Présentation de l’ouvrage de Morten Jerven
Dans son ouvrage « Poor numbers. How we are misled by African development statistics and what to do about it?», Morten Jerven affirme que les évaluations de la croissance africaine reposent sur des données de faible qualité et sont donc trompeuses.
La centralité du PIB dans les débats sur le développement économique de l’Afrique a poussé l’auteur à se concentrer sur cet indicateur pour évaluer les données sur la croissance africaine. En effet, les discussions portant aujourd’hui sur la renaissance africaine s’appuient sur les hausses de PIB constatées ces dernières années.
Or, la mesure du PIB n’est pas fiable dans de très nombreux pays africains. Le 5 novembre 2010, l’office des statistiques du Ghana a par exemple annoncé la révision de son PIB pour l’année 2010 de plus de 60% (soit plus de 13 milliards de dollars) faisant ainsi passer du jour au lendemain le Ghana de la catégorie des pays à faible revenus à la catégorie des pays à revenus intermédiaires.
La révision de ces chiffres du PIB du Ghana a provoqué des réactions de surprise de par le monde, notamment celle de Shanta Devarajan, économiste en chef de la Banque mondiale pour l’Afrique, dénonçant « la tragédie statistique de l’Afrique ». Cette réévaluation par le Ghana de son PIB a fait des émules : le Nigéria procède également à une révision de son PIB, qui pourrait selon le FMI connaître une hausse comparable à celle du Ghana suite à ce réexamen. Si la hausse du PIB nigérian était de 50%, le PIB de l’Afrique subsaharienne augmenterait de plus de 15% et ferait du Nigéria la première puissance économique de la région, devant l’Afrique du Sud. Cela signifierait également que l’équivalent de quarante fois le PIB du Malawi ne serait pas comptabilisé actuellement dans les chiffres du PIB.
De telles réévaluations rendent indispensable la réflexion autour des statistiques africaines. Le PIB en Afrique n’est aujourd’hui pas correctement mesuré, entraînant un réel problème de validité des données.
Or, ces chiffres sont aujourd’hui utilisés comme base de réflexion pour la prise de décision et la répartition de ressources rares. La faiblesse des données empêche une prise de décision éclairée de la part des gouvernements.
De plus, la mesure du PIB africain n’est cohérente ni dans le temps, ni dans l’espace. La comparaison des données statistiques des organismes les plus fréquemment cités (le « Gröningen growth and development center » (GGDC), le Penn World Table (PWT) et la Banque mondiale) est particulièrement éloquente. Ainsi, si le Libéria est le deuxième État d’Afrique ayant le plus faible PIB/habitant selon le PWT, il n’est que le 22ème selon le GCDC. De ce fait, tout classement des États africains en fonction du PIB est voué à être peu représentatif, en raison de la différence des méthodes utilisées et d’un accès inégal aux données.
Pour utiliser les données statistiques de manière pertinente, il est donc indispensable de s’interroger sur les sources et les méthodes utilisées par les organismes statistiques les ayant produites. L’auteur invite également à une réflexion quant aux hypothèses sous-jacentes des statistiques, la façon dont elles sont mesurées et les objectifs politiques au sein desquels elles s’inscrivent. Les statistiques ne sont pas utilisées de manière anodine par les gouvernements. L’exemple du calcul de la population totale du Nigéria en témoigne : en 1953, le gouvernement britannique, dont le Nigéria était encore une colonie, avait mené un recensement, mais biaisé, Londres s’efforçant de réduire les chiffres réellement mesurés. Dix ans plus tard, le gouvernement nigérian, devenu indépendant, a également recensé la population, s’efforçant cette fois-ci d’obtenir une population totale importante. Les résultats du recensement effectué par les autorités nigérianes se sont avérés plus de deux fois supérieurs aux résultats du recensement britannique.
Morten Jerven indique ainsi les efforts à faire pour remédier à ces lacunes. Pour les utilisateurs de données, il est indispensable de s’interroger sur leur pertinence. Pour les propagateurs de celles-ci (à l’instar de la Banque mondiale), il faut avertir le public sur leurs limites. Pour les bureaux de statistique, il convient de mieux financer les organismes statistiques et d’aligner les priorités avec les autres États.
En conclusion, l’auteur en appelle à une évaluation plus attentive des données de croissance et de revenus pour mesurer le développement de l’Afrique.
Partie II: réactions et débat
Les intervenants ont insisté sur la dimension politique essentielle de la collecte de données statistiques. Les statisticiens, les ministères des Finances, les agences de développement ont ainsi généralement des intérêts divergents et parfois contradictoires.
Par ailleurs, les organisations internationales et les économistes tendent souvent à valider la fiction statistique des données africaines, en adoptant une sorte de convention de vraisemblance. Dans le cas du Ghana, qui a opéré une réévaluation de plus de 60% de son PIB, cette hausse subite a été répartie sur plusieurs années, afin de maintenir la vraisemblance des statistiques. Or, les nombreuses études menées à partir de statistiques non valides produisent mécaniquement des résultats peu fiables.
Cette piètre qualité des données s’explique notamment par le manque de moyen accordé aux organismes statistiques dans de nombreux États. La Zambie dispose ainsi de trois statisticiens nationaux, ce qui est bien sûr insuffisant pour fournir un travail de qualité.
En outre, les programmes d’assistance technique à la production statistique sont très souvent mal adaptés aux réalités africaines. Le programme norvégien, qui consistait à partager avec la Tanzanie son programme informatique de comptabilité était ainsi voué à l’échec, en raison des réalités économiques trop divergentes entre les deux États.
Par ailleurs, la faible qualité des statisticiens des organismes nationaux s’explique en partie par la fuite des statisticiens les plus compétents vers les organismes internationaux, en raison notamment de la plus grande attractivité des salaires offerts et qui tendent à diminuer la qualité des organismes nationaux.
Ainsi, plusieurs mesures pourraient être mises en place :
– dresser un inventaire des sources statistiques disponibles dans chaque pays. Il est notamment important de mieux évaluer l’importance de l’économie informelle, les zones d’ombre restant aujourd’hui nombreuses.
– adopter une approche itérative entre les trois méthodes traditionnelles de mesure du PIB (par la valeur ajoutée, la demande ou les revenus). Dans ce cadre, il est important de réaliser un inventaire sur les méthodes de calcul pratiquées dans chaque pays
– Utiliser des prix constants pour limiter l’effet de l’inflation. Il est également utile d’utiliser des instruments en utilisant la parité de pouvoir d’achat.
Intervenants
– Morten Jerven, historien, Assistant professeur, école des Affaires internationales, Université Simon Fraser
– Agnès Labrousse, maître de conférences en économie, Université de Picardie Jules Verne, Amiens.
– Carlos Oya, maître de conférences en politique économique du développement, Département des études de développement, École des Études orientales et africaines, Université de Londres
– Michel Séruzier, administrateur de l’INSEE à la retraite, expert en comptabilité nationale.
– Nicolas Van de Walle, professeur, Cornell University.
Simon Legendre
