Effets de la COVID-19 sur la variation du revenu et la sécurité alimentaire des ménages au Togo.

L'objectif de ce papier est d'analyser les effets de la COVID-19 sur la variation des revenus, la modification de la consommation alimentaire et les stratégies d'adaptations des ménages au Togo. Pour se faire, les modèles probit et logit multinomiale ont été utilisés en se basant sur des données collectées auprès de 1405 ménages dans 44 districts des 6 régions sanitaires. Les résultats révèlent que les ménages dans lesquels le chef a perdu son emploi sont plus exposés à une baisse de revenu et donc à une réduction de leur consommation alimentaire pendant la pandémie. Toutefois, les transferts monétaires octroyés aux personnes vulnérables ont un effet positif, mais non significatif sur le changement de leur revenu. Par ailleurs, les ménages bénéficiaires de prestations sociales au sein desquels le chef a un niveau d'éducation supérieur, sont plus susceptibles de supporter les effets de la pandémie. Ainsi, pour les ménages ayant ressenti un effet modéré ou sévère de la crise, la probabilité est élevée qu'ils diminuent leur consommation alimentaire. A cet effet, il serait intéressant d'étendre les prestations sociales aux acteurs du secteur informel et d'accélérer la mise en place du registre social unique pour un meilleur ciblage des ménages vulnérables.

INTRODUCTION

La complexité et le statut multidimensionnel des sources d'insécurité alimentaire proviennent d'une série de facteurs étroitement liés, tels que la pauvreté, le faible accès aux services sociaux de base et l'inadéquation de certaines politiques publiques (Anand et al., 2019; Kansiime et al., 2020). En outre, l'exposition des ménages aux différents chocs qui surviennent dans l'économie reste une cause importante de pauvreté et d'insécurité alimentaire dans les pays en développement où la majorité des ménages a un revenu en dessous du seuil de pauvreté. Ils sont ainsi, fréquemment affectés par des chocs sévères de différentes natures qui peuvent être classés en chocs idiosyncratiques ou covariables (Nguyen et al., 2020). Généralement, les effets de ces chocs sont beaucoup plus graves dans les pays à faible revenu où les marchés du crédit et les mécanismes d'assurance sociale sont relativement limités (Dabla‐Norris & Gündüz, 2014). En conséquence, les ménages sont souvent soumis à une baisse de leur revenu et à des réductions de leurs dépenses de biens de consommation alimentaire (Genoni, 2012).

L'un des chocs économiques expérimentés par les ménages dans le monde entier a été celui de la pandémie de COVID‐19, en raison des interruptions et fermetures d'activités dues à des mesures de distanciation sociale mises en place pour limiter la propagation du virus (Martin et al., 2020). Le fardeau de ces chocs n'est pas supporté de manière égale par l'ensemble de la société, particulièrement les ménages à faibles revenus souffrant déjà des problèmes d'insécurité alimentaire. En effet, la COVID‐19 a entraîné des pertes graves et aiguës dans de nombreuses économies du monde entier. Dans la littérature, les différents travaux révèlent de nombreuses pertes d'emploi qui ont entrainé des baisses de revenu dans plusieurs ménages (Yasenov, 2020). Yasenov (2020) constate que les travailleurs ayant un niveau d'éducation faible et moins qualifiés ont moins de chance d'exercer leur emploi depuis leur domicile, et sont ainsi exposés à des pertes d'emploi et à une baisse de leur revenu.

Il existe une pléthore de recherches en cours sur l'estimation de l'impact économique de la COVID‐19, tant dans les pays développés qu'en développement. Selon les estimations de la Banque mondiale (2020), les ménages vivant dans les régions d'Afrique occidentale et centrale seraient plus exposés au risque de tomber dans l'extrême pauvreté que les ménages des autres régions du monde. Aussi, selon la Banque Africaine de Développement (BAD, 2020), le taux d'extrême pauvreté augmenterait en Afrique de l'Ouest de 3,2 points de pourcentage en 2020 et de 4 points de pourcentage en 2021, par rapport à la situation pré‐COVID‐19. Le Togo, un pays à revenu faible dont le PIB par habitant est estimé à 614,85$ (Banque Mondiale, 2019) n'est pas du reste des conséquences de cette pandémie. Depuis mars 2020 jusqu'en janvier 2021, le Togo a enregistré 4505 cas positif de COVID‐19 et 74 décès. A cet effet, plusieurs mesures de mitigation ont été proposées par le gouvernement dans la perspective de la riposte contre la pandémie. A des degrés divers, ces mesures pourraient avoir des effets économiques et sociaux sur les populations dont la majorité tire ses revenus des activités informelles, et est exposée à l'insécurité alimentaire. En effet, avant la pandémie le pays enregistrait déjà une prévalence d'insécurité alimentaire modérée ou grave de 68,1% au cours de la période 2016–2018 comparé à 66,9% en 2014–2016 (FAO, 2019). En outre, il ressort des résultats de l'enquête QUIBB (2015) que 43% des ménages au Togo ont des besoins alimentaires non satisfaits, sinon des difficultés à s'alimenter.

