Jacques Char

Isabelle Droy

Dominique Rajaonarison

Bernard Séguret

Pierre Ernest Mbima

Noël Gueunier

Vincent Schweitzer

Véronique Zekri

Pierre Gadby

Bertille, Maurice, Serge, Hugues Yolande Pierre

Judith Hermann

Keywords: traitement de données, nous avons 2012], p. 11

REMERCIEMENTS

Dans le cadre de la préparation de la thèse, de nombreuses personnes méritent d"être citées ici car sans leur participation, ce travail n"aurait pas pu être mené à bon terme.

Nous tenons, en tout premier lieu, à exprimer toute notre gratitude à Célestin Mayoukou, Maître de Conférences HDR à l"Université de Rouen Normandie qui a bien voulu diriger cette recherche. Un soutien sans faille depuis le début de la thèse, des avis éclairés dans le domaine, un intérêt ponctué pour le sujet mais aussi une patience parée à toute épreuve tout au long de l"élaboration de ce travail, voilà des éléments moteurs qui ont été, pour nous, un appui considérable.

INTRODUCTION GENERALE

Cette thèse a pour objet l"analyse des inégalités de revenus des ménages en zones rurales. Une double finalité a motivé le choix du sujet : d"abord, déterminer les principaux facteurs qui aggravent ou réduisent les écarts de revenus, ensuite apporter des explications plausibles sur ces inégalités.

Dans la littérature, le phénomène d"inégalités est abordé de manière globale, notamment à l"intérieur d"un territoire national et/ou entre les pays. Le PIB par habitant, les salaires, les revenus, les richesses, la consommation sont les indicateurs les plus étudiés pour estimer les inégalités qui existent entre les catégories sociales. Ce thème Ŕ très présent dans le débat public Ŕ attire de plus en plus une attention des chercheurs, qui essayent d"apporter des explications et des réponses aux questions des inégalités. Néanmoins, la situation semble s"aggraver1 dans la période récente tant dans les pays émergents et développés que dans les pays en voie de développement. Bourguignon et Morrisson [2002] avaient mis en évidence la progression continue et considérable de l"inégalité entre pays.

Elle a été multipliée par 8 entre 1820 et 1992 (cf. [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], pour la série plus récente). Les travaux les plus pertinents sur ce sujet émanant des chercheurs ci-après citésŔ Pinçon et [START_REF] Pinçon | Être riche, la classe ! (entretien)[END_REF], Bourguignon [2012], [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF], [START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF], Atkinson [2016], Deaton [2016], [START_REF] Navarro | Les inégalités de revenus[END_REF], et les Rapports de l"OCDE [2014,2012,2008], du PNUD [2003], de l"observatoire des inégalités de France, du magazine Forbes (données annuelles publiées en mars) et de l"Oxfam ([2015a], publié en janvier), sans oublier les publications de différentes revuesŔ, témoignent de l"aggravation de la situation des inégalités. Par ailleurs, le point de vue des chercheurs est partagé sur cette tendance car la "hausse d"ici 2030 n"est pas probable", selon Morrisson et Murtin [2012, p. 6].

Ce débat nous permet de poser la question de recherche : les travaux qui portent sur les études des inégalités de revenus sont-ils suffisamment pertinents pour des recherches menées sur des pays en voie de développement, confrontés à une pauvreté massive et dans lesquels les ultra-pauvres sont en nombre croissant ? Cette interrogation constitue le fondement et le fil directeur de cette thèse. Généralement, le problème de l"inégalité apparaît lorsqu"on s"appuie sur le fait qu"il existe deux classes extrêmes : d"un côté les riches et de l"autre les pauvres. Il est également possible de prendre en compte la présence d"une classe moyenne. Mais, qu"en est-il lorsque 93,7 % de la population, comme celle de Madagascar (INSTAT [2016]) qui fait l"objet de cette recherche, vit en dessous du seuil de pauvreté, c"est-à-dire avec un revenu de moins de 2 $ par jour ? Ou encore, quelle approche peut-on adopter lorsque l"échantillon sur lequel porte notre recherche, concerne les ménages ruraux qui vivent en grande partie dans l"extrême pauvreté, avec un revenu de moins de 1 $ par jour ? Autrement dit, si la grande majorité de la population de Madagascar est pauvre, est-il encore pertinent d"étudier les inégalités ? En s"appuyant sur les micro-données des observatoires ruraux de Madagascar, basées sur la pauvreté, nous avons constaté qu"au niveau des pauvres, il y a également les écarts1 de revenus. Cette thématique rejoint celle des inégalités intra-observatoires2 et entre observatoires. L"étude des inégalités parmi des populations pauvres est l"objet de cette thèse. Or, les inégalités de revenus se présentent comme un sujet de "conversation naturellement banale" pour la population rurale malgache car les inégalités sont ici considérées comme une situation normale 3 . Il apparaît donc tout à fait normal de faire une distinction entre une population rurale pauvre et une population urbaine "moyennement riche 4 ". Ce qui laisse entendre qu"au départ, Madagascar est qualifiée "de pays à vocation agricole" 5 où la quasi-totalité de production émane des zones rurales et qu"à l"arrivée, les paysans producteurs malgaches sont classés parmi les plus défavorisés.

Mais, sur le plan de ressources naturelles, Madagascar apparaît comme un pays riche 6 , et les localités du Centre-Est de l"Île en sont dotées. Dès lors, comment expliquer que la grande majorité des populations vive dans des situations de pauvreté 7 criante ?

Comment se forment les revenus des paysans malgaches ? Comment se conçoivent les problèmes multifactoriels qui caractérisent la situation sociale et économique des ruraux ? Quels sont les liens qui existent entre pauvreté et inégalités ? A combien s"élève le niveau d'inégalité de revenus entre les ménages ruraux, là où les ultra-pauvres sont nombreux ? Quels en sont les facteurs ? Comment ces inégalités évoluent-elles dans le temps ? En termes spatiaux, comment se présentent-elles entre observatoires ? Où sont la liberté et la capabilité 1 des ménages ? Quelle explication pouvons-nous avancer au fait que les inégalités persistent malgré l"intervention des différents projets de développement rural ?

Dans la foulée, à qui profitent directement ou indirectement les inégalités ? Mieux encore : "l'inégalité est-elle, pour l'essentiel, la conséquence de la concentration du capital dans quelques mains, auquel cas la taxation et la redistribution du capital pourraient y mettre fin ?" 2 Plusieurs séries de questions situées au coeur des débats politiques et économiques contemporains sont abordées transversalement dans l"analyse afin de mieux comprendre les résultats obtenus.

Ce que nous soulignons, c"est que les richesses sont à la fois mal exploitées3 et mal redistribuées. Les efforts déployés par les paysans malgaches sont, de surcroît, mal récompensés 4 puisque ceux-ci ne profitent pas pleinement du fruit de leur labeur.

L"économie informelle 5 marquée par la corruption échappe au fisc et profite surtout à quelques nantis. Plus largement, et pour certains économistes, cette situation est la conséquence de la globalisation et de la théorie du ruissellement. Les libéraux supposent que "l'accumulation des richesses aux mains de quelques-uns bénéficie à tous, car ces richesses seraient réinjectées dans l'économie. Or, on commence à réaliser que dans la vraie vie, les choses ne se passent pas comme prévu" 6 .

Suivant une logique de raisonnement opérant, il y a lieu également de penser que les inégalités de revenus profitent surtout à quelques personnes, notamment aux plus favorisés, qu"il s"agisse des grands héritiers, des politiciens ou des plus diplômés, ceux que [START_REF] Razafindrakoto | Élites, pouvoir et régulation à Madagascar : une lecture de l"histoire à l"aune de l"économie politique[END_REF]Razafindrakoto et al. [ et 2015aRazafindrakoto et al. [ -2015b] ] qualifient "les élites à Madagascar". La structure1 sociale datant de la royauté et de la colonisation ne semble pas totalement disparaître. Elle continue de s"enraciner sous certaines formes de réseaux sociaux très restreints et non officiels. Par ailleurs, il convient de souligner, d"une part, la place non négligeable de la discrimination 2 entre des individus compte tenu de leurs caractéristiques particulières et, d"autre part, ce qui relève des inégalités entre leurs milieux sociaux d"origine 3 (Eric Maurin [2002]) et/ou leurs qualifications (niveau d"éducation), même si, pour l"heure, elle n"est pas nettement visible dans la vie quotidienne rurale.

L"intérêt que nous portons sur deux districts uniquement (Fénérive-Est et Mahanoro), plutôt qu"aux 119 autres 4 qui composent l"ensemble de l"Île mérite une explication. Quatre considérations de nature différente sont à l"origine de ce choix. La première provient du fait que près de "80 % de la population malgache vivent en milieu rural" (INSTAT [2016], FMI [2015, p. 8], Banque Mondiale [2014, p. 5], UNESCO [2012, p. 5]). La deuxième est la rareté, voire l"inexistence des écrits sur les inégalités des revenus des ménages ruraux. Troisièmement, les moyens financiers et logistiques font défaut pour couvrir les 22 régions 5 de la grande Île. Enfin, nous avons eu accès aux données brutes disponibles au sein du ROR avec autorisation de les exploiter. Par conséquent, parmi les différentes possibilités qui s"offraient sur l"étude des inégalités, celles de revenus sont les plus appropriées pour l"exploitation empirique de la base de données.

Ce choix revêt une importance capitale dans cette étude. La thématique, en ellemême, peut être de natures diverses et se présente de manière différente d"un pays, d"un observatoire, ou d"un ménage à l"autre. Nous pouvons dire que l"inégalité est l"absence d"égalité. Amartya Sen [2000, pp. 9-17 ;19-33 et 35-62], s"est même interrogé sur l"origine de l"égalité : "égalité de quoi ?" 6 Bourguignon [2012, p. 11] évoque trois interrogations : "l"inégalité de quoi, chez qui et de combien" ? La notion même de l"inégalité demande à être explicitée "sans retomber dans l"ornière d"un égalitarisme abstrait dont toute l"histoire du siècle a montré les dangers" 1 . Ainsi Sen, propose que l""égalité de quoi" soit la question-clé pour analyser et mesurer les inégalités. Sen [2000, p. 9] "entend porter un regard nouveau sur l"inégalité, et se propose aussi d"évaluer les modes d'organisation sociale en général : l'inégalité en dépend". Certes, la définition de l"inégalité proposée par Amartya Sen est plus générale et plus complète. Cependant, sa vision de l"inégalité se heurte aux problèmes de mesure et de connaissance des déterminants de l"organisation sociale. Comment évaluer les modes d"organisation sociale, sans unité de mesure des principales variables explicatives de l"organisation en question ?

Aussi pour des raisons pragmatiques, suivrons-nous l"approche utilisée par les études économétriques sur l"inégalité, initialement proposées par Bourguignon [2003]. Il s"agit de l"inégalité de revenus plus facilement mesurable par un indicateur de dispersion tiré de la distribution de revenu. Même si ces approches fondées sur des macro-données des pays ne correspondent pas à celle que nous proposerons plus loin. Par ailleurs, pour les malgaches le revenu ne permet pas uniquement d"acheter des biens et des services, il détient surtout une valeur sociologique au sens où c"est le revenu d"une personne qui fait que cette personne est honorable 2 . Aussi, dans l"environnement des ménages faisant partie de cette étude, le revenu constitue un moteur de l"économie familiale.

De plus, nous devons également souligner qu"à Madagascar dans lequel l"échantillon de ménages a été prélevé, les données sur les inégalités dans les milieux ruraux ne sont pas abondantes. La plupart des statistiques officielles disponibles tant au niveau national qu"international sont restées à 2010 (cf. graphique 18, p. 130). Les résultats de l"EPM [2010] montrent que "les 10 % les plus riches des malgaches consomment 5,4 fois plus que les 10 % les plus pauvres. Les plus pauvres consomment moins de la moitié des niveaux de consommation des ménages médians" 3 . Ces résultats reflètent la situation globale à une période, mais ne distinguent ni les zones urbaines et/ou rurales, ni la nature du phénomène. Les analyses dynamiques et spatiales font défaut. En 2016, nous ne savons pas si les inégalités suivent une hausse ou une baisse tendancielle. "La photographie" de la situation reste floue. C"est pourquoi, il est pertinent de commencer les premières études à partir de données en milieu rural, là où justement les populations sont nombreuses et pauvres. Les régions d"Analanjirofo et d"Atsinanana dans lesquelles se trouvent respectivement les observatoires ruraux de Fénérive-Est et de Mahanoro, ont été choisies pour effectuer les premières recherches (cf. cartes en annexe 3, pp. 370-372).

En effet, l"objectif déclaré de l"ONU en 2015 est d"éradiquer la pauvreté d"ici 2030.

Ce qui suppose également en théorie lutter contre l"inégalité globale dans le monde. Mais comment réduire l"inégalité, si nous n"avons pas suffisamment d"études sur l"ampleur même de la pauvreté dans les pays massivement pauvres et sur l"état de l"inégalité chez les pauvres, pour savoir si elle a diminué ou augmenté. Lorsque l"inégalité dans cette catégorie de ménages a diminué, l"éradication de la pauvreté pourrait se faire en appliquant une politique globale sur les ménages en question. Par contre, si l"inégalité a augmenté, ne faudrait-il pas selon [START_REF] Rawls | Théorie de la justice[END_REF] dans sa théorie de la justice, de mettre en place une politique pour permettre d"abord aux ultra-pauvres de passer dans la classe des ménages pauvres mais mieux lotis, par exemple dans la classe des « pauvres moyens » au lieu de rester ultra-pauvres.

Les recherches en économie, fondées sur une approche économétrique, traitant de la relation existant entre l"inégalité des revenus et la pauvreté, se réfèrent le plus souvent dans la littérature aux travaux de Bourguignon [2003] et [START_REF] Epaulard | Macroeconomic Performance and Poverty Reduction[END_REF], ou encore à ceux de Kalwij et Verschoor [2007]. Basés sur l"hypothèse d"une distribution des revenus suivant une loi log-normale, ces travaux montrent que l"élasticité1 du taux de pauvreté au revenu moyen décroît avec le revenu moyen rapporté à la ligne de pauvreté, et augmente avec l"écart-type de la distribution du logarithme du revenu. L"indicateur de dispersion, mesuré par l"écart-type, peut être directement relié à l"indice de Gini qui constitue un indicateur de l"inégalité. Ces travaux établissent un lien direct entre l"inégalité et la pauvreté, mais en mettant souvent l"accent sur la performance macroéconomique, mesurée par la croissance économique. Dans la même lignée, l"étude récente d"Ogbeide et Agu [2015] met l"accent sur les liens de causalité à deux sens. Ils montrent qu"il existe au Nigeria un lien direct entre inégalité et pauvreté, mais il existe aussi un lien indirect entre les deux, via le chômage qui cause l"inégalité et l"inégalité provoquant la pauvreté.

Pour mettre en valeur le lien entre l"inégalité et la pauvreté, les études citées précédemment se sont appuyées sur des données de panels par pays. Or, si on considère un pays comme une agrégation de comportements micro-économiques des ménages, vivant en zones urbaines et en zones rurales, la procédure d"agrégation prend-elle suffisamment en compte les caractéristiques propres aux ménages, dans le but d"étudier l"inégalité ? Sans entrer dans les débats sur les inégalités économiques, il nous semble que l"étude de la relation entre l"inégalité et la pauvreté de masse peut également être menée à partir d"un échantillon de ménages vivant dans un milieu rural en tenant compte de la dimension temporelle. Pour étudier l"inégalité, il faut d"abord se focaliser sur une classe extrême de population qui serait une des composantes de l"analyse de l"inégalité globale : autrement dit lorsqu"il existe à la fois les riches et les pauvres.

Notre base de données provient alors du ROR. Les observatoires ruraux sont un instrument pour le suivi de la pauvreté [START_REF] Dubois | L"observatoire : un instrument pour le suivi de la pauvreté[END_REF], Dubois [1998a], [START_REF] Droy | Les observatoires ruraux à Madagascar : une méthodologie originale pour le suivi des campagnes[END_REF] et [START_REF] Piron | Quelques réflexions sur l"exploitation statistique de données d"observatoires socioéconomiques[END_REF]). La question qui se pose : ces observatoires cernent-ils également les problèmes des inégalités de revenus ? A notre connaissance, aucune littérature spécifique n"a abordé cette question à Madagascar. En effet, l"objectif initial du ROR était de construire un panel de 500 ménages par observatoire 1 , dans le but d"évaluer l"impact des mesures macroéconomiques, politiques et des chocs externes sur les ménages ruraux. Le principe des observatoires est de garder la spécificité du site, en raison des différences de systèmes d"activité. Au total, nous avons 1 000 ménages enquêtés annuellement pour les deux zones groupées. Les données recueillies au niveau du ROR ont été complétées par les résultats de différentes publications spécialisées intervenant dans le sujet. Des recherches interdépendantes menées auprès des différents services techniques, ont aussi enrichi les données 2 recueillies.

Cette thèse concerne la période de 1999 à 2004, mais l"observatoire 3 de Mahanoro n"a débuté qu"en 2000. Initialement, nous avons voulu travailler sur une période plus longue : 9 568 ménages ont été enquêtés en dix ans (de 1999 à 2008) dont 5 019 à Fénérive-Est et 4 549 à Mahanoro. En 2004, 667 ménages ont été cylindrés, ce qui correspond à 298 et 369 pour les deux zones respectives. Depuis 2005, la réorganisation des observatoires effectuée par EPP/PADR a apporté des modifications. Les nouveaux villages d"enquêtes introduits dans les deux observatoires ont changé les données déjà cylindrées. Il ne reste plus que 43 ménages pour Fénérive-Est et 139 ménages cylindrés pour Mahanoro qui ont été ré-enquêtés jusqu"en 2008, soit un total de 182 sur 9 568 trouvés. Il faudra également noter qu"il s"agit ici d"un faible panel cylindré par rapport à l"ensemble des données étudiées. Pour ce faire, le recours au cylindrage de l"échantillon par la méthode d"appariement (Aligon, Grandfils et Lebreton [1997] ; [START_REF] Lesnard | Introduction aux Méthodes d"Appariement Optimal (Optimal Matching Analysis)[END_REF]) s"avère nécessaire. Le procédé a été exécuté, mais les résultats obtenus deviennent encore trop maigres à cause du risque de biais de sélectivité. Les ménages éliminés de l"échantillon, pour raisons d"information temporelle incomplète, peuvent ne pas avoir réellement la même typologie que ceux qui sont observés sur toute la période indiquée. Pour avoir plus de précision sur les inégalités de revenus, l"option est faite d"un découpage de la période : analyser de manière statique et dynamique les ménages dans le panel1 cylindré entre 1999 et 2004.

Les caractéristiques de nos informations basées sur les données de pauvres nous imposent d"aborder l"étude de l"inégalité sous un autre angle. L"originalité de cette étude repose sur une approche assez singulière du traitement de l"inégalité en économie. Ces données présentent trois dimensions qui nous ont permis de prendre en compte un certain nombre d"hétérogénéités. En effet, il s"agit de données que l"on peut repérer simultanément à partir de trois indices. Un indice des ménages auquel nous avons accordé un rôle important dans les méthodes d"estimation de notre modèle pour prendre en considération l"hétérogénéité individuelle si chère aux données de panel. La dimension temporelle nous permettra de faire varier dans le temps notre indicateur de mesure de l"inégalité de revenus.

La dimension spatiale est décrite par l"existence même de deux districts, celui de Fénérive-Est et celui de Mahanoro. Pour prendre en compte la dimension spatiale, le modèle sera estimé non seulement pour chaque district, mais également pour l"ensemble des deux districts.

L"originalité de notre approche ne consiste pas à constater uniquement l"inégalité de revenus et d"appréhender sa variation. Elle repose sur le fait que nous proposons une mesure d"une ligne d"inégalité, et se fonde sur cette ligne pour pouvoir découper la catégorie des pauvres en trois classes. Nous constatons ainsi non seulement l"inégalité à partir de la dispersion du revenu, mais la ligne d"inégalité légèrement transformée nous conduit à définir des seuils permettant de stratifier les ménages en trois classes : ultrapauvres, moyennement pauvres et pauvres riches (pauvres mais plus riches que les autres).

Dans les études sur la pauvreté, on se focalise sur des situations de pauvreté définies par des valeurs se trouvant en dessous de la ligne de pauvreté. La ligne de pauvreté est à une seule face dans le sens où elle ne considère que les valeurs inférieures à un seuil. Par contre, notre ligne d"inégalité fait, d"abord, l"objet d"une évaluation de l"indicateur de l"inégalité que nous obtenons dans le temps et dans l"espace, tout en exploitant les trois dimensions de nos micro-observations, en calculant les dispersions de revenus. Si l"inégalité est forte, les ménages à faibles revenus auront des revenus inférieurs à cette dispersion, diminué d"un pourcentage constant. Il s"agit de dériver un seuil flottant en se donnant plus de marge dans la classification en elle-même. Ce qui nous permet de dégager la classe des ménages ultra-pauvres. De manière similaire, pour les tranches supérieures de revenus, l"indicateur de l"inégalité augmenté d"un pourcentage, permet de classer les ménages pauvres mais plus riches. L"intervalle des deux seuils, inférieurs et supérieurs, correspond à la classe des ménages moyennement pauvres. Ainsi, notre ligne d"inégalité est biface, elle prend, simultanément, en considération les situations correspondant aux valeurs inférieures à l"indicateur et les valeurs supérieures à cet indicateur.

Sachant que la pauvreté, mais surtout l"ultra-pauvreté est, elle-même, une forme d"inégalité, notre modèle a comme fondement l"étude de l"ultra-pauvreté. Il s"agit d"étudier l"inégalité de revenus lorsque l"indicateur qui lui est associé est inférieur au seuil endessous duquel on retrouve les ultra-pauvres. Notre variable expliquée est binaire. La dichotomie permet à la fois d"évaluer l"inégalité et ses déterminants ainsi que la probabilité d"être ultra-pauvre et ses déterminants. Pour ce type de variable expliquée, l"économétrie des données de panel remet en cause sur le plan théorique l"utilisation d"une probabilité sous la forme linéaire. Cependant, sans rentrer dans le débat des spécialistes de l"économétrie des panels avec variables qualitatives, nous avons utilisé les méthodes d"estimation linéaire pour leur simplicité, ainsi que les méthodes Probit et Logit avec effets fixes et effets aléatoires, pour le respect de la non linéarité de la probabilité. L"objectif est d"avoir des résultats suffisamment robustes afin de corroborer les impacts des principaux déterminants.

H 3 : les variables "finances" (investissement, dépôt, thésaurisation, sans épargne, emprunt), aggravent-elles ou réduisent-elles les écarts de revenus entre ménages ? H 4 : la croissance économique (PIB) agit-elle positivement ou négativement sur les inégalités de revenus ? H 5 : la crise politique accentue-t-elle les écarts de revenus ? H 6 : le cyclone influence-t-il de manière positive ou négative les inégalités de revenus ?

Dans la catégorie de la population considérée majoritairement comme pauvre de Madagascar, les revenus se situent entre 0,03 $ et 5 $ par jour. La valeur minimale s"explique qu"en zones rurales malgaches la pratique de l"entraide et le capital social détiennent un rôle important. Durant la période de soudure, une période de disette, les plus pauvres doivent s"en remettre à la pêche et/ou à la cueillette. Quant aux variables explicatives, elles sont multiformes. Plusieurs déterminants des inégalités de revenus (la superficie rizicole exploitée, la production annuelle de riz, l"investissement, la thésaurisation, le sans épargne, l"emprunt et la croissance économique) sont robustes, quels que soient les modèles linéaires ou non linéaires appliqués, car ils restent fortement significatifs (positifs ou négatifs). Ce nombre des facteurs explicatifs augmente encore lorsque les analyses s"effectuent spatialement.

Cette thèse se subdivise en deux parties. La première, intitulée Evaluation globale des inégalités, est composée de deux chapitres. Le premier chapitre présente les Inégalités économiques, et est axé sur l"évolution des théories relatives aux faits et pensées économiques portés sur ce thème. Il s"agit d"explorer la structure conceptuelle théorique des mesures des inégalités dont la plupart d"entre elles est utilisée dans la partie empirique de cette thèse. Le second chapitre se focalise sur les Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar. Ce point permet de dresser une "photographie" générale de la distribution aussi bien mondiale que nationale. Une analyse descriptive s"impose.

La seconde partie qui s"intitule Profil des inégalités de revenus en zones rurales, comprend également deux chapitres. Elle est consacrée aux approches empiriques. Le troisième chapitre porte alors sur les observatoires ruraux à Madagascar. Il présente le

PREMIERE PARTIE EVALUATION GLOBALE DES INEGALITES

C"était il y a presque 200 ans, plus précisément en 1820, David Ricardo a écrit à Malthus, trois années avant sa mort, à l"âge de 51 ans : "l"économie politique est selon vous une enquête sur la nature et les causes de la richesse. J"estime au contraire qu"elle doit être définie : une enquête sur la distribution (…). De jour en jour, je suis plus convaincu que la première étude est vaine et décevante et que la seconde constitue l"objet propre de la science" 1 . A l"époque, cet économiste anglais du XIXe siècle, agent de change puis député, comprenait déjà que l"important n"était pas le montant total de la richesse, mais combien de personnes ou des ménages pouvaient en bénéficier. Il est bien conscient que si toute la richesse créée était concentrée dans les mains d"une seule personne, une politique qui se limiterait à accroître la richesse ne serait pas la plus juste. Pierre Dockès écrit dans l"introduction Des principes de l'économie politique et de l'impôt que "pour Ricardo, la fin de son analyse n"est ni la théorie de la valeur, ni la théorie de la production.

(…) Il précise que le principal problème de l"économie politique est de déterminer les lois qui règlent la répartition", [START_REF] Ricardo | Des principes de l'Economie politique et de l'impôt. Traduit de l'anglais par Constancio et Fonteyraud[END_REF]Ricardo [ , (1977, p. 14), p. 14)].

Au fil des ans, la situation des inégalités dans le monde s"est-elle améliorée ? Elle varie selon la période. "L"inégalité mondiale 2 qui augmentait depuis 1700 baisse de 1999 à 2008", d"après Morrisson et Murtin [2012, p. 5]. Donc, l"intérêt porté par Ricardo à la distribution de la richesse entre les classes qui concourent à sa formation reste toujours d"actualité. L"hypothèse de Simon [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] validée avant les années 1990, mettant en exergue la relation entre la croissance économique et la réduction des inégalités de revenu, est remise en cause par les travaux des économistes (cf., chapitre 1, section 2, pp. . En 2015, les inégalités de répartition de la richesse (revenus) sont très grandes et tendent à s"accroître au niveau mondial (Oxfam [2015a]). Une minorité de la population s"est-elle enrichie au mépris du peuple ? Comment les chercheurs évaluent ce phénomène ?

Pour répondre à ces questionnements, cette première partie est consacrée à l"évaluation globale des inégalités, notamment par rapport aux études existantes et au contexte local Malgache. Deux chapitres sont développés. Le premier est destiné aux inégalités économiques où le travail est largement focalisé sur la revue de la littérature. Le second chapitre est centré sur l"état des lieux des inégalités de revenus à Madagascar.

SECTION 1 OUTILS DE MESURE DES INEGALITES DE REVENUS

Comment mesure-t-on les inégalités de revenus ? Cette première section se divise en deux parties. La première présente l"évolution des instruments d"analyse de Pareto [1896] à [START_REF] Gini | Variabilità e mutabilità[END_REF]. Il y est généralement question de la loi de Pareto ou du "Principe de Pareto" (Juran [1954, p. 13]), de la courbe de concentration de [START_REF] Lorenz | Methods of measuring the concentration of wealth[END_REF] et de l"indice des inégalités de Gini. Ces deux derniers sont appliqués dans le cadre de cette étude. Au fil du temps, bon nombre d"économistes, de statisticiens, de sociologues et de mathématiciens 1 n"ont cessé de vérifier l"efficacité de ces mesures. Parallèlement, plusieurs critiques ont été formulées et de nouvelles formulent alternatives apparaissent. C"est ce que nous aborderons dans la seconde partie de cette section.

I. EVOLUTION DE MESURES DE PARETO A GINI

L"amélioration du bien-être de la population demeure le principal intérêt des sciences économiques et sociales. Léon Walras [1896, p. 175] souligne que "résoudre la question de l"organisation économique de la société, ce serait, en somme, déterminer les conditions : 1° de la production la plus abondante possible et 2° de la répartition la plus équitable possible de la richesse sociale entre les hommes en société". Les économistes classiques ont énormément travaillé sur le premier point, tandis que le second est un terrain assez nouveau. Leroy-Beaulieu [1881] affirmait ainsi quinze ans avant Léon Walras. Nous citons : "L'influence des lois économiques sur la répartition des richesses est un sujet beaucoup moins exploré que l'influence des mêmes lois sur la circulation. On remplirait des salles entières des innombrables traités sur la production, sur les banques, sur l'échange ; au contraire, le problème si grave de la distribution des richesses ne tient en général qu'une place médiocre, secondaire, dans les livres d'économie politique, et il n'a guère été l'objet de longs traités que de la part d'écrivains appartenant à l'école sentimentale ou socialiste.

Sans doute, les volumes sur ce que l'on appelle les questions ouvrières abondent, mais la plupart sont absolument vides, de simples amplifications et des redites, sans rien de précis, Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 24 1.1. Genèse de la mesure des inégalités : la loi des 80/20 de Pareto La mesure des inégalités de Pareto est la mesure initiale des inégalités de revenus.

"La courbe de répartition des richesses de Pareto fut le prologue des recherches sur l'intensité des inégalités", d"après Chauvel [1995, p. 216]. Les travaux de Bourgain et Vaneecloo [1981, p. 950], puis ceux de Diemer [2012, p. 3] mentionnent que les termes de la distribution des revenus apparaissent, pour la première fois, en janvier 1895 dans un article écrit par Vilfredo Pareto, intitulé "La legge della domanda" signifiant : "la loi de la demande" qui parut dans le Giornale degli Economisti qui signifie Journal des Economistes, (pp. 59-68). Cette oeuvre 1 est reproduite par Giovanni Busino [1982]. Depuis sa publication, l"article a fait l"objet d"une réédition dans les "Ecrits sur la courbe de la répartition de richesse" qui a été publié dans le Recueil de la Faculté de Droit de Lausanne [1896, pp. 371-387], pour finalement constituer le premier chapitre du livre III : "La répartition et la consommation" du Cours 2 d'économie politique [1897, pp. 299-345].

En étudiant la répartition des revenus de six nations (Angleterre, Russie, France, Suisse, Italie et Prusse), Pareto a mis en évidence une régularité, une loi mathématique 3 L"exemple de diagramme et de la courbe de Pareto qui suit est une illustration permettant de visualiser plus facilement où se concentrent les revenus dans la population observée. La courbe en bleu représente le cumul des valeurs de revenus en pourcentage. 1 Vilfredo Pareto [1895], Écrits d'économie politique pure, par Giovanni Busino, OEuvres complètes, Tome XXVI, Genève, Paris, Droz, 1982. 2 En 1964, ce Cours d'économie politique est reproduit par Bousquet et Busino, OEuvres complètes, également chez Droz (Genève). 3 L"équation de la répartition parétienne s"écrit de la façon suivante : N = (quand il s"agit du revenu total). Le pourcentage de la population (N) dont la richesse est supérieure à une valeur notée x est toujours proportionnel à A/x α . Ce modèle provient de l"équation générale de Pareto : log N = log A Ŕ α log (x + a), où "x un certain revenu" selon Valade [op. cit.,p. 58]), ou "un seuil de revenu" d"après Thiombiano [op. cit.,p. 3]), N est le nombre d"individus dont le revenu est égal ou supérieur à x, α est un indice d'égalité, souvent appelé indice de Pareto (α varie selon les pays) et A un paramètre blanc. "La constante a est négative lorsqu"il s"agit du produit du travail, elle est positive lorsqu"il s"agit de la répartition de la fortune, elle est nulle ou proche de 0 quand il s"agit du revenu total", tiré de Diemer [2012], p. 6.

Dans ce type de graphique, les deux premières couches (1 et 2) détiennent 80 % des revenus. Cet outil met en évidence les 20 % de la population la plus riche sur laquelle il faut se pencher pour résoudre le problème des inégalités économiques des 80 % restant de la population. Il sera également utile pour déterminer sur quels facteurs déterminants nous devons agir en priorité pour améliorer de façon significative la situation.

Graphique 1. Exemple de diagramme et de la courbe de Pareto

Source : auteur, adapté de Pareto [1896] et de Juran [1964]. Pour simplifier la représentation graphique, nous avons numéroté de 1 à 10 les catégories de la population.

L"explication est détaillée, dans le sous-titre suivant, par l'interprétation de la distribution à la manière de Juran [1964] qui a beaucoup travaillé sur ce sujet de telle sorte qu"il a fini par généraliser ce concept dans plusieurs domaines.

Généralisation de la loi de Pareto par Juran et ses limites

En 1954, ce statisticien-qualiticien 1 a adopté, pour la première fois, la loi des 80/20 de Pareto sous le nom de "Principe de Pareto". Depuis, il s"en sert dans ses travaux de recherche axés, notamment sur les principales organisations industrielles (management et démarche qualité, voir [START_REF] Juran | Managerial Breakthrough : A New Concept of the Manager's Job and a Systematic Approach to Improving Management Performance[END_REF]). Les trois segments ABC [START_REF] Juran | Universals in Management Planning and Controlling[END_REF][START_REF] Juran | Managerial Breakthrough : A New Concept of the Manager's Job and a Systematic Approach to Improving Management Performance[END_REF]) dans le graphique ci-dessus, correspondent à la division de cette courbe en trois parties 2 . La partie 1 Joseph M. [START_REF] Juran | Universals in Management Planning and Controlling[END_REF], "Universals in Management Planning and Controlling", The Management Control.

Selected Papers nº1, Copyrights 1994 TPOK/Juran Institute, pp. 1-13. 2 Cf. [START_REF] Juran | Managerial Breakthrough : A New Concept of the Manager's Job and a Systematic Approach to Improving Management Performance[END_REF], Managerial Breakthrough : A New Concept of the Manager's Job and a Systematic Approach to Improving Management Performance, McGraw Hill, New York, où l"auteur livre ses conceptions éclairantes à la division de la courbe de Pareto en trois parties bien distinctes. L""universalité" du modèle mathématique de Pareto est remise en cause par plusieurs auteurs car sa "signification, en termes de concept de revenu, unité d'observation, et la proportion de l'univers totalement couverte, reste désespérément vague", selon Kuznets [1955, p. 3]. L'interprétation des paramètres de la distribution et notamment le sens du paramètre α a souvent soulevé des controverses (Bourgain et Vaneecloo [1981] ;

et Thiombiano [1999, p. 6-10]. Pour Pareto [1897], "une diminution de l'inclinaison α indique une moindre inégalité des revenus" 1 , tandis que pour ces trois auteurs, l'inégalité diminue lorsque α augmente.

Des auteurs postérieurs comme Benini 2 et al., en identifiant la mesure de l'inégalité à l'indice de concentration de Lorenz-Gini, estiment que le coefficient de concentration varie en raison inverse de α, indiquant que l'inégalité diminue lorsque α augmente. "Ces inégalités économiques ne sont donc en rien une « donnée », et moins encore le résultat d'une « loi » universelle répondant à une contrainte positive, mais sont le résultat d'interférences complexes entre les situations économiques, les processus institutionnels de protection, et les conceptions, purement normatives et propres à chaque pays, de ce à quoi peut prétendre le citoyen : elles sont les conséquences des normes sociales en vigueur", précise Chauvel [op. cit.,p. 212]. Pareto avait même conclu 3 que l"inégalité des revenus mesurée par α ne change pas d"une nation à l"autre ou au cours du temps dans la même nation. Or, "on a procédé à de nombreux ajustements sur les données concernant l"ensemble des revenus, et on a constaté à la fois que l"ajustement n"est pas satisfaisant (excepté pour les hauts revenus) et que la valeur de α varie beaucoup d"un pays à l"autre", explique Morrisson [1996, p. 93].

1 Voir Giovanni Busino [1964], p. 312. 2 Pour les travaux de Benini, Gini, Mourre, Robert Gibrat, Maurice Frechet, voir René François Joseph Roy [1949], "Pareto statisticien : la distribution des revenus", Revue d'économie politique, vol. 59, pp. 555-577. 3 L"échec de travaux de Pareto [1896] a conduit [START_REF] Gibrat | Le inégalités économiques[END_REF] à proposer une fonction plus adaptée. En se référant à la fonction de Pareto, ce dernier a proposé et testé une fonction qui repose sur le principe suivant : remplacer le revenu placé sur l"axe des abscisses par le logarithme du revenu. Ceci permet d"obtenir une courbe symétrique par rapport au revenu médian. Morrisson [1996, p. 93] conclut que les résultats de la fonction de Gibrat sont assez satisfaisants, surtout sur les distributions de salaires.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature [START_REF]Lien entre état matrimonial des parents et niveau d"éducation[END_REF] Pour la représentation1 graphique, [START_REF] Stoetzel | Les revenus et le coût des besoins de la vie[END_REF] dans ses études sur "les revenus et le coût des besoins de la vie"2 en France, tout comme Francis [START_REF] Edgeworth | Pareto's Law[END_REF] qui éreintait Pareto 3 depuis 1896, ont trouvé que la courbe de Pareto retrace les revenus les plus élevés, mais trouve sa défaillance dans la description des bas revenus. Et Chauvel [1999, p. 212] d"ajouter que "ce constat permet ainsi de réfuter l'idée séculaire de Pareto [1896de Pareto [ -1897] ] selon laquelle il existerait une seule forme, universelle, de la répartition du revenu". Malgré toutes ces critiques, nous pouvons dire que le modèle de Pareto est fondé sur une base empirique solide. Non seulement, la loi des 80/20 ou 20 / 80 est appréciée dans la répartition des revenus, mais elle a été reconnue comme "étant universelle" par [START_REF] Juran | Universals in Management Planning and Controlling[END_REF]. Ce dernier a même généralisé l"observation de Pareto dans les activités de l'entreprise, notamment dans la gestion de stock, des ventes, des livraisons, et même dans le management stratégique reposant sur le principe de 80 % des effets sont générés par seulement 20 % des causes, ou inversement, 20 % des causes génèrent 80 % des effets 4 .

Graphique 2. Exemple de principe de Pareto (ou de Juran)

Source : auteur 5 .

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 29 inégalités de revenus, mais également les inégalités de répartition d'un actif et/ou de toute autre distribution de richesses. La thèse avancée par cet économiste Américain est la suivante : l"égalité parfaite de revenu des ménages vivant dans une société donnée provient de la distribution parfaitement égalitaire des revenus ; tandis que dans le cas contraire, l"inégalité parfaite résulte de la distribution parfaitement inégalitaire de revenus où un ménage ou une personne monopolise le revenu total. Les graphiques suivants présentent trois exemples quelconques de courbes de Lorenz.

Ce type de graphique est exploité dans cette thèse (cf., graphiques 33-35, pp. 231-233, n°38, p. 252, et annexe 6, p. 375) pour analyser la répartition des revenus. En abscisses sont représentées les proportions cumulées d'un partage de la population, et en ordonnées se trouve le pourcentage cumulé du revenu. Schärlig et Blanc [2000, p. 133] expliquent : "(…) si le second cumul prend du retard en cours de route sur le premier Ŕ un retard qu"il rattrape ensuite, puisque par définition les deux cumuls doivent atteindre 100 % à la fin de l"exercice Ŕ cela signifie que la masse n"est pas répartie uniformément, en d"autres termes qu"elle est concentrée dans certaines classes de la distribution. Sur la base de ce raisonnement, on donne alors la définition suivante : la concentration est la présence, dans une partie de la distribution, d"une masse plus importante qu"ailleurs".

Dans le cas théorique des graphiques qui suivent, les courbes indiquent les pourcentages cumulatifs du total du revenu reçu par rapport au nombre cumulatif des bénéficiaires, en commençant par les individus ou les ménages les plus pauvres. Elles partent de l"origine (0 % de la population perçoit 0 % du revenu) et se termine au point (1 ; 1) ou (100 % ; 100 % pour le cas des exemples suivants). Plus précisément, la courbe de Lorenz passe par les points (0 , 0) et (1 , 1) ou (100 , 100). Elle est linéaire par morceaux 1 , et strictement croissante (si x i > 0). Cette courbe est également de la forme convexe donc située sous la première bissectrice.

Le principe général est que si le revenu était réparti identiquement, celui-ci veut dire que chaque pour cent de la population aurait 1 % du revenu. Par itération, 25 % de la population accumuleraient donc 25 % du revenu, puis 50 % de la population détiendraient 50 % du revenu, etc. C"est représenté par le cadre vert (graphique gauche ci-dessous), où la situation est parfaitement égalitaire. La courbe de Lorenz (en bleu) devient alors une droite Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 30 y = x, pour tout x compris entre 0 et 1 (ou 0 et 100 selon la représentation graphique plus bas). Elle est donc confondue avec la première bissectrice (ou droite d"égalité parfaite, appelée aussi droite d"équirépartition ou diagonale). Tous les ménages ont les mêmes revenus.

Graphique 3. Trois exemples de courbes de Lorenz

Source : auteur 1 . 1 Adapté du : http://unfauxglobe.genty.fr/economie-mesure-des-inegalites/ consulté le 02-03-2016. Quant au graphique dans le cadre rouge où l"aire coloriée en bleu est maximale, la situation est parfaitement inégalitaire. C"est le cas des esclaves vis-à-vis du roi, par exemple. Toute la richesse de la population appartient à une seule personne. Dans cette situation, les 25 % les moins riches détiennent 0 % du revenu, tout comme les 50 % et les 99,9 % les moins riches. La courbe reste constamment à 0 jusqu"au dernier individu. Les deux premiers graphiques suivants sont des éventualités extrêmes de courbes de Lorenz. Ce sont des cas purement théoriques très éloignés de la réalité car même les nations les plus égalitaires (Danemark, Japon, Suède) et les plus inégalitaires au monde (Sierra Leone, Lesotho, Namibie) 1 , n"ont pas respectivement l"égalité et l"inégalité parfaites.

Le graphique dans le cadre jaune se rapproche de la réalité. L"aire bleue est certainement bien plus étroite que celle dans le graphique rouge, mais nous sommes très loin du vert. Selon cette courbe arbitraire, 25 % de la population se partagerait 4 % du revenu, puis 50 % de la population disposeraient de 16 % du revenu, etc. En somme, plus la courbe de Lorenz s"éloigne de la diagonale, plus la répartition est inégalitaire.

Correspondance entre la courbe de Lorenz et celle de Pareto

Pour aller plus loin, faisons un petit retour sur la conception de la courbe de Vilfredo Pareto : y a-t-il une correspondance avec celle de Lorenz ? La façon dont la courbe de Pareto est conçue à partir du cumul de la distribution, fournit des données identiques à celle de Lorenz. Par contre, la représentation graphique qui part de 0 à 100 % est basée sur le diagramme qui porte le nom de Pareto. Les grosses valeurs sont toutes regroupées sur la gauche du diagramme, donc de la courbe aussi, contre l"axe des ordonnées. La courbe de Pareto cumule la courbe des inégalités et celle des concentrations.

Il existe une correspondance entre le graphique de Pareto et celui de Lorenz. C"est une façon de présenter les mêmes résultats.

Limites de la courbe de concentration

Les limites se trouvent surtout au niveau de l"entrecroisement des courbes. "Si les courbes de Lorenz se croisent, le critère de Lorenz ne permet pas de conclure" 2 . Quand les courbes se recoupent 1 , elles dissimulent une information importante. Chauvel [1995, pp. 219-221] donne des idées éclairantes à ce sujet. Il a pris l"exemple de l"entrecroisement qu"il a rencontré sur la comparaison des Pays-Bas et de la Suède en 1987, où "les 20 % de Néerlandais les plus pauvres sont mieux lotis que les 20 % de Suédois les plus pauvres", [ibid., p. 220]. Cette situation complique l"analyse des distributions de revenus et remet en cause la pertinence des résultats de Lorenz. En fait, Chauvel n"est ni le premier, ni le dernier à évoquer ces limites. Plusieurs ouvrages 2 en parlent aussi. Atkinson 3 [1970, p. 255] a dressé une "Figure 4" pour exposer cette situation lorsque la courbe de Lorenz d"un pays "A" s"entrecroise avec celle d"une autre nation "B". Quelques années plus tard, Amartya Sen [1973, p. 48] a aussi tracé un autre graphique signalé au "Diagramme 3.1" pour montrer la défaillance des travaux de [START_REF] Lorenz | Methods of measuring the concentration of wealth[END_REF]. Il a précisé que lorsque "les courbes x et y se croisent, aucune des deux courbes ne peut être dite d'être plus inégale que l'autre en termes de courbe de Lorenz" 4 , (Sen [ibid.,p. 49]). Prenons le cas du graphique de Morrisson publié en 1996. Notons que la version originale de ce graphique est faite en noir et blanc. La nouvelle version en couleur ci-dessous, a été conçue dans le but de bien distinguer les différentes courbes.

Graphique 4. Exemples de courbes de Lorenz croisées 5

Source : Christian [START_REF] Morrisson | La répartition des revenus, Presses universitaires de France, Collection ''Thémis[END_REF], "Fig. 19",p. 90. 1 Voir les "Ressources en ligne pour l"élaboration des politiques" de Lorenzo Giovanni Bellù et Paolo [START_REF] Bellu | Analyse des distributions de revenus en termes de bien-être social : classement des distributions de revenus à l'aide de courbes de Lorenz[END_REF] : www.fao.org/tc/easypol consulté le 15 juillet 2012. 2 Voir aussi ces limites dans les travaux de Schutz [1951]. 3 Atkinson est considéré comme "pionnier et éminence grise des études sur l"inégalité moderne", d"après

Robert [START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF], p. 1. 4 Traduction libre de l"auteur. 5 La solution à ce problème est de mettre en relation les courbes de Lorenz et la dominance stochastique.

Mais, "la notion de dominance stochastique au deuxième ordre apparue dans la théorie du risque à la fin des années 60 […], n"a pas d"interprétation économique. Son intérêt vient de son équivalence avec les autres notions et de ce qu"il permet de construire un test des relations de dominance", selon Trannoy [2010, p. 34].

De plus, "quand il s"agit de distribution de revenu et non de distribution de probabilité, on peut employer le terme de dominance sociale plutôt que de dominance stochastique", [ibid.]. Cette étude s"attache uniquement à la détermination des facteurs des inégalités de revenus.

33

Dans cet exemple, deux courbes se croisent. Morrisson [1996, p. 89] souligne que "la courbe 1 reflète une distribution plus défavorable pour les deux premiers quintiles, la courbe 2 une distribution plus favorable pour le 5 ème quintile entre les 2 déciles supérieurs".

Dans ce cas, "il est impossible d"affirmer qu"une distribution est plus inégale que l"autre", [ibid.]. "Pour pouvoir affirmer qu"une distribution 1 est plus inégale que la distribution 2, quel que soit l"indicateur choisi, il faut qu"il y ait dominance, c"est-à-dire que la courbe 1 englobe en totalité la courbe", [ibid.]. Malgré ces limites et comme la recherche scientifique est un bien non rival, un statisticien Italien, s"est inspiré de la courbe de

Lorenz pour mesurer le degré d'inégalité de la distribution des revenus.

Indice de Gini : une forte relation à la courbe de répartition

Depuis 19101 , Corrado Gini s"est investi dans la détermination de mesures des inégalités où il a trouvé un indice (ou coefficient) qui porte son nom2 . Mornet, Mussard, Seyte, Terraza [2014, p. 187] révèlent que "ses premiers travaux publiés en Italien restent méconnus de bon nombre de chercheurs jusqu"en 1921, où il rédige une note 3 en anglais visant à commenter l"article de Dalton [1920] 4 et à présenter ses recherches". En effet, lorsque nous nous intéressons à la répartition d"une masse au sein d"une population, nous traçons d"abord un graphique de Lorenz afin d"avoir une idée visuelle de l"égalité ou de l"inégalité de cette répartition. Après, si nous voulons décrire cette inégalité par un chiffre, nous calculons l"indice de Gini. Cet indice est un indicateur statistique, compris entre 0 et 1, qui sert à mesurer le degré d"inégalité de cette répartition. Le chiffre 0 indique l'égalité parfaite (tous les habitants ont le même revenu, car S = 0, [cf., graphique 3 du cadre vert,

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 34 p. 30]), et celui de 1 signifie l'inégalité totale (une personne ou un ménage dispose de tout le revenu, les autres n'ont rien, car R = 0, [cadre rouge du graphique]). Le mode de calcul consiste donc à évaluer la surface cernée sous la courbe de Lorenz. Selon la littérature, ce calcul permet de comparer les différentes populations entre elles, ou de comparer la distribution au sein d"une population à des périodes différentes afin de savoir si l"inégalité augmente ou diminue : une baisse de l'indice de Gini entre deux dates indique une réduction globale des inégalités. A l'inverse, une hausse de l'indice reflète une augmentation globale des inégalités. Le calcul de l"indice dépend fortement de la représentation graphique de la courbe de Lorenz. Morrisson [1996, p. 89] soutient que "ce coefficient est dérivé de la courbe de Lorenz puisqu"il est égal au rapport entre S (la surface comprise entre la diagonale et la courbe de Lorenz) et la moitié de la superficie du carré". L"équation mathématique pourrait se faire lorsqu"il s"agit de fonction algébrique. La littérature énonce qu"une courbe de Lorenz présente une pente constamment croissante, car les revenus de la population ayant été rangés par ordre croissant, les classes successives ont une part du revenu total qui croît plus vite. Ce qui correspond mathématiquement au fait que la dérivée seconde est positive (nous parlons alors de fonction convexe).

Formules classiques de l'indice d'inégalités

Plusieurs méthodes 1 très poussées sont adoptées par les chercheurs pour calculer cet indice. Dans le cadre de cette étude, nous n"allons aborder ni la fonction mathématique à équation d"intégrale 2 , ni la surface de concentration 3 divisée par l"aire du triangle. Nous allons retenir la méthode la plus utilisée par les grandes institutions internationales. Par le biais de la littérature, nous avons pu remarquer que pour trouver l"indice de Gini, le recours au calcul intégral n"intervient que dans la théorie mathématique, notamment pour les distributions statistiques. Dans le cas de données concrètes de type INSEE, Banque mondiale, INSTAT-Madagascar, la surface sous la courbe se calcule souvent comme somme des aires des trapèzes sous les segments joignant les données des déciles. Dans la pratique, même si nous connaissons théoriquement et visuellement la surface de 1 Les autres formulations relatives à la décomposition de l"indice de Gini sont développées dans la seconde partie de cette première section. 2

I G = ∫ , ( )- = I G = 2 ∫ , L (x)
] dx (où I G est l"indice de Gini).

3 I G = = I G = (où I G est le coefficient ou l'indice de Gini).

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 35 concentration (S) et l"aire du triangle (COM), nous ne disposons pas du revenu de chaque habitant 1 , mais du revenu par "tranches" de la population. Pour n tranches, le coefficient de Gini s'obtient par la formule 2 de Brown. Pour cette thèse, nous appliquerons cette formule qui est l"une des plus employées par la Banque mondiale, appelée "formule de Brown" :

I G = 1 Ŕ ∑ ( ) ( ) (I)
où I G est l"indice de Gini.

i indique le niveau de chaque décile (avec i  [1,[START_REF]Matrice de corrélation des variables par observatoire[END_REF]).

n représente le nombre total des déciles (n = 10).

X est la part cumulée de la population.

Y est la part cumulée du revenu à répartir.

Ces opérations sont appliquées numériquement dans l"annexe 5 (p. 374) pour être ensuite exposées dans la seconde section du chapitre 3 (2.1. Indices de Gini, des résultats classés intermédiaires, p. 228). En somme, "les liens avec la courbe de Lorenz font de cet indicateur une statistique intéressante pour l'objectif à portée de main" 3 , selon Pyatt, Chen et Fei [1980, p. 451]. Certes, la courbe de distribution et le coefficient de Gini ont une relation étroite, mais n"expliquent pas la cause des inégalités. Ils se contentent d"indiquer seulement la concentration comme la dispersion du revenu au sein de la population.

Limites de l'indice

"Le plus important et le plus usuel est le coefficient de Gini", souligne Morrisson [1996, p. 89]. Il faut pourtant reconnaître que la portée des résultats de ce calcul a également des limites. Il est trop global et ne distingue pas clairement les trois catégories sociales (riches, moyennes, pauvres). Chauvel [1995, p. 217] soulève que "théoriquement et pratiquement, Gini est une mesure bien trop grossière pour apporter un diagnostic fiable sur les inégalités". Partant d"un exemple théorique de deux sociétés 4 , il remet en cause la pertinence de cette mesure pour porter un jugement sur le degré d'inégalité d'une 1 Graham Pyatt, Chau-Nan Chen et John Fei [1980] ont soulevé ce problème d"absence de données individuelles à l"intérieur des ménages quand ils ont traité les données statistiques de Taiwan de 1964-1976. 2 La formule est donnée dans la notice explicative de la Banque mondiale pour le calcul des inégalités. 3 Traduction libre de l"auteur. 4 "Soient deux sociétés, A et B, l'une et l'autre composées de 100 individus, et où le revenu moyen est de 100 écus, selon deux répartitions caractérisées comme suit : la société A est composée de 99 individus gagnant également 80,8 écus, et d'un autre gagnant 2 000 écus ; la société В est composée de 20 individus sans aucun revenu et de 80 individus gagnant (à égalité, entre eux) 125 écus. Le coefficient de Gini de la société A et celui de В sont égaux et valent 0,2 (…). Pourtant, les deux répartitions sont très différentes", [START_REF] Chauvel | Inégalités singulières et plurielles : les évolutions de la courbe du revenu disponible[END_REF], pp. 217-218.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 36 répartition. Avec deux répartitions très différentes, il a trouvé un même coefficient de Gini. Mais, deux ou plusieurs pays qui ont les mêmes indices ne signifient pas forcément qu"ils ont les mêmes caractéristiques de répartition. Il précise que pour comparer les formes des inégalités entre sociétés, "il faut prendre en considération trois niveaux des inégalités : en bas, au milieu et en haut de la répartition", Chauvel [1995, p. 219].

L"entrecroisement de courbes de Lorenz (Atkinson [1970, p. 255] ; Amartya Sen [1973, p. 48] ; Morrisson [1996, p. 90]) constitue également un handicap majeur aux résultats de Gini. "Les coefficients de Gini ne sont censés offrir un instrument de comparaison valable entre deux ou plusieurs sociétés que dans le cas où les courbes de Lorenz associées ne se coupent pas", Chauvel [ibid.]. Lorsque ces courbes s"entrecroisent, bon nombre d"informations sont dissimulées. Revenons à nouveau sur l"exemple de Chauvel relatif à l"entrecroisement de courbes de Lorenz cité plus haut. "Au vu du coefficient de Gini (respectivement 22 et 26,8 %), la Suède est plus égalitaire que les Pays-Bas", Chauvel [ibid.,p. 220]. Néanmoins, nous avons déjà évoqué dans le cas des limites de courbes de Lorenz que cette situation ne reflète pas la réalité des distributions de revenus au sein de ces deux pays. Le résultat "global" de Gini cache la vraie situation, le détail d"information, et démontre, par la suite, la faille de la pertinence du coefficient.

D"après Morrisson [ibid.,p. 89], "l"inconvénient du coefficient de Gini est que des courbes de Lorenz très différentes peuvent correspondre à la même valeur de l"indice". [START_REF] Schutz | On the measurement of income inequality[END_REF] rajoute que la forme de la courbe peut varier à l'infini, sans qu"il y ait une modification de l"indice de Gini. "Ce déficit méthodologique n'est pas réglé par d'autres indicateurs, tels que le coefficient de variation (rapport de l'écart-type de la répartition par sa moyenne), la variance du logarithme 1 du revenu, l'indice de Theil 2 , de Kuznets,... Seuls les indices d'Atkinson 3 permettent d'avoir une approche de ces inégalités aux extrémités, 1 La variance du logarithme du revenu égale à : = ∑ ̅ avec log ̅ = ∑ ̅ (cf. Morrisson [1996, p. 91], où nous avons remplacé y et ȳ par x et ̅ ). Voir aussi l"écart logarithme moyen : L = ∑ ̅ . Avec L correspond à la moyenne des logarithmes de ̅ . Son avantage est d"être décomposable comme le Theil. Les chercheurs les utilisent souvent ensemble car "ils sont complémentaires, étant donné que le Theil est sensible à la dispersion en faveur des hauts revenus tandis que L l"est à la dispersion aux dépens des bas revenus", [START_REF] Chauvel | Inégalités singulières et plurielles : les évolutions de la courbe du revenu disponible[END_REF], p. 92. 2 Theil est "l"indicateur le plus sensible à la part des 20 % les plus riches", Morrisson et Murtin [2012, 15]. 3 L"indice d"Atkinson est "construit à partir de la notion de fonction d"utilité sociale. Le paramètre se définit comme un paramètre d"aversion aux inégalités. Plus la valeur choisie pour est grande, plus l"indice est sensible aux inégalités. Dans la pratique, on utilise des valeurs de entre 0,5 et 1,5", Matti [START_REF] Langel | Mesurer les inégalités de revenu" (en version power point sous format pdf[END_REF], diaporama n°33.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 37 sous réserve d'avoir acquis l'habitude de leur maniement", Chauvel [op. cit.,p. 221].

Malgré toutes ces critiques, il faut comprendre que, grâce à son étroite relation avec la courbe de Lorenz, le coefficient de Gini dispose de propriétés non comparables de configurations d'inégalités. C"est ce que nous verrons dans ce second paragraphe. Qu"en est-il également pour les autres types de mesures alternatives ?

II. INDICATEUR D'INEGALITES ET MESURES ALTERNATIVES

Les limites des travaux de [START_REF] Lorenz | Methods of measuring the concentration of wealth[END_REF] et de Gini [1912de Gini [ ou 1921] ] ont, par la suite, poussé des chercheurs à aller inventer de nouveaux indicateurs (comme ceux d"Anthony Atkinson [1970], d"Amartya [START_REF] Sen | On Economic Inequality[END_REF] et de François Bourguignon 1 [1979]), qui peuvent compenser les carences de ces mesures pionnières. Le coefficient de Gini (associé à la courbe de concentration de Lorenz) est mis à l"épreuve, à travers des vérifications mathématiques et/ou statistiques rigoureuses.

Divergence autour de l'indice d'inégalités

En dépit des critiques évoquées, la mesure des inégalités la plus utilisée 2 par les grandes institutions comme la Banque mondiale, l"Union Européenne, l"Eurostat, l"observatoire des inégalités de France, l"INSTAT-Madagascar, entre autres, est l"indice de Gini. Pourquoi ces institutions y sont-elles intéressées ? Au-delà de ses propriétés permettant d"étudier l"impact des transferts de revenu 3 , l"une des raisons qui pourrait être avancée est qu"il est décomposable en sous-groupes [START_REF] Koubi | Un exemple d'application de la décomposition de la mesure de Gini aux inégalités par genre et par catégories socioprofessionnelles[END_REF] et [START_REF] Mornet | La décomposition de l'indicateur de Gini en sous-groupes[END_REF]). La population globale peut être divisée par sexe, catégories socioprofessionnelles, localités, âge, etc.). Les partisans de "l"approche par les indices" sont attirés par ses 1 L"indice de Bourguignon [1979] est la limite de I β quand β tend vers -1 : B = log ̅ -log ̅, où ̅ et ̅ représentent respectivement les moyennes arithmétique et géométrique calculées sur la population. Celui-ci se décompose en deux éléments : une composante intragroupe Bw et une composante intergroupe Bb. La contribution des inégalités intragroupes à l"inégalité totale est donnée par : B w = ∑ ( ̅ ̅ ). La contribution des inégalités intergroupes à l"inégalité totale se formule :

B b = ∑ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ .
Les expressions ̅, ̅ et ̅ ̅ représentent respectivement la moyenne géométrique calculée sur le vecteur y i (i = 1,…, n), sur le vecteur (y j1 ,…, y jnj ) et enfin sur les moyennes de revenu ̅ (j = 1, …, k) des k sous-populations. La mesure de Bourguignon est séparable en deux contributions : B = B w + B b . Voir aussi Mussard, Seyte et Terraza [2003a], p. 12. 2 Les statistiques mondiales [2015a] concernant le coefficient de Gini par ordre alphabétique des pays sont consultables sur le site : http://www.statistiques-mondiales.com/gini.htm consulté le 17/06/2015. 3 Notamment des riches vers les pauvres, selon [START_REF] Mornet | La décomposition de l'indicateur de Gini en sous-groupes[END_REF], p. 181.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 38 propriétés intéressantes. Mornet et al. [2014, p. 180] fait remarquer que "l"approche par les indices est différente de celle de la modélisation des distributions de revenu, qui tente d"adapter un modèle paramétrique de nature économétrique aux revenus observés". Audelà de ses caractéristiques comprises entre 0 et 1, et issues de la courbe de Lorenz, l"indice inclut aussi la propriété de décomposition qui génère beaucoup de débats.

Les chercheurs disent que cette décomposition en multi-niveaux offre une analyse plus fine et performante des déterminants des inégalités. Le récent article de Mornet et al. [op. cit.] expose les principales méthodes de décomposition en sous-groupes de l"indice de Gini, formulées à partir des années soixante. Cet article qui s"intitule "La décomposition de l'indicateur de Gini en sous-groupes" fait observer que la littérature sur cet indicateur des inégalités ne cesse d"attirer l"attention des chercheurs de 1967 à nos jours. Avant d"aborder les exemples concernant la décomposabilité de l"indice de Gini,Mornet et al. [op. cit.,p. 182] mentionnent que "la propriété de décomposition s"inscrit dans l"approche axiomatique" 1 . Parmi les points soulignés, l"indice d"inégalité est une fonction continue 2 , symétrique (invariant : lorsqu"il y a une perturbation dans la distribution, la mesure d"inégalité doit conserver la même valeur, pour garantir l"anonymat des individus), normalisé (comprise entre 0 et 1), invariant relatif (propriété d"invariance relative : inégalités inchangées lorsque le revenu de la population est multiplié par un déflateur [multiplié par deux par exemple]). De plus, le principe de population de Dalton [op. cit.] est aussi important à signaler car il "prévoit qu"un indice reste inchangé lorsque la population s"accroît de manière identique. Si chaque individu d"une population se retrouve avec une personne ayant le même revenu, les inégalités restent inchangées", rapportent Mornet et al. [op. cit.,p. 184].

Historique de la décomposabilité de l'indicateur en sous-groupes

Pour [START_REF] Gini | Measurement of Inequality of Incomes[END_REF] 3 , il y a une relation étroite entre son indice d"inégalité et la différence moyenne relative. "Il montre, en effet, que son indicateur est toujours égal à la 1 Les axiomes caractérisant les mesures d"inégalité sont bien synthétisés dans l""Encadré 1" de travaux de Koubi et al. [op. cit.,p. 2].

2 "I : n, nN, où n, et N sont respectivement l"ensemble des réels de dimension n, l"ensemble des réels non négatifs et l"ensemble des entiers naturels", Mornet et al. [op. cit.], p. 183. 3 En 1921, Gini a rédigé ce papier, pour la première fois en anglais, en vue de commenter l"article de Hugh Dalton [1920, pp. 348-361] porté sur le même thème. "L"histoire des théories de la mesure des inégalités est déjà ancienne, puisque l"on peut la faire remonter aux premières années de ce siècle [XXe], avec en particulier les contributions de [START_REF] Pigou | Wealth and Welfare[END_REF] et Dalton [1920]", d"après Gajdos [2001], p. 684.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 39 moitié de la différence moyenne relative que l"on qualifie aujourd"hui de différence moyenne de Gini 1 (GMD)", cité par Mornet et al. [2014, p. 187]. Cette invention considérée comme un bien non rival a suscité l"intérêt de bon nombre des chercheurs.

Plusieurs formulations alternatives de l"indice de Gini ont vu le jour, quelques années plus tard. Différentes méthodes ont été avancées : l"approche par la courbe de concentration [START_REF] Bhattacharya | Regional Disparities in Household Consumption in India[END_REF] ; [START_REF] Lambert | Inequality Decomposition Analysis and the Gini Coefficient Revisited[END_REF]), l"approche matricielle [START_REF] Rao | Two Decompositions of Concentration Ratio[END_REF] ; [START_REF] Pyatt | On the Interpretation and Disaggregation of Gini Coefficients[END_REF] ; [START_REF] Silber | Factor Components, Population Subgroups and the Computation of the Gini Index of Inequality[END_REF]). Les résultats trouvés montrent que "l"indice de Gini apparaît progressivement comme une mesure agrégeable, qui se révèlera par la suite être décomposable", Mornet et al. [ibid.].

Depuis les années soixante, ce champ de la théorie économique n"a cessé de connaître un essor considérable. Il semblerait que Lee Soltow 2 [1960] dans son article portant sur "La répartition des revenus liée aux changements dans la distribution de l'éducation, l"âge et la profession", soit l"un des innovateurs à avoir abordé ce sujet. Mais, les plus connues sont les oeuvres de Serge Kolm 3 [1966, 1976a, 1976b], d"Anthony Atkinson [1970] et d"Amartya [START_REF] Sen | On Economic Inequality[END_REF]. Par exemple, Kolm [1969, p. 158] formule qu""(...) il faut connaître les opinions des citoyens sur la justice de la répartition. Pour aider à la réalisation de ce problème, il est utile de procéder à une analyse a priori des structures des opinions de justice distributive". Atkinson, pour sa part, s"est focalisé sur son indice 4 qui constitue un outil puissant de classement des distributions de revenus en termes de 1 Si les données sont établies à partir des données individuelles sur les revenus, la différence moyenne de [START_REF] Gini | Variabilità e mutabilità[END_REF] s"écrit : GMD = ∑ ∑ ̅ où ̅ , x i , x j et n représentent respectivement le revenu moyen, les revenu des individus i et j, et la taille de la population (cf., Morrisson [op. cit.,p. 89], où nous avons changé y et ȳ par x et ̅ ). 2 Mornet et al. [2013, p. 8] disent que " [START_REF] Soltow | The Distribution of Income Related to Changes in the Distribution of Education, Age and Occupation[END_REF] est parfois considéré comme le premier chercheur à avoir formulé une méthode de décomposition en sous-groupes pour l"indice de Gini". 3 [START_REF] Kolm | La production optimale de justice sociale[END_REF] est le premier à proposer des indices d"inégalités explicitement construits à partir des jugements collectifs en matière de justice distributive, selon Gajdos [op. cit.], p. 685. 4 L"indice d" Atkinson [1970, p. 257] est donné par l"équation qui suit, où n est le nombre d"individus, une constante d'aversion pour l'inégalité, x i représente le revenu de l"individu i (i = 1, 2, ..., n), et ̅ le revenu moyen :

[∑ . ̅ / ( ) ] . L"indicateur "traduit l'aversion de la population pour l'inégalité.

Un indice d'Atkinson valant x % signifie que la population accepterait de perdre x % de son revenu actuel pour que la distribution devienne égalitaire (…). L'avantage de cet indicateur est de faire apparaître clairement la mesure retenue comme dérivant d'un choix qu'il faut justifier (celui du paramètre)", d"après Bernard Seillier dans son Rapport d"information publié en 2008, à la page 33. D"après Thibault Gajdos [2001, p. 699] et Boniface Essama-Nssah [2000, p. 146] cette équation peut s"écrire de la manière suivante, selon la valeur de :

{ ( ) 0 ∑ . ̅ / ] ( ) ∏ . ̅ /
Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 40 bien-être. Selon Gajdos [2001, p. 684-685] : "ce regain d"intérêt s"explique, en grande partie, par les développements contemporains des théories économiques de la justice (…)" sur lesquelles ces chercheurs ont axé principalement leurs travaux, non seulement sur les théories économiques de la justice, mais également sur le bien-être de la population.

Dans la pratique, " [START_REF] Theil | Economics and Information Theory[END_REF], Bourguignon [1979] et [START_REF] Shorrocks | The Class of Additively Decomposable Inequality Measures[END_REF] ont ouvert la voie à la construction des mesures d"inégalité vérifiant la propriété de décomposition en sous-populations", Koubi et al. [2005, p. 1]. Les fondements axiomatiques développés par ces auteurs ont enrichi davantage l"approche par les indices.

Par exemple, la technique de décomposition introduite par Theil, inspirée de la mesure de l"entropie 1 , permettra de spécifier des déterminants précis des inégalités pour expliquer la contribution de paramètres distincts à l"inégalité totale.

Malgré l"existence de formulations alternatives des nouveaux indices, pourquoi les chercheurs sont-ils encore intéressés par la décomposabilité ou non de Gini ? En fait, l"indice global en question masque des disparités dans chaque groupe et entre les différentes composantes. La mesure décomposée est donc privilégiée car "elle fait apparaître une mesure intragroupe, mesurant les inégalités à l"intérieur de chaque groupe, et une mesure intergroupe mesurant les inégalités moyennes entre les groupes", Koubi et al. [ibid.,p. 3]. Les mêmes auteurs soutiennent qu""elles sont décisives quant à l"évaluation de la contribution de chaque groupe à l"inégalité totale", [ibid., p. 6]. "En définitive, la décomposition du coefficient de Gini permettra de mettre en évidence les groupes générateurs d"inégalité et de savoir dans quelles mesures ils s"éloignent des autres sous-populations dans le souci d"atteindre une répartition plus égalitaire des revenus, préalable nécessaire à la redistribution entre les groupes", [ibid., p. 8]. La somme de ces deux indices (intragroupe et intergroupe) est égale à la mesure d"inégalité calculée sur la population globale (indice de Gini global).

Les termes "décomposable", "agrégeable" et "additif" ouvrent des débats sur ce thème, car si l"indicateur est décomposable 2 , c"est pour combien de composantes ? Les 1 "L"entropie est l"information espérée dans une distribution à laquelle est associée une probabilité. Theil effectue une transposition en remplaçant l"idée de probabilité par les parts de revenu de chaque souspopulation calculées à partir du revenu total de la population mère", Malik Koubi et al. [2005a, p. 1]. 2 Les travaux de Bourguignon [1979], de Mookherjee et Shorrocks [1982], de Shorrocks [1984], de Yitzhaki et Lerman [1991], de Dagum [1997ade Dagum [ , 1997b]], de Foster et Shneyerov [2000], de Salas [2002], de Mussard et al. [2006], d"Okamoto [2009], d" [START_REF] Ebert | The Decomposition of Inequality Reconsidered : Weakly Decomposable Measures[END_REF], et de Mornet et al. [2014], en donnent davantage des idées éclairantes, même si elles sont souvent divergentes.

résultats des travaux sont nombreux, mais souvent discutables. Les uns désapprouvent la décomposabilité de cet indice en sous-groupes, tandis que les autres valident cette décomposition. Laquelle des deux parties a raison ? Pour répondre à cette interrogation, nous entrerons un peu plus dans la revue de la littérature des controverses de mesures. Pour ce faire, nous allons présenter ces deux points controversés dans les deux volets suivants.

Indicateur d'inégalités décomposable

Pour estimer le rôle de chaque déterminant, il est utile de désagréger le modèle. La décomposition en sous-groupes renvoie aux propos de Mornet et al. [2014, p. 187] qui annoncent que "les premières recherches sur les mesures d"inégalité décomposables sont des tentatives d"axiomatisation qui tendent à dériver ou à créer certains indices". Après [START_REF] Soltow | The Distribution of Income Related to Changes in the Distribution of Education, Age and Occupation[END_REF], la décomposition de Bhattacharya et Mahalanobis [1967] semble plus complète, mais n"arrive pas à produire les résultats attendus. De la courbe de Lorenz à l"indice de Gini, ils ont envisagé de constituer de nouvelles mesures statistiques capables de mesurer les disparités régionales des dépenses de consommation des ménages en Inde.

Au terme d"analyses, ils ont constaté que la contribution des inégalités intergroupes est la plus déterminante vis-à-vis de l"inégalité totale, tandis que celle des inégalités intragroupes n"est qu"un résidu. Leur décomposition est donc insatisfaisante1 car ces deux auteurs ont rencontré des distributions qui ne se chevauchent pas. Or, "la principale difficulté de la décomposition de l"indice de Gini est de tenir compte du chevauchement entre les distributions", Mornet et al. [ibid.,p. 202]. Leurs travaux restent cependant intéressants car ils soulèvent ce problème pour donner une piste de réflexion ultérieure.

En 1969, Rao adopte une approche matricielle 2 pour présenter sa décomposition. La méthode retient deux éléments dont le premier est une moyenne pondérée des indicateurs de concentration à l"intérieur des groupes et le second est basé sur les écarts entre les sousgroupes. Il écarte les termes des inégalités intergroupes qu"il juge réservés aux indices qui reflètent les différences moyennes entre les groupes, et il préfère parler des inégalités entre les paires de groupes. "En définitive, la décomposition du coefficient de Gini réalisée par

Rao dépend donc des inégalités à l"intérieur des groupes et des différences entre chaque paire distincte de sous-populations", Mornet et al. [op. cit.,p. 200].

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C"est aussi dans une approche matricielle, mais combinée à la théorie des jeux Ces premières méthodes, bien qu"étant toutes basées sur des concepts différents ont mis en exergue l"importance de la décomposabilité de l"indice de Gini. Mais, comme il est difficile de trouver des résultats scientifiques sans faille, ces résultats ont suscité, dans les années suivantes, de nombreuses critiques. Tand Das et Ashok Parikh [1982] découvrent empiriquement que Bhattacharya et [START_REF] Bhattacharya | Regional Disparities in Household Consumption in India[END_REF] et [START_REF] Pyatt | On the Interpretation and Disaggregation of Gini Coefficients[END_REF] spécifient d"abord les inégalités intergroupes et dérivent ensuite l"inégalité intragroupe comme un résidu, alors que [START_REF] Rao | Two Decompositions of Concentration Ratio[END_REF] spécifie la composante intragroupe et dérive l"élément intergroupe comme un résidu, au même titre que les décompositions de Soltow [1960]. Des idées plus novatrices ont, par la suite, émergé dans ce domaine.

Décomposition en sous-populations : un mauvais indice

La publication de l"ouvrage d"Henri [START_REF] Theil | Economics and Information Theory[END_REF] qui présente l"indice portant son nom a suscité un intérêt particulier des chercheurs. C"est un indicateur de mesure d"inégalité fondé sur l"entropie 1 . Flückiger, et Naga [2005, p. 9] avancent que "cette formule a été proposée par [START_REF] Theil | Economics and Information Theory[END_REF] pour mesurer l'inégalité. Ainsi certains chercheurs dénomment […] l'indice de Theil".

L"indice 2 de Theil s"emploie fréquemment pour sa faculté de décomposition additive en sous-groupes, dans le but de déterminer l"influence de l"inégalité intragroupe et intergroupe sur l"inégalité totale. Pyatt [1976, p. 243] formule dès l"introduction de son article que "la mesure de l'inégalité fondée sur l'entropie présente des avantages. Plus précisément, la mesure du Theil peut être parfaitement décomposée de sorte que, dans une population regroupée, l'inégalité totale dépend de l'inégalité au sein des groupes et les inégalités entre eux" 3 . D"ailleurs, depuis le titre de son article, Pyatt préfère utiliser le mot "désagrégation" au lieu de "décomposition", car il souligne qu""aucune décomposition n"est possible pour le coefficient de Gini. Toutefois, son lien direct avec la courbe de Lorenz a donné lieu à des tentatives persistantes pour dériver une désagrégation qui peut être utilisée dans les travaux empiriques", [ibid.].

Quelques années avant Pyatt, Atkinson [1970] s"est déjà opposé à l"utilisation de l"indice de Gini. Pour ses analyses très poussées sur la distribution en termes de bien-être française libre de l"auteur. 2 François Bourguignon [1979], "Decomposable Income Inequality Measures", Econometrica, Vol. 47, N°4, July, p. 918. 3 Pauline Mornet et al. [2014], op. cit., p. 190. variation, de la mesure d"Atkinson ou encore du critère de John Rawls"1 . Bourguignon explique que la contribution des inégalités intragroupes à l"inégalité totale est définie comme l"écart entre les inégalités observées dans la population mère, et celles qui seraient effectivement observées si les individus du groupe avaient tous le même revenu. Donc, il faut effectuer la même opération pour trouver la contribution des inégalités intergroupes à l"inégalité totale, en notant que la somme des deux donnera le total global. Au terme de son article, il fait observer que Gini n"a pas la propriété d"être additivement décomposable. Cowell [1988] évoque que l"indice de Gini fait partie des trois 2 mauvais indicateurs en raison du non-respect de la cohérence en sous-groupes. Shorrocks 3 s"est inspiré de l"entropie de Theil pour mesurer les inégalités. En 1988, il introduit la décomposition cohérente 4 qui signifie qu"un accroissement des inégalités au sein du groupe créera une hausse de l"inégalité totale. Dans ce concept, une partie de la distribution reste inchangée.

Un problème se pose : cette propriété est réservée à la mesure de l"entropie généralisée.

Alors, "même si l"indice de Gini peut s"écrire sous la forme d"une moyenne pondérée des indices associés aux groupes, (…) il n"intègre pas l"additivité", Mornet et al. [2014, p. 192]. L"assertion rejoint l"idée de Bourguignon [1979, p. 901 ;909 ;914], où il a précisé que "le coefficient de Gini n"est pas décomposable" dans son exercice. Les auteurs tels Cowell 5 , Shorrocks et Bourguignon encensent tous l"indice de Theil 6 car l"entropie généralisée satisfait d"importantes propriétés que les autres indicateurs n"intègrent pas. "La décomposabilité est une propriété très intéressante pour analyser les facteurs d"inégalité, comme nous le verrons en étudiant l"indice de Theil", Morrisson [1996, p. 90].

En effet, l"indice de Theil devient alors un indicateur des inégalités solide depuis son apparition jusqu"à ce qu"il soit remis en cause ces dernières années. Rudi Peters [2003, p. 20] expose dans ses "notes" que "l'indice de Theil accorde plus d'importance à l'inégalité parmi les pauvres qu'à l'inégalité parmi les riches". Mussard et al. [2003[START_REF] Mussard | Décompositions des mesures d'inégalité : le cas des coefficients de Gini et d'entropie[END_REF] rajoutent que l"indice de Theil est un cas particulier des ratios d"entropie généralisés.

Plus aucun doute sur la bonne décomposabilité de l'indice

Suite à des séries de critiques à l"encontre de la décomposition de Gini, Ebert [1988] a fini par proposer un théorème, permettant de doter l"indice de Gini de la propriété de décomposition additive avec une condition préalable : les distributions ne doivent pas se superposer. Ceci a produit une avancée fort appréciable dans ce domaine, mais reste insuffisant pour hisser l"indicateur au même rang que celui de l"entropie généralisée. Gajdos [op. cit.,p. 684] précise que "les indices de Gini et ses généralisations permettent une description beaucoup plus fine des opinions en matière de justice redistributive que les indices à la Atkinson-Kolm 1 -Sen, car ils reposent sur des axiomes plus faibles. Ces indices semblent donc particulièrement bien adaptés pour évaluer l"adéquation des politiques redistributives à des objectifs en matière de justice sociale" 2 . Pour continuer à démontrer l"importance de l"indicateur décomposable de Gini, Ebert a revisité son article 3 en 2010.

Pour cet auteur, l"indice de Gini est une mesure faiblement décomposable en sous-groupes.

Dès lors, "la décomposition est devenue tout aussi primordiale. La décomposition en sous-groupes (ou plus largement en multi-niveaux) devient une propriété fondamentale car elle permet de préciser les déterminants des inégalités au sein d"une population, étape primordiale avant d"effectuer des transferts redistributifs" 4 , de Pigou-Dalton. Lasso de La Vega, Mornet et Mussard [2013] proposent une généralisation de l'axiome faible de décomposition récemment introduit par [START_REF] Ebert | The Decomposition of Inequality Reconsidered : Weakly Decomposable Measures[END_REF] dans laquelle ils ont avancé que les mesures de l'inégalité relative, absolue et intermédiaire, peuvent être incluses dans une 1 Indice de Kolm (I l ) est donné par la formule qui suit : I l = . ∑ ( ̅ ) /, voir Kolm [1976a, p. 427], Mens [2015, p. 180] dans [START_REF] Irlbeck | Dependable Software Systems Engineering[END_REF], Dependable Software Systems Engineering, IOS Press, où n symbolisera le nombre d"observations alors que désigne le vecteur de la répartition des revenus, i l"indice de la personne (ménages), ̅ le revenu moyen, et α est un paramètre non négatif. I l = 0, si α = 0, et quand α tend vers l'infini, I l tend à ̅ Ŕ , (l'écart entre le revenu moyen et minimum) ; ensuite, I l = 0 quand il n'y a pas d'inégalité (tous les sont pareils, et égaux à ̅ ), et uniquement dans le cas où α > 0 (Kolm [1976a, p. 419]. 2 Notes prises par Rudi Peters, à partir du papier d'Olivier Sautory [1996]. 3 Udo Ebert, [2010], "The Decomposition of Inequality Reconsidered : Weakly Decomposable Measures", Mathematical Social Sciences, 60(2), pp. 94-103. 4 Selon Mornet et al. [2014, p. 238]. Pigou et Dalton sont deux précurseurs des propriétés axiomatiques connus par le principe de transfert de Pigou-Dalton. "La propriété de transfert engendre la baisse d"un indice (diminution des inégalités au sein de la société) lorsqu"un individu riche reverse une partie de son revenu à une personne moins riche que lui. Inversement, l"indice augmente (caractérisant une augmentation des inégalités au sein de la société) quand un transfert est pratiqué d"une personne pauvre vers une personne riche", d"après Koubi et al. [2005, p. 2]. Cette propriété est indispensable dans les politiques socioéconomiques de redistribution. Voir Mornet,et al. [op. cit.,p. 185], où ils ont vérifié les notions de transferts progressifs qui ont été développés longtemps par [START_REF] Schur | Uber eine Klasse von Mittlebildungen mit Anwendungen auf der Determinantentheorie[END_REF], "Sur une classe de l'enseignement Mittle avec des applications à la théorie des déterminants", Sitzungsber, Berlin Mat. Ges., 22, pp. 9-29.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 47 catégorie de mesures de l'inégalité faiblement décomposables. Afin de mettre un terme aux controverses, Mornet et al. [2014, pp. 236-237] viennent récemment de conclure dans leur article que "l"analyse des disparités de revenus au sein d"une population nécessite une étude attentive des caractéristiques propres aux individus qui la composent. Mais qu"il soit question d"un ou de plusieurs sous-groupes imbriqués ou non dans des partitions, l"indice de Gini est décomposable. Cela ne fait, désormais, plus aucun doute".

En somme, que ce soit avec le tandem Lorenz-Gini ou l"indice de Gini global, ou avec la décomposition et/ou la désagrégation, il est clair actuellement que le coefficient de Gini est encore d'actualité. Les preuves sont nombreuses. Les travaux relatifs à ce sujet ne cessent de progresser d"année en année. Par exemple, bon nombre de chercheurs du LAMETA se sont focalisés particulièrement dans ce domaine pour tester l"application de cet indicateur dans plusieurs thèmes. Les institutions 1 publiques et privées officielles tant nationales qu"internationales continuent également d"utiliser cet indicateur pour mesurer les inégalités de revenus entre les nations comme à l"intérieur des pays. Cette thèse ne va pas se focaliser totalement sur l"approche par les indices, mais tentera de mixer à la fois l"indice global de Gini et l"approche économétrique pour déterminer les facteurs explicatifs des inégalités de revenus des ménages ruraux de Madagascar.

Mesures d'inégalités usuelles complémentaires

Plusieurs "autres" mesures des inégalités existent dans la littérature, pour ne citer que les indicateurs de position et de dispersion. Les points suivants révèlent quelques indicateurs les plus usuels dans l"économie des inégalités. La quasi-totalité d"entre eux est appliquée numériquement dans la seconde partie de ce travail.

Paramètres de position : la moyenne, la médiane

Les paramètres statistiques de position comme la moyenne, la médiane qui sont des outils de base en statistiques et en mathématiques, requièrent une place importante dans l"analyse des inégalités de revenus. En effet, deux 2 méthodes sont souvent admises pour calculer une moyenne d'un ensemble de nombres. Dans l"expression courante, nous 1 Comme OCDE [2015], Inégalité de revenu (indicateur), https://data.oecd.org/fr/inequality/inegalite-derevenu.htm et celle de la Banque mondiale [2013b] pour l"estimation de l"indice de Gini par pays jusqu"en 2014, http://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?page=1 consultés le 21 mai 2015. 2 Moyennes arithmétique et géométrique. parlerons de moyenne et nous évoquerons souvent la moyenne arithmétique (ou l"espérance mathématique). Nous retiendrons que la moyenne est un paramètre de centrage.

C"est une mesure statistique de la tendance centrale qui représente le total d'un ensemble de valeurs divisé par le nombre de valeurs dans les données. La vraie signification est que la moyenne traduit la valeur que tous les individus étudiés auraient, s'ils avaient tous la même valeur. A titre illustratif, nous considérons la série des 100 revenus dans une population donnée dont le revenu1 moyen est de 45 dollars (133 000 ariary) par mois. Cela signifie qu"en prenant en compte les différences de revenus, si nous devons additionner tous les revenus et les redistribuer équitablement dans la population, chaque individu aurait exactement 45 dollars.

En revanche, la médiane est la valeur "du milieu". Elle permet de diviser les données en deux parties égales (50 % plus petites que la médiane et 50 % plus grandes que la médiane). Par rapport à l"exemple pris, 50 personnes touchent moins de 45 dollars et 50 autres perçoivent plus que 45 dollars. Quelle est alors la différence entre moyenne et médiane ? Lorsque nous modifions les valeurs extrêmes d'une série, la moyenne change contrairement à la médiane. Nous disons alors que la moyenne est "sensible aux valeurs extrêmes". Dans la pratique, il arrive que certaines de ces valeurs extrêmes soient douteuses ou influent de façon exagérée sur la moyenne. Alors, nous pouvons, soit calculer une "moyenne élaguée" (c'est-à-dire recalculer la moyenne sans ces valeurs gênantes), soit utiliser la médiane. Dans certains cas, la moyenne et la médiane sont identiques. Nous dirons alors que la série est bien "centrée". C"est le cas de l"exemple ci-dessus. Néanmoins, lorsque la moyenne est plus importante que la médiane, la série est plus "étalée à droite".

Dans le cas inverse, la série est plus "étalée à gauche".

Indicateurs de dispersion

Les paramètres de dispersion englobent plusieurs indicateurs des inégalités comme quartiles, déciles, centiles, et rapports interquartiles, interdéciles, intercentiles. Ces termes sont des mesures classiques pour analyser la dispersion de distribution dans une population statistique donnée. Elles sont intéressantes dans le sens où les paramètres de position évoqués précédemment dissimulent des informations importantes sur la répartition.

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Prenons un exemple, deux groupes de travailleurs malgaches ont un revenu moyen mensuel de 45 $, avec des répartitions très distinctes. Dans le premier groupe, chacun reçoit exactement 45 $, tandis que dans le second, les revenus vont de 30 $ à 50 $ puis à 75 $ par mois. Les deux séries diffèrent nettement par leur dispersion, d"où l"importance des indicateurs de dispersion évoqués ci-dessus. Pour mesurer les inégalités, nous pouvons découper le revenu de l"ensemble de la population (notamment des ménages) en tranches.

Ce revenu peut être partagé de plusieurs façons. "Tous ces découpages sont regroupés sous le nom savant de "fractiles"1 , qui signifie "n"importe quel type de tranche" 2 .

Quartiles et rapports interquartiles

Quand nous découpons notre population en tranches égales de 25 %, nous obtenons les quartiles. Les quartiles (quarts) fonctionnent de la même façon que la médiane, sauf qu"au lieu de diviser en deux, il faut partager en quatre parties. Dans une distribution de revenus, les quartiles sont les valeurs qui partagent la distribution, rangée par ordre croissant, en quatre sous-ensembles égaux.

Les trois quartiles sont identifiés par Q1 ; Q2 ; Q3 . Le premier quartile symbolise le revenu en dessous duquel se situent 25 % des revenus. Le deuxième indique le revenu en dessous duquel se trouvent 50 % des revenus ; c'est également la médiane. Le troisième est le revenu en dessous duquel se situent 75 % des revenus. Chaque partie représente 1/4 de l'échantillon. "Le rapport entre le troisième et le premier quartile donne une mesure de la dispersion des revenus" 3 . C"est le rapport entre le seuil de revenus au-dessus duquel se trouvent les 25 % des ménages les mieux dotés et le seuil de revenus en dessous duquel appartiennent les 25 % les moins dotés.

Déciles, centiles, rapports interdéciles et intercentiles

De la même manière, les déciles (D1 à D9) sont définis comme les valeurs de la variable qui partagent les valeurs, rangées par ordre croissant, en dix sous-ensembles égaux. Ces déciles sont le niveau de revenu qui sépare chaque tranche de 10 %. "« D1 » 50 représente les 10 % des ménages les plus pauvres, « D2 » les suivants, et ainsi de suite", Piketty [2015, p. 8]. C"est une méthode très utilisée dans les publications1 . Ces déciles permettent de calculer des rapports interdéciles. Ces derniers sont utilisés pour mettre en évidence les disparités (ou écarts2 ) entre les plus riches et les plus pauvres. Comme précédemment, le rapport interdécile établit généralement le rapport entre le neuvième décile (D9) sur le premier décile (D1) de revenu. Pour être plus précis, le D9 est le neuvième décile, ce qui signifie que 90 % gagnent moins et 10 % gagnent plus de revenus.

Le D1, c"est le premier décile, ce qui indique que 10 % gagnent moins et 90 % gagnent plus. Le rapport D9/D1 met en évidence l'écart entre le haut et le bas de la distribution.

Louis Maurin [2014] rappelle que "D9/D1 rapporte le niveau de revenu minimum des 10 % les plus riches au revenu maximum des 10 % les plus pauvres"3 . Il s'agit du rapport des limites de décile (voir les applications numériques à cet effet, graphique 39, p. 253 et annexe 7, pp. 376-381).

Ces méthodes de classement restent les plus utilisées dans les ouvrages 4 Louis Maurin [op. cit.] rajoute que "les valeurs de D9 et de D1 peuvent très bien rester inchangées si seuls les revenus du 1 % les plus riches progressent. On dira que les inégalités n"ont pas évolué, alors qu"en pratique les plus riches se sont enrichis". Pour corriger cela, nous pouvons recourir à l"utilisation des indicateurs dits "synthétiques" qui font une synthèse de l'information sur la répartition des revenus comme l"indice de Gini.

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Enfin, les centiles (C1 à C99) partagent les valeurs, rangées par ordre croissant, en cent sous-ensembles égaux. Cet indicateur a été utilisé pour la première fois par [START_REF] Galton | Anthropometric percentiles[END_REF] dans son article intitulé "Percentiles anthropométriques" 1 . Cette mesure est encore d"actualité. Le rapport de l"Oxfam [2015a, p. 2] a fait référence à cet indicateur de dispersion quand il a présenté sa prévision des inégalités pour l"année 2016. Les travaux de [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF]Piketty [ , 2014[START_REF] Piketty | L'économie des inégalités, Repères, Economie[END_REF] l"utilisent également. En fait, les centiles permettent aussi de mettre en exergue les informations dissimulées dans le rapport interdécile. Dans la revue Vanity Fair 2 , [START_REF] Stiglitz | Of the 1 %, for the 1 %, by the 1 %[END_REF] a même titré son article "Of the 1 %, for the 1 %, by the 1 %" ou ["Du 1 %, pour le 1 %, par le 1 %"] : c"est pour décrire "l"aggravation massive de l"inégalité aux Etats-Unis et un système politique visiblement trop à l"écoute des riches" 3 .

La formule C99/C1 mesure donc le rapport interdécile entre le 1 % le plus riche et le 1 % le plus pauvre (voir annexe 7, pp. 376-381).

Ecart-type et coefficients de variation

Cette thèse attache une grande importance à l"écart-type 4 , notamment dans la détermination du seuil (ou intervalle) des inégalités, une étape cruciale pour la construction du modèle économétrique. Il est utilisé également dans la comparaison de la dispersion de deux ensembles des ménages par observatoire ayant approximativement la même moyenne. En effet, cet indicateur de dispersion permet de s"informer sur la manière dont les revenus des ménages se répartissent autour de la moyenne. Sont-ils tous à peu près identiques, concentrés autour de la moyenne ? Sinon, sont-ils dispersés entre des valeurs très basses et très hautes ? En principe, plus l'écart-type est faible, plus la population est homogène. L"indicateur peut être alors interprété comme l"écart moyen à la moyenne pour tous les ménages. La littérature révèle que le niveau qui permet de repérer un fort écarttype est de la moitié de la moyenne. Si l"écart-type est supérieur, nous pouvons considérer que les variations sont fortes. Par exemple, si la moyenne nationale de revenu des 1 Francis Galton, [1885], "Anthropometric percentiles", Statistics, Volume 31, Jan. 8, pp. 223-225. 2 Publié en mai 2011, en ligne à l"adresse : http://www.vanityfair.com/society/features/2011/05/top-onepercent-201105 consulté le 01 novembre 2015. Dans cet article, Joseph Stiglitz montre à quel point les Etats-Unis sont devenus inégalitaires. 3 Stiglitz [2012], Le prix de l'inégalité, traduit par Chemla, Chemla, Éd. Les liens qui libèrent (LLL), p. 9. 4 L'écart-type (σ) est la racine carrée de la Variance : ( ) √ ( ). La variance est la somme de moyenne des écarts au carré rapportée au nombre d'observations. Dans la plupart des cas, elle peut s"écrire généralement comme la différence entre la moyenne des carrés des valeurs et le carré de la moyenne des valeurs : ( ) ( ) ( ( )) "Les indicateurs usuels pour mesurer la dispersion sont d"abord la variance et le coefficient de variance", d"après [START_REF] Morrisson | La répartition des revenus, Presses universitaires de France, Collection ''Thémis[END_REF], p. 91.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 52 Malgaches est de 36 dollars par mois et l"écart-type est de 21 dollars (soit 57 000 ariary).

Dans ce cas, la dispersion est forte car l"écart-type est supérieur à 18 dollars (1/2 moyenne). Par ailleurs, il faut souligner qu"en raison de ses liens étroits avec la moyenne, l'écart-type peut être grandement influencé si cette dernière donne une mauvaise mesure de tendance centrale. Il est égal à zéro si toutes les valeurs d'un ensemble de distribution sont les mêmes (chaque valeur est égale à la moyenne).

Le coefficient de variation (C v ) est une mesure de dispersion relative des inégalités de revenus. Il est connu sous le nom de RSD (relative standard deviation, en anglais) et défini comme la valeur absolue du coefficient1 de variation (exprimé en pourcentage). Il est défini comme le rapport entre l'écart-type (σ) et la moyenne ̅ , et peut s"écrire :

= ̅ * 100 %. Pour comparer deux distributions différentes, l'utilisation de ce coefficient est judicieuse. Les inconvénients peuvent être résumés en deux points. Lorsque la moyenne ̅ est proche de zéro, ce coefficient va tendre vers l'infini et sera, par conséquent, très sensible aux légères variations de la moyenne. Contrairement à l'écart-type, le coefficient de variation ne peut être utilisé directement pour construire un intervalle de confiance autour de la moyenne. Morrisson [1996, p. 91] ajoute que "l"inconvénient du coefficient de variation est qu"il donne à un transfert le même poids quel que soit le niveau de revenu du bénéficiaire".

Nous avons fait un survol sur les différentes mesures des inégalités de revenus, un aspect technique intéressant qui nous a permis d"identifier et de travailler sur les formules les plus connues et utilisées dans le domaine. Nous focalisons à présent nos analyses sur le lien pouvant exister entre croissance économique et écarts de revenus.

SECTION 2 INEGALITES DE REVENUS : SONT-ELLES DETERMINEES PAR LA PERFORMANCE ECONOMIQUE ?

L"objectif de cette seconde section est de comprendre le mécanisme de la loi de [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] connue sous la forme de la courbe en U inversée. La présentation comprend les points forts de cette loi, ses nombreuses limites et les critiques qui lui ont été adressées. La première partie sera consacrée à la relation étroite existant entre croissance et écarts de revenus. Il y est donc question de considérer la thèse dans son concept général ainsi que les principaux travaux1 qui ont approuvé cette théorie. La seconde porte sur la remise en question voire le rejet de cette opinion. De nombreuses controverses ont surgi sur le mécanisme de cette courbe, depuis la seconde moitié des années quatre-vingt.

I. CROISSANCE ECONOMIQUE ET INEGALITES DE REVENUS : UNE RELATION LIEE

Quand l"économie d"un pays est florissante, les inégalités de revenus de la population diminuent dans le long terme. L"effet de croissance économique soutenue entraîne donc un processus de redistribution de la richesse qui finit, à terme, par réduire les inégalités entre les citoyens. Perkins, Radelet et Lindauer [2008, p 234] indiquent que Simon Kuznets2 , pionnier dans les travaux expérimentaux sur le processus de la croissance et du développement économique, propose cette affirmation. Comment ce concept se conçoit-il ? Tient-il à des caractéristiques économiques propres de pays ? La description de la théorie en question et les principaux résultats de kuznetsiens qui suivent, permettent de mieux comprendre le mécanisme de cette découverte.

Concept de la thèse de Kuznets

Il s"agit d"une invention purement empirique. Kuznets est l"un des économistes précurseurs dans l"étude des "schémas des inégalités", qui a réfléchi au rapport entre la croissance et les inégalités au sein de plusieurs pays différents. A l"époque où le sujet a été traité, les données statistiques disponibles étaient encore rares. "Il n'y a pas de statistiques 54 qui peuvent être utilisées directement pour mesurer la structure de revenu séculaire", Kuznets [1955, p. 3]. Pour avancer, il a utilisé les données empiriques de son ouvrage1 volumineux de 1953, notamment celles des Etats-Unis2 d"Amérique. Piketty [2014, p. 517] rappelle très récemment que "les seules données dont disposait Kuznets étaient celles de son livre de 1953, complétées par quelques estimations éparses portant sur le Royaume-Uni et l"Allemagne". Ces statistiques ont été complétées par quelques chiffres sur des PED comme Sri Lanka3 , Inde et Porto Rico. Là encore, il a rappelé que "ces données issues des pays sous-développés étaient rares", Kuznets [1955, p. 20]. Perkins et al. [2008, p. 234] soulignent même que "ces données étaient si limitées qu"il ne les inclut pas dans un tableau ou figure ; il se borne à en donner la liste dans le courant du texte" de son article de 1955 (cf., Kuznets [ibid.,). , le quintile Q5 passe de 55 % à 44 %, celui de Q1 progresse de 13,5 % à 18 %, et le top 5 % passe de 31 % à 20 %. Selon les estimations effectuées par Kuznets [1953, tableau 118, p. 596], "la part du centile supérieur de la hiérarchie des revenus dans le revenu total était, aux Etats-Unis, de l"ordre de 14- 15 % en 1913-1914" 2 . Au Royaume-Uni, le top 5 % ne cesse de décroître, allant de 46 % en 1880 à 24 % en 1947. La part des 85 % les moins aisés, varie de 41 % à 43 % entre 1880 et 1913, puis de 46 % en 1929 à 55 % en 1947. En Saxe 3 , le changement est mineur en 33 ans (1880-1913). L"évolution des quintiles se disperse. Les Q1 et Q2 diminuent de 15 à 14,5 % ; celui du Q3 hausse de 12 à 13 %, celui du Q 4 passe de 16,5 à environ 18 % ; mais le Q5 décroît de 56,5 à 54,5 %, et même le top 5 recule de 34 à 33 %. En Prusse, les inégalités des revenus s"accroissent très légèrement entre 1875 et 1913. La part de Q5 passe de 48 à 50 %, le top 5 du 26 à 30 % ; cependant, la part des 60 % les moins aisés reste la même. En Allemagne, "l'inégalité relative des revenus chute assez fortement à partir de 1913 à 1920, apparemment en raison de la décimation des grandes fortunes et des revenus de la propriété pendant la guerre et de l'inflation ; avant de revenir à son niveau d'avant-guerre pendant la dépression des années 1930", Kuznets [1955, p. 4]. En somme, "la réduction des inégalités était pour l"essentiel la conséquence des chocs subis par les détenteurs de patrimoines au cours des années 1914-1945" 4 . Piketty rajoute que "Kuznets avait évidemment remarqué que seuls les très hauts revenus s"étaient effondrés, et que la question centrale était de savoir si l"impact dynamique de l"impôt progressif allait conduire à une pérennisation des chocs subis par les détenteurs de patrimoine. Il mentionne explicitement ce mécanisme, et il va même jusqu"à estimer l"évolution des capacités d"épargne des très hauts revenus" 5 .

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 56 Les estimations de Kuznets révèlent que la répartition des revenus dans les pays sous-développés1 est un peu plus inégale que dans les pays développés, au cours de la période de l"après-Seconde Guerre mondiale. Les quintiles inférieurs sont de 28 % en Inde, 30 % à Ceylan,et 24 % à Porto Rico,comparativement à 34 % aux États-Unis et 36 % au Royaume-Uni. Les quintiles supérieurs s"élèvent à 55 % en Inde, 50 % à Ceylan, et 56 % à Porto Rico, contre 44 % aux États-Unis et 45 % au Royaume-Uni. Au terme de ses analyses, Kuznets conclut que (i) les pays de faible niveau de revenus ont des inégalités de revenus modérées ; (ii) les inégalités sont de plus en plus importantes dans les pays à niveaux de revenus intermédiaires ; (iii) les pays à haut niveau de revenu ont des inégalités de revenu modérées. Le plus important est que les résultats pluriannuels de ces estimations convergent vers la même conclusion en U inversée. Pourquoi ?

Représentation graphique de U inversée

La courbe de Kuznets montre la croissance économique d'un pays selon son niveau de développement, supposé croissant dans le temps. L"axe des abscisses représente le revenu par tête, l"axe des ordonnées figure le niveau des inégalités (et/ou l"indice de Gini).

Les résultats laissent interpréter que les inégalités pourraient, dans un premier temps, s"accroître lors du passage d"une économie à caractère agricole à une économie industrielle. Puis, plus un pays se développe, plus l"écart de revenus se réduit sous la forme en U inversée.

Graphique 5. Courbe de Kuznets

Source : auteur, adapté de Kuznets [1955].

Inégalité réduite

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 57 La théorie suppose qu"au démarrage de la croissance économique, l"écart augmente car seulement une faible part des pays jouit de la croissance puis, qu"il baisse au fur et à mesure que les "fruits" de la croissance s"étendent aux autres secteurs. L'évolution suivrait alors une courbe en cloche. Ainsi, la hausse des inégalités ne se présenterait que de façon temporaire dans le processus du développement économique.

L"accroissement1 des inégalités de revenus provient initialement des écarts de rendement des facteurs de production entre l"agriculture (où ils sont plus faibles et moins dispersés) et l"industrie. "Certaines personnes s"emparent rapidement des bienfaits de la croissance, dont le bénéfice pour d"autres prend du temps, de même que l"égalisation des rendements", Perkins et al. [2008, p. 235]. Si tous les actifs travaillent dans le monde agraire, la redistribution des revenus est relativement égalitaire2 , mais le progrès de l"industrialisation et de l"urbanisation entraîne l"accentuation des inégalités. Le nombre des facteurs passant du capital terre (ou de la ferme) à l"usine allant croissant, les inégalités peuvent alors commencer à décroître. L"accroissement du revenu moyen par tête conduit à une augmentation suivie d"une stabilité (marquée par le point d"inflexion), puis à une baisse de l"inégalité de revenus, au sein d"une nation.

A cette époque, les inégalités3 sont plus faibles dans les pays développés, notamment dans les pays nordiques (scandinaves) que dans les pays en voie de développement. La courbe de Kuznets contredit la vision marxiste du capitalisme, car la détérioration de la condition ouvrière n'est que passagère, puisqu'après avoir augmenté, les inégalités tendent à se réduire sur une longue période. La raison en est que "la croissance économique moderne reflète une capacité permanente d'offrir à une population en augmentation une quantité accrue de biens et de services par habitant" 4 . Donc, pour avoir la courbe en U inversée, il faut que le pays ait une croissance stable et soutenue. Dans son modèle de 1955, nous avons remarqué dans la littérature que Kuznets s"est inspiré particulièrement de travaux1 de l"économiste-statisticien britannique Colin [START_REF] Clark | Les conditions du progrès économique, traduit de l"anglais sur la 3 ème édition par Annie Morin-Rambert, 1 ère éd[END_REF]. En fait, le passage du secteur agricole vers le secteur industriel, c"est ce que Clark appelle le principe de glissement des secteurs. Ce dernier a montré à travers une théorie des stades du "progrès économique" que le développement s"accompagnait d"un glissement de la population active du secteur primaire (agriculture) vers le secteur secondaire (industrie), puis du secteur secondaire vers le secteur tertiaire (les services).

Dans les "schémas des inégalités", Kuznets n"est pas allé jusqu"à la dernière étape de Clark mais, il s"est focalisé sur les deux premiers secteurs d"activités : l"un agricole et l"autre industriel. D"ailleurs, le secteur agricole représentait la majorité de l"économie. Clark [1960, p. 313] constate que "l"agriculture, dans toutes les sociétés, à l"exception des plus primitives, semble tendre très régulièrement vers un accroissement du produit par tête et par heure de travail, bien que cette tendance ne s"avère généralement pas aussi rapide que dans l"industrie". Kuznets fait aussi allusion à ce type d"hypothèse où il suppose que le revenu dans le secteur industriel est supérieur à celui dans le secteur agricole, et que la distribution des revenus est plus égalitaire dans le secteur agricole.

La théorie de Rostow [1960] sur "les Etapes de la croissance économique" 2 est centrée sur le passage d'une société agraire vers une société industrielle (ou une civilisation). Pendant la phase de décollage (ou take off, terminologie de Rostow), c"est-àdire que durant le début d"une économie de marché et d"un secteur industriel, les inégalités tendent à se creuser avant de se réduire fortement en phase de maturité. Pour Rostow, le développement économique serait un phénomène inéluctable surtout pour les pays à vocation agricole. L"auteur explique que certains pays ont simplement débuté le processus avant d'autres. Mais, tout ne serait-il qu'une question de temps ? Sous certaines conditions (absence de crises, conflits sociaux ou passage des aléas naturels), le développement pourrait être accéléré. Cet économiste a tenté de dégager les caractéristiques uniformes de Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 59 la modernisation des sociétés. Il explique que les sociétés parcourent généralement, au cours de leur développement, cinq différentes étapes : la société traditionnelle, les conditions préalables au décollage, le décollage, le progrès vers la maturité et l"ère de la consommation de masse.

Ce phénomène pourrait aussi entraîner le principe de glissement des secteurs comme le note Colin Clark [op. cit.,p. 313]. A cet égard, les inégalités stimulent la croissance économique en répartissant les ressources en faveur de ceux qui épargnent et investissent le plus jusqu"à un certain seuil où les inégalités de revenus se stabilisent. Audelà de la situation de stabilité, la relation tend à décroître sous l"effet de diffusion de croissance à toutes les catégories sociales, notamment sous l"effet des politiques de redistribution publique.

Wagner suppose nécessaire l"extension de la part de l"activité de l"Etat (les interventions publiques) au fur et à mesure de la croissance économique. En 1876, il explique que "plus la société se civilise, plus l'État est dispendieux" 1 , (loi de Wagner). En d"autres termes, plus la société se développe, plus l'Etat se doit d'intervenir dans l'économie, d'organiser des dépenses publiques (santé, sécurité sociale, famille, éducation, création d"emploi-infrastructures, etc.) pour l'accroissement économique national. Les effets redistributifs de revenu dans cette action auraient des effets positifs à long terme dans la politique de réduction des inégalités.

Partisans de la courbe en cloche

La croissance peut être considérée comme un moyen de diminuer les inégalités. Un large panel de la littérature a été inspiré par la loi de Kuznets [op. cit.]. Depuis la publication de cet article, bon nombre de théoriciens l"ont vérifié empiriquement dans plusieurs pays tant développés qu"en voie développement, sur des durées conséquentes.

Alors, les partisans de Kuznets ont-ils vraiment prouvé l"existence de la courbe en U inversée ?

Travaux ayant validé l'hypothèse

"L"inégalité dans les pays développés a effectivement suivi une courbe en cloche jusque dans le milieu des années 1970", explique Bourguignon [2012, p. 56]. Les premiers travaux qui ont suivi les publications de l"article de Kuznets, ont validé sa démarche.

" Kravis, en 1960, réaffirme que la part du 5 ème quintile est beaucoup plus élevée dans les pays en développement que dans les pays développés et Oshima, en 1962, insiste sur le fait que l"inégalité dans les pays pauvres dominés par l"agriculture peut être faible (en cas de structures agraires peu concentrée). Cette remarque est tout à fait en accord avec l"hypothèse faite par Kuznets d"une courbe en U inversée", d"après Morrisson [1996, p. 160-161]. En fait, c"est [START_REF] Morrisson | La Répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF] 1 qui est l"un des premiers chercheurs à avoir comparé les indicateurs d"inégalités selon le PIB/habitant. Gaston Leduc [1968, p. 7] dit ceci : "à notre connaissance, un tel travail n"avait encore jamais été entrepris dans le cadre particulier de ces économies Africaines et nous avons plaisir à reconnaître que les patientes recherches de M. Morrisson apportent sur le fonctionnement interne de ces différentes sociétés des lumières jusqu"alors insoupçonnées et fort instructives" 2 . Morrisson [1996, p. 161] l"a dit, lui-même : son ouvrage est le premier dans ce domaine.

En effet, "comme les pays industrialisés, les problèmes d"inégalité préoccupent les pays en voie de développement, (…). A côté des inégalités observées dans chaque pays, les inégalités entre pays retiennent de plus en plus l"attention", (Lecaillon, Paukert, Morrisson, Germidis [1983, pp. 1-2]). Les économistes comme Morrisson, s"intéressent aux problèmes posés par la répartition des revenus dans ces pays. Il a consacré ses travaux 3 de 1968 à l'Afrique francophone. Dans ses estimations, il remarque que "la répartition et la distribution des revenus exercent une influence déterminante (positive ou négative) sur la croissance et ses modalités" 4 , Morrisson [1969, p. 1227]. Cet aspect peut se traduire par "la division bipartite du processus de croissance en deux phases successives" 5 , durant la période de croissance d'un PED. C"est-à-dire qu" "au cours de la première, la concentration des revenus et la paupérisation des classes pauvres ont tendance à augmenter, tandis que, 1 Un an après, cet ouvrage a été publié chez "Persée" sous forme d"article : [START_REF] Morrisson | La répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF], La répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde. In : Population, 24e année, n°6, [1969] pp. 1227-1228. 2 Extrait du texte de Gaston Leduc dans la Préface de l"ouvrage de [START_REF] Morrisson | La Répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF], p. 7. 3 Travaux repris après de nombreuses et profondes modifications de sa thèse soutenue en 1965, à Paris. 4 Voir également [START_REF] Morrisson | La Répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF], notamment dans la seconde partie intitulée "Théorie de la répartition des revenus en économie insuffisamment développée", qui commence dès la page 215. 5 Passage du texte de Gaston Leduc dans la Préface de [START_REF] Morrisson | La Répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF].

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 61 dans la seconde, l'éventail de ces inégalités se réduirait un peu. La forme "dualiste" de l'économie introduit évidemment un facteur supplémentaire important de freinage ou d'accélération dans l'évolution ainsi décrite", [START_REF] Morrisson | La répartition des revenus dans les pays du Tiers-Monde[END_REF]Morrisson [ , p. 1227Morrisson [ -1228]].

Quelques années plus tard, [START_REF] Paukert | Income Distribution at Different Levels of Development : A Survey of the Evidence[END_REF], Ahluwalia [1976], [START_REF] Lecaillon | Répartition du revenu et développement économique : un essai de synthèse, Programme Mondial de l"Emploi[END_REF] ont étudié le type d"évolution dans plusieurs nations. La représentation graphique suivante, synthétise les principaux résultats de travaux des partisans de Kuznets. Il faut noter que les trois courbes dans ce graphe ont été tracées par nous même à partir de données originales du "Tableau de distribution des revenus (par ménage) : indice de concentration et produit par habitant, selon trois sources" 1 , de Lecaillon et al. [ibid.,p. 40].

Dans son article qui s"intitule "La répartition du revenu à différents niveaux de développement : quelques aspects concrets" 2 , Paukert a calculé, à partir d"un échantillon de 56 pays, les coefficients de Gini moyens en tranche de PIB/tête. Globalement, les tranches 3 de 1 à 4 dans ce graphique représentent respectivement le PIB par tête (en dollars des Etats-Unis) de moins de 200 $, de 200 $ à 330 $, de 331 $ à 700 $ et de plus 700 $. Les résultats obtenus passent de 0,419 à 0,499 pour revenir à 0,383 dans les pays développés.

Graphique 6. Vérification de la courbe en U inversée

A partir de Paukert [1973], Ahluwalia [1976], [START_REF] Lecaillon | Répartition du revenu et développement économique : un essai de synthèse, Programme Mondial de l"Emploi[END_REF] Sources : auteur, à partir du tableau de Jacques Lecaillon et al. [1983, p. 40]. 1 Ce tableau de [START_REF] Lecaillon | Répartition du revenu et développement économique : un essai de synthèse, Programme Mondial de l"Emploi[END_REF] est repris par Morrisson [1996, p. 162], et mis en annexe 1 de cette thèse, à la page 369. 2 Felix Paukert [1973], "Income Distribution at Different Levels of Development : A Survey of the Evidence", International Labor Review, 108, pp. 97-125. 3 Pour Paukert [ibid.], les tranches sont réparties de la manière suivante : moins de 100 $ ; de 100 $ à 200 $ ; puis de 201 $ à 300 $ ou encore moins de 150 $ ; de 150 $ à 300 $. Afin d"harmoniser la présentation avec celle des autres auteurs, Lecaillon et al. [1983, p. 40] l"ont rassemblé dans ces 4 tranches. l"évolution de la distribution interne de chaque pays à travers le temps. Ce chercheur a trouvé une série similaire, allant de 0,438 à 0,505 et se termine avec un chiffre quasiidentique pour les pays développés (0,378). C"est à partir de la méthode des moindres carrés que Philippe Barthélemy [1995, pp. 8-9] et Morrisson [1989, p. 35] : "(…), l"article d"Ahluwalia a été d"abord bien reçu (cf., S. [START_REF] Robinson | A Note on the U-Hypothesis Relating Income Inequality and Economic Development[END_REF][START_REF] Stewart | Inequality, technology and payments systems[END_REF] car il explique pour la première fois une part importante des différences entre pays en matière de distribution".

Quant aux 39 pays qui figurent dans l"étude de Lecaillon et al. [op. cit.] par rapport au PIB/tête, l"évolution d"estimations de calculs est quasi-similaire, sous une forme même plus prononcée dans les pays peu développés. Les coefficients de Gini passent de 0,437 à [1977], issu de Philippe Barthélemy [1995, pp. 7-8].

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L'inégalité des revenus, mesurée par l"indice de Gini (G), commence par s'accroître de 0,431 à 0,4581 (pour le PNB de 100 $ à 200 $) passe par un maximum (où PNB = 243,6 et G = 0,4592), puis décroît pour des niveaux supérieurs de revenus par tête (de 300 $ à 3 000 $ correspondant à des indices de Gini de 0,458 à 0,379) 1 . Ces résultats évoluent presque de la même façon que ceux de Paukert, Ahluwalia 2 , Lecaillon et al. De plus, Morrisson [1996, p. 160-161] précise que "lorsque l"on raisonne sur des moyennes par tranches de PIB/habitant, chaque ensemble d"estimations de la distribution des revenus paraît confirmer l"hypothèse d"une courbe en U inversée". En somme, la supposition du dualisme nul. Dans ce cas, l"élasticité de l"offre de travailleurs maintient les salaires à la baisse.

Mais, la croissance industrielle s"accompagne d"une proportion croissante de profits. Par conséquent, deux phases apparaissent : la première débute par l"accentuation des inégalités 5 et la seconde se termine par la situation inverse. "Avec l"augmentation des

1 Barthélemy [1995], pp. 7-8. 2 Les séries statistiques utilisées par Ahluwalia [1976] et [START_REF] Lydall | Income Distribution during the Process of Development[END_REF] viennent de l'ouvrage de Jain [1975]. 3 Par exemple, agricole et non agricole, ou traditionnel et moderne, ou rural et urbain, ou encore secteur à productivité du travail très faible et secteur à productivité en croissance rapide, selon [START_REF] Morrisson | La répartition des revenus, Presses universitaires de France, Collection ''Thémis[END_REF], pp. 160-161. Pour plus d"éclaircissements, voir cet ouvrage, notamment concernant "l"hypothèse du dualisme comme facteur explicatif", pp. 155-164. 4 "Les PED sont ceux dont le PIB par habitant est inférieur à 5 000 dollars en 2008 tandis que les pays émergents ont un PIB par habitant de 5 000 à 15 000 dollars", selon [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], p. 9. 5 Selon l"OECD [2011], "les facteurs clés qui expliquent l"augmentation de l"inégalité depuis 20 ans dans les pays développés sont les réformes des marchés du travail et des biens ainsi que le progrès technique", rapportés par [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], p. 12.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 64 revenus moyens, le travail reçoit une part plus réduite du total, ce qui aggrave les inégalités. Le tournant se produit quand tout « le travail excédentaire » a été absorbé et que l"inélasticité de l"offre de travail augmente. Les salaires et la part des revenus du travail commencent alors à croître, et les inégalités baissent" 1 .

Ce "modèle du surplus de main-d"oeuvre" de Lewis rejoint, au final, la thèse en U inversée de Kuznets. Mais, Lewis pense que les inégalités ne constituent pas seulement un effet de la croissance, mais elles en sont la cause. Il explique qu"une répartition des revenus, comme au temps des capitalistes favorisant les groupes à revenu élevé, contribue à la croissance. Les inégalités sont donc considérées comme moteur de la croissance économique. Ceux qui accumulent des profits pourraient épargner davantage afin de les maximiser pour leurs entreprises. Dans ce cas, l"essor de leurs investissements va de pair avec la croissance des revenus qu"ils reçoivent. Leur épargne et leurs investissements accroissent le potentiel productif de l"économie et génèrent la croissance. Lewis conclut que "les inégalités contribuent à la croissance, les efforts visant à redistribuer les revenus « prématurément » risquent de la ralentir" 2 .

Plusieurs décennies après la fin des "Trente Glorieuses", les idées de Kuznets et des kuznetsiens sur la croissance et les inégalités ont eu un écho important chez les économistes du développement. Empiriquement, la courbe a été largement validée durant les années 1960-1970 (période de forte croissance dans de nombreux pays) 3 , et au début des années 1980. Depuis, une multitude de réflexions ont été poussées en faveur ou contre cette théorie révolutionnaire. "La fonction en U inversée de Kuznets, expliquée par la redistribution sectorielle de la population dans le cadre du processus de développement, est-elle devenue un principe universel ?" se demande Bourguignon [2004, p. 40].

Un doute plane sur U inversée

Très récemment, Piketty [2014, p. 488] lance des critiques 4 que "tous les auteurs postérieurs qui se sont intéressés à l"histoire des inégalités de revenus aux Etats-Unis au 1 Assertion d"Arthur [START_REF] Lewis | Economic Development with Unlimited Supplies of labor[END_REF], tirée de travaux de Perkins, Radelet, et Lindauer [2008], op. cit., p. 237. 2 Ibid. 3 D"après Perkins, Radelet, et Lindauer [op. cit.], p. 238. 4 Il parle des ouvrages de Williamson et Lindert [1980, pp. 315-316], qui font appel aux séries publiées par Kuznets [1953, tableau 118, p. 596, et tableau 122, p. 635], de Lindert [2000, pp. 198-199], qui reproduit ces mêmes séries, et de Saez [1999] qui a ré-exploité les données fiscales brutes de l"entre-deux-guerres pour étudier la façon dont les très hauts revenus Américains ont réagi aux variations des taux marginaux d"imposition, Piketty [2014], pp. 488-489.

