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Afrique contemporaine

2004/3 (no211)



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Nous allons traiter ici de l’interaction entre les inégalités, la croissance et différentes politiques redistributives. Nous commencerons par un bref rappel de deux grands courants de recherche – le premier étudie le canal théorique par lequel les inégalités exercent un impact (éventuellement négatif) sur la croissance et le second, les données empiriques sur la relation entre inégalités et croissance. Notre conclusion sur ce second courant est plutôt négative : la relation entre inégalités et croissance est en théorie très complexe et de nombreux canaux sont susceptibles d’interagir. En outre, l’importance accordée à plusieurs des effets débattus dans la littérature est probablement exagérée ou minimisée par certaines institutions. Il n’est donc par conséquent guère surprenant que les données empiriques se révèlent peu probantes.

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La partie centrale de ce document (troisième section) discute de l’élaboration des politiques de redistribution, que nous classons en deux catégories. La première, plus orientée vers le court terme (très fréquente), recouvre des programmes de garantie de ressources et d’assurance, tels que l’assurance chômage. La seconde, davantage orientée vers le long terme, concerne des politiques visant à redistribuer les actifs ou à réduire les inégalités dans l’accumulation d’actifs – nous nous intéressons ici surtout à cet actif qu’est le capital humain. Nous présentons les motivations possibles et les éventuels problèmes de ces deux approches.

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Dans la dernière partie, nous traitons des différentes méthodes d’évaluation des politiques ainsi que de la question, importante, du scaling up [1]  Il s’agit de la transposition à grande échelle (nationale,... [1] des programmes. Nous discuterons plus précisément des difficultés méthodologiques liées aux évaluations mais aussi des problèmes éthiques et politiques susceptibles de se poser concrètement. Nous nous arrêterons, à titre d’exemple, sur le programme mexicain PROGRESA (également abordé dans la troisième section), qui a pour objectif explicite l’accumulation du capital humain dans des régions défavorisées et chez les ménages très pauvres.

Inégalités et croissance : théorie et données probantes

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Nous n’allons bien entendu pas dresser ici un état des lieux exhaustif de l’abondante littérature consacrée aux relations entre revenu et croissance. Il existe d’excellentes synthèses à ce sujet, à l’instar de celles de Bénabou (1996a) ou d’Aghion et al. (1999). Nous nous contenterons de récapituler certaines des théories les plus influentes et de porter un avis critique sur les données empiriques pertinentes.

Des inégalités à la croissance : la théorie

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Depuis le milieu des années 1950 et l’hypothèse de Kuznets d’une fonction en U inversé entre les inégalités de revenu et la croissance économique, plusieurs modèles théoriques ont été élaborés pour étudier l’impact d’une distribution non égalitaire des ressources sur le processus de développement. Ces théories relèvent de deux grandes catégories : la première postule l’existence d’une relation positive entre inégalités et croissance, induite par l’épargne individuelle et des incitations à investir ; la seconde souligne les effets négatifs d’une distribution inégale des ressources sur les perspectives de croissance d’un pays, effets qui empruntent trois grands canaux : l’instabilité sociale et politique ; la politique budgétaire et fiscale ; et l’accumulation de capital en présence de marchés du crédit imparfaits et de l’inefficacité des marchés financiers. Nous allons étudier les principales contributions de ces deux courants de pensée, en mettant en évidence certaines implications pour les politiques de redistribution.

Les inégalités renforcent-elles la croissance ?

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L’idée selon laquelle les inégalités renforcent la croissance s’appuie sur trois arguments – le premier est issu d’une longue tradition de la pensée économique initiée par l’hypothèse de Kaldor, selon laquelle la propension marginale à épargner serait plus forte chez les riches que chez les pauvres. En supposant une corrélation positive entre le taux de croissance du PIB et l’épargne nationale, la croissance des économies inégalitaires serait alors plus rapide.

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Cet argument a été critiqué pour plusieurs raisons, récapitulées notamment chez Ray (1998). Il implique une relation linéaire entre la propension à épargner et les niveaux de revenu, alors qu’une telle relation peut être non linéaire et suivre une courbe en U inversé. La propension marginale à épargner augmenterait des niveaux inférieurs de revenu aux revenus moyens pour diminuer dans les quintiles supérieurs. Si tel est le cas, la relation entre inégalités et croissance n’est positive qu’à des niveaux très faibles de revenu où une certaine concentration des ressources permet à une fraction de la population d’accumuler des richesses. Durant le processus de développement économique, l’épargne réelle se répercute sur la dynamique du revenu, permettant avec le temps une consolidation de la distribution initiale des ressources ; les hauts niveaux d’inégalités de revenu ont tendance à se perpétuer d’une génération à l’autre, enfermant un pays dans le cercle vicieux de déclin de l’épargne nationale à mesure que la proportion des pauvres à faible capacité d’épargne augmente par rapport à la fraction des riches à forte capacité d’épargne.

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Un deuxième type d’argument visant à expliquer l’effet positif des inégalités de revenu sur la croissance souligne l’existence d’indivisibilités de l’investissement : les projets d’investissement, l’implantation d’une nouvelle entreprise ou la mise en œuvre d’innovations impliquent des coûts fixes irrécupérables non négligeables. Comme le montre le modèle théorique élaboré par Galor et Tsiddon (1997), la concentration des richesses est indispensable pour initier de nouvelles activités industrielles et promouvoir l’innovation technologique qui sont au cœur d’un processus de développement réussi. En outre, les économies modernes soumises à une demande de produits fortement diversifiés ont besoin d’un certain niveau de diversification professionnelle ; les inégalités de revenu sont alors nécessaires pour éviter un excès d’offre de main-d’œuvre hautement qualifiée (Galor et Moav, 2000).

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Le troisième argument en faveur d’un effet de stimulation des inégalités sur la croissance, énoncé pour la première fois par Mirrlees (1971), s’appuie sur des considérations de motivation. En présence d’un risque moral, lorsque le résultat dépend du travail non observable des employés, un salaire fixe indépendant des résultats obtenus décourage tout effort, tandis que son indexation sur des critères de performance renforcera la motivation des travailleurs à maximiser la production globale [2]  Ce raisonnement a été remis en question par Aghion... [2] .

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Globalement, ce premier groupe de théories souligne l’existence d’un arbitrage fondamental entre équité et croissance économique. Si l’on observe les effets concrets des politiques de redistribution, on s’aperçoit que l’impact négatif d’une égalisation des revenus s’accroît lorsque les politiques sont financées par un système d’imposition progressive qui réduit encore la tendance à épargner.

Y a-t-il une relation négative entre les inégalités et la croissance ?

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Les théories estimant que les inégalités de revenu réduisent la croissance se classent aussi en trois grandes catégories. La première met l’accent sur la diffusion de l’instabilité sociale et politique dans le cas d’une distribution inégale des ressources. La concentration des revenus augmente la violence et le mécontentement social ; elle favorise aussi l’apparition d’activités illicites et de manifestations risquant de provoquer émeutes et coups d’État (Hibbs, 1973 ; Venieris et Gupta, 1983, 1986, ; Gupta, 1990 ; Alesina et Perotti, 1996). Les sociétés divisées et fragmentées ont du mal à mettre en œuvre des réformes et des programmes de stabilisation économique qui bénéficieraient à tous les groupes de revenu et renforceraient le potentiel de croissance (Fernandez et Rodrik, 1991 ; Alesina et Drazen, 1991) ; l’instabilité sociale et la criminalité découragent les investissements privés et pénalisent la croissance économique. De plus, d’importantes inégalités de revenu ont tendance à aller de pair avec la formation de ghettos et de trappes à pauvreté : les riches vivent de plus en plus dans des « oasis privilégiées », loin du reste de la population qui ne peut ni se faire entendre ni influencer le processus de développement (Durlauf, 1994, 1996). Les sociétés fortement inégalitaires accumulent peu de capital social, ce qui accentue la division entre pauvres/peu éduqués et riches/fortement éduqués. La pauvreté se transmet de génération en génération, selon un cercle vicieux d’inégalités persistantes et d’exclusion sociale qui finissent par exercer un impact négatif à long terme sur les performances économiques : le taux de croissance équilibré et le niveau du capital humain agrégé sont en général plus faibles pour tous les groupes de revenu, contrairement à ce qui se passe dans des économies plus intégrées et homogènes [3]  Voir Knack et Keefer (1997), ainsi que Benabou (19... [3] .

