Indice de Résilience Ri = f (IFAi, ABSi, ACi,, SSNi, AAi, Si, )

in collaboration with

Mesure et Analyse

La méthode RIMA pour mesurer la résilience

Étude de cas Mali Senegal

Sommaire

Ri = f (IFAi, ABSi, ACi,, SSNi, AAi, Si, )

La méthode RIMA pour mesurer la résilience

Contextes: humanitaire et de développement

Éléments communs des différentes définitions de la résilience • La capacité à absorber les chocs; • La capacité à s’adapter à un

environnement en évolution; • La capacité à faire évoluer un

environnement institutionnel.

Mesurer la résilience

La résilience est spécifique au contexte

Population spécifique Choc spécifique Effet spécifique Ex: éleveurs Ex: sécheresse Ex: sécurité alimentaire

La résilience n’est pas statique

- L’impact sur la résilience doit être mesuré au cours du temps

- Besoin de données initiales et finales sur la période

Que doit-on mesurer et comment?

La résilience explique, ceteris paribus, pourquoi un ménage atteint un niveau souhaité de Y tandis que l'autre ne l’attend pas

• Point d’entrée pour l’analyse : le ménage • C’est l’unité utilisée pour la plupart des prises de décision

ANALYSES RÉALISÉES OU EN COURS

Vulnérabilité

La Vulnérabilité (Vi ) est une fonction (f) de l’exposition au risque d’un ménage et de sa résilience (Ri) face à ces risques.

L’analyse de la résilience est complémentaire à l’analyse de la vulnérabilité - et non une alternative.

Une approche résilience permet d’étudier non seulement comment les perturbations et les changements pourraient influencer la structure d’un système, mais aussi comment sa fonctionnalité pourrait changer pour répondre à ces besoins.

𝑽𝒊 = 𝒇 𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒊𝒊𝒊𝒆𝒊𝒓𝒊𝒆𝒔𝒔𝒆,𝑹𝒊

Résilience et sécurité alimentaire 𝒀𝒉,𝒊+𝟏 = 𝜶 + 𝜷𝟎𝑹𝒉,𝒊 + 𝜷𝟏𝑺𝒆,𝒉,𝒊 + 𝑿𝒉 + 𝜺𝒉

La résilience est un facteur clé pour déterminer à quel point la sécurité alimentaire d’un ménage est affectée par un choc.

Un indicateur de bien-être pour le ménage h at time t+1 (𝒀𝒉,𝒊+𝟏) est une fonction composée par trois facteurs principaux :

i. La résilience 𝑹𝒉,𝒊 dans le temps t de ce ménage; ii. Une vecteur de chocs 𝑺𝒆,𝒉,𝒊 atteignent ménage h in time t;

et iii. un ensemble de caractéristiques des ménages invariants

dans le temps 𝑿𝒉

Indice de Résilience - Mesure & Analyse

Revenu et accès aux aliments (IFA) Actifs Productifs et non-Prdt (AST)

Accès aux services de base (ABS) Sensibilité (S)

Capacité d’adaptation (AC) Filets de protection sociale (SSN)

Le modèle peut être adapté à des effets autres que la sécurité alimentaire.

Ri = f (IFAi, ABSi, ACi,, SSNi, ASTi, Si, )

Le modèle RIMA est basé sur une série de facteurs contextualisés qui font qu’un ménage est résilient face à un effet spécifique. En relation avec la sécurité alimentaire, ces facteurs peuvent inclure:

Variables Chaque facteur de résilience est pondéré par un ensemble d’indicateurs.

