Evolution de la pauvreté monétaire en France
Dynamiques, déterminants et reste à vivre, une analyse à partir des Enquêtes Revenus Fiscaux et Sociaux (2005-2023)
La pauvreté monétaire constitue un enjeu central du débat public en France. Malgré un système de protection sociale parmi les plus développés d’Europe, le taux de pauvreté a atteint 15,4 % en 2023, soit près de 9,8 millions de personnes vivant sous le seuil de 60 % du niveau de vie médian. Ce niveau, le plus élevé observé depuis le milieu des années 1990, interroge en profondeur la capacité du modèle social français à contenir la progression de la pauvreté dans un contexte de forte inflation et de mutations structurelles du marché du travail.
La présente note propose une analyse en quatre temps à partir des données individuelles de l’Enquête Revenus Fiscaux et Sociaux (ERFS) de l’INSEE, couvrant la période 2005-2023. La première partie dresse le constat de la hausse de la pauvreté, en distinguant ses composantes avant et après redistribution et en documentant le décrochage des minima sociaux. La deuxième partie s’attache à identifier les déterminants de cette hausse au moyen de deux décompositions complémentaires — l’une macroéconomique, l’autre microéconomique de type Oaxaca-Blinder. La troisième partie estime le coût budgétaire théorique de l’éradication de la pauvreté. Enfin, la quatrième partie propose d’aller au-delà de la pauvreté monétaire en adoptant une approche par le « reste à vivre », qui intègre la réalité des dépenses contraintes des ménages.
1 La pauvreté monétaire en France : un constat préoccupant
La mesure de la pauvreté monétaire repose sur la comparaison du niveau de vie des ménages à un seuil défini relativement à la distribution des revenus. Si cette approche présente l’avantage de la simplicité et de la comparabilité internationale, elle est par nature sensible aux mouvements de la médiane. Trois mesures complémentaires permettent de démêler les dynamiques à l’œuvre : le taux avant redistribution (calculé sur les revenus primaires), le taux après redistribution au seuil courant de 60 % de la médiane, et le taux à seuil gelé (seuil de 2005 revalorisé par l’inflation) (Graphique 1).
Le taux de pauvreté calculé sur les revenus primaires (avant redistribution) oscille entre 21 % et 22 % sur l’ensemble de la période, sans tendance claire. Cette stabilité apparente masque des mouvements de sens contraire : la hausse du taux d’emploi est compensée par la progression des emplois précaires et du temps partiel subi. La crise financière de 2008-2009 se traduit par un repli temporaire (autour de 20,5 % en 2008), rapidement suivi d’un retour au-dessus de 21 %.
Le taux de pauvreté après redistribution connaît une trajectoire plus heurtée. Après une baisse de 14 % à 13 % entre 2005 et 2008 sous l’effet d’une conjoncture favorable, il remonte à 14,5 % en 2010-2011 dans le sillage de la crise financière. Une période de relative stabilité (13,5-14,5 %) s’étend de 2012 à 2018. La rupture intervient à partir de 2019 : le taux accélère nettement pour atteindre 15 % en 2020 puis culminer à 16 % en 2023.
Le taux à seuil gelé — qui neutralise l’effet de la progression de la médiane — suit quant à lui une tendance baissière, passant de 14 % en 2005 à 11 % en 2023. Ce décalage illustre que la hausse du taux de pauvreté “officiel” est en grande partie le reflet de la mesure relative. En termes de pouvoir d’achat absolu, la situation des ménages les plus modestes s’est globalement améliorée, mais moins rapidement que celle du ménage médian. Ce résultat mérite néanmoins d’être relativisé : comme le souligne Olivier De Schutter, rapporteur spécial de l’ONU sur l’extrême pauvreté, les plus modestes vivent dans les mêmes espaces sociaux et géographiques que le reste de la population — notamment dans des villes où le coût de la vie, en particulier du logement, augmente à mesure que la société s’enrichit. L’exclusion sociale provient précisément de l’écart entre ce que la moyenne de la population peut se permettre et ce qui reste accessible aux plus modestes1.
