WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Incidences des dépenses publiques dans la réduction de la pauvreté: cas du bénin

( Télécharger le fichier original )
par Aboua Gérald HOUNKYDET
Université d'Abomey-calavi - Maîtrise es Sciences Economiques  2009
  

Disponible en mode multipage

INTRODUCTION

Un consensus s'est maintenant établi dans la littérature économique autour de l'idée selon laquelle une des voies les plus sûres pour rendre la croissance durable et combattre la pauvreté est d'améliorer le capital humain. Celui-ci constitue une source d'innovations technologiques qui agit positivement sur la productivité du travail et, donc, sur la croissance de l'économie. La théorie de la croissance endogène a largement mis en évidence les effets positifs du capital humain sur la croissance. Toute réforme visant à favoriser l'accumulation de ce capital est susceptible d'atteindre les pauvres. Pour un développement durable, un accent particulier doit donc être mis sur l'accès à des services de base. Et du fait des défauts de marché, l'intervention de l'Etat est vue comme le moyen le plus efficace d'assurer l'équité et l'efficacité dans la provision de ces services.

A l'instar des autres pays en développement, le Bénin s'est engagé depuis 1999 dans la mise en oeuvre d'une stratégie nationale de réduction de la pauvreté pour un développement humain durable. Après l'ébauche d'une Stratégie Intérimaire de Réduction de la Pauvreté (SRP, 2000), une stratégie triennale (2003-2005) a été définie et a servi depuis lors comme cadre stratégique de référence, de programmation et de budgétisation des actions gouvernementales, ainsi que pour le dialogue avec les partenaires techniques et financiers. Dans cette première stratégie, le Gouvernement du Bénin a mis l'accent sur le développement du secteur social et l'amélioration de la gouvernance pour renforcer respectivement les ressources humaines et l'efficacité des actions, afin de bâtir les fondations pour le développement humain durable. La Stratégie de Croissance pour la Réduction de la Pauvreté (SCRP) constitue une stratégie de deuxième génération pour le triennal 2007-2009, et vise à consolider les acquis du précédent tout en mettant l'accent sur la diversification de l'économie et l'intensification de la croissance afin d'accélérer la lutte contre la pauvreté et la marche du Bénin vers l'atteinte des Objectifs du Millénaires pour le Développement (OMD).

Ces dernières années le Bénin a accompli d'importants progrès dans le domaine des services sociaux. Plusieurs indicateurs sociaux ont affiché des progrès notables avec des améliorations importantes dans les secteurs de l'éducation, de la santé, de l'accès à l'eau potable et d'autres besoins de première nécessité.

Par exemple le taux brut de scolarisation primaire estimé à 67% en 1995 est évalué à 80% en 2000 tandis que l'espérance de vie à la naissance était de 56,3 ans au cours de la même période. En plus, on assiste à un taux remarquable au niveau de la fréquentation des services de santé passant ainsi de 19,6% en 1992 à 44% en 1998 (Troisième Conférence des Nations Unies sur les pays les moins avancés).

En dépit des améliorations sur le plan social, la pauvreté persistait passant de 26,5% en 1996 à 33,8% en 2002 (PNUD 2002). Aussi, le retard enregistré par rapport à des pays comparables reste important; de même que persistent les disparités d'accès entre les régions, les sexes et les groupes de ménages. La persistance des inégalités dans l'accès aux services de base (santé, éducation, accès à l'eau potable....) va de pair avec la dégradation des conditions de vie des populations.

Selon le PNUD, le Bénin reste l'un des pays les plus pauvres du monde. Dans son rapport sur le développement humain, l'IDH passait de 0,408 en 1997 à 0,437 en 2005 plaçant ainsi le Bénin au 163è rang sur 177 pays couverts. Les résultats partiels et provisoires de l'EMICoV révéleraient notamment que :

· Le taux de pauvreté monétaire au Bénin en 2006 demeure encore élevé et semble même avoir augmenté par rapport à 2002 (résultat de l'enquête QUIBB);

· La pauvreté au Bénin varie considérablement selon les zones de résidence, l'incidence étant de 27% en moyenne en milieu urbain contre 40,6% en zone rurale. Toutefois, les analyses montreraient que la pauvreté d'existence (c'est-à-dire les conditions matérielles non monétaires de vie des populations) semble avoir légèrement reculé au Bénin (de 43% à 41 %), par contraste avec la pauvreté monétaire, alors que de leur coté, les ménages béninois estiment qu'ils vivent de plus en plus difficilement, selon les résultats des enquêtes de perception sur la pauvreté subjective.

Face à cette situation peu satisfaisante, l'on a cherché à s'interroger sur le rôle qu'ont joué les puissances publiques dans la réduction de la pauvreté à travers les dépenses publiques sociales. A cet effet, un certain nombre de questions ont suscité notre attention à savoir : L'orientation et le niveau des dépenses sociales sont-ils de nature à lutter contre la pauvreté des populations vulnérables? En d'autres termes, les services sociaux sont-ils ciblés vers les pauvres? Est-ce que les dépenses publiques sociales ont un effet favorable sur les conditions de vie des populations vulnérables?

Pour répondre à ces préoccupations, le présent travail de recherche intitulé «INCIDENCE DES DEPENSES PUBLIQUES SOCIALES DANS LA REDUCTION DE LA PAUVRETE: Cas du Bénin» se fixe comme objectif général d'analyser l'impact des dépenses publiques sociales sur le bien être des populations vulnérables notamment dans les secteurs de l'éducation et de la santé. De façon spécifique, il s'agit d'une part d'analyser les distributions des dépenses publiques sociales dans ces deux secteurs au Bénin et d'autre part de mesurer l'effet des dépenses publiques sociales sur la réduction de la pauvreté au cours de ces dernières années. Pour atteindre ces objectifs, nous formulons les hypothèses suivantes:

1- Les dépenses publiques sociales sont inégalement réparties entre les différentes catégories sociales.

2- Les pauvres profitent moins des dépenses publiques sociales.

3- Les dépenses publiques sociales influencent positivement la sensibilité des indices de pauvreté (FGT).

Cette présente étude tentera d'apporter sur le plan pratique un éclairage quant à l'importance de l'orientation et de la qualité des politiques de dépenses publiques au Bénin en matière de réduction de la pauvreté, eu égard aux considérations théoriques et spécifiques de l'économie béninoise.

Pour y parvenir, à cet effet, le présent travail est organisé autour de chapitres : Le premier chapitre porte sur le cadre théorique et méthodologique de la recherche. Le second s'articule autour de la situation des dépenses publiques au Bénin. Et enfin

le dernier chapitre présente l'analyse des dépenses publiques sociales sur la pauvretépour finir par les recommandations.

CHAPITRE 1: CADRE THEORIQUE ET METHODOLOGIQUE DE

RECHERCHE

Section 1: Cadre Théorique

1.1: Cadre conceptuel de pauvretéLe concept de pauvreté a toujours existé dans les thèses des économistes

(Larivière et Martin). Mais il a évolué considérablement depuis le 18e siècle. De nos jours la pauvreté peut prendre une forme subjective ou objective. L'approche subjective consiste non pas à se référer à un seuil minimal de ressources défini conventionnellement ou à des conditions objectives d'existence, mais à interroger directement les ménages sur la perception qu'ils ont de ces réalités, à partir de questions sur leur revenu, le revenu minimum nécessaire selon eux "pour joindre les deux bouts" et/ou leur degré "d'aisance financière". Différentes méthodes permettent ensuite, sur la base de ces réponses, d'établir un seuil de pauvreté subjectif : les ménages dont le revenu est inférieur à ce seuil seront alors considérés comme pauvres (insécurité d'existence objective).

L'approche objective quant à elle retient des éléments objectifs pour mesurer la pauvreté. On peut citer : la pauvreté monétaire et la pauvreté par les conditions d'existence. Parmi les multiples approches de la pauvreté, celle qui s'intéresse à la mesure de la pauvreté monétaire est la plus fréquente et est considérée comme pauvre toute personne dont les ressources sont inférieures à un certain seuil de pauvreté. La pauvreté par les conditions d'existence se définie en terme de privation relative et qui a d'abord été développée par Peter Townsend puis, avec une démarche différente, par Paul Dickes. Elle cherche à repérer un certain nombre de difficultés, de manques ou de privations dans différents domaines des conditions d'existence des ménages. Ces domaines peuvent renvoyer à une pauvreté de nature "existentielle" (alimentation, logement par exemple) ou de nature "sociale" (relations, emploi, loisirs, ...).

1.2. Revue de littérature

On acceptait déjà au 18è siècle le droit aux individus d'être assistés et à l'Etat, le devoir de prêter assistance aux populations dans le besoin. Les économistes classiques comme Smith et Ricardo ont rejeté la vision pessimiste de Malthus en la matière. Notons que les économistes classiques considéraient comme important d'améliorer le capital humain par de meilleurs soins de santé et un plus grand accès à l'éducation de base pour augmenter la productivité et favoriser l'émergence d'initiatives individuelles. Leurs hypothèses ont été confirmées par la suite dans de nombreuses études empiriques dans les pays en développement (Welch (1970), Schultz 1981, Jamison and Lau (1982)).

A partir de 1960, deux courants de pensée ont émergé. D'un côté, certains suggèrent de se concentrer sur l'augmentation des revenus et de laisser les personnes choisir l'allocation optimale de ressources selon leurs préférences personnelles. De l'autre côté, les défenseurs de l'approche des besoins essentiels privilégient la fourniture de services sociaux de base de la manière la plus large possible (Larivière et Martin). Ces deux approchent avec quelques nuances sont désignées aujourd'hui respectivement par l'approche "welfariste" et l'approche "non welfariste".

L'approche Welfariste définit le bien être par le niveau d'utilité qu'atteint un individu. Ce niveau est fonction des biens et services qu'il consomme. Cette approche attache donc une grande importance aux perceptions de la personne quant à ce qui lui apporte de l'utilité, c'est à dire du bien-être. En terme de mesure du niveau du bien être, cette approche va donc privilégier des indicateurs plus <<neutres» c'est à dire qui ne privilégient pas un type de bien sur un autre, l'important étant que la personne en retire de l'utilité.

A l'opposé, l'approche <<non welfariste» définit le bien être de manière indépendante des perceptions individuelles en se basant sur ce que le planificateur estime être souhaitable pour l'individu d'un point de vue social. En terme de mesure

du bien-être, cette approche va donc se servir d'indicateurs sélectifs portant sur certains biens jugés socialement utiles. En particulier, les planificateurs vont généralement privilégier une alimentation adéquate, un meilleur accès à l'éducation, aux soins de santé, aux logements, à l'eau potable, etc. (Ravallion 1992).

On peut donc dire qu'évaluer les aspects distributifs des dépenses publics au niveau du bien-être constitue une préoccupation qui n'est pas nouvelle.

