1. le respect et la protection de l'autonomie des personnes

2. ne pas faire du mal *et* faire du bien (garantir le bien-être des personnes)

3. la justice (à savoir la distribution équitable des coûts et des bienfaits tirés de la recherche).

Il découle en particulier de ces principes que les chercheurs doivent obtenir le consentement libre, préalable et éclairé (FPIC) des sujets potentiels avant leur participation à la recherche. Il s'agit là d'un principe fondamental, mais néanmoins complexe, de la recherche sur l'humain. D'une part, les chercheurs doivent donner suffisamment d'informations aux participants éventuels afin de leur permettre de décider en connaissance de cause s'ils souhaitent participer, mais d'autre part, en donnant trop d'informations sur les phénomènes qu'ils cherchent à étudier, les chercheurs risquent de compromettre leurs objectifs de recherche. Par exemple, dans le cadre de l'étude GCS-REDD+, les chercheurs du CIFOR tentent de juger des connaissances des participants en ce qui concerne la REDD+. Cela demande de trouver le juste équilibre entre l'information des participants éventuels sur le sujet de l'étude et la rétention de certains détails du projet de REDD+ prévu localement, car trop d'explications ne permettraient plus d'évaluer les connaissances locales sur la REDD+, ni le travail d'information des initiateurs de projets auprès de la population locale.

La confidentialité est également importante pour la recherche sur l'humain. L'application du principe de non malfaisance et de bienfaisance signifie que les chercheurs doivent évaluer les risques posés par la participation à l'étude, et protéger les personnes participantes contre ces risques. Dans le cas des projets de REDD+, on conçoit aisément que la divulgation d'informations relatives au volume de produits de la forêt récoltés illégalement ou de jugements critiques vis-à-vis de la mise en œuvre du projet crée des risques. Les évaluateurs doivent donc veiller à ce que les ménages, les informateurs principaux et les villages ne soient pas nommés individuellement dans aucun rapport et que les données soient stockées de manière sûre. Un numéro d'identification unique doit être attribué à chaque ménage, village, informateur

principal et porteur de projet etc. Après la saisie des données, toutes les informations permettant de remonter jusqu'à des personnes précises (noms ou coordonnées GPS des ménages par ex.) doivent être supprimées dans les bases de données. Cependant, dans le cas des méthodologies de recherche BA et BACI, les informations propres à identifier les participants doivent être conservées dans la série des données permanentes, de manière à ce que les mêmes personnes puissent être revisitées pendant la phase postérieure au projet.

L'application du principe de justice assure la distribution équitable des coûts et bénéfices du projet. Le respect de ce principe est d'autant plus important que les entretiens et réunions de longue durée prévus dans le cadre de la recherche sont assez directifs et que le temps dont disposent les participants est précieux. Le principe de bienfaisance s'appuie expressément sur la notion de bénéfice d'une façon ou d'une autre pour tous les participants au projet. Les chercheurs ont ainsi l'obligation de revenir sur les lieux de l'étude pour informer la population sur les résultats et les tenants et aboutissants de la recherche. Les usagers des ressources locales auront ainsi en main des connaissances utiles sur les résultats des projets, grâce auxquelles ils pourront préconiser des changements sociaux positifs. De nombreux chercheurs en sciences sociales considèrent qu'il est de bon aloi de dédommager les personnes qui donnent de leur temps par un petit don en argent ou en nature.

La combinaison du FPIC et du principe de bienfaisance sous-entend que les chercheurs doivent expliquer les bénéfices éventuels de leurs recherches, exercice délicat dans la mesure où il est évidemment trop tôt pour définir les avantages que les personnes vivant sur le site d'un projet de REDD+ pourraient retirer de ce projet. Les répercussions des projets sont en effet tributaires des négociations internationales sur le climat, de l'évolution du marché du carbone et des bons offices des donateurs disposés à continuer de financer les initiatives de REDD+ jusqu'à ce que les mécanismes de marché s'établissent d'eux-mêmes. Néanmoins, il est certain que les porteurs de projet, les organisations de la société civile, les chercheurs
et les autres parties prenantes intéressées doivent être très vigilants à ne pas susciter trop d'attentes vis-à-vis de la REDD+, en veillant notamment à présenter les avantages potentiels des projets de REDD+ d'une manière neutre.

