Rapport de stage : Deuxième année de Magistère de Développement Economique/Master 1 Economie et Développement International. Réalisé par Wilfried BOSSOH Sous la direction du Professeur Fouzi Mourji, Directeur du

Laboratoire de Statistique Appliquée à l’Analyse et à la Recherche en Economie (LASAARE, Casablanca/Maroc). Casablanca, Maroc, du 16 Avril au 16 juillet 2012

TVA ET STRUCTURE DE LA CONSOMMATION DES MENAGES AU MAROC : Simulations à partir du modèle QUAIDS

1

Avertissement

L’Université d’Auvergne et le LASAARE n’entendent donner aucune approbation ni

improbation aux opinions émises dans ce rapport : ces opinions engagent seule la

responsabilité de l’auteur.

2

Remerciements

Je dédie ce rapport à mes parents et à toute ma famille, qui m’ont toujours soutenu aussi bien

moralement que matériellement. Mention spéciale à Doris dont le soutien est si précieux

malgré la distance qui nous sépare: « loin des yeux, près du cœur ».

J’exprime toute ma gratitude à tous ceux et à toutes celles, qui ont, d’une manière ou d’une autre contribué à l’élaboration du présent rapport. Je pense particulièrement au Professeur Fouzi Mourji, mon directeur de stage, pour ses conseils avisés et sa disponibilité durant toute ma période de stage. Aussi, il a su me redonner le moral et la motivation à certains moments où j’étais blasé pour aller jusqu’au bout dans l’élaboration de ce rapport. Je voudrais également témoigner ma reconnaissance à Monsieur Ezzrari Abdeljaouad, chef de service des indicateurs de suivi et d’évaluation des niveaux de vie (observatoire des conditions de vie de la population), au Haut Commissariat au Plan pour sa sollicitude et son aide dans la définition et la gestion des variables contenues dans la base de données de mon étude. Je remercie également Monsieur Benlamine Mokhtar pour les échanges enrichissants que nous avons pu avoir et ses propositions avisées et qui m’ont beaucoup aidé dans la conduite de ces travaux. J’exprime aussi ma reconnaissance à Monsieur Hachad Soufiane au Ministère du Commerce extérieur qui s’est montré très chaleureux et très ouvert. Mes remerciements vont aussi à l’encontre de Samir Zine El Alaoui, étudiant de Monsieur Mourji, les amis et ainés de l’ENSEA à savoir Désiré Kanga et Alex Djogbenou qui m’ont soutenu et accompagné dans l’élaboration et le suivi de l’approche méthodologique de mon sujet. Je ne saurai oublier dans mes remerciements Souad et Kossi Komla pour la bonne ambiance de travail durant toute la période de stage.

3

Avant-propos

Dans le cadre de la formation en Magistère de développement économique au CERDI, les

étudiants de la Deuxième Année ont l’obligation de réaliser un stage minimum de deux

mois. Plus qu’une exigence académique, cette expérience d’immersion présente un double

intérêt pour l’étudiant. D’une part, elle permet de se familiariser aux exigences du monde

professionnel et d’autre part, c’est une occasion pour l’étudiant d’appliquer les différents

enseignements reçus en cours et de se familiariser avec les méthodes d’analyses

quantitatives et qualitatives.

4

Table des matières Remerciements ................................................................................................................................. 2

Liste des abréviations ....................................................................................................................... 5

Listes des tableaux ........................................................................................................................... 6

Bilan de l’expérience de stage .......................................................................................................... 7

1. Sur le plan académique ................................................................................................................. 7

2. Sur le plan relationnel et culturel ............................................................................................... 8

Résumé .................................................................................................................................9

INTRODUCTION ................................................................................................................. 11

Section1 : Revue de littérature sur l’analyse des fonctions de demande ......................... 14

1.1 Le Modèle basique : Hypothèse de l’individu rationnel maximisant son utilité ..................... 14

1.2 Approches alternatives de l’analyse de la demande ................................................................. 14

1.3 Estimation de système complet de demande ........................................................................... 15

1.3-1 Le Système de demande linéaire (Linear Expenditure System LES) ..................................... 16

1.3-2 Les systèmes de demande flexibles ........................................................................................ 17

a)Le système de demande presque parfait : Le modèle AIDS ....................................................... 17

b) Le système de demande QUAIDS : Introduction d’un terme quadratique dans le « AIDS » . 18

Section 2 : Présentation et traitements des données utilisées ........................................ 19

2.1 La source des données : enquête nationale niveau de vie des ménages et les variables

retenues ...........................................................................................................................................20

2.1-1 Les dépenses alimentaires ...................................................................................................... 21

2.1-2 Les dépenses d’habitation ...................................................................................................... 21

2.1-3 Les autres dépenses non alimentaires ................................................................................... 22

2.2 Traitements préalables des données ........................................................................................ 22

2.2-1 Construction des indices de prix ........................................................................................... 22

2.2-2 Répartition de la population par strate selon la dépense par tête ....................................... 23

2.2-3 Les enseignements de la Statistique Descriptive .................................................................. 27

2.3 Gestion des données manquantes ............................................................................................29

Section 3 : Modélisation de la consommation des ménages : les outils de la simulation

............................................................................................................................................. 30

3.1) Méthode d’estimation .............................................................................................................. 30

3.2) Analyse des élasticités ............................................................................................................. 38

3.2-1) Les élasticités-dépenses ....................................................................................................... 40

3.2-2) Les élasticités prix-directes .................................................................................................. 42

3.2-3) Les élasticités-prix croisées ................................................................................................. 44

5

Section 4 Simulations des effets d’une réforme de TVA ................................................... 47

4.1 Les hypothèses et méthodes de calcul ...................................................................................... 47

4.2 Présentation et discussion des résultats ................................................................................. 49

4.3 Deux critères d’évaluation de réformes fiscales : l’efficacité économique et l’équité sociale 51

4.3-1 L’efficacité économique ......................................................................................................... 51

4.3-2 L’équité sociale ....................................................................................................................... 52

CONCLUSION ..................................................................................................................... 53

BIBLIOGRAPHIE ............................................................................................................................ 55

Annexes ........................................................................................................................................... 58

Mots clés : QUAIDS model, Hypothèse de séparabilité, Micro simulation, Elasticité, SURE

Liste des abréviations

AIDS: Almost Ideal Demand System

CERDI: Centre d’Etudes et de Recherches sur le Développement International

ENSEA : Ecole Nationale Supérieure de Statistique et d’Economie Appliquée

ENNVM : Enquête Nationale sur le niveau de vie des ménages

HCP : Haut Commissariat au Plan

LES : Linear Expenditure System

MEGC : Modèle d’équilibre général calculable

QUAIDS: Quadratic Almost Ideal Demand System

SURE: Seemingly Unrelated Regressions

TVA: Taxe sur la valeur ajoutée

6

Listes des tableaux

Tableau 1 Répartition des ménages en quatre strates suivant la dépense totale par tête .... 24

Tableau 2 Répartition des ménages en trois strates selon le critère du HCP ......................... 25

Tableau 3 Critères de classification des ménages en sept strates .......................................... 26

Tableau 4 Répartition de la population en sept strates .......................................................... 27

Tableau 5 Répartition des grands groupes de dépenses pour l’ensemble de l’échantillon et

par strates de revenus. ............................................................................................................. 28

Tableau 6 Estimation de la première étape par strates .......................................................... 34

Tableau 7 Paramètres estimés de la deuxième étape : Modèle QUAIDS ................................ 37

Tableau 8 Elasticités-dépenses par groupes de produits alimentaires au niveau national et

par strate .................................................................................................................................. 42

Tableau 9 Les élasticités prix-directes au niveau national et par strate ................................. 44

Tableau 10 Elasticités-prix non compensées de la demande des différents groupes de

produits au niveau national ..................................................................................................... 46

Tableau 11 Elasticités-prix croisées non compensées de la demande des différents produits

par rapport aux céréales au niveau national et par strates ..................................................... 48

Tableau 12 Variations en pourcentage de la quantité demandée de chaque groupe de

produits et par strates suite à une hausse de TVA de 20% ...................................................... 49

7

Bilan de l’expérience de stage

Ce stage a été un véritable tremplin de connaissances, mais a aussi constitué sur le plan social

et culturel une expérience personnelle très marquante et enrichissante.

1. Sur le plan académique

Durant ce stage, Le Professeur Mourji, mon encadrant de stage m’a fait partager sa rigueur

méthodologique et sa grande expérience dans l’analyse théorique et empirique des

phénomènes économiques. Tout d’abord, ce stage a constitué une véritable immersion dans le

monde de la recherche économique et ces premiers pas n’ont pas été sans difficultés

d’adaptation. En effet, il fallait se faire aux contraintes d’indépendance et d’autonomie

qu’exige la conduite de travaux de recherches. Les débuts ont donc été marqués aussi bien par

des hauts et bas, par des paroxysmes et des rémissions. Cependant, à force de détermination

et de volonté, je suis arrivé à la production de ce rapport-ci et j’en ressors globalement

requinqué. Ce stage a donc marqué le sceau du début d’une véritable « histoire d’amour » avec

la recherche économique et j’ose espérer que celle-ci va perdurer. Les premières semaines du

stage ont consisté à une large revue de littérature sur la micro simulation et les méthodes

d’évaluation de réformes de politiques publiques mais aussi sur les différentes approches de

l’analyse des comportements de consommation des individus. Cette approche théorique du

sujet a constitué un véritable background et s’est avérée d’un apport inestimable dans

l’approche méthodologique finalement retenue pour l’analyse. Aussi, c’était ma première

véritable expérience de l’analyse quantitative de données microéconomiques, cela a été tout

aussi fastidieux qu’enrichissant. Les données, provenant de l’ENNVM 2006/2007, portaient sur

un échantillon de 7062 ménages, ce qui nécessitait donc des traitements statistiques et

économiques importants aussi bien du fait de la taille élevée de l’échantillon que des données

individuelles utilisées. En effet, l’analyse de données microéconomiques requiert des

hypothèses comportementales des individus qui soient plausibles mais qui se prêtent aussi

facilement aux besoins de l’analyse empirique. De ce fait, une bonne connaissance du contexte

culturel et sociologique spécifique au Maroc a été utile. Par ailleurs, ce sujet est utile à plus

d’un titre en ce sens qu’il soulève des questions pertinentes d’accès aux ressources

alimentaires et les problématiques liées à la mobilisation des recettes fiscales de l’Etat. Il

constitue de ce point de vue un sujet central dans la réflexion sur le développement

économique de bons nombres de pays en développement et plus particulièrement dans le cas

du Maroc du fait de la structure de son économie. Par ailleurs, pour les besoins de l’analyse

économétrique, j’ai anticipé l’utilisation de la version 11 du logiciel stata enseignée au CERDI

qu’en troisième année de magistère. Par conséquent, ce stage a donc été le lieu d’un

apprentissage par la pratique de ce logiciel. En outre, j’ai été amené à découvrir d’autres

méthodes d’estimation en particulier la méthode SURE de Zellner(1962) plus adaptée pour les

8

systèmes d’équations apparemment non liées où les termes d’erreurs sont supposées être

corrélées entre eux du fait de la présence de la même variable explicative dans toutes les

équations. En outre, certaines opérations n’ayant pas pu être réalisées sous stata, ont été

effectuées sous Excel.

2. Sur le plan relationnel et culturel

La qualité des relations entre le Professeur Fouzi Mourji et moi, durant toute la période de

stage, a joué un rôle essentiel dans l’aboutissement heureux de mon rapport de stage. En

effet, il a existé un respect mutuel lors de nos discussions et des suggestions perspicaces de

la part de celui-ci. De plus, sa simplicité et sa disponibilité m’ont permis de pouvoir le

solliciter quand j’en avais besoin et ceci a davantage contribué à renforcer la relation

professeur-étudiant. Je garde donc de très bons souvenirs de tous ces moments passés avec

lui et aussi de l’invitation à son domicile qui m’est allée droit au cœur. Par ailleurs, grâce à

Monsieur Mourji, j’ai pu rencontrer et échanger avec un certain nombre de personnes dont

Monsieur Ezzrari Abdeljaouad au Haut Commissariat au Plan, Monsieur Harfrad Soufiane à

l’annexe du Ministère du Commerce extérieur à Rabat et Monsieur Benlamine Mokhtar à la

banque Al-Maghrib de qui je garde un excellent souvenir des rencontres chaleureuses et très

fructueuses que nous avons eues. C’est donc avec un grand plaisir que j’ai pu garder Le

contact avec ces personnes et renforcer mon carnet d’adresses. A coté de tous les apports

de ce stage sur le plan académique et relationnel, il a été le cadre de ma première

expérience de vie dans un pays du Maghreb. C’est donc avec un intérêt particulier que je me

suis fait fort de découvrir les spécificités culturelles et sociologiques du Maroc, ce qui fut du

reste très enrichissant. Je reste particulièrement marqué par la qualité gastronomique : c’est

tout simplement un véritable régal. S’ajoute à tout ceci la richesse touristique de ce pays qui

donne vraiment d’envisager un éventuel retour.

9

Résumé

La problématique fondamentale de cette étude est d’évaluer les effets attendus d’une

réforme fiscale visant une hausse de taux de TVA sur certains produits de consommation au

préalable pas ou faiblement taxés, sur la structure de consommation des ménages. Le

principal objectif recherché est d’analyser les effets sociaux et redistributifs d’une

modification de taux de TVA. Aussi, il s’est donc agi de capter les effets éventuels d’une telle

réforme en termes d’impacts sur le panier de consommation des ménages aussi bien au

niveau global que pour les différentes strates. En tout état de cause, cette étude présente

plusieurs intérêts. En effet, une modification du taux de TVA aura pour effet de modifier les

prix, qui représentent inéluctablement des facteurs de choix déterminants pour les

consommateurs. Dès lors, le prix apparait comme un véritable levier de politique

économique. En plus, cette étude touche une composante importante des ressources de

l’Etat que représente la TVA : une modification de son taux agit donc directement sur le

niveau de ressources disponibles de l’Etat. Cette réflexion permet aussi d’explorer les

questions relatives à la sécurité alimentaire et à l’accès aux produits alimentaires de base

pour toutes les couches de la population et particulièrement pour les plus pauvres. Par

ailleurs, en s’interrogeant en outre sur le coût de la levée des exonérations de TVA, cette

étude permet d’aborder les questions liées à la libéralisation économique et à la place de

l’Etat dans la sphère de l’économie réelle. Les données utilisées dans cette analyse

proviennent de l’Enquête Nationale Niveau de Vie des ménages (ENNVM 2006/2007)

organisée par le HCP sur un échantillon de 7062 ménages. Un important travail statistique

préalable d’apurement des données a été réalisé avant de procéder à l’analyse

économétrique. En outre, les ménages ont été regroupés en sept strates suivant la dépense

par tête (proxy du revenu1) allant de la classe «extrême pauvre » à la classe «riche » ; l’idée a

été de tenir compte d’hypothèses économiques plausibles pour spécifier ces différentes

strates. Pour l’analyse de la demande alimentaire des ménages, nous avons utilisé le modèle

QUAIDS en deux étapes (Surhabi Mittal, 2010) qui se base sur l’hypothèse de séparabilité

faible dans la répartition du budget des ménages. En l’occurrence, cela permet d’envisager

un premier stade de budgétisation selon lequel le consommateur décide de répartir son

revenu entre biens alimentaires et biens non alimentaires (estimation de la dépense

alimentaire). Dans un second temps, la dépense alimentaire est répartie entre différents

biens de consommation (estimation du modèle QUAIDS pour les différents produits). Les

résultats obtenus des deux étapes ont montré que le coefficient devant le terme

quadratique introduit dans l’analyse était significatif pour un certain nombre de produits, ce

qui nous a permis de ne pas rejeter l’hypothèse selon laquelle la relation entre la demande

des biens et la dépense totale n’est pas linéaire et qu’elle est censée varier selon la nature

du bien et avec le niveau de revenu des ménages. En outre, les paramètres estimés des deux

1 L’hypothèse utilisée ici est celle couramment faite dans l’analyse des données d’enquête supposant que les individus ne donnent pas leur vrai niveau de revenu.

10

étapes ont permis de calculer les élasticités-dépenses et élasticités-prix. Ce qui ressort de

l’analyse des élasticités et des expériences de simulations réalisées c’est que s’il est vrai que

la population dans son ensemble aurait à subir les effets d’une hausse de TVA sur les

« céréales et produits à base de céréales », force est de reconnaitre que les ménages les plus

pauvres en paieraient le plus lourd tribut de cette réforme. En effet, ceux-ci disposant

d’alternatives limitées du fait de la précarité de leur situation vont supporter davantage la

charge de la taxe nouvellement instaurée. En tout état de cause, l’analyse n’ayant porté que

sur la demande des ménages et un certain nombre de produits, elle s’avère donc assez

partielle et restrictive pour cerner l’ampleur et la pertinence des réformes sur l’ensemble de

l’économie. De ce point de vue, il serait intéressant de l’approfondir par des analyses plus

complètes (MEGC, Micro simulation…) pour une analyse plus fine des coûts et avantages du

maintien des exonérations de TVA et subventions. Nous avons en outre introduit d’autres

critères d’évaluation de réformes fiscale à savoir l’incidence sur la pauvreté et les inégalités,

qui n’ont pas pu être traités dans ce travail.

11

INTRODUCTION

Le premier Objectif du Millénaire et du développement, à savoir réduire la faim et la

pauvreté de moitié d’ici à 2015 s’avère quasiment impossible à atteindre. En effet, les

conditions des individus n’ont pas tendance à s’améliorer dans nombre de pays et

particulièrement dans les pays pauvres et à faible niveau de développement. Dans ces pays,

la satisfaction des besoins fondamentaux des ménages (alimentation, santé, éducation)

demeure problématique pour une bonne frange de la population. A coté de cela, ces pays

sont aussi sujets à d’autres défis majeurs comme une croissance économique forte et

soutenue, la réduction du chômage des jeunes, la réduction des inégalités. La gestion

concomitante de toutes ces perspectives s’avère particulièrement parcimonieuse pour les

pays en développement qui doivent souvent effectuer des arbitrages importants en termes

de ciblage des priorités. S’il est vrai qu’une analyse globale des pays peut permettre de faire

ressortir ces grandes tendances, une approche plus spécifique par pays apparait plus

pertinente en ce sens qu’elle permet de cerner plus précisément les interrelations propres à

chaque pays et permet d’envisager plus efficacement les politiques à mettre en œuvre.

C’est dans cette optique qu’on se propose, dans l’analyse qui va suivre, de choisir comme

champ d’étude le Royaume du Maroc et d’étudier plus spécialement la relation entre

politique fiscale et structure de consommation des ménages. En effet, force est de constater

qu’une large gamme de produits de première nécessité comme les céréales, le carburant

sont subventionnés et/ou exonérés de TVA. Ce système vise à garantir un accès aux produits

de base pour différentes couches de la société. Toutefois, la demande de ces produits est de

plus en plus forte du fait de l’évolution démographique et économique que connait le pays.

A coté de cela s’ajoutent les défis de plus en plus en croissants de réduction du chômage, de

la pauvreté et des inégalités auxquels ont à faire face l’Etat. Par conséquent, le coût des

subventions et exonérations est de plus en plus croissant et se pose inéluctablement la

question de leur maintien et de leur soutenabilité à long terme.

C’est dans ce cadre que se situe ce travail où la problématique fondamentale est d’évaluer

les effets attendus d’une réforme fiscale visant une hausse de taux de TVA sur certains

produits de consommation au préalable pas ou faiblement taxés sur la structure de

consommation des ménages. Il s’agira d’analyser les effets sociaux et redistributifs d’une

modification de TVA. L’on s’attèlera aussi à capter les effets éventuels en termes d’impacts

sur le panier de consommation des ménages au niveau national mais aussi par strate de la

population.

Toutefois, cette étude se situe dans une perspective d’analyse partielle, l’on se focalisera

uniquement sur les comportements et décisions de consommation des ménages ; les

réactions des producteurs et les effets attendus sur l’Etat ne seront pas spécifiés. Les

12

données utilisées proviennent de l’Enquête Nationale Niveau de Vie des ménages (ENNVM

2006/2007).

Dans ce travail, une attention particulière va être accordée à la formalisation de la demande

alimentaire des ménages. En effet, l’analyse de la structure de la demande est capitale dans

diverses sphères de l’analyse économique et des questions relatives au développement

entre autre les questions liées à la sécurité alimentaire, aux subventions de produits

alimentaires et dans l’analyse de politiques sectorielles et macroéconomiques. En outre, A

court-terme le changement dans la demande constitue le principal déterminant des prix des

biens et services influençant ainsi les flux commerciaux et même les revenus fiscaux de

l’Etat. A moyen et long terme, la projection sur la demande peut influer sur la décision des

producteurs de diversifier la base de production. De plus, les élasticités estimées à partir de

l’analyse de la structure de la demande servent de base pour la construction des modèles

d’équilibre général calculables qui sont des outils privilégiés d’analyse de réformes puisqu’ils

considèrent l’économie dans son ensemble. De ce fait, les prédictions des fonctions de

demande doivent se baser sur des hypothèses plausibles concernant les habitudes de

consommation des ménages tout en respectant les différentes contraintes économiques et

économétriques standards. Dès lors, l’un des objectifs majeurs des théories sur les

comportements de consommation est de pouvoir modéliser le plus précisément possible la

manière avec laquelle un individu rationnel alloue son revenu disponible étant donné les prix

et son revenu. Pour capter le changement dans la structure de la demande, l’on utilise les

élasticités prix et revenus des différents biens et services consommés par las ménages. Ces

élasticités mesurent la propension avec laquelle un changement du prix et du revenu est

susceptible d’affecter la dépense des consommateurs. Une bonne estimation de ces

élasticités est tout à fait nécessaire pour orienter les décideurs politiques en termes de

mesures et de politiques alimentaires à mettre en œuvre.

En tout état de cause, cette étude présente plusieurs intérêts. En effet, il convient de

remarquer qu’une modification de taux de TVA aura pour effet de modifier les prix. Par

ailleurs, le prix représente un facteur de choix primordial pour les ménages qui face à une

variation auront tendance à modifier leur système d’arbitrage et leur comportement de

consommation. Dès lors, le prix apparait comme un véritable levier de politique

économique. En plus, cette étude touche une composante importante des ressources de

l’Etat que représente la TVA : une modification de son taux agit directement sur le niveau de

ressources disponibles de l’Etat. En outre, cette réflexion permet d’aborder notamment les

questions relatives à la libéralisation économique et à la place de l’Etat dans la sphère de

l’économie réelle. Enfin, cette étude permet d’explorer les questions relatives à la sécurité

alimentaire et à l’accès aux produits alimentaires de base pour toutes les couches de la

population et particulièrement les plus pauvres.

Pour ce qui est de la démarche, la première section sera consacrée à une revue des

différentes spécifications couramment utilisées pour l’analyse de la demande. Dans la

13

deuxième section, on procédera à la description et aux traitements des données utilisées

(choix des variables, statistiques descriptives…). La troisième section quant à elle se

focalisera sur l’approche empirique c’est-à-dire la méthode d’estimation retenue, le calcul

des élasticités, l’analyse et l’interprétation des résultats. Enfin, dans la quatrième section, on

effectuera des scénarios de simulation d’une hausse de taux de TVA des « céréales et

produits à base de céréales » sur le panier de consommation des ménages et on analysera

les effets obtenus.

14

Section1 : Revue de littérature sur l’analyse des fonctions de

demande

1.1 Le Modèle basique : Hypothèse de l’individu rationnel maximisant son

utilité

L'objectif fondamental de la théorie du comportement du consommateur est d'expliquer

comment des individus supposés rationnels choisissent leur niveau de consommation,

lorsqu'ils sont confrontés à des prix différents et un budget limité. Cette théorie est utile

pour des fins empiriques en ce sens qu'elle établit un ensemble de contraintes que les

paramètres de la demande doivent satisfaire, limitant ainsi le nombre de paramètres

indépendants à estimer et permettant notamment d’assurer une certaine cohérence dans

les résultats obtenus. En termes de formalisation, il s’agit de considérer un individu donné

avec une fonction d’utilité qui dépend d’un vecteur de quantités des différents biens

consommés et des caractéristiques individuelles. Etant donné un vecteur de prix donné,

l’objectif du consommateur est de maximiser son utilité sous respect de sa contrainte

budgétaire qui traduit le fait que la valeur monétaire de sa dépense ne peut excéder son

revenu disponible.

