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L’apport des analyses longitudinales
dans la connaissance des phénomènes
de pauvreté et d’exclusion sociale :
un survey de la littérature étrangère
Madior Fall (Inra-EEP et Insee), Marta Menéndez (Inra-EEP et université Paris-Dauphine)
L
’ÉTUDE de la pauvreté et de l’exclusion sociale est le plus souvent abordée dans son aspect transversal. Or l’analyse théorique de la ques- tion fait toujours ressortir l’importance de la dynamique de la pauvreté et de l’exclusion sociale. Cet article s’articule autour de trois parties en mettant l’accent sur la présentation des sources existantes et des différentes tech- niques économétriques utilisées dans les principales études. On distinguera deux types d’analyse de la dynamique de la pauvreté : une analyse basée sur les transitions des individus ou ménages vers ou hors de la pauvreté, c’est- à-dire, une analyse de la distinction entre pauvreté chronique et transitoire, et de la durée de ces transitions et une analyse de la dynamique de la pau- vreté via une transmission intergénérationnelle.
La première partie porte sur les concepts de pauvreté et d’exclusion sociale mis en œuvre dans les études longitudinales. Dans la deuxième partie, qui constitue le cœur de l’étude, sont présentées les différentes approches utili- sées dans les études longitudinales, en mettant plus l’accent sur les métho- dologies statistiques et économétriques les plus adaptées à ce type d’analyse. En partant de la comparaison des types de données, on met en exergue dans la troisième partie les avantages et les inconvénients des données de panel par rapport aux données transversales en finissant par quelques recomman- dations découlant de l’analyse des apports des études longitudinales.
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Les différents concepts de pauvreté et d’exclusion sociale
dans les études longitudinales
La définition de la pauvreté est un exercice difficile : l’adoption d’une définition de la pauvreté ainsi que le choix d’une méthode de mesure ont une grande importance pour l’analyse de ce phénomène, alors même qu’aucun consensus ne se dégage. La définition de la pauvreté échappe au domaine de la science ; définir un pauvre est un acte politique, normatif, empreint d’une série de conventions (Fall et al. , 2000). Dans l’approche absolue, qui est généralement celle adoptée dans les pays anglo-saxons, en particulier aux États-Unis, mais aussi dans les pays en voie de développement, la pauvreté correspond à un manque de satisfaction des besoins considérés comme fondamentaux par la société, indépendamment du niveau de vie effectif des individus. Dans l’approche relative, adoptée par les statisticiens euro- péens, la pauvreté est envisagée comme une forme de l’inégalité : sont pauvres les personnes ou les familles dont le niveau de vie est très inférieur à celui des autres membres d’une société. Bien que le choix de l’une ou l’autre des deux approches de la pauvreté constitue toujours l’une des plus importantes questions litigieuses dans les discussions portant sur ce phénomène, il y a unanimité pour reconnaître qu’il est impossible de déterminer un « seuil de pauvreté » universel, valable pour toutes les sociétés et à toutes les époques ; la pauvreté est un phénomène évoluant au cours du temps et différent dans les différentes sociétés (Verger, 2005). Même les partisans de l’approche absolue doivent tenir compte du fait qu’il est impossible de s’éloigner de la réalité d’une société – conditions climatiques, traditions, niveau de développement – lorsqu’il s’agit de définir le seuil de pauvreté, c’est-à-dire le mon- tant de ressources qu’il faut non seulement pour survivre physiquement mais pour mener une vie décente au sein de la société étudiée. Ainsi, parmi ceux qui sont considérés comme pauvres dans une société, certains, dans d’autres sociétés, peu- vent être envisagés comme relativement bien situés. La majorité des analyses menées dans cet article (et surtout les études sur des pays industrialisés) se ratta- chent à l’approche relative. Ce choix entre définition relative et absolue constitue le premier pas sur le chemin conduisant à une mesure statistique de la pauvreté. L’étape suivante consiste à choisir la grandeur dont la répartition permet d’identifier la population de pauvres : classiquement, l’identification de la zone de pauvreté se fait uniquement à partir de la distribution des revenus ou, parfois, à partir du niveau des dépenses de consommation des ménages. Cette façon d’identifier des familles pauvres est évi- demment assez sommaire et risque de négliger des aspects importants de la situa- tion réelle : une méthode permettant de tenir compte de ressources non pécuniaires, basée par exemple sur l’analyse des divers aspects des conditions de vie pourrait conduire à des résultats différents. Plusieurs études sur la pauvreté portent à la fois sur plusieurs indicateurs :
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Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
sources permettant de vivre, sur un concept absolu, les ménages du haut de la dis- tribution se référant à une approche plus relative. L’approche « subjective » de la pauvreté intègre en quelque sorte la façon dont la société perçoit son propre niveau de vie, puisqu’elle laisse chacun libre de définir ce qu’il considère comme le minimum de vie : on peut ainsi espérer, par agrégation des choix individuels, faire émerger une sorte de « norme » sur ce qui est une vie décente dans le pays étudié, au moment étudié, et ce par observation directe des premiers concernés, à savoir les habitants eux-mêmes. D’une manière générale, l’approche subjective permet de regarder la pauvreté dans une perspective différente qu’en utilisant des soit disant méthodes objectives de mesure. Cette approche a été développée par des auteurs comme Dickes et Lollivier-Verger en France, comme Nolan et Whelan en Irlande.
