ANALYSE MICRO-ECONOMETRIQUE DE LA PAUVRETE EN TUNISIE

Very honourable distinctionThis dissertation is comprised of three empirical essays dealing with some aspects of poverty analysis. The firstone combines both unidimensional and multi-dimensional approaches to analyze poverty. First of all, through theFoser-Greer-Thorbeek index we present a first analysis of the Tunisian poverty profile. Secondly, we estimate aclassic logit model using the same variables. Finally, we introduce a new approach based on fuzzy logic (Zadeh,1975) able a comparison between logit model and fuzzy approach by building a membership function based on thelogistic function. The execution of this models require the choice of well-being indicator, generally, the incomeor he consumption. In this PhD thesis, we favor the reel per capita consumer expenditures of households. Theprincipal reasons of this choice are twofold: The first one, income is hardly observable due to a bad quality ofdata. The second reason is that consumer expenditures are stable over time comparing to income. Finally, we testthe robustness of our work and he choice of the poverty line using sensitivity test and the concept of stochasticdominance. The second essay, focuses on the determinants of household welfare in Tunisia. Welfare is measuredby real per capita household expenditure (income). We examine the inequality gap in consumption and educationin rural and urban areas. Our empirical analysis relies on the Tunisian Living Standards Surveys of 2010. Ourpaper makes two original empirical contributions to the literature compared to previous. In order to analyze thegap between the two regions, we apply the RIF- regression advanced by Firpo et al. (2011) and the new counterfactualdecompositions developed by Chernozhukov et al. (2013). We also use censored and uncensored quantilesregressions for disaggregate consumption expenditures. This study offers another analysis of the influence of someindicators such as health, food expenditures and especially education on regional disparities in developing countries.It also examines the relationship between these indicators and development disparities across the two areas.The third essay of this thesis aims to explain the determinants of poverty dynamics. Unfortunately in Tunisia,as in most developing countries, panel data are not available. We introduce a new approach able us to execute adynamic analysis of poverty using potential outcomes approach and multiple imputation. In fact, the study basedon two steps. First of all, we use a Bayesian algorithm which combines the two approach, cited previously, inorder to penalize the data base. In the second step, we assess poverty dynamics through two different methods.On the one hand, we use static measurement of poverty through the Jalan-Ravallion and the Equally-DistributedEquivalent Poverty Gaps approaches. On the other hand, we execute an econometric procedure by estimating arecursive bivariate probit model. This model allows to treat the initial condition of poverty as endogenous whichavoids a probable bias-selection.Cette thèse est composée de trois essais empiriques qui visent à analyser la pauvreté en Tunisie. La premièrepartie est consacrée à une étude unidimensionnelle et multidimensionnelle de la pauvreté. Nous mesurons de lapauvreté en fonction de l’indice composite FGT (Foster-Greeck-Thorbecke) et la régression logistique et nousintroduisons une nouvelle approche basée sur la logique floue. A la fin de ce chapitre, nous testons la robustessede notre travail et de notre choix de la ligne de pauvreté, en introduisant le concept de dominance stochastique etle test de sensibilité. La réduction de la pauvreté et de l’inégalité dans les pays en voie de développement est unsujet courant de nos jours. En particulier en Tunisie les efforts se sont concentrés sur la réduction de l’inégalité etl’écart en terme de bien être entre les zones rurales et les zones urbaines. Malgré toutes les procédures prises parl’Etat, l’écart est toujours profond. Les études antérieures ont mis en valeur le rôle crucial de certaines variablesà savoir l’éducation pour réduire le gap entre les deux zones. Le deuxième chapitre vise à vérifier ce résultat, àdistinguer les déterminants de bien être dans les deux zones, et à décortiquer l’origine de la persistance de cetécart en utilisons la regression par quantile et quantile censuré pour identifier les déterminant de bien etre dansles zones rurales et les zones urbaines. Et pour décortiquer l’écart entre les deux zones et vérifier si la persistancede cet écart est dû à l’effet caractéristiques ou bien à l’effet rendement de ces caractéristiques, nous utilisons ladecomposition RIF proposée par Firpo et al. (2011) et une nouvelle approche de décomposition contrefactuelleproposée par Chernozhukov et al. (2013). Mener une étude dynamique nous amène à penser aux données depanel. Malheureusement, dans les pays en voie de développement, et spécialement en Tunisie, ce genre de base dedonnées sur le bien être des individus n’est pas disponibles. Afin de contourner ce problème, plusieurs chercheursont eu recours à la technique de pseudo panel (citons à titre d’exemple Ben Rejeb (2008)), mais cette méthode aété délaissée car elle ne prend pas en considération la pauvreté between-individus de la même cohorte. Nous proposonsainsi une nouvelle approche, qui nous permet d’effectuer ce genre d’analyse, basée sur l’inférence causaleet l’imputation multiple. Les résultats de cette étude ont contribué aux travaux existants concernant l’analyse de lapauvreté en Tunisie. Par rapport aux études antérieures, notre analyse met en évidence le facteur migration interneentre les régions. Ce point nous permet de prédire plusieurs scénarios concernant le changement de résidence desindividus et son influence sur les différentes composantes de la pauvreté. Au total cette étude permet de dégagerplusieurs conclusions et de proposer quelques recommandations pour l’amélioration des politiques de lutte contrela pauvreté