Journal Issue
Share
Finance & Development, September 2014
Article

Des mesures pour mesurer: L’inégalité est certes un sujet brûlant, mais il est difficile de la décrire

Author(s):
International Monetary Fund. External Relations Dept.
Published Date:
September 2014
Share
  • ShareShare
Show Summary Details

Favelas et gratte-ciels à Fortaleza, au Brésil.

Jonathan D. Ostry et Andrew G. Berg

Bien que le creusement des inégalités économiques devienne un grand sujet politique et économique, il est souvent mal défini. Il peut décrire la condition relative de la classe moyenne ou le revenu des 1 % les plus riches. Il peut se mesurer avant ou après impôts ou transferts. Or, ce qui est effectivement mesuré a des répercussions majeures sur les conclusions de l’analyse et l’action à envisager.

L’existence des inégalités étant de plus en plus largement admise, le débat porte désormais sur les mesures éventuelles pour y remédier. Faut-il, par exemple, redistribuer les revenus et, dans l’affirmative, comment procéder et quels sont les effets escomptés? Comme pour l’inégalité, la définition de la «redistribution» et la manière de la mesurer sont d’une importance cruciale pour l’analyse et l’action.

Qu’entend-on par inégalité?

Tous les concepts économiques sont difficiles à évaluer et à définir, mais l’inégalité pose sans doute plus de problèmes. Mesurer le PIB, par exemple, est extrêmement compliqué, mais l’objectif est clair : calculer le produit total d’une économie. L’inégalité, en revanche, ressemble davantage à la «compétitivité», par exemple, car l’on cherche à ramener un phénomène complexe à un seul chiffre.

La plupart des données sur l’inégalité proviennent, au départ, d’enquêtes auprès des ménages fournissant des informations sur les diverses sources de revenu, les impôts et la consommation. Les données recueillies sont pour le moins imparfaites. Les enquêtes, onéreuses et complexes, sont, au mieux, répétées à quelques années d’intervalles, et rien ne garantit qu’elles soient représentatives. En outre, il peut être plus difficile d’identifier les ménages riches et ces derniers peuvent être moins enclins à participer.

Les chercheurs souhaitent souvent comparer les inégalités dans l’espace et dans le temps, mais cela est difficile pour diverses raisons :

  • Les enquêtes diffèrent les unes des autres sur des aspects importants. Par exemple, il y a plusieurs manières de définir le revenu. Il peut se limiter à la rémunération des facteurs comme les salaires et les plus-values (revenus marchands), ou inclure les transferts, tels que les dons privés, les subventions de l’État et les pensions ou avantages en nature comme les bons alimentaires, et les paiements au titre des impôts (revenu net ou disponible). Les enquêtes peuvent par ailleurs révéler les inégalités au niveau de la consommation plutôt qu’au niveau des revenus.

  • L’unité d’analyse varie aussi. Les enquêtes peuvent considérer le revenu par personne, par ménage ou par unité fiscale (souvent distincte du ménage). Elles présentent souvent le revenu par «ménage ajusté», pour tenir compte du fait que les coûts par membre diminuent à mesure que la taille du ménage augmente.

En raison des divers problèmes liés aux enquêtes, en particulier aux difficultés à appréhender le revenu des ménages riches, les économistes se sont tournés vers les registres fiscaux comme source de données sur la distribution des revenus (Atkinson, Piketty et Saez, 2011). Les données fiscales présentent plusieurs avantages. Elles sont disponibles pour tous les contribuables de sorte que les ménages riches sont mieux représentés, et il est possible d’examiner des segments de petite taille, comme les 0,1 % des contribuables les plus riches. Ces données sont en outre généralement disponibles sur une base annuelle et remontent fréquemment au début du XXe siècle.

L’utilisation des données fiscales a néanmoins d’importants inconvénients. Premièrement, de nombreux ménages pauvres voire de classe moyenne qui ne payent pas d’impôt sur le revenu sont exclus de l’analyse. Deuxièmement, les informations sur les impôts effectivement payés et les transferts reçus, qui permettraient de calculer le revenu disponible, sont généralement très limitées. Troisièmement, les données ne sont disponibles que pour les pays avancés et quelques pays émergents. Enfin, les données fiscales souffrent aussi de problèmes de mesure, qui résultent de l’existence de déclarations erronées et du recours à des stratégies d’évasion fiscale, sans doute davantage à la portée des plus riches.

