toujours de décrire la composition de l’intensité chez les pauvres – la proportion moyenne des dimensions dans lesquelles les personnes pauvres au plan multidimensionnel souffrent de privations dans une population. Dans l’IPM, une personne doit souffrir de privations dans 30 % des indicateurs pondérés pour être identifiée comme pauvre. Nous pouvons décomposer l’intensité de différentes manières. Dans chaque pays analysé pour l’IPM, nous présentons un diagramme à secteurs représentant le pourcentage de personnes pauvres au plan multidimensionnel souffrant de privations dans une catégorie d’intensité. Ainsi, les secteurs les plus foncés montrent le pourcentage de personnes pauvres au plan multidimensionnel souffrant de privations dans 90-100 % des dimensions (par exemple 90? c_i/d ?100). Les tranches suivantes, un peu plus claires, représentent le nombre de personnes souffrant de privations dans 80-89 % des dimensions et ainsi de suite jusqu’à 30-39 %. [42] On le voit clairement, la configuration varie d’un pays à l’autre. Prenons le cas de l’Inde, du Cameroun et du Kenya, qui sont contigus dans le classement de l’IPM. L’intensité moyenne de la pauvreté multidimensionnelle s’échelonne de 50 à 54,7 %. Par contre, la composition de l’intensité moyenne varie : au Kenya – qui a l’IPM le plus élevé – le pourcentage de personnes souffrant de privations dans 30-50 % des dimensions, se situe juste sous les 70 %, alors qu’environ 25 % des personnes souffrent de privations dans 60 % ou plus des dimensions. Le Cameroun a globalement l’intensité la plus élevée et le pourcentage le plus fort de personnes souffrant de privations dans 60-90 % des dimensions – soit un tiers environ. Mais l’Inde, dont l’intensité est assez proche de celle du Cameroun, affiche un pourcentage moindre de personnes pauvres souffrant de privations dans 30-50 % des dimensions que ce pays, mais un pourcentage supérieur de personnes souffrant de privations dans 50-60 % et 80-90 % des dimensions.

Figure 2

Décomposition de l’intensité de l’IPM pour l’Inde, le Cameroun et le Kenya

Décomposition de l’intensité de l’IPM pour l’Inde, le Cameroun et le Kenya

Tableau 6

L’intensité des privations parmi des pauvres selon l’IPM

Inde Cameroun Kenya IPM : 0,296 IPM : 0,299 IPM : 0,302 Intensité : 53,5 % Intensité : 54,7 % Intensité : 50 % Source : ‘Country Briefings’ sur www.ophi.org.uk

L’intensité des privations parmi des pauvres selon l’IPM

91Cette aptitude à décomposer un indice de pauvreté multidimensionnelle par couche d’intensité peut se révéler utile, notamment pour le ciblage des populations. Ainsi, si un gouvernement peut assurer des services à 18 % de la population et si la mesure de la pauvreté multidimensionnelle est construite de manière appropriée pour ce pays, alors on pourrait simplement augmenter la valeur du seuil k jusqu’à ce qu’environ 18 % des personnes soient identifiées comme pauvres. [43] Il s’agit des 18 % de personnes ayant la plus forte intensité de pauvreté. Elle peut aussi être utile en termes de politiques économiques : au Cameroun, plus de personnes souffrent de privations dans 80 à 100 % des indicateurs – de sorte que le ciblage des plus pauvres des pauvres et la mise à disposition d’un éventail intégré de services pourraient permettre de faire reculer la pauvreté plus rapidement. N’oublions pas que si l’on sort une personne à forte intensité de pauvreté de la pauvreté, la réduction de la pauvreté sera plus importante que si l’on sort une personne simplement pauvre de la pauvreté, [44] car dans le premier cas, l’intensité moyenne et le taux d’incidence diminueront. On pourrait aussi combiner cette analyse avec une décomposition en sous-groupes afin de montrer les points communs dans les structures de privations : ainsi, si 80 % des personnes souffrant de privations dans 40-50 % des indicateurs souffrent de privations dans les deux mêmes indicateurs, cela implique d’adopter des politiques différentes que pour un scénario de forte dispersion des combinaisons de privations dans ce sous-groupe. Enfin, on peut (et on devrait) effectuer ces analyses non seulement pour une population tout entière mais aussi pour différents sous-groupes – États, groupes ethniques ou autres – pour lesquels des données représentatives sont disponibles et la mesure est valide.

92La mesure agrégée n’est donc pas un nombre autonome. Une fois que la matrice censurée g⁰(k) a été créée, dont la moyenne est l’IPM, on peut en déduire tout un ensemble de descriptions : comparaisons, décompositions en sous-groupe ou analyse par indicateur et par intensité. Les sources de données pour ces différents outils sont celles de la matrice censurée post-identification g⁰(k), créée à l’aide de la matrice de réalisation, du vecteur des seuils de privation, du vecteur de pondération et du seuil de pauvreté. Dans toute identification autre que l’approche unioniste (où k prend la valeur de l’indicateur à la pondération la plus faible), g⁰(k) sera différente de la matrice de privations. Les analyses basées sur cette matrice sont cohérentes avec la mesure agrégée, et servent à décomposer ses aperçus. Une telle analyse peut aussi être comparée aux données originales (brutes) et aux chiffres provenant d’autres sources de données.