1.2 Approches alternatives de l’analyse de la demande

Il existe deux principales approches qui peuvent être utilisées pour estimer les paramètres

des équations de demande. La première consiste à spécifier une équation simple de

demande et d’estimer les élasticités prix et revenus pour un bien i donné. Une illustration de

cette approche est de partir d’une série de données temporelles pour estimer ces élasticités

dans une équation de demande à élasticité constante suivante :

Ln qi =ai+∑j Eijln(Pj/P) + biln(Y/P)+∑kbiklnZk

Qi= quantité achetée du bien i

Pi, Pj : prix des biens i et j qui peuvent être substituables ou complémentaires

Y : dépense totale par tête

P : indice des prix à la consommation

Eij : Elasticités prix directs et prix croisés

Bj : Elasticité de dépenses

15

Zk : caractéristiques des ménages (nombre de personnes, sexe/âge du chef de ménage…) et

d’autres variables exogènes.

Bk : élasticités de la demande étant donné Zk

L’utilisation des prix relatifs et du revenu réel dans l’équation comme variables exogènes

permet à la fonction de demande d’être homogène de degré zéro par rapport au prix et au

revenu. Ce qui assure que l’individu n’est pas victime d’e qui assure que l’individu n’est pas

victime d’ « illusion monétaire » dans le sens où la demande n’est pas affectée par une

augmentation proportionnelle du prix de tous les biens et du revenu : ce qui compte pour

l’individu c’est son revenu relatif et non le revenu absolu. Cette approche même si elle est

simple notamment en termes d’estimations économétriques présentent des limites non

négligeables (Sadoulet et Janvry 1995). Les paramètres estimés ne satisfont pas plusieurs

exigences des théories économiques de la demande particulièrement la contrainte

budgétaire.

1.3 Estimation de système complet de demande

Plusieurs prédictions des équations simples de demande ne sont pas appropriées quand on

s’intéresse à plusieurs marchés ou lorsque l’on désire construire un modèle d’équilibre

général. Partant de là, il convient de spécifier et d’estimer des systèmes complets

d'équations de la demande à même de prendre en compte l'interdépendance mutuelle d’un

grand nombre de produits dans les choix faits par les consommateurs. Par ailleurs, l’on

retient en général en pratique deux principales approches pour la spécification des

préférences lorsqu’on analyse la demande des consommateurs : les formes fonctionnelles

et l’approche différentielle.

La première consiste à choisir une forme fonctionnelle à la fonction d’utilité ou à la fonction

de coût et d’obtenir les équations du modèle par un programme d’optimisation. En

revanche, l’exercice de spécification des préférences est pénible et se posent de nombreux

problèmes aussi bien théoriques, empiriques et épistémologiques. On distingue à cet effet

les spécifications suivantes : LES, Translog, AIDS, QUAIDS…

La seconde quant à elle n’exige aucune spécification algébrique des fonctions d’utilité ou de

coût, les systèmes d’équation sont ici obtenus à partir de la différentielle totale de la

quantité demandée, fonction des prix et du revenu (Barnett et Serletis, 2009 cité par Allen,

2010). L’on se focalisera ici sur la première approche, et on présentera les systèmes de

demande couramment utilisés dans la littérature.

16

1.3-1 Le Système de demande linéaire (Linear Expenditure System LES)

Ce système est couramment utilisé notamment pour les modèles d’équilibre général

calculables. Il dérive de la maximisation des fonctions d’utilité de type Stone-Geary

Max U(q)= ∑ni=1biln (qi-ci) sous la contrainte y=∑n

i=1piqi

Les contraintes2 suivantes doivent néanmoins être imposées : 0<bi<1; (qi-ci)>0 et ∑ni=1bi=1

De la maximisation de la fonction d’utilité sous contrainte budgétaire, on obtient la fonction

de demande LES suivante :

Piqi= cipi +bi (y-∑j cjpj), i=1,…,n

On note b=

la part budgétaire marginale traduisant de combien varie la dépense en

chaque bien lorsque le revenu varie. Comme bi>0, il n’est pas possible d’obtenir des biens

inférieurs à partir de ce système, ce qui constitue un inconvénient majeur dans l’utilisation

d’une telle spécification. D’autre part, une autre limite de ce système vient du fait qu’il

implique des fonctions d’Engel linéaires pour tous les biens alors que plusieurs travaux

empiriques montrent que la relation linéaire n’est pas vérifiée pour tous les biens et dépend

du niveau de revenu des ménages.

Les élasticités prix et revenus sont calculées de la manière suivante 3:

Elasticité prix-direct : Eii= -1+ (1-bi)

; Elasticité prix-croisée : Eij= -

; Elasticité

revenu : ηi=

Elisabeth Sadoulet et Alain de Janvry(1995) montrent que ce système est mieux adapté pour

de larges catégories de dépenses que pour des produits individuels, en effet il ne permet de

mettre en exergue des biens inférieurs et implique que tous les biens sont

systématiquement complémentaires (Eij<0)

L’estimation de ce système est difficile du fait de la non-linéarité de l’équation par rapport

aux coefficients b et c. Il est néanmoins possible d’utiliser la procédure itérative à deux

étapes, celle-ci se base sur le fait que pour des valeurs données de b, le système LES devient

linéaire en c.

2 Voir annexe 1 pour les propriétés usuelles des fonctions de demande

3 Voir Elisabeth Sadoulet et Alain de Janvry (1995) pour les dérivations

17

Les contraintes théoriques d’additivité, d’homogénéité et de symétrie imposées permettent

d’augmenter le nombre de degré de liberté, cependant elles exigent de prendre des

précautions dans l’interprétation des résultats ; certaines relations étant inscrites dans le

modèle plutôt que constatées (Thomas Allen 2010).

1.3-2 Les systèmes de demande flexibles

Ces systèmes de demande se basent sur des formes fonctionnelles plus flexibles, visant à

proposer des approximations des fonctions d’utilité ou des fonctions de coût incluant

suffisamment de paramètres. On présentera ici les deux principaux modèles couramment

utilisés que sont le modèle AIDS (Almost Ideal Demand System) de Deaton et Muellbauer

(1980a) et son extension le modèle QUAIDS proposé par Banks, Blundell et Lewbel (1997)

qui introduisent un terme quadratique de la dépense totale par rapport au modèle de

départ.

a)Le système de demande presque parfait : Le modèle AIDS

Dans ce modèle, les fonctions de demande exprimées en parts budgétaires s’écrivent de la

façon suivante :

≡ wi= ai + ∑j bij ln Pj + ci ln

; où Wi est la part budgétaire, P est l’indice de prix défini

par : Ln P= ao + k ln Pk +

∑ j ∑k b jk ln Pk ln Pj

Les paramètres doivent être estimés en imposant les restrictions suivantes :

Additivité : ∑i ai = 1 ; Homogénéité : ∑i bij= 0 ; ∑i ci=0 ; ∑j bij=0 ; Symétrie : b ij= b ji

Ce modèle conduit à un système de demande presque linéaire dans ses paramètres. Seul

l’indice de prix introduit une non-linéarité et donc des difficultés d’estimation. Pour

contourner ce problème, Deaton et Muellbauer(1980) proposent une approximation de

l’indice de prix P, l’indice géométrique de Stone qui est tel que : ln P* = ∑i wi ln Pi

A partir de cette simplification, on obtient un système d’équations linéaires par rapport à

l’ensemble de leurs paramètres qui peuvent être aisément estimées en imposant les

contraintes précédemment définies. Même si l’estimateur MCO apparait non biaisé pour

chacune des équations, il apparait que la méthode d’estimation SURE (Seemingly Unrelated

Regressions) proposée par Zellner (1962) est beaucoup plus efficiente pour ces systèmes

d’équations (Sadoulet et De Janvry, 1992).

18

Les élasticités4 prix et revenus sont obtenues à partir des paramètres estimés de la façon

suivante :

Elasticité prix directe : Eii = -1 +

- ci ; Elasticité prix croisée : Eij =

-

wj ; Elasticité

revenue : ηi= 1+

b) Le système de demande QUAIDS : Introduction d’un terme quadratique

dans le « AIDS »

Le système de demande AI, linéaire par rapport au logarithme de la dépense totale, repose

sur l’hypothèse de courbes d’Engel théoriquement linéaires. Toutefois, Plusieurs études

empiriques ont rejeté cette hypothèse dans le cadre d’études sur plusieurs biens et sur des

populations hétérogènes (Lewbel, 1991 ; Blundell et al, 1993). Ces études stipulent que les

ajustements de la demande aux variations de revenu épousent des processus beaucoup plus

complexes. En effet, il est tout à fait logique de stipuler que les réactions aux variations de

revenu dépendent de certaines caractéristiques et variables sociodémographiques et plus

spécifiquement du niveau de revenu des ménages. Ces systèmes ont pour but d’autoriser la

non-linéarité des courbes d’Engel sous-jacentes des biens. Dans ce cadre, Banks et al. (1997)

proposent d’ajouter un terme de dépenses quadratique et montre que le paramètre de ce

terme doit obligatoirement varier avec le prix. 0n obtient ainsi le système d’équations

suivant :

wi= ai + ∑j bij ln Pj + ci ln (Y/P) +

ln (Y/P)2 où d(p)= Пn

j=1 pjβj

Cette spécification a pour avantage de conserver les propriétés de flexibilité existantes dans

le modèle AIDS. En outre, elle est plus pratique pour l’analyse de la demande de plusieurs

biens et introduit par ailleurs une flexibilité relative des effets-revenus et prix.

Le système est conditionnellement linéaire en d(p), Blundell et Robin (1999) proposent une

procédure par itération et utilisent l’estimateur des moindres carrés itérés (ILLS5)

Les contraintes d’additivité, d’homogénéité par rapport aux prix et au revenu et de symétrie

doivent être imposées pour estimer les paramètres du modèle.

Les élasticités obtenues par dérivations de la fonction de demande sont les suivantes :

Elasticités-dépense : Ei = 1+

(ci +

ln

)

4 Voir Elisabeth Sadoulet et Alain de Janvry (1992) pour les dérivations

5 Pour Iterated Linear Least squares Estimator

19

Elasticités prix non-compensées :

Eijnc= -Δij +

(bij – (ci +

ln

)) (aj +

∑n

k=1 bik ln Pk) –

(ln

)2 ; où Δij est le

terme de Kronecker égal à 1 si i=j et 0 autrement.

20

Section 2 : Présentation et traitements des données utilisées

2.1 La source des données : enquête nationale niveau de vie des

ménages(ENNVM) et les variables retenues

Avant d’aller plus loin, il est primordial de spécifier et de décrire l’ensemble des variables

utilisées. En effet, l’on utilise les données de l’ENNVM 2006/2007 desquelles ont été

extraites les données relatives aux consommations des ménages. Ensuite, un travail

statistique préalable a été effectué afin de pouvoir répondre aux exigences de l’étude.

Comme il sera spécifié plus loin, on propose de répartir le revenu disponible6 (mesuré ici par

la dépense totale7) des ménages en trois grands postes : les dépenses alimentaires, les

dépenses liées l’habitation et les autres dépenses non alimentaires, l’idée étant d’avoir une

certaine homogénéité au niveau de chaque poste. Par ailleurs, l’hypothèse qui sous-tend

une telle classification est que les dépenses de loyer pourraient être considérées pour bon

nombre de ménages comme une dépense incompressible et primordiale. L’idée ici c’est que

par exemple pour un ménage qui ne dispose pas de sa propre résidence, celui-ci

commencera par répartir sa dépense globale en « dépenses d’habitation », ensuite en

« dépenses alimentaires » et après en « autres dépenses non alimentaires ». Aussi, cela

permet de corriger le biais d’hétérogénéité entre les dépenses non alimentaires. En tout état

de cause, quand bien même l’on dispose de données exhaustives sur les dépenses des

ménages, il n’est pas possible en pratique de tenir compte des effets de tous les biens de

consommation. De ce fait, il apparait nécessaire de tenir compte de la spécificité du pays

étudié et des habitudes de consommation des ménages pour le choix des biens à considérer.

Aussi, étant donné que le souci majeur ici est de mesurer le plus efficacement possible

l’incidence d’une réforme fiscale sur les habitudes de consommation des ménages, on

s’attèlera de sélectionner les biens qui occupent une grande valeur dans les choix de

consommation de l’ensemble des ménages que constituent l’échantillon. Pour ce faire, après

avoir regroupé les consommations par produits et par ménages, nous avons réalisé un

tableau de fréquences et partant de là, on a gardé un certain nombre de biens pour

simplifier l’analyse. On retiendra les groupes de produits suivants : « céréales et produits à

base de céréales », « lait, produits laitiers et œufs », « corps gras », « viande, volailles et

poissons », « légumes », « fruits », « sucres, produits sucrés, thé ». Cependant, un autre

niveau de sélection a été de choisir des biens composant chacun de ces groupes pour

construire leur prix. Pour ce faire, on s’est attelé à considérer les biens qui permettent une

6 Si on suppose que la totalité du revenu est dépensée, on peut utiliser indifféremment les termes de

« dépense » et de « revenu » d’autant plus qu’on suppose que dans les enquêtes, les ménages ne donnent pas leur vrai revenu. 7 Dans toute l’étude, on raisonne en termes de dépense par tête, le terme « dépense » utilisé seul désigne

donc la « dépense par tête »

21

forte homogénéité à l’intérieur d’un même groupe et qui se prêtent facilement aux besoins

de l’analyse économique et économétrique. L’intérêt ici réside dans le fait que ces produits

sélectionnés pour les différents groupes et sous-groupes seront utilisés pour construire

l’indice géométrique de prix de Stone comme proxy du prix de chaque groupe considéré. Les

différents biens ainsi considérés sont résumés dans l’annexe 2.1

2.1-1 Les dépenses alimentaires

On gardera quasiment la classification telle que retenue dans la nomenclature analytique

des biens et services. Cependant, notre analyse portera sur sept groupes de produits :

« céréales et produits à base de céréales » ; « lait, produits laitiers et œufs » ; « corps gras » ;

« viandes, volailles et poissons » ; « légumes » ; « fruits » et « sucre, produits sucrés, thé ». Il

est bon de souligner que les quantités demandées des différents produits alimentaires dans

l’étude sont toutes exprimées en kilogrammes.

2.1-2 Les dépenses d’habitation

Il s’agit de l’ensemble des dépenses liées à la location ou à l’acquisition d’habitation pour les

ménages. Pour plusieurs ménages, elles regroupent deux principales composantes de la

nomenclature des biens et services: les loyers fictifs et les loyers réels de logement sans

charge. Dans le cas où le ménage est propriétaire, le loyer fictif pourrait faire référence à un

éventuel remboursement de crédits ayant permis l’achat ou la construction du logement, il

pourrait s’agir en outre de fonds pour l’entretien et le réaménagement du logement. Ces

dépenses sont synthétisées dans la base de données sur les dépenses des ménages de

l’ENNVM 2006/2007. Compte tenu du principe de la valeur unitaire utilisée comme proxy du

prix des différents biens, pour ce qui est des services, l’on peut considérer

systématiquement la dépense annuelle comme le prix. Cela tiendra aussi bien pour les

dépenses de loyer et pour tous les autres services qui seront considérés dans la suite.

En ce qui concerne le loyer, une anomalie économique pourrait subvenir du fait que la seule

prise en compte du prix ne permette pas de capter l’hétérogénéité en termes de qualité et

notamment de situation géographique du logement (lieu de résidence). En effet, deux

logements ayant le même prix, peuvent ne pas présenter les mêmes commodités selon

qu’ils soient en milieu urbain ou rural, ou même à l’intérieur d’une même ville selon qu’ils se

trouvent dans des quartiers différents. Cela pourrait être pris en compte dans d’autres

travaux plus spécifiques à travers une formalisation plus adaptée à même de capter ces

contraintes. En outre, ces difficultés pourraient être observées quand l’on s’intéresse à des

études d’évolution des prix, par exemple sur certains produits électroménagers

(réfrigérateur, télévision…). Dans ce cadre, une approche uniquement basée sur une stricte

22

comparaison de l’évolution des prix ne serait pas tout à fait pertinente, car faudra-t-il tenir

compte de l’évolution des fonctionnalités et de la qualité et les contrôler pour capter

l’unique effet prix si l’on s’intéresse à une analyse comparative. Dans ce travail, puisque l’on

s’intéresse à une analyse en coupe transversale, on se permettra de ne pas tenir compte de

toutes ces contraintes.

2.1-3 Les autres dépenses non alimentaires

Elles sont constituées des dépenses suivantes : dépenses d’habillement, dépenses

d’équipement ; dépenses d’hygiène et soins médicaux ; dépenses du transport et

communication ; dépenses d’enseignement et loisirs, dépenses fiscales ; dépenses d’énergie

et des autres dépenses non comprises dans celles déjà spécifiées.

Ce groupe est quasiment constitué de services et/ou de biens durables pour lesquels l’on

peut considérer la dépense annuelle comme la valeur unitaire. Cette hypothèse en plus

d’être plausible permet de contourner la difficulté de construire un indice de prix pour ce

groupe caractérisé par une forte hétérogénéité.

2.2 Traitements préalables des données

2.2-1 Construction des indices de prix

Ce volet concerne essentiellement les produits alimentaires étant donné que pour les autres

catégories de biens, les dépenses correspondent aux prix.

Etant donnée la classification retenue et partant du fait qu’il existe une relative homogénéité

à l’intérieur des sous-groupes ; on procédera séquentiellement et on retiendra deux niveaux

pour la construction des indices de prix. Un premier volet consistera à construire un prix

pour chaque sous-groupe et dans un second temps il sera question de spécifier un indice de

prix pour l’ensemble du groupe « dépenses alimentaires ». On retient cette procédure non

seulement pour capter l’hétérogénéité aussi bien dans la composition des produits que

l’hétérogénéité dans la dépense. L’on se propose d’utiliser l’indice de prix géométrique de

Stone proposé par Deaton et Muellbauer (1980).

L’échantillon des produits sélectionnés pour les différents sous-groupes a pour but de

simplifier l’analyse de la demande des ménages et notamment de faciliter la construction de

prix pour les sous-groupes de produits. Par ailleurs, il ne serait pas rigoureux de considérer

uniquement les dépenses inhérentes à ces biens choisis pour construire l’indice de prix des

biens alimentaires pour plusieurs raisons : d’une part, elles ne représentent qu’une

restriction des biens alimentaires consommés par les ménages. De ce fait, la somme de leurs

23

parts budgétaires dans le groupe « alimentation » ne vaudrait pas l’unité étant donné que la

dépense totale correspondante à ces biens considérés pour un ménage donné ne

coïnciderait pas avec la dépense totale alimentaire du ménage. Pour pallier cet état de fait,

on a considéré la base de données initiale donnant l’ensemble de la consommation en

différents produits pour les ménages de l’échantillon ; ensuite ont été regroupées les

dépenses de chaque ménage dans les sous-groupes (céréales, lait et produits à base de lait,

légumes, fruits, poissons, viandes, sucres et produits sucrés…) conformément à la

nomenclature des biens et services. Par exemple, pour le sous-groupe « céréales », il s’agira

de déduire la dépense annuelle pour le ménage si le code « produit 2»8 vaut 1. L’autre

élément nécessaire pour obtenir l’indice de prix est la part budgétaire par sous-groupe,

celle-ci correspond à la part dans la dépense alimentaire de la dépense accordée à chaque

sous-groupe donné.

L’indice de prix des biens alimentaires se présente donc comme suit :

Ln Pi= ∑ni=1wi.Pi avec Wi la part de la dépense alimentaire allouée au sous-groupe i dans la

dépense totale du poste « dépenses d’alimentation » et Pi le prix unitaire du sous-groupe i

considéré. Pour dériver un prix unitaire par sous-groupe, on se base sur l’hypothèse que les

biens sont relativement homogènes à l’intérieur des différents sous-groupes considérés.

2.2-2 Répartition de la population par strate selon la dépense par tête

Diverses classifications sont souvent retenues dans la littérature. Par exemple Mittal (2010)

s’appuie sur les travaux de Radhakrishna et Ravi (1990) et de Kumar (1998) en Inde. Ils

distinguent quatre groupes : les « très pauvres » constitués des ménages avec un revenu

inférieur à 75% du seuil de pauvreté relative ; entre 75% du seuil de pauvreté et le seuil de

pauvreté les « pauvres » ; entre le seuil de pauvreté et 150% du seuil les « non pauvres » et

au-delà de 150% les « riches ». On considère le seuil de pauvreté9 relative retenue par le HCP

(Haut Commissariat au Plan) pour l’année 2007. Il s’élevait à 3834dhs par personnes en

milieu urbain et de 3569 dirhams en milieu rural. En prenant en compte cette classification,

on obtient la répartition spécifiée dans le tableau1

8 Ce code renvoie au numéro correspondant de chaque sous-groupe dans la nomenclature analytique

des biens et services 9 Seuil de pauvreté relative : c’est la somme du seuil de pauvreté alimentaire et d’une allocation non-

alimentaire équivalente au coût des acquisitions non-alimentaires réalisées par les ménages qui

atteignent effectivement le minimum alimentaire requis (Méthode de la Banque Mondiale).

24

Tableau 1 : Répartition des ménages en quatre strates suivant la dépense totale par tête

La classe 1 traduit l’extrême pauvreté et la classe 3 la population vulnérable.

D’après cette classification, le taux de pauvreté sur la base de l’échantillon considéré est

estimé à 6,63% ; ce qui serait plus ou moins compatible avec les résultats du HCP qui

estimait la pauvreté au Maroc à partir de l’ENNVM 2006/2007 à 9% et la vulnérabilité à 18%.

Toutefois, les différences pourraient provenir notamment des extrapolations de l’échantillon

à la population globale. L’inconvénient de cette approche c’est qu’elle conduit à une très

forte hétérogénéité intra-classe. Aussi, elle tend à surestimer la part des riches dans la

population.

En revanche, Le HCP définit un autre critère de classification des ménages en se basant sur la

médiane de la dépense totale par tête et définit trois grandes catégories de ménages : la

classe modeste (comprenant les ménages pauvres et les vulnérables) ayant une dépense

totale par tête inférieure à 0,75 fois la médiane, la classe moyenne ceux entre 0,75 fois la

médiane et 2,5 fois la médiane et au-delà de 2,5 fois la médiane la classe aisée. La médiane

de la dépense totale par tête s’élève à 3711,5 dirhams ; le seuil inférieur (0,75*médiane)

équivaut à 2783,625 dirhams et le seuil supérieur (2,5*médiane) à 9278 dirhams. En tenant

compte de cette classification, on obtient la répartition consignée dans le tableau 2.