Les différentes approches longitudinales et méthodologies
Un relevé de la littérature met en évidence deux types d’analyses longitudinales : celles qui se focalisent sur les transitions dans la pauvreté et celles portant sur les transmissions intergénérationnelles de la pauvreté. Ces deux analyses sont com- plémentaires et mobilisent des types de données différents.
Approche selon les transitions des individus hors et dans la pauvreté La motivation sous-jacente d’une telle approche est la compréhension des entrées et sorties de la pauvreté et des facteurs qui déterminent les durées des épi- sodes de pauvreté. Au niveau méthodologique, on peut relever l’usage assez fré- quent de six types de modèles pour l’analyse de la dynamique de la pauvreté subie par les individus 1.
Études longitudinales de profils de pauvreté chronique versus transitoire Dans ces études, l’analyse de la dynamique de la pauvreté se fait en utilisant toute la séquence temporelle d’information sur le niveau de vie des individus pour définir et distinguer les notions de pauvreté transitoire et de pauvreté chronique. La majorité de ces études portant la distinction chronique-transitoire utilise des don- nées de panel et se focalise sur des indicateurs de niveau de vie tels que le niveau de consommation ou du revenu au sein des ménages. Il est néanmoins important de rappeler que cette distinction entre pauvreté chronique et transitoire est égale- ment pertinente pour étudier des dimensions non monétaires de la pauvreté à l’aide des données de panel (ou dans certains cas, en se servant des questions rétrospec- tives). À ce titre on peut rappeler l’importance de cette distinction dans les niveaux de nutrition ou de scolarisation des enfants, notamment dans les études sur des pays en voie de développement (McKay, Lawson, 2002). Une méthode usuelle dans ce genre d’études pour identifier la composante per- manente du niveau de vie d’un ménage est celle basée sur l’estimation d’une
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- La classification ici proposée des méthodologies d’analyse des transitions hors et dans la pauvreté s’appuie sur le recensement des différents modèles qu’on rencontre dans la littérature (Jenkins, 2000 ; Aasve et al. , 2005).
Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
moyenne intertemporelle du niveau de revenu ou consommation (Jalan, Ravallion, 1998 ; McCulloch et Baulch, 1999 ; Hill et Jenkins, 1998). Ainsi, soient ( yi1 , y (^) i2 ,...,yiD ) les différents niveaux de revenu (ou consommation) d’un ménage à D dates dans le temps 2. Une mesure de pauvreté intertemporelle pour le ménage i sera donnée par P( yi1 , y (^) i2 ,...,yiD ), où P(.) quelque soit la mesure de pauvreté adoptée. Selon Ravallion (1988), la composante transitoire T(.) de P(.) peut être définie comme la partie de P attribuable à des variations transitoires dans le niveau de revenu : Ti=P(y (^) i1 , y (^) i2 ,..., yiD )
- P(E (^) yi, Eyi,..., Eyi) , où Eyi est la valeur espérée intertemporelle du niveau de revenu du ménage i, et donc la composante chronique de la pauvreté observée sera précisé- ment Ci=P(E (^) yi, E (^) yi,..., Eyi). Les ménages (ou les individus) seront donc identifiés comme pauvres de façon chronique si leur niveau de revenu moyen durant la période d’analyse est inférieur au seuil de pauvreté fixé^3. Ils pourront être qualifiés de pauvres de façon transitoire si leur revenu moyen est supérieur au seuil de pau- vreté. Récemment Duclos et al. (2006) ont développé une variante de cette méthode pour distinguer les composantes permanente et transitoire de la pauvreté par le biais d’une mesure appelée equally-distributed equivalent poverty gap (EDE). Autrement dit, on mesure l’écart de pauvreté qu’on aurait tel que, distribué de façon égalitaire entre individus et périodes, il produirait le même niveau de pauvreté que celui donné par la distribution des écarts de pauvreté observés. Une fois identifiés les ménages subissant une pauvreté chronique ou transitoire durant la période considérée, l’objectif de ces modèles est de mettre en évidence des caractéristiques distinctes des ménages pour chaque type de pauvreté. Cela a été tenté par le biais de l’estimation d’équations d’indicateurs de pauvreté, princi- palement à l’aide de modèles Tobits et Probits du type :
où C* (^) i représente le niveau de pauvreté chronique latente inobservable, Ci le niveau de pauvreté chronique observé, ß c^ le vecteur de coefficients à estimer, xi le vecteur des variables explicatives et les résidus du modèle. De la même manière, l’estimation des coefficients ß t^ pour la pauvreté transitoire T*i s’obtient au travers du même modèle :
0 sinon
si 0 ,
T T où T x ui
T
0 sinon
* i si i * 0 , i * i ' C C
i
C C où C x ui
C
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- La variable yit correspond à n’importe quelle mesure consensuelle du niveau de vie des ménages, normalisée pour tenir compte des compositions démographiques différentes au sein des ménages (cela renvoie aux échelles d’équivalence) et si nécessaire en tenant compte des différences de niveaux des prix (parité de pouvoir d’achat).