Les travaux d'Aron et Mc Guire (1970), de Meerman (1979) et de Selowsky (1979) ont défini les deux grandes approches largement utilisées de nos jours. Dans la synthèse qu'il a faite de ces approches, Van de Walle et Kimberly (1995) relève deux niveaux de complexité. Une première complexité porte sur la valorisation du bien public. En effet les biens publics sont des biens dont les prix, s'ils sont observables, reflètent rarement la valeur intrinsèque du bien. La seconde complexité porte sur l'importance du service public pour l'utilisateur. En effet, l'utilité que procure le bien dépend de plusieurs facteurs propres au bénéficiaire et ceci complique la mesure globale du bien-être. Par exemple, une école primaire pour une famille sans enfant n'a pas la même valeur comparée à une famille avec des enfants en âge de fréquenter.

Aron et McGuire (1970) ont cherché à appréhender la valeur subjective du bien public pour l'individu en estimant des prix virtuels. Cependant, les difficultés liées à une telle entreprise en ont limité l'application. Les travaux se sont orientés vers une approche moins exigeante qui consiste à valoriser un bien public à son coût marginal (Brennan, 1976). Là encore, deux tendances se sont dégagées. La première emprunte la voie d'Aaron et McGuire (1970) en tentant de prendre en compte les préférences individuelles tandis que la seconde, plus pragmatique consiste à combiner le coût unitaire des services publics et l'accès à ces services pour fournir une distribution des bénéfices.

Van de Walle (1996) a procédé à une revue critique des méthodes d'évaluation des dépenses publiques. Il ressort de son étude qu'il existe de nombreuses approches pour évaluer l'impact des dépenses publiques, mais les méthodes les plus courantes sont la méthode de l'incidence des avantages (benefit incidence analysis) et

l'approche basée sur le comportement des ménages (behavioral approach).

L'approche basée sur l'analyse de l'incidence des avantages des dépenses publiques a été fortement influencée par les études de Meerman (1979) et de Selowsky (1979) qui constituent respectivement une application à la Malaisie et à la Colombie. Cette approche à été largement suivie et de nombreuses décisions gouvernementales relatives à la répartition des ressources budgétaires dans les pays en développement ont été basées sur des recommandations formulées sur la base de cette méthode.

Dans la majorité des cas, ces études conduisent à la conclusion que les dépenses allouées aux secteurs sociaux de base (éducation primaire et santé) sont progressives contrairement à celles qui sont destinées à l'enseignement supérieur et au secteur tertiaire de la santé. La grande audience dont a pu bénéficier cette méthode s'explique en grande partie par sa simplicité et la diversité des présentations des résultats en vue de montrer le caractère progressif (ou régressif) des diverses composantes des dépenses publiques.

Castro-Leal et al. (1999) ont utilisé cette approche pour étudier l'impact des dépenses d'éducation et de santé dans un échantillon de sept pays africains. Leur travail montre que ces dépenses bénéficient peu aux pauvres comparativement au quintile le mieux aisé de la population. Pour ces auteurs, la solution au problème ne se limite pas à un simple réajustement des dépenses publiques. Il est important de prendre en compte les contraintes qui empêchent les pauvres de tirer partie des subventions des services sociaux.

L'approche comporte cependant de nombreuses limites. En effet l'analyse de l'incidence des avantages donne une vision incomplète de l'impact des dépenses publiques sur le bien-être. Non seulement elle ne permet pas de cerner tous les aspects du bien-être, mais la fiabilité des inférences distributionnelles obtenues à partir de cette approche reste conditionnée par l'homogénéité de la participation des différents groupes de ménages aux programmes mis en oeuvre. Lanjouw et Ravallion (1998) ont montré que les avantages tirés de l'éducation et des programmes de lutte

contre la pauvreté profitent d'abord aux non pauvres. Toutes choses qu'ignorent, selon eux, les approches basées sur l'incidence des avantages.

Le résultat de Lanjouw et Ravallion (1998) repose sur un modèle d'économie politique dans lequel le gouvernement, pour offrir le service public doit prélever des taxes auprès de la population non pauvre pour le financer. La contrainte de faisabilité impose que les non pauvres ne soient pas perdants puisqu'ils portent sur eux le financement. Et ce n'est que lorsque le coût marginal d'expansion du programme sera plus bas que celui-ci pourra atteindre les couches pauvres de la population. Pour tester la validité du modèle, les auteurs procèdent en régressant, pour un quintile donné le taux de participation du quintile sur le taux de participation global au sein de la région. L'application à l'Inde a corroboré la conclusion du modèle.

L'approche basée sur le comportement des ménages utilise généralement des techniques économétriques pour explorer les effets des dépenses publiques sur les biens et services pour lesquels on ne peut pas identifier des usagers spécifiques de même que l'impact sur d'autres dimensions du bien-être (Van de Walle, 1996). En général, les variations compensatoires et/ou équivalentes du revenu servent de moyen pour mesurer les aspects monétaires du bien-être tandis que les indicateurs sociaux comme le taux de mortalité, le statut nutritionnel sont utilisés comme indicateurs non monétaires de l'impact des dépenses publiques. Cette approche offre l'avantage de rendre compte de la réaction des différents groupes socio-économiques à une variation du prix des services offerts.

Cependant, elle comporte au moins deux limites importantes. D'abord, le recours à l'économétrie pose le problème de robustesse des estimateurs des effets des dépenses publiques. Un des problèmes dans l'évaluation des effets des dépenses est celui de l'identification du bien-être. La méthode qui est adoptée la plupart du temps est l'utilisation des informations issues des enquêtes. Il existe des tentatives visant à combiner l'analyse de l'incidence des avantages et l'approche basée sur le comportement des ménages. Ce procédé peut être un moyen commode pour pallier certaines insuffisances relevées plus haut. Par exemple Cox et Jimenez (1995) ont

évalué l'impact distributionnel des dépenses gouvernementales aux Philippines en intégrant les transferts nets reçus en l'absence d'intervention publique dans un modèle de comportement.

Depuis le début des années 1990, de nombreux modèles d'équilibre général ont été construits pour étudier les effets des politiques de stabilisation et d'ajustement structurel dans les pays en développement. Cependant, la méthode de désagrégation des ménages en catégories ou groupes socio-économique qu'impose la matrice de comptabilité sociale utilisée dans ces modèles revient en fait à baser l'analyse sur des ménages représentatifs. Cela constitue l'une des faiblesses de cette approche lorsqu'il s'agit d'aborder la question de la pauvreté car, dans ce cas, elle réduit le champ de l'analyse à la seule comparaison intergroupe, la question essentielle de la comparaison intra-groupe étant considérée comme impossible (Patry, 2001).

C'est dans ce cadre que Décaluwé, Patry, Savard et Thorbecke (1999) ont construit un modèle d'équilibre général calculable (EGC) d'une économie de développement type incorporant la dimension de la pauvreté. Ce modèle se distingue par trois éléments. D'abord, il propose une fonction de distribution Bêta (réputée plus flexible que les fonctions log-normale et Pareto) pour caractériser la distribution des revenus dans chaque groupe de ménages. Ensuite, les distributions intra-groupe des revenus sont spécifiées dans le but de se conformer aux caractéristiques des groupes socio-économiques. Enfin, le modèle comporte une ligne de pauvreté endogène déterminée sur la base d'un panier de consommation unique couvrant les besoins essentiels de la population.

Il faut noter cependant que les décideurs de politique économique sont surtout intéressés de savoir qu'elle serait l'incidence d'une réforme des dépenses publiques. Plus spécifiquement, dans quelle proportion une hausse de ces dépenses améliore l'accès des populations défavorisées aux services de base. La méthode de l'incidence moyenne ne pourrait répondre à cette question que si on suppose que l'expansion des services publics bénéficiera aux catégories de population proportionnellement au gain actuel. Ceci n'est pas forcément le cas, et ce n'est généralement pas le cas dans la

provision des services publics. En effet, les mesures d'expansion des services publics visent généralement à améliorer l'accès au niveau des groupes de population les plus défavorisés par la distribution actuelle. Et dans ce contexte, il est raisonnable de s'attendre à ce que ces groupes de populations bénéficient relativement plus de telles mesures que ceux qui sont les mieux favorisés.

L'ambition de la méthode d'analyse d'incidence marginale est de fournir une réponse à cette préoccupation. Van de Walle dans Bourguignon et Stern (2003) présente une synthèse de ces différentes approches. Comme l'a souligné Younger (2003) ces différentes méthodes ne mesurent pas toujours la même marge et elles n'ont d'ailleurs aucune raison de le faire dans la mesure où plusieurs variations marginales peuvent être d'un intérêt pour le décideur politique : marge relative à une expansion du programme, à une réduction de coût de participation, à une amélioration de qualité des services.

L'approche méthodologique choisie dans cette étude est dictée par la disponibilité des données. Elle s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'incidence moyenne des dépenses publiques. Une approche paramétrique sera ensuite utilisée pour examiner les effets des dépenses publiques sociales sur la pauvreté.

Section 2 : Approche méthodologique

2.1. Techniques d'analyse

Pour la vérification de nos hypothèses, l'approche méthodologique utilisée sera basée sur deux techniques d'analyse, basée d'une part sur l'incidence moyenne pour les deux premières hypothèses, et d'autre part l'effet marginal par un modèle paramétrique pour la dernière hypothèse.

-L'incidence moyenne

L'incidence moyenne permet de connaître la distribution actuelle des dépenses publiques au sein de la population. Pour faciliter la présentation, nous prendrons le cas des dépenses en éducation.

Les dépenses totales d'éducation sont réparties dans les trois niveaux (primaire, secondaire, supérieur indexé par i). La population étant découpée en quintiles de bien-être ou selon tout autre critère pertinent (région, sexe,...), la part des dépenses publiques profitable au quintile j peut être estimée par l'équation suivante:

3

Bj = ? nij .Di / ni (E1)

i =1

nij est le nombre d'individus du groupe j ayant accès au service i, ni est le nombre total des individus fréquentant le niveau d'enseignement i, Di les dépenses totales en éducation pour le niveau i (le coût unitaire vaut alors Di/ni).

L'incidence des dépenses publiques sur le quintile j dépend ainsi de deux facteurs:

L'allocation intra sectorielle du budget notamment en faveur des services les plus utilisés par le groupe j et la fréquentation relative de ces services par le groupe j. Par exemple, si la couche la moins aisée de la population fréquente relativement plus le niveau primaire, le bénéfice tiré des dépenses publiques sera d'autant plus grand que l'allocation des dépenses publiques accorde une importance plus grande au niveau primaire qu'aux autres niveaux.

Dans la pratique, on procède selon une méthodologie qui peut être décomposée en trois étapes :

- 1ère étape : Identifier les usagers des services publics

Si les données disponibles au niveau des structures qui fournissent les services publics permettent généralement de caractériser avec précision les services utilisés,

elles ne sont pas assez détaillées pour permettre une discrimination des usagers selon le niveau de bien-être. C'est pourquoi on recourt aux données d'enquêtes auprès des ménages. Celles-ci malheureusement permettent rarement de distinguer selon la nature, la qualité des services reçus ou le type de structure qui a fourni ces services.

