Memoire Online - L'aide au développement stimule-t-elle les réformes économiques ?Une analyse économétrique à partir des données de panel des pays en développement.

A tous les acteurs de l'Aide Publique au Développement à savoir les donateurs de l'aide, les décideurs et économistes des institutions de gestion des programmes de l'aide, et particulièrement les citoyens des pays en développement bénéficiaires de cette aide.

Remerciements

nos parents à savoir Maman Pauline, Papa Prosper et nos frères et soeurs Ella, Rosette et Ghislain qui nous ont soutenu durant toute cette formation,

à Wilfried HOUEDOKOU qui a joué un véritable rôle de tuteur pendant notre adolescence,

notre encadreur M. SECK Enseignant à l'INEF SAGEP pour ses efforts et ses critiques constructives vis-à-vis du travail,

nos voisins Lamine SONKO, EL hadj SONKO , Sadibou SONKO et Mohammed Hassan ALI pour leur aide durant cette formation.

Un remerciement aussi à toute la famille AFORA, à Narcisse KOUTON et à Benjamin ADJAI pour leurs conseils et leur soutien.

Nous n'oublions pas tous nos collègues depuis la première année jusqu'à maintenant particulièrement Omar Diagne, Mohamed Lamine FATY, Marième SALL, Fatou Faye DIOUF, Cedric DEGUENONVO, Larissa GAHIMBARE, Christian OKEDY, Fabrice Mangary, et Samatar Mahamoud .

Nous n'avons sincèrement pas de mot pour remercier Didier Yélognissè ALIA Doctorant à l'Université de Kentucky qui s'est non seulement battu à nos côtés pour la réussite de ce travail mais qui a aussi eu une influence considérable dans notre parcours scolaire.

Je ne pourrai terminer les remerciements sans rendre une grâce unique à mon Mentor, mon Seigneur et mon Sauveur JÉSUS CHRIST pour sa protection, son inspiration, son soutien et son Amour inconditionnel.

Sommaire

Chapitre I : Aide et réformes: revue de littérature théorique et empirique 6

1.2. Réformes économiques : Définition, conceptualisation et différentes formes 17

Liste des tableaux

Tableau 1 : Matrice des corrélations entre les différents indices de reformes 27

Tableau 6 : Valeur propres et variance expliquée par les différents facteurs 47

Tableau 7 : Valeur propres et variance expliquée par les différents facteurs 49

Tableau 9 : Résultats des estimations par effet fixe et effet aléatoire (réforme par ACP) 60

Tableau 10 : Résultats des estimations de panel dynamique (réforme obtenu par ACP) 61

Liste des figures

Figure 2 : Evolution de montants de l'APD par type de donateur entre 1970 et 2011 16

Figure 7 : Valeurs propres et règle de la valeur propre plus grand que l'unité 47

Liste des sigles et abréviations

Résumé

L'Aide Publique au Développement est un instrument de politique de coopération important par lequel les pays développés, les pays émergents et les institutions internationales portent assistance aux pays plus pauvres dans leurs efforts de développement. Plusieurs études se sont intéressées à l'impact de l'APD sur la croissance et le développement. Bien que des résultats sont trouvés pour soutenir l'idée que l'APD crée de la croissance économique, celle-ci a souvent également été décriée comme inefficace pour assurer la croissance et la réduction de la pauvreté. Le débat s'est progressivement orienté sur le rôle de la politique économique dans l'efficacité de l'aide. Dans le même temps, les réformes économiques sont souvent citées comme préalable pour créer un environnement favorable à la croissance économique et au développement.

La présente étude s'est proposé d'analyser l'effet de l'Aide Publique au Développement sur les réformes économiques à partir des données de panel de 65 pays en développement bénéficiaires de l'APD durant la période 1980-2005. Les données sur les réformes proviennent du Fonds Monétaire International qui a dérivé des indices de réformes sectorielles dans six grands secteurs d'activités couvrant tous les grands aspects de la vie économique. Trois différents mesures de l'APD ont été utilisées à savoir l'APD en pourcentage du PNB, l'APD en pourcentage du PIB, et l'APD par tête. Les données sur l'APD proviennent de la Banque Mondiale. Pour agréger les mesures de réformes sectorielles en une mesure de réforme économique, deux approches complémentaires ont été utilisées. Dans un premier temps, nous avons simplement pris la moyenne arithmétique des six indices de réforme. Ensuite, reconnaissant que les processus de réformes sont souvent coordonnés et parfois conduits simultanément dans plusieurs secteurs, nous avons utilisé l'Analyse en Composantes Principales pour obtenir un indice composite de réformes.

L'analyse a utilisé les méthodes de régression et contrôlé plusieurs autres variables essentielles pour expliquer les réformes. Dans un premier temps, les modèles ont été estimés par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires. Puis prenant en compte la nature de panel des données qui rend les estimations par MCO non valides, nous avions adopté les méthodes économétriques d'estimation sur données de panel (effets fixes et effets aléatoires) pour pouvoir contrôler

l'hétérogénéité des pays en ce qui concerne les processus de réformes. Finalement, pour capturer la nature dynamique des processus de réformes, nous étendons l'analyse en utilisant les estimations sur panel dynamiques.

L'analyse descriptive simple a révélé une croissance au cours du temps dans l'APD même si au cours des dernières années on a observé une diminution des montants. Par ailleurs, nous avons aussi observé une croissance rapide dans les indices de réformes entre 1980 et le début des années 1990 suivie d'un ralentissement. L'analyse a montré cependant une très faible corrélation entre l'indicateur de réformes et les différentes mesures de l'APD utilisés. Les résultats des modèles économétriques montrent que globalement l'APD n'a aucun impact sur les réformes économiques quel que soit le proxy utilisé. Par contre, dans certaines des estimations les variables comme la qualité des institutions et le taux de scolarisation affecte positivement et significativement les réformes économiques. L'absence d'un effet significatif de l'aide sur les réformes repose encore la question de l'efficacité de cette aide. Etant donné le rôle central des réformes dans l'amélioration de l'environnement économique et la conduite de bonnes politiques économiques toutes nécessaires pour la croissance et le développement, les résultats de cette étude suggèrent une recentralisation de l'APD pour inciter et stimuler les réformes.

Introduction générale

Depuis l'aube des indépendances, et pendant plusieurs décennies, les pays en développement ont continuellement été assistés par les pays riches¹ avec des flux massifs d'Aide Publique au Développement (APD). En effet, l'APD représente l'instrument de politique le plus important par lequel les pays développés portent assistance à ceux en développement pour les aider à assurer une croissance économique et un développement humain (Qian, 2014). Cependant, le potentiel de l'aide à générer de la croissance économique et conséquemment à réduire la pauvreté reste largement ambiguë. Une littérature en plein développement a de façon convaincante argumenté l'importance de bonnes et solides institutions et un environnement économique, politique, et social propre pour stimuler la croissance économique et la réduction de la pauvreté (Acemoglu et al., 2001 et 2002 ; Spolaore and Wacziarg, 2013) . Il est aussi reconnu que l'amélioration de la qualité des institutions et de la gouvernance requiert de profondes réformes économiques, politiques et sociales. Ce mémoire se propose d'analyser le potentiel de l'aide publique au développement à stimuler des réformes économiques dans les pays bénéficiaires de cette aide. La présente introduction situe le travail dans le contexte général de l'APD et des réformes, et discute la problématique. Elle s'étend ensuite sur

¹ Les pays de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) sont les principaux donateurs d'aide au développement. Cependant, depuis quelques décennies, un rôle de plus en plus important est joué par les pays émergents et les monarchies du golfe dans la coopération internationale ainsi que dans l'octroi d'assistances techniques et financières au pays en développement

les objectifs de l'étude, les résultats attendus ainsi que les hypothèses de recherche et de

L'aide publique au développement représente un afflux massif de fonds pour les pays en développement. Entre 1947 et 2012, le montant global des aides au développement déboursé s'estime à plus de 6 816 milliards de dollar US². La plupart des pays en développement, surtout ceux en Afrique Subsaharienne, continuent toujours d'être dépendants de l'APD³. Les nombreuses recherches théoriques et empiriques arrivent à des conclusions mixtes sur l'efficacité de l'APD⁴. D'une part, il y a ceux qui pensent que l'APD n'a aucun effet sur la croissance économique dans les pays en développement et peut même constituer un facteur limitant à leur essor car cultivant une certaine dépendance vis-à-vis de l'extérieur. D'autre part, certains auteurs restent optimistes quant au potentiel de l'aide, si elle est massive et bien dirigée, de créer de la croissance et réduire la pauvreté.

Les auteurs qui soutiennent la thèse de « inutilité » de l'aide se basent sur le constat que malgré l'afflux relativement important de l'aide, plusieurs des PVD ont connu une croissance faible et beaucoup ont encore du mal à parvenir à une croissance soutenue. Par exemple, en Afrique Sub-Saharienne (ASS), la croissance moyenne du PIB par

³ Il faut noter que ces dernières années de nouveaux flux financiers comme les transferts d'argent des migrants, les investissements directs étrangers deviennent de plus en plus important et dépassant même souvent l'APD dans les pays en développement

⁴ Pour une littérature détaillée sur l'efficacité de l'APD voir par exemple, Cassen et al. (1994); Tsikata (1998); Hansen et Tarp (2001); Roodman (2007), entre autre.

habitant pendant la période 1980-2007 a été seulement d'environ 0,64 % avec une tendance générale à la baisse entre 1980 à 1992 et une reprise de la croissance très modérée jusqu'au début des années 2000 (Alia et Anago, 2014). Parmi ces auteurs, il y en a qui sont pessimistes comme Moyo (2009) à tel point de préconiser une cessation complète et immédiate de l'APD surtout pour les pays de l'Afrique Sub-Saharienne.

