Sources de la croissance économique, · 2020. 5. 2. · Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications

de politiques économiques en Côte d’Ivoire

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques

en Côte d’Ivoire

Equipe du rapport :

Tsassa Célestin, Conseiller Economique, Chef d’Equipe, PNUD.

Daymon Caroline, Chargée d’Etudes, PNUD.

Coulibaly Nouhoun, Chef du Département des Etudes, de la Recherche et de l’Ingénierie et de la Diffusion, INS.

N’Dri Jonas Yao, Chef de Division Ingénierie et Recherche Développement, INS.

Koné M’banan Hippolyte, Chef du Service des Etudes Macroéconomiques, INS.

AvertissementLes analyses et conclusions de ce document sont formulées sous la responsabilité de ses auteuètent pas nécessairement le point de vue du PNUD ou de ses institutions partenaires.AvertissementLes analyses et conclusions de ce document sont formulées sous la responsabilité de ses auteurs. Elles ne reflètent pas nécessairement le point de vue du PNUD ou de ses institutions partenaires.

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques

en Côte d’Ivoire

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011. i

Avant Propos

L’étude intitulée « Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implica-tions de politiques économiques en Côte d’Ivoire » résulte de la collaboration entre le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) et l’Institut National de la Statistique (INS). Cette collaboration vise surtout à améliorer les outils de mesure et d’analyse de la pauvreté et le suivi de l’impact des politiques destinées à la réduction de la pauvreté. La riche expérience de l’INS dans la mesure de la pauvreté accumulée dans le cadre des enquêtes sur la pauvreté conduites depuis 1985 a été très utile pour conduire cette étude. Les différentes enquêtes menées par l’INS depuis 1985 visaient à évaluer la pauvreté à partir des dépenses pour donner l’état des privations auxquelles font face les populations. Des informations utiles en ont été tirées qui ont permis d’orienter l’action publique en vue de lutter contre la pauvreté, notamment à travers le document de stratégie de réduction de la pauvreté. Mais ces enquêtes renferment aussi une variété d’informations comme celles relatives aux revenus des ménages et leur source ainsi que les secteurs dans lesquelles travaillent les membres des ménages. L’apport du PNUD était de tirer avantage de l’ensemble de ces informations pour bâtir une analyse de la pauvreté en Côte d’Ivoire à la lumière du concept de croissance inclusive.

L’étude sur les sources de revenus et la pauvreté constitue un effort d’exploitation et d’analyse des informations fournies par les différentes enquêtes sur le niveau de vie des ménages conduites en Côte d’Ivoire entre 1985 et 2008. L’approche par les revenus consi-dérée ici constitue un complément des mesures et analyses de la pauvreté résultant de l’approche par les dépenses. L’analyse de la pauvreté et de l’inégalité réalisée à la lumière des sources de la croissance des revenus souligne le prima des disparités sectorielles de productivité dans la prévalence de la pauvreté des ménages en fonction du secteur d’activité des chefs de ménage. Ainsi, cette étude complète utilement les études des niveaux de vie des ménages ivoiriens considérant l’approche par les dépenses réalisées sur le cas ivoirien.

Cette étude dégage les trajectoires de croissance qui caractérisent les dynamiques sectorielles des revenus et leur influence sur les populations pauvres dont le revenu en dépend. Le caractère pro-pauvre ou pas desdits secteurs est aussi mis en exergue. Les interventions visant la lutte contre la pauvreté peuvent ainsi viser la redistribution et l’allo-cation intersectorielle des ressources, mais également la promotion de la productivité des secteurs employant les chefs de ménages pauvres.

Cette étude souligne aussi que les membres des ménages qui participent à l’activité écono-mique tirent leur revenus d’une multitude de sources. Les travailleurs tendent à compléter leurs revenus en s’impliquant dans différentes activités de manière parfois saisonnière, conjoncturelle, voire permanente selon les cas. Des interventions ciblées en faveur d’un secteur peuvent ainsi avoir des effets à la fois sur les travailleurs intervenant directement dans ledit secteur et ceux qui y participent de manière intermittente.

ii Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

L’étude fournit aussi des éléments d’analyse des inégalités de genre, mais aussi spatiale surtout liées à la localisation des activités menées par les membres des ménages en âge de travailler. Cette étude dont l’approche est novatrice éclaire le dialogue sur les interven-tions pro-pauvres ou visant la croissance inclusive d’un faisceau d’éléments factuels riches d’enseignements. Nous remercions et félicitons toutes les personnes qui ont travaillé à ce document. Il est la base sur laquelle d’autres collaborations entre le PNUD et le INS ont été bâties et pourront se poursuivre.

Ndolamb NGoKWEY

Coordonnateur résident du Système des Nations Unies, Représentant

Résident du PNUD

Ibrahima BA

Directeur Général de l’Institut National de la Statistique

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011. iii

Remerciements

Nous remercions sincèrement Monsieur Ndolamb Ngokwey, Représentant Résident du PNUD et Coordinateur Résident, et la direction du PNUD pour leur orientation et leur sou-tien. Nous tenons également à remercier la direction de l’Institut National de Statistique, particulièrement de son Directeur Monsieur Ibrahima Ba pour son soutien constant. Nous remercions également le comité scientifique de l’INS pour leurs commentaires qui ont permis d’améliorer la qualité de ce travail. Nous souhaitons également remercier l’ensemble des personnes qui ont apporté des commentaires à ce rapport. Il s’agit notamment de Madame Nathalie Bouché du Centre Régional du PNUD de Dakar, du Professeur John Cockburn, du Professeur Jean-Yves Duclos, et de leurs collaborateurs anonymes du réseau PEP, de Monsieur El-Allassane Baguia expert OMD au PNUD d’Abidjan, et de Madame Emma Anoh N’Gouan, Conseiller au Programme Pauvreté au PNUD d’Abidjan. Les auteurs de cette étude restent cependant responsables des erreurs et du contenu de l’étude.

iv Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

Résumé exécutif

L’étude intitulée « Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire » vise à mettre en évidence les trajectoires de croissance qui caractérisent les dynamiques sectorielles des revenus et leur influence sur les populations pauvres dont le revenu en dépend. Cette étude souligne en effet que la manière dont les ménages sont touchés par la pauvreté n’est pas identique selon le secteur d’emploi des membres du ménage et particulièrement de leur chef. Des dynamiques différenciées affectent les secteurs d’activités, ce qui conditionne les gains dont peuvent bénéficier les personnes qui en tirent un revenu : selon les cas, cela peut permettre de les extraire de la pauvreté, ou risque au contraire de les y enfermer. Les analyses traditionnelles de la relation liant la croissance, la répartition des revenus et la pauvreté sont considérées comme trop générales et elles méritent d’être affinées afin de mieux cerner l’impact des politiques et des chocs sur les ressources des plus pauvres. Ainsi, le caractère pro-pauvres de la croissance pourra être mis en exergue à la lumière de la dynamique des secteurs dans lesquels les pauvres sont employés. En termes d’implications de politiques, cette analyse éclaire les politiques de redistribution et d’allocation intersectorielle des ressources, mais également de promotion de la productivité dans les secteurs employant les pauvres. Cette étude permet en outre de compléter l’approche de la pauvreté axée sur les dépenses des ménages.

Cette étude passe en revue les enquêtes sur la pauvreté effectuées en Côte d’Ivoire entre 1985 et 2008 et s’intéresse plus particulièrement aux enquêtes sur le niveau de vie des ménages (ENV) de 1998, 2002 et 2008 afin de déterminer si elles se prêtent à une analyse de la pauvreté et de l’inégalité sur la base des sources de revenu des membres des ménages. Il ressort de l’analyse des questionnaires que seules les données des enquêtes de 2002 et 2008 sont adaptées à une analyse dynamique. Il apparaît nécessaire d’améliorer l’appréhension de la question des sources de revenu des ménages dans les enquêtes sur le niveau de vie des ménages. Il s’agit notamment de prévoir des questions spécifiques permettant de bien cerner les revenus agricoles, les transferts, les revenus du patrimoine, l’épargne et le crédit.

Cette analyse approfondie des données des ENV amène à conclure que l’étude des sources des revenus des ménages est pertinente pour affiner la compréhension du pro-blème de pauvreté et d’inégalité en Côte d’Ivoire et témoigne notamment du caractère inégalitaire des moyens de subsistance. Ces ENV permettent également une désagréga-tion par strate (dix pôles de développement plus Abidjan) et par secteur d’activités. Les données sont ainsi désagrégées en vingt-deux secteurs dont neuf spécifiques au secteur agricole, en raison du caractère fortement rural de la pauvreté prévalant en Côte d’Ivoire. Une désagrégation des revenus en déciles de revenus est également opérée afin de faire apparaître les disparités intra et inter-déciles.

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Les résultats de l’évaluation de la pauvreté et de l’inégalité en Côte d’Ivoire montrent le niveau plus élevé de la pauvreté sur la base de la dépense que du revenu. Ainsi, en 2008 le taux de pauvreté est de 48,94% sur la base de la dépense et de 47,15% sur celle du revenu, soit 1,8 points de différence. En revanche, l’inégalité est plus élevée sur la base des revenus avec un coefficient de Gini de 0,53 en 2008 contre 0,42 sur la base des dépenses. L’accès aux ressources productives, et donc aux sources de revenu, est de ce fait plus inégalitaire que l’accès aux biens de consommation de base.

Lorsque l’on opère une distinction par types de revenu, les personnes qui touchent un revenu agricole se révèlent plus pauvres que les autres, notamment que celles bénéficiant de salaires, de transferts ou de revenus du patrimoine. Ce constat amène à s’interroger sur la nécessité de diversifier les sources de revenu pour les plus démunis et plus particu-lièrement pour les agriculteurs. En revanche, l’inégalité est plus faible entre les personnes vivant d’un revenu agricole, ce qui est le signe d’un nivellement par le bas.

Une description statistique des ménages fait ressortir certaines caractéristiques démo-graphiques et sociales des ménages pauvres, ce qui permet d’avoir une meilleure repré-sentation des spécificités de ces ménages. La manière dont ont été traitées les données permet désormais de pouvoir mieux cibler les politiques à l’égard des femmes, des moins éduqués, etc., en déterminant leurs strates d’appartenance ainsi que leurs secteurs d’acti-vité. A titre d’exemple, il ressort de l’analyse des données que les secteurs qui emploient le plus les femmes chefs de ménages pauvres sont ceux du vivrier, du commerce ainsi que de la réparation. Ces résultats montrent l’intérêt de mettre l’accent sur ces secteurs dans l’élaboration des politiques en faveur des populations pauvres.

Pour renforcer ces constats statistiques, une modélisation en probit a été opérée. Elle met en évidence les facteurs qui affectent le plus la probabilité qu’ont les ménages d’être pauvres. La taille des ménages et l’âge moyen de leurs membres ont un impact majeur sur la probabilité d’être pauvre. Ces résultats soulignent l’utilité qu’il y a à promouvoir la planification familiale et spécifiquement l’espacement des naissances, ce qui a pour objectif de faire chuter le taux de fécondité en Côte d’Ivoire. Ceci permettra aux ménages de libérer des ressources pour l’éducation, la santé, et l’amélioration de leur cadre de vie. En outre, les résultats de cette modélisation montrent que les ménages dirigés pas des femmes encourent davantage de risque d’être pauvres, tandis que les personnes disposant d’une épargne, et celles ayant accès aux infrastructures de base, ont une probabilité plus faible d’être pauvres. Les poli-tiques visant à promouvoir l’accès au microcrédit et à l’éducation de qualité pour les plus démunis, à développer les infrastructures et à favoriser l’égalité des chances entre les sexes sont donc également primordiales pour lutter contre la pauvreté en Côte d’Ivoire.

L’approche de la pauvreté du point de vue du revenu permet également d’établir la dyna-mique des secteurs en fonction du caractère pro-pauvre, ou au contraire anti-pauvre, de la croissance de leurs revenus. Il ressort ainsi que les ménages dont le chef travaille dans les filières du café et du cacao ont vu leur revenu augmenter, tandis que dans le même temps leur pauvreté et le niveau d’inégalité existant entre eux ont diminué. S’agissant des

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ménages dont le chef intervient dans la culture des plantes oléagineuses, la croissance de leur revenu a permis de faire reculer la pauvreté malgré l’augmentation des inégalités entre les travailleurs dans ce secteur. Pour les ménages dont le chef intervient dans la syl-viculture et l’exploitation forestière, le taux de pauvreté augmente en dépit de la croissance du revenu en raison de son inégale répartition. Alors que la diminution des inégalités n’est pas suffisante pour compenser la baisse du revenu moyen, certains secteurs, tels que l’agriculture vivrière ou les postes et télécommunications, connaissent une aggravation de leur niveau de pauvreté. L’approfondissement de l’analyse de ces typologies aidera à un meilleur ciblage des pauvres ainsi qu’à la formulation de politiques effectivement pro-pauvres. Ces écarts de rémunération s’expliquent notamment grâce à l’analyse des différences intersectorielles de productivité.

En Côte d’Ivoire, 42% des ménages pauvres travaillent dans les secteurs du vivrier, du cacao, du café, ou du coton. Dès lors, toute décision pouvant affecter les prix ou la produc-tivité de ces produits influe sur le niveau de vie des ménages qui les produisent, et affecte leur positionnement par rapport au seuil de pauvreté. Afin de déterminer les mesures les plus à même de lutter contre la pauvreté en Côte d’Ivoire, l’impact d’une augmentation des prix aux producteurs sur le revenu des ménages a été testé dans les secteurs du cacao, du café et du coton, de même qu’une augmentation de la productivité dans le vivrier. Les résultats de ces simulations montrent qu’une action dans un secteur particulier a un résultat qui se fait ressentir dans plusieurs secteurs. En effet, comme les ménages pauvres ne sont pas spécialisés dans une seule source de revenu, les interventions globales ont plus d’impact que les réformes limitées à un seul secteur. L’augmentation de la productivité dans le secteur vivrier a l’incidence la plus répandue (diminution de la pauvreté dans sept sec-teurs). En outre, le secteur du cacao apparaît également comme l’un des secteurs phare de la réduction de la pauvreté rurale en Côte d’Ivoire. Ces résultats soulignent l’intérêt de viser à la fois les filières agricoles exportatrices et vivrières dans la formulation des politiques pro-pauvres. Les appuis devront ainsi contribuer à renforcer la diversification des sources de revenus des populations pauvres de manière à élargir leurs opportunités. D’autre part, il est aussi nécessaire de mettre en place des mesures permettant d’augmenter la productivité agricole et de développer les infrastructures de transport et de stockage afin de réduire les coûts auxquels les producteurs font face, et d’augmenter ainsi leurs marges.

Cette étude offre une approche complémentaire à celle fondée sur les dépenses des populations pauvres, ce qui facilite la prise de décision en matière d’orientations politiques. Les décideurs politiques sont désormais plus à même de connaître les secteurs d’activité où travaillent les pauvres. Les mesures mises en œuvre devront permettre de renforcer la diversification des sources de revenu afin de prémunir les ménages ivoiriens, notamment ceux qui interviennent dans l’agriculture, contre les risques dans un secteur particulier. En parallèle à cela, l’amélioration de la productivité à l’échelle nationale, particulièrement dans le secteur du vivrier, et les mesures visant à augmenter les prix aux producteurs pour les secteurs exportateurs doivent permettre de garantir la création d’emplois productifs et rémunérateurs.

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Liste des acronymes et abréviations

ANADER : Agence Nationale de Développement Rural ;

BCC : Bourse du Café Cacao ;

DSA : Dimensions Sociales de l’Ajustement structurel ;

DSDI : Direction de la Statistique, de la Documentation et de l’Informatique ;

DSRP : Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté ;

ENV : Enquête sur le Niveau de Vie des ménages ;

ENV1998 : Enquête sur le Niveau de Vie des ménages de 1998 ;



EPAM : Enquêtes Permanentes Auprès des Ménages ;

EPAM85 : Enquêtes Permanentes Auprès des Ménages de 1985 ;

FCFA : Francs de la Communauté Financière Africaine ;

INS : Institut National de la Statistique ;

IPC-IG: International Policy Centre for Inclusive Growth ;

OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement ;

PNUD : Programme des Nations Unies pour le Développement ;

PPTE : Pays Pauvres Très Endettés ;

RGPH : Recensement Général de la Population et de l’Habitat ;

RGPH98 : Recensement Général de la Population et de l’Habitat de 1998.

viii Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

Table des matières

Avant Propos ....................................................................................................................... i

Remerciements ................................................................................................................. iii

Résumé exécutif ................................................................................................................ iv

Liste des acronymes et abréviations ............................................................................... vii

Section 1 : Introduction ...................................................................................................1

L’analyse de la pauvreté basée sur les sources de revenu ................................................1Croissance - inégalité – pauvreté et rémunération des ménages ......................................2Objectifs de l’étude et résultats escomptés ........................................................................7

Section 2 : Analyse des données des ENV dans l’optique d’une étude des revenus des ménages ......................................................9

1. Description du plan de sondage des enquêtes ménages en Côte d’Ivoire ..................9 A. Stratification de la Côte d’Ivoire dans les ENV ........................................................9 B. Le type d’échantillonnage ......................................................................................10 a. Base de sondage du tirage à deux degrés : le choix des unités primaires ...... 11 b. Le second degré de tirage .................................................................................. 11 c. Le coefficient de pondération des ménages ........................................................12

2. Définition des sources de revenu des ménages ...........................................................133. Les choix méthodologiques .........................................................................................18 A. L’évaluation du revenu agricole .............................................................................18 B. L’évaluation du loyer fictif ......................................................................................19 C. L’évaluation de la pauvreté et des inégalités en Côte d’Ivoire ...............................20 a. L’évaluation de la pauvreté .................................................................................20 b. L’évaluation de l’inégalité.....................................................................................22

4. Les secteurs d’activité des ménages ............................................................................235. Les strates de résidence des ménages ........................................................................266. Conclusion ...................................................................................................................27

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Section 3 : Évaluation et déterminants de la pauvreté en Côte d’Ivoire ..................28

1. Comparaison des résultats des approches fondées sur les revenus et sur les dépenses ...........................................................................28

2. Les types de revenu des ménages ...............................................................................303. Désagrégation par strate : descriptif de la pauvreté et de l’inégalité ............................334. Les caractéristiques des ménages ivoiriens .................................................................41

A. Les caractéristiques sociodémographiques des ménages ivoiriens.......................41 a. Les caractéristiques démographiques des ménages .........................................41 b. Le niveau d’éducation des ménages ..................................................................47 B. Modélisation des déterminants de la pauvreté .......................................................55 a. Les variables ......................................................................................................57 b. Les résultats .......................................................................................................58

5. Conclusion ....................................................................................................................63

Section 4 : Désagrégation par secteur et dynamique sectorielle de la pauvreté .....64

1. Analyse sectorielle de la rémunération des travailleurs en Côte d’Ivoire ....................642. Analyse sectorielle de la pauvreté des ménages en Côte d’Ivoire ..............................673. Une analyse dynamique de la relation

croissance-inégalité-pauvreté dans les différents secteurs ........................................77 A. Trajectoires de croissance et réduction de la pauvreté ..........................................77 B. Importance des gains de productivité

dans la mise en place d’une croissance en faveur des pauvres ...........................83

3. Simulation de l’évolution de la pauvreté : effets de la croissance et des chocs .........85

4. Conclusion ....................................................................................................................93

Section 5 : Conclusion générale ...................................................................................94

Bibliographie .....................................................................................................................99

Annexe 1 : Récapitulatif des informations des ENV ......................................................101Annexe 2 : Déciles de distribution selon les types de revenu ....................................... 110Annexe 3 : Secteurs d’activités des chefs de ménages par strates .............................. 111Annexe 4 : Description statistique des caractéristiques des ménages ivoiriens ............ 113Annexe 5 : Formation suivie par les chefs de ménage selon leur statut de pauvreté ....121

x Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

Annexe 6 : Matrices des corrélations des variables explicatives et évaluation du probit en 2002 ...................................................................125

Annexe 7 : Revenus moyens par décile de distribution et par secteur d’activité ............128Annexe 8 : Provenance sectorielle du revenu des ménages

et remunération sectorielle des travailleurs .................................................131Annexe 9 : Evaluation de l’impact de chocs sur la pauvreté en 2002 ............................134

Table des illustrations

Tableau 1 : Correspondance entre les strates, les pôles de développement et les régions administratives ........................................10

Tableau 2 : Evaluation des sources de revenu des ménages ivoiriens dans les différentes ENV ..............................................................................16

Tableau 3 : Seuils de pauvreté et déflateurs de prix .......................................................21

Tableau 4 : Déflateurs régionaux de prix ........................................................................21

Tableau 5 : Classification des secteurs d’activité ............................................................24

Tableau 6 : Revenu annuel moyen par personne par secteur d’activité en 2002 et 2008 (FCFA) .............................................25

Tableau 7 : Revenu annuel moyen par personne pour chaque strate du territoire ivoirien en 2002 et 2008 ............................................................26

Tableau 8 : La pauvreté et l’inégalité en Côte d’Ivoire en 2002 et 2008 .........................29

Tableau 9 : Niveau annuel moyen par membre des ménages des différents types de revenu en 2002 et 2008 ..........................................31

Tableau 10 : Pauvreté et inégalité selon les types de revenu perçus par les ménages en 2002 et 2008 ................................................................32

Tableau 11 : Importance relative des différents types de revenu des ménages selon leur principal type de rémunération en 2008 (%) .........33

Tableau 12 : Pauvreté et inégalité par strate ....................................................................34

Tableau 13 : Importance des différents types de revenu dans le revenu moyen par personne en 2008 (%) .......................................35

Tableau 14 : Part des dépenses de transfert dans le revenu moyen par personne en 2008 (%) ...........................................................................36

Tableau 15 : Part des femmes chefs de ménages selon le statut de pauvreté et la strate (%) ...................................................42

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Tableau 16 : Secteur d’activité des ménages dont le chef est une femme selon le statut de pauvreté (%) ............................................43

Tableau 17 : Age moyen du chef de ménage selon le statut de pauvreté et la strate de résidence (ans) ......................................................................44

Tableau 18 : Age moyen du chef de ménage selon le statut de pauvreté et son secteur d’activité (ans) ......................................................................45

Tableau 19 : Age moyen du ménage selon le statut de pauvreté et la strate de résidence (ans) ......................................................................46

Tableau 20 : Age moyen du ménage selon le statut de pauvreté et le secteur du chef de ménage (ans) .........................................................47

Tableau 21 : Illettrisme chez le chef de ménage selon la strate de résidence (%) ...........48

Tableau 22 : Illettrisme chez le chef de ménage selon le secteur d’activité (%) ...............49

Tableau 23 : Nombre d’années d’études du chef de ménage selon le statut de pauvreté et la strate (ans) ................................................50

Tableau 24 : Nombre d’années d’études du chef de ménage selon le statut de pauvreté et son secteur (ans) ..........................................51

Tableau 25 : Nombre moyen d’années d’études du ménage selon le statut de pauvreté et la strate (ans) ................................................52

Tableau 26 : Nombre moyen d’années d’études du ménage selon le statut de pauvreté et son secteur (ans) ..........................................53

Tableau 27 : Formation suivie (%) ....................................................................................54

Tableau 28 : Raison de la formation à un métier ..............................................................55

Tableau 29 : Evaluation de la probabilité d’être pauvre en 2008 ......................................60

Tableau 30 : Rémunération sectorielle annuelle des travailleurs en 2002 et 2008 ...........66

Tableau 31 : Répartition sectorielle des ménages selon le statut de pauvreté en 2002 et 2008 (%) .........................................68

Tableau 32 : Désagrégation par secteur d’activité de la répartition des revenus et de la pauvreté ......................................................................72

Tableau 33 : Productivité des secteurs d’activité ivoiriens en 2008 ..................................84

Tableau 34 : Estimation de l’évolution de la pauvreté en 2009 et 2010 ............................86

Tableau 35 : Niveaux de pauvreté par strate en 2008 suite à un choc (%) ......................89

Tableau 36 : Niveaux de pauvreté sectorielle en 2008 suite à un choc (%) .....................92

xii Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

Table des illustrations en annexe

Tableau A1.1 : Informations relatives aux revenus des ménages disponibles dans les ENV de 1998, 2002 et 2008 ....................................................101

Tableau A1.2 : Récapitulatif des informations nécessaires à l’évaluation des sources de revenu des ménages ....................................................107

Tableau A2.1 : Déciles de distribution selon les types de revenu (en termes réels)...... 110

Tableau A3.1 : Secteurs d’activité des chefs de ménage selon la strate de résidence en 2008 (%) .............................................. 111

Tableau A3.2 : Revenus moyens par déciles dans les différentes states (FCFA) ......... 112

Tableau A4.1 : Probabilité d’être pauvre selon la strate et le sexe du chef de ménage (%) ......................................................... 113

Tableau A4.2 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur d’activité et le sexe du chef de ménage (%) ......................................................... 114

Tableau A4.3 : Probabilité d’être pauvre selon la strate d’appartenance et la taille du ménage (%) ...................................................................... 115

Tableau A4.4 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur d’activité et la taille du ménage (%) ...................................................................... 116

Tableau A4.5 : Probabilité d’être pauvre selon la strate et l’analphabétisme du chef de ménage (%) ......................................................................... 117

Tableau A4.6 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur et l’analphabétisme du chef de ménage (%) ......................................... 118

Tableau A4.7 : Probabilité d’être pauvre selon la formation suivie et la strate d’habitation (%) .................................................................... 119

Tableau A4.8 : Probabilité d’être pauvre selon la formation suivie et le secteur d’activité (%) .....................................................................120

Tableau A5.1 : Type d’apprentissage suivi par le chef de ménage selon son statut de pauvreté et sa strate (%) ........................................121

Tableau A5.2 : Type d’apprentissage suivi par le chef de ménage selon son statut de pauvreté et son secteur ..........................................122

Tableau A5.3 : Formation suivie par le chef de ménage selon son statut de pauvreté .................................................................123

Tableau A6.1 : Matrice de corrélation des variables pour l’année 2002 ........................125

Tableau A6.2 : Matrice de corrélation des variables pour l’année 2008 ........................126

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Tableau A6.3 : Evaluation de la probabilité d’être pauvre en 2002 ...............................127

Tableau A7.1 : Revenu moyen par décile de distribution et par secteur d’activité (FCFA) .............................................................128

Tableau A8.1 : Provenance sectorielle du revenu des ménages en fonction de leur secteur d’activité .....................................................131

Tableau A8.2 : Provenance sectorielle du revenu des ménages en fonction de leur strate d’appartenance .............................................132

Tableau A8.3 : Rémunération sectorielle annuelle des travailleurs en 2002 et 2008 (FCFA) ........................................................................133

Tableau A9.1 : Niveaux de pauvreté par strate en 2002 suite à un choc (%) .................134

Tableau A9.2 : Niveaux de pauvreté sectorielle en 2002 suite à un choc (%) ................135

Table des cartes

Carte 1 : Répartition du revenu moyen par strate en 2002 et 2008 .......................37

Carte 2 : Répartition du niveau d’inégalité par strate en 2002 et 2008 ..................38

Carte 3 : Répartition du niveau de pauvreté par strate en 2002 et 2008................38

Table des graphiques

Graphique 1 : Revenu moyen par secteur en 2002 et 2008 ..........................................69

Graphique 2 : Inégalité par secteur en 2002 et 2008 .....................................................70

Graphique 3 : Pauvreté par secteur en 2002 et 2008 ....................................................74

Graphique 4 : Evolution annuelle moyenne du revenu moyen sectoriel entre 2002 et 2008 ..................................................................................76

Graphique 5 : Evolution moyenne de l’inégalité sectorielle entre 2002 et 2008 .............76

Graphique 6 : Evolution annuelle moyenne de la pauvreté sectorielle entre 2002 et 2008 ..................................................................................76

Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011. 1

Section 1 : Introduction

L’analyse de la pauvreté basée sur les sources de revenuDepuis la fin de la décennie 1990, l’économie de la Côte d’Ivoire évolue dans un environ-nement de crises sociopolitiques et militaires qui a fragilisé le tissu économique et social. En septembre 2002, le conflit armé a conduit à l’arrêt de plusieurs projets de développe-ment et au recul de l’activité dans les différents secteurs de l’économie. La situation de crise dans laquelle la Côte d’Ivoire a été plongée à partir de 2002 a fait chuter l’activité économique en moyenne annuelle de -1% sur la période 2000-2004. La reprise amorcée à partir de 2004, avec un taux de croissance de 1,5%, a permis au PIB réel de progresser en moyenne de 1,9% entre 2005 et 2009. En 2009, en dépit de la crise financière interna-tionale le taux de croissance du PIB réel a atteint 3,8%, contre 2,3% en 2008. En raison de la crise postélectorale, le taux de croissance pour 2010 a été de 2,4% au lieu des 3% initialement prévus pour chuter à -4,7% en 2011 et bondir à 9,8% en 2012. Au total sur la période 2000-2009 le PIB réel par habitant a baissé de 1,2% en moyenne annuelle accentuant la baisse de -0,2% déjà observée sur la période 1990-1999.

Le regain de croissance observé à partir de 2008 peut être attribué à l’apaisement lié à la conclusion de l’accord politique de Ouagadougou de mars 2007 et à la normalisation des relations financières avec la BAD, la Banque Mondiale et le FMI. Les contraintes ont pu être desserrées, permettant ainsi à la Côte d’Ivoire d’obtenir en mars 2009 le soutien des conseils d’administration du FMI et de la Banque Mondiale en lui accordant des finance-ments conséquents pour la mise en œuvre de sa stratégie de réduction de la pauvreté et du programme de réforme économique et financière. La Côte d’Ivoire après l’atteinte du point de décision dans le cadre de l’Initiative en faveur des pays pauvres très endettés (PPTE) est parvenue au point d’achèvement de cette initiative en 2012, ouvrant ainsi des perspectives nouvelles pour le financement du développement.

Au plan humain, d’importants reculs ont été enregistrés au cours de la période 2002-2008, en particulier sur le front de la lutte contre la pauvreté et de la réalisation d’un grand nombre d’objectifs du millénaire pour le développement (OMD). La Côte d’Ivoire a ainsi connu une aggravation de la mortalité infantile, des retards dans la réduction de la mortalité maternelle, dans l’éducation pour tous et l’instauration de la parité et de l’autonomisation des femmes. Dès lors, la Côte d’Ivoire avec un indice de développement humain de 0,432 en 2013 était classée au 168ème rang sur 187 pays. Les rapports des ENV montrent également que le niveau de vie s’est dégradé, avec l’augmentation du taux de pauvreté qui est passé de 38,4% en 2002 à 48,9% en 2008 (évaluation de la pauvreté du point de vue des dépenses des ménages au seuil de pauvreté national). Les inégalités se sont elles aussi aggravées dans un premier temps avant de diminuer. Ces évolutions sont le fait des facteurs affectant les revenus, la productivité des facteurs, et les comportements des ménages. Les facteurs démographiques (liés à la taille des ménages, leur âge, etc.) expliquent dans une certaine mesure ces évolutions.

2 Sources de la croissance économique, pauvreté, inégalité et implications de politiques économiques en Côte d’Ivoire, PNUD, INS, 2011.

Dans l’optique de renforcer l’efficacité des interventions en faveur des pauvres, il importe de s’appuyer sur un meilleur ciblage des groupes pauvres. Affiner les outils d’évaluation et d’analyse de la pauvreté permet de mieux prévoir l’impact des politiques et interventions, de manière à en améliorer les résultats en faveurs des pauvres.

En outre, si les évaluations de la situation des populations cibles ne sont pas menées régulièrement, les dépenses en faveur des pauvres risquent de ne pas produire leur plein effet, faute de disposer des informations nécessaires et de pouvoir tirer des leçons sur l’effectivité des politiques passées. Ces évaluations doivent également reposer sur des bases autorisant une analyse dynamique permettant de comparer les avancées et retards d’une période à l’autre. Or, la Côte d’Ivoire a réalisé depuis 1985, plusieurs enquêtes dont le but était de mesurer le niveau de pauvreté de sa population et de décrire les conditions de vie des ménages ivoiriens. Ainsi, l’Institut National de la Statistique (INS) a conduit quatre Enquêtes Permanentes Auprès des Ménages (EPAM) en 1985, 1986, 1987 et 1988, puis elle a réalisé en 1992 et 1993 une enquête prioritaire sur les Dimensions Sociales de l’Ajustement structurel (DSA). En 1995, elle a initié une Enquête sur le Niveau de Vie des ménages (ENV). Cette enquête a été reconduite en 1998, 2002 et 2008 et porte sur les ménages de type africains résidant sur toute l’étendue du territoire. Afin de garantir la comparabilité des résultats, le plan de sondage a été le même pour l’ensemble des ENV. Cependant, ces enquêtes ont connu une évolution dans les questionnaires, risquant ainsi d’affecter l’appréciation dynamique des évaluations de la pauvreté.

Pour s’attaquer à la pauvreté matérielle et non matérielle, la Côte d’Ivoire a lancé la mise en œuvre de son Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté (DSRP) sur la période 2009-2013. La mise en œuvre du DSRP devait également aider à la réalisation des Objectifs du Millénaire pour le Développement. Cependant, la situation de crise pos-télectorale que vient de vivre la Côte d’Ivoire a affecté ces efforts, faisant reculer le PIB réel de -4,7% en 2011. La reprise en s’est révélée vigoureuse en 2012 avec un taux de croissance du PIB réel estimé à 9,8% en 2012. La Côte d’Ivoire fonde ses espoirs d’une réelle réduction de la pauvreté et de l’amorce du développement humain à travers la mise en œuvre du Plan national de développement (2012-2015).

L’étude des phénomènes qui ont conduit à l’augmentation de la pauvreté au cours de la décennie 2000 devrait fournir des clés de compréhension importantes pour mettre en place les politiques économiques adéquates. Nous partons de l’évidence qui est que la croissance, comme la crise, n’affecte pas l’ensemble de la population de la même manière. Les ménages sont touchés différemment selon leurs secteurs d’activités, leurs sources de revenu et leurs modes de consommation et leur localisation.

Croissance – inégalité – pauvreté et rémunération des ménagesUne réflexion sur la relation liant la croissance, l’inégalité et la pauvreté en Côte d’Ivoire est nécessaire afin de définir les conditions d’une croissance réellement pro-pauvre. Si les


théoriciens s’accordent sur le fait qu’une telle croissance doit être bénéfique aux pauvres en leur offrant davantage d’opportunités économiques, pour autant, le consensus sur la définition du concept est loin d’être arrêté concernant l’évaluation et la mesure du degré de pro-poorness de la croissance (Essama-Nssah, 2005). Parmi les nombreuses définitions de la croissance pro-pauvre, deux approches différentes se dessinent : une approche relative et une approche absolue.

D’après la conception relative, le bien-être des pauvres dépend non seulement de leur propre revenu mais aussi de l’écart par rapport au reste de la société. Pour qu’une croissance soit favorable aux pauvres, il est donc nécessaire que le revenu des pauvres augmente plus que celui du reste de la population, c’est-à-dire plus rapidement que le revenu moyen (Kakwani, 1993 ; Kakwani et Pernia, 2000). Ce changement de la répartition des ressources en faveur des pauvres se justifie par le fait qu’une telle croissance réduit plus rapidement la pauvreté (à la fois absolue et relative1). A l’extrême, pour être pro-pauvre, une politique doit être associée à une réduction des inégalités sans que cela ne soit nécessairement accompagné d’une croissance du revenu moyen. C’est le cas par exemple des politiques de transfert ou de subvention. Une limite de l’approche relative est qu’elle peut considérer qu’une phase de croissance a été «relativement» favorable aux pauvres alors même que leur revenu a diminué, mais moins que celui des riches. En conséquence, l’inégalité absolue a diminué, c’est-à-dire l’écart absolu entre le revenu des individus, tandis que la pauvreté absolue s’est aggravée.

Klasen (2008) distingue deux niveaux dans la conception absolue. Une croissance est pro-pauvre selon la définition «forte» si les gains de revenu absolus des pauvres sont supérieurs aux gains moyens. L’inégalité absolue doit de ce fait s’atténuer. Cependant, il est peu probable qu’une croissance revête un tel caractère, car cela impliquerait qu’elle soit nettement biaisée en faveur des pauvres. Dans ce cas, leur rémunération serait plus que proportionnelle à leurs dotations initiales. En revanche, il est plus facile de parvenir à une croissance bénéfique pour les pauvres au sens «faible» de la définition. La seule chose qui importe dans ce cas, c’est que la pauvreté absolue s’amenuise, c’est-à-dire que le taux de croissance du revenu des pauvres soit positif (Chen et Ravallion, 2003 ; Kraay, 2004 ; Ravallion, 2004). D’après cette définition, il n’est pas nécessaire que les inégalités se réduisent dans la mesure où la croissance suffit à réduire la pauvreté. Une croissance neutre pour la distribution est satisfaisante.

Comme le remarque Osmani (2005), les deux approches sont utiles au décideur politique. Le concept relatif permet d’appréhender la nature de la croissance, tandis que le concept absolu se réfère davantage à l’effet total de la croissance sur la pauvreté. Il est nécessaire de s’intéresser aux facteurs qui influent sur la manière dont la pauvreté répond à la crois-sance en étudiant en détail l’impact qu’ont la croissance du revenu moyen et l’évolution

1 La pauvreté absolue correspond à la population dont le revenu ou la consommation se situe en dessous du seuil de pauvreté, tandis que la pauvreté relative est évaluée par rapport à un seuil qui correspond à une proportion fixe du revenu moyen ou médian.


de la distribution des revenus sur la pauvreté. Les décideurs politiques seront alors en mesure de déterminer les options politiques les plus opportunes pour réduire la pauvreté. Par exemple, lorsque la croissance ne modifie pas la pauvreté relative, mais contribue à la baisse de la pauvreté absolue, la situation est conforme au point de vue du Consensus de Washington originel qui préconise de mettre en œuvre des politiques de promotion de la croissance afin de générer des retombées positives pour les pauvres. L’idée sous-jacente est que l’inégalité est susceptible de renforcer la croissance et de générer des moyens sup-plémentaires pour la lutte contre la pauvreté. La concentration massive du revenu entre les riches, qui épargnent et investissent plus, est alors considérée comme optimale et justifie la présence d’inégalités. Ce positionnement explique que les inégalités soient considérées, au pire, comme un mal nécessaire et, au mieux, comme un prix raisonnable à payer pour la croissance. Dans cette optique, la sphère politique se doit de rétablir un équilibre social à travers la redistribution du gain net. Cependant, dans des pays tels que la Côte d’Ivoire où l’assiette fiscale est relativement réduite, ce type d’approche se révèle limitée. C’est pour cela qu’il est indispensable de mettre l’accent sur la création de revenus pour les plus démunis, d’autant plus que la compensation ex post n’est pas un substitut parfait à la compensation ex ante inhérente à la rémunération des travailleurs. Dans ce sens, une croissance en faveur des pauvres doit être axée sur l’amélioration de la participation des pauvres au processus de production, des gains qu’ils en tirent et donc de l’amélioration de leur productivité. Cette approche souligne à la fois le caractère inclusif du processus de croissance par la participation des populations pauvres et son potentiel distributif.

De nombreux travaux ont montré l’impact négatif que joue une distribution trop inégalitaire dans la réduction de la pauvreté. Un niveau initial d’inégalité trop élevé atténue l’impact de la croissance sur la réduction de la pauvreté (Ravallion, 2001, 2005, 2007, …). Dans une étude appliquée aux pays africains, Fosu (2010) indique que selon le niveau d’inégalité prévalant, le niveau de croissance nécessaire pour réduire la pauvreté varie énormément. Il est donc important d’évaluer les politiques de lutte contre la pauvreté au regard de leur impact sur la distribution de l’ensemble du spectre des revenus et non pas uniquement de l’extrémité inférieure de la distribution. Il est donc primordial de s’interroger sur la capa-cité de la croissance à redistribuer ses bénéfices via la rémunération des travailleurs et donc sur sa capacité à réduire simultanément l’inégalité et la pauvreté. Une analyse de la croissance pro-pauvres doit être basée sur l’étude des sources de croissance des revenus des pauvres. Les populations pauvres exercent leurs activités dans des secteurs variés qui connaissent nécessairement des trajectoires différentes. Pour être à même de les saisir, l’objectif étant de parvenir à une croissance inclusive, il faudrait à la fois une analyse dynamique de la pauvreté, mais aussi et surtout une analyse de la pauvreté axée sur les sources de revenu des ménages.

Une croissance est inclusive lorsque tout le monde peut participer au processus de croissance et partage équitablement les bénéfices de la croissance. Ces deux principes sont indissociables pour que la croissance soit considérée comme telle (le cas échéant, si les retombées de la croissance ne sont pas partagées cela ne sera pas équitable, et


inversement s’ils sont partagés sans qu’il y ait participation au processus de croissance, cela a trait à une logique redistributive). Pour l’International Policy Centre for Inclusive Growth (IPC-IG) la réussite du développement industriel nécessite de mettre en œuvre des politiques inclusives industrielle, c’est-à-dire des politiques ciblant les crédits aux secteurs manufacturier, d’exportation et à l’agriculture, et soutenant les marchés locaux et en particulier l’industrie manufacturière intensive en travail. L’hypothèse sous-jacente est qu’une société égalitaire est plus performante en matière de développement, et en particulier en matière de réduction de la pauvreté.

La promotion d’une croissance inclusive suppose donc que les personnes les plus dému-nies sont en possession des actifs productifs leur permettant de participer au processus de croissance et/ou sont insérées dans les secteurs d’activités les plus rémunérateurs. Afin de vérifier si un tel processus est en cours en Côte d’Ivoire, il apparaît nécessaire d’élabo-rer un nouveau cadre conceptuel permettant d’appréhender explicitement les processus par lesquels les revenus des pauvres sont générés. L’objectif est de progresser vers une distribution primaire des fruits de la croissance plus équitable. A cet égard, il importe de vérifier quelles sont les principales sources de revenu des ménages pauvres, ainsi que la dynamique de leurs principaux secteurs d’activité, afin d’être en mesure de mettre en œuvre des politiques de ciblage visant à améliorer leurs revenus.

