# Évolution de la pauvreté et des inégalités en Guinée de 2007 à 2019

M.D. Dilé Diallo

Direction de la Population, Ministère du Plan et du Développement Économique, Conakry, Guinée

Doi:10.19044/esj.2025.v21n19p218

Submitted: 11 April 2025

Accepted: 28 June 2025

Published: 31 July 2025

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Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

## Cite As:

Diallo, M.D.D. (2025). *Évolution de la pauvreté et des inégalités en Guinée de 2007 à 2019*. European Scientific Journal, ESJ, 21 (19), 218.
https://doi.org/10.19044/esj.2025.v21n19p218

## Résumé

Le présent article examine l'évolution de la pauvreté en Guinée entre 2007 et 2019, une période marquée par une croissance économique faible de 2007 à 2012, suivie d'une forte expansion à partir de 2016, principalement grâce à l'essor du secteur minier et à l'augmentation de la production énergétique. Le produit intérieur brut (PIB) du pays a ainsi connu une progression notable, passant de 6 280 millions de francs guinéens en 2007 à 13 514 millions de francs guinéens en 2019, soit une augmentation de plus du double en l'espace de cette période. L'étude est faite à partir des données des trois enquêtes nationales sur les conditions de vie des ménages, réalisées en Guinée en 2007, 2012 et 2019. La taille des échantillons de ces enquêtes varie de 7 552 ménages à l'ELEP 2007, 7 501 à l'ELEP 2012 et 8 240 à l'EHCVM 2019. Pour analyser l'évolution de la pauvreté, les indicateurs de Foster, Greer et Thorbecke (incidence, profondeur et sévérité) ont été utilisés en comparant les intervalles de confiance, les courbes de Lorenz et ainsi que les indices de Gini aux différentes enquêtes. Les résultats de l'analyse révèlent une stabilité de la pauvreté en milieu urbain et une aggravation en milieu rural. En effet, entre 2007 et 2019, la proportion de personnes vivant dans la pauvreté est passée de 53% à 58%, avec des tendances similaires tant en milieux urbain que rural. En milieu urbain, environ un tiers des ménages sont pauvres, tandis qu'en milieu rural, plus des deux tiers des ménages sont touchés. Toutefois, les intervalles de confiance se chevauchant, cette augmentation ne peut être considérée comme significative. La profondeur de la pauvreté, mesurée par
l'écart des dépenses des pauvres par rapport au seuil de pauvreté a légèrement progressé entre 2012 et 2019, mais cette amélioration demeure insuffisante pour être jugée significative. L'indice de Gini qui évalue les inégalités de revenus, a diminué de manière marginale, passant de 0,31 en 2007 à 0,27 en 2019. Cette baisse a été plus marquée en milieu rural (de 0,29 en 2007 à 0,25 en 2019), tandis qu'en milieu urbain, l'indice de Gini est resté stable. L'analyse des inégalités de revenu révèle une inégalité globale modérée (l'indice de Gini varie entre 0,27 et 0,31). Les résultats des trois enquêtes montrent de façon constante que les inégalités internes aux milieux de résidence (urbain/rural) expliquent plus de 90% des disparités totales, tandis que les inégalités entre ces milieux restent marginales (environ 7 à 9%). La répartition par quintiles de revenu met en évidence une forte concentration de la richesse au sommet de la distribution. Suivant le quintile de revenu, il apparaît qu'environ les trois quarts (73%) de l'inégalité globale proviennent des différences entre les quintiles de revenu, ce qui montre que la majeure partie des inégalités est due à la structure de la distribution des revenus. Cette étude apporte une contribution à la compréhension de l'évolution de la pauvreté en Guinée, en mettant en évidence les tendances et les disparités urbaines-rurales. Elle souligne également l'importance d'une estimation précise du niveau de pauvreté et des facteurs qui y sont associés, afin de mettre en place des politiques efficaces pour lutter contre ce fléau.

**Mots clés :** Guinée, pauvreté, inégalités, croissance économique

# Trends in Poverty and Inequality in Guinea
from 2007 to 2019

M.D. Dilé Diallo

Direction de la Population, Ministère du Plan et du Développement
Économique, Conakry, Guinée

## Abstract

This article examines the evolution of poverty in Guinea between 2007 and 2019, a period marked by weak economic growth from 2007 to 2012, followed by strong expansion beginning in 2016, primarily driven by the boom in the mining sector and increased energy production. The country's gross domestic product (GDP) rose significantly, from 6,280 billion Guinean francs in 2007 to 13,514 billion in 2019, more than doubling over the period. The study is based on data from three national household living conditions surveys conducted in Guinea in 2007, 2012, and 2019. The sample sizes varied from 7,552 households in the 2007 ELEP, 7,501 in the 2012 ELEP, and 8,240 in the
2019 EHCVM. To analyze poverty trends, the Foster, Greer, and Thorbecke indicators (headcount ratio, poverty gap, and severity) were used, along with comparisons of confidence intervals, Lorenz curves, and Gini indices across the different surveys. The results reveal stability in urban poverty and worsening conditions in rural areas. Between 2007 and 2019, the proportion of people living in poverty rose from 53% to 58%, with similar trends observed in both urban and rural settings. In urban areas, about one-third of households are poor, while in rural areas, more than two-thirds are affected. However, due to overlapping confidence intervals, this increase is not statistically significant. The poverty gap, which measures the shortfall in poor people's expenditures relative to the poverty line, increased slightly between 2012 and 2019, but the change is not significant. The Gini index, which measures income inequality, decreased marginally from 0.31 in 2007 to 0.27 in 2019. This decline was more pronounced in rural areas (from 0.29 in 2007 to 0.25 in 2019), while the urban Gini index remained stable. Income inequality analysis reveals a moderate overall inequality (Gini index ranging between 0.27 and 0.31). The three surveys consistently show that intra-area inequalities (within urban/rural areas) account for more than 90% of total disparities, whereas inter-area inequalities (between urban and rural areas) remain marginal (around 7-9%). Income quintile distribution highlights a strong concentration of wealth at the top of the distribution. Analysis by income quintiles shows that about 73% of overall inequality stems from differences between income groups, indicating that most inequality results from the structure of income distribution. This study makes a valuable contribution to understanding the evolution of poverty in Guinea by highlighting urban-rural trends and disparities. It also underscores the importance of accurately estimating poverty levels and associated factors to design effective policies for combating poverty.

**Keywords:** Guinea, poverty, inequalities, economic growth

**Introduction**

La réduction de la pauvreté continue d'être un défi politique et économique en Afrique subsaharienne. Selon la Banque Mondiale, la proportion des Africains vivant dans l'extrême pauvreté a baissé, passant de 54% en 1990 à 35% en 2019 (Christiaensen, 2019). Entre 1990 et 2014, le monde (principalement, l'Asie du Sud-Est) a réalisé des progrès remarquables dans la réduction de la pauvreté, avec plus d'un milliard de personnes qui sont sorties de cette situation (ONU, 2020). Les résultats des enquêtes sur les conditions de vie des ménages réalisées dans plusieurs pays africains confirment cette baisse. Au Sénégal, le taux de pauvreté monétaire est passé de 43% en 2010 à 38% en 2019, tandis qu'au Mali, il est passé de 49% (2010)
à 47% (2019). En Guinée, le taux de pauvreté est passé de 53% en 2007, à 55% en 2012 pour atteindre 44% en 2019 (INS, 2019). Toutefois, selon les Nations Unies, le rythme de réduction de la pauvreté s'est ralenti dans le monde depuis 2015, aggravée en cela par la crise du COVID-19 (ONU, 2020). La réduction de la pauvreté s'est accompagnée d'une augmentation des inégalités ces dernières décennies. Les inégalités de revenu se sont creusées dans de nombreux pays riches (pays de l'OCDE). Dans les années 80, le revenu moyen des 10% les plus riches dans ces pays était environ sept fois plus élevé que celui des 10% les plus pauvres ; aujourd'hui, il est environ neuf fois et demie plus élevé. En Asie, les inégalités se sont creusées dans certains des pays qui sont les moteurs économiques de la région (Chine, Inde et Indonésie). Elles ont également progressé en Afrique subsaharienne, mais ont reculé dans de nombreux pays sud-américains. Cette diminution des inégalités s'explique par un renforcement de la protection sociale et une intensification des mesures de redistribution dans ces pays (Keely, 2015).

