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\begin{document}

             \author[1]{Dazoue Dongue  Guy-Paulin}

             \author[2]{Mba Fokwa  Ars?ne}

             \author[3]{Ngameni Joseph  Pasky}

             \affil[1]{  Universit de Dschang}

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\date{\small \em Received: 9 February 2015 Accepted: 4 March 2015 Published: 15 March 2015}

\maketitle


\begin{abstract}
        


This article focuses on the possibility of reducing poverty from an external source of finance as ODA, the example given is that of Cameroon. The purpose of this paper is to check the behavior of poverty in the presence of official development assistance. The data used come mainly from the World Bank, in "the book of world development indicators" on the CD -ROM (WDI 2014). Working for the period 1980-2013, the analysis was made with an error correction model. The endogenous variable is the average per capita income. Estimates made from the method of Johansen (1988), it appears that official development assistance has no effect on the level of poverty in Cameroun. The transformation of official development assistance in real gift would help to avoid the increasing indebtedness and thus reduce poverty.

\end{abstract}


\keywords{official development assistance, poverty, developing countries.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
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\begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
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\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{Introduction}]{Introduction}\par
a deuxième Guerre Mondiale a été suivie par la Guerre Froide entre les blocs de l'Est communiste et de l'Ouest capitaliste qui va durer de 1950 aux années 1980. L'aide au développement a été aussitôt promue comme un moyen d'attraction ou de pression dans la bataille que se livraient les deux grandes puissances pour établir leur hégémonie géopolitique. Deux visions du monde et projets sociétaux étaient alors roposés. Les pays sous-développés devaient opter pour l'un ou l'autre camp avec toutes les implications politiques, économiques et socio-culturelles qui en découlaient.  {\ref (Amewao, 2008)} Avec la fin de la Guerre Froide, l'aide au développement a perdu les soutiens et les justifications qu'elle y trouvait. La fidélisation et la clientélisation des pays du Tiers Monde ne sont plus perçues comme des enjeux essentiels par les décideurs politiques pour l'octroi de l'aide; ce qui a entraîné une diminution du volume d'aide octroyée aux pays en développement dans les années 1990 \hyperref[b17]{(Komon 2005)}.\par
Cet affaiblissement a rendu plus audibles les critiques de toutes sortes sur l'aide publique au développement: -Critique libérale, qui accuse l'aide de distordre les marchés et de déresponsabiliser les gouvernements et les sociétés civiles, voire d'emprisonner les États bénéficiaires dans la dépendance à l'égard des subsides internationaux; -Critique marxiste, pour laquelle l'aide s'est faite le vecteur de la globalisation et de la libéralisation économique des pays en développement au détriment de ces derniers; -critique managériale, qui relève l'inefficacité de l'aide publique au développement en comparant les volumes engloutis au cours des décennies avec les résultats obtenus; particulièrement en Afrique subsaharienne; C'est ainsi que depuis l'an 2000, la communauté internationale s'est fixée pour object if L Year 2015 générale, il est probable que les Objectifs du Millénaire 1   Les pays d'Afrique subsaharienne sont dans une situation unique et cumulent une série de handicaps qui doivent faire l'objet de toutes les attentions. Le nombre de personnes pauvres y a considérablement augmenté pour le Développement ne soient pas atteints en 2015 au Cameroun comme dans la plupart des pays en développement. En effet, dans le contexte actuel de la récession économique mondiale, la question de l'engagement international pour l'aide au développement se pose avec encore plus d'acuité. Les pays pauvres subissent de plein fouet les conséquences de la crise financière alors qu'en 2008, une crise agricole de grande ampleur provoquait déjà des émeutes dites de la faim dans certains pays. Ces manifestations ont montré que la lutte contre la faim reste encore un problème majeur dans la plupart des pays en développement et en particulier ceux de l'Afrique subsaharienne.  