L’approche par les niveaux de consommation des ménages induit des politiques de transfert et d’assistance, qui malgré leur bien-fondé ne correspondent pas totalement au cadre d’une croissance inclusive. En revanche, l’approche par les revenus met l’accent sur les conditions de la participation des pauvres à la création des revenus. L’approche par les revenus s’avère donc compatible avec le concept de croissance inclusive, mais elle permet aussi une discussion plus poussée de la pro-poorness des secteurs dans lesquels travaillent les pauvres. Fonder une analyse sur la répartition des revenus plutôt que sur celle des dépenses permet de mettre en avant l’importance du rôle des agents dans la sphère économique. En effet, les dotations productives diffèrent selon les per-sonnes et cela induit une division de la société en groupes socio-économiques. Comme la rémunération des différents facteurs de production varie en fonction de leur rôle dans la sphère productive, la capacité des individus à avoir accès au capital, à être instruits, etc. a une incidence sur leur capacité à percevoir une rémunération plus ou moins importante. C’est grâce à l’accès aux informations relatives aux sources de revenu que l’on peut espérer allouer plus efficacement les fonds disponibles pour la lutte contre la pauvreté, en garantissant notamment une meilleure adéquation de la main-d’œuvre aux besoins du marché du travail et en mettant en œuvre des mesures contribuant à l’augmentation de la productivité des travailleurs pauvres. C’est la raison pour laquelle l’approche axée sur les sources de revenu peut être enrichie en l’associant aux caractéristiques individuelles et à l’environnement social des ménages (secteur d’activité, région de résidence, âge, aptitudes diverses, etc.). En outre, cette approche permet d’évaluer plus aisément l’impact des chocs et des crises sur les revenus des ménages, par le biais de leurs sources de revenu. Parallèlement, l’approche par les revenus intègre les déflateurs régionaux calculés


par l’INS, ce qui permet de tenir compte de l’évolution du pouvoir d’achat dans chaque région ou groupe de régions (strate).

L’objet de cette étude est de mettre en évidence les trajectoires de croissance qui caracté-risent les revenus des pauvres à travers l’analyse dynamique des secteurs d’où les chefs et les autres membres du ménage tirent leurs revenus. Une telle analyse vise à permettre un meilleur ciblage des interventions en faveur des pauvres, en les axant sur l’amélioration des conditions de création de leurs revenus et leur plus grande inclusion à la création des revenus de la société. Des chocs divers, dont la crise financière internationale de ces dernières années, ont affecté le niveau de vie des ménages en raison notamment de réallocations intersectorielles de main-d’œuvre. Il est donc primordial d’intégrer le rôle de la rémunération des ménages et de leur secteur d’activité dans l’analyse de la pauvreté.

En effet, des dynamiques différenciées affectent la distribution des revenus selon les sec-teurs, ce qui induit des disparités dans l’évolution des revenus (Huppi et Ravallion, 1991). Les différents secteurs ont des techniques de production pour lesquelles l’intensité dans l’utilisation des facteurs varie nécessairement et il en résulte des différences dans leur productivité et dans leur rémunération. Les ménages dont le chef travaille dans un secteur à forte productivité ont plus de chance d’échapper à la pauvreté que ceux dont le chef est par exemple ouvrier agricole, l’agriculture étant souvent caractérisée dans les pays en développement par sa faible productivité.

Selon les sources de la croissance, c’est-à-dire selon les secteurs créateurs de richesse et les facteurs qui influent sur l’activité, la pauvreté et les inégalités sont affectées diffé-remment en fonction des secteurs employeurs de chaque groupe de population. Or, ces dernières années l’essor de la Côte d’Ivoire a reposé en grande partie sur l’agriculture. Ainsi, en 2007, la part de l’agriculture vivrière et de l’élevage dans le PIB était à elle seule de 17,2%, et celle de l’agriculture d’exportation de 5,7%. Or l’agriculture, faiblement pro-ductive et rémunératrice, emploie plus du tiers de la population active, et constitue une part importante des recettes d’exportation.

En la quasi-absence d’investissements nouveaux dans le secteur de la transformation, les branches d’extraction pétrolière et les télécommunications sont également apparues comme des leviers primordiaux de la croissance. Or ces secteurs sont fortement inégali-taires et rien ne garantit qu’ils contribuent à la réduction de la pauvreté en Côte d’Ivoire. En outre, concernant le secteur de l’extraction, à partir de 2006, les cours du pétrole ont connu un renchérissement sur le marché international. Cette situation a eu pour corollaire la hausse des coûts du transport et des prix à la consommation en général, et a eu un impact néfaste sur le niveau de vie des ménages.

En parallèle, le fonctionnement du marché du travail, aussi bien que la concurrence plus poussée à l’échelle mondiale, ont favorisé l’explosion de l’économie informelle et du sous-emploi, ce qui a contribué à la détérioration des salaires. Désormais, près du quart des travailleurs dans le monde ne gagne pas assez pour s’élever avec leur famille au-dessus


du seuil de 1$ par jour. La question qui se pose est de déterminer ce qu’il en est actuelle-ment en Côte d’Ivoire.

Afin de dégager des ressources destinées à favoriser l’accumulation d’actifs productifs supplémentaires pour les groupes de population les plus pauvres, il apparaît nécessaire d’élaborer un nouveau cadre d’analyse permettant d’appréhender explicitement les proces-sus par lesquels les revenus des pauvres, les transferts et les actifs dont ils disposent sont générés, de même que les instruments politiques susceptibles d’affecter ces processus.

Objectifs de l’étude et résultats escomptésL’évaluation de la pauvreté à partir des dépenses donne l’état des privations auxquelles font face les populations. Les informations qui en découlent permettent d’affiner les mesures prises en matière de redistribution, en permettant d’améliorer la qualité et l’accès aux services sociaux de base. Les dépenses publiques dans l’infrastructure économique permettent ainsi de faciliter l’activité économique des producteurs mais également d’amé-liorer la productivité des travailleurs. Malgré la qualité des données sur les dépenses des ménages actuellement disponibles, les enquêtes, bien que visant les populations cibles, ne fournissent pas toujours les éléments d’appréciation suffisants pour évaluer les situations spécifiques des différentes catégories de pauvres. L’approche par les revenus complète donc l’approche par les dépenses. L’analyse de la pauvreté et de l’inégalité réalisée à la lumière des sources de la croissance des revenus souligne le prima des disparités sectorielles de productivité dans la prévalence de la pauvreté des ménages en fonction du secteur d’activité des chefs de ménage. Ces deux approches sont donc complémentaires, et l’objectif de ce document est donc d’apporter un complément à l’étude des niveaux de vie des ménages ivoiriens réalisée par l’INS et qui développe l’approche par les dépenses (ENV2008), en estimant de manière fine la pauvreté et l’inégalité en fondant l’analyse sur une approche de la pauvreté en termes de revenus.

Cette étude a également pour objectif d’apporter un éclairage aux décideurs politiques sur la problématique de la création de richesses pour les plus démunis, en mettant en évidence les sources de revenu des ménages en fonction de leurs caractéristiques sociodémogra-phiques, de leur strate de résidence et de leur secteur d’activité. Les résultats de cette étude constituent ainsi un socle permettant de déterminer les secteurs clefs d’intervention globalement et au niveau local.

Afin de garantir la robustesse de tels travaux, il est donc essentiel que les évaluations réalisées au cours de cette étude se fassent sur des bases solides. Cela nécessite donc au préalable une analyse poussée de la manière dont ont été réalisées les enquêtes ménages en Côte d’Ivoire A cet égard, il faut déterminer si en l’état, les ENV ivoiriennes contiennent les informations nécessaires à l’évaluation des différentes sources de revenu des ménages. Ceci implique la réalisation d’une grille d’analyse permettant de montrer dans quelle mesure les ENV de 1998, 2002 et 2008 permettent, ou non, d’évaluer les


différentes sources de revenu des ménages et s’il est possible d’en faire une analyse dynamique. Dans une optique de désagrégation des résultats, il convient d’étudier plus spécifiquement la manière dont se répartissent les revenus dans les différentes strates, entre les différents secteurs d’activité et dans les différents déciles de revenus. C’est la raison pour laquelle, suite à cette première section introductive, nous présentons dans la deuxième section la manière dont sont collectées les données des ENV à travers une explication de leur plan de sondage. Nous justifions ensuite l’approche retenue dans le cadre de cette étude sur la pauvreté et les inégalités non pas du point de vue des dépenses des ménages, comme cela était fait dans les précédents travaux de l’INS, mais de leurs revenus. C’est à partir de la définition de la méthodologie utilisée pour évaluer les différentes sources de revenu des ménages que nous présentons les avancées et les lacunes des différentes ENV, ainsi qu’un récapitulatif des informations que devront intégrer les futures ENV. Nous présentons ensuite les choix méthodologiques opérés pour mener à bien cette étude. Ces choix portent à la fois sur le traitement des données, l’agrégation des secteurs d’activité, et des strates géographiques retenues.

Les sections suivantes résument les principaux résultats qui ressortent des travaux effectués. La troisième section présente les résultats généraux relatifs à l’évaluation de la pauvreté et de l’inégalité en Côte d’Ivoire dans l’optique des revenus. Elle montre les différences régionales en matière de pauvreté et d’inégalité. Cette section met également en avant les caractéristiques sociodémographiques des ménages pauvres et expose les résultats d’une analyse probit sur les facteurs influençant la probabilité qu’ont les diffé-rents ménages d’être pauvres. La quatrième section étudie les différentes dynamiques sectorielles de la pauvreté. Les trajectoires dégagées montrent que les politiques à mettre en œuvre varient selon les secteurs desquels les ménages tirent leurs revenus. Nous évaluons ensuite l’impact de certaines mesures affectant les secteurs clés de l’agriculture ivoirienne sur le revenu des ménages. Enfin la dernière section récapitule les principaux résultats de cette étude et dégage les implications de politiques économiques.


Section 2 : Analyse des données des ENV dans l’optique d’une étude des revenus des ménages

Afin de réaliser cette étude, il est d’abord nécessaire de vérifier si les méthodologies utilisées pour les enquêtes ménages sont pertinentes au vu de la problématique que cette étude souhaite approfondir. De la même manière, dans une optique de comparabilité des résultats avec les précédentes enquêtes de l’INS, nous souhaitons conserver les indices de pauvreté et d’inégalité traditionnellement utilisés en Côte d’Ivoire pour évaluer les niveaux de vie des ménages, cependant il convient de vérifier la pertinence des seuils et indices utilisés. La dernière étape, et non des moindres, consiste à vérifier si les enquêtes ménages réalisées en Côte d’Ivoire autorisent une approche de la pauvreté en termes de revenu. Il faudra également déterminer si une analyse dynamique de la pauvreté prenant en compte le secteur d’activité du chef de ménage est possible avec les données de ces enquêtes.

1. Description du plan de sondage des enquêtes ménages en Côte d’Ivoire

Dès 1975, la Côte d’Ivoire s’est engagée à réaliser un recensement général de la popula-tion et de l’habitat (RGPH) sur une période décennale. Elle a alors réalisé successivement deux recensements démographiques en 1988 et en 1998, et ce sont les résumés des don-nées des RGPH qui servent de base de sondage à l’échantillonnage des différentes ENV. Ainsi, le recensement de la population de 1988 constitue la base de sondage de l’ENV de 1998, tandis que celles de 2002 et 2008 s’appuient sur les informations du RGPH98.

La stratification et le type d’échantillonnage retenus dans ces enquêtes sont présentés dans le premier point de cette section.

A. Stratification de la Côte d’Ivoire dans les ENV En 1998, les cinq strates traditionnelles que sont la ville d’Abidjan, les autres villes et les trois zones rurales, sont considérées. A partir de 2002, pour permettre une désagrégation plus aisée et corriger les limites des strates traditionnelles, l’INS adopte comme base géographique de référence les onze pôles de développement subdivisés en vingt-et-une strates. L’INS considère que ce découpage corrige les limites des strates traditionnelles et permet une désagrégation plus aisée des données.

Le tableau 1 établit la correspondance entre les strates traditionnelles, les onze pôles de développement retenus dans les ENV et les dix-neuf régions administratives. C’est sur cette base que nous nous appuyons pour réaliser la désagrégation régionale dans la suite de l’étude. La désagrégation régionale, ou par strate est importante pour une meilleure localisation des populations pauvres et leur caractérisation.


Tableau 1 : Correspondance entre les strates, les pôles de développement et les régions administratives

Strate Région/profil de pauvreté Région administrativeVille d’Abidjan Ville d’Abidjan (Niveau sous-préfecture)

Sud Agnéby, Lagune (hors Abidjan sous-préfecture), Sud Comoé, Sud Bandama

Forêt Est Centre Lac N’zi, ComoéCentre-Est Moyen ComoéCentre-Ouest Fromager, Haut Sassandra, Marahoué

Forêt Ouest Ouest Montagne, Moyen CavallySud-Ouest Bas SassandraCentre-Nord Vallé du Bandama

Savane Nord-Est ZanzanNord SavaneNord-Ouest Bafing, Denguélé, Worodougou

Source : INS, 2008.

B. Le type d’échantillonnage L’échantillon des enquêtes constitue la base des données brutes disponibles pour évaluer les indicateurs de pauvreté. Il est donc nécessaire qu’il soit représentatif de la population ivoirienne dans son ensemble. Afin de choisir les ménages à interroger au cours de l’en-quête, l’INS retient le sondage aléatoire stratifié à deux degrés. Il présente les avantages suivants :

– il est adapté aux bases de sondage existantes issues des résultats des recen-sements de la population. Ce sondage permet de palier les insuffisances des bases grâce à l’actualisation des données relatives à la population résidant en Côte d’Ivoire (le dernier recensement de la population date de plus de dix ans) ;

– il permet de reconstituer l’ensemble de la population ; – la stratification permet d’obtenir un échantillon représentatif des différentes strates ; – le tirage à deux degrés en réduisant la dispersion dans l’échantillon (la distance

entre deux ménages à interviewer) permet de limiter le coût et le temps de réalisation de la collecte ;

– une répartition judicieuse du nombre et de la taille des unités primaires permet d’obtenir une bonne précision des indicateurs statistiques observés dans l’échantillon.

La méthodologie des sondages aléatoires stratifiés à deux degrés est la suivante.


a. Base de sondage du tirage à deux degrés : le choix des unités primaires

En 1998 et en 2002 l’unité primaire retenue est l’îlot, alors qu’en 2008 c’est le district de recensement qui est utilisé.

– Un îlot est un espace pouvant être délimité par des routes, des sentiers, des voies de chemin de fer, des obstacles naturels (cours d’eau, colline, forêt, mon-tagne, etc.). Il peut être soit occupé par des habitations, soit vide.

– Un district de recensement est constitué d’îlots contigus qui abritent en moyenne mille personnes en milieu urbain et mille deux cents personnes en milieu rural. Il s’agit de l’espace de travail attribué à un agent recenseur lors du RGPH de 1998. Ces districts de recensement sont tirés de manière aléatoire à l’intérieur de chaque pôle de développement en distinguant le milieu urbain du milieu rural.

L’échantillon des unités primaires est déterminé de manière à garantir la représentativité de chaque strate (confère la méthodologie décrite dans l’encadré ci-dessous). Les unités primaires, communément appelées grappes, sont au nombre de 210, 540 et 630 respecti-vement en 1998, 2002 et 2008.

Les unités primaires ainsi sélectionnées sont réparties entre les équipes de collecte qui doivent dénombrer tous les ménages résidant dans la grappe, sans double compte ni omission, en leur attribuant un identifiant unique (une adresse géographique) et en collec-tant un minimum d’informations sur eux, comme le nom du chef de ménage, son sexe et la taille du ménage.

Encadré 1 : Méthodologie de choix des unités primaires

On tire les unités primaires dans chacune des strates, indépendamment les unes des autres, de manière aléatoire à probabilité inégale (proportionnellement au nombre de

ménages qu’elles comprennent). La probabilité sip d’inclusion de l’unité primaire i dans

l’échantillon de la strate s est la suivante :

Avec ms est la taille de l’échantillon de la strate s, Ms le nombre total de ménages de la strate s et Mi le nombre de ménages de l’unité primaire i.

b. Le second degré de tirage

A la fin du dénombrement, on dispose de la liste exhaustive de l’ensemble des ménages résidant dans chaque grappe. C’est cette liste qui sert de base de sondage au second degré de tirage. Lors des trois enquêtes précédentes, vingt ménages avaient été inter-


viewés dans chaque unité primaire. Ces vingt ménages étaient tirés au sort par les chefs d’équipe selon la méthode des pas (confère encadré ci-dessous) et les répartit entre ses agents pour la réalisation des interviews. Chaque ménage a la même probabilité d’être sélectionné car il s’agit d’un sondage aléatoire simple. En cas de refus du ménage ou lorsqu’il est impossible de réaliser l’interview avec un ménage pour quelque raison que ce soit, le chef d’équipe est responsable du choix des remplacements à effectuer.

Encadré 2 : Méthodologie de choix des ménagesSi l’unité primaire de résidence i de la strate s a été tirée au premier degré, la probabilité conditionnelle d’inclusion du ménage ji résidant dans l’unité primaire i dans l’échantillon de la strate s est :

Avec M’i est le nombre de ménages dénombrés dans l’unité primaire i et 20 le nombre de ménages de l’échantillon.

Au final, comme le nombre de grappes augmente au fil des ENV, il y a donc 4 200 ménages interrogés en 1998, 10 800 en 2002 et 12 600 en 2008.

c. Le coefficient de pondération des ménages

Le coefficient d’extrapolation (ou de pondération) attribué à chaque ménage de l’échantillon est l’inverse de sa probabilité d’inclusion dans l’échantillon final, sachant que la probabilité finale d’inclusion du ménage ji dans l’échantillon est :

L’étude des plans de sondage et d’échantillonnage des enquêtes menés pas l’INS nous amène à souligner que la manière dont sont collectées les données en Côte d’Ivoire assure leur qualité ainsi que leur comparabilité. La méthodologie employée au cours de ces enquêtes réduit les risques d’omission et garantit la représentativité des ménages. En outre, l’évaluation d’un coefficient d’extrapolation permet d’attribuer à chaque ménage de l’échantillon le poids qu’il représente dans la population totale. Ces pondérations sont utilisées chaque fois qu’il faut calculer des valeurs à partir des données brutes des enquêtes et notamment lorsque l’on cherche à évaluer les différents indicateurs de pauvreté et d’inégalité.


Ce premier point permet donc de garantir la qualité des données des ENV en Côte d’Ivoire. Cependant, il est également important de vérifier que l’approche méthodologique retenue par notre étude pour évaluer la pauvreté et l’inégalité est justifiée au vu des données disponibles dans les ENV. Le second point de cette section traite de cette problématique.

2. Définition des sources de revenu des ménagesAfin de rendre compte le plus finement possible des conditions de rémunération des ménages ivoiriens, il faut s’intéresser à l’ensemble de leurs sources de revenu mises en exergue dans les enquêtes. Ces dernières peuvent être subdivisées en six catégories :

– Les salaires qui comprennent à la fois le revenu salarial des différents emplois occupés par l’individu interrogé et les avantages salariaux qui ont trait à ces emplois (primes d’encouragement, prime de fin d’année, prime de transport, prime de logement, avantages et indemnités divers en espèce et en nature).

– Le revenu d’activité indépendante non-agricole, ou revenu d’entreprise, corres-pond au revenu net dégagé par l’entreprise détenue par le ménage.

– Le revenu agricole qui découle des revenus de la culture et de l’élevage com-porte trois composantes :

1. Le revenu de l’élevage provient du revenu net tiré de l’exploitation du bétail, à savoir, la vente directe de bétail et de produits dérivés d’origine animale.

2. Le revenu de la culture correspond quant à lui au revenu net issu de l’exploi-tation des cultures et plantations. Pour ces deux premières composantes, le revenu net comprend les revenus générés par la vente de bétail et des récoltes, mais également des produits dérivés de l’élevage et de la culture, auxquels on retire les coûts et dépenses liés à l’entretien des animaux et à l’utilisation d’intrants2, aux loyers et aux charges diverses (notamment de main-d’œuvre).

3. L’autoconsommation de produits alimentaires issus de l’élevage ou des cultures est également intégrée dans le calcul du revenu agricole. Les ménages en mesure de consommer une partie de leur production amé-liorent leur niveau de vie en réallouant les ressources ainsi économisées pour d’autres dépenses.

– Les revenus de transferts font référence aux transferts privés et/ou publics reçus en espèce et leur montant estimé pour ceux perçus en nature. Ces transferts proviennent d’autres ménages (domestiques ou extérieurs) et/ou d’administra-

2 Afin d’évaluer le coût des semences à partir des données des enquêtes ménages, il faut multiplier la quantité en kg utilisée pour les semences par l’exploitant agricole durant les 12 derniers mois au prix moyen de vente en FCFA du kg de produit sur les 12 derniers mois.


tions publiques et autres institutions. Ils comprennent : les aides financières, les cadeaux, les dons, les revenus de la mendicité, les pensions, les retraites, et les allocations diverses.

– Le revenu du patrimoine (ou rentes) intègre deux types de revenu : les revenus locatifs et dividendes, et les loyers fictifs. Les revenus locatifs correspondent aux loyers perçus provenant de la location de biens (maisons, immeubles, terrains et équipements divers), en espèce et/ou en nature, et les dividendes découlent de la détention de parts sociales d’entreprises. Le loyer fictif correspond à la valeur locative des logements occupés par les ménages propriétaires, c’est-à-dire au montant que ces derniers percevraient s’ils mettaient leur logement en location. L’objectif est de mieux rendre compte du niveau de vie des ménages, qu’ils soient propriétaires de leur logement principal ou locataires.

– Les revenus divers sont les revenus à caractère irrégulier, exceptionnel ou issus d’activités non spécifiées.

Le tableau 2 établit la correspondance entre les questionnaires des ENV de 1998, 2002 et 2008, et met en avant les questions permettant d’évaluer ces différentes sources de revenu. Il permet également de faire le point sur les avancées et reculs qu’ont connu les différentes ENV afin d’établir des recommandations pour les prochains questionnaires (cf. annexe 1, encadré A1.1). Les zones grisées correspondent aux questions qui ne sont pas posées dans les ENV. Par exemple en 2008, le questionnaire de l’ENV n’intègre pas de question relative au montant du revenu de l’activité indépendante non agricole, ni celle relative aux autres salaires. Les ménages rapportent donc ce type de revenus dans les revenus divers, ce qui constitue une perte d’information pouvant affecter l’analyse. Cependant, sur d’autres points l’ENV2008 représente un gain d’informations pour d’autres thématiques. Ainsi, concernant par exemple les charges imputables à l’activité agricole, les ENV de 2002 et 2008, renseignent sur le montant des charges en matière de semence et d’intrants, ce que ne faisait pas l’ENV1998.

Dans une optique d’évaluer correctement les revenus des ménages, il est pertinent de récolter des informations complémentaires lors des ENV. Ainsi, si l’épargne et le crédit ne constituent pas des sources de revenu en tant que telles, ces données fournissent néanmoins des informations sur le niveau de vie passé et actuel du ménage (épargne) et sur son niveau de vie futur si l’on s’intéresse aux crédits productifs (si les crédits à la consommation améliorent le niveau de vie actuel, ils grèvent les revenus futurs).

L’accès équitable au crédit est une condition sine qua non à une meilleure répartition des ressources productives, car sans capital les plus démunis ne sont pas en mesure de béné-ficier de certaines sources de revenu (revenus du patrimoine, d’activité indépendante non agricole, etc.). Pourtant, les montants des crédits, tout comme celui des achats à crédit, ne sont pas renseignés. Jusqu’à présent, les ENV demandaient aux ménages s’ils ont eu recours au crédit au cours de l’année venant de s’écouler, mais il s’agit uniquement d’une variable qualitative. Il n’existe aucune question relative au montant des crédits obtenus


par les ménages, et il en va de même concernant la nature de ces crédits et leur coût. Or, il importe également de spécifier les différents types de crédit auxquels ont accès les ménages ainsi que leurs coûts et affectations. Leur potentiel de création de richesses et éventuellement d’emplois nécessite d’être mis en avant. Ces lacunes sont à rectifier dans les prochaines enquêtes.

De la même manière, afin de vérifier les écarts entre le niveau de consommation et de revenu, il est nécessaire de rajouter une question relative à l’évolution de l’épargne et au montant des crédits obtenus au cours de l’année. Cela permettrait de vérifier si ces écarts sont justifiés ou s’ils découlent de problèmes liés à l’évaluation de la consommation et du revenu.

Au vu de l’analyse des questionnaires, il apparaît que les méthodologies utilisées dans les ENV permettent d’approcher dans une large mesure les revenus des ménages, ce qui nous autorise à réaliser une évaluation de la pauvreté et de l’inégalité en utilisant l’approche par les revenus. Cependant, certains points restent à améliorer. En effet, en l’état certaines ques-tions des ENV peuvent paraître peu explicites, et il peut être difficile pour les enquêteurs et les enquêtés d’éviter les omissions et/ou redondances dans la déclaration de leurs sources de revenu. Il importe donc de clarifier certaines questions relatives par exemple à la prise en charge de certains frais, ou de certaines primes. Dans l’optique d’améliorer le processus de collecte des données, l’annexe 1 (tableau A1.1) constitue un récapitulatif de l’ensemble des points qui devront être intégrés dans les prochains questionnaires des ENV en Côte d’Ivoire afin d’évaluer les sources de revenu des ménages, la pauvreté et les inégalités.

Tableau 2 : Evaluation des sources de revenu des ménages ivoiriens dans les différentes ENV

Sources de revenu des ménages

1998 2002 2008

Section Question Descriptif Section Question Descriptif Section Question Descriptif

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Revenus tirés de la vente des récoltes

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3B2 8 Pour 115 produits

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Revenus générés par la vente des produits dérivés de la culture

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Tableau 2 : Evaluation des sources de revenu des ménages ivoiriens dans les différentes ENV (suite)

Sources de revenu des ménages

1998 2002 2008

Section Question Descriptif Section Question Descriptif Section Question Des-criptif

Les revenus de transferts

Transferts privés Aides financières, Cadeaux, Dons, Revenus de la mendicité,

6 Q1.8a*bQ 1.9 a*bQ1.10a*b

Aide monétaireAide ali-mentaireAide non alimen-taire

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Aide monétaireAide alimen-taireAide non alimen-taire

F F8 a*bF9 a*bF10a*b

Aide moné-taireAide alimen-taireAide non alimen-taire

Transferts publics Pensions, Re-traites, Allocations diverses

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Retraites, assu-rances EducationSanté

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Retraites, assu-rances EducationSanté

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Le revenu du patrimoine

Revenus locatifs et dividendes

6 Q 1.7 a*b LoyerDividendes non dispo-nible

9 Q 1.7 a*b LoyersDivi-dendes non disponible

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Loyers Divi-dendes, intérêts, etc.

Loyers fictifs Evalué Evalué Evalué

Les revenus divers

6 Q1.12a*b Autres revenus

9 Q1.12a*b Autres revenus

F F11a*b Autres revenus

Autres informations sur les niveaux de vie des ménages

Crédit

Epargne 6 Q1.13a*b Epargne et argent mis de côté à la fin de l’année dernière

9 Q1.13a*b Epargne et argent mis de côté à la fin de l’année dernière

F F12 Epargne et argent mis de côté à la fin de l’année dernière

Source : Auteurs.

La suite de cette section expose les choix méthodologiques opérés dans cette étude, à savoir la manière dont les désagrégations en strates et en secteurs d’activité ont été faites.

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La suite de cette section expose les choix méthodologiques opérés dans cette étude, à savoir la manière dont les désagrégations en strates et en secteurs d’activité ont été faites.

3. Les choix méthodologiques A partir des données fournies par l’INS nous avons dû effectuer des choix méthodolo-giques afin d’étudier de manière pertinente l’évolution des niveaux de vie en Côte d’Ivoire. Il a ainsi fallu déterminer la manière d’évaluer le revenu agricole et le loyer fictif, mais également la pauvreté et l’inégalité.

A. L’évaluation du revenu agricole Traditionnellement l’étude de la pauvreté et de l’inégalité est effectuée à l’échelle des mé-nages. De la même manière nous n’avons pas étudié ces questions au niveau des individus en raison notamment des problèmes rencontrés dans l’évaluation du revenu agricole. En effet, en 2008, dans la section liée à l’élevage (J), toutes les variables sont triées par rapport au code de l’animal (J1) et par rapport à celui qui possède cet animal (J2). Normalement la fusion des bases de données nécessite l’utilisation de la question relative à l’identification (J2). Cependant, il existe des incohérences dans la base de données entre J2 et l’identifiant traditionnel des individus (l’idcode qui permet de déterminer qu’il s’agit de l’individu x du ménage y, de la strate z). Deux solutions se présentent alors : rectifier les incohérences de la base de données afin de continuer à travailler par rapport aux individus, ce qui est délicat en particulier lorsqu’il y a 12 600 ménages car les erreurs potentielles sont nombreuses ; ou considérer que le chef de ménage détient l’ensemble des animaux et qu’aucun autre membre du ménage n’en a. La seconde solution est retenue et les données relatives à l’agriculture sont harmonisées en fusionnant les données au niveau des ménages.

Même lorsque l’on considère qu’un ménage appartient à un secteur particulier de l’agri-culture, le calcul du revenu agricole intègre, pour chaque membre du ménage (y compris les enfants), l’ensemble des cultures et élevages et des produits dérivés de ces produc-tions, ainsi que l’autoconsommation pour l’ensemble de ces produits. Malgré cela, il peut arriver que le revenu agricole estimé de certains ménages soit négatif. En comparant le montant des frais estimés et les conditions de vie de ces ménages (habitation dans une case, matériaux de construction, etc.), il est apparu que de tels frais n’avaient pas pu être engagés par ces ménages. Dès lors, lorsque le revenu agricole était négatif nous avons dû corriger les erreurs de saisie et les surestimations des frais. A cet égard, pour ne pas éliminer ces ménages de la base de données (car cela ne reflèterait pas la réalité parfois difficile de certains agriculteurs), conformément à la méthodologie utilisée lors des ENV leur revenu agricole est considéré comme nul. Ce choix méthodologique permet d’éviter la sous estimation de la pauvreté rurale.


B. L’évaluation du loyer fictif Le loyer fictif est évalué en fonction du statut d’occupation du logement. Il est calculé pour les ménages propriétaires (section N, question N2=1), pour ceux qui sont logés par leur famille (N2=5), et ceux dont le logement est totalement subventionné (N2=6).

La méthode visant à évaluer le loyer fictif est la plus pertinente car son estimation est souvent biaisée lorsque la question est directement posée à ces ménages. En effet, les ménages ont tendance à intégrer une variable affective qui tronque l’estimation à la hausse, et ce quelle que soit la question posée (que l’on demande combien le ménage est prêt à payer s’il devait louer son logement ou qu’on lui demande à combien il serait prêt à louer son logement à un tiers). Le fait de rajouter ce type de question aux questionnaires des futures ENV constituerait simplement une validation du modèle d’estimation.

En 1998, il existe un seul modèle d’évaluation du loyer fictif qui n’intègre donc pas les différences de coût de la vie entre Abidjan et le reste de la Côte d’Ivoire. Pour corriger cette erreur, à partir de 2002, l’évaluation du loyer fictif se base sur deux modèles : l’un pour Abidjan et l’autre commun aux dix autres strates. Cette distinction permet de rendre compte des disparités des coûts de la vie entre Abidjan et le reste du territoire ivoirien. L’INS considère qu’il n’est pas nécessaire de générer davantage de modèles car en milieu rural les situations d’hébergement en locatif sont relativement rares.

Ce sont les déclarations des montants payés par les ménages locataires qui servent de base de calcul des loyers imputés. La base de données de l’enquête permet de prédire le montant du loyer en fonction des caractéristiques du logement qu’occupent les ménages et de variables environnementales comme la strate où se situe ce logement. Les caracté-ristiques du logement utilisées dans le modèle de prédiction sont les suivantes :

– le type de logement selon qu’il s’agisse d’une villa, d’un appartement, d’une bande par société immobilière, d’une bande par particulier, d’une cour com-mune, d’une maison isolée, d’une case ou banco, ou d’une baraque ;

– les matériaux des murs extérieurs : terre ou banco, bambous ou feuilles, tôles, planches ou bois, ciment, carreaux ou marbre, autre ;

– les matériaux du toit : paille ou herbe, terre, bois ou planches, tôle, béton ou ciment, autre ;

– les matériaux du sol : ciment, carreaux, terre ou sable, bois ou planches ; – le nombre de pièces ; – le mode d’approvisionnement en eau : robinet privé, robinet commun, HVA (sys-

tème hydraulique amélioré à l’échelle du village), pompe publique, puits, eau de surface, revendeur d’eau, autre ;

– la source d’éclairage : pétrole, compteur individuel, électricité sans compteur, compteur collectif, autre ;


– la source de combustible : sans objet, charbon, bois acheté, bois ramassé, gaz, électricité, pétrole, autre ;

– le type de toilettes : chasse d’eau, latrine à fosse, pas de toilettes.

A partir de ces informations, l’INS utilise un modèle de régression linéaire ou d’analyse de la variance. Ainsi, le loyer imputé a été calculé pour les années 1998 et 2002 avec le logiciel Ariel et en 2008 avec le logiciel Stata.

C’est à partir des paramètres de ce modèle que l’INS évalue le niveau de loyer que devraient payer les ménages propriétaires s’ils avaient à louer leur logement. Cependant, il arrive qu’en suivant ce modèle le loyer fictif soit négatif. C’est le cas des habitations ne remplissant pas les conditions permettant de le louer (type de logement N4=7 c’est-à-dire case ou banco ; principal matériau des murs extérieurs en terre N5=1 ; principal matériau de revêtement du sol N6=3 sable/terre ; …). Le montant du loyer fictif est alors fixé à zéro.

Le modèle tel que construit en 2008 intègre une quantité suffisante de variables explica-tives représentatives de la qualité des habitations pour prédire de manière significative le loyer fictif. Cette méthodologie devrait donc être conservée pour les futures ENV.

C. L’évaluation de la pauvreté et des inégalités en Côte d’IvoireDans une optique de comparabilité avec les résultats des ENV, l’approche retenue dans cette étude qui vise à d’appréhender ces questions du point de vue des moyens de sub-sistances des ménages, n’implique pas de changements méthodologiques par rapport à l’approche des dépenses s’agissant du calcul des indicateurs de pauvreté et d’inégalité. Nous retenons donc les mêmes indicateurs que dans les ENV.

a. L’évaluation de la pauvreté

Lorsque l’on cherche à évaluer la pauvreté deux approches sont envisageables : celle de la pauvreté absolue et celle de la pauvreté relative.

La pauvreté absolue est définie par rapport à un seuil de pauvreté qui représente, en valeur monétaire, un niveau minimal de consommation privée susceptible de couvrir l’ensemble des besoins fondamentaux en matière de nourriture, de logement, d’habillement, de santé, d’éducation, etc. L’avantage de cette approche de la pauvreté est de défendre l’idée selon laquelle le plus important est qu’aucun individu ne se retrouve sous ce minimum vital, c’est-à-dire en situation de privation absolue (Sen, 1982). Le premier objectif des OMD ciblant la réduction de moitié de la pauvreté extrême entre 1990 et 2015 est fondé sur cette approche de la pauvreté en considérant d’abord un seuil de 1$ par jour jusqu’en 2005 puis celui de 1,25$ par la suite.

Le concept de pauvreté relative conduit à intégrer dans le raisonnement le contexte social plus large dans lequel les populations vivent, en comparant la situation des individus au sein d’une même société (Townsend, 1979). Le seuil de pauvreté relative correspond alors


à une proportion fixe du revenu national, ce qui rend compte des conditions de vie des individus par rapport au niveau de vie de la société dans laquelle ils évoluent. Il convient cependant d’être vigilent lorsque l’on utilise ce concept car une pauvreté relative croissante peut cacher une amélioration du niveau de vie généralisée à l’ensemble de la population.

Le seuil de pauvreté utilisé en Côte d’Ivoire a été calculé en 1985 de manière relative. Il correspond au montant le plus élevé des dépenses de consommation des 10% les plus pauvres tel qu’évalué par l’enquête permanente auprès des ménages de 1985 (EPAM85). Il équivaut à la somme de 75 000 FCFA par tête et par an. Pour évaluer les seuils de pauvreté ultérieurs, ce montant est déflaté par l’indice des prix à la consommation de la période de l’enquête relativement à la période de l’EPAM85 (tableau 3). Les seuils ulté-rieurs sont donc assimilés à des seuils de pauvreté absolue. Dans un pays tel que la Côte d’Ivoire, il est primordial de faire en sorte que le minimum vital soit garanti pour tous. Or, le seuil de pauvreté de 241 145 FCFA par tête et par an est proche du montant du seuil de pauvreté absolue international de 1,25$ par jour et par personne en parité de pouvoir d’achat. Dès lors, les évolutions de la pauvreté évaluées par ce seuil reflètent relativement bien la question de la couverture des besoins de base tels que définis dans le premier OMD (réduction de la pauvreté de moitié d’ici 2015).

Tableau 3 : Seuil de pauvreté et déflateurs de prix1985 1993 1995 1998 2002 2008

Seuil 75.000 101.340 144.800 162.800 183.450 241.145Déflateur 100 135,12 193,11 217,06 244,6 312,57Période Fév-jan Juin-nov Mars-mai Sept-nov Mai-juil Juin-juil

Source : INS

Afin de compléter cette analyse et de mieux rendre compte des disparités régionales de niveau de vie en Côte d’Ivoire, quatre autres seuils de pauvreté sont évalués. Ils corres-pondent au seuil de pauvreté national (calculé aux prix d’Abidjan) déflaté par les niveaux de prix des différentes régions (tableau 4).

Tableau 4 : Déflateur régionaux de prixStrate 1985 1993 1995 1998 2002 2008Abidjan 1 1 1 1

Forêt urbaine Est 0,9095Autres villes Forêt urbaine Ouest 0,9284 0,9638 0,9556 0,9533

Savane urbaine 0,8420Forêt rurale Est 0,8701 0,8724 0,9043 0,8489Forêt rurale Ouest 0,7825 0,7424 0,9586 0,8580Savane rurale 0,7597 0,8129 0,7755 0,7357

Source : INS


Une fois ces seuils définis, plusieurs indices de pauvreté peuvent être utilisés. L’indice numé-rique de pauvreté fait partie des indicateurs de pauvreté de la famille de Foster, Greer et Thorbecke (1984). Cet indicateur évalue la proportion de la population dont la consommation (ou le revenu) est inférieure au seuil de pauvreté retenu. Il sépare en deux tranches les indi-vidus selon qu’ils soient «pauvres» ou «non pauvres» en faisant abstraction de la variance intra-groupe, c’est-à-dire en excluant toute distinction au sein de ces groupes.

L’indice de profondeur de pauvreté ou poverty gap évalue quant à lui la privation moyenne dont souffre la population (la distance moyenne séparant la dépense moyenne des pauvres du seuil de pauvreté, et pour les non-pauvres la distance est zéro), tandis que l’indice de sévérité de la pauvreté intègre un degré d’aversion à l’inégalité dans la distribution des revenus des pauvres (plus le nombre de pauvres éloignés du seuil de pauvreté est grand, plus l’indice est élevé)3.

En Côte d’Ivoire, le problème de la pauvreté revêt une ampleur telle que les préoccupa-tions portent prioritairement sur un seuil de pauvreté national dont le niveau est proche de celui de la pauvreté extrême. C’est pourquoi l’indice numérique de pauvreté est privilégié dans l’ensemble des études de l’INS. Tout comme les autres indices de la famille d’indices de Foster, Greer et Thorbecke, il se définit comme suit :

Avec z le seuil de pauvreté, yi le revenu de l’individu i, N la population totale et α le degré d’aversion à l’inégalité qui est nul dans le cas de l’indice numérique de pauvreté4. Dans une optique de comparabilité avec les travaux de l’INS nous utiliserons donc principalement cet indicateur.

b. L’évaluation de l’inégalité

Les études de l’INS utilisent l’indice de Gini (1921) afin d’évaluer les inégalités en Côte d’Ivoire. Cet indice permet de mesurer le degré d’inégalité dans une distribution, en compa-rant la situation effective de la distribution par rapport à la situation parfaitement égalitaire. Il s’agit de l’indicateur de dispersion le plus communément utilisé car cet indice est normalisé et

3 Compte tenu du niveau élevé de la pauvreté en Côte d’Ivoire, la question de la vulnérabilité n’est pas officiellement traitée. Toutefois des réflexions sont en cours à l’INS pour aborder ces questions dans l’analyse de la pauvreté.

4 α = 0 pour l’indice numérique de pauvreté, α = 1 si l’on travaille à partir du poverty gap ratio et α = 2 pour le severity of poverty index qui permet d’accorder plus de poids aux individus loin sous le seuil de pauvreté.


cela facilite la comparaison entre pays : il prend une valeur proche de un lorsque la situation du pays est très inégalitaire5, et se rapproche de zéro dans le cas contraire.

Pour une population de taille n et de moyenne μ où les revenus sont représentés par yi et yr (i et r représentant les sous-groupes i = 1,…,n et r = 1,…,n), l’indice de Gini est défini comme :

Les derniers points de précision nécessaires à l’évaluation des différentes sources de revenu des ménages ivoiriens ont été traités. Il est donc désormais possible d’évaluer de manière robuste la pauvreté et l’inégalité du point de vue des revenus. La présentation des outils nécessaires à cette étude montre que nous retenons les indices de pauvreté et d’inégalité utilisés dans les précédents travaux de l’INS, à savoir l’indice numérique de pauvreté et l’indice de Gini, et ils seront appliqués aux revenus des ménages. Pour analyser ces résultats de manière plus fine il a été décidé d’effectuer une désagrégation des secteurs d’activité.