Enfin, nous revenons à la notion de FPIC, qui s'applique aussi bien aux projets qu'à la recherche. Par exemple, la déclaration de l'ONU de 2007 relative aux droits des personnes autochtones défend le droit des populations à donner ou non leur FPIC aux activités affectant leurs terres et leurs ressources. Les experts ont constaté que l'implication des populations locales dans les activités de surveillance et d'évaluation des impacts sociaux et environnementaux était un moyen efficace d'assurer que les impacts potentiels et réels étaient bien compris (Colchester et Ferrari 2007, Forest Peoples Programme 2008). Cette compréhension est une condition préalable du FPIC, puisque cette notion implique des échanges répétés et à double sens entre les parties grâce auxquels les nouvelles informations circulent et les autorisations pertinentes sont accordées par les populations.

De nombreux porteurs de projet cherchent par tous les moyens à impliquer les populations locales dans la conception, la mise en œuvre et la surveillance de leur projet. Jenkins (2010) définit cinq niveaux de participation à la recherche (Figure 5), qui pourraient également s'appliquer à la mise en œuvre des projets.

La participation de la population locale à l'évaluation des impacts sociaux ou à la MNV du

carbone est certes une condition qui comporte des risques pour les initiateurs de projets : que se passera-t-il en effet si la population s'aperçoit qu'il existe des impacts négatifs ou se rend compte qu'elle ne va toucher qu'une fraction du prix international des compensations de la fixation du carbone ? Toutefois, faire participer les populations à la recherche permet aussi de mieux comprendre les acquis du projet, tout en dissipant les malentendus et les attentes irréalistes. Enfin, nous constatons que plus la participation a une assise large, en faisant par ex. intervenir les populations locales et le porteur du projet dans l'élaboration des modèles de causalité, la définition d'indicateurs adaptés et l'interprétation des résultats, plus la qualité de la recherche sera élevée du point de vue de sa pertinence, de sa fiabilité via la neutralisation des biais et de son objectivité via l'élimination des interprétations erronées susceptibles d'être produites par l'une quelconque des parties prenantes au processus de collaboration (cf. Rao 2002 et Udry 2003).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 5. Niveaux de participation des populations à la recherche**</figcaption></figure>

Source : Jenkins (2010)
5

Faire avancer la réalisation de
la REDD+ : principes pour mieux
connaître les impacts sociaux

Ce guide est fermement attaché au concept d'évaluation des impacts sociaux des interventions de REDD+. Nous nous sommes donné comme objectif de fournir les éléments théoriques et les outils pratiques dont les porteurs de projet, les donateurs, les organisations de la société civile et les usagers des ressources locales pouvaient avoir besoin pour tirer le plus d'enseignements possibles des projets de REDD+ de première génération. Nous sommes convaincus que l'évaluation des impacts sociaux ne doit pas se faire après coup ni s'ajouter secondairement à un programme de M&E axé uniquement sur l'évaluation des impacts biophysiques des projets de REDD+ ; elle doit au contraire être un élément central des programmes de M&E et des budgets des porteurs de projet.

Notre étude englobe quatre éléments
fondamentaux :

1. Il faut un nouvel étalon de rigueur en ce qui concerne l'évaluation des interventions dans le domaine de l'environnement et de la conservation. Les projets de REDD+ fournissent l'occasion inespérée d'appliquer une approche rigoureuse axée sur les résultats à la capitalisation des acquis, qui viendra éclairer les débats mondiaux sur la capacité des interventions de REDD+ à concrétiser les objectifs environnementaux et sociaux positifs que l'on souhaite obtenir. La REDD+ exige de par son essence même une évaluation stricte des impacts (sans laquelle on ne peut espérer vendre des crédits carbone). Les volumes des investissements consacrés aux projets de

REDD+ signifient aussi, d'une part qu'une
évaluation axée sur les résultats est importante
et d'autre part, que cette dernière pourra être
incluse dans les budgets.