Parmi les stratégies de lutte contre la pauvreté, l'accélération de la croissance économique et la redistribution des richesses occupent une place centrale (Kabore, 2004). Sous l'impulsion de la Banque Mondiale et du Fonds Monétaire International (FMI), la majorité des pays africains ont élaboré et exécuté des Stratégies de réduction de la pauvreté (SRP) et des Plans Nationaux de Développement (PND) pour impulser le développement de leur pays. Entre 2001 et 2016, la Guinée a élaboré trois documents de Stratégie de Réduction de la Pauvreté (SRP) et un Plan National de Développement Économique et Social (PNDES). Ces stratégies prônent toutes, une amélioration du bien-être de la population basée sur une croissance économique forte.

Sur la période 2007-2012, la croissance de l'économie a été très faible en Guinée. Le PIB s'est accru, en moyenne, de 2,1% contre un taux de croissance démographique de 3%. La période 2011-2012 a été marquée par une relance de la croissance économique (5% en 2012) et de réduction de l'inflation de 19% à 13% (MPDE, 2017). Le pays n'a connu une croissance importante qu'entre 2016 et 2017 (respectivement 10,8%, 10,3%), suivie d'un repli à 6,2% en 2018, et 5,6% 2019 (INS, 2022). La forte croissance enregistrée en 2016 et 2017 a été tirée par le secteur des mines qui a enregistré une hausse exceptionnelle des investissements directs étrangers de 48% en 2016 et de 52% en 2017. Le produit intérieur brut (PIB) du pays est passé de 6 280 millions en 2007 à 7 640 millions en 2012 pour atteindre 13 514 millions de dollars en 2019 (Banque mondiale, 2024).

L'économie guinéenne se caractérise par la prépondérance des secteurs primaire et tertiaire dans la création des richesses. Le secteur primaire concentre la moitié des emplois du pays, en particulier dans l'agriculture. Le secteur secondaire (28,7% du PIB), est dominé par les activités minières. Le
secteur tertiaire représente près de 50% du PIB. Il est tiré principalement par le secteur informel, le commerce et les services marchands (MPDE, 2017). Le faible poids du secteur secondaire dans le PIB (environ un quart dont 6,8% pour le secteur manufacturier) démontre que c'est une économie très peu transformatrice et très peu industrialisée.

En dépit de cette embellie économique, les conditions de vie des populations guinéennes restent précaires. La pauvreté touche un peu plus d'un ménage sur deux principalement en milieu rural (65% en 2012 et 55% en 2019). L'accès à l'eau potable (65%), à l'électricité (45%) et à des toilettes améliorées (52%) reste moyen. En 2018, le taux de mortalité infantile était de 66 décès pour 1 000 enfants nés vivants. Environ 22% de la population était en insécurité alimentaire contre 30% en 2012 (INS & PAM, 2018). La malnutrition chronique touchait 30% des enfants de moins de 5 ans, et l'insuffisance pondérale près d'un sixième des enfants (16%) (INS & ICF, 2019).

Entre 2007 et 2019, la Guinée a connu une croissance économique notable. Mais cette croissance a-t-elle permis une réduction significative de la pauvreté des ménages ? Pour répondre à cette question, cet article s'appuie sur les données de trois enquêtes sur la pauvreté réalisées en Guinée en 2007, 2012 et 2018. Il est structuré en trois parties. La première partie présente les données et les méthodes d'analyse. La deuxième partie examine les résultats de l'analyse comparée de l'évolution des principaux indicateurs de pauvreté. Enfin, la troisième partie est consacrée à la discussion et à la conclusion.

## Données et méthodes

La mesure de l'impact des stratégies de réduction de la pauvreté demeure un défi scientifique en Afrique subsaharienne en raison du manque de données pertinentes, exhaustives, fiables et actualisées sur les revenus et la consommation des ménages (Banque mondiale, 2014). En outre, la comparaison des niveaux de pauvreté dans le temps et l'espace est tributaire du seuil de pauvreté choisi, des échelles d'équivalence ainsi que des indices de pauvreté (Bonzik, 2004).

## Données

Entre 2007 et 2018, la Guinée a réalisé trois enquêtes nationales sur les conditions de vie des ménages (ELEP 2007, ELEP 2012, EHCVM 2019) pour évaluer la pauvreté. Ces enquêtes ont été conçues pour collecter des informations sur les caractéristiques sociodémographiques des ménages, les caractéristiques physiques des logements, l'état de santé, le niveau d'instruction, la situation d'emploi, les activités économiques, l'accès aux infrastructures de base, le revenu total et la consommation des membres du ménage etc.
L'Enquête Légère pour l'Évaluation de la Pauvreté (ELEP) réalisée en 2007 et 2012 est une enquête à passage unique. Elle avait pour objectif principal de fournir des informations pour le suivi-évaluation de la stratégie de réduction de la pauvreté et des objectifs du millénaire pour le développement.

L'Enquête Harmonisée sur les Conditions de Vie des Ménages (EHCVM) est une enquête réalisée dans les huit pays membres de l'UEMOA, la Guinée et le Tchad avec l'appui technique et financier de la Banque Mondiale. L'objectif principal de cette enquête est de fournir des indicateurs sur les conditions de vie des ménages et la pauvreté fiables, comparables entre les pays mais aussi dans le temps. La collecte des données a été réalisée en deux vagues.

Les fichiers de données ménages et individus issues de ces enquêtes de 2007, 2012 et 2019 seront exploités pour cette étude.

## Taille des échantillons

Les échantillons de ces trois enquêtes nationales sont des échantillons probabilistes. Ils sont conçus pour être représentatifs de la population avec des niveaux de précision acceptables pour les indicateurs clés. La taille des échantillons de ces enquêtes varie entre 7 552 ménages à l'ELEP 2007, 7 501 à l'ELEP 2012 et 8 240 à l'EHCVM 2019. Ces tailles sont suffisamment grandes pour produire des estimations robustes et comparables pour la plupart des indicateurs.

Le plan de sondage utilisé dans chacune de ces enquêtes, est un sondage complexe comportant deux degrés de tirage. Au premier degré, une sélection des unités primaires de sondage (grappes) est faite en utilisant des probabilités proportionnelles à la taille de la population. Au deuxième degré, un tirage systématique d'un nombre prédéfini de ménages est effectué dans chaque unité primaire.