\section[{Revue de la Littérature}]{Revue de la Littérature}\par
; à cause entre autres facteurs, de l'importante croissance démographique, la corruption et les maladies telles que le paludisme et le SIDA qui gomment le progrès au fur et à mesure qu'il se réalise. Il faut noter toutefois que ce niveau de progrès ainsi que le besoin en aide publique au développement dépendent de la spécificité de chaque pays. On se demande si cette source de financement extérieur qu'estl'aide publique au développement peut contribuer à réduire la pauvreté au Cameroun.\par
Le débat sur l'efficacité de l'aide s'est toujours focalisé sur son impact sur la croissance. Mais toutefois depuis le début des années 1990, l'aide s'est progressivement recentrée sur l'objectif de réduction de la pauvreté, évolution concrétisée par l'engagement de 189 pays aux Nations Unies à réduire la pauvreté dans le monde de moitié d'ici à 2015.\par
Le débat de l'efficacité de l'aide s'est donc déplacé d'une problématique de croissance vers celle de la réduction de la pauvreté entraînant deux préoccupations: La détermination de l'influence de la croissance sur la réduction de la pauvreté et de l'effet direct de l'aide sur la réduction de la pauvreté. a) Relation entre croissance et réduction de la pauvreté 1 Au sommet du Millénaire de Septembre 2000 à New York aux Etats-Unis, 191 pays, dont le Cameroun représenté par son Chef d' Etat, ont adopté la « Déclaration du Millénaire ». Celle-ci se concentre sur les préoccupations majeures de la planète, notamment la paix, la sécurité et le développement, y compris la réduction de la pauvreté monétaire, l'amélioration de la santé, de l'éducation et la promotion des droits et des libertés, l'environnement et la bonne gestion des affaires publiques. Unensemblede8Objectifs de Développement du Millénaire. 2 Selon le rapport de la Banque Mondiale (2006 b), le nombre de personne pauvre en Afrique Sub-saharienne vivant avec moins d'un dollar a pratiquement doublé par rapport à l'année 1981.\par
La fin des années 1990 a été marquée par la contribution positive de la croissance à la réduction de la pauvreté. Ainsi, un certain nombre d'études ont tenté de déterminer dans quelle proportion les bénéfices de la croissance profitent aux populations les plus pauvres. Cette question a fait l'objet d'une très vaste littérature.\par
Suivant la démarche de Foster et Székely (2001), ces auteurs différencient les études en fonction du concept de pauvreté retenu. Ainsi, une première approche consiste à considérer un concept de pauvreté relative et à estimer l'élasticité du revenu par habitant du premier quintile de la distribution par rapport au revenu moyen. Par ailleurs les études de Birdsall et Londono (1997), Roemer et Gugerty (1997), Gallup, Radelet et Warner (1999) et \hyperref[b10]{Dollar et Kraay (2000)} ont mis en évidence une élasticité égale à 1 entre la croissance du revenu moyen et le revenu des plus pauvres.\par
Une seconde approche consiste à examiner l'élasticité de la pauvreté définie en termes absolus par rapport à la croissance du revenu. \hyperref[b23]{Ravallion (2000)}, Ravallion et Chen (1997) et Bruno, Ravallion et Squire (1998) trouvent une élasticité de la proportion de la population vivant sous le seuil de pauvreté proche de 2, suggérant qu'une augmentation du revenu moyen de 10 \% se traduit par une diminution du nombre de personnes vivant sous le seuil de pauvreté de 20 \%. Cependant, De Janvry et Sadoulet (2000) estiment des élasticités plus faibles (proches de 1) dans le cas de l'Amérique latine.\par
Par ailleurs, certaines conditions structurelles ou initiales sont susceptibles d'affecter la contribution de la croissance à la réduction de la pauvreté. Ainsi par exemple, l'importance des inégalités initiales a été soulignée par Bourguignon (2000), De Janvry et  {\ref Sadoulet (2000)} et \hyperref[b13]{Heltberg (2001)}. De même, la part de l'agriculture dans le PIB, les caractéristiques démographiques (taux de croissance de la population, distribution de la population entre les secteurs ruraux et urbains) peuvent affecter la contribution de la croissance à la lutte contre la pauvreté.\par
