A. Méthode relative aux prévisions immédiates de la prévalence de la sous-alimentation (PoU) en 2020 et 2021
Comme dans les éditions précédentes de ce rapport, en raison d’un manque d’informations détaillées à propos des valeurs les plus récentes de chacun des éléments utilisés pour calculer la prévalence de la sous-alimentation (PoU) et le nombre de personnes sous-alimentées (NoU) (voir l’annexe 1B), les estimations relatives à l’année la plus récente sont des prévisions immédiates; en d’autres termes, il s’agit de prévisions du passé très récent.
Comme on l’avait déjà indiqué l’année dernière, 2020 a été une année atypique à de nombreux égards, du fait de la pandémie de covid-19 et des restrictions sans précédent de la capacité des personnes à travailler et à se déplacer que celle-ci a imposées. Il a fallu prendre en compte des facteurs particuliers pour établir les prévisions immédiates des valeurs de la PoU, notamment pour estimer l’évolution probable du coefficient de variation (CV) et pour modéliser la manière dont les inégalités d’accès à la nourriture contribuent aux taux de sous-alimentation. Ces deux aspects ont nécessité un traitement spécifique.
Il apparaît maintenant clairement que la pandémie de covid-19 a continué d’affecter la capacité des populations à se procurer des aliments en 2021, raison pour laquelle le traitement spécifique relatif à la prévision du coefficient de variation a été appliqué aux valeurs de 2021 en plus de celles de 2020.
Estimation de l’évolution de FIsev de 2019 à 2021
La méthode classique fondée sur les informations fournies par la Division des marchés et du commerce de la FAO – lesquelles servent de base pour élaborer les Perspectives agricoles – a pu être utilisée pour établir les prévisions immédiates des valeurs de consommation d’énergie alimentaire (DEC) en 2020 et 2021, mais il a fallu la modifier pour celles du coefficient de variation CV. Normalement, les changements du coefficient de variation imputable aux revenus (CV|y) – composante du coefficient de variation correspondant aux différences dans la situation économique des ménages – sont dérivés des différences entre les moyennes sur trois ans de la prévalence de l’insécurité alimentaire grave (FIsev) estimée à partir de l’échelle de mesure de l’insécurité alimentaire vécue (échelle FIES) qui ne sont pas expliquées par des variations des disponibilités alimentaires. L’utilisation de la moyenne sur trois ans permet de corriger l’éventuelle variabilité excessive de l’échantillonnage dans les estimations de FIsev au niveau des pays (lesquelles sont, pour la plupart des pays, fondées sur des échantillons relativement petits de données FIES) et est conforme à l’hypothèse selon laquelle CV|y suit une tendance relativement stable. Étant donné la nature exceptionnelle des années 2020 et 2021, cette hypothèse peut difficilement être maintenue. Pour cette raison, les prévisions immédiates des valeurs de Cv|y en 2020 ont été établies sur la base des variations observées entre la moyenne 2017-2019 et les valeurs annuelles de 2020 de FIsev, et celles des valeurs de Cv|y en 2021 à partir des variations entre les valeurs annuelles de 2020 et 2021 de FIsev.
Ajustement de la part de la variation de FIsev attribuée à CV|y
Le deuxième paramètre dont il a fallu tenir compte l’année dernière pour établir la prévision immédiate de la valeur de la PoU en 2020 est la part de la variation de FIsev (utilisée comme variable indicatrice de la variation attendue de la PoU) attribuée à CV|y. On a habituellement considéré qu’elle était d’un tiers, d’après l’analyse économétrique des valeurs précédentes de la prévalence de la PoU, de DEC et de CV|y. La nature exceptionnelle de l’année 2020 (puis de 2021) remet en question cette régularité. Étant donné que les collectes de données dans le cadre d’enquêtes nationales sur la consommation et les dépenses des ménages ont été inexistantes en 2020 et en 2021, on ne dispose pas d’une base empirique sur laquelle opérer un ajustement adéquat. La solution qui a été adoptée l’année dernière consistait à effectuer une analyse de sensibilité en modifiant le pourcentage de variation de FIsev qui est attribué à CV|y entre un minimum d’un tiers et un maximum de un. La même approche a été reconduite cette année. On a ainsi obtenu la plage des valeurs possibles de CV|y, et donc de la PoU, pour 2020 et 2021. À des fins d’exhaustivité, le tableau A2.1 présente les limites inférieures et supérieures de la PoU en 2020 et 2021 aux niveaux mondial, régional et sous-régional.
