Memoire Online - Les déterminants de la pauvreté monétaire. Cas du Sénégal.

Je rends grâce à dieu le clément, le miséricordieux, le tout miséricordieux qui m'a permis de vivre, d'étudier et de réussir jusqu'à aujourd'hui. Je remercie son prophète Mohamed paix et salut sur lui et ses compagnons. A mon vénéré cheikh Ahmed Tidiane chérif (RTA).

Je remercie chaleureusement mon encadreur Dr Fatou CISSE qui a dirigé ce travail avec rigueur, gentillesse et méthode.

Je remercie mon oncle Abdoul wahabou SALL DG de la sécurité publique et sa famille qui m'ont hébergé et nourri depuis ma première année.

Je remercie mon frère et ami Aboubacry BA pour son soutien et ses sacrifices pour la réussite de ce mémoire.

Je tends une main chaleureuse a tous les étudiants de la première promotion du master II économie et finance quantitatives de la faculté des sciences économiques et de gestion (FASEG).

Je ne saurais oublier mes amis qui m'ont encouragé durant toute la formation. Je veux nommer : Alhouseynou DIENG, Tidiane TOURE, Alpha Oumar NDONGO, Souleymane KANE, Fatimata LY, Oumar GOLOKO, Abou NIANG, Aliou Yaya DIENG, Aminata KONTE, Souwadou CAMARA.

Je témoigne ma profonde gratitude à tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué à l'élaboration de ce travail et plus particulièrement à madame DIONE doctorante au CRES et Mamadou

RESUMÉ

Ce travail porte sur les déterminants de la pauvreté monétaire du Sénégal. En utilisant les données de l'enquête ESPS II, 2011. Il a visé deux objectifs spécifiques que sont : la détermination du profil de pauvreté à l'aide de l'indice FGT d'incidence, de profondeur et de sévérité de la pauvreté et une régression logistique pour identifier les facteurs explicatifs de l'état de pauvreté des ménages sénégalais. Les résultats obtenus révèlent qu'il y'a une grande disparité de l'état de la pauvreté monétaire entre les régions, les milieux, les groupes d'âge du chef de ménage, mais aussi entre les genres. En effet la région de Ziguinchor est la région la plus pauvre avec une incidence de 60,9% contre seulement 18% pour la région la moins pauvre (Dakar). Le milieu rural est le milieu le plus défavorisé avec une incidence de la pauvreté de 50,8% contre 33% pour le milieu urbain. Les ménages dirigés par des hommes sont plus exposés à la pauvreté avec une incidence de 45,4% contre 30,4% pour les ménages dirigés par des femmes. Les chefs de ménage sans instruction constituent le groupe de ménages le plus pauvre du Sénégal. Les indices de profondeur et de sévérité de la pauvreté sont plus élevés chez les ménages inactifs que les autres catégories de ménages. L'analyse montre également que la pauvreté frappe plus les ménages polygames avec une incidence de 45% contre 41,1% pour les ménages monogames. L'estimation du modèle logit montre que les principaux facteurs explicatifs importants à prendre en compte dans la lutte contre la pauvreté sont l'éducation (plus elle est élevée moins le ménage a la probabilité d'être exposé à la pauvreté), la localisation géographique (les ménages du milieu urbain, de la région de Dakar et de Louga ont moins de chance d'être exposés à la pauvreté), l'occupation du chef de ménage (la probabilité d'être pauvre est d'autant plus élevée que le chef de ménage est un chômeur), la taille du ménage (la taille influence positivement la pauvreté jusqu'à un certain niveau, au-dessus duquel l'influence devient négative) et la situation matrimoniale du chef de ménage . Le groupe d'âge du chef de ménage bien qu'étant une caractéristique importante n'est pas un facteur explicatif de la pauvreté des ménages du Sénégal.

Mot clés : déterminants, incidence, profondeur, sévérité, ménage, pauvreté, estimation, modèle etc.

SIGLES ET ABRÉVIATIONS

LISTE DES TABLEAUX ET FIGURES

Tableau 3: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité au niveau national. 40

Tableau 4: Calcul de l'incidence de la profondeur et de la sévérité selon les régions. 41

Tableau 5: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le milieu de résidence. 42

Tableau 6: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le sexe du chef de ménage.

43
Tableau 7: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le groupe d'âge du chef de

ménage. 44
Tableau 8: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le niveau d'instruction du

chef de ménage. 45
Tableau 9: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon l'occupation du chef de

ménage. 45
Tableau 10: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon la situation matrimoniale.

Tableau 11: Résultats de la régression logit et les différents tests de spécification 48

SOMMAIRE

INTRODUCTION

La pauvreté est un phénomène longtemps combattu par les Etats et les institutions internationales comme le fond monétaire international et la banque mondiale. Au Sénégal, après les indépendances, les stratégies de développement visaient à transformées les systèmes productifs et les appareils productifs hérités de la colonisation. Ces stratégies devraient conduire à la mise en place, au plan de l'équipement et de l'infrastructure sociale, de larges programmes d'investissements qui se sont révélés, par la suite, massifs, parfois peu réalistes. Dans le même temps, de grave rupture survenue entre la structure de production et la structure de consommation. Il en résulté un approfondissement des déséquilibres entre la production intérieure et la demande globale au sein de laquelle prédominait une consommation finale excessive et conséquemment un accroissement du déficit en ressource.

Dans les années 70, la crise pétrolière avait favorisée des emprunts publics à des taux relativement faible. A la faveur de l'augmentation des dettes publiques de l'Etat dans les années 80, les marchés financiers sont arrivés aux commandes. Et cela, c'est traduit par une augmentation des taux d'intérêts, dont le niveau a dépassé non seulement l'inflation, mais aussi la croissance.

Face à cette situation, « un programme d'ajustement structurel » nous a été imposé par le FMI dans les années 80, pour corriger les déséquilibres internes et externes. Cependant, ces mesures ont été un échec énorme pour le Sénégal. Le désengagement de l'Etat dans les secteurs sociaux et la privatisation des entreprises publiques, s'est traduit par un accroissement de la précarité, du chômage et de la pauvreté.

A la fin de ces périodes d'ajustement, le Sénégal, adopte un document stratégique pour la croissance et la réduction de la pauvreté (DSRP), établi en 2000, qui est le cadre de référence dans la lutte contre la pauvreté, la recherche de développement économique et sociale et l'atteinte des OMD. Son but est d'améliorer de manière durable le bien-être des populations en réduisant l'incidence de la pauvreté des populations en dessous de 30% en 2015, par une croissance accélérée, forte, équilibrée et mieux repartie.

Depuis 2014, la société sénégalaise s'est accordée sur une vision à long terme, l'émergence en 2035, à travers le Plan Sénégal Emergent. Ainsi, en 2035, la société sénégalaise devrait se jouir d'une forte accumulation de biens matériels et immatériels caractérisé par des niveaux de vie élevés. Donc une forte réduction de la pauvreté.

Beaucoup de travaux ont été réalisés sur les déterminants de la pauvreté, on peut citer DOUCOURE (2001), a partir des données de l'ESAM (1994-1995) et le travail de Oumar Diop DIAGNE, Salimata FAYE et Ousmane FAYE sur les données de (l'ESAM 1994-1995 et l'ESAM II).

La dernière enquête réalisée par l'ANSD en 2011 (ESPS II), évaluait la pauvreté à 47% (source Banque Mondiale).

Malgré les efforts engagés par le pays pour réduire, voire éliminer la pauvreté. Beaucoup de ménages vivent encore en dessous du seuil de pauvreté. Ainsi, tant que la pauvreté et les objectifs de lutte contre la pauvreté existeront, des études sur les méthodes d'appréhension de cette dernière auront leur intérêt afin de lutter contre ce phénomène.

Au travers de cette étude, nous cherchons à déterminer les principaux facteurs explicatifs ou déterminants de la pauvreté monétaire de la population sénégalaise.

Pour répondre à une telle préoccupation, notre travail propose de compléter la littérature sur la question de la mesure de la pauvreté en s'interrogeant sur les déterminants macroéconomiques de la pauvreté monétaire en prenant en compte plusieurs facteurs (Taille du ménage, niveau d'instruction du chef de ménage, occupation du chef de ménage, etc.).

Pour atteindre l'objectif général nous allons passer par les objectifs intermédiaires suivants :

- Identification des déterminants de la pauvreté par la régression logistique.

Les données de l'enquête ménages ESPS II réalisée en 2011 par l'ANSD seront utilisées pour les objectifs intermédiaires.

La suite du document s'articule comme suit : Un premier chapitre qui décrit le contexte socioéconomique du Sénégal. Un deuxième chapitre qui porte sur les différentes approches de la pauvreté, la définition des concepts, les approches de mesure et les différents travaux empiriques sur ce phénomène. Un troisième chapitre portant sur la méthodologie et la présentation des données utilisées dans le cadre de cette étude. Un quatrième chapitre présentant les résultats sur le profil de pauvreté, ceux de la régression logistique, ainsi que les différentes interprétations et recommandations. Enfin, une conclusion qui rappelle les objectifs intermédiaires de la recherche, la méthodologie, les différentes étapes, la source de données, les principaux résultats par objectif intermédiaire ainsi que leurs conclusions et les recommandations.

CHAPITRE I : CONTEXTE SOCIO-ECONOMIQUE DU SENEGAL

Le Sénégal est un pays de l'Afrique subsaharienne avec une façade maritime de 700km sur l'océan atlantique qui le limite à l'ouest. Il entoure la Gambie et partage ses frontières avec la Guinée, le Mali et la Mauritanie. C'est l'un des pays les plus stables d'Afrique avec deux alternances démocratiques (d'Abdou Diouf à Abdoulaye Wade et d'Abdoulaye Wade à Macky Sall) et plusieurs échéances électorales dans le calme et la sérénité. La dernière en date est celle de février 2019 qui a consacré la réélection du président Macky Sall au premier tour pour la continuité du Plan Sénégal Émergent (PSE). Sa superficie est de 196 712 km² et sa population est estimée à 16 209 125 habitants en 2019 (source ANSD). Cette population est composée de 51,2% de femmes et 49,8% d'Hommes, avec une densité de 82 habitants/km². La plus grande partie de cette population se concentre dans les milieux urbains, notamment dans la région de Dakar.

Malgré la mise e place de mesures allant dans le sens de limiter les naissances, la population sénégalaise ne cesse d'augmenter depuis 1960 jusqu'à aujourd'hui comme l'illustre la figure ci-dessous.

I. LA SITUATION ECONOMIQUE

L'économie sénégalaise est marquée par plusieurs phases que nous allons mettre en évidence par deux intervalles de temps pour mieux comprendre l'évolution de la dynamique économique du pays : un premier intervalle de temps allant de 1960 à 2012 et un deuxième intervalle de temps allant de 2012 à 2019. L'indicateur utilisé le plus souvent pour mesurer le niveau de l'activité économique est la croissance annuelle du PIB en % qui représente la variation relative du volume de PIB en dollar constant entre deux années. Elle reflète l'augmentation (ou la baisse dans le cas d'une croissance négative) du niveau d'activité économique. Les statistiques avancées dans cette partie proviennent de la Banque Mondiale.

Cet indicateur montre que tout au long du demi-siècle (1960 à 2012), l'économie sénégalaise n'a jamais été une économie de forte croissance avec une évolution contrastée. À partir de la fin des années 70, le pays fait face à la stagnation de la production nationale, la dégradation des équilibres financiers internes et la montée de l'endettement extérieur, ce qui entrainera une dégradation de la situation économique du pays. Cette phase difficile sera suivie par une phase un peu plus favorable mais de courte durée. La figure ci-dessous montre l'évolution de la croissance économique du Sénégal.

Passé de 2,2% par an dans la période 1960-1969 à 3% entre 1970-1979, le taux de croissance est tombé à 1,8% entre 1980-1984. Les difficultés rencontrées par les pays ouest-africains, notamment le Sénégal, dans les années 80 ont conduit à la dévaluation du FCFA de 1994 qui a permis la relance de la croissance qui, pour la première fois depuis l'accession du pays à l'indépendance, s'est maintenue pendant sept années consécutives. En dehors de 1994 (2,9%), la croissance a toujours dépassé le niveau de 5%. Sur la période 1996-2000, le pays a enregistré des taux de croissance du PIB de 5,6% en moyenne. En effet, ce taux a atteint les 4,9% de 1994 à 2000 et de 6% entre 2001 et 2003. En 2006 avec la préparation des élections présidentielles, la croissance économique a fait une chute libre passant de 5,62% en 2005 à 2,46%. Comme le dit la théorie des cycles politico-économiques de Kalecki et de Nordhausen : « Pendant les élections, les arguments politiques dominent les arguments économiques, la rationalité économique ne revient qu'au lendemain des élections ». Après l'élection présidentielle, la croissance s'est redressée pour atteindre environ 4% en 2007 et en 2008. C'est à partir de cette année que le cadre macroéconomique a commencé à se détériorer avec une implantation progressive d'un système patrimonial qui se caractérise par un gonflement du budget de la présidence, un gigantisme ministériel à partir d'une fragmentation des

champs de compétences, un accroissement des agences etc. Une des caractéristiques les plus intéressantes de l'économie sénégalaise est le faible taux de l'épargne extérieure qui était de 13,3% du P11B en 1997 au moment où la zone UEMOA enregistrait un taux moyen de 16,2% (BCEAO 2000). Ce bas niveau de l'épargne explique le recours constant de l'État aux ressources extérieures pour financer l'investissement. Ainsi, le Sénégal fait partie des pays d'Afrique subsaharienne qui ont reçu le plus d'aide par habitant : sur la période 1975-1997, le volume d'aide par habitant attribué au gouvernement du Sénégal est évalué à 1500 dollars US.

Après quelques années de ralentissement, la croissance économique est passée de 1,46% en 2011 à 5,12% en 2012 avec la mise en oeuvre du plan « yoonu yokute ». Mais cette croissance n'est pas soutenue, ce qui a entrainé sa chute l'année suivante pour s'établir à 2,82%. En 2014, après des décennies de croissance très modeste, le Sénégal a adopté un nouveau plan de développement : le Plan Sénégal Émergent (PSE) visant à faire sortir le pays de ce cycle de croissance faible et de progrès insuffisants en matière de réduction de la pauvreté. Depuis cette année (2014), les tendances demeurent favorables : 5 années de croissance maintenue sur un rythme de plus de 6%. Globalement, pour le Sénégal le taux de croissance de l'activité économique est de 6,8% en 2018 contre 7,2% en 2017 soit un ralentissement de 0,4 point de pourcentage imputable en partie au sous-secteur de l'agriculture avec la rareté des pluies qui impacte négativement la production agricole qui devrait afficher une augmentation de 9,4% contre 16,8% en 2017. Avec l'achèvement de la première phase du plan Sénégal émergent qui est le document de référence de l'ensemble des actions de l'Etat, le Sénégal a enregistré des résultats satisfaisants en matière de croissance économique soit 6,61% en 2014, 6,4% en 2015, 6,2% en 2016, 7,2% en 2017 et 6,8% en 2018. Et le taux de croissance attendu en 2019 est de 6,9% soit relativement une hausse de 0,1 % comparativement à 2018 qui coïncide avec le lancement de la deuxième phase du PSE. Ce résultat tient en partie à la mise en oeuvre du plan de développement national, qui a dopé l'investissement public et stimulé l'activité du secteur privé, ainsi qu'à un cadre macroéconomique propice à la croissance et à des conditions exogènes favorables (bonnes conditions météorologiques et cours du pétrole relativement bas). L'inflation reste faible et maîtrisée, et ce malgré le taux de croissance élevé. Avec un taux de croissance supérieur à 7 % (tiré principalement par l'agriculture), le secteur primaire est le plus dynamique, mais le secteur secondaire se développe et devrait passer en tête d'ici quelques années. Du côté de la demande, ce sont les exportations et les investissements qui ont connu la progression la plus rapide. Si le cadre macroéconomique du Sénégal reste solide, certaines fissures apparaissent, avec notamment la hausse des niveaux d'endettement et le manque de liquidités. Ainsi, malgré une baisse du déficit budgétaire, qui s'élève en 2017 à 3,7 % du produit intérieur brut (P11B), contre 4,2 % en 2016, plusieurs facteurs pèsent sur l'équilibre des finances

publiques : le vaste programme d'investissement de l'État, le renchérissement des prix de l'énergie (qui induisent une hausse du montant des subventions énergétiques et une réduction des recettes en raison du gel des prix de l'essence) et les opérations du Trésor ayant financé le déficit d'autres entités publiques. Par conséquent, le Sénégal a retardé les paiements dus à certains fournisseurs en 2017. Par ailleurs, la dette publique a continué d'augmenter, bien qu'à un rythme plus faible, et a atteint 60,8 % du PIB en 2017. Quant au service de la dette, il est passé de 24 à 30 % des recettes publiques entre 2014 et 2017. Pour autant, le risque de surendettement reste faible selon la dernière analyse de soutenabilité de la dette du FMI et de la Banque Mondiale, cette évaluation pourrait toutefois être revue en cas d'aggravation des indicateurs concernés. La dette extérieure aurait atteint 62 % du PIB en 2017 selon les estimations, tandis que le déficit de la balance courante s'est creusé, passant de 5,4 % du PIB en 2016 à 7,9 % en 2017, en raison d'une hausse des importations de pétrole et de biens d'équipement plus rapide que celle des exportations.