Enfin, la qualité et les caractéristiques de la croissance du revenu peuvent également jouer. \hyperref[b24]{Ravallion et Datt (1996)}   
\section[{b) L'effet de l'aide sur la réduction de la pauvreté}]{b) L'effet de l'aide sur la réduction de la pauvreté}\par
Pour comprendre l'effet de l'aide sur la réduction de la pauvreté, certains auteurs ont invoqué son impact sur la croissance économique: si l'aide contribue à la croissance et que la croissance contribue à la réduction de la pauvreté, alors l'aide permet de lutter contre la pauvreté. Cependant, ce raisonnement repose sur l'hypothèse que l'aide n'a pas d'effet direct sur la pauvreté et que son effet passe essentiellement par la croissance.\par
Cette approche est remise en cause par les résultats d'un certain nombre d'études, qui soulignent un effet direct de l'aide sur des indicateurs de développement humain, ou encore un effet indirect qui passe par d'autres canaux que celui de la croissance. C'est ainsi que Burnside et Dollar (1998) analysent l'effet de l'aide sur la baisse de la mortalité infantile, un indicateur de bien-être des populations très fortement corrélé au niveau de pauvreté. Leur étude économétrique suggère que dans un bon environnement de politiques économiques, l'aide permet de réduire la mortalité infantile. Plus récemment, Gomanee et al (  {\ref 2003}) mettent en évidence une influence positive de l'aide sur l'indicateur de développement humain et sur la réduction de la mortalité infantile, l'effet qui passe par le financement de dépenses publiques favorables aux plus pauvres. Il faut toutefois rappeler que des résultats sensiblement différents ont été mis en évidence par  {\ref Mosley et al. (1987)} et \hyperref[b2]{Boone (1996)}, dont les analyses économétriques suggèrent l'absence d'effet de l'aide sur la mortalité infantile. Enfin, \hyperref[b16]{Kosack (2003)} souligne que l'aide n'a un effet sur l'indicateur de développement humain que dans les régimes démocratiques.\par
On note cependant les limites de cette revue de litterature.la plupart des travaux sur l'efficacité de l'aide publique au développement se sont limités à la relation aide-croissance et n'ont que déduire l'impact de l'aide sur la pauvreté ; de même, la majorité des travaux utilisent les données en panel. C'est-à-dire les données sur plusieurs pays. Ce qui ne fait pas ressortir les spécificités d'un pays donné de façon plus claire. 
\section[{III.}]{III.} 
\section[{Méthodologie}]{Méthodologie}\par
Les données utilisées dans cette étude sont de source secondaire et proviennent  {\ref de}  Les résultats du test de racine unitaire de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) et celui de Phillips-Perron montrent que le terme de l'échange (TOT) et le taux d'inflation (INF) sont stationnaires en niveau; Les variables, Y, AID, EPA, EXTDET, CRIS, DEVA, IPR, PIBO, REVCC sont stationnaires en différence première alors que KHU et IPU sont stationnaires en différence seconde au seuil de 5\%. Puisque toutes les variables ne sont pas intégrées de même ordre, elles ne peuvent donc pas être cointégrées au sens de Granger selon la théorie économétrique. On est donc tenté de choisir un modèle vectoriel autorégressif (VAR). Mais ce modèle présente le désavantage d'avoir une multitude de variable. Pour pallier à ces différents problèmes nous avons éliminé les variables intégrées à niveau et ceux intégrées en seconde différence. Car nos variables principales que sont l'aide, le revenu moyen par tête et le taux de croissance sont toutes intégrées en différence première. Nous travaillerons avec les variables intégrées en différence première. 
