Revue d'économie du développement
De Boeck Université
I.S.B.N.2-8041-4721-5
238 pages
p. 79 à 108
doi: 10.3917/edd.192.0079
Veille sur la revue
Veille sur l'auteur
De Boeck Université
I.S.B.N.2-8041-4721-5
238 pages
p. 79 à 108
doi: 10.3917/edd.192.0079
Veille sur la revue
Veille sur l'auteur
Vous consultez
Vol. 19 2005/2-3
Réformer la formule : une modeste proposition pour inclure des critères de résultats dans les procédures d’allocation de l’aide de l’IDA
Ravi Kanbur [*] Cornell University
Cet article développe une modeste proposition visant à inclure des indicateurs de résultat final dans la formule d’allocation de l’aide de l’IDA. Nous débutons par une présentation de la formule actuellement utilisée, ainsi que des arguments qui la justifient. Je défends l’idée que cette formule, et en particulier sa composante le CPIA (Country Policy and Institutional Assessment), repose de manière implicite et excessive sur un modèle uniforme des politiques de développement qui fonctionnent. Même si ce modèle apparaît, « en moyenne », valide, les variations autour de la moyenne en font, s’il est utilisé de façon exclusive, un guide peu fiable de la productivité de l’aide par pays, en d’autres termes de la contribution de l’aide à l’atteinte des objectifs finals du développement. Nous pensons, pour notre part, que les changements réellement observés de ces objectifs peuvent également être utilisés dans la formule d’allocation de l’aide. Un certain nombre d’objections conceptuelles et opérationnelles à cette proposition sont ensuite considérées et débattues. Nous concluons l’article sur l’idée qu’il y a beaucoup à gagner à intégrer de façon progressive des variables de résultats dans la formule de l’IDA, ainsi qu’à évaluer cette pratique après quelques années de mise en Å“uvre.
Classification JEL : F35, 019. This paper develops a modest proposal for introducing final outcome indicators in the IDA aid allocation formula. It starts with a review of the current formula and the rationale for it. It is argued that this formula, and in particular the Country Policy and Institutional Assessment (CPIA) part of it, implicitly relies too heavily on a uniform model of what works in development policy. Even if this model were valid "on average", the variations around the average make it an unreliable sole guide to the country-specific productivity of aid in achieving the final objectives of development. Rather, it is argued that changes in the actual outcomes on these final objectives could also be used as part of the allocation formula. A number of conceptual and operational objections to this position are considered and debated. The paper concludes that there is much to be gained by taking small steps in the direction of introducing outcome variables in the IDA formula, and assessing the experience of doing so in a few years’ time.
Classification JEL : F35, 019. This paper develops a modest proposal for introducing final outcome indicators in the IDA aid allocation formula. It starts with a review of the current formula and the rationale for it. It is argued that this formula, and in particular the Country Policy and Institutional Assessment (CPIA) part of it, implicitly relies too heavily on a uniform model of what works in development policy. Even if this model were valid "on average", the variations around the average make it an unreliable sole guide to the country-specific productivity of aid in achieving the final objectives of development. Rather, it is argued that changes in the actual outcomes on these final objectives could also be used as part of the allocation formula. A number of conceptual and operational objections to this position are considered and debated. The paper concludes that there is much to be gained by taking small steps in the direction of introducing outcome variables in the IDA formula, and assessing the experience of doing so in a few years’ time.
1. Introduction
Comment les bailleurs de fonds devraient-ils allouer l’aide au développement entre différents pays receveurs si leur objectif est de favoriser le développement
[1] ? Cette question soulève à la fois des considérations conceptuelles et opérationnelles. Tous les bailleurs de fonds disposent de règles et de procédures qui les aident à déterminer le niveau et la composition des transferts d’aide au développement versés à différents pays. Très souvent il existe une formule explicite qui, bien qu’elle ne soit pas déterminante au sens mécanique du terme, fixe cependant une référence sur la base de laquelle la décision d’allocation est effectuée. La formule d’allocation de l’IDA
[2] est une formule de ce type, mais d’autres bailleurs de fonds utilisent des procédures similaires.
Un cadre d’analyse très simple ferait apparaître l’importance de deux facteurs clés pour déterminer l’allocation de l’aide entre deux pays receveurs potentiels. En premier lieu, dans lequel des deux pays l’aide sera-t-elle plus efficace en matière de développement ? En second lieu, comment valoriser le développement d’un pays relativement à celui d’un autre ? La première question renvoie à celle de la « productivité de l’aide » et la seconde à celle de la « valorisation des résultats ». Il est relativement aisé de répondre à la seconde question dans la mesure où a été clairement définie la façon dont est valorisé le développement des pays receveurs. Si les résultats mesurables du processus de développement qui importent à un bailleur de fonds sont déterminés, par exemple une réduction des taux de mortalité infantile, une formulation évidente de la valorisation est qu’une amélioration d’une unité devrait être d’autant plus valorisée que le niveau initial de la variable considérée est faible. Ainsi, pour résumer un peu rapidement, indépendamment du niveau de productivité de l’aide, l’allocation de l’aide doit varier de manière inverse au niveau de développement du pays (la relation exacte nécessiterait une spécification précise de la fonction de valorisation).
La question de la valorisation des résultats n’est pas sans complexités
[3]. Cependant on peut dire, au moins jusqu’à un certain degré et particulièrement à la suite du consensus dégagé par les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD), que la communauté internationale a aujourd’hui une idée plus ou moins précise de ce qu’elle considère comme étant les résultats attendus du développement. C’est en fait la première question qui a posé le plus de difficultés, d’ailleurs autant aux analystes qu’aux professionnels de l’aide au développement, car la productivité de l’aide n’est pas indépendante des modalités de son déboursement ni de l’usage qui en est fait. La pensée sur le développement a d’abord traversé une phase durant laquelle primait le recours aux projets, et où les résultats de projets spécifiques constituaient le fil directeur de l’allocation de l’aide. Dans une seconde phase, la qualité des politiques de développement du pays receveur a été considérée comme une meilleure indication de la productivité de l’aide. La discussion a souvent été présentée comme une réflexion autour du terme très utilisé, voire dévoyé, de « conditionnalité ».
D’un point de vue très général, la conditionnalité n’est rien de plus que les règles et procédures selon lesquelles un bailleur de fonds transfère des ressources à un pays récipiendaire. Etre contre la conditionnalité n’a généralement pas de sens. En réalité, le diable est dans les détails, ceux des règles et des procédures qui président à l’allocation et au versement de l’aide
[4]. Ces règles et procédures opèrent à différents niveaux du processus de versement de l’aide : elles régissent la définition du montant de l’enveloppe globale allouée à un pays, la division au sein de cette enveloppe entre différents types d’aide, par exemple le choix entre l’aide projet ou l’aide programme, ainsi que les conditions spécifiques qui s’appliquent à des projets ou des programmes particuliers.