Le gouvernement poursuit la mise en oeuvre du PSE et des réformes qui l'accompagnent. Ces mesures, qui visent à maintenir une croissance soutenue, concernent des projets d'investissement dans l'énergie, les infrastructures de transport et l'agriculture, ainsi que des changements en profondeur destinés à attirer davantage d'investisseurs privés.

II. LA SITUATION SOCIALE

La structure de l'économie sénégalaise est inadéquate à une meilleure réduction de la pauvreté¹. Cependant, on peut noter qu'il existe un déséquilibre considérable entre la structure actuelle de l'économie sénégalaise et celle qui permettrait à la croissance d'avoir un meilleur impact sur la réduction de la pauvreté. En effet, l'incidence de la pauvreté est de 80,7% dans le secteur primaire qui englobe plus de 81% des pauvres du Sénégal, il ne contribue qu'à hauteur de 19% à la création de la richesse. C'est également le secteur où le taux de croissance du PIB/tête est le plus bas (2,18%). Le secteur tertiaire, englobant 14,3% des pauvres, contribue à fournir à lui seul plus de la moitié (51%) de la richesse créée. Il en est de même pour le secteur secondaire qui ne renferme que 4% des pauvres avec cependant une contribution de 18% au PIB.

Les performances économiques, sur la période allant de 1995 à 2001, n'ont pas suffi à garantir une réduction significative de la pauvreté. La faiblesse de l'investissement, l'atonie de l'agriculture et de l'industrie expliquent le contenu modeste en emploi de la croissance économique et sa faible propagation vers les populations les plus pauvres. Sur la base d'une ligne de pauvreté correspondant à une consommation de 2400 calories par personne et par jour, la première enquête budget consommation (ESAM-I) a permis d'évaluer la proportion des ménages en dessous du seuil de pauvreté à 57,9% en 1994. Les premiers résultats du questionnaire unifié des indicateurs de

¹ Jean Bosco KI, (2005). Croissance économique, Pauvreté et Inégalité au Sénégal. Institut de Recherche pour le Développement Economique et Social (IRDES), Institut Nord-sud, mai

développement (QUID) évaluent cette proportion à 53,9% en 2001. Malgré tous les efforts déployés pour améliorer l'accès aux services sociaux de base, la structure des dépenses publiques montre que le Sénégal est encore loin des objectifs de l'initiative 20/20 auxquels il a souscrit ainsi que des OMD.

Les fruits de la croissance sont faibles et de surcroit inégalement répartis entre le milieu rural et le milieu urbain, entre le secteur public et le secteur privé, entre les femmes et les hommes, entre les générations, entre les différents quartiers des villes, entre les secteurs productifs et ceux non productifs. Il faudrait revoir les circuits de production, de distribution des richesses et passer en revue les politiques sociales du Sénégal. Il semble que les choix opérés jusqu'à présent en matière de politique sociale n'ont pas permis d'améliorer significativement l'accès aux services sociaux de base.

La répartition des revenus est marquée par de fortes inégalités. En effet, le Sénégal se place parmi les pays où les différences dans les conditions de vie sont les plus marquées (World Développement Indicateurs, 1998). Le coefficient de Gini qui mesure le degré d'inégalité dans la répartition des revenus a une valeur de 0,51 en 1992 (Diagne 1997). Ainsi, 40% des ménages les plus pauvres reçoivent à peine 17% des revenus tandis que les 10% les plus riches en reçoivent 44%. Un autre indicateur qui témoigne des fortes inégalités sociales est l'accès des différents groupes de ménages au service de l'éducation. Diagne et al (1999) ont montré, à partir des données de l'Enquête Sur les Priorités (ESP), qu'en 1992 les taux de scolarisation sont d'autant plus faibles que les ménages sont pauvres. C'est ainsi qu'on passe d'un taux de scolarisation primaire de 26% pour les ménages les plus défavorisés (quintile 1) à 101% pour les ménages les plus riches (quintile 5). Les mêmes calculs effectués pour les données de l'ESAM I en 1995 font apparaître des taux bruts de scolarisation de 40% pour le quintile le plus pauvre et de 99% pour le quintile le plus riche, ce qui traduit une amélioration. L'écart entre les ménages riches et les ménages défavorisés se creuse au fur et à mesure que le niveau d'enseignement s'élève.

La forte inégalité dans la répartition du revenu s'est accompagnée d'une paupérisation croissante de la population. L'incidence de la pauvreté mesure la proportion de la population vivant en dessous du seuil de pauvreté tel que celui-ci a été défini. Ce seuil de pauvreté a été évalué par l'ESP à 111 F CFA par jour et par équivalent adulte en 1992, et par l'ESAM à 392 F CFA en 1995. Alors que selon le seuil de pauvreté défini par l'ESP, le Sénégal comptait 33% de ménages pauvres en 1992, selon celui défini par l'ESAM, la pauvreté touchait 58% des ménages en 1995. Ce dernier taux signifie que sur les quelques 778 000 ménages que comptait le Sénégal en 1995, 450 000 vivaient en dessous du seuil de pauvreté. Entre les deux enquêtes, la pauvreté s'est amplifiée. La situation alarmante de l'économie sénégalaise à fin 2007 a entrainé un profond malaise social qui s'est emparé de toutes les couches populaires au premier rang desquelles la jeunesse. Le triptyque

chômage, précarité et pauvreté s'est approfondi. Près de deux ménages sur trois (64%) ne sont ni chômeurs, ni précaires mais pauvres (des adultes sans revenu). La situation de cette catégorie s'est aggravée au cours des cinq dernières années du régime de Wade. Le cout de la vie a atteint des niveaux inacceptables et les inégalités se sont creusées durant cette période : moins de 10% contrôlent plus de 80% de la richesse nationale. La pauvreté, bien que toujours élevée, semble avoir reculé ces dernières années. La dernière enquête, qui remonte à 2011, évaluait à 47 % le taux de pauvreté (source Banque Mondiale). Les bonnes performances de croissance auraient permis de réduire ce chiffre de 4 à 7 %. Le Sénégal occupait la 162ème place (sur 188 pays) dans le classement de l'indice de développement humain 2017 (qui repose sur des données de 2015). Toutefois, avec 30 % (Banque Mondiale) des ménages les plus pauvres couverts, le système de filets sociaux du Sénégal est l'un des meilleurs d'Afrique. Le pays a progressé en matière de santé infantile, principalement en s'attaquant au paludisme et à la malnutrition chronique (retard de croissance) qui s'élève désormais à 17 % (BM), soit le plus faible taux en Afrique subsaharienne continentale. Les progrès ont été moins importants en ce qui concerne la santé maternelle, néonatale, reproductive et adolescente. Cela tient en partie au coût élevé des soins de santé, surtout pour les habitants les plus pauvres. En 2013, le Sénégal a lancé son programme d'assurance santé universelle pour améliorer l'égalité d'accès aux soins, en particulier pour les ménages les plus pauvres, qui travaillent dans le secteur informel ou vivent dans des zones rurales. En 2019, d'importants projets sont inscrits dans les actions prioritaires de l'Etat en vue de réduire la pauvreté, la vulnérabilité et l'exclusion. Dans ces projets d'ordre social figure le programme de construction de 100 000 logements, le renforcement des capacités de la Délégation à l'Entrepreneuriat Rapide (DER) pour financer les jeunes et les femmes, le programme Sénégal zéro déchet etc. Donc La mise en oeuvre de ces projets peut réduire fortement la pauvreté d'ici quelques années.

CHAPITRE II : REVUE DE LA LITTÉRATURE

Ce chapitre s'emploie à définir quelques concepts rattachés à la pauvreté et à une revue des différentes contributions ayant donné une certaine place à la considération de la pauvreté au niveau des Etats. Au premier plan, sera présentée d'une façon chronologique l'apparition des approches de pauvreté. Au second plan, seront définis des notions que nous jugeons importantes à être comprises pour le lecteur. Si les approches sur la pauvreté existent en nombre assez limité, les procédés de calcul sont, quant à eux, nombreux. Ainsi, nous avons sélectionné quelques méthodes de calcul rattachées aux différentes approches. Nous présenterons dans cette partie quelques travaux portant sur la pauvreté.

I. CADRE D'ANALYSE DE LA PAUVRETÉ

Dans cette partie, il s'agira de discuter des différentes approches et des mesures de la

I.1. L'approche Welfariste

Dans cette approche, le bien-être économique est exclusivement lié à la notion de ressources monétaires. L'école Welfariste demeure la plus usitée des écoles de pensée de la pauvreté. Cette approche est qualifiée généralement d'unidimensionnelle du fait qu'elle se conceptualise autour d'un seul indicateur à caractère monétaire. En effet, elle place la conceptualisation du bien-être dans l'espace de l'utilité². En effet, l'utilité est considérée comme un synonyme du bonheur, de la satisfaction des préférences et désirs, en tant que résumé statistique du bien-être. Autrement dit, le bien-être est fonction de l'utilité³ et cette dernière est une représentation des préférences des individus. La difficulté de quantification des préférences a poussé à ce qu'elles soient implicitement révélées par la demande des ménages pour les différents biens ou en termes de pouvoir d'achat. Ainsi la formulation de l'indicateur de niveau de vie repose sur le passage d'un niveau d'utilité à celui de consommation correspondant ou du revenu. Dans la pratique, le bien être des individus n'est pas facilement identifiable car les préférences varient d'une personne à une autre. Cette approche nous permet de tirer une première conclusion, celle que les individus sont les seuls à savoir ce qui leur donne un niveau de satisfaction élevé. Mais aussi une deuxième conclusion tirée de la première selon laquelle l'État ne doit pas intervenir dans l'économie. C'est-à-dire que ce qui doit être produit, la façon dont on doit le produire et pour qui le produire doivent être déterminés par les préférences individuelles.

³dont la satisfaction définit le niveau de bien être à savoir le revenu ou la dépense de consommation [A. Soliz et L. Alejandro (1999), Lachaud

L'école Welfariste préconise des politiques axées sur l'augmentation de la productivité, de l'emploi pour une augmentation du revenu afin de réduire la pauvreté.

Dans la plupart des travaux, les méthodes utilitaristes de détermination des seuils de pauvreté considèrent le niveau total des dépenses, représenté par les quantités de biens, comme une bonne approximation du niveau de vie comparé au revenu qu'elle considère trop variable.

Ce que nous pouvons dire de cette école, c'est qu'elle se base sur des travaux beaucoup plus centrés sur une documentation objective et quantitative de la condition des pauvres que sur l'expression véritable d'une définition du phénomène.

I.2. L'approche des besoins de base

Au début du XXe siècle, l'émergence de l'école sociologique de Chicago [cf. par exemple Frazier, 1932] redéfinit l'étude de la pauvreté en apportant une explication "scientifique" à la pauvreté urbaine à travers des sujets tels que la délinquance, la déviance et la dissolution des liens familiaux. À partir des années 1970, la recherche dans le domaine de l'économie du développement est influencée par divers facteurs. Parmi eux, Townsend et son approche relative de la pauvreté qui représente un tournant de taille. L'approche relativiste devient dans cette logique un phénomène multidimensionnel. Pour lui, « les individus, familles ou groupes de la population peuvent être considérés en état de pauvreté quand ils manquent des ressources nécessaires pour obtenir l'alimentation type, la participation aux activités, et pour avoir les conditions de vie et les commodités qui sont habituellement ou sont au moins largement encouragées ou approuvées dans les sociétés auxquelles ils appartiennent. Leurs ressources sont si significativement inférieures à celles qui sont déterminées par la moyenne individuelle ou familiale qu'ils sont, de fait, exclus des modes de vie courants, des habitudes et des activités ». [Townsend, 1979].

L'étude de la pauvreté s'élargit et intègre peu à peu des idées nouvelles, celle de satisfaction est considérée comme un préalable à l'atteinte d'une certaine qualité de vie et non plus perçue comme contribuant nécessairement au bien-être. Au lieu de se concentrer sur l'utilité comme les Welfaristes, l'accent est mis sur un ensemble de biens et services qui représentent les besoins individuels de base. Cette étude nouvelle, dite de besoins de bases traditionnels, intègre : la nourriture, l'eau potable, les aménagements sanitaires, un logement, les services de santé et d'éducation, un service de transport public etc. Les limites de cette approche sont liées à la définition même des besoins de base. Malgré la différence idéologique avec l'école Welfariste, cette école reconnait le bien-fondé des politiques visant à accroitre les revenus, et les considère comme une arme de lutte contre la pauvreté. Néanmoins, cette approche dite de besoins de base met plus en avant les politiques visant particulièrement la satisfaction des besoins de base qui sont des choses essentielles à la vie comme le dit Lipton : «On doit être avant d'être bien».

C'est en 1901 que Rowntree analyse et mesure sérieusement, pour la première fois, le concept de « besoins de base » en travaillant essentiellement sur trois catégories : l'alimentation, le logement et les articles ménagers comme les chaussures, les vêtements et le carburant.

Cette analyse se développe davantage avec Asselin et Dauphin, en 2002, qui estiment que la pauvreté a atteint un niveau inacceptable, qu'elle a engendré une iniquité sociale à laquelle il est urgent et impérieux de remédier. Le pauvre, selon cette perspective, est privé d'un minimum de commodités de base jugées préalables à l'atteinte d'une certaine qualité de vie. Cette analyse offre non seulement l'avantage de conceptualiser la pauvreté multidimensionnelle, mais aussi de pouvoir mesurer les privations des individus dans les domaines variés de la vie humaine. Elle est donc plus élargie que celle proposé par Rowntree.

I.3. L'approche des capacités

Parmi toutes les approches de la pauvreté monétaire ci-dessus citées, l'approche des besoins de base est celle qui a été le plus critiquée par l'approche des capacités d'Amartya SEN, prix Nobel d'économie 1998. L'approche de la pauvreté de potentialité ou de capacité développée par Amartya SEN (économiste, philosophe et prix Nobel 1998) critique et délimite les insuffisances de l'approche des besoins de base. Cette approche s'inscrit dans le champ d'une réflexion sur la justice sociale, l'égalité et les inégalités. Elle permet d'aborder la pauvreté en la considérant comme le résultat d'une incapacité résultant d'une santé déficiente, d'une éducation insuffisante ou de déséquilibres nutritionnels. Il y a trois concepts de base à retenir dans cette approche :

- Les fonctionnements recouvrent toutes les choses de valeur qu'une personne aspire à faire ou être. En d'autres termes, c'est l'ensemble des possibilités d'être et d'agir des individus qui leur permet de tirer profit des biens dont ils disposent tels que : être bien nourri, bien logé, en bonne santé, rester digne à ses propres yeux, être en mesure de prendre part à la vie sociale, etc. Contrairement à l'approche des besoins de base qui sont fonctions des caractéristiques des individus ou des ménages, le fonctionnement est défini par rapport à l'ensemble de la population à l'instar d'une nutrition adéquate, aménagements sanitaires, éducation de grande qualité pour tous, etc. La transformation des caractéristiques des biens en fonctionnement repose sur trois facteurs : Des facteurs personnels (condition physique, sexe, compétences), des facteurs sociaux (services publics, infrastructures, normes sociales, pratiques discriminatoires, etc.) et des facteurs environnementaux (pollution, etc.).

- Les «capabilités» sont définies comme étant un ensemble de «fonctionnements» susceptibles d'être mis en oeuvre par un individu. Cette approche met l'accent sur l'aptitude des individus à transformer les caractéristiques des biens de manière à en tirer profit. Autrement dit, posséder un bien avec ses caractéristiques est une voie pour réaliser les choses jugées de valeur par les individus. A titre

d'exemple, si un individu possède une voiture, il doit se rendre compte qu'elle a été construite pour être utilisée, c'est-à-dire qu'elle doit fonctionner d'une manière ou d'une autre, pourvue de procurer satisfaction ou profit à son détenteur. Ainsi, il ne suffit pas que l'individu ait la possibilité financière de s'offrir un bien, il faut qu'il éprouve un besoin à se le procurer. Par-là, nous comprenons que le revenu est certes un bon moyen pour développer ses capacités, mais le tout émane des possibilités de choix et d'actions. Ils existent d'autres facteurs économiques influençant la production des capabilités à l'instar des libertés politiques, des conditions environnementales, etc. Les capabilités devraient représenter une liberté de mener différentes sortes de vie formées par différentes combinaisons de fonctionnements humains qui permettent aux individus d'exercer leur libre initiative, choisir de manière autonome leurs actions. En un mot, l'approche de Sen met l'homme au coeur du problème de la pauvreté contrairement à d'autres approches, et l'homme est défini par sa capacité à atteindre les fonctionnements définis plus haut. Dans ce contexte, un agent ne peut être considéré comme pauvre même s'il décide ne pas atteindre certains fonctionnements vus plus haut et ce, aussi longtemps qu'il aura la possibilité de les choisir dans un ensemble de fonctionnements.