\section[{b) Analyse de Cointégration}]{b) Analyse de Cointégration}\par
La cointégration est une propriété qui permet donc de réduire le nombre de trend stochastique dans un vecteur aléatoire. Par rapport au cas univarié, la représentation autorégressive de la série devient nettement plus complexe, même si une écriture matricielle laisse entrevoir une certaine similitude. L'inférence et les tests dans les modèles autorégressifs avec cointégration deviennent eux aussi plus complexes. La méthode de cointégration retenue ici est celle dite  {\ref de Johansen (1988)}. Le test de Johansen est basé sur la généralisation multivariée du test de cointégration. Il consiste à calculer le rang de la matrice p sur:0 1 X A X t t t ? ? ? = + + ? Avec = X t Vecteur des variables = A0 Matrice (n x 1) des termes d'interception; 1 p I A i i ? ? ? = ? ? ? ? ? ? ? = ? ?\par
Ceci est une matrice (n x n) de paramètres;\par
Influence de l'Aide Publique au Développement Sur la Réduction de la Pauvreté dans les Pays En Développement: Une Analyse Économétrique de cas du Cameroun de 1980 À 2013\par
Le rang de la matrice p indique le nombre de vecteurs co-intégrants indépendants.\par
En effet, ce test permet de déterminer le nombre de relation de co-intégration. Pour cela, \hyperref[b15]{Johansen (1988)} propose un test fondé sur les valeurs propres d'une matrice issue d'un calcul à deux étapes qu'il développe. Cette statistique suit une loi de probabilité tabulée à l'aide de la simulation  {\ref de Johansen et Juselius (1990)}. Ce test de Johansen fonctionne par exclusion d'hypothèses alternatives:\par
? rang de la matrice ? égal 0 ( 0 r = ). Soit H0: 0 r = contre H1: 0 r? : si H0 est refusé, on passe au test suivant (Si trace ? ? à la valeur critique lue dans la table. On rejette H0)\par
? rang de la matrice ? égal 1 ( 1 r = ). Soit H0:\par
1 r = contre H1: 1 r? : si H0 est refusé, on passe au test suivant.\par
? rang de la matrice ? égal 2 ( 2 r= ). Soit H0: 2 r= contre H1: 2 r? : si H0 est refusé, on passe au test suivant, etc. Si après avoir refusé les différentes hypothèses H0 à la fin de la procédure on teste H0:  Les signes attendus des différentes variables sont respectés. Ces résultats s'interprètent de la façon suivante : l'analyse de la trace et de la valeur propre maximale laisse apparaître une relation de cointégration dans l'intervalle de confiance de 5\% du test de vraisemblance La relation normalisée est: REVCC = 0,0159AID -0, 0057 CRIS + 0,1909DEVA + 0, 0178 EPA -0.005668 EXDET + 0, 0045 IPR L'augmentation de l'aide publique de 1\% entraîne à long terme une augmentation du revenu moyen par habitant de 0.0159\%. La crise a eu un impact négatif sur le revenu moyen par habitant au Cameroun. La crise a donc augmenté la pauvreté au Cameroun alors que la dévaluation a eu à long terme un impact positif sur le revenu moyen par habitant dans ce pays.\par
- En effet, le Cameroun a une réputation en matière de la corruption; il se peut que l'aide publique soit détournée de sa mission principale. Par ailleurs au lieu de financer les investissements productifs; elle est souvent utilisée dans les secteurs peu productifs; négligé par le secteur privé à cause de sa non rentabilité. Disons qu'il existe un seul de rentabilité de l'aide publique au développement, la non-significativité de l'aide à court et à long terme sur le revenu moyen par habitant doit être causée en grande partie par la faiblesse de son volume.\par
L'aide publique a eu une influence négative mais non significative sur le revenu moyen par habitant à court terme au Cameroun. Ceci est dû en grande partie par la faiblesse du volume d'aide reçu par le Cameroun. En effet, le montant de l'aide publique est généralement moins de 1\% du PIB, et 5 à 10\% du budget de l'état et un peu moins de 40\% des investissements publics au Cameroun \hyperref[b19]{(Ntankeu et al;}\hyperref[b0]{2008)}.\par
V. 