L’écart entre le taux avant et après redistribution — qui mesure l’effet réducteur du système socio-fiscal sur la pauvreté — s’est réduit au fil du temps, passant de 7,5 points en 2008 à 6 points en 2023. Le système redistributif « sort » de moins en moins de ménages de la pauvreté2.
Cette érosion de l’efficacité redistributive trouve une illustration directe dans l’évolution comparée des trois principaux repères de revenus : le RSA socle, le SMIC net et le revenu médian (Graphique 2).
Jusqu’en 2014, les trois séries évoluent de concert, avec une progression d’environ 15 à 20 % en neuf ans. Le plan de revalorisation du RSA de 10 % sur cinq ans, engagé en 2013, permet brièvement au RSA de rejoindre le rythme de la médiane. Cependant, cette dynamique s’essouffle dès la fin des revalorisations exceptionnelles, et le RSA retrouve un rythme de progression inférieur à celui du SMIC et de la médiane.
La période 2020-2023 est marquée par un décrochage sans précédent. Le SMIC, bénéficiant de revalorisations automatiques indexées sur l’inflation, a augmenté de 55% par rapport à 2005. Le revenu médian progresse lui de 50%. Le RSA, revalorisé avec retard et selon des modalités moins protectrices, n’a lui augmenté que de 43%. Ce décrochage de plus de 10 points par rapport au SMIC traduit un éloignement croissant des allocataires par rapport au seuil de pauvreté, contribuant à la fois à la hausse de l’intensité de la pauvreté et à l’augmentation du coût de son éradication.
NoteEncadré 1 — Pauvreté monétaire et logement : le biais des prestations logement
Le taux de pauvreté monétaire standard est calculé à partir du revenu disponible, qui intègre les allocations logement (APL, ALS, ALF) en ressources. Or, ces prestations ont vocation à couvrir une dépense — le loyer — qui n’est pas déduite du revenu dans le calcul du niveau de vie. Cette asymétrie de traitement conduit à une sous-estimation du taux de pauvreté des locataires, dont le revenu « disponible » inclut des ressources fléchées et non librement arbitrables. Symétriquement, les propriétaires ne perçoivent pas d’APL mais bénéficient d’un avantage en nature — les « loyers fictifs » — qui n’est pas non plus comptabilisé dans le revenu disponible standard. Ce traitement asymétrique est discuté de longue date par les statisticiens. L’INSEE publie d’ailleurs des indicateurs complémentaires intégrant les loyers fictifs, qui modifient sensiblement le diagnostic sur la pauvreté des personnes âgées, majoritairement propriétaires. Cette question sera reprise dans la dernière section consacrée au reste à vivre, qui intègre directement les dépenses de logement (voir section 5).
Pour illustrer le biais concrètement : considérons un salarié vivant seul avec un revenu identique. S’il est locataire, ses APL sont comptabilisées dans son revenu disponible — son niveau de vie apparent est donc artificiellement gonflé par rapport à celui d’un propriétaire percevant le même salaire mais sans aide au logement. Le locataire apparaît ainsi « plus riche » en termes de niveau de vie, alors qu’une fraction de ses ressources est directement absorbée par le loyer.
Pour mesurer l’ampleur de ce biais, on peut recalculer le taux de pauvreté en retirant les prestations logement du revenu disponible et en distinguant propriétaires et locataires (Graphique 3).
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(`geom_interactive_point()`).L’écart entre locataires et propriétaires est considérable et persistant : les locataires affichent un taux de pauvreté environ trois fois supérieur à celui des propriétaires. Le retrait des allocations logement du revenu disponible accroît mécaniquement le taux de pauvreté des locataires, confirmant le rôle de « correction statistique » joué par les APL. Pour les propriétaires, l’écart entre les deux mesures est logiquement faible puisqu’ils perçoivent peu d’aides au logement. Ce différentiel reflète à la fois un effet de sélection — les ménages modestes sont plus souvent locataires — et l’impact du coût du logement sur le reste à vivre effectif. La progression du taux de pauvreté des locataires sur la période récente est nettement plus marquée que celle des propriétaires, confirmant la vulnérabilité particulière de cette population face aux chocs de prix.