65 cours de la période 1913-1948, s"étant contentés d"utiliser les séries établies par Kuznets en 1953 (personne ne semble avoir cherché à ré-exploiter les données fiscales brutes)". En 1998, Dubois 1 a trouvé que les pays très pauvres comme les pays très riches disposent des structures de revenu relativement semblables et que l"accroissement des inégalités apparaît différemment avec la croissance en raison de différences du niveau de revenu. Guénard et [START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF] donnent des exemples : dans les trois pays où le revenu par tête a augmenté, les inégalités ont augmenté (Seychelles, 1978(Seychelles, -1984)), ou ont baissé (Ghana, 1988[START_REF] Sen | Inequality reexamined[END_REF], Maurice, 1980-1991). Dans les pays qui ont connu une stagnation du revenu par tête, les inégalités ont baissé (Mauritanie, 1988-1995, Tanzanie, 1977-1993). En revanche, dans les pays où le revenu par habitant a chuté, les inégalités ont augmenté 2 (Nigéria, 1986-1992, Ouganda, 1989-1992, Zambie, 1991-1996) à l"exception de la Côte d"Ivoire (1985)(1986)(1987)(1988).

Les deux situations (croissante ou décroissante) ne reflètent à la fois qu"une partie de la courbe en U inversée. D"ailleurs, les chercheurs ont fini par démontrer au cours du temps que la dynamique égalitaire des revenus n"est plus continue depuis les années 1980 dans les pays de l"OCDE, notamment dans les pays anglo-saxons. Les inégalités de revenus et de salaires ont même recommencé à s"accroître aux Etats-Unis. Kristin Forbes [2000], à travers l"analyse de données empiriques, surtout pour la période de 1966-1995 avec "un échantillon de 45 pays et 180 observations 3 a conclu qu"une hausse d"inégalité du revenu dans les court et moyen termes entraîne une croissance économique. Le seul inconvénient, c"est que cette assertion n"est valable que dans les pays riches (conclusion en concordance avec celle de Dubois [1998b] et de Barro [2000]).

En fait, Barro constate à partir des données du panel pour 100 pays 4 , réparties sur trois décennies 5 de 1965-1975, de 1975-1985, et de 1985-1995, que L"inégalité retarde la croissance dans les pays pauvres. Pour le cas des pays riches, la hausse du revenu par habitant tend à réduire les inégalités, ce qui réduit la croissance.

En somme, la littérature sur la croissance économique et les inégalités, à l'image des kuznetsiens, mentionne que les observations de Kuznets ont été pertinentes et les hypothèses bien fondées. La raison en est qu""il y a bien un processus global de croissance initiale des inégalités suivi par un resserrement au-delà d'un certain revenu par tête" 2 , surtout pendant les trois décennies de l"après-Seconde Guerre mondiale. Mais, "comme toute loi, ces conclusions ont fait l'objet de critiques tant de la part des économètres que des économistes", selon Barthélemy [1995, p. 9]. Certes, les revenus, notamment les patrimoines ont suivi la loi de Kuznets à cause de chocs (guerres, inflation, crise des années 1930) subis au cours des années 1914-1945 3 , mais "les recherches les plus récentes menées sur la France et les Etats-Unis [START_REF] Piketty | Les hauts revenus en France au XX e siècle : inégalités et redistribution, 1901-1998[END_REF] ; [START_REF] Piketty | Income Inequality in the United States, 1913-1998[END_REF] ; Landais [2007]) montrent cependant que cette forte diminution des inégalités observée au cours du XXe siècle n"est en aucune façon la conséquence d"un processus économique « naturel »", Piketty [2015, p. 17].

II. REDUCTION DES INEGALITES DE REVENUS : PAS UN PROCESSUS "NATUREL"

Dans l"ère du numérique actuelle, nous avons noté plus haut que les recherches en sciences économiques et sociales, notamment dans le domaine des inégalités de revenus sont devenues de plus en plus précises 4 . La possession des séries chronologiques de données statistiques sur plusieurs pays a permis aux économistes du développement de 67 retravailler davantage sur les travaux de Kuznets [1955]. Les auteurs tels Perkins et al. [2008, p 235] disent : "une vielle idée veut que la croissance économique soit peut-être associée elle-même au degré des inégalités, en vertu de l"intuition fondamentale selon laquelle la croissance constitue un processus intrinsèquement déséquilibré". De plus, "en utilisant un panel non équilibré de données dans les pays en développement, Bourguignon et Morrisson [1989] montrent que si l"hypothèse du U inversé se vérifiait probablement dans les années 1970, ce n"était plus le cas ensuite, puisque d"autres pays ont été inclus dans l"échantillon d"origine", Bourguignon [2004, p. 40]. C"est cette idée révolutionnaire que nous verrons dans cette dernière partie du premier chapitre.

Controverses liées aux inégalités de revenus et à la croissance

"Dans sa forme la plus extrême, la « courbe de Kuznets » n"a pas franchi le cap des années 1980", déclare Piketty [2014, p. 513]. L"exemple concret que ce dernier mentionne, est la très forte croissance des inégalités constatées au Royaume-Uni et aux Etats-Unis1 dans les années [1980][1981][1982][1983][1984][1985][1986][1987][1988][1989][1990]. Cette période correspond au changement radical de l"économie mondiale. Bourguignon [2012] explique que l"entrée de la Chine dans les années 1980, du bloc soviétique et de l"Inde dans les années 1990, dans les échanges internationaux, a fait augmenter d"environ un milliard 2 le nombre de travailleurs non qualifiés, donc moins rémunérés.

Comme [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF]Piketty [ et 2014]], l"article de Morrisson et Snyder [2000] soulève également que le schéma de Kuznets n"est pas totalement adapté à l"évolution historique des inégalités en France. L"écart de revenus a été déjà très fort au début du XVIIIe siècle, bien avant la révolution industrielle. Ils estiment que "la période d"inégalité croissante et de décollage industriel a été précédée par une période de réduction des inégalités entre 1789 et 1815. C"est à partir des années 1830 que la distribution des revenus suit une évolution conforme en U inversée, avec une hausse des inégalités en 1860-1870" 3 . Branko Milanovic [1994] parle même de l""hypothèse de Kuznets augmentée" lorsqu"il explique 68 que l"unique prise en compte du PIB/tête n"est pas suffisante pour estimer l"hypothèse de Kuznets. Il faut augmenter le nombre de facteurs explicatifs par l"adjonction de variables comme la politique publique et de variables traduisant l"hétérogénéité des différents pays.

Les remarques et les critiques à l"encontre de cette "loi" ne cessent de se multiplier. Barthélemy [1995] intitule son article : "l'hypothèse de Kuznets est-elle encore d'actualité ?" Il explique que "la littérature ou l"hypothèse de Kuznets révèle, selon nous, deux phases bien distinctes. Au cours de la première (années 60 et 70), les travaux ont principalement consisté à tester la relation et à dresser des typologies de pays. Au cours de la seconde (années 90), on cherche plutôt à décrypter les processus de développement en montrant que les variables structurelles ne suffisent pas à expliquer les disparités (…)" 1 .

Gustav Papanek et Oldrich Kyn [1986] constatent que la relation de Kuznets est statistiquement significative. Néanmoins, ils remarquent que ce lien fournit peu d"explications quant aux variations de l"inégalité entre les nations à travers le temps. A partir des années 1990, les économistes ajoutent des variables explicatives (cf., Branko Milanovic [op. cit.]) pour tenter d"apporter plus de précision sur les relations entre processus de croissance et de réduction des inégalités de revenus par le biais des effets de politiques économiques, sociales et régionales.

Courbe en cloche mise à l'épreuve

Dès 1973, Adelman et Morris n"ont pas approuvé la relation de U inversée, dans le cadre de leur ouvrage sur "la croissance économique et l'équité sociale dans les PED", portant sur 43 pays. Celles-ci privilégient les conceptions multivariables dans lesquelles la proportion de revenus mesurés dans des percentiles 2 de ces pays est déterminée par un ensemble de variables. Leurs analyses 3 opérant sur les facteurs déterminants (socioculturels, politiques, économiques) ont révélé que les disparités de revenu ne suivent pas forcément la courbe de Kuznets. Au fil des années, les économètres ont développé un nombre important d"outils permettant de travailler sur l'hétérogénéité des données et surtout sur la sensibilité de variables retenues à la composition de l'échantillon.

1 Barthélémy [1995], p. 5. 2 Ces percentiles sont subdivisés en six sous-groupes de population et se présentent de la manière suivante :

([0 -40] % ; [40 -60] Morris [1973], pp. 15-16. 69 Parallèlement, "les économistes ont relevé une série de variantes les unes portant sur des spécificités régionales, les autres sur le choix des revenus par tête convertis en US $ comme variables explicatives dans les estimations et/ou comme mesure du degré de développement d'un pays" 1 .

Les articles d"Anand et Kanbur portant sur "la relation entre inégalité et développement", publiés dans les années 90, illustrent la synthèse. En effet, Anand et Kanbur [1993aKanbur [ et 1993b] ] ont démontré, à travers l"analyse des données transversales de 60 pays développés et en voie développement que la relation entre croissance et inégalités n"est pas automatiquement représentée par la courbe en cloche. Dans la seconde moitié des années quatre-vingt-dix, Deininger et Squire [1996] 2 ne valident pas non plus cette relation systématique. Les deux chercheurs rejettent, dans 90 % des cas, l"hypothèse de la courbe de Kuznets en U inversée. Dans les nouvelles données inter-pays (statistiques relatives à l"inégalité dans 108 pays 3 ) concernant la distribution des revenus et biens (terre) publiées en 1998, ils soulignent les trois points suivants : "(i) il y a une forte relation négative entre l'inégalité dans la distribution initiale des actifs et la croissance à long terme ; (ii) l'inégalité réduit la croissance des revenus pour les pauvres, mais pas pour les riches ; et (iii) des données longitudinales disponibles offrent peu de soutien pour l'hypothèse de Kuznets" 4 , Deininger et Squire [1998, p. 259]. Ils remarquent des résultats 5 empiriques, trop contradictoires, pour généraliser la corrélation. Ils ne contestent pas entièrement que la loi de Kuznets s"applique plus ou moins à un certain nombre de PED. Ils précisent néanmoins qu"il est facile de découvrir des cas infirmant la corrélation. Deininger et Squire rajoutent que même dans les cas où les inégalités de revenus initiales ne jouent aucun rôle, ils ont constaté que les périodes de croissance s"accompagnent généralement d"une augmentation que d"une diminution des inégalités 6 .

1 Barthélémy [1995, p. 9]. 2 Klaus Deininger et Lyn Squire [1996], "A New Data Set Measuring Income Inequality". The World Bank Economic Review,Vol. 10 (3), pp. 565-591. 3 Klaus Deininger et Lyn [START_REF] Li | Explaining International and Intertemporal Variations in Income Inequality[END_REF], "New Ways of Looking at Old Issues : Inequality and Growth", Journal of Development Economics, Vol. 57 (2), p. 263. 4 Pour plus de détails, voir Klaus Deininger et Lyn [START_REF] Li | Explaining International and Intertemporal Variations in Income Inequality[END_REF], notamment dans la dernière section : "5. Les déterminants de la croissance du revenu par groupe de quintiles", pp. 282-285. 5 Dans un cadre différent, Bénabou [1996b] constate, dans sa comparaison par pays, qu"il existe une corrélation négative entre l"inégalité et le taux d"imposition. Il critique les approches politico-économiques qui portent sur le taux d"imposition car ses estimations renvoient à un problème empirique considérable. Il finit par avancer, par rapport aux résultats de sa démarche que les régressions transversales produisent généralement des relations ambiguës. 6 Klaus Deininger et Lyn Squire [1996Squire [ , p. 587] et [1998, pp. 274-282], pp. 274-282].

Par ailleurs, des travaux révèlent que la forte inégalité "au départ" est, dans la majorité des cas, difficile à rattraper même dans une situation où la croissance économique est florissante. Dans leur article portant sur "l'équité et la croissance dans les pays en développement", Bruno, Ravallion et Squire [1996] précisent que le fait d"accepter initialement une situation inégalitaire trop importante créera tôt ou tard de larges déséquilibres politiques et sociaux. Les conséquences seront graves pour la performance économique de la nation. Aghion et Bolton [1997] pensent aussi que théories et faits semblent montrer que l'effet général de l"inégalité sur la croissance ne peut pas être déterminé à priori. Les études de cas qui existent, considèrent que l"inégalité affecte la croissance au travers de son incidence sur la formation du capital humain. Dans une étude de 71 pays, pour la période de 1960[START_REF] Williamson | Did British Capitalism Breed Inequality[END_REF], Alesina et Perotti [1994, p. 1 ;1996, p. 1203] arrivent à conclure que l"inégalité des revenus agit même sur la stabilité politique du pays et que l"instabilité politique démotive les investisseurs nationaux et internationaux (cf., figure 4. Cercle vicieux de l"instabilité politique, p. 136). En conséquence, les inégalités s"accentuent et la croissance reste incertaine.

Depuis 1997, les calculs empiriques de Piketty ont démontré qu"il n"y a pas de processus "naturel" de la réduction des inégalités. [START_REF] Li | Explaining International and Intertemporal Variations in Income Inequality[END_REF] ont trouvé un effet précis sur les résultats d"analyse de données recueillies au sein d"un même groupe.

Selon eux, il n"existe pas forcément de lien évident entre l"inégalité et la croissance. La croissance 1 n"est pas conditionnée exclusivement par la distribution. D"autres sources montrent clairement une corrélation négative manifeste entre croissance économique et distribution des revenus. [START_REF] Ravallion | What can New Survey Data tell us about Recent Changes in Distribution and Poverty ?[END_REF] défendent que la croissance réduise les inégalités. Mais, cette situation n"est pas vraie lorsque les données pour l"Europe de l"Est et l"Asie centrale sont retirées de l"étude. Il n"est donc pas possible de systématiser la relation formulée par Kuznets 2 . Notons que les travaux de Cogneau et Guénard [2002] ont également remis en question la relation étroite entre croissance et inégalités.

Influence du marché du crédit sur les inégalités et la croissance

La littérature sur le développement économique révèle que le marché du crédit agit sur les inégalités et la croissance. A cause des défaillances du marché du crédit, et de 1 Hongyi Li, Lyn Squire and Heng-fu Zou [1998] World Bank Economic Review, 1997, Vol. 11(2), pp. 370.

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 71 l"asymétrie d'information 1 , les ménages dépourvus de capital ne peuvent ni épargner, ni faire financer les projets d"investissement qu"ils envisagent. En réalité, les ménages au plus bas revenu sont malheureusement privés du marché, soit à cause du taux d"intérêt élevé, soit par le manque de garantie. Depuis les années 90, cet état de choses a suscité la réflexion des chercheurs, d"où l"apparition d"une vague importante de travaux qui tendent à porter au grand jour ce phénomène. Aghion et Bolton [1997], Banerjee et Newman [1993], Galor 2 et Zeira [1993] et Piketty ont identifié l"impact négatif de l"inégalité des actifs sur la croissance surtout quand celle-ci va de pair avec les défaillances du marché du crédit 3 . Par exemple, Piketty dit que "l"imperfection du marché du crédit, ou plus simplement le fait qu"« on ne prête qu"aux riches » est à l"origine de l"inégalité inefficace la plus transparente qui soit, même si l"on n"a pas toujours su identifier les outils permettant de la combattre efficacement" 4 .

Ce concept ne date pas d"aujourd"hui. Un vieux proverbe français dit que "l"eau va à la rivière" 5 , pour faire comprendre que "l"argent va aux riches". Par rapport au marché du crédit, ce sont ces derniers qui répondent au mieux aux critères d"éligibilité des créanciers.

On peut alors se poser la question de savoir pourquoi, est-ce que c"est à travers l"imperfection du marché du crédit que l"inégalité se répercute sur le taux de croissance ? La distribution du revenu a des impacts macroéconomiques. Elle détermine la capacité d"un ménage (ou individu) à épargner ou à investir dans le capital, sans pour autant oublier la part de la consommation. Une distribution plus inégale freine la croissance (idée qui s"oppose à celle d"Arthur [START_REF] Lewis | Economic Development with Unlimited Supplies of labor[END_REF]). L"inégalité dans la distribution des revenus exclut une partie importante de la population du crédit. La contrainte de crédit empêche les personnes au plus bas revenu (qui sont majoritaires dans la société) de réaliser l"investissement productif qu"elles devraient effectuer (Bénabou [1996b]). De plus, les 1 George Akerlof, Michael Spence, Joseph Stiglitz [2001], "Markets with asymmetric information", The Nobel Prize in Economics, Press Release, October 10, pp. 1-19. 2 "Oded Galor et Joseph Zeira sont parmi les premiers à constater que la répartition des revenus et des richesses étaient des facteurs importants, pour le rendement et l"investissement dans une économie", d"après Beatrice Weder et Matthias [START_REF] Weder | Croissance et inégalités… un tandem inconciliable ?" La Vie économique[END_REF], "Croissance et inégalités… un tandem inconciliable ?" La Vie économique, Revue de politique économique, n°1, p. 21. 3 Plusieurs chercheurs ont validé cette assertion comme Stefan Dercon [2004], "Analyse micro-économique de la pauvreté et des inégalités : l"arbitrage équité-efficacité revisité". Université d"Oxford, Automne. Afrique contemporaine, 3, N°211, p. 79 ;et Ben Mimoun [2007], Public Education Expenditures and Socioeconomic Performances. Economies and Finances, Université Panthéon-Sorbonne, Paris I, p. 8. 4 Dans les éditions de "L"économie des inégalités" de Piketty [2015, p. 111] ; [2002 et 1997, p. 109]. 5 Cf. "liste de proverbes français" : https://plus.wikimonde.com/wiki/Liste_de_proverbes_fran%C3%A7ais consulté le 13-06-2015. théoriciens économistes ont remarqué qu"en dessous d"un certain seuil de capital initial, l"emprunt devient de plus en plus difficile et coûteux pour les bas revenus. En d"autres termes, plus l"inégalité initiale est importante, moins il y aura d"investissements, ce qui réduira, dans le temps, les externalités de production et la croissance1 économique.

Toujours en vue de vérifier la pertinence de la thèse de Kuznets, Persson et Tabellini [1994] [START_REF] Benhabib | Social Conflict, Growth and Inequality[END_REF] ; [START_REF] Keefer | Polarization, politics and property rights : Links between inequality and growth[END_REF] ;

(2) Bourguignon [2012] ; Alesina et Perotti [1994] ;

(3) Alesina et Rodrik [1994] ; [START_REF] Bertola | Market structure and income distribution in endogenous growth models[END_REF] ; [START_REF] Persson | Is Inequality Harmful for Growth? Theory and Evidence[END_REF] ; (4) Banerjee et Newman [1993] ; Aghion et Bolton [1997] ;

(5) [START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF].

75

Les scénarios de la croissance qui induisent plus d"inégalité dans la distribution des revenus engendrent une croissance plus faible. Les économistes sont préoccupés par les liens entre la hausse des inégalités, le risque de crise et la poursuite d"une croissance durable. L"écart de revenu trop élevé au départ entrave la croissance car il provoque un effort de redistribution par l"impôt. [START_REF] Rajan | Fault Lines : How Hidden Fractures Still Threaten the World Economy[END_REF] explique que les inégalités augmentent l"endettement des ménages et amplifient le cycle financier semant les graines de la crise 1 .

A partir de données rassemblées sur bon nombre de pays et sur plusieurs décennies, Berg et [START_REF] Berg | Inequality and Unsustainable Growth : Two Sides of the Same Coin ?[END_REF] estiment que "davantage d"égalité peut contribuer à soutenir la croissance" 2 . En dépit des données limitées dans les zones rurales de la Chine, [START_REF] Benjamin | The dynamics of inequality and growth in rural China : Does higher inequality impede growth ?[END_REF] ont pu étudier la dynamique de l"inégalité. Ils ont trouvé que l"inégalité réduit la croissance. La déviation des villageois du secteur non agricole générant une forte croissance vers l"agriculture constitue les effets négatifs de l"inégalité.

Le phénomène est complexe. Les résultats de l"étude UNU-WIDER 3 semblent contester le courant de pensée dominant des études publiées par la Banque mondiale, telles que celles de Deininger et Squire [1996] ; [START_REF] Li | Explaining International and Intertemporal Variations in Income Inequality[END_REF] ; David Dollar et Aart Kraay [2002, p. 208 ;2001, p. 22], pour le rejet de l"hypothèse de Kuznets. Selon eux, il n"existe pas de lien évident entre l"inégalité et la croissance, et la croissance n"est pas conditionnée par la distribution. Par ailleurs, des chercheurs, notamment [START_REF] Cornia | Inequality, growth, and poverty in the era of liberalization and Globalization[END_REF],

puis Addison et [START_REF] Cornia | Inequality and poverty in the era of liberalization and globalization[END_REF] avancent que contrairement aux théories antérieures de développement, une forte inégalité tend à réduire la croissance économique, et donc la réduction de la pauvreté par la croissance. Ils prouvent qu"il y a une relation concave entre inégalités et croissance. C"est-à-dire, la croissance peut être faible (ou négative) avec un niveau des inégalités moindres. Elle peut être aussi faible (ou négative), mais avec un écart de revenus élevé. Quelle est alors la relation entre pauvreté, croissance et inégalités ?

Lien entre pauvreté, croissance et inégalités

"Le triangle pauvreté-croissance-inégalités" a été développé par François Bourguignon en 2004. Il avance que pour s"intéresser au lien entre croissance et inégalités, il est important d"étendre l"analyse sur les impacts de la répartition du revenu sur la 1 Cité par Ostry, Berg et Tsangarides [2014, p. 5], dans "Redistribution, inégalités et croissance", FMI Staff Discussion Note, Washington D. C. ; article reproduit en partie dans la revue "Problèmes économiques", n° 3105 du février 2015, p. 11. 2 D"après Jonathan Ostry, Andrew Berg et Charalambos G. Tsangarides [op. cit.], p. 5. 3 Etude élaborée par Giovanni [START_REF] Cornia | Economic Integration, Inequality and Growth : LAC vs. the European EITs[END_REF]2004], et par Giovanni Cornia et Julius Court [2001] puis par Tony Addison et Giovanni [START_REF] Cornia | Inequality and poverty in the era of liberalization and globalization[END_REF].

Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 76 croissance économique. Il s"agit alors d"analyser l"efficacité des stratégies du développement sur l"incidence de la pauvreté. Ainsi, dans une telle perspective, Bourguignon a pu clarifier dans son article, des rapports complexes existant entre ces trois concepts. Cet économiste affirme qu""à mesure que l"on a disposé de données plus nombreuses et plus fiables, on a pu constater que cette relation empirique Ŕ valable dans certains pays dans les années 1970 Ŕ ne reflétait plus du tout l"évolution des inégalités enregistrées ensuite dans un échantillon de pays" 1 .

Plusieurs travaux empiriques témoignent que le processus du développement d"une nation n"est pas limité à un seul agrégat économique (taux de croissance), mais à la nature de la croissance (égalitaire ou inégalitaire) 2 . Mais, cette croissance permet de déterminer le degré d"inégalités. Parler des écarts de revenus n"a de sens que pour considérer également l"effet de la distribution. Pour ce faire, Bourguignon essaie de déterminer la nature de la relation qu"entretient la pauvreté avec la croissance et les inégalités. Afin de clarifier ces liens, Bourguignon formule les trois définitions suivantes : "la pauvreté est mesurée par l"indice numérique de pauvreté absolue, c"est-à-dire la proportion de la population en deçà d"un seuil de pauvreté donné (par exemple, 1 USD par jour).

(…) ; l"inégalité (ou la distribution) fait référence aux écarts de revenu relatif dans l"ensemble de la population, (…) ; la croissance est le changement, exprimé en pourcentage, du niveau de bien-être moyen (par exemple, le revenu) qui apparaît dans l"enquête auprès des ménages" 1 . Selon la figure ci-dessus, toutes les stratégies de développement sont totalement fonction du taux de croissance économique et des variations distributives de revenu au sein de la population.

Il est donc important d"associer la littérature à l"étude de l"impact de la croissance sur l"inégalité et la pauvreté. Devant la complexité du thème, Amartya Sen [2010] admet que "la pauvreté n"est pas qu"une question de répartition de revenus ; elle tient aussi à la liberté que donne à l"individu son niveau de santé, d"éducation" 2 . De plus, Banerjee et Duflo [2012] synthétisent leur ouvrage en affirmant que "les solutions imaginées par les économistes pour lutter contre la pauvreté n'ont pas produit les miracles attendus". Ils définissent "le défi du combat contre la pauvreté comme une série de problèmes concrets qui, une fois correctement identifiés et compris, peuvent être résolus un à un".

Plusieurs autres travaux évoquent aussi ce lien complexe. C"est le cas des travaux de Dollar et Kraay [2001], de Gadir Ali et Thorbecke [2000]. Ces deux derniers 3 ont notamment démontré qu"à travers les données d"enquête auprès des ménages de seize pays d"Afrique, la pauvreté rurale tend à réagir davantage à la croissance que la pauvreté urbaine, tandis que cette dernière réagit beaucoup plus aux changements de la distribution du revenu. Datt et Ravallion [1992] et [START_REF] Kakwani | Poverty and Economic Growth with Application to Côte d"Ivoire[END_REF] pensent en utilisant les données par pays, que la distribution des revenus s"avère utile et que la pauvreté a des conséquences sur la répartition et sur la croissance. La raison en est que si l"inégalité est trop importante, la croissance n"arrive pas à résorber la pauvreté, souligne [START_REF] Ravallion | Can High-Inequality Developing Countries Escape Absolute Poverty[END_REF].

Le lien entre la croissance et la pauvreté est déjà évoqué plus haut par les économistes d"UNU-WIDER. Quand l"inégalité est trop importante 4 ou lorsqu"elle est négligeable (du fait des effets incitatifs), la croissance peut être faible dans les deux cas.

Addison et [START_REF] Cornia | Inequality and poverty in the era of liberalization and globalization[END_REF] ont rajouté qu"il existe un écart "croissance-inégalité rationnelle invariante" (en anglais "growth-invariant efficient inequality" range). Leurs travaux ont montré que chaque pays qui cherche à lutter efficacement contre la pauvreté doit choisir le 1 Bourguignon [2004], p 32. 2 Nouvelle édition de l"ouvrage d"Amartya Sen [2010], Repenser l'inégalité, notamment dans le résumé. 3 Ali Abdel Gadir Ali and Erik Thorbecke [2000], "The State and Path of Poverty in Sub-Saharan Africa : Some Preliminary Results", Oxford University Press, Oxford, 1998, pp. 9-40 ; article présenté lors de l'Atelier de Consortium de Recherche économique en Afrique, biannuel, Nairobi, mai 1998. 4 Du fait des effets dépressifs sur les investissements privés causés par les conflits sociaux. 78 niveau le plus faible d"inégalité au sein du vaste écart croissance-inégalité rationnelle invariante. Dans tous les cas, l"inégalité influe sur la croissance et a une incidence sur la pauvreté. [START_REF] Cornia | Inequality, growth, and poverty in the era of liberalization and Globalization[END_REF] conclut que toute amplification de l"inégalité dans la stratégie pour la réduction de la pauvreté est préjudiciable.

Vers le rejet de la loi de Kuznets ?

L"objectif est de savoir : où est-ce qu"on en est sur la thèse de Kuznets ? Dans le monde moderne actuel où les réseaux sociaux sont très développés pour mener à bien des recherches, pouvons-nous toujours recourir à cette loi ? Est-elle encore d"actualité quand on connaît que ces dernières années, la littérature ne cesse d"évoquer la "révolution des inégalités" et que le nombre d"ouvrages1 et d"articles2 continue d"augmenter afin d"apporter encore plus d"éléments éclairants sur ce phénomène ? Que penser de ces différentes publications récentes, notamment des revues économiques3 , des grands organismes internationaux 4 , des sites web qui en parlent ? Dans la foulée, nous ne pouvons pas passer sous silence le succès international du livre de Piketty [2013], "Le capital au XXIe siècle" qui a bouleversé le débat économique. En fait, ces chercheurs ne remettent pas seulement en cause l"inapplication de la courbe de Kuznets dans l"état actuel des choses, mais essaient également de comprendre pourquoi les inégalités continuent de s"accentuer.

Abandon de la courbe en U inversée vu par Thomas Piketty

A travers la littérature, on observe que cet économiste a initialement constaté que la courbe de Kuznets a bien existé dans le temps. "Ce mouvement de la hausse des inégalités au XIXe siècle, puis de la baisse des inégalités depuis la seconde moitié du XIXe siècle a été particulièrement bien étudié pour le cas du Royaume-Uni [START_REF] Williamson | Did British Capitalism Breed Inequality[END_REF] et des 79 Etats-Unis [START_REF] Williamson | American Inequality : A Macroeconomic History[END_REF]]" selon Piketty [2015, p. 17]. Dans la même page, il met en exergue le cas des Etats-Unis d"Amérique pour exposer en chiffres l"évolution historique des inégalités de richesses correspondant à la pertinence de la loi annoncée par Kuznets. "La part du patrimoine total possédée par les 10 % les plus riches est passée d"environ 50 % vers 1770 à un maximum d"environ 70 % à 80 % vers la fin du XIXe siècle, avant de retrouver en 1970 un niveau de l"ordre de 50 %, typique de l"inégalité contemporaine des patrimoines", Piketty [ibid.]. Fort de cette constatation, il a fini par généraliser en disant que "les sources disponibles suggèrent que le même type de phénomène a eu lieu dans tous les pays occidentaux" 1 . Morrisson et Snyder [op. cit.] font le même constat pour l"accroissement des inégalités en Angleterre entre 1750 et 1800 (puis quelques années plus tard pour les autres nations européennes, par exemple en Allemagne de 1850 à 1900) lors de la première phase du décollage industriel, pour se terminer en baisse à partir de 1850-1870 ou après 1900 pour l"Allemagne2 .

L"abondance actuelle des données statistiques a enrichi davantage ce volet de recherche. L"existence de la "World Top Incomes Database (WTIP)"3 ou "Base de données mondiales sur les hauts revenus", présentée pour la première fois en janvier 2011, lors de la conférence donnée par Atkinson et Piketty à PSE (école d'économie de Paris) a permis aux chercheurs de renouveler profondément les connaissances existantes sur la dynamique des inégalités, et de remettre radicalement en cause l"hypothèse optimiste de Kuznets sur le concept de la courbe en cloche. La WTIP a été constituée par une trentaine de chercheurs dans le monde, dont Piketty, Atkinson, Saez, Alvaredo, Dell, Banerjee, Quian, etc. "La WTIP (…) constitue la plus vaste base de données historiques disponibles à ce jour sur l"évolution des inégalités de revenus", Piketty [2013, p. 41]. Solow [2014, p. 1] apprécie ce travail en disant que "lui [Piketty] et un groupe de collègues (…) ont fait un travail formidable de compilation d"une énorme base de données qu"ils continuent à grandir et peaufiner. Elle fournit le fondement empirique du raisonnement de Thomas Piketty".

En effet, les travaux sur "Les hauts revenus en France au XXe siècle : inégalités et redistribution, 1901-1998" ont été publiés par Piketty en 2014 en vue d"étudier, sur le long terme, l"évolution historique des inégalités en France, et de tester transversalement la thèse de Kuznets. "J"ai commencé par étendre les méthodes de Kuznets au cas de la France, ce qui a donné lieu à la publication d"un premier ouvrage en 2001", précise Piketty 1 [2013, p. 40]. C"est grâce à de nouvelles séries 2 de données de WTIP que Piketty [2014[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] a constaté que les inégalités entre les riches, surtout les plus hauts revenus, augmentent en France comme aux Etats-Unis. Bourguignon [2012] et [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF] soulignent que l"accélération de la mondialisation au cours des trente dernières années, fait partie des principales causes de ce creusement. Ils précisent que ce phénomène touche, notamment la société américaine, et n"épargne pas non plus l"espace européen.

La période de 1980-1990 3 a été le tournant de l"histoire de la courbe en U inversée.

Les résultats d"estimations de Piketty relèvent que "dans le long terme, c"est-à-dire entre les deux extrémités du XXe siècle, on constate effectivement une baisse significative de la part des hauts revenus dans le revenu total", Piketty [2014, p. 122]. Cet auteur avance que "l"inégalité des revenus semble donc avoir diminué en France au XXe siècle, conformément aux prédictions de la « loi de Kuznets »",[ibid.,p. 125]. Néanmoins pour expliquer cette situation tendancielle, l"auteur écarte totalement la prédiction de Kuznets car il s"agit seulement de "hasard des chiffres", [ibid.]. Cette réduction est due à l"effondrement 4 (lié aux deux Guerres mondiales provoquant l"inflation, la faillite, etc.), de la part des très hauts revenus dans le revenu total, et à l"impact de la mise en place de l"impôt progressif sur le revenu global créé 5 dans plusieurs pays autour de la Première Guerre mondiale. Piketty 6 précise : "le fait que l"effondrement des très hauts revenus ait cessé aussitôt la guerre terminée et la stabilité économique retrouvée confirme que ce phénomène était intimement lié à des circonstances historiques bien particulières, et non pas un processus économique « naturel » et « spontané »", [ibid., p. 501]. 1 Pour la première édition, voir [START_REF] Piketty | Les hauts revenus en France au XX e siècle : inégalités et redistribution, 1901-1998[END_REF], Les hauts revenus en France au XX e siècle : inégalités et redistribution, 1901-1998, Editions Grasset et Fasquelle. Pour l"article, voir Piketty [2003],"Income inequality in France, 1901-1998", Journal of Political Economy, Vol. 111, no. 5, pp. 1004-1042. 2 Piketty et Saez [2003], "Income Inequality in the United States, 1913-1998", The Quaterly Journal of Economics, Vol. 118, Issue 1, pp. 1-39. En 2003, ils ont déjà prolongé d"un demi-siècle les séries de données établies par Kuznets pour les Etats-Unis. 3 "De notre point de vue, ce tournant des années 1980-1990 confirme aussi et surtout l"impact déterminant de l"impôt progressif sur la formation des inégalités", Piketty [2014], p. 507. 4 "L"effondrement des très gros patrimoines porte la marque des crises éminemment politiques de la période 1914de la période -1945de la période ", Piketty [2014]], 3e Partie, dans le 7e chapitre, p. 477. , "alors que les périodes 1900-1948 et 1978-1998 se caractérisent au contraire par une relative stagnation du pouvoir d"achat", Piketty [op. cit.,p. 124]. Face aux analyses de Piketty qui traitent à la fois le salaire, le revenu et le patrimoine, la théorie de Kuznets est incapable d"observer les caractéristiques de l"histoire des inégalités de revenu au XXe siècle, "du moins pour ce qui est du cas de la France", [ibid., p. 148].

Eu égard à toutes ses analyses très développées dans un ouvrage volumineux, il conclut que "quelle que soit la façon dont on analyse la phase de compression survenue dans tous les pays au cours de la première moitié du XXe siècle et la phase d"élargissement observée essentiellement aux Etats-Unis et au Royaume-Uni à la fin du XXe siècle, il faut se rendre à l"évidence : la « courbe de Kuznets » est bel et bien morte et enterrée", Piketty [2014, p. 507]. De l"autre côté, Bourguignon [2012, p. 57] affirme que "quelle que soit l"économie considérée, (…) l"inégalité des niveaux de vie n"est pas gouvernée par une loi d"airain qui l"attacherait exclusivement au stade de développement d"une économie".

Croissance et inégalités : la prédiction séculaire de Piketty

Dans la perspective de lutte contre les inégalités, [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] abandonne la loi de Kuznets et entre dans des défis nouveaux et ambitieux comme la proposition de créer un impôt progressif mondial sur le patrimoine et la prédiction séculaire. "Le capital au XXIe siècle" a réactivé le débat autour des inégalités. Les statistiques fournies et analysées dans ce livre expliquent que ces écarts se sont accrus au cours des dernières décennies dans les pays anglo-saxons, favorisant le retour à une économie de rentiers comme celle que le monde connaissait avant 1914. A travers ses modèles mathématiques, il prédit que la croissance mondiale diminuera au prochain siècle. Il ne faut plus se contenter d"attendre le renversement de "U" de Kuznets qui ne correspond plus au contexte actuel.

Le Français constate que "l"évolution dynamique d"une économie de marché et de propriété privée, laissée à elle-même, contient en son sein des forces de convergence importantes, liées notamment à la diffusion des connaissances et des qualifications, mais aussi des forces de divergence puissantes et potentiellement menaçantes pour nos sociétés démocratiques et les valeurs de justice sociale sur lesquelles elles se fondent" 1 . Selon ce chercheur, la situation actuelle peut se résumer ainsi : r > g, où r désignant le taux de rendement du capital 1 , est strictement supérieur à g, représentant le taux de croissance (c"est-à-dire l"accroissement annuel du revenu et de la production), Piketty [2013, p. 55]. Il explique que l"équation r > g implique que les patrimoines issus du passé se recapitalisent plus vite que le rythme de progression de la production et des salaires. […] L"entrepreneur tend inévitablement à se transformer en rentier 2 , et à dominer de plus en plus fortement ceux qui ne possèdent que leur travail. Une fois constitué, le capital se reproduit tout seul, plus vite que ne s"accroît la production. Le passé dévore l"avenir 3 . Il souligne que cette inégalité redevient la norme au XXIe siècle, comme elle a toujours été dans l"histoire 4 .

Parallèlement, la croissance au niveau mondial se réduira de 3 % à 1,5 % par an dans le siècle à venir.

A peine publié, la pertinence de l"ouvrage divise l"opinion du public, surtout des économistes. Les uns sont "pour" et le félicitent pour les efforts déployés (pendant quinze ans) dans la compilation et l"analyse de données statistiques (de 1770 à 2012) et pour la qualité de ses analyses, tandis que les autres lui adressent sévèrement des critiques sur plusieurs points exposés.

Thomas Piketty a-t-il raison ?

Pour répondre à cette question, exposons d"abord ce travail de manière succincte.

Pour [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], c"est le capitalisme qui crée la hausse des inégalités actuelles. Le phénomène s"observe nettement avec des revenus du travail plus faibles que les revenus du capital. Les rentiers peuvent avoir des placements plus rentables si leur capital est placé dans des multinationales. La part du total des revenus perçu par le 1 % des plus riches Américains ne cesse de croître (30 % contre 20 % au début de 1980), constat déjà avancé par [START_REF] Stiglitz | Of the 1 %, for the 1 %, by the 1 %[END_REF]. Les inégalités patrimoniales s"accentueront dans les années à venir, d"où la nécessité d"instaurer un système d"imposition mondiale sur le patrimoine. 1 C"est-à-dire ce que rapporte en moyenne le capital au cours d"une année, sous forme de profits, dividendes, intérêts, loyers et autres revenus du capital, en pourcentage de sa valeur. 2 Le principal moyen que dispose [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] pour combattre les inégalités liées aux revenus et au patrimoine est l"impôt. Ce n"est pas par un "impôt ordinaire" que nous avons l"habitude d"entendre comme l"impôt foncier ou l"impôt sur le revenu, etc., mais, il s"agira de créer un système d"impôt mondial capable de taxer le patrimoine. Bourguignon [2012] explique que même la fiscalité des plus fortunés fait partie d"une démarche essentielle, elle n"est pas forcément suffisante pour éradiquer un phénomène qui entrave la bonne marche de l"économie, et fragilise les institutions démocratiques. 3 Thomas [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], p. 942. 4 Ibid., p. 943. L'interprétation de ces écarts est expliquée par la loi fondamentale où le rendement du capital reste supérieur au taux de croissance. Pour lutter contre ces inégalités, Piketty recommande d'augmenter la progressivité des impositions tant sur les revenus que sur les fortunes. A travers ses analyses empiriques, s"étalant sur une très longue période de 242 ans (1770-2012), Piketty se permet de dire que la loi de [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] est inadaptée à la réalité. Donc, elle est "morte". En revanche, la discussion reste ouverte sur sa prédiction séculaire avec ce qu"il appelle "la loi fondamentale du capitalisme" 1 .

D"après Solow 2 , "Thomas Piketty a raison" 3 . C"est l"intitulé même de son article paru en automne 2014. Il partage ses points de vue sur le problème posé par l"aggravation des inégalités, en particulier aux Etats-Unis depuis les années 1970. L"Américain lauréat du prix Nobel d"économie en 1987 évoque que "Thomas Piketty, économiste Français de quarante-deux ans, vient combler ces lacunes et plus encore". Il a apporté une attention particulière sur la fameuse prédiction séculaire. "Thomas Piketty laisse entendre que la croissance mondiale ralentira au siècle prochain, passant de 3 à 1,5 % par an. Il s"agit de la somme des taux de croissance de la population et de la productivité qui, selon lui, vont tous deux diminuer", Solow [ibid.,p. 2]. Dans cette situation, "Thomas Piketty a pleinement conscience que ses hypothèses de départ pourraient se révéler fausses ; personne ne peut faire de prévisions un siècle à l"avance. Mais, il pourrait très bien en aller ainsi" 4 .

Quant à la description du mécanisme de l"évolution du taux de rendement du capital autoreproductif et des inégalités de richesse exposées sur le long terme par Piketty, "j"ai tendance à être d"accord avec lui", dit Solow [ibid.]. L"hypothèse s"annonce que "le rapport capital/revenu augmentera au cours du siècle prochain avant de se stabiliser à un niveau élevé, aux environs de 7" 5 . Même si Solow est "d"accord" sur la pertinence de travaux éminents du Français, il reste très sceptique sur les définitions de certains termes utilisés et sur les parties empiriques. C"est pourquoi de nombreuses remarques 6 importantes ont été émises par un bon nombre d"économistes à l"endroit de l"ouvrage de Piketty.

1 [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], pp. 53-57 ; p. 942. 2 Il a rendu hommage au travail accompli par le Français, en soulignant que "no one before him has made this connection", signifiant en français "personne avant lui n"avait établi ce lien", Robert Solow [op. cit.,p. 2]. Ainsi, dit-il : "this is a serious book" ou "voici un livre sérieux", Solow [op. cit.,p. 1]. 3 Plusieurs chercheurs comme [START_REF] Krugman | Wealth Over Work[END_REF], [START_REF] Stiglitz | Secteur informel : 90 % de toutes les activités à Madagascar[END_REF], [START_REF] Erlanger | Taking On Adam Smith (and Karl Marx)" ou "Prenant comme Adam Smith (et Karl Marx)[END_REF], [START_REF] Milanovic | Must We Return to "Pre-tamed" Capitalism ?" ou "Devonsnous revenir à « pré-apprivoiser » le capitalisme ?[END_REF], [START_REF] Cassidy | Forces of Divergence : Is surging inequality endemic to capitalism ?[END_REF], [START_REF] Marche | The Most Important Book of the Twenty-First Century[END_REF] donnent tous raison à Piketty. 4 Solow [2014], p. 2, article traduit et publié dans Problèmes économiques [2015], n°3105, op. cit., p. 22. 5 Cité par Solow [ibid.], et Problèmes économiques [ibid.], p. 25. 6 Frédéric Georges-Tudo [2015] parle même d"une "imposture".

Controverses sur les travaux de Thomas Piketty

Dans les débats, les uns apportent des remarques et formulent des critiques, tandis que les autres ne cachent pas leurs réticences jusqu"à remettre en cause le fondement global du livre. Quels sont ces points discordants ? Parcourant les principales causes1 probables de la montée des inégalités Américaines, [START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF] remarque que, même prises ensemble, "elles ont au moins deux défauts. Premièrement, elles ne disent rien du problème vraiment inquiétant : la tendance des revenus les plus élevés Ŕ les 1 % Ŕ à décrocher du reste de la société. Deuxièmement, elles semblent un peu fortuites, accidentelles"2 , par rapport à l"état du "capitalisme industriel moderne". Le contraste peut être également résumé en deux points globaux : (i) problème de définition des termes, (ii) présentation pas trop claires de certains chiffres avancés pour la prédiction séculaire. Sur le premier point (i), "il y a là une petite ambiguïté. Piketty utilise "patrimoine" et "capital" de manière interchangeable"3 . En sciences économiques, ces deux termes n"ont pas la même signification. Ce prix Nobel d"économie n"hésite pas à donner la définition respective de ces termes avec des arguments et des exemples précis. Tout d"abord, "nous savons comment calculer le patrimoine d"une personne ou d"une institution : on ajoute la valeur de tous ses actifs et on soustrait le total de ses dettes. La valeur est celle des prix du marché ou, s"il n"y en a pas, une évaluation approximative. Le résultat est la valeur ou richesse nette", a défini Solow [ibid.,p. 1]. Ensuite, à la différence du patrimoine, le capital comporte un aspect purement productif alors que le premier n"en dispose pas. Ce point revêt une importance capitale dans le processus d"accumulation. Sous cet angle, la signification du mot « capital » défini par Solow est : « facteur de production », apport essentiel au processus de production sous formes d"usines, de machines, d"ordinateurs, d"immeubles de bureaux ou d"immeubles de logement (produisant des « services de logement ») 4 .

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Quelques exemples précis ont été donnés par Solow à travers les actifs qui ont une valeur et constituent une partie du patrimoine, "mais ne produisent rien : oeuvres d"art, réserves de métaux précieux, etc. (On peut dire que des tableaux accrochés dans un salon produisent des « services esthétiques », mais ceux-ci ne sont généralement pas pris en compte dans le revenu national)"1 . Il a fait également allusion à des valeurs boursières, contrepartie financière du capital productif d"une entreprise, qui peuvent connaître d"importantes fluctuations, supérieures à celles du revenu national. "Lors d"une récession, le rapport capital/revenu peut subir une forte baisse, alors que le stock de capital productif, et même son rendement futur attendu, a pu très peu changer, voire pas du tout" 2 . Malgré ces remarques pertinentes, Solow « termine avec adhérence » sur ce premier point de contrastes. Il précise que "tant que nous nous en tenons aux tendances à long terme, comme le fait généralement Thomas Piketty, on peut sans problème faire abstraction de cette difficulté" 3 .

Pour le second contraste, notamment quand Piketty explique l"évolution croissante depuis 1950 du rapport capital/revenu des Etats-Unis, de la France, de la Grande-Bretagne, ainsi qu"ailleurs, et prédit que cette hausse se poursuivra pour le siècle prochain, Solow a un doute sur la présentation des chiffres avancés. Ce dernier reproche à Piketty qu""il prédit en fait, sans faire preuve d"aplomb ni d"illusions que le rapport capital/revenu mondial passera d"un peu moins de 4,5 en 2010 à un peu plus de 6,5 à la fin de ce siècle.

Ce qui ramènerait le monde entier en arrière, à la situation dans laquelle se trouvaient quelques riches pays d"Europe au XIXe siècle" 4 . Ce professeur émérite d"économie se demande même "d"où vient cette estimation ? Ou, plus généralement, qu"est-ce qui détermine le rapport/revenu à long terme d"une économie ?" (Solow [2014, p. 2]). Il a un doute sur la pertinence du ratio évoqué par Piketty et surtout sur sa prédiction séculaire. Solow [ibid.] avoue que "cette question a été étudiée par des économistes sur une période d"environ soixante-quinze ans. Ils s"accordent sur une réponse standard, dont Thomas Piketty fait une « loi » économique à long terme".

En somme, juger la prédiction séculaire de Piketty sur la croissance et les inégalités nous paraît prématuré, trois ans après sa publication. Il a fallu attendre presque quarante Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 86 ans après la thèse de [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] pour voir réellement l"inadaptation de cette loi à la réalité. La relation entre les inégalités de revenus et la croissance économique a bien existé quand les statistiques économiques étaient moins abondantes, mais l"évolution de l"économie mondiale "moderne" l"a rendu "inadaptée" au contexte actuel. Donc, il faudrait encore prévoir plusieurs années, voire un demi-siècle ou même un siècle, pour bien évaluer cet "important livre1 d'économie de l'année Ŕ et peut-être de la décennie" 2 .

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En parcourant la littérature sur les inégalités économiques, nous avons remarqué que l'inégalité, en termes relatifs, peut être comprise comme l'écart par rapport à une notion de distribution appropriée [Amartya [START_REF] Sen | On Economic Inequality[END_REF]. La définition reste large. Ce qui fait que les chercheurs essayent d"expliquer le phénomène par différentes approches, soit par la création du modèle mathématique pour le mesurer (cf. notamment le coefficient de Gini), soit par l"adoption carrément d"une "loi" mettant en relation croissance économique et inégalités de revenus [Simon Kuznets, 1955]. Il est vraiment intéressant de constater, que les travaux ne cessent de se multiplier et de se préciser dans ce domaine.

Face à des débats sur la décomposabilité ou non de l"indice de Gini, accusé souvent d"être "trop général", Mornet et al. [2014, p. 237], partisans de l"approche par les indices, viennent de confirmer que cet indicateur est bel et bien décomposable en plusieurs sousgroupes. Les institutions internationales continuent de l"utiliser pour mesurer les inégalités de revenus dans le monde. En revanche, la loi de Kuznets est remise en cause par les travaux récents. Une forte tendance se dégage pour le rejet de cette loi, même si la décision radicale à prendre est assez mitigée, compte tenu de deux blocs d"idées relatives au contexte existant. Les uns prônent que la courbe en U inversée est toujours adaptée dans quelques pays. Les autres persistent et affirment que la courbe en cloche, liant la croissance et les inégalités, n"est plus applicable dans la majorité de cas actuels. Pour Piketty [2014, p. 507], cette loi est totalement "enterrée". Dans cette controverse, l"enseignement tiré de l"ouvrage de Perkins et al. [2008, p. 239] mérite d"être souligné : "le rejet de la courbe de Kuznets, en tant que tendance d"ensemble, n"implique pas que la croissance économique soit sans effet sur les inégalités, ni qu"une évolution semblable à cette courbe soit exclue dans certains pays. L"absence d"un schéma général confirme simplement la complexité du processus qui détermine les inégalités". La conclusion encourageante de ces deux auteurs termine ce premier chapitre, et nous amène à passer à l"étape suivante, dresser l"état des lieux et l"évolution des inégalités de revenus dans le monde et dans la grande Île Malgache.

CHAPITRE 2 INEGALITES DE REVENUS DANS LE MONDE ET A MADAGASCAR

Comment se présentent les inégalités de revenus mondiales ? Ont-elles tendance à décroître ou à s"accentuer ? Au niveau national, Madagascar est-il un pays égalitaire, inégalitaire ou intermédiaire ? Quels sont les principaux déterminants de ce phénomène ?

Telles sont les quatre principales interrogations auxquelles nous tenterons d"apporter un éclairage dans ce second chapitre.

Deux sections sont consacrées aux analyses descriptives. La première met en exergue l"état des lieux des écarts de revenus entre les riches et les pauvres à l"échelle mondiale. Ce volet est illustré par des coefficients de Gini calculés à partir de différents travaux 1 consultés. Il comporte également l"évolution de l"effectif des personnes les plus riches (en milliards de dollars) de la planète. Un dernier aspect prospectif évalue la tendance actuelle du phénomène. On y trouvera aussi des estimations prévisionnelles pour les prochaines années à venir, notamment celles de [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], et d"Oxfam [2015a].

Dans la seconde section, l"analyse porte sur l"évolution des inégalités de revenus des ménages et de la croissance économique à Madagascar 2 . Il s"agit d"une présentation globale du contexte national (sans distinction entre zones urbaines et milieux ruraux [à défaut des données sur la zone rurale], ou entre hommes et femmes). L"objectif principal est de comprendre, si les données statistiques disponibles le permettent, comment les écarts de revenus des ménages ruraux malgaches se sont transmis de génération en génération sous la monarchie, durant les époques coloniale et postcoloniale ? Comme corollaire, qu"est-ce qu"on peut constater sur le triptyque inégalités-croissance-pauvreté à présent ?

Les volets politique 3 et économique sont développés dans la dernière partie de ce chapitre afin d"appréhender leur influence dans les inégalités de revenus familiaux. 1 Voir notamment les publications de la Banque mondiale [2015], de celles de Jean-Luc Dubois [1998b], et de Chen Zongsheng et Zhou Yunbo [2004], p. 258. 2 Madagascar est une grande Île située à 400 km de l"Afrique, dans le Sud-Ouest de l"océan indien, couvrant une superficie totale de 587 295 km² (1 600 km de longueur, axe Nord-Sud et 570 km de largeur, axe Est-Ouest). La population en 2014 est estimée à près de 22 434 363, pour une densité de 38 hab/km² (calcul de l"auteur, novembre 2015). 3 Evoqués précédemment par Alberto Alesina et Roberto [START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF].

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar

SECTION 1 INEGALITES MONDIALES DE REVENUS

Les deux livres récents de Piketty1 et d" Atkinson [2016] font partie des ouvrages de référence relatifs à l"évolution historique des inégalités de revenus (patrimoine et capital) dans le monde. Le recours à différentes sources bibliographiques (surtout les sites web spécialisés) 2 et à des conférences-débats, a enrichi amplement l"information recueillie. Ces différentes sources constituent la "galerie" des données tant quantitatives que qualitatives concernant les pays émergents et en voie de développement. L"objet de la première section sera de présenter la situation 3 actuelle des inégalités de revenus (ou de richesses mondiales) et leur évolution dans le temps. Quels sont les pays les plus inégalitaires ou égalitaires au monde ? Comment ont évolué les inégalités à l"intérieur d"un pays et entre pays, entre continents et au niveau mondial ? La mondialisation les a-t-elle accentuées ? Allons-nous vers un monde plus inégal comme l"affirme le Rapport de l"Oxfam [2015a], ou Vers un monde plus égal comme le pensent [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF] ?

I. UN MONDE PLUS INEGALITAIRE

Bon nombre de chercheurs travaillent sur une série chronologique très longue, pour essayer d"obtenir une meilleure compréhension de la tendance du phénomène, dans le monde. Les graphiques portant sur les données historiques de coefficients de Gini dans les travaux de Bourguignon [2012, p. 19] et de Morrisson et Murtin [2012, p. 18] donnent un aperçu global sur l"évolution de l"inégalité mondiale, durant presque deux siècles (de 1820 à 2006) pour le premier chercheur, et plus de trois siècles (de 1700 à 2030) pour les deux derniers. Afin d"entrer davantage dans les analyses et d"avoir une "photographie" globale de la situation, nous allons recourir successivement aux représentations suivantes.

Présentation graphique et géographique des inégalités

La représentation graphique de la répartition de la production mondiale exprimée en PIB, effectuée par [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] Source : Thomas [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF].

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 94 L"inégalité mondiale de revenus croît de plus en plus. L"indice de Gini 1 est de l"ordre de 0,5 en 1820 et de 0,66 en 1980. Bourguignon explique que le niveau reste encore élevé mais depuis 1980, ce phénomène a tendance à régresser 2 considérablement. "De ce fait, l"écart entre les 10 % les plus riches au monde et les 10 % les plus pauvres au monde était de 100, il y a une vingtaine d"années ! Depuis, il a légèrement diminué, mais il est encore de 90 aujourd"hui" 3 . Les aspects descriptifs de cette baisse tendancielle seront développés, plus loin, dans la seconde partie de cette section. La cartographie succincte qui suit, met en évidence la "photographie" générale des inégalités planétaires. 1 Bourguignon [2012], "Figure 1", p. 19. 2 Morrisson et Murtin [2012] partage les mêmes opinions pour la baisse tendancielle de l"inégalité mondiale dans les prochaines années. 3 Bourguignon [2012], p. 15 et pp. 22-23. 4 Statistiques mondiales [2015a] (0,247), la Suède (0,[START_REF]Répartition des ménages par observatoire[END_REF], la Norvège (0,258), la Finlande (0,269), et aussi un seul pays Asiatique, le Japon (0,249). "De puissants systèmes de redistribution (qu"il s"agisse de l"imposition progressive des revenus, des dispositifs d"indemnisation du chômage, ou de la protection et de l"assistance sociales)" 2 sont évoqués comme les principales raisons de la réduction de l"inégalité dans ces pays. Les plus faibles écarts de revenus s"observent aussi dans des pays de l"Europe Centrale tels la République Tchèque 3 , la Slovaquie, la Hongrie, de l"Europe du Sud pour ne citer que le cas de la Bosnie-Herzégovine, et de l"Europe de l"Est comme le Belarus dont les économies ont été autrefois planifiées dans le système communiste. Aucun pays d"Amérique, d"Afrique et d"Océanie ne figure parmi les seize premières nations les plus égalitaires de la planète.

Egalitaire ne signifie pas forcément que la population de tous ces pays dispose d"un même niveau de vie. En 2008 par exemple, le PIB par habitant ne s"élève qu"à 9 500 € en Hongrie et à 12 868 € en République Tchèque, contre 28 500 € en Norvège 4 , soit quasiment le triple et le double de ces nations respectives. On atteint ici les limites de mesure de Gini évoquées dans le premier chapitre. Dans ce cas, le coefficient souligne seulement que l"inégalité de revenus à l"intérieur de ces pays est la plus faible au monde.

Le constat important est que l"inégalité de revenus est égale à l"inégalité de niveau de vie quand nous étudions un seul pays (ou une seule localité).

Nations faiblement inégalitaires

Pour la couleur jaune, elle présente les pays dans lesquels l"indicateur des inégalités de revenus est compris entre 0,3 et 0,4. Il s"agit d"inégalités de revenus assez faibles. Au total, 47 pays sont concernés dont 19 en Europe, 14 en Asie, 10 en Afrique, 2 en Océanie, 1 au Proche-Orient (Israël) et 1 en Amérique du Nord (Canada). C"est la situation observée la plus fréquente. Pour l"Europe, les nations coloriées en jaune 1 Cf. annexe 18, p. 407, sur les coefficients de Gini classés par pays et par ordre croissant. 2 François Bourguignon [2012], p. 26. 3 La République Tchèque ne compte que 5 milliardaires (exprimés en dollars américains). Il en est de même pour la Finlande et le Danemark, selon Forbes [2015]. 4 Morrisson et [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], p. 10.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 96 concernent six pays de l"Europe de l"Ouest 1 et du Sud 2 , cinq de l"Est 3 et deux de l"Europe Centrale (Roumanie et Pologne). Le coefficient de Gini varie selon les nations, et passe de 0,309 au Pays-Bas à 0,399 en Russie, tout en passant par 0,327 en France et 0,385 au Portugal. Lorsque nous reprenons, par exemple, le cas de la France, elle "peut être considérée comme un pays à inégalité modérée. L"écart de niveau de vie entre les 10 % les plus riches et les 10 % les plus pauvres est plus faible (un peu moins de 5 fois) dans les pays scandinaves, qui sont les plus égalitaires parmi les pays riches. Il est un peu supérieur à 7 en Allemagne et au Royaume-Uni et proche de 10 en Europe du Sud. Il est de 15 aux Etats-Unis", d"après Bourguignon [2012, pp. 13-14].

Graphique 8. Nombre de pays par tranche de coefficients de Gini Source : auteur. Graphique conçu à partir de données de statistiques mondiales [2015a].

En termes d"effectifs, le continent Asiatiques avec 14 nations sur 47 retenues dans cette tranche des inégalités, est classé dans le second rang. Après le Japon qui figure dans le peloton de tête des pays égalitaires, quelques pays d"Asie centrale 4 , la méridionale, appelée aussi pays du sous-continent indien (Pakistan et Bangladesh), ainsi que d"Asie de l"Ouest (Jordanie et Yémen), de l"Est (Corée du Sud), du Sud-Est (Indonésie et Vietnam) et du Sud (Inde) sont regroupés dans la couleur jaune (signifiant faiblement inégalitaire).

Dans le continent Africain, l"Ethiopie (avec 0,3) est le premier pays le plus égalitaire. C"est un État pauvre de la Corne de l'Afrique qui compte environ 102 millions 5 d"habitants, avec un faible PIB par habitant de 769 USD et une espérance de vie de 64,1 ans (Banque 1 Pays-Bas, France, Belgique, Suisse, Irlande et Royaume-Uni. 2 Albanie, Grèce, Espagne, Italie, Portugal et Macédoine. 3 Moldavie, Arménie, Estonie, Lituanie et Russie. 4 Kirghizstan et Tadjikistan, Kazakhstan, Mongolie, Azerbaïdjan et Ouzbékistan. 5 Selon la France diplomatie en 2016 : http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/dossiers-pays/ethiopie/presentationde-l-ethiopie/ consulté le 13/09/2016. L"Ethiopie est le deuxième pays le plus peuplé d"Afrique, derrière le Nigéria (à 177,1 millions). Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 97 mondiale [2016]). La sécheresse y cause des pénuries alimentaires sévères et les conflits politiques compromettent la croissance économique basée, notamment sur l"agriculture. En termes régionaux, la Tanzanie située aussi dans l"Afrique de l"Est, le Burkina-Faso appelé aussi "Pays des hommes intègres", la Guinée de l"Afrique de l"Ouest, et le Malawi 1 de l"Afrique Australe, connaissent des inégalités de revenus assez faibles. Autre point important : parmi les 10 pays d"Afrique inclus dans la couleur jaune, la moitié d"entre eux se trouvent dans le Nord : l"Egypte, l"Algérie 2 , la Mauritanie, le Maroc et la Tunisie.

Pays à forts indices de Gini et très inégalitaires

La couleur rouge vive pour la classe de 0,4 à 0,5 de coefficients de Gini, touche 30 pays regroupés dans trois continents : l"Asie (12), l"Afrique [START_REF]Statistiques descriptives des variables du modèle[END_REF] et l"Amérique (7). Les deux nations correspondant aux plus grandes puissances économiques du monde figurent dans cette catégorie inégalitaire "moyenne". Les statistiques mondiales renseignent que les indices de Gini atteignent 0,469 en Chine et à 0,408 aux Etats-Unis. Pour le cas Chinois, Bourguignon [2012, p. 35] indique 3 qu""elle n"a rien de très surprenant dans la mesure où la Chine est une économie en « transition » du socialisme vers le marché, où l"inégalité ne pouvait qu"augmenter". La situation est beaucoup plus complexe qu"il n"y paraît. Pour bien illustrer l"état inégalitaire mondial, nous nous sommes appuyés sur l"assertion du même auteur. "La croissance du commerce mondial explique que certaines lignes de production émigrent des pays les plus développés vers les pays émergents, que la demande de maind"oeuvre non qualifiée diminue dans les pays les plus avancés Ŕ entraînant une chute de sa rémunération relative Ŕ, que, partout dans le monde, le haut de la distribution des salaires s"aligne sur les pays où l"élite économique est la mieux rémunérée et que, partout aussi, les revenus du capital s"accroissent plus vite que ceux du travail" 4 .

Ce qui fait que le phénomène s"installe en Amérique Centrale (Nicaragua et Costa Rica), en Amérique du Sud (Uruguay et Venezuela) et en Asie du Sud-Est (Thaïlande, Singapour et Malaisie). Dans le continent Africain, c"est Madagascar 5 avec un indice de 0,475 qui détient le record pour cet intervalle, devançant le Mozambique et le Kenya de Afrique de l'Est, le Rwanda et le Cameroun de l"Afrique Centrale, le Nigéria et le Sénégal 1 A Malawi, le revenu moyen par habitant est de 250 dollars par an. Voir Badie et Vidal [2015], p. 240. 2 En Algérie, le revenu moyen par tête s"élève à 5 300 dollars par an. Voir Badie et Vidal, ibid., p. 240. 3 L"assertion est répétée à plusieurs reprises dans son ouvrage, voir par exemple Bourguignon [2012], p. 41. 4 Bourguignon [2012], p. 9. Notons que [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] partage également ce point de vue. 5 Ce chiffre concernant Madagascar est évoqué aussi par [START_REF] Perkins | Économie du développement, traduction de la 6e édition américaine par Bruno Baron-Renault, 3e édition, 2e tirage en 2011[END_REF], p. 235.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 98 de l"Afrique de l'Ouest. Bourguignon [2012, p. 9] évoque d"autres facteurs qui influencent l"inégalité interne et entre nations : "le progrès technique, la capacité de croissance endogène des économies, leur stratégie de développement ou encore leur politique fiscale".

A l"exception de la Papouasie (0,509) située en Océanie, les principaux pays du Sud rassemblés dans les continents d"Amérique (12) et d"Afrique [START_REF]Statistiques descriptives des variables du modèle[END_REF] forment la quasitotalité de la couleur rouge noirâtre. Il s"agit des indicateurs de Gini les plus élevés se situant au-dessus de la barre de 0,5. Les nations d"Amérique Latine sont parmi les plus inégalitaires dans le continent Américain1 . Les coefficients très élevés, vont par exemple, de 0,513 en Argentine à 0,570 au Brésil et à 0,586 en Colombie, pour culminer même à 0,601 en Bolivie. Pire encore, les écarts de revenus sont extrêmement importants (strictement supérieurs à 0,6) dans le continent Africain : Lesotho, Centrafrique, Sierra Leone, Afrique du Sud2 (0,65) 3 , et surtout Namibie (0,743). Pourtant, la littérature révèle que l"inégalité mondiale régresse depuis ces trois décennies, mais l"inégalité interne progresse lentement. Bourguignon [ibid.,p. 27] craint que la tendance actuelle risque d"entrer "dans un processus d"« internalisation » de l"inégalité mondiale au sein des communautés nationales". En somme, parmi les 15 pays les plus égalitaires, nous retrouvons quatorze pays Européens, tandis que les quinze nations les plus inégalitaires sont neuf pays Sud-Américains et six pays Africains. Madagascar, la Chine et les Etats-Unis, sont classées respectivement au rang de vingt-huitième, trente-et-unième et cinquante-et-unième.

Milliardaires en dollars, un nombre croissant

Plusieurs magazines dont "Forbes aux Etats-Unis, et de nombreux autres hebdomadaires dans tous les pays" 4 , publient régulièrement le nombre des individus les plus riches de la planète. Durant les trois dernières décennies, les ONG telles que l"Oxfam 5 et surtout les institutions financières comme la banque de Crédit Suisse, se sont investis 99 massivement dans ce type de publications, en allant au-delà du classement des seuls milliardaires, dans leurs "Rapports mondiaux sur la richesse". "Le Crédit Suisse (l"une des principales banques helvétiques) publie chaque année depuis 2010 un rapport ambitieux sur la répartition mondiale du patrimoine couvrant l"ensemble de la population de la planète" 1 . D"autres banques comme Merrill Lynch (banque d"investissement Américaine) et des compagnies d"assurances (Allianz), se sont spécialisées dans l"analyse de la population des millionnaires en dollars au niveau mondial 2 .

Evolution de l'effectif de personnes ultra-riches

Le magazine Américain Forbes 3 révèle en 2014 : "1 645, c"est le nombre total de milliardaires répertoriés dans le monde" 4 . L"année suivante, ce nombre est passé à 1 826 personnes. Cela fait 181 milliardaires de plus, soit une hausse de 11 % en un an. Par rapport à 1987 où l"effectif de très riches était encore très faible (à peine 140 milliardaires en dollars), nous trouvons 1 686 personnes de plus en plus riches en 2015, soit une multiplication par douze en 28 ans. C"est un effectif record. Par ailleurs, les sources et les séries des données statistiques utilisées par [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] ont été prolongées par nous même pour les deux années suivantes (2014 et 2015), pour pouvoir analyser davantage cette tendance. La croissance des plus hauts patrimoines mondiaux et de l"effectif de milliardaires, d'après le classement de Forbes, est représentée dans le graphique suivant.

Entre 1987 et 2015, le nombre de milliardaires 5 connaît une forte progression. Il est passé de 140 à 1 826, et le total respectif de leurs patrimoines s"accroissent de 300 à 7 000 milliards (plus exactement à 7 053 milliards de dollars), soit de près de 23 fois plus qu"en 1987, et 10 % de plus qu"en 2014. La littérature relate que la bonne tenue du secteur de la technologie et l'augmentation du cours du dollar par rapport à l'euro 6 ont renforcé la position des Américains dans ce classement. 1 Thomas [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], op. cit. p. 696. 2 Ibid., pp. 696-697 donne de plus amples informations sur (HNIW : "High Net Worth Individuals" ou "les particuliers fortunés"). 3 "Le classement le plus ancien et le plus systématique est la liste mondiale de milliardaires publiée annuellement depuis 1987 par le magazine Américain Forbes", d"après Thomas Piketty [2013, p. 689]. 4 L"éclairage de Problèmes économiques [2015], n°3105, sur les "Inégalités : les chiffres clés", p. 6. 5 Chaque année, "les journalistes du magazine tentent d"établir la liste complète de tous les individus dans le monde dont le patrimoine net dépasse 1 milliard de dollars, en mobilisant toutes sortes de sources", selon Thomas Piketty [op. cit. p. 689]. 6 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 Patrimoine total des milliardaires en milliards de $ (échelle de gauche). Nombre de milliardaires en $ dans le monde (échelle de droite).

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 101 En somme, les statistiques montrent que les Etats-Unis disposent du plus grand nombre de personnes les plus riches, mais enregistrent aussi un coefficient1 à 0,408.

L"écart entre les individus ultra-riches et le reste de la population s"intensifie. Cette situation s"observe même entre le "groupe de milliardaires", où la différence des richesses est énorme (de 1 à 79,2 milliards de dollars). Lorsque les données de Forbes sont regroupées par classes2 de valeurs nettes pour chaque personne recensée dans le classement, les résultats des inégalités deviennent plus préoccupants. Seules trois personnes se trouvent dans la tranche supérieure entre [70 et 80] milliards de dollars. En revanche, 1 702 milliardaires (soit près de 93 % de la totalité) ne détiennent que moins de dix milliards de dollars par tête.

L"impact de cette extrême inégalité de revenus (ou de richesses) vu par Angus Deaton [2016] est "l"inégalité de santé dans le monde, détruisant le mythe d'une relation causale entre croissance du revenu et amélioration de la santé". Ce prix Nobel d'économie en 2015 évoque que l"espérance de vie à la naissance progresse chaque année sur l"ensemble de la planète. Malheureusement, la situation se présente différemment dans la société : les pauvres qui n"ont pas accès 3 aux soins, ont une espérance de vie plus courte que les ultra-riches. La population continue à vivre avec des hauts et des bas. Il explique que "le progrès crée l'inégalité, l'inégalité est tantôt positive Ŕ elle montre la voie aux autres, elle leur inspire l'envie de rattraper les plus prospères Ŕ, tantôt négative Ŕ quand ceux qui ont réussi leur évasion protègent leurs privilèges en détruisant les voies grâce auxquelles ils ont pris la fuite". Angus Deaton [2016] utilise le mot "évasion" pour bien exposer sa méthode pour sortir des inégalités.

Femmes super-riches, des héritières

Quelle est la place de la femme dans le classement de Forbes ? Parmi les 1 826 milliardaires, près de 11 % d Paul [START_REF] Krugman | Wealth Over Work[END_REF] évoque que la situation actuelle repose sur le chemin du retour au "capitalisme patrimonial", dans lequel les facteurs déterminants de l'économie sont dominés non seulement par la richesse, mais aussi par la richesse héritée 4 , dans lequel la naissance est plus importante que l'effort et le talent 5 . Cette assertion converge vers la thèse de Piketty sur son modèle : r > g. "Il suffit donc aux héritiers 6 d"épargner une part limitée des revenus de leur capital pour que ce dernier s"accroisse plus vite que l"économie dans son ensemble", Piketty [2013, p. 55]. Ce dernier souligne que "dans ces conditions, il est presque inévitable que les patrimoines hérités dominent largement les patrimoines constitués au cours d"une vie de travail, et que la concentration du capital atteigne des niveaux extrêmement élevés, et potentiellement incompatibles avec les valeurs méritocratiques et les principes de justice sociale qui sont au fondement de nos sociétés démocratiques modernes" 7 .

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar

103

II. TENDANCE DES INEGALITES DANS LE MONDE

"Voulons-nous vraiment vivre dans un monde où 1 % possèdent plus que le reste d"entre nous ?" 1 s"interroge Winnie Byanyima 2 . La réponse varie selon la littérature. D"une part, Morrisson et Murtin [2012, p. 5] annoncent dans leurs calculs prévisionnels que la hausse des inégalités de revenus d"ici 2030 n"est pas plausible. D"autre part, le constat révèle que les écarts entre riches 3 et pauvres se creusent davantage. Ce sous-paragraphe a pour objectif d"analyser la situation tendancielle de l"évolution des inégalités de revenus à l"échelle mondiale. Les rapports des organismes internationaux spécialisés, les analyses scientifiques et les prévisions des économistes-chercheurs pour les prochaines années, sont prises en compte dans ce travail.

Hausse des inégalités mondiales

Au début de 2015, l"Oxfam tire la sonnette d'alarme. L"ONG mentionne, dans son rapport thématique publié le lundi 19 janvier, juste avant le Forum économique mondial de Davos (Suisse) que "les richesses dans le monde se concentrent de plus en plus aux mains d'une petite élite fortunée" 4 . Le "rapport global de richesse [START_REF] De | Les Européens sortent enrichis de la crise[END_REF]" du Crédit Suisse [2014b, p. 3] explique que même si l'environnement économique mondial traverse un moment difficile, la richesse totale a enregistré un nouveau record l'année dernière. Elle a connu une augmentation de 20 100 milliards de dollars entre la mi-2013 et la mi-2014, soit une augmentation de 8,3 %, pour atteindre un total de 263 000 milliards de dollars, c"est-àdire plus du double du montant enregistré pour l'année 2000 (117 000 milliards de dollars).

La même source évoque que la création de richesse a été très forte en Amérique du Nord, où elle s'élève à 91 000 milliards de dollars, soit 34,7 % de la richesse totale.

L'Europe a réalisé la deuxième contribution la plus importante avec une hausse de 10,6 %, pour atteindre 85 200 milliards de dollars. Le rapport précise que dans ces deux régions, les marchés des capitaux ont contribué à la croissance de la richesse : la capitalisation des marchés des actions a connu une hausse de 22,6 % aux Etats-Unis, tandis qu'au Canada, en France et en Allemagne, les gains enregistrés étaient proches de 30 %.

1 Oxfam [2015b], "Les 1 % les plus riches possèderont plus que le reste de la population mondiale en 2016", publié dans son site : https://www.oxfam.org/fr/salle-de-presse/communiques/2015-01-19/les-1-les-plusriches-possederont-plus-que-le-reste-de-la consulté le 19/08/2015. 2 Directrice générale d"Oxfam. 3 "Toujours plus inégaux, les chiffres qui les prouvent", revue Alternatives Economiques n°347, juin 2015. 4 Oxfam [2015a, p. 1]. Ce rapport synthétisé par la revue Problèmes économiques [2015, n°3105, pp. 6-7],

montre la hausse tendancielle des inégalités de revenus dans le monde.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 104

Richesses de 80 personnes équivalentes à celles de 50 % les moins lotis

La courbe présentée ci-dessous, montre la tendance de la montée spectaculaire des inégalités mondiales. Les richesses de quatre-vingt 1 individus en 2014 sont désormais équivalentes à celles détenues par les 50 % les moins bien lotis de la population mondiale.

Cela traduit qu"il suffit de quatre-vingt milliardaires super-riches pour cumuler autant de richesses que la moitié la plus pauvre de la population, s"il fallait encore cent cinquanteneuf en 2012, contre trois cent quatre-vingt-huit personnes en 2010. Par rapport au nombre total des êtres humains sur la planète, trois milliards et demie de personnes se partagent les richesses moins que ces quatre-vingt personnes extrêmement fortunées. Ce qui est surtout important de remarquer, c"est que ces quatre-vingt individus détiennent en 2014 une fortune importante de "1 900 milliards de dollars" 2 contre "1 300 milliards de dollars" 3 en 2010, soit une augmentation de 600 milliards de dollars en seulement 4 ans (ou de 50 % en valeur nominale). "Ces richissimes individus ont bâti et fait fructifier leur fortune grâce aux activités et aux intérêts perçus dans quelques secteurs économiques importants, notamment la finance 4 , l'industrie pharmaceutique et les soins de santé" 5 , sans oublier la prédominance du secteur technologique et commercial.

Graphique 10. Nombre de milliardaires requis pour cumuler autant de richesses que la moitié la plus pauvre de la population

Source : Oxfam, "Insatiable richesse", 2015a, p. 4.

1 "Le patrimoine des 80 personnes les plus riches a été calculé par l"Oxfam sur la base de la liste des milliardaires établie par le magazine Forbes". Il s"agit de données annuelles tirées de la liste publiée en mars 2015 ; dans Oxfam [2015a], site web op. cit. 2 Revue Problèmes économiques [2015], n°3105, p. 6. 3 Ibid. 4 Aux Etats-Unis, 13 % des très hauts revenus sont liés au secteur financier, 18 % en France et au Royaume-Uni, d"après Bourguignon [2012], p. 49. 5 Rapport d'Oxfam [2015a], p. 1. Il en est de même pour la majorité de la population : "la variation des richesses dans le temps peut également découler de la fluctuation des taux de change, avec des actifs exprimés dans des devises autres que le dollar Américain, mais devant toutefois être convertis en dollars Américains (…)" 2 . Ces états de choses ne font qu"intensifier les inégalités de fortunes entre les personnes les plus riches et les plus pauvres. Les trois graphiques qui se suivent illustreront ce cas.

Graphique 11. Evolution de richesses de 80 personnes les plus riches et de 50 % les moins riches

La représentation graphique retrace, pour les quatorze dernières années, l"évolution des patrimoines de deux groupes de populations extrêmement différentes : quatre-vingt personnes les plus riches et 50 % les moins riches (en milliards de dollars). Pour la première catégorie, "il ne s'agit pas nécessairement des mêmes personnes au fil du temps ;

certains milliardaires peuvent entrer ou sortir de cette élite d'une année sur l'autre" 3 .

L"étude menée par l"Oxfam [2015a, p. 3]

Prévision des inégalités de revenus en 2020

Les courbes des graphiques n°11-12 illustrent clairement l"état des lieux de creusement des inégalités mondiales. Le patrimoine se concentre davantage aux mains d'un petit groupe ultra-riche. L"écart entre la part des richesses mondiales de 1 % le plus riche et celle détenue par les 99 %3 restants, ne cesse de se rétrécir. Les estimations 4 réalisées de manière linéaire par l"Oxfam [2015a] (cf. graphique n°13), pour les quatre ans à venir, montrent que la tendance, d"ici 2020, s"acheminera vers un monde plus inégal.

Graphique 12. Part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants

Source : Oxfam, "Insatiable richesse", 2015a, p. 2. Données du Crédit Suisse disponibles pour la période 2000-2014.

Graphique 13. Prévision pour 2020 : part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants

Source : Oxfam, "Insatiable richesse", 2015a, p. 3. Les lignes en pointillés sont une projection de la tendance.

La publication de cette ONG mentionne quelques chiffres clés nécessaires pour mieux comprendre ce mécanisme. "En 2014, les 1 % les plus riches détenaient 48 % des richesses mondiales [contre 44 % en 2009], laissant 52 % aux 99 % restants. La quasitotalité de ces 52 % sont aux mains des 20 % les plus riches. Au final, 80 % de la population mondiale doit se contenter de seulement 5,5 % des richesses"1 . Par ailleurs, "si cette tendance de concentration des richesses pour les plus riches se poursuit, ce 1 % le plus riche détiendra plus de richesses que les 99 % restants, d'ici seulement deux ans"2 . Dans cette "logique linéaire", il serait fort probable que la part des richesses détenues par le 1 % le plus riche dépassera 50 %, en 2016. En 2020, les deux courbes se trouveront dans une situation diamétralement opposée. Ce sera donc la menace 3 qui prévaudra pour la société et l"économie mondiale.

Accroissement des inégalités en Europe

La littérature relate que malgré la crise économique en Europe, les européens n'ont jamais été aussi riches. [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] précise : "6 à 7 %, c"est le rythme de croissance aujourd"hui des patrimoines les plus importants contre un taux de croissance de l"économie en moyenne de l"ordre de 1 à 1,5 %" 1 . L"accélération de la captation de richesses s"installe aussi dans ce "Vieux Continent". Non seulement, la crise profite aux plus riches, mais également, "les européens sortent enrichis de la crise" 2 .

En 2013, la fortune cumulée des ménages européens a atteint un niveau record 3 de 56 000 milliards d"euros, enregistrant une hausse de 1,7 % par rapport à 2012. A ce stade, la fortune des européens dépasse le précédent sommet (54 500 milliards d"euros), atteint d"avant la crise financière de 2007. D"après ce rapport, cette embellie va se poursuivre dans les cinq années à venir. Les analystes-banquiers pronostiquent même d'ici à 2019 une hausse de 40 % de la valeur des biens détenus par les ménages européens, qui atteindrait à cet horizon 79 000 milliards d'euros 4 . Selon eux, l"essentiel de cette croissance devrait venir de la reprise dans les grandes économies européennes après la récession.

Malheureusement, ces possessions sont inégalement réparties, ce qui pénalise le potentiel de croissance économique. "Il est important de comprendre qu'une inégalité excessive ralentit la croissance économique d'un pays et affaiblit la demande globale" 5 . [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF] résume ses travaux : "combien les inégalités ont prospéré dans nos sociétés, combien elles sont néfastes à nos économies et dangereuses pour la paix sociale". Les auteurs du rapport notent que la fortune nette des ménages varie d"une nation à l"autre, depuis la crise de 2007. Elle a augmenté de 68 % en Suisse et de 18 % en Allemagne tandis qu"elle a reculé de 28 % en Espagne et de 23 % en Grèce 6 . De fortes disparités subsistent car 10 % des ménages européens les plus riches détiennent plus de la moitié du patrimoine du "Vieux Continent". La fraction de 1 % le plus riche est, quant à elle, à la tête de 27 % de la fortune nette totale en Europe 7 .

1 Publié dans la Revue Problèmes Economiques [2015], n°3105, p. 7. 2 L"analyse de la banque suisse publiée dans le rapport sur le patrimoine donne plus d"informations sur ce sujet. Voir Crédit Suisse [2014c], "Wealth Report : Europe", Banque Suisse Julius Baer, version anglaise. 3 Crédit Suisse [2014c], p. 4. 4 Ibid., p. 9, d"après Eurostat, ECB, IMF, National Statistical Agencies, OECD, Julius Baer. 5 Ibid., p. 21, propos de Varnholt (directeur de l'investissement chez Julius Baer). 6 Ibid., p. 7. En Espagne, 1 400 milliards d'euros de richesse auraient été détruits depuis 2007. 7 Crédit Suisse [2014c], p. 8.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 109 Évalué par tête, le niveau moyen du patrimoine par adulte européen s'établit, à 167 100 euros, en 2013. Le Luxembourg est en tête, avec une fortune nette de 432 000 euros par adulte 1 , suivi de la Suisse (394 900 euros) et de la Belgique (241 000 euros).

L"Espagne, la Grèce et la Slovaquie se trouvent en queue de peloton, avec respectivement 92 300 euros, 58 900 euros et 33 300 euros par habitant 2 . La même source présente que quatre nations concentrent, à elles seules, plus des deux tiers de la fortune nette en Europe, celle-ci se montant à 13 200 milliards d"euros en Allemagne, 9 600 milliards au Royaume-Uni, 9 500 milliards en France et 8 300 milliards en Italie 3 . Plusieurs raisons peuvent expliquer l"explosion de ces inégalités. D"une part, Stiglitz [2012, p. 123] évoque que "les super-riches ont concrètement, en moyenne, un taux d"imposition plus bas que les contribuables moins fortunés ; et ce taux d"imposition plus bas signifie que leurs fortunes s"accroissent plus vite. Le taux d"imposition moyen en 2007 des 400 ménages les plus riches n"a été que de 16,6 %, loin en dessous des 20,4 % que paient les contribuables en général". D"autre part, une étude travaillant sur l'influence de l'argent en politique révèle que le Congrès Américain est composé du "groupe des millionnaires". L"analyse du Center for Responsive Politics1 mentionne qu"ils accaparent les rouages de la machine politique Américaine : "ce sont eux qui fixent les règles du jeu politique qu"ils mettent au service de leurs intérêts". Parmi les 534 membres actuels, au moins 268 ont déclaré pour 2012 un patrimoine de plus d'un million de dollars, dans leur déclaration annuelle obligatoire. Ils sont autant démocrates que républicains.

Raisons de l'explosion des inégalités de revenus aux Etats-Unis

Le poids de secteurs clés et du lobbying (notamment Etats-Unis et en Europe), joue dans l"accélération de la captation de richesses. L"Oxfam2 dénonce à plusieurs reprises que les entreprises opérant dans les secteurs économiques importants, plus particulièrement la finance, l'industrie pharmaceutique et les soins de santé, déboursent annuellement des millions de dollars en lobbying, afin d'établir un environnement réglementaire qui protège et renforce leurs intérêts. "Aux États-Unis, les activités de lobbying les plus prolifiques se concentrent sur les questions fiscales et budgétaires, autrement dit sur les ressources publiques qui devraient bénéficier au plus grand nombre, et non servir les intérêts de puissants groupes de pression", précise ce rapport.

Cet état des choses est l"essence même du système capitaliste [START_REF] Krugman | Wealth Over Work[END_REF]), dont la recherche du profit à tout prix prédomine dans la démarche des agents économiques. D"un côté, les riches minoritaires s"enrichissent davantage par la spéculation financière, les paradis fiscaux, les luttes entre grands groupes capitalistes en quête de rentabilité. Christian [START_REF] Losson | Ces 1 % de riches qui vont capter autant de richesses que les 99 % restant de la planète[END_REF] constate à quel point la vague de dérégulation les a soutenus : "en trente ans, les salaires de 90 % des Américains n"ont augmenté que de 15 %, tandis que les salaires du 1 % supérieur ont bondi de 150 % ! Et ceux du 0,1 % supérieur 111 de plus de 300 %"1 . De l"autre côté, la majorité de la population souffre de l"exploitation, voire même de la surexploitation, pour ne citer que les bas salaires. De plus, la force de lobbying dans les secteurs évoqués peut être un obstacle majeur à la réforme du système fiscal international 2 .

Les catégories sociales inférieures de la population américaine sont impactées par ces inégalités. Sur le plan économique, l"impact se trouve surtout au niveau des choix économiques qui protègent les intérêts des ultra-riches. Sur le plan social, ce sont les riches qui ont bloqué le projet "Obamacare" 3 qui vise principalement à réduire les inégalités en matière de santé (accès aux soins de tout résident). Angus Deaton [2016] nous apprend que la volonté politique est primordiale pour lutter efficacement contre ce phénomène multidimensionnel.

Rapport d'Oxfam, est-il pertinent ?

Pour parvenir à la publication d"un rapport au titre choc "Insatiable richesse", repris à peu près partout dans le monde, l"Oxfam [2015a] s"est particulièrement basée sur les données d'une étude du Crédit Suisse 4 cité plus haut. Mais de nombreux analystes remettent en cause la pertinence de calculs présentés dans ce rapport. "Il faut noter que, depuis plusieurs années, des journalistes et économistes critiquent la méthode employée par l"ONG", explique [START_REF] Cassely | Inégalités dans le monde : les drôles de chiffres de l"ONG OXFAM[END_REF]. Dans son article portant sur "les drôles de chiffres de l"ONG Oxfam" 5 , ce dernier explique qu"il "se sent un peu mal à l'aise de devoir briser le consensus autour de cette publication, mais, sans que cela revienne à minimiser les inégalités économiques entre les zones géographiques et, de plus en plus, au sein des sociétés elles-mêmes". 112 D"après ses propres calculs, [START_REF] Salmon | Stop Adding up the Wealth of the Poor[END_REF] critique l"Oxfam d"avoir réalisé un mauvais rapport dans le mode de calculs aboutissant à l"annonce de : "85 personnes les plus riches du monde" ont la même richesse que la moitié inférieure de la population mondiale. Il affirme que cette statistique est fausse : "actuellement, Forbes est revenu pour dire qu"en fait, ce ne sont pas 85 personnes Ŕ c"est simplement 67". L"observation des Compte tenu de cette erreur de calculs, Delaigue reproche à l"Oxfam d"avoir réalisé des projections hasardeuses pour prévoir l'évolution des inégalités de fortune au cours des prochaines années (jusqu"en 2020). L'étude ne précise pas assez ce que sont les "1 % les plus riches". Ce dernier s'interroge aussi sur l'intérêt de se livrer à des comparaisons au niveau mondial plutôt que national, en mentionnant qu""appartenir au 1 % les plus riches mondialement dans ce rapport nécessite un patrimoine net de 650 000 euros". Cette limite englobe, en France, selon le site web de Piketty concernant la Révolution fiscale 3 , environ 5 % des adultes, soit 2,5 millions de personnes Ŕ assez loin de l'image du "super-riche" associée à la catégorie des 1 %. De plus, "pour entrer dans les 50 % les plus riches au 2 Felix Salmon [2014], op. cit. 3 La révolution fiscale de Piketty est la création d"un nouvel impôt sur le revenu. Cet impôt sera prélevé chaque mois à la source sur les revenus du travail et du capital, suivant un barème progressif. Ce barème rapporte environ 147 milliards d'euros et permet de remplacer entièrement l'actuel impôt sur le revenu, la contribution sociale généralisée, la CRDS, le prélèvement libératoire et l'impôt proportionnel sur les plusvalues, la prime pour l'emploi, et le bouclier fiscal, en ligne à l"adresse : http://www.revolution-fiscale.fr/lareforme-proposee/un-nouvel-impot-sur-le-revenu consulté le 07/09/2015. 4 Economiste et en même temps collaborateur du mensuel Alternatives économiques, Jean [START_REF] Gadrey | Sur la richesse des 1 % : les chiffres d"Oxfam sont-ils bidon ?[END_REF],

"Sur la richesse des 1 % : les chiffres d"Oxfam sont-ils bidon ?", publié en ligne le 21 janvier dans la revue Alternatives Economiques : http://alternatives-economiques.fr/blogs/gadrey/2015/01/21/sur-la-richesse-des-1-les-chiffres-d%E2%80%99oxfam-sont-ils-bidons/ consulté le 08/09/2015.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 114 l'étude réalisée par cette ONG n"est pas totalement fausse par rapport à la méthodologie adoptée. Les chiffres d'Oxfam, "imparfaits sans le moindre doute, sont défendables et honnêtes, en ce sens qu'ils sont transparents sur la méthode (ce qui facilite d'ailleurs les critiques…) et qu'ils s'appuient sur les meilleures sources disponibles à ce jour"1 . Par ailleurs, "il est vrai que ces sources sont elles-mêmes très imparfaites, mais s"il avait fallu attendre de bonnes données mondiales sur les patrimoines privés des ménages, produites par des institutions statistiques telles que celles des Nations Unies ou de la Banque mondiale, c"est peut-être dans vingt ans que nous aurions pu juger du niveau actuel et de l"évolution récente de ces inégalités !"2 Même dans les PD, disposant d"institutions parmi les plus sérieuses 3 , "il y reste des trous évidents" tels les paradis fiscaux.

La situation est encore grave dans le monde, "où la grande majorité des pays ne disposent pas d"outils de qualité comparable !". Pour ce faire, les chercheurs, comme [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] et [START_REF] Gadrey | Sur la richesse des 1 % : les chiffres d"Oxfam sont-ils bidon ?[END_REF], soutiennent que travailler sur les données à échelle mondiale avec des analyses comparatives des situations différentes par pays, n"est pas facile, surtout quand il s"agit de patrimoines privés. Disposer de données parfaites au

Va-t-on rester inégalitaire en 2030 ?

Nous venons de voir précédemment que les rapports du Crédit Suisse [2013,2014] et d"Oxfam [2015a] constatent une augmentation spectaculaire des inégalités dans les années futures. Oxfam prévoit même le pire en 2020, où le 1 % le plus riche gagnera plus 115 de richesses dans le monde que les 99 % restants. Néanmoins, [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF] ne partagent pas cet avis. La conclusion de leurs travaux, issus d"une base de données sur le PIB par tête et la population dans 32 nations ou groupes de nations dans le monde, qui s"étalent sur plus de trois siècles1 (de 1700 à 2030, soit 330 ans), démontre le contraire 2 .

Ces chercheurs spécialistes du sujet ont mis en exergue "le caractère discutable de toute projection", car il est difficile de prévoir les inégalités des revenus en 2030.

Prévision d'une baisse tendancielle des inégalités mondiales

A l"issue des résultats de calculs de coefficients de Gini 3 "avec et sans pondération par les populations", [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF] s"interrogent : l"inégalité mondiale 4 des revenus tendra-t-elle vers un monde plus égal en 2030 ?". Ils expliquent : "pour la première fois depuis le début du XVIIIe siècle, l"inégalité mondiale diminue significativement" 5 . Plus exactement, "l"inégalité mondiale qui augmentait depuis 1700, baisse de 1992 à 2008 et une hausse d"ici 2030 n"est pas probable" 6 . Le principal argument est la diminution tendancielle du nombre de pauvres depuis 1992. "Le nombre et le pourcentage de personnes appartenant à la classe moyenne 7 augmentent très rapidement", et "l"origine régionale des 10 % les plus riches change au bénéfice de l"Asie de l"Est et aux dépens des occidentaux", expliquent Morrisson et Murtin [ibid.,p. 5]. La performance économique des pays émergents 8 a un impact important sur l"inégalité de revenus. Pour le cas "avec pondération des populations", l"évolution tendancielle des inégalités est quasiment identique, sauf que la variation de celle-ci s"avère plus marquée.

En trois siècles, l"augmentation de la population s"est accompagnée de l"accroissement des écarts de revenus. Les indices sont passés de près de 0,47 en 1700 à 0,65 en 1992. Pour

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 117 [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], il s"agit de la plus forte inégalité de revenus observée en 292 ans. Depuis lors, même si la population continue de croître, les écarts de revenus se resserrent davantage. Selon certaines projections, les indices de Gini finiront par se trouver en dessous de la barre de 0,6 d"ici 2030. Pour quelle raison ?

Les pays asiatiques (la Chine et l"Inde) 1 qui connaissent le plus grand nombre d"habitants de la planète et qui comptent davantage de pauvres, commencent à résorber l"incidence de la pauvreté extrême. Le magazine "The Economist (31/XII/2011) prévoit à partir des estimations du FMI un taux de croissance pour la Chine 2 en 2011-2020 de 7 % au lieu de 4 % selon Maddison pour 2008-2030", Morrisson et Murtin [op. cit., p. 8]. Cette performance économique améliorera le niveau de vie de la population dans les années à venir. Autrement dit, quand le nombre des pauvres dans le monde diminue, l"inégalité 3 mondiale des revenus baissera. Dans le même ordre d"idée, Bourguignon [2012, p. 102] explique que "l"inégalité mondiale continuera de diminuer encore pendant une longue période, surtout si on a la volonté d"accélérer la croissance des pays les plus pauvres".

Recul des inégalités de revenus entre nations

La série des indices de Theil (de 1700 à 2030) confirme la baisse des inégalités dans les prochaines années. Elle est particulièrement vérifiée dans le cadre des inégalités mondiales et entre pays. L"année 1992 est vue comme le tournant de l"histoire. En effet, "l"inégalité de revenu moyen entre pays, qui est la principale composante de l"inégalité totale, diminue depuis les années 1990, parce que le taux de croissance du PIB par habitant en Chine, en Inde et dans beaucoup de pays émergents a largement surpassé celui dans les pays avancés depuis 1990" 4 . Morrisson et Murtin expliquent, par exemple que, de 1992 à 2008, le taux moyen de croissance économique dans les quatre pays développés (États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Allemagne) chute à 1,7 % tandis que le taux moyen en Chine 1 La Chine et l"Inde, à elles seules, comptent plus de 2,5 milliards habitants. Selon la Banque mondiale [2013], la population de la Chine compte 1,357 milliard et celle de l"Inde se chiffre à 1,252 milliard, soit une totalité de 2,609 milliards d"habitants. 2 Maddison [2001] "a fait quelques exceptions à ses principes. Il a prévu pour la Chine une chute du taux de croissance (4,5 % au lieu de 7,5 %) et il a choisi pour l"Inde un taux plus élevé (4,5 au lieu de 3,9 %) en raison d"un effet de rattrapage", Morrisson et Murtin [2012, p. 8]. Par contre, les taux de croissance de ces deux pays "sont plus élevés selon 6), ce qui a un impact décisif sur l"inégalité mondiale", rapporte la même source. 3 Morrisson et Murtin [2012], p. 6 et p. 25. 4 Ibid., p. 6.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 118 et en Inde atteint 6,3 % 1 . "Le fait que le revenu moyen de trois milliards d"hommes ait progressé deux ou trois fois plus vite que celui de 800 millions d"individus dans les pays riches, contredit la thèse d"une inégalité croissante et d"une liaison entre inégalité et mondialisation" 2 . Bourguignon [2012, p. 8] évoque que si l"on vivait en moyenne vingt fois mieux en France et en Allemagne qu"en Chine et en Inde il y a vingt ans, l"écart a aujourd"hui diminué plus que de moitié.

Graphique 17. Inégalité mondiale des revenus 1700-2030

Source : [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], p. 17.

La littérature économique souligne que d"autres études, à partir de séries statistiques distinctes, et utilisant d"autres approches méthodologiques, conduisent presque à la même conclusion. Par exemple, en utilisant la méthode paramétrique pour estimer la répartition des revenus pour 191 pays 3 entre 1970 et 2006, Pinkovskiy et Sala-i-Martin [2009, p. 55] obtiennent presque les mêmes résultats 4 , notamment pour la période de 1990

1 "Les réformes structurelles pour transformer ces économies, d"économies régulées en économies de marché, les investissements importants dans l"éducation et dans les équipements, les infrastructures ont joué un rôle clé pour accélérer la croissance", selon [START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], pp. 17-18. 2 Morrisson et Murtin, op. cit., p. 6. 3 Maxim Pinkovskiy et Xavier Sala-i-Martin [2009], "Parametric Estimations of the World Distribution of Income", NBER Working Paper No. 15433 October, p. 1. 4 Pour le cas de la diminution des inégalités de revenus en Afrique, voir les travaux de Sala-i-Martin et Pinkovskiy [2010], "African Poverty is Falling… Much Faster than you Think !" NBER Working Paper N°15775, Massachusetts, February. La poussée de la croissance économique qui a commencé en 1995, a diminué l'inégalité des revenus africaine. L"article de Douillet [2010], "L"Afrique serait moins pauvre qu"on ne le pensait. Et alors ?" FARM (ou Fondation pour l'Agriculture et la Ruralité dans le Monde), met en exergue l"importance des résultats trouvés par ces deux chercheurs, en matière des estimations du taux de pauvreté et de coefficient des inégalités de revenus. L"indice de Theil est passé de près de 0,05 en 1820 à environ 0,54 en 1992. Les prévisions actuelles donnent qu"en 2030, ce niveau d"inégalité de revenus entre pays reculera de plus de la moitié pour atteindre environ 0,22. Pendant ce temps, l"inégalité mondiale de revenus a suivi quasiment la même allure, mais cette fois-ci avec un niveau plus élevé, allant de moins de 0,5 en 1700 à environ 0,8 en 1992, pour se terminer à 0,6 en 2030.

Hausse des inégalités à l'intérieur de pays

L"inégalité interne 4 a connu une fluctuation plus importante. Après une croissance lente, allant d"environ 0,45 à 0,5 pendant plus de deux siècles (de 1700 à 1910, soit 210 ans), elle a, par la suite, chuté fortement pour se situer légèrement en dessous de la barre de 0,3 en 1992. Depuis cette période, l"inégalité à l"intérieur de nations s"est intensifiée à nouveau et poursuit une hausse tendancielle pour atteindre 0,4 en 2030. Ce constat s"impose même dans les pays du G 7 où quatre nations (États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Allemagne) ont connu un net accroissement de l"inégalité. Pour les trois autres (Japon, France et Italie), la répartition est assez stable. Pourquoi ce rebondissement ?

Même si la situation reste stable, l"augmentation des inégalités internes de richesses (ou revenus) s"observe petit à petit dans les pays européens (nordiques) les plus égalitaires.

Prenons le cas de la Suède. Daniel Waldenström [2015] l"a étudiée dans son récent article 120 "La richesse nationale de la Suède, 1810-2014"1 , couvrant plus de deux siècles.

L"économiste a mis en lumière la hausse progressive des inégalités internes de richesse au cours des dernières années. Il explique que "cet écart trouve une explication dans l"évolution du marché immobilier" 2 , sans pour autant négliger l"importance de l"héritage. Il s"agit de "mobilité économique entre générations", c"est-à-dire "l"influence de l"histoire familiale sur l"état de richesse d"un individu. "Il semble qu"en Suède, les legs, notamment, aient pris une part active dans ce processus" dans les années 1990. Les progrès de l"éducation, l"augmentation des dépenses sociales pour les ménages pauvres et de la fiscalité, continueront à réduire l"inégalité. Pour le cas de la Thaïlande et de la Turquie, "la mondialisation semble avoir contribué à une baisse de l"inégalité dans ces pays" 6 .

Les pays en transition 7 (d"une économie socialiste à une économie de marché) comme la Russie et la Chine, sont caractérisées par une hausse des inégalités. Pour la première nation, "le Gini passe de 0,36 à la fin des années 1980 à 0,43 en 1992" 8 . Pour la seconde, la forte augmentation en Chine est conjuguée par la transition et la croissance rapide d"un pays émergent. Pour les PED, l"inégalité a progressé distinctement dans certains, mais a régressé dans d"autres, ce qui ne permet pas de conclure, soulignent Morrisson et Murtin [2012, p. 11] et Guénard et [START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF].

121

En analysant parallèlement l"inégalité interne et entre pays, nous observons que ces deux courbes se croisent deux fois en 330 ans dans des trajectoires "diamétralement opposées", d"après les projections de la tendance d"ici 2030. Bourguignon [2012, p. 9] explique que "l"extension des échanges internationaux, la mobilité du capital et de la maind"oeuvre, la diffusion des innovations technologiques comblent peu à peu le fossé entre pays riches et pays en développement", tout en mentionnant que ces mouvements de flux "contribuent à modifier la répartition des revenus au sein même de ces économies".

L"inégalité entre pays (ou internationale) va baisser tout près de 0,2 tandis que l"inégalité interne continuera de se creuser1 dans les quinze ans à venir. Morrisson et Murtin [2012, p. 12] ont évoqué le théorème 2 de Stolper-Samuelson [1941] pour expliquer l"augmentation de l"inégalité dans les pays développés et sa réduction dans des pays émergents.

Les écarts de revenus persistent et continuent de s"accroître en raison de la différence de salaire liée à la mondialisation 3 . Les pays développés requièrent davantage de mains-d"oeuvre très qualifiées, donc mieux rémunérées, ce qui fait que les activités à maind"oeuvre moins qualifiée reculent. Morrisson et Murtin [ibid., p. 12] stipulent que ces facteurs "sont éliminés par les importations de biens manufacturés courants et de produits agricoles des pays émergents". Par contre, même s"ils sont éliminés, le contraste s"observe encore dans ce dernier cas, car les différences de revenus s"accroissent notamment en Chine et en Inde, en raison de la maîtrise des activités de pointe pour l"exportation, laissant l"agriculture dans une position progressive mais latente par rapport au secteur non agricole.

Si en 1700, l"inégalité entre pays était très faible (à moins de 0,05), au même moment 4 , l"inégalité interne était déjà moyennement importante (près de 0,45 ; un peu moins de l"inégalité mondiale (0,49)). Trois siècles après (en 1992), l"inégalité entre pays devient plus élevée (environ 0,54) que l"inégalité interne (près de 0,28). L"effet de structure, c"est-à-dire l"effet du nombre de la population et de la mondialisation sur la redistribution, aurait pu peser sur les inégalités de revenus. D"ailleurs, l"histoire de 122 l"inégalité mondiale ne s"écrit plus dans les pays1 européens, d"Amérique du Nord et du Japon parce qu"à partir de fortes hausses de l"inégalité interne depuis 1992, Morrisson et Murtin [op. cit.] constatent qu"ils n"ont qu"une faible influence sur l"inégalité mondiale par rapport à la convergence des revenus moyens entre pays.

Mondialisation et inégalités de revenus

Les travaux sur la mondialisation et les inégalités sont révélateurs d"une littérature importante qui repose sur l"idée qu"il n"y a pas forcément de liaison entre ces deux phénomènes. Pour les uns, la mondialisation contribue à la « richesse des nations » ; pour les autres, elle entraîne l"appauvrissement du plus grand nombre au bénéfice d"une élite de privilégiés" 2 . Par rapport aux divergences des idées, nous allons voir les enseignements de quelques auteurs très connus dans ce domaine.

Précepte de Morrisson et Murtin

Leurs travaux mentionnent, selon la période que "la mondialisation entraîne des changements considérables dans les pays émergents" Au final, les écarts de revenus des ménages ruraux ne font pas partie d"un large panel de la littérature des inégalités, d"où l"intérêt porté sur l"étude de cas de Madagascar.

1 Voir Richard [START_REF] Wilkinson | L'égalité, c'est la santé[END_REF], L'égalité, c'est la santé, Paris, Demopolis, où il expose les effets macrosociaux délétères des inégalités par rapport au "capital santé" d"un être humain. 2 Comme le fait observer Amartya [START_REF] Sen | Un nouveau modèle économique : développement, justice, liberté. Trad. de l'anglais par Michel Bessières[END_REF] dans son résumé : "Le monde n"est pas seulement partagé entre riches et pauvres. Il est aujourd"hui divisé entre ceux qu"inquiètent les ravages du capitalisme global et ceux d"effraie le terreur que font régner les Etats qui brident la liberté individuelle et l"initiative privée". 3 Lire Amartya Kumar Sen [1979], pp. 197-220. "La compréhension de la trajectoire malgache passe par une relecture de l"histoire longue, en vue de mettre en évidence, de la période coloniale à nos jours, les principaux acteurs, les sources de pouvoir et de richesse, les modes de régulation économique et sociale et les contradictions du système", (Razafindrakoto et al. [2014, p. 25]). Le régime monarchique est aboli par le système colonial, mais les impacts sociaux et économiques ne semblent pas entièrement effacés dans plusieurs domaines 5 . A Madagascar, il y a un "ordre social" fondamentalement statutaire et hiérarchique qui se maintient au fil du temps au profit des élites (Razafindrakoto et al. [op. cit.,p. 47]).

Prenons l"exemple des inégalités d"accès à l"éducation. Les couches moyennes et surtout les pauvres se débrouillent dans l"investissement éducatif de leurs enfants, sans objectif clair. Certains élèves doués des classes inférieures "n"accèdent pas à l"enseignement supérieur, soit parce que leurs parents n"en ont pas les moyens […], soit parce que leur entourage ne leur a pas communiqué le goût des études"6 . De plus, l"inégalité initiale trop importante engendre plus tard dans le rang des générations une 129 inégalité des chances1 scolaires. Dans l"objectif de résoudre ce problème2 , l"Etat Malgache a mis l"accent sur l"alphabétisation : l""éducation pour tous". Entre 2002 et 2007, le Ministère de l"Education nationale a pratiqué la distribution gratuite de "kit scolaire" pour encourager les parents à envoyer leurs enfants à l"école. L"impact de cette action était considérable. Malheureusement, cette politique redistributive est non soutenue, et l"inégalité des chances scolaires s"installe à nouveau. Le taux moyen de scolarisation3 pour les enfants de 6 à 10 ans est passé de 80 % à 75 % entre 2005 et 2010. Malgré l"existence des "classes des dominés et dominants", la colonisation a généré des conséquences tant positives que négatives. C"est positif dans le sens où Madagascar a pu développer le secteur agricole, surtout les produits de rente. L"île a également pu bénéficier d"infrastructures importantes (canal des Pangalanes4 , routes, ports, chemin de fer, hôpitaux, bâtiments administratifs, etc.) construites. En même temps, l"économie du pays est passée de l"économie de subsistance à l"économie de marché, destinée particulièrement au commerce extérieur vers la France. Les Malgaches ont pu bénéficier des biens et services français, et surtout la monnaie utilisée avait plus de valeur sur le marché que celle de l"ariary actuellement. Depuis la fin de la colonisation, les dirigeants Malgaches qui se sont succédés au pouvoir n"arrivent pas à redresser l"économie du pays afin d"améliorer le bien-être de la population, en matière d"infrastructures routières. Par exemple, sous les vingt-et-un ans du régime de Didier Ratsiraka 5 , le réseau routier 6 praticable est passé de 30 000 à 5 000 km, selon [START_REF] Verschave | La Françafrique et Madagascar[END_REF]. Sinon, la colonisation est jugée négative car la population vivait dans des inégalités territoriales planifiées dans le sens où seules les régions potentiellement riches étaient développées.

Inégalités de revenus depuis l'indépendance de Madagascar

Le temps des inégalités "imposées" durant l"époque coloniale est terminé, depuis la proclamation de l"indépendance 1 de Madagascar le 26 juin 1960. A présent, comment ont évolué les écarts de revenus postcoloniaux entre les groupes sociaux ? La littérature consacrée à cette question n"est pas abondante non plus, notamment entre 1960 et 1980. A cette époque, l"enquête annuelle nationale destinée à mesurer le niveau de vie des ménages était très rarement mise en oeuvre au niveau national. Des institutions locales ou internationales ont procédé souvent à des enquêtes ciblées et ponctuelles, pour combler cette lacune. Nous avons recouru aux travaux de Dubois [1998b] et à ceux de Guénard et [START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF] consacrés principalement aux inégalités de consommation des malgaches, entre 1960 et 1995, pour constituer en partie la trajectoire des inégalités de revenus à Madagascar. D"ailleurs, ils soulignent que "les données les plus précises sont issues des enquêtes sur les dépenses, le budget et la consommation des ménages" 2 . De 1980 à nos jours, quelques statistiques irrégulières ont été trouvées dans les ouvrages 3 et les sites web officiels de l"INSTAT 4 , surtout de la Banque mondiale jusqu"en 2010.

Graphique 18. Trajectoire des inégalités de revenus à Madagascar de 1960-2010

Sources : auteur, à partir de données de la Banque mondiale [2015], de celles de Jean-Luc Dubois [1998b], et de Chen Zongsheng et Zhou Yunbo [2004, p. 258]. Les données officielles disponibles sur l"indice de Gini pour Madagascar s"arrêtent en 2010.

Les inégalités laissées par le régime colonial sont extrêmement importantes.

L"indicateur de Gini 5 était de 53 l"année de l"indépendance, ce qui traduit une très forte inégalité dans la répartition des revenus. Une évidence, car entre 1960 et 1972, la 1960 1970 1973 1980 1990 1993 1995 1997 1999 2000 2001 Madagascar a assisté à la hausse 5 des inégalités, essentiellement dans la distribution des revenus ruraux durant la période de 1962 à 1980, selon Guénard et [START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF]. Les personnes ou les ménages défavorisés sombrent dans la précarité tandis que les classes aisées dans les milieux urbains s"enrichissent davantage. Par rapport à des données statistiques recueillies, les années 1960, 1970, 1980, 1993 et 2001 ont été les plus marquées par un fort accroissement de ces inégalités. Il s"agit des périodes avant et/ou après les événements particuliers du pays (soulèvement populaire appelé "révolution Malgache") au cours desquelles les indices de Gini atteignent respectivement 53, 49, 46,9, 46,1 et 47,5. Les années quatre-vingt ont été le début d"une période ponctuée par d"importants bouleversements d"origine économique et financière. Ils ont provoqué un recul quasi-systématique du pouvoir d"achat, sinon des conditions de vie générales des populations (cf., graphique 22, p. 152). Les crises sociopolitiques cycliques ne font qu"aggraver encore plus les inégalités de revenus entre les citoyens. Sur ce point, une question se pose : y a-t-il réellement une relation entre la fluctuation de coefficients de Gini et l"instabilité politique ? La littérature le met en évidence. Cette variable "crise politique" sera estimée dans le modèle économétrique.

Instabilité politique, des conséquences socioéconomiques néfastes

L"histoire socio-politico-économique de Madagascar est jalonnée par des crises cycliques. Aucun objectif des OMD de l"ONU n"a été atteint en 2015. Alesina et Perotti [1994, p. 1 ;1996, p. 1203] soulignent que les inégalités des revenus alimentent le mécontentement social et augmentent l'instabilité sociopolitique. Les tensions sociales créent l'incertitude dans l'environnement politico-économique et réduisent les investissements qui sont un moteur principal de la croissance. Les deux variables ont une corrélation fortement négative 1 .

Quatre crises majeures : pourquoi ?

La grande Île a connu quatre graves crises politiques ayant provoqué des désordres énormes en matière de "santé économique" nationale. S"agissant des événements majeurs populaires, les années fortement perturbées sont 1972, 1991, 2002 et 2009 avec un objectif qui reste le même : le changement du régime dans l"espoir d"une vie meilleure pour "réduire les inégalités de revenus", en toile de fond. Dans ce contexte, Roubaud [2002b] se pose la question suivante : entre "croissance économique et crise politique, Madagascar refuse-t-elle le développement ?" 2 Razafindrakoto et Roubaud [2002] vont même plus loin, en parlant du cas de "Madagascar à la croisée des chemins : la croissance durable est-elle possible ?" 3 Les auteurs précisent que "chaque fois que le pays renoue avec une phase de croissance a priori durable, celle-ci se voit compromise après quelques années par une conflagration politique qui vient mettre à bas ce début d'embellie" 4 . Etant donné ce problème récurrent, Fraslin [2002] s"inquiète beaucoup plus pour le monde rural : "quel avenir pour les paysans de Madagascar ?" 5 Il remarque que les ménages ruraux ne semblent pas bénéficier de l'impact de la croissance économique, mais subissent le contrecoup des crises sociopolitiques. Ce constat s'explique en partie "par le poids relatif des campagnes et des villes, le taux d'urbanisation Malgache se situant à un niveau exceptionnellement faible" 6 .

1 Corrélation vérifiée pour le cas de cette étude : voir tableau 14, à la page 267, et annexe 10, pp. 386-387. 2 François Roubaud [2002b], "Madagascar après la tourmente : regards sur dix ans de transitions politique et économique". Numéro spécial, Afrique contemporaine, trimestriel 202-203, avril-septembre, La documentation Française, Paris, notamment pp. 3-11. 3 Razafindrakoto et Roubaud, dans Roubaud [2002b], pp. 75-92. 4 Ibid., p. 75. 5 Jean-Hervé Fraslin, dans Roubaud [2002b], pp. 93-110. 6 Razafindrakoto et Roubaud, dans Roubaud [2002b], p. 83.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 133 Sur le plan touristique, "jusqu"en 2008, Madagascar accueillait près de 400 000 étrangers par an ; la crise économique mondiale, mais aussi l"instabilité politique et une insécurité grandissante, ont fait fuir les visiteurs, qui ne sont plus que 250 000 en 2016. Les touristes prennent peur, les 18 000 ressortissants français aussi ; ces dernières années, plusieurs d"entre eux ont été enlevés contre demande de rançon, ou assassinés"1 .

Bourguignon [2012] suppose que les études statistiques qui montrent la relation entre les inégalités des revenus et les conflits 2 civils ne sont pas toujours convaincantes. Néanmoins, il précise que "quelle que soit la société considérée, on peut penser que de fortes inégalités (ou une forte augmentation de l"inégalité) débouchent immanquablement sur des tensions sociales et sur une certaine instabilité politique, peu favorables à l"activité économique" 3 .

Alesina et Perotti [1994[START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF] évoquent que les inégalités initiales trop importantes dans une nation peuvent conduire à une instabilité politique qui entraînera plus tard des conséquences négatives sur le niveau d"investissement. 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Investissements étrangers directs, entrées nettes (USD courants). Evolution du taux de croissance économique (%).

Crise Crise Crise

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 135 d"investissement du gouvernement" 1 , en attente de la stabilité politique. Plusieurs branches couvrant un large éventail de secteurs, ont été touchées. On peut citer, entre autres, l"industrie extractive (charbon, bauxite, pétrole), le secteur agro-alimentaire générateur d"emplois comme l"huile de palme, le maïs, le sucre, ainsi que celui du tourisme, de l"habillement et de l"artisanat.

Crises cycliques et hausse des inégalités de revenus, un cercle vicieux ?

Les crises politiques cycliques et l"accroissement de l"écart de revenus, forment un cercle vicieux, du fait de leur interdépendance. L"instabilité politique met en péril la croissance économique du pays et l"inégalité de revenus ne se réduit pas dans la crise ce que confirme la littérature. Fajnzylber, Lederman et Loayza [1998] affirment, par exemple, que les inégalités de revenu et/ou de richesse ont un effet significatif sur le taux de criminalité, ce qui peut avoir un effet néfaste sur la croissance. La tension sociale empêche le pays pauvre de bénéficier d"IDE et d'avoir une croissance économique plus soutenue afin d'améliorer le bien-être de ses habitants par le biais de la redistribution des revenus. 1 Tribune Madagascar : http://www.madagascar-tribune.com/Investissements-directs-etrangers,13525.html consulté le 15/04/2016. 2 Doing Business : http://francais.doingbusiness.org/rankings consulté le 15/10/2016. 3 Le taux directeur de la Banque centrale de Madagascar (BCM) est de 9,5 %, en 2015. D"après le gouverneur général, "ce taux est resté inchangé depuis six ans alors qu"il devrait pourtant être révisé tous les six mois pour aligner le taux de change sur la demande", information publiée par http://madagascaractualites.com/banque-centrale-de-madagascar-vers-la-revision-du-taux-directeur/ consulté le 16/04/2016. 4 Cf. James Gwartney, Robert [START_REF] Gwartney | Economic Freedom of The World[END_REF], Economic Freedom of The World 2000, Annual Report, p. 14. L'instabilité politique fait fuir les investisseurs2 . A Madagascar, "cette instabilité politique a eu des conséquences directes sur l"économie. Elle a créé un climat de confusion décourageant ainsi les investisseurs privés et retarda les négociations avec les bailleurs de fonds internationaux" 3 . Bénabou [1996] explique que les classes défavorisées n"ont pas d"alternatives dans le secteur privé, mais elles attendent uniquement des investissements publics (par exemple, dans les domaines sociaux : éducation, santé, etc.). Pour l"heure, les investisseurs directs étrangers ne sont pas entièrement de retour dans le pays. La croissance économique repart assez peu à la hausse (avec un taux de 3, 45 % 4 en 2015). La grande Île se heurte alors à une stagnation de coefficients de Gini (44,3 en 2005, puis 44,1 en 2010), un surcroît de mécontentement à l'égard du régime, une recrudescence de l"insécurité tant à la campagne (avec notamment des actes de banditismes récurrents des "dahalo" ou "malaso", signifiant "voleur de zébus"5 dans le Sud de l"Île) que dans les grands centre Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 137 urbains (kidnapping) 1 . Les inégalités de revenus rongent le fameux mot d"ordre social Malgache : le "fihavanana" 2 . Sans espoir de pouvoir intégrer la classe moyenne, certains jeunes tentent de s"enrichir par la délinquance : vols, agression, rapts, drogue, etc. "Pour se protéger de cette activité, le reste de la population est obligé de consacrer une part importante de son budget à la sécurité" 3 , pour la pose des grilles de protection. En même temps, le nombre d"agences de sécurité privée ne cesse de se multiplier dans l"Île.

Robert Barro [1999] va plus loin et indique le déficit de ressources productives quand les catégories défavorisées de la population se basculent dans des pratiques illicites (ou informelles) voire criminelles ou en arrivent à se révolter 4 contre l"ordre politique par manque d"alternatives. D"abord, cette frange des habitants ne s"insère pas de façon productive dans le processus économique. Ensuite, la lutte contre la criminalité absorbe des ressources qui pourraient être utilisées plus efficacement. Au final, les investisseurs se découragent et la croissance en prend un coup 5 . Le cercle vicieux de l'instabilité politique met un frein aux efforts menés par le pays pour stimuler la croissance économique et réduire les inégalités.

II. ECONOMIE FRAGILE : CAUSES ET CONSEQUENCES DE LA BAISSE DE

REVENUS

"Par habitant, depuis 1960 : chute de 42 % du PIB" 6 , c"est ce qui résume l"état actuel de l"économie de Madagascar. Les chiffres sont parfois différents car nous avons trouvé une chute de 52 % 7 du PIB par tête pour la même période. L"essentiel à observer est la dégradation du niveau de vie des Malgaches. Les gouvernants qui se sont succédés sontils défaillants ? Quelles sont les raisons politico-économiques nationales ou internationales 4 Cf. également Joseph [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF], p. 7. 5 Robert Barro [1999], "Inequality, Growth and Investment", NBER Working Paper n°7038, Massachusetts, Cambridge, March, cité par Weder et [START_REF] Weder | Croissance et inégalités… un tandem inconciliable ?" La Vie économique[END_REF], p. 23. 6 Razafindrakoto, Roubaud et Wachsberger [2013, p. 4 et 2015b, p. 399]. 7 Selon les données de l"Université de Sherbrooke [2015].