- 2ème étape : Estimer la valeur du service reçu

La manière de valoriser le bénéfice reçu est certainement l'une des principales faiblesses de la méthode du benefit incidence analysis. On procède typiquement en divisant le niveau des dépenses publiques par le nombre de bénéficiaires de ces services pendant la période couverte par les dépenses. Il est évident qu'une telle manière de procéder est loin de refléter les différences au niveau de la nature ou de la qualité des services reçus.

L'idéal serait de disposer des données sur les dépenses courantes aussi bien par région que par type de service : éducation primaire, secondaire ou supérieure, soins de santé primaire, secondaire,... Ceci permettrait d'estimer des coûts unitaires plus proches de ceux des services auxquels ont accès les ménages. Cependant, il est difficile d'obtenir des données aussi désagrégées.

- 3ème étape : Imputation des bénéfices et agrégation

Après avoir identifié les bénéficiaires et estimé le coût unitaire du service, la dernière étape consiste à affecter ce coût unitaire comme proxy du bénéfice reçu et à agréger les individus selon le découpage adopté pour le niveau de bien-être. L'objet de l'analyse sera l'individu car il s'agit de l'accès à la santé et à l'éducation.

-Evaluation d'impact des dépenses publiques sur les conditions de vie des populations.

La méthode précédente donne une photographie de la distribution des dépenses publiques à un moment donné. La critique la plus fréquente qu'on lui porte est qu'elle ne montre pas l'impact qui résulterait d'une expansion de ces services publics.

Dans cette étude, il sera question d'analyser l'impact que revêtent ces dépenses publiques sur la mesure de pauvreté. Pour analyser cet impact nous permettant de vérifier notre troisième hypothèse, nous utiliserons un modèle de données en panel qui mettrait en relation les dépenses publiques sociales (en éducation et en santé) et les indices de pauvreté (FGT) au niveau départemental sur la période des enquêtes effectuées au Bénin et couvrant notre période d'étude.

Le terme «données de panel» se réfère à une combinaison des séries temporelles simples (données portant sur un individu observé sur une période) et des données en coupe instantanée (données portant sur plusieurs individus observés à un moment donné). Un panel présente donc un ensemble d'individus (ménages, pays, départements, etc...) observé sur une période donnée. En plus du fait qu'elles permettent de prendre en compte à la fois les données indexées sur le temps et celles sur les individus, les données de panel permettent également d'avoir plus de données, plus de variabilité et moins de colinéarité.

En matière de données de panel, on distingue deux types de modèles : les modèles à effets communs et les modèles à effets individuels. Les modèles à effets communs sont ceux formulés sous l'hypothèse d'uniformité des comportements entre les individus. Ceci revient à supposer que les différents coefficients du modèle sont indépendants du temps et identiques entre les individus. Ce genre de modèle se spécifie de la façon suivante :

Yit = á + âXit + vit (E2)

vit représente le résidu (supposé suivre une loi normale).

Les modèles à effets individuels se subdivisent en deux groupes : les modèles à effets fixes et ceux à effets aléatoires. Le choix de l'un ou l'autre de ces deux groupes est déterminé par le test Hausman.

Largement utilisés dans l'analyse des données de panel, les modèles à effets fixes sont ceux pour lesquels les effets individuels sont représentés par les constantes déterministes. Ainsi le modèle s'écrit :

Yit = ái + âXit + vit (E3)

Alors que les modèles à effets aléatoires s'écrivent :

Yit = u + âXit + åit (E4)

Où on adopte la décomposition suivante pour le terme d'erreur : åit = ái + vit

Les variables ái désignent ici les effets individuels qui représentent l'ensemble des spécificités structurelles ou atemporelles de la variable endogène, qui diffèrent selon les individus. On suppose ici que ces effets sont aléatoires. Le processus stochastique désigne la composante du résidu total åit; orthogonale aux effets individuels et aux effets temporels.

Pour cette étude, le modèle général sera sous la forme:

Pit = ái + âXit + åit (E5)

Où P représente la variable endogène caractérisée par les indices de pauvreté tels que notifié dans notre hypothèse, Xit désigne les variables explicatives caractérisées par

le choix des variables, ái étant l'effet individuel, åit le terme d'erreur, i et t désignent respectivement les individus et le temps.

L'hypothèse no 3 est formalisée à partir de la relation fonctionnelle qui pouvait exister entre le montant des dépenses sociales et les indices de pauvreté.

Ainsi, de façon spécifique, le modèle se présente de la manière suivante:

Pit = áit + b1éduit + b2santit + b3indic2000i + b4indic2002i +b5indic2006i +åit (E6)

Avec P comme indice de pauvreté décomposée en trois sous variables endogènes à savoir :

-P0 l'incidence de pauvreté.

-P1 la profondeur de la pauvreté.

-P2 la sévérité de la pauvreté.

Les variables exogènes sont caractérisées d'une part par les dépenses sociales en éducation (édu) et en santé (sant) prises de façon distincte au niveau départemental.

Indic représente la variable indicatrice caractérisée par le montant alloué par l'Etat au cours des années de l'étude. Elle est une variable binaire qui prend la valeur 1 pour les dépenses sociales et 0 pour autre, á l'effet individuel, b1 , b5 représentent les coefficients à estimer, å est terme d'erreur, i et t représentent respectivement les individus observés (ici les départements) et le temps.

L'estimation du modèle se fait par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) sur le logiciel STATA (Version9). Aussi pour la validation du modèle à effet retenu, des tests économétriques sont nécessaires avant d'interpréter les résultats au seuil de 5 %.

Il sera donc question de mettre en relation ces dépenses publiques sociales et la mesure de pauvreté à savoir les indices FGT.

L'analyse ici étant de montrer qu'il existe une amélioration du bien-être lorsque le gouvernement pratique de meilleurs niveaux de dépenses sociales. Le signe attendu est positif et significatif ; l'objectif est de mieux appréhender la contribution de chaque secteur social au niveau départemental.

Après la spécification du modèle, nous procéderons à une série de tests économétriques pour la validation du modèle avant l'interprétation des résultats.

- Test d' hétéroscédasticité

La condition de vérification du test d' hétéroscédasticité s'écrit alors comme

suit:

V (åi)= s2 i?0

Pour vérifier cette hypothèse nous utiliserons le test de Breuch-Pagan, qui consiste à vérifier si le carré des résidus peut être expliqué par les variables du modèle. Si c'est le cas il y a hétéroscédasticité.

- la qualité de régression R2

- le test de significativité global du modèle de Fisher

- le test de normalité de Jarque-Bera

Le modèle développé pour la troisième hypothèse est essentiellement un outil d'analyse quantitative qui nous permet d'apporter notre modeste contribution à la compréhension de l'impact potentiel des ressources internes de la puissance publique sur le bien-être au Bénin.

2.2. Choix de l'indicateur de pauvreté

Un indicateur de pauvreté est une variable proxy mesurable et aussi près de la réalité que possible d'une dimension particulière spécifié dans l'espace de la pauvreté. L'indicateur de pauvreté est différent d'une mesure de pauvreté et aussi d'indice de pauvreté. L'indice de pauvreté est une fonction de l'indicateur de pauvreté (revenu) sur l'ensemble de la population. L'indicateur permet de déterminer si le ménage ou l'unité statistique sur laquelle porte l'étude est ou non pauvre (mesure de pauvreté). L'indice de pauvreté mesure la proportion de pauvres au sein d'une population.

La mesure de la pauvreté se fonde sur la détermination d'une ligne (ou d'un seuil) frontière après la correction de la consommation pour donner une consommation par tête ajustée dans le ménage. Il restera à fixer le minimum du seuil acceptable pour atteindre le niveau de vie standard de la société de référence. Cela conduit à la distinction entre ligne absolue et ligne relative. Le seuil de pauvreté sera le minimum requis pour couvrir les besoins calorifiques par jour (2400cal/j). On détermine ensuite la dépense qu'il faut pour atteindre les 2400 calories à partir des produits alimentaires les plus consommés. En admettant que les besoins non alimentaires représentent la moitié de ceux alimentaires on arrive à fixer la ligne. Toute personne dont la consommation par tête ajustée n'atteindrait pas ce niveau sera considérée comme pauvre.

Dans notre analyse, Les ménages béninois ont été subdivisés en cinq catégories suivant le niveau de bien être mesuré par les dépenses annuelles ; La dépense moyenne annuelle d'un ménage béninois est de 829286 FCFA soit 69107 FCFA/mois. Les ménages ayant un niveau de dépense inférieur à la moyenne annuel sont considérés comme pauvres.

2.3. Source et collecte des données

Étant donné que l'objectif principal de notre étude est d'analyser l'impact des dépenses publiques sur le niveau du bien-être des populations vulnérables, les données recueillies proviennent des enquêtes ménages réalisées au Bénin à savoir l'Enquête Légère Auprès des Ménages (ELAM), Enquête sur la Conditions de vie des Ménages(ECVR) et l'Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des Ménages(EMICoV) . A cela s'ajoutent d'autres sources principales: l'INSAE, la DGE, le Ministère de l'éducation, le Ministère de la Santé, le Ministère de l'Economie et des Finances.

Dans le cadre de notre étude nous retenons la période allant de 2000 à 2006. Cette période inclus les années pendant lesquelles ont été réalisées les enquêtes ménages au Bénin. Cependant, premièrement l'analyse liée à la technique d'incidence se fera à partir des données de l'enquête EMICoV réalisée en 2006 afin d'appréhender la comparaison distributive des parts obtenues par les catégories sociales. Ensuite, nous retenons les trois enquêtes réalisées en 2000, 2002 et 2006 à savoir l'ECVR, le QUIBB et l'EMICoV pour interpréter les résultats mettant en évidence l'impact des dépenses sociales sur les indices de pauvreté.

CHAPITRE 2 : SITUATION DES DEPENSES PUBLIQUES

Section 1: Structure des dépenses publiques

1.1. Répartition des dépenses gouvernementales

Les dépenses publiques constituent un instrument important dont se sert la puissance gouvernementale pour améliorer le bien-être collectif et individuel. L'objectif étant de mettre en place une politique économique favorable à une forte croissance indispensable à la réalisation des politiques de lutte contre la pauvreté. Le graphique suivant illustre l'évolution des dépenses sociales totales de l'Etat béninois au cours de ces dernières années.

Graphe1: Evolution des dépenses totales de 2000 à 2006 (en milliard de F CFA)

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50

0

 
 
 
 

Dépenses totales

 
 

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

 
 

Source: Réalisé par les auteurs à partir des informations budgétaires de la DGAE/MEF.

L'examen du graphique montre que les dépenses totales de 2000 à 2006 ont connu une évolution assez relative. Mais on observe une baisse sensible en 2004 qui

se traduit par un creux. L'évolution des dépenses totales de l'Etat béninois s'explique par les politiques de stratégies sociales de l'Etat visant à réduire la pauvreté grâce à des programmes de lutte contre le paludisme, la politique liée à l'accès à l'éducation pour tous; en l'occurrence les filles.