Dans ce contexte, cette recherche essaie de répondre aux questions suivantes: (i) quelle est l'incidence de la COVID‐19 sur les revenus des ménages et leurs consommations? (ii) quel est l'effet de de la COVID‐19 sur la sécurité alimentaire et la qualité du régime alimentaire des ménages? Pour répondre à ces questions, ce papier a pour objectif général d'analyser l'effet de la COVID‐19 sur le revenu et le niveau de sécurité alimentaire des ménages au Togo. Cette recherche contribue à la littérature de plusieurs manières. Premièrement, elle quantifie l'effet des chocs liés à la pandémie de la COVID‐19 sur la variation du revenu et les habitudes de consommation des ménages et identifie les stratégies adoptées par les ménages en réponse aux chocs. Deuxièmement, elle fournit des informations utiles aux décideurs politiques et aux praticiens du développement pour établir des priorités et mieux concevoir les mécanismes de protection sociale face aux crises. Le reste de l'article est structuré comme suit: la Section 2 présente une brève revue de la littérature. Le cadre méthodologique est décrit dans la Section 3, la Section 4 présente et discute les résultats, la Section 5 conclut et propose les implications de politiques économiques.

BRÈVE REVUE DE LITTÉRATURE

Pour mieux appréhender l'impact économique de la COVID‐19, il est important de comprendre les canaux de transmission par lesquels les chocs affecteront l'économie. Selon Carlsson‐Szlezak et al. (2020) et Reeves et al. (2020), il existe trois principaux canaux de transmission des effets de la pandémie. Le premier canal est celui de l'impact direct par lequel le choc issu de la pandémie serait lié à la réduction de la consommation de biens et services. En effet, la durée prolongée de la pandémie et les mesures de distanciation sociale pourraient réduire la confiance des consommateurs qui deviendront plus méfiants des dépenses discrétionnaires et pessimistes aux perspectives économiques de long terme. Le second est l'impact indirect par le biais des chocs du marché financier sur l'économie réelle. Le patrimoine des ménages va probablement diminuer de même que leurs épargnes et consommations. Le troisième est lié aux perturbations qui seront enregistrées du côté de l'offre. Etant donné que la COVID‐19 maintient l'arrêt de la production, elle aura un impact négatif sur les chaînes d'approvisionnement, la demande de main‐d'œuvre et l'emploi, ce qui conduira à des périodes prolongées de licenciements et une hausse du chômage. Aussi, la pandémie peut créer un choc d'anticipation à partir duquel une attitude "attentiste" pourrait être adoptée par les agents économiques en modifiant leurs transactions ou comportement de consommations (Baldwin & Tomiura, 2020).

La problématique des déterminants de l'insécurité alimentaire et de la variation des revenus a fait l'objet de plusieurs recherches dans la littérature (Conceição et al., 2011; Etana & Tolossa, 2017; Mabrouk & Mekni, 2018; Olabiyi, 2020). Ainsi, elle indique que les chocs dans le secteur sanitaire ont généralement un impact négatif et significatif sur les activités économiques, du moins à court terme (Woldemichael & Gurmu, 2018). L'impact varie entre une réaction d'évitement due à des mesures de distanciation sociale, de faibles coûts directs, des coûts indirects plus importants (perte de main‐d'œuvre, de production), et des effets de compensation (perturbation des services, voyages et autres) (Martin et al., 2020). Pour Baldwin et Weder di Mauro (2020), la pandémie de la COVID‐19 a des impacts sur les flux de revenus dans l'économie à travers la réduction du nombre d'heures de travail ou la fermeture des activités professionnelles des ménages. Ceci contribue à la réduction de leur niveau de consommation et d'épargne.

Les travaux de Coibion et al. (2020) aux États‐Unis ont permis de constater que les mesures mises en place dans le cadre de la riposte ont entraîné une baisse de la consommation, de l'emploi et du revenu des agents économiques. Baker et al. (2020) constatent que les ménages ont fortement augmenté leurs dépenses au début de la pandémie dans des secteurs spécifiques tels que le commerce de détails et les dépenses alimentaires. Au Kenya et en Ouganda, Kansiime et al. (2020) révèlent que les ménages à faibles revenus et ceux qui dépendent du revenu du travail étaient plus vulnérables au choc des revenus, et avaient une consommation alimentaire plus faible pendant la pandémie de la COVID‐19 par rapport aux autres catégories de travailleurs.

Par ailleurs, Bisong et al. (2020) ont mis en exergue l'effet de la pandémie sur la baisse de la consommation des ménages bénéficiaires de transferts en provenance des migrants qui ont subi une baisse de leurs revenus avec les mesures de confinement et de cessation de travail mises en place dans les pays d'accueil. Ozili (2020) constate qu'avec la COVID‐19, le nombre croissant de jours d'immobilisation, les restrictions aux voyages internationaux et à la circulation intérieure des personnes ont eu un impact positif sur le niveau des activités économiques. En considérant l'hétérogénéité des effets induit par les mesures de riposte de la pandémie, Diop et al. (2020) ont montré que les mesures de distanciation sociale ont été productives en Europe et contre‐productive en Afrique. Toutefois, Bodewig et al. (2020) ont montré que les programmes de transferts monétaires introduits, ont contribué à compenser les pertes de revenu des travailleurs et d'atténuer l'impact négatif induit au niveau des ménages vulnérables.