Evolution du taux de croissance, une forte instabilité

Afin de bien élucider l"évolution et la fluctuation du taux de croissance économique, nous allons étudier les trois périodes suivantes : Madagascar sous l"ère de la zone franc, étatisation de l"économie, et Programme d"ajustement structurel. L"aspect des inégalités de revenus y sera analysé transversalement.

Madagascar sous l'ère de la zone franc, un recul des inégalités

Pour la période de 1960 à 1973, le décollage "take-off" économique de la nouvelle République a été distingué par les agrégats macroéconomiques qui révèlent une meilleure 139 santé de l"économie. Après avoir heurté deux fois les taux négatifs de Ŕ0,93 % en 1963 et de Ŕ0, 45 % en 1965, le taux de croissance annuel moyen est reparti à la hausse, en passant de 5,53 % en 1967 à un pic de 6,83 % en 1968. La performance a été relativement soutenue dans les années suivantes, malgré la baisse de la croissance à 5, 53 % en 1967 et 3,6 % en 1971. A cette époque, le système monétaire français de la zone franc1 était bénéfique pour Madagascar. La garantie apportée par la France à la convertibilité de la monnaie malgache était palpable. D"ailleurs, la "zone franc n"est pas seulement un système de change, elle est aussi une zone de coopération économique"2 . Entre les pays de la "zone", il y avait une totale liberté des changes. De plus, le taux de change entre la France et Madagascar et les pays de la zone franc était fixe. Les importations en provenance de l"extérieur de la zone franc étaient limitées, selon Patrick et Sylviane [START_REF] Guillaumont | Avantages et inconvénients de la zone franc[END_REF].

De plus, la France garantissait l"écoulement de certains produits malgaches à des prix stables. Durant cette première phase, l'inflation annuelle était modérée car elle n'a jamais dépassé les 10 % (INSTAT [2003]). Le coefficient de Gini a connu une forte régression de 9,6 points, allant de 53 en 1960 à 43,4 en 1973. Malheureusement, ce décollage a été interrompu par la première crise politique de 1972, qui a fait reculer le taux de croissance économique à Ŕ1,27 %, puis à Ŕ2,62 % en 1973, d"où le recours à la nationalisation.

Etatisation de l'économie malgache, un accroissement des inégalités

Pour la seconde phase, entre 1974 et 1981, la période a été caractérisée par une politique économique interventionniste croissante de l"Etat par la nationalisation de certaines grandes entreprises et le monopole sur certains produits dont le riz, et la fixation des prix. A la fin des années 70, l"Etat Malgache a procédé à l"investissement à outrance 3 .

Les déficits budgétaires ont été financés par la création monétaire et par des emprunts extérieurs (entre 1978 et 1980) 4 . Cette politique s"est soldée par la stagnation voire le déclin des activités économiques, et par des inflations plus importantes. Il s'en est suivi une 140 dégradation continue et rapide du niveau de vie des Malgaches. Le taux de croissance annuel moyen du PIB constant par habitant était de Ŕ9,7 % en 1981 et de Ŕ1,81 % l"année suivante. L"écart de revenus entre les riches et les pauvres s"est accru de près de 3 points, passant de 43,4 en 1973 à 46,8 en 1980. Les facteurs de la crise ont des racines anciennes1 , mais ils ont été ravivés par le dérapage des financements des investissements sociaux par endettement à outrance, ce qui a aggravé la crise de la balance des paiements2 .

Programmes d'ajustement structurel : la persistance des inégalités

Lors de la troisième période, la grande Île entrait dans une phase de libéralisme économique. Nous englobons dans cet intervalle tous les documents cadres de politiques économiques appliqués à Madagascar depuis 1982. Les Programmes d"ajustement structurel (PAS) ne sont pas destinés directement à lutter contre les inégalités de revenus des ménages, mais nous essayons d"analyser : comment le coefficient de Gini a évolué dans les trois dernières décennies ?

Baisse des inégalités de revenus dans une économie morose (1982-1995)

Dans les années 1980-1990, Madagascar, avec l"appui des multi-bailleurs de fonds a commencé à mettre en place des politiques de redressement économique : libéralisation des prix, désengagement de l"Etat (privatisations) 3 , assainissement des finances publiques, dévaluation de la monnaie nationale. En fait, les PAS des années 1980 étaient des mesures de libéralisation imposées par les bailleurs de fonds pour le redressement financier, suite aux crises des finances intérieures et extérieures des pays en voie de développement (Bourguignon [2012, pp. 54-56]). Ces grands programmes ambitieux avaient des objectifs définis : réduire le déficit budgétaire du gouvernement, laisser flotter la devise, libéraliser 142 paupérisation des populations surtout rurales. Le taux de croissance du PIB était à Ŕ9, 7 % 1 en 1981, à la suite de l"inefficacité de la première phase des PAS et des choix politiques aux lourdes conséquences économiques et financières (Pélissier et Sautter [1994]), causées par une politique d"emprunt massif lancée entre 1978 et 1979. Au lieu de relancer l"offre globale, ces dispositifs ont été suivis d"une forte réduction de la demande solvable. Ils n"ont pas dynamisé le système productif (Philippe Hugon [1987]). Cette situation au bord de faillite financière a abouti, au courant des années 1980, et sous la pression des organismes internationaux et des bailleurs de fonds, à un changement de politique progressif vers l"économie libérale. C"est le passage d"un régime socialiste (instauré depuis 1975) à un régime démocratique.

DCPE, la reprise de la croissance et des inégalités

Pour la période de 1996-2001, un premier document de politique économique (DCPE) pour 1996-1999 remanié par un second pour 1997-2001, a pu maintenir la stabilité de la monnaie, et assurer une croissance encourageante 2 . Ces DCPE détaillent les politiques globales à mettre en oeuvre pour accélérer la sortie de crise. Les taux de croissance sont passés de 2,2 % en 1996 à 6 % en 2001, et le PIB par tête de 275 USD à 294 USD. La période a été caractérisée par le retour des inégalités de revenus, qui passent de 39,2 en 1997à 47,5 en 2001. Razafindrakoto, Roubaud, Wachsberger [2014, p. 38] évoquent que "la croissance fut essentiellement urbaine, voire tananarivienne", et elle reste mal répartie, "les plus démunis profitant peu ou pas de l"embellie économique".

Ces auteurs expliquent que "dans les zones rurales, l"absence d"infrastructures et l"atomisation des petits producteurs, peu intégrés à l"économie marchande, demeurèrent un obstacle à l"accroissement des productions vivrières". Ils disent aussi que les exportations de produits industriels des zones franches devinrent un moteur essentiel, se substituant aux produits agricoles traditionnels. Les paysans restent dans une situation de précarité préoccupante.

DSRP, la hausse des inégalités et de la croissance

La performance a été à nouveau interrompue en 2002, par la plus grave crise politico-économique que le pays ait jamais connue depuis son indépendance. Le désaccord entre les candidats à la présidence de la République de Madagascar en était la principale cause. Le taux de croissance du PIB enregistré était de Ŕ12,67 % pour cette période. Les conflits sociaux répandus dans toutes les ex-provinces de l"Île, surtout dans la capitale, ont provoqué de nombreux problèmes majeurs. Les plus nombreux concernent la hausse générale de prix de PPN à la suite de l"édification de barrages routiers, bloquant les échanges économiques entre la capitale et les différentes villes portuaires.

Les cinq dernières années du XXe siècle et la première décennie du troisième millénaire ont été marquées par le retour de la croissance économique. Le DSRP 1 (2003-2006) qui décrit les politiques et les programmes de Madagascar à mettre en oeuvre sur le plan macroéconomique, structurel et social, dont l"objectif primordial est de promouvoir la croissance et le développement rapide et durable, a apporté des résultats positifs sur : le taux de croissance économique (une moyenne annuelle de 6,2 %), le PIB par habitant (augmentation de 265 à 281 USD), et les inégalités de revenus (diminution à 44,3 en 2005). La croissance a même atteint son point culminant de 9,78 %2 en 2003 dès la première année. Cette légère amélioration de "santé économique" a été constatée, "grâce à des investissements importants dans les infrastructures publiques puis à une stratégie économique visant à développer le secteur privé", (Razafindrakoto et al. [2014, p. 42]). Ils disent : "plus que l"expansion du secteur privé, ce furent les dépenses publiques, financées en bonne partie par l"aide extérieure, qui tirèrent la croissance", [ibid.].

MAP, un programme inachevé

Les actions entreprises dans le cadre de MAP (2007MAP ( -2008)), avec ses huit engagements3 et cinquante-quatre défis cadrés dans les attentes des OMD, ont amélioré 144 légèrement le pouvoir d"achat des Malgaches. Les investissements privés et étrangers, concentrés fortement autour de projets, tout particulièrement liés à l"industrie minière (d"ilménite, de cobalt et de nickel) et la création de zones franches à Antananarivo, ont porté leur fruit. Pour ces deux années, le taux de croissance économique passait de 6,2 à 7,1 % et le PIB par tête de 290 à 302 USD. "Cependant, cette embellie macroéconomique, essentiellement tirée par le développement des zones franches urbaines, ne s"accompagne pas d"une réduction1 des inégalités entre milieux urbain et rural", (Gondard-Delcroix [2006, p. 5]). De plus, l"extraction minière, "constitutive d"une économie d"enclave (…), se traduisit par une concentration géographique de la croissance, une hausse des inégalités et le maintien du taux de pauvreté", (Razafindrakoto et al. [2014, pp. 42-44]).

Ce MAP (Madagascar action plan) s"est arrêté subitement au début de l"année 2009, plongeant à nouveau le taux de croissance à Ŕ4 % dans la crise politique2 . Certes, le MAP s"avère bien formulé pour concrétiser les grands programmes ambitieux pour l"avenir du pays sur le moyen et long termes. Mais, il semble que ce plan directeur ne soit pas totalement accompagné des moyens techniques et financiers correspondant. Les règles 3 de Tinbergen [1952], premier prix Nobel d"économie en 1969 et de Mundell [1962] également prix Nobel d"économie en 1999, relatives à l'affectation d'un instrument à son objectif, sont loin d"être respectées. "Le budget de l"Etat malgache dépend trop des aides financières internationales qui représentent près de 70 % de son montant total (…)" 4 . Avec le phénomène de la corruption, restant impuni dans le cercle restreint des politiques proche du pouvoir, les aides publiques sont, en grande partie, détournée pour les intérêts personnels creusant ainsi les inégalités de revenus, d"où la nouvelle contestation de 2009 suscitée par la colère de la population soutenue par les militaires. La crise en question s"est soldée par la démission du Président de la République. Dans ce cas, ce n"est pas surprenant de voir que la grande Île connaît une performance économique désastreuse à cercle vicieux2 d"environ dix ans depuis 1960, mettant en péril les populations pauvres.

Crises politiques, PIB par tête et croissance : un paradoxe malgache

A première vue, "la trajectoire de l"économie malgache se caractérise d"abord par l"énigme de sa tendance récessive depuis l"indépendance", (Razafindrakoto et al. [2015b, p. 398]). Pourtant, Madagascar dispose d"innombrables richesses (terres arables, ressources minières, pétrolières et halieutiques, capital humain jeune, etc.). Le dilemme3 constaté est que la population reste aujourd"hui plus pauvre4 qu"en 1960. "La concomitance de périodes d"expansion économique et de crises politiques laisse en effet supposer qu"une des sources essentielles des difficultés rencontrées par le pays est sa faible capacité à instaurer un consensus politique stable autour des processus d"accumulation et des modes de répartition des richesses", (Razafindrakoto et al. [2014, pp. 25-26 ;2015b, pp. 400-401].

Le revenu par tête des malgaches ne cesse de baisser (FMI [2015, p. 12]), allant de 475 USD en 1960 à 271 USD, soit une chute de 57 %, depuis 2011. "Non seulement le PIB par tête n'a cessé de reculer depuis l'indépendance (l"énigme), mais à chaque fois que le pays s'est engagé sur un sentier de croissance, celle-ci a été brutalement interrompue par une crise de nature sociopolitique, venant mettre à bas les espoirs qu'elle avait suscités (le paradoxe)", (Razafindrakoto et al. [2015a, p. 1 ;2015b, p. 397 ;2013, p. 3]). D"ailleurs, le déclin économique de ce pays n"est pas un phénomène récent5 , mais il s"est précipité avec la crise sociopolitique qui a éclaté au début de l'année 2009. Les richesses sont détournées au profit de quelques-uns (0,1 % des "Elites" chez Razafindrakoto et al. [2015b, p. 408] 1960 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 Ce léger changement n"est pourtant valable que dans le cadre de l'analyse de quelques grands centres urbains. A Madagascar, le "réseau routier se place parmi les moins développés au monde" 4 . Bon nombre de districts (4 sur 13), pour ne citer que les deux régions concernées par cette thèse, sont encore classés parmi les zones enclavées avec plusieurs traversées de fleuves à l"aide d"un "bac" 5 à moteur. Les coopératives de transports utilisent des voitures tout-terrain et/ou des tracteurs (adaptés spécialement pour relier les 130 km séparant les districts de Mahanoro à Marolambo), pour assurer la circulation des biens et des personnes avec des frais de déplacement excessivement chers aux yeux de la population, surtout dans la partie Nord-Est de Toamasina. La dégradation voire l"inexistence de routes d"intérêt communal reste un handicap majeur. De plus, le chef-lieu du district de Mahanoro qui restait, depuis sa genèse, déconnecté de la capitale Betsimisaraka compte tenu de l"état lamentable de la piste carrossable, n"a été desservi par la route bitumée qu"en 2004. 1 Selon la France-Diplomatie, Présentation de Madagascar [2010] : http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/payszones-geo_833/madagascar_399/presentation-madagascar_992/index.html consultée le 30/06/2011. 2 Madagascar matin : http://www.matin.mg/?p=4721 consulté le 25/06/2015. 3 Il s"agit de ports de Toamasina, Mahajanga, Toliara et Antsiranana. 4 La densité des routes revêtues à Madagascar ne dépasse pas 10 km par millier de km²", Banque mondiale

[2010], p. 11. 5 Le bac à moteur (ou sans moteur) est une sorte de barge ou bateau assurant au public (personnes, animaux et véhicules) la traversée d'une rivière, d'un fleuve en l'absence de pont.

Niveau de vie en baisse : une nouvelle crise plane

Calculée à prix constants par Razafindrakoto et al. [2013, p. 4], la tendance à la baisse de l"évolution du PIB par tête illustre la paupérisation 2 de la population. La baisse récurrente du revenu par habitant traduit des insuffisances en matière de développement humain, technologique et en capital physique, qui sont les moteurs de la croissance. Ces mauvais signes sont visibles à travers la détérioration des infrastructures routières au centre-ville des ex-provinces, le nombre d'enfants par ménage dans les campagnes comme dans les villes, et le nombre des jeunes à la recherche d'emploi, sans parler des tireurs de pousse-pousse à pieds ou des conducteurs de cyclo-pousses. Poussé par la pauvreté galopante, la ville de Toamasina devient le chef-lieu de région à Madagascar où les pousse-pousse/cyclo-pousses, à propulsion humaine et/ou motorisée (plus de 30 000 3 véhicules recensés en 2015, pour les deux types confondus, soit 1 pour 10 personnes) constituent la majorité de la flotte circulant de manière désordonnée dans cette ville. Les déplacements à l"étranger, des gouvernants du pays, pour essayer de conclure à des partenariats et des aides financières, n"ont généralement pas donné de fruits. Trois ans après le retour du pays à l"ordre constitutionnel, les aides internationales au développement ne sont toujours pas au rendez-vous. En 2015, le FMI parle d"une économie en difficulté pour qualifier la situation qui prévaut actuellement à Madagascar. C"est un signal très négatif pour les bailleurs de fonds et les investisseurs. A cet effet, il a prolongé de six mois son programme d"évaluation des performances de Madagascar. Pour être prudent, au lieu de lancer les négociations pour une facilité élargie de crédit (FEC), son outil principal pour un soutien à moyen terme, le FMI préfère parler d"une seconde facilité de crédit rapide (FCR), pour des besoins immédiats de balance des paiements. La méfiance des bailleurs de fonds empêche le retour à la normale des flux des aides extérieures. En somme, il est illusoire pour l"instant, de parler de croissance et de développement stable à Madagascar.

Relation entre indices de Gini et PIB par habitant à Madagascar

Même si la croissance est toujours "sur le fil du rasoir"2 , ce qui se passe à Madagascar, se trouve au-delà du problème3 d"équilibre général entre taux de croissance économique (effectif), taux de croissance garanti (anticipation des investisseurs) et taux de croissance démographique (naturel). "L"instabilité politique4 chronique", déstabilise et anéantit à son passage, tous les efforts entamés depuis un peu plus d"un demi-siècle. Ce qui fait que, les inégalités ne baissent pas au niveau national, mais au contraire, elles s"accroissent, sinon restent assez stationnaires. Le PIB par habitant à prix courants tend légèrement à augmenter. Cette situation est assez trompeuse aux yeux de la population dont 46 % des malgaches sont illettrés 5 (principalement dans la zone rurale), car en réalité, il diminue quand nous enlevons l"effet d"inflation (à prix constants, base 2000).

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D"après les statistiques étudiées, les inégalités de revenus diminuent quand le taux de croissance économique est négatif (phénomène d"appauvrissement), tandis qu"elles s"accroissent lorsque l"économie prospère. Nous pouvons reprendre le cas du début des années 1970, où le taux de croissance économique était négatif pendant deux ans (Ŕ1, 27 % en 1972 et Ŕ2,62 % en 1973) 1960 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 Evolution du nombre de la population.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 153 surpopulation engendre la misère et la famine. Il prédit qu"il prédit que les ressources croissent de façon arithmétique (1, 2, 3, 4, 5, 6, etc.) tandis que la population augmente de façon exponentielle ou géométrique (par exemple : 1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.), et conclut à l'inévitabilité de catastrophes démographiques, à moins d'empêcher la population de croître. John Stuart Mill [1948] annonce, pour sa part, que la croissance de la population bloque l"amélioration agricole et efface ses effets aussitôt qu"ils sont produits. De plus, Coale et Hoover 1 [1958], sur une double base théorique et empirique, concernant la liaison dynamique entre croissance démographique et accumulation de capital, identifient qu"il y a une série d"effets démographiques négatifs sur les conditions de l"accumulation.

L"histoire de faits et pensées économiques récente dément cette prédiction. La relation entre croissance démographique et croissance économique existe, mais non systématique. Un bel exemple est le cas de la Chine, pays le plus peuplé de la planète qui gravite parmi les deux premières puissances économiques du Monde. Néanmoins, la prédiction évoquée précédemment semble encore être valable pour le cas d"un pays pauvre comme Madagascar. Le PIB par habitant ne cesse de décroître depuis 1960, tandis que le nombre de bouches à nourrir s"accroît davantage. Le faible taux de croissance économique n"arrive pas à résoudre le problème du chômage, et booster l"économie pour ensuite stimuler la redistribution de revenus. Examinons maintenant la relation entre pauvreté, croissance et écart de revenus des habitants.

Pauvreté, croissance et inégalités

Ce lien a déjà été abordé précédemment2 par Bourguignon. A présent, nous allons l"analyser pour le cas de Madagascar. Bourguignon [2004] pose la problématique suivante : "faut-il plutôt axer les stratégies de développement sur la croissance, sur la pauvreté et/ou sur les inégalités ?" 3 Il explique que la diminution de la pauvreté absolue passe par des stratégies de croissance et des politiques distributives dont la combinaison est propre à chaque pays. Des chercheurs pensent qu"aborder en même temps ces trois phénomènes serait l"idéal, et pourrait avoir plus des retombées positives dans 154 l"amélioration des conditions de vie des ménages. "Pour réduire la pauvreté au niveau global, il faut, parallèlement une relance de la croissance, mettre en place des politiques géographiquement différenciées capables de réduire les disparités sectorielles. […] La pauvreté peut s"accroître si l"inégalité des revenus s"accentue au cours du processus de croissance", expliquent Guénard et Dubois [2001, p. 52]. Commençons par définir ce qu"est la pauvreté.

Définition de la pauvreté

Plusieurs définitions 1 existent dont la plupart insistent sur le seuil monétaire de 1,25 dollar américain par habitant, et par jour. En se positionnant sur la pauvreté monétaire comme mesure d"inégalité de revenus, une personne "très pauvre" aurait un revenu d"au plus un dollar américain par jour, et une personne "pauvre" aurait un revenu d"au plus deux dollars américains par jour. La pauvreté économique peut aussi se mesurer par la non satisfaction des besoins physiologiques 2 fondamentaux (la faim). Certains chercheurs calculent le seuil de pauvreté à partir de la consommation et les autres le font à partir du niveau de revenu d"un individu ou du ménage. Selon Essama-Nssah [2000, pp. 64-65], "en retenant la consommation réelle comme indicateur de niveau de vie, un seuil de pauvreté représente un niveau de consommation de biens et services tel que, s"il n"est pas atteint par un individu, ce dernier sera considéré comme pauvre". De l"autre côté, Amartya Sen [2000, p. 149] affirme que "la méthode couramment pratiquée pour identifier la pauvreté consiste à tracer un seuil de pauvreté clair et net, représentant le niveau de revenu en dessous duquel on est considéré comme pauvre". Pour les deux cas de scénarios, la situation est extrêmement préoccupante à Madagascar, si nous nous référons à ce seuil de pauvreté fixé par la Banque mondiale.

Pauvreté à Madagascar : un état des lieux alarmant

Des études menées par le FMI [2015, p. 4] sur les pays d"Afrique subsaharienne montrent qu"en période de croissance, la pauvreté a régressé. Symétriquement, un 1 En France, la pauvreté concerne prinicipalement toutes les personnes qui ne disposent pas de ressources matérielles suffisantes pour vivre décemment (par exemple, logement, etc.). 2 La pyramide de Abraham [START_REF] Maslow | Motivation and Personality (Motivation et personnalité)[END_REF] est une classification hiérarchique des besoins humains : les besoins physiologiques (besoins concrets : faim, soif, etc.), le besoin de sécurité, le besoin d"appartenance, le besoin d"estime, le besoin de s"accomplir. Ce dernier est le sommet des aspirations humaines.

Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 155 accroissement de la pauvreté a pu être constaté durant des phases de décroissance du PIB par tête à Madagascar. "L"impact de la croissance économique sur le niveau de pauvreté dépendra, d"une part, de son effet sur le revenu moyen et, d"autre part, de son effet sur l"inégalité", déclarent Guénard et Dubois [2001, p. 51]. Ces derniers ont montré que "l"augmentation de la pauvreté est essentiellement le résultat de la baisse du PIB par tête, la réduction des inégalités ayant plutôt eu pour effet de contribuer à la réduction de la pauvreté, et surtout de l"extrême pauvreté"1 .

Qui sont les pauvres ?

Les pauvres à Madagascar sont principalement des membres des familles d'agriculteurs. Après les "dix glorieuses"2 postcoloniales, le niveau de vie des Malgaches a régressé régulièrement. En 2014, le taux de pauvreté à Madagascar (à seuil de 1,25 USD) est estimé à environ 71,5 %, soit un peu plus de sept Malgaches sur dix. Il est plus marqué en zone rurale car, selon les enquêtes de l" INSTAT [2014], ce ratio3 s"élève jusqu"à 86 % (FMI [2015, p. 8]) contre 62 % en milieu urbain.

Pourquoi sont-ils pauvres ?

Les fermiers malgaches pratiquent une agriculture de subsistance. La production suffit à peine à nourrir leurs familles. A Madagascar, près de 80 % de la population vit en milieu rural, (Banque mondiale [2014a, p. 5] et FMI [2015, p. 8]). Les paysans travaillent principalement dans le secteur agricole. Ils exploitent peu de superficie (la taille moyenne d'une parcelle de la famille est de 1,3 ha) 4 , et n"ont pas accès aux technologies et aux inputs modernes. Les conséquences sont énormes : l"insécurité alimentaire, la santé précaire, la baisse de capacité à travailler et l"insuffisance du revenu. En tenant compte, par exemple, du seuil international de pauvreté fixé à 2 dollars par jour et par tête, c"est 93,7 % 5 de la population malgache qui vivent actuellement dans la pauvreté. Madagascar est devenu l"un 156 des pays les plus pauvres au monde. En 2015, l"espérance de vie est de 65,5 ans 1 . D"après la méthodologie d"estimation de la pauvreté basée sur l"apport alimentaire minimal, un peu plus de neuf Malgaches sur dix vivent de ressources dont la valeur est inférieure à ce que L"isolement des habitants des zones rurales contribue à rendre les conditions de vie extrêmement dures. Les routes à intérêt provincial (RIP) sont inégalement répartis sur le pays. Le problème du transport rural est un handicap majeur au développement économique de l"Île, notamment durant la montée des eaux, en saison cyclonique. Certains villages inondés peuvent se trouver coupés des autres communes pendant un bon moment.

La difficulté majeure du transport rural réside dans la mauvaise qualité voire l"inexistence des infrastructures routières. L"acheminement de la production se pratique généralement à dos d"homme et constitue un frein à l"accès aux marchés. La croissance économique perceptible en milieu urbain est loin d"être décelable en zone rurale.

Le contraste entre riches et pauvres à Madagascar est spectaculaire. Une minorité de la population cache la réalité de la pauvreté comme dans les centres urbains, surtout à Antananarivo. C"est ce qu"affirment Razafindrakoto et al. [2015b, p. 407] : "dans les grandes villes, un tout petit groupe de privilégiés bénéficient de conditions de vie qui L"état des lieux a révélé la situation globale des inégalités de revenus aussi bien dans le monde que dans la grande Île. Il ressort de l"analyse qu"à l"échelle mondiale, l"écart de revenu tend à reculer considérablement. L"accès de grands pays les plus peuplés du monde, comme la Chine, l"ex-Union Soviétique et l"Inde, dans la sphère des échanges internationaux a fait chuter énormément les inégalités mondiales. La mondialisation a donc porté ses fruits. Les résultats constatés semblent assez mitigés car le problème a tendance à changer de camp. Les travaux récents constatent un creusement des inégalités au sein des pays. L"inégalité s"accroît de plus en plus à l"intérieur des nations tant développées qu"en développement. Elle concerne les pays les plus inégalitaires mais également les nations les plus égalitaires (avec une tendance lente mais progressive, notamment pour ces dernières).

Les estimations prévisionnelles sont croissantes pour les prochaines années.

Pour le cas de Madagascar, "ni la phase de malgachisation post-indépendance, ni la période socialiste, ni celle de l"ajustement structurel et de la libéralisation, ni l"arrivée au pouvoir d"un self-made man 2 issu du monde rural, ni la dernière période « de transition » ne permirent de faire valoir le principe d"équité pour réduire les inégalités entre héritiers statutaires et couches populaires, entre régions, entre zones urbaines et rurales", selon (Razafindrakoto et al. [2015b, p. 403]. Après un niveau très élevé en 1960, ce pays est actuellement classé dans une situation intermédiaire en matière d"inégalités de revenus.

Depuis le début du XXIe siècle, l"indice de Gini oscille autour de 44. 1 Michel Praderie [1966], op. cit. 2 Pour qualifier Marc Ravalomanana (l"ex-Président de la république de Madagascar [2002][2003][2004][2005][2006][2007][2008][2009].

Première partie Conclusion de la première partie 159 La première partie du travail nous a permis de constater que la littérature sur les inégalités économiques ne cesse de progresser (moins en zone rurale). Certains chercheurs procèdent à la vérification purement empirique de la pertinence de la mesure du phénomène, le coefficient de Gini. Il reste l"un des indicateurs incontournables et sa Pour lutter contre les inégalités mondiales, certains penseurs optent pour la mise en place d"un impôt sur le patrimoine. C"est le cas de [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] qui propose de créer un impôt progressif mondial sur le patrimoine. D"ailleurs, c"est le seul moyen pour faire reculer les inégalités entre pays. Est-il faisable et réalisable ? [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF] propose l"inégalité des chances et suggère également d"agir à travers les impôts proportionnels. Les riches devront être taxés proportionnellement à leurs richesses, plus que la classe moyenne.

Ce sont des propositions de sortie des inégalités internes.

A Madagascar, les inégalités de revenus varient entre 39 et 49 d"indices de Gini.

Une situation intermédiaire qui cache le "vrai visage" du pouvoir d"achat de la population.

Gangrénée par la corruption et les activités informelles, les déclarations des revenus des informateurs recueillies dans les différentes enquêtes de l"INSTAT sont à prendre avec précaution. La réalité serait tout autre, si la méthode avait été basée sur les enquêtes fiscales. Pour la suite, il est intéressant de se pencher particulièrement sur la zone rurale malgache où les habitants sont plus nombreux, mais les travaux plus rares à ce sujet. Ce sera donc l"objet de la seconde partie.

DEUXIEME PARTIE PROFIL DES INEGALITES DE REVENUS EN ZONES RURALES

Processus de sélection des observatoires

De 1995 à 1999, les observatoires1 ruraux font partie du projet MADIO, à la demande du gouvernement malgache, notamment du Ministère de l'Economie par le biais de l'INSTAT, pour l'appui à la réflexion macroéconomique. Le ROR a été créé en 1999 et il est rattaché à l'UPDR au sein du MAEP. Depuis 2004, c"est le PADR rattaché à la primature qui dirige ce réseau. Ces observatoires sont un instrument pour assurer le suivi de la pauvreté, selon [START_REF] Dubois | L"observatoire : un instrument pour le suivi de la pauvreté[END_REF]. Qu"en est-il pour les inégalités de revenus ? Pour l"heure, aucune littérature sur ce sujet, n"a été produite à partir de cette source. Nous allons travailler sur cette base de données riche en information pour essayer de ressortir des résultats innovateurs pouvant apporter des éclaircissements sur ce phénomène. Les régions d"Analanjirofo et d"Atsinanana ont été retenues comme premier niveau de critère de la localisation géographique de cette étude. Financées par la Coopération Française, ces deux localités ont été choisies par l"ONG CARE pour ses projets humanitaires. Collecter le maximum d"informations dans les zones où CARE intervient, lui permettra plus tard, de "convertir les données brutes" en documents de projet finançable pour le développement rural. Comme ces informations empiriques n"ont pas été initialement destinées à réaliser nos travaux de thèse, nous sommes donc ici dans le cas de données de "seconde main".

Après la délimitation des régions, il faut descendre au second niveau : procéder à la détermination des districts appelés "observatoires". CARE a sélectionné Fénérive-Est2 (en 1999) pour tester l"utilité de l"enquête menée par le projet MADIO/INSTAT. Au total, cinq cents ménages ruraux, répartis initialement sur dix sites (soit cinquante ménages par site) dont neuf communes rurales, sont concernés pour être ré-enquêtés annuellement. L"objectif est d"avoir une vision assez représentative de la localité concernée. Cette première expérience pratique et positive a permis à CARE d"étendre son réseau dans le Sud de Toamasina. L"observatoire rural de Mahanoro a vu le jour dans le dernier trimestre de l"année 2000. Le tableau suivant, illustre la répartition spatiale de l"échantillon. Les districts de Fénérive-Est et de Mahanoro ont été retenus car ils sont les plus peuplés des deux régions étudiées, avec un nombre respectif de 332 302 et 292 970 habitants en 2012, selon les résultats de calculs de l"INSTAT et de nos projections personnelles. Les trois cartes présentées en annexe 3 permettent de les situer globalement (voir pp. 370-372). La population de cette ville est largement pluriethnique mais fortement dominée par l"ethnie Betsimisaraka, littéralement "nombreux qui ne se séparent pas". Toamasina devient actuellement le chef-lieu de la région Atsinanana", Césaire Mbima [2004, p. 11]. 4 Position géographique : http://fr.academic.ru/dic.nsf/frwiki/2031787 consulté le 30/07/2015. districts. Les distances des villages enquêtés, à la voie d"accès aux chefs-lieux de districts, sont présentées dans le tableau figuré en annexe 17 (à la page 406). Cela donne une idée de l"enclavement de bon nombre de villages.

Tableau 2. Liste des noms de sites d'enquêtes de 1999 à 2004

Le nombre de sites d"enquête de Mahanoro est la moitié de ceux de Fénérive-Est.

Les communes rurales touchées sont au nombre de cinq sur onze1 , mais le nombre total des ménages informateurs à interviewer reste à cinq-cents, soit cent par site, selon l"objectif préfixé pour le panel. Les quinze villages d"enquête des observatoires ruraux n"ont connu aucun changement pour la période de 1999 à 2004. Seuls quelques remplacements sont survenus dans le panel constitué. Le principal souci des ruraux vis-à-vis de l"enquête annuelle est la peur d"être répertoriés dans l"échiquier fiscal de l"Etat malgache et d"acquitter, plus tard, des impôts fonciers. Ce qui fait que le taux de déperdition était très fort pendant la deuxième année d"enquête (13 % à Fénérive-Est, en 2000et 9 % à Mahanoro, en 2001).

Au fil des années, la population a fini par comprendre qu"il s"agit effectivement d"une enquête périodique qui n"a rien avoir avec l"enquête fiscale. "L"objectif de ce suivi est de cerner l"évolution des conditions de vie des ménages et des comportements économiques des producteurs ruraux en fonction des choix de la politique macroéconomique"2 . Pendant cette période d"observation, le taux de déperdition de panel oscille entre 5 % et 13 %, pour se stabiliser ensuite à 7 % en 2004 grâce à des actions de motivation entreprises par l"ONG, telles que la restitution gratuite du résumé (en version malgache) du rapport de campagne de l"année écoulée et la distribution gratuite de quelques savons de lessive en poudre, en guise de reconnaissance aux informateurs fidèles suite aux enquêtes répétitives. Les enquêtés appelés aussi "informateurs" et les enquêteurs ont généralement beaucoup sympathisé lors de toutes les séries d"enquêtes car bon nombre des ménages (21 %) de départ sortis du panel initial, ont intégré à nouveau l"échantillon.

Déroulement des enquêtes

Réaliser une enquête annuelle auprès des ménages pour les deux observatoires ruraux nécessite un dispositif logistique et humain peu coûteux. Il a fallu annuellement un budget de près de 20 millions d"ariary (soit environ 6 500 €) et une équipe composée de sept personnes pour effectuer ce travail de terrain. Quant à la réalisation proprement dite, les calculs annuels ont montré qu"en moyenne 8 % des ménages du panel, représentant le taux de déperdition, soit par la lassitude, les absences, les migrations, la mort, sont remplacés tous les ans. Pour un questionnaire volumineux de seize pages contenant au moins cinq-cents séries de questions, deux heures sont nécessaires pour une bonne enquête, surtout lorsque les activités principales des ménages sont liées à l"agriculture1 et l"élevage.

La première étape est la prise de rendez-vous. Ensuite, la collecte d"information est assurée par cinq enquêteurs (hommes et femmes2 ), un(e) adjoint(e) au superviseur et un superviseur assurant sur place, la vérification, la qualité et la fiabilité des réponses à l"enquête. Il revient au superviseur d"assurer la vérification finale sur terrain (avec une contre-enquête si nécessaire) de 1 000 questionnaires du ROR avant de les envoyer au Projet MADIO/INSTAT-Antananarivo, pour la saisie et le traitement. Ce travail terminé, chaque enquêteur rédige un rapport d"activités sur le déroulement de ses enquêtes (points forts, problèmes rencontrés, points à améliorer, etc.), en vue d"améliorer l"organisation pour la prochaine saison. Au total, quatre mois sur le terrain des deux observatoires ont été nécessaires pour effectuer l"ensemble des enquêtes (soit deux mois par district).

Pour la sélection des ménages-cibles, la méthode d'échantillonnage par choix raisonné a été adoptée. L"équipe a commencé par dessiner le croquis du village pour repérer la répartition locale des habitants. Ensuite, elle a appliqué le "spin the bottle" (ou "tourner la bouteille") afin de tracer une ligne que les enquêteurs vont suivre pour trouver les informateurs. S"il y a autant de ménages de même type (par exemple, les commerçants), le choix raisonné amène alors à corriger les cibles afin d"avoir un échantillon plus représentatif3 de la zone. Le nom et prénom des chefs de ménages enquêtés ainsi que ceux des membres de sa famille sont enregistrés pour faciliter à la fois le traitement statistique et le retour vers ce même ménage pour la prochaine campagne.

Changement de sites des observatoires

Depuis 2005, CARE International a cessé de gérer les observatoires. C"est l"Equipe Permanente de Pilotage (EPP)/PADR, rattachée à la Primature qui a pris le relais. Des modifications ont été alors apportées dans le panel. Pour Fénérive-Est, il passe de dix sites, à trois, dont un nouvellement créé : Ambatoharanana (ancien), Ambanja (ancien) et Amboditononina (nouveau). A Mahanoro, il passe de cinq à trois dont un nouveau : Ambodiharina (ancien), Ampitakihosy (ancien) et Masomeloka (nouveau). Le nombre des ménages à enquêter par site a changé, et concerne environ 167 ménages. Néanmoins, le total par observatoire est resté à 500 ménages. Il faut souligner1 que les nouveaux lieux d"enquêtes appartiennent encore aux communes respectives de ces deux districts.

Caractéristiques sociodémographiques des ménages

La famille est au centre des problématiques socioéconomiques. Sur le plan statistique, elle est appréhendée à partir de la composition du ménage. Cette dernière constitue une unité de collecte pertinente dans les enquêtes pluriannuelles d"une population et donne une image de la réalité familiale rurale. Le questionnaire utilisé par le ROR a permis de cerner les liens de parenté au chef de ménage et les informations subsidiaires qui renseignent indirectement sur la cohabitation avec les membres de la famille, hors ménage nucléaire. Cette approche enrichit l"analyse des ménages.

Composition des ménages

Le volet commence d"abord par la définition du mot "ménage". Vient ensuite l"analyse sur les différents types des ménages ainsi que le nombre de personnes qui composent le foyer.

Qu'est-ce qu'un ménage ?

Au sens du ROR-Madagascar, le ménage est l""ensemble de personnes avec ou sans lien de parenté, vivant sous le même toit ou dans la même concession, prenant leur repas ensemble ou par petits groupes, mettant une partie ou la totalité de leurs revenus en commun pour la bonne marche du groupe, et dépendant du point de vue des dépenses d"une même autorité appelée chef de ménage"1 . De manière générale et selon l'INSEE 2 , "un ménage, au sens statistique du terme, désigne l'ensemble des occupants d'un même logement sans que ces personnes soient nécessairement unies par des liens de parenté (en cas de cohabitation, par exemple)". Dans ce second cas, un ménage peut être constitué par plusieurs personnes (ménage pluripersonnel) ou par une seule (ménage unipersonnel).

Types de ménages dans les observatoires

Les ménages unipersonnel, nucléaire, élargi et monoparental sont développés dans cette étude. La situation conjugale fait partie des variables à estimer dans le modèle économétrique.

Minorité des ménages unipersonnels

Les ménages formés d"une seule personne, appelés "ménages unipersonnels", sont malagasy" (signifiant la forme de lien social malgache) n"arrange pas les choses.

Certes, les ménages élargis alourdissent les charges budgétaires familiales mais, présentent des aspects positifs. La famille dispose de plus d"actifs 3 humains pour mettre en valeur le "capital terre". "La force de travail nécessaire à l"exploitation d"un domaine réclame un certain nombre de bras, masculins surtout" 4 . Pour cette étude, les "bras" correspondent aux actifs âgés de 15 à 64 ans recensés par ménage. [START_REF] Lorenzetti | Economie et migrations au XIXe siècle : les stratégies de la reproduction familiale au Tessin[END_REF] "a essayé de trouver le rapport optimal entre les « bras » et les « bouches » selon la taille ou le type du ménage" 1 . Pour ce dernier, ces bras sont compris entre 15 à 59 ans. [START_REF] Peyronnet | Famille élargie ou famille nucléaire ? L"exemple du Limousin au début du XIXe siècle[END_REF] va même au-delà des ménages élargis, en parlant de ménage polynucléaire, pour justifier combien la structure familiale est importante dans le fonctionnement économique des ménages. Cet auteur "a expliqué qu"en Limousin, pour le bon fonctionnement de la métairie, le nombre d"adultes masculins était le critère majeur. Ce nombre est atteint dans le cadre du ménage polynucléaire qui n"a donc pas besoin de faire appel à une maind"oeuvre extérieure alors que la famille élargie, à la mère ou la belle-mère, doit recruter un domestique pour assurer le travail de l"homme manquant" 2 . Lutz [START_REF] Berkner | The Stem Family and the Developmental Cycle of the Peasant Household : an Eighteenth Century Austrian Example[END_REF], dans l"analyse de la taille de 651 ménages de Waldviertel (Autriche) de la famille-souche (Agnès Fine [1977]), a montré également la nécessité pour les ménages d"avoir toujours des "bras" (salarié agricole) pour cultiver la terre lorsque les enfants de la famille sont encore trop jeunes pour servir de main-d"oeuvre.

Familles monoparentales dans les observatoires

Une famille monoparentale est composée d"un adulte vivant sans conjoint, avec ses enfants de moins de 25 ans

Etat matrimonial du chef de ménage

La situation conjugale des parents pourrait être déterminante pour expliquer les inégalités de revenus. Dans l"ensemble, l"état matrimonial des chefs de ménage est caractérisé par la forte prédominance des parents "mariés" (traditionnellement et/ou civilement). Un constat évident car les Betsimisaraka, notamment dans la zone rurale, sont très attachés à la valeur culturelle, au respect de la coutume de mariage.

Situation conjugale des parents

La définition appliquée durant toutes les campagnes de collecte des données du ROR est formulée comme suit : "on entend par ŔmariésŔ, les personnes qui ont contracté un mariage à la mairie (mariage légal) ou un mariage traditionnel/religieux" 2 . Ils ne sont pas distingués dans les analyses de cette thèse 3 . En effet, trois-quarts des chefs de familles sont mariés : 78 % à Fénérive-Est et 70 % à Mahanoro. Dans les données d"ensemble des observatoires, les chefs de ménage divorcés/séparés, veuf(ves) et célibataires ne représentent respectivement que 13 %, 8 % et moins de 4 % . En six ans, la proportion des parents divorcés/séparés a quasiment doublé (allant de 8 % en 1999 à 15 % en 2004), alors 1 Le nombre de personnes par ménages pourrait être une variable exogène importante dans l"estimation des inégalités. La disproportion entre nombre de personnes et ressources monétaires des ménages exposerait la grande majorité de la population dans une situation de précarité. 2 Selon le Manuel de l'enquêteur du ROR, édition 1999, MADIO, p. 9. 3 La loi sur le mariage pour tous ou le mariage gay n"existe pas à Madagascar.

Relation entre état matrimonial des parents et taille des ménages

Près d"un ménage sur deux vit avec cinq personnes et plus. Les données longitudinales montrent qu"il s"agit de parents mariés (à 50,8 %).

181

C"est un lien naturel tout à fait évident dans la société rurale car "ayez sept garçons et sept filles" est la bénédiction traditionnelle des ancêtres malgaches aux nouveaux mariés. Les parents divorcés/séparés, veufs et célibataires, se trouvant dans cette catégorie, sont largement minoritaires. Les pourcentages restent en dessous de 5 %. En somme, l"état matrimonial des parents par rapport à la taille des ménages se présente quasiment de la même manière dans le temps et dans les deux observatoires.

Population réellement recensée dans les enquêtes

L"échantillon est examiné de deux manières : par sexe et par groupes d"âge.

Répartition de la population par groupes d'âge selon le sexe

La classification de la population par âge et par sexe reste stable à Madagascar. Les jeunes âgés de moins de quatorze ans constituent presque la moitié des habitants (48 %), dont près de 19 % sont des enfants (ou population inactive) de moins de 5 ans.

Tableau 5. Répartition de la population par classe d'âge et par sexe

Age\Sexe

II. EMPLOIS ET EDUCATION

Les activités et le niveau d"éducation sont des caractéristiques individuelles qui peuvent jouer un rôle déterminant dans la constitution globale des revenus des ruraux, et dans l"identification des facteurs d"inégalités.

Activités des ménages ruraux

Les métiers de la population rurale peuvent être divisés en deux : activités principales et complémentaires. Comme le travail en zone rurale est généralement moins rémunérateur, les habitants pratiquent la pluriactivité [START_REF] Gondard-Delcroix | Entre faiblesse d"opportunités et persistance de la pauvreté : la pluriactivité en milieu rural malgache[END_REF], et 2009a])

pour compenser les faibles ressources monétaires familiales.

Fonctions principales

Trois volets sont observés : les actifs de 15 à 64 ans selon les labeurs, les métiers principaux du chef de ménage ainsi que les professions essentielles de conjointe du chef de ménage. Les résultats statistiques de panel sont caractérisés par la prépondérance des emplois liés à l"agriculture. Dans cette situation, "les études empiriques sur les inégalités montrent que plus l"agriculture est importante dans une économie (en production ou en emploi), moins les inégalités sont fortes" L"apport de ce nombre d"actifs humains dans les ressources financières fera l"objet de l"estimation économétrique dans la détermination des facteurs des inégalités de revenus.

L"éventail des activités secondaires est assez large. Elles sont dominées par le secteur primaire (47,9 %) dont près de 24 % dans l"agriculture (ouvriers agricoles), [START_REF]part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants[END_REF]

Emplois auxiliaires de conjointe du chef de ménage

Cinq points méritent d"être soulignés dans les activités complémentaires des femmes (conjointes). Il s"agit de l"artisanat, de l"agriculture, de la pêche, du commerce et des services. En moyenne, une conjointe pratique 1,4 activité secondaire. Les résultats mettent en évidence que les conjointes s"investissent davantage dans le secteur secondaire 1 Notamment dans le village d"Ampitakihosy et dans la commune rurale d"Ambodiharina. 2 Dans le fokontany de Rantolava. 3 "Toaka gasy" est une sorte d"eau de vie obtenue par fermentation et distillation du pur jus de canne à sucre. l"analyse des inégalités entre sexes est une étape nécessaire dans l"élaboration d"une politique de lutte contre la pauvreté car "donner aux femmes les moyens d'agir et de développer leur activité revient à soutenir toute la communauté qu'elles entretiennent" 3 . 1 De 2006 à 2009, le MCA a réuni l"organisation paysanne, à majorité des femmes, dans une sorte de coopérative et a conçu un business plan pour aider la communauté rurale à bénéficier de crédits auprès des institutions financières comme OTIV (microfinance à Mahanoro). C"est une activité contractualisée entre l"acheteur (d"Antananarivo) et la productrice, représentée par le leader de l"organisation. 2 En milieu urbain de Madagascar, l"alternative pour les femmes d"obtenir un travail dans le secteur formel, qui soit une profession de qualité (rémunération correcte, possibilité de promotion, avantages sociaux), consiste à travailler dans le secteur public ou dans les zones franches d"exportation, selon Roubaud [2004]. 3 Site web de Nations Unies, op. cit.

Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 191

Education des ménages

La littérature1 indique que les inégalités liées à un certain niveau d"éducation des parents ainsi que des membres de sa famille auront des conséquences sociales et économiques sur les personnes moins instruites. Cette variable sera testée dans le dernier chapitre de ce travail, et c"est ce qui nous amène à explorer davantage : comment la scolarisation se présente-t-elle dans les observatoires ?

Accès à l'éducation

Les inégalités de sexe face à l"éducation de base, la fréquentation scolaire du chef de ménage et de sa conjointe, y seront analysées. Plusieurs questions sont formulées dans le questionnaire pour cerner ces points : "Avez-vous été à l'école ? Savez-vous lire et écrire ? Quelle est la dernière classe que vous avez suivie ? Avez-vous eu le CEPE ?

Pourquoi avez-vous arrêté vos études, ou n'avez-vous pas été à l'école ?"

Faibles inégalités scolaires entre les sexes dans le primaire

Les zones rurales étudiées enregistrent un taux de fréquentation scolaire assez élevé (supérieur à 80 %). La distinction entre les deux régions n"est pas perceptible. Droy et al. [2001, p. 1] affirment que "le niveau de formation des femmes adultes (le capital humain) est sensiblement plus faible que celui des hommes, mais par contre, il n"y a pas actuellement de discrimination entre garçons et filles dans la scolarisation dans le primaire". L'écart est plus important pour les générations précédentes, au détriment du niveau d'éducation des femmes. C"est pourquoi, plus de trois-quarts des enfants scolarisés dès l"âge de six ans fréquentent l"école au moins jusqu"à quatorze ans.

Un retard dans l'âge d'entrée à l'école (sept ou parfois huit ans) est constaté dans certains villages2 . Ce qui explique que beaucoup d'enfants ayant plus de dix ans se trouvent encore dans le primaire en raison du retard qu'ils ont pris au départ, et des redoublements.

Les parents aisés envoient leurs enfants à Fénérive-Est, à Mahanoro et à Toamasina pour continuer les études secondaires et lycéennes. La population rurale est consciente de l"importance capitale de l"éducation, malgré la pauvreté. C"est pourquoi bon nombre de chefs de ménage font de leur mieux pour envoyer leurs enfants à l"école, même pour 192 quelques années seulement. Selon les informateurs, "l"objectif primordial serait qu"à la sortie de l"école primaire, leurs enfants sachent au moins écrire leur nom, signer et faire un peu de calcul". D"ailleurs, plus l"âge avance, plus l"idée de continuer les études diminue, et plus la motivation de fréquenter l"école diminue. Cette hypothèse est vérifiée dans nos statistiques car à peine 50 % des enfants de 15 à 16 ans vont encore à l"école 1 . Entre 17 à 22 ans, près de 80 % des jeunes n"ont pas dépassé la classe de septième.

Fréquentation scolaire du chef de ménage et de conjointe

L"ancienne génération parentale a subi une discrimination entre garçons et filles avec plus de garçons scolarisés. Nos données prouvent que 81,5 % des chefs de ménage ont fréquenté l"école. Le pourcentage des femmes "ayant été à l"école" avoisine 69 %. Ce ratio est visiblement moins important que celui des hommes (écart de 12,3 %)2 . En fait, l"accès à l"école est lié à beaucoup de paramètres : le milieu social dans lequel sont élevés les enfants, l"enclavement des villages, l"éloignement de l"établissement scolaire, le cursus académique des parents, l"appréciation familiale des "risques, coûts et avantages de l"«investissement » scolaire" 3 .

Niveau d'éducation

Le statut social d"une personne peut être déterminé par son niveau d"éducation. Le diplôme peut être considéré comme un ascenseur 4 social et/ou économique d"un individu.

L"influence du niveau scolaire sur la "réussite sociale" est donc perceptible sur le mode de vie des ménages instruits. Ce contexte varie d"une zone et d"un ménage à l"autre. Les facteurs "milieu" et "culture" font partie des éléments ayant une influence décisive sur la réussite scolaire. De manière générale, le niveau d"éducation du chef de ménage et de sa femme est relativement bas dans les observatoires. 1 A Marofinaritra et à Ambatoharanana (à Fénérive-Est), sur cent ménages enquêtés en 2002, aucune jeune fille ne va à l"école. A Ampitakihosy, il n"y a que 44 % des garçons et 11 % des filles qui fréquentent l"école au-delà de quatorze ans. La situation s"aggrave à Ambanja où personne ne fréquente l"école à partir de quatorze ans (école trop éloignée). Quelques particularités existent à Rantolava et à Ambatotsondrona où 100 % des garçons et des filles fréquentent encore l"école pour la classe d"âges de quinze à seize ans. Au niveau des diplômes, le district de Fénérive-Est occupe la première place pour la détention du CEPE avec 25 % (contre 23 % à Mahanoro). Néanmoins, au-delà de ce niveau primaire élémentaire, c"est Mahanoro 2 qui arrive en tête avec 6,8 % des hommes au 1 Nous sommes très loin de "super-cadres" évoqués par Thomas [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF]

Raisons de l'abandon ou la non-fréquentation

Au-delà des raisons strictement personnelles, bon nombre de paramètres interviennent dans la décision de l"individu et/ou du ménage d"abandonner ou de ne pas fréquenter l"école. [START_REF] Pohl | La transmission du statut social sur deux ou trois générations[END_REF] ont évoqué la "transmission d"un statut social sur deux ou trois générations", pour expliquer combien la réussite scolaire et la décision de quitter définitivement l"école sont inter-reliées à plusieurs facteurs. Boudon [1990] souligne que l"inégalité d"accès à chacun des niveaux scolaires est fonction de l"origine sociale, du statut social des parents, mais aussi de leurs diplômes 3 , diplôme du 1 Ces lieux sont : Ambatoharanana, Namahoaka, etc. 2 Les résultats régionaux sont différents. A Fénérive-Est, c"est à Vohilengo que l'on a trouvé la proportion des femmes ayant eu le diplôme de "BAC et plus" avec 3,9 %. De plus, 25 % des femmes de cette commune sont titulaires du CEPE. A Mahanoro, la commune d"Ambodiharina enregistre 3 % des bachelières, tandis qu"à Ambinanindrano, les femmes diplômées de CEPE s"élèvent à 38 % contre 26,4 % à Ambodiharina. 3 Raymond Boudon [1990] L"environnement scolaire dans le milieu rural ne semble pas favorable à une bonne scolarisation. Au début de la semaine, les écoliers devraient apporter un petit paquet de bois sec pour leur maître, avant de venir en classe, afin de complémenter le maigre salaire mensuel des enseignants qui varie de 80 000 à 135 000 ariary $. Le salaire des enseignants contractuels est à la charge des parents d"élèves. A chaque début du mois, les instituteurs (fonctionnaires) s"absentent des établissements scolaires pendant quelques jours pour des raisons diverses (récupération de leur bon de caisse à la trésorerie principale de FénériveŔEst comme à Mahanoro, approvisionnement en PPN alimentaire et non alimentaire, par exemples). L"état délabré des écoles et la mauvaise qualité de l"enseignement liée à la faible compétence des instituteurs sont des facteurs aggravant. Il faut signaler aussi la distance entre école et village, et la pauvreté qui minent la motivation des parents pour envoyer leurs enfants à l"école.

Les motifs 1 avancés par les chefs de ménage et leurs conjointes pour expliquer les raisons de l"abandon ou la non-fréquentation de l"école sont nombreux. Les contraintes budgétaires "frais scolaires trop élevés" (36,6 %) sont les plus évoquées. Viennent ensuite le "sans intérêt" d'après la famille pour près de 22 % et le "besoin de main-d'oeuvre pour l'exploitation" pour 20,4 % des hommes. Cette troisième réponse correspond aux 20,4 % des chefs de ménages analphabètes analysés précédemment. N"étant pas assez diplômés, les parents laissent souvent leurs enfants grossir le rang des agriculteurs afin d"augmenter la production de subsistance.

Relation entre niveau d'éducation et autres variables liées au ménage

Pour terminer l"étude sur les caractéristiques des ménages, nous allons examiner la relation entre : niveau d"éducation et état matrimonial, niveau d"éducation et taille des ménages, et diplôme du chef de ménage et activités principales. 1 Quelques motifs ne concernent que l"échec scolaire (10,2 %), le mariage (1,3 %), l"école trop éloignée (5,4 %) et autres (7 %). Il y a un lien 1 entre le jiro mena et le premier rapport sexuel voire la première maternité qui pousse les jeunes à arrêter l"école. C"est pourquoi, près d"un chef de ménage sur cinq s"est marié après avoir eu un seul diplôme comme le CEPE. Puis, 51,3 % des chefs de ménage ont contracté un "mariage", sans avoir décroché un diplôme académique.

Quelques parents divorcés/séparés (environ 4 %), ayant eu le CEPE ont continué au collège pour abandonner plus tard, avant le BEPC. 1 Les bals des jeunes ou "jiro mena" constituent la distraction la plus courante des jeunes en milieu rural.

C"est un phénomène qui compromet leur avenir dans la mesure où ce type de soirée dansante gagne du terrain, même dans les zones les plus reculées. Le "jiro mena" entraîne une forte déscolarisation des jeunes, allant des enfants aux adolescents.

Lien entre diplôme du chef de ménage et activités principales

Les agriculteurs sont parmi les moins instruits de la population rurale. Près de 87 % des chefs de famille qui ont une activité principale comme agriculteur exploitant, détiennent au plus le CEPE, et 64,5 % d"entre eux ne décrochent aucun diplôme. Les deux observatoires présentent quasiment les mêmes statistiques. Selon les informateurs, "l"agriculture est une activité des personnes « sans diplôme », l""angady" (bêche) est notre stylo et la terre est notre cahier. Nous sommes devenus des agriculteurs car nous n"avons pas pu aller loin à l"école. Il n"y a que la terre de nos ancêtres qui constitue une opportunité importante pour nourrir notre famille" 1 .

1 Informations recueillies dans la rubrique "divers" du questionnaire du ROR. Ils s"orientent davantage vers le secteur tertiaire.

Face à ces problèmes, qui intervient ?

Pour aider les agriculteurs moins instruits, vivant dans des conditions de vie très difficiles, plusieurs organismes Pour l"heure, reste le grand défi : comment sanctionner par un "certificat" les formations théorique et pratique (validation des acquis de l'expérience) dispensées par les ONG ?

Comment ce certificat peut-il être validé par l"Etat et valable auprès des IMF ? Les diplômes (ou certificats) restent des éléments décisifs de l'identité et de la hiérarchie sociale. Pour réduire les inégalités de revenus, l"Etat malgache serait-il capable de mettre en place un système de pension de retraite pour les agriculteurs âgés de plus de 60 ans ?

Pour l"heure, il n"y a pas de réponse à cette question. Les agriculteurs malgaches sont pauvres. C"est ce que nous aborderons dans la section suivante : les revenus des ménages ruraux. Comment les calculer ? Quelle va être la nature de leur répartition entre la population de chaque observatoire ? [2007, p. 5] disent que "la production des girofliers est très irrégulière et on ne peut compter sur une bonne production qu"une fois tous les 3 à 4 ans". La volatilité du prix du clou de girofle sur le marché (Droy et Rasolofo [2001]) complique également l"évaluation monétaire annuelle.

Dans le cadre de cette enquête, des précautions ont été prises pour évaluer les ressources monétaires annuelles. En effet, les revenus (ponctuels et/ou saisonniers) proviennent de sources très variées et instables, et une partie des produits des exploitations sert directement à l"autoconsommation. L"évaluation est d"autant plus délicate que les ménages risquent de provoquer des biais en sous-estimant le revenu et/ou en surestimant les dépenses. La première partie de cette section a pour objet de répondre à la question posée plus haut et de proposer un modèle de calcul de revenus, à partir de différentes sources monétaires et non monétaires dont les ménages vivent. La seconde porte sur la redistribution.

I. METHODOLOGIE ET APPLICATIONS

En milieu rural de Madagascar, le revenu des ménages est composé à la fois du revenu d'exploitation (revenu de "farm"), du revenu hors exploitation ou "hors farm" (activités secondaires) et du revenu exceptionnel (vente de terrain, zébus, bijoux, etc.). La pratique salariale est minime dans les activités principales car le marché du travail est très limité. Toutes ces composantes sont traitées par ménage et par observatoire dans cette section. Le profil des inégalités de revenus est alors observé selon le panel cylindré et analysé de deux manières : statique et dynamique. dont le coût de production est composé des intrants (engrais minéraux et organiques, produits phytosanitaires, etc.), de la main-d"oeuvre extérieure, du coût de métayage ou de fermage des terres et, d"autre part, des revenus de l'élevage dont le coût est formé par les interventions vétérinaires (vaccin, médicament), du gardiennage, de la nourriture des animaux, des autres coûts (boucle d"oreilles, charges de transactions, etc.). La production et la charge en nature sont valorisées par un système de prix moyens calculés par produit à partir des déclarations de vente dans l"échantillon. Dans le souci de fiabilité de données des prix moyens par produit et par site, nous avons recouru aux documents monographiques fournis par les enquêteurs pendant les mêmes périodes de l"enquête.

Processus de calculs de revenus

Le revenu d'exploitation (RE) est fonction de plusieurs paramètres. L"opération peut se faire par le calcul de la valeur ajoutée (VA) pour chaque type d"activités. L'INSEE définit la valeur ajoutée comme le solde du compte de production. Elle est "égale à la valeur de la production diminuée de la consommation intermédiaire"1 . Cette notion économique permet de mesurer la valeur de la production réalisée au sein même d"un ménage et se présente comme un indicateur de la création de richesse.

205

Par ailleurs, la consommation intermédiaire concerne les intrants entrepris dans les activités. Les données pluriannuelles révèlent que l"utilisation des engrais dans l"agriculture est très faible1 dans les deux observatoires ruraux. Pour la riziculture, aucun producteur parmi les 960 enquêtés sur 1 000 ménages en 2004 (données équilibrées et nonéquilibrées confondues), n"a utilisé d"intrant 2 (fertilisant chimique), pour les deux saisons.

Pour les cultures autres que le riz, la proportion d"utilisateurs d"intrants reste insignifiante.

La somme totale des trois valeurs ajoutées (VA totale ) peut être formulée comme suit :

VA totale = VA riz + VA cul + VA éle (II)
où VA riz est la valeur ajoutée de l"exploitation rizicole :

VA riz = [prod_riz Ŕ ci_riz],
c"est la valeur ajoutée de l"exploitation rizicole qui est égale à la production moins la consommation intermédiaire en riz.

VA cul est celle des autres cultures que le riz :

VA cul = [prod_cul Ŕ ci_cul]
indique la valeur ajoutée de l"exploitation des autres cultures que le riz qui est égale à la production diminuée de la consommation intermédiaire de cette activité.

VA éle est celle de l"élevage :

VA éle = [prod_éle Ŕ ci_éle] exprime la valeur ajoutée de l"exploitation de l"élevage qui est égale à la production moins la consommation intermédiaire liée à ce métier.

La production peut être mesurée de manière monétaire et non monétaire. Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 208 applicable. Le métier "agriculteur" de la quasi-totalité de la population active compromet les ressources financières. Le passage quasi-annuel de cyclones et d'inondations, sans oublier la sécheresse saisonnière, expose le revenu agricole des exploitants à une situation incertaine. Dans ces conditions, obtenir le revenu permanent, c'est-à-dire "la somme qu'un consommateur peut consommer en maintenant constante la valeur de son capital" 1 devient extrêmement difficile. Ce concept n'est donc pas totalement applicable à des petits agriculteurs Malgaches contraints de vivre au jour le jour car ils ne perçoivent pas de salaire fixe ou de revenu mensuel stable. D'ailleurs, les idées divergent selon les analystes à propos d"anticipations rationnelles des agents. Pour Robert [START_REF] Hall | Stochastic Implications of the Life Cycle-Permanent Income Hypothesis: Theory and Evidence[END_REF], "les changements dans la consommation reflètent les modifications non anticipées du revenu permanent Ŕ donc, la consommation suit une marche aléatoire" 2 . Pour Sandrine Lardic et Valérie Mignon [2005, p. 133], "cette hypothèse signifie ainsi que l"agent consomme exactement son revenu permanent à chaque période (…)", soit C t = .

Même si la fonction de consommation keynésienne est critiquée par les économistes postkeynésiens, elle retrouve sa place dans la zone rurale étudiée. La thèse de [START_REF] Keynes | Théorie générale de l'emploi, de l'intérêt et de la monnaie[END_REF] souligne que la consommation des ménages à la période t (C t ) dépend du revenu courant ( ) de cette même période. Si le revenu varie énormément (par exemple pendant la bonne récolte des produits de rente comme le girofle et/ou le litchi), la consommation des ménages variera beaucoup, selon la loi psychologique fondamentale :

"en moyenne et la plupart du temps, les individus tendent à accroître leur consommation à mesure que leur revenu croît, mais non d"une quantité aussi grande que l"accroissement du revenu" 3 . Cette loi stipule que la consommation augmente avec le revenu, mais une partie croissante de la hausse du revenu est affectée à l'épargne 4 . D"ailleurs, Keynes définit le revenu courant comme le déterminant essentiel de la consommation 5 .

1 Les jeunes économistes : http://www.lesjeuneseconomistes.com/2013/02/hypothese-du-revenu-permanent-dem.html consulté le 06/02/2014. 2 Prof écogest : http://www.profecogest.com/page.php?id_article=81 consulté le 08/03/2014. 3 Clerc [2003], "Les leçons de Franco Modigliani", Alternatives Economiques, n°219, consulté le 23/02/2014 http://www.alternatives-economiques.fr/les-lecons-de-franco-modigliani_fr_art_174_19099.html 4 Dans le monde rural enclavé de Madagascar, où la banque et/ou l"agence de microfinance n"existent pas, l"épargne se fait dans l"achat d"un zébu, cf. le livre de S.J.H., Laulanié [2003], Le riz à Madagascar : un développement en dialogue avec les paysans, éditions Ambozontany (Antananarivo), Karthala (Paris).

209

Etant donné que le niveau d"épargne est faible, la théorie de [START_REF] Duesenberry | Income, saving and the theory of consumer behavior[END_REF] basée sur la fonction ostentatoire de la consommation est difficilement applicable au mode de vie des ruraux. La fluctuation incertaine des ressources ne permettra pas d"avoir une propension à consommer constante sur longue période, et encore moins selon la thèse de [START_REF] Kuznets | National Income : A Summary of Findings[END_REF]. Ce dernier a trouvé que la propension (moyenne et marginale) à consommer reste stable voire croissante dans le long-terme1 (l"inverse de l"hypothèse keynésienne). Mais, elle varie dans le court terme. Du fait que le niveau du revenu des ruraux n"est pas stable, l"effet d"imitation2 et/ou de démonstration (facteur psychologique) qui consiste à copier le style de vie de la classe sociale supérieure, ainsi que l"effet de mémoire3 de Thomas Brown [1952], ne vont pas se développer lorsque les ressources financières familiales se trouvent constamment sur le "fil du rasoir".

En conséquence, l"hypothèse du cycle de vie développée par Modigliani et Brumberg en 1954 semble trouver sa faille dans la vie de la communauté paysanne malgache. Le contexte géographique (exposé annuellement aux cyclones) et socioéconomique (précaire) ne permet pas à l"agent4 économique pauvre de "lisser" sa consommation, afin d"avoir un niveau de vie stable entre les années de jeunesse, de travail et les années de retraite. La faiblesse de l"épargne liée au faible niveau de revenu agricole et à la croissance démographique, contraint les ménages à vivre au jour le jour. Cette situation oblige les agriculteurs qui ne connaissent pas jusqu"à présent le statut de "retraité" ou "pensionnaire" (pas de couverture sociale), à travailler la terre même au-delà de l"âge légalement actif. D"ailleurs, "seule une économie en expansion engendre (et nécessite) une épargne globale positive"5 . Ce n"est pas le cas pour les paysans de Madagascar.

Comment se forme le revenu courant ?

Dans la zone rurale, le revenu courant est formé par le revenu d'exploitation (EBE), le revenu de l'activité principale (salaire) et le revenu des activités secondaires. Il s"écrit alors de la manière suivante : -soit, "l'exploitant n'est pas propriétaire". Ce type de riziculteur déficitaire en terres concerne 19 % de l"échantillon dont 10 % pour la "prise en location", 4 % pour la "prise en métayage" et 5 % pour la "prise en prêt gratuit". La dernière est pratiquée souvent entre proches ou membres de la famille ;

(V)
-soit, "le propriétaire n"exploite pas" son capital foncier. Ce rentier "propriétaire excédentaire en terres" représente 6 % de la population dont 3 % pour la "mise en location", 2 % pour la "mise en métayage" et 1 % pour la "mise en prêt gratuit".

211

Pour ce qui concerne le métayage, il s"agit aussi d"un bail rural pour l"exploitation agricole, principalement rizicole (pour le cas de cette étude) dans lequel un propriétaire terrien (appelé bailleur) confie à un individu appelé métayer, le soin de cultiver une terre en échange en nature1 d'une partie de la production. La redevance allouée au propriétaire foncier est fonction du volume de production réalisé. Ce qui veut dire que le bailleur subit avec son employé les aléas de récolte. La proportion d"un tiers est la plus pratiquée. C"està-dire, le métayer qui loue une terre à un propriétaire, donne un tiers de sa récolte au dernier, à la fin de la saison rizicole. Cette formule peut aller jusqu"à 50 %. Les pratiques de faire-valoir indirect accentuent la dépendance et les inégalités entre les riches et les pauvres. Trouver le revenu monétaire à partir d"une redevance en nature, c"est convertir en ariary, la valeur de métayage de paddy. Pour ce faire, il faut calculer le prix de référence de paddy de la campagne agricole concernée. Ce prix moyen en saison normale (hors période de soudure) est ensuite multiplié par la quantité de paddy (en kg) du métayage, pour avoir le montant total. La quote-part convertie en numéraire de chaque contractant fait l"objet du revenu de propriété (

). En somme, nous pouvons le modéliser :

(t) = Valeur de fermage reçu + Valeur en numéraire de métayage reçu.

Où t représente l"année.

Quand nous raisonnons en termes de revenu moyen de propriété, les résultats découverts sont insignifiants.

( ) ( ) ( )
La matrice des calculs à effectuer annuellement, à partir des données statistiques relatives au taux de l"inflation fournies par l"INSTAT de Madagascar [2016] pour la période de 1999 à 2004, est présentée en annexe 4 (à la page 373).

Quelles sont les composantes du revenu global ?

Le revenu global des paysans est constitué essentiellement du revenu courant et du revenu exceptionnel. Après avoir analysé théoriquement l"irrégularité et l"instabilité chroniques de la première composante, la situation laisse en effet supposer que bon nombre de "familles à ressources précaires" s"endettent ou ont recours à la vente de leurs biens matériels pour survivre.

Revenus exceptionnels

Dans la nécessité absolue, la vente de biens (zébus, volailles, terrains, bijoux, etc.) compense faiblement la trésorerie de familles. Le revenu provient de cette opération est appelé le revenu exceptionnel. Les réponses issues du questionnaire ont permis de dresser la modélisation qui suit :

( ) ( ) ( ) (
( ) ( ) ( ) (IX)
Avec ext indique extensif et int désigne intensif.

1 Les deux régions du Sud et du Moyen-Ouest de Madagascar sont très réputées en matière du cheptel bovin, mais qualifiées également de "zone rouge" en termes de voleurs de zébus (dahalo). 2 Dans J. H. Rasambainarivo et N. [START_REF] Ranaivoarivelo | Profil fourrager, Madagascar[END_REF], Profil fourrager, Madagascar, FAO, p. 9. 3 La pratique de l"élevage intensif n"est pas encore développée dans les deux observatoires.

214

Dans la zone rurale, un agriculteur est un éleveur, du moins de quelques têtes de volailles. Le petit élevage combiné à l"agriculture n"est pas une activité à grande échelle, il est plutôt destiné à couvrir des besoins d"argent d"urgence. Lors d"événements1 circonstanciels, le montant du revenu exceptionnel provenant de l"élevage est très différent entre les ménages majoritaires vendant des volailles (poulets, canards, etc.) et les ménages minoritaires vendant du bétail (zébus, porcs, etc.). Le revenu moyen par ménage varie respectivement de 25 000 à 300 000 ariary ou $ pour Fénérive-Est, et de 24 000 à 230 000 ariary ou $ par an pour Mahanoro. Les vendeurs de volailles ont évidemment moins de recettes que ceux de bovins.

Lorsque nous décomposons ce revenu d"élevage, on remarque dans l"ensemble des sites, une vente moyenne de deux têtes de bovin par ménage-éleveur. Le revenu annuel est compris entre 167 600 et 740 000 ariary2 [70-308] $, pour une moyenne familiale de 316 600 ariary (132 $). Les boeufs de trait sont vendus plus chers que les autres. L"élevage porcin est aussi destiné à la vente. C"est une activité génératrice de revenus modestes.

Malheureusement, seuls 19 % des foyers la pratiquent avec une moyenne très faible (1 à 2 têtes de porcs par ménage). Le revenu moyen de vente sur pied varie de 54 400 à 116 400 ariary $, pour une moyenne globale par ménage de 75 200 ariary (31 $).

Quant aux volailles, la vente ponctuelle concerne la quasi-totalité des paysans. Le revenu moyen oscille faiblement entre 12 600 et 24 400 ariary [5][6][7][8][9][START_REF]Matrice de corrélation des variables par observatoire[END_REF] $, avec une moyenne de 17 400 ariary (ou 7 $) par ménage. Un foyer vend en moyenne 8 à 12 volailles par an.

Même si l"élevage constitue une source de revenu d"appoint pour les éleveurs, la vente de bovin se fait rare. De plus, si les ménages pratiquent de l"élevage, ils ne sont pas systématiquement vendeurs pendant la période de soudure. Certaines familles préfèrent consacrer leur production à l"autoconsommation, ou pour les éventuels besoins de rite traditionnel. L"évaluation de cet aspect est faite par la multiplication de nombre de têtes (de volailles et/ou de zébus) consommées au prix de la saison normale. Au bout de six années de suivi et d"analyse de données cylindrées, il a été remarqué que la crise politique de 2002 et les dégâts post-cycloniques3 en 2004 ont été marqués par une augmentation importante de la vente d"animaux sur pied.

Revenus de patrimoine : capitalisation plutôt que décapitalisation

Les données régionales révèlent que les ménages procèdent rarement à la vente de leurs terrains. Selon le questionnaire, "avez-vous cédé des parcelles ?" La grande majorité des chefs de ménage a répondu "non". Donc, le revenu de la vente de terrain s"avère relativement faible. Malgré la pauvreté, les paysans ne s"adonnent pas à la décapitalisation1 foncière. Pour eux, la terre2 qui est l"une des principales sources de richesse, détient non seulement une valeur économique et sociale, mais aussi une valeur ancestrale particulière pour servir, un jour, d"héritage aux descendants. La terre, c'est la patrie. "Mivarotra tany dia mivarotra tanindrazana", signifie "vendre des terres, c"est vendre la patrie". Seules quelques familles "aisées" très minoritaires ont pu acquérir de nouvelles parcelles pour un prix allant de 600 000 à 1 200 000 ariary ou [250-500] $ à Fénérive-Est, et de 200 000 à 540 000 ariary ou $ à Mahanoro.

Une telle situation creuse les écarts du revenu de patrimoine3 entre ménages de la même localité. Le nombre de parcelles possédées par les pauvres n"évolue pas, tandis que l"effectif des personnes vivant dans le même toit avec le système de famille élargie, et dépendant directement de ce capital foncier, ne cesse d"augmenter. On est tenté de formuler l"hypothèse suivante : plus le nombre des bouches à nourrir est important, moins la production rizicole est suffisante. La supposition est connue sous la loi4 des rendements décroissants de Ricardo [1821] où "il a appliqué ce concept à l'agriculture en affirmant que plus des terres sont exploitées pour faire face à l'accroissement de la population, moins elles seront fertiles et les rendements diminueront"5 . La théorie s'accorde avec la thèse de [START_REF] Malthus | Essai sur le principe de la population. Traduction par Éric Vilquin. Département de démographie de l[END_REF] selon laquelle plus la population augmente, plus les ressources disponibles par habitant se réduisent. Dans cette condition, les inégalités de revenus s"installent et les familles restent dans le cercle vicieux de la pauvreté.

Revenu global

Le revenu global est donc le "revenu disponible 3 brut", c"est-à-dire, l"équivalent monétaire de tout ce dont le ménage a bénéficié en contrepartie de toutes ses activités : ce que le ménage a perçu en valeur monétaire plus ce qu"il a produit en nature, mais qu"il n"a pas forcément vendu. Nous pouvons alors décrire cette équation générale :

Revenu global = Revenu monétaire + Autoconsommation.

(X) 1 Banque mondiale [2000]. Voir Chapitre VI. Pauvreté, sur la Figure 6. 2. Le cercle vicieux de la pauvreté.

2 "En ce sens, l"accès encore limité au crédit des plus pauvres conditionne leur capacité à financer des investissements dans des projets (éducation, logement, cheptel, etc.) pourtant porteurs d"amélioration de leurs conditions de vie et à moyen terme de croissance. […], d"où l"importance des efforts à faire pour soutenir le secteur informel à travers les microcrédits", Guénard et Dubois [2001, p. 54]. 3 Le revenu disponible, selon la définition de l"OCDE [2008] pour les pays membres, est le revenu primaire des ménages moins les impôts directs plus les transferts monétaires, rapporté par Morrisson et Murtin [2012, p. 9]. Bourguignon [2012, p. 11] explique qu""au sein d"un pays, le niveau de vie d"un individu est défini par le revenu disponible du ménage auquel il appartient, corrigé par un facteur qui tient compte de la taille et de la composition du ménage".

Faible productivité Faible épargne

Faible investissement

Faible consommation

Faibles revenus

Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 217 L"autoconsommation peut être supérieure au revenu monétaire dans la mesure où le ménage puise plus sur ce qu"il a produit en nature (non vendu), et que nous avons effectivement inclus dans le coût. D"une part, la plus grande partie de la production rizicole est réservée à l"autoconsommation familiale. D"autre part, il y a quelques ménages qui vendent une partie de leur production en paddy et/ou en riz blanc, parce qu"ils ont un besoin pressant d"argent. En réalité, le revenu monétaire annuel moyen par tête est loin de couvrir les besoins individuels.

Dans la pratique, notamment dans le processus de calculs, les sous-composantes de revenu global des ménages sont très larges. Nous pouvons synthétiser que les activités rémunératrices comme la transformation des produits, l"artisanat, le commerce, le salariat (agricole ou non agricole, occasionnel ou à temps plein), constituent autant de sources importantes de revenus pour les paysans. Le revenu rural global est ainsi composé des revenus d'exploitation, des activités principales salariales, des activités complémentaires exercées par les membres du ménage, du revenu foncier occasionné par la mise en location ou en métayage de la terre, et enfin, des revenus exceptionnels qui proviennent des décapitalisations en période difficile. En somme, ce revenu global peut être résumé par la sommation de deux grandeurs : revenu courant et revenu exceptionnel. En additionnant les deux équations [(V) + (VIII)], nous pouvons le modéliser comme suit :

(X

219

II. REPARTITION DE REVENUS DES MENAGES

Pour mesurer les inégalités de revenus des ménages ruraux, nous nous sommes inspirés de la démarche globale de Bourguignon [2012]. Il préconise l"utilisation des trois indicateurs suivants : "la part des plus riches (les 1 %, 5 % ou 10 %), l"écart relatif des niveaux de vie moyens des déciles extrêmes (les 10 % les plus riches et les 10 % les plus pauvres) et le coefficient de Gini" 1 . La répartition de la courbe de distribution en fractiles permettra d"analyser comment se partagent les parts de revenu à travers des groupes de population de même taille, allant des plus pauvres aux plus riches, et d"observer comment cette répartition évolue dans le temps. Guénard et Dubois [2001, p. 49] expliquent que pour mesurer les inégalités monétaires, il est important d"utiliser aussi deux types d"instruments : la courbe de concentration de Lorenz qui met en évidence la répartition des revenus dans la population, et l"indice de Gini qui mesure le niveau d"inégalité.

Manifestation des inégalités de revenus

L"étude de redistribution de revenus est menée de deux manières : statique et dynamique. La première permet d"avoir une vision globale des inégalités de revenus par ménage et par observatoire à une période donnée, tandis que la seconde, qui s"étale sur une période assez longue de 1999 à 2004, permet l"étude pluriannuelle du phénomène. Cette dernière retrace si la situation a tendance à décroître ou à s"accentuer.

Analyse statique du budget familial

Dans les 667 ménages étudiés, les statistiques pluriannuelles affichent une importante contribution des activités complémentaires (27 %), après le résultat d"exploitation (64 %), dans la constitution globale de revenus 2 . Les activités secondaires regroupent essentiellement l"artisanat et le petit commerce. Le revenu salarial des activités principales des individus ne génère que 9 % du revenu global des observatoires. Cela montre que l"échantillon est composé principalement des paysans agriculteurs dont le revenu 3 annuel moyen est de 680 792 ariary (équivalent de 284 $).

1 Bourguignon [2012], op.cit., p. 12. 2 Nous avons choisi de travailler sur les revenus moyens car "pour apprécier les inégalités de revenus entre différents groupes, l"approche la plus simple consiste à comparer des revenus moyens de ces groupes", selon Marion [START_REF] Navarro | Les inégalités de revenus[END_REF], p. 29. 3 Il s"agit du revenu courant car le revenu global, non seulement minime et n"apporte pas trop de différence au revenu courant, mais aussi ne concerne pas tous les ménages ruraux. La structure de chaque poste de revenu par observatoire, se présente presque de la même manière, sauf que dans la zone Sud, la part de revenus à partir de salaire (16 %) et des activités secondaires (32 %), est un peu plus élevée que dans la zone Nord (respectivement de 7 % et de 25 %). Dans les deux localités, le revenu d'exploitation constitue la principale source budgétaire de la quasi-totalité des ruraux. La culture du riz et des "cultures autres que le riz" est dominante, accompagnée d"une légère contribution de petit élevage. Le "grenier à riz" de milliers d"hectares de la plaine d"Iazafo1 est un atout pour les villageois d"Ambatoharanana et d"Amboditononana, situés tous les deux dans le district de Fénérive-Est. Au niveau de districts, l"observatoire de Mahanoro (avec 521 061 ariary, ou 217 $) enregistre un faible revenu annuel par rapport à celui de Fénérive-Est (824 487 ariary, ou 344 $). Le coefficient de variation (c"est-à-dire le montant du revenu moyen des ménages de Fénérive-Est divisé par celui de Mahanoro) est de 1,6.

Analyse dynamique de revenus des ménages

En termes dynamiques, l"interprétation du graphique suivant peut être divisée en deux : de 1999 à 2002 (période avant et durant la crise 1 politique de 2002) et de 2003 à 2004 (période post-crise). Dans les deux parties, les courbes connaissent une "bosse" ou "hump saving" 2 dont la seconde est plus faible que la première, surtout pour Fénérive-Est.

Graphique 30. Evolution du revenu moyen annuel par ménage

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. [1997][1998][1999][2000][2001] dont l"objectif était de promouvoir le secteur privé via l"économie de marché, ont apporté des résultats assez positifs.

1 La crise de 2002, se transformant en crise économique, a perduré tout le premier semestre de cette année. 2 C"est une expression inspirée des termes de Roy Forbes Harrod [1948] pour expliquer que la richesse suit une évolution en bosse, phénomène connu sous le nom de "hump saving", selon cet auteur. 3 Banque mondiale [2015b] Le "Rapport spécial" de FAO/PAM [2000] évoque que "la campagne de végétation, en particulier du riz, a été retardée par le démarrage tardif de la saison des pluies. Le repiquage du riz n'a pu démarrer qu'en janvier, avant l'arrivée du cyclone en février. Les champs de riz tout juste semés ont été submergés, pendant une vingtaine de jours dans certaines zones, causant une perte quasi-totale des récoltes"1 . La production de riz a connu un net recul. Les pertes de plantations ont aussi été enregistrées sur la production des produits de rente (girofle, litchis, etc.). Quant à la seconde phase, le pouvoir d"achat des ménages s"est redressé légèrement. La crise politique a pris fin. La France et les Etats-Unis étaient les premiers Etats occidentaux qui ont validé la mise en place du nouveau régime, et ont alloué un fonds important pour remettre le pays sur la voie de rattrapage du développement social et économique. Dans la phase de redressement, le pays a connu un décollage extraordinaire avec un taux de croissance économique de 9,8 % en 2003 et de 5, 3 % en 20043 % en (INSTAT [2016]]). L"explosion de la zone franche dans la capitale (Gondard-Delcroix [2006, p. 5]

Instabilité des coefficients de variation entre localités

La courbe qui retrace le profil de l"évolution des coefficients de variation de revenus entre observatoires ci-dessous, montre que les inégalités de revenu étaient très élevées en 2001, où le revenu d"un ménage de Fénérive-Est est 2,6 fois supérieur à celui de Mahanoro. L"écart est important car il se chiffre à 699 246 Ar (ou 291 $). Depuis lors, les coefficients de disparité entre observatoires ne cessent de rétrécir avec la baisse de revenus jusqu"à se stabiliser entre 1,1 en 2003 et 1,2 en 2004.

Graphique 31. Evolution des coefficients de variation de revenus entre observatoires

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

Si les inégalités de revenus des ménages entre observatoires ont tendance à décroître, cela ne signifie pas que la population rurale devient de plus en plus riche. Au contraire, comme le niveau du revenu est de plus en plus faible, les différences de revenus entre ménages deviennent minimes. C"est-à-dire, plus la population est pauvre, plus le niveau de revenu devient faible, et plus les écarts de revenu entre ménages se réduisent. La situation reste constamment instable parce que le "choc exogène naturel" peut changer la donne d"une année à l"autre. Dans le pire des cas, il arrive un moment où le cyclone passe une, deux, même trois 1 fois dans l"année et ravage la même localité, tandis qu"une autre a été épargnée sinon frappée légèrement. Sous cet angle d"analyse, il parait compliqué d"éradiquer les inégalités de revenus entre les deux régions étudiées. 1 La forte tempête tropicale "Elita" a traversé 3 fois la grande Île entre 28 janvier et 03 février 2004. Les inégalités de revenus mènent à des autres formes d"inégalités économiques et sociales, engendrant structurellement les inégalités de chances. Lorsque nous entrons davantage dans l"analyse économique, elles débouchent sur des inégalités de patrimoine, de salaire, de niveau de vie, et à l"inégalité des chances d"accès à des situations sociales enviables. Rappelons que la notion de salaire relatif à l"activité principale est faible (négligeable) dans cette zone rurale à vocation agricole. Les pauvres sont contraints de consacrer la grande partie de leurs revenus à la consommation alimentaire : "plus une famille est pauvre, plus grande est la proportion de ses dépenses consacrée à l"alimentation" (loi d"Engel 2 ). En conséquence, le niveau d"épargne reste infime et les oblige à trouver de quoi se nourrir au jour le jour. Les ménages "aisés" (une couche très

Inégalités de revenus ruraux

Inégalités de chances

Inégalités économiques

Inégalités sociales

Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 227 minoritaire) ont d"autres projets. Leurs revenus sont utilisés soit pour consommer, soit pour épargner (notons que la part de revenu consacré à l"investissement reste faible même dans cette frange de la population). Dans le long terme, les sommes épargnées augmentent quand le revenu s"élève car la tendance à épargner s"accroît avec le revenu [START_REF] Kuznets | National Income : A Summary of Findings[END_REF]). Les ménages à "hauts revenus" peuvent accumuler un patrimoine 1 beaucoup plus important que les ménages à faibles revenus (Coulomb et al. [2015, p. 451]).

Dans une suite logique, le niveau de vie d"un ménage rural dépend principalement de ses ressources monétaires et non monétaires (autoconsommation), même si d"autres facteurs interviennent comme le nombre de personnes par famille, et le patrimoine dont ils disposent et qu"ils exploitent. Donc, les inégalités de revenus se traduisent assez directement par des inégalités de niveau de vie (et non sur la qualité de vie). Plus les revenus d"un ménage sont élevés, plus ses membres ont la possibilité de consommer des biens ou des services, même si ces biens économiques sont très limités dans les milieux ruraux. Les ressources monétaires permettent également d"obtenir du prestige et du pouvoir, donc de l"influence. [START_REF] Weber | Economie et société, Tome 1 : Les catégories de la sociologie, Pocket, Agora, (1 ère éd. à titre posthume)[END_REF] définit les concepts d"ordre et de classe et tient à distinguer trois hiérarchies 2 sociales (revenu, prestige, et pouvoir), qui sont inter-reliées.

Avoir la possibilité, grâce à ses revenus, de participer à des oeuvres de charité, est une façon d"acquérir du prestige social 3 . Cette action est très reconnue dans la vie communautaire rurale où l"on est habituée à l"assistanat, après le passage des catastrophes naturelles. Le "capital social" ainsi accumulé, sous formes de relations, augmente l"inégalité des chances dans la génération des enfants (cf., le concept des "élites" à Madagascar par Razafindrakoto et al. [2015a, 2014]). Dans l"hypothèse, plus les inégalités de revenus sont fortes, plus le risque d"un cercle vicieux d"accroissement des inégalités est élevé. Les avantages ont tendance à se cumuler au profit des ménages aisés.

En somme, les inégalités de revenus contribuent aussi à l"inégalité des chances.

Bon nombre de chercheurs ont travaillé sur ce sujet avec des idées souvent 1 Situation également évoquée dans les travaux de Thomas Piketty [2013, p. 53-57 et p. 942], pour sa fameuse loi fondamentale du capitalisme et sa formule mathématique de r > g. 2 Max [START_REF] Weber | Economie et société, Tome 1 : Les catégories de la sociologie, Pocket, Agora, (1 ère éd. à titre posthume)[END_REF], Economie et société, Tome 1 : Les catégories de la sociologie, Pocket, (1 ère édition à titre posthume), nouvelle édition, janvier 2003, Paris. 3 Ce sont des points évoqués également par Michael [START_REF] Walzer | Sphères de justice : une défense du pluralisme et de l'égalité, traduit de l'anglais (États-Unis)[END_REF] dans les Sphères de justice : une défense du pluralisme et de l'égalité, traduit de l'anglais (États-Unis) par Pascal Engel, Éditions du Seuil, Paris. Il explique que les inégalités de revenus conduisent à d"autres inégalités économiques ainsi qu"à des inégalités sociales. L"effet sur les revenus des autres formes d"inégalités crée, en retour, un risque d"inégalités cumulatives, d"autant plus élevé que les écarts de revenus sont forts.

Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 228 complémentaires, sinon contradictoires 1 . Reprenons entre autre l"article de Boudon [2000] qui souligne qu""il en résulterait que les enfants des classes favorisées se sentiraient plus à l"aise que les autres dans le climat culturel propre à l"école" 2 . De plus, [START_REF] Pohl | La transmission du statut social sur deux ou trois générations[END_REF] font apparaître pour l"ensemble des générations françaises de 25 à 64 ans, d"après les résultats d"enquête FQP de 1977, que "la fréquence d"obtention du baccalauréat varie, de 94 % pour les fils de professeurs dont la mère était diplômée d"études supérieures à 1 % pour les fils d"exploitants et de salariés agricoles dont ni le père ni la mère ne possédaient le certificat d"études primaires (CEP) ; pour les filles, l"écart est presque du même ordre de grandeur" 3 . Les revenus des parents peuvent favoriser les chances de réussite de leurs enfants, d"abord à l"école, puis dans le milieu professionnel. Les parents aisés peuvent scolariser leurs enfants dans une école privée de proximité ou en ville, en payant des cours particuliers, en louant un logement proche des établissements scolaires pour diminuer les temps de transport, et augmenter la chance de réussite.

Caractéristiques de la dispersion

Pour expliquer les traits caractéristiques de la dispersion de revenus des ménages, plusieurs outils sont disponibles : la courbe de Lorenz, l"indice de Gini, les calculs de la moyenne, de la médiane, de l"écart-type ainsi que les fractiles (quartiles, déciles, centiles, etc.). Ces indicateurs seront utilisés entre ménages du même observatoire (pour les inégalités internes) et entre ménages de localités différentes (pour les inégalités entre observatoires). La littérature évoquée dans la première partie de cette thèse nous a montré que l"indicateur de Gini combiné à la courbe de concentration de Lorenz constitue un outil solide pour déterminer le niveau des inégalités de revenus de la population. Appliquons-les numériquement dans le cas de cette étude.

Indices de Gini, des résultats classés intermédiaires

La formule 4 de Brown annoncée précédemment, à partir de l"équation (I), nous permet de trouver la valeur exacte de l"indice de Gini (I G ). Puisque les données empiriques des ménages qui se situent dans le panel cylindré (1999 à 2004) sont disponibles, il ne reste 1 Pour ne parler que les travaux de Forsé [1997], op. cit., pp. 229-241, et de Goux et Maurin [1995], op. cit. 2 Dans Boudon, Cuin et Massot [2000], L'axiomatique de l'inégalité des chances. L"Harmattan, Paris, p. 12. 3 Voir particulièrement Richard Pohl et Jeanine [START_REF] Pohl | La transmission du statut social sur deux ou trois générations[END_REF], op. cit., pp. 30-31. 4 Selon Brown, l"indice de Gini peut être aussi calculé à partir de :

I G = 1 Ŕ ∑ (
) et donne des résultats identiques à celle de l"équation (I).

Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 229 plus qu"à calculer les différentes valeurs des variables statistiques comme (X i Ŕ X i-1 ) et (Y i + Y i+1 ), pour établir après le produit de [(X i Ŕ X i-1 ) (Y i + Y i+1 )]. Le tableau qui se trouve à l"annexe 5 (p. 374), donne le détail des calculs pour le cas de l"ensemble de l"observatoire.

La méthode est basée sur le revenu moyen des ménages classé de manière croissante par déciles. Après ces calculs préparatoires, nous avons obtenu l"indice de Gini (I G ) qui est égal à 0,43526 (ou 43,5 en d"autre terme). Il s"agit d"une situation inégalitaire intermédiaire de revenus (c"est-à-dire inférieure à 0,50 et, supérieure à 0,40). En appliquant la même formule, mais cette fois-ci, au niveau spatial, nous avons trouvé les deux résultats

Courbes de concentration de Lorenz, des inégalités modérées

Après les calculs de Gini, nous construisons les courbes de Lorenz. Les différents revenus répartis dans les tranches de 10 % de déciles sont classés par ordre croissant. Le tableau qui suit, illustre les données pour l"ensemble des observatoires.

Tableau 11. Calcul des variables pour la construction de la courbe de Lorenz

231

Les deux premières colonnes concernent les dix déciles de revenus des ménages. La troisième est consacrée aux revenus moyens de ménages classés par ordre de déciles. La quatrième classe le cumul des déciles tandis que la cinquième colonne détaille le cumul de revenu moyen (rapport de revenu cumulé par décile au revenu cumulé total, multiplié par 100, avec un départ à zéro). La sixième colonne exprime le cumul des déciles en pourcentage (rapport de chaque décile cumulé [à la quatrième colonne] au décile cumulé total, multiplié par 100). Les deux dernières sont destinées au traçage de la courbe de Lorenz, et de la droite d"égalité parfaite (première bissectrice). Elles s"obtiennent respectivement par le rapport de chaque cumul de revenu moyen des ménages au revenu total cumulé, multiplié par 100, et le rapport de chaque décile cumulé [à la sixième colonne] au décile total cumulé, multiplié par 100. Pour les trois dernières colonnes, les chiffres varient de zéro (0 ; 0) à cent (100 ; 100). En utilisant les résultats statistiques issus de ce tableau et le coefficient de Gini trouvés précédemment, nous pouvons alors tracer les courbes de distribution de Lorenz suivantes.

Graphique 33. Courbe de Lorenz pour l'ensemble des observatoires

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

La courbe de distribution de Lorenz se trouve en dessous de la bissectrice et s"écarte assez peu de la droite d"égalité parfaite. Les inégalités de revenus des ménages dans les deux observatoires se trouvent donc dans une situation intermédiaire. La lecture de cette courbe offre une "photographie" générale de l"état des inégalités dans ce milieu rural. Il apparaît que l"écart de revenu des ménages entre les paysans aisés et pauvres existe, mais n"est pas trop élevé. L"indice de Gini en dessous de 0,5 confirme cette conclusion. Cette représentation graphique offre une image complémentaire dans l"analyse car elle montre les caractéristiques de la dispersion de la distribution. Par exemple, la moitié des familles détiennent 22 % de revenus, tandis que 80 % des ménages possèdent 48 % de rétribution dans l"ensemble de localités. Par ailleurs, comme il y a très peu d"écart entre le coefficient de Gini de Fénérive-Est ( 43) et celui de Mahanoro (43,5), les deux courbes de Lorenz exposées de manière spatiale ci-dessous présentent un tracé quasiment identique entre les revenus de ménages de localités différentes. Lorsque nous présentons ces courbes sur un même graphique, elles ne s"entrecroisent pas totalement mais, ont tendance à se superposer.

Graphique 34. Courbes de Lorenz par observatoire avec superposition

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. La littérature évoque dans le premier chapitre 1 que l"entrecroisement et/ou la superposition de courbes de Lorenz (c"est le cas retrouvé dans cette étude), cachent certaines informations indispensables dans l"analyse car les ménages ruraux qui se trouvent dans les deux observatoires ne disposent pas réellement d"un même niveau de revenus 1 Voir [START_REF] Chauvel | Inégalités singulières et plurielles : les évolutions de la courbe du revenu disponible[END_REF], Atkinson [1970, p. 255], Amartya Sen [1973, p. 48], Morrisson [1996, p. 90]). Pour pallier ce problème de la superposition (ou l"entrecroisement) de courbes de Lorenz, et compléter les éléments de réponses empiriques, nous continuons à approfondir nos analyses analytiques à travers l"évolution annuelle des fractiles comme les 1 %, 5 % les plus riches dans l"étape suivante. En effet, lorsqu"on évoque l"inégalité de revenu, on pense systématiquement à un écart de revenu entre une personne riche et une personne pauvre. Qu"en est-il lorsqu"il n"existe que 7 % de la population considérée comme non pauvre, et les 93 % comme pauvres ? Mieux encore qu"en est-il si la quasi-totalité de la population se trouve en situation d"indigence ? Faut-il alors délaisser les recherches académiques focalisées sur l"inégalité, puisque cette dernière a pour fondement un écart de revenu calculé sur les deux classes opposées d"une population ?

I. INTERROGATIONS RELATIVES A LA RECHERCHE D'UN INDICATEUR D'INEGALITE CHEZ LES PAUVRES

Notre échantillon regroupe essentiellement des ménages que l"on peut qualifier de pauvre si l"on se réfère à la définition de la Banque mondiale. En effet d"après cet organisme, le seuil de pauvreté se situe aux alentours de moins de 1,25 $ par jour. Or, nous avons été surpris par l"écart de revenu de la population en milieu rural de notre étude. Les revenus varient de 0,03 à 5 $ par jour. La plus faible valeur s"explique par le fait qu"en milieu rural l"entraide et le capital social jouent un rôle considérable. Néanmoins, pour se nourrir pendant la période de soudure, similaire à une période proche de la famine, les plus démunis doivent s"en remettre à la cueillette ou/et à la pêche. En partant de ce constat, l"objectif de ce paragraphe est de proposer un instrument de mesure pour segmenter la population de pauvres. Dans cette optique, nous présenterons les outils permettant d"effectuer le découpage de la population en différentes classes, et ce pour les deux districts de Fénérive-Est et de Mahanoro. Il s"agira également de discuter du problème de l"inégalité et nous montrons que la classe des pauvres les plus démunis n"est autre que la classe des ultra-pauvres. La répartition dans l"espace et dans le temps nous montrera que l"inégalité ne s"appuie uniquement sur le revenu, mais également sur la persistance de la pauvreté. Selon le tableau ci-dessus, les ultra-pauvres sont restés ultrapauvres du début des observations jusqu"à la fin.

Outil de classification et indicateur d'inégalité chez les pauvres

Les outils statistiques permettant de mesurer l"inégalité de revenus sont essentiellement les rapports interquartiles (Ŕdéciles, quintiles) que nous avons présentés dans la section 1 du premier chapitre (cf., 2.2. Indicateurs de dispersion, pp. 48-51).

Outils proposés dans la littérature

La littérature dans ce domaine s"appuie sur l"analyse des revenus moyens, que l"on notera R , ainsi que sur la dispersion du revenu par rapport au revenu moyen. Cette dispersion est mesurée par l"écart-type, que l"on notera R  . On utilise alors des critères pour savoir combien de ménages se trouvent dans des classes de revenus. Ainsi, si le revenu R représente une valeur dans un ensemble de données de revenu distribué, selon une loi normale, on peut s"attendre à ce que 68 % des ménages ont un revenu appartenant à

l"intervalle ] R R R R     ,
[ ou encore 68 % d"entre eux ont un écart de revenu, centré par rapport à la moyenne, inférieur à l"écart type :

R R R   
. Par contre, 95 % ont un

revenu dans l"intervalle ] R R R R   2 , 2   [, ou encore leur revenu vérifie l"écart suivant : R R R  2  
. Enfin, pour 99 % d"entre eux, l"écart de revenu en valeur absolue est

inférieur à R  3 , ou encore R R R  3   .
Ce type d"approche étudie bien un indicateur d"inégalité de revenu, en termes d"écart de revenu, pour savoir combien de ménages se trouvent dans une classe donnée de revenu. Mais, elle suppose que le revenu est distribué selon une hypothèse de loi normale, et ne cherche pas à mettre en lumière une ligne d"inégalité entre les revenus.

Ligne d'inégalité

Si la ligne de pauvreté est généralement définie comme étant le seuil en-dessous duquel les individus sont considérés comme étant pauvres, il n"en est rien en ce qui concerne la ligne d"inégalité. En effet, la ligne d"inégalité, contrairement à la ligne de pauvreté, devrait mettre en lumière un seuil en dessous duquel il existe une inégalité que l"on peut qualifier d"inférieur. Ce seuil devrait également indiquer l"inégalité que l"on qualifierait de supérieur, pour les situations d"inégalité présentant des valeurs supérieures à d"inégalité dans le revenu ne correspond pas à l"inégalité qui nous intéresse, puisqu"elle ne concerne qu"un individu face à la variation de ses revenus dans le temps, même si ses revenus ont chuté. L"aspect de l"inégalité qui nous intéresse, porte sur la comparaison de revenus entre les ménages.

De même que l"on pourrait mettre en avant l"inégalité spatiale en privilégiant la dimension spatiale. Autrement dit, on aurait calculé la dispersion r  en prenant la racine carrée de la variance définie par :

r r r N i T t r t i r T N R R r r / ] [ 2 1 1 2        r = F, M où r R = r r N i T t r t i T N R r r / 1 1     , et r t i
R est le revenu net du ménage i à l"année t dans un district r. Par conséquent, dans l"approche que nous proposons, il faut évaluer, pour chaque année t et dans chaque district r, le revenu moyen des ménages qui a pour expression :

r N i r t i r t N R R r / 1    t = 1,…, r T et r = F, M
La variance du revenu sur l"année t est définie par :

r N i r t r t i r t N R R R V r / ) ( ) ( 2 1    
Il en résulte que l"on peut proposer un indicateur d"inégalité de revenus mesuré par la dispersion :

) ( r t r t R R V   t = 1,…, r T et r = F, M
Cet indicateur mesure la dispersion du revenu entre les ménages des plus riches aux plus pauvres. Il varie d"une année à l"autre et d"une zone géographique à l"autre. La variation temporelle de la dispersion, mesurée par tr R  , ne nous conduit pas à un indicateur synthétique général et suffisamment stable dans le temps, pour mieux appréhender la dispersion du revenu. C"est pourquoi, la ligne d"inégalité qui nous semble la plus pertinente, même si nous partageons la remarque d" Atkinson et al. [op. cit.], est la moyenne temporelle des dispersions : Dans cette perspective, les revenus des ménages seront proches, en termes de distance, des uns des autres. Par convention, on supposera qu"il n"existe pas de situation d"excellence en matière d"inégalité, à savoir la situation pour laquelle r R  = 0, pour tout r. On exclue, par conséquent, l"inégalité 0 qui traduit une égalité parfaite. Bien entendu, cette hypothèse L"idée est que lorsque nous ne retenons que la "ligne d"inégalité" de revenu, l"analyse a tendance à expliquer que les ménages qui se situent mathématiquement juste au-dessus comme en dessous de cette ligne, se trouvent déjà dans une situation inégalitaire.

r T t r t R r R T r / 1      r = F, M.

Intervalle d'inégalité et classification des ménages vis-à-vis de la pauvreté

Cette situation est fortement discutable. Par exemple, ce n"est pas avec une différence de 1 $ de plus ou de moins par rapport à la "ligne d"inégalité", que le niveau de vie d"une personne ou d"un ménage change radicalement. D"où, la nécessité de recourir à la modélisation sous forme d"intervalles pour déterminer la situation issue de trois classes.

Nous essayons ici de proposer l"intervalle de confiance pour classer les ménages en trois intervalles, suivant leurs revenus. Le grand souci dans cette méthode est quasisemblable à l"axiome de monotonicité appliquée au cas de la pauvreté. C"est-à-dire que "l"indicateur doit être sensible à l"évolution du bien-être d"un ménage" 1 . Il ne doit pas être figé. Ce qui fait que quand le revenu médian augmente, le seuil d"inégalité s'accroît, l"intervalle de confiance varie également à la hausse. Inversement, lorsque le revenu médian diminue, le seuil d"inégalité décroît, l"intervalle de confiance évolue aussi à la baisse.

245

Pour déterminer l"amplitude de variation, nous retenons la démarche le plus souvent mise en avant par les chercheurs pour exprimer cet état de chose. Dans le cas de la ligne de pauvreté, Gondard-Delcroix [2006, p. 313] avance que "la sensibilité est mesurée par les variations relatives de l"incidence consécutive à une variation de (…) plus ou moins 5 %, 10 % et 20 %". En nous référant à cette assertion et par mesure de précaution, nous gardons une marge assez large (20 % au-dessus et en dessous de la ligne d"inégalité) afin de bien comprendre l"état de l"écart des inégalités de revenus entre ménages et localités différentes. C"est ce que nous allons présenter dans la figure suivante.

Si l"écart

 : sup inf Rr r R r t i Rr R      
Pour conclure, en comparant le revenu net de chaque ménage à la ligne d"inégalité, et en introduisant des seuils flottants, nous avons proposé un classement de tous les 1 La démarche est inspirée globalement de la "sensibilité de la ligne de pauvreté" de Gondard-Delcroix [2006, p. 313] que nous essayons d"appliquer, avec un certain ajustement, pour le cas des inégalités de revenus. Cette économiste qui a travaillé aussi sur la base de données du ROR-Madagascar pour sa thèse de doctorat en sciences économiques, précise qu""il peut s"avérer que la distribution de revenu présente une forte concentration de la population à un niveau juste supérieur ou juste inférieur à la ligne de pauvreté". Nous supposons que cette observation est également "valable" pour l"identification de la "ligne d"inégalité de revenus" et que cet indice est extrêmement sensible à chaque mouvement de la distribution.

Résultats de stratification

De 1999 à 2004, pour l"observatoire rural de Fénérive-Est, 84 % des ménages se trouvent dans la zone inégalitaire inférieure ou la zone des "ultra-pauvres". C"est-à-dire, là où nous supposons qu"il y a le plus d"inégalité de revenus ; 9 % de foyers sont considérés dans une situation égalitaire et 7 % de familles se trouvent dans la zone des "riches", là où nous admettons qu"il y existe plus d"inégalités de revenus (zone inégalitaire supérieure). [𝜎

̅ 𝑅𝑟 𝑠𝑢𝑝 > *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)}] [*𝜎 ̅ 𝑅𝑟 2𝜎 ̅ 𝑅𝑟 + ; *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 2𝜎 ̅ 𝑅𝑟 +] [𝜎 ̅ 𝑅𝑟 𝑖𝑛𝑓 < *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)}] [𝜎 ̅ 𝑅𝑟 𝑠𝑢𝑝 > *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)}] [*𝜎 ̅ 𝑅𝑟 2𝜎 ̅ 𝑅𝑟 + ; *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 2𝜎 ̅ 𝑅𝑟 +] [𝜎 ̅ 𝑅𝑟 𝑖𝑛𝑓 < *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)}]
Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 248 "riches" inégalitaires. Ainsi, 10 % des foyers se trouvent dans cette frange. Au même moment, mais cette fois-ci pour le cas de Mahanoro, une infime proportion de familles glisse de la zone du bas (de l"extrême pauvreté) pour atteindre le niveau supérieur. En marge de cette analyse dynamique du seuil d"inégalité par "intervalle flottant", nous constatons que l"inégalité de revenus des ménages ruraux est perceptible davantage dans la catégorie des pauvres. La catégorie des "pauvres riches" reste très minoritaire, mais instable. Au bout de cinq à six ans d"observation, il ne reste que 6 % des foyers dans l"intervalle égalitaire (pourcentage valable pour les deux observatoires).

Le problème rencontré avec cette méthode basée sur

sup inf Rr r R r t i Rr R      
est la fluctuation d"intervalles de revenus dans le temps et l"espace. Ils sont très instables d"une période à l"autre du fait que l"écart-type est lié fortement à la valeur de la moyenne.

Prenons par exemple l"observatoire de Fénérive-Est : le seuil du bas varie annuellement de 305 000 ariary (127 $) en 1999 à 700 000 ariary (292 $) en 2002, tandis que le celui du haut oscille de 457 599 à 1 051 000 ariary $. Les principales raisons sont liées à l"instabilité de variables exogènes comme ressources financières des familles. Les produits de rente (notamment le girofle et ses dérivés) sont saisonniers avec des rendements variables (Schweitzer et Ranaivosoa [2007, p. 5]) sans oublier les conséquences des catastrophes naturelles. De plus, l"écart de revenu annuel a atteint son summum en 2002, avec une différence moyenne de l"ordre de 333 000 ariary (139 $) entre les riches et les pauvres, à cause de la crise socio-politico-économique.

Graphique 37. Variation d'intervalles de revenus dans le temps et l'espace

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. $ pour la même période dans la classe des riches. Au vu de ces résultats statistiques, cet outil, bien qu"il ait des limites, paraît adapté pour décrire l"état global de la dynamique des inégalités de revenus dans le temps, voire intra-et inter-localités.

Probabilité de l'ultra-pauvreté et durée de l'état de pauvreté comme mesure de la persistance de l'extrême pauvreté

Par rapport aux résultats statistiques, on peut établir une relation entre la probabilité de tomber dans l"état de l"ultra-pauvreté et la durée de la pauvreté extrême, ou encore d"après notre modèle, il revient au même d"établir un lien entre la probabilité qu"il y ait inégalité et la durée de l"inégalité. La durée d"une situation de pauvreté extrême permet également de mesurer la persistance de la pauvreté extrême, ou la persistance de l"inégalité. L"intérêt d"une relation entre la probabilité et la durée de l"extrême pauvreté repose sur le fait qu"en proposant des solutions pour lutter contre l"extrême pauvreté, on réduit également par la même occasion la durée de l"ultra-pauvreté pour chaque ménage i,

avec i = 1,…, r N .
Le modèle de durée que nous proposons s"inspire des modèles de durée du chômage. Dans la modélisation de la durée, on considère généralement que si  est une durée très courte, la probabilité qu"un ménage encore en état de pauvreté extrême à la date

t en sorte entre t et t +  est sensiblement égale à ) (t h 
. Dans cette optique, h(t) joue un rôle important, puisqu"il s"agit de la probabilité instantanée de sortir de la pauvreté extrême. Rappelons que dans notre modèle, sortir de la pauvreté extrême signifie que le ménage change de classe de pauvreté. Par conséquent, il appartient alors :

-soit à la classe des « pauvres moyens », ayant un revenu net de la ligne d"inégalité vérifiant la propriété suivante :

sup inf r R r R r t i r R R       où Rr r R r R    2 , 0 inf   et Rr r R r R    2 , 0 sup   la ligne d"inégalité r T t N i r r t r t i r R T N R R r r       1 1 2 / ] [  et r N i r t i r t N R R r / 1    ;
-soit à la classe des « pauvres riches », autrement dit les ménages qui ont un revenu net de la ligne d"inégalité vérifiant :

sup r R r R r t i R     .
Dans les modèles de durée, h(t) s"appelle la fonction de risque ou la fonction de hasard. [START_REF] Moreau | La durée du chômage des jeunes en France[END_REF] se sont basés sur ces modèles pour étudier le chômage des jeunes. Par analogie avec leur approche, nous supposerons que la probabilité instantanée de sortir de l"ultra-pauvreté, h(t), est expliquée à la fois par les actions en faveur de la lutte contre la pauvreté extrême, et par la probabilité que le ménage quitte cet état, en luttant uniquement à partir de ses propres caractéristiques, à partir de l"état de son environnement (aléas naturels, conflit politique) et ainsi que de la croissance économique. Par conséquent, nous pouvons écrire la fonction de hasard de la manière suivante :

)] ( 1 [ ) ( r r i r r i X F t h     où r
 le taux d"arrivée des actions, par exemple des ONG, pour lutter contre l"extrême pauvreté, et ) ( vecteur des déterminants de la probabilité. Le signe de chaque variable explicative est donné par les signes des paramètres estimés du modèle économétrique. L"objectif n"est pas de reprendre le vecteur estimé ( r  ˆ), mais uniquement de considérer son signe afin d"étudier l"impact de chaque variable explicative sur la persistance de l"ultra-pauvreté, et par conséquent sur la persistance de l"inégalité. La fonction de hasard cumulé correspondante est alors :

   t r r dz z h H 0 ) ( (t) t X F r r i r )] ( 1 [    Si r
D est la variable aléatoire, représentant la durée de l"état de pauvreté, alors la probabilité de survie de l"ultra-pauvreté, ou encore la probabilité de rester extrêmement pauvre, s"écrit : En supposant que r D suit une loi exponentielle, la probabilité de survie prend la forme :

)]] ( 1 [ exp[ )] ( exp[ ) ( r r i r r X F t H t S       
Remarquons, dans un premier temps, que dans ce modèle de durée d"ultra-pauvreté, s"il n"y a pas d"actions en faveur de la lutte contre l"ultra-pauvreté de la part de l"Etat ou

d"une ONG, autrement dit 0  r 
, alors la probabilité de rester dans l"état de pauvreté atteint son maximum, S(t) = 1. Ce résultat souligne également que les actions décrites uniquement par les variables affectant ) ( 1

r r i X F  
ne suffisent pas à elles seules, car r  est un paramètre essentiel.

La durée de l"extrême pauvreté, décrivant la persistance de l"inégalité et de la pauvreté extrême, est définie par l"espérance mathématique :

 ) ( r D E ] )] ( 1 [ /[ 1 ) ( 0 t X F t d t S r r i r       Notons également que 0  r 
, la durée de l"ultra-pauvreté sera très élevée, car

) ( r D E
tend vers l"infini. L"individu sera alors ultra-pauvre jusqu"à la fin de sa vie. L"ultrapauvreté est persistante, autrement dit l"ultra-pauvreté a une durée plus longue, lorsque le taux d"arrivée des actions r  est faible et lorsque le signe, ) sign(

r k  , du paramètre, r k  , associé à la k-ième variable explicative, k r i X , est positif : 0 ) (    r r D E  et ) sign( ) ( ) ) ( sign( rk r ir r k r i r X f X D E       0  si k r  0  où ) ( / ) ( ) ( r r i r r i r r i X X F X f      
On peut alors conclure que si l"on veut réduire ou éradiquer les situations de l"ultrapauvreté, en commençant par diminuer sa persistance, ainsi que celle de l"inégalité, il faudra agir à la fois sur les éléments affectant r  et sur les variables explicatives de ) (

Fractiles des plus nantis, une réduction des inégalités dans la pauvreté

Deux années sont les plus remarquées dans le fractile de top 1 (cf., annexe 7, pp. 376-381). Il s"agit de rapports intercentiles pour la période de 1999 de Fénérive-Est et 1 Fénérivien(ne) est une appellation de la population de Fénérive-Est. Dans le Nord, il passe de 8,6 en 1999 à 4,6 cinq ans plus tard, tandis qu"il semble un peu plus modéré dans la zone Sud (3,9 en 2000 et 3,8 en 2004). Quelle en est la raison ?

Dynamique de revenu des ménages les plus aisés

La trajectoire de revenus annuels des ménages ruraux les plus riches des pauvres reste très instable. Les trois courbes suivantes, représentant les 1 %, 5 % et 10 % les plus riches, évoluent quasiment de la même manière pour la période étudiée. La fluctuation saisonnière de la production agricole et de son prix sur le marché local et international constitue un enjeu majeur dans les ressources monétaires familiales. Le revenu familial de 1 % les plus riches, pour le cas de Fénérive-Est, tourne autour d"une moyenne annuelle de Pour illustrer cela, prenons le cas de Fénérive-Est. De 1999De à 2004 (cf., annexe 7, pp. 376-381) (cf., annexe 7, pp. 376-381) le revenu de 1 % les plus riches1 (C99) s"accroît, mais assez lentement, passant de 2,3 à 4,1 millions d"ariary [958-1 708] $, un facteur de 1,8. Parallèlement, le 1 % les plus pauvres (C1) enregistre une nette augmentation (multiplication par 2,5) avec un budget qui va de 28 000 à 72 000 ariary [12][START_REF]part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants[END_REF][14][START_REF]Composition régionale de la distribution de la richesse globale en[END_REF][START_REF]Inégalité mondiale des revenus avec et/ou sans pondération par les populations[END_REF][START_REF]Distance des villages d"enquête et voie d"accès par rapport aux chefs-lieux de districts[END_REF][18][19][START_REF]Questionnaire utilisé par le ROR de Madagascar[END_REF][21][START_REF]Evolution de mesures de Pareto à Gini[END_REF][START_REF]Pourcentage de la population urbaine et rurale estimée en[END_REF][24][START_REF]Répartition des ménages par observatoire[END_REF][START_REF]Diplômes obtenus des parents par sexe[END_REF][START_REF]Lien entre état matrimonial des parents et niveau d"éducation[END_REF][START_REF]Relation entre niveau d"éducation et taille des ménages[END_REF][29][30]

Variables liées à des caractéristiques du chef de ménage

La spécificité des êtres humains, la mobilité sociale intergénérationnelle scolaire, la catégorie socioprofessionnelle sont des facteurs qui agissent sur les inégalités de revenus.

Age du chef de ménage

Inspiré par la HCV 2 de Franco Modigliani et Richard Brumberg [1954], nous pouvons supposer que l"âge du chef de ménage influence négativement ou positivement l"écart de revenus de familles. En connaissant les résultats statistiques, nous sommes amené à dire que les jeunes chefs de famille, ayant moins de 20 ans ou 30 ans au plus, ont généralement moins de ressources monétaires, à moins qu"ils soient bénéficiaires d"un héritage. De même, au-delà de 64 ans (âge actif), les paysans agricoles chefs de ménage ne font que désépargner. En conséquence, nous supposons que les ruraux gagnent leur vie uniquement entre ces deux intervalles, grâce au temps accumulé dans l"agriculture (activité principale). Dans cette situation, à moins de 30 ans et au-dessus de 64 ans, l"âge agit positivement sur l"écart de revenu car il l"accentue, tandis qu"entre les deux bornes, il l"influence négativement puisqu"il le réduira dans le long terme (accumulation de ressources).

Sexe du chef de famille

Dans une vie de couple à Madagascar, le chef de famille est habituellement de sexe masculin. Pour une famille monoparentale, il peut être un homme ou une femme. Nous prenons le sexe féminin comme référence, car il représente plus de 75 % des ménages monoparentaux dans le panel. La discrimination envers le sexe féminin dans la société Betsimisaraka semble encore très prononcée. Elle se présente sous différentes formes 1 Voir les travaux de Goux et Maurin [1995], Amartya [START_REF] Sen | Repenser l'inégalité. Traduit de l[END_REF], Maurin [2002], Piketty [2014[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], [START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF] (cf., p. 187, 188 et 190). Les conséquences de l"inégalité entre homme et femme ne se limitent pas seulement au niveau du droit d"héritage entre parents/veufs(ves), qui défavorise la femme mais, les impacts se répercutent également sur la capacité de production qui affecte le revenu, et sur l"insuffisance alimentaire, affectant le développement mental et physique de l'individu. Dans cette optique, le foyer dirigé par une femme accroît les inégalités de revenus entre les ménages.

Etat matrimonial

Avec deux personnes actives (marié(e) ou en union libre 1 ), l"entrée d"argent est plus considérable. A l"inverse, elle s"avère beaucoup plus faible lorsque le ménage rural est monoparental. Ce qui laisse supposer qu"être chef de ménage marié impacte négativement les inégalités de revenus, tandis qu"être chef de ménage célibataire, divorcé(e), séparé(e), veuf(ve) impacte positivement les écarts de revenus entre les familles rurales.

Niveau d'éducation

L"analphabétisme de la population rurale constitue un handicap social et économique. Le niveau d"instruction des parents a directement ou indirectement une influence sur les activités à caractère économique des ménages. Celles-ci sont fructueuses lorsque le chef du ménage a un certain niveau d"éducation. D"ailleurs, sur le marché du travail (notamment chez les fonctionnaires), le salaire est fonction du diplôme : plus la personne est diplômée, plus son salaire est élevé (voir le "super-cadre" évoqué à plusieurs reprises par Piketty [2014, p. 511 ;516].

