SECTEURS SOCIAUX ESSENTIELS : GOULOTS D’ETRANGLEMENT DANS LE PROCESSUS DU DEVELOPPEMENT HUMAIN AU CAMEROUN

(1)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha

S

ECTEURS SOCIAUX ESSENTIELS

:

GOULOTS D

’

ETRANGLEMENT

DANS LE PROCESSUS DU DEVELOPPEMENT HUMAIN AU

C

AMEROUN

.

Dr. Jean Claude Saha

Faculté des Sciences Economiques et de Gestion. Université de Ngaoundéré, Cameroun.

Résumé:

De 1990 à 2004, le développement humain a été excessivement lent au

Cameroun où l’Indicateur du

Développement Humain (IDH) du

Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) s’est accrû de 0,0246 seulement en quinze années. Cet article évalue la contribution de chacune des trois principales variables, au moyen d’une décomposition par la méthode de Shapley. Il en ressort que la santé y a contribué en moyenne pour -0,02469, (-100,188%) ; l’ éducation pour -0,00307, (-12,44%), et le revenu pour 0,05242, soit (212,628%). Les secteurs sociaux (éducation et santé) constituent donc un

goulot d’étranglement pour le

développement humain du pays.

Mots clés : Secteurs sociaux essentiels ; goulot d’étranglement ; développement humain ; Cameroun. :صخلملا م ببؤ نم ؤمبةلةممبالببرةمنمبباؤةيمنملببرشؤم بسح ميفمبالرةمنمباؤةيمنمنإفمباؤةيمنملجنمنؤمةدحيؤمن مناةمتةمكمنولؤمكمن 0221 م مو 4112 م مندجمبلاقث مللاخ مدل ةمنمنذه ميف ممه وؤةمبةس ةمتغ لةمثا ح مبةببسملببررمبببسؤخ 141420 م م ذببهم وببقيمم ببقف منببؤمةدببحنوملببكمبؤهمببسؤممدببؤم ابباقيةمبببممقؤمن منمتنلا غيؤمن مبق ال مكم ذميف ملاؤعيس ؤمباس ائل ' يلةمببر ' م ببجايةمنوم ب م متؤهمببسمبحببةمنمن مناببةي م بببببببببسويؤة -1414202 (م, -0114011 م % م؛) مناوبكيمن -1411010 (م, -04422 م % ملخدببمنوم,) 1415424 (مي م, 4044041 % منذ ملبببببببثؤيم ) ملوببحامبببجمجيمنماببةرمبببارمؤيجتنمتمببرم قمن م دلاةلممبالرةمنمباؤةيمنمنؤمعفلمنمنود م ائلمنمتمبببؤلكمن مببببارمؤيجتنمتمبببرم قمنملبابببس م,بالببرةمنمببباؤةيمنم,بببجمجيمنماببةرم,باببسائلمن نولؤمكمن م INTRODUCTION.

L’éducation et la santé constituent le socle du développement humain. L’une des différences entre les pays à développement humain avancé et les autres réside d’ailleurs dans les dépenses publiques d’éducation et de santé, plus importantes dans les premiers que dans les seconds. En outre, les pays émergents du point de vue du développement humain sont ceux qui, au courant des décennies 1980 et 1990, ont restructuré leurs dépenses publiques en faveur de ces secteurs sociaux essentiels (le Sri

(2)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha Lanka, l’Ile Maurice, etc.). Au Cameroun par contre (comme dans presque tous les pays à développement humain faible et lent), les dépenses publiques consacrées à ces secteurs ont plutôt reculé. Celles allouées à l’éducation primaire et secondaire sont passées de 3,6% du Produit National Brut (PNB) en 1980 à 2,9% en 1996, celles allouées à la santé n’ont jamais franchi le seuil de 1% (Banque Mondiale, 2000). Ce recul des dépenses des services sociaux essentiels est-il la cause de la lenteur du processus de développement humain ? Cette question soulève celle de la contribution de l’éducation au développement humain au Cameroun.

