Méthodologie

L’Indice de l’intégration régionale en Afrique (IIRA) est un indice composite.

Suite à une rigoureuse analyse de sensibilité et à un examen par des experts, l’équipe a conçu l’IIRA au moyen de 16 indicateurs choisis afin de refléter le niveau de l’intégration régionale en Afrique et de rendre compte des efforts déployés pour renforcer l’intégration du continent. Les indicateurs sont regroupés selon cinq dimensions.

Sources des données

Les 16 indicateurs de l’IIRA proviennent de sources de données nationales et régionales, des agences des Nations Unies, de la Banque africaine de développement, de l’Union africaine, de l’Association des compagnies aériennes africaines, de la Banque mondiale et autres. Consultez la notice méthodologique pour plus de renseignements sur les sources de données ou sur les années à l’étude et les pays concernés.

Limite des données

Pour la majorité des pays, les indicateurs portent sur les données de qualité disponibles. Dans les quelques cas où les données faisaient défaut, l’IIRA a employé des ensembles de données similaires ou une moyenne des scores de pays comparables. Référez-vous a la notice méthodologique pour plus de renseignements sur le traitement des données manquantes.

Pondérations

Bien que tous les indicateurs utilisés pour l’IIRA soient pertinents pour mesurer l’intégration régionale, leur influence est relative. L’utilisation d’un système de pondération égal – un système où tous les indicateurs auraient le même poids – donne trop ou pas assez d’importance à certains indicateurs, ce qui biaise les scores. Par ailleurs, il peut être coûteux de faire appel au jugement d’experts pour attribuer un poids à chaque indicateur. Cela peut également rendre le processus plus subjectif. 

Pour contrer ce problème, l’IIRA 2019 fait appel à la méthode de l’analyse en composantes principales (ACP), une méthodologie statistique qui permet un calcul précis du poids accordé à chaque indicateur tout en maintenant l’objectivité. L’ACP calcule les pondérations en fonction de la structure des données. Il préserve également les variations des données. L’IIRA utilise l’ACP pour déterminer le poids des indicateurs et des dimensions. Plus précisément, la procédure de pondération fonctionne en deux étapes. Premièrement, un poids est attribué à chacun des indicateurs au sein des dimensions. Deuxièmement, un poids est attribué à chacune des dimensions. Pour des informations détaillées, consulter la note méthodologique 2019 qui accompagne le présent rapport.

Le système de mise à l’échelle

Allant du différentiel des taux d’inflation à l’Accord établissant la Zone de libre-échange continentale africaine (ZLECAf), l’ARII est composé de divers indicateurs mesurés en unités différentes. Une échelle commune est nécessaire pour agréger les indicateurs en un indice composite et pour procéder à l’ACP. Conséquemment, L’IIRA applique une procédure de rééchelonnement minimax simple pour normaliser les indicateurs entre 0 et 1, où 0 désigne le niveau d’intégration le plus bas et 1 désigne le niveau d’intégration le plus élevé. Pour des informations détaillées, consulter la note méthodologique 2019 qui accompagne le présent rapport. Pour plus d’informations sur le système de mise à l’échelle, consultez la note méthodologique 2019. 

Pourquoi les pays affichent parfois des scores différents

Certains pays africains sont membres de plus d’une CER. Pour cette raison, un pays peut obtenir des scores et des rangs différents pour la même dimension. Par exemple, la Libye a obtenu un score de 0,462 pour l’intégration commerciale au sein de la COMESA, où elle a occupé le neuvième rang du classement sur 21 pays, mais son score n’est que de 0,390 au sein de l’AMU, où elle est classée quatrième sur cinq pays. 

Certaines différences dans les scores et les rangs peuvent s’expliquer par les liens historiques, les avantages comparatifs et la topographie. Les politiques régionales ont également une incidence. Si, par exemple, un pays impose des restrictions de visas aux pays qui sont membres de la première CER dont il fait partie et qu’il n’en fait pas de même pour les pays qui sont membres de la deuxième CER à laquelle il appartient, son score en libre circulation des personnes peut être plus faible au sein de la première CER que dans la seconde.