Dans le monde rural où les paysans sont souvent illettrés, ou ont abandonné trop tôt l"école, nous distinguons les cinq niveaux d"éducation qui suivent : CE2 (cours élémentaire 2e année), CM2 (cours moyen 2e année), Collège (n"ayant pas obtenu le Brevet [BEPC]), Lycée (n"ayant pas décroché le BAC), et Université. Nous supposons que moins le chef de ménage est instruit (inférieur ou égal au niveau collège), l"inégalité de revenu s"aggrave. A partir du niveau lycée, le niveau d"éducation du chef de ménage impacte négativement l"écart de revenu entre les familles. 1 La pratique de l"union libre n"est pas incluse dans la tradition des Betsimisaraka.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 259

Activités principales

Les statistiques concernant les activités principales du chef de ménage et de sa conjointe exposées précédemment (cf. section 1 du chapitre 3, pp. 182-190), révèlent que moins d"un chef de famille sur dix exerce un métier non agricole existant dans les communes et/ou les fokontany ruraux. La grande majorité est "agriculteur exploitant". Or, ce type d"activité fait partie des activités appauvrissantes, car non seulement il accapare plus de temps et mobilise beaucoup de mains-d"oeuvre, mais également les résultats en termes de rendement et de suffisance de production agricoles (notamment rizicoles), sont faibles par rapport aux charges familiales. Etre éleveur ou pêcheur est classé également dans cette catégorie de travail moins rémunérateur. Ce sont les trois types d"activités les plus pratiquées par les paysans qui impactent positivement les inégalités de revenus.

Taille des ménages

L"effectif de personnes composant le ménage rural constitue à la fois une charge directe et un dispositif humain ou des "bras" disponibles pour faire fructifier les activités principales et secondaires génératrices de revenus familiaux. Nous les considérons comme une main-d"oeuvre mobilisable et capable d"accroître les ressources et réduire, par la suite, l"écart monétaire.

Nombre d'actifs humains

L"effectif des personnes actives de 15 à 64 ans au sein du foyer est un facteur pouvant améliorer la production agricole, et renflouer la trésorerie familiale. A part le chef et sa conjointe, les membres du ménage sont mobilisés pour différentes activités, notamment les activités complémentaires. Nous admettons que si ce nombre est important, les résultats d"exploitation sont meilleurs et le revenu du ménage s"améliore. En conséquence, les inégalités baissent.

Variables indépendantes issues de l'exploitation agricole

Quelques caractéristiques liées au capital foncier, à l'exploitation agricole notamment rizicole et à celle des principaux produits d"exportation comme girofle et ses dérivés, et litchi, sont retenues dans ce sous-paragraphe. La terre est l"une des composantes fondamentales du patrimoine de l"exploitation agricole. Le nombre de terrains possédés et/ou exploités directement par un ménage, ou sous forme de métayage ou de fermage, peut jouer un rôle important dans l"étude de facteurs des inégalités de revenus. Nous supposons que plus ce nombre est important, plus la rentrée d"argent des exploitants fonciers est considérable, donc l"écart de revenus entre agriculteurs diminue.

Facteurs liés à la riziculture

La superficie rizicole mise en valeur et la production annuelle de riz sont les principales variables indépendantes à estimer.

Surface cultivée

Mesurée en ares, la superficie exploitée par foyer a un lien direct avec la quantité globale de riz récoltée. Cette situation a une répercussion sur le nombre de mois d"autosuffisance alimentaire, car dans ce contexte, le riz produit ne sert qu"à l"autoconsommation familiale. Pour le cas de cette analyse, il est retenu comme référence qu"à moins de 100 ares, la surface d"exploitation rizicole est considérée comme faible et accroît les inégalités de revenus.

Production annuelle de riz

Deux saisons de campagnes rizicoles existent dans les observatoires. Nous notons la production de la saison 1 et de la saison 2. Il s"agit de la récolte de contre saison appelée localement "vary aloha" ou "riz précoce" (semis en juillet-août, récolte en décembre), et de la grande saison ou "vary taona" ou "riz de l"année" (semis en novembre-décembre, moisson en mi-mai ou début juin). Le total de la production annuelle de riz (exprimée en kg) regroupe les saisons 1 + 2. Selon nos calculs 1 , la consommation moyenne quotidienne en riz des ménages, en dehors de la période de soudure est de 2 kg (équivalent de 7 kapoaka), quantité qui peut augmenter avec la taille des ménages et la fréquence de 2 à 3 fois par jour. Le kapoaka est l"unité paysanne demandée, en ville comme en zone rurale, pour mesurer la quantité de riz à cuisiner. Cette quantité est plus forte dans les milieux ruraux où le travail de la terre demande plus de calories. D"ailleurs, la possibilité de diversifier les aliments s"avère limitée, notamment dans les zones très enclavées. 1 Il s"agit de nos propres calculs qui feront l"objet d"un article à paraître.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar

261

Quand nous désagrégeons cette quantité de ration alimentaire par rapport à la taille des ménages de 5,4 personnes, la consommation moyenne journalière en riz d"un individu atteint jusqu"à 370 grammes de riz blanc. Les malgaches sont les deuxièmes plus grands consommateurs de riz au monde après le Myanmar (ex-Birmanie) 1 , mais la production régionale/nationale reste encore insuffisante 2 . Pour évaluer la situation, nous mettons en place un critère. Lorsque la production de riz est inférieure ou égale à 500 kg (soit environ les 2/3 des besoins annuels d"un ménage moyen), l"autosuffisance alimentaire des familles risque d"être compromise. Une bonne récolte rizicole améliore l"économie familiale en matière d"autoconsommation et réduit l"écart de revenus.

Déterminants relatifs aux cultures d'exportation

La commercialisation de litchis et de girofle fait partie des produits de rente très abondants dans les observatoires. Bien qu"elle soit saisonnière, les revenus de ces produits destinés principalement à l"exportation peuvent avoir un certain impact sur la ressource économique des agriculteurs.

Commercialisation de litchis

La vente de litchis est une pratique annuelle, entre les mois de novembre et décembre. A l"exception des aléas cycloniques qui abattent les arbres fruitiers, et du retard de l"arrivée de pluie, la quantité vendue reste relativement importante et stable. Cette période de vente correspond à la situation où les ménages ont les rentrées d"argent les plus conséquentes, c"est le moment dit de la "traversée de l"argent". Dans la région étudiée, la "campagne de litchis" est un moment très particulier durant lequel la filière litchi mobilise quasiment tout le capital humain activement disponible dans la zone ; c"est ce que nous appelons le "plein emploi saisonnier". Durant quelques semaines, les personnes actives du ménage se mobilisent massivement et interviennent dans plusieurs activités rémunératrices (grimpeur, débardeur, spéculateur, vendeur, etc.). La trésorerie des ménages ruraux s"améliore davantage si la vente est bonne. Elle diminue alors l"écart de revenus. 1 Selon le site web de FAO [2004] : "au Myanmar, la consommation moyenne de riz avoisine 500 g par tête d'habitant par jour. La consommation européenne est nettement inférieure, soit environ 3 kg par habitant par an" http://www.fao.org/rice2004/fr/kids.htm consulté le 26/04/2013.

Commercialisation de girofle et ses dérivés

Pour le cas de girofle et ses dérivés, le raisonnement est quasi-identique à celui de litchis, caractérisé par la période1 de la "traversée de l"argent". Les seules différences sont :

un besoin en main-d"oeuvre moins dense, l"irrégularité de la production [START_REF] Schweitzer | Etude de marchés internationaux pour le piment et le girofle[END_REF]) et la volatilité du prix (Droy et Rasolofo [2001]).

Variables exogènes à caractères économiques

Les aspects explicatifs suivants sont regroupés en quatre catégories : finances, revenus des activités complémentaires, revenus particuliers et taux de croissance économique de Madagascar. L"épargne monétaire et l"emprunt peuvent aussi avoir une corrélation négative. Une personne emprunte parce que son épargne ne paraît pas suffisante voire inexistante. A l"inverse, un individu ayant plus d"épargne, n"a pas généralement intérêt à emprunter. Donc, le sans épargne et l"emprunt creusent les inégalités, tandis que l"épargne les réduit.

Revenus complémentaires et particuliers

A défaut de ressources monétaires annuelles conséquentes, la quasi-totalité des personnes en âge actif pratique la poly-activité [START_REF] Gondard-Delcroix | Entre faiblesse d"opportunités et persistance de la pauvreté : la pluriactivité en milieu rural malgache[END_REF], et 2009a]), en plus de leur métier principal. L"objectif primordial est de compenser le faible revenu familial. Le recours aux activités secondaires rémunératrices devient alors un moyen important de gagner de l"argent et permettre de diminuer la différence entre les ménages ruraux. Quand les familles se trouvent dans une crise financière sévère, elles recherchent des revenus exceptionnels et recourent à la vente de terrain et de bétail sur pied. Le recours à cette pratique très particulière peut rééquilibrer voire accroître le budget familial, et fait reculer les inégalités pendant cette période.

Variable macroéconomique

Le taux de croissance économique est un indicateur macroéconomique qui mesure la performance du pays en termes de richesses créées par les résidents pendant une année. La hausse comme la baisse du PIB signifie l"enrichissement ou l"appauvrissement de la nation. C"est un facteur macroéconomique qui agit sur le pouvoir d"achat des habitants quand il est divisé par le nombre de la population totale (PIB/tête). Par conséquent, il peut jouer un rôle important dans l"estimation de déterminants des inégalités de revenus, même si la thèse de [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] concernant sa courbe en U-inversé est fortement critiquée actuellement. Deux éventuelles possibilités peuvent alors exister : quand le taux de croissance est positif ou nul, la redistribution du revenu au sein du pays augmente voire stabilise le pouvoir d"achat de la population. Les écarts de revenus diminuent (Kuznets [ibid.]). Si cet indicateur est négatif, le niveau de vie baisse et le creusement de l"écart de revenus s"intensifie entre riches et pauvres.

Variables spécifiques

Les deux dernières variables exogènes très particulières au modèle sont : la crise politique (cf. Alesina et Perotti [1994[START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF]) et le cyclone (Droy et Rasolofo [2001]). En 2002, Madagascar a subi une grave crise politique qui a appauvri la nation. La période a été caractérisée par la désarticulation, le marasme de l"économie et la prolifération du marché noir, notamment des produits pétroliers, à cause de la coupure des ponts sur les grands axes routiers nationaux. Ceci laisse penser que la crise a enrichi les riches et les proches du pouvoir, et par la suite, accentué l"écart de revenus entre la population. Le cyclone, longuement évoqué dans ce travail, est l"un des aléas naturels les plus dévastateurs des localités étudiées. Pour une économie familiale morose et faiblement monétarisée, son passage quasi-annuel anéantit non seulement les maisons d"habitation principalement en "falafa" 1 peu résistantes au vent violent, mais également la production agricole, et expose davantage la population rurale à une situation de précarité structurelle.

Dans ce contexte, les pauvres sont très touchés, mais les plus riches des pauvres perdent aussi plus de leurs biens matériels, ce qui réduit les inégalités. 1 Le "falafa" fait partie des matériaux végétaux de construction d"habitation traditionnelle. Quels sont alors les signes attendus de coefficients des variables explicatives du modèle ? C"est ce que nous prévoyons dans le tableau récapitulatif ci-après.

Tableau 13. Signes attendus de coefficients des variables du modèle

266

III. PREALABLE A L'ESTIMATION DU MODELE

Plusieurs variables explicatives sont considérées dans les modèles économétriques (voir section 2 du chapitre 4) afin de mieux analyser les principaux déterminants des inégalités de revenus de ménages ruraux. Avant de les estimer, nous procédons d"abord à l"analyse de corrélation de chaque variable indépendante.

Test de corrélation des variables

La matrice de corrélation permet de tester les corrélations pouvant exister entre toutes les variables mobilisées dans les modèles. Sont-elles faiblement, moyennement ou fortement corrélées ? Dans le cas d"une forte corrélation entre deux variables (au-dessus de +0,75 et en dessous de Ŕ0,75 pour le cas de cette étude), la littérature renseigne que nous pouvons retirer l"une des deux, c"est-à-dire, la moins importante dans l"équation [START_REF] Greene | Econométrie, Edition française dirigée par Didier Schlacther, avec la participation de Théophile Azomahou[END_REF]). D"ailleurs, [START_REF] Wooldridge | Econometric analysis of cross-section and panel data[END_REF] précise que le test de corrélation est un outil nécessaire dans la mesure où il permet d"améliorer la qualité et la pertinence du modèle considéré, tout en retirant l"une des deux variables fortement corrélées.

Matrice de corrélation de l'équation

La matrice constituée se présente sous forme d'une "demi-matrice" avec le même nombre de variables dont la diagonale est représentée par l"unité. Elle offre les possibilités de corrélations entre les variables. Le nombre des lignes et des colonnes indique l"effectif des variables. Dans le processus, la vérification se fait deux à deux. Quand la même variable (identique) se croise, c"est-à-dire, testée avec elle-même, le coefficient de corrélation est égal à l"unité. Il explique alors l"existence d"une parfaite corrélation. C"est ce que nous constatons sur le long de la diagonale du tableau ci-dessous (voir aussi l"annexe 10, pp. 386-387). Les résultats du coefficient varient de Ŕ 1 à + 1. L"interprétation peut être divisée en trois. Cet indice est négatif et/ou proche de Ŕ 1, lorsque les deux variables testées sont corrélées négativement. Cela veut dire qu"elles interagissent de manière inverse : l"accroissement de l"une des deux variables entraînera la diminution de l"autre. Par exemple, la crise politique a un lien fortement1 négatif sur le taux de croissance économique de Madagascar. Il en est de même pour la thésaurisation2 qui a une liaison négative quand les ménages se déclarent sans aucune forme d"épargne monétaire.

Tableau 14. Matrice de corrélation des variables du modèle

Ensemble des observatoires, période de 2000 à 2004 age sexe celib marie divor veuf neuv cm2 colle lycee univ act Taille actif terre surf prod clitc cgiro inves depo thesa sans empr agri peche artisa trans com excep crise cyclo tce age 1,00 sexe -0,09 1,00 celiba -0,16 -0,11 1,00 marie -0,08 0,81 -0,31 1,00 divorce 0,02 -0,57 -0,07 -0,66 1,00 veuf 0,22 -0,50 -0,06 -0,53 -0,12 1,00 neuv 0,30 -0,14 0,03 -0,17 0,05 0,18 1,00 cm2 -0,11 0,09 0,02 0,07 -0,03 -0,08 -0,49 1,00 colleg -0,19 0,07 -0,06 0,11 -0,02 -0,11 -0,49 -0,27 1,00 lycee -0,12 0,03 -0,01 0,05 -0,02 -0,05 -0,25 -0,14 -0,10 1,00 univ 0,11 -0,05 0,04 -0,05 0,02 0,03 0,13 -0,10 -0,08 -0,03 1,00 act 0,02 0,05 0,01 0,01 0,00 -0,02 0,20 0,06 -0,10 -0,34 0,01 1,00 taille 0,11 0,21 -0,16 0,30 -0,23 -0,08 -0,13 0,11 0,05 0,02 -0,04 -0,08 1,00 actif 0,15 0,18 -0,09 0,23 -0,20 -0,06 -0,10 0,10 0,01 0,03 -0,03 -0,10 0,74 1,00 terre_p -0,19 -0,04 0,06 -0,03 0,04 -0,04 -0,06 0,00 0,05 0,01 -0,01 -0,06 -0,09 -0,07 1,00 surf -0,06 -0,12 0,06 -0,15 0,11 0,05 0,09 -0,02 -0,04 -0,07 -0,04 0,04 -0,16 -0,16 0,07 1,00 prod_r -0,08 -0,20 0,07 -0,24 0,18 0,11 0,12 -0,06 -0,08 -0,06 -0,02 -0,01 -0,26 -0,25 0,09 0,34 1,00 clitchi -0,02 0,06 0,01 0,06 -0,06 -0,02 -0,03 0,02 0,00 0,04 -0,08 -0,02 0,09 0,05 -0,10 0,04 0,01 1,00 cgirofle 0,01 0,06 0,01 0,04 -0,04 -0,01 0,05 0,01 -0,02 0,00 -0,05 0,06 0,02 0,02 -0,04 0,02 -0,01 0,09 1,00 invest -0,02 0,04 -0,03 0,05 -0,05 -0,01 -0,04 0,03 0,00 0,02 0,04 -0,06 0,00 0,02 -0,03 -0,08 -0,06 -0,02 0,00 1,00 depot 0,06 0,04 -0,02 0,06 -0,04 -0,03 -0,11 -0,01 0,06 0,16 -0,01 -0,13 0,09 0,13 -0,03 -0,16 -0,16 -0,06 0,02 -0,03 1,00 thesaur -0,08 0,04 0,00 0,02 -0,01 -0,02 0,00 0,02 0,00 -0,04 -0,01 0,04 -0,04 -0,05 0,07 0,07 0,02 0,05 0,00 -0,34 -0,43 1,00 sansep 0,06 -0,09 0,02 -0,09 0,06 0,05 0,09 -0,03 -0,05 -0,07 0,00 0,07 -0,01 -0,03 -0,05 0,07 0,10 -0,01 -0,01 -0,06 -0,10 -0,73 1,00 emprun -0,11 0,01 -0,03 0,03 -0,02 -0,01 -0,09 0,00 0,07 -0,01 -0,01 -0,01 0,08 0,04 0,06 0,01 0,03 -0,05 -0,09 -0,02 -0,03 -0,02 0,04 1,00 agri -0,11 -0,01 0,04 -0,07 0,05 0,02 0,10 0,01 -0,08 -0,14 -0,01 0,17 -0,02 -0,01 0,06 0,15 0,22 0,01 0,06 -0,09 -0,14 0,05 0,09 0,03 1,00 peche -0,05 0,02 0,00 0,02 -0,02 0,00 -0,03 0,02 0,00 -0,03 0,06 0,03 0,02 0,03 0,00 0,00 0,05 -0,02 -0,08 0,00 -0,03 -0,03 0,06 0,08 -0,02 1,00 artisan 0,00 -0,07 -0,06 0,00 0,02 0,01 0,04 0,00 -0,01 -0,09 0,06 0,13 0,02 -0,01 -0,02 0,05 0,01 0,01 -0,04 -0,02 -0,09 0,00 0,07 0,05 0,06 0,11 1,00 transf 0,14 0,11 -0,03 0,12 -0,10 -0,05 0,06 -0,03 -0,01 -0,04 0,08 0,12 0,09 0,04 -0,07 -0,08 -0,21 -0,06 -0,01 0,05 0,04 -0,04 0,00 0,01 -0,16 -0,03 -0,10 1,00 comm -0,13 -0,03 -0,04 0,01 0,03 -0,01 -0,12 0,03 0,08 0,10 -0,04 -0,01 0,04 0,04 0,04 -0,05 -0,01 0,00 0,01 0,04 0,11 0,02 -0,11 -0,01 -0,12 -0,05 -0,13 -0,09 1,00 except 0,03 -0,06 0,00 -0,09 0,07 0,05 0,01 0,02 -0,01 0,00 -0,16 0,01 0,03 0,00 -0,02 0,06 0,13 0,05 0,06 -0,03 -0,04 0,02 0,02 0,02 0,11 -0,03 -0,02 -0,12 -0,04 1,00 crise 0,00 0,01 0,04 0,00 -0,01 -0,01 -0,05 0,01 -0,01 -0,01 -0,08 0,00 0,00 -0,02 0,00 -0,02 -0,02 -0,01 -0,03 0,03 0,00 0,09 -0,13 0,04 0,14 -0,11 -0,10 0,00 0,00 0,06 1,00 cyclon -0,10 -0,04 0,02 -0,04 0,03 0,01 -0,05 0,03 0,01 0,01 0,14 -0,03 0,00 0,02 -0,03 0,01 0,05 0,00 -0,03 0,00 -0,08 0,11 -0,09 0,07 0,14 0,19 0,10 -0,22 0,04 -0,01 0,39 1,00 tce 0,01 -0,01 -0,04 0,00 0,01 0,01 0,03 -0,01 0,01 0,01 0,04 0,00 0,00 0,01 -0,03 0,02 0,02 0,03 0,04 -0,04 -0,01 -0,09 0,14 -0,04 -0,14 0,06 0,09 -0,01 -0,01 -0,06 -0,97 -0,41 1,00

Source : auteur.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 268 En revanche, les deux variables sont corrélées positivement quand ce coefficient est proche de l"unité (et/ou égal à + 1). Cela signifie que les variables progressent dans le même sens : si l"une des variables s"accroît, la seconde augmente également. Pour illustration, deux identifiants très particuliers sont pris en compte dans ce tableau. Le nombre d"actifs humains devient nombreux lorsque la taille des ménages est importante1 .

Le statut marital du chef de ménage (marié) a une relation2 fortement positive au sexe.

Quant à la valeur du milieu (c"est-à-dire, si le coefficient avoisine ou égal zéro), il n"y a pas de corrélation linéaire entre les variables.

A part ces quelques indicateurs évoqués, l"ensemble du tableau analysé montre que la grande majorité des variables du modèle reste faiblement corrélée. Par ailleurs, il est important de mentionner que les variables comme "crise politique" (crise_02) et "taux de croissance économique" (tce), puis "marié(e)" et "sexe", sont liées par une très forte corrélation. Vu l"importance capitale de ces variables dans l"étude des déterminants des composantes des inégalités de revenus des ménages, il ne nous paraît pas juste de retirer l"un des deux facteurs assez corrélés (Wooldridge [op. cit.]). Nous les gardons dans l"équation. Le modèle est retenu, et aucune variable indépendante n"a été retirée.

Statistiques descriptives

Il existe bon nombre de variables explicatives pour lesquelles nous allons étudier dans le tableau3 qui suit. Il s"agit d"une présentation des résultats des statistiques descriptives de l"ensemble des données cylindrées, rencontrées durant toute la période d"observation pour l"ensemble des localités. Le tableau expose alors les différents types de variables du modèle, l"effectif total d"observations, la moyenne, l"écart-type ainsi que les valeurs extrêmes (minimales et maximales) de chaque facteur considéré. Comme nous avons choisi de travailler sur les variables dichotomiques dont les paramètres sont principalement de type binaire (avec quelques exceptions des variables continues), ces valeurs extrêmes deviennent particulièrement réduites.

Les résultats de statistiques descriptives relatent alors les informations sur les 667 ménages (298 + 369) observés dans le cas de données équilibrées. En général, la moyenne 269 d"âge (noté "age") du chef de ménage est de 45 ans. Elle est plus faible à Mahanoro (42 ans) qu"à Fénérive-Est (48 ans). Ce qui signifie que les valeurs minimale et maximale sont plus basses dans le Sud (respectivement 16 ans et 83 ans) que dans le Nord (17 ans et 94 ans). Cela indique également qu"à Mahanoro, un(e) jeune âgé(e) de 16 ans, contre 17 ans à Fénérive-Est, est déjà chef de famille 1 . Les principales causes sont l"abandon et/ou la non-fréquentation scolaire (voir pp. 196-197). En ce qui concerne l""act" ou l"activité principale 1 , elle est l"unique moyenne la plus proche de l"unité. Celle-là se traduit par la pratique de l"agriculture (avec un petit élevage en extensif) et de la pêche, pour la quasi-totalité des chefs de famille. Quant à la composition des familles, la taille des ménages s"élève à 5,4 et le nombre d""actif" humain est de 2,6 pour un écart-type de près de 1,4 personne. Ces statistiques indicatives supposent le nombre des personnes en âge actif 2 (compris entre 15 et 64 ans) au sein d"un ménage, qui contribue à la production agricole et l"entrée d"argent. La valeur minimale est de zéro.

Tableau 15. Résultats globaux des statistiques descriptives

Ce qui indique que le foyer est constitué de(s) personne(s) très âgée(s) (avec ou sans petitsenfants). En revanche, la valeur maximale varie d"une zone à l"autre. Elle s"élève à 11 personnes à Fénérive-Est, contre 9 à Mahanoro.

Au niveau foncier "terre_poss", la moyenne est tout proche de zéro. Selon le codage numérique donné à cette variable, celle-ci explique que la grande majorité des agriculteurs possède des terrains agricoles. En matière d"exploitation agricole, notamment dans la riziculture, la moyenne de "surf" (ou surface exploitée) est élevée. C"est une indication que la grande partie des paysans n"exploitent qu"une superficie rizicole inférieure ou égale à 100 ares. La variable "prod_riz" (ou production de riz) se situe légèrement au-dessus de la moyenne et se présente différemment entre les zones. Elle est plus élevée dans le Sud, tandis qu"à Fénérive-Est, la situation est largement en dessous 3 du 1 Cf. 1.1.2. Professions principales du chef de ménage, pp. 184-185, voir tableau 6, Répartition des activités principales de chef de ménage et conjointe, p. 185, qui met en exergue les métiers des hommes et femmes. 2 Le sous-titre 1.1.1. Actifs de 15 à 64 ans selon les activités, pp. 183-184, l"a abordé globalement. 3 Plus précisément à 0,3758 pour Fénérive-Est contre 0,6553 pour Mahanoro. 271 milieu. Cet état de chose explique que la majeure partie des chefs de ménage, notamment à Mahanoro, produit moins de 500 kg de riz par an. Dans un pays comme Madagascar où le riz constitue l"aliment de base, cette faible production peut avoir une conséquence sérieuse sur les inégalités de revenus des agriculteurs.

Pour les produits de rente, les deux observatoires situés dans les régions d"Analanjirofo et d"Atsinanana, sont parmi les premières zones productrices de litchi ("clitchi") et de girofle ("cgirofle") à Madagascar. La zone Nord se distingue pour ces deux types de produits. Auzias et Labourdette [2010, p. 96] affirment même par un sous-titre "Fruit star : le litchi", que "toute la côte-Est abonde en litchis, la région de Fénérive-Est étant la plus importante productrice du pays". Le rapport 1 d"activités du PPRR le confirme également pour le girofle. C"est pourquoi nous rencontrons des résultats statistiques strictement inférieurs à 0,5, ce qui démontre que des agriculteurs produisent et vendent ces "produits phares" sur les marchés locaux. Les quantités vendues peuvent constituer une rentrée d"argent très importante, pouvant creuser l"écart de revenus entre ceux qui en disposent par rapport à ceux qui n"en produisent pas.

En dépit de la pauvreté alarmante, plusieurs ménages se débrouillent pour mettre de côté une infime épargne. C"est la signification de la moyenne très faible de sans épargne ("sanseparg"). L"inexistence des institutions financières de proximité, le faible niveau d"éducation et le dénuement de la population amènent les paysans à pratiquer la thésaurisation 2 ("thesaur"). Cette dernière a une moyenne élevée, touchant plus de troisquarts des foyers. Par contre, l""invest" ou l"investissement en matière d"achat de bijoux, de prêts à d"autres ménages, de capitalisation par l'achat de bétail et/ou de terrain, de création de nouvelles plantations, puis le "depot" ou le dépôt financier auprès de système financier décentralisé comme l"OTIV, sont très faiblement représentés (proche de zéro). Seule une frange minoritaire les pratique. La situation est assez similaire pour le cas de l"emprunt avec, cette fois-ci, un écart de deux points de plus au profit de ce dernier. Cette statistique montre que moins de chef de ménages recourent au système d"emprunt pour résoudre leur problème financier.

1 "Les données transversales issues des enquêtes auprès de ménages ruraux de l"observatoire rural d"Analanjirofo comportent un panel de près de 250 ménages producteurs de girofle et/ou d"huile essentielle de girofle". Il s"agit là, d"un extrait du rapport d"activités de 2009 du PPRR, publié en ligne sous le titre : Les ménages producteurs de girofle : enjeux de la qualité à l'échelle des petites exploitations, dans http://www.pprr.mg/spip.php?article122 consulté le 07/01/2016. 2 Près de sept ménages sur dix (0,7613) pratique de la thésaurisation (0,6 à Fénérive-Est et 0,8 à Mahanoro).

272

Afin de compléter leur revenu, les actifs humains du ménage se mobilisent dans plusieurs types d"activités complémentaires. Pour le cas de l""agri" ou l"agriculture, le résultat se trouve légèrement en dessous de la moyenne, et est opposé entre les localités. Il est plus élevé à Mahanoro (au-dessus du milieu) qu"à Fénérive-Est. Ce qui présuppose que les personnes actives d""Antatsimo", signifiant localement des Sudistes, se dirigent davantage vers le salariat agricole, l"exploitation forestière comme le charbon de bois, etc., plus que des "Antavaratra", indiquant des Nordistes. Néanmoins, même si les observatoires se trouvent sur la Côte-Est, seuls quelques sites d"enquêtes tels Rantolava, Ambatotsondrona pour Fénérive-Est, et Ampitakihosy, Ambodiharina pour Mahanoro, bordent géographiquement la rivière et/ou le lac, l"océan Indien et le canal des Pangalanes.

C"est la raison pour laquelle la moyenne de la pêche est quasiment nulle. L"artisanat concerne environ la moitié des foyers, et touche les activités manuelles tels le tressage, le tissage pour les femmes, et la charpente, la menuiserie, etc. plutôt pour les hommes.

Le métier lié à la transformation ("transformer") artisanale des produits agricoles est très faiblement pratiqué, un contraste au niveau spatial. Contrairement à Mahanoro où la moyenne est presque nulle, près d"une famille sur deux l"exerce à Fénérive-Est. Cette profession secondaire comprend l"huilerie artisanale (huile de coco), la fabrication de toaka gasy, de betsa, de sucre artisanale et d"huiles essentielles (girofle et ses dérivés, niaouli).

Quant au "commerce", peu de ménages s"y intéressent (environ deux sur dix).

L"éloignement et/ou l"enclavement des communes rurales, sans pour autant négliger le faible pouvoir d"achat des paysans, peuvent être, entre autres, évoqués comme facteurs qui empêchent le développement du secteur commercial. Sinon, ceux qui ont un minimum de "fonds commercial de démarrage" pratiquent l"une ou l"autre des quelques activités suivantes : l"épicerie, l"achat et la revente des produits agricoles (riz et girofle) et de mer (poissons frais et/ou sec). Le dernier identifiant particulier aux ressources monétaires familiales est l""except". Il s"agit du revenu spécifique1 . Dans la nécessité extrême d"argent, les paysans recourent au revenu exceptionnel pour combler le déficit budgétaire.

Un peu plus de sept ménages sur dix y ont recours 2 .

273

La variable macroéconomique insérée dans le modèle est le taux de croissance du PIB. La richesse de la nation peut-elle avoir une influence sur les inégalités de revenus des ménages ruraux ? Durant la décennie, ce taux tourne autour de 2,6 % par an à Madagascar.

Les grands efforts déployés pour le redressement général du pays ont été neutralisés par le marasme économique survenu en 2002 à la suite de la crise politique où ce taux a atteint sa valeur minimale extrême de Ŕ12,67 %, une catastrophe pour un pays déjà pauvre.

Le dernier identifiant des inégalités de revenus étudié est le cyclone. Il présente un résultat au-dessus de la moyenne. Néanmoins, la fréquence de son passage n"est pas la même dans les observatoires. En cinq ans, Fénérive-Est n"a été frappé que deux fois, contre six fois à Mahanoro. C"est l"explication des statistiques diamétralement opposées 1 entre les deux zones.

Nous avons analysé les corrélations et les statistiques descriptives. Il ne nous reste plus qu"à procéder à l"estimation économétrique du modèle. 1 A Fénérive-Est, la moyenne calculée n"atteint que 0,4 contre 0,8 à Mahanoro.

SECTION 2 PRINCIPAUX DETERMINANTS DE L'INEGALITE ET DE L'EXTREME PAUVRETE : DE L'ANALYSE ECONOMETRIQUE AUX LEÇONS TIREES DU MODELE

Cette section constitue une étape importante de notre thèse puisqu"il met en lumière les principaux déterminants de l"inégalité et de l"extrême pauvreté sous l"angle de l"analyse empirique. Pour donner un fondement solide à notre étude, il nous semblait très pertinent d"asseoir notre analyse sur le traitement de données statistiques en s"appuyant sur des instruments de l"économétrie. Il s"agit bien entendu, compte tenu du champ très vaste couvert par l"économétrie, de n"utiliser que des outils appropriés et spécifiques aux microdonnées, afin de faire ressortir les déterminants recherchés. Le premier paragraphe sera consacré à la présentation des outils économétriques pour le traitement de données avec une variable expliquée très particulière, puisqu"elle est binaire. L"objectif étant uniquement de présenter les principales caractéristiques de ces outils afin de nous aider dans l"interprétation des résultats.

Le deuxième se focalisera sur les principaux déterminants de la probabilité de la survenance de l"inégalité ou de tomber dans l"extrême pauvreté. Ces déterminants sont assez nombreux. Ils portent non seulement sur les caractéristiques des ménages, mais également sur celles de leur exploitation agricole, sur des variables de revenus et de finances, sans oublier les effets éventuels de la croissance économique ainsi que les effets climatiques et crises politiques. L"objectif consistera alors de discuter et de montrer en quoi ces déterminants constituent des variables explicatives fondamentales, aussi bien sur le plan économique qu"empirique. Le dernier paragraphe nous amènera à interroger sur les leçons que l"on peut tirer du modèle. Il s"agira de voir en quoi les inégalités ainsi que la persistance de l"état de pauvreté, mis en exergue dans la section précédente, peuvent être combinées aux déterminants révélés ici dans cette dernière section, afin d"avancer des propositions en matière de lutte contre l"extrême pauvreté.

I. DONNEES DE PANEL ET PROBABILITES DE L'INEGALITE ET D'EXTREME PAUVRETE

Les données statistiques, à notre disposition, afin de mettre en lumière et d"analyser les principaux déterminants de l"extrême pauvreté et de l"inégalité sont des micro-données portant sur les ménages observés sur plusieurs années dans deux zones géographiques de L"aspect multidimensionnel des micro-données nous conduit à nous orienter vers un modèle appartenant à la famille des modèles de l"économétrie des données de panel. En effet, supposons que la variable expliquée peut s"écrire sous la forme linéaire1 suivante :

(1)

r t i r r t i r t r i r r t i X y           i = 1,…, r N , t = 1,…, r T , r = F, M où r t i X
est le vecteur de dimension (1, K) des variables explicatives, r  est le vecteur (K, 1) des paramètres à estimer ; r  est le paramètre associé à la constante lorsque l"on effectue une étude séparée des localités, r = F et r = M. Par ailleurs, le terme d"erreur

i M i F i      , t M t F t      et      M F
. Dans cette perspective, le vecteur  des paramètres est supposé identique sur l"ensemble des données des deux localités F et M. Toutefois, l"hétérogénéité peut être mise en valeur soit à travers l"effet individuel i  , soit à travers l"effet temporel t  , soit à travers les deux effets. Notre principal objectif étant la recherche empirique des variables explicatives fondamentales, on se limitera dans l"ensemble des possibilités de choix de modélisation en matière L"extrême pauvreté signifie également que l"individu i appartient à la catégorie des ménages dont l"indicateur de l"inégalité de revenu a pour référence inf Rr  . Autrement dit, dans notre modèle, l"étude de l"inégalité de revenu chez les pauvres revient à étudier la situation du ménage le plus touché par l"inégalité, à savoir l"ultra-pauvre. Ce qui nous autorise également à écrire :

y irt = { inf Rr r R t r i R si    
Quelles sont les conséquences d"une variable expliquée ne pouvant prendre que deux valeurs 0 ou 1 ? D"abord, l"expression de l"espérance mathématique de la variable expliquée, sachant le vecteur de variables explicatives r t i X , n"est autre que l"expression d"une probabilité de tomber dans l"extrême pauvreté, sachant r t i X , ou que l"inégalité soit référencée par inf r  . En effet, l"espérance conditionnelle est la somme des modalités, 1 ou 0, pondérées par leur probabilité respective de réalisation :

(3) E ( ) / r t i r t i X y = 0 ) / 0 ( 1 ) / 1 (      r t i r t i r t i tr i X y P X y P = ) / 1 ( r t i r t i X y P 
Par conséquent, l"espérance de irt y offre la possibilité d"étudier la probabilité qu"il y ait inégalité, ou la probabilité que le ménage i, i = 1,…, r N , vivant dans la zone r, r = F, M, à l"année t, t = 1,…, r T , soit ultra-pauvre. L"objectif de notre approche empirique consiste alors à expliquer la probabilité en question en fonction du vecteur r t i X qui contient K données observées sur les caractéristiques et l"environnement du ménage i.

Puisqu"une probabilité prend toujours sa valeur dans l"intervalle [0,1] et qu"une probabilité ne présente pas nécessairement une forme linéaire comme en (1), mais plutôt une forme non linéaire, il est plus judicieux de considérer un modèle non-linéaire :

(4) ) ( ) / ( r t r i ir t r i rt i X F X y E     i = 1,…, r N , t = 1,…, r T , r = F, M
La non linéarité du modèle a conduit les économètres, spécialistes du traitement de données de panel et de variables qualitatives, à considérer trois types de spécification qui ont été baptisés le modèle de probabilité linéaire, le modèle Probit et le modèle Logit. Ces trois modèles font l"objet de plus amples présentations dans les paragraphes qui suivent.

Cependant à titre d"information, nous avons commencé notre étude pour ce travail par le modèle linéaire, le plus simple mais le plus critiqué dans la littérature. C"est pourquoi, n"étant pas vraiment un expert dans le domaine de l"économétrie de micro-données avec

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 278 une variable dépendante dichotomique, nous nous sommes basés sur les critiques pour nous intéresser au Logit et Probit. Il ne s"agit pas ici de prendre part dans le débat entre, d"un côté les puristes de l"économétrie des variables qualitatives de panel, et de l"autre, les adeptes de la forme linéaire. En se focalisant sur notre objectif de départ, à savoir la recherche des déterminants de l"inégalité ou de l"ultra-pauvreté, nous avons cherché à travers l"utilisation de ces trois instruments une forme d"assurance sur la pertinence de notre approche, notamment si les trois spécifications valident l"ensemble de nos variables explicatives.

Modèle linéaire : critiqué mais toléré pour les données de panel

Si l"on se réfère aux travaux relatifs à l"économétrie des variables qualitatives, tels que celui de Hurlin [2003], le modèle linéaire présente plusieurs inconvénients. Cependant, les difficultés liées à la prise en considération de l"hétérogénéité, à travers les effets fixes et les effets aléatoires, dans les modèles non linéaires, Probit ou Logit, peuvent pousser à opter pour la simplicité du modèle linéaire.

Critiques du modèle

Si l"on se réfère à (4), le modèle de probabilité linéaire s"écrit : (4a)

r t i r r t i r i r t i X y       i = 1,…, r N , t = 1,…, r T , r = F, M
Sur le plan théorique, ce modèle présente plusieurs inconvénients. D"abord, rien ne garantit qu"après estimation des paramètres

r i  et r  , que les probabilités estimées r r t i r i X    se trouvent systématiquement dans l"intervalle [0, 1].
Par ailleurs, dans le modèle linéaire, on suppose généralement que le terme d"erreur

t r i  suit une loi normale d"espérance ) ( r t i E  = 0 et de variance 2 ) ( r r t i V    pour tout i et t.
Si l"on note r  le vecteur des erreurs de dimension (

) ( '  r t i r t i X E  , ' r t i X est la transposée de r t i X .
Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 279 Aussi, puisque itr y ne peut prendre que les valeurs 1 ou 0, alors les termes d"erreurs ne peuvent également prendre que deux valeurs possibles :

(5)

r t i  = r r t i ir X     1 ou r r t i ir r t i X      
Il en résulte qu"en théorie, l"hypothèse avancée antérieurement sur la distribution d"une loi normale de r t i  du modèle linéaire est difficilement soutenable. Par ailleurs, à partir de la construction du modèle, et après calcul, on montre que la variance de l"erreur varie avec le vecteur des variables explicatives :

(6) ) )( 1 ( ) ( r r t i r i r r t i r i r t i X X V         
Ce qui n"est pas pris en compte dans la spécification du terme d"erreur du modèle linéaire. Nous sommes parfaitement conscient de l"ampleur de ces critiques, néanmoins le modèle linéaire permet d"intercepter plus facilement les effets d"hétérogénéité dans le cadre des modèles de panel, et ce, malgré ses faiblesses sur le plan théorique. [START_REF] Ichino | Micro-Econometrics : Limited Dependent Variables and Panel Data[END_REF] présente les avantages et les inconvénients du modèle linéaire pour les données de panel.

Des estimateurs pour intercepter les effets individuels

Les modèles linéaires de panel sont étudiés dans l"ouvrage de Dormont [2007] et de [START_REF] Pirotte | Econométrie des données de panel. Théorie et applications[END_REF]. Dans ce paragraphe, nous ne présenterons que les principaux estimateurs associés aux modèles à effets fixes et à effets aléatoires.

Modèle à effets fixes

Reprenons le modèle (4a) et procédons à un empilement des observations pour chaque ménage i, i = 1,…, r N . Les données empilées du ménage i peuvent s"écrire sous une forme vectorielle :

(7)

r i r r i r i r r i X S y       i = 1,…, r N et r =F, M.
Puisque chaque ménage i est observé sur r T années, le vecteur r i y est de dimension ( r T , 1), de même pour r i  . Par contre, r i X est une matrice de dimension ( r T , K) et r S est un vecteur qui ne contient que des 1 de dimension ( r T , 1). A partir de (7), la source

r t i r r i r t i r i r t i x X y y       ) ( i = 1,…, r N , t = 1,…, r T , r = F, M. où r T t r t i r i T y y r / 1    (8)
est la moyenne classique calculée sur la dimension temporelle et

       r r T t r T t rK t i r r t i ir T X T X x 1 1 1 / ,...., /
est le vecteur d"ordre (1, K) des moyennes sur la dimension temporelle des variables explicatives. Il s"agit de centrer chaque variable endogène et exogène par rapport à la moyenne individuelle. Après calcul, on obtient alors les estimateurs intra ou les estimateurs Within, ou encore les estimateurs avec variables muettes que l"on notera, pour r = F, M :

(9) )] ( ' ) ( [ )] ( ' ) ( [ ˆ1 1 1 1 1 1 r i r t i T t N i r i r t i T t N i r i r t i r i r t i r y y x X x X x X r r r r               
Les estimateurs des effets individuels sont donnés par

r r i r i r i x y 1     pour i = 1,…, r N .
Dans l"expression (9), ' ) (

r i r t i x X 
est la transposée, de dimension (K ,1), de

) ( r i r t i x X 
qui est de dimension (1,K). En résumé, la technique d"estimation pour le modèle linéaire à effets fixes revient dans un premier temps à transformer le modèle initial en centrant chaque variable observée par rapport à la moyenne individuelle. Ensuite, on applique l"outil de base le plus simple à savoir la méthode des MCO.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 281 Jusqu"ici nous avons supposé dans la spécification du modèle à effets fixes que les deux districts, F et M, faisaient l"objet d"une étude séparée. Dans le cadre de notre démarche empirique, nous avons également appliqué la méthode à effets fixes sur l"ensemble de ces deux zones, en empilant les observations. Dans cette optique les effets individuels constants varient bien d"un ménage à l"autre, autrement dit

Modèle à effets aléatoires

Considérons le modèle à erreurs composées dont l"origine remonte aux travaux de Balestra et Nerlove [1966] : [START_REF]Matrice de corrélation des variables par observatoire[END_REF]

r t i r r t i r t r i v X y      i = 1,…, r N , t = 1,…, r T , r = F, M où r t i r i r t i v     . r  est la constante et
) ( ) ( ) (    r t i r t i r i v E E E  
. Les variables explicatives ne peuvent être corrélées avec les termes erreurs. Les effets individuels

r i  et les termes r t i  vérifient les hypothèses suivantes : 2 ) ( r r j r i E      si i = j et 0 sinon, et 2 ) ( r r s j r t i E      si i = j et t = s, et 0 sinon.
Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 282 En empilant les observations de chaque ménage i, comme en (7), il vient que : [START_REF]Statistiques descriptives des variables du modèle[END_REF] 1). La matrice de variances-covariances du vecteur de perturbations r i v est définie par :

r i r r i r i Z y     i = 1,…, r N , r = F, M où r i r i r r i S v     , ] [ r i r r i X S Z  et        r r r    r i y , r S et r i  sont de dimension ( r T , 1), r i Z de dimension ( r T , K + 1), r  de dimension (K +1,
(12) r T r r r r r i r i r I S S v v E 2 ' 2 ' ) (         ' r
S est la transposée de r S . Le meilleur estimateur linéaire du modèle à effets aléatoires est l"estimateur de Moindres Carrés Généralisés (MCG).

( Par conséquent, dans la première étape de la procédure, l"estimateur 2 r   de la variance intra-classe est calculé à partir des résidus du modèle à effets fixes :

) ] [ ] [ ˆ1 1 ' 1 1 1 ' r i r N i r i r i r N i r i rMCG y Z Z Z r r            r = F, M où 1   r = 2 ' / ] [ r r r r T S S I r     et ] [ / 2 2 2 r r r r r T          et rMCG  ˆ , r = F, M, 13
(14) ) ( ] ' ) ( ) [( ˆ1 1 2 1 2 K N T N x X y y r r r N i T t r r i t r i r i t r i r r r              r = F, M.

Rappelons que

r i r r i r r i x y       i = 1,…, r N r = F, M.
Il s"agit ici d"effectuer des régressions de MCO uniquement sur les moyennes individuelles des r N ménages, aussi bien au niveau de la variable expliquée, qu"au niveau des variables explicatives. Les expressions de ces moyennes sont présentées dans le modèle à effets fixes. L"estimateur inter-classe a pour écriture :

(16)  r 2  )] ( ' ) ( [ )] ( ' ) ( [ 1 1 1 r r i N i r r i r r i N i r r i y y x x x x x x r r          r = F, M où r
y est la moyenne des moyennes individuelles des ménages vivant dans le district r, de même r x est le vecteur des moyennes individuelles des variables explicatives.

C"est à partir des résidus de ( 15) que l"on peut tirer l"expression de l"estimateur de la variance inter-classe :

( ˆr r N i r r r i r i r T K N x y r               (16) 2 1 2 2 2 1 ) 1 ( )
En utilisant les estimateurs des variances intra-classe et inter-classe définis en ( 14) et [START_REF]Inégalité mondiale des revenus avec et/ou sans pondération par les populations[END_REF], on peut déduire l"expression de r  ˆ. De même que l"on obtient MCG r ˆ en utilisant r  ˆ dans la formule [START_REF]part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants[END_REF].

En ce qui concerne le traitement de l"ensemble, en empilant les données des deux observatoires, la spécification du modèle est modifiée du fait que

i M i F i      et que      M F
. Il s"agit alors d"appliquer la méthode d"estimation à effets aléatoires sur la spécification globale du modèle.

Modèles Logit et Probit

Les critiques à l"encontre du modèle de probabilité linéaire envers le non-respect d"un certain nombre d"hypothèses, et ce, malgré la simplicité des méthodes d"estimation pour les micro-données, ont poussé les économètres à proposer des spécifications non linéaires. Les modèles les plus connus sont au nombre de 2, le modèle Logit d"un côté, et le modèle Probit de l"autre. Les techniques d"estimation font alors appel à la méthode du maximum de vraisemblance.

Modèles de probabilité non linéaires et interprétation des coefficients

Pour l"estimation de la probabilité que 1

 t r i y sachant t r i X définie en (4), la spécification de r r t i r i X F    (
) conduit à considérer le modèle Probit et le modèle Logit. En effet, le modèle Probit correspond à la loi normale centrée réduite. La fonction 2La fonction de densité associée à (17a) est la fonction de densité d"une loi normale centrée et réduite :

) ( r r t i r i X F    est la fonction de répartition notée  : (17a) ) ( r r t i r i X F    = t d t X r r t i r i X r r t i r i              2 ) 2 / exp( ) (
(17b)        2 )] ( exp[ ) ( ) ( r r t i r i r r t i r i r t i r i X X X f      
Rappelons que f (.) n"est autre que la dérivée de la fonction F (.), elle sera utile lorsqu"on cherche à étudier, par exemple, les conséquences d"une variation des caractéristiques du ménage sur la probabilité de l"inégalité de revenus ou sur la probabilité de tomber dans un état d"indigence extrême. Par contre, lorsque ) (

r r t i r i X F   
correspond à la fonction de répartition de la loi logistique que l"on notera  , on obtient un modèle Logit :

(18a)      ) ( ) ( r r t i r i r r t i r i X X F     ) exp( 1 ) exp( r r t i r i r r t i r i X X        La fonction de densité correspondante s"écrit : (18b) )] ( 1 )[ ( ) ( ) ( r t r i r i r t r i r i r r t i r i r t i r i X X X X f                 
La fonction de densité de la loi logistique est également très utile lorsqu"on veut étudier les impacts des variables explicatives sur la probabilité. Une fois le modèle estimé, on obtient les valeurs de r  ˆque l"on doit interpréter. Le plus souvent, on cherche à évaluer l"effet marginal de la k-ème variable k r t i X sur la probabilité de l"inégalité. Dans le modèle linéaire, r  peut être interprété comme l"effet marginal d"une variation de

k r t i r r t i r i X X F    ) (   = k r r t r i r i X f    ) ( 
Par conséquent, l"effet marginal de la k-ème variable explicative k r t i X est déterminé non seulement par le paramètre rk  , qui fait l"objet de l"estimation, mais également par la fonction de densité ) (

r t r i r i X f   
. Ainsi l"interprétation des coefficients des modèles Probit s"appuie sur la densité définie en (17b), alors ceux du modèle Logit font surtout appel à l"expression définie en (18a).

Estimation des paramètres par le maximum de vraisemblance

Si dans le modèle linéaire, les techniques d"estimation se reposaient le plus souvent sur la méthode des MCO dans le cas des effets fixes et sur les MCO à deux étapes, ou sur les MCG, dans le cas des effets aléatoires, les modèles de probabilité non-linéaire sont estimés essentiellement par la méthode du maximum de vraisemblance. Par ailleurs, l"optimisation de la fonction de vraisemblance doit faire appel à des algorithmes de résolution numérique.

Dans ce qui suit, nous laisserons de côté pour l"instant, le problème lié à l"estimation des effets individuels, autrement dit r i  = 0. Puisque rt i y est binaire, on modélise sa probabilité par une loi binomiale B(1, r p ) où ) (

r rt i r X F p  
, aussi la vraisemblance de l"échantillon s"écrit :

(20)

r t i r t i r r y r r t i y r N i T t r t i r X F X F L        1 1 1 )] ( 1 [ ) (  
F (.) peut s"écrire comme en (17a), pour un modèle Probit, ou comme en (18a) pour un modèle Logit. La méthode du maximum de vraisemblance consiste à fournir le vecteur de paramètres r  qui rend maximum la fonction r L . Mais, il est préférable de maximiser la log vraisemblance : L existent, mais les logiciels s"appuient souvent sur l"algorithme de Newton Raphson, ou sur d"autres variantes de cet algorithme.

(21) ))] ( 1 Log( ) 1 ( )) ( Log( [ Log 1 1 t r i t r i r t r i N i T t t r i r X F y X F y L r r          Une condition
Il s"agit d"une méthode numérique pour maximiser l"expression (21). Elle démarre avec une initialisation quelconque du vecteur de paramètre r  . Pour passer de l"étape h à l"étape h +1, la procédure numérique se rapproche de la meilleure solution r  ˆen utilisant la formule suivante :

(22) ) ( Log ) ( Log 1 ' 2 1 h r r r h r r r r h r h r L L                        
La matrice des dérivées partielles de 2 nd ordre joue un rôle important dans le test de significativité des paramètres, puisque c"est l"inverse de cette matrice qui fournit la matrice de variance-covariance asymptotique du vecteur de paramètres estimé r ) dont le i-ème élément à la date t s"écrit : .

 ˆ : (23) 1 ' ] [ ) (    r r r r X X Var  r = F, M où r X de dimension (
)] ( 1 )[ ( ) ( 2 r t r i r t r i r r t i X F X F X f     Où f (.) et F (.
     F M

Modèles à effets fixes et à effets aléatoires

Dans ce qui suit, nous allons expliquer le modèle de probabilité non-linéaire à effets fixes et à effets aléatoires.

Modèle de probabilité non linéaire à effets fixes

Rappelons que dans le modèle linéaire à effets fixes, l"estimateur Within obtenu en introduisant des variables muettes dans la régression revient à estimer par la méthode des MCO des données centrées autour de leurs moyennes individuelles. Ce qui facilite amplement l"estimation du modèle. Par contre, dans le modèle de probabilité non-linéaire

) ( r r t i ir X F   
, Logit ou Probit, pour prendre en compte l"hétérogénéité r i  relative aux ménages de notre échantillon, nous sommes dans l"obligation d"introduire r N variables muettes lorsque l"étude est effectuée de manière séparée dans chaque district.

Pour l"ensemble des deux districts, le nombre de variables muettes sera égal au nombre de ménages, c"est-à-dire

M F N N  .
En suivant l"approche d"Arrelano [2003], la log-vraisemblance du modèle similaire à (21) s"écrit :

(26) ) , ( r i N i r r i r L    où ))] ( 1 )( 1 ( ) ( Log [ ) , ( 1 r t r i r i t r i r t r i r i T t t r i r i r r i X F y X F y L r              
Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 288 L"estimateur de r i  fourni par la log-vraisemblance lorsque r  est fixé et défini par :

(27) ) , ( g Lo arg ) ( ˆr i r r i r r i L Max r i       i = 1,…, r N et r = F, M L"estimateur r  ˆ du vecteur r
 est obtenu en reportant les valeurs de . Si la variable expliquée du ménage i, résidant dans le district r, n"a pas changé sur la période considérée, autrement dit r i y = 1 ou 0, la vraisemblance conditionnelle n"a pas de solution.

Ainsi, nous pouvons le souligner ici, lors de l"estimation de nos données, certains ménages ont été éliminés par Stata dans la procédure de maximisation de la logvraisemblance conditionnelle. Ce qui signifie que pour ces ménages, leurs variables expliquées n"ont pas changé au fils du temps, et par conséquent leurs r i y = 1 ou 0. On peut alors l"écrire sous la forme

r i r r i v     où r i v suit une loi normale centrée
réduite N (0, 1), sa fonction de densité s"écrit :

(29) ) 2 / exp( 2 1 ) ( 2 r i r i v v    
On suppose que les variables aléatoires interceptant les effets individuels ( r i  ) soient indépendantes, sinon la vraisemblance devra intégrer des intégrales au nombre de r N . Ce qui compliquerait encore plus l"expression de la log-vraisemblance.

La log-vraisemblance qui nous a permis d"estimer nos paramètres, via Stata, présente la forme suivante et proche de celle présentée par [START_REF] Greene | Econométrie, Edition française dirigée par Didier Schlacther, avec la participation de Théophile Azomahou[END_REF] :

(30) i i r i r r t r i N i T t r r d v v X F L r r       ) ( )] ( [ log Log 1 1           
Le calcul de l"intégrale peut se faire en utilisant la méthode numérique de Gauss-Hermite. Les techniques de simulation par l"approche de Monte Carlo sont également présentées dans la littérature dans ce domaine.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 290

II. RESULTATS ECONOMETRIQUES

"Les coefficients tels que présentés [ci-dessous] ne sont pas des impacts marginaux, (…), seuls leurs signes sont interprétables" 1 . Les signes négatifs ou positifs expliquent respectivement que les variables explicatives réduisent ou accroissent les inégalités de revenus. L"appréciation de l"efficacité des résultats estimés se fait à trois niveaux : fortement, moyennement et faiblement significatifs.

Pour la période de 2000 à 2004

D"après ces résultats, à Fénérive-Est comme à Mahanoro (voir aussi les annexes 12-16, pp. 389-405, pour les résultats par observatoire et modèle), les déterminants des inégalités de revenus entre ménages intra-observatoires et ménages inter-observatoires, sont multiformes. Dans ces données groupées, plusieurs variables explicatives sont significatives à la fois dans les modèles linéaires et dans les modèles non-linéaires. Ce sont des déterminants robustes qui aggravent ou réduisent les inégalités de revenus des ménages ruraux. Afin de faciliter la lecture, nous structurons en six catégories les analyses : les caractéristiques des ménages, l"exploitation agricole, le volet "finances", les revenus secondaires et particuliers, la variable macroéconomique et les déterminants spécifiques.

Paramètres personnels des ménages

Les spécificités individuelles du chef des ménages jouent un rôle capital dans les résultats économétriques trouvés (thèse défendue par Amartya [START_REF] Sen | Repenser l'inégalité. Traduit de l[END_REF]). En effet, l"âge n"est pas significatif dans les données fusionnées. Par contre, il est faiblement significatif et impacte négativement les revenus, pour le cas de Fénérive-Est et positivement pour celui de Mahanoro. Le premier cas s"explique qu"entre 30 et 64 ans, les parents ont encore plus de force et capacité physique pour travailler, principalement le capital terre, et faire fructifier de manière cumulative ses ressources monétaires. C"est la période d"accumulation qui permet de réduire dans le temps la probabilité de tomber dans le creusement de revenus et l"extrême pauvreté. Dans le deuxième cas, un foyer fondé à très jeune âge (dès 16 ans, comme c"est le cas ici), ou au-delà de 64 ans, n"arrive pas à faire face à la pauvreté rurale, selon l'hypothèse du cycle de vie de Modigliani et Brumberg [1954]. De plus, les inégalités de revenus et la pauvreté accélèrent la vieillesse (facteurs influençant l"espérance de vie) lorsque la productivité du chef de ménage diminue et qu"il 1 Cf. Kangni [START_REF] Kpodar | Manuel d'initiation à Stata (Version 8)[END_REF], p. 63.

Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 291 a peu d'épargne pour compenser cette perte de productivité et de revenu (Anyanwu [2013]). On peut s'attendre à ce que les écarts de revenus et la pauvreté soient élevés au plus jeune âge, diminuent à l'âge moyen, puis augmente de nouveau à la vieillesse. Dans l"ensemble, le sexe du chef de ménage a une significativité moyenne voire faible, et une influence négative. Un foyer dirigé par une femme a la plus grande probabilité de réduire les inégalités de revenus et la pauvreté. Les femmes sont donc les meilleures gestionnaires 1 du portefeuille familial que les hommes. Cette variable est fortement significative à Mahanoro, où les familles monoparentales s"avèrent plus importantes (30 % de 369 ménages, voir p. 176). En revanche, ce constat n"est pas le même au niveau régional. Avec une significativité moyenne, une femme chef de ménage à Fénérive-Est impacte positivement les écarts de revenus. La discrimination (culturelle, politique, sociale et économique) prononcée dans cette zone rurale, augmente la probabilité d"être pauvre et de tomber dans l"aggravation des inégalités de revenus entre ménages.

L"état matrimonial (être marié(e)) n"a pas d"impact sur la variable expliquée.

Seules les familles monoparentales réagissent aux modèles. D"une part, être célibataire détient une significativité moyenne et interagit négativement. La situation n"est pas vérifiée spatialement, mais plus le nombre de la population observé est important, plus la variable est significative. L"effet de structure constitué par l"empilement de données a ressorti qu"être célibataire peut paraître un facteur réducteur des écarts de revenus et augmente la probabilité de réduire la pauvreté. Dans les résultats d"enquêtes, cette catégorie est caractérisée, soit par un ménage unipersonnel, soit par un homme et/ou une femme ayant moins des enfants en charge, et une activité génératrice de revenus assez conséquente. Ce qui fait que la trésorerie familiale permet de ne pas tomber dans l"ornière des inégalités de revenus. D"autre part, à Mahanoro, un(e) chef de ménage divorcé(e)/séparé(e) ou veuf(ve) a une influence négative, c"est-à-dire diminue la probabilité de tomber dans la spirale des inégalités de revenus et de la pauvreté. La significativité de ces variables varie du faible au fort. Le revenu et/ou la richesse accumulés et prononcés lors de la séparation des biens et succession jouent un rôle réducteur dans ce mécanisme. De plus, étant donné que le divorce réduit la taille moyenne du ménage, il peut être possible pour un homme comme une femme de compenser la perte du revenu de son époux(se) afin que son niveau de vie ne diminue pas (Anyanwu [2013]).

1 "Les femmes sont généralement de meilleures épargnantes que les hommes", selon [START_REF] Churchill | La microassurance est-elle une priorité pour les pauvres ? Comprendre la demande de services financiers de gestion des risques[END_REF], p. 24. 294 tomber dans le risque d"inégalités de revenus, et d"être ultra-pauvre alors qu"il l"accroît lorsque les chefs de ménage sont faiblement instruits. Autrement dit, les inégalités s"accroissent avec le niveau d"éducation. Lorsque les individus ont un niveau d"instruction scolaire au moins égal à celui du lycée, les inégalités de revenus sont plus faibles. Ce constat1 est pertinent lorsque l"observatoire déchiffre un peu plus d"universitaires (cas de Mahanoro avec une significativité faible) ou des lycéens (significativité moyenne pour Fénérive-Est et faible pour Mahanoro). Le chef de ménage le moins instruit est source potentielle d"inégalités de revenus et du cercle vicieux de la pauvreté. Ce problème éducatif est généralement lié à la "la transmission d"un statut social sur deux ou trois générations" évoquée par [START_REF] Pohl | La transmission du statut social sur deux ou trois générations[END_REF]. Le niveau scolaire des anciennes générations familiales se transmet à la nouvelle descendance [START_REF] Razafindrakoto | Élites, pouvoir et régulation à Madagascar : une lecture de l"histoire à l"aune de l"économie politique[END_REF],

Bourguignon [2012], Boudon [1990], Boudon, Cuin et Massot [2000]). Ce système d"éducation générationnelle ne fait qu"accentuer les inégalités.

L"activité principale du chef de ménage est caractérisée par la prédominance des agriculteurs (Guénard et [START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF]), éleveurs et pêcheurs (pour les riverains de l"océan Indien, des grands lacs et fleuves, et du canal des Pangalanes). Ce déterminant est l"un des paramètres les plus pertinents dans l"aspect personnel. Elle semble fortement significative et réagit de façon positive dans les modèles. Les estimations sont vérifiées dans les deux observatoires. Etre chef de ménage agriculteur, éleveur ou pêcheur augmente la probabilité de tomber dans l"ornière des inégalités de revenus parmi les ultrapauvres. Ce sont des activités de plein temps moins rémunératrices (appauvrissantes) qui demandent beaucoup d"efforts humains, mais mal récompensées en terme de revenus. Par conséquent, la différence de pouvoir d"achat varie lorsque le chef de famille exerce une autre activité plus rémunératrice.

Concernant la taille des ménages, elle est moyennement significative, et intervient positivement ou négativement, selon l"observatoire. A Mahanoro, le nombre de personnes (une moyenne de 5,4) en charge par famille a la forte probabilité d"aggraver les écarts de revenus surtout quand le ménage est composé majoritairement de personnes inactives 2 , d"une part. La significativité de cette variable est très élevée dans cette zone. John Anyanwu [2013] explique qu"un ménage d'une seule personne réduit de façon significative la pauvreté et les inégalités de revenus. Par contre, l"accroissement du nombre de personnes par ménage augmente progressivement la probabilité du creusement des inégalités et d'être ultra-pauvre. D"autre part, cette variable explicative agit aussi négativement et affiche une significativité moyenne dans l"observatoire de Fénérive-Est.

La dominance de l"effectif des individus en âge de travailler dans le ménage constitue une "propulsion humaine" pour le bien de l"économie familiale. Au lieu d"être considéré comme une charge, ce dispositif aide au contraire la famille dans la lutte contre les inégalités de revenus et l"extrême pauvreté. C"est ce que montre la variable suivante.

Le nombre de "bras" ou d"actifs humains par ménage (idée largement développée par [START_REF] Paul | Paysans du Bourbonnais : une société rurale face au changement, PAUL, D[END_REF], [START_REF] Lorenzetti | Economie et migrations au XIXe siècle : les stratégies de la reproduction familiale au Tessin[END_REF], [START_REF] Peyronnet | Famille élargie ou famille nucléaire ? L"exemple du Limousin au début du XIXe siècle[END_REF] et [START_REF] Berkner | The Stem Family and the Developmental Cycle of the Peasant Household : an Eighteenth Century Austrian Example[END_REF]) est fortement significatif et réagit négativement sur les modèles. Cela suppose que plus il y a de personnes actives de 15 à 64 ans capables de travailler au sein du foyer, moins l"écart de revenus augmente. Ces ressources humaines deviennent la "force motrice" considérable pour générer plus de rendements agricoles, et également en terme de ressources monétaires issues des revenus complémentaires. D"où, l"importance de l"effectif de "bras" réduit les inégalités de revenus et la probabilité d"être pauvre voire ultra-pauvre diminue. Les estimations sont très significatives à Mahanoro, mais non vérifiée à Fénérive-Est1 .

Facteurs agricoles

Le nombre de terrains possédés et la vente de girofle et ses dérivés n"ont pas réagi aux modèles. Les indicateurs caractéristiques de l"exploitation agricole exposent trois variables significatives dont l"une augmente et les deux autres diminuent les inégalités de revenus. Elles correspondent exactement aux formulations théoriques. De par les statistiques descriptives, seuls 10 % des ménages de Mahanoro et 24 % de Fénérive-Est mettent en valeur une superficie rizicole étendue de plus de 100 ares pour nourrir leurs familles. Cet état de chose compromet l"efficacité du système d"exploitation rizicole qui provoque par la suite l"accroissement des écarts de production, et donc de revenus entre les paysans. En effet, la faible étendue de la superficie exploitée par famille est fortement constatée dans les statistiques. Dans les données empilées et régionales, cette variable que Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 296 l"on peut qualifier de robuste, est très significative et agit de manière positive dans les modèles linéaires et non linéaires. Ce qui veut dire que les ménages ayant exploité une superficie rizicole inférieure ou égale à 100 ares accroissent la probabilité de tomber dans les inégalités de revenus entre les paysans. Cette situation est constatée fortement à Mahanoro et moyennement à Fénérive-Est.

La deuxième variable qui est vérifiée significativement par sa robustesse, quel que soit le modèle, est la production annuelle de riz 1 . Elle réagit négativement. Etant donné que le riz est le principal aliment des malgaches, ce facteur touche le "poumon" de l"économie rurale. Toute amélioration de la production rizicole a une conséquence positive considérable à la fois sur l"autoconsommation pour une ration journalière de deux à trois fois par jour, et sur l"autosuffisance. La grosse part de revenus destinés à l"achat de riz diminue car le nombre de mois de soudure baisse. Cet aspect assez "mécanique" réduit l"écart de revenus entre les foyers. C"est-à-dire, la probabilité de tomber dans le phénomène des inégalités de revenus et de la pauvreté extrême, décroissent. Cette fois, le constat n"est observé qu"à Fénérive-Est avec une détermination très élevée, mais non à Mahanoro.

La vente de litchis contribue également à la réduction des écarts de revenus. Elle est faiblement significative et impacte négativement sur la variable expliquée. Ce déterminant est capté uniquement dans le modèle non linéaire en panel de Mahanoro. Cet état de chose explique la probabilité que l"écart de revenu soit réduit lorsque les ménages ruraux procèdent à la spéculation commerciale de ce produit exotique. L"effet-quantité et l"effetprix jouent énormément dans ce mécanisme : plus les ménages produisent et/ou vendent une quantité importante de litchis, plus les revenus s"améliorent et les inégalités diminuent.

Déterminants économiques

L"une des composantes des identifiants qui aggravent les écarts de revenus des familles rurales résident dans les traits caractéristiques économiques. La thésaurisation, l"investissement, le dépôt financier, l"emprunt, le sans épargne, ainsi que les revenus secondaires issus des activités agricoles, commerciales et de transformations, puis la variable macroéconomique (indicateur de richesse du pays), sont globalement très significatifs et influencent positivement sur les modèles. En effet, l"investissement1 , la thésaurisation, le sans épargne et l"emprunt effectués par les paysans, sont tous significatifs avec un niveau élevé et une influence positive dans les données empilées.

Déterminants robustes, quel que soient les modèles appliqués, ce sont des véritables vecteurs qui propagent les inégalités. D"une part, l"analyse qui ressort des statistiques descriptives (voir p. 269), montre que le nombre des foyers qui pratiquent l"investissement2 et l"emprunt, est infime. Les investissements familiaux marqués par l"achat de bijoux, la capitalisation par l"achat de terrain ou de bétail (Laulanié [2003]) et la création de nouvelles parcelles de plantation ne concernent qu"une minorité des foyers (respectivement 10 % à Fénérive-Est et moins de 5 % dans l"ensemble, pour le reste). Ce sont des actions "hors de portée des ménages les plus démunis", (Gondard-Delcroix [2007, p. 4]) 3 . Les quelques familles qui y ont accès, disposent d"un niveau de "vie meilleure" que celui de la grande partie de la population, plus particulièrement les foyers sans épargne, et c"est ce processus cumulatif qui fait accroître au fil du temps les écarts de revenus.

Les raisons concordent également avec celles de Churchill [2004] pour la microassurance destinée pour les pauvres. Il explique que "plus on est pauvre, plus fort est le sentiment d"immédiateté et d"urgence, plus grande est la difficulté de planifier ou d"avoir une vision à long terme", Churchill [2004, p. 16]. D"ailleurs, les pauvres n"ont pas accès aux prêts des institutions formelles. Les ménages ayant besoin d"un prêt vont devoir chercher assistance auprès de sources informelles telles que la famille, les amis, les commerçants. De plus, la demande de crédit dépend aussi de l"éducation et de la tolérance aux risques. Pour certaines classes ultra-pauvres non alphabétisées, la dette est synonyme de honte. Si elles devraient emprunter de l"argent ou de PPN (alimentaire et non alimentaire), il faisait tout son possible pour le cacher aux autres.

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En conséquence, le ménage minoritaire qui se lance dans cette opération financière a la forte probabilité de se distinguer aisément par rapport aux autres, notamment aux familles sans épargne. Ce processus cumulatif de revenus creuse les inégalités de revenus, et réduit la probabilité de devenir pauvre. A titre illustratif, le système d"emprunt (très significatif à Fénérive-Est et faiblement à Mahanoro) a connu un essor considérable lors de la longue crise politique de 2002, ainsi qu"après le passage du cyclone Kesiny de la même année (4 mai 2002). Durant cette période, les paysans ont recouru massivement à l"emprunt pour l"achat surtout de PPN, ou pour résoudre les problèmes imprévus d'argent (santé, exploitation agricole, diverses cérémonies rituelles, etc.).

La thésaurisation (économie « sous matelas ») s"avère beaucoup plus répandue dans les zones. Mais, dans une condition de vie précaire, où la capabilité de la masse populaire à thésauriser est faible, voire très aléatoire, les différences se creusent alors au niveau du volume thésaurisé, notamment entre les couches sociales (pauvres riches, moyennement pauvres et ultra-pauvres), ce qui, par la suite, entraîne l"accroissement des inégalités de revenus. Elle est une variable fortement significative et détient une certaine robustesse forte dans l"ensemble des observatoires. Un ménage détenant une somme d"argent gardé à la maison ne recourt pas forcément au revenu exceptionnel, par rapport à celui qui n"en possède pas, mais utilise plutôt ses réserves monétaires de survie. Le fait de se trouver dans le "sans épargne" (une significativité forte à Fénérive-Est, mais non validée Mahanoro), accroît inévitablement la probabilité d"être ultra-pauvre, et entraîne également la persistance des inégalités de revenus en terme de durée. Les écarts de revenus se creusent alors entre les ménages sans épargnes et les ménages épargnants.

Une remarque importante, la variable "dépôt" dans le système financier de proximité est également significatif (allant du faible au fort), et impacte positivement les inégalités. Cette situation est observée uniquement à Fénérive-Est. L"explication est la même que pour l"investissement. Ajoutons que le nombre des agences1 de l"OTIV implantées dans la zone rurale du district de Fénérive-Est joue un rôle important pour la détermination de cette variable. De plus, les paysans de cet observatoire sont plus riches que ceux de Mahanoro.

Les foyers qui recourent à l"emprunt sont habituellement des ménages très pauvres, et se trouvent dans une difficulté financière sévère. La pratique de ce système entre prêteur (souvent des familles hors ménage ou ami(e), et surtout commerçants du village dont les prêts se passent dans les conditions informelles) et emprunteur, accroît les inégalités budgétaires dans la communauté paysanne. Très souvent, les emprunteurs s"orientent principalement vers le paddy et/ou le riz blanc ainsi qu"un peu d"argent dont la destination est grandement consacrée à l"achat de PPN alimentaires et non alimentaires (pour résoudre les problèmes d'argent imprévus, pour diverses cérémonies, etc.). Le principe est connu localement par le fameux adage : "à la moisson du riz le remboursement se fera"1 . Cette pratique crée structurellement la dépendance entre les plus démunis surendettés et les créanciers qui sont principalement des commerçants du village. Cet état de chose se matérialise par la hausse des inégalités de revenus persistantes entre les débiteurs et les créditeurs.

La pluriactivité rurale (Gondard-Delcroix [op. cit.]) est un phénomène pratiqué par tous les actifs humains de la famille, dans le cadre des activités secondaires. Elle a pour objet de compléter conséquemment le revenu de l"activité principale. Au niveau de l"agriculture, les métiers tels que ouvriers (salariés) agricoles, charbonniers, bûcherons, cueilleurs de feuilles de niaouli, de girofle et de miel, constituent les principales sources d"argent. Dans la transformation des produits, ce sont les huiles essentielles artisanales (de niaouli pour Mahanoro et de clous, griffes et feuilles de girofle pour Fénérive-Est), sans pour autant oublier la fabrication de boisson alcoolisée2 locale qui augmentent le revenu des ménages-producteurs.

Au lieu de diminuer les écarts de revenus comme prévu dans les hypothèses initiales lorsque les ménages concernés sont nombreux, ces variables issues des revenus complémentaires ont au contraire accru les inégalités car elles semblent fonctions du nombre des exploitants. Les statistiques descriptives relatent que les pratiquants de ces deux dernières activités sont de loin les moins nombreux. Les différences de ressources monétaires s"observent alors nettement entre ménages commerçants et non commerçants, puis entre exploitants des produits essentiels et non producteurs, même si la volatilité des prix de ceux-ci est signalée par Droy et Rasolofo [2001]. La situation se présente différemment dans l"agriculture où les salariés agricoles sont spatialement abondants, les inégalités de revenus paraissent de nature salariale et sexuée : les femmes sont moins rémunérées que les hommes, ce qui provoque les écarts structurels de revenus.

En effet, les activités provenant de la transformation des produits agricoles et de l"artisanat sont fortement et moyennement significatives avec des signes positifs. Ce sont des variables déterminantes robustes des inégalités de revenus. Spatialement, le second identifiant est uniquement vérifié dans le Sud (là où le nombre des pratiquants du métier manuel est plus important, un résultat au-dessus de la moyenne constatée dans les statistiques descriptives), tandis que le premier est observé dans le Nord. L"agriculture et la pêche impactent positivement les écarts de revenus avec une significativité allant du faible au fort, selon l"observatoire et le modèle. Ces deux variables ont réagi uniquement à Fénérive-Est.

Les activités artisanales, commerciales et de transformations ainsi que les activités liées essentiellement à l"agriculture et la pêche effectuées par les paysans, sont nombreuses (cf., tableau 7, p. 187). Suivant la logique du raisonnement précédent (minorité des pratiquants), les familles minoritaires qui pratiquent davantage d"activités secondaires plus rémunératrices ont une forte probabilité de se démarquer facilement des autres en gagnant plus. Ce sont les recettes et/ou les rémunérations issues de ces métiers qui augmentent de manière significative le niveau budgétaire des paysans, et creusent l"écart de revenus entre eux. Cet aspect permet également de réduire la probabilité d"être extrêmement pauvre. En revanche, il est important de souligner que les activités commerciales sont bipolaires. Elles peuvent être aussi négatives (c"est le cas de Mahanoro), car cette variable est fonction du nombre des pratiquants. Plus le nombre des ménages-commerçants dans la localité est élevé, nous pouvons supposer que les revenus des paysans s"améliorent et le niveau des inégalités économiques diminue. C"est ce que nous avons rencontré dans les micro-données de Mahanoro, même si ce déterminant est faiblement significatif.

Pour la variable macroéconomique, le taux de croissance du PIB de Madagascar est moyennement significatif et intervient positivement. Il s"agit d"une variable explicative robuste dans la détermination des inégalités de revenus dans les modèles proposés. En effet, dans une situation économique où la pauvreté touche plus de neuf personnes sur dix, Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 301 l"augmentation de la richesse nationale ne fait que, dans un premier temps, accroître la probabilité du risque d"inégalités de revenus (thèse de [START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF]) entre les ménages pauvres riches et les ménages ultra-pauvres. Le phénomène d"accumulation est différent entre les deux couches. Celui des pauvres est plus lent que celui des riches (thèse de [START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF]). Mais, cette observation n"entretient pas de situation spatialement stable car elle est non vérifiée à Fénérive-Est.

Identifiants particuliers

Un autre facteur exogène très particulier pour Madagascar dont la significativité reste moyenne (dans les données compilées et de Mahanoro [2000][2001][2002][2003][2004]) voire faible à Fénérive-Est (1999)(2000)(2001)(2002)(2003)(2004), et agit de manière positive sur les modèles, est la crise politique. La désarticulation de l"économie renforcée par la grève nationale, longue de plusieurs mois en 2002, a profité à quelques-uns, et a privé la majorité de la population de beaucoup de choses. La privation touche essentiellement l"arrêt des constructions des infrastructures, la suspension d"investissements directs étrangers (Alesina et [START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF], [START_REF] Razafindrakoto | Élites, pouvoir et régulation à Madagascar : une lecture de l"histoire à l"aune de l"économie politique[END_REF]) et surtout des projets du développement rural. La crise politique concerne également la croissance économique (Fajnzylber et al. [1998]) ainsi que la redistribution des revenus, la prolifération des activités informelles (Barro [1999]), et l"insécurité publique (Bourguignon [2012]). Tel est le sens du bricolage de la variable estimée positivement pour une significativité moyenne. La propagation du marché noir, et surtout la corruption profitent à quelques personnes et favorisent la probabilité du risque d"accroissement accéléré des inégalités de revenus entre les familles proches du pouvoir ou près de grands axes routiers et la communauté paysanne extrêmement pauvre.

Cas de Fénérive-Est de 1999 à 2004

Dans une même localité, les résultats de données équilibrées issus des observations de cinq ans (2000)(2001)(2002)(2003)(2004) et de six ans (1999)(2000)(2001)(2002)(2003)(2004) à Fénérive-Est, sont-ils différents ? La dissimilitude1 est minime, soit une variable exogène significative de plus par modèle, pour la période élargie. L"objectif est d"avoir ici plus d"informations sur le phénomène étudié.

En effet, nous n"allons plus revenir sur le commentaire et l"explication de signes des coefficients car les interprétations économiques sont les mêmes que celles précédemment.

Nous nous intéressons uniquement aux principales variables explicatives robustes des modèles : l"activité principale, la surface rizicole exploitée, la thésaurisation, le sans épargne, l"emprunt, les revenus secondaires issus de l"agriculture et de la transformation pour les impacts positifs ; et l"âge du chef de ménage, le niveau d'éducation (niveaux neuvième (+) et lycée (Ŕ)), la production annuelle de riz pour les impacts négatifs. Les autres variables déterminantes varient selon les modèles (voir annexe 16, pp. 404-405).

Au regard des résultats empiriques très riches en informations issues des modèles économétriques, nous passons aux tests économétriques, afin de pouvoir choisir de manière scientifique et objective les bons modèles à retenir.

III. QUELS MODELES ECONOMETRIQUES CHOISIR ?

Pour une explication plus cohérente, nous exposons en deux étapes ce choix du modèle. La première se focalise principalement sur le test d"Hausman et la seconde, beaucoup plus large, se divise en trois parties.

Effets fixes ou effets aléatoires ? Le test d'Hausman

Le test de spécification d"Hausman1 , appelé aussi "test d"exogénéité"2 , permet de vérifier l"existence d"une corrélation ou non entre les variables exogènes et les effets particuliers du modèle. Bourbonnais [2011, p. 356] souligne qu"il s"agit d""un test de spécification qui permet de déterminer si les coefficients des deux estimations (fixes et aléatoires) sont statistiquement différents". Pour le cas de l"équation de régression linéaire multiple sur les données de panel, ce test amène également à étudier la dissimilitude entre le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires. Avec deux hypothèses principales comme nulle (H 0 ) indiquant qu"il n"y a pas de différence systématique de coefficients, et alternative (H 1 ) signifiant qu"il existe une différence entre les coefficients, "ce test permet de choisir entre le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires", d"après Kangni Kpodar [2007, p. 50]. Le test d"Hausman compare la matrice de variance-covariance des deux estimateurs :

chi2(33) = (β f Ŕ β a )' var(β f Ŕ β a ) -1 (β f Ŕ β a )
Où β f représente le coefficient de variables issues du modèle à effets fixes, Β a indique le coefficient de variables issues du modèle à effets aléatoires.

Le résultat suit une loi χ² avec k-1 degré de liberté. Les tableaux plus complets concernant le test de Hausman (par observatoire et les deux localités compilées) sont exposés en annexe 12 (pp. 392-393). Les principaux résultats trouvés sont :

Pour la période de 2000-2004 : chi2(33) = 118,77.

Prob > chi2 = 0,0000 (pour l"ensemble des observatoires Leur variable expliquée sera le plus souvent égale à 0. Cela peut s"expliquer par le fait que chacun, notamment en milieu rural, cherchera à défendre sa position sociale plutôt que de régresser. C"est pourquoi, nous avons volontairement placé les résultats du Logit avec une log vraisemblance conditionnelle et à effets fixes en annexes 13 et 14 (cf., pp. 394-401). Ce qui semble à donner plus de robustesse aux déterminants de notre approche. Nul doute que les résultats fournis par ces instruments, acceptés dans la littérature spécialisée dans ce domaine, vont constituer des fondements solides pour avancer et asseoir les arguments économiques en faveur de la lutte contre l"inégalité et l"ultra-pauvreté.

Vérification des hypothèses

Le modèle linéaire à effets aléatoires et le modèle non linéaire à effets fixes sont, au final, retirés des résultats économétriques. Dans ce qui suit, nous portons essentiellement nos analyses sur les déterminants réellement significatifs à la fois dans les données groupées et dans les résultats1 régionaux. Consécutivement, nous allons vérifier les hypothèses posées initialement par rapport aux résultats réellement obtenus. L"objectif est d"analyser la pertinence de cette méthode d"observations répétées selon les localités, et par la suite, de savoir si nous nous rapprochons des hypothèses émises.

Les résultats des estimations des inégalités de revenus révèlent que bon nombre des conclusions viennent corroborer exactement celles de nos intuitions. Les particularités des résultats de tests par observatoire ont fortement augmenté le nombre des hypothèses validées. L"âge, le sexe2 , la dernière classe suivie (niveau neuvième, CM2, lycée), l"activité principale du chef de ménage, la taille 2 des ménages, le nombre d"actifs humains, la faible superficie rizicole exploitée, la production de riz par an, la vente de litchis, le dépôt 2 financier, le sans épargne, l"emprunt, le revenu secondaire issu du commerce 2 , la croissance économique, la crise politique, et le cyclone sont vérifiés totalement.

Néanmoins, l"état matrimonial (célibataire, divorcé(e)/séparé(e)), les caractéristiques économiques comme l"investissement, la thésaurisation, les revenus secondaires issus de l"agriculture, de la pêche, de l"artisanat, et de la transformation ne sont pas confirmés.

Pour une meilleure représentation, nous mettons en exergue dans les tableaux récapitulatifs suivants, les modèles-types des composantes empiriques des déterminants significatifs des inégalités de revenus des ménages ruraux qui ressortent du travail présent. La répartition de revenus en trois intervalles distincts, selon l""approche par l"écarttype" a permis d"appréhender la zone des "pauvres riches" inégalitaires, la zone du milieu égalitaire, et la zone des "ultra-pauvres" inégalitaires. La "photographie empirique" caractérisée par la forte dominance des ménages dans la zone inférieure a orienté la recherche vers l"étude des inégalités de revenus chez les pauvres. Les modèles linéaires et non linéaires à effets fixes et à effets aléatoires en panel ainsi que les modèles Logit et Probit simples ont proposé des scénarios de présentation importante de résultats des estimations économétriques. Le test d"Hausman (dont les probabilités de statistiques sont significatives au seuil de 1 %) a permis de décider de manière efficiente à garder le modèle à effets fixes et de rejeter celui à effets aléatoires. Le modèle à effets fixes de Logit en panel n"est pas également retenu.

En somme, il ressort des analyses économétriques interprétées économiquement que les déterminants des inégalités de revenus des ménages ruraux sont à la fois multiples et complexes. Certains d"entre-deux peuvent même changer de significativité et/ou de signe d"un observatoire à l"autre (c"est le cas du sexe, de la taille des ménages, du dépôt financier, du revenu complémentaire issu du commerce). Les traits caractéristiques particuliers du chef de famille, de l"exploitation agricole et les aspects purement économiques ainsi que quelques identifiants très particuliers constituent les principales composantes estimées comme des facteurs des inégalités de revenus des ménages ruraux de Madagascar.

CONCLUSION GENERALE

Conclusion générale

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Cette thèse représente un véritable défi, et ce, à plusieurs égards. D"abord, sur le sujet en lui-même. En effet, comment parler de l"inégalité si on ne se focalise pas en grande partie sur les ménages pauvres ? Une telle étude est-elle pertinente ? Les discussions entre chercheurs nous conduisaient souvent à des situations de doute : pourquoi étudier l"inégalité chez les pauvres ? Ne faut-il pas plutôt faire une comparaison avec les riches pour étudier le phénomène. Par ailleurs, en se fondant en grande partie sur l"approche empirique, le risque n"est-il pas trop grand de déboucher sur une impasse avec nos micro-données, à savoir se retrouver avec un modèle invalide. Nous sommes parfaitement conscient des risques encourus car sans avoir mis en évidence la ligne d"inégalité, nous serions confronté à de véritables problèmes. En effet, notre apport dans ce travail repose en grande partie sur l"introduction d"un nouvel outil qui évalue non seulement l"inégalité, mais qui possède également la propriété de classer nos observations en trois classes de pauvreté correspondant chacune à une forme d"inégalité. L"inégalité est par nature multidimensionnelle, voire même très subjective si l"on se réfère à la définition très large de Sen [2000]. Appréhender un tel phénomène à partir de données d"enquête sur 667 ménages dans le temps et dans l"espace, nous a donné un autre regard sur l"économie en milieu rural.

Au-delà des difficultés, d"ordre statistique et d"ordre économétrique, pour appréhender les revenus des populations rurales afin d"analyser les inégalités, le phénomène étudié nous a donné l"opportunité d"étudier l"environnement et la vie des paysans à Madagascar. Nous comprenons mieux pourquoi, en accordant de l"importance au travail des ultra-pauvres, Bandiera et al. [2016Bandiera et al. [ , 2013] ] n"hésitent pas à parler de l"économie des villages, lieux pour lesquels les femmes d"une extrême pauvreté devraient passer de l"agriculture à l"entrepreneuriat (small business). De même, Banerjee et Duflo [2007] étudient la vie économique des ultra-pauvres avec moins d"un dollar par jour. Les ménages de notre échantillon sont les acteurs de l"économie de ces villages et vivent le plus souvent dans l"ultra-pauvreté, alors que les autres, avec l"étiquette de pauvre, vivent avec des revenus supérieurs à un dollar.

Parmi nos premiers résultats, nos analyses montrent que pour une population rurale assez homogène plongée dans une profonde pauvreté monétaire, les inégalités de revenus à l"intérieur de chaque observatoire, aussi bien à Fénérive-Est qu"à Mahanoro, ont tendance à décroître. Par contre, sur le plan spatial, si l"on se réfère à ces deux districts, les inégalités persistent, les paysans de la région d"Analanjirofo semblent plus riches que ceux d"Atsinanana. L"inégalité ici présente alors deux visages : l"inégalité intra-régionale tend à se réduire alors que l"inégalité inter-régionale persiste. La population de Mahanoro semble encore plus pauvre que les ruraux de Fénérive-Est. Sur le plan des indicateurs des inégalités de revenus, leurs coefficients1 de Gini respectifs sont de 0,435 et de 0,430. Nous sommes, par conséquent, dans une situation inégalitaire "moyenne", pour les indices correspondant à la classe de 0,4 à 0,5. La différence des points d"indice paraît insignifiante mais les écarts réels de revenus sont très élevés entre les deux localités. Il s"agit ici d"une des limites observée de l"indice de Gini.

Par ailleurs, le coefficient de Gini reste en constante fluctuation, suivant une tendance légèrement à la baisse. L"impact de la crise politique de 2002 sur l"indice de Gini Sur le plan empirique, directement reliée aux résultats issus de l"application des outils économétriques, la pertinence des déterminants de l"inégalité ou de l"ultra-pauvreté repose en grande partie sur la stratification de la population en trois classes. En effet, en amont de l"estimation économétrique, il a fallu d"abord trouver un outil pertinent car selon Atkinson et al. [2001], il n"existe pas de mesure générale de l"inégalité. Notre instrument de mesure de l"inégalité a montré que plus de huit ménages sur dix se trouvent dans l"intervalle inférieur de l"inégalité. Plus exactement 84 % pour le district de Fénérive-Est et 89 % pour celui de Mahanoro, ces chiffres traduisent également les parts des ultra-pauvres considérées dans les deux districts. L"étude du modèle économétrique revient à étudier, via la dichotomisation de la variable expliquée, la probabilité qu"il y ait une inégalité ou la probabilité qu"un ménage soit ultra-pauvre. Ainsi, les strates sont réduites en deux, la variable expliquée ne pouvant prendre que deux valeurs possibles : soit l"inégalité inférieure correspondant à la pauvreté extrême, soit le contraire, autrement dit les inégalités supérieures et moyennes correspondant aux classes des « pauvres moyens » et des « pauvres riches ». La richesse du modèle s"explique d"abord par la typologie de la population des pauvres de l"échantillon, mais également par la significativité des déterminants de la probabilité estimée. Quelle que soit la forme de la probabilité, linéaire ou non linéaire, le signe des coefficients varie peu pour les déterminants très robustes en termes de significativité économétrique.

Notre étude, bien qu"elle soit certainement éloignée de l"inégalité au sens de Sen, montre que l"inégalité est multiforme car de nombreuses variables explicatives y participent et doivent être prises en considération dans les approches théoriques. Ces variables peuvent être soit d"origine géographique, soit propres aux caractéristiques personnelles et sociales des ménages, soit directement en corrélation avec leurs conditions de vie et/ou à l"environnement macroéconomique du pays, soit l"environnement politique et climatique. Ces variables sont le plus souvent des déterminants déclencheurs de l"inégalité et de l"ultra-pauvreté plutôt que des facteurs réducteurs du phénomène. Dans cette perspective, nous pouvons souligner qu"il est plus facile de trouver des facteurs qui contribuent à aggraver les inégalités que de découvrir des facteurs qui les réduisent. Les estimations effectuées sur l"ensemble des données des deux districts sont bien meilleures que les estimations menées séparément. Sur le modèle global, la significativité des déterminants est bien meilleure que ce que nous espérions, notamment sur les modèles non linéaires, puisque même la constante reste fortement significative. Toutefois, il est important de bien nuancer ce résultat, car une constante reflète ce que nous ne pouvons pas expliquer. Le fait qu"elle soit significative suppose qu"il existe d"autres variables explicatives corrélées avec cette constante que nous n"avons pas pris en compte. Dans l"ensemble, les facteurs identifiés viennent accentuer ou décroître les inégalités de revenu, ou viennent accentuer ou réduire la pauvreté extrême. Cependant, l"amélioration de la production de riz permet de réduire l"inégalité de revenus, puisque pour les malgaches, le riz est l"aliment de base. Un accroissement de la production améliore le revenu du ménage, et ce, quel que soit son statut de pauvreté. Ce qui contribue à réduire l"inégalité entre les plus nantis et les plus démunis, et améliore par la même occasion la situation de l"ultrapauvre.

Par ailleurs, les questionnements soulevés dans la problématique ont, dans la majorité des cas, trouvé des éléments d"explication dans cette thèse. Les différentes étapes de l"étude montrent que les hypothèses de recherche émises initialement ont été, en grande partie, vérifiées à partir des différentes spécifications et estimations des modèles à effets individuels, dont quelques-unes assurément significatives. Les effets individuels prennent en compte l"hétérogénéité des ménages, ces effets sont interceptés par une variable aléatoire distribuée selon une loi normale, et ce, même dans les modèles Probit et Logit.

Comme nous l"avons déjà souligné plus haut, il existe plus de déterminants déclencheurs de l"inégalité que de facteurs réducteurs. En effet, seules deux variables agissent négativement, et ce de manière très significative, sur l"inégalité et l"ultra-pauvreté.

Il s"agit de l"état matrimonial notamment pour le chef de ménage célibataire, ainsi que la production annuelle de riz. Ainsi, la réduction de l"inégalité passe par l"état matrimonial et par la production de riz qui représente la consommation nationale du pays. En revanche, treize déterminants contribuent à aggraver l"inégalité de revenus et l"ultra-pauvreté, puisqu"ils agissent positivement en termes de signes sur la variable expliquée. Il s"agit du sexe féminin du chef de ménage, le niveau d'éducation très faible équivalent à la classe primaire (classe de neuvième), la faible superficie rizicole dans l"exploitation agricole, l"investissement, le dépôt financier, la thésaurisation, le sans épargne, l"emprunt, les revenus complémentaires générés par l"agriculture, la transformation des produits agricoles, le petit commerce, le PIB, et la crise politique. Le constat qui s"impose est que la variable économique PIB ne conduit pas à réduire l"inégalité, ni l"ultra-pauvreté. La probabilité de réduire l"inégalité ne dépend pas directement de variable macroéconomique, ce qui semble contredire les résultats obtenus à partir des panels par pays. Par ailleurs, l"embellie économique à peine décelable dans les villes n"arrive pas à émerger dans les zones rurales enclavées. La croissance économique à Madagascar ne produit pas les cercles vertueux attendus, et ce sont les paysans pauvres qui en sont victimes. Ce qui nous conduit également à souligner que non seulement la richesse nationale est mal exploitée, mais qu"elle est également mal répartie. En effet, la typologie, Conclusion générale 321 que nous proposons à partir de notre indicateur de la ligne d"inégalité, montre que 7 % et 6 % des ménages, respectivement de Fénérive-Est et de Mahanoro, se trouvent dans la classe des "pauvres riches" (cf. figure 7, p. 246). Les ménages très riches ou aisés s"enrichissent de plus en plus. Les catégories moyennes et ultra-pauvres s"enlisent dans la précarité. De plus la persistance dans l"état d"extrême pauvreté est frappante, puisque la proportion des familles qui se trouvent dans la classe des riches n"a quasiment pas varié au fil des années. Alors que les ménages appartenant à la zone égalitaire ont tendance à diminuer au fil du temps, notamment à Fénérive-Est. Certains ont basculé dans la classe des ultra-pauvres. En revanche, l"ultra-pauvreté semble constituer une véritable trappe, car une fois qu"un ménage intègre cette classe, il y reste jusqu"à la fin de la période d"étude. Il convient alors de se demander s"il n"existe pas un effet de dépendance très fort vis-à-vis de l"état de l"extrême pauvreté, car cet état représente un véritable piège pour les ménages, comme s"il existe un choc de situation dont l"effet persiste à moyen et long termes.

Proposition des politiques économiques

Aborder la lutte contre l"extrême pauvreté, comme c"est le cas dans notre recherche, n"a de sens que si on lutte parallèlement contre les inégalités, car ce phénomène est également une forme de pauvreté extrême. En réduisant la probabilité de pauvreté extrême, on réduit en même temps l"inégalité. Ce résultat si important, qui constitue le fondement même de notre modèle, peut nous guider en matière de proposition de politiques économiques.

"La seule finalité légitime de l"économie est en effet le bien-être des hommes, à commencer par celui des plus démunis", souligne Généreux [2014, p. 16]. Il convient d"y rajouter également, dans un pays comme Madagascar, les plus marginalisés1 ou les plus discriminés dans la société. A partir des déterminants mis en lumière par notre modèle, l"Etat malgache ainsi que les ONG devraient mettre en place un dispositif social et économique, plus ou moins incitatif, pour permettre aux citoyens très pauvres de bénéficier de certains soutiens, notamment financiers, et d"être traités sur un pied d"égalités2 dans les services publics locaux. De plus, si l"on se réfère à l"approche de [START_REF] Rawls | Théorie de la justice[END_REF] et si l"on accorde de l"importance à la trappe de l"extrême pauvreté, ne faudrait-il pas hiérarchiser les interventions auprès des ménages. En commençant par les plus démunis, comme l"indique notre modèle, on est certain d"agir sur la forme de l"inégalité la plus révoltante, plus est correspond à la classe des plus pauvres.

Les défis 1 sont nombreux, parfois ambitieux et concernent essentiellement l"accès à l"éducation obligatoire pour les enfants de 6 à 16 ans révolus, avec par exemple une allocation 2 parentale d"éducation (APE) annuelle pour l"achat de fournitures scolaires. Les défis à relever touchent aussi l"accès à la santé par la pratique de la couverture maladie universelle (protection de santé gratuite pour les plus pauvres). L"accès à la nourriture faisant partie intégrante des besoins physiologiques fondamentaux vient compléter cette liste. Par exemple, cela pourrait être du type "restos du coeur" 3 qui fonctionne en France grâce au bénévolat et au partenariat avec les multi-bailleurs, notamment les supermarchés.

C"est à peu près le même système que l"ancien "tsena mora" qui signifie "marché pas cher" ou "tsaky pôpy" 4 connu sous "Sakafo mitam-pihavanana" dans le sens de "repas familial", c"est-à-dire des marchés et des gargotes subventionnés par l"Etat malgache et destinés exclusivement aux plus pauvres, comme en 2000-2001, puis en 2010. Ces services devraient être gratuits pour les ultra-pauvres, afin d"améliorer leur santé et de leur permettre de mieux s"organiser dans leur lutte quotidienne. Sachant que le sexe féminin du chef de ménage semble augmenter la probabilité d"être pauvre, il faudra alors accorder plus d"aide pour les femmes chef de famille. Le gouvernement malgache devrait instaurer des réformes juridiques sur les droits de propriété et l'héritage plus équitables en fonction du sexe. L"objectif est d"éliminer les obstacles à la capacité des femmes à utiliser des terres et d'autres biens hérités. "Les dispositions devraient inclure la titrisation des terres et d'autres systèmes de titrage des biens où les couples sont identifiés comme copropriétaires" (Anyanwu [2013, p. 17]). 1 Anthony B. Atkinson [2016] résume son ouvrage que "le problème, souligne-t-il, n"est pas seulement que les riches s"enrichissent toujours plus. Nous sommes aussi inopérants dans la lutte contre la pauvreté, car l"économie change vite, et la majorité de la population ne peut pas suivre. Pour réduire l"inégalité, nous devons faire plus que lever de nouveaux impôts sur les riches". Il "prescrit donc des politiques innovantes et ambitieuses dans cinq domaines : le changement climatique, la recherche du plein-emploi, la sécurité sociale, le partage du capital et la fiscalité progressive". 2 Modèle de la CAF en France. 3 Les Restaurants du coeur sont une association à but non lucratif et reconnue d"utilité publique créée en 1985, en France, par Coluche. Ils ont pour but "d'aider et d'apporter une assistance bénévole aux personnes démunies, notamment dans le domaine alimentaire par l'accès à des repas gratuits, et par la participation à leur insertion sociale et économique, ainsi qu'à toute action contre la pauvreté sous toutes ses formes". http://www.restosducoeur.org/content/pr%C3%A9sentation consulté le 26/01/2016. 4 Coût 700 ariary, vendu à 50 ariary (soit 3 500 fmg de l"époque, valant 0,20 €, vendu à 0,02 €).

Le pouvoir public devrait également subventionner les semences 1 améliorées pour les riziculteurs et les aider à la dotation en équipements 2 et matériels agricoles plus modernes (du type motoculteur, tracteur à charrue ou simplement charrue à traction animale) pour que les agriculteurs ultra-pauvres puissent étendre davantage la superficie agricole exploitée et faire fructifier leur production. Les actions menées par le PPRR et le MCA devraient être pérennisées en matière d"agriculture contractuelle pour essayer d"inculquer progressivement la culture entrepreneuriale dans le monde rural. Les producteurs sont alors regroupés dans une sorte de coopérative et/ou d"association paysanne pour produire du maïs, du piment, de l"huile essentielle de niaouli afin d"honorer les commandes (en termes de respect de quantité, de qualité, de délai de livraison) à des sociétés de la capitale (Antananarivo). Il s"agit donc de produire pour vendre, mais non plus uniquement pour se nourrir. Le paiement de cette opération s"effectue par le biais d"une agence de microfinance (OTIV) locale. C"est un enseignement pour encourager les ruraux souvent illettrés à fréquenter l"institution financière de proximité dans le but de promouvoir le sens de l"investissement, de l"épargne et de l"emprunt.

Parallèlement, il serait primordial de désenclaver les communes et les fokontany ruraux. Ce grand projet important pour le développement local fluidifiera les transports de biens et de personnes, et réduira voire éradiquera les spéculateurs qui interviennent tout le long de la chaîne, notamment pour les produits d"exportation (litchi, girofle et ses dérivés).

En connaissant le véritable prix sur le marché international, les producteurs auraient plus de pouvoir de négociation sur les cours locaux. L"amélioration des infrastructures routières, maritimes et fluviales leur permettrait de livrer eux-mêmes leurs produits agricoles dans les grands centres urbains, non loin de leurs villages. Dans le plus long terme, l"Etat devrait penser à mettre en place aussi les structures d"accompagnement social voire d'insertion par l'activité économique (IAE) pour lutter efficacement contre le phénomène des inégalités et de l"exclusion. Les propositions formulées qui suivent sont inspirées de quelques modèles 3 français qui peuvent être appliqués à Madagascar, sous condition des moyens techniques et des ressources financières internes mobilisables.

L"organisation du BNGRC devrait élargir son champ d"intervention pour prendre en 1 "En Indonésie, 95 % des surfaces rizicoles sont cultivées à l"aide de variétés modernes, tandis qu"à Madagascar, cette proportion n"est que de 20 %", d"après Michael Morris et Ziva Razafintsalama [2010], Relancer l'agriculture, Banque mondiale, Madagascar, p. 153. 2 Les équipements et les matériels agricoles seront gérés par une organisation paysanne dans la localité. 3 Pour ne citer que la CAF, l"EDS, l"AUVM, le Secours Catholique, la Croix-Rouge, le 115. charge en urgence 1 de manière temporaire, en attendant le relais des autres organismes, les pauvres qui sont victimes et/ou sinistrés de catastrophes naturelles. L"Etat devrait continuer à se lancer dans la politique de logement social solide et durable. Le modèle de construction de maison en dur réalisé à Vatomandry, à la suite des dégâts cycloniques survenus en 2004, pour les personnes sans ressources ou âgées, est une solution pérenne et mérite d"être dupliquée sur l"ensemble des côtes malgaches. Le pouvoir public devrait recenser tous les agriculteurs (éleveurs, pêcheurs) du pays dans le but d"envisager de créer un système de pension de retraite pour les paysans, sous forme de caisse de retraite 2 des exploitants agricoles. Le mécanisme fonctionnerait par le versement de cotisations obligatoires des paysans, en fonction du revenu annuel.

Le dispositif doit être impérativement pérenne. Il faudrait alors une volonté politique pour que "la loi de la lutte contre les inégalités et les exclusions" soit votée et inscrite dans la politique générale de l"Etat. Aider financièrement les plus démunis et supporter le coût supposent une économie forte. Pour ce faire, l"Etat malgache devra déployer autant d"efforts pour améliorer solidement ses ressources budgétaires, en formalisant les activités informelles 3 qui représentent 90 % des activités à Madagascar. Il faudrait mieux gérer et mieux exploiter la richesse de la nation, en luttant efficacement contre la corruption 4 . Il faudrait veiller à une redistribution équitable du fruit de la croissance économique dans l"ensemble de toutes les communes, plus particulièrement dans les communes rurales. Dans le souci d"une meilleure efficacité d"actions, le pouvoir public devrait également entretenir un partenariat avec les institutions nationales telle Akamasoa5 du Père Pedro [START_REF] Lunel | Père Pedro, prophète des bidonvilles[END_REF]) et internationales 6 (Secours Catholique, Croix-Rouge, Care International) ayant des expériences en la matière et les bailleurs de fonds. Plus généralement, les organisations non gouvernementales ou/et l"Etat devraient chercher dans un premier temps, à partir des actions énumérées précédemment, à faire passer les ultra-pauvres dans la catégorie des moyennement pauvres, réduisant par la même occasion l"inégalité chez les pauvres. Par ailleurs, nous pouvons également nous demander si l"objectif de l"ONU d"éradiquer la pauvreté d"ici 2030 (Banque mondiale [2016]) n"est pas trop ambitieuse pour les pays fortement touchés par la pauvreté. En effet, les zones rurales malgaches sont fortement enclavées et le manque d"infrastructure routière ne facilite pas la lutte contre la pauvreté. Or l"investissement en matière d"infrastructure n"est qu"une des difficultés rencontrées, parmi tant d"autres, dans la lutte contre l"inégalité.

Limites de la recherche

Parvenu à cette étape de la mise en place de l"appareillage théorique et méthodologique de la recherche, il nous faudra maintenant exposer les limites de notre approche. D"abord, l"étude porte sur les zones rurales en ne considérant que deux districts parmi les treize existant dans les deux régions. A ce titre, il s"avère important de souligner que certaines informations spécifiques à des zones lointaines enclavées ne sont pas prises en considération dans ce travail. Par ailleurs, l"étude menée sur deux districts est-elle suffisamment représentative pour pouvoir étendre nos résultats sur l"ensemble des districts composant le pays ? Un objectif aussi ambitieux sur la représentativité de l"échantillon suppose la connaissance des différentes sources d"hétérogénéité. De plus, des précautions ont été prises afin de respecter la confidentialité et l"anonymat des informations recueillies.

L"enquête devait tenir compte des règles en matière d"éthique au niveau des déclarations des ménages.

En ce qui concerne les résultats des modèles économétriques, il s"avère judicieux d"apporter une remarque sur la fusion des données. Etant donné que le nombre des ménages dans le panel cylindré entre les deux observatoires est différent (298 pour Fénérive-Est et 369 pour Mahanoro), les données empilées suscitent un intérêt particulier.

Il semble que les résultats globaux obtenus sont souvent influencés par ceux de Mahanoro qui présente une taille plus importante que celle de Fénérive-Est. Enfin, il faudrait introduire dans le modèle des informations plus agrégées qui varient dans le temps, par exemple y introduire des variables explicatives sur l"infrastructure ou sur le développement socioéconomique des régions dans lesquelles se trouvent les observatoires.

Prolongement de la thèse

Cette thèse ne constitue qu"une première étape d"une longue recherche. D"abord dans un futur proche, il serait opportun de corroborer nos résultats avec une période d"études plus longue, en y ajoutant des années plus récentes. Par la suite, il faudra élargir le champ d"études à partir de données collectées, à partir d"un plus grand nombre d"observatoires pour se rapprocher d"un modèle plus pertinent en matière de représentativité de l"inégalité sur l"ensemble des territoires malgaches.

De plus, nous avons constaté à plusieurs reprises la persistance, voire même l"existence d"une trappe de l"ultra-pauvreté. En effet, une fois classé ultra-pauvre, le ménage sort difficilement de cette catégorie. Il conviendrait d"introduire plus de dynamique dans notre modèle. Pour prendre en compte l"effet de dépendance vis-à-vis du passé immédiat de l"ultra-pauvre, il faudra introduire parmi les variables explicatives la variable dépendante dichotomique retardée. Ainsi, nous pourrions également mieux étudier la dynamique de l"inégalité, puisque l"inégalité d"hier affectera directement la probabilité de l"inégalité d"aujourd"hui. Cependant, l"estimation avec effets aléatoires des modèles Probit et Logit dynamiques n"est pas toujours facile, mais la performance des logiciels tels que Stata pourra nous apporter des solutions plus pratiques. Il faudra également penser, avec un plus grand nombre d"observations dans le temps de proposer des modèles de durée pour appréhender l"inégalité et l"ultra-pauvreté.

Pour finir, au lieu de nous appuyer sur notre indicateur de l"inégalité pour traiter ensuite une variable expliquée dichotomique, une solution consisterait à étudier directement l"écart de revenus de l"ultra-pauvre par un revenu moyen, variant dans le temps, des plus riches de l"échantillon. Pour éviter tout biais de sélectivité, nous pourrions utiliser alors la méthode d"estimation Tobit, qui suppose néanmoins la probabilité d"être ultra-pauvre. Une telle étude pourrait également expliquer les déterminants de l"inégalité de revenus en se basant directement sur les écarts de revenu. G GACHIE, I., 5. GADREY,J.,113,114. GAJDOS,T.,31,[START_REF]Courbes de Lorenz représentant les top 1[END_REF][START_REF]et D9/D1[END_REF][START_REF]Table des matières 427 TABLE DES MATIERES Avant-propos[END_REF]46.

GALBRAITH, J.-K., 23.

GALOR, O., 71.

T TABELLINI,G.,72,73,74. TERRAZA,M.,[START_REF]Lien entre état matrimonial des parents et niveau d"éducation[END_REF][START_REF]Courbe de Lorenz pour l"ensemble des observatoires[END_REF]37. THEIL,H.,36,[START_REF]Table des matières 427 TABLE DES MATIERES Avant-propos[END_REF]43,44,45,52,117,119. THIOMBIANO,T.,4,24,[START_REF]Diplômes obtenus des parents par sexe[END_REF]27. THOMAS,[START_REF]Evolution de coefficients de Gini en six ans[END_REF]54,55,78,79,[START_REF]Tisseur avec des brins végétaux entrelacés (nattes, chapeaux, etc[END_REF]82,83,84,85,93,98,99,100,109,125,163,186,195,209,220,227. THORBECKE,E.,45,73,77,336. TICHIT,C.,175. TINBERGEN,J.,[START_REF]Croissance économique et inégalités de revenus : une relation liée[END_REF]144. AMBANJA,170,173,177,191,192,193,194. AMBATOHARANANA,170,173,177,192,196,220. AMBATOTSONDRONA,170,192,272,298. AMBINANIDILANA,171. AMBINANINDRANO,170,171,192,196,214. AMBODIBONARA,171. AMBODIHARINA,170,171,173,177,182,189,194,195,196,272. AMBODIMANGA II, 170.

AMBODITONONINA, 173.

AMPASIMBE MANANTSATRANA,170,173,298. AMPASINA MANINGORY,170,173,298. AMPITAKIHOSY,170,173,177,182,189,192,193,194,195,272. ANALANJIROFO,6,168,169,170,189,201,233,271,318. ANKAZOTSIFANTATRA,170,171,177,192,214. ANTANANARIVO,6,126,128,129,139,141,144,156,172,190,208,215,220,222,261,298,324,325. ANTARAMBIBY,205. ANTSIATSIAKA,170,192. ANTSIRABE,125. ATSINANANA,6,168,169,170,198,200,201,223,233,271,318.

B BEFOTAKA, 171. BEMANGAHAZO,170,177,192,194. BETSIZARAINA,171. 6,9,[START_REF]Matrice de corrélation des variables par observatoire[END_REF]167,168,169,170,171,173,175,176,177,178,179,180,181,182,185,186,187,189,191,192,193,194,195,196,198,199,200,204,206,211,213,214,215,218,220,221,222,224,225,229,230,231,232,233,234,237,239,241,242,246,247,248,252,253,254,255,256,262,267,270,271,272,273,274,276,291,292,295,296,297,298,299,300,301,302,303,305,309,310,311,312,313,315,318,319,320,322,326,332,377,383,386,387,388,392,393,397,398,400,402,403,404,405. FIANARANTSOA,205,345. MAHAMBO,170,185,299. MAHANORO,6,9,[START_REF]Matrice de corrélation des variables par observatoire[END_REF]148,167,168,169,170,171,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,185,186,187,189,190,191,192,193,194,195,196,197,198,199,200,204,206,211,213,214,215,218,220,221,222,223,224,225,229,230,231,232,233,234,237,239,241,242,247,248,249,252,253,254,255,256,262,269,270,271,272,273,274,276,291,292,294,295,296,297,298,299,300,301,302,303,305,309,310,313,315,318,319,320,322,326,332,377,384,386,387,390,392,393,397,399,401,402,403. MAHATSARA,170,173. MANJAKANDRIANA,171. MAROFINARITRA,170,177,182,192,298. MAROLAMBO,148. MAROSIKY,222. MAROVOAY,125. MASOMELOKA,171,173. MIORIMIVALANA,170,194. NAMAHOAKA,170,177,182,185,196,298. RANTOLAVA,170,189,192,273,298.

