Statistiques

Les Français et les statistiques

Dossier : ExpressionsMagazine N°755 Mai 2020
Par François-Xavier MARTIN (63)

Dans un ouvrage récent, Hervé Le Bras montrait combien sont contradictoires la situation réelle des Français, enviable par rapport à celle de beaucoup d’autres Européens, et l’apparition brutale sur les ronds-points de notre pays à l’automne 2018 de Gilets jaunes animés par le sentiment de vivre dans une société injuste qui laisserait une partie importante de la population dans le dénuement. Priorité donnée par les médias à tout ce qui peut provoquer l’indignation ? Méfiance vis-à-vis de toute information quantifiée qui apparaîtrait positive, alors considérée comme une manipulation du gouvernement et des « élites » ?

 

L’ouvrage récent d’Hervé Le Bras Se sentir mal dans une France qui va bien, paru aux éditions de l’Aube, est remarquable par la quantité et la pertinence des arguments statistiques utilisés et la clarté avec laquelle ils sont exposés. Mais il ne contient pratiquement pas, vraisemblablement par souci de rigueur scientifique de l’auteur, de développement convaincant sur les raisons pour lesquelles c’est en France plutôt que dans d’autres pays européens qu’ont éclaté de tels événements. La plupart des pistes que donne Hervé Le Bras concernent l’ensemble des sociétés occidentales développées et ne sont pas spécifiques à la France.

Du fait du niveau limité de maîtrise des statistiques d’une bonne part de la population de notre pays, il n’est pas surprenant qu’elle ne soit pas familière avec leurs pièges, et ne subisse leur influence qu’à travers les conclusions qui en sont extraites par la triade personnalités politiques, journalistes et intellectuels. Or bien souvent, et même lorsqu’ils ne sont animés d’aucune intention de dénigrement systématique de la situation présente, ces passeurs d’information ne font preuve d’aucun recul lorsqu’ils diffusent des informations statistiques dont ils n’ont pas analysé la signification réelle.

Quelques exemples de l’utilisation défaillante des statistiques : taux de pauvreté, taux de chômage des jeunes

Un premier exemple est l’emploi du « taux de pauvreté ». On entend ou on lit souvent que le taux de pauvreté a augmenté (ou diminué) de x % pendant telle ou telle période, ou qu’il y a en France N millions de pauvres. La plupart de ceux qui prêtent attention à ces propos imaginent naïvement qu’il s’agit de données incontestables, basées sur un calcul rigoureux de la proportion de personnes faisant partie de foyers dont le revenu net total ne permet pas d’accéder à un ensemble minimal clairement défini de biens et de services indispensables pour mener une vie considérée comme décente.

Or ce « taux de pauvreté » (et par voie de conséquence le « nombre de pauvres ») que les politiques se lancent régulièrement à la figure n’a rien à voir avec cette définition idéale. C’est en réalité un indicateur purement mathématique de la proportion d’individus dont le revenu est inférieur à un certain pourcentage (généralement 50 % ou 60 %, rarement indiqué par ceux qui prétendent en mesurer au trébuchet l’évolution !) du revenu médian. Il conduit à dire qu’il existe en France 5 ou 9 millions de pauvres, selon qu’on utilise 50 % ou 60 %.

L’utilisation de cet indicateur pour tenter de mesurer l’évolution de la pauvreté (alors qu’en fait il s’agit d’un indicateur d’inégalité) conduit à des conséquences loufoques.

Un indicateur qui conduit à des conclusions aussi absurdes devrait être remplacé par le calcul du nombre d’individus appartenant à des foyers qui, après prise en compte d’éventuelles prestations sociales, ne peuvent pas financer un ensemble clairement défini de biens et de services considérés comme indispensables.

Un autre exemple est le « taux de chômage des jeunes », qui nourrit des affirmations répétées à longueur de journée par la plupart des médias et des politiques, selon lesquelles « plus de 20 % des jeunes sont au chômage » alors que la réalité enregistrée par l’Insee est que 8 % des jeunes de 15 à 24 ans sont chômeurs (ce qui bien sûr est encore trop, mais n’est pas aussi anxiogène que de diffuser l’idée que plus de 20 % le sont).

En effet, le taux de chômage des jeunes n’est pas la proportion de telle ou telle génération de jeunes au chômage, mais la proportion de la « population active de jeunes » au chômage. Or cette population dite active est très inférieure en nombre à l’ensemble des jeunes puisqu’elle inclut uniquement ceux qui ont un emploi et ceux qui, étant au chômage, recherchent un emploi ; elle exclut ceux, majoritaires, qui sont en formation ou qui, pour des raisons diverses, ne cherchent pas d’emploi (dont par exemple des femmes jeunes ayant choisi de ne pas travailler temporairement pour élever de jeunes enfants).

