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Appendice 2. Retombées macroéconomiques de l’aide

Author(s):
Sanjeev Gupta, Robert Powell, and Yongzheng Yang
Published Date:
October 2006
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Tableau A.2.1.Transferts officiels nets aux pays de l’Afrique subsaharienne(En pourcentage du PIB)
1980–841985–891990–941995–992000–031980–2003
(Plus de 15 %)
Guinée équatoriale47São Tomé-et-Príncipe38São Tomé-et-Príncipe78São Tomé-et-Príncipe52Érythrée34São Tomé-et-Príncipe46
Cap-Vert39Guinée-Bissau35Mozambique36Guinée-Bissau24São Tomé-et-Príncipe33Guinée-Bissau30
Guinée-Bissau36Cap-Vert30Guinée-Bissau29Mozambique23Mozambique29Mozambique27
Comores29Guinée équatoriale29Érythrée26Rwanda23Sierra Leone28Érythrée25
São Tomé-et-Príncipe26Gambie26Cap-Vert21Libéria20Congo, Rép. dém. du25Cap-Vert23
Mozambique22Mozambique22Guinée équatoriale20Malawi18Guinée-Bissau25Guinée équatoriale21
Gambie18Comores20Rwanda20Érythrée18Burundi22Comores16
Lesotho16Lesotho17Burundi20Cap-Vert15Malawi17Gambie16
Éthiopie15Malawi19Malawi15
Gambie17
Ouganda17
Tanzanie16
Zambie15
(Entre 5 et 15 %)
Mali12Malawi14Tchad13Sierra Leone12Éthiopie14Burundi15
Sénégal11Tchad14Niger13Burundi11Rwanda13Libéria14
Burundi11Mali13Lesotho13Niger10Ouganda11Rwanda14
Seychelles10Burundi12Comores13Tchad10Niger11Éthiopie12
Rép. Centrafricaine9Niger12Sierra Leone12Rép. Centrafricaine10Zambie11Sierra Leone12
Tanzanie9Zambie12Éthiopie12Burkina Faso10Tanzanie11Lesotho11
Malawi9Éthiopie11Rép. Centrafricaine12Zambie10Libéria10Mali11
Burkina Faso9Tanzanie10Mali11Comores10Burkina Faso10Tanzanie11
Tchad8Rép. Centrafricaine10Bénin10Madagascar9Gambie9Niger11
Niger7Burkina Faso9Madagascar10Mali9Mali9Zambie+11
Botswana6Bénin8Burkina Faso10Éthiopie8Cap-Vert9Tchad11
Bénin6Sénégal8Guinée9Ouganda8Ghana8Burkina Faso9
Madagascar6Guinée8Ghana9Tanzanie8Tchad7Rép. Centrafricaine9
Rwanda6Madagascar7Sénégal9Bénin7Comores7Ouganda8
Zambie6Togo7Togo7Sénégal7Bénin6Madagascar8
Congo, Rép. du6Rwanda6Kenya6Gambie7Madagascar6Sénégal8
Kenya5Seychelles6Côte d’Ivoire6Ghana7Bénin8
Ghana6Zimbabwe5Togo6Congo, Rép. du6
Sierra Leone6Guinée5Ghana6
Kenya5Lesotho5Togo6
Guinée6
(Moins de 5 %)
Swaziland4Congo, Rép. du5Cameroun4Guinée équatoriale5Rép. Centrafricaine5Seychelles5
Togo4Ouganda5Congo, Rép. dém. du4Congo, Rép. du3Sénégal4Kenya4
Zimbabwe4Botswana5Angola4Angola2Lesotho4Congo, Rép. du4
Maurice4Congo, Rép. dém. du3Congo, Rép. du4Congo, Rép. dém. du2Togo3Zimbabwe3
Sierra Leone3Zimbabwe3Seychelles3Seychelles2Seychelles3Angola2
Côte d’Ivoire2Maurice2Gabon1Zimbabwe2Guinée3Botswana2
Ouganda2Angola2Botswana1Swaziland1Cameroun2Côte d’Ivoire2
Cameroun2Gabon2Swaziland0Kenya1Kenya2Cameroun2
Guinée2Cameroun2Afrique du Sud0Côte d’Ivoire1Zimbabwe1Swaziland1
Congo, Rép. dém. du1Côte d’Ivoire1Maurice0Cameroun0Guinée équatoriale1Maurice1
Ghana1Swaziland0Nigéria–2Afrique du Sud0Angola1Afrique du Sud0
Gabon1Nigéria0Libérian.d.Botswana0Swaziland1Gabon–1
Nigéria0Libérian.d.Namibien.d.Maurice–1Côte d’Ivoire1Nigéria–1
Afrique du Sudn.d.Afrique du Sudn.d.Nigéria–2Congo, Rép. du1Namibien.d.
Érythréen.d.Namibien.d.Gabon–3Afrique du Sud0
Namibien.d.Érythréen.d.Namibien.d.Maurice0
Angolan.d.Botswana0
Libérian.d.Nigéria–2
Gabon–5
Namibien.d.
Source: Banque mondiale (2005).Note: n.d. = non disponible.
Source: Banque mondiale (2005).Note: n.d. = non disponible.
Tableau A.2.2.Flux d’aide et appréciation du taux de change réel: études empiriques
ÉtudeÉchantillonRelation entre l’aide