Revenu et accès aux aliments Accès aux services de base Filets de protection sociale

Actifs Capacité d’adaptation Sensibilitè

• Revenu moyen quotidien par tête (monnaie locale /personne/jour)

• Dépenses moyennes quotidiennes par personne (monnaie locale /personne/jour)

• Échelle de l’Accès déterminant l’insécurité alimentaire des ménages

• Consommation énergétique alimentaire (kcal/personne/jour)

• Accès physique aux services de santé (échelle 1-3)

• Niveau de qualité des services de santé

• Qualité du système éducatif (échelle 1-6)

• Perception de la sécurité (échelle 1-4)

• Contraintes de mobilité & de transport (échelle 1-3)

• Eau, électricité, réseaux téléphoniques (par unité de mesure)

• Montant de liquidité et apport en nature (monnaie locale/personne/jour)

• Évaluation de la qualité de l’assistance (échelle 1-4)

• Aide à l’emploi (réponse binaire oui/non)

• Fréquence de l’assistance (nombre de fois où l’aide a été reçue pendant les 6 derniers mois)

• Opinion générale de ciblage (assistance destinée aux personnes nécessiteuses; non nécessiteuses; ou sans distinction)

• Logement (nombre de pièces possédées)

• Indice durable (Analyse des composants principaux sur la liste des objets: TV, voiture, etc.)

• L’unité d’élevage tropicale (TLU) équivalant à 250 kg

• Propriété foncière (hectares)

• Diversité des sources des revenus (par type, 0-6)

• Niveau éducatif (moyenne des ménages)

• Taux d’emploi (nombre de personnes employées divisé par la taille du ménage)

• Stratégies d’adaptation disponibles (par type, 0-18)

• Ratio de consommation alimentaire (part des dépenses alimentaires divisée par le total des dépenses)

• Nombre des membre d’un ménage ayant perdu l’emploi (effectif)

• Évolution du revenu (nombre en monnaie locale, augmenté, stable, diminué)

• Évolution des dépenses (nombre en monnaie locale, augmenté, stable, diminué)

• Capacité à maintenir la stabilité dans l’avenir (échelle, 1-5)

• Dépendance aux filets de sécurité (part des transferts sur le revenu total)

• Stabilité du système éducatif (par unité de mesure; qualité augmenté, stable, diminué).

Variables Observées Variables Non Observées

Le schéma de trajet de rima

R

... V2 V1 Vn ...

Analyse factorielle exploratoire … Le modèle de la FAO utilise une analyse factorielle exploratoire, parmi un ensemble de simulations pour identifier le modèle le mieux adapté.

∑=j

jj FwR

Analyse factorielle exploratoire en 2 étapes

Les données requises Données quantitatives

Validé et intégré avec les données qualitatives • Groupe de discussion,

évaluation rapide, autres outils

Données existantes (LSMS, MICS, autres enquêtes budget-ménages) • LSMS-ISA (Kenya, Nigeria, Éthiopie,

Malawi, Mali, Ouganda, Tanzanie) • Niger: Enquête Nationale sur les

Conditions de Vie des Ménages et l’Agriculture de 2011

• Senegal: Enquete de Suivi de la Pauvrete au Senegal (2005)

Données ad hoc (type LSMS, collecte des données primaires à travers les enquêtes) • Enquête initiale et finale pour mesurer

l’impact (Sud-Soudan, Soudan, Somalie) • Échantillon; conception; formation;

collecte des données, entrée, traitement et analyse de données

Données qualitatives

Utilisation

• Un instrument de suivi holistique pour la protection sociale

• Identifie le mécanisme de réponse approprié (long terme / court terme)

• Ciblage de zones/groupes vulnerables

Pour établir profil type et ciblage

• Fournit un cadre pour l’analyse de l’évaluation d’impact des projets

• Aide à identifier les ménages vulnérables

Pour évaluer

Comment peut analyse résilience être utilisé pour le processus de prise de décision afin de prioriser les interventions (par exemple: processus de vérification)?

• Passer d'une analyse positive à une analyse normative

• En utilisant l'analyse ex-post de tirer des conclusions pour les interventions

du calibrage des ex-ante

• Utilisation des variables observées au poids de la pertinence d'une intervention dans la construction de la résilience

• Comment un ménage à faible résilience peut devenir une haute résilience? • Quels sont les véritables facteurs qui peuvent aider à la transition de

l'un à l'autre? • Quelles sont les interventions être choisis?

Utilisation - Pour établir priorité

Comment peut analyse résilience être utilisé pour mesurer l'impact d'un projet sur la population ciblée?