Classes Fréquence. Percent Dépense moyenne

Ecart-type de la dépense

Coefficient de variation de la dépense

1-Très pauvre

167 2.36 2212,18 413,6726 0,187

2-Pauvre 301 4.26 3253.296 295,1308 0,091

3-Non pauvre

1033 14.63 4690,754 557,8262 0,1189

4-Riche 5561 78.75 15544,36 16171,03 1,04

Total 7062 100.00

25

Tableau 2 : Répartition des ménages en trois strates selon le critère du HCP

Classes Effectif Pourcentage Dépense moyenne par tête

Ecart-type de la dépense

Coefficient de variation de la dépense

Modeste (pauvre et vulnérable)

178 2,52 2240,579 415,1324 0,1852

Moyenne ou intermédiaire

3468 49,11 6185,83 1718,415 0,2778

Aisée 3416 48,37 20722,32 18854,72 0,9098

Total 7062 100

Ces différentes répartitions présentent un avantage en termes de simplicité, se limitant à

une approche purement statistique et ne nécessitant pas d’autres hypothèses

supplémentaires notamment économiques et sociologiques. En tout état de cause, elles

présentent d’énormes limites et apparaissent assez restrictives pour décrire la situation

spécifique du Maroc et notamment en ce qui concerne la définition de la classe riche ou

aisée. En effet, nous estimons qu’un ménage pour être considéré comme riche devrait

disposer d’un revenu à même de lui permettre d’être à l’abri de besoins alimentaires, celui-ci

ne devrait pas être sujet à d’importantes contraintes financières, devrait disposer d’un cadre

de vie adéquat, avoir des ressources pour se procurer des biens de luxe comme le loisir, la

culture et capable de dégager une épargne substantielle après répartition de son budget

global à travers divers postes de dépenses. Par ailleurs, en prenant par exemple le seuil

« supérieur » à 2,5 fois la médiane cela équivaut à une dépense par tête par jour de 25

dirhams. Avec un tel revenu, il n’est pas possible pour le ménage de disposer de revenu

supplémentaire après avoir fait face aux dépenses alimentaires. Le ménage ainsi considéré

ne peut se permettre des dépenses de loisirs, de culture, des vacances, etc. et serait même

fortement contrarié en cas de choc lié à la maladie d’un membre du ménage ou à d’autres

imprévus quelconques. De ce fait, il nous parait tout à fait réaliste et nécessaire d’intégrer

tous ces paramètres dans la constitution des strates pour tenir effectivement compte de

l’environnement sociologique et économique propre du Maroc. Par exemple, en partant

d’un ménage de trois personnes et sur la base de conseils de personnes ressources10, l’on

pourrait évaluer un revenu conséquent pour un ménage aisé à environ 20000 dirhams par

mois pour l’ensemble du ménage équivalente à une dépense par tête d’environ 200 dirhams

par tête et par jour et autour de 73000 dirhams par an. Cette estimation tient compte des

différentes contraintes imposées un peu plus haut. Toutefois, on conservera le critère du

seuil de pauvreté relative et on gardera les classes très pauvres et pauvres de la première

classification basée sur Surhabi (2010). Par ailleurs, par souci de simplification, on retiendra

10

Il s’agit ici de mon encadreur pour le stage M. Fouzi Mourji

26

un seuil unique de pauvreté relative celui proposé par le HCP pour l’année 2007 pour le

milieu urbain c’est-à-dire 3834 dirhams par personnes et par an soit environ 10,50 dirhams

par jour. Partant de là, on distinguera sept grandes classes de ménages à partir de critères

spécifiés dans le tableau 3 ci-dessous.

Tableau 3 : Critères de classification des ménages en sept strates

Classes Description

Très Pauvre Dépense par tête≤0,75×le seuil de pauvreté relative

Pauvre 0,75×le seuil de pauvreté relative<dépense par tête≤ seuil de pauvreté relative

Vulnérable le seuil de pauvreté relative<dépense par tête≤ 1,75×seuil de pauvreté relative

Moyenne inférieure 1,75×le seuil de pauvreté relative<dépense par tête≤ 3×seuil de pauvreté relative

Moyenne intermédiaire

3×le seuil de pauvreté relative<dépense par tête≤ 6×seuil de pauvreté relative

Moyenne supérieure 6×le seuil de pauvreté relative<dépense par tête≤ 16×seuil de pauvreté relative

Riche dépense par tête> 16×seuil de pauvreté relative

En retenant ces critères, on obtient la répartition suivante de l’échantillon des ménages

étudiés (tableau4)

27

Tableau 4 : Répartition de la population en sept strates

Classes Effectif Pourcentage Dépense moyenne

Ecart-type de la dépense

Coefficient de variation de la dépense

Très pauvre 209 2,96 2328,191 437,089 0,1877

Pauvre 331 4,69 3411,423 270,1567 0,0792

Vulnérable 1713 24,26 5357,458 808,3365 0,1509

Moyenne inférieure

2266 32,09 8857,256 1356,005 0,1531

Moyenne intermédiaire

1749 24,77 15731,99 3138,301 0,1995

Moyenne supérieure

683 9,67 34223 9617,524 0,281

Riche 111 1,57 98046 43412 0,4428

Total 7062 100

Le principal objectif de la construction des strates est de regrouper les ménages par groupes

assez homogènes et d’étudier les comportements analysés sur tout l’échantillon à l’intérieur

de ces groupes. Il s’agit de voir si les grandes tendances observées au sein de l’échantillon se

conservent à l’intérieur des strates et notamment de capter l’homogénéité intra-groupe. Le

coefficient de variation en tant que mesure de la dispersion relative permet de comparer la

dispersion de différentes distributions données. Nous remarquons que les coefficients de

variation sont beaucoup plus faibles (et plus particulièrement pour la classe « riche » ou

« aisée ») dans la dernière classification que dans les deux premières, dénotant une plus

grande homogénéité à l’intérieur des groupes qui y sont constitués. Cet état de fait

corrobore l’idée selon laquelle il était judicieux de tenir compte d’hypothèses économiques

et sociologiques supplémentaires pour définir les strates de la population.

2.2-3 Les enseignements de la Statistique Descriptive

On se propose dans cette partie de procéder à une description des tendances générales en

matière de consommation des ménages. Il s’agit de faire ressortir la part respective des

grands postes de dépense dans la dépense totale aussi bien au niveau national que pour

chaque strate (Tableau5)

28

Tableau 5 : Répartition des grands groupes de dépenses pour l’ensemble de l’échantillon et par strates de revenus

Groupes de Produits

Part dans la dépense totale

Très pauvres

Pauvres Vulnérables Moyenne Inférieure

Moyenne intermédiaire

Moyenne supérieure

Riches

Dépenses alimentaires+Tabac

41,94% 56,38% 55,70% 54,34% 50,53% 45,30% 34,13% 21,79%

Dépenses d’habillement

3,25% 1,81% 2,36% 2,75% 3,17% 3,29% 3,28% 3,84%

Dépenses d’habitation

13,97% 11,76% 12,46% 12,38% 13,47% 14,03% 14,77% 14,63%

Dépenses d’énergie

7,41% 15% 12,94% 10,98% 9,50% 7,71% 5,53% 2,91%

Dépenses d’équipement

3,55% 2,56% 2,64% 2,94% 3,37% 3,45% 4,16% 3,47%

Dépenses d’hygiène et de soins

7,20% 4,10% 4,53% 6,20% 6,93% 8,04% 7,58% 5,99%

Dépenses de transport

8,6% 2,11% 2,86% 3,10% 4,15% 5,73% 11,60% 23,16%

Dépenses de communication

2,84% 1,39% 1,24% 1,66% 2,13% 2,98% 3,36% 3,87%

Dépenses d’enseignements

2,3% 2,61% 2,09% 1,98% 1,99% 1,94% 2,67% 3,27%

Dépenses de loisirs 1,74% 0,87% 0,90% 1,03% 1,11% 1,38% 2,16% 3,61%

Autres dépenses 4,04% 0,53% 1,10% 1,39% 2% 3,41% 6,13% 7,55%

Dépenses fiscales 3,17% 0,90% 1,19% 1,25% 1,63% 2,73% 4,62% 5,91%

Total 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Au niveau national, on note que l’alimentation occupe la plus grande part de la dépense

totale avec plus de 41%. Cette part importante allouée à l’alimentation est caractéristique

des pays pauvres et à faible niveau de développement.

Les dépenses d’habitation constituent le deuxième grand poste de dépenses avec plus de

14% au niveau national. Cette tendance s’observe à travers toutes les strates. Cet état de fait

renforce l’idée selon laquelle il serait pertinent de distinguer les dépenses d’habitation des

autres dépenses non alimentaires dans la suite de l’analyse empirique de la demande des

ménages.

On note aussi que la part de la dépense totale consacrée à l’achat de biens alimentaires

diminue avec le niveau d’aisance des ménages c’est-à-dire que pour les ménages aisés, la

part dans la dépense totale des dépenses d’alimentation est beaucoup plus faible. Cela est

29

conforme avec le fait que les pauvres dépensent une plus grande part relative de leur revenu

à l’achat de biens alimentaires. En outre, plus les ménages disposent de suffisamment de

ressources, plus ils sont à même d’élargir leur panier de consommation et de se procurer

d’autres types de biens pouvant être qualifiés de luxe comme les biens d’équipement, le

loisir, etc.

2.3 Gestion des données manquantes

Les données manquantes proviennent essentiellement des quantités non renseignées ou

tout simplement égales à zéro pour certains ménages. En outre, puisque les quantités sont

utilisées pour construire les prix, il se pose donc un problème en chaine. En revanche, il n’est

pas possible avec les données dont nous disposons de distinguer pour un ménage donné et

si une donnée manquante pour un produit est due à une consommation nulle ou à une non-

mesure. En tout état de cause, une consommation nulle pour un ménage peut provenir soit

d’un prix potentiellement élevé soit d’une décision délibérée de non-consommation du

ménage du fait de ses préférences. Il est donc tout à fait logique de penser que le prix

effectif apparait comme une variable de choix non négligeable et de décision pour les

ménages à coté de leurs goûts et préférences.

Pour contourner ce problème de données manquantes sur les prix, on se propose d’utiliser

la simplification suivante : l’on a commencé par construire pour chaque catégorie de

produits un prix moyen par région comme la moyenne des prix enregistrés dans la région.

Ensuite, on a attribué aux ménages pour lesquels on ne disposait pas de prix le prix moyen

de la région à laquelle ils appartiennent. On retient en outre cette simplification en faisant

l’hypothèse que la dispersion des prix à l’intérieur d’une même région est relativement

faible, les différences de prix observées pouvant être globalement imputées au coût de

transport et notamment à l’éloignement des marchés. Dès lors, une différence dans les

valeurs unitaires à l’intérieur d’une région donnée proviendrait essentiellement des

différentiels en termes de quantités consommées ou d’erreurs de mesures.

30

Section 3 : Modélisation de la consommation des

ménages : les outils de la simulation

3.1) Méthode d’estimation

Le modèle économétrique retenu pour estimer la demande de biens alimentaires est le modèle QUAIDS en deux étapes tel que spécifié par Surabhi Mittal(2010) pour le secteur alimentaire en Inde. Elle a utilisé ce modèle sur données en panel pour expliquer la baisse de la part dans la dépense totale de la dépense attribuée aux biens alimentaires et plus particulièrement à la baisse de la demande de céréales et aussi pour effectuer des projections11 de la demande en vue de l’orientation de politique ayant pour objectif la sécurité alimentaire. On intégrera notamment un certain nombre de ramifications dans ce modèle de référence dans le but de mieux appréhender notre thématique et de tenir compte des spécificités de la structure de consommation au Maroc. Le modèle QUAIDS en deux étapes se base fondamentalement sur l’hypothèse de séparabilité des préférences (Deaton et Muellbauer 1980) des ménages dans leur répartition budgétaire entre groupes et sous-groupes de produits. En effet, quand bien même que l’on dispose de données exhaustives sur les dépenses des ménages, il n’est pas possible en pratique de tenir compte des effets de tous les biens sur la consommation. De ce fait, lorsqu’on s’intéresse à un ensemble de biens particuliers, il est possible de faire l’hypothèse que la répartition des dépenses au sein de ce groupe de biens ne dépend que des prix des différents produits qui en font partie et de la dépense totale affectée au groupe. Cela revient à faire des hypothèses supplémentaires sur la forme des préférences du consommateur. On pose dans ce cadre que les préférences sont séparables par rapport à chaque groupe de biens. Par conséquent, on suppose que le consommateur partage dans un premier temps son budget total entre les grands groupes de biens, les sommes ainsi allouées sont ensuite réparties indépendamment les unes des autres entre les divers postes qui composent chacun des groupes de biens précédemment définis. On distingue cependant la séparabilité faible et la séparabilité forte. La séparabilité faible c’est lorsqu’aucune autre restriction que l’indépendance des répartitions budgétaires intra-groupe n’est imposée à la structure de préférence du consommateur (voir Blundell et al, 1993 pour plus de précisions). Par ailleurs, la séparabilité forte qui est beaucoup plus restrictive impose que l’utilité totale soit égale à la somme des utilités de chaque sous-groupe. Toutefois, l’on convient généralement que l’hypothèse de séparabilité faible est nécessaire

et suffisante pour une allocation séquentielle de la dépense en deux étapes. En l’occurrence,

cela permet d’envisager un premier stade de budgétisation selon lequel le consommateur

décide de répartir son revenu entre biens alimentaires et biens non alimentaires. Dès lors,

11 Structural Shift in Demand for Food: India’s Prospects in 2020-Indian Council For Research on

International Economic Relations ICRIER 2006

31

les systèmes de demande peuvent être estimés à deux niveaux : inter groupes et intra

groupes. L’hypothèse de séparabilité faible stipulée permet de distinguer deux types

d’élasticités : les élasticités conditionnelles et élasticités non conditionnelles.

Les élasticités conditionnelles dépendent du niveau de dépenses alloué au groupe. Ces

élasticités peuvent être combinées pour obtenir les élasticités non conditionnelles qui

permettent de réaliser une analyse complète du comportement de la demande alimentaire.

Les élasticités non conditionnelles quant à elles donnent la fonction de réaction de la

demande aux variations de l’ensemble du revenu.

On se propose pour l’analyse de distinguer dans les dépenses non alimentaires, celles liées à

l’habitation des autres dépenses non alimentaires comme on l’a expliqué un peu plus haut.

En outre, les différentes équations retenues dans les deux étapes seront estimées par la

méthode SURE (Seemingly Unrelated Regressions) développée par Zellner (1962). C’est la

méthode largement utilisée dans la littérature pour l’estimation des modèles flexibles de

demande comme AIDS, QUAIDS… En effet, pour un système donné, les équations

interagissent entre elles et les termes d’erreurs des différentes équations peuvent

apparaitre être corrélés. Cela tend à entacher la pertinence de l’estimateur MCO, même si

celui-ci est non biaisé pour chaque équation. L’on s’accorde donc sur le fait que l’estimateur

SURE est beaucoup plus efficient.

Première étape : Estimation de la fonction de dépenses alimentaires

Ln(A) = α + ϒ1Ln(PA) + ϒ2Ln(PH) + ϒ3Ln(PNA) + β0Ln(Y) + β1 (Ln Y)2 + β2Ln(Taille) +¥Urbain (1)

A représente la dépense alimentaire par tête du ménage ; PA : un indice de prix des biens

alimentaires ; PH : un indice de prix des dépenses d’habitation ; PNA : un indice de prix des

autres biens et services non alimentaires ; Y : la dépense par tête ; les caractéristiques et

variables sociodémographiques sont captées par la taille du ménage et le milieu de

résidence par la variable muette (Urbain) qui prend la valeur 1 si le ménage est en milieu

urbain et 0 pour le milieu rural. L’équation (1) est estimée par la méthode SURE et une

contrainte d’homogénéité de degré zéro par rapport aux prix et au revenu est imposée

traduisant le fait que l’individu n’est pas victime d’ « illusion monétaire » ; elle s’écrit : ϒ1+

ϒ2+ϒ3+β0+ 2β1=0.

Au niveau national, on obtient les paramètres estimés suivants :

32

De cette première étape, on dérive l’élasticité de la dépense alimentaire par rapport à la

dépense totale, ηy=

= 0,8310129+2×0,0493441= 0,9297011

Les variables incluses dans le modèle explique 90% de la variance totale de la fonction de

dépenses alimentaires.

Les coefficients devant tous les indices de prix (de biens alimentaires, d’habitation et des

autres biens non alimentaires) sont significativement différents de zéro avec un signe négatif

aussi bien pour l’ensemble de l’échantillon que pour les différentes strates constituées. On

remarque donc qu’une augmentation globale de 1% du prix des biens alimentaires aura

toutes choses égales par ailleurs une baisse de la dépense totale alimentaire par tête

d’environ 0,05% : il s’agit de l’élasticité-prix directe de la dépense alimentaire et cela est

conforme au fait que la plupart des biens alimentaires ont des demandes quasi-inélastiques.

En clair, une augmentation globale du prix des biens alimentaires n’aura pas d’effet

significatif sur la quantité de biens alimentaires consommés et par ricochet ne fera pas varier

systématiquement la dépense alimentaire. En tout état de cause, il est à noter qu’une

hausse de 1% respectivement du prix de l’habitation et des autres biens non alimentaires

aura globalement tendance à induire une baisse de la dépense alimentaire respectivement

de 0,22% et de 0,65%. En effet, plusieurs de ces biens et services occupent une place

relativement importante dans la fonction « objectif » des ménages et on assiste de ce fait à

une forte pression sur ces ménages en cas de hausse des prix, ceux-ci se trouvent ainsi

contraints de réduire la part de leur budget allouée à l’achat de biens alimentaires. Il s’agit

globalement d’un effet substitution dans la répartition budgétaire des ménages.

Par ailleurs, on note un effet significatif et positif de la dépense totale par tête et de son

carré, ce qui traduit le fait que la relation entre la dépense totale par tête et la dépense

alimentaire est non linéaire et pourrait varier en fonction du niveau de revenu des ménages.

Le signe positif devant le terme quadratique dénote une relation exponentielle entre la

dépense totale et la dépense alimentaire. Autrement dit, on remarque qu’à mesure que le

Variables Coefficients de régression

Ecart-type T-student

constante 3.563328 0.0365462 97.50

LnPA -0.0533847 0.0072133 -7.40

LnPH -0.2204645 0.0036759 -59.97

LnPNA -0.655852 0.0068342 -95.97

LnY 0.8310129 0.011427 72.72

LnY 0.0493441 0.0004667 105.74

Ltaille -0.014764 0.0052756 -2.80

Muette Urbain

0.0445498 0.0055031 8.10

33

revenu augmente, il est à noter une augmentation substantielle de la dépense alimentaire.

D’autre part, au niveau global, il existe une relation négative entre la taille du ménage et la

dépense alimentaire, c’est-à-dire que plus la taille du ménage augmente, la dépense

alimentaire par tête diminue. Cependant à l’intérieur des différentes strates, cette relation

n’est conservée que chez la classe « riche ». La variable muette « milieu urbain » est

significative et positive ; les ménages en milieu « urbain » ont une dépense alimentaire plus

élevée que les ménages en milieu « rural »

Nous avons en outre réalisé l’estimation de la dépense alimentaire pour chaque strate12

(Tableau 6). On remarque que la baisse de la dépense totale alimentaire induite par la

hausse du prix de l’habitation et des autres biens non alimentaires est plus forte chez les

classes les plus favorisées par rapport aux plus démunies. En effet, cela s’explique par le fait

que les plus riches dépensent relativement plus pour ces types de biens et se voient donc

plus affectés en cas de hausse du prix de ces biens. En outre, il est à noter que l’élasticité de

la dépense alimentaire est globalement plus élevée chez les ménages aisés que chez les

pauvres. Cela peut s’expliquer non seulement par un effet « quantité » mais aussi

« qualité ». En effet, plus les ménages disposent de revenus conséquents, plus ils sont à

même d’acheter des biens alimentaires en quantités suffisantes mais aussi des produits à

meilleures qualités nutritionnelles. Par ailleurs, étant donné que la qualité est en général

positivement corrélée avec les prix, il s’en suit donc une augmentation de la dépense totale

alimentaire. En outre, cela pourrait s’expliquer aussi par le fait que le Maroc constitue une

société de consommation notamment pour des raisons sociologiques. Dès lors, une forte

propension à dépenser notamment pour l’acquisition de biens alimentaires est souvent

conçue comme un signe d’aisance encore pour une bonne frange de la population. Par

ailleurs, l’on remarque que chez les ménages riches, une augmentation du nombre de

personnes est associée à une baisse de la dépense alimentaire par tête.

12

L’ensemble des tableaux de régression de la première étape au plan national et par strate sont en annexe 3.1

34

Tableau 6 : Estimation de la première étape par strate

Classes National (0)

Très Pauvre (1)

Pauvre (2)

Vulnérable (3)

Moyenne Inférieure (4)

Moyenne Intermédiaire (5)

Moyenne Supérieure (6)

Riche (7)

Variables

Constante 3.5633 (97.50)

*** 2.2366 (13.60)

*** 2.3437 (7.92)

*** 3.0892 (36.27)

*** 3.250 (39.70)

***

3.8287 (33.65)

***

4.9326 (19.79)

***

4.074 (5.68)

***

Ln(Indice de prix des biens alimentaires)

-0.0534 (-7.40)

***

-0.021 (-0.47)

-0.071 (-0.26)

-0.0245 (-2.23)

**

-0.012 (-1.42)

0.018 (0.14)

0.0386 (1.32)

-0.044 (-0.54)

Ln(Indice de prix de l’habitation)

-0.2205 (-59.97)

***

-0. 210 (-13.87)

***

-0.1892 (-18.16)

***

-0.190 (-39.26)

***

-0.2262 (-50.22)

***

-0.2168 (-32.83)

***

-0.2755 (-17.35)

***

-0.3399 (-6.51)

***

Ln(Indice de prix des autres biens non alimentaires)

-0.6558 (-95.97)

***

-0.6287 (-28.26)

***

-0.5303 (-27.18)

***

-0.5145 (-60.92)

***

-0.6191 (-73.75)

***

-0.711 (-56.09)

***

-0.850 (-26.18)

***

-1.40 (-10.55)

***

Ln(Revenu) 0.8310 (72.72)

***

0.7045 (11.40)

***

0.567 (13.48)

***

0.6022 (37.25)

***

0.7392 (53.19)

***

0.823 (39.44)

***

1.0077 (18.97)

***

1.71 (9.01)

***

(Ln Revenu)2

0.0493 (105.74)

***

0.077 (16.32)

***

0.0797 (13.35)

***

0.063 (42.19)

***

0.0591 (47.31)

***

0.052 (35.60)

***

0.0395 (14.92)

***

0.036 (6.16)

***

Ln(Taille) -0.0148 (-2.80)

***

0.0472 (2.21)

**

0.051 (3.13)

***

0.042 (5.33)

***

0.0249 (3.81)

***

0.0019 (0.22)

-0.1175 (-5.51)

***

-0.067 (-1.10)

Muette Urbain 0.0445 (8.10)

***

0.0099 (0.49)

-0.0142 (-0.99)

0.0002 (0.02)

0.0199 (3.09)

***

0.046 (4.39)

***

0.0853 (2.70)

***

0.017 (0.12)

Elasticité de la dépense alimentaire

0.9296

0.8585

0.7264

0.7282

0.8574

0.927

1.0867

1.782

(Les T-student sont entre parenthèses, * ;** ;*** respectivement significatif à 10%, 5% et à

1%)

Deuxième étape : Modèle QUAIDS pour la demande des différents produits alimentaires

Dans la deuxième étape, on utilise le Quadratic Almost Ideal Demand System (QUAIDS) qui

est l’extension (avec une forme quadratique) du modèle AIDS de Deaton et Muellbauer

35

(1980) pour estimer les demandes de différents biens alimentaires. La forme fonctionnelle

utilisée pour chaque sous-groupe de produits est la suivante :

Wi= ai + ∑jbijLn(FPi) + ciLn(A/Pxalim)+ diLn(A/Pxalim)2

Où Wi représente la part budgétaire de chaque sous-groupe de produits dans la dépense

alimentaire.

FPi le prix du sous-groupe de produits i ; A est la valeur prédite de la dépense alimentaire

obtenue à partir de l’estimation réalisée à la première étape ; Pxalim est l’indice

géométrique de prix de Stone des biens alimentaires. Le rapport (A/Pxalim) désigne donc la

dépense alimentaire déflatée du prix, et permet de tenir compte du revenu réel des

ménages.

Les paramètres du modèle sont estimés comme on l’a dit plus haut par la méthode SURE.