## Méthodes

Pour mesurer les niveaux de pauvreté et évaluer les tendances au fil du temps, trois outils sont utilisés. Le premier est l'indicateur de bien-être des ménages, qui totalise la consommation d'un ménage afin de la comparer à celle d'autres ménages. Le deuxième est le seuil de pauvreté, défini comme étant la valeur de l'indicateur de bien-être en dessous de laquelle un ménage est considéré comme pauvre. Le troisième est un ensemble d'indicateurs de pauvreté permettant d'évaluer le niveau de bien-être de chaque ménage et de le comparer au seuil de pauvreté. Toutefois, pour assurer la cohérence des indicateurs de pauvreté à travers les différentes périodes, l'indicateur de bien-être et le seuil de pauvreté doivent rester similaires dans les différentes enquêtes (Backiny-Yetna, 2010) (Banque mondiale, 2014).
En Guinée, la comparaison des niveaux de pauvreté entre 2012 et 2019 est complexe en raison des changements méthodologiques et des différences dans les paniers de consommation utilisés lors des enquêtes. Les données des enquêtes ELEP de 2007 et 2012 ont été collectées en un seul passage, tandis que pour l'EHVCM de 2018, la collecte a été réalisée en deux passages.

De plus, le panier de consommation alimentaire a évolué. En 2007 et 2012, le panier utilisé était celui de l'EIBEP 2002/2003, comprenant 30 biens alimentaires couvrant environ 80 % de la consommation alimentaire des ménages, avec une couverture énergétique estimée de 2 100 kilocalories par jour. En 2019, un nouveau panier de 48 biens alimentaires a été introduit, visant à couvrir 2 300 kilocalories par jour et représentant 90 % de la consommation alimentaire des ménages situés entre le 3ème et le 8ème décile. Ce changement exclut les ménages très pauvres (deux premiers déciles) et les plus aisés (deux derniers déciles) de la constitution du panier.

Il est important de préciser que le taux de pauvreté et l'intensité de la pauvreté sont directement liés au seuil de pauvreté. Par conséquent, une modification du panier de consommation peut entraîner une réévaluation de ces indicateurs, ce qui complique les comparaisons entre différentes populations ou périodes (Coulibaly, 2008) (Banque mondiale, 2014).

## Indicateurs de pauvreté

Les principaux indicateurs de pauvreté calculés dans les enquêtes sur les conditions de vie des ménages sont les indicateurs de Foster, Greer et Thorbecke (FGT). Il s'agit de l'incidence de la pauvreté ($P_0$) qui fournit la proportion des pauvres parmi la population totale ; la profondeur de la pauvreté ($P_1$), qui mesure l'écart entre le revenu moyen des pauvres et le seuil de pauvreté ; et la sévérité de la pauvreté ($P_2$), qui estime le degré d'inégalité de consommation parmi les pauvres.

La formule générale s'écrit : $P_α = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left(\frac{Z-Yi}{Z}\right)^α I(Yi \le Z)$

Où :

$Z$ est le seuil de pauvreté,

$Y_i$ la consommation annuelle (par tête) de l'individu numéro $i$ de la population ;

$I(Y_i \le Z)$ est une fonction indicatrice valant 1 si $Y_i \le Z$ et $0$ sinon.

Si $α=0$, $P_0 = \frac{Q}{N}$, $Q$ = nombre de pauvres, $N$ = population totale

$$ \text{Si } \alpha=1, P_1 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left(\frac{Z-Yi}{Z}\right) $$

$$ \text{Si } \alpha=2, P_2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left(\frac{Z-Yi}{Z}\right)^2 $$
## Évolution de la pauvreté en Guinée

Dans cette étude, l'analyse de l'évolution de la pauvreté en Guinée sur la période 2007-2019 repose sur l'utilisation des seuils de pauvreté internationaux spécifiques à chacune des enquêtes disponibles. Afin de garantir la robustesse des comparaisons dans le temps, les intervalles de confiance associés aux principaux indicateurs sont examinés. En complément, des courbes de dominance stochastique sont construites pour chacune des trois enquêtes, offrant une évaluation comparative plus fine des dynamiques de pauvreté.

Toutefois, il convient de souligner que les comparaisons intertemporelles des niveaux de pauvreté peuvent être affectées par des changements dans les méthodes d'enquête. En effet, des modifications substantielles de la méthodologie peuvent induire des variations artificielles des taux de pauvreté, indépendamment de l'évolution réelle des conditions de vie. Pour remédier à ces biais, la meilleure pratique consiste à procéder à des révisions rétrospectives des estimations antérieures, afin d'harmoniser les séries dans le temps. Cette approche a été adoptée dans plusieurs pays confrontés à des défis similaires, notamment au Sénégal (2011), au Niger (2013) et au Rwanda (2015) (Porte, 2021).

## Intervalles de confiance

Les intervalles de confiance sont des outils essentiels en statistique pour évaluer l'incertitude associée aux estimations. Pour interpréter les résultats, les intervalles de confiance de l'indicateur d'une enquête sont comparés à ceux de l'enquête précédente. Si les intervalles de confiance entre deux périodes se chevauchent, cela indique qu'il n'y a pas de changement statistiquement significatif dans le taux de pauvreté. En revanche, si les intervalles de confiance ne chevauchent pas, ou chevauchent de manière marginale, cela suggère une différence statistiquement significative entre les groupes (Besançon, 2017).

Soit p, la proportion de ménages pauvres et $\hat{p}$ la proportion observée dans l'échantillon), l'équation est la suivante :

$$IC = \hat{p} \pm Z[\sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})}/n]$$

* $\hat{p}$ est la proportion observée dans l'échantillon.

* Z est la valeur critique de la distribution normale.

* n est la taille de l'échantillon.

## Courbe de Lorenz et Indice de Gini

La courbe de Lorenz (ou courbe de concentration) est une représentation graphique qui permet de visualiser le degré de concentration d'une variable statistique, par exemple le revenu des ménages. Pour la construire, il faut classer les ménages ou les individus en fonction de leur
revenu par ordre croissant. En abscisse du graphique, va être indiquée la fréquence cumulée de la population. Le point d'abscisse 10 correspond ainsi aux 10% disposant des plus bas revenus, le point d'abscisse 60 aux 60% aux plus bas revenus. Pour déterminer la valeur de l'ordonnée des points, il faut calculer pour chaque groupe considéré (par exemple, le groupe des 20% aux plus bas revenus) la part du revenu global détenu par les membres du groupe. La diagonale (bissectrice) représente la droite d'équirépartition, illustrant une répartition parfaitement égalitaire de la variable, chaque groupe disposant d'une part du revenu équivalent à son poids démographique. Plus la courbe de Lorenz s'éloigne de cette droite, plus le degré d'inégalité dans la répartition est élevé.

Si l'on considère deux courbes de Lorenz des revenus correspondant à deux pays différents, le fait que la courbe d'un pays soit toujours en dessous de la courbe de l'autre signifie que le premier est plus inégalitaire que le second (critère de Lorenz).

Le critère de Lorenz, fondé sur la position relative des courbes de Lorenz, ne permet pas de classer toutes les distributions entre elles. En effet, lorsque deux courbes de Lorenz se croisent, il devient impossible de déterminer de manière univoque laquelle des deux distributions est la plus égalitaire. Dans ce cas, on dit que le critère de Lorenz est incomplet pour l'évaluation des inégalités, car il ne permet pas toujours d'établir une hiérarchie claire entre les distributions (Navarro, 2022).