TABLEAU A2.1PRÉVISIONS IMMÉDIATES DES PLAGES DE LA PRÉVALENCE DE LA PoU ET DU NoU POUR 2020 ET 2021
SOURCE: FAO.
B. Méthode de projection de la PoU jusqu’en 2030
Pour obtenir des projections des valeurs de la PoU jusqu’en 2030, nous effectuons la projection des trois variables fondamentales de la formule de la prévalence de la sous-alimentation (consommation d’énergie alimentaire [DEC], coefficient de variation [CV] et besoins énergétiques alimentaires minimaux [MDER]) séparément, avec des données d’entrée différentes selon le scénario considéré.
La principale source d’information est la sortie du modèle d’équilibre général calculable (CGE) dynamique et récursif MIRAGRODEP, qui fournit des séries de valeurs projetées, au niveau des pays, pour:
- le PIB réel par habitant (GDP_Vol_pc);
- le coefficient de Gini des revenus (gini_income);
- un indice des prix réels des produits alimentaires (Prices_Real_Food);
- l’incidence de la pauvreté extrême (pourcentage de la population dont le revenu quotidien réel est inférieur à 1,9 USD) (x190_ALL); et
- la consommation journalière par habitant (DES_Kcal).
Le modèle MIRAGRODEP a été calibré sur la situation de l’économie mondiale en 2018, avant la pandémie de covid-19, et a été utilisé pour générer des projections des fondamentaux macroéconomiques sur la période 2019-2030 pour deux scénarios: un scénario de référence visant à déterminer l’incidence de la covid-19, telle qu’elle apparaît dans les dernières Perspectives de l’économie mondiale publiées en avril 2022 par le FMI409, et un scénario sans covid-19 fondé sur l’édition d’octobre 2019 des Perspectives de l’économie mondiale (la dernière avant la pandémie). Une description plus détaillée du modèle MIRAGRODEP, ainsi que des hypothèses utilisées pour élaborer le scénario de référence et le scénario sans covid-19, figure dans Laborde et Torero (à paraître)410.
Par ailleurs, nous utilisons les projections des variantes médianes de la population totale (des deux sexes), de sa composition par sexe et par âge, et du taux brut de natalité provenant des World Population Prospects 2019398.
Projections de la consommation d’énergie alimentaire (DEC)
Pour générer la projection de la série DEC, nous utilisons la formule suivante:
avec T = 2021 pour le scénario de référence, et T = 2019 pour le scénario sans covid-19.
En d’autres termes, nous partons de la série de DES_Kcal projetée par le modèle et ajustons son niveau de sorte que la valeur pour l’année T corresponde à la valeur réelle. (Cet ajustement est nécessaire car le modèle MIRAGRODEP a été calibré sur une série de bilans alimentaires plus ancienne.)
Projections des besoins énergétiques alimentaires minimaux (MDER)
Pour projeter les MDER, nous les calculons simplement à partir des données sur la composition de la population par sexe et par âge provenant des projections établies dans les World Population Prospects 2019398 (variante moyenne).
Projections du coefficient de variation (CV)
Comme toujours, le coefficient de variation total est calculé de la manière suivante: 
, où les deux composantes correspondent à la variabilité due aux différences de niveau de revenu entre les ménages et à la variabilité entre les individus en fonction du sexe, de l’âge, de la masse corporelle et du niveau d’activité physique.
La composante CV|r (coefficient de variation imputable aux besoins énergétiques) est calculée simplement à partir des projections établies dans les World Population Prospects (comme pour les MDER), tandis que la composante CV|y (coefficient de variation imputable aux revenus) est obtenue à l’aide d’une combinaison linéaire des variables macroéconomiques et démographiques pertinentes, basée sur les coefficients estimés provenant d’une régression multiple des CV|y historiques et alimentée par les projections du modèle MIRAGRODEP et des World Population Prospects.
Pour estimer les coefficients utilisés dans la formule ci-dessus, nous avons pris en compte d’autres modèles, résumés dans le tableau A2.2, qui ont donné des prévisions très similaires.