4. Les secteurs d’activité des ménagesL’analyse en termes de sources de revenu des ménages permet de rendre compte du caractère inégalitaire des moyens de subsistance des ménages. L’INS indique dans ses rapports sur les ENV que la pauvreté est principalement rurale. L’un des objectifs de cette étude étant de parvenir à mieux cibler les populations pauvres en Côte d’Ivoire, il nous est alors paru intéressant de désagréger le secteur agricole afin d’étudier en détail le problème de la rémunération des travailleurs dans ces différents secteurs.

Cette étude agrège les données au niveau des ménages, cela revient alors à considérer que le secteur d’activité du chef de ménage est représentatif du secteur d’activité du ménage dans son ensemble. En suivant cette méthodologie 1 265 ménages n’ont pas de secteur d’activité défini. L’ajout de deux secteurs d’activité a permis de résoudre ce problème : le vingt-et-unième secteur regroupe les chômeurs6 et le vingt-deuxième les inactifs. Au final, la désagrégation retenue pour les secteurs d’activité apparaît dans le tableau 5.

5 La situation extrême où il prendrait la valeur unitaire signifierait qu’une personne détient tout le revenu tandis que les autres n’ont rien.

6 Afin de déterminer le statut des chefs de famille n’ayant pas de secteur d’activité défini, il faut tout d’abord que la réponse à la question Ec2 (quelle est votre activité principale ou celle de la structure où vous exercez ?) soit zéro, puis il faut se référer au questionnaire Ea en 2008 et plus particulière-ment aux questions 8 (êtes-vous disposé à travailler si vous en avez l’opportunité ?) et 9 (avez-vous effectué des démarches pour obtenir un emploi ou créer une activité au cours des quatre dernières semaines ?). Si le chef de ménage a répondu par l’affirmative à l’une de ces deux questions on considère qu’il est chômeur. Le cas échéant il sera classé comme inactif.


Tableau 5 : Classification des secteurs d’activitéCode Intitulé du secteur d’activité1. Agriculture vivrière2. Culture du cacao 3. Culture du café 4. Culture du coton 5. Culture de la banane douce et de l’ananas 6. Culture des plantes oléagineuses 7. Culture d’autres produits de l’agriculture industrielle et d’exportation* 8. Plants et semences 9. Elevage, chasse et activités annexes 10. Sylviculture, exploitation forestière11. Pêche et pisciculture 12. Industries extractives 13. Industries de transformation 14. Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 15. Construction 16. Commerce de gros et de détail et réparation 17. Transports et communications 18. Postes et télécommunications 19. Autres services 20. Services publics et collectifs21. Chômeurs22. InactifsSource : classification des auteurs.

* La culture des autres produits de l’agriculture industrielle et d’exportation intègre la culture du tabac, du latex, de la canne à sucre, du cola, de l’anacarde, du thé brut, du maté, du lin, du chanvre, du jute, etc.

Dans l’ENV1998, les nomenclatures des activités sont celles du système de comptabilité nationale de 1968 et il y a beaucoup d’erreurs de saisie qui ne permettent pas de classer les ménages dans un secteur d’activité. Les ENV de 2002 et 2008 résolvent ce problème en travaillant à partir de la nomenclature des activités des Nations Unies 1993 qui est beaucoup plus claire. A titre d’exemple, en 1998 il y a 1 032 ménages qui affirment travailler dans le secteur «café-cacao-cola-fruits» sans plus de précision. Il est donc impossible de déterminer avec certitude leur secteur d’activité. En tout il y a 642 individus pour lesquels il y a eu une erreur dans la saisie du secteur d’activité, soit au final 434 chefs de familles sur 4 200. En raison de ces problèmes d’incomparabilité, nous avons donc pris le parti de ne pas désagréger l’étude des données de 1998 au niveau des 11 strates et des 22 secteurs d’activité.


L’objectif du tableau 6 est de déterminer quels sont les secteurs les plus dynamiques. Il apparaît ainsi qu’en 2002 les deux activités les plus rémunératrices étaient les postes et télécommunications qui garantissaient un revenu annuel moyen par personne de 1 056 645 FCFA si le chef de ménage travaillait dans ce secteur, et le secteur de production et la distribution d’électricité de gaz et d’eau (revenu moyen de 985 794 FCFA). En revanche, en 2008 le revenu moyen annuel est plus important lorsque le chef de ménage travaille dans production et la distribution d’électricité de gaz et d’eau, ou dans la pêche et la pisciculture.

Tableau 6 : Revenu annuel moyen par personne par secteur d’activité en 2002 et 2008 (FCFA)Secteur d’activité 2002 2008

Nombre de ménages

Revenu annuel moyenpar membre du ménage

Nombre de ménages

Revenu an-nuel moyenpar membre du ménage

Agriculture vivrière 1 683 326 983 1 965 252 048Culture du cacao 1 687 320 512 1 966 394 079Culture du café 432 211 680 266 318 574Culture du coton 267 339 896 48 322 586Banane douce et de l’ananas 32 381 064 18 385 230Culture des plantes oléagineuses 102 415 357 59 808 046Agriculture industrielle et d’exportation 342 354 057 932 422 926Plants et semences 106 554 386 180 322 475Elevage, chasse et activités annexes 185 383 443 221 405 307Sylviculture, exploitation forestière 22 681 308 36 878 730Pêche et pisciculture 62 819 843 43 980 046Industries extractives 41 450 697 27 714 225Industries de transformation 594 473 736 931 494 716Production et distrib. électricité gaz eau 62 985 794 30 900 235Construction 165 702 767 206 697 516Commerce de gros de détail et réparation 1 486 864 930 2 076 498 106Transports et communications 427 533 408 513 527 593Postes et télécommunications 29 1 056 645 37 565 991Autres services 257 694 511 347 685 611Services publics et collectifs 1 246 619 929 1 434 619 811Chômeurs 267 539 406 417 406 856Inactifs 1 281 450 115 848 387 266Source : calculs des auteurs.

Pour autant, ces chiffres ne reflètent pas totalement la réalité des ménages travaillant dans ces secteurs. Par exemple, le revenu moyen du secteur de la pêche et la pisciculture cache sans nul doute de grandes disparités dans la distribution du revenu, dans un secteur


où cohabitent petits pêcheurs et grosses compagnies d’exploitation. Une analyse plus poussée est donc nécessaire à l’éclairage de la problématique de la pauvreté sectorielle en Côte d’Ivoire (cela fera l’objet de la section trois de cette étude). Cette approche secto-rielle est complétée par une analyse au niveau des différentes strates.

5. Les strates de résidence des ménagesLa désagrégation par state permet de rendre compte des inégalités géographiques que connaît la Côte d’Ivoire. Cela permet notamment de vérifier si, comme le montrent les différentes ENV, la pauvreté est essentiellement un phénomène rural.

Ce type de désagrégation n’est pas réalisable pour l’ENV1998 en raison du nombre trop faible d’observations. Nous ne pouvons présenter les résultats de cette désagrégation que pour les enquêtes de 2002 et 2008 (tableau 7). Conformément aux rapports de l’INS, quelle que soit l’année, c’est à Abidjan que les ménages ont le revenu moyen par personne le plus élevé. Ce revenu est jusqu’à trois fois plus élevé que dans les strates les plus pauvres, ce qui laisse apparaitre de grandes disparités géographiques.

Tableau 7 : Revenu annuel moyen par personne pour chaque strate du territoire ivoirien en 2002 et 2008

2002 2008Strate Numéro

de strateNombre de

ménages inter-rogés

Revenu annuelmoyen par per-sonne (FCFA)

Nombre deménages interrogés

Revenu annuelmoyen par personne

(FCFA)

Centre-Nord 1 780 437 910 899 304 682Centre-Ouest 2 1 300 280 829 1 259 350 060Nord-Est 3 680 440 194 916 370 555Nord 4 620 506 024 909 259 280Ouest 5 1 000 218 000 1 114 330 811Sud 6 1 740 518 293 1 600 468 944Sud-Ouest 7 960 347 800 1 119 480 988Centre 8 720 394 689 920 330 619Centre-Est 9 480 345 898 915 389 184Nord-Ouest 10 540 331 643 919 432 943

Abidjan* 11 1 980 847 737 1 973 628 610Source : calculs des auteurs.

* Il s’agit de la ville d’Abidjan. En 2002 cette strate correspond à la strate zéro, il nous a donc fallu harmoniser la codification pour qu’elle apparaisse comme étant la onzième strate.


6. Conclusion Cette étude des données des ENV conduit à établir plusieurs conclusions :

– l’étude des sources des revenus des ménages est pertinente pour affiner la compréhension du problème de pauvreté et d’inégalité en Côte d’Ivoire ;

– plusieurs recommandations sont faites pour parfaire la manière dont les futures ENV devront appréhender la question des sources de revenu des ménages ;

– la qualité et la disponibilité des données des ENV autorise la réalisation une analyse dynamique pour 2002 et 2008 ;

– les résultats laissent percevoir l’importance d’une analyse sectorielle de la pau-vreté, l’objectif étant de déterminer le rôle de ces secteurs dans le revenu des ménages en fonction de leurs caractéristiques sociodémographiques.

Les résultats de cette section confirment les résultats obtenus par l’INS en matière de dépenses des ménages. Cependant l’analyse régionale des sources de revenu nécessite elle aussi d’être développée en étudiant plus précisément la répartition des revenu au sein des différentes strates selon les caractéristiques démographiques des ménages et selon leur secteur d’activité.


Section 3 : Évaluation et déterminants de la pauvreté en Côte d’Ivoire

Afin d’obtenir les résultats nécessaires à l’approfondissement de notre problématique, un important traitement des données a été réalisé. La tâche la plus lourde a été le traitement des valeurs aberrantes et erreurs de saisie, cela a permis de corriger les erreurs d’évaluation. La robustesse des résultats que nous présentons dans cette section est ainsi garantie.

Cette section vise également à montrer les différents types de revenus dont bénéficient les ménages ivoiriens. Enfin, cette section intègre une décomposition par strate et met en avant les caractéristiques sociodémographiques des ménages pauvres afin d’améliorer le ciblage des populations pauvres. Ceci permet ensuite de réaliser une analyse des déter-minants de la pauvreté en Côte d’Ivoire.

1. Comparaison des résultats des approches fondées sur les revenus et sur les dépenses

L’ENV 2008 restreint son étude aux ménages de type africain car ces derniers constituent la quasi-totalité de la population vivant en Côte d’Ivoire (97,7% selon le RGPH98). En outre, les ménages de type européen sont difficiles à interroger et l’indice des prix à la consommation africain n’intègre pas certains produits du panier de consommation tradi-tionnel de ces ménages. C’est pour ces raisons que l’INS considère que leur intégration risquerait de tronquer les études relatives à la pauvreté. Cependant, lorsque les ménages non africains ne sont pas intégrés dans les enquêtes, les niveaux de vie et les inégalités sont sous estimés à l’échelle nationale. Selon certaines analyses, les revenus moyens augmenteraient de 30 % selon l’hypothèse haute (de 11 % selon l’hypothèse basse) tandis que l’indice de Gini augmenterait de 9 points (Guénard et Mesplé-Somps, 2007)7.

Les biais de sous-déclaration et les personnes exclues de l’enquête (sans domicile fixe, ménages à hauts revenus ayant un fort coût d’opportunité de leur temps, étrangers, etc.) constituent également des sources potentielles d’erreurs d’évaluation. Cependant le pro-blème de sous-déclaration demeure plus marqué pour les déciles les plus riches, et cela n’a donc aucune incidence sur l’évaluation de la pauvreté. Cela en a en revanche sur l’évaluation de l’inégalité qui peut être sous-estimée. Les résultats obtenus dans cette étude permettent donc de rendre compte de manière robuste des niveaux de vie des ménages ivoiriens.

Les résultats présentés dans le tableau 8 permettent de comparer l’évaluation de la pau-vreté et de l’inégalité en Côte d’Ivoire, selon que l’on se place dans une optique d’étude des revenus des ménages ou de leurs dépenses.

7 L’hypothèse haute suppose que cette population, composée de ménages ayant en moyenne quatre membres, dispose d’un revenu de 4 500 € par mois et par ménage et consomme en moyenne 2 290 € par mois. L’hypothèse basse consiste à leur allouer le revenu moyen des ménages français (environ 2 100 €).


Quelle que soit l’approche utilisée on remarque que la pauvreté a augmenté entre 2002 et 2008. Nos résultats montrent ainsi que lorsque l’on se réfère à l’approche par les sources de revenus des ménages, la pauvreté est passée de 37,82% de la population en 2002 à 47,15% en 2008. Les résultats de l’ENV2002 et de l’ENV2008 confirment ces tendances puisque la pauvreté du point de vue des dépenses a elle aussi augmenté de dix points, passant de 38,38% de la population en 2002 à 48,94% en 2008. En revanche, sur la même période la distribution des revenus est devenue plus égalitaire, l’indice de Gini passant de 0,59 en 2002 à 0,53 en 2008. La Côte d’Ivoire a donc connu un appauvrissement général de sa population en raison de la conjoncture économique et politique qu’a connue la Côte d’Ivoire sur la période.

Tableau 8 : La pauvreté et l’inégalité en Côte d’Ivoire en 2002 et 2008Population sous le

seuil de pauvreté (%)Inégalité

Approche 2002 2008 2002 2008Revenu 37,82 47,15 0,59 0,53Dépenses 38,38 48,94 0,50 0,42Source : calculs des auteurs.

Les résultats du tableau 8 confirment également l’intérêt qu’il y a à compléter l’analyse tradi-tionnelle en termes de dépenses des ménages par une analyse de leurs sources de revenu. En effet, même si les niveaux de pauvreté sont relativement similaires, la pauvreté en termes de dépenses des ménages apparaît plus faible que celle estimée par l’approche par les revenus : en 2008, 48,94% de la population a un niveau de consommation inférieur au seuil de pauvreté tandis que 47,15% de la population a un revenu inférieur à ce seuil. Ceci s’explique par le lissage intertemporel que les ménages peuvent opérer en matière de consommation et par l’épargne. Ainsi, lorsque certains ménages épargnent une partie de leur revenu, ils peuvent être considérés comme pauvres du point de vue de leur consommation, alors qu’ils ne le sont pas du point de vue de leur revenu. L’intégration de l’épargne, du crédit et du patrimoine autorise à la fois une analyse de court et de long terme. L’approche par les revenus présente l’avantage de déterminer d’où proviennent les ressources des ménages et offre la possibilité de proposer des politiques proactives.

Il est intéressant de tenter d’expliquer cette différence, d’autant plus que traditionnellement les études révèlent que les individus ont tendance à déclarer une consommation supérieure à leur consommation effective tandis que leur revenu est fréquemment sous-évalué (Anand et Segal, 2008). Une des hypothèses pouvant être approfondie est celle de la sous-déclaration des transferts versés et donc de la sous-déclaration des dépenses. En effet, lorsque l’on se réfère aux comptes nationaux, les transferts sont très importants en Côte d’Ivoire car ce pays compte de nombreux travailleurs immigrés. Les transferts effectués en direction de l’étranger, réduisent l’épargne nationale qui est systématiquement plus faible que l’épargne domestique8.

8 En 2008, l’épargne nationale brute représentait 12,6% du PIB tandis que l’épargne domestique était de 17,9% du PIB (87,7% de l’épargne domestique provenant de l’épargne du secteur privé).


Il ressort également du tableau 8 que la répartition des revenus est plus inégalitaire (indice de Gini de 0,59 en 2002 et 0,53 en 2008) que celle des dépenses (0,50 en 2002 et 0,42 en 2008). Ce résultat met en avant des implications concernant l’accès inéquitable aux ressources productives permettant aux ménages de dégager des moyens de subsistance. Ainsi, certains facteurs limitent la possibilité qu’ont les individus les moins bien dotés en capacités à dégager des ressources leur permettant de s’élever au dessus du seuil de pauvreté. La suite de ce travail vise à montrer l’importance relative des différents types de revenu des ménages et à effectuer une analyse catégorielle de la pauvreté selon l’origine des revenus.

2. Les types de revenu des ménagesLa mise en évidence de l’importance relative des différents types de revenus des ménages ivoiriens permet de mieux comprendre le rôle des dotations productives de ces ménages sur leur rémunération. En effet, les ménages n’ayant pas accès au capital ne peuvent percevoir de revenus du patrimoine, etc. Les choix méthodologiques effectués nous ont permis d’estimer les différents types de revenu dont bénéficient les ménages ivoiriens. Il convient cependant de noter que l’interprétation dynamique de ces résultats n’est pas perti-nente car contrairement à l’ENV2002, celle de 2008 n’offre plus aux ménages la possibilité de fournir le montant des revenus qu’ils tirent des activités indépendantes non agricoles. Ces revenus sont alors assimilés à des revenus salariaux ou à d’autres types de revenu. Cependant, les estimations réalisées ici permettent de rendre compte de l’importance de la multiplication des sources de revenu pour les ménages ivoiriens.

Etant donné qu’un ménage comprend plusieurs membres, un même ménage peut perce-voir plusieurs types de revenu. Pour autant, le tableau 9 indique que le salaire constitue le type de rémunération le plus répandu en Côte d’Ivoire (68,6% des ménages ont bénéficié d’au moins un salaire au cours de l’année 2002). En outre, le salaire annuel moyen par membre de ménage est relativement élevé comparativement aux autres sources de revenu. Ainsi, sur les 10 800 ménages interrogés en 2002, 68,6% d’entre eux touchent un salaire annuel moyen de 328 604 FCFA par personne. Si la distribution des salaires avait été parfaitement égalitaire, obtenir un emploi salarié aurait permis aux ménages d’avoir une rémunération supérieure au seuil de pauvreté (183 450 FCFA).


Tableau 9 : Niveau annuel moyen par membre des ménages des différents types de revenus en 2002 et 2008

2002 2008

Type de revenu

Nombre de ménages qui per-

çoivent ce revenu

Part des ménages qui perçoivent ce revenu (%)

Niveau moyen par individu pour les

ménages percevant ce type de revenu

(FCFA)

Nombre de ménages qui per-

çoivent ce revenu

Part des ménages qui perçoivent ce revenu (%)

Niveau moyen par individu pour

les ménages percevant ce

type de revenu (FCFA)

Salaire 8 646 68,6 328 604 11 556 91,7 250 682Indépendant 3 096 24,6 372 947 x X xAgricole 5 855 46,5 203 008 6 244 49,6 129 613Transferts 3 394 26,9 75 836 4 654 36,9 80 249Patrimoine 6 426 51,0 36 204 6 296 50,0 33 147Autres 798 6,3 93 145 1 613 12,8 64 266

Source : calculs des auteurs.

Alors que le revenu du patrimoine constitue le second type de rémunération le plus répandu (dans la mesure où 51% des ménages en bénéficient en 2002), c’est celui qui contribue en moyenne le moins au revenu des ménages ivoiriens (36 204 FCFA par personne). Il s’agit donc essentiellement d’un revenu d’appoint. En revanche, les revenus agricoles repré-sentent en valeur une très importante source de revenu, avec un niveau annuel moyen de 203 008 FCFA par personne pour les 5 855 ménages qui en bénéficient en 2002.

En parallèle, un tiers des ménages ivoiriens bénéficient de transferts : 26,9% en 2002 et 36,9% en 2008 (calculs des auteurs). Pour certains ménages les transferts et notamment les transferts privés (aide monétaire, aide alimentaire en nature, aide non alimentaire en nature) constituent une part non négligeable de leur revenu. Ainsi en 2008, les transferts privés représentent 19,6% des revenus par personne pour les ménages non pauvres percevant ce type de revenu, et ils représentent 31,0% des revenus des ménages pauvres (contre respectivement 25,4% et 31,4% en 2002 ; calculs des auteurs). La question de la dépendance des ménages et plus encore des ménages pauvres vis-à-vis de l’aide privée est donc importante en Côte d’Ivoire.

Il ressort des résultats retranscrits dans le tableau 10 que les ménages qui perçoivent un salaire sont proportionnellement mieux prémunis contre la pauvreté (taux de pauvreté de 35,69% en 2002) que ceux qui perçoivent d’autres types de revenu, alors même que la répartition de ces salaires est relativement inéquitable (Gini de 0,60 en 2002).


Tableau 10 : Pauvreté et inégalité selon les types de revenus perçus par les ménages en 2002 et 2008 Pauvreté revenu (%) Gini revenu

Variable 2002 2008 2002 2008Salaire 35,69 46,44 0,60 0,53Revenu agricole 45,42 51,32 0,57 0,50Revenu indépendant 31,05 x 0,66 xTransferts 37,22 43,78 0,57 0,53Patrimoine 41,07 46,99 0,57 0,52Autres 32,60 38,22 0,49 0,52Source : calculs des auteurs.

Inversement, le niveau de pauvreté le plus important affecte les ménages ayant touché un revenu agricole. La faible inégalité dans la distribution des revenus pour les personnes qui perçoivent un revenu agricole n’est donc pas signe de leur bonne répartition mais d’un nivellement par le bas.

La question de la rémunération des ménages cache donc de grandes disparités. C’est la raison pour laquelle on ne peut pas considérer qu’être salarié constitue le moyen ultime de se prémunir contre la pauvreté en Côte d’Ivoire. En effet, en 2002 comme en 2008, seuls les salaires perçus par les trois derniers déciles de distribution sont supérieurs aux seuils de pauvreté. En fait, quel que soit le type de revenu dont bénéficient les premiers déciles de distribution, les montants perçus sont trop faibles pour permettre aux ménages de se prémunir contre la pauvreté (annexe 2). Dans ce contexte de rémunération, seuls le der-nier décile de la distribution du revenu agricole, des transferts et des autres revenus ainsi que les trois derniers déciles concernant les ménages qui touchent un salaire, pourraient se contenter d’un seul type de revenu pour subvenir à leurs besoins de base. En Côte d’Ivoire, la majorité des ménages est donc obligée de multiplier ses sources de revenu afin de maximiser son potentiel de revenu.

Comme le montre le tableau 11, quel que soit le principal type de revenus dont bénéficient les ménages, ils sont constitués d’une combinaison de différents types de revenus. Ainsi, en 2008, pour 62% des ménages la principale source de rémunération est le salaire, qui représente en moyenne 85,0% de leurs revenus. Pour compléter leur revenu, 34,2% d’entre eux touchent également un revenu agricole (qui représente en moyenne 18,1% de leur revenu), 30,9% bénéficient de transferts (à hauteur de 11,5% de leur revenu en moyenne), 40,0% de revenus du patrimoine (qui représentent alors en moyenne 9,1% de leur revenu), tandis que 11,3% ont d’autres sources de revenu (à hauteur de 14,5% de leur revenu en moyenne). Pour 25% des ménages la principale rémunération est d’origine agricole, ce type de revenu contribue à 65,0% de leur revenu total. La très grande majorité de ces ménages (96,2%) complètent leur revenu par un revenu salarial (qui contribue alors en moyenne à 29,0% de leur revenu). Pour ces ménages les revenus du patrimoine sont


également importants dans la mesure où ils sont 72,8% à en bénéficier, mais ce type de re-venu ne représente que 5,4% de leur revenu total. Près d’un tiers de ces ménages (29,3%) bénéficient également de transferts (à hauteur de 7,5% de leur revenu). La tendance est identique pour les ménages qui tirent principalement leurs revenus des transferts (9% des ménages), du patrimoine (3% des ménages) ou d’autres sources de revenu (1% des ménages). Lorsque l’on s’intéresse aux transferts, il s’avère que les dépenses relatives aux transferts représentent 7,1% des revenus moyens par personne en 2008 et 8,0% de leurs dépenses totales (calculs auteurs).

Tableau 11 : Importance relative des différents types de revenus des ménages selon leur principal type de rémunération en 2008 (%)

Part du salaire Part des revenus agricoles

Part destransferts

Part des revenus du patrimoine

Part des autres sources

de revenuEffectif Revenu Effectif Revenu Effectif Revenu Effectif Revenu Effectif Revenu

Salaire 100,0 85,0 34,2 18,1 30,9 11,5 40,0 9,1 11,3 14,5Revenu agricole 96,2 29,0 100,0 65,0 29,3 7,5 72,8 5,4 12,0 8,3Transferts 46,1 25,0 26,7 11,9 100,0 76,1 44,3 15,3 16,4 15,1Revenus du patri-moine 62,9 27,6 37,3 11,4 46,0 29,0 100,0 63,9 9,4 13,1Autres revenus 56,6 25,8 35,7 12,1 49,7 16,8 42,7 9,0 100,0 68,8Source : calculs des auteurs.

La forte prévalence de la pauvreté au sein des ménages dont le chef de famille tire son revenu du secteur agricole peut avoir une certaine incidence dans les régions dominées par l’activité agricole. L’analyse par strate géographique de la pauvreté permet de le vérifier.

3. Désagrégation par strate : descriptif de la pauvreté et de l’inégalitéLa capacité des individus à sortir de la pauvreté dépend dans une certaine mesure de leur localisation. En effet, comme le montre le tableau 12, il existe quelques disparités régionales en matière de pauvreté et d’inégalité. Ceci dépend à la fois des caractéristiques économiques des strates, mais également de leur environnement sociopolitique. Ainsi, la crise politico-militaire de 2002 a coupé le pays en deux et plongé la partie Nord du pays sous le contrôle des forces armées des forces nouvelles. Cette zone a échappé au contrôle du gouvernement pendant longtemps, au point de connaître une dégradation généralisée des services publics et des structures de l’Etat et de soutien aux activités agropastorales et économiques.

Au niveau administratif, la Côte d’Ivoire compte aujourd’hui dix-neuf régions : les Lagunes, les Savanes, le Worodougou, le Denguélé, le Haut Sassandra, le Bas Sassandra, la


Marahoue, le Moyen Comoé, le Moyen Cavally, le Bafing, le N’Zi Comoé, les Montagnes, la Vallée du Bandama, l’Agneby, le Fromager, le Zanzan, les Lacs, le Sud Bandama, et le Sud Comoé. Ces régions se regroupent en dix strates plus Abidjan. Conformément aux conclusions des différentes ENV la strate d’Abidjan est celle qui connaît les niveaux de pauvreté les plus faibles quelle que soit la période étudiée (19,57% en 2002 et 34,98% en 2008), tandis que la région des Savanes (Nord) est celle qui a la plus grande part de pauvres dans sa population, 70,1% en 2008 contre 29,99% en 2002 (tableau 12).

Tableau 12 : Pauvreté et inégalité par strateRevenu moyen

(FCFA)Evolution annuelle moyenne

(%)

Pauvreté revenu(%)

Evolution annuelle moyenne

(%)

Gini revenu Evolution annuelle moyenne

(%) Strate 2002 2008 2002 2008 2002 2008Centre-Nord 437 910 304 682 - 5,1 34,99 61,65 12,7 0,55 0,53 - 0,61Centre-Ouest 280 829 350 060 4,1 49,19 50,00 0,3 0,47 0,46 - 0,35Nord-Est 440 194 370 555 - 2,6 46,59 55,09 3,0 0,62 0,53 - 2,42Nord 506 024 259 280 - 8,1 29,99 70,10 22,3 0,57 0,55 - 0,58Ouest

218 000 330 811 8,6 62,37 59,29 - 0,8 0,52 0,54 0,64Sud 518 293 468 944 - 1,6 30,19 39,51 5,1 0,56 0,50 - 1,79Sud-Ouest 347 800 480 988 6,4 44,81 36,07 - 3,3 0,58 0,48 - 2,87Centre 394 689 330 619 - 2,7 39,90 54,86 6,2 0,55 0,47 - 2,42Centre-Est 345 898 389 184 2,1 38,95 48,25 4,0 0,50 0,51 0,33Nord-Ouest 331 643 432 943 5,1 42,75 45,47 1,1 0,52 0,53 0,32Abidjan 847 737 628 610 - 4,3 19,57 34,98 13,1 0,65 0,56 - 2,31


Globalement l’évolution moyenne du revenu par membre de ménage s’est faite à la baisse entre 2002 et 2008 (tableau 12). Mais par strate l’évolution des revenus moyens par membre de ménage est contrastée : il augmente dans cinq strates (Centre-Ouest, Ouest, Sud-Ouest, Sud-Ouest, Centre-Est, Nord-Ouest) et baisse dans les six autres. La hausse la plus importante est enregistrée à l’Ouest (8,6% en moyenne par an), tandis que c’est le Nord qui connaît la baisse la plus importante (-8,1% en moyenne par an). En niveau, le revenu moyen le plus faible en 2002 est celui de l’Ouest (218 000 FCFA) qui ne représente qu’un quart du revenu moyen à Abidjan. En 2008, c’est le Nord qui a le revenu moyen le plus faible (259 280 FCFA) par rapport à Abidjan où il est de 628 610 FCFA.

En termes de type de revenus perçus dans chacune des strates, il ressort de l’analyse des données de l’ENV2008 que dans l’ensemble des strates, ce sont les revenus salariaux qui contribuent le plus aux revenus des ménages (tableau 13). Les revenus agricoles sont les seconds contributeurs aux revenus des ménages ivoiriens, à l’exception d’Abidjan où ces revenus sont négligeables (en moyenne 0,7% du revenu moyen des ménages).


Pour l’ensemble des strates, les transferts contribuent en moyenne plus aux revenus des ménages que les revenus du patrimoine ou que les autres types de revenu. Ces trans-ferts sont principalement des transferts privés (en moyenne au trois quarts), c’est-à-dire qu’ils relèvent de l’aide monétaire, de l’aide alimentaire et/ou de l’aide non alimentaire. Le tableau 13 met en évidence les types de revenus dont bénéficient les ménages par strates de provenance, ce qui peut permettre d’évaluer l’impact d’une chute des transferts, et notamment des transferts privés, ou des autres types de revenus sur la rémunération totale des ménages en Côte d’Ivoire.

Tableau 13 : Importance des différents types de revenus dans le revenu moyen par personne en 2008 (%)Salaire Revenu

agricoleTransferts Dont

transferts privés

Patrimoine Autres Total

Centre-Nord 59,0 22,8 11,5 8,9 4,4 2,3 100,0Centre-Ouest 56,4 31,8 6,4 4,7 3,9 1,5 100,0Nord-est 45,4 40,7 7,8 6,7 4,8 1,3 100,0Nord 54,5 30,8 6,7 5,4 4,4 3,6 100,0Ouest 54,7 30,0 9,2 7,5 2,7 3,4 100,0Sud 55,7 30,7 6,6 4,5 4,9 2,1 100,0Sud-ouest 58,3 31,6 4,1 3,0 3,9 2,1 100,0Centre 54,8 28,4 9,1 5,7 6,1 1,6 100,0Centre-Est 58,0 29,5 6,8 4,1 4,3 1,5 100,0Nord-ouest 53,9 37,9 4,7 4,2 2,1 1,4 100,0Abidjan 77,6 0,7 10,6 6,8 7,3 3,8 100,0Ensemble 62,0 22,3 8,0 5,6 5,1 2,5 100,0


Lorsque l’on s’intéresse aux transferts versés par les ménages ivoiriens, selon le libellé de l’INS ils incluent : les envois d’argent aux parents et autres, les envois d’argent aux épouses (ou conjoint) vivant ailleurs, les envois de produit non alimentaires aux parents et autres, les aides et soutiens non encore cités, les dépenses pour les mariages et les baptêmes, les dépenses aux funérailles ou à d’autres cérémonies, et les cotisations dans diverses associations9. Ces dépenses de transferts ont une part plus importante dans le revenu (tableau 14) qu’ils n’en ont dans les dépenses, à l’exception de la strate du Centre-Ouest.

9 Les transferts évalués précédemment comme revenus recouvrent les transferts incluent les pen-sions et indemnités, les bourses scolaires, les prises en charges médicales, les aides reçues du gouvernement et/ou d’institutions, les aides monétaires, les aides alimentaires en nature et les aides non alimentaires en nature.


Tableau 14 : Part des dépenses de transfert dans le revenu moyen par personne en 2008 (%)

Part des dépenses de transfert dans le revenu moyen par

personne

Part des dépenses de transfert dans les dépenses moyennes par

personneCentre-Nord 7,1 4,5Centre-Ouest 8,5 8,8Nord-Est 6,1 4,6Nord 8,7 5,3Ouest 7,9 6,1Sud 9,0 7,8Sud-Ouest 9,9 8,9Centre 6,8 5,5Centre-Est 8,3 7,3Nord-Ouest 7,6 4,6Abidjan 8,3 6,6

Ensemble 7,1 4,5


La carte 1 permet de rendre compte des fortes disparités interrégionales de revenus. Elles montrent qu’à l’exception des strates du Nord-Est, du Sud et d’Abidjan qui sont restées dans les mêmes intervalles de revenu, l’ensemble des strates a connu de fortes évolutions de leur revenu moyen entre 2002 et 2008. En 2002, les deux pôles les mieux dotés sont le Nord et le Sud (en incluant Abidjan). En revanche, en 2008 les revenus moyens sont les plus élevés dans les trois strates côtières ayant accès à la mer, et donc aux ports, garantit la facilitation des échanges commerciaux et le développement de l’économie locale.

Cette carte retranscrit les inégalités dans la répartition des revenus entre les différentes strates, mais la question de la répartition intra-states est également intéressante à approfondir.


La carte 2 montre les changements dans le niveau des inégalités au sein des différentes régions. De manière générale, les inégalités ont diminué entre 2002 et 2008 pour la plupart des strates sauf pour l’Ouest, le Centre-Est et le Nord-Ouest. Dans l’Ouest la hausse des inégalités est allée de pair avec une baisse de la pauvreté. Dans le Centre-Est et le Nord-Ouest en revanche, l’inégalité a contribué à l’augmentation de la pauvreté. Dans toutes les autres strates où l’inégalité a diminué, seules les strates de l’Ouest et du Sud-Ouest ont connu une baisse de la pauvreté. En niveau, Abidjan et le Nord-Est étaient les strates les plus inégalitaires en 2002 avec des coefficients de Gini respectifs de 0,65 et 0,62, tandis que le Centre-Ouest et le Centre-Est étaient les moins inégalitaires avec des coefficients de 0,47 et 0,50. En 2008, Abidjan reste la strate le plus inégalitaire (Gini de 0,56) suivie du Nord (0,55). Le Centre-Ouest restait la strate la moins inégalitaire avec un coefficient de Gini de 0,46. Malgré cela, le niveau de revenu moyen est tel que la pauvreté est toujours relativement importante dans cette région (carte 3). En 2002, dans cette strate 49,19% de la population vivaient sous le seuil de pauvreté, tandis qu’ils étaient 50,00% en 2008.

Entre 2002 et 2008, à l’exception de l’Ouest et du Sud-Ouest, la pauvreté a augmenté dans l’ensemble des strates. Il ressort également qu’en 2008 la pauvreté est moins marquée dans les strates du Sud-Ouest, du Sud et d’Abidjan, où les taux de pauvreté sont inférieurs à 40%. Ce constat fait écho à ce que la carte 1 laissait percevoir. Dans ces trois strates, un niveau de revenu moyen plus élevé s’est traduit par une part plus faible de la population locale en dessous du seuil de pauvreté.



Afin de mieux rendre compte des disparités inter-strates il faut prendre en considération leurs différences de potentialités économiques. Les spécialisations des régions et les niveaux de productivité de leurs principaux secteurs d’activité, permettent de percevoir quelques éléments de réponse expliquant les retards que connaissent certaines régions en matière de lutte contre la pauvreté.

Les différences économiques et commerciales les plus notables sont liées à l’ouverture sur la mer dont ne bénéficient que certaines strates. Cette situation géographique privilégiée favorise le développement des activités industrielles et commerciales. Ainsi, la strate d’Abidjan qui dispose du plus grand port du pays, regroupe l’essentiel du tissu industriel de la Côte d’Ivoire avec 5 871 entreprises formelles ayant déposé leur bilan à l’INS en 2001. Dans cette strate, l’emploi repose principalement sur le commerce et les services (annexe 3, tableau A3.1), les revenus moyens par décile y sont les plus élevés (annexe 3, tableau A3.2), et avec un indice de pauvreté de 34,98% en 2008 (tableau 12) la pauvreté y est la plus faible de tout le territoire ivoirien. La strate du Sud, qui comprend la région d’Agneby, la région des Lagunes, du sud Comoé et du sud Bandama, connaissait en 2002 le plus faible taux de pauvreté après Abidjan (30,19% contre 19,57%). Si le revenu moyen n’y a pas augmenté au cours de la période 2002-2008, il a connu la plus faible diminution du pays, ce qui a limité l’accroissement de la pauvreté (qui a tout de même été de 5% par an au cours de la période). La strate Sud-Ouest ou Bas Sassandra dispose également d’un accès côtier et c’est à San-Pédro, son chef lieu, que se trouve le deuxième plus important port du pays. Le Bas Sassandra est la seconde région industrielle du pays avec 167 entreprises formelles ayant déposé leur bilan à l’INS. Sur la période, la région a été en expansion, et en 2008 le revenu moyen de la strate est le second plus élevé de Côte d’Ivoire (suite à une augmentation de 6,4% par an depuis 2002).

La strate du Centre-Ouest qui comprend la région du Fromager, la région du Haut Sas-sandra et la région de la Marahoué, a également une activité industrielle développée. Le Fromager se positionne comme la troisième région du pays en termes d’implantation d’entreprises formelles, ce qui explique que son niveau de pauvreté soit relativement faible (36,07%) comparativement au reste du pays (tableau 12).

Le tissu industriel étant principalement localisé sur la zone côtière, le reste du pays tire le prin-cipal de son activité de l’agriculture. Concernant le vivrier, ce sont les mêmes types de cultures qui sont pratiquées dans l’ensemble du pays, à savoir principalement l’igname et le manioc, et dans une moindre mesure le riz et le maïs. En parallèle, la culture du cacao est très déve-loppée, en particulier dans le Sud, ou le Sud-Ouest où le cacao représente à lui seul 38,0% des emplois des chefs de ménage dans la strate, mais également dans le Centre-Ouest où il emploie 42,7% des chefs de ménage (annexe 3, tableau A3.1). La culture du cacao est égale-ment développée dans l’Ouest et dans le Centre-Est où elle emploie respectivement 21,5% et 22,2% des chefs de ménage (annexe 3, tableau A3.1). Cette strate du Moyen Comoé située au Centre-Est, est l’une des rares strates où le revenu moyen par habitant a augmenté entre 2002 et 2008, mais cela n’a pas été suffisant pour réduire la pauvreté. Ces régions constituent également les principaux producteurs de café, de palmier à huile et d’hévéa.


La strate de l’Ouest comprend la région des Montagnes et celle du Moyen Cavally. Cette strate a connu une diminution de son niveau de pauvreté de 62,4% à 59,3% entre 2002 et 2008 (tableau 12), mais la crise postélectorale a sans nul doute renversé la tendance d’autant plus que les secteurs employant le plus de main-d’œuvre dans cette région, à savoir le vivrier (19,6%) et le commerce et la réparation (14,3%) (annexe 3, tableau A3.1), ont souffert de la crise.

La région de la Vallée du Bandama au Centre-Nord a pour chef lieu Bouaké, seconde ville la plus peuplée de Côte d’Ivoire qui a été la capitale symbolique du Nord du pays depuis 2002. En 2008, 61,65% de la population a un revenu inférieur au seuil de pauvreté (tableau 12). Cette strate est donc particulièrement touchée par ce problème. Or, en 2008 plus du tiers (35,3%) des chefs de ménage travaillaient dans le vivrier caractérisé par une faible productivité. En effet, dans cette région les principales cultures sont l’igname et le manioc, viennent ensuite dans une bien moindre mesure l’anacarde et le coton. Dès lors, la spécialisation dans des activités vivrières peu productives, associée à une baisse du revenu moyen expliquent que le Centre-Nord connaisse le deuxième plus important taux de pauvreté du pays en 2008. Cette strate est relativement bien représentative de la situation dans le reste du Nord de la Côte d’Ivoire, où l’anacarde et le coton constituent également les principales cultures. Ainsi, dans la strate Nord-Est, ou région du Zanzan, près du tiers (29,0%) des chefs de ménage travaillent dans l’agriculture industrielle et d’exportation (principalement l’anacarde), tandis que le vivrier en emploie 15,5% (annexe 3, tableau A3.1). Dans cette région la chute du revenu moyen a été plus importante que celle de l’inégalité et au final le taux de pauvreté est passé de 49% de la population à 50% entre 2002 et 2008. Dans la région des Savanes, située au Nord de la Côte d’Ivoire et qui a pour chef lieu Korhogo, le secteur employant le plus de chefs de ménage est le vivrier (33,9%) (annexe 3, tableau A3.1), tandis que la principale culture dans cette région, avec 189 306 hectares mis en culture, est le coton, qui emploie 4,2% des chefs de ménages (annexe 3, tableau A3.1). La culture de l’anacarde y est également très développée. Dans cette strate, la chute du revenu moyen entre 2002 et 2008 (-8,1% en moyenne par an) et l’augmentation de la pauvreté (22,3% en moyenne par an) ont été les plus importantes de Côte d’Ivoire. Au final c’est dans cette strate que le taux de pauvreté est le plus élevé (70%). Ainsi, on peut voir que même si les secteurs d’activité et les cultures sont relative-ment similaires à ceux des autres régions, le contexte économico-politique a largement pesé en défaveur du niveau de vie des populations dans cette région.

Dans la state du Nord-Ouest qui regroupe la région du Bafing, du Denguélé et du Worodougou, comme dans les autres régions situées au Nord, l’activité industrielle y est quasi-inexistante, et les principaux secteurs d’activité sont l’agriculture vivrière (28,7% des chefs de ménage), et l’agriculture industrielle et d’exportation (25,0%) en particulier du coton et de l’anacarde. Cependant, dans cette strate la pauvreté n’a pas connu une très forte augmentation comparativement aux autres régions grâce à l’accroissement du revenu moyen par habitant (l’indice numérique de pauvreté est passé de 42,75% en 2002 à 45,47% en 2008).