L'indice de Gini est l'un des indicateurs les plus couramment utilisés pour mesurer les inégalités de revenu ou de richesse au sein d'une population. Il permet de résumer en une seule valeur le degré de concentration ou de dispersion d'une distribution. Dans le cas d'une distribution discrète, il est défini par l'équation suivante :

$$G = \frac{1}{2n^2\mu} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} |y_i - y_j|$$

Où :

n est la taille de la population,

yᵢ et yⱼ sont les revenus des individus i et j,

μ est le revenu moyen.

L'indice de Gini (G) varie entre 0 (égalité parfaite, où tous les individus ont un revenu identique) et 1 (inégalité maximale, où un seul individu détient la totalité des ressources). Il repose sur une représentation graphique, la courbe de Lorenz, qui compare la part cumulée des revenus détenue par une fraction de la population avec la part cumulée de cette dernière. Plus l'écart entre cette courbe et la diagonale d'égalité parfaite est marqué, plus les inégalités sont prononcées.
L'un des principaux avantages de cet indicateur synthétique est qu'il prend en compte l'ensemble de la distribution des revenus, allant des plus pauvres aux plus riches. Toutefois, il présente certaines limites. Il est, par exemple, peu sensible aux variations affectant de petits effectifs ou aux changements localisés dans les extrémités de la distribution, précisément là où les inégalités tendent à se concentrer (Navarro, 2022).

De plus, l'indice de Gini souffre d'une limitation structurelle majeure : il ne permet pas une décomposition additive rigoureuse des inégalités en composantes intra-groupes (au sein de sous-populations) et inter-groupes (entre ces sous-populations). Cette lacune restreint l'analyse des disparités selon des critères comme le lieu de résidence, la région, le sexe, le niveau d'instruction ou encore le quintile de richesse.

Pour pallier cette contrainte, des extensions méthodologiques ont été proposées. Parmi elles, la décomposition multidimensionnelle de l'indice de Gini permet d'intégrer des dimensions non monétaires telles que l'accès à l'éducation, aux soins de santé, aux services de base, offrant ainsi une vision plus complète des inégalités multidimensionnelles. Ces avancées contribuent à une meilleure évaluation de l'impact différencié des politiques publiques et à l'élaboration de stratégies ciblées visant à réduire les écarts structurels au sein de la population (Heikkuri, 2024).

## Courbe de dominance stochastique,

Une des principales critiques adressées aux indices de Foster, Greer et Thorbecke réside dans leur dépendance à une ligne de pauvreté, dont la définition est intrinsèquement “arbitraire”. Cette dépendance soulève des questions sur la robustesse des indices face au choix du niveau de pauvreté (Lubrano, 2008). Plutôt que de considérer un simple indice $P_0$ comme une valeur fixe, certains auteurs suggèrent de le traiter comme une fonction de Z, avec Z variant à l'intérieur d'un intervalle prédéfini. Ainsi, comparer deux situations revient à comparer deux fonctions de répartitions (courbes), plutôt que deux points. Les courbes de dominance offrent la possibilité d'ordonner des distributions de revenu ou des indicateurs de niveau de vie sans qu'il ne soit nécessaire de fixer un seuil de pauvreté unique (Coulibaly, 2008). La technique de dominance stochastique généralise les indices de pauvreté FGT en permettant au seuil de pauvreté de varier sur tout le segment de population considéré.

Cette technique consiste à tracer des fonctions de répartition de la consommation par tête pour chaque année. Ces fonctions de répartition affichent, sur l'axe des abscisses, les niveaux de consommation par tête, et sur l'axe des ordonnées, le pourcentage de personnes vivant dans des ménages dont la consommation est inférieure à ce niveau. Une fois un seuil de pauvreté défini sur l'axe des abscisses, le taux de pauvreté correspondant peut être
directement lu sur l'axe des ordonnées. Ainsi, si une courbe A se situe entièrement en dessous d'une courbe B, cela signifie que les niveaux de pauvreté associés à la courbe A sont systématiquement inférieurs à ceux de la courbe B (Lachaud, 1999) (INS, 2012).

En effet, soient $F(x_i)$ et $G(x_i)$ les fonctions de distribution cumulative (CDF) de deux distributions discrètes, où $x_i$ représente les différents niveaux de revenu ou de consommation. La distribution F domine stochastiquement la distribution G au premier ordre si, pour tout $x_i$ :

$$F(x_i) \le G(x_i)$$

Cela signifie qu'à chaque niveau de revenu $x_i$, la probabilité cumulative d'avoir un revenu inférieur ou égal à $x_i$ est toujours inférieure (ou égale) pour F que pour G.

En ce qui concerne la dominance stochastique du second ordre, on utilise les sommes cumulées des CDF discrètes. La distribution F domine stochastiquement la distribution G au second ordre si, pour tout $x_i$ :

$$\sum_{j=1}^{i} F(x_j) \le \sum_{j=1}^{i} G(x_j)$$

Où la somme est prise sur les niveaux de revenu $x_j$ allant de la plus petite valeur jusqu'à $x_i$.

Cette condition implique que l'aire sous la courbe de Lorenz associée à la distribution F est toujours inférieure ou égale à celle de G, pour toutes les proportions cumulées de la population.

Ces critères de dominance permettent de comparer les distributions de revenus ou de pauvreté de manière robuste, en s'affranchissant des limitations liées au choix de seuils arbitraires.

En particulier, la dominance stochastique du second ordre est davantage appropriée pour l'analyse des inégalités, car elle prend en compte non seulement la position relative des individus dans la distribution, mais aussi la dispersion des revenus.

## Résultats et discussion

Les trois indices de pauvreté : l'incidence ($P_0$), la profondeur ($P_1$) et la sévérité ($P_2$) ont été calculés pour chacune des trois enquêtes. Les valeurs obtenues ont été vérifiées et jugées cohérentes avec celles publiées dans les rapports de l'Institut national de la statistique (INS, 2021). En complément, les erreurs types et les intervalles de confiance à 95% ont été générés pour chaque indicateur, en tenant compte de l'effet du plan de sondage complexe à deux degrés, à l'aide du logiciel Stata.

Une comparaison des intervalles de confiance a été réalisée pour chaque paire d'estimations : 2007-2012 et 2012-2019, tant au niveau national qu'au niveau des milieux de résidence. Cette comparaison s'est appuyée sur
une procédure simple visant à évaluer la significativité statistique des écarts entre estimations.

La règle suivante a été appliquée :

o Si la borne supérieure de l'intervalle de confiance pour l'ELEP 2007 chevauche la borne inférieure de celui de l'ELEP 2012, aucune différence significative ne peut être conclue.

o De même, si la borne supérieure de l'intervalle de confiance de l'ELEP 2012 chevauche la borne inférieure de celui de l'EHCVM 2019, l'hypothèse nulle de stabilité ne peut être rejetée.

o À l'inverse, si la borne inférieure de l'intervalle de confiance de l'EHCVM 2019 chevauche la borne supérieure de celui de l'ELEP 2012, aucune différence significative ne peut non plus être affirmée.

Dans tous les autres cas, les estimations sont considérées comme statistiquement différentes au seuil de confiance de 95%.

Par ailleurs, s'agissant de la comparaison des niveaux d'un indicateur, l'absence de différence significative entre deux dates peut indiquer soit une stabilité réelle de l'indicateur, soit une taille d'échantillon insuffisante pour détecter un changement. Il reste difficile de trancher entre ces deux hypothèses. Il est donc recommandé, dans de tels cas, d'augmenter la taille de l'échantillon lors des enquêtes ultérieures (Greenwell, 2014).

