The fourth and last cluster accounts for approximately 26% of the middle class as a
whole and is composed of the highest-earning and best-educated individuals (mainly
professional or technical workers, administrators, executives and office workers). Members of
this group are almost exclusively employed in the public sector as state employees. Based on
Chunling (2010), this salaried upper middle class may be described as the new middle class. It
is the richest component of the Chinese urban middle class, with a mean annual per capita
household income that is significantly higher than the other middle class groups (particularly
the old and the lower middle class groups). Following Xiaohong and Chen (2010) and Elfick
(2011), we argue that the new middle class is the most westernized component of the Chinese
urban middle class and should be considered as a class that drives the diffusion of new
consumption patterns.

4. Social class and body weight

**4.1. Econometric framework**

As we previously explained, our analysis focuses on indirect determinants of body
weight that can be split into three categories: individual characteristics, living environment
and social class. Three distinct dependent variables accounting for body weight are used: the
BMI (continuous outcome), the prevalence of overweight or obese people (binary outcome)
and the prevalence of obesity (binary outcome).

The main methodological issue related to this reduced form model lies in the
endogeneity of the social class variable. The first source of endogeneity is reverse causality.
The relationship between body weight and labour market outcomes is two-sided given the
evident harmful effect of being overweight or obese on labour market participation and thus
on labour income (Cawley, 2004; Morris, 2007). This reverse causality between body weight
and some dimensions of social class could result in a biased estimation. The second potential
source of endogeneity bias is selection on unobservables (i.e. unobserved characteristics that
influence body weight and social class simultaneously). Among unobserved characteristics,
norms and values such as food preferences and body perception have an obvious effect on
food consumption patterns and nutritional outcomes, but they also contribute to the formation
of class identity and consciousness (Bourdieu, 1979). To address these endogeneity issues and
given the multinomial form of the social class variable, we use the estimation framework
provided by Deb and Trivedi (2006a, 2006b) which allows for a continuous outcome equation
or a binary outcomes equation with endogenous selection on a multinomial treatment variable.
This estimation procedure is implemented with the Stata routine *mtreatreg* (Deb, 2009). The
model is composed of an outcome equation and a selection equation that models the
generating process of the treatment variable. The outcome variable can be continuous, binary
or integer-valued while the treatment choice is assumed to follow a mixed multinomial logit
distribution. The model is estimated using maximum simulated likelihood.<fnref n="10" />

This joint model can be identified even if the variables included in the two equations
are the same. However, we have chosen to include one exclusion restriction or instrument in
the model. This instrument is a variable that must satisfy two conditions: (i) having no direct
effect on body weight and (ii) predicting social class membership. Schultz (1984) has
explained that community aggregate variables are potentially good instruments in health
economics studies insofar as they are outside the control of household and individuals and
thus can be considered as exogenous. With this in mind, we use the average per capita size of
housing units (in sq. meters) at community level as an instrument of the social class variable.
We can reasonably assume that this instrument is correlated with social class (through
agglomeration effects) but has no direct impact on individual body weight. The validity of this
instrument is checked by a Wald test of the null hypothesis that the vector of coefficients
associated with the instrument in the multinomial treatment regression is non-significant.

4.2. The influence of income classes on body weight

In the first step of the econometric analysis, we only consider income as a measure of
SES and we include three income class dummies (poor, middle class and rich). The values for
BMI and the prevalence of overweight and obesity for the three income classes are presented
in Appendix 5.2. As explained in the conceptual framework, control variables relate to
individual characteristics and living environment. Table 5.2 presents the estimates of

<footnote n="10">¹⁰ This means that the maximization of the log-likelihood is performed by drawing random numbers from a standard normal distribution. As suggested by Deb (2009), the number of simulation draws should be higher than the square root of the number of observations. We try to satisfy this recommendation. However, when the model failed to converge, we slightly decreased the number of draws.</footnote>
multinomial treatment regressions for each of the three dependent variables and respectively for the whole sample, women and men. Appendix 5.3 reports the marginal effects associated with income classes for the binary outcomes regressions (overweight and obesity). It is worth noting that the instrument validity test confirms the relevance of the average per capita size of housing units as an exclusion restriction.

Broadly speaking, our results reflect the variety of factors affecting body weight in China. The first important result lies in the influence of age. As an individual gets older, his body weight tends to increase, but in a non-linear way, and this relation is confirmed for men and women for BMI and obesity regressions. Such a U-shaped association is a common result in the empirical literature and can be explained by changes in metabolism and body composition that occur with increasing age (Elia, 2001). Other determinants of body weight turn out to be clearly gender-specific. Alcohol consumption and smoking are only significant for men. Our results show a standard positive association between drinking alcohol and weight among men which can be explained by the fact that the human body gives first priority to the oxidation of energy from alcohol over energy from fat (Bell et al., 2001). The negative impact of smoking was also expected and expresses the reduction in appetite and the increase in metabolic rate that are associated with such behaviour.<fnref n="11" />

The impact of the media is potentially ambiguous. Watching TV and surfing the Internet can either be viewed as sedentary behaviour that decreases physical activity, or as means of informing oneself about obesity-related risks. Our results indicate that there is no clear influence of the daily time spent watching TV. We only observe a positive impact on women's BMI (significant at the 10% level). The analysis of the influence of surfing the Internet emphasizes more obvious gender disparities. For women, surfing the Internet is associated with a lower BMI and a lower risk of obesity. The relationship is less clear for men but the Internet tends to raise the risk of obesity (at the 10% level). In other words, the Internet is above all a sedentary leisure-time activity for men, whereas it can be viewed as an information channel for women, who are perhaps more concerned about healthy eating (Hesse et al., 2005; Cohen and Adams, 2011).

<footnote n="11">¹¹ As documented by Bell *et al.* (2001) and Chiolero *et al.* (2008), an increased metabolic rate has consequences on energy storage as well as on energy expenditure, because it increases the rate at which energy is spent.</footnote>
<table><caption>Table 5.2: Multinomial treatment regressions for BMI/overweight/obesity (whole sample, women and men urban adults, 2009)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">ALL ADULTS</th><th colspan="3">WOMEN</th><th colspan="3">MEN</th></tr><tr><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="10"><strong>Individual characteristics</strong></td></tr><tr><td>Age</td><td>0.2581***<br>(9.77)</td><td>0.1800**<br>(2.40)</td><td>0.1293***<br>(3.43)</td><td>0.2748***<br>(7.75)</td><td>0.3868<br>(0.59)</td><td>0.1308***<br>(2.79)</td><td>0.2283***<br>(6.01)</td><td>-0.3818<br>(1.21)</td><td>0.1100**<br>(2.51)</td></tr><tr><td>Age squared</td><td>-0.0022***<br>(-8.84)</td><td>-0.0015**<br>(-2.41)</td><td>-0.0011***<br>(-3.28)</td><td>-0.0022***<br>(-6.45)</td><td>-0.0029<br>(-0.58)</td><td>-0.0010**<br>(-2.48)</td><td>-0.0021***<br>(-6.05)</td><td>-0.0037<br>(-1.21)</td><td>-0.0011***<br>(-2.63)</td></tr><tr><td>Gender</td><td>0.6650***<br>(4.14)</td><td>0.6628**<br>(2.25)</td><td>0.2343<br>(1.21)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Married</td><td>-0.0979<br>(-0.40)</td><td>-0.1696<br>(-0.82)</td><td>-0.0869<br>(-0.34)</td><td>0.0386<br>(0.13)</td><td>0.3842<br>(0.39)</td><td>-0.0764<br>(-0.28)</td><td>0.0527<br>(0.14)</td><td>-0.4039<br>(-0.55)</td><td>0.0414<br>(0.10)</td></tr><tr><td>Alcohol</td><td>0.3132*<br>(1.70)</td><td>0.4334*<br>(1.66)</td><td>-0.2001<br>(-0.86)</td><td>-0.2405<br>(-0.64)</td><td>-0.1632<br>(-0.13)</td><td>-1.7268*<br>(-1.65)</td><td>0.3973**<br>(1.97)</td><td>0.8670<br>(1.12)</td><td>-0.0855<br>(-0.36)</td></tr><tr><td>Smoking</td><td>-0.5526***<br>(-2.90)</td><td>-0.5666*<br>(-1.89)</td><td>-0.3134<br>(-1.31)</td><td>-0.5661<br>(-0.95)</td><td>-2.3541<br>(-0.60)</td><td>0.0522<br>(0.10)</td><td>-0.6493***<br>(-3.26)</td><td>-1.2795<br>(-1.08)</td><td>-0.4210*<br>(-1.73)</td></tr><tr><td colspan="10"><strong>Living environment</strong></td></tr><tr><td>Urbanization index</td><td>0.0089<br>(1.20)</td><td>0.0081<br>(0.83)</td><td>0.0047<br>(0.55)</td><td>-0.0065<br>(-0.69)</td><td>-0.0083<br>(-0.28)</td><td>-0.0015<br>(-0.16)</td><td>0.0131<br>(1.31)</td><td>0.0390<br>(0.88)</td><td>0.0017<br>(0.15)</td></tr><tr><td>TV time</td><td>0.0013*<br>(1.92)</td><td>0.0007<br>(1.04)</td><td>0.0007<br>(0.94)</td><td>0.0016*<br>(1.87)</td><td>0.0030<br>(0.69)</td><td>0.0003<br>(0.32)</td><td>0.0016<br>(1.61)</td><td>0.0015<br>(0.56)</td><td>0.0016<br>(1.62)</td></tr><tr><td>Surfing internet</td><td>-0.0253<br>(-0.14)</td><td>-0.1030<br>(-0.58)</td><td>0.1713<br>(0.72)</td><td>-0.8489***<br>(-3.73)</td><td>-1.2530<br>(-0.71)</td><td>-0.8677**<br>(-2.35)</td><td>0.3606<br>(1.44)</td><td>0.1403<br>(0.30)</td><td>0.5956*<br>(1.87)</td></tr><tr><td colspan="10"><strong>Social Class (Ref. = Poor)</strong></td></tr><tr><td>Middle Class</td><td>-1.4344***<br>(-4.97)</td><td>-1.2244<br>(-1.28)</td><td>-1.3176*<br>(-2.57)</td><td>-0.5155*<br>(-1.72)</td><td>-2.4052<br>(-0.63)</td><td>-0.2857<br>(-0.88)</td><td>-1.1086***<br>(-3.12)</td><td>-2.1165<br>(-0.98)</td><td>-1.2341**<br>(-2.15)</td></tr><tr><td>Rich</td><td>1.3006***<br>(3.14)</td><td>0.1183<br>(0.23)</td><td>0.6851<br>(1.05)</td><td>-0.7765<br>(-1.34)</td><td>-3.6564<br>(-0.54)</td><td>-0.7750<br>(-0.75)</td><td>1.6593***<br>(2.61)</td><td>4.7115<br>(1.22)</td><td>0.6867<br>(0.71)</td></tr><tr><td>Constant</td><td>16.2872***<br>(18.21)</td><td>-5.4848**<br>(-2.18)</td><td>-6.3076***<br>(-3.92)</td><td>16.35***<br>(14.02)</td><td>-11.3191<br>(-0.62)</td><td>-5.7420***<br>(-3.59)</td><td>17.5274***<br>(13.55)</td><td>-11.2018<br>(-1.15)</td><td>-4.9699***<br>(-2.93)</td></tr><tr><td>Nb. Obs.</td><td>2841</td><td>2841</td><td>2841</td><td>1504</td><td>1504</td><td>1504</td><td>1337</td><td>1337</td><td>1337</td></tr><tr><td>Log pseudolikelihood</td><td>-9689.28</td><td>-4121.22</td><td>-3188.76</td><td>-5117.97</td><td>-2134.61</td><td>-1663.37</td><td>-4537.33</td><td>-1947.41</td><td>-1501.72</td></tr><tr><td>Joint significance (Wald test)</td><td>511.83<br>(0.000)</td><td>309.04<br>(0.000)</td><td>292.67<br>(0.000)</td><td>366.12<br>(0.000)</td><td>150.23<br>(0.000)</td><td>169.46<br>(0.000)</td><td>227.47<br>(0.000)</td><td>153.09<br>(0.000)</td><td>162.66<br>(0.000)</td></tr><tr><td>(p. value)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrument validity</td><td>36.77<br>(0.000)</td><td>31.41<br>(0.000)</td><td>32.62<br>(0.000)</td><td>18.68<br>(0.000)</td><td>17.12<br>(0.000)</td><td>17.82<br>(0.000)</td><td>16.73<br>(0.000)</td><td>15.06<br>(0.000)</td><td>14.48<br>(0.000)</td></tr><tr><td>(Wald test) (p. value)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Notes: t-statistics into brackets for BMI regressions and z-statistics for overweight and obesity regressions (t and z-statistics are calculated with robust standard-errors that take simulation error into account). Levels of statistical significance: *** p<0.001, ** p<0.05, *p<0.1;

Source: CHNS (2009).
The influence of income classes calls for two comments. First, rich adults are more likely to have higher BMI than poor ones. This confirms the inverse association between SES and obesity emphasized by almost all studies on developing countries (Sobal and Stunkard, 1989; McLaren, 2007). Moreover, this negative relationship is particularly pronounced for men. A plausible explanation lies in the fact that in Chinese culture, body size is viewed as a sign of strength and wealth for men (Wu *et al.*, 2009; Ma, 2012). Nevertheless, it is worth noting that the relationship is no longer significant for the overweight and obesity regressions. Second, members of the middle class have a lower BMI but also a lower risk of obesity compared to the poor and this negative relationship is particularly strong for men. For instance, men belonging to the middle class have a probability of being obese that is 7.5 percentage points lower than poor men (Appendix 5.2).

