Depuis le milieu des années 1990, plusieurs dizaines d’analyses économétriques en coupe transversale se sont penchées sur la mesure de l’efficacité globale de l’aide (Amprou et Chauvet 2004). Toutes ces études se sont attachées à décrire une liaison contemporaine sur courte période (4 ans en général) entre des résultats macro-économiques (le plus souvent la croissance) et le montant de l’agrégat aide publique au développement (APD) tel qu’il est calculé par le CAD [1], ou un agrégat proche [2]. La mesure de l’aide par le CAD est un agrégat incluant tout aussi bien allègement de dette, aide financière, assistance technique, aide humanitaire ou coopération décentralisée. La construction d’une route, le soutien à la réforme du système bancaire, l’appui technique et matériel apporté à la justice, un programme de promotion de scolarisation des filles y sont par exemple réunis en sommant les coûts annuels de ces différentes opérations. Penser que l’on puisse distinguer, au niveau de la croissance économique globale, l’impact « en temps réel » d’une somme aussi disparate quant à ses effets attendus relève pour le moins de la « pensée positive ». Il a pourtant fallu attendre 2004 (à notre connaissance) pour voir mettre en avant cette difficulté dans une publication académique (Clemens, Radelet, Bhavnani 2004).

L’objectif poursuivi par les économètres de l’efficacité de l’aide est de faire « ressortir » significativement dans une équation de croissance les coefficients de certaines variables clés : en particulier l’aide et l’aide croisée avec la qualité des institutions. Il est déconseillé de s’aventurer plus loin dans l’interprétation des modèles de croissance ainsi obtenus dont les spécifications ad hoc déterminent fortement les résultats analysés sur ces variables clés. L’analyse récente de Burnside et Dollar (2004), confirmant sur des données actualisées les résultats obtenus lors de leur article pionnier, en constitue un exemple éclairant. Premièrement, leur modèle ne parvient pas à faire ressortir un effet significatif de la qualité des institutions sur la croissance. Ils sont donc conduits à la conclusion étonnante que de bonnes institutions ne favorisent la croissance que lorsqu’elles sont associées à de l’aide. Deuxièmement, ils mettent en évidence une liaison pour le moins curieuse entre l’aide et la croissance : la variable de qualité de l’environnement institutionnel prend des valeurs aussi bien positives que négatives. Il en ressort que pour de très nombreux pays (une soixantaine environ), l’impact de la variable croisée aide x environnement institutionnel entraîne que l’aide a un impact global significativement négatif sur la croissance. Troisièmement, il est étrange de constater que le point de retournement de l’efficacité marginale de l’aide coïncide opportunément avec le « zéro », fixé de manière arbitraire et indépendante, de la variable de qualité de l’environnement institutionnel.

Même si l’on passe sur l’étrangeté des modèles mettant en évidence l’efficacité sélective de l’aide, le manque de robustesse de leurs conclusions a été souligné par de nombreux auteurs. Les résultats obtenus par Burnside et Dollar (2000), dans leur article le plus commenté, ne résistent par exemple apparemment ni à l’ajout d’effets fixes pays (Dayton-Johnson, Hoddinott 2003), (comme il est recommandable de le faire dans des études en panel), ni à l’extension de la période examinée (Easterly, Levine, Roodman 2003), ni à des modifications mineures de la liste des pays considérés (Dalgaard, Hansen 2001).