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La deuxième catégorie de modèles qui mettent en avant un impact négatif des inégalités de revenu sur la croissance traite de la politique budgétaire et fiscale. Bertola (1993), Alesina et Rodrik (1994) et Persson et Tabellini (1994) ont élaboré des modèles d’économie politique qui établissent une corrélation entre inégalités et croissance via l’effet conjoint d’un mécanisme politique et économique. En présence d’une distribution déficiente des ressources, la demande de redistribution des revenus est forte et la préférence pour une imposition progressive dans un système d’élection majoritaire tend à augmenter. Les forts taux d’imposition pesant sur les riches découragent l’investissement et l’accumulation du capital, réduisant de ce fait le taux de croissance. Bénabou (1996a) a proposé une généralisation des modèles d’économie politique en étudiant la relation entre inégalités et croissance dans des systèmes non démocratiques. Dans une société oligarchique où seule l’élite riche peut voter, aucune demande de redistribution n’est exprimée ; l’impact négatif des inégalités de revenu est induit par un mécontentement public et une instabilité sociale plus que par un système d’imposition progressive. En outre, en supposant que les droits civiques soient liés au niveau d’éducation, l’élite riche pourrait décider de ne pas financer des programmes d’éducation de masse afin de prévenir le risque d’une perte de pouvoir par suite de la demande de redistribution exprimée par un électorat majoritaire. Par conséquent, les sociétés inégalitaires affichent généralement des taux inférieurs d’accumulation de capital humain et passent plus lentement de l’oligarchie à la démocratie que des économies plus égalitaires (voir aussi Bourguignon et Verdier, 1998).

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Dans la troisième catégorie, les modèles considèrent les économies ayant des marchés de capitaux imparfaits. Les inégalités de revenu ralentissent la croissance car elles réduisent les perspectives d’investissement et découragent les emprunteurs [4]  Pour une discussion approfondie, voir Aghion et al.... [4] . Si les marchés de capitaux étaient parfaits, tous les individus investiraient la même quantité de ressources, quelle que soit la distribution initiale des dotations en capital humain, puisque le coût d’opportunité lié à l’investissement serait le même pour les emprunteurs et pour les prêteurs ; mais face à des marchés imparfaits, la capacité d’emprunt des individus est conditionnée par des revenus élevés et la possibilité d’un financement collatéral. La distribution des richesses influence donc négativement l’investissement global et le taux de croissance, car les pauvres ne peuvent pas bénéficier de prêts pour financer des projets d’investissement potentiellement rentables. La société est divisée en classes en fonction des niveaux de revenu et d’éducation et les tensions sociales tendent à se perpétuer en raison de l’évolution endogène de la dynamique du revenu influencée par les décisions d’investissement éducatif [5]  Galor et Zeira (1993) ont été les premiers à élaborer... [5] . Dans deux papiers connexes, Banerjee et Newman (1993) et Aghion et Bolton (1997) désignent le risque moral ex ante comme la principale cause des imperfections du marché du crédit. Dans ces deux documents, le risque moral est provoqué par la limite en responsabilité imposée aux emprunteurs, qui leur interdit de rembourser des sommes supérieures au montant de leur patrimoine. En conséquence, un emprunteur pauvre qui souhaite financer un projet risqué choisira un niveau d’effort sous-optimal par opposition à un autre qui pourra garantir un taux de remboursement plus élevé. Le risque moral est dû à la relation positive entre effort et richesse ; plus l’individu est pauvre, plus il doit emprunter et moins son niveau d’effort est élevé, puisqu’il devra partager avec le prêteur une plus grande part des retours liés à son investissement.

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Selon les modèles basés sur les imperfections du marché, la redistribution des ressources encouragerait la croissance grâce à un effet stimulant positif sur l’effort des emprunteurs qui pourrait largement compenser l’effet potentiellement négatif sur l’effort des prêteurs. En imaginant une baisse des rendements de l’accumulation du capital humain, une redistribution des riches aux pauvres aurait un effet positif significatif sur la productivité globale en provoquant un déplacement des ressources vers les individus bénéficiant des plus forts taux de rendement marginal.

Des inégalités à la croissance : les données probantes

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En même temps qu’une vaste littérature théorique, l’intérêt pour la dynamique du processus de développement et l’évolution endogène de la distribution du revenu a suscité plusieurs tests empiriques sur la relation entre inégalités et croissance. La littérature empirique est confrontée à plusieurs difficultés dont, en premier lieu, un problème fondamental d’identification. Les performances de croissance de différents pays sont très probablement influencées par de nombreux facteurs qui ne sont pas nécessairement observés et mesurés de façon cohérente. Il se pourrait donc que les mesures d’inégalités reflètent ces différences de facteurs non observés et non pas le lien causal avancé par les modèles théoriques évoqués plus haut. En outre, et cette remarque rejoint la précédente, il pourrait être statistiquement difficile de distinguer l’effet des inégalités de l’effet des autres phénomènes associés, comme la prévalence de la pauvreté. S’il est vrai que les inégalités sont déterminées par l’ensemble de la distribution alors que la prévalence de la pauvreté ne l’est que par son extrémité inférieure, dans la pratique, la variation des deux variables d’un pays à l’autre peut être tout à fait similaire. Troisièmement, il existe de réels problèmes de données. La plupart des modèles théoriques voient dans l’inégalité des richesses le déterminant du taux de croissance à long terme, puisque c’est la distribution des actifs productifs qui détermine l’investissement en capital humain et physique lequel, à son tour, influence la croissance. Cependant, pour un nombre non négligeable de pays, nous ne disposons pas de données sur la distribution des richesses et les recherches utilisent à la place les disparités de revenu – qui servent de variable indicative à l’inégalité des richesses, en supposant l’existence d’une forte corrélation entre les deux mesures ; par ailleurs, peu d’études empiriques utilisent le critère de répartition des terres [6]  Voir Alesina et Rodrik (1994), Deininger et Squire... [6] .

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Nous rappellerons ici brièvement les principales études empiriques concernant l’impact des inégalités sur la croissance. Nous essaierons ensuite de fournir des explications possibles sur la nature peu probante des résultats, en concluant par des exemples d’amélioration possible et des pistes de recherche.

Études empiriques

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Le rôle des inégalités de revenu dans le processus de croissance a été étudié dans un contexte de régression transversale, où le taux moyen de croissance du PIB par habitant est analysé par régression sur une mesure d’inégalités au début de l’intervalle de temps et sur un ensemble de variables explicatives. Par conséquent, l’estimation porte sur des équations de forme réduite et non sur des relations structurelles, sans tester la pertinence des mécanismes spécifiques qui sous-tendent les explications théoriques présentées dans les sections précédentes. Les premières études ont trouvé une forte corrélation négative entre inégalités et croissance (Alesina et Rodrik, 1994 ; Clarke, 1995) et un impact positif symétrique des inégalités de revenu [7]  Voir Persson et Tabellini (1994) qui mesurent l’égalité... [7] . Selon Birdsall et al. (1995), ces faits peuvent expliquer la différence de performance de croissance entre, d’une part, l’Asie de l’Est (égalitaire) et, d’autre part, l’Afrique et l’Amérique latine (inégalitaires).

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Cependant, la relation statistique exposée dans ces études s’est révélée bien plus faible qu’elle ne le paraissait au premier abord et plusieurs études ont ensuite remis en question les résultats obtenus. Fishlow (1996) a montré la sensibilité de la corrélation à l’intégration de variables indicatrices régionales dans les variables explicatives. En appliquant un jeu de données amélioré pour la mesure des inégalités, Deininger et Squire (1998) n’ont trouvé aucun impact significatif des inégalités de revenu sur la croissance.

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La fiabilité des premières études a également été contestée par une analyse des données de panel qui exploite les séries temporelles en même temps que la variation transversale des données pour vérifier si une variation de la distribution des ressources d’un pays a un impact sur ses perspectives de croissance à long terme, indépendamment du pays en question. Des séries temporelles de taux de croissance moyens sur 5 ans ont été analysées par régression sur les inégalités initiales et sur un jeu standard de variables explicatives incluses dans les régressions de croissance [8]  PIB par habitant au début de l'intervalle de temps,... [8] . Ces études ont trouvé une relation nulle, non linéaire, voire positive, entre les inégalités de revenu et la croissance (Barro, 2000 ; Forbes, 1998 ; Banerjee et Duflo, 2000). Cependant, les méthodes de panel ont été vivement critiquées pour avoir utilisé des données de fréquence élevée qui semblent inadaptées pour tester une relation qui opère via des mécanismes à long terme relativement stables dans le temps.

