Introduction

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Les différences interrégionales de revenu sont un phénomène de longue date au Canada. Elles tiennent à des différences non seulement de coût de la vie selon la région du pays, mais aussi de caractéristiques démographiques associées au capital humain. L'étude de la grandeur des écarts entre les distributions régionales du revenu, particulièrement du faible revenu, a souvent des incidences stratégiques importantes, car elle sert de fondement à l'évaluation des politiques provinciales en matière de bien-être et à l'élaboration des politiques de redistribution du gouvernement fédéral du Canada, comme celle des paiements de péréquation. La manière d'obtenir un profil régional fiable et robuste est donc un aspect essentiel de la formulation des politiques qu'il convient d'examiner minutieusement.

Au Canada, aucun profil régional de faible revenu n'est établi officiellement, mais il est souvent possible d'en obtenir un en créant des mesures de faible revenu, comme le taux de faible revenu ou l'écart de faible revenu, en se basant sur les seuils de faible revenu (SFR) établis par Statistique Canada, comme à la figure 1.¹ Toutefois, des réserves ont toujours été émises quant à la robustesse des résultats, particulièrement quand les mesures de la fonction de bien-être ou de la pauvreté proprement dite sont controversées. L'utilisation de ce genre de seuils s'appuie sur des choix arbitraires en ce qui concerne la proportion des dépenses consacrées aux nécessités de la vie et ce qui constitue ces nécessités. On pourrait soutenir que toute révision de ces normes entraînera une distribution géographique entièrement différente du faible revenu (voir, par exemple, Ravallion et Bidani, 1994).

Le présent document offre un moyen robuste de comparer les profils régionaux de faible revenu au Canada sans spécifier arbitrairement les seuils de faible revenu. L'analyse empirique est motivée par la théorie de la dominance stochastique, que l'on peut appliquer à l'examen des classements des distributions du revenu en se basant sur de multiples critères de pauvreté pour une grande gamme de seuils de faible revenu². Autrement dit, la comparaison des fonctions de répartition du revenu obtenues pour deux régions permet de juger si le choix du seuil de faible revenu a une incidence sur le classement. Ce faisant, on évite d'utiliser un seul seuil de faible revenu pour faire une comparaison.

Un autre motif de l'étude est le débat engagé de longue date au Canada quant à la signification du terme « pauvreté ». Ce débat tient, du moins en partie, au fait qu'il n'existe aucun consensus quant au choix des facteurs d'échelle à appliquer pour rendre les distributions du revenu comparables pour l'analyse de la pauvreté. Ces facteurs d'échelle comprennent un indice des prix qui tient compte de l'inflation, un indice spatial des prix pour tenir compte des différences du coût de la vie et une échelle d'équivalence qui tient compte de la composition du ménage. Les seuils de faible revenu établis par Statistique Canada sont souvent critiqués, leurs détracteurs estimant qu'ils ne fournissent pas d'indice satisfaisant du coût de la vie selon la région. Les décideurs et les chercheurs ont proposé d'utiliser d'autres mesures pour compléter les SFR, dont la mesure du faible revenu (MFR), qui met l'accent sur un concept relatif, et la mesure fondée sur un panier de consommation (MPC), qui vise à tenir compte des différences de prix des biens de première nécessité pour 48 centres urbains et tailles de collectivité dans les 10 provinces ³. Les statistiques sur le faible revenu (p. ex. les taux de faible revenu ou les écarts de faible revenu) différeront forcément en fonction des facteurs d'échelle sous-jacents choisis. Toutefois, la question qui importe est de connaître l'ordre de grandeur des différences. Pour répondre à cette question, nous procédons à des tests de dominance stochastique en nous fondant sur diverses hypothèses pour définir le revenu ou le faible revenu. Ces hypothèses concernent le choix des indices de prix spatiaux, des échelles d'équivalence et d'un concept absolu ou relatif de faible revenu. Nous recourrons à des inférences statistiques concernant la dominance stochastique pour tenir compte des variations d'échantillonnage.

La section 2 décrit brièvement les mesures de faible revenu utilisées et l'approche par la dominance stochastique. La section 3 comporte la description des données et la définition du revenu. La section 4 offre un exemple empirique de l'application de tests de dominance stochastique à des données réelles provenant de deux provinces, Terre-Neuve-et-Labrador et l'Ontario. La section 5 présente une discussion des résultats pour toutes les provinces et la section 6, un résumé des conclusions.