2 Les déterminants de la hausse de la pauvreté
La hausse de la pauvreté monétaire depuis 2018 ne résulte pas d’un facteur unique mais de la conjonction de plusieurs mécanismes. Pour les identifier et les hiérarchiser, nous mobilisons deux approches complémentaires : une décomposition séquentielle, qui isole les effets de seuil, de structure, de redistribution et de revenus primaires ; et une décomposition microéconomique de type Oaxaca-Blinder, qui permet de distinguer les effets de composition (changement des caractéristiques de la population) des effets de coefficients (changement du risque de pauvreté associé à chaque caractéristique).
La décomposition de la variation du taux de pauvreté par rapport à 2005 fait ressortir la prédominance de l’effet seuil dans la hausse observée (Graphique 4).
L’effet seuil constitue le principal facteur d’augmentation apparente de la pauvreté. Il contribue à hauteur de +2 points entre 2006 et 2013, puis s’amplifie nettement à partir de 2018 pour atteindre +5 points en 2022-2023. Cette accélération résulte directement de la poussée inflationniste : les revenus nominaux — et donc la médiane — ont progressé rapidement, entraînant le seuil de pauvreté à la hausse plus vite que les bas revenus. Ce résultat souligne le caractère intrinsèquement relatif de la mesure de la pauvreté monétaire, c’est-à-dire du décrochage des plus modestes relativement aux standards de consommation de la société.
NoteEncadré 2 — Méthode de décomposition séquentielle
La variation du taux de pauvreté entre une année t et l’année de référence (2005) est décomposée en quatre effets au moyen de simulations contrefactuelles successives :
- Effet seuil : on substitue au seuil de pauvreté courant un seuil « gelé » (seuil de 2005 revalorisé par l’IPC). La différence entre le taux observé et le taux à seuil gelé mesure la contribution de la hausse relative du seuil.
- Effet structure : à seuil gelé, on repondère la population pour lui imposer la structure démographique de 2005 (type de ménage × statut d’activité). L’écart entre le taux à seuil gelé et le taux à seuil gelé et structure constante isole la contribution des changements de composition.
- Effet redistribution : à seuil gelé et structure constante, on neutralise les transferts socio-fiscaux pour isoler l’évolution de leur efficacité.
- Effet revenus primaires : le résidu mesure l’évolution des revenus avant redistribution, à seuil gelé et structure constante.
La somme des quatre effets est, par construction, égale à la variation totale du taux de pauvreté. L’ordre de décomposition peut influencer marginalement les contributions estimées ; la séquence retenue ici privilégie l’identification de l’effet seuil, considéré comme le plus exogène.
L’effet revenus primaires est négatif sur presque toute la période, atteignant -2 à -3 points en fin de période. À seuil gelé et structure constante, les revenus du travail et du capital des ménages modestes se sont donc globalement améliorés, sous l’effet conjugué de la hausse du taux d’emploi et des revalorisations du SMIC.
L’effet redistribution confirme la tendance à l’érosion progressive de l’efficacité du système socio-fiscal, c’est-à-dire des inégalités dans le bas de la distribution, cohérente avec le décrochage du RSA documenté dans la section précédente.
Les effets de structure demeurent modestes. On relève toutefois un léger effet positif lié à la hausse de la part des personnes seules et des familles monoparentales, ainsi qu’un épisode ponctuel en 2020-2021 lié aux modifications de la structure d’activité induites par la crise sanitaire.
2.1 Emploi et pauvreté : le paradoxe des travailleurs pauvres
La période récente se caractérise par une amélioration significative du marché du travail — recul du chômage, hausse du taux d’emploi — qui ne s’est pas traduite par une baisse de la pauvreté monétaire. Ce découplage apparent invite à examiner de plus près le lien entre statut d’activité et risque de pauvreté (Graphique 5).