Ce qui est mesuré importe

Face à ces mesures disparates et imparfaites, il importe d’utiliser la mesure qui convient pour répondre à la question posée.

Commençons par une simple comparaison entre les États-Unis et l’Allemagne à partir des données sur le revenu disponible des ménages ajustés (graphique 1). Le revenu disponible est en substance égal aux revenus et transferts reçus par les ménages moins les impôts payés. Il faut maintenant formuler les informations d’une manière qui permette de comparer. Il existe plusieurs manières de procéder, qui ont toute leur utilité.

Graphique 1La répartition du gâteau

La répartition des revenus est inégale aux États-Unis comme en Allemagne.

Citation: 51, 3; 10.5089/9781484314791.022.A011

Sources : UNU-WIDER, Base de données mondiale sur l’inégalité des revenus de l’Université des Nations Unies (WIID 3.0A), juin 2014.

Note : Les couples de barres sont classés du décile le plus pauvre au décile le plus riche de la population aux États-Unis et en Allemagne. Le coefficient de Gini, qui mesure le degré global d’inégalité dans un pays, est de 0,29 pour l’Allemagne et de 0,38 pour les États-Unis. Un coefficient de Gini égal à zéro signifie que tous les ménages ont le même revenu tandis qu’un coefficient égal à un signifie qu’un seul ménage reçoit l’intégralité des revenus.

Le coefficient de Gini est l’indice synthétique le plus courant. Il évalue l’écart moyen entre les revenus de deux ménages (personnes) choisis de manière aléatoire. Sa valeur se situe entre 0 et 1: 0 signifie que tous les ménages reçoivent le même revenu et 1 qu’un seul ménage reçoit l’intégralité du revenu. Comme il décrit l’intégralité de la distribution du revenu et qu’il est disponible pour un grand nombre de pays, le coefficient de Gini est très utile pour comprendre les répercussions macroéconomiques générales et les facteurs déterminants des inégalités de revenus.

La part du revenu revenant aux très riches (les 1 % ou les 0,1 % de la population les plus riches) reçoit une grande attention depuis quelque temps car elle augmente fortement dans certains pays depuis les années 80. Cette augmentation est tellement concentrée dans la partie supérieure de la distribution que le coefficient de Gini, qui examine l’intégralité de la distribution et est établi sur la base de données d’enquêtes, ne la prend pas bien en compte.

La part revenant aux 1 % les plus riches pourrait être un indicateur plus utile, en partie car elle traduit une caractéristique particulièrement importante de la distribution des revenus à certaines fins, comme l’aptitude des plus riches à contrôler le processus politique. Comme le faisait observer Louis Brandeis, ancien juge de la Cour suprême des États-Unis, «nous pouvons avoir la démocratie ou une forte concentration de la richesse, mais nous ne pouvons pas avoir les deux». Il ne faisait pas référence à des indicateurs généraux d’inégalité comme le coefficient de Gini. Des auteurs comme Joseph Stiglitz (2012) font valoir que l’orientation traditionnelle du coefficient de Gini a conduit trop d’analystes à ne pas voir les répercussions de l’augmentation des revenus supérieurs sur l’évolution du pouvoir politique aux États-Unis. Les indicateurs de portée générale sont toutefois très utiles à certains égards. Par exemple, les pays où les inégalités sont plus marquées se caractérisent souvent par une moindre mobilité intergénérationnelle sous l’angle du coefficient de Gini, mais non sous celui de l’indicateur du 1 % supérieur.

Le graphique 2 décrit l’évolution de la mesure par coefficient de Gini des inégalités des revenus marchands (avant impôts et transferts) et la part revenant aux 1 % de la population les plus riches en Allemagne et aux États-Unis. Ces deux indicateurs augmentent dans les deux pays, mais plus fortement pour les 1 % les plus riches aux États-Unis. Autre résultat frappant, l’inégalité des revenus marchands mesurée par le coefficient de Gini est à peu près la même en Allemagne et aux États-Unis.

Graphique 2Une évolution à la hausse

L’inégalité globale et la part du revenu revenant aux 1 % les plus riches augmentent aussi bien en Allemagne qu’aux États-Unis, bien qu’elles aient diminué aux États-Unis durant la récession mondiale.