1.2 : Répartition des dépenses gouvernementales sectorielles (en matière d'éducation et de santé)

Les dépenses de santé et d'éducation sont justifiées si elles améliorent le niveau de vie des populations et permettent de prévenir et soigner des maladies. Selon Filmer et al (1998), la structure des dépenses sociales en conditionne l'impact.

-La répartition des crédits alloués au secteur éducatif

Les crédits gouvernementaux accordés à l'éducation ont connu une évolution assez particulière au cours de la période d'étude comme en témoigne le tableau cidessous.

Tableau1 : Parts du budget de l'éducation dans le budget de l'Etat

Années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Éducation/Budget National(%)

10,8

17,2

3,7

4,0

4,7

4,8

23,5

Source: Calculs faits à partir des informations du budget national

Le gouvernent béninois en général affecte à l'éducation moins de 20% du budget national. La dotation de 2006 est celle qui a dépassé le seuil de 20%. Celle de 2002 est la plus faible rapportée au budget national. En d'autres termes, les rapports de crédits affectés à l'éducation indiquent que les ressources allouées au système éducatif ont connu une évolution en dent de scie.

Graphe2: Evolution du budget affecté à l'éducation de 2000 à 2006. (en milliards)

120

100

40

20

80

60

0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

éducation

Source: Graphique réalisé par les auteurs à partir des informations budgétaires de la DGAE/MEF

L'analyse du graphique montre une évolution en dent de scie du budget alloué à l'éducation. Les ressources affectées à l'éducation représentent en moyenne 9,8% des ressources budgétaires. Les dépenses de fonctionnement absorbent une part plus importante de ces dépenses: près de 20% des dépenses publiques allouées au secteur en 2006.

Les dépenses en investissement bien que relativement faibles sont en majorité utilisées pour les besoins en infrastructures (construction d'écoles primaires, secondaires et d'amphithéâtre) et l'achat d'équipements.

En ce qui concerne les ordres d'enseignement, les affectations des ressources présentent plusieurs disparités. Les variations au niveau de l'enseignement primaire et secondaire sont consignées dans le tableau ci-dessous.

Tableau 2: Variations des crédits affectés à l'enseignement primaire et secondaire

années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

variations

 

1.09

1.14

1.16

1.23

1.05

1.00

Source: Calculs faits à partir des informations budgétaires.

Tableau 3: Variations des crédits affectés à l'enseignement supérieur

Années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

variations

 

1.05

1.10

1.27

1.02

1.01

1.00

Source: Calculs faits à partir des informations budgétaires.

De l'analyse des tableaux, on assiste à une variation quasi identique des crédits affectés aux ordres de l'enseignement. Les ressources mobilisées au niveau de l'enseignement primaire et secondaire puis celui du supérieur ont connu une évolution en dent de scie. Elle est plus forte respectivement en 2004 et en 2003 au niveau de l'enseignement primaire et secondaire puis celle du supérieur. Cependant, elles sont relativement faibles et dû à la volonté des gouvernements à orienter une bonne partie des ressources vers des secteurs plus productifs à court terme.

Tableau4: Dotation des directions départementales de l'éducation de 2000 à 2006(en millier de F CFA)

 

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Atacora/Donga

2292583

2118091

2051903

2282655

2599707

2260670

2845696

Atlantique/Littoral

7119588

7062487

6565645

12883432

16077096

15856461

19918527

Alibori/Borgou

2866389

3067321

2994369

5341490

6329532

6690685

7607833

Ouémé/Plateau

5876485

5639018

4734924

6763317

7373283

9118243

8822986

Mono/Couffo

3405789

3477623

2992751

3823187

4934020

3972729

5008177

Zou/Collines

4596026

4703518

4582933

4972856

6128434

5879104

7069962

Total

26156860

26068058

23922525

36066937

43442072

43777892

51273181

Source: DRFM/ MENRS/MEPS

Les dotations départementales affectées à l'éducation ont connu une évolution presque en dent de scie de 2000 à 2003. De 26,156 milliards en 2000, on est passé à 23,922 milliards en 2003.

Cette situation se confirme par la baisse constatée au niveau national au cours de la même période. A partir de 2003, on assiste à une augmentation de 36,066 milliards à 43,777 milliards en 2005, puis à 51,273 milliards en 2006.

-La répartition des crédits en santé

Le secteur de la santé contrairement à l'éducation connaît un traitement assez difficile malgré les efforts manifestes des pouvoirs publics. Les parts du budget alloué à ce secteur bien qu'ils aient connu une augmentation en 2000 jusqu'en 2006 restent relativement faibles. Moins de 5 milliards sont accordés aux services de santé durant ces dernières années. Les données sont consignées dans le tableau suivant.

Tableau 5: Parts du budget de la santé dans le budget de l'Etat

Années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Santé/Budget

2,00

7,00

7,70

8,00

8,10

9,00

9,60

National(%)

 
 
 
 
 
 
 

Source: Calculs faits à partir des informations budgétaires.

Contrairement à l'éducation, la part des ressources mobilisées au profit du secteur de la santé reste relativement très faible au Bénin. Malgré l'accroissement peu relatif du rapport de crédit de 2000 à 2006, moins de 10% du budget national est consacré aux soins de santé des populations.

Graphe 3: Evolution du budget affecté à la santé de 2000 à 2006 ( en milliard)

45

40

25

20

50

35

30

15

10

5

0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Santé

Source: Graphique réalisé par les auteurs à partir des informations budgétaires de la DGAE/MEF

Le graphique ci-dessus présente l'évolution des dépenses publiques à l'endroit du secteur de la santé. On constate une augmentation substantielle des dépenses publiques en santé. Ces ressources mobilisées par l'Etat au profit de la santé de la période de 2000 à 2006 représentent en moyenne 7.8% du budget national dont 5.02% en besoin de fonctionnement et 2.78% pour les besoins en équipement soit la moitié des besoins de fonctionnement. Cependant, les ressources mobilisées par le gouvernement au profit de la santé sont restées relativement faibles.

La faiblesse des ressources au niveau de la santé s'explique par une politique peu développée des pouvoirs publics.

Dans cette étude, notre analyse sur la santé se focalisera spécifiquement sur la santé maternelle et infantile à travers les services de vaccination et des soins de santé à travers la prévention des maladies (lutte contre le paludisme). Ce choix est motivé par la contrainte de disponibilité des données, mais se justifie également du point de vue des effets distributifs des dépenses publiques. En effet, la santé de la mère et de l'enfant est liée, et il est certain que l'état de santé de l'enfant aura un impact sur son état de santé une fois adulte et ses capacités à accumuler du capital humain. Bref,

améliorer la santé maternelle et infantile est bénéfique aux individus, mais aussi à la société en général du fait des externalités positives qui peuvent en résulter plus tard.

Les variations liées aux services de santé, aux soins maternelles et infantiles, puis des services de vaccination sont consignées dans les tableaux.

Tableau6: Variations des crédits affectés aux services de vaccination (11-23 mois)

Années

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Variations

 

1.018

1.021

1.041

1.15

1.20

1.31

Source: Calculs faits à partir des données du ministère de la santé publique

Tableau 7: Variations des crédits affectés à la lutte contre le paludisme

Années

 
 
 
 
 
 
 
 

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Variations

 

1,045

1,035

1,056

1,15

1,21

1,19

Source: Calculs faits à partir des données du ministère de la santé publique

Il ressort que les dotations affectées aux services de la santé ici étudiées ont connu une évolution presque identique à celle des ressources affectées à la santé par le budget national. Elle est plus faible en 2000 et plus élevé en 2006. Malgré la faible part réservée par le budget national au secteur de la santé, les services utilisés ont quant à eux connu un accroissement peu relatif à partir de 2004 avec un taux de 15%, 20% et 31% au niveau des services de vaccination d'une part et d'autre part de 15%, 21% au niveau des services de lutte contre le paludisme ; mais avec un recule en 2006 au niveau de ce service avec un taux de 19%. Cela peut être dû à l'importance que porte l'Etat béninois à mobiliser les ressources vers ces services en vue d'améliorer le niveau de besoin substantiel des populations pour un mieux-être.

Tableau 8: Dotation des directions départementales de la santé de 2000 à 2006

 

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Atacora /Donga

300209000

680755000

639922500

692562000

937515000

1178209000

955302000

Atlatique/Litto-ral

331175000

876689500

966969000

768112000

905370000

1047530000

1076779000

Alibori/Borgou

276012000

647349250

619510600

847971000

1122204000

1094223000

1005433000

Ouémé/Plateau

356107000

766320500

702310800

953370000

1024575000

1073425000

1011908000

Mono/Couffo

281535000

619155000

587143450

680643000

706336000

944716000

867618000

Zou/Collines

353722000

767098250

704497850

938954000

781891000

1122132000

968147000

Total

1898760000

1386253250

220354200

4881618000

5477891000

6460235000

5885187000

Source: DRFM/MSP

Les dotations départementales ont évolué de 1,898 milliards de 2000 à 4,881 milliards en 2003, puis de 5,477 milliards en 2004 à 6,460 milliards en 2005 avant de connaître une baisse en 2006 de 5,885 milliards. Bien que l'évolution soit erratique, il faut noter que depuis 2002, le seuil des 4 milliards est franchi, indiquant ainsi toute l'importance que le gouvernement accorde au niveau intermédiaire et périphérique de la pyramide sanitaire.

Graphe 4 : Part des dépenses d'éducation et de santé dans les dépenses totales de 2000 à 2006 (en milliard)

5E+11
5E+11
4E+11
4E+11
3E+11
3E+11
2E+11
2E+11
1E+11
5E+10
0

 

éducation

santé

dépenses totales

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Source: Réalisé à partir des données de la DGAE/MEF, de DNPP, de DSRP, de SCRP

Globalement, les parts affectées aux deux secteurs prioritaires du secteur social dans les dépenses totales ont connu une particularité au niveau de chaque secteur. Un accroissement du budget de l'Etat a favorisé un accroissement des dépenses au niveau des secteurs sociaux. Cela peut être dû à la prépondérance des objectifs fixés par les gouvernements dans le secteur de l'éducation et de la santé malgré la multiplicité des besoins ressentis par les autres secteurs. Ceci témoigne d'une politique sociale volontariste, destinée à i) accroître le niveau d'instruction des populations et en particulier des filles, ii) améliorer la santé de toutes les couches de la population, iii) accroître le revenu par tête d'habitants. Toutefois, des efforts restent encore à faire, car la part des dépenses sociales dans le budget national demeure très faible, surtout en éducation à travers la recherche, la construction d'infrastructure scolaire et la formation des cadres du système éducatif et puis en santé à travers la mise à jour du matériel d'hospitalisation, la construction de nouvelles zones sanitaires, la gratuité de certains services de santé.