- L’utilisation des mesures non dichotomiques de la pauvreté est aussi possible, comme par exemple des écarts chroniques de pauvreté en mesurant la distance de cette moyenne longitudinale au seuil de pauvreté.
L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
en utilisant des données de revenu du ménage comme variable dépendante sont dues à Duncan(1983), et plus récemment, à Duncan et Rodgers (1991), Stevens (1999), Devicenti (2001) et Biewen (2005), entre autres. Le modèle de base de décomposition de la variance considère le revenu d’un individu i à une date t comme une fonction (log-normale) des déterminants, qui peuvent être soit invariants dans le temps (Z), soit variables au cours du temps (X) :
Au-delà des facteurs explicatifs observables, le terme d’erreur uit peut à son tour être modélisé en une composante permanente δ i et une composante purement transitoire vit. Il s’agit de faire apparaître respectivement un terme d’hétérogénéité inobservable propre au ménage, ainsi qu’un terme résiduel. Ce terme résiduel prend en compte les fluctuations non expliquées par les autres variables et l’erreur de
mesure sur le niveau de vie. Dans le modèle simplifié présenté ici, le coefficient γ est
sensé capter, d’un coté les effets des chocs aléatoires qui persistent tout en s’es- tompant à long terme, et d’un autre coté les caractéristiques inobservables des indi- vidus, les deux pouvant être corrélés. Mais plusieurs hypothèses alternatives peu- vent être établies par rapport à la structure de vit. En effet, si nous disposons d’un horizon suffisant (par exemple, quatre observations ou plus dans le temps) une cer- taine souplesse dans la modélisation de l’hétérogénéité inobservable vit est envisa- geable (introduction des termes en tendance, quadratiques, une structure d’auto corrélation des erreurs d’ordre supérieur au simple AR(1) décrit ici,). Le choix et le degré de complexité du modèle sont ainsi limités par le nombre de vagues disponi- bles dans le panel utilisé. Les modèles de décomposition de la variance présentent certains avantages. D’une part, ils permettent d’analyser la variable revenu sans demander de la discré- tiser auparavant en une mesure de pauvreté dichotomique déterminée à partir d’un seuil de pauvreté qui doit forcement être fixé de façon arbitraire, ce qui fait perdre une certaine information. D’autre part, le caractère continu de la variable dépen- dante nous permet aussi d’utiliser des méthodes d’estimation économétrique qui présentent moins de difficultés techniques. Mais ces modèles présentent aussi des inconvénients. En particulier, les études de Stevens (1999) sur les États-Unis et de Devicenti (2001) sur la Grande-Bretagne montrent que ces modèles sont moins per- formants que les modèles de durée en termes de capacité de prédiction des profils de pauvreté, lorsqu’ils sont estimés sur toute la population. Au lieu d’utiliser un même processus pour caractériser des individus au départ très hétérogènes, il serait possible d’améliorer l’ajustement de modèles de décomposition de la variance en se concentrant sur des sous-populations précises, par exemple, les tra- vailleurs jeunes (Jenkins, 2000).
it it − it
it i it
it i it it
v v
u v
y Z X u
1
log( )
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L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
Études des probabilités de transition avec des modèles de durée Une des méthodes d’analyse des épisodes de pauvreté et de non pauvreté les plus utilisées correspond aux modèles de durée ou de survie. Ils ont un double objectif : d’une part, ils visent à analyser la durée de ces épisodes, et d’autre part, à étudier les transitions d’une situation à une autre, c’est-à-dire les événements d’en- trée et sortie de la pauvreté. Comme les données de panel nous permettent très rarement de reconstruire la situation économique des ménages pendant tout leur cycle de vie, plusieurs problèmes méthodologiques se posent dans l’analyse de la durée. La figure 1 synthétise la typologie des données de durée. Premièrement, durant la période d’étude disponible (de A à B dans la figure 1), les ménages peu- vent faire face à des épisodes de pauvreté ou de non pauvreté, et ces épisodes dans la pauvreté peuvent être uniques ( t 4 ) ou multiples dans le temps ( t 3 et t 3 ’ ). La prise en compte des épisodes multiples dans l’analyse de la durée impose l’attribu- tion à chaque ménage d’autant d’observations que d’épisodes de pauvreté subis, ce qui n’est pas sans conséquences au moment de choisir la méthode d’estimation. Deuxièmement, les épisodes peuvent être censurés ou tronqués, c’est-à-dire, observés de façon incomplète pendant la période d’étude. On distinguera deux types d’épisodes tronqués. D’un côté, les épisodes tronqués à gauche ( t 1 ) qui ont lieu lorsque la date d’entrée dans la pauvreté ou non pauvreté n’est pas connue. À l’opposé, les épisodes tronqués à droite ( t 2 ) correspondent aux épisodes pour les- quels une éventuelle transition future n’est plus observée. Troisièmement, et compte tenu des délais entre deux enquêtes ménages, les données sur la pauvreté sont essentiellement discrètes, tandis que l’analyse en termes de durée est implicitement un modèle continu. Des méthodes d’estimation non paramétriques (méthode de Kaplan-Meier ou méthode actuarielle) qui suppo- sent que l’événement d’intérêt se réalise dans un intervalle de temps permettent de contourner ce troisième problème, ainsi que de corriger le biais introduit par la pré- sence d’observations censurées à droite^5. L’analyse de durée, en revanche, ne permet pas de traiter correctement les épisodes censurés à gauche. Le choix de nombreux auteurs est alors d’exclure ces épisodes, mais cette démarche conduit à une sous estimation de la durée de la pauvreté (ou non-pauvreté), car seulement sera mesuré le risque d’entrée dans la pauvreté (ou non-pauvreté) pour ceux qui l’ont déjà connue.
