Produire et Utiliser les données pour les Stratégies de Réduction de la Pauvreté Neil Fantom, Development Data Group Ghislaine 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 Lusage 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 dEtat 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 lincidence 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,
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 limportance du dialogue avec les utilisateurs)
Besoin de briser le cercle de la mauvaise performance et de linvestissement 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 dinvestir dans: Infrastructures Physiques Infrastructures Statistiques Capacité Humaine Méthodes Statistiques Technologies de lInformation Amélioration de laccès aux données Besoin de stratégie damélioration 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 lutilisation 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 denquêtes auprès des ménages: beaucoup denquêtes sont demandées par les donneurs Pas assez daccès aux données Le Réseau International des Enquêtes ménages fait la promotion de la coordination internationale Le Programme Accéléré des Données aide à améliorer laccès aux données et le design des enquêtes
Il est nécessaire dinvestir dans les systèmes administratifs
Et en utilisant les données des systèmes et enregistrements administratifs
Et rendre les données accessibles
The ICP and PPPs Quelques étapes pratiques pour améliorer linvestissement 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 dune manière coordonnée Améliorer laccès et la dissémination Donneurs et ministères des finances: Appui réaliste et plan dactions 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 dintérêt 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 laccent 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 denquêtes)
Quelques messages tirés des études de cas Le processus SNDS a servi de catalyseur pour réformer les systèmes statistiques parce quil est arrivé quand: Lenvironnement 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 dinformatique améliorées Pour la production et la dissemination/accessibilité
BURUNDI Contraintes institutionnelles: Faible effectif de statisticiens, manque de formation; cadre institutionnel à moderniser Absence dun 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 lanalyse des données : Essai détablissement dun 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 dun programme statistique durgence sur 5 ans; dun programme minimum dans certains secteurs clés Mise en compétition de linstitut avec dautres services dont lUniversité 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 lélaboration du Budget programme, le budget alloué ne saligne pas sur les besoins Activités de suivi et évaluation sont très dispersées Contraintes/faiblesses liées à la collecte et à lanalyse des données : Confusion dans le choix des indicateurs (dactivité, de résultats, dimpact) Indicateurs difficiles, voire impossible, à mesurer
MADAGASCAR Défis majeurs : Elaboration et exécution dune 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, 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 dinformations et vétusté des données ; Culture de lévaluation peu développée dans lAdministration ; Faible capacité de coordination du système. Ressources insuffisantes, ni prévisibles ni durables. Contraintes/faiblesses liées à la collecte et à lanalyse 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 lINS en matière danalyse de données.
NIGER Défis majeurs : La création de la Demande passe par le développement dune culture dévaluation 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 dun partenariat stratégique efficace entre les différents acteurs Source : Institut Multilatéral d'Afrique (IMA), Diagnostique préparé pour un atelier tenu à Tunis, Tunisie, Decembre 2006.
Points de Discussion SRP demande souvent des données aux niveaux régional et local: quelle est lexpérience des pays en terme de besoins en données et quelles sont les faiblesses? Quel type denquête ou de programmes denquête ont appuyé avec succès les besoins en données des SRP? Quelles sont les expériences des pays en développement et en exécution dune stratégie nationale pour améliorer les statistiques? Y a-t-il eu des résultats en termes damélioration des données pour les SRP?