Le tableau 1 présente les seuils de pauvreté retenus pour les trois enquêtes analysées. En 2007, le seuil de pauvreté était fixé à 1 590 894 GNF par personne et par an, soit 4 359 GNF par jour. En 2012, il s'élevait à 3 217 305 GNF, correspondant à 8 815 GNF par personne et par jour. Pour l'enquête EHCVM 2019, le seuil national de pauvreté atteignait 5 006 533 GNF, soit 13 716 GNF par personne et par jour.

Les seuils de pauvreté de 2007 et 2012 correspondent respectivement aux seuils internationaux de 1 USD et 1,25 USD par jour. En revanche, le seuil international de pauvreté appliqué à l'enquête de 2019 est estimé à 5 947 113 GNF, soit environ 1,90 USD par personne et par jour. Dans le cadre de cette analyse, les seuils internationaux de pauvreté définis par la Banque Mondiale<fnref n="1" /> ont été retenus, afin d'assurer une comparabilité internationale des résultats.

<footnote n="1">¹ Le changement de méthodologie dans le calcul du seuil de pauvreté entre 2012 et 2018/2019 rend difficile la comparaison directe des taux de pauvreté basés sur le seuil national de pauvreté calculé par l'INS. Par conséquent, le seuil international de pauvreté est souvent utilisé pour permettre une comparaison plus cohérente. Le seuil de pauvreté international permet d'évaluer et de comparer la pauvreté entre les pays en offrant une référence commune. La Banque mondiale ajuste régulièrement ce seuil pour tenir compte de l'inflation et de l'évolution du coût de la vie dans les différentes régions du monde. Ainsi, le seuil de pauvreté extrême a été fixé à 1 USD par personne et par jour en 1990, puis réévalué à 1,25 USD en 2008, à 1,90 USD en 2015 et à 2,15 USD en 2022.</footnote>
<table><caption>**Tableau 1:** Seuil de pauvreté et indice d'inégalité selon le milieu de résidence et l'année de l'enquête</caption><thead><tr><td>Année</td><td>Seuil alimentaire</td><td>Seuil de pauvreté global (annuel)</td><td>Seuil de pauvreté journalier en GNF</td><td>Conversion 1 $ US en GNF</td><td>Seuil de pauvreté journalier en USD</td><td>Rapport interdécile</td><td>Indice de Gini (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>2007</td><td>786 292</td><td>1 590 894</td><td>4 359</td><td>4 151</td><td>1,05</td><td>4,2</td><td>31,2</td></tr><tr><td>2012</td><td>1 837 983</td><td>3 217 305</td><td>8 815</td><td>7 052</td><td>1,25</td><td>4,1</td><td>31,6</td></tr><tr><td>2019</td><td>3 068 265</td><td>5 947 113</td><td>16 520</td><td>8 695</td><td>1,90</td><td>3,6</td><td>27,2</td></tr></tbody></table>

Source : Données de ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019.

## Tendance de la pauvreté entre 2007 et 2019

Le tableau 2 donne, pour chaque indicateur, les estimations ainsi que les limites inférieure et supérieure des intervalles de confiance pour les indicateurs de pauvreté, au niveau national et selon les milieux de résidence (urbain et rural). Globalement, la proportion d'individus en situation de pauvreté est passée de 53% en 2007 à 55% en 2012, puis à 58% en 2019. Cette tendance à la hausse est également observée dans les deux milieux de résidence (urbain et rural).

Le graphique 1 présente l'incidence de la pauvreté avec les limites supérieures et inférieures de l'intervalle de confiance aux différentes années. En 2007, la proportion de pauvres se situait entre 50,7% et 55,3%; en 2012, elle variait de 52,9% et 57,5%, et en 2019, l'incidence varie entre 55,8% et 60,7%. On observe les mêmes tendances selon les milieux de résidence. En milieu urbain, la proportion des pauvres atteint près d'un tiers des ménages et en milieu rural, plus des deux tiers des ménages. Dans les deux cas, les intervalles de confiance se chevauchent (graphique 1).

Tout comme l'incidence, la profondeur de la pauvreté touche les deux cinquièmes des ménages quelle que soit l'enquête considérée. Toutefois, les variations constatées ne sont pas statistiquement significatives. Durant la période 2007-2019, l'écart moyen des dépenses des pauvres relativement au seuil de pauvreté s'est maintenu voire aggravé. Cependant, entre 2012 et 2019, une réduction de la profondeur de la pauvreté est observée, avec un intervalle de confiance passant de 35%-43% en 2012 à 21%-26% en 2019, suggérant une amélioration des conditions de vie des populations.

La sévérité de la pauvreté, qui reflète le degré d'inégalité parmi les populations pauvres, suit une trajectoire similaire à celle de la profondeur. Aucun accroissement notable n'est enregistré entre 2007 et 2012, tandis qu'une diminution est observée entre 2012 et 2019, le niveau national passant de 67% à 52%.
Cette tendance à la baisse est particulièrement marquée en milieu urbain, où la sévérité chute de 35% en 2012 à 10% en 2019. En milieu rural, une diminution plus modérée est constatée, avec une baisse de 82% à 75% sur la même période. Cependant, comme le montre le graphique 1C, les intervalles de confiance se chevauchent largement, ce qui indique que cette diminution de la proportion des ménages concernés par l'extrême pauvreté n'est pas statistiquement significative.

L'analyse de l'évolution de la pauvreté entre 2007 et 2019, montre qu'elle est restée stable en milieu urbain alors qu'en milieu rural, elle a augmenté de six points de pourcentage. Une des explications à cette situation serait les améliorations notables enregistrées dans l'accès à l'électricité et à l'eau potable, en particulier dans les grandes agglomérations urbaines.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>**Graphique 1 :** Estimations et intervalles de confiance associés à la l'incidence, profondeur et la sévérité de la pauvreté en Guinée 2007, 2012 et 2019</figcaption></figure>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