-Evolution des indices de pauvreté (FGT)

Comme nous l'avons souligné dans l'introduction, la pauvreté a un caractère multidimensionnel. Elle peut en effet être analysée suivant une approche monétaire, en fonction du revenu ou de la dépense par tête ou suivant une approche non monétaire, fondée sur un indice composite de niveau de vie construit sur la base des conditions de vie et du patrimoine des ménages (in SCRP 2007, page45). Dans le présent document, les indices FGT ont été utilisés comme mesure de bien-être pour des raisons déjà évoquées dans le chapitre antérieur. Le graphique suivant présente l'évolution de ces indices de pauvreté tant au niveau national que départemental au cours des années correspondant à notre étude ont été réalisées des enquêtes ECVR, QUIBB et EMICoV.

Graphe5: Evolution des indices de pauvreté niveau national de 2000-2002-2006

0,35

0,25

0,15

0,05

0,4

0,3

0,2

0,1

0

2000 2002 2006

P0

P1

P2

Source: Réalisé à partir des données ECVR (1999/2000), QUIBB (2002), EMICoV (2006)

Les indicateurs renseignés sont issus de l'exploitation des bases de données des enquêtes réalisées auprès des ménages en utilisant les mêmes seuils de pauvreté

tout en tenant compte de l'inflation entre les périodes. Les sources utilisées concernent l'Enquête sur les conditions de vie des ménages ruraux, (ECVR2, 1999/2000), l'Enquête Légère Auprès des Ménages (ELAM 1999), le Questionnaire des Indicateurs de Base du Bien-être (QUIBB) de 2003 dont les informations sont relatives à l'année 2002 et l'Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de vie des ménages en République du Bénin (EMICOV) dont les informations sont relatives à l'année 2006.

L'analyse de ce graphique montre qu'au cours des enquêtes effectuées au Bénin, les indices de pauvreté ont connu une évolution assez relative.

Globalement, la pauvreté monétaire s'est aggravée sur la période 1999/2000 à 2006. Au niveau national, l'incidence de la pauvreté monétaire (P0) a connu un léger recul passant de 29,6% en 1999/2000 à 28,4% en 2002. Par contre, on note un relèvement de celui-ci entre la période 2000-2006. Ainsi donc l'incidence de la pauvreté monétaire (P0) passe de 28,4% en 2002 à 37,5% en 2006. Parallèlement, l'indice de profondeur de la pauvreté (P1) a connu une faible augmentation, passant de 0,087 en 1999-2000 à 0,117 en 2006.

L'inégalité parmi les pauvres s'est aggravée au niveau national. Cette situation s'explique notamment par l'augmentation très marquée de l'indice de sévérité au sein des populations.

Graphe6 : Evolution des indices de pauvreté au niveau départemental de 2000- 2002-2006

0,45

0,35

0,25

0,15

0,05

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0

Alibori
Ata ro ra
Atlantique
Borqou
Co!lines
Couffo
Donqa
Littoral
Mono
Ouerne
Plateau
Zou
Alibori
Ata ro ra
Atlantique
Borqou
Collines
Couffo
Donga
Littoral
Mono
Ouerne
Plateau
Zou
Alibori
Ata ro ra
Atlantique
Borqou
Collines
Couffo
Donqa
Littoral
Mono
Ouerne
Plateau
Zou

2000

2002

2006

P0

P1

P2

Source : Réalisé à partir des données ECVR, QUIBB, EMIcOV

L'examen du graphique montre, à travers les enquêtes effectuées au Bénin que les indices de pauvreté ont connu une variabilité au niveau des départements. En 2000, le département du Borgou (45%) et du Couffo (47,20%) sont les départements qui contribuent le plus à l'incidence nationale de la pauvreté. On enregistre le même constat au niveau de la profondeur dans ces mêmes départements.

Cependant, l'inégalité parmi les pauvres est plus accentuée au niveau des départements de l'Atacora (16,05%) et du Littoral (9,15%).

En 2002, ce sont les départements de l'Atacora (43,5%), de la Donga (37,3%) et du Mono(39,8%) qui ont contribué le plus à l'incidence de la pauvreté, à la profondeur et à la sévérité de la pauvreté.

Les départements de l'Alibori (42,5%), du Couffo (40,4%), du Plateau(40,3%), et de l'Atlantique(39,6%) contribuent le plus à l'incidence nationale de la pauvreté en 2006. Le constat est pratiquement le même en ce qui concerne la profondeur et la sévérité de la pauvreté, sauf que le département du Borgou remplace celui de l'Alibori au sein des quatre départements contribuant le plus à la pauvreté nationale.

Section 2 : Consommation des ménages des services publics

La consommation des ménages des services publics se traduit par la proportion des catégories sociales ayant accès à l'éducation et à la santé.

2.1. Le secteur de l'éducation

Réaliser un accès équitable aux services publics d'éducation dans un pays les ressources sont limitées constitue un réel défi. Dans cette section, nous effectuons

une analyse descriptive sur les ménages ayant accès aux services publics d'éducation pour décrire l'équité.

Une telle analyse, aussi descriptive qu'elle puisse paraître présente des disparités intéressantes par rapport à l'accès des différentes couches à l'éducation. Un examen de l'utilisation des services d'éducation selon le niveau de vie est révélateur de la tendance au niveau de l'équité. Le tableau qui suit présente le taux de fréquentation selon le niveau de vie, Il porte sur les individus de 6 à 20 ans, tranche d'âge qui correspond à celle des individus en âge de fréquenter le primaire, le secondaire ou le supérieur.

Tableau9 : Evolution du taux d'utilisation des services de l'éducation

 

Primaire
%

Secondaire%

Supérieur%

Ensemble%

Quintiles

Plus pauvres

14,18

2,65

0

16,83

Pauvres

20,2

4,77

0,08

25,05

Moyen

25,43

9,19

0,26

34,88

Riches

27,74

21,72

1,35

57,05

Plus riches

33,98

41,28

15,42

84,44

Source : Réalisé à partir des enquêtes ménages EMICoV (2006)

De par le tableau, il ressort une inégalité au sein des quintiles. Ainsi, le taux de fréquentation est de 16,83% pour le quintile le plus pauvre contre 84,44% pour le quintile le plus riche au moment de l'enquête. Cette faiblesse s'explique par le manque de moyens de la part des populations pauvres à prendre en charge les besoins en éducation de leurs enfants.

Qu'en est-il de la consommation des services de santé ?

2.2. Le secteur de la santé

Le tableau qui suit présente, pour quatre types de vaccins recommandés les taux de participation selon le quintile de niveau vie. Il ne porte que sur la population ayant effectivement besoin du service.

Tableau10 : Taux de vaccination selon le quintile (11-23mois)

 

BCG %

DPT %

POLIO %

 

1

2

0

1

2

3

Quintiles

 
 
 
 
 
 
 

Plus pauvres

73,11

65,42

55,41

5,90

76,87

65,13

47,49

Pauvres

82,59

75,00

65,96

12,40

80,91

70,46

52,78

Moyen

88,52

81,61

72,21

11,00

84,13

73,61

56,24

Riches

92,47

85,63

78,76

16,40

86,84

78,51

58,64

Plus riches

97,37

93,28

88,69

22,30

92,84

87,99

69,18

Ensenble

85,81

79,06

70,84

17,20

83,62

74,16

55,95

Source : Réalisé à partir des enquêtes ménages EMICoV (2006)

Le découpage en quintile est opéré sur cette même population en imputant à

l'individu la valeur du score obtenu par le ménage dans l'analyse en correspondances multiples. Le taux de participation relative représente, au sein d'un groupe donné, la proportion de la population qui a effectivement utilisé le service.

L'analyse de l'accès aux services de vaccination présente un intérêt particulier pour plusieurs raisons. Tout d'abord, certains de ces services sont généralement gratuits. D'autre part, ils sont au coeur des préoccupations aussi bien des autorités publiques que des partenaires au développement notamment l'UNICEF et l'OMS et les actes le démontrent bien : gratuité ou subventions, campagnes de vaccination,... . Les taux sont très variables selon le type de vaccination dans la mesure où elle est certainement le type de service de santé le plus accessible à tous.

Pour la polio par exemple, le taux de participation pour la première dose (dose 0) est peu élevé quel que soit le quintile. Par contre, il est élevé pour les autres doses, atteignant même 83.62% pour la deuxième. Ceci peut s'expliquer par le fait que la première dose est administrée à la naissance et comme les femmes sont peu nombreuses à accoucher dans les structures sanitaires, elles sont peu nombreuses à s'y rendre pour faire administrer à leurs bébés la dose 0. Par contre, pour les autres doses, les agents vaccinateurs se rendent généralement dans les ménages et cette politique semble porter fruit au vu du taux de participation élevé. Le tableau qui suit présente le taux d'accès à la moustiquaire selon le quintile de niveau de vie. Ce tableau présente une grande disparité entre les deux quintiles extrêmes. Contrairement aux services de la vaccination, les taux sont peu élevés et les disparités sont prononcées selon le quintile de niveau de vie. De plus, 14,27% des plus pauvres disposent de moustiquaires contre 23,88% pour le quintile le plus aisé. Soit près du double du quintile le plus aisé. Cette tendance trouve sa source dans les profondeurs d'une insuffisance financière de la part des ménages pauvres d'une part et d'autre part, l'analphabétisme des chefs de ménage pauvre à connaître l'importance de la moustiquaire.

Tableau 11 : Taux d'accès à la moustiquaire selon les quintiles

Quintiles

POSSESSION de MOUSTIQUAIRE (%)

Plus pauvres

14,27

Pauvres

17,07

Moyens

19,87

Riches

22,48

Plus riches

23,88

Source : Réalisé à partir des enquêtes EDSB (2006)

Il ressort donc que si l'élargissement de la couverture sanitaire est indispensable pour améliorer l'accès des populations aux services de santé en général et des ménages les plus défavorisés, des actions de sensibilisation de la part des pouvoirs publics doivent viser à modifier les comportements surtout au niveau de la santé des quintiles les plus pauvres.

Au regard de toute l'analyse développée dans ce chapitre, la dynamique de la pauvreté semble contraster avec celui des efforts consentis par l'Etat pour juguler la pauvreté au Bénin. L'analyse statistique et économétrique devrait nous renseigner davantage sur le rôle qu'a joué la puissance publique dans l'amélioration du bien-être au Bénin.

CHAPITRE 3 : ANALYSE SUR LES ELEMENTS EMPIRIQUES DES DEPENSES PUBLIQUES SOCIALES AU BENIN

L'influence des dépenses publiques sociales dans la réduction de la pauvreté au Bénin pourra être analysée grâce aux résultats des travaux réalisés à partir des deux modèles présentés dans le premier chapitre. A cet effet, il sera procédé à l'analyse des résultats de l'incidence des dépenses sociales (éducation et santé) et à l'analyse de l'impact de ces dépenses sur les indices FGT.

Section 1: Incidence des dépenses publiques sociales

Cette section présentera les résultats et les analyses sur l'incidence des dépenses sociales en éducation et en santé.