Certaines contraintes économétriques liées à l’estimation de systèmes de demande sont

cependant imposées :

La contrainte d’additivité qui impose que la somme des parts budgétaires soit égale à un

s’écrit : ∑ni=1ai =1

La contrainte d’homogénéité par rapport aux prix et au revenu se formalise de la manière

suivante: ∑nj=1bij= 0 ; ∑n

i=1ci=0 ; 2∑ni=1di=0

La contrainte de symétrie : bij=bji.

Les résultats des estimations des systèmes de demande du modèle pour les groupes de

produits considérés sont consignés dans le tableau 7 et pour les différentes strates de

dépenses en annexe 3.2

La dépense totale alimentaire (captant le revenu dans ce système) n’est pas significative

pour le groupe « céréales et produits à base de céréales » et pour le groupe « viandes,

volailles et poissons » traduisant le fait que la part du budget alimentaire allouée à ces

produits n’est pas significativement influencée par une modification du revenu des

ménages : cela s’explique par le fait que ces biens peuvent être considérés comme de

nécessité et largement consommés au Maroc au niveau de toutes les couches de la

population. Dès lors, l’effet d’une variation du revenu sur les parts budgétaires de ces

produits est plus au moins constant aussi bien chez les ménages aisés que chez les plus

pauvres. Par ailleurs, le revenu est significatif et positif pour le groupe « lait, produits laitiers

et œufs », le groupe « corps gras » et le groupe « légumes ». Cependant, il apparait

significatif et négatif pour les groupes « fruits » et « sucres, produits sucrés, thé» ; la

dépense attribuée à ces biens apparait plus sensible à une modification du revenu disponible

des ménages.

36

Les coefficients des prix directs sur les parts budgétaires (sur la deuxième diagonale) sont

tous significatifs et positifs. Cependant, étant donnée la formulation des parts budgétaires,

cela peut s’expliquer de deux façons : soit il s’agit d’un unique effet prix qui entraine une

augmentation de la dépense globale allouée au produit donné et donc impliquant une

augmentation de la part budgétaire sans impliquer systématiquement une hausse ou une

baisse de la quantité demandée, soit il s’agit d’une augmentation de la quantité demandée

des biens malgré la hausse des prix. Dans ce cas-ci, ces biens pourraient être considérés

comme incontournables dans le panier des ménages et traduire notamment une forte

inertie dans les habitudes de consommation des ménages. En tout état de cause, Il convient

de souligner qu’à ce niveau de l’analyse, on ne peut pas dire grande chose à propos de

l’évolution des quantités consommées par produit du fait de la variation du prix et de la

dépense totale des ménages. En outre, l’effet effectif sur les quantités consommées ne peut

être mis efficacement en exergue qu’au travers de l’analyse des élasticités qui sont des outils

par excellence pour mesurer la sensibilité des ménages face à un changement dans les prix

ou dans la dépense totale. Dès lors, on procèdera aux calculs d’élasticités (prix et dépense)

dans la section suivante. En ce qui concerne les effets croisés, on distingue aussi bien des

coefficients positifs que négatifs pouvant traduire des effets de substituabilité et de

complémentarité entre les produits. On remarque en outre que le terme quadratique

introduit dans le modèle est significatif pour les groupes : « corps gras » ; « légumes » ;

« fruits » ; « sucres produits sucrés ». Ceci justifie bien l’hypothèse postulée pour l’utilisation

du modèle QUAIDS selon laquelle la forme linéaire ne serait pas adaptée pour n’importe

quel type de produits. Pour ces sous-groupes de produits, l’impact de la dépense totale sur

la part budgétaire varie en fonction du niveau de revenu des ménages.

37

Tableau 7 : Paramètres estimés de la deuxième étape : Modèle QUAIDS

Groupe de produits

Céréales et produits à base de céréales (1)

Lait, produits laitiers et œufs (2)

Corps gras (3)

Viandes, volailles et poissons (4)

Légumes (5)

Fruits (6)

Sucres, produits sucrés et thé (7)

Ln (Prix des produits)

Constante 0.1837 (1.07)

-0.2055 (-1.92)

**

-0.0746 (-0.66)

0.4365 (2.22)

**

-0.1774 (-1.78)

*

0.4252 (6.13)

***

0.4121 (5.00)

***

Céréales et produits à base de céréales

0.0176 (6.67)

***

-0.0038 (-3.04)

***

0.0014 (1.08)

-0.0208 (-10.80)

***

0.0012 (0.82)

0.0021 (2.06)

**

0.0023 (2.35)

**

Lait, produits laitiers et œufs

-0.0038 (-3.04)

***

0.0146 (12.55)

***

-0.0022 (-2.47)

**

-0.0002 (-0.18)

-0.0045 (-4.76)

***

-0.0008 (-1.19)

-0.0031 (-4.77)

***

Corps 0.0014 (1.08)

-0.0022 (-2.47)

**

0.0109 (8.41)

***

-0.0074 (-5.77)

***

-0.0027 (-2.75)

***

-0.0012 (-1.65)

*

0.0012 (1.78)

*

Viandes, volailles et poissons

-0.0208 (-10.80)

***

-0.0002 (-0.18)

-0.0074 (-5.77)

***

0.0499 (19.37)

***

-0.0110 (-8.78)

***

-0.0053 (-5.93)

***

-0.0052 (-5.53)

***

Légumes 0.0012 (0.82)

-0.0045 (-4.76)

***

-0,0027 (-2.75)

-0.0110 (-8.78)

***

0.0124 (7.41)

***

0.0040 (4.21)

***

0.0006 (0.86)

Fruits 0.0021 (2.06)

**

-0.0008 (-1.19)

-0.0012 (-1.65)

*

-0.0053 (-5.93)

***

0.0040 (4.21)

***

0.0034 (3.11)

**

-0.0021 (-3.90)

***

Sucres, produits sucrés, thé

0.0023 (2.35)**

-0.0031 (-4.77)

***

0.0012 (1.78)

*

-0.0052 (-5.53)

***

0.0006 (0.86)

-0.0021 (-3.90)

***

0.0062 (8.79)

***

Ln (Dépense alimentaire par tête)

0.0302 (0.69)

0.0641 (2.23)

**

0.0486 (1.69)

*

-0.0564 (-1.13)

0.0841 (3.31)

***

-0.0908 (-5.15)

***

-0.0762 (-3.64)

***

(Ln Dépense alimentaire)2

-0.0029 (-1.04)

-0.0026 (-1.51)

-0.0031 (-1.68)

0.0034 (1.06)

-0.0054 (-3.36)

0.0059 (5.28)

*** 0.0047 (3.52)

***

Les T-student sont entre parenthèses ; *, **, *** respectivement significatif à 10%, 5% et à

1%

38

3.2) Analyse des élasticités

Les élasticités en tant que mesure de la sensibilité des ménages suite à des changements de

leur environnement économique sont des outils par excellence pour décrire les

comportements des ménages et notamment pour effectuer des projections concernant la

demande suite à des éventuelles réformes. Ces élasticités servent de base pour l’orientation

de politiques agricoles et alimentaires. Par ailleurs, la valeur de ces élasticités dépend

fortement de la spécification et de la méthodologie utilisée. On utilisera les paramètres

obtenus au niveau des deux étapes du modèles QUAIDS pour évaluer les élasticité-dépenses

et élasticités-prix. Surhabi Mittal (2010) montre que dans le cas du modèle QUAIDS en deux

étapes et où le coefficient devant le terme quadratique ne dépend pas du prix ; les élasticités

prix et revenu se calculent comme suit :

Elasticité dépense (ou élasticité conditionnelle) du groupe de produits i :

ηi= (ci + 2diLn(A)/Wi) + 1

Elasticité prix non compensée13 : ξij = (bij/Wi) – (ci + 2diLn(A))(Wj/Wi) – Kij ; A désigne la

valeur prédite de la dépense alimentaire déduite de l’estimation réalisée à la première

étape ; Kij : désigne le delta de Kronecker qui est égal à 1 pour les élasticités prix directes et

égal à 0 pour les élasticités prix croisés ;

Wi désigne la part budgétaire du groupe i utilisée notamment pour calculer l’indice de prix

de Stone. A partir de l’élasticité de la dépense et des élasticités prix non compensées, on

déduit les élasticités prix directes et croisées pures ou compensées14 de Slutsky comme suit :

ξijH= ξij + Wjηi

L’élasticité non conditionnelle de la demande globale pour chaque groupe de produits i <η iy>

est obtenue comme le produit de l’élasticité conditionnelle et de l’élasticité de la dépense

alimentaire par rapport à la dépense totale (ηy) issue de l’estimation de première étape :

ηiy = ηi* ηy

.

Les élasticités sont couramment calculées au niveau de la moyenne de l’échantillon étudié,

cela permet d’obtenir une mesure d’élasticité globale pour l’ensemble de l’échantillon.

L’avantage de cette approche est qu’elle permet de synthétiser les résultats et facilite par

ricochet leur interprétation et leur usage à d’autres fins notamment pour les modèles

d’équilibre général calculable. En outre, cette approche permet de résoudre implicitement le

13

Elasticité prix non compensée : ajustement de la quantité demandée après variation du prix comprenant l’effet sur le revenu disponible 14

Elles permettent de mettre en évidence les changements dans la demande dus aux seules variations du prix. On fait varier virtuellement la dépense totale dans le même sens que la variation du prix afin de maintenir constant le pouvoir d’achat du ménage.

39

problème de données manquantes notamment sur les parts budgétaires du fait des

quantités nulles ou non renseignées pour certains ménages. Par ailleurs, l’inconvénient

majeur réside dans le fait qu’en procédant à un raisonnement en moyenne, il n’est pas

possible de mettre en exergue les réactions individuelles et de capter l’hétérogénéité intra-

groupe. Pour contourner cette difficulté, l’on pourrait envisager de calculer une élasticité par

ménage à partir des paramètres estimés dans les deux étapes de la spécification et des parts

budgétaires pour chaque ménage ; l’avantage de cette approche c’est qu’elle permet de

faire ressortir les caractéristiques individuelles des ménages et leur réaction spécifique suite

à un changement dans leur revenu et des prix. En outre, les élasticités obtenues pourront

être utilisées pour évaluer les effets d’éventuelles réformes sur chaque ménage. En plus,

dans un souci de présentation et de synthèse, il serait même possible de calculer ensuite la

moyenne des élasticités ainsi obtenues. Blundell et al. (1997) construisent une moyenne

géométrique des élasticités individuelles pondérées de la part de la dépense du ménage

dans la dépense totale pour le produit donné. De ce fait, l’on a envisagé ces deux

approches aussi bien pour l’ensemble de l’échantillon que pour chacune des strates. Les

résultats obtenus à partir de ces deux méthodes sont sensiblement les même sauf pour le

groupe « lait et produits laitiers » et « légumes » pour lesquels les valeurs obtenues

diffèrent. Pour le groupe « lait et produits laitiers », la première approche donne un

coefficient de 0,47 au niveau national tandis qu’en utilisant la deuxième approche on

obtient un coefficient non significativement différent de zéro (-0,05). On retiendra

finalement la seconde approche pour les élasticités dépenses et les élasticités prix, car les

élasticités individuelles calculées pourront servir de base pour les simulations visant à capter

le changement de bien-être des consommateurs suite à d’éventuelles réformes induisant

une modification des prix. Les élasticités conditionnelles pour chaque produit et par strate

sont en annexe 3.3 tandis que les élasticités-dépenses estimées au niveau de l’échantillon

moyen se trouvent en annexe 3.4. On a estimé les élasticités-dépenses des différents biens

et pour chaque strate (tableau 8). Ces élasticités mesurent la variation de la quantité

demandée d’un bien donnée consécutivement à une variation donnée de la dépense totale.

La dépense totale étant utilisée comme proxy du revenu, les élasticités-dépenses peuvent

s’interpréter comme des élasticités-revenu. Cependant, elles ne signifient pas exactement la

même chose en ce sens que la dépense totale inclut les quantités demandées elles-mêmes

et décrivent aussi le résultat de l’attitude de consommation des individus. La catégorisation

des biens suivant le signe et la valeur des élasticités est présentée en annexe 3.5.

40

3.2-1) Les élasticité-dépenses

Globalement, les élasticité-dépenses obtenues sont statistiquement significatives et

raisonnables. Au niveau national, on remarque que toutes les élasticités sont

statistiquement différentes de zéro (Tableau 8 sauf pour le groupe « lait et produits

laitiers ». En outre, les élasticités obtenues au niveau national sont quasiment conformes à

celles couramment obtenues dans la littérature sauf pour le groupe « légumes » pour lequel

l’on obtient un coefficient négatif et significatif. Ces légères différences observées dans les

élasticités-dépenses des groupes « lait et produits laitiers » et « légumes » pourraient peut

être provenir de biais éventuels du fait de l’échantillon de produits sélectionnés pour

constituer les différents groupes.

Au niveau national, on remarque que les élasticités dépenses des « céréales et produits à

base de céréales », « lait, produits laitiers et œufs » et « corps gras » sont inférieures à 1, la

demande de ces biens est moins sensible à une modification du revenu des ménages. Cela

traduit le fait que ces biens sont assez stables dans le panier de consommation des ménages.

Ces biens peuvent en outre être considérés comme des biens essentiels et de nécessité. Par

ailleurs, l’élasticité du groupe « lait » n’est pas significativement différente de zéro au niveau

global, ce qui traduit dans l’ensemble une relative constance dans la consommation de ce

groupe de produits. Pour ce qui est du groupe « légumes », il est à noter une élasticité-

dépense négative ; dès lors, au fur et à mesure que les ménages disposent de plus de

revenus, ils ont tendance à réduire la quantité consommée de ce groupe de biens. En effet,

si l’on suppose qu’il ne résulte pas d’une erreur de sélection des biens et de spécification, cet

état de fait pourrait se justifier par le fait que ces produits étant largement consommés,

lorsque le revenu des ménages augmente ceux-ci sont tout à fait capables de réduire leur

consommation sans pour autant détériorer leur niveau de satisfaction. Par ailleurs, les

élasticités dépenses des groupes « viandes, volailles et poissons », « fruits » et « sucres,

produits sucrés, thé » sont supérieures à un traduisant le fait que ces biens constituent des

biens de luxe. Cela implique aussi qu’une augmentation de la dépense totale des ménages

entraine une hausse de la dépense allouée à ces biens plus que proportionnellement à

l’augmentation de la dépense totale. Par conséquent, les quantités consommées de ces

biens ont tendance à être stimulées en cas d’amélioration de la situation économique et

financière des ménages.

En outre, en vue d’une analyse plus fine et spécifique aux différentes couches de la

population, nous avons procédé au calcul des élasticités pour les différentes strates de

dépense de notre échantillon (Tableau 8)

On remarque globalement que les élasticités-dépenses pour les ménages les plus aisés sont

en valeur absolues plus importantes que celles des ménages les plus démunis, cela signifie

que les ménages disposant de plus de moyens réagissent plus fortement en termes de

dépenses dans les différents biens alimentaires à une modification de leur revenu. Ce

41

constat est d’autant plus avéré pour les produits des groupes « viandes, volailles et

poissons », « fruits » et « sucres, produits sucrés et thé » globalement considérés ici comme

des biens supérieurs ou de luxe. Cet état de fait s’explique par le fait que la réactivité des

ménages à une variation de leur revenu dépend essentiellement de leur condition initiale et

de la mesure dans laquelle chaque produit est consommé par le ménage. Par exemple, les

ménages les plus aisés consomment beaucoup plus de biens supérieurs par rapport aux

ménages plus défavorisés ; ainsi en cas de hausse de revenu ces ménages riches vont être

amenés à augmenter substantiellement leurs dépenses en ces types de produits par rapport

aux ménages pauvres : c’est ce qui explique les valeurs élevées des élasticités-dépenses

observées au niveau des strates riches de 2,11 ; 15,96 ; 6,27 respectivement pour les

groupes « viandes, volailles et poissons » ; « fruits » ; « sucres, produits sucrés et thé » par

rapport à respectivement 1,00 ; 3,39 ; 1,37 pour les extrêmes pauvres. Ce même constat est

inversement observé dans le cas du groupe « légumes » ou la baisse occasionnée par une

hausse du revenu est beaucoup plus forte chez les ménages riches que chez les plus pauvres.

En tout état de cause, le constat est que pour les ménages riches ; lorsque ceux-ci font face à

une hausse de leur revenu, ils disposent de plus de latitude pour stimuler leur

consommation de biens alimentaires aussi bien en quantités suffisantes mais aussi d’élargir

leur panier de consommation en se procurant des biens à fortes qualités nutritionnelles. Cet

état de fait est beaucoup plus limité chez les ménages moins aisés puisque ceux-ci font déjà

face à d’énormes contraintes financières et en cas de hausse de leur revenu auront plus

tendance à privilégier l’élargissement de leur panier de biens mais dans une certaine mesure

seulement. Dès lors, le coefficient relativement élevé de l’élasticité-dépense du groupe

« fruits » au niveau national et pour toutes les strates peut s’expliquer par la faible part de

ce groupe dans les dépenses des ménages. De ce fait, ceux-ci augmentent considérablement

les quantités consommées en cas de hausse de leur revenu : cet effet étant tout de même

plus important chez les ménages plus riches. Cependant, quand on prend par exemple le

groupe « céréales et produits à base de céréales », étant donné qu’il est déjà fortement

consommé, la demande en ce groupe s’avère moins sensible à une modification de revenu

des ménages. Le constat qui s’en dégage ici c’est que la trajectoire de réponse des ménages

à une variation de leur revenu est implicitement liée à leur condition initiale et à l’ampleur

initiale de la demande des produits concernés.

42

Tableau 8 : Elasticités-dépenses par groupes de produits alimentaires au niveau national et par strate

Classe National Très Pauvre

Pauvre Vulnérable Moyenne inférieure

Moyenne Intermédiaire

Moyenne Supérieure

Riche

Produits

Céréales et produits à base de céréales

0,6 0,68 0,55 0,53 0,58 0,55 0,52 0,55

Lait, produits laitiers et œufs

-0,05 -0,06 -0,10 -0,17 -0,10 0,03 0,28 0,68

Corps gras

0,12 0,25 0,24 0,18 0,16 0,05 -0,23 -1.33

Viandes, volailles et poissons

1,11 1,00 0,87 0,87 1,03 1,10 1,27 2,11

Légumes -0,52 -0,17 -0,17 -0,24 -0,26 -0,65 -1,67 -4,95

Fruits 5,52 3,39 3,24 3,62 4,74 6,29 8,88 15,96

Sucres, produits sucrés, Chocolat, thé…

2,04 1,37 1,23 1,34 1,83 2,28 3,08 6,27

3.2-2) Les élasticités prix-directes

Elles mesurent les variations de la demande d’un bien consécutives à des variations de leur

propre prix. A la lecture du tableau 9, nous pouvons remarquer que toutes nos élasticités-

prix directes sont statistiquement significatives et négatives conformément à la théorie du

consommateur. Par ailleurs, comme couramment rencontré dans la littérature, ces

élasticités sont inférieures, en valeurs absolues, à 1 traduisant le fait que la demande en

biens alimentaires est inélastique c’est-à-dire qu’elle réagit faiblement au changement de

prix. Au niveau national, les produits les plus sensibles aux variations de prix sont les « sucres

et produits sucrés » et « les céréales et produits à base de céréales » avec respectivement

des élasticités de -0,90 et de -0,85. Cela s’explique par le fait que ces biens sont fortement

43

demandés par les ménages, de ce fait l’effet d’une hausse des prix a tendance à se faire

beaucoup plus ressentir. Les analyses des élasticités par classe permettent de comparer les

effets différenciés d’une variation des prix selon le niveau de richesse des ménages. De

manière plus générale, les élasticités-prix directes sont légèrement plus élevées en valeur

absolue chez les ménages plus pauvres par rapport aux plus favorisés. Par exemple, en ce qui

concerne les « céréales et produits à base de céréales » on obtient une élasticités-prix

directe de -0,85 chez les extrêmes pauvres contre -0,75 chez les riches. De ce fait, une

augmentation de 1% du prix des céréales aura respectivement pour effet une baisse de

0,85% de la quantité demandée chez les très pauvres contre 0,75% chez les riches. Par

conséquent, une telle mesure aurait tendance à affecter beaucoup plus les ménages plus

vulnérables, ceux-ci étant au préalable confrontés à des situations déjà difficiles et ayant une

consommation relativement faible. Dès lors, en cas de hausse de prix, ils disposent de peu

de marges de manœuvres pour amortir les chocs causés et se trouvent contraints de réduire

considérablement la quantité demandée des biens. On retrouve la même observation que

dans le cas des élasticités-dépenses selon laquelle le niveau de départ des ménages et leur

demande initiale expliquent en grande partie la valeur des élasticités et la réactivité des

ménages aux variations de prix. Par conséquent, lorsque la quantité demandée d’un bien i

est relativement faible, l’effet d’une hausse de prix se fait plus ressentir et induit une baisse

plus considérable de la quantité demandée.

44

Tableau 9 : Les élasticités prix-directes au niveau national et par strate

National Très Pauvres

Pauvres Vulnérables Moyenne inférieure

Moyenne Intermédiaire

Moyenne Supérieure

Riches

Céréales et produits à base de céréales

-0,85 -0,89 -0,87 -0,87 -0,85 -0,83 -0,80 -0,75

Lait, produits laitiers et œufs

-0,64 -0,58 -0,58 -0,57 -0,62 -0,69 -0,77 -0,82

Corps gras

-0,81 -0,82 -0,84 -0,82 -0,82 -0,80 -0,76 -0,66

Viandes, volailles et poissons

-0,78 -0,77 -0,75 -0,76 -0,77 -0,80 -0,83 -0,83

Légumes -0,77 -0,80 -0,80 -0,79 -0,80 -0,76 -0,66 -0,53

Fruits -0,84 -0,87 -0,86 -0,86 -0,85 -0,82 -0,79 -0,79

Sucres, produits sucrés, Chocolat, thé…

-0,90 -0,93 -0,93 -0,92 -0,91 -0,89 -0,88 -0,84

3.2-3) Les élasticités-prix croisées

Elles mesurent la réponse de la quantité demandée d’un bien à la variation du prix d’un

autre bien. Le signe positif ou négatif de l’élasticité prix-croisée dépend de la nature des

deux biens, substituts ou compléments.

Pour des raisons de synthèse et de place, seules les élasticités-prix croisées au niveau

national sont reportées ici (Tableau 10). Le détail des élasticités-prix croisées par strate est

présenté en annexe 3.6 On retrouve les élasticités-prix directes non-compensées négatives

sur la diagonale de la matrice. Globalement, un tiers des élasticités prix croisées ne diffèrent

pas statistiquement de zéro. En outre, elles apparaissent très faibles (en valeurs absolues

inférieures à 0,1) en moyenne pour certains biens comme les « céréales et produits à base

de céréales » ; « les corps gras » ; « viandes, volailles et poissons » ; « légumes » et « sucres

45

et produits à base de sucres ». Cela signifie que pour ces biens, les variations de prix des

autres biens entrainent des effets plus ou moins négligeables de substitution ou de

complémentarité. Par conséquent, l’on pourrait conclure qu’il n’y a quasiment pas de

répercussions significatives des modifications de prix en ce qui concerne la demande de ces

biens. Par ailleurs, les élasticités-prix croisées s’avèrent plus significatives pour les « fruits »

allant jusqu’à 0,42 en valeur absolue en ce qui concerne l’élasticité par rapport au groupe

« viandes, volailles et poissons ». Cela traduit le fait que la demande des « fruits » est

particulièrement affectée en cas de hausse de prix des autres types de biens : ce qui est

conforme avec le fait que les « fruits » constituent des biens supérieurs (comme observé

dans la section précédente). En effet, les ménages sont beaucoup plus disposés à sacrifier la

consommation de ce bien quand ils font face à des prix plus élevés des autres biens. On

observe une substituabilité entre les légumes et les fruits tandis que plusieurs biens

apparaissent complémentaires entre eux par exemple « les céréales et produits à base de

céréales » et « lait, produits laitiers et œufs » ; « sucres, produits sucrés, thé » et « fruits »,

etc.