De l'autre côté, se trouvent les auteurs comme Papanek (1973), Dowling et Hiemeinz (1982), Gupta et Islam (1983) ; Hansen et Tarp (2000) qui trouvent des preuves d'impact positif de l'APD sur la croissance et qui pensent que l'aide par définition devrait être bénéfique pour les pays bénéficiaires et par conséquent créer de la croissance. Cependant pour que le potentiel de l'APD se réalise, certaines conditions doivent être réunies. Au cours des deux dernières décennies, il a été largement argumenté que la qualité de l'environnement économique et des politiques sont essentielles pour catalyser l'effet positif de l'APD. Dans leur célèbre publication, Burnside et Dollar (2000) ont émis et soutenu la thèse selon laquelle l'APD en présence de bonnes politiques est favorable à la croissance. Cette thèse a été acceptée par la Banque Mondiale et devient même l'une des raisons de sélectivité des pays bénéficiaires pour certains organismes. C'est ainsi que le Président Georges Bush déclara dans son discours du 14 mars 2002 « Déjà, beaucoup des anciens modèles de l'aide au développement économique sont dépassés. De l'argent qui n'est pas accompagné d'une réforme juridique et économique est souvent gaspillé. Donc, nous allons récompenser les pays qui ont des marchés plus ouverts et des politiques budgétaires durables ».

Depuis lors l'aide au développement dont le but est l'éradication de la pauvreté est orientée vers l'encouragement des réformes politiques et économiques pour la

réduction de la pauvreté dans le sens où ces pays bénéficiaires de l'aide reçoivent plusieurs pressions en ce qui concerne les réformes politiques et économiques. Déjà auparavant, sous l'impulsion du Fonds Monétaire Internationale (FMI) et de la Banque Mondiale (BM), des prescriptions de réformes dites Programme d'Ajustement Structurel (PAS) ont été dictées au pays en développement subissant des crises successives sur le plan social, politique et surtout économique. Ces mêmes crises ont d'ailleurs également créé une vague de démocratisations surtout sur le continent africain qui a apporté de profonds changements.

La double observation sur le fait que les réformes économiques sont nécessaires pour la croissance ainsi que le désir des pays développés et des institutions internationales à susciter ces réformes tant désirées par l'injection d'APD nous a conduits à poser la question de l'effectivité de l'APD à inciter et stimuler des réformes économiques. Cette question nous parait importante pour compléter la littérature sur l'efficacité même de l'aide de façon générale. En effet, la plupart des études antérieures sur l'APD se sont essentiellement focalisé sur l'effet de l'aide sur la croissance économiques et certains indicateurs de développement. Etant donné que les conclusions de la vaste littérature sur ce sujet restent ambigües, même si la tendance de la conclusion est que l'aide peut créer la croissance, notre étude permettra de tester un des maillons essentiels par lequel l'APD pourrait créer la croissance : les réformes.

Notre motivation pour ce travail est multiple. D'abord l'APD constitue jusqu'à présent le seul moyen utilisé par les pays développés et les institutions internationales

pour aider les pays en voie de développement à mettre fin à la pauvreté. Même si les avis sur cette question restent mitigés, le débat mérite d'être poursuivi et peut se focaliser sur des aspects spécifiques que l'APD peut ou peut ne pas impacter. L'objectif principal de notre travail est de contribuer au débat sur l'efficacité de l'APD en nous intéressant particulièrement au potentiel de l'APD à stimuler les réformes économiques nécessaires à la croissance économique dans les PVD. Ainsi, la question principale de la recherche peut être formulée comme suit : Quel est l'effet de l'Aide Publique aux Développement sur les réformes économiques ?

La formulation de cette hypothèse se base sur notre principale question de recherche ainsi que la discussion que nous avions exposée préalablement dans la problématique. En effet, la politique de conditionnalité de l'aide qui a émergé vers la fin des années 1980 et poursuivie au cours des années 1990 et 2000 visait principalement à utiliser l'APD pour stimuler les réformes. Ces intentions implicitement ou parfois explicitement annoncées des pays développés et des institutions internationales incluaient entre autres la stimulation des réformes par l'aide⁵. Ainsi donc, l'on s'attendra intuitivement à ce que l'augmentation des flux de l'APD s'accompagne d'une poussée des réformes économiques dans les pays bénéficiaires de l'aide. Notre étude s'attelle à tester cette hypothèse générale.

⁵ Il faut noter aussi que plus de réformes appellerait aussi naturellement plus d'aide comme prime à la bonne conduite de politique économiques

Chapitre I : Aide et réformes: revue de

littérature théorique et empirique

1.1. Aide Publique au Développement : du début jusqu'à nos jours

A. Origine et évolution des paradigmes de l'Aide Publique au Développement

L'origine de l'Aide Publique au Développement (APD) est à fixer au lendemain de la seconde guerre mondiale dans un contexte où les pays d'Europe avaient besoin de financement pour redresser leur économie. L'idée du plan Marshall proposé par le secrétaire d'Etat américain Georges Marshall dans son discours prononcé à l'Université de Harvard était de combler l'écart entre «investissement nécessaire» et l'épargne de ces pays européens pour créer la croissance indispensable au redressement économique de ces pays européens et relancer la croissance mondiale.

Ce plan a effectivement connu un grand succès et a permis le redressement économique des pays européens bénéficiaires. Dans la même optique que le plan Marshall et certainement guidés par de multiples autres objectifs, les pays occidentaux pour aider les pays du tiers monde à sortir de leur pauvreté ont jugé bon d'accorder des dons et prêts concessionnels aux PVD pour pouvoir combler le grand fossé entre l'investissement nécessaire pour le décollage économique de ces pays à l'aube des indépendances et l'épargne qui était quasi inexistante. L'APD a cependant connu plusieurs paradigmes au cours du temps.

Dans un premier temps, l'idée selon laquelle l'APD peut permettre la croissance dans les pays en développement est largement inspirée du modèle économique de Harrod-Domar. Avec ce paradigme, l'APD était essentiellement de l'aide à l'investissement. C'est d'ailleurs cette première approche qui a été appliquée aux pays européens en manque d'investissement au lendemain de la seconde guerre mondiale. Etant donné qu'à l'époque, et certainement aujourd'hui, il était très répandu que le développement économique d'une nation passe par la croissance économique, les donateurs n'ont fait que employer le modèle de Harrod-Domar qui soutient que l'investissement est la clé de la croissance.

Apres cette approche d'aide à l'investissement qui n'a pas pu créer la croissance et éradiquer la pauvreté dans les pays en développement, les donateurs ont pensé à focaliser leurs efforts sur les fondements même du développement. L'éducation et l'accès à la connaissance ont très vite été identifiés comme essentiels pour tout décollage économique. En effet, au constat des premiers échecs de l'APD, il a été observé une différence fondamentale entre pays européens au lendemain de la guerre où l'aide a un effet positif considérable, et les pays en développement qui se situe au niveau du faible taux d'éducation et du faible niveau de capital humain. Lequel capital humain a été prouvé dans de nombreux modèles économiques comme indispensable pour améliorer la productivité des investissements et créer de la croissance. C'est ainsi que les donateurs ont utilisé comme deuxième approche l'investissement dans le domaine de l'instruction. Ceci a commencé par une conférence en Thaïlande qui réunissait du 5 au 9 mars 1990 l'Organisation des Nations Unies pour l'Education la Science et la Culture (UNESCO), le Fonds des Nations Unies pour l'Enfance (UNICEF), la Banque Mondiale et le Programme des Nations Unis pour le Développement (PNUD). C'est de cette conférence

qu'est né l'objectif que tout enfant puisse accéder à l'enseignement primaire à l'horizon 2000 ; un objectif qui a bien été atteint compte tenu de l'explosion de l'instruction qui a suivi cette conférence avec une augmentation du taux d'accès à l'école primaire à 100% pour plus de la moitié des pays du monde et une avancée significative pour les autres. Mais malgré ces efforts et progrès, la pauvreté reste persistante dans de nombreux pays encore très dépendants de l`aide et la croissance économique reste mitigée.

Pendant qu'une attention plus accrue à l'éducation est portée par l'APD, il faut noter que d'autres aspects essentiels comme l'accès aux soins de santé, à l'eau, à l'énergie, aux moyens de transport et de communication, et aux libertés individuelles et collectives ont été également largement promus.

Vers la fin des années 1990 et au cours des années 2000, une remise en question fondamentale de l'efficacité de l'aide est intervenue. Il a été question de comprendre pourquoi des décennies d'aide à une échelle massive n'ont pas permis de créer la croissance et réduire la pauvreté. Aussi, les expériences des pays sont diverses et il était important de comprendre pourquoi l'aide semble avoir fonctionné pour certains et pas du tout pour d'autres. Des études menées par les institutions de Bretton Woods et autres chercheurs indépendants ont amené à penser que les politiques gouvernementales pouvaient entraver le développement. Burnside et Dollar (2000) ont soutenu dans leur article que l'aide n'est utile et efficace que dans les pays qui pratiquent de bonnes politiques économiques et qui disposent d'institutions de bonne qualité. L'aide au développement prend alors une dimension qu'on peut qualifier de « aide conditionnée » aux réformes politiques et économiques.

Dans la foulée, il avait été aussi observé que le poids des dettes contractées des années plutôt auprès de ces même pays développés donateurs d'aide était trop lourd pour les pays pauvres et rend la dette inefficace. Et comme dernière tentative pour sortir les pays du tiers monde du sous-développement le sommet des sept pays les plus industrialisés(G7) de juin 1999 réuni à Cologne lança un appel pour l'extension de l'initiative de la Banque mondiale et du Fonds Monétaire International (initiative pour alléger l'endettement des pays pauvres très endettés) sous l'impulsion de diverses figures tels que le chanteur Bono du groupe de Rock U2, l'économiste Jeffrey Sachs, le Dalai Lama ou le pape Jean Paul II. D'où une annulation partielle de la dette des pays en voie de développement.

Toujours dans l'optique de rendre l'aide efficace à atteindre ses objectifs, des séries de réflexions et de conférences internationales ont été organisées et ont culminé au lancement de la déclaration du millénaire et d'adoption des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD). Cette initiative a permis de mobiliser encore plus d'aide et de les concentrer sur les priorités essentielles pour obtenir des résultats à court terme avant 2015. A l'orée des OMD, le bilan bien que positif sur certains points reste toujours mitigé. Les discussions actuelles sur de nouveaux Objectifs de Développement Durable (ODD) doivent prendre encore de nouveaux challenges comme les changements climatiques et la nécessité de renforcer également le secteur privé pour une efficacité de l`APD et une croissance partagée conduisant à la réduction de la pauvreté et des inégalités.