• Measurer résilience en temps 0, peut-être avant que le projet est mis en œuvre

• Intégrer les résultats de baseline avec des outils de suivi et d'évaluation pour capturer la saisonnalité et de l'impact à court terme

• Re-exécuter un autre cycle d'analyses de résilience après un délai défini (3-5 ans) avec des données de panel et de mesurer l'impact sur les bénéficiaires

Utilisation - Pour mesurer l’impact

Étude de Cas: MALI

ANALYSE DE LA RÉSILIENCE – PAR ANNÉE

0

.2

.4

.6

.8

1

Den

sity

-2 -1 0 1 2Factor score (Resilience)

Histogram Kernel density Mean Median

Source: own estimation from Mali 2009/10

Resilience in Mali 2009/10AST

ABS

AC

S

.5

1

1.5

2

SEM factor Correlation

Source: own estimation from Mali 2009/10

Loading of factor (SEM) and Correlations

D’importants écarts de capacité de résilience au sein de la population : Plus de 50% des ménages sont caractérisés par un niveau de résilience au deçu de la moyenne

Les piliers qui semblent être les plus étroitement liés à l’indice de la résilience sont: • L’Accès aux Services de Base (ABS) • Les Actifs (AST) • La Capacité d’Adaptation (AC).

Le pilier le moins corrélé à l’index est : • la Sensibilité (S)

S: chocs liés à la santé des enfants et des femmes

RÉSILIENCE: LA LOCALISATION GÉOGRAPHIQUE

L'indice de résilience le plus élevé se situe dans la région sud-centrale alors que le moins élevé se manifeste dans le nord-ouest. • Les conditions climatiques: déterminant significatif de la différence de résilience entre les régions. • ABS: la région de Kidal obtient les plus mauvais résultat en termes de distance au point d’eau et accès à de nouvelles

infrastructures de distribution d’eau + toutes les régions sauf Bamako ont un faible score pour les installations sanitaires correctes et la distribution d’électricité

• S: les régions de Tombouctou et Gao ont le plus haut niveau de chocs liés à la santé infantile • AC: les régions de Bamako et Kidal enregistrent le plus faible niveau d’emploi des chefs de famille + Tombouctou et Kidal sont

les régions les pires pour ce qui concerne le niveau scolaire; Gao présente le plus haut niveau d’éducation comparé aux régions plus résilientes (par ex. Kayes, Sikasso, Segou, Mopti)

Resilience map in Mali 2009/10 Precipitation Map in Mali: total annual rainfall (mm/yr) averaged over 1950-2009

MÉNAGES ENTRE LES ZONES URBAINES ET LES ZONES RURALES

-.6

-.4

-.2

0

.2

.4

.6

.8

1

Rural Urban

Res

ilienc

e m

ean

Resilience by household localization

-.6

-.4

-.2

0

.2

.4

.6

.8

1

Rural Urban

AST ABS AC S

Fact

or s

core

Average pillars scores by household localization

• En moyenne, les ménages urbains sont beaucoup plus résistants que les ruraux • Les ménages urbains ont un meilleur accès à chacun des quatre piliers

• ABS: les ménages ruraux ont moins accès aux services: installations d’assainissement et qualité de l’eau; et électricité

• AST: les ménages ruraux possèdent plus de terres et cheptels mais sont moins résilients, les ménages urbains ont des maisons mieux équipées et ont plus de richesses.

• AC: les ménages ruraux enregistrent un niveau scolaire et un état de santé plus faible, les ménages urbains ont des débouchés en termes d’emplois plus variés alors que les ménages ruraux ne sont employés que dans le secteur agricole

• S: les chocs liés à l’état de santé des enfants (par ex. Diarrhée et paludisme) sont plus important chez les ménages ruraux.

Effet de la malnutrition infantile sur la résilience: les ménages avec au moins un enfant mal nourri sont moins résilients

EVIDENCE FOR PRP-AGIR PILIER I: Restaurer, renforcer et sécuriser les moyens d’existence et améliorer la protection sociale des communautés et ménages vulnérables. • transferts sociaux pour l'amélioration des revenus et pouvoirs

d’achat • protection sociale aux travailleurs du monde rural • scolarisation des enfants des zones défavorisées • l’accès à l’eau potable pour les populations des zones défavorisées Implications de l'analyse La capacité d'adaptation (AC) • Les interventions visant à aider à décrocher un emploi et ciblant les

activités génératrices de revenus devraient privilégier les ménages dans les zones urbaines (par exemple Bamako) et les ménages dirigés par des femmes.