et l’appréciation

du taux de

change réel
Effet d’une augmentation

réelle de l’aide de 1 %
Études qui concernent un ensemble de pays
Van Wijnbergen (1985)6 pays africains, 1969–83MixteAppréciation de 0,2 à 0,9 % en deux ans pour certains pays; pas de modification notable pour d’autres
Adenauer and Vagassky (1998)4 pays de la zone franc, 1980–92PositiveAppréciation de 0,13 % en deux ans
Bulir and Lane (2002)9 pays en développementPositiven.d.
Prati, Sahay, and Tressel (2003)87 pays en développement, 1960–98PositiveAppréciation de 0,04 % la première année
Elbadawi (1999)62 pays en développement, (28 d’Afrique), 1984–85, 1989–90, 1994–95PositiveAppréciation de 0,09 % la première année1
Yano and Nugent (1999)44 pays en développement, 1970–90Mixten.d.
Études particulières par pays
Younger (1992)Ghana, 1960–88Positiven.d.
Kasekende and Atingi-Ego (1999)Ouganda, 1970–96PositiveAppréciation de 0,03 % la première année
Nyoni (1998)Tanzanie, 1967–93NégativeDépréciation de 0,13 % la première année
Sackey (2002)Ghana, 1962–96NégativeDépréciation de 0,03 % la première année
FMI (2005e)Éthiopie, Ghana, Mozambique, Ouganda, TanzanieNégativeDépréciation de 1,5 à 6,5 % l’année qui suit une forte augmentation de l’aide2
Sources: comme citées.n.d. indique que l’étude ne produit pas de mesure de l’élasticité.

Indique une réaction à une augmentation de 1 % du ratio APD/PNB.

Indique une réaction à une forte augmentation de l’aide avec des flux entrants de 2 à 11 % du PIB.

Sources: comme citées.n.d. indique que l’étude ne produit pas de mesure de l’élasticité.

Indique une réaction à une augmentation de 1 % du ratio APD/PNB.

Indique une réaction à une forte augmentation de l’aide avec des flux entrants de 2 à 11 % du PIB.

Tableau A.2.3.Études empiriques des points d’inflexion dans la relation entre l’inflation et la croissance
Seuil de l’inflation

(pourcentage)
Effet sur la croissance

d’une inflation plus

forte au-dessous

du seuil
PaysPériodeMesure de

l’inflation
Remarques
Fischer (1993)15Négatif801960–89IPC
Barro (1991)10–20Non significatif1171960–90Moyenne sur 10 ans de l’IPC
Sarel (1996)8Positif871970–90Moyenne sur 5 ans de l’IPC
Bruno and Easterly (1998)40Non significatif971961–92IPC
Ghosh and Phillips (1998)>5Positif1451960–96IPC annuel moyen
Kochhar and Coorey (1999)5Positif841981–95IPC annuel moyen
(Pays à revenu faible et moyen uniquement)
Khan and Senhadji (2000)7–11 (pour les pays en développement) uniquement)Positif1401960–98Moyenne sur 5 ans de l’IPCSeuil de 1 à 3 % pour les pays industrialisés Investissement et chômage neutralisés
Burdekin, Denzou, Keil, Sitthiyot, and Willett (2000)3 (pour les pays en développement uniquement)Positif511967–92Seuil de 8 % pour les pays industrialisés
Gylfason and Herbertsson (2001)10–20Positif1701960–92Moyenne sur 5 ans du déflateur du PIB
IPC = indice des prix à la consommation.
IPC = indice des prix à la consommation.
Tableau A.2.4.Effet incrémentiel de l’aide sur le revenu intérieur
ÉtudeÉchantillonRevenu intérieur1
Heller (1975)9 pays africains anglophones, 1960–71–0,42
Pack and Pack (1990)Indonésie, 1966–860,29
Cashel-Cordo and Craig (1990)46 pays les moins avancés, 1975–80(Pays africains) 10,29