APPROCHE MÉTHODOLOGIQUE

Cette section présente, premièrement le modèle théorique qui sous‐tend les développements empiriques de l'estimation des effets de la pandémie de la COVID‐19 sur la variation du revenu des ménages et les changements de comportement liés aux chocs. Deuxièmement, elle présente la spécification du modèle ainsi que les données utilisées dans le cadre des estimations économétriques.

Cadre théorique

La vulnérabilité est la probabilité que la situation ou les conditions de vie d'un individu ou d'un groupe d'individus se dégradent, face à un choc ou à un aléa quel que soit la situation ou le niveau de vie initiale (Novignon et al., 2012). Elle renvoie à (i) une prédisposition des populations à être affectées par un évènement préjudiciable externe, ou (ii) une incapacité de leur part à faire face aux désastres qui pourraient survenir comme ceux engendrés par la pandémie de la COVID‐19. Trois approches principales sont utilisées pour analyser la vulnérabilité: la vulnérabilité en tant que pauvreté attendue (VEP), la vulnérabilité en tant qu'utilité espérée faible (VEU) et la vulnérabilité en tant qu'exposition au risque non assuré (VER) (Christiaensen & Boisvert, 2000). Ces approches ont des caractéristiques similaires puisqu'elles construisent un modèle qui prédit une mesure du bien‐être.

Dans cette recherche, nous explorons les implications des chocs liées à la pandémie de la COVID‐19 sur le revenu et sur la consommation des ménages. Ainsi, elle utilise le cadre théorique développé par Dercon(1996) et Binswanger et al. (1993) qui se base sur l'approche d'analyse de la vulnérabilité en tant qu'exposition au risque non assuré. Ce choix est justifié par deux raisons principales. D'une part, la VER est rétrospective et procède à une évaluation ex post de l'effet d'un choc négatif sur la perte de bien‐être plutôt que d'une évaluation ex ante de la pauvreté future. En outre, elle diffère des mesures de la VEP et de la VEU en ce sens qu'elle ne tente pas de construire une mesure globale de la vulnérabilité. D'autre part, le modèle et l'approche peuvent être facilement transférés à d'autres pays et régions, même si les différences dans la disponibilité des données peuvent permettre de procéder à des approximations supplémentaires dans d'autres contextes (Dercon, 1996).

Ainsi, considérons un ménage dont le total des actifs (A) représentant son stock de richesse est supposé être alloué en partie à la production afin de tirer des revenus qui lui permettront de maximiser ses besoins de consommation avant la réalisation au hasard d'un événement aléatoire (w). L'utilité espérée de la consommation du ménage en termes d'ordre de préférence par rapport aux moments de la distribution de la consommation, peut ainsi être analysée. Alors, le ménage maximise son utilité suivant l'équation: où et sont respectivement la moyenne et l'écart‐type de la consommation. La quasi‐concavité de (1) est une condition suffisante pour garantir la convexité des préférences de sorte que:

Le ménage peut donc maximiser son utilité, telle que définie dans l'équation (1), en choisissant une combinaison appropriée d'investissement de production. Nous supposons une fonction de profit à rendement d'échelle constant (CRS) dans laquelle la relation entre la moyenne () et l'écart‐type () des revenus du ménage, le vecteur du portefeuille d'investissements productifs et la variable relative de la moyenne du choc peut être représentée comme suit: et

Il est important de noter que dans les équations (2) et (3), la moyenne et l'écart‐type du revenu par unité de richesse sont homogènes de degré 0 dans le total des actifs A, ce qui reflète l'hypothèse du CRS. Par souci de simplicité, nous supposons une source de variabilité stochastique de la production des ménages. La consommation moyenne est donc donnée par:

La correspondance entre l'écart type des bénéfices et celui de la consommation dépend des hypothèses relatives aux contraintes du marché des capitaux. Si les actifs ne peuvent pas être vendus et qu'il n'est pas possible d'emprunter, l'écart type de la consommation sera égal à celui des revenus, c'est‐à‐dire = , comme le supposent les travaux sur les risques. Toutefois, si les ménages sont en mesure de s'assurer contre les fluctuations de revenus, l'écart‐type de la consommation sera égal à zéro (σc = 0), comme on le suppose dans les études de l'épargne basées sur l'hypothèse du revenu permanent (Paxson, 1992). En tout état de cause, la sensibilité de la variabilité de la consommation à la variabilité des revenus ex post peut dépendre du total des actifs détenus, pour lesquels il peut y avoir un marché limité et qui peut servir de garantie pour les prêts. Ainsi, la relation entre la variabilité de la consommation et celle des revenus est exprimée comme étant influencée par le total des actifs:

La condition de premier ordre permet d'obtenir:

Où et Avec et étant les contributions marginales du capital de production respectivement à la moyenne et à l'écart type des revenus. De l'équation (6) nous pouvons tester l'implication d'une situation d'équilibre du ménage caractérisé par l'aversion au risque, c'est‐à‐dire l'existence d'une relation, entre tous les actifs de production, les contributions marginales à la moyenne et la variabilité des revenus et consommation pour deux actifs quelconques

On peut en déduire les conséquences des effets du choc sur le risque des portefeuilles des ménages, en fonction de leur patrimoine. Comme l'ont montré Binswanger et Rosenzweig (1993), les effets d'un choc entraînent une réduction de τ, donc du revenu des ménages. L'ampleur de l'effet d'augmentation des risques due à la pandémie devrait diminuer avec la richesse totale du ménage, s'il y a un certain lissage post‐consommation.