• Investir dans l'éducation en particulier dans les zones rurales et dans les régions les plus défavorisées selon l’étude

Accès aux services de base (ABS) • Améliorer l'accès aux installations de distribution d'eau en particulier

dans les zones rurales et les régions les plus défavorisées

PILIER II: Renforcer la nutrition des ménages vulnérables. • service de santé pour les enfants de moins de 5 ans et les femmes

enceintes et allaitantes • Renforcement de l'accès à l'eau potable Implications de l'analyse Accès aux services de base (ABS) • Améliorer les conditions de vie dans les zones rurales en

fournissant les installations d’assainissement et de meilleure qualité de l’eau

La sensibilité (S) • Investir dans le soutien à la nutrition et santé infantile et investir

dans l’amélioration des connaissances des mères sur la bonne nutrition et les pratiques de soins

• Faire preuve de plus d’attention envers les groupes défavorisés (ruraux) et les régions démunies en termes d'accès à des établissements de santé et l’amélioration des pratiques de soins

PILIER III: Renforcer durablement la productivité agricole et alimentaire, les revenus des plus vulnérables et leur accès aux aliments. • conditions de vie en milieu rural et péri urbain à travers la promotion économique et sociale des femmes, des jeunes et des ménages

vulnérables • Promotion et valorisation des produits agro-sylvo-pastorales et piscicoles • Renforcement des actions d'adaptation aux impacts des changements climatiques Implications de l'analyse • Accroître les investissements et le soutien au secteur agricole • Améliorer l'accès aux services de production aux ménages dirigés par des femmes • Améliorer les conditions de vie dans les zones rurales • Accroître la diversification des offres d'emploi pour les ménages ruraux

ÉTUDE DE CAS: SENEGAL

ANALYSE DE LA RÉSILIENCE

Des écarts clairs de capacité de résilience au sein de la population MAIS les écarts ne sont pas considérablement larges: la majorité des ménages sont caractérisés

par des niveaux de résilience relativement proche de la moyenne;

il n'y a aucuns groupes à la traine ou ‘’excellents’’ comparés au niveau moyen de la résilience dans la société globale.

0

1

2

3

Den

sity

-1 -.5 0 .5Factor score (Resilience)

Histogram Kernel density Mean Median

Resilience in Senegal 2005IFA

ABS

AST

SSN

S

AC

.5

1

SEM factor Correlation

Loading of factor (SEM) and Correlations Senegal 2005

Les piliers qui semblent être les plus étroitement liés à l’indice de la résilience sont l’Accès aux services de base (ABS) et la Sensibilité (S) Les piliers les moins corrélés à l’indice sont : Le revenu et l'accès à l’alimentation (IFA), la Capacité d’adaptation (AC), les Actifs (AST) et le tissu social (SSN)

RÉSILIENCE: LA LOCALISATION GÉOGRAPHIQUE

Les disparités dans les capacités de résilience entre les régions: Louga et Tambacounda présentent les scores moyens de résilience les plus faibles. Un haut S: les revenus et la

consommation alimentaire Un faible IFA: faibles

ressources financières et dépenses par habitant

Un faible ABS: distances important pour accéder aux services (sources d'eau potable, l'école et les services de santé et les marchés)

Un faible AC: un faible niveau d'éducation des chefs de famille et faible main-d'œuvre par habitant

Un haut AST: actifs agricoles (bétail, terres et aux actifs productifs agricoles).