(Pays non africains) –4,25
Gang and Khan (1990)Inde, 1961–840,00
Khilji and Zampelli (1991)Pakistan, 1960–86–0,01
Leuthold (1991)8 pays africains, 1973–810,00
Khan and Hoshino (1992)5 pays asiatiques, 1955–761,20
Gupta (1993)Inde, 1969–930,01
Pack and Pack (1993)République Dominicaine, 1968–86–0,39
Rubino (1997)Indonésie–1,40
Iqbal (1997)Pakistan, 1976–950,00
Franco-Rodrigues, Morrissey, and McGillivray (1998)Pakistan, 1960–95(Effets directs) –2,90

(Effets totaux)–3,60
MacGillivray and Ahmed (1999)Philippines, 1960–920,10
Franco-Rodriguez (2000)Costa Rica, 1971–941,10
McGillivray (2000)Pakistan, 1956–950,00
Swaroop, Jha, and Sunil Rajkumar (2000)Inde, 1970–950,00
Sources: McGillivray and Morrisey (2001); Feeny and McGillivray (2003); comme citées.

Les chiffres représentent l’effet total d’un incrément d’une unité d’aide sur les recettes intérieures.

Sources: McGillivray and Morrisey (2001); Feeny and McGillivray (2003); comme citées.

Les chiffres représentent l’effet total d’un incrément d’une unité d’aide sur les recettes intérieures.

Tableau A.2.5.Recettes fiscales et taxes sur les échanges, par région(En pourcentage du PIB)
Taxes sur les échanges internationaux
Recettes

fiscales
Droits

d’importation
Droits

d’exportation
Sous-groupes de pays1Début des années 90Début des années 2000Début des années 90Début des années 2000Début des années 90Début des années 2000
Amériques14,916,32,51,90,20,0
Afrique subsaharienne16,315,94,93,51,00,4
Europe centrale et autres227,323,41,40,90,80,4
Afrique du Nord et Moyen-Orient15,117,13,63,00,10,1
Asie et Pacifique13,613,23,21,90,30,2
Petites îles25,524,513,59,70,30,0
Moyenne non pondérée
Pays en développement317,917,63,92,70,50,2
Pays à revenu élevé26,627,52,01,30,00,2
Pays admissibles à la FRPC15,214,84,83,50,60,3
Source: Keen and Simone (2004).

Les sous-groupes incluent uniquement les pays en développement.

Autres: Pays baltes, Russie et autres pays de l’ex-Union soviétique.

Définis comme pays à revenu faible et moyen.

Source: Keen and Simone (2004).

Les sous-groupes incluent uniquement les pays en développement.

Autres: Pays baltes, Russie et autres pays de l’ex-Union soviétique.

Définis comme pays à revenu faible et moyen.

Tableau A.2.6.Relation entre l’investissement public et privé en Afrique subsaharienne
ÉtudeDonnées et champ

d’application
Résultats
Greene and Villanueva (1991)23 pays en développement (Asie, Afrique subsaharienne et Amérique); échantillon combinéL’investissement public accroît l’investissement privé
Hadjimichael and Ghura (1995)41 pays de l’Afrique subsaharienne; données de panelL’investissement public accroît l’investissement privé; étudie également d’autres déterminants de l’investissement privé relevant des pouvoirs publics
Odedokun (1997)48 pays en développement (Afrique subsaharienne, Asie, Europe et Afrique du Nord); données de panelL’investissement dans l’infrastructure publique accroît l’investissement privé; les autres types d’investissement évincent l’investissement privé
Ghura and Goodwin (2000)31 pays en développement (Asie, Afrique subsaharienne et Amérique latine); données de panelL’investissement public accroît l’investissement privé en Afrique subsaharienne, mais l’évince en Asie et en Amérique latine
Belloc and Vertova (2004)7 PPTE, 5 en Afrique subsaharienne; modèle VAR au niveau des paysL’investissement public accroît l’investissement privé dans 6 des 7 pays
Tableau A.2.7.L’effet de l’investissement public sur la production
ÉtudeDonnées et champ