46

Tableau 10 : Elasticités-prix non compensées de la demande par groupes de produits alimentaires au niveau national

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales (1)

Lait, produits laitiers et œufs (2)

Corps gras (3)

Viandes, volailles et poissons (4)

Légumes (5)

Fruits (6)

Sucres, produits sucrés et thé (7)

Prix des produits

Céréales et produits à base de céréales

-0,85

-0,20

0,04 0,03

0,04 0,02

-0,11

Lait, produits laitiers et œufs

-0,02

-0,64

-0,03

-0,0014

-0,07

-0,08

-0,06

Corps 0,02

-0,11

-0,81

-0,03

-0,04 -0,10

0,01

Viandes, volailles et poissons

-0,12

-0,13

-0,11

-0,78

-0,16

-0,42

-0,12

Légumes 0,02

-0,17

-0,04

-0,05

-0,77

0,16

0,01

Fruits 0,02

-0,04

-0,02

-0,02

0,07 -0,84

-0,04

Sucres, produits sucrés, thé

0,03

-0,14

0,03

-0,03

0,02

-0,14

-0,90

47

Section 4 Simulations des effets d’une réforme de TVA

4.1 Les hypothèses et méthodes de calcul

Dans cette section, on se propose d’utiliser les différentes élasticités obtenues dans les

sections précédentes pour simuler l’impact d’une hausse de TVA sur la structure de

consommation des ménages au niveau national et pour les différentes strates.

La Taxe sur la valeur ajoutée (TVA) composante principale de la fiscalité indirecte interne est

un important instrument de mobilisation de recettes fiscales pour l’Etat. L’un des succès de

la TVA provient de la combinaison de deux qualités essentielles : elle concerne

potentiellement une large assiette de biens et elle est économiquement neutre (Chambas

2005), étant assise sur les seules consommations finales.

Dans le cas spécifique du Maroc, la TVA est une taxe sur le chiffre d’affaires qui s’applique

aux opérations de nature industrielle, commerciale, artisanale ou relevant de l’exercice

d’une profession libérale accomplies au Maroc, de prestations de services ainsi qu’aux

opérations d’importations (Cf Code général des Impôts en annexe 4).

Le taux normal de TVA au Maroc est de 20%. Il existe cependant trois taux réduits de 7%, 10% e14% et plusieurs produits sont exonérées de la TVA. L’ensemble des biens et services exonérés et ceux soumis à la taxe aux taux réduits sont spécifiés en annexe 4. Les expériences de simulation envisagées dans cette section s’inscrivent dans un contexte économique et structurel du Maroc de nécessité d’un élargissement des recettes publiques : la libéralisation des échanges extérieurs (du fait des accords de libre échange) induisant une forte réduction des recettes provenant des taxes sur importations ; la nécessité de préserver les équilibres publics tout en garantissant des dépenses d’Investissements en infrastructures et en capital humain ; les fortes inégalités sociales et le rôle important de la TVA parmi les axes de la politique fiscale (Mourji et al., 2011). A coté de tout ceci, s’ajoute la demande de plus en plus forte sur les produits exonérés du fait la croissance économique et démographique et de l’évolution des comportements de consommation. Par conséquent, le coût des subventions et exonérations s’avère de plus en plus croissant et la question d’une réforme fiscale visant la levée de ces exonérations se pose de plus en plus avec acuité. On considère ici le groupe « céréales et produits à base de céréales » qui est exonéré de TVA et on suppose que l’on décide de lui appliquer le taux normal de 20%. De ce fait, cette mesure va induire une modification des prix du groupe « céréales et produits à base de céréales ». Partant de là, l’incidence de la taxe va dépendre des élasticités-prix de la demande des ménages : on utilisera les élasticités-prix non compensées généralement utilisées pour effectuer les simulations (Allen 2010).

48

Les élasticités-prix croisées non compensées des céréales sont résumées dans le tableau 11, nous les utiliserons pour évaluer l’effet induit par une hausse de 0% à 20% de taux de TVA des céréales sur les biens de consommations étudiés. Tableau 11 : Elasticités-prix croisées non compensées de la demande des groupes de produits alimentaires par rapport aux céréales au niveau national et par strate

Classes National Très Pauvres

Pauvres Vulnérables Moyenne Inférieure

Moyenne Intermédiaire

Moyenne Supérieure

Riches

Produits Céréales -0,85 -0,89 -0,87 -0,84 -0,85 -0,83 -0,80 -0,75 Lait, produits laitiers et oeufs

-0,20 -0,30 -0,30 -0,28 -0,22 -0,16 -0,10 -0,07

Corps gras

0,04 0,01 0,01 0,03 0,03 0,04 0,06 0,08

Viandes, volailles et poissons

-0,11 -0,09 -0,10 -0,10 -0,10 -0,09 -0,08 -0,08

Légumes 0,04 -0,01 0,01 0,03 0,04 0,06 0,09 0,14 Fruits 0,02 0,14 0,10 0,06 0,02 -0,001 -0,05 -0,04 Sucres, Produits sucrés

0,03 0,04 0,04 0,03 0,03 0,02 0,02 0,01

Supposons que la hausse de TVA constatée se répercute entièrement sur le prix des

« céréales et produits à base de céréales », il s’en suivra donc une augmentation du prix de

ce groupe de produits de 20%. On sait en outre que l’élasticité (Eij) de la demande du bien i

par rapport au bien j peut s’écrire de la façon suivante :

Eij=

Par conséquent, pour une variation donnée du prix des céréales de 20%, on aura :

Variation de la quantité demandée du groupe i (en pourcentage) = Elasticité prix-croisée de

la demande de i par rapport aux « céréales et produits à base de céréales » × 20

NB : Les quantités demandées dans l’étude sont toutes exprimées en kilogrammes

Les résultats pour chaque groupe de biens sont résumés dans le tableau 12

49

4.2 Présentation et discussion des résultats

Tableau 12 : Variations en pourcentage de la quantité demandée de chaque groupe de produits et par strate suite à une hausse de TVA de 20%

Classes National Très Pauvre Pauvre Vulnérable Moyenne Moyenne Moyenne Riche

Produits Inférieure Intermédiaire Supérieure

Céréales -17 -17.8 -17.4 -16.8 -17 -16.6 -16 -15

Lait, produits laitiers et oeufs

-4 -6 -6 -5.6 -4.4 -3.2 -2 -1.4

Corps gras 0.8 0.2 0.2 0.6 0.6 0.8 1.2 1.6

Viandes, volailles et poissons

-2.2 -1.8 -2 -2 -2 -1.8 -1.6 -1.6

Légumes 0.8 -0.2 0.2 0.6 0.8 1.2 1.8 2.8

Fruits 0.4 2.8 2 1.2 0.4 -0.02 -1 -0.8

Sucres, Produits sucrés

0.6 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2

Un signe négatif traduit une baisse de la quantité demandée.

A la lecture de ces résultats, on note qu’une hausse de TVA de 20% sur les « céréales et

produits à base de céréales » aura pour effet une baisse de la consommation de la quantité

demandée de « céréales et produits à base de céréales » de 17% au niveau national. Au

niveau des strates, cela se traduirait en moyenne par une baisse de 17,4% de la demande au

niveau des « très pauvres » contre 15% chez les ménages les plus aisés : les ménages les

moins favorisés paieraient donc le plus lourd tribut de cette mesure d’autant plus que leur

situation initiale était déjà délétère.

En ce qui concerne les autres produits, cette mesure aura pour effet en moyenne de baisser

les quantités demandées des groupes « lait, produits laitiers et œufs » et « viandes, légumes

et poissons » de respectivement 4% et 2,2%. Par ailleurs, ces baisses seront plus prononcées

chez les ménages « très pauvres » (respectivement de 6% et de 1,8%) contre respectivement

1,4% et 1,6 % chez les ménages « riches ». Cet état de fait vient corroborer l’idée selon

laquelle les ménages les plus pauvres seraient plus affectés par une mesure visant à lever les

exonérations de TVA sur les « céréales et produits à base de céréales ».

Quant aux groupes « corps gras » ; « légumes » ; « fruits » ; « sucres, produits sucrés et thé »

les variations sont toutes en moyenne inférieures à 1% au niveau national ; ce qui traduit le

50

fait que les quantités demandées de ces biens ne seraient pas significativement modifiées à

la suite d’une hausse du prix des « céréales et produits à base de céréales »

Le constat général qui se dégage c’est que la levée des exonérations de TVA sur les

« céréales et produits à base de céréales » affecteraient la structure de consommation des

ménages globalement aussi bien en ce qui concerne les céréales elles même mais aussi

d’autres produits comme le « lait, produits laitiers et œufs » et « viandes, volailles et

poissons » qui verront leurs quantités demandées baisser substantiellement. Cet état de fait

affecterait les ménages en termes de quantités de biens mais aussi en termes de qualités

nutritionnelles. Par ailleurs, il en ressort de l’analyse différenciée par strates que les

ménages les plus pauvres seraient les plus affectés par la réforme.

En tout état de cause, cette analyse partielle de la demande apparait trop restrictive pour cerner l’étendue des effets de cette éventuelle réforme. En effet, l’idéal aurait été d’intégrer les différents acteurs de la sphère économique (ménages, producteurs et Etat) dans l’analyse en déterminant le bien être de chaque entité avant et après la réforme pour en juger de sa pertinence. Cela pourrait se faire à travers des approches plus perspicaces et plus générales comme l’approche par micro simulation et les modèles d’équilibre général. Plusieurs travaux ont été menés dans ce sens : Spadaro15 (2007) présente la micro simulation comme outil pour évaluer des politiques publiques ; A.Harding et N.Warren (1998) donnent un aperçu de modèle de micro simulation de reformes fiscales. Sadoulet et de Janvry (1992) utilise un modèle d’équilibre général pour analyser l’impact d’une hausse de 20% du prix mondial des céréales sur les pays pauvres d’Afrique et d’Asie, etc. Ce qu’il convient de noter c’est qu’en dépit des effets négatifs anticipés sur les consommateurs, les exonérations et autres subventions s’avèrent tout de même couteuses pour l’Etat. Par exemple le secteur agricole qui représente globalement entre 15 et 20% du PIB et qui consomme en moyenne 12,6% des dépenses d’investissements du budget général de l’Etat et 2,5% de celles de fonctionnement, ne participe pas au financement du budget (Direction des études et Prévisions financières, 1999). De ce point de vue, ces exonérations et subventions pèsent considérablement sur le budget de l’Etat et peuvent ne pas être soutenables à long terme face aux défis de plus en plus croissants de réduction du chômage et de la pauvreté. En effet, avec la croissance économique et démographique, la demande des biens exonérés a tendance à augmenter, ce qui n’est pas sans conséquences sur le coût du maintien de ces exonérations et diverses subventions. On pourrait alors se demander si l’Etat ne devrait pas repenser cette politique et trouver d’autres moyens pour améliorer le bien être de son peuple. Dans ce cadre, l’on devrait privilégier la mise en œuvre de politique visant à créer les conditions favorables d’une croissance économique forte et soutenue. Celle-ci devrait être assise sur des secteurs diversifiés et particulièrement le secteur industriel. Il faudrait en outre résoudre efficacement le problème du chômage de plus en plus grandissant et réduire durablement la pauvreté et les inégalités existantes. En effet, comme nous avons pu le constater dans l’analyse des élasticités-dépenses, de telles mesures en stimulant le revenu disponible des ménages leur permettrait de booster leur consommation aussi bien quantitativement mais aussi en termes de biens à fortes valeurs nutritionnelles.

15

Microsimulation as a tool for the evaluation of public policies : methods and applications

51

4.3 Deux critères d’évaluation de réformes fiscales : l’efficacité économique

et l’équité sociale

Trois principaux objectifs sont assignés à la fiscalité : financer les dépenses de l’Etat, réduire les inégalités et corriger les effets externes et toute évaluation sérieuse de la fiscalité doit être appréciée à l’aune de son adéquation avec ces différents objectifs (Legendre et al, 2001). Par ailleurs, ces trois objectifs peuvent être regroupés en deux principaux critères que sont l’efficacité économique et l’équité sociale. Dès lors, une réforme fiscale devrait, pour être pertinente, être à même de préserver l’efficacité économique sans toutefois détériorer l’équité sociale.

4.3-1 L’efficacité économique

On dit d’une répartition qu’elle est efficace au sens de Pareto si elle est telle qu’il n’est pas

possible d’accroitre le bien-être de tous les agents en présence, ou d’améliorer la

satisfaction d’un agent sans détériorer celle des autres. Pour mesurer évaluer le changement

de bien être des différents agents (Etat, producteurs, consommateurs) on utilise

généralement la notion de surplus et de variation de surplus. A partir des mesures

individuelles, il est possible d’obtenir le surplus total qui donne est une mesure synthétique

du bien être global. Par ailleurs, quand on s’intéresse à l’étude d’un ensemble de

consommateurs, le critère de surplus de consommateur s’avère insuffisant. En effet, pour un

individu donné, le surplus du consommateur se définit comme la différence entre le

montant que celui-ci a la volonté de payer pour acquérir un bien et le montant qu’il paie

effectivement. Etant donné que cette volonté à payer diffère d’un individu à un autre, l’on

ne pourrait pas avoir un critère unique pour évaluer le bien être de tous les consommateurs.

Partant de là, on un autre critère d’évaluation de bien être plus général : la variation

compensatoire et équivalente.

La variation compensatoire (CV) donne la somme monétaire qu’il conviendrait de donner au

consommateur pour compenser une éventuelle politique de taxation, l’idée étant de

maintenir constant l’utilité de l’individu. Elle se mesure en termes de différence de fonction

de coût entre la situation finale (après la réforme) et la situation initiale. Elle se calcule pour

un consommateur donné de la façon suivante : CV= c (p1, z, u0) – c (p0, z, u0) où p0, p1 sont

respectivement les prix avant et après la réforme ; u0 la fonction d’utilité supposé constante

et z captant les caractéristiques individuelles.

En tout état de cause, dans le cas où l’on dispose de données d’enquêtes en coupe

transversale sur les ménages, on peut aisément déterminer évaluer la variation

compensatoire comme la différence entre la dépense totale par tête initiale et la dépense

totale estimée après la réforme. A priori, l’on s’attend à ce que cette variation

52

compensatoire soit positive pour chaque ménage traduisant une perte de bien être du fait

de l’augmentation des prix. Pour des contraintes temporelles liées au stage dans lequel cette

étude s’inscrivait, on n’a pas pu intégrer cet état de fait dans cette étude.

4.3-2 L’équité sociale

L’efficacité décrit la création de richesses dans l’économie. Outre le fait qu’il est capital

d’analyser les effets de la réforme introduite sur l’aptitude de l’économie à utiliser

efficacement les ressources disponibles, il apparait tout de même primordial de la

répartition de la richesse. Dans ce cadre, l’équité tend à traduire une distribution juste de la

prospérité économique entre les différents membres de la société. Il s’agit donc ici

d’analyser l’impact de la réforme fiscale sur la répartition des revenus. Deux principaux

facteurs peuvent être pris en compte pour mesurer l’équité sociale à savoir l’analyse de la

pauvreté et les inégalités. Dès lors, l’idée de voir dans quelle sens va évoluer le profil de

pauvreté et d’inégalité du pays suite à la réforme. En effet, plusieurs cas de figures peuvent

apparaitre après la mise en œuvre de la réforme : une dégradation de la situation de

pauvreté et un accroissement des inégalités ; une réduction de la pauvreté mais avec

accroissement des inégalités ou dans le cas plus favorable une réduction simultanée de la

pauvreté et des inégalités.

Il serait donc d’approfondir la réflexion de l’évaluation de la réforme en se basant sur ces

différents critères qui n’on pas pu être intégrés dans cette étude.

53

CONCLUSION

Cette étude avait pour objectif principal d’étudier les effets attendus d’une réforme visant

une hausse de taux de TVA sur les produits alimentaires (peu ou faiblement taxés au Maroc).

Pour répondre à cette problématique, un accent particulier a été mis sur la formalisation de

la structure de consommation des ménages. Pour ce faire, on a utilisé le modèle QUAIDS en

deux étapes pour estimer la demande des produits de consommation des ménages : la

première étape a consisté à estimer la dépense alimentaire des ménages et la deuxième à

estimer les parts budgétaires de chaque sous-groupe de produits. A l’issue de ces deux

étapes, il a été constaté que le coefficient devant le terme quadratique introduit dans

l’analyse était significatif pour un certain nombre de produits tels que « corps gras » ;

« légumes » ; « fruits » et « sucres produits sucrés ». Cet état de fait a permis de ne pas

rejeter l’hypothèse selon laquelle la relation entre la demande des biens et la dépense totale

(proxy du revenu) n’est pas linéaire et qu’elle est censée varier avec le niveau de revenu des

ménages et leurs caractéristiques socio démographiques.

En outre, les paramètres estimés des deux étapes ont permis de calculer les élasticités-

dépenses et élasticités-prix. L’intérêt particulier accordé à la formalisation de la demande

des ménages réside dans le fait que les modèles de demande jouent un rôle primordial dans

l’évaluation des réformes fiscales. En effet, l’analyse des effets ré distributifs requiert une

bonne spécification des élasticités-prix et revenu. Par ailleurs, la formalisation de la

demande alimentaire des ménages s’avère essentielle pour les projections sur la demande et

les politiques alimentaires visant une sécurité alimentaire ; les politiques de diversification

de la production et de subvention en faveur de certains produits de consommation. Les

élasticités qui y sont dérivées servent aussi de base pour la construction de modèles plus

complets tels que les modèles d’équilibre général. Aussi, dans le souci d’une analyse plus

fine, on a décomposé les ménages étudiés en strates homogènes selon la dépense totale par

tête (utilisée comme proxy du revenu). Dans ce cadre, sept strates ont été retenues allant

des ménages « très pauvres » aux ménages « riches ». Ce qui ressort de l’analyse des

élasticités et des expériences de simulations réalisées c’est que s’il est vrai que la population

dans son ensemble aurait à subir les effets d’une hausse de TVA sur les « céréales et

produits à base de céréales », force est de reconnaitre que les ménages les plus pauvres en

paieraient le plus lourd tribut de cette réforme. En effet, ceux-ci disposant d’alternatives

limitées vont supporter davantage la charge de la taxe nouvellement instaurée.

En tout état de cause, l’on s’est voulu être réservé quant aux conclusions concernant le

maintien ou non des exonérations de TVA. Notre analyse de la demande reste partielle et

beaucoup trop restrictive pour cerner l’ampleur et la pertinence des réformes sur l’ensemble

de l’économie. De ce point de vue, il serait intéressant de l’approfondir par des analyses plus

complètes utilisant les modèles de micro simulation et d’équilibre général calculables. Une

54

approche macro-micro (intégrant ces deux types de modèles) pourrait s’avérer pertinente à

ce sujet et pourrait fournir une analyse un peu plus perspicace des couts et avantages du

maintien des exonérations de TVA et subventions. Toutefois, nous pensons qu’il serait tout

de même envisageable pour l’Etat de privilégier des politiques visant une croissance

économique soutenue et équitable. Cela en stimulant le revenu disponible des ménages

permettra à ceux-ci de diversifier leur panier de consommation à travers l’acquisition aussi

bien en quantités suffisantes de biens mais aussi en boostant la consommation de produits à

fortes qualités nutritionnelles.

55

BIBLIOGRAPHIE Thomas Allen, 2010, Impact des variations de prix sur la qualité nutritionnelle du panier alimentaire des ménages français Rafiq Baccouche, François Laisney, 1986, Analyse microéconomique de la réforme de la TVA de Juillet 1982 en France, Annales d’Economie et de Statistique-N02-1986 James Banks, Richard Blundell, Arthur Lewbel, 1997 Quadratic Engel curves and consumer demand, The Review of Economics and Statistics,Vol. 79, No. 4 , pp. 527-539 A.Deaton, John Muellbauer, 1980, An Almost Ideal Demand System, American Economic Review 70:312-26 Didier Blanchet, 1998, Présentation générale : la microsimulation appliquée à l'analyse des politiques sociales, Economie et statistique N°315, pp. 29-34 Didier Blanchet, 2009, La micro simulation : un outil pour la réflexion prospective sur le

vieillissement, Rencontre de la Chaire « Risques et Chances de la Transition Démographique»

R.Blundell, P. Pashardes, and G. Weber, 1993, What Do We Learn about Consumer Demand Patterns from Micro-Data? , The American Economic Review Vol.83, No 3, 570-597 Richard Blundell, Jean-Marc Robin, 1999, Estimation in large and disaggregated demand systems: An estimator for conditional linear systems, Journal of applied econometrics, J. Appl. Econ. 14: 209- 232 Dorothée Boccanfuso, Céline de Quatrebarbes, Luc Savard, 2010, La fin des exonérations de TVA est-elle favorable aux pauvres ? Le cas du Niger, CERDI, Etudes et Documents, E 2010.34 Christine Boizot, 1999, La demande de boissons des ménages : une estimation de la consommation à domicile, Economie et Statistique N° 324-325-325 1999 - 4/5 G. Chambas, 2005, Afrique au Sud du Sahara : Mobiliser des ressources publiques pour le développement, Economica Angus Deaton, 1997, The Analysis of Household Surveys, A microeconometric approach to development policy A. Decoster, G. Van Camp, 2000, Redistributive effects of the shift from personal income to

indirect taxes: Belgium 1988-1993 André Decoster, Jason Loughrey, Cathal O’Donoghue, Dirk Verwerft, 2009, Microsimulation of indirect taxes

56

Gaël Dupont, Cyrille Hagneré, Vincent Touzé, 2003, Les modèles de microsimulation dynamique dans l’analyse des r formes des systèmes de retraites : une tentative de bilan, N°2003-10 Ismaël Fofana, John Cockburn, 2003, La micro simulation en équilibre général calculable :

proc dure d’analyse et de conciliation des donn es

Ann Harding, Neil Warren, 1998, An introduction to microsimulation models of tax reform, Paper prepared for the Senate Select Committee for a New Tax System National Centre for Social and Economic Modelling, University of Canberra 15 December 1998 K. Kpodar, 2005, Manuel d’initiation à stata, Centre d’Etudes et de Recherches sur le Développement International (CERDI), Clermont-Ferrand Valère Lee-Ching-Ken, 2005, L’ valuation des politiques publiques à la r union : la nécessité

d’un MEGC

François Legendre, Jean-Paul Lorgnet, Florence Thibault, Les modèles socio-économiques de microsimulation, Panorama et état des lieux pour la France, Dossier Microsimulation, Recherches et Prévisions N066-2001 A. Lewbel, 1991, The Rank of Demand Systems: Theory and Nonparametric Estimation,

Econometrica 59 (1991), 7 11 -730. David Madden, 1993, An analysis of indirect tax reform in Ireland, Centre for economic research, University College Dublin, Department of Economics, Working Paper Number 93/18 G.Mankiw, Mark P.Taylor, 2011, Principes de l’ conomie, Deuxième édition Européenne Surhabi Mittal 2006, Structural Shift in Demand for Food: India’s Prospects in 2020-INDIAN

COUNCIL FOR RESEARCH ON INTERNATIONAL ECONOMIC RELATIONS ICRIER 2006, Working

Paper No. 184

Surhabi Mittal, 2010, Application to the quaids model of the food sector in India, Journal of

Quantitative Economics, Vol. 8 No.1

Fouzi Mourji, Es-saqqat Saad, Zine El Alaoui Samir, 2011, L’incidence fiscale au Maroc – Cas

de la TVA : utilisation de donn es d’enquêtes auprès des m nages, Document de travail

FERDI-CERDI-ICTD Fiscalité et développement : des réformes et après ?, 24-25 Octobre 2011

Royaume du Maroc, Haut Commissariat au Plan, Site institutionnel http://www.hcp.ma/

Royaume du Maroc, Haut Commissariat au Plan, Rapport de Synthèse, Enquête Nationale sur

les Revenus et les niveaux de vie des ménages 2006/2007

57

Royaume du Maroc, Haut Commissariat au Plan, 2008, Présentation des premiers résultats

de l’enquête Nationale sur les revenus et les niveaux de vie des m nages 2006/2007

Royaume du Maroc, Ministère de la prévision économique et du plan, Direction de la

Statistique, 2002, Elasticités-revenus de la demande des ménages

Royaume du Maroc, Ministère de la prévision économique et du plan, Direction de la

Statistique, Enquête nationale sur les niveaux de vie des ménages 1998/1999, Premiers

résultats

Royaume du Maroc, Ministère de la prévision économique et du plan, Direction des études

et des prévisions financières, 1999, Le système fiscal marocain : diagnostic et défis

Royaume du Maroc, Ministère de l’économie et des finances, Direction générale des impôts,

Code général des impôts 2009

Elisabeth Sadoulet, Alain de Janvry, 1995, Demand Analysis in Quantitative Development Policy Analysis, Baltimore and London: The Johns Hopkins University Press Nisreen Salti, Jad Chaaban, 2009, The Poverty And Equity Implications of a rise in the value added tax: A microeconomic simulation for Lebanon Luc Savard, 2004, Poverty and Inequality Analysis within a CGE Framework: A Comparative Analysis of the Representative Agent and Micro-Simulation Approaches, Centre interuniversitaire sur le risque, les politiques économiques et l’emploi(CIPREE), Cahier de recherche/Working Paper 04-12 Amedeo Spadaro, 2007, Microsimulation as a tool for the evaluation of public policies

Methods and applications

Amedeo Spadaro, François Bourguignon, 2006, Microsimulation as a Tool for Evaluating Redistribution Policies, Working papers Series, ECINEQ 2006-20 Hal R. Varian Analyse microéconomique, troisième edition, traduit de l’anglais par J-M Hommet

58

Annexes

Annexe 1: Les propriétés des fonctions de demande

Les fonctions de demande admettent les hypothèses micro induites par les fonctions

d’utilité sous-jacentes. En conséquence, elles doivent respecter les quatre propriétés

suivantes

Additivité : Elle traduit le fait que la fonction de demande doit satisfaire la contrainte

budgétaire c’est-à-dire que la somme des dépenses pour chacun des biens doit être égale à

la dépense totale.