F FENERIVE-EST,

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N

R

T TSARAVINANY, 170, 171, 173. VATOMANDRY,200,222,224. VOHILENGO,170,177,194,196. VOHIPENO,170,[START_REF]Evolution de coefficients de Gini en six ans[END_REF]36,96,119,407. PEROU,98,120,123,407. POLOGNE,120. PORTO RICO,54,56. PORTUGAL,96,407. R REPUBLIQUE TCHEQUE,95,120. ROUMANIE,96,54,55,56,[START_REF]Mahanoro). Comparaison des tests par période pour l'observatoire de Fénérive-Est Période (1999-2004) Période[END_REF]79,81,96,100,104,109,117,119,134,407. RUSSIE,24,96,100,120,407. RWANDA,97,407. S SALVADOR,98,407. SENEGAL,97,407. SEYCHELLES,65. SIERRA LEONE,31,98,407. SINGAPOUR,97,407. SLOVAQUIE,95,109,407. SUEDE,31,[START_REF]Evolution de coefficients de Gini en six ans[END_REF]36,95,119,407. SUISSE,24,79,96,98,103,106,108,109,111,112,113,114,332,333,335,407. T TADJIKISTAN,96,407. TANZANIE,65,97,145,407. THAÏLANDE,97,120,122,123,407. TUNISIE,97,123,407. TURQUIE,120,122,123,407. U URUGUAY, 97, 407. V VENEZUELA,97,407. VIETNAM,96,407. Y YEMEN,96,407. Z ZAMBIE,65,98,145,407. ZIMBABWE,98,145,407. AFRIQUE,60,65,71,73,77,91,93,95,96,97,98,100,116,118,126,131,132,140,145,153,154,172,201,202. AMERIQUE,54,79,93,95,97,98,102,103,116,120,122. ASIE,71,93,95,96,97,115,116. EUROPE,42,71,86,93,95,102,103,108,109,110,116,123. OCEANIE,95,98. Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. Lecture : la première colonne présente les déciles, la seconde pour le revenu moyen par déciles, la troisième consacrée à la fréquence de revenus par déciles (D i /total de déciles où i є [1 ; 10]), la quatrième destinée pour la fréquence cumulée de revenus par déciles (Y i ), etc. age sexe celib marie divor veuf neuv cm2 colle lycee univ act taille actif terre surf prod clitc cgiro inves depo thesa sanse empru agri peche artisa transf comm excep crise cyclo tce age 1,00 sexe -0,14 1,00 celiba -0,12 -0,16 1,00 marie -0,11 0,81 -0,31 1,00 divorce 0,05 -0,54 -0,05 -0,65 1,00 veuf 0,20 -0,55 -0,05 -0,56 -0,10 1,00 neuv 0,39 -0,21 0,02 -0,22 0,11 0,19 1,00 cm2 -0,15 0,12 0,00 0,10 -0,04 -0,11 -0,53 1,00 college -0,25 0,13 -0,05 0,15 -0,08 -0,11 -0,49 -0,25 1,00 lycee -0,17 0,05 0,03 0,07 -0,05 -0,06 -0,25 -0,13 -0,09 1,00 univ 0,11 -0,11 0,08 -0,12 0,07 0,07 0,20 -0,15 -0,11 -0,04 1,00 act 0,05 0,03 -0,05 0,01 0,02 -0,01 0,16 0,00 -0,02 -0,35 0,03 1,00 taille 0,00 0,23 -0,15 0,29 -0,22 -0,09 -0,15 0,17 0,04 -0,01 -0,07 -0,07 1,00 actif 0,04 0,20 -0,12 0,27 -0,22 -0,09 -0,14 0,18 -0,01 0,03 -0,05 -0,08 0,74 1,00 terre_p -0,20 0,00 0,01 0,02 0,02 -0,05 -0,07 0,00 0,09 -0,01 -0,01 -0,01 -0,06 -0,06 1,00 surf -0,01 -0,14 0,05 -0,16 0,13 0,06 0,10 -0,07 -0,02 -0,03 -0,01 0,03 -0,18 -0,17 0,07 1,00 prod_r 0,03 -0,21 0,08 -0,23 0,17 0,10 0,17 -0,10 -0,11 -0,04 0,04 -0,06 -0,26 -0,24 0,09 0,30 1,00 clitchi -0,02 0,04 0,00 0,05 -0,05 -0,02 -0,03 0,03 -0,01 0,04 -0,08 -0,06 0,08 0,04 -0,06 0,04 -0,03 1,00 cgirofle 0,00 0,03 -0,01 0,02 -0,03 0,01 0,05 0,00 0,02 0,06 -0,06 0,02 0,02 0,01 -0,01 0,02 -0,03 0,04 1,00 invest -0,02 0,06 -0,04 0,06 -0,05 0,00 -0,03 0,06 -0,02 0,01 0,02 -0,02 -0,02 0,02 -0,03 -0,09 -0,05 0,01 -0,03 1,00 depot 0,03 0,01 0,00 0,03 -0,02 -0,02 -0,15 -0,01 0,10 0,19 -0,06 -0,14 0,12 0,14 -0,04 -0,12 -0,13 -0,06 0,05 -0,05 1,00 thesaur -0,07 0,05 -0,01 0,05 -0,03 -0,04 0,02 -0,02 -0,01 -0,07 0,04 0,08 -0,05 -0,06 0,09 0,04 0,00 0,03 -0,08 -0,31 -0,49 1,00 sansep 0,07 -0,10 0,03 -0,11 0,07 0,06 0,11 0,00 -0,05 -0,06 -0,01 0,03 -0,02 -0,05 -0,06 0,12 0,13 0,01 0,09 -0,07 -0,15 -0,65 1,00 emprun -0,16 0,00 -0,05 0,03 0,01 -0,03 -0,11 0,02 0,09 -0,02 0,00 0,03 0,13 0,04 0,10 0,03 0,02 -0,05 -0,11 -0,05 0,00 0,01 0,00 1,00 agri -0,07 -0,07 -0,02 -0,07 0,08 0,04 0,06 0,01 -0,06 -0,10 0,05 0,09 0,02 0,03 0,14 0,10 0,18 -0,06 0,04 -0,08 -0,12 0,04 0,09 0,09 1,00 peche -0,07 0,05 -0,01 0,06 -0,05 -0,02 -0,04 -0,01 0,04 -0,01 0,14 0,03 0,01 -0,01 0,03 -0,04 0,01 -0,04 -0,05 0,04 -0,04 0,01 0,00 0,03 0,03 1,00 artisan 0,03 -0,03 -0,08 0,03 -0,01 0,01 0,03 -0,03 0,01 -0,04 0,13 0,10 0,01 0,01 0,04 0,02 -0,01 -0,03 -0,04 -0,01 -0,07 -0,03 0,10 0,02 0,07 0,09 1,00 transf 0,05 0,20 -0,05 0,17 -0,15 -0,06 0,09 -0,05 0,01 -0,09 -0,02 0,16 0,15 0,08 -0,09 0,02 -0,14 0,05 0,03 0,01 -0,08 0,07 -0,02 0,05 -0,05 0,01 -0,10 1,00 comm -0,16 -0,04 0,00 -0,03 0,08 -0,02 -0,11 -0,01 0,09 0,12 -0,05 -0,05 0,05 0,05 0,02 -0,03 -0,04 0,04 0,04 0,01 0,15 0,00 -0,12 0,00 -0,10 -0,03 -0,10 -0,15 1,00 except 0,13 -0,07 -0,01 -0,10 0,07 0,07 0,05 -0,03 0,01 -0,01 -0,14 0,04 0,01 -0,03 -0,08 -0,01 0,07 0,03 0,07 -0,01 0,03 -0,05 0,03 -0,04 0,04 -0,19 -0,11 0,03 -0,03 1,00 crise 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 -0,06 0,02 0,00 -0,01 -0,13 -0,04 0,01 -0,01 0,08 -0,04 -0,03 0,07 -0,03 0,01 -0,01 0,13 -0,17 0,12 -0,01 -0,09 -0,14 -0,04 0,00 0,01 1,00 cyclone -0,03 0,00 0,03 0,01 -0,01 -0,01 -0,06 0,00 -0,02 -0,01 0,32 -0,04 0,01 0,01 0,09 -0,10 -0,05 -0,04 -0,13 0,07 -0,01 0,09 -0,17 0,13 -0,01 0,23 0,07 -0,05 0,00 -0,26 0,61 1,00 tce 0,01 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,04 -0,02 0,00 0,01 0,07 0,05 -0,01 0,01 -0,10 0,05 0,03 -0,06 0,00 -0,03 0,01 -0,13 0,18 -0,10 -0,01 0,05 0,12 0,02 -0,02 0,02 -0,97 -0,68 1,00

V

CONTINENTS

ANNEXES

Source : auteur. age sexe celib marie divor veuf neuv cm2 colle lycee univ act taille actif terre surf prod clitc cgiro inves depo thesa sanse empru agri peche artisa transf comm excep crise cyclo tce age 1,00 sexe -0,09 1,00 celiba -0,19 -0,07 1,00 marie -0,10 0,80 -0,31 1,00 divorce 0,03 -0,59 -0,09 -0,66 1,00 veuf 0,26 -0,46 -0,07 -0,50 -0,14 1,00 neuv 0,22 -0,09 0,04 -0,14 0,02 0,17 1,00 cm2 -0,08 0,06 0,03 0,06 -0,04 -0,07 -0,47 1,00 college -0,14 0,03 -0,07 0,08 0,02 -0,11 -0,48 -0,29 1,00 lycee -0,08 0,01 -0,04 0,04 -0,01 -0,04 -0,25 -0,15 -0,11 1,00 univ 0,00 0,03 -0,01 0,04 -0,02 -0,02 -0,06 -0,04 -0,03 -0,01 1,00 act -0,04 0,06 0,04 0,00 0,00 -0,03 0,22 0,09 -0,15 -0,34 -0,13 1,00 taille 0,22 0,20 -0,17 0,31 -0,24 -0,07 -0,11 0,06 0,06 0,04 0,06 -0,09 1,00 actif 0,27 0,17 -0,08 0,21 -0,20 -0,04 -0,06 0,03 0,03 0,04 0,04 -0,10 0,73 1,00 terre_p -0,18 -0,06 0,08 -0,06 0,04 -0,02 -0,04 0,00 0,02 0,03 -0,02 -0,09 -0,11 -0,08 1,00 surf -0,03 -0,09 0,06 -0,11 0,07 0,04 0,10 0,03 -0,09 -0,12 0,02 0,09 -0,15 -0,16 0,07 1,00 prod_r -0,06 -0,17 0,05 -0,22 0,16 0,10 0,12 -0,03 -0,08 -0,09 -0,02 0,06 -0,29 -0,29 0,08 0,32 1,00 clitchi 0,05 0,09 0,00 0,09 -0,10 -0,03 -0,02 0,01 -0,01 0,02 0,00 0,03 0,11 0,06 -0,14 -0,02 -0,05 1,00 cgirofle 0,05 0,10 0,01 0,06 -0,05 -0,03 0,07 0,01 -0,06 -0,03 0,02 0,09 0,03 0,02 -0,06 -0,01 -0,05 0,09 1,00 invest -0,06 0,02 -0,02 0,04 -0,03 -0,02 -0,06 0,01 0,04 0,03 0,11 -0,11 0,03 0,02 -0,02 -0,04 -0,03 -0,02 0,03 1,00 depot 0,03 0,06 -0,03 0,08 -0,06 -0,03 -0,10 -0,03 0,03 0,20 0,13 -0,21 0,05 0,13 -0,01 -0,18 -0,11 0,02 0,02 -0,02 1,00 thesaur -0,02 0,05 0,00 0,03 -0,03 -0,01 -0,01 0,05 0,00 -0,02 -0,07 0,04 -0,03 -0,04 0,04 0,05 -0,05 0,02 0,04 -0,37 -0,30 1,00 sansep 0,03 -0,09 0,02 -0,09 0,07 0,04 0,08 -0,05 -0,04 -0,08 -0,02 0,10 0,00 -0,02 -0,03 0,04 0,12 -0,02 -0,07 -0,06 -0,05 -0,73 1,00 emprun -0,05 0,02 -0,02 0,04 -0,03 0,00 -0,08 -0,01 0,06 -0,01 0,01 -0,02 0,04 0,03 0,03 -0,02 0,03 -0,06 -0,08 0,02 -0,07 -0,05 0,08 1,00 agri -0,04 0,06 0,07 -0,03 0,00 0,00 0,17 0,00 -0,12 -0,18 0,01 0,27 -0,05 -0,05 -0,01 0,12 0,15 -0,03 0,03 -0,07 -0,10 -0,03 0,11 -0,02 1,00 peche -0,01 0,02 0,00 0,01 -0,02 0,01 -0,02 0,03 -0,02 -0,04 -0,02 0,04 0,04 0,05 -0,01 0,02 0,05 -0,03 -0,11 -0,02 0,01 -0,08 0,10 0,12 -0,07 1,00 artisan 0,01 -0,09 -0,04 -0,01 0,04 0,00 0,05 0,02 -0,04 -0,13 -0,04 0,16 0,03 -0,03 -0,07 0,05 -0,01 0,02 -0,05 -0,03 -0,09 0,00 0,05 0,07 0,03 0,12 1,00 transf 0,00 -0,05 0,03 -0,05 0,05 0,00 -0,05 0,02 0,02 0,06 0,02 0,01 0,04 0,02 -0,04 -0,02 0,01 0,04 0,06 0,02 0,01 0,03 -0,05 -0,01 -0,02 0,01 -0,02 1,00 comm -0,09 -0,01 -0,06 0,04 -0,01 -0,01 -0,12 0,06 0,07 0,09 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 -0,09 -0,02 -0,04 -0,02 0,07 0,07 0,03 -0,10 -0,02 -0,15 -0,07 -0,16 0,02 1,00 except 0,07 -0,02 -0,02 -0,02 0,03 0,01 0,00 0,06 -0,06 -0,02 -0,03 0,05 0,05 0,02 0,02 0,04 0,02 -0,04 0,00 -0,02 -0,04 0,00 0,03 0,08 0,04 0,07 0,03 0,05 -0,08 1,00 crise -0,01 0,02 0,05 0,01 -0,02 -0,01 -0,04 0,01 -0,02 -0,01 0,04 0,02 -0,01 -0,03 -0,06 0,00 -0,02 -0,07 -0,03 0,05 0,03 0,05 -0,10 -0,02 0,27 -0,13 -0,07 0,07 0,00 0,14 1,00 cyclone 0,03 -0,02 -0,02 0,00 0,00 0,01 0,00 0,04 0,01 0,00 0,03 0,04 -0,01 0,00 -0,18 -0,04 -0,09 -0,11 -0,04 -0,01 0,01 -0,01 0,02 0,00 0,09 0,14 0,08 0,05 0,04 0,01 0,25 1,00 tce 0,01 -0,02 -0,06 -0,01 0,02 0,01 0,02 0,00 0,02 0,01 -0,04 -0,02 0,01 0,02 0,03 -0,01 0,00 0,10 0,06 -0,06 -0,04 -0,06 0,11 0,01 -0,25 0,07 0,07 -0,08 0,00 -0,17 -0,97 -0,22 [START_REF]Courbe de Lorenz pour l"ensemble des observatoires[END_REF]1159) 3,1 Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Wald chi2 [START_REF]Courbe de Lorenz pour l"ensemble des observatoires[END_REF] 235

DC3a

Prix son ? (Ar)

DC3b

Prix foin ? (Ar)

DC3c

Autres sous-produits ? (Ar) 1.mariage ; 2.divorce ; 3.migration ; 4.confiage ; 5.bannissement ; 6.

LISTE DES FIGURES

  qui porte son nom. Il s"agit de la loi des 80/20 ou 20 / 80 de Pareto. Il l"a exposée, à la fin du XIXe siècle, en la formulant ainsi : 80 % des richesses du pays sont possédées par 20 % de la population Italienne. A son époque, il a observé que 80 % du paramètre significatif représente généralement une vingtaine de pour cent du paramètre explicatif. Voilà pourquoi il a qualifié son diagramme de 80 / 20 ou 20 / 80.

1 .

 1 Inégalités économiques : une revue de la littérature 31

  qui traitent des inégalités. Suivant l"objectif des études, le rapport interdécile peut être également élargi. Le rapport D9/D5 compare le haut de la distribution à la valeur médiane. Le rapport D5/D1 examine la médiane au bas de la distribution. Ces indicateurs ont le mérite de la clarté mais, ne traduisent pas l'inégalité dans l'ensemble de la distribution des revenus. Par exemple, pour le cas de D9/D1, il ne mesure que les extrêmes de la distribution, sans indiquer comment évoluent les classes moyennes.

  , Montek Ahluwalia [1976] recourt aux tests économétriques pour étudier les 60 pays retenus dans son échantillon. Il a jugé les résultats significatifs pour

  la courbe de Kuznets présente une régularité empirique claire. Même dans son article 6 publié en 2008 (extension Première partie Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature 66 de celui de 2000), il confirme la présence de la courbe en U inversée. Les graphiques intitulés "Figure 4" et "Figure 1" 1 , mettant en relation l"indice de Gini et le PIB/tête, en sont l"illustration. Mais, il signale que la relation n"explique pas réellement les variations de l'inégalité entre les pays ou dans le temps. Des variables comme le revenu par tête, l"investissement et la technologie agissent différemment dans ses analyses. Il a montré que l'effet négatif de l'inégalité sur la croissance apparaît uniquement dans les pays pauvres.

Figure 2 .

 2 Figure 2. Triangle pauvreté-croissance-inégalités (PCI)

Carte 1 .

 1 Localisation géographique des inégalités dans le monde Source : statistiques mondiales 4 . Les informations réunies sur cette carte ne sont pas homogènes. Les données statistiques mondiales et classées par pays sont, dans certains cas, indisponibles (comme les zones blanches représentées dans la carte ci-dessous), et dans d"autres aspects, oscillent entre 2007 et 2012. Quant aux données disponibles, la carte présente quatre couleurs différentes de coefficients de Gini, signifiant quatre niveaux différents des inégalités. La question qui se pose est celle de savoir comment analyser cette cartographie ? Analyser la situation mondiale est assez complexe. Nous allons la présenter en trois catégories : (i) les pays les plus égalitaires de la planète ; (ii) les nations faiblement inégalitaires (intermédiaires) ; (iii) les pays à forts indices de Gini et très inégalitaires.

2 .

 2 Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 105 La hausse du cours du dollar 1 Américain durant ces derniers temps a contribué à l"accroissement de la valeur des fortunes des milliardaires dans le classement Forbes 2015.

  Source : Oxfam, "Insatiable richesse", 2015a, p. 3. Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 106 2010". Près de "20 % des milliardaires de la liste Forbes auraient des intérêts et ou des activités dans les secteurs de la finance et de l'assurance", constate l"Oxfam [ibid., p. 5]. De plus, "la fortune cumulée des milliardaires qui auraient des intérêts ou des activités dans les secteurs pharmaceutique et des soins de santé, a augmenté de 47 % entre mars 2013 et mars 2014" 1 . Après la chute due principalement à la conséquence de la crise financière de 2008, "les richesses des 80 personnes les plus riches au monde ont doublé en valeur nominale entre 2009 et 2014, tandis que les richesses des 50 % les moins bien lotis ont reculé en 2014 par rapport à 2009" 2 . La situation des inégalités de revenus deviendra-t-elle de plus en plus importante, d"ici quatorze ans ?

  L'inégalité des revenus aux Etats-Unis pour le siècle dernier (entre 1910 et 2010) est représentée dans le graphique qui suit. Elle est surtout liée au grand écart salarial entre super-cadres et ouvriers. Graphique 14. Inégalité des revenus aux Etats-Unis, 1910-2010 Source 4 : Thomas Piketty [2013], p. 460. Selon Piketty [2013, p. 464], "la part du décile supérieur est progressivement passé d"environ 30 %-35 % du revenu national dans les années 1970 à environ 45 %-50 % dans les années 2000-2010, soit une hausse de près de 15 points de revenu national américain". En fait, cette situation était historiquement passée d"environ 45 %-50 % dans les années 1910-1920 à moins de 35 % dans les années 1950. C"était la baisse mesurée et confirmée par Kuznets. A la fin des années 1990, les 10 % des Américains dont les revenus sont les plus élevés percevaient 30 % à 35 % du revenu total, ils en reçoivent aujourd"hui plus de 50 %, dénonce la revue Problèmes Economiques [2015, n°3105, p. 7].

  analystes 1 porte surtout sur le graphique suivant. En analysant, intégrant la distribution de la richesse mondiale par aire géographique et par décile, "on ne trouve aucun Chinois dans le premier décile (zone rouge à gauche), c"est-à-dire, chez les 10 % des plus pauvres du monde, alors qu"on voit que 7,5 % de ces 10 % de plus pauvres sont Américains (le petit coin bleu foncé en haut à gauche du graphique)", observent Cassely et Salmon 2 . Graphique 15. Composition régionale de la distribution de la richesse globale en 2014 Source : Crédit Suisse, "Global Wealth Databook 2014", p. 99. Dans son article intitulé :"Inégalités mondiales : les absurdes statistiques d'Oxfam", Delaigue [2015] constate que les données d'Oxfam, conçues sur un rapport de la banque helvète dont ils ont prolongé les courbes, sont trompeuses. "La mesure utilisée est le patrimoine net, c'est-à-dire les actifs des personnes moins leurs dettes. Et de nombreux Américains sont endettés, ont donc un patrimoine net négatif, ce qui les rend plus pauvres 113 que des gens qui n'ont rien du tout" 1 . Ce qui fait que, d"une part, le nombre des individus/ménages pauvres au Bangladesh ou au Pakistan qui ne s"endettent pas, n"est pas comptabilisé parmi les plus pauvres et échappe aux résultats publiés par la banque Suisse et l"Oxfam. Or, "si vous êtes à la recherche des plus pauvres de 10 % de la population du monde, vous trouverez […] de 4,4 % au Bangladesh. Le Pakistan se trouve à 2,6 %" 2 .

  niveau mondial, il suffit d'un patrimoine net d'environ 3 000 euros". Delaigue indique que cette somme se trouve sur le livret A de nombreux Français qui n'ont probablement pas l'impression d'être parmi les plus riches. Par ailleurs, les remarques et les critiques apportées par les chercheurs à l"encontre du fameux Rapport d"Oxfam sont pertinentes. "Je pense que ces critiques, bien qu"elles soient exactes sur certains points, sont globalement injustes et excessives, et dans certains cas dérisoires", explique Gadrey [2015]. Ce dernier défend : "je ne suis pas certain que les critiques, dont Delaigue, connaissent bien les difficultés que rencontrent les statisticiens pour mesurer les niveaux et les inégalités de patrimoine des ménages" 4 . Gadrey argue que 1 Alexandre Delaigue, [2015], "Inégalités mondiales : les absurdes statistiques d'Oxfam", publié en ligne le 20 janvier, à l"adresse http://blog.francetvinfo.fr/classe-eco/2015/01/20/inegalites-mondiales-les-absurdesstatistiques-doxfam.html consulté le 08/09/2015, à 2h14.

  niveau mondial reste toujours un défi. Ce dernier précise que si on veut construire un indicateur évolutif et qui décrive la situation présente, il faut nécessairement se contenter d'approximations, qui n'en sont pas pour autant fondamentalement inexactes. En outre, l'étude d'Oxfam est identique dans sa méthodologie à celles des années précédentes, et la comparaison se fait donc dans les mêmes termes. D"après Gadrey [ibid.], "on trouve d"autres sources sur la fortune des très riches : le Knight Frank Wealth Report et le Boston Consulting Group. […]. Le WWR de 2014 fournit les chiffres pour 2013. Ils sont « excellents » et ils confirment en gros les évolutions pointées par Oxfam" 4 . En somme, ces études utilisant d'autres méthodes de calcul aboutissent à la même tendance : une concentration de richesses aux mains d'un petit nombre, et qui va croissant.

Graphique 16 .

 16 Inégalité mondiale des revenus avec et/ou sans pondération par les populationsSource : ChristianMorrisson et Fabrice Murtin [2012], p. 18.Ce graphique illustre bien l"évolution tendancielle.Bourguignon [2012] indique lui aussi qu""au niveau mondial, la bonne nouvelle est que l"inégalité décroît grâce au processus historique de rattrapage dans lequel sont lancés les grandes économies émergentes d"Europe de l"Est, d"Asie, d"Amérique du Sud et d"Afrique Australe" 1 . C"est une bonne nouvelle. Le recul de l"inégalité mondiale figurait parmi les premières préoccupations internationales de l"OMD de l"ONU. L"accroissement de la population mondiale pourrait avoir des conséquences sur le niveau des inégalités de revenus (surtout quand le PIB par habitant est faible). Dans le cas de ce graphique, les indices de Gini sont très élevés (généralement supérieurs à 0,5). "Sans pondération des populations", la série des indices de Gini a été quasiment inchangée (environ à 0,56) durant plus d"un siècle (de 1700 à 1820). Le siècle suivant, la situation n"était plus la même. Les coefficients d"inégalité des revenus ont progressivement augmenté jusqu"à atteindre le pic de près de 0,63 en 1910. De cette période à nos jours, les indices de Gini ne cessent de baisser pour finir légèrement en dessous de 0,55 d"ici 2030.

  où le coefficient de Gini 1 passe de 0,66 à 0,63.De plus, l"analyse de Bourguignon [2011] dans une nouvelle base de données pour 160 pays, avec des séries de PIB par habitant en dollars 2005 rejoint le recul 2 du Gini pour la période de 1989 à 2006.Selon le graphique ci-dessus, l"écart de revenus entre pays s"est accéléré de manière fulgurante depuis 1700, plus exactement de 1820 à 1992. D"ailleurs, "l"inégalité entre tous les individus du monde a beaucoup augmenté du début du XIXe siècle jusqu"à la fin du XXe siècle" 3 . L"indice a crû de façon linéaire avec la révolution industrielle, notamment entre 1820 et 1950. Cette thèse a été défendue par Bourguignon etMorrisson en 2002.

3 . 2 .

 32 3 . C"est le cas de la Turquie et de la Thaïlande évoquées plus haut où la mondialisation aurait contribué au recul des inégalités de revenus. Ces deux nations n"ont pas apporté trop de changement dans la politique fiscale et des transferts, mais elles ont pu enregistrer une croissance économique considérable. Entre 1992 et 2008, leur PIB par tête passait respectivement de 5 562 à 8 066 dollars en Turquie, et de 5 295 à 8 750 dollars en Thaïlande 4 . En revanche, la situation est totalement différente en Chine. Les Chinois sont confrontés à la hausse des écarts de revenu. La mondialisation est conjuguée à la fois par la situation transitoire et la croissance économique rapide du pays. Ce qui fait que l"inégalité interne de revenus entre la population rurale et urbaine ne cesse de se creuser durant ces dernières années. La littérature informe également que "la première mondialisation s"est faite environ de 1870 à 1914"5 . Cette période est caractérisée par la hausse des inégalités mondiales de revenus car ce phénomène n"a bénéficié qu"aux populations originaires d"Europe Occidentale. "La seconde mondialisation de même longueur (de 1990 à 2030) aurait l"effet opposé à celui de la première" 1 . Les inégalités mondiales ont atteint son pic en 1992 (plus élevé qu"en 1910), mais depuis ce temps, elles continuent de régresser. Dans la même tendance, la mondialisation a entraîné, en partie, la chute des inégalités de revenu moyen entre pays. Cette situation a amélioré efficacement le niveau de revenu dans les pays émergents 2 comme la Chine et l"Inde. Il faut cependant noter que l"inégalité interne des revenus continue de s"accroître depuis 1992, notamment dans plusieurs pays occidentaux, à cause de plusieurs facteurs dont la mondialisation. Le recul des inégalités mondiales se paie donc par un net creusement des inégalités à l"intérieur de chaque pays. Cet aspect a été déjà constaté aux États-Unis dès la fin des années 1960, avec des conséquences plus palpables au milieu des années 1980. Que pensent les autres chercheurs par rapport à ce constat ? Ont-ils les mêmes points de vue ? Enseignement de Bourguignon et Stiglitz "Y a-t-il une fatalité au creusement des inégalités ?" C"était le thème débattu par Bourguignon et Stiglitz en septembre 2012. La discussion sur les inégalités dans le monde et aux Etats-Unis, était passionnante et enrichissante. Bien que le titre de leurs ouvrages 3soit différent, il nous semble qu"ils ont presque abordé le "même thème". D"ailleurs, ces deux grands économistes spécialistes se sont retrouvés souvent sur le même diagnostic4 .Cela s"observe globalement sur trois points : (i) le rôle clé de la mondialisation dans l"accroissement des inégalités à l"intérieur des nations ; (ii) la constatation que les inégalités réduisent l'efficacité économique ; (iii) la continuité des tendances inégalitaires dans les prochaines années.Le Français résume son oeuvre en évoquant que la mondialisation a eu des effets antagonistes. "D"un côté, en raison de la croissance des économies émergentes, l"inégalité mondiale a diminué : le niveau de vie des Brésiliens, des Chinois et des Indiens se 124 rapproche de celui des Américains et des Européens. En une vingtaine d"années, plus de 500 millions de personnes sont sorties de la pauvreté. Mais, d"un autre côté, les inégalités ont explosé à l"intérieur d"un grand nombre de pays, alimentant injustices et tensions sociales". Ce constat rejoint les opinionsde Morrisson et Murtin [2012]. Quant à l"Américain, il souligne que la situation actuelle résulte d"une politique qui a modelé le marché pour qu"il avantage les plus riches. Prix Nobel d"économie en 2001, Stiglitz explique également que la crise de 2008 a mis à mal l"opinion justifiant les inégalités de salaires par le mérite, vu l"envolée démesurée des hauts salaires actuels.Par ailleurs, Stiglitz évoque que la croissance n"élimine pas les inégalités 1 (idée inverse de la courbe de Kuznets). Si nous n"arrivons pas à gérer les résultats de la croissance, nous assisterons à une société divisée voire polarisée par les inégalités, et la production économique baissera dans les futures années. Les riches 2 s"enrichissent et les pauvres restent pauvres. Les familles modestes auront de moins en moins de marge d"opportunités pour s"en sortir. Les riches et/ou aisés auront la capabilité 3 d"aller de l"avant et, à long terme, l"écart se creusera entre les différentes couches sociales. Stiglitz explique que la politique d"austérité ne fait qu"accentuer les inégalités. Les raisons en sont que durant cette phase, la demande globale diminue, la croissance reste en berne, le nombre de chômeurs s"accroît et les services sociaux offerts par l"Etat se réduisent.

2 .

 2 Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 125 SECTION 2 EVOLUTION DES INEGALITES DE REVENUS A MADAGASCAR Les articles et les ouvrages de référence qui traitent particulièrement les inégalités de revenus des ménages malgaches sont assez rares, et encore davantage pour les ruraux. Dans la majorité des cas, les travaux sont principalement consacrés à la lutte contre la pauvreté 1 . Ce qui fait que non seulement ce phénomène des inégalités n"est pas totalement abordé, mais les statistiques fiables à exploiter font également défaut. Un exemple, le dernier recensement général de la population et de l"habitat à Madagascar date de 1993. Depuis ce temps, les organismes locaux ou internationaux et/ou ministères extrapolent, selon leur propre méthode statistique, le nombre total de la population Malgache. Pour avancer dans la littérature, nous utilisons ici les résultats des travaux généraux élaborés annuellement par les organismes internationaux comme la Banque mondiale, le Fonds Monétaire International. Conjointement, les résultats des enquêtes périodiques auprès des ménages (EPM) de l"INSTAT de Madagascar sont mis en exergue dans les analyses. Cette dernière section de la première partie de ce travail cherche à présenter l"état des lieux des inégalités de revenus et son évolution à Madagascar. Aussi, deux volets sont abordés : l"historicité de ce phénomène ainsi que la croissance et les fluctuations économiques. Comme corollaires, quelles en sont les conséquences sur le niveau de vie de la population du pays ? I. HISTORICITE DES INEGALITES A MADAGASCAR Deux principaux points sont traités dans cet aspect historique : l"origine des inégalités de revenus et le cercle vicieux de ce phénomène à Madagascar. Le thème évoqué est très vaste et assez complexe. Pour ce faire, nos réflexions vont se concentrer essentiellement sur le volet économique de la question et non sur les aspects purement sociologiques ou philosophiques des inégalités. Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 127 Classe des dominéssocial inchangé permet globalement aux élites de préserver leur statut au fil du temps, depuis la période coloniale, voire la royauté, et cela indépendamment des intérêts de la grande majorité de la population" 1 . Les conséquences sont visibles jusqu"à nos jours où la descendance des "Andevo" reste mal considérée dans la société Malgache. L"inégalité sociale se transforme en inégalité économique. Elle est instaurée de manière structurelle par les Rois (ou les Reines) pour gouverner l"ensemble du pays. C"est la frange de la population la plus nombreuse et la plus pauvre qui souffre des vices du régime.

Figure 3 . 2 .

 32 Figure 3. Hiérarchisation sociale avant et durant la colonisation (a). Pendant les régimes monarchiques (b). Durant la colonisation

2 .

 2 Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 131 République Malgache s"est engagée dans une politique libérale et a entretenu des relations économiques étroites avec la France 1 . Ce qui fait que dix ans après (en 1970), l"indice de Gini se situait légèrement en dessous de la barre de 50, plus exactement 2 à 49. Ce niveau restait encore important, car 10 % des malgaches (10 e décile ou D10) ont entre leurs mains 44,5 % des revenus 3 , et les 90 % restant ne détiennent que 55,5 %. Depuis, cet indicateur continue de fluctuer de manière irrégulière. Le plus bas 4 niveau a été observé à 39,2 en 1997, année du démarrage de la nouvelle politique "humaniste". En somme, la variation de Gini est de Ŕ8,89 points entre 1960 et 2010. Certes, c"est un recul considérable, mais la situation risque de ne pas perdurer car l"indice rebondit à 44,1 en 2010.

CGraphique 19 .

 19 "est ce que nous remarquons à Madagascar où les IDE ont chuté fortement à chaque passage de crise politique. La série de données recueillies de 1989 à 2014, montrant les flux entrants des investisseurs étrangers dans l"économie Malgache, illustre cette situation. Le volume total annuel d"IDE était déjà faible (largement inférieur à 60 millions USD) avant l"an 2000, mais la conséquence de la crise a pesé lourdement sur les flux des investissements entrants, réduisant son niveau à 13,6 millions USD en 1991 avec Ŕ6,31 % de croissance économique contre 22,3 et 21,1 millions USD, respectivement en 1990 et 1992 pour une croissance de 3,13 % et 1,19 %. Pendant ce temps, l"indice de Gini varie entre 0,45 et 0,46. En 2002, ce scénario se répète de la même façon. Après être passé à 93 millions USD en 2001 pour un taux de croissance économique de 6,02 %, l"entrée de financement en provenance du reste du monde vers le secteur productif de Madagascar a chuté brutalement à 14,6 millions USD (une baisse de 84 %) l"année suivante, à cause de l"instabilité politique. L"économie est, de nouveau, mise en péril (croissance à Ŕ12,67 %). Les inégalités de revenus continuent de s"aggraver à 0,47. Il a fallu attendre trois ans (en 2005) pour retrouver un niveau de 85 millions USD, et un léger recul de l"indice à 0,44. 134 Evolution des flux d'IDE entrants et croissance économique à Madagascar (1989 à 2014) Source : auteur, à partir de données de la Banque 1 mondiale [2015]. En période de stabilité politique, les flux d"IDE entrants ne cessent de progresser de manière exponentielle, notamment à partir de 2005 jusqu"à atteindre un niveau record dépassant la barre d"un milliard 2 de dollars américains en 2008. La croissance économique s"élève à un taux de 7,13 %, et l"indicateur de Gini recule alors à 0,44. L"augmentation d"IDE est due aux investissements dans l"industrie extractive, essentiellement pour l"ilménite, avec le projet d"investissement de QMM (à Fort-Dauphin), pour le nickel et le cobalt du projet d"Ambatovy 3 (à Toamasina). La venue de la dernière crise politique de 2009 à 2014 (pendant la période de transition) a découragé les investisseurs étrangers. Le niveau d"IDE est en forte régression, allant de 1,2 milliard de dollars en 2009 à 566 millions de dollars en 2013. Même si la crise est terminée, la confiance des bailleurs de fonds ne revient pas : le niveau d"IDE continue de baisser à 350 millions de dollars en 2014. Les investisseurs étrangers "ont suspendu la plupart des financements extérieurs qui représentent près de 70 % des dépenses

  Dans le rapport Doing Business [2016], Madagascar figure parmi les 23 pays 2 les plus difficiles au monde pour faire des affaires. Les principales raisons sont le coût élevé et les coupures interminables de l"électricité (délestage) dans les villes, la non-électrification de la zone rurale, les faiblesses du système judiciaire et du système bancaire (taux d"intérêt élevés 3 et/ou manque de crédit), les taux d"imposition élevés, la bureaucratie, la corruption, le manque de transparence dans la prise de décisions et les coûts élevés de transport terrestre et aérien. Le rapport sur la liberté économique du monde, pour l'année 2000, classe Madagascar dans les derniers 4 rangs mondiaux en matière de libertés économiques (intégrité de l'administration, stabilité macroéconomique, droits de propriété, etc.). Le FMI [2015] évoque encore ce type de problème quand il parle d"une économie malgache en difficulté, un mauvais signal pour les investisseurs. De ce fait, les projets d"investissement public sont au point mort aussi.

Figure 4 .

 4 Figure 4. Cercle vicieux de l'instabilité politique

  Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 138 qui ont amené le pays dans cette situation régressive ? Le dernier volet de la première partie de la thèse cherche à étudier les causes et les conséquences de la baisse du niveau du PIB par habitant à Madagascar. L"évolution de la croissance économique du pays par rapport à celle des inégalités de 1960 à 2017 et la relation des variables triptyques telles la pauvreté, la croissance et les inégalités figurent parmi les deux principaux points à traiter.1. Inégalités de revenus de 1960 à 2015 et croissance économiqueLa relation entre croissance 1 soutenue, changement social et développement durable dont le principe fondamental repose sur la bonne performance de l"économie, est loin d"être perceptible positivement à Madagascar. Le mot "durable" ne convient pas à dire pour une situation économique fragile. Ceci nécessite une continuité sur une longue période. Il nous semble important de mettre l"accent sur les notions de continuité et de période car si l"augmentation est temporaire sur une courte durée, elle correspond à l"expansion économique et non à la croissance. La puissance économique est mesurée par l"indicateur appelé le PIB (richesses créées par un pays en une année). Pour comparer la valeur du PIB d"une année sur l"autre et voir si elle augmente ou diminue, il faut déduire les effets de l"inflation, c"est-à-dire les calculer à prix constants 2 . Cette démarche permet d"obtenir le PIB en volume. Il est également nécessaire de tenir compte du nombre de la population car en divisant le PIB par le nombre total des habitants, nous avons un autre indicateur du niveau de vie : c"est le PIB par habitant qui permet de voir la fluctuation des inégalités de revenus.

145

  La situation prend alors une allure particulière pendant cinq ans. Durant le régimede Transition (2009de Transition ( -2014)), la SADC 1 et la communauté internationale de l"Occident ont appliqué des sanctions2 contre Madagascar, en suspendant les aides financières. Autrement, une chose très importante à souligner est que les différents plans (DCPE, DSRP et MAP) correspondent tous à des politiques économiques conduites par les gouvernements successifs, et que chaque fois, ils sont abandonnés quand ce gouvernement est renversé. C"est la population, notamment rurale qui subit ses conséquences. Compte tenu des échecs constatés par les nouveaux keynésiens comme Stiglitz [2001], et des critiques adressées aux mesures d'ajustement structurel (Bourguignon [2012, p. 54]), les institutions des accords de Bretton Wood (FMI, Banque mondiale) ont rectifié leurs approches depuis 1999. Elles ont réorienté davantage leurs actions vers la lutte contre la pauvreté. Le principe est de passer du financement de projets ciblés à des financements budgétaires globaux. Le plus important est de laisser les pays bénéficiaires décider euxmêmes de l'allocation des fonds, et des mesures à prendre. Cette situation a entraîné le laxisme budgétaire et la prolifération de la corruption. Selon l"Indice de perception de la corruption (IPC, en 2015), publié par Transparency International 3 , Madagascar est classé au 133e rang 4 mondial sur 174 pays les plus corrompus du monde. La situation s"est aggravée avec le temps car il était 118e en 2012 puis 127e en 2013. Le BIANCO (Bureau Indépendant Anti-Corruption) existe mais, le vol de haut niveau continue d"être impuni au sein de l"Etat. Cette injustice sociale enrichit la classe dirigeante et son entourage, et appauvrit la masse populaire. "Les trafics de ressources naturelles, constitutifs d"une économie mafieuse, loin d"avoir disparu, semblent au contraire se pérenniser, et l"Etat se révèle toujours impuissant à contrôler les violences et l"insécurité liées aux vols de zébus" 5 . Les riches deviennent plus riches. Après le plus bas record enregistré en 1997, l"indice de Gini est en hausse, passant de 41,8 en 1999 à un pic de 47,5 en 2001, pour se stabiliser autour de 44 pour la période de 2005 à 2010. La "corruption généralisée" Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 146 évoquée plus haut fait partie des causes qui creusent l"écart de revenus entre ménages urbains et ruraux. A Madagascar, accéder au pouvoir est un moyen rapide pour s"enrichir 1 .

  du PIB par habitant (USD constant 2000). Evolution du taux de croissance économique. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 148 1.2.1. Développement urbain versus une zone rurale oubliée Les mesures d"assainissement prises dans les années 1990 ont jeté les bases fragiles d"une croissance économique perceptible dans les grandes villes. Quelques exemples peuvent être pris en compte pour illustrer ce cas. Depuis 1998, l"investissement public et surtout le développement des exportations de la zone franche (le textile devenant le premier secteur d"exportation) 1 ont apporté des résultats assez positifs. L"étendue du réseau routier national a considérablement augmenté. La distance cumulée couverte par les routes carrossables est passée de 34 800 km en 1990 (Banque mondiale [2010, p. 18]) à 50 000 km actuellement 2 . La part des routes bitumées aisément praticables toute l"année, s"est stabilisée à environ 20 %. Les infrastructures routières sont nettement améliorées, notamment sur les grands axes reliant la capitale aux quatre principaux ports 3 du pays ainsi que les routes nationales desservant les régions productrices de cultures vivrières ou d"exportation.

  Première partie Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 149 Le milieu rural reste enclavé et devient un terrain de propagande prisé des politiciens aves des projets et promesses illusoires pour gagner plus de voix aux élections. Malgré des efforts d"investissement déployés depuis les années 90, les infrastructures routières dans les zones rurales restent peu développées. Cela complique les échanges et limite les effets d"entraînement de la croissance urbaine sur les conditions de vie des ruraux. L"absence de mécanismes de redistribution des fruits de la croissance au niveau national laisse présager d"une persistante des inégalités entre zones rurales et urbaines, entre riches et pauvres. "Les écarts de revenus entre les ménages riches et pauvres se révèlent significatifs, notamment dans les villes (le ratio entre les revenus les plus élevés et les plus faibles dépasse 10) alors qu"ils apparaissent plus homogènes dans les campagnes. La plus grande inégalité dans les villes se voit confirmée par l"indice de Gini, qui s"y montrait plus élevé de 20 % environ que dans les zones rurales en 2005", Banque mondiale [2010, p. 5]. Madagascar reste parmi les pays les plus pauvres du monde. En 2013, son faible IDH 1 était de 0,498 et le classait à 155 ème sur 187 pays, soit une rétrogradation de 12 places, par rapport à 2010.

  de croissance économique. Evolution du PIB par habitant ($US constant 2000).

  coûtent 2 133 kcal/jour (Banque mondiale [2014, p. 4]), évaluées à 535 603 ariary/an (223 $), selon l"INSTAT [2014]. Outre la pauvreté, d"autres indicateurs du développement sont moins favorables dans les zones rurales, selon le FMI [2015]. La mortalité infantile y est plus élevée (43,7 ‰ en 2015) 2 , l"espérance de vie plus courte, le taux d"alphabétisme faible (de 15 à 24 ans : 65,9 % pour les hommes et 64 % pour les femmes, dans la période de 2008 à 2012),et la malnutrition très répandue, surtout dans le Sud de l"Île. Seule une minorité de la population rurale a accès à l"électricité (14,3 % en 2011) et à l"eau potable. S"ajoutent à ces mauvais indicateurs, d"importants dégâts causés par les cyclones 3 et les inondations annuels, et l"invasion de criquets que la FAO décrit comme dévastatrice pour l"agriculture sur une grande partie du territoire.

  décomposabilité ne fait plus aucun doute. D"autres travaillent, pour une période d"observation très longue, sur l"évaluation des inégalités mondiales et entre pays. Ils soulignent que le développement social et économique ne peut se faire sans croissance, et une politique de développement doit s'attacher également à réduire les inégalités et satisfaire les besoins fondamentaux. Les récents travaux rejettent l"hypothèse en U-inversé de Kuznets. Il est vérifié que la diminution des inégalités de revenus n"est pas déterminée uniquement par le PIB par habitant. Plusieurs autres facteurs social, économique et politique influent sur cette variable.

  Introduction de la seconde partie163A combien s"évalue le revenu moyen annuel des ménages ruraux Malgaches ? Le pouvoir d"achat des paysans est-il si différent ? Comment se répartissent spatialement les inégalités de revenus ? A l"intérieur des districts comme entre les observatoires, le revenu est-il inégalitairement, égalitairement, intermédiairement réparti ? A quel niveau ? Quels sont les principaux facteurs déterminants ? Quelles sont alors les propositions alternatives pour lutter contre ce phénomène dans la zone rurale ? Telles sont les principales questions qui suscitent des réflexions approfondies auxquelles nous essayons d"apporter des réponses.Le sujet est complexe et fait face à une "triple difficulté" 1 : méthodologique (aucune mesure commune), analytique (aucune réponse définitive) et philosophique (instruction tournée vers l"équité distributive). La seconde partie de ce travail tente d"apporter des éléments relatifs aux ressources monétaires des paysans et de dresser le profil des inégalités de revenus dans le monde rural du Centre-Est de Madagascar. Ce volet purement analytique va décrire le processus empirique de calcul des revenus des ménages, afin de pouvoir étudier plus loin sa dispersion et sa concentration dans une série de données longitudinales, et d"estimer par la suite les différentes variables (endogène et exogènes) retenues dans les modèles économétriques. Deux chapitres sont avancés dans les recherches. Le premier, à caractère introductif, présente les aspects socioéconomiques des deux observatoires ruraux pour lesquels nous menons des analyses spatiales statiques et dynamiques des revenus. Le second porte essentiellement sur la détermination intégralement empirique des composantes des identifiants susceptibles d"influencer ou non les inégalités de revenus. La démarche consiste d"abord à exposer la méthode de travail. Ensuite, nous procéderons au traitement et à l"analyse des données ainsi qu"aux interprétations économiques des résultats. Cela nous permettra d"opérer le choix le plus pertinent possible dans la détermination du levier, permettant d"agir efficacement dans la lutte contre les inégalités de revenus des ménages dans le milieu rural. CHAPITRE 3 OBSERVATOIRES RURAUX A MADAGASCAR Introduction du troisième chapitre 167 Le troisième chapitre consacré exclusivement au cas de Madagascar, a pour but d"asseoir l"ancrage géographique et économique de la recherche entreprise dans les observatoires de Fénérive-Est et de Mahanoro. Il comprend deux sections : (i) les caractéristiques de la zone de recherche et des familles interviewées ; (ii) la composition et la répartition des revenus des ménages ruraux. Ces points importants permettent de mieux connaître l"environnement social et économique de la communauté paysanne Betsimisaraka.Les premiers paragraphes délimitent les zones d"étude avec les cartographies facilitant la localisation. Viennent ensuite le processus du choix des observatoires, la répartition régionale des ménages enquêtés, le déroulement de la collecte de données. Les seconds relatent la composition des familles (unipersonnelles, nucléaires, élargies, monoparentales), l"état matrimonial du chef de ménage, la taille des ménages, la répartition de la population, les activités principales et complémentaires, la scolarisation des habitants.L"étude des liens socioéconomiques qui peuvent exister entre niveau d"éducation et situation conjugale, taille des ménages, activités principales, clôturent cette première section. Certains points évoqués peuvent théoriquement donner des idées sur les variables susceptibles d"agir (ou non) sur les inégalités de revenus de ménages.La seconde section, propose un modèle de calculs de revenus à partir de différentes sources monétaires et non monétaires des paysans. Nous nous attacherons à cerner et évaluer les ressources monétaires concernant "les douze derniers mois" de l"enquête. Les études pluriannuelles permettent de comprendre comment les revenus sont constitués et répartis entre les ménages de chaque observatoire. Les écarts sont-ils considérables, croissants ou décroissants ? Ces analyses statique et dynamique des revenus vont répondre à ces interrogations. Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 168 SECTION 1 CARACTERISTIQUES DE LA ZONE D'ETUDES ET DES MENAGES RURAUX La localisation géographique est primordiale dans les recherches pour permettre d"avoir une cartographie générale du milieu dans lequel vivent les paysans. Pourquoi nous intéressons-nous aux observatoires ruraux ? Cette section va délimiter les lieux d"études et la raison de leur choix. Etant donné que la première richesse d"une nation est sa population, il importe d"analyser les caractéristiques globales des ménages. I. CHOIX DES LIEUX D'ENQUETES : POUR QUELS MENAGES ? Au total, 13 districts composent les deux régions 1 : 6 à Analanjirofo avec 63 communes et 536 fokontany 2 (ou villages), et 7 à Atsinanana avec 84 communes et 1 074 fokontany. La population régionale est constituée à 78 % de ruraux 3 , représentant environ 1 876 619 habitants. Graphique 23. Pourcentage de la population urbaine et rurale estimée en 2016 Sources : auteur, basé sur les statistiques du PRD [2005] des deux régions. La population urbaine qui compte environ 529 303 habitants est concentrée dans les chefs-lieux de districts et d'arrondissements. La proportion importante de ruralité pousse plutôt le chercheur à étudier la sécurité des conditions de vie des ménages (SCVM) et le développement socioéconomique. Pourquoi étudier seulement Fénérive-Est et Mahanoro ?

2 . 1 . 4 .

 214 Un autre facteur exogène appelé "accès" semble aussi influer sur la composition du ménage. Tous les villages bordant la route nationale et/ou la voie fluviale ont des pourcentages élevés. Près de quatre ménages monoparentaux sur dix sont localisés à Ambodiharina, Ampitakihosy et Namahoaka. Ces deux premiers lieux se trouvent à Mahanoro, et sont respectivement ouverts à la RN11A et au canal des Pangalanes, tandis que le dernier, situé dans la zone Nord, est traversé par la RN5. C"est le site d"enquêtes ayant la taille des ménages la plus réduite. Les villages interconnectés à la RIP sont également touchés. Il s"agit, pour la zone Nord, d"Ambanja, Ambatoharanana, Marofinaritra, Vohilengo, et pour la zone Sud, de Bemangahazo et Ankazotsifantatra. Dans ces localités, la proportion tourne autour d"un ménage monoparental sur quatre.2.1.3. Taille des ménages : des "familles nombreuses"L"analyse du nombre des personnes par ménage est indispensable dans une étude de ressources monétaires familiales. Afin de mieux cerner le sujet, nous proposons le graphique suivant qui illustre les statistiques globales des observatoires. Graphique 24. Caractéristiques globales des ménages Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. Les explications et les analyses du nombre des ménages enquêtés, des individus recensés et de la taille moyenne sont développées dans les points qui suivent. Nombre de personnes par ménage dans les données cylindrées Les données de panel équilibré nous offrent un dispositif comportant le même nombre d"observations (individuelles et temporelles), pour tous les ménages enquêtés dans la période. La base de données comprend 667 ménages dont 298 de Fénérive-Est et 369 les données cylindrées contiennent des informations sur de nombreux ménages pendant plusieurs années, nous avons donc le nombre d"observations suivant : -298 ménages de Fénérive-Est pendant 6 ans (entre 1999 et 2004), soit 1 788 observations par variable ; -369 ménages de Mahanoro durant 5 ans (entre 2000 et 2004), soit 1 845 observations pour chaque variable ; -Soit un total de 3 633 observations 1 par variable. Les 667 ménages regroupent 3 632 individus soit une moyenne de 5,4 personnes par ménage. La taille médiane représentant la valeur qui partage cette population en deux parties égales est de l"ordre de 5 personnes. Comment peut-on interpréter cet écart entre la moyenne et la médiane ? La moyenne et la médiane sont utilisées statistiquement comme critères de position. Dans cette étude, la moyenne est plus importante que la médiane car la première est "sensible aux valeurs extrêmes" (minimum 1 personne et maximum 15 personnes pour le cas de Fénérive-Est) 2 , contrairement à la seconde qui ne change pas. Ces valeurs extrêmes influent de façon exagérée sur la moyenne. Par rapport au paramètre de dispersion quadratique autour de la moyenne, l"écart-type, est de 2,4 personnes. Graphique 25. Répartition des ménages par observatoire Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

  -type signifie que les valeurs sont regroupées autour de la moyenne.Il illustre l"homogénéité des résultats sur la taille moyenne des ménages qui oscille entre cet intervalle. Quand nous décomposons cette population au niveau de chaque observatoire, les 298 ménages de la zone Nord sont composés de 1 639 personnes et les 369 ménages de la zone Sud regroupent 1 993 individus. La différence de la période de démarrage de l"enquête (1999 pour Fénérive-Est et 2000 pour Mahanoro) est évoquée comme la principale source de l"écart entre nombre des ménages et nombre des individus.La population rurale de ces deux localités vit généralement dans une famille nombreuse (5,5 personnes à Fénérive-Est contre 5,4 à Mahanoro). Au fil des années(entre 1999 et 2004), le nombre 1 de personnes par ménage et par observatoire n"a pratiquement pas changé pour les deux zones. Dans le long terme, cet indicateur familial, qualifié comme structurel, est stable.

  mariés a corrélativement régressé de 78 % à 73 %. L"infidélité des hommes comme des femmes ainsi que le coût de la vie sont à l"origine de la séparation conjugale évoquée par les informateurs.Au niveau spatial, Mahanoro enregistre plus de chefs de ménages divorcés/séparés(17 %), et veuf(ves) (11 %). Parmi les veuvages, les femmes sont très nombreuses (plus de huit ménages sur dix). Elles ont une moyenne d"âge de 51 ans à Mahanoro et de 58 ans à Fénérive-Est, d"où le constat s"impose, à part quelques exceptions, que les femmes vivent plus longtemps que les hommes. "Cette différence de longévité étant actuellement de règle dans la majorité des populations, y compris dans les pays en voie de développement. Pour l'ensemble des pays développés, elle atteint en moyenne six ans. Autrement dit, une fille qui naît aujourd'hui dans ces pays peut espérer vivre six ans de plus qu'un garçon" 1 . Cet écart varie d"une région et/ou d'un pays à l'autre et évolue dans le temps. Les personnes vivant en union libre, appelées aussi "célibataires" sont celles qui vivent avec une autre, en dehors des coutumes traditionnelles de mariage. Il se peut que le couple ait des enfants.Cette pratique n"est pas répandue dans la culture des Betsimisaraka (3 % des cas). Par ailleurs, quatre parents célibataires sur cinq sont des femmes, ayant en moyenne, de 42 ans à Fénérive-Est, à 30 ans à Mahanoro. On remarque aussi que quelques ménages ont fondé leur foyer dès 16 ans dans la zone Sud, contre 17 ans au Nord.

2. 3 . 1 .

 31 Classification de la population par sexe Parmi les 3 632 individus dénombrés, 48,9 % (soit 1 776 personnes) sont des hommes et 51,1 % (1 856 personnes) sont des femmes. Ces proportions restent stables dans tous les sites, et pendant les années d"observation. D"ailleurs, à l"exception de la guerre et des catastrophes naturelles de types tsunami et séisme, (cas éventuels très destructeurs qui n"existent pas à Madagascar), les femmes sont plus nombreuses que les hommes, au fur et à mesure que l"âge avance. Par conséquent, cet indicateur structurel ne change pas énormément, et ne varie pas non plus d"une région à l"autre.

  % dans la pêche (maritime et d"eau douce) et moins de 10 % dans l"exploitation forestière (bûcheron ou charbonnier de bois). Pour le cas des salariés agricoles, les ménages sont à la fois offreurs et demandeurs de main-d"oeuvre selon les saisons culturales. A titre indicatif, le salaire journalier pour un homme varie selon le type des opérations. Il est de 1 500 à 2 000 ariary[0,88] $ 1 pour le labour, 1 500 ariary pour le sarclage, 1 000 ariary(0,41 $) pour la récolte et 200 ariary/panier (0,08 $) pour le transport. Pour chaque type d"activités, le repas n"est pas compris dans le salaire journalier. C"est au propriétaire terrien de nourrir ses ouvriers. En général, un homme salarié agricole consomme au déjeuner un kapoaka 2 de riz blanc, coûtant en moyenne 120 ariary (0,05 $) avec un accompagnement d"une valeur moyenne de 200 ariary. Les journaliers travaillent de 8 h à 16 h30 avec une heure de pause à midi pour le déjeuner (soit 7 h30 de travail effectif). La tarification change quand il s"agit du travail à la tâche. Le labour et le sarclage sont payés 3 000 ariary (1,25 $) par jour et 1 kapoaka de riz blanc par jour. 189 A Mahanoro 1 , la pêche fluviale sur le canal des Pangalanes constitue une importante activité secondaire touchant 33 % des chefs de ménage. Le pourcentage atteint 49 % pour les villageois bordant le lac de Tampolo 2 , dans le district de Fénérive-Est.L"élevage de volailles et quelques zébus, est exercé en même temps que l"agriculture.C"est une activité pratiquée de manière extensive par tous les paysans avec un faible nombre de têtes par foyer. C"est pourquoi les informateurs ne le considèrent pas comme une activité secondaire à part entière. Dans ce tableau, l"élevage est très faiblement représenté puisque la production est quasiment destinée à l"autoconsommation (ou aux événements familiaux pour le cas des zébus qui sont synonyme de richesse) avec une faible part consacrée à la vente pour les besoins d"argent exceptionnels.Le secteur secondaire concerne 30,4 % des chefs de ménage. L"artisanat(15,5 % des cas) et les huiles artisanales(13,5 % des cas) sont les activités les plus pratiquées. Pour les huiles artisanales, l"extraction d"huile de coco et d"huiles essentielles de niaouli, de feuilles et griffes de girofle, est la plus connue. Quant au clou de girofle, l"observatoire de Fénérive-Est figure parmi les districts grands producteurs de ce produit d"exportation, d"où son nom de région d"Analanjirofo (signifiant littéralement "forêt de girofle"). C"est une activité très rémunératrice car le prix de l"essence varie de 6 000 à 8 000 ariary le litre[2,5- 3,3] $ et le prix du clou de girofle oscille autour de 4 000 à 7 000 ariary le kilo[1,9] $, selon le cours du marché local(entre 1999 et 2004). Dans le Sud, l"extraction de feuilles de niaouli a commencé à peine (1 % des exploitants), depuis l"intervention deMCA (entre 2006MCA (entre et 2009)). La plantation de canne à sucre permet aux ruraux d"avoir du jus de canne (à la place du sucre) pour le thé et le café et, moins de 2 % des exploitants transforment ce produit en "toaka gasy" 3 . Cette boisson alcoolisée fabriquée localement est très prisée lors de cérémonies ostentatoires.

  des conjointes). Les femmes Betsimisaraka sont connues pour leur talent dans les métiers des arts comme la fabrication de paniers, le tressage de natte, etc. C"est une activité typiquement féminine. Au total, environ quatre conjointes sur dix pratiquent l"artisanat. Près de 3,5 % des femmes participent à la cueillette, plus particulièrement celle des feuilles de niaouli pour l"extraction d"huile essentielle, un taux en progression 1 dans le Sud. Le secteur primaire domine les activités secondaires avec 37,2 % des conjointes concernées. Parmi elles, 23 % travaillent dans le salariat agricole et 13 % pratiquent la pêche à pieds avec une moustiquaire comme filet de pêche. Le salaire journalier pour une femme change en fonction du type d"activités. Il est de 1 200 ariary (0,5 $) pour le repiquage et le sarclage, et 800 ariary (0,3 $) pour la récolte de riz. Le repas des ouvrières est à la charge de l"employeur. Dans le secteur tertiaire, les femmes (23 %) sont très présentes dans plusieurs types de commerce (15,8 %) : gargote, collecte des produits agricoles et halieutiques, épicerie. Pour les services (moins de 10 %), les métiers de guérisseur-masseur traditionnel sont les plus pratiqués dans les deux observatoires. En général, l'ensemble des activités complémentaires (salariat et autres activités) fournit au ménage entre le tiers et la moitié de leur revenu monétaire. Droy et al. [2001, p. 1] expliquent que "la notion de genre reprend la spécificité des relations socialement construites entre les deux sexes. On parle alors d"inégalités liées au genre ou d"inégalités sexuées. Ces inégalités se superposent aux inégalités classiques (monétaire, de condition de vie, de potentialités) subies par différentes catégories de population et, souvent, les aggravent". Les inégalités de sexe se répercutent sur les inégalités de rémunération. L"autonomisation des femmes est entravée par les obstacles de nature sociale et économique comme conséquence du déséquilibre 2 entre les sexes. Les ménages monoparentaux dirigés par une femme supportent ces conséquences. Dès lors,

  dans la rubrique "rien", n"ont pas décroché le premier diplôme d"Etat malgache, et 20,4 % d"entre eux sont analphabètes. Le CEPE, appelé "certificat d'études" devient le seul diplôme détenu par près d"un-quart des hommes. La structure de graphique change brutalement à chaque niveau. Plus le niveau d"éducation augmente, plus le pourcentage chute. Pour les hommes, il est passé de 25,1 % au CEPE, à 5,7 % au BEPC pour se terminer à 1,4 % au Baccalauréat et plus. Sur le marché du travail actuel, les recruteurs nationaux et/ou internationaux ne demandent plus aux demandeurs d"emploi s"ils ont ou pas le CEPE. Même pour un poste de gardiennage ou employé(e) de ménage, les recruteurs commencent par la question : avez-vous le baccalauréat ? C"est pour dire combien sont condamnés les chefs de ménages ruraux à mettre en valeur le capital foncier car ils ne disposent pas de qualification académique pour les métiers modernes 1 . Graphique 26. Diplômes obtenus des parents par sexe Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. Dans les analyses précédentes, les hommes-chefs de ménage de Mahanoro sont plus instruits que leurs homologues. Cet état de chose n"est pourtant valable que pour la base de lecture et d"écriture. Les pourcentages de "rien" (signifiant sans diplôme) entre ces deux observatoires se resserrent avec seulement 1 point d"écart entre les chefs de ménage qui ont pu terminer le niveau septième (67,8 % à Fénérive-Est, contre 68,8 % à Mahanoro).

  à Fénérive-Est) et 1,5 % des hommes au Baccalauréat(1,. L"étude inter-observatoire fait étonnamment apparaître que les lieux 1 obtenant les plus mauvais résultats en matière d"éducation sont pourtant situés au bord de routes goudronnées, par conséquent très faciles d"accès.Comparativement, les résultats indiquent que les chefs de ménage du sexe masculin sont légèrement mieux diplômés que ceux du sexe féminin. Cet aspect est insensiblement visible au-delà de la classe de sixième. Pour la classification de "rien", près de trois-quarts (73,8 %) des femmes sont sans diplôme dans les deux observatoires dont 33,6 % analphabètes. L"écart entre hommes et femmes sans diplôme est de 4,8 %. Suivant le graphique ci-dessus, la différence des pourcentages entre sexes ayant le CEPE est donc négligeable. Cela montre que les hommes et les femmes sont en proportions quasiment égales jusqu"en septième. D"ailleurs, près de 24,2 % des conjointes détiennent ce diplôme, contre 25,1 % des hommes. Pour les niveaux supérieurs, les pourcentages sont très faibles mais, le district de Fénérive-Est 2 est en tête avec 2,2 % des femmes au BEPC(1,5 % à Mahanoro) et moins de 1 % des femmes au Baccalauréat.

1 .

 1 Lien entre situation matrimoniale des parents et niveau d'éducation La relation entre niveau d"éducation et état matrimonial est faible dans la zone rurale. La population rurale ne poursuit pas longuement la formation académique. Nous avons observé plus haut, le faible niveau d"éducation des chefs de famille. En dehors de la pauvreté, un phénomène social peut apporter une part d"explication. La célèbre soirée dansante, appelée localement "jiro mena" (signifiant "feu rouge", qui indique les spots allumés dans la "discothèque de fortune" en plein milieu de campagne), pousse les jeunes et les moins jeunes garçons et filles à quitter précocement l"environnement scolaire pour fonder une famille dès le jeune âge (à partir de 16 ans pour le cas de Mahanoro). Graphique 27. Lien entre état matrimonial des parents et niveau d'éducation Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

2 .

 2 Relation entre niveau d'éducation et taille des ménages Le niveau d"éducation a une forte influence sur la composition du ménage. Plus le niveau d"études des parents est élevé, moins la taille des ménages est importante. L"hypothèse est vérifiée dans les deux observatoires ruraux. Les chefs de ménage sans diplôme ont un taux de fécondité élevé. Graphique 28. Relation entre niveau d'éducation et taille des ménages Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004. Les parents les moins diplômés sont ceux qui ont la taille des ménages la plus élevée. Près de 55 % des ménages dont le chef a au plus un diplôme (dont 36 % sans diplôme) ont une taille supérieure ou égale à 5 personnes. Ensuite, 23 % des familles avec des parents sans aucun diplôme, vivent avec 3 à 5 personnes.

  dans les domaines de l"agronomie, de l"agroalimentaire et de l"environnement en se positionnant dans divers projets. Le FOFIFA assure toutes les recherches intéressant le développement rural. Le Groupement SRI-Madagascar appuie la diffusion de techniques de cultures du riz plus productives et assure la coordination des acteurs utilisant ces méthodes. L'Homme et l'Environnement (ONG) oeuvre pour le développement durable et la préservation de la biodiversité par l'implication des populations locales défavorisées. Le SAF/FJKM et l"ONG CARE International à Toamasina, à travers ses actions de développement local, travaillent en étroite synergie avec les populations rurales pour améliorer la sécurité alimentaire. Quant au PSDR, il a pour objet l'amélioration de la productivité (appuyer le développement des organisations de producteurs) et de la compétitivité de l'économie rurale. Le MCA intervenait surtout dans le milieu rural, notamment dans la région Atsinanana, sur trois axes principaux : la microfinance, la réforme foncière et l"agribusiness1 . Dans ce dernier volet, le MCA a aidé la population rurale pour se regrouper dans une sorte de coopérative agricole dans l"objectif de procéder aux crédits financiers auprès des IMF.Le PPRR de FIDA travaille à réduire la pauvreté rurale par l'accroissement des revenus des producteurs. Cet organisme développe les stages d"agriculteurs dans les entreprises, la formation en salle et les visites lors d"échanges nationaux et internationaux.Le FIDA 2 développe également la "learning route" ou la "route d"apprentissage", dans laquelle il a déjà collaboré avec la FAO dans le cadre des écoles pratiques d'agriculture en Afrique de l'Est, depuis 1998. A présent, FIDA lance le projet Formaprod pour l"amélioration de la productivité agricole, pour une durée de dix ans à compter de 2013. Dans son ensemble, le programme couvrira treize régions de Madagascar sur vingt-deux, dont Atsinanana, Analanjirofo. "Le programme bénéficiera, directement ou indirectement, à quelque 2,5 millions d'agriculteurs et futurs exploitants et entrepreneurs ruraux, soit 430 000 ménages (20% de la population rurale nationale), dans les zones d"intervention où des activités de formation professionnelle seront entreprises. (…) La priorité sera accordée aux groupes vulnérables Ŕ en particulier les jeunes non scolarisés et les jeunes femmes 1 MCA-Madagascar, http://www.madagascar-tribune.com/Le-MCA-suspend-ses-actions,11516.html consulté le 20/05/2013. 2 Le rapport de FIDA sur l"Innovation/Stratégie [2007], décembre, Rome, notamment à la page 16, souligne qu"au niveau mondial, le FIDA est engagé dans un partenariat avec la FAO et le PNUD, fondé sur la combinaison de deux approches expérimentées par ces deux institutions : la promotion des initiatives paysannes et les fermes-écoles. Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 202 chefs de famille" 1 . La proportion des ruraux qui sont réellement touchés par toutes ces actions développementales est d"environ deux tiers. En effet, les ONG et l"Etat malgache ne touchent pas tous les petits villages, en particulier ceux qui viennent d"être défrichés le long de la forêt. Toutes ces actions sont sous la tutelle du Ministère de l'Agriculture et en partenariat avec le MAEE, à travers son Service de coopération et d'action culturelle de Madagascar.

1

  FIDA Afrique : http://www.fidafrique.net/article2858.html consulté le 20/05/2013. paysans n"ont pas de ressources monétaires stables. Comment calcule-t-on alors le revenu des ménages ruraux de la côte Centre-Est de Madagascar ? Ils sont majoritairement agriculteurs, ne perçoivent pas de salaire mensuel et leurs revenus sont saisonniers. A titre d"exemple, le revenu des litchis, est perçu en novembre-décembre, et celui des clous et griffes de girofle entre septembre et janvier. Schweitzer et Ranaivosoa

1 . 1 .

 11 Dans ce premier paragraphe, deux aspects quantitatifs sont abordés. Il s"agit principalement du mode et des processus de calcul du revenu familial. Mode de calculs du revenu Avec la méthode de la valeur ajoutée, le calcul du revenu net global est obtenu par la différence entre la production disponible et les coûts de production ou les consommations intermédiaires de chaque source de revenu. Généralement, le revenu rural est composé du revenu agricole, du revenu des activités complémentaires exercées par les membres du ménage, du revenu des activités principales salariales et du revenu foncier occasionné par la mise en location ou en métayage de la terre. Nous allons constituer ce budget familial au niveau de chaque observatoire. D"une manière désagrégée, le revenu d'exploitation agricole à Fénérive-Est et à Mahanoro provient, d"une part, des cultures du riz et des autres produits de l"agriculture (cultures autres que le riz : vivrières et de rente)

Figure 5 .

 5 Figure 5. Cercle vicieux de la pauvreté

  rural, cette embellie s"est traduite par une augmentation importante du montant de ressources monétaires. Le revenu d"exploitation augmente et constitue près de 75 % du revenu global. Cette hausse est principalement due à la bonne production des produits agricoles et aux activités complémentaires. Le salariat agricole a augmenté, puisque ce poste tient une place considérable dans les activités secondaires que les paysans exercent. Néanmoins, ce progrès est discontinu et non soutenu. L"année suivante, le niveau du revenu a chuté fortement à 725 679 Ar (302 $), soit une baisse de 36 %. Pendant la première phase, le pouvoir d"achat des ruraux de Mahanoro ne cesse de se dégrader annuellement, passant de 471 123 Ar (197 $) en 2000 à 410 821 Ar (171 $) en 2002, soit 12,8 % de réduction. Le niveau de toutes les composantes du revenu est faible, et n"atteint que la moitié de celui des ménages de Fénérive-Est. Plusieurs raisons sont évoquées : l"enclavement des sites, la faiblesse de production, la crise politique et les dégâts cycloniques. Les villages éloignés sont déconnectés du chef-lieu du district pendant la saison des pluies, et même durant la saison sèche, compte tenu de l"état des pistes carrossables. La majeure partie de la piste reliant Mahanoro à Vatomandry était revêtue des sables épais, avec un passage obligatoire sur le "bac" de Marosiky, se situant à 35 km au Nord de Mahanoro. Ce n"est qu"en 2004 que cette portion de RN11 a été bitumée et reliée au grand axe de RN2 (Antananarivo-Toamasina). Seuls les riverains du canal des Pangalanes bénéficient de l"opportunité d"évacuer leurs produits agricoles vers Mahanoro par voie fluviale. Toutes ces contraintes découragent les paysans à s"investir davantage dans le monde agraire. Le débouché est très restreint et le prix des produits agricoles restait à la merci des opérateurs économiques locaux qui disposent de gros moyens de collecte des produits. Dans ce dernier cas, ce sont les acheteurs qui fixent les prix d"achat aux producteurs. Donc, le niveau de revenus reste faible. Les conséquences de la crise politique sont également lourdes pour la nation. Les six premiers mois de l"année 2002 sont classés "premier semestre noir" pour l"économie nationale, et pour l"ensemble de la population. Les données statistiques de l"INSTAT [2016] ont relevé que le taux de croissance économique y est largement négatif (Ŕ12,7 %), et l"inflation a augmenté à 16,5 %. La coupure des routes nationales, causant la prolifération de marché noir de PPN alimentaire et non alimentaire (notamment le carburant), a été un facteur explicatif de la paralysie de l"économie. Dans ce marasme économique, les ruraux de la côte Centre-Est de Madagascar sont touchés gravement. Les Deuxième partie Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar 223 produits locaux ne trouvent pas preneurs. En conséquence, le niveau du revenu moyen chute énormément. C"est pourquoi, l"évolution du ratio de pauvreté dans ce pays, notamment dans le milieu rural, est passée de 76,7 % en 1999 à 86,4 % en 2002, pour revenir à nouveau à 77,3 % en 2004, d"après les résultats des études locales (INSTAT/DSM/EPM [2011]). Le faible niveau du revenu des ménages de Mahanoro en 2000 provient aussi d"autres facteurs majeurs exogènes : le changement climatique, le cyclone et l"inondation.

  En fait, les facteurs des inégalités du revenu peuvent aller au-delà des arguments économiques et politiques évoqués précédemment. Chaque nouvelle saison des pluies (d'octobre à mai) est, pour la grande Île, synonyme d"inquiétude devant l'arrivée probable des cyclones. Ils frappent presque chaque année, faisant des dégâts encore plus terribles au regard d'une économie qui n'arrive pas à décoller. Le cyclone "Eline" a touché plusieurs districts de la région Atsinanana dont Mahanoro (le 17 février 2000). Le mois suivant, la tempête tropicale "Gloria" a envahi aussi l'île le 2 mars 2000. Elle a traversé le pays du Nord au Sud, en passant par Mahanoro. Les pluies battantes et les crues des fleuves ont provoqué de graves dégâts 2 dans les cultures et le réseau routier, outre les pertes de vies humaines et de bétail. Un autre cyclone "Kesiny" a détruit 21 ponts et a endommagé 12 autres avec plusieurs éboulements et glissements de terrains en mai 2002 Ŕ tous dans la seule ex-province de Toamasina (BNGRC). En plus des maisons (habitations traditionnelles) et des écoles et hôpitaux, le cyclone a également détruit sur son passage les infrastructures agricoles, les récoltes, et tué beaucoup de troupeaux, rendant une population déjà pauvre d'autant plus vulnérable. Dans les zones touchées par les flots, de nombreux habitants vivent dans des maisons construites à partir de matières végétales (92 % des ménages concernés) avec un toit de feuilles ravenala sèches, trop fragiles pour résister aux tempêtes.

  ) et l"augmentation du nombre des projets pour le développement rural ont joué un rôle déterminant positif dans cet essor. Toutefois, le pic de 2001 n"a jamais été retrouvé à Fénérive-Est. Le cyclone ne cesse de ravager les efforts déployés par les ruraux. La réhabilitation de la RN11 (depuis 2003) a apporté des résultats assez positifs pour inciter des paysans à produire davantage pour le marché. Les collecteurs des produits locaux ont commencé à envahir ce lieu qui, depuis fort longtemps, était coupé du reste de la grande Île. Pour l"heure, le revenu d"exploitation des ménages ruraux de Mahanoro reste faible. Il a atteint son summum de 371 575 Ar (155 $) en 2003. Pourquoi ? La forte tempête tropicale "Fari", par exemple, a frappé la partie Sud du littoral de district de Mahanoro, le 28 janvier 2003. Quelques mois plus tard, un autre cyclone dénommé "Manou", a également touché les côtes-Est de Madagascar, notamment au niveau de Vatomandry et de Mahanoro, le 09 mai 2003. Selon le BNGRC, "le plus terrible a été « Gafilo » (07 mars 2004) qui a traversé deux fois Madagascar, réduisant à néant les récoltes des producteurs agricoles, et faisant 363 morts et 200 000 sans-abri", dans toute l"Île. Dans une zone côtière à haut risque d"aléas naturels (cyclone et inondations), il est difficile de maintenir constant le niveau du revenu. Les efforts des producteurs sont souvent voués à l"échec. En somme, l"embellie économique observée dans les grandeurs macroéconomiques n"est pas perceptible dans les observatoires ruraux. Les derniers points de ces courbes (en 2004) montrent : (i) une baisse remarquable du revenu (le plus bas niveau) pour le cas de Fénérive-Est ; (ii) une réduction assez mitigée pour le district de Mahanoro.

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 2 figure suivante.

Figure 6 .

 6 Figure 6. Cercle vicieux des inégalités de revenus ruraux

  suivants : Indice de Gini (Fénérive-Est) : 0,42964 ~ 43,0. donc, (I G ) Mahanoro > (I G ) Fénérive-Est. Indice de Gini (Mahanoro) : 0,43480 ~ 43,5. L"indicateur de Gini est légèrement plus élevé à Mahanoro qu"à Fénérive-Est. Cela indique que les inégalités de revenus des ménages sont plus fortes dans le Sud que dans le Nord. Ces coefficients de Gini de 43 pour Fénérive-Est et de 43,5 pour Mahanoro s"écartent assez peu de 0,475 retrouvé par Perkins et al. [2011, p. 235] pour le cas général de Madagascar. Ils se trouvent aussi dans l"intervalle des données statistiques mondiales [2015a], indiquant que cet indicateur varie de 41,8 en 1999 à 43 en 2000, puis à un extrémum de 47,5 en 2001 pour revenir à 44,1 en 2010 dans la grande Île. Graphique 32. Evolution de coefficients de Gini en six ans Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

  Gini observés dans l"échantillon de 667 ménages ont apparemment tendance à décroître pour ces deux localités. Après avoir franchi la barre de 40, voire même la barre de 50, notamment dans le cas de Mahanoro en 2002, l"indicateur des inégalités de revenus régresse d"année en année pour se terminer aux environs de 38 en 2004. Il s"agit d"un constat irrégulier et très instable comme le montrent les trois courbes en dents de scie ci-dessus. La grande crise sociopolitique de 2002 a accentué profondément l"écart de revenus entre les riches et les pauvres à Mahanoro. L"indice de Gini qui était de 42,2 en 2000, puis 46,9 en 2001, s"est envolé à 53 en 2002. C"est une situation très inégalitaire due aux conséquences du marasme économique national. Depuis, l"indice de Gini s"est nettement amélioré, en régressant à 39,2 en 2003 pour finir à 38 en 2004. Pour Fénérive-Est, cet indicateur est en fluctuation permanente avec une légère tendance à la baisse. Le coefficient est passé de 48,7 en 1999 à 38,6 en 2004, avec une variation assez modérée allant de 40,3 en 2000 à 44,8 en 2003.

  est ce que nous avons découvert dans le tableau 10 (composition de revenu annuel par ménage, p. 220). C"est pourquoi, nous préférons les présenter séparément dans le graphique suivant, pour avoir plus de précision et de clarté dans la présentation et les explications. Ce cas concret limite la pertinence du concept général de la courbe de distribution de Lorenz. Les données de panel cylindré révèlent que la population rurale d"Analanjirofo, détient un revenu moyen annuel plus conséquent que celle d"Atsinanana. Plus précisément, en étant pauvres, les ménages de Fénérive-Est sont plus riches des pauvres de Mahanoro, et ce, pour un écart de revenus de 1,6 fois supérieur. Les indices de Gini et les courbes de Lorenz confondent ces informations car ils ne distinguent pas nettement la vraie inégalité entre les foyers de ces deux localités. Graphique 35. Courbes de Lorenz par observatoire Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

  d"être soulignés dans ce troisième chapitre. Le premier s"articule autour du choix des observatoires. L"idée vient du fait que l"apprenti-chercheur ne dispose pas de financement pour effectuer des enquêtes sur le terrain destinées uniquement pour la thèse. Travailler sur les données de seconde-main du ROR est le seul moyen pour étudier les conditions de vie de la population rurale Malgache. Le second est d"ordre général sur les caractéristiques socioéconomiques des ménages du panel. Il ressort une typologie des familles généralement nombreuses, des activités professionnelles dominées par l"agriculture, une population globalement jeune, et un faible niveau d"éducation des villageois.Les troisième et quatrième points sont assez techniques. La reconstitution de revenus à partir de différents postes budgétaires, y compris l"autoconsommation a permis de mettre en place une méthode de calculs destinée aux ménages ruraux. Nous constatons que les revenus sont faibles, mettant la vie des paysans dans la précarité structurelle. Entre 1999 et 2004, le niveau de revenus est en constante fluctuation.Dans la situation inégalitairement intermédiaire, les données cylindrées font ressortir que la moitié de la population ne dispose que d"environ un cinquième des revenus totaux, et quatre-vingt pour cent des ruraux perçoivent moins de la moitié des revenus globaux. Constituées par une population quasi-totalement pauvre, les inégalités de revenus des ménages ruraux, même si elles sont très instables, ont tendance à diminuer à l"intérieur de l"observatoire. Il s"agit donc d"une baisse tendancielle légère des inégalités dans la pauvreté. Entre les deux localités observées, la communauté paysanne de Mahanoro est plus pauvre monétairement que celle de Fénérive-Est. Les moyennes, les fractiles, les coefficients de Gini calculés annuellement, et les courbes de Lorenz représentées spatialement l"ont démontré. Pour la suite, quels sont les facteurs explicatifs des inégalités de revenus ruraux ? principales causes sociales, économiques et politiques des inégalités de revenus des paysans malgaches ? Les catastrophes naturelles, la démographie et la situation géographique font-elles également partie des identifiants déterminants ? Sont-elles des facteurs aggravant ou réduisant le phénomène ? Voilà la série d"interrogations à laquelle nous essayons d"apporter des éléments de réponses analytiques.Le quatrième chapitre est consacré particulièrement à l"étude des facteurs. Il a pour objectif de déterminer empiriquement et d"expliquer économiquement les déterminants des inégalités de revenus des ménages ruraux de Fénérive-Est et Mahanoro. Deux sections y sont consacrées. La première porte sur la méthodologie du modèle à adopter. Cet aspect prend en compte les identifiants pouvant influencer ou non l"écart de revenus de la population. Pour ce faire, nous tentons d"élaborer une nouvelle mesure permettant de calculer d"abord le "seuil d"inégalité" ! Cette méthode qui reflète la stratification des couches sociales (riches, moyennes et pauvres), permet de voir dans le temps et dans l"espace l"évolution de la situation économique annuelle des familles observées.La seconde section met en exergue l"estimation du modèle, selon les données de panel équilibré. A chaque observation, les analyses débutent par une représentation globale des deux localités fusionnées, suivie des caractéristiques régionales. Cette estimation permet non seulement de tester la corrélation pouvant exister entre les différentes variables, mais également d"évaluer les modèles économétriques. Les variables explicatives retenues sont-elles faiblement, moyennement ou fortement significatives ? Les hypothèses initiales corroborent-elles celles retrouvées sur les estimations empiriques ?Pourrons-nous conclure sur la question de départ et la problématique de la recherche ?C"est ce que nous verrons à travers les interprétations et les discussions des résultats qui se trouvent en dernière partie du travail. explicatifs des inégalités monétaires des ménages, résidant dans le milieu rural, dont l"agriculture reste la principale activité dominante, dans un pays avec plus de 9 personnes sur 10 vivant avec moins de 2 $ par jour, exige un concept de modélisation qui repose sur une base méthodologique claire et vérifiable. Tout en sachant qu"aucun penseur n"a trouvé une méthodologie sans faille, dans les recherches portant sur un indicateur d"inégalité, si l"on se réfère àAtkinson et al. [2001]. La méthodologie ainsi que la mesure de l"inégalité se posent, d"autant plus avec acuité, lorsqu"il s"agit d"une population fortement touchée par la pauvreté.

4 .

 4 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 239 Par conséquent, la forte dispersion constatée nous autorise à considérer plusieurs classes de pauvres. Par exemple, les « ultra-ultras » pauvres vivent avec moins de 0,5 $ en moyenne par jour, les ultra-pauvres avec un revenu entre 0,5 et 1 $, les moyennement pauvres, ou les « pauvres moyens » par abus de langage, entre 1 et 2 $. Dans les résultats statistiques, le pauvre le plus riche vit avec un revenu inférieur ou égal à 5 $ par jour. Nous ne pouvons pas le qualifier de riche puisque son revenu n"est pas suffisamment élevé, ni de pauvre puisque les 5 $ sont suffisamment éloignés des 1,25 $ définis par la Banque mondiale. Nous utiliserons, par abus de langage, la classe de « pauvre riche » pour ceux qui vivent entre 2 et 5 $ par jour.

4 .

 4 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 241 ce seuil. Autrement dit, autant la ligne de pauvreté ne concerne que les situations caractérisées par des valeurs inférieures à un seuil, puisque les valeurs au-dessus de ce seuil ne concernent plus la pauvreté, autant la ligne d"inégalité doit prendre en compte les valeurs inférieures à son seuil ainsi que les valeurs qui lui sont supérieures. L"une ne se focalise que sur un côté, alors que l"autre doit être biface en considérant les 2 côtés. Considérons l"échantillon de ménages i, où i =1,… r N , sur une période t = 1, … r T , résidant dans un district r de Madagascar, avec r = F, M, sachant que F = Fénérive-Est et M = Mahanoro. Dans la base de données, le nombre de ménages varie d"un district d"années varie également selon la zone géographique, t = 1999 à 2004 à Fénérive-Est et t = 2000 à 2004 à Mahanoro. Ces données sont caractérisées par trois dimensions : individuelle, temporelle et géographique. En privilégiant une des dimensions, nous pouvons calculer un indicateur de dispersion qui reflète bien une forme d"inégalité. En effet, si pour chaque individu, on calcule la moyenne de ces revenus sur les r T années, on peut également calculer la dispersion de ses revenus dans le temps. Il s"agit bien d"une forme d"inégalité dans la manière dont il a obtenu ses revenus au fil du temps. Ainsi, la majorité des revenus ont diminué en 2002 suite au choc politique, représenté par un conflit de pouvoir, ce qui pourrait accroître la dispersion de ses revenus dans le temps. Cependant, cette forme

  Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 242 L"inégalité de revenu spatiale ne serait pas stable comme valeur de référence, puisqu"elle varie d"une zone à l"autre. La recherche de cette valeur nous aurait conduit au calcul d"un seuil d"inégalité défini par la moyenne spatiale  des inégalités r optique, on ne pourrait pas effectuer une étude séparée de l"inégalité pour les deux districts de Fénérive-Est et Mahanoro. Bien entendu, on ne pourrait pas se baser sur r  . Toutefois, notre étude exploratoire nous a conduit à privilégier la dimension temporelle pour évaluer dans un premier temps le seuil d"inégalité propre à une année t et un district r. Dans un deuxième temps, nous recherchons une ligne d"inégalité plus lissée, via la moyenne des inégalités temporelles, et pour chaque district r.

  La ligne d"inégalité proposée jusqu"ici ne nous indique pas qui sont les ménages les plus touchés par l"inégalité, ni ceux qui sont moyennement touchés, ni les mieux lotis. En effet, le seuil r R  varie bien d"un district à l"autre et classe parfaitement les types d"inégalités dans le temps et dans l"espace. Cependant, on ne peut pas demander à cet indicateur trop de fonctions, à savoir le classement des ménages. Pour la segmentation ou le classement des ménages, nous sommes partis du constat suivant. Si le seuil r R  est élevé, cela signifie que l"inégalité est forte entre les ménages. Certains auront, par conséquent, des revenus bien inférieurs à la ligne d"inégalité ( r R  ), et d"autres auront leurs revenus bien supérieurs à cette ligne. Il y aura toujours des situations intermédiaires, ni trop inférieures, ni trop supérieures. Par contre, si le seuil r R  est faible, l"inégalité sera faible mais différente de 0.

  i de l"année t du district r sera classé parmi ceux qui ont un niveau de revenu bien supérieur à la ligne d"inégalité. Pour mieux isoler les plus riches, ainsi que d"octroyer un intervalle de variation plus large pour les classes de ménages ayant des revenus intermédiaires, nous introduisons un régime flottant en augmentant le seuil de 20 %. Cet intervalle 1 représente la zone inégalitaire supérieure où se trouvent les ménages « pauvres riches ». t du district r fera partie de la classe des ménages qui ont un niveau de revenu inférieur à la ligne d"inégalité. De manière similaire, pour mieux isoler les plus défavorisés ou les plus pauvres, on introduit également un régime flottant en diminuant ici le seuil de 20 %. Cette classe est la zone inégalitaire inférieure où se situent les ménages « ultrapauvres ». Il nous reste à traiter les revenus intermédiaires que nous appelons la zone égalitaire. Il s"agit alors des ménages dont le revenu diminué de la ligne d"inégalité se trouve entre les deux seuils flottants inf Rr  et sup Rr

Figure 7 . 4 . 3 .

 743 Figure 7. Intervalles de la distribution de revenus

  σm *0,2)}. {σm Ŕ (σm *0,2)}. *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)} *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)} *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)} *𝜎 ̅ 𝑅𝑟 (𝜎 ̅ 𝑅𝑟 * 2)} Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 249 La situation est moins brutale pour Mahanoro. Les intervalles progressent très lentement à la hausse, amenant les revenus moyens du bas à osciller entre 384 000 ariary en 2000 et 483 000 ariary cinq ans plus tard [160-200] $, contre 577 000 et 725 000 ariary



  ne varie pas d"une année à l"autre, elle représente la probabilité d"être ultra-pauvre pour une seule année. explique par le fait que nous recherchons à mettre en avant une expression très simple de la persistance de l"ultra-pauvreté, reflétée par la durée. En effet, plus la durée est élevée et plus l"extrême pauvreté aura un effet persistant. Si ) ( de sortir de l"ultrapauvreté. Les variables explicatives sont regroupées dans le vecteur r i X ; r  indique le

10 A

 10 Fénérive-Est et à Mahanoro, les 99 %, 95 % et 90 % de la population cumulent respectivement 93 %, 77 % et 66 % de revenus. Autrement dit, les 1 %, 5 % et 10 % les plus riches respectifs se partagent 7 %, 23 % et 34 % de revenus. , à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

  la population Courbe de Lorenz de Fénérive-Est. Droite d"égalité parfaite.

  la population Courbe de Lorenz de Mahanoro. Droite d"égalité parfaite. Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 253 Parlant des trois catégories les 1 %, 5 % et 10 % les plus riches des pauvres, les résultats offrent une situation en constante fluctuation (cf., graphique 39 ci-dessous). Les rapports inter-fractiles par régions s"élèvent en moyenne à 61 pour C99/C1, puis à 5,4 pour D9/D1, enfin à 11,9 pour P95/P5 à Fénérive-Est, contre 35,3 et 5 puis 9,3 à Mahanoro. Ces statistiques, de types coefficients multiplicateurs, indiquent que les écarts de revenus entre les ménages les plus aisés (riches) et le reste de la population rurale est considérable.

  celle de 2002 de Mahanoro durant lesquelles le C99/C1 a atteint le pic respectif de 83 et 54. Ce qui traduit que le rapport entre les familles les plus nanties et les plus démunies est de 83 et 54 fois supérieurs selon l"observatoire, soit une énorme différence. En fait, l"année 1999 correspondait à la période "normale" (sans cyclone ni crise économique), où la production et le prix des produits de rente (et vivriers) étaient les meilleurs. Ces éléments ont pu favoriser l"accroissement de l"écart de revenus entre les Fénériviens 1 (un accroissement de revenus pour tous). Par contre, la longue crise politique de 2002 a profité seulement à quelques-uns et creusé les inégalités de rentrée d"argent entre les villageois. A part les deux points particuliers évoqués ci-dessus, le niveau des trois fractiles C99/C1, P95/P5 et D9/D1 suit une baisse tendancielle assez perturbée dans le temps. Graphique 39. Baisse tendancielle de C99/C1, P95/P5 et D9/D1 Fénérive-Est Mahanoro Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

4 .

 4 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 254 A Fénérive-Est comme à Mahanoro, le rapport intercentile entre les ménages très "aisés" et les familles très pauvres (C99/C1) se rétrécit. Il passe de 82 en 1999 à 57 en 2004 (soit un recul de 30 %) à Fénérive-Est, et de 42 en 2000 avec un extrémum de 54 en 2002, pour revenir à 28 en 2004 à Mahanoro. Ensuite, le scénario est le même pour le fractile P95/P5. Le rapport entre les 5 % les plus riches et les 5 % les plus pauvres de Fénérive-Est, est allé de 18 dans la première année pour se réduire de moitié à la fin de l"observation. A Mahanoro, il va de 10 en 2000 à 7 en 2004. Enfin, le rapport interdécile (D9/D1) entre les 10 % les plus nantis et les 10 % les plus pauvres, a la même tendance.

3, 5

 5 millions d"ariary (1 458 $), pour un pic de 4,8 millions d"ariary (2 000 $) en 2001. Pour celui de Mahanoro, ce niveau de trésorerie ne s"élève qu"à 2,9 millions d"ariary (1 208 $), pour un extrémum de 3,9 millions d"ariary (1 625 $) en 2002.Le point commun des résultats est que les inégalités de revenus entre les ménages du même observatoire restent fluctuantes, mais diminuent lentement dans le temps. C"est très déterminant dans le cas de rapports intercentiles (C99/C1). L"explication évidente est que les rentrées d"argent des paysans les plus pauvres s"améliorent légèrement au fil des années. Cette hypothèse est vérifiée dans sa globalité parce que le niveau de revenus de la population de toutes les catégories sociales semble augmenter dans les statistiques des fractiles. Néanmoins, il semble encore plus accéléré pour les C1, P5 et D1, c"est-à-dire pour les 1 %, 5 % et 10 % les plus pauvres que pour ceux de C99, P95 et D9 les plus riches. La différence de croissance se situe au niveau du "coefficient multiplicateur". Les uns qui ont un coefficient plus faible, voient leur croissance plus lente (la catégorie de très riches) que ceux qui ont un coefficient élevé. Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 255

  $). Le rapport intercentile (C99/C1) entre les deux catégories extrêmes se réduit ainsi de façon remarquable. La situation s"accélère davantage pour les 5 % les plus démunis (P5). Leurs ressources monétaires sont multipliées par 4,5 en six ans, de 51 000 à 228 000 ariary [21-95] $. Parallèlement, le revenu des 5 % les plus aisés (P95) passe de 918 000 à 2 millions d"ariary [382-833] $, soit une multiplication par 2,2). Ce qui diminue significativement les rapports P95/P5. La dernière tranche est toute aussi intéressante, car les 10 % des ménages les plus défavorisés (D1) voient leurs revenus multipliés par 3,6 fois, de 75 000 à 276 000 ariary [31 à 115] $. Ceux des 10 % les plus favorisés s"accroissent de 651 000 à 1,4 millions d"ariary [271-583] $, une multiplication par 2,24). D"où la réduction lente de rapports interdéciles (D9/D1). Avec une croissance moins importante qu"à Fénérive-Est, l"accroissement de revenus des ruraux de Mahanoro semble plus lent. Pour la période de 2000 à 2004, seule la catégorie des 5 % les moins nantis (P5) détient un coefficient multiplicateur de deux, allant de 112 000 à 231 000 ariary [47 à 96] $. Tout le reste varie entre 1,15 équivalent de 2,7 à 3,1 millions d"ariary [1 125-1 291] $ pour le 1 % des ménages les plus riches, et 1,5 (pour la catégorie des 5 % et 10 % les plus aisés), puis 1,8 (pour les 1 % et 10 % les plus pauvres). L"interprétation des statistiques se déroule de la même façon que la précédente. Les premiers centile et décile les moins nantis progressent respectivement de 68 000 à 114 000 ariary [28-47] $ et de 145 000 à 275 000 ariary [60-114] $. Quant au top 10 % et 5 %, ils ont vu une augmentation respective de 799 000 à 1,2 million d"ariary [333-500] $ et de 1,1 à 1,7 million d"ariary [458-708] $. Dans tous les cas, les résultats des fractiles convergent vers la diminution des inégalités de revenus à l"intérieur de l"observatoire. Graphique 40. Trajectoire de revenus de top 1, top 5, top 10 Fénérive-Est Mahanoro Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.Fort de ces constats, sommes-nous dans une "croissance pro-pauvre des pauvres" ?Autrement dit, la croissance bénéficie-t-elle plus aux pauvres qu'aux "riches des pauvres" ?En fait, il s"agit d"une coïncidence, car la réalité est toute autre. L"accroissement de revenus des ruraux en temps normal semble coïncider avec une bonne performance agricole (en dehors de la crise de 2002). L"augmentation est inégalement répartie : elle est plus faible à Mahanoro car en cinq ans, hormis la crise politique, cet observatoire rural a été touché à six reprises par les cyclones et/ou inondations qui empêchent l"économie rurale de décoller. Certes, il y a une tendance progressive légère à la croissance, mais son niveau ne permet pas pour l"instant de sortir du cercle vicieux de la pauvreté.Au final, l"impact des politiques macroéconomiques de l"Etat Malgache n"arrive pas jusqu"aux paysans. Le développement à Madagascar semble caractérisé par un développement déséquilibré, qui délaisse les zones rurales loin de la capitale et des villes des ex-provinces. Ceci explique que le fruit de la croissance économique enregistrée dans le pays durant les périodes de 1999 à 2001 (neutralisé en 2002 par la crise), et de 2003 à 2004, n"a pas eu de retombées économiques déterminantes sur les ménages très pauvres car le revenu du premier centile de 1 % les plus démunis reste très faible. riches. 5% les plus riches. 10% les plus riches. Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 257 II. HYPOTHESES DE RECHERCHE Les hypothèses formulées reposent sur deux principaux critères : la littérature 1 , et surtout les caractéristiques particulières de la côte Centre-Est de Madagascar dans lesquelles vivent les ménages ruraux. Elles seront regroupées par composante.

3. 1 .

 1 FinancesL"investissement, le dépôt, la thésaurisation, le sans épargne et l"emprunt sont des variables indépendantes enregistrées dans ce volet. Le type d"investissement des ruraux est multiforme comme l"achat de bijoux, le prêt à d'autres ménages ou usures, la capitalisation par l'achat de bétail, la création de nouvelles plantations. Le dépôt est un placement financier effectué auprès de banques de proximité (à Fénérive-Est et à Mahanoro), ou dans le système financier décentralisé (exemple : OTIV), et dans d'autres associations. La thésaurisation (l"épargne stérile) est l"argent gardé à la maison. Ce sont des paramètres fondamentaux dans l"équilibre budgétaire des familles. Le volume total de ces comptes financiers peut augmenter les ressources monétaires et réduire la différence entre ruraux.

 1 . 6 .

 16 Hypothèse Les caractéristiques personnellesHypothèse H 1a . L"âge du chef de ménage impacte-t-il négativement ou positivement les écarts de revenus ? Hypothèse H 1b . Le sexe féminin, le statut matrimonial (être célibataire, divorcé(e), séparé(e), veuf(ve)), le faible niveau d"éducation (CE2, CM2, collège) et les métiers comme l"agriculture, l"élevage et la pêche, du chef de ménage impactent-ils positivement les écarts de revenus ? Hypothèse H 1c . Le statut marital (être marié), le niveau d"éducation élevé (au-delà de lycée) du chef de ménage ainsi que la taille et le nombre d"actif humain du ménage agissent-ils négativement sur les inégalités de revenus ? Hypothèse 2. L'exploitation agricoleHypothèse H 2a . Le nombre de terrains possédés et/ou exploités, la bonne production de riz (> 500 kg), la vente des produits de rente (litchis, girofle et ses dérivés) impactent-ils négativement les inégalités de revenus ? Hypothèse H 2b . La faible superficie rizicole exploitée (< 100 ares) influence-t-elle positivement les écarts de revenus ?  Hypothèse 3. Le volet "finances" et les revenus des activités secondaires Hypothèse H 3a . L"investissement, le dépôt financier, la thésaurisation influencent-ils négativement les inégalités de revenus ? Hypothèse H 3b . L"emprunt et le sans épargne agissent-ils positivement sur les écarts de revenus entre les ménages ? Hypothèse H 3c . Le revenu des activités complémentaires (agriculture, pêche, artisanat, transformation, commerce) et le revenu exceptionnel impactent-ils négativement les inégalités de revenus entre les ménages ?  Hypothèse 4. L'indicateur macroéconomique Hypothèse H 4 . La croissance économique agit-elle positivement ou négativement sur les inégalités de revenus ?  Hypothèse 5. Le conflit politique Hypothèse H 5 . La crise politique aggrave-t-elle les écarts de revenus ? Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 265 Hypothèse La catastrophe naturelle Hypothèse H 6 . Le cyclone influence-t-il de manière positive ou négative les inégalités de revenus ?

4 . 1 .

 41 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 275 Madagascar. Le ROR a collecté, dans le district de Fénérive-Est sur la période allant de 1999 à 2004, des informations sur 298 ménages. Alors que pour le district de Mahanoro, la période s"étale de 2000 à 2004, pour un plus grand nombre de ménages, à savoir 369. Variable expliquée dichotomique : l'interprétation en termes de probabilité Ces micro-données sont donc caractérisées par trois dimensions : dimension spatiale, dimension temporelle et dimension individuelle. -Il y a d"abord la dimension spatiale représentée par les deux districts que l"on notera r, r = F, M où F = Fénérive-Est et M = Mahanoro. -La dimension temporelle prend en considération les années retraçant la vie des ménages en milieu rural. Elle indique surtout le temps, en nombre d"années, passé par les ménages à vivre dans un état donné de la pauvreté. Cette dimension sera repérée par l"indice t, t = 1,…, r T , qui lui-même, varie avec l"indice de la zone géographique r. En effet, comme nous l"avons indiqué précédemment la période de r = F s"étale de 1999 à 2004 et celle de r = M de 2000 à 2004.-La dimension individuelle, indicée par i, permet de repérer les ménages. Le nombre de ménages varie également d"une localité à l"autre, i = 1,…, r N



  tout i et t, si l"on note r  .Par contre, pour les études portant sur les données empilées des deux localités, ont pour principale fonction d"intercepter respectivement les effets d"hétérogénéité individuel et temporel dans chaque région r. Lorsque les données sont empilées, on aura

  (2a) y irt = { inf Rr  Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 277 C"est-à-dire,

  "erreurs ne peuvent être corrélés avec les variables explicatives : 0



  , i = 1,…, r N . Il s"agit de constantes associées à chaque ménage, sachant qu"il existe au total r N ménages. L"appellation effets fixes provient du fait que les r N paramètres r i  sont constants. En empilant à nouveau les r N vecteurs colonnes à la suite, en tenant compte de l"ordre d"apparition des ménages, on obtient un modèle avec r N variables muettes, qui prend en compte l"effet de chaque ménage. On applique la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) pour obtenir les estimateurs des r N effets individuels et des K variables explicatives placées dans le vecteur r  . Imaginons que le nombre de ménage r N soit très grand, par exemple 500, le nombre des paramètres individuels à estimer sera nécessairement très grand. Il faudra également générer un grand nombre de variables muettes. Cependant, avec le modèle de probabilité linéaire, la technique d"estimation avec effets fixes est plus simple car on obtient les mêmes résultats en appliquant la méthode des MCO au modèle de déviation par rapport à la moyenne individuelle :

  ne change pas, et l"on applique les MCO sur l"ensemble, après transformation des variables par une opération de déviation par rapport à la moyenne individuelle.

  de dimension(1, K). Le modèle est à effets aléatoires car la source de l"hétérogénéité, décrite par l"effet individuel et mesuré par r i  , est une des composantes du terme d"erreur r du terme d"erreur qui tient compte de l"incertitude, résultant du croisement des indices temporels et individuels dans une zone r.Le modèle doit également vérifier un certain nombre d"hypothèses techniques.

  est un estimateur théorique dans le sens où on ne peut pas le calculer dans sa forme brute puisque le paramètre, de rapport de variances, r  est inconnu.Sur le plan opérationnel, il convient alors d"effectuer l"estimation en deux étapes : ensuite, dans la deuxième étape, calculer l"estimateur rMCG  ˆ selon la formule (13) en utilisant l"estimateur r  ˆ de r  .

r 1 

 1 est l"estimateur intra ou Within défini en (9). En ce qui concerne l"estimation de la variance de l"effet individuel aléatoire ( 2 r   ), il convient dans un premier temps de déterminer l"estimateur inter-classe ou l"estimateur Between des MCO appliqué au modèle suivant :Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 283[START_REF]Composition régionale de la distribution de la richesse globale en[END_REF]

R

  ) sont définies en (17a) et (17b) pour le Probit et en (18a) et (18b) pour le Logit. Le test de significativité du k-ème paramètre est réalisé à partir du test de Wald, k W qui suit une loi normale centrée réduite. Pour ce qui est de la qualité de l"estimation, soit Log rR L la log vraisemblance associée à un modèle où les variables explicatives n"apportent pas grand-chose, dans la mesure où rk  = 0 pour tout k > 1. Soit rUR L , la log vraisemblance pour le modèle dans lequel les rk  , k = 1,…,K, expliquent bien le modèle. L"analogue de la statistique de Fischer du modèle linéaire est la statistique du ratio de vraisemblance : loi du chi-deux avec K-1 degrés de liberté. On peut également se référer au pseudo 2 ou au 2 R de Mc Fadden qui est défini par : On obtient un modèle parfait lorsque la Log rUR L tend vers 0, autrement dit lorsque la vraisemblance correspondante ( rUR L ) tend vers son maximum égal à 1 puisque la vraisemblance est comprise entre 0 et 1. Comme dans notre présentation du modèle de probabilité linéaire, nous avons supposé que les deux districts F et M font l"objet d"une étude séparée. L"analogue du modèle empilé du modèle linéaire revient ici à imposer la contrainte d"égalité au niveau des vecteurs de paramètres :

  le nombre de ménages, r N , est élevé et que r T est fixé, l"estimateur de r  ne converge pas. Ce qui veut dire que lorsque le nombre de coefficients à estimer augmente avec le nombre d"individus, l"estimateur du maximum de vraisemblance ne peut pas converger. C"est notamment le cas du modèle Probit. Avec le logiciel Stata, nous n"avons pas pu estimer le modèle Probit à effets fixes avec nos données. Par contre, il est possible d"estimer le modèle Logit à effets fixes en utilisant la vraisemblance conditionnelle comme le préconisait Chamberlain [1980]. D"après cet auteur, la non convergence de l"estimateur de r  est liée au fait que compte tenu de la non linéarité du modèle Logit, on ne peut pas séparer l"estimation de r  de celle des effets fixes r i  . L"estimateur de Chamberlain est un estimateur du maximum de vraisemblance pour lequel tous les individus dont la valeur de r t i y n"a pas changé dans le temps, sont éliminés. Cette méthode ne retient que les individus qui ont changé dans le temps. Il s"agit alors de maximiser la vraisemblance conditionnelle du Logit étant donné une certaine statistique

4 .

 4 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 289 Autant les critiques avancées à l"encontre du modèle linéaire peuvent être pertinentes, sur le plan de la vérification des hypothèses nécessaires à la construction du modèle, autant le choix en faveur du modèle non linéaire à effets fixes peut conduire à la déception. En effet, la vraisemblance ne conduit pas à des estimateurs convergents lorsque r N est élevé et que r T est fixé, comme c"est le cas dans notre base de données. Ce qui élimine d"emblée le modèle Probit. Par contre, les effets d"hétérogénéité fixes peuvent être pris en considération dans l"approche du Logit par la méthode de la vraisemblance conditionnelle. Toutefois, cette méthode a éliminé des ménages de notre échantillon. 3.3.2. Modèle de probabilité non linéaire à effets aléatoires Greene [2005] considère des modèles Logit et Probit à effets aléatoires dans lesquels l"effet individuel r i  suit une loi normale d"espérance nulle et de variance 2

  La dernière variable testée est le cyclone. La catastrophe naturelle touche fréquemment la Côte-Est de Madagascar. Les estimations économétriques semblent approuver que le cyclone dispose d"une significativité faible et agit de façon positive. Dans une condition de vie déjà précaire, le passage quasi-annuel du vent violent compromet la survie des paysans très pauvres. La perte des biens matériels (maison, plantation, animaux d"élevage) et les travaux de réhabilitation à répétition soutiennent la probabilité du risque de persistance des écarts de revenus entre les ménages ruraux. Les modèles, compilant toutes les informations quinquennales, révèlent que les constantes sont différentes de zéro. Elles restent très significatives et impactent Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 302 positivement la variable expliquée, dans les données empilées du modèle linéaire. C"est une valeur indicative pour illustrer que les écarts de revenus entre ménages ruraux sont un fait réel constaté, et un phénomène structurel. L"existence des autres facteurs explicatifs ne fait qu"aggraver ou réduire la situation. Au niveau régional, les constantes sont moyennement significatives à Fénérive-Est, mais non vérifiées dans le Sud. En effet, les constantes négatives ne touchent pas seulement le cas de Mahanoro, mais concernent également tous les modèles non linéaires dont quelques-unes sont faiblement significatives. La persistance des inégalités et la durée de l"extrême pauvreté dans la zone rurale réduit progressivement les écarts de revenus entre les ménages. Une explication plus technique est que la constante négative peut être corrélée avec les autres variables que le modèle n"a pas pris en compte. Nos recherches futures devraient nous aider à comprendre pourquoi cette constante agit de manière négative. Pour l"heure, ce qui nous intéresse est la robustesse des déterminants.

4 .

 4 Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 306 Tertio, les modèles Logit et Probit simples et à effets aléatoires semblent mieux répondre aux critiques du point de vue économétrique. Leurs résultats semblent plus significatifs et les signes des paramètres sont conformes aux résultats du modèle linéaire.

312 4 .

 4 Quels enseignements peut-on tirer ?Il est avéré que chaque méthode d"observations possède des avantages comme des inconvénients. Les avantages sont nombreux : les modèles à effets fixes du modèle linéaire et à effets aléatoires appliqué dans le cas de données de panel ainsi que le Logit et le Probit simples du modèle non-linéaire ont ressorti des résultats précis, en tenant compte des aspects sociaux, économiques, politiques, démographiques, géographiques et spécifiques bien plus représentatifs en termes d"analyses spatiales et globales. Certains déterminants significatifs peuvent même être considérés comme des déterminants robustes et structurels qui impactent positivement et/ou négativement la variable expliquée. C"est le cas, par exemples, de l"investissement en capital fixe ou en bétail, de la thésaurisation monétaire, du sans épargne, de l"emprunt, du revenu complémentaire de la transformation des produits agricoles, de la croissance économique, et de la surface rizicole exploitée pour les influences positives, puis de l"état matrimonial (être célibataire) du chef de ménage, et de la production annuelle de riz pour les influences négatives. Dans les modèles des données en panel, les inconvénients sont également nombreux. La période d"observations répétées et le nombre des ménages réellement cylindrés étudiés semblent assez courts par observatoire. Il peut y avoir des informations nécessaires qui manquent dans les analyses dynamiques et statiques du phénomène. Les variables exogènes étudiées dans le temps et dans l"espace deviennent donc limitées car elles sont souvent retirées du questionnaire (comme c"est le cas du VCT, des indicateurs de confort concernant le module habitat) selon la conjoncture économique de Madagascar et suivant l"objectif des bailleurs de fonds du ROR. De plus, "l"inconvénient est que ces spécificités sont propres à chaque individu [ménage] et chaque période, et que selon le problème rencontré et la nature des données, cette spécification n"est pas forcément appropriée", Pirotte [2011], p. 57. Il n"empêche que partant des hypothèses théoriques très nombreuses, parfois trop détaillées compte tenu de la complexité du sujet abordé, nous sommes arrivés à des résultats économiques intéressants plus clairs et plus précis en termes de déterminants qui peuvent être explicités comme facteurs des inégalités de revenus dans les ménages ruraux de Fénérive-Est et de Mahanoro. Deuxième partie Conclusion du quatrième chapitre 313 Une trentaine de déterminants est testée économétriquement dans le cas de données en panel pour essayer de trouver des résultats plus proches de la réalité des ménages ruraux, plus particulièrement sur les éventuels déterminants des inégalités de revenus. Les modèles linéaires et non linéaires ont apporté par la suite des enseignements riches en informations nous permettant de proposer des recommandations (voir la conclusion générale, pp. 321-325), notamment en matière des politiques économiques appliquées en économie du développement rural de Madagascar. Les données équilibrées ont donc permis d"apporter des éclaircissements empiriques pertinents qui ont été observés notamment dans chaque observatoire et présents dans les résultats d"ensemble. Les statistiques économétriques pluriannuelles relatent que quinze des identifiants significativement estimés pendant une période quinquennale sont les vecteurs essentiels de l"accroissement comme la décroissance du phénomène. Dans sa globalité, les facteurs qui influencent positivement, c"est-à-dire qui accentuent les inégalités de revenus semblent très nombreux parmi les déterminants significatifs. Mais, il semble que leur efficacité dans la réalité semble assez mitigée car la tendance est toute autre. Dans un état critique de pauvreté qui ruine actuellement la communauté rurale malgache, ce sont les quelques facteurs réducteurs qui ont, en revanche, plus d"impact sur le niveau de vie véritable des ménages. Les inégalités se réduisent en milieu rural pauvre. Les rapports inter-fractiles de revenus entre les plus aisés (le dernier centile) et les ultra-pauvres (le premier centile) se rétrécissent au fil du temps dans nos résultats. Deuxième partie Conclusion de la seconde partie 314 La revue de la littérature, les analyses théoriques et surtout empiriques axées essentiellement sur les inégalités de revenus ont abouti à la compréhension de la situation sociale et économique dans laquelle vivent les ménages ruraux des districts de Fénérive-Est et de Mahanoro. La base de données du Réseau des observatoires de Madagascar a fourni d"un important dispositif, permettant de travailler sur plusieurs années d"observation régionale (de 1999 à 2004 pour la zone Nord et de 2000 à 2004 pour la zone Sud). Les "données individuelles-temporelles" ressortent des résultats plus homogènes en termes de population statistique étudiée.

  est très significatif à Mahanoro où cet indicateur a atteint un summum très inégalitaire de 52,9. Les inégalités de revenus sont considérables dans les différents rapports interfractiles spatiaux où les résultats empiriques sont de 35,3 pour C99/C1 et de 9,3 pour P95/P5, puis de 5 pour D9/D1 à Mahanoro contre respectivement 61 et 11,9 puis 5,4 à Fénérive-Est. L"écart de revenus entre les familles les plus aisées et le reste des habitants ruraux, est remarquable. Dans les deux observatoires, les 1 %, 5 % et 10 % les plus aisés détiennent respectivement 7 %, 23 % et 34 % de revenus. Dans cette optique, la catégorie rangée dans les classes top 1, top 5, et top 10 s"avère être de plus en plus riche car elle est caractérisée par une hausse importante de revenus annuels. C"est la bonne saison agricole, en l"absence de cyclone et en dehors de la crise politique, qui présente des retombées positives pour toutes les catégories sociales. Au risque de nous répéter, les écarts de revenus des ménages intra-observatoires tendent à diminuer alors que ces écarts persistent et s"accentuent entre les observatoires.

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Annexe 6 .

 6 Courbes de Lorenz et indices de Gini par observatoire (Panel cylindré : 1999 à 2004) 1999 2000 IG FNR = 48,75 IG FNR = 40,34 ; IG MHO = 42,16 2001 2002 IG FNR = 44,52 ; IG MHO = 46,87 IG FNR = 40,98 ; IG MHO = 52,97 2003 2004 IG FNR = 44,85 ; IG MHO = 39,17 IG FNR = 38,60 ; IG MHO = 38,02 Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

  |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 02 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 03 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 04 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 05 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 06 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 07 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 08 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 09 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| 10 |_|_|_|_| ___ |_|_|_|_| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |__| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_| R4. Code de mode de faire valoir : Le propriétaire exploite: 1. Direct 9. Mise en gage mais exploitée par le propriétaire L' xploit nt n' st p s propriét ir : 2. Prise en location 3. Prise en métayage 4. Prise en prêt gratuit L propriét ir n' xploit p s: 5. Mise en location 6. Mise en métayage 7. Mise en prêt gratuit 8Irrigation : 1 és u mén gé (dont pomp g ) 2 és u tr ditionn l ( ours d' u, sour s…) 3 S ns irrigation mais parcelle horizontale avec diguette 4. Sans irrigation R11a et R11b. Problèmes de maîtrise de l'eau 1 . Technique de travail du sol : 1 L bour à l' ng dy 2 L bour p r l h rru 3 Simpl n ttoy g (mik ok ) 4 L bour p r l tr t ur/moto ult ur 5 Pas de labour (ex : zéro labour) 6. Piétinage 7. Autre _____ R13a et R13b. Technique de culture : 1. Traditionnelle 2. SRA 3. SRI 4. Semis direct en poquet 5. Repiquage en ligne simple 6. Semis à la volée 7. Semis direct amélioré excepté le zéro labour 8. Zéro labour R24a et R24b. Type de semence : 1. Amélioré 2. Traditionnel R30a et R30b. Origine des semences : 1. Sur dernière récolte 2. Fournies par le propriétaire 3. Auprès des coopératives/organismes de développement 4. Commerçant 5. Autres agriculteurs 7. Ministère ou sous la responsabilité directe des autorités 6. Autre ____________ 40 t 40b Utilis tion d' ngr is : 1 N'utilis p s 2 S ul m nt d l fumur ou du ompost 3 S ul m nt d l' ngr is himiqu 4 Fumur (ou ompost) et engrais chimique 5. En pâture 6. Arrière effet 7. Engrais chimique seulement dans la pépinière ou bain de plants avec un engrais chimique liquéfié avec de l'eau (avant le repiquage)

  En 2007En -2008, avez-vous , avez-vous cultivé d"autres cultures que le riz et/ou avez-vous reçu une production par la mise en métayage/location de votre parcelle ? culture ou culture anéantie (ou n' p s produit) ou n'a pas cultivé : 1. Nouvelle culture 2. Récolte anéantie (ou n' p s produit) 3 N' p s ultivé (m is un sto k initi l d ns 10) C30. Opération ou soin particulier apporté à la production (après la récolte) : 1 Enlèv m nt, d'un f çon simpl ou m nu ll m nt, d s v riés ( x : pourris) 2 Soin élém nt ir ou opér tion ss z simpl [l v r à l' u, éplu h r, dépouill r ( x : maïs), sécher, rendre mûr ou maturation (b n n …), égr n r…] 3 Opér tion ou soin xig nt un p u plus d s voir-f ir ou d'instrum nt p rti uli r [ uisson, fum g , f rm nt tion, tr nsform tion n huil ( lim nt ir , ss nti ll ), moutur ou broyage, ajout d'ingrédi nt(s)…] 0 P s d tr nsform tion 9 utr _____________ C33. Raison du tri ou de la classification : 1 H bitud 2 Exig n d s h t urs 3 Exig n d s sso i tions p rti ulièr s ( oopér tiv …) 4. Exigence des unités de transformation 9. Autre _______________ C5. Destination de la vente : 01. Vente directe aux ménages du fokontany 02. Vente de détail du voisinage 03. Commerçant du voisinage 04. oll t ur 05 r hé d l vill l plus pro 06 Int rmédi ir 08 r hé d'un gr nd vill 09 P r un ssociation ou une coopérative 10. Vente directe à une unité (entreprise) de transformation 07. Autre _________________ C34. Contrat préalable : 1. Pas de contrat 2. Contrat verbal 5. Contrat écrit C34a. Condition du contrat : 1. Pas de condition particulière 2. Condition liant seulement le producteur 3. Condition liant seulement l'acheteur 4. Condition liant les deux parties (producteur et acheteur) UTILIS TION D'INT NTS ET ÉV LU TION DES DEPENSES EN INT NTS (IT)

  de mois dans l'année consommez-vous d'aliments de base achetés ? |___|___| |___|___| SA6a. Pourquoi vous n'achetez pas d'aliments de base pendant la période de soudure ? 1 N' n p s b soin 2 Il n'y p s d' lim nt disponibl 3 L prix st trop él vé 4 çoit d s dons 5 çoit p r l 7 Substitué p r d' utr s lim nts 8. Cueilli dans les champs ou récupéré dans les rizières VCT 6DONNES PAR AUTRUI AU MÉNAGE OU EMPRUNTES OU ACHETES PAR LE MÉNAGE SA51-Avez-vous reçu des dons d'aliments ou avez-vous aussi emprunté ou acheté des aliments ?

1 - 5 - 7 - 1 . 6 - 4 . 0 . 4 - 5 - 6 - 1 - 7 - 0 . 1 - 2 - 3 -

 1571640456170123 Combien avez-vous dép nsé pour l s m ubl s, l s rti l s d' m ubl m nt et le revêtement du sol en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D2B. Combien avez-vous dép nsé pour l'h bill m nt, l ling d m ison t l s bijoux en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D2C. Combien avez-vous dép nsé pour l' h t d'ust nsil s d uisin n 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D3. Combien avez-vous dépensé pour la santé en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D4. Combien avez-vous dép nsé pour l s fr is d'é ol g t d s ol rité n 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D5. Combien avez-vous dép nsé pour l'inv stiss m nt t l s h ts d m téri ls agricoles en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D6. Combien avez-vous dépensé pour la construction ou la réparation de la maison en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D7. Combien avez-vous dépensé pour la construction ou la réparation du tombeau en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D8. Combien avez-vous dépensé pour les cérémonies familiales ou de voisinage en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D9. A combien évaluez-vous vos dépenses annuelles de transport en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D10. Combien avez-vous dépensé pour équiper la maison (radio, radio K7, m hin à oudr , bi y l tt , téléphon , l t ur…) n 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D11. A combien évaluez-vous vos dépenses pour les loisirs et les distractions en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D12. A combien évaluez-vous vos dépenses administratives en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D13. A combien évaluez-vous vos dép ns s pour l'églis ou l s érémoni s religieuses en 2007 / 2008 ? |___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___| D14. A combien évaluez-vous vos dépenses pour le remboursement des dettes, loyer et autres en 2007 / 2008 ? Argent gardé à la maison 2-Achat des bijoux 3-Prêt à d' utr s mén g s 4-pit lis tion p r l' h t (bét ils, m ison …) Création de nouvelles plantations 6-Dépôt en banque Dépôt dans les caisses mutuelles (CECAM, OTIV, TIAVO, VOL H SO …) 8-Dépôt à d' utr s sso i tions ___________________ 9-Exploitation agricole (cultures et élevage) Renouvellement de l'h bit tion (m ison, m ubl m nt, vêtements, ustensiles) Inv stiss m nt d ns d' utr s br n h s d' tivités En vue des périodes plus difficiles 5. utr pit lis tion qu d ns 1 t 2 (nouv ll m ison, bijoux…) Inexistence de prêteur 7-od lité d' mprunt in d pté (formalité lourde, déblo g trop t rdif du fin n m nt …) 2-T ux d'intérêt trop él vé Refus du prêteur 3-Pas de garantie individuelle ou collective La peur d' mprunt r 8Achat de PPN ou nourriture 2-B soin d' rg nt imprévu 3-Achat de bétail 4-Utilis tion à l' xploit tion gri ol ( h t d t rr , s m n s…) 5-Construction immobilière 6-Diverses cérémonies Achat ou collecte de produits pour revente 9-Achat de matériels agricoles Inv stiss m nt à d' utr s s t urs ou tivités 8-Autres :______________ Code"Origine" Famille hors ménage/voisin Usurier Commerçant

Figure 1 .

 1 Figure 1. Canaux par lesquels l"inégalité influe sur la croissance ....................................................................

Figure 2 .

 2 Figure 2. Triangle pauvreté-croissance-inégalités (PCI) ..................................................................................

Figure 3 .

 3 Figure 3. Hiérarchisation sociale avant et durant la colonisation ...................................................................

Figure 4 .

 4 Figure 4. Cercle vicieux de l"instabilité politique ..........................................................................................

Figure 5 .

 5 Figure 5. Cercle vicieux de la pauvreté ..........................................................................................................

Figure 6 .

 6 Figure 6. Cercle vicieux des inégalités de revenus ruraux..............................................................................

Figure 7 .

 7 Figure 7. Intervalles de la distribution de revenus ..........................................................................................

  1 que[START_REF] Pyatt | On the Interpretation and Disaggregation of Gini Coefficients[END_REF] procède à la désagrégation. Il suppose que chaque individu peut comparer son revenu avec celui d"un autre qui serait choisi au hasard dans la population totale. Par rapport aux auteurs précédents, cet article a considéré jusqu"à trois composantes.Pyatt [ibid.] "a montré que l'indice de Gini pouvait être décomposé en trois termes. Le premier dépend de l'inégalité à l'intérieur des sous-groupes. Le deuxième dépend de la différence des valeurs moyennes du revenu entre les sous-groupes. Et, le troisième est un terme résiduel qui est difficile à interpréter et dépend de la possibilité des distributions de revenus des différents sous-groupes de se chevaucher" 2 . Pour lui, les valeurs sur la diagonale indiquent les indices de Gini associés à chaque sous-population (intragroupe), et les valeurs hors diagonales sont égales à zéro lorsque les distributions ne se superposent pas.

Les méthodes de Bhattacharya et Mahalanobis et celles de Pyatt aussi associent la notion de chevauchement entre les revenus individuels. Ils considèrent l"alignement des valeurs de l"indice de Gini sur la diagonale et les inégalités de la superposition sont incluses dans la partie des inégalités intragroupes.

Mornet et al. [2014, p. 206

] pensent que "cette décomposition est légitime car les inégalités de chevauchement (les différences de revenu entre les groupes issues du chevauchement entre les distributions) sont dépendantes des inégalités intragroupes".

  A l"époque, les inégalités de revenus ont effectivement tendance à décroître entre 1875 et 1950. Les quintiles supérieurs suivent une baisse tendancielle tandis que les quintiles inférieurs évoluent en sens inverse. Par exemple, pour le cas des Etats-Unis

	Première partie
	Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature
	1.1. Revue statistique 1
	55

Durant son "discours présidentiel prononcé lors de la soixante-septième réunion annuelle de l'American Economic Association, à Detroit, Michigan, le 29 décembre 1954" 4 , Kuznets a présenté les résultats de ses travaux avec une interprétation nettement ambitieuse. Cette communication, parue en 1955 sous le titre "Croissance économique et inégalité de revenu" a donné naissance à la théorie de la courbe de Kuznets. A noter qu"il était conscient du caractère hautement spéculatif de sa théorie. D"ailleurs, dans la cinquième partie intitulée "Concluding Remarks" ou Remarques finales de ses travaux, il a volontiers admis que son article se fondait "peut-être sur des informations expérimentales, à raison de 5 %, et sur des spéculations, à raison de 95 %, dont certaines pourraient souffrir d"un excès d"optimisme",

Kuznets [ibid., p. 26]

. Ce prix Nobel d"économie a observé par pays l"indicateur du niveau de revenu (PIB/tête en PPA) et celui du niveau d"inégalités (indice de Gini ou rapport de la part des revenus du quintile 5 (Q1) le plus pauvre à celle du quintile le plus riche (Q5). Il a exposé quelques chiffres 6 concernant l"évolution de revenus de la population (en termes de quintiles et du "top 5" 7 ) avant impôts directs. Trois pays en ont fait l"objet : Etats-Unis, Royaume-Uni, et Allemagne (Prusse, Saxe).