\section[{Conclusion}]{Conclusion}\par
Le Cameroun comme la plupart des pays en développement reçoit des financements de source extérieure dont l'aide publique au développement; mais n'a pas pu s'extraire du cercle vicieux de la pauvreté. D'où la question de savoir si l'aide publique au développement est-elle efficace au Cameroun? Pour répondre à cette préoccupation, nous avons fixé comme objectif de mesurer l'efficacité de l'aide publique au développement au Cameroun quant à la réduction de la pauvreté. Nous avons donc formulé une équation avec pour variable dépendante le revenu moyen par habitant. Cette équation a pour principale variable explicative l'aide publique au développement. Ensuite, nous avons fait le test de la racine unitaire qui nous a permis de sélectionner les variables stationnaires en différence première. Ceci parce que nos variables principales étaient toutes stationnaires en différence première. Puis nous avons effectué le test de cointégration par la méthode de Johannsen. Ce test n'étant applicable que lorsque toutes les variables ont le même ordre d'intégration. Ce qui justifie la sélection des variables. Nous avons alors déterminé les relations de cointégration de long terme et estimer les modèles à correction d'erreur pour la dynamique de court terme.\par
Nous avons conclu au seuil de 5\% que l'aide n'a aucun impact significatif sur la réduction de la pauvreté au Cameroun. La transformation de l'aide publique au développement en véritable don permettrait d'éviter l'accentuation de l'endettement et réduirait ainsi la pauvreté. On pourrait tout aussi donner une priorité au financement des projets générateurs d'une grande valeur ajoutée dans le pays bénéficiaire ou encore les secteurs les plus rentables comme l'agriculture au Cameroun.\begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{}\includegraphics[]{image-2.png}
\caption{\label{fig_1}}\end{figure}
  \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.85\textwidth}}
Year 2015\\
( B )\\
ont par exemple mis en\\
évidence qu'en Inde, la croissance du secteur\\
secondaire (l'industrialisation) réduit moins la pauvreté\\
que celle des secteurs primaires et tertiaires.\\
Cependant, si l'influence positive de la relation entre la\\
croissance et la réduction de la pauvreté est largement\\
acceptée, sa relation avec les inégalités fait toujours\\
l'objet d'un important débat. Psacharopoulos et al\\
(1995) ont mis en évidence dans le cas de l'Amérique\\
latine, que les inégalités, comme la pauvreté, réagissent\\
contra-cycliquement avec la croissance. Mais d'autres\\
études sont moins optimistes. Par exemple, l'analyse de\\
Ravallion et Chen (1997), sur 42 pays, ne leur permet\end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: pas de mettre en évidence une influence de la d'éradiquer la très grande pauvreté à l'horizon 2015. Mais selon les tendances actuelles et de manièreGlobal Journal of Management and Business ResearchVolume XV Issue VII Version I même, pour 12 pays d'Amérique latine, De Janvry et Sadoulet (2000) concluent que la croissance du revenu a certes permis de réduire la pauvreté, mais pas les inégalités.]} 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.0030312565554856306\textwidth}P{0.5807530941892175\textwidth}P{0.24945458359555273\textwidth}P{0.016761065659744074\textwidth}}
Year 2015 18\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{a) Présentation Du Modèle Comme variable dépendante, nous utilisons le revenu moyen par habitant est retenu pour nous renseigner sur le niveau de la pauvreté. Les variables indépendantes utilisées dans ce modèle sont les suivantes: -aide publique au développement: c'est notre variable indépendante principale. Il devrait affecter positivement le taux de croissance économique et le niveau moyen du revenu par habitant. Elle est représentée par le rapport du volume total de l'aide faut que la statistique de KPSS soit inférieure à la valeur critique. Dans notre étude, nous utilisons les deux premiers tests : Dickey-Fuller (ADF) et Phillips-Perron (PP). Tableau 3 : test de racine unitaire des séries sur la décomposition de la série étudiée en une partie déterministe, une marche aléatoire et un bruit blanc. Il s'agit donc d'un test de nullité de la variance du résidu de la marche