Elle implique également que la somme des propensions marginales à consommer est égale à

1 : toute augmentation du revenu est entièrement dépensée.

Homogénéité : absence d’illusion monétaire une variation proportionnelle des prix et du

revenu laissera la demande inchangée ; les consommateurs effectuent leur arbitrage en

fonction des transformations de leurs revenus en termes réels.

La contrainte d’homogénéité implique également que la somme des élasticités-prix, directs

et croisées, et de l’élasticité-dépense pour un bien est nulle.

Symétrie :

La contrainte de symétrie impose que les dérivées croisées des fonctions de demande

hicksiennes soient symétriques par rapport au prix. Cela traduit le fait que le substitut j d’un

produit i peut également être substitué par i.

59

Annexe 2.1 : Descriptif des biens choisis pour construire l’indice de prix des biens

alimentaires

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et oeufs

Corps gras

Viande et volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés, thé

0111 Blé dur 0115 Riz 0121 Pain de blé dur 0141 Semoule de blé dur

0211 Lait frais de vache 0221 Lait pasteurisé 0222 Lait stérilisé de longue conservation (U.H.T) 0251 Petit-lait emballé 0252 Petit-lait non emballé 0261 Fromages fondus à tartiner 0291 Œufs frais de poules

0311 Beurre fermier (Zebda beldia) 0318 Beurre végétal (Astra, Margarine, Rama, Familia, Prairie,...) 0322 Huile de table en vrac 0321 Huile de table emballé

0412 Viande hachée de bœuf 0413 Viande de bœuf avec os 0421 Viande de mouton ou d'agneau 0431 Viande de chèvre 0471 Poulets industriels non vivants en détail 0518 Poissons (osiers, maquereau, œufs de poisson frais

0621 Tomate 0644 Oignons 0645 Carottes 0656 Choux et chou-fleur

0811 Oranges 0812 Mandarines et clémentines 0861 Bananes 0872 Confitures et marmelade

0912 Sucre en morceaux 0913 Sucre en poudre 1111 Thé en feuilles vertes 1121 Café en grain et moulu

60

Annexe 3 : Paramètres estimés des deux étapes

Annexe 3.1 : Estimations de la première étape :la dépense alimentaire

Annexe 3.1.1) Estimation de la première étape au plan National

Annexe 3.1.2) Estimation de la première étape pour la classe « Très pauvre »

Annexe 3.1.3) Estimation de la première étape pour la classe « Pauvre »

_cons 3.563328 .0365462 97.50 0.000 3.491699 3.634957 milieu1 .0445498 .0055031 8.10 0.000 .033764 .0553356 ltaille -.014764 .0052756 -2.80 0.005 -.025104 -.004424 ldeptotsq .0493441 .0004667 105.74 0.000 .0484295 .0502587 ldeptot .8310129 .011427 72.72 0.000 .8086163 .8534095 lpnalim -.655852 .0068342 -95.97 0.000 -.6692468 -.6424572 lployer -.2204645 .0036759 -59.97 0.000 -.2276692 -.2132597 Pxalim -.0533847 .0072133 -7.40 0.000 -.0675224 -.039247E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

_cons 2.236597 .1645094 13.60 0.000 1.914164 2.559029 milieu1 .0099276 .0201982 0.49 0.623 -.0296601 .0495153 ltaille .0472017 .0213464 2.21 0.027 .0053635 .0890399 ldeptotsq .0774317 .0047447 16.32 0.000 .0681323 .0867312 ldeptot .7045291 .0618044 11.40 0.000 .5833947 .8256635 lpnalim -.6286763 .0222473 -28.26 0.000 -.6722803 -.5850723 lployer -.2096859 .0151134 -13.87 0.000 -.2393076 -.1800642 Pxalim -.0210304 .0445848 -0.47 0.637 -.1084151 .0663543E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

_cons 2.343708 .2958782 7.92 0.000 1.763797 2.923618 milieu1 -.0141903 .014371 -0.99 0.323 -.042357 .0139764 ltaille .0509726 .0162717 3.13 0.002 .0190807 .0828646 ldeptotsq .0797371 .0059711 13.35 0.000 .068034 .0914402 ldeptot .567053 .042057 13.48 0.000 .4846228 .6494832 lpnalim -.5302657 .0195117 -27.18 0.000 -.5685079 -.4920234 lployer -.1891519 .0104147 -18.16 0.000 -.2095642 -.1687395 Pxalim -.0071097 .0269142 -0.26 0.792 -.0598606 .0456412E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

61

Annexe 3.1.4) Estimation de la première étape pour la classe « Vulnérable »

Annexe 3.1.5) Estimation de la première étape pour la classe « Moyenne inférieure »

Annexe 3.1.6) Estimation de la première étape pour la classe « Moyenne Intermédiaire »

Annexe 3.1.7) Estimation de la première étape pour la classe « Moyenne supérieure »

_cons 3.089191 .0851707 36.27 0.000 2.92226 3.256123 milieu1 .0001534 .0068022 0.02 0.982 -.0131787 .0134855 ltaille .041694 .0078247 5.33 0.000 .0263578 .0570302 ldeptotsq .0633687 .0015018 42.19 0.000 .0604251 .0663123 ldeptot .602166 .0161658 37.25 0.000 .5704816 .6338503 lpnalim -.5144747 .0084456 -60.92 0.000 -.5310279 -.4979216 lployer -.1899719 .0048391 -39.26 0.000 -.1994563 -.1804875 Pxalim -.0244567 .0109466 -2.23 0.025 -.0459117 -.0030018E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

_cons 3.249776 .0818612 39.70 0.000 3.089331 3.410221 milieu1 .0199369 .0064459 3.09 0.002 .0073031 .0325707 ltaille .024876 .0065263 3.81 0.000 .0120846 .0376673 ldeptotsq .0591052 .0012492 47.31 0.000 .0566567 .0615537 ldeptot .7391635 .013897 53.19 0.000 .711926 .7664011 lpnalim -.6191336 .0083945 -73.75 0.000 -.6355866 -.6026806 lployer -.2261746 .0045038 -50.22 0.000 -.235002 -.2173473 Pxalim -.0120656 .0085025 -1.42 0.156 -.0287303 .004599E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

_cons 3.823659 .1136399 33.65 0.000 3.600929 4.046389 milieu1 .0456279 .0103885 4.39 0.000 .0252667 .065989 ltaille .0019343 .0089349 0.22 0.829 -.0155777 .0194463 ldeptotsq .0514838 .0014464 35.60 0.000 .048649 .0543186 ldeptot .8230172 .0208697 39.44 0.000 .7821134 .863921 lpnalim -.7109579 .0126744 -56.09 0.000 -.7357992 -.6861166 lployer -.2167772 .0066025 -32.83 0.000 -.2297178 -.2038366 Pxalim .0017502 .0123624 0.14 0.887 -.0224797 .0259801E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

_cons 4.93264 .2492039 19.79 0.000 4.444209 5.42107 milieu1 .0853296 .03161 2.70 0.007 .0233752 .147284 ltaille -.1175136 .0213342 -5.51 0.000 -.1593278 -.0756993 ldeptotsq .0395204 .0026484 14.92 0.000 .0343297 .0447111 ldeptot 1.007736 .0531229 18.97 0.000 .9036171 1.111855 lpnalim -.8498835 .032462 -26.18 0.000 -.9135079 -.786259 lployer -.2755023 .0158779 -17.35 0.000 -.3066225 -.2443822 Pxalim .0386089 .0293355 1.32 0.188 -.0188878 .0961055E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

62

Annexe 3.1.8) Estimation de la première étape pour la classe « Classe Riche »

_cons 4.074426 .716915 5.68 0.000 2.669298 5.479553 milieu1 .017141 .1374263 0.12 0.901 -.2522096 .2864917 ltaille -.0674233 .0610727 -1.10 0.270 -.1871235 .052277 ldeptotsq .0365508 .0059382 6.16 0.000 .0249122 .0481894 ldeptot 1.70875 .1896608 9.01 0.000 1.337022 2.080478 lpnalim -1.397525 .1324214 -10.55 0.000 -1.657066 -1.137983 lployer -.3399554 .0521923 -6.51 0.000 -.4422504 -.2376605 Pxalim -.0443716 .0818707 -0.54 0.588 -.2048352 .1160919E1 ldepalim Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

63

Annexe 3.2) Estimations de la deuxième étape

3.2.1) Estimation de la deuxième étape au plan National

_cons .4120696 .0824173 5.00 0.000 .2505346 .5736046 depdeflsq .0046662 .0013274 3.52 0.000 .0020645 .0072679 depdefl -.076225 .0209455 -3.64 0.000 -.1172775 -.0351726 lpsuc .0061967 .0007047 8.79 0.000 .0048155 .0075778 lpfruits -.0021144 .0005418 -3.90 0.000 -.0031762 -.0010525 lpleg .0006346 .0007364 0.86 0.389 -.0008088 .0020779 lpviande -.0051576 .0009322 -5.53 0.000 -.0069847 -.0033305 lpcorps .0012082 .0006769 1.78 0.074 -.0001186 .0025349 lplait -.0030656 .0006423 -4.77 0.000 -.0043244 -.0018067 lpcereales .0022982 .0009785 2.35 0.019 .0003803 .004216E7 _cons .4251935 .0693236 6.13 0.000 .2893218 .5610652 depdeflsq .005891 .0011166 5.28 0.000 .0037025 .0080796 depdefl -.0907669 .0176189 -5.15 0.000 -.1252993 -.0562344 lpsuc -.0021144 .0005418 -3.90 0.000 -.0031762 -.0010525 lpfruits .0033539 .0010794 3.11 0.002 .0012383 .0054695 lpleg .0039814 .0009467 4.21 0.000 .0021259 .0058369 lpviande -.0053387 .0009004 -5.93 0.000 -.0071034 -.003574 lpcorps -.0012091 .0007338 -1.65 0.099 -.0026472 .000229 lplait -.000815 .0006854 -1.19 0.234 -.0021584 .0005285 lpcereales .0021419 .001039 2.06 0.039 .0001055 .0041783E6 _cons -.1773785 .0998439 -1.78 0.076 -.373069 .0183121 depdeflsq -.0053964 .0016076 -3.36 0.001 -.0085473 -.0022456 depdefl .0840686 .0253666 3.31 0.001 .034351 .1337861 lpsuc .0006346 .0007364 0.86 0.389 -.0008088 .0020779 lpfruits .0039814 .0009467 4.21 0.000 .0021259 .0058369 lpleg .0123972 .001674 7.41 0.000 .0091161 .0156783 lpviande -.0109875 .0012507 -8.78 0.000 -.0134389 -.0085361 lpcorps -.0027435 .0009972 -2.75 0.006 -.0046981 -.0007889 lplait -.0044783 .0009418 -4.76 0.000 -.0063241 -.0026325 lpcereales .0011962 .0014518 0.82 0.410 -.0016494 .0040417E5 _cons .4364835 .1970325 2.22 0.027 .0503068 .8226602 depdeflsq .0033764 .0031756 1.06 0.288 -.0028477 .0096005 depdefl -.0563664 .0501006 -1.13 0.261 -.1545618 .041829 lpsuc -.0051576 .0009322 -5.53 0.000 -.0069847 -.0033305 lpfruits -.0053387 .0009004 -5.93 0.000 -.0071034 -.003574 lpleg -.0109875 .0012507 -8.78 0.000 -.0134389 -.0085361 lpviande .0499266 .0025781 19.37 0.000 .0448735 .0549796 lpcorps -.0073848 .0012809 -5.77 0.000 -.0098952 -.0048743 lplait -.0002112 .0011894 -0.18 0.859 -.0025424 .00212 lpcereales -.0208468 .0019304 -10.80 0.000 -.0246303 -.0170633E4 _cons -.0746027 .1132502 -0.66 0.510 -.2965689 .1473636 depdeflsq -.0030653 .0018245 -1.68 0.093 -.0066412 .0005106 depdefl .0486086 .0287845 1.69 0.091 -.0078078 .1050251 lpsuc .0012082 .0006769 1.78 0.074 -.0001186 .0025349 lpfruits -.0012091 .0007338 -1.65 0.099 -.0026472 .000229 lpleg -.0027435 .0009972 -2.75 0.006 -.0046981 -.0007889 lpviande -.0073848 .0012809 -5.77 0.000 -.0098952 -.0048743 lpcorps .0108553 .0012913 8.41 0.000 .0083243 .0133863 lplait -.00216 .000873 -2.47 0.013 -.0038711 -.0004489 lpcereales .0014339 .0013331 1.08 0.282 -.0011788 .0040467E3 _cons -.2054571 .1067425 -1.92 0.054 -.4146685 .0037543 depdeflsq -.0025883 .0017185 -1.51 0.132 -.0059565 .0007798 depdefl .0604864 .0271174 2.23 0.026 .0073372 .1136356 lpsuc -.0030656 .0006423 -4.77 0.000 -.0043244 -.0018067 lpfruits -.000815 .0006854 -1.19 0.234 -.0021584 .0005285 lpleg -.0044783 .0009418 -4.76 0.000 -.0063241 -.0026325 lpviande -.0002112 .0011894 -0.18 0.859 -.0025424 .00212 lpcorps -.00216 .000873 -2.47 0.013 -.0038711 -.0004489 lplait .0145613 .0011605 12.55 0.000 .0122867 .0168359 lpcereales -.0038312 .0012603 -3.04 0.002 -.0063014 -.0013611E2 _cons .1836916 .1717136 1.07 0.285 -.1528609 .5202442 depdeflsq -.0028836 .0027664 -1.04 0.297 -.0083056 .0025384 depdefl .0301947 .0436481 0.69 0.489 -.055354 .1157434 lpsuc .0022982 .0009785 2.35 0.019 .0003803 .004216 lpfruits .0021419 .001039 2.06 0.039 .0001055 .0041783 lpleg .0011962 .0014518 0.82 0.410 -.0016494 .0040417 lpviande -.0208468 .0019304 -10.80 0.000 -.0246303 -.0170633 lpcorps .0014339 .0013331 1.08 0.282 -.0011788 .0040467 lplait -.0038312 .0012603 -3.04 0.002 -.0063014 -.0013611 lpcereales .0176079 .0026386 6.67 0.000 .0124363 .0227796E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

64

Annexe 3.2.2) Estimation de la deuxième étape pour la classe « Très Pauvre »

_cons -3.145309 3.289092 -0.96 0.339 -9.591811 3.301193 depdeflsq1 -.0751631 .0767277 -0.98 0.327 -.2255466 .0752204 depdefl1 .9865536 1.005712 0.98 0.327 -.9846057 2.957713 lpsuc .0155918 .0107178 1.45 0.146 -.0054148 .0365983 lpfruits -.017494 .0093665 -1.87 0.062 -.0358519 .0008639 lpleg .0011048 .0104114 0.11 0.915 -.019301 .0215107 lpviande .0050245 .0114597 0.44 0.661 -.0174361 .0274852 lpcorps .0036578 .0082779 0.44 0.659 -.0125665 .0198822 lplait -.0083627 .0060157 -1.39 0.164 -.0201533 .0034279 lpcereales .0004777 .0160749 0.03 0.976 -.0310285 .0319839E7 _cons 7.753413 3.105998 2.50 0.013 1.665769 13.84106 depdeflsq1 .1698447 .0725969 2.34 0.019 .0275573 .312132 depdefl1 -2.28609 .9509578 -2.40 0.016 -4.149932 -.4222466 lpsuc -.017494 .0093665 -1.87 0.062 -.0358519 .0008639 lpfruits .0024142 .0210864 0.11 0.909 -.0389143 .0437427 lpleg .0070246 .0157102 0.45 0.655 -.0237667 .037816 lpviande .0065387 .0137587 0.48 0.635 -.0204278 .0335053 lpcorps -.0025443 .0122471 -0.21 0.835 -.0265482 .0214596 lplait -.0002828 .0080119 -0.04 0.972 -.0159859 .0154203 lpcereales .0043435 .0246989 0.18 0.860 -.0440655 .0527525E6 _cons 4.482016 3.584626 1.25 0.211 -2.543722 11.50775 depdeflsq1 .116415 .0838238 1.39 0.165 -.0478766 .2807066 depdefl1 -1.439177 1.098138 -1.31 0.190 -3.591487 .7131335 lpsuc .0011048 .0104114 0.11 0.915 -.019301 .0215107 lpfruits .0070246 .0157102 0.45 0.655 -.0237667 .037816 lpleg -.0573134 .0232915 -2.46 0.014 -.102964 -.0116629 lpviande .0086213 .0159696 0.54 0.589 -.0226785 .0399211 lpcorps .0133452 .0133436 1.00 0.317 -.0128078 .0394983 lplait .0121712 .0089488 1.36 0.174 -.0053682 .0297106 lpcereales .0150462 .0242587 0.62 0.535 -.0325001 .0625924E5 _cons -14.09221 5.029026 -2.80 0.005 -23.94892 -4.235504 depdeflsq1 -.3398379 .1173132 -2.90 0.004 -.5697675 -.1099082 depdefl1 4.425942 1.537775 2.88 0.004 1.411958 7.439925 lpsuc .0050245 .0114597 0.44 0.661 -.0174361 .0274852 lpfruits .0065387 .0137587 0.48 0.635 -.0204278 .0335053 lpleg .0086213 .0159696 0.54 0.589 -.0226785 .0399211 lpviande -.0097449 .0238451 -0.41 0.683 -.0564805 .0369907 lpcorps .0088983 .012678 0.70 0.483 -.0159501 .0337467 lplait -.00754 .0088234 -0.85 0.393 -.0248336 .0097535 lpcereales -.011798 .0220105 -0.54 0.592 -.0549377 .0313418E4 _cons 2.363778 2.986162 0.79 0.429 -3.488992 8.216548 depdeflsq1 .0499105 .0696538 0.72 0.474 -.0866085 .1864294 depdefl1 -.6723657 .9131059 -0.74 0.462 -2.46202 1.117289 lpsuc .0036578 .0082779 0.44 0.659 -.0125665 .0198822 lpfruits -.0025443 .0122471 -0.21 0.835 -.0265482 .0214596 lpleg .0133452 .0133436 1.00 0.317 -.0128078 .0394983 lpviande .0088983 .012678 0.70 0.483 -.0159501 .0337467 lpcorps -.0188605 .0142211 -1.33 0.185 -.0467334 .0090123 lplait -.0198921 .0070051 -2.84 0.005 -.0336219 -.0061624 lpcereales .0153956 .0187521 0.82 0.412 -.0213578 .052149E3 _cons .0227807 2.212888 0.01 0.992 -4.314401 4.359962 depdeflsq1 -.0049382 .0516193 -0.10 0.924 -.1061101 .0962338 depdefl1 .0446617 .6766578 0.07 0.947 -1.281563 1.370887 lpsuc -.0083627 .0060157 -1.39 0.164 -.0201533 .0034279 lpfruits -.0002828 .0080119 -0.04 0.972 -.0159859 .0154203 lpleg .0121712 .0089488 1.36 0.174 -.0053682 .0297106 lpviande -.00754 .0088234 -0.85 0.393 -.0248336 .0097535 lpcorps -.0198921 .0070051 -2.84 0.005 -.0336219 -.0061624 lplait .0104744 .00699 1.50 0.134 -.0032256 .0241745 lpcereales .013432 .0125769 1.07 0.286 -.0112183 .0380824E2 _cons 3.615535 5.158803 0.70 0.483 -6.495532 13.7266 depdeflsq1 .083769 .1205102 0.70 0.487 -.1524267 .3199647 depdefl1 -1.059525 1.578755 -0.67 0.502 -4.153827 2.034778 lpsuc .0004777 .0160749 0.03 0.976 -.0310285 .0319839 lpfruits .0043435 .0246989 0.18 0.860 -.0440655 .0527525 lpleg .0150462 .0242587 0.62 0.535 -.0325001 .0625924 lpviande -.011798 .0220105 -0.54 0.592 -.0549377 .0313418 lpcorps .0153956 .0187521 0.82 0.412 -.0213578 .052149 lplait .013432 .0125769 1.07 0.286 -.0112183 .0380824 lpcereales -.036897 .0467159 -0.79 0.430 -.1284585 .0546644E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

65

Annexe 3.2.3) Estimation de la deuxième étape pour la classe « Pauvre »

