Les progrès accomplis par les PMA en
Figure 2.13
Évolution du classement des PMA selon l’Indice de complexité économique (1995-2018)
Angola
Bangladesh
Burkina Faso Cambodge
République démocratique du Congo
Éthiopie Guinée
République démocratique populaire lao Libéria
Madagascar Malawi
Mali
Mauritanie Mozambique
Myanmar
Sénégal
République-Unie de Tanzanie Togo
Ouganda Yémen
Zambie
60 70 80 90 100 110 120 130 140
60 70 80 90 100 110 120 130 140
Rang en 2018
Rang en 1995 ligne des 45º
Source : Calculs du secrétariat de la CNUCED, d’après des données provenant de la base de données Atlas of Economic Complexity (date de consultation : mai 2021).
voir si le processus naissant d’industrialisation se poursuivra comme avant ou s’en trouvera freiné.
Un élément d’analyse corroborant l’opinion selon laquelle la croissance économique que les PMA ont enregistrée pendant la période 1995-2019 n’était que faiblement corrélée à la transformation structurelle et à la modernisation de l’économie se trouve dans les études sur la complexité économique (Hidalgo et al., 2009 ; Hausmann and Hidalgo, 2011). Cette approche repose sur les quatre caractéristiques structurelles du réseau qui relie les pays à leurs produits d’exportation :
1. La relation négative entre la diversification d’un pays et l’ubiquité moyenne des produits que celui-ci exporte (c’est-à-dire le nombre des autres pays capables de les produire) ;
2. Les distributions anormales de l’ubiquité des produits ;
3. La diversification du pays ;
4. Les coexportations de produits (Hidalgo et al., 2009 ; Hausmann and Hidalgo, 2011).
Les caractéristiques structurelles du réseau permettent de déduire la complexité économique de chaque pays en fonction de la diversité et de la technicité des compétences productives intégrées dans ses exportations. Les pays capables
d’entretenir un savoir-faire productif diversifié, assorti de compétences avancées spécifiques, peuvent produire une large gamme de produits, y compris des produits complexes que peu d’autres pays peuvent fabriquer. La complexité d’une économie mesure ainsi la technicité de ses compétences en fonction de la diversité et de la complexité du panier d’exportations (à savoir le nombre d’autres pays capables de produire les mêmes produits et la complexité économique de ces pays). Ces informations sont résumées dans l’Indice de complexité économique (ICE), lequel, en termes strictement mathématiques, est défini à partir d’un vecteur propre de la matrice qui rattache les pays aux produits que ceux-ci exportent. L’ICE est un bon indicateur de la croissance future puisqu’il semble bien appréhender les caractéristiques structurelles des tendances sous-jacentes de l’acquisition de compétences, bien qu’il ne s’appuie que sur les relations internationales. Il est toutefois intrinsèquement limité car il ne prend pas en compte les exportations de services, négligeant ainsi une partie de plus en plus prépondérante de l’économie.
Le classement donné par l’ICE est utile pour comparer les capacités de chaque pays par rapport à ses concurrents. La figure 2.13 illustre l’évolution de ce classement entre 1995 (première année pour laquelle des données sont disponibles) et 2018 (dernière année). Le faible degré de technicité de l’économie
Figure 2.14
Évolution historique des taux de pauvreté dans les PMA, selon le seuil international de pauvreté
0 20 40 60 80 100
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
Pourcentage
1,90 dollar à PPA/jour 3,20 dollars à PPA/jour 5,50 dollars à PPA/jour
Source : Calculs du secrétariat de la CNUCED, d’après la base de données PovcalNet (date de consultation : avril 2021).
des PMA ressort clairement. En 2018, huit des 20 pays les moins bien classés étaient des PMA et le PMA le mieux classé (République-Unie de Tanzanie) n’était que soixante-huitième sur les 133 pays pour lesquels des données étaient disponibles. Il est également important de constater que la moitié environ des PMA (ceux situés au-dessus de la ligne des 45 degrés dans la figure 2.13) ont perdu des places dans le temps, laissant supposer que ces pays ont acquis moins de compétences que leurs concurrents. Comme l’on pouvait s’y attendre, la plupart des PMA les plus performants sur le plan du revenu par habitant (fig. 2.4) ont également progressé dans le classement de l’ICE17. Malgré cela, le classement est resté plutôt stable au fil du temps : la corrélation entre le rang occupé en 1995 et celui occupé en 2018 est de 0,84, les changements étant relativement mineurs (en moyenne cinq rangs par PMA).