Le taux de pauvreté des ménages dont la personne de référence est en emploi demeure nettement inférieur à celui des chômeurs et des inactifs. Cependant, il connaît une hausse tendancielle sur la période récente, passant d’environ 7 % en 2017 à plus de 9 % en 2023. Cette progression s’explique par la combinaison de la hausse du seuil de pauvreté (effet mécanique de la mesure relative) et de la multiplication des emplois à faible rémunération, à temps partiel subi ou à durée limitée. L’emploi protège de moins en moins de la pauvreté, en particulier pour les ménages mono-actifs et les familles monoparentales.
Au-delà des taux, la composition de la population pauvre selon le statut d’activité confirme la montée du phénomène des travailleurs pauvres (Graphique 6).
La part des actifs occupés parmi les ménages pauvres a augmenté au fil du temps, dans un contexte pourtant d’amélioration générale de l’emploi. Ce résultat renforce le constat que la qualité de l’emploi — et pas seulement sa quantité — constitue un déterminant essentiel de la pauvreté, et que les politiques d’activation sans revalorisation salariale suffisante ne permettent pas de réduire durablement le nombre de ménages en situation de pauvreté. La hausse du taux de pauvreté des actifs occupés rend compte de l’éloignement d’une part croissante des travailleurs aux normes de consommation de la société.
2.2 Décomposition microéconomique de type Oaxaca-Blinder
En résumé, la hausse de la pauvreté entre 2017 et 2023 tient davantage à une aggravation du risque de pauvreté pour des profils donnés qu’à un changement de composition de la population. Parmi les facteurs explicatifs, les familles monoparentales se distinguent nettement : ce n’est pas qu’elles sont plus nombreuses, mais que leur situation s’est particulièrement dégradée. Les résultats suivants, plus techniques, permettent de quantifier précisément ces contributions.
Pour compléter la décomposition séquentielle, qui raisonne sur des agrégats, on mobilise une approche microéconomique permettant d’identifier les caractéristiques individuelles qui contribuent le plus à la variation du taux de pauvreté. La décomposition de Oaxaca (1973) et Blinder (1973), initialement développée pour l’analyse des écarts de salaires entre groupes, est ici adaptée à l’étude de la pauvreté. Un modèle logit pondéré est estimé séparément pour 2017 et 2023, la variable dépendante étant l’indicatrice de pauvreté monétaire (seuil à 60 % de la médiane). Les variables explicatives retenues sont : l’âge (8 classes), le sexe, le statut d’immigration, le diplôme (5 niveaux), le nombre d’enfants, le type de ménage, l’activité individuelle et l’activité du conjoint.
La variation du taux de pauvreté entre les deux dates est décomposée en un effet de composition (ou « dotations ») — la population a changé de caractéristiques observables — et un effet de coefficients (ou « rendements ») — le risque de pauvreté associé à chaque caractéristique a évolué. Cette distinction permet de répondre à une question centrale : la hausse de la pauvreté tient-elle davantage à un changement de la structure de la population (davantage de profils vulnérables) ou à une aggravation du risque de pauvreté pour des profils donnés ?
La décomposition par variable fait apparaître des contributions très hétérogènes selon la dimension considérée (Graphique 7).
Le type de ménage se distingue comme le principal facteur par les coefficients, avec une contribution d’environ +3 points de pourcentage. Certaines configurations familiales sont devenues nettement plus exposées à la pauvreté entre 2017 et 2023 — les résultats détaillés par modalité (infra) établissent qu’il s’agit principalement des familles monoparentales.