d’application
Résultats
Canning and Bennathan (2000)Penn World Tables et données spécialisées sur l’infrastructure; annuel; tous niveaux de revenuL’élasticité des extrants pour les routes et l’électricité varie de 0,05 à 1,0; elle est la plus forte pour les pays à revenu moyen; forte complémentarité des intrants
Calderon and Serven (2004)Données de la Banque mondiale avec indices d’infrastructure; moyennes sur 5 ans; tous niveaux de revenuGains de production importants par le comblement des lacunes en matière d’infrastructure
Barro (1991)Penn World Tables, Banque mondiale et Nations Unies; moyennes pour 1960 à 1985; tous niveaux de revenuPas d’impact de l’investissement public sur la croissance
Easterly and Rebelo (1993)Données spécialisées restituant l’investissement public au sens large; moyennes sur 10 ans; tous niveaux de revenuPas d’impact de l’investissement public global sur la croissance par habitant, mais impact important (0,6) pour les transports et les communications et l’investissement public direct de l’État (0,4)
Devarajan, Swaroop, and Zou (1996)Statistiques financières publiques; moyennes sur 5 ans; pays à revenu faible et moyenÉtudie l’incidence des modifications de la composition du budget; les dépenses d’investissement ont un effet négatif
Khan and Kumar (1997)Penn World Tables, Banque mondiale, Perspectives de l’économie mondiale; moyennes sur 10 ans; pays à revenu faible et moyenL’investissement public a un un impact favorable sur la croissance par habitant (0,3), qui s’affaiblit toutefois dans les échantillons récents
Clements, Bhattacharya, and Nguyen (2003)Banque mondiale; moyennes sur 3 ans; pays à faible revenuL’investissement public a un effet favorable (0,2) lorsqu’il n’est pas financé par le déficit
Gupta, Clements, Baldacci, and Mulas–Granados (2004)FMI; annuel; pays à faible revenuImpact positif des dépenses publiques d’investissement (0,7) sur la croissance par habitant
Source: à partir du tableau 1 dans FMI (2004a), adapté aux études qui incluent des éléments provenant des pays à faible revenu.Note: Les études par régression relatives à la croissance utilisent des taux de croissance moyens par pays ordinairement calculés sur 5 ou 10 ans. Les chiffres entre parenthèses dans la troisième colonne indiquent la réponse estimée de cette moyenne à une augmentation permanente de la part des dépenses de 1 % du PIB. Ils doivent donc être interprétés comme la réponse à long terme à un changement permanent modeste de la part des dépenses. Gupta, Clements, Baldacci et Mulas-Granados (2004) utilisent des données de croissance annuelle, mais leur spécification leur permet de distinguer les impacts à court terme des impacts à long terme.
Source: à partir du tableau 1 dans FMI (2004a), adapté aux études qui incluent des éléments provenant des pays à faible revenu.Note: Les études par régression relatives à la croissance utilisent des taux de croissance moyens par pays ordinairement calculés sur 5 ou 10 ans. Les chiffres entre parenthèses dans la troisième colonne indiquent la réponse estimée de cette moyenne à une augmentation permanente de la part des dépenses de 1 % du PIB. Ils doivent donc être interprétés comme la réponse à long terme à un changement permanent modeste de la part des dépenses. Gupta, Clements, Baldacci et Mulas-Granados (2004) utilisent des données de croissance annuelle, mais leur spécification leur permet de distinguer les impacts à court terme des impacts à long terme.
Tableau A.2.8.L’effet des secteurs de la santé et de l’éducation sur la production
ÉtudeDonnées et champ