aléatoire. Ainsi, pour que la série soit considérée comme stationnaire dans le test de KPSS, il TEST DE STATIONNARITE (Au seuil de 5\%) Variables Stationnarité Dickey-Fuller Augmenté (ADF) Phillips-Perron Stationnarité -l'inflation: Tableau 1 : Tableau d'abréviations des variables Variables Abréviations Mesures Aide publique au développement APD APD/PIB Endettement Extérieur EXTDET Dette /PIB Taux de Croissance du Produit Intérieur Brut par habitant Y (PIBO t -PIBO t-1 )/ PIBO t-1 Ordre Valeur des Valeur Valeur des Valeur Oui / Ordre Oui / Non d'Intégration Statistiques Critique Statistiques Critique Non D'Intégration Y Oui I(1) -9,5633 -2,9862 -8,8632 -2,9862 Oui I(1) AID Oui I(1) -7,3683 -2,9862 -9,0893 -2,9862 Oui I(1) CRIS Oui I(1) -5,0000 -2,9862 -5,0000 -2,9862 Oui I(1) reçue en pourcentage du PIB. Inflation INF Taux d'inflation annuel EXDET Oui I(1) -4,1365 -2,9862 -4,1365 -2,9862 Oui I(1) -Produit Intérieur Brut: il mesure la production nationale. La production nationale influence le revenu du pays et par conséquent le revenu moyen par habitant. En effet dans le cas d'une bonne répartition des revenus au sein d'un pays, l'accroissement de la production nationale s'accompagne par une amélioration du revenu moyen. Capital humain KHU Taux brut de scolarisation du Secondaire Investissement public IPU Investissements public/PIB Les Termes de l'échange TOT Pris en pourcentage du PIB Dévaluation DEV Dévaluation du Franc CFA à partir 1994 Crise CRISE Crise économique à partir de 1986 Investissement privé IPR Investissement privé/PIB Revenu moyen par habitant REVCC Revenu brut/population Produit intérieur brut par habitant PIBO PIB Brut/Population Epargne nationale EPA Epargne /Population DEVA Oui I(1) -5,0000 -2,9862 -5,0000 -2,9862 Oui I(1) EPA Oui I(1) -5,6928 -2,9862 -5,6928 -2,9862 Oui I(1) INFL Oui I(0) -3,9158 -2,9810 -3,9158 -2,9810 Oui I(0) IPR Oui I(1) -6,3905 -2,9862 -6,3002 -2,9862 Oui I(1) IPU Oui I(2) -4,6416 -2,9919 -4,9892 -2,9919 Oui I(2) KHU Oui I(2) -6,2510 -2,9981 -14,2588 -2,9919 Oui I(2) PIBO Oui I(1) -9,6275 -2,9862 -8,9670 -2,9862 Oui I(1) REVCC Oui I(1) -3,6616 -2,9862 -3,6932 -2,9862 Oui I(1) TOT Oui I(0) -3,8549 -2,9810 -3,8414 -2,9810 Oui I(0)}\tabcellsep Year 2015 Volume XV Issue VII Version I\\
( B )\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep ( B )\\
\tabcellsep Tableau 2 : Récapitulatif des signes attendus variable dépendante variables explicatives REVC AID + EXTDET + IPR + PIBO + INF -KHU + TOT + IPU + DEV +/-CRIS -EPA +\tabcellsep -La dévaluation: elle traduit la modification du taux de change nominal du Franc CFA. On voudrait savoir si elle a influencé ou influence significativement la croissance économique dans notre pays. Nous l'avons aussi exprimée comme une variable dummy prenant la valeur 0 de 1980 à 1993 et 1 à partir de 1994, année de la dévaluation. -Investissement privé: influence sur la croissance économique du pays car il est supposé booster la production nationale. IV. Présentation des Résultats a) Test de stationnarité La stationnarité renvoie au caractère infiniment persistant des séries à la suite d'aléa. Cette propriété est souhaitée dans le cadre des estimations sur les données temporelles car elle évite les risques de régressions fallacieuses (spurious regressions). Il existe une grande variété de tests de stationnarité des variables. Ces tests comportent tous des biais, ce qui conduit à penser que la détermination de l'ordre d'intégration des variables ne saurait être probante à partir d'un seul test de racines unitaires. C'est pourquoi et compte tenu de l'importance pour la spécification du modèle du caractère stationnaire et de la présence éventuelle d'une tendance déterministe dans les séries, nous pouvons recourir à différents tests de stationnarité: le test usuel de racine unitaire de Dickey-Fuller (ADF), le test de Phillips-Perron (PP), le test de Kwiatkowski, Phillips, (2) (1)\tabcellsep Global Journal of Management and Business Research\end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: -Dette extérieure: on estime qu'il peut influencer la croissance économique du pays .si la dette est utiliser dans les investissements productifs, elle influencera positivement sur la croissance économique et par conséquent sur le revenu moyen. Cependant sa hausse peut traduire une future hausse des impôts et donc une diminution du revenu moyen par habitant. Il sera retenu en pourcentage du PIB.