Spécification du modèle

En considérant les équations (6) et (7), déduisons l'hypothèse selon laquelle les chocs négatifs induits par la pandémie à travers les mesures mises en place entraîneraient une baisse des revenus et de la consommation des ménages. Cela peut être exprimé comme suit à partir de l'équation suivante: où est une variable binaire par rapport au ménage . Ainsi, deux différentes régressions probit ont été estimées. Premièrement, prend la valeur 1 si la source de revenu des ménages est négativement affectée par la pandémie et 0 si non (Hausse ou constant). Pour la seconde régression, prend la valeur 1 si les ménages ont réduit la fréquence de consommation des produits alimentaires en raison de la COVID‐19 et 0 dans le cas contraire. représente le vecteur des variables à partir desquelles le choc est vécu ou expérimenté (par exemple le statut d'emploi), est le vecteur des autres variables explicatives, notamment les caractéristiques socioéconomiques, les principales sources de revenu mensuel des ménages et , , sont des paramètres à estimer, et est le terme d'erreur.

Afin d'analyser les facteurs qui expliquent les stratégies d'adaptation alimentaire adoptées par les ménages face aux effets de la pandémie sur leur capacité habituelle de consommation alimentaire, nous estimons un modèle logit multinomial. Le modèle est basé sur la théorie d'utilité aléatoire où l'utilité d'un ménage qui choisit une stratégie d'adaptation est décrite comme une fonction linéaire des caractéristiques socio‐économiques et de la composante stochastique. Ainsi, le choix d'une stratégie dépend de la probabilité que ce choix offre une plus grande utilité que celle des autres alternatives d'adaptation (Wanyama et al., 2010). Ceci est dû au fait que l'objectif d'un ménage est de choisir une option qui maximise au mieux l'utilité de ses membres sous contrainte du revenu du ménage en minimisant le risque. La variable dépendante est une variable catégorielle dont les valeurs se situent entre 1 et 4, chaque valeur représentant une stratégie d'adaptation. Les coefficients estimés des variables indépendantes ne permettent pas d'interpréter leurs effets sur la variable dépendante du fait de la caractéristique linéaire du modèle logit multinomial. Le ratio de risque relatif (RRR) permet d'obtenir une bonne interprétation des effets de ces variables. Ainsi, par rapport à la stratégie relative à la modalité de référence, on considère que le ménage reste dans sa stratégie si le RRR > 1 et fait le choix de la modalité de référence si le RRR < 1.

Source et données

Les données utilisées dans le cadre de cette recherche proviennent d'une enquête nationale qui porte sur 1405 ménages. Cette enquête a eu lieu du 8 au 17 juillet 2020, et concerne 44 districts des 6 régions sanitaires du Togo. En effet, cette enquête a été réalisée afin de décrire l'acceptabilité, la faisabilité, la praticabilité ainsi que les impacts sanitaires et économiques des différentes mesures imposées à la population quelques semaines après la déclaration d'un état d'urgence sanitaire. Aussi, elle permet de décrire le vécu de la population et d'évaluer l'impact du programme d'aide aux populations vulnérables mis en place par le gouvernement togolais (programme Novissi) et afin de réajuster les mesures en vigueur. Dans chaque chef‐lieu de district, un minimum de trente ménages a été enquêté par un tirage au sort aléatoire systématique à deux degrés (quartier et ménage). Dans chaque ménage, le chef de ménage, tous les adultes et enfants/adolescents (10–17 ans) consentants et résidants dans la zone depuis Mars 2020 au moins ont été enquêtés. Les données ont été collectées par le Centre Africain de Recherche en Epidémiologie et en Santé Publique avec l'appui financier du Bureau des Nations unies pour les services d'appui aux projets (UNOPS). Trois questionnaires standardisés implémentés sur une application Android dédiée ont servi à la collecte. Les questionnaires ménage et adulte renseignent les informations sur les caractéristiques du ménage, les caractéristiques sociodémographiques des membres, les connaissances et attitudes pratiques vis‐à‐vis de la COVID‐19, l'acceptabilité, la faisabilité et la praticabilité des mesures, la notion d'automédication et la perception pour les traitements du futur. Le questionnaire enfant renseigne les informations sur la scolarité ainsi que les activités qu'ils ont exercé durant la période de confinement.

Analyse descriptive des caractéristiques socio‐économiques des ménages

Le Tableau 1 présente les statistiques descriptives des variables utilisées dans le cadre de ce papier. L'analyse du tableau révèle qu'environ 87,69% des chefs de ménages interrogés ont affirmé que la pandémie a affecté leur source de revenus régulière. 68,6% des ménages ont réduit leur consommation contre 31,4% des ménages qui n'ont pas connu des impacts de la COVID‐19 sur la modification de leur consommation. Par ailleurs, le programme de transferts monétaires dédié aux populations vulnérables n'a été accessible qu'à 23,44% des chef de ménage dans le grand Lomé et la région centrale qui sont les régions bénéficiaires. En outre, il est remarqué que 19,3% des chefs de ménages enquêtés ont perdu leur emploi au cours de la pandémie de la COVID‐19 et seulement, 0,31% des ménages ont bénéficié des aides alimentaires.

