Produire et Utiliser les données pour les Stratégies de Réduction

de la Pauvreté

Neil Fantom, Development Data GroupGhislaine Delaine, Diana Masone, Africa Results and

Learning

Systèmes Statistiques et Stratégies de Reduction de la Pauvreté• On a besoin de données pour gérer et faire le suivi des

politiques• Exemple: le MAP de Madagascar comprend des

indicateurs sur:• GDP, Pauvreté, taille des familles, prévention du paludisme,

agriculture, criminalité et sécurité, finances publiques, investissement, éducation, santé, transport, eau, assainissement…

• Plus que des indicateurs• Données nécessaires pour le “management”, allocation des

ressources, etc (santé et usage des résultats de recensement sont un bon exemple)

• Plus que des recensements et des enquêtes • L’usage des données administrative est aussi très important

Sources de données: Recensements

• Les Statistiques de situation de base sont fondamentales, spécialement dans les pays où les systèmes d’Etat civil sont limités• Burundi: dernier recensement 1990, prochain

2008• Madagascar: dernier recensement 1993, prochain 2009• Niger: dernier recensement 2001, prochain 2011

• Les recensements sont couteux, leur financement souvent problématique, considérations politiques aussi

• Les longs délais entre la collecte et la sortie des résultats découragent les utilisateurs

• Les estimations intercensitaires sont également importantes

Sources de données : Enquêtes ménages

• Seule source de nombreux indicateurs sociaux, y compris l’incidence de la pauvreté

• Quelques problèmes communs • Trop de dépendance sur les fonds des donneurs• Programmes incohérents dans le temps et entre

enquêtes • Données non accessibles ou mal utilisées• Manque de documentation sur les enquêtes

• Instruments adaptables aux besoins du suivi des SRP: méthode rapide, questionnaires de base

Enquêtes au cours des 5 dernières années

• Burundi• Enquête pauvreté 2006

• Madagascar • Enquête démographie et santé, 2003• Recensement Agricole, 2004• Enquête permanente auprès des ménages 2004

• Niger• Enquête sur les conditions de vie des ménages, 2005• Enquête démographie et santé, 2006

Source: International Household Survey Network, www.surveynetwork.org

Systèmes Administratifs

• Source de nombreux indicateurs souvent utiles aux PRSP• E.g. Prevalence des maladies; inscriptions et achèvement

scolaires; commerce; criminalité et justice; migrations; transports

• Là où les systèmes existent, il est souvent plus facile de récolter les données

• Cependant les données peuvent ne pas correspondre précisément à ce dont on a besoin

• Et les faiblesses des données sont inhérentes aux faiblesses des systèmes

• Souvent collectées directement par les ministères, mais le rôle du bureau central de la statistique est très important

Evaluation de la Qualité des Données

• Correspondent-elles?• Sont-elles précises?• Sortent-elles à temps?• Sont-elles accessibles?• Peuvent-elles être interprétées?• Sont-elles cohérentes?

• Sont-elles adaptées aux objectifs(indiquent l’importance du dialogue avec les

utilisateurs)

Besoin de briser le cercle de la mauvaise performance et de l’investissement insuffisant

Faible investissement en statistiques

Pauvre qualité des données et faible interface

utilisateurs

Faible demande par les utilisateurs locaux

Systèmes statistiques faibles

Création de systèmes parallèles

par les donneurs et

autres

• Besoin d’investir dans:• Infrastructures “Physiques” • Infrastructures “Statistiques”• Capacité Humaine• Méthodes Statistiques• Technologies de l’Information • Amélioration de l’accès aux données

• Besoin de stratégie d’amélioration cohérente and complète: plus important encore, basée sur les besoins des utilisateurs

• Attention: les investissements des donneurs ne sont pas toujours favorables à la construction des systèmes

• Besoin de rationnaliser l’utilisation des ressources

Renforcement des capacités institutionnelles pour la production de bonnes statistiques

Investir dans les enquêtes ménages compte

• Pauvreté, consommation, démographie, santé, éducation, travail, …..

• Encore trop peu de pays avec des programmes établis d’enquêtes auprès des ménages: beaucoup d’enquêtes sont demandées par les donneurs

• Pas assez d’accès aux données

• Le Réseau International des Enquêtes ménages fait la promotion de la coordination internationale

• Le Programme Accéléré des Données aide à améliorer l’accès aux données et le design des enquêtes

Il est nécessaire d’investir dans les systèmes administratifs

Et en utilisant les données des systèmes et enregistrements administratifs

Et rendre les données accessibles

The ICP and PPPsQuelques étapes pratiques pour améliorer l’investissement dans la capacité statistique• Statisticiens:

• Développer un plan réaliste et prioritaire pour améliorer les capacités statistiques

• Encourager les gouvernements et les donneurs à investir dans leur exécution d’une manière coordonnée

• Améliorer l’accès et la dissémination

• Donneurs et ministères des finances:• Appui réaliste et plan d’actions prioritaires pour le

développement• Incorporer les plans de renforcement des capacités

statistiques dans le processus de planification stratégique, y compris les SRP

• Et appuyer les activités de collecte des données qui aideront à construire les systèmes statistiques

Etude de cas 1. Nigeria

• Donnéees de base à la fin des années 1990s:• Statistiques “atroces”; Federal Bureau of Statistics “en état de

détérioration”• Faible coordination entre les agences sous-financées

responsables de la collecte • Manque d’intérêt des gouvernements et faible productivité du

personnel • Données souvent en défaut, integrité des données en question

• Points clés:• Statistical Master Plan du Federal Office of Statistics (FOS), 2003• Stratégie nationale de Développement économique (National

