Jusqu’ici, tout cela est parfaitement louable. En effet, par nature, un indice est réducteur. Le PIB, par exemple, mesure la somme des revenus dans un pays, mais ne dit rien sur la manière dont elle est répartie, ni sur un certain nombre de variables qui sont pourtant importantes au bien être humain, telles que la qualité de l’environnement, le climat social, les loisirs, etc. Partant de ce constat, quoi de plus naturel que de vouloir créer de nouveaux indicateurs qui mesurent toutes ces choses ? Donc, comme le cac40 mesure la capitalisation boursière des 40 plus grosses sociétés, comme le PIB mesure la somme des revenus, comme l’inflation mesure l’augmentation moyenne des prix, le bip40 mesurera les inégalités et la pauvreté. C’est ainsi qu’un commentateur aussi sérieux que FrédéricLN a récemment, sur ce blog, fait référence à cet indicateur pour étayer son propos, dans un débat sur les inégalités.

Les intentions des promoteurs du bip40 deviennent plus contestables dans l’extrait suivant de l’interview donnée à alter-éco :

« L’idée d’un Bip 40 (baromètre des inégalités et de la pauvreté) a été imaginée en référence au Cac 40+, dont les variations s’affichent en continu sur LCI. A l’époque, en effet, en même temps que la Bourse flambait et que la croissance semblait repartir, les associations signalaient, sur le terrain, la recrudescence des inégalités et des tensions sociales. Le décalage entre cette réalité de terrain et les (rares) indicateurs officiels disponibles a conduit le RAI à réfléchir à la construction d’un indicateur qui pourrait mieux décrire ces tendances. »

La démarche est donc la suivante : nous savons que la situation se dégrade, car des associations qui n’ont pas besoin de statistiques nous le disent, donc nous allons créer un indicateur qui devra indiquer que la situation se dégrade, afin de faire savoir à tout le monde ce que nous savons déjà.

Et effectivement, sans surprise, comme l’indique le graphique suivant, les inégalités et la pauvreté augmentent.



 

Le problème, c’est que cet indicateur n’a pas la moindre pertinence, car il est un savant mélange de données farfelues, avec pondération discrétionnaire, et d’une méthode d’agrégation aberrante.

Voyons cela en détail, non sans avoir, au préalable, téléchargé le fichier contenant les données et le calcul de l’indice (Open Office, Excel).

- Les données farfelues.

L’indice agrégé bip40 se décompose en 6 sous-indices, namely : éducation, justice, logement, revenus, travail-emploi et santé. Les sous-indices revenu et travail-emploi sont eux même décomposés en 4 sous-sous-indices chacun, si bien qu’il y a en tout 12 catégories. Jusqu’ici, l’inconditionnel d’Amartya Sen que je suis y trouve son compte, ces domaines sont bel et bien pertinents pour mesurer la pauvreté entendue au sens large. Le problème réside dans le choix des variables sensées représenter la mesure des inégalités et de la pauvreté dans chacun de ces domaines. Les variables pertinentes y sont souvent absentes, tandis que sont présentes des variables qui n’ont pas grand chose à y faire. Illustrations :

Prenons, par exemple, l’indicateur « justice ». Quelles variables pertinentes permettraient de mesurer la pauvreté et les inégalités dans la justice ? On peut penser, spontanément, à : coût moyen d’un procès, délai d’attente, pourcentage de détenus provisoires qui se sont révélés innocents, nombre de violences policières, voire corruption, etc. Aucune de ces données n’est pourtant présente dans l’indicateur « justice ». La seule qui s’en rapproche, c’est le taux d’incarcération provisoire, puisque, dans la rigueur des principes, un détenu provisoire est un innocent en prison, bien que cet indicateur soit infiniment moins pertinent que le pourcentage de détenus provisoires qui se sont révélés innocents. Ce taux d’incarcération provisoire, d’ailleurs, a fortement baissé dans les années 90, avant de remonter, en 2003, à 40%, soit un taux nettement inférieur à la moyenne des années 80. Les trois autres variables constituant l’indicateur « justice » sont : taux d’incarcération, taux de condamnations à plus de 5 ans, et taux de refus du droit d’asile. Quelle rapport avec les inégalités et la pauvreté ? Mystère. Bien entendu, pour les deux premiers, les gens qui sont en prison sont inégaux par rapport à ceux qui n’y sont pas, mais 1) il convient de préciser si c’est injuste, et 2), difficile de justifier que ces deux variables, qui concernent 1 habitant sur mille, puisse représenter 5 huitièmes de l’indicateur « justice ». Clarifions bien les choses : on me dira sans doute que ce sont les inégalités et la pauvreté qui créent la délinquance, et donc qui contribuent à faire augmenter les taux d’incarcération et la lourdeur des peines. Mais, outre que la politique pénale a également une influence sur les taux d’incarcération, cela ne répond absolument pas au problème. Il ne s’agit pas de prendre la justice comme une mesure dérivée de la pauvreté, mais comme un élément de pauvreté en tant que telle. Pour être plus clair, un pauvre n’est pas seulement quelqu’un qui n’a pas beaucoup d’argent, mais également quelqu’un qui n’a pas accès à une justice équitable. Ces deux variables ne nous disent rien là-dessus. Que, éventuellement, la pauvreté ainsi définie débouche sur de la délinquance est un autre problème. Quant au taux de déboutés du droit d’asile, il ne nous indique rien sur l’innéquité de ces refus, ni sur le sort des déboutés, lesquels ne représentent de toutes façons, selon toutes vraisemblances, qu’une part infime des pauvres.