Cet indicateur devrait être remplacé par la proportion de l’ensemble de telle ou telle génération de jeunes au chômage, comme le fait Le Monde pour l’Allemagne et la Suisse, mais pas pour la France ! (voir l’article « Chômage des jeunes » page 46 dans le n° 724 de La J & R d’avril 2017).

 


Selon l’indicateur « taux de pauvreté » qui permet de donner le « nombre de pauvres » :

Si le revenu de chaque Français était multiplié par 2 sans que les prix des biens et services augmentent, le nombre de pauvres ne diminuerait pas.

Dans un pays où chacun aurait le même revenu mensuel infime (1 $ ou 1 €), il n’y aurait aucun pauvre.

En 2020, la réduction de 5 milliards d’euros de l’impôt direct va faire augmenter le nombre de pauvres (car cette réduction d’impôt va faire croître le revenu médian des Français !).


 

Le jeu trouble de certains acteurs

S’ajoutent à cette désinformation due le plus souvent à une ignorance de la signification réelle de telle ou telle statistique les présentations biaisées venant de certains acteurs à qui leur compétence donne une apparence d’impartialité. Parmi eux, « l’Observatoire des inégalités ». Pratiquement chaque fois qu’une information ou un débat porte sur les inégalités, les chiffres fournis par l’Observatoire des inégalités sont mentionnés, ce qui donne l’impression que cet Observatoire est une institution apportant à ses analyses la même rigueur et la même neutralité qu’un organisme public tel que l’Insee. Mais l’Observatoire est en fait une association fondée et animée par Louis Maurin, qui est un observateur engagé, pour qui la redistribution assurée par la fiscalité est toujours insuffisante, ce qu’il a exprimé explicitement par écrit, en particulier dans un article intitulé « Ras-le-bol du ras-le-bol fiscal » paru dans Le Monde en septembre 2013.

 


Un autre indicateur absurde : le taux de chômage des jeunes

Actuellement, 62 % des jeunes de 15 à 24 ans sont en formation ou ne cherchent pas d’emploi, 30 % travaillent et 8 % sont chômeurs. Le taux de chômage des jeunes, proportion de la population active au chômage, est égal à 8/38 = 21 %.

Cela permet aux journalistes et aux politiques d’affirmer (vraisemblablement par ignorance pour la majorité d’entre eux, par calcul politique pour d’autres) que plus d’un jeune sur 5 est au chômage – ce qui est terriblement anxiogène – alors que le chiffre réel est d’un sur 12 ou 13.


 

Louis Maurin s’est intéressé en particulier aux inégalités sociales face à l’éducation. Les chiffres dont il part pour comparer les chances d’avoir le bac pour des enfants issus de différents milieux sont exacts, mais la présentation qu’il en donne grâce à un procédé de calcul alambiqué cherche à prouver que la situation actuelle (pas idéale, mais n’ayant plus rien à voir avec celle qui existait jusqu’au milieu du XXe siècle) est épouvantable.

 


Comment L’Observatoire des inégalités est à l’origine d’une curieuse déclaration de l’Institut Montaigne dans Le Monde

Laurent Bigorgne, directeur de l’Institut Montaigne, affirme en août 2011 dans une interview au Monde : « Un fils d’ouvrier a 14 fois moins de chances qu’un fils de cadre de décrocher le bac. »

Or à cette époque les dernières statistiques connues indiquaient qu’obtenaient le bac environ 90 % des enfants de cadres et 40 % des enfants d’ouvriers (on parle bien de l’ensemble des bacs).

Alors pourquoi ce désespérant 14 et pas le rapport 90/40, soit un peu plus de 2 ?

Parce que Laurent Bigorgne (historien) reprend (vraisemblablement sans connaître le détail de son calcul) le résultat figurant à l‘époque sur le site de l’Observatoire des inégalités qui fait appel sans le dire à la technique dite des odds ratios utilisée en particulier en épidémiologie :

  • un fils de cadre a 9 fois plus de chances d’avoir son bac que de ne pas l’avoir (90/10)
  • un fils d’ouvrier a 0,67 fois plus de chances d’avoir son bac que de ne pas l’avoir (40/60)
  • le rapport entre les chances relatives du fils de cadre et du fils d’ouvrier est donc d’environ 14 !

 

La courbe « Piketty »

Thomas Piketty a publié d’imposants ouvrages sur les revenus et les patrimoines, qui ont été largement diffusés en France et à l’étranger. Certaines de ses conclusions et en particulier la courbe intitulée : « Un système fiscal totalement progressif… ou franchement régressif ? » sont fréquemment citées par les journalistes. Regardée rapidement, la courbe donne l’impression que la population française est divisée en quatre parties : les revenus les plus modestes (1er quart de la courbe) seraient soumis à une fiscalité progressive, les revenus moyens (2e et 3e quarts) à une fiscalité quasi proportionnelle aux revenus, et les plus riches (4e quart) à une fiscalité très dégressive.