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Dernièrement, Banerjee et Duflo (2000) ont ré-examiné tous les résultats antérieurs. Ils montrent, à l’aide de techniques non paramétriques, que la seule régularité statistiquement robuste est un fléchissement du taux de croissance en réponse aux changements des inégalités de revenu, quelle que soit la nature de ces changements.

Problèmes méthodologiques et qualité des données

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Les résultats contradictoires concernant l’impact des inégalités sur la croissance ne sont pas totalement inattendus et peuvent être rattachés à trois grands problèmes méthodologiques qui affectent les études empiriques évoquées ci-dessus.

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Premièrement, comme nous l’avons indiqué, les tests empiriques utilisent des formes réduites de modèles théoriques qui voient dans les inégalités de la répartition des richesses et des actifs productifs le facteur déterminant de la croissance économique et spécifient le canal explicite par lequel cet impact se manifeste. Aucune preuve ne vient étayer l’hypothèse sous-jacente d’une forte corrélation entre revenu et inégalité des actifs ; en outre, l’analyse des données de panel considère les changements de distribution sur de courts intervalles de temps, plus à même de refléter une certaine redistribution des revenus que des actifs. Un exemple positif d’étude empirique qui a explicitement testé le canal de transmission cité par la théorie est fourni par Perotti (1994). Celui-ci a étudié l’impact des inégalités sur la croissance en présence d’imperfections du marché du crédit. Il détecte un effet significatif des inégalités de revenu sur le ralentissement de la croissance, lequel augmente en présence de marchés financiers inefficaces. Binelli (2001) a testé la relation entre inégalités et croissance par le biais des imperfections du marché du crédit dans le contexte d’un modèle d’investissement du capital humain sensible aux différences entre les sexes – confirmant les résultats obtenus par Perotti quant à l’existence d’un impact réducteur des inégalités de revenu sur la croissance en présence d’une restriction de l’accès au crédit. Easterly (2002) va plus loin et teste la pertinence de différents mécanismes concurrents qui justifient une relation positive entre l’égalité de la distribution du revenu et la croissance. Il trouve que les inégalités ont un impact négatif non négligeable sur trois facteurs importants qui déterminent la réussite des performances économiques : la qualité des institutions, l’investissement dans l’éducation et le degré d’ouverture. Il conclut en affirmant qu’une distribution inégale des revenus est un sérieux obstacle à la prospérité économique.

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Le deuxième problème affectant les résultats empiriques tient à la piètre qualité des données sur les inégalités. Deininger et Squire (1996, 1998) sont les premiers à avoir soulevé la question, en soulignant l’inconsistance des données existantes. Ils ont constitué un nouvel ensemble de données, enrichi et amélioré, sur les inégalités de revenu pour la période 1950-97. Toutefois, leurs données ont fait elles aussi l’objet de critiques, en raison de l’hétérogénéité des méthodologies de collecte (Atkinson et Brandolini, 1999). En outre, l’ensemble des données est très déséquilibré et certains classements de pays et de régions par niveaux d’inégalités semblent peu plausibles : globalement, les moyennes d’inégalités pour l’Amérique latine et l’Afrique paraissent trop élevées, alors que le niveau moyen de l’Asie de l’Est paraît trop faible. Enfin, si l’on considère les différences entre pays, il est surprenant de constater la forte hétérogénéité des pays européens.

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Ces graves défauts ont conduit Galbraith à construire un nouvel ensemble de données qui mesure les inégalités en se basant sur les différences de niveaux de rémunération dans le secteur manufacturier. Ces données de salaires ont été collectées de manière systématique dans pratiquement tous les pays du monde depuis le début des années 1960. L’Organisation des Nations unies pour le développement industriel (ONUDI) a intégré les données annuelles obtenues dans un modèle comptable unifié et organisé qui rend les comparaisons transversales extrêmement fiables. Cependant et malgré une amélioration considérable de la couverture et de la précision des données, le jeu de données de Galbraith a ses limites, la plus grave concernant les données retenues pour mesurer les inégalités. Les variations de salaires dans le secteur manufacturier ne peuvent pas être utilisées pour tester l’impact de la distribution des ressources sur la croissance, puisqu’elles ne sont une variable indicatrice fiable ni pour les inégalités du revenu, ni pour les inégalités de l’aide sociale. Elles sont en revanche utiles pour évaluer les effets de la croissance sur les inégalités mesurées par la variation des salaires [9]  Voir Aghion et al. (1999). [9] .

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La troisième critique à l’encontre des données empiriques transversales a trait à l’endogénéité des inégalités, qui est déterminée en même temps que la croissance économique de sorte qu’aucune relation stable ne peut être établie entre les deux. Un lien de causalité entre inégalités et croissance ne pourrait être identifié qu’en présence de modifications exogènes de l’indice d’inégalités ; cependant, la distribution des revenus évolue de manière endogène avec le processus de développement et il semble difficile, voire pratiquement impossible, d’isoler l’impact de la croissance sur les inégalités et des inégalités sur la croissance. En outre, Bourguignon (2000) a souligné les limites associées à la mesure des inégalités (ou de l’égalité) à l’aide d’indices agrégés tels que le coefficient de Gini (part de revenu des trois quintiles intermédiaires). Les changements observés dans les mesures globales pourraient être dus à des décalages dans la partie droite de la distribution des revenus et, par conséquent, ne pas être pertinents pour tester un modèle où l’impact des inégalités sur la croissance est censé provenir de l’accès restreint des pauvres aux marchés du crédit et/ou de l’assurance.

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Deux recommandations importantes ressortent des recherches que nous venons d’évoquer : il faut analyser l’impact des inégalités sur la croissance en utilisant des modèles structurels et non pas des modèles empiriques simplifiés et, de préférence, sur le long terme. Par ailleurs, comme l’a souligné Bourguignon (2000), les données macro-économiques doivent être complétées par des études micro-économiques qui peuvent se révéler essentielles quand il s’agit de tester le rôle des imperfections du marché dans la relation inégalités-croissance. Des régressions transversales permettraient ainsi d’identifier des schémas moyens dans les données et des études de cas basées sur des micro-données fiables viendraient en complément pour désigner des actions stratégiques efficaces ; en l’absence de prise en compte des besoins et caractéristiques spécifiques des différents pays, les estimations moyennes calculées au niveau macro-économique risqueraient de conduire à des conclusions trompeuses.

Redistribution, pauvreté et croissance économique

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Les modèles théoriques qui mettent en évidence une relation négative entre inégalités et performances économiques en raison des imperfections de marché prédisent en principe que les politiques de redistribution ont pour effet d’augmenter la croissance puisqu’elles encouragent une réaffectation des ressources qui optimise la rentabilité marginale [10]  Easterly et Rebelo (1993) procèdent à une analyse directe... [10] . En outre, on reconnaît l’efficacité de la redistribution pour l’éradication de la pauvreté, objectif premier du développement économique. D’une part, des taux plus élevés de croissance du PIB dus à de moindres inégalités accélèrent la réduction de la pauvreté absolue ; d’autre part, la redistribution augmente la part de revenu total des pauvres et son augmentation progressive par le biais de la croissance (Ravallion, 1997 ; Cornia, 1999). Même si la distribution initiale n’est pas pertinente pour la croissance, dès lors que tous les niveaux de revenu évoluent approximativement au même rythme, les pauvres profitent moins du processus de croissance lorsqu’ils contrôlent une part plus réduite du revenu global ; aussi, en présence de fortes inégalités de revenu, le taux de réduction de la pauvreté décroît. Ravallion (1997) effectue un test empirique sur des données relatives à 23 pays en développement et constate, à certains taux de croissance du PIB, des taux inférieurs de réduction de la pauvreté pour des inégalités supérieures ; il en conclut que les inégalités peuvent accroître la pauvreté malgré des perspectives de croissance apparemment favorables.

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Adelman (2000) montre comment il est possible de parvenir à des trajectoires de développement équitable si une égalisation préalable de l’accès au principal facteur de production est encouragée. Le rôle de la croissance en faveur de l’égalité dans les pays d’Asie de l’Est en est un exemple ; des réformes de redistribution des terres ont été introduites avant la promotion du développement rural, de sorte que les bénéfices résultant de l’amélioration subséquente de la productivité agricole ont été largement distribués.

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Les arguments précédents supposent toutefois que les politiques de redistribution n’affectent pas le mécanisme de croissance et, plus généralement, les paramètres structurels du modèle. La vérification de cette hypothèse dépend probablement de la nature des politiques redistributives et de la manière dont elles interagissent avec les imperfections de marché. L’élément essentiel dans le choix et la conception des politiques de redistribution est de savoir comment elles peuvent corriger les imperfections des marchés, comment elles interagissent avec les marchés existants et comment elles modifient les motivations privées.