. Théories de Clark, Rostow, Wagner : quel lien avec Kuznets ?

	Première partie
	Chapitre 1. Inégalités économiques : une revue de la littérature
	1.3
	58

  a présenté les travaux de Ahluwalia. Dans l"ensemble, l"hypothèse de Kuznets est validée, mais les résultats sont présentés d"une autre manière. "Les calculs de Ahluwalia mettent les points de retournement aux niveaux de PNB par tête suivants : 364 $ pour les 20 % les plus pauvres, 291 $ pour les40 % médians, 593 $ pour les 20 % les plus riches",Barthélemy [ibid., p. 9]. Selon Bourguignon

Tableau 1. Evolution des inégalités suivant U inversée

	X	G
	(PNB par tête exprimé	(Coefficient
	en US $ de 1971)	de Gini)
	100	0,4319
	200	0,4581
	243,6	0,4592	(Maximum)
	300	0,4582
	500	0,4489
	1000	0,4264
	2000	0,3978
	3000	0,3796

0,545 (son extrémum) pour se terminer à 0,381 dans les pays développés. Pour des études similaires, il est important de noter que dès 1977, Harold Lydall, fort de ses constatations sur 71 pays considérés dans un échantillon portant sur le revenu des ménages, a validé pleinement l'hypothèse de Kuznets.

Sources : tableau constitué par l"auteur, à partir de Harold Lydall

  3 comme facteur explicatif principal, semble confirmer les faits et les tests économétriques. Les résultats de Kuznets ont révélé que l"inégalité des revenus avait nettement baissé depuis le XIXe siècle dans les pays développés où elle était nettement inférieure à celle observée dans les PED 4 .

2.2. Idées de Lewis sur la croissance et les inégalités

Les économistes tels

Kuznets, Paukert, Ahluwalia, Lecaillon et al., et Morrisson ne

sont pas les seuls à justifier l"hypothèse du dualisme. Arthur

[START_REF] Lewis | Economic Development with Unlimited Supplies of labor[END_REF]

, prix Nobel d"économie en 1979, a travaillé aussi sur la relation entre croissance et inégalités de revenus. Il a même élaboré, un an plus tôt que Kuznets, un modèle théorique prédisant un accroissement des inégalités d"une "offre illimitée ou élastique" de travail capable d"attirer bon nombre d"ouvriers suivi d"un "tournant" finissant par provoquer leur baisse, au moyen d"un modèle bisectoriel basé sur le surplus de main-d"oeuvre. Le chercheur explique que le secteur moderne ou industriel bénéficie agricoles dont le produit marginal est faible, voire

1.1.2. Canaux par lesquels les inégalités influent sur la croissance

	Par contre, les résultats concernant la "corrélation négative" ne sont pas validés à propriété ; (2) l'expansion de l'instabilité politique et sociale conduisant à une grande
	l"unanimité. L"opinion se divise dans le rang des chercheurs. Par exemple, Kristin Forbes incertitude et à des investissements faibles ; (3) les politiques de redistribution encouragées
	[2000, pp. 885-886] conteste partiellement cette conclusion. En retravaillant sur les par l"inégalité de revenus qui imposent des contre-incitations pour dissuader les riches à
	données de Persson et Tabellini, et de celles d"Alesina et Rodrik, elle conclut qu"à court ou investir et au contraire les encourager à accumuler les ressources ; (4) des marchés du
	moyen terme, les inégalités initiales et la croissance n"auront pas forcément de corrélation crédit mal organisés qui conduisent à de faibles investissements de la part des pauvres,
	négative. Elle lance un avertissement en prévenant qu"il ne faut pas considérer ce cas notamment en termes de capital humain ; (5) le fait que les personnes à revenus moyens
	ont étudié ce sujet à travers les données statistiques de l"après-Seconde comme définitivement résolu car la clarification de la relation entre inégalité et croissance aient une part relativement réduite Ŕ ce qui admet des inégalités plus considérables Ŕ
	Guerre mondiale, pour 56 pays, sur la période 1960-1985. La situation observée dans ce appelle un surcroît de recherches théoriques et empiriques. Face aux divergences de points conduit à de forts taux de reproduction, qui en retour, ont un effet négatif sur la croissance.
	quart de siècle est que l"inégalité n"est pas un bon signe pour la croissance économique. de vue sur l"existence de "corrélation négative ou non", la littérature révèle que ces
	Ces auteurs développent un modèle théorique dans lequel la redistribution de revenus des désaccords reposent uniquement sur le fond du choix de variables de contrôle prises en
	plus riches vers les plus pauvres se fait par un vote démocratique. La personne qui détient compte. Weder et Oschinski [2002, p. 23] précisent que "si l"on considère les inégalités de
	la décision finale pour voter la redistribution est l"électeur qui se trouve au rang médian. Le richesse plutôt que les inégalités de revenus ou dans la consommation, les conclusions
	risque est que lorsque le votant médian devient de plus en plus pauvre, plus il réclame obtenues sont plus tranchées". L"étude portant sur les inégalités en matière de propriété
	davantage de redistribution. Ce mécanisme pour compenser les inégalités va résorber la foncière et la croissance, menée par Deininger et Squire [1998, p. 260] a révélé qu"il y a
	performance économique de sorte que la redistribution décourage l"accumulation de une corrélation négative entre ces deux variables.
	capital. Dans la même année, deux autres chercheurs tels qu"Alesina et Rodrik [1994] ont
	publié leurs résultats de travaux portant sur "Les politiques distributives et croissance
	économique", soutenant aussi la démarche démocratique, avec une période d"observation Les travaux récapitulés par Obwona et al. [2006] expliquent que les nouvelles
	exactement identique à celle de Persson et Tabellini [op. cit.]. Mais cette fois-ci, c"est sur théories d"économie politique qui établissent une relation entre les fortes inégalités et la
	un échantillon légèrement différent par rapport au nombre de pays. Comme leurs baisse de la croissance fonctionnent sur la base de canaux 1 présentés à la figure 1 (p. 74).
	prédécesseurs, ils ont trouvé aussi une corrélation négative entre croissance économique et Selon Thorbecke et Charumilind [2002], le rejet de la thèse de Kuznets [1955] a donné une
	inégalités, situation dans laquelle la courbe en cloche n"est pas vérifiée. impulsion à la nouvelle littérature qui soutient que la grande inégalité initiale compromet la
	En somme, Persson et Tabellini [op. cit.], Alesina et Rodrik [op. cit.] et Bénabou croissance. Il est intéressant de noter que même si la tendance actuelle remet en cause les
	[1996a] ont validé que "les résultats des modèles traitant des imperfections des marchés hypothèses sous-jacentes à cette théorie, comme le précise Barthélemy [1995], tout test de
	des capitaux décrivent ainsi une corrélation négative entre les inégalités initiales dans la cette hypothèse doit reposer sur ces bases, aussi discutables soient-elles.
	répartition des richesses et la croissance économique. Les imperfections du marché Ainsi, reproduisons-nous, dans la figure suivante, les différents types de canaux
	empêchent les agents économiques défavorisés d"exercer une activité plus productive empruntés à Thorbecke 2 et Charumilind [2002], avec un petit rajout de notre part pour le
	correspondant davantage à leurs capacités, ce qui freinera la croissance économique" 2 . Les cas de Bourguignon [2012] : (1) l"effet de l"inégalité de revenus sur la promotion des
	riches minoritaires s"enrichissent par le biais de l"épargne et de l"investissement activités (non productives) de maximisation de la rente qui réduit la sécurité des droits de
	autoreproductifs, tandis que les pauvres continuent de survivre dans la précarité.
	74

Figure 1. Canaux par lesquels l'inégalité influe sur la croissance

	Sources : auteur, et Marios Obwona, John Okidi et Sarah Ssewanyana [2006], pages 6-
	8 et 30 dont :
	(1)

Asie Europe Amérique Afrique possédaient

  qu"une infime part du PIB 1 mondial (moins de 3 %, en l"an zéro). Le continent Asiatique détenait plus de 70 % de la richesse mondiale, contre près de 19 % pour l"Europe et environ 9 % pour l"Afrique.

	100%
	90%
	80%
	70%
	60%
	50%
	40%
	30%
	20%
	10%
	0%
	0	1000	1500	1700	1820	1870	1913	1950	1970	1990	2012
					et reproduite ci-dessous, fait apparaître une très
	mauvaise répartition dans le monde depuis l"an zéro à 2012. Au début, les Etats-Unis ne
						93

Graphique 7. Répartition de la production 2 mondiale 0-2012 Au

fil des années, la situation économique des pays a beaucoup évolué : "

le PIB européen représentait 47 % du PIB mondial en 1913, et 25 % en 2012", d"après Piketty [2013, p. 106]. Maintenant, la richesse mondiale est concentrée en Amérique du Nord, en Europe et dans l"Asie riche. "Aux Etats-Unis, l"inégalité est revenue aujourd"hui à un

	niveau jamais observé depuis un siècle", précise Bourguignon 3 [2012, p. 8]. Il fait
	référence aux vingt premières années du XXe siècle où 10 % les plus riches dans le revenu
	(primaire) total des ménages des Etats-Unis détenaient près de 45 % des revenus.
	1 Notons que le PIB par tête est un indicateur très imparfait du bien-être économique des citoyens d"un pays,
	voir l"ouvrage de Stiglitz, Sen, et Fitoussi [2009], Richesse des nations et bien-être des individus :
	performances économiques et progrès social, Ed. Odile Jacob, Paris. Cela n"empêche qu""il est cependant
	pratique et significatif pour des comparaisons internationales, une fois prises en compte les différences de
	prix entre pays (indice de parité de pouvoir d"achat)", d"après Bourguignon [2012, p.11].
	2 D"après le site web de Thomas Piketty dans Paris School Economics : http://piketty.pse.ens.fr/fr/capital21c
	(Excel). Nom de feuille "GS1.1", consulté le 15 juillet 2015.
	3 Voir "Figure 2. Part des 10 % les plus riches dans le revenu (primaire), total des ménages : Etats-Unis,
	1920-2008", Bourguignon [2012], op. cit., p. 30. Il dit que ce revenu primaire est le revenu d"activité avant
	impôts et transferts aux ménages. En fait, les travaux de Piketty et Saez [2003] pour la période de 1913 à
	1998, ont été prolongés de 1920 à 2008 par Bourguignon.

95 1.1. Pays les plus égalitaires de la planète La

  : http://www.statistiques-mondiales.com/gini.htm consulté le 17/06/2015. couleur verte indique les nations les moins inégalitaires avec un indice de Gini inférieur à 0,3. La situation ne concerne que seize 1 pays et touche généralement les pays nordiques tels le Danemark

	Première partie
	Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar

100 Graphique 9. Milliardaires d'après le classement Forbes, 1987-2015

	Première partie
	Chapitre 2. Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar
	Sources : Thomas Piketty [2013, p. 691]. Données 1 prolongées par l"auteur pour la
	période de 2014 et 2015, à partir de données de Forbes.
	Pour l"année 2015, la liste de Forbes a publié 70 pays dans son classement annuel
	mondial 2 . Après le dépouillement des données de ce magazine, nous avons constaté qu"il
	n"y a que 36 Africains milliardaires répartis dans 10 pays 3 dans cette liste. Pour une
	moyenne d"âge de 61 ans, la valeur du patrimoine de ces fortunés Africains ne pèse au
	total que 108 milliards de dollars, environ 1,5 % du patrimoine des milliardaires recensés.
	Ensuite, près d"un tiers des milliardaires de la planète (536 personnes) sont des Américains
	des Etats-Unis. La Chine (213 chinois, soit un dixième de l"ensemble des fortunés) et
	l"Allemagne (103 Allemands) sont classées respectivement à la seconde et la troisième
	place. Il s"agit des grandes nations classées dans le "top 4 des premières puissances
	économiques du monde". Le Japon ne dispose que de 24 milliardaires. Rappelons que ce
	pays Asiatique fait partie du deuxième pays le plus égalitaire de la planète, derrière le
	Danemark qui ne possède que 5 milliardaires. Contre-exemple, l"Allemagne, première
	puissance économique européenne, est une nation égalitaire avec un faible indice de 0,283
	mais enregistre également un plus grand nombre de milliardaires.
	1 Euro = 1,1189 dollars Américains, selon le taux de change du 2 mars 2015 : http://fr.exchange-
	rates.org/Rate/EUR/USD/02-03-2015 consulté le 05/08/2015.

  3 .Morrisson et Murtin [op. cit.] admettent, certes que les inégalités de revenus se sont accrus à l"intérieur de pays, mais non partout dans le monde (Corée et Norvège, par exemple), à cause des politiques 4 différentes.

Dans les pays émergents, Morrisson et Murtin ont remarqué que la situation est quasiment stable. L"une des raisons est l"efficacité de la "politique de transferts aux pauvres", appliquée par les pays 5 d"Amérique Latine (Chili et Pérou, à titre d"exemple)

  En 2008, le volume d"IDE bénéficié par Madagascar s"élevait à 1 134 497 642 USD, selon la Banque

	1 400 000 000	15
	1 200 000 000	10
	1 000 000 000	5
	800 000 000
		0
	600 000 000
	400 000 000	-5
	200 000 000	-10
	0	-15

1

Banque mondiale

[2015a]

: http://donnees.banquemondiale.org/indicateur/BX.KLT.DINV.CD.WD?page=6 consulté le 12/04/2016. Faute de données disponibles sur les flux d"IDE, nous n"avons pas pu remonter l"information jusqu"en 1972, année de la première crise politique à Madagascar. 2 mondiale [2015]. La BCM [2008] précise que les flux d"IDE sont concentrés dans les secteurs suivants : industrie extractive (85,5 %), télécoms (7,71 %) et le négoce de véhicules (2,22 %) et autres (4,57 %). Les principaux pays d"origine des entrées d"IDE ont été respectivement : Royaume-Uni (50,3 %), le Canada (23,2 %), Bahreïn (6,4 %), Japon et la Corée du Sud (5,1 %) et le reste du monde (15 %). 3 Projet d"investissement Ambatovy est basé à Toamasina. C"est une coentreprise qui regroupe Sherritt International, SNC-Lavalin, Sumitomo Corporation et Korea Ressources Corporation.

1

  Les opérateurs économiques (Malgaches, Indo-Pakistanais) sont les cibles des malfaiteurs. Voir les deux articles récents : http://www.agencepresse-oi.com/kidnapping-a-tamatave-annie-torturee-et-executee/ pour l"enlèvement en novembre 2015, puis http://www.newsmada.com/2016/04/16/kidnapping-a-antsirabe-unkarana-enleve-par-des-hommes-armes/ pour celui d"avril 2016, consultés le 28/04/2016. 2 "Le fihavanana à Madagascar est un système de règles, normes et coutumes qui régissent la dynamique de la société locale, édicte les comportements interpersonnels, les modes de sociabilité et les stratégies antirisques", d"après Frédéric Sandron [2008], dans Le fihavanana à Madagascar : lien social et économique des communautés rurales, Revue Tiers-Monde, 2008/3 (n° 195), p. 507. 3 Bourguignon [2012], p. 74, évoque cette situation pour illustrer le cas des favelas brésiliennes ou des poblaciones colombiennes. Ce qu"il a expliqué (pour le cas de Rio, Bogotá ou Mexique) en termes d"insécurité est aussi actuellement valable pour Madagascar.

). 147 Graphique 20. Evolution du PIB par tête et du taux de croissance économique à Madagascar 1960-2015 Sources

	1 Dans la "Perspective Monde : outil pédagogique des grandes tendances mondiales depuis 1945" de
	l"Université Sherbrooke. La base de données est disponible en ligne et consultable sous :
	http://perspective.usherbrooke.ca/bilan/servlet/BMTendanceStatPays?langue=fr&codePays=MDG&codeSt
	at=NY.GDP.PCAP.KD&codeStat2=x consulté le 14/10/2015.

: auteur, à partir de données de la Banque mondiale

[2015]

, de l"Université Sherbrooke

1 [2015]

, et extension de travaux

de Razafindrakoto 2 , Roubaud et Wachsberger [2013, p. 4 et 2015b, p. 399]

.

Le Mémorandum économique du pays produit par la Banque mondiale 3 à la fin de 2008, a démontré à la fois le retard et la fragilité de la performance économique de Madagascar. Il explique que si le taux de croissance économique nationale s"était maintenu à un taux modeste de 2 % par an, pendant ces trois dernières décennies, le revenu par tête des malgaches aurait été plus du double de celui qui était observé à la fin de 2008. La situation s"est présentée autrement. La croissance économique est restée extrêmement basse durant ses dernières décennies, pas suffisante pour compenser le taux d"accroissement rapide de la population (2,94) 4 . Chaque fois qu"une accélération commençait à se produire, elle a été neutralisée par une crise politique. Les lourdes conséquences de la crise de 2002 ont nécessité pratiquement six ans pour que le pays retrouve son niveau antérieur. Ce rattrapage est à nouveau mis en péril en 2009 avec les retombées négatives de la crise politique sur la pauvreté et la croissance économique. 2 Razafindrakoto et al. [2013 et 2015] appellent ce type de graphique comme "le paradoxe malgache : croissance et crises socio-politiques 1960-2010". 3 Banque mondiale [2008], Madagascar : à la recherche du temps perdu vers une croissance soutenue et équilibrée : Mémorandum économique sur le pays. Rapport, Volume 2, Washington, DC. 4 Selon nos propres calculs faits à partir des données statistiques annuelles de Country Meters http://countrymeters.info/fr/Madagascar consulté le 16/10/2015.

  D"après le Chef de Service Municipal de la Commune urbaine de Toamasina, en octobre 2015. 150 La faible croissance retrouvée(3,45 % en 2015 pour une prévision de 3,85 % en 2016) 1 est très instable. Elle révèle encore une économie vulnérable aux chocs aussi bien endogènes qu"exogènes. Les investisseurs redoutent que la série noire de la baisse du PIB par habitant ne soit pas près de prendre fin. Une nouvelle crise politique plane encore.

1 PNUD [2014], Pérenniser le progrès humain : réduire les vulnérabilités et renforcer la résilience. Résumé du Rapport sur le développement humain 2014, New York, p. 17 et p. 20. 2 Les ruraux (93,7 %, contre 80,0 % des citadins) sont les plus touchés, d"après INSTAT [2016], pourcentage estimé à moins de 2$ par jour : http://instat.mg/madagascar-en-chiffres-2016/ consulté le 13/05/2016. 3

Evolution d'indices de Gini et du PIB par habitant à Madagascar de 1960-2010 Sources

  , et dans le même temps, l"indicateur de Gini était au plus bas atteignant le niveau de 43. C"est le niveau minimum constaté en trente-trois ans(entre 1960 et 1993). Inégalités de revenus dans le monde et à Madagascar 152 l"accroissement du nombre de la population joue un rôle déterminant. En 1960, Madagascar compte près de cinq millions d"habitants(5 099 371). Cinquante-cinq ans après, il en dénombre environ vingt-quatre millions (plus exactement 24 194 921), soit quasiment le quintuple(4,99). Le taux de fécondité, même s"il est en régression 1 , peut en être la cause. Dans cette situation, la grande Île est confrontée à un énorme problème où le taux de croissance démographique (une moyenne annuelle de 2,94) 2 devient supérieur au taux de croissance économique d"une moyenne de 1,96 par an 3 .

											Première partie
	10 20 30 40 50 60 Graphique 21. 0 0 100 200 300 400 500 600 PIB par habitant ($US) Chapitre 2. Graphique	Niveau d'inégalité
	1960	1965	1970	1975	1980	1985	1990	1995	2000	2005	2010
		Evolution d'indices de Gini.		Evolution du PIB par habitant ($US).

: auteur, à partir de données de la Banque mondiale

[2015]

, de l"Université Sherbrooke

[2015]

, de celles de Jean-Luc

Dubois [1998b]

.

A la fin du XXe et au début du XXIe siècle, la croissance économique était au rendez-vous. Elle est passée

de 4,6 % en 1999, à 4,7 % en 2000

et à 6 % en 2001. Parallèlement, le pouvoir d"achat mesuré en termes de PIB par habitant a connu une reprise encourageante respective de 282 USD, à 286 USD et à 294 USD. Ce retour de croissance a été aussi caractérisé par le retour grandissant des inégalités, allant respectivement de 41,8 et 43 enfin à 47,4. En somme, la croissance non soutenue durablement, entrecoupée par les crises, ne résout ni le problème des inégalités de revenus, ni la baisse du PIB par tête. Pourquoi ? 1.4. Croissance démographique, est-elle responsable ? La faible performance de l"économie malgache ne semble pas le seul déterminant des inégalités de revenus. En plus de la faiblesse du PIB par tête, la littérature indique que

22. Evolution du nombre de la population, du PIB par habitant et du taux de croissance économique à Madagascar de 1960-2015 Sources

	600	30 000 000
	500	25 000 000
	400	20 000 000
	300
		15 000 000
	200
		10 000 000
	100
	0	5 000 000
	-100	0

: auteur, à partir des données de la Banque mondiale

[2015]

, de l"Université Sherbrooke

[2015]

.

Cette croissance est trop faible pour maintenir le niveau de vie. "Même si la croissance s"est poursuivie à Madagascar, elle n"a pu compenser l"accroissement démographique et n"a pas bénéficié de façon identique aux différentes catégories de ménages", d"après Guénard et

Dubois [2001, p. 41]

. Cette situation nous fait penser à la vielle théorie des économistes classiques qui ont découvert que la croissance démographique forte ralentit la croissance économique. Selon

[START_REF] Malthus | Essai sur le principe de la population. Traduction par Éric Vilquin. Département de démographie de l[END_REF]

, la

1

A Madagascar, les naissances par femme sont passées

de 7,3 en 1960

(Université de Sherbrooke [2015]) à 4,2 en 2015, d"après les Statistiques mondiales [2015b]. 2 Selon nos propres calculs faits à partir des données statistiques annuelles de Country Meters http://countrymeters.info/fr/Madagascar consulté le 16/10/2015. 3 D"après nos propres calculs basés sur la série des données annuelles de Banque mondiale [2015] et de l"Université Sherbrooke [2015].

1

  Site web de Statistiques Mondiales[2015b]. citoyens des pays développés alors qu"une immense majorité de la population reste enfermée dans les trappes de pauvreté". Des belles villas et des grosses voitures neuves et tout-terrain de dernières versions, sont visibles, tandis que la majeure

	Toujours plus d"inégalités, telle est la leçon que nous pouvons tirer de ce second
	chapitre. Le creusement des inégalités, à l"intérieur des nations, touche de plus en plus les
	partie des habitants vit dans des conditions misérables, sans compter le nombre d"enfants pays pauvres comme les pays riches. Les principaux déterminants sont nombreux. L"écart
	vivant dans la rue, appelés localement "4 mi", signifiant absolument dépossédés. Plus de des salaires (entre supers-cadres et ouvriers), l"héritage 1 , la rémunération du capital,
	80 % des logements n"ont pas le minimum de confort adapté aux besoins vitaux des l"imperfection du marché, la taxation fiscale disproportionnelle entre classe moyenne et
	habitants. Le rapport du FMI [2015] estime que pour pouvoir contribuer à l"éradication de catégorie des riches, l"instabilité politique et la tension sociale, la mondialisation, la
	la pauvreté, la croissance économique de Madagascar devrait atteindre 7 % à 8 %. Or, la politique économique et sociale spécifique interne de chaque nation contribuent à
	loi de Finances pour 2014 prévoit seulement 3 %. l"accroissement, sinon à la quasi-stagnation des écarts (pour le cas de Madagascar depuis
	2001).
	peut aussi produire différents schémas 2 inégalitaires. Le facteur qui détermine si les
	inégalités augmentent ou décroissent ne semble donc pas être le taux de croissance
	économique ou le stade de développement, mais plutôt le type de croissance.
	158

2

D"après Statistiques mondiales

[2015b]

, contre contre 97 ‰ en 1990 selon les données de l"UNICEF-Madagascar http://www.unicef.org/french/infobycountry/madagascar_statistics.html consultées le 12/09/2016.

3 Droy et Rasolofo [2001]

, Entre cyclone et marchés mondiaux, la vulnérabilité des ménages de la côté Est de Madagascar, Séminaire La pauvreté à Madagascar : Etat des lieux, facteurs explicatifs et politiques de réduction, Antananarivo, 4-7 février, pp. 1-18. 157 les rapprochent des 2.3. Inégalités et pauvreté : un problème lié à la croissance de Madagascar ? La croissance économique reste instable, mais la politique redistributive du pays et le taux d"inflation appliqué semblent être également remis en cause. Même si le processus de croissance naissante qui a émergé au milieu des années 1990 s"est retrouvé interrompu à deux reprises, par les crises politiques, le PIB par habitant a augmenté de 14 % (de 265 à 302 USD) dans la phase du redressement économique de 2003 à 2008. Calculé à prix constants, ce PIB par tête régresse pour une population 1 en progression constante. Le nombre des pauvres augmente davantage et les inégalités de revenus des ménages persistent. La tendance sous-jacente de ce processus de croissance "hors crise" était proche de 5 % pour le PIB réel global, ou de moins de 2 % par habitant, d"après le FMI [2015]. A ce rythme sur dix ans, le PIB aurait augmenté de 65 %. Malheureusement, la croissance cumulée sur la période 2000-2010 est bien moindre, atteignant seulement 30 %, soit moins de la moitié de ce qu"elle aurait pu être. Sans croissance économique durable, les Malgaches ne peuvent ni trouver des emplois, ni améliorer leurs moyens de subsistance, ni développer leurs entreprises. L"État ne peut générer des ressources pour payer les biens, et les services publics et réunir les capitaux dont le pays a besoin. Le processus de croissance

1

  Depuis le mois d"avril 2007, Madagascar est officiellement découpée en vingt-deux régions. Celles-ci

proviennent d'un redécoupage territorial de six anciennes provinces. En conséquence, l"ex-province de Toamasina est divisée en trois régions : Alaotra Mangoro, Analanjirofo et Atsinanana. L"observatoire de Fénérive-Est est régi par Analanjirofo et celui de Mahanoro est administré par Atsinanana.

2

C"est une subdivision administrative de base malgache. Village traditionnel, il comprend soit des hameaux, des villages, des secteurs ou des quartiers.

3

Notre propre calcul basé sur les données statistiques disponibles dans les

PRD [2005]

des deux régions.

Observatoire de Fénérive-Est Observatoire de Mahanoro n° Sites d'enquête Commune Ménages n° Sites d'enquête

					Commune	Ménages
	Antsiatsiaka	Antsiatsiaka	50	1 Ankazotsifantatra	Ankazotsifantatra	100
	Ambatotsondrona Ampasimbe M.	50	2 Ambinanindrano	Ambinanindrano	100
	Rantolava	Ampasina M.	50	3 Ambodiharina	Ambodiharina	100
	Namahoaka	Mahambo	50	4 Ampitakihosy	Tsaravinany	100
	Marofinaritra	Ambodimanga II	50	5 Bemangahazo	Mahanoro	100
	Miorimivalana	Miorimivalana	50
	Vohilengo	Vohilengo	50
	Ambatoharanana Mahatsara	50
	Vohipeno	Vohipeno	50
	Ambanja	Ampasimbe M.	50
	Total		500	Total		500
	Source : auteur, (Ampasimbe M. : Ampasimbe Manantsatrana, Ampasina M. : Ampasina Maningory).

Ces sites correspondent à un choix raisonné pour illustrer une problématique du milieu rural, sous la forme d"un zoom. Ce zoom permet d"avoir un type d"information qu"on ne trouve pas nulle part ailleurs, et notamment pas dans les enquêtes ménages de l"INSTAT au niveau national, ni dans les enquêtes agricoles du Ministère de l"agriculture.

Les données statistiques d"enquêtes ménages du ROR sont considérées comme les plus fiables 1 et les plus complètes pour estimer le revenu en milieu rural (prise en compte de l"autoconsommation, de la diversité et de la saisonnalité des activités). Elles ont beaucoup de données sur les sociodémographies et les conditions de vie du ménage, et en particulier sur la sécurité alimentaire qui est l"objectif principal et le premier souci des ménages.

1.

1. Localisation géographique des lieux d'enquête Le

	Madagascar, les deux observatoires ruraux de Fénérive-Est et de Mahanoro se trouvent
	respectivement dans les régions d"Analanjirofo et d"Atsinanana. 381 km séparent les deux
	1 Elles sont mobilisées par des utilisateurs, y compris ceux qui travaillent sur l"analyse de la transformation
	de l"agriculture, comme la grande étude RuralStruc, pilotée par la Banque Mondiale et l"AFD [2009].

district de Fénérive-Est est situé à 17° 13′ Sud et 49° 15′ Est 2 et se trouve à 103 km au Nord de Toamasina 3 (chef-lieu de région d"Atsinanana). Celui de Mahanoro est localisé à 19° 54′ Sud et 48° 48′ Est 4 , et se situe à 278 km au Sud de cette grande ville portuaire (PRD

[2005, p. 32]

). En effet, la première cartographie présente la localisation des deux localités. Situés sur le bord de l"océan indien, le long de la côte Centre-Est de

2

Coordonnée géographique http://fr.academic.ru/dic.nsf/frwiki/622305 consulté le 30/07/2015.

3

"Nom connu anciennement sous le nom de Tamatave, grande ville portuaire de la Côte-Est de Madagascar.

Tableau 3. Nouvelle liste des noms de sites d'enquêtes de 2005 à 2008 Observatoire de Fénérive-Est Observatoire de Mahanoro n° Sites d'enquête

		Commune	Ménage	n°	Sites d'enquête	Commune	Ménage
	1 Amboditononina	Ampasina Maningory	166	1 Ambodiharina	Ambodiharina	167
	2 Ambatoharanana Mahatsara	167	2 Ampitakihosy	Tsaravinany	167
	3 Ambanja	Ampasimbe Manantsatrana	167	3 Masomeloka	Masomeloka	166
	Total		500		Total		500
	Source : auteur.

Par rapport au changement des sites et des ménages, il est, par ailleurs, possible de faire l'analyse économétrique de données de panel cylindré sur une période plus courte (5 ans pour les 369 ménages de Mahanoro et 6 ans pour les 298 ménages de Fénérive-Est).

Ménages élargis dans les observatoires Près

  très minoritaires dans les deux régions. Ils ne concernent que 3 % de l"échantillon. En termes de moyenne d"âge, neuf ménages unipersonnels sur dix sont dirigés par une femme de plus de 41 ans. A Mahanoro, la moyenne d"âge du chef de ménage est de 42 ans (minimum 16 ans), tandis qu"à Fénérive-Est, elle s"élève à 48 ans 1 . Vivre seul(e) ne fait pas partie de la culture des ruraux. La situation est différente par rapport aux pays occidentaux où le vieillissement de la population augmente le nombre des ménages unipersonnel.Le ménage nucléaire est une forme de structure de famille qui regroupe les deux parents mariés civilement et/ou traditionnellement, et leurs enfants non mariés. Les ménages de ce type sont très nombreux dans les observatoires (56 % des familles).

	2.1.2.2. Abondance des ménages nucléaires
	2.1.2.3.

de 45 % des ménages sont classés dans les ménages élargis. Les "(…) pays du Sud se distinguent précisément par la fréquence des ménages de grande taille et en particulier des ménages élargis",

(Tichit [2008, p. 14]

). Ce phénomène est souvent ouvert à la parentèle et peut comporter plusieurs générations. C"est la coexistence de plusieurs cellules familiales conjugales apparentées qui vivent sous un même toit et une même autorité. Le nombre croissant de chefs des ménages divorcés/séparés ne fait pas diminuer la situation. Le ménage recomposé est inclus dans le ménage élargi. Il peut comporter un couple d"adultes vivant avec au moins un enfant né d"une union précédente de l"un des conjoints. Souvent le ménage recomposé, dont la femme est encore en âge de procréer (15 à 49 ans), verra la famille s"agrandir de 4 enfants et plus. Les données pluriannuelles régionales ont montré que les proportions des ménages élargis se sont stabilisées à 44 % pour Mahanoro et de 42 % à 47 % pour Fénérive-Est. La fameuse tradition "fihavanana

2

  Mahanoro (111 ménages sur 369, soit30 %) qu"à Fénérive-Est (66 ménages sur 298, soit22 %). La part des familles monoparentales continue légèrement d"augmenter dans la zone Nord. Elle est passée de19 % en 1999 à 22 % en 2004, contre une stabilité à environ 30 % à Mahanoro. La majorité des ménages monoparentaux sont des parents séparés ou divorcés, veufs et célibataires. Luigi Lorenzetti [op. cit.], pp. 559-562. Selon cet auteur, "les « bras » correspondent aux actifs, personnes de 15 à 59 ans", cités par Daniel Paul [ibid.], dans Poussou et Robin-Romero [Ibid.], p. 237.

3

. Ce critère d"âge n"est pas généralement admis à Madagascar car bon nombre de personnes âgées de plus de 25 ans non mariées, sans ressources financières (en chômage permanent), vivent avec leurs parents. Dans l"ensemble, le nombre des ménages monoparentaux représente 168 foyers sur 667, soit environ 25 % des ménages. Un peu plus de trois-quarts des ménages monoparentaux sont dirigés par des femmes. Dans les secteurs étudiés, la situation varie d"une zone à l"autre. Le pourcentage est plus fort à 1 2 Jean Claude Peyronnet [1975], "Famille élargie ou famille nucléaire ? L"exemple du Limousin au début du XIXe siècle", Revue d'Histoire Moderne et Contemporaine (RHMC), octobre Ŕ décembre, pp. 568-582, cité dans Daniel Paul [2006], Paysans du Bourbonnais : une société rurale face au changement, 1750 Ŕ 1880, Presses Universitaires Blaise-Pascal, Collection Etudes sur le Massif central, Centre d"Histoire Espaces et Cultures (CHEC), Clermont-Ferrand, p. 142. 3 INSEE : http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?ref_id=ip1195 consulté le 19/02/2016.

Tableau 4. Etat matrimonial des parents et taille des ménages

					Deuxième partie
			Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
		1 à 3	3 à 5	5 personnes
		personnes personnes	et plus	Total
	Parent célibataire	0,9	1,6	1,2	3,7
	Parents mariés	4,8	19,4	50,8	75,0
	Parent divorcé/séparé	2,9	5,4	4,5	12,8
	Parent veuf(ve)	1,7	3,0	3,8	8,5
	Total	10,3	29,4	60,3	100
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et
		Mahanoro de 1999 à 2004.

  Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanorode 1999 à 2004. 182 Les rapports de masculinité (nombre d"hommes pour 100 femmes) par classe d"âge illustrent qu"entre zéro et quatorze ans, il y a plus de sexe masculin que de féminin. Il naît plus de garçons que de filles. Les inactifs (environ 29 %) compris entre six et quatorze ans sont fortement constitués par des élèves. Cette tendance s"inverse à partir de 15 ans du fait de la surmortalité masculine. Au-delà de 64 ans, nous assistons à une diminution très nette du pourcentage d"hommes, situation qui s"accélère avec l"âge. La moyenne d'âge 1 des hommes (61,97 ans) est inférieure à celle des femmes (66,1 ans).Le tableau ci-dessus met en évidence la grande jeunesse de la population rurale des Betsimisaraka. Ces statistiques présentent des caractéristiques générales semblables à celle des autres régions de l"Île, et aussi à celles des populations africaines au Sud du Sahara,

		H	Nombre F	Total	H	Pourcentage F Total	Rapport de masculinité
	0-5 ans	345	336	682 19,4 18,1 18,8	103
	6-14 ans	530	519 1050 29,9	28 28,9	102
	15-64 ans	844	929 1773 47,5 50,1 48,8	90,9
	>= 65 ans	57	72	127	3,2	3,8	3,5	81,4
	Total 1776 1856 3632 100 100	100	95,8

notamment au

Cameroun (3e RGPH [2010, p. 4]

). Elles se caractérisent par des pourcentages assez élevés dans les premiers intervalles, et un rétrécissement progressif, au fur et à mesure que l"on avance en âge. Elles portent également la trace d"une fécondité considérable (5 enfants par femme, EDS

[2004]

), associée à une mortalité tout aussi élevée (7,61 ‰) 2 . Le déficit de la population dans la classe de 15 à 64 ans est fortement observé dans plusieurs villages 3 bordant la route nationale, la voie fluviale comme le canal des Pangalanes. Bon nombre des jeunes adultes émigrent vers les grandes villes comme Fénérive-Est, Toamasina et Mahanoro en quête de travail.

Actifs de 15 à 64 ans selon les activités

  1 . Il est donc intéressant de tester, plus tard, cette hypothèse à travers les différents calculs de coefficients de Gini, et les diverses représentations graphiques de courbes de Lorenz, les modèles économétriques entre observatoires et intra-observatoires.Le taux d"occupation, qui se définit comme l"effectif de la population active occupée (15 à 64 ans) divisé par le nombre de la population active (occupée + chômeur) pour la même classe d"âge multiplié par cent, est de 91,6 %. Ce pourcentage élevé s"explique par la participation active des villageois à l"activité économique en milieu rural.Les activités agricoles demandent beaucoup de main-d"oeuvre et concernent quasiment tous les actifs humains disponibles d"où l"importance des ménages élargis. Simultanément, le taux de chômage 1 rural est très réduit (1 %). Cette situation est semblable à celle du Burkina Faso en 2006 où Compaoré,Namalgue, Bado [2009, p. 111] ont remarqué que "le chômage est quasi-inexistant dans le milieu rural et ce, à cause d"inexistence d"un marché de travail structuré dans ce milieu". Le secteur rural de Madagascar, notamment celui des régions étudiées, est déficitaire en offres d"emploi.Le nombre d"inactifs accroît le fardeau pesant sur les ruraux-travailleurs. Les conséquences sont : le pouvoir d"achat s"effrite, la pauvreté persiste, et au-delà, la croissance économique du pays est molle. "Le ratio de dépendance démographique est fonction de la structure par âge de la population. C"est le rapport du nombre d"individus supposés « dépendre » des autres pour leur vie quotidienne Ŕ jeunes et personnes âgées Ŕ et le nombre d"individus capables d"assumer cette charge" 2 . Le ratio de dépendance se définit comme le nombre d"individus sans emploi rapporté au nombre d"individus avec emploi. Il , est faiblement représenté (près de 1 % des cas). Les activités de transformation (huiles essentielles de girofle, de niaouli, alcool fort local à base de canne à sucre, etc.) sont plutôt plus présentes dans les activités secondaires. Le secteur tertiaire caractérisé par le commerce (épicerie, gargote, etc.) et les services (enseignement, domestique, etc.) ne concerne qu"environ 7 % des ménages. Dans l"ensemble, peu de ménages pratiquent l"élevage et des métiers liés à l"exploitation de forêt.

	Tableau 6.

1.1.1.

Pour plus de précision dans l"analyse des activités principales individuelles, nous focalisons notre étude sur la tranche d"âge de 15 à 64 ans, âges correspondant aux "bras" 2 , c"est-à-dire à la population active de 1 773 personnes recensées. Ces ressources humaines sont constituées de 47,5 % d"hommes (844 individus) et de 50,1 % de femmes (929 individus). Elles exercent des activités principales peu variées. Les agriculteurs sont majoritaires (85,3 %), les éleveurs et les pêcheurs "exploitants" très moins nombreux

(0,3 %)

. Malgré certaines zones littorales ouvertes à la fois à la mer et aux rivières/fleuves, la pêche figure seulement dans les activités secondaires de la population. La priorité va à la riziculture. Le personnel de services et les vendeurs

(4,3 %)

, les artisans et les ouvriers

(1 %)

, les professions intermédiaires et intellectuelles (0,7 %) faiblement représentés, complètent les grands groupes de métiers 3 .

s"obtient en rapportant l"ensemble des personnes âgées de moins de 15 ans, et âgées de 65 ans et plus, inactives, et celles qui sont au chômage, à la population active occupée de 15 à 64 ans. Ce ratio s"élève à 1,24 en 2004, c"est-à-dire il y a 1,24 individu sans emploi pour chaque travailleur. La production de ce dernier constitue donc le pouvoir d"achat de 2,24 personnes, ce qui conduit la population rurale vers la paupérisation.

1.1.2. Professions principales du chef de ménage

Le poids du secteur primaire, plus particulièrement dans l"agriculture, prédomine dans les activités familiales. Un peu plus de 90 % des chefs de ménage sont concernés dont la riziculture est la plus grosse consommatrice de main-d"oeuvre. Le secteur secondaire qui "regroupe l"ensemble des activités consistant en une transformation plus ou moins élaborée des matières premières"

3

Répartition des activités principales de chef 1 de ménage et conjointe

  les quinze sites des observatoires. Pour eux, ce métier d"artisanat est une "source monétaire certaine" parce qu"ils ont une activité contractuelle avec des clients réguliers à qui ils livrent leurs produits. De plus, la situation géographique est un gros atout pour attirer les touristes (entre Fénérive-Est, Mahambo et Foulpointe). La similitude existe également entre le Sud et le Nord : les communes accessibles sont les plus actives en matière d"activités commerciales et délaissent un peu la riziculture.

	1.1.
		Homme	Femme
	Activités principales	(chef de ménage)	(conjointe)
		Nombre	%	Nombre	%
	Inactif, chômeur, élève, étudiant, retraité	6	0,9	2	0,4
	Secteur primaire	610	90,9	474	94,2
	Agriculture	605	90,2	474	94,2
	Elevage	2	0,3
	Exploitation forestière	2	0,3
	Pêche	1	0,1
	Secteur secondaire	8	1,2	3	0,6
	Construction	2	0,3
	Artisanat	6	0,9	3	0,6
	Secteur tertiaire	43	7,0	24	4,8
	Commerce	13	1,9	20	4,0
	Services	30	5,1	4	0,8
	Total	667	100	503	100
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est
	et Mahanoro de 1999 à 2004.

Lorsqu"on analyse la situation d"un district à l"autre, on s"aperçoit que le plus grand pourcentage des chefs de ménages dont les activités sont liées à l"agriculture, se situe à Fénérive-Est avec 92,3 %, contre 87,9 % à Mahanoro. Dans une analyse désagrégée très particulière (par site d"enquête), nous remarquons que l"artisanat fait vivre jusqu"à 20 % des villageois de Namahoaka 2 . Ce travail connaît un essor considérable car les chefs de ménage concernés sont passés de 12 % en 1999 à

20 % en 2004 (cf. CARE International [2000, p. 17 ; 2005, p. 19]

). En conséquence, le nombre d"agriculteurs est en régression, une exception parmi

3. Emplois essentiels de conjointe du chef de ménage A

  part les tâches ménagères, les femmes rurales s'occupent aussi des activités agricoles. Selon les statistiques, les femmes représentent près de 94 % de la force de travail nécessaire à la production de riz. De manière générale, les hommes et les femmes sont mobilisés pour des opérations différentes. Les travaux de force physique (labour, piétinage et battage) sont assurés par les hommes, tandis que les femmes sont spécialisées dans des travaux d'endurance comme le repiquage. A Fénérive-Est comme à Mahanoro, la récolte du riz est effectuée sur les épis et non par arrachage des plantes, et ce travail est aussi confié aux femmes. Un peu moins de 5 % des conjointes se lancent dans les activités commerciales. Cet état de chose met en évidence que les femmes ont plusieurs rôles 1 importants dans la famille. Non seulement, "les femmes rurales représentent le pilier sur lequel repose la Pour diminuer les inégalités de revenus dans les activités principales féminines, la rémunération salariale devrait être fixée par rapport au salaire moyen (homme-jour) et par type d"opérations et non en fonction du sexe. Les femmes sont moins rémunérées et ne reçoivent qu'entre 70 % et 90 % du salaire journalier des hommes. Cette situation a été observée à Fénérive-Est, où le salaire moyen (homme-jour) pour la récolte de riz est de 1 000 ariary (0,41 $) pour les hommes, contre 800 ariary (0,3 $) pour les femmes.La démarche est parfaitement identique à celle des activités principales. Les métiers secondaires 1 du chef de ménage et de ceux de conjointe sont présentés dans le tableau ciaprès et interprétés dans les deux sous-paragraphes suivants.

	1.2. Activités complémentaires
	Tableau 7.

main-d"oeuvre agricole dans beaucoup de pays en développement" 2 , elles ont aussi une journée de travail 3 plus longue que celle des hommes. Selon PNUD

[2003]

, les femmes en milieu rural ont en moyenne une journée de travail de 9h40 et les hommes de 8h20. La FAO avance que "pour lutter contre la faim dans le monde, nous aurons besoin de l'énergie des hommes et des femmes. Dans le monde, les femmes rurales sont la clé de la sécurité alimentaire : elles constituent une part importante des producteurs agricoles et jouent un rôle crucial dans l'alimentation de leurs familles et de leurs nations"

4

. 187

Répartition des activités secondaires de chef 2 de ménage et conjointe

  D"après Gondard-Delcroix [2007, p. 2], "l"analyse montre que les ménages les moins bien dotés en ressources sont incapables de mettre en oeuvre les formes de diversification des activités qui protègent de la pauvreté et sont au contraire contraints à s"engager dans des formes de diversifications associées à la

		Homme	Femme
	Activités secondaires	(chef de ménage)	(conjointe)
		%	%
	Secteur primaire	47,9	37,2
	Agriculture	24,1	23,0
	Elevage	0,7	0,6
	Exploitation forestière	9,6	0,6
	Exploitation minière	0,2	0,1
	Pêche	13,2	13,0
	Secteur secondaire	30,4	39,7
	Alcool "toaka gasy"	1,4	0,5
	Huiles artisanales	13,5	2,6
	Artisanat	15,5	36,7
	Secteur tertiaire	21,7	23,1
	Commerce	14,3	15,8
	Services	7,4	7,3
	Total	100	100
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est
	et Mahanoro de 1999 à 2004.

1 pauvreté durable". Voir aussi Gondard-Delcroix

[2009a

], "Risque, pluriactivité rurale et dynamique de pauvreté. Une étude qualitative en milieu rural malgache", Journal of Human Development and Capabilities : A Multi-Disciplinary Journal for People-Centered Development. Volume 10, Issue 1, March, pp. 77-101. 2 Y compris les femmes chefs de ménage dans les familles monoparentales. Il en est de même pour les tableaux 8 et 9 (voir p. 193 et p. 200). 1.2.1.

Fonctions secondaires du chef de ménage

  Pour améliorer les ressources monétaires, les membres de la famille sont contraints de pratiquer des activités complémentaires. En 2004, le pourcentage des chefs de ménages qui ont au moins une activité secondaire est de 94 % (100 % pour les hommes et 81 % chez les femmes). C"est une affaire purement familiale car tous les membres du ménage (y compris les enfants qui ne vont pas à l"école) sont concernés. A cause du morcellement des exploitations agricoles, les paysans intensifient la pluriactivité. En moyenne, un chef de ménage pratique 1,6 activité secondaire. Par exemple, à part les tâches liées à la riziculture pour un calendrier cultural défini, une personne active peut extraire l"huile essentielle et travailler en tant qu"ouvrier agricole. Le temps consacré à ces métiers n"est pas simultané, mais se décale selon les saisons. Cet individu peut aussi assurer le petit élevage dans la quotidienneté comme troisième activité. Pour un ménage composé en moyenne de 2,6 personnes actives, le nombre des activités secondaires pourrait atteindre quatre.

2.2.1. Scolarisation du chef de ménages et de conjointe

  Près d"un chef de ménage (homme) sur cinq et trois sur dix des femmes ne savent ni lire, ni écrire. L"analyse pluriannuelle révèle que les chefs de ménage de Mahanoro sont mieux instruits que ceux de Fénérive-Est. Les pourcentages de ceux qui "savent lire" et "savent écrire" s"élèvent à 80,5 % dans le Sud, contre 68 % dans le Nord 1 . Ceux qui ont été à l"école et ont oublié la façon de lire et d"écrire ou ceux qui "se débrouillent", sont moins de 10 %.

	Tableau 8. Niveau de lecture et d'écriture et fréquentation de l'école
		Homme	Femme
		(chef de ménage)	(conjointe)
	Pourcentage	%	%
		Niveau de lecture
	Savent lire	72,3	56,5
	Se débrouillent	7,3	9,9
	Ne savent pas	20,4	33,6
	Total	100,0	100,0
		Niveau d"écriture
	Savent écrire	72,2	56,4
	Se débrouillent	7,4	10,0
	Ne savent pas	20,4	33,6
	Total	100	100
		Fréquentation de l"école
	Ayant été à l'école	81,5	69,2
	N'ayant jamais été à l'école	18,5	30,8
	Total	100	100
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et
	Mahanoro de 1999 à 2004.
	Dans un contexte éducatif précaire, il est difficile au sein du ménage, d"encourager
	les enfants à poursuivre longuement des études scolaires et/ou universitaires. L"inégalité de
	chances scolaires (Boudon [1990]) persiste au niveau des enfants scolarisables et
	scolarisés, notamment dans le cas où le père et la mère sont analphabètes. Le pourcentage
	des conjointes ayant affirmé "savoir lire" et "savoir écrire" est plus faible que celui des

  , op. cit., a repris quelques chiffres de l"enquête FQP de 1977 pour le cas des générations françaises de 25 à 64 ans, pour illustrer que "la fréquence d'obtention du bac varie de 94 % pour les fils de professeurs dont la mère était diplômée d'études supérieures à 1 % pour les fils diplôme des deux parents. A toutes ces contraintes s"ajoutent aussi celles qui sont liées à l"économie du ménage et aux particularités des régions qui bénéficient moins d"infrastructures scolaires dignes de ce nom.

	Deuxième partie
	Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
	père seulement ou
	197

d'exploitants agricoles dont ni le père, ni la mère, ne possédaient le certificat d'études. (…) Lorsque le fils vient d'une famille de cadres supérieurs/professions libérales avec licence universitaire ou grande école, dans 57 % des cas, il a un diplôme universitaire de 2 è ou 3 è cycle ; dans les familles d'artisans ou de petits commerçants, le pourcentage est de 5,3 % ; il est de 1,7 % dans les familles ouvrières", dans http://skhole.fr/les-causes-de-l-in%C3%A9galit%C3%A9-des-chances-scolaires-par-raymond-boudon consulté le 24/05/2013.

Lien entre diplôme et activités principales du chef de ménage

					Deuxième partie
			Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
	Tableau 9. Agriculteur	Inactif chômeur	Autres Total
	Nombre	605	6	56	667
		%	%	%	%
	Rien	64,5	0,9	2,4	67,8
	CEPE	22,1	0	2,9	25,1
	BEPC	3,3	0	2,4	5,7
	BAC et plus	0,3	0	1,1	1,4
	Total	90,2	0,9	8,8	100
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et
		Mahanoro de 1999 à 2004.
			200

Ces statistiques illustrent que les personnes scolarisées ayant un diplôme "élevé" ne reviennent guère dans leurs villages. Le marché de travail fait défaut. Les titulaires du diplôme de BEPC et de "baccalauréat et plus" recherchent un travail moins physique, mais mieux payé dans les grands centres urbains. S"ils retournent au village, notamment les universitaires, peu d"entre eux interviennent dans l"agriculture (inférieur ou égal à 0,4 %).

  La somme de ces deux variables donne les résultats des revenus globaux des ménages. Analysons un par un tous les revenus générés par chaque type d"activités. Prenons en premier lieu, le cas du revenu rizicole à partir de la vente du riz et de l"autoconsommation familiale. Cette dernière composante est évaluée à partir de la quantité réellement autoconsommée et du prix de vente durant la saison normale (hors période de soudure). Sachant que le riz reste l"aliment de base des Malgaches, il est à supposer que si les ménages n"ont pas autoconsommé leur production, ils vont recourir à l"achat ou à l"emprunt. 206 En d"autre terme, le revenu d'exploitation (RE), également appelé l'excédent brut d'exploitation (EBE), est la différence entre les produits d"exploitation et les charges d'exploitation. Si la différence est positive (ou négative), le ménage dégage un bénéfice (ou une perte) d"exploitation. Dans le cadre de cette étude, l"EBE se définit par la valeur ajoutée diminuée de main-d"oeuvre (MO) :où MO totale est la somme totale de main-d"oeuvre par type d"activités. de 93 % (dont 64 % pour payer les salariés et 29 % pour financer l"entraide de la société). Concernant les coûts totaux moyens en ariary de la main-d"oeuvre extérieure par type de culture et selon la catégorie de celle-ci, il ressort de l"observation que les dépenses monétaires sont relativement faibles.Le recours à la "main-d'oeuvre extérieure" ne se présente pas de la même manière, en termes régionaux. Il est moins important tant pour la "riziculture" que pour les "autres élevée par rapport au cas précédent. Malgré ce contraste existant dans la zone Sud, le coût total moyen par ménage dans la "riziculture" et dans les "autres cultures" reste quasiment le même, en termes de valeur monétaire. En somme, l"excédentEBEtotal = [VA totale Ŕ MO totale ] riz + [VA totale Ŕ MO totale ] cul + [VA totale Ŕ MO totale ] éle.

		Deuxième partie
		Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
	est légèrement plus brut d'exploitation (EBE) se réduit considérablement après la déduction de la main-
	d"oeuvre dans le total de la valeur ajoutée. Pour les différentes applications numériques, la
	EBE total = Equation (II) Ŕ MO totale démarche est similaire à la précédente avec, cette fois-ci, les calculs de l"EBE pour chaque
	type d"exploitation. A la fin, nous avons :
	C"est-à-dire :
	EBE total = VA totale Ŕ MO totale EBE total = EBE riz + EBE cul + EBE éle	(III) (IV)
	Par déduction, nous obtenons l"équation qui se présente comme suit :
		, où	est
	le revenu courant selon Friedman,	symbolise le revenu permanent,	désigne le
	revenu transitoire, et t est le temps.
	Friedman précise que les ménages consomment en fonction de leur revenu
	permanent et épargnent la différence entre revenu courant et revenu permanent. Dans le
		207

Pour le facteur "travail" dans le système de production agricole des ménages, les résultats d"enquête font apparaître que le recours à la "main-d'oeuvre extérieure" est observé annuellement, aussi bien dans la riziculture que dans le cadre des autres types de culture. L"on distingue deux principaux types de main-d"oeuvre : la main-d'oeuvre salariale et celle qui s"effectue dans le cadre de l"entraide des membres de la société. Les opérations de labour, de sarclage, d"arrachage, de récolte et du transport sont les plus concernées par la main-d"oeuvre extérieure. Au fil des années et sur l"ensemble de l"observatoire de Fénérive-Est, environ un quart des ménages a fait appel à la main-d"oeuvre extérieure pour la riziculture (28 % en tant que salariés et 22 % dans le cadre de l"entraide sociale), un peu plus de la moitié pour les autres types de culture. Par rapport à la répartition des dépenses des ménages en main-d"oeuvre, selon le type de cultures, il ressort de l"analyse la très forte prédominance de la riziculture dans les dépenses en main-d"oeuvre extérieure. Elle s"élève à hauteur cultures", dans l"observatoire de Mahanoro. Par exemple, environ un ménage sur cinq seulement a recouru à la main-d"oeuvre extérieure, pour le cas de la riziculture, dont 13 % pour le salariat et 8 % dans le cadre de l"entraide. Pour les "autres cultures", la demande

2. Composantes de revenu courant et global

2.1. Revenu courant des paysans : théories et évidence

Le revenu courant est défini comme le revenu quotidien du ménage, considéré pendant une période donnée. Pour cette étude, la référence est l"année (les douze derniers mois). Selon Friedman

[1957]

, le revenu courant est formé par le revenu permanent 1 (basé sur le revenu observé au présent et durant les périodes passées) et le revenu transitoire (revenu non prévu : héritage, gains divers). Le premier est basé sur des anticipations adaptatives, c"est-à-dire à partir du revenu de la période antérieure. Les ménages s"attendent à le conserver à l"avenir. Le revenu permanent représente la partie assez stable du revenu. Le second est la part du revenu imprévisible à l"avenir. Le revenu transitoire est donc la différence entre le revenu courant et le revenu permanent. L"hypothèse de cet économiste américain est que le revenu courant subit annuellement des chocs temporaires aléatoires. Son modèle s"écrit de la manière qui suit : monde rural de la côte Centre-Est de Madagascar, cette formule est difficilement

1 Milton Friedman [1957]

, A Theory of the Consumption Function, National Bureau of Economic Research, N. J., Princeton University Press.

  Cette dernière est négligeable dans les données traitées. Pour le cas de cette analyse, le revenu exceptionnel des ménages de Fénérive-Est et de Mahanoro est donc constitué globalement du revenu de l"élevage (vente exceptionnelle) et du revenu de patrimoine. L"équation devient alors :

					Deuxième partie
				Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
		(	)	(	)	(VIII)
	Le montant de cette opération est présenté par observatoire dans les analyses
	empiriques que nous verrons plus bas.
	2.3.1.1. Revenus de l'élevage
						VII)
	Où	est le revenu exceptionnel au temps t,
	(		) signifie le revenu de vente de bétail et de volailles,
	(		) représente le revenu de cession (vente) de terrain,
				213

(

) symbolise la vente de bijoux, etc.

1 L"IPC ou l"Indice des prix à la consommation = taux d'inflation + 100 [base 100, l"année de référence]. 2 Site web Lemercier : http://lemercier.ouvaton.org/docannexe.php?id=114 consulté le 11/03/2014, p. 6. Par rapport aux régions du Sud et du Moyen-Ouest de Madagascar 1 , la côte Centre-Est étudiée n"est pas réputée pour son cheptel bovin : les zébus servent généralement aux événements socioculturels ancestraux (pour une dépense ostentatoire) et à la traction. A défaut des moyens mécanisés et/ou motorisés, "les exploitants agricoles dont la majorité dispose de bovins semblent tirer un meilleur profit en utilisant les bovins pour les travaux agricoles (traction et piétinage) que dans la production de viande" 2 . L"élevage est une activité qui remplit plusieurs fonctions au sein des observatoires ruraux : autoconsommation, revenus monétaires, fourniture d"intrants (fumier), outil de travail pour différentes activités, capital mobilisable en cas de nécessité extrême d"argent, etc. Le cheptel bovin est attelé pour le labour des champs ou pour le transport. Il aide les éleveurs, dans la majorité des cas, au piétinage des rizières. Le système d"exploitation extensif domine amplement pour l"élevage des zébus et des volailles. Ce système d"exploitation n"est pas strictement orienté vers une logique de production et de commercialisation. Ainsi, l"élevage 3 extensif et les produits de l"élevage constituent une faible part du revenu des ménages. La vente éventuelle d"animaux sur pied figure dans le poste de revenu exceptionnel avec une proportion de 4 % du revenu global. La formule retenue pour le revenu de l"élevage est la suivante :

218 Graphique 29. Structure du revenu global par ménage

  Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.En termes monétaires, nous avons le montant 1 du revenu global moyen suivant, pour les deux observatoires ruraux et pour l"ensemble de la zone étudiée :

		Deuxième partie
		Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar
	soit,	824 487 + 49 469 = 873 956 Ar (ou 364 $) par an, pour Fénérive-Est.
	soit,	521 061 + 20 842 = 541 903 Ar (ou 226 $) par an, pour Mahanoro.
	soit,	680 792 + 40 848 = 721 640 Ar (ou 300 $) par an, pour l"ensemble.
	En divisant par la taille moyenne du ménage, le montant obtenu ne représente plus
	grand-chose pour un individu. Une personne ne dispose annuellement que de 161 844 Ar
	(ou 67 $) pour Fénérive-Est et de 100 352 Ar (ou 42 $) pour Mahanoro. Dans les deux cas,
	nous sommes très en dessous de 1 dollar par jour. La pauvreté rurale est extrêmement
	préoccupante à Madagascar. Avec un tel niveau de revenu global moyen par an, les
	Le revenu global moyen perçu par les 667 ménages s"écarte assez peu du revenu ménages déjà pauvres, sont obligés de vivre avec "les moyens du bord" tout en réduisant
	(en qualité et en quantité) leur consommation quotidienne. Dans la zone Sud, les ménages courant. Il s"agit des résultats basés sur la moyenne. Dans l"ensemble, 94 % du revenu total proviennent du revenu courant qui est largement constitué par le revenu vont jusqu"à manger l""oreille d"éléphant", appelé localement "via" (ou alocasia, en
	d"exploitation agricole. Le revenu exceptionnel n"apporte qu"une faible contribution dans France), durant la période de soudure. Le niveau du revenu est très faible, comment est-il
	la structure budgétaire familiale rurale. A remarquer que même si les paysans de la zone alors réparti dans le monde rural ?
	Sud semblent plus pauvres que ceux du Nord, la structure du revenu global des
	observatoires reste assez similaire.

bis) Avec indique le revenu global, est le revenu courant de l'auteur, représente le revenu exceptionnel, et t est la période. 1 Ces résultats de revenus annuels globaux par ménage sont similaires à ceux qui sont calculés annuellement par le projet MADIO/INSTAT. Pour Fénérive-Est, par exemples, ils sont à 937 400 Ar en 2000, 1 090 400 Ar en 2001, et 876 800 Ar en 2002 ; tandis que pour Mahanoro : 530 800 Ar en 2000, 425 400 Ar en 2001, 467 200 Ar en 2002.

Tableau 10. Composition de revenu moyen annuel par ménage

	Ensemble	Moyenne (Ar)	Dollar	%
	Revenu d'exploitation (EBE)	435 548	181	64
	Salaire (activité principale)	63 659	27	9
	Activités secondaires	181 584	76	27
	Revenu moyen par ménage	680 792	284	100
	Observatoire de Fénérive-Est	Moyenne (Ar)	Dollar	%
	Revenu d'exploitation (EBE)	564 186	235	68
	Salaire (activité principale)	55 614	23	7
	Activités secondaires	208 954	87	25
	Revenu moyen par ménage	824 487	344	100
	Observatoire de Mahanoro	Moyenne (Ar)	Dollar	%
	Revenu d'exploitation (EBE)	274 638	114	53
	Salaire (activité principale)	81 625	34	16
	Activités secondaires	165 428	69	32
	Revenu moyen par ménage	521 061	217	100
	Coeff. de variation (RevFNR/RevMHO)	1,6
	Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.
	Pour 1 $ = 2 400 ariary, avec FNR : Fénérive-Est, et MHO : Mahanoro.

  , à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

	Ensemble de l"observatoire D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Source : auteurDeuxième partie Déciles Revenu moyen de ménages Cumul des déciles Cumul de revenu moyen de ménage Cumul des déciles (%) Courbe de Lorenz d"ensemble Droite d"égalité parfaite 0 0 0 0 10 608 876 1 608 876 10 3 20 776 870 2 1 385 746 20 7 30 919 888 3 2 305 634 30 11 40 1 075 296 4 3 380 930 40 16 50 1 244 126 5 4 625 056 50 22 60 1 441 185 6 6 066 241 60 29 70 1 744 785 7 7 811 026 70 37 80 2 183 797 8 9 994 823 80 47 90 2 915 695 9 12 910 518 90 61 100 8 215 000 10 21 125 518 100 100 Chapitre 3. Observatoires ruraux à Madagascar

Tableau 12. Répartition de revenus en dollars par classes

		1999		2000		2001		2002		2003		2004		Ensemble
	Fénérive-Est	Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Nbre %
	Pauvre riche (> 2 $)	21	7	27	9	12	4	15	5	21	7	30 10	21
	Pauvre (1 à 2 $)	36 12	33 11	33 11	18	6	27	9	18	6	27
	Ultra-pauvre (< 1 $)	241 81 238 80 253 85 265 89 250 84 250 84 250
	Total	298 100 298 100 298 100 298 100 298 100 298 100 298
	Mahanoro
	Pauvre riche (> 2 $)			22	6	15	4	22	6	18	5	33	9	22
	Pauvre (1 à 2 $)			22	6	15	4	22	6	18	5	22	6	20
	Ultra-pauvre (< 1 $)			325 88 339 92 325 88 332 90 314 85 327
	Total			369 100 369 100 369 100 369 100 369 100 369

Source : auteur, à partir de données du ROR Fénérive-Est et Mahanoro de 1999 à 2004.

Nbre : nombre des ménages. Pauvre riche [2 ; 5] $.

  , par rapport à des évènements imprévus ou à des chocs aléatoires qui auraient affecté uniquement une ou deux années. Lorsque la moyenne des dispersions de revenus est élevée, il existe alors un écart plus important entre les plus démunis et les mieux lotis.

				Deuxième partie
		Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
	La moyenne	r  est une forme plus lissée des dispersions de revenus R	r  pour t R
	t = 1,…, r
	Inversement, l"écart sera faible si la moyenne des dispersions est faible.
	Cependant, ces remarques décrivent une situation globale incorporant à la fois les
	effets individuels et les effets temporels. Certes, cette globalité constitue une ligne
	d"inégalité dans la mesure où pour toute inégalité	r  > t R	r  , on aura les inégalités R
	supérieures, pour toute année t = 1,… r T . Par contre, pour	r   r t R R  , on aura la classe des
	inégalités inférieures. Les terminologies « inégalités supérieures » et « inégalités
	inférieures » se réfèrent au seuil d"inégalité mesurée par la moyenne des inégalités
	temporelles (cf., figure 7, p. 246).
		243

T

  Deuxième partie Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar 244 d"exclusion est vérifiée dans le cadre de nos données. Avant d"avancer plus loin, nous tenons à définir l"inégalité spatiale comme étant la différence entre les lignes d"inégalité propres à chaque district, à savoir Les plus démunis auront un écart faible ou négatif, les mieux lotis seront caractérisés par des écarts plus élevés. Cependant, afin de donner plus de marge de liberté à l"approche, nous proposons de classer les écarts de revenu par rapport à la dispersion,

								RF  		RM	.
	2.1. Comment segmenter la population ?
	Pour repérer les ménages en fonction de leur revenu et de la ligne d"inégalité, nous
	proposons de comparer leur revenu à une date t dans un district r, à la ligne d"inégalité
	r  : autrement dit R	i R	t	r			Rr	. Cet écart va varier d"un ménage i à l"autre, dans le temps t
	et dans l"espace r. Rr r t i R 



, en fonction d"un seuil nous permettant, par la suite, d"obtenir un intervalle d"inégalité de classement au lieu d"une simple ligne d"inégalité pour le classement de la population étudiée.

  246ménages i, et ce, pour l"année t dans un district r. On obtient alors trois classes de pauvres, les ultra-pauvres dont le revenu diminué de la ligne d"inégalité est inférieur au seuil inf

	Rr  .
	Les plus riches, ou les « pauvres riches » auront un revenu net de la ligne d"inégalité
	supérieur au seuil sup Rr  . Les ménages moyennement pauvres, ou les « pauvres moyens »,
	sont caractérisés par un revenu net de la ligne d"inégalité compris entre inf Rr  et sup Rr  .

  politiques, sociales et économiques). Cet aspect s"observe nettement sur le salaire entre ouvrières et ouvriers agricoles (salariés agricoles). Les hommes sont mieux rémunérés que les femmes

	Deuxième partie
	Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
	(culturelles,
	258

,

Bourguignon [2012]

,

Causa et al. [2009]

, OCDE [2010]. 2 Hypothèse du cycle de vie (endettement [de zéro à 23 ans], désendettement et accumulation [de 23 à 62 ans], désépargne [au-delà de cette tranche d"âges]), reproduite graphiquement par Cyriac Guillaumin [2014], Macroéconomie, Aide-Mémoire, Dunod, p. 130.

  Les familles monoparentales sont majoritairement dirigées par une femme. La moyenne bascule fortement vers l"unité (où 1 représente le sexe féminin). Les chefs de ménage sont généralement mariés (traditionnellement ou civilement) avec une moyenne qui s"élève à 0,73. Les ménages monoparentaux (célibataire, divorcé/séparé, veuf) ramènent cette moyenne à l"unité. En ce qui concerne l"instruction, le niveau d"éducation de chefs de famille dans les deux observatoires ruraux est très faible. Nombreux d"entre eux ne sont allés que jusqu"en classe de neuvième, une situation illustrée par ce résultat qui se situe un peu au-delà de la moyenne statistique. Plus le niveau de classe augmente, plus la moyenne retrouvée devient faible, et il n"y a quasiment pas de différence entre les localités. En somme, la dernière classe suivie par bon nombre de chefs de ménage est nettement inférieure au CEPE.

		Ensemble des observatoires ruraux : 2000 à 2004
	Variable	Observation	Moyenne	Ecart-type	Minimum	Maximum
	age	667	45,0870	13,9125	16	94
	sexe	667	0,7949	0,4038	0	1
	celiba	667	0,0327	0,1778	0	1
	marie	667	0,7397	0,4388	0	1
	divorce	667	0,1325	0,3391	0	1
	veuf	667	0,0891	0,2849	0	1
	neuv	667	0,5535	0,4972	0	1
	cm2	667	0,2816	0,4498	0	1
	college	667	0,1595	0,3662	0	1
	lycee	667	0,0489	0,2156	0	1
	univ	667	0,0306	0,1722	0	1
	act	667	0,9058	0,2921	0	1
	taille	667	5,4168	2,4859	1	15
	actif	667	2,6594	1,3886	0	11
	terre_poss	667	0,0693	0,2539	0	1
	surf	667	0,8387	0,3679	0	1
	prod_riz	667	0,5304	0,4991	0	1
	clitchi	667	0,3880	0,4874	0	1
	cgirofle	667	0,1598	0,3665	0	1
	invest	667	0,0411	0,1985	0	1
	depot	667	0,0555	0,2289	0	1
	thesaur	667	0,7613	0,4263	0	1
	sanseparg	667	0,1442	0,3514	0	1
	emprunt	667	0,2804	0,4492	0	1
	agri	667	0,4726	0,4993	0	1
	peche	667	0,0579	0,2335	0	1
	artisanat	667	0,5097	0,5000	0	1
	transformer	667	0,2642	0,4410	0	1
	commerce	667	0,2666	0,4422	0	1
	except	667	0,7550	0,4301	0	1
	tce	667	2,6300	7,8518	-12,67	9,78
	crise_02	667	0,2000	0,4001	0	1
	cyclone	667	0,6213	0,4851	0	1
	Source : auteur.

1 Le sous-paragraphe 2.1.2.1. Minorité des ménages unipersonnels, p. 178, évoque ce sujet. 270

  suffisante pour que le maximum global de Log r

	Deuxième partie
	Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
	Plusieurs techniques d"optimisation de Log r
	286

L soit unique, est que cette fonction soit strictement concave. On vérifie que pour le Probit et le Logit, Log F et Log (1-F) sont strictement concaves.

Tableau 16. Principaux résultats économétriques par modèle données groupées (2000 -2004)

							Deuxième partie
			Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
	Tableau 16 (Suite). Principaux résultats économétriques par modèle
			données groupées (2000 -2004)
		Modèle linéaire Modèle linéaire	Modèle non-linéaire (en panel) Modèle non-linéaire (en panel)	Modèle non-linéaire (simple) Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel) (en panel)	Logit Logit		Probit Probit	Logit Logit	Probit Probit
		Coefficient (Ecart-type) Coefficient (Ecart-type)	Coefficient (Ecart-type) Coefficient (Ecart-type)		Coefficient Coefficient (Ecart-type)
	Inégalités de revenus Inégalités de revenus	E. F E. F	E. A E. A	E. F E. F	E. A E. A	E. A E. A	(Ecart-type)
	Revenus secondaires
	Issus de l"agriculture	0,0046
		(0,0149)
	R-sq : Within =	0,0356	0,0256
	Between =	0,1137	0,3309
	Overall =	0,0623	0,1336
	Pseudo R2						0,1402	0,1409
	Prob > F	0,0000
	F(33,2635)	2,95
	Prob > chi2		0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
	Wald chi2(34)		342,14		223,03	237,64	359,07	372,39
	LR chi2(33)			82,05
	Log likelihood			-457,26	-1168,59	-1169,27
	Log pseudolikelihood						-1202,69	-1201,78
	Nombre d"observation	3335	3335	1365	3335	3335	3335	3335
	Nombre des ménages	667	667	273	667	667	667	667
	Nombre d"années	5	5	5	5	5	5	5
	Source : auteur, où ***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 %, et 10 %.
		Avec E. F. : effets fixes		E. A. : effets aléatoires.
	Quant à l"éducation, nous subdivisons les résultats en deux parties par rapport aux
	signes positifs et négatifs des coefficients. Au niveau primaire (de neuvième au collège,
	sans avoir obtenu le BEPC), l"éducation du chef de ménage détient un signe positif, et une
	significativité faible. Au-delà de lycée, la situation s"inverse : les niveaux scolaire et

universitaire respectifs sont fortement et faiblement significatifs, et agissent négativement sur la variable endogène. On s"aperçoit qu"à certain niveau d"éducation (à partir de lycée), le niveau académique des parents joue un rôle essentiel pour réduire la probabilité de

  ). 305 modèle a été bâti, il existe, comme nous l"avons déjà souligné, plusieurs faiblesses, même si les techniques d"estimation sont plus faciles à mettre en oeuvre. Compte tenu de ces faiblesses, est-il encore pertinent de s"interroger sur le choix entre une structure à effets fixes et une structure à effets aléatoires ? Tout en étant conscient de l"acuité du problème posé, nous avons néanmoins effectué plus haut sur nos données le test de Hausman, qui a conduit au rejet de l"hypothèse des effets aléatoires. Bien entendu, ce résultat doit être pris avec beaucoup de précaution puisque par nature l"instrument d"analyse est confronté à de nombreuses critiques. Toutefois, comme nous l"avons annoncé dans l"introduction de cette dernière section, notre objectif ne consiste pas à prendre parti dans le débat entre les adeptes, d"un côté du modèle de probabilité linéaire, et de l"autre les puristes de l"économétrie qui choisiront systématiquement le modèle Logit ou Probit. Le but est de rechercher suffisamment d"assurance sur la pertinence du choix des déterminants de l"inégalité et de la probabilité de tomber dans l"extrême pauvreté. Plus nos variables explicatives seront significatives, et plus nous aurons atteint notre objectif. Si elles sont significatives dans le modèle linéaire et dans les modèles non-linéaires, nous pourrons en déduire une certaine robustesse de notre approche.

	Secundo, les modèles non-linéaires respectent parfaitement les hypothèses
	concernant la construction du modèle de probabilité. Cependant, la technique d"estimation
	par le maximum de vraisemblance rencontre de sérieuses difficultés lorsque le nombre de
	ménages est élevé et le nombre d"observations faible dans le modèle à effets fixes. Nos
	résultats économétriques ont été confrontés au problème de la convergence du maximum
	de vraisemblance à effets fixes. Par contre, la vraisemblance conditionnelle nous a
	supprimé des ménages qui n"ont certainement pas changé de variables expliquées (voir la
	quatrième colonne du tableau 16, à la page 293). En effet, une fois que le ménage se trouve
	en situation de pauvreté extrême, il est plus difficile pour lui de passer à un autre état de
	pauvreté : pour être soit moyennement pauvre, soit un « pauvre riche ». Autrement dit, leur
	variable expliquée sera le plus souvent égale 1. De même que les ménages qui sont soit
	moyennement pauvres, soit des pauvres riches, ne changeront pas de classe de pauvreté.

Tableau 17. Récapitulatif des déterminants significatifs par modèle

		Tableau 18.
		Modèle linéaire	Modèle non-linéaire (en panel)	Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel)	Logit	Probit	Logit	Probit
		Coefficient	Coefficient		Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)		(Ecart-type)
	Inégalités de revenus E. A R-sq : Within = E. F E. A 0,0356
	Between =	0,1137
	Overall =	0,0623
	Pseudo R2				0,1402	0,1409
	Prob > F	0,0000
	F(33,2635)	2,95
	Prob > chi2		0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
	Wald chi2(34)		223,03	237,64	359,07	372,39
	Log likelihood		-1168,59	-1169,27
	Log pseudolikelihood				-1202,69	-1201,78
	Nombre d"observation	3335	3335	3335	3335	3335
	Nombre des ménages	667	667	667	667	667
	Nombre d"années	5	5	5	5	5
	Source : auteur, où ***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 %, et 10 %.
		Avec E. F. : effets fixes	E. A. : effets aléatoires.

Présentation des résultats significatifs par observatoire et modèle (2000-2004)

		Tableau 18 (Suite).
		Modèle linéaire		Modèle non-linéaire (en panel)			Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel)	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit
		Fénérive-Est	Mahanoro	Fénérive-Est	Mahanoro		Fénérive-Est	Mahanoro
		Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient		Coefficient	Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)
	Inégalités de revenus	E. F	E. F	E. A	E. A	E. A	E. A
	Constante	0,3082
		(0,1968)

Présentation des résultats par observatoire et modèle (2000-2004)

  Source : auteur, où ***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 %, et 10 %. Avec E.F. : Effets fixes, E.A. : Effets aléatoires.

											Deuxième partie
						Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
		Modèle linéaire		Modèle non-linéaire (en panel)			Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel)	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit
		Fénérive-Est	Mahanoro	Fénérive-Est	Mahanoro	Fénérive-Est	Mahanoro
		Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)
	Inégalités de revenus	E. F	E. F	E. A	E. A	E. A	E. A
	Emprunt	0,0676***
		(0,0226)
		0,0810	0,0455
	Between =	0,1083	0,1295
	Overall =	0,0920	0,0769
	Pseudo R2							0,1949	0,1967	0,1714	0,1730
	Prob > F	0,0000	0,0003
	F(33,1159)	3,1
	Prob > chi2			0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
	Wald chi2(33)			140,01	151,39	136,37	148,27	224,21	242,8	201,02	211,24
	F(33,1443)		2,08
	Log likelihood			-509,05	-508,86	-605,70	-605,268
	Log pseudolikelihood							-524,23	-523,02	-618,62	-617,45
	Nombre d"observation	1490	1845	1490	1490	1845	1845	1490	1490	1845	1845
	Nombre des ménages	298	369	298	298	369	369	298	298	369	369
	Nombre d"années	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5

310 Tableau 19. Fénérive-Est : comparaison des résultats par période (2000-2004 et 1999-2004)

		Tableau 19 (Suite). Fénérive-
		Modèle linéaire	Modèle non-linéaire (en panel)			Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel)	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit
		Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est
		2000-2004	1999-2004	2000-2004	1999-2004		2000-2004	1999-2004
		Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient		Coefficient	Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)		(Ecart-type)	(Ecart-type)
	Inégalités de revenus	E. F	E. F	E. A	E. A	E. A	E. A
	Constante	0,3082
		(0,1968)

Est : comparaison des résultats par période 2000-2004 et 1999-2004

						Deuxième partie
		Chapitre 4. Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar
		Modèle linéaire		Modèle non-linéaire (en panel)			Modèle non-linéaire (simple)
		(en panel)	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit
		Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est	Fénérive-Est
		2000-2004	1999-2004	2000-2004	1999-2004		2000-2004	1999-2004
		Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient	Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)	(Ecart-type)
	Inégalités de revenus	E. F	E. F	E. A	E. A	E. A	E. A
	Issus de l"agriculture	0,0405*
		(0,0238)
	R-sq: Within =	0,0810	0,0662
	Between =	0,1083	0,1438
	Overall =	0,0920	0,0908
	Pseudo R2							0,1949	0,1967	0,1776	0,1791
	Prob > F	0,0000	0,0000
	F(33,1159)	3,1	3,13
	Prob > chi2			0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
	Wald chi2(33)			140,01	151,39	153,22	165	224,21	242,8	258,09	276,99
	F(33,1443)
	Log likelihood			-509,05	-508,86	-633,14	-632,84
	Log pseudolikelihood							-524,23	-523,02	-657,24	-656,04
	Nombre d"observation	1490	1788	1490	1490	1788	1788	1490	1490	1788	1788
	Nombre des ménages	298	298	298	298	298	298	298	298	298	298
	Nombre d"années	5	6	5	5	6	6	5	5	6	6
	Source : auteur, où ***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 %, et 10 %.

E.F. : Effets fixes, E.A. : Effets aléatoires.

1

  En France, le service 115, où le chiffre indique le numéro d"appel d'urgence à utiliser si une personne ou une famille est sans possibilité d'hébergement, assure temporairement le relogement des sans-abris dans les différents centres d"accueil ou hôtels.2 C"est le cas de la Mutualité Sociale Agricole (MSA) en France. La MSA prend en charge l'ensemble de la protection sociale des acteurs du monde agricole. Elle gère la retraite de base des salariés agricoles ainsi que la retraite de base et la retraite complémentaire des exploitants agricoles non-salariés. 3 D"après www.tananews.com du 11/06/2013, consulté le 11/09/2016.

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Annexe 1. Tableau de distribution des revenus (par ménage) : indice de concentration et produit par habitant selon trois sources

	PIB par habitant (dollars E-U)		Coefficient de Gini
		Paukert		Ahluwalia	Lecaillon et al.
	Pays peu développés
		0,419 1	0,459 2	0,438	0,437
	Tranche 1 = moins de 200	0,468 1	0,506 2
	Tranche 2 = 200-330	0,499 1		0,505	0,521
	Tranche 3 = 331-700	0,494		0,500	0,545
	Tranche 4 = plus de 700	0,438		0,491	0,487
	Pays développés	0,383		0,378	0,381

Carte 3. Localisation des sites d'enquêtes de l'observatoire de Fénérive-Est

	Sources : auteur, à
	partir de données du
	FTM, 2015.

Carte 4. Cartographie des villages d'enquêtes de l'observatoire de Mahanoro

	Annexe 4.
	Sources : auteur, à partir de
	données du FTM, 2015.

Matrice des calculs de revenu moyen annuel déflaté

		Annexe 5.
	Observatoire rural		1999	2000	2001	2002	2003	2004
	Revenu moyen nominal (Ar)
	Taux d'inflation (en %) [INSTAT, 2014]	9,7	11,8	7,4	16,5	-1,7	13,8
	IPC (taux d'inflation + 100 (base))	109,7	111,8	107,4	116,5	98,3	113,8
	Valeur réelle = Valeur nominale/IPC x 100
	Revenu moyen réel (Ar)
	Sources : INSTAT [2014] 1 -Madagascar/Direction des Synthèses Economiques,
	13/06/2014, et calculs de l"auteur.
	Avec	est le revenu moyen nominal, où 1 ariary = 5 fmg = 0,00035714 euro, (c"est-
	à-dire, 1 euro = 2 800 ariary).
	t est l"année.
	1 INSTAT [2016], Madagascar en chiffres, en ligne à l"adresse :
	http://www.instat.mg/index.php?option=com_content&view=article&id=25&Itemid=60 consulté le
	10/02/2016.

Calcul de l'indice de Gini (à partir de formule de Brown)

				Période de 1999 à 2004, pour l"ensemble des observatoires
	Décile	Revenu moyen par déciles	Fréquence de revenus par déciles	Fréquence cumulée de déciles (Yi) revenus par	Y i + Y i+1	Nombre déciles de	Fréquence déciles des	Fréquence des déciles cumulée	X i -X i-1 (X i -X i-1 ) (Y i + Y i+1 )
	D 1	608 876	0,0288	0,0288	0,02882	1	0,10	0,10	0,10	0,00288
	D 2	776 870	0,0368	0,0656	0,09442	1	0,10	0,20	0,10	0,00944
	D 3	919 888	0,0435	0,1091	0,17474	1	0,10	0,30	0,10	0,01747
	D 4	075 296	0,0509	0,1600	0,26918	1	0,10	0,40	0,10	0,02692
	D 5	244 126	0,0589	0,2189	0,37897	1	0,10	0,50	0,10	0,03790
	D 6	441 185	0,0682	0,2872	0,50608	1	0,10	0,60	0,10	0,05061
	D 7	744 785	0,0826	0,3697	0,65690	1	0,10	0,70	0,10	0,06569
	D 8	183 797	0,1034	0,4731	0,84286	1	0,10	0,80	0,10	0,08429
	D 9	915 695	0,1380	0,6111	1,08425	1	0,10	0,90	0,10	0,10842
	D 10	215 000	0,3889	1,0000	1,61113	1	0,10	1,00	0,10	0,16111
		21 125 518				10				0,56474
	Le rapport
	interdécile	4,8							G	0,43526
	(D 9 /D 1 ) =

Annexe 7. Centiles et fractiles C99/C1, P95/P5, D9/D1 Fénérive-Est

	Centiles C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24 C25 C26 C27 C28 C29 C30 C31 C32 C33 C34 C35 C36 C37 C38 C39 C40 C41 C42 C43 C44 C45 C46 C47 C48 C49 C50 Centiles 1999 28 266 1999 33 213 38 346 41 776 51 176 57 177 65 393 70 348 112 358 158 734 212 960 2000 2001 2002 44 630 74 000 75 451 61 642 106 528 129 906 70 074 117 444 142 217 75 619 127 291 165 653 82 378 144 068 183 857 89 736 149 000 197 218 95 860 154 374 209 765 71 677 126 450 174 348 237 105 113 030 273 915 166 087 2003 2004 Ensemble 43 532 71 951 56 305 44 271 154 645 88 368 48 537 187 960 100 763 66 672 213 763 115 129 82 921 228 482 128 814 86 462 234 046 135 606 97 250 238 914 143 593 99 541 258 811 152 125 75 946 133 292 188 869 245 680 117 906 276 696 173 065 78 764 141 788 199 853 251 682 128 501 279 260 179 975 C10 C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 82 979 149 171 209 747 255 835 140 241 286 592 187 427 C11 86 076 154 121 214 789 262 731 145 571 304 697 194 664 C12 89 332 159 564 225 513 275 838 159 489 313 680 203 903 C13 95 828 164 130 234 177 287 787 168 742 317 916 211 430 C14 97 487 170 271 242 912 296 639 169 965 328 010 217 547 C15 102 297 179 676 245 793 301 180 172 686 331 488 222 187 C16 103 475 180 747 257 849 309 799 176 997 341 309 228 363 C17 105 221 188 019 261 413 311 231 185 872 343 914 232 612 C18 107 321 192 153 269 309 313 307 191 457 355 004 238 092 C19 109 490 198 593 274 425 331 485 195 306 362 275 245 262 C20 112 374 205 604 276 958 335 241 202 533 371 257 250 661 C21 115 977 208 477 283 184 343 410 205 647 385 602 257 049 C22 121 856 210 068 287 106 349 019 209 210 401 861 263 187 C23 123 567 214 821 293 879 352 883 214 857 404 281 267 381 C24 126 350 220 417 305 999 362 710 219 269 412 514 274 543 C25 127 776 228 658 306 917 374 609 231 114 416 343 280 903 C26 133 689 233 481 319 756 379 563 238 166 425 469 288 354 C27 135 516 243 630 339 571 388 291 251 448 432 766 298 537 C28 140 199 251 834 342 462 394 451 253 184 437 704 303 306 C29 143 556 262 185 350 059 398 293 255 544 439 667 308 217 C30 144 754 264 089 357 295 402 219 257 976 452 634 313 161 C31 148 513 268 371 358 944 415 831 260 602 460 342 318 767 C32 152 352 272 239 365 582 418 852 271 883 473 183 325 682 C33 157 417 277 965 369 852 421 278 278 040 486 204 331 793 C34 159 544 284 493 372 484 431 608 282 778 491 154 337 010 C35 164 646 292 402 373 354 439 253 288 773 501 661 343 348 C36 166 444 295 684 378 226 450 482 292 774 511 637 349 208 C37 170 039 301 251 381 872 453 873 299 371 518 349 354 126 C38 172 438 303 471 387 671 458 919 300 503 527 359 358 394 C39 174 221 308 491 393 491 461 925 314 818 533 522 364 411 C40 175 553 309 936 396 524 466 859 325 276 539 368 368 920 C41 181 312 313 231 400 271 475 170 329 536 544 991 374 085 C42 185 470 318 197 406 619 476 974 337 950 554 044 379 876 C43 186 728 321 992 416 486 489 512 339 990 559 985 385 782 C44 188 114 325 402 421 222 492 038 346 647 567 690 390 185 C45 191 907 326 401 428 623 498 429 349 518 583 296 396 362 C46 195 300 336 277 436 442 515 228 356 556 587 512 404 552 C47 198 914 341 767 440 056 520 313 370 712 591 837 410 600 C48 202 824 346 725 448 922 535 379 376 466 597 649 417 994 C49 22 (Suite) Cumul de revenu (R) Cumul centiles (%) Lorenz Fénérive -Est 0 0 0 56 305 1 0 144 673 2 0 245 436 3 0 360 565 4 1 489 379 5 1 624 985 6 1 768 578 7 1 920 703 8 2 1 086 790 9 2 1 259 855 10 2 1 439 830 11 2 1 627 257 12 3 1 821 921 13 3 2 025 824 14 3 2 237 254 15 4 2 454 801 16 4 2 676 988 17 5 2 905 351 18 5 3 137 963 19 5 3 376 055 20 6 3 621 317 21 6 3 871 978 22 7 4 129 027 23 7 4 392 214 24 7 4 659 595 25 8 4 934 138 26 8 5 215 041 27 9 5 503 395 28 9 5 801 932 29 10 6 105 238 30 10 6 413 455 31 11 6 726 616 32 11 7 045 383 33 12 7 371 065 34 12 7 702 858 35 13 8 039 868 36 14 8 383 216 37 14 8 732 424 38 15 9 086 550 39 15 9 444 944 40 16 9 809 355 41 17 10 178 275 42 17 10 552 360 43 18 10 932 236 44 18 11 318 018 45 19 11 708 203 46 20 12 104 565 47 20 12 509 117 48 21 12 919 717 49 2000 2001 2002 2003 2004 Ensemble C Cumul de R Cumul C (%) Lorenz Droite d"égalité parfaite 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 FNR Droite C51 203 926 347 518 455 195 545 881 377 836 602 497 422 142 C50 13 337 711 50 22 C52 206 525 352 594 472 741 548 462 387 024 608 949 429 382 C51 13 759 853 51 23 C53 212 618 354 763 477 945 563 204 393 303 612 054 435 648 C52 14 189 235 52 24 C54 214 175 356 866 491 117 571 934 397 419 627 369 443 147 C53 14 624 883 53 25 C55 224 359 360 072 508 806 575 963 403 609 641 656 452 411 C54 15 068 030 54 25 C56 229 005 366 455 515 775 580 281 406 225 647 709 457 575 C55 15 520 441 55 26 C57 238 256 368 297 527 404 592 571 411 744 653 866 465 356 C56 15 978 016 56 27 C58 246 207 371 652 535 078 595 645 418 350 662 181 471 519 C57 16 443 372 57 28 C59 248 446 381 899 536 831 612 112 420 750 671 443 478 580 C58 16 914 891 58 28 C60 253 015 382 784 538 299 622 090 424 277 682 314 483 796 C59 17 393 471 59 29 C61 258 298 389 945 544 604 631 066 439 389 690 424 492 288 C60 17 877 267 60 30 C62 265 659 397 914 553 663 639 907 446 902 712 275 502 720 C61 18 369 555 61 31 C63 271 990 409 458 584 201 646 195 451 125 717 476 513 407 C62 18 872 275 62 32 C64 275 013 424 407 589 061 651 495 460 655 729 569 521 700 C63 19 385 682 63 33 C65 279 646 432 084 601 196 656 137 470 183 740 830 530 013 C64 19 907 382 64 34 C66 286 978 449 617 617 855 664 185 475 550 756 852 541 840 C65 20 437 395 65 34 C67 292 344 453 285 628 605 674 257 479 346 769 229 549 511 C66 20 979 235 66 35 C68 313 830 458 269 632 377 693 128 490 644 776 961 560 868 C67 21 528 746 67 36 C69 316 395 465 160 643 660 700 465 503 923 788 104 569 618 C68 22 089 614 68 37 C70 320 508 480 523 662 020 704 550 525 606 808 114 583 554 C69 22 659 232 69 38 C71 325 597 491 179 666 747 723 530 529 725 815 673 592 075 C70 23 242 786 70 39 C72 341 637 509 543 675 539 725 481 546 651 843 664 607 086 C71 23 834 861 71 40 C73 347 860 527 288 707 289 760 944 552 757 869 496 627 606 C72 24 441 947 72 41 C74 355 340 535 793 732 621 767 150 565 669 904 663 643 539 C73 25 069 553 73 42 C75 365 951 561 377 743 013 786 587 575 087 920 315 658 722 C74 25 713 092 74 43 C76 368 835 576 988 758 203 828 872 602 238 970 970 684 351 C75 26 371 814 75 44 C77 383 658 615 489 779 553 873 959 619 906 994 639 711 201 C76 27 056 165 76 46 C78 389 321 631 580 803 818 878 568 643 977 1 022 481 728 291 C77 27 767 366 77 47 C79 397 007 634 057 830 725 895 230 649 180 1 051 229 742 905 C78 28 495 657 78 48 C80 405 342 645 699 848 130 919 584 658 911 1 071 727 758 232 C79 29 238 562 79 49 C81 415 711 659 501 871 360 955 194 681 687 1 087 479 778 489 C80 29 996 794 80 50 C82 434 470 665 909 901 264 990 636 736 437 1 135 404 810 686 C81 30 775 283 81 52 C83 445 530 683 259 937 083 1 014 610 742 224 1 160 882 830 598 C82 31 585 969 82 53 C84 469 201 699 977 962 328 1 033 077 747 542 1 172 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Mahanoro Centiles 2000 2001 2002 2003 2004 Ensemble C Cumul de revenu (R) Cumul centiles (%) Lorenz Mahanoro Droite d"égalité parfaite C1 64 849 91 370 72 135 78 687 114 996 84 407 0 0 0 0 C2 81 600 96 256 92 758 91 968 175 123 107 541 C1 84 407 1 0 1 C3 90 169 113 157 106 126 103 799 201 433 122 937 C2 191 948 2 0 2 C4 108 200 122 094 113 135 118 275 213 446 135 030 C3 314 885 3 1 3 C5 112 251 123 142 122 165 133 606 231 390 144 511 C4 449 915 4 1 4 C6 117 151 133 666 130 780 142 627 247 668 154 379 C5 594 426 5 1 5 C7 125 219 138 191 132 473 147 756 249 221 158 572 C6 748 805 6 1 6 C8 129 024 143 642 142 956 153 394 257 509 165 305 C7 907 377 7 2 7 C9 134 620 154 785 146 562 159 455 263 462 171 777 C8 1 072 682 8 2 8 C10 145 347 157 607 149 358 165 060 275 163 178 507 C9 1 244 459 9 2 9 C11 152 461 161 014 154 714 170 488 292 543 186 244 C10 1 422 966 10 3 10 C12 158 331 165 849 160 937 171 792 300 865 191 555 C11 1 609 210 11 3 11 C13 161 369 167 920 162 950 175 378 314 751 196 473 C12 1 800 765 12 3 12 C14 165 710 173 193 172 512 179 950 324 290 203 131 C13 1 997 238 13 4 13 C15 173 078 178 700 177 817 186 661 328 289 208 909 C14 2 200 369 14 4 14 C16 175 797 187 156 179 971 188 556 334 696 213 235 C15 2 409 278 15 5 15 C17 180 042 193 878 181 021 192 869 337 026 216 967 C16 2 622 513 16 5 16 C18 183 588 197 177 184 643 200 972 344 131 222 102 C17 2 839 480 17 5 17 C19 192 762 199 854 193 260 206 330 347 810 228 003 C18 3 061 582 18 6 18 C20 198 965 201 291 198 282 211 628 351 241 232 281 C19 3 289 585 19 6 19 C21 201 740 206 583 205 508 214 939 366 245 239 003 C20 3 521 866 20 7 20 C22 209 598 210 000 209 265 219 216 370 039 243 624 C21 3 760 869 21 7 21 C23 212 504 212 038 212 322 219 524 373 909 246 060 C22 4 004 493 22 7 22 C24 215 955 217 957 218 813 223 163 377 856 250 749 C23 4 250 553 23 8 23 C25 219 982 220 750 223 804 228 284 392 922 257 148 C24 4 501 302 24 8 24 C26 224 337 225 072 223 971 230 790 396 404 260 115 C25 4 758 450 25 9 25 C27 231 339 233 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250 325 238 C39 8 837 106 39 17 39 C41 295 325 293 031 293 422 283 076 499 703 332 911 C40 9 162 344 40 17 40 C42 305 051 293 693 294 597 285 487 505 490 336 864 C41 9 495 255 41 18 41 C43 308 010 300 736 304 158 293 227 517 263 344 679 C42 9 832 119 42 18 42 C44 310 470 307 066 307 824 300 065 528 201 350 725 C43 10 176 798 43 19 43 C45 311 947 314 016 309 620 306 400 537 538 355 904 C44 10 527 523 44 20 44 C46 319 291 318 687 312 542 309 821 542 848 360 638 C45 10 883 427 45 20 45 C47 321 095 324 717 324 245 314 422 553 565 367 609 C46 11 244 065 46 21 46 C48 327 379 330 282 331 245 317 852 570 323 375 416 C47 11 611 674 47 22 47 C49 330 134 343 351 334 010 322 215 580 471 382 036 C48 11 987 090 48 22 48 C50 343 316 348 212 337 968 328 511 587 162 389 034 C49 12 369 126 49 23 Ensemble des observatoires (2000-2004) Centiles Fénérive-Est Mahanoro Ensemble C Cumul de revenu (R) Cumul centiles (%) Lorenz Ensemble Droite d"égalité parfaite C1 56 305 84 407 70 356 0 0 0 C2 88 368 107 541 97 954 C1 70 356 1 0 C3 100 763 122 937 111 850 C2 168 311 2 0 C4 115 129 135 030 125 079 C3 280 161 3 0 C5 128 814 144 511 136 662 C4 405 240 4 1 C6 135 606 154 379 144 992 C5 541 903 5 1 C7 143 593 158 572 151 082 C6 686 895 6 1 C8 152 125 165 305 158 715 C7 837 978 7 1 C9 166 087 171 777 168 932 C8 996 693 8 2 C10 173 065 178 507 175 786 C9 1 165 625 9 2 C11 179 975 186 244 183 109 C10 1 341 411 10 2 C12 187 427 191 555 189 491 C11 1 524 520 11 3 C13 194 664 196 473 195 569 C12 1 714 011 12 3 C14 203 903 203 131 203 517 C13 1 909 580 13 3 C15 211 430 208 909 210 170 C14 2 113 097 14 4 C16 217 547 213 235 215 391 C15 2 323 266 15 4 C17 222 187 216 967 219 577 C16 2 538 657 16 4 C18 228 363 222 102 225 232 C17 2 758 234 17 5 C19 232 612 228 003 230 307 C18 2 983 467 18 5 C20 238 092 232 281 235 186 C19 3 213 774 19 6 C21 245 262 239 003 242 133 C20 3 448 961 20 6 C22 250 661 243 624 247 142 C21 3 691 093 21 7 C23 257 049 246 060 251 554 C22 3 938 236 22 7 C24 263 187 250 749 256 968 C23 4 189 790 23 7 C25 267 381 257 148 262 265 C24 4 446 758 24 8 C26 274 543 260 115 267 329 C25 4 709 023 25 8 C27 280 903 268 601 274 752 C26 4 976 352 26 9 C28 288 354 273 536 280 945 C27 5 251 104 27 9 C29 298 537 278 457 288 497 C28 5 532 049 28 10 C30 303 306 281 162 292 234 C29 5 820 546 29 10 C31 308 217 285 570 296 894 C30 6 112 780 30 11 C32 313 161 291 014 302 088 C31 6 409 673 31 11 C33 318 767 293 634 306 201 C32 6 711 761 32 12 C34 325 682 297 914 311 798 C33 7 017 961 33 12 C35 331 793 301 739 316 766 C34 7 329 759 34 13 C36 337 010 305 906 321 458 C35 7 646 525 35 14 C37 343 348 309 507 326 428 C36 7 967 983 36 14 C38 349 208 312 420 330 814 C37 8 294 411 37 15 C39 354 126 319 081 336 603 C38 8 625 225 38 15 C40 358 394 325 238 341 816 C39 8 961 828 39 16 C41 364 411 332 911 348 661 C40 9 303 644 40 16 C42 368 920 336 864 352 892 C41 9 652 305 41 17 C43 374 085 344 679 359 382 C42 10 005 197 42 18 C44 379 876 350 725 365 300 C43 10 364 579 43 18 C45 385 782 355 904 370 843 C44 10 729 880 44 19 C46 390 185 360 638 375 411 C45 11 100 723 45 20 C47 396 362 367 609 381 985 C46 11 476 134 46 20 C48 404 552 375 416 389 984 C47 11 858 120 47 21 C49 410 600 382 036 396 318 C48 12 248 104 48 22 C50 417 994 389 034 403 514 C49 12 644 422 49 Annexe 10.

Matrice de corrélation des variables par observatoire Fénérive-Est : période de 2000 à 2004

Résultats économétriques observés dans le modèle linéaire (données groupées : 667 ménages)

	inegalite			Coef,	Annexe 11. Statistiques descriptives des variables du modèle (2000 à 2004) Fénérive-Est Effets fixes Effets aléatoires Mahanoro Std, Err, t P>t inegalite Coef, Std, Err,		z		P>z
	Variable age sexe celiba divorce age sexe celiba marie	Observation Moyenne Ecart-type Minimum Maximum 0,0006 0,0014 0,40 0,692 298 48,5658 13,9879 17 94 0,0090 0,0441 0,21 0,838 298 0,8268 0,3785 0 1 -0,1865 0,0846 -2,20 0,028** 298 0,0255 0,1577 0 1 -0,0856 0,0784 -1,09 0,275 -0,1137 0,0822 -1,38 0,167	Variable age sexe celiba age sexe celiba marie divorce	-0,0008 Observation Moyenne Ecart-type Minimum Maximum 0,0006 -1,29 0,195 369 42,2775 13,2018 16 -0,0516 0,0287 -1,80 0,072* 83 369 0,7691 0,4215 0 -0,1762 0,0794 -2,22 0,026** 1 369 0,0385 0,1924 0 -0,0637 0,0731 -0,87 0,384 1 -0,1235 0,0762 -1,62 0,105
	veuf	marie		298	-0,0707	0,7872 0,0873	0,4094 -0,81	0	0,419	1	veuf	marie	369	-0,0867	0,7014	0,0781	0,4578	-1,11	0	0,267	1
	neuv	divorce		298	0,0442	0,1020 0,0299	0,3028 1,48	0	0,140	1	divorce neuv	369	0,0542	0,1572	0,0289	0,3641	1,87	0	0,061*	1
	veuf neuv college cepe cm2 lycee college univ act		298 298 298 298	0,0282 0,0099 0,0199 -0,0436 -0,0333	0,0785 0,0315 0,5866 0,0446 0,2718 0,0669 0,1443 0,0371 0,0318	0,2691 0,90 0,4926 0,22 0,4450 0,30 0,3515 -1,17 -1,05	0 0 0 0	0,370 0,824 0,767 0,241 0,294	1 1 1 1	veuf neuv college cepe cm2 lycee college univ act	369 369 369 369	0,0510 0,0274 -0,1189 -0,0619 0,0881	0,0976 0,5268 0,2894 0,1718	0,0283 0,0347 0,0444 0,0355 0,0239	0,2968 0,4994 0,4536 0,3773	1,80 0,79 -2,68 -1,74 3,68	0 0 0 0	0,072* 0,429 0,007*** 0,081* 0,000***	1 1 1 1
	taille	lycee		298	0,0049	0,0416 0,0071	0,1998 0,70	0	0,487	1	lycee taille	369	0,0079	0,0547	0,0041	0,2275	1,94	0	0,052*	1
	univ act terre_poss actif taille surf actif prod_riz clitchi		298 298 298 298	-0,0091 0,0083 0,0582 -0,0284 -0,0031	0,0644 0,0106 0,9369 0,0264 5,5221 0,0192 2,6302 0,0155 0,0135	0,2456 -0,86 0,2432 0,31 2,6769 3,03 1,4277 -1,84 -0,23	0 0 1 0	0,391 0,753 0,002*** 0,066* 0,820	1 1 15 11	univ act terre_poss actif taille surf actif prod_riz clitchi	369 369 369 369	-0,0189 0,0289 0,0841 -0,0481 -0,0044	0,0033 0,8808 5,4125 2,6829	0,0070 0,0238 0,0172 0,0137 0,0122	0,0569 0,3242 2,3209 1,3562	-2,69 1,21 4,90 -3,52 -0,36	0 0 1 0	0,007*** 0,225 0,000*** 0,000*** 0,717	1 1 14 9
	terre_poss cgirofle		298	-0,0029	0,0617 0,0174	0,2408 -0,17	0	0,869	1	terre_poss cgirofle	369	-0,0032	0,0753	0,0160	0,2640	-0,20	0	0,841	1
	invest	surf		298	0,2512	0,7644 0,0695	0,4245 3,62	0	0,000***	1	surf invest	369	0,2008	0,8986	0,0658	0,3019	3,05	0	0,002***	1
	prod_riz clitchi thesaur depot cgirofle sanseparg invest emprunt agri		298 298 298 298	0,2726 0,3633 0,3662 0,0471 0,0046	0,3758 0,0784 0,2913 0,0710 0,1201 0,0721 0,0570 0,0142 0,0149	0,4845 3,48 0,4545 5,12 0,3252 5,08 0,2320 3,31 0,31	0 0 0 0	0,001*** 0,000*** 0,000*** 0,001*** 0,756	1 1 1 1	prod_riz depot clitchi thesaur cgirofle sanseparg invest emprunt agri	369 369 369 369	0,1106 0,3389 0,3382 0,0558 0,0170	0,6553 0,4661 0,1919 0,0282	0,0718 0,0675 0,0685 0,0131 0,0131	0,4754 0,4990 0,3939 0,1655	1,54 5,02 4,94 4,27 1,30	0 0 0 0	0,124 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,193	1 1 1 1
	peche	depot		298	0,0354	0,1013 0,0271	0,3019 1,30	0	0,192	1	depot peche	369	0,0408	0,0184	0,0259	0,1345	1,58	0	0,114	1
	thesaur artisanat		298	0,0021	0,6812 0,0140	0,4662 0,15	0	0,879	1	thesaur artisanat	369	0,0269	0,8260	0,0123	0,3792	2,18	0	0,029**	1
	sanseparg transformer emprunt commerce agri except peche tce crise_02		298 298 298 298	0,0679 0,0114 -0,0002 0,0081 0,1364	0,1658 0,0185 0,2678 0,0161 0,3342 0,0152 0,0416 0,0033 0,0659	0,3720 3,68 0,4430 0,71 0,4719 -0,02 0,1998 2,44 2,07	0 0 0 0	0,000*** 0,479 0,987 0,015** 0,039**	1 1 1 1	sanseparg transformer emprunt commerce agri except peche tce crise_02	369 369 369 369	0,0702 -0,0019 0,0039 0,0081 0,1382	0,1268 0,2905 0,5843 0,0710	0,0159 0,0140 0,0143 0,0033 0,0656	0,3329 0,4541 0,4930 0,2569	4,41 -0,13 0,27 2,47 2,11	0 0 0 0	0,000*** 0,893 0,784 0,014** 0,035**	1 1 1 1
	artisanat cyclone		298	0,0210	0,4664 0,0151	0,4990 1,39	0	0,165	1	artisanat cyclone	369	0,0184	0,5447	0,0150	0,4981	1,22	0	0,222	1
	transformer commerce except R-sq : Within = _cons tce Between = crise_02 Overall = Prob > F cyclone F(33,2635) Source : auteur. Nombre d"observation Source : auteur. Nombre des ménages	298 298 298 298 298 298	0,4154 0,0356 0,1137 0,0623 0,0000 2,95 3335 667	0,5121 0,1379 0,2456 0,6114 2,6300 0,2000 0,4000	0,5000 3,01 0,4306 0,4876 7,8532 0,4001 0,4901	0 0 0 -12,67 0,003*** 0 0	1 1 1 9,78 1 1	transformer mahanoro commerce _cons except R-sq : Within = tce Between = crise_02 Overall = Prob > chi2 cyclone Wald chi2(34) Nombre d"observation Nombre des ménages	369 369 369 369 369 369	0,0177 0,3933 0,0256 0,3309 0,1336 0,0000 342,14 3335 667	0,0640 0,2835 0,8710 2,6300 0,2000 0,8000	0,0196 0,1161	0,2447 0,4508 0,3353 7,8527 0,4001 0,4001	0,90 3,39	0 0 0 -12,67 0,367 0,001*** 0 0	1 1 1 9,78 1 1,00 1
	Nombre d"années			5						Nombre d"années		5
	Source : auteur.

Annexes 389 Annexe 12. Annexes 390 Modèle

linéaire en panel appliqué à Fénérive-Est

			Effets fixes				Effets aléatoires
	inegalite	Coef,	Std, Err,	t	P>t	inegalite	Coef,	Std, Err,	z	P>z
	age	-0,0017	0,0020	-0,89	0,375	age	-0,0015	0,0009	-1,70	0,088*
	sexe	0,1706	0,0773	2,21	0,027**	sexe	0,0660	0,0471	1,40	0,162
	celiba	-0,1106	0,1284	-0,86	0,389	celiba	-0,1565	0,1195	-1,31	0,190
	marie	0,0143	0,1144	0,13	0,900	marie	-0,0078	0,1046	-0,07	0,940
	divorce	0,0630	0,1259	0,50	0,617	divorce	-0,0193	0,1136	-0,17	0,865
	veuf	0,1481	0,1319	1,12	0,262	veuf	0,0307	0,1166	0,26	0,792
	neuv	0,0651	0,0480	1,36	0,175	neuv	0,0506	0,0465	1,09	0,276
	cepe	0,0605	0,0502	1,21	0,228	cepe	0,0457	0,0450	1,02	0,309
	college	0,0386	0,0751	0,51	0,607	college	0,0089	0,0560	0,16	0,874
	lycee	0,1066	0,1577	0,68	0,499	lycee	-0,1899	0,0749	-2,54	0,011**
	univ	0,0252	0,0433	0,58	0,561	univ	0,0188	0,0416	0,45	0,651
	act	-0,0316	0,0536	-0,59	0,555	act	0,1067	0,0420	2,54	0,011**
	taille	-0,0108	0,0102	-1,06	0,290	taille	-0,0135	0,0058	-2,32	0,020**
	actif	0,0025	0,0151	0,16	0,871	actif	-0,0056	0,0104	-0,54	0,590
	terre_poss	-0,0095	0,0416	-0,23	0,820	terre_poss	0,0274	0,0379	0,72	0,469
	surf	0,0324	0,0255	1,27	0,203	surf	0,0479	0,0224	2,14	0,033**
	prod_riz	-0,0363	0,0235	-1,54	0,123	prod_riz	-0,0729	0,0206	-3,55	0,000***
	clitchi	0,0053	0,0230	0,23	0,817	clitchi	0,0071	0,0200	0,35	0,723
	cgirofle	-0,0258	0,0298	-0,86	0,388	cgirofle	-0,0212	0,0278	-0,76	0,445
	invest	0,1841	0,0725	2,54	0,011**	invest	0,1389	0,0684	2,03	0,042**
	depot	0,2741	0,0844	3,25	0,001***	depot	0,1721	0,0767	2,24	0,025**
	thesaur	0,3513	0,0759	4,63	0,000***	thesaur	0,3273	0,0718	4,56	0,000***
	sanseparg	0,4072	0,0780	5,22	0,000***	sanseparg	0,3829	0,0738	5,19	0,000***
	emprunt	0,0676	0,0226	2,99	0,003***	emprunt	0,0798	0,0207	3,85	0,000***
	agri	0,0405	0,0238	1,71	0,088*	agri	0,0531	0,0203	2,62	0,009***
	peche	0,0372	0,0493	0,75	0,451	peche	0,0728	0,0462	1,57	0,115
	artisanat	0,0177	0,0215	0,82	0,411	artisanat	0,0207	0,0189	1,10	0,272
	transformer	0,0801	0,0222	3,62	0,000***	transformer	0,0807	0,0192	4,19	0,000***
	commerce	0,0644	0,0246	2,61	0,009***	commerce	0,0392	0,0217	1,80	0,071*
	except	-0,0127	0,0204	-0,62	0,533	except	-0,0088	0,0191	-0,46	0,645
	tce	0,0028	0,0059	0,48	0,633	tce	0,0016	0,0058	0,27	0,789
	crise_02	0,1618	0,1056	1,53	0,126	crise_02	0,1416	0,1049	1,35	0,177
	cyclone	-0,0459	0,0339	-1,36	0,175	cyclone	-0,0535	0,0326	-1,64	0,101
	_cons	0,3082	0,1968	1,57	0,118	_cons	0,3889	0,1615	2,41	0,016**
	R-sq : Within =	0,0810				R-sq : Within =	0,0662
	Between =	0,1083				Between =	0,3630
	Overall =	0,0920				Overall =	0,1783
	Prob > F	0,0000				Prob > chi2	0,0000
	F(33,1159)	3,1				Wald chi2(33)	235,78
	Nombre d"observation	1490				Nombre d"observation	1490
	Nombre des ménages	298				Nombre des ménages	298
	Nombre d"années	5				Nombre d"années	5
	Source : auteur.

Annexes

391

Modèle

linéaire en panel appliqué à Mahanoro

			Effets fixes				Effets aléatoires
	inegalite	Coef,	Std, Err,	t	P>t	inegalite	Coef,	Std, Err,	z	P>z
	age	0,0022	0,0022	1,00	0,317	age	-0,0006	0,0008	-0,77	0,440
	sexe	-0,0855	0,0545	-1,57	0,117	sexe	-0,1090	0,0354	-3,08	0,002***
	celiba	-0,1765	0,1153	-1,53	0,126	celiba	-0,1422	0,1073	-1,33	0,185
	marie	-0,0900	0,1096	-0,82	0,412	marie	-0,0729	0,1019	-0,72	0,474
	divorce	-0,1765	0,1109	-1,59	0,112	divorce	-0,1596	0,1030	-1,55	0,121
	veuf	-0,1549	0,1175	-1,32	0,187	veuf	-0,1188	0,1054	-1,13	0,259
	neuv	0,0015	0,0405	0,04	0,970	neuv	0,0302	0,0392	0,77	0,442
	cepe	-0,0214	0,0424	-0,50	0,614	cepe	0,0297	0,0381	0,78	0,436
	college	-0,0512	0,0586	-0,87	0,383	college	0,0051	0,0462	0,11	0,913
	lycee	-0,0479	0,0828	-0,58	0,563	lycee	-0,1066	0,0573	-1,86	0,063*
	univ	-0,1767	0,1775	-1,00	0,319	univ	-0,2737	0,1447	-1,89	0,059*
	act	-0,0065	0,0398	-0,16	0,870	act	0,0805	0,0289	2,78	0,005***
	taille	0,0164	0,0100	1,65	0,100	taille	0,0252	0,0056	4,52	0,000***
	actif	-0,0160	0,0148	-1,08	0,282	actif	-0,0257	0,0093	-2,77	0,006***
	terre_poss	0,0057	0,0346	0,16	0,870	terre_poss	0,0102	0,0305	0,33	0,739
	surf	0,0820	0,0297	2,77	0,006***	surf	0,1258	0,0268	4,69	0,000***
	prod_riz	-0,0211	0,0206	-1,03	0,305	prod_riz	-0,0266	0,0181	-1,47	0,141
	clitchi	-0,0220	0,0167	-1,32	0,187	clitchi	-0,0210	0,0155	-1,36	0,175
	cgirofle	-0,0129	0,0220	-0,59	0,558	cgirofle	-0,0090	0,0198	-0,45	0,650
	invest	0,9477	0,3400	2,79	0,005***	invest	0,7678	0,3195	2,40	0,016**
	depot	0,8458	0,3459	2,45	0,015**	depot	0,4116	0,3222	1,28	0,201
	thesaur	0,9594	0,3367	2,85	0,004***	thesaur	0,8270	0,3167	2,61	0,009***
	sanseparg	0,9133	0,3367	2,71	0,007***	sanseparg	0,7850	0,3172	2,47	0,013**
	emprunt	0,0252	0,0185	1,37	0,172	emprunt	0,0317	0,0169	1,88	0,060*
	agri	0,0018	0,0198	0,09	0,929	agri	0,0064	0,0174	0,37	0,715
	peche	0,0455	0,0336	1,35	0,177	peche	0,0359	0,0317	1,13	0,257
	artisanat	-0,0009	0,0188	-0,05	0,963	artisanat	0,0373	0,0162	2,29	0,022**
	transformer	0,0505	0,0346	1,46	0,145	transformer	0,0496	0,0312	1,59	0,111
	commerce	-0,0255	0,0212	-1,20	0,229	commerce	-0,0264	0,0180	-1,47	0,143
	except	0,0144	0,0245	0,59	0,558	except	0,0207	0,0229	0,90	0,366
	tce	0,0111	0,0046	2,41	0,016**	tce	0,0117	0,0046	2,56	0,011**
	crise_02	0,1370	0,0928	1,48	0,140	crise_02	0,1547	0,0917	1,69	0,092*
	cyclone	0,0171	0,0201	0,85	0,395	cyclone	0,0108	0,0200	0,54	0,588
	_cons	-0,1650	0,3684	-0,45	0,654	_cons	-0,1116	0,3389	-0,33	0,742
	R-sq : Within =	0,0455				R-sq : Within =	0,0324
	Between =	0,1295				Between =	0,3918
	Overall =	0,0769				Overall =	0,1596
	Prob > F	0,0003				Prob > chi2	0,0000
	F(33,1443	2,08				Wald chi2(33)	247,52
	Nombre d"observation	1845				Nombre d"observation	1845
	Nombre des ménages	369				Nombre des ménages	369
	Nombre d"années	5				Nombre d"années	5
	Source : auteur.