Tableau 1

Statistiques descriptives des variables

Variables	Mesure des variables	Modalités	Pourcentage
Modification de consommation	Modification du niveau de consommation alimentaire dans le ménage	Aucune	31,4
		Réduction	68,6
Variation revenu	Variation du niveau de revenu des ménages	Constant ou Hausse	12,31
		Baisse	87,69
Age	Age du chef du ménage en année	18–34 ans	44,60
		35–60 ans	42,45
		Plus de 60 ans	12,95
Sexe	Sexe du chef de ménage	Féminin	57,76
		Masculin	42,24
Education	Niveau d'éducation du chef de ménage	Aucun	23,64
		Primaire	23,43
		Secondaire	41,88
		Supérieur	11,05
Taille	Taille du ménage en nombre d'individus dans le ménage	1–3 individus	18,80
		4–6 individus	32,82
		Plus de 6 individus	47,38
Actif avant COVID‐19	Chef de ménage exerçant une activité	Sans activité	37,72
		En activité	62,28
Prestation familiale	Ménage bénéficiant d'une allocation versée aux personnes exerçant une activité formelle	Non bénéficiaire	98,25
		Bénéficiaire	1,75
Secteur d'activité	Le type de secteur dans lequel exerce le chef de ménage	Secteur informel	89,27
		Secteur formel	10,73
Aide alimentaire	Ménage bénéficiant d'une aide alimentaire	Non bénéficiaire	99,69
		Bénéficiaire	0,31
Situation matrimoniale	Statut matrimonial du chef de ménage	Célibataire	20,89
		Marié	73,08
		Divorcé/Veuf	6,04
Perte d'emploi	Chef de ménage ayant perdu son emploi en période de la COVID‐19	Non	80,7
		Oui	19,3
Transferts monétaires	Programme de transfert monétaire aux populations vulnérables	Non bénéficiaire	76,56
		Bénéficiaire	23,44
Impact COVID‐19	Perception des effets des mesures de riposte au niveau du ménage	Aucun	12,45
		Faible	11,58
		Modéré	23,04
		Sévère	52,96
Région	Unité administrative ou économique	Lomé Commune	12,38
		Maritime	17,32
		Plateaux	22,61
		Centrale	12,38
		Kara	18,96
		Savanes	16,34

RÉSULTATS ET INTERPRÉTATIONS DES ESTIMATIONS ÉCONOMÉTRIQUES

Cette section présente d'une part les résultats issus des différentes estimations économétriques et d'autre part, la discussion de ces résultats.

Effet de la COVID‐19 sur la variation de revenus et la modification de consommation des ménages

Le Tableau 2 présente les résultats de l'estimation probit sur les déterminants de la variation du revenu des ménages et la modification de leur niveau de consommation au cours de la pandémie de la COVID‐19. Les valeurs observées et prédites des estimations sont utilisées pour évaluer le bon ajustement du modèle. Ainsi, la statistique du ratio de vraisemblance, telle qu'indiquée par la statistique χ2, est significative à 1%. Cela suggère que toutes les variables incluses dans le modèle sont conjointement significatives. La probabilité (Probabilité > chi2) du test de Hosmer et Lemeshow est respectivement de 0,3298 et 0,2200 dans les deux modèles, ce qui indique qu'ils ne sont pas statistiquement significatifs et que les deux modèles sont donc assez bien ajustés. En outre, on observe que les pourcentages de prédiction des deux modèles sont de 87,85% et 68,75%. Compte tenu de l'objectif du modèle, ces derniers sont considérés comme acceptable.

Tableau 2

Effet de la COVID‐19 sur le changement de revenu et la sécurité alimentaire

Variables	Changement de revenu		Modification alimentaire
	Coefficients	Effet marginal	Coefficients	Effet marginal
Age	−0,009**	−0,002**	−0,007**	−0,002**
	(0,004)	(0,001)	(0,003)	(0,001)
Sexe	−0,139	−0,025	0,053	0,019
	(0,100)	(0,018)	(0,079)	(0,028)
Ratio dépendance	0,032	0,006	0,038	0,013
	(0,082)	(0,015)	(0,061)	(0,022)
Situation matrimoniale
Marié	0,189	0,038	−0,060	−0,021
	(0,125)	(0,026)	(0,099)	(0,035)
Veuf/Divorcé	0,578*	0,090**	0,343*	0,108*
	(0,296)	(0,038)	(0,201)	(0,059)
Education
Primaire	−0,036	−0,005	0,023	0,008
	(0,152)	(0,023)	(0,111)	(0,037)
Secondaire	−0,211	−0,035	−0,165	−0,057*
	(0,141)	(0,022)	(0,101)	(0,034)
Supérieure	−0,466***	−0,092**	−0,476***	−0,175***
	(0,175)	(0,036)	(0,135)	(0,050)
Actif	0,235**	0,042**	0,017	0,006
	(0,097)	(0,018)	(0,077)	(0,027)
Prestation familiale	−0,528*	−0,095*	−0,602***	−0,214**
	(0,277)	(0,050)	(0,231)	(0,082)
Perte d'emploi	0,715***	0,128***	0,855***	0,303***
	(0,187)	(0,033)	(0,123)	(0,043)
Transfert monétaire	0,173	0,031	−0,145	−0,051
	(0,226)	(0,041)	(0,157)	(0,056)
Aide alimentaire	−0,666	−0,120	−0,928	−0,329
	(0,698)	(0,126)	(0,616)	(0,218)
Région
Maritime	0,114	0,017	0,270*	0,080*
	(0,191)	(0,029)	(0,144)	(0,044)
Plateaux	−0,145	−0,026	−0,219	−0,076
	(0,183)	(0,032)	(0,139)	(0,047)
Centrale	0,071	0,011	−0,195	−0,067
	(0,206)	(0,032)	(0,158)	(0,054)
Kara	−0,139	−0,025	−0,670***	−0,252***
	(0,188)	(0,033)	(0,142)	(0,050)
Savanes	−0,360*	−0,073*	0,087	0,028
	(0,195)	(0,038)	(0,153)	(0,049)
Constante	1,477***		0,895***
	(0,258)		(0,186)
Test de Hosmer et Lemeshow
Chi2 de Pearson	1337,05		1460,86
Probabilité > chi2	0,3298		0,2200
−2Log de vraisemblance	956,54		1748,70
Pourcentage de bonnes prédictions	87,85		68,75
Pseudo R²	0,074		0,084
Chi2 de Wald	71,128		146,852
Probabilité > chi2	0,000		0,000
Nombre d'observations	1391		1504