_cons 1.798074 1.746855 1.03 0.303 -1.625699 5.221848 depdeflsq2 .0305533 .0359582 0.85 0.395 -.0399234 .10103 depdefl2 -.4549525 .5015068 -0.91 0.364 -1.437888 .5279829 lpsuc .0035577 .0051459 0.69 0.489 -.0065281 .0136435 lpfruits -.0047724 .0048808 -0.98 0.328 -.0143385 .0047937 lpleg -.0022013 .005215 -0.42 0.673 -.0124224 .0080199 lpviande .0002336 .0054147 0.04 0.966 -.0103791 .0108463 lpcorps .0005618 .0047321 0.12 0.905 -.0087129 .0098366 lplait .0020356 .003729 0.55 0.585 -.0052732 .0093444 lpcereales .000585 .0077256 0.08 0.940 -.0145569 .0157269E7 _cons .9669288 1.79527 0.54 0.590 -2.551736 4.485593 depdeflsq2 .0204521 .0371024 0.55 0.581 -.0522673 .0931714 depdefl2 -.270479 .5166508 -0.52 0.601 -1.283096 .742138 lpsuc -.0047724 .0048808 -0.98 0.328 -.0143385 .0047937 lpfruits -.0025662 .0106979 -0.24 0.810 -.0235337 .0184014 lpleg .0022102 .0082692 0.27 0.789 -.0139972 .0184176 lpviande .0003844 .0068624 0.06 0.955 -.0130656 .0138345 lpcorps .0047316 .0058586 0.81 0.419 -.0067511 .0162143 lplait .0018076 .0050784 0.36 0.722 -.008146 .0117611 lpcereales -.0017953 .0099678 -0.18 0.857 -.0213318 .0177412E6 _cons -1.057197 2.029492 -0.52 0.602 -5.034929 2.920535 depdeflsq2 -.0161872 .0419456 -0.39 0.700 -.0983992 .0660247 depdefl2 .2803188 .5841043 0.48 0.631 -.8645046 1.425142 lpsuc -.0022013 .005215 -0.42 0.673 -.0124224 .0080199 lpfruits .0022102 .0082692 0.27 0.789 -.0139972 .0184176 lpleg .0042499 .0119989 0.35 0.723 -.0192675 .0277673 lpviande .0125107 .0075782 1.65 0.099 -.0023424 .0273637 lpcorps -.0009216 .0064671 -0.14 0.887 -.013597 .0117537 lplait -.0042379 .0054771 -0.77 0.439 -.0149729 .006497 lpcereales -.0116099 .011209 -1.04 0.300 -.0335792 .0103593E5 _cons -2.867845 3.093057 -0.93 0.354 -8.930126 3.194435 depdeflsq2 -.0734729 .0637749 -1.15 0.249 -.1984693 .0515236 depdefl2 .952521 .8888506 1.07 0.284 -.7895942 2.694636 lpsuc .0002336 .0054147 0.04 0.966 -.0103791 .0108463 lpfruits .0003844 .0068624 0.06 0.955 -.0130656 .0138345 lpleg .0125107 .0075782 1.65 0.099 -.0023424 .0273637 lpviande .0305115 .0118261 2.58 0.010 .0073328 .0536903 lpcorps .000824 .0070659 0.12 0.907 -.0130248 .0146729 lplait -.0086751 .0054561 -1.59 0.112 -.0193689 .0020186 lpcereales -.0357891 .0125046 -2.86 0.004 -.0602977 -.0112806E4 _cons -1.422046 2.358753 -0.60 0.547 -6.045117 3.201024 depdeflsq2 -.0320593 .048573 -0.66 0.509 -.1272606 .0631421 depdefl2 .4444056 .6772891 0.66 0.512 -.8830567 1.771868 lpsuc .0005618 .0047321 0.12 0.905 -.0087129 .0098366 lpfruits .0047316 .0058586 0.81 0.419 -.0067511 .0162143 lpleg -.0009216 .0064671 -0.14 0.887 -.013597 .0117537 lpviande .000824 .0070659 0.12 0.907 -.0130248 .0146729 lpcorps .0004772 .0082385 0.06 0.954 -.01567 .0166244 lplait .0004694 .0046099 0.10 0.919 -.0085658 .0095045 lpcereales -.0061424 .009913 -0.62 0.536 -.0255715 .0132867E3 _cons .6150988 1.621753 0.38 0.704 -2.563478 3.793676 depdeflsq2 .0086052 .0334542 0.26 0.797 -.0569638 .0741743 depdefl2 -.1351852 .4661503 -0.29 0.772 -1.048823 .7784525 lpsuc .0020356 .003729 0.55 0.585 -.0052732 .0093444 lpfruits .0018076 .0050784 0.36 0.722 -.008146 .0117611 lpleg -.0042379 .0054771 -0.77 0.439 -.0149729 .006497 lpviande -.0086751 .0054561 -1.59 0.112 -.0193689 .0020186 lpcorps .0004694 .0046099 0.10 0.919 -.0085658 .0095045 lplait .015231 .0053595 2.84 0.004 .0047265 .0257356 lpcereales -.0066305 .0079664 -0.83 0.405 -.0222444 .0089834E2 _cons 2.966987 3.89976 0.76 0.447 -4.676403 10.61038 depdeflsq2 .0621088 .0802977 0.77 0.439 -.0952719 .2194895 depdefl2 -.8166287 1.119733 -0.73 0.466 -3.011264 1.378007 lpsuc .000585 .0077256 0.08 0.940 -.0145569 .0157269 lpfruits -.0017953 .0099678 -0.18 0.857 -.0213318 .0177412 lpleg -.0116099 .011209 -1.04 0.300 -.0335792 .0103593 lpviande -.0357891 .0125046 -2.86 0.004 -.0602977 -.0112806 lpcorps -.0061424 .009913 -0.62 0.536 -.0255715 .0132867 lplait -.0066305 .0079664 -0.83 0.405 -.0222444 .0089834 lpcereales .0613822 .0223151 2.75 0.006 .0176455 .105119E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

66

Annexe 3.2.4) Estimation de la deuxième étape pour la classe « Vulnérable »

_cons -.0541236 .4649052 -0.12 0.907 -.9653211 .8570739 depdeflsq3 -.0014455 .0085296 -0.17 0.865 -.0181631 .0152721 depdefl3 .0319894 .1259863 0.25 0.800 -.2149391 .2789179 lpsuc .006861 .0015554 4.41 0.000 .0038124 .0099097 lpfruits -.0046835 .0012158 -3.85 0.000 -.0070663 -.0023006 lpleg .0017006 .0016865 1.01 0.313 -.0016047 .005006 lpviande -.000845 .0019383 -0.44 0.663 -.0046441 .0029541 lpcorps .0014315 .0016077 0.89 0.373 -.0017195 .0045825 lplait -.0011344 .0013571 -0.84 0.403 -.0037943 .0015255 lpcereales -.0033304 .0024261 -1.37 0.170 -.0080854 .0014247E7 _cons .0414457 .3923025 0.11 0.916 -.7274532 .8103445 depdeflsq3 .0019451 .0072026 0.27 0.787 -.0121718 .016062 depdefl3 -.0107252 .1063531 -0.10 0.920 -.2191735 .1977232 lpsuc -.0046835 .0012158 -3.85 0.000 -.0070663 -.0023006 lpfruits .001573 .0026736 0.59 0.556 -.0036672 .0068133 lpleg .0011979 .0021978 0.55 0.586 -.0031097 .0055054 lpviande .0023105 .0019514 1.18 0.236 -.0015142 .0061352 lpcorps -.0015771 .0018072 -0.87 0.383 -.0051192 .001965 lplait -.0010875 .0015007 -0.72 0.469 -.0040288 .0018537 lpcereales .0022667 .0026953 0.84 0.400 -.0030159 .0075493E6 _cons -.2918019 .6156464 -0.47 0.636 -1.498447 .914843 depdeflsq3 -.0063123 .0112973 -0.56 0.576 -.0284547 .01583 depdefl3 .1053857 .1668478 0.63 0.528 -.22163 .4324013 lpsuc .0017006 .0016865 1.01 0.313 -.0016047 .005006 lpfruits .0011979 .0021978 0.55 0.586 -.0031097 .0055054 lpleg .0108489 .0038743 2.80 0.005 .0032555 .0184424 lpviande -.0029121 .0028466 -1.02 0.306 -.0084913 .002667 lpcorps -.0075478 .0024847 -3.04 0.002 -.0124178 -.0026779 lplait -.0046514 .0020889 -2.23 0.026 -.0087456 -.0005573 lpcereales .0013639 .0038449 0.35 0.723 -.0061719 .0088997E5 _cons 3.363025 .9413502 3.57 0.000 1.518012 5.208037 depdeflsq3 .0443505 .0172739 2.57 0.010 .0104943 .0782067 depdefl3 -.7542753 .2551195 -2.96 0.003 -1.2543 -.2542503 lpsuc -.000845 .0019383 -0.44 0.663 -.0046441 .0029541 lpfruits .0023105 .0019514 1.18 0.236 -.0015142 .0061352 lpleg -.0029121 .0028466 -1.02 0.306 -.0084913 .002667 lpviande .0220648 .0048498 4.55 0.000 .0125593 .0315704 lpcorps -.0036955 .0028808 -1.28 0.200 -.0093417 .0019508 lplait .0013781 .0023611 0.58 0.559 -.0032497 .0060058 lpcereales -.0183008 .0044004 -4.16 0.000 -.0269254 -.0096762E4 _cons -.367493 .676444 -0.54 0.587 -1.693299 .958313 depdeflsq3 -.0081785 .0124128 -0.66 0.510 -.0325073 .0161502 depdefl3 .1248922 .1833317 0.68 0.496 -.2344314 .4842158 lpsuc .0014315 .0016077 0.89 0.373 -.0017195 .0045825 lpfruits -.0015771 .0018072 -0.87 0.383 -.0051192 .001965 lpleg -.0075478 .0024847 -3.04 0.002 -.0124178 -.0026779 lpviande -.0036955 .0028808 -1.28 0.200 -.0093417 .0019508 lpcorps .0147498 .0033074 4.46 0.000 .0082675 .0212321 lplait -.0008816 .0019918 -0.44 0.658 -.0047854 .0030221 lpcereales -.0024793 .0035767 -0.69 0.488 -.0094896 .004531E3 _cons -.1066772 .5674624 -0.19 0.851 -1.218883 1.005529 depdeflsq3 -.0011201 .0104143 -0.11 0.914 -.0215317 .0192915 depdefl3 .0354313 .1538053 0.23 0.818 -.2660216 .3368841 lpsuc -.0011344 .0013571 -0.84 0.403 -.0037943 .0015255 lpfruits -.0010875 .0015007 -0.72 0.469 -.0040288 .0018537 lpleg -.0046514 .0020889 -2.23 0.026 -.0087456 -.0005573 lpviande .0013781 .0023611 0.58 0.559 -.0032497 .0060058 lpcorps -.0008816 .0019918 -0.44 0.658 -.0047854 .0030221 lplait .0174961 .00235 7.45 0.000 .0128902 .0221021 lpcereales -.0111192 .0029943 -3.71 0.000 -.0169879 -.0052505E2 _cons -1.584375 1.050501 -1.51 0.132 -3.643319 .4745697 depdeflsq3 -.0292391 .0192788 -1.52 0.129 -.0670249 .0085466 depdefl3 .467302 .284717 1.64 0.101 -.090733 1.025337 lpsuc -.0033304 .0024261 -1.37 0.170 -.0080854 .0014247 lpfruits .0022667 .0026953 0.84 0.400 -.0030159 .0075493 lpleg .0013639 .0038449 0.35 0.723 -.0061719 .0088997 lpviande -.0183008 .0044004 -4.16 0.000 -.0269254 -.0096762 lpcorps -.0024793 .0035767 -0.69 0.488 -.0094896 .004531 lplait -.0111192 .0029943 -3.71 0.000 -.0169879 -.0052505 lpcereales .031599 .0073112 4.32 0.000 .0172693 .0459286E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

67

Annexe 3.2.5) Estimation de la deuxième étape pour la classe « Moyenne inférieure »

.

_cons -.4189658 .3400357 -1.23 0.218 -1.085423 .2474919 depdeflsq4 -.0068778 .0055485 -1.24 0.215 -.0177527 .0039971 depdefl4 .1204527 .086936 1.39 0.166 -.0499387 .2908441 lpsuc .0054105 .0012418 4.36 0.000 .0029767 .0078443 lpfruits -.0036919 .0009059 -4.08 0.000 -.0054675 -.0019164 lpleg .0002474 .0012415 0.20 0.842 -.002186 .0026808 lpviande -.0020599 .0015106 -1.36 0.173 -.0050207 .0009009 lpcorps .0015233 .0011834 1.29 0.198 -.0007961 .0038427 lplait -.0037239 .0010941 -3.40 0.001 -.0058683 -.0015796 lpcereales .0022945 .0016782 1.37 0.172 -.0009947 .0055837E7 _cons .2703691 .2664298 1.01 0.310 -.2518237 .7925618 depdeflsq4 .0061802 .0043455 1.42 0.155 -.0023368 .0146972 depdefl4 -.0728611 .0680972 -1.07 0.285 -.2063292 .0606069 lpsuc -.0036919 .0009059 -4.08 0.000 -.0054675 -.0019164 lpfruits .0005882 .0018309 0.32 0.748 -.0030002 .0041767 lpleg .0056961 .0016125 3.53 0.000 .0025356 .0088566 lpviande -.0019698 .0014157 -1.39 0.164 -.0047445 .000805 lpcorps -.0021356 .0012471 -1.71 0.087 -.0045799 .0003087 lplait -.0017637 .0011418 -1.54 0.122 -.0040016 .0004743 lpcereales .0032766 .0017316 1.89 0.058 -.0001173 .0066706E6 _cons -.2107757 .3848832 -0.55 0.584 -.965133 .5435816 depdeflsq4 -.0044805 .0062781 -0.71 0.475 -.0167852 .0078243 depdefl4 .0811211 .0983762 0.82 0.410 -.1116926 .2739349 lpsuc .0002474 .0012415 0.20 0.842 -.002186 .0026808 lpfruits .0056961 .0016125 3.53 0.000 .0025356 .0088566 lpleg .011489 .0028612 4.02 0.000 .0058812 .0170968 lpviande -.0090826 .0019799 -4.59 0.000 -.0129631 -.0052021 lpcorps -.0033587 .0016883 -1.99 0.047 -.0066676 -.0000497 lplait -.0067504 .0015726 -4.29 0.000 -.0098327 -.0036682 lpcereales .0017592 .0024168 0.73 0.467 -.0029777 .006496E5 _cons 3.987148 .6812964 5.85 0.000 2.651832 5.322465 depdeflsq4 .0499963 .0111241 4.49 0.000 .0281935 .0717992 depdefl4 -.8767168 .1742608 -5.03 0.000 -1.218262 -.535172 lpsuc -.0020599 .0015106 -1.36 0.173 -.0050207 .0009009 lpfruits -.0019698 .0014157 -1.39 0.164 -.0047445 .000805 lpleg -.0090826 .0019799 -4.59 0.000 -.0129631 -.0052021 lpviande .0353466 .0036606 9.66 0.000 .028172 .0425211 lpcorps -.0036752 .0020291 -1.81 0.070 -.0076521 .0003017 lplait -.004143 .0018369 -2.26 0.024 -.0077432 -.0005429 lpcereales -.0144161 .0029913 -4.82 0.000 -.0202789 -.0085534E4 _cons -1.110356 .4486321 -2.47 0.013 -1.989658 -.2310529 depdeflsq4 -.0180869 .0073209 -2.47 0.013 -.0324356 -.0037382 depdefl4 .2988773 .1147032 2.61 0.009 .0740633 .5236914 lpsuc .0015233 .0011834 1.29 0.198 -.0007961 .0038427 lpfruits -.0021356 .0012471 -1.71 0.087 -.0045799 .0003087 lpleg -.0033587 .0016883 -1.99 0.047 -.0066676 -.0000497 lpviande -.0036752 .0020291 -1.81 0.070 -.0076521 .0003017 lpcorps .008866 .0022334 3.97 0.000 .0044885 .0132434 lplait .0013482 .0014748 0.91 0.361 -.0015424 .0042389 lpcereales -.0025681 .0022589 -1.14 0.256 -.0069955 .0018593E3 _cons -.1897552 .4117061 -0.46 0.645 -.9966843 .6171739 depdeflsq4 -.0035028 .0067179 -0.52 0.602 -.0166697 .009664 depdefl4 .0658157 .1052562 0.63 0.532 -.1404827 .2721141 lpsuc -.0037239 .0010941 -3.40 0.001 -.0058683 -.0015796 lpfruits -.0017637 .0011418 -1.54 0.122 -.0040016 .0004743 lpleg -.0067504 .0015726 -4.29 0.000 -.0098327 -.0036682 lpviande -.004143 .0018369 -2.26 0.024 -.0077432 -.0005429 lpcorps .0013482 .0014748 0.91 0.361 -.0015424 .0042389 lplait .016264 .0019044 8.54 0.000 .0125315 .0199966 lpcereales -.0012312 .0020812 -0.59 0.554 -.0053103 .0028479E2 _cons -1.327665 .6674883 -1.99 0.047 -2.635918 -.0194122 depdeflsq4 -.0232285 .0108923 -2.13 0.033 -.044577 -.00188 depdefl4 .3833111 .1706679 2.25 0.025 .0488082 .7178141 lpsuc .0022945 .0016782 1.37 0.172 -.0009947 .0055837 lpfruits .0032766 .0017316 1.89 0.058 -.0001173 .0066706 lpleg .0017592 .0024168 0.73 0.467 -.0029777 .006496 lpviande -.0144161 .0029913 -4.82 0.000 -.0202789 -.0085534 lpcorps -.0025681 .0022589 -1.14 0.256 -.0069955 .0018593 lplait -.0012312 .0020812 -0.59 0.554 -.0053103 .0028479 lpcereales .010885 .0043906 2.48 0.013 .0022797 .0194904E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

68

Annexe 3.2.6) Estimation de la deuxième étape pour la classe « Moyenne Intermédiaire »

_cons .2665006 .3743705 0.71 0.477 -.467252 1.000253 depdeflsq5 .0044316 .0055343 0.80 0.423 -.0064154 .0152787 depdefl5 -.0570517 .0910765 -0.63 0.531 -.2355584 .1214549 lpsuc .0056855 .0012056 4.72 0.000 .0033226 .0080483 lpfruits -.000885 .0009395 -0.94 0.346 -.0027264 .0009564 lpleg -.0008575 .0012781 -0.67 0.502 -.0033625 .0016475 lpviande -.0036737 .0017292 -2.12 0.034 -.0070628 -.0002845 lpcorps .0008301 .0011612 0.71 0.475 -.0014458 .0031061 lplait -.0039773 .0012062 -3.30 0.001 -.0063414 -.0016132 lpcereales .0028778 .0016643 1.73 0.084 -.0003842 .0061398E7 _cons -.0476858 .316011 -0.15 0.880 -.6670559 .5716843 depdeflsq5 .0011562 .0046731 0.25 0.805 -.008003 .0103153 depdefl5 .0049411 .0768918 0.06 0.949 -.1457641 .1556464 lpsuc -.000885 .0009395 -0.94 0.346 -.0027264 .0009564 lpfruits .0029115 .001891 1.54 0.124 -.0007948 .0066179 lpleg 8.00e-06 .0016502 0.00 0.996 -.0032264 .0032424 lpviande -.0025149 .0017205 -1.46 0.144 -.005887 .0008571 lpcorps -.0017186 .001267 -1.36 0.175 -.0042018 .0007646 lplait .0013864 .001281 1.08 0.279 -.0011243 .0038972 lpcereales .0008126 .001755 0.46 0.643 -.0026271 .0042523E6 _cons -.8955065 .4586904 -1.95 0.051 -1.794523 .0035102 depdeflsq5 -.0142591 .0067801 -2.10 0.035 -.0275478 -.0009704 depdefl5 .2438591 .1115754 2.19 0.029 .0251753 .4625429 lpsuc -.0008575 .0012781 -0.67 0.502 -.0033625 .0016475 lpfruits 8.00e-06 .0016502 0.00 0.996 -.0032264 .0032424 lpleg .0126982 .0029143 4.36 0.000 .0069862 .0184102 lpviande -.0088709 .0023659 -3.75 0.000 -.013508 -.0042337 lpcorps -.0002036 .0017239 -0.12 0.906 -.0035825 .0031752 lplait -.0020299 .0017725 -1.15 0.252 -.0055039 .0014442 lpcereales -.0007444 .002455 -0.30 0.762 -.005556 .0040672E5 _cons 2.556992 .9419269 2.71 0.007 .7108493 4.403135 depdeflsq5 .0250081 .0139253 1.80 0.073 -.002285 .0523013 depdefl5 -.4897555 .2291601 -2.14 0.033 -.938901 -.04061 lpsuc -.0036737 .0017292 -2.12 0.034 -.0070628 -.0002845 lpfruits -.0025149 .0017205 -1.46 0.144 -.005887 .0008571 lpleg -.0088709 .0023659 -3.75 0.000 -.013508 -.0042337 lpviande .0407692 .005075 8.03 0.000 .0308224 .0507159 lpcorps -.0103937 .0024019 -4.33 0.000 -.0151014 -.0056859 lplait -.0002755 .0024775 -0.11 0.911 -.0051314 .0045803 lpcereales -.0150405 .0035811 -4.20 0.000 -.0220593 -.0080218E4 _cons -.3804599 .5251038 -0.72 0.469 -1.409644 .6487247 depdeflsq5 -.0062239 .0077628 -0.80 0.423 -.0214388 .008991 depdefl5 .1123996 .1277475 0.88 0.379 -.1379809 .3627802 lpsuc .0008301 .0011612 0.71 0.475 -.0014458 .0031061 lpfruits -.0017186 .001267 -1.36 0.175 -.0042018 .0007646 lpleg -.0002036 .0017239 -0.12 0.906 -.0035825 .0031752 lpviande -.0103937 .0024019 -4.33 0.000 -.0151014 -.0056859 lpcorps .0140297 .0022349 6.28 0.000 .0096495 .01841 lplait -.0056083 .0016518 -3.40 0.001 -.0088458 -.0023708 lpcereales .0030643 .0022835 1.34 0.180 -.0014112 .0075398E3 _cons -1.171595 .5497921 -2.13 0.033 -2.249168 -.0940223 depdeflsq5 -.0178868 .0081265 -2.20 0.028 -.0338145 -.0019591 depdefl5 .3046635 .1337379 2.28 0.023 .042542 .566785 lpsuc -.0039773 .0012062 -3.30 0.001 -.0063414 -.0016132 lpfruits .0013864 .001281 1.08 0.279 -.0011243 .0038972 lpleg -.0020299 .0017725 -1.15 0.252 -.0055039 .0014442 lpviande -.0002755 .0024775 -0.11 0.911 -.0051314 .0045803 lpcorps -.0056083 .0016518 -3.40 0.001 -.0088458 -.0023708 lplait .0123954 .0024051 5.15 0.000 .0076816 .0171093 lpcereales -.0018909 .0023666 -0.80 0.424 -.0065294 .0027477E2 _cons .6717543 .7933303 0.85 0.397 -.8831446 2.226653 depdeflsq5 .0077739 .0117279 0.66 0.507 -.0152124 .0307601 depdefl5 -.1190561 .193 -0.62 0.537 -.4973293 .259217 lpsuc .0028778 .0016643 1.73 0.084 -.0003842 .0061398 lpfruits .0008126 .001755 0.46 0.643 -.0026271 .0042523 lpleg -.0007444 .002455 -0.30 0.762 -.005556 .0040672 lpviande -.0150405 .0035811 -4.20 0.000 -.0220593 -.0080218 lpcorps .0030643 .0022835 1.34 0.180 -.0014112 .0075398 lplait -.0018909 .0023666 -0.80 0.424 -.0065294 .0027477 lpcereales .010921 .0044834 2.44 0.015 .0021338 .0197083E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

69

Annexe 3.2.7 Estimation de la deuxième étape pour la classe « Moyenne supérieure »