Citation: 51, 3; 10.5089/9781484314791.022.A011

Sources : Alvaredo et al. (2014), pour le 1 % de la population le plus riche; Solt (2009) pour les données sur le coefficient de Gini.

Note : L’inégalité des revenus marchands est mesurée avant les paiements au titre des impôts et des transferts. L’inégalité des revenus nets prend en compte les paiements au titre des transferts et des impôts. La part des revenus du 1 % le plus riche est mesurée avant impôts et transferts. Le coefficient de Gini mesure le degré d’inégalité au sein d’un pays. Lorsque le coefficient est égal à zéro, cela signifie que tous les ménages ont le même revenu; lorsqu’il est égal à un, cela signifie qu’un ménage reçoit l’intégralité des revenus.

Inégalité et croissance

Nous avons examiné les répercussions de l’inégalité sur la viabilité de la croissance dans un vaste échantillon de pays. Nous avons posé en hypothèse que de nombreux mécanismes peuvent créer des liens entre l’inégalité et la croissance, notamment l’effet de l’inégalité sur l’aptitude des classes pauvres et moyennes à accumuler du capital humain; sur la stabilité politique et donc sur les incitations à investir; sur la cohésion sociale et la capacité à résister et à s’ajuster résolument aux chocs; et sur les pressions politiques en faveur d’une redistribution des revenus qui peuvent réduire les incitations et, partant, ralentir la croissance. Le coefficient de Gini était parfaitement adapté à nos travaux, car nous voulions examiner tous ces circuits sans décider quel était le plus important et nous avions besoin d’un vaste échantillon de pays et de périodes. Notre conclusion dans Berg et Ostry (2011) rejoint le consensus grandissant selon lequel le creusement des inégalités va de pair avec une croissance moins durable.

L’étude de l’inégalité s’oriente vers la redistribution des revenus. Les conclusions de nos travaux sur l’inégalité et la croissance étaient ambigües quant à la redistribution. Si des pays affichant des inégalités plus importantes s’efforcent généralement de redistribuer les revenus et cette redistribution (taux d’imposition plus élevés, subventions) réduit les incitations à travailler et à investir, la redistribution n’est pas un «remède» à l’inégalité, mais plutôt une cause du problème, du moins au regard de la croissance.

Nous nous sommes heurtés à deux problèmes délicats de mesure. Premièrement, la plupart des séries statistiques internationales sur l’inégalité contiennent essentiellement des données sur l’inégalité des revenus nets (disponibles). Toutefois, pour déterminer si les pays présentant plus d’inégalités redistribuent davantage, il faut examiner la relation entre l’inégalité des revenus marchands et la redistribution, car l’inégalité des revenus nets ne permet pas de dissocier les effets de l’inégalité des revenus marchands sous-jacents de ceux de la redistribution. Deuxièmement, nous avons voulu mesurer la redistribution elle-même pour répondre à la deuxième partie de notre question : la redistribution agit-elle sur la croissance, dans la lignée du binôme égalité et efficience décrit par Arthur Okun (1975)?

La redistribution est en fait encore plus difficile à mesurer que l’inégalité. La plupart des travaux portent sur des variables de substitution, comme les dépenses publiques en santé et en éducation et les subventions sociales, d’une part, et le montant total des revenus ou les taux d’imposition, d’autre part.

Ces variables sont toutefois très imprécises. La fiscalité n’est pas nécessairement très progressive, comme dans le cas des impôts sur les salaires ou des taxes sur les ventes. De même, les dépenses sociales ne profitent pas nécessairement aux revenus les plus faibles. Par exemple, les dépenses d’éducation dans les pays en développement sont essentiellement destinées à l’enseignement secondaire et supérieur, et profitent donc surtout aux ménages plus aisés, tandis que les dépenses en santé financent principalement les hôpitaux urbains qui ne desservent pas forcément les populations pauvres, voire les classes moyennes. Les études qui mesurent la redistribution à partir de ces variables de substitution concluent rarement que les pays plus inégaux redistribuent davantage. Toutefois, les résultats deviennent plus clairs lorsque les mesures s’améliorent. Milanovic (2000) a utilisé des séries statistiques de haute qualité concernant essentiellement des pays industriels de la Luxembourg Income Study. Cette dernière fournit des données généralement comparables sur l’inégalité des revenus marchands et des revenus nets. Elle a relevé une relation étroite entre la redistribution et le niveau des inégalités des revenus marchands pour cette série de démocraties riches.