B. Types d'Aide Publique au Développement et évolution des montants

L'APD prend différentes formes selon les objectifs visés et l'utilisation faite des fonds. Ainsi, on distingue l'aide humanitaire d'urgence, l'aide alimentaire, l'aide de projet, l'aide de programme, l'aide budgétaire, les prêts concessionnels et l'assistance technique.

? L'aide humanitaire d'urgence dont l'objectif est de répondre à une catastrophe humaine ou naturelle. Elle a représenté 1% de l'Aide internationale en moyenne au cours des années 1980, puis 5% la décennie suivante et près de 10% depuis.

? L'aide alimentaire dont l'objectif est de répondre aux problèmes d'alimentation chroniques. Elle permet de faire face aux besoins prévisibles mais elle est critiquée parce qu'elle détruit les incitations à produire localement.

? L'aide de projet dont l'objectif est le financement (la construction de puits dans une région par exemple) d'un projet spécifique avec contrôle précis d'utilisation des fonds est l'instrument d'aide le plus classique. Elle constitue 25% des aides bilatérales.

? L'aide de programme est constitué des financements qui ne sont pas accordés sur un projet précis mais en fonction d'un objectif macroéconomique ayant comme caractéristique commune le transfert des ressources qui vont directement vers les gouvernements bénéficiaires et

l'exemple de l'initiative PPTE (Pays Pauvre Très Endetté) engagé par le FMI et la Banque Mondiale

? Les prêts concessionnels qui visent à prévenir le surendettement, tout en permettant de mobiliser un financement extérieur suffisant. Ces prêts offrent un certain nombre d'avantages à l'emprunteur au niveau soit des garanties soit des taux d'intérêt. L'une des conditions d'un tel prêt peut être un taux d'intérêt faible voire nul.

? L'assistance technique est aussi une autre forme de l'APD dont l'objectif est d'accroitre le capital humain et de favoriser le transfert de technologie par la formation initiale ou continue et la mise à disposition d'experts. La part de l'assistance technique dans l'aide bilatérale est passée de 12% en moyenne dans les années 1980 à 20% depuis les années 2000

L'aide publique au développement a progressivement pris de l'importance aussi bien en termes de montants promis que de montants octroyés. Il faut noter généralement que la première phase de l'APD est la promesse. Le partenaire s'engage auprès du pays bénéficiaire, sur la demande de ce dernier ou dans le cadre d'accords de partenariat prédéfinis, à financer soit un projet, un programme ou de façon générale le gouvernement. Ensuite, l'aide est progressivement déboursée au cours du temps pour utilisations. Enfin, les dépenses sont évaluées afin de s'assurer que l'aide a été correctement et efficacement utilisée. Le graphique 1 ci-dessous montre qu'aussi bien les montants des promesses d'aide et aide déboursées ont connu une forte progression entre 1970 et 2010 avec des fluctuations. La croissance a été particulièrement plus rapide

à partir du début des années 1980 qui ont marqué une période de crise dans la plupart des PVD et donc un plus grand besoin de financement extérieur. Le premier pic dans les montants de l'aide déboursée vers 2002-2004 correspond à la période où l'initiative dénommée Pays Pauvres Très Endettes (PPTE) a permis un large effacement de dette extérieure pour de nombreux pays en développement ayant atteint un niveau de dette très élevé. Par la suite, il y a un léger déclin dans l'APD puis une reprise spectaculaire entre 2005 et 2010. Cette reprise s'explique en partie par les efforts de reconstruction après-guerre dans certains pays comme l'Afghanistan, l'Irak, les pays des grands lacs, les pays des Balkans. Par ailleurs, c'est au cours de cette période également que des engagements financiers importants ont été pris pour soutenir les efforts pour l'atteinte des OMD lancés au cours des années 2000.

L'observation du graphique révèle aussi que généralement, le montant des promesses est largement au-dessus des montants déboursés. Ce gap s'explique principalement par deux facteurs. D'une part, les promesses ne sont toujours pas respectées soit parce qu'il y a des changements de la part du donateur , soit parce que le bénéficiaire n'a pas satisfait toutes les conditions pour le déboursement de l'aide. La seconde explication est liée au fait que le montant promis peut être déboursé sur plusieurs années.

L'APD provient de plusieurs types de donateurs. On distingue généralement l'aide bilatérale et l'aide multilatérale. Initialement les structures d'APD ont été fondées sur les relations historiques entre anciens empires coloniaux et les anciennes colonies. Ainsi donc par exemple, l'aide de la France était destinée essentiellement aux pays francophones ; l'aide de la Grande Bretagne était dirigée vers les pays anglophones, etc. Par la suite, les intérêts économiques, politiques et même idéologiques ont prévalu et l'aide est destinée de façon plus globale à tous les pays dans le besoin même si la plus grosse part de l'aide est restée toujours aux anciennes colonies. Ainsi à ces débuts, l'aide a été fondamentalement bilatérale.

Avec l'avènement des institutions financières internationales tels que la Banques Mondiale, le Fonds Monétaire International, les Agences des Nations Unies, les banques

de développement, les fondations privées, et les fonds d'investissement privés et publics d'aide multilatérale plus basée sur des critères économiques a émergé et a également très vite pris de l'ampleur. Dans la même dynamique, les pays n'ayant pas eu de colonies mais ayant des intérêts économiques, politiques stratégiques ou simplement animés par le sentiment d'aider, se sont progressivement investis dans l'assistance au développement.

Le graphique ci-dessous désagrège le montant total de l'aide déboursé au cours du temps par type de donateur. Bien qu'à ces débuts, l'aide était essentiellement bilatérale, très vite, les banques et fonds de développement ont joué un rôle prépondérant. Entre 1980 et début 2000, la part de l'aide déboursée par ces banques a été la plus importante. Les plus importantes de ces institutions sont entre autres la Banque Mondiale (BM), le Fonds Monétaire International (FMI), la Banque Africaine de Développement (BAB), la Banque Asiatique de Développement (BAsD) la Banque Arabe pour le Développement Economique en Afrique (BADEA), la Banque de développement des Caraïbes (BDC), la Banque interaméricaine de développement (BID), la Banque européenne pour la reconstruction et le développement (BERD). Ces banques ont été également les plus grands contributeurs aux initiatives d'effacement de la dette à la fin des années 1990 et au début des années 2000.

Cependant l'aide bilatérale directe⁶ continuait de jouer un grand rôle. Au cours de la dernière décennie, cette aide bilatérale directe représente la plus importante. Les plus grands donateurs sont entre autres les pays de l'Union Européenne (France, Royaume

⁶ Il faut noter, que les pays développés financent la plus part de ces banques et fonds de dévelopment ainsi que les agences des Nations Unies et donc l'aide de ces agences peut etre consideré comme une aide bilateral indirect sauf que les pays ne decident pas directement a quelle partenaire l'aide doit aller.

Uni, Allemagne, Espagne, Italie, Hollande, Belgique, Portugal, Danemark, Suède, Finlande, etc.), certains pays non membres de l'UE comme la Suisse et la Norvège, les Etats-Unis, le Japon, etc.

Avec le lancement des OMD, on voit une part de plus en plus importante de l'aide provenir directement des Agences de l'Organisation des Nation Unies (ONU) comme le Fonds des Nations Unies pour l'Enfance (UNICEF), le Fonds mondial de lutte contre le sida , la tuberculose et le paludisme (Fonds Mondial), Programme des Nations Unies sur le VIH/Sida (ONUSIDA), Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD), le Programme Alimentaire Mondial (PAM), l'Organisation Mondiale du Commerce (OMC), l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), etc.

Figure 2 : Evolution de montants de l'APD par type de donateur entre 1970 et 2011

1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Enfin il faut noter que même si leur part reste encore marginale, de plus en plus l'APD provient de pays émergents qui pour la plus part étaient de grands bénéficiaires

d'aide. Parmi les plus importants donateurs des pays émergents on peut citer la Chine, l'Inde, le Brésil, la Russie, les monarchies du Golfe, et les dragons et tigres d'Asie.

1.2. Réformes économiques : Définition, conceptualisation et différentes formes

A. Définition d'une mesure opérationnelle de réformes économiques

L'économiste William Tompson définit la réforme comme l'ensemble des changements de l'environnement structurel qui ont pour but d'améliorer la réallocation statique ou dynamique des ressources au sein de l'économie. Quant à Edmond Malinvaud le concept de réforme renvoie à la notion d'actions qui, tout en étant pas nécessairement irréversibles sont décidées pour une période de temps substantiel et qui concernent les cadres légaux et conventionnels ou les structures matérielles de l'économie et de la société. Elles modifient les règles de fonctionnement de l'économie et les infrastructures qui sont mises à la disposition des agents économiques. On peut donc retenir qu'une réforme économique est une réforme des politiques économiques publiques ou des réglementations qui visent à modifier le fonctionnement économique d'un pays.

Cependant, une réforme économique est souvent confrontée à certains challenges pour son accomplissement dont la question de son introduction à savoir les calendriers des opérations de réformes (le moment idéal, la rapidité ou la lenteur). Il n'existe pas de fondement théorique qui justifie le moment approprié même si les institutions financières internationales optent pour la rapidité souvent traitée par certains économistes de thérapie de choc. Le politologue Joan Nelson fait partie de ceux qui sont de cet avis, il soutiendra même que le moment le plus propice pour lancer les réformes est au début d'un régime

politique car celui-ci vit à ses débuts une phase de courte durée pendant laquelle il peut imputer la responsabilité des problèmes au gouvernement précédent mais une réussite rapide sera politiquement payante pour lui. Les réformateurs russes et polonais comptent parmi les premiers à tenter cette thérapie de choc. D'autres pays par contre comme la Chine et le Vietnam dans les années 1980 ont adopté une méthode progressive pour parvenir à leur réforme économique.

B. Les différentes formes de réformes économiques

Les réformes économiques diffèrent d'un pays à un autre et d'une époque à une autre. Avant d'énumérer les différentes formes de réformes appliquées par les Etats, rappelons d'abord l'origine des réformes économiques.

