LES STATISTIQUES Á LA RESCOUSSE DE LA DĖCISION PUBLIQUE

Confinement, couvre-feu et reconfinèrent. Quelle est la meilleure décision de politique publique ?

Plusieurs mesures ont été mises en place en réponses à la lutte contre la pandémie de Covid-19. Ces mesures ou décisions publiques devaient être orientées mondialement par l’OMS. Son statut d’Agence spécialisée de l’ONU pour la santé mondiale, s’exprime par l’assistance technique appropriée à favoriser la coopération entre les groupes scientifiques et professionnels qui contribuent au progrès de la santé.

Les mesures mises en place mondialement n’ont pas eu les mêmes effets attendus dans les cinq continents. La pandémie suit sa longue trajectoire de progression géométrique. Les mesures prises individuellement ont montré les caractères de tâtonnement de décideurs politiques (ignorance de mode et circonstances de transmission, efficacité ou inefficacité de masque et non convergence au protocole thérapeutique). Toutes ces discordances et tâtonnements occasionnent la récession mondiale que nous connaissons actuellement.

Les mesures de confinement mises en place en réponse à la pandémie de Covid-19 ont conduit à une chute brutale de l’activité économique [(Les notes du Conseil d’analyse économique n°57), juillet 2020].

Ce constat du Conseil d’analyse économique interpelle l’intervention rapide de la science statistique, comme outil de la décision devant une situation d’incertitude. Le recours à la statistique méthodologique, en particulier l’application formelle de l’indice de dissimilarité, peut être utile.

Pour étoffer l’essence de cet indice de dissimilarité, commençons d’abord à définir ce que nous attendons par le mot indice en statistique.

Un indice est une valeur représentant la variation relative d’une variable entre deux périodes ou deux situations déterminées. On distingue les indices élémentaires et indices synthétiques ou indices composés.

L’utilisation de la statistique méthodologique, l’inférence statistique, la statistique descriptive et la modélisation économétrique (statistique mathématiques) a décomplexée les processus décisionnels. Très récent nous étions tous surpris d’apprendre un mot nouveau qui n’existe pas en langue française, nous citons « Cluster ». Ce vocabulaire est anglicisme, qui a son vrai sens en Cluster analysis. En langue française, il se traduit en Classification Automatique. La compréhension d’emprunt de ce mot anglais, est faite par le biais de son objectif. En effet, l’objectif d’une classification automatique sur un ensemble d’une population au sens statistique, est de mettre en évidence des familles de populations homogènes selon un certain critère. Les biostatisticiens ont le mérite d’employer ce mot pour désigner un foyer en épidémiologie.

Dans la logique identique, nous allons emprunter le concept de l’indice de dissimilarité entre deux ou plusieurs lieux (Régions, Départements et Communes), pour effectuer une ségrégation ou discrimination scientifique (objectivité et équité de l’approche) dans l’application d’une décision publique quelconque, telle que confinement, couvre-feu, ouverture de centres commerciaux ou l’ouverture de certains rayons de biens.

La dissimilarité est synonyme de la dissemblance, qui signifie ce qui n’est pas semblable. La définition statistique de l’indice de dissimilarité simple est donnée par la formule suivante :


Diss = symbole de l’indice de similarité, et il est compris entre [0 ; 1]. La valeur 0 signifie une similitude parfaite et 1 explique la dissemblance la plus grande.
L’application directe de cet indice s’effectue en effectuant la somme tous les indicateurs de situation sanitaire exprimés en termes relatifs.

Quelle sera la meilleure décision de politique publique ou mesure à mettre en place, afin d’éviter la chute verticale des agrégats macroéconomiques ? La réponse à cette équation est fonction directe de l’indice di dissimilarité, et implicite de principe de Pareto. Ce principe est le fondement de l’économie de bien-être. Notre interprétation de ce principe est qu’on ne peut pas satisfaire tout le monde devant une décision publique (Pareto -optimal). Donc la territorialisation de mesure (confinement, déconfinement, reconfinèrent et couvre-feu) sera légitime si elle se réfère à l’indice de la dissimilarité. La modélisation de cet indice correspond à la somme de tous les indicateurs exprimés en valeurs relatives ou coefficients.


 

Bibliographie de référence

  1. Bangambe Bila. A (2000) en collaboration Formstat, Strumenti di analisi quantitativa per la valutazione e monotoraggio degli interventi di sviluppo locale [La construzione degli indicatori per la valutazione 96 :2000] ; Editeur Gugliemo Tagliacarne
  2. Fabris.L (1997) ; Statistica Multivariata, Edition MC Graw-Hill
  3. Johansson P.O (1996), Introduzione alla moderna economia del Benessere; Edition Guiffrè
  4. Leti.G (1983), Statistica descrittiva, Edition il Mulino
  5. Piccolo.D (2000), Statisica, Edition il Mulino
  6. Winch.D.M,(1997), l’Economia del Benessere
  7. Yadolah D (2007), Statistique. Dictionnaire encyclopédique, Edition Springer

 Par Bangambe Bila Ambroise Statisticien Économiste Évaluateur

 

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