Invariablement, les journalistes expliquent cette dégressivité par l’insuffisante progressivité de l’impôt sur le revenu et l’utilisation par les plus riches de multiples niches fiscales permettant de le minimiser.

Or, si on consulte l’étude de l’Insee de 2018 sur les revenus et les patrimoines, on découvre une réalité très différente.

Au niveau des plus hauts revenus, aucune dégressivité de l’impôt direct n’est perceptible. S’il en existe une (ce qui n’est pas sûr…), ce ne peut être que pour une petite partie du groupe microscopique des 0,01 % les plus riches (la totalité de ce groupe ne comprenant qu’environ 4 000 foyers). Elle devrait donc être pratiquement invisible sur une courbe donnant le taux d’imposition de 40 millions de foyers. Cela amène à constater (à condition de se tordre le cou pour arriver à lire sa graduation) que l’échelle des abscisses employée par Piketty dilate de façon extrêmement importante l’effectif apparent des contribuables les plus riches qui occupent un quart du diagramme…

D’autre part, le libellé de l’axe des ordonnées est inexact : ce qui est représenté par la courbe n’est pas comme indiqué le « taux global d’imposition », mais le taux correspondant à la somme des impôts et des prélèvements sociaux obligatoires. Contrairement à ce qu’affirment la plupart des journalistes qui ont regardé (trop) rapidement ce diagramme, la dégressivité de la partie droite de la courbe de Piketty ne provient pas de la fiscalité directe, mais essentiellement des charges sociales obligatoires (car les prélèvements sociaux sont plafonnés) et des taxes indirectes (TVA, carburants, etc.) puisque les plus riches peuvent choisir de ne dépenser qu’une partie de leurs revenus.

courbe Piketty

 

Étude Insee des revenus et des patrimoines de 2018, tableau 10 page 60
(la courbe Piketty et l’étude Insee ont été établies à partir de chiffres antérieurs à la flat tax
sur les revenus financiers. Mais sa prise en compte n’entraînerait pratiquement aucun changement)
Catégories de contribuables classés par revenus croissants Taux d’imposition sur le revenu moyen
90 % les plus modestes 2,7 %
9 % 10,5 %
0,9 % 18,4 %
0,09 % 25 %
0,01 % (soit environ 4 000 foyers) 28,3 %

 

Ne pas oublier les spécificités du contexte culturel français

L’évolution politique de la France depuis la Libération a conduit des partis pouvant prétendre à certains moments au titre de « 1er parti de France » à se trouver privés de façon durable de toute perspective d’exercice ou même de participation au pouvoir politique. Cette situation a incité ces partis (Parti communiste de 1947 à la fin des années 70, plus récemment Front puis Rassemblement national) à proposer systématiquement des mesures démagogiques intenables, puisqu’ils savaient ne pas risquer de devoir les mettre en œuvre.

Ce contexte général de critiques d’une situation existante systématiquement noircie sème dans l’esprit d’une importante partie de la population une extrême méfiance vis-à-vis de statistiques qui, lorsqu’elles sont plutôt favorables, sont souvent considérées comme manipulées par le pouvoir politique en place.

Raison et émotion

Les quelques exemples précédents montrent combien les enseignements réels des statistiques économiques parviennent très souvent déformés de façon négative à la partie de la population française qui n’a que rarement l’habitude de remonter par elle-même à la source directe des informations.

À condition qu’ils n’aillent pas jusqu’au mensonge pur et simple, il n’est pas choquant que des hommes politiques de l’opposition ou des journalistes de médias engagés s’ingénient à trouver des angles d’interprétation des données statistiques qui discréditent l’action de la majorité du moment : c’est le jeu normal de la démocratie.

En revanche, que ce soit par manque de temps, d’aisance avec le maniement des données chiffrées, ou tout simplement par paresse intellectuelle, il n’est pas normal que beaucoup de journalistes français en principe non engagés ne fassent pas plus d’efforts pour comprendre et expliquer ce que mesurent exactement les statistiques qu’ils citent. Ils reprennent trop souvent de façon moutonnière, sans avoir le réflexe de remonter aux sources, les formulations qui proviennent d’autres médias ou d’agences diverses.

Et finalement, n’oublions pas que pour gagner une bataille d’opinion il ne suffit pas de démontrer de façon rationnelle. Depuis Cicéron et sa maxime docere, delectare, movere, nous savons qu’il faut également séduire et émouvoir. Dans ce domaine, un bon mot, un slogan habile, la présentation d’un cas particulier attirant l’empathie auront toujours au moins autant d’influence qu’un argument quantifié, même bien charpenté.

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