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Compte tenu de ces considérations et de la complémentarité possible entre équité et prospérité économique, il est vital d’identifier les conditions permettant de limiter efficacement l’impact négatif des inégalités sur la croissance, ainsi que la politique de redistribution la plus performante à mettre à œuvre. Il convient dès lors de distinguer les actions à court terme des actions à long terme – question que nous allons aborder ici.

Conception des politiques de redistribution : objet et durée

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L’élaboration de politiques de redistribution efficaces exige l’identification précise de l’objet et de la durée de l’action. Selon les modèles théoriques examinés plus haut, il s’agit de réallouer les actifs ou la totalité des richesses ; or, cette opération risque d’être irréalisable tant sur le plan politique que pratique. En outre, comme nous l’avons mentionné, il faut réfléchir à la manière dont la mise en œuvre d’une politique redistributive interagit avec les marchés et les motivations existants. Enfin, dans la réalité, la distinction entre redistribution des richesses et redistribution du revenu paraît ambiguë. Le financement des politiques de redistribution des actifs exige un système d’imposition progressive qui redistribue vraiment le revenu actuel des groupes à revenu élevé vers les groupes à faible revenu ; par conséquent, la réaffectation des richesses et celle du revenu ne sont pas des mécanismes de redistribution entièrement interchangeables ou mutuellement exclusifs [11]  Pour une discussion approfondie sur ces questions,... [11] .

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Comme l’on ne peut pas procéder à une redistribution directe des actifs, les décideurs ont dans la pratique privilégié le recours à des instruments indirects qui rectifient les imperfections des marchés du crédit et de l’assurance, désignés comme les deux principales raisons du faible investissement des groupes les plus défavorisés. Les programmes dits de « réforme du marché foncier » lancés en Afrique du Sud, au Brésil et en Colombie sont de bons exemples : au lieu de procéder à des expropriations, la terre est achetée aux gros propriétaires terriens au prix du marché et revendues à crédit à des paysans sans terre (Deininger, 1999).

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Les imperfections du marché du crédit évoquées dans les modèles théoriques cités plus haut peuvent affecter négativement l’investissement dans le capital physique et diverses activités productives ainsi que l’investissement dans le capital humain. Faute d’accès au crédit, les pauvres ne peuvent pas entreprendre des projets d’investissement productifs qui nécessitent un financement à long terme et/ou des coûts fixes élevés, même s’ils pourraient tabler sur une forte rentabilité. Les programmes de transfert sous condition de ressources qui subventionnent les ménages en supportant les coûts d’opportunité de la scolarisation de leurs enfants peuvent être considérés comme des substituts à l’absence ou à l’insuffisance des marchés du crédit et de l’assurance. Les programmes récents ont également envisagé des transferts conditionnés à des types particuliers de comportement. Nous allons discuter ci-après des justifications possibles de cette conditionnalité.

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En même temps que l’objet de la redistribution, il est essentiel de déterminer la durée des actions. Une question importante concerne la capacité d’auto-entretien des programmes – savoir s’il faut faire appel à des actions continues ou bien mettre en place une redistribution ponctuelle de manière à affecter définitivement le résultat global et la croissance économique. Les modèles théoriques divergent à ce sujet : Aghion et Bolton (1997) défendent ainsi le principe de politiques redistributives permanentes, tandis que Banerjee et Newman (1993) ou Piketty (1997) préconisent au contraire une action ponctuelle qui aurait des effets à long terme sur les performances globales.

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Les implications des différentes politiques dépendent des différentes hypothèses (non testées) utilisées pour modéliser la distribution individuelle des richesses et son évolution dans le temps. Aghion et Bolton (1997) élaborent ainsi un modèle de croissance et d’inégalités du revenu en présence de marchés du crédit imparfaits et analysent l’effet de retombée de l’accumulation du capital dû à l’évolution endogène du coût du capital durant le processus de développement. A mesure que le capital s’accumule, les fonds disponibles pour financer un nombre décroissant d’emprunteurs augmentent : les conditions de prêt deviennent plus favorables aux emprunteurs, permettant à une fraction grandissante des pauvres d’obtenir des crédits et de financer des projets d’investissement ; les inégalités ont donc tendance à diminuer. La redistribution des richesses accélère l’effet de retombée et améliore l’efficacité de la production grâce à un effet stimulant sur les efforts des emprunteurs qui compense largement l’effet éventuellement décourageant sur l’effort fourni par les riches ; toutefois, puisque dans le modèle les richesses convergent vers une distribution invariante unique, des politiques de redistribution permanente doivent être instaurées pour peser positivement sur le niveau d’équilibre à long terme du résultat global.

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Inversement, Banerjee et Newman (1993) montrent comment une redistribution ponctuelle peut avoir des effets à long terme sur les performances productives. Le modèle insiste sur l’évolution du choix des métiers au cours du processus de développement : en présence d’un accès restreint au crédit, les professions qui exigent de gros investissements en capital sont choisies par les riches et les pauvres travaillent pour les riches employeurs. Les contrats de salaire sont perçus comme des substituts aux contrats financiers et la hiérarchie professionnelle détermine à son tour la future répartition des richesses. Les auteurs mettent l’accent sur l’évolution non linéaire et endogène de la relation inégalités-croissance due à l’interaction entre les choix individuels et les variables agrégées ; la non-linéarité de leur modèle permet de conclure qu’une redistribution ponctuelle peut avoir des effets permanents, évitant les distorsions induites par des actions redistributives continues.

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Enfin, il est possible d’envisager des modèles où l’absence de mécanismes d’assurance interagit avec les choix d’investissement de sorte que les plus pauvres finissent par opter pour les projets les moins rentables. Dans ce cas, il est important d’étudier aussi les raisons de l’échec des marchés privés d’assurance.

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Parallèlement à l’absence de prescriptions théoriques uniques et consensuelles, les données empiriques ont fait apparaître de forts degrés d’hétérogénéité dans les réponses de la croissance aux politiques de redistribution. Globalement, les modèles théoriques et les études empiriques indiquent qu’il faut concevoir des actions politiques tenant compte des caractéristiques propres aux différents pays et variant en fonction des motifs présidant à la redistribution.

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La pauvreté est un phénomène pluridimensionnel qui recouvre l’inadéquation des revenus, une faible espérance de vie, une forte mortalité, la malnutrition et les maladies, ainsi qu’un illettrisme important, de faibles taux de scolarisation, l’absence d’actifs productifs et l’absence de représentation politique [12]  Banque mondiale (2000). Voir Morduch (1994) pour une... [12] . Les chocs qui peuvent précipiter des ménages dans la pauvreté sont provisoires (perte d’une récolte ou d’un emploi) ou permanents (incapacité). Parallèlement, les effets de ces chocs sont liés, dans le sens où des chocs provisoires (leur occurrence, voire la probabilité qu’ils se produisent) peuvent compromettre l’accumulation et l’investissement productif.

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De la même manière, il convient de distinguer les actions publiques qui visent les phénomènes à long terme de celles qui s’attaquent aux phénomènes à court terme – point que nous allons aborder à présent.

Actions à court terme

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La précarité de l’emploi et l’exposition au risque semblent caractériser la dynamique de la pauvreté et de l’exclusion sociale. Les groupes les plus défavorisés trouvent rarement un emploi permanent et tendent donc à travailler dans le secteur informel, pour un emploi occasionnel, mal rémunéré, sans sécurité et payé à la journée. L’incertitude extrême et les fluctuations de revenu dues au climat et la volatilité des prix [13]  Les fluctuations saisonnières de l’approvisionnement... [13] [11]  Les fluctuations saisonnières concernant la disponibilité... [11] , ainsi que l’absence ou la faiblesse des institutions sociales et financières, aggravent encore la pauvreté. L’absence de mécanismes efficaces d’assurance augmente les taux de pauvreté et, plus grave encore, empêche les pauvres de s’impliquer dans des projets rentables à long terme – à l’instar d’investissements dans des cultures plus productives ou dans le capital humain.

