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Ajustement structurel et pauvreté

Profils de la pauvreté et du chômage en Égypte au niveau des unités administratives

Nader Fergany
p. 197-212

Entrées d’index

Mots-clés :

chômage, pauvreté
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Texte intégral

1Le Fonds social de développement (FSD) a pour objectif ultime de limiter les effets négatifs du programme ERSAP (Economic Reform and Structural Ajustment Program), surtout en ce qui concerne les groupes-cibles les plus vulnérables (par exemple, employés licenciés du secteur public et ménages pauvres, en particulier à chef de famille féminin ou chômeur). Les activités du FSD sont ainsi supposées « répondre à court terme aux besoins immédiats et urgents des groupes-cibles » dans les domaines « du revenu, de l'emploi et de l'accès des Égyptiens défavorisés aux services publics de base ». Le projet vise également à renforcer « la capacité du gouvernement à concevoir et contrôler les futurs programmes de réduction de la pauvreté » (rapport estimatif de l'équipe de la Banque mondiale, 29 mai 1991).

Quelques implications du ciblage

2Le ciblage des groupes et le contrôle des résultats découlent des problèmes fondamentaux que le FSD est censé aborder : le chômage et la pauvreté, ce dernier problème se traduisant, entre autres, par un faible revenu et une difficulté d'accès aux services publics de base.

3Les deux objectifs du FSD – lutter contre le chômage et réduire la pauvreté tout au long du processus d'ajustement structurel – se concurrencent : il existe une corrélation négative entre les indices de pauvreté et ceux du chômage. En effet, en Égypte, le chômage frappe surtout les jeunes diplômés des niveaux secondaire et supérieur de l'enseignement. En général, les classes les plus démunies n'orientent guère leurs enfants vers l'enseignement secondaire, encore moins vers le supérieur. Ceux-ci se retrouveront donc très tôt sur le marché du travail.

4Cette concurrence des deux objectifs mérite un examen particulier. Certains des groupes-cibles sélectionnés doivent encore être déterminés concrètement – par exemple, les employés licenciés du secteur public –, les effets du programme ERSAP continuent à se déployer et la base de données de démarrage est encore limitée ; le ciblage est donc un processus continu et évolutif qui devra s'adapter à tout changement et tenir compte de toute donnée nouvelle.

5Exception faite des données généralement disponibles ayant trait à certains groupes-cibles tels que les bénéficiaires de pensions, d'assurances sociales ou de subventions, ou des données qui seront bientôt disponibles comme celles relatives aux employés licenciés du secteur public, un ciblage constitué sur la base des sous divisions administratives du pays semble être l'approche la plus appropriée.

6Les différents niveaux de sous divisions sont, dans l'ordre décroissant :

  • le gouvernorat, par résidence rurale/urbaine ;

  • le qism en zone urbaine et le markaz (par résidence rurale/urbaine) en zone rurale ;

  • la chiakha en zone urbaine et le village (ou le hameau) en zone rurale.

7Pour tirer le meilleur parti d'une base de données provisoire, on accordera une importance particulière à chacune des phases du processus de ciblage. Un système de ciblage multicritères est donc particulièrement indiqué, dans lequel peuvent trouver place les données disponibles concernant chacun des niveaux de subdivision du pays. Pour exploiter au maximum les données disponibles, il est souhaitable, en outre, que les indicateurs utilisés varient d'un niveau à l'autre (par exemple, on utilisera des données sur les dépenses, établies seulement au niveau du gouvernorat ou de la région par résidence rurale/urbaine, à partir des enquêtes effectuées sur les budgets et la consommation des ménages. Les indices finaux utilisés pour le ciblage au niveau de telle ou telle unité administrative peuvent intégrer toutes les données disponibles concernant des unités plus vastes auxquelles elle appartient. Cette approche possède un avantage supplémentaire : elle permet aux programmes lancés dans une unité administrative donnée d'avoir un impact dépassant les limites de celle-ci. Les données fournies par le recensement de 1986 peuvent jouer un rôle central dans les phases initiales du système de ciblage comme sources d'information détaillées au niveau des unités •administratives plus petites. Une des bases de données pouvant fournir ultérieurement des informations au niveau national est celle des assurances sociales, source de données statistiques d'une grande richesse et qui n'a pas encore été exploitée. Malheureusement, cette base de données n'est pas exhaustive, mais il serait aisé d'y remédier.