-La crise économique: c'est un des faits économiques qui aurait marqué significativement l'économie camerounaise. Par conséquent, il est important d'évaluer son influence sur la pauvreté au Cameroun. C'est une variable dummy prenant la valeur 0 pour les années de ralentissement de la croissance et 1 pour les années de croissance.-Investissement publique: ce sont les dépenses gouvernementales de l'Etat. Elle devrait avoir une influence positive sur la production nationale et par conséquent sur le revenu moyen par habitant.© 2015 Global Journals Inc. (US) 1 b) Spécification Du Modèle Le modèle mesurant l'impact de l'aide sur la réduction de la pauvreté à la forme fonctionnelle donnée par: RECC= f(AID, INF, PIBO, IPU, IPR, TOT, KHU, EXDET, CRIS, DEVA) En supposant une relation linéaire entre la variable dépendante et les variables indépendantes dans le modèle, nous pouvons écrire ce modèle sous la forme suivante:]} 
\caption{\label{tab_1}RECC=b 0 +b 1 AID+b 2 INF+b 3 PIBO+b 4 IPU+b 5 IPR+b 6 TOT+b 7 KHU+b 8 EXDET+b 9 CRIS+b 10 DEVA+? t}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{4} \par 
\begin{longtable}{P{0.21668490153172865\textwidth}P{0.2608588621444201\textwidth}P{0.04463894967177243\textwidth}P{0.00976477024070022\textwidth}P{0.22412472647702408\textwidth}P{0.0474288840262582\textwidth}P{0.01162472647702407\textwidth}P{0.03115426695842451\textwidth}P{0.0037199124726477024\textwidth}}
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Included observations: 32afteradjustments}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Trend assumption: Linear deterministic trend}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Series: REVCC AID CRIS DEVA EPA EXDET IPR OPEN}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Lags interval (in first differences): 1 to 1}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)}\tabcellsep \\
\tabcellsep Hypothesized\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Trace\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0.05}\\
\tabcellsep No. Of CE(s)\tabcellsep Eigenvalue\tabcellsep \tabcellsep Statistic\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Critical Value}\tabcellsep Prob.**\\
\tabcellsep None *\tabcellsep 0.999940\tabcellsep \tabcellsep 498.6615\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{159.5297}\tabcellsep 0.0000\\
\tabcellsep Atmost 1 *\tabcellsep 0.963237\tabcellsep \tabcellsep 255.4579\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{125.6154}\tabcellsep 0.0000\\
\tabcellsep Atmost 2 *\tabcellsep 0.915808\tabcellsep \tabcellsep 172.8766\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{95.75366}\tabcellsep 0.0000\\
\tabcellsep Atmost 3 *\tabcellsep 0.769009\tabcellsep \tabcellsep 111.0102\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{69.81889}\tabcellsep 0.0000\\
\tabcellsep Atmost 4 *\tabcellsep 0.734145\tabcellsep \tabcellsep 74.37589\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{47.85613}\tabcellsep 0.0000\\
\tabcellsep Atmost 5 *\tabcellsep 0.653115\tabcellsep \tabcellsep 41.25578\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{29.79707}\tabcellsep 0.0016\\
\tabcellsep Atmost 6\tabcellsep 0.369363\tabcellsep \tabcellsep 14.78671\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{15.49471}\tabcellsep 0.0637\\
\tabcellsep Atmost 7\tabcellsep 0.122294\tabcellsep \tabcellsep 3.261095\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{3.841466}\tabcellsep 0.0709\\
\tabcellsep \multicolumn{6}{l}{Trace test indicates 6 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values}\tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{4}{l}{Ce résultat nous montre que nous avons au}\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{c) Modèle à correction d'erreur}\\
\multicolumn{4}{l}{moins 6 équations de cointégration entre les variables.}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Le modèle à correction d'erreurs est une forme}\\
\multicolumn{3}{l}{la « p-value » est inférieure à la valeur de ?=5\%.}\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{particulière des modèles autorégressifs à retard}\\