d’application
Résultats
Barro (1991)Penn World Tables, Banque mondiale et Nations Unies; moyennes pour 1960–85; tous niveaux de revenuRôle significatif du capital humain (en particulier niveau initial d’éducation secondaire)
Barro and Sala-i-Martin (1995)Données similaires à celles de Barro (1991); moyennes sur 10 ans; tous niveaux de revenuImpact positif des dépenses d’éducation sur la croissance par habitant (0,2)
Devarajan, Swaroop, and Zou (1996)Statistiques financières publiques; moyennes sur 5 ans; pays à revenu faible et moyenImpact des changements dans la composition du budget; les dépenses courantes ont un un effet positif; résultats mitigés pour la ventilation fonctionnelle
Krueger and Lindahl (2001)Données similaires à celles de Barro (1991), plus World Values Survey; moyennes sur des périodes de différentes durées; tous niveaux de revenuImpact important sur la croissance des changements sur le plan de la scolarisation, mais détectables seulement sur les moyennes de périodes longues (10–20 ans); l’effet de taille varie en fonction des spécifications économétriques
Baldacci and others (2004)Banque mondiale et FMI; moyennes sur 5 ans; pays à revenu faible et moyenImpact positif des dépenses d’éducation (0,5) et de santé (0,4) au bout de 5 ans; l’impact de l’éducation passe à 1,4 au bout de 15 ans; rendements décroissants du niveau d’éducation et des dépenses de santé
Canning, and Sevilla Bloom (2003)Penn World Tables, Banque mondiale et Nations Unies; moyennes sur 10 ans; tous niveaux de revenuÉtudie l’impact des indicateurs et non des dépenses de santé; une hausse de 1 an de l’espérance de vie accroît la production de 4 %
Note: Ces études utilisent des taux de croissance moyens par pays ordinairement calculés sur 5 ou 10 ans. Les chiffres entre parenthèses dans la troisième colonne indiquent la réponse estimée de cette moyenne à une augmentation permanente de la part des dépenses de 1 % du PIB. Ils doivent donc être interprétés comme la réponse à long terme à un changement permanent modeste de la part des dépenses.
Note: Ces études utilisent des taux de croissance moyens par pays ordinairement calculés sur 5 ou 10 ans. Les chiffres entre parenthèses dans la troisième colonne indiquent la réponse estimée de cette moyenne à une augmentation permanente de la part des dépenses de 1 % du PIB. Ils doivent donc être interprétés comme la réponse à long terme à un changement permanent modeste de la part des dépenses.
Tableau A.2.9.Impact de l’augmentation d’une unité de la corruption1
ÉtudeImpact surConclusions
Mauro (1995)Croissance réelle du PIB par habitant–0,3 à –1,8 point
Leite and Weidmann (2002)Croissance réelle du PIB par habitant–0,7 à –1,2 point
Tanzi and Davoodi (2002)Croissance réelle du PIB par habitant–0,6 point
Abed and Davoodi (2002)Croissance réelle du PIB par habitant–1 à –1,3 point
Mauro (1995)Ratio investissement/PIB–1 à –2,8 points
Mauro (1998)Ratio dépenses publiques d’éducation/PIB–0,7 à –0,9 point
Mauro (1998)Ratio dépenses publiques de santé/PIB–0,6 à –0,9 point
Gupta, Davoodi, and Alonso-Terme (2002)Inégalité des revenus (coefficient Gini)+3,5 à +4,25 points Gini
Gupta, Davoodi, and Alonso-Terme (2002)Croissance du revenu des pauvres–2 à –10 points
Ghura (2002)Ratio recettes fiscales/PIB–1 à –2,9 points
Tanzi and Davoodi (2002)Ratio mesures des recettes publiques/PIB–0,1 à –2,7 points
Gupta, de Mello and Sharan (2002)Ratio dépenses militaires/PIB+1 point
Gupta, Davoodi, and Tiongson (2002)Taux de mortalité infantile+1,1 à 1,5 décès par 1.000 naissances vivantes
Gupta, Davoodi, and Tiongson (2002)Taux d’abandon scolaire (enseignement primaire)+1,1 à 1,4 point
Tanzi and Davoodi (1998)Ratio investissement public/PIB+0,5 point
Tanzi and Davoodi (1998)Pourcentage de routes revêtues en bon état–2,2 à –3,9 points
Sources: FMI, Département des finances publiques; Transparency International (2001).

La corruption est mesurée sur une échelle de 0 (absence de corruption) à 10 (forte corruption). La plupart des études ci-dessus utilisent la mesure de la corruption de Transparency International, rééchelonnée afin que les valeurs les plus élevées sur une échelle de 1 à 10 correspondent au plus fort degré de corruption. Lorsque la mesure de la corruption de l’International Country Risk Guide a été utilisée, elle a été rééchelonnée de même. Les mesures de Transparency International et de l’International Country Risk Guide se fondent sur des perceptions d’experts. Pour Gupta, Davoodi et Tiongson (2000), un indice a été établi à partir des enquêtes nationales sur l’exécution des services. Il présente l’avantage d’être basé sur l’expérience signalée des services aux clients.

Sources: FMI, Département des finances publiques; Transparency International (2001).

La corruption est mesurée sur une échelle de 0 (absence de corruption) à 10 (forte corruption). La plupart des études ci-dessus utilisent la mesure de la corruption de Transparency International, rééchelonnée afin que les valeurs les plus élevées sur une échelle de 1 à 10 correspondent au plus fort degré de corruption. Lorsque la mesure de la corruption de l’International Country Risk Guide a été utilisée, elle a été rééchelonnée de même. Les mesures de Transparency International et de l’International Country Risk Guide se fondent sur des perceptions d’experts. Pour Gupta, Davoodi et Tiongson (2000), un indice a été établi à partir des enquêtes nationales sur l’exécution des services. Il présente l’avantage d’être basé sur l’expérience signalée des services aux clients.

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