Average Resilience Index in Regions of Senegal (2005)

MÉNAGES ENTRE LES ZONES URBAINES ET LES ZONES RURALES

Capacité de résilience et structure: Une différence importante dans la capacité

de résilience Les différences de capacité de résilience sont

associées à des différences dans la structure de résilience (montrant les piliers à prioriser dans les domaines concernés): Pour les zones urbaines: les composantes les plus

importantes sont S et AC, suivies par IFA Pour les zones rurales: les composantes les plus

étroitement liées à la résilience sont ABS et S suivies par AST

-.25

-.15

0

.15

.25

mea

n of

Res

Rural Urban

Mean of resilience by urban status

-1

0

1

2

Rural Urban

IFA ABS AST SSN S AC

Fact

or s

core

Average components scores by urban status Dimensions de la résilience où l’accent est mis: ABS: contraintes majeures dans l'accès aux marchés, les

transports, les écoles et les établissements de santé dans les zones rurales; meilleures conditions de vie (selon le niveau d’équipement des ménages) dans les zones urbaines

AC: faible niveau de scolarité et plus mauvais état de santé dans les zones rurales.

IFA: les zones urbaines sont significativement meilleures en termes de dépenses plus élevées par habitant.

S: les zones rurales plus susceptibles de connaître des chocs liés à la consommation d'aliments et aux revenus

POLICY IMPLICATIONS AND EVIDENCE FROM THE ANALYSIS

Stratégie nationale de développement économique et social (NSESD) pour 2013-2017: une plus grande attention pour améliorer la vie des plus vulnérables grâce à un accroissement de l'accessibilité aux services sociaux de base, à de la nourriture décente, à de l’eau non polluée, à un logement décent, et des conditions de vie saines.

Les données de l'analyse appuyant la mise en œuvre de NSESD:

L’importance de réduire les disparités entre les milieux urbains-ruraux et les régions Diminuer les disparités entre zones rurales et régionales en:

Améliorant l'accès aux services de base et la faible qualité générale des services: investir dans les infrastructures rurales et les routes pour accéder aux services de santé et aux écoles et améliorer les conditions de vie.

Augmentant l'efficacité et la qualité des prestations de services de santé, notamment en privilégiant les investissements publics plus en faveur des centres de soins de santé primaires.

Augmentant les dépenses alimentaires des ménages ruraux: création de possibilités d'emploi et diversification des revenus et activités dans le secteur non agricole

Améliorant l'accès au système sanitaire en particulier dans les zones rurales étant donné que les installations des ménages sont considérablement plus faibles

Élargissant l'accès à l'éducation et réduisant les disparités régionales: les régions les plus pauvres montrent un taux élevé d'analphabétisme et le faible achèvement de l'éducation de base.

Merci beaucoup

in collaboration with

Pour en savoir plus: http://www.foodsec.org/web

Resilience dimensions

Adaptivity

Sensitivity

1. Physical dimension - Safety nets

- Assets

- Income and Food

- Basic services

Social Safety Nets

Access to Basic Services

Assets

Income and Food Access

2. Capability dimension

Dimensions de la résilience et les facteurs connexes:

( )...,,,,, iiiiiii ACSSSNASTABSIFAfR =

Income

IFA

The RIMA path Diagram (2)

Pc Exp

Nutrition Indicator

Uniqueness

Uniqueness

Uniqueness Variables Non Observées

Variables Observées

RESILIENCE

The RIMA path Diagram (3)

Uniqueness

Uniqueness

Uniqueness IFA

ABS

AST

SSN

AC

Uniqueness

Uniqueness

S

Uniqueness

MEASURING RESILIENCE: MIXED METHODS APPROACH

ENRICHIR RIMA; LA METHODE MIXTE

Somali word English meaning 1. Adkaysi Resistance 1. Sarrigasho Survival 1. Laqabsi Adaptation 1. Kabsasho Recovery 1. Udiyaargarow preparedness

What is Somali name for Resilience?

LA RESILIENCE C’EST QUOI?

