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Quels facteurs influencent l’inégalité des revenus?

Alors que la préoccupation croissante concernant la répartition actuelle des revenus est devenue un sujet de débat dans le monde des politiques publiques et de la politique, il a été difficile de déterminer la manière optimale de redistribuer les revenus pour réduire les inégalités.

Notre but ici n’est pas d’en fournir un. Hélas, comme pour la beauté et les questions d’équité, la répartition optimale réside dans l’œil du spectateur. Néanmoins, la plupart conviendraient que la réduction de l’écart d’inégalité est un objectif louable. Comprendre ce qui cause l’écart croissant entre les riches et les pauvres est essentiel pour déterminer comment le réduire.

Est-ce motivé par des causes naturelles telles que l’âge qui ne peuvent pas être facilement affectées par la politique ? Ou l’inégalité est-elle enracinée dans des facteurs plus malléables comme l’éducation ou la politique fiscale ?

Une analyse statistique de 53 pays issus du projet de recherche d’un étudiant diplômé fournit quelques indices. Et l’analyse commence par ce que les spécialistes des sciences sociales appellent le coefficient de Gini.

Gini en bouteille

Le Gini , développé par le statisticien italien Corrado Gini en 1912, est une mesure de l’inégalité des revenus applicable à la fois aux petites et aux grandes populations, des ménages aux pays.

Le coefficient de Gini est mesuré sur une échelle de zéro à un. Un Gini de zéro indique que tout le monde dans le groupe défini partage le revenu de manière égale. Ce résultat n’est pas nécessairement bon, cependant, car tout le monde dans le groupe pourrait être également pauvre ou indigent. Un Gini de un signifie qu’un travailleur gagne tout le revenu et tous les autres zéro. Ce résultat n’est pas nécessairement mauvais, car de nombreux ménages dépendent des revenus d’un seul individu en supposant que le groupe est un ménage.

L’indice de Gini recense les sociétés les plus inégalitaires et la Central Intelligence Agency répertorie certaines des données les plus récentes dans son World Factbook . En utilisant uniquement les données les plus récentes sur ce site, la Slovénie se classe comme la moins inégalitaire avec un Gini de 0,24 en 2012, tandis que l’Afrique du Sud souffre de la plus grande inégalité, à 0,63 en 2013.

Les dernières données sur les États-Unis le placent quelque part au milieu, à 0,41.

Les causes « naturelles » des inégalités

Afin d’essayer de faire la lumière sur les forces ou les conditions de l’économie qui affectent l’inégalité des revenus, nous avons analysé comment une variété de variables socio-économiques affectent les différences entre le coefficient de Gini de chaque pays.

Au départ, nous avons examiné comment une seule variable, l’âge, affectait le Gini de 30 pays. Nous avons étendu cela à 53 pays relativement développés dans divers continents et 10 variables.

Notre analyse a montré que l’âge médian de la population semble avoir une influence significative sur les différences de coefficients de Gini, qui varie en sens inverse de l’âge médian de la population. Autrement dit, les populations plus âgées sont moins inégales (ont un Gini plus faible) que les plus jeunes, probablement parce qu’à mesure que les individus vieillissent, il y a moins de disparité dans leurs revenus. Le retrait des efforts productifs est un niveleur évident des différences de revenus. De plus, l’incitation à rechercher des revenus toujours plus élevés diminue à mesure que les travailleurs approchent de la retraite, ce qui produit la courbe âge-gains .

L’âge est l’une des façons dont la disparité des revenus peut être attribuée à une cause «naturelle», représentant ainsi un défi pour les décideurs politiques qui espèrent réduire les inégalités, et était la variable la plus importante dans notre analyse.

De même, notre analyse montre qu’une plus grande croissance du PIB et le pourcentage de la population employée dans le secteur agricole sont négativement liés au Gini. Autrement dit, les pays ayant une croissance économique plus élevée ou une plus grande part de leurs travailleurs engagés dans l’agriculture ont moins d’inégalités.

Pour la plupart, les mesures identifiées ci-dessus peuvent généralement être attribuées aux forces environnementales et au comportement humain normal et ne sont donc pas facilement affectées par une politique à court terme. Ils expliquent la majeure partie de la variation entre les pays du coefficient de Gini. En d’autres termes, ces résultats suggèrent que la plupart des inégalités sont plus ou moins ancrées dans nos sociétés et que seules les tendances à long terme (politiques, démographiques, etc.) peuvent les affecter.

Où la politique peut jouer un rôle

Notre analyse a révélé que certaines variables plus directement liées aux choix politiques à court terme jouaient un rôle dans l’explication des différences de Gini entre les pays.

Parmi celles-ci, la variable qui influençait le plus les inégalités était la politique fiscale. En particulier, plus le taux d’imposition global est élevé en termes de recettes en pourcentage du PIB, plus le Gini est faible. Cela peut aider à expliquer pourquoi des pays comme la Suisse et la France, qui ont des taux d’imposition élevés sur les riches, souffrent de moins d’inégalités de revenus que les États-Unis, qui ont des taux relativement faibles.

Mais la fiscalité peut être une arme à double tranchant, car elle peut avoir un effet dissuasif sur les comportements productifs (création de revenus et d’emplois). Heureusement, il est possible de concevoir une politique fiscale qui encourage la croissance économique à court terme tout en augmentant les recettes publiques à long terme.

Une autre variable politique qui affecte le coefficient de Gini est l’investissement. Notre analyse a montré que l’augmentation des investissements dans les actifs productifs conduit à une plus grande inégalité des revenus. Ce résultat apparemment contre-intuitif survient parce que les dépenses d’investissement produisent une croissance du PIB avec un décalage tout en nuisant à la consommation courante.

La dernière variable importante que nous avons considérée est le chômage, qui, comme vous vous en doutez, conduit à une plus grande égalité des revenus. Bien que ce résultat soit intuitif (comme l’étaient nos résultats sur le vieillissement et la croissance), il est réconfortant d’apprendre que l’analyse statistique confirme ce que le bon sens dicte.

Quatre variables que nous avons testées – l’inflation, les années de scolarité, le PIB par habitant et les déficits publics (en pourcentage du PIB) – n’ont eu aucune influence mesurable sur l’inégalité des revenus.

Ensemble, ces facteurs expliquent environ les trois quarts des différences de Gini entre les 53 pays de notre étude. En d’autres termes, les variables que nous n’avons pas prises en compte sont responsables d’un quart de l’écart des inégalités de revenus dans ces pays. Comprendre quels sont ces facteurs nécessitera un examen plus approfondi.

Nivellement des inégalités

La mise en perspective de ces résultats suggère que certaines inégalités de revenus émanent des forces environnementales et du comportement humain normal. Cependant, la politique publique peut exercer une influence positive sur la réduction des inégalités de revenus grâce à une politique économique qui favorise la croissance économique, la réduction du chômage, une plus grande participation au marché du travail et une politique fiscale appropriée.

Bien que dans l’ensemble, la croissance du PIB soit une variable naturelle qui ne peut pas être directement affectée par les décideurs politiques, elle reste sans doute le facteur le plus important dans la réduction des inégalités de revenus. Les politiques fiscales et réglementaires, par exemple, sont des moyens indirects d’influencer la croissance, car il a été démontré qu’une croissance économique importante et soutenue est l’un des principaux facteurs de nivellement des inégalités de revenus.

Nous croyons que la politique publique serait mieux structurée à cette fin.

Dale O. Cloninger – Professeur émérite, économie et finance, Université de Houston-Clear Lake

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