2. L'évaluation des impacts sociaux doit être fondée sur le raisonnement contrefactuel qui fait obligatoirement partie de l'évaluation des impacts biophysiques, du moins dans le sens où l'accent est mis sur ce qui se serait passé sans l'intervention de REDD+. L'avantage des méthodologies de recherche intégrant des scénarios contrefactuels est l'imputation directe des résultats observés de l'intervention de REDD+ à ses intrants. Nous avons présenté une série de méthodologies d'évaluation d'impact dans lesquelles tous les scénarios possibles de raisonnement contrefactuel sont envisagés : la randomisation est jugée comme étant l'approche optimale quand il s'agit d'imputer les résultats aux interventions ; les analyses rétrospectives quant à elles, qui cherchent à reconstituer les situations contrefactuelles à l'aide de données de remémoration sont les moins fiables de toutes les méthodologies proposées. Entre ces deux extrêmes, nous étudions trois plans expérimentaux d'évaluation d'impact supplémentaires qui s'appuient sur la collecte de données « avant », « après » et/ou de données relatives à des groupes de contrôle et d'intervention.

3. On ne peut tirer les enseignements des projets sans comprendre comment les résultats ont été obtenus. L'évaluation d'impact axée sur les résultats est une mine d'informations sur
les répercussions réelles d'une intervention. Les enseignements des projets de première génération, et en particulier les leçons utiles pour l'élargissement de la REDD+ à des niveaux d'intervention infranationaux et nationaux, ne peuvent être générés que par l'analyse des causes des changements observés du point de vue du bien-être économique et social. Les initiatives de REDD+ futures devront s'appuyer sur une étude approfondie des phénomènes de causalité à l'origine des résultats observés. L'élaboration et la représentation d'une chaîne de causalité et la mise à l'épreuve de théories du changement qui s'appuient sur des données tant qualitatives que quantitatives sont le meilleur moyen de savoir quels phénomènes précis expliquent les résultats observés.

4. Nous avons proposé des recommandations sur des aspects importants comme le calcul budgétaire, les capacités d'évaluation et les aspects éthiques liés à l'évaluation des impacts des projets de REDD+ sur le bien-être économique et social. Nous soutenons qu'une connaissance plus approfondie des impacts de la REDD+ sur le bien-être collectif

est essentielle pour mieux concevoir des initiatives futures de REDD+ qui seront durables et équitables. L'évaluation des impacts sociaux mérite d'être financée. Nous avons présenté les principes d'une approche éthique de l'évaluation des projets de REDD+. Il faut veiller attentivement à protéger les usagers locaux de la forêt vivant dans les sites d'intervention de REDD+, mais aussi ceux qui se trouvent dans les sites de contrôle, contre les risques inhérents à la participation à des activités d'évaluation.

Selon nos meilleures estimations, il y aurait environ 150 projets de REDD+ en phase de planification qui sont répartis dans les pays en développement. Ces projets posent les bases de futurs programmes et politiques d'atténuation des changements climatiques via des interventions concernant les forêts. Les travaux M&E réalisés par les initiateurs de projets, chercheurs et évaluateurs en conservation et en développement, ainsi que dans le cadre de projets liés au carbone forestier, n'ont pas produit de principes cohérents permettant de départager les approches efficaces de celles

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Tadeu Melo, responsable de recherche terrain, rencontre des habitants de Barro Alto dans l'Etat de l'Acre au Brésil : ces derniers sont interrogés dans le cadre d'une enquête auprès des villageois menée pour GCS-REDD+ (© Amy Duchelle/CIFOR)</figcaption></figure>
qui ne le sont pas, s'agissant de la réduction de la déforestation et de la dégradation des forêts tout en ne portant pas atteinte ou en n'améliorant pas le bien-être économique des usagers locaux de la forêt. L'impulsion donnée au plan mondial à la validation du bien-fondé du concept, via les projets de REDD+ de première génération, requiert l'engagement concerté de tous en faveur d'une appropriation rigoureuse des acquis.

Nous terminons en soulignant la nature extrêmement hétérogène du champ des projets de REDD+, lesquels sont menés par des porteurs de projet très divers et mis en œuvre par l'intermédiaire de toute une gamme de stratégies et

d'accords de partage des bénéfices. Cette diversité exige l'application de méthodologies rigoureuses, aptes à pénétrer au cœur de la question de l'attribution (à savoir, quel est l'impact précis de ce projet de REDD+ sur le bien-être économique, physique et psychologique des populations locales ?), ainsi que l'analyse des causes des effets observés des projets. L'agrégation des informations relatives à l'attribution, ainsi que la connaissance des causes des succès ou des échecs relatifs des interventions de REDD+ nous donneront à tous des éléments de réponse à la question fondamentale de savoir comment faire avancer la réalisation de la REDD+. Une initiative mondiale de capitalisation des acquis s'impose.
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# Glossaire

**Ajustement sur des covariables** : Il s'agit de faire correspondre les unités de contrôle et les unités traitées en fonction de la « distance » séparant les variables pouvant affecter le ou les critères d'évaluation considérés, et donc être source de confusion (covariables). La « distance » est la moyenne de toutes les covariables, pondérée en fonction de l'inverse de la variance.