8Le grand nombre d'indicateurs à inclure dans un système précis de ciblage nécessite une utilisation judicieuse des techniques statistiques d'analyse multi-variée, dans le double objectif d'identifier rigoureusement la pauvreté, phénomène à multiples facettes, et d'éviter tout biais résultant de l'utilisation d'une variable unique et de données incomplètes.

Méthodologie et données

9Dans cette étude, nous diviserons le territoire égyptien en 432 unités géographiques représentant les secteurs ruraux et urbains des 144 markaz etles 151 qism urbains (certains de ces derniers comportent également des zones rurales, comme le Sinaï ; des entités géographiques très petites ont été exclues de notre étude, en l'absence des données nécessaires au calcul des indicateurs considérés). Ce niveau de subdivision du pays nous paraît en l'occurrence le plus pertinent.

  • 1  L'importance d'une variable est mesurée aux degrés de corrélation avec une composante (component) (...)

10Afin de produire un indice synthétique permettant de classer chaque unité géographique selon son degré relatif de pauvreté, une liste initiale de 20 indicateurs (voir en annexe) dont les valeurs sont disponibles à ce niveau de subdivisions territoriales a été établie. Sur la base d'une analyse préliminaire de la variance de chacun de ces indicateurs, d'un examen de la structure de leurs inter-corrélations et d'une analyse exploratoire en composantes principales, les six plus importants1 d'entre eux ont été sélectionnés :

  • V10 : taux d'analphabétisme (féminin) ;

  • V03 : proportion de ménages ne bénéficiant pas d'un réseau public d'eau potable ;

  • V06 : proportion de ménages n'ayant pas de cuisine ;

  • V18 : proportion des dépenses d'alimentation d'un ménage par rapport à ses dépenses totales ;

  • V17 : baisse relative de la moyenne annuelle des dépenses d'un ménage par tête (baisse relative = (max. - valeur) / (max. - min.) ;

  • V05 : proportion de ménages utilisant le kérosène comme unique source d'énergie.

  • 2  La taille de la population des unités géographiques, au recensement de 1986, a été utilisée dans l (...)

11À partir du tableau « individus x caractères » donnant pour chacune des 432 unités la valeur prise par chacune de ces six variables, une deuxième analyse en composantes principale a été menée. L'indice de pauvreté présenté ici est le score réalisé par chaque unité géographique sur le premier axe (correspondant à un facteur ou composante) que l'analyse a permis d'extraire2. La part d'inertie totale expliquée par cette première composante est de 88 %, la deuxième composante n'en explique que moins de 6 %. Ce premier axe ayant été ensuite gradué de 0 à 1.000 pour en faciliter la lecture, l'indice de pauvreté construit ici est bien un indice de pauvreté relative (cette dernière étant d'autant plus grande que l'indice est élevé). L'indice de pauvreté ainsi construit constitue une base très significative pour déterminer le caractère prioritaire des activités du FSD visant à réduire la pauvreté.

12Nous avons enfin effectué un classement en quatre catégories des unités couvertes par cette analyse, l'échelle indicielle de pauvreté étant divisée en quatre intervalles égaux ainsi répertoriés : non pauvre, pauvre, très pauvre, extrêmement pauvre. Nous éclaircirons ces points lors de la présentation des résultats.