TABLEAU A2.2COEFFICIENTS DE RÉGRESSION DE TROIS MODÈLES ESTIMÉS À PARTIR DES VALEURS CV|y HISTORIQUES (2000-2019)
La série de valeurs CV|y prédites par la formule pour chaque pays séparément pour les années T + 1 jusqu’à 2030 est ensuite calibrée sur la valeur correspondant à l’année T, comme dans le cas des disponibilités énergétiques alimentaires (DES):
avec T = 2021 pour le scénario de référence, et T = 2019 pour le scénario sans covid-19.
C. Méthode d’analyse des inégalités au regard des résultats nutritionnels
L’analyse des inégalités présentée dans la section 2.2 a été menée selon les critères du lieu de résidence urbain ou rural, de la richesse du ménage, du niveau d’études et du sexe, appliqués à six indicateurs de nutrition à l’aide «d’equiplots». Ce type de graphique illustre les prévalences moyennes observées dans les sous-populations composant les différentes catégories de la dimension des inégalités considérée (par exemple, le type de résidence rural ou urbain, les quintiles de richesse). Les equiplots permettent d’interpréter visuellement les niveaux de prévalence et la distance entre les groupes, qui reflète l’inégalité absolue. L’analyse a été effectuée pour les différentes régions, sur la base des données disponibles pour les pays de chaque région. Nous avons utilisé une analyse non pondérée, en nous appuyant sur les données disponibles les plus récentes, tirées d’enquêtes nationales conduites entre 2015 et 2021. La liste des pays inclus dans chaque région figure dans le tableau A2.3; les sources des données sont indiquées dans les notes du tableau.
TABLEAU A2.3PAYS DISPOSANT DE DONNÉES SUR LES RÉSULTATS NUTRITIONNELS TIRÉES D’ENQUÊTES NATIONALES CONDUITES ENTRE 2015 ET 2021 QUI ONT ÉTÉ RETENUS POUR L’ANALYSE DES INÉGALITÉS
D. Méthode d’évaluation des progrès accomplis au regard des cibles nutritionnelles aux niveaux régional et mondial
Ces notes méthodologiques se réfèrent aux résultats présentés à la figure 15 dans la section 2.2 du rapport, qui indique la proportion de pays ayant accompli différents ratios de progrès dans les diverses catégories – plus précisément, la proportion du nombre de pays pour lesquels des données sont disponibles dans chaque catégorie.
Les progrès accomplis depuis l’année de référence 2012 ont été mesurés au regard des cibles nutritionnelles fixées pour 2030 par l’OMS/l’UNICEF26, à l’aide d’une version adaptée des règles du Groupe consultatif d’experts techniques sur la surveillance de la nutrition411.
Les progrès des pays ont été évalués sur la base du ratio entre les progrès accomplis (réduction relative) et la réduction nécessaire pour que le pays atteigne la cible fixée pour 2030. Autrement dit, la part des progrès accomplis à ce jour est donnée par l’équation
où Curr_AARRaw désigne le taux de réduction annuel moyen (TRAM), fondé sur les observations des années récentesax, et Req_AARR le TRAMay nécessaire pour que le pays atteigne l’objectif correspondant au niveau cible mondial fixé pour 2030. Il est à noter que les progrès accomplis en matière d’allaitement maternel exclusif ont été mesurés sur la base de la réduction du taux d’allaitement maternel partiel, soit 100 diminué du taux d’allaitement maternel exclusif.
Les ratios de progrès des pays correspondent aux progrès accomplis jusqu’à la dernière année pour laquelle des données sont disponibles (en termes de réduction), rapportés aux progrès totaux nécessaires pour que le pays atteigne la cible fixée. Prenons l’exemple d’un pays qui affichait en 2020 (dernière année pour laquelle des données sont disponibles) une réduction du nombre d’enfants souffrant d’un retard de croissance de 30 pour cent; l’objectif à l’horizon 2030 étant une réduction du retard de croissance de 50 pour cent, ce pays présente un ratio de progrès de 30/50, soit 60 pour cent. Cela signifie qu’il a accompli, entre l’année de référence 2012 et 2020, 60 pour cent des progrès nécessaires pour atteindre sa cible, et qu’il lui faudra donc encore progresser de 40 pour cent pendant la décennie restant jusqu’à 2030.
Pour résumer les progrès réalisés dans chaque région, le choix a été fait de classer les ratios de progrès des pays selon cinq catégories:
- détérioration de la situation (toute variation négative, signalant une évolution dans la mauvaise direction);
- ratio de progrès compris entre 0 et 24,9 pour cent;
- entre 25 pour cent et 49,9 pour cent;
- entre 50 pour cent et 74,9 pour cent;
- supérieur à 75 pour cent.