Globalement, deux grandes conclusions peuvent être tirées pour éclairer les tentatives stratégiques de « reconstruire en mieux ». La transformation structurelle et la réaffectation de facteurs utilisés dans des activités à faible productivité vers des activités à forte productivité continuent de jouer un rôle essentiel dans la dynamique de la PFT et donc dans la croissance durable. Cela vaut pour les PMA, d’autant plus que les écarts de productivité sectorielle y sont plus particulièrement grands et qu’une partie considérable de la main-d’œuvre pratique une agriculture de semi-subsistance ou est « sous-employée ». D’où l’accent mis sur l’acquisition de capacités productives, au moyen des processus indépendants de l’accumulation de capital, du changement structurel et de l’acquisition de compétences productives, qui contribue grandement à jeter les bases du développement durable. L’analyse ci-dessus montre aussi que si certains PMA ont réussi à entamer un processus de transformation structurelle à long terme pendant la période de croissance relativement rapide du PIB, cette transformation est au mieux balbutiante. En outre, on ne sait pas si les efforts d’industrialisation naissante se poursuivront imperturbablement malgré la grave récession provoquée par la pandémie de COVID-19 ou si le ralentissement de l’activité économique va y mettre un frein. De plus, la transformation structurelle est restée très
17 La principale exception est le Bangladesh, qui a enregistré une croissance régulière et soutenue pendant la période considérée, malgré une structure d’exportation peu diversifiée, reposant largement sur le prêt-à-porter. Entre 1995 et 2018, le pays a perdu 19 places dans le classement de l’ICE. Les problèmes de diversification des exportations sont examinés plus en détail dans le profil de vulnérabilité du pays (UNCTAD, à paraître).
timide dans la moitié environ des PMA. Ce tableau contrasté s’explique dans une large mesure par les difficultés à favoriser l’apparition d’un réseau dense d’entreprises de moyenne et grande taille, connectées par des liens intrants-extrants intenses, aussi bien au niveau national que dans les chaînes de valeur régionales et mondiales (UNCTAD, 2018a ; Nkurunziza, 2019).
2. Croissance et inclusivité
Malgré des écarts importants entre les pays, la croissance économique a incontestablement été un moteur essentiel de la réduction des taux de pauvreté dans les PMA (UNCTAD, 2020a ; World Bank, 2020). Entre 1990 et 2019, les taux de pauvreté dans les PMA ont baissé de 27, de 23 et de 10 points de pourcentage, respectivement, selon qu’un seuil international de pauvreté de 1,90 dollar par jour, de 3,20 dollars par jour ou de 5,50 dollars par jour était pris en compte (figure 2.14). Les tendances historiques montrent que, même avant le choc provoqué par la COVID-19, la réduction de la pauvreté a ralenti au lendemain de la crise financière et économique mondiale de 2008/09, du moins en ce qui concerne les seuils de pauvreté de 1,90 dollar et de 5,50 dollars par jour. Bien qu’il soit trop tôt pour déterminer de façon rigoureuse toute l’ampleur des effets de la pandémie de COVID-19, les évaluations préliminaires semblent indiquer que la crise qui y est associée pèse lourdement sur les PMA, tous seuils de pauvreté confondus (encadré 2.3).
En outre, plus le ralentissement de l’activité dure dans les PMA, plus les conséquences humanitaires risquent d’être graves, en particulier si la crise, qui pour l’heure touche essentiellement les zones
Bien que les données d’enquêtes sur les ménages permettant d’évaluer rigoureusement les conséquences de la pandémie de COVID-19 ne soient pas encore disponibles, les estimations préliminaires et les premiers éléments récoltés grâce à de brefs entretiens téléphoniques laissent clairement présager une très forte augmentation des taux de pauvreté dans le monde (Sumner et al., 2020 ; Valensisi, 2020 ; Alkire et al., 2021). Au fil des mois et de la détérioration continue de la situation sanitaire et économique, les estimations des effets de la pandémie sur la pauvreté mondiale ont été revues à la hausse. Actuellement, elles indiquent qu’entre 119 et 124 millions de personnes supplémentaires vivent avec moins de 1,90 dollar par jour (Lakner et al., 2021). Il apparaît que l’Asie du Sud et l’Afrique sont très durement touchées car la majeure partie des personnes que la pandémie de COVID-19 a fait tomber dans la pauvreté y vivent (Valensisi, 2020 ; World Bank, 2020).