13L'indice de chômage, quant à lui, est le taux de chômage calculé pour 1.000 actifs. Il constitue également une base significative pour déterminer quelles sont, des activités du FSD, les mieux à même de combattre le chômage. L'indice combiné est la moyenne arithmétique simple de l'indice de pauvreté et de l'indice de chômage (impliquant l'attribution d'une importance égale aux deux objectifs – réduction dé la pauvreté et lutte contre le chômage – dans le système de ciblage). Doter de poids égaux les indices de pauvreté et de chômage constitue un « choix équitable par abstention » dans la pondération des deux objectifs du FSD. Leur attribuer des poids différents serait sans doute possible, mais refléterait un choix politique de la part du FSD. Outre la construction de profils de pauvreté et de chômage élaborés à partir dé leurs indices respectifs, une répartition relative des fonds est proposée, qui repose sur l'indice de pauvreté, l'indice de chômage et l'indice combiné. Cette répartition est directement déduite de ces profils et peut orienter l'allocation des fonds du FSD vers les différentes activités à mener dans les diverses parties du pays.

14Outre l'intensité des phénomènes observés, la répartition proposée prend en considération la dimension de la population : les coefficients de répartition (CR) des fonds entre chaque unité sont ainsi donnés par le rapport du produit des indices de l'unité par la population de l'unité, sur la somme de ces produits pour l'ensemble des unités :

15Su = Indices u x population u / ∑ (indice x population)

16L'avantage de faire reposer la répartition des fonds proposée sur un indice variant sur un continuum est que l'allocation qui en résultera permettra d'entreprendre des projets d'ampleur variée dans chaque subdivision considérée, plutôt que d'en sélectionner quelques-uns comme c'est parfois le cas dans les exercices de ciblage.

Résultats

17Les résultats de l'analyse sont donnés en premier lieu pour les 432 unités sélectionnées. Néanmoins, un vaste ensemble de résultats est également disponible au niveau des gouvernorats, par résidence rurale/urbaine. Enfin, certains résultats concernent le niveau de subdivision du pays en sept régions, ce qui permet de mieux souligner les écarts régionaux en matière de pauvreté.

18Pour en faciliter l'exploitation, nous présentons ces résultats sous forme de tableaux (annexe I) et graphiques (non reproduits dans ces pages, ndlr). S'y ajoutent (annexe II) les valeurs des indicateurs pour les 432 unités objet de l'analyse, ainsi que les indices qui en découlent.

a) Résultats au niveau des qism/markaz par résidence urbaine/rurale

19Le tableau 1 montre les résultats obtenus au niveau des 432 unités sélectionnées. Il fournit pour chacune d'entre elles l'indication de sa situation (urbaine/rurale), des valeurs de ses indices de pauvreté, de chômage et de combinaison des deux, de sa classe de pauvreté, de la dimension de sa population, de son quota des fonds totaux attribués sur la base des indices de pauvreté et de chômage respectivement (le quota de fonds attribués sur la base de l'indice combiné étant la moyenne simple de ces deux indices).

20Notons que les unités en question, pour une classe de pauvreté donnée, peuvent offrir de grandes variations quant à leur indice de pauvreté. De façon plus remarquable encore, le niveau de pauvreté des ménages variera considérablement à l'intérieur d'une même unité, surtout si elle est étendue (les unités sélectionnées pour cette étude oscillent entre moins d'un millier d'habitants et plus de 680.000, avec une moyenne de 228.000 habitants). Il n'est possible d'évaluer l'amplitude du spectre de pauvreté, dans une unité donnée, qu'en analysant des données similaires correspondant à des unités géo-administratives d'un niveau inférieur.

21Les données du tableau 1 sont à elles seules d'une grande valeur pour le ciblage des activités du FSD, mais on pourra parvenir à des conclusions plus intéressantes lors d'analyses ultérieures. Un des traits frappants concernant la répartition de la pauvreté en Égypte apparaît sur l'histogramme de la figure 1 (non reproduite, ndlr), qui révèle des sous-populations bien distinctes : trois grappes d'unités sont clairement séparées, presque exactement au niveau des indices 500 et 750 sur l'échelle de pauvreté.

22Cette observation constitue une première validation du classement en quatre catégories de l'indice de pauvreté. Validation que viennent renforcer des considérations d'ordre statistique : l'indice de pauvreté ayant une moyenne arithmétique de 250 environ et un écart type de 275, les quatre degrés de pauvreté sont approximativement définis par la règle ordinaire de partition statistique : la moyenne, plus ou moins un multiple de l'écart type.