**Analyse de régression multiple** : Technique statistique consistant à analyser simultanément les relations existant entre une variable dépendante et de multiples variables indépendantes (ou « variables prédictives ou explicatives ») en estimant la valeur de la variation de la variable dépendante en fonction de la variation de chacune des variables indépendantes, les autres variables indépendantes restant constantes. Cette analyse permet d'identifier le caractère significatif des variables indépendantes (à savoir la proportion de changement de la variable dépendante qui peut leur être imputée) ainsi que l'ampleur de leurs effets.

**Attribution** : Détermination de la (ou des) cause(s) des résultats observés par l'élimination des explications concurrentes.

**Attrition** : Sortie de l'échantillon d'étude d'une personne, d'un ménage, d'un site ou de toute autre unité analysée en raison d'un changement de situation ou d'éligibilité, d'une migration, d'une localisation impossible, d'un départ volontaire ou pour toute autre raison.

**Biais de sélection** : Caractéristique du groupe de traitement ou de l'intervention qui fait que les membres de ce groupe sont plus susceptibles de participer ou de répondre à l'intervention d'une manière donnée et qu'ils présentent des différences systématiques par rapport au groupe de contrôle et à la population générale.

**Bien-être économique** : Condition humaine, généralement mesurée par des critères économiques.

**Bien-être** : Condition humaine pouvant être mesurée par des critères économiques, mais également susceptible d'englober des aspects plus généraux liés au bien-être physique et psychologique, tels que l'accès à l'éducation, aux soins de santé et à d'autres services, la participation et le contrôle exercé par les personnes sur les décisions influant sur leur vie, ainsi que les risques et les opportunités qu'ils rencontrent.

**Cadre d'échantillonnage** : L'ensemble d'unités proprement dit dont a été tiré l'échantillon.

**Co-bénéfices** : Bénéfices découlant de la REDD+ en plus des bénéfices liés à l'atténuation des changements climatiques, à savoir préservation de la biodiversité, renforcement de l'adaptation aux changements climatiques, soulagement de la pauvreté, renforcement des moyens de subsistance sur le plan local, amélioration de la gouvernance des forêts et protection des droits.
**Coefficient de Gini** : Mesure l'inégalité d'une répartition.

**Consommation** : Valeur des biens achetés et/ou consommés par un ménage.

**Déforestation** : Conversion à longue échéance ou de façon permanente de terres forestières en terres non forestières. Selon la CCNUCC, la « forêt » est définie comme une zone présentant un couvert vertical au sol minimum compris entre 10 et 30 %.

**Dégradation** : Changements entraînant une diminution de la densité de la forêt ou une perte de carbone forestier, mais ne conduisant pas à la conversion de la forêt en terres non forestières.

**Données de panel** : Observations faites sur une unité strictement identique (sur le même individu ou le même ménage p. ex.) à des moments très différents.

**Données et analyse rétrospectives** : Utilisation exclusive de données disponibles actuellement, afin de reconstituer les conditions de l' « avant » (avant l'intervention) pour effectuer une comparaison entre « l'avant » et « l'après ». Les données rétrospectives proviennent d'images de télédétection et d'archives de l'administration ; elles peuvent également être collectées auprès d'experts et de participants de l'étude interrogés sur les conditions antérieures au projet et leurs opinions sur les facteurs, y compris l'intervention, pouvant être à l'origine de l'évolution ressentie de la situation.

**Effet moyen du traitement (ATE)** : L'effet moyen du traitement sur la population ou les sites considérés, calculé en soustrayant l'effet moyen dans le groupe de contrôle ou groupe témoin de l'effet moyen dans le groupe de traitement ou groupe expérimental si, et seulement si, toute personne/tout site dans la population générale a la même chance de figurer