Le présent encadré contient des estimations pour les PMA, mises à jour à partir de celles précédemment obtenues par la CNUCED (UNCTAD, 2020a) selon la méthode dite d’alignement, appliquée à la version d’avril 2021 des prévisions de croissance du FMI figurant dans la base de données sur les perspectives de l’économie mondiale. Cette méthode, décrite en détail dans Valensisi (Valensisi, 2020),
permet de comparer les estimations de la pauvreté compte tenu de la révision à la baisse des prévisions de croissance du FMI entre octobre 2019 (c’est-à-dire la dernière série de prévisions réalisée avant la pandémie de COVID-19, utilisée comme scénario contrefactuel) et avril 2021. Si cet exercice d’alignement comporte des incertitudes considérables, plusieurs éléments donnent à penser que les chiffres obtenus constituent une estimation pour le moins prudente. Premièrement, les simulations ne sont réalisées que jusqu’à la fin de l’année 2021, et négligent donc tout effet de la crise qui se prolongerait au-delà (encadré 2.1). Deuxièmement, la méthode employée suppose implicitement que le choc n’a pas d’incidence sur la répartition des revenus, or il est raisonnable de penser que les segments les plus pauvres de la population seront les plus touchés. Par exemple, étant donné que les travailleurs indépendants représentent 70 % de la main-d’œuvre des PMA, une distanciation sociale stricte est susceptible d’avoir un effet disproportionné sur les travailleurs du secteur informel et sur les microentreprises et les petites et moyennes entreprises, qui disposaient déjà de maigres ressources pour surmonter les confinements sans connaître de perturbations (UNCTAD, 2020a ; Djankov and Panizza, 2020). Troisièmement, cette méthode ne tient pas compte du fait que les privations multiples ont
tendance à s’aggraver mutuellement et que les stratégies d’adaptation préjudiciables peuvent avoir des effets à long terme sur le niveau de vie des ménages, par exemple lorsque l’abandon scolaire ou la vente de biens destinée à surmonter une crise temporaire réduisent en fin de compte les perspectives de revenus et risquent ainsi de transformer un choc temporaire (« pauvreté temporaire ») en un phénomène à plus long terme (« pauvreté chronique »).
Sous réserve de ce qui précède, les estimations actualisées témoignent d’une nouvelle détérioration des résultats des PMA par rapport à 2020 : la population vivant dans l’extrême pauvreté (c’est-à-dire avec moins de 1,90 dollar par jour) y a augmenté de 35 millions de personnes du fait de la pandémie de COVID-19. Cela équivaut à une augmentation de 3,3 points de pourcentage du taux de pauvreté correspondant, par rapport au scénario contrefactuel. L’aggravation de la pauvreté sous l’effet de la pandémie de COVID-19 est encore plus marquée (42 millions de personnes ou 4 points de pourcentage en plus) si l’on s’appuie sur le seuil de pauvreté de 3,20 dollars par jour. À partir du seuil de pauvreté (plus raisonnable) de 5,50 dollars par jour, on constate que la pandémie de COVID-19 a entraîné une augmentation du taux de pauvreté équivalant à 2,6 points de pourcentage (soit 28 millions de personnes), ce qui s’explique en grande partie par le fait que l’immense majorité de la population des PMA (plus de 80 %) vivait déjà sous le seuil de pauvreté avant d’être touchée.
Ces chiffres globaux masquent, il est vrai, les écarts importants existant entre les différents PMA, qui traduisent à la fois l’incidence inégale de la pauvreté avant la pandémie de COVID-19 et les caractéristiques distinctes de la crise et de la reprise dans ces pays. À cet égard, les PMA tels que l’Afghanistan, le Mozambique, la République démocratique du Congo, la République-Unie de Tanzanie et le Soudan représentent une part importante des
« nouveaux pauvres ». Quoi qu’il en soit, il est évident que les difficultés causées par la pandémie de COVID-19 entraveront considérablement la réalisation du Programme de développement durable à l’horizon 2030, et qu’une place particulière devra être accordée aux efforts de réduction durable de la pauvreté dans le nouveau programme d’action en faveur des PMA.
Encadré 2.3 Conséquences socioéconomiques de la pandémie de COVID-19 pour les PMA
Figure d’encadré 2.2
Augmentation de la pauvreté sous l’effet de la pandémie de COVID-19 dans les PMA, selon le seuil international de pauvreté
Source : Calculs du secrétariat de la CNUCED, d’après les bases de données PovcalNet et Perspectives de l’économie mondiale (date de consultation : avril 2021).
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
1,90 dollar à PPA/jour 3,20 dollars à PPA/jour 5,50 dollars à PPA/jour
Pourcentage
Millions de personnes
Nombre de pauvres (millions) Taux de pauvreté (pourcentage)