Dans ce papier nous nous proposons alors d’estimer la contribution de l’éducation au progrès du développement humain dans le pays. Nous nous appuyons pour ce faire sur l’Indicateur du Développement Humain (IDH) du Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD), dont nous décomposons les variations suivant l’approche Shapley-Owen-Shorrocks (SOS). Le travail couvre la période 1990-2004.

Le texte est structuré en quatre paragraphes. Dans le premier, nous situons la problématique1990 (I). Ensuite nous exposons la méthodologie de décomposition du niveau et des variations de l’IDH (II). Le troisième paragraphe est réservé à la présentation des résultats (III).

I- LA PROBLEMATIQUE. I.1- Le calcul de l’IDH.

Publié annuellement depuis 1990, l’IDH regroupe la variable économique la plus représentative (le revenu) et deux variables sociales les plus pertinentes (la santé et l’éducation). En 1990, la santé est représentée par l’espérance de vie à la naissance, l’éducation par le taux d’alphabétisation des adultes, et le revenu ou bien-être matériel par le PIB réel par tête en dollar pair. Sous l’angle mathématique, l’IDH est calculé comme le complémentaire à l’unité de la moyenne arithmétique simple des Indicateurs Partiels de Manque (IPM) calculés dans les trois domaines ci-dessus cités.

I-.1.1- Le calcul des Indicateurs Partiels de Manque (IPM).

L’IPM pour un pays donné et dans un domaine considéré est calculé comme la proportion du chemin qui lui reste à parcourir entre le pays le moins avancé dont il faut s’éloigner et le pays le plus développé qu’il faut rattraper.

(i) Dans le domaine de la santé. La variable utilisée en 1990 étant l’espérance de vie à la naissance, on a Max (espérance de vie) = 78,4 ans

(3)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha = celle du pays le plus avancé c’est-à-dire le Japon en 1990 ; Min (espérance de vie) = 41,8 ans = celle du pays le moins avancé, la Sierra Leone. Si x1j est celle d’un pays j, alors l’Indicateur Partiel de Manque est

donné par : 1 1 78, 4 78, 4 41,8 j j x IPM    . (1)

(ii) Dans le domaine de l’éducation. La variable utilisée est le taux d’alphabétisation des adultes. On avait alors Max =100, (niveau qu’approchait beaucoup de pays développés), Min = 12,3 (niveau de la Somalie). Ainsi si x2j est le taux d’alphabétisation des adultes dans un

pays j, on aura : 2 2 100 100 12,3 j j x IPM    . (2)

(iii) Dans le domaine du revenu. L’indicateur retenu est le PIB/tête en termes réels, exprimé en dollar de la PPA. Pour tenir compte de la loi de décroissance de l’utilité marginale du revenu, le PNUD a procédé à une transformation logarithmique. Mais il pose aussi qu’au-delà d’un certain seuil, soit le seuil de pauvreté international, Y*, les revenus supplémentaires n’apportent rien au bien-être de l’individu. Aussi définit-il le bien-être matériel comme une fonction du PIB/tête de la manière suivante :

( _j) ( _j).

W y Log y si y_j Y*

LogY* si yj Y* (3)

Alors l’IPM dans le domaine du bien-être matériel, pour un pays j dont le revenu par tête est de yj est donné par :

3 min ( *) ( ) ( *) ( ) j j Log Y Log y IPM Log Y Log y    si yj Y* min ( *) ( *) 0 ( *) ( ) Log Y Log Y Log Y Log y     si yj Y* (4)

(4)

I-.1.2- Le calcul de l’Indicateur Moyen de Manque (IMM).

L’IMM est la moyenne arithmétique simple des trois IPM calculés ci-dessus, dans chaque pays j. Soit :

1 2 3

3

j j j

j

IPM IPM IPM

IMM    (5)

I.1.3. Le calcul de l’Indicateur du Développement Humain (IDH).

L’IDH est le complémentaire à l’unité de l’IMM, soit : 1

j j

IDH  IMM (6)

La méthode de calcul de l’IDH a cependant beaucoup évolué depuis 1990. De nombreuses modifications sont survenues dans la méthode de calcul des IPMij : le traitement du PIB par tête a été et le mode de fixation des valeurs limites des variables ont plusieurs fois été modifiés ; d’autres variables ont été introduites dans le domaine de l’éducation.