Note: Les z‐statistiques robustes sont en parenthèses.

significatif à 10%.

significatif à 5%.

significatif à 1%.

En considérant les estimations du Tableau 2, on observe que les coefficients de la variable prestation familiale sont négatifs et significatifs à 1%. Ce qui révèle que la probabilité que la pandémie réduise le revenu des ménages bénéficiaires des prestations familiales est faible. Les travailleurs du secteur formel étant les seuls bénéficiaires de ces prestations, cela explique ce résultat car leurs salaires sont généralement garantis et restent souvent rigides à la baisse. L'analyse des résultats du Tableau 2 révèle que plus le chef de ménage est âgé, la probabilité est faible que son revenu subisse une variation au cours de cette période de pandémie. Ceci se traduit également dans le comportement de consommation du ménage où il est constaté que plus le chef de ménage est âgé, la probabilité est forte que les membres de son ménage modifient leur consommation alimentaire. Par ailleurs, en considérant le statut d'emploi du chef de ménage représenté par la variable actif, on observe que son coefficient a un signe négatif et significatif à 5% dans les deux modèles. Ce résultat révèle qu'il est très probable que les chefs de ménages ayant une activité avant la pandémie subissent une variation de leur revenu à l'issue de la mise en œuvre des mesures de restriction du gouvernement.

En effet, ce résultat révèle que la probabilité qu'un ménage subissent une baisse de son revenu est élevée à l'issu de la perte d'emploi du chef de ménage ou de la fermeture de ses activités professionnelles. Parallèlement à ce résultat, le signe du coefficient de la variable perte d'emploi est positif et significatif dans le modèle relatif à la modification du niveau de consommation des ménages. Ce résultat révèle que la probabilité de connaitre une modification de la consommation des membres d'un ménage est très élevée si le chef de ce ménage perd son emploi.

En considérant le niveau d'éducation des chefs de ménage, la probabilité est faible que les ménages dans lesquels le chef a un niveau d'éducation supérieur subissent une diminution de leur revenu ou de leur niveau de consommation, comparé aux ménages dans lesquels le chef n'a aucun niveau d'éducation. Par rapport aux différentes régions économiques du pays, les mesures mises en place par le gouvernement ont une faible probabilité d'influencer le revenu des ménages situés dans la région des savanes comparé aux ménages résidents dans la région de Lomé commune. Par contre, on observe des effets positifs non significatifs dans les régions maritime et centrale, principaux foyers de propagation du virus au Togo. En outre le coefficient relatif aux transferts monétaires octroyés aux personnes vulnérables reste positif et non significatif. Ceci s'expliquerait par le ciblage aléatoire des bénéficiaires.

Déterminants des stratégies d'adaptation alimentaires due à la COVID‐19

Face aux effets induits par les mesures de restriction contre la propagation du virus sur le revenu et la consommation des ménages, le Tableau 3 analyse les facteurs qui expliquent le choix des stratégies d'adaptation alimentaires développées par les ménages au cours de la période de la COVID‐19. Les résultats du logit multinomial révèlent que les ménages ayant une perception modérée des effets de la COVID‐19 ont une forte probabilité de consommer des aliments moins préférés ou de passer au moins une journée sans manger. Plus les ménages ont une perception sévère des effets de la COVID‐19, il leur revient impératif de réduire les quantités de biens alimentaires consommées dans la journée, surtout chez les adultes et les enfants. Par ailleurs, les résultats révèlent que la probabilité est très forte que les ménages dans lesquels le revenu a diminué, soient exposés à une situation d'insécurité alimentaire, c'est‐à‐dire passent au moins un jour sans manger. Cependant, en considérant les ménages dans lesquels le chef a un emploi formel ou bénéficie d'une aide alimentaire, on observe que la probabilité est faible que ces ménages réduisent leur consommation ou passent au moins une journée sans manger.