Les résultats en matière de pauvreté par strate confirment ceux obtenus par l’INS concer-nant la répartition géographique de la pauvreté en Côte d’Ivoire. L’accès à la côte et l’éloignement par rapport aux principaux axes routiers constituent des causes explicatives de ce phénomène dans la mesure où cela joue sur les coûts de transports auxquels font face les populations pour commercer.

L’examen poussé des caractéristiques des ménages pauvres devrait offrir l’opportunité d’améliorer le ciblage de ces populations. La quatrième sous-section présente dans un premier temps une description statistique des ménages ivoiriens, et elle évalue dans un second temps, grâce à un modèle probit, les déterminants influant sur la probabilité qu’ont les ménages ivoiriens d’être pauvres.

4. Les caractéristiques des ménages ivoiriensUn examen des caractéristiques des ménages pauvres devrait offrir l’opportunité d’amé-liorer le ciblage de ces populations. Notamment le sexe du chef de ménage, son âge, son niveau d’éducation, etc. peuvent être représentatives de ce qui limite la capacité des ménages à dégager davantage de revenus. Cette quatrième section présente dans un premier temps une description statistique des ménages ivoiriens, et dans un second temps elle évalue grâce à un modèle probit les déterminants influant sur la probabilité qu’ont les ménages d’être pauvres.

A. Les caractéristiques sociodémographiques des ménages ivoiriens

a. Les caractéristiques démographiques des ménages

S’agissant du lien entre la pauvreté et le sexe du chef de ménage, on note que dans l’ensemble, en Côte d’Ivoire en 200810, 80,5% des chefs de ménage sont des hommes et 19,6% sont des femmes (tableau 15). Lorsque l’on opère une distinction par strate, la strate du Nord-Est est celle qui compte le plus de ménages dirigés par une femme (32,2%) tandis que c’est dans le Centre-Ouest et le Sud-Ouest que ces ménages sont les plus rares (respectivement 13,2% et 12,3%). Cette tendance est vérifiée quel que soit le statut de pauvreté du ménage.

10 Les descriptions statistiques des ménages ivoiriens sont disponibles pour 2002 sur demande auprès des auteurs.


Tableau 15 : Part des femmes chefs de ménages selon le statut de pauvreté et la strate (%)

StrateEnsemble

des ménagesNon

pauvresPauvres

Centre-Nord 24,6 22,8 26,3Centre-Ouest 13,2 9,2 18,6Nord-Est 32,2 26,7 40,6Nord 14,6 13,3 15,7Ouest 17,8 17,1 18,5Sud 16,4 14,6 20,3Sud-Ouest 12,2 11,1 15,5Centre 24,9 19,8 31,4Centre-Est 21,1 20,3 22,4Nord-Ouest 21,5 19,5 25,1Abidjan 21,2 20,3 23,7Moyenne 19,5 17,4 23,0Source : calculs des auteurs.

S’agissant du lien entre pauvreté et sexe du chef de ménage, on note que dans l’ensemble les hommes dirigent 77,0% des ménages pauvres contre 23,0% pour les femmes. Dans l’ensemble des strates la part des femmes chefs de ménage est plus importante parmi les ménages pauvres que parmi les ménages non pauvres. La question qui se pose alors est de savoir s’il est plus probable que le ménage soit pauvre si son chef est une femme. Il apparaît en fait que lorsqu’une femme est chef de ménage la probabilité que ce ménage soit pauvre est de 45,2% contre 36,7% si le ménage est dirigé par un homme. Cette tendance est vérifiée pour l’ensemble des strates et des secteurs d’activité à l’exception de la culture du café, des postes et télécommunications et des inactifs (annexe 4 tableaux A4.1 et A4.2). Dit différemment, 23,0% des chefs de ménages pauvres sont des femmes contre 17,4% chez les ménages qui ne le sont pas. Deux problèmes se posent alors : celui de la rémunération des femmes à emploi similaire avec un homme, et celui des différences liées au secteur d’activité. Nous allons approfondir ce second point.

D’après l’objectif n°3 des OMD, l’autonomisation des femmes passe par l’emploi. Le tableau 16 recense la part des femmes chefs de ménage selon le statut de pauvreté du ménage et selon les secteurs d’activité. Ainsi, dans le secteur du vivrier 26,7% des chefs de ménage sont des femmes, mais elles ne sont plus que 23,6% pour les ménages non pauvres. Il apparaît clairement dans le tableau 16 que certains secteurs n’emploient pas de femmes chefs de ménage. Il s’agit en particulier de secteurs où la pénibilité physique est grande (construction, industrie d’extraction, etc.11). Tandis que d’autres n’en emploient

11 Seules les femmes chefs de ménage ne travaillent pas dans ces secteurs. Cela ne signifie pas qu’aucune femme ne le fasse.


que très peu (cacao, café, pêche, …). A contrario, les secteurs qui emploient le plus de femmes chefs de ménage sont le commerce (37,1%), les autres services (28,8%) et le secteur vivrier (26,7%). En fait, les deux autres secteurs où la part des femmes chefs de ménage sont parmi les plus importantes sont ceux des inactifs (37,6%) et des chômeurs (36,9%). Le fait que 37,6% de ces ménages soient dirigés par des femmes peut s’expli-quer par la plus grande espérance de vie de ces dernières comparativement à celle des hommes (respectivement 54,4 ans et 51 ans en 2010 selon les projections de l’INS). Dès lors, le traditionnel patriarche n’est plus un homme, mais une femme.

Tableau 16 : Secteur d’activité des ménages dont le chef est une femme selon le statut de pauvreté (%)

Code Secteur d’activité Ens. ménages Non pauvres Pauvres1. Agriculture vivrière 26,7 23,6 28,82. Culture du cacao 4,1 4,1 4,03. Culture du café 4,9 6,6 3,14. Culture du coton 0,0 0,0 0,05. Culture de la banane douce et de l’ananas 11,1 13,3 0,06. Culture des plantes oléagineuses 8,5 7,0 12,5

7. Culture d’autres produits de l’agriculture indus et d’export 12,3 11,1 14,1

8. Plants et semences 20,0 19,4 20,79. Elevage, chasse et activités annexes de 9,0 5,9 14,110. Sylviculture, exploitation forestière 0,0 0,0 0,011. Pêche et pisciculture 2,3 2,4 0,012. Industries extractives 0,0 0,0 0,013. Industrie de transformation 10,5 9,4 13,0

14. Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 0,0 0,0 0,0

15. Construction 1,9 2,9 0,016. Commerce de gros et de détail et réparation 37,1 32,9 45,417. Transports et communications 0,4 0,0 0,818. Postes et télécommunications 13,6 14,8 10,019. Autres services 28,8 25,0 38,920. Services publics et collectifs 14,9 14,6 16,021. Chômeurs 36,9 36,1 37,922. Inactifs 37,6 38,0 37,1



Lorsque l’on s’intéresse à la part des femmes dans les différents secteurs d’activité en fonc-tion de leur statut de pauvreté, il apparaît que le secteur du commerce est celui qui compte la part la plus importante de femmes chefs de ménages parmi ces ménages pauvres (45,4% contre 32,9% des ménages non pauvres de ce secteur). Un accent particulier doit donc être porté à ce secteur qui est représentatif de la vulnérabilité des femmes à la pauvreté.

Afin d’avoir une meilleure représentation des ménages pauvres, il est également intéres-sant de considérer l’âge du chef de ménage afin de déterminer si cela a une incidence sur son statut de pauvreté. Ainsi, en Côte d’Ivoire, en 2008 l’âge moyen des chefs de ménage est de 42 ans, tandis que leur âge moyen est de 44 ans dans les ménages pauvres, et de 41 ans dans les ménages non pauvres. Les chefs de ménages pauvres sont donc en moyenne plus âgés que ceux des autres ménages. Cette tendance ressort quelle que soit la strate (tableau 17), mais pas dans tous les secteurs (tableau 18). Ainsi, dans le secteur du café, du cacao et encore plus particulièrement de la culture de la banane douce et de l’ananas, les chefs de ménages pauvres sont plus jeunes que les autres chefs de ménages. Ces résultats invitent à nuancer les conclusions sur le poids de l’âge dans le statut de pauvreté.

Tableau 17 : Age moyen du chef de ménage selon le statut de pauvreté et la strate de résidence (ans)

StrateEns.

ménagesNon

pauvresPauvres

Centre-Nord 45 44 46Centre-Ouest 42 41 42Nord-Est 43 41 45Nord 43 41 44Ouest 42 42 43Sud 43 42 44Sud-Ouest 39 38 41Centre 44 44 44Centre-Est 42 40 44Nord-Ouest 45 45 44Abidjan 41 40 43Moyenne 42 41 44Source : calculs des auteurs.


Tableau 18 : Age moyen du chef de ménage selon le statut de pauvreté et son secteur d’activité (ans)

Activité Ens. ménages Non pauvres PauvresVivrier 45 45 45Cacao 44 45 43Café 47 49 46Coton 42 40 44Banane ananas 36 38 28Plantes oléagineuses 44 44 44Agriculture indus et d’export 45 45 45Plants et semences 43 43 44Elevage, chasse et annexes 41 41 42Sylviculture, exploitation forest. 42 42 46Pêche et pisciculture 37 37 51Industries extractives 41 39 49Industrie de transformation 38 37 39Prod. et distrib. electric gaz eau 38 38 37Construction 40 39 42Commerce et réparation 39 38 41Transports et communications 37 37 39Postes et télécommunications 35 34 38Autres services 40 39 42Services publics et collectifs 39 39 41Chômeurs 39 37 40Inactifs 54 53 54Source : calculs des auteurs.

En 2008, l’âge moyen des membres des ménages ivoiriens dans leur ensemble est de 26 ans, alors qu’il est de 23 ans pour les ménages pauvres et de 28 ans pour les ménages non pauvres. Les ménages pauvres sont donc en moyenne plus jeunes que les ménages non pauvres. Ce résultat se retrouve dans l’ensemble des strates (tableau 19) et pour tous les secteurs d’activité (tableau 20). La question de l’âge moyen du ménage renvoie en fait à la question du différentiel de fertilité entre classes sociales en Côte d’Ivoire. Celui-ci est lié notamment au manque d’éducation des filles dans les ménages pauvres qui, par manque d’information, ne sont pas en mesure de contrôler leur fécondité. Cela s’explique également par le fait qu’en Afrique les enfants constituent un réel «capital retraite» dont les pauvres ne peuvent se passer. En effet, pour ces personnes qui n’ont pas ou peu cotisé à la Caisse Nationale de Prévoyance Sociale de Côte d’Ivoire et ne détiennent pas de capital immobilier dont ils pourraient obtenir un revenu lors de leur inactivité, leur unique source de revenu est constituée par les transferts. Dès lors, un plus grand nombre d’enfants leur garantit un niveau de vie plus élevé à la retraite.


Cet état de fait est d’autant plus préoccupant que des taux élevés de croissance démo-graphique constituent une pression sur l’offre de travail et sont néfastes à la rémunération relative du facteur travail, ce qui limite le rattrapage des conditions de vie des plus démunis (De la Croix et Doepke, 2003). Ainsi, les ménages trop jeunes ont une plus grande proba-bilité d’être pauvres car le nombre d’actifs par ménage influe largement sur son statut de pauvreté12. Dès lors, la réduction du nombre d’enfants par ménage et donc l’augmentation de l’âge moyen des ménages contribue à la nette amélioration des niveaux de vie des ménages qui sont alors davantage en mesure d’améliorer les dépenses en matière d’édu-cation, de santé, etc. et d’offrir de meilleures opportunités aux nouvelles générations.Lorsque l’on s’intéresse à l’impact de la taille des ménages sur la probabilité qu’ils aient un revenu inférieur au seuil de pauvreté, il apparaît que plus le ménage comporte de membres, plus cette probabilité augmente. Ainsi, la probabilité d’être pauvre si le ménage comprend une seule personne est de 12,8%, cette probabilité monte à 33,5% lorsque le ménage comprend entre 2 et 4 personnes ; à 50,7 % pour les ménages de 5 à 8 per-sonnes ; et enfin, la probabilité que le ménage soit pauvre est de 55,5% lorsqu’il comprend plus de 8 personnes. Ces résultats sont valides quelle que soit la strate et pour tous les secteurs d’activité (cf. tableaux A4.3 et A4.4 dans l’annexe 4).

Tableau 19 : Age moyen des membres du ménage selon le statut de pauvreté et la strate de résidence (ans)

StrateEns.

ménagesNon

pauvresPauvres

Centre-Nord 27 30 25Centre-Ouest 24 26 22Nord-Est 27 29 23Nord 25 27 23Ouest 26 28 24Sud 26 28 23Sud-Ouest 24 25 20Centre 27 29 24Centre-Est 26 28 24Nord-Ouest 27 30 22Abidjan 25 26 22Moyenne 26 28 23Source : calculs des auteurs.

12 En moyenne, la probabilité d’être pauvre si le ménage a moins de 18 ans est de 54,7% ; si l’âge moyen est compris entre 18 et 25 ans la probabilité est de 23,1% ; si en moyenne le ménage a plus de 25 ans mais moins de 35, la probabilité que le ménage soit pauvre est de 12,2 % ; si l’âge moyen est compris entre 35 et 50 ans la probabilité d’être pauvre est de 22,8% ; enfin, si en moyenne le ménage a plus de 50 ans la probabilité qu’il soit pauvre est de 25,7%.


Tableau 20 : Age moyen des membres du ménage selon le statut de pauvreté et le secteur du chef de ménage (ans)

Activité Ens. ménages Non pauvres Pauvres

Vivrier 26 29 24Cacao 25 26 22Café 26 30 23Coton 21 21 20Banane ananas 20 22 14Plantes oléagineuses 27 29 22Agriculture indus et d’export 27 30 23Plants et semences 27 31 22Elevage, chasse et annexes 26 29 20Sylviculture, exploit. forest. 26 27 21Pêche et pisciculture 24 25 20Industries extractives 30 33 18Industrie de transformation 25 26 21Prod. distrib. électric gaz eau 22 22 21

Construction 27 29 22Commerce et réparation 25 26 22Transports et communication 24 26 20

Postes et télécommunication 21 22 20Autres services 25 26 21Services publics et collectifs 25 26 22Chômeurs 25 26 23Inactifs 33 35 31Source : calculs des auteurs.

b. Le niveau d’éducation des ménages

A la base il existe une situation d’inégalité de potentialité entre les individus. Il s’agit des potentialités matérielles liées à la détention d’actifs physiques ou financiers qui pourraient permettre aux ménages vulnérables de sortir de la pauvreté (terrains, équipement, etc.) ; mais aussi des potentialités humaines qui ont trait à la capacité des individus à accéder à un emploi rémunéré convenablement. L’objectif de lutte contre la pauvreté doit permettre aux individus vulnérables d’acquérir certaines aptitudes et de renforcer leur capital humain. A cet égard, il est primordial de savoir dans quelle situation se trouvent les ménages pauvres. L’analyse du niveau d’éducation des ménages pauvres permet de mettre en avant leurs lacunes en ma- tière d’accès au capital humain.


Tableau 21 : Illettrisme chez le chef de ménage selon la strate de résidence (%)Strate Ens. ménages Non pauvres Pauvres

Centre-Nord 66,2 59,2 72,9Centre-Ouest 52,3 48,8 57,0Nord-Est 65,3 59,8 75,4Nord 73,0 66,0 79,2Ouest 57,5 59,8 55,1Sud 43,7 40,5 50,7Sud-Ouest 47,6 44,8 55,0Centre 55,9 49,3 64,2Centre-Est 51,5 47,9 57,3Nord-Ouest 80,9 78,0 86,8Abidjan 27,7 22,7 41,8Moyenne 53,1 47,5 62,2


En 2008, 53,2% des chefs de ménages ivoiriens sont illettrés13, ce qui recouvre 47,6% des chefs de ménages non pauvres et 62,2% des ménages pauvres. Il semblerait donc que le fait de savoir lire et écrire prémunit dans une certaine mesure contre la pauvreté. Le cas échéant, il est plus difficile d’avoir accès à des emplois productifs, d’entreprendre dans de nouvelles activités, etc. Ceci est vérifié dans toutes les strates à l’exception de la strate de l’Ouest (tableau 21) et pour tous les secteurs à l’exception du secteur du coton et des plants et semences14 (tableau 22).

13 Les personnes sont considérées comme illettrées si elles répondent non aux questions D1 à D3 de la section éducation du questionnaire de l’ENV2008, c’est-à-dire si elles ne savent ni lire ni écrire en français, en arabe et dans une langue nationale.

14 Il n’y a pas d’observations pour l’illettrisme chez les ménages pauvres des secteurs de la pêche et la pisciculture et des postes et télécommunications.


Tableau 22 : Illettrisme chez le chef de ménage selon le secteur d’activité (%)Activité Ens. ménages Non pauvres PauvresVivrier 76,9 75,1 78,2Cacao 57,3 56,2 59,1Café 61,7 61,8 61,5Coton 77,1 82,8 68,4Banane et ananas 61,1 60,0 66,7Plantes oléagineuses 59,3 55,8 68,8Agriculture indus. expor. 71,1 67,0 77,3Plants et semences 63,9 67,7 59,8Elevage et chasse 67,4 64,0 72,9Sylviculture exploit. for. 36,1 32,1 50,0Pêche et pisciculture 46,5 48,8 0,0Industries extractives 51,8 45,5 80,0Industrie de transfo. 43,5 39,7 51,9Prod. distri. élec gaz eau 16,7 15,4 25,0Construction 34,0 28,3 45,6Commerce et réparation 55,7 53,0 61,0Transports et com. 44,4 41,0 54,6Postes et télécom 2,7 3,7 0,0Autres services 27,4 21,8 42,1Services publics et coll. 22,8 17,9 37,6Chômeurs 30,0 21,6 40,0Inactifs 50,3 43,4 59,6Source : calculs des auteurs.

De la même manière, la probabilité d’être pauvre quand le chef du ménage est lettré est de 30,9%, contre 44,9% quand ce dernier est analphabète. Ces résultats ne sont pas vérifiés dans l’Ouest et dans les secteurs du coton et des plants et semences (tableaux A4.5 et A4.6 dans l’annexe 4). Suite au conflit, les fonctionnaires, les employés etc. qui ont généralement des niveaux d’éducation élevés ont quitté ces zones en raison de l’insécu-rité. Les jeunes lettrés qui sont restés sont souvent sans emplois et ont donc très peu de ressources, ce qui explique le phénomène perçu dans l’Ouest. De plus amples recherches doivent donc être menées afin de quantifier l’impact réel du niveau d’instruction sur le statut de pauvreté du ménage. Pour ce faire, il est intéressant d’analyser de manière plus précise le niveau d’instruction des chefs de ménages et des ménages dans leur ensemble.


Tableau 23 : Nombre d’années d’études du chef de ménage selon le statut de pauvreté et la strate (ans)

StrateEns.

ménagesNon

pauvresPauvres



Tableau 24 : Nombre d’années d’études du chef de ménage selon le statut de pauvreté et son secteur (ans)

Activité Ens. ménages Non pauvresPauvres

Vivrier 1,6 1,7 1,5Cacao 2,9 3,0 2,7Café 2,6 2,7 2,5Coton 1,2 1,0 1,4Banane et ananas 2,7 2,6 3,3Plantes oléagineuses 3,4 3,5 2,9Agriculture indus. expor. 2,0 2,4 1,4Plants et semences 2,7 2,9 2,5Elevage et chasse 2,4 2,8 1,8Sylviculture exploit. for. 5,0 5,5 3,5Pêche et pisciculture 3,7 3,7 4,5Industries extractives 2,7 3,1 0,8Industrie de transfo/ 4,1 4,5 3,3Prod. distri. élec gaz eau 8,8 9,7 3,0Construction 5,0 5,6 3,9Commerce et réparation 3,0 3,2 2,5Transports et com. 3,9 4,2 3,0Postes et télécom 9,7 10,3 8,3Autres services 6,9 7,7 4,8Services publics et coll. 7,6 8,5 4,9Chômeurs 5,8 7,0 4,4Inactifs 4,2 4,8 3,4Source : calculs des auteurs.

Les résultats relatifs au nombre d’années d’étude confirment les résultats précédents (le nombre d’années d’étude n’intègre pas les éventuels redoublements mais uniquement le niveau de la dernière classe achevée conformément à la question D7b de la section sur l’éducation du questionnaire15). En moyenne, en Côte d’ivoire en 2008, les chefs de famille ont suivi 3,7 années d’études, et lorsque l’on s’intéresse au statut de pauvreté, il s’avère que les chefs de ménages non pauvres ont suivi en moyenne 4,3 années d’études tandis que ceux des ménages pauvres n’ont suivi que 2,6 années d’études. Un nombre d’années d’études plus élevé permet donc généralement d’avoir accès à une rémunération suffisante pour permettre au ménage de subvenir à ses besoins de base. Cependant, comme cela

15 La question posée demande aux membres du ménage s’ils ont atteint le CP, le BEPC, le BAC, le DEUG, le BEP, le BTS… Se référer au questionnaire de l’INS pour une liste exhaustive des diplômes.


était le cas pour les données relatives à l’analphabétisme, cette règle n’est pas toujours vérifiée. En effet, dans la strate de l’Ouest (tableau 23) et dans certains secteurs d’activité (coton 4, banane douce et ananas 5, et pêche et pisciculture 11) (tableau 24) les chefs de ménages pauvres ont atteint des niveaux d’éducation plus élevés que ceux des ménages non pauvres.

Il est également intéressant d’approfondir la question de la corrélation existant entre le niveau d’éducation et le statut de pauvreté, en étudiant non plus le niveau d’éducation du chef de ménage mais celui du ménage dans son ensemble.

Tableau 25 : Nombre moyen d’années d’études du ménage selon le statut depauvreté et la strate (ans)

StrateEns.

ménagesNon

pauvresPauvres



Tableau 26 : Nombre moyen d’années d’études du ménage selon le statut de pauvreté et son secteur (ans)

Activité Ens. ménages Non pauvres PauvresVivrier 1,3 1,5 1,2Cacao 2,1 2,2 1,8Café 1,8 2,0 1,6Coton 1,1 1,2 0,8Banane et ananas 1,8 1,9 1,1Plantes oléagineuses 3,0 3,4 1,9Agriculture indus. et d’export. 1,6 1,9 1,1Plants et semences 2,0 2,4 1,6Elevage et chasse 2,0 2,2 1,6Sylviculture et exploit. forest. 3,6 4,1 1,9Pêche et pisciculture 2,9 2,8 4,7Industries extractives 1,8 1,9 1,1Industrie de transformation 3,2 3,6 2,4Prod. distrib. élec gaz eau 5,4 5,8 2,6Construction 3,9 4,5 2,5Commerce et réparation 2,7 2,9 2,3Transports et communication 3,1 3,3 2,3Postes et télécom 6,0 6,4 5,0Autres services 5,0 5,7 3,1Services publics et collectifs 5,2 5,9 3,0Chômeurs 4,5 5,5 3,4Inactifs 4,0 4,5 3,3Source : calculs des auteurs.

Ces résultats sont renforcés, car il apparaît qu’en moyenne les membres des ménages ont fait 2,8 années d’études, soit environ un an de moins que leurs chefs. Il en va de même lorsque l’on étudie séparément les ménages non pauvres (3,3 années contre 3,7 pour leurs chefs) et les ménages pauvres (2 ans contre 2,6 pour leurs chefs). Cela s’explique par la différence de moyenne d’âge (certains membres du ménage suivent encore une scolarité).

Ces résultats sont vérifiés pour l’ensemble des strates : il apparaît ainsi que les ménages pauvres ont en moyenne un niveau d’éducation plus faible que les ménages qui ne le sont pas (tableau 25). Il en va de même pour les différents secteurs d’activité, à l’exception des ménages dont le chef travaille dans le secteur de la pêche et de la pisciculture (tableau 26). Dans ce secteur le nombre d’années d’études est en moyenne de 4,7 années pour les ménages pauvres contre 2,8 pour ceux qui ne le sont pas. Ces résultats vont dans le même sens que ceux relatifs au niveau d’éducation des chefs de ménages dans ce


secteur. Il semblerait donc que l’éducation ne soit pas un réel déterminant dans cette filière. En effet, de nombreux travailleurs de la sous-région opèrent dans ce secteur, et l’apparente déconnexion entre le niveau d’éducation et le statut de pauvreté est lié à des causes structurelles spécifiques à ce secteur. En effet, de nombreux travailleurs de la sous-région ne sont pas instruits mais détiennent les techniques de pêche leur permettant de dégager un revenu décent.

Il ressort de l’analyse de ces données que si l’éducation (du chef de ménage ou du ménage dans son ensemble) ne prémunit pas contre la pauvreté, il n’en demeure pas moins que lorsqu’un ménage a un niveau de vie suffisant pour couvrir ses besoins de base, il dispose également des ressources nécessaires à l’éducation de ses membres.

La complexité du lien entre éducation et revenu ne s’arrête pas à l’éducation «tradition-nelle», mais a également trait aux formations qu’ont pu suivre les individus. En effet, l’étude de la problématique de la création de revenus implique de s’intéresser à la manière dont l’amélioration de la productivité du travail opère en Côte d’Ivoire. Ainsi, les travailleurs bénéficiant de programmes de formation, sont susceptibles d’améliorer leur productivité et donc de négocier des salaires plus élevés, dans leur entreprise d’origine ou par mobilité dans d’autres entreprises. Afin de confirmer ce postulat, nous pouvons voir dans le tableau 27 que 71,6% des ménages pauvres n’ont suivi aucune formation (contre 59,9% pour les ménages non pauvres). Pour tous les ménages l’apprentissage informel est plus impor-tant que l’apprentissage formel. Les formations et en particulier des formations formelles sont donc relativement inaccessibles pour les pauvres. Les mêmes tendances ressortent lorsque l’on effectue une décomposition par strate et par secteur d’activité (annexe 5). Ceci est d’autant plus regrettable que la probabilité d’être pauvre lorsque l’on n’a pas suivi de formation est de 42,4%. Cette probabilité tombe à 35,0% lorsque les ménages ont suivi une formation informelle, à 24,4% pour les formations formelles et à 23,1% pour les autres types de formations (les tableaux A43.7 et A4.8 de l’annexe 4 permettent de jauger l’efficacité des formations dispensées dans les différents secteurs d’activité et dans les différentes régions).

Tableau 27 : Formation suivie (%)Ens. ménages Non pauvres Pauvres

Aucune 64,4 59,9 71,6Apprentissage formel 14,2 17,3 9,1Apprentissage informel 20,4 21,5 18,7Autre 1,0 1,3 0,6

Source : Calcul des auteurs.

En outre, 79,8% de ceux qui suivent une formation souhaitent apprendre un métier, tandis que les autres ont pour objectif d’être plus productifs ou plus compétitifs et donc d’amé-liorer leur rémunération (tableau 28). Cette tendance est plus marquée pour les ménages pauvres. La demande de formation est donc motivée par la nécessité d’améliorer son


revenu, et il est donc primordial de favoriser l’accès à ces formations pour les plus dému-nis. L’annexe 5 retranscrit l’ensemble des formations suivies selon le statut de pauvreté des ménages.

Tableau 28 : Raison de la formation à un métierEns. ménages Non pauvres Pauvres

Fréquence Pourcentage Fréquence Pourcentage Fré-quence

Pourcen-tage

Apprendre un métier 3 307 79,8 2 263 78,5 1 044 82,9Etre plus performant dans l’activité actuelle 411 9,9 304 10,6 107 8,5Etre plus compétitif 171 4,1 123 4,3 48 3,8Autre 253 6,1 192 6,6 61 4,8Source : calculs des auteurs.

L’étude des caractéristiques des ménages ivoiriens fournit des indications sur l’impact de variables telles que le sexe, l’âge et le niveau d’instruction des chefs de ménage (et des ménages dans leur ensemble) sur leur capacité à avoir une rémunération suffisante pour subvenir aux besoins de base. Il est également envisageable d’étudier ultérieurement le rôle de la localisation géographique (urbain/rural), des éventuels handicaps physiques des membres du ménages, de leur type d’habitation, de leur accès à l’eau, etc. sur le statut de pauvreté et sur le niveau de revenu.

Néanmoins, nous pouvons retenir que comme la croissance économique ne s’accom-pagne pas d’évolutions homothétiques dans les différents secteurs d’activité, des mesures visant à promouvoir l’équité sont donc indispensables pour améliorer les chances offertes aux plus vulnérables de participer au processus de croissance et de bénéficier de ses retombées. Cependant ces descriptions statistiques ne permettent pas de déterminer de manière certaine quels sont les caractéristiques des ménages qui jouent le plus grand rôle dans leur probabilité de sortir de la pauvreté. A cet effet, une modélisation fine est donc nécessaire.

B. Modélisation des déterminants de la pauvretéIl est actuellement de pratique courante d’analyser les déterminants de la pauvreté au moyen de régressions nominales telles que des régressions de probits et de logits. Ces modèles sont principalement utiles pour l’analyse de ciblage. L’utilisation de ces régres-sions nominales part de l’hypothèse que nous retenons à ce stade que le revenu réel (par habitant) des ménages n’est pas observé. Dans la méthode probit ou logit, la variable endogène est une variable nominale fictive dans laquelle 1 représente l’individu pauvre et 0 l’individu non pauvre.

Dans l’hypothèse d’une distribution standard normale pour le terme d’erreur, le modèle est évalué comme un probit. Si le terme d’erreur est supposé répondre à une distribution


logarithmique, le modèle est évalué comme un logit. Le principal problème des régres-sions nominales réside dans le fait que les estimations sont sensibles aux erreurs de spécification. Dans le cas des probits, les paramètres seront faussés si la distribution sous-jacente n’est pas normale. De manière plus générale, le modèle n’utilise pas toutes les informations disponibles parce qu’il réduit les revenus ou les dépenses à une variable binaire. Nous avons cependant choisi de retenir le modèle probit plutôt que logit, car bien que chaque distribution donne des probabilités très proches, la distribution logistique tend à attribuer une probabilité trop importante aux variables extrêmes (Amemiya, 1985).

Les régressions nominales ont en général une meilleure capacité prédictive pour établir une classification pauvres/non-pauvres. C’est la raison pour laquelle, le modèle probit d’analyse de la pauvreté qui utilise une variable dépendante binaire est fréquent dans la littérature (Imai, 2010 ; Lachaud, 2007 ; Rao et Qaim, 2011 ; …). Pour construire la variable dépendante, nous utilisons les résultats obtenus grâce aux évaluations de la pauvreté effectuées dans la troisième section de cette étude.

Le modèle probit établit une relation non linéaire entre la probabilité pi d’être pauvre ou non et un vecteur de variables explicatives pertinentes. Cette probabilité appartient à l’intervalle [0, 1] puisque ce choix est dichotomique. La modélisation probit utilisée dans le cas de notre étude peut s’écrire de la façon suivante :

Avec :


a. Les variables

Les régressions de probits peuvent évaluer le pouvoir de prédiction de plusieurs variables explicatives. Le probit explique les différences dans les statuts de pauvreté selon les ménages, leur taille, le sexe du chef de ménage, etc., ce type de modèle est approprié pour tester si les personnes qui ont accès à l’eau, l’électricité, l’éducation, etc. ont des probabi-lités plus faibles que les autres d’être pauvres. Les variables indépendantes inclues dans nos modèles sont des variables couramment utilisées pour analyser la pauvreté (Jenkins et Rigg, 2001). Nous utilisons les données en coupe transversale (cross-sectional data) qui proviennent de l’ENV 2008. Afin de vérifier la validité de nos modèles, nous introduisons successivement quatre catégories de variables liées aux caractéristiques économico-dé-mographiques des ménages, à l’éducation, à l’environnement des ménages, et enfin celles relatives au secteur d’activité principal des ménages. Les variables explicatives retenues dans nos modèles sont les suivantes (le signe entre parenthèse représente le sens de causalité attendu) :

Les caractéristiques économico-démographiques des ménages :

Taille (+) : cette variable permet de rendre compte du rôle que joue la taille des ménages sur la probabilité qu’ont ces derniers d’être pauvres.

Agechef (-) : l’âge du chef du ménage peut être une variable déterminante. Son niveau de rémunération fluctue s’il est en âge d’être actif ou s’il ne l’est pas.

Agemoyen (-) : représente l’âge moyen du ménage dans son ensemble. Plus l’âge est bas, plus le nombre d’enfants est élevé dans le ménage, et inversement, plus la variable est élevée, plus le nombre d’enfants est faible.

Sexechef (+) : nous voulons vérifier l’idée selon laquelle lorsque le chef de ménage est une femme la probabilité d’être pauvre est plus importante. Cette variable prend la valeur zéro lorsque le chef de ménage est un homme et un lorsqu’il s’agit d’une femme.

Epargne (-) : le niveau d’épargne moyen par personne permet de jauger la capacité qu’ont les ménages à investir dans l’éducation, dans un bien mobilier et/ou immobilier, et enfin dans une activité génératrice de revenu pour améliorer leur cadre de vie.

Le niveau d’éducation :

Cette catégorie de variables comprend à la fois des variables liées à l’éducation obtenue à l’école et à la formation professionnelle. Les trois variables liées à l’éducation traditionnelle sont corrélées (cf. annexe 6), elles seront donc introduites de manière distincte dans les différents modèles.

Illettrisme (+) : cette variable rend compte de l’analphabétisme du chef de ménage. Nous postulons que si le chef de ménage est illettré, la probabilité que le ménage soit pauvre augmente.


Etudechef (-) : représente le nombre d’années d’études réalisées par le chef de ménage. Cette variable prend la valeur zéro lorsque le chef de ménage n’a pas suivi de cursus scolaire, un lorsqu’il s’est arrêté au CP1, deux au CP2, trois au CE1, treize s’il est allé jusqu’en terminale, etc. (cf. section D du questionnaire de l’ENV2008).

Etudemoy (-) : représente le nombre d’années d’études réalisées en moyenne par l’ensemble des membres du ménage. Le sens de causalité est le même que celui de la variable précédente.

Formation (-) : permet de déterminer si les membres des ménages ont suivi des formations professionnelles qu’elles soient formelles ou non.

L’environnement des ménages :

Electricité (-) : il s’agit d’une variable dummy (variable muette) qui prend la valeur un lorsque la principale source d’éclairage est l’électricité et zéro lorsque le ménage n’a pas accès à l’électricité.

Eau (-) : cette variable dummy est liée au mode d’approvisionnement en eau. Cette variable est égale à un lorsque l’eau provient d’un robinet privé ou commun ou d’un HVA (système hydraulique amélioré à l’échelle du village) et à zéro lorsque le ménage s’approvisionne en eau par un puits, de l’eau en surface ou autre.

Assainissement (+) : cette dummy prend la valeur un lorsque le ménage est équipé de toilettes ou de latrines.

Superficie (-) : représente la superficie de l’exploitation agricole lorsque l’un des membres du ménage a déclaré être exploitant agricole.

Le secteur d’activité principal des ménages :

Agricole (+) : cette dummy est égale à un lorsque le ménage appartient au secteur vivrier, au secteur des plants et semences ou de l’élevage, la chasse et des activités annexes. Il ne s’agit pas de secteurs d’exportation.

Exportation (-) : cette dummy prend la valeur un lorsque le chef de ménage est employé dans un secteur d’agriculture d’exportation (secteurs 2 à 7).

Moderne (-) : la variable est égale à un lorsque le chef de ménage travaille dans un secteur dit «moderne», c’est-à-dire dans l’industrie ou les services (secteurs 10 à 20).

Autre (+) : lorsque les chefs de ménage sont chômeurs ou inactifs cette variable prend la valeur un et zéro le cas échéant.

b. Les résultats

L’adéquation du modèle est mesurée par le Pseudo-R², selon les modèles il varie entre 0,1879 et 0,2185 pour 2008 ce qui nous permet d’interpréter correctement les résultats.


Il ressort des résultats du tableau 29 que la taille des ménages joue un rôle majeur dans la probabilité qu’ont les ménages d’être pauvres (cette variable est significative à 1% pour l’ensemble des modèles). Il s’agit donc de ménages où la part d’inactifs par rapport aux actifs est plus importante, le nombre de membres des ménages qui contribuent au revenu du ménage est donc relativement faible, ce qui réduit le revenu per capita dans ces ménages. Pour la même raison, l’âge moyen des membres du ménage a une corrélation significative et négative avec la probabilité d’être pauvre. Ainsi, moins le ménage compte d’enfants, plus l’âge moyen du ménage augmente, et plus la probabilité d’être pauvre dimi-nue. En revanche, l’incidence de l’âge du chef de ménage n’est que rarement significative. Ces résultats montrent l’importance des variables sociodémographiques dans l’analyse de la pauvreté. Le contrôle de la fertilité nécessite un changement majeur dans les mentalités et la prise de conscience des enjeux liés à l’amélioration du capital humain (éducation, santé, …) des générations futures. L’introduction des variables relatives à l’âge au carré permet de montrer la pauvreté diminue dans les premiers stades de la vie active, et qu’elle augmente ensuite lorsque l’âge augmente et que les individus deviennent inactifs. Cette variable est significative pour l’ensemble des modèles, ce qui montre bien que la relation âge-pauvreté est plus complexe qu’il ne pourrait paraître.


Tableau 29 : Evaluation de la probabilité d’être pauvre en 2008Modèle 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Taille 0.044*** 0.047*** 0.048*** 0.051*** 0.052*** 0.052*** 0.052*** 0.075*** 0.064*** 0.073***

[0.008] [0.008] [0.008] [0.008] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.008]

Agechef -0.009 -0.006 -0.006 -0.009 -0.002 -0.005 -0.005 -0.007

[0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009]

Agechef2 0.002* 0.001 0.001 0.002* 0.001 0.001 0.001 0.001

[0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001]

Agemoyen -0.064*** -0.059*** -0.058*** -0.045*** -0.043*** -0.045*** -0.045*** -0.043*** -0.037***

[0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.009] [0.008]

Agemoyen2 0.005*** 0.005*** 0.005*** 0.003** 0.003** 0.003** 0.003** -0.003*** 0.003** 0.002**

[0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.000] [0.001] [0.001]

Sexechef 0.201*** 0.181*** 0.181*** 0.227*** 0.245*** 0.194*** 0.194*** 0.298*** 0.272*** 0.289***

[0.054] [0.055] [0.055] [0.055] [0.057] [0.057] [0.057] [0.058] [0.057] [0.058]

Epargne -0.012*** -0.012*** -0.012** -0.012*** -0.011** -0.011** -0.011** -0.012*** -0.011** -0.012***

[0.005] [0.005] [0.005] [0.004] [0.004] [0.004] [0.004] [0.005] [0.004] [0.004]

Illettrisme 0.215***

[0.044]

Etudechef -0.032***

[0.005]

Etudemoy -0.064*** -0.061*** -0.056*** -0.056*** -0.058*** -0.050*** -0.052***

[0.008] [0.009] [0.008] [0.008] [0.008] [0.008] [0.008]

Formation -0.063*** -0.061*** -0.058*** -0.042** -0.042** -0.042** -0.039** -0.037* -0.039**

[0.019] [0.019] [0.019] [0.019] [0.019] [0.019] [0.019] [0.019] [0.019]

Electricité -0.148*** -0.171*** -0.170*** -0.215*** -0.206*** -0.206***

[0.049] [0.048] [0.048] [0.048] [0.048] [0.048]

Eau 0.020

[0.042]

Assainissement -0.075

[0.055]

Superficie -0.003

[0.005]

Agricole -0.033 -0.309*** -0.317*** -0.311***

[0.106] [0.062] [0.062] [0.062]

Exportation -0.368*** -0.336*** -0.302*** -0.304*** -0.314***

[0.100] [0.062] [0.071] [0.070] [0.071]

Moderne -0.278*** -0.247*** 0.060 0.003 0.055

[0.094] [0.070] [0.105] [0.107] [0.104]

Autre 0.027 -0.231*** -0.230*** -0.226***

[0.106] [0.028] [0.028] [0.028]

Constante 0.750*** 0.617*** 0.822*** 0.705*** 0.586** 0.926*** 0.895*** 0.584*** 1.306*** 1.092***

[0.231] [0.239] [0.233] [0.235] [0.235] [0.247] [0.227] [0.149] [0.241] [0.169]

Observations 5297 5297 5297 5297 5297 5297 5297 5297 5297 5297

Pseudo R² 0.1879 0.1925 0.1964 0.1980 0.1999 0.2060 0.2060 0.2150 0.2185 0.2175

Source : calculs des auteurs. Ecart-type entre parenthèses. * significatif à 10%; ** significatif à 5%; *** significatif à 1%.


Conformément aux résultats de l’analyse statistique, il apparaît que les ménages qui ont une femme pour chef ont une probabilité plus importante d’être pauvres (signe positif et significatif à 1% quel que soit le modèle). Des actions ciblées en faveur des femmes auront donc un impact majeur sur la réduction de la pauvreté. L’impact sera d’autant plus important que lorsque ce sont des femmes qui gèrent le revenu des ménages, les dépenses en matière de nourriture, santé et éducation augmentent plus que proportionnellement à celles des autres ménages ( Luke et Munshi, 2011 ). Il apparaît urgent que les Objectifs du Millénaire pour le Développement en matière d’éducation primaire (objectif 2), et de disparités de genre pour les autres niveaux d’éducation (objectif 3, but 4) soient réalisés. Néanmoins les droits des femmes dépassent la simple notion d’éducation, et cela inclut également leur participation à la vie politique. Ainsi les études en microéconomie du développement tendent toutes à montrer qu’une plus grande participation des femmes à la vie politique conduit à une meil-leure allocation des ressources publiques, et notamment à des investissements dans les infrastructures de base (puits, etc.) (Chattopadhyay et Duflo, 2004).