1.1. Le secteur de l'éducation

Dans la présentation du tableau n°12, il faut rappeler que les estimations de coûts unitaires ont été combinées aux variables de l'enquête ménage (EMICoV) relative à la scolarisation pour estimer la répartition des dépenses publiques courantes à chaque catégorie sociale définie dans le chapitre antérieur. Le tableau présente deux statistiques : le montant moyen du transfert par tête et la part reçue des dépenses publiques dans le total. Cette dernière statistique est calculée en rapportant le transfert total reçu par un groupe donné à la dépense de chaque secteur.

Tableau 12 : Incidence des dépenses publiques en éducation en 2006

Quintiles

Primaire et
Secondaire

Supérieur

Ensemble

Total (FCFA)

part %

Total(FCFA)

part

%

Total(FCFA)

part

%

 
 
 
 
 
 

Plus pauvres

32784306

0,04

0

0

3278306

0,03

Pauvres

45824118

0,05

17353668

0,07

47559487

0,05

Moyen

62242668

0,07

5206106

0,02

67448775

0,06

Riches

104529671

0,12

27765903

0,11

132295575

0,12

Plus riches

123587859

0,15

302532654

0,24

426120513

0,40

Source : Calculs fait par les auteurs.

Le tableau ci- dessous montre que le quintile le moins aisé de la population reçoit environ 3% des dépenses contre 40% pour le quintile le plus aisé. La disparité est moins prononcée au niveau des dépenses d'éducation primaire et secondaire (15% pour le quintile le plus riche contre 4% pour le quintile le moins aisé).

1.2. Le secteur de la santé

Tableau 13 : Incidence des dépenses publiques en santé en 2006

Quintiles

Vaccination

Dotation en moustiquaire

Total(FCFA)

Part

(%)

Total(FCFA)

Part (%)

 
 
 
 

Plus pauvres

3448250

0,04

2676735

0,17

Pauvres

3700000

0,12

3659954

0,23

Moyen

3723250

0,12

3726435

0,24

Riches

3756250

0,13

4216295

0,27

Plusriches

3802000

0,15

4469498

0,28

Source : Calculs fait par les auteurs

Le tableau montre que le même scénario est observé au niveau de l'incidence des dépenses publiques sociales en santé en 2006. Le quintile le plus aisé reçoit en terme de part trois fois plus (soit 15%) que le quintile le moins aisé (4%) au niveau de

la vaccination et en ce qui concerne la dotation en moustiquaire, le quintile le plus aisé reçoit presque le double (soit 28%) de ce que reçoit le quintile le moins aisé (17%).

En somme, les résultats obtenus dans le tableau n°12 et le tableau n°13 montrent que la catégorie sociale la plus aisée de la population reçoit en terme de dépenses publiques sociales plus de transfert que les populations vulnérables. L'analyse de ces résultats fait ressortir que la politique de l'Etat à travers le transfert de la distribution des dépenses sociales connaît une orientation peu satisfaisante en ce sens que l'objectif étant l'amélioration des conditions de vie des populations vulnérables ne disposent pas de moyens nécessaires pour la satisfaction de leurs besoins.

Ainsi, l'on pourrait retenir que la politique de l'Etat à réduire la pauvreté connaît une défaillance dans la mesure où la consommation des services publics connaît une disparité très remarquée au niveau des ménages pauvres faute de moyens d'une part et d'autre part du mauvais ciblage des ressources à l'égard des ménages.

A la suite de cette analyse, on accepte l'hypothèse H1 et l'hypothèse H2 selon laquelle les dépenses publiques sociales sont inégalement reparties entre les différentes catégories sociales et les pauvres profitent moins des dépenses publiques sociales.

Section 2 : Impact des dépenses sociales publiques sur la mesure de pauvreté

2.1: Effet des dépenses sociales sur les indices de pauvreté

Nous présentons l'estimation du modèle des indices de pauvreté et ensuite l'analyse des résultats après les différents tests économétriques.

2.1.1. Estimation du modèle des dépenses sociales

Nous adoptons ici les méthodes habituelles d'estimation des données de panel. Il s'agit pour nous de faire des hypothèses sur les coefficients et le terme d'erreur. Ceci nous permet de choisir le modèle adéquat. Ces hypothèses nous conduisent respectivement à procéder à une estimation par effets communs, effets fixes et effets aléatoires. Les hypothèses émises seront testées pour s'assurer de la validité du modèle retenu.

Ainsi, dans un premier temps nous faisons l'hypothèse d'uniformité des comportements des indices de pauvreté dans le temps et entre les différents départements. Ceci revient à supposer que les différents coefficients du modèle général sont indépendants du temps et identiques entre les départements. Ce genre de modèle est appelé modèle a effets communs.

La spécification du modèle à effets communs est la suivante :

Pit = b1éduit + b2santit + b3indic2000i + b4indic2002i +b5indic2006i +åit (E7)

Le terme d'erreur est supposé suivre une loi normale et le modèle est estimé par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) comme nous l'avons définit plus haut au seuil de 5%. Puis, pour des raisons de multicollinéarité, l'on fait fi de á. Les résultats de cette estimation sont présentés dans le tableau qui suit. Ici nous présentons les résultats de la régression du modèle Pi selon les trois variables endogènes.

Tableau 14 : Régression du modèle Pi à effets communs

Variables

P0

P1

P2

Education

-1,36.10-11

6,21.10-13

2,50.10-12

 

(-1,20)

(0,11)

(0,68)

Santé

-4,36.10-11

- 2,49.10-11

-1,14.10-11

 

(-0,35)

(-0,41)

(-0,28)

Indic2000

0,3209

0,8242

0,3018

 

(11,14)

(5,88)

(3,23)

Indic2002

0,3490

0,1219

0,6276

 

(8,79)

(6,31)

(4,88)

Indic2006

0,4429

0,1265

0,5120

 

(8,83)

(5,18)

(3,15)

Observation

36

36

36

R2 ajusté

0.9464

0.8839

0.8063

F-Statistic

128.09

55.81

30.97

Prob(F-Statistic)

0.000

0.000

0.000

Notes : Les valeurs entre parenthèses sont les écarts types.

Les résultats ci-dessus découlent de l'hypothèse d'uniformité des comportements des indices de pauvreté dans le temps et parmi les différents départements. Cependant, il pourrait exister des spécificités des départements qui influent significativement sur les indices de pauvreté. La prise en compte des effets individuels des départements conduit à estimer un autre modèle appelé modèle à effets fixes.

On suppose, dans ce modèle que les coefficients sont identiques et invariants dans le temps à l'exception de l a constante qui est spécifique à chaque département. Les effets propres aux départements sont supposés déterministes et le terme d'erreur est encore supposé suivre une loi normale. La spécification du modèle à effets fixes qui en découle est la suivante :

Pit = ái + b1éduit + b2santit + b3indic2000i + b4indic2002i +b5indic2006i +åit (E8)

Les résultats de l'estimation du modèle sont présentés dans le tableau suivant.

Tableau 15 : Régression du modèle Pi à effets fixes

Variables

P0

P1

P2

Education

-1,45.10-11

(2,69.10-11)

-1,01.10-11

(1,21.10-11)

-7,34.10-12

(7,75.10-12)

Santé

-1,55.10-10

(2,39.10-10)

-7,19.10-11

(1,08.10-10)

-5,34.10-11

(6,90.10-11)

Indic2002

0,069617

(0,0593332)

0,466079

(0,0267682)

0,0388841

(0,0171069)

Indic2006

0,1598879

(0,095496)

0,708015

(0,408516)

0,0451763

(0,0261072)

Cons

0,3404925

(0,0728241)

0,1131774

(0,0328546)

0,0582906

(0,0209966)

Observation

36

36

36

F-Statistic

1,98

1,86

2,49

Prob (F-Statistic)

0,1362

0,1569

0,0757

R2 intragroupe

0,2838

0,2712

0,3328

R2 intergroupe

0,4031

0, 0000

0,1116

R2 global

0,2840

0,0860

0,0398

Notes : Les valeurs entre parenthèses sont les écarts types.

A l'issu de la présentation des résultats du modèle à effets communs et à effets fixes, une question importante à ce niveau de l'analyse est la significativité des effets propres aux différents départements. Il s'agit de vérifier si l'hypothèse d'hétérogénéité entre les départements en matière de comportement de l'influence des FGT est validée. Ce souci de vérification nous conduit à mettre en oeuvre le test de Fisher.

TEST DE FISHER: Choix entre le modèle à effets communs et à effets

individuels

Pour le choix du type du modèle de données de panel, nous présentons la statistique du test de Fisher au seuil de 5%. Les résultats sont consignés dans le tableau suivant :

Tableau 16 : Résultat du test de Fisher

Indice de pauvreté

P0

P1

P2

F test that all u_i = 0: F(11,20)

0,30

0,65

0,86

Prob > F

0,9774

0,7659

0,5896

Ainsi, à travers les résultats des tests effectués, l'on constate que la statistique de Fisher obtenu au niveau de chaque indice de pauvreté montre une absence hétérogénéité entre les coefficients. Ces comportements ne sont pas significativement liés à des effets probablement non observables et non spécifiques aux départements. En effet, les probabilités du test sont supérieur à 5%. On a donc une présence d'homogénéité entre les coefficients dans le temps et le comportement est identique entre les départements. Ainsi, le modèle à effets communs est préférable au modèle à effets fixes.

TEST DE SPECIFICATION DES EFFETS COMMUNS

Avant d'adopter le modèle à effets communs, il convient de vérifier les tests de spécification.

2.1.2. Résultat des tests

Les résultats des tests consignés dans les tableaux ci-dessous prennent en compte les valeurs de chaque indice de pauvreté.

Test d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan

Tableau 17: Résultats du test de Breusch-Pagan

Variables endogènes (indices de pauvreté)

Probabilités

P0

0,4146

P1

0,2180

P2

0,3975

Source : Réalisé à partir des estimations sur STATA 9

De la lecture du tableau ci-dessus, les résultats montrent que les probabilités de chaque variable endogène traduisent le rejet de l'hypothèse nulle faisant apparaître une absence d'hétéroscédascité.

En plus des test de validation du modèle à effets communs, on constate que :

9 La statistique de Fischer montre que le modèle est

globalement significatif sur l'ensemble du modèle.

9 Le test de la normalité de Jarque-Bera relève que la

distribution est normale sur l'ensemble du modèle (Voir annexe n°2).

Les résultats des différents tests concernant le modèle sur l'impact de la mesure de la pauvreté sont présentés dans les annexes.

Après ces différents tests, l'équation du modèle à effets communs se présente selon un système d'équation.