\multicolumn{4}{l}{Le même résultat est obtenu en comparant la}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{échelonnés (ARDL). Il peut être interprété à cet égard}\\
\multicolumn{4}{l}{valeur de la statistique trace ou celle du}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{comme un modèle d'ajustement. A l'instar du modèle}\\
\multicolumn{4}{l}{«max Eigenvalue » par rapport à la valeur critique. Il y a}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{d'ajustement, le coefficient du terme d'erreur n'est}\\
\multicolumn{4}{l}{cointégration quand la valeur critique est plus petite par}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{pertinent que lorsqu'il est significatif et compris entre -1}\\
\multicolumn{4}{l}{rapport à la valeur de la statistique considérée.}\tabcellsep et 0.\tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{4}{l}{L'essentiel était d'avoir au moins une relation de}\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{-Estimation d'équation de long terme du revenu par}\\
cointégration.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{habitant}\tabcellsep \\
\tabcellsep \multicolumn{7}{l}{Tableau 5 : Estimation d'équation de long terme du revenu par habitant}\\
REVCC\tabcellsep AID\tabcellsep CRIS\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{DEVA}\tabcellsep EPA\tabcellsep EXDET\tabcellsep IPR\\
\tabcellsep 0.015954\tabcellsep -0.005668\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0.190957}\tabcellsep 0.017772\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-0.005668}\tabcellsep 0.004503\\
\tabcellsep (9.6E-05)\tabcellsep (0.00057)\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{(0.00050)}\tabcellsep (6.1E-05)\tabcellsep (9.5 E -06)\tabcellsep (5.3E-05)\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_2}Tableau 4 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.01516164994425864\textwidth}P{0.5060200668896321\textwidth}P{0.3288182831661092\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep Estimation de modèle à correction d'erreurs du\\
\tabcellsep \tabcellsep revenu moyen par habitant\\
Year 2015\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Tableau 6 : Estimation du modèle à correction d'erreurs du revenu moyen par habitant Error Correction: D(REVCC)}\\
22\tabcellsep TCE\tabcellsep -0.153203 (0.05216)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[-2.93724]\\
\tabcellsep D(REVCC(-1))\tabcellsep 0.521816\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.20186)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[ 2.58499]\\
\tabcellsep D(AID(-1)) Seul 0,34\%de la variation du revenu moyen par habitant\tabcellsep -0.009750\\
\tabcellsep est justifiée par la variation des variables indépendantes. La statistique de Fisher lue est F 0.05 (6;19)\tabcellsep (0.00729) [-1.33767]\\
\tabcellsep =2.43.celle valeur étant inférieure à la statistique\tabcellsep \\
( B )\tabcellsep D(CRIS(-1)) calculée alors le modèle est globalement significatif à 5\%.\tabcellsep 0.012260 (0.03924)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[ 0.31241]\\
\tabcellsep D(DEVA(-1))\tabcellsep 0.033526\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.04954)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[ 0.67681]\\
\tabcellsep D(EPA(-1))\tabcellsep -0.006201\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.00359)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[-1.72706]\\
\tabcellsep D(EXDET(-1))\tabcellsep -0.000488\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.00096)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[-0.50586]\\
\tabcellsep D(IPR(-1))\tabcellsep -0.002710\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.00356)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[-0.76162]\\
\tabcellsep C\tabcellsep -0.003658\\
\tabcellsep \tabcellsep (0.00746)\\
\tabcellsep \tabcellsep {}[-0.49007]\\
\tabcellsep R-squared\tabcellsep 0.559024\\
\tabcellsep Adj. R-squared\tabcellsep 0.338535\\
\tabcellsep F-statistic\tabcellsep 2.535390\\
\tabcellsep © 2015 Global Journals Inc. (US) 1\tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_3}}\end{figure}
 			\footnote{© 2015 Global Journals Inc. (US)} 		 		\backmatter  			  				\begin{bibitemlist}{1}
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\end{bibitemlist}
 			 		 	 
\end{document}