Tableau 3

Estimation multinomiale des déterminants d'adoption des stratégies d'adaptation alimentaires

Variables	Manger moins		Aliment moins préférés		Au mois un jour sans manger
	Coefficients	z‐stat robuste	Coefficients	z‐stat robuste	Coefficients	z‐stat robuste
Effets COVID‐19
Faible	−0,021	(−0,03)	1,057*	(1,95)	−0,867	(−1,34)
Modéré	0,456	(0,83)	1,290**	(2,46)	12,800***	(10,89)
Sévère	1,298**	(2,36)	1,532***	(2,97)	14,412***	(18,86)
Perte d'emploi	1,348***	(3,82)	1,051***	(3,02)	2,603***	(3,39)
Baisse de revenu	0,607	(1,11)	0,431	(0,84)	11,969***	(8,75)
Age	−0,012	(−1,40)	0,000	(0,04)	−0,047	(−1,48)
Sexe	0,238	(1,17)	−0,066	(−0,35)	0,491	(0,79)
Actif	0,636	(1,23)	−0,489	(−1,18)	15,897***	(23,42)
Taille	−0,030	(−1,51)	−0,025	(−1,46)	−0,090	(−0,73)
Secteur formel	−1,130***	(−3,27)	−0,247	(−0,98)	−14,485***	(−25,76)
Transfert monétaire	−0,400	(−1,17)	−0,664*	(−1,80)	−0,123	(−0,12)
Aide alimentaire	−18,820***	(−14,97)	−0,054	(−0,04)	−16,745***	(−7,49)
Situation matrimoniale
Marié	−0,712**	(−2,46)	−0,621**	(−2,15)	−0,618	(−0,62)
Divorcé/Veuf	0,235	(0,46)	−0,321	(−0,64)	−14,106***	(−10,60)
Education
Primaire	−0,183	(−0,67)	0,146	(0,53)	0,091	(0,10)
Secondaire	−0,614**	(−2,43)	−0,034	(−0,13)	−0,950	(−0,98)
Supérieure	−0,807*	(−1,90)	0,031	(0,08)	−16,027***	(−15,82)
Région
Maritime	0,644*	(1,87)	0,569	(1,55)	2,521**	(2,44)
Plateaux	−0,516	(−1,49)	−0,261	(−0,72)	0,526	(0,44)
Sokodé	−0,192	(−0,49)	0,175	(0,43)	−14,843***	(−13,61)
Kara	−1,352***	(−3,49)	−0,522	(−1,36)	0,225	(0,17)
Savanes	−0,153	(−0,36)	0,936**	(2,30)	−13,361***	(−11,51)
Constante	−0,118	(−0,17)	−0,444	(−0,67)	−42,911***	(−15,37)
Test de Hosmer et Lemeshow
Chi2	29,35
Probabilité > chi2	0,207
Pseudo R²	0,134
Log de vraisemblance	−963,7
Chi2 de Wald	3884,0
Probabilité > chi2	0,000
Nombre d'observations	965

Note: Les z‐statistiques robustes sont en parenthèses; z‐stat robuste = z‐statistique robuste.

significatif à 10%.

significatif à 5%.

significatif à 1%.

Les coefficients de la variable relative à la perte d'emploi sont tous positifs et significatifs suivant les différentes stratégies d'adaptation alimentaires des ménages. Ceci suppose que, comparé aux ménages n'ayant adopté aucune stratégie d'adaptation alimentaire, il est très probable que les ménages dans lesquels le chef a perdu son emploi réduisent leur consommation alimentaire ou restent au moins une journée sans manger. Par ailleurs, comparé aux ménages célibataires, la probabilité est faible qu'un ménage en couple réduise la consommation alimentaire de ses membres ou consomme des aliments moins préférés.

L'analyse du Ratio de Risque Relatif (Tableau 4) indique que les ménages préfèrent ne pas adopter de stratégies de survie au détriment de manger moins ou de rester sans rien manger puisque la plupart des variables explicatives ont un ratio de risques relatifs inférieur à 1. En effet, il apparaît que les ménages dans lesquels le chef a un emploi formel et reçoit les aides alimentaires, préfèrent maintenir leur niveau de consommation habituel en lieu et place de réduire la consommation des produits alimentaires ou de rester au moins une journée sans manger. Aussi, les ménages dans lesquels le chef a un niveau d'éducation supérieur ont tendance à maintenir leur habitude de consommation au cours de cette période de pandémie. Toutefois, la perte d'emploi du chef de ménage conduit les membres du ménage à expérimenter une baisse de consommation alimentaire ou à rester au moins une journée sans manger.