Précisons que pour tous les indicateurs à l’exception de l’allaitement maternel exclusif, lorsque la dernière valeur connue de la prévalence était de moins de 3 pour cent, le ratio des valeurs a été fixé à 100 pour cent pour indiquer que la cible était déjà atteinte (même si les chiffres faisaient apparaître une détérioration de la situation). Pour l’allaitement maternel exclusif, le ratio des valeurs a été fixé à 100 pour cent lorsque la dernière valeur connue de la prévalence était de 70 pour cent ou plus. Concernant l’émaciation et l’allaitement maternel exclusif, les progrès sont évalués uniquement pour les pays où les dernières enquêtes remontent à 2015 ou une année plus récente. Autre point important à prendre en compte pour interpréter les progrès accomplis: les ratios de progrès reposent sur des fonctions exponentielles et non sur une évolution linéaire au fil du temps, comme l’indique l’équation ci-dessus.
E. Méthode d’estimation du coût et de l’abordabilité d’une alimentation saine
La FAO continue de suivre systématiquement ces nouveaux indicateurs et d’en rendre compte annuellement dans les éditions de ce rapport. Les estimations sont actualisées pour l’année 2020 (voir sections ci-après, Actualisation du coût d’une alimentation saine et Actualisation de l’abordabilité d’une alimentation saine). En outre, la série de données entière fera l’objet de révisions périodiques, qui viseront à affiner et améliorer l’exactitude des estimations à mesure que de nouvelles données deviendront disponibles et que la méthodologie sera perfectionnée. Les révisions effectuées cette année sur les séries du coût et de l’abordabilité d’une alimentation saine tiennent compte des nouvelles distributions des revenus, de la révision de la fraction moyenne du revenu que l’on peut considérer de manière crédible comme étant réservée à l’alimentation et d’un affinement méthodologique de l’estimation du coût moyen de l’alimentation qui donne des résultats plus fiables et transparents et facilite le suivi à long terme en se référant aux données sur les prix communiquées annuellement. L’encadré 6 à la section 2.3 donne un bref aperçu de ces révisions et de leurs conséquences (on trouvera dans Herforth et al. [à paraître]54 une description complète des sources de données et de la méthodologie).
Coût d’une alimentation saine
Une alimentation saine garantit non seulement un apport suffisant de calories, mais aussi des niveaux satisfaisants s’agissant de l’ensemble des nutriments essentiels et des différents groupes d’aliments nécessaires pour mener une vie saine et active (voir la section 2.1). Le coût d’une alimentation saine correspond au coût des articles les moins chers disponibles dans chaque pays qui satisfont aux besoins énergétiques et aux recommandations nutritionnelles fondées sur le choix des aliments, sur la base d’une consommation de 2 330 kcal/jour assurant l’équilibre énergétique d’une personne représentative. Ces recommandations nutritionnelles fondées sur le choix des aliments préconisent explicitement des quantités pour chaque groupe d’aliments et offrent une large représentation régionale. Bien qu’elle ne soit pas établie en fonction de la teneur en éléments nutritifs, mais déterminée à partir des recommandations nutritionnelles fondées sur le choix des aliments, cette alimentation satisfait en moyenne près de 95 pour cent des besoins en nutriments, et peut donc être presque toujours considérée comme suffisamment nutritive.
Les disponibilités et les prix des articles de chaque groupe d’aliments entrant dans une alimentation saine ont été obtenus auprès du programme PCI sous la forme de moyennes nationales pour 2017. Les définitions des articles sont normalisées au niveau international, ce qui permet d’opérer un classement par groupe d’aliments et de calculer les moindres coûts d’une alimentation respectant les recommandations nutritionnelles fondées sur le choix des aliments dans chaque pays, sous la forme d’une moyenne entre les marchés sur l’ensemble de l’année412. Pour une description détaillée de ce qu’est une alimentation saine et de la méthodologie y afférente, voir l’étude méthodologique de référence réalisée pour ce rapport54.
Abordabilité d’une alimentation saine
Pour déterminer l’abordabilité dans ce rapport, on compare le coût d’une alimentation saine aux répartitions de revenu spécifiques des pays dérivées de la plateforme PIP de la Banque mondiale51. Les mesures de l’abordabilité ainsi obtenues comprennent le pourcentage et le nombre de personnes qui n’avaient pas les moyens d’avoir une alimentation saine dans un pays donné en 2020. Une alimentation saine est considérée comme inabordable lorsque son coût dépasse 52 pour cent du revenu moyen dans un pays donné. Ce pourcentage représente la part du revenu qui peut raisonnablement être réservée à la nourriture et s’appuie sur des observations indiquant que la population des pays à faible revenu dépense en moyenne 52 pour cent de ses revenus en nourriture (d’après les données de comptabilité nationale sur les dépenses des ménages de 2017, tirées du programme PCI).
En se fondant sur cette limite, on compare le coût de l’alimentation aux répartitions de revenu dans les pays pour obtenir le pourcentage de personnes pour lequel il est trop élevé. Cette proportion est ensuite multipliée par la population de chaque pays en 2020, à partir des indicateurs du développement dans le monde de la Banque mondiale, pour obtenir le nombre de personnes dans un pays donné pour lesquelles une alimentation saine est hors de portée. Pour une description détaillée des indicateurs d’abordabilité et de la méthode y afférente, voir l’annexe 3 dans FAO, FIDA, OMS, PAM et UNICEF (2020)3.
Actualisation du coût d’une alimentation saine
Le PCI est actuellement la seule source de données sur les prix au détail des articles normalisés au niveau international, utilisée par ce programme pour ses activités plus vastes de calcul des taux de change en parité de pouvoir d’achat (PPA) entre tous les pays du monde. Cependant, ces données ne sont mises à disposition que tous les trois à cinq ans, ce qui ne permet pas d’effectuer un suivi annuel du coût de l’alimentation au niveau mondial aux fins d’orientation des programmes et des politiques. En l’absence de données actualisées sur les prix des produits alimentaires, la méthode utilisée dans ce rapport pour mettre à jour l’indicateur de coût entre deux années de publication du PCI repose sur les indices des prix à la consommation (IPC) de la FAO. Cet ensemble de données suit l’évolution au niveau national des IPC, tant pour les denrées alimentaires que pour l’ensemble des produits, en prenant 2015 comme année de base. Les IPC annuels sont calculés en établissant une simple moyenne des 12 indices mensuels. Il convient de noter en particulier que les données des IPC des produits alimentaires et des boissons non alcoolisées sont utilisées pour actualiser le coût d’une alimentation saine en 2020 pour l’ensemble des pays, à l’exception des Bermudes, du Guyana et de la République centrafricaine, pour lesquels on a recours à l’IPC général. Pour les Bermudes, les données proviennent du site web du gouvernement413. Le coût d’une alimentation saine est estimé en multipliant le coût réel dans chaque pays en 2017, exprimé en unités monétaires locales, par le ratio des IPC:
On commence par actualiser le coût d’une alimentation saine en unités monétaires locales. On le convertit ensuite en dollars internationaux, à l’aide des facteurs de conversion PPA de la consommation privée donnés par les indicateurs du développement dans le monde, pour comparer ce coût entre les pays et entités politiques. Pour une description détaillée de la méthodologie, voir Bai et al. (à paraître)414.
Le coût d’une alimentation saine a été calculé pour 169 pays en 2017. Ces informations ont été actualisées pour la période 2018-2020 pour l’ensemble des pays, à l’exception d’Anguilla, de Montserrat et de la Province chinoise de Taïwan, pour lesquels il n’existe pas d’informations relatives aux IPC ni aux PPA. Sur les 166 pays restants, 22 n’avaient pas de données relatives aux PPA pour au moins une année de la période 2018-2020az, et un n’avait pas de données sur les IPC (Îles Turques-et-Caïques). Pour les 22 pays ci-dessus, des imputations de PPA ont été appliquées à l’aide d’un modèle autorégressif à moyenne mobile intégrée avec variable explicative externe (ARIMAX). Conformément à la méthode d’extrapolation des PPA employée par la Banque mondiale pour les indicateurs du développement dans le monde, le ratio entre l’IPC général d’un pays et l’IPC du pays de référence (en l’occurrence, les États-Unis d’Amérique) est introduit dans la spécification du modèle en tant qu’indicateur clé des valeurs des PPA. Le PIB par habitant et les dépenses de consommation des ménages par habitant sont également ajoutés en tant que covariables externes, et la méthode de lissage de Holt-Winter est appliquée aux deux séries pour combler les éventuelles lacunes. L’approche ARIMAX permet d’estimer, pour chaque pays, plusieurs spécifications de modèle comprenant une composante autorégressive, une composante d’intégration, une moyenne mobile et une combinaison de ces trois éléments. La meilleure spécification est sélectionnée lorsque le coefficient estimé du ratio des IPC, au moins, est statistiquement significatif, la signification statistique des paramètres ARIMAX étant considérée en deuxième lieu. Dans le cas des pays qui affichent des séries de PPA anormales dans la durée, le ratio des IPC se révèle être le seul coefficient statistiquement significatif qui influe sur la variabilité des valeurs des PPA. Pour les pays qui présentent des séries de PPA moins volatiles, en revanche, la tendance historique des PPA joue également un rôle dans la prévision des valeurs des PPA, tout comme les coefficients estimés du PIB par habitant et/ou des dépenses par habitant. Le modèle ARIMAX calcule les valeurs prédites pour la meilleure spécification sélectionnée pour chaque pays.
Pour le pays pour lequel on ne disposait pas d’informations sur les IPC (Îles Turques-et-Caïques), des imputations de coûts ont été appliquées à partir du coût moyen de l’alimentation dans la sous-région du pays:
Coût calculé de l’alimentation en 2018 = (2017 Diet Cost/ Avg 2017 Diet Costs) × Avg 2018 Diet Costs
Coût calculé de l’alimentation en 2019 = (Imputed 2018 Diet Cost/ Avg 2018 Diet Costs) × Avg 2019 Diet Costs
Coût calculé de l’alimentation en 2020 = (Imputed 2019 Diet Cost/ Avg 2019 Diet Costs) × Avg 2020 Diet Costs
Les coûts moyens sous-régionaux en 2017, 2018 et 2019 ont été déterminés en excluant les Îles Turques-et-Caïques.
L’une des limites de cette méthode d’actualisation du coût d’une alimentation saine sur la période 2018-2020 est que l’évolution du coût dépend des IPC (des produits alimentaires) et ne reflète pas les changements concernant des articles particuliers dans les prix des produits alimentaires, ni les variations des prix selon les groupes d’aliments, en raison de l’absence de nouvelles données de prix au niveau des articles pour davantage d’aliments nutritifs. La FAO réfléchit à la manière d’étendre la notification des données sur les prix au niveau des articles, afin de pouvoir réaliser un suivi plus régulier et plus rigoureux du coût d’une alimentation saine.
Actualisation de l’abordabilité d’une alimentation saine
L’abordabilité a été actualisée pour les années 2018-2020 aux fins du présent rapport. Grâce à des mises à jour régulières à partir des nouvelles enquêtes nationales et des imputations de données, les répartitions des revenus pour les années de référence 2017, 2018 et 2019 sont maintenant disponibles et ont été actualisées dans la base de données PIP51 pour tous les pays. Les répartitions des revenus pour l’année 2020 ne sont pas disponibles au moment de la rédaction du présent rapport. Le pourcentage de personnes n’ayant pas les moyens d’avoir une alimentation saine en 2020 a donc été calculé à l’aide du coût de l’alimentation établi à partir des IPC de 2020 (voir ci-dessus) et des répartitions des revenus pour l’année de référence 2019, disponibles dans la base PIP51. Cette proportion a ensuite été multipliée par la population de chaque pays en 2020, à partir des indicateurs du développement dans le monde de la Banque mondiale, pour obtenir le nombre de personnes pour lesquelles une alimentation saine était hors de portée cette année-là.
Les données relatives aux répartitions des revenus qui figurent dans la base PIP51 ne couvrent pas la totalité des pays. Ainsi, parmi les 169 pays pour lesquels on disposait d’informations sur les coûts pour l’année 2017, les indicateurs d’abordabilité ont été calculés pour 143 pays. Ces informations ont été actualisées pour tous les pays pour les années 2018-2020, à l’exception de la Province chinoise de Taïwan. Dans ce dernier cas, faute de données sur l’IPC des produits alimentaires, il n’a pas été possible de calculer le coût (et a fortiori l’abordabilité) de l’alimentation.
Les dernières estimations des indicateurs d’abordabilité ont été calculées le 24 mai 2022. Les répartitions des revenus étant continuellement mises à jour dans la base PIP, il est possible que les valeurs estimées de l’abordabilité aient légèrement changé depuis cette date.