La variable relative au niveau d’épargne par personne a un impact négatif et significatif sur la probabilité d’être pauvre. Cela implique que lorsque les personnes ont un capital disponible la probabilité qu’ils ont d’être pauvres s’amenuise. Ce résultat confirme le rôle majeur de l’accès au capital financier pour les plus démunis.

Concernant les variables relatives à l’éducation, les résultats escomptés sont validés, avec une significativité à 1%. Ainsi, il ressort que la probabilité d’être pauvre augmente lorsque les chefs de ménages sont illettrés (modèles 2, 5, 8 et 11) ou que son niveau d’étude est faible (modèle 3, 6, 8 et 12). Les résultats sont encore plus significatifs (R² plus élevés) lorsque l’on s’intéresse au niveau d’étude moyen des ménages dans leur ensemble (modèles 4, 7, 9 et 13), ou au fait que certaines personnes de ce ménage ont suivi une formation (signe négatif et significatif de la variable Formation). Or, les enfants les plus défavorisés ne sont que rarement à même d’exploiter les opportunités offertes par le système éducatif. A cet égard, l’exemple du programme balsakhi implanté en Inde par Pratham montre que le recrutement de tuteurs pour aider les enfants marginalisés dans les écoles publiques constitue une stratégie très profitable, grâce à ses retombées substantielles pour ce qui est de l’apprentissage accru à faible coût (Banerjee et al., 2007). Dans les régions ayant béné-ficié d’un tel programme cela a permis à ces élèves d’atteindre les compétences de base en mathématiques et en lecture. Pour plus d’efficacité, les politiques globales d’amélioration de la qualité du système scolaire sont nécessaires en Côte d’Ivoire.

Lorsque l’on introduit les variables relatives à l’environnement des ménages (modèles 5, 6 et 7) il apparaît que seuls l’accès à l’électricité et à des sanitaires ont un impact significatif et négatif sur la probabilité qu’ont les ménages d’être pauvres. Seules variables sont donc retenues pour les modèles suivants (8 à 13). Le fait que le ménage ait accès à l’eau, ou qu’il ait une plus grande superficie de terre exploitable lorsque l’un de ses membre est agri-culteur, n’ont donc pas d’impact significatif sur la probabilité que ce ménage soit pauvre.


Concernant les secteurs d’activité, le fait que le ménage fasse partie d’un secteur d’agri-culture d’exportation ou du secteur moderne diminue significativement la probabilité que ce ménage soit pauvre. Cela confirme donc les résultats obtenus lors de l’analyse de la dynamique sectorielle des revenus, et valide l’intérêt qu’il y a à intégrer l’aspect lié à la décomposition sectorielle de l’activité des ménages lorsque l’on s’intéresse à la pauvreté du point de vue des sources de revenu des ménages.

La même analyse des déterminants de la pauvreté est réalisée pour les données de 2002 (tableau A6.3 de l’annexe 6). Il se trouve, comme souligné plus haut, que les Pseudo-R² sont plus faibles pour ces modèles (Pseudo- R² de 0,1176 à 0,1775). Dans l’ensemble les résultats obtenus révèlent les mêmes tendances que pour 2008. Ainsi, concernant les caractéristiques démographiques des ménages, leur taille ainsi que le sexe et l’âge de leur chef influent positivement et de manière significative à 1% sur la probabilité d’être pauvre. A contrario, l’âge moyen du ménage et l’épargne c’est-à-dire leur potentiel d’investisse-ment, tendent à influer négativement sur cette probabilité. L’éducation du chef de ménage (Illettrisme, Etudechef) et du ménage dans son ensemble (Etudemoy) tend également à réduire significativement la probabilité d’être pauvre. En revanche, et contrairement à 2008, en 2002 le fait que les ménages aient suivi des formations accentue le risque d’être pauvre. La question se pose alors de l’inadéquation des formations proposées au marché du travail. Cependant, les résultats de 2008 (tableau 29) montrent que ce problème a été résolu depuis. Lorsque l’on s’intéresse aux variables relatives à l’environnement des ménages, il apparaît qu’en 2002 l’accès à l’électricité, à l’eau et à un système d’assainis-sement contribue significativement à la diminution de la probabilité qu’ont les ménages d’être pauvres. Enfin, concernant la participation à l’activité économique, contrairement aux autres secteurs d’activité, le fait d’opérer dans le secteur de l’agriculture traditionnelle (vivrier, plants et semences ou élevage, chasse et activités annexes) est un facteur d’aug-mentation de la prévalence d’être pauvre. Ce résultat n’est plus significatif en 2008 car des phénomènes particuliers de dynamiques sectorielles opèrent. De la même manière, les résultats relatifs à Autre ne sont plus significatifs en 2008. Le contexte économique, pro-bablement en raison des transferts etc., pourrait permettre aux chômeurs et aux inactifs de voir leur prévalence de la pauvreté diminuer, ce qui n’est plus le cas en 2008. Il semblerait donc que le contexte de crise ait dégradé l’environnement pour les ménages dans ces secteurs. Ces résultats méritent d’être approfondis en intégrant une désagrégation plus poussée des secteurs d’activité.


5. ConclusionLe traitement des données relatives aux revenus disponibles dans les ENV de 2002 et 2008 conduit aux conclusions suivantes :

– en Côte d’Ivoire la pauvreté connaît des niveaux moins importants lorsque l’on s’intéresse au revenu des ménages en comparaison à leurs dépenses ;

– la manière dont les ménages sont rémunérés, c’est-à-dire leurs sources de revenu, influe sur le risque qu’ils courent d’être pauvres ;

– la désagrégation par strate laisse percevoir les mêmes différences inter-strates que celles obtenues par l’INS dans l’optique des dépenses ;

– l’impact de la croissance sur le revenu des plus démunis diffère considérable-ment selon les secteurs d’activité et dépend des caractéristiques distributives de cette croissance sectorielle.

L’approche utilisée dans cette étude permet de mettre en évidence une problématique qui n’était pas appréhendée jusqu’à présent dans les précédentes études, ce qui justifie pleine-ment l’approche adoptée. La désagrégation par strates régionales, par secteurs d’activité, et selon les caractéristiques des ménages autorise une analyse plus fine de la pauvreté.

Il ressort de manière forte des résultats de cette section que les facteurs sociodémogra-phiques tendent à maintenir les ménages ivoiriens dans la pauvreté. Ceci s’explique notam-ment par les ressources limitées dont ils disposent et qui doivent être réparties au sein de ménages de grande taille (en moyenne 6,9 personnes dans les ménages pauvres en 2002 et 5,8 en 2008, contre une moyenne nationale de 5,3 et 4,7 pour ces années). De ce fait, les revenus des ménages sont davantage consacrés aux dépenses d’alimentation, de santé etc. et très peu à l’épargne. Cela limite par conséquent leur capacité d’investissement et contribue à la transmission intergénérationnelle de la pauvreté. Par ailleurs, conformément à ce que révèlent les statistiques, il ressort également des régressions que les ménages dirigés par des femmes ont une prévalence plus grande d’être pauvres, ce qui permet de valider l’utilité des politiques axées vers les femmes. En outre, la faible éducation et l’illettrisme d’une grande partie de la population se révèlent préoccupants, d’autant plus qu’une part importante du budget de l’Etat est consacrée à l’éducation. La question de l’adéquation des formations aux besoins du marché du travail doit donc être approfondie.

L’amélioration du cadre de vie, à travers un meilleur accès au confort de base (électricité, eau, sanitaires) sont des signes traduisant les problèmes liés à la pauvreté multidimen-sionnelle. Des conditions favorables dans ces dimensions peuvent probablement aider les ménages à s’investir plus sereinement dans des activités plus productives. Il apparaît que le fait que le chef de ménage travaille dans le secteur des biens agricoles d’exportation ou dans le secteur moderne (industrie, services) limite la probabilité d’être pauvre, tandis que le secteur agricole tendrait à maintenir les ménages dans la pauvreté. Il est intéressant de réaliser une étude plus poussée de la désagrégation sectorielle, afin de mettre en avant le rôle que joue le secteur d’activité sur le revenu et la pauvreté des ménages.


Section 4 : Désagrégation par secteur et dynamique sectorielle de la pauvreté

Afin de mettre en œuvre des politiques contribuant à l’augmentation des rémunérations des populations pauvres, le ciblage doit passer par une désagrégation par secteurs d’acti-vité. Cette désagrégation permet dans un premier temps de s’interroger sur la dynamique interne aux secteurs en matière de rémunération des travailleurs. Ceci permet d’analy-ser le potentiel de réduction de la pauvreté des différents secteurs. Cette analyse est ensuite complétée par l’étude de la relation croissance-inégalité-pauvreté au sein de ces secteurs afin de déterminer lesquels ont été effectivement favorables aux pauvres. Dès lors, dans une optique de renforcer le caractère pro-pauvres de la croissance, notamment concernant la production du vivrier, du café et du cacao, la pertinence de la mise en place des politiques de soutien des prix aux producteurs et d’amélioration de la productivité est testée dans cette section.

1. Analyse sectorielle de la rémunération des travailleurs en Côte d’IvoireLes revenus moyens perçus dans les différents secteurs d’activité sont retranscrits dans le tableau 30. Il convient d’être vigilant dans l’interprétation de ces résultats car ils ne permettent pas de déterminer s’il s’agit d’un emploi à plein temps ou à temps partiel. Ces revenus moyens sont calculés par rapport au nombre de personnes qui bénéficient de ces sources de revenu. En 2002, le secteur qui contribue le plus au revenu moyen par travailleur est celui du vivrier (17,1%), tandis qu’en 2008 c’est celui du commerce de gros, de détail et de la réparation (16,4%). Le secteur vivrier qui compte 24,0% des ménages pauvres (tableau 31), constitue alors la seconde et la plus importante source de revenu en Côte d’Ivoire en 2008 (12,6% de la rémunération de l’ensemble des travailleurs). De la même manière, le secteur du cacao, qui emploie 15,1% des ménages pauvres en 2008 (tableau 31), contribue à 12,6% du revenu des travailleurs en 2008. Au total ces vingt-deux secteurs ne contribuent qu’à 83,3% des revenus des travailleurs en 2008 (et 86,0% en 2002), le reste de leurs revenus étant imputable à des sources auxquelles on ne peut pas attribuer un secteur d’activité particulier (transferts, revenus du patrimoine, informel, autres sources de revenu).

Ces chiffres cachent cependant de très grandes disparités. Des indices d’inégalité de rémunération ont été estimés pour 2002 et 2008, il s’agit de coefficients de Gini par secteur. Ceux-ci révèlent le caractère inégalitaire des rémunérations dans les différents secteurs comme le montrent les différents indices qui sont dans la plupart des cas supérieurs à 0,6, aussi bien en 2002 qu’en 2008. Ainsi, dans le secteur du cacao l’écart type est de 7 927 181 FCFA en 2008, ce qui induit une différence très importante entre les travailleurs les plus riches et les plus pauvres dans ce secteur. Le revenu moyen des travailleurs appartenant au premier décile de ce secteur est en effet de 48 366 FCFA contre 5 713 148 pour ceux


du décile le plus riche. Au final, l’indice d’inégalité de rémunération associé à ce secteur est de 0,66. A contrario, en moyenne en 2008 les rémunérations des travailleurs des pre-miers déciles des secteurs de la sylviculture et de l’exploitation forestière, ou des industries extractives, de production et de distribution d’électricité, de gaz et d’eau sont supérieures au seuil de pauvreté. Pour autant ces secteurs ne sont que peu accessibles aux pauvres. Bref, à l’exception de quelques secteurs, les rémunérations des travailleurs ont diminué dans l’ensemble des secteurs entre 2002 et 2008 en raison de la conjoncture économique. Ainsi, dans le secteur du vivrier, où 28,8% des chefs de ménage pauvres sont des femmes (tableau 16), les rémunérations des travailleurs ont connu une baisse de 26%.


Tabl

eau

30 :

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2008

2002

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4. Co

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Sylvi

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2. Analyse sectorielle de la pauvreté des ménages en Côte d’IvoireLorsque l’on s’intéresse à la rémunération des ménages dans leur ensemble, il faut connaître leur secteur d’activité principale. Leur répartition sectorielle indique qu’en 2008 le secteur qui emploie le plus de chef de ménages est le secteur du commerce de gros, de détail et de la réparation (16,5%) (tableau 31). Viennent ensuite le secteur vivrier et le secteur de la culture du cacao qui emploient chacun 15,6% des chefs de ménages. Seul 0,1% des chefs de ménages interrogés dans l’ENV2008 travaillent dans le secteur de la culture de la banane douce et de l’ananas, qui est donc celui qui contribue le moins à l’emploi des chefs de ménage.

Ces tendances sont dans une certaine mesure représentatives des secteurs dans lesquels interviennent les chefs de ménages pauvres. En effet, si l’on opère une classification par ordre décroissant, il apparaît que 24% des chefs de ménages pauvres travaillent dans le secteur vivrier, 15,1% dans le secteur du cacao, et que le secteur du commerce et de la réparation n’est plus que le troisième contributeur à l’emploi des pauvres, avec 14,6% des chefs de ménages pauvres qui travaillent dans ce secteur.


Tableau 31 : Répartition sectorielle des ménages selon le statut de pauvreté en 2002 et 2008 (%)

Ensemble des ménages

Non pauvres Pauvres

Code Secteur 2002 2008 2002 2008 2002 2008

1. Agriculture vivrière 15,6 15,6 12,6 10,4 22,9 24,0

2. Culture du cacao 15,6 15,6 13,8 15,9 20,1 15,1

3. Culture du café 4,0 2,1 2,2 1,8 8,3 2,7

4. Culture du coton 2,5 0,4 2,5 0,4 2,4 0,4

5. Culture de la banane douce et de l’ananas 0,3 0,1 0,3 0,2 0,4 0,1

6. Culture des plantes oléagineuses 0,9 0,5 0,9 0,6 1,0 0,3

7.Autres produits de l’agriculture indus et d’export 3,2 7,4 2,9 7,2 4,0 7,8

8. Plants et semences 1,0 1,4 0,9 1,2 1,3 1,8

9. Elevage, chasse et annexes 1,7 1,8 1,8 1,8 1,6 1,8

10. Sylviculture, exploitation forestière 0,2 0,3 0,2 0,4 0,1 0,2

11. Pêche et pisciculture 0,6 0,3 0,8 0,5 0,2 0,1

12. Industries extractives 0,4 0,2 0,4 0,3 0,3 0,1

13. Industrie de transformation 5,5 7,4 6,1 8,2 4,1 6,1

14.Production et distribution d’électricité, gaz et eau 0,6 0,2 0,8 0,3 0,1 0,1

15. Construction 1,5 1,6 1,7 1,8 1,2 1,4

16. Commerce de gros et de détail et réparation 13,8 16,5 15,8 17,7 9,0 14,6

17. Transports et communications 4,0 4,1 4,6 4,9 2,5 2,7

18. Postes et télécommunications 0,3 0,3 0,3 0,4 0,1 0,2

19. Autres services 2,4 2,8 2,9 3,2 1,2 2,0

20. Services publics et de collectifs 11,6 11,4 14,0 13,9 5,8 7,4

21. Chômeurs 2,5 3,3 2,8 2,9 1,8 3,9

22. Inactifs 11,9 6,7 12,0 6,2 11,7 7,5

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0Source : calculs des auteurs.

Le graphique 1 permet de voir clairement qu’à l’exception des plantes oléagineuses en 2008, dans l’ensemble des secteurs agricoles les revenus moyens ne dépassent que difficilement les 400 000 FCFA annuels par personne. Les ménages travaillant dans les industries ou dans les services ont en revanche des niveaux de rémunérations plus élevés, dépassant même parfois les 800 000 FCFA par an par personne dans le cas des secteurs de la pêche et de la pisciculture, de la production et de la distribution d’électricité de gaz et d’eau, du commerce de gros, de détail et de la réparation, et des postes et télécommu-nications. De forts écarts existent en matière de rémunération moyenne entre les secteurs


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d’activité, et pour compléter cette étude il faut maintenant s’interroger sur la répartition intra-sectorielle des revenus en Côte d’Ivoire.


Le graphique 2 montre que, dans l’ensemble, les secteurs ont tous des niveaux d’inégalité relativement élevés. En 2002, les indices de Gini fluctuent entre 0,47 pour le secteur de la culture de la banane douce et de l’ananas, et 0,71 pour le commerce et la réparation. En 2008, le secteur de la banane douce et de l’ananas reste le moins inégalitaire avec un indice de Gini de 0,19 tandis que le secteur de la construction est le plus inégalitaire (Gini de 0,62).

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Ces résultats bruts ne permettent pas de déterminer quels sont les secteurs qui sont les plus réducteurs de pauvreté entre les deux ENV. A cet égard, il est nécessaire d’effec-tuer une analyse de l’évolution sectorielle des revenus, de la pauvreté, et de l’inégalité, en comparant les résultats de 2002 et 2008. En effet, une simple analyse des revenus moyens par secteur d’activité, tels que disponibles dans le graphique 1, ne reflète pas la réalité des niveaux de vie de la majorité des ménages ivoiriens. Une analyse en déciles de revenu permet d’apporter un éclairage supplémentaire à la problématique de la pauvreté sectorielle en Côte d’Ivoire (cf. annexe 7), à la lumière des résultats du tableau 32.


Tableau 32 : Désagrégation par secteur d’activité de la répartition des revenus et de la pauvreté

Code Secteur

Revenu moyen Pauvreté revenu Gini revenu

2002

(FCFA)*2008

(FCFA)

Evolution annuellemoyenne

(%)2002(%)

2008(%)


(%) 2002 2008


(%)

1. Agriculture vivrière 326 983 252 048 -3,8 49,48 67,62 6,1 0,57 0,49 -2,3

2. Culture du cacao 320 512 394 079 3,8 48,47 41,75 -2,3 0,52 0,46 -1,9

3. Culture du café 211 680 318 574 8,4 70,91 58,65 -2,9 0,58 0,48 -2,9

4. Culture du coton 339 896 322 586 -0,8 38,71 46,37 3,3 0,49 0,43 -2,0

5.Banane douce et ananas 381 064 385 230 0,2 35,82 6,68 -13,6 0,47 0,19 -9,9

6. Plantes oléagineuses 415 357 808 046 15,8 41,37 38,59 -1,1 0,53 0,61 2,5

7.Agriculture industrielle et d’export. 354 057 422 926 3,2 40,95 48,01 2,9 0,52 0,52 0,0

8. Plants et semences 554 386 322 475 -7,0 30,12 61,97 17,6 0,51 0,54 1,0

9.Elevage, chasse et annexes 383 443 405 307 1,0 36,33 56,32 9,2 0,49 0,55 2,0

10.Sylviculture, exploita-tion forestière 681 308 878 730 4,8 29,15 29,46 0,2 0,53 0,58 1,6

11. Pêche et pisciculture 819 843 980 046 3,3 10,22 18,67 13,8 0,49 0,47 -0,7

12. Industries extractives 450 697 714 225 9,7 34,93 28,70 -3,0 0,52 0,49 -1,0

13.Industrie de transfor-mation 473 736 494 716 0,7 32,40 43,75 5,8 0,53 0,55 0,6

14.Prod. et distrib. électri-cité gaz et eau 985 794 900 235 -1,4 8,05 11,91 8,0 0,56 0,50 -1,8

15. Construction 702 767 697 516 -0,1 35,25 40,56 2,5 0,62 0,62 0,0

16.Commerce et répa-ration 864 930 498 106 -7,1 26,73 44,30 11,0 0,71 0,55 -3,8

17.Transports et commu-nications 533 408 527 593 -0,2 29,33 36,77 4,2 0,56 0,50 -1,8

18.Postes et télécommu-nications

1 056 645 565 991 -7,7 5,51 38,78 100,6 0,46 0,51 1,8

19. Autres services 694 511 685 611 -0,2 18,05 31,39 12,3 0,54 0,54 0,0

20.Services publics et de collectifs 619 929 619 811 -0,01 17,41 31,60 13,6 0,55 0,52 -0,9

21. Chômeurs 539 406 406 856 -4,1 28,99 51,98 13,2 0,60 0,57 -0,8

22. Inactifs 450 115 387 266 -2,3 33,12 49,94 8,5 0,57 0,51 -1,8


* En francs CFA constants et en intégrant le déflateur régional.

En 2002, en moyenne les secteurs les plus rémunérateurs sont les secteurs des postes et télécommunications (1 056 645 FCFA), de la production et de la distribution d’électricité de gaz et d’eau (985 794 FCFA) et ils ont également des taux de pauvreté faibles (respective-ment 5,51% et 8,05% des ménages dont les chefs interviennent dans ces secteurs). Ainsi,


en 2002 dans le secteur de la production et distribution d’électricité de gaz et d’eau seul le revenu du premier décile (157 196 FCFA) est inférieur au seuil de pauvreté de 183 450 FCFA, tandis qu’aucun décile du secteur des postes et télécommunications n’a un revenu moyen inférieur à ce seuil (le revenu du premier décile est de 193 683 FCFA) (annexe 7).

Inversement, en 2002 ce sont l’agriculture vivrière, la culture du cacao, et la culture du café qui connaissent les taux de pauvreté les plus élevés (respectivement 49,48%, 48,47% et 70,91%). Ces taux de pauvreté sont corrélés aux niveaux des revenus moyens de ces secteurs qui sont les plus faibles de l’économie ivoirienne (respectivement 326 983, 320 512 et 211 680 FCFA), ce qui remet en cause la capacité de ces secteurs à être en l’état favorables aux pauvres.

La situation demeure préoccupante en 2008 dans la mesure où le secteur vivrier devient le secteur qui compte le plus de ménages pauvres (67,62% des ménages dont le chef travaille dans ce secteur). Ainsi, dans ce secteur les huit premiers déciles de la distribution ont un revenu moyen inférieur au seuil de pauvreté, et le revenu moyen de ce secteur est le plus faible de tous (252 048 FCFA). Les deux autres secteurs où la pauvreté est la plus importante sont les secteurs des plants et semences (61,97%) et du café (58,65%). Ces secteurs sont eux aussi associés à des revenus moyens sectoriels parmi les plus bas (respectivement 322 475 FCFA et 318 574 FCFA) qui sont inéquitablement répartis. Ainsi, dans le secteur du café les sept premiers déciles (165 ménages) ont un revenu insuffisant pour subvenir aux besoins de base.

A l’inverse, en 2008 le secteur de la pêche et de la pisciculture et celui de production et distribution d’électricité de gaz et d’eau, sont ceux pour lesquels le revenu moyen est le plus élevé (980 046 et 900 235 FCFA) et les taux de pauvreté sont parmi les plus faibles (18,67% et 11,91%). Lorsque l’on s’intéresse à la répartition par décile de distribution (annexe 7), il apparaît que dans le secteur de la pêche et la pisciculture seuls les deux premiers déciles ont un revenu moyen inférieur au seuil de 241 145 FCFA, tandis que le revenu du second décile du secteur 14 est supérieur à ce seuil. Ces secteurs sembleraient donc être porteurs de réduction de pauvreté.

Au final de grandes disparités apparaissent dans les niveaux de pauvreté selon le secteur d’activité de leur chef de ménage (graphique 3).


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Les graphiques 4 à 6 rendent comptent de l’évolution du revenu moyen, de l’inégalité et de la pauvreté dans les différents secteurs d’activité en Côte d’Ivoire entre 2002 et 2008. Il ressort du graphique 4 que si les secteurs qui ont connu une augmentation de leur revenu moyen ont eu des taux de croissance relativement élevés (jusqu’à 15,8% par an pour le secteur des plantes oléagineuses), il n’en demeure pas moins que la majorité des secteurs ont connu une baisse de leur revenu moyen (douze secteurs sur vingt-deux). Le graphique 5 montre, quant à lui, que dans la plupart des secteurs l’inégalité a également diminué, de -0,02 à -0,28 points en six ans selon les secteurs (soit une évolution annuelle moyenne de -0,7 à -9,9%). Au final, mis conjointement, ces deux phénomènes ont conduit à l’augmentation de la pauvreté dans la quasi-totalité des secteurs, à l’exception des secteurs du cacao, du café, de la banane douce, de l’ananas, des plantes oléagineuses et des industries extractives.

L’analyse des résultats concernant le revenu moyen, l’inégalité et la pauvreté en 2002 et 2008 ne permet pas de déterminer le potentiel de réduction de la pauvreté des différents secteurs d’activité. La réflexion doit porter sur la dynamique de ces indicateurs et sur leurs interactions. Cette analyse nécessite donc d’être approfondie par l’examen plus poussé de la relation existant entre la croissance du revenu, l’évolution des inégalités et celle de la pauvreté en Côte d’Ivoire.


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3. Une analyse dynamique de la relation croissance-inégalité-pauvreté dans les différents secteurs

L’objectif est de déterminer quels ont été les secteurs effectivement favorables aux pauvres et qui nécessitent une attention particulière lors de la mise en place de politiques de lutte contre la pauvreté. Sur les vingt-deux secteurs d’activité, dix-sept ont connu une augmentation de leur niveau de pauvreté dans un contexte global de baisse de l’activité.

A. Trajectoires de croissance et réduction de la pauvretéAfin d’expliquer ces évolutions, les résultats du tableau 32 permettent d’établir sept tra-jectoires différentes concernant le lien existant entre la croissance du revenu moyen et la distribution de ces revenus entre 2002 et 2008. L’étude des secteurs d’activité renseigne sur les enseignements à tirer des dynamiques sectorielles et sur leurs impacts sur la pauvreté :

1) Entre 2002 et 2008, dans la majorité des secteurs la réallocation des ressources est défavorable aux pauvres car la baisse du revenu moyen est plus importante que celle des inégalités, ce qui conduit à l’augmentation de la pauvreté. La pauvreté relative diminue donc, c’est-à-dire l’écart entre les riches et les pauvres, tandis que la pauvreté absolue augmente (nombre de personnes sous le seuil de pauvreté). Les secteurs qui entrent dans ce cas sont : l’agriculture vivrière, la culture du coton, la production et distribution d’électricité de gaz et d’eau, le commerce de gros, de détail et la réparation, les transports et communications, les services publics et collectifs, les chômeurs et enfin les inactifs. Cette situation est représentative d’un nivellement par le bas qui a touché une très grande partie de l’économie dans la mesure où ces secteurs regroupent en 2008 74% des chefs de ménages ivoiriens.

En cas de chute du revenu moyen seule une meilleure répartition des revenus garantit une réduction de la pauvreté. Les faits montrent qu’aucun de ces secteurs n’a été en mesure de mettre en œuvre une telle redistribution. Deux cas de figure s’observent :

– Dans le cas du secteur vivrier l’ensemble des déciles de la distribution ont connu une réduction de leur revenu moyen, mais le décile le plus riche a perdu 42% de son revenu au cours de la période contre 11% pour le décile le plus pauvre (annexe 7). Il y a donc bien eu réduction des inégalités, mais également appau-vrissement des travailleurs de ce secteur. Pour autant, ce secteur mérite qu’on lui porte une attention particulière dans la mesure où il emploie 24,0% des mé-nages pauvres. La question de l’augmentation de la productivité de ce secteur doit donc être prioritaire en Côte d’Ivoire. Il en va de même dans le secteur du commerce et de la réparation, où l’ensemble des déciles ont connu une baisse de leur revenu entre 2002 et 2008 (annexe 7). En effet, si ce secteur emploie en 2008 davantage de chefs de ménage qu’en 2002 (16,5% contre 13,8% en 2002), cela a aussi bien été le cas pour les ménages pauvres que ceux qui ne le sont pas, et au final la pauvreté a augmenté dans ce secteur en passant


de 26,7% des ménages à 44,3%, soit une augmentation annuelle de 11%. Ce phénomène s’explique notamment par la conjoncture économique défavorable et par le développement d’entreprises non rentables financées par des parents. Afin d’enrayer cette baisse des revenus, il importe de former les travailleurs de ce secteur à la gestion et de leur apporter une aide à l’approvisionnement en marchandises et équipements.

– En revanche, pour ceux qui travaillent dans la culture du coton on assiste à une certaine moyennisation des revenus car les déciles intermédiaires ont connu une augmentation de leurs revenus. A contrario, les revenus des déciles les plus riches et ceux des plus pauvres ont diminué malgré l’augmentation des cours mondiaux du coton graine (1$/kg en 2002 contre 1,57$/kg en 2008). Cela s’explique par la baisse des prix aux producteurs, qui sont passés de 190 FCFA/kg en 2002 à 150 FCFA/kg en 2008, mais également par la chute de la produc-tion qui était de 396 200 tonnes en 2002 et de 119 700 en 200816. Le décile le plus riche a ainsi perdu 8% de son revenu sur la période (en raison notamment de leur réorientation vers d’autres productions de substitution : anacarde, etc.) et le plus pauvre 7% (annexe 7). Ceci s’explique par le fait que la majorité des cultures de coton se situent dans le Nord du pays, dans la région de Korhogo qui a été très touchée par le conflit de 2002 (l’ENV a eu lieu avant le début du conflit). La déstructuration d’une partie de l’économie locale a donc conduit à la chute de l’activité. Durant la période, ce secteur n’a pas pu bénéficier des appuis pour l’approvisionnement en intrants ni de la stabilisation des prix aux producteurs. En outre sur la période, les rémunérations des travailleurs du sec-teur de la culture du coton ont diminué de 41,0%, tandis que celles du vivrier, qui représente 24,8% des revenus de ces ménages (annexe 8, tableau A8.1), ont baissé de 26,1% (annexe 8, tableau A8.3).

Afin de réduire la pauvreté des ménages dont les chefs interviennent dans les secteurs qui ont connu une telle trajectoire de croissance pro-pauvres en termes relatifs tout en ayant connu une hausse de la pauvreté absolue, il importe de mettre en œuvre des politiques visant à améliorer leur productivité et la croissance de leurs revenus, tout en s’assurant que la réduction des inégalités perdure.

2) Le secteur des plants et semences est en situation de récession au cours de cette période, c’est-à-dire qu’il connait simultanément une baisse de son revenu moyen (qui a chuté annuellement de 7%) et une répartition plus inéquitable de ses revenus, ce qui conduit inéluctablement à une importante augmentation de la pauvreté qui a doublé entre 2002 et 2008 lorsque le chef de ménage travaille dans ce secteur (d’après le

16 Les données relatives aux prix aux producteurs et à la production de proviennent de l’INS, de la Direction de la Statistique, de la Documentation et de l’Informatique (DSDI), et de l’Agence Nationale de Développement Rural (ANADER).


tableau 31 seuls 0,1% des ménages interviennent dans ce secteur). Ce phénomène pourrait toutefois être atténué si ces ménages bénéficiaient d’autres sources de revenu provenant de secteurs en expansion. En effet, les ménages dont le chef travaille dans le secteur des plants et semences n’ont en fait que 31,9% de leurs revenus qui pro-viennent effectivement de ce secteur (annexe 8, tableau A8.1), mais la rémunération dans ce secteur a baissé de 57,2% entre 2002 et 2008 (annexe 8, tableau A8.3). Pour ces ménages, 22,9% de leur revenu ne sont pas attribuables à un secteur en parti-culier : il s’agit des transferts, des revenus de propriété, etc. Tandis que la troisième source de revenu (20,3% du revenu de ces ménages) provient du secteur vivrier qui a lui aussi a connu une baisse des rémunérations moyennes de 26,1%.

Pour sa part, le cas du secteur des postes et télécommunications est représentatif de l’évolution de certains secteurs ayant connu une libéralisation et dont l’emploi s’est démocratisé. Ainsi, en 2002 ce sont principalement des personnes qualifiées qui ont été recrutées pour mettre en place ce secteur, et au fur et à mesure de son développe-ment ce sont davantage des personnes non qualifiées qui ont intégré ce secteur en se lançant dans le transfert de crédit, la vente de cartes de recharge, etc. L’évolution de l’emploi dans ce secteur explique donc la diminution du revenu moyen des ménages dont le chef y travaille et le creusement des écarts de rémunération. Au final, alors qu’en 2002 aucun décile de distribution n’avait un revenu moyen inférieur au seuil de pauvreté, en 2008 les quatre premiers déciles ont un revenu moyen inférieur à ce seuil (annexe 7). Si la pauvreté a augmenté dans ce secteur c’est en raison de la création d’emplois pour des personnes non qualifiées qui sont faiblement rémunérées. Pour autant, le potentiel d’augmentation des rémunérations est important dans ce secteur, et il pourra à plus long terme être considéré comme réellement pro-pauvres. Lorsque l’on s’intéresse à la dynamique de ce secteur, il faut intégrer le fait que les ménages intervenant dans ce secteur, 46,9% de leurs revenus proviennent de leur principal secteur d’activité, et 15,8% proviennent des autres services (annexe 8, tableau A8.1) qui a connu une baisse de ses rémunérations de plus de 30% entre 2002 et 2008 (annexe 8, tableau A8.3).

Le secteur des plants et semences est caractéristique d’une croissance «anti-pauvres» et il est donc nécessaire d’y jumeler politiques de croissance et de réduction des inéga-lités. Le secteur des postes et télécommunications en revanche ne peut pas réellement être considéré comme tel car la création d’emplois qu’il génère fait plus que compenser la faiblesse des rémunérations de la majorité des nouveaux entrants dans ce secteur.

3) On peut considérer que certains secteurs se situent dans la phase ascendante de la courbe de Kuznets, c’est-à-dire que la situation des pauvres se dégrade malgré la croissance du revenu moyen en raison du caractère inégalitaire de ce processus : on parle alors d’immiserizing growth. Ce phénomène est observé dans les secteurs suivants : élevage, chasse et activités annexes, sylviculture et exploitation forestière, et industries de transformation. Si l’on se réfère à la théorie de Kuznets (1955) cette mon-tée des inégalités s’explique par le fait que la croissance étant tirée par les détenteurs


de capitaux, ceux-ci bénéficient dans un premier temps plus des fruits de la croissance que les travailleurs. Kuznets considère que cette situation est temporaire car une mise à niveau intersectorielle des rémunérations des facteurs de production est sensée opé-rer, conduisant alors à une distribution plus égalitaire des revenus et à une baisse de la pauvreté. Cependant, dans les faits ce type de processus de réduction des inégalités se révèle rare, et la nécessité se fait pressante de mener des politiques redistributives actives pour atténuer les privations et les inégalités consécutives à la faiblesse des rémunérations des travailleurs opérant dans les secteurs à faible productivité.

4) Lorsque le processus de croissance du revenu moyen est plus important que la croissance des inégalités, on se situe dans un contexte de trickle-down development (Nehru, 1933). D’après la «théorie de l’écoulement» l’enrichissement des détenteurs de capitaux contribue à irriguer l’ensemble de la société et au final la croissance dont bénéficiaient les plus riches se diffuse aux pauvres. Il y a alors réduction de la pauvreté absolue (mais pas relative). Seul le secteur des plantes oléagineuses a connu un tel processus entre 2002 et 2008.

Certes les déciles les plus riches ont connu une augmentation de leur revenu nettement plus importante que les premiers déciles, mais ces derniers ont tout de même connu une croissance non négligeable de leurs revenus. Les ménages du premier décile ont ainsi vu leur revenu augmenter de 84% entre 2002 et 2008 (annexe 7). Ce cas de figure correspond à une croissance pro-pauvres en termes absolus selon la définition «faible» de la théorie.

5) Le cas le plus propice à la réduction de la pauvreté est celui de la conception relative de la croissance pro-pauvres. Dans cette trajectoire la croissance du revenu moyen est concomitante à la réduction des inégalités, et donc à la réduction simultanée de la pauvreté absolue et relative. Les secteurs d’activité ayant rencontré ce scenario au cours de la période sont le secteur du cacao, du café, mais également de la banane douce, de l’ananas, et enfin les industries extractives.

Dans le secteur du cacao, même si en 2008 les quatre premiers déciles de la distribution ont un revenu moyen inférieur au seuil de pauvreté, ils ont tous connu une augmentation de leur revenu comprise entre 32% et 41%. Au total, la pauvreté dans ce secteur a diminué de 2,3% par an au cours de la période grâce à l’action cumulée de l’augmentation du revenu moyen (augmentation de 3,8% par an) et de la légère réduction des inégalités. Or, la production de cacao est passée de 1 277 000 tonnes à 1 382 400 tonnes sur la période 2002-2008. Cette production pourrait ne pas représenter l’ensemble de la masse de pro-duction réalisée, dans la mesure où pendant la période politico-militaire les producteurs ont été amenés à vendre leur production dans les pays voisins sans nécessairement la déclarer. La croissance de ce secteur s’explique donc par l’augmentation des quantités produites, car malgré l’accroissement du cours mondial du cacao (qui est passé de 1,8$/kg en 2002 à 2,7$/kg en 2008), les prix aux producteurs demeurent nettement inférieurs aux


cours fixés par la Bourse du Café Cacao (BCC)17, et ont en moyenne diminué sur la période (passant de 662 FCFA/kg en 2002 à 467 FCFA/kg en 2008). Cette tendance se poursuit après 2008. Ainsi, même si pour la campagne 2011 les prix aux producteurs ont été fixés à 1 100 FCFA/kg de fève de cacao, le prix moyen aux producteurs effectivement pratiqué à l’échelle nationale est de 730 FCFA (source : BCC). La mise en place de mesures visant à garantir l’accroissement des prix aux producteurs est donc primordiale à l’amélioration des revenus des ménages travaillant dans ce secteur, et ce d’autant plus que la hausse des cours du cacao se poursuit, atteignant désormais 3,56$/kg en 2011. En outre, les revenus provenant de la culture du cacao constituent déjà la plus importante source de revenu dans de nombreuses strates : dans le Centre-Ouest ils représentent 30,1% des revenus des ménages ; 21,5% dans le Sud ; 33,2% dans le Sud-Ouest ; et enfin 23,6% dans le Centre-Est (annexe 8, tableau A8.2). Le soutien de l’activité cacao doit être d’autant plus important que les ménages dont le chef travaille dans ce secteur tirent le cinquième de leur revenu du secteur du vivrier (annexe 8, tableau A8.1), secteur dans lequel les rémunérations ont considérablement diminué entre 2002 et 2008 (annexe 8, tableau A8.3).

Dans le secteur de la production de café, comme dans celui du cacao, la majorité des ménages qui y travaillent sont propriétaires de leur exploitation. Or, le café a lui aussi connu l’augmentation de son cours qui est passé de 0,7$/kg en 2002 à 2,41$/kg en 2008 (pour atteindre 2,43$/kg en 2011) mais cette augmentation s’est traduite par le doublement du prix payé aux producteurs. Ainsi, alors que les producteurs touchaient 234 FCFA par kilo de café vert vendu en 2002, ils en touchaient 623 FCFA/kg en 2008. En parallèle, la production a elle aussi augmenté, passant de 140 027 tonnes en 2002 à 170 849 tonnes en 2008 (DSRP, 2009). L’action cumulée de ces deux facteurs a eu pour conséquence une augmentation annuelle de 8,4% du revenu moyen des ménages dont le chef travaille dans ce secteur. Les bénéfices de cette croissance ont été équitablement répartis dans la mesure où la croissance du revenu moyen des deux premiers déciles a été de l’ordre de 100% au cours de la période (annexe 7). Cela s’est donc traduit par une baisse des inégalités (l’une des plus fortes de toute l’économie). Pour autant, le chemin est encore long pour parvenir à éradiquer la pauvreté dans ce secteur, qui demeure l’une des plus élevée de Côte d’Ivoire (elle touche 58,65% des ménages dont le chef travaille dans ce secteur en 2008). Ceci est renforcé par le fait que les ménages dont le chef travaille dans ce secteur tirent 22,2% de leur revenu du secteur du vivrier (annexe 8, tableau A8.1), et que les rémunérations dans ce secteur ont chuté de plus de 20% entre 2002 et 2008 (annexe 8, tableau A8.3).

Dans le secteur de la banane douce et de l’ananas, le revenu du décile le plus pauvre a augmenté de 162% entre 2002 et 2008 tandis que celui du décile le plus riche a diminué en raison notamment d’une migration des agriculteurs vers la production de l’hévéa et de palmier à huile (annexe 7). Mais le cas le plus frappant demeure celui des industries

17 Pour une indication sur les prix aux producteurs se référer également au site de la Bourse du Café Cacao : http://www.bcc.ci/prix_archives_2008.asp.


extractives. En effet, dans ce secteur les revenus du premier décile ont augmenté de plus de 560% (annexe 7). Cela s’explique notamment par la manne financière que représentent les gisements de pétrole. En 2007, les exportations pétrolières ont pris de l’ampleur dans les exportations totales du pays. Pour autant ce secteur ne peut pas être considéré comme pro-pauvres en tant que tel, d’autant plus que les gisements de diamants, or, etc. du centre du pays sont parfois du ressort du secteur informel. En outre, les industries extractives (notamment pétrolières) nécessitent une main-d’œuvre très technique et les membres des ménages pauvres n’ont pas les compétences nécessaires pour accéder à ce type d’emplois.

6) Certains secteurs d’activité connaissent une situation atypique. Il s’agit du secteur de la culture de produits de l’agriculture industrielle et d’exportation, de la construction, de celui des autres services. Dans les trois cas l’inégalité n’a pas significativement évolué. Dès lors, comme le revenu moyen des ménages travaillant dans les autres services diminue annuellement de 0,2% au cours de la période, la pauvreté augmente et passe de 18,05% des ménages dont le chef travaille dans ce secteur en 2002, à 31,39% en 2008. De la même manière, le revenu moyen a diminué dans le secteur de la construction, ce qui a conduit à une augmentation annuelle de la pauvreté de 2,5%.

Le cas de l’agriculture industrielle est plus complexe dans la mesure où la pauvreté augmente alors que le revenu moyen de l’ensemble des ménages dont le chef y travaille augmente lui aussi (à inégalité inchangée). Cette particularité s’explique par le fait que seuls 50,6% des revenus de ces ménages proviennent effectivement de ce secteur, la baisse substantielle des autres sources de revenu a donc contribué à l’appauvrissement de ces ménages (annexe 8, tableau A8.1). C’est notamment le cas des rémunérations du secteur vivrier qui représente 21,3% des revenus de ces ménages. Le cas de ce secteur met à nouveau en avant l’importance qu’il y a à comparer l’importance relative des différentes sources de revenu des ménages afin d’appréhender correctement le problème de la pauvreté en Côte d’Ivoire.

