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Deux nouvelles méthodes sont développées pour approcher l’impact de la réforme du système de protection sociale au Maroc sur la pauvreté multidimensionnelle mesurée par l’indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM) et ses composantes. Ces approches se distinguent par leur mécanisme de ciblage des individus bénéficiaires. La première base l’identification des bénéficiaires sur une sélection aléatoire. La seconde, a priori plus objective, s’appuie sur un modèle probabiliste (probit). À titre d’illustration, nous utilisons les données de l’ Enquête nationale sur la population et la santé familiale (ENPSF) de 2018 du Maroc. Nous présentons les résultats de façon ponctuelle et par intervalles de confiance. Nous procédons finalement à une analyse distributionnelle pour dépasser le caractère arbitraire de la fixation du seuil associé aux mesures et établir des comparaisons robustes. Nos résultats montrent que le ciblage par identification objective ne domine pas nécessairement le ciblage aléatoire pour les simulations que nous avons conduites. Ils montrent surtout que l’outil de comparaison que nous proposons peut aider la prise de décision en matière de mécanisme de ciblage.Codes JEL : C15, H55, I32, N37.

Two new methods have been developed to assess the impact of Morocco’s social protection system reform on multidimensional poverty as measured by the Multidimensional Poverty Index (MPI) and its components. These approaches differ in their way of targeting beneficiaries. The first approach bases the identification of beneficiaries on random selection. The second approach is more objective and is based on a probabilistic model (probit). By way of illustration, we use data from the 2018 Morocco National Survey on Population and Family Health (NPFHS). We present the results for a ponctual estimation and by confidence intervals. Finally, we perform a distributional analysis to overcome the arbitrary nature of the threshold setting associated with the measures and to make robust comparisons. Our results show that objective targeting is not necessarily better than random targeting for the simulations we conducted. Above all, they show that the comparison tool we propose can help to make decisions about targeting systems.