NoteEncadré 3 — Formalisation de la décomposition Oaxaca-Blinder
Soit \(P_t = E[F(X_t \beta_t)]\) le taux de pauvreté prédit à la date \(t\), où \(F\) désigne la fonction logistique, \(X_t\) la matrice des caractéristiques observables et \(\beta_t\) le vecteur des coefficients estimés. La variation du taux entre \(t_0 = 2017\) et \(t_1 = 2023\) se décompose (Fairlie, 2005) en :
\[P_{t_1} - P_{t_0} = \underbrace{E[F(X_{t_1} \beta_{t_0})] - E[F(X_{t_0} \beta_{t_0})]}_{\text{Effet composition}} + \underbrace{(P_{t_1} - P_{t_0}) - \text{Effet composition}}_{\text{Effet coefficients}}\]
L’effet composition est évalué en appliquant les coefficients de l’année de référence (\(\beta_{t_0}\)) aux caractéristiques de l’année finale — il mesure ce qu’aurait été la variation du taux si seule la structure de la population avait changé. L’effet coefficients est obtenu par résidu ; il capture l’évolution du risque de pauvreté associé à chaque caractéristique, à composition constante.
Les contributions par variable sont calculées à partir des effets marginaux moyens (AME). Pour chaque indicatrice \(k\) du modèle, la contribution par la composition est approximée par :
\[\Delta_k^{\text{compo}} \approx (\bar{X}_{k,t_1} - \bar{X}_{k,t_0}) \times \frac{1}{N} \sum_i \beta_k \cdot F'(X_i \beta_{t_0})\]
où \(\bar{X}_{k,t}\) désigne la proportion pondérée de la modalité \(k\) à la date \(t\) et \(F'\) la dérivée de la fonction logistique. Cette linéarisation (Even et Macpherson, 1990) permet une interprétation par modalité, mais ne somme pas exactement à l’effet total en raison de la non-linéarité du modèle logit.
L’âge exerce un effet de coefficients fortement négatif (environ -2,5 points), traduisant une amélioration du risque de pauvreté par classe d’âge, possiblement liée à la progression des pensions de retraite et à l’amélioration de l’employabilité de certaines tranches d’âge actif.
Le nombre d’enfants constitue le principal facteur par la composition (+1,2 point), la hausse de la proportion de ménages avec enfants — en particulier les familles nombreuses — contribuant mécaniquement à l’augmentation de la pauvreté. L’activité du conjoint amplifie la hausse par les coefficients (+1 point), signalant un renforcement de la prime à la bi-activité.
L’examen des vingt premières contributions par la composition permet de préciser les mécanismes à l’œuvre (Graphique 8).
La hausse de la proportion de ménages avec trois enfants ou plus (+0,5 point) et de ménages avec deux enfants (+0,4 point) constitue les premiers facteurs de composition défavorables. L’augmentation de la part des ménages dont le conjoint est inactif contribue également à hauteur de +0,4 point. En sens inverse, l’élévation générale du niveau d’éducation joue un rôle protecteur significatif : la progression de la part des diplômés du supérieur contribue à réduire la pauvreté d’environ -0,5 point.
Du côté des coefficients, la hiérarchie des contributions est nettement dominée par une modalité (Graphique 9).
Le résultat le plus saillant est la contribution massive de la modalité « famille monoparentale » : environ +3,5 points de pourcentage. Ce n’est pas que les familles monoparentales sont plus nombreuses — l’effet composition est quasi nul —, mais que le risque de pauvreté qui leur est associé a considérablement augmenté entre 2017 et 2023. Ce résultat renvoie à des facteurs multiples : précarité de l’emploi, difficultés de garde d’enfants, insuffisance des aides ciblées.
L’inactivité du conjoint contribue à +1,5 point par les coefficients, confirmant que la bi-activité constitue de plus en plus une condition nécessaire pour échapper à la pauvreté. La modalité « Sexe : Femme » contribue à +0,7 point, signalant une aggravation spécifique du risque de pauvreté des femmes.
De manière apparemment contre-intuitive, les coefficients associés aux ménages avec enfants (deux enfants : -3 points ; un enfant : -1,5 point) sont fortement négatifs. Pour les ménages en couple, avoir des enfants est devenu moins associé à la pauvreté en 2023 qu’en 2017, possiblement sous l’effet de l’amélioration de certaines prestations familiales ou de la sélection positive des couples bi-actifs. Toutefois, cet effet favorable est plus que compensé par la dégradation massive de la situation des familles monoparentales.