7) Enfin, le secteur de la pêche et la pisciculture constitue un cas particulier. En effet, dans ce secteur le revenu moyen a augmenté annuellement de 3,3% et l’inégalité a diminué. Pourtant cela ne s’est pas traduit par une diminution du taux de pauvreté (18,67% des ménages dont le chef travaille dans ce secteur en 2008 contre 10,22% en 2002). Pour expliquer ce phénomène, il convient de noter que si l’inégalité a chuté cela est lié à l’augmentation du revenu du décile le plus pauvre, mais il n’en demeure pas moins que les revenus moyens des deux déciles suivants ont diminué (annexe 7). En outre, 19,6% du revenu de ces ménages s’explique par d’autres revenus que ceux provenant de ce secteur, ce qui a une incidence non négligeable sur le revenu total de ces ménages (annexe 8, tableau A8.1). Il s’agit notamment des rémunérations provenant du secteur du commerce et de la réparation qui ont baissé de 7,5% entre 2002 et 2008 (annexe 8, tableau A8.3), etc. La question de la multiplicité des sources de revenu est donc primordiale pour appréhender correctement l’impact des politiques économiques en matière de lutte contre la pauvreté.


L’étude de ces différents secteurs montre qu’aucune stratégie unique de réduction de la pauvreté ne peut être mise en œuvre en Côte d’Ivoire et qu’il faut différencier les secteurs en fonction de leurs caractéristiques. En outre, les résultats de l’analyse dynamique montrent que la question de la croissance en faveur des pauvres est donc autrement plus complexe qu’il n’y parait. Les ménages dépendent pour leur survie d’une diversité de secteurs. Toutefois, seule la dynamique de certains d’entre eux semble avoir un effet appréciable sur la réduction de la pauvreté.

B. Importance des gains de productivité dans la mise en place d’une croissance en faveur des pauvres

Traditionnellement, on considère que pour être favorable aux pauvres la croissance doit leur fournir des revenus en créant des emplois dans les secteurs intensifs en travail non qualifié. En effet, dès ses origines (Ahluwalia et al., 1974), la théorie de la croissance en faveur des pauvres considère que la solution pour réduire la pauvreté consiste à détecter les populations les plus défavorisées afin de les faire participer au processus de croissance. L’analyse en termes de croissance pro-pauvres nécessite donc d’étudier la capacité des secteurs à être créateurs d’emplois à destination des pauvres. Pour ce faire, il est nécessaire de mettre en œuvre les instruments politiques affectant les processus par lesquels les revenus des pauvres sont générés en favorisant les secteurs susceptibles de les employer. Il ne s’agit pas d’une redistribution des richesses en tant que telle mais des fruits de la croissance en fonction des dotations factorielles des pauvres, c’est pour cela que l’on parle de croissance (biaisée) en faveur des pauvres.

Selon les secteurs, si on se réfère à la définition absolue de la pro-poor growth, la création d’emplois suffit à fournir des rémunérations aux pauvres et donc à diminuer la pauvreté absolue (comme c’est le cas dans le secteur des plantes oléagineuses). En revanche, comme dans la conception relative de la théorie il faut que les inégalités diminuent (café, cacao, etc.), les créations d’emplois doivent donc avoir lieu dans des secteurs connaissant des gains de productivité et dans lesquels les pauvres sont en mesure d’avoir accès à ces postes, c’est-à-dire qu’ils disposent des qualifications nécessaires. Il est donc indispen-sable d’ajouter une nouvelle condition à la définition traditionnelle de la pro-poor growth : la croissance ne sera effectivement favorable aux pauvres dans le long terme que si elle autorise des gains de productivité qui pérennisent la réduction de la pauvreté. En effet, toutes les activités ne sont pas équivalentes, car elles n’ont pas toutes la même capacité à générer des revenus pour la main-d’œuvre pauvre. A cet égard, il faut se concentrer sur la capacité de chaque secteur à créer des emplois et de la valeur ajoutée.

Par exemple, lorsque l’on étudie la première trajectoire de croissance, en cas de chute du revenu moyen seule une meilleure répartition de la valeur ajoutée garantit une réduction de la pauvreté. Or, en reprenant l’exemple du secteur vivrier on peut voir qu’il y a eu recrutement de travailleurs entre 2002 et 2008 (tableau 33), mais qu’en parallèle on a également assisté à une diminution importante de la productivité de ce secteur. La perte de


valeur ajoutée (qui est passée de 25 milliards à 20 milliards FCFA au cours de la période) explique donc la diminution du niveau de rémunération des travailleurs en 2008 et l’appau-vrissement généralisé dans ce secteur. D’autre part, toujours dans la première trajectoire de croissance, les revenus du secteur de la production et la distribution d’électricité, de gaz et d’eau et de celui des postes et télécommunications sont représentatifs du niveau moyen d’études de leurs employés et il paraît illusoire de penser que les plus démunis puissent accéder à ce type d’emplois dans des délais courts. En effet, la productivité dans ces secteurs est relativement importante comparativement à d’autres secteurs, avec des valeurs ajoutées par travailleur de 72 millions FCFA et de 16 millions FCFA (tableau 33). Il est donc difficile d’assimiler ces secteurs à des secteurs «pro-pauvres» en tant que tels car ils sont faiblement créateurs d’emplois à destination des moins qualifiés.

Tableau 33 : Productivité des secteurs d’activité ivoiriens en 2008Code Secteur d’activité Nombre de salariés Productivité1

2002 2008 2002 20081. Agriculture vivrière 13 782 15 906 1 826 961 1 249 914

2. Culture du cacao 1 093 202 395

3. Culture du café

4. Culture du coton5. Culture de la banane douce et de l’ananas 13 631 15 892 1 790 008 1 250 0336. Culture des plantes oléagineuses 44 14 3 456 701 1 114 445

7.Autres produits de l’agriculture indus. et d’export.

8. Plants et semences 186 2 046 4209. Elevage, chasse et activités annexes 993 1 431 4 700 675 4 761 38110. Sylviculture, exploitation forestière 170 343 2 560 122 4 320 37511. Pêche et pisciculture 738 515 3 096 019 2 503 797

12. Industries extractives 1 325 2 98414 188

025 72 913 39313. Industrie de transformation 51 289 86 682 6 824 199 5 100 434

14.Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 3 954 5 313

16 275 232 15 202 151

15. Construction 3 573 9 676 5 896 028 4 298 75816. Commerce de gros et de détail et réparation 16 065 25 628 9 754 092 5 677 07017. Transports et communications 7 016 29 289 6 908 438 5 435 957

18. Postes et télécommunications 1 739 8 61671 597

159 27 546 209

19. Autres services 17 931 46 64271 619

065 2 333 30320. Services publics et de collectifs 3 043 11 112 7 815 782 4 288 682

Source : INS


Inversement, une trajectoire de croissance considérée comme favorable aux pauvres d’après la conception relative, peut en fait n’avoir qu’un potentiel limité de réduction de la pauvreté si aucune mesure complémentaire n’est mise en œuvre. En effet, en 2008 la valeur ajoutée par travailleur du secteur du cacao était la plus faible de tous les secteurs d’activité (202 395 FCFA). En l’état, la productivité dans ce secteur est tellement faible que si les ménages qui y travaillent n’ont pas d’autres sources de revenu, ces derniers ne seront pas en mesure de sortir de la pauvreté (le revenu du premier décile est de 59 213 FCFA).

Dans un contexte de fort chômage et de croissance démographique importante la crois-sance doit être créatrice d’emplois productifs, et il est donc primordial que la Côte d’Ivoire axe sa compétitivité sur une plus grande création de valeur. Le cas échéant la capacité des différents secteurs à être vecteurs de réduction de la pauvreté semble remise en cause, car l’amélioration des revenus ne peut être réalisée dans un secteur qui n’est pas créateur de richesses.

La question de la valeur ajoutée par travailleur renvoie en fait à l’augmentation de la productivité des travailleurs et plus particulièrement des travailleurs pauvres. En effet, tout changement dans la répartition des revenus est induit par une progression plus forte de la productivité des travailleurs pauvres relativement à celle des travailleurs des tranches de revenus les plus élevées. Afin d’augmenter la productivité des travailleurs pauvres, des appuis doivent donc être apportés pour leurs inputs, leur éducation, leur encadrement, leur accès au marché, etc.

Un autre résultat intéressant ressort de l’annexe 8. En effet, il apparaît que le montant des autres sources de revenu peut être quasiment équivalent (voire supérieur) au montant des sources de revenus provenant du secteur d’activité du chef de ménage. Dans le cas des ménages dont le chef travaille dans la production agricole (activité 1 à 8), le secteur vivrier représente entre 5,3% et 24,8% du revenu total du ménage. L’ensemble des ménages agricoles est donc affecté par l’évolution du revenu de ce secteur.

L’étude des secteurs agricoles a permis de montrer l’importance de la multiplication des sources de revenu des ménages. Dès lors, afin de renforcer le caractère pro-pauvres de la croissance, notamment concernant la production vivrière, du café et du cacao, la pertinence de la mise en place des politiques de soutien des prix aux producteurs et d’amélioration de la productivité se pose. Il est également nécessaire de parvenir à déterminer si ces mesures doivent être appliquées dans un secteur particulier ou s’il serait plus pertinent de mettre en œuvre conjointement des politiques de soutien dans plusieurs secteurs.

3. Simulation de l’évolution de la pauvreté : effets de la croissance et des chocs

Lorsque l’on s’intéresse à la question de la réduction de la pauvreté, l’objectif est de faire en sorte que la croissance soit le plus possible génératrice de revenus pour les plus dému-nis. Cependant, la multiplicité des sources de revenus des ménages ivoiriens implique qu’il


n’y ait pas de politique unique à mettre en œuvre. Cette section a pour objectif de vérifier l’impact sur la réduction de la pauvreté de la croissance économique d’une part et de l’action des pouvoirs publics sur les prix aux producteurs de certains produits d’exportation et sur la productivité d’autre part.

A la lumière des évolutions que la Côte d’Ivoire a connues en 2009 et 2010 en termes de croissance économique, il est possible d’estimer le niveau de pauvreté enregistré durant ces deux années. En 2009 et 2010 il n’y a pas eu de nouvelles enquêtes permettant de décrire la répartition des revenus. Afin d’estimer le niveau de la pauvreté pour ces années il faut alors postuler que les fruits de la croissance économique ont été répartis de la même manière qu’en 2008, c’est-à-dire avec un indice de Gini de 0,53. Sous cette hypothèse d’inégalité inchangée et en intégrant l’évolution des prix sur la période, pour une croissance du PIB de 3,8% en 2009 et une croissance de la population de 2,71%, l’indice numérique de pauvreté aurait été de 47,22 % en 2009 et de 47,97% de la population en 2010 (pour une croissance de 2,4% et une croissance de la population de 2,28%) (tableau 34).

Tableau 34 : Estimation de l’évolution de la pauvreté en 2009 et 2010 Population sous le

seuil de pauvretéEstimation de la pauvretéà distribution inchangée

2002 2008 2009 2010Pauvreté (%) 37,82 47,15 47,22 47,97Indice de profondeur de pauvreté (%) 16,07 20,71 20,74 21,29Indice de sévérité de pauvreté (%) 9,35 11,99 12,01 12,38Population pauvre 6 603 919 9 810 602 10 102 812 10 549 164Gini 0,59 0,53 0,53 0,53Source : calculs des auteurs.

Dans le tableau 34, les résultats sont présentés pour les trois indicateurs les plus com-munément utilisés en matière de pauvreté, à savoir non seulement l’indicateur numérique de pauvreté traditionnel, mais également l’indice de profondeur de pauvreté, et l’indice de sévérité de pauvreté. L’indice de profondeur de pauvreté, qui évalue la privation moyenne dont souffre la population, montre que pour un nombre de pauvres constant, plus le niveau des revenus moyens des pauvres est inférieur au seuil de pauvreté, plus cette distance moyenne s’aggrave. L’indice de profondeur de pauvreté passe ainsi de 20,71% en 2008 à 20,74% en 2009 et à 21,29% en 2010. Cependant, avec cet indicateur, rien ne permet de déterminer si cela est lié à l’amélioration de la situation d’une personne proche du seuil de pauvreté ou s’il s’agit d’une personne dans l’extrême pauvreté. Afin de vérifier cela il faut s’intéresser à l’évolution de l’indice de sévérité de la pauvreté. Plus le nombre de pauvres éloignés du seuil de pauvreté est grand, plus l’indice est élevé. Sur la période 2008-2010 cet indice augmente également, passant de 11,99% en 2008 à 12,01% en


2009 et à 12,38% en 201018. Entre 2008 et 2010, la croissance économique n’a pas été suffisamment forte pour compenser l’évolution démographique qu’a connue la Côte d’Ivoire. Malgré l’hypothèse de fixité de la distribution des revenus, la pauvreté augmente sur la période. La validité de ces estimations est conditionnelle à la stagnation de l’inégalité en Côte d’Ivoire, or rien ne garantit que cela ait été le cas. En effet, entre 2002 et 2008, l’élasticité de l’inégalité par rapport à la croissance a été de 2,317. Dans ces conditions, si la tendance s’est poursuivie, la croissance de la période 2009-2010 a dû se traduire par une accentuation de ces inégalités. Ceci est d’autant plus probable que leur baisse entre 2002 et 2008 est principalement liée à une diminution du niveau de vie des déciles les plus riches et non à l’enrichissement des plus démunis ou à des changements structurels profonds. En outre, le contexte politique et particulièrement la situation de conflit de la fin de l’année 2010 semblent renforcer cette hypothèse. Si l’on considère que l’inégalité s’est accentuée sur la période, l’accroissement de la pauvreté a du être encore plus importante.

Il serait encore plus délicat d’estimer le niveau de la pauvreté en 2011, car les mouvements des populations liés à la crise postélectorale rendent les simulations plus difficiles à réa-liser : les ménages sont déstructurés voire restructurés, certaines activités sont détruites, etc. Un nouveau recensement général de la population et de l’habitat et une nouvelle ENV seront nécessaires afin d’évaluer l’impact réel de cette crise et des migrations qu’elle a engendré sur le niveau de pauvreté. En termes absolus, le nombre de personnes pauvres augmente sur la période et passe ainsi de 6 603 919 personnes à 10 549 164 personnes entre 2002 et 2010.

La croissance à elle seule ne suffit donc pas à réduire la pauvreté et des mesures complé-mentaires doivent être mises en place. La question de la lutte contre les inégalités et contre l’inéquité prend alors tout son sens. La multiplicité des sources de revenus des ménages ivoiriens implique également qu’il n’y a pas de politique unique à mettre en œuvre. Ainsi, l’analyse des dynamiques sectorielles et de leur incidence sur la pauvreté indique qu’une recherche de la croissance globale, souvent préconisée dans les stratégies de lutte contre la pauvreté, doit être complétée par des mesures de stimulation de l’activité dans les secteurs où travaillent le plus les pauvres. Sans pour autant prétendre à l’exhaustivité, on peut mentionner que ces mesures passent par : l’amélioration de la productivité grâce à l’utilisation des intrants appropriés, l’amélioration de la qualité des produits grâce à de meilleures conditions de traitement et de stockage, la réduction des pertes dans la collecte des produits, mais également par la réduction des taxes à l’exportation et la fixation des prix bord champs plus rémunérateurs. Afin de conforter cette idée, il importe de vérifier l’impact en termes de réduction de la pauvreté de l’action des pouvoirs publics sur les prix aux producteurs de certains produits d’exportation et sur l’amélioration de la productivité agricole. En effet, parallèlement aux politiques de croissance, des interventions ciblées sont recommandées. Or, les secteurs du vivrier, du cacao, du café et du coton regroupent

18 Lorsque ces mêmes tests sont effectués en se focalisant sur la pauvreté du point de vue des dé-penses, la pauvreté passe de 48,94% en 2008, à 48,98% en 2009 et à 50,23% en 2010.


à eux seuls 42% des ménages pauvres. Lorsque l’on s’intéresse à cette pauvreté rurale, l’objectif est notamment de parvenir à combattre la baisse des prix aux producteurs qui limite la capacité de certains secteurs a être pleinement pro-pauvres, comme cela est le cas de la culture de la fève de cacao. A cet égard, le tableau 35 résume les impacts qu’auraient différentes mesures visant à soutenir les prix aux producteurs et/ou la productivité.

Nous avons testé cinq scenarios différents : celui d’une augmentation des prix du cacao, des prix du café, des prix du coton, une augmentation de la productivité dans le vivrier, et enfin d’une augmentation simultanée de la productivité du vivrier et des prix du cacao. Dans chaque cas nous avons testé l’impact d’une augmentation des prix ou de la produc-tivité de 10% et 20%.

Au vu des problèmes soulevés lors de l’étude des dynamiques sectorielles, il est logique que l’impact le plus fort ait lieu dans le secteur du cacao. Ainsi, le tableau 3519 montre que si l’augmentation des prix aux producteurs ne devait affecter qu’un seul secteur (quel que soit le niveau), le secteur dans lequel la mesure aurait le plus d’effet serait celui de la culture du cacao : si le prix aux producteurs de cacao avait été plus important de 10%, la pauvreté en Côte d’Ivoire aurait été de 46,93% en 2008 (contre 47,14% en cas de hausse du prix du café, 47,11% pour le coton et 46,89% dans le vivrier) ; la même ten-dance apparaît dans le cas d’une augmentation de 20% des prix aux producteurs ou de la productivité du vivrier. L’importance du secteur du cacao dans la dynamique de réduction de la pauvreté est donc confirmée, d’autant plus que certains ménages travaillant dans d’autres secteurs connaissent une dépendance au secteur du cacao. Ainsi, les ménages dont l’activité principale est la production de café tirent en moyenne 37,2% de leur revenu du café et 11,9% du cacao. Ces ménages seront donc largement influencés par l’évolution des rémunérations dans ce secteur.

Le tableau 35 offre également une décomposition par strates qui permet de mieux cibler les politiques en fonction des objectifs fixés. Nous pouvons ainsi voir que l’impact des mesures qui ont été simulées est fortement biaisé géographiquement en fonction des zones de culture de ces produits. Ainsi, aucune de ces mesures n’a d’impact sur la pau-vreté à Abidjan car moins de 1% des ménages pauvres de cette strate appartiennent à l’un de ces secteurs.

19 Ces mêmes tests ont été effectués pour 2002. Les résultats apparaissent dans l’annexe 9.


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Lorsque l’on étudie l’impact de l’augmentation des prix du café sur la pauvreté (de l’ordre de 20%), la réduction de la pauvreté est la plus forte dans la strate de l’Ouest où vivent 52% des ménages pauvres de ce secteur. De la même manière, les strates du Nord et du Nord-Ouest sont celles où l’augmentation des prix du coton a l’impact le plus marqué sur la pauvreté. En effet, dans les autres strates la culture du coton ne représente pas une source de revenu suffisamment significative pour les ménages pauvres pour que l’augmentation des prix aux producteurs ait un réel impact sur leurs revenus. En fait, les ménages pauvres dont le chef travaille dans le secteur du coton sont principalement localisés dans le Nord (95%) où ces derniers occupent principalement des emplois salariés. Ce statut salarial explique pourquoi les ménages pauvres dont le chef travaille dans ce secteur ne bénéfi-cient pas directement de l’augmentation des prix aux producteurs.

Inversement, lorsque les prix aux producteurs de cacao augmentent suffisamment, un impact significatif se fait ressentir dans toutes les strates à l’exception du Nord. Tout comme c’est le cas pour l’augmentation de la productivité du secteur vivrier (à l’exception du Sud-Ouest). Il est également intéressant de voir que l’appui au secteur du café n’a pas d’effets induits sur la réduction de la pauvreté dans les régions non productrices, alors que les effets de l’appui aux producteurs dans le secteur du cacao et de l’agriculture vivrière se diffusent plus largement.

Lorsque l’on s’intéresse à ces deux derniers secteurs, une hausse simultanée des prix du cacao de 20% et de la productivité du vivrier de 20% permet de réduire la pauvreté dans l’ensemble des strates. Afin de mieux appréhender l’importance de ce phénomène, intéressons nous aux effets qu’ont ces chocs sur la pauvreté sectorielle (tableau 36).

Il ressort ainsi que certains secteurs ne sont pas affectés par ces hausses de prix ou de productivité. Il s’agit du secteur de la culture de la banane douce et de l’ananas (5), des plantes oléagineuses (6), de la sylviculture et de l’exploitation forestière (10), de la pêche et de la pisciculture (11), des industries extractives (12) et des secteurs 14 à 21. Ceci s’explique par le fait que le vivrier, la culture du cacao, du café et du coton ne contribuent pas au revenu des ménages pauvres de ces secteurs. D’autre part, le fait que ces mesures n’aient pas d’impact pour les ménages pauvres dont le chef ne travaille pas dans le secteur agricole (secteurs 9 à 22) s’explique par la très faible contribution de ces secteurs au revenu de ces ménages. Seule l’amélioration de la productivité vivrière permettrait de réduire la pauvreté de 0,157 point pour les ménages inactifs. L’annexe 8 montre en effet, que les ménages inactifs tirent 5,6% de leurs revenus de ce secteur.

Le problème de la faiblesse des prix aux producteurs est la plus frappante dans le secteur du café. En effet, leur augmentation a l’impact le plus fort dans son secteur spécifique de production (-0,411 pour une hausse de 10% et -2,024 pour une hausse de 20%). En outre, cette mesure permet également de réduire la pauvreté dans le secteur dans lequel la production est souvent associée à celle du café, à savoir celui du cacao.

Le tableau 36 montre ainsi qu’une action dans un secteur particulier fait ressentir ses effets dans plusieurs secteurs. L’augmentation des prix du cacao a un impact sur les revenus


des ménages pauvres travaillant dans le vivrier, la culture du cacao, du café et des autres produits de l’agriculture industrielle et d’exportation. En outre, le secteur vivrier apparaît comme un secteur phare de la réduction de la pauvreté rurale en Côte d’Ivoire. En effet, l’augmentation de la productivité dans le secteur vivrier est la mesure dont l’incidence est la plus répandue (sept secteurs). L’impact aurait été encore plus important si l’on avait testé des hausses de productivités plus fortes. Cela aurait accru le revenu des ménages bénéficiant déjà ce des gains de productivité, mais également de ceux pour lesquels la production de ces biens était trop faible pour en bénéficier.

Concernant l’augmentation des prix aux producteurs de coton, cela a un impact en termes de réduction de la pauvreté dans les secteurs du vivrier, du coton, et des autres produits de l’agriculture industrielle et d’exportation. Ces résultats confirment l’impact majeur de la forte diversification des sources de revenus des ménages ivoiriens sur les politiques à mettre en place. Comme les ménages pauvres ne sont pas spécialisés dans une seule source de revenu, les interventions globales qui touchent simultanément différents secteurs (vivrier et cacao par exemple) ont plus d’impact que les réformes limitées à un seul secteur, fut-il le plus porteur de croissance. La question des politiques qui permettent d’augmenter l’ensemble des prix bord champs se pose alors. En effet, cela permettrait de favoriser les ménages agricoles dans leur ensemble. L’une des solutions envisageable est liée à la réduction des coûts de transports, grâce à l’amélioration des infrastructures routières, l’achat de camions par des groupements agricoles, etc. Des politiques fiscales sont également envisagées.

L’impact de ces mesures est conditionnel à la structure sectorielle des rémunérations des ménage, c’est pourquoi, une détérioration des prix du cacao, du café et du coton, ou de la productivité du vivrier auraient un effet adverse sur les revenus, tout comme sur la pauvreté. A cet égard, des mécanismes de stabilisation des prix doivent être mis en œuvre afin d’éviter ce type de scenario20. (tableau 36)

20 Pour une étude plus poussée de ces chocs, il conviendrait de réaliser une modélisation du marché du travail, afin d’intégrer les réallocations intersectorielles de main-d’œuvre et de capitaux.


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4. Conclusion

Les résultats qu’offre cette section sont riches. Ils permettent d’avoir une vision d’ensemble de l’impact de la croissance économique sur le niveau de pauvreté en Côte d’Ivoire, mais également de celui des politiques de soutien aux prix bord champs selon la strate et le secteur d’appartenance des ménages. Les résultats obtenus mettent également en avant un point crucial, à savoir l’importance de la diversification des sources de revenu pour les ménages ivoiriens. Les programmes de lutte contre la pauvreté doivent donc également intégrer cet état de fait car les politiques visant uniquement à améliorer un seul type de revenu agissent comme un frein à cette diversification. En fait, les principales politiques nécessaires pour aider ces ménages sont encore celles qui permettent d’améliorer le capital humain et de diversifier leurs sources de revenus afin de leur garantir de meilleurs revenus. Les politiques de développement régional, y compris le développement des infrastructures rurales, peuvent également jouer un rôle important. A cet égard, la facili-tation de l’accès au capital financier pour les plus démunis mérite d’être prise en compte. L’objectif est de leur permettre d’investir dans l’éducation afin d’avoir accès à des emplois plus productifs et plus rémunérateurs, d’investir dans d’autres secteurs afin de se prémunir contre les risques liés à la trop grande spécialisation des revenus, de créer des micro-entreprises, etc. Dès lors, des mesures visant à soutenir ces initiatives sont primordiales et nécessitent d’intégrer les spécificités sociales et démographiques des ménages pauvres afin de mieux cerner les priorités.


Section 5 : Conclusion générale

Les travaux relatifs à la pauvreté qui se fondent sur l’approche des dépenses donnent l’état des privations et permettent de dégager des implications en termes de redistribution des fruits de la croissance à travers les transferts et les dépenses en faveur des secteurs sociaux. Cependant, bien que le manque d’emploi soit considéré comme un des détermi-nants de la pauvreté, la promotion de l’emploi n’est que peu présente dans les Documents de Stratégie de Réduction de la Pauvreté qui ne montrent pas non plus comment les dynamiques intra ou intersectorielles peuvent influer sur la pauvreté et l’inégalité. Or, la participation des chefs de ménage à des secteurs aussi différents que ceux de l’agriculture vivrière, de l’industrie extractive ou des télécommunications influe dans une large mesure sur la prévalence à la pauvreté. L’analyse de la pauvreté et de l’inégalité réalisée à la lumière des sources de la croissance des revenus, montre l’intérêt qu’il y a à coupler l’évaluation de la pauvreté à partir des dépenses à une approche par les revenus. En effet, l’approche par les revenus utilisée dans le cadre de cette étude permet de souligner l’influence de la dynamique sectorielle sur la distribution des fruits de la croissance, et donc sur l’état de pauvreté qui peut affecter les ménages en raison de leur participation à un secteur d’activité plutôt qu’à un autre. Cette approche souligne ainsi le prima des disparités sectorielles de productivité dans la prévalence de la pauvreté des ménages dont les chefs sont employés dans des secteurs caractérisés par la faiblesse de leur productivité. C’est dire à quel point il est crucial de ne pas négliger la question de la formation des revenus des ménages dans la problématique de la pauvreté, et notamment si l’on veut parvenir à promouvoir à la fois une croissance pro-pauvres et inclusive.

L’étude montre que les données disponibles dans les ENV de 2002 et 2008 sont com-parables et de qualité suffisante pour autoriser une telle analyse de manière dynamique. Cependant, pour les enquêtes à venir des précisions seront requises afin de renforcer la robustesse de cette approche. Ainsi, des éléments complémentaires aux informations relatives à l’emploi principal et secondaire devront être mis en évidence concernant le montant des diverses primes et avantages dont bénéficient les ménages. Afin de connaître plus précisément l’importance relative des différentes sources de revenu, les question-naires devront également réintégrer les questions concernant les revenus nets tirés par les ménages des activités indépendantes non agricoles. Concernant les revenus de l’activité agricole deux nouveaux points devront être intégrés. Il s’agit du montant de la vente de produits dérivés de la culture et de celui des frais liés à la location des terres allouées à la culture. Cette dimension est importante dans le cas de la Côte d’Ivoire où de nombreuses terres sont mises en bail pour les cultures d’exportation notamment. Enfin, l’évaluation des risques et opportunités qu’encourent les ménages face à leur avenir immédiat, nécessite d’intégrer des questions relatives au montant du crédit obtenu au cours de l’année, à l’épargne, et à leurs évolutions. Ces questions permettront également de comprendre les écarts observés entre les niveaux de consommation et de revenu des ménages. L’intro-


duction de l’ensemble de ces nouvelles questions permettra d’avoir l’analyse la plus fine possible des revenus des ménages ivoiriens.

L’étude aboutit à un meilleur ciblage des populations pauvres selon leur secteur d’activité, leur tranche de revenu, et leur localisation. En particulier, lorsque l’on s’intéresse au ciblage géographique, non pas selon la classification traditionnelle rural/urbain mais selon les strates, cette étude montre que les principales sources de revenu des ménages diffèrent selon les strates de résidence des ménages. Ainsi, l’agriculture vivrière constitue la princi-pale source de revenus dans le Nord (27,0% des revenus des ménages), dans le Centre (28,8%), et dans le Nord-Ouest (38,3%). Dans le Centre-Ouest, le Sud, le Sud-Ouest et le Centre-Est, c’est la culture du cacao qui représente la première source de revenu des ménages avec respectivement 30,1% 21,5%, 33,2% et 23,6% du revenu moyen dans ces strates. Enfin, dans les autres strates ce sont les autres revenus, tels que les transferts privés et publics, les revenus de propriété, etc., qui constituent la principale source de revenu (27,2% des revenus dans le Centre-Nord, 63,2% dans le Nord-Est, 21,1% dans l’Ouest, et 28,5% à Abidjan).

En Côte d’Ivoire, la croissance économique à elle seule n’a pas suffit à réduire la pauvreté de manière significative dans l’ensemble des secteurs d’activité. La manière dont ont été traitées les données permet désormais d’améliorer l’efficacité des politiques de lutte contre l’inégalité grâce à un meilleur ciblage des politiques à l’égard de certaines populations cibles en déterminant leur strate d’appartenance ainsi que leur secteur d’activité. En effet, les données permettent de connaître des caractéristiques telles que le sexe, l’âge et le niveau d’éducation du chef de ménage (son illettrisme, son niveau d’étude, sa formation, etc.), mais également des caractéristiques sur la démographique des ménages dans leur ensemble ou sur leur environnement (accès aux sanitaires, aux infrastructures de santé, etc.). Il apparait notamment que le secteur qui compte le plus de femmes parmi ses chefs de ménages pauvres est celui du commerce et de la réparation (45%).

Une modélisation en probit met en évidence les facteurs qui affectent le plus la probabilité que les ménages ont d’être pauvres. La taille des ménages et l’âge moyen de leurs membres ont un impact majeur sur la probabilité d’être pauvre. Ces deux variables suggèrent que les ménages parvenant à contrôler leur taux de fertilité et qui comptent moins d’enfants, ont une probabilité plus faible d’être pauvres. Ceci est d’autant plus important que cela permet également d’améliorer l’accès des membres du ménage à l’éducation, ce qui est un facteur de réduction de la prévalence de la pauvreté. En effet, les variables relatives à l’éducation et à la formation professionnelle du chef de ménage en particulier, et plus généralement du ménage dans son ensemble, ont un impact significatif et négatif sur la probabilité que ce ménage soit pauvre. En outre, les résultats de cette modélisation montrent que les ménages dirigés pas des femmes encourent plus de risque d’être pauvres. La question de l’accès au capital pour les plus démunis est également primordiale. En effet, les résultats montrent que les personnes disposant d’une épargne ont une probabilité plus faible d’être pauvres.


De la même manière, en 2008, l’accès à l’assainissement et à l’électricité constituaient également des remparts contre la prévalence d’être pauvre. En 2002, l’accès à l’eau et à une plus grande superficie de terre lorsque l’un des membres du ménage est cultivateur réduisait également l’exposition à la pauvreté. Il ressort également du modèle probit que lorsqu’un chef de ménage opère dans un secteur d’agriculture d’exportation ou dans le secteur moderne, cela diminue significativement la probabilité que son ménage soit pauvre.

Le ciblage des populations pauvres passe donc également par l’étude de leur secteur d’activité. Tout comme dans l’évaluation faite à partir des dépenses des ménages réali-sée par l’INS en 2008, cette étude souligne l’importance de la pauvreté des personnes intervenant dans l’agriculture. Cependant, l’étude fait également ressortir le fait que les secteurs agricoles connaissent des trajectoires de croissance différentes. Ainsi, la croissance profite davantage aux secteurs tirés par le marché extérieur. La dynamique sectorielle révèle notamment que les secteurs du cacao, du café, de la banane douce et de l’ananas ont été porteurs d’une croissance pro-pauvre au sens relatif durant la période étudiée. Autrement dit, ils ont connu une réduction simultanée de la pauvreté absolue et de l’inégalité. A l’opposé, dans les secteurs agricoles du vivrier et du coton, mais également dans les secteurs des services, les ménages ont vu leur revenu diminuer tandis que les inégalités s’accentuaient, ce qui a eu pour conséquence une augmentation de la pauvreté. De la même manière, dans les secteurs de la production industrielle qui ont connu une stagnation des inégalités (agriculture industrielle et d’exportation, construction, autres services), la diminution des revenus a accru la pauvreté entre 2002 et 2008. Au cours de cette période, un secteur était dans une situation de croissance pro-pauvre au sens absolu. Il s’agit de celui des plantes oléagineuses qui a connu une augmentation de son revenu moyen suffisante pour contrecarrer les effets de l’accroissement des inégalités. En définitive, la pauvreté a donc diminué dans ce secteur, ce qui n’a pas été le cas dans le secteur de l’élevage, de la chasse et des activités annexes, ni dans celui de la sylviculture et de l’exploitation forestière. En effet, dans ces secteurs, la croissance des revenus n’a pas été suffisante pour compenser l’augmentation de l’inégalité et éviter celle concomi-tante de la pauvreté. Pour la plupart des ménages intervenant dans les autres secteurs (74% des ménages ivoiriens), on observe que leur revenu évolue dans le même sens que l’inégalité qui affecte la distribution de leur revenu.

L’entrée de nouveaux travailleurs dans certains secteurs d’activité tels que les postes et télécommunications et le commerce de détail, de gros et de la réparation s’est traduite par une baisse de la productivité dans ces secteurs, et par conséquent par une exposition plus forte des premiers déciles de la distribution à la pauvreté. Ces emplois qui tendent à main-tenir les personnes qui y accèdent dans la pauvreté révèlent qu’en l’état, la force de travail qui constitue la principale ressource des pauvres n’est pas suffisante pour leur permettre de sortir de la pauvreté. Cette dynamique sectorielle souligne la nécessité de focaliser l’analyse non seulement sur la création d’emplois mais également sur la nécessité d’en faire de réelles passerelles de sortie des trappes à pauvreté.


En Côte d’Ivoire, une large part des ménages tire leur revenu de différentes sources, de telle sorte qu’une embellie de la situation dans leur secteur principal d’activité ne pourrait suffire à les sortir de la pauvreté. Par exemple, le secteur de plants et semences nourrit très peu les ménages dont leurs chefs y sont employés en ne fournissant qu’environ un tiers de leurs revenus. Les ménages dont le chef est chômeur ou inactif ont des revenus qui proviennent essentiellement des transferts, des revenus du patrimoine et d’autres sources. A contrario, il y a cependant un nombre appréciable de secteurs où les chefs de ménages tirent une part importante de leur revenu de leur activité principale. Il s’agit des secteurs suivants : services publics, commerces et réparations, industries de transformation, pêche et pisciculture, sylviculture et foresterie, et plantes oléagineuses.

Concernant les ménages opérant dans le secteur agricole, le secteur du vivrier apparait au centre de leur survie en constituant une source importante de revenu. De nombreux ménages installés dans les zones rurales, en réservant une parcelle de terrain à la produc-tion de denrées alimentaires destinées à leur propre consommation, complètent ainsi les cultures d’exportation par des activités vivrières. Cette situation traduit le partage des rôles au sein des ménages, mais également le caractère saisonnier des activités et le besoin de compléter leurs sources de revenus pour les ménages ruraux. Ainsi, pour les ménages dont l’activité principale est le cacao, 19,8% de leur revenu provient du vivrier, pour ceux qui travaillent dans le café cette part s’élève à 22,2% et à 24,8% pour les ménages dont l’activité principale est la production du coton. De la même manière, les résultats mettent en évidence les interdépendances existant entre certains secteurs. Par exemple, pour les ménages dont l’activité principale est la production de café, ils tirent en moyenne 37,2% de leur revenu du café et 11,9% du cacao. Dans le même sens, les chefs de ménages travaillant dans les transports tirent aussi une partie non négligeable de leur revenu du commerce et des réparations (à hauteur de 17,4% contre 62,3% de leur secteur principal), tandis que ceux intervenant dans les télécommunications trouvent des compléments de revenus dans les autres services pour 15,8% contre 46,9% de revenus provenant de leur principal secteur d’activité.

Ces résultats soulignent la nécessité d’élargir la gamme des appuis à apporter aux diffé-rents secteurs, de manière à toucher le plus possible de ménages pauvres. Les résultats des simulations relatives à l’amélioration de la productivité du vivrier et à l’augmentation des prix bord champ pour le cacao indiquent un impact plus important sur la réduction de la pauvreté que ne le feraient des mesures destinées uniquement à un secteur particulier (cacao, café, coton ou vivrier seuls). En outre, les effets de ces mesures ne se limitent pas uniquement aux ménages pour lesquels l’activité principale est visée, mais ils se diffusent également à l’ensemble des ménages percevant un revenu suffisamment important de ces activités.

Le ciblage effectué ici permet au décideur de savoir vers quel type de secteur orienter ses efforts pour toucher les plus pauvres, et notamment concernant les secteurs agricoles. La tendance à la généralisation n’est donc plus de mise puisqu’il est désormais possible d’orienter les efforts en direction des catégories pauvres intervenant dans chacune des


filières agricoles. Les appuis alors apportés devront permettre de renforcer la diversifica-tion des sources de revenu de manière à augmenter les revenus des ménages pauvres, et particulièrement des ménages agricoles, afin qu’ils puissent se prémunir contre toute chute d’activité dans une filière donnée.

La diversification des revenus constitue déjà une des solutions privilégiées par de nombreux ménages pour faire face aux situations difficiles. Ainsi, lorsque l’ENV2008 interroge les ménages sur les solutions adoptées pour vivre de manière plus décente malgré la situation économique, nombreux sont ceux qui ont tenté de réduire leurs dépenses mais également d’augmenter les revenus du ménage ce qui passe notamment par la diversification de leurs revenus. A cet égard, 32,2% des ménages ayant répondu à cette question ont eu recours aux frères plus aisés, et à des amis pour 33,6% des ménages. La diversification des revenus a donc été la solution la plus amplement employée pour faire face à la situation économique en 2008 (c’est le cas de 55,8% des ménages ayant répondu à cette question).

Dans l’ensemble, les mesures préconisées doivent également mettre l’accent sur l’amé-lioration de la productivité à l’échelle nationale qui seule serait de nature à permettre aux nouveaux entrants sur le marché du travail de bénéficier d’emplois suffisamment rému-nérateurs afin de leur éviter d’être maintenus dans des trappes à pauvreté. La panoplie des mesures pouvant aider à l’amélioration de la productivité est spécifique à chaque secteur. Ainsi, l’action publique dans chacune des strates devra veiller à faire profiter les producteurs, notamment les plus petits d’entre eux, de toutes les améliorations possibles à réaliser pour rationnaliser les filières de production. L’objectif est de permettre aux pro-ducteurs d’éviter des surcoûts, des pertes de production, et toute entrave qui alourdirait leurs charges et dégraderait la qualité de leurs produits. L’environnement politique, l’accès au capital, aux intrants et à la formation professionnelle doivent ainsi permettre aux pro-ducteurs d’exercer leurs activités en toute quiétude et d’échanger leurs produits sans frais additionnels liés aux difficultés de circulation des biens et des personnes caractérisées notamment par les pratiques des barrages et de racket.

Il convient de noter que l’approche retenue dans cette étude ne fait que compléter l’approche par les dépenses. Toute mesure qui peut être prise en matière de redistribu-tion, d’amélioration de la qualité et de l’accès aux services sociaux de base se révèle déterminante pour la réduction des privations auxquelles les pauvres sont confrontés. Les dépenses publiques dans l’infrastructure économique (électricité, eau, éducation, routes), doivent ainsi permettre de faciliter l’activité économique des producteurs mais également d’améliorer la productivité des travailleurs.


Bibliographie

Ahluwalia M., C. Bell, H. Chenery, J. Dulloy et R. Jolly, 1974, Redistribution with Growth, Oxford University Press, Oxford.

Amemiya T., 1985, Advanced Econometrics, Cambridge, MA: Harvard University Press.Anand S. et P. Segal, 2008, What Do We Know about Global Income Inequality?, Journal

of Economic Literature, vol. 46, n°1, p57-94.Banerjee A. V., S. Cole, E. Duflo et L. Linden, 2007, Remedying Education: Evidence from

Two Randomized Experiments in India, Quarterly Journal of Economics, vol. 122, n°3, p 1235-64.

Bourguignon F., 2004, Le triangle pauvreté - croissance - inégalités, Afrique contempo-raine, Automne, pp. 29-56.

Chattopadhyay R. et E. Duflo, 2004, Women as Policy Makers: Evidence from a Random-ized Policy Experiment in India, Econometrica, vol.72, n°5, p 1409-43.

Chen S. et M. Ravallion, 2003, Measuring pro-poor growth, Economics Letters, vol. 78, n°1, p 93-99.

Clarke G.R., 1995, More Evidence on Income Distribution and Growth, Journal of Develop-ment Economics, vol. 47, n°2, pp. 403-428.

De la Croix D. et M. Doepke, 2003, Inequality and Growth: Why Differential Fertility Mat-ters?, American Economic Review, vol. 93, n°4, pp. 1091-1113.