- Quant aux accomplissements, ils représentent l'ensemble des modes de fonctionnement qu'une personne exerce vraiment. A ce niveau, il est utile de noter qu'il faut différencier accomplissement et liberté d'accomplissement. L'approche de droit de Sen attribue une grande valeur à la liberté d'accomplir puisqu'elle permet d'élargir les possibilités de choix auxquelles fait face l'individu.

I.4. L'approche subjective

Toutes les approches citées ci-dessus sont d'ordre objectif. L'objectivité peut être expliquée du fait que de toutes les questions constituant un questionnaire, aucune d'elles ne renferme le vocable pauvre, mais pour le statisticien ces questions sont d'ordre à renseigner sur la pauvreté. En quelque sorte, le répondant est aveuglé. Parallèlement à cette méthodologie de l'objectivité, il existe une autre méthodologie, celle de la subjectivité. Comme son nom l'indique, ça émane du sujet. Le sujet comprend nettement que les questions qui lui sont posées sont d'ordre à ressortir de ce qu'il pense de son niveau de vie ou de ses conditions de vie.

La subjectivité de la pauvreté réside sur la façon dont les sujets perçoivent eux-mêmes leur bien-être. En effet, elle se nourrit de réponses relativement aux questions de perceptions des ménages sur les principales causes de la pauvreté, sur la nature des difficultés liées à leurs conditions de vie, sur les stratégies adoptées pour joindre les deux bouts, sur leurs besoins et priorités par rapport à la formulation de la politique gouvernementale, et éventuellement par rapport à d'autres thématiques considérées comme plus importantes que celles jugées prioritaires par les autorités nationales. En réalité, c'est un procédé d'opinions sur différents domaines de la vie des populations (satisfaction des besoins matériels et immatériels, participation, appréciation de l'environnement politique et

social, système de valeurs, etc.) reconnaissant que les seuils de pauvreté sont le fruit de jugements fondamentalement subjectifs de ce que constitue un niveau de vie minimum acceptable par la population d'une société donnée. Ainsi un chef du ménage sera le mieux placé pour indiquer le jugement nécessaire de niveau de vie de son ménage pour ne pas être pauvre. On retrouve des questions comme [Selon vous, quel est le niveau du revenu mensuel au-dessous duquel vous ne pourriez pas joindre les deux bouts ?]. Pradhan et Ravallion et (Van Praag et al, 1994) ont écrit sur ce type de pauvreté.

En définitif, toutes ces approches favorisent une meilleure prise en charge des problèmes de la pauvreté dans le monde. Elles nous permettent de mieux comprendre ce phénomène et de définir des stratégies et des politiques économiques efficaces visant la satisfaction des besoins de base, générateur de capacité d'atteindre certains fonctionnements afin d'avoir un bien-être économique plus élevé.

II. DÉFINITION DES CONCEPTS ET DIFFÉRENTES MESURS DE LA PAUVRETÉ Les développements ci-dessus montrent que la pauvreté est considérée comme un phénomène économique et mérite d'être abordée sous plusieurs angles. À ce titre, une seule définition ne suffirait pas à cerner de tels enjeux. Nous présenterons plusieurs acceptions de la pauvreté, mais nous n'étudierons en détails que l'acception monétaire.

La pauvreté monétaire est une pauvreté mesurée par les revenus ou les dépenses de consommation des sujets. La plupart des pays utilise le niveau des dépenses de consommation pour calculer la pauvreté monétaire. En effet, il est si difficile qu'un ménage, lors d'une enquête, fasse un état de ce qu'il gagne effectivement à moins de lui proposer des tranches de revenus à forte dispersion. Ce procédé biaise les résultats. Il est préférable de suivre la fréquence des dépenses en consommation des ménages afin d'évaluer en terme réel leur niveau de vie.

II.1.2. La pauvreté non monétaire

La pauvreté non monétaire est une pauvreté qui ne repose pas sur les critères monétaires. La conséquence de cette dernière est l'exclusion de certaines pratiques sociales, de certaines normes de consommation, de certaines privations dont souffre une partie de la population prise en compte par la pauvreté non monétaire. Les éléments abordés par ce type de pauvreté sont nombreux, surtout dans les pays développés. Par exemple, on tient compte des fréquences des découverts bancaires, du niveau d'épargne, les retards de paiements inhérents aux loyers et à l'impôt, l'incapacité de maintenir le logement à bonne température et de pouvoir faire des repas de qualité, absence des toilettes, etc. Les

approches multidimensionnelles, de conditions de vie, du patrimoine font partie de cette optique à caractère non monétaire.

II.1.3. Pauvreté multidimensionnelle

Comme son nom l'indique, c'est une approche qui tient compte de plusieurs dimensions ou aspects de la pauvreté. Selon la littérature, trois groupes de pensées ont défini ce concept comme suit : Bourguignon et Chakravarty emploient l'expression « pauvreté multidimensionnelle » pour désigner une situation où des privations dans plusieurs dimensions permettent d'identifier si une personne est pauvre d'un point de vue multidimensionnel et de décrire l'étendue de sa pauvreté.

Pour l'approche d'intersection une personne identifiée comme multidimensionnellement pauvre si et seulement si elle subit des privations dans toutes les dimensions. En outre l'approche unioniste qualifie de pauvre multidimensionnel une personne qui est privée d'une quelconque dimension. La pauvreté multidimensionnelle peut être définie comme un manque par rapport à un seuil dans chacune des dimensions du bien-être d'un individu.

II.1.4. Bien-être

Le bien-être est un comparateur universel, à partir duquel s'élaborent toutes les différentes définitions de la pauvreté. Quand elle varie selon les choix considérés ou les dimensions, deux grandes écoles de pensée ont émergé, les `'utilitaristes» ou `'welfaristes» et les `'non utilitaristes'. En effet, pour les welfaristes le bien-être traduit le niveau de satisfaction qu'un sujet perçoit ; soit par usage de son revenu soit par l'accessibilité aux biens et services fondamentaux dont la littérature classique montre qu'il y a des bases théoriques suffisantes pour assimiler cette dernière à une `'bonne» approximation du bien-être pour l'analyse de la pauvreté. Les non utilitaristes tiennent compte de plusieurs aspects, outre les aspects précités de la vision monétariste. Cependant, il faut noter que la conception du bien-être varie en fonction de l'importance accordée à la perception de la personne quant à son bien-être : le bien-être est de ce fait une notion subjective.

II.1.5. Seuil de pauvreté

Toutes les écoles de pensées de la pauvreté semblent s'accorder sur la pensée d'Asselin et Dauphin (2000) qui considèrent comme pauvre, « toute personne qui n'atteint pas un minimum de satisfaction raisonnable d'une chose ». Autrement dit, tout sujet ayant un niveau de bien-être inférieur à la ligne de pauvreté fera donc partie des pauvres. Ce qui distingue ces écoles est la nature (revenu, consommation, niveau d'accessibilité à certaines commodités de base comme l'éducation, la santé, le travail, ...) et le niveau de ce minimum qui est la frontière qui sépare les pauvres des non pauvres.

II.1.6. Profil de la pauvreté

En 1993 la Banque Mondiale a défini le profil de pauvreté comme étant « un dispositif analytique qui résume l'information sur les sources de revenu, les modes de consommation, les activités économiques et les conditions de vie des pauvres ». Cette définition a été soutenue et améliorée par le PNUD (1999) comme « un outil analytique qui résume la somme des informations recueillies sur le phénomène et la structure de pauvreté d'un pays en tentant à la fois de définir la pauvreté du pays, d'identifier et localiser les pauvres, et de souligner les principales manifestations de la pauvreté ». Il indique les manifestations essentielles de la pauvreté et donne une facette enrichie sur la façon dont la pauvreté varie d'une localité à une autre, d'un groupe particulier de population à l'autre. Le profil de pauvreté est élaboré en cinq étapes : (1) l'établissement d'un consensus sur l'approche conceptuelle ; (2) le choix d'un seuil qui sépare les pauvres et les non pauvres ; (3) le choix des indicateurs spécifiques qui capturent le mieux les dimensions de la pauvreté ; (4) l'analyse de ces indicateurs ; et (5) la formulation des stratégies adaptées.

II.2. Mesure de la pauvreté

Toutes les écoles font recours à un seuil qui permet de distinguer les pauvres des non pauvres. Ce qui les différencie, c'est la manière dont est calculé ce seuil. De nos jours, l'étude économique d'un fait n'est pas seulement réalisée d'un point de vue qualitatif, il faut proposer des méthodes et outils de quantification. Plusieurs méthodes de mesure de la pauvreté ont été proposées. Nous allons nous attarder sur quelques-unes de ces méthodes, sachant qu'il en existe d'autres.

II.2.1. Mesure de la pauvreté monétaire

Pour le cadre monétaire, un ménage ou individu ayant un revenu inférieur au revenu correspondant au seuil de pauvreté est considéré comme pauvre. À l'inverse, un ménage ou individu ayant un revenu supérieur au revenu correspondant au seuil de pauvreté est considéré comme non pauvre. On note l'existence de plusieurs procédés de détermination du seuil. Globalement, deux approches sont mises en évidence sous l'impulsion de la Banque Mondiale : le seuil de pauvreté absolue et le seuil de pauvreté relative.

On parle de pauvreté absolue lorsqu'un individu ou ménage ne dispose pas des attributs considérés comme ceux du bien-être. Les seuils de pauvreté élaborés à partir des données relatives à la consommation des individus et des ménages, à l'aide desquelles on construit une ligne de pauvreté normative au-dessous de laquelle les individus et les ménages sont considérés comme pauvres, relèvent d'une approche absolue. Le seuil absolu de pauvreté est classiquement présenté en deux grandes catégories : la catégorie des seuils de pauvreté à des fins de comparaisons internationales et la catégorie des seuils nationaux de pauvreté. Parmi les seuils de pauvreté destinés aux comparaisons

internationales, le plus utilisé est celui calculé par la Banque Mondiale, à l'aide de la consommation ; il est égal à 1 dollar (en parité de pouvoir d'achat, ou PPA de 1985) par jour et par personne. En principe, chaque année, la Banque Mondiale élabore un seuil de pauvreté absolue en convertissant le seuil de pauvreté d'au moins 30 pays en voie de développement (PVD) en PPA aux prix de 1985, puis, retient comme nouveau seuil de pauvreté absolue la médiane des dix (10) seuils de pauvreté en queue. En définitive, le nouveau seuil de pauvreté absolue choisi a un pouvoir d'achat similaire à celui de 1 dollar par jour en PPA aux prix de 1985. Les seuils de pauvreté nationaux sont confectionnés par chaque pays. Sachant que le problème de développement en Afrique et dans la presque totalité des pays du tiers monde reste la famine, les PVD qui ont essayé d'élaborer des seuils de pauvreté l'ont construit autour d'une approche alimentaire.

Il existe deux modes d'évaluation inhérente à la pauvreté relativement à l'optique alimentaire : la méthode de l'énergie nutritive (Ravallion et Bidani, 1994 ; Ravallion et Sen, 1995) et la méthode du coût des besoins essentiels (Ravallion, 1994 ; Coudouel et al., 2002). Pour la méthode de coûts, on fixe un panier de biens représentatifs en tenant compte d'un niveau de calories à atteindre et on le valorise au prix d'une région ou ville du pays, la valeur obtenue sera considérée comme seuil national. Pour le reste des régions ou villes, on appliquera un déflateur de l'agrégat de consommation (déflateur spécial).

? La première est basée sur la loi d'Engel. Elle modélise la consommation non alimentaire comme une fraction de la consommation alimentaire. Et par voie de conséquence, le seuil non alimentaire est estimé comme une fraction du seuil alimentaire. Cette fraction est variable suivant les pays mais la pratique montre qu'elle varie en général entre 50% et 60 %.

? La deuxième résulte des travaux de Ravallion. Le bien essentiel non alimentaire de base est défini par Ravallion comme un bien non alimentaire dont l'obtention nécessite de renoncer à satisfaire un besoin alimentaire de base. Le montant correspondant au seuil de pauvreté alimentaire est considéré comme le montant des dépenses non alimentaires de base. On peut chercher à mesurer ces dépenses non alimentaires de base du fait que les ménages allouent leurs ressources pour satisfaire des biens non alimentaires au détriment des besoins nutritionnels. Pour un ménage qui a la possibilité de satisfaire tout juste ses besoins nutritionnels ZA, son niveau de dépenses non alimentaires est DNA. Pour ce type de ménage, la valeur de DNA est estimée comme suit, dans l'équation une fois la valeur de ZA connue :

On détermine ainsi un seuil de pauvreté inférieur Z??????é?????????? comme la somme du seuil alimentaire et du seuil non alimentaire.

On peut aussi retenir un seuil de pauvreté supérieur Z??????é??????????, considéré comme représentant une provision maximale raisonnable pour les besoins non alimentaires de base, si l'on suppose que les personnes qui satisfont à leurs besoins nutritionnels ont aussi satisfait à leurs besoins non alimentaires.

Les valeurs des différents paramètres a ??t fi sont tirées de l'estimation de la fonction de demande alimentaire suivante : Pour un ménage ?? donné, on a :

???? Correspond à la part des dépenses alimentaires dans la dépense totale Y?? ;

?? représente une estimation de la part de la consommation alimentaire moyenne des ménages ; a et fi sont des paramètres qui ont été estimés économétriquement à partir des informations sur les dépenses des ménages.

? La troisième s'inspire de l'approche précédente et estime le seuil non alimentaire comme la valeur moyenne des dépenses non alimentaires des ménages. Le seuil pauvreté non alimentaire se trouve dans le voisinage du seuil de pauvreté alimentaire. Le critère de voisinage généralement retenu fait allusion à un intervalle de #177;10% ou #177;15% du seuil alimentaire. Le seuil non alimentaire est estimé comme suit :

La pauvreté relative s'intéresse aux différences relatives entre sujets (individus ou ménages) d'une même communauté ou d'un groupe social. Elle change de nature d'une couche sociale à une autre, à l'intérieur d'un groupe social, tant chez les pauvres comme les riches. Le vocable pauvreté relative est utilisé pour désigner la situation des personnes défavorisées comparativement aux autres membres de la société. Le seuil de pauvreté relatif est calculé de la manière suivante : on fixe une proportion égale à la moyenne arithmétique ou à la médiane de la répartition de la consommation voire du revenu à l'instar d'un quintile des dépenses moyennes. Tous les sujets en dessous du

premier quintile sont considérés comme relativement pauvres, et, au-dessus, sont considérés comme non pauvres. Il convient de préciser que l'accroissement du revenu ou de la consommation impacte dans les mêmes proportions le seuil de pauvreté relative. Ainsi la mesure de la pauvreté ne subit aucun impact suite à un doublement de la distribution des revenus ou de la consommation, c'est la propriété d'invariance de la mesure de la pauvreté induite par le seuil de la pauvreté relative. Cela n'est pas le cas au niveau du seuil de pauvreté absolu.

La mesure de la pauvreté se fait à l'aide des indices de pauvreté. Il existe plusieurs indices de pauvreté dont les plus courants dans la littérature sont ceux de Foster, Greer et Thorbecke (1984). Ils sont calculés à partir de la distribution des revenus. Soit R(.), la distribution des revenus, z, le seuil de pauvreté monétaire et y la consommation annuelle (par équivalent adulte), alors pour un a donné, l'indice s'écrit :

Cet indicateur peut pragmatiquement être estimé en un indicateur discret. Soit n, le nombre de ménages faisant partie de l'échantillon dont le revenu par équivalent adulte, classé par ordre croissant, est de yi, y2, ... , y_n et que q est le rang du dernier pauvre dans cet échantillon, l'indicateur P_a peut être estimé par :

Pour a compris entre 0 et 2, on a un certain nombre de mesures de pauvreté monétaire.

Cet indice est appelé taux de pauvreté (incidence de la pauvreté ou l'indice de Head count). Il permet de connaître le pourcentage de pauvres dans une région, une ville ou même dans un pays. Cependant, cet indice ne tient pas compte des niveaux de pauvreté, c'est-à-dire qu'on ne sait pas parmi les pauvres quels sont les plus « vulnérables ».

