Par Vladimir Vodarevski.
Les États-Unis sont un pays très inégalitaire. Les statistiques le prouvent. Ainsi, selon l’OCDE, le coefficient de GINI des USA ressort à 0,39 contre 0,297 en France, en 2015. Ne parlons pas du taux de pauvreté relative, qui s’élève à 16,8 % aux USA, contre 8,2 % en France. Les États-Unis sont aussi le pays de l’exclusion. C’est cette exclusion qui est derrière le soi-disant succès économique. Ainsi, le taux de chômage apparaît faible aux USA, à 4,1 % en décembre 2017 (Source : Bureau of Labor Statistics), contre 8,6 % en France métropolitaine (Source : INSEE). Mais le taux d’activité en France s’élève à 71,4 % en 2016 en France (INSEE), contre seulement 62 ,7 % en décembre 2016 aux USA (Bureau of Labor Statistics). Clairement, le taux de chômage est bas car beaucoup sont exclus du marché du travail.
En matière de statistiques, il faut bien faire attention au contenu. Ainsi qu’au référentiel du pays. Deux pays comme les USA et la France sont très différents. Ce qu’ils mettent en avant dans les statistiques est très différent. Et la manière dont sont construites les statistiques est différente.
Quand les statistiques ne mesurent pas la même chose
Les chiffres mis en avant des deux côtés de l’Atlantique peuvent être très différents. Ainsi en matière de taux d’activité ; les USA mettent en avant le taux d’activité des personnes âgées de 16 ans et plus. La France met en avant les taux d’activité des personnes âgées de 15 à 64 ans. Il ne faut donc pas se précipiter pour faire les comparaisons.
On ne trouve pas le taux d’activité en France des 16 ans et plus. Mais on trouve celui des 15 ans et plus. Il est inférieur à celui des 16 ans et plus aux USA, sachant que la comparaison est limitée par le fait qu’une tranche d’âge en plus est prise en compte en France : 55,9 % en France en 2016, contre donc 62,7 % en décembre 2016 aux USA. On peut considérer que le taux est plus élevé aux USA, car la différence est conséquente. Mais il est hors de question de considérer cette différence au chiffre près : la population étudiée est légèrement différente, et, en France il semble s’agir d’une moyenne annuelle, tandis qu’aux USA c’est le chiffre de décembre. Il ne faut pas demander trop de précisions aux statistiques.
On constate que le taux d’activité diminue aux USA tandis qu’il augmente en France. Est-ce à dire que l’économie française crée finalement relativement plus d’emplois, tandis que les USA sortent les chômeurs de leurs statistiques ? L’explication est autre. Le taux d’activité a diminué en France suite à l’imposition de la retraite à 60 ans. Cette réforme était socialement insoutenable.
En effet, la France a instauré un système de retraite par répartition, c’est-à-dire un système de retraite qui dépend du nombre relatif de personnes qui travaillent, salariés ou indépendants, par rapport au nombre de retraités. La population vieillissant, le nombre de retraités augmente trop vite par rapport à la population en activité pour maintenir des retraites décentes, à moins de ponctionner considérablement les travailleurs.
Pour garantir la pérennité du système de retraite, il a fallu reculer l’âge de la retraite. Tandis qu’aux USA c’est le vieillissement de la population qui explique pour beaucoup la baisse du taux d’activité (l’allongement des études joue aussi) (pour une étude détaillée de l’évolution du taux d’activité aux USA, voir ici).
Quand le contenu des statistiques est complexe
Passons maintenant à ce qui est l’objet de toutes les attentions en France : les inégalités. Les USA semblent être un des pays développés où les inégalités sont les plus criantes, selon l’indice de Gini, comme le montre les chiffres cités plus haut. Tandis que la France est mieux placée. La France est encore mieux placée en matière de pauvreté relative, comme le montre toujours les chiffres cités plus haut.
La mesure des inégalités est complexe. La construction de l’indice de Gini est complexe et diffère selon ce qu’on met dedans. Ainsi, en reprenant les données d’un précédent article, si on prend les chiffres de 2012, la France a pour l’OCDE un indice de 0,308, tandis que le Royaume-Uni atteint 0,351. Mais la Banque Mondiale calcule, pour la même année, un indice de Gini de 0,331 pour la France, et de 0,326 pour le Royaume-Uni. D’un côté le Royaume-Uni est plus inégalitaire, de l’autre c’est la France. La conclusion rationnelle est de considérer que ces deux pays sont globalement équivalent en terme d’inégalité selon les statistiques.
Une étude du Cato Institute souligne ainsi que, dans les calculs concernant les inégalités au USA, certains revenus de redistribution ne sont pas pris en compte. Il estime qu’un montant d’un trillion de dollars manque. Les bons d’alimentation notamment ne seraient pas comptés. Si on compte ces redistributions, le taux de pauvreté aux USA est équivalent à celui des pays d’Europe.
Car, contrairement à ce que l’on croit en France, il y a une redistribution aux USA. Dans son roman autobiographique, Hillbilly Elegie, l’américain J.D. Vance raconte son expérience de caissier, quand il voyait des gens payer avec des bons alimentaires, tout en ayant leur mobile I Phone à la main et tenant une conversation téléphonique. On croirait lire les critiques de certains en France contre les profiteurs des aides sociales. Il y a une redistribution au USA aussi.
Il y a une redistribution aux USA, mais différente de celle de la France, ou de l’Allemagne. Ainsi, aux USA, en ce qui concerne l’assurance santé. Il y a des assurances privées payées par l’employeur, d’autres par des indépendants, et des salariés bénéficiant des aides de l’État. Tandis qu’en France tout dépend de l’État en la matière. Mais l’individu doit quand même payer un complément. Les comparaisons sont difficiles.
Conclusion : attention aux interprétations
La statistique est une matière compliquée. Elle est très imprécise finalement. Il faut bien vérifier la méthodologie, ce qui est étudié. Les comparaisons internationales sont compliquées car les référentiels diffèrent. Particulièrement entre les USA et l’Europe. On a tendance à dépeindre les USA comme un enfer social et inégalitaire. Si on affine les données, la réalité est différente.
Ce qui est souvent le cas en statistique. En statistique, tout dépend de ce qu’on mesure. Par exemple, on peut mesurer les inégalités après redistribution. Mais si on les mesure avant redistribution, un pays comme la France, avec un taux de chômage aussi élevé, à quel place serait-il ? Le système français réduit les inégalités par la redistribution, tout en générant un taux de chômage élevé. Est-ce mieux ou moins bien qu’un système moins redistributif mais dans lequel les gens ont plus la possibilité de gagner leur vie par eux-même ? C’est aussi un débat.
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D’ailleurs, à ma connaissance, le coefficient de gini regarde les ménages, sans retraités du nombre de personne. Les évolutions que lon constate devrait alors être redressé des changements sociétaux (famille monoparentale plus présente)
“La conclusion rationnelle est de considérer que ces deux pays sont globalement équivalent”
La conclusion que j’en tire est que la mesure est très imprécise. Pourquoi mettre 3 chiffres après la virgule, si seul le premier a peut-être un vague sens? Mon prof de stat aurait hurlé en voyant cela.
Je suis d’accord. J’ai mis globalement pour être mesuré.