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Pour ces raisons, les actions gouvernementales qui apportent une assurance contre les fluctuations de revenu à court terme peuvent devenir déterminantes. Toutefois, la conception et la mise en œuvre de ce type de schémas doivent tenir compte des raisons qui empêchent les marchés privés de fournir ces services. Les asymétries de l’information, la prévalence de larges secteurs informels, etc., constituent de véritables obstacles à une offre d’assurance efficace. A cet égard, les problèmes à résoudre sont de deux ordres :

  • impossibilité d’observer l’effort/la capacité à gagner sa vie : en présence d’un système d’assurance (assurance chômage par exemple), les individus risquent de ne pas déployer les efforts adéquats, que ce soit au travail ou dans leur recherche d’emploi s’ils sont au chômage ;

  • prévalence des secteurs informels (impossibilité d’observer les revenus) : les individus risquent de réclamer des indemnités chômage alors même qu’ils travaillent.

Pour traiter de ces problèmes, les économistes ont étudié plusieurs schémas. Hopenhaym et Nicolini (1998) considèrent un modèle optimal d’assurance chômage en présence de risque moral. Ce modèle établit un équilibre entre assurance et motivations et propose un programme d’allocations qui diminuent avec la durée du chômage et qui, lorsque l’intéressé trouve un emploi, sont amputées d’un montant proportionnel à la durée du chômage. En modifiant certaines des hypothèses proposées, Pavoni (2001) obtient un modèle optimal qui se rapproche encore davantage des systèmes d’assurance chômage observés dans la réalité.

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Besley et Coate (1992, 1995) étudient des programmes de « garantie de ressources » qui s’attaquent explicitement aux problèmes de « filtrage » et de motivations évoqués plus haut. Ces auteurs montrent comment le fait d’imposer des conditions de travail (programmes d’allocation conditionnelle ou de « protection-travail » [workfare] de préférence aux prestations sociales) pourrait résoudre certains problèmes. Le principe est simple : le fait d’imposer un travail (et de le rémunérer faiblement) rend le système peu intéressant pour des individus qui ont déjà un emploi, tout en mettant en place les incitations permettant de s’en sortir. Plusieurs programmes récents s’inspirent de ces idées – nous les évoquerons plus bas.

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Autre problème à prendre en considération, l’interaction d’une action envisagée avec les mécanismes d’assurance en place. Attanasio et Rios Rull (2000) envisagent ainsi une situation où les individus sont confrontés à des chocs globaux (au niveau du village) et des chocs singuliers. Faute d’actions gouvernementales, ils doivent supporter les chocs globaux, qui sont entièrement observables. Les chocs singuliers sont quant à eux partiellement assurés au sein du village mais sans être observés par l’État. Ce dernier pourrait envisager une redistribution entre les villages afin d’amortir (provisoirement) les chocs au niveau du village. Attanasio et Rios Rull montrent que si les chocs singuliers ne sont pas entièrement assurés en raison du respect plus qu’imparfait des contrats, l’offre d’une assurance globale réduit la part du risque singulier et peut même, dans certains cas extrêmes, réduire l’aide sociale. Attanasio et Rios Rull (2002) proposent un schéma sophistiqué qui évite l’évincement de l’assurance privée.

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Après avoir présenté quelques problèmes conceptuels, il est utile d’évoquer des exemples d’actions à court terme. Parmi les diverses possibilités, les programmes d’emploi s’adressent directement à l’une des grandes causes de l’incertitude du revenu. Les programmes PROBECAT au Mexique et Proempleo et Trabajar en Argentine sont trois exemples d’interventions sur le marché du travail fournissant des filets de sécurité provisoires.

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PROBECAT (Programa de Becas de Capacitacion para Trabajadores) est un programme de formation à court terme visant à augmenter les salaires et à multiplier les chances d’emploi des chômeurs et des travailleurs déplacés mexicains. Durant la période de formation (de un à six mois), les stagiaires perçoivent un salaire minimum et sont placés par le bureau local pour l’emploi. Ce programme couvre l’ensemble du Mexique et concerne plus de 500 000 travailleurs. Une évaluation réalisée par la Banque mondiale à partir de données de 1999 n’a mis en évidence aucun impact positif significatif de PROBECAT sur la probabilité d’emploi après trois, six et douze mois, ni sur le niveau de salaire à l’issue de la formation [14]  Une évaluation antérieure sur des données de 1995 était... [14] . Aussi décevant soit-il, ce constat de l’inefficacité à moyen et long termes du programme n’annule en rien les effets bénéfiques à court terme apportés par le versement d’un salaire minimum, qui réduit l’incertitude de revenu.

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Le programme Proempleo a été testé entre 1998 et 2000 dans une région d’Argentine bénéficiant de transferts sociaux. Comme dans de nombreux pays en développement, ce type d’assistance passe par un travail temporaire peu rémunéré offert par l’État pour la construction d’infrastructures ou l’offre de services communautaires. L’expérience devait permettre de tester l’efficacité des subventions salariales et de la formation pour favoriser le passage d’un système de protection-travail à un travail régulier. Trois échantillons aléatoires de participants potentiels ont été constitués ; les membres du premier échantillon recevaient un « voucher » permettant à un employeur du secteur privé de prétendre à une subvention salariale appréciable pour couvrir une partie des salaires versés ; ceux du deuxième échantillon recevaient le même voucher plus une formation de deux semaines ; et ceux du troisième échantillon servaient de groupe témoin. Une évaluation montre que les bénéficiaires du voucher avaient de plus grandes chances de trouver un emploi même si leur niveau de revenu ne dépassait pas celui du groupe témoin et restait inférieur au salaire minimum. L’impact du programme n’a été significatif que pour les femmes et les jeunes. Cela montre que les bénéficiaires du voucher étaient disposés à prendre un emploi dans le secteur privé, dans l’espoir de s’assurer un flux de revenu plus stable, même au prix d’une réduction du salaire actuel (Galasso et al., 2001).

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Le programme d’emploi Trabajar a été lancé par le gouvernement argentin à la fin des années 1990, face à la poussée du chômage, notamment dans les déciles inférieurs de revenu. Il poursuivait deux objectifs : augmenter le taux d’emploi des familles pauvres en offrant un travail à court terme à un salaire relativement bas ; et soutenir les projets d’utilité sociale dans les régions pauvres afin de contribuer à la reconstruction et au développement des infrastructures locales. Les propositions de projets sont soumises par des organisations locales, gouvernementales ou non, qui doivent prendre en charge les coûts non salariaux. La priorité est accordée aux projets qui ciblent des régions pauvres et profitent aux communautés locales. Les participants ne peuvent participer à aucun autre programme de formation ou d’emploi et ne doivent pas non plus percevoir d’allocations chômage. En outre, la faiblesse des salaires garantit un ciblage correct des travailleurs à faible revenu et constitue une motivation pour rechercher un emploi régulier dès que l’occasion se présente. L’évaluation effectuée par Jalan et Ravallion (1999) fait état d’un ciblage satisfaisant puisque, par rapport à ceux qui ne participent pas au programme, les bénéficiaires ont généralement des niveaux d’éducation plus faibles et vivent dans des quartiers plus pauvres. De plus, grâce à des procédures d’appariement à partir du score de propension, ces auteurs constatent une distribution du revenu net favorable aux pauvres, avec des gains moyens supérieurs pour les jeunes travailleurs.

Actions à long terme

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L’exposition au risque et l’absence de mécanismes efficaces d’assurance n’affectent pas seulement l’employabilité et les choix de consommation à court terme ; elles pèsent aussi sur les réalisations futures en ayant un impact négatif sur les actifs productifs et les plans d’investissement à long terme. Les effets néfastes possibles sur l’accumulation de capital humain sont particulièrement préoccupants : des investissements éducatifs inappropriés entretiennent le cercle vicieux de la pauvreté, les générations futures ne pouvant pas améliorer leur potentiel de revenu et progresser socialement.

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Des études empiriques ont confirmé l’impact négatif des chocs temporaires de revenu sur les décisions d’investissement dans le capital humain. En utilisant un ensemble d’études spécialement destinées à étudier les réactions des ménages aux fluctuations de revenu lors de la crise économique qui a frappé l’Amérique latine à la fin des années 1990, Gaviria (2001) constate que les ménages répondent à l’adversité en accroissant leur taux d’activité, en vendant des actifs physiques productifs et en désinvestissant dans le capital humain ; les ménages à revenu faible et intermédiaire semblent les plus susceptibles de réagir en diminuant la quantité de ressources investies dans le capital humain.