In our opinion, such a result highlights the role of the expanding middle class in the adoption of healthier food consumption habits in the specific context of the nutrition transition (Xiaohong and Chen, 2010). However, given the heterogeneity of the Chinese urban middle class we have to carry out a more detailed analysis to investigate whether or not the different groups composing the Chinese middle class have the same position regarding being overweight/obese.

### 4.3. A focus on the particular characteristics of the Chinese middle classes in relation to body weight

In the second step of the econometric analysis, we replace the three income class dummies by dichotomous variables accounting for social classes, which give a more precise definition of Chinese middle classes. Appendix 5.2 reports the value of the three dependent variables for each social class. The results of the multinomial treatment regressions are reported in Table 5.3. Appendix 5.3 presents the marginal effects for overweight and obesity regressions. Once again, the Wald tests confirm the validity of our exclusion restriction. Broadly speaking, the influence of control variables (individual characteristics and living environment variables) does not differ substantially from the results presented above. However, the introduction of social class dummies emphasizes the specificities of the four different components of the Chinese urban middle class regarding body weight.
4.3.1. Elderly and inactive middle class

Our results indicate that members of the elderly and inactive middle class have a relatively higher BMI than the poor. Using data on people aged 45 and over in Gansu and Zhejiang provinces, Strauss *et al.* (2010) have also underlined the relatively high prevalence of overweight among elderly Chinese. This positive association is particularly strong for women who have a conditional probability of being overweight that is 53.2% lower than for poor women and a conditional probability of being obese that is 6.6% lower (Appendix 5.3). The higher risk of being obese for older women may be, among other factors, related to changes in hormone levels occurring with the menopause (Shi *et al.*, 2011). The relationship is less evident for men. Nonetheless, our results indicate that male members of the elderly and inactive category are significantly more likely to be overweight than poor men.

4.3.2. Old middle class

Members of the old middle class are more likely to have a higher BMI than the poor, but there is no statistical significance when looking at women and men separately. Higher BMI among this small business community can be explained by several factors. First, most members of the old middle class work in service jobs (Table 5.1). This kind of work is generally associated with a lower level of physical activity than that of manual workers who are relatively better protected against obesity due to their physical job (Zhang and Liao, 2013). Second, about 20% of household heads within this group are rural-to-urban migrants. In general, migrants earn higher incomes in cities than in rural areas. The income growth resulting from migration may lead to a shift in food consumption patterns towards a high-energy and fat-rich diet, resulting in an increase in body weight (Guo *et al.*, 2000). We also argue that the rural-urban migration results in a kind of food acculturation insofar as migrants have to adapt their food consumption patterns and their eating practises to a more obesogenic environment. Finally, the rural *hukou* of migrants implies employment and wage discrimination and restrictions in access to education or health care (Liu, 2005). Perhaps these restrictions result in a lack of knowledge of the benefits of good health, and more particularly of obesity-related risks. In support of this argument, McKay *et al*. (2003: 17), in a seminal review on the relationship between migration and health, report that “*it is clear that migrants in general tend to suffer from worse health and display disadvantaged risk factor profiles*”.
This result suggests that further research is needed to better understand the relationship
between rural-to-urban migrant status and obesity in China.

4.3.3. Lower middle class

Our results also show that men belonging to the lower middle class are likely to have a higher BMI than the poor. This working class has probably benefited from economic reforms and reached a living standard that is high enough to ensure a certain level of socioeconomic security and thus avoid poverty. Although households in this group have a significantly lower income than other components of the middle class, they are relatively better-off than the most deprived urban dwellers. Within this lower middle class which has succeeded in getting out of poverty, it is likely that for men, wealth is associated with food abundance and a large body (McLaren, 2007). This result may suggest that the lower middle class is in the early stages of the nutrition transition, with a traditional "developing-country pattern" on the SES-obesity gradient.

4.3.4. New middle class

One of the most interesting results of our analysis concerns the new middle class. This
category is the only one to be relatively protected against obesity, insofar as its members have
a conditional probability of being obese which is 4.8% lower than that of the poor (Appendix
5.3). However, the position of the new middle class in terms of body weight is rather gender-
specific. Compared to poor women, the probability of women belonging to the new middle
class being overweight is 16.6% lower and the probability of being obese 5.1% lower
(Appendix 5.3). There are at least two main explanations for the lower prevalence of obesity
among female members of the Chinese new middle class. First, the impact of female
education on health and development has been largely documented (Dayal, 1985). Some
studies emphasize that a higher level of education is associated with a greater awareness of
health problems linked to obesity (Blokstra et al., 1999). We suggest that well-educated
women within the new middle class are less exposed to being overweight or obese because
they have better knowledge about nutrition, health and the benefits of physical exercise.
Second, female members of the new middle class are probably more concerned about their
physical appearance. Although thinness is primarily a socially valued attribute in higher socioeconomic strata of developed countries (McLaren, 2007), a recent study by Xiao *et al.* (2013) indicates that Chinese women of higher SES are adopting western beauty standards. As for male members of the new middle class, their probability of being overweight is significantly higher than their poor counterparts. Surprisingly though, the relationship turned out to be negative when considering obesity, with a lower probability (-0.039) of being obese for men in this group (Appendix 5.3). This result is of particular interest since it reveals that even though a large body is usually associated with physical dominance and prowess among Chinese men (Xiao *et al.*, 2013), male members of the new middle class seem to be aware of the health complications related to obesity.

To sum up, a negative association between SES and body weight is only observed for the new middle class. For other social classes, there is either no significant relationship (the rich), or a classic “developing-country pattern” (the elderly and inactive, the old, and the lower middle classes). Our results suggest that the new middle class is at an advanced stage of the nutrition transition, in which changes in food consumption habits towards a healthier lifestyle appear. The lower prevalence of obesity among this upper intermediate category can be linked to its specific values and more particularly to its modernism. In fact, this social group is more exposed to globalization, westernization and information, which probably helps to explain why its members are more aware of the risks of obesity. Given this, we argue that the new middle class is the only social group that may promote healthy food consumption patterns.
<table><caption>Table 5.3: Multinomial treatment regressions for BMI/overweight/obesity (whole sample, women and men urban adults, 2009)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">ALL ADULTS</th><th colspan="3">WOMEN</th><th colspan="3">MEN</th></tr><tr><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>BMI</th><th>Overweight</th><th>Obese</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="10"><strong>Individual characteristics</strong></td></tr><tr><td>Age</td><td>0.252***<br>(9.68)</td><td>0.213***<br>(2.73)</td><td>0.139**<br>(2.13)</td><td>0.291***<br>(8.29)</td><td>0.243***<br>(2.44)</td><td>0.1563***<br>(2.68)</td><td>0.2044***<br>(5.37)</td><td>0.1280***<br>(4.81)</td><td>0.1259***<br>(2.89)</td></tr><tr><td>Age squared</td><td>-0.0023***<br>(-8.61)</td><td>-0.0019***<br>(-2.76)</td><td>-0.0012**<br>(-2.10)</td><td>-0.0026***<br>(-7.30)</td><td>-0.0021**<br>(-2.40)</td><td>-0.0014***<br>(-2.58)</td><td>-0.0019***<br>(-5.15)</td><td>-0.0013***<br>(-4.96)</td><td>-0.0013***<br>(-3.12)</td></tr><tr><td>Gender</td><td>0.5916***<br>(3.65)</td><td>0.7652**<br>(2.38)</td><td>0.2174<br>(1.04)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Married</td><td>-0.4605**<br>(-2.01)</td><td>-0.4069<br>(-1.56)</td><td>-0.2944<br>(-0.98)</td><td>-0.3321<br>(-1.11)</td><td>-0.5197<br>(-1.41)</td><td>-0.2550<br>(-0.85)</td><td>-0.1198<br>(-0.32)</td><td>-0.3026<br>(-1.32)</td><td>-0.0855<br>(-0.21)</td></tr><tr><td>Alcohol</td><td>0.3233**<br>(1.83)</td><td>0.5267**<br>(2.02)</td><td>-0.1204<br>(-0.53)</td><td>0.0905<br>(-0.22)</td><td>0.0598<br>(0.09)</td><td>-1.9147**<br>(-2.15)</td><td>0.2099<br>(1.05)</td><td>0.2639**<br>(1.97)</td><td>-0.1099<br>(-0.45)</td></tr><tr><td>Smoking</td><td>-0.4312**<br>(-2.23)</td><td>-0.5894*<br>(-1.95)</td><td>-0.3345<br>(-1.18)</td><td>-0.4538<br>(-0.77)</td><td>-1.6445<br>(-1.50)</td><td>0.1533<br>(0.26)</td><td>-0.6037***<br>(-3.03)</td><td>-0.3231**<br>(-2.48)</td><td>-0.3036<br>(-1.31)</td></tr><tr><td colspan="10"><strong>Living environment</strong></td></tr><tr><td>Urbanization index</td><td>-0.0034<br>(-0.50)</td><td>0.0041<br>(0.49)</td><td>0.0012<br>(0.15)</td><td>-0.0087<br>(-0.93)</td><td>-0.0235<br>(-1.31)</td><td>-0.0041<br>(-0.39)</td><td>-0.0022<br>(-0.22)</td><td>0.0016<br>(0.24)</td><td>-0.0045<br>(-0.42)</td></tr><tr><td>TV time</td><td>0.0014**<br>(2.15)</td><td>0.0007<br>(1.03)</td><td>0.0008<br>(1.07)</td><td>0.0013<br>(1.46)</td><td>0.0019<br>(1.33)</td><td>0.0002<br>(0.25)</td><td>0.0015<br>(1.45)</td><td>0.0001<br>(0.18)</td><td>0.0014<br>(1.45)</td></tr><tr><td>Surfing internet</td><td>-0.2061<br>(-1.15)</td><td>-0.2370<br>(-1.14)</td><td>0.2036<br>(0.86)</td><td>-0.8342***<br>(-3.43)</td><td>-1.1309*<br>(-1.94)</td><td>-0.8279**<br>(-2.10)</td><td>-0.0087<br>(-0.03)</td><td>-0.1918<br>(-1.11)</td><td>0.4995*<br>(1.74)</td></tr><tr><td colspan="10"><strong>Social class (Ref. = Poor)</strong></td></tr><tr><td>Elderly and inactive MC</td><td>0.7846*<br>(1.81)</td><td>-0.3297<br>(-0.70)</td><td>-0.2423<br>(-0.48)</td><td>1.4149***<br>(2.88)</td><td>2.4080*<br>(1.91)</td><td>0.9905*<br>(1.86)</td><td>-0.0695<br>(-0.13)</td><td>0.8444**<br>(2.39)</td><td>0.4547<br>(1.11)</td></tr><tr><td>Old middle class</td><td>1.7747***<br>(4.44)</td><td>-0.1455<br>(-0.29)</td><td>0.3602<br>(0.35)</td><td>0.1761<br>(0.35)</td><td>0.4103<br>(0.68)</td><td>-0.0412<br>(-0.06)</td><td>0.3575<br>(0.73)</td><td>0.2057<br>(0.55)</td><td>-0.4755<br>(-0.73)</td></tr><tr><td>Lower middle class</td><td>0.7440<br>(1.60)</td><td>-1.2686<br>(-1.45)</td><td>0.5531<br>(0.67)</td><td>-0.1894<br>(-0.35)</td><td>0.2427<br>(0.26)</td><td>0.3455<br>(0.51)</td><td>1.014**<br>(2.10)</td><td>0.0830<br>(0.26)</td><td>-0.3087<br>(-0.49)</td></tr><tr><td>New middle class</td><td>-0.4859<br>(-1.46)</td><td>-1.0075<br>(-1.41)</td><td>-1.5891*<br>(-1.91)</td><td>-1.6336***<br>(-4.80)</td><td>-0.9445*<br>(-1.68)</td><td>-1.5507**<br>(-2.46)</td><td>1.3193***<br>(2.64)</td><td>0.4395*<br>(1.68)</td><td>-0.9228**<br>(-2.10)</td></tr><tr><td>Rich</td><td>0.6935<br>(1.46)</td><td>0.8111<br>(1.37)</td><td>-0.5207<br>(-1.09)</td><td>0.6560<br>(1.35)</td><td>0.1670<br>(0.23)</td><td>0.0372<br>(0.05)</td><td>0.6692<br>(1.28)</td><td>0.5217<br>(1.37)</td><td>-0.2069<br>(-0.38)</td></tr><tr><td>Constant</td><td>17.0111***<br>(19.36)</td><td>-6.0569**<br>(-2.50)</td><td>-6.3440**<br>(-2.33)</td><td>16.5665***<br>(14.64)</td><td>-5.3538***<br>(-2.38)</td><td>-6.3032***<br>(-3.25)</td><td>18.8780***<br>(14.55)</td><td>-2.9052***<br>(-3.39)</td><td>-4.9490***<br>(-3.09)</td></tr><tr><td>Nb. Obs.</td><td>2841</td><td>2841</td><td>2841</td><td>1504</td><td>1504</td><td>1504</td><td>1337</td><td>1337</td><td>1337</td></tr><tr><td>Log pseudolikelihood</td><td>-11107.397</td><td>-5534.39</td><td>-4601.53</td><td>-5838.14</td><td>-2864.83</td><td>-2394.55</td><td>-5214.76</td><td>-2635.20</td><td>-2184.31</td></tr><tr><td>Joint significance (Wald test)</td><td>832.67</td><td>653.40</td><td>644.67</td><td>32855.52</td><td>32972.93</td><td>30188.11</td><td>462.36</td><td>412.30</td><td>385.57</td></tr><tr><td>(p. value)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td></tr><tr><td>Instrument validity (Wald test)</td><td>47.27</td><td>49.16</td><td>48.10</td><td>25.31</td><td>24.96</td><td>26.53</td><td>20.01</td><td>23.10</td><td>23.45</td></tr><tr><td>(p. value)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td><td>(0.001)</td><td>(0.000)</td><td>(0.000)</td></tr></tbody></table>

Notes: t-statistics into brackets for BMI regressions and z-statistics for overweight and obesity regressions (t and z-statistics are calculated with robust standard-errors that take simulation error into account). Levels of statistical significance: *** p<0.001, ** p<0.05, *p<0.1;

Source: CHNS (2009).
**Conclusion**

There is now a growing literature analysing the relationship between SES and obesity, both in developed and developing countries, including China. From our point of view, the main limitation of these studies lies in the fact that the impact of the different dimensions of SES is studied separately. We therefore propose to close this gap by using a more comprehensive measure of SES. The main objective of this chapter was twofold: (i) to assess the social determinants of adult body weight in urban China by including a multidimensional indicator of social class in our econometric analysis; (ii) to underline the particular characteristics of the different components of the Chinese urban middle class in terms of body weight and the risk of being overweight/obese.