Cet indice est appelé profondeur de la pauvreté (intensité de la pauvreté, poverty gap ou gap). Il permet de mesurer la part de revenu moyen qu'il faut octroyer aux pauvres pour les ramener au niveau du seuil de pauvreté. Ainsi, cet indice peut permettre d'éliminer la pauvreté en procédant à

des transferts aux pauvres. Le montant minimum de l'élimination de la pauvreté par des transferts ciblés est :

Cet indice est la sévérité de la pauvreté ou écart de pauvreté au carré. Comme la profondeur de la pauvreté, la sévérité augmente si le revenu moyen des pauvres diminue. Cependant, elle augmente aussi quand la distribution entre les pauvres devient inégale. Ainsi, cet indice revient à pondérer l'écart de pauvreté en privilégiant les personnes en situation d'extrême pauvreté. Autrement dit, il permet d'apprécier les écarts qui existent entre les pauvres. Il répond à une question à laquelle ne peut répondre l'incidence.

II.2.2. Mesure de la pauvreté multidimensionnelle

On peut résumer en deux les approches de mesure de pauvreté multidimensionnelle : les approches axiomatiques et les approches non axiomatiques.

II.2.2.1. Approche axiomatique

Selon cette approche on ne peut considérer une personne comme pauvre du fait qu'elle est incapable d'atteindre le minimum requis pour l'un des besoins fondamentaux, mais il semble raisonnable de juger un individu pauvre si son espérance de vie tombe en dessous d'un certain seuil même si son niveau de revenu est élevé. Beaucoup d'indices de pauvreté proposés dans le cadre de la pauvreté unidimensionnelle ont été adaptés au contexte multidimensionnel en respectant les axiomes puis en se référant à un seuil donné de pauvreté pour chaque indicateur primaire d'Asselin. (Bourguignon et Chakravarty, 2002 ; Foster et al. 1984). Rappelons que les axiomes ci-dessus cités expliquent les fondements éthiques et moraux qu'il conviendrait d'avoir à l'égard des démunis, de sorte qu'un indice de pauvreté se construise en reflétant assez bien ces axiomes.

II.2.2.2. Approche non axiomatique

Dans l'approche non axiomatique, on distingue deux catégories de mesure : celle basée sur les indicateurs agrégés de bien-être et celle axée sur les données individuelles.

Dans cette approche on peut par exemple citer l'indice de pauvreté humain (IPH) proposé par Arnand et Sen (1997). L'IPH est un indice permettant de caractériser le niveau de pauvreté d'un pays. Il a été créé par le programme des nations unies pour le développement (PNUD). Cet indice varie entre 0 et 100, en fonction de 5 critères notés de 0 à 20.

La pauvreté est essentiellement estimée par le nombre de personnes vivant avec un revenu en dessous d'un niveau dit « de pauvreté », qui, en 2002, était de 2 USD par jour. D'autres niveaux de pauvreté sont fixés à 1,4 et 11 USD par jour, ce qui permet d'affiner l'analyse. Le niveau de revenu de 1USD par jour est appelé « niveau d'extrême pauvreté ». Le PNUD utilise également des indicateurs indirects qui mesurent l'impact de la pauvreté sur la population et qui servent à calculer des indicateurs composites de pauvreté humaine IPH-1 et IPH-2(indice de pauvreté humaine).

L'IPH-1, plutôt adapté au classement des pays pauvres ainsi que des pays en développement, est calculé à partir des trois indicateurs P1, P2 et P3 , exprimés en pourcentage avec :

A partir de 2001, on a vu une rectification dans la méthode de calcul du dernier indice en éliminant le pourcentage de personne privées d'accès aux services de santé à cause d'un manque de données fiables. On calcule alors :

l'IPH-2, plutôt adapté au classement des pays développés (il est utilisé pour la plupart des pays de
l'OCDE), calculé à partir des quatre indicateurs P1, P2, P3 et P4 exprimés en pourcentage avec :

P4 est le pourcentage de personnes en chômage de longue durée c'est-à-dire membre de la population active et sans emploi depuis au moins 12 mois.

Dans cette approche, les mesures les plus citées dans la littérature et les plus appliquées actuellement dans le cas des pays en développement sont : les méthodes fondées sur la théorie des ensembles flous, celles basées sur le critère d'entropie et des mesures faisant appel au critère de l'inertie.

Cerioli et Zani, en 1990, furent les premiers à offrir une première méthode multidimensionnelle basée sur la théorie des ensembles flous (fuzzy sets). Elle est selon Zadeh, un pas vers un rapprochement entre la précision des mathématiques classiques et la subtile imprécision du monde réel. Un rapprochement né de l'incessante quête humaine pour une meilleure compréhension des déterminants mentaux de la connaissance. Elle a donc pour objet d'étude la représentation des connaissances imprécises et le raisonnement approché.

On peut définir la fonction d'appartenance du i-ème ménage au sous ensemble flou B comme le

C'est le ratio de pauvreté du i-ème ménage ; avec ???? le poids relatif au j-ème attribut et où

Notons que le poids ???? représente l'intensité de privation liée à l'attribut ????. Plus le nombre de ménages privés de l'attribut ???? est petit, plus le poids ???? sera grand. Ainsi dit, ???? peut s'écrire de la manière suivante :

On peut aussi calculer un indice unidimensionnel pour chacun des j attributs définissant le degré de privation du j-ème attribut pour la population des n ménages. Ainsi :

L'indice de pauvreté flou global peut aussi être obtenu comme une moyenne pondérée des indices unidimensionnels pour chaque attribut :

Cette méthode est très adaptée à l'étude des situations dont les connaissances sont imparfaites (incertaines et imprécises), admettant ainsi qu'il n'existe pas de critère précis pour distinguer quels éléments appartiennent ou non à un ensemble à priori. Cette méthode permet de construire un indice comprenant les différentes dimensions (attributs) de la pauvreté. Cette approche a pour avantage aussi de permettre d'introduire une décomposition synthétique qui combine à la fois le rôle des groupes d'une population et les dimensions de la pauvreté dans l'explication de la pauvreté totale. II.2.2.2.2.2. L `approche d'entropie

Elle a été développée à l'origine par Claude Shannon (1948, A Mathematical theory of communication) pour mesurer la quantité d'information. L'entropie est définie comme la mesure de l'incertitude associée à une variable aléatoire. E. Maasoumi (1999) est parti de cette théorie s'appuyant sur une mesure de divergence entre deux distributions pour proposer un indicateur composite optimal qui minimise une somme pondérée de divergence deux à deux.

Soit P?? = P[?? = ????], i = 1, ... n, la probabilité que le résultat d'une expérience ???? avec 0 = p?? = 1. Ainsi, la fonction captant l'information générée par l'expérience est supposée être une fonction de probabilité. Par ailleurs on pose que ??(.) est une fonction décroissante : ??(1) = 0 et ??(0) = 8. Enfin, l'information anticipée d'une expérience est définie par :

On définit l'entropie comme la mesure de l'incertitude associée à une variable aléatoire.

On peut alors définir des mesures pour déterminer la divergence entre distributions. Prenons le cas

de deux distributions : la première P _(P??, ... , P??) et la deuxième Q _(Q??, ... , Q??) obtenue après

modification de la première. La mesure de divergence entre les deux distributions est donnée par :

Il a été proposé une classe alternative de mesures basée sur la famille d'entropie généralisée :

L'aspect théorique évoqué ci-dessus peut être adapté dans le cadre de la pauvreté

multidimensionnelle comme suit : soit n individus indicés par i avec ?? = 1, , ?? et de m attributs
de bien-être indicés par j, avec ?? = 1, ... , ?? et ?????? représente alors la valeur d'un attribut j pour l'individu i. On procède en deux étapes. Dans un premier temps, on agrège le vecteur d'attributs (????₁,......, ??????) de l'individu d'indice i en une valeur unique ??????. L'idée est de trouver un vecteur ???? = (??1??, ... , ??????) qui reflète le plus possible le bien-être procuré à chaque individu par l'ensemble des attributs. Dans ce cas, il s'agit de minimiser la fonction d'entropie généralisée suivante :

Où ???? représente le poids de l'attribut j. La solution du cas général de cette minimisation est :

Dans un deuxième temps, on cherche à identifier les critères de définition de la pauvreté. L'approche d'entropie issue de la mécanique dynamique est beaucoup exploitée dans la théorie statistique de l'information. Cette théorie a été critiquée par Asselin (2002), qui souligne que la théorie d'entropie souffrirait d'un problème d'indétermination lié à la nature paramétrique des mesures proposées, et à la détermination du poids des attributs avec un degré important d'arbitraire. Pour Asselin, l'approche d'inertie proposerait des méthodes permettant d'éliminer autant que possible le problème d'arbitraire dans le calcul de l'indice composite.

Cette approche est basée sur les techniques dites d'analyse de données (J.P Benzecri et coll, 1973 ; P. Bertier et J.M. Bouroche, 1975 ; F. Caillez et J. Pages, 1976 ; M. Volle, 1978) et dont les principales méthodes sont l'analyse en composantes principales (ACP), très prisée dans les pays anglo-saxons, et l'analyse en correspondances multiples (ACM). Ces méthodes factorielles relèvent de la géométrie euclidienne et conduisent à diagonaliser une matrice carrée en extrayant les valeurs et les vecteurs propres. Ce sont des méthodes exploratoires multidimensionnelles qui permettent de décrire des relations entre deux ou plusieurs variables en fournissant une représentation graphique sous forme d'un nuage de points projetés dans un sous-espace de faible dimension. Nous pouvons à

l'aide de ces méthodes réaliser une étude d'homogénéité entre les indicateurs de bien-être et construire un indicateur composite de bien-être.

Considérons un tableau X à n lignes et p colonnes, c'est-à-dire p variables mesurées sur n individus ; X = {xL1, i E I et j E J}. Avec Card(I) = n, le nombre d'éléments de l'ensemble I (les individus) et Card(J) = p, le nombre d'éléments de l'ensemble J (les variables). À ce tableau, on peut associer deux nuages de points :

- le nuage des n lignes dans E = Rp, E est appelé espace des individus et l'on note N(J) le nuage des individus

- le nuage des p colonnes dans F = Rⁿ, F est appelé espace des variables et l'on note N(I) le nuage des variables.

Le problème géométrique de l'analyse factorielle que l'on se pose est d'obtenir, dans un système d'axes appropriés, la meilleure représentation des nuages précédents. Pour obtenir ce système d'axes dits axes factoriels, ou axes d'inertie, on opère pas à pas, en cherchant l'espace à une dimension E1, puis l'espace à deux dimensions E2, et de façon générale, l'espace à k dimensions E1 ajustant au mieux (au sens de l'inertie) les nuages de points.

L'approche d'inertie se base sur ces différentes techniques pour proposer une méthodologie permettant de construire un indicateur composite avec le moins d'arbitraire possible dans la définition de la forme fonctionnelle (Bosco et al, 2005).

La démarche de Desai et Shah (1988) a été utilisée pour la détermination du niveau de la pauvreté multidimensionnelle ou style de vie. Elle vise l'agrégation des différents comportements de consommation et des différentes conditions d'existence. Pour cela, le recours à l'économétrie par le modèle Logit est appliqué pour réaliser cette agrégation. Il essaye d'abord de déterminer un ensemble d'évènements ou d'expériences de vie représentatifs de la vie en société. Chaque expérience est ensuite régressée par rapport à un ensemble de variables socio-économiques. Enfin, pour chaque expérience, il est calculé un indicateur correspondant à la distance entre la valeur estimée pour chaque ménage et celle correspondant à l'ensemble de la société. Ainsi, l'indice de privation DI d'un ménage j donné se calcule comme suit :

AL, une pondération de l'évènement i dans le panier des évènements choisis à savoir I ;

⁶????, la distance entre la valeur estimée de l'événement j pour le ménage et la valeur moyenne

Ainsi, 8 ???? peut être interprétée comme la probabilité estimée pour le ménage j de réaliser

l'événement j. Le recours à une valeur estimée 8 ???? et non à la valeur observée ⁸???? découle du souci de s'assurer que tout écart entre le ménage et la société tient plutôt à un manque de ressources qu'à

un problème de préférence ou de goût. Pour chaque ménage j, la probabilité 8 ???? de réaliser un événement j devra ainsi ne dépendre que de ses caractéristiques sociodémographiques (revenu,

taille, âge, etc.). Sur la base d'un modèle logit, on mesure 8 ???? comme suit :

Avec ??(.), une fonction logistique, ??k?? un vecteur de ?? variables sociodémographiques et ?????? correspondant à l'erreur. Dans cette partie du travail, nous procéderons en deux étapes. La première consistera, par une méthode Logit, à faire la régression de chaque événement sur les variables socio- démographiques qui caractérisent chaque ménage (équation 3). Dans une deuxième étape,

nous utiliserons les résultats de ces régressions pour calculer la valeur de 8

Et estimer enfin l'indice de privation D ?? de chaque agent ??. Nous adopterons la démarche de

Delausse et al.(1993) qui consiste à poser 8 ?? comme égal à la probabilité moyenne estimée de

l'événement j pour toute la société. Cette valeur de 8 ?? servira aussi de pondération dans le calcul de

L'approche noyau dur permet de déterminer le pauvre quel que soit le type. C'est-à-dire le pauvre selon l'approche monétaire, multidimensionnel et subjective. Dans cette approche, le degré de la pauvreté est en fonction du nombre d'indicateurs qui qualifient l'individu ou le ménage de pauvre. Un individu ou ménage qualifié de pauvre par l'approche monétaire et subjective est plus pauvre que celui uniquement qualifié de pauvre par l'approche monétaire. Dans le même sillage, un individu ou ménage qualifié de pauvre par l'approche monétaire et subjective l'est moins que celui qualifié de pauvre par les trois approches (monétaire, subjective et multidimensionnel). Cette conclusion provient des travaux de DANSEREAU (2009). DIOP et Al qui ont pu également démontrer avec les données d'enquêtes auprès des ménages du Sénégal « que le noyau dur de la pauvreté correspond ainsi à l'ensemble des individus ou ménages qui cumulent les différentes formes de pauvreté ». Sur les données de Madagascar aussi, Kazafindrako, en s'appuyant sur le noyau dur de la pauvreté sur la base de 7 approches différentes, a montré que les différents types de pauvreté appellent à des politiques différenciées. Donc, le « noyau dur » est l'intersection entre les

différentes approches. Pour qu'un individu ou ménage fasse partie du noyau dur il faut qu'il soit monétairement, subjectivement et multi-dimensionnellement pauvre.

Pour mettre en place cette approche, on fait l'agrégation de ?? indicateurs de la pauvreté qui sont identifiés comme suit : Soit {??1, ??2,. . . , ????, . . . , ????}, un ensemble de ?? indicateurs de pauvreté portant sur un échantillon de ménages. On suppose que ces indicateurs sont deux à deux non redondants et pas totalement disjoints. L'intersection des ?? ensembles ?? (????), ?? = 1, 2, ... ?? constitue le noyau dur de la pauvreté.

II.2.3. Mesure de la pauvreté subjective

La subjectivité de la pauvreté réside sur la façon dont les sujets perçoivent eux-mêmes leur bien-être. En effet, elle se nourrit de réponses relativement aux questions de perceptions des ménages sur les principales causes de la pauvreté, sur la nature des difficultés liées à leurs conditions de vie, sur les stratégies adoptées pour joindre les deux bouts, sur leurs besoins et priorités par rapport à la formulation de la politique gouvernementale, et éventuellement par rapport à d'autres thématiques jugés plus importantes que celles jugées prioritaires par les autorités nationales. En réalité, c'est un procédé d'opinions sur différents domaines de la vie des populations (satisfaction des besoins matériels et immatériels, participation, appréciation de l'environnement politique et social, système de valeurs, etc.) reconnaissant que les seuils de pauvreté sont le fruit de jugements fondamentalement subjectifs de ce que constitue un niveau de vie minimum acceptable par la population d'une société donnée.

Il existe plusieurs méthodes dans la littérature pour la détermination du seuil de la pauvreté subjective⁴ : celles de l'école de Leyden (Van Praag et alii, 1994) à partir du Minimum Income Question (MIQ), la méthode d'insécurité d'existence objective utilisée en Belgique par AMYNAH G, la méthode des paliers.

La démarche du MIQ consiste à interroger les individus sur le niveau de revenu minimal pouvant permettre de mener une vie décente. L`application de cette méthode dans le cadre des économies qui ne sont pas fortement monétarisées peut aboutir à des résultats peu convaincants.

La méthode Consumption adequacy question (CAQ) de Pradhan et Ravallion : Dans cette méthode, le répondant (souvent le chef du ménage) est supposé être capable d'évaluer qualitativement le niveau du revenu de son ménage à savoir : très mauvais, mauvais, suffisant, bon,

⁴Kapteyn (1994) et Kapteyn et al (1988)Ferrer Carbonell et Van Praag (2001).

très bon. Cette méthode est basée sur des questions ayant trait à l'habillement, le logement et la consommation alimentaire.

III. REVUE EMPIRIQUE

Il est question ici de présenter les études empiriques réalisées sur la pauvreté. Une approche théorique est toujours suivie d'une vérification empirique. Dans ce contexte, nous présenterons brièvement les travaux qui ont été réalisés sur cette question, les méthodologies utilisées et les résultats obtenus pour l'approche monétaire, multidimensionnelle et de besoins de base.