3 Le coût budgétaire de l’éradication de la pauvreté
Le déficit de revenu agrégé de l’ensemble des ménages pauvres par rapport au seuil — le poverty gap — fournit un plancher théorique du montant nécessaire pour éliminer la pauvreté monétaire. L’évolution de ce montant dans le temps permet de mesurer le coût croissant de l’inaction.
NoteEncadré 4 — Estimation du poverty gap
Le poverty gap (écart de pauvreté agrégé) mesure la somme des déficits de revenu de l’ensemble des ménages pauvres par rapport au seuil de pauvreté :
\[PG = \sum_{i \in \text{pauvres}} w_i \times (seuil - nivvie_i) \times UC_i\]
où \(w_i\) désigne le poids du ménage, \(nivvie_i\) le niveau de vie et \(UC_i\) le nombre d’unités de consommation du ménage \(i\).
Ce montant constitue le transfert minimal théorique nécessaire pour amener chaque ménage pauvre exactement au niveau du seuil, sous les hypothèses d’un ciblage parfait, d’une absence de coûts administratifs et d’une neutralité comportementale (absence d’effets désincitatifs). Il s’agit donc d’un plancher, le coût effectif d’une politique d’éradication étant nécessairement supérieur.
Les montants sont présentés en euros courants et en euros constants 2023, la conversion étant opérée au moyen de l’indice des prix à la consommation (IPC, base 100 = 2015).
En euros courants, le coût d’éradication au seuil de 60 % atteint 33 milliards d’euros en 2023, contre 23 milliards en 2005, soit une hausse de 45 % en dix-huit ans (Graphique 10)3. Au seuil de 50 %, la progression est de même ampleur, de 13 à 19 milliards d’euros (+46 %). Ces montants représentent respectivement 1,2 % et 0,7 % du PIB.
La hausse s’accélère à partir de 2018, résultant de la conjonction de l’augmentation du nombre de ménages pauvres et du creusement de l’intensité de la pauvreté. Chaque année d’inaction rend l’éradication plus coûteuse.
L’intensité de la pauvreté — l’écart relatif moyen entre le niveau de vie des personnes pauvres et le seuil — se situe autour de 20 % au seuil de 60 %, signifiant qu’en moyenne, les personnes pauvres disposent d’un niveau de vie inférieur de 20 % au seuil. Réduire cette intensité d’un point de pourcentage requiert un transfert de 1 % du seuil à chaque ménage pauvre. Ce coût marginal a augmenté de 40 % en euros constants entre 2005 et 2023, passant de 0,75 à 1,05 milliard d’euros au seuil de 60 % (Graphique 11).
La progression est quasi linéaire et résulte mécaniquement de la hausse du seuil et de l’augmentation du nombre de ménages pauvres. Ce résultat souligne l’intérêt d’une intervention précoce : chaque année de report accroît le coût marginal de la lutte contre la pauvreté.
4 Au-delà de la pauvreté monétaire : le reste à vivre
Le taux de pauvreté monétaire, fondé sur le seul revenu disponible, ne renseigne pas sur les conditions de vie effectives des ménages. Deux ménages disposant du même niveau de vie peuvent connaître des réalités budgétaires très différentes selon le poids de leurs dépenses incompressibles — logement, alimentation, énergie. L’approche par le « reste à vivre » — défini ici comme le niveau de vie diminué des dépenses d’alimentation et de logement — vise à combler cette lacune. Elle est particulièrement pertinente dans le contexte récent de forte inflation des prix alimentaires et de l’énergie, qui a affecté de manière disproportionnée les ménages les plus modestes.