Par ailleurs, l'accès aux services de santé, d'éducation et de formation professionnelle s'est également amélioré au cours de la période 2015-2018.
<table><caption>Tableau 2: Tendances des indicateurs de pauvreté, 2007, 2012 et 2019</caption><thead><tr><th>Indicateur</th><th>Valeur (M)</th><th>Écart type (ET)</th><th>erreur relative (ET/M)</th><th>M-2ET</th><th>M+2ET</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="6"><strong>Incidence pauvreté</strong></td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Ensemble</strong></td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-2007</td><td>53,0</td><td>1,1</td><td>0,02</td><td>50,7</td><td>55,3</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-2012</td><td>55,2</td><td>1,2</td><td>0,02</td><td>52,9</td><td>57,6</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-2019</td><td>58,3</td><td>1,2</td><td>0,02</td><td>55,8</td><td>60,7</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Urbain</strong></td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Urbain-2007</td><td>30,5</td><td>1,4</td><td>0,05</td><td>27,7</td><td>33,3</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Urbain-2012</td><td>35,4</td><td>1,2</td><td>0,04</td><td>32,9</td><td>37,9</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Urbain-2019</td><td>36,3</td><td>1,3</td><td>0,04</td><td>33,7</td><td>39,0</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Rural</strong></td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Rural-2007</td><td>63,0</td><td>1,5</td><td>0,02</td><td>60,1</td><td>65,9</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Rural-2012</td><td>64,7</td><td>1,6</td><td>0,02</td><td>61,5</td><td>67,8</td></tr><tr><td>P<sub>0</sub>-Rural-2019</td><td>70,3</td><td>1,7</td><td>0,02</td><td>66,8</td><td>73,7</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Profondeur pauvreté</strong></td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Ensemble</strong></td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-2007</td><td>38,6</td><td>2,3</td><td>0,06</td><td>33,9</td><td>43,3</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-2012</td><td>39,4</td><td>1,9</td><td>0,05</td><td>35,6</td><td>43,2</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-2019</td><td>37,3</td><td>1,8</td><td>0,05</td><td>33,7</td><td>40,8</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Urbain</strong></td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Urbain-2007</td><td>14,5</td><td>1,4</td><td>0,10</td><td>11,6</td><td>17,3</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Urbain-2012</td><td>19,1</td><td>1,5</td><td>0,08</td><td>16,1</td><td>22,2</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Urbain-2019</td><td>13,7</td><td>0,8</td><td>0,06</td><td>12,1</td><td>15,2</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Rural</strong></td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Rural-2007</td><td>49,3</td><td>3,2</td><td>0,07</td><td>42,8</td><td>55,8</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Rural-2012</td><td>19,1</td><td>1,5</td><td>0,08</td><td>16,1</td><td>22,2</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>-Rural-2019</td><td>50,2</td><td>2,7</td><td>0,05</td><td>44,7</td><td>55,7</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Sévérité pauvreté</strong></td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Ensemble</strong></td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-2007</td><td>65,4</td><td>7,5</td><td>0,11</td><td>50,4</td><td>80,4</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-2012</td><td>67,2</td><td>7,2</td><td>0,11</td><td>52,9</td><td>81,5</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-2019</td><td>52,2</td><td>7,1</td><td>0,14</td><td>37,9</td><td>66,5</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Urbain</strong></td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Urbain-2007</td><td>19,3</td><td>4,5</td><td>0,23</td><td>10,3</td><td>28,4</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Urbain-2012</td><td>35,2</td><td>8,9</td><td>0,25</td><td>17,4</td><td>53,0</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Urbain-2019</td><td>10,3</td><td>1,0</td><td>0,10</td><td>8,3</td><td>12,3</td></tr><tr><td colspan="6"><strong>Rural</strong></td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Rural-2007</td><td>85,8</td><td>10,5</td><td>0,12</td><td>64,8</td><td>106,9</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Rural-2012</td><td>82,5</td><td>9,7</td><td>0,12</td><td>63,0</td><td>101,9</td></tr><tr><td>P<sub>2</sub>-Rural-2019</td><td>75,1</td><td>11,1</td><td>0,15</td><td>53,0</td><td>97,3</td></tr></tbody></table>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

## Analyse des inégalités

L'analyse des inégalités de revenu à l'aide de l'indice de Gini montre pour l'année 2007 un indice global de 0,31, indiquant une inégalité modérée
dans la distribution des revenus. La décomposition de cette inégalité suivant les critères de résidence et de revenu montre que pour le milieu de résidence, 93% de l'inégalité provient des différences internes aux groupes urbain et rural, suggérant que les inégalités au sein des milieux sont plus importantes que celles observées entre les groupes (Tableau 3). En milieu urbain, le revenu moyen est de 2 350 448 GNF, représentant 40,3% de la richesse totale. En milieu rural, le revenu moyen est de 1 545 240 GNF représentant 59,7% de la richesse totale (Tableau 4). Bien que les revenus soient plus élevés en milieu urbain, l'écart d'inégalité est relativement similaire entre les deux milieux (Gini interne de 0,29).

<table><caption>Tableau 3: Décomposition de l'Indice de Gini selon les trois enquêtes</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="3">2007</th><th colspan="3">2012</th><th colspan="3">2019</th></tr><tr><th>Total</th><th>Inter-groupe</th><th>Intra-groupe</th><th>Total</th><th>Inter-groupe</th><th>Intra-groupe</th><th>Total</th><th>Inter-groupe</th><th>Intra-groupe</th></tr></thead><tbody><tr><td>Milieu de résidence</td><td>31,2</td><td>93,1</td><td>6,9</td><td>31,6</td><td>93,4</td><td>6,5</td><td>27,2</td><td>90,9</td><td>9,1</td></tr><tr><td>Quintile</td><td>31,2</td><td>29,9</td><td>73,1</td><td>31,6</td><td>27,3</td><td>72,7</td><td>27,2</td><td>25,5</td><td>74,5</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="10">Inégalité inter-groupe = Inégalités au sein des groupes<br>Inégalité intra-groupe = Inégalités entre les groupes</td></tr></tfoot></table>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

Suivant le quintile de revenu, il apparaît que 73% des inégalités proviennent des différences entre les quintiles de revenu, ce qui montre que la majeure partie des inégalités est due à la structure de la distribution des revenus. Le revenu moyen des deux premiers quintiles est bien inférieur à celui des deux derniers quintiles. En effet, le revenu moyen du 5e quintile est 5 fois supérieur à celui du 1er quintile (respectivement 3 519 812 GNF et 701 207 GNF). Le 5e quintile détient 39,3% de la richesse totale, tandis que le 1er quintile ne détient que 7,8%, mettant en évidence une concentration très marquée des revenus au sommet de la distribution.

Pour 2012, on observe la même tendance que pour 2007. En effet, la grande majorité des inégalités de revenu (93,5%) provient des écarts à l'intérieur des milieux de résidence, urbains ou ruraux. Bien que les revenus moyens diffèrent entre ces deux milieux, ce sont surtout les disparités entre individus d'un même environnement qui explique l'essentiel de l'inégalité globale. Par exemple, en zone urbaine le coefficient de Gini (0,31) est plus élevé qu'en zone rurale. Les inégalités entre milieux (urbain vs rural) ne représentent que 6,5% des inégalités totales, bien qu'une différence claire existe. En effet, les urbains, qui ne représentent que 32,3 % de la population, captent 41,9% du revenu total, tandis que les ruraux, majoritaires (67,7 %), ne reçoivent que 58,1% des revenus. Le revenu moyen des urbains est environ 1,5 fois plus élevé que celui des ruraux (4 639 753 GNF contre 3 068 127 GNF). Cela montre une inégalité intergroupe réelle, mais relativement faible
en poids par rapport aux inégalités internes. Ainsi, les inégalités internes aux ménages urbains sont le principal facteur des déséquilibres économiques constatées en 2012.

En 2019, on observe que les revenus moyens entre les ménages urbains et ménages ruraux diffèrent sensiblement (7 739 151 GNF en milieu urbain contre 5 132 125 GNF en milieu rural), mais les disparités internes sont comparables, avec des coefficients de Gini très proches. L'indice de Gini globale pour 2019 est de 0, 27. C'est une inégalité plus modérée que dans les résultats des enquêtes précédentes. Les résultats des décompositions du coefficient de Gini montrent que les inégalités de revenu sont ici aussi principalement déterminées par le niveau de richesse, plutôt que par le milieu de résidence. Lorsque la population est regroupée selon le milieu urbain ou rural, plus de 90% des inégalités proviennent des écarts à l'intérieur même de chaque milieu, et seulement 9% s'expliquent par les différences entre zones. Cela signifierait que le lieu de résidence n'est pas un facteur majeur dans la structuration des inégalités économiques.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Graphique 2 :** Courbe de Lorenz pour les 3 enquêtes, ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019</figcaption></figure>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

Par ailleurs, la décomposition par quintile de richesse révèle que près de 75% des inégalités proviennent des écarts entre les groupes de richesse. Le revenu moyen du quintile le plus pauvre (Q1) est de 3 085 594 GNF, tandis que celui du quintile le plus riche (Q5) atteint 12 659 965 GNF, soit plus de quatre fois plus élevé. Le 5e quintile, bien qu'il ne représente que 11,5% de la population, capte 24,1% de la richesse totale. À l'inverse, le 1er quintile, qui représente 28,8% de la population, ne détient que 14,7% de la richesse, ce qui reflète un certain déséquilibre dans la répartition des revenus. De plus, les inégalités à l'intérieur de chaque quintile sont relativement faibles, surtout
dans les quintiles centraux (2, 3, 4) avec des Gini variant entre 0,04 et 0,05. En revanche, le 1er et le 5e quintile présentent les inégalités internes les plus élevées respectivement 0,129 et 0,124. Cela peut indiquer une plus grande hétérogénéité parmi les ménages les plus pauvres et chez ménages riches.