III.1. Selon l'approche monétaire

En 2001, une étude faite par Fodiye Bakary DOUCOURE, sur les déterminants de la pauvreté au Sénégal, a permis de mettre en exergue l'importance des variables explicatives. Et par conséquent, les axes prioritaires d'action pour réduire la pauvreté. L'approche utilisée dans cette étude considère les modèles logit-probit-gombit. Ces modèles permettent, sur la base d'une différentiation de la population en deux sous-échantillons (pauvre et non pauvre), de procéder à l'explication de la probabilité d'appartenir à un des groupes susmentionnés. S'appuyant sur des données de l'enquête sénégalaise auprès des ménages (ESAM 1994-1995), il résulte de cette étude que les principales variables explicatives agissant sur la pauvreté sont l'éducation, la localisation géographique, et le statut sur le marché du travail.

En 2003, une étude a été réalisée par Fatou CISSE sur « le profil de pauvreté du Sénégal : approche monétaire » en utilisant les données sur les deux enquêtes nationales réalisées par la direction de la prévision et des statistiques (ESP et ESAM I), ainsi que les approches numérique (FGT) et graphique. L'étude basée sur les données ESP montre que 56,65% des individus étaient pauvres en 1992 alors que celle basée sur les données ESAM conduit à une estimation de 65%. À Dakar, le niveau de la pauvreté des ménages est passé de 3,2 % en 1992 à 19,2% en 1995. Dans la zone rurale, la proportion des pauvres est passée d'un peu plus de la moitié des ménages 52,8% à 80% soit une progression de 27 point de pourcentage. L'étude montre également que la pauvreté touche plus les ménages dirigés par les hommes que ceux dirigés par les femmes. Mais il ressort également que la progression de la pauvreté est plus forte chez les ménages dont le chef est une femme entre les deux enquêtes. La région de Dakar, Louga, Diourbel et saint louis accusent les niveaux de pauvreté les plus bas. La pauvreté est plus accentuée chez les indépendants agricoles (81%), les chômeurs (62%), les ménages dont les chefs sont sans instruction (67%), les polygames (68%) et les ménages de grande taille (les ménages dont la taille est supérieure à 8 ont une incidence de (62%).

III.2. Selon l'approche multidimensionnelle

En novembre 2004, Oumar Diop DIAGNE, Ousmane FAYE et Salimata FAYE ont étudié le noyau dur de la pauvreté pour le cas du Sénégal. La méthodologie utilisée est le cumul des indicateurs de pauvreté monétaire (des dépenses), de privation relative de Townsend et celui du patrimoine. L'ACM a été utilisée pour le calcul de ces deux derniers indicateurs. Cette étude s'appuie essentiellement sur deux enquêtes conduites par l'Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie (ANSD) (ESAM 1994-1995 et ESAM II 2001-2004). L'analyse du noyau dur montre que deux ménages sur onze manquent de revenu pour faire face à leurs besoins immédiats, éprouvent des difficultés à accéder à la modernité et, pire, ont des perspectives sombres en raison d'une absence de qualification et d'avoirs pouvant les faire sortir de la précarité. Le noyau dur représente 18% des ménages vivant au Sénégal soit 17,54% de la population. Il est plus représenté en zone urbaine (23,9%). On note un taux 16,8% à Dakar contre 16,54% en zone rurale. Le profil âge du noyau dur est contrasté suivant les zones. L'incidence de noyau dur est croissante avec l'âge du chef de ménage à Dakar. Les ménages dirigés par des jeunes sont nettement moins pauvres que ceux dirigés par des adultes ou personnes âgées. Les ménages dirigés par des veufs ou divorcés sont également très exposés au cumul des trois formes de pauvreté. Dans l'espace urbain, les taux d'incidence sont croissants avec la taille du ménage, jusqu'au seuil de 15 membres, au-delà, l'évolution connaît une inflexion.

En avril 2005, la même étude, révisée par les mêmes auteurs, a montré que contrairement aux travaux antérieurs, que la pauvreté sévit plus chez les ménages dirigés par des femmes soit 34% contre 27% pour ceux dirigés par des hommes. Parmi ses femmes, ce sont des divorcées (18,20%) et veuves (18,50%) qui cumulent plus de type de pauvreté. En ce qui concerne le niveau d'éducation, les sans niveau représentent les 85,20% de la frange la plus exposée en pauvreté du noyau dur et sont constitués à 70%, au moins, par des ménages ayant pour chef un non instruit. La démographie des ménages constituant le noyau dur montre que ces derniers sont d'une taille ordinaire pour le Sénégal avec des taux de 20,20 à 21,60%. Les vieux sont plus exposés à 15,30%. Dans le milieu urbain, on recense le plus d'extrêmes pauvres soit 36,70% à Dakar, 45,30% dans les autres milieux urbains et 19% en zone rurale.

III.3. Selon l'approche des besoins de base

En 2005, baba NDIAYE a étudié la pauvreté en milieu rural du Sénégal par l'approche classique des besoins de base en utilisant le maximum de vraisemblance. Les variables qui ont été retenues dans cette étude comme déterminants de la pauvreté sont : la taille du ménage, la localité, le sexe du chef de ménage, le bétail possédé, la terre possédée, situation matrimoniale, niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle et l'âge du chef du ménage. En utilisant les données issues de la

deuxième enquête au prêt des ménages (ESAM II), les résultats obtenus montrent que la pauvreté rurale résulte de plusieurs facteurs tels que : une taille du ménage très élevée, un faible niveau d'instruction, la polygamie, le nombre de pièces du logement et la distance par rapport aux infrastructures sociales de base. Cette étude a montré que la pauvreté est plus élevée dans les régions de Kaolack, Ziguinchor et Kolda avec une sévérité de pauvreté qui frappe respectivement 19% des ménages ruraux de Kolda et 18% de ceux de Kaolack et de Ziguinchor. Il révèle également que les femmes sont plus touchées par la pauvreté que les hommes dans ces zones et que la pauvreté est une fonction décroissante du niveau d'instruction.

CHAPITRE III : MÉTHODOLOGIE ET SOURCE DE DONNÉES

Dans cette partie nous allons présenter la méthode retenue pour déceler les déterminants de la pauvreté monétaire au Sénégal. Par ailleurs nous présenterons les données utilisées et dans le cadre de l'étude, et justifierons la pertinence des variables exogènes considérées.

I. MÉTHODOLOGIE

Notre démarche consiste à faire d'abord le profil de pauvreté en calculant l'incidence, la profondeur et la sévérité de la pauvreté à travers l'indice de FGT, et ensuite faire une régression logistique pour déterminer les facteurs explicatifs de la pauvreté monétaire. Et pour cela, nous allons utiliser la base de données de l'enquête de 2011 (ESPS II).

Le profil de pauvreté nous permet d'identifier les pauvres, de les localiser, etc. Pour classer les individus comme étant pauvres ou non pauvres, on utilise souvent le revenu par tête ou les dépenses de consommation. Le revenu que possède un individu est facile à mesurer si le nombre de sources de revenus est limité. Mais, dans le cas contraire, l'individu peut ne pas se souvenir de certaines sources lors de l'enquête. Et dans ce cas, l'inconvénient d'approximer le bien être par le revenu pour classer les pauvres et les non pauvres est qu'il est susceptible d'être sous-estimé. Et pour éviter cela, nous allons utiliser les dépenses par équivalent adulte. Elles sont moins sous-estimées que le revenu car, il est plus facile de se souvenir de ces dépenses. Le choix des échelles d'équivalences permet de résoudre les problèmes liés à la comparaison des ménages de compositions différentes. Et pour comparer le niveau de vie de ces derniers, on fait recours habituellement à une échelle d'équivalence de façon à obtenir une dépense par équivalent adulte. Elle permet d'appréhender les économies d'échelles que réalise un ménage de plusieurs personnes principalement grâce au partage des biens à usage collectif. L'échelle d'équivalence souvent utilisée est celle d'OXFORD, qui attribue un poids de 1 à l'adulte, de 0,7 à l'adulte supplémentaire et 0,5 à chaque enfant. Une fois les dépenses par équivalent adulte identifiées, nous allons, à partir d'un seuil (qui va servir de frontière entre les riches et les pauvres), classer les ménages. Ce seuil est généralement calculé par l'agence nationale de la statistique et de la démographie (ANSD). Donc, est pauvre tout individu ou ménage ayant une dépense inferieure à ce seuil, et non pauvre, tout individu ou ménage ayant une dépense supérieure à ce seuil. Une fois l'identification des pauvres et des non pauvres faite, nous allons calculer l'incidence, la profondeur et la sévérité pour chaque variable socioéconomique intégrée dans le modèle.

Après le profil de pauvreté, nous allons faire une régression logistique pour détecter les déterminants de la pauvreté monétaire, en mettant en relation une variable binaire (pauvre ou non pauvre) avec plusieurs variables endogènes (taille du ménage, niveau d'éducation du chef de ménage, occupation du chef de ménage, situation matrimoniale du chef de ménage, groupe d'âge du

chef de ménage, sexe du chef de ménage, milieu de résidence et région de résidence), susceptibles d'expliquer la pauvreté monétaire dans nos pays afin de pouvoir faire un meilleur ciblage des politiques économiques, en vue d'éliminer la pauvreté au Sénégal.

I.1. Présentation théorique du modèle

Pour déterminer les déterminants de la pauvreté monétaire, nous recourrons à une des méthodes d'économétrie. En général, le but de la plupart des recherches est de déterminer des relations entre un ensemble de variables. On a opté pour la régression logistique parce qu'elle combine les avantages de la régression et de l'échelle logistique. Ici, l'intérêt de l'utilisation de la modélisation logistique réside dans l'existence simultanée de variables quantitatives et qualitatives dans l'enquête socio-économique qui va nous servir de base de données. Souvent, on considère une variable dépendante que l'on veut expliquer en fonction d'autres variables appelées variables explicatives. Cette méthode s'appelle l'analyse en régression. L'un des objectifs de cette analyse est d'étudier les associations et de faire des prévisions. Lorsque la variable dépendante est qualitative, le modèle de régression linéaire n'est pas approprié. En effet, l'écriture d'un modèle linéaire conduirait à une équation dont les deux membres ne seraient pas de même nature, et donc à des estimateurs biaisés. Le premier membre serait constitué de codes associés à des modalités de la variable qualitative, et aurait, de ce fait, pour ensemble de définition un ensemble dénombrable. Le second membre, combinaison linéaire de variables quantitatives et/ou qualitatives, pourrait prendre n'importe quelle valeur. Le principe dans ce cas consiste à modéliser la probabilité de survenance des différentes modalités et cela se fait généralement en utilisant une fonction de répartition. Dans notre cas, nous disposons d'une variable ?? (l'indicateur de la pauvreté monétaire) à prédire. Elle ne prend que deux valeurs 1 (Pauvre) et 0 (Non pauvre). Pour un individu i de l'échantillon de taille n, ?? prend la valeur ??(i). La base de données comporte j variables explicatives X1, X2, X3, ...., X??, et pour un individu i, X(i) prend les valeurs X1(i), X2(i), X3(i), .... , _X?? (i). Supposons que le risque de transmission est guidé par une variable X(i) non observée. Cette variable latente, qui par hypothèse s'adapte à une mesure quantitative décrit alors le risque de finir pauvre. Ainsi, le ménage i devient pauvre dès lors que X(i) est supérieure à un certain seuil??₀. Un exemple concret nous pousse ainsi à dire que Y est une variable supposée mesurer le risque de pauvreté.

P Ei > Y₀ - a₀ - / akXk(i) )]= P Ei < a₀ + / akXk(i) - Y₀] = t[a₀ + / akXk(i) - Y₀I

Ne connaissant pas la distribution de E1, on est amené à faire des hypothèses sur la fonction de répartition q$(. ). On parlera ainsi de modèle logit, de modèle Probit ou de modèle gambit selon que la fonction de répartition utilisée soit respectivement celle de la loi logistique, de la loi normale ou de la loi de Gumbel. Le modèle logit est le plus utilisé dans le domaine de la pauvreté car il fait intervenir des Odds Ratio. Et lorsque la variable dépendante ne contient que deux modalités, on parle du modèle logistique binaire. L'objectif du modèle est de construire une fonction qui permettra de prédire et expliquer les valeurs de la variable Y à partir de l'ensemble de descripteurs. Pour ce faire, la régression logistique binaire postule l'hypothèse suivante :

estimer les paramètres du modèle est celui du maximum de vraisemblance et la probabilité d'un individu est modélisée à l'aide de la loi binomiale.

La statistique de Wald permet de tester la significativité individuelle des variables, c'est-à-dire tester si chacune des variables influence significativement la variable dépendante. Les hypothèses dans ce cas sont les suivantes :

Le calcul du R² de Mc Fadden permet de mesurer la qualité d'ajustement du modèle. Il permet d'avoir une idée sur le pourcentage de variabilité de la variable endogène expliquée par la variabilité des variables explicatives. Il est basé sur les fonctions de log vraisemblances des modèles avec variables explicatives et sans variables explicatives. Mais, dans le cadre d'un logit tout comme d'un Probit, il est généralement faible.

Il se peut que lors de l'estimation d'un modèle, le problème de l'ajout ou du retrait d'une ou de plusieurs variables se pose généralement. À cet effet, il a été développé au sein de la littérature une batterie de techniques visant à répondre à cette question. Au premier rang de celles-ci, se trouvent : Le test du Likelihood-ratio, qui a pour hypothèses :

Ensuite, la technique de comparaison de la quantité d'information : Le meilleur modèle est celui qui minimise la quantité d'information.

Une fois le modèle est estimé, il faut déterminer la qualité de l'ajustement du modèle aux données ou, en anglais, le « Goodness of fit ». Pour fixer les idées, notons les valeurs observées de la variable dépendante observée par Y' = (Y1, Y2, ......, Y_n) et les valeurs prédites par le modèle par Y^{^}' = (Y^{^}1, Y^{^}2, . ....., Y^{^}_n), où n est la taille de l'échantillon. On considérera que le modèle est bon si :

- La distance entre la variable dépendante observée Y'et la valeur prédite Y^{^}'par le modèle ^est petite. On vérifiera cela avec le test de Hosmer et Lemeshow.

- Le modèle prédit bien les valeurs Y = 0 et les valeurs Y = 1. La vérification de cette hypothèse se fera par le tableau de classification.

- Le modèle permet de bien discriminer entre les valeurs de Y = 0 et Y = 1 en fonction des variables explicatives X1, X2, X3,...., _X??;autrement dit, on obtient de bonnes sensibilités, de bonnes spécificités et une bonne courbe ROC.

I.1.1.2. Évaluation de la calibration du modèle : le test de Hosmer et Lemeshow

Le test de Hosmer et Lemeshow est basé sur un regroupement des probabilités prédites par le modèle, par exemple par décile. On calcule, ensuite, pour chacun des groupes, le nombre observé de réponses positives Y = 1 et négatives Y = 0, que l'on compare au nombre espéré prédit par le modèle. On calcule alors une distance entre les fréquences observées et prédites au moyen d'une statistique du khi-deux. Lorsque cette distance est petite (p-valeur est supérieure au seuil de signification) on considère que le modèle est bien calibré.

I.1.1.3. Évaluation du pouvoir discriminant du modèle : sensibilité, spécificité et courbe ROC

On utilise le modèle Logistique pour modéliser la probabilité des attributs 0/1 de la variable dépendante Y en fonction des Co variables. A partir des probabilités estimées, on décidera en fixant un seuil, par exemple à 0.5, de classer l'individu dans la catégorie Y = 1 si sa probabilité est supérieure au seuil et dans la catégorie Y = 0 sinon. Il s'agit d'une règle de classement : Il est intéressant de déterminer la performance du classement et savoir comment celui-ci dépend du seuil (ou de la règle) choisi. Pour cela, nous allons considérer les notions de sensitivité et de spécificité. La sensitivité est définie comme la probabilité de classer l'individu dans la catégorie y = 1 (on dit que le test est positif) étant donné qu'il est effectivement observé dans celle-ci :

La spécificité, par contre, est définie comme la probabilité de classer l'individu dans la catégorie y=0 (on dit que le test est négatif) étant donné qu'il est effectivement observé dans celle-ci :

Lorsqu'on fait varier le seuil, la sensibilité et la spécificité changent, puisque la règle de classement est modifiée. Afin de représenter les valeurs pour toutes les possibilités de seuil, on dessine sur un graphe des courbes de sensibilités et spécificités.

Une courbe ROC est une courbe qui découle du graphique des courbes de sensibilités et spécificités. Pour un seuil donné, on relève la valeur de l'ordonnée pour chacune des deux courbes, et en les reportant dans le graphique, on obtient un point particulier de la courbe ROC. Il est clair qu'un modèle sans valeur prédictive donne une courbe ROC qui correspond à la droite à 45° et une aire

sous la courbe de 0.5 (moitié de la surface du carré 1x1). Par contre, un modèle parfait aura une courbe ROC avec une aire en dessous d'elle égale à 1. La surface de la courbe nous permet d'évaluer la précision du modèle pour discriminer les valeurs positives (Y = 1) des valeurs négatives (Y = 0).