I.2 : Le problème.

Suivant le tableau ci-dessous, l’IDH du Cameroun est passé de 0,474 en 1990 à 0,501 en 2004, soit une augmentation de 0,027. Pendant cette période, le taux d’alphabétisation des adultes a connu une hausse, passant de 60% à 67,9% ; l’espérance de vie à la naissance a significativement reculé de 52 ans à 46,8 ans ; alors que le revenu par tête s’est accrû de 1.381 US $ à 2000 US $.

En 1991, le PNUD introduit le nombre moyen d’années de scolarité dans le calcul du niveau d’éducation, et en 1995 le remplace par le taux brut de scolarisation tous niveaux confondus (primaires, secondaire et supérieur). Ceci explique le vide dans certaines cellules de ce tableau.

(5)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha Tableau n°1 : Evolution de l’IDH et de des variables de développement humain

pour le Cameroun, de 1990 à 2004. Années Education Santé (Espérance de vie à la naissance) Revenu (PIB/tête, en PPA $) IDH Taux d’alphabétisation des adultes Nombre d'années de Scolarité Taux brut de scolarisation 1990 60 - 52 1.381 0,474 1991 48 1,4 - 53,7 1.670 0,328 1992 54,1 1,6 - 53,7 1.699 0,313 1993 54,1 1,6 - 53,7 1.646 0,31 1994 56,5 1,6 - 55,3 2.400 0,447 1995 59,6 - 50 56 2.390 0,503 1996 60,8 - 48 56,3 2.220 0,481 1997 62,1 - 46 55,1 2.120 0,468 1998 63,4 - 45 55,3 2.355 0,481 1999 71,7 - 43 54,7 1.890 0,536 2000 73,6 - 46 54,5 1.474 0,528 2001 74,8 - 43 50 1.573 0,506 2002 75,8 - 43 50 1.703 0,512 2003 72,4 - 48 48 1.680 0,499 2004 67,9 - 56 46,8 2.000 0,501

Source : Les données sont tirées des différents rapport mondial sur le développement humain du PNUD (1990-2004).

Le graphique ci-dessous nous permet d’apprécier plus précisément l’évolution comparée de l’IDH et de ses variables dans le cas du Cameroun. On peut observer que de 1990 à 1992, le taux de croissance du PIB par tête est positif, celui de l’espérance de vie à la naissance aussi. Quant au taux d’alphabétisation des adultes, il baisse de 60% à 48% en 1991 avant de se relever pour se situer à 54,1% en 1992 où il se maintient en 1993. Ces mouvements satisfaisants des indicateurs sectoriels du développement humain contrastent avec une baisse constante de l’IDH du pays qui passe de 0,474 en 1990 à 0,328 en 1991, 0,313 en 1992 et à 0,610 en 1993.

Dès 1994, l’IDH du pays entre dans un mouvement oscillatoire qui dure jusqu’en 2004. Pourtant le PIB par tête a connu une baisse constante de 1994 à 1997, avant d’entrer dans une phase de fluctuation qui va jusqu’en 2004. L’espérance de vie à la naissance s’améliore de 1993 à 1996, mais se détériore constamment entre 1996 et 2004. Quant au taux d’alphabétisation des adultes, il a poursuivi son mouvement haussier jusqu’en 2002 où il s’est placé à 75,8% avant de tomber à 72,4% en 2003 et 67,9% et 2004.

(6)

Graphique n°1 : Evolution comparée de l’IDH et de ses variables dans le cas du Cameroun (1990-2004). -0. 10 -0. 08 -0. 06 -0. 04 -0. 02 0. 00 0. 02 0. 04 -0. 4 -0. 2 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 90 92 94 96 98 00 02 04 T XCRSCESP T XCRSEPI B ALPHAB I DH

Source : Réalisé sur PcGive sur la base des données ci-dessus. Ce contraste entre le trend de l’IDH et ceux de ses composantes sectorielles nous pousse à nous poser la question de savoir quel est l’apport de chacune des variables aux variations de cet indicateur composite.

