African Centre for Statistics United Nations Economic Commission for Africa Suivi des progrès des efforts de renforcement des capacités statistiques en.

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1 African Centre for Statistics United Nations Economic Commission for Africa Suivi des progrès des efforts de renforcement des capacités statistiques en Afrique : l’Indice Africain de Développement Statistique (IADS) Steve Loris Gui-Diby Statisticien Associé Centre Africain pour la Statistique (CAS) Commission Economique des Nations Unies pour l’Afrique (CEA) Atelier sur la revue de la mise en œuvre du CSRR 28 Mars – 31 Mars 2011 Dakar - Sénégal

2 African Centre for Statistics PLAN Introduction Méthodologie Résultats empiriques Comparaison avec les autres indices Conclusion

3 African Centre for Statistics Introduction (1/3) CSRR – objectif global : contribuer à l’obtention de résultats de qualité dans le domaine du développement et de la gouvernance par le renforcement des SSN en Afrique Quatre objectifs assignés au CSRR : –Prise de conscience du rôle de l’information statistique –Accroissement de la satisfaction des utilisateurs par l’amélioration de la qualité et de l’utilisabilité des informations statistiques

4 African Centre for Statistics Introduction (2/3) –Promotion d’une utilisation accrue de l’information statistique –Création d’une synergie et d’une utilisation efficiente des fonds dans les SSN D’où les SNDS RRSF ↔ 12 objectifs spécifiques et 79 recommandations

5 African Centre for Statistics Introduction (3/3) IADS ↔ outil de suivi Objectifs : –Soutenir le monitoring et l’évaluation du CSRR –Identifier les forces et les faiblesses de chaque pays pour orienter les interventions des parties prenantes »Critères importants dans la construction d’un indice : validité, comparabilité, simplicité, disponibilité des données

6 African Centre for Statistics METHODOLOGIE Caractéristiques de l’indice Scoring des variables Agrégation des composantes et de l’indice

7 African Centre for Statistics Caractéristiques de l’indice (1/3) Validité : les variables doivent évaluer les composantes qu’elles sont supposées évaluer –79 recommandations du CSRR ↔ potentielles variables –12 stratégies ↔ potentielles composantes ou sous- composantes Comparabilité : standardisation des concepts et des méthodologies utilisées dans la collecte de données (questionnaires, Document CSRR)

8 African Centre for Statistics Caractéristiques de l’indice (2/3) Simplicité : certaines recommandations ne sont pas intégrables, par exemple : –S’assurer que les parties prenantes connaissent leur rôle –S’assurer que le cadre est endossé par les pays, les parties prenantes et les autres acteurs gouvernementaux 43 variables retenues

9 African Centre for Statistics Caractéristiques de l’indice (3/3) Disponibilité de l’indice : –données récentes fournies régulièrement –couverture : 43 pays africains 5 composantes : organisation et coordination du système statistique ; infrastructure statistique; diffusion des données ; développement de capital humain ; et financement.

10 African Centre for Statistics Scoring des variables (1/3)

11 African Centre for Statistics Scoring des variables (2/3)

12 African Centre for Statistics Scoring des variables (3/3)

13 African Centre for Statistics Agrégation (1/3) Combinaison des variables en composantes puis des composantes pour l’obtention de l’indice Possibilité de pondération : définition des poids ? –Méthodes subjectives : perception des analystes –Méthodes objectives : ACP (analyse multidimensionnelle) Méthode non pondérée : moyennes simples

14 African Centre for Statistics Agrégation des composantes (2/3) Méthode non pondéréeMéthode pondérée

15 African Centre for Statistics Agrégation de l’indice (3/3) Méthode non pondéréeMéthode pondérée

16 African Centre for Statistics R ÉSULTATS E MPIRIQUES Définition des indices calculés Validation Performances des pays

17 African Centre for Statistics Définition des indices calculés Trois indices –ASDIU : moyenne géométrique simple des scores des composantes qui sont issus de moyennes arithmétiques simples – ASDIW : moyenne géométrique pondérée des scores des composantes qui sont issus de moyennes arithmétiques pondérées – ASDIUW : moyenne géométrique pondérée des scores des composantes qui sont issus des moyennes arithmétiques simples

18 African Centre for Statistics Validation Les indices doivent être fortement corrélés – pas de différence significative entre eux Corrélation avec les composantes des indices W-C1W-C2W-C3W-C4W-C5 ASDIW-M20.7020.8780.7920.8040.322 ASDI U-M1 ASDI U-M2 ASDIW- M1 ASDIU W-M1 ASDIW- M2 ASDIU-M11 ASDIU-M20.9971 ASDIW-M10.9550.9691 ASDIUW-M10.9660.9780.9931 ASDIW-M20.9360.9550.9940.9871 ASDIUW-M10.9530.9690.9910.9980.990

19 African Centre for Statistics Performances des pays (1/2) Deux analyses : par quintile et par classe homogène dérivée par des techniques de « clustering » Quintiles : –Q1 = 0,3261 –Q2 = 0,3949 –Q3 = 0,4568 –Q4 = 0,5096

20 African Centre for Statistics Performanaces des pays (2/2) Classes issues du clustering –Classe 1 : financement et de diffusion de données supérieurs à la moyenne générale –Classe 2 : développement du capital humain, de l’infrastructure statistique et de la diffusion des données supérieurs à la moyenne (top) –Classe 4 : pays réalisant des efforts dans une composante au (-) –Classe 3 : faibles performances dans toutes les composantes hors financement –Classe 5 : mauvaise performance dans le financement –RésultatsRésultats

21 African Centre for Statistics C OMPARAISON AVEC D ’ AUTRES INDICES

22 African Centre for Statistics Autres Indicateurs Indicateur de Renforcement de Capacité Statistique (IRCS) de PARIS 21 Indicateur de Capacité Statistique (ICS) de la Banque Mondiale

23 African Centre for Statistics Comparaison Composantes majeures IADS (CEA)IRCS (PARIS21)ICS (WB) Organisation et coordination du SSN CouvertPartiellement couvert Non couvert Infrastructure statistique CouvertPartiellement couvertPratique statistique Collecte des données Diffusion des données CouvertPartiellement couvertDisponibilité de l’indicateur Dévpt. du capital humain CouvertPartiellement couvertNon couvert FinancementCouvert: Budget pour l’implémentation de la SNDS et les autres plans Budget en relation avec la production des indicateurs (PIB, Population, Revenu/Dépenses Mén.) Non couvert

24 African Centre for Statistics Conclusion (1/2) IASD : point de départ pour les discussions et l’attraction du public intéressé par les questions de développement Pas de différence significative entre les indices calculés Assistance des coordonnateurs Améliorations futures pour intégrer des aspects plus dynamiques

25 African Centre for Statistics Conclusion (2/2) Feedback des utilisateurs Indice posté sur le site web : l’idéal étant de pouvoir réaliser des simulations Délais de collecte des données : problématique

26 African Centre for Statistics United Nations Economic Commission for Africa MERCI Visitez notre site web à l’adresse suivante: http://ecastats.uneca.org/acsweb/