Étude de Cas NIGER

Niger – 2011

Table 1: Indice de résilience par l'indice d'aridité

Indice d’Aridité Pourcentage de ménages dans chaque région par IA

Plus aride Aride Moins aride Niveau Rural

Plus aride Moins aride Moins aride

Agadez -0.0935 -- -.093 13.93% -- --

Diffa -0.0283 -- -.028 13.93% -- --

Dosso -- 0.0491 0.0319 .033 -- 0.73% 14.06%

Maradi 0.0122 0.0255 0.0424 .025 6.13% 3.80% 4.49%

Tahoua 0.0193 0.0289 0.0119 .025 4.44% 8.71% 0.73%

Tillab 0.0189 0.0224 0.0185 .020 6.86% 5.00% 2.85%

Zinder 0.0088 0.0329 0.0312 .016 10.09% 3.54% 0.69%

Total 55.39% 21.79% 22.82%

Niger – 2011

05

1015

20kd

ensi

ty R

es

-.3 -.2 -.1 0 .1Resilience Index

Most Arid Less Arid Least Aridsource: ECVMA2011 Niger

Resilience Kernel Density

Niger – 2011

Composants de la resilience par indice d'aridité

IFA

ABS

ASS

SSN

AC

S

.25

.5

.75

1

Most Arid Less Arid Least Arid

Source: Authors' estimation

Correlation of components with the Resilience Index by aridity index

Niger - 2011

Composants de la resilience par la différenciation entre les sexes

Les ménages dirigés par des femmes ont une valeur de résilience inférieure.

Les ménages dirigés par des hommes sont en meilleur position que les ménages dirigés par des femmes pour la plupart des variables analysées (en particulier: ABS, AGA, AC, IFA).

L'accès aux services de base est la principale différence entre les deux groupes: les ménages dirigés par des femmes sont en général plus éloignés des services de base (ex. écoles)

Niger - 2011

Niger - 2011

Priorités Stratégiques / Résultats de l'analyse : Améliorer la production agricole et l'élevage:

investir dans les infrastructures et les nouvelles technologies agricoles

Améliorer la répartition des services sociaux: assurer un meilleur accès aux services sociaux de base (éducation, santé, eau potable).

Mettre en oeuvre une politique de protection sociale qui comprend un plan d'action approprié pour les populations les plus vulnérables.

Développement du capital humain: favoriser

l’équitè entre les sexes par la promotion des opportunités équitables de participation.

Sécurité alimentaire et nutritionnelle: améliorer

l'accès aux aliments du chef de ménage féminin et les groupes les plus vulnérables, investir dans l'amélioration des pratiques d'alimentation pour prévenir la malnutrition

Priorités Stratégiques du Gouvernement (Plan de développement économique et social (PDES) et 3N) Promouvoir le développement social: améliorer

l'accès aux services sociaux et mettre en œuvre une politique de protection sociale

Promouvoir le développement agricole: améliorer les capacités productives, l'utilisation de techniques et de technologies innovantes ainsi que la transformation et la modernisation des systèmes de production.

Assurer la sécurité alimentaire et la nutrition: la

promotion de saines habitudes de vie et une meilleure hygiène; la réduction de la malnutrition et l'amélioration de la surveillance nutritionnelle.

IMPACT DE RÉSILIENCE SUR LA CONSOMMATION 𝐸𝐸𝐸ℎ = 𝛼ℎ + 𝑅𝑅𝑅ℎ + 𝑋ℎ + 𝑢ℎ

(log) Expenditure pc (1) (2)

Resilience index 0.406*** 0.372*** 0.01 0.01 HH size -0.0862*** 0.00 Squared HH size 0.00110*** 0.00 HH head age -0.0119*** 0.00 Squared HH head age 9.99e-05*** 0.00 Male HH head 0.0709*** 0.02 Average hours worked by children -0.00301*** 0.00 Dummy stunting -0.0447*** 0.01 Dummy wasting -0.02 0.02 Dummy underweight -0.01 0.02

Kayes -0.0526*** 0.02 Koulikoro 0.01 0.02 Sikasso -0.442*** 0.02 Ségou -0.179*** 0.02 Mopti -0.103*** 0.02 Tombouctou -0.0524** 0.02 Gao -0.02 0.02 Kidal 0.0520** 0.02 Constant 12.39*** 13.42*** 0.01 0.05 Observations 8,660 8,392 R-squared 0.175 0.619 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

RÉSILIENCE CORRÉLATS

Resilience index

HH size 0.0106***

(0.001) HH head age -0.00422***

(0.000) Male HH head -0.022

(0.020) Average number of hours worked by HH children in 1 week -0.00641***

(0.001) One stunted child -0.218***

(0.017) One wasted child -0.0692***

(0.020) One underweighted child -0.0369*

(0.020) Kayes -0.896***

(0.024) Koulikoro -0.881***

(0.023)