Pour les trois enquêtes, l'essentiel des inégalités provient des disparités au sein des groupes, avec un pic en 2012 (93,6%). L'inégalité entre groupes (inter-groupes), bien que faible, augmente entre 2012 et 2019, passant de 6,5% à 9,1%, ce qui pourrait indiquer une accentuation des écarts moyens entre sous-groupes (par exemple entre milieux urbain/rural, régions, quintile de richesse, etc.).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Graphique 3 :** Tendance des inégalités intergroupe et intragroupe de 2007 à 2019</figcaption></figure>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

<table><caption>**Tableau 4 :** Indicateurs d'inégalités de revenus par milieu de résidence et quintile de revenu Guinée, 2007, 2012 et 2019</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="3">Part de la population</th><th colspan="3">Revenu moyen (GNF)</th><th colspan="3">Part du revenu total</th><th colspan="3">Indice de Gini (pour 100)</th></tr><tr><th>2007</th><th>2012</th><th>2019</th><th>2007</th><th>2012</th><th>2019</th><th>2007</th><th>2012</th><th>2019</th><th>2007</th><th>2012</th><th>2019</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="14" style="text-align:center; font-weight:bold;">Milieu de Résidence</td></tr><tr><td>Urbain</td><td>30,7</td><td>32,2</td><td>35,4</td><td>2350448</td><td>4639752</td><td>7739150</td><td>40,2</td><td>41,8</td><td>45,2</td><td>29,0</td><td>31,4</td><td>25,0</td></tr><tr><td>Rural</td><td>69,2</td><td>67,7</td><td>64,6</td><td>1545240</td><td>3068126</td><td>5132125</td><td>59,8</td><td>58,1</td><td>54,7</td><td>29,5</td><td>29,0</td><td>25,0</td></tr><tr><td colspan="14" style="text-align:center; font-weight:bold;">Quintile</td></tr><tr><td>Q1</td><td>20,0</td><td>20,0</td><td>28,8</td><td>701207</td><td>1433750</td><td>3085594</td><td>7,8</td><td>8,0</td><td>14,7</td><td>17,7</td><td>13,7</td><td>12,9</td></tr><tr><td>Q2</td><td>20,0</td><td>20,0</td><td>23,4</td><td>1164257</td><td>2278804</td><td>4795107</td><td>12,9</td><td>12,7</td><td>18,5</td><td>5,3</td><td>51,0</td><td>5,1</td></tr><tr><td>Q3</td><td>19,9</td><td>19,9</td><td>19,8</td><td>1534781</td><td>3012230</td><td>6263180</td><td>17,1</td><td>16,8</td><td>20,5</td><td>4,2</td><td>4,5</td><td>4,2</td></tr><tr><td>Q4</td><td>19,9</td><td>20,0</td><td>16,3</td><td>2044646</td><td>4017801</td><td>8190947</td><td>22,8</td><td>22,4</td><td>22,1</td><td>5,4</td><td>5,2</td><td>5,0</td></tr><tr><td>Q5</td><td>19,9</td><td>19,9</td><td>11,5</td><td>3519812</td><td>7136736</td><td>12659965</td><td>39,2</td><td>39,9</td><td>24,1</td><td>17,2</td><td>19,1</td><td>12,3</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>100,0</td><td>100,0</td><td>100,0</td><td>1792707</td><td>3575539</td><td>6054474</td><td>100,0</td><td>100,0</td><td>100,0</td><td>31,2</td><td>31,6</td><td>27,2</td></tr></tbody></table>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019.
## Analyse des courbes de dominance stochastique

Le graphique 3, présente les courbes de dominance stochastique de distributions de la consommation en Guinée en 2007, 2012 et 2019. L'axe Y donne la consommation par habitant et l'axe X le pourcentage des personnes vivant dans des ménages dont la consommation par habitant est inférieure à ce niveau.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Graphique 4 : Courbe de dominance stochastique, ELEP 2007, ELEP 2012, EHCVM 2019</figcaption></figure>

Source : Calculs de l'auteur à partir des données ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019

À chaque seuil de pauvreté représenté sur l'axe Y correspond un taux de pauvreté sur l'axe X. L'analyse des allures des courbes de dominance stochastique montrent que les niveaux de dépenses des ménages étaient similaires entre 2007, 2012 et 2019 pour les premières tranches de la distribution de la consommation et confirme le fait que la pauvreté n'a pas baissé entre 2007 et 2019. Dans le premier tiers de la courbe, les trois distributions sont confondues, indiquant ainsi que les niveaux de dépenses des ménages sont identiques dans cette plage. Ceci suggère une homogénéité dans le comportement de consommation ou de niveaux de vie au sein des trois groupes durant cette période. Cependant, si on dépasse le seuil de 0,7, la courbe correspondant à l'enquête de 2019 se situe au-dessus des deux autres courbes. Ainsi le niveau de pauvreté pour cette année semble plus élevé que pour les deux enquêtes précédentes.
Conclusion

La présente étude a examiné l'évolution de la pauvreté en Guinée entre 2007 et 2019, en utilisant les données des enquêtes ELEP 2007, ELEP 2012 et EHCVM 2019. L'analyse des indices de pauvreté (P₀, P₁, P₂) et la comparaison des intervalles de confiance ont permis d'évaluer la significativité des changements observés. Les résultats indiquent une évolution contrastée de la pauvreté, avec des légères variations selon les périodes et les zones géographiques. Bien que des efforts aient été déployés par les gouvernements successifs, à travers la mise en œuvre des Stratégies de Réduction de la Pauvreté et des Plans Nationaux de Développement, l'impact de ces efforts sur la réduction de la pauvreté reste faible. Les conditions de vie de la population guinéenne restent précaires, en particulier en milieu rural.

L'analyse des inégalités de revenu révèle une inégalité globale modérée (l'indice de Gini varie entre 0,27 et 0,31). Les résultats des trois enquêtes montrent de façon constante que les inégalités internes aux milieux de résidence expliquent plus de 90% des disparités totales, tandis que les inégalités entre ces milieux restent marginales (environ 7 à 9%). Autrement dit, c'est davantage la distribution inégale des revenus au sein des zones que leur opposition qui structure les inégalités en Guinée. En outre, la répartition par quintiles de revenu met en évidence une forte concentration de la richesse au sommet de la distribution. Le 5e quintile détient systématiquement une part disproportionnée du revenu jusqu'à 5 fois supérieur à celui du 1er quintile. Près de 75% de l'inégalité totale provient des écarts entre les niveaux de richesse, ce qui souligne que la stratification économique reste le principal facteur d'inégalité.