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- Pour une présentation de la méthode actuarielle, voir Clément (2004), pour la méthode de Kaplan-Meier, se reporter à Courgeau et Lelièvre (1989) ; voir aussi Le goff et Forney (2003).
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Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
La première application des modèles de durée à l’analyse de la dynamique de la pauvreté a été celle de Bane et Ellwood (1986) pour les États-Unis. Même si leur analyse ne portait que sur des épisodes uniques (et pas multiples) de pauvreté, l’u- tilisation des modèles de survie leur a permis de distinguer une liste d’événements économiques et démographiques corrélés avec les transitions de pauvreté. En effet, et à la suite des travaux de Bane et Ellwood (1986), Jenkins (1998) a proposé une hiérarchisation des événements liés aux transitions de pauvreté (figure 2). Il suggère d’examiner dans un premier temps, suite à un changement de chef de ménage, quel type de changement démographique peut-être associé à la transition vis-à-vis de la pauvreté. Pour les ménages n’ayant pas changé de chef, l’idée est de comparer l’é- volution des besoins par rapport à celle des revenus monétaires tout en précisant la source qui y a le plus contribué. Parmi les facteurs liés à l’évolution des revenus, on peut citer les variations des revenus du chef de ménage, ceux du conjoint, ceux liées aux revenus du travail ou à d’autres types de revenus (transferts, revenus du capital…). Les changements démographiques se traduisent par l’arrivée de nou- veaux membres soit par naissance, mariage, arrivée d’autres parents et non appa- rentés ou bien par la diminution de la taille du ménage due au décès d’un membre, à la rupture du couple, au départ des enfants ou d’autres membres qui ont quitté le foyer (Herrera, Roubaud, 2003). Des études ultérieures ont pris en compte certaines des limites du travail de Bane et Ellwood (1986), plus particulièrement la nécessité fondamentale d’inclure les épisodes multiples de pauvreté dans la modélisation des transitions de pauvreté. Citons, entre autres, Stevens (1999), Hill et al. (1998), Cantó (1998), Schluter (1997), Jenkins et Rigg (2001) et Devicenti (2001). Toutefois, les modèles de durée ne sont pas sans inconvénients. Comme le notent Aassve et al. (2005), ces modèles ne sont pas capables de modéliser des interactions démographiques ou liées au marché du travail plus complexes. Par exemple, bien que l’approche de ces modèles soit essentiellement dynamique, cer- taines hypothèses d’invariance des variables explicatives sont nécessaires. Ainsi, les caractéristiques Xit , qui peuvent varier avec le temps, ne sont considérés comme telles pendant des épisodes de (non)-pauvreté, mais seulement entre différents épi- sodes (transitions). Un autre problème connu de ces modèles est leur incapacité à distinguer et à identifier les différents événements qui sont simultanés. Une autre question dans ces modèles est le choix arbitraire des variables. En effet, il n’y a pas de consensus sur le fait d’inclure comme déterminants des proba- bilités de transition les variables liées aux événements survenus au sein des ménages (les ∆ Xit ). Bien que leur prise en compte améliore la qualité de l’ajustement des régressions, leur inclusion peut occasionner des problèmes d’endogénéité dues à la simultanéité des relations entre variables explicatives et expliqués 6.
614 Les Travaux de l’Observatoire
- Dans le cadre d’une régression linéaire simple, une variable explicative est considéré endogène si elle est corrélée au résidu de l’estimation, et l’estimateur des moindres carrés ordinaires serait biaisé.
Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
Figure 2 Hiérarchie d’événements liés aux transitions de pauvreté
Sources : Jenkins (1998), d’après Bane et Ellwood (1986).