On retiendra comme règle du pouce (source : méthodes économétrique cours et exercice résolus avec logiciel eviews et stata, tome 2 de Doucouré Fodiyé (Septembre 2016)) :

Lorsque toutes les étapes sont validées, on a des raisons de croire que le modèle choisi est bon. Ainsi, on peut passer à l'interprétation des résultats.

I.2. Spécification du modèle logit

Beaucoup de travaux ne retiennent que le revenu ou la consommation pour déterminer qui est pauvre ou non pauvre. Alors que cette situation d'insuffisance ou de faiblesse de revenu découle d'une certaine privation des choses essentielles à la vie. C'est pourquoi à travers cette recherche, nous allons étudier les déterminants de la pauvreté monétaire de la population sénégalaise. Pour cela, nous allons utiliser plusieurs variables susceptibles d'expliquer la pauvreté, que nous allons mettre dans un modèle logistique. La littérature empirique sur la pauvreté considère une grande diversité de variables susceptibles d'agir sur ce phénomène. Le nombre et la nature de ces variables dépendent non seulement de la question spécifique à laquelle on veut apporter une réponse, mais aussi à la disponibilité des données.

Le modèle que nous proposons comporte 9 variables exogènes (taille du ménage, groupe d'âge du chef de ménage, sexe du chef de ménage, milieu de résidence (rural ou urbain), région de résidence, situation matrimoniale du chef de ménage, niveau d'instruction du chef de ménage, occupation du chef de ménage et le double de la taille du ménage), et une variable binaire endogène, la probabilité d'être pauvre.

Le choix des variables explicatives ci-dessus est justifié par leur importance dans la vie des individus et des ménages, quelles que soient leurs caractéristiques. De façon plus détaillée, la justification de ces choix est la suivante :

- On a choisi la taille du ménage (taille et taille2) parce qu'en général, plus la taille du ménage est grande plus les chances d'être monétairement pauvre est grande.

- Le milieu de résidence (milieu) détermine souvent les chances d'être pauvre, car le monde rural souffre de beaucoup de privations d'ordre infrastructurel, sanitaire etc.

- Sexe du chef de ménage (sexe_cm), le choix de cette variable se justifie par le fait que les femmes sont souvent plus exposées à ce phénomène, surtout dans le monde rural où la femme est préposée à des taches ménagères qui ne procurent aucun revenu, où la femme n'a aucun niveau d'instruction pour pouvoir exercer une activité, car sortie prématurément de l'école à cause des mariages ou d'autres motifs de sortie.

- Groupe d'âge du chef de ménage (groupage1_cm), le choix de cette variable se justifie par le fait que les ménages dirigés par les vieux sont souvent plus exposés à la pauvreté que ceux dirigés par des chefs en âge moyen. En effet, ces personnes reçoivent moins de revenus pour assurer un bon niveau de vie au ménage parce qu'étant en retraite.

- Région de résidence (A1_Region), le choix de cette variable réside dans le fait que le plus souvent les ménages se trouvant dans les régions à forte activité économique sont moins exposés à la pauvreté que ceux habitant les autres régions, car la majeure partie des investissements se concentre sur ces régions.

- Statut matrimonial du chef de ménage (statmat_cm), le choix de cette variable est justifié par le fait que les chefs de ménage mariés sont plus exposés à la pauvreté monétaire que les autres, car ayant souvent des charges plus lourdes.

- Niveau d'instruction du chef de ménage (ninvst_cm), le choix de cette variable se justifie par le fait que les chefs de ménage ayant des niveaux d'instruction plus élevés sont moins exposés à la pauvreté monétaire que ceux ayant des niveaux d'instruction faibles. En effet, plus l'individu est qualifié, plus il a la chance d'avoir des revenus élevés, parce qu'il a souvent plus de compétences pour avoir un travail, ou pour créer des activités source de revenu.

- Occupation du chef de ménage (occupation_cm), le choix de cette variable se justifie par le fait que plus l'activité du chef de ménage génère des richesses, moins il est exposé à la pauvreté monétaire.

Résumons dans un tableau les variables explicatives incluses dans le modèle, les termes de référence, les modalités, les modalités de référence, ainsi que les signes attendus.

	- Urbain - Rural	Milieu	Urbain	+
Sexe du chef de ménage	- masculin - féminin	Sexe_cm	Masculin	+
Groupe d'âge du chef de ménage	- moins de 35 ans - 35 à 60 ans - Plus de 60 ans	Groupage1_cm	35 à 60 ans	+
Etat matrimoniale	- Monogame - Polygame - Divorcé - Célibataire - Veuf (Ve) - Union libre	Etatmat_cm	Monogame	+
Région de résidence du ménage	- Dakar - Ziguinchor - Diourbel - Saint-Louis - Tambacounda - Kaolack - Thiès - Louga - Fatick - Kolda - Matam - Kafrine - Kédougou - Sedhiou	A1_Region	Dakar	+
Niveau d'instruction du chef de ménage	- Supérieur - Secondaire - Moyen - Primaire	nivinst_cm	Supérieur	-
Occupation du chef de ménage	- Occupe - Inactif - Chômeur	occupation_cm	Occupe	+
Taille au carrée	-	Taille2	-	+

II. SOURCES DE DONNÉES

Dans le cadre de notre recherche, on met l'accent sur les déterminants de la pauvreté monétaire du Sénégal en prenant en considération plusieurs variables que sont : le milieu de résidence, taille du ménage, Sexe du chef de ménage, groupe d'âge du chef de ménage, Région de résidence, situation matrimoniale du chef de ménage et niveau d'instruction du chef de ménage. Et pour atteindre notre objectif, nous allons utiliser les données produites par l'agence nationale de la statistique et de la démographie (ANSD) qui est un démembrement du ministère de l'économie des finances et du plan dans la période du 01 aout 2011 au 01 décembre 2011 (ESPS 2011 ou ESPS II). Cette enquête est réalisée grâce à l'appui technique (par la mise à disposition de Tablet PC destinés à la collecte des données) du programme des nations unis pour le développement (PNUD) et l'agence canadienne pour le développement international (ACDI). Le financement de la production de ces données est assuré par la Banque Mondiale et le programme alimentaire mondial. Le fichier informatique des districts de recensement (DR), créé en 2002, a servi de base de sondage de L'ESPS II. Un district de recensement, ou encore grappe, est une aire géographique ayant des limites, et de taille homogène (nombre d'habitants et de ménages) connue lors du recensement de 2002. L'enquête porte sur un échantillon initial de 18 216 ménages décomposés en deux sous-échantillons. Un sous-échantillon réduit auquel est administré la totalité du questionnaire ménage qui représente 1/3 de l'échantillon global soit 6 750 ménages dont 60% en milieu urbain et 40% en milieu rural. Et un sous-échantillon élargi auquel est appliqué le questionnaire allégé qui représente 2/3 de l'échantillon global soit 13 500 ménages, dont 60% en milieu urbain et 40% en milieu rural. Les unités primaires du sondage sont les DR, alors que les unités secondaires sont les ménages. Au premier degré 1 010 DR sont tirés dont 337 pour le sous-échantillon allégé et 673 pour le sous-échantillon élargi. Au deuxième degré, dans chacun des DR, un nombre fixe de 18 ménages sont sélectionnés suivant une procédure de tirage systématique, à partir des listes de DR nouvellement établis après le dénombrement. Sur un total de 18 180 ménages échantillonnés par l'ESPS II, 17 891ont été interviewés soit un taux de réponse de 98,4%.

Dans le cadre de notre étude nous allons utiliser un échantillon ménage réduit de 5 953 ménages de cette enquête de 2011 pour classer les pauvres et les non pauvres suivant un seuil de pauvreté calculé par L'ANSD. Nous allons utiliser ces données pour faire nos estimations à travers un modèle logit, afin de déterminer les facteurs explicatifs de la pauvreté monétaire au Sénégal.

CHAPITRE IV : RÉSULTATS DES ESTIMATIONS

Dans ce chapitre, nous allons d'abord dresser le profil de la pauvreté du Sénégal selon la région de résidence, le milieu de résidence, le sexe du chef de ménage, le niveau d'instruction du chef de ménage, le groupe d'âge du chef de ménage et la situation matrimoniale du chef de ménage. Ensuite, nous présentons les estimations du modèle de régression logistique sur les facteurs déterminants de la pauvreté. Et enfin, nous ferons des recommandations de politiques économiques pour une meilleure lutte contre la pauvreté.

I. LE PROFIL DE PAUVRETÉ DU SÉNÉGAL.

Sur un échantillon de 5 953, nous avons appliqué le seuil de pauvreté global (alimentaire et non alimentaire) déjà calculé par l'ANSD et équivalent à 369 946,69 FCFA. Une identification des pauvres et des non pauvres est faite suivant ce seuil au niveau national et selon chacune de ces caractéristiques du chef de ménages citées ci-dessus. Pour calculer les indicateurs de la pauvreté que sont l'incidence, la profondeur et la sévérité pour le pays et pour les différentes caractéristiques du chef de ménage.

Profondeur
(Les profondeurs (p1) sont
données pour chaque
ménage dans l'échantillon)

I.1.L'analyse de la pauvreté au niveau national

Au niveau national nous avons une incidence de la pauvreté de 41,6%, ça correspond au pourcentage des ménages pauvres dans l'échantillon réduit. Près de deux ménages sénégalais sur 5 sont pauvres, et l'écart moyen des dépenses de ces pauvres par rapport au seuil de la pauvreté, indice de profondeur de la pauvreté est de 31,9%. La valeur de l'indice de sévérité est de 14,8%. Tableau 3: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité au niveau national.

I.2. L'analyse de la pauvreté selon la région de résidence.

Les données observées montrent que la pauvreté est loin d'être uniforme d'une région à une autre. À l'exception de la région de Dakar et de Louga qui jouissent d'une situation nettement plus favorable, toutes les autres régions du pays affichent des taux de pauvreté élevés en 2011, l'incidence de la pauvreté est respectivement de 18% et 18,9% pour ces deux régions. Alors que dans les autres régions les taux varient entre 29,4% pour la région de Thiès à 60,9% pour la région de Ziguinchor. La région de Kolda, de Ziguinchor et de Tambacounda contribuent plus à la pauvreté nationale. Ce sont les régions les plus pauvres, qui ont les mesures de profondeur et de sévérité les plus élevées. Les régions de Kolda, Ziguinchor, Matam, Kédougou et de Tambacounda connaissent les situations les plus précaires. Les ménages pauvres de ces régions ont un déficit moyen de dépense supérieur à la moyenne nationale. Ce déficit est situé entre 33% pour Tambacounda et 39,6% pour la région de Kolda. Au plan national, l'indice de la sévérité est de 14,8%. Il est plus élevé dans les régions de Kolda (21,1%), de Matam (18,9%), de Ziguinchor (18,1%) et de Kédougou (16,5%). Cela peut s'expliquer par le fait que la région de Dakar, l'une des régions les moins pauvres, jouit des avantages d'un développement longtemps inégal au dépend des autres régions. L'analyse montre que la position géographique, les opportunités économiques, la facilité des moyens de transport et de communication, ainsi que la sécurité des personnes et de biens sont des facteurs essentiels dans la viabilité du développement. Les disparités observées d'une région à une autre dans ces domaines peuvent causer un accès inégal aux ressources et donc des différences dans la probabilité d'être pauvre.

Tableau 4: Calcul de l'incidence de la profondeur et de la sévérité selon les régions.

REGION	Incidence de la pauvreté dans la région(%)	Contribution de la région a l'incidence de la pauvreté nationale (%)	profondeur de la pauvreté dans la région(%)	Contribution de chaque région sur la profondeur nationale (%)	Sévérité de la pauvreté dans la région (%)	Contribution de chaque région a la sévérité nationale (%)
Dakar	18,0	1,8	25,5	1,1	10,7	0,5
Ziguinchor	60,9	3,9	37,1	3,5	18,1	1,7
Diourbel	36,5	2,7	29,1	1,9	12,8	0,8
Saint-Louis	30,3	2,1	28,3	1,4	11,7	0,6
Tambacounda	44,9	3,9	33,0	3,1	14,9	1,4
Kaolack	50,3	3,8	29,8	2,7	12,4	1,1
Thiès	29,4	2,2	23,6	1,3	8,9	0,5
Louga	18,9	1,3	20,8	0,7	7,3	0,2
Fatick	51,5	3,5	31,1	2,6	13,9	1,2
Kolda	58,5	6,1	39,6	5,8	21,1	3,1

I.3. L'analyse de la pauvreté selon le milieu de résidence.

Les résultats montrent que le milieu de résidence influe fortement sur l'incidence de la pauvreté et la répartition spatiale des pauvres. Il y a une grande disparité dans la distribution de la pauvreté entre le milieu urbain et le milieu rural. Le milieu urbain affiche un taux de pauvreté de 33% au moment où celui du milieu rural culmine à 50,8%, et dépasse le taux de pauvreté national. La profondeur de la pauvreté des ménages de cette zone est de 32,8%. L'indice de la sévérité du milieu rural est de 15,5%. Le milieu rural est le milieu où les conditions de vie sont plus précaires, dû à un accès limité aux infrastructures de production, équipements, services sociaux de bases et structures de financement. Et cela peut expliquer le niveau de bien être moins, qui est en deçà de celui des citadins. Cette disparité dans le niveau de vie entre le milieu urbain et le milieu rural peut aussi être expliquée par la différence des ressources humaines. En général, les ruraux ont un capital humain plus faible (bas niveau d'instruction, manque de qualification professionnelle, manque d'information pertinente etc.), facteur de nature à limiter leurs perspectives économiques comparativement à ceux du milieu urbain.

Le milieu rural contribue à hauteur de 24,6% à la pauvreté nationale, tandis que le milieu urbain contribue à hauteur de 17%. La profondeur et la sévérité montrent les mêmes tendances.

Tableau 5: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le milieu de résidence.

I.4. L'analyse de la pauvreté selon le sexe du chef de ménage

Les questions du sexe se fondent le plus souvent sur une forme de discrimination sociale qui se traduit d'une certaine manière par une marginalisation de la femme qui peine à avoir les mêmes opportunités que les hommes (accès à l'éducation, à la formation, a un emploi décent), surtout en milieu rural. La femme est souvent cantonnée aux tâches ménagères, et est absente du processus de prise de décision. Dans le monde rural, l'accès des femmes aux terres reste un problème, et cela limite leurs capacités de production. Et cette situation met souvent les femmes dans un manque de moyen et d'accès aux ressources, mais aussi dans un manque d'épanouissement de ces dernières en tant que agents économiques pouvant se prendre en charge. Ce qui les rend plus vulnérables à la pauvreté. Mais nos calculs montrent que le taux de pauvreté est plus élevé pour les ménages dirigés par des hommes que ceux dirigés par des femmes, soit respectivement 45,4% et 30,4%. Les conditions de vie sont plus précaires pour les ménages dirigés par des hommes. La profondeur pour cette catégorie est supérieure à la moyenne nationale et s'affiche à 32,6%. Ils sont également plus frappés par l'extrême pauvreté avec une sévérité de 15,3%, supérieur à l'indice de la sévérité nationale. Cette catégorie de ménage (hommes) contribue largement à la pauvreté nationale 34% contre seulement 7,6% pour les ménages dont le chef est une femme. Donc, malgré toutes ces privations que subissent les femmes, les ménages dirigés par elles restent moins touchés par la pauvreté. En effet, cette situation peut être expliquée en partie par le simple fait que lorsque le chef de ménage est une femme, dans ce cas, il n'y a aucune possibilité de polygamie. Par conséquent, il y a moins de possibilités d'agrandir la taille du ménage. C'est pourquoi la taille du ménage est relativement réduite. Les ménages dont les chefs sont des femmes sont alors moins exposés à la pauvreté que ceux dirigés par les hommes.

Tableau 6: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le sexe du chef de

I.5. L'analyse de la pauvreté selon le groupe d'Age du chef de ménage.

Les données analysées du point de vue du groupe d'âge du chef de ménage montrent une baisse du niveau de vie dans le temps. Les résultats montrent que l'incidence de la pauvreté est une fonction croissante de l'âge du chef de ménage. C'est à moins de 35 ans que la pauvreté est la plus basse avec un taux de 35,3%, il atteint son maximum à 46,7% à 60 ans et plus. Ainsi les ménages dirigés par des personnes âgées, généralement inactives ou retraitées, sont plus touchées par la pauvreté. On voit que le niveau de vie baisse avec l'âge du chef de manage, cela peut également par la prise en charge d'une famille beaucoup plus élargie. Si ses revenus ne suivent pas la même progression que la dynamique démographique du ménage, cela peut détériorer le niveau de vie de cette catégorie de ménage dans le temps. Même si le taux de pauvreté est plus élevé pour la première classe d'âge, elle est plus sévère pour les chefs de 35 à 60 ans. La profondeur de pauvreté de ces derniers est de 32,4% avec une sévérité de 15,1%, ces valeurs sont supérieures à celles nationales. Les chefs de ménage de cette tranche d'âge contribuent également plus à la pauvreté nationale (25,1%).