23Le décomposition des histogrammes (non reproduits, ndlr) montre que la première sous-population (indice de pauvreté inférieur à 500) est constituée, grosso modo, d'un amalgame d'unités urbaines, avec les gouvernorats urbains présentant les meilleures performances, suivis par la Basse-Égypte urbaine, puis la Haute-Égypte urbaine qui se trouve être la plus pauvre des zones urbaines. La deuxième sous-population, avec un indice de pauvreté variant entre 500 et 750 environ, correspond en gros à la Basse-Égypte rurale. La sous-population la plus pauvre (indice de pauvreté supérieur à 750) correspond clairement aux villages de Haute-Égypte.

24La démarcation sur l'échelle de l'indice de pauvreté entre localités rurales et localités urbaines, de la Basse comme de la Haute-Égypte est remarquable. Nous retrouverons plus loin cette structuration régionale de la pauvreté.

25La corrélation négative entre indice de chômage et indice de pauvreté apparaît à la figure 5 (non reproduite). Les deux variables expriment une forte corrélation négative (-0,6) ; celle-ci est particulièrement puissante lorsque l'indice de pauvreté est supérieur à 500 (dans les localités très pauvres et extrêmement pauvres, lorsque la pauvreté croît, le chômage décroît selon un taux plus fort que le taux moyen). Naturellement, un même type de corrélation négative s'observe entre la résidence rurale et l'importance du chômage, les unités rurales ayant généralement un incidence de pauvreté supérieur à 500.

b) Résultats au niveau des gouvernorats par résidence urbaine/rurale

26Le tableau 2 (annexe I) résume les résultats de l'analyse au niveau des gouvernorats par résidence urbaine/rurale, correspondant à une division du pays en 46 unités. Les deux tableaux parlent d'eux-mêmes, à la lumière de l'interprétation du tableau 1.

27Plus intéressante encore semble être la persistance d'une nette démarcation entre zones urbaines et zones rurales, mise en évidence dans presque tous les gouvernorats où il apparaît que la valeur maximum de la pauvreté urbaine est beaucoup plus faible que la valeur minimum de la pauvreté rurale, avec les zones rurales montrant, en moyenne, davantage d'homogénéité.

28Les interactions des structures de pauvreté et de chômage, au niveau des gouvernorats par résidence urbaine/rurale, sont reflétées par les attributions de fonds proposées dans le tableau 3 (annexe I).

29Notons l'écart énorme entre les quotas de fonds pour certains gouvernorats, par exemple Le Caire, Alexandrie et Giza-zone urbaine (certains secteurs de cette zone faisant d'ailleurs partie du Grand Caire), selon que la base d'attribution des fonds est la pauvreté ou le chômage.

30Pour les autres gouvernorats, les projets du FSD devront donner davantage d'importance aux zones rurales, comme cela est mis en évidence par les quotas de fonds plus importants (qui sont fonction, en partie, de populations plus nombreuses) surtout si la répartition des fonds repose sur le degré de pauvreté. Pour les zones rurales de certains gouvernorats de Basse-Égypte, par exemple Dakahliya, Charqiya, Gharbiya, Menoufiya, la base de distribution des fonds sera sensiblement la même.

c) Résultats au niveau des régions par résidence urbaine/rurale

31On trouvera enfin les résultats de l'analyse du niveau de subdivision le plus grossier, en sept régions (et toujours quatre classes de pauvreté). Le tableau 4 (annexe I) donne une distribution de la population des sept régions par degré de pauvreté.

32La conclusion évidente et simple est que les efforts de réduction de la pauvreté doivent être orientés, en premier, vers les zones rurales et, à l'intérieur de celles-ci, vers les villages de Haute-Égypte.

33Pour une vision détaillée du ciblage des activités du FSD, il faudra se référer aux résultats au niveau des gouvernorats ou des unités, par résidence urbaine/rurale, précédemment fournis.