Le concept de réforme surgit dans un contexte où il y a eu en même temps une hausse vertigineuse des prix du pétrole dans les années 1970, suivie d'une chute brutale dans les années 1980, et l'accumulation connexe d'un endettement ingérable. Tandis que de 1960 à 1971 la croissance économique de tous les pays à faible revenu avait atteint une moyenne de 1.8% par an, elle est retombée à 0.6% par an de 1972 à 1984. En Afrique subsaharienne, la croissance moyenne est passée de 2.6% à -0.2%.C'est cette situation de déséquilibres macroéconomiques qui poussa plusieurs pays à réformer la structure économique de leur pays de différentes manières de 1985 à 1990.

Ce mouvement de réformes engagé par plusieurs pays de 1985 à 1990 poussa la Banque Mondiale et le Fonds Monétaire International à exiger des mesures claires extrêmement semblables pour de nombreux pays, d'où le consensus de Washington dirigé par l'économiste John Williamson de Institute for International Economics.

Ce consensus avait pour objectif d'identifier le plus petit dénominateur commun reconnu à l'époque sur la politique a conseiller ; il fut baptisé les dix éléments du consensus de Washington qui sont les suivants : la discipline fiscale, la révision des priorités de la dépense publique, la réforme fiscale, la libéralisation des taux d'intérêt, le taux de change concurrentiel, la libéralisation des échanges, la libéralisation de l'investissement étranger direct, la privatisation, la déréglementation et le droit de propriété sûr . D'autres types de réformes sont utilisés par le Fonds Monétaire International à savoir les réformes des marchés de produit, les réformes agricoles, les réformes du marché du travail, les réformes du secteur fiscal, les réformes commerciales, la libération des comptes courants, la libération du compte capital. L'autre indicateur de réformes qui est couramment utilisé est l'indice agrégé de réformes EFI (Economic Freedom Index) qui est étroitement lié au consensus de Washington (Williamson, 2000).

1.3. Revue de littérature sur le lien entre réformes et APD

L'initiation, l'implémentation et particulièrement le succès des réformes économiques dépendent de nombreux facteurs économiques, politiques, institutionnels et sociaux. Plusieurs études se sont intéressées aux déterminants des réformes économiques. Par contre, très peu d'études se sont focalisées de façon particulière sur le lien entre aide et réformes économiques. Dans le lot de ces études, celle de Amprou Duret (2001) a développé l'idée selon laquelle l'aide peut permettre à un gouvernement de lancer des réformes en compensant leurs coûts d'ajustement notamment si ceux-ci sont supportés par un segment particulier de la population qui peut opposer des résistances aux réformes. Les auteurs avancent aussi trois conditions nécessaires pour

que l'aide puisse stimuler les réformes. Dans un premier temps, l'aide pourrait servir à envoyer des signaux positifs aux acteurs économiques qui vont conduire et bénéficier de la réforme, ensuite apporter des compensations financières partielles aux groupes lésés et pour finir maintenir les rentes de ceux qui détiennent le pouvoir et leurs alliés proches. Les auteurs avancent que les bailleurs de fonds approuvent le premier objectif ne comprennent pas toujours la logique du second et condamnent le troisième ce qui conduit aux échecs de ces réformes.

Cette théorie concorde avec l'idée de Nelson (1990) et Waterbury (1989) qui soutiennent que la neutralisation de l'opposition et donc la compensation des torts apparait être la condition indispensable à toute réforme structurelle. D'autres auteurs défendent aussi l'hypothèse selon laquelle l'APD peut promouvoir les réformes des politiques économiques dans la mesure où elle les rend politiquement soutenables. C'est le cas de Dessus, Lafay et Morrissson (1993) qui montrent que deux attitudes s'offrent aux bailleurs de fonds pour qu'augmente la probabilité de mise en oeuvre des réformes : il s'agit d'offrir un volume d'aide considérable ou accepter qu'une partie de l'aide serve à compenser les torts des groupes perdants. Jeffrey Sachs qui est un économiste conseiller de haut niveau des gouvernements réformistes en Bolivie, Pologne, Russie et d'autres endroits soutient que l'aide a contribué aux réformes économiques dans l'après guerres dans les pays comme l'Allemagne et le Japon ainsi que dans d'autres pays comme le Mexique, le Chili, l'Israël et la Turquie. Il soutient aussi que, ce que la communauté internationale devrait faire est de s'assurer que les réformes sont nécessaires dans ces pays avant que l'aide ne fasse quoi que ce soit. Il finit en disant que, ce que l'aide peut faire face aux problèmes des pays concernés c'est d'aider les bons gouvernements à survivre assez longtemps pour résoudre ces problèmes. Cependant Dani Rodrik

professeur à l'Université de Harvard soutient quant à lui que l'aide peut aussi aider les mauvais gouvernements assez longtemps à survivre ce qui n'est pas loin de l'idée de Ranis et Mahmood (1992) qui soutiennent que la disponibilité des ressources externes tend à promouvoir des politiques irresponsables

Bien qu'il existe une multitude de travaux empiriques sur l'étude de l'aide publique au développement, peu d'entre eux étudient l'effet de l'aide publique au développement sur les réformes car la plupart de ces travaux se penchent très souvent sur sa relation avec la croissance ou sa relation avec le développement économique. Du point de vue empirique, Heckelman et Knack (2008) ont travaillé sur la relation de l'APD et la libération du marché; ces auteurs ont travaillé sur un échantillon de 74 pays durant la période 1980-2000 et ont trouvé que l'aide ralentit les réformes. Pour aller plus loin, Ils ont désagrégé la variable EFI qui est un indice agrégé de réforme en cinq zones et trouvent que l'aide est associée aux réformes dans certains domaines politiques mais pas dans d'autres. Ils ont également désagrégé l'analyse par décennie et ont trouvé que l'impact négatif de l'aide associée sur les réformes est beaucoup plus prononcé dans les années 1980 que dans les années 1990. L'étude de Burnside et Dollar (2000) sur l'analyse de l'aide sur la politique économique portant sur 56 pays bénéficiaires de l'APD a montré qu'il n'y a aucun effet de l'APD sur les politiques économiques. Dans leur travail, Jacky Amprou et Elsa Duret(2000) découvrent dans leurs recherches sur la relation entre l'aide des pays en développement et l'indice de politique macroéconomique utilisé par Burnside et Dollar(1998) que la note moyenne de l'indice de politique économique s'améliore sur l'ensemble de la période 1970-1995 pour les pays recevant plus d'aide que la moyenne mais parallèlement cet indice ne cesse de diminuer durant cette période pour les pays recevant moins d'aide que la moyenne. En continuant leur étude mais cette

fois si uniquement sur les pays de l'Afrique sub-saharienne durant la période 1990-1997 Amprou et Duret (2000) confirment que les pays ayant la meilleure note sont ceux ayant reçu le plus fort volume d'aide durant cette période. Enfin, dans les études de cas de dix pays africains à savoir la Côte d'Ivoire, la république démocratique du Congo, l'Ethiopie, le Ghana, le Kenya, le Mali, le Nigeria, la Tanzanie, l'Ouganda et la Zambie présentées dans le livre de «Aid and reforms in Africa » Dévarajan et David Dollar (2001) accordent un succès de l'APD sur les réformes économiques dans deux pays à savoir le Ghana et Ouganda.

Notre étude se distingue de toutes ces études précédentes dans le sens où elle s'étend à un ensemble plus vaste de réformes économiques couvrant quasiment tous les secteurs, de pays couvrant tous les continents et une période aussi longue et récente possibles. Elle prend avantage de la base de données de réforme récemment compilée par le FMI et Giuliano, Mishra, et Spilimbergo (2009) et utilise des méthodes économétriques avancées portant sur les données de panel.

Chapitre II: Cadre méthodologique, données et

méthode d'analyse

Notre analyse du lien entre aide et réformes économiques utilise une combinaison d'outils statistiques et économétriques. Dans un premier temps, l'effet de l'APD sur les réformes se fait par une analyse descriptive simple. Ensuite, nous invoquons l`économétrie pour une analyse plus approfondie. Mais avant, il importe d'expliquer comment nous mesurons la variable la plus importante de l'analyse à savoir les réformes économiques.

2.1. Mesurer les réformes

A. Mesure de différents types de réformes économiques

Attribuer une mesure quantitative aux réformes économiques est une tâche complexe et cela explique en grande partie la rareté des études quantitatives sur les réformes. Cependant, le FMI et les auteurs Giuliano, Mishra, et Spilimbergo (2009), se sont donnés à l'exercice. En utilisant des sources diverses constituées de données existantes, d'études passées et d'opinions d'experts. Ils sont parvenus à construire une base de données extensive sur les réformes économiques aussi bien dans les pays développés que dans les pays en développement. Pour couvrir tous les secteurs de l'économie, les auteurs ont considéré 6 grands types de réformes économiques à savoir :

? Libéralisation du compte capital : L'indice de régulation pour le compte de capital comprend des informations sur un large ensemble de restrictions, telles que, par exemple, les contrôles sur l'emprunt extérieur entre résidents et non-résidents, ainsi que les exigences d'approbation de l'Investissement Direct Etranger (IDE).

? Les réformes des marchés de produits : tournant vers le secteur réel, l'indicateur couvre les marchés de produits, le degré de réglementation dans les marchés des télécommunications et de l'électricité, y compris le degré de concurrence dans la fourniture de ces services, la présence d'une autorité de régulation indépendante, et la privatisation.

? Les réformes des marchés agricoles : Il mesure l'ampleur de l'intervention publique sur le marché allant de monopole total ou monopsone dans la production, le transport ou la commercialisation (c'est à dire, la présence de la commercialisation), la présence des prix administrés, la propriété publique des producteurs concernés ou des exigences de concession à des marchés libres.

? Les réformes commerciales : Le degré de réglementation dans le secteur du commerce est destiné à capturer des distorsions dans le commerce international. Elle est mesurée par les tarifs moyens et normalisés entre zéro et l'unité, où une valeur 0 signifie que les taux tarifaires sont 60 pour cent ou plus tandis que l'unité signifie que les taux tarifaires sont nuls.