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D’autres constats de l’impact négatif que l’incertitude de revenu exerce sur l’accumulation des actifs sont fournis par des études récentes sur les évolutions des modes de consommation face aux variations non assurées de revenu. Skoufias et Quisumbing (2003) résument les résultats de cinq études de l’IFPRI qui s’appuient sur un panel de ménages du Bangladesh, d’Éthiopie, du Mali, du Mexique et de la Russie afin d’analyser la manière dont les ménages peuvent assurer leur consommation contre les chocs de revenu. Ils constatent que la consommation de produits alimentaires est mieux protégée contre les chocs singuliers que la consommation de produits durables non alimentaires.

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Les résultats obtenus par Attanasio et Székely (2003) montrent qu’à court terme, les ménages mexicains tendent à réagir aux chocs temporaires de salaire en réduisant davantage leurs dépenses de santé et d’éducation que leur consommation de produits non durables. A long terme au contraire, aucune différence significative entre catégories de dépenses n’est identifiée.

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Étant donné l’impact à long terme du risque de récession et le sentiment général que les contraintes de liquidités affectant l’accumulation du capital humain et d’autres actifs productifs touchent de vastes pans de la population dans les pays en développement, les politiques de redistribution doivent combiner, pour être efficaces, des actions à court terme de garantie de ressources et des programmes éducatifs, des dépenses sociales progressives et, si possible, des actions directes de réaffectation des actifs, telles que la redistribution des terres.

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Les économistes et les organisations internationales ont toujours fait de l’investissement éducatif une priorité en vue d’encourager la croissance et la réduction de la pauvreté (Becker, 1995 ; PNUD, 1990 ; Banque mondiale, 2001). Différentes politiques scolaires ont été mises en œuvre – depuis la construction d’infrastructures à la formation des enseignants en passant par la fourniture de manuels et des transferts d’argent sous condition de ressources – afin de stimuler l’investissement des familles à faible revenu dans l’éducation. Si les raisons qui poussent à intervenir dans le processus d’accumulation du capital humain sont claires (pertinence des contraintes de liquidités, externalités éventuellement positives que l’éducation peut engendrer et rôle de l’éducation dans le processus de croissance), l’évaluation de leur efficacité est en revanche moins évidente. Une littérature tout à fait nouvelle a fait son apparition depuis quelques années sur cette évaluation des différentes politiques d’éducation, qu’il s’agisse d’actions concernant l’offre ou d’interventions sur la demande. D’autres recherches seront nécessaires pour pouvoir identifier toutes les composantes d’une intervention réussie. Nous sommes encore loin de comprendre parfaitement les mécanismes qui conduisent à un succès ou à un échec. Nous aborderons un peu plus loin la nécessité du scaling up.

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Les premiers succès remportés par les politiques visant à encourager l’accumulation du capital humain expliquent en partie les défis qui attendent les futures actions en faveur de l’éducation en Amérique latine. Comme l’indiquent Sánchez-Páramo et Shady (2002), plusieurs pays d’Amérique latine ont connu un développement conséquent de l’enseignement secondaire alors que, parallèlement, la rentabilité de l’investissement dans ce niveau d’enseignement diminuait (par rapport au primaire) et que le nombre d’étudiants accédant au tertiaire (établissements supérieurs) stagnait ou n’augmentait que très lentement, malgré une augmentation substantielle de la rentabilité de l’investissement dans ce type d’éducation. De toute évidence, les contraintes de liquidités entreront nettement en ligne de compte si, pour tirer le plein bénéfice d’un enseignement supérieur, l’élève doit passer de nombreuses années dans le système secondaire dont la rentabilité (qui pourrait constituer une option de repli en cas d’échec de l’enfant) a diminué.

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Le programme PROGRESA, lancé au Mexique en 1998, a été l’un des programmes les plus remarqués et les plus innovants. Il présente de fait un certain nombre de caractéristiques intéressantes. Tout d’abord, il associe des actions éducatives et des interventions dans le domaine de la nutrition et de la santé ; compte tenu de l’importance avérée des premières années de la vie dans la formation et le développement ultérieur des enfants, la focalisation sur la nutrition précoce est certainement positive, même si l’on manque encore de recherches permettant d’en quantifier les effets à long terme. Ensuite, le programme s’adresse aux mères, au sens où tous les transferts leur parviennent, en échange de leur participation à des cours sur la vaccination, l’hygiène et la contraception. Ce programme modifie visiblement l’équilibre des pouvoirs au sein des ménages et devrait, pour cette simple raison, être encore plus efficace [15]  Attanasio et Lechene (2002) montrent, à partir des... [15] . Troisièmement, l’aide à l’éducation – marginalement plus élevée pour les filles que pour les garçons – augmente avec le niveau d’instruction. On constate une hausse importante des subventions pour le primaire aux subventions pour le secondaire. Enfin, et il s’agit là d’un point essentiel, les transferts sont conditionnés à certaines initiatives de la part des bénéficiaires. Ainsi, pour obtenir une aide alimentaire, ils doivent participer à des actions sanitaires et à des cours sur la santé ; quant aux transferts pour l’éducation, ils sont liés à l’assiduité des élèves et, dans une certaine mesure, à leurs résultats.

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Le principe régissant la conditionnalité des transferts pourrait soulever quelques critiques. Si l’on justifie cette intervention par la présence de contraintes de liquidités affectant l’accumulation du capital humain, ne serait-il pas plus efficace de donner de l’argent liquide aux ménages ayant des enfants et de les laisser en faire le meilleur usage ? Les justifications de ces conditions ne manquent pas dont l’une, très simple même si elle manque de charme, concerne la « myopie » des ménages qui pourraient tout bonnement ne pas voir où se situe le meilleur rendement possible. Mais il existe aussi une autre raison, plus intéressante, liée au manque d’altruisme des parents qui ne tiennent pas suffisamment compte du bien-être futur de leurs enfants. Enfin, cette conditionnalité peut servir de mécanisme de ciblage spontané, qui ne sélectionne que les ménages susceptibles d’offrir un retour sur investissement suffisant.

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Le programme PROGRESA, rebaptisé depuis Oportunidades, est vite devenu le premier programme d’aide sociale du gouvernement mexicain – et il est le seul à avoir survécu au changement d’administration. Il est en cours d’extension aux zones urbaines, afin de couvrir davantage d’enfants. Face au succès (perçu) de PROGRESA et, désormais, de Oportunidades, des programmes similaires sont sponsorisés dans les pays en développement, et notamment en Amérique latine, par les gouvernements, les institutions financières internationales et d’autres organisations. L’Argentine, le Brésil, la Colombie, le Honduras, le Nicaragua et la Turquie, pour ne citer qu’eux, font partie des pays où les programmes basés sur des transferts conditionnels de liquidités visent à stimuler l’accumulation de capital humain en améliorant la santé, la nutrition et l’éducation [16]  Plusieurs de ces évaluations recourent parfois à des... [16] .

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L’une des raisons du succès et de l’accueil réservé au programme PROGRESA/Oportunidades tient à ce que, dès son lancement, le gouvernement mexicain a organisé une évaluation rigoureuse de ses effets en s’appuyant sur une méthode quasi expérimentale. Ainsi, un certain nombre de villages ciblés ont été sélectionnés pour participer à des collectes de données à grande échelle alors que d’autres, choisis au hasard, ont été exclus du programme pendant deux ans. En fait, l’extension du programme ayant pris plus de deux ans, pour des raisons budgétaires et logistiques, ces villages « témoins » ont été placés, aux fins de l’évaluation, en dernière position. En d’autres termes, compte tenu du temps nécessaire à l’extension, la sélection des villages qui devaient rejoindre le programme plus tard s’est faite, jusqu’à un certain point, de manière aléatoire.

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Les conclusions de l’évaluation de PROGRESA, confiée à l’IFPRI, sont reprises dans Skoufias (2000) ainsi que dans de nombreux rapports cités ici. Les données du programme PROGRESA sont aujourd’hui publiques et constituent une source inestimable d’informations pour les chercheurs qui travaillent dans ce secteur. L’ensemble de ces études a mis en évidence l’impact considérable de PROGRESA en termes de nutrition et d’enseignement secondaire. Un impressionnant travail sur la base des données de PROGRESA est actuellement en cours, pour mieux comprendre les mécanismes opérationnels du programme.