Annexes

392

Résultats

de tests d'Hausman (2000-2004)

													Annexes
				(Suite) Résultats de tests d'Hausman (2000-2004)
			Ensemble Ensemble			Fénérive-Est Fénérive-Est				Mahanoro Mahanoro
		Coefficient Coefficient	Différence des coef. Différence des coef.	Coefficient Coefficient	Différence des coef. Différence des coef.	Coefficient Coefficient	Différence des coef. Différence des coef.
	Inégalité de revenus Inégalité de revenus Caractéristiques des ménages	Effets fixes Effets fixes	Effets aléatoires Effets aléatoires	Effets fixes Effets fixes	-Effets aléatoires -Effets aléatoires	Effets fixes Effets fixes	Effets aléatoires Effets aléatoires	Effets fixes Effets fixes	-Effets aléatoires -Effets aléatoires	Effets fixes Effets fixes	Effets aléatoires Effets aléatoires	Effets fixes Effets -Effets -Effets aléatoires fixes aléatoires
	Age du chef de ménage Revenus secondaires et particuliers 0,0005706 -0,0008364	0,0014070	-0,0017454	-0,0014718		-0,0002736	0,0021889 -0,0005919	0,0027808
	Sexe du chef de ménage Issus de l"agriculture Etat matrimonial Célibataire Issus de la pêche	0,0090493 -0,0510022 0,0046384 0,0185421 -0,1865060 -0,1741722 0,0353994 0,0400028	0,0600515 -0,0139037 -0,0123338 -0,0046034	0,1706276 0,0405487 -0,1106097 0,0371815	0,0659955 0,0531452 -0,1564620 0,0727666	0,1046321 -0,0125965 0,0458523 -0,0355851	-0,0854789 -0,1090365 0,0017680 0,0063718 -0,1765088 -0,1422159 0,0454519 0,0359044	0,0235576 -0,0046038 -0,0342929 0,0095475
	Marié Issus de l"artisanat	-0,0856032 -0,0626244 0,0021276 0,0270656	-0,0229788 -0,0249380	0,0143215 0,0177306	-0,0078266 0,0207458	0,0221480 -0,0030152	-0,0900078 -0,0729300 -0,0008591 0,0372850	-0,0170778 -0,0381441
	Divorcé(e)/séparé(e) Issus de la transformation	-0,1136692 -0,1210893 0,0679454 0,0651278	0,0074201 0,0028176	0,0629615 0,0801428	-0,0192770 0,0806710	0,0822385 -0,0005282	-0,1764556 -0,1596312 0,0504634 0,0496405	-0,0168244 0,0008229
	Veuf(ve) Niveau d"éducation Issus du commerce	-0,0706569 -0,0841352 0,0113935 -0,0018254	0,0134783 0,0132189	0,1480747 0,0643868	0,0307024 0,0392140	0,1173722 0,0251728	-0,1549436 -0,1188132 -0,0255375 -0,0264391	-0,0361304 0,0009017
	Neuvième Revenu exceptionnel	0,0442193 0,0535917 -0,0002464 0,0071757	-0,0093724 -0,0074220	0,0651380 -0,0127329	0,0506032 -0,0087775	0,0145348 -0,0039554	0,0015401 0,0143691	0,0301661 0,0206890	-0,0286260 -0,0063199
	CM2 Variable macroéconomique	0,0281847 0,0501013	-0,0219166	0,0605252	0,0457485		0,0147767	-0,0214300	0,0296754	-0,0511054
	Collège Lycée Croissance économique	0,0099449 0,0269965 0,0198708 -0,1194402 0,0080833 0,0081249	-0,0170516 0,1393110 -0,0000415	0,0385854 0,1065701 0,0027970	0,0088946 -0,1899433 0,0015526	0,0296909 0,2965134 0,0012445	-0,0511594 -0,0479099 -0,1066244 0,0050509 0,0111333 0,0117027	-0,0562103 0,0587145 -0,0005695
	Université Déterminants spécifiques	-0,0435645 -0,0679273	0,0243628	0,0251854	0,0188381		0,0063473	-0,1767217 -0,2736932	0,0969715
	Activité principale Crise politique (en 2002)	-0,0333334 0,0864146 0,1363536 0,1347610	-0,1197480 0,0015927	-0,0316431 0,1618063	0,1067498 0,1415881	-0,1383929 0,0202181	-0,0065197 0,1369646	0,0804940 0,1547397	-0,0870137 -0,0177751
	Taille de ménage Cyclone	0,0049468 0,0080098 0,0209648 0,0235194	-0,0030631 -0,0025546	-0,0107955 -0,0459003	-0,0135114 -0,0534636	0,0027159 0,0075633	0,0164317 0,0171242	0,0252370 0,0108123	-0,0088053 0,0063119
	Nombre d"actif par ménage Exploitation agricole Chi2(33)	-0,0091090 -0,0185804 118,77	0,0094714	0,0024606	-0,0056054 67,6		0,0080659	-0,0159700 -0,0256561 84,56	0,0096861
	Terrain possédé Prob > Chi2(33)	0,0083007 0,0284778 0,0000	-0,0201771	-0,0094513	0,0273868 0,0004		-0,0368381	0,0056902	0,0101578 0,0000	-0,0044675
	Surface exploitée Production annuelle de riz Source : auteur.	0,0582164 0,0854373 -0,0284458 -0,0463675	-0,0272210 0,0179217	0,0323947 -0,0362869	0,0478734 -0,0729164		-0,0154787 0,0366295	0,0820410 -0,0211057 -0,0265926 0,1257548	-0,0437138 0,0054869
	Vente de litchis	-0,0030694 -0,0028900	-0,0001795	0,0053135	0,0070774		-0,0017640	-0,0220476 -0,0209637	-0,0010839
	Vente de girofle	-0,0028780 -0,0019395	-0,0009386	-0,0257548	-0,0212493		-0,0045055	-0,0128808 -0,0089685	-0,0039123
	Finances
	Investissement	0,2512025 0,2004812	0,0507213	0,1841050	0,1388720		0,0452330	0,9476980	0,7677842	0,1799138
	Dépôt	0,2725613 0,1080924	0,1644689	0,2740915	0,1721271		0,1019644	0,8458332	0,4116333	0,4341999
	Thésaurisation	0,3632688 0,3396300	0,0236389	0,3513405	0,3272824		0,0240580	0,9593976	0,8270457	0,1323520
	Sans épargne	0,3661625 0,3377153	0,0284472	0,4071867	0,3829256		0,0242611	0,9132857	0,7850182	0,1282675
	Emprunt	0,0470876 0,0555951	-0,0085075	0,0675664	0,0798097		-0,0122433	0,0252082	0,0317273	-0,0065191
						393

Annexes 394 Annexe 13.

Estimations des déterminants à partir du modèle non linéaire Logit en panel (données groupées : 667 ménages)

		Effets fixes				Effets aléatoires
	inegalite	Coef,	Std, Err,	t	P>t	inegalite	Coef,	Std, Err,	z	P>z
	age	0,0098	0,0157	0,63	0,532	age	-0,0078	0,0059	-1,33	0,184
	sexe	0,2065	0,4893	0,42	0,673	sexe	-0,3845	0,2796	-1,37	0,169
	celiba	-2,0555	1,1715	-1,75	0,079*	celiba	-2,1425	1,1783	-1,82	0,069*
	marie	-1,4455	1,1501	-1,26	0,209	marie	-1,1575	1,1414	-1,01	0,311
	divorce	-1,6173	1,1626	-1,39	0,164	divorce	-1,6612	1,1614	-1,43	0,153
	veuf	-1,2199	1,1875	-1,03	0,304	veuf	-1,3420	1,1763	-1,14	0,254
	neuv	0,5839	0,3976	1,47	0,142	neuv	0,6219	0,3523	1,77	0,078*
	cepe	0,3192	0,4026	0,79	0,428	cepe	0,6089	0,3429	1,78	0,076*
	college	-0,0280	0,5508	-0,05	0,959	college	0,3835	0,4019	0,95	0,340
	lycee	0,0822	0,7396	0,11	0,912	lycee	-0,6342	0,4554	-1,39	0,164
	univ	-0,3472	0,3940	-0,88	0,378	univ	-0,4973	0,3492	-1,42	0,154
	act	-0,3015	0,3040	-0,99	0,321	act	0,6308	0,2171	2,91	0,004***
	taille	0,0222	0,0805	0,28	0,783	taille	0,1021	0,0434	2,35	0,019**
	actif	-0,0645	0,1163	-0,55	0,579	actif	-0,1981	0,0730	-2,71	0,007***
	terre_poss	0,1070	0,3117	0,34	0,731	terre_poss	0,3392	0,2677	1,27	0,205
	surf	0,6762	0,2148	3,15	0,002***	surf	0,8520	0,1699	5,01	0,000***
	prod_riz	-0,3314	0,1888	-1,76	0,079*	prod_riz	-0,5569	0,1539	-3,62	0,000***
	clitchi	-0,0543	0,1509	-0,36	0,719	clitchi	-0,0224	0,1313	-0,17	0,865
	cgirofle	-0,0336	0,1997	-0,17	0,866	cgirofle	-0,0229	0,1712	-0,13	0,894
	invest	1,7034	0,7452	2,29	0,022**	invest	1,6767	0,6994	2,40	0,017**
	depot	1,8183	0,7850	2,32	0,021**	depot	1,2498	0,7137	1,75	0,080*
	thesaur	2,5184	0,7283	3,46	0,001***	thesaur	2,7167	0,6870	3,95	0,000***
	sanseparg	2,5544	0,7377	3,46	0,001***	sanseparg	2,7418	0,7000	3,92	0,000***
	emprunt	0,6000	0,1727	3,47	0,001***	emprunt	0,6339	0,1522	4,16	0,000***
	agri	0,0153	0,1768	0,09	0,931	agri	0,1667	0,1434	1,16	0,245
	peche	0,5842	0,3559	1,64	0,101	peche	0,5744	0,3257	1,76	0,078*
	artisanat	0,0428	0,1614	0,26	0,791	artisanat	0,2840	0,1325	2,14	0,032**
	transformer	0,6832	0,2081	3,28	0,001***	transformer	0,7364	0,1744	4,22	0,000***
	commerce	0,1432	0,1829	0,78	0,434	commerce	-0,0508	0,1447	-0,35	0,725
	except	-0,0224	0,1679	-0,13	0,894	except	0,0170	0,1504	0,11	0,910
	tce	0,0965	0,0390	2,48	0,013**	tce	0,0892	0,0367	2,43	0,015**
	crise_02	1,6435	0,7622	2,16	0,031**	crise_02	1,5238	0,7199	2,12	0,034**
	cyclone	0,2066	0,1675	1,23	0,217	cyclone	0,1724	0,1593	1,08	0,279
	_cons					mahanoro	0,1582	0,1975	0,80	0,423
						_cons	-1,1967	1,4952	-0,80	0,424
	Prob > chi2	0,0000				Prob > chi2	0,0000
	LR chi2(33)	82,05				Wald chi2(34)	223,03
	Log likelihood	-457,2684				Log likelihood	-1168,5929
	Nombre d"observation	1365				Nombre d"observation	3335
	Nombre des ménages	273				Nombre des ménages	667
	Nombre d"années	5				Nombre d"années	5
	Source : auteur.

Annexes 395 Probit

en panel Modèle non linéaire (données groupées : 667 ménages)

						Annexes Annexes
			Fénérive-Est Mahanoro
	Logit en panel Logit en panel			Modèle non linéaire Modèle non linéaire
	inegalite inegalite age age sexe sexe celiba celiba marie marie divorce divorce veuf veuf neuv neuv cepe cepe college college lycee lycee univ univ act act taille taille actif actif terre_poss terre_poss surf surf prod_riz prod_riz clitchi clitchi cgirofle cgirofle invest invest depot depot thesaur thesaur sanseparg sanseparg emprunt emprunt agri agri peche peche artisanat artisanat transformer transformer commerce commerce except except tce tce crise_02 crise_02 cyclone cyclone Prob > chi2 Prob > chi2 LR chi2(33) LR chi2(33) Log likelihood Log likelihood Nombre d"observation Nombre d"observation Nombre des ménages Nombre des ménages Nombre d"années Nombre d"années Source : auteur.	inegalite Effets fixes Effets fixes age Std, Err, Std, Err, sexe 0,0192 0,0312 celiba 0,8214 0,7033 marie 1,4591 0,6125 divorce 1,3947 0,5464 veuf 1,4414 0,5447 neuv 1,5293 0,7327 cepe 0,6282 0,5096 college 0,6474 0,5103 lycee 0,8828 0,5719 univ 0,6301 0,9293 act 0,5045 0,8862 taille 0,4708 0,4529 actif 0,1159 0,1273 terre_poss 0,1686 0,1787 surf 0,5547 0,4239 prod_riz 0,3024 0,3608 clitchi 0,2820 0,2861 cgirofle 0,2694 0,2071 invest 0,3493 0,2856 depot 0,7944 0,5931 thesaur 0,8281 0,8123 sanseparg 0,7693 0,3256 emprunt 0,8011 1,4267 agri 0,2891 0,2504 peche 0,2934 0,2674 artisanat 0,7149 1,0088 transformer 0,2787 0,2176 commerce 0,2516 0,5116 except 0,2927 0,2735 tce 0,2348 0,2844 crise_02 0,0671 0,0603 cyclone 1,2196 1,1568 _cons 0,3785 0,2363 Prob > chi2 Wald chi2(34) Log likelihood -188,44111 Coef, Coef, -0,0054 0,0536 1,7857 -1,8868 -1,1972 -0,7155 -0,8741 0,3683 -0,0012 -1,1936 0,9773 -2,0556 0,6999 0,1939 0,6924 -0,0634 0,3964 -0,9683 -0,3248 1,8038 0,4228 0,9503 -0,0932 0,2220 -0,2106 0,2223 0,1313 -0,1619 -0,2884 0,0113 0,3700 1,2192 -0,4103 -0,3475 0,0295 -0,4061 -0,4354 -0,2417 1,1871 0,9556 1,6494 -0,4682 2,4300 0,8776 3,0758 -0,3226 0,9299 0,5012 0,4955 -0,0440 0,8061 1,5691 0,3776 0,0312 0,8525 0,5708 0,8844 -0,3654 -0,2408 0,1330 0,0228 0,1607 1,9090 2,0836 -0,6428 0,2699 0,0000 0,0000 90,14 82,64 -223,46442 Nombre d"observation t t -0,28 1,72 2,17 -2,68 -0,82 -1,17 -0,63 0,67 0,00 -2,19 0,64 -2,81 1,11 0,38 1,07 -0,12 0,45 -1,69 -1,73 1,94 0,84 1,07 -0,20 0,49 -1,82 1,75 0,78 -0,91 -0,52 0,03 1,22 3,38 -1,45 -1,21 0,11 -1,96 -1,25 -0,85 1,49 1,61 1,99 -0,58 3,16 2,70 3,84 -0,23 3,22 2,00 1,69 -0,16 1,13 1,56 1,35 0,14 3,39 1,12 3,02 -1,34 -1,03 0,47 0,34 2,67 1,57 1,80 -1,70 1,14 635 730 Nombre des ménages 127 146 Nombre d"années 5 5	Effets aléatoires Coef, Std, Err, -0,0037 0,0032 P>t inegalite P>t inegalite -0,2031 0,1549 0,777 age 0,086* age -1,2486 0,6402 0,030** sexe 0,007*** sexe -0,7024 0,6189 0,412 celiba 0,243 celiba -0,9772 0,6309 0,531 marie 0,500 marie -0,8010 0,6385 0,999 divorce 0,028** divorce 0,3302 0,1870 0,523 veuf 0,005*** veuf 0,3261 0,1821 0,265 neuv 0,704 neuv 0,2043 0,2162 0,285 cepe 0,901 cepe -0,3668 0,2493 0,653 college 0,090* college -0,2741 0,1940 0,089* lycee 0,052* lycee 0,3609 0,1225 0,402 univ 0,284 univ 0,0573 0,0233 0,843 act 0,624 act -0,1134 0,0398 0,069* taille 0,081* taille 0,1929 0,1441 0,436 actif 0,365 actif 0,4706 0,0943 0,603 terre_poss 0,979 terre_poss -0,3100 0,0838 0,221 surf 0,001*** surf -0,0120 0,0716 0,146 prod_riz 0,225 prod_riz -0,0097 0,0940 0,913 clitchi 0,050* clitchi 0,8987 0,3784 0,213 cgirofle 0,397 cgirofle 0,6384 0,3882 0,135 invest 0,107 invest 1,4878 0,3752 0,046** depot 0,564 depot 1,5086 0,3825 0,002*** thesaur 0,007*** thesaur 0,3427 0,0817 0,000*** sanseparg 0,821 sanseparg 0,0964 0,0781 0,001*** emprunt 0,045** emprunt 0,3068 0,1711 0,091* agri 0,869 agri 0,1511 0,0721 0,260 peche 0,120 peche 0,3991 0,0945 0,176 artisanat 0,886 artisanat -0,0215 0,0794 0,001*** transformer 0,265 transformer 0,0089 0,0824 0,003*** commerce 0,182 commerce 0,0532 0,0202 0,305 except 0,640 except 0,9015 0,3947 0,735 tce 0,008*** tce 0,1041 0,0873 0,118 crise_02 0,072* crise_02 0,0897 0,1082 0,089* cyclone 0,253 cyclone -0,6022 0,8100 _cons _cons Prob > chi2 Prob > chi2 0,0000 Wald chi2(33) Wald chi2(33) 237,64 Log likelihood Log likelihood -1169,2795 Nombre d"observation t -1,16 -1,31 -1,95 -1,13 -1,55 -1,25 1,77 1,79 0,95 -1,47 -1,41 2,95 2,46 -2,85 1,34 4,99 -3,70 -0,17 -0,10 2,37 1,64 3,97 3,94 4,20 1,24 1,79 2,10 4,22 -0,27 0,11 2,64 2,28 1,19 0,83 -0,74 Nombre d"observation 3335 Nombre des ménages Nombre des ménages 667 Nombre d"années Nombre d"années 5	Effets aléatoires Effets aléatoires Coef, Std, Err, Coef, Std, Err, 0,247 P>t -0,0136 0,0089 -0,0041 0,0082 0,190 0,5999 0,4679 -1,1386 0,3615 0,051* -1,7462 1,4754 -0,5877 0,4348 0,256 -0,5314 1,3791 0,1691 0,3845 0,121 -0,7427 1,4457 -0,5888 0,3885 0,210 -0,2752 1,4675 -0,6311 0,4630 0,078* 0,5124 0,5348 0,5455 0,3438 0,073* 0,4730 0,5195 0,6669 0,3379 0,345 0,0925 0,6301 0,3081 0,3739 0,141 -1,2639 0,7410 -0,1429 0,4277 0,158 -0,2392 0,4267 0,6154 0,6235 0,003*** 0,6429 0,3577 0,9271 0,2875 0,014*** -0,1128 0,0617 0,2987 0,0674 0,004*** -0,0720 0,1071 -0,2942 0,1054 0,181 0,5273 0,4926 0,0473 0,3180 0,000*** 0,5146 0,2325 1,1702 0,2683 0,000*** -0,8466 0,2282 -0,3096 0,2210 0,867 0,1272 0,2183 -0,2932 0,1770 0,917 -0,2556 0,2990 -0,1182 0,2260 0,018** 1,1802 0,7279 0,3180 0,4874 0,100 1,4706 0,7434 -1,9319 0,5882 0,000*** 2,6213 0,7140 0,7810 0,2563 0,000*** 3,2919 0,7522 -0,1324 0,2580 0,000*** 1,0152 0,2568 0,3507 0,1989 0,217 0,6305 0,2343 0,0419 0,2046 0,073* 1,0227 0,5916 0,2628 0,2202 0,036** 0,1547 0,2078 0,4272 0,1804 0,000*** 0,8331 0,2109 0,6113 0,4006 0,787 0,4063 0,2338 -0,3703 0,1985 0,914 -0,1091 0,2088 0,2625 0,2466 0,008*** 0,0215 0,0620 0,1688 0,0549 0,022** 1,6001 1,1254 2,3762 1,0585 0,233 -0,5322 0,3384 0,1830 0,2140 0,407 -0,8865 1,8743 -1,5240 0,9210 0,457 0,0000 0,0000 140,01 136,37 -509,05594 -605,70606 1490 1845 298 369 5 5	z z -1,53 -0,50 1,28 -3,15 -1,18 -1,35 -0,39 0,44 -0,51 -1,52 -0,19 -1,36 0,96 1,59 0,91 1,97 0,15 0,82 -1,71 -0,33 0,56 0,99 1,80 3,22 -1,83 4,43 -0,67 -2,79 1,07 0,15 2,21 4,36 -3,71 -1,40 0,58 -1,66 -0,85 -0,52 1,62 0,65 1,98 -3,28 3,67 3,05 4,38 -0,51 3,95 1,76 2,69 0,20 1,73 1,19 0,74 2,37 3,95 1,53 1,74 -1,87 -0,52 1,06 0,35 3,07 1,42 2,24 -1,57 0,86 -0,47 -1,65	P>z P>z 0,126 0,619 0,200 0,002* 0,237 0,176 0,700 0,660 0,607 0,130 0,851 0,173 0,338 0,113 0,363 0,048** 0,883 0,410 0,088* 0,738 0,575 0,324 0,072* 0,001*** 0,068* 0,000*** 0,501 0,005*** 0,284 0,882 0,027** 0,000*** 0,000*** 0,161 0,560 0,098* 0,393 0,601 0,105 0,514 0,048** 0,001*** 0,000*** 0,002*** 0,000*** 0,608 0,000*** 0,078* 0,007*** 0,838 0,084* 0,233 0,457 0,018** 0,000*** 0,127 0,082* 0,062* 0,601 0,287 0,729 0,002*** 0,155 0,025** 0,116 0,392 0,636 0,098*
			396 397

Source : auteur. Source : auteur. Annexes 398 Probit

appliqué séparément aux observatoires Probit en panel (Fénérive-Est) Probit en panel (Mahanoro)

		Effets aléatoires				Effets aléatoires
	inegalite	Coef,	Std, Err,	t	P>t	inegalite	Coef,	Std, Err,	z	P>z
	age	-0,0068	0,0049	-1,39	0,164	age	-0,0019	0,0044	-0,44	0,661
	sexe	0,3402	0,2574	1,32	0,186	sexe	-0,6121	0,1982	-3,09	0,002***
	celiba	-1,0502	0,8402	-1,25	0,211	celiba	-0,3563	0,2366	-1,51	0,132
	marie	-0,3462	0,7904	-0,44	0,661	marie	0,0813	0,2107	0,39	0,700
	divorce	-0,4575	0,8262	-0,55	0,580	divorce	-0,3332	0,2135	-1,56	0,119
	veuf	-0,2167	0,8381	-0,26	0,796	veuf	-0,3488	0,2471	-1,41	0,158
	neuv	0,2560	0,2873	0,89	0,373	neuv	0,2851	0,1850	1,54	0,123
	cepe	0,2187	0,2792	0,78	0,433	cepe	0,3547	0,1808	1,96	0,050*
	college	0,0173	0,3417	0,05	0,960	college	0,1612	0,2041	0,79	0,430
	lycee	-0,7580	0,4100	-1,85	0,065*	lycee	-0,0800	0,2359	-0,34	0,734
	univ	-0,1349	0,2344	0,58	0,565	univ	-0,3078	0,3291	0,94	0,350
	act	0,3644	0,2060	1,77	0,077*	act	0,5276	0,1591	3,32	0,001***
	taille	-0,0582	0,0332	-1,75	0,080*	taille	0,1619	0,0362	4,48	0,000***
	actif	-0,0469	0,0582	-0,81	0,420	actif	-0,1597	0,0576	-2,77	0,006***
	terre_poss	0,2930	0,2630	1,11	0,265	terre_poss	0,0300	0,1727	0,17	0,862
	surf	0,2770	0,1288	2,15	0,032**	surf	0,6586	0,1489	4,42	0,000***
	prod_riz	-0,4693	0,1251	-3,75	0,000***	prod_riz	-0,1680	0,1189	-1,41	0,158
	clitchi	0,0685	0,1191	0,57	0,565	clitchi	-0,1626	0,0959	-1,70	0,090*
	cgirofle	-0,1322	0,1661	-0,80	0,426	cgirofle	-0,0680	0,1228	-0,55	0,580
	invest	0,6268	0,3939	1,59	0,112	invest	0,1494	0,2716	0,55	0,582
	depot	0,7879	0,4055	1,94	0,052*	depot	-1,1450	0,3275	-3,50	0,000***
	thesaur	1,4510	0,3910	3,71	0,000***	thesaur	0,4059	0,1433	2,83	0,005***
	sanseparg	1,8346	0,4125	4,45	0,000***	sanseparg	-0,0647	0,1394	-0,46	0,643
	emprunt	0,5518	0,1372	4,02	0,000***	emprunt	0,1924	0,1073	1,79	0,073*
	agri	0,3523	0,1267	2,78	0,005***	agri	0,0090	0,1107	0,08	0,936
	peche	0,5907	0,3188	1,85	0,064*	peche	0,1302	0,1183	1,10	0,271
	artisanat	0,0783	0,1136	0,69	0,491	artisanat	0,2315	0,0974	2,38	0,017**
	transformer	0,4517	0,1149	3,93	0,000***	transformer	0,3399	0,2140	1,59	0,112
	commerce	0,2384	0,1290	1,85	0,065*	commerce	-0,2095	0,1083	-1,93	0,053
	except	-0,0698	0,1141	-0,61	0,541	except	0,1458	0,1358	1,07	0,283
	tce	0,0134	0,0344	0,39	0,698	tce	0,0969	0,0297	3,27	0,001***
	crise_02	0,9280	0,6242	1,49	0,137	crise_02	1,3803	0,5715	2,42	0,016**
	cyclone	-0,3101	0,1863	-1,66	0,096*	cyclone	0,1112	0,1154	0,96	0,335
		-0,4198	1,0499	-0,40	0,689	_cons	-0,8169	0,5008	-1,63	0,103
	Prob > chi2	0,0000				Prob > chi2	0,0000
	Wald chi2(33)	151,39				Wald chi2(33)	148,27
	Log likelihood	-508,86804				Log likelihood	-605,268
	Nombre d"observation	1490				Nombre d"observation	1845
	Nombre des ménages	298				Nombre des ménages	369
	Nombre d"années	5				Nombre d"années	5
	Source : auteur.

Annexes 399 Annexe 14.

Résultats des études d'inégalités de revenus : estimation par Logit et Probit Logit (données groupées : 667 ménages) Probit

													Annexes Annexes
							Fénérive-Est Mahanoro
	Logit Logit											Probit Probit
	inegalite inegalite inegalite		Coef, Coef, Coef,	Std, Err, Std, Err, Std, Err,		t t t	P>t P>t P>t	inegalite inegalite inegalite	Coef, Coef, Coef,	Std, Err, Std, Err, Std, Err,	z z z		P>z P>z P>z
	age sexe age age celiba sexe sexe marie celiba celiba divorce marie marie veuf divorce divorce neuv veuf veuf cepe neuv neuv college cepe cepe lycee college college univ lycee lycee act univ univ taille act act actif taille taille terre_poss actif actif surf terre_poss terre_poss prod_riz surf surf clitchi prod_riz prod_riz cgirofle clitchi clitchi invest cgirofle cgirofle depot invest invest thesaur depot depot sanseparg thesaur thesaur emprunt sanseparg sanseparg agri emprunt emprunt peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone Mahanoro _cons Pseudo R2 Prob > chi2 Wald chi2(34) Log pseudolikelihood Nombre d"observation Nombre des ménages Nombre d"années Source : auteur. Nombre d"années Nombre d"années Nombre des ménages Nombre des ménages Nombre d"observation Nombre d"observation Log pseudolikelihood Log pseudolikelihood Wald chi2(33) Wald chi2(33) Prob > chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Pseudo R2 _cons _cons cyclone cyclone agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 agri peche artisanat transformer R-sq: Within = commerce Between = except Overall = tce Pseudo R2 crise_02 Prob > F F	0,0810 0,1083 0,0920 0,0000	-0,0075 -0,5040 -0,0118 -0,0055 -1,7127 0,1976 -1,0001 -0,8492 -1,4194 -0,4221 -1,3983 -0,2907 0,1900 -1,0882 -0,7104 -0,5087 0,5714 -0,3962 -0,3596 0,5968 0,4301 0,5241 0,4060 0,4091 0,6473 -0,4385 0,0661 0,3923 -0,4966 -0,9936 -0,1400 0,7003 -0,1413 0,4112 0,0833 0,7275 0,8145 -0,1799 -0,1013 0,2565 0,3821 -0,0789 -0,2571 0,8003 0,6950 0,0457 -0,5664 0,4754 1,0572 -0,0108 -0,8899 -0,2842 -0,0097 0,1328 -0,2131 1,2714 -0,1464 -0,0898 0,7963 0,9215 0,0319 2,2514 1,1342 -2,0257 2,2608 2,2287 0,6472 0,5839 2,8058 -0,1059 0,1725 0,9418 0,3106 0,5438 0,3316 0,6361 -0,0685 0,0195 0,0749 1,2911 0,1276 0,1073 -1,1157 0,1402 0,0000 359,07 -1202,6959 3335 667 5 5 5 298 369 1490 1845 -524,23294 -618,62997 224,21 201,02 0,0000 0,0000 0,1949 0,1714 -0,6490 -1,4531 -0,4652 0,1508 0,5742 1,0100 0,1399 0,6998 0,2429 -0,0525 0,0095 1,1734 0,0265 0,2069 0,4663 0,5445 0,0662 -0,3002 0,3630 0,2266 0,1783 0,1528 2,2144	0,0047 0,2271 0,0070 0,0063 1,0458 0,4085 0,3002 1,0263 0,9974 0,3728 1,0295 0,8348 0,3306 1,0422 0,9239 0,3374 0,3201 0,9524 0,4271 0,3046 0,5010 0,2840 0,3447 0,4656 0,2793 0,3787 0,5487 0,3214 0,3041 0,6061 0,3545 0,1620 0,3889 0,5573 0,0349 0,2718 0,2344 0,0572 0,0503 0,0513 0,2484 0,0889 0,0791 0,1397 0,4592 0,2866 0,1174 0,1897 0,2294 0,1130 0,1746 0,1745 0,1434 0,1859 0,1601 0,7521 0,2380 0,2018 0,7533 0,8070 0,4438 0,7215 0,8101 0,4787 0,7277 0,7704 0,2095 0,1326 0,7843 0,1993 0,1171 0,2200 0,1747 0,2829 0,1142 0,1478 0,1221 0,1355 0,0334 0,6621 0,1443 0,1559 1,3885 1,5022 0,7960 0,3055 0,2082 0,1983 0,4714 0,1754 0,1773 0,1946 0,1896 0,0548 0,9972 0,1752 0,1671 0,1601 0,3404 0,0455 0,1715 0,1295 0,2184 0,0769 0,0498 0,9746 0,0003	0,0324 0,3918 0,1596	-1,61 -2,22 -1,67 -0,88 -1,64 0,48 -3,33 -0,83 -1,42 -1,13 -1,36 -0,35 0,57 -1,04 -0,77 -1,51 1,78 -0,42 -0,84 1,96 0,86 1,85 1,18 0,88 2,32 -1,16 0,12 1,22 -1,63 -1,64 -0,39 4,32 0,36 0,74 2,39 2,68 3,48 -3,15 -2,01 5,00 1,54 -0,89 -3,25 5,73 1,51 0,16 -4,83 2,51 4,61 -0,10 -5,10 -1,63 -0,07 0,71 -1,33 1,69 -0,62 -0,44 1,06 1,14 0,07 3,12 1,40 -4,23 3,11 2,89 3,09 4,41 3,58 -0,53 1,47 4,28 1,78 1,92 2,90 4,30 -0,56 0,14 2,24 1,95 0,88 0,69 -0,80 -0,43 -1,83 -1,52 0,72 2,90 2,14 0,80 3,95 1,25 -0,28 0,17 1,18 0,15 1,24 2,91 1,60 -1,75 1,04 3,07 2,27	0,107 0,026** 0,095* 0,380 0,101 0,629 0,001*** 0,408 0,155 0,257 0,174 0,728 0,566 0,296 0,442 0,132 0,074* 0,677 0,400 0,050* 0,391 0,065* 0,239 0,380 0,020** 0,247 0,904 0,222 0,103 0,099* 0,693 0,000*** 0,716 0,461 0,017** 0,007*** 0,001*** 0,002*** 0,044** 0,000*** 0,124 0,375 0,001*** 0,000*** 0,130 0,873 0,000*** 0,012** 0,000*** 0,924 0,000*** 0,103 0,946 0,475 0,183 0,091* 0,538 0,656 0,290 0,253 0,943 0,002*** 0,161 0,000*** 0,002*** 0,004*** 0,002*** 0,000*** 0,000*** 0,595 0,141 0,000*** 0,076* 0,055* 0,004*** 0,000*** 0,575 0,886 0,025** 0,051* 0,377 0,491 0,422 0,666 0,068* 0,128 0,469 0,004*** 0,032** 0,425 0,000*** 0,212 0,782 0,863 0,239 0,880 0,216 0,004*** 0,110 0,080* 0,299 0,002*** 0,023**	age sexe age age celiba sexe sexe marie celiba celiba divorce marie marie veuf divorce divorce neuv veuf veuf cepe neuv neuv college cepe cepe lycee college college univ lycee lycee act univ univ taille act act actif taille taille terre_poss actif actif surf terre_poss terre_poss prod_riz surf surf clitchi prod_riz prod_riz cgirofle clitchi clitchi invest cgirofle cgirofle depot invest invest thesaur depot depot sanseparg thesaur thesaur emprunt sanseparg sanseparg agri emprunt emprunt peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone mahanoro _cons Pseudo R2 Prob > chi2 Wald chi2(34) Log pseudolikelihood Nombre d"observation Nombre des ménages Nombre d"années Nombre d"années Nombre d"années Nombre des ménages Nombre des ménages Nombre d"observation Nombre d"observation Log pseudolikelihood Log pseudolikelihood Wald chi2(33) Wald chi2(33) Prob > chi2 Prob > chi2 Pseudo R2 Pseudo R2 _cons _cons cyclone cyclone agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02	-0,0034 -0,2637 -0,0055 -0,0026 -0,9635 0,1564 -0,5381 -0,4831 -0,8629 -0,2852 -0,7972 -0,2435 0,0899 -0,6170 -0,4535 -0,3011 0,2983 -0,2657 -0,2170 0,3102 0,2316 0,2684 0,2153 0,1917 0,3429 -0,2883 0,0272 0,2030 -0,2749 -0,6170 -0,0799 0,4018 -0,0700 0,1994 0,0458 0,4177 0,4790 -0,1037 -0,0533 0,1384 0,1970 -0,0463 -0,1430 0,4458 0,3789 0,0142 -0,3185 0,2696 0,5924 -0,0082 -0,5059 -0,1504 -0,0010 0,0643 -0,1227 0,6702 -0,0649 -0,0537 0,3851 0,4676 -0,0250 1,2363 0,5937 -1,2109 1,2493 1,2350 0,3223 0,3130 1,5614 -0,0547 0,0991 0,5214 0,1653 0,3025 0,1689 0,3452 -0,0368 0,0135 0,0436 0,7293 0,0885 0,0668 -0,5787 5 5 5 667 298 369 3335 1490 1845 -1201,786 -523,02118 -617,45628 372,39 242,8 211,24 0,0000 0,0000 0,0000 0,1409 0,1967 0,1730 -0,3291 -0,7099 -0,2631 0,0941 0,3145 0,6010 0,0583 0,3794 0,1434 -0,0420 0,0090 0,7225 0,0047 0,1076 0,2490 0,2975 -0,1737 0,1274 0,0830 1,1885	0,0025 0,1231 0,0038 0,0034 0,4985 0,2148 0,1579 0,4819 0,5651 0,1999 0,4870 0,4885 0,1754 0,4939 0,5312 0,1800 0,1636 0,5450 0,2188 0,1556 0,2559 0,1513 0,1796 0,2389 0,1468 0,2030 0,2858 0,1711 0,1683 0,3269 0,1932 0,0934 0,2123 0,3020 0,0188 0,1590 0,1277 0,0309 0,0265 0,0273 0,1271 0,0471 0,0424 0,0782 0,2334 0,1491 0,0637 0,1045 0,1279 0,0610 0,0963 0,0928 0,0782 0,0993 0,0845 0,3812 0,1321 0,1050 0,3894 0,3948 0,2401 0,3720 0,4073 0,2723 0,3759 0,3872 0,1158 0,0696 0,3956 0,1031 0,0634 0,1147 0,0912 0,1472 0,0610 0,0789 0,0667 0,0725 0,0177 0,3528 0,0781 0,0839 0,6771 0,7918 0,4229 0,1680 0,1062 0,1033 0,2574 0,0947 0,0952 0,1063 0,1001 0,0297 0,5411 0,0926 0,0885 0,0835 0,1779 0,0913 0,1168 0,0257 0,1949 0,5033	-1,39 -2,14 -1,46 -0,77 -1,93 0,73 -3,41 -1,00 -1,53 -1,43 -1,64 -0,50 0,51 -1,25 -0,85 -1,67 1,82 -0,49 -0,99 1,99 0,90 1,77 1,20 0,80 2,34 -1,42 0,10 1,19 -1,63 -1,89 -0,41 4,30 0,33 0,66 2,44 2,63 3,75 -3,35 -2,01 5,08 1,55 -0,98 -3,37 5,70 1,62 0,10 -5,00 2,58 4,63 -0,13 -5,25 -1,62 -0,01 0,65 -1,45 1,76 -0,49 -0,51 0,99 1,18 -0,10 3,32 1,46 -4,45 3,32 3,19 2,78 4,50 3,95 -0,53 1,56 4,54 1,81 2,05 2,77 4,37 -0,55 0,19 2,46 2,07 1,13 0,80 -0,85 -0,42 -1,68 -1,57 0,89 3,04 2,33 0,62 3,99 1,35 -0,42 0,30 1,34 0,05 1,22 2,98 1,67 -1,90 1,09 3,23 0,1967 2,36	0,1714	0,165 0,144 0,443 0,032** 0,467 0,001*** 0,053* 0,127 0,154 0,316 0,618 0,608 0,102 0,393 0,094* 0,212 0,626 0,321 0,068* 0,366 0,076* 0,046** 0,422 0,019** 0,231 0,924 0,236 0,155 0,059* 0,679 0,102 0,742 0,509 0,000*** 0,009*** 0,000*** 0,015** 0,045** 0,000*** 0,001*** 0,325 0,001*** 0,121 0,105 0,924 0,000*** 0,010** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,105 0,894 0,517 0,147 0,990 0,623 0,609 0,079* 0,236 0,917 0,323 0,145 0,000*** 0,001*** 0,001*** 0,005*** 0,001*** 0,000*** 0,596 0,000*** 0,000*** 0,070* 0,118 0,040** 0,006*** 0,000*** 0,582 0,852 0,014** 0,039** 0,393 0,678 0,093* 0,426 0,117 0,376 0,257 0,002*** 0,020** 0,538 0,000*** 0,177 0,674 0,762 0,182 0,959 0,0941 0,224 (0,1062) 0,003*** 0,095* 0,057* 0,275 0,1730 0,001*** 0,018**
							400 401

Source : auteur. Source : auteur.

Comparaison des résultats observés à Fénérive-Est (2000-2004 et 1999-2004)

			Modèle linéaire			Modèle non-linéaire (en panel)			Modèle non-linéaire (simple)
				(en panel)			Logit	Probit		Logit	Probit	Logit	Probit	Logit	Probit
		Fénérive-Est	Fénérive-Est		Fénérive-Est			Fénérive-Est		Fénérive-Est	Fénérive-Est
		2000-2004	1999-2004		2000-2004			1999-2004		2000-2004	1999-2004
		Coefficient	Coefficient		Coefficient			Coefficient		Coefficient	Coefficient
		(Ecart-type)	(Ecart-type)		(Ecart-type)			(Ecart-type)		(Ecart-type)	(Ecart-type)
	Inégalités de revenus	E. F	E. A	E. F	E. A	E. F	E. A	E. A	E. F	E. A	E. A
	Constante	0,3082
		(0,1968)
	R-sq: Within =	0,0810	0,0662	0,0662	0,0552
	Between =	0,1083	0,3630	0,1438	0,3807
	Overall =	0,0920	0,1783	0,0908	0,1669
	Pseudo R2											0,1949	0,1967	0,1776	0,1791
	Prob > F	0,0000		0,0000
	F(33,1159)	3,1		3,13
	Prob > chi2		0,0000		0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
	Wald chi2(33)		,78 235,78		247,52 239,62		140,01 140,01	151,39 151,39		136,37 153,22	148,27 165	224,21 224,21	242,8 242,8	201,02 258,09	211,24 276,99
	F(33,1443) LR chi2(33)			2,08		90,14			92,69
	LR chi2(33) Log likelihood					90,14 -188,44	-509,05	-508,86	82,64 -268,62	-633,14	-632,84
	Log likelihood Log pseudolikelihood					-188,44	-509,05	-508,86	-223,46	-605,70	-605,268	-524,23	-523,02	-657,24	-656,04
	Log pseudolikelihood Nombre d"observation Nombre d"observation Nombre des ménages Nombre des ménages Nombre d"années Nombre d"années	1490 1490 298 298 5 5	1490 1490 298 298 5 5	1845 1788 369 298 5 6	1845 1788 369 298 5 6	635 635 127 127 5 5	1490 1490 298 298 5 5	1490 1490 298 298 5 5	730 846 146 141 5 6	1845 1788 369 298 5 6	1845 1788 369 298 5 6	-524,23 1490 1490 298 298 5 5	-523,02 1490 1490 298 298 5 5	-618,62 1845 1788 369 298 5 6	-617,45 1788 1845 298 369 5 6

Source : auteur. Avec E. F. : effets fixes et E. A. : effets aléatoires. Annexes 404 Annexe 16. Source : auteur. Avec E. F. : effets fixes et E. A. : effets aléatoires. Annexes 406 Annexe 17.

Distance des villages d'enquête et voie d'accès par rapport aux chefs-lieux de districts Site d'enquête Statut administratif Distance du site par rapport au chef-lieu de district (km) Accès Voie d'accès Etat d'infrastructures routières Nom de district : Fénérive-Est Observatoire rural de Fénérive-Est

		Annexe 18. Coefficients de Gini par pays
			Par ordre croissant
	Pays	Coefficient de Gini	Pays		Coefficient de Gini
	1 Danemark		0,247	61 Maroc			0,395
	2 Japon		0,249	62 Tunisie			0,398
	Antsiatsiaka 3 Suède 4 Tchéquie	Commune rurale	66 km dont 42 km bitumés 0,250 63 Russie (RN5), 14 km carrossables. 0,254 64 Mali	Enclavé 10 km à pieds avec	RN5, voie fluviale de 0,399 Manantsatrana et à pieds. 0,401	RN5 en bon état. Fleuve et route impraticables en saison de pluie.
	Ambatotsondrona 5 Norvège 6 Slovaquie Rantolava 7 Bosnie Namahoaka 8 Hongrie 9 Finlande	Fokontany Fokontany Fokontany	45 km dont 42 km bitumés (RN5) et 3 km à pieds. 0,258 65 Sri Lanka 0,258 66 Géorgie 16 km dont 10 km bitumés. 0,262 67 Etats-Unis 26 km bitumés (RN5). 0,269 68 Ghana 0,269 69 Turkménistan	Enclavé. Semi-enclavé. Accessible.	RN5, voie fluviale de Manantsatrana et à pieds. 0,402 0,404 RN5 et RIC. 0,408 RN5. 0,408 0,408	RN5 en bon état. Fleuve impraticable en saison de pluie. RN5 en bon état et RIC moyen. RN5 en bon état.
	Marofinaritra 10 Ukraine	Fokontany	5 km bitumés (RIP) 0,281 70 Cuba	Semi-enclavé.	RIP.	0,410	RIP en mauvais état.
	Miorimivalana 11 Allemagne 12 Slovénie Vohilengo 13 Croatie Ambatoharanana 14 Autriche 15 Bulgarie	Commune rurale Commune rurale 29 km dont 26 km bitumés-RIP. Semi-enclavé. 50 km dont 26 km bitumés (RIP) et 24 km à pieds. Enclavé. 0,283 71 Sénégal 0,284 72 Cambodge 0,290 73 Thaïlande Commune rurale 21 km (RIP) Semi-enclavé. 0,291 74 Burundi 0,292 75 Kenya	RIP et à pieds. 0,413 0,417 RIP et à pieds. 0,420 RIP. 0,424 0,425	RIP en mauvais état, avec un passage sur le "bac" de Morondrano. Idem. RIP en mauvais état.
	Vohipeno 16 Belarus 17 Ethiopie	Commune rurale	41 km dont 21 km de RIP et 20 km de RIC. 0,297 76 Singapour 0,300 77 Iran	Enclavé.	RIP, voie fluviale de 0,425 Maningory et à pieds. 0,430	RIP en mauvais état. Fleuve et route impraticables en saison de pluie.
	Ambanja 18 Kirghizstan 19 Pakistan Amboditononina 20 Pays-Bas 21 Roumanie 22 Albanie	Fokontany Fokontany	54 km dont 42 km de RN5 et 12 km carrossables (RIC). 0,303 78 Nicaragua 0,306 79 Turquie 18 km dont 10 km de RN5 et 8 km carrossables (RIC). 0,309 80 Nigéria 0,310 81 Philippines 0,311 82 Cameroun	Semi-enclavé. Semi-enclavé.	RN5, RIC et voie fluviale de Manantsatrana. 0,431 0,436 RN5, RIC. 0,437 0,445 0,446	RN5 en bon état. Fleuve et route impraticables en saison de pluie. RN5 en bon état. Route impraticable en saison de pluie.
	Nom de district : Mahanoro 23 Corée du Sud Ankazotsifantatra Commune rurale 72 km (100 % carrossables) 0,316 83 Uruguay 24 Canada 0,326 84 Ouganda 25 Tadjikistan 0,326 85 Mexique	Semi-enclavé.	0,449 RN11A et RIC. 0,457 0,461	Observatoire rural de Mahanoro RN11A et RIC en très mauvais état.
	Ambinanindrano 26 France	Commune rurale 70 km (100 % carrossables) 0,327 86 Rwanda	Semi-enclavé.	RN11A.	0,468	RN11A en très mauvais état.
	Ambodiharina 27 Mongolie 28 Belgique Ampitakihosy 29 Moldavie Bemangahazo 30 Bangladesh 31 Yémen 32 Suisse	Commune rurale 12 km (100 % carrossables) 0,328 87 Chine 0,330 88 Népal Fokontany 23 km 0,332 89 Mozambique Fokontany 15 km (100 % carrossables) 0,334 90 Madagascar 0,334 91 Venezuela 0,337 92 Malaisie	Semi-enclavé. Accessible. Semi-enclavé.	RN11A bis et canal des 0,469 Pangalanes. 0,472 RN11A. 0,473 RIP et canal des Pangalanes. 0,475 0,482 0,492	RN11A bis en très mauvais état, avec un passage sur le "bac" de Salehy. RN11A en bon état (accessible depuis 2005). RIP en très mauvais état. Route impraticable en saison de pluie.
	Masomeloka 33 Arménie 34 Kazakhstan 35 Grèce 36 Indonésie	Commune rurale 42 km (100 % carrossables) 0,338 93 Costa Rica 0,339 94 Zimbabwe 0,343 95 Swaziland 0,343 96 Gambie	Semi-enclavé.	0,498 RN11A bis et canal des 0,501 Pangalanes. 0,502 0,504	RN11A bis en mauvais état, avec trois passages sur les "bacs" de Salehy, Andranotsara et Masomeloka.
	37 Irlande		0,343	97 Niger			0,505
	38 Egypte		0,344	98 Zambie			0,508
	39 Vietnam		0,344	99 Papouasie			0,509
	40 Pologne		0,345	100 Argentine			0,513
	41 Tanzanie		0,346	101 Pérou			0,520
	42 Espagne		0,347	102 Salvador			0,524
	43 Australie		0,352	103 Equateur			0,536
	44 Algérie		0,353	104 Honduras			0,538
	45 Estonie		0,358	105 Chili			0,549
	46 Italie		0,360	106 Guatemala			0,551
	47 Lituanie		0,360	107 Panama			0,561
	48 Royaume-Uni		0,360	108 Brésil			0,570
	49 Nouvelle-Zélande	0,362	109 Afrique du Sud		0,578
	50 Azerbaïdjan		0,365	110 Paraguay			0,584
	51 Inde		0,368	111 Colombie			0,586
	52 Ouzbékistan		0,368	112 Bolivie			0,601
	53 Portugal		0,385	113 Botswana			0,605
	54 Guinée		0,386	114 Centrafrique			0,613
	55 Jordanie		0,388	115 Sierra Leone			0,629
	56 Mauritanie		0,390	116 Lesotho			0,632
	57 Macédoine		0,390	117 Namibie			0,743
	58 Malawi		0,390	Source : PNUD, Human Development Report 2013.
	59 Israël		0,392		http://www.statistiques-mondiales.com/gini.htm
	60 Burkina-Faso		0,395			consulté le 17/06/2015.

Source : Monographies établies par ROR Fénérive-Est et

Mahanoro-Madagascar, de 1999 à 2008, avec des rajouts personnels, novembre 2012.

Annexe 19. Commandes et syntaxes sous Stata utilisées Modèle linéaire en panel  Garder les variables dichotomiques

  keep year j5 inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except crise_02 cyclone tce  Correlation corr age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except crise_02 cyclone tce  Statistiques descriptives sum age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone  Fixer j5 = identifiant et year = année xtset j5 year  Modèle à effets fixes xtreg inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, fe est store eq1  Modèle à effets aléatoires xtreg inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, re 

Test de Hausman hausman eq1 Modèle non linéaire Logit en panel  Modèle à effets fixes xtLogit

  inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, fe  Modèle à effets aléatoires xtLogit inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, re Probit en panel xtProbit inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, re Logit Logit inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, ro Probit Probit inegalite age sexe celiba marie divorce veuf neuv cepe college lycee univ act taille actif terre_poss surf prod_riz clitchi cgirofle invest depot thesaur sanseparg emprunt agri peche artisanat transformer commerce except tce crise_02 cyclone, ro

	MODULE MÉNAGE (M)	01	02	03	04	05	06	07	08	09	10	11	12	13	14	15
	M1.

Nom des personnes du ménage (écrire verticalement) M2a. Statut de résidence 1 ésid

  toujours d ns l mén g 2 N' st plus résid nt d ns l mén g 3 N'ét it p s n or résid nt d ns l mén g l' nné d rnièr 4 Nouveau ménage 5. Individu fantôme Si M2a=1 ou 4, passez à Me

					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M2b. Si M2a=2, raison de sortie ? 4. Migration 6. Déménagement	1. Décès 2. Mariage 3. Divorce 5. Autre __________	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M2d. Si M2a=3, raison d'entrée ? 1. Naissance 2. Mariage 3. Migration 4. Retour dans la famille 6. Déménagement 5. Autre ____________	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M2e. Si l'individu est résident (M2a=1), combien de mois par an réside-t-il dans le ménage ?	|__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__|
	Mg1. Si l'individu n'est plus résident et a migré (M2a=2 & M2b=4), pourquoi
	est-il parti ? 1. chercher des terres ailleurs 2. chercher du travail 3. aller à	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	l'école	4.Insécurité	6. Regroupement familial 5. Autres_________
	MG2 Où est-il parti ? (code District)
	MG3. Est-

ce qu'il envoie quelque chose ou de l'argent au ménage ou reçoit quelque chose ou de l'argent émanant du ménage en 2007-2008 ? 1. Oui 2. Non Si Oui, Remplir le module T

  Indiquer les années révolues) |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| M11.

				|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M4. Sexe	1. Homme	2. Femme	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M5. Age (

Avez-vous un acte de naissance ?

	1. Oui	2. Non	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M12. Avez-vous une carte d'identité nationale (>=18 ans) ? 1. Oui 2. Non	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	M6.

Lien de parenté/Relation avec le chef de ménage

  (cf Manuel de l'enquêteur) |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| IDP. Identifiant du père |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| IDM. Identifiant de la mère |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| M7. Situation de famille 1. Célibataire 2. Marié à la traditionnelle 3. Union libre 4. Divorcé(e), séparé(e) 5. Veuf/Veuve 6. Femme dont le mari est polygame 7. Marié civilement

					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	S1a. Savez-vous lire ?	1. Oui	2. Se débrouille	3. Non	|____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____|
	S1b. Savez-vous écrire ?	1. Oui	2. Se débrouille	3. Non	|____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____|

S1c. Etes-vous passé dans un centre d'alphabétisation ? 1. Oui 2. Non |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____|

S2. Avez-vous été à l'école ? 1

  . Oui 2. Non Si Non, passez à S5 |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____| |____|

	S2a. Type d'école	1. Publique	2. Privée	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	S3a

. Quelle est la dernière classe suivie ? (

  n nombr d'étud s v su ès) |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| S3b

. Diplôme le plus élevé obtenu ? 1

	. Rien	2. CEPE 3. BEPC 4. BAC+	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO1. Avez-vous fait la rentrée 2007-2008 (<=25 ans) ? 1. Oui 2. Non Si Non, passez à S5		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO2. Si Oui, en quelle classe ?			|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|
	SCO3. Avez-vous achevé votre année scolaire 2007-2008 ? 1. Oui	2. Non	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO4. Si Non, à quel mois avez-vous abandonné ?			|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|
	SCO5.

Vous étiez en quelle classe durant l'année scolaire 2006-2007 ?

	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|
	SCO6a.

Primaire : avez-vous reçu des kits scolaires en 2007-2008 ?

		1. Oui 2. Non	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO6b. Primaire : avez-vous reçu des blouses en 2007-08 ?	1. Oui	2. Non	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO6c.

Primaire et secondaire I : avez-vous bénéficié d'une cantine scolaire

																			Annexes
		FORMATION PROFESSIONNELLE (FP)	01	02	03	04	05	06	07		08	09	10	11	12	13	14	15
	FP1.
		1. Oui	2. Non	?		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	SCO6c1. Si oui,	1 Tout l' nné	2. Pendant la soudure		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	Oui	2. Non	3. NSP			|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
						|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|
									411

SCO7

. Si SCO1=1, avez-vous étudié à l'école une matière sur l'environnement? 1.

S5. Pourquoi avez-vous arrêté vos études ou n'avez-vous pas été à l'école ?

(voir Manuel de l'enquêteur)

Si m5>=15, avez-vous suivi une formation professionnelle ? 1. Oui 2. Non

	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	FP1a.

Si Oui, dans quel domaine ? (voir Manuel de l'enquêteur)

	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	FP1b.

Si Oui, quelle entité a dispensé la formation ? (voir Manuel)

		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	FP1c. Durée de la formation (mois)	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|
	ACTIVITES PRINCIPALES (A) (2007-2008)
	A1. Quelle est votre activité principale ? (voir le Manuel de l'enquêteur)	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__| |__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__| |__|__|	|__|__|	|__|__|
	A11. Si A1 = 00, pourquoi ? 1. Ressource suffisante 2. Interdiction de
	travailler 3. Avoir la flemme 4. Handicap physique ou mental	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|
	5 Problèm d s nté 6 Problèm d' mploi 7 Trop j un / Trop vi ux
	A12. Si A1 ≠ 00, qui décide la pratique de cette activité ? 1. Moi-même 2. Autrui 3. Décision conjointe	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|
	A3a. Pour cette activité, gagnez-vous de l'argent ? 1. Oui 2. Non Si Non : Passez à A4a	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|
	A3c. Combien de semaines dans l'année exercez-vous cette activité rémunérée ?	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__| |__|__|	|__|__|	|__|__|	|__|__| |__|__|	|__|__|	|__|__|
	A3b. Combien avez-vous gagné par semaine ? (Ar 000)
	A3d. Qui gère les ressources de cette activité ? 1. Moi-même 2. Autrui 3. Gestion conjointe	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|
	A4a. Si âge>=13, avez-vous travaillé avec le système ACT ? 1. Oui 2. Non Si Non : Passez à AS	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|

A4b. Si Oui, combien avez-vous gagné cette année (2006-07) (

Ar 000) A4c. Si âge>=13, avez-vous travaillé avec le système VCT ?

																			Annexes
											MODULE FONCIER (
	1. Oui	2. Non			i oui, remplir le module Transfert (T)	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|		|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|	|___|
					AUTRES ACTIVITES (AS) (2007-2008)									MODULE HABITAT (H)
					AS4. Combien de													H1. Nature des murs	H2. Nature du sol
	AS1. Codes Activités	AS2. Qui dans le ménage pratique cette activité ?	s m in s d ns l' nné pratiquez-vous cette activité ?	AS3. Pour cette activité, combien gagnez-vous par semaine ? (Ariary)	AS6. Effectuez-vous un déplacement pour cette activité ? 1. Oui 2. Non	AS7. Lieu ? (code District)	1. Mur en dur 2. Brique, terre battue 3. Pisé	1. Terre battue 2. Bois, planche 3. pierre, brique	|____|
			|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	4. Tôle		|____|	4. ciment, béton
	1______|___|___|	|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	5. Planche		5. Autre ____________
			|___|___| |___|___|		|___|___| |___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___|		|___| |___|			|___|___|___| |___|___|___|	6. Végétal 7. Autre __________	H4. Approvisionnement en eau
	2______|___|___|	|___|___| |___|___|		|___|___| |___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___| |___|___|___|___|___|___|___|___|		|___| |___|			|___|___|___| |___|___|___|		H3. Nature du toit	1. Citerne 2. Eau courante dans la cour
			|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	1. Tôle végétal	3. Borne fontaine
	3______|___|___|	|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	2. Tuile		4. Puits aménagé ( im nt, m g r ll …)
			|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	3. Graminées		5 Puits non mén gé (trou d' u)
			|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	4. Autre végétal	|____|	6. Source	|____|
	4______|___|___|	|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|	5. Autre ________________	7 ours d' u
			|___|___|		|___|___|		|___|___|___|___|___|___|___|___|		|___|			|___|___|___|			8. Impluvium	9. Autre __________
					MODULE HABITAT (H)										MODULE ENERGIE (EN)		INDICATEUR DE CONFORT (V)
	H5. Type d'aisance		H6. Mode de cuisson			H7. Mode d'éclairage	EN1. Envisagez-vous d r ourir à un utr sour d'én rgi ? 1. Oui 2. Non 3. NSP Si Non ou NSP, passer au module V	|____|	V1. Chaise	|___|___|
	1 Fosse septique en individuel	1. Electricité (JIRAMA)		1. Electricité (JIRAMA)		EN1a. Si oui, laquelle ? 1. Groupe électrogène 2. Centrale hydraulique	V2. Lit	|_____|
	2. Fosse septique en commun	2. Pétrole			2. Pétrole			3. Solaire 4. Eolienne 5. Ethanol 6. Gaz 7. Biogaz 8. Biomasse	V3. Table	|_____|
	3. Fosse perdue en individuel	3. Gaz	4. Charbon	3. Bougie			9. Autre _____________				|____|	V4. Machine à coudre	|_____|
	4. Fosse perdue en commun 5. Dans a nature	5. Bois 7. Autre _____________ 6. Charbon et bois	4. Suif 5. Feu de bois			EN1b. Si oui, pourquoi ? 1. Meilleure efficacité 2. Raréfaction des ressour s utilisé s 3 Prot tion d l' nvironn m nt 4 oût plus	V5. Radio / Radio-K7 / Lecteur VCD / DVD	|_____|
	6. Autre ________	|____|	8. foyer amélioré / bois |___|___|	6. Autre ________	|___|___|	abordable 5. Meilleur pour la santé 6. Sécurité 7. Favorable aux activités	V6. Fauteuil	|_____|
				9. foyer amélioré / charbon		7. Groupe électrogène		nvis gé s	8 Dispositif mis n pl	p r l s org nism s d' ppui u	V7. Bicyclette	|_____|
				10. éthanol 11. biogaz 12. solaire 13. éolienne 14. Biomasse 15. Tourbe		8. Gaz 10. Solaire 11. Eolienne 12. Centrale hydraulique 9. Biogaz 13. Batterie	développement 9. Autres _______________ EN1c. Seriez-vous prêt à contribuer à son installation ? EN1c1. Apport financier 1. Oui 2. Non EN1c2. Apport en nature 1. Oui 2. Non	|____| |____| |____|	V8. Télévision V9. Téléphone V10. Moto	|_____| |_____| |_____|
													412

FR) Parcelles de riz Parcelles d'autres cultures que le riz FR11a.

  Combien de parcelles le ménage possède-t-il au début de la période de Combien de parcelles le ménage possède-t-il au début de la période de

	référence ?					|___|___|	|___|___|	FR12a. référence ?					|___|___| |___|___|
	FR11b. Combien de parcelles avez-vous cultivé ? (2007-08)		|___|___|	|___|___|	FR12b. Combien de parcelles avez-vous cultivé ? (2007-08)	|___|___| |___|___|
	FR21. Avez-vous cédé des parcelles en 2007-2008 ? 1. Oui 2. Non Si Non : Passez à FR22		|____|		FR22. Avez-vous acquis des parcelles en 2007-2008 ? 1. Oui 2. Non Si Non : Passez à FR14		|____|
	FR21a Type de parcelle	FR21b Localisation	FR21c Mode de cession	FR21e Mois de cession	FR21d Durée de la cession	FR21g Montant (Ariary)	FR21h Statut	FR23a Type de parcelle	FR23b Localisation	FR23c Mode d' quisition	FR23e Mois d' quisition	FR23d Durée de l' quisition	FR23g Montant (Ariary)	FR23h Statut
	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|
	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|
	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|
	|____|	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|	|__|__|__|__|__|__|__|__|	|____|	|____|	|____| |____| 1. Oui |____|____| |____|____| |____| |__|__|__|__|__|__|__|__| a. Nombre b.
									2. Non	de rizières

Nbre de parcelles autres cultures c.Nbre de parcelles non agricoles d.Nombre de parcelles faisant l'objet de paiement annuel d'impôts fonciers

  Titul ir d'un titr délivré u nom d'un membre actuel du ménage (S/ce Domaines) 2 Titul ir d'un titr délivré u nom d'un utr individu (S/ Dom in s) 3. Terrain cadastré 4 Titul ir d'un rtifi t fon i r délivré p r l Gui h t Fon i r 5. En possession de petits papiers (acte de vente) certifiés par le fokontany 6. Sécurisé par les autorités traditionnelles 7 S ns u un p pi r ni sé uris tion d' u un sort 8. NSP

	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|
	|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|	|____|____|

1-aucun conflit 7-litige sur les droits de propriété sur le terrain 8-litige sur les limites des terrains 9litig sur l'usufruit d s produits sur l t rr in 10litige sur le droit ou la servitude de passage 6-Autre : ___________ |___|___| 1

MODULE CATACLYSME ET CATASTROPHE POUR LA CAMPAGNE 2007-2008 (CC) CC1. FACTEURS DEGATS 1. Oui 2. Non CC1a1 Logement CC1a3 Elevage CC1a4 Ménage CC1a5 : Dégâts dans les champs / CC1a6 : Dégâts durant le stockage

						Codes cultures	Codes cultures	Codes cultures	Codes cultures	Codes cultures	Codes cultures	Codes cultures
						|___|___|	|___|___|	|___|___|	|___|___|	|___|___|	|___|___|	|___|___|
						Champ	Stockage	Champ	Stockage	Champ	Stockage	Champ	Stockage	Champ	Stockage	Champ	Stockage	Champ	Stockage
						CC1a51	CC1a61	CC1a52	CC1a62	CC1a53	CC1a63	CC1a54	CC1a64	CC1a55	CC1a65	CC1a56	CC1a66	CC1a57	CC1a67
	01. Cyclone	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	02. Inondation	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	03. Sécheresse	|____|		|____|		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	04. Grêle	|____|	|____|	|____|		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	05. Epidémie	|____|		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	06. Criquet					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	07. Incendie / Feu / Foudre	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	08. Hommes					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	09. Rats	|____|		|____|		|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	10. Troupeau					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	11. Autres insectes					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	12. Oiseaux					|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	13. Autre	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|	|____|
	Code "

Amplitude des dégâts" : Sur le logement, les cultures, l'élevage :

								Annexes
								MODULE RIZ (R)
					1. Rien	2. Un peu	3. Beaucoup	4. Destruction totale / Anéanti (es)
	Sur le ménage :	1 u un	2 Bl ssur /	l di	3 Dé ès / Porté disp ru	4	nqu d vivr s / N' p s mangé
								413

R1a. En 2007-2008, avez-vous cultivé du riz et/ou avez-vous cédé une ou des parcelles à un autre ménage qui les a utilisées ? 1. Oui 2. Non Si Non, passez au C RIZIERES POSSEDEES ET / OU CULTIVEES

		R1	R4	R6	R7	R10 R41	R11	R11a & R11b R14a & R14b R13a & R13b R24a & R24b R30a & R30b R40a & R40b	R23
	N° Rizières	Superficie Nombre Unité (approxima-Ares tion)	Mode de faire valoir	Quelle quantité de paddy avez-vous reçu ou cédé en métayage ou pour la mise en gage (Si R4=2,3,5,6 ou 9) En kilo de paddy (kg) 2007-2008	Quelle somme d'argent avez-vous reçu ou cédé pour l'utilisation des rizières ? (Si R4=2,3,5 6) Montant pour l' nné 2007/2008 (Ar)	Situation	Problèmes de gestion sociale de l'eau 1. concerné 3.Non Oui 2.Non	Irrigation	Problèmes liés à la maîtrise de l'eau R11a R11b R14a R14b R13a R13b R24a R24b R30a R30b R40a R40b Technique de travail du sol Technique de culture Type de semence Origines des semences Utilisation d'engrais	Quelle est la quantité de paddy (nettoyé) produite avant tout prélèvement (frais de coupe, vannage, battage, transport, métayage, redevances…) Saison principale Contre-saison

  Vente directe à une entreprise de transformation 7. Autre __________________ Contrat préalable : 1. Pas de contrat 2. Contrat verbal sans garantie 3. Contrat verbal avec garantie 4. Contrat écrit sans garantie 5. Contrat écrit avec garantie

	1			____________
	2			____________
	3			____________
	4			____________
	5			____________
	6			____________
	7			____________
	8			____________
	9			____________
	Cod "Form " : 1. Paddy 2. Riz blanc	od "D stin tion" : 1. Vente directe aux ménages du Fokontany	2. Marché de détail du voisinage	3. Commerçant du voisinage
	4. Collecteurs	5. Marché de la ville	6. Coopérative	8. Intermédiaire	9.

DC3

Avez-vous vendu de son ou de foin ou d' utr s sous-produits du riz ?

1. Oui 2. Non

Si Oui (DC3=1), combien avez-vous gagné ?

Piétinage Mise en eau 3 Repiquage, Arrachage,Tran- sport plants 4 Désherbage Sarclage 5 Récolte 6 Battage, Séchage, Vannage 7 Transport (récolte) Code cultures MO3. Main d'oeuvre salariée (Autres cultures) MO4. Entraide (Autres cultures)

  Entreprise et / ou société commerciale privées 5. Association paysanne 6. Autres associations / ONG 7. Distributeur ambulant 8. Commerçant du village 9. Autre _______________

					RIZ						AUTRES CULTURES
				ITA	Utilisation d'engrais / phytosanitaire / autres frais ?		ITB	Utilisation d'engrais / phytosanitaire / autres frais ?
					1. Oui 2. Non (Si Non  ITB)				1. Oui	2. Non (Si Non  MO)
	IT_LIG		Quantité	Unité paysanne	Prix unitaire (Ar)	ITA1 Quantité (kg)	ITA2 Dépenses ou Coût total (Ar)	IT A6 Fournisseu r	Quantité	Unité paysanne	Prix unitaire (Ar)	ITB4 Quantité (kg)	ITB5 Dépenses ou Coût total (Ar)	IT B6 fournisseur
	01	NPK			__						__
	02	Urée			__						__
	03	Autres minéraux	engrais		__						__
	04	Produits phytosanitaires		__						__
	05	Fumure / Compost Non achetés		__						__
	06	Fumure / Compost Achetés		__						__
	07	Plants non achetés		__						__
	08	Plants achetés		__						__
	09	Semences achetées	non		__
	10	Semences achetées		__
	11	Frais de pompage/redevance
	12	Frais de préparation des champs
	13	Autres _____________________
	Fournisseurs : 1. Autre ménage 4. MO11a 2. Autoproduction / Autofourniture 3. Etat MO11. A la journée			A la tâche		MO2. Entraide
			1. Oui 2. Non	Nombre hommes / jours	Nombre femmes / jours	Salaire 1 homme /jour	Salaire 1 femme /jour		Coût total (Ar)		1. Oui 2. Non	Nombre hommes	Nombre femmes	Coût total (estimation en Ar)
		MO1_LIG	MO11a	MO11b	MO11c	MO11d	MO11e		MO12		MO21	MO22a	MO22b	MO23
	1	Travail de la
		terre
	2
			MO31a	MO31b	MO31. A la journée		MO32. A la tâche				MO4. Entraide
			1. Oui 2. Non	Opéra-tion	Nombre hommes / jours	Salaire 1 homme /jour	Coût total (Ar)	1. Oui 2. Non	Opéra-tion	Nombre hommes	Nombre femmes	Coût total (estimation en Ar)
		MOC	MO31a	MO31b	MO31c	MO31e	MO32	MO41	MO42	MO43a	MO43b	MO44

ODULE IN D'OEUV E ( O) RIZ MO1. Main d'oeuvre salariée (Riz) MO2. Entraide (Riz) Code Cultures : Voir Manuel de l'enquêteur od "Opér tions" : 01.

Travail de la terre ou labour 02. Semer ou planter 03. Entretien de la pépinière 04. Repiquage 05. Entretien de la culture (la pépinière non comprise) 06. Récolte 07. Transport de la récolte 08. Battage 09. Epluchage (manioc…) 10. Egrenage (maïs, café…) 11. Autre ___________ Annexes 417 X_E. INVENTAIRE MATERIEL ET EQUIPEMENT AGRICOLE X_E1.

  Quel type de matériel agricole utilisezvous ? (ne pas citer les petits matériels : bê h , f u ill , h h ,…) ( od m téri ls) AGRICULTURE : 01.tracteur 02.motoculteur/kubota 03.moissonneuse-batteuse 04.pompe à eau 05. pulvérisateur 06.semoir attelé 07. sarcleuse 08.charrue/herse TRANSPORT ET COMMERCIALISATION : 09.camion 10.camionnette 11.véhicule léger 13.charrette 15.brouette 16.bascule 17.balance MATERIELS SPECIFIQUES : 18.décortiqueur/dépailleur 19.presse à huile 20.alambic 21.égreneuse 22.couveuse 25 : autres _________ Age du matériel 1. moins de 2 ans 2. 2 à 5 ans 3. 5 à 10 ans 4. 10 à 20 ans 5. plus de 20 ans Mode d'accès : 1.achat individuel ; 2.achat collectif ; 3.location ; 4.emprunt ; 5.prestation de services ; 6.acquisition via un projet ; 7.autres (La modalité « acquisition via un projet » peut être une dotation dir t n m téri ls ou un systèm d'intérêts bonifiés) Mode d'accès pour les autres utilisateurs : 1.location 2.prêt, 3.échange 4.groupement de producteurs 5.autre___________ Code

			X_E2. Age du matériel	X_E3. od d'	ès	X_E4. Est-ce que les autres agriculteurs utilisent votre matériel agricole ? 1. Oui 2. Non	X_E5. Si oui, précisez par type d m téri l l mod d' ès	X_E6. Avez-vous un projet à court terme d' quisition d m téri l gri ol ?	|____|
	1	___________|___|___|	|____|	|____|		|____|	|____|	1. Oui	2. NOn
	2	___________|___|___|	|____|	|____|		|____|	|____|
	3 4	___________|___|___| ___________|___|___|	|____| |____|	|____| |____|		|____| |____|	|____| |____|	X_E7. Si oui, pourquoi ?	|____|
	5	___________|___|___|	|____|	|____|		|____|	|____|	X_E8. Avez-vous cédé au cours de ces 5
	6	___________|___|___|	|____|	|____|		|____|	|____|	dernières années du matériel agricole ?	|____|
	7	___________|___|___|	|____|	|____|		|____|	|____|	1. Oui	2. NOn
	Code matériels :

Raisons de projet à court terme d'acquisition de matériel agricole

  [(équip m nts d'un rt in nv rgur («# bê h ou f u ill …)] : 1.disponibilité financière ; 2.extension des parcelles ; 3.indisponibilité de main d'oeuvr ; 4.changements dans les techniques de production ; 5.usure des matériels précédents ; 6.opportunités off rt s d ns l dr d'un proj t ; 7.autres________ : 1. magasins 2. étables (avec toit) 3. porcheries 4. poulaillers 5. ateliers de transformation 6. décortiqueries 7. autres ________________ Concernant le futur, prévoyez-vous qu l situ tion é onomiqu du p ys d'i i un n s r ?

	X_E9a. Avez-vous des bâtiments agricoles ?	1. Oui		2. Non							|____|
	X_E9b. Si oui, lister les bâtiments	1	_____________	|____|	2	_____________	|____|	3	_____________	|____|	4	_____________	|____|
	Codes « bâtiments agricoles » NIVEAU DE VIE (CE)
	CE1a. Compte tenu du revenu de votre ménage, vous estimez que : 1. Vous vivez bien 2. Ca va à peu près 3. Ca va mais il faut faire attention 4. Vous vivez difficilement	|___|	Bien pire 1 CE8. |___| Pire Identique Meilleure Bien Meilleure NSP 2 3 4 5 9 CE9. Concernant le futur, prévoyez-vous qu vos propr s onditions d vi d'i i un n s ront ? Bien pires Pires Identiques Meilleures Bien NSP Meilleures |___| 1 2 3 4 5 9

MODULE JEUNES (X_JN) -ENFANTS SORTIS DU MENAGE -

  X_JN 1. Y a-t-il u d s nf nts du mén g qui n'y résid nt plus ? 1.oui 2.non |____|

	X_JN 2. Si oui, Où sont-ils ? (code district) 999. District inconnu	code District |____|____|____| |____|____|____|	Milieu rural ou milieu urbain 1 : Rural , 2 : Urbain 3. NSP |____| |____|
	X_JN 3.Si oui, quelle est leur principale activité ?		|____|____|
	98. inconnu		|____|____|
	X_JN 4. Quand sont-ils sortis du ménage ? (année)		|____|____|____|____| |____|____|____|____|
	X_JN 5. Pour quelles raisons ?

En période de soudure, continuez-vous à consommer la même quantité des autres ppn alimentaires

  SAL1d ombi n d mois d ns l' nné êt s-vous en hors soudure ? |__|__| |___|___| SAL2d ombi n d mois d ns l' nné êt s-vous dans la soudure ? |__|__| |___|___| SAL1. Quel est votre aliment de base en dehors de la période de soudure ? (su r , s l, vi nd …) ?

																	Annexes	Annexes
							MODULE ÉLEVAGE (EL) en 2007-2008 MODULE DISPONIBILITÉ ET SÉCURITÉ ALIMENTAIRE (SA)
	EL.2 Pratiquez-vous l'un de ces types d'élevage ?		1. Oui	2. Non	Si 2, EL, PE et CIE sont vides	|____|
	Type d'élevage 1. 1. Oui 2. 2. Non |__|__| |__|__| |__|__| Matin Midi Soir SAL2. Quel est votre aliment de base durant la période de soudure ? Nombre à la fin de la période de référence (sept/08) (Voir code Aliment dans Manuel) Femelle reprodu-ctrice 2007-2008 Naissance dans l'année 2007-2008 |__|__| |__|__| |__|__| (Voir code Aliment dans Manuel) Matin Midi Soir			Race améliorée 2007-2008	Achat dans l'année 2007-2008 |___|___| |___|___| |___|___| Autre acqui-sition 2007-08 SAL1a SAL1b SAL1c Nombre Coût total (Ar) |___|___| |___|___| |___|___| SAL2a SAL2b SAL2c	Auto-consom-mat° 2007-08	Pertes ou Morts 2007-08	Autres cessions 2007-08	Vente dans l'année 2007-2008 Nombre Coût total (Ar)
	ELE_LIG SAL3. A quelle fréquence ELE_A ELE_Ba Mâle consommez-vous	ELE_Bb Femelle Sal3b. En hors soudure ELE_Bc Petits ELE_B1 Nombre Fréquence	ELE_C Sal3a. Durant la soudure ELE_B2 Nombre Fréquence	ELE_L1	SAL3b	ELE_L2	ELE_D SAL3a	ELE_E	ELE_F	ELE_G	ELE_I1	ELE_I2
	1 1. de la viande Boeufs de trait 2. des produits halieutiques |___| |__|__|__|	|___|___|___| |___|___|___|			|___| |___|	|___|___|___| |___|___|___|	|__|__|__| |___| |___|	|__|__|__| |___|___|___| |_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |___|___|___| |___|___|___|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
	2 Vaches 3. des légumes secs |___| 4. des brèdes / légumes		|__|__|__| |___|___|___| |___|___|___|			|__|__|__| |___| |___|	|___|___|___| |___|___|___|	|__|__|__| |___| |___|	|__|__|__| |___|___|___| |_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |___|___|___| |___|___|___|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
	3 5. du lait / produits laitiers Autres boeufs |___| 4 Porc |___| 6. des fruits 5 7 d s oeufs Ovins / Caprins |___| Fréquence : 1. par jour	|__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| 2. par semaine 3. par mois 4. par an |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |___|___|___| |__|__|__| |__|__|__|		|___| |__|__|__| |___| |___| |__|__|__|	|__|__|__| |___|___|___| |__|__|__| |___|___|___| |___|___|___| |__|__|__|	|__|__|__| |___| |__|__|__| |___| |___| |__|__|__|	|__|__|__| |___|___|___| |_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |__|__|__| |_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |___|___|___| |___|___|___| |___|___|___| |___|___|___| |__|__|__| |_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__|	|__|__|__| |__|__|__| |__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_|_|_|
	6 Aviculture SA6b. 1. Ne change pas |___|	|__|__|__| 2. Diminue 3. Supprimé |__|__|__|	|__|__|__| 4. Augmenté		|__|__|__|	|__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |____|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
	7	Genre Canard ALIMENTS |___|		|__|__|__| PÉRIODE HORS SOUDURE |__|__|__| |__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__| PÉRIODE SOUDURE |__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| Quantité en grammes (SA1)	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
	8 Oie		|___|		|__|__|__|	|__|__|__|	|__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
	9 Dinde		|___|		|__|__|__|	|__|__|__|	|__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__|		|__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__| |__|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_|
						PRODUITS DE L'ÉLEVAGE (PE) en 2007-2008			CONSOMMATION INTERMÉDIAIRE POUR L'ÉLEVAGE (CIE) en 2007-2008
																	CIE1	CIE2
	Produits	Code produit	Unité	Production dans un mois Quant ité Nomb re de mois/ an Quantité/ mois	Unité	Quant	ité Nomb	Vente dans un mois de mois/ re an Quantité/ mois	Coût total (Ar)	Autres destinations	Types de dépenses 1. Médicaments, insémination vaccin, vétérinaire,	1. Oui 2. Non |____|	Coût (Ar) |_|_|_|_|_|_|	Coût dans l'année (Ar) |_|_|_|_|_|_|	CIE3. Avez-vous payé en nature le gardiennage et l' ntr ti n d s nim ux ? 1. Oui 2. Non Si Non, CIE4 est vide	|____|
			PE_ LIG			PE_A	PE_B						PE_C	PE_D			PE_E	PE_J	2. Salaire (g rdi nn g …)	|____|	|_|_|_|_|_|_|	|_|_|_|_|_|_|
	Lait		|_1|			|__|__|	|__|__|__|				|__|__|	|__|__|__|	|_|_|_|_|_|_|_|_| |___| 3. Entretien étable	|____|	|_|_|_|_|_|_|	|_|_|_|_|_|_|	CIE4.
																	Si Oui,
																	4. Nourriture	l'évaluation
	Oeufs Vian-de	|_3| |_4|			|__|__| |__|__|	|__|__|__| |__|__|__|				|__|__| |__|__|	autres ______________ |__|__|__| |_|_|_|_|_|_|_|_| |___| |__|__|__| |_|_|_|_|_|_|_|_| |___|	d' nim ux t Abreuvoir 5. Dépenses pour achat ou vente (transport)	|____| |____|	|_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_|	|____| |____| |_|_|_|_|_|_| |_|_|_|_|_|_|	des dépenses |__|__|__|__|__|__| (Ar)	|__|__|__|__|__|__| (Ar)
	X_JN 6. Si migration, préciser
	1. Chercher des terres ailleurs ; 2.Chercher du travail ; 6. Aide familiale 7. Travail; 5.Autres _________ 6. Troc 7. Autre ___________ Autres destinations : 1. Autoconsommation 2. Don gratuit 3. Transformation 4. Reproduction 3.Aller à l'école ; 4.insécurité ; 5. Pertes	|___|	6. Autre	|____|	|_|_|_|_|_|_|	|____| |____| |_|_|_|_|_|_|
																	418
													419

Unité : Litre (lait, lait caillé) , Nombre (oeufs), Kg (viande)

Et durée en nombre de mois (SA11) Riz blanc

  SA1a. Combien de kapoaka le ménage consomme-t-il par jour ?

					SA1a1. Combien de kapoaka le ménage consomme-t-il par jour ?	SA1a (en g riz blanc) |___|___|___|___|___|	SA1a1 (en g riz blanc) |___|___|___|___|___|
		Quantité |___|___|		Mois |___|___|	Quantité |___|___|		Mois |___|___|	Durée	Durée
								SA11a |___|___|	SA11a1 |___|___|
		SA1b. Combien de kapoaka le ménage	SA1b1. Combien de kapoaka le	SA1b (en g pilé)	SA1b1 (en g pilé)
		consomme-t-il par jour ?		ménage consomme-t-il par jour ?	|___|___|___|___|___|	|___|___|___|___|___|
	Maïs pilé	Quantité		Mois	Quantité		Mois
								Durée	Durée
		|__|__|		|__|__|	|__|__|		|__|__|	SA11b |___|___|	SA11b1 |___|___|
		SA1c. Quantité consommée par jour ?	SA1c1. Quantité consommée par jour ?	SA1c (en g séché)	SA1c1 (en g séché)
		Forme : 1. Frais 2. Séché	Forme : 1. Frais 2. Séché	|___|___|___|___|___|	|___|___|___|___|___|
	Manioc	Quantité	Unité	Mois	Quantité	Unité	Mois	Durée	Durée
		|___|___| _______	|___|___|	|___|___| _______	|___|___|	SA11c |___|___|	SA11c1 |___|___|
		SA1d. Quantité consommée par jour ?	SA1d1. Quantité consommée par jour ?	SA1d (en g frais)	SA1d1 (en g frais)
		Forme : 1. Frais 2. Séché	Forme : 1. Frais 2. Séché	|___|___|___|___|___|	|___|___|___|___|___|
	Patate douce	Quantité	Unité	Mois	Quantité	Unité	Mois	Durée	Durée
		|___|___| _______	|___|___|	|___|___| _______	|___|___|	SA11d |___|___|	SA11d1 |___|___|
		SA1e. Quantité consommée par jour ?	SA1e1 Quantité consommée par jour ?	SA1e (g)
	Pomme de terre	Quantité	Unité	Mois	Quantité	Unité	Mois
		|___|___| _______	|___|___|	|___|___| _______	|___|___|

MODULE SANTE DES ENFANTS DE MOINS DE 5 ANS (SAN) 2 Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 |___| |___| |___| SAN1a

  . Qui a répondu aux questions de ce module (SAN) ? |___|___| SAN1. Votre enfant a-t-il eu de la fièvre au cours de ces 2 dernières semaines ? 1. Oui 2. Non 3. NSP 4. Non concerné Un de vos enfants a-t-il eu de la diarrhée au cours de ces 2 dernières semaines ? 1. Oui 2. Non 3. NSP Qui vous a assisté lors de l"accouchement ? 1.Médecin 2. Sage-femme, infirmière, assistant médical 3. Matrone 4. Parents/amis 5. Autres ______ Si SANM03=1 ou 2, quel type avez-vous utilisé ? 1. Moustiquaire permanente 2. Moustiquaire prétraitée 3. Moustiquaire imprégnée mais ne sait pas si c"est permanente ou prétraitée 4. Moustiquaire non traitée 5. NSP Avez-vous eu les examens suivants plus d"une fois : 1. Oui 2.Non 3.NSP SANM15 Ŕ L"enfant a-t-il pris autre chose que le lait avant l"allaitement au sein ? Durant toute la grossesse, pendant combien de jours avez-vous pris ces comprimés ou ce sirop ? Dans les deux premiers mois qui ont suivi l'accouchement, avez-vous reçu une dose de vitamine A? 1. Oui 2 Non 3. NSP (Si possible, montrer un échantillon) Avez-vous eu des signes de complications au cours de votre dernière grossesse ? 1. Oui 2. Non 3. NSP (cf manuel)

								Annexes
	SANM02. Si SANM01=2, combien de temps auriez-vous voulu attendre ? 1. Mois 2. Année 3. NSP [Si NSP, Nombre (Nb)=1]	Mère 2 Mère 1	|___| 1-Mois 2-Année 3-NSP |___|	|___| Nb |___|	SANM11. Où avez-vous accouché ? 1. Secteur médical public (CSBI, CSBII, CHD)1 2. Secteur médical privé 3. A la maison 4. Autres (à préciser) ________	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
			Mère 3	|___|	|___|
	SANM03 Ŕ Au cours de votre dernière grossesse, avez-vous	Mère1	|___|	SANM12. Mère1	|___|
	dormi sous moustiquaire ?		Mère2	|___|			Mère2	|___|
	1. Parfois	2. Toutes les nuits	3. Jamais	Mère3	|___|			Mère3	|___|
	SANM03a. Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|	SANM13. Avez-vous fait un examen post-natal ? 1. Oui 2.Non	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
	SANM04. Avez-vous eu recours à une consultation prénatale ? 1. Oui 2. Non SANM41. Si Oui, par qui ? 1. Médecin 2. Sage-femme,	Mère1 Mère2 Mère3 Mère1	|____| |____| |____| |____|	SANM13A. Si Oui, où ? 1. Secteur médical public (CSBI, CSB2, CHDI, CHD II) 2. Secteur médical privé 3. A la maison 4. Autres (à préciser)_____	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
	infirmière ou assistant médical		Mère2	|____|
	3. Accoucheuse traditionnelle. 4. Autres (à préciser) ____ SANM05. A combien de mois de grossesse avez-vous effectué votre 1 ère consultation prénatale ?	Mère3 Mère1 Mère2 Mère3	|____| |____| |____| |____|	SANM13B. A l"accouchement, l"enfant était-il : 1. Vivant 2. Mort-né ?	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
	SANM06. Combien de consultations prénatales avez-vous eu au cours de votre dernière grossesse ?	Mère1 Mère2 Mère3	|____| |____| |____|	SANM14-Si l"enfant est vivant, avez-vous allaité votre dernier enfant ? 1. Oui 2. Non	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
	SANM07. Si consultation 2 fois et plus :
	1. Mois de grossesse pour la 2 ème consultation 2. Mois de grossesse pour la 3 ème consultation		Mère1 Mère2 Mère3 Mère1 Mère2	|___| |___| |___| |___| |___|	SANM14A. Si Oui, le 1 er allaitement au sein après la naissance a eu lieu : 1. Immédiatement 2. moins d"1 heure 3. moins de 24 heures 4. quelques jours	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
				Mère3	|___|
				Mère1	|___|	SANM14B. Avez-vous jeté le colostrum (le premier lait)	Mère1	|___|
	3. Mois de grossesse pour la 4 ème consultation		Mère2	|___|	avant de mettre l"enfant au sein ?	Mère2	|___|
				Mère3	|___|	1. Oui 2. Non 3. NSP		Mère3	|___|
	SANM08 Ŕ 1. Oui Mère1 |___| 1. Pesée Mère2 |___| Mère3 |___|	2. Non	Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|
				Mère1	|___|	SANM15A. Si oui, que lui a-t-on donné ?
	2. Mesure (taille)		Mère2	|___|	1. Autre lait 2. Eau 3. Eau sucrée
	3. Tension			Mère3 Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___| |___|	4. Infusions calmantes pour coliques 5. Solution d"eau salée / sucrée 6. Jus de fruit 7. Préparation artificielle pour bébé Thé/infusion 9. Miel	8.	Mère1 Mère2 Mère3	|___|___| |___|___| |___|___|
				Mère1	|___|	10. Bouillie 11. Autres (à préciser) _______
	4. Echantillon d"urine		Mère2	|___|
				Mère3	|___|	SANM16B. À quel âge a-t-on ajouté un autre	Mère1	|___|___|
	5. Sang			Mère1 Mère2 Mère3	|___| |___| |___|	1 liquide/aliment que le lait maternel dans l"alimentation du bébé ? (en mois) SANM16C. Si SANM16B<=06, qu"a-t-on donné au bébé	Enfant 1 Enfant 2 Mère2 Mère3	|___| |___|___| |___|___| |___|
	SANM08a. Durant cette grossesse, vous a-t-on donné ou avez-	Mère1	|___|	avant son 6è mois ?		Enfant 3	|___|
	T21E Obje-ctif |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |__|__| |___| |___|___| |___|___| |___|___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |___| |____| |____| |____| |____| |____| SANTE DES MERES AYANT DES ENFANTS DE MOINS DE 5 ANS (SANM) |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| 3 Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 1. Autre lait 2. Eau 3. Eau sucrée 1 2 3 4 5 4. Infusions calmantes pour coliques 5. Solution d"eau salée / sucrée 6. Jus de fruit 7. Préparation artificielle pour bébé 8. Thé/infusion Mère1 Mère2 Mère3 9. Miel 10. Bouillie 11. Autres (à préciser) _______ 5 Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 Mère1 SANM17 Ŕ Disposez-vous d"un carnet de santé maternelle ? 1. Oui 2. Non Mère2 Mère3 6 Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 REMARQUE(S) DE L'ENQUETEUR SAN7. Pour les enfants de 6 à 59 mois, l"enfant a-t-il reçu la vitamine A au cours des 6 derniers mois ? 1. Oui 2. Non Enfant 1 Enfant 2 Enfant 3 Enfant 4 Enfant 5 SANM01a. Qui a répondu aux questions de ce module (SANM) ? Mère 1 Mère 2 Mère 3 |___|___| |___|___| |___|___| SAN4. Mère 1 1 |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| 2 |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| 3 |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| 4 |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| 5 |__|__| |__| |__|__|__|__| |__|__|__|__|__|__|__| |__|__| |___| vous acheté des comprimés de fer ou du sirop contenant du fer Mère2 |___| ? 1. Oui 2. Non 3. NSP Mère3 |___| SANM08a1. Mère1 |__|__|__| Mère2 |__|__|__| Mère3 |__|__|__| SANM08b. Durant cette grossesse, avez-vous pris des Mère1 |____| médicaments pour éviter le paludisme ? Mère2 |____| SAN1b. Si Oui, code de l"enfant ? |___|___| SAN2. Un de vos enfants a-t-il eu de la toux au cours de ces 2 dernières semaines ? 1. Oui 2. Non 3. NSP 1. Oui 2. Non 3. NSP Mère3 |____| Mère1 |____| SANM08b1. Si Oui, avez-vous pris du Fansidar? 1. Oui 2. Non Mère2 |____| 3. NSP Mère3 |____| |___| SAN2a. Si Oui, code de l"enfant ? SANM08b2. Si Oui, combien de fois au cours de la dernière Mère1 Mère2 |___|___| |___|___| grossesse ? Mère3 |___|___| |___|___| SAN3 Avez-vous demandé conseil ou traitement pour la fièvre ou la toux ? 1. Oui 2. Non |___| SANM08c. Mère1 |___| Mère2 |____| Mère3 |____| SAN31. Si Oui, où ? 1. Secteur médical public (CSBI, CSB2, SANM09. Avez-vous été vacciné contre le tétanos lors de la Mère1 |____| CHD) 2. Secteur médical privé 3 Guérisseurs traditionnels 5. Agent VBC 6. Boutique 7. Pharmacie ou dépôt de dernière grossesse ? 1. Oui 2.Non 3.NSP Mère2 |____| Mère3 |____| |___| Mère1 |____| médicaments 8. Médecin, sage-femme ou infirmier 9. Autres personnes pour le conseil 4. Autres __________ SANM91. Si oui, combien d"injections ? Mère2 |____| Mère3 |____| SANM92 Ŕ Avez-vous été vacciné contre le tétanos avant cette grossesse ? 1. Oui 2.Non 3.NSP Mère1 Mère2 Mère3 |____| |____| |____| Mère 2 Mère 3 SANM10. Mère1 |____| SAN4a. Si Oui, code de l"enfant ? Mère2 |____| |___| Mère3 |____| |___| |___| |___| Mère1 |____| SANM10A Ŕ Si Oui, avez-vous su où aller en cas de complication ? 1. Oui Mère2 |____| 2.Non Mère3 |____|
						424

|___|

SANM01. Au moment où vous êtes tombée enceinte dernièrement, vouliez-vous : 1. Tomber enceinte à ce moment-là 2. Attendre plus tard, 3. Ne plus avoir d"enfant ? |___|___| SAN41. Si Oui, la fréquence des tétées a-t-elle changé pendant la maladie? 1. Oui, moins que d"habitude 2. Oui, plus que d"habitude 3. Oui, arrêté 4. Non, comme d"habitude 5. Enfant sevré

  Carte 1. Localisation géographique des inégalités dans le monde ....................................................................

	Table des illustrations
	TABLE DES ILLUSTRATIONS
	LISTE DE CARTE
	425

OCDE [2012], "Toujours plus d"inégalité : pourquoi les écarts de revenus se creusent ?" EditionsOCDE, mars, Paris, pp. 49-91 ; voir aussi OCDE [2014], "Le point sur les inégalités de revenu". Le creusement des inégalités touche plus particulièrement les jeunes et les pauvres, juin ; et Oxfam[2015a], "Insatiable richesse : toujours plus pour ceux qui en ont déjà tout", Rapport thématique, janvier.

Cette situation ne vient pas corroborer l"idée de certains auteurs.Thiombiano [1999, pp. 1-2], explique qu""il est possible d'avoir une inégalité nulle entre les catégories d'une même société et avoir une pauvreté absolue si on compare cette société à la situation d'autres sociétés".

"Un observatoire est caractérisé par une structure autonome permettant un suivi permanent d"une population ciblée", d"après Droy et[START_REF] Rasolofo | Sécurité alimentaire et pauvreté : un zoom sur les observatoires ruraux de la région de Tuléar et de Fianarantsoa[END_REF], p. 4. Dans cette recherche, les termes "observatoires ruraux" peuvent être utilisés à la place des districts étudiés.

"Les malgaches semblent avoir faiblement intégré l"idée que l"État devrait être redevable de ses actions", selonRazafindrakoto, Roubaud et Wachsberger [2015b], p.

 4 Or, Jean-Pierre[START_REF] Lachaud | La féminisation de l'urbanisation de la pauvreté à Madagascar[END_REF] parle de "La féminisation de l'urbanisation de la pauvreté à Madagascar". Documents de travail n°147, GEDUM, Bordeaux IV, pp. 1-17. 5 G.[START_REF] Ramantsoavina | Projet sylvo-industriels à Madagascar : l"industrie de la cellulose[END_REF], "Projet sylvo-industriels à Madagascar : l"industrie de la cellulose", Madagascar-Revue-Géographie, N°27, p. 89. 6 Voir Rakoto et Urfer [2014], p. 298, Banque mondiale [2014b], p. 1, et MAP [2006], p. 98. 7 Selon les rapports de FMI [2015, p. 8] et de l"INSTAT [2014], ce ratio s"élève jusqu"à 86 % dans la zone rurale, contre 62 % en milieu urbain. Entre 1999 et 2010, l"évolution de l'incidence (ratio) de la pauvreté est passée de 76,7 à 82,2 contre 52,1 à 54,2 dans le milieu urbain. Le taux de pauvreté a augmenté de 7,8 points entre 2005 et 2010 (INSTAT, EPM [2011], p. 13).

"Le mot capability existe en anglais, à côté d"autres comme ability, et signifie « capacité », « aptitude », etc. Chez Amartya Sen, il prend un sens très précis : l"ensemble des modes de fonctionnement humain qui sont potentiellement accessibles à une personne, qu"elle les exerce ou non. Il est d"usage d"exprimer ce concept en français par le néologisme « capabilité »",Sen [2000], op. cit., pp. 12-13.

Extrait de travauxde Piketty [2015].

Voir Rakotovelo et Gachie [2011], p. 19.

Voir Ratobisaona [2012], p. 6.

Voir les travaux de Jacques[START_REF] Charmes | La jeunesse tunisienne et l"économie informelle[END_REF]Charmes [ et 1991] ] sur l"économie informelle dans les pays africains.

Institut de recherche relevant de la Banque centrale chinoise[2012], "La Chine veut réduire les inégalités".

Voir EliseHuillery [2015], "Esclavage, colonisation : quand l"histoire laisse des traces", pp.37-47, dans Badie et Vidal [2015], Un monde d'inégalités, l'état du monde

2016, La Découverte, Paris.2 Droy, Dubois, Rasolofo, Andrianjaka [2001], Femmes et pauvreté en milieu rural : analyse des inégalités sexuées à partir des observatoires ruraux de Madagascar. Séminaire. INSTAT/MADIO, pp.1-22. 3 Voir Goux et Maurin [1995], Origine sociale et destinée scolaires : l"inégalité des chances devant l"enseignement à travers les enquêtesFormation-Qualification professionnelle, 1970, 1977[START_REF] Williamson | Did British Capitalism Breed Inequality[END_REF] et 1993, Revue française de sociologie, vol. 36, n°1, pp. 81-121.4 D"après le Ministère de l"Intérieur et de la Décentralisation de Madagascar, octobre 2015.5 Madagascar a officiellement appliqué la nouvelle subdivision administrative basée sur 22 régions, depuis l"année 2007. Le système colonial des six provinces est totalement abandonné.6 Voir Amartya Kumar[START_REF] Sen | Equality of what ?" The Tanner Lecture on Human Values[END_REF], "Equality of what ?" The Tanner Lecture on Human Values, delivered at Stanford University, may22, pp. 197-220.

Extrait de travaux d"Amartya[START_REF] Sen | Repenser l'inégalité. Traduit de l[END_REF].

"Ny vola no maha-Rangahy", c"est-à-dire, "c"est l'argent qui fait qu"on est une personne honorable". VoirRamamonjisoa, pp. 107-121, dans Magdalena Nowotna [2005], p. 113.

INSTAT [2011], Enquête périodique auprès des ménages (EPM) 2010. Rapport principal. Direction des statistiques des ménages, Ministère d"Etat chargé de l"économie et de l"industrie, Antananarivo, août, p. 14.

Anne Epaulard [2003, p. 13] expliquent "qu"en moyenne une augmentation de 1 % du revenu par tête se traduit par une baisse de 1,4 % du taux de pauvreté (c"est-à-dire, l"élasticité du taux de pauvreté à l"activité économique seraitde -1,4). En moyenne, un pays qui connaîtrait une croissance de 5 % verrait son taux de pauvreté baisser d"environ 9 %, passant par exemple de 70 % à 64,6 %".

L"analyse de données de panel non-équilibré des deux observatoires, pour le cas de l"ensemble de la période(1999)(2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008), fera l"objet d"un article à paraître, dont l"objectif est d"obtenir une vision plus large.

cadre global de la recherche, les caractéristiques des ménages, et met en exergue les réflexions d"ordre épiéconomique de l'interaction des inégalités de revenus dans la société.Le quatrième chapitre traite l"Analyse empirique des déterminants des inégalités à Madagascar. Dans ce dernier, nous présentons les principaux outils d"analyse de nos micro-données, les résultats économétriques ainsi que les interprétations économiques.Les leçons que nous pouvons tirer des modèles estimés conduiront à des suggestions, en matière de politique économique, à l"intention des différents intervenants et acteurs qui oeuvrent pour la lutte contre l"inégalité des revenus et surtout soulager, autant que faire se peut, la détresse de ceux qui vivent quotidiennement dans l"extrême pauvreté en milieu rural. Il est important que la lutte contre l"inégalité et l"ultra-pauvreté devienne, en milieu rural Betsimisaraka, une réalité positivement vécue, mais également efficacement constatée dans la communauté paysanne de la côte Centre-Est de Madagascar.

Voir notamment les "annexes statistiques" établies parBadie et Vidal [2015], pp. 239-241.

Comme les travaux de MarcBarbut [1959 et

2007] analysés parBernard Valade [2011] dans "Marc Barbut et la « loi de Pareto »", Mathématiques et Sciences humaines, 49e année, n°193, (1), pp.57-66.

Après avoir appliqué le modèle de Pareto aux revenus des ménages de trois provinces du Burkina-Faso (le Namentenga, la Kossi et le Soum),Thiombiano [1999, p. 14 et 35] se demande à propos de la loi de Pareto : est-ce une loi sur l'inégalité ou une loi sur la pauvreté ? Au terme de ses analyses, il a conclu que la loi de Pareto est "une loi sur l'inégalité et non sur la pauvreté".

Jean Stoetzel [1976] a introduit à l"IFOP et à l"INED les méthodes de sondage mises au point aux États-Unis dans les années 1930.

3 D"ailleurs, "Pareto [1896] est l"un des premiers à s"être intéressé à la répartition des revenus et particulièrement à la partie supérieure des distributions, représentant les hauts revenus, qu"il faudrait redistribuer", selon Koubi, Mussard, Seyte, Terraza [2005], dans "Un exemple d'application de la décomposition de la mesure de Gini aux inégalités par genre et par catégories socioprofessionnelles", INSEE Ŕ Actes des Journées de Méthodologie Statistique 2005, Montpellier I, p. 2

.4 Le site http://www.veilleurs.info/archives/5970 consulté le 27/03/2015, donne quelques exemples de la loi de Pareto. En management, 80 % des problèmes peuvent se résoudre avec l"analyse stratégique de 20 % des causes. En gestion de projet, 80 % d"accomplissement d"une mise au point nécessite 20 % de l"effort. Pour l"analyse des coûts, 80 % des coûts sont l"affaire de20 % des

postes.5 Adapté de Buziness 24, Multiplicateur de revenus en ligne : http://www.buziness24.com/top-7-applicationsdu-principe-de-pareto/# consulté le 01-03-2016.

Voir Olivier Sautory [1996], p.

PNUD, Rapport sur le développement humain, à l"adresse : http://www.statistiques-mondiales.com/gini.htm consulté le 17/06/2015.

Thibault Gajdos[2001], "Les fondements axiomatiques de la mesure normative des inégalités". Revue d'Economie Politique, Dalloz, 5, Vol. 111, p. 693.

Selon Michael Schneider : "ce que nous savons maintenant, c"est que le coefficient de Gini était l'aboutissement de trois tranches de travaux de Gini, respectivement « Indici di concentrazione e di dependenza », (Indices de concentration et de dépendance), publié en 1910, « Variabilità e mutabilità », (Variabilité et mutabilité), paru en 1912, et « Sulla misura della concentrazione e della variabilità dei caratteri », (Sur la mesure de la concentration et la variabilité des caractères), publié en 1914". Les mots dans la parenthèse sont issus de la traduction libre de l"auteur, à partir de l"article intitulé "The Discovery of the Gini-Lorenz Measure of Inequality : A Chain Multiple ? de Michael Schneider, p. 13. Dans la même période, Arthur[START_REF] Pigou | Wealth and Welfare[END_REF] a commencé aussi à travailler sur ce sujet, sauf que ses travaux sont concentrés particulièrement sur La richesse et le bien-être, connus sur le "principe de transferts".

[START_REF] Gini | Variabilità e mutabilità[END_REF], "Variabilità e mutabilità", Studi economico-giuridici pubblicati per cura della Facoltà di Giurisprudenza della R. Università di Cagliari III. Reproduit dansGini [1939] with additional footnotes, signifiant, "Variabilité et mutabilité", Etudes économiques et juridiques, publiées par la Faculté de droit de l"Université de Cagliari III. Reproduit dansGini [1939] avec des notes supplémentaires, pp. 189-358.

[START_REF] Gini | Measurement of Inequality of Incomes[END_REF], "Measurement of Inequality of Incomes", The Economic Journal, Vol.31, pp. 124-126.

En 1920, "le principe de population [de Dalton] prévoit qu"un indice reste inchangé lorsque la population s"accroît de manière identique. Si chaque individu d"une population se retrouve avec une personne ayant le même revenu, les inégalités restent inchangées. Ce principe permet de comparer des distributions de tailles différentes",[START_REF] Koubi | Un exemple d'application de la décomposition de la mesure de Gini aux inégalités par genre et par catégories socioprofessionnelles[END_REF], p. 2.

"Les auteurs comparent la décomposition de l"indice de Gini à l"analyse de la variance qui comprend deux éléments. La décomposition (…) semble cependant offrir trois composantes au lieu de deux",[START_REF] Mornet | La décomposition de l'indicateur de Gini en sous-groupes[END_REF], p.

2 "La diagonale de la matrice est composée des coefficients de Gini mesurés sur chaque groupe (…). Les éléments de part et d"autre de la diagonale sont les indices (…)",Mornet et al. [2013], p. 11.

Dans la dernière partie intitulée "Résumé et Conclusions" (pp.

[253][254], Pyatt résume les résultats trouvés. Un revenu est tiré aléatoirement dans la population totale. Si le revenu choisi est supérieur à celui du participant, ce dernier aura le choix de prendre la place d"un autre individu pris au hasard dans la population, sinon il peut garder son revenu actuel. Donc, personne ne peut être perdant car chaque individu a une probabilité non négative de gagner, excepté les gens très riches dont la probabilité se rapproche de zéro. En somme, le gain est nul (si l"individu est riche) ou il gagne l"écart entre le revenu tiré et son revenu.2 Mathieu Lefèbvre[2007], "Les effets redistributifs des systèmes de retraite en Europe", Revue Française d'Economie, Volume 22, Numéro 2, à la page 75.

L"entropie de Claude ElwoodShannon [1948, pp. 379-423 ; 623-656], dans l""Une théorie mathématique de la communication". Cet indice fait partie donc de la famille des indices d"entropie généralisée. Pour la formule de Theil, α est égal 1[START_REF] Langel | Mesurer les inégalités de revenu" (en version power point sous format pdf[END_REF]). "Le paramètre α de l'estimateur représente le poids donné aux distances entre revenus à différentes parties de la courbe de distribution",Peters [2003, p. 8 ; p.

20].2 L"indice de Theil s"écrit : T = log(N) Ŕ ∑ . /, pour un revenu x i de l"individu i appartenant à une population de N individus.Morrisson [1996, p. 95] dit : "plus la population est nombreuse, plus l"inégalité peut être importante puisque la limite supérieure de log(N) est fonction de N". L'indice de Theil est compris entre 0 (tous les revenus sont égaux) et log n (tous les revenus sont nuls sauf un), Peters [Ibid.], p. 19.3 Graham Pyatt [op. cit.], p. 243.4 "Les courbes de Lorenz, (…) les théorèmes d"Atkinson et de[START_REF] Shorrocks | Ranking income distributions[END_REF] constituent des outils puissants de classement des distributions de revenus en termes de bien-être", selon Lorenzo Giovanni Bellù et Paolo[START_REF] Bellu | Analyse des distributions de revenus en termes de bien-être social : classement des distributions de revenus à l'aide de courbes de Lorenz[END_REF], diaporama n°22.

[START_REF] Mornet | La décomposition de l'indicateur de Gini en sous-groupes[END_REF], p.

Cette assertion a été déjà avancée parBourguignon [1979], p. 918.2 Selon Cowell, ces indicateurs sont l"indice de Gini, la variance des logarithmes et l"écart moyen relatif.3 Lire en particuliers[START_REF] Shorrocks | The Class of Additively Decomposable Inequality Measures[END_REF][START_REF] Shorrocks | Inequality Decomposition by Population Subgroups[END_REF][START_REF] Shorrocks | Aggregation Issues in Inequality Measurement[END_REF]].4 VoirDeutsch et Silber [1997] ouCowell [2000] pour des explications plus complètes sur la décomposition cohérente : "subgroup consistency" (cohérence des sous-groupes). Dans un concept assez similaire, Foster, Greer etThorbecke [1984] parlent de décomposition monotone dans le cadre des mesures de pauvreté.5 Voir notamment FrankCowell [1980aCowell [ , 1980bCowell [ , 1985Cowell [ , 1988Cowell [ , 2000].6 En fait, Theil a effectué une transposition en remplaçant l"idée de probabilité par les parts de revenu de chaque sous-groupe calculé à partir du revenu total de la population totale.

Le salaire minimum à Madagascar, à compter du 01/01/15 au 31/12/15, est de 133 000 ariary (soit 45 $, avec 1 $ =

933 ariary). http://www.votresalaire.org/madagascar/home/salaire/salaire-minimum consulté le 22/10/2015.

Mise au point de Louis Maurin, directeur de l"Observatoire des inégalités(22 avril

2014) parue en ligne : http://www.inegalites.fr/spip.php?article703 consultée le 23/05/2015. 2 Ibid. 3 Cette définition a été publiée par l"INSEE [2014] dans "La Corse en bref-édition 2014-Revenus-Salaires", Mesurer pour comprendre, édition 2014, novembre, p. 25.

Pour ne citer que celles dePiketty [op. cit., et deMorrisson [1996, pp. 176-183].

Certains ouvrages parlent de l"Etendue qui signifie la différence entre la plus grande valeur du caractère et la plus petite. Cette méthode est moins utilisée par les chercheurs car il est plus facile de raisonner en termes de coefficient (en termes de rapport).

Voir INSEE : http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?reg_id=6&ref_id=14815 consulté le 23/05/2015.

Piketty y consacre généralement une partie introductive de son oeuvre, à chaque parution de l"édition de son livre sur L'économie des inégalités. Dans la dernière édition de 2015, il a consacré plusieurs pages (de 7 à 25) pour exposer "la mesure des inégalités et de leur évolution" à laquelle "les différents types de revenus perçus par les ménages en France en 2000", "l"inégalité des salaires et des revenus en France en 2000" sont traités dans plusieurs tableaux, grâce aux déciles et rapports interdéciles.

Bourguignon [1979] explique que "le coefficient de variation et le coefficient de Theil sont ces mesures décomposables des inégalités et ils ont été largement utilisés dans l'identification et l"explication de principales sources d'inégalité dans une population donnée", à la page 901. Il s"agit de l"expression issue de la traduction libre de l"auteur.

Tels ceux de[START_REF] Lewis | Economic Development with Unlimited Supplies of labor[END_REF],[START_REF] Paukert | Income Distribution at Different Levels of Development : A Survey of the Evidence[END_REF],Ahluwalia [1976],Lecaillon et al. [1976[START_REF] Lecaillon | Répartition du revenu et développement économique : un essai de synthèse, Programme Mondial de l"Emploi[END_REF],[START_REF] Lydall | Income Distribution during the Process of Development[END_REF],[START_REF] Williamson | American Inequality : A Macroeconomic History[END_REF],[START_REF] Summers | Changes in the world income distribution[END_REF],[START_REF] Williamson | Did British Capitalism Breed Inequality[END_REF].

[START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF], "Economic Growth and Income Inequality", The American Economic Review, vol°45, n°1, March, pp.°1-28. Il est l"un des premiers à recevoir le prix Nobel d"économie en 1971 pour ses travaux empiriques en économie de la croissance. Le premier prix Nobel d"économie est décerné en 1969 à Ragnar Frisch et Jan Tinbergen pour avoir développé et appliqué des modèles dynamiques pour l'analyse des processus économiques.

Simon Kuznets [1953], Shares of Upper Income Groups in Income and Savings, NBER.

Il s"agit des estimations réalisées par[START_REF] Kuznets | Shares of Upper Income Groups in Income and Savings[END_REF] à partir des statistiques issues des déclarations fiscales américaines de revenus des années 1913-1948, statistiques qui furent établies dès l"introduction en 1913 de l"impôt sur le revenu aux Etats-Unis, (cf.Piketty [2014], p. 484 et 487).

Anciennement connu sous le nom de Ceylon.

[START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF], p. 1, à la première note de bas de page. Pour l"analyse, voir aussiPiketty [2013], p. 34.

Kuznets [ibid.], p. 13, notamment dans le tableau 1.

Dès la première partie intitulée "Tendances de l'inégalité du revenu",Kuznets [ibid.],

Kuznets utilise les termes "top 5" pour représenter les 5 % de la tranche supérieure de la population qui possède du niveau de revenu le plus élevé.

Dans la quatrième partie qui s"intitule "Comparaison des pays développés et pays sous-développés",[START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] présente les distributions de revenu familial de l'Inde(1949)(1950), de Ceylan (en 1950), et de Porto Rico (en 1948), pp.

20-21.

Kuznets précise que dans les premières étapes de développement (là où le PIB/tête est encore faible), les inégalités s"accentuent en raison de la diversification des activités et aux déplacements de la population du secteur agricole (à faible productivité) et rural vers le secteur industriel (à forte productivité) et urbain.

Point de vue partagé également par Guénard et[START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF], p. 54.

Pour mesurer les inégalités, l"indice de Kuznets s"écrit comme la proportion du revenu perçu par les 20 % gagnant le plus, divisé par la proportion du revenu perçu par les 20 % les plus pauvres d'une société. Une valeur de 1 signifie une parfaite égalité, KhalidSoudi [2007], p. 19.

[START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF], dans Jean-Marc[START_REF] Huart | Croissance et développement, Editions Bréal, Thèmes et débats[END_REF], Croissance et développement, Editions Bréal, Thèmes et débats, notamment à la page 82.

Cf.Kuznets [1955, pp. 7-8] où il a mis en exergue, en bas de page de son article, l"importance du tableau récapitulatif des mesures étroitement liées entre produits et travailleurs engagés, pour les différentes divisions du système productif de Colin Grant[START_REF] Clark | Les conditions du progrès économique, traduit de l"anglais sur la 3 ème édition par Annie Morin-Rambert, 1 ère éd[END_REF], dans The Conditions of Economic Progress (ou Les conditions du progrès économique),

2e édition[London 1951], pp. 316-318. 2 Walt WhitmanRostow [1960], Les étapes de la croissance économique, traduit de l"Américain "The Stages of Economic Growth" par Marie-Josèphe du Rouret, Éditions du Seuil, Paris, 1962.

Cf. respectivementBarro [2000], p.

et [2008], p. 13.2 PhilippeBarthélemy [1995], p. 9.3 Cf.[START_REF] Piketty | L'économie des inégalités, Repères, Economie[END_REF], pp.17-19 et [2014], p. 477 ; 517.4 Par le biais de l"utilisation des outils performants (pour ne parler que des travaux numérisés et des logiciels de traitements statistiques et économétriques).

A présent, la classe moyenne des Etats-Uniens est de plus en plus inquiète de voir sa situation se détériorer. L"ascension sociale s"efface peu à peu devant la crainte du déclassement. Voir la rencontre entre Stiglitz et Bourguignon, retransmise par la radio France Culture, dans son émission "du grain à moudre, 12-13" du 11 septembre

2012, pour débattre le thème : "y a-t-il une fatalité au creusement des inégalités ?" 2 Extrait de paragraphe de Bourguignon[2012], dans La mondialisation de l'inégalité, Coédition Seuil-La République des Idées, pp. 36-37.3 ChristianMorrisson, et Wayne W. Snyder, [2000], "Les inégalités de revenus en France du début du XVIIIe siècle à 1985". In: Revue économique.Volume 51, n°1, p. 137.

Voir aussi[START_REF] Weder | Croissance et inégalités… un tandem inconciliable ?" La Vie économique[END_REF], notamment le Graphique 5 concernant la "Réduction de croissance due aux imperfections du marché des capitaux", p.

 2 Rapporté parWeder et Oschinski, ibid.

[START_REF] Obwona | Le lien entre la croissance, l'inégalité et la pauvreté en Afrique au Sud du Sahara : éléments d"appréciation tirés de données microéconomiques sur l"Ouganda[END_REF], "Le lien entre la croissance, l'inégalité et la pauvreté en Afrique au Sud du Sahara : éléments d"appréciation tirés de données microéconomiques sur l"Ouganda", Economic Policy Research Centre Makerere University Campus, Kampala, Ouganda, version française, pp.6-8 et 30.

Erik Thorbecke and Chutatong Charumilind [2002], "Economic Inequality and Its Socioeconomic Impact", World Development, Vol.

30, Issue 9, pp. 147730, Issue 9, pp. -1495. .

Voir par exemple, le récent ouvrage d"Anthony BarnesAtkinson [2016], Inégalités, traduit de l'anglais par Françoise et Paul Chemla ; préface de Thomas Piketty, Éditions du Seuil, janvier, Paris.

Parlons de ceuxde Solow [2014],[START_REF] Cassely | Inégalités dans le monde : les drôles de chiffres de l"ONG OXFAM[END_REF],[START_REF] Cingano | Trends in Income Inequality and its Impact on Economic Growth[END_REF],[START_REF] Dubet | La préférence pour l'inégalité. Comprendre la crise des solidarités[END_REF], Förster, Llena-Nozal etNafilyan [2014],Saraceno [2014],[START_REF] Rosenvallon | Les inégalités détruisent notre monde commun[END_REF],Alvaredo et Atkinson, Piketty, et Saez [2013].

Problèmes économiques[2015], "Inégalités, quels effets sur la croissance ?" N°3105, février ; Alternatives économiques[2014], "Inégalités : la révolution Piketty", N°336, juin ; Sciences Humaines[2015], "Inégalités", N°267, février.

OCDE [2014a], "Focus Ŕ Très hauts revenus et fiscalité dans les pays de l'OCDE : la crise a-t-elle changé la donne ?" Éditions OCDE, mai, Paris ; OCDE [2014b], "Le point sur les inégalités de revenu : le creusement des inégalités touche plus particulièrement les jeunes et les pauvres", Éditions OCDE, juin, Paris ; OCDE [2014c], "Etudes économiques de l"OCDE : Etats-Unis", Synthèse, Éditions OCDE, juin, Paris ; OCDE[2012], op. cit. ; et OCDE [2008], Croissance et inégalités : distribution des revenus et pauvreté dans les pays de l'OCDE.Editions OCDE, Paris ; OXFAM [2015, op. cit.], Crédit Suisse [2014b], "Global Wealth Report 2014", Research Institute, Banque Suisse, October. Le Global Wealth Report du Crédit Suisse constitue la source d'informations la plus exhaustive et la plus à jour sur la richesse des ménages à travers le monde. Ce rapport mesure et analyse les tendances en matière de richesse des différentes nations.

[START_REF] Piketty | L'économie des inégalités, Repères, Economie[END_REF], p. 17.

Morrisson, et Snyder, [2000, p. 137].

[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], Le Capital au XXI e siècle, Le Seuil, coll. « Les Livres du Nouveau Monde », Paris, p.

Cet ouvrage a été traduit en anglais en avril 2014 sous le titre Capital in the Twenty-First Century, par Arthur Goldhammer, et publié chez Harvard University Press. Voir aussi son extrait dans Problèmes économiques [2015], n°3105, p. 44.

[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF], p. 942, voir également pp.53-57.

Ces causes sont : "l"érosion du salaire minimum réel ; le déclin des syndicats et de la négociation collective ; la mondialisation et l"accroissement de la concurrence des travailleurs à faibles salaires dans les pays pauvres ; les changements techniques et les évolutions de la demande, qui éliminent les emplois de niveau intermédiaire et créent une polarisation du marché du travail entre personnes hautement formées et qualifiées au sommet et une masse mal formée et non qualifiée à la base",[START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF], p. 1.

[START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF], p. 1 ; voir également Problèmes économiques[2015], n°3105, pp. 22-23.

Solow [ibid.], et Problèmes économiques[2015], p. 23.

Solow [ibid.], p. 2, et Problèmes économiques [ibid.].

Robert Merton[START_REF] Solow | Thomas Piketty is Right. Everything you need to know about « Capital in the Twenty-First Century[END_REF]

2], et Problèmes économiques [2015], n°3105, p. 23. 2 Ibid. 3 Ibid., et Problèmes économiques [2015], p. 24. 4 Ibid.

C"est le livre le plus important du XXIe siècle", selon Stephen[START_REF] Marche | The Most Important Book of the Twenty-First Century[END_REF] dans le magazine Esquire du

avril 2014 : "The Most Important Book of the Twenty-First Century" : http://www.esquire.com/newspolitics/news/a28422/thomas-piketty-capital/ consulté le 05/11/2015. 2 Appréciation de Paul Krugman [2014] concernant le livre de Piketty, publiée en ligne dans New York Times du 23/03/2014, dans l"article sur "Wealth Over Work" ou "La richesse sur le travail" : http://www.nytimes.com/2014/03/24/opinion/krugman-wealth-over-work.html?_r=0 consulté le 05/11/2015. Krugman a reçu le prix Nobel d'économie en 2008 pour ses travaux sur "les effets des économies d'échelle sur les modèles du commerce international et la localisation de l'activité économique".

Cf. notamment Piketty [2014 et

2013], op. cit. 2 Voir le magazine Forbes concernant la liste des milliardaires, disponible en temps réel à l'adresse http://www.forbes.com/billionaires/list/#tab:overall consulté le 19/01/2015 ; et le site de l"observatoire des inégalités de France : http://www.inegalites.fr/ consulté entre 30/01/2010 et 12/02/2015. 3 Selon le PIB par tête en dollars de 2014, 50 % de la population mondiale ont un revenu inférieur à 1 375 dollars par an, 75 % en dessous de 5 300 dollars par an, et 5 % compris entre 27 900 et 97 500 dollars par an. Voir Badie et Vidal [2015], p. 240.

Pérou, Salvador, Equateur, Honduras, Chili, Guatemala, Panama et Paraguay.

Le Zimbabwe, le Swaziland, la Zambie, le Botswana sont également concernés dans l"Afrique Australe ; la Gambie et le Niger sont issus de l"Afrique de l'Ouest.

Banque mondiale[2013b], en ligne à l"adresse http://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?page=1 consultés le 21 mai 2015.

Thomas Piketty [2013], op. cit. p. 689.

Les statistiques utilisées par Oxfam proviennent de celles de Crédit Suisse. Par contre, Piketty souligne que les rapports de Crédit Suisse s"appuient surtout sur les travaux de James B.Davies, Susanna Sandtrom, Anthony Shorrocks et Edward N. Wolff [2011], "The Level and Distribution of Global Household Wealth" ou "Le niveau et la répartition de la richesse mondiale de ménages", Economic Journal, pp. 223Ŕ254.

Cf.[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] dans les Séries : piketty.pse.ens.fr/capital21c (op. cit.). Nom de feuilles "TS12.3", à partir de trois premières colonnes du tableau, et "G12.1" pour le graphique.