II- LA METHODOLOGIE.

On distingue généralement deux méthodes de décomposition du niveau et des variations d’un indice de cette nature : la méthode de Datt et Ravallion (1992) et la méthode de Shorrocks (1999), basée sur la valeur de Shapley (1953), développée par Owen (1977), et que l’on désigne par l’approche Shapley-Owen-Shorrocks (SOS) depuis les travaux de Shapley et Kolemilov (2001). L’avantage de cette seconde approche est qu’elle ne laisse aucun résidu, contrairement à la première. Elle a été utilisée par Kabore (2002) et par Baye Menjo (2004) pour décomposer les variations de l’incidence de la pauvreté au Burkina-Faso et au Cameroun respectivement. Nous adopterons cette seconde méthode pour sa précision.

II.1 : Le cadre théorique de l’approche SOS. II.1.1. Le principe.

On suppose que I ( valeur ou variation de l’indice étudié) est fonction de m facteurs :

(7)

1 2

( , ,..., _m)

I  f X X X (6)

L’objet de la décomposition suivant l’approche SOS est d’attribuer à chaqueX une part _k I de I telle que : _k

1 m k k I I  



(7)

En effet, dans le cadre de la théorie de jeu coopératif, Shapley (1953) a proposé un solution à un pareil problème, celui du partage équitable du gain global (ou la perte totale) du jeu aux joueurs, de façon à ce que chacun d’eux reçoive exactement sa contribution marginale. Cette contribution marginale a été désignée par la valeur de Shapley.

II.1.2. La détermination de la valeur de Shapley.

Pour Shapley (1953) la contribution marginale de chaque joueur k est égale à l’espérance mathématique de ses apports marginaux k au gain de toutes les coalitions qui peuvent se former sans lui. Alors :

- Si on considère qu’il y a m joueurs k, (k1, 2,...,m), c’est-à-dire que l’ensemble K des joueurs a m éléments k ; étant donné que l’ordre est important, on peut former m! coalitions avec ou sans le joueur k.

- Pour effectuer le partage, Shapley recommande aux joueurs de former des coalitions, et pour chaque coalition S de s joueurs, avecSK, il mesure par V S le gain que cette coalition pourrait ( ) avoir.

- Considérons un joueur k : on définit sa contribution marginale au gain de la coalition S comme la différence entre ce que cette coalition élargie au joueur k pourrait obtenir, V S( 

 

k )et le gain de la coalition non élargie S, ( )V S , soit :

 

( ) ( )

V S k V S (8)

- La contribution du joueur k au gain total, c’est-à-dire ce qu’il doit recevoir (ou payer) comme sa part du gain total (ou de la perte totale), est donc donnée comme l’espérance mathématique de ses contributions marginales pour les (m1)! coalitions possibles de taille sm pouvant se former sans lui.

- Sachant que l’ordre est important, on remarque qu’on peut former chaque coalition S contenant s joueurs de s! façons différentes, et ordonner les (m – s – 1) autres joueurs de (m s 1)! manières différentes, soit, pour chaque coalition S de taille s, s m s!(  1)!

(8)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha possibilités. On peut donc dire qu’il y a une probabilité !( 1)!

! s m s m

 

pour qu’une coalition S comportant s joueurs dans un ordre donné soit formée, sans le joueur k.

- Sachant que l’on peut former des coalitions de s joueurs (avec 0,1, 2,..., 1)

s m sans le joueur k, la part du gain (ou de la perte) du joueur k, en d’autres termes la valeur de Shapley pour ce joueur, est donnée par :

 

  1 0 !( 1)! ( , ) ( ) ( ) ! m s k s S K k s m s K V V S k V S m        _ _ 

 

_  _ (9)

II.2. L’application à la décomposition des variations de l’IDH. Dans l’application de l’approche SOS à la décomposition du niveau ou des variations d’un indicateur comme l’indice de pauvreté, d’inégalité, de développement, nous parlerons alors de m facteurs et non de m joueurs. Dans la littérature on a déjà enregistré des applications sur des indices à deux facteurs (m2), généralement aisées (Chantreuil et Trannoy, 1997); Kabore, 2002 ; Baye, 2004), mais pas encore sur des indices de plus de deux facteurs. Dans notre cas, l’IDH est fonction de quatre facteurs (l’éducation E, la santé S et le revenu R).