Sikasso -0.823***

(0.023) Ségou -0.918***

(0.024) Mopti -1.037***

-0.024 Tombouctou -1.095***

(0.026) Gao -1.048***

(0.028) Kidal -1.299***

(0.028) Constant 1.083***

(0.029)

Observations 8,392 R-squared 0.375 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

OLS regression of Resilience index in Mali 2009/10

Resilience index

(1) (2) Cotton involvement -0.157*** -0.322***

0.0191 0.0204 (log) expenditure pc 0.433*** 0.467***

0.016 0.0178 HH size 0.0229*** 0.0242***

0.00104 0.00116 HH head age -0.00146*** -0.00262***

0.000518 0.000576 Av. hours worked by children -0.00065 -0.00386***

0.000927 0.00103 Male HH head 0.0512* 0.0378

0.0267 0.0298 Dummy stunting -0.0610*** -0.107***

0.0201 0.0223

IMPACT DE CMDT SUR LA RÉSILIENCE

𝐴𝐴𝐸 = 𝐸(𝑦 1 − 𝑦(0))

Dummy wasting -0.0429* -0.0534**

0.0227 0.0253 Dummy underweight -0.0219 -0.0396

0.0226 0.0252 Kayes -0.0171 0.0178

0.0207 0.023 Sikasso 0.239*** 0.412***

0.0229 0.0248 Segou 0.0421** 0.0945***

0.0212 0.0235

Urban 0.559***

0.0177 Constant -5.709*** -5.875***

0.213 0.238 Observations 4,124 4,124 R-squared 0.4289 0.2902 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

D=-

IFA

ABS

AST

SSN

S

AC

.5

1

1.5

2

SEM factor Correlation

Loading of factor (SEM) and Correlations 1998 IFA

ABS

AST

SSN

S

AC

.5

1

1.5

2

SEM factor Correlation

Loading of factor (SEM) and Correlations 2003

Most important pillars determining resilience in both years are AST, AC, ABS and IFA + The small difference between 1998 and 2003 is due to slightly different role of IFA and S: IFA and S higher role in 1998 than in 2003

0

.2

.4

.6

.8

Dens

ity

-2 0 2 4Factor score (Resilience)

Histogram Kernel density Mean Median

Resilience in Burkina Faso 1998

0

.5

1

1.5

Dens

ity

-1 0 1 2 3Factor score (Resilience)

Histogram Kernel density Mean Median

Resilience in Burkina Faso 2003

There are huge disparities in resilience capacity of HHs in 1998 and 2003, but disparities have decreased. Though in both years more than 50% of HHs have resilience capacities below average

Dynamic analysis of resilience: Resilience capacity is persistent overtime (e.g. highly resilient hhs are likely to remain resilient the next years

BURKINA FASO

Average Resilience Index in Burkina Faso 1998

Average Resilience Index in Burkina Faso 2003

The most resilient regions are Central region, followed by Hauts-Bassins and Cascades, where the higher resilience score is determined by IFA (low share of food expenditure in total expenditure), ABS (potable water , improved sanitation, and low distances to health centers, schools, markets), and AC (relatively high education for households heads) The least resilient regions are Sud-Ouest, Platau Central, and Centre Sud : all rural regions : IFA (low income) ; ABS (low access to all services : low distances to health centers, schools, markets; potable water) ; AC (low education and low labor force per capita).

DIFFERENCE IN RESILIENCE URBAN / RURAL

-1

-.5

0

.5

1

1.5

Rural Urban

IFA ABS AST SSN S AC

Facto

r sco

re

Average pillars scores by urban status 1998

-1

-.5

0

.5

1

1.5

Rural Urban

IFA ABS AST SSN S AC

Fact

or s

core

Average pillars scores by urban status 2003

-.5

0

.5

1

Rural Urban

Mean of resilience by urban status 1998

-.5

0

.5

1

Rural Urban

Mean of resilience by urban status 2003

Striking difference in Resilience capacity between urban and rural in both years:

difference in all pillars: Higher IFA (income and expenditure) ABS (all services) and AC (dramatic difference in educational attainments of HH head) and lower sensitivity in Urban