Page content
SEAS simulator

Simulateur d'analyse socio-économique des subventions (SEAS)

Publié le 04 avril 2022 par le PNUD et PEP

Dans de nombreux pays en développement, les subventions à la consommation représentent une charge budgétaire élevée qui menace la stabilité des équilibres des finances publiques. Une abondante littérature empirique montre souvent la répartition inéquitable des subventions et suggère qu'elles ne répondent plus à leurs objectifs de réduction des inégalités et de protection des plus vulnérables. De tels résultats renforcent de plus en plus les voix en faveur d'une réforme du système actuel de subventions universelles, non seulement pour des raisons fiscales, mais aussi pour une meilleure redistribution des richesses. L'espace budgétaire créé par la suppression des subventions peut être canalisé vers des investissements verts, la correction des externalités environnementales et l'amélioration des programmes de protection sociale, en particulier à la lumière des impacts de la pandémie de COVID-19. En premier lieu, la réaffectation des subventions pourrait donner une impulsion importante à la réalisation des ODD.  

Bien que la réforme des subventions puisse améliorer les performances macroéconomiques et aider à créer un espace budgétaire pour financer des investissements plus productifs, les variations de prix peuvent avoir des effets négatifs directs et indirects sur le bien-être des ménages.

Le simulateur d'analyse socio-économique des subventions (SEAS) est destiné à effectuer une analyse distributive des subventions aux consommateurs et des simulations de réformes des subventions. Il estime l'impact des réformes des subventions sur le bien-être des ménages, la pauvreté et les inégalités, et le budget de l'État avec ou sans transferts monétaires compensatoires. Cette analyse peut s'appliquer aux subventions énergétiques et alimentaires. SEAS renforcerait la capacité de l'administration à concevoir, mettre en œuvre et mettre à jour en permanence les programmes de protection sociale.

L’Équipe de chercheurs

L'outil SEAS a été mis au point par l'équipe d'intégration des Objectifs de développement durable (SDGi) du PNUD avec le Partenariat pour la politique économique (PEP). PEP est une organisation mondiale dirigée par le Sud qui se consacre à soutenir le développement dans les pays du Sud en fournissant des preuves de haute qualité générées localement qui éclairent de meilleures décisions en matière de politiques et de pratiques. 

1. General Information 1
2. Upload Files 2
3. Variables of Interest 3
4. Commodities of Interest 4
5. Run Simulation 5
Loading...
Please wait while loading...

General Information

This section allows the user to enter some basic background information. LEARN MORE

Do you have a dataset ready to be used for the simulation?

Select the country for the price change simulation.


Country is required

Year the data to be used in the simulation was collected.

Upload Files

For the direct pricing effect, the user needs to upload a structured dataset created using Household Budget Survey (HBS). Among the key variables to include in the dataset include the following: per capita expenditure, poverty line, population weight, and the household size. It should be noted however, that even without the last two variables the simulation will still run. The remainder of the variables must be disaggregated per capita expenditures on commodities of interest. There should be no missing values for all the variables in the dataset.

Indirect pricing effects require at least one HBS and an Input-Output (I/O) matrix (file). The I/O matrix should be expressed in local currency. Both the I/O data and the HBS data are expressed in the same currency, in nominal terms and for the same year. In general, it will be difficult to obtain I/O tables and HBS data for the same year. This implies that either the HBS, or the I/O data or both will need to be adjusted for prices to make data in nominal terms comparable and for the same reference year before use. Note that the last line of the I/O matrix should be the total value added also called total primary input (total output-total intermediate inputs).

Choose a pricing effect type and upload the necessary data for the simulation:

The impact of a price change on household well-being via the consumption of subsidized products

direct.csv

(This is typically household income and expenditure survey data.)

Choose file or drag and drop file here(CSV file only)
Input file is required Please upload only CSV files

The impact of a price change on household well-being via the consumption of products that are affected indirectly by the change in price of subsidized products

iomv.csv

(The simulation of indirect effects requires at least one Household Income and Expenditure Survey Data and an Input-Output (I/O) matrix (file). )

Choose file or drag and drop file here (CSV file only)
I/O Matrix file is required Please upload only CSV files
Loading...
Loading data. Please wait...

Variables of Interest

Insert key variables such as the per capita expenditures or income, the household size, and the poverty line. The source of these variables is the upload survey data.

? *
Total expenditure is required
? *
Poverty line is required
?
Household weight is required
?
Household size is required
Quintiles
Data Variables
Marginal approach (linear approximation)
Cobb-Douglas Approach
STONE-GEARY APPROACH

Commodities of Interest

Specify items subject to price changes for simulation(s):
*
Variable Names* ? Short Names* ? Q. Unit ? Price Schedules* ? Initial Price* ? Subsidy* ? Final Price* ? Elasticity* ? Matching I/O Sectors ? *
  ?
Concerned Sector *  ? Price Change (%) *  ?

Run Simulation

Review Simulation: (You Can Go back to Any Step to Modify Simulation)

Country:
Local Currency:
Year of the Household Survey:
Total Expenditure:
Poverty Line:
Household Weight:
Household Size:
Group By:
Reform Approach:

Commodities of Interest:

No. Short Name
  ?
loading

Get Involved

Are you interested in contributing to this project or the global response? We're looking for people who can contribute data and analyses, as well as organizations interested in partnerships and funding