Étude des transitions avec des modèles de chaînes Markoviennes Récemment, Capellari et Jenkins (2004) ont proposé une méthode qui sert de complément aux modèles de durée et aux modèles de décomposition de la variance. Ils proposent une estimation des déterminants des transitions des bas revenus par le biais d’un modèle de chaîne de Markov de premier ordre, qui prend en compte le problème des « conditions initiales » (c’est-à-dire, le fait que les indi- vidus considérés comme pauvres à la période initiale ne sont pas forcément tiré de manière aléatoire), à cela s’ajoute le problème de l’attrition (c’est-à-dire que la per- manence dans le panel de données longitudinales peut aussi être non aléatoire). Leur modèle estime les transitions hors et dans la pauvreté entre deux périodes consécutives t et t-1, à l’aide d’un probit trivarié. Ce modèle caractérise les détermi- nants de la persistance de la pauvreté et de la probabilité d’entrée dans la pauvreté comme une combinaison de quatre composantes : la détermination du statut de pauvre à la période t-1 (pour tenir compte du problème des conditions initiales) ; la permanence dans le panel (pour l’attrition) ; la détermination du statut de pauvre à la période t et les corrélations avec les inobservables. Cette méthode présente aussi quelques inconvénients, en particulier la dynamique de la pauvreté n’est modélisée qu’au travers d’une dynamique de premier ordre (de t-1 à t ) et donc la méthode sous-estime la durée et la persistance des épisodes de pauvreté.
615 Les Travaux de l’Observatoire
L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
Transition vers/hors pauvreté
Si changement du chef de ménage…
Évolution des revenus supérieure à évolution des besoins
Source de revenu qui a le plus contribué?
Évolution des besoins supérieure à l’évolution des revenus
Événement démographique responsable de la transition
Événements-revenu Événements-démographie
Si même chef de ménage…
lyse. L’inconvénient est qu’une partie de l’histoire est omise si la modélisation de la composition du ménage n’est pas endogénéisée, car la pauvreté est considérée avant tout comme une caractéristique du ménage. Dans la littérature internationale sur la pauvreté, il existe très peu d’analyses uti- lisant les modèles structurels. Cependant les deux exemples les plus illustratifs sont Burgess et Propper (1998) et Aassve et al. (2005). Les premiers analysent la dyna- mique de la pauvreté d’un échantillon de femmes américaines âgées de 20 à 35 ans grâce à l’enquête National Longitudinal Survey of Youth (NLSY). Ils se focalisent sur trois dimensions au cours de leur cycle de vie : mariage (m), fertilité (k) et travail (l). Les auteurs construisent ainsi différents « états » possibles, selon la combinaison des situations de chaque femme dans ces trois dimensions {m, k, l}, et à chaque état ils associent une distribution de revenus différente selon les combinaisons. Ces trois dimensions sont mesurées avec des variables dichotomiques (mariée on non, avec enfants ou non, travaillant ou non). Les auteurs estiment d’abord différents modèles de survie pour les probabilités de formation ou dissolution des mariages, ainsi que des probits bi-variés pour les probabilités d’avoir un enfant et travailler pendant l’année considérée. Dans une deuxième étape ils estiment des équations de salaires par état {m, k, l} en contrôlant le biais de sélection dans chaque état. Ils estiment aussi des équations de salaires pour leurs partenaires. Finalement, le niveau de revenu familial espéré pour chaque femme est la somme du produit des probabilités de se retrouver dans les différents états par les distributions des salaires associées à chaque état (et ou les salaires des partenaires sont inclus pour les différents états concernés). Ainsi, le statut de chaque femme vis-à-vis de la pauvreté est déterminé en faisant la comparaison du revenu familial espéré avec le seuil de pauvreté cor- respondant à son type de famille. Dans leur étude, Aassve et al. (2005) estiment sur des données de Grande- Bretagne issues du British Household Panel Survey (BHPS) comportant des infor- mations rétrospectives qui permettent de reconstruire l’historique des expériences des unités observées depuis les années 1940. Ils construisent à partir de cette reconstruction un modèle avec cinq équations de survie simultanées selon diffé- rents états (naissances, mariages, divorces, accès à l’emploi, chômage). Des méthodes de micro-simulation sont ensuite utilisées pour mieux comprendre les dif- férents mécanismes (et les possibles effets croisés) pour en déduire des prédictions sur la dynamique de la pauvreté. Ainsi les auteurs observent que des niveaux diffé- rents de participation au travail des femmes ne mènent pas nécessairement à des changements important en termes de fertilité. Par contre, des changements des niveaux de fertilité ou du statut matrimonial semblent avoir un impact significatif dans les proportions de femmes exerçant un emploi. Ces modèles structurels sont extrêmement intéressants et certainement un axe de recherche important pour le futur. Ils présentent néanmoins quelques inconvé- nients, par exemple, ils peuvent devenir vite très lourds si l’objectif est d’étudier des populations plus hétérogènes (avec plusieurs adultes au sein du ménage, des cycles de vie plus complexe,). Ces modèles sont très longs à mettre en œuvre du