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Cependant, même l’évaluation de PROGRESA – qui fait partie des meilleures – soulève des interrogations, tant du point de vue méthodologique que de celui de son accueil. Pour ce qui est de la méthodologie, il faut se rappeler que l’échantillon « témoin » n’a pas été définitivement exclu du programme. S’il y a des effets d’anticipation, ils risquent de contaminer le résultat de l’évaluation. En outre, même si l’on considère que l’évaluation estime au plus juste les effets du programme, l’extrapolation à des contextes et des programmes différents est problématique. Pour ce qui est de l’accueil réservé à l’évaluation, notons que les responsables du programme ont eu énormément de difficultés à faire admettre à la presse et à l’opinion publique les principes éthiques et moraux de l’évaluation. Cela signifie (sans guère de surprise) que les évaluations des programmes d’aide sociale sont très délicates. En même temps, étant donné l’incertitude attachée aux effets d’actions spécifiques, elles restent fondamentales. Nous nous penchons donc à présent sur cette question de l’évaluation des programmes d’aide sociale.

Évaluation des politiques économiques

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L’évaluation économique des expériences passées et nouvelles peut fournir des pistes intéressantes pour la conception et la mise en œuvre d’initiatives coût/efficaces. Cependant, l’évaluation des programmes d’aide sociale est par nature très difficile. Pour estimer l’effet d’un programme, on ne peut pas comparer l’intérêt qu’il présente pour un participant à celui qu’il offre à un non-participant, à moins que l’affectation au programme ne soit aléatoire ou exogène par rapport aux variables d’intérêt. Tel n’est pas le cas dans la plupart des applications : les individus qui ont le plus à gagner du programme choisissent d’y participer ou alors le gouvernement met en place des programmes dans les régions qui en ont le plus besoin. Certains de ces problèmes peuvent être surmontés lorsque les données sont suffisamment éloquentes, sachant que les données sont utiles lorsque l’on peut y intégrer une variation exogène qui signifie toutefois souvent l’exclusion – plus ou moins arbitraire – de certains individus des programmes sociaux. Cela engendre naturellement des problèmes de nature différente. Nous allons commencer par deux approches d’évaluation, avant de nous intéresser à l’économie politique des évaluations.

Méthodes quasi expérimentales ou modèles structurels : évaluation et scaling up

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La littérature consacrée à l’évaluation rend compte d’approches très différentes de ces problèmes. Malgré les nombreuses questions techniques, on ne trahira pas vraiment la nature du débat en distinguant, d’une part, une approche qui s’appuie largement sur des modèles comportementaux et les hypothèses structurelles utilisées pour les estimer et, d’autre part, une approche qui tente de minimiser le rôle de la théorie économique et des hypothèses plus ou moins circonstancielles. Cette seconde approche n’évalue que les programmes pour lesquels il existe des données expérimentales ou quasi expérimentales, c’est-à-dire des expériences aléatoires ou des expériences dites « naturelles ». Les effets des programmes sont estimés en comparant les individus ou les communautés traités et les individus ou les communautés « témoins » [17]  Kagitcibasi et al. (2001) ainsi que Tan et al. (1999)... [17] . La première approche, en revanche, intègre les individus dans des modèles où ils sont censés résoudre les problèmes d’optimisation de manière rationnelle. Les questions de sélection évoquées plus haut sont abordées de front, cette approche ayant l’ambition de modéliser entièrement le comportement des bénéficiaires. Notons que, dans cette approche, on peut évaluer les politiques avant même qu’elles ne soient mises en œuvre. L’estimation de ces modèles se fait à l’aide des données disponibles et d’hypothèses spécifiques sur des formes fonctionnelles adéquates (fonctions spécifiques à optimiser et distribution des erreurs). Ces hypothèses, souvent impossibles à tester, sont évidemment cruciales pour les résultats obtenus.

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Les deux approches sont loin d’être parfaites et présentent d’importants défauts. L’approche exclusivement basée sur des méthodes quasi expérimentales se heurte à deux problèmes connexes : tout d’abord, les expériences aléatoires ou naturelles sont rares et très espacées – sans parler de préoccupations morales et éthiques dont nous parlerons plus loin. En outre, et c’est plus important, lorsqu’elles existent, les données quasi expérimentales fournissent une réponse précise et solide à une question bien circonscrite : quel est l’effet d’un programme spécifique dans un contexte donné ? Pour des réponses à des questions un peu plus générales – ce dont on a souvent besoin – il est impossible d’extrapoler sans recourir à une structure ou à une forme d’analyse économique. En d’autres termes, en renonçant à la possibilité de modéliser le comportement humain, l’approche dont nous parlons considère une action donnée comme une sorte de boîte noire encore mal comprise qui engendre des effets susceptibles d’être statistiquement mesurés, sous réserve de disposer des bonnes données expérimentales.

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En revanche, l’utilisation de modèles structurels du comportement économique s’appuie surtout sur des hypothèses relatives aux comportements et à la rationalité individuels ainsi qu’à la distribution de l’hétérogénéité individuelle. Les individus sont modélisés selon des modèles spécifiques dont les paramètres sont obtenus sous l’hypothèse nulle que les suppositions formulées sont valides. Dans le cas contraire, les conclusions tirées sur l’effet du programme peuvent être tout à fait trompeuses.

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Le débat entre partisans des deux approches est souvent animé. Nous estimons pour notre part que les deux ont leur utilité. Les questions les plus intéressantes imposent une extrapolation de la variation observée à des contextes ou à des programmes différents. Sans modèle comportemental, cela est impossible. Or, lorsque l’on utilise des modèles structurels, il faut garder à l’esprit les hypothèses formulées pour l’obtention de certains résultats. Par ailleurs, la disponibilité des données quasi expérimentales doit être bien accueillie par les utilisateurs des modèles structurels, car elle permet une estimation de modèles plus riches et le recours à des hypothèses moins rigoureuses.

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Certaines de ces questions sont très bien illustrées par l’évaluation de l’impact du programme PROGRESA sur la scolarisation. L’échantillon d’évaluation de PROGRESA comporte 506 villages dont 186 ont été exclus pour deux ans. Une comparaison simple entre bénéficiaires et sujets témoins (en faisant appel à la technique difference in difference, de façon à prendre en compte les différences préalables) montre que PROGRESA a augmenté la scolarisation des enfants du secondaire de 8 points, ce qui représente un résultat substantiel. L’effet sur l’école primaire en revanche n’est pas significatif (Skoufias, 2000). Toutefois, on doit considérer que si les villages témoins avaient été informés du programme et s’ils avaient su qu’ils allaient y participer prochainement – et s’ils avaient agi sur la base de ces attentes – alors, la simple comparaison entre villages traités et villages témoins donnerait une vision déformée de l’impact du programme. En outre, même si l’on ne croit pas à l’effet d’anticipation, il pourrait être intéressant de savoir quel serait l’effet obtenu avec un programme légèrement différent – où l’on réduirait par exemple les subventions aux écoles primaires pour augmenter celles destinées aux enfants du secondaire. Sans modèle d’extrapolation, la comparaison entre villages traités et villages témoins n’est d’aucune utilité pour répondre à ces questions. Avec un modèle structurel au contraire, on pourrait répondre aux deux questions soulevées. Cependant, ces réponses seraient conditionnées à la spécification préalable du modèle correct. Rappelons que si l’on spécifie un modèle structurel, on peut estimer l’effet d’un transfert monétaire sur la scolarisation en considérant l’impact d’autres incitations financières (comme les salaires des enfants) sur la scolarisation. En ce sens, l’impact pourrait être estimé uniquement à l’aide de données antérieures au programme (voir par exemple Todd et Wolpin, 2002). Toutefois, avec les données de simulation de distribution aléatoire, on peut obtenir un effet du soutien financier différent de celui induit par les salaires et, par conséquent, estimer un modèle bien moins restrictif (voir la discussion dans Attanasio et al., 2001).

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Les questions évoquées ci-dessus sont au cœur du débat sur l’évaluation. Il est évident que le scaling up tel qu’il a été défini par la Banque mondiale est à la fois essentiel et extrêmement difficile. Il comporte deux dimensions importantes : soit on veut prévoir l’impact du changement des paramètres d’un programme donné sans modifier le contexte ; soit on veut prévoir l’impact d’un programme donné (préalablement évalué) dans un contexte différent. Comme le soulignent Attanasio et al. (2003), le second exercice est particulièrement délicat, même avec des modèles structurels. Il est en effet très difficile de spécifier entièrement toutes les sources de variation. Une modélisation structurelle dans un contexte donné peut fonctionner si l’on utilise une spécification souple pour la distribution des « facteurs non observés ». Cependant, il n’y a aucune raison de penser que les facteurs non observés restent les mêmes dans des contextes différents. Ces facteurs peuvent, en toute probabilité, peser sur les effets du programme.