Tableau 4

Estimation des ratios de risques relatifs

Variables	Manger moins		Aliment moins préférés		Au mois un jour sans manger
	RRR	z‐stat robuste	RRR	z‐stat robuste	RRR	z‐stat robuste
Impact_covid‐19
Faible	0,980	(0,600)	2,879*	(1,560)	0,420	(0,272)
Modéré	1,578	(0,867)	3,632**	(1,903)	3,621***	(0,425)
Sévère	3,664**	(2,013)	4,629***	(2,386)	1,815***	(1,387)
Baisse de revenu	3,848***	(1,358)	2,861***	(0,994)	13,508***	(10,363)
Age	1,835	(1,006)	1,538	(0,789)	0,157***	(0,215)
Sexe	0,988	(0,008)	1,000	(0,008)	0,954	(0,030)
Actif	1,268	(0,258)	0,936	(0,178)	1,635***	(1,022)
Taille	1,889	(0,975)	0,613	(0,254)	8,016	(5,441)
Secteur formel	0,971	(0,019)	0,975	(0,017)	0,914	(0,113)
Transfert monétaire	0,323***	(0,112)	0,781	(0,197)	0,001***	(0,000)
Aide alimentaire	0,670	(0,229)	0,515*	(0,190)	0,884	(0,895)
Perte d'emploi	0,001***	(0,001)	0,947	(1,169)	0,001***	(0,000)
Situation matrimoniale
Marié	0,491**	(0,142)	0,537**	(0,155)	0,539	(0,540)
Divorcé/Veuf	1,265	(0,650)	0,725	(0,364)	0,001***	(0,000)
Education
Primaire	0,833	(0,229)	1,157	(0,321)	1,095	(1,042)
Secondaire	0,541**	(0,137)	0,967	(0,247)	0,387	(0,376)
Supérieure	0,446*	(0,189)	1,031	(0,397)	0,001***	(0,000)
Région
Maritime	1,903*	(0,654)	1,767	(0,650)	12,436**	(12,840)
Plateaux	0,597	(0,206)	0,771	(0,278)	1,692	(2,009)
Sokodé	0,826	(0,323)	1,192	(0,489)	0,001***	(0,000)
Kara	0,259***	(0,100)	0,593	(0,228)	1,252	(1,608)
Savanes	0,858	(0,367)	2,551**	(1,037)	0,000***	(0,000)
Constante	0,889	(0,629)	0,642	(0,424)	0,001***	(0,001)

Note: Les z‐statistiques robustes sont en parenthèses; z‐stat robuste = z‐statistique robuste; RRR = ratios de risques relatifs.

significatif à 10%.

significatif à 5%.

significatif à 1%.

Discussion

Les résultats présentés dans la section précédente permettent de mettre en exergue l'effet négatif des mesures de restrictions mises en place pour freiner la propagation du virus de la COVID‐19 sur le revenu et la consommation des ménages. En effet, la distanciation sociale, le confinement, la fermeture des activités, la réduction des heures de travail, le bouclage des villes et le couvre‐feu ont entrainé des chômages techniques, des licenciements et la baisse de l'activité économique. Ce qui a contribué à la réduction du revenu de plusieurs ménages. Cette situation s'est aggravée compte tenu du faible niveau de qualification de la plupart des travailleurs, qui en majorité sont dans le secteur informel avec des revenus quotidiens qui suffisent à peine à s'offrir le repas journalier. Aussi, le niveau élevé de la pauvreté dans certaines régions et l'inexistence ou le faible niveau d'épargne de la plupart des travailleurs justifient‐t‐ils ces résultats obtenus. Par ailleurs, cette baisse de revenu contribuerait à la baisse du pouvoir d'achat des ménages ainsi que de leur capacité à s'approvisionner en denrées alimentaires, en somme à la modification de leurs comportements de consommation des produits alimentaires.

Sur la base du changement des habitudes de consommation de biens alimentaires imposée par la pandémie, plusieurs ménages ont dû adopter des stratégies de survies afin de répondre au choc alimentaire. En effet, au Togo plus de la moitié de la population (soit 53,7%) a un revenu en dessous du seuil de pauvreté, ce qui les rend très vulnérables aux chocs. Ceci se renforce par les inégalités qui restent toujours élevées selon l'indice de GINI (0,427 selon l'INSEED en 2017), la faible proportion des ménages ayant accès à l'assurance ou bénéficiant des allocations de protections sociales et la proportion importante de chef de ménage non scolarisé et ceux ayant des emplois moins qualifiés. Tout ceci justifie‐t‐elle la probabilité élevée des stratégies de réduction de consommation alimentaire ou de rester sans manger pendant une journée, adoptées par les ménages ayant ressenti un effet modéré ou sévère de la crise, car ces derniers déjà vulnérables ont été les plus exposés à la crise.

CONCLUSION ET IMPLICATIONS DE POLITIQUES ÉCONOMIQUES

Cette étude analyse l'effet de la COVID‐19 sur la variation du revenu et la consommation des ménages ainsi que son influence sur les stratégies d'adaptation alimentaire. En se basant sur les données primaires collectées auprès des ménages sur l'ensemble du territoire, l'utilisation des modèles probit et logit multinomial ont permis de montrer que les pertes d'emploi et le faible niveau d'éducation des chefs de ménage accroissent la vulnérabilité des ménages en termes de baisse de revenu et de modification de leurs habitudes de consommation. Cependant, travailler dans le secteur formel réduit cette probabilité. Par ailleurs, l'adoption des stratégies d'adaptation alimentaire est motivée par les pertes d'emploi, la baisse du revenu et l'expérience d'un effet modéré ou sévère de la crise induite par la pandémie. Les transferts monétaires octroyés aux personnes vulnérables ont un effet positif, mais non significatif sur le changement de revenu des ménages. Les résultats de cette recherche suggèrent qu'une extension des prestations sociales aux acteurs du secteur informel est nécessaire pour réduire leur vulnérabilité face aux chocs. Aussi, il serait intéressant, d'accélérer la mise en place du registre social unique pour un meilleur ciblage des ménages vulnérables en présence des situations de choc.