* Même si la nouvelle approche suppose une identification des sous-groupes de la population, géographiquement définis avec un budget de compensation représentant plus de 5% du PIB, limpact sur le taux de la pauvreté reste quasi-nul. La lutte contre la pauvreté à travers la subvention des prix des produits de première nécessité na fait quaccroître les disparités sociales ! Selon une étude publiée récemment par le Haut Commissariat au Plan, la population la plus aisée, soit 20% des ménages, accapare 40,2% des subventions de blé tendre et de celles de sucre granulé. Cependant, les parts des ménages les plus défavorisés, soit 20% de la population sont, respectivement, dà peine 6% et 9,3%. Ce simple exemple illustre la défaillance flagrante du système de subvention en terme de ciblage des couches sociales les plus défavorisées. Certes, pour faire face à la conjoncture internationale défavorable, le gouvernement a décidé de prendre le taureau par les cornes, en favorisant une demande interne élevée. Agissant dans ce sens, lEtat na pas fait machine arrière lors de la flambée générale des prix des combustibles et des produits alimentaires en mettant la main à la poche pour payer la différence. Cependant, le budget de compensation, susceptible de faire bénéficier les ménages pauvres, a été presque doublé en 2008 sans le moindre impact sur le taux de pauvreté. En effet, avec un budget de compensation qui représente plus de 5% du PIB, lEtat aurait pu attaquer le mal à la racine. Pour ce faire, il est appelé à mettre en place un ciblage alternatif. Un système capable de permettre un meilleur recentrage des ressources publiques au profit des populations qui en ont le plus besoin. Défaillance du système actuel Loin dêtre réaliste, la politique de lutte contre la pauvreté ne cible pas les ménages défavorisés. À titre indicatif, les 20% des ménages les plus aisés totalisent plus de 50% des crédits de lenseignement secondaire et supérieur. En revanche, rares sont les descendants des couches sociales défavorisées qui bénéficient de crédits à lenseignement. Ils possèdent 19 % des crédits du primaire, 9,6% du collège, 5% du secondaire et juste 3,2% du supérieur, affirme la note du HCP. Ainsi, les investissements publics continuent de favoriser les localités suffisamment développées au détriment de celles défavorisées. Ce faisant, malgré limportance des fonds mobilisés à travers la subvention des produits de consommation, les résultats sont en dessous des objectifs escomptés en terme de réduction du taux de pauvreté. Ce constat se manifeste dune manière plus aiguë en terme de ciblage des subventions de consommation. Au moment où 20% des ménages les plus aisés totalisent 40% des subventions des produits alimentaires, la part des 20% défavorisés est de moins de 10%. Létude du HCP va plus loin en affirmant que «les subventions alimentaires qui représentaient, en 2004, 0,75% du PIB, forfaitairement transférés à lensemble de la population, auraient pourtant permis déradiquer la pauvreté relative au cours de lannée 2004 si leur montant avait été directement transféré aux seules populations pauvres». Actuellement, le budget de compensation dépasse les 5% du PIB alors que limpact sur le taux de pauvreté reste quasi-nul. Certes, lEtat consacre des sommes colossales à la lutte contre la pauvreté; cependant il devrait redoubler defforts en mettant en place une nouvelle approche ciblant des populations effectivement pauvres. Et en se basant sur la disposition, a priori, dune cartographie de la population pauvre. Vers une nouvelle politique de ciblage En analysant les données sur la pauvreté et les dépenses des ménages, létude du HCP cherche à établir un cadre optimal de la répartition géographique du budget public. Ainsi, lélaboration dune cartographie de la pauvreté est une condition primordiale. En effet, la nouvelle approche suppose une identification des sous-groupes de la population, géographiquement définis. Létude fixe trois plans de ciblage. Le plan dit «naïf», assume une connaissance de la répartition spatiale de la pauvreté, mais il ne sen sert pas de manière scientifique. Par contre, le plan optimal se réfère à un schéma de transfert particulièrement favorable aux localités les plus pauvres, basé sur une répartition judicieuse des indices de pauvreté. Les gains en terme de réduction de la pauvreté qui découlent des plans «naïf» et optimal sont comparés à ceux dun plan de référence dit uniforme ou forfaitaire. La vraie valeur ajoutée dune telle approche est de montrer que le ciblage contribue, à lui seul, à la réduction de la pauvreté. Dans ce contexte, les analystes prévoient deux scénarios de fixation de budget. La simulation de limpact du ciblage géographique est évaluée à travers lanalyse de lévolution de deux facteurs: la part du budget et le taux de pauvreté. Il est à noter que le scénario 1 se fonde sur des budgets (urbain et rural), séparément estimés. Et puisque la dépense par tête en milieu urbain est deux fois plus importante quen milieux rural, ce plan est ainsi très généreux vis-à-vis des urbains. À lopposé, le scénario 2 prévoit un ciblage adéquat de lensemble de la population pauvre de façon à équilibrer les dépenses de consommation au seuil de pauvreté. Dès lors, le scénario 1 estime une réduction de la pauvreté urbaine (due au ciblage optimal) laquelle dépasse la baisse due au ciblage «naïf» de 60% au niveau régional, de 100% au niveau provincial et de 94,7% au niveau communal. Sagissant des gains en économie de ressources, létude du HCP note que «dans le milieu rural, même une carte de la pauvreté régionale aurait permis la même réduction de la sévérité de la pauvreté à 76% du coût du transfert uniforme». Bref, il est temps de remettre les compteurs à zéro en établissant un nouveau système capable de réduire les disparités sociales avec un coût convenable dont le ciblage géographique de la pauvreté constitue le noyau dur.