Le sous-sous-indice « consommation », pour sa part, est composé de trois variables. On peut s’attendre à un indice de pouvoir d’achat global, ainsi qu’à des indices de pouvoir d’achat par classes de revenus (les 10% les plus pauvres, les chômeurs, les smicards, etc.). En fait, il n’y a que l’indice de pouvoir d’achat global, qui, sans surprise, est en augmentation constante. Il est surprenant de constater que le seul indicateur du niveau de richesse du pays, dans l’ensemble de l’indice bip40, soit celui-ci, et que sa pondération soit de… 1/64, à comparer avec les 5/64 que représentent le taux d’incarcération et le taux de peines supérieures à 5 ans. Mais bon, 1/64, c’est déjà beaucoup. Rassurez-vous, dans l’indicateur consommation, il est compensé par le taux de surendettement et le taux de d’incidents de crédits, qui, à eux deux, pèsent autant que le pouvoir d’achat, si bien que l’indicateur consommation stagne.

Passons à l’indicateur « inégalités de revenus ». Là, pas de mystère, les variables pertinentes sont : coefficient de Gini, taux de pauvreté, écarts interquantiles, et % du revenu global perçu par les x% les plus riches/pauvres. N’est-ce pas ? Non, ce n’est pas. Aucune de ces variables, pourtant centrales dans l’analyse des inégalités, n’est présente dans l’indicateur inégalités de revenu. D’ailleurs, sur l’ensemble du bip40, la seule variable de ce type est le ratio D9/D1, mais pour les salaires, et non pour les revenus finaux. Notez, au passage, sa pondération : 0,5/64. (Est-ce dû au fait qu’il n’a jamais été aussi bas depuis le début des mesures ?) Mais alors, qu’y a-t-il donc dans cet indicateur des inégalités de revenu ? D’abord, l’inévitable répartition capital travail, dont on a expliqué précédemment qu’elle était un piètre indicateur des inégalités, puisqu’elle n’est qu’une répartition primaire des revenus. Elle est mesurée, ici, par la part de la valeur ajoutée qui ne va pas au travail (donc, sans doute, part du capital + TVA), et la part des revenus financiers dans le revenu disponible brut des ménages. Les deux autres variables sensées mesurer les inégalités de revenu sont, tenez-vous bien, le pourcentage de contribuables assujettis à l’ISF (il suffit donc de baisser le seuil de l’isf pour augmenter les inégalités) et la part des recettes fiscales qui ne proviennent pas de l’impôt sur le revenu.

Je termine ce tour d’horizon par l’indicateur santé. On y trouve un écart-type inter-régional des densités médicales, qui mesure donc des inégalités interrégionales et non interpersonnelles, mais enfin admettons. Rien sur la malnutrition, sur le taux de couverture par la sécurité sociale, sur les grandes épidémies, etc. En revanche, naturellement, l’espérance de vie est bien présente, et, comme on le sait, elle s’améliore avec une grande régularité. A côté de l’espérance de vie, se trouve l’écart d’espérance de vie entre ouvriers et cadres. C’est indiscutablement légitime. A ce sujet, les chiffres sont assez saisissants, car cet écart est en forte croissance, passant d’environ 5 années dans les années 70 et 80, à 8,25 ans en 2003. Il y a 20 ans, un ouvrier vivait 5 ans de moins qu’un cadre, aujourd’hui, il vivrait plus de huit ans de moins. Il y aurait là une belle inégalité… si ces chiffres étaient vrais. Il y a fort à parier qu’ils sont en fait parfaitement bidons. En effet, le RAI indique n’avoir de données que jusqu’en 1996, où l’écart est de 6,5 ans, et que les autres, jusqu’en 2003, sont estimées. Comment sont-elles estimées ? Tout simplement, en rajoutant un trimestre chaque année. Donc, 1997 : 6,75, 1998 : 7, 1999 : 7,25, 2000 : 7,5, 2001 : 7,75, 2002 : 8, et, vous l’avez deviné, 2003 : 8,25. J’imagine donc que l’on en sera, en 2007, à 9,25 années d’écart, et à 19,25 années d’écart en 2047. Passer de 5 à 6,5 années d’écart, c’est déjà beaucoup, mais l’extrapolation jusqu’à 8,25 est parfaitement illégitime. Mais au fait, d’où vient ce 6,5 de 1996, qui est présenté comme une donnée officielle ? De l’INSEE selon le RAI. D’après le site de l’INSEE, la différence d’espérance de vie entre cadres et ouvriers, pour la période 1991-1999 serait de 7 ans pour les hommes et de 3 ans pour les femmes, et il ne semble pas exister de données plus récentes. Le 6,5 ans en 1996 suppose donc qu’il y a beaucoup plus d’hommes que de femmes chez les ouvriers.