Tableau 7: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le groupe d'âge du chef de

I.6. L'analyse de la pauvreté selon le niveau d'instruction du chef de ménage

Les calculs montrent que la pauvreté des ménages sénégalais baisse de façon drastique avec le niveau d'instruction. L'incidence de la pauvreté pour les chefs de ménages sans instruction est de 47,4%, ce taux est supérieur à la moyenne nationale. La profondeur et la sévérité de la pauvreté pour cette catégorie sont respectivement de 32,3% et 15,0%. Les conditions de vie de ces ménages sont précaires. Sur les 41,6% de pauvres au plan national, les ménages dont les chefs sont sans instruction contribuent à hauteur de 32,6%. Donc, cela montre que la majorité des ménages sénégalais pauvres sont sans instruction. Ces résultats nous confortent sur le fait que le capital

humain, qui est le fruit de l'éducation et de la formation, est un facteur de réalisation de l'épanouissement social permettant à l'Homme de tirer un meilleur profit des opportunités qu'offrent les différents marchés où se négocient le travail et les services, pouvant aider à la génération des revenus source d'un niveau de vie élevé. L'éducation et la formation peuvent aider les ménages du milieu rural qui vivent essentiellement de l'agriculture, de la pêche et de l'élevage à trouver de meilleures techniques de production, de transformation et de distribution pour une meilleure utilisation des ressources tirées de ces activités. Cela peut aussi permettre aux femmes d'avoir plus d'autonomie dans l'initiative et la prise de décision tant au niveau local, qu'au niveau national et améliorer ainsi leur bien-être. Globalement, plus le niveau d'instruction est élevé plus, les opportunités de création de richesse s'élargissent en milieu urbain comme en milieu rural.

Tableau 8: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon le niveau d'instruction du chef de ménage.

NIVEAU D'INSTRUCTION DU CM	Incidence de la pauvreté pour ce niveau d'instruction	Contribution de cette catégorie de cm dans la pauvreté	Profondeur de la pauvreté pour ce niveau d'instruction (%)	contribution des ménages de cette catégorie a la profondeur	Sévérité de la pauvreté pour ce niveau d'instruction	Contribution des ménages de cette catégorie a la sévérité de la
	(%)	nationale (%)		de la pauvreté nationale (%)	(%)	pauvreté nationale (%)
Sans instruction	47,4	32,6	32,3	25,3	15,0	11,7
Primaire	36,9	5,5	31,1	4,1	14,4	1,9
Moyen	26,1	1,9	30,5	1,4	13,7	0,6
Secondaire	21,5	1,0	29,2	0,7	13,4	0,3
Supérieur	13,8	0,6	26,7	0,4	10,2	0,1
Total	41,6	41,6	31,9	31,9	14,8	14,8

I.7. L'analyse de la pauvreté selon l'occupation du chef de ménage

L'analyse de la pauvreté des ménages sénégalais selon l'occupation du chef de ménage montre presque une même distribution de la pauvreté quelle que soit l'occupation du chef de ménage avec des taux respectifs de 41,7% pour les ménages dont le chef est occupé, 41,6% pour les ménages dont le chef est inactif et enfin 40,2% pour les ménages dont le chef est un chômeur. La mesure de la profondeur et de la sévérité sont plus élevées pour les ménages dont le chef est inactif, ils s'affichent respectivement à 32,6% et 15,4%. Cependant, ce sont les ménages dont le chef de ménage est occupé qui contribuent plus à la pauvreté nationale avec un pourcentage de 28,5%. Tableau 9: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon l'occupation du chef de ménage.

I.8. L'analyse de la pauvreté selon la situation matrimoniale du chef de ménage

Pour faire l'analyse de la pauvreté selon la situation matrimoniale du chef de ménages, nous avons pris en compte quatre catégories de chef de ménage : les mariés monogames, les mariés polygames, les célibataires et les autres (divorcés, veuf (Ve), concubina etc.). L'analyse montre que la pauvreté est plus répandue parmi les ménages sénégalais dont le chef est marié avec un taux de 45,1% pour les ménages dont le chef est polygame, ce taux dépasse la moyenne nationale. C'est également cette catégorie de ménages qui contribue le plus à la pauvreté nationale avec un taux qui s'affiche à 21,4% de l'incidence globale. Cependant, la profondeur et la sévérité de la pauvreté sont plus importantes pour les ménages dont le chef est célibataire ainsi que les « autres » avec des valeurs de la sévérité respectivement de 18,6% et 15,2%. Les chefs de ménages célibataires ne représentent que 30,1% de la population pauvre et les « autres » 38,2%. On peut donner comme explication que les célibataires ont relativement moins d'engagements donc moins de charges que les autres.

Tableau 10: Calcul de l'incidence, de la profondeur et de la sévérité selon la situation

SITUATION MATRIMONIALE DU CHEF DE MENAGE	Incidence de la pauvreté pour cette catégorie	Contribution des chefs de ménages de cette catégorie a la pauvreté	Profondeur de la pauvreté pour chaque catégorie(%)	Contribution des chefs de ménages de cette catégorie a la profondeur nationale(%)	Sévérité de la pauvreté pour chaque catégorie	Contribution des chefs de ménages de cette catégorie a la sévérité
	(%)	nationale(%)			de ménage	nationale(%)
					(%)
Monogame	41,1	21,4	31,5	16,2	14,5	7,5
Polygame	45,1	14,2	32,1	10,9	14,7	5,0
Célibataire	30,1	0,9	36,1	0,8	18,6	0,4
Autres (veuf (Ve), divorcée, concubinant, etc.)	38,2	5,1	32,0	4,0	15,2	1,9
Total	41,6	41,6	31,9	31,9	14,8	14,8

II. LE DEGRÉ D'INDÉPENDANCE OU DE DÉPENDANCE ENTRE LA PAUVRETÉ ET LES VARIABLES EXOGÈNES DU MODÈLE

L'étude de la relation entre les différentes variables du modèle considéré se fait à l'aide du test d'indépendance de khi-deux. Ce test permet de voir le degré d'indépendance de celle-ci entre elles. Les résultats montrent :

- Une dépendance entre la pauvreté et le milieu de résidence du chef de ménage. Le test de khi-deux effectué entre ces deux variables donne un Pearson chi2(1) égal à 193,6343 et une probabilité nulle. Donc l'hypothèse de dépendance ne peut être rejetée. En effet, le tableau du test (voir annexe) montre qu'il y a plus de pauvres dans le milieu rural que dans le milieu urbain. Ce lien entre la pauvreté et le milieu de résidence apparait clairement. Ce résultat montre que le mouvement des ménages du milieu urbain vers le milieu rural permet de réduire la pauvreté.

- La pauvreté est liée à la région de résidence du chef de ménage, avec un Pearson chi2(13) égal à 497,8753 et une probabilité nulle. Donc l'hypothèse d'indépendance entre les deux variables est rejetée.

- Qu'il y'a un lien entre la pauvreté et le statut matrimonial du chef de ménage. En effet, la statistique de Pearson chi2(5) est égale à 30,2394 et la probabilité est nulle. On rejette l'hypothèse d'indépendance entre ces variables.

- Que l'hypothèse d'indépendance entre les variables pauvreté et niveau d'instruction du chef de ménage est rejetée. Car la statistique de Pearson chi2 (4) est égale à 251,7500 avec une probabilité nulle. Donc le niveau d'instruction du chef de ménage et la pauvreté sont liés. Le tableau du test (voir annexe) montre que la pauvreté décroit avec le niveau d'instruction du chef de ménage. Plus il est élevé, moins le ménage est exposé à la pauvreté.

- Que l'hypothèse d'indépendance entre les variables occupation du chef de ménage et pauvreté ne peut être rejetée. La statistique de Pearson chi2(2) est égale à 0,1441 et la probabilité est nulle. Donc la pauvreté ne dépend pas de l'occupation du chef de ménage.

- Que l'hypothèse d'indépendance de la pauvreté et du groupe d'âge du chef de ménage est rejetée. Car la statistique de Pearson chi2(2) est égal à 30,9686 et la probabilité est nulle. Donc la pauvreté est liée au groupe d'âge du chef de ménage.

Les résultats statistiques obtenus ont permis de jeter un coup d'oeil sur les interactions entre la variable endogène (pauvre et non pauvre) et les variables exogènes. Et le modèle économétrique proposé permet un approfondissement de l'analyse sur les impacts et la capacité des différentes variables exogènes à expliquer la variable endogène (pauvre ou non pauvre). De cela, dépend ainsi la pertinence et la qualité de l'analyse et de la recommandation.

III. RÉSULTATS DE L'ESTIMATION DU MODÈLE

Nous avons fait le profil de pauvreté des ménages du Sénégal, qui nous a permis de voir la distribution et l'intensité de la pauvreté selon les régions, le milieu, le sexe du chef de ménage, l'occupation du chef de ménage, le niveau d'instruction du chef de ménage, le groupe d'âge du chef de ménage et la situation matrimoniale du chef de ménage. Nous avons également fait le test d'indépendance entre la pauvreté et les variables explicatives du modèle pour voir les interactions. Nous allons maintenant estimer le modèle de régression logistique pour voir les facteurs explicatifs de la pauvreté monétaire du Sénégal.

Le souci d'une analyse plus pertinente nous a conduit à faire une régression en éclatant toutes les variables qualitatives du modèle en autant de modalités que chacune d'elle comporte tout en prenant en compte les modalités de référence. Les modalités des différentes variables sont analysées séparément afin de mesurer le degré de significativité de chaque modalité.

Tableau 11: Résultats de la régression logit et les différents tests de spécification

VARIABLES	Modalité de référence	Coefficient	Odds ratio
degrés de pauvreté	non pauvre
Taille du ménage
Taille		0,244***	1,276***

		-0,014	-0,018
taille2		-0,00321***	0,997***
		-0,000432	(0,000431
Sexe du chef de ménage	Masculin
Féminin		-0,487***	0,614***
		-0,0944	-0,058
Milieu de résidence du chef de ménage	Urbain
Rural		0,151**	1,163***
		-0,069	-0,08
Niveau d'instruction du chef de ménage	Supérieur
Sansinstrucyion		2,301***	9,988***
		-0,271	-2,71
Primaire		1,870***	6,490***

		-0,278	-1,803
Moyen		1,418***	4,128***
		-0,291	-1,203
Secondaire		1,051***	2,861***
		-0,312	-0,892
Région de résidence du chef ménage	Dakar
Ziguinchor		2,208***	9,095***
		-0,167	-1,518
Diourbel		0,533***	1,704***
		-0,162	-0,275
Saint-Louis		0,237	1,268***
		-0,17	-0,216
Tambacounda		0,715***	2,044***
		-0,162	-0,331
Kaolack		1,197***	3,311***
		-0,156	-0,517
Thiès		0,103	1,108***
		-0,167	-0,185
Louga		-0,391**	0,676***
		-0,181	-0,123
Fatick		1,393***	4,028***
		-0,163	-0,658
Kolda		1,513***	4,539***
		-0,168	-0,762
Matam		0,644***	1,904***
		-0,171	-0,326
Kafrine		0,945***	2,572***
		-0,166	-0,426
Kédougou		1,762***	5,826***
		-0,178	-1,04
Sedhiou		1,464***	4,323***
		-0,166	-0,719
Situation matrimoniale du chef de ménage	Monogamie
Polygame		-0,341***	0,711***
		-0,0739	-0,053
Co?=libatair		0,599***	1,820***
		-0,213	-0,387
Veuf		0,287**	1,332***
		-0,127	-0,17
Divorcer		0,198	1,219***
		-0,226	-0,275
Groupe d'âge du chef de ménage	âgé de 35 à 60 ans

		0,117	1,124***
		-0,104	-0,117
plusde60ans		-0,0389	0,962***
		-0,0797	-0,077
Occupation du chef de ménage	Occupe
Chômeur		0,513***	1,670***
		-0,187	-0,312
Inactif		0,0231	1,023***
		-0,0784	-0,08
Constant		-5,111***	0,006***
		-0,304	-0,002

Observations		5,894
significativité globale		0.0000
Test de Hosmer- Lemeshow		0.2375
Taux de bon classement		72.51%
Area Under ROC curve		0.7958

	Robust standard errors in parenthèses
	* p<0,01, p<0,05, * p<0,1

Les résultats de cette estimation ont permis de détecter les principaux déterminants de la pauvreté monétaire des ménages du Sénégal.

- On remarque que le coefficient de la variable taille du chef de ménage est positif. Ainsi la pauvreté est une fonction croissante de la taille du ménage. Sans aucun doute, l'augmentation de la taille du ménage est un facteur de rabaissement du niveau de vie du ménage, ayant un impact significatif car la probabilité du test est nulle. Toutes choses étant égales par ailleurs, la probabilité pour un ménage d'être pauvre est plus grande à mesure que la taille du ménage augmente. Mais lorsque la taille du ménage double la probabilité du ménage d'être pauvre diminue. Globalement, elle agit positivement sur la pauvreté jusqu'à un certain niveau, et lorsqu'elle double elle devient un facteur négatif sur la pauvreté.

- On constate que la modalité « féminin » de la variable sexe du chef de ménage est significative aux seuils de 1%, 5% et 10%. Ainsi toutes choses étant égales par ailleurs, la probabilité pour un ménage d'avoir un niveau de vie faible est d'autant plus important que le chef de ménage est de sexe masculin.

- Les modalités de la variable niveau d'instruction du chef de ménage sont significatives aux seuils conventionnels. L'effet de l'éducation sur la pauvreté apparait nettement. Le niveau d'instruction supérieur étant pris comme référence, les signes positifs indiquent que la pauvreté est une fonction décroissante du niveau d'instruction du chef de ménage. L'examen des coefficients de la régression montre que les ménages sans aucun niveau d'instruction sont les plus pauvres. Viennent ensuite respectivement les ménages de niveau primaire, moyen et secondaire. Ce qui montre l'intérêt que l'on doit accorder à l'éducation qui est un puissant facteur de réduction de la pauvreté.

- La dimension spatiale de la pauvreté est vérifiée par l'analyse économétrique. Le coefficient de la modalité « rural » de la variable milieu de résidence du chef de ménage est positif et significativement diffèrent de zéro. Ce qui indique que les ménages situés dans le milieu rural sont plus exposés à la pauvreté que ceux du milieu urbain. Les résultats obtenus mettent en évidence également le lien entre la pauvreté et les régions. D'une manière générale les ménages situés à l'extérieur de la capitale et de la région de Louga sont plus exposés à la pauvreté.

- Les résultats économétriques montrent que les modalités « célibataire » et « veufs (Ve) » sont significatives au seuil de 5% et les signes des coefficients sont positifs. Ce qui montre que les ménages dont le chef est célibataire ou veuf(Ve) sont plus exposés à la pauvreté. Mais paradoxalement, la modalité « polygame » de la variable situation matrimoniale du chef de ménage est significative et le coefficient est négatif. Ce qui indique que la probabilité d'être pauvre est d'autant moins élevée que le chef de ménage est polygame. Cela peut s'expliquer par le fait que lorsqu'un chef de ménage choisit la polygamie, c'est parce qu'il a les ressources pour le faire. Donc ces ménages sont relativement plus nantis que les autres, même si ce n'est pas toujours le cas. C'est ce qui peut expliquer en partie ce signe négatif.

- Pour le statut du chef de ménage, on constate que seule la modalité « chômeur » de la variable occupation du chef de ménage est significative. Le signe positif obtenu est conforme à ce à quoi on pouvait s'attendre. Ainsi, toutes choses étant égales par ailleurs, la

probabilité pour un ménage d'avoir un niveau de vie élevé est d'autant plus important que le chef de ménage occupe un emploi.

- Le groupe d'âge du chef de ménage n'est pas un facteur significatif du modèle car les probabilités sont supérieures aux seuils conventionnels. Les résultats de l'estimation montrent que le groupe d'âge du chef de ménage n'a pas un impact sur la probabilité d'être pauvre.

Les résultats de nos travaux montrent le degré de significativité de chaque modalité des variables exogènes du modèle. Le modèle est très significatif et jouit d'une grande capacité explicative (79,58%). On note aussi que le modèle s'ajuste bien à nos données et qu'il a un bon pouvoir de prédiction et un pourcentage de prédiction correct très élevé (72,51%).