P0 = -1,36.10-11édu -4,36.10-11sant + 0,3209indic2000 + 0,3490indic2002 +

(-1,20) (-0,35) (11,14) (8,79)
0,4429indic2006

(8,83)

P1= 6,21.10-13édu - 2,49.10-11sant + 0,8242indic2000 + 0,1219indic2002 +

(0,11) (-0,41) (5,88) (6,31)
0,1265indic2006

(5,18)

P2= 2,50.10-12éduc -1,14.10-11sant + 0,3018indic2000 + 0,6276indic2002 +

(0,68) (-0,28) (3,23) (4,88)
0,5120indic2006

(3,15)

Les équations étant données, nous procédons à l'analyse économique des coefficients associés aux variables explicatives.

2.2 : Analyse des résultats et interprétation

Les résultats des estimations du modèle seront analysés globalement sur les trois variables endogènes et les variables explicatives.

-L'impact des dépenses sociales sur les indices de pauvreté

Il ressort des résultats des estimations que l'interaction entre les indices de pauvreté et les ressources affectées par l'Etat dans les secteurs de la santé et de l'éducation ne correspondent pas au signe attendu. Ce qui signifie qu'il n'existe aucun effet sensible sur l'amélioration des conditions de vie des pauvres. Une augmentation par exemple de 10 milliards de FCFA rend insensible la contribution à l'amélioration de la proportion des pauvres.

Les raisons de cette non significativité peuvent être de deux ordres : la nature des ressources affectées aux deux secteurs et l'effet revenu.

En effet, il est important de réaliser des profits de bien-être important grâce aux budgets alloués par l'Etat lorsque ceux-ci servent à développer des programmes auxquels sont intégrés les besoins des populations concernées d'une part et d'autre part une infrastructure publique et ajoutent ainsi à la productivité des facteurs privés, notamment des couches défavorisées (Gupta, Powell et Yang, 2006).

Mais, la mauvaise utilisation des ressources ne parvient pas toujours à réaliser le transfert de connaissance sollicité dont la rémunération ne cadre pas avec le coût de la vie au Bénin (BiPEN, 2000).

L'effet revenu, quant à lui, s'explique par le fait qu'une augmentation des ressources affectées aux services sociaux entraîne des pressions sur les salaires. L'augmentation des dépenses sociales au budget de l'Etat le conduirait à accroître ses frais de fonctionnement et de personnel, en particulier les salaires dans les autres secteurs de l'administration, ce qui pousse à la hausse les salaires du secteur formel ailleurs dans l'économie. La hausse de ces frais induit une hausse des prix et une appréciation du taux de change. Or la plupart des pauvres dépendent de l'informel et de l'agriculture (surtout du coton) et ne bénéficient donc pas directement d'une

hausse de leur revenu (réel). En revanche, l'appréciation du taux de change renchérit leurs exportations agricoles. Il en résulte une baisse de leur compétitivité prix, qui conjuguée aux déficiences structurelles du secteur cotonnier, réduit en conséquence leurs gains, et leur bien-être.

Cependant, les variables explicatives indic 2000, 2002 et 2006 indiquent une significativité positive entre elles et les indices de pauvreté. Cette significativité peut avoir plusieurs raisons : d'abord, la capacité financière de l'Etat à mobiliser des ressources peut contribuer à l'élargissement des dépenses publiques en générale et sociales en particulier comme le secteur de la santé et de l'éducation. Ensuite l'allègement des dettes vis-à-vis des bailleurs de fonds accroissent nos ressources intérieures et donc favorisent une augmentation des dépenses sociales au cours des années.

A la suite de cette analyse, l'on rejette l'hypothèse selon laquelle les dépenses publiques sociales ont une influence positive sur les indices FGT.

Toutefois, que dire de la faiblesse des coefficients ?

La faiblesse des coefficients des dépenses du bien-être ne surprend guère. Elle corrobore avec les résultats d'autres travaux qui ont montré que les ressources allouées par l'Etat dans les services sociaux ont été insuffisantes pour réduire substantiellement la pauvreté. C'est le cas de Sinzogan (2002), Houeninvo et al (2004). Les coefficients sont très faibles parce que les dépenses dans les secteurs concernés n'ont pas été ciblés sur les pauvres, comme en témoignent les résultats de Davoodi, Tiongson et Asawanuchit (2003) dans une étude sur l'Afrique subsaharienne. La faiblesse provient aussi du faible taux de consommation des crédits alloués à ces secteurs et à la corruption. La corruption a un effet négatif sur les finances publiques, l'inégalité des revenus et les services sociaux. Elle ralentit la croissance au profit des pauvres parce qu'elle réduit l'investissement privé, attire les talents vers des activités improductives et encourage la mauvaise gestion des

ressources publiques. Elle détourne les dépenses d'éducation et de santé au profit des dépenses personnelles. Elle pénalise le capital humain et l'investissement.

Ainsi, plus le niveau des ressources affectées par l'Etat dans le secteur de l'éducation et de la santé est important, moins est l'impact sur la mesure de pauvreté quelque soit l'indicateur de pauvreté utilisé.

Nous concluons donc que l'hypothèse H3 selon laquelle les indices de pauvretésont influencés positivement par les dépenses publiques sociales (en éducation et en santé) n'est pas vérifiée.

RECOMMANDATIONS

De l'analyse de nos résultats, il ressort d'une part que le bénéfice reçu par le quintile le plus aisé est plus important que le quintile le moins aisé. Et d'autre part, les dépenses publiques sociales en éducation et en santé n'ont aucune influence sur les indices de pauvreté. En d'autre terme, elles n'ont apporté aucune condition favorable aux populations vulnérables. Ceci nous conduit à la formulation des recommandations.

Au niveau national

Les résultats démontrent dans leur ensemble une orientation paradoxale des ressources publiques à l'endroit des populations pauvres. Le défi au plan national sera de créer des conditions de croissance accélérée et favorable pour réduire les privations et développer le capital humain de façon durable. C'est pourquoi nous préconisons entre autres :

- L'élimination des inégalités existantes entre pauvres et non pauvres et l'accroissement de l'accès des pauvres aux opportunités de formation adéquates capables de leurs assurer une meilleure compétence à une participation plus accrue au processus de production.

- La mise en place d'une infrastructure générale sociale pour des secteurs tels que l'agriculture, l'artisanat par exemple qui offre aux pauvres plus d'opportunité de se développer. Il s'agit d'accroître les infrastructures routières qui permettent aux habitants des zones rurales d'acheminer leur production vers les marchés ou les villes. Cela leur permettra de contribuer efficacement à la croissance économique.

- Renforcer les politiques de dépenses prioritaires. L'étude conforte bien cette proposition. Le secteur de la santé et celui de l'éducation doivent recevoir une bonne partie des ressources. Il importe de veiller à une meilleure gestion des ressources

financières et leur élargissement en ciblant principalement les couches les plus défavorisées. La gestion saine des ressources passera par :

. Une priorité accordée à l'investissement relativement au fonctionnement dans l'affectation des ressources ;

. Un meilleur suivi de la réalisation physique (BiPEN 2003).

- Créer un environnement institutionnel qui favorise une liberté économique du pauvre, protège efficacement les droits de propriété, qui favorise un accès équitable aux biens et services publics notamment la justice. A cela s'ajoute l'initiative de la gratuité des services sociaux tels que le secteur de la santé, l'éducation et des services qui doivent être renforcés par des mesures plus viables.

- Renforcer un meilleur accès aux structures de formations à l'endroit des femmes qui constituent tout comme les hommes un capital humain assez favorable au processus de développement à travers des programmes de micro finance aux plus pauvres.

- Veiller à l'amélioration de la qualité des services offerts à travers l'augmentation des effectifs d'enseignants et du personnel de santé d'une part et d'autre part assurer leur formation par la mise en place et le renforcement des programmes de recyclage continus. Aussi faudra-t-il veiller à une meilleure adéquation formation emploi par la vulgarisation des programmes d'étude et la collaboration avec le secteur privé.

- Renforcer le partenariat entre le secteur privé et le secteur public par la motivation de l'Etat à l'endroit du secteur privé par des investissements plus accrus et favorables à la création d'emploi. La libération de ce potentiel privé constitue une force motrice de la croissance et de l'amélioration du bien-être.

- Renforcer le taux d'imposition sur les personnes physiques en l'occurrence, les individus les plus aisés en vue de le reverser sur les pauvres par le biais de la construction de certaines infrastructures favorables à l'accès gratuit aux plus vulnérables.

Toutefois, il faudra privilégier les effets d'entraînement plutôt que de s'engager

dans de vastes programmes dont les interactions génèrent d'autres effets pervers.

En plus de ceci, le Bénin doit orienter sa politique de réduction de la pauvreté à travers l'apport des services extérieurs afin de mieux accroître ses ressources pour une meilleure redistribution du revenu.

Au niveau de l'aide extérieur (bailleurs de fonds)

La politique de lutte contre la pauvreté et autres causes de privation humaine et pour promouvoir un développement harmonieux et durable, exprimée à travers les OMD, ne pourra être atteinte sans une efficacité accrue de l'assistance extérieure. Pour cela, les dispositifs d'octroi doivent connaître une profonde mutation. Il s'agira essentiellement de :

- Veiller à la mise en oeuvre effective des stratégies de la SCRP.

Elle offre une vision assez virtuelle et claire du développement que le pays souhaite.

- Demander une aide aussi bien financière qu'en nature en faveur des secteurs sociaux, notamment l'éducation et la santé. La réception d'équipements manquants par exemple permettra non seulement de combler le déficit mais donnera au pays plus de possibilités dans l'usage de l'aide financière : soit effectuer des dépenses d'équipements additionnels ou l'employer à d'autres fins nécessaires.

- Négocier d'avantage de bourses de formation auprès des partenaires dont la solution favorisera le renforcement des connaissances et une innovation accrue ; ce qui se traduit par un meilleur transfert de la technologie.

Le processus de développement économique semble être un long parcours de combattant, mais rien n'est impossible. Il s'agira de développer un idéal de mieux être national qu'il faut s'atteler à construire avec

conviction. Cela engage la responsabilité de tout un chacun.

Tout ceci ne peut connaître un meilleur rythme de développement si l'individu pauvre ne s'y investit pas pour son amélioration. Il doit refuser la fatalité de la pauvreté ; et cela doit passer par un esprit d'initiative individuelle à travers la créativité, l'innovation etc... . A cela s'ajoute, la scolarisation des enfants en général et des filles en particulier. Elle passe par la participation aux différents programmes d'alphabétisation quelque soit l'âge surtout quand il s'agit de son bien-être.

En somme, il s'agira pour la société entière de savoir ce que l'on veut, l'on peut ou doit faire pour améliorer son mieux-être : ajouter au patrimoine du Renouveau Démocratique celui de la croissance du mieux-être. Et la contribution des pauvres sera importante à double titre.

CONCLUSION

La présente étude a permis d'analyser l'incidence des dépenses sociales de certains services sociaux au sens de la réduction de la pauvreté. Elle a permis d'expliquer d'une part la répartition des ressources affectées par l'Etat dans le secteur de la santé et de l'éducation au sein des populations réparties en catégories sociales. Et d'autre part, expliquer l'impact de ces dépenses publiques sur le niveau des indices de pauvreté. Pour cela, nous nous sommes appuyés sur les hypothèses suivantes :

H1 : Les dépenses publiques sociales sont inégalement réparties entre les différentes catégories sociales.