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Annexe

Tableaux

Tableau 1

Tableau 1 (suite a)

Colonne 2 : U = zone urbaine ; R = zone rurale ; Colonne 4 : NP = non pauvre ; P = pauvre ; TP = très pauvre ■ EP = extrêmement pauvre.

Tableau 1 (suite b)

Tableau 1 (suite c)

Tableau 1 (suite d)

Tableau 1 (suite e)

Tableau 1 (suite f)

Tableau 1 (suite g)

Tableau 1 (suite h)

Tableau 1 (suite i)

Tableau 2 : Indices de pauvreté et de chômage en Égypte (par gouvernorats urbains/ruraux, octobre 1992)

Tableau 3 : Répartition des fonds proposée selon les indices de pauvreté et de chômage, ces indices combinés et la taille de la population

Tableau 4 : Répartition de la population par degré de pauvreté (par régions, octobre 1992)

Liste des variables prises en compte par l'analyse

I. Conditions de logement (toutes variables tirées du recensement de 1986)

Type de logement :

V1 : proportions d'individus vivant sous une tente ou dans une cabane.

– Source d'eau :

V2 : proportion d'individus appartenant aux ménages n'ayant pas accès à un réseau public d'eau potable ;

V3* : proportion d'individus appartenant aux ménage dont l'unité de logement n'est pas reliée à un réseau public d'eau potable.

– Source d'énergie :

V4 : proportion d'individus aux ménages utilisant le kérosène comme principale source d'éclairage ;

V5* : proportion de ménages utilisant le kérosène comme unique source d'énergie.

– Présence de pièces spécialisées dans l'unité de logement :

V6* : proportion d'individus aux ménages sans cuisine ;

V7 : proportion d'individus aux ménages sans cuisine privée ;

V8 : taux d'occupation du logement (individus par pièce).

II. Caractéristiques individuelles (toutes variables, sauf TMI (taux de mortalité infantile), tirées du recensement de 1986 ; TMI : chiffres préliminaires pour 1989, CAPMAS)

Analphabétisme :

V9 : taux d'analphabétisme masculin ;

V10* : taux d'analphabétisme féminin.

Chômage :

V11 : taux de chômage masculin ;

V12 : taux de chômage féminin.

Chef de ménage féminin :

V13 : proportion de veuves et de divorcées dans a population féminine.

– Mortalité infantile :

V14 : TMI.

Fécondité :

V15 : ratio enfant/femme (enfants de moins de cinq ans d'âge/femmes mariées au moins une fois).

III. Budget familial(variables tirées des résultats préliminaires de l'enquête 1990/91 sur le revenu, les dépenses et la consommation des ménages au niveau des régions (gouvernorats urbains, Basse-Égypte, Haute-Égypte, gouvernorats frontaliers) par résidence urbaine/rurale.

V17* : diminution relative de la moyenne annuelle des dépenses d'un ménage, par tête : diminution relative = (max. - valeur) / (max. - min.).

V18* : proportion des dépenses alimentaires par rapport aux dépenses totales d'un ménage.

IV. Divers(sauf en ce qui concerne la taille de la population, les données sont tirées de l'annuaire statistique de 1990, CAPMAS).

V16 : diminution relative des centres de jeunesse (1988/89) par rapport à la population (1986) ;

V19 : diminution relative des pharmacies (1989) par rapport à la population (1986).

V20 : diminution relative des routes asphaltées (1988/89) par rapport à la superficie et à la population (1986).

* Variables retenues pour l'analyse finale.

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Notes

1  L'importance d'une variable est mesurée aux degrés de corrélation avec une composante (component) ou à la contribution relative de la composante à la variable.

2  La taille de la population des unités géographiques, au recensement de 1986, a été utilisée dans l'analyse pour affecter des 'masses' aux différentes valeurs qui leur correspondent.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Nader Fergany, « Profils de la pauvreté et du chômage en Égypte au niveau des unités administratives », Égypte/Monde arabe,Première série, 12-13 | 1993, mis en ligne le 08 juillet 2008, consulté le 14 décembre 2017. URL : http://journals.openedition.org/ema/1269 ; DOI : 10.4000/ema.1269

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Auteur

Nader Fergany

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