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L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
fait de leur complexité. Il serait intéressant d’évaluer la qualité de leurs prédictions par rapport à celles obtenues avec des modèles réduits^8. Les analyses longitudinales appliquant ces différents modèles ici décrits ont été plus nombreuses à l’étranger qu’en France. À ce titre, pour une revue de la littéra- ture étrangère assez conséquente, on peut se reporter à l’article Pollak, Gazier dans ces Travaux 2007-2008. Cependant, on présente quelques travaux additionnels, brièvement en France et de manière plus exhaustive à l’étranger, qui nous parais- sent illustrer les méthodologies abordées plus haut et aider à la compréhension des recommandations faites dans la dernière partie « Données et recommandations ». En France, les travaux pionniers portant sur la dynamique sont ceux des cher- cheurs de l’Analyse dynamique des effets des politiques sociales (ADEPS) utilisant le seul panel disponible de l’époque, le panel lorrain qui permettait de suivre les per- sonnes à bas revenus (seuil au voisinage du RMI), avec une forte limitation géogra- phique. À la suite de ces travaux, Chambaz et Maurin (1996) ont réalisé une étude portant sur la persistance de la pauvreté et son évolution sur le champ de l’en- semble de la population. Ce travail a mis l’accent sur le rôle de la pauvreté trans- itoire en début de vie active quel que soit l’indicateur de pauvreté retenu (monétaire, condition de vie, existentiel…). Des éléments comme le chômage, la fragmentation des familles sont apparus dans cette étude comme étant importants dans la dyna- mique de la pauvreté. Dans la période récente, il faut signaler l’étude de Lollivier et Verger (2005). Toutefois ces études sont rares et les données adaptées peu nom- breuses. Il faut signaler l’existence d’un travail en cours à l’Insee sur la pauvreté per- sistante (Fall) à partir du Panel communautaire des ménages sur la période 1994-
- Ce travail sera actualisé grâce à l’enquête sur les revenus et les conditions de vie (SRCV) 2004-2006, qui remplace le précédent panel européen. Les premiers résultats de cette étude pourra servir à un rapport futur de l’observatoire sur les aspects longitudinales de la pauvreté. Pour les Pays-Bas, Muffels et Berghman (1991) étudient l’incidence et l’évolution de la pauvreté pour les années 1980. Ils font une comparaison des diagnostics de la pauvreté fournis à la fois par des données transversales et des données de panel (encadré 1).
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Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
Encadré 1 Un exemple de comparaison de données transversales et longitudinales sur les transitions sur les Pays-Bas : Muffels et Berghman (1991)
Dans leur étude ces auteurs utilisent les concepts de pauvreté suivants :
- Deux mesures de la pauvreté monétaire :
- ligne de pauvreté légale : revenu minimum social calculé par type de ménage en fonction d’un panier de prestations sociales. Sont pauvres les ménages dont le revenu est inférieur à cette somme de prestations par type de ménages ;
- On appelle modèle réduit, un modèle expliquant le même phénomène avec beaucoup moins de variables étant entendu que ce modèle réduit repose sur la même base théorique que le modèle plus complet.
Aux États-Unis, de nombreuses études longitudinales ont été faites à partir des données américaines issues du Panel Study of Income Dynamic (PSID), du recense- ment et d’autres enquêtes ménages. Dès 1970, John J. MacCall suggère une métho- dologie d’analyse de la dynamique de la pauvreté en présentant deux modèles sim- ples sur l’incidence, la persistance et le control de la pauvreté. Le premier modèle probabiliste utilise les chaînes de Markov pour décrire les transitions dans la pauvreté (encadré 2). Un résultat important des recherches menées dans les années 1970 est que l’essentiel des pauvres l’étaient de façon épisodique contrairement aux idées reçues. Devine et al. (1992) montrent l’accroissement du phénomène de pauvreté chronique aux États-Unis. Ils testent l’hypothèse de l’augmentation de la pauvreté intergénérationnelle chronique en utilisant des fenêtres d’observation à partir du panel des ménages PSID de 1968 à 1987. Leurs résultats montrent un accroissement de l’incidence de la pauvreté chronique après 1973 avec une accélération du pro- cessus au début des années 1980. À partir de cette date, bien que le taux de pau- vreté commence à baisser, le niveau de pauvreté chronique reste le même que celui de la fin des années 1970. Comme on pouvait si attendre, cette pauvreté touche plus les noirs et les femmes que les hommes blancs, et plus particulièrement les femmes noires chefs de ménage. La définition de la pauvreté retenue dans ce papier est celle officielle du US Bureau of the Census (encadré 3). Au Canada, depuis 1992, des études sur la dynamique de la pauvreté sont menées^9 , plus précisément sur la dynamique du faible revenu s’appuyant sur des
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- Finnie (2000).
Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
Encadré 2 Utilisation des chaînes de Markov pour l’analyse des transitions John J. McCall (1970)
Il stipule que les individus ont un contrôle sur les investissements qu’ils font sur eux même (capital humain) et que la distribution de la pauvreté ne relève pas des seules probabilités. Le montant et la composition de ces investissements vont dépendre des « talents naturels », des préférences temporelles, de l’aversion au risque et de l’incertain, du coût de l’information et des facteurs environnementaux. Ces investissements en éducation, en capital humain de façon générale, alliés avec les dotations héritées sont les déterminants majeurs des flux de revenu. Plusieurs hypothèses peuvent être testées avec ce modèle descriptif probabiliste. Le second modèle est normative et évalue des politiques alternatives de lutte contre la pauvreté. La politique optimale dépend de variables que les décideurs peuvent contrôler et des critères d’évaluation. Ce modèle normatif est composé à la fois d’éléments économiques et probabilistes. La société détermine le niveau minimum acceptable du revenu permanent tiré des patrimoines humain et financier. Ce minimum dépend de la taille de la famille, de la localisation, du temps et éventuellement d’autres variables. Les données utilisées proviennent de l’administration de la sécurité sociale et l’enquête sur les actifs financiers et le revenu du Wisconsin.
Encadré 3 Quelques études longitudinales aux États-Unis
En 1981, Hill à partir du PSID ( Panel Study of Income Dynamics ) montrait que dans les années 1970, 30 % à 50 % des ménages pauvres une année donnée ne l’était plus l’année suivante. Hutchens et Robert (1981), analysent les déterminants des transitions des bénéficiaires du système Aid to Families with Dependent Children en utilisant le panel PSID. Leur principal conclusion est que les paramètres de contrôle mis en œuvre comme le AFDC guarantee à savoir le niveau de revenu auquel une famille est éligible a un impact fort mais asymétrique sur les transitions. En outre, le lien entre revenu et transition est la baisse de la dépendance aux aides sociales par le biais de programmes augmentant les revenus
McKernan et Ratcliffe (The Urban Institute, 2002) : leurs études portent sur les événements transitoires dans les dynamiques de la pauvreté. Trois questions y sont abordées :
- Quels sont les dynamiques qui sous tendent les évolutions du taux de pauvreté?
- Quels sont les événements déclencheurs de l’entrée ou de la sortie de la pauvreté : changement dans la composition du ménage, l’offre de travail, statut d’invalidité…? Durant les années 1980 et 1990 les changements dans ces domaines ont-ils modifiés le visage de la pauvreté?
- Quelles sont les probabilités de transition liées à ces événements? Pour répondre à ces questions, deux enquêtes longitudinales ont été mobilisés : le panel PSID utilisée annuellement et le SIPP enquête mensuelle portant sur les années 1988, 1990 et 1996. En résumé, ces études montrent que les transitions dans la pauvreté ont changé dans les deux décennies 1980 et 1990 et que le rôle du marché du travail devient de plus en plus prépondérant.
Sur trois vagues du panel ISDP ( Income Survey Development Program ), Weinberg D. H. (US census Bureau, 1991) analyse l’impact des transferts sociaux sur la trappe à pauvreté avant et après transfert. Il met l’accent sur des transferts comme les bons alimentaires et l’aide médicale pour répondre au vieillissement de la population. Il conclut qu’il est possible de cibler les transferts sur les individus qui sont dans une situation de pauvreté.
À partir de la définition officielle de la pauvreté aux États-Unis ( cf. partie « Les différents concepts de pauvreté et d’exclusion sociale dans les études longitudinales »), John Iceland (1997) s’intéresse aux mécanismes par lesquels les effets structurels contextuels affectent les sorties de pauvreté de plusieurs manières au niveau individuel. Il va prendre en compte quatre effets structurels :
- la restructuration au niveau économique ;
- l’adéquation entre l’offre et la demande de travail au niveau de la qualification ;
- la ségrégation résidentielle comme facteur structurel ;
- le niveau des prestations sociales. De 1970 à 1985, l’auteur apparie les données issues du PSID avec celles du recensement dans les villes américaines. Dans un premier temps, il utilise un modèle logistique statique pour estimer la relation entre les facteurs structurels et les sorties de pauvreté en contrôlant par les caractéristiques
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L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
disponibles pour les individus qui ont effectué leurs déclarations d’impôts entre 1992 et 1996. Ils identifient les distributions d’épisodes (courts et longs) de pauvreté et celles-ci révèlent des différences significatives selon le sexe et les caractéristiques familiales. Les modèles d’entrée et sortie leur permettent d’identifier les relations entre le statut de pauvreté, le sexe, le statut familial et d’autres caractéristiques per- sonnelles et professionnelles. Ils montrent que les effets de durée sur les périodes de sortie et de ré-entrée dans la pauvreté sont importants. Les modèles qui pren- nent en compte les épisodes de pauvreté antérieurs montrent qu’il a une forte cor- rélation (occurrence dépendance) tant pour le passage au statut de pauvreté que pour l’incidence de tels épisodes. Les résultats des études transversales confirment ces résultats et révèlent des asymétries dans les impacts des transitions dans les ménages sur la pauvreté. Les résultats obtenus dans ce texte peuvent être