In a first step, we combine an economic approach and a sociological approach to identify social classes in urban China at household level. First, using an income-based criterion, households with an annual per capita income of between 10,000 Yuan and the 95th income percentile were classified as members of the middle class. In 2009, we estimate the size of the Chinese middle class in nine provinces covered by CHNS data at roughly one-half of the total urban population. Second, we strengthen the characterization of the middle class using information on education and employment of the head of the household. By applying clustering methods, we highlight the strong heterogeneity of this middle income group and identify four distinct clusters: (i) the elderly and inactive middle class mainly composed of pensioners; (ii) the old middle class composed of self-employed people; (iii) the lower middle class composed of skilled and non-skilled workers; and (iv) the new middle class composed of well-paid and highly educated people in the public sector.

In a second step, we implement an econometric analysis to assess the influence of social class on an adult's BMI and his probability of being overweight or obese. To check for the endogeneity of the social class variable, we use the multinomial treatment regression framework provided by Deb and Trivedi (2006a, 2006b). Several results can be drawn from our empirical investigations. First, adult members of the Chinese middle class are globally less likely to be obese than the poor. Second, belonging to the elderly and inactive middle class is associated with a higher BMI, a higher prevalence of overweight individuals, but also a greater risk of being obese for women. Third, higher BMI is also noticeable among members of the old middle class, and among men of the lower middle class. Fourth, women in
the new middle class are relatively less exposed to problems of being overweight or obese which suggests that thinness is socially valued in this group. Fifth, even if men belonging to the new middle class are more likely to be overweight than the poor, they actually have a lower probability of being obese, reflecting the fact that this highly-educated group is aware of obesity-related risks.

We emphasize that the Chinese new middle class is the only group to be relatively well-protected against obesity. We suggest that this group plays a special role in adopting new habits of food consumption and seems to be at a more advanced stage of the nutrition transition. As underlined by Zhang et al. (2008: 46): “the young (urban) elite of middle class professionals will possibly be the first one to realize – and experience personally – that the blossoming consumer society has not only advantages but also drawbacks”. Perhaps, the vanguard Chinese new middle class is initiating a new phase in food habits, just as in western societies. But how can we explain the fact that such healthier lifestyles are first adopted by the new middle class rather than the rich? Elfick (2011) explains that in China, it seems that the new rich are involved in “conspicuous consumption” (such as excessive drunken behaviour or wasted food) which represents an effective way of displaying their wealth. This way of living is looked down upon by a lot of middle class professionals, who share different values and advocate a simpler lifestyle. In line with Bourdieu (1979), we argue that food consumption, and indeed more general consumption practices, enable social classes to construct their collective identity and to distinguish themselves from one another. Our results suggest that knowledge of obesity-related risks and the value placed upon thinness among the Chinese new middle class can be considered as part of its class identity.
# Conclusion générale

La Chine devrait devenir la première puissance économique mondiale en 2016 (OCDE, 2012). Son émergence rapide s'est accompagnée d'une hausse considérable des inégalités, entrainant de profondes mutations qui touchent à la fois la structure de l'économie et celle de la société chinoise. Il existe déjà une littérature abondante sur la question des inégalités en Chine, notamment au niveau macroéconomique (inégalités provinciales, et inégalités urbain/rural). Dans ce contexte, ce travail de thèse a cherché à développer une analyse originale de cette thématique, en combinant les approches macro et microéconomique d'une part, et les approches économique et sociologique d'autre part. Au final, ce travail de recherche a permis de fournir une meilleure compréhension de la diversité des transformations qui ont été engendrées par la hausse des inégalités dans le pays. Nous proposons ici de revenir sur les principaux résultats de cette thèse en soulignant leurs éventuelles implications en termes de politiques socio-économiques, avant de dresser quelques perspectives de recherche future s'inscrivant dans le prolongement de ce travail.

## Un approfondissement de l'étude des inégalités en Chine par la combinaison des analyses macro et microéconomique et des approches économique et sociologique

### Inégalités régionales et diffusion de la croissance entre provinces chinoises

La recrudescence des inégalités régionales est une des grandes évolutions qui a accompagné le processus d'émergence de la Chine. Alors que les disparités régionales ont eu tendance à s'estomper sous le régime maoïste (Knight et al., 2004 ; Lu et Chen, 2006), elles ont clairement explosé à la fin du XXème siècle. La Chine enregistre aujourd'hui un niveau d'inégalité inquiétant, avec un coefficient de Gini de 0,42 en 2009 (Banque Mondiale). Cette hausse des inégalités est essentiellement liée à la décision d'opter pour un modèle de développement spatialement déséquilibré et à la libéralisation progressive de l'économie. D'une part, le développement du pays depuis le début des années 1980 s'est essentiellement
limité aux grandes villes côtières (Fan, 2006). D'autre part, les modifications institutionnelles générées par le processus de transition économique ont contribué à la mise en place d'un système conduisant à une inégale répartition des fruits de la croissance (Benjamin et al., 2005a). Depuis plus de trois décennies, le débat sur l'accroissement des inégalités entre provinces chinoises n'a cessé d'être alimenté par de nombreuses études empiriques. Ce constat a constitué le point de départ de notre analyse.

Dans un premier chapitre, nous avons commencé par dresser un état des lieux de la répartition spatiale du PIB par habitant en utilisant des données provinciales concernant la période 1995-2009. Les résultats de l'étude statistique ont tout d'abord confirmé le constat établi par les rares études utilisant les données les plus récentes (Li et Xu, 2008 ; Villaverde et al., 2010 ; OCDE, 2010) : les inégalités régionales de PIB par habitant sont en baisse depuis le milieu des années 2000. Notre analyse a également montré que les quatre grandes régions (Est, Nord-est, Centre, Ouest) sur lesquelles les autorités chinoises se basent pour mettre en place des politiques de développement régional ne forment pas des groupes de provinces homogènes. En effet, si les inégalités entre provinces côtières se sont réduites, elles se sont accrues entre les provinces du Centre et entre celles du Nord-est, et ont explosé entre provinces de l'Ouest. Les résultats de cette première étude statistique nous ont par la suite amené à prendre en considération la localisation des provinces les unes par rapport aux autres dans l'analyse de l'évolution de la distribution spatiale du PIB par habitant. L'analyse exploratoire des données spatiales a confirmé le schéma de polarisation traditionnel est-ouest mis en avant dans la littérature (Naughton, 2002). Toutefois, l'analyse spatiale a révélé que certaines provinces réussissent à mieux s'en sortir que d'autres. La concentration spatiale de la richesse s'est en effet modifiée sur la période étudiée : certaines provinces intérieures relativement proches des riches provinces côtières (comme la province de Mongolie intérieure) sont en train de rattraper leur retard et constituent désormais des pôles de croissance dynamiques. Au final, cette analyse statistique a laissé penser que des effets de débordement géographiques ont pu se mettre progressivement en place.

A partir de cette première étude, nous avons pu souligner que les programmes de développement régional actuels, élaborés dans l'optique de réduire les disparités provinciales, ne sont probablement pas complètement efficaces du fait de la forte hétérogénéité des provinces composant chaque région. Les conclusions de cette analyse confirment ainsi la
nécessité de mettre en place des politiques de développement au niveau provincial et/ou local (Goodman, 2004 ; Lu et Deng, 2011).

Nous avons ensuite approfondi les conclusions de l'analyse empirique menée précédemment en nous intéressant aux effets de débordement géographiques entre les différentes provinces chinoises. Plus particulièrement, nous avons proposé dans le second chapitre de vérifier si les performances économiques d'une province étaient positivement affectées par celles des provinces voisines, et d'évaluer l'impact potentiel de la prise en compte de ces effets de diffusion de la croissance sur le processus de convergence régionale. L'estimation d'un modèle de croissance à partir des techniques de l'économétrie spatiale nous a permis de dégager deux résultats intéressants. Tout d'abord, nous avons montré que des effets de débordements géographiques existent même entre provinces éloignées. Mis en perspective avec des travaux portant sur une période plus ancienne (Démurger, 2000 ; Brun et al., 2002), ceci suggère que la mise en place d'effets de diffusion de la croissance entre l'ensemble des provinces chinoises est un phénomène récent. Ensuite, la prise en compte des interactions spatiales nous a permis de vérifier l'hypothèse de convergence conditionnelle des provinces chinoises, avec une vitesse de convergence plus élevée que celle obtenue par des études ne tenant pas compte des interactions entre provinces (comme par exemple celle de Zou et Zhou, 2007).

En termes d'implications de politiques économiques, ces résultats suggèrent que les autorités chinoises ont intérêt à renforcer les complémentarités et les interactions entre les différentes provinces chinoises pour encourager le rééquilibrage spatial de la croissance. Le renforcement des interactions régionales peut notamment passer par l'amélioration des infrastructures reliant les différentes provinces, le développement du commerce inter-provincial afin de favoriser les transferts de technologies, ou encore la délocalisation d'entreprises vers les provinces intérieures, etc (Brun et al., 2002).

## Inégalités entre villes et campagnes et de constitution de groupes de revenu

L'analyse macroéconomique qui a été menée au cours de ce travail de recherche a laissé de côté la question du fossé urbain/rural, alors que la Chine est l'un des pays émergents où il est le plus élevé (Knight et al., 2004 ; Chen et Zhang, 2009). Par ailleurs, la réduction
des inégalités de revenu au niveau national ne donne pas d'indications sur la répartition des revenus à un niveau plus désagrégé, notamment entre les ménages ou entre les individus. S'en tenir à une analyse strictement macroéconomique empêche donc d'étudier la modification de la répartition des revenus au sein de la population chinoise et la constitution de catégories de revenus, qui représentent pourtant un autre aspect important des mutations socio-économiques accompagnant le processus d'émergence de la Chine. Cet ensemble de remarques nous a conduit à passer à une seconde phase d'analyse, qui a nécessité l'utilisation d'une base de données construite à partir d'enquêtes ménages.

L'apport principal du troisième chapitre a consisté à aller plus loin qu'une simple analyse de l'inégalité de revenu urbain/rural, en s'intéressant plus spécifiquement à la polarisation des revenus. Contrairement à l'analyse des inégalités, l'étude de la polarisation permet d'explorer la constitution de groupes de revenu, puisque celle-ci capture simultanément l'aliénation (qui rend compte de l'hétérogénéité entre les groupes) et l'identification (qui donne une mesure de l'homogénéité au sein des groupes). Les investigations empiriques reposant sur les données China Health and Nutrition Survey (de 1989 à 2006) ont montré que le revenu des ménages chinois est fortement polarisé. Le degré de polarisation s'est sensiblement accru entre 1997 et 2006, traduisant la constitution de groupes identifiés dans les classes de revenu intermédiaires et supérieures. Nos résultats ont également souligné que bien que le niveau de polarisation soit plus élevé en milieu rural, l'accroissement de la polarisation est nettement plus prononcé dans les villes. Compte tenu de ce résultat, nous avons formulé l'hypothèse d'un risque de tensions sociales est plus prégnant dans les villes chinoises que dans les campagnes. L'analyse des sources de la polarisation en milieu rural a quant à elle montré que l'accroissement de la polarisation des revenus est étroitement lié aux opportunités dans le secteur non agricole. En ce qui concerne les zones urbaines, nous avons souligné que l'émergence de groupes identifiés dans les tranches intermédiaires et supérieures de la distribution du revenu peut s'expliquer à la fois par le déclin des subventions et par la libéralisation du marché du travail et des entreprises d'Etat.

Les résultats de cette étude font clairement ressortir la nécessité pour la Chine de mettre en place un système de protection sociale afin de contrebalancer l'effet polarisateur de certaines sources de revenus (comme par exemple les inégalités croissantes de salaires dues à la libéralisation de l'économie). Des efforts ont été faits dans ce sens en 2010, avec l'instauration de la « loi de sécurité sociale », qui jette les bases d'un véritable système de
protection sociale touchant cinq domaines : retraite, maladie, chômage, accident du travail et maternité. Toutefois, ce système d'assurance sociale se développe lentement, notamment pour les travailleurs migrants<fnref n="1" />. Les autorités chinoises ont tout intérêt à accélérer les réformes car les défaillances du système de protection sociale actuel pèsent sur la consommation des chinois et par conséquent sur les perspectives de croissance de l'économie chinoise.