Economic Empowerment and Development Strategy) – NEEDS – mettant l’accent sur les statistiques

• Nouvelle Loi Statistique: Bureau National des Statistiques formé à partir de FOS et de la National Databank. A entrainé un appui global et financier plus grand de la part du Gouvernement et des donneurs

Etude de Cas 2. Kenya

• Donnéees de base à la fin des années 1990s :• Statistiques pauvres et en déclin • Système appuyé par les donneurs sponsorisant les

enquêtes. Publication lente des résultats • Grande faiblesse dans les fichiers de données clés e.g.

commerce extérieur , éducation, comptes de la nation • Grande mobilité des cadres

• Points clés:• Plan Stratégique pour la réforme du Bureau Statistique

Central en 2003; nouveau management et Système FMI général de dissémination jouent un rôle clé

• Réforme clé: Statistics Act (Loi), NBS maintenant autonome avec un conseil de directeurs, accroissement des fonds récurrents

• Appui des donneurs attirés, Améliorations significatives réalisées depuis 2005 (dissemination, programme d’enquêtes)

Quelques messages tirés des études de cas

• Le processus SNDS a servi de catalyseur pour réformer les systèmes statistiques parce qu’il est arrivé quand:• L’environnement politique était favorable• Les demandes étaient articulées dans le cadre des PRSP• Le leadership statistique était actif

• La SNDS a permis:• Une meilleure collaboration entre les donneurs• Accroissement du financement

• Les pays ont utilisé des technologies de communication et d’informatique améliorées• Pour la production et la dissemination/accessibilité

BURUNDI

Contraintes institutionnelles:

• Faible effectif de statisticiens, manque de formation; cadre institutionnel à moderniser

• Absence d’un programme de coordination effective des services statistiques (38 services dans 12 ministères)

• Dépendance aux financements externes; faible informatisation

Contraintes/faiblesses liées à la collecte et à l’analyse des données :

• Essai d’établissement d’un système de suivi des projets sociaux: enquêtes ménages annuelles mais depuis 2000, seules 2 enquêtes ont pu être réalisées

• Enquêtes exécutées ne permettant pas de répondre aux besoins récents: suivi nutritionnel, impact des fluctuations climatiques, insécurité; mise à jour des indicateurs sectoriels;

• Gap crucial dans la production: dernier RGP 1990; comptes nationaux interrompus depuis 1998; statistiques agricoles;

Défis majeurs

• Préparation d’un programme statistique d’urgence sur 5 ans; d’un programme minimum dans certains secteurs clés

• Mise en compétition de l’institut avec d’autres services dont l’Université

• Appui ISTEEBU pour la production des différents indicateurs sectoriels à tous les niveaux pour le PRSP, le PRADECS, etc.

MADAGASCAR

Contraintes institutionnelles : • Ressources limitées : même si actions et programmes

sont clairs dans l’élaboration du Budget programme, le budget alloué ne s’aligne pas sur les besoins

• Activités de suivi et évaluation sont très dispersées

Contraintes/faiblesses liées à la collecte et à l’analyse des données :

• Confusion dans le choix des indicateurs (d’activité, de résultats, d’impact)

• Indicateurs difficiles, voire impossible, à mesurer

MADAGASCAR

Défis majeurs :

• Elaboration et exécution d’une Stratégie Nationale de Développement de la Statistique, SNDS) appuyant la mise en place national de Planification, Budgétisation, de Suivi et Evaluation

• Coordination et rationalisation du système statistique; amélioration de la qualité des données et de la diffusion

• Assurer un « feedback loop » entre les données du suivi et évaluation et la formulation des politiques sectorielles et nationaux => dialogue entre producteurs et utilisateurs

• Décentralisation et déconcentration des services statistiques

Sources : Institut Multilatéral d'Afrique (IMA), Diagnostique préparé pour un atelier tenu à Tunis, Tunisie, 4 - 8 Decembre 2006; Madagascar PRSP Joint Staff Advisory Note, January 26, 2007; SNDS volume II juin 2007

NIGER

Contraintes institutionnelles : • Faiblesses des capacités des structures chargées de la mise en

œuvre du dispositif ;• Déficit d’informations et vétusté des données ; • Culture de l’évaluation peu développée dans l’Administration ; • Faible capacité de coordination du système.• Ressources insuffisantes, ni prévisibles ni durables.

Contraintes/faiblesses liées à la collecte et à l’analyse des données :

• Planification des grandes opérations de collecte ; • Capacités des unités statistiques sectorielles ;• Harmonisation des méthodes, normes, nomenclatures, concepts et

définitions ; • Capacité de production des données sectorielles ; • Capacités de l’INS en matière d’analyse de données.

NIGER

Défis majeurs :

• La création de la Demande passe par le développement d’une culture d’évaluation aux niveaux de tous les acteurs (responsables politiques et administratives, opérateurs du secteur privé; organisations de la Société civile)

• Renforcement des capacités des acteurs de suivi et évaluation

• Développement d’un partenariat stratégique efficace entre les différents acteurs

Source : Institut Multilatéral d'Afrique (IMA), Diagnostique préparé pour un atelier tenu à Tunis, Tunisie, 4 - 8 Decembre 2006.

Points de Discussion

• SRP demande souvent des données aux niveaux régional et local: quelle est l’expérience des pays en terme de besoins en données et quelles sont les faiblesses?

• Quel type d’enquête ou de programmes d’enquête ont appuyé avec succès les besoins en données des SRP?

• Quelles sont les expériences des pays en développement et en exécution d’une stratégie nationale pour améliorer les statistiques?

• Y a-t-il eu des résultats en termes d’amélioration des données pour les SRP?