Notre étude a porté sur les déterminants de la croissance économique dans tous les pays. Le politologue Frederick Solt (2009) a justement compilé les séries de données dont nous avions besoin. Solt a normalisé les données d’enquêtes sur les inégalités selon plusieurs dimensions essentielles. Il a recueilli des données de la Banque mondiale, des Nations Unies et d’autres institutions sur les coefficients de Gini pour toutes les définitions de revenu (comme revenu marchand et net) et toutes les unités comptables (ménages ou habitants, par exemple). Il a ensuite analysé les nombreux cas où plusieurs mesures d’inégalité étaient disponibles pour un pays et une période données afin d’estimer la relation type entre les différents indicateurs. Par exemple, en Amérique latine dans les années 70, il existait une relation relativement prévisible entre les inégalités de consommation et l’inégalité des revenus disponibles. À partir de cette information, et des centaines de relations similaires qu’il a systématiquement exploitées, Solt a déduit des mesures standardisées d’inégalité des revenus nets et des revenus marchands pour un grand nombre de pays et de périodes.

Ces informations débouchent sur des conclusions étonnantes. Par exemple, s’il est admis que les inégalités sont plus marquées aux États-Unis qu’en Allemagne, et en Amérique latine qu’en Europe, on perd souvent de vue que cela vaut surtout pour le revenu net. Les inégalités de revenu marchand (revenu avant impôts et transferts) sont remarquablement similaires (graphique 3).

Graphique 3Redistribution des revenus

L’inégalité diminue après le paiement des impôts et le versement de transferts aux ménages ayant de faibles revenus.

Citation: 51, 3; 10.5089/9781484314791.022.A011

Sources : Solt (2009); Standardized World Inequality Database, version 4.0.

Note : Le coefficient de Gini mesure le degré d’inégalité au sein d’un pays. Lorsque le coefficient est égal à zéro, cela signifie que tous les ménages ont le même revenu; lorsqu’il est égal à un, cela signifie qu’un ménage reçoit l’intégralité des revenus. Le revenu marchand est le revenu reçu avant les versements au titre des transferts et les paiements au titre des impôts. Plus un pays est à droite de la diagonale, plus le montant des redistributions est élevé. Les données se rapportent à la dernière année pour laquelle elles sont disponibles dans chaque pays (2003 à 2010).

De manière plus générale, les pays où la répartition des revenus marchands est plus inégale ne se caractérisent pas nécessairement par une répartition des revenus nets plus inégale, car ils ont généralement de plus vastes programmes de redistribution des revenus (les mesures de redistribution comblent, en moyenne, environ 60 % de l’écart). Les États-Unis se distinguent des autres pays riches par la forte inégalité des revenus nets, mais c’est tout autant en raison du caractère relativement restreint de la redistribution que de l’ampleur des inégalités des revenus marchands.

Nouvelles avancées

Dans nos propres travaux (Ostry, Berg et Tsangarides, 2014) réalisés à partir des données de Solt, nous sommes parvenus à trois grandes conclusions. Premièrement, les sociétés plus inégales tendent à redistribuer davantage; cela vaut pour les pays riches, mais aussi (bien que généralement dans une moindre mesure) pour les pays en développement. Deuxièmement, il existe une étroite corrélation entre une inégalité des revenus nets plus faible et une croissance plus rapide et plus durable, pour un niveau de redistribution donné. Troisièmement, la redistribution (différence entre l’inégalité des revenus marchands et l’inégalité des revenus nets) semble avoir un effet modeste sur la croissance (le graphique 4 illustre ces deux dernières conclusions). Selon les informations disponibles, elle ne semble compromettre la croissance que dans quelques cas extrêmes. Les effets directs et indirects de la redistribution sont donc en moyenne propices à la croissance, sans oublier les limites inhérentes aux données et aux comparaisons internationales en général. Les aspects particuliers des politiques de redistribution ont par ailleurs leur importance (FMI, 2014). Nos travaux montrent toutefois qu’il faut prendre garde de ne pas conclure à l’existence d’un choix entre redistribution et croissance.

Graphique 4Plus d’égalité, plus de croissance

Une plus grande inégalité des revenus nets est corrélée avec une croissance plus faible, tandis que la redistribution des revenus ne semble guère avoir d’effet négatif sur la croissance.

