Éloge des statistiques ethniques
Les inégalités et les injustices ne peuvent être combattues efficacement que lorsqu’elles deviennent statistiquement visibles
La Covid-19 n’est pas daltonienne. En Angleterre, un homme noir a près de quatre fois plus de chances de mourir de la maladie qu’un homme blanc du même âge. Dans l’État de New York, au cours des premiers mois de la pandémie, les enfants noirs et hispaniques avaient plus de deux fois plus de chances de perdre un parent ou un soignant à cause de la Covid-19 que ceux qui étaient blancs ou asiatiques. Peu de pays publient des données sanitaires filtrées par race ou par ethnie, mais dans ceux qui le font, la pandémie semble tuer...
Alors qu’il y a eu une sorte de révolution des données sur le genre, beaucoup restent mal à l’aise à l’idée de collecter des données sur l’ethnicité et la race
La collecte de données n’est qu’un début. Les gouvernements doivent ensuite se résoudre à utiliser ces informations pour s’attaquer aux causes sous-jacentes des inégalités dans les domaines de la santé, de l’éducation ou du marché du travail.
La Covid-19 n’est pas daltonienne. En Angleterre, un homme noir a près de quatre fois plus de chances de mourir de la maladie qu’un homme blanc du même âge. Dans l’État de New York, au cours des premiers mois de la pandémie, les enfants noirs et hispaniques avaient plus de deux fois plus de chances de perdre un parent ou un soignant à cause de la Covid19 que ceux qui étaient blancs ou asiatiques. Peu de pays publient des données sanitaires filtrées par race ou par ethnie, mais dans ceux qui le font, la pandémie semble tuer davantage de personnes issues de minorités raciales. Cela confirme les pires craintes des responsables de la santé publique. La Covid-19 a mis à nu les grandes inégalités raciales en matière de santé dans les pays et les a exacerbées. Le virus a également mis en évidence la rareté de données convenables sur l’ethnicité ou la race. La plupart des gouvernements ne savent pas si la pandémie frappe plus durement certains groupes, et encore moins pourquoi. En avril, à peine 7 % des rapports publiés dans les principales revues sur les décès liés à la Covid-19 faisaient état de l’ethnicité. En Europe occidentale, la plupart des pays ne recueillent des informations que sur le “statut de migrant” des personnes (souvent, le lieu de naissance des parents), un indicateur erroné.
Du bon usage des statistiques ethniques
La Covid-19 devrait être un signal d’alarme. Comme dans le débat sur l’inégalité des sexes, la prise de conscience des écarts raciaux s’est accrue. Les deux souffrent d’un trop grand nombre d’arguments intuitifs et d’un manque de données. Mais alors qu’il y a eu une sorte de révolution des données sur le genre, beaucoup restent mal à l’aise à l’idée de collecter des données sur l’ethnicité et la race. Certains pays, comme la France, interdisent la collecte de telles données. En Allemagne, des membres du parti des Verts veulent retirer de la constitution le mot “Rasse”, un terme chargé pour désigner la “race”.
Ces inquiétudes ne doivent pas être ignorées. Ce n’est pas une coïncidence si les pays et les communautés, y compris les juifs et les Roms, les plus opposés à l’enregistrement de la race ou de l’ethnicité ont souvent vu comment ce terme peut être utilisé pour faciliter la discrimination, la ségrégation et même le génocide. La guerre en Éthiopie a récemment rappelé le mal que de telles informations peuvent faire entre de mauvaises mains.
Rendre visibles les inégalités
Ce sont pourtant des arguments en faveur de l’anonymisation des données, et non de leur ignorance. La race elle-même n’est pas la cause de la plupart des différences en matière de santé, mais elle est souvent étroitement liée aux échecs des politiques, comme l’accès à l’éducation, aux soins de santé ou à l’emploi, qui sont à l’origine de ces disparités. Ce n’est qu’en comprenant les racines de ces défaillances que l’on peut réduire les écarts. Les données doivent être soigneusement sauvegardées et leur utilisation doit être strictement réglementée. S’il est essentiel de reconnaître le caractère sensible des informations, il est tout aussi crucial de les recueillir et de les partager.
Les inégalités et les injustices ne peuvent être combattues efficacement que lorsqu’elles deviennent statistiquement visibles. C’est la crainte de l’inégalité qui a conduit la Grande-Bretagne, la Finlande et l’Irlande à s’assurer que les organismes publics recueillent régulièrement ces données. La Colombie, la Nouvelle-Zélande et l’Amérique, parmi les rares endroits qui collectent des statistiques sur les populations indigènes, les utilisent pour distribuer les fonds fédéraux. Après que le Brésil a commencé à collecter des données à la fin des années 1990 par cinq couleurs de peau différentes, le fossé de la mortalité infantile entre les bébés indigènes et les bébés blancs est devenu apparent. L’indignation du public a conduit à de sérieux efforts pour commencer à réduire cet écart. L’exemple brésilien montre que les données doivent être granulaires. Des termes fourre-tout tels que “BAME” (Black, Asian or Minority Ethnic), utilisés en GrandeBretagne, ne sont pas utiles. Les termes “migrant non occidental” ou “né à l’étranger” contiennent encore moins d’informations.
Suivre les progrès
Les données fournissent également une base de référence. Cela permet de faire des comparaisons et de suivre les progrès. Le Canada met à disposition des données sur l’ethnicité régionale, en partie, pour que les employeurs locaux puissent voir si leur main-d’oeuvre est représentative.
La relation entre l’ethnicité et d’autres facteurs, tels que la santé ou les résultats scolaires, peut changer au fil du temps. Les enfants de migrants sont souvent mieux lotis que leurs parents ne l’étaient. Et bien que la santé des Noirs américains soit toujours plus mauvaise que celle des Blancs, l’écart se réduit. En revanche, la santé des Américains pauvres reste bien plus mauvaise que celle des riches, et l’écart se creuse. Il est donc crucial de disposer également de données sur d’autres caractéristiques, telles que la privation, l’éducation et le revenu des parents.
La collecte de données n’est qu’un début. Les gouvernements doivent ensuite se résoudre à utiliser ces informations pour s’attaquer aux causes sous-jacentes des inégalités dans les domaines de la santé, de l’éducation ou du marché du travail. Mais l’ignorance ne doit pas être une raison de se retenir.