? Libéralisation des comptes courants : Il permet de voir le degré de réglementation dans le secteur du commerce et de définir l'étendue de la libéralisation des comptes courants. Cet indice capture la mesure dans laquelle un gouvernement est conforme à ses obligations au titre de l'article VIII du FMI pour libérer de la restriction du gouvernement le produit du commerce international des biens et services.

? Les réformes financières et des banques : Le secteur financier indicateur de libéralisation interne comprend des mesures de marchés des valeurs mobilières et des réformes du secteur bancaire. Le sous-indice des marchés des valeurs mobilières évalue la qualité du cadre du marché, y compris l'existence d'un régulateur indépendant et l'étendue des restrictions juridiques sur le développement des marchés obligataires et boursiers nationaux. Le sous-indice bancaire capture les réductions ou les suppressions des contrôles des taux d'intérêt (planchers ou plafonds), les contrôles de crédit (crédit dirigé et prêts subventionnés), les restrictions de concurrence (limites sur les branches et les barrières à l'entrée dans le marché de la banque, y compris les exigences d'octroi de licences ou les limites de banques étrangères), et la propriété publique des banques. L'indice bancaire capte aussi une mesure de la qualité de la supervision bancaire et de la réglementation, y compris le pouvoir et l'indépendance des autorités de contrôle bancaire, l'adoption de normes de fonds propres de Bâle, et la présence d'un cadre pour les contrôles bancaires.

B. Agrégation et indice de mesure de la réforme économique.

Giuliano, Mishra, et Spilimbergo (2009) ont dérivé les indices de réforme pour chacun des six secteurs suscités. Maintenant, il se pose la question d'agrégation de ces six indices en une mesure agrégée de réformes économiques. Pour obtenir une mesure agrégée des réformes économiques nous adoptons deux approches.

La première approche pour calculer une mesure agrégée de réforme consiste à prendre une moyenne simple des indices de réformes des six secteurs. Dans ce cas nous utilisons la formule :

Dans cette formule, j désigne un pays, ?? une année et s un secteur économique.

La seconde approche utilise les méthodes d'analyse multidimensionnelle et de réduction de facteur pour créer un indice composite de réforme agrégée qui prend en compte tous les six secteurs. Cette approche se fonde sur l'idée que les réformes économiques dans un pays se font généralement de façon coordonnée voire simultanée. Ainsi, il y existe une forte corrélation entre les différents indices de réformes. Comme le tableau ci-dessous présente les coefficients de corrélations entre les différents indices de réformes. Les corrélations sont toutes positives et varient entre 0.362 et 0.740. Cela suggère que les différents indices contiennent une information commune ou un facteur commun. Etant donné la nature quantitative des variables, nous pouvons utiliser l'Analyse en Composante Principale (ACP) pour extraire cette composante commune.

Tableau 1 : Matrice des corrélations entre les différents indices de reformes

	Marchés agricoles	Marchés de produits	Commerce	Compte capital	Comptes courants	Finance et banques
Marchés
agricoles	1.000
Marchés de produits	0.362	1.000
Commerces	0.421	0.437	1.000
Compte capital	0.434	0.412	0.463	1.000
Comptes courants	0.462	0.366	0.535	0.740	1.000
Finance et banques	0.460	0.595	0.537	0.648	0.652	1.000

Les méthodes de réductions de données également connu sous le nom d'analyse multidimensionnelles en général se résume à ré-exprimer les informations des données multidimensionnelles avec moins de dimensions tout en capturant le maximum d'informations possible à partir des variables d'origine. Dans notre étude, nous utilisons l'analyse en composantes principales (ACP), qui vise à maximiser l'inertie expliquée par un ensemble de dimensions orthogonales z = (z₁,z₂,... z₆) exprimé comme une

la variance des éléments et la solution est obtenue en effectuant une décomposition en valeurs propres de la matrice de corrélation, en trouvant les axes principaux de la forme formée par le nuage de points de données. Les vecteurs propres représentent la direction de l'un de ces axes principaux

La solution de l'ACP dérive des valeurs propres X qui sont les variances des facteurs associés à z. Les facteurs les plus importants sont sélectionnés en utilisant la

règle de Kaiser qui recommande de conserver les facteurs dont les valeurs propres X dépassent l'unité. La corrélation F = corr. (y, u) entre les variables d'origine et les facteurs est qualifiée de saturations factorielles. Le sous-ensemble des variables les plus fortement corrélés avec un facteur caractérise ce facteur. Ces variables sont utilisées pour nommer le facteur correspondant et interpréter sa valeur en conséquence.

La première composante est donnée par la combinaison linéaire des variables initiales Y et représente la variance maximale possible. La seconde composante ne capte plus l'information captée par la première composante et est également non corrélée avec la première composante. L'ACP cherche à maximiser la variance de sorte qu'il soit sensible à l'échelle des différences dans les variables. Il est préférable de normaliser les données et de travailler avec des corrélations plutôt que les covariances entre les variables d'origine.

Dans le cadre de notre analyse, le facteur issu de l'ACP est interprété comme mesure composite de réformes économiques. Aussi bien dans le cas de l'indice de réforme obtenu par la moyenne simple et de celle par ACP, un pays dit avoir connue de réformes si l'indice augmente d'une année à l'autre. Si l'indice décroit, alors le pays régresse en termes de réforme. Par contre si aucune variation n'est observée, le pays est mode statique en ce qui concerne les réformes.

2.2 Méthodes d'analyse

A. Spécification des modèles économétriques

Pour estimer la relation entre l'APD et les réformes économiques, nous allons invoquer divers modèles économétriques. Nous nous inspirons des travaux de Giuliano, Mishra, et Spilimbergo (2009) sur les réformes et la démocratie et postulons le modèle suivant :

???é????????????,??= á ??é????????????,??_1 + â ????????,??_1 + ? X??,??_1 + ????,?? (2)

Dans cette équation, ???é????????????,?? est la variable dépendante capturant les réformes économiques. Il faut noter que ??é????????????,?? est obtenue à partir des indices de réforme sectorielle par l'une des méthodes d'agrégation décrite plus haut.

??é????????????,??_1 est le niveau de l'indice de réforme au cours de l'année ?? - 1. ????????,??_1 est le proxy mesurant l'APD. Pour les estimations, nous utiliseront trois différents proxys à savoir; l'aide en proportion du Produit National Brute (PNB), l'aide en proportion du Produit Intérieur Brute (PIB), et l'aide par tête. X??,??_1 est un vecteur de variable de contrôle qui comprend des variables comme le niveau de réforme dans les pays voisins pour capturer l'effet de contagion des réformes, le PIB par tête pour capturer l'effet du niveau de développement sur la capacité à reformer. Les autres variables de contrôle sont la qualité des institutions ; le taux de scolarisation au secondaire; l'existence de dévaluation de la monnaie, et l'existence d'un programme du FMI et/ou de la Banque Mondiale.

B. Méthodes d'estimation des modèles économétriques

Nous commençons l'analyse en examinant l'équation (2) par les Moindres Carrés Ordinaire (MCO). Dans cette estimation l'unité d'observations est la paire (pays, année). Les hypothèses sur les résidus sont entre autres, l'homoscédasticité, l'absence d'autocorrélation, et la non-corrélation entre les résidus et les variables explicatives.

Cependant, étant donné la nature des données qui sont de panel, la méthode des MCO pose un problème. En particulier, l'hypothèse d'absence d'autocorrélation sera probablement violer car les données étant répétées pour un même pays. Par ailleurs, les MCO ne capturent adéquatement l'hétérogénéité non observée entre les pays et leurs facteurs spécifiques qui affectent la relation entre aide et réformes. Pour analyser plus en détail la relation entre l'aide et les réformes, nous étendons l'analyse empirique en utilisant les méthodes d'estimation sur donnée de panel. Cette approche a l'avantage d'aborder, au moins dans une certaine mesure, le problème de l'hétérogénéité non observée (Green 2012).

Avant de présenter ces méthodes, il est d'usage dans des données de panel de s'assurer de la spécification homogène ou hétérogène du processus générateur des données. Pour ce faire, le test d'homogénéité de Fisher encore appelé test d'empilage peut être utilisé. Le principe du test est exposé dans l'encadré ci-dessous. Sur le plan économétrique, il s'agit de tester l'égalité des coefficients du modèle étudié dans la dimension individuelle. Sur le plan économique, il permet de vérifier si on est en droit d'admettre que le modèle théorique étudié est parfaitement identique pour tous les

individus ou s'il existe des spécificités propres à chaque individu. Le principe du test est exposé dans l'encadre ci-dessus.

) On considère le test de l'hypothèse d'homogénéité totale. L'hypothèse nulle associée s'écrit : Hô : âi = 13 ; ái = á,V i = 1...N La statistique de Fisher F1 associée au test d'Homogénéité totale Hô s'écrit sous la forme suivante et suit un Fisher avec (N-1)(k+1) et NT-N(K+1) degrés de liberté :

Où SCR₁ désigne la somme des carrés des résidus du modèle et SCR1,c la somme des carrés des résidus du modèle contraint.

La somme des carrés des résidus du modèle non contraint est simplement définie comme la somme des carrés des résidus obtenus pour les N équations individuelles. Soit

Les conclusions de ce test sont les suivantes : si l'on accepte l'hypothèse nulle d'homogénéité globale, on obtient alors un modèle pooled totalement homogène. Par contre si on rejette l'hypothèse nulle, on passe à la seconde étape qui consiste à déterminer si l'hétérogénéité provient des paramètres.

) Elle consiste à tester l'égalité pour tous les individus des K composantes des vecteurs

Soit donc Hô : âi = 13, V i = 1...N. La statistique de Fisher F2 associée au test d'homogénéité totale Hô dans le modèle (3.4) s'écrit sous la forme suivante :

F₂ suit un Fisher avec (N-1)k et NT-N(K+1) degrés de liberté et SCR1,c'est la somme des carrés des résidus du modèle contraint. Elle est donnée par la formule suivante :

SCR1, c' = ?i=1 N Yi^' Yi - (? i = 1 N _Xi'Yi )' ( _?i=1^N Xi'Xi )-1 (? i = 1 N _Xi'Yi ) (6)

Les conclusions de ce deuxième test sont les suivantes : si on rejette l'hypothèse nulle d'égalité des paramètres, on rejette alors la structure de panel et l'estimation se fait en considérant N modèles individu par individu. Si en revanche, on accepte l'hypothèse Hô , on retient la structure de panel et l'on passe à la troisième étape consistant à déterminer si les constantes ont une dimension individuelle.