( , , )

t t t t

IDH  f S E R (10)

Avec St représentant l’état de santé à l’année t (représenté par

l’espérance de vie à la naissance), Et représentant l’état de éducation

(taux d’alphabétisation des adultes, nombre moyen d’années de scolarisation, et taux brut de scolarisation tous niveaux confondus), Rt le

revenu moyen, représenté par le PIB réel par tête en dollar pair.

Donc on peut ainsi écrire toute variation de l’IDH pour un pays à l’année t :

1 ( , , )

t t t t t t

IDH IDH IDH_ f S E R

       (11)

Où Etdésigne les variations des indicateurs d’éducation, Ht celles intervenues dans les autres domaines du développement humain (santé et revenu) ainsi que les modifications de la méthodologie et des valeurs limites des variables. Pour faciliter l’application de la formule (9), on peut construire le tableau ci-dessous, sachant que m3 et quem! 6 .

(9)

Tableau n° 2: Mode d’application de l’équation (9) à cette décomposition des variations de l’IDH du PNUD.

S s Probabilité !( 1)! ! s m s m   Contributions marginales V S( 

_{ }

k )V S( ) Facteur n°1: Les variations en santé (S_t) Nombre de facteurs dans la coalition S sans S_t S   0 2 6 V(  

 

St ) V( )

 

t S  E 1 1 6

   

 

( _t _t ) ( _t ) V   E S V E

 

t S  R 1 1 6

   

 

( _t _t ) ( _t ) V   R S V R



_t, _t



S  E R 2 2 6 V(



      E Rt, t

   

St ) V( E Rt, t



) Facteur n°2 : Les variations en éducation (E_t) Nombre de facteurs dans la coalition S sans L_t S   0 ₂ 6

 

( _t ) ( ) V   E  V

 

t S  S 1 1 6

   

 

( _t _t ) ( _t ) V   S E V S

 

t S  R 1 1 6

   

 

( _t _t ) ( _t ) V   R E V R



_t, _t



S   S R 2 2 6



   



( _t, _t _t ) ( _t, _t ) V    S R E   V S R Facteur n°3: L’évolution du revenu par tête (R_t) Nombre de facteurs dans la coalition S sans R_t S   0 ₂ 6

 

( _t ) ( ) V   R  V

 

t S  S 1 1 6

     

( _t _t ) ( _t ) V   S R  V S

 

t S  E 1 1 6

   

 

( _t _t ) ( _t ) V   E R V E



_t, _t



S   S E 2 2 6



   



( _t, _t _t ) ( _t, _t ) V       S E R V S E

(10)

développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha Source : Notre travail.

On lit :

-V( ) = variation de l’IDH en t si aucun facteur n’a varié, c’est-à-dire si tous les trois facteurs S, E et R ont gardé leurs niveaux de l’année t – 1. On peut donc écrire :

1 1 1 1 1 1 1 1 1

( ) t( t , t , t ) t ( t , t , t ) t t 0

V  IDH S_ E_ R_ IDH_ S_ E_ R_ IDH_ IDH_  . (12)

- V(

 

E_t )Variation de l’IDH en t si seul le facteur éducation avait varié, la santé et le revenu par tête ayant gardé leurs niveaux de l’année t – 1. La contribution marginale de la variable éducation à une coalition vide :

 

1 1 1 1 1 1

( _t ) _t( _t , _t, _t ) _t ( _t , _t , _t )

V   E IDH S_ E R_ IDH_ S_ E_ R_ (13) - V(



 S_t, E_t

  

 R_t )IDH S E R_t( ,_t _t, _t)= la valeur de l’IDH en t si tous les facteurs étaient considérés à leurs niveaux de courants. On peut dont écrire la contribution marginale de Rtdans une coalition formée

t S  et Et:



  





1 ( _t, _t _t ) ( _t, _t ) _t( ,_t _t, )_t _t( ,_t _t, _t ) V  S E  R V  S E IDH S E R IDH S E R_ (14)

La valeur de Shapley pour la variable santé, c’est-à-dire la contribution des modifications des conditions de santé à la variation de l’IDH à une année t, (CSt), est donc donnée par :

2 (

 

) ( ) 6 t t CS  _V   S  V _ 1 (

   

) (

 

) 6 V Et St V Et  _      _ 1 (

   

) (

 

) 6 V Rt St V Rt  _      _ 2 (



,

  

) (



,



) 6 V Et Rt St V Et Rt  _        _

(11)

















1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 2 ( , , ) ( , , ) 6 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R                    

La valeur de Shapley pour les modifications de la variable éducation aux variations de l’IDH, (CEt), est donnée par:

 

2 ( ) ( ) 6 t t CE  _V   E  V _ 1 (

   

) (

 

) 6 V St Et V St  _      _ 1 (



 



) (





) 6 V Rt Et V Rt  _      _ 2 _ _{ } _ _ _ ( , ) ( , ) 6 V St Rt Et V St Rt  _        _

















1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 2 ( , , ) ( , , ) 6 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R                    

La valeur de Shapley pour les modifications du revenu par tête, (CRt),

est donnée par:

 

2 ( ) ( ) 6 t t CR  _V   R  V _ 1 _ _{ } _ _ _ ( ) ( ) 6 V St Rt V St  _      _ 1 (



 



) (





) 6 V Et Rt V Et  _      _ 2 (



,

 



) (



,



) 6 V St Et Rt V St Rt  _        _

(12)

















1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 1 ( , , ) ( , , ) 6 2 ( , , ) ( , , ) 6 t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R IDH S E R                    

III- LES RESULTATS.

Nous avons utilisé l’ensemble des 15 bases de données du PNUD, de 1990 à 2004, contenues dans les tableaux donnant l’IDH des différents pays, ainsi que les notes techniques les accompagnant, toutes publiées dans les numéros successifs du Rapport Mondial sur le Développement Humain. Les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 3: Les résultats de la décomposition des variations de l’IDH du Cameroun suivant leurs sources, selon l’approche SOS sur la période

1990-2004. Années IDHt IDHt-DHt-1

Décomposition CS CE CR 1990 0,47623517 0 0 0 0 1991 0,32746442 -0,148770753 -0,029959455 -0,093827 -0,024984296 1992 0,31251946 -0,014944959 -0,012529968 0,00806238 -0,010477369 1993 0,30950854 -0,003010923 0,000248383 0,00024838 -0,003507689 1994 0,44717436 0,137665827 0,034743644 0,02898022 0,073941961 1995 0,50295471 0,055780345 0,019100772 0,02210077 0,0145788 1996 0,48130079 -0,021653922 -0,00289906 -0,00412128 -0,014633579 1997 0,46755456 -0,013746221 -0,007395795 -6,2461E-05 -0,006287965 1998 0,48024407 0,012689501 0,000119459 0,00078613 0,011783916 1999 0,47185273 -0,00839134 -0,000413037 0,00769807 -0,015676378 2000 0,52824433 0,056391601 0,017620822 0,02750971 0,011261067 2001 0,50619418 -0,022050142 -0,025555556 0,00044444 0,003060969 2002 0,51283418 0,006639994 0 0,00222222 0,004417772 2003 0,49896657 -0,01386761 -0,011111111 -0,002 -0,000756499 2004 0,50088889 0,001922321 -0,006666667 -0,00111111 0,009700098 Période 0,024653717 -0,024697567 (-100,188%) -0,00306952 (-12,44%) 0,052420809 (212,628%)

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développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha Il en ressort que de 1990 à 1991, l’Indicateur de Développement Humain pour le Cameroun est passé de 0,4762 à 0,3274, soit une baisse de 0,14877. La santé a contribué pour 0,0299 à cette baisse, l’éducation à elle seule pour 0,0938, et le revenu par tête pour -0,02498.