Citation: 51, 3; 10.5089/9781484314791.022.A011

Note : La hauteur de la première colonne, qui se trouve en dessous de zéro, indique la diminution de la croissance du revenu réel moyen par habitant sur cinq ans (après inflation) associée à une augmentation de l’inégalité (mesurée par le coefficient de Gini pour les revenus nets) du 50e au 60e centile, les autres variables (y compris la redistribution) étant maintenues constantes. Le coefficient de Gini mesure le degré d’inégalité au sein d’un pays. Lorsque le coefficient est égal à zéro, cela signifie que tous les ménages ont le même revenu; lorsqu’il est égal à un, cela signifie qu’un ménage reçoit l’intégralité des revenus. L’expression «revenu net» désigne le revenu après le paiement des impôts et le versement des transferts. La deuxième colonne indique l’effet (à peine positif) d’un accroissement de dix centiles de la redistribution sur la croissance, lorsque les revenus nets, l’inégalité et les autres variables sont maintenus constants. La redistribution est mesurée par la différence entre le coefficient de Gini pour les revenus marchands (revenus avant le paiement des impôts et le versement des transferts) et les revenus nets. La troisième colonne indique l’effet estimé sur la croissance d’un même accroissement de 10 centiles de la redistribution, lorsque l’on inclut l’effet (indirect) de l’augmentation de la redistribution sur l’inégalité nette plus faible et, partant, l’augmentation de la croissance. Ce calcul suppose que l’accroissement de la redistribution n’a pas d’impact sur l’inégalité des revenus marchands.

Beaucoup de sujets passionnants font aujourd’.hui l’objet d’études dans ce domaine. Mais à l’évidence la priorité doit aller au recueil et à l’analyse d’un plus grand volume de données de meilleure qualité, notamment en matière d’inégalité et de redistribution du revenu pour un plus grand nombre de pays, à des examens plus poussés à l’échelle nationale de la redistribution budgétaire (Lustig et al., 2013) et à une analyse plus explicite des inégalités de patrimoine, par opposition aux inégalités de revenu. Nous ne pouvons toutefois pas attendre d’avoir des données parfaites et devons à la fois nous efforcer de produire de meilleures données et d’utiliser avec le plus grand soin celles dont nous disposons déjà.

Jonathan D. Ostry est directeur adjoint et Andrew G. Berg est directeur assistant au Département des études du FMI.

Bibliographie :

    AlvaredoFacundoAnthonyB. AtkinsonThomasPiketty and EmmanuelSaez2014The World Top Incomes Database. http://topincomes.g-mond.parisschoolofeconomics.eu

    AtkinsonAnthonyThomasPiketty and EmmanuelSaez2011Top Incomes in the Long Run of History,Journal of Economic Literature Vol. 49 No. 1 p. 371.

    BergAndrew and JonathanOstry2011Inequality and Unsustainable Growth: Two Sides of the Same Coin?IMF Staff Discussion Note No. 11/08 (Washington: International Monetary Fund).

    Fonds monétaire international (FMI)2014Fiscal Policy and Income Inequality,IMF Policy Paper (Washington).

    LustigNora and others 2013The Impact of Taxes and Social Spending on Inequality and Poverty in Argentina, Bolivia, Brazil, Mexico, Peru and Uruguay: An Overview,Tulane Economics Working Paper No. 1316 (New Orleans, Louisiana: Tulane University).

    MilanovicBranko2000The Median-Voter Hypothesis, Income Inequality, and Income Redistribution: An Empirical Test with the Required Data,European Journal of Political Economy Vol. 16 No. 3 p. 367410.

    OkunArthur M. 1975Equality and Efficiency: The Big Tradeoff (Washington: Brookings Institution).

    OstryJonathanAndrewBerg and CharalambosTsangarides2014Redistribution, Inequality, and Growth,IMF Staff Discussion Note No. 14/02 (Washington: International Monetary Fund).

    SoltFrederick2009Standardizing the World Income Inequality Database,Social Science Quarterly Vol. 90 No. 2 p. 23142.

    StiglitzJoseph E. 2012The Price of Inequality: How Today’s Divided Society Endangers Our Future (New York: W.W. Norton).

Other Resources Citing This Publication