? Elle consiste à tester l'égalité des N constantes individuelles sous l'hypothèse de paramètres communs `à tous les individus. On a donc Hô : ái = á, Vi = 1...N La statistique de Fisher F3 associée au test d'Homogénéité totale Hô dans le modèle (3.4) suit un Fisher avec (N-1) et N(T-1)-K degrés de liberté. Elle se calcule par :

Les conclusions de ce dernier test sont les suivantes : si l'on rejette Hô , on obtient un modèle de panel avec effets individuels. Dans le cas ou` l'on accepte Hô, on retrouve une structure de panel totalement homogène (modèle pooled). Ce dernier test ne sert alors qu'a confirmer ou infirmer les conclusions du premier test.

Pour prendre en compte adéquatement la dimension panel des données, le modèle spécifié à l'équation (2) est légèrement altéré en décomposant le terme d'erreur en une composante spécifique à chaque pays, une composante spécifique à chaque année et une composante aléatoire. On obtient l'équation ci-dessous :

???é f _ormei,t₌ á ??é f _ormei,t-1 + â ??????i,t-1 + ? ??i,t-1 +ui + ??_t + ??i,t (8)

L'estimation de l'équation (8) dépend de l'hypothèse sur ui qui pourrait être soit fixe ou aléatoire. Un modèle à effet fixe traite ui comme une constante supplémentaire qui varie selon les pays et peut être corrélée avec les variables explicatives. Dans un modèle à effet aléatoire ui est supposé être une partie des erreurs et est distribué indépendamment des variables explicatives. Nous considérons à la fois le modèle à effet fixe et le modèle à effet aléatoire, et utilise un test de Hausman pour tester formellement le meilleur modèle.

Le modèle à effet fixe peut être estimé en utilisant une méthode d'estimation des effets qui exploite les écarts des moyennes de groupe (ou période). L'équation à estimer est écrit comme suit.

Aussi bien les réformes et l'aide sont très persistants au cours du temps en ce sens que les valeurs au cours d'une année sont fortement corrélées aux valeurs des années subséquentes. Cela explique pourquoi dans notre spécification, le niveau de réformes au cours de l'année t-1 est inclus dans le modèle. Cette dynamique dans le modèle introduit une complication supplémentaire dans l'estimation des modèles. En fait, en raison de la présence du lag de la variable dépendante dans le côté droit de l'équation, les résidus obtenus en prenant la première différence pour éliminer l'effet fixe sont corrélés et l'estimation par effet fixe ou aléatoire reste inconsistante (Arellano et Bond, 1991). Pour résoudre le problème, nous comptons sur le développement récent des estimations par Méthodes de Moments Généralisée (GMM) suggérées par Arellano et Bond (1991), Arellano et Bover (1995) et Blundell et Bond (1998). Le principe est d'utiliser les retards d'ordre 2 et plus de la variable dépendante combinés avec les retards de la première différence des variables de contrôle comme des instruments.

2.3. Sources de données et analyse descriptive

A. Sources de données et descriptions des variables

Les données de cette étude proviennent essentiellement des institutions du Fonds Monétaire Internationale (FMI) et de la Banque Mondiale (BM). Comme discuté plutôt, les données sur les réformes proviennent du FMI et des auteurs Giuliano, Mishra, et Spilimbergo (2009). La base de données construite par ces auteurs est la plus exhaustive de la littérature en termes de pays, d'années et de type de réformes. Les données de l'APD

proviennent de la base de données World Development Indicators (WDI) de la Banque Mondiale. Les données sur le PIB/tête, le taux de scolarisation au secondaire aussi proviennent de WDI. Les données sur la qualité des institutions proviennent du projet POLITY4. Les données sur la dévaluation et les programmes du FMI et/ou de la Banque Mondiale proviennent du FMI.

B. Analyse descriptive

Les graphiques ci-dessous présentent l'évolution des indices de réformes par secteur respectivement en niveau (figure 4) et en différence (figure 5). On observe sur le graphique qu'entre 1980 et le début des années 1990, l'indice de réforme est bas pour tous les secteurs et a connu très peu ou presque pas de variations. Au cours de cette période, la plupart des PVD étaient des régimes autocratiques peu ouverts aux changements et aux réformes. C'était également la période de la guerre froide marquée par de fortes démarcations idéologiques et politiques ou dans chaque pays les lignes de conduite politique, sociale et même économique ont été très rigides.

Ensuite, il y a une croissance rapide des indices de réformes dans tous les secteurs surtout au cours de la première moitié des années 1990. La croissance rapide des courses de variations des indices de réformes montre que les réformes ont été également rapides. A partir de la seconde moitié de 1995, bien que l'indice de réformes est resté élevé pour tous les secteurs, nous remarquons que le niveau des indices est stagnants et pour certains légèrement décroissants. Cela se traduit par une décroissance observée dans la variation des indices suggérant ainsi un ralentissement des réformes.

1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

La figure 6 montre l'évolution conjointe de l'indice agrégé de réforme économique obtenu comme moyenne simple des indices sectoriels et des différents mesures de l'APD à savoir l'APD en pourcentage du PNB, l'APD en pourcentage du PIB et l'APD par personne. On observe que les différentes mesures de l'APD ont une tendance similaire. Tout comme les indices de réformes sectorielles décrits plus haut, l'indice agrégé connait aussi deux phases. Une première phase de croissance rapide jusqu'au milieu des années 1990 suivie d'une phase de ralentissement des réformes marquée par la décroissance de l'indice à partir de 1995. On observe également que les mesures de l'APD et l'indice de réformes ne semblent pas avoir suivi la même tendance au cours des années. Le graphique est complété par le tableau sur la matrice de corrélations ci-dessous. Les corrélations entre l'APD et l'indice des réformes bien que positives sont quasi-nulle suggérant une absence de lien entre l'aide et les réformes. Nous allons investiguer ce lien de façon plus systémique à l'aide de méthodes économétriques

afin de voir si l'observation que nous venons de faire par l'analyse descriptive tient toujours.

Chapitre III: Analyse et résultats

économétriques

3.1. Estimations économétriques des modèles

Avant d'estimer les modèles économétriques, nous avions conduit le test d'homogénéité de Fisher qui nous a permis de nous assurer que les pays inclus dans l'analyse sont similaires mais ne sont pas totalement homogènes présentant une certaine hétérogénéité et spécificité. Nous avons alors successivement estimé le modèle par MCO, puis par effet fixe et effet aléatoire et choisi le meilleur modèle par le test de Hausman, puis enfin par les Méthodes de Moment Généralisées pour les panels dynamiques. Dans cette section toutes les estimations ont été faites en utilisant la mesure agrégée de réforme obtenue par la moyenne arithmétique simple des indices de réformes sectorielles.

A. Modèles de base : estimations par les moindres carrées ordinaires

La première étape de l'analyse consiste à estimer le modèle spécifié à l'équation (2) par la méthode des MCO. Les résultats sont présentés dans le tableau 3 ci-dessous. Le modèle estimé en utilisant successivement comme mesure de l'aide, l'APD en pourcentage du PNB (colonne 1), l'APD en pourcentage du PIB (colonne 2) et l'APD par personne (colonne 3).

Pour toutes les estimations, le test de significativité global de Fisher montre que les modèles sont globalement significatifs. On ne peut pas accepter l'hypothèse que tous les coefficients du modèle sont statistiquement égaux à zéro. La valeur des R-carré sont comprises entre 0.098 et 0.100. Les R-carrés suggèrent que les variables incluses dans le modèle expliquent à peu près 10% des variations de l'indice de réformes. Il faut noter malgré que ce pourcentage soit faible, la qualité du modèle n'est pas pour autant affecté. En effet, le R-carré est une indication qu'il existe des facteurs explicatifs des réformes non-inclus dans le modèle. Les réformes économiques étant un processus très complexes, elles dépendent de nombreuses variables dont beaucoup sont difficiles à conceptualiser et à mesurer de façon quantitative.

Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une certaine persistance dans le processus de réformes économiques. En effet, le coefficient du niveau de l'indice de réforme retardé d'une année est statistiquement significatif et négatif. Cela suggère que lorsque le niveau de réformes au cours d'une année est élevé, les années qui suivent sont marquées par une déclaration du processus de réformes. Ce résultat corrobore plus l'évolution de l'indice de réforme après les années 1995 où nous avions observé sur le graphique de l'analyse descriptive un ralentissement des réformes.

Les résultats montrent également que, quelle que soit la mesure utilisée, l'APD n'a pas un effet significatif sur les réformes économiques. En effet, le coefficient de l'APD dans tous les modèles est négatif, et statistiquement non-différent de zéro. Suggérant un effet quasi-nul de l'APD sur les réformes économiques. Par contre, nous observons que la qualité des institutions mesurée par la variable POLITY 2 est un facteur explicatif important des réformes. En effet, une amélioration de la qualité des institutions

constitue un environnement favorable pour l'initiation, l'implémentation et le succès des réformes. Les autres variables inclues dans le modèle ne sont pas significatives.