En termes de nombre de milliardaires par pays dans le monde, la France (47), le Canada (39) et l"Italie[START_REF]et D9/D1[END_REF] sont devancés par l"Inde (90), la Russie (88), le Hong Kong (55), le Brésil (54) et le Royaume-Uni[START_REF]Croissance économique et inégalités de revenus : une relation liée[END_REF]. Même si le Mexique détient la seconde place en termes de richesses exprimées en dollars (après les Etats-Unis représentés par Bill Gates), ce pays ne compte en tout que 16 milliardaires, pour un indice de Gini qui s"élève à 0,461. Un peu moins de trois décennies, trois nationalités se sont succédé dans le peloton de tête des personnes les plus riches de la planète.Piketty [2013, pp. 689-690] mentionne que "le classement a été dominé par un milliardaire Japonais de 1987 à 1995, puis Américain de 1995 à 2009, et enfin Mexicain depuis 2010". Ce dernier détenait ce rang jusqu"en 2013.

 3 Seuls 10 pays d"Afrique sur les 54 qui composent ce continent, disposent des milliardaires. Ce groupe est, en termes d"effectif, constitué des Egyptiens(8), Libanais(7), Sud-Africains(7), Nigérians (5), Marocains (3) et Tanzaniens(2). Un milliardaire par nation pour l"Algérie, l"Angola, le Swaziland et l"Ouganda.

Site web de statistiques mondiales[2013b], op. cit.

Huit classes de valeur nette ont été créées par l"auteur : moins de 10 milliards de dollars (1702 personnes) ; entre 10 et 20(80 personnes) ; 20 et

(26 individus) ; 30 et 40 (8 personnes) ; 40 et 50 (5 personnes) ; 50 et 60 (1 individu) ; 60 et 70 (1 individu) ; 70 et 80 milliards de dollars (3 personnes).3 Voir AngusDeaton [2016, p. 4] concernant l"impact des inégalités de revenus sur l"inégalité d"accès aux soins et l"espérance de vie.

Rapport d'Oxfam [2015a], p. 6.

Ibid., p.

La même source précise qu""entre 2009 et 2014, la richesse des milliardaires a augmenté d'environ 82 % en valeur absolue", Oxfam [ibid., p. 12].3 "Nous sommes les 99 %", c"est le slogan porté par le mouvement "Occupy Wall Street" (New York, septembre-novembre 2011), cité par[START_REF] Navarro | Les inégalités de revenus[END_REF], p. 11. Voir aussi Pierre[START_REF] Laurent | 99 % : 1 % de la population mondiale possède plus que tous les autres[END_REF], 99 % : 1 % de la population mondiale possède plus que tous les autres. Nous sommes les 99 % ! Cherche midi, Paris.4 Les patrimoines des 1 %, 50 %,80 % et 99 % sont issus du Global Wealth Databook [2013, 2014] de Crédit Suisse. La projection du patrimoine de 1 % pour 2016 a été calculée par Oxfam sur la base de ces données.

Rapport d"Oxfam [2015a], p.

 2 Ibid., p. 2. La situation change d"une année à l"autre. En 2016, "62 personnes possèdent autant que la moitié de la population mondiale", selon le dernier rapport de l"Oxfam publié le 18 janvier. "La fortune des 62 personnes les plus riches au monde a augmenté de45 % entre 2010 et 2015, soit une hausse de plus de 500 milliards de dollars (542 milliards de dollars), pour s'établir à 1 760 milliards de dollars",Oxfam [2016, p. 2]. "Parallèlement, la richesse de la moitié la plus pauvre de la planète a reculé d"environ mille milliards de dollars au cours des cinq dernières années et dorénavant, ce sont les 62 milliardaires les plus riches qui détiennent une richesse égale à celle de la moitié la plus pauvre de la population mondiale (soit 3,6 milliards de personnes)",[ibid., p. 13]. "La richesse totale des 50 % les plus pauvres en 2010 s"élevait à 2 600 milliards de dollars, soit environ 2 800 milliards de dollars en prix de 2005. La richesse totale des 50 % les plus pauvres en 2015 s"élevait à 1 700 milliards de dollars",[ibid., p. 44].3 C"est pourquoi l"Oxfam a lancé sa campagne pour appeler les États, les institutions et les entreprises à lutter contre les inégalités extrêmes, d"après les travaux d"Emma Seery et Ana CaistorArendar [2014], "À égalité ! Il est temps de mettre fin aux inégalités extrêmes", Oxford : Oxfam International, octobre.

Pour la première fois de son histoire, la moitié des élus au Congrès des Etats-Unis sont millionnaires. Voir "Millionaires" Club : For First Time, Most Lawmakers are Worth $1 Million-Plus", sous http://www.opensecrets.org/news/2014/01/millionaires-club-for-first-time-most-lawmakers-are-worth-1million-plus/ consulté le 01/09/2015.

 2 Voir notamment l"Oxfam[2015a], p. 1 ; 7-10 ; 12-13.

Article de Christian Losson du 19 janvier

2015, publié dans le journal Libération, en ligne à l"adresse http://www.liberation.fr/economie/2015/01/19/ces-1-de-riches-qui-vont-capter-autant-de-richesses-que-les-99-restant-de-la-planete_1183913 consulté le 04/09/2015.2 Cf.,[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF] pour la réforme du système fiscal international. D"après cet auteur, "2 % du PIB, ce sont les recettes que pourrait rapporter l"instauration dans l"Union Européenne d"un impôt progressif sur les patrimoines", publié dans la Revue Problèmes Economiques [2015], n°3105, p. 7.3 Signée en mars 2010, Obamacare est une loi sur la protection des patients et des soins abordables (Patient Protection and Affordable Care Act. Il s"agit en fait d"une réforme du système de santé américain en vue de réduire les inégalités, en rendant universel l"accès aux soins. Tout résident ou citoyen non-assuré pourra bénéficier d"une assurance santé.4 Crédit Suisse[2014a], "Global Wealth Databook 2014", Research Institute : Thought Leadership from Credit Suisse Research and the World"s Foremost Experts, Banque Suisse, version anglaise, octobre. 5 JeanLaurent Cassely, [2015], "Inégalités dans le monde : les drôles de chiffres de l"ONG Oxfam", en ligne à l"adresse http://www.slate.fr/story/97045/oxfam-chiffres consulté le 05/09/2015.

Comme Cassely [2015],[START_REF] Bourne | Beware Oxfam"s dodgy Statistics on Wealth Inequality[END_REF], et[START_REF] Delaigue | Inégalités mondiales : les absurdes statistiques d'Oxfam[END_REF]. Les trois chercheurs évoquent que le Crédit Suisse calcule le patrimoine en retranchant les dettes. Voir Ryan[START_REF] Bourne | Beware Oxfam"s dodgy Statistics on Wealth Inequality[END_REF], "Beware Oxfam"s Dodgy Statistics on Wealth Inequality", ou "Prenez garde des statistiques douteuses d'Oxfam sur l'inégalité de richesse" à l"adresse http://www.iea.org.uk/blog/beware-oxfam%E2%80%99s-dodgy-statistics-on-wealthinequality consulté le 08/09/2015.

2 Pour Salmon, il n"y a "aucun Chinois dans les 10 % les plus pauvres de la population mondiale, mais tous les Chinois se trouvent dans le top 90 % de la richesse mondiale, et la grande majorité des Chinois sont dans la moitié supérieure de la richesse du monde".

Jean Gadrey [2015].

Ibid.

Tels INSEE, Banque mondiale, CNIS considérés comme un "outil démocratique imparfait mais précieux".

Jean Gadrey, ibid.

Grâce aux estimations du PIB par tête réalisées par Angus Maddison [2001, Annexe A], car "ces séries sont les seules disponibles pour la période 1700-2008". De plus, "Maddison a extrapolé les taux du PIB par habitant entre

[START_REF]Va-t-on rester inégalitaire en[END_REF], d"après les taux observés entre 1990 et 2003", rapportent Morrisson et Murtin [2012], p. 7.2 Cette conclusion va l"encontre de l"article intitulé "La distribution mondiale des revenus en 2050", d"Evan[START_REF] Hillebrand | The Global Distribution of Income in 2050[END_REF]. Dans son hypothèse de baisse de croissance économique (avec un tauxde 4,4 % en 2020), ce dernier prévoit une hausse des inégalités importantes dans les prochaines années.3 Voir aussi l"évolution historique d"indices de Gini dans l"ouvrage de Bourguignon[2012], op. cit., pp. 18-23, notamment la "Figure1. Evolution de l"inégalité mondiale : 1820-2006 (diverses mesures)", p. 19.4 Pour plus de détails sur le calcul de l"inégalité mondiale, voirAnand et Segal [2008], "What Do We Know About Global Income Inequality ?", Journal of Economic Literature, 46 (1), pp.57-94, et Bourguignon [2011], "A Turning Point in Global Inequality… and Beyond". In Research and Responsibility. Reflections on our Common Future. Édité par Wilhelm Krull, Leipzig, CEP Europäische Verlagsanstalt.5 Morrisson et[START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], op. cit. p. 15.6 Ibid., p. 5.7 "On aurait pour 19107 "On aurait pour , 19607 "On aurait pour , 19927 "On aurait pour et 2008, environ 4 %, 11 %, 16 % et , environ 4 %, 11 %, 16 % et 21 % de la population mondiale dans la classe moyenne. Pour les mêmes dates, on aurait 1 %, 2 %, 7 % et 12 % dans la classe supérieure. (…) En termes d"effectifs, cette classe serait passée d"environ 340 millions en 1960 à 1,4 milliard en 2008 pour deux raisons, pourcentage croissant et augmentation de la population mondiale", d"après Morrisson et Murtin [2012], op. cit. p. 25. 8 L"étude de Homi Kharas [2010] qui s"intitule "The Emerging Middle Class in Developing Countries", ou "La classe moyenne émergente dans les pays en développement", du Centre de développement de l'OCDE, WP n°285, met particulièrement en exergue que la croissance rapide des nations émergentes a provoqué une nouvelle classe moyenne qui se grossirait à celle reconnue dans les pays développés.

Bourguignon [2012], p. 102.

[START_REF] Pinkovskiy | Parametric Estimations of the World Distribution of Income[END_REF], à la "Figure

: Profil d"inégalité mondiale Ŕ a). Coefficientde Gini, Spécification des données", p. 55, voir aussi Mathilde Douillet [2010], p. 1. 2 Sudhir Anand etPaul Segal [2015] indiquent que "Bourguignon a trouvé le coefficient de Gini qui a diminué d'environ 0,70 à 0,66 entre 1989 et 2006", et rapportent également que "l'inégalité diminue, et elle diminue à un rythme très rapide". Voir plus particulièrement p. 960 et p. 963.3 Morrisson et Murtin [2012], p. 6.4 Voir les travauxde Milanovic, Lindert, et Williamson [2009], pour les estimations de la distribution interne des revenus dans plusieurs pays européens (Angleterre, France, Pays-Bas, des provinces d"Espagne) entre

Daniel Waldenström [2015b], "The National Wealth of Sweden, 1810Ŕ2014", Uppsala University, IZA, CEPR and IFN, September

29, pp. 1-36. 2 Daniel Waldenström[2015a], "Entre inégalités économiques et finance historique", La Lettre PSE, n°23, septembre, p. 2. 3 Ibid., p. 2.4 Les deux auteurs ont pris l"exemple de la France et de l"Allemagne qui se trouvent dans un cadre semblable (marché unique, zone euro), mais obtiennent des résultats opposés en raison de politiques opposées (salaire minimum ou non, taxation élevée du patrimoine ou non, financement des transferts aux ménages par l"emprunt ou non) ; voir[START_REF] Morrisson | Vers un monde plus égal ?[END_REF], p. 11.5 Notons que la distribution des revenus dans ces pays était très inégale avant 1990.6 Morrisson et Murtin, ibid.7 Quelques pays en transition comme la Hongrie, la Pologne, la République Tchèque, sont mentionnés dans les travauxde Morrisson et Murtin, ibid., p. 10. 8 Morrisson et Murtin, ibid., p. 11.

Pour plus d"éclaircissements sur ce sujet, voir notamment les travaux de Bourguignon [2012],[START_REF] Stiglitz | Les liens qui libèrent (LLL)[END_REF] et[START_REF] Piketty | hommes. Cela concerne près de 56,5 % des femmes. L"écart entre les deux sexes s"élève à 15,8 %. Le reste de compagnes "se débrouille" 1 , ou est analphabète[END_REF]

2014].2 Le théorème de Stolper-Samuelson décrit les effets d'augmentation ou de réduction des inégalités à la suite de l'ouverture des économies des pays ; voir Wolfgang F.Stolper, et Paul A. Samuelson [1941], "Protection and Real Wages", Review of Economic Studies, Vol. 9, pp. 58-73.3 On reproche à la mondialisation "pêle-mêle, la détérioration financière, l"explosion des inégalités, les délocalisations, la disparition des frontières, l"affadissement de la vie culturelle", Bourguignon [2012], p. 7.4 Plus d"un siècle après (en 1820), l"inégalité entre pays et l"inégalité mondiale évolue corrélativement à la hausse, mais de manière encore très lente.

Ce sont "les principaux pays responsables et bénéficiaires de la croissance rapide de l"inégalité entre 1820 et 1992, et même depuis le début du XVIIIe siècle pour certains",Morrisson et Murtin [op. cit.], p.

2 Bourguignon [2012], p. 7.3 Morrisson et Murtin [2012], p. 8.4 Ibid., p. 10 ; chiffres prélevés dans le "Tableau 1 : Inégalité interne des revenus disponibles", présentant un aperçu de l"évolution de la distribution.5 Morrisson et Murtin [ibid.], p. 19. Voir aussi Boucheron, Loiseau, Monnet et Potin [2009], l"Histoire du monde au XVe siècle, Fayard, Paris ; et Berger [2003], Notre première mondialisation : leçons d'un échec oublié, La République des Idées/Seuil, Paris, où cette dernière explique que la mondialisation ne commence pas à la fin du XXe siècle, mais à la fin du XIXe, vers 1880. Bourguignon [2012, p. 7] relativise que "la mondialisation est un phénomène historique complexe, que l"on peut suivre sur plusieurs siècles".

Morrisson et Murtin [2012], p. 19.

Quelques pays émergents sont précisés parMorrisson et Murtin, [ibid.], p. 10. Ceux-ci concernent le Brésil, le Chili, le Mexique, le Pérou, la Thaïlande, la Tunisie et la Turquie. Ils rappellent que "les pays en développement sont ceux dont le PIB par habitant est inférieur à 5 000 dollars en 2008 tandis que les pays émergents ont un PIB par habitant de 5 000 à 15 000 dollars", [ibid.], p. 9.

Comme le livre de Bourguignon et de Stiglitz a été publié dans la même année (en 2012), la circonstance a permis à la radio France Culture d"organiser une rencontre entre ces deux éminents économistes, pour débattre ce thème, lors de l"émission "du grain à moudre, 12-13" du 11 septembre 2012.

Voir l"entretien de François Bourguignon, propos recueillis par Christian Chavagneux, paru en septembre dans la revue Alternatives Economiques [2012], n°316, intitulée "Pourquoi on ne s'en sort pas ?"

Pour la pauvreté à Madagascar, voir par exemple, plusieurs oeuvres intéressantes de[START_REF] Gondard-Delcroix | La combinaison des analyses qualitative et quantitative : pour une étude des dynamiques de pauvreté en milieu rural malgache[END_REF]

2007, 2009a, 2009b] et de cellesde Droy, Bidou, Randriamiandrisoa,, dansGastineau, Gubert, Robillard, Roubaud [2010] traitant les objectifs du millénaire pour le développement, etde Herrera et Roubaud [2003], notamment pour l"analyse de données de panel de 1997 à 1999. Notons que Claire Gondard-Delcroix a travaillé largement sur les données du ROR de Madagascar, de Marovoay et d"Antsirabe, pour la période de 1998 à 2002, principalement pour sa thèse de doctorat en sciences économiques, soutenue en septembre 2006 à l"Université Montesquieu de Bordeaux IV.

1. Genèse des inégalités de revenus malgachesCe volet concerne l"histoire économique, politique et sociale du pays. L"origine des inégalités de revenus des habitants remonte à l"histoire lointaine de Madagascar. La grande Île, une ex-colonie française a hérité du cadre des royaumes précoloniaux1 . Afin de mener à bien le processus d"analyse, il nous semble indispensable de commencer très brièvement notre analyse descriptive par l"histoire des faits et pensées précoloniales.1.1. Catégorisation sociale, un facteur des inégalités de revenusAvant la colonisation 2 en 1895, Madagascar fut une royauté depuis le Roi Andrianampoinimerina (1787-1810) à celle de la Reine Ranavalona III (1883-1897). Cette "première période est celle de la constitution de l"État Merina 3 ", rappellentRazafindrakoto et al. [2014, p. 26]. Les régimes monarchiques furent, dès l"origine, fondés sur l'inégalité sociale par un système de caste 4 de trois ordres : "Andriana" (nobles), "Hova" (notables ou roturiers 5 blancs), et "Andevo" (esclaves)6 . Les chercheurs expliquent que pendant plus d"un siècle, "la grande majorité de la population des régions sous contrôle demeurait non seulement exclue du partage des richesses mais encore, soit en esclavage soit soumise à la pression de l"enrôlement militaire ou du travail forcé"7 .En termes socioéconomiques, les antécédents historiques familiaux ont un impact sur la mobilité sociale intergénérationnelle 8 scolaire et professionnelle, et l"égalité des chances 9 devant le revenu entre les différentes origines 10 sociales. "Le maintien d'un ordre1 Cogneau, Bossuroy, De Vreyer, Guénard, Hiller, Leite, Mesple-Somps, Pasquier-Doumer, Torelli [2006],"Inégalités et équité en Afrique", Document de travail DIAL, DT/2006-11, juillet, p. 6. 2 Madagascar est déclaré colonie française depuis le 6 août 1896 par l"Assemblée nationale française.3 Les Merina sont des descendants des anciens Hova et des Andriana. D"origine du centre de l'île (de la région des hautes terres d"Antananarivo), ils constituent l'un des dix-huit groupes ethniques de Madagascar.4 Les Merina eurent des systèmes de caste les plus stratifiés et finirent par s"imposer dans toute l"Île. Dans cette pratique, "les paysans devaient alors non seulement payer des taxes mais aussi fournir au souverain des prestations de toute sorte et notamment contribuer aux travaux d"aménagement collectifs agricoles tels que la construction de digues et de systèmes d"adduction d"eau",[START_REF] Razafindrakoto | Élites, pouvoir et régulation à Madagascar : une lecture de l"histoire à l"aune de l"économie politique[END_REF], p. 27.5 Razafindrakoto, Roubaud et Wachsberger, ibid. 6 Jean-Michel Filliot [1974], La traite des esclaves vers les Mascareignes au XVIIIe siècle, ORSTOM, Paris.7 Razafindrakoto, Roubaud et Wachsberger [ibid.], p. 28. 8 D"après l"exemple de la mobilité sociale intergénérationnelle dans les pays européens de l'OCDE. Voir particulièrement Causa, Dantan et Johansson, [2009], "Intergenerational Social Mobility in European OECD Countries", Economics Department Working Papers, No.709, Editions de l"OCDE, July, Paris ; puis OCDE [2010], "Chapitre 5. Une affaire de famille : la mobilité sociale intergénérationnelle dans les pays de l'OCDE", Réformes économiques, 2010/1 (n° 6), pp. 187-207. Voir les "trappes à inégalités" dans le Rapport sur le développement dans le monde : "Équité et développement", Banque mondiale [2006].9 Forsé [1997], "La diminution de l"inégalité des chances scolaires ne suffit pas à réduire l"inégalité des chances sociales". Revue d'OFCE (Office Français de Conjoncture Economique, Paris), n°63, pp. 229-241. 10 Dominique Goux et Eric[START_REF] Goux | Origine sociale et destinée scolaires : l"inégalité des chances devant l"enseignement à travers les enquêtes Formation-Qualification professionnelle[END_REF], op. cit.

Dans cette condition de vie inégalitaire, JosephStiglitz [2012, p. 7], dit qu""il y a des moments dans l"histoire où, dans le monde entier, les peuples se lèvent. Ils disent : ça ne va pas Ŕ et exigent que ça change". C"est ce qui s"est passé durant l"insurrection à Madagascar en 1947, pour dire non à l"exploitation de l"homme par l"homme et également pour mettre fin aux inégalités sociales et économiques construites.

Mais, ce qui serait évident puisque l"inégalité de revenus serait extrêmement énorme entre les nobles et les masses, et surtout les esclaves. Surtout, entre les premiers et les derniers, nous pourrions supposer que l"inégalité serait parfaite. C"est-à-dire que la totalité des revenus serait accaparée par les Rois (ou les Reines) et les esclaves n"auraient rien (c"est le cas théorique du graphique

3, cadre rouge, p. 30). 3 Ignace Rakoto [2014], La route des esclaves : système servile et traite dans l'Est Malgache, L"Harmattan, Paris. Voir également Ignace Rakoto et Sylvain Urfer [2014], Esclavage et libération à Madagascar, Antananarivo (Madagascar), Centre Foi et justice ; Karthala, Paris.4 La colonisation peut être définie comme l'occupation et l'administration par la force d'une nation pauvre par une nation riche. La domination est en même temps économique, politique, sociale et culturelle.5 Richesse ou héritage, emploi stratégique de haut niveau, "réseau social d"embauche", éducation, etc.6 Voir François Bourguignon [2012], p. 73.

Voir Les causes de l'inégalité des chances scolaires, dansBoudon, Cuin, et Massot [2000, pp. 9-32], L'axiomatique de l'inégalité des chances, L"Harmattan. Les Presses de l"Université Laval.

"Les dernières statistiques révèlent que 46% des Malgaches se trouvent encore dans la sphère de l"analphabétisme et dont les milieux ruraux sont les plus touchés. Parmi ces analphabètes, 28% sont des jeunes", selon le Ministre de l"éducation nationale Malgache en date du 15/09/2014.

Banque mondiale [2013], Madagascar, l'éducation primaire en temps de crise. OEuvrer pour un mode sans pauvreté. Bureau de Madagascar, Rapport N°78584-MG, Antananarivo, juin, p. 8.

Long de près de 700 km, reliant Farafangana à Toamasina, ville portuaire constituant un important débouché pour les Français, le canal des Pangalanes est une voie fluviale de l'Est de Madagascar construit au XXᵉ siècle, par les colons français.

Notamment de 1975Notamment de à 1992Notamment de et de 1997Notamment de à 2001. .

François-Xavier Verschave [2003], "La Françafrique et Madagascar", janvier. Il s"agissait de favoriser une mafia de gros transporteurs équipés de camions tout-terrain. "Le sabotage des routes nationales est une affaire très lucrative, explique un économiste français (…)", publié en ligne le 15/01/2003, sous : http://survie.org/francafrique/madagascar/article/la-francafrique-et-madagascar consulté le 4/10/2012.

Durant cette période, les Français continuent à protéger leurs intérêts et à exercer une domination sur les activités économiques de la nouvelle République. D"ailleurs, dans l"esprit du Général de Gaulle, "indépendance ne signifie pas liberté", selon Patrick[START_REF] Benquet | Françafrique : 50 années sous le sceau du secret[END_REF], dans FrançAfrique, première partie de La Raison d'Etat.

D"après le "Tableau 6. Distribution de consommation par quintiles et déciles"de Dubois [1998b], op. cit.

Ibid.

Guénard et Dubois [2001, p. 49] expliquent, à travers les données sur les inégalités pour trente pays qu"ils disposaient que pour l"Afrique subsaharienne, "les inégalités y sont élevées puisque le coefficient de Gini moyen était de

en 1960 et se maintient autour de 47 dans les années 1990".5 "A Madagascar de 1962 à 1980, l"augmentation de la pauvreté rurale est essentiellement due à l"augmentation des inégalités dans la distribution des revenus ruraux, alors que la croissance de la pauvreté urbaine résulte de performances médiocres en termes de croissance", Guénard et Dubois, [ibid.], p. 52.

D"après le site web de Libération du

août 2016, une information relayée par plusieurs journaux comme (Ouest-France) : http://www.ouest-france.fr/monde/madagascar/deux-francais-tues-la-criminalite-fleau-demadagascar-4431110 consulté le 26 août 2016. "En cinq ans, douze ressortissants français sont décédés de mort violente dans la grande Île". Le secteur du tourisme est ainsi menacé.2 Voir Benhabib, et Rustichini [1991]. "Social Conflict, Growth and Inequality," Working Papers 91-46, C.V.Starr Center for Applied Economics, New York University, August, and Revised April 1992.3 François Bourguignon[2012], op. cit., pp. 74-75.

Adapté de la Banque mondiale [2000]. Voir Chapitre VI. Pauvreté, sur la Figure 6. 4. Le cercle vicieux de l'instabilité politique : http://www.worldbank.org/depweb/beyond/beyondfr/chapter6.html consulté le 10/04/2015.

Voir les travaux d"Alberto Alesina et Roberto[START_REF] Perotti | Growth, Income Distribution, and Democracy: What the Data Say[END_REF], op. cit.

Razafindrakoto, Roubaud et Wachsberger [2014], p. 38.

Statistiques mondiales[2015b].

Voir Hiribarren [2015] Banditisme, redditions et processus de paix à Madagascar. Article en ligne : http://libeafrica4.blogs.liberation.fr/2015/02/25/amnistie-en-masse-madagascar/ consulté le 28/04/2016. Ensuite, "en mai 2015, une quarantaine de voleurs de zébus, ou "dahalo", lourdement armés de kalachnikov et de fusils de chasse, dérobent plus de 200 têtes de bovidés dans le district de Manja, dans l'ouest de Madagascar. Le bilan des opérations des forces de sécurité contre les dahalo est meurtrier : 14 gendarmes ont été tués (…) et au moins 45 dahalo y ont trouvé la mort", d"après Sciences et avenir dans http://www.sciencesetavenir.fr/animaux/animaux-d-elevage/20151120.OBS9882/la-guerre-des-zebus-demadagascar.html consulté le 28/04/2016.

Simon Kuznets [1974] définit la croissance comme "la capacité permanente d'offrir à une population en augmentation, une quantité accrue de biens et services par habitant" dans Population, Capital and Growth, Selected Essays, London : Heinemann Educational, pp.1-2.

Cf. par exemple Annexe 4. Matrice des calculs de revenu moyen annuel déflaté, p.

Le retrait de Madagascar de la zone franc date de mai 1973. Le franc malgache constituait le système de change. Le retrait signifie que la Banque centrale malgache ne dispose plus de compte d"opérations auprès du Trésor public français. La valeur et la convertibilité de la monnaie n"est plus garantie par la France.

Selon PatrickGuillaumont et Sylviane Guillaumont [1974], rapporté par le Monde diplomatique : https://www.monde-diplomatique.fr/1974/05/GUILLAUMONT/32360 consulté le 02/05/2016.

"À partir de 1978, le gouvernement se lança aussi dans une politique dite d"« investissements à outrance » qui déboucha sur la mise en place de structures industrielles, mais qui se révélèrent pour la plupart peu rentables voire parfois inopérantes. (…) Le début des années 1980 fut ainsi marqué par des situations récurrentes de pénuries", expliquent MireilleRazafindrakoto et al. [2014, p. 36].

[START_REF] Randriambolamanitra | Croissance économique à Madagascar, tendance et situation[END_REF], "Croissance économique à Madagascar, tendance et situation", MEFB ŔINSTAT, Antananarivo, novembre,

Selon Hugon[1987], les racines de la crise des années 1980 remontent aux années 1960 déjà marquées par la faiblesse des taux d"accumulation et de la stagnation de la productivité. Le blocage de l"accumulation provient de la forte dépendance extérieure du système productif, de la désarticulation spatiale et sectorielle interne, du poids élevé des activités tertiaires d"intermédiation par rapport aux secteurs directement productifs agricoles et industriels, ainsi que de blocages d"ordres gestionnaires et organisationnels. Dans "La crise économique à Madagascar", Afrique contemporaine, n°144, pp.3-22.

La balance des paiements de Madagascar (exprimée en dollars) qui représente la somme des exportations nettes de biens, de services, de revenus nets, de capitaux et de transferts nets courants, se trouve dans un état catastrophique de Ŕ362 827 572 $ en 1981, pour se redresser légèrement à Ŕ183 550 479 $ en 1985 ; http://donnees.banquemondiale.org/indicateur/BN.CAB.XOKA.CD?page=6 consulté le 03/05/2016.

Les privatisations sont, pour les "grandes familles" des Elites, une nouvelle source d"enrichissement privé, du fait de leur meilleure connaissance du monde des affaires, évoquentRazafindrakoto et al. [2014, p. 37]. D"ailleurs, "les deux vagues de privatisation (années 1980-1990) ont de surcroît trop souvent substitué aux anciens monopoles publics des monopoles privés, attribués à des acteurs proches des pouvoirs en place, sans que les gains attendus de la réforme ne se manifestent de façon décisive" (ibid.,[2015b, p.

409]).

le commerce international en réduisant les barrières protectionnistes, éliminer les contrôles de prix et les subventions, privatiser les entreprises d"État, adopter un cadre légal favorisant le respect des droits de propriété privée et réduire l"ampleur de la corruption gouvernementale. Les effets de ces interventions ont eu pour conséquence une forte déflation, la diminution du PIB par habitant (de 346 USD en 1982 à 277 USD par tête en 1995), la diminution des exportations 1 entraînant une pénurie de devises 2 , la dégradation des prix de produits primaires exportés.Guillaumont et Bonjean [1991, p. 65] précisent qu"à Madagascar, "la production commercialisée a régressé (en particulier sur la période 1980-1986 : Ŕ7 % par an en moyenne)", à cause de la détérioration des prix.Les PAS ont, pour conséquence, la régression du pouvoir d"achat des Malgaches.Les inégalités de revenus ont aussi diminué avec la pauvreté. Après avoir varié entre 44,7 et 46,8 pour la période de 1980 à 1993, l"indice de Gini a reculé à 42,2 en 1995, année pendant laquelle le taux de croissance économique était très faible (1 %). Le niveau de vie le plus touché est celui des couches les plus riches exportatrices des produits locaux. Le flottement généralisé de la monnaie nationale depuis 1994 n"a pas pu générer une "embellie économique" car les exportations restent faibles face aux importations, et la balance commerciale est structurellement déficitaire 3 . De plus, le marasme économique provoqué par une forte instabilité politique(Herrera et Roubaud [2003]), a fait chuter sévèrement le taux de croissance à Ŕ6,31 % 4 en 1991.En somme, les PAS sont généralement un échec, notamment dans la réduction des dépenses sociales (principalement dans les secteurs de l'éducation et de la santé) et dans la1 En 1982, les exportations de biens et services de Madagascar n"atteignent que 877 millions USD contre 1,4 milliard USD des importations, soit 1,6 fois inférieur à la valeur des importations, d"après la base de données de la Banque mondiale[2015], op. cit. 2 "La pénurie de devises dont a souffert Madagascar au début des années quatre-vingt, a constitué un obstacle majeur au développement du secteur agricole par les restrictions aux importations essentielles qu"elle a engendrées. La crise a entraîné une pénurie en intrants, en biens de consommation et en produits de première nécessité dans les campagnes", selon Patrick Guillaumont et Catherine[START_REF] Guillaumont | Fonctions de comportement de l'Etat dans la détermination des prix au producteur pour les cultures d'exportation[END_REF], rapporté par Ramiarantsoa[1995] dans Chair de la terre, oeil de l'eau… Paysanneries et recompositions des campagnes en Imerina (Madagascar), ORSTOM, Paris, p. 255. CélestinMayoukou [1998] livre des informations chiffrées pour la hausse du prix de l'engrais durant cette période (dans Hénault [2002], p. 21). 3 La balance commerciale qui retrace la différence entre les exportations et les importations de biens et services de Madagascar, est de nature déficitaire. A titre d"exemples (exprimés en millions de dollars), elle est de près de Ŕ225 en 1994, Ŕ220 en 1996, Ŕ145 en 2001 pour s"élever à Ŕ1,2 milliard de dollars en 2015, http://perspective.usherbrooke.ca/bilan/tend/MDG/fr/NE.RSB.GNFS.CD.html consulté le 06/05/2016. 4 Cf. Razafindravonona [2007], "Croissance économique et réduction de la pauvreté à Madagascar : la liaison est-elle évidente ?" Colloque scientifique porté sur les « Dynamiques rurales à Madagascar : perspectives sociales, économiques et démographiques », INSTAT, EPP/PADR, IRD-DIAL, Antananarivo, p 22.

Cf. Jean Razafindravonona [2007], p

 2 Durant cette période, "le PIB par tête se remit à croître, à un rythme de plus en plus rapide, grâce à une augmentation de la demande intérieure tirée par le recul de l"inflation et l"augmentation des salaires, à la reprise des investissements publics et privés mais surtout à un profond changement dans l"organisation économique du pays", selonRazafindrakoto et al. [2014, p. 38]. Pour cet intervalle, le taux moyen d"inflation estde 10,4 %, contre 36,9 % en 1994de 10,4 %, contre 36,9 % en et 48,4 % en 1995de 10,4 %, contre 36,9 % en , d"après l"INSTAT [2015]], à l"adresse : http://instat.mg/madagascar-en-chiffres/ consulté le 15/10/2015.

Ce DSRP, qui est un document recommandé par la Banque mondiale et le FMI, retraçait également les besoins de financement extérieur. Reposant essentiellement sur le principe de "partenariat, public, privé", ces stratégies s'articulaient autour de trois axes : restaurer un Etat de droit et une société bien gouvernancée, susciter et promouvoir une croissance économique à base sociale très élargie, susciter et promouvoir des systèmes de sécurisation humaine et matérielle de protection sociale élargis.

Il faut remonter à 24 ans en arrière (en 1979) pour retrouver le même niveau de croissance de Madagascar qui s"élève à 9,85 %. C"est le taux record le plus élevé observé depuis l"indépendance du pays en 1960.

Les huit Engagements du MAP sont : gouvernance responsable, infrastructures reliées, transformation de l'éducation, développement rural, Santé, Planning familial et lutte contre le VIH/SIDA, économie à forte croissance, prendre soin de l'environnement et solidarité nationale. Chaque Engagement possède entre cinq et dix défis.

Le système de rémunération des personnes actives dans le monde agraire est insignifiant voire inexistant. John[START_REF] Mellor | Faster more equitable growth : the relation between growth in agriculture and poverty reduction[END_REF] souligne que pour le cas des pays pauvres à vocation agraire et marqués par une forte concentration de la population en zone rurale, c'est la croissance agricole qui réduira la pauvreté rurale et non pas la croissance nationale.

"Les régimes qui se succèdent arrivent de moins en moins à assurer leur stabilité",Razafindrakoto et al. [2014], p. 26.

La règlede Mundell [1962] est une règle de politique économique. Elle est généralement associée à la règle de Tinbergen. Les deux forment à la fois la base normative de la politique économique et la justification de la Policy-mix (politique mixte). Pour celle de Jan Tinbergen (ou principe de cohérence) : il doit y avoir autant d'instruments de la politique économique qu'il y a d'objectifs. Celle de Robert Mundell (principe d'efficacité comparative) : l'affectation d'un instrument à son objectif est fonction de son efficacité relative.

Présidence : http://www.madagascar-presidency.gov.mg/communique/04/ consulté le 11/07/2011.

La SADC, qui a pour but de promouvoir le développement économique de l'Afrique australe, regroupe quatorze pays de l"Afrique australe et de l"océan indien : Afrique du Sud, Angola, Botswana, Lesotho, Madagascar (depuis

2005), Malawi, Maurice, Mozambique, Namibie, République démocratique du Congo, Swaziland, Tanzanie, Zambie, Zimbabwe ; consulté le 23/03/2011 sur : http://www.ambafrancebw.org/article.php3?id_article=380 à 22h10.2 L"aide internationale a été en bonne partie gelée, précisentRazafindrakoto et al. [2014, p. 45].3 L"indice de perception de la corruption 2015 a été dégagé de l"exercice de l"année 2014.4 Transparency International : https://www.transparency.org/cpi2015/#results-table consulté le 08/08/2016.Le pays où il y a moins de corruption et qui détient le premier rang mondial, est Danemark et le plus corrompu en Afrique est la Somalie, suivie de la Corée du Nord, de l"Afghanistan, et du Soudan.5 Razafindrakoto et al. [2014, p. 46].

"L"accès au pouvoir politique constituant la source la plus importante des rentes"(Razafindrakoto et al. [2015b], p. 408]).

François Mitterrand rappelle, dans son discours de la Baule en 1990 "qu"il existe un cercle vicieux entre la crise économique et la crise politique", d"après[START_REF] Severino | L'Aide au développement, Collection des "Idées reçues[END_REF], L'Aide au développement, collection des "Idées reçues", Le Cavalier Bleu, p. 104.

[START_REF] Razafindrakoto | Institution, gouvernance et croissance de long terme à Madagascar : l'énigme et le paradoxe[END_REF], "Institution, gouvernance et croissance de long terme à Madagascar : l'énigme et le paradoxe", DIAL, UMR 225 IRD Ŕ Paris-Dauphine, avril, pp.1-35.

A titre de comparaison, le revenu par habitant de l'Île Maurice est passé de près de 1 000 USD en 1980 à 6 400 USD en 2008. Information disponible dans la Méthode Atlas de Banque mondiale[2015d] : http://donnees.banquemondiale.org/indicateur/NY.GNP.ATLS.CD consulté le 6 février 2013.

Idée déjà évoquée par Philippe Hugon, op. cit.

A partir de données de la Banque mondiale [2015] et de l"Université Sherbrooke [2015].

C"est-à-dire fondamentalement instable, expression empruntée à RoyForbes Harrod [1939].

[START_REF] Razafindrakoto | Institution, gouvernance et croissance de long terme à Madagascar : l'énigme et le paradoxe[END_REF], op. cit.

Bourguignon [2012, p. 74], est très prudent pour cette variable car les données empiriques ne permettent pas d"asseoir cette hypothèse car le type d"inégalité qui importe pour expliquer la criminalité ou l"instabilité politique n"est pas toujours bien cerné par les statistiques usuelles en matière d"inégalité des revenus.

Voir la déclaration du "Réseau Africain de la Campagne pour l"Education pour Tous", dans l"africain.info : http://www.africain.info/news=539040 consulté le 10/11/2015.

Cité par Éric Rougier [1999], dans "Les conséquences économiques de la croissance démographique : 35 ans de débat entre orthodoxie et relativisme", document de travail n°33, Université de Bordeaux IV, Montesquieu. Centre d'Economie du Développement Pessac, France, p. 4.

Voir Chapitre 1, Section 2, pp.80-83.

François Bourguignon, [2004], "Le triangle pauvreté-croissance-inégalités", De Boeck Université, Afrique contemporaine, 2004/3, Automne, n°211, p. 29.

Charlotte Guénard et Jean-Luc[START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF], p. 51.

Plus précisément onze ans depuis l"indépendance (1960 à 1971) où le PIB par habitant oscillait respectivement de 475 $ à 501 $.

Par rapport à 2001, cette frange dont le niveau de vie est inférieur au seuil de pauvreté, atteignait 69 % au niveau national, puis77 % et

% dans les deux dernières zones respectives. "L"incidence de la pauvreté a augmenté dans les zones urbaines et rurales au cours de la période 2001-2005, en raison de la crise politique et économique grave de 2002", Banque mondiale[2014a], p. 5.4 Voir FIDA-Madagascar, dans "La pauvreté rurale à Madagascar", en ligne à l"adresse sous : http://www.ruralpovertyportal.org/web/guest/country/home/tags/madagascar consulté le 20/10/2015.5 INSTAT [2016], pourcentage estimé à moins de 2$ par jour ; site web : op. cit.

L"accroissement des inégalités et l"augmentation du nombre de la population sont néfastes pour la croissance. Ils freinent la reprise[START_REF] Rajan | Fault Lines : How Hidden Fractures Still Threaten the World Economy[END_REF]), et s"avèrent préjudiciables à la réduction de la pauvreté monétaire[START_REF] Ostry | Redistribution, inégalités et croissance[END_REF],[START_REF] Mellor | Faster more equitable growth : the relation between growth in agriculture and poverty reduction[END_REF], Guénard et[START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF]).

Selon Guénard etDubois [2001, p. 51]), par rapport à la thèse de[START_REF] Kuznets | Economic Growth and Income Inequality[END_REF] sur le lien entre inégalités de revenus et croissance économique.

Tony Atkinson, Michel Glaude, Lucile Olier, Thomas Piketty [2001], Inégalités économiques, La Documentation française, juin, Paris, p. 7.

Dubois [1998a], op. cit. Voir aussi[START_REF] Dubois | L"observatoire : un instrument pour le suivi de la pauvreté[END_REF], "L"observatoire : un instrument pour le suivi de la pauvreté", Centre d'Économie du Développement, n°59, Université Montesquieu Bordeaux-IV, pp.1-15.

Comme son nom l"indique l"observatoire rural ne touche pas les milieux urbains. Donc, la commune urbaine de Fénérive-Est est non concernée par cette étude.

Le district de Mahanoro est composé des communes rurales de : Ambinanidilana, Ambinanindrano, Ambodibonara, Ambodiharina, Ankazotsifantatra, Befotaka, Betsizaraina, Masomeloka, Manjakandriana,•Tsaravinany, Mahanoro.

MADIO, Manuel de l'enquêteur du ROR, édition 1999, p. 1.

"La prédominance du secteur agricole dans l"économie de beaucoup de pays d"Afrique subsaharienne, autant du point de vue des revenus que de l"emploi, fait que l"agriculture reste la source de revenu la plus importante pour les pauvres ruraux malgré le développement du salariat et de l"auto-emploi informel", selon Guénard et[START_REF] Dubois | Pauvreté et inégalités : situation et politiques de réduction[END_REF], p. 54.

En général, les femmes "enquêteurs" sont plus sérieuses, honnêtes et sincères que les hommes dans la réalisation des enquêtes auprès des ménages, la prise des notes et le remplissage des questionnaires.

A noter que "sauf cas exceptionnel, un échantillon n"est jamais parfaitement représentatif de la population", selon Luc[START_REF] Behaghel | Lire l'économétrie. Nouvelle édition, Collection : Repères, Economie[END_REF], p. 30.

Depuis la venue de la crise sociopolitique de

qui a secoué fortement Madagascar, les bailleurs de fonds internationaux ont arrêté le financement de la collecte de données sur terrain sur ces deux observatoires.

MADIO, Manuel de l'enquêteur du ROR, édition

2008, p. 5. 2 INSEE : http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/menage.htm consulté le 02/11/2012.

Voir la situation d"ensemble dans le tableau 15. Résultats globaux des statistiques descriptives, p.

et les résultats régionaux mis en annexe11, p. 388. 2 Frédéric Sandron [2008], pp. 507-522.3 C"est l"une des variables explicatives que nous allons étudier plus tard.4 Daniel[START_REF] Paul | Paysans du Bourbonnais : une société rurale face au changement, PAUL, D[END_REF], "Impact de la mortalité sur la structure familiale. Exemple du Sud de l"Allier au XIXe siècle", pp. 227-240, dans Jean-PierrePoussou et Isabelle Robin-Romero [2007], Histoire des familles de la démographie et des comportements, PUPS, Collection Roland Mousnier, p. 237.

Arjan Gjonça, Cecilia Tomassini, James W. Vaupel. [1999], "Pourquoi les femmes survivent aux hommes ?" La Recherche, mensuel N° 322, à la page 96.

D"après les Statistiques Mondiales[2015b].

Ibid.

Notamment à Namahoaka et Marofinaritra (Fénérive-Est), à Ampitakihosy et Ambodiharina (Mahanoro).

Guénard et Dubois [2001], p. 54.

Voir les travauxde Lorenzetti [1999],de Paul [2007] dansPoussou et Robin-Romero [2007, p. 237],de Peyronnet [1975],de Berkner [1972], et de Fine[1977].

Les retraités (de 60 à 64 ans) et les enfants scolarisés sont respectivement de l"ordre de 0,8 % etde 7,6 %.

Rapport du nombre de chômeurs au nombre de la population active, multiplié par cent.

OCDE [2007], "GE2. Ratio de dépendance démographique", dans le Panorama de la société : les indicateurs sociaux de l'OCDE, éditions OCDE 2006, à la page 44.

INSEE : http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=definitions/secteur-secondaire.htm consulté le 18/05/2013.

Les femmes chefs de ménage (dans les familles monoparentales) sont incluses dans la totalité de 667 chefs de ménage. Pour les tableaux 6 et 7 (cf. page 187), la répartition des activités principales de chef de ménage et conjointe est présentée sur l"ensemble des deux observatoires, car les statistiques obtenues varient peu d"une zone à l"autre.

Namahoaka, situé sur la RN5, est l"un des villages qui composent la commune rurale de Mahambo située dans le district de Fénérive-Est.

En Afrique, selon les résultats de l"Enquête nationale sur l'emploi et le secteur informel (ENESI) auNiger-2012Niger- , [2013, p. 30], p. 30], les femmes sont plus nombreuses que les hommes parmi les dirigeants d"UPI (unité de production informelle). Malheureusement, l"emploi informel est réputé plus précaire et vulnérable que l"emploi dans le secteur moderne. Ce rapport d"analyse du Ministère des Finances, de l"Institut National de la Statistique (INS) du Niger présente également le nombre d'heure de travail par mois ainsi que le nombre d'heure de travail par jour et par secteur(voir p. 31). Le concept de travail est ici défini comme étant une "activité de l'homme appliquée à la production, à la création, à l'entretien de quelque chose".

Nations Unies : http://www.un.org/fr/events/ruralwomenday/background.shtml consulté le 18/05/2013.

Dans l"enquête "emploi du temps" réalisée à Madagascar en 2001, "les femmes rurales(15 à

ans) consacrent en moyenne 3h30 par jour aux activités domestiques (dont 2h10 pour la cuisine) et 2h05 aux activités économiques hors marché, qui comprennent le partage de l"eau et parfois du bois". Les conjointes assurent les soins aux enfants et effectuent une série de tâches essentielles de ménage. "Les hommes consacrent sensiblement le même temps aux activités économiques (2h25 dont 30mn pour le bois), mais participent moins aux activités domestiques (40 mn)". Voir Droy, Bidou, Randriamiandrisoa, Thomas, "Une pauvreté rurale étendue et multiforme", pp.53-85, dans Gastineau, Gubert, Robillard, Roubaud [2010], Madagascar face au défi des objectifs du millénaire pour le développement, Editeurs scientifiques, IRD, p. 69.4 Selon Eve Crowley, Conseillère principale de la Division de la parité, de l'équité et de l'emploi rural de la FAO, http://www.un.org/fr/events/ruralwomenday/background.shtml consulté le 18/05/2013.

Taux de change moyen appliqué à Madagascar en

2014, avec 1 $ = 2 400 ariary.2 Le kapoaka est une boîte vide de lait condensé servant de mesure. Unité de mesure volumique :3 kapoaka et demi(3,5 kapoaka) correspondent à un kilogramme de riz décortiqué.

Raymond Boudon, Charles-Henri Cuin et Alain Massot [2000], pp. 9-32.

Comme celui de village d"Ambanja (Fénérive-Est).

A Fénérive-Est, seuls 6 % des femmesde 18 à

ans (à Antsiatsiaka) n"ont jamais fréquenté l"école, contre 32 % à Ambatoharanana, tandis qu"à Mahanoro, elle oscille autour de 5 % des hommes à Bemangahazo, et de 5 % à Ambinanindrano à 16 % des femmes à Ankazotsifantatra pour cette catégorie d"âges.3 Raymond Boudon, Charles-Henri Cuin et AlainMassot [2000], op. cit.4 "L"ascenseur social connaît de sérieux ratés. Non seulement travailler à la campagne rapporte peu mais les équipements collectifs se sont détériorés, notamment pour l"enseignement : il faut parfois faire plusieurs kilomètres à pied pour rejoindre l"école ; les collèges et les universités des provinces rurales sont dévalorisés et il est quasiment impossible d"accéder aux universités prestigieuses des grandes villes, alors que le diplôme reste un des moyens de grimper l"échelle sociale", expliquentBadie et Vidal [2015], p. 196.

Le village d"Ambanja (Fénérive-Est) semble posséder plus des parents illettrés par rapport aux autres sites. Près de 46 % des chefs de ménages sont analphabètes, faute d"infrastructure scolaire. Les salles de classe sont ravagées par les cyclones. Les écoliers font une dizaine de kilomètres à pieds par jour (aller-retour) pour rejoindre les villages voisins pour assister au cours. Dans la zone Sud, c"est le village d"Ampitakihosy avec

% des hommes chefs de ménages qui est le plus concerné par l"illettrisme.

Rapporté par le Journal du net : http://www.journaldunet.com/business/pratique/dictionnaire-economiqueet-financier/15158/valeur-ajoutee-definition-calcul-traduction.html consulté

le 29/01/2014.

Mayoukou [1998, 16] dit : "l'accès aux engrais devient la contrainte fondamentale pour tout exploitant agricole". Il explique pour le cas d'Antarambiby (village de l"ex-province de Fianarantsoa) que "la capacité financière des paysans à s'approvisionner en intrants est très limitée. (…) Ainsi 80 % des paysans n'utilisent plus que quelques kilogrammes d'engrais sur leurs parcelles", dansHénault [2002, p.

[START_REF]Questionnaire utilisé par le ROR de Madagascar[END_REF][21]].2 Les fumures des zébus sont destinées pour la culture maraîchère.

Selon l"étude menée par[START_REF] Kuznets | National Income : A Summary of Findings[END_REF], à partir de données chronologiques sur la consommation et le revenu nationaux des Etats-Unis, entre 1869 et 1938.

James Stemble[START_REF] Duesenberry | Income, saving and the theory of consumer behavior[END_REF], Income : Saving, and the Theory of Consumer Behavior, Cambridge (Mass). Harvard University Press.

Pour Thomas Brown, la consommation actuelle est fonction du revenu courant et des habitudes de consommation antérieures. Il qualifie ce concept par l"effet de mémoire, en raison d"une inertie des comportements de consommation.

Selon FrancoModigliani et Richard Brumberg [1954] dans l"hypothèse du cycle de vie (HCV) : "lorsqu"il est jeune il emprunte, lorsqu"il travaille il épargne et lorsqu"il est à la retraite il désépargne. Ce qui lui permet d"avoir une consommation constante toute sa vie". http://www.forum-scpo.com/economie/loipsychologique-fondamentale-keynesienne-portee-limites.htm#_ftn1 consulté le 12/03/2014.

 5 Patrick[START_REF] Villieu | Macroéconomie : consommation et épargne, La Découverte « Repères[END_REF], Macroéconomie : consommation et épargne, La Découverte « Repères », 3 ème édition, Paris, notamment à la page 44. L"hypothèse du cycle de vie est développée dans la troisième partie de son ouvrage, pp. 42-59.

C"est un mode d"exploitation agricole proche du colonat partiaire appliqué dans les départements d"outremer français jusqu'

en 2006.

A l"occasion des fêtes ancestrales, religieuses ou de l"indépendance du pays.

Dont les valeurs extrêmes supérieures sont localisées à Ankazotsifantatra et à Ambinanindrano, dans les communes rurales de Mahanoro.

Cyclone tropical Gafilo(7 mars 2004) et forte tempête tropicale Elita (du 28 janvier au 03 février 2004).

Voir Frédéric Sandron [2009], Population rurale et enjeux fonciers à Madagascar. Coédition CITE, Antananarivo, et Karthala, Paris.

Notons qu""un déterminant essentiel des inégalités tient à la distribution du patrimoine dont disposent les ménages pour travailler : locaux, équipement, terres cultivables", Guénard etDubois [2001, p. 54].

Pour les calculs utilisés dans cette thèse, la différence entre les parcelles cédée et acquise détermine le revenu de patrimoine pour les douze derniers mois de chaque campagne de collecte de données : Revenu de patrimoine (au temps t) = Valeur de terrain (Vente Ŕ Achat).

Ricardo, Des principes de l'économie politique et de l'impôt, écrit en 1817 et publié en 1821, traduction de l'édition anglaise de 1821, de Cécile Soudan et de ses collaborateurs de l'Université Lille I, Présentation de François-Régis Mahieu, GF-Flammarion.

Le site web d"Andlil : http://www.andlil.com/definition-de-rendements-decroissants-151553.html consulté le 31/03/2014. L'exploitation des ressources est donc rentable pour un petit nombre de personnes mais quand la population augmente, elle nécessite d'autres ressources.

HuynhVan Nhan, Claude Rakotoniaina et Thomas Marcel Randriamiarinjatovo [1968], dans le Périmètre d'Iazafo, Centre ORSTOM d"Antananarivo, Section d"Agronomie Générale, mai, pp.1-32.

Rapport spécial (du 01/06/2000) : Mission FAO/PAM d'évaluation de l'incidence des cyclones et de la sécheresse sur les disponibilités alimentaires à Madagascar, en ligne à l"adresse : http://www.fao.org/docrep/004/x7379f/x7379f00.HTM#P302_25890 consulté le 15/03/2014,

A part le nombre important de décès, le système a provoqué aussi l"inondation, le glissement de terrain et la prolifération du choléra et du paludisme.

Ces derniers s"enrichissent davantage grâce au processus autoreproductif de l"accumulation de revenus, compte tenu de leur position privilégiée sur le marché par rapport aux autres.

Selon Marie[START_REF] Audran | Madagascar : la saison du clou de girofle[END_REF], la saison s'étend de septembre à mars. Madagascar est le deuxième producteur mondial et le premier exportateur de clous et d'essence de girofle. C'est une filière importante, pourvoyeuse de devises.

Ce lien négatif est de Ŕ0,97 entre crise politique et croissance économique.

Le coefficient de lien entre thésaurisation et sans épargne atteint Ŕ0,73. A Fénérive-Est, cette corrélation est de Ŕ0,65 contre Ŕ0,71, plus particulièrement dans le cas des données équilibrées élargies[1999][2000]).

La liaison positive entre taille de ménage et nombre d"actifs humains atteint 0,74 (0,73 à Mahanoro).

Il s"agit d"une relation qui s"élève à 0,81 entre chef de ménage marié et sexe(0,80 pour Mahanoro).

Le tableau des statistiques descriptives par localité est présenté en annexe11, p. 388.

Concernant cet aspect particulier, voir

2.3.1. Revenus exceptionnels, Il se trouve que près de neuf ménage sur dix recourent au revenu exceptionnel à Mahanoro, contre un ménage sur deux à Fénérive-Est.

Voir les travaux de[START_REF] Pirotte | Econométrie des données de panel. Théorie et applications[END_REF], p. 58.

Les données de panel non cylindré de 1999 à

(article à paraître) confirment bien ces résultats économétriques. La relation entre niveau d"éducation du chef de ménage et inégalités de revenus forme une courbe en cloche de forme U-inversé.2 D"après l"INSEE, les inactifs sont les personnes qui ne sont ni en emploi, ni au chômage : par exemple, les jeunes de moins de 15 ans, étudiants et retraités ne travaillant pas.

A l"exception de la dernière colonne de Probit simple, pour la période de 1999-2004, où le nombre d"actifs humains agit négativement sur le revenu avec une détermination faible.

Voir les explications éclairantes de Louis[START_REF] Bockel | Filière riz et pauvreté rurale à Madagascar : Déterminants d'une stratégie de réduction de la pauvreté rurale et politiques publiques de développement[END_REF], Filière riz et pauvreté rurale à Madagascar : Déterminants d'une stratégie de réduction de la pauvreté rurale et politiques publiques de développement, Thèse de doctorat en Sciences Économiques, Université de Metz, Faculté de droit, d"Economie et d"Administration, octobre, puis[2005], Politiques publiques et pauvreté à Madagascar : la filière riz, moteur de croissance ou facteur de crise ? L'Harmattan, Paris.

La variable investissement n"est pas significative dans les modèles non-linéaires de Mahanoro.

Craig Churchill [2004, p. 16], souligne que "plus on est pauvre, plus fort est le sentiment d"immédiateté et d"urgence, plus grande est la difficulté de planifier ou d"avoir une vision à long terme". D"ailleurs, "plus le ménage est pauvre, moins il est capable de mettre de l"argent de côté, même s"il le désire, et doit consacrer ses revenus à la consommation immédiate" (ibid., p. 17).

Article publié deux plus tard dans le Journal of Human Development and Capabilities : A Multi-Disciplinary Journal for People-Centered Development. Volume 10, Issue 1, March, pp. 77-101. Travaux de Claire Gondard-Delcroix [2007], "Risque, pluriactivité rurale et dynamique de pauvreté. Une étude qualitative en milieu rural malgache", présentés initialement lors du Colloque scientifique porté sur les "Dynamiques rurales à Madagascar : perspectives sociales, économiques et démographiques", INSTAT, EPP/PADR, IRD-DIAL, Hôtel Panorama, Antananarivo, 23-24 avril.

Les agences de l"OTIV enregistrées à Fénérive-Est sont : Mahambo, Ampasina Maningory, Ampasimbe Manantsatrana, Fénérive-Est respectivement pour les sites de Namahoaka, Rantolava, Ambatotsondrona, Marofinaritra. Dans le Sud, il n"y a qu"une seule agence implantée au chef-lieu de district de Mahanoro.

Cette expression vient de l"adage malgache : "matoy vary manefa".

Le "toaka gasy" et le "betsa" (hydromel) sont des boissons alcoolisées fabriquées localement.

Pour les périodes de

2000-2004 et de 1999-2004, les variables significatives sont passées de 9 à 10 et de 15 à 16 dont la constante, respectivement pour le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires.

Jerry Hausman [1978], "Specification Tests inEconometrics", Econometrica, Vol. 46, No. 6, November, pp. 1251-1271. Ce professeur d"économie a étudié entre autres les questions de concurrence, de régulation de taxation et le secteur de télécommunication. Sa contribution la plus connue en économétrie est le test qui porte son nom, publié en 1978.

Voir BrigitteDormont [2007], p.

Voir Bourbonnais [2011], p. 356.

Pour les résultats économétriques plus complets, voir les annexes15 (pp. 402-403) et 16 (pp. 404-405).

Le sexe, la taille des ménages, le dépôt financier, le revenu secondaire issu du commerce prennent deux signes différents. Ces variables explicatives peuvent être négatives ou positives, selon le modèle et/ou l"observatoire.

Ces indices de Gini sont de 50,4 à Mahanoro et de 49,3 à Fénérive-Est, dans le cas de données nonéquilibrées, selon nos propres calculs. Cet indicateur d"inégalités fera l"objet d"un papier à paraître.

Les femmes rurales devraient être intégrées totalement dans le processus de développement social et économique local (Journée internationale de la femme rurale, le 15 octobre [Nations Unies]).

FrançoisBourguignon [2012] privilégie des politiques "d'égalisation des chances des citoyens", c'est-à-dire d'éducation, de formation et de santé à long terme.

Il est nécessaire de lutter contre la corruption, sinon, au lieu d"aider les pauvres, le dispositif enrichira illicitement et de façon rapide ses responsables et continuera d"accentuer les écarts de revenus des ménages.

Ce religieux milite depuis plus de 27 ans contre l"exclusion et la pauvreté. Il a fini par avoir un terrain spacieux à Antananarivo pour construire des infrastructures d"accueil, avec comme objectif d"accueillir « les enfants de la rue » de la capitale. Il les a regroupés dans un centre appelé « Akamasoa ». L"organisation a pour vocation d"insérer ces enfants dans la vie normale, en leur offrant une chance à la scolarisation et à une série de formations relatives à l"agriculture et au métier professionnel (les arts).

Le Rapport d'information sur les politiques de lutte contre la pauvreté et l'exclusion de Bernard[START_REF] Seillier | Rapport d"information sur les politiques de lutte contre la pauvreté et[END_REF] peut servir un guide d"orientation indispensable pour certains modèles de base susceptibles d"être applicables à Madagascar.

Pour les tranches : moins de 100 ; 100-200 ;

201-300.2 Pour les tranches : moins de 150 ; 150-300

Site de Firinga : http://www.firinga.com/influences?influ=madagascar&fav=AND%20favori=%27oui%27 consulté le 10/03/2016.

Constante 0,4154*** (0,1379) 0,3933*** (0,1161) -1,1967 (1,4952) -0,6022 (0,8100) -1,1157 (1,3885) -0,5787 (0,6771) Caractéristiques des ménages Age du chef de ménage 0,0006 (0,0014) -0,0008 (0,0006) 0,0098 (0,0157) -0,0078 (0,0059) -0,0037 (0,0032) -0,0075 (0,0047) -0,0034 (0,0025) Sexe du chef de ménage 0,0090 (0,0441) -0,0516* (0,0287) 0,2065 (0,4893) -0,3845 (0,2796) -0,2031 (0,1549) -0,5040** (0,2271) -0,2637** (0,1231) Etat matrimonial du chef de ménage Célibataire -0,1865** (0,0846) -0,1762** (0,0794) -2,0555* (1,1715) -2,1425* (1,1783) -1,2486* (0,6402) -1,7127 (1,0458) -0,9635* (0,4985) Marié -0,0856 (0,0784) -0,0637 (0,0731) -1,4455 (1,1501) -1,1575 (1,1414) -0,7024 (0,6189) -0,8492 (1,0263) -0,4831 (0,4819) Divorcé/séparé -0,1137 (0,0822) -0,1235 (0,0762) -1,6173 (1,1626) -1,6612 (1,1614) -0,9772 (0,6309) -1,3983 (1,0295) -0,7972 (0,4870) Veuf(ve) -0,0707 (0,0873) -0,0867 (0,0781) -1,2199 (1,1875) -1,3420 (1,1763) -0,8010 (0,6385) -1,0882 (1,0422) -0,6170 (0,4939) Niveau d"éducation du chef de ménage

Neuvième 0,0442 (0,0299) 0,0542* (0,0289) 0,5839 (0,3976) 0,6219* (0,3523) 0,3302* (0,1870) 0,5714* (0,3201) 0,2983* (0,1636) CM2 0,0282 (0,0315) 0,0510* (0,0283) 0,3192 (0,4026) 0,6089* (0,3429) 0,3261* (0,1821) 0,5968* (0,3046) 0,3102** (0,1556) Collège 0,0099 (0,0446) 0,0274 (0,0347) -0,0280 (0,5508) 0,3835 (0,4019) 0,2043 (0,2162) 0,4060 (0,3447) 0,2153 (0,1796) Lycée 0,0199 (0,0669) -0,1189*** (0,0444) 0,0822 (0,7396) -0,6342 (0,4554) -0,3668 (0,2493) -0,4385 (0,3787) -0,2883 (0,2030) Université -0,0436 (0,0371) -0,0619* (0,0355) -0,3472 (0,3940) -0,4973 (0,3492) -0,2741 (0,1940) -0,4966 (0,3041) -0,2749 (0,1683) Activité principale -0,0333 (0,0318) 0,0881*** (0,0239) -0,3015 (0,3040) 0,6308*** (0,2171) 0,3609*** (0,1225) 0,7003*** (0,1620) 0,4018*** (0,0934) Taille de ménage 0,0049 (0,0071) 0,0079* (0,0041) 0,0222 (0,0805) 0,1021** (0,0434) 0,0573** (0,0233) 0,0833** (0,0349) 0,0458** (0,0188) Nombre d"actif par ménage -0,0091 (0,0106) -0,0189*** (0,0070) -0,0645 (0,1163) -0,1981*** (0,0730) -0,1134*** (0,0398) -0,1799*** (0,0572) -0,1037*** (0,0309) Exploitation agricole Terrain possédé 0,0083 (0,0264) 0,0289 (0,0238) 0,1070 (0,3117) 0,3392 (0,2677) 0,1929 (0,1441) 0,3821 (0,2484) 0,1970 (0,1271) Surface exploitée 0,0582*** (0,0192) 0,0841*** (0,0172) 0,6762*** (0,2148) 0,8520*** (0,1699) 0,4706*** (0,0943) 0,8003*** (0,1397) 0,4458*** (0,0782) Production annuelle de riz -0,0284* (0,0155) -0,0481*** (0,0137) -0,3314* (0,1888) -0,5569*** (0,1539) -0,3100*** (0,0838) -0,5664*** (0,1174) -0,3185*** (0,0637) Vente de litchis -0,0031 (0,0135) -0,0044 (0,0122) -0,0543 (0,1509) -0,0224 (0,1313) -0,0120 (0,0716) -0,0108 (0,1130) -0,0082 (0,0610) Vente de girofle -0,0029 (0,0174) -0,0032 (0,0160) -0,0336 (0,1997) -0,0229 (0,1712) -0,0097 (0,0940) -0,0097 (0,1434) -0,0010 (0,0782) Finances Investissement 0,2512*** (0,0695) 0,2008*** (0,0658) 1,7034** (0,7452) 1,6767** (0,6994) 0,8987** (0,3784) 1,2714* (0,7521) 0,6702* (0,3812) Dépôt 0,2726*** (0,0784) 0,1106 (0,0718) 1,8183** (0,7850) 1,2498* (0,7137) 0,6384 (0,3882) 0,7963 (0,7533) 0,3851 (0,3894) Thésaurisation 0,3633*** (0,0710) 0,3389*** (0,0675) 2,5184*** (0,7283) 2,7167*** (0,6870)

1,4878*** (0,3752) 2,2514*** (0,7215) 1,2363*** (0,3720) Sans épargne 0,3662*** (0,0721) 0,3382*** 0,0170 (0,0131) 0,0153 (0,1768) 0,1667 (0,1434) 0,0964 (0,0781) 0,1725 (0,1171) 0,0991 (0,0634) Issus de la pêche 0,0354 (0,0271) 0,0408 (0,0259) 0,5842 (0,3559) 0,5744* (0,3257) 0,3068* (0,1711) 0,5438* (0,2829) 0,3025** (0,1472) Issus de l"artisanat 0,0021 (0,0140) 0,0269** (0,0123) 0,0428 (0,1614) 0,2840** (0,1325) 0,1511** (0,0721) 0,3316*** (0,1142) 0,1689*** (0,0610) Issus de la transformation 0,0679*** (0,0185) 0,0702*** (0,0159) 0,6832*** (0,2081) 0,7364*** (0,1744) 0,3991*** (0,0945) 0,6361*** (0,1478) 0,3452*** (0,0789) Issus du commerce 0,0114 (0,0161) -0,0019 (0,0140) 0,1432 (0,1829) -0,0508 (0,1447) -0,0215 (0,0794) -0,0685 (0,1221) -0,0368 (0,0667) Revenu exceptionnel -0,0002 (0,0152) 0,0039 (0,0143) -0,0224 (0,1679) 0,0170 (0,1504) 0,0089 (0,0824) 0,0195 (0,1355) 0,0135 (0,0725) Variable macroéconomique Croissance économique 0,0081** (0,0033) 0,0081** (0,0033) 0,0965** (0,0390) 0,0892** (0,0367) 0,0532*** (0,0202) 0,0749** (0,0334) 0,0436** (0,0177) Déterminants spécifiques Crise politique (en 2002) 0,1364 (0,0659) 0,1382** (0,0656) 1,6435** (0,7622) 1,5238** (0,7199) 0,9015** (0,3947) 1,2911* (0,6621) 0,7293** (0,3528) Cyclone 0,0210 (0,0151) 0,0184 (0,0150) 0,2066 (0,1675) 0,1724 (0,1593) 0,1041 (0,0873) 0,1276 (0,1443) 0,0885 (0,0781) Mahanoro 0,0177 (0,0196) 0,1582 (0,1975) 0,0897 (0,1082) 0,1073 (0,1559) 0,0668 (0,0839) Constante 0,4154*** (0,1379) -1,1967 (1,4952) -0,6022 (0,8100) -1,1157 (1,3885) -0,5787 (0,6771) Caractéristiques des ménages Sexe du chef de ménage 0,0090 (0,0441) -0,3845 (0,2796) -0,2031 (0,1549) -0,5040** (0,2271) -0,2637** (0,1231) Etat matrimonial du chef de ménage Célibataire -0,1865** (0,0846) -2,1425* (1,1783) -1,2486* (0,6402) -1,7127 (1,0458) -0,9635* (0,4985) Niveau d"éducation du chef de ménage Neuvième 0,0442 (0,0299) 0,6219* (0,3523) 0,3302* (0,1870) 0,5714* (0,3201) 0,2983* (0,1636) CM2 0,0282 (0,0315) 0,6089* (0,3429) 0,3261* (0,1821) 0,5968* (0,3046) 0,3102** (0,1556) Activité principale -0,0333 (0,0318) 0,6308*** (0,2171) 0,3609*** (0,1225) 0,7003*** (0,1620) 0,4018*** (0,0934) Taille de ménage 0,0049 (0,0071) 0,1021** (0,0434) 0,0573** (0,0233) 0,0833** (0,0349) 0,0458** (0,0188) Nombre d"actif par ménage -0,0091 (0,0106) -0,1981*** (0,0730) -0,1134*** (0,0398) -0,1799*** (0,0572) -0,1037*** (0,0309) Exploitation agricole Surface exploitée 0,0582*** (0,0192) 0,8520*** (0,1699) 0,4706*** (0,0943) 0,8003*** (0,1397) 0,4458*** (0,0782) Production annuelle de riz -0,0284* (0,0155) -0,5569*** (0,1539) -0,3100*** (0,0838) -0,5664*** (0,1174) -0,3185*** (0,0637) Finances Investissement 0,2512*** (0,0695) 1,6767** (0,6994) 0,8987** (0,3784) 1,2714* (0,7521) 0,6702* (0,3812) Dépôt 0,2726*** (0,0784) 1,2498* (0,7137) 0,6384 (0,3882) 0,7963 (0,7533) 0,3851 (0,3894) Thésaurisation 0,3633*** (0,0710) 2,7167*** (0,6870) 1,4878*** (0,3752) 2,2514*** (0,7215) 1,2363*** (0,3720) Sans épargne 0,3662*** (0,0721) 2,7418*** (0,7000) 1,5086*** (0,3825) 2,2608*** (0,7277) 1,2493*** (0,3759) Emprunt 0,0471*** (0,0142) 0,6339*** (0,1522) 0,3427*** (0,0817) 0,5839*** (0,1326) 0,3130*** (0,0696) Revenus secondaires Issus de la pêche 0,0354 (0,0271) 0,5744* (0,3257) 0,3068* (0,1711) 0,5438* (0,2829) 0,3025** (0,1472) Issus de l"artisanat 0,0021 (0,0140) 0,2840** (0,1325) 0,1511** (0,0721) 0,3316*** (0,1142) 0,1689*** (0,0610) Issus de la transformation 0,0679*** (0,0185) 0,7364*** (0,1744) 0,3991*** (0,0945) 0,6361*** (0,1478) 0,3452*** (0,0789) Variable macroéconomique Croissance économique 0,0081** (0,0033) 0,0892** (0,0367) 0,0532*** (0,0202) 0,0749** (0,0334) 0,0436** (0,0177) Déterminants spécifiques Crise politique (en 2002) 0,1364 (0,0659) 1,5238** (0,7199) 0,9015** (0,3947) 1,2911* (0,6621) 0,7293** (0,3528) -0,1650 (0,3684) -0,8865 (1,8743) -0,4198 (1,0499) -1,5240* (0,9210) -0,8169 (0,5008) -0,6490 (1,5022) -0,3291 (0,7918) -1,4531* (0,7960) -0,7099* (0,4229) Age du chef de ménage -0,0017 (0,0020) 0,0022 (0,0022) -0,0136 (0,0089) -0,0068 (0,0049) -0,0041 (0,0082) -0,0019 (0,0044) -0,0118* (0,0070) -0,0055 (0,0038) -0,0055 (0,0063) -0,0026 (0,0034) Sexe du chef de ménage 0,1706** (0,0773) -0,0855 (0,0545) 0,5999 (0,4679) 0,3402 (0,2574) -1,1386*** (0,3615) -0,6121*** (0,1982) 0,1976 (0,4085) 0,1564 (0,2148) -1,0001*** (0,3002) -0,5381*** (0,1579) Divorcé/séparé 0,0630 (0,1259) -0,1765 (0,1109) -0,7427 (1,4457) -0,4575 (0,8262) -0,5888 (0,3885) -0,3332 (0,2135) -0,7104 (0,9239) -0,4535 (0,5312) -0,5087 (0,3374) -0,3011* (0,1800) Neuvième 0,0651 (0,0480) 0,0015 (0,0405) 0,5124 (0,5348) 0,2560 (0,2873) 0,5455 (0,3438) 0,2851 (0,1850) 0,4301 (0,5010) 0,2316 (0,2559) 0,5241* (0,2840) 0,2684* (0,1513) CM2 0,0605 (0,0502) -0,0214 (0,0424) 0,4730 (0,5195) 0,2187 (0,2792) 0,6669** (0,3379) 0,3547* (0,1808) 0,4091 (0,4656) 0,1917 (0,2389) 0,6473** (0,2793) 0,3429** (0,1468) Lycée 0,1066 (0,1577) -0,0479 (0,0828) -1,2639* (0,7410) -0,7580* (0,4100) -0,1429 (0,4277) -0,0800 (0,2359) -0,9936* (0,6061) -0,6170* (0,3269) -0,1400 (0,3545) -0,0799 (0,1932) Activité principale -0,0316 (0,0536) -0,0065 (0,0398) 0,6429* (0,3577) 0,3644* (0,2060) 0,9271*** (0,2875) 0,5276*** (0,1591) 0,7275*** (0,2718) 0,4177*** (0,1590) 0,8145*** (0,2344) 0,4790*** (0,1277) Taille de ménage -0,0108 (0,0102) 0,0164 (0,0100) -0,1128* (0,0617) -0,0582* (0,0332) 0,2987*** (0,0674) 0,1619*** (0,0362) -0,1013** (0,0503) -0,0533** (0,0265) 0,2565*** (0,0513) 0,1384*** (0,0273) Nombre d"actif par ménage 0,0025 (0,0151) -0,0160 (0,0148) -0,0720 (0,1071) -0,0469 (0,0582) -0,2942*** (0,1054) -0,1597*** (0,0576) -0,0789 (0,0889) -0,0463 (0,0471) -0,2571*** (0,0791) -0,1430*** (0,0424) Surface exploitée 0,0324 (0,0255) 0,0820*** (0,0297) 0,5146** (0,2325) 0,2770** (0,1288) 1,1702*** (0,2683) 0,6586*** (0,1489) 0,4754** (0,1897) 0,2696** (0,1045) 1,0572*** (0,2294) 0,5924*** (0,1279) Production annuelle de riz -0,0363 (0,0235) -0,0211 (0,0206) -0,8466*** (0,2282) -0,4693*** (0,1251) -0,3096 (0,2210) -0,1680 (0,1189) -0,8899*** (0,1746) -0,5059*** (0,0963) -0,2842 (0,1745) -0,1504 (0,0928) Vente de litchis 0,0053 (0,0230) -0,0220 (0,0167) 0,1272 (0,2183) 0,0685 (0,1191) -0,2932* (0,1770) -0,1626* (0,0959) 0,1328 (0,1859) 0,0643 (0,0993)

-0,2131 (0,1601) -0,1227 (0,0845) Investissement 0,1841** (0,0725) 0,9477*** (0,3400) 1,1802 (0,7279) 0,6268 (0,3939) 0,3180 (0,4874) 0,1494 (0,2716) 0,9215 (0,8070) 0,4676 (0,3948) 0,0319 (0,4438) -0,0250 (0,2401) Dépôt 0,2741*** (0,0844) 0,8458** (0,3459) 1,4706** (0,7434) 0,7879** (0,4055) -1,9319*** (0,5882) -1,1450*** (0,3275) 1,1342 (0,8101) 0,5937 (0,4073) -2,0257*** (0,4787) -1,2109*** (0,2723) Thésaurisation 0,0252 (0,0185) 1,0152*** (0,2568) 0,5518*** (0,1372) 0,3507* (0,1989) 0,1924* (0,1073) 0,9418*** (0,2200) 0,5214*** (0,1147) 0,3106* (0,1747) 0,1653* (0,0912) Issus de l"agriculture 0,0405* (0,0238) 0,0018 (0,0198) 0,6305*** (0,2343) 0,3523*** (0,1267) 0,0419 (0,2046) 0,0090 (0,1107) 0,5742*** (0,1983) 0,3145*** (0,1033) 0,0265 (0,1752) 0,0047 (0,0926) Issus de la pêche 0,0372 (0,0493) 0,0455 (0,0336) 1,0227* (0,5916) 0,5907* (0,3188) 0,2628 (0,2202) 0,1302 (0,1183) 1,0100** (0,4714) 0,6010** (0,2574) 0,2069 (0,1671) 0,1076 (0,0885) Issus de l"artisanat 0,0177 (0,0215) -0,0009 (0,0188) 0,1547 (0,2078) 0,0783 (0,1136) 0,4272** (0,1804) 0,2315** (0,0974) 0,1399 (0,1754) 0,0583 (0,0947) 0,4663*** (0,1601) 0,2490*** (0,0835) Issus de la transformation 0,0801*** (0,0222) 0,0505 (0,0346) 0,8331*** (0,2109) 0,4517*** (0,1149) 0,6113 (0,4006) 0,3399 (0,2140) 0,6998*** (0,1773) 0,3794*** (0,0952) 0,5445 (0,3404) 0,2975* (0,1779) Issus du commerce 0,0644*** (0,0246) -0,0255 (0,0212) 0,4063* (0,2338) 0,2384* (0,1290) -0,3703* (0,1985) -0,2095 (0,1083) 0,2429 (0,1946) 0,1434 (0,1063) -0,3002* (0,1715) -0,1737* (0,0913) Croissance économique 0,0028 (0,0059) 0,0111** (0,0046) 0,0215 (0,0620) 0,0134 (0,0344) 0,1688*** (0,0549) 0,0969*** (0,0297) 0,0095 (0,0548) 0,0090 (0,0297) 0,1528*** (0,0498) 0,0830*** (0,0257) Crise politique (en 2002) 0,1618 (0,1056) 0,1370 (0,0928) 1,6001 (1,1254) 0,9280 (0,6242) 2,3762** (1,0585) 1,3803** (0,5715) 1,1734 (0,9972) 0,7225 (0,5411) 2,2144** (0,9746) 1,1885** (0,5033) Cyclone -0,0459 (0,0339) 0,0171 (0,0201) -0,5322 (0,3384) -0,3101* (0,1863) 0,1830 (0,2140) 0,1112 (0,1154) -0,4652 (0,3055) -0,2631 (0,1680) 0,1508 (0,2082) 0,0941 (0,1062) R-sq: Within = 0,4323*** (0,1636) -0,8865 (1,8743) -0,4198 (1,0499) -0,6611 (1,4938) -0,3210 (0,8452) -0,6490 (1,5022) -0,3291 (0,7918) -0,7357 (1,1410) -0,3852 (0,6169) Age du chef de ménage -0,0017 (0,0020) -0,0008 (0,0017) -0,0136 (0,0089) -0,0068 (0,0049) -0,0153* (0,0083) -0,0077* (0,0046) -0,0118* (0,0070) -0,0055 (0,0038) -0,0136** (0,0063) -0,0067** (0,0034) Sexe du chef de ménage 0,1706** (0,0773) 0,0869 (0,0652) 0,5999 (0,4679) 0,3402 (0,2574) 0,5631 (0,4258) 0,3181 (0,2372) 0,1976 (0,4085) 0,1564 (0,2148) 0,2808 (0,3679) 0,1801 (0,1942) Neuvième 0,0651 (0,0480) 0,0719** (0,0342) 0,5124 (0,5348) 0,2560 (0,2873) 0,6384* (0,3537) 0,3588* (0,1941) 0,4301 (0,5010) 0,2316 (0,2559) 0,4981 (0,3260) 0,2959* (0,1749) Lycée 0,1066 (0,1577) 0,1378 (0,1266) -1,2639* (0,7410) -0,7580* (0,4100) -1,1135* (0,6094) -0,6406* (0,3413) -0,9936* (0,6061) -0,6170* (0,3269) -0,8874* (0,4646) -0,5264** (0,2591) Activité principale -0,0316 (0,0536) -0,0182 (0,0486) 0,6429* (0,3577) 0,3644* (0,2060) 0,5987* (0,3322) 0,3394* (0,1925) 0,7275*** (0,2718) 0,4177*** (0,1590) 0,7365*** (0,2397) 0,4245*** (0,1429) Taille de ménage -0,0108 (0,0102) -0,0062 (0,0090) -0,1128* (0,0617) -0,0582* (0,0332) -0,0632 (0,0559) -0,0362 (0,0304) -0,1013** (0,0503) -0,0533** (0,0265) -0,0587 (0,0442) -0,0338 (0,0236) Nombre d"actif par ménage 0,0025 (0,0151) -0,0131 (0,0133) -0,0720 (0,1071) -0,0469 (0,0582) -0,1491 (0,0980) -0,0837 (0,0537) -0,0789 (0,0889) -0,0463 (0,0471) -0,1288 (0,0795) -0,0712* (0,0426) Surface exploitée 0,0324 (0,0255) 0,0196 (0,0229) 0,5146** (0,2325) 0,2770** (0,1288) 0,4123* (0,2128) 0,2167* (0,1181) 0,4754** (0,1897) 0,2696** (0,1045) 0,4556*** (0,1713) 0,2459*** (0,0947) Production annuelle de riz -0,0363 (0,0235) -0,0615*** (0,0213) -0,8466*** (0,2282) -0,4693*** (0,1251) -0,9806*** (0,2062) -0,5443*** (0,1132) -0,8899*** (0,1746) -0,5059*** (0,0963) -0,9843*** (0,1565) -0,5561*** (0,0865) Investissement 0,1841** (0,0725) 0,1905*** (0,0707)

1,1802 (0,7279) 0,6268 (0,3939) 1,1570* (0,6706) 0,6154* (0,3663) 0,9215 (0,8070) 0,4676 (0,3948) 0,8248 (0,7154) 0,4447 (0,3594) Dépôt 0,2741*** (0,0844) 0,2125*** (0,0780) 1,4706** (0,7434) 0,7879** (0,4055) 1,0704 (0,6795) 0,5678 (0,3732) 1,1342 (0,8101) 0,5937 (0,4073) 0,7650 (0,7281) 0,4189 (0,3729) Thésaurisation 0,3513*** (0,0759) 0,3272*** (0,0704) 2,6213*** (0,7140) 1,4510*** 0,0295 (0,0216) 0,6305*** (0,2343) 0,3523*** (0,1267) 0,5684*** (0,2106) 0,3266*** (0,1149) 0,5742*** (0,1983) 0,3145*** (0,1033) 0,5413*** (0,1770) 0,2982*** (0,0929) Issus de la pêche 0,0372 (0,0493) 0,0037 (0,0327) 1,0227* (0,5916) 0,5907* (0,3188) 0,2371 (0,3329) 0,1358 (0,1818) 1,0100** (0,4714) 0,6010** (0,2574) 0,3420 (0,2916) 0,1828 (0,1580) Issus de la transformation 0,0801*** (0,0222) 0,0554*** (0,0201) 0,8331*** (0,2109) 0,4517*** (0,1149) 0,6627*** (0,1853) 0,3605*** (0,1017) 0,6998*** (0,1773) 0,3794*** (0,0952) 0,5703*** (0,1528) 0,3163*** (0,0829) Issus du commerce 0,0644*** (0,0246) 0,0585** (0,0226) 0,4063* (0,2338) 0,2384* (0,1290) 0,3794* (0,2144) 0,2239* (0,1190) 0,2429 (0,1946) 0,1434 (0,1063) 0,1908 (0,1750) 0,1086 (0,0968) Crise politique (en 2002) 0,1618 (0,1056) 0,1604* (0,0968) 1,6001 (1,1254) 0,9280 (0,6242) 1,9695* (1,0091) 1,1600** (0,5592) 1,1734 (0,9972) 0,7225 (0,5411) 1,4854* (0,8846) 0,9031* (0,4807) Cyclone -0,0459 (0,0339) -0,0389 (0,0260) -0,5322 (0,3384) -0,3101* (0,1863) -0,3305 (0,2591) -0,1951 (0,1436) -0,4652 (0,3055) -0,2631 (0,1680) -0,2651 (0,2292) -0,1438 (0,1259) ALVAREDO, F., ATKINSON, A.-B., PIKETTY, T., SAEZ, E. 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Constante 0,3082 (0,1968) 0,3889** (0,1615) -0,1650 (0,3684) -0,1116 (0,3389) -0,8865 (1,8743) -0,4198 (1,0499) -1,5240* (0,9210) -0,8169 (0,5008) -0,6490 (1,5022) -0,3291 (0,7918) -1,4531* (0,7960) -0,7099* (0,4229) Age du chef de ménage -0,0017 (0,0020) -0,0015* (0,0009) 0,0022 (0,0022) -0,0006 (0,0008) -0,0054 (0,0192) -0,0136 (0,0089) -0,0068 (0,0049) 0,0536* (0,0312) -0,0041 (0,0082) -0,0019 (0,0044) -0,0118* (0,0070) -0,0055 (0,0038) -0,0055 (0,0063) -0,0026 (0,0034) Sexe du chef de ménage 0,1706** (0,0773) 0,0660 (0,0471) -0,0855 (0,0545) -0,1090*** (0,0354) 1,7857** (0,8214) 0,5999 (0,4679) 0,3402 (0,2574) -1,8868*** (0,7033) -1,1386*** (0,3615) -0,6121*** (0,1982) 0,1976 (0,4085) 0,1564 (0,2148) -1,0001*** (0,3002) -0,5381*** (0,1579) Célibataire -0,1106 (0,1284) -0,1565 (0,1195) -0,1765 (0,1153) -0,1422 (0,1073) -1,1972 (1,4591) -1,7462 (1,4754) -1,0502 (0,8402) -0,7155 (0,6125) -0,5877 (0,4348) -0,3563 (0,2366) -1,4194 (0,9974) -0,8629 (0,5651) -0,4221 (0,3728) -0,2852 (0,1999) Marié 0,0143 (0,1144) -0,0078 (0,1046) -0,0900 (0,1096) -0,0729 (0,1019) -0,8741 (1,3947) -0,5314 (1,3791) -0,3462 (0,7904) 0,3683 (0,5464) 0,1691 (0,3845) 0,0813 (0,2107) -0,2907 (0,8348) -0,2435 (0,4885) 0,1900 (0,3306) 0,0899 (0,1754) Divorcé/séparé 0,0630 (0,1259) -0,0193 (0,1136) -0,1765 (0,1109) -0,1596 (0,1030) -0,0012 (1,4414) -0,7427 (1,4457) -0,4575 (0,8262) -1,1936** (0,5447) -0,5888 (0,3885) -0,3332 (0,2135) -0,7104 (0,9239) -0,4535 (0,5312) -0,5087 (0,3374) -0,3011* (0,1800) Veuf(ve) 0,1481 (0,1319) 0,0307 (0,1166) -0,1549 (0,1175) -0,1188 (0,1054) 0,9773 (1,5293) -0,2752 (1,4675)

-0,2167 (0,8381) -2,0556*** (0,7327) -0,6311 (0,4630) -0,3488 (0,2471) -0,3962 (0,9524) -0,2657 (0,5450) -0,3596 (0,4271) -0,2170 (0,2188) Neuvième 0,0651 (0,0480) 0,0506 (0,0465) 0,0015 (0,0405) 0,0302 (0,0392) 0,6999 (0,6282) 0,5124 (0,5348) 0,2560 (0,2873) 0,1939 (0,5096) 0,5455 (0,3438) 0,2851 (0,1850) 0,4301 (0,5010) 0,2316 (0,2559) 0,5241* (0,2840) 0,2684* (0,1513) CM2 0,0605 (0,0502) 0,0457 (0,0450) -0,0214 (0,0424) 0,0297 (0,0381) 0,6924 (0,6474) 0,4730 (0,5195) 0,2187 (0,2792) -0,0634 (0,5103) 0,6669** (0,3379) 0,3547* (0,1808) 0,4091 (0,4656) 0,1917 (0,2389) 0,6473** (0,2793) 0,3429** (0,1468) Collège 0,0386 (0,0751) 0,0089 (0,0560) -0,0512 (0,0586) 0,0051 (0,0462) 0,3964 (0,8828) 0,0925 (0,6301) 0,0173 (0,3417) -0,9683* (0,5719) 0,3081 (0,3739) 0,1612 (0,2041) 0,0661 (0,5487) 0,0272 (0,2858) 0,3923 (0,3214) 0,2030 (0,1711) Lycée 0,1066 (0,1577) -0,1899** (0,0749) -0,0479 (0,0828) -0,1066* (0,0573) -0,3248* (0,6301) -1,2639* (0,7410) -0,7580* (0,4100) 1,8038* (0,9293) -0,1429 (0,4277) -0,0800 (0,2359) -0,9936* (0,6061) -0,6170* (0,3269) -0,1400 (0,3545) -0,0799 (0,1932) Université 0,0252 (0,0433) 0,0188 (0,0416) -0,1767 (0,1775) -0,2737* (0,1447) 0,4228 (0,5045) -0,2392 (0,4267) -0,1349 (0,2344) 0,9503 (0,8862) 0,6154 (0,6235) -0,3078 (0,3291) -0,1413 (0,3889) -0,0700 (0,2123) 0,4112 (0,5573) 0,1994 (0,3020) Activité principale -0,0316 (0,0536) 0,1067** (0,0420) -0,0065 (0,0398) 0,0805*** (0,0289) -0,0932 (0,4708) 0,6429* (0,3577) 0,3644* (0,2060) 0,2220 (0,4529) 0,9271*** (0,2875) 0,5276*** (0,1591) 0,7275*** (0,2718) 0,4177*** (0,1590) 0,8145*** (0,2344) 0,4790*** (0,1277) Taille de ménage -0,0108 (0,0102) -0,0135** (0,0058) 0,0164 (0,0100) 0,0252*** (0,0056) -0,2106* (0,1159) -0,1128* (0,0617) -0,0582* (0,0332) 0,2223* (0,1273) 0,2987*** (0,0674) 0,1619*** (0,0362) -0,1013** (0,0503) -0,0533** (0,0265) 0,2565*** (0,0513) 0,1384*** (0,0273) Nombre d"actif par ménage 0,0025 (0,0151) -0,0056 (0,0104) -0,0160 (0,0148) -0,0257*** (0,0093) 0,1313 (0,1686) -0,0720 (0,1071) -0,0469 (0,0582) -0,1619 (0,1787) -0,2942*** (0,1054) -0,1597*** (0,0576) -0,0789 (0,0889) -0,0463 (0,0471) -0,2571*** (0,0791) -0,1430*** (0,0424) Terrain possédé -0,0095 (0,0416) 0,0274 (0,0379) 0,0057 (0,0346) 0,0102 (0,0305) -0,2884 (0,5547) 0,5273 (0,4926) 0,2930 (0,2630) 0,0113 (0,4239) 0,0473 (0,3180) 0,0300 (0,1727) 0,6950 (0,4592) 0,3789 (0,2334) 0,0457 (0,2866) 0,0142 (0,1491) Surface exploitée 0,0324 (0,0255) 0,0479** (0,0224) 0,0820*** (0,0297) 0,1258*** (0,0268) 0,3700 (0,3024) 0,5146** (0,2325) 0,2770** (0,1288) 1,2192*** (0,3608) 1,1702*** (0,2683) 0,6586*** (0,1489) 0,4754** (0,1897) 0,2696** (0,1045) 1,0572*** (0,2294) 0,5924*** (0,1279) Production annuelle de riz -0,0363 (0,0235) -0,0729*** (0,0206) -0,0211 (0,0206) -0,0266 (0,0181) -0,4103 (0,2820) -0,8466*** (0,2282) -0,4693*** (0,1251) -0,3475 (0,2861) -0,3096 (0,2210) -0,1680 (0,1189) -0,8899*** (0,1746) -0,5059*** (0,0963) -0,2842 (0,1745) -0,1504 (0,0928) Vente de litchis 0,0053 (0,0230) 0,0071 (0,0200) -0,0220 (0,0167) -0,0210 (0,0155) 0,0295 (0,2694) 0,1272 (0,2183) 0,0685 (0,1191) -0,4061* (0,2071) -0,2932* (0,1770) -0,1626* (0,0959) 0,1328 (0,1859) 0,0643 (0,0993) -0,2131 (0,1601) -0,1227 (0,0845) Vente de girofle -0,0258 (0,0298) -0,0212 (0,0278) -0,0129 Dépôt 0,2741*** (0,0844) 0,1721** (0,0767) 0,8458** (0,3459) 0,4116 (0,3222) 1,6494** (0,8281) 1,4706** (0,7434) 0,7879** (0,4055) -0,4682 (0,8123) -1,9319*** (0,5882) -1,1450*** (0,3275) 1,1342 (0,8101) 0,5937 (0,4073) -2,0257*** (0,4787) -1,2109*** (0,2723) Thésaurisation 0,3513*** (0,0759) 0,3273*** (0,0718) 0,9594*** (0,3367) 0,8270*** (0,3167) 2,4300*** (0,7693) 2,6213*** (0,7140) 1,4510*** (0,3910) 0,8776*** (0,3256) 0,7810*** (0,2563) 0,4059*** (0,1433) 2,2287*** (0,7704) 1,2350*** (0,3872) 0,6472*** (0,2095) 0,3223*** (0,1158) Sans épargne 0,4072*** (0,0780) 0,3829*** (0,0738) 0,9133*** (0,3367) 0,7850** (0,3172) 3,0758*** (0,8011) 3,2919*** (0,7522) 1,8346*** (0,4125) -0,3226 (1,4267) -0,1324 (0,2580) -0,0647 (0,1394) 2,8058*** (0,7843) 1,5614*** (0,3956) -0,1059 (0,1993) -0,0547 (0,1031) Emprunt 0,0676*** (0,0226) 0,0798*** (0,0207) 0,0252 (0,0185) 0,0317* (0,0169) 0,9299*** (0,2891) 1,0152*** (0,2568) 0,5518*** (0,1372) 0,5012** (0,2504) 0,3507* (0,1989) 0,1924* (0,1073) 0,9418*** (0,2200) 0,5214*** (0,1147) 0,3106* (0,1747) 0,1653* (0,0912) Issus de l"agriculture 0,0405* (0,0238) 0,0531*** (0,0203) 0,0018 (0,0198) 0,0064 (0,0174) 0,4955* (0,2934) 0,6305*** (0,2343) 0,3523*** (0,1267) -0,0440 (0,2674) 0,0419 (0,2046) 0,0090 (0,1107) 0,5742*** (0,1983) 0,3145*** (0,1033)

0,0265 (0,1752) 0,0047 (0,0926) Issus de la pêche 0,0372 (0,0493) 0,0728 (0,0462) 0,0455 (0,0336) 0,0359 (0,0317) 0,8061 (0,7149) 1,0227* (0,5916) 0,5907* (0,3188) 1,5691 (1,0088) 0,2628 (0,2202) 0,1302 (0,1183) 1,0100** (0,4714) 0,6010** (0,2574) 0,2069 (0,1671) 0,1076 (0,0885) Issus de l"artisanat 0,0177

,4663*** (0,1601) 0,2490*** (0,0835) Issus de la transformation 0,0801*** (0,0222) 0,0807*** (0,0192) 0,0505 (0,0346) 0,0496 (0,0312) 0,8525*** (0,2516) 0,8331*** (0,2109) 0,4517*** (0,1149) 0,5708 (0,5116) 0,6113 (0,4006) 0,3399 (0,2140) 0,6998*** (0,1773) 0,3794*** (0,0952) 0,5445 (0,3404) 0,2975* (0,1779) Issus du commerce 0,0644*** (0,0246) 0,0392* (0,0217) -0,0255 (0,0212) -0,0264 (0,0180) 0,8844*** (0,2927) 0,4063* (0,2338) 0,2384* (0,1290) -0,3654 (0,2735) -0,3703* (0,1985) -0,2095 (0,1083) 0,2429 (0,1946) 0,1434 (0,1063) -0,3002* (0,1715) -0,1737* (0,0913) Revenu exceptionnel -0,0127 (0,0204) -0,0088 (0,0191) 0,0144 (0,0245) 0,0207 (0,0229) -0,2408 (0,2348) -0,1091 (0,2088) -0,0698 (0,1141) 0,1330 (0,2844) 0,2625 (0,2466) 0,1458 (0,1358) -0,0525 (0,1896) -0,0420 (0,1001) 0,2266 (0,2184) 0,1274 (0,1168) Croissance économique 0,0028 (0,0059) 0,0016 (0,0058) 0,0111** (0,0046) 0,0117** (0,0046) 0,0228 (0,0671) 0,0215 (0,0620) 0,0134 (0,0344) 0,1607*** (0,0603) 0,1688*** (0,0549) 0,0969*** (0,0297) 0,0095 (0,0548) 0,0090 (0,0297) 0,1528*** (0,0498) 0,0830*** (0,0257) Crise politique (en 2002) 0,1618 (0,1056) 0,1416 (0,1049) 0,1370 (0,0928)

0,1547* (0,0917) 1,9090 (1,2196) 1,6001 (1,1254) 0,9280 (0,6242) 2,0836* (1,1568) 2,3762** (1,0585) 1,3803** (0,5715) 1,1734 (0,9972) 0,7225 (0,5411) 2,2144** (0,9746) 1,1885** (0,5033) Cyclone -0,0459 (0,0339) -0,0535 (0,0326) 0,0171 (0,0201) 0,0108 (0,0200) -0,6428* (0,3785) -0,5322 (0,3384) -0,3101* (0,1863) 0,2699 (0,2363) 0,1830 (0,2140) 0,1112 (0,1154) -0,4652 (0,3055) -0,2631 (0,1680) 0,1508 (0,2082) 0,3889** (0,1615) 0,4323*** (0,1636) 0,3985*** (0,1365) -0,8865 (1,8743) -0,4198 (1,0499) -0,6611 (1,4938) -0,3210 (0,8452) -0,6490 (1,5022) -0,3291 (0,7918) -0,7357 (1,1410) -0,3852 (0,6169) Age du chef de ménage -0,0017 (0,0020) -0,0015* (0,0009) -0,0008 (0,0017) -0,0015* (0,0008) -0,0054 (0,0192) -0,0136 (0,0089) -0,0068 (0,0049) -0,0001 (0,0161) -0,0153* (0,0083) -0,0077* (0,0046) -0,0118* (0,0070) -0,0055 (0,0038) -0,0136** (0,0063) -0,0067** (0,0034) Sexe du chef de ménage 0,1706** (0,0773) 0,0660 (0,0471) 0,0869 (0,0652) 0,0640 (0,0447) 1,7857** (0,8214) 0,5999 (0,4679) 0,3402 (0,2574) 0,8862 (0,6149) 0,5631 (0,4258) 0,3181 (0,2372) 0,1976 (0,4085) 0,1564 (0,2148) 0,2808 (0,3679) 0,1801 (0,1942) Célibataire -0,1106 (0,1284) -0,1565 (0,1195) -0,0399 (0,1052) -0,0829 (0,0988) -1,1972 (1,4591) -1,7462 (1,4754) -1,0502 (0,8402) -0,5920 (1,2462) -1,1087 (1,1761) -0,6986 (0,6718) -1,4194 (0,9974) -0,8629 (0,5651) -0,9496 (0,7626) -0,6142 (0,4325) Marié 0,0143 (0,1144) -0,0078 (0,1046) -0,0255 (0,0887) -0,0111 (0,0837) -0,8741 (1,3947) -0,5314 (1,3791) -0,3462 (0,7904) -0,8566 (1,1679) -0,4792 (1,0702) -0,3197 (0,6173) -0,2907 (0,8348) -0,2435 (0,4885) -0,2104 (0,6020) -0,2014 (0,3547) Divorcé/séparé 0,0630 (0,1259) -0,0193 (0,1136) 0,0040 (0,1004) -0,0227 (0,0937) -0,0012 (1,4414) -0,7427 (1,4457) -0,4575 (0,8262) -0,4256 (1,2306) -0,6476 (1,1450) -0,4207 (0,6572) -0,7104 (0,9239) -0,4535 (0,5312) -0,5240 (0,6938) -0,3757 (0,4001) Veuf(ve) 0,1481 (0,1319) 0,0307 (0,1166) 0,1090 (0,1084) 0,0445 (0,0974) 0,9773 (1,5293) -0,2752 (1,4675) -0,2167 (0,8381) 0,4806 (1,2897) -0,0759 (1,1711) -0,1173 (0,6713) -0,3962 (0,9524) -0,2657 (0,5450) -0,0786 (0,7279) -0,1203 (0,4166) Neuvième 0,0651 (0,0480) 0,0506 (0,0465) 0,0719** (0,0342) 0,0640* (0,0338) 0,6999 (0,6282) 0,5124 (0,5348) 0,2560 (0,2873) 0,7216* (0,3779) 0,6384* (0,3537) 0,3588* (0,1941) 0,4301 (0,5010) 0,2316 (0,2559) 0,4981 (0,3260) 0,2959* (0,1749) CM2 0,0605 (0,0502) 0,0457 (0,0450) 0,0666 (0,0405) 0,0533 (0,0365) 0,6924 (0,6474) 0,4730 (0,5195) 0,2187 (0,2792) 0,6673 (0,4387) 0,5050 (0,3860) 0,2635 (0,2115) 0,4091 (0,4656) 0,1917 (0,2389) 0,4150 (0,3400) 0,2107 (0,1822) Collège 0,0386 (0,0751) 0,0089 (0,0560) 0,0500 (0,0604) 0,0151 (0,0454) 0,3964 (0,8828) 0,0925 (0,6301) 0,0173 (0,3417) 0,4454 (0,6650) 0,1116 (0,4711) 0,0728 (0,2606) 0,0661 (0,5487) 0,0272 (0,2858) 0,0682 (0,3866) 0,0544 (0,2097) Lycée 0,1066 (0,1577) -0,1899** (0,0749) 0,1378 (0,1266) -0,1599** (0,0660) -0,3248* (0,6301) -1,2639* (0,7410) -0,7580* (0,4100) 1,2751 (2,2777) -1,1135* (0,6094) -0,6406* (0,3413) -0,9936* (0,6061) -0,6170* (0,3269) -0,8874* (0,4646) -0,5264** (0,2591) Université 0,0252 (0,0433) 0,0188 (0,0416) 0,0226 (0,0369) 0,0096 (0,0350) 0,4228 (0,5045) -0,2392 (0,4267) -0,1349 (0,2344) 0,2225 (0,3957) 0,1062 (0,3513) 0,0523 (0,1940) -0,1413 (0,3889) -0,0700 (0,2123) 0,0099 (0,3109) 0,0023 (0,1679) Activité principale -0,0316 (0,0536) 0,1067** (0,0420) -0,0182 (0,0486) 0,1073*** (0,0398) -0,0932 (0,4708) 0,6429* (0,3577) 0,3644* (0,2060) -0,1459 (0,3918) 0,5987* (0,3322) 0,3394* (0,1925) 0,7275*** (0,2718) 0,4177*** (0,1590) 0,7365*** (0,2397) 0,4245*** (0,1429) Taille de ménage -0,0108 (0,0102) -0,0135** (0,0058) -0,0062 (0,0090) -0,0081 (0,0055) -0,2106* (0,1159) -0,1128* (0,0617) -0,0582* (0,0332) -0,1415 (0,0959) -0,0632 (0,0559) -0,0362 (0,0304) -0,1013** (0,0503) -0,0533** (0,0265) -0,0587 (0,0442) -0,0338 (0,0236) Nombre d"actif par ménage 0,0025 (0,0151) -0,0056 (0,0104) -0,0131 (0,0133) -0,0149 (0,0098) 0,1313 (0,1686) -0,0720 (0,1071) -0,0469 (0,0582) -0,0787 (0,1389) -0,1491 (0,0980) -0,0837 (0,0537) -0,0789 (0,0889) -0,0463 (0,0471) -0,1288 (0,0795) -0,0712* (0,0426) Terrain possédé -0,0095 (0,0416) 0,0274 (0,0379) -0,0146 (0,0375) 0,0109 (0,0344) -0,2884 (0,5547) 0,5273 (0,4926) 0,2930 (0,2630) -0,2965 (0,4533) 0,1704 (0,4035) 0,1072 (0,2186) Annexe 16 (Suite). Comparaison des résultats observés à Fénérive-Est (2000-2004 et 1999-2004) Vente de girofle -0,0258 (0,0298) -0,0212 (0,0278) -0,0185 (0,0263) -0,0173 (0,0250) -0,4354 (0,3493) -0,2556 (0,2990) -0,1322 (0,1661) -0,2433 (0,2908) -0,1902 (0,2575) -0,1112 (0,1435) -0,1464 (0,2380) -0,0649 (0,1321) -0,1156 (0,2067) -0,0600 (0,1162) Investissement 0,1841** (0,0725) 0,1389** (0,0684) 0,1905*** (0,0707) 0,1494** (0,0672) 1,1871 (0,7944) 1,1802 (0,7279) 0,6268 (0,3939) 1,2010* (0,7146) 1,1570* (0,6706) 0,6154* (0,3663) 0,9215 (0,8070) 0,4676 (0,3948) 0,8248 (0,7154) 0,4447 (0,3594) Dépôt 0,2741*** (0,0844) 0,1721** (0,0767) 0,2125*** (0,0780) 0,1316* (0,0733) 1,6494** (0,8281) 1,4706** (0,7434) 0,7879** (0,4055) 1,1800 (0,7326) 1,0704 (0,6795) 0,5678 (0,3732) 1,1342 (0,8101) 0,5937 (0,4073) 0,7650 (0,7281) 0,4189 (0,3729) Thésaurisation 0,3513*** (0,0759)

0,3273*** (0,0718) 0,3272*** (0,0704) 0,3168*** (0,0683) 2,4300*** (0,7693) 2,6213*** (0,7140) 1,4510*** (0,3910) 2,1302*** (0,6684) 2,4432*** (0,6472) 1,3505*** (0,3565) 2,2287*** (0,7704) 1,2350*** (0,3872) 2,0691*** (0,6929) 1,1754*** (0,3542) Sans épargne 0,4072*** (0,0780) 0,3829*** (0,0738) 0,3628*** (0,0716) 0,3544*** (0,0695) 3,0758*** (0,8011) 3,2919*** (0,7522) 1,8346*** (0,4125) 2,5110*** (0,6874) 2,8511*** (0,6657) 1,5960*** (0,3666) 2,8058*** (0,7843) 1,5614*** (0,3956) 2,4089*** (0,7038) 1,3838*** (0,3598) Emprunt 0,0676*** (0,0226) 0,0798*** (0,0207) 0,0616*** (0,0202) 0,0746*** (0,0189) 0,9299*** (0,2891) 1,0152*** (0,2568) 0,5518*** (0,1372) 0,7973*** (0,2447) 0,8756*** (0,2209) 0,4775*** (0,1190) 0,9418*** (0,2200) 0,5214*** (0,1147) 0,8085*** (0,1879) 0,4458*** (0,0981) Issus de l"agriculture 0,0405* (0,0238) 0,0531*** (0,0203) 0,0295 (0,0216) 0,0491*** (0,0189) 0,4955* (0,2934) 0,6305*** (0,2343) 0,3523*** (0,1267) 0,3523 (0,2581) 0,5684*** (0,2106) 0,3266*** (0,1149) 0,5742*** (0,1983) 0,3145*** (0,1033) 0,5413*** (0,1770) 0,2982*** (0,0929) Issus de la pêche 0,0372 (0,0493) 0,0728 (0,0462) 0,0037 (0,0327) 0,0229 (0,0311) 0,8061 (0,7149) 1,0227* (0,5916) 0,5907* (0,3188) -0,1515 (0,3884) 0,2371 (0,3329) 0,1358 (0,1818) 1,0100** (0,4714) 0,6010** (0,2574) 0,3420 (0,2916) 0,1828 (0,1580) Issus de l"artisanat 0,0177 (0,0215) 0,0207 (0,0189) 0,0166 (0,0202) 0,0229 (0,0180) 0,3776 (0,2787) 0,1547 (0,2078) 0,0783 (0,1136) 0,2809 (0,2409) 0,1901 (0,1913) 0,1067 (0,1054) 0,1399 (0,1754) 0,0583 (0,0947) 0,1834 (0,1595) 0,0888 (0,0863) Issus de la transformation 0,0801*** (0,0222) 0,0807*** (0,0192) 0,0554*** (0,0201) 0,0643*** (0,0178) 0,8525*** (0,2516) 0,8331*** (0,2109) 0,4517*** (0,1149) 0,5357** (0,2134) 0,6627*** (0,1853) 0,3605*** (0,1017) 0,6998*** (0,1773) 0,3794*** (0,0952) 0,5703*** (0,1528) 0,3163*** (0,0829) Issus du commerce 0,0644*** (0,0246) 0,0392* (0,0217) 0,0585** (0,0226) 0,0358* (0,0205) 0,8844*** (0,2927) 0,4063* (0,2338) 0,2384* (0,1290) 0,7456*** (0,2543) 0,3794* (0,2144) 0,2239* (0,1190) 0,2429 (0,1946) 0,1434 (0,1063) 0,1908 (0,1750) 0,1086 (0,0968) Revenu exceptionnel -0,0127 (0,0204) -0,0088 (0,0191) -0,0082 (0,0181) -0,0017 (0,0174) -0,2408 (0,2348) -0,1091 (0,2088) -0,0698 (0,1141) -0,2183 (0,1990) -0,0407 (0,1829) -0,0377 (0,1010) -0,0525 (0,1896) -0,0420 (0,1001) 0,0287 (0,1603) 0,0040 (0,0864) Croissance économique 0,0028 (0,0059) 0,0016 (0,0058) 0,0032 (0,0051) 0,0039 (0,0051) 0,0228 (0,0671) 0,0215 (0,0620) 0,0134 (0,0344) 0,0344 (0,0567) 0,0488 (0,0531) 0,0305 (0,0294) 0,0095 (0,0548) 0,0090 (0,0297) 0,0329 (0,0471) 0,0233 (0,0255) Crise politique (en 2002) 0,1618 (0,1056) 0,1416 (0,1049) 0,1604* (0,0968) 0,1708* (0,0957) 1,9090 (1,2196) 1,6001 (1,1254) 0,9280 (0,6242) 1,8506* (1,0837) 1,9695* (1,0091) 1,1600** (0,5592) 1,1734 (0,9972) 0,7225 (0,5411) 1,4854* (0,8846) 0,9031* (0,4807) Cyclone -0,0459 (0,0339) -0,0535 (0,0326) -0,0389 (0,0260) -0,0348 (0,0256) -0,6428* (0,3785) -0,5322 (0,3384) -0,3101* (0,1863) -0,4868* (0,2876) -0,3305 (0,2591) -0,1951 (0,1436) -0,4652 (0,3055) -0,2631 (0,1680) -0,2651 (0,2292) -0,1438 (0,1259)

Code "Type de parcelle" : 1. Rizière 2. Champs 3. Terrain boisé 4. Culture pérenne (plantation) 5. Autre ____________ Code "Localisation" : 1. Plaine 2. Tanety 3. Bas-fonds 4. Baiboho 5. Autre _________________ Code "Cession" : 01 V nt hors d s ir uits offi i ls 02 nqu d m in d'o uvr 03 Hérit g 04 Ens bl m nt 05 Priv tion d' u 06 Litig fon i r 07 is n mét y g ou f rm g 08 is n g g 09 Prêt 10 J hèr 11 Pâturage 13 Fin du ontr t 14 Problèm d s nté 15 Hérit g tourn nt 16 E h ng ou tro 17 nqu d fonds d' xploit tion 18 Insé urité 19 Trop d' u 20 V nt offi i lisé 12 utr _________ Code "Durée de la cession" : 1. Une récolte 2. Une année 3. Plusieurs années 4. Définitive 5. Indéterminée 6. Autre __________ Code « Statut foncier de la parcelle » : 1. Titré u nom d'un m mbr du mén g 2 Titré u nom d' ï ux ou d' utr s individus 3 d stré 4 rtifié (certificat foncier) 5.Petits papiers (acte de vente) 6.Sécurisé par les autorités traditionnelles 7.Sans papier ni sécurisation 8. NSP Code "Type de parcelle" : 1. Rizière 2. Champs 3. Terrain boisé 4. Culture pérenne (plantation) 5. Autre ____________ Code "Localisation" : 1. Plaine 2. Tanety 3. Bas-fonds 4. Baiboho 5. Autre _________________ Code "Acquisition" : 01 h t offi i lisé 02 Hérit g 03 Hérit g tourn nt 04 Don 05 ppropri tion p r l' ng dy 06 é upér tion d'un t rr g gé 07 ét y g ou f rm g 08 Prêt 10 E h ng ou tro 11. Achat hors des circuits officiels 09. Autre raison _________________ Code "Durée de l'acquisition" : 1. Une récolte 2. Une année 3. Plusieurs années 4. Définitive 5. Indéterminée 6. Autre _____________ Code « Statut foncier de la parcelle » : 1 titré u nom d'un m mbr du mén g 2 titré u nom d' ï ux ou d' utr s individus 3 d stré 4 rtifié (certificat foncier) 5.petits papiers (acte de vente) 6.sécurisé par les autorités traditionnelles 7.Sans papier ni sécurisation 8. NSP FR14. Avez-vous connu des litiges ou conflits fonciers en 2007-08 ? FR15-Statut foncier des parcelles dites « possédées » Code aliment |____|____| SA1f1. Autre durant la soudure _____________________ Code aliment |____|____| SA1f. Quantité consommée par jour ? Quantité Unité Mois |___|___| _______ |___|___| SA1f1. Quantité consommée par jour ? Quantité Unité Mois |___|___| _______ |___|___| Code Aliment |__|__| SA1f (g) |___|___|___|___|___| Durée SA11f |___|___| Code Aliment |__|__| Code "Origine" ou "Destinataire" 1-Famille hors ménage 2-Ménage hors famille ou ami 3-ONG, Association 4-Autorité administrative 6-VCT 7. Individu ayant été membre du ménage mais avait migré 5-Autres _____________ Code "Type" 99-Argent 01-Riz 02-Autres aliments 03-Habillement 04-Fournitures scolaires 05-Médicaments 06-nim ux d'él v g 07-Matériels et intrants 10-Matériels préventifs (sanitaire : moustiqu ir …) 08-Autres PPN ___________ 11. Crédit téléphonique 09-Autres ____________ Code "Destination" ou "objectif" : 01 Pour achat 02-Pour résoudr d s problèm s d' rg nt imprévus 03-Achat de bétail 04. Dép ns s d' xploit tion

COWELL, F-A. [1980a], "Generalized Entropy and the Measurement of Distributional

Change", European Economics Review, 13 (1), pp. 147-159. 121,Issue 551,March,6,7,8,12,[START_REF]part des richesses mondiales de 1 % les plus riches et des 99 % restants[END_REF][START_REF]Distance des villages d"enquête et voie d"accès par rapport aux chefs-lieux de districts[END_REF][START_REF]Courbes de Lorenz par observatoire avec superposition[END_REF]37,47,48,89,91,97,98,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,143,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,163,167,168,170,173,174,176,179,181,184,186,188,190,194,201,202,203,207,208,209,212,213,215,218,221,222,223,224,227,229,241,244,256,257,260,261,263,266,271,273,275,296,297,300,301,312,313,314,317,320,407. MALAISIE,97,407. MALAWI,97,145,407. MAROC,97,407. MAURICE,8,[START_REF]Diplômes obtenus des parents par sexe[END_REF]65,145,146. MAURITANIE,65,97,407. MEXIQUE,100,123,137,407. MOLDAVIE,96,407. MONGOLIE,96,407. MOZAMBIQUE,97,145,407. N NAMIBIE,31,98,145,407. NICARAGUA,97,407. NIGER,98,407. NIGERIA,3,329,343. NORVEGE,95,120,407. O OUGANDA,65,73,100,341,407. OUZBEKISTAN,96,407. P PAKISTAN,96,113,407. PANAMA,98,407. PAPOUASIE,98,407. PARAGUAY,98,407. Terrains possédés (fr11), noté terre_poss.

COWELL, F-A. [1980b],

Nombre de parcelles possédées. 1 si fr11 == 0 (réf.). 0 sinon.

Riziculture et production de riz (R)

Surface cultivée (r1), noté surf.

Superficie en ares.

1 si r1 <=100 ares (réf.). 0 sinon.

Production de riz : (r23a, r23b), noté prod_riz.

r23a : Production (kg) de riz de la saison 1. r23b : Production (kg) de riz de la saison 2. Production annuelle : prod_riz = r23a + r23b.

1 si prod_riz <= 500 kg (réf.). 0 sinon.

Production et commercialisation des cultures autres que le riz (C)

Litchi (c1=38). Vente de litchis (c6b), noté clitchi.

Montant de la vente.

1 si vente = 0 (réf.). 0 si vente > 0.

Girofle (c1=35). Vente de girofle (c6b), noté "cgirofle".

Montant de la vente.

1 si vente = 0 (réf.). 0 si vente > 0.

Finances : épargne et emprunt (P)

Investissement (pp1) noté invest. Avez-vous emprunté ? 1 si pp2==1 (réf.). 0 sinon.

Variables dichotomisées pour le modèle (suite 4)

Revenus particuliers Revenus exceptionnels, noté except.

1 si revexcept > 0 (réf.). 0 sinon.

Variable macroéconomique

Croissance économique, noté tce.

Variable continue.

Identifiants spécifiques

Crise politique, noté crise_02.

Durant plusieurs mois de l"année 2002.

Les actions

Oui Non

Ne sais pas

Non concerné

Souvent

Quelques fois

Résumé

Madagascar est un pays riche en ressources naturelles mais sa population reste pauvre et vit dans un écart de revenus important. Cette étude aborde le thème des "Inégalités de revenus des ménages en milieu rural malgache" afin de pouvoir apporter des éclaircissements à ce phénomène qui, d"une part, ruine la population rurale et, d"autre part, fragilise la stabilité et la performance économique du pays. Focalisée sur une période quinquennale d"observations répétées, la thèse porte sur les données de panel issues de 667 ménages. La thèse retrace le processus de calculs des revenus des paysans et du "seuil d"inégalité". Adoptant les modèles linéaire et non-linéaire, il s"attache aux spécifications et aux estimations des déterminants qui creusent ou réduisent les écarts de revenus des ménages intra-observatoires et entre observatoires de la côte Centre-Est.

Les inégalités de revenus des ménages ruraux existent dans la société Betsimisaraka. Elles sont multiformes. Plus de huit ménages sur dix vivent dans la "zone des pauvres inégalitaires". Les paysans de Mahanoro sont les plus pauvres et subissent aussi plus d"inégalités que ceux de Fénérive-Est. En revanche, à l"intérieur de l"observatoire, la situation a légèrement tendance à décroître au fil du temps. Pour une population assez homogène vivant dans une pauvreté alarmante, les inégalités entre ménages pauvres ne sont pas trop élevées. Les résultats des modèles économétriques soutiennent que la bonne production annuelle de riz réduit les écarts de revenus tandis que le sexe féminin et le niveau d"éducation du chef de ménage, la faible superficie rizicole ainsi que l"investissement, le dépôt financier, la thésaurisation, le sans épargne, l"emprunt, les revenus secondaires, le PIB et la crise politique accentuent les inégalités de revenus.

Mots clés :

Inégalités des revenus, pauvreté dans l"économie villageoise, inégalités différenciées, revenus des ménages ruraux, effet permanent de la pauvreté, données longitudinales, observatoires.

Summary INCOME INEQUALITY OF RURAL HOUSEHOLDS IN MADAGASCAR

Madagascar is a country rich in natural resources, but its population is poor and lives in a significant income gap. This thesis deals with the issue of "household income inequalities in rural areas in Madagascar", in order to clarify this phenomenon which, on the one hand, ruin the rural population and on the other hand, weakens the country's stability and the economic performance. Covering a five-year period of repeated observations, this thesis focuses on data from 667 households, from a balanced panel. The thesis traces the calculation process of farmers" income and "inequality threshold". Adopting linear and non-linear models, it endeavors to specify and estimate determinants that increase or reduce the wealth gap within and between observatories of the Central East Coast of Madagascar.

Income inequalities of rural households are found in Betsimisaraka society. They are multifaceted. More than eight out of ten households live in the "area of unequal poors". The farmers in Mahanoro are poorer and suffer more inequalities than in Fénérive Est. However, inside the observatory, the situation slightly tends to increase over time. For a rather homogeneous population living in alarming poverty, the inequalities between poor households are not too high. The results of econometric models argue that the good annual production of rice reduces income disparities, whereas the feminine gender and the education level of the household head, the small size of rice area along with the investment, the financial deposit, the hoarding, the "No savings", the debt, the secondary income, the GDP and the political crisis contribute to greater income inequalities.