Indice de pauvreté humaine

Indice de pauvreté humaine

Indicateur de pauvreté

Un indicateur de pauvreté humaine (IPH) est un indice permettant de caractériser le niveau de pauvreté d'un pays. Il a été créé par le programme des Nations unies pour le développement (PNUD).

La pauvreté est essentiellement estimée par le nombre de personnes vivant avec un revenu en-dessous d'un niveau dit « de pauvreté », qui est en 2002 de 2 USD par jour. D'autres niveaux de pauvreté sont fixés à 1, 4 et 11 USD par jour, ce qui permet d'affiner l'analyse ; le niveau de revenu de 1 USD par jour est appelé « niveau d'extrême pauvreté ».

Le PNUD utilise également des indicateurs indirects, qui mesurent l'impact de la pauvreté sur la population, et qui servent à calculer des indicateurs composites de pauvreté des revenus et des humains IPH-1 et IPH-2 (indice de pauvreté humaine), ou HPI-1 et HPI-2 (human poverty index) :

  • l'IPH-1, plutôt adapté au classement des pays pauvres ainsi que des pays en développements, est calculé à partir des indicateurs suivants :
    • indicateur de longévité (P1);
    • indicateur d'instruction (P2);
    • indicateur de conditions de vie (P3);
  • l'IPH-2, plutôt adapté au classement des pays riches (il est utilisé pour la plupart des pays de l'OCDE), calculé à partir des indicateurs suivants
    • indicateur de longévité (P1);
    • indicateur d'instruction (P2);
    • indicateur de conditions de vie (P3);
    • indicateur d'exclusion (P4).

Les IPH n'ont pas d'unité de mesure mais sont exprimés en pourcentage, non de la population mais simplement résultant des formules utilisées ci-dessous (voir cet aspect à analyse dimensionnelle): plus un IPH est élevé, plus un pays est "pauvre".

En 2000,

  • l'IPH-1 (pays en développement) variait de 6,5 % (Singapour) à 62,5 % (Niger) ;
  • l'IPH-2 (pays développés) variait de 6,7 % (Suède) à 15,8 % (États-Unis).

Sommaire

Calcul des IPH

IPH-1

L'IPH-1 est calculé à partir de la moyenne cubique de trois indicateurs exprimés en pourcentages P1, P2 et P3 :

  • P1 est le pourcentage de décès avant 40 ans.
  • P2 est le pourcentage d'analphabétisme.
  • P3 représente le manque de conditions de vies décentes, il est lui-même la moyenne arithmétique de trois sous-indices P31, P32 et P33 :
    • P31 est le pourcentage de personne privées d'accès à l'eau potable ;
    • P32 est le pourcentage de personne privées d'accès aux services de santé ;
    • P33 est le pourcentage d'enfants de moins de cinq ans souffrant d'insuffisance pondérale (modérée ou aiguë).

On calcule alors :

P_3 = \frac{P_{31} + P_{32} + P_{33}}{3}

et

IPH_1 = \sqrt[3]{\frac{P_1^3 + P_2^3 + P_3^3}{3}}

IPH-2

L'IPH-2 est calculé à partir de la moyenne cubique de quatre indicateurs exprimés en pourcentages, P1, P2, P3 et P4.

  • P1 est le pourcentage de décès avant 60 ans.
  • P2 est le pourcentage d'illettrisme.
  • P3 représente le manque de conditions de vie décentes, estimé par le pourcentage de personnes vivant en-dessous de la demi-médiane de revenu disponible des ménages :
si M est le niveau de revenus tel qu'une moitié de la population a un revenu supérieur à M et l'autre moitié un revenu inférieur à M, alors P3 est le pourcentage de personnes ayant un revenu inférieur à M /2.
  • P4 est le pourcentage de personnes en chômage de longue durée, c'est-à-dire membre de la population active et sans emploi depuis au moins 12 mois.

On calcule alors :

IPH_2 = \sqrt[3]{\frac{P_1^3 + P_2^3 + P_3^3 + P_4^3}{4}}

Comparaison entre les indicateurs de pauvreté

Le pourcentage de la population sous le seuil de pauvreté étant un des facteurs des IPH, il a évidemment une influence sur leur valeur. Mais c'est souvent le seul nombre utilisé pour estimer la pauvreté ; il a l'avantage d'être simple et de représenter quelque chose de concret (un nombre de personnes atteintes dans un pays). Cet indicateur unidimensionnel n'est pas forcément suffisant. Il est logique qu'un manque de revenus implique une pauvreté, mais une société basée entièrement sur le troc aurait des revenus nuls sans nécessairement avoir beaucoup de pauvreté.

Corrélation entre le rang de classement selon l'IPH et le rang de classement selon le pourcentage de la population ayant un revenu inférieur à la demi-médiane

Pour les pays développés, si l'on compare le rang du pays avec le critère IPH-2 et avec le critère « pourcentage de la population sous le seuil de revenu égal à la moitié de la médiane des revenus », on constate que :

On estime en général que deux valeurs sont bien corrélées si le coefficient de corrélation est supérieur à 0,87 en valeur absolue. On en conclut que les deux indicateurs ne représentent pas le même phénomène. Si l'on prend comme référence l'IPH-2, on en conclut que le pourcentage de population gagnant moins de la demi-médiane n'est pas un bon indicateur de pauvreté pour les pays développés, notamment sans doute en raison de mécanismes tels que les politiques d'accès aux soins et à l'éducation gratuits de certains pays.

Corrélation entre le rang de classement selon l'IPH et le rang de classement selon le pourcentage de la population ayant un revenu inférieur à 1 USD par jour

Pour les pays en développement, si l'on compare le rang du pays avec le critère IPH-1 et avec le critère « pourcentage de la population sous le seuil de revenu de 1 USD par jour », on constate que :

Statistiquement, les deux indicateurs sont bien corrélés, les revenus ont une influence considérable sur le niveau de pauvreté, sans doute en raison de la carence des services publics. Par contre, l'estimateur de l'écart type est important, une valeur de 13 rangs signifiant que si l'on considère un pays au hasard, on a une chance sur deux que les l'écart entre les rangs soient supérieur à 18[1]. La faiblesse des revenus constitue donc un élément prépondérant de la pauvreté des pays en développement, mais n'est pas un élément d'appréciation suffisant.

Les chiffres sont tirés de Classement IPH des pays, 2000.

Notes

  1. Si l'on regarde les chiffres, il n'y a environ qu'un écart sur dix qui est supérieur à dix-huit, mais ces écarts sont importants (jusqu'à 35), ce qui explique ce résultat statistique.

Voir aussi

Lien externe

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