L’économie politique des évaluations

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En décembre 2000, Reforma – l’un des plus grands journaux du Mexique – accusait en première page l’évaluation du programme PROGRESA de n’être que de l’ingénierie sociale et comparait les chercheurs et les responsables du programme aux docteurs des camps nazis réalisant des expériences sur les humains. « Comment des ménages pauvres ont-ils pu être exclus d’un programme dont on savait qu’il profiterait à leurs enfants ? » Même si cet article n’était guère argumenté (il ignorait par exemple que des contraintes budgétaires et logistiques avaient imposé de limiter le nombre de communautés couvertes par PROGRESA pendant les deux premières années et que l’évaluation exploitait ce fait – sélection aléatoire des premiers bénéficiaires et stabilité du nombre d’individus couverts par le programme à tout moment [18]  Ironiquement, le journaliste a utilisé des résultats... [18] ), il est clair que l’évaluation des programmes sociaux pose un certain nombre de problèmes éthiques et politiques. En outre, les politiciens comprennent rarement la portée de l’évaluation d’une action spécifique et confondent souvent « évaluation » et jugement porté sur le fonctionnement d’un programme.

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Il existe souvent des groupes d’intérêt favorables ou hostiles aux programmes – ce qui rend la conception et la portée d’une évaluation extrêmement complexes. Pour toutes ces raisons, nous aurions tout intérêt à faire de réels progrès dans le travail d’évaluation.

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Il est sans doute plus facile de procéder à des évaluations dès les premières phases du développement d’un programme. La phase de conception pourrait ainsi être le moment idéal pour lancer le travail d’évaluation – à ce stade, le budget est sans doute assez réduit de sorte qu’une couverture totale est hors de question. En outre, on peut éventuellement tester plusieurs versions du programme et donc introduire des variations utiles pour l’évaluation. Plus important encore, il y a moins de risque que des groupes de pression tentent, aux premières heures d’un programme, d’en influencer d’une manière ou d’une autre le résultat.

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On sait qu’en politique, une semaine est longue… alors que les résultats d’une évaluation ne sont connus qu’après un délai bien supérieur. On peut aussi s’interroger sur le fait d’exclure des ménages pauvres d’une aide dont ils ont vraiment besoin. Cela étant, il faut se souvenir que les ressources disponibles sont très limitées et que, faute d’une évaluation sérieuse, on risque de les gaspiller dans des politiques inopérantes. Il faut évaluer régulièrement les interventions politiques – sans se limiter pour autant à l’approche classique binaire (on/off). Si l’effet d’un programme spécifique par rapport à l’absence hypothétique de programme est un paramètre intéressant à estimer, il est souvent tout aussi important de considérer les effets relatifs de programmes différents ou de versions différentes d’un même programme. Cela est particulièrement important lorsque le programme est censé déclencher des actions discrètes (par exemple la scolarisation ou l’investissement dans une récolte à haut rendement). Si les indivisibilités et les obstacles à l’emprunt sont importants, il est fort probable qu’une version d’un programme n’ait pas d’effet, alors qu’une légère augmentation du transfert entraînerait au contraire des effets substantiels. En pareils cas, il est donc essentiel de pouvoir expérimenter différentes versions du programme. Étant donné la nature du processus politique qui sous-tend l’approbation et la conception de nombreuses initiatives politiques, on peut espérer n’évaluer ces aspects que comme des opérations pilotes à effectuer avant que le programme ne soit entièrement déployé.


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Notes

[*]

University College of London (UCL), Institute for Fiscal Studies (IFS).

[**]

University College of London (UCL).

[1]

Il s’agit de la transposition à grande échelle (nationale, régionale ou autre) de programmes qui ont fait leurs preuves à l’échelon local.

[2]

Ce raisonnement a été remis en question par Aghion et al. (1999), qui remarquent qu’en présence d’un haut niveau de risque et d’incertitude et face à des employés ayant une aversion du risque, des salaires indexés sur la performance peuvent engendrer une moindre efficacité.

[3]

Voir Knack et Keefer (1997), ainsi que Benabou (1994).

[4]

Pour une discussion approfondie, voir Aghion et al. (1999).

[5]

Galor et Zeira (1993) ont été les premiers à élaborer un modèle d’investissement du capital humain en présence de marchés financiers inefficaces.

[6]

Voir Alesina et Rodrik (1994), Deininger et Squire (1998), Deininger et Olinto (2000).

[7]

Voir Persson et Tabellini (1994) qui mesurent l’égalité en utilisant la part de revenu du troisième quintile de la distribution des revenus comme variable indicative de la part de revenu de la classe moyenne.

[8]

PIB par habitant au début de l'intervalle de temps, nombre moyen d'années de scolarisation des hommes et des femmes, et valeur de l’indice d’ajustement de l'investissement comme variable indicative des distorsions du marché.

[9]

Voir Aghion et al. (1999).

[10]

Easterly et Rebelo (1993) procèdent à une analyse directe de la relation entre redistribution et croissance économique et observent un impact positif de la redistribution sur la croissance.

[11]

Pour une discussion approfondie sur ces questions, voir Bourguignon (2000).

[12]

Banque mondiale (2000). Voir Morduch (1994) pour une définition de la vulnérabilité et pour l’établissement d’un indice de « vulnérabilité » qui pourrait servir d’alternative à l’indice de pauvreté.

[13]

Les fluctuations saisonnières de l’approvisionnement en eau et en nourriture sont identifiées comme deux sources importantes d’incertitude pour les familles pauvres vivant dans des zones rurales des pays en développement (Banque mondiale, 2000).

[11]

Les fluctuations saisonnières concernant la disponibilité de l’eau et de l'alimentation sont perçues comme deux sources importantes d’incertitude pour les familles pauvres vivant dans des zones rurales des pays en développement (Voices of the Poor, 2000).

[14]

Une évaluation antérieure sur des données de 1995 était parvenue à la conclusion inverse, en constatant un effet positif et significatif du programme à la fois sur les salaires post-formation et sur l’employabilité. Ces résultats ne sont cependant pas fiables, puisque la méthode d’évaluation présente de graves problèmes économétriques.

[15]

Attanasio et Lechene (2002) montrent, à partir des données du programme Progresa, qu’une augmentation de la part des revenus féminins accroît la part de dépenses consacrée à l’habillement des enfants et réduit les dépenses en alcool et en tabac.

[16]

Plusieurs de ces évaluations recourent parfois à des méthodes quasi expérimentales. Le cas du Honduras est particulièrement intéressant, car non seulement on y a justifié l’accès – et la sortie – aléatoire au programme par la faiblesse du budget mais en outre, différentes régions ont été sélectionnées au hasard dans différentes versions du programme, certaines prévoyant des interventions sur la demande, d’autres sur l’offre et d’autres encore sur ces deux aspects.

[17]

Kagitcibasi et al. (2001) ainsi que Tan et al. (1999) offrent des exemples d’études aléatoires pour la politique d’éducation ; Case et Deaton (1999), Angrist et Lavy (1999) et Duflo (2001) offrent des exemples d’expériences naturelles. A partir de données sur l’Afrique du Sud, Case et Deaton constatent que la baisse des taux d’encadrement a permis d’augmenter l’achèvement du cycle scolaire et la scolarisation mais aussi d’améliorer les résultats aux tests ; à partir de données sur Israël, Angrist et Lavy observent que la réduction des effectifs par classe a eu un impact significatif sur les résultats des étudiants.

[18]

Ironiquement, le journaliste a utilisé des résultats de l’évaluation pour montrer que le programme était bénéfique et donc que les pauvres auraient dû y avoir droit.

Plan de l'article

  1. Inégalités et croissance : théorie et données probantes
  2. Des inégalités à la croissance : la théorie
  3. Les inégalités renforcent-elles la croissance ?
  4. Y a-t-il une relation négative entre les inégalités et la croissance ?
  5. Des inégalités à la croissance : les données probantes
  6. Études empiriques
  7. Problèmes méthodologiques et qualité des données
  8. Redistribution, pauvreté et croissance économique
  9. Conception des politiques de redistribution : objet et durée
  10. Actions à court terme
  11. Actions à long terme
  12. Évaluation des politiques économiques
  13. Méthodes quasi expérimentales ou modèles structurels : évaluation et scaling up
  14. L’économie politique des évaluations

Pour citer cet article

Attanasio Orazio, Binelli Chiara, « Inégalités, croissance et politiques redistributives », Afrique contemporaine 3/ 2004 (no211), p. 107-139
URL : www.cairn.info/revue-afrique-contemporaine-2004-3-page-107.htm.
DOI : 10.3917/afco.211.0107

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