IV. MESURES DE POLITIQUES ECONOMIQUES

En résumé, l'étude montre que les principales variables agissant sur la pauvreté des ménages du Sénégal sont l'éducation, la localisation géographique (région et milieu), le statut sur le marché du travail, la taille du ménage et la situation matrimoniale du chef de ménage. Parmi tous ces facteurs, l'éducation a un poids extrêmement important, car susceptible d'influencer les autres facteurs pour réduire de manière efficace et durable la pauvreté. L'effet réducteur de l'instruction sur la pauvreté, ainsi mis en évidence, est un argument de taille pour conduire une politique de l'éducation pour tous, en particulier en permettant la généralisation de l'enseignement primaire et l'éradication et la déperdition scolaire avant la fin du cycle primaire. L'État gagnerait, dans ses politiques et stratégie de réduction de la pauvreté, à équiper les régions défavorisées et le milieu rural d'écoles et de structures de formation de qualité, en donnant à chaque enfant la chance de s'instruire. Il faut également, et surtout, promouvoir l'éducation des jeunes filles pour leur permettre de participer à toutes les instances de décision et d'être plus productives. Il faut des stratégies pour les dans le système, surtout en milieu rural où les contraintes pour les femmes sont plus nombreuses (travaux domestiques, mariages forcés, mariages précoces, etc.). Pour mieux lutter contre la pauvreté, il faut un ciblage des régions défavorisées telles que les régions de Ziguinchor, Tambacounda, Kolda, Matam, Kaolack, Fatick, entre autres ; et mettre en place dans ces régions des services sociaux de base de qualité, des infrastructures de transport et de communications pour attirer les investisseurs dans ces zones, afin de développer les dotations factorielles naturelles de chaque région et créer des emplois sources de revenus pour les ménages, pour améliorer leurs niveaux de vie. Les ménages du monde rural qui vivent de l'agriculture, de l'élevage et de la pêche doivent être plus encadrés, plus préparés, plus outillés (formation, machines, tracteurs, semences de qualité, engrais etc.) pour une meilleure productivité et une meilleure commercialisation, afin de permettre à ces derniers de vivre

de manière décente de leurs activités sources de revenus pour eux, mais aussi sources de croissance économique pour le pays. La question du chômage des jeunes et des femmes doit être prise au sérieux dans les politiques de lutte contre la pauvreté et la vulnérabilité, car elles constituent un réel frein aux initiatives de lutte contre la pauvreté. L'État doit encore faire des efforts et assainir le cadre macroéconomique pour attirer les investisseurs et renforcer le secteur privé national pour une meilleure création d'emplois pour les jeunes diplômés et les jeunes sans instruction, qui peuvent exercer des travaux qui demandent un peu de force dans les entreprises. Cela va permettre à ces jeunes, futurs chefs de ménage, d'avoir un niveau de vie confortable et réduire la pauvreté et la précarité dans le pays.

Donc, pour réduire de manière durable et efficace la pauvreté des ménages sénégalais, nous recommandons au gouvernement, à la classe politique présente et future les éléments suivants :

- Une éducation et un système éducatif de qualité et accessible à tous, surtout aux femmes, notamment en milieu rural ;

- La mise en place de politiques de réduction des natalités, afin de capter les dividendes démographiques au sein des ménages (meilleure prise en charge de l'éducation des enfants et de leur avenir) ;

- Assainir le cadre macroéconomique, pour attirer d'avantage les investisseurs et renforcer les capacités du secteur privé, pour mieux prendre en charge les questions de l'emploi. Mais aussi, comme ce fut le cas avec la DER, L'ANPEJ, etc. ; de mettre à la disposition des personnes porteuses de projet un financement, un encadrement et un suivi beaucoup plus rigoureux pour un meilleur impact sur le niveau de vie de ces personnes.

- Exploiter les dotations factorielles naturelles de chaque région, de chaque milieu, pour régler les disparités interrégionales, et améliorer les conditions de vie des populations résidentes. Mais aussi mettre en place, dans ces régions, toutes les infrastructures nécessaires pour une meilleure productivité des ménages.

CONCLUSION

L'objectif de ce travail de recherche était d'analyser les facteurs qui expliquent la pauvreté monétaire des ménages sénégalais, en s'appuyant sur les données de l'enquête ESPS II réalisée en 2011 par l'agence nationale de la statistique et de la démographie (ANSD) du Sénégal. Pour cela, nous avons d'abord, à l'aide des indices FGT ; établit le profil de pauvreté des ménages suivant leur localisation, le niveau d'instruction du chef de ménage, le sexe du chef de ménage, l'occupation du chef de ménage, le groupe d'âge du chef de ménage,. Ensuite, nous avons, effectué une régression logistique pour déterminer les facteurs explicatifs de l'état de pauvreté monétaire des ménages sénégalais.

En ce qui concerne le profil de pauvreté, les résultats montrent qu'il y'a une grande disparité entre les régions. La région de Dakar et la région de Louga comptent moins de pauvres comparées aux autres régions et leurs taux de pauvreté est respectivement de 18% et 18,9% alors qu'il s'affiche pour la région la plus pauvre, Ziguinchor à 60,9%. Cela s'explique, pour la région de Louga, par les transferts colossaux de fonds venant des émigrés. Les ménages du milieu rural restent les plus vulnérables et les plus touchés par la pauvreté que les ménages citadins avec un taux de 50,8%. Lorsqu'on prend en compte l'occupation du chef de ménage dans la construction du profil de pauvreté, on voit que les ménages dont le chef est inactif sont plus vulnérables à la pauvreté. Les ménages sans instruction sont plus exposés à ce phénomène avec un taux, une profondeur et une sévérité respective de 47,4%, 32, 3% et 15%. Les ménages dirigés par des personnes âgées sont plus exposées à la pauvreté avec un taux de 46,7%, suivi de ceux dirigés par des adultes, et ceux par des jeunes, pour respectivement 40,8% et 35,3%. Les ménages dirigés par des hommes sont plus pauvres avec des incidences respectives de 45,4% et 30,4%. Le profil de pauvreté classe les ménages du milieu rural comme étant les plus pauvres avec une incidence, une profondeur et une sévérité respectives de 50,8%, 32,8% et 15,5%. La profondeur et la sévérité sont plus élevées dans les zones où l'incidence est plus importante.

Les résultats de la régression logistique ont montré que les facteurs déterminants de la pauvreté monétaire des ménages sénégalais sont : la taille du ménage, le niveau d'éducation du chef de ménage, la localisation géographique, l'occupation du chef de ménage et la situation matrimoniale du chef de ménage.

La régression a conduit à quelques résultats inattendus : le groupe d'âge du chef de ménage n'est pas un facteur explicatif de la pauvreté, et les ménages polygames sont moins exposés aux risques de la pauvreté. Les ménages dont les chefs sont célibataires ou veufs ont beaucoup plus de chance d'être pauvres. Cela peut s'expliquer par le fait que les veufs (ve) et les célibataires arrivent souvent à la tête du ménage suite à un choc (décès d'un mari ou d'un parent). Et de ce fait, cette catégorie

est très vulnérable à la pauvreté car en perdant un mari ou un parent, on perd de fait une source importante de revenu. Le groupe d'âge du chef de ménage, bien qu'étant un facteur important, n'explique pas la situation de pauvreté des ménages. Cela pourrait être expliqué par le fait que le chef peut ne pas être nécessairement le pourvoyeur de fonds du ménage. En effet, traditionnellement, dans nos familles, le père, s'il est en vie, est toujours considéré comme le chef du ménage, même si les enfants ont repris à leur compte les charges du ménage.

Toute politique de lutte contre la pauvreté doit privilégier les couches vulnérables (les personnes âgées, les femmes, les chômeurs, les inactifs, les veuves etc.) et les milieux défavorisées (le milieu rural, les régions autres que Dakar et Louga comme Ziguinchor, Kolda, Tambacounda, Matam, Kaolack, Fatick, Diourbel, etc.). Le pouvoir réducteur de l'éducation doit être mis au centre de toutes les initiatives de lutte contre la pauvreté, car pouvant abolir toutes les formes de discrimination entre les ménages du milieu urbain et du milieu rural et entre les régions. Ça permet grâce à l'accumulation du capital humain d'avoir un bon statut sur le marché du travail et avoir un bon niveau de vie. L'éducation permet à la personne d'avoir la capacité de gérer ses ressources pendant ses années d'activité, pour qu'une fois à la retraite, il puisse conserver un bon niveau de vie. Donc, cela doit pousser l'État à faire plus d'efforts pour un accès universel à une éducation de qualité. Plus on est instruit, moins on est pauvre. Les ménages de grande taille sont plus exposés à la pauvreté monétaire, ce qui nécessite des politiques de restriction des naissances pour réduire la pauvreté dans certains ménages sénégalais. Les ménages qui résident dans le milieu rural sont beaucoup plus soumis au risque de la pauvreté que ceux vivant en milieu urbain. En effet, le fait de vivre en milieu urbain ou dans la capitale donne aux ménages un meilleur accès aux services sociaux de base et à une formation de qualité. Ainsi, l'État doit faire plus d'efforts pour une répartition équitable des richesses, pour donner aux ménages pauvres, en particulier ceux du milieu rural, la possibilité de pouvoir sortir de cette situation, en mettant en place des structures de santé, des routes, des mécanismes d'accès l'électricité, et en investissant sur les potentialités de chaque zone pour réduire le chômage et la précarité. En outre, nous constatons que l'emploi est un levier très important pour réduire la pauvreté. Pour cette raison, des politiques d'assainissement du cadre macroéconomique et de transformation structurelle de l'économie doivent être engagées, sinon consolidées, pour la création d'emplois durables, stables et décents pour les ménages sénégalais.

La lutte contre la pauvreté reste une impérieuse nécessité pour un monde plus juste, plus équitable et où il fait bon vivre. C'est dans cette recherche perpétuelle du bien-être pour tous que s'inscrivent ce travail et les analyses qui lui sont inhérentes, pour mieux orienter les actions publiques et réduire, voire éliminer, ce fléau de manière structurelle.

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I34ITOWNSEND, P. (1979). Poverty in the United Kingdom, London: Allen lane and Penguin. Ted K. Bradshaw. (2006). Theories of Poverty and Anti-Poverty Programs in Community Developmen

ANNEXE

Les estimations, les différents tests faites sur le modèle et les commandes sur stata. - Test d'Independence entre la pauvreté et le milieu de résidence

-Test d'indépendance entre la pauvreté et la région de résidence du chef de ménage

Incidence \| de la \| pauvret~ \| Dakar	Ziguincho	Diourbel	Saint-Lou	A1_R~gion Tambacoun	Kaolack	Thi~s	Louga
Fatick \| Total
+
+
Non pauvre \| 491	151	278	288	283	222	317	344
195 \| 3,476 Pauvre \| 108	235	160	125	231	225	132	80
207 \| 2,477
+
+ Total \| 599	386	438	413	514	447	449	424
402 \| 5,953

-Test d'indépendance entre la pauvreté et la situation matrimoniale du chef de ménage

-Test d'indépendance entre la pauvreté et le groupe d'âge du chef de ménage.

-Test d'indépendance entre la pauvreté et le niveau d'instruction du chef de ménage.

logit pauvre taille taille2 feminin rural sansinstrucyion primaire moyen secondaire ziginchor diourbel saintlouis tambacounda k > aolack thies louga fatick kolda matam kafrine kedougou sedhiou polygame C~libatair veuf divorcer moinde35ans plusde603 chomeur > inactif
Iteration 0:	log	likelihood	=	-4003.2212
Iteration 1:	log	likelihood	=	-3178.0567
Iteration 2:	log	likelihood	=	-3163.6587
Iteration 3:	log	likelihood	=	-3163.5119
Iteration 4:	log	likelihood	=	-3163.5116
Logistic regression					Number of obs	=	5,894
					LR chi2(29)	=	1679.42
					Prob > chi2	=	0.0000

			Pseudo R2		=	0.2098
pauvre \| Coef.		Std. Err.	z	P>\|z\|	[95% Conf.	Interval]
taille +	\| .2436793	.0147072	16.57	0.000	.2148537	.2725049
taille2	\| -.0032127	.0004796	-6.70	0.000	-.0041526	-.0022728
feminin	\| -.487462	.094513	-5.16	0.000	-.672704	-.30222
rural	\| .1511685	.06952	2.17	0.030	.0149118	.2874251
sansinstrucyion	\| 2.301416	.2825635	8.14	0.000	1.747602	2.85523
primaire	\| 1.870197	.2885087	6.48	0.000	1.30473	2.435663
moyen	\| 1.417742	.3032585	4.68	0.000	.8233661	2.012118
secondaire	\| 1.051266	.3214845	3.27	0.001	.4211678	1.681364
ziginchor	\| 2.207772	.1697219	13.01	0.000	1.875123	2.540421
diourbel	\| .5327335	.1640757	3.25	0.001	.211151	.8543161
saintlouis	\| .2373773	.1698213	1.40	0.162	-.0954663	.570221
tambacounda	\| .7149973	.160335	4.46	0.000	.4007466	1.029248
kaolack	\| 1.197388	.1594455	7.51	0.000	.8848802	1.509895
thies	\| .1029906	.1670141	0.62	0.537	-.224351	.4303321
louga	\| -.391457	.1818801	-2.15	0.031	-.7479354	-.0349785
fatick	\| 1.393147	.1658009	8.40	0.000	1.068183	1.718111
kolda	\| 1.512746	.1703309	8.88	0.000	1.178904	1.846588
matam	\| .6441411	.171304	3.76	0.000	.3083915	.9798908
kafrine	\| .9448465	.1652939	5.72	0.000	.6208763	1.268817
kedougou	\| 1.762357	.1819696	9.68	0.000	1.405703	2.119011
sedhiou	\| 1.464034	.1679942	8.71	0.000	1.134772	1.793297
polygame	\| -.3408496	.074214	-4.59	0.000	-.4863064	-.1953928
C~libatair	\| .5988161	.2099442	2.85	0.004	.187333	1.010299
veuf	\| .2868266	.1258383	2.28	0.023	.0401882	.5334651
divorcer	\| .1978437	.2245417	0.88	0.378	-.2422499	.6379373
moinde35ans	\| .1168014	.1039288	1.12	0.261	-.0868954	.3204981
plusde603	\| -.0388947	.0797217	-0.49	0.626	-.1951463	.1173569
chomeur	\| .5128739	.1799739	2.85	0.004	.1601316	.8656162
inactif	\| .0231097	.0784995	0.29	0.768	-.1307464	.1769658
_cons \| -5.11088		.3154629	-16.20	0.000	-5.729176	-4.492584

logistic pauvre taille taille2 feminin rural sansinstrucyion primaire moyen secondaire ziginchor diourbel saintlouis tambacound > a kaolack thies louga fatick kolda matam kafrine kedougou sedhiou polygame C~libatair veuf divorcer moinde35ans plusde603 chome > ur inactif
Logistic regression				Number of obs		=	5,894
				LR chi2(29)		=	1679.42
				Prob > chi2		=	0.0000
Log likelihood = -3163.5116				Pseudo R2		=	0.2098
pauvre \| Odds Ratio			Std. Err.	z	P>\|z\|	[95% Conf.	Interval]
taille + \|		1.275935	.0187654	16.57	0.000	1.239681	1.31325
taille2 \|		.9967925	.000478	-6.70	0.000	.995856	.9977298
feminin \|		.6141832	.0580483	-5.16	0.000	.5103268	.7391755
rural \|		1.163193	.0808651	2.17	0.030	1.015024	1.332991
sansinstrucyion \|		9.988317	2.822334	8.14	0.000	5.740819	17.37844
primaire \|		6.489573	1.872298	6.48	0.000	3.686694	11.42339
moyen \|		4.127789	1.251787	4.68	0.000	2.278155	7.479139
secondaire \|		2.861271	.9198542	3.27	0.001	1.52374	5.372879
ziginchor \|		9.09543	1.543694	13.01	0.000	6.521623	12.68501
diourbel \|		1.703583	.2795166	3.25	0.001	1.235099	2.349767
saintlouis \|		1.267919	.2153197	1.40	0.162	.908949	1.768658
tambacounda \|		2.044181	.3277538	4.46	0.000	1.492939	2.798961
kaolack \|		3.311455	.5279965	7.51	0.000	2.422694	4.526255
thies \|		1.108481	.1851319	0.62	0.537	.7990346	1.537768
louga \|		.6760711	.1229639	-2.15	0.031	.4733428	.9656261
fatick \|		4.027504	.6677637	8.40	0.000	2.910087	5.573987
kolda \|		4.539179	.7731623	8.88	0.000	3.250809	6.33816
matam \|		1.904351	.3262229	3.76	0.000	1.361234	2.664165
kafrine \|		2.572418	.4252052	5.72	0.000	1.860558	3.556641
kedougou \|		5.826152	1.060182	9.68	0.000	4.078393	8.322899
sedhiou \|		4.323367	.7263007	8.71	0.000	3.110464	6.009233
polygame \|		.7111659	.0527785	-4.59	0.000	.6148934	.8225115
C~libatair	\|	1.819963	.3820906	2.85	0.004	1.206029	2.746422
veuf \|		1.332193	.1676409	2.28	0.023	1.041007	1.70483

Les déterminants de la pauvreté monétaire. Cas du Sénégal.

DEDICACES

REMERCIEMENTS