Variables	(1) Aide/PNB	(2) Aide/PIB	(3) Aide/Tête
Niveau de réformes (t-1)	-0.086***	-0.084***	-0.083***
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Niveau de réformes	-0.053	-0.063	-0.063
pays voisin (t-1)	(0.05)	(0.04)	(0.04)
PIB/tête (t-1)	-0.002	-0.002	0.000
	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Aide/PNB (t-1)	-0.000
	(0.00)
Aide/PIB (t-1)		-0.002
		(0.00)
Aide/ Tête (t-1)			-0.001
			(0.00)
Qualité des institutions	0.017**	0.014**	0.014*
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Sous-programme	0.007	0.006	0.006
du FMI/Banque Mondiale	(0.00)	(0.00)	(0.00)
Taux de scolarisation	0.009	0.010	0.010
au secondaire (t-1)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Dévaluation de la monnaie	-0.002	-0.004	-0.004
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Constant	0.002	0.075	0.071
	(0.03)	(0.05)	(0.05)
Observations	1,181	1,199	1,196
Test de Fisher	3.54***	3.54***	3.53***
R-carrée	0.100	0.099	0.098

Notes: Dans toutes les estimations, la variable dépendante est fRé forme. Le nom de chaque colonne correspond à la variable utilisée comme mesure de l'APD. Toutes les estimations contiennent aussi des indicateurs pour les années pour controler l'effet du temps

B. Modèles à effet fixe et à effet aléatoire

Comme discutée plus haut dans la section sur les méthodes d'analyse, l'estimation par MCO n'est pas appropriée lorsque les données sont de panels. Pour exploiter convenablement la structure de panel des données, nous estimons les modèles par la méthode des panels à effet fixe et panel à effet aléatoire. L'avantage de ces méthodes est de pouvoir contrôler l'hétérogénéité des pays en ce qui concerne les processus de réforme. Les résultats du modèle à effet fixe sont dans les colonnes (1), (3), et (5) respectivement pour l'aide/PNB, aide/PIB et aide/tète comme proxy de l'APD. Les colonnes (2), (4) et (6) contiennent les résultats pour les modèles à effet aléatoire. Le test de Hausman nous a conduits dans tous les cas à préférer le modèle à effet fixe comme le meilleur modèle.

Aussi bien dans l'estimation du model à effet fixes et du model à effet aléatoire, on observe que l'aide n'a pas un effet significatif sur les réformes sauf dans un seul cas (celui du modèle à effet fixe avec Aide/PIB comme proxy de l'APD) où cet effet négatif est significatif à 10%. Egalement, avec ces modèles, la qualité des institutions apparait comme un facteur qui a un effet positif et significatif sur les réformes. Par ailleurs, les modèles de panels (effet aléatoire) montrent également que le taux de scolarisation au secondaire est positivement associé aux réformes. Ce résultat signifie que lorsque dans un pays il y a plus de citoyens éduqués, alors l'implémentation des réformes et le succès deviennent plus probables étant donné que les citoyens seront plus regardants et exigeants sur la conduite de la politique économique dans leur pays.

Variables	(1) Aide/PNB Fixe	(2) Aide/PNB Aléatoire	(3) Aide/PIB Fixe	(4) Aide/PIB Aléatoire	(5) Aide/Tête Fixe	(6) Aide/Tête Aléatoire
Niveau de réformes (t-1)	-0.27***	-0.09***	-0.25***	-0.08***	-0.25***	-0.08***
	(0.04)	(0.01)	(0.04)	(0.01)	(0.04)	(0.01)
Niveau de réformes	-0.021	-0.053	-0.024	-0.063*	-0.024	-0.063*
pays voisins (t-1)	(0.05)	(0.04)	(0.05)	(0.04)	(0.05)	(0.04)
PIB/tête (t-1)	-0.017	-0.002	-0.019	-0.002	-0.013	0.000
	(0.02)	(0.00)	(0.02)	(0.00)	(0.02)	(0.00)
Aide/PNB (t-1)	-0.000	-0.000*
	(0.00)	(0.00)
Aide/PIB (t-1)			-0.004	-0.002
			(0.00)	(0.00)
Aide/ Tête (t-1)					-0.001	-0.001
					(0.00)	(0.00)
Qualité des institutions	0.005	0.017**	0.003	0.014**	0.002	0.014*
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Sous-programme du FMI/Banque	0.009	0.007	0.009	0.006	0.009	0.006
Mondiale	(0.01)	(0.00)	(0.01)	(0.00)	(0.01)	(0.00)
Taux de scolarisation	0.021	0.009*	0.025	0.010*	0.024	0.010*
au secondaire (t-1)	(0.02)	(0.01)	(0.02)	(0.01)	(0.02)	(0.01)
Dévaluation	-0.003	-0.002	-0.003	-0.004	-0.004	-0.004
de la monnaie	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Constant	0.099	0.078*	0.082	0.075*	0.062	0.071*
	(0.15)	(0.04)	(0.16)	(0.04)	(0.15)	(0.04)
Observations	1,181	1,181	1,199	1,199	1,196	1,196
R-carree	0.169		0.162		0.162
	14.78***	18.2***	13.02***	18.4	13.78***	18.4***
Nombre de pays	65	65	65	65	65	65

Notes: Dans toutes les estimations, la variable dependants est fRéforme. Le nom de chaque colonne correspond à la variable utilisée comme mesure de l'APD. Toutes les estimations contiennent aussi des indicateurs pour les années pour controler l'effet du temps

C. Modèles dynamiques

présence de la variable dépendante retardée dans le modèle, nous considérons les

méthodes de panels dynamiques. Les résultats sont présentés dans le tableau 5 ci-dessus. Qualitativement, les résultats du modèle dynamique sont similaires aux modèles à effet fixe. L'APD reste non-significative quel que soit le proxy utilisé.

Variables	(1) Aide/PNB	(2) Aide/PIB	(3) Aide/Tête
Niveau de réformes (t-1)	-0.622***	-0.799***	-0.621***
	(0.12)	(0.16)	(0.18)
Niveau de réformes	-0.432**	-0.014	-0.227
pays voisins (t-1)	(0.19)	(0.32)	(0.39)
PIB/tête (t-1)	0.144	0.225	0.100
	(0.23)	(0.24)	(0.10)
Aide/PNB (t-1)	0.002
	(0.00)
Aide/PIB (t-1)		0.011
		(0.02)
Aide/ Tête (t-1)			-0.000
			(0.02)
Qualité des institutions	0.016	-0.007	-0.083
	(0.06)	(0.11)	(0.10)
Sous-programme	0.020	0.005	0.005
du FMI/Banque Mondiale	(0.02)	(0.01)	(0.01)
Taux de scolarisation	0.082	0.220	-0.040
au secondaire (t-1)	(0.12)	(0.25)	(0.24)
Dévaluation	-0.010	0.009	-0.003
de la monnaie	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Observations	1,052	1,064	1,061
Nombre de pays	65	65	65
Wald Chi2	183***	183***	183***
Hansen J	42.49	42.49	42.49
Sargan	303.6**	303.6**	303.6**
AR (2)	0.507	0.507	0.507
P-value AR (2)	0.612	0.612	0.612

Notes: Dans toutes les estimations, la variable dependents est fRéforme. Le nom de chaque colonne correspond à la variable utilisée comme proxy de l'APD. Toutes les estimations contiennent aussi des indicateurs pour les années pour controler l'effet du temps

3.2. Utilisation de mesure alternative de réformes

Les résultats présentés plus haut ont utilisé comme mesure de réforme agrégée la moyenne arithmétique des mesures de réformes sectorielles. Cependant, nous avons argumenté que les réformes économiques dans un pays sont souvent conduites de façon coordonnée et parfois simultanée. Pour capturer cette coordination et simultanéité dans les processus de réformes, nous utilisons l'approche de l'ACP pour dériver un facteur commun à toutes les réformes sectorielles et un indicateur composite de réforme.

A Estimation de l'indice composite de réforme économiques par ACP

L'application de l'ACP sur les six réformes sectorielles permet d'obtenir les valeurs propres et les facteurs associés. Le critère de la valeur propre supérieur à l'unité permet de sélectionner le nombre optimal de facteurs à analyser. Un autre critère souvent aussi utilisé est la règle du coude. Le choix de facteurs est souvent également motivé par le pourcentage d'inertie expliquée.

Le graphique 7 ci-dessous présente les valeurs propres. Selon la règle de la valeur propre supérieure à l'unité, nous retenons seulement le premier facteur. Avec le critère du coude, nous sommes tentés de retenir les deux premiers facteurs. Le tableau 6 présente les pourcentages de variance ou d'inertie expliquée par chaque facteur et ainsi que les pourcentages cumulés. Compte tenu de notre désir d'obtenir un indicateur composite de réforme, nous optons pour seulement le premier facteur.

Figure 7 : Valeurs propres et règle de la valeur propre plus grand que l'unité

Tableau 6 : Valeur propres et variance expliquée par les différents facteurs

Plusieurs arguments justifient aussi le choix du premier facteur uniquement. D'abord, le premier facteur à lui seul explique déjà près de 60% de la variance des indices sectorielles de réformes ; le second facteur n'ajoute seulement qu'un pouvoir explicatif de 12%. Aussi, la représentation par la figure 8 des variables dans le plan factoriel formé par les facteurs 1 et 2, montre que globalement les variables sont mieux représentées sur l'axe factoriel 1. Seule une variable (réforme dans le secteur 2) est mieux représentée sur l'axe factoriel 2 que sur l'axe factoriel 1. Ensuite, la représentation du nuage des

individus formés par le couple (pays, année) sur la figure 9 montre aussi que le facteur 1 capture mieux la tendance du nuage.

Finalement, nous utilisons puis normalisons à l'unité les coordonnées des individus (pays, année) sur le premier facteur pour obtenir l'indice composite de réforme qui capture à la fois la coordination et la simultanéité des processus de réformes. Une mesure de validité de notre indicateur de réforme est de s'assurer qu'il est bien corrélé au six mesures de réformes sectorielles. Le tableau ci-dessus présente les corrélations entre l'indicateur obtenu par ACP et les indices de réformes sectorielles. Nous observons que les corrélations sont toutes positives et comprises entre 0.50 pour les réformes des marchés agricoles et 0.90 pour les réformes du compte capital. Il faut aussi noter que l'indicateur obtenu par ACP est aussi fortement corrélé avec l'indicateur obtenu par la moyenne arithmétique simple avec un coefficient de corrélation de l'ordre de 0.936.