Essama-Nssah B., 2005, A unified framework for pro-poor growth analysis, Economics Letters, vol. 89, n°2, pp. 216-221.

Foster J.E., J. Greer et E. Thorbecke, 1984, A Class of Decomposable Poverty Measures, Econometrica, vol. 52, n°3, pp. 761-776.

Fosu, A. K., 2010, Does inequality constrain poverty reduction programs? Evidence from Africa, Journal of Policy Modeling, forthcoming.

Gini C., 1921, Measurement of inequality of income, Economic Journal, vol. 31, p 22-43.Guénard C. et S. Mesplé-Somps, 2007, Mesurer les niveaux de vie : que captent réelle-

ment les enquêtes ? Discussions et illustration à partir de deux enquêtes ivoirienne et malgache, Statéco, n°101, pp.29-52.

Huppi M. et M. Ravallion, 1991, The Sectoral Structure of Poverty During an Adjustment Period: Evidence for Indonesia in the Mid-1980s, World Development, vol. 19, n°12, p 1653-78.

Imai K., T. Arun et S.K. Annim, 2010, Microfinance and Household Poverty Reduction: New Evidence from India, World Development, Vol. 38, n°12, p 1760-74.

Institut National de la Statistique, 1999, Profil de pauvreté en Côte d’Ivoire en 1998. Résul-tats provisoires.


Institut National de la Statistique, 2003, Profil de pauvreté en Côte d’Ivoire en 2002. Résul-tats provisoires.

Institut National de la Statistique, 2008, Profil de pauvreté en Côte d’Ivoire en 2008. Rap-port définitif.

Jenkins S. P. et J. A. Rigg, 2001, The dynamics of poverty in Britain, Department for Work and Pensions, DWP Research Report, n° 157.

Kakwani N., 1993, Poverty and Economic Growth with an Application to Côte d’Ivoire, Review of Income and Wealth, vol. 39, n°2, p 121-139.

Kakwani N. et E. Pernia, 2000, What is Pro-poor Growth?, Asian Development Review, vol. 18, n°1, pp. 1-16.

Kalwij A. et A. Verscoor, 2007, Not by Growth Alone: The Role of the Distribution of Income in Regional Diversity in Poverty Reduction, European Economic Review, vol. 51, n°4, pp. 805-829.

Klasen S., 2008, Economic Growth and Poverty Reduction Measurement issues using income and non-income indicators, World Development, vol. 36, n°3, pp. 420-445.

Kraay A., 2004, When is Growth Pro-Poor? Evidence from a Panel of Countries, World Bank Working Paper, n°3225.

Kuznets S., 1955, Economic Growth and Income Inequality, American Economic Review, vol. 45, n°1, pp. 1-28.

Lachaud J.P, 2007, HIV prevalence and poverty in Africa: Micro- and macro-econometric evidences applied to Burkina Faso, Journal of Health Economics, vol. 26, n°3, p 483-504.

Luke N. et K. Munshi, 2011, Women as agents of change: Female income and mobility in India, Journal of Development Economics, vol. 94, n°1, p 1-17.

Nehru J., 1933, Whiter India ?, India’s Freedom, Unwin Books, n°29, London : Allen & Unwin.

Osmani S.R., 2005, The Role of Employment in Promoting the Millenium Development Goals, Paper prepared under the joint ILO-UNDP program, Issues in Employment and Poverty Discussion Paper, n°18.

Rao E.J.O et M. Qaim, 2011, Supermarkets, Farm Household Income, and Poverty: Insights from Kenya, World Development, vol. 39, n°5, p 784-96.

Ravallion M., 2001, Growth, Inequality and Poverty: Looking Beyond Averages, World Development, vol. 29, n°11, pp. 1803-1815.

Ravallion M., 2005, A poverty-inequality trade off?, Journal of Economic Inequality, Sprin-ger, vol. 3, n°2, pp. 169-181.


Annexe 1 : Récapitulatif des informations des ENVTableau A1.1 : Informations relatives aux revenus des ménages disponibles

dans les ENV de 1998, 2002 et 2008

A. Les salaires

Lorsque l’on s’interroge sur l’évolution des revenus provenant de l’emploi, les revenus liés aux emplois principaux et secondaires sont bien renseignés. En 1998, la section six relative aux ressources complémentaires fait état des autres salaires de l’administration publique non cités (Q4), des autres salaires des entreprises publiques et parapubliques non encore cités (Q5), et des autres salaires privés non encore cités (Q6).

En revanche, aucune question ne permet d’évaluer le montant des primes et avantages perçus par les ménages. Seule la question relative au montant de la prime de transport est posée dans la section 5G (Q11). Il s’agit du montant de la subvention au transport (carte de bus, transport subventionné) au cours des douze derniers mois. Concernant les autres types de primes, la section 1B4 relative au «questionnaire individuel sur l’emploi principal» mentionne les éventuelles primes de fin d’année, de rendement, de transport, de logement, etc. (Q70a à f). Cependant les questions posées sont d’ordre qualitatif. Afin de préciser ce point, il est nécessaire que les enquêtes intègrent des questions quantitatives sur le montant des primes et avantages.

L’enquête de 2002 permet de connaître le montant des salaires provenant des emplois principaux et secondaires grâce aux sections 2B1 (Q26) et 2C (Q12), tandis que la sec-tion 9, relative aux ressources complémentaires, fait état des autres salaires perçus (de l’administration publique non cités en Q4, des autres salaires des entreprises publiques et parapubliques non encore cités en Q5, et des autres salaires privés non encore cités en Q6).

En revanche, le montant des primes et avantages n’est toujours pas connu car en 2002, tout comme en 1998, les questions relatives aux primes et avantages sont qualitatives (de la Q29a de la section 2B2 jusqu’à la Q30h de la section 2B3). De la même manière, dans l’ENV2002, la seule prime dont le montant soit connu est encore la prime de transport (Q11 de la section 8F).

L’enquête de 2008 présente certaines avancées en comparaison aux précédentes ENV. Ainsi, l’ENV2008 tente de résoudre certaines lacunes en intégrant à la fois une question sur la rémunération liée à l’emploi principal (question F1) et une question relative au montant des autres revenus liés à l’activité principale des travailleurs (question F2). Elle ne spécifie pas pour autant de quel type de primes il s’agit. Cependant cette enquête connaît encore certaines limites :

3 L’ENV2008 pose une question concernant le montant global tiré de l’emploi secondaire sans distinguer le salaire des primes et avantages. Les questions


relatives aux primes et avantages devront donc être davantage précises dans les futures ENV.

3 Les questions relatives aux autres salaires (de l’administration publique non cités, des autres salaires des entreprises publiques et parapubliques non encore cités, et des autres salaires privés non encore cités) disparaissent et sont fusionnées avec le poste des revenus divers. Cette fusion représente une perte d’informations importante pour l’étude des sources de revenu des ménages. Les prochaines enquêtes gagneront en précision en intégrant à nouveau les questions relatives à ces revenus dans leurs questionnaires.

3 De la même manière, la question relative à la prime de transport n’a pas été posée et il est nécessaire que les prochaines enquêtes la réintègrent.

B. Le revenu d’activité indépendante non-agricole ou revenu d’entreprise

La section «détails sur les entreprises qui contribuent au revenu du ménage» permet de rendre compte du revenu total annuel des entreprises non agricoles détenues par le ménage (section 4B, Q8). Cependant la manière dont la question est posée n’est pas explicite sur le fait que le montant demandé est celui du revenu net. Ainsi, l’enquêteur doit demander le « revenu total de cette entreprise » or cela ne permet pas de savoir s’il s’agit du revenu net ou du revenu brut. Cette formulation peut générer des erreurs en raison de la méconnaissance pour certains ménages de la différence entre le chiffre d’affaire de l’entreprise et le revenu net dont ils bénéficient.

Le questionnaire intègre également une question relative aux «autres revenus non agricoles non cités» (Q3 de la section 6), ce qui permet d’éviter les oublis éventuels concernant le montant des sommes que les ménages ont perçues pour leur travail et qui n’ont pas trait à l’activité agricole ou salariale.

Contrairement à l’ENV1998, en 2002 le questionnaire de la section «détails sur les entreprises qui contribuent au revenu du ménage» demande quel est le revenu total que le ménage a tiré de l’activité des entreprises non agricoles détenues par le ménage, en d’autres termes le questionnaire demande explicitement le montant du revenu net (section 4B Q9). Ce questionnaire intègre également la question relative au montant des «autres revenus non agricoles non cités» (Q3 de la section 9). Cette section est complètement retirée du questionnaire de l’ENV2008 pour être intégrée aux revenus divers. Loin de résoudre les problèmes inhérents à l’évaluation de cette source de revenu, la suppression des questions relatives à cette section nuit à la précision lorsque l’on cherche à évaluer les différentes sources de revenu des ménages ivoiriens.

Dans les prochaines ENV l’option inverse doit être retenue. Il faudra approfondir la question des activités indépendantes non agricoles par des questions plus précises permettant de cerner réellement les revenus provenant de ces activités.


C. Le revenu agricole Le revenu agricole provient de l’élevage21 et de la culture22, mais également de la pêche, de la chasse, de l’apiculture, des produits dérivés d’origine animale et des produits déri-vés de la culture, auxquels on rajoute l’autoconsommation et on soustrait les charges. En 1998, l’évaluation du revenu agricole nécessite de préciser sept principaux points :

3 Le premier point est lié au montant du revenu provenant des produits d’élevage non encore cités (Q1 de la section 6). Il est nécessaire de clarifier la question car en l’état on ne sait pas si ces revenus font référence à des produits dérivés d’origine animale ou à des subventions aux producteurs agricoles.

3 En outre, si les questionnaires des ENV renseignent sur la consommation des ménages en produits dérivés d’origine animale et de la culture (section 3A), en revanche le montant de leur production n’est pas explicitement demandé. Concernant les ventes de produits dérivés de la culture, l’INS considère qu’il s’agit davantage d’entreprises non agricoles (transformation du manioc en attie-ké, etc.) et n’intègre donc pas de question relative au montant de la vente de ces produits. Il parait pourtant important que les ENV intègrent cette question dans la section relative à l’agriculture.

3 Ensuite, lorsque les membres du ménage ont travaillé sur différentes cultures, la manière dont les questions sont formulées ne permet pas à l’exploitant agri-cole d’expliquer comment la charge pécuniaire se répartie entre ses différentes cultures, et la totalité de cette charge porte donc sur la culture la plus importante. Intégrer une question sur les frais imputables à chacune des cultures permettrait de mieux rendre compte de la différence de rentabilité entre cultures, et de pré-ciser les implications en termes de politique agricole (subventions, etc.).

3 Le quatrième point concerne l’évaluation de l’apiculture qui n’est pas faite dans cette ENV.

3 Concernant les coûts et dépenses liés à l’activité agricole, il s’agit des frais occasionnés par l’achat d’intrants, les loyers, les charges de personnel et les charges diverses. Les intrants comprennent les engrais et fertilisants (chimiques ou organiques), les insecticides et les semences utilisés au cours des douze derniers mois. Or, à l’exception des frais liés à la main-d’œuvre agricole (section 3B1, Q11) et à l’entretien des animaux (Q10 de la section 3A), l’ENV1998 n’in-tègre aucune question relative aux autres charges liées à l’activité agricole. Par exemple, le questionnaire permet de déterminer si les exploitants agricoles sont propriétaires du terrain qu’ils exploitent (Q4 de la section 7), mais il ne demande pas pour autant le montant de la valeur locative de ces terres.

21 Les questions sont renseignées pour chaque espèce d’animal : mouton, chèvre, bœuf, porc, poulet, pintade, autre volaille (préciser), cobaye/lapin, autre (préciser).

22 Les questions sont renseignées pour plus d’une quarantaine de cultures (cf. INS pour la liste).


3 En outre, la section sur l’agriculture n’intègre pas la culture des plants et se-mences alors que cela correspond à un secteur à part entière dans la nomencla-ture ivoirienne. Il convient donc d’intégrer cette culture à celles déjà existantes.

3 Enfin, l’autoconsommation comprend à la fois les produits alimentaires23 mais également les semences produites par le ménage qui seront utilisées pour la récolte de l’année suivante, or les informations relatives à l’autoconsommation en semences ne sont pas disponibles en 1998.

La question des charges agricoles n’est donc pas traitée de manière complète dans cette enquête. Cependant, cela ne constitue pas réellement un handicap pour l’analyse des résultats concernant les revenus agricoles car, comme dans les pays où ce type d’étude a été réalisé (Maroc, Egypte, …), il est fréquent que les estimations des charges agricoles soient tellement surestimées qu’au final le revenu agricole soit négatif. La seule option qui se présente alors est de considérer que ce revenu est nul. Une légère sous-estimation des charges pesant sur l’activité agricole, et donc une surestimation du revenu agricole, ne nous paraît donc pas constituer une remise en cause pertinente d’une telle évaluation.

Comparativement à 1998, l’ENV2002 rajoute des questions sur le montant des revenus liés à l’apiculture (section 3B1) et de l’autoconsommation en semences (section 3B2 Q7*Q10). En revanche, les autres lacunes de l’ENV1998 ne sont pas résolues :

3 Certaines questions relatives au revenu provenant des produits d’élevage non encore cités ou à la production de produits dérivés d’origine animale et de la culture restent confuses.

3 La question de la répartition des charges demeure non renseignée. 3 Les montants dépensés pour l’achat d’intrants ne sont toujours pas connus, de

même que les loyers des exploitations agricoles. 3 La culture des plants et semences n’est pas ajoutée à la liste des cultures dans

ce questionnaire. 3 Enfin, la question relative aux frais liés à l’entretien des animaux n’apparaît plus.

En 2008, des informations supplémentaires apparaissent tandis que d’autres dispa-raissent comparativement aux autres ENV.

3 L’évaluation de l’apiculture est problématique dans la mesure où la formulation des questions peut porter à confusion. En effet, il est demandé aux individus quelle quantité de miel est récoltée au cours des douze derniers mois (Eb7) et à quel prix le litre a été vendu (Eb8), ce qui peut conduire à des erreurs de calcul si l’on omet de soustraire du montant total la quantité de miel autoconsommée (L16) afin que cette information ne soit pas comptabilisée deux fois. Pour éviter

23 L’alimentation des ménages se décompose en cent quinze produits. Se référer à l’INS pour obtenir la liste de ces produits.


ce type d’erreur, il faudra harmoniser le questionnaire relatif à la vente de miel avec celui de la pêche et de la chasse.

3 Concernant les coûts imputés à l’activité agricole, les informations relatives à l’autoconsommation en semences sont disponibles et les montants des intrants apparaissent désormais dans le questionnaire. L’ENV2008 demande aux mé-nages ivoiriens non seulement le montant des frais liés à la main-d’œuvre em-ployée (K19) comme les précédentes enquêtes, mais également le montant des engrais et fertilisants utilisés (K20), le montant des insecticides (Q21) et celui des semences (K22).

3 L’ENV 2008 réintègre la question à l’attention des exploitants agricoles qui doivent faire état des frais d’entretien des animaux (question 10 de la section J).

3 En revanche, le questionnaire ne demande toujours pas le montant de la valeur locative des terres agricoles et le montant des autres produits d’élevage et de la culture des plants et semences n’apparaissent pas non plus.

Il importe que les prochaines ENV prennent en compte les améliorations à apporter aux questionnaires, le cas échéant l’évaluation du revenu agricole des ménages sera tronquée.

D. Les revenus de transferts

Dans l’ENV1998, les transferts privés recouvrent l’aide monétaire, l’aide alimentaire et l’aide non alimentaire. Leurs montants se trouvent dans la section 6 du questionnaire. Ces transferts privés et publics sont bien renseignés même si l’estimation des transferts en nature ne peut être parfaitement exacte.

Les transferts publics comprennent à la fois les pensions et les indemnités (section 6 Q11), mais également les bourses scolaires (section 5A Q10), ainsi que la prise en charge des frais de santé (section 5B Q13). Les pensions correspondent aux sommes d’argent versées par un organisme social pour aider les individus à subvenir à leurs besoins, pour rétribuer d’anciens services, etc. (la pension de retraite, la pension d’orphelin, la pension de veuve, la pension d’ancien combattant, etc.). Tandis que les indemnités ont davantage une optique d’assurance et visent à dédommager les préju-dices subits (décès, etc.).

En 2002, c’est la section 9 qui recouvre l’ensemble des transferts privés et publics. Le montant des transferts publics alloués à l’éducation est demandé dans la section 1B5 relative à l’éducation des individus (Q76), tandis que le montant des frais de santé pris en charge est demandé dans la section santé (section 8A, Q13). Aucune question supplémentaire permettant d’affiner l’estimation des transferts en nature n’est posée.

En 2008, la section des ressources des ménages (F) permet de rendre compte des transferts privés et publics dont ont bénéficié les ménages ivoiriens. Les questions posées sont identiques à celles de 1998 et 2002. Les prises en charges des frais de santé sont renseignées dans la section santé (Hb).


E. Le revenu du patrimoine ou rentes

La section 6 de l’ENV (Q1.7) interroge les ménages sur les revenus locatifs qu’ils ont perçus au cours de l’année. En revanche le questionnaire ne permet pas de connaître le montant des dividendes, des intérêts et des autres revenus de la propriété qui ont été perçus. Les loyers fictifs ou loyers imputés sont quant à eux évalués à partir d’un modèle (se référer au point six de cette section relatif aux choix méthodologiques de cette étude) et permettent d’intégrer le gain de niveau de vie lié au fait qu’un ménage soit propriétaire de son habitation et qu’il ne paye donc pas de loyer. En effet, le montant de ces loyers fictifs est considéré comme un revenu à part entière pour les ménages propriétaires de leur logement.

En 2002, les revenus locatifs perçus apparaissent dans la section 7 (Q1.7) tandis que les loyers fictifs sont évalués grâce à un nouveau modèle. Comme cela était le cas en 1998, les montants des dividendes, des intérêts et des autres revenus de la propriété perçus ne sont pas demandés aux ménages ivoiriens interrogés.

Concernant les revenus du patrimoine, à la question relative aux revenus locatifs per-çus par les ménages (F5 en 2008) et à l’estimation du loyer fictif, l’ENV 2008 rajoute une question sur le montant des dividendes, des intérêts et des autres revenus de la propriété perçus en cours d’année (question 6 de la section F). Il est nécessaire que les prochaines ENV continuent à intégrer les questions relatives à ces sources de revenu qui présentent un caractère fortement inégalitaire en raison de l’accès inéquitable au capital et de l’inertie prévalant dans la transmission intergénérationnelle des capitaux.

F. Les revenus divers Les revenus divers correspondent aux «autres sources de revenu» (section 6 Q1.12), c’est-à-dire aux sources de revenu plus ponctuelles, revêtant un caractère irrégulier. Cette source de revenu intègre l’ensemble des autres sources de revenu n’ayant pas été précédemment citées. Cette question pourrait être plus précise car les données montrent qu’il s’agit d’une source de revenu non négligeable et il serait intéressant de rajouter une question qualitative qui permettrait de rendre compte des sources de revenu annexes dont bénéficient certains ménages.

En 2002, aucune précision n’est apportée pour cette source de revenu en comparaison à 1998. Les revenus divers correspondent au montant des «autres sources de revenu», tel que cela est demandé aux ménages dans la question Q1.12 de la section sur les ressources complémentaires (9).

Les revenus divers correspondent au montant des revenus non encore cités (question F11). En 2008 cette source de revenu intègre également les revenus des activités non agricoles et les autres salaires24. Cela constitue une perte d’information et la finesse de

24 Les ordres de grandeur évoluent entre 1998-2002 et 2008, car en 2008 les revenus divers intègrent


l’analyse des résultats qui en découle en est forcément amoindrie. Il serait donc davantage pertinent de préciser les questions relatives à l’activité non agricole qui pouvaient paraître floues dans les précédentes ENV plutôt que de les supprimer et ainsi de grossir la section revenu divers qui recouvre désormais des informations totalement disparates.

Tableau A1.2 : Récapitulatif des informations nécessaires à l’évaluation des sources de revenu des ménages

Les salaires

3 le montant du salaire de l’activité principale ; 3 le montant du salaire de l’activité secondaire. A cet égard la question F3 du

questionnaire de l’ENV2008 doit être transformée afin de l’harmoniser avec la question F1. Elle doit donc être remplacée par la question suivante : « à combien estimez-vous en moyenne par mois la rémunération que vous tirez de votre emploi secondaire ? » ;

3 le montant des autres salaires de l’administration publique non cités ; 3 le montant des autres salaires des entreprises publiques et parapubliques non

encore cités ; 3 le montant des autres salaires privés non encore cités. 3 les questions concernant les autres revenus tirés de ces emplois doivent être

plus précises, et il faut pour ce faire demander spécifiquement pour chaque emploi occupé par les individus :

3 le montant des primes de rendement ; 3 le montant des primes de fin d’année ; 3 le montant des primes de santé ou de nuisance ; 3 le montant des primes de transport ; 3 le montant des primes de logement ; 3 le montant évalué des avantages sanitaires en nature ; 3 le montant évalué de l’assurance médicale payée par l’employeur ; 3 le montant évalué de la formation dont le travailleur a bénéficié ; 3 le montant des frais de missions effectuées dans le pays et/ou hors du pays ; 3 le montant des autres primes et préciser leur nature ; 3 les montants des autres avantages et préciser leur nature ;

également une partie des revenus salariaux et les revenus d’activité indépendante. L’incidence se fait principalement ressentir pour les déciles les plus riches.


3 le montant des autres revenus tirés des emplois salariés.

Le revenu d’activité indépendante non-agricole ou revenu d’entreprise

Intégrer des questions relatives à la comptabilité de l’entreprise pour vérifier les erreurs d’évaluation du revenu net, afin de connaître :

3 le revenu net tiré par le ménage de cette activité indépendante non agricole ; 3 le chiffre d’affaire de l’entreprise ; 3 les dépenses et charges relatives à l’activité indépendante non agricole, à savoir :

le loyer, les intrants (consommations intermédiaires), les charges de personnel, les autres charges.

Le revenu agricole

3 le montant de la vente de l’élevage ; 3 le montant de la vente des produits dérivés d’origine animale (œufs, 3 lait) ; 3 le montant des différents frais liés à l’entretien des animaux en spécifiant à quel

type d’animal a trait la charge financière (aliments, médicaments, …) ; 3 le montant de la vente de la pêche ; 3 le montant de la vente de la chasse ; 3 le montant de la vente de miel ; 3 le montant de la vente des différentes récoltes et notamment des plants et se-

mences ; 3 le montant de la vente de produits dérivés de la culture ; 3 le montant des subventions à l’élevage ; 3 le montant des subventions à la culture ; 3 le montant des frais de main-d’œuvre pour l’élevage et la culture en stipulant, quand

cela est possible, les frais imputables à chaque espèce animale et chaque culture ; 3 le montant des frais liés à la location des terres et/ou des locaux visant à accueillir

les bêtes ; 3 le montant des semences utilisées ; 3 le montant des fertilisants utilisés ; 3 le montant des insecticides utilisés ; 3 le montant des frais liés à la location des terres allouées à la culture ; 3 le montant de l’autoconsommation pour chaque aliment ; 3 le montant de l’autoconsommation en semences ;


3 le montant des autres revenus agricoles non encore cités.

Les revenus de transferts Désagréger les informations disponibles en demandant précisément :

3 le montant des héritages perçus ; 3 le montant des dots perçues ; 3 le montant des revenus de la mendicité ; 3 le montant des autres aides monétaires perçues ; 3 le montant des autres aides alimentaires perçues ; 3 le montant des autres aides non alimentaires perçues. 3 des pensions perçues en précisant de quel type de pension, à savoir s’il

s’agit d’une pension : de retraite, d’invalidité, de veuvage, d’ancien combattant, ou une autre pension ;

3 des assurances perçues ; 3 des bourses scolaires perçues ; 3 de la prise en charge des frais de santé ; 3 des autres indemnités perçues.

Le revenu du patrimoine 3 le montant des revenus locatifs. Afin de vérifier les éventuelles erreurs de saisie il est

nécessaire d’intégrer les questions relatives au nombre de biens en location et au type de location dont il s’agit (maisons, immeubles, terrains, équipements divers, …) ;

3 le montant des dividendes ; 3 le montant des intérêts perçus ; 3 le montant des autres revenus de la propriété ; 3 le montant estimé du loyer fictif peut permettre de vérifier la validité du modèle

d’estimation.

Les revenus divers 3 le montant des autres sources de revenu ; 3 la provenance des autres sources de revenu : activité informelle ; pêche occa-

sionnelle ; chasse occasionnelle ; autres (préciser).


Annexe 2 : Déciles de distribution selon les types de revenu

Tableau A2.1 : Déciles de distribution selon les types de revenu (en termes réels)Salaires Revenus agricoles Transferts

Dé-cile 2002 2008

Dé-cile 2002 2008 Décile 2002 2008

1 8 648 11 113 1 3 372 5 966 1 549 8552 20 623 27 891 2 16 248 20 710 2 1 928 3 5233 35 522 45 668 3 32 065 34 688 3 3 481 6 8374 54 177 67 631 4 48 169 50 278 4 5 728 11 9585 78 608 95 442 5 65 806 67 425 5 9 513 19 4596 112 911 130 009 6 86 964 87 013 6 15 424 30 4377 159 417 177 739 7 113 848 111 772 7 25 265 49 5288 230 642 251 891 8 151 389 147 333 8 42 693 80 4429 378 828 400 687 9 222 830 206 997 9 77 205 141 275

10 1 290 591 1 304 298 10 922 763 564 442 10 289 900 471 834Revenus du patrimoine Autres revenus

Dé-cile 2002 2008

Dé-cile 2002 2008

1 798 1 840 1 806 1 4532 2 571 4 255 2 2 880 4 2183 4 379 6 228 3 5 260 6 7744 6 188 8 173 4 9 662 10 2105 8 379 10 538 5 15 198 14 9696 11 192 13 561 6 21 087 21 9247 15 556 17 992 7 35 212 31 2918 23 833 25 657 8 58 071 48 4279 43 923 43 652 9 112 709 85 426

10 200 789 199 691 10 366 253 438 191



Annexe 3: Secteurs d’activité des chefs de ménage par strate

Tableau A3.1 : Secteurs d’activité des chefs de ménage selon la strate de résidence en 2008 (%)Code Secteur Centre-

NordCentre-Ouest

Nord-Est Nord Ouest Sud Sud-

Ouest Centre Centre-Est

Nord-Ouest

Abi-djan

1. Agriculture vivrière 35,3 8,7 15,5 33,9 19,6 10,2 2,6 31,2 11,7 28,7 0,2

2. Culture du cacao 0,1 42,7 0,9 0,5 21,5 27,7 38,0 9,7 22,2 0,4 0,4

3. Culture du café 0,1 4,3 0,7 0,0 11,3 2,4 0,6 1,9 1,2 0,4 0,0

4. Culture du coton 0,0 0,4 0,0 4,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 0,0

5.Culture de la banane douce et de l’ananas

0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

6. Culture des plantes oléagineuses 0,1 0,0 0,1 0,0 0,0 2,2 1,4 0,0 0,5 0,0 0,1

7.Autres produits de l’agriculture indus et d’export

9,7 2,3 29,0 3,0 2,1 9,1 5,7 2,6 2,9 25,0 0,3

8. Plants et semences 0,1 0,7 3,0 3,0 3,5 0,4 0,9 2,0 4,1 0,0 0,1

9. Elevage, chasse et annexes 1,0 2,0 3,6 3,9 0,8 1,6 1,0 1,4 2,7 2,7 0,5

10. Sylviculture, exploi-tation forestière 0,4 0,8 0,3 0,1 0,5 0,3 0,1 0,1 0,1 0,0 0,2

11. Pêche et pisciculture 0,1 0,1 0,0 0,1 0,3 1,3 1,1 0,0 0,1 0,0 0,2

12. Industries extractives 0,1 0,1 0,1 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 0,0 1,9 0,2

13. Industrie de transfor-mation 8,7 5,6 4,9 6,7 6,0 6,5 8,9 4,9 6,0 6,4 12,3

14.Production et distri-bution d’électricité, gaz et eau

0,1 0,2 0,0 0,2 0,1 0,1 0,4 0,4 0,1 0,0 0,7

15. Construction 1,7 1,2 1,7 1,5 1,0 1,9 0,8 1,3 2,0 0,7 2,9

16.Commerce de gros et de détail et réparation

15,2 12,8 17,4 17,9 14,3 10,8 15,5 13,3 18,3 15,7 25,8

17. Transports et communications 2,7 2,3 3,3 2,9 2,0 3,3 3,8 3,8 4,2 2,1 9,7

18. Postes et télécom-munications 0,4 0,1 0,2 0,1 0,2 0,2 0,4 0,2 0,1 0,1 0,8

19. Autres services 1,2 1,2 1,7 1,9 0,6 2,8 2,0 2,6 2,6 0,9 8,0

20. Services publics et de collectifs 8,9 7,7 7,9 10,4 7,7 9,9 10,2 15,3 10,7 6,5 21,7

21. Chômeurs 4,8 1,4 2,2 2,2 2,4 2,7 1,8 1,9 4,1 1,4 7,9

22. Inactifs 9,1 5,4 7,4 7,1 6,1 5,4 5,0 7,5 6,3 6,7 8,2

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Source : calculs des auteurs


Tableau A3.2 : Revenus moyens par déciles dans les différentes strates (FCFA)Strate Centre-Nord Centre-Ouest Nord-Est Nord Ouest Sud

Dé-cile 2002 2008 2002 2008 2002 2008 2002 2008 2002 2008 2002 2008

1 55 99925

192 44 611 54 598 21 927 43 176 50 241 22 392 27 836 35 816 60 389 68 043

2 100 58856

148 85 738 98 093 57 537 72 562 98 751 47 045 48 229 66 151110 276

116 486

3 130 76980

162111 185 129 131 88 412 93 260 136 328 62 274 63 973 90 757

149 990

154 023

4 154 429102 793

134 509 159 420

116 153

119 138 165 230 81 003 85 277

117 937

190 382

190 699

5 193 276131 858

163 538 192 304

144 739

151 305 202 590

102 342

107 189

146 112

233 108

232 361

6 234 728165 937

192 740 236 760

181 426

183 230 254 519

132 069

142 361

189 718

284 803

274 266

7 295 203209 587

239 018 287 912

254 658

222 223 319 281

167 863

183 667

247 769

347 646

336 412

8 366 626282 693

305 632 346 478

385 480

284 084 406 703

213 257

240 609

333 200

461 656

428 418

9 524 268

432 332

412 247 473 234

564 225

411 130 581 903

302 407

346 197

470 374

695 662

610 079

101 795 759

963 530

990 817

1 123 675

1 873 602

1 226 837

2 085 577

898 740

822 680

1 230 725

2 328 211

1 639 292

Strate Sud-Ouest Centre Centre-Est Nord-Ouest Abidjan

Dé-cile 2002 2008 2002 2008 2002 2008 2002 2008 2002 2008

1 13 29366

433 44 475 48 478 23 930 41 613 46 303 40 447 86 244 72 053

2 51 869115 044 79 606 84 198 68 412 80 928 81 590 80 076

161 455

140 266

3 96 622153 523

108 454 112 784

104 472

113 712 99 835

113 475

217 301

186 683

4 137 821203 144

138 553 137 774

144 270

148 562 122 972

142 516

266 830

243 206

5 176 558253 515

176 589 176 754

193 933

193 286 151 998

178 397

325 859

301 315

6 214 708313 081

218 833 210 548

245 024

246 636 176 641

218 347

400 010

373 305

7 261 247385 135

274 108 255 653

311 678

303 742 205 751

265 470

509 006

473 336

8 342 303481 072

352 649 338 379

413 576

393 023 243 760

338 511

687 242

638 718

9 482 579633 898

494 036 451 793

567 280

549 991 320 311

510 965

1 026 634

971 716

101 575 151

1 615 830

1 570 709

1 071 305

1 114 172

1 318 188

1 285 705

1 444 646

4 859 270

2 871 733



Annexe 4 : Description statistique des caractéristiques des ménages ivoiriens

Tableau A4.1 : Probabilité d’être pauvre selon la strate et le sexe du chef de ménage (%)Strate Homme FemmeCentre-Nord 50,1 54,9Centre-Ouest 39,5 69,6Nord-Est 34,5 49,7Nord 52,7 57,5Ouest 47,8 50,2Sud 30,0 38,9Sud-Ouest 26,6 34,8Centre 40,2 55,5Centre-Est 38,3 41,2Nord-Ouest 35,2 42,9Abidjan 25,4 29,3Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.2 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur d’activité et le sexe du chef de ménage (%)

Activité Homme FemmeAgriculture vivrière 57,3 63,7Culture du cacao 37,1 36,3Culture du café 49,8 30,8Culture du coton 39,6 xCulture de la banane douce et de l’ananas 18,8 xCulture des plantes oléagineuses 25,9 40,0Culture d’autres produits de l’agriculture industrielle et d’exportation 39,4 46,1Plants et semences 47,9 50,0Elevage, chasse et activités annexes 36,3 60,0Sylviculture, exploitation forestière 22,2 xPêche et pisciculture 4,8 xIndustries extractives 18,5 xIndustries de transformation 30,6 38,8Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 13,3 xConstruction 33,7 xCommerce de gros et de détail et réparation 29,4 41,4Transports et communications 25,2 50,0Postes et télécommunications 28,1 20,0Autres services 23,5 37,0Services publics et collectifs 24,5 26,6Chômeurs 44,9 46,8Inactifs 43,3 42,3Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.3 : Probabilité d’être pauvre selon la strate d’appartenance et la taille du ménage (%)

Taille du ménage 1 2 à 4 5 à 8 plus de 8Centre-Nord 19,0 47,1 62,7 73,3Centre-Ouest 10,2 38,8 51,7 55,0Nord-Est 14,7 37,1 54,9 67,3Nord 21,9 44,9 64,7 71,9Ouest 22,2 42,4 62,6 67,7Sud 10,1 27,3 44,0 43,9Sud-Ouest 5,2 25,7 39,6 40,2Centre 16,1 42,6 53,5 57,0Centre-Est 17,4 40,7 47,8 55,1Nord-Ouest 11,5 29,5 53,1 57,9Abidjan 2,7 17,7 37,7 46,2Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.4 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur d’activité et la taille du ménage (%)Activité 1 2 à 4 5 à 8 plus de 8Agriculture vivrière 24,3 52,3 71,0 76,7Culture du cacao 9,8 31,4 45,0 44,6Culture du café 21,1 39,5 53,4 65,0Culture du coton x 16,7 36,0 52,6Culture de la banane douce et de l’ananas x 27,3 x xCulture des plantes oléagineuses x 25,0 45,0 40,0Culture produits de l’agriculture indus et d’export 14,8 35,7 54,7 57,1Plants et semences 15,1 37,1 74,1 78,1Elevage, chasse et activités annexes 10,0 31,5 68,0 61,8Sylviculture, exploitation forestière x 8,3 36,4 50,0Pêche et pisciculture x x 9,1 25,0Industries extractives x x 42,9 80,0Industries de transformation 8,0 27,6 50,2 55,1Production et distribution d’électri-cité, gaz et eau x 16,7 9,9 20,0Construction 6,5 28,9 47,1 57,6Commerce de gros et de détail et réparation 9,0 31,7 49,4 56,8Transports et communications 3,5 19,7 39,6 50,8Postes et télécommunications 14,3 17,6 33,3 50,0Autres services 5,4 24,2 33,0 52,1Services publics et collectifs 6,4 21,8 32,9 39,3Chômeurs 27,8 43,4 55,3 56,9Inactifs 28,7 38,9 52,0 54,1Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.5 : Probabilité d’être pauvre selon la strate et l’analphabétisme du chef de ménage (%)

Strate Chef de ménage lettré Chef de ménage illettréCentre-Nord 41,1 56,5Centre-Ouest 37,9 46,0Nord-Est 27,9 45,4Nord 41,1 57,9Ouest 51,0 46,3Sud 27,5 36,5Sud-Ouest 23,7 31,9Centre 35,7 50,6Centre-Est 34,3 43,2Nord-Ouest 27,3 39,1Abidjan 21,1 39,6Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.6 : Probabilité d’être pauvre selon le secteur et l’analphabétisme du chef de ménage (%)

Activité Chef de ménage lettré Chef de ménage illettré1. Agriculture vivrière 55,7 60,02. Culture du cacao 35,5 38,23. Culture du café 49,0 48,84. Culture du coton 54,6 35,15. Culture de la banane douce et de l’ananas 14,3 18,26. Culture des plantes oléagineuses 20,8 31,47. Culture d’autres produits de l’agriculture indus-trielle et d’export 31,6 43,78. Plants et semences 53,8 45,29. Elevage, chasse et activités annexes 31,9 41,610. Sylviculture, exploitation forestière 17,4 30,811. Pêche et pisciculture 8,7 x12. Industries extractives 7,7 28,613. Industries de transformation 26,8 37,514. Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 12,0 20,015. Construction 27,2 44,316. Commerce de gros et de détail et réparation 29,8 37,117. Transports et communications 20,7 31,118. Postes et télécommunications 27,8 x19. Autres services 21,8 42,120. Services publics et collectifs 20,0 41,021. Chômeurs 39,0 60,822. Inactifs 34,9 50,8Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.7 : Probabilité d’être pauvre selon la formation suivie et la strate d’habitation (%) Strate Aucune Apprentissage

formelApprentissage

informelAutre

Centre-Nord 52,8 36,5 47,0 28,6Centre-Ouest 43,0 29,5 45,7 26,7Nord-Est 46,1 17,8 27,9 29,6Nord 58,2 42,7 43,5 18,2Ouest 52,8 35,5 37,9 33,3Sud 34,8 23,3 39,6 11,1Sud-Ouest 29,6 20,2 26,5 xCentre 49,1 26,9 35,3 30,0Centre-Est 43,3 23,8 33,1 50,0Nord-Ouest 36,2 36,8 40,1 xAbidjan 29,2 18,4 29,2 14,7Source : calculs des auteurs.


Tableau A4.8 : Probabilité d’être pauvre selon la formation suivie et le secteur d’activité (%)Activité Aucune Apprentissage

formelApprentissage

informelAutre

Agriculture vivrière 59,7 58,8 53,5 33,3Culture du cacao 38,4 25,0 36,0 26,7Culture du café 48,7 41,2 55,1 xCulture du coton 38,9 66,7 50,0 xCulture de la banane douce et de l’ananas 18,2 25,0 x xCulture des plantes oléagineuses 30,0 16,7 x xCulture produits de l’agriculture indus et d’export 40,5 29,5 41,5 50,0Plants et semences 51,7 11,0 40,7 xElevage, chasse et activités annexes 38,9 26,7 46,1 xSylviculture, exploitation forestière 38,5 11,1 18,2 xPêche et pisciculture 10,5 x X xIndustries extractives 25,0 x 14,3 xIndustries de transformation 29,2 39,8 33,7 28,6Production et distribution d’électricité, gaz et eau 40,0 5,3 25,0 xConstruction 34,5 22,5 34,0 50,0Commerce de gros et de détail et réparation 37,2 23,9 28,6 23,5Transports et communications 28,1 23,1 25,6 xPostes et télécommunications 23,8 22,2 50,0 xAutres services 25,3 20,4 43,1 xServices publics et collectifs 30,4 14,4 33,2 18,7Chômeurs 51,7 33,3 32,8 33,3Inactifs 45,0 35,3 36,2 44,4Source : calculs des auteurs.


Annexe 5 : Formation suivie par les chefs de ménage selon leur statut de pauvretéLes résultats présentés dans cette annexe correspondent aux données de 200825 mais les résultats relatifs aux données de l’ENV2002 sont disponibles sur simple demande auprès des auteurs.

Tableau A5.1 : Type d’apprentissage suivi par le chef de ménage selon son statut de pauvreté et sa strate (%)

Ens. ménages Non pauvres Pauvres

Strate Aucun Formel Infor-mel

Autre Aucun Formel Infor-mel

Autre Aucun Formel Infor-mel

Autre

Centre-Nord 67,8 8,8 21,7 1,7 63,7 11,1 22,9 2,4 72,1 6,4 20,5 1,0

Centre-Ouest 66,3 9,8 22,7 1,2 65,3 11,9 21,2 1,5 67,7 6,9 24,6 0,8

Nord-Est 70,6 14,3 14,3 0,8 62,6 19,4 17,0 0,9 82,8 6,5 10,2 0,6

Nord 70,6 10,8 17,4 1,2 63,4 13,3 21,1 2,2 76,8 8,7 14,1 0,4

Ouest 70,6 8,4 19,9 1,1 64,3 10,5 23,8 1,4 77,4 6,2 15,6 0,8

Sud 58,6 17,3 23,0 1,1 55,6 19,4 23,6 1,5 65,0 12,9 21,7 0,4

Sud-Ouest 60,9 14,2 24,5 0,4 59,0 15,7 24,8 0,5 65,8 10,5 23,7 0,0

Centre 70,7 11,4 16,8 1,1 64,3 14,9 19,4 1,4 78,9 7,0 13,4 0,7

Centre-Est 68,9 14,3 16,6 0,2 63,8 17,8 18,2 0,2 76,8 8,8 14,2 0,3

Nord-Ouest 78,0 4,2 17,5 0,3 79,2 4,2 16,6 0,0 76,0 4,2 18,9 0,9

Abidjan 47,3 27,5 23,4 1,8 45,3 30,3 22,4 2,0 53,2 19,4 26,3 1,0


25 Par exemple, dans la première strate 72% des ménages pauvres n’ont pas suivi de formation, 6% ont suivi un apprentissage formel, 21% ont suivi un apprentissage informel, et 1% ont suivi un autre type de formation.


