Comment les taux de pauvreté diffèrent-ils en fonction du sexe ou de l’âge au sein même des familles ? Cet article rend compte d’une recherche ayant recouru à de nouvelles techniques analytiques et à des données provenant d’une série de pays à revenu faible, moyen inférieur et moyen supérieur – l’Albanie, le Bangladesh, la Bulgarie et le Malawi – pour mesurer la pauvreté et l’inégalité intra-ménage dans l’allocation des ressources. Les données indiquent que dans ces quatre pays, l’approche standard consistant à utiliser la consommation des ménages par habitant comme indicateur de la consommation individuelle conduit à sous-estimer les taux de pauvreté, en particulier ceux des femmes et des enfants.
Pourquoi de nombreux hommes, femmes et enfants sont-ils pauvres ? Cette question, simple en apparence, est devenue de plus en plus pressante au cours des deux derniers mois, étant donné les preuves de plus en plus nombreuses que, alors que les hommes étaient plus susceptibles que les femmes de perdre la vie à cause du Covid-19, les femmes ont perdu plus que les hommes en termes d’emplois, de revenus et de sécurité.
Malheureusement, répondre à cette question est tout sauf simple. Notre nouvelle étude apporte d’importantes contributions théoriques et empiriques à l’ensemble des travaux sur la mesure des différences dans l’allocation des ressources au sein des ménages et de la pauvreté au niveau individuel.
Une meilleure compréhension de la différence des niveaux de pauvreté au sein des ménages pourrait avoir un impact positif et significatif sur les politiques publiques. Par exemple, cela pourrait être décisif pour cibler plus efficacement les programmes de protection sociale. Si certains groupes d’individus – tels que les femmes, les enfants, les personnes âgées, les enfants placés en famille d’accueil ou les coépouses dans les mariages polygames – sont plus pauvres que d’autres individus vivant dans les mêmes ménages, les approches existantes pour cibler les ménages pourraient facilement manquer une grande partie de la population pauvre.
De même, si la malnutrition est principalement ou en partie due à l’allocation inégale des ressources au sein des ménages, les approches existantes visant à améliorer les résultats nutritionnels en augmentant l’offre et l’accès à la nourriture peuvent s’avérer insuffisantes. Dans ce cas, elles devraient être complétées par des interventions ciblant directement les règles ou les traditions qui déterminent l’inégalité au sein des ménages – le projet de nutrition du Rajasthan est un exemple de ce type d’approche.
Les mesures de la pauvreté monétaire sont généralement basées sur la consommation, et les enquêtes sur les ménages recueillent le plus souvent des données sur la consommation du ménage dans son ensemble, plutôt que sur les membres individuels du ménage. Par conséquent, les individus sont classés comme pauvres ou non pauvres en fonction du statut de pauvreté du ménage dans lequel ils vivent, c’est-à-dire en fonction de la consommation du ménage par habitant. Cela pose un problème s’il existe une inégalité de consommation entre les personnes au sein même des ménages.
Mais mesurer les différences de consommation entre les hommes, les femmes et les enfants vivant dans un seul ménage n’est pas chose aisée, notamment en raison de la manière dont les enquêtes sur les ménages recueillent les données sur la consommation. Nous ne disposons pas de méthodes suffisamment rentables pour déterminer qui, dans un ménage, consomme quelle quantité de chaque bien de consommation, en particulier dans le cas de repas et de denrées alimentaires partagés.
Prenons l’exemple d’une bouteille de lait. S’il est facile de recueillir des informations sur les dépenses d’un ménage en lait, il n’est généralement pas possible de mesurer la consommation de lait de chaque individu, que ce soit via un enquêteur ou en demandant à chaque membre du ménage de mesurer et d’enregistrer sa consommation de lait.
En outre, les dépenses peuvent ne pas être égales à la consommation. Par exemple, si le logement est entièrement partageable, alors deux personnes peuvent dépenser chacune 500 dollars pour le loyer, mais connaître chacune un flux de consommation de 1 000 dollars. Mais lorsqu’il s’agit de mesurer la privation matérielle, nous nous intéressons spécifiquement à la consommation. La difficulté et le coût de l’allocation des dépenses aux personnes individuelles, ainsi que la distinction entre dépenses et consommation, font qu’il est difficile d’observer directement (ou de mesurer par le biais d’enquêtes sur les ménages) le flux de consommation total pour chaque individu au sein d’un ménage.
Par conséquent, les chercheurs ont longtemps travaillé à estimer l’allocation des ressources au sein des ménages en développant des modèles structurels de prise de décision et en exploitant au mieux les données d’enquête disponibles. Par exemple, certaines dépenses peuvent être « assignées » à des membres individuels ou à des groupes de membres du ménage, ventilés par âge et par sexe.