_cons -.4127161 .4596286 -0.90 0.369 -1.313572 .4881393 depdeflsq6 -.005678 .0061154 -0.93 0.353 -.017664 .006308 depdefl6 .1091384 .1062229 1.03 0.304 -.0990546 .3173315 lpsuc .0060738 .001997 3.04 0.002 .0021597 .0099879 lpfruits .0036449 .0014763 2.47 0.014 .0007514 .0065385 lpleg .0006396 .0021753 0.29 0.769 -.0036238 .0049031 lpviande -.0081903 .003048 -2.69 0.007 -.0141643 -.0022164 lpcorps -.0022994 .0018537 -1.24 0.215 -.0059326 .0013337 lplait -.0026633 .0019337 -1.38 0.168 -.0064533 .0011266 lpcereales .0027948 .0023966 1.17 0.244 -.0019024 .007492E7 _cons -1.007943 .3912189 -2.58 0.010 -1.774718 -.2411686 depdeflsq6 -.0127479 .0052127 -2.45 0.014 -.0229647 -.0025311 depdefl6 .235087 .0905117 2.60 0.009 .0576873 .4124866 lpsuc .0036449 .0014763 2.47 0.014 .0007514 .0065385 lpfruits .0030884 .0025254 1.22 0.221 -.0018613 .0080381 lpleg .001902 .0024561 0.77 0.439 -.0029118 .0067159 lpviande -.0045206 .0030132 -1.50 0.134 -.0104264 .0013852 lpcorps -.0017177 .0017487 -0.98 0.326 -.0051451 .0017097 lplait .000702 .001845 0.38 0.704 -.0029141 .004318 lpcereales -.0030991 .002372 -1.31 0.191 -.0077482 .00155E6 _cons -.9109549 .6142653 -1.48 0.138 -2.114893 .292983 depdeflsq6 -.0125299 .0081698 -1.53 0.125 -.0285424 .0034826 depdefl6 .2328624 .1419218 1.64 0.101 -.0452991 .511024 lpsuc .0006396 .0021753 0.29 0.769 -.0036238 .0049031 lpfruits .001902 .0024561 0.77 0.439 -.0029118 .0067159 lpleg .0214434 .0048795 4.39 0.000 .0118798 .0310069 lpviande -.0179331 .0044148 -4.06 0.000 -.026586 -.0092802 lpcorps -.0013952 .0027017 -0.52 0.606 -.0066904 .0039 lplait -.003121 .0028174 -1.11 0.268 -.0086429 .002401 lpcereales -.0015358 .0036648 -0.42 0.675 -.0087186 .0056471E5 _cons 6.429656 1.283106 5.01 0.000 3.914815 8.944497 depdeflsq6 .0755795 .0170759 4.43 0.000 .0421114 .1090477 depdefl6 -1.374885 .2966438 -4.63 0.000 -1.956296 -.7934734 lpsuc -.0081903 .003048 -2.69 0.007 -.0141643 -.0022164 lpfruits -.0045206 .0030132 -1.50 0.134 -.0104264 .0013852 lpleg -.0179331 .0044148 -4.06 0.000 -.026586 -.0092802 lpviande .0623983 .0096806 6.45 0.000 .0434246 .081372 lpcorps -.0088277 .0044294 -1.99 0.046 -.0175091 -.0001462 lplait -.0040613 .0046841 -0.87 0.386 -.0132419 .0051192 lpcereales -.0188652 .0056648 -3.33 0.001 -.029968 -.0077625E4 _cons -1.325978 .784945 -1.69 0.091 -2.864442 .2124858 depdeflsq6 -.0179751 .0104316 -1.72 0.085 -.0384207 .0024704 depdefl6 .3232201 .181242 1.78 0.075 -.0320077 .6784478 lpsuc -.0022994 .0018537 -1.24 0.215 -.0059326 .0013337 lpfruits -.0017177 .0017487 -0.98 0.326 -.0051451 .0017097 lpleg -.0013952 .0027017 -0.52 0.606 -.0066904 .0039 lpviande -.0088277 .0044294 -1.99 0.046 -.0175091 -.0001462 lpcorps .0079269 .0037332 2.12 0.034 .00061 .0152438 lplait -.0001293 .0027666 -0.05 0.963 -.0055517 .0052931 lpcereales .0064425 .0033338 1.93 0.053 -.0000916 .0129766E3 _cons -.6035371 .8048972 -0.75 0.453 -2.181107 .9740324 depdeflsq6 -.0102642 .0106973 -0.96 0.337 -.0312305 .0107022 depdefl6 .1738775 .1858858 0.94 0.350 -.190452 .5382069 lpsuc -.0026633 .0019337 -1.38 0.168 -.0064533 .0011266 lpfruits .000702 .001845 0.38 0.704 -.0029141 .004318 lpleg -.003121 .0028174 -1.11 0.268 -.0086429 .002401 lpviande -.0040613 .0046841 -0.87 0.386 -.0132419 .0051192 lpcorps -.0001293 .0027666 -0.05 0.963 -.0055517 .0052931 lplait .0084043 .0040601 2.07 0.038 .0004466 .0163619 lpcereales .0008688 .0034667 0.25 0.802 -.0059259 .0076634E2 _cons -1.168526 .9269287 -1.26 0.207 -2.985273 .6482205 depdeflsq6 -.0163844 .0123221 -1.33 0.184 -.0405352 .0077665 depdefl6 .3006993 .2140861 1.40 0.160 -.1189017 .7203002 lpsuc .0027948 .0023966 1.17 0.244 -.0019024 .007492 lpfruits -.0030991 .002372 -1.31 0.191 -.0077482 .00155 lpleg -.0015358 .0036648 -0.42 0.675 -.0087186 .0056471 lpviande -.0188652 .0056648 -3.33 0.001 -.029968 -.0077625 lpcorps .0064425 .0033338 1.93 0.053 -.0000916 .0129766 lplait .0008688 .0034667 0.25 0.802 -.0059259 .0076634 lpcereales .0133941 .005879 2.28 0.023 .0018715 .0249168E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

70

Annexe 3.2.8 Estimation de la deuxième étape pour la classe « Riches »

_cons -1.737431 1.60016 -1.09 0.278 -4.873687 1.398824 depdeflsq7 -.0205872 .0191893 -1.07 0.283 -.0581975 .0170231 depdefl7 .3917462 .3504813 1.12 0.264 -.2951845 1.078677 lpsuc -.0012857 .0076059 -0.17 0.866 -.016193 .0136217 lpfruits .0050309 .0041505 1.21 0.225 -.0031039 .0131658 lpleg -.0034888 .0053563 -0.65 0.515 -.0139869 .0070094 lpviande -.0106352 .0094846 -1.12 0.262 -.0292247 .0079542 lpcorps .0012809 .0040234 0.32 0.750 -.0066048 .0091666 lplait .008949 .0045701 1.96 0.050 -8.17e-06 .0179062 lpcereales .0001488 .0062672 0.02 0.981 -.0121347 .0124323E7 _cons 1.087867 1.070138 1.02 0.309 -1.009564 3.185299 depdeflsq7 .0144768 .0128586 1.13 0.260 -.0107256 .0396791 depdefl7 -.2415492 .2346909 -1.03 0.303 -.7015348 .2184365 lpsuc .0050309 .0041505 1.21 0.225 -.0031039 .0131658 lpfruits .0020356 .0051431 0.40 0.692 -.0080447 .0121159 lpleg -.0013954 .0046117 -0.30 0.762 -.0104341 .0076433 lpviande -.0135432 .0071468 -1.89 0.058 -.0275508 .0004644 lpcorps .0019351 .003125 0.62 0.536 -.0041897 .0080599 lplait -.0000683 .0033352 -0.02 0.984 -.0066052 .0064685 lpcereales .0060054 .0043954 1.37 0.172 -.0026094 .0146202E6 _cons -2.90747 1.295738 -2.24 0.025 -5.44707 -.36787 depdeflsq7 -.0339143 .0155394 -2.18 0.029 -.064371 -.0034577 depdefl7 .6359766 .2837199 2.24 0.025 .0798958 1.192057 lpsuc -.0034888 .0053563 -0.65 0.515 -.0139869 .0070094 lpfruits -.0013954 .0046117 -0.30 0.762 -.0104341 .0076433 lpleg -.0032122 .0079726 -0.40 0.687 -.0188383 .0124139 lpviande .0094284 .0086394 1.09 0.275 -.0075046 .0263614 lpcorps .0013598 .003919 0.35 0.729 -.0063213 .009041 lplait -.0029718 .0040859 -0.73 0.467 -.01098 .0050365 lpcereales .0002799 .0055885 0.05 0.960 -.0106734 .0112332E5 _cons 3.657948 3.794061 0.96 0.335 -3.778275 11.09417 depdeflsq7 .029834 .0454688 0.66 0.512 -.0592832 .1189512 depdefl7 -.6458155 .8308235 -0.78 0.437 -2.2742 .9825686 lpsuc -.0106352 .0094846 -1.12 0.262 -.0292247 .0079542 lpfruits -.0135432 .0071468 -1.89 0.058 -.0275508 .0004644 lpleg .0094284 .0086394 1.09 0.275 -.0075046 .0263614 lpviande .0601704 .0241118 2.50 0.013 .0129122 .1074286 lpcorps -.0183982 .0072319 -2.54 0.011 -.0325724 -.0042239 lplait -.0003261 .0093844 -0.03 0.972 -.0187193 .018067 lpcereales -.026696 .0119628 -2.23 0.026 -.0501427 -.0032493E4 _cons -.2749618 1.213413 -0.23 0.821 -2.653208 2.103285 depdeflsq7 -.0028649 .0145536 -0.20 0.844 -.0313895 .0256596 depdefl7 .0699524 .2658166 0.26 0.792 -.4510385 .5909433 lpsuc .0012809 .0040234 0.32 0.750 -.0066048 .0091666 lpfruits .0019351 .003125 0.62 0.536 -.0041897 .0080599 lpleg .0013598 .003919 0.35 0.729 -.0063213 .009041 lpviande -.0183982 .0072319 -2.54 0.011 -.0325724 -.0042239 lpcorps .0100429 .0042424 2.37 0.018 .001728 .0183578 lplait -.0047079 .0034768 -1.35 0.176 -.0115223 .0021066 lpcereales .0084873 .0045808 1.85 0.064 -.0004909 .0174655E3 _cons -3.431124 1.914857 -1.79 0.073 -7.184174 .3219262 depdeflsq7 -.0412686 .0229594 -1.80 0.072 -.0862682 .003731 depdefl7 .7685128 .4195517 1.83 0.067 -.0537934 1.590819 lpsuc .008949 .0045701 1.96 0.050 -8.17e-06 .0179062 lpfruits -.0000683 .0033352 -0.02 0.984 -.0066052 .0064685 lpleg -.0029718 .0040859 -0.73 0.467 -.01098 .0050365 lpviande -.0003261 .0093844 -0.03 0.972 -.0187193 .018067 lpcorps -.0047079 .0034768 -1.35 0.176 -.0115223 .0021066 lplait .0116965 .0061511 1.90 0.057 -.0003594 .0237524 lpcereales -.0125715 .0058003 -2.17 0.030 -.0239399 -.0012031E2 _cons 4.605171 2.308665 1.99 0.046 .0802721 9.130071 depdeflsq7 .0543243 .0276745 1.96 0.050 .0000833 .1085654 depdefl7 -.9788234 .5056767 -1.94 0.053 -1.969932 .0122848 lpsuc .0001488 .0062672 0.02 0.981 -.0121347 .0124323 lpfruits .0060054 .0043954 1.37 0.172 -.0026094 .0146202 lpleg .0002799 .0055885 0.05 0.960 -.0106734 .0112332 lpviande -.026696 .0119628 -2.23 0.026 -.0501427 -.0032493 lpcorps .0084873 .0045808 1.85 0.064 -.0004909 .0174655 lplait -.0125715 .0058003 -2.17 0.030 -.0239399 -.0012031 lpcereales .0243461 .0104299 2.33 0.020 .0039038 .0447884E1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

71

Annexe 3.3 Elasticités conditionnelles par produits et par strates

Elasticités conditionnelles

National

Très Pauvres

Pauvres

Vulnérables

Moyenne inférieure

Moyenne Intermédiaire

Moyenne Supérieure

Riches

Céréales et produits à base de céréales

0.74

0.86 0.85 0.81 0.77 0.72 0.65 0.51

Lait, produits laitiers et œufs

0.51 0.20 0.23 0.35 0.45 0.50 0.56 0.52

Corps gras 0.44 0.71 0.57 0.54 0.49 0.41 0.31 -0.16

Viandes, volailles et poissons

1.24 1.13 1.41 1.37 1.29 1.24 1.21 1.20

Légumes 0.52 0.36 0.30 0.26 0.15 -0.02 -0.19 -1.01

Fruits 3.92 3.16 3.26 3.35 3.56 4.08 4.99 6.00

Sucres, produits sucrés, Chocolat, thé…

2.04 1.51 1.58 1.71 1.89 2.17 2.58 2.98

72

Annexe 3.4 Elasticités-dépenses des groupes de produits alimentaires au niveau national

et par strates calculées au niveau moyen de l’échantillon

Elasticités dépenses

National

Très Pauvres

Pauvres

Vulnérables

Moyenne inférieure

Moyenne Intermédiaire

Moyenne Supérieure

Riches

Céréales et produits à base de céréales

0.69

0.74 0.62 0.59 0.66 0.67 0.70 0.91

Lait, produits laitiers et œufs

0.47 0.17 0.16 0.26 0.38 0.46 0.61 0.93

Corps gras

0.41 0.61 0.41 0.40 0.42 0.38 0.34 -0.29

Viandes, volailles et poissons

1.15 0.97 1.02 0.99 1.11 1.15 1.31 2.15

Légumes

0.49 0.31 0.22 0.19 0.13 -0.02 -0.20 -1.8

Fruits 3.65 2.72 2.37 2.44 3.06 3.78 5.42 10.7

Sucres, produits sucrés, Chocolat, thé…

1.90 1.30 1.15 1.25 1.62 2.01 2.81 5.32

Annexe 3.5 Catégorisation des biens suivant le signe et la valeur des élasticités

Elasticités-Revenu (ou dépense)

Bien normal : ηi >0 (ηi>1 : bien de luxe ; 0<ηi<1 : bien de nécessaire)

Bien neutre : ηi= 0

Bien inférieur : ηi <0 : bien inférieur

73

Elasticités-prix directes :

Bien typique (ou non bien de Giffen) : Eii<0 (Eii<-1 bien élastique ; Eii>-1 bien inélastique)

Bien de Giffen : Eii>0

Elasticités prix-croisés

Biens substituables : Eij>0 :

Biens complémentaires : Eij <0

74

Annexe 3.6 Elasticités prix non compensées des groupes de produits par strate :

Annexe 3.6.1 Elasticités prix non compensées pour la classe « Très pauvre »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,89 -0,02 0,01 -0,09 0,01 0,02 0,02

-0,30 -0,58 -0,16 -0,24 -0,23 -0,07 -0,21

0,01 -0,04 -0,82 -0,16 -0,06 -0,02 0,01

-0,09 0,001 -0,03 -0,77 -0,05 -0,02 -0,02

-0,01 -0,10 -0,06 -0,28 -0,80 0,06 -0,005

0,14 -0,01 -0,02 -0,10 0,17 -0,87 -0,05

0,04 -0,03 0,02 -0,04 0,02 -0,02 -0,93

75

3.6.2 Elasticités prix non compensées pour la classe « pauvre »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,87 -0,02 0,02 -0,11 0,02 0,02 0,02

-0,30 -0,58 -0,15 -0,19 -0,23 -0,06 -0,18

0,01 -0,03 -0,84 -0,12 -0,05 -0,02 0,01

-0,10 0,0007 -0,03 -0,75 -0,05 -0,02 -0,02

0,01 -0,08 -0,05 -0,23 -0,80 0,06 0,004

0,10 -0,03 -0,04 -0,17 0,17 -0,86 -0,07

0,04 -0,03 0,02 -0,05 0,01 -0,02 -0,93

76

Annexe 3.6.3 Elasticités prix non compensées pour la classe « Vulnérable »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,87 -0,02 0,02 -0,11 0,02 0,02 0,03

-0,28 -0,57 -0,14 -0,17 -0,22 -0,06 -0,18

0,03 -0,03 -0,82 -0,12 -0.04 -0,02 0,02

-0,10 -0,0002 -0,03 -0,76 -0,05 -0,02 -0,02

0,03 -0,07 -0,04 -0,19 -0,79 0,07 0,01

0,06 -0,04 -0,06 -0,23 0,16 -0,86 -0,11

0,03 -0,04 0,02 -0,07 0,01 -0,03 -0,92

77

Annexe 3.6.4 Elasticités prix non compensées pour la classe « moyenne inférieure »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,85 -0,02 0,02 -0,12 0,02 0,02 0,03

-0,22 -0,62 -0,11 -0,13 -0,18 -0,04 -0,14

0,03 -0,03 -0,82 -0,11 -0,04 -0,02 0,02

-0,10 -0,001 -0,03 -0,77 -0,05 -0,02 -0,02

0,04 -0,06 -0,03 -0,15 -0,80 0,07 0,02

0,02 -0,07 -0,09 -0,33 0,15 -0,85 -0,13

0,03 -0,05 0,01 -0,10 0,01 -0,03 -0,91

78

Annexe 3.6.5 Elasticités prix non compensées pour la classe « Moyenne intermédiaire »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,83 -0,02 0,03 -0,12 0,03 0,02 0,03

-0,16 -0,69 -0,09 -0,10 -0,14 -0,03 -0,11

0,04 -0,03 -0,80 -0,10 -0,04 -0,02 0,03

-0,09 -0,002 -0,03 -0,80 -0,05 -0,02 -0,02

0,06 -0,07 -0,03 -0,13 -0,76 0,08 0,03

-0,001 -0,11 -0,13 -0,53 0,16 -0,82 -0,17

0,02 -0,07 0,01 -0,14 0,0004 -0,04 -0,89

79

Annexe 3.6.6 Elasticités prix non compensées pour la classe « Moyenne Supérieure »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,80 -0,01 0,04 -0,12 0,03 0,03 0,04

-0,10 -0,77 -0,06 -0,08 -0,10 -0,02 -0,07

0,06 -0,03 -0,76 -0,10 -0,04 -0,02 0,04

-0,08 -0,003 -0,03 -0,83 -0,04 -0,02 -0,02

0,09 -0,07 -0,04 -0,14 -0,66 0,10 0,04

-0,05 -0,18 -0,17 -0,77 0,17 -0,79 -0,21

0,02 -0,09 0,01 -0,20 -0,01 -0,05 -0,88

80

Annexe 3.6.7 Elasticités prix non compensées pour la classe « Riche »

Demande de produits

Céréales et produits à base de céréales

Lait, produits laitiers et œufs

Corps gras

Viandes, volailles et poissons

Légumes Fruits Sucres, produits sucrés et thé Prix des

produits

Céréales et produits à base de céréales Lait, produits laitiers et œufs Corps gras Viandes, volailles et poissons Légumes Fruits Sucre, produits sucrés, thé

-0,75 -0,01 0,04 -0,13 0,03 0,03 0,05

-0,07 -0,82 -0,04 -0,07 -0,07 -0,01 -0,05

0,08 -0,02 -0,66 -0,08 -0,06 -0,03 0,06

-0,08 -0,01 -0,03 -0,83 -0,04 -0,02 -0,02

0,14 -0,08 -0,05 -0,14 -0,53 0,17 0,07

-0,04 -0,21 -0,18 -0,97 0,17 -0,79 -0,22

0,01 -0,13 0,01 -0,30 -0,01 -0,71 -0,84

81

Annexe 4 : Le cadre général de la TVA au Maroc

Le système fiscal marocain est composé essentiellement des impôts suivants :

Les impôts directs : Ils sont des prélèvements obligatoires effectués par l’Etat sur les revenus des contribuables, exemple : IS, IR, la patente, la taxe urbaine, la taxe d’édilité……

Les impôts indirects : Ils sont des prélèvements indirects effectués par l’Etat à l’occasion d’un acte de consommation, d’achat ou de vente.

1-Caractéristiques de l’impôt :

-Caractère obligatoire : L’impôt est imposé aux contribuables. En effet, l’Etat a une créance fiscales sur les assujettis ou les redevables. Cette créance trouve son origine dans la loi de finance.

-Caractère périodique : L’impôt est prélevé périodiquement, car il est nécessaire que l’Etat ait des ressources stables et permanentes pour faire face à ses dépenses de manières permanentes et continues.

-Caractère définitif : L’impôt n’est jamais remboursé ni rémunéré.

-L’impôt est payé sans contrepartie directe.

2-Rôle de l’impôt :

La fiscalité constitue un instrument privilégié, susceptible de contribuer à une forte croissance ; Pour se faire, il est indispensable de dépasser la conception comptable de la fiscalité pour en faire un instrument de développement économique et sociale.

L’utilisation de la fiscalité comme instrument de développement économique et social suppose deux préalables :

-La définition d’objectifs clairs dans le cadre d’une vision globale et consensuelle.

-La maitrise parfaite de la technique fiscale tant au niveau du choix de la manière imposable, de l’évaluation de cette manière, de la liquidation et de son recouvrement.

3-La taxe sur la valeur ajoutée :

La TVA a été instituée par le Dahir du 20décembre 1985 en remplacement de la taxe sur les produits et les services (TPS) et la taxe sur le chiffre d’affaire.

La TVA s’applique :

-Aux opérations de nature industrielle, commerciale, artisanale, ou relevant d’une profession libérale accomplie au Maroc.

-Aux opérations d’importations.

82

Le fait générateur de la TVA est constitué par l’encaissement total ou partiel du prix des marchandises, des travaux ou de services, c'est-à-dire, l’événement qui donne naissance à la dette du redevable envers le trésor.

Il existe deux régimes de TVA, le régime de l’encaissement et le régime de débit, et la déclaration se fait soit mensuellement soit trimestriellement et cela dépend des caractéristiques des entreprises.

A-Exonération :

L’exonération peut prendre plusieurs caractères, un caractère social pour les produits de première nécessité, un caractère culturel pour les livres, les revues, les journaux……un caractère économique pour encourager les entreprises à l’investissement ou tout simplement une exonération pour éviter une double taxation.

Exonération sans droit à déduction

Exonération avec droit à déduction

Régime suspensif de douane

-Le pain, le couscous, les semoules et les farines servant à l’alimentation humaine ainsi que les céréales servant à la fabrication de cette farine e tes levures utilisées dans la planification.

-Le lait frais, crème de lait frais, lait en poudre destiné à l’alimentation animale, le beurre………..

-Le sucre brut, les ventes portants sur les dattes, les bougies et paraffines (Autres que celles de décor)………

-Les produits livrés et les prestations de services rendues à l’exportation par les assujetties.

-Les marchandises ou objets placés sous les régimes suspensifs en douane.

-Les engins et filets de pêches destinés aux professionnels de la pêche maritime.

-Les engrais et le matériel agricole……

Les entreprises exportatrices de produits et des services peuvent, sur leur demande et dans la limite du montant du C.A réalisé au cour de l’année écoulée, au titre de leur opérations d’exploitation, être autorisées à recevoir en suspension de la TVA à l’intérieur, les marchandises, les matières premières, les emballages irrécupérables et susceptibles d’ouvrir droits aux déductions.

B- Les taux de TVA :

Taux normal de

20%

Taux réduit de 7% Taux réduit de 10% Taux réduit de 14%

Il est applicable sur la valeur de tous les biens et les services ne figurant pas sur la liste des biens et

-L’eau livré aux réseaux de distribution publique ainsi que les prestations d’assainissement fournis aux abonnés

-Les opérations de vente de denrées ou de boissons à consommer sur place et les opérateurs de

-Les graisses alimentaires

-Le thé

-Le café

83

services exonérés ou soumis aux taux réduits.

par organismes chargés de l’assainissement.

-Le gaz

-Les opérations de banque et de crédit et les commissions de change

-Le lait poudre

-Les pates alimentaires

-La voiture économique

-Les transactions relatives aux valeurs mobilières effectuées par les sociétés de bourse

-Les opérations de crédit bail

- Le péage dû pour emprunter les autoroutes exploitées par les sociétés concessionnaires

-Le savon de ménage

-Le sucre raffiné ou aggloméré

-Les produits pharmaceutiques, les matières premières et les produits entrants….

-Les emballages non récupérables des produits pharmaceutiques……..

-Avocat, Adel, Interprète, notaires, huissiers de justice,

fourniture de logement réalisées par les hôtels à voyageurs, les restaurants exploités par les hôtels à voyageurs et les ensembles immobiliers à destination touristique.

-Les opérations de restauration fournies par les prestataires de service au personnel salarié des entreprises.

-Les opérations de location d’immeubles à usage d’hôteliers à destination touristique.

-Les biens d’équipement, acquis par les sucreries, les minoteries et les exploitations avicoles (non compris les immeubles et les véhicules de transport)

-Les huiles fluides alimentaires y compris l’huile d’olive commercialisée par des unités industrielles

-Le sel de cuisine

-Les confitures

-Les opérations de transport des voyageurs et de marchandises

-Les opérations d’entreprises de travaux immobiliers

-L’énergie électrique

-La taxe sur le montant des commissions, courtages et autres rémunérations allouées à une entreprise d’assurance à un démarcheur ou un courtier.

84

vétérinaires

(Source : Code Général des Impôts 2011)