Entre 1993 et 1994, l’IDH du pays s’est par contre accru 0,05578, dont un accroissement de 0,00689 est dû à l’amélioration des indicateurs d’éducation, le reste à la variable four-tout. En effet, de 1993 à 1994, le taux d’alphabétisation des adultes est passé de 54,1% à 56,5% et le nombre d’années de scolarité est resté constant à 1,6 ans. Pendant ce temps, le PIB par tête s’est également accrû de 1.646 PPA $ à 2.400 PPA $, et l’espérance de vie à la naissance de 53,7 ans à 55,3 ans. L’effet positif de cet accroissement aurait été soit renforcé, soit amorti par les autres dimensions de cette variable four-tout.

Sur l’ensemble de la période, l’IDH du Cameroun s’accroît donc de 0,0247. L’évolution significativement négative de l’espérance de vie à la naissance a pourtant, à elle seul, induit une baisse d’environ 0,024697567 (soit -100,188% de l’accroissement totale). En effet, l’espérance de vie à la naissance a chuté de 52 ans en 1990 à 46,8 ans en 2004. Quant à l’éducation, elle a également freiné, bien que légèrement, le processus de développement humain dans le pays. Le secteur éducatif à lui seul a en effet occasionné une baisse de 0,00307 de l’IDH du Cameroun, soit -12,45% de la variation totale sur la période. Seul le revenu par tête explique le progrès du développement humain enregistré par le Cameroun entre 1990 et 2004, y contribuant pour 212,628%.

Ces résultats sont interpellateurs. Si l’on peut comprendre facilement que la baisse de l’espérance de vie à la naissance, de 52 ans en 1990 à 46,8 ans en 2004, explique la contribution négative de la santé au développement humain, on ne saurait comprendre facilement qu’avec le passage du taux d’alphabétisation des adultes de 61% en 1990 à 67,9% en 2004 et du nombre moyen d’années de scolarité de 1,4 ans en 1991 à 1,6 en 1994, et du taux brut moyen de scolarisation de 50% en 1995 à 56% en 2004, le secteur éducatif contribue pourtant négativement aux variations de l’IDH du Cameroun. Mais il faut voir dans ce paradoxe l’effet des modifications de la méthodologie et des valeurs limites des variables du développement humain.

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développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha Ceci indique de façon générale une limite importante de ce travail. En effet, il a aurait des facteurs externes, facteurs ad hoc, qui expliqueraient l’évolution de l’IDH d’un pays. Ces facteurs ad hoc sont les modifications méthodologiques et les changements réguliers des valeurs limites des variables sur notre période d’étude. Or la méthode utilisée, basée sur la Valeur de Shapley, ne porte des résultats précis que si tous les facteurs, y compris les facteurs exogènes, sont pris en compte. Faute de cette exhaustivité, la composante résiduelle des variations de l’IDH sera redistribuée entre les parts des différents facteurs internes, ce qui forcément altère les résultats. Des travaux ultérieurs essaieront alors de prendre en compte les facteurs externes, afin d’améliorer la précision des résultats.

CONCLUSION

L’éducation et la santé, variables théoriques essentielles, constituent alors un goulots d’étranglement dans le processus de développement humain au Cameroun depuis 1990. L’apport négatif de la santé s’explique par la baisse de l’espérance de vie à la naissance entre 1990 et 2004. Celui de l’éducation s’explique davantage par la lente évolution de ses indicateurs, comparativement à l’évolution enregistrée par le reste du monde. Mais globalement, le résultat n’est pas surprenant dans un contexte où les dépenses publiques d’éducation et de santé, en valeur relative, sont décroissantes ; où ces secteurs sociaux essentiels, délaissés par les politiques publiques, sont en perpétuelle ébullition (grèves permanentes d’enseignants et de personnels soignants des hôpitaux). Mais ces résultats restent à confirmer dans des travaux ultérieurs prenant en compte deux facteurs externes : l’évolution de la méthodologie et des valeurs limites des variables de développement humain. Les pouvoirs publics devraient faire davantage d’efforts pour donner au processus de développement humain (le seul qui vaille aujourd’hui) l’impulsion nécessaire, par une politique plus clairvoyante dans les secteurs sociaux essentiels. Une mise en œuvre réussie des volets sociaux (éducation et santé) du Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté (DSRP) serait un premier pas vers cette bonne direction.