utiles pour les décideurs publiques, car le plus souvent les profils des pauvres de court terme sont différents de ceux de longue durée. On va donc identifier à la fois le nombre de pauvres de longue durée et celui de courte durée pour une année donnée ainsi que leurs caractéristiques sociodémographiques. On montre aussi comment les transitions en fonctions des individus autant du point de vue sociodé- mographique que professionnel. Au Royaume-Uni, Devicienti (2001) s’est intéressé à la dynamique des revenus individuels dans la décennie 1990 à partir des données longitudinales britanniques de l’enquête BHPS sur huit vagues. Il compare les prédictions de deux modèles, d’une part, un modèle à taux de risque et, d’autre part, un modèle de transition uti- lisant des techniques de simulation. Il montre ainsi que seulement 19 % de la popu- lation présentent des probabilités élevées d’être pauvres pendant quatre ans. Les sans domicile fixe (SDF) font de plus en plus l’objet d’études longitudinales. Ces études reposent la plupart du temps sur une combinaison du recensement de la population et d’une enquête exhaustive sur les sans abris hébergés par des orga- nisations bénévoles d’aide aux SDF. Ce dispositif permet un suivi longitudinal de cette population. En Australie, MacKenzie et Chamberlain 10 se sont intéressés en particulier à la dynamique reliant la pauvreté persistante et le fait de devenir sans domicile. Une autre expérience intéressante est le système suédois, où la collecte d’informations exhaustives sur les SDF est faite grâce aux institutions qui sont en contact avec eux. Un suivi longitudinal est possible à l’aide d’un numéro d’identifi- cation. Le rapport final du projet de recherche pour le Plan urbanisme, construction, architecture (Puca) sur les aspects dynamiques de la situation des personnes sans domicile (Arduin et al. 2002), fait un survey assez complet des enquêtes sur les SDF dans différents pays. Ce rapport mis aussi l’accent sur les difficultés à enquêter ces populations vulnérables mais les problèmes méthodologiques, notamment d’é- chantillonnage et de suivi des individus.
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- Mackenzie, Chamberlain, 2003, «Homeless Creers : Pathways in and out of Homelessness», Swinburne and RMIT Universities.
L’apport des analyses longitudinales dans la connaissance des phénomènes de pauvreté et exclusion sociale
Approche intergénérationnelle L’analyse de la transmission intergénérationnelle de la pauvreté se focalise sur deux types de questions : la persistance de la pauvreté sur plusieurs générations et les relations de causalité entre pauvreté pendant l’enfance et des situations telles que le niveau d’éducation, de santé ou la situation au marché de travail une fois à l’âge adulte. Pour cette revue de la littérature sur les approches intergénération- nelles de la pauvreté, on utilisera, entre autres, les travaux de Jenkins et Siedler (2007a, 2007b) pour les pays industrialisés et de Behrman (2006) pour les pays en voie de développement. L’objectif est de présenter les différentes méthodes disponibles pour évaluer les conséquences pour une vie future adulte d’une enfance en situation de détresse économique. Il paraît évident qu’avoir grandi au sein d’un ménage pauvre n’est pas le seul facteur possible d’un état de pauvreté futur. D’autres facteurs, observés (comme le niveau d’éducation des parents) ou inobservables (comme l’habileté propre de l’enfant ou la motivation parentale) sont aussi d’importants déterminants du degré de transmission intergénérationnelle de la pauvreté. En suivant Jenkins et Siedler (2007a) et Behrman (2006), nous allons décrire ici cinq méthodes disponi- bles pour analyser cette question au moyen de données longitudinales.
Modèles avec régressions paramétriques : estimateurs en niveau Ces modèles estiment une régression linéaire standard du type :
où la variable à expliquer Yij d’un individu i provenant d’une famille j peut repré- senter par exemple le fait d’être pauvre ou non à l’âge adulte actuel (variable dicho- tomique) ou la durée passée en situation de pauvreté (variable continue). Il est par- fois difficile de collecter des informations sur le niveau du revenu des individus à l’âge adulte et sur celui de leur ménage pendant leur enfance (la majorité des panels ne sont pas suffisamment longs, ou quand ils le sont, l’attrition représente un pro- blème important). Pour élargir le champ d’étude de la transmission intergénération- nelle de la pauvreté, la plupart des études disponibles analysent souvent l’effet qu’a le fait d’avoir grandi dans un ménage pauvre sur d’autre variables caractéristiques de l’individu quelques années plus tard, comme le niveau d’éducation atteint, la santé ou l’emploi (car toutes ces variables sont d’importants déterminants à leur tour du niveau de vie). Le paramètre α j représente l’effet propre à la famille j , inobser- vable. La variable explicative d’intérêt captant le degré de transmission intergénéra- tionnelle de la pauvreté est Lij. Elle doit être une variable indicatrice d’une enfance vécue dans un ménage pauvre. Le coefficient ß nous indique le degré d’importance et la significativité de cette transmission intergénérationnelle da la pauvreté. Le reste des facteurs observables de la pauvreté sont ici représentés par Xit. Cette spécifica- tion correspond à une équation standard linéaire, qui peut être estimée par les méthodes traditionnelles (moindres carrés ordinaires, maximum de vraisemblance,
Yij = α j +β Lij +γ Xij + v ij
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Troisième partie Aides locales facultatives et trajectoires des allocataires des minima sociaux