J’arrête là le tour d’horizon, vous invitant à juger par vous même en téléchargeant le fichier.

-La méthode d’agrégation aberrante.

Une fois collectées ces données farfelues, et après leur avoir affecté des coefficients surréalistes, reste à les agréger en un indice synthétique. Le RAI prévient : attention, la valeur en soi du bip40 ne signifie rien, ce qui compte, c’est de savoir s’il monte (les inégalités montent) ou s’il descend (les inégalités diminuent). C’est parfaitement vrai, un indice en soi ne représente rien, ce qui compte, c’est son évolution. Mais ce qu’oublient les membres du RAI, c’est que l’augmentation relative d’un indice, elle, doit avoir un sens. Je m’explique. Savoir que l’indice des prix est, par exemple, de 1568 une année donnée, n’apporte aucune information. En revanche, s’il passe de 1500 à 1568, cela signifie que les prix ont augmenté de 4,5%, en moyenne pondérée par la part des dépenses consacrée à chaque produit. Or, croyez-le si vous voulez, mais lorsque le bip40 augmente de 1%, cela ne signifie pas que les variables qui le constituent ont cru de 1% en moyenne pondérée. Pourquoi ? Parce que la méthode du RAI consiste à attribuer d’office la valeur 0 à la valeur la plus basse de chaque série, et 10 à la valeur la plus haute. Ainsi, quelle que soit la volatilité de la variable étudiée, elle sera toujours ramenée dans la fourchette 0 – 10. Si, par exemple, une variable augmente progressivement, de 10 à 11, l’indice de cette variable devrait, en bonne logique, augmenter de 10%. Et bien, non. Avec la méthodologie du RAI, il passe de 0 à 10. Ensuite, l’indice bip40 est une moyenne pondérée de ces indices simples compris entre 0 et 10. Si bien que rien ne permet de dire qu’une augmentation du bip40 est importante ou pas, puisque l’augmentation en pourcentage du bip40 n’est pas interprétable. Notre habitude du raisonnement en pourcentage nous induit donc en erreur, car une variable qui passe de 4 à 5, comme le bip40 de 1984 à 1994, nous semble, à priori, avoir connu une croissance de 25%, alors que rien ne permet de le dire.

Est-ce bien important ? Oui. Modifier le calcul du bip40, en remplaçant cette méthode d’agrégation par une méthode indicielle standard m’a pris 10 minutes, grâce à la fonction copier-coller d’Excel. J’ai fait le calcul en ramenant chaque variable à un indice simple en base 10 en 2003. Autrement dit, je divise chaque variable par sa valeur en 2003, et je multiplie par 10 (sauf dans les cas où l’échelle est inversée, comme dans le cas de l’espérance de vie. Dans ces cas, je fais l’inverse). Il résulte de ce mode de calcul bien plus pertinent que les inégalités, telles que mesurées par ces variables farfelues et ces coefficients surréalistes, ont augmenté de 1,9% en 2002 et de 2,4% en 2003, là où le calcul du RAI indique une augmentation de 4,4% et 5,5% respectivement.

Finalement, les inégalités augmentent-elles ?

Tant qu’à faire, quitte à refaire les calculs, pourquoi ne pas modifier également les pondérations, de manières à éliminer les variables qui n’ont rien à faire là et à donner plus de poids aux vrais indicateurs de pauvreté et d’inégalités (pouvoir d’achat, ratio D9/D1, espérance de vie). Le résultat de ce calcul ne sera toujours pas satisfaisant, car il faudrait que j’ajoute les données pertinentes qui manquent (Gini, illettrisme, etc.). Mais cette simple re-pondération, donne le résultat suivant :

 

Cela dit, puisque les pondérations sont discrétionnaires, libre à vous de concocter un indice à vous, qui ira dans le sens de ce que vous voudrez montrer à priori.