## La classe moyenne chinoise et son rôle précurseur en termes d'adoption de nouveaux comportements de consommation : l'exemple de la transition nutritionnelle

Le point fort de l'analyse menée précédemment est d'avoir clairement mis en évidence la constitution de groupes intermédiaires de revenu, notamment dans les villes chinoises. Dans le quatrième chapitre, notre analyse a consisté à approfondir l'étude de ces catégories intermédiaires, qui constituent, à notre sens, la « classe moyenne chinoise ». L'étude de celle-ci est essentiellement l'apanage de la littérature sociologique et managériale, alors que les économistes ont tendance à la délaisser pour s'intéresser aux questions de répartition des revenus et d'inégalités. Notre apport a ainsi résidé dans l'amélioration de la description de la classe moyenne urbaine chinoise en combinant une approche économique (basée sur le revenu) et une approche sociologique (basée sur l'emploi et l'éducation). Les investigations mises en œuvre se sont basées sur les données de l'enquête CHNS pour l'année 2009. Dans un premier temps, l'approche économique nous a permis d'identifier la classe moyenne comme l'ensemble des ménages dont le revenu annuel par tête est compris entre 10000 yuans et le 95ème percentile de la distribution du revenu. Sur cette base, environ 50% des ménages urbains ont été considérés comme appartenant à cette catégorie. Dans un second temps, nous avons utilisé des informations sur l'emploi et l'éducation pour caractériser cette catégorie sociale intermédiaire. En utilisant une méthode de classification, nous avons identifié quatre groupes au sein de la classe moyenne chinoise : (i) une classe moyenne de retraités et d'inactifs ; (ii) l'« ancienne » classe moyenne composée de travailleurs indépendants ; (iii) la classe moyenne inférieure composée d'ouvriers qualifiés et non qualifiés et (iv) la « nouvelle » classe moyenne composée de salariés hautement qualifiés du secteur public. L'un des résultats les plus intéressants de cette analyse concerne l'hétérogénéité de la classe moyenne

<footnote n="1">¹ China Labor Bulletin : http://www.clb.org.hk/en/view-resource-centre-content/110107.</footnote>
chinoise. En effet, nous avons montré que ses différentes composantes présentent de réelles spécificités en termes de logement et de biens d'équipement. Nos résultats suggèrent notamment que la « nouvelle classe moyenne » est le principal vecteur du changement économique et social, à travers le canal de la consommation.

Les conclusions de cette étude se révèlent particulièrement intéressantes lorsqu'elles sont mises en perspective avec le changement de stratégie de développement de la Chine. En effet, depuis le 11ème Plan Quinquennal (2006-2010), les autorités chinoises ont montré leur volonté de passer d'un modèle de croissance tirée par l'extérieur à un modèle de croissance centrée sur le marché intérieur. La croissance chinoise est donc amenée à reposer de plus en plus sur la consommation intérieure. Notre étude a montré qu'actuellement, ce sont les membres de la nouvelle classe moyenne (essentiellement des salariés de la fonction publique) qui sont les plus aptes à soutenir la consommation dans le pays. Sur la base de nos estimations, cette catégorie ne représente cependant qu'un quart de la classe moyenne chinoise. En réalité, près de la moitié des membres de la classe moyenne chinoise sont des retraités ou des inactifs, qui contribuent peut à l'adoption de nouveaux comportements de consommation. Le gouvernement chinois pourrait ainsi chercher à accroître la consommation de cette catégorie en continuant ses efforts en faveur de la hausse des pensions de retraites, ou encore en mettant en œuvre des politiques de formation des seniors à l'utilisation des nouvelles technologies (ordinateurs par exemple).

Au cours des analyses empiriques précédentes, nous avons eu l'occasion d'étudier certaines mutations économiques liées à la hausse des inégalités en Chine. Il ne faut cependant pas oublier que ces transformations économiques sont indissociables de certaines mutations sociales. Dans la littérature sociologique et managériale, la classe moyenne chinoise est, outre sa fonction économique, considérée comme une classe motrice du changement, que ce soit en termes d'attitudes, de comportements, où de valeurs (Elfick, 2011). Pour finir, afin de tenir compte à la fois des dimensions économiques et sociales des mutations que connaît la société chinoise, nous avons proposé dans un cinquième et dernier chapitre d'approfondir les réflexions au sujet du rôle précurseur de la classe moyenne dans l'adoption de nouveaux comportements de consommation. Plus spécifiquement, nous nous sommes intéressés à la place que peut avoir la classe moyenne chinoise dans un des autres changements rapides que connait la Chine : la transition nutritionnelle (Popkin, 1993). En effet, le régime alimentaire chinois s'est très rapidement occidentalisé, ce qui a entraîné une
hausse considérable des problèmes de surpoids et d'obésité dans le pays. L'objectif de cette dernière étude empirique était de mettre en évidence la position des différentes classes sociales par rapport à l'obésité, en faisant ressortir le rôle de la classe moyenne chinoise et de ses différentes composantes dans la transition nutritionnelle. Ce travail nous a ainsi permis d'approfondir l'étude des spécificités de la classe moyenne chinoise (par comparaison aux riches et aux pauvres) en termes de comportements de consommation alimentaire et de rapport social au corps. Cette analyse s'est inscrite dans la lignée des études de santé publique qui s'intéressent au lien entre le poids (essentiellement le surpoids ou l'obésité) d'un individu et son statut socioéconomique (SES). Néanmoins, l'originalité de notre approche a consisté à ne pas utiliser un indicateur à une seule dimension comme font la plupart de ses études, mais à construire un indicateur multidimensionnel du SES, qui définit la classe sociale de l'individu. Un second apport méthodologique de ce travail a résidé dans l'utilisation des récentes techniques permettant de prendre en compte les problèmes d'endogénéité en présence de variables multinomiales. Les résultats de nos estimations empiriques ont confirmé la position spécifique de la classe moyenne chinoise qui est relativement mieux protégée contre le surpoids et l'obésité que les pauvres et les riches. En outre, l'un des résultats les plus intéressants de notre étude a concerné la « nouvelle » classe moyenne. En effet, nous avons montré que cette catégorie est la seule des quatre composantes de la classe moyenne à être relativement protégée contre l'obésité. Ces résultats ont suggéré que la « nouvelle » classe moyenne chinoise est probablement en train d'initier une nouvelle étape de la transition nutritionnelle dans le pays par le biais de l'adoption de comportements alimentaires plus sains.

Les résultats de cette dernière étude sont relativement riches en termes d'implications pour la mise en œuvre de politiques de santé publique. En effet, ils permettent d'identifier les catégories sociales présentant le plus de risques de développer des maladies liées au surpoids et à l'obésité. Ainsi, les membres de la classe moyenne de retraités (et notamment les femmes retraitées), ceux de l'ancienne classe moyenne (et plus particulièrement les travailleurs du secteur tertiaire et les travailleurs migrants) et enfin les hommes composant la classe moyenne inférieure sont les populations à cibler en priorité dans la lutte contre ces problèmes de santé. Nos résultats suggèrent également quelques moyens d'action pouvant être pris en compte dans les recommandations en matière de santé publique. En plus des recommandations présonorisant un régime alimentaire varié (qui peuvent être visualisées à partir de la pagode alimentaire chinoise, et qui sont contenues dans le Food Based Dietary Guidelines établi par
la Chinese Nutrition Society<fnref n="2" />), le Ministère de la Santé devrait également multiplier les campagnes de prévention visant à informer les populations sur les risques associés au surpoids et à l'obésité. Notre étude a en effet révélé l'importance des connaissances en matière de nutrition et de santé pour prévenir les problèmes liés à la surnutrition. Plus particulièrement, les politiques publiques peuvent prendre appui sur les médias de masse, tels qu'internet, afin de diffuser de telles informations.

Au final, la classe moyenne chinoise apparaît comme une catégorie centrale pour la réussite de la nouvelle stratégie de développement du pays. Depuis le milieu des années 2000, les autorités chinoises ont pris conscience que le niveau trop élevé d'inégalités nuisait à la stabilité de la croissance sur le long terme. Elles ont dès lors cherché à promouvoir l'essor de cette catégorie intermédiaire, notamment avec l'objectif de construire une « société harmonieuse ». Le passage à une stratégie de développement plus soucieuse des conditions de vie de la population est clairement marqué dans les 11ème et 12ème Plans Quinquennaux (2006-2010 et 2011-2015), qui plaident en faveur du recentrage de la croissance sur le marché intérieur. Aujourd'hui, la classe moyenne chinoise est sans doute la plus à même de soutenir la consommation interne, et c'est par conséquent sur elle que reposent les espoirs de pérennisation de la croissance et de poursuite du développement du pays.

## Vers un approfondissement du rôle moteur de la classe moyenne chinoise dans le processus d'émergence de la Chine

Notre thèse offre une analyse approfondie de certains des profonds (et rapides) changements qu'est en train de vivre la Chine depuis trois décennies. Parmi les évolutions les plus marquantes, on retrouve la hausse rapide des inégalités, qui a constitué le centre d'intérêt de nombreux travaux empiriques. Notre travail de recherche a souligné l'intérêt de combiner l'approche strictement économique avec une approche sociologique, et de lier l'étude des inégalités à l'étude de la stratification sociale. La classe moyenne chinoise, encore peu étudiée par les économistes, constitue pourtant un sujet qui offre de nombreuses perspectives pour la mise en œuvre de nouvelles investigations. Dans la continuité de ce travail de thèse, nous

<footnote n="2">² Pour plus de détails, voir Ge (2011).</footnote>
proposons d'approfondir trois nouvelles voies de recherche en lien avec le rôle de la classe moyenne dans le processus de développement de la Chine.

La prise en compte de la dimension temporelle et spatiale dans l'analyse de la classe moyenne chinoise et l'extension de l'analyse au milieu rural

Les études empiriques menées sur la classe moyenne chinoise dans les chapitres quatre et cinq se sont limitées à l'année la plus récente disponible : 2009. Les données de l'enquête CHNS ont toutefois été récoltées durant huit vagues différentes (1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004, 2006, 2009) et présentent une structure longitudinale qui peut être exploitée. Un premier prolongement de ce travail consisterait ainsi à réintroduire la dimension de panel afin de proposer une analyse de la dynamique de la classe moyenne. Une telle étude permettrait de juger de sa stabilité en analysant les mouvements d'entrées et sorties propres à cette catégorie.

En outre, nos investigations se sont limitées à l'analyse de la classe moyenne chinoise en milieu urbain, étant donné que c'est dans les villes que sont émergence est la plus frappante. Une analyse plus approfondie de la classe moyenne chinoise implique néanmoins d'étendre l'étude au milieu rural. En effet, le troisième chapitre a montré que la hausse de la polarisation des revenus ruraux s'explique en grande partie par le développement d'opportunités dans le secteur rural non-agricole. Un second prolongement de notre analyse pourrait donc consister à chercher à identifier et caractériser la potentielle classe moyenne rurale chinoise. Cette catégorie pourrait entre autres se composer des groupes sociaux qui ont émergé suite à la mise en place des réformes, notamment les cadres et dirigeants des entreprises de bourgs et cantons, ainsi que des cadres contrôlant l'économie rurale (Bian, 2002). Il est également probable que la notion de « petite prospérité » (xiaokang), désignant une situation où l'individu a réussi à s'extraire de la pauvreté et à sortir de la vulnérabilité (Darbon et Toul labor, 2011), soit plus à même de décrire l'émergence de catégories intermédiaires en milieu rural chinois.

Enfin, il nous est également possible de réintroduire la dimension spatiale dans notre analyse de la classe moyenne, en lien avec les études menées dans les chapitres un et deux. Il pourrait être intéressant de chercher à voir si les classes moyennes résidant dans les riches provinces côtières (comme Shandong et Jiangsu qui sont incluent dans notre échantillon)
possèdent des spécificités comparé aux catégories intermédiaires se situant dans les provinces intérieures plus pauvres (Guangxi, ou Guizhou par exemple). Il pourrait également être intéressant d'évaluer l'impact de la classe moyenne d'une province sur les performances économiques des provinces de notre échantillon. Cette étude pourrait être effectuée en reprenant l'équation de croissance estimée dans le second chapitre, et en y incluant une variable représentant la taille de la classe moyenne provinciale durant les différentes vagues de l'enquête CHNS. En effet, comme le soulignent Rougier et Piveteau (2012 : 12), cette catégorie sociale en plein essor dans les PED forme « le socle de nouveaux compromis de croissance ».

## Le rôle de la classe moyenne chinoise dans le changement politique et social

Au cours de ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à l'un de deux grands canaux par lequel la classe moyenne peut représenter un catalyseur du changement : le canal de la consommation. Un prolongement possible consiste à étudier le deuxième canal : celui de la demande politique et sociale. La constitution d'une classe moyenne suffisamment large peut en effet susciter des changements d'ordres politique et social allant dans le sens du développement (Easterly, 2001 ; Acemoglu et Robinson, 2006). Les travaux d'économie politique mettent en avant le rôle d'amortisseur que joue la classe moyenne entre les élites et les pauvres. Cette position intermédiaire au sein de la structure de la société fait d'elle une catégorie apte à renforcer la cohésion sociale et à favoriser l'émergence progressive de la démocratie (Lipset, 1959 ; Muller, 1997 ; Easterly, 2001 ; Loayza et al., 2012). D'une part, les classes moyennes partagent des intérêts communs avec les élites, ce qui leur permet d'inciter ces dernières à préférer la démocratisation à la répression. D'autre part, la participation croissante des classes moyennes à la vie politique réduit le pouvoir de l'élite, conduisant ainsi à adoucir les revendications des citoyens plus pauvres (Acemoglu et Robinson, 2006). En outre, la classe moyenne joue également un rôle croissant dans la consolidation démocratique au fur et à mesure que sa part dans la population totale augmente. Cette catégorie intermédiaire limite en effet l'ampleur de la redistribution imposée par les plus pauvres à travers le jeu politique démocratique, ce qui augmente l'acceptation de la démocratie de la part des élites (Alesina et Rodrik, 1994 ; Acemoglu et Robinson, 2006). La croissance de la taille de la classe moyenne peut alors être perçue comme un facteur important
de performance pour les économies en développement puisqu'elle atténue les tensions politiques et les pressions à la redistribution qui sont, comme l'ont montré de nombreux auteurs, associées à des niveaux élevés d'inégalité et de polarisation entre pauvres et riches (Alesina et Rodrik, 1994 ; Persson et Tabellini, 1994, Keefer et Knack, 2002).

L'analyse de l'influence des classes moyennes chinoises sur la sphère politique requiert des données sur l'accès aux médias de masse (télévision, ordinateur, presse), sur le degré de confiance des individus dans les institutions, ou encore sur la participation à la vie publique, syndicale et associative. Ce type de données n'est malheureusement pas inclus dans la base de données CHNS. Une telle analyse impliquerait donc de mettre en œuvre une étude de terrain afin de collecter de telles informations. Cette enquête pourrait par exemple inclure des questions semblables à celles présentes dans les *World Value Surveys*, qui permettent d'obtenir des mesures subjectives au niveau national concernant par exemple, l'intérêt porté à la vie politique, la participation à des actions collectives, ou encore la confiance dans les grandes institutions. Etant donné que la littérature sociologique et managériale s'intéresse quasiment uniquement aux comportements de consommation de la classe moyenne chinoise, ce type d'analyse en termes de demande politique permettrait d'apporter une meilleure appréhension des enjeux liés à l'émergence de cette catégorie dans le pays.

## Le rôle des classes sociales dans la formation des connaissances nutritionnelles et des préférences alimentaires

Dans la continuité du cinquième chapitre, nous avons d'ores et déjà entamé des réflexions sur les mécanismes à travers lesquels le statut socioéconomique peut affecter les comportements alimentaires et la hausse des problèmes de surpoids et d'obésité. Parmi ces mécanismes, nous pensons qu'il peut être intéressant de mettre en avant le rôle des connaissances nutritionnelles et des préférences alimentaires. En décrivant les étapes de la transition nutritionnelle, Popkin (1993) met en évidence l'importance des connaissances nutritionnelles de la population sur le plan de la promotion de la santé et de la prévention des maladies. En ce qui concerne les préférences alimentaires, elles sont tout aussi importantes puisqu'elles jouent un rôle dans la sélection des aliments à travers le degré de satisfaction anticipé qu'un individu espère tirer de leur consommation (Asp, 1999). Nous suggérons ainsi d'approfondir l'étude de l'influence du SES sur les questions de santé en nous intéressant à ces deux éléments médiateurs.
Selon la théorie des « causes fondamentales de maladie », les connaissances en matière de santé sont socialement déterminées (Link et Phelan, 1995). Appliquer cette théorie à des questions de nutrition revient à supposer que la formation des connaissances nutritionnelles est influencée par la position socioéconomique de l'individu qui peut, par ce biais, affecter les comportements alimentaires. De même, le rôle du SES ainsi que la fonction sociale de la nourriture ont été mis en avant pour expliquer les préférences alimentaires (Fieldhouse, 1986 ; Beardsworth et Keil, 1998 ; Turrell, 1998). Bourdieu (1984) montre par exemple que le goût est socialement déterminé, et que les consommations alimentaires peuvent être un moyen pour les catégories supérieures de se distinguer des catégories populaires.

Dans cette optique, nous nous proposons d'étudier l'influence de l'appartenance à une classe sociale sur les connaissances alimentaires et les préférences alimentaires. Pour mener à bien cette recherche future, nous réutiliserons la base de données CHNS, qui dispose d'un module contenant dix questions nutritionnelles et cinq questions sur les préférences alimentaires. A partir de ces items, nous pouvons construire des scores, qui une fois agrégés nous permettront d'obtenir un indicateur de connaissances nutritionnelles et un indicateur de préférences alimentaires. Nous réutiliserons également l'indicateur de classe sociale obtenu à partir de l'identification des classes moyennes chinoises sur la base du revenu et de variables d'emploi et d'éducation (quatrième et cinquième chapitre). En outre, nous tenterons de tenir compte de la non indépendance des processus de formation des connaissances nutritionnelles et des préférences alimentaires en ayant recours aux techniques de régressions multivariées.

A travers ce prolongement de recherche, qui est encore à un stade préliminaire, nous espérons pouvoir approfondir l'étude de la spécificité de la classe moyenne chinoise, en montrant qu'elle véhicule des valeurs et des connaissances spécifiques en matière d'alimentation et de nutrition.
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# Annexes

## Annexes de l'introduction

<table><tr><td>Annexe 0.1 : Les divisions administratives de la Chine</td><td>202</td></tr><tr><td>Annexe 0.2 : Les provinces chinoises</td><td>203</td></tr><tr><td>Annexe 0.3 : Carte de l'ouverture graduelle du territoire chinois</td><td>204</td></tr><tr><td>Annexe 0.4 : Evolution du PIB de la Chine entre 1980 et 2010</td><td>205</td></tr><tr><td>Annexe 0.5 : Evolution du PIB par habitant de la Chine entre 1980 et 2010</td><td>205</td></tr><tr><td>Annexe 0.6 : Part de chaque province dans le commerce extérieur chinois et dans les flux d'IDE reçus par le pays en 2009 (% du total)</td><td>206</td></tr><tr><td>Annexe 0.7 : Contribution de chaque province chinoise au PIB national en 2009 (%)</td><td>207</td></tr><tr><td>Annexe 0.8 : Evolution de l'écart de revenu entre résidents urbains et ruraux de 1978 à 2011</td><td>207</td></tr><tr><td>Annexe 0.9 : PIB par tête et revenu moyen par habitant en zones rurales et urbaines dans les provinces chinoises en 2010 (en yuans)</td><td>208</td></tr></table>

## Annexes du chapitre 1

<table><tr><td>Annexe 1.1 : Répartition des différentes provinces chinoises dans les quatre grands ensembles régionaux (Est, Nord-est, Centre, Ouest)</td><td>209</td></tr><tr><td>Annexe 1.2 : PIB par habitant des provinces chinoises en 1995 (en yuans)</td><td>210</td></tr><tr><td>Annexe 1.3 : PIB par habitant des provinces chinoises en 2009 (en yuans)</td><td>210</td></tr></table>

## Annexe du chapitre 2

<table><tr><td>Annexe 2.1 : Résultats de l'estimation du modèle de croissance 3 à partir des différentes matrices de pondérations spatiales</td><td>211</td></tr></table>

## Annexes du chapitre 3

<table><tr><td>Appendix 3.1 : DER polarization indices for different values of parameter α.</td><td>212</td></tr><tr><td>Appendix 3.2 : DER index decomposition by income components (α = 0.5), all households</td><td>213</td></tr></table>

## Annexes du chapitre 5

<table><tr><td>Appendix 5.1 : Descriptive statistics</td><td>214</td></tr><tr><td>Appendix 5.2 : Body weight and social classes (whole sample, women, and men urban adults, 2009)</td><td>214</td></tr><tr><td>Appendix 5.3 : Marginal effects for overweight and obesity regressions (whole sample, women and men urban adults, 2009)</td><td>215</td></tr></table>
# Annexes de l'introduction

## Annexe 0.1 : Les divisions administratives de la Chine

Selon la Constitution de la République Populaire de Chine de 1982, le pays possède officiellement trois niveaux administratifs : la province, le district, et le canton. Dans la pratique, la Chine utilise également deux niveaux supplémentaires : la préfecture et la commune. Ces différents niveaux administratifs se hiérarchisent de la façon suivante (par ordre décroissant d'importance) :

* **Le niveau provincial¹**

Ce niveau relève directement de l'autorité centrale. Il est composé de 33 unités régionales :

* **22 provinces** (Anhui, Fujian, Gansu, Guangdong, Guizhou, Hainan, Hebei, Heilongjiang, Henan, Hubei, Hunan, Jiangsu, Jiangxi, Jilin, Liaoning, Qinghai, Shaanxi, Shandong, Shanxi, Sichuan, Yunnan, Zhejiang);

* **5 régions autonomes** (Guangxi, Mongolie intérieure, Ningxia, Tibet, Xinjiang);

* **4 municipalités** (Beijing (ou Pékin), Chongqing, Shanghai, Tianjin);

* **2 régions administratives spéciales** (Hong Kong et Macao).

* **Le niveau préfectoral**

Ce niveau comprend les préfectures, les préfectures autonomes, les villes-préfectures et les ligues.

* **Le niveau districtal**

Ce niveau est composé des districts, des districts autonomes, des viles-districts, des bannières et des bannières autonomes.

* **Le niveau cantonal**

Ce niveau comprend les cantons, les cantons ethniques et les bourgs. Les cantons et bourgs constituent l'unité administrative de base de la Chine.

* **Le niveau communal**

Le dernier niveau administratif correspond aux villages et communautés résidentielles.

Note : (1) Au cours de ce travail de thèse, nous employons le terme « province » pour désigner indifféremment les 22 provinces, les 5 régions autonomes et les 4 municipalités (en excluant les 2 régions administratives spéciales).
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Annexe 0.2 : Les provinces chinoises</figcaption></figure>

Source : d-maps.com
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Annexe 0.3 : Carte de l'ouverture graduelle du territoire chinois</figcaption></figure>

Source : Luo (2003), repris dans Catin et Van Huffel (2004: 812).
Annexe 0.4 : Evolution du PIB de la Chine entre 1980 et 2010

<table><thead><tr><th>Année</th><th>PIB en milliards de $ PPA</th><th>Taux de croissance du PIB (en %)</th><th>Année</th><th>PIB en milliards de $ PPA</th><th>Taux de croissance du PIB (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1980</td><td>514,118</td><td>7,80</td><td>1996</td><td>2450,76</td><td>10,00</td></tr><tr><td>1981</td><td>540,852</td><td>5,20</td><td>1997</td><td>2678,68</td><td>9,30</td></tr><tr><td>1982</td><td>590,07</td><td>9,10</td><td>1998</td><td>2887,61</td><td>7,80</td></tr><tr><td>1983</td><td>654,388</td><td>10,90</td><td>1999</td><td>3107,07</td><td>7,60</td></tr><tr><td>1984</td><td>753,855</td><td>15,20</td><td>2000</td><td>3368,07</td><td>8,40</td></tr><tr><td>1985</td><td>855,625</td><td>13,50</td><td>2001</td><td>3647,62</td><td>8,30</td></tr><tr><td>1986</td><td>930,92</td><td>8,80</td><td>2002</td><td>3979,55</td><td>9,10</td></tr><tr><td>1987</td><td>1038,91</td><td>11,60</td><td>2003</td><td>4377,5</td><td>10,00</td></tr><tr><td>1988</td><td>1156,3</td><td>11,30</td><td>2004</td><td>4819,63</td><td>10,10</td></tr><tr><td>1989</td><td>1203,71</td><td>4,10</td><td>2005</td><td>5364,25</td><td>11,30</td></tr><tr><td>1990</td><td>1249,45</td><td>3,80</td><td>2006</td><td>6045,51</td><td>12,70</td></tr><tr><td>1991</td><td>1364,4</td><td>9,20</td><td>2007</td><td>6903,97</td><td>14,20</td></tr><tr><td>1992</td><td>1558,15</td><td>14,20</td><td>2008</td><td>7566,75</td><td>9,60</td></tr><tr><td>1993</td><td>1776,29</td><td>14,00</td><td>2009</td><td>8262,9</td><td>9,20</td></tr><tr><td>1994</td><td>2008,98</td><td>13,10</td><td>2010</td><td>9122,24</td><td>10,40</td></tr><tr><td>1995</td><td>2227,96</td><td>10,90</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Banque Mondiale.

Notes : Le PIB en PPA est exprimé en $ de 2000.

Annexe 0.5 : Evolution du PIB par habitant de la Chine entre 1980 et 2010

<table><thead><tr><th>Année</th><th>PIB par habitant en $ PPA</th><th>Taux de croissance du PIB par habitant (en %)</th><th>Année</th><th>PIB par habitant en $ PPA</th><th>Taux de croissance du PIB par habitant (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1980</td><td>524</td><td>6,46</td><td>1996</td><td>2013</td><td>8,85</td></tr><tr><td>1981</td><td>544</td><td>3,86</td><td>1997</td><td>2178</td><td>8,19</td></tr><tr><td>1982</td><td>585</td><td>7,51</td><td>1998</td><td>2325</td><td>6,77</td></tr><tr><td>1983</td><td>639</td><td>9,31</td><td>1999</td><td>2480</td><td>6,67</td></tr><tr><td>1984</td><td>727</td><td>13,70</td><td>2000</td><td>2667</td><td>7,55</td></tr><tr><td>1985</td><td>814</td><td>11,96</td><td>2001</td><td>2868</td><td>7,52</td></tr><tr><td>1986</td><td>873</td><td>7,19</td><td>2002</td><td>3108</td><td>8,37</td></tr><tr><td>1987</td><td>958</td><td>9,82</td><td>2003</td><td>3398</td><td>9,32</td></tr><tr><td>1988</td><td>1050</td><td>9,52</td><td>2004</td><td>3719</td><td>9,45</td></tr><tr><td>1989</td><td>1076</td><td>2,52</td><td>2005</td><td>4115</td><td>10,65</td></tr><tr><td>1990</td><td>1101</td><td>2,29</td><td>2006</td><td>4611</td><td>12,07</td></tr><tr><td>1991</td><td>1186</td><td>7,72</td><td>2007</td><td>5239</td><td>13,61</td></tr><tr><td>1992</td><td>1338</td><td>12,81</td><td>2008</td><td>5712</td><td>9,04</td></tr><tr><td>1993</td><td>1507</td><td>12,70</td><td>2009</td><td>6206</td><td>8,65</td></tr><tr><td>1994</td><td>1686</td><td>11,83</td><td>2010</td><td>6816</td><td>9,87</td></tr><tr><td>1995</td><td>1849</td><td>9,70</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Banque Mondiale.

Notes : Le PIB par habitant en PPA est exprimé en $ de 2000.
Annexe 0.6 : Part de chaque province dans le commerce extérieur chinois et dans les flux d'IDE reçus par le pays en 2009 (% du total)

<table><thead><tr><th></th><th>Exportations</th><th>Importations</th><th>IDE</th><th></th><th>Exportations</th><th>Importations</th><th>IDE</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Est</strong></td><td><strong>88,30</strong></td><td><strong>88,08</strong></td><td><strong>77,89</strong></td><td><strong>Ouest</strong></td><td><strong>4,33</strong></td><td><strong>3,94</strong></td><td><strong>7,34</strong></td></tr><tr><td>Guangdong</td><td>29,87</td><td>25,07</td><td>16,39</td><td>Sichuan</td><td>1,18</td><td>0,99</td><td>1,92</td></tr><tr><td>Jiangsu</td><td>16,58</td><td>13,87</td><td>18,49</td><td>Xinjiang</td><td>0,91</td><td>0,30</td><td>0,20</td></tr><tr><td>Shanghai</td><td>11,80</td><td>13,51</td><td>12,83</td><td>Guangxi</td><td>0,70</td><td>0,58</td><td>1,13</td></tr><tr><td>Zhejiang</td><td>11,07</td><td>5,44</td><td>6,82</td><td>Yunnan</td><td>0,38</td><td>0,35</td><td>0,66</td></tr><tr><td>Shandong</td><td>6,62</td><td>5,92</td><td>4,66</td><td>Chongqing</td><td>0,36</td><td>0,34</td><td>1,16</td></tr><tr><td>Fujian</td><td>4,44</td><td>2,62</td><td>4,89</td><td>Shaanxi</td><td>0,33</td><td>0,44</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Beijing</td><td>4,03</td><td>16,54</td><td>4,44</td><td>Mongolie int.</td><td>0,19</td><td>0,44</td><td>0,99</td></tr><tr><td>Tianjin</td><td>2,49</td><td>3,37</td><td>4,07</td><td>Guizhou</td><td>0,11</td><td>0,09</td><td>0,15</td></tr><tr><td>Hebei</td><td>1,31</td><td>1,39</td><td>1,54</td><td>Ningxia</td><td>0,06</td><td>0,05</td><td>0,11</td></tr><tr><td>Hainan</td><td>0,11</td><td>0,36</td><td>3,76</td><td>Gansu</td><td>0,06</td><td>0,31</td><td>0,20</td></tr><tr><td><strong>Centre</strong></td><td><strong>3,49</strong></td><td><strong>3,58</strong></td><td><strong>7,73</strong></td><td>Tibet</td><td>0,03</td><td>0,00</td><td>0,03</td></tr><tr><td>Hubei</td><td>0,83</td><td>0,72</td><td>1,57</td><td>Qinghai</td><td>0,02</td><td>0,03</td><td>0,12</td></tr><tr><td>Anhui</td><td>0,74</td><td>0,68</td><td>1,16</td><td><strong>Nord-Est</strong></td><td><strong>3,88</strong></td><td><strong>4,40</strong></td><td><strong>7,04</strong></td></tr><tr><td>Jiangxi</td><td>0,61</td><td>0,54</td><td>1,54</td><td>Liaoning</td><td>2,78</td><td>2,93</td><td>5,49</td></tr><tr><td>Henan</td><td>0,61</td><td>0,61</td><td>1,44</td><td>Heilongjiang</td><td>0,84</td><td>0,61</td><td>0,75</td></tr><tr><td>Hunan</td><td>0,46</td><td>0,46</td><td>1,16</td><td>Jilin</td><td>0,26</td><td>0,86</td><td>0,80</td></tr><tr><td>Shanxi</td><td>0,24</td><td>0,57</td><td>0,85</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Calculs de l'auteur, à partir des données issues de China Statistical Yearbook (2010).
Annexe 0.7 : Contribution de chaque province chinoise au PIB national en 2009 (%)

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Source : réalisation de l'auteur à partir des données *China Statistical Yearbook* (2010).

Notes : discrétisation par quartiles avec isolement des queues de la distribution par définition de deux classes extrêmes supplémentaires.

Annexe 0.8 : Evolution de l'écart de revenu entre résidents urbains et ruraux de 1978 à 2011

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Source : Communiqué de presse du *National Bureau of Statistics of China* du 30 janvier 2012, utilisant les données de China Statistical Yearbook.

Disponible sur : http://www.stats.gov.cn/english/pressrelease/t20120130_402787464.htm.

Notes : Le ratio urbain/rural est calculé à partir du rapport entre le revenu disponible par tête en zone urbaine sur le revenu net par tête en zone rurale.
Annexe 0.9 : PIB par tête et revenu moyen par habitant en zones rurales et urbaines dans les provinces chinoises en 2010 (en yuans)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Province</th><th rowspan="2">PIB par tête</th><th colspan="2">Revenu moyen par habitant</th><th rowspan="2">Ratio urbain /rural</th></tr><tr><th>Rural</th><th>Urbain</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Côte</td><td>Shanghai</td><td>76074</td><td>13978</td><td>31838</td><td>2,28</td></tr><tr><td>Beijing</td><td>75943</td><td>13262</td><td>29073</td><td>2,19</td></tr><tr><td>Tianjin</td><td>72994</td><td>10075</td><td>24293</td><td>2,41</td></tr><tr><td>Jiangsu</td><td>52840</td><td>9118</td><td>22944</td><td>2,52</td></tr><tr><td>Zhejiang</td><td>51711</td><td>11303</td><td>27359</td><td>2,42</td></tr><tr><td>Guangdong</td><td>44736</td><td>7890</td><td>23898</td><td>3,03</td></tr><tr><td>Shandong</td><td>41106</td><td>6990</td><td>19946</td><td>2,85</td></tr><tr><td>Fujian</td><td>40025</td><td>7427</td><td>21781</td><td>2,93</td></tr><tr><td>Hebei</td><td>28668</td><td>5958</td><td>16263</td><td>2,73</td></tr><tr><td>Hainan</td><td>23831</td><td>5275</td><td>15581</td><td>2,95</td></tr><tr><td rowspan="3">Nord-Est</td><td>Liaoning</td><td>42355</td><td>6908</td><td>17713</td><td>2,56</td></tr><tr><td>Jilin</td><td>31599</td><td>6237</td><td>15411</td><td>2,47</td></tr><tr><td>Heilongjiang</td><td>27076</td><td>6211</td><td>13857</td><td>2,23</td></tr><tr><td rowspan="6">Centre</td><td>Shanxi</td><td>26283</td><td>4736</td><td>15648</td><td>3,3</td></tr><tr><td>Hubei</td><td>27906</td><td>5832</td><td>16058</td><td>2,75</td></tr><tr><td>Hunan</td><td>24719</td><td>5622</td><td>16566</td><td>2,95</td></tr><tr><td>Henan</td><td>24446</td><td>5524</td><td>15930</td><td>2,88</td></tr><tr><td>Jiangxi</td><td>21253</td><td>5789</td><td>15481</td><td>2,67</td></tr><tr><td>Anhui</td><td>20888</td><td>5285</td><td>15788</td><td>2,99</td></tr><tr><td rowspan="15">Ouest</td><td>Mongolie intérieure</td><td>47347</td><td>5530</td><td>17698</td><td>3,2</td></tr><tr><td>Chongqing</td><td>27596</td><td>5277</td><td>17532</td><td>3,32</td></tr><tr><td>Shaanxi</td><td>27133</td><td>4105</td><td>15695</td><td>3,82</td></tr><tr><td>Ningxia</td><td>26860</td><td>4675</td><td>15344</td><td>3,28</td></tr><tr><td>Xinjiang</td><td>25034</td><td>4643</td><td>13644</td><td>2,94</td></tr><tr><td>Qinghai</td><td>24115</td><td>3863</td><td>13855</td><td>3,59</td></tr><tr><td>Sichuan</td><td>21182</td><td>5087</td><td>15461</td><td>3,04</td></tr><tr><td>Guangxi</td><td>20219</td><td>4543</td><td>17064</td><td>3,76</td></tr><tr><td>Tibet</td><td>17319</td><td>4139</td><td>14980</td><td>3,62</td></tr><tr><td>Gansu</td><td>16113</td><td>3425</td><td>13189</td><td>3,85</td></tr><tr><td>Yunnan</td><td>15752</td><td>3952</td><td>16065</td><td>4,06</td></tr><tr><td>Guizhou</td><td>13119</td><td>3472</td><td>14143</td><td>4,07</td></tr><tr><td>Moyenne nationale</td><td>30015</td><td>5919</td><td>19109</td><td>3,23</td></tr></tbody></table>

Source: China Statistical Yearbook (2011).
# Annexes du chapitre 1

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Annexe 1.1 : Répartition des différentes provinces chinoises dans les quatre grands ensembles régionaux (Est, Nord-est, Centre, Ouest)¹</figcaption></figure>

Source : Réalisée par l'auteur à partir du logiciel CoucouCarto.

Note : (1) Le regroupement des trente et unes provinces chinoises en quatre grands blocs régionaux reprend la division utilisée par les autorités chinoises depuis le 11ème Plan Quinquennal (2006-2010).
Annexe 1.2 : PIB par habitant des provinces chinoises en 1995 (en yuans)

<table><thead><tr><th>Côte</th><th>Nord-Est</th><th>Centre</th><th>Ouest</th></tr></thead><tbody><tr><td>Shanghai</td><td>Liaoning</td><td>Hubei</td><td>Mongolie intérieure</td><td>3013</td></tr><tr><td>Beijing</td><td>Jilin</td><td>Shanxi</td><td>Chongqing</td><td></td></tr><tr><td>Tianjin</td><td>Heilongjiang</td><td>Hunan</td><td>Shaanxi</td><td>2344</td></tr><tr><td>Jiangsu</td><td></td><td>Henan</td><td>Ningxia</td><td>2685</td></tr><tr><td>Zhejiang</td><td></td><td>Jiangxi</td><td>Xinjiang</td><td>3953</td></tr><tr><td>Guangdong</td><td></td><td>Anhui</td><td>Qinghai</td><td>2910</td></tr><tr><td>Shandong</td><td></td><td></td><td>Sichuan</td><td>2516</td></tr><tr><td>Fujian</td><td></td><td></td><td>Guangxi</td><td>2772</td></tr><tr><td>Hebei</td><td></td><td></td><td>Tibet</td><td>1984</td></tr><tr><td>Hainan</td><td></td><td></td><td>Yunnan</td><td>2490</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>Gansu</td><td>1925</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>Guizhou</td><td>1553</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="4"><strong>National average</strong></td><td>5046</td></tr></tfoot></table>

Source: China Statistical Yearbook (1996).

Annexe 1.3 : PIB par habitant des provinces chinoises en 2009 (en yuans)

<table><thead><tr><th>Côte</th><th>Nord-Est</th><th>Centre</th><th>Ouest</th></tr></thead><tbody><tr><td>Shanghai</td><td>Liaoning</td><td>Hubei</td><td>Mongolie intérieure</td><td>40282</td></tr><tr><td>Beijing</td><td>Jilin</td><td>Shanxi</td><td>Chongqing</td><td>22920</td></tr><tr><td>Tianjin</td><td>Heilongjiang</td><td>Hunan</td><td>Shaanxi</td><td>21688</td></tr><tr><td>Jiangsu</td><td></td><td>Henan</td><td>Ningxia</td><td>21777</td></tr><tr><td>Zhejiang</td><td></td><td>Jiangxi</td><td>Xinjiang</td><td>19942</td></tr><tr><td>Guangdong</td><td></td><td>Anhui</td><td>Qinghai</td><td>19454</td></tr><tr><td>Shandong</td><td></td><td></td><td>Sichuan</td><td>17339</td></tr><tr><td>Fujian</td><td></td><td></td><td>Guangxi</td><td>16045</td></tr><tr><td>Hebei</td><td></td><td></td><td>Tibet</td><td>15295</td></tr><tr><td>Hainan</td><td></td><td></td><td>Yunnan</td><td>13539</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>Gansu</td><td>12872</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>Guizhou</td><td>10309</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="4"><strong>National average</strong></td><td>25550</td></tr></tfoot></table>

Source: China Statistical Yearbook (2010).
# Annexe du chapitre 2

<table><caption>## Annexe 2.1 : Résultats de l'estimation du modèle de croissance 3 à partir des différentes matrices de pondérations spatiales¹</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Effets fixes<sup>2</sup></th><th>W<sub>1</sub><br>d<sub>1</sub>=1300</th><th>W<sub>2</sub><br>d<sub>2</sub>=1840</th><th>W<sub>3</sub><br>d<sub>3</sub>=3850</th></tr></thead><tbody><tr><td>lnY<sub>i,0</sub></td><td>-0,0304<br>(-1,49)</td><td>-0,0173**<br>(-2,52)</td><td>-0,0182***<br>(-2,66)</td><td><strong>-0,0187***</strong><br>(-2,70)</td></tr><tr><td>ln POP</td><td>-0,3055**<br>(-2,63)</td><td>-0,1151*<br>(-1,94)</td><td>-0,1296**<br>(-2,19)</td><td><strong>-0,1527***</strong><br>(-2,56)</td></tr><tr><td>ln INV</td><td>0,0483**<br>-2,43</td><td>0,0581***<br>-4,3</td><td>0,0608***<br>-4,52</td><td><strong>0,0599***</strong><br>-4,42</td></tr><tr><td>ln EDU</td><td>0,0625***<br>-4,51</td><td>0,0075<br>-1,06</td><td>0,0059<br>-0,83</td><td><strong>0,0051</strong><br>-0,72</td></tr><tr><td>ln DP</td><td>-0,0856**<br>(-2,70)</td><td>-0,021***<br>(-2,60)</td><td>-0,02214***<br>(-278)</td><td><strong>-0,0215***</strong><br>(-2,68)</td></tr><tr><td>constante</td><td>-0,3175<br>(-0,70)</td><td>-0,0982<br>(-0,50)</td><td>-0,1468<br>(-0,74)</td><td><strong>-0,2148</strong><br>(-1,08)</td></tr><tr><td>Spat.aut (ρ)</td><td>--</td><td>0,6790***<br>-8,51</td><td>0,7330***<br>-9,68</td><td><strong>0,7539***</strong><br>-10,26</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>Within</td><td>0,5734</td><td>0,5759</td><td><strong>0,5696</strong></td></tr><tr><td>Adj. R<sup>2</sup></td><td>0,5757</td><td>0,5549</td><td>0,5575</td><td><strong>0,5509</strong></td></tr><tr><td>Log-lik.</td><td>323,0825</td><td>307,1913</td><td>308,1501</td><td><strong>307,3758</strong></td></tr><tr><td>AIC</td><td>-634,1651</td><td>-600,3826</td><td>-602,3002</td><td><strong>-600,7516</strong></td></tr><tr><td>BIC</td><td>-616,3047</td><td>-579,5455</td><td>-581,4631</td><td><strong>-579,9145</strong></td></tr></tbody></table>

Source : Calculs de l'auteur, à partir de China Statistical Yearbook (1996-2010).

Notes : (1) Estimations par la méthode du maximum de vraisemblance du modèle à variable dépendante spatialement décalée. Niveau de significativité statistique: 1 % ***, 5 % **, et 10 % *. z-statistiques entre parenthèses. (2) Estimation du modèle à effets fixes avec écarts-types robustes.
# Annexes du chapitre 3

## Appendix 3.1 : DER polarization indices for different values of parameter $\alpha$.

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">DER α = 0.25</th><th colspan="4">DER α = 0.75</th></tr><tr><th>Total</th><th>Alienation</th><th>Identification</th><th>Correlation</th><th>Total</th><th>Alienation</th><th>Identification</th><th>Correlation</th></tr></thead><tbody><tr><td>1989</td><td>0.290</td><td>0.391</td><td>0.818</td><td>-0.095</td><td>0.194</td><td>0.391</td><td>0.589</td><td>-0.160</td></tr><tr><td>1991</td><td>0.281</td><td>0.372</td><td>0.820</td><td>-0.079</td><td>0.187</td><td>0.372</td><td>0.588</td><td>-0.145</td></tr><tr><td>1993</td><td>0.305</td><td>0.413</td><td>0.811</td><td>-0.091</td><td>0.200</td><td>0.413</td><td>0.580</td><td>-0.166</td></tr><tr><td>1997</td><td>0.297</td><td>0.401</td><td>0.812</td><td>-0.090</td><td>0.194</td><td>0.401</td><td>0.579</td><td>-0.164</td></tr><tr><td>2000</td><td>0.322</td><td>0.448</td><td>0.806</td><td>-0.108</td><td>0.207</td><td>0.448</td><td>0.567</td><td>-0.183</td></tr><tr><td>2004</td><td>0.344</td><td>0.483</td><td>0.801</td><td>-0.111</td><td>0.221</td><td>0.483</td><td>0.567</td><td>-0.193</td></tr><tr><td>2006</td><td>0.359</td><td>0.513</td><td>0.806</td><td>-0.132</td><td>0.240</td><td>0.513</td><td>0.593</td><td>-0.213</td></tr></tbody></table>

Source: CHNS.
<table><caption>Appendix 3.2 : DER index decomposition by income components (a = 0.5), all households</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">1989</th><th colspan="3">1997</th><th colspan="3">2006</th></tr><tr><th>Income share</th><th>Concentration index</th><th>Contribution to polarization</th><th>Income share</th><th>Concentration index</th><th>Contribution to polarization</th><th>Income share</th><th>Concentration index</th><th>Contribution to polarization</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Market income</strong></td><td><strong>0.74</strong></td><td><strong>0.218</strong></td><td><strong>0.70</strong></td><td><strong>0.80</strong></td><td><strong>0.234</strong></td><td><strong>0.80</strong></td><td><strong>0.66</strong></td><td><strong>0.271</strong></td><td><strong>0.63</strong></td></tr><tr><td>Agricultural income</td><td>0.30</td><td>0.090</td><td>0.11</td><td>0.26</td><td>0.099</td><td>0.11</td><td>0.16</td><td>0.107</td><td>0.06</td></tr><tr><td>Business income</td><td>0.06</td><td>0.268</td><td>0.08</td><td>0.14</td><td>0.272</td><td>0.17</td><td>0.10</td><td>0.275</td><td>0.10</td></tr><tr><td>Wages</td><td>0.38</td><td>0.311</td><td>0.51</td><td>0.40</td><td>0.307</td><td>0.52</td><td>0.40</td><td>0.335</td><td>0.47</td></tr><tr><td><strong>Social benefits</strong></td><td><strong>0.22</strong></td><td><strong>0.278</strong></td><td><strong>0.26</strong></td><td><strong>0.11</strong></td><td><strong>0.283</strong></td><td><strong>0.13</strong></td><td><strong>0.20</strong></td><td><strong>0.354</strong></td><td><strong>0.25</strong></td></tr><tr><td>Subsidies</td><td>0.18</td><td>0.271</td><td>0.21</td><td>0.04</td><td>0.311</td><td>0.05</td><td>0.02</td><td>0.364</td><td>0.03</td></tr><tr><td>Retirement</td><td>0.04</td><td>0.314</td><td>0.05</td><td>0.07</td><td>0.268</td><td>0.08</td><td>0.18</td><td>0.353</td><td>0.22</td></tr><tr><td><strong>Other income</strong></td><td><strong>0.04</strong></td><td><strong>0.228</strong></td><td><strong>0.04</strong></td><td><strong>0.09</strong></td><td><strong>0.181</strong></td><td><strong>0.07</strong></td><td><strong>0.14</strong></td><td><strong>0.246</strong></td><td><strong>0.12</strong></td></tr><tr><td><strong>DER index</strong></td><td></td><td><strong>0.232</strong></td><td></td><td></td><td><strong>0.235</strong></td><td></td><td></td><td><strong>0.283</strong></td><td></td></tr></tbody></table>

Source: CHNS.
# Annexes du chapitre 5

## Appendix 5.1 : Descriptive statistics

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">All adults</th><th colspan="2">Women</th><th colspan="2">Men</th></tr><tr><th>Mean</th><th>S.D.</th><th>Mean</th><th>S.D.</th><th>Mean</th><th>S.D.</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Body weight</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>BMI</td><td>23.65</td><td>3.45</td><td>23.43</td><td>3.51</td><td>23.91</td><td>3.36</td></tr><tr><td>Overweight (%)</td><td>43.8</td><td>0.50</td><td>40.2</td><td>0.49</td><td>47.9</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Obese (%)</td><td>10.0%</td><td>0.31</td><td>10.7</td><td>0.31</td><td>10.8</td><td>0.31</td></tr><tr><td><strong>SES</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Annual per capita household income (yuan)</td><td>14,263</td><td>16,522</td><td>13,813</td><td>15,378</td><td>14,770</td><td>17,713</td></tr><tr><td><strong>Control variables</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Age</td><td>52.36</td><td>15.49</td><td>52.42</td><td>15.47</td><td>52.30</td><td>15.51</td></tr><tr><td>Married (%)</td><td>89.3</td><td>0.31</td><td>86.7</td><td>0.34</td><td>92.1</td><td>0.27</td></tr><tr><td>Urbanization index</td><td>86.13</td><td>9.64</td><td>86.02</td><td>9.76</td><td>86.25</td><td>9.50</td></tr><tr><td>Daily time watching TV (minutes)</td><td>137.99</td><td>98.61</td><td>138.66</td><td>99.91</td><td>137.24</td><td>97.17</td></tr><tr><td>Active in surfing internet (%)</td><td>21.2</td><td>0.41</td><td>17.1</td><td>0.38</td><td>25.9</td><td>0.44</td></tr><tr><td>Alcohol consumption (%)</td><td>18.1</td><td>0.39</td><td>3.3</td><td>0.18</td><td>34.9</td><td>0.48</td></tr><tr><td>Smoking (%)</td><td>24.2</td><td>0.43</td><td>2.5</td><td>0.16</td><td>48.7</td><td>0.5</td></tr><tr><td>Nb. of obs. (%)</td><td>2841</td><td></td><td>1504</td><td>(52.94)</td><td>1337</td><td>(47.06)</td></tr></tbody></table>

Source: CHNS (2009).

## Appendix 5.2 : Body weight and social classes (whole sample, women, and men urban adults, 2009).

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">ALL ADULTS</th><th colspan="3">WOMEN</th><th colspan="3">MEN</th></tr><tr><th>BMI</th><th>Overweight (%)</th><th>Obese (%)</th><th>BMI</th><th>Overweight (%)</th><th>Obese (%)</th><th>BMI</th><th>Overweight (%)</th><th>Obese (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Poor</td><td>23.50<br>(3.51)</td><td>41<br>(0.49)</td><td>11<br>(0.31)</td><td>23.37<br>(3.53)</td><td>40<br>(0.49)</td><td>11<br>(0.31)</td><td>23.67<br>(3.47)</td><td>42<br>(0.49)</td><td>11<br>(0.31)</td></tr><tr><td>Middle Class</td><td>23.78<br>(3.40)</td><td>46<br>(0.50)</td><td>10<br>(0.31)</td><td>23.51<br>(3.52)</td><td>40<br>(0.49)</td><td>11<br>(0.31)</td><td>24.07<br>(3.24)</td><td>52<br>(0.50)</td><td>10<br>(0.30)</td></tr><tr><td>Elderly and inactive MC</td><td>24.00<br>(3.50)</td><td>48<br>(0.50)</td><td>12<br>(0.33)</td><td>23.99<br>(3.64)</td><td>46<br>(0.50)</td><td>14<br>(0.34)</td><td>24.01<br>(3.34)</td><td>51<br>(0.50)</td><td>10<br>(0.30)</td></tr><tr><td>Old middle class</td><td>23.84<br>(3.39)</td><td>46<br>(0.50)</td><td>10<br>(0.30)</td><td>23.67<br>(3.60)</td><td>43<br>(0.50)</td><td>9<br>(0.29)</td><td>24.02<br>(3.18)</td><td>49<br>(0.50)</td><td>11<br>(0.31)</td></tr><tr><td>Lower middle class</td><td>23.55<br>(3.56)</td><td>41<br>(0.49)</td><td>12<br>(0.33)</td><td>23.37<br>(3.80)</td><td>34<br>(0.48)</td><td>15<br>(0.36)</td><td>23.72<br>(3.33)</td><td>48<br>(0.50)</td><td>9<br>(0.29)</td></tr><tr><td>New middle class</td><td>23.41<br>(3.06)</td><td>42<br>(0.50)</td><td>7<br>(0.25)</td><td>22.49<br>(2.81)</td><td>29<br>(0.46)</td><td>3<br>(0.18)</td><td>24.37<br>(3.03)</td><td>57<br>(0.50)</td><td>11<br>(0.31)</td></tr><tr><td>Rich</td><td>23.79<br>(3.39)</td><td>49<br>(0.50)</td><td>11<br>(0.31)</td><td>23.10<br>(3.24)</td><td>39<br>(0.49)</td><td>8<br>(0.28)</td><td>24.44<br>(3.43)</td><td>58<br>(0.50)</td><td>14<br>(0.35)</td></tr></tbody></table>

Note: Standard deviation into brackets.

Source: CHNS (2009).
<table><caption>Appendix 5.3 : Marginal effects for overweight and obesity regressions (whole sample, women and men urban adults, 2009)¹</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">ALL ADULTS</th><th colspan="2">FEMALE</th><th colspan="2">MALE</th></tr><tr><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>Overweight</th><th>Obese</th><th>Overweight</th><th>Obese</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Income classes<sup>2</sup></strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Middle class</td><td>-0.2864</td><td><strong>-0.0657</strong></td><td>-0.3903</td><td>-0.0211</td><td>-0.4799</td><td><strong>-0.0750</strong></td></tr><tr><td>Rich</td><td>0.0287</td><td>0.0432</td><td>-0.2271</td><td>-0.0428</td><td>0.6047</td><td>0.0521</td></tr><tr><td><strong>Social classes<sup>2</sup></strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Elderly and inactive MC</td><td>-0.0765</td><td>-0.0112</td><td><strong>0.5322</strong></td><td><strong>0.0661</strong></td><td><strong>0.2074</strong></td><td>0.0284</td></tr><tr><td>Old middle class</td><td>-0.0340</td><td>0.0202</td><td>0.0916</td><td>-0.0021</td><td>0.0514</td><td>-0.0224</td></tr><tr><td>Lower middle class</td><td>-0.2443</td><td>0.0336</td><td>0.0530</td><td>0.0209</td><td>0.0207</td><td>-0.0154</td></tr><tr><td>New middle class</td><td>-0.2100</td><td><strong>-0.0484</strong></td><td><strong>-0.1668</strong></td><td><strong>-0.0515</strong></td><td><strong>0.1093</strong></td><td><strong>-0.0391</strong></td></tr><tr><td>Rich</td><td>0.1996</td><td>-0.0206</td><td>0.0360</td><td>0.0020</td><td>0.1291</td><td>-0.0107</td></tr></tbody></table>

Notes: (1) Marginal effects account for the change in the conditional probability of being overweight/obese for a infinitesimal or discrete change (respectively) in each continuous or dichotomous independent variable; Bold characters denote the fact that the coefficient associated to the variable is statistically significant (at least at 10%). (2) Reference group = Poor.

Source: CHNS (2009).
Table des matières

<table><tr><td>SOMMAIRE</td><td>4</td></tr><tr><td>INTRODUCTION GENERALE</td><td>5</td></tr><tr><td>1. LE PROCESSUS D'EMERGENCE DE LA CHINE : GRANDES CARACTERISTIQUES</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1. Deng Xiaoping et le gaige kaifang : l'ère des réformes et de l'ouverture</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1.1. Les réformes du secteur agricole et du secteur rural</td><td>8</td></tr><tr><td>1.1.2. Extension de la réforme aux villes et restructuration des entreprises étatiques</td><td>11</td></tr><tr><td>1.1.3. La décentralisation fiscale</td><td>12</td></tr><tr><td>1.1.4. L'ouverture graduelle du territoire sur l'extérieur</td><td>14</td></tr><tr><td>1.2. Une industrialisation rapide favorisée par la politique de la porte ouverte</td><td>17</td></tr><tr><td>1.3. L'émergence de la Chine comme puissance économique internationale</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3.1. La montée en puissance de la Chine dans les échanges internationaux</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3.2. Des performances économiques spectaculaires</td><td>22</td></tr><tr><td>1.3.3. La hausse considérable du niveau de vie moyen des Chinois</td><td>22</td></tr><tr><td>2. L'INEGALE REPARTITION DES FRUITS DE LA CROISSANCE</td><td>23</td></tr><tr><td>2.1. Une stratégie de croissance spatialement déséquilibrée</td><td>23</td></tr><tr><td>2.1.1. La Chine côtière, lieu privilégié de l'ouverture du pays sur le monde</td><td>24</td></tr><tr><td>2.1.2. Les provinces côtières, moteur de la croissance chinoise</td><td>25</td></tr><tr><td>2.2. Les inégalités spatiales</td><td>26</td></tr><tr><td>2.2.1. Le creusement du fossé urbain/rural</td><td>26</td></tr><tr><td>2.2.2. La hausse des disparités interprovinciales</td><td>28</td></tr><tr><td>2.3. Les inégalités sociales</td><td>29</td></tr></table>
<table><tr><td>2.3.1. Une hausse des inégalités inhérente au processus d'émergence de la Chine?</td><td>30</td></tr><tr><td>2.3.2. Evolution de la stratification sociale</td><td>31</td></tr><tr><td>2.4. Vers le rééquilibrage de la croissance et la construction d'une société harmonieuse (hexie shehui)</td><td>33</td></tr><tr><td>2.4.1. La mise en place de politiques de rééquilibrage régional</td><td>33</td></tr><tr><td>2.4.2. Le projet de construction d'une « société harmonieuse »</td><td>35</td></tr><tr><td>2.4.3. Vers le xiaokang shehui : l'émergence d'une « société de moyenne aisance » ?</td><td>35</td></tr><tr><td>3. ÉNJEUX ET STRUCTURE DE LA THESE</td><td>37</td></tr></table>

## CHAPITRE 1

### INEGALITES REGIONALES ET REPARTITION SPATIALE DE LA RICHESSE EN CHINE

<table><tr><td>INTRODUCTION</td><td>41</td></tr><tr><td>1. LES INEGALITES REGIONALES DE REVENU DANS LA CHINE DE L'EMERGENCE</td><td>43</td></tr><tr><td>1.1. Evaluation des inégalités régionales : données et méthodologie</td><td>43</td></tr><tr><td>1.1.1. Considérations générales et données</td><td>43</td></tr><tr><td>1.1.2. Mesure et décomposition des inégalités provinciales de revenu</td><td>44</td></tr><tr><td>1.2. Evolution récente des inégalités de PIB par habitant entre provinces chinoises : 1995-2009</td><td>45</td></tr><tr><td>1.2.1. Au niveau national</td><td>46</td></tr><tr><td>1.2.2. Décomposition intra-régionale</td><td>47</td></tr><tr><td>2. EVOLUTION DE LA CONCENTRATION SPATIALE DE LA RICHESSE SUR LE TERRITOIRE CHINOIS</td><td>50</td></tr><tr><td>2.1. Détection de l'autocorrélation spatiale au niveau global</td><td>51</td></tr><tr><td>2.2. Analyse de l'autocorrélation spatiale locale</td><td>53</td></tr><tr><td>2.2.1. Le diagramme de Moran</td><td>53</td></tr><tr><td>2.2.2. La significativité des regroupements spatiaux au niveau local</td><td>58</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>63</td></tr></table>
<table><tr><td>4.3. Impact de la prise en compte des interactions spatiales sur le processus de convergence</td><td>86</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>87</td></tr></table>

CHAPTER 3

<table><tr><td>AN ANALYSIS OF INCOME POLARIZATION IN RURAL AND URBAN CHINA</td><td>90</td></tr><tr><td>INTRODUCTION</td><td>90</td></tr><tr><td>1. CONCEPTS AND METHODS</td><td>92</td></tr><tr><td>1.1. Kernel density</td><td>92</td></tr><tr><td>1.2. The concept of polarization</td><td>93</td></tr><tr><td>1.3. Polarization indices</td><td>94</td></tr><tr><td>1.3.1. Wolfson index</td><td>94</td></tr><tr><td>1.3.2. Esteban-Gradin-Ray index</td><td>95</td></tr><tr><td>1.3.3. Duclos-Esteban-Ray index</td><td>96</td></tr><tr><td>1.4. Decomposing the DER index</td><td>97</td></tr><tr><td>1.4.1. Decomposition by groups</td><td>97</td></tr><tr><td>1.4.2. Decomposition by income components</td><td>98</td></tr><tr><td>2. DATA</td><td>99</td></tr><tr><td>3. EXTENT AND EVOLUTION OF INCOME POLARIZATION</td><td>101</td></tr><tr><td>3.1. Overall inequality and polarization</td><td>101</td></tr><tr><td>3.2. Decomposition by group</td><td>103</td></tr><tr><td>3.3. Rural and urban income polarization</td><td>105</td></tr><tr><td>4. THE SOURCES OF INCOME POLARIZATION</td><td>108</td></tr><tr><td>4.1. Rural areas</td><td>109</td></tr><tr><td>4.2. Urban areas</td><td>113</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>116</td></tr></table>
<table><tr><td>3.2. The heterogeneity of the Chinese urban middle class</td><td>156</td></tr><tr><td>4. SOCIAL CLASS AND BODY WEIGHT</td><td>158</td></tr><tr><td>4.1. Econometric framework</td><td>158</td></tr><tr><td>4.2. The influence of income classes on body weight</td><td>159</td></tr><tr><td>4.3. A focus on the particular characteristics of the Chinese middle classes in relation to body weight</td><td>162</td></tr><tr><td>4.3.1. Elderly and inactive middle class</td><td>163</td></tr><tr><td>4.3.2. Old middle class</td><td>163</td></tr><tr><td>4.3.3. Lower middle class</td><td>164</td></tr><tr><td>4.3.4. New middle class</td><td>164</td></tr><tr><td>CONCLUSION</td><td>167</td></tr><tr><td>CONCLUSION GENERALE</td><td>169</td></tr><tr><td>BIBLIOGRAPHIE</td><td>181</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>201</td></tr><tr><td>TABLE DES MATIERES</td><td>216</td></tr><tr><td>LISTE DES TABLEAUX</td><td>222</td></tr><tr><td>LISTE DES FIGURES</td><td>224</td></tr><tr><td>LISTE DES ACRONYMES</td><td>225</td></tr></table>
# Liste des tableaux

## Tableaux du chapitre 1

Tableau 1.1 : Décomposition de l'indice de Theil des inégalités de PIB réel par habitant¹ sur la base des quatre grands groupes de provinces chinoises de 1995 à 2009.................................................................................. 47

Tableau 1.2 : Statistiques I de Moran pour le PIB par habitant en logarithmes des provinces chinoises en 1995 et 2009.................................................................................................................................................. 52

Tableau 1.3 : Répartition des différents types d'association spatiale des provinces chinoises dans le diagramme de Moran en 1995 et 2009 .................................................................................................................................................. 54

Tableau 1.4 : Significativité des statistiques I de Moran locales pour le PIB par habitant en logarithmes des 29 provinces chinoises en 1995 et 2009.................................................................................................................................................. 59

## Tableaux du chapitre 2

Tableau 2.1 : Résultats du test I de Moran adapté aux résidus de la régression des quatre modèles de croissance par MCO selon les différentes matrices pondérations spatiales.................................................................................. 81

Tableau 2.2 : Résultats des tests du multiplicateur de Lagrange sur chaque modèle économétrique à partir de la matrice de pondérations spatiales $W_3$.................................................................................................................................................. 82

Tableau 2.3 : Résultats des estimations des différentes spécifications du modèle de croissance régionale à partir de la matrice de pondérations spatiales $W_3$.................................................................................................................................................. 84

## Tableaux du chapitre 3

Table 3.1 : Key figures on annual per capita household income (Yuan, 2006 prices).................................................. 100

Table 3.2 : Inequality and polarization indices, all households .................................................................................. 101

Table 3.3 : Inequality and polarization indices decomposition by groups (rural-urban). Relative contributions of within-group and between-group components.................................................................................................................. 104

Table 3.4 : Inequality and polarization indices, rural households .................................................................................. 105

Table 3.5 : Inequality and polarization indices, urban households.................................................................................. 105

Table 3.6 : DER index decomposition by income components ($\alpha$ = 0.5), rural households ........................................ 112

Table 3.7 : DER index decomposition by income components ($\alpha$ = 0.5), urban households........................................ 115
## Tableaux du chapitre 4

Table 4.1 : Comparison of different criteria for defining the middle income class (urban households, 2009)... 131

Table 4.2 : Characteristics (classification variables) of “poor”, “middle-class” [10,000 yuan ; 95th percentile] and “rich” (urban households, 2009).................................................................................................................. 134

Table 4.3 : Characteristics (characterization variables) of “poor”, “middle-class” [10,000 yuan ; 95th percentile] and “rich” (urban households, 2009) .................................................................................................................. 135

Table 4.4 : Characteristics (classification variables) of clusters derived from mixed classification procedure (urban households, 2009).................................................................................................................................................. 139

Table 4.5 : Characteristics (characterization variables) of clusters derived from mixed classification procedure (urban households, 2009).................................................................................................................................................. 143

## Tableaux du chapitre 5

Table 5.1 : Socioeconomic characteristics of middle-classes (four clusters derived from mixed classification procedure), poor and rich (urban households, 2009). .................................................................................. 157

Table 5.2 : Multinomial treatment regressions for BMI/overweight/obesity (whole sample, women and men urban adults, 2009).................................................................................................................................................. 161

Table 5.3 : Multinomial treatment regressions for BMI/overweight/obesity (whole sample, women and men urban adults, 2009).................................................................................................................................................. 166
# Liste des figures

## Figures du chapitre 1

<table><tr><td>Figure 1.1 : Diagramme de Moran du PIB par tête en logarithmes des 29 provinces chinoises en 1995</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 1.2 : Diagramme de Moran du PIB par tête en logarithmes des 29 provinces chinoises en 2009</td><td>56</td></tr><tr><td>Figure 1.3 : Statistiques LISA significatives à 5% pour le PIB par tête en logarithmes des 29 provinces chinoises en 1995</td><td>60</td></tr><tr><td>Figure 1.4 : Statistiques LISA significatives à 5% pour le PIB par tête en logarithmes des 29 provinces chinoises en 2009</td><td>61</td></tr></table>

## Figure du chapitre 2

<table><tr><td>Figure 2.1 : La courbe en U inversé et les étapes du développement</td><td>71</td></tr></table>

## Figures du chapitre 3

<table><tr><td>Figure 3.1 : Kernel density for income distribution, all households</td><td>102</td></tr><tr><td>Figure 3.2 : Kernel density for income distribution, rural households</td><td>106</td></tr><tr><td>Figure 3.3 : Kernel density for income distribution, urban households</td><td>107</td></tr></table>

## Figure du chapitre 4

<table><tr><td>Figure 4.1 : Evolution of the size of the Chinese urban middle class between 1989 and 2009 regarding different identification criteria (urban households, 1989-2009)</td><td>132</td></tr></table>
# Liste des acronymes

## Acronymes en français

CEPII : Centre d'Etudes Prospectives et d'Informations Internationales

CNUCED : Conférence des Nations Unies sur le Commerce Et le Développement

EBC : Entreprises de Bourgs et de Cantons

IDE : Investissement Direct à l'Etranger

MCO : Moindres Carrés Ordinaires

OCDE : Organisation de Coopération et de Développement Economiques

OMC : Organisation Mondiale du Commerce

PCC : Parti Communiste Chinois

PED : Pays En Développement

PIB : Produit Intérieur Brut

PPA : Parité de Pouvoir d'Achat

US$ : dollars des Etats-Unis

ZES : Zones Economiques Spéciales

## Acronymes en anglais

ADB : Asian Development Bank

AIC : Akaike Information Criterion

BIC : Bayesian Information Criterion

BMI : Body Mass Index

CHIP : Chinese Household Income Project

CHNS : China Health and Nutrition Survey

DER : Duclos-Esteban-Ray index

EGR : Esteban-Grandin-Ray index

FAO : Food and Agriculture Organization

FDI : Foreign Direct Investment

W : Wolfson index

GDP : Gross Domestic Product

GMM : Generalized Method of Moments

LISA : Local Indicator of Spatial Association

LMLAG : Lagrange multiplier test for spatially lagged endogenous variable

LMERR : Lagrange multiplier test for residual spatial autocorrelation

NBSC : National Bureau of Statistics of China

OECD : Organisation for Economic Cooperation and Development

SAR : Spatial Autoregressive Model

SEM : Spatial Error Model

SES : Socio-Economic Status

TVE : Township and Village Enterprise

WHO : World Health Organization