Entre 2007 et 2019, la pauvreté absolue a augmenté mais l'indice de Gini a diminué, cela semble contradictoire car habituellement l'augmentation du taux de pauvreté est associée à une augmentation des inégalités. Il est possible qu'un grand nombre de personnes appartenant à la classe moyenne s'est retrouvé en situation de pauvreté, cela peut réduire les inégalités entre les plus riches et les plus pauvres, même si ces derniers sont encore dans des conditions de pauvreté. La forte croissance économique observée après 2015 et qui a été tirée principalement par l'extraction minière et l'augmentation de la production énergétique n'a pas été suffisamment inclusive pour profiter à toutes les couches sociales du pays. Le secteur tertiaire, notamment l'informel serait celui qui a le plus bénéficié de cette embellie économique.

Les résultats de cette étude suggèrent que pour réduire efficacement les inégalités, les politiques publiques devraient prioritairement s'attaquer aux disparités existant au sein même des groupes sociaux et économiques, plutôt que de se focaliser sur les écarts entre régions géographiques.

Cette étude complète et enrichit une étude précédente de l'Institut National de la Statistique (INS) faite en 2012 sur les tendances de la pauvreté
entre 1994 et 2012. Elle comble certaines insuffisances constatées dans les rapports de l'INS, telles que l'absence d'intervalle de confiance pour les principaux indicateurs permettant de bien apprécier l'étendue de la pauvreté en Guinée.

**Conflit d'intérêts** : L'auteur n'a fait état d'aucun conflit d'intérêts.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.

**Déclaration de financement** : L'auteur n'a obtenu aucun financement pour cette recherche.

**References:**

1. Backiny-Yetna, P. &. (2010). *Poverty in Guinea from 1994 to 2007: Trends, Perceptions, and Household Priorities*. Récupéré sur https://mpra.ub.uni-muenchen.de/34380/

2. Banque mondiale. (2014). *République du Niger : Mesure des tendances de la pauvreté - Questions méthodologiques et analytiques*. (B. mondiale, Éd.) Consulté le 2024, sur https://documents1.worldbank.org/curated/fr/813041468188352096/89838-FRENCH-WP-P146536-PUBLIC-Box393186B.docx

3. Banque mondiale. (2024). *GDP (current US$) - World Bank Data*. Récupéré sur https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?locations=GN

4. Besançon, L. &. (2017). *La Différence Significative entre Valeurs p et Intervalles de Confiance*, 29ème conférence francophone sur l'Interaction Homme-Machine, AFIHM. Récupéré sur https://inria.hal.science/hal-01562281v2/document

5. Bonzik, B. &. (2004). *Dynamique de la pauvreté au Burkina Faso : Evolution du profil de pauvreté 1994-1998*. Récupéré sur https://www.pep-net.org/sites/pep-net.org/files/typo3doc/pdf/files_events/3rd_dakar/Wetta.pdf

6. Christiaensen, B. K. (2019). *Accélerer la réduction de la pauvreté en Afrique*. Consulté le Novembre 2024, sur https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/f437cb8ed90e-55e0-9759-f17cf4d61b1a/full

7. Coulibaly, S. (2008). *Note pour l'analyse de la pauvreté pour des perspectives de comparaison régionale : proposition méthodologique*. Récupéré sur Afristat.org: https://www.afristat.org/wp-
content/uploads/2022/04/DEX13_Note-analyse-regionale-pauvrete.pdf

8. Greenwell, K. F. (2014). *Tendances de la santé infantile en Guinée : Analyse approfondie des Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) de 2005 et 2012*. ICF International. Rockville, Maryland, USA: ICF. Consulté le 2024, sur https://www.dhsprogram.com/publications/publication-fa95-further-analysis.cfm?csSearch=1814518_1

9. Heikkuri, V.-M. a. (2024). *Subgroup Decomposition of the Gini Coefficient: A New Solution to an Old Problem*. *FIT Working Paper*. Récupéré sur https://verotutkimus.fi/verotutkimus/wp-content/uploads/2024/12/FIT-WP-30-Heikkuri-Schief-Gini-Decomposition-3.pdf.

10. INS & ICF. (2019). *Enquête Démographique et de Santé (EDS) 2018*. Rocqueville, Maryland, USA: Institut National de la Statistique et ICF. Consulté le Novembre 2024, sur https://dhsprogram.com/pubs/pdf/SR262/SR262.pdf

11. INS & PAM. (2018). *Analyse globale de la vulnérabilité, de la sécurité alimentaire et de la nutrition (AGVSAN)*. Conakry, Guinée: Institut National de la Statistique. Consulté le 2024

12. INS. (2012). *Tendances de la pauvreté en Guinée 1994 à 2012*. Conakry, Guinée: Institut National de la Statistique. Consulté le Novembre 2024, sur www.stat-guinee.org: https://www.stat-guinee.org/images/Documents/Publications/INS/rapports_enquetes/Pauvrete_Inegalite_Guinee_fev_2012.pdf

13. INS. (2019). *Enquête harmonisée sur les conditions de vie des ménages*. Conakry, Guinée: Institut National de la Statistique. Consulté le 2022, sur https://www.stat-guinee.org/images/Documents/Publications/INS/rapports_enquetes/INS_Rapport_Final_EHCVM%20GUINEE_01_03_2021.pdf

14. INS. (2022). *Compte natioanaux définitifs 2020*. Conakry, Guinée: Institut National de la Statistique. Consulté le Decembre 2024, sur https://www.stat-guinee.org/images/Documents/Publications/INS/annuelles/CN/Compbes_nationaux_definitif_2020_Provisoire_2021_INS.pdf

15. Kabore, T. (2004, Decembre). *Dynamique de la pauvreté : Revue des approches de décomposition et application avec des données du Burkina Faso*. Récupéré sur https://www/pep-net.org/sites/pep-net.org/typo33doc/pdf

16. Keely, B. (2015). *Inégalités de revenu : l'écart entre les riches et les pauvres*. (P. 2. Editions OCDE, Éd.) Consulté le Decembre 2024, sur
https://www.oecd.org/content/dam/oecd/fr/publications/reports/2015/12/income-inequality_g1g5c8d6/9789264300408-fr.pdf

17. Lachaud, J.-P. (1999). *Les différences spatiales de pauvreté en Mauritanie : un test de dominance*. Consulté le Octobre 2024, sur https://core.ac.uk/download/pdf/7358998.pdf?form=MG0AV3

18. Lubrano, M. (2008). *Introduction à l'économétrie des mesures de pauvreté*. Consulté le 2024, sur https://shs.hal.science/halshs-00277281/document

19. MPDE. (2017). *Plan National de Développement Economique et Social (PNDES) 2016-2020*. Conakry, Guinée: Ministère du Plan et du Développement Economique. Consulté le 2024, sur http://mplan.gov.gn/wp-content/uploads/2019/10/PNDES-Projet-Guinee-fevrier-2017.pdf

20. Navarro, M. (2022). *Comment mesurer les inégalités économiques ?* Consulté le Decembre 2024, sur http://ses.ens-lyon.fr/articles/comment-mesurer-les-inegalites-economiques

21. ONU. (2020). *Ending poverty and ensuring dignity for all*. Consulté le Nvembre 2024, sur Nations Unies: https://www.un.org/fr/global-issues/ending-poverty.

22. Porte, J. (2021). *Rwanda : un modèle de développement efficace face au défi de sa soutenabilité*. Agence Française de Développement. Paris: Agence française de développement. Récupéré sur https://www.afd.fr/fr/ressources/rwanda-un-modele-de-developpement-efficace-face-au-defi-de-sa-soutenabilite