H2 : Les pauvres profitent moins des dépenses publiques sociales.

H3 : Les dépenses publiques sociales influencent positivement la
sensibilité des indices de pauvreté (FGT).

La présomption que les dépenses publiques sont inégalement réparties entre les différentes catégories et profitent moins aux populations vulnérables nous a amené à établir une relation entre le coût unitaire et la consommation des ménages des services reçus. Nous avons fait recours au modèle statistique proposé par Démery et au terme de l'analyse, il ressort que la part du budget affectée par l'Etat aux ménages en services sociaux (en éducation et en santé) est plus orientée vers les ménages les plus aisés que les ménages les moins aisés.

Par la suite une autre analyse a été utilisée pour étudier l'impact des dépenses publiques sociales (en éducation et en santé) sur les indices de pauvreté (FGT). Pour cela, nous avons utilisé un modèle de régression en données de panel qui mettait en relation les dépenses sociales et les indices de pauvreté par l'intermédiaire des départements considérés comme individus. Les tests de validation effectués ont été vérifiés. Les résultats ont montré que les dépenses publiques n'ont aucun impact sur l'incidence de pauvreté, la profondeur de pauvreté et la sévérité de pauvreté.

Au regard des résultats obtenus, l'on peut retenir dans le premier cas du modèle que le développement du secteur de l'éducation et de la santé constitue l'une des principales priorités des pouvoirs publics béninois. Cela se traduit par un arbitrage budgétaire favorable aux deux secteurs. Si un tel choix politique est pleinement justifié, l'analyse des dépenses publiques affectées à l'éducation et à la santé met en évidence un problème de ciblage de la population la plus défavorisée et de régression des dépenses de l'Etat.

Les dépenses publiques affectées à l'enseignement supérieur sont les plus inadéquates. Or la réduction durable et significative de la pauvreté passe nécessairement par l'amélioration du capital humain des couches sociales défavorisées. L'accès de cette catégorie de la population facilite l'insertion dans le marché de travail. Dès lors, il importe de corriger les biais de ciblages et de régression des dépenses publiques sociales.

Une attention particulière doit être accordée à cette population défavorisée à

travers l'augmentation de l'offre de ces secteurs et la mise en oeuvre de mesures

d'accompagnement (transfert de l'Etat) en faveur des ménages les plus modestes.

Ensuite, dans le deuxième modèle, il ressort que les dépenses sociales n'ont

pas eu d'impact sur les mesures de pauvreté telles que définies dans notre étude.

En d'autres termes, les résultats attendus n'ont pas été vérifiés. C'est dire donc que malgré l'importance que revêtent les services sociaux en l'occurrence la santé et l'éducation au Bénin, elle connaît un recule de satisfaction et d'amélioration sur les indices de pauvreté au Bénin.

Pour que des actions convergent vers un processus de croissance visant à réduire directement la pauvreté, il est nécessaire que les secteurs où sont les pauvres et qui utilisent les facteurs de production bénéficient d'une attention particulière car leur facteur de production le plus abondant est donc le travail auquel s'ajoute la terre. De ce fait, selon Klasen (2001), « l'expérience de toute les réussites en matière de développement suggère qu'obtenir des taux élevés de croissance et de réduction de la pauvreté implique toujours de mettre l'accent sur la hausse de la productivité et des

revenus. »

Par ailleurs, d'autres variables pertinentes telles que la variable indicatrice 2000, 2002, 2006 ont été retenues et ont révélé leur impact positif et significatif sur les indices de pauvreté. Cela explique la particularité que revêt l'Etat à accroître ces dépenses en vue d'assurer un mieux-être aux populations vulnérables.

Pour finir notons que cette étude reste perfectible car elle comporte des insuffisances. Nous les formulons ici de manière à ce qu'elles soient prises en compte dans les études ultérieures. Il s'agit de :

- Désagréger les dépenses globales d'éducation et

de santé respectivement en dépenses de fonctionnement et d'investissement. Cela permettrait de connaître la structure des dépenses de chaque secteur qui influence sur le bien-être.

- Utiliser le total des dépenses sociales, c'est-à-dire qu'en plus des dépenses en santé et en d'éducation, l'on pourrait ajouter les dépenses de logement, de sécurité sociale, de protection de l'environnement, de la micro finance etc. Elles jouent un rôle non négligeable en matière de réduction de la pauvreté.

- Effectuer des régressions séparées en utilisant un

indicateur de pauvreté respectivement pour la population rurale et la population urbaine (par exemple les indices FGT de la zone rurale et urbaine). Cela permettrait de mieux connaître l'impact dans ces deux milieux.

- Utiliser également les scores d'efficience pour

pouvoir insister sur une meilleure allocation des ressources publiques dans les secteurs sociaux en particulier et au niveau des différentes structures gouvernementales en général.

- Effectuer l'étude à partir d'une matrice de

comptabilité sociale (MCS) pour tenir compte des effets des dépenses sociales totales sur les différentes catégories d'agents économiques.

Les limites proviennent également de l'indisponibilité des données sur toutes les périodes et de la diversité des sources.

Cependant, il convient de souligner que les insuffisances ci- dessus relevées

n'entachent nullement la portée théorique et empirique de l'étude dans la mesure tout travail empirique n'est à l'abri des difficultés inhérentes à la construction des
modèles économétriques, lesquelles sont reconnues au moins implicitement par tous les auteurs.

BIBLIOGRAPHIE

AARON, Henry et McGUIRE, Martin C. (1970). << Public Goods and Income Distribution>>. Econometrica, Vol. 38 No.6, pp. 907-20.

BOURGUIGNON, François et Da SILVA, Pereira. (2003). <<Evaluating the Poverty and Distributional Impact of Economic Policies (Techniques and tolls)>>. Second draft. World Bank.

BRENNAN, Geoffrey. (1976). The Distributional Implication of Public Goods. Econometrica,Vol. 44 pp. 391-399.v.

CASTRO-LEAL, Florencia; DAYTON, Julia; DEMERY, Lionel et MEHRA, Kaplan. (1999). <<Public Spending in Africa: Do the Poor benefit?>> The World Bank Research Observer, Vol. 14, n°1 pp. 49-72.

COX, Donald et JIMENEZ, Emmanuel (1996). «Private Transfers and Effectivness of Public Income Redistribution in the Philippines>>. In Van de Walle.

DAVOODI, Hamid R.; TIONGSON, E. R. and ASAWANUCHIT, S. S. (2003). <<How useful are benefit incidence analyse of public education and health spending? >> IMF working paper 03/227 (Washington, International Monetary).

DEATON, Angus S.; SERENA, Ng (1996). <<Parametric and Non-Parametric Approaches to Price and Tax Reform. >> NBER Working Paper No. W5564.

DÉCALUWÉ, B.; PATRY, A., SAVARD, L. and THORBECKE, E. (1999). <<Poverty Analysis within General Equilibrium Framework. >> Working Paper 9909, CREFA, Université Laval.

DEMERY, Lionel (1997). <<Benefit Incidence Analysis>> Mimeo, World Bank, Washington DC.

DEMERY, Lionel (2000). <<Benefit Incidence: a practitioner guide. >> The World Bank, Africa Region: Poverty and Social Development Group.

FILMER, D.; HAMMER, J.; et PRITCHETT, L. (1998). <<Health policy in poor countries: weak links in the chain. >> World Bank, Washington DC. Working paper No. 1874

FOSTER, J, GREER, J et THORBECKE, E. (1984). <<A class of Decompasable Poverty Measures>>. Econometrica, vo. 52,

GUPTA, S.; POWEL, L. R. and YANG, Y. (2006). <<Les défies macroéconomiques de l'expansion de l'aide en Afrique>>. Repères à l'intention des praticiens. FMI.

HOUENINVO T.; EKUE P. et KEKE J-C (2004), << La Matrice de Comptabilité Sociale pour le Modèle Macroéconomique Intégré d'Analyse et de suivi de la pauvreté au Bénin >>. CAPE.

HOUENINVO T. (2004a) << Analyse de la soutenabilité de la dette béninoise : l'approche initiative PPTE et Cadre de cohérence macroéconomique. >> CAPE.

HOUENINVO T. (2004b) << Production potentielle, composante structurelle et conjoncturelle du déficit budgétaire : cas du Bénin >> CAPE.

LANJOUW, Peter et RAVALLION, Martin (1999). <<Benefit Incidence, Public Spending Reforms, and the Timing of Program Capture>>. World Bank Economic Review.

LARIVIERE, S. et MARTIN, F. (1997) << Cadre d'analyse économique de la pauvreté et des conditions de vie des ménages>>. Série Discussion n° 0197 Septembre.

MEERMAN, J. (1979) <<Public Expenditures in Malaysia : Who Benefits and Why>> New York, Oxford University Press.

PATRY, A (2001). Pour le Pauvre, un plat d'Attiéké vaut un Boeuf, pour les Démunis dans une Economie Africaine. In Décaluwé, B., Martens, A. et Savard, L. <<La politique économique du développement et les modèles d'équilibre général calculable >> Presses de l'Université de Montréal.

SELOWSKY, Marcello (1979). <<Who benefit from Government Expenditure? A case study of Colombia>>. New York, Oxford University Press.

SINZOGAN C. (2002) <<Evaluation des principales politiques économiques et financières menées au Bénin depuis 1990 et leurs impacts sur la pauvreté>>.

VAN de WALLE, Dominique (1996). <<Assessing the Welfare Impact of Public Spending>>. The World Bank Policy Research Departement. Public Economic Division. Working paper n° 1670.

VAN de WALLE, Dominique et KIMBERLY, nead (1995). <<Public Spending and the Poor--Theory and Evidence>>. Johns Hopkins University Press, Baltimore, Md.

VAN de WALLE, Dominique (1996). <<Public spending and the poor: what we know, what we need to know>>. World Bank Policy Research Working Paper No. 1476.

World Bank (1994) <<Colombia: Poverty Assessment Report>>. Country Department III, Latin America and the Caribbean Regional Office, Report No. 12673-CO, Washington D.C.(August 8).

World Bank. (2001). <<Public spending technical note. In Poverty Reduction Strategy Papers technical notes>>. Draft for comments, April (2001).

World Bank (2004). <<Making Services Work For Poor People>>. Oxford University Press.

YOUNGER, Stephen D. (2003). <<Benefits on the Masrgin: Observations on Marginal Benefit Incidence>>. World Bank Economic Review, Vol. 17, No. 1, pp. 89-106.

YOUNGER, Stephen D. (2000). <<The Incidence of Public Services and Subsidies in Peru>>. Cornell Food and Nutrition Policy Program Working Paper No.







9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



Appel aux couturier(e)s volontaires

Hack the pandemiuc !

Moins de 5 interactions sociales par jour



BOSKELYWOOD from Ona Luambo on Vimeo.