Tableau A5.2 : Type d’apprentissage suivi par le chef de ménage selon son statut de pauvreté et son secteur (%)

Ens. ménages Non pauvres Pauvres

Act. Aucun Formel Informel Autre Aucun Formel Informel Autre Aucun Formel Informel Autre

1. 83,7 4,5 11,3 0,5 82,0 4,5 12,8 0,8 85,0 4,5 10,3 0,3

2. 75,3 6,8 17,2 0,8 73,6 8,0 17,5 0,9 78,1 4,6 16,8 0,6

3. 74,5 6,6 18,9 0,0 75,6 7,6 16,8 0,0 73,4 5,5 21,1 0,0

4. 78,3 6,5 8,7 6,5 78,6 3,6 7,1 10,7 77,8 11,1 11,1 0,0

5. 61,1 22,2 16,7 0,0 60,0 20,0 20,0 0,0 66,7 33,3 0,0 0,0

6. 84,8 10,1 3,4 1,7 81,4 11,6 4,7 2,3 93,7 6,3 0,0 0,0

7. 78,0 6,7 14,9 0,4 77,2 7,9 14,5 0,4 79,1 5,0 15,4 0,5

8. 79,9 5,0 15,1 0,0 74,2 8,6 17,2 0,0 86,0 1,2 12,8 0,0

9. 74,0 13,7 11,9 0,5 72,8 16,2 10,3 0,7 75,9 9,6 14,5 0,0

10. 36,1 25,0 30,6 8,3 28,6 28,6 32,1 10,7 62,5 12,5 25,0 0,0

11. 44,2 7,0 46,5 2,3 41,5 7,3 48,8 2,4 100,0 0,0 0,0 0,0

12. 61,5 11,5 27,0 0,0 57,1 14,3 28,6 0,0 80,0 0,0 20,0 0,0

13. 35,3 15,4 48,5 0,8 36,4 15,8 47,0 0,8 32,8 14,6 51,9 0,7

14. 17,9 67,9 14,3 0,0 12,5 75,0 12,5 0,0 50,0 25,0 25,0 0,0

15. 27,5 24,5 47,0 1,0 26,3 27,7 45,3 0,7 30,2 17,5 50,8 1,6

16. 65,4 9,8 24,0 0,8 62,0 11,2 25,8 1,0 72,1 6,9 20,4 0,6

17. 41,8 23,3 33,3 1,6 40,3 24,0 33,6 2,1 46,5 21,3 32,3 0,0

18. 60,0 25,7 11,4 2,9 64,0 28,0 8,0 0,0 50,0 20,0 20,0 10,0

19. 48,7 29,4 19,5 2,4 49,6 32,0 15,2 3,3 46,1 22,5 31,5 0,0

20. 39,9 37,6 20,2 2,3 36,9 42,7 17,9 2,5 49,1 22,0 27,2 1,7

21. 64,5 17,6 15,7 2,2 56,7 21,4 19,2 2,7 73,9 13,0 11,4 1,6

22. 72,1 18,4 8,4 1,1 68,9 20,6 9,4 1,1 76,4 15,3 7,2 1,1



Tableau A5.3 : Formation suivie par le chef de ménage selon son statut de pauvretéEnsemble des ménages Non pauvres Pauvres

Code Formation suivie Fré-quence

Pourcen-tage

Fré-quence

Pourcen-tage

Fré-quence

Pourcen-tage

1. Agriculture et élevage 411 9,96 257 8,88 154 12,5

2. Bois et Forêt 29 0,70 21 0,73 8 0,65

3. Pêche 26 0,63 23 0,80 3 0,24

4. Lettres, Histoire-géo 9 0,22 8 0,28 1 0,08

5. Mines, Carrière, géologie, Hydraulique 16 0,39 14 0,48 2 0,16

6. Génie civil, Travaux publics, Bâtiment 133 3,22 84 2,90 49 3,98

7. Topographie, Cartographie 9 0,22 5 0,17 4 0,32

8. Menuiserie, Charpenterie, Ébénisterie 220 5,33 142 4,91 78 6,33

9. Tannerie, Maroquinerie, Cordonnerie 10 0,24 4 0,14 6 0,49

10. Industries chimiques 10 0,24 8 0,28 2 0,16

11. Verrerie, vitrerie, poterie, céramique 12 0,29 9 0,31 3 0,24

12. Chaudronnerie, Construction métallique 50 1,21 31 1,07 19 1,54

13. Electronique, électrotechnique, Electricité 189 4,58 128 4,42 61 4,95

14. Sciences sociales, Droit 11 0,27 10 0,35 1 0,08

15. Photogravure, Imprimerie 18 0,44 11 0,38 7 0,57

16. Autres sciences physiques appliquées 4 0,10 4 0,14 0 0,00

17. Commerce 139 3,37 101 3,49 38 3,08

18. Economie 15 0,36 12 0,41 3 0,24

19. Fiscalité, finances, transit, domaines 38 0,92 31 1,07 7 0,57

20. Banque, Assurance 14 0,34 13 0,45 1 0,08

21. Informatique 48 1,16 40 1,38 8 0,65

22. Administration générale 13 0,32 10 0,35 3 0,24

23. Diplomatie 1 0,02 1 0,03 0 0,00

24. Police 16 0,39 13 0,45 3 0,24

25. Formation périscolaire 4 0,10 4 0,14 0 0,00

26. Enseignant primaire 208 5,04 182 6,29 26 2,11

27. Enseignant supérieur 17 0,41 15 0,52 2 0,16

28. Education spécialisée 20 0,48 18 0,62 2 0,16

29. Information, Journalisme 7 0,17 6 0,21 1 0,08

30. Cinéma, théâtre, arts 10 0,24 5 0,17 5 0,41

31. Documentation, musées 0 0,00 0 0,00 0 0,00

Ensemble des ménages Non pauvres Pauvres

Code Formation suivie Fréquence Pourcen-tage

Fréquence Pourcen-tage

Fréquence Pourcen-tage


32. Formation générale (de la 6ème à la Ter-minale) 41 0,99 31 1,07 10 0,81

33. Soins personnels 32 0,78 21 0,73 11 0,89

34. Armée 71 1,72 58 2,00 13 1,06

35. Artisan 61 1,48 37 1,28 24 1,95

36. Artistes divers 16 0,39 10 0,35 6 0,49

37. Plombier 32 0,78 23 0,80 9 0,73

38. Développement rural, Génie rurale 3 0,07 3 0,10 0 0,00

39. Architecture, Urbanisme 19 0,46 11 0,38 8 0,65

40. Forgeron 23 0,56 12 0,41 11 0,89

41. Filature, tissage, bonneterie 25 0,61 17 0,59 8 0,65

42. Industries alimentaires, boissons, tabacs 25 0,61 15 0,52 10 0,81

43. Mécanique générale, mécanique de pré-cision 503 12,19 351 12,13 152 12,34

44. Transport 317 7,68 229 7,92 88 7,14

45. Télécommunication 11 0,27 9 0,31 2 0,16

46. Sciences de la nature 2 0,05 2 0,07 0 0,00

47. Médecine et Santé publique 97 2,35 75 2,59 22 1,79

48. Hôtellerie, tourisme 43 1,04 36 1,24 7 0,57

49. Mathématiques, Statistique et autres appli-cations des mathématiques 20 0,48 10 0,35 10 0,81

50. Gestion, Comptabilité, organisation et méthode 95 2,3 72 2,49 23 1,87

51. Administration judiciaire 8 0,19 8 0,28 0 0,00

52. Enseignant secondaire 54 1,31 49 1,69 5 0,41

53. Education physique et sportive 10 0,24 9 0,31 1 0,08

54. Secrétariat 50 1,21 34 1,18 16 1,30

55. Tailleur 422 10,23 263 9,09 159 12,91

56. Interprétariat 2 0,05 1 0,03 1 0,08

57. Théologie, Episcopat 22 0,53 14 0,48 8 0,65

58. Sauvetage 4 0,10 3 0,10 1 0,08

59. Profession libérale du service 96 2,33 62 2,14 34 2,76

60. Emploi domestique 5 0,12 1 0,03 4 0,32

61. Blanchisserie 7 0,17 3 0,10 4 0,32

99. Autre 302 7,32 214 7,40 88 7,14

Total 4 125 100,00 2 893 100,00 1 232 100,00



Annexe 6 : Matrices de corrélation des variables explicatives et évalua-tion du probit en 2002

Tabl

eau A

6.1 :

Matri

ce d

e cor

rélat

ion

des v

ariab

les p

our l

’anné

e 200

2

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Taille

1.000

0

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gne

-0.15

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000

Sexe

chef

-0.14

05-0

.0316

1.000

0

Agec

hef

0.302

0-0

.0485

0.069

01.0

000

Agem

oyen

-0.38

690.0

977

0.090

50.4

731

1.000

0

Illettr

isme

-0.00

32-0

.1276

0.153

50.3

040

0.143

01.0

000

Etud

emoy

-0.15

500.2

433

-0.04

54-0

.2040

0.050

9-0

.6370

1.000

0

Etud

eche

f0.0

004

0.212

6-0

.1332

-0.27

58-0

.1424

-0.79

400.7

923

1.000

0

Form

ation

0.039

6-0

.0714

0.064

60.1

052

0.044

30.2

910

-0.24

42-0

.2599

1.000

0

Elec

tricité

0.021

00.1

090

-0.03

26-0

.1330

-0.07

78-0

.3643

0.417

90.4

081

-0.20

771.0

000

Assa

iniss

emen

t-0

.0072

0.123

10.0

145

-0.13

06-0

.0673

-0.31

780.3

886

0.376

2-0

.1719

0.517

61.0

000

Eau

0.030

60.0

746

0.048

8-0

.0034

-0.00

95-0

.2059

0.248

40.2

589

-0.06

440.2

788

0.180

11.0

000

Supe

rficie

0.056

5-0

.0210

0.012

70.0

741

0.020

60.0

693

-0.07

96-0

.0746

0.056

2-0

.0843

-0.09

81-0

.0515

1.000

0

Agric

ole-0

.0174

-0.07

920.0

919

0.134

70.0

764

0.238

8-0

.2326

-0.24

000.1

240

-0.29

44-0

.2964

-0.08

270.1

053

1.000

0

Expo

rtatio

n0.1

374

-0.10

20-0

.1358

0.108

5-0

.0232

0.179

6-0

.2755

-0.25

740.1

631

-0.31

96-0

.3265

-0.17

150.0

504

-0.27

551.0

000

Mode

rne

-0.10

860.1

335

-0.01

34-0

.2957

-0.11

04-0

.3384

0.387

30.4

127

-0.23

140.4

707

0.485

30.1

937

-0.12

09-0

.4332

-0.55

941.0

000

Autre

0.003

10.0

293

0.104

20.1

681

0.123

6-0

.0023

0.054

8-0

.0054

-0.00

900.0

630

0.048

20.0

341

-0.00

63-0

.1482

-0.19

14-0

.3009

1.000

0

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.


Tabl

eau A

6.2 :

Matri

ce d

e cor

rélat

ion

des v

ariab

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our l

’anné

e 200

8

Taille

Epar

gne

Sexe

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oyen

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ricole

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ionMo

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tre

Taille

1.000

0

Epar

gne

-0.05

381.0

000

Sexe

chef

-0.07

43-0

.0061

1.000

0

Agec

hef

0.349

10.0

166

0.110

81.0

000

Agem

oyen

-0.37

540.0

861

0.066

40.4

511

1.000

0

Illettr

isme

0.012

2-0

.0447

0.119

00.1

877

0.069

51.0

000

Etud

emoy

-0.07

560.1

137

-0.01

19-0

.0628

0.098

5-0

.6285

1.000

0

Etud

eche

f-0

.0117

0.083

1-0

.1002

-0.15

19-0

.0438

-0.76

260.7

911

1.000

0

Form

ation

-0.03

570.0

130

-0.08

64-0

.0982

-0.02

02-0

.1817

0.146

00.1

508

1.000

0

Elec

tricité

-0.01

700.0

349

0.029

3-0

.0763

-0.01

35-0

.2562

0.285

40.2

552

0.136

11.0

000

Assa

iniss

emen

t-0

.0261

0.030

40.0

258

-0.03

440.0

178

-0.20

740.2

549

0.217

80.0

987

0.500

01.0

000

Eau

0.044

50.0

336

0.042

00.0

541

0.034

2-0

.1515

0.204

40.1

788

0.029

00.1

689

0.078

11.0

000

Supe

rficie

0.026

70.0

009

-0.01

610.0

347

0.003

9-0

.0002

-0.00

090.0

073

-0.00

30-0

.0416

-0.03

36-0

.0117

1.000

0

Agric

ole0.0

119

-0.02

540.0

637

0.059

00.0

092

0.213

2-0

.2037

-0.19

34-0

.1432

-0.24

77-0

.2093

-0.01

650.0

071

1.000

0

Expo

rtatio

n0.1

297

-0.02

29-0

.1706

0.112

0-0

.0227

0.132

9-0

.1816

-0.15

70-0

.0862

-0.34

56-0

.3123

-0.10

750.0

894

-0.28

571.0

000

Mode

rne

-0.16

140.0

430

0.066

6-0

.2472

-0.04

81-0

.2723

0.288

70.2

743

0.191

30.4

625

0.406

30.0

954

-0.07

89-0

.4516

-0.62

401.0

000

Autre

0.082

6-0

.0074

0.091

60.2

367

0.143

1-0

.0189

0.066

20.0

314

-0.01

210.0

812

0.075

00.0

326

-0.01

60-0

.1028

-0.14

21-0

.2246

1.000

0

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.


Tableau A6.3 : Evaluation de la probabilité d’être pauvre en 2002 Modèle probit. Variable dépendante : pauvreté.

Modèle 1 2 3 4 5 6 7

Taille 0.033*** 0.041*** 0.043*** 0.047*** 0.052*** 0.050*** 0.050***

[0.005] [0.005] [0.005] [0.005] [0.006] [0.006] [0.006]

Agechef 0.028*** 0.026*** 0.027*** 0.021*** 0.022*** 0.024*** 0.024***

[0.006] [0.006] [0.006] [0.006] [0.006] [0.006] [0.006]

Agechef2 -0.001 -0.001* -0.001** -0.001 -0.001 -0.001* -0.001*

[0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001]

Agemoyen -0.077*** -0.070*** -0.068*** -0.046*** -0.046*** -0.047*** -0.047***

[0.005] [0.005] [0.005] [0.006] [0.006] [0.006] [0.006]

Agemoyen2 0.006*** 0.005*** 0.005*** 0.002** 0.002** 0.002** 0.002**

[0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001] [0.001]

Sexechef 0.089** 0.027 0.021 0.120*** 0.167*** 0.164*** 0.164***

[0.036] [0.037] [0.037] [0.037] [0.037] [0.038] [0.038]

Epargne -0.012*** -0.011*** -0.010*** -0.010*** -0.010*** -0.010*** -0.010***

[0.002] [0.002] [0.002] [0.002] [0.002] [0.002] [0.002]

Illettrisme 0.376***

[0.030]

Etudechef 0.165*** 0.156*** 0.134*** 0.077** 0.024 0.024

[0.038] [0.038] [0.039] [0.039] [0.040] [0.040]

Etudemoy -0.050***

[0.003]

Formation -0.115*** -0.084*** -0.081*** -0.081***

[0.006] [0.007] [0.007] [0.007]

Electricité -0.227*** -0.150*** -0.149***

[0.035] [0.036] [0.036]

Eau -0.199*** -0.194*** -0.194***

[0.030] [0.030] [0.030]

Assainissement -0.163*** -0.089** -0.088**

[0.034] [0.035] [0.035]

Superficie -0.004* -0.005* -0.005*

[0.002] [0.002] [0.002]

Agricole 0.072

[0.053]

Exportation -0.001 -0.076*

[0.052] [0.041]

Moderne -0.306*** -0.381***

[0.048] [0.045]

Autre -0.080

[0.053]

Constante -0.264** -0.788*** -0.424*** -0.525*** -0.235 -0.098 -0.022

[0.132] [0.153] [0.154] [0.157] [0.161] [0.163] [0.165]

Observations 10800 10466 10466 10466 10466 10466 10466

Pseudo R² 0.1176 0.1347 0.1423 0.1541 0.1705 0.1775 0.1775

Source : calcul des auteurs. Ecart-type entre parenthèses. * significatif à 10%; ** significatif à 5%; *** significatif à 1%.


Annexe 7: Revenu moyen par décile de distribution et par secteur d’activitéTableau A7.1 : Revenu moyen par décile de distribution et par secteur d’activité (FCFA)

Secteur 1 : Agriculture vivrière Secteur 2 : Culture du cacao Secteur 3 : Culture du café

Décile 2002 2008 Décile 2002 2008 Décile 2002 2008

1 32 350 28 806 1 31 587 59 213 1 24 937 49 310

2 63 543 54 818 2 75 936 106 894 2 42 089 84 645

3 89 300 75 101 3 104 407 138 021 3 54 186 105 983

4 113 107 94 534 4 131 634 175 952 4 68 545 130 019

5 142 145 117 322 5 159 478 219 119 5 85 356 160 838

6 176 877 144 392 6 197 108 261 705 6 111 898 193 905

7 211 706 181 873 7 245 259 315 522 7 142 164 239 606

8 265 338 233 580 8 321 589 381 420 8 184 171 302 296

9 367 959 326 027 9 452 916 500 098 9 270 702 460 965

10 1 331 605 774 086 10 1 242 699 1 233 409 10 944 894 1 095 926

Secteur 4 : Culture du coton Secteur 5 : Culture de la bananedouce et de l’ananas

Secteur 6 : Plantes oléagineuses


1 60 028 55 717 1 69 192 180 951 1 56 857 104 527

2 95 493 82 890 2 108 677 212 208 2 108 038 133 467

3 117 124 98 191 3 131 275 247 867 3 136 263 162 432

4 139 485 135 398 4 176 444 284 213 4 152 711 188 971

5 163 292 185 312 5 212 300 303 559 5 184 222 276 908

6 185 900 199 293 6 289 547 346 286 6 231 926 357 242

7 216 779 232 756 7 310 522 333 076 7 262 646 423 542

8 265 994 266 136 8 379 241 367 900 8 371 128 644 951

9 379 357 346 998 9 414 131 457 559 9 598 289 1 210 737

10 1 137 112 1 040 551 10 1 464 260 781 245 10 1 637 747 3 604 245

Secteur 7 : Agriculture industrielle Secteur 8 : Plants et semences Secteur 9 : Elevage, chasse et

et d’exportation activités annexes


1 35 104 49 961 1 48 726 39 386 1 42 603 30 450

2 74 635 87 690 2 92 401 55 674 2 96 577 81 379

3 103 696 119 101 3 136 377 76 995 3 131 884 99 071

4 131 838 147 754 4 192 333 103 432 4 159 803 126 852

5 164 411 180 834 5 293 988 139 300 5 193 897 156 418

6 199 514 218 322 6 368 357 167 310 6 239 729 203 142

7 246 203 258 435 7 563 951 208 542 7 336 291 272 586

8 349 180 346 382 8 836 531 301 058 8 421 744 407 834

9 451 775 496 747 9 875 151 458 260 9 698 314 628 023

10 1 237 216 1 493 146 10 2 005 846 1 248 368 10 1 318 154 1 444 915

Secteur 10 : Sylviculture et Secteur 11 : Pêche et pisciculture Secteur 12 : Industries extractives


exploitation forestière


1 89 902 46 889 1 130 161 164 101 1 17 380 115 301

2 147 980 118 677 2 213 006 197 973 2 101 276 130 500

3 175 647 213 581 3 295 991 266 423 3 130 000 211 991

4 198 143 254 465 4 389 000 398 606 4 147 484 252 292

5 284 511 334 945 5 437 075 505 696 5 177 787 411 516

6 403 305 407 228 6 484 410 648 714 6 256 426 571 980

7 548 894 586 344 7 626 935 874 471 7 396 862 600 000

8 949 162 997 765 8 889 135 1 602 948 8 504 455 930 744

9 1 590 753 1 879 879 9 1 312 492 1 789 903 9 1 200 412 1 023 179

10 1 826 500 3 585 121 10 3 105 359 2 887 915 10 2 098 000 2 772 144

Secteur 13 : Industries de transfor-mation

Secteur 14 : Production et distrib.d’électricité, gaz et eau

Secteur 15 : Construction


1 73 327 55 517 1 157 196 118 911 1 90 615 68 383

2 116 767 108 549 2 268 200 246 626 2 136 460 138 496

3 146 936 149 643 3 304 023 277 567 3 152 843 176 417

4 188 370 177 088 4 367 919 452 283 4 186 789 204 798

5 240 148 223 777 5 495 848 492 164 5 227 434 248 150

6 291 937 282 625 6 532 667 596 409 6 274 711 318 851

7 378 937 360 933 7 639 372 883 064 7 396 191 460 843

8 492 381 458 620 8 955 119 969 048 8 650 291 638 540

9 672 840 682 599 9 1 659 4271 347

450 92 003

046 908 074

10 1 991 450 2 101 044 10 4 599 3343 877

224 107 626

161 3 604 986

Secteur 16 : Commerce de gros et dedétail, et réparation

Secteur 17 : Transports et communications

Secteur 18 : Postes et télécommunications


1 69 183 52 733 1 66 187 80 628 1 193 683 70 862

2 132 104 102 803 2 121 410 143 761 2 271 643 139 698

3 168 090 142 228 3 164 297 184 002 3 399 073 161 570

4 215 511 182 278 4 224 522 228 720 4 474 021 200 846

5 263 315 231 370 5 265 065 281 905 5 573 798 305 306

6 328 816 288 763 6 312 259 338 355 6 925 096 423 787

7 404 441 379 019 7 374 045 423 553 71 068

075 533 265

8 549 994 491 621 8 466 987 564 323 81 401

463 722 063

9 795 444 690 578 9 782 362 838 464 92 638

414 1 110 183

10 5 557 415 2 080 642 10 2 480 1072 020

445 103 254

525 2 313 302


Secteur 19 : Autres services Secteur 20 : Services publics Secteur 21 : Chômeurs


1 100 517 71 059 1 83 814 77 545 1 17 998 31 396

2 168 230 134 289 2 158 622 147 060 2 87 070 78 485

3 232 315 197 187 3 202 957 194 100 3 154 299 112 365

4 276 930 252 160 4 252 709 252 203 4 222 379 153 494

5 330 862 310 343 5 295 586 317 314 5 283 437 188 516

6 411 155 412 795 6 359 665 393 408 6 338 301 246 453

7 556 175 546 019 7 447 175 483 005 7 395 211 306 309

8 738 404 732 045 8 571 676 603 017 8 505 421 404 301

9 1 093 941 1 254 304 9 839 207 855 117 9 772 751 576 845

10 3 095 445 2 729 559 10 2 822 4642 542

900 102 666

993 1 864 121

Secteur 22 : Inactifs

Décile 2002 2008

1 42 832 45 515

2 95 128 83 827

3 134 020 121 112

4 180 197 164 084

5 226 736 206 397

6 263 886 260 365

7 329 155 309 428

8 405 657 399 138

9 573 230 569 093

10 2 055 908 1 472 976



Tabl

eau A

8.1 :

Prov

enan

ce se

ctor

ielle

du re

venu

des

mén

ages

en fo

nctio

n de

leur

sect

eur d

’activ

itéSe

cteu

r d’ac

tivité

du

chef

de m

énag

e 1

23

45

67

89

1011

1213

1415

1617

1819

2021

22

Reve

nu m

oyen

(FCF

A)25

2 048

394 0

7931

8 574

322 5

8638

5 230

808 0

4642

2 926

322 4

7540

5 307

878 7

3098

0 046

714 2

2549

4 716

900 2

3569

7 516

498 1

0652

7 593

565 9

9168

5 611

619 8

1140

6 856

387 2

66

Part

du re

venu

total

du m

énag

e pro

vena

nt du

secte

ur d’

activ

ité (%

)

1. Ag

ricult

ure v

ivrièr

e64

,019

,822

,224

,88,8

5,321

,319

,76,0

1,31,5

2,12,2

0,01,7

2,60,4

0,70,6

2,10,8

5,6

2. Cu

lture

du ca

cao

1,558

,811

,90,0

2,03,4

2,84,1

7,00,0

0,10,2

1,10,0

0,10,3

0,90,1

0,60,5

0,21,5

3. Cu

lture

du ca

fé 0,7

4,137

,20,1

2,00,5

0,81,3

1,00,1

0,00,0

0,20,0

0,10,1

0,70,0

0,00,1

0,00,5

4. Cu

lture

du co

ton

0,70,0

0,051

,30,0

0,00,8

0,70,1

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,1

0,0

5. Ba

nane

douc

e, an

anas

0,6

0,30,4

0,458

,60,3

0,40,0

0,00,2

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,10,0

0,00,0

6. Pl

antes

oléa

gi-ne

uses

3,0

1,31,4

2,40,5

71,8

2,91,5

0,90,1

0,10,0

0,20,0

0,10,0

0,00,0

0,00,1

0,10,4

7. Ag

ri. ind

us. e

t d’e

xpor

t 2,3

1,11,1

1,20,0

9,150

,60,9

2,30,0

0,80,2

0,40,0

0,20,2

0,40,0

0,90,1

0,10,4

8. Pl

ants

et se

menc

es

0,00,1

0,00,0

0,00,0

0,131

,90,0

0,00,2

0,00,1

0,00,1

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,1

9. El

evag

e, ch

asse

, an

nexe

s 4,1

1,21,9

7,30,0

0,62,3

2,661

,82,7

0,00,0

0,30,1

0,10,8

0,40,0

0,70,4

0,10,7

10. S

ylvicu

lture

, ex

ploit.

forêt

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,076

,30,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,10,0

0,0

11. P

êche

et

piscic

ultur

e 1,5

0,61,8

0,00,0

0,01,9

0,20,3

0,080

,40,0

0,40,0

0,00,1

0,14,9

0,00,2

0,01,3

12. In

dustr

ies

extra

ctive

s 0,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

58,7

1,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

13. In

dustr

ies tr

ansfo

. 0,4

0,30,3

0,55,9

0,20,3

1,01,0

0,10,0

0,066

,51,9

0,21,4

0,52,9

2,40,9

14,9

2,3

14. E

lectric

ité, g

az, e

au

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,10,0

0,00,0

0,00,0

0,045

,10,0

0,00,1

0,00,0

0,00,4

0,3

15. C

onstr

uctio

n 0,1

0,10,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,049

,90,1

0,20,0

0,00,2

0,12,1

16. C

omme

rce,

répa

ratio

n 2,4

1,93,9

0,22,5

0,92,1

1,14,5

0,73,1

3,06,0

1,63,8

69,8

17,4

0,63,2

3,95,5

8,0

17. T

rans

ports

, co

mmun

icatio

n 0,1

0,10,0

0,00,0

0,40,2

0,00,1

0,00,4

0,10,7

5,40,2

0,662

,30,0

1,70,2

2,21,1

18. P

ostes

, téléc

om.

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,20,3

0,30,2

0,046

,90,2

0,20,1

0,4

19. A

utres

servi

ces

0,10,2

0,10,0

0,00,0

0,40,0

0,30,0

0,01,6

0,50,0

0,40,5

0,915

,862

,51,7

3,62,1

20. S

ervic

es pu

blics

0,4

0,50,0

0,00,0

0,40,3

6,10,5

5,90,0

24,6

1,69,3

2,71,9

1,41,7

5,267

,86,2

5,2

21. C

hôme

urs

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

0,20,0

0,00,0

0,00,0

0,00,0

1,30,0

22. In

actifs

0,20,2

0,10,0

0,00,0

0,14,1

0,00,5

0,00,0

0,11,1

2,70,5

0,21,5

0,90,4

0,44,0

Part

totale

prov

enan

t de

s rev

enus

82

,090

,682

,388

,180

,392

,987

,475

,286

,087

,886

,790

,581

,664

,862

,579

,486

,175

,179

,178

,936

,236

,2

Part

prov

enan

t d’au

tres

sour

ces

18,0

9,417

,711

,919

,77,1

12,6

24,8

14,0

12,2

13,3

9,518

,435

,237

,520

,613

,924

,920

,921

,163

,863

,8

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.

Annexe 8 : Provenance sectorielle du revenu des ménages et rémunération sectorielle des travailleurs


Tabl

eau A

8.2 :

Prov

enan

ce se

ctor

ielle

du re

venu

des

mén

ages

en

fonc

tion

de le

ur st

rate

d’ap

parte

nanc

e

Stra

te de

résid

ence

du m

énag

e

Ce

ntre-

Nord

Centr

e-Ou

est

Nord

-Est

Nord

Oues

tSu

dSu

d-Ou

est

Centr

eCe

ntre-

Est

Nord

-Ou

est

Abidj

an

Reve

nu m

oyen

(FCF

A)30

4 682

350 0

6037

0 555

259 2

8033

0 811

468 9

4448

0 988

330 6

1938

9 184

432 9

4362

8 610

Part

du re

venu

total

du m

énag

e pro

vena

nt du

secte

ur d’

activ

ité (%

)

1. Ag

ricult

ure v

ivrièr

e20

,617

,6 1

,627

,020

,214

,012

,528

,816

,938

,3 0

,2

2. Cu

lture

du ca

cao

0,7

30,1

0,8

0,2

18,0

21,5

33,2

20,3

23,6

1,2

0,3

3. Cu

lture

du ca

fé 0

,2 6

,3 0

,0 0

,0 7

,6 2

,4 1

,6 1

,3 3

,7 0

,5 0

,1

4. Cu

lture

du co

ton

0,0

0,1

0,0

4,8

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

2,8

0,0

5. Cu

lture

de la

bana

ne do

uce e

t de l

’anan

as

0,1

0,2

0,5

0,1

0,3

0,6

0,1

0,5

0,0

0,5

0,0

6. Cu

lture

des p

lantes

oléa

gineu

ses

1,7

0,9

18,0

2,6

0,7

4,2

2,4

1,4

0,6

2,5

0,0

7. Ag

ricult

ure i

ndus

et d’

expo

rt 4

,6 2

,4 0

,7 3

,0 1

,7 8

,7 6

,9 1

,4 5

,417

,0 0

,1

8. Pl

ants

et se

menc

es

0,0

0,2

3,0

1,4

1,5

0,3

0,3

0,7

2,1

0,0

0,1

9. El

evag

e, ch

asse

et ac

tivité

s ann

exes

3

,6 1

,8 0

,013

,8 1

,6 2

,1 0

,9 2

,2 1

,9 3

,9 0

,3

10. S

ylvicu

lture

, exp

loitat

ion fo

resti

ère

0,5

0,5

0,6

0,2

0,2

0,4

0,0

2,8

0,1

0,0

0,3

11. P

êche

et pi

scicu

lture

1

,2 0

,2 0

,0 0

,5 1

,3 3

,4 1

,0 0

,5 0

,8 0

,8 0

,6

12. In

dustr

ies ex

tracti

ves

0,0

0,0

1,3

0,0

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

0,7

0,5

13. In

dustr

ies de

tran

sform

ation

6

,6 2

,9 0

,0 3

,4 2

,8 2

,6 7

,7 4

,8 2

,7 5

,8 9

,4

14. P

rod.

et dis

tributi

on d’

électr

icité

de ga

z et

d’eau

0

,1 0

,2 0

,0 0

,1 0

,0 0

,1 0

,2 0

,1 0

,0 0

,0 0

,6

15. C

onstr

uctio

n 1

,7 0

,5 7

,3 0

,3 0

,8 1

,3 0

,2 0

,8 0

,8 0

,1 2

,4

16. C

omme

rce de

gros

et de

détai

l et r

épar

ation

17

,4 9

,0 0

,912

,914

,8 7

,6 8

,4 9

,711

,5 7

,220

,4

17. T

rans

ports

et co

mmun

icatio

ns

2,5

1,5

0,0

2,9

1,3

2,3

1,6

2,4

2,9

0,5

5,5

18. P

ostes

et té

lécom

munic

ation

s 0

,4 0

,0 1

,5 0

,0 0

,0 0

,1 0

,0 0

,1 0

,1 0

,0 0

,8

19. A

utres

servi

ces

1,4

0,7

0,0

1,6

0,3

1,8

1,0

1,7

2,0

1,4

8,4

20. S

ervic

es pu

blics

et co

llecti

fs 8

,5 6

,5 0

,0 7

,6 5

,2 7

,9 6

,712

,2 7

,8 3

,020

,6

21. C

hôme

urs

0,0

0,0

0,4

0,5

0,0

0,0

0,1

0,1

0,0

0,0

0,1

22. In

actifs

0,7

0,3

0,0

0,7

0,6

0,6

0,4

0,2

0,9

0,2

0,9

Part

totale

des r

even

us pe

rçus p

rove

nant

de ce

s se

cteur

s d’ac

tivité

72,8

82,0

36,8

83,5

78,9

81,8

85,3

91,7

83,8

86,5

71,5

Part

du re

venu

prov

enan

t d’au

tres s

ource

s (tr

ansfe

rt, pr

oprié

té,...)

27,2

18,0

63,2

16,5

21,1

18,2

14,7

8,316

,213

,528

,5

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.


Tabl

eau A

8.2 :

Prov

enan

ce se

ctor

ielle

du re

venu

des

mén

ages

en

fonc

tion

de le

ur st

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d’ap

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e

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Nord

Centr

e-Ou

est

Nord

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dSu

d-Ou

est

Centr

eCe

ntre-

Est

Nord

-Ou

est

Abidj

an

Reve

nu m

oyen

(FCF

A)30

4 682

350 0

6037

0 555

259 2

8033

0 811

468 9

4448

0 988

330 6

1938

9 184

432 9

4362

8 610

Part

du re

venu

total

du m

énag

e pro

vena

nt du

secte

ur d’

activ

ité (%

)

1. Ag

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ure v

ivrièr

e20

,617

,6 1

,627

,020

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,012

,528

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,938

,3 0

,2

2. Cu

lture

du ca

cao

0,7

30,1

0,8

0,2

18,0

21,5

33,2

20,3

23,6

1,2

0,3

3. Cu

lture

du ca

fé 0

,2 6

,3 0

,0 0

,0 7

,6 2

,4 1

,6 1

,3 3

,7 0

,5 0

,1

4. Cu

lture

du co

ton

0,0

0,1

0,0

4,8

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

2,8

0,0

5. Cu

lture

de la

bana

ne do

uce e

t de l

’anan

as

0,1

0,2

0,5

0,1

0,3

0,6

0,1

0,5

0,0

0,5

0,0

6. Cu

lture

des p

lantes

oléa

gineu

ses

1,7

0,9

18,0

2,6

0,7

4,2

2,4

1,4

0,6

2,5

0,0

7. Ag

ricult

ure i

ndus

et d’

expo

rt 4

,6 2

,4 0

,7 3

,0 1

,7 8

,7 6

,9 1

,4 5

,417

,0 0

,1

8. Pl

ants

et se

menc

es

0,0

0,2

3,0

1,4

1,5

0,3

0,3

0,7

2,1

0,0

0,1

9. El

evag

e, ch

asse

et ac

tivité

s ann

exes

3

,6 1

,8 0

,013

,8 1

,6 2

,1 0

,9 2

,2 1

,9 3

,9 0

,3

10. S

ylvicu

lture

, exp

loitat

ion fo

resti

ère

0,5

0,5

0,6

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0,2

0,4

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2,8

0,1

0,0

0,3

11. P

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et pi

scicu

lture

1

,2 0

,2 0

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,3 3

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,5 0

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,8 0

,6

12. In

dustr

ies ex

tracti

ves

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0,0

1,3

0,0

0,0

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0,0

0,0

0,0

0,7

0,5

13. In

dustr

ies de

tran

sform

ation

6

,6 2

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14. P

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,0 0

,1 0

,2 0

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,0 0

,6

15. C

onstr

uctio

n 1

,7 0

,5 7

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,3 0

,8 1

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16. C

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gros

et de

détai

l et r

épar

ation

17

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,912

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,4 9

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17. T

rans

ports

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mmun

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ns

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18. P

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et té

lécom

munic

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,1 0

,1 0

,0 0

,8

19. A

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servi

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0,7

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20. S

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es pu

blics

et co

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21. C

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0,0

0,4

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0,1

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22. In

actifs

0,7

0,3

0,0

0,7

0,6

0,6

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0,2

0,9

0,2

0,9

Part

totale

des r

even

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nant

de ce

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cteur

s d’ac

tivité

72,8

82,0

36,8

83,5

78,9

81,8

85,3

91,7

83,8

86,5

71,5

Part

du re

venu

prov

enan

t d’au

tres s

ource

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ansfe

rt, pr

oprié

té,...)

27,2

18,0

63,2

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18,2

14,7

8,316

,213

,528

,5

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.

Tableau A8.3 : Rémunération sectorielle annuelle des travailleurs en 2002 et 2008 (FCFA)Secteur 2002 2008 Evolution (%)

1. Agriculture vivrière 641 406 474 014 -26,1

2. Culture du cacao 958 783 1 080 320 12,7

3. Culture du café 172 138 211 507 22,9

4. Culture du coton 908 717 536 314 -41,0

5. Culture de la banane douce et de l’ananas 955 752 232 396 -75,7

6. Culture des plantes oléagineuses 457 632 133 382 -70,9

7. Culture d’autres produits de l’agriculture industrielle et d’export 946 976 585 327 -38,2

8. Plants et semences 935 530 400 816 -57,2

9. Elevage, chasse et activités annexes 303 899 280 783 -7,6

10. Sylviculture, exploitation forestière 997 715 2 611 381 161,7

11. Pêche et pisciculture 1 495 350 861 396 -42,4

12. Industries extractives 873 250 1 867 774 113,9

13. Industries de transformation 1 373 398 1 037 043 -24,5

14. Production et distribution d’électricité de gaz et d’eau 3 678 844 1 778 645 -51,7

15. Construction 1 733 347 1 172 916 -32,3

16. Commerce de gros et de détail et réparation 1 133 468 1 048 059 -7,5

17. Transports et communications 1 420 913 1 356 526 -4,5

18. Postes et télécommunications 3 964 659 953 204 -76,0

19. Autres services 2 280 190 1 536 466 -32,6

20. Services publics et collectifs 2 043 352 1 424 147 -30,3

21. Chômeurs x 732 514 x

22. Inactifs 914 669 546 813 -40,2

Transferts 304 787 404 894 32,8

Patrimoine 192 663 178 774 -7,2

Autres sources 388 971 348 839 -10,3

Source : calcul des auteurs


Tabl

eau A

9.1 :

Nive

aux d

e pau

vret

é par

stra

te en

2002

suite

à un

choc

(%)

Stra

tePa

uvre

té20

02

Evolu

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n du p

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tivité

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10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

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Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

Centr

e-No

rd37

,825

61,65

20,0

0061

,652

0,000

61,65

216

0,000

61,65

20,0

0061

,564

-0,08

961

,564

-0,08

961

,652

0,000

61,21

3-0

,439

61,65

20,0

0061

,213

-0,43

9

Centr

e-Ou

est

34,99

249

,429

-0,56

648

,785

-1,21

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0,000

49,82

6-0

,169

49,99

50,0

0049

,995

0,000

49,93

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,062

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,194

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1-1

,404

Nord

-Est

49,18

955

,085

0,000

54,85

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,227

55,08

546

0,000

55,08

50,0

0055

,085

0,000

55,08

50,0

0055

,085

0,000

54,98

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,097

55,08

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0054

,761

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5

Nord

46,58

570

,105

0,000

70,10

50,0

0070

,1047

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0070

,105

0,000

69,64

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,461

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0-0

,895

70,10

50,0

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570

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69,56

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,545

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,987

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,543

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-0,02

058

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,265

-0,02

059

,265

-0,02

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,158

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,060

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558

,709

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6

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62,36

639

,177

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338

,692

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839

,4298

8-0

,080

39,32

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,189

39,51

00,0

0039

,510

0,000

39,36

1-0

,149

39,24

3-0

,267

39,17

4-0

,336

38,34

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,161

Sud-

Oues

t30

,189

35,56

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,507

35,04

3-1

,029

36,07

146

0,000

36,07

10,0

0036

,071

0,000

36,07

10,0

0036

,071

0,000

36,07

10,0

0035

,564

-0,50

735

,043

-1,02

9

Centr

e44

,810

54,84

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,036

54,57

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,301

54,84

178

-0,03

654

,842

-0,03

654

,842

-0,03

654

,842

-0,03

654

,719

-0,15

954

,418

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054

,610

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854

,261

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7

Centr

e-Es

t39

,901

47,52

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,723

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,066

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,211

47,85

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,390

48,12

5-0

,121

48,12

5-0

,121

48,12

5-0

,121

47,94

9-0

,297

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9-0

,887

47,16

8-1

,078

Nord

-Oue

st38

,954

45,06

9-0

,405

45,06

9-0

,405

45,47

390,0

0045

,069

-0,40

545

,222

-0,25

245

,222

-0,25

244

,929

-0,54

544

,929

-0,54

544

,929

-0,54

544

,929

-0,54

5

Abidj

an42

,750

34,98

00,0

0034

,980

0,000

34,97

982

0,000

34,98

00,0

0034

,980

0,000

34,98

00,0

0034

,980

0,000

34,98

00,0

0034

,980

0,000

34,98

00,0

00

Sour

ce : c

alculs

des a

uteur

s.

Anne

xe 9:

Eva

luat

ion

de l’i

mpa

ct d

e cho

cs su

r la p

auvr

eté e

n 20

02


Tabl

eau A

9.2 :

Nive

aux d

e pau

vret

é sec

torie

lle en

2002

suite

à un

choc

(%)

Pau-

vreté

2002

Evolu

tion d

u prix

du ca

cao

Evolu

tion d

u prix

du ca

féEv

olutio

n du p

rixdu

coton

Evolu

tion d

e la p

rodu

ctivit

édu

vivri

erEv

olutio

n sim

ultan

ée du

prix

du ca

cao

et de

la pr

oduc

tivité

du vi

vrier

Act.

10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

10%

Evol.

20%

Evol.

1.49

,482

48,61

1-0

,871

48,61

1-0

,871

49,42

3-0

,059

49,47

2-0

,010

49,48

20,0

0049

,482

0,000

49,30

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,174

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