NoteEncadré 5 — Imputation de la consommation dans l’ERFS
L’ERFS ne contenant pas d’information sur les dépenses de consommation, celles-ci sont imputées à partir de l’enquête Budget de Famille (BDF) 2017 de l’INSEE. La procédure se décompose en trois étapes :
Étape 1 — Calcul des taux de consommation dans BDF. Pour chaque strate de ménages — définie par le croisement du quintile de niveau de vie, du type de ménage (5 modalités), de la taille d’unité urbaine (3 modalités) et du statut d’occupation du logement (3 modalités) —, on calcule les taux de consommation par division COICOP (C01 à C12) selon le ratio des moyennes pondérées :
\[tx_{poste,s} = \frac{\sum_{i \in s} C_{poste,i} \times w_i}{\sum_{i \in s} REVDISP_i \times w_i}\]
Cette approche par le ratio des moyennes (plutôt que la moyenne des ratios) assure la robustesse aux observations à faible revenu disponible.
Étape 2 — Imputation dans l’ERFS. Les mêmes strates sont construites dans l’ERFS 2018, et les taux BDF sont appariés aux ménages ERFS. Pour le statut d’occupation du logement, on utilise la variable corrigée disponible dans l’ERFS (qui corrige les incohérences de déclaration), plutôt que la variable brute de statut d’occupation (SO). Lorsque la strate complète (225 cellules) ne permet pas l’appariement — ce qui concerne notamment l’année 2017 où le statut d’occupation n’est disponible que pour 21 % des ménages —, une strate réduite (75 cellules, sans le statut d’occupation) est utilisée en repli.
Étape 3 — Indexation temporelle. Pour chaque année \(t\) de 2018 à 2023, les taux de consommation sont appliqués au niveau de vie de chaque ménage ERFS et indexés sur l’évolution de l’IPC par division COICOP :
\[conso_{poste,i,t} = tx_{poste,s(i)} \times nivviem_{i,t} \times \frac{IPC_{poste,t}}{IPC_{poste,2018}}\]
Les dépenses contraintes sont définies comme la somme des postes C01 (produits alimentaires), C02 (boissons alcoolisées, tabac) et C04 (logement, eau, gaz, électricité). Le reste à vivre correspond à : \(RAV_i = nivviem_i - conso\_contrainte_i\).
AvertissementHypothèse de stabilité de la structure de consommation
L’ensemble des résultats présentés dans cette section repose sur une hypothèse forte : la stabilité de la structure de consommation des ménages au cours du temps. Les taux de consommation par poste COICOP, estimés à partir de BDF 2017, sont supposés constants et seuls les prix (via l’IPC) et le niveau de vie font varier les montants imputés.
Or, cette hypothèse est mise à l’épreuve par les ajustements observés lors de la reprise inflationniste de 2021-2023. Les données de la comptabilité nationale et les enquêtes de conjoncture montrent que les ménages — et en particulier les plus modestes — ont significativement modifié leur structure de consommation face à la hausse des prix. La consommation alimentaire en volume a notamment reculé en 2022 et 2023, les ménages arbitrant en faveur de produits moins chers (downgrading), réduisant les quantités achetées ou renonçant à certains achats. Des comportements similaires ont été documentés pour les dépenses d’énergie (sobriété énergétique) et les transports (report modal).
En conséquence, les résultats présentés ici doivent être interprétés comme des estimations à structure de consommation constante, qui tendent vraisemblablement à surestimer le poids des dépenses contraintes sur la période récente, puisqu’ils ne captent pas les ajustements de volume opérés par les ménages. Ils constituent néanmoins un indicateur pertinent de la pression inflationniste subie par les différentes catégories de ménages, indépendamment de leur capacité d’adaptation.
Pour les ménages vivant sous le seuil de pauvreté à 60 %, les dépenses d’alimentation et de logement absorbent une part croissante et considérable du niveau de vie, de l’ordre de 40 % sur la période récente, contre moins de 27 % pour les ménages non pauvres (Graphique 12). L’écart, déjà substantiel en début de période, tend à se creuser sous l’effet de la poussée inflationniste de 2022-2023, les prix alimentaires ayant progressé de 27 % entre 2018 et 2023 selon l’IPC (division C01).