Une contribution importante à ce corpus de recherche est le modèle de travail développé par Geoffrey Dunbar, Arthur Lewbel et Krishna Pendakur. Sur la base de ce modèle, Rossella Calvi montre que l’inégalité intra-ménage dans l’allocation des ressources peut expliquer les taux de mortalité des femmes âgées en Inde, tandis que Jacob Penglase s’en sert pour analyser l’inégalité entre les enfants placés et non placés au Malawi.
Comme ce modèle reste complexe sur le plan informatique, Valérie Lechene, Krishna Pendakur et Alexander Wolf en proposent une version linéaire, qui peut être estimée à l’aide de données d’enquête sur les ménages disponibles dans le commerce. Tout ce qu’il faut, en plus des données standard sur la consommation des ménages, c’est un article dont on sait (pour le chercheur) qu’il n’est consommé que par un seul individu – ou un seul groupe d’individus – du ménage (par exemple, les dépenses d’habillement, séparées pour les hommes, les femmes et les enfants).
Dans notre nouvelle étude, nous utilisons ce modèle pour examiner une question à laquelle il serait autrement impossible de répondre, à savoir : comment les taux de pauvreté diffèrent selon le sexe et l’âge, en utilisant des données provenant d’une série de pays à revenu faible, moyen inférieur et moyen supérieur, à savoir l’Albanie, le Bangladesh, la Bulgarie et le Malawi.
Figure 1 :
Taux de pauvreté des femmes et des hommes en Albanie, au Bangladesh, en Bulgarie, en Irak et au Malawi
Note : L’axe vertical montre le taux de pauvreté par tête des hommes et des femmes, à la fois l’estimation ponctuelle et l’intervalle de confiance, dans l’hypothèse d’un partage inégal. Les résultats sont basés sur l’Enquête sur la mesure du niveau de vie en Albanie 2008, l’Enquête intégrée sur les ménages au Bangladesh 2015, l’Enquête multitopique sur les ménages en Bulgarie 2003 et la Troisième enquête intégrée sur les ménages au Malawi 2010/11. Dans tous les pays, le bien « assigné » privé est l’habillement, sauf au Bangladesh où nous dérivons des estimations basées sur deux biens différents : l’habillement et la nourriture. Les seuils de pauvreté sont les suivants : 1,90 $ par personne et par jour pour le Malawi (pays à faible revenu), 3,20 $ pour le Bangladesh (pays à revenu intermédiaire inférieur) et 5,50 $ pour l’Albanie et la Bulgarie (pays à revenu intermédiaire supérieur). Les estimations de pauvreté sont basées sur l’échelle d’équivalence modifiée de l’OCDE et les seuils de pauvreté par habitant sont rééchelonnés sur la base du rapport entre le nombre de membres du ménage et le nombre correspondant d’adultes parmi les ménages proches du seuil de pauvreté (comme l’a proposé Martin Ravallion dans le cadre du test de la sensibilité à l’échelle des mesures de la pauvreté).
Nous constatons qu’il existe effectivement une importante inégalité intra-ménage. Dans les quatre pays, nous observons que l’approche standard consistant à se baser sur la consommation du ménage par habitant comme indicateur de la consommation individuelle conduit à sous-estimer les taux de pauvreté, en particulier en ce qui concerne les enfants. Nos résultats suggèrent en outre que les femmes sont sans doute plus pauvres que les hommes, bien que ces écarts entre les sexes ne soient pas toujours statistiquement significatifs (voir graphique 1).
En ce qui concerne les effets du cycle de vie, les preuves d’une pauvreté disproportionnée chez les personnes âgées se multiplient, bien qu’en Albanie et en Bulgarie cela semble être exclusivement lié à des taux de pauvreté plus élevés chez les femmes âgées. Enfin, nos résultats soutiennent la thèse selon laquelle les enfants sont plus pauvres que les adultes, bien que cette comparaison soit quelque peu soumise à la manière dont nous calculons les différences de besoins entre les adultes et les enfants.
Nous sommes enthousiasmés par ces résultats, qui donnent un aperçu de ce qui se passe au sein des ménages. Nous reconnaissons également que certaines questions restent ouvertes. Par exemple, au Bangladesh, nous disposons de deux biens assignables différents – la nourriture et les vêtements – et cela a une incidence sur les taux de pauvreté individuels estimés, en particulier pour les enfants. Mais étant donné le modèle structurel, l’allocation des ressources et donc les taux de pauvreté devraient être les mêmes quel que soit le bien utilisé pour identifier cette affectation.
Une hypothèse qui pourrait expliquer ce phénomène est que les vêtements ne sont peut-être pas vraiment assignables. Par exemple, si certains vêtements d’adultes sont en fait portés par les enfants (comme vêtements de seconde main pour les enfants plus âgés) ou si le bien-être des parents est affecté par l’achat de vêtements pour les enfants, alors les vêtements ne sont pas assignables.
Par conséquent, nous terminons l’étude par un appel à des recherches méthodologiques supplémentaires et à des études de validation pour pouvoir répondre à la question que nous avons posée au début : combien d’hommes, de femmes et d’enfants sont pauvres ?