Tableau 7 : Corrélations entre l'indicateur obtenu par ACP et les indices de réformes sectorielles

B. Résultats avec la mesure alternative de réformes

Nous avions ré-estimé tous les modèles présentés plus haut mais cette fois-ci en utilisant comme mesure de réformes, l'indicateur composite obtenu par ACP. Aussi pour le modèle estimé par MCO ou effet fixe ou effet aléatoire ou panels dynamiques, les résultats obtenus sont globalement similaires à ceux avec pour variable dépendante la

mesure de réforme obtenue par moyenne arithmétique des réformes sectorielles. Les résultats sont présentés dans les tableaux en annexe. Nous obtenons tous la persistance dans les réformes au sens ou le niveau de réformes au cours d'une année influence négativement les réformes les années suivantes. L'APD reste toujours non significative sauf seulement dans les modèles où nous utilisons comme proxy l'aide par personne. A la différence des modèles précédents, le coefficient de la qualité des institutions n'est plus significatif. L'effet de l'APD sur les réformes reste insignifiant même lorsque nous utilisons comme proxy l'indicateur composite obtenu par ACP

Conclusion et implications

Il n'est d'aucun doute que l'Aide Publique au Développent comble un besoin de financement important pour les pays pauvres dans leurs efforts de développement. Au-delà du simple soutien financier, l'APD poursuit également l'objectif de promouvoir la croissance et le développement dans les pays bénéficiaires. Cependant, la question de son efficacité à créer la croissance économique et permettre le développement et la réduction de la pauvreté demeure toujours mitigée dans les discussions des économistes et dans des travaux empiriques des économistes du développement. Plusieurs études qui se sont intéressées à l'impact de l'APD sur la croissance et le développement tendent à montrer qu'elle a un effet positif sur la croissance. Mais, plusieurs arguments existent également pour soutenir que l'APD n'a aucun effet sur la croissance et peut même être un facteur de retard pour la croissance.

Dans cette étude, nous avons tenté d'apporter notre aide aux discussions sur l'efficacité de l'aide en nous focalisant en particulier sur le potentiel de l'aide à stimuler les réformes économiques. En effet, les débats sur l'aide et la croissance au cours des dernières années ont mis en évidence l'importance des politiques économiques dans l'efficacité de l'aide. Etant donné l'importance des réformes pour l'amélioration de ces politiques, il nous a paru intéressant d'évaluer l'impact de l'aide sur les réformes qui peuvent indirectement promouvoir la croissance et le développement.

Notre étude est basée sur un panel de 65 pays en développement qui reçoivent l'APD durant la période 1980-2005. Nous avions pris avantage de l'existence de la base de données extensive élaborée par le FMI et les auteurs Giuliano, Mishra, et Spilimbergo

(2009) et qui couvre les réformes dans six grands secteurs d'activité couvrant tous les grands aspects de la vie économique. Les indices des réformes sectorielles ont été agrégés en utilisant deux approches distinctes et complémentaires. D'abord, nous avons simplement pris la moyenne arithmétique des six indices de réformes. Ensuite, reconnaissant que les processus des réformes sont souvent coordonnés et parfois conduits simultanément dans plusieurs secteurs, nous avons utilisé l'Analyse en Composante Principale pour obtenir un indice composite de réformes. Nous avons également utilisé les données sur trois différents proxys de l'APD à savoir l'APD en pourcentage du PNB, l'APD en pourcentage du PIB, et l'APD par tête provenant de la Banque Mondiale.

Pour tester l'hypothèse que l'APD peut stimuler les réformes, nous avons utilisé une série d'estimations économétriques contrôlant d'autres facteurs pouvant influencer les réformes. La première méthode d'estimation est la méthode des Moindres Carrés Ordinaires. Ensuite, étant donné que les données sont panel et que dans ces conditions les résultats de MCO sont biaisés, nous avions adopté les méthodes économétriques d'estimation sur données de panel (effets fixes et effets aléatoires) pour pouvoir contrôler l'hétérogénéité des pays en ce qui concerne les processus de réformes. Finalement, pour capturer la nature dynamique des processus de réformes, nous étendons l'analyse en utilisant les estimations sur panels dynamiques. Les résultats des analyses économétriques montrent que globalement l'APD n'a aucun impact sur les réformes économiques. Par contre d'autres variables de contrôle de nos modèles telles que la qualité des institutions et le taux de scolarisation ont dans certaines estimations un impact positif sur les réformes économiques. Nous avons remarqué aussi qu'une autre variable de contrôle à savoir les réformes des pays voisins a un impact négatif sur les réformes économiques.

Il faut noter que ce impact positif de la qualité des instituions et du taux de scolarisation n'est pas surprenant car les travaux de Besley and Personn (2007) soutiennent que le capital humain et l'efficacité de la bureaucratie pourrait faciliter les réformes ; ce qui est plutôt surprenant dans notre résultat est le fait que le niveau des réformes des pays voisins ait un impact négatif dans la réforme domestique alors que dans les revues théoriques sur la question , le niveau des réformes économiques des pays voisins est censé affecter l'adoption des réformes domestiques par la pression des pairs et les effets d'imitation ; c'est le cas (Pertkold and Tommasi, 1994) qui soutiennent que la contagion internationale accélère les réformes.

Compte tenu de nos résultats,nous pouvons affirmer que l'Aide Publique au Développement ne stimule par les réformes économiques et nous recommandons aux experts de gestions de l'Aide publique au développement d'orienter l'APD dans le sens des incitations des réformes pour pouvoir obtenir un impact considérable en prenant en compte l'idée de Nelson (1990) et Waterbury (1989) qui soutiennent que la neutralisation de l'opposition et donc la compensation des torts apparait être la condition indispensable à toute réforme structurelle.

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[48]William Easterly «les pays pauvres sont-ils condamnées a le rester ?» Nouveaux Horizons, Traduit de l'americain par Aymeric Piquet-Gauthier

Annexes

Variables	(1) Aide/PNB	(2) Aide/PIB	(3) Aide/Tête
Niveau de réformes (t-1)	-0.095***	-0.097***	-0.098***
	(0.02)	(0.02)	(0.02)
Niveau de reformes	-0.117	-0.136*	-0.149*
pays voisins (t-1)	(0.08)	(0.07)	(0.08)
PIB/tête (t-1)	0.003	0.012*	0.007
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Aide/PNB (t-1)	0.000
	(0.00)
Aide/PIB (t-1)		0.005
		(0.00)
Aide/ Tête (t-1)			0.006*
			(0.00)
Qualité des institutions	0.014	0.014	0.014
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Sous-programme	0.010	0.009	0.009
du FMI/Banque Mondiale	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Taux de scolarisation	-0.003	-0.002	0.000
au secondaire (t-1)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Dévaluation	0.018	0.021*	0.022*
de la monnaie	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Constant	0.135**	0.099	0.103
	(0.07)	(0.07)	(0.07)
Observations	523	520	520
R-squared	0.195	0.200	0.201

Tableau 9 : Résultats des estimations par effet fixe et effet aléatoire (réforme par ACP)

VARIABLES	(1) Aide/PNB Fixe	(2) Aide/PNB Aléatoire	(3) Aide/PIB Fixe	(4) Aide/PIB Aléatoire	(5) Aide/Tête Fixe	(6) Aide/Tête Aléatoire
Niveau de réformes (t-1)	-0.21***	-0.10***	-0.20***	-0.10***	-0.10***	-0.10***
	(0.03)	(0.02)	(0.03)	(0.02)	(0.03)	(0.02)
Niveau de reformes	-0.173*	-0.117	-0.163	-0.136*	-0.146	-0.149*
pays voisins (t-1)	(0.09)	(0.08)	(0.10)	(0.08)	(0.10)	(0.09)
PIB/tête (t-1)	-0.053	0.003	-0.068	0.012**	-0.055	0.007*
	(0.04)	(0.01)	(0.04)	(0.00)	(0.04)	(0.00)
Aide/PNB (t-1)	-0.001	0.000
	(0.00)	(0.00)
Aide/PIB (t-1)			-0.011	0.005*
			(0.01)	(0.00)
Aide/ Tête (t-1)					-0.012	0.006**
					(0.01)	(0.00)
Qualité des institutions	0.014	0.014*	0.018	0.014*	0.019	0.014*
	(0.02)	(0.01)	(0.02)	(0.01)	(0.02)	(0.01)
Sous-programme du FMI/Banque	0.015	0.010	0.018	0.009	0.017	0.009
Mondiale	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Taux de scolarisation	0.023	-0.003	0.025	-0.002	0.025	0.000
au secondaire (t-1)	(0.04)	(0.01)	(0.04)	(0.01)	(0.04)	(0.01)
Dévaluation	0.016	0.018**	0.016	0.021**	0.015	0.022**
de la monnaie	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Constant	0.591	0.106	0.633*	0.071	0.593*	0.075
	(0.37)	(0.10)	(0.35)	(0.08)	(0.35)	(0.09)
Observations	523	523	520	520	520	520
R-squared	0.242		0.246		0.245
Nombre de pays	27	27	27	27	27	27

Tableau 10 : Résultats des estimations de panel dynamique (réforme obtenu par ACP)

Variables	(1) Aide/PNB	(2) Aide/PIB	(3) Aide/Tête
Niveau de réformes (t-1)	-2.524	-1.273	0.215
	(1.82)	(0.99)	(1.49)
Niveau de réformes	2.194	-5.958	0.000
pays voisins (t-1)	(3.65)	(10.78)	(0.00)
PIB/tête (t-1)	-5.577*	2.971	6.467
	(3.08)	(1.85)	(4.03)
Aide/PNB (t-1)	-0.011
	(0.01)
Aide/PIB (t-1)		0.034
		(0.08)
Aide/ Tête (t-1)			-0.505
			(0.43)
Qualité des institutions	-4.069	0.000	-1.888
	(6.22)	(0.00)	(1.22)
Sous-programme	0.084	-0.047	0.577*
du FMI/Banque Mondiale	(0.19)	(0.08)	(0.33)
Taux de scolarisation	1.060	-0.995	0.000
au secondaire (t-1)	(5.71)	(2.67)	(0.00)
Dévaluation	0.169	0.486*	-0.133
de la monnaie	(0.27)	(0.28)	(0.13)
Observations	1,052	1,064	1,061
Nombre de pays	65	65	65
Wald Chi2	183***	183***	183***
Hansen J	42.49	42.49	42.49
Sargan	303.6**	303.6**	303.6**
AR (2)	0.507	0.507	0.507
P-value AR (2)	0.612	0.612	0.612

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