Le reste à vivre mensuel des ménages pauvres se situe à un niveau extrêmement contraint — de l’ordre de quelques centaines d’euros par unité de consommation —, ce montant devant couvrir l’ensemble des autres besoins essentiels : transports, santé, habillement, éducation, loisirs et communications (Graphique 13). Pour les ménages non pauvres, le reste à vivre est nettement plus confortable et progresse régulièrement. La divergence des trajectoires met en évidence un phénomène de double peine : les ménages modestes subissent une inflation plus forte sur les postes incompressibles tout en disposant d’une marge de manœuvre budgétaire initiale considérablement plus réduite.
L’analyse par grand poste de consommation permet de préciser les mécanismes à l’œuvre. L’alimentation pèse près de deux fois plus lourd dans le budget des ménages pauvres que dans celui des ménages non pauvres, en part du niveau de vie (Graphique 14). Le logement et l’énergie présentent un différentiel similaire. En revanche, les postes à caractère plus discrétionnaire — loisirs, restauration, habillement — sont mécaniquement comprimés chez les ménages pauvres, traduisant un arbitrage budgétaire sévèrement contraint. L’accélération des prix alimentaires en 2022-2023 frappe de manière disproportionnée les ménages les plus modestes, dont la structure de consommation est fortement concentrée sur ce poste.
La ventilation par quintile de niveau de vie confirme le gradient social prononcé des contraintes budgétaires (Graphique 15). Les 20 % des ménages les plus modestes (premier quintile) consacrent une part nettement supérieure de leur niveau de vie aux dépenses contraintes par rapport aux quintiles supérieurs. Ce gradient s’accentue sur la période récente sous l’effet de la hausse différenciée des prix par poste de consommation, qui touche proportionnellement davantage les ménages à faible revenu.
L’ensemble de ces résultats plaide pour une approche de la lutte contre la pauvreté qui ne se limite pas au seul critère de revenu monétaire mais intègre la réalité des dépenses contraintes. Plusieurs axes d’intervention se dessinent :
- la revalorisation ciblée des minima sociaux, tenant compte de l’inflation effective subie par les ménages modestes — qui s’écarte significativement de l’inflation moyenne — plutôt que de la seule évolution de l’IPC d’ensemble ;
- le renforcement des aides au logement, dont l’efficacité s’érode face à la progression des loyers et des charges, en particulier énergétiques ;
- le développement de politiques alimentaires visant à atténuer le poids du premier poste de dépense des ménages pauvres (chèque alimentaire, tarification sociale de la restauration collective) ;
- la définition d’un « reste à vivre décent » comme indicateur complémentaire au seuil de pauvreté monétaire, permettant un ciblage plus fin de l’action publique.
NoteDonnées et sources
Source principale : INSEE, Enquête Revenus Fiscaux et Sociaux (ERFS), 2005-2023. Calculs de l’auteur.
Enquête Budget de Famille : INSEE, BDF 2017, fichiers MENAGE, DEPMEN et C05 (consommation détaillée par COICOP).
Indices des prix à la consommation : INSEE, Banque de données macroéconomiques (BDM), indices annuels moyens par division COICOP, ensemble des ménages, France, base 2015 = 100.
L’ensemble des traitements statistiques est réalisé sous R. Le code source est disponible sur demande auprès de l’auteur.
Notes de bas de page
Voir O. De Schutter, intervention sur la pauvreté relative : https://www.google.com/search?client=firefox-b-e&channel=entpr&q=olivier+de+schutter+pauvret%C3%A9+relative#fpstate=ive&vld=cid:98a6466d,vid:DG5PkgFraBc,st:0↩︎
Voir notamment : P. Madec, “Lutte contre la pauvreté: le décrochage français”, Blog de l’OFCE, 2024.↩︎
En euros constants 2023 (déflatés par l’IPC base 100 = 2015), le coût d’éradication au seuil de 60 % passe de 28 milliards en 2005 à 33 milliards en 2023, soit une hausse de 18 % en termes réels. La progression en euros courants est donc en grande partie un effet prix, ce qui renforce l’intérêt de raisonner en euros constants pour apprécier l’évolution réelle du coût de l’inaction.↩︎