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développement humain au Cameroun……….………….Dr. Jean Claude Saha REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES.

- Anand S. et Amartya Sen (1993) : Human Development Index:

methodology and measurement. PNUD, New York, 8-9.

- Atkinson A. B.(1983) : Social justice and public policy. Cambridge, Massachusetts, The MIT Press.

- Baye Menjo F.(2004): Growth and redistribution effects of poverty change

in Cameroon: a SHAPLEY decomposition analysis. Paper presented at the

African Development and Poverty Reduction Forum, 13-15 October 2004. Lord Charles Hotel, Somerset West, South Africa.

- Bhanojirao V.V. (1991) : Human Development Report 1990: review and

assessment. In World development, 19(10): 1455.

-Chantreuil F. and Trannoy A. (1997): Inequality decomposition values: the

trade-off between marginality and consistency; mimeo, Université de

Cergy-Pointoise.

- Coombs P. et Manzoor A. (1974) : Attacking rural poverty : how

non-formal education can help. Baltimore: The John Hopkins university Press.

- Cornia Giovanni A.(1990): Investing in human resources: health, nutrition

and development for the 19990s. in Griffin Keith et John Knight (eds)(1990): Human development and International Development strategy for the 1990s,

(chapter 7). Londres: Macmillan: 159-187.

- Cotlear D.(1990), The effects of education on farm productivity, In Griffin Keith et John Knight (eds)(1990): Human development and the international

development strategy for 1990s, (chapter 7). Londres: Macmillan: 94.

- Dasgupta P. (1993), An inquiry into well-being and destitution. Oxford. Clarendon Press.

- Dasgupta P. et Weale M. (1992), On measuring the quality of life. In World

development, 20 (1):120.

- Datt et Ravallion (1992), Growth and Redistribution Components of

Changes in Poverty Measures: A Decomposition with Application to Brazil and India in the 1980s in Journal of Development Economics ,Vol.38,pp.275-295.

- Fongang S.(1996), L’indicateur du développement humain du PNUD :

portée, limites et dépassement. Thèse de doctorat en Sciences Economiques,

Université de Poitiers.

- Granahan Mc. D. et al.(1972) : Contents and measurement of

socio-economic development; New York; Praeger.

- Kabore T. S.(2002), The Dynamics of Poverty: A Review of Decomposition

Approaches and Application to Data from Burkina Faso. Miméo,

UFR-SEG-Université de Ouagadougou.

- Kelly et Allen C.(1991), The human development index : handle with care. In Population and development review, 17(2):322-3.

- Morris D. Morris (1979), Measuring the conditions of the world’s poor: the

Physical Quality of Life Index; Overseas Development Council; New York;

(16)

- Owen G.(1977), Values of Games with Priori Unions. In: R. Heim and O.Moeschlin, eds., Essays in Mathematical Economics and Game Theory in

honour of OSKAR MORGENSTERN, Springer Verlag, New York.

- PNUD (1990-2004), Rapport mondial sur le développement humain. Editions successives.

- Rabold-Nubler H.(1994), Human development Index : methodology and

measurement- A comment on the proposition of Sudhir and Amartya Sen.

Berlin: DIW:2.

- Shapley L.(1953), A Value for n-Person Games. in: H. W. KUHN and A.W.TUCKER, eds., Contributions to the Theory of Games ,Vol.2,Princeton University Press.

- Shorrocks A. F.(1999), Decomposition Procedures for Distributional

Analysis: A

Unified Framework Based on SHAPLEY Value. Mimeo, Department of

Economics, University of Essex.

- Shorrocks A. F. and Kolenikov S.(2001), Poverty Trends in Russia during

the

Transition. Mimeo, WIDER and University of North Carolina.

- Tinbergen J.(1974), Pour une terre vivable. Paris-Bruxelles : Elsevier Sequoia : 62.