A cluster analysis of multidimensional poverty in Switzerland : Cahier de recherche

Ferro Luzzi, Giovanni ; Flückiger, Yves ; Weber, Sylvain

The measurement of poverty has often been criticized for relying solely on measures of financial deprivation. Poverty being a multidimensional state, related to health, schooling, living environment, psychological state as well as social tides, care should be taken to integrate these various components to have a proper picture of poverty. This is especially true for rich countries where poor... More

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    Résumé
    La pauvreté est habituellement mesurée sur des bases financières uniquement. C’est cependant un état multidimensionnel, non seulement en rapport avec la situation financière, mais également avec la santé, la formation, l’environnement vital, l’état psychologique ainsi que la conjoncture sociale. Il faut par conséquent tenir compte de toutes ces composantes pour avoir une image complète de la pauvreté. Ceci est particulièrement vrai pour les pays industrialisés, où les personnes connaissant des difficultés financières peuvent bénéficier d’aides sociales telles qu’un revenu minimum ou des allocations de chômage et de logement. L’exclusion sociale et une mauvaise santé peuvent ainsi avoir un impact primordial dans le sentiment de pauvreté. Dans cet article, nous proposons une méthodologie qui offre de nouvelles perspectives dans le contexte de la pauvreté multidimensionnelle. Dans une première étape, on effectue une analyse factorielle afin de construire des indicateurs de pauvreté basés sur de nombreuses dimensions potentielles et sans imposer de contrainte à priori. Les variables de base sont alors combinées dans quelques facteurs communs qui contiennent chacun une facette de la pauvreté multidimensionnelle. Une analyse typologique est ensuite réalisée sur la base des scores factoriels obtenus, dans le but de déterminer des sous-groupes de la population différemment affectés par les multiples dimensions de la pauvreté, ce qui permet d’identifier les pauvres. Une régression logistique est finalement estimée afin de rechercher les déterminants de la pauvreté.
    Summary
    The measurement of poverty has often been criticized for relying solely on measures of financial deprivation. Poverty being a multidimensional state, related to health, schooling, living environment, psychological state as well as social tides, care should be taken to integrate these various components to have a proper picture of poverty. This is especially true for rich countries where poor financial conditions are often alleviated by social policies like minimum income, unemployment or housing benefits. Social exclusion and poor health can therefore dominate the poverty feeling. We illustrate how some descriptive statistical tools can offer new insights in the context of multidimensional poverty. Factor analysis is used in a first step to construct poverty indicators based on many possible dimensions without posing too many a priori restrictions. The base variables are thus combined to produce common factors which convey some aspect of multidimensional poverty. By ascribing individual scores on each factor, we then use cluster analysis to determine population’s subgroups that are unevenly affected by the various dimensions of poverty, what allows us to identify the poor. Finally, a logit regression is run to find the determinants of poverty.