Cet article traite de la logique qui sous-tend les décisions d’allocation d’une enveloppe globale de ressources à un pays. Étant donné que les ressources sont limitées, un tel processus d’allocation doit être basé, explicitement ou implicitement, sur une comparaison des caractéristiques des différents pays receveurs. La plus intéressante de ces méthodes de comparaison est peut-être la formule d’allocation de l’IDA, non pas simplement en raison du volume total de ressources qui sont allouées, mais aussi parce qu’il est reconnu par la plupart, que les procédures de l’IDA ont également une forte influence sur les procédures de l’ensemble des bailleurs de fonds. L’élément sur lequel se concentre cet article est la méthode utilisée pour comparer la qualité des politiques des pays, c’est-à-dire le CPIA
[5]. L’article analyse la logique qui sous-tend l’utilisation de cette formule, puis en propose une révision
[6].
Le plan de l’article est le suivant. Dans la section 2 je présente la procédure d’allocation de l’IDA et le rôle du CPIA dans cette procédure. La section 3 discute la logique qui sous-tend l’utilisation du CPIA et en offre une critique. La section 4 propose une méthode d’allocation basée sur les résultats finals du développement et discute des principales critiques faites à cette approche. La section 5 conclut en offrant une modeste révision du CPIA, qui constitue un premier pas vers une approche basée sur des objectifs finals du développement.
2. Présentation de la formule de l’IDA [7]
La mise en balance des « besoins » et des « performances » se situe au cÅ“ur de la logique du processus d’allocation de l’IDA. Les besoins sont mesurés directement par le revenu national par habitant, noté PIBH. La performance est mesurée par une note, PR, qui constitue l’objet de cet article. L’allocation par habitant pour un pays est fonction de PIBH et de PR. Concrètement, la relation spécifique est (Banque Mondiale 2003a):
Ainsi, la notation de la performance est élevée au carré et le revenu par habitant est élevé à une puissance négative, moins 0,125, et les deux sont combinés pour décider de l’allocation. La fonction f() est choisie de manière à prendre en compte le fait que la somme des allocations de chacun des pays doit être égale au volume total des ressources disponibles. Il importe de remarquer que le poids donné à la notation de la performance est largement supérieur à celui de la mesure des besoins. Ce n’est cependant pas notre préoccupation majeure dans cet article. Nous concentrons plutôt notre analyse sur la façon dont est construit l’indice PR, et sur la logique sur laquelle repose cette construction.
Avant de nous concentrer sur l’analyse de l’indice PR, effectuons quelques clarifications supplémentaires quant à la manière dont la formule précédente est utilisée. L’allocation par tête dérivée ci-dessus n’est pas un montant fixe et définitif, mais plutôt une « norme ». La détermination précise de l’allocation, et de la composition de cette allocation entre différents types d’aide, est effectuée dans le cadre de la Stratégie d’Aide au Pays (CAS)
[8]. Pour citer la Banque Mondiale (Banque Mondiale 2003a) :
« L’allocation, telle que définie par la norme, fixe le montant de ressources financières disponible pour chaque pays éligible aux financements de l’IDA pour les trois années fiscales à venir. Cette allocation détermine l’enveloppe de ressources que chaque pays peut envisager recevoir si ses performances restent identiques et en supposant qu’il dispose d’un nombre suffisant de projets de qualité. Elle ne constitue toutefois pas une promesse de financement. Dans le cas d’une nouvelle CAS, la norme d’allocation permet d’établir le scénario de financement de référence […] Les scénarios de financement de la CAS sont susceptibles d’être ajustés afin de refléter des circonstances propres au pays, qui seront précisées dans la CAS. » (Banque Mondiale, 2003a, p.2).
En outre, il y a un certain nombre d’exceptions à la norme dérivée ci-dessus :
« En plus de l’allocation basée sur des critères de performance, tous les pays bénéficient d’une allocation de base d’un montant de 3 millions de DTS (environ 4 millions de US$). En termes d’allocation par habitant, cela bénéficie tout particulièrement aux petits pays. Il existe quelques considérations importantes qui justifient des exceptions à la norme d’allocation. Tout d’abord, les pays qui se situent à la limite de l’éligibilité, et qui ont accès, ou peuvent avoir accès, aux financements de la BIRD, reçoivent moins que l’allocation normale du fait des options de financements plus larges dont ils bénéficient. Ensuite, les pays qui sortent de conflits armés peuvent, quand cela se justifie, bénéficier de ressources additionnelles en soutien à la reconstruction et reconnaissance des besoins exceptionnels qui caractérisent la période dans laquelle ils se trouvent. Enfin, des allocations supplémentaires peuvent être fournies à la suite de désastres naturels majeurs. »
(Banque Mondiale, 2003a, p.2.)
Cependant, malgré ces quelques aménagements, l’allocation normative, et par conséquent la notation des performances qui la sous-tend, constitue l’élément central de l’ensemble du processus.
Comment l’indice PR est-il déterminé ? Il repose en fait fondamentalement sur le CPIA. La procédure de 2003 est la suivante (la procédure de 2004 a subi quelques changements qui sont relevés plus loin). Essentiellement, il s’agit d’une évaluation par pays de 20 éléments spécifiques, eux-mêmes regroupés en quatre catégories, ainsi que le montre le tableau 1. Chacun de ces éléments est alors noté par le personnel de la Banque Mondiale sur une échelle de 1 (mauvais) à 6 (bon). L’interprétation générale de ces notations est présentée dans le tableau 2. Les conseils méthodologiques spécifiques sont décrits dans le questionnaire CPIA de 2003 :
« Les pays doivent être notés sur la base de leur situation courante, selon la méthodologie qui est présentée dans les lignes qui suivent, et en fonction des pays de référence de chaque région pour lesquels une notation communément acceptée a été fournie par l’équipe. Veuillez effectuer l’évaluation en fonction des politiques observables actuellement mises en Å“uvre, et non do l’importance des améliorations réalisées depuis l’année passée, ni sur les intentions de changements envisagés, à moins que ces derniers soient déjà quasiment mis en Å“uvre. […] Ainsi qu’il est décrit dans cette méthodologie, une note de « 5 » correspond à une situation que l’on peut qualifier de bonne, aujourd’hui. Si ce niveau a été maintenu pendant 3 ans ou plus, une note de « 6 » est donnée, ce qui signifie que l’engagement du pays en faveur de cette politique a été constant et continue d’être maintenu. De la même façon, une note de « 2 » représente une situation clairement insatisfaisante, aujourd’hui. Une note de « 1 » signifie que ce faible niveau persiste depuis 3 ans ou plus, et que les problèmes qui en résultent sont susceptibles de devenir de plus en plus importants, et de plus en plus difficiles à maîtriser. »
(Banque Mondiale, 2003b, pp. 1-2.)
Finalement, une simple moyenne non pondérée de ces notes est calculée afin de fournir l’indice CPIA. Les notes de chaque pays ne sont pas rendues publiques, seuls les quintiles de pays étant disponibles (il est prévu que cela change en 2005). Les résultats pour 2003 sont donnés dans le tableau 3.
Avant de nous intéresser aux catégories spécifiques, ainsi qu’aux critères utilisés pour les noter, il vaut la peine de préciser comment le CPIA est utilisé pour construire le PR. Dans un premier temps, le CPIA est combiné avec la Revue Annuelle des Performances du Portefeuille de la Banque Mondiale (ARPP)
[9], la pondération étant de 80 % pour le CPIA et de 20 % pour l’ARPP. Cette moyenne pondérée est ensuite multipliée par un « facteur de gouvernance ». Le facteur de gouvernance est construit ainsi qu’il suit. D’abord, on calcule une moyenne non pondérée des notes de six indicateurs liés à la gouvernance et contenus dans le CPIA, les numéros 4, et 16 à 20 (voir le tableau 1), ainsi que d’un septième, le critère issu du processus d’évaluation de l’ARPP portant sur les « pratiques de passation de marché » (le processus de construction de l’ARPP n’étant pas l’objet de cet article, nous ne le discutons pas avec plus de détails). Cette note moyenne est ensuite divisée par 3,5 (la note médiane de l’échelle de 1 à 6), et ce ratio est élevé à la puissance 1,5. Cette procédure permet effectivement de donner un plus grand poids au critère de gouvernance dans le CPIA. (Notons que cette procédure est celle utilisée en 2003. Pour 2004, une procédure révisée a été adoptée, et est présentée dans le document de la Banque Mondiale, 2004a.)
Les différents éléments du CPIA constituent donc les piliers de l’ensemble du processus. Il existe des méthodologies de notation spécifiques à chacun des 20 éléments qui constituent le CPIA. Les tableaux 4, 5, 6 et 7 présentent ces méthodologies pour un élément de chacune des grandes catégories du CPIA : la politique fiscale pour la catégorie Gestion Economique, la politique commerciale et les régimes de change pour les Politiques Structurelles, l’équité dans l’utilisation des ressources publiques pour les Politiques d’Inclusion Sociale et d’Equité, la transparence, les mécanismes de responsabilisation et la corruption dans le secteur public pour la Gestion du Secteur Public. Les indications méthodologiques ne sont fournies que pour les notes de « 2 » (insatisfaisant), « 3 » (modérément insatisfaisant), « 5 » (bon); une note de « 1 » signifie simplement « insatisfaisant sur une période étendue » et un score de « 6 », « bon sur une période étendue ».
Finalement, nous notons qu’en 2004 certains changements du processus CPIA ont été acceptés par les responsables de la Banque Mondiale (voir Banque Mondiale, 2004a). Parmi ceux-ci on note la publication des notes CPIA à partir de 2005 et au-delà, et la mise en place d’un comité permanent d’experts indépendants afin d’évaluer la méthodologie du CPIA tous les trois ans. Ces modifications seront certainement bien accueillies. En outre le calcul du facteur de gouvernance a été changé, et le nombre de catégories du CPIA a été réduit à 16, ainsi qu’il est indiqué dans le tableau 8. Cependant, bien que disposant de nouvelles catégories et d’une nouvelle procédure pour le calcul du facteur de gouvernance, l’essence même de la méthode de calcul du CPIA et de la formule d’allocation de l’IDA reste inchangée.
Ceci complète notre description générale de la formule de l’IDA ainsi que de son élément constitutif : les notes du CPIA. Quelle est la logique qui sous-tend cette méthode d’allocation de l’aide ? Nous nous tournons maintenant vers cette question.
3. La logique de la formule, et une critique
II y a de nombreuses critiques précises et opérationnelles du processus d’allocation de l’IDA. Le calcul du CPIA est effectué portes closes, par le personnel de la Banque Mondiale, et avec peu ou pas d’interventions critiques d’observateurs indépendants extérieurs (il est prévu que cela change en 2005). L’ARPP reste une procédure d’évaluation qui n’a pas été suffisamment soumise à la critique, due au fait qu’elle reste très liée aux procédures internes de la Banque Mondiale. La manière dont le « facteur de gouvernance » est introduit dans la formule est, au mieux, alambiquée. Par ailleurs, l’origine des différentes pondérations et exposants utilisés dans différentes parties de la formule, reste peu claire. Pourquoi, par exemple, PR est-il élevé au carré, alors que le ratio de la note de gouvernance est élevé à la puissance 1,5 pour donner le facteur de gouvernance ? Pourquoi exactement le PIBH est-il élevé à la puissance moins 0,125 ? L’objet principal de cet article ne concerne pas es spécificités ; n’importe quelle formule nécessite d’effectuer de telles spécifications opérationnelles puis de les défendre du mieux possible. Nous nous intéressons plutôt à la logique fondamentale du processus.
Comme nous l’avons indiqué en introduction, toute justification logique utilisée pour allouer l’aide au développement à un pays pauvre doit disposer de deux composantes : la première indiquant de combien l’aide peut améliorer le niveau des indicateurs dans les domaines qui importent le plus aux bailleurs de fonds (la « productivité de l’aide » ou la « performance »), et la seconde qui définit la valeur que les bailleurs de fonds attachent à cette amélioration des résultats (« besoins en aide »). Ainsi, si D constitue une mesure des résultats finals du développement et que W(D) est la valeur que les bailleurs de fonds lui accordent, alors l’impact de l’aide A peut être mathématiquement écrit comme :
Le premier terme du membre de droite détermine la valeur accordée par les bailleurs de fonds à un résultat découlant du processus de développement, tandis que le second terme mesure l’impact d’une unité d’aide sur ce résultat, en d’autres termes, la productivité de l’aide. Si la valeur que les bailleurs de fonds accordent aux résultats diminue à mesure que ceux-ci s’améliorent, alors la dimension « besoin en aide » peut être saisie par une fonction inverse du niveau de la variable désirée. Dans la formule d’allocation de l’aide de l’IDA, ceci est fait simplement en prenant le revenu national par habitant et en l’élevant à la puissance moins 0,125. Les pays les plus riches obtiendront des allocations plus faibles du fait de cet élément de la formule. Ainsi, la formule de l’IDA saisit essentiellement les besoins au travers du critère de revenu, et n’utilise pas directement des indicateurs tels que la mortalité infantile, la mortalité maternelle, l’éducation des filles et les autres composantes des OMD, qui constituent l’expression présumée des objectifs de la communauté internationale en termes de développement, c’est-à-dire, plus précisément, les variables de résultats qui reflètent les préoccupations des bailleurs de fonds. Toutefois, nous laissons cet aspect de la formule de l’IDA de côté, le principal sujet d’intérêt de l’article étant la manière dont la performance est mesurée.
Conceptuellement, si la partie de la formule qui représente les besoins est maintenue constante, un volume d’aide plus important doit être versé aux pays où son impact en termes de résultats est le plus grand. Si nous pouvons identifier les environnements dans lesquels la productivité de l’aide est la plus grande, en d’autres termes où ’amélioration des variables de résultats d’intérêt, par unité d’aide versée, est la plus grande, alors des montants d’aide plus importants doivent être alloués à ce type d’environnement. On peut présumer que la partie de la formule de l’IDA consacrée à la notation de la performance, et spécifiquement la partie issue du CPIA, est destinée à identifier les environnements dans lesquels l’aide est la plus productive. La logique doit donc être qu’une note plus élevée dans une des composantes du CPIA accroît la productivité des versements d’aide et par conséquent justifie un montant d’aide plus important. Ces notes sont ensuite agrégées avec une pondération égale pour les vingt catégories. À cette étape, il y a deux logiques possibles. Une première peut être que les vingt catégories contribuent de manière identique à la productivité de l’aide, tandis qu’une autre peut être que nous ne disposons pas d’informations suffisantes sur la contribution relative de chaque catégorie à la productivité globale de l’aide et donc, selon le principe d’une justification insuffisante, que chaque catégorie devrait recevoir la même pondération.
Mais peut-être que la caractéristique la plus frappante et cependant la moins remarquée de la formule PR, et spécifiquement de la composante CPIA, est qu’elle est identique pour tous les pays. Les vingt catégories sont identiques quelque soit le pays, la méthodologie qui définit les conditions dans lesquelles une note élevée est accordée est la même pour tous les pays, et la méthode de pondération des vingt notes (pondération égale) est, elle aussi, commune à tous les pays. Quelle peut donc être la logique derrière cette uniformité de traitement entre pays?
Une manière de la mettre à jour est d’examiner la littérature sur les « régressions transversales de croissance entre pays ». Le fait que cette littérature a eu une très grande influence sur la manière de penser les stratégies de développement et d’aide ne constitue d’ailleurs pas la moindre des justifications à cette approche. Dans cette littérature, la croissance économique dans un pays est appréhendée comme une fonction d’un certain nombre de variables déterminantes. Si le taux de croissance est dénommé G, alors la croissance dans le pays i est donnée par :
où Y est un vecteur de variables structurelles que le gouvernement ne peut pas contrôler (telles que la géographie et le climat du pays), X est un vecteur de variables de politiques (telles que le déficit fiscal, les tarifs douaniers, la part des dépenses gouvernementales consacrées à l’éducation primaire, ou l’indépendance du système judiciaire), et ε est le terme d’erreur stochastique classique. Les coefficients α, β, θ, et η traduisent l’impact des variables respectives sur la croissance. Ainsi, selon la vision du monde implicite à l’équation (2), la croissance d’un pays dépend de caractéristiques structurelles qui ne sont pas sous le contrôle du gouvernement, de variables de politiques que le gouvernement peut contrôler, des versements d’aide, et d’un terme interactif entre le versement d’aide et ces mêmes variables de politiques. Il s’agit, parfois presque littéralement, de la famille de régressions qui ont été faites et refaites dans la littérature, et notamment dans la contribution bien connue de Burnside et Dollar (2000), ainsi qu’à leur suite, dans un grand nombre d’articles d’autres auteurs
[10]. Bien qu’une relation telle que la relation (2) soit le plus souvent estimée avec la croissance comme variable expliquée, il n’y a aucune raison pour laquelle, dans une analyse menée à partir de régressions, la variable dépendante ne puisse pas être, comme il arrive parfois, une autre variable constituant un résultat final du processus de développement, telle que le taux de mortalité infantile ou l’espérance de vie. Nous remplacerions alors simplement Gi par Di.
De nombreux problèmes économétriques et de données sont associés à l’estimation d’équations telles que l’équation (2), mais ils ne constituent pas ma préoccupation première et je vais donc les laisser de côté à partir de maintenant. Il faut tout de même remarquer que l’équation (2) suppose implicitement que les versements d’aide n’ont aucune influence sur la politique suivie par le pays, en d’autres termes, que la conditionnalité ne joue aucun rôle sur l’évolution de la politique du gouvernement. Cette hypothèse est probablement vraie, dans la mesure où, s’il ne faut retenir qu’une leçon de deux décennies d’expérience, c’est bien la suivante : tout comme la queue ne remue pas le chien, l’aide au développement ne peut pas modifier l’économie politique locale. Au contraire, les politiques telles qu’elles émergent de la situation d’économie politique locale devraient être considérées comme données, et la décision d’allocation de l’aide ajustée en conséquence
[11]. Si une relation telle que celle décrite par (2) s’avère vérifiée sur des données transversales de pays, les implications pour l’allocation de l’aide sont claires, dans la mesure où en termes d’espérance mathématique :
La productivité de l’aide est alors donnée par le membre de droite de l’équation (3), dans lequel se trouvent les valeurs des variables de politique du pays i, c’est-à-dire les éléments du vecteur Xi, pondérés par les éléments du vecteur 77, qui sont eux-mêmes estimés à partir de la régression sur données transversales. La logique de la formule de l’IDA est maintenant claire. L’équation (2), et sa dérivée, l’équation (3), donnent l’équation de notation que constitue le membre de droite de l’équation (3). Elle permet de déterminer quelles sont les politiques qui doivent rentrer en ligne de compte (les éléments de Xi) et comment elles doivent être pondérées (les éléments de 77).
Cette brève exposition de la logique ayant été effectuée, poussons l’analyse plus loin. Le point de départ est que la règle de notation donnée par (3) est valide pour autant que le modèle dans (2), ainsi que son estimation économétrique, le soient. En premier lieu, il n’y a pas de preuves que qui que ce soit ait jamais effectué une régression avec les vingt catégories de politiques de la formule de l’IDA, utilisant les notations des politiques telles que présentées dans les tableaux 4 à 7 afin de générer les éléments de Xi. Même si quelqu’un l’a fait, il est presque certain qu’il n’obtiendrait pas un résultat tel que tous les éléments de 77 seraient égaux, ce qui serait, si tel était le cas, une justification à la règle de la pondération égale. Au contraire, les catégories de la formule de l’IDA reflètent l’addition de différents facteurs dont on suppose qu’ils sont importants pour le processus de développement, pour différentes raisons et dans des contextes différents. La pondération égale des différents facteurs reflète donc bien le « principe d’une justification insuffisante », plutôt que celui d’une logique raisonnée qui conduirait à une combinaison de facteurs politiques clés qui influerait sur la productivité de l’aide.
Le plus important reste peut-être le fait que la règle de notation, identique pour tous les pays, qui est ce à quoi correspond l’équation (3), dépend d’un modèle unique de ce qui engendre des résultats en termes de développement. Autrement dit, l’équation (2) suppose effectivement que tous les facteurs expliquant les variations des résultats entre pays ont bien été pris en compte dans la variable incluse dans l’équation (1). Par ailleurs, l’effet d’une variable explicative sur les résultats en termes de développement est identique quelque soit le pays. Toute variation entre les pays qui n’est pas prise en compte par les variables explicatives est donc purement aléatoire, et n’appelle pas plus de commentaires.
Durant la décennie passée, l’estimation d’une « relation transversale moyenne » conduisant à l’adoption de recommandations quant aux « meilleures pratiques » en matière de politiques, a engendré une insatisfaction croissante. Cette opinion, qui soutient que les variations autour des estimations des relations moyennes telles que la relation (2) ne sont pas aléatoires mais reflètent des facteurs spécifiques au pays qui ne sont pas saisis par notre modèle et nos données, est présentée de manière très convaincante dans un récent rapport de la Banque Mondiale elle-même, Economic Growth in the 1990’s : Learning from a Decade of Policy Reform :
« L’étude conclut que la validité de principes généraux n’implique pas l’existence de « meilleures » politiques ou de solutions institutionnelles génériques…
Concernant par exemple les politiques macroéconomiques, nos résultats soulignent l’importance des institutions qui sous-tendent la stabilisation macroéconomique, des risques associés à la libéralisation des financements extérieurs, des gros problèmes associés aux épisodes d’appréciation du taux de change, et parfois d’une concentration excessive sur l’objectif de minimisation de l’inflation dans le court terme…
En ce qui concerne le commerce, l’analyse met en évidence le fait que les pays qui ont intégré l’économie mondiale avec succès ont suivi différentes approches et ont également adopté toute une palette de politiques complémentaires, ce qui rend difficile de déterminer la relation exacte entre l’intégration commerciale et la croissance…
Peut-être que la leçon des leçons des années 1990 est que nous avons besoin de laisser de côté les formules et de nous rendre à l’évidence que la mise en Å“uvre des politiques économiques et des réformes institutionnelles doit chercher à diminuer précisément la contrainte qui est effectivement contraignante pour la croissance, au bon moment, de la façon qui convient, selon un enchaînement adapté, plutôt que de chercher à diminuer n’importe quelle contrainte, n’importe quand. » (Banque Mondiale, 2004b, pp vi-vii).
Il n’y a pas de doute que cette opinion, promue par une équipe rédactrice d’un rapport spécifique, sera l’objet d’un débat intense au sein et en dehors de la Banque Mondiale. Permettez-moi cependant ici, de préciser que j’adhère à l’idée d’une «fin des certitudes» telle qu’elle est affichée par le rapport. Dans ce contexte spécifique, le point sur lequel je veux de nouveau insister est que le CPIA ne contient aucune variable de développement final telle que la pauvreté, la pauvreté extrême, la scolarisation des filles, le taux de mortalité infantile etc. Ce qu’il contient sont en fait des séries de variables intermédiaires telles que la politique commerciale, la politique de régulation, une mesure du respect des droits de propriété, une mesure de la corruption, etc., dont on espère qu’elles influenceront éventuellement les résultats qui sont en définitive ce qui nous intéresse. Dans la réalité, cet indice repose implicitement sur un modèle du processus de développement qui affirme que si les notations des différentes catégories du CPIA s’améliorent, alors les résultats finals du processus de développement s’amélioreront, ou plutôt, que la productivité de l’aide s’améliorera. Avec le temps, ces catégories se sont élargies et ont augmenté jusqu’au nombre de 20, et puis plus récemment ont diminué jusqu’à 16, mais la logique de base selon laquelle nous disposons du modèle adéquat et complet, saisi par le CPIA, n’a pas changé. C’est par conséquent le modèle qui est implicitement supposé valide pour tous les pays auxquels la formule de l’allocation de l’aide s’applique.
Ma conviction est que les fondements empiriques qui justifient l’utilisation, imposée quelque soit le pays, d’un modèle implicite et unique du processus de développement qui conduit, de façon supposée, à une amélioration des résultats finaux, sont faibles
[12]. Ils sont faibles à la fois pour ce qui concerne la croissance et pour les résultats d’intérêt finals. Malgré l’appui du rapport de la Banque Mondiale (2004b) et l’analyse précédente, il se peut que tout ceci soit interprété de façon controversée. Permettez-moi donc de bien éclaircir mon propos. Je ne remets pas en question le fait que le modèle implicite du CPIA soit une bonne représentation de la moyenne des pays, bien que dans un autre contexte je puisse également m’interroger sur cette affirmation. Je dis plutôt que les variations des pays autour de la moyenne, qui proviennent d’une myriade de spécificités propres à chaque pays, qui ne peuvent pas être saisies par des données externes et par des observateurs extérieurs, sont nombreuses et complexes. Comment autrement expliquer le fait que le Bangladesh, un pays dont les résultats en termes d’indicateurs sociaux sont largement supérieurs aux pays auxquels il peut être comparé, soit néanmoins classé comme étant le pays le plus corrompu ou presque selon l’indice de corruption de Transparency International ? Comment expliquer différemment qu’une fois que les déficits fiscaux se situent autour de, disons, 2 pour cent du PIB, une réduction supplémentaire ne contribue pas nécessairement à accroître l’investissement et la croissance ? Comment autrement expliquer que deux pays peuvent dépenser le même montant pour l’éducation primaire, et qu’un pays ait cependant des taux de scolarisation plus élevés et les élèves de meilleurs résultats ? Ces variations ne sont pas dues à des facteurs aléatoires, mais à des facteurs locaux spécifiques qui ne sont pas saisis et qui ne peuvent peut-être pas être complètement saisis par notre modèle. Le problème ne provient pas du fait d’estimer une relation moyenne étant donné les données dont nous disposons; le problème est lié au fait d’utiliser cette relation moyenne pour effectuer des jugements sur des pays spécifiques.
Afin d’être certain de ne pas être mal compris, permettez-moi d’éclaircir plus encore mon idée. Il existe certainement des situations extrêmes telles que l’hyper-inflation, un ratio de déficit fiscal à deux chiffres, un système commercial mis à mal par des contrôles sur les quantités qui sont mutuellement incompatibles, un secteur productif dominé par des entreprises étatiques inefficaces, de très faibles niveaux de dépenses en éducation et en santé, etc., dans lesquelles des prescriptions générales sur l’orientation des réformes à suivre sont effectivement valables, même si, dans ces cas-là également, peuvent se poser des questions de rythme et de séquençage. Dans des cas normaux cependant, les leçons issues des relations moyennes sont susceptibles de cacher des spécificités locales qui déterminent le succès des politiques et des interventions.
Face à ces critiques de la logique qui sous-tend le rôle du CPIA dans l’allocation de l’aide de l’IDA entre les pays, que convient-il donc de faire ? La section suivante pose cette question.
4. Une allocation de l’aide basée sur des indicateurs de résultats : critiques et réponses
Si la relation transversale moyenne qui sous-tend la procédure du CPIA, et par conséquent la formule d’allocation de l’IDA, ne peut pas véritablement saisir les variations entre pays de la productivité de l’aide, quelle est l’alternative ? Une alternative, bien sûr, est d’essayer de saisir encore plus précisément les variations spécifiques à chaque pays dans l’estimation de la relation (2), grâce à de meilleures données et des méthodes plus élaborées. Cela constitue certainement une fructueuse voie de recherche, mais ne constitue pas véritablement l’objet de mon propos. De telles méthodes d’analyse, toujours plus précises, peuvent ne jamais parvenir à saisir toutes les variations propres au pays. Quoi qu’il en soit, même si des travaux sont effectués dans ce sens, nous avons toujours à répondre à une question spécifique : que faire de la formule de l’IDA ?
La réponse que je propose, dans un premier temps sous une forme extrême et pure, découle directement de l’expression (1), et se présente comme suit. Tout ce qui concerne les besoins en aide peut effectivement être mesuré par le niveau des variables de résultats qui nous intéressent, mais une autre mesure de la performance peut être effectuée en considérant le taux d’amélioration de ces mêmes variables sur une période donnée qui s’étendrait jusqu’au moment où nous voudrions effectuer l’évaluation. Cette mesure de la performance serait normalisée de manière adéquate par les versements totaux d’aide au développement durant cette période. Un pays dont le taux de scolarisation des filles au niveau primaire est très bas devrait recevoir plus d’aide sur la base du critère du besoin en aide. Mais un pays dans lequel on constate une amélioration rapide de la scolarisation à partir d’un faible niveau, relativement au niveau d’aide qu’il reçoit, devrait en recevoir encore plus. Un pays qui présente de faibles taux d’amélioration devrait recevoir moins d’aide compte tenu de cette mesure de performance.
Dans un sens purement conceptuel, je plaide en faveur d’une allocation de l’aide qui dépende seulement des variables qui concernent les plus pauvres, en niveau pour mesurer les besoins, en variation pour mesurer la performance
[13]. Il y a, bien sûr, de nombreuses critiques, conceptuelles et opérationnelles, adressées à cette proposition. Je veux me faire l’écho de quelques-unes d’entre elles, et présenter quelques réponses.
Quelles variables de résultats doivent être choisies ?
C’est une question importante, et qui pousse les bailleurs de fonds à se concentrer sur la question des objectifs qu’ils se fixent véritablement. Malgré tous les problèmes qui y sont associés, le processus OMD a commencé à forger un consensus international sur ces variables d’intérêt. Toutefois, l’absence d’un consensus total sur les variables d’intérêt ne semble être qu’une piètre explication au fait d’avoir choisi d’utiliser des variables intermédiaires, qui ne se justifient, du moins je l’imagine, que parce qu’elles vont influencer favorablement les résultats finals. Dans la mesure où nous ne connaissons pas les variables d’intérêt, comment est-il possible de savoir quelles sont les variables intermédiaires qui engendrent ces résultats finals ?
Comment les différentes variables d’intérêt peuvent-elles être combinées ?
Une autre bonne question. Y répondre nécessite plus de discussion et de consensus. Il convient cependant de relever que les 20 (16 à partir de 2004) notes du CPIA sont également agrégées pour former un indice, avec de faibles justifications de la méthode d’agrégation (une simple moyenne non pondérée).
Quid du problème du « démarrage » ? Un pays qui, par exemple, sort d’un conflit, sera pénalisé parce qu’il ne peut pas présenter de preuves de sa capacité en termes de performances concernant les variables d’intérêt
C’est une question générique quelle que soit la manière dont on évalue la performance. Comme nous l’avons indiqué dans la section 2, le processus actuel d’allocation de l’IDA prévoit des versements spéciaux pour les pays en situation de sortie de conflit. Il n’y a pas de raison que ces principes ne continuent pas d’être appliqués dans l’approche par les résultats. Par exemple, d’autres critères pourraient être utilisés pour une période donnée dans ces cas précis.
Qu’en est-il des chocs et des événements aléatoires qui sont susceptibles de conduire à une mauvaise performance (ou une bonne performance) une année donnée, et ce de manière indépendante de ce que fait le gouvernement ?
On peut en principe tenir compte de telles variations en prenant les moyennes des variables d’intérêt sur une période de temps, le calcul de la moyenne pouvant être statistiquement aussi sophistiqué que nécessaire. Il doit être noté que, le plus souvent, les chocs sont inclus dans les jugements subjectifs qui permettent d’évaluer les sous-catégories du CPIA (par exemple, dans le cas où la réduction des tarifs douaniers ne va pas aussi loin qu’il pouvait être espéré en raison d’une crise de revenu liée à une chute du prix des matières premières). De plus, des ajustements sont effectués pour les désastres naturels et les évènements similaires dans le calcul du CPIA qui est aujourd’hui utilisé, et des procédures similaires peuvent certainement être maintenues.
Du fait de cette méthode d’évaluation, qui repose sur l’évaluation des performances passées, un nouveau gouvernement ne se reposera-t-il pas sur les lauriers de son prédécesseur ? Ne devrait-on pas faire en sorte que chaque gouvernement soit responsable de ses actions, et en fait essayer de les influencer ?
Ces questions constituent un renvoi aux prétentions jumelles qui postulent d’une part que, nous savons, nous, de l’extérieur, spécifiquement ce qu’il convient de faire, et qu’en conséquence nous pouvons juger des actions, et d’autre part que c’est la queue qui remue le chien, et donc que l’aide au développement peut modifier l’économie politique locale. Il devrait être clair à partir de la discussion de la section précédente que je doute de la validité des deux propositions.
Qu’en est-il du problème inverse, lorsqu’un gouvernement qui après des années, non pas de conflit ni d’effondrement total, mais durant lesquelles il a adopté une politique qui négligeait les plus pauvres, voudrait finalement prendre ce sujet à bras le corps ? Il n’y a pas de preuves sur une durée prolongée de ses capacités et de sa volonté, mais le gouvernement veut prendre des actions dont il affirme qu’elles vont permettre d’améliorer les résultats. N’est-ce pas un autre problème de démarrage qui nécessiterait un soutien externe ?
Je suis assez sensible à cet argument (notez qu’il vaut aussi pour la méthodologie utilisée pour le calcul du CPIA), mais en même temps je me méfie de la possibilité d’annonces de « nouveau départ » à répétition. Nous pouvons cependant certainement nous interroger sur les mécanismes permettant d’agir dans ces cas précis, en utilisant des fonds d’un montant limité et à usage ciblé pour commencer, et ensuite laisser fonctionner la mesure de la performance en termes de résultats, tel que cela semble fonctionner dans les cas de « nouveaux départs » dans la méthodologie actuelle.
Qu’en est-il de la qualité des données et de la disponibilité des variables de résultats ? Ne sont-elles pas notoirement mauvaises ? Comment est-il possible de faire fonctionner un système d’allocation de l’aide basé sur des données si incomplètes ?
Ces remarques sont valables. Cependant, avant tout, les données pour les variables intermédiaires actuellement utilisées ne sont pas non plus exemptes de défaut. Deuxièmement, et c’est plus important, nous devrions être impliqués dans le suivi des variables qui nous intéressent véritablement. Il paraît aberrant que nous investissions pour collecter de l’information sur les variables intermédiaires, mais non sur les variables de résultat qui sont, en définitive, celles qui nous intéressent. Bien entendu, une des raisons pour lesquelles nous le faisons est que ces variables font partie de la formule d’allocation de l’aide ! Cette mécanique doit être rompue à un endroit ou à un autre. En fait, l’aide allouée au suivi des résultats finals du développement sur les plus pauvres peut être (presque) inconditionnelle dans n’importe quel schéma. De façon intéressante, le critère numéro 15 du CPIA 2003 concerne « le Suivi et l’Analyse de l’Impact et des Résultats sur la Pauvreté. » L’IDA met actuellement l’accent sur la mesure des résultats. Même si cet exercice est actuellement perçu comme étant en dehors du processus CPIA et du processus d’allocation de l’aide (en fait, le suivi en tant que critère séparé ne fait pas partie des 16 catégories du CPIA 2004 - voir Tableau 8), l’accent mis sur la mesure et le suivi ne peut être utile que dans la mesure où l’objectif est bien de rendre l’allocation de l’aide plus dépendante des résultats.
Si nous rendons l’allocation de l’aide plus dépendante des performances mesurées par des variables de résultats, n’y aura-t-il pas une incitation pour le gouvernement à manipuler cette information ?
Cela est vrai, mais cela l’est aussi de n’importe quelle mesure sur laquelle se fonde l’allocation de l’aide. Les mesures de Création du Crédit Domestique (une variable intermédiaire classique), par exemple, ne sont pas exemptes de la possibilité d’être manipulées. Ceci ne fait que renforcer l’argument en faveur de mécanismes locaux de suivi et d’évaluation solides.
L’accent mis sur les résultats ne va-t-il pas nous éloigner d’une compréhension du processus de développement, et ne nous faut-il pas des variables intermédiaires pour cela ?
Rien de ce que j’ai dit ne nous empêche d’analyser le processus de développement, de développer des modèles et de tirer des leçons de l’expérience concrète des pays. En fait, nous pouvons utiliser des leçons tirées de l’expérience d’un pays pour les appliquer à d’autres. Cependant, donner la priorité aux résultats nous évite de céder à la tentation facile de dire que parce que X fonctionne dans le pays A, nous allons conditionner l’aide au fait que X soit fait dans un pays B. Dans la réalité, il se peut que le pays B essaie Y et obtienne les mêmes résultats, sinon de meilleurs. Si les deux pays parviennent à un même niveau d’amélioration des résultats en utilisant des méthodes intermédiaires très différentes, cela devrait nous intéresser en tant qu’analystes, mais en ce qui concerne leur utilisation pour l’allocation de l’aide, cela constitue un argument fort en faveur d’un traitement égal des deux pays.
Où donc nous conduisent ces différentes critiques et les réponses associées ? La section suivante propose une résolution.
5. Conclusion : une modeste proposition
Ainsi, beaucoup des critiques de la proposition pure, de baser la mesure de la performance dans la formule d’allocation de l’aide de l’IDA sur les seules améliorations des résultats obtenus par unité d’aide versée, s’appliquent également au processus actuel de l’IDA, et il existe des réponses raisonnables à toutes les critiques. Les critiques sont néanmoins importantes, et suggèrent de lancer un mouvement progressif et prudent en direction d’une allocation basée sur les résultats, dont nous pourrons tirer des enseignements et ainsi proposer des améliorations au fur et à mesure du temps.
Ma proposition est donc la suivante :
Tout en laissant la méthodologie d’allocation actuellement utilisée par l’IDA essentiellement inchangée, l’IDA devrait introduire une nouvelle catégorie de notation dans le CPIA. Cette catégorie devrait évaluer l’évolution d’une véritable variable de résultat final du développement jusqu’à aujourd’hui. Le choix de la variable est ouvert. Il dépendra du consensus international et de considérations sur la disponibilité des données, mais les éléments des OMD constituent certainement les variables les plus probables. Une fois qu’un indicateur est choisi, son évolution devrait être décrite au moyen de moyennes calculées par des techniques de séries temporelles appropriées. Le taux de changement de la série en moyenne, par unité de versement d’aide, devrait alors être noté de la même façon que les autres catégories du CPIA, de 1 à 6. Des conseils méthodologiques doivent être développés pour cette notation, de la même manière que ceux pour les catégories actuelles du CPIA. La procédure de pondération égale serait alors maintenue pour obtenir la notation CPIA. Tous les autres aspects de la procédure d’allocation de l’IDA seraient laissés inchangés par cette proposition
J’espère que cette proposition est perçue comme concrète et faisable. Elle répond à des considérations basiques concernant la logique du CPIA et de la formule d’allocation de l’IDA, et ne constitue cependant pas une rupture radicale par rapport à la procédure actuelle. Cependant, son utilisation concrète requerra un important travail technique afin de poser les fondations du choix d’un indicateur, du choix technique d’un calcul de moyennes, et pour les conseils méthodologiques de notation. Ce travail peut être effectué, mais il nécessitera de commencer le plus tôt possible, de manière à ce que cela puisse être mis en place pour le prochain CPIA en 2005. Après trois ans, cette expérience pourrait être évaluée, et les possibilités d’introduire de nouvelles variables de résultats (ou en fait de toutes les regrouper) pourront être évaluées. Ce travail pourrait être conduit par le comité permanent d’experts sur le CPIA (voir Banque Mondiale 2004b), puisqu’il existe, ce qui pourrait également faciliter les discussions techniques et la construction du consensus. Je confie cette modeste proposition à la Banque Mondiale.
Tableau 1
Catégories du CPIA 2003
Tableau 2
Echelle de Notation du CPIA 2003
Tableau 3
Notation des Performances des Pays Éligibles à l’IDA en 2003
Tableau 8
Catégories du CPIA révisées pour 2004
BIBLIOGRAPHIE
·
Adam, Christopher, Gérard Chambas, Patrick Guillaumont, Sylviane Guillaumont-Jeanneney et Jan Willem Gunning (2003), "Performance-Based Conditionality : A European Perspective", Processed.
·
Banque Mondiale (2003a), "Allocating IDA Funds Based on Performance: Fourth Annual Report on IDA’s Country Assessment and Allocation Pro-cess", http : //siteresources.worldbank.org/IDA/Resources/PBAAR4.pdf
·
Banque Mondiale (2003b), "Country Policy and Institutional Assessment 2003 : Assessment Questionnaire", http : //siteresources.worldbank.org/IDA/Resources/CPIA2003.pdf
·
Banque Mondiale (2003c), "2003 IDA Country Performance Ratings", http : //siteresources.worldbank.org/IDA/Resources/QuintilesCPIA2003.pdf
·
Banque Mondiale (2004a), "IDA’s Performance-Based Allocation System: IDA Rating Disclosure and Fine-tuning the Governance Factor", http : //siteresources.worldbank.org/IDA/Resources/PBAFINAL.pdf
·
Banque Mondiale (2004b), Economic Growth in the 1990s : Learning from a Decade of Policy Reform, Washington, D.C.
·
Burnside, Craig et David Dollar (2000), "IDA, Policies, and Growth", American Economie Review, September, 90(4), pp. 847-68.
·
Collier, Paul, Patrick Guillaumont, Sylviane Guillaumont et Jan Willem Gunning (1997), "Redesigning Conditionality", World Development, vol.25, n°9, pp. 1399-1407.
·
Dalgaard, Carl-Johan et Henrik Hansen (2001), "On IDA, Growth and Good Policies", Journal of Development Studies, August, 37(6), pp. 17-41.
·
Easterly, William, Ross Levine et David Roodman (2003), "New Data, New Doubts : A Comment on Burnside and Dollar’s "IDA, Policies, and Growth", American Economie Review.
·
Guillaumont, Patrick et Lisa Chauvet (2001), "IDA and Performance : A Reassessment", Journal of Development Studies, August, 37(6), pp. 66-92.
·
Guillaumont, Patrick et S. Guillaumont-Jeanneney (1995), Propositions pour un nouveau type de conditionnalité. European Commission, DG VIII.
·
Hansen, Henrik et Finn Tarp (2000), "IDA Effectiveness Disputed", Journal of International Development, April, 12(3), pp. 375-98.
·
Hansen, Henrik et Finn Tarp (2001), "IDA and Growth Regressions", Journal of Development Economies, 64(2), pp. 547-70.
·
Kanbur, Ravi (2000), "IDA, conditionality and debt in Africa", in F. Tarp (Ed.) 2000, Foreign IDA and Development, London and New York, Routledge, pp. 409-422.
·
Kanbur, Ravi (2004a), "Growth, Inequality and Poverty : Some Hard Questions", http : //www.arts.cornell.edu/poverty/kanbur/GroIneqPov.pdf
·
Kanbur, Ravi (2004b), "What Change Does Attention to the Poorest Imply ?" Paper presented to the DFID conference on Reaching the Very Poorest, London, May 12, 2004.
·
Kanbur, Ravi (2003), "The Economies of International IDA", http : //www.arts.cornell.edu/poverty/kanbur/HandbookAid.pdf
·
Tarp, F. (Ed.) (2000), Foreign IDA and Development, London and New York, Routledge.
NOTES
[*]
T.H. Lee Professeur d’Enjeux Mondiaux, Professeur International de Gestion et d’Économie Appliquée, Professeur d’Économie, Cornell University. Article présenté à la conférence AFD-EUDN, Paris, du 25-27 Novembre 2004. Les idées contenues dans cet article ont été présentées lors de séminaires et au sein de groupes de discussion à l’Université de Princeton, à l’IFAD (Rome), à l’IFPRI (Washington, DC), à la Banque Mondiale (groupes de discussion sur les leçons des années 1990), lors de la conférence DPRU/TIPS/Cornell sur le Développement Africain (Le Cap), et à la conférence du DFID sur le thème: « Comment Atteindre les Plus Pauvres » (Londres). Certaines parties de cet article sont issues de ma contribution à la conférence du DFID, "What Change Does Attention to the Poorest Imply ?" Je remercie les participants à ces rencontres de leurs commentaires utiles, www.people.cornell.edu.pages.skl45
T.H. Lee Professeur d’Enjeux Mondiaux, Professeur International de Gestion et d’Économie Appliquée, Professeur d’Économie, Cornell University. Article présenté à la conférence AFD-EUDN, Paris, du 25-27 Novembre 2004. Les idées contenues dans cet article ont été présentées lors de séminaires et au sein de groupes de discussion à l’Université de Princeton, à l’IFAD (Rome), à l’IFPRI (Washington, DC), à la Banque Mondiale (groupes de discussion sur les leçons des années 1990), lors de la conférence DPRU/TIPS/Cornell sur le Développement Africain (Le Cap), et à la conférence du DFID sur le thème: « Comment Atteindre les Plus Pauvres » (Londres). Certaines parties de cet article sont issues de ma contribution à la conférence du DFID, "What Change Does Attention to the Poorest Imply ?" Je remercie les participants à ces rencontres de leurs commentaires utiles, www.people.cornell.edu.pages.skl45
[1]Pour une revue de la littérature sur l’aide au développement, se référer à Tarp (2000) ou à Kanbur (2003).
Pour une revue de la littérature sur l’aide au développement, se référer à Tarp (2000) ou à Kanbur (2003).
[2]IDA : International Development Association. L’IDA constitue le guichet concessionnel de la Banque Mondiale, dont les bénéficiaires potentiels sont les pays à bas revenu.
IDA : International Development Association. L’IDA constitue le guichet concessionnel de la Banque Mondiale, dont les bénéficiaires potentiels sont les pays à bas revenu.
[3]Voir Kanbur (2004a).
Voir Kanbur (2004a).
[4]Pour une réflexion sur la conditionnalité dans le contexte de l’histoire de l’aide au développement, se référer à Kanbur (2003).
Pour une réflexion sur la conditionnalité dans le contexte de l’histoire de l’aide au développement, se référer à Kanbur (2003).
[5]Country Policy and Institutional Assessment.
Country Policy and Institutional Assessment.
[6]II y a, bien entendu, de nombreux aspects des mécanismes de l’aide au développement qui sont importants mais que cet article n’aborde pas. Par exemple, les incitations parfois perverses qu’ont les agences d’aide à se concentrer sur le volume d’aide versé plutôt que sur l’utilisation qui en est faite, ou le mélange, dans la realpolitik de l’allocation de l’aide au développement, des objectifs de politiques étrangères et des objectifs de développement. Par ailleurs, je m’intéresse spécifiquement à l’IDA, et je ne discuterai donc pas des formules utilisées par d’autres agences telles que l’Union Européenne, le DFID ou l’USAID.
II y a, bien entendu, de nombreux aspects des mécanismes de l’aide au développement qui sont importants mais que cet article n’aborde pas. Par exemple, les incitations parfois perverses qu’ont les agences d’aide à se concentrer sur le volume d’aide versé plutôt que sur l’utilisation qui en est faite, ou le mélange, dans la realpolitik de l’allocation de l’aide au développement, des objectifs de politiques étrangères et des objectifs de développement. Par ailleurs, je m’intéresse spécifiquement à l’IDA, et je ne discuterai donc pas des formules utilisées par d’autres agences telles que l’Union Européenne, le DFID ou l’USAID.
[7]Les procédures et la formule sont résumées dans les documents de la Banque Mondiale (2003a et 2003b). Une mise à jour a été effectuée dans le document de la Banque Mondiale (2004a).
Les procédures et la formule sont résumées dans les documents de la Banque Mondiale (2003a et 2003b). Une mise à jour a été effectuée dans le document de la Banque Mondiale (2004a).
[8]Country Assistance Strategy.
Country Assistance Strategy.
[9]Bank’s Annual Review of Portfolio Performance.
Bank’s Annual Review of Portfolio Performance.
[10]Voir, par exemple, Hansen et Tarp (2000), Dalgaard et Hansen (2001), Guillaumont et Chauvet (2001), Easterly, Levine et Roodman (2003). Voir également la revue de littérature faite par Kanbur (2003).
Voir, par exemple, Hansen et Tarp (2000), Dalgaard et Hansen (2001), Guillaumont et Chauvet (2001), Easterly, Levine et Roodman (2003). Voir également la revue de littérature faite par Kanbur (2003).
[11]Effectivement, dans l’équation jointe destinée à tester l’impact de l’aide sur les politiques, Burnside et Dollar (2000) ne détectent aucune relation de ce type. Sur la question de la conditionnalité, il y a bien entendu une volumineuse littérature. Voir par exemple Guillaumont et Guillaumont (1995), Kanbur (2000, 2003), et Adam et al. (2003).
Effectivement, dans l’équation jointe destinée à tester l’impact de l’aide sur les politiques, Burnside et Dollar (2000) ne détectent aucune relation de ce type. Sur la question de la conditionnalité, il y a bien entendu une volumineuse littérature. Voir par exemple Guillaumont et Guillaumont (1995), Kanbur (2000, 2003), et Adam et al. (2003).
[12]À part le document de la Banque Mondiale (2004b), se référer aux nombreuses références de Kanbur (2004a).
À part le document de la Banque Mondiale (2004b), se référer aux nombreuses références de Kanbur (2004a).
[13]L’idée d’utiliser les résultats concrets pour guider l’allocation de l’aide n’est, bien entendu, pas nouvelle. Un même type d’argument, tiré d’une littérature plus ancienne sur la conception de la conditionnalité en matière de prêt d’ajustement, est fourni par Collier et al. (1997).
L’idée d’utiliser les résultats concrets pour guider l’allocation de l’aide n’est, bien entendu, pas nouvelle. Un même type d’argument, tiré d’une littérature plus ancienne sur la conception de la conditionnalité en matière de prêt d’ajustement, est fourni par Collier et al. (1997).
© Cairn.info 2009
Vie privée |
Conditions d’utilisation |
Conditions générales de vente
Cairn.info | Éditeurs | Bibliothèques | Aide à la navigation | Plan du site | Raccourcis
Cairn.info | Éditeurs | Bibliothèques | Aide à la navigation | Plan du site | Raccourcis
Retour en haut de page
Ici s'achève le contenu de la page, la suite ne concerne que les attributs d'affichage