Siriki Zanga Coulibaly - Afristat

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Annexe 5 : Simulation de l’impact d’une reforme de la tarification électrique au RwandaObjectif viséL’objectif de cette note est d’apporter comme témoignage, un éclairage en première analyse (un peu simpliste) sur la mise en œuvre de cetexercice. Cet exemple a été appliqué au Rwanda par des chercheurs de la Banque mondiale et a permis d’apporter une réponse rapide sur ladéfinition d’une solution alternative dans la distribution de la tarification électrique.Les données et les statistiques de base nécessairesL’étude s’est appuyée sur les données de l’enquête intégrale sur les conditions de vie des ménages au Rwanda, réalisée par l’Office nationale de lastatistique entre Octobre 1999 et juillet 2001. Le cadre analytique développé par Quentin Wodon, Malcom Cosgrove-Davies et Diego Angel-Urdinola (2005) a servi de base pour l’exploitation des données.Aperçu théorique du cadre analytiqueRappelons brièvement la définition des principales variables intervenant dans les calculs :• S P = part moyenne des bénéfices qui va aux pauvres• S H = Part moyenne des bénéfices qui va à la population• P = Effectif des pauvres (effectif de la population qui vie endessous du seuil de pauvreté)• H = Effectif total de la population• A = Taux d’accès à l’infrastructure ou au service ciblé• U = Taux d’utilisation de l’infrastructure ou du service ciblé par lesménages qui en ont accès• T = Taux de ménages bénéficiant de la subvention parmi ceux quiutilisent l’infrastructure ou le service ciblé• R = Taux de subvention (Rapport entre le montant total de lasubvention sur le montant théorique à payer)• Q = la quantité de service consomméeLa part moyenne des bénéfices tirés par les pauvres est résumée dans l’estimation suivante de Ω.SΩ =SPHH×PSi Ω = 1, alors la subvention est strictement neutre du point de vue de la distribution par rapport à la pauvreté.Si Ω > 1 (respectivement < 1), alors l’action mise en œuvre est pro-pauvre (respectivement non pro-pauvre), dans la mesure les pauvresbénéficient d’une part nettement plus importante (nettement moins importante) de la subvention totale.En réalité, plusieurs ménages pauvres dans la population ne bénéficient pas de la subvention, et dans ce cas, la valeur de Ω est généralementinférieure à 1. Plusieurs raisons contribuent à expliquer ce résultat : d’abord les régions les plus pauvres pourraient ne pas être desservies par leservice fournit (A P < A H ). De même, même si les pauvres ont accès à ces services, ils pourraient avoir une moins forte propension à les utiliserque la moyenne de la population parce qu’il ne leur convient pas exactement. (U P/A < U H/A ). UP/A et UH/A représentant respectivement le tauxd’utilisation du service donné par les pauvres sachant qu’ils y ont accès et la même information pour l’ensemble de la population.La quantité A H × U H/A représente le taux d’utilisation effective du service dans la population totale (information applicable à l’ensemble desménages pauvres en remplaçant simplement l’indice H par P).Si tout le monde bénéficie de façon indifférenciée de la subvention, alors on devrait avoir TH/P = TH/U= 1.La part des pauvres recevant la subvention est notée A P × U P/A × T P/U et de façon similaire, celle de la population bénéficiant de la subvention estA H × U H/A × T H/U .Si l’on note B le bénéficie produit par la mise en place de la subvention, alors pour chacun des groupes on a :BH= AH× UH/A× TH/U(2)BP= AP× UP/A× TP/U(3)Supposons que C représente le coût unitaire de production et de distribution du service à fournir. Alors le taux moyen de subvention est estimépar :RH/T= 1- EH/T/ ( QH/T× C)(4)Q H/T étant la quantité moyenne de subvention dont bénéficient les populations pauvres et E H/T , leur dépense moyenne dans la prestation fournie(électricité). De même, ces paramètres peuvent être estimées pour l’ensemble des pauvres, il suffit alors de remplacer le paramètre H par P.La subvention moyenne reçue par ménage (par ménage pauvre) dans la population totale (parmi les pauvres) peut être dérivée comme suitrespectivement :(1)Techniques de mesure et d’analyse de la pauvreté dans les Etats membres d’AFRISTATSupport de cours, ISE 3 – ENSEA, Juin 200749
SHH= BH× RH/T× QH/T× CSPP(5) = BP× RP/T× QP/T× C(6)L’indicateur de performance du ciblage Ω qui représente le bénéfice moyen tiré de la subvention par les pauvres est donc doc égal à :AAUP P / A P / U P / T P / TΩ = × × × ×(7)HUH / ATTH / UL’on constate dans cet exemple que 5 ratios déterminent la valeur du paramètre Ω : le taux d’accès, le taux d’utilisation, la proportion de lapopulation bénéficiant de la subvention, le taux de subvention et la quantité de service consommée.RRH / TQQH / TTechniques de mesure et d’analyse de la pauvreté dans les Etats membres d’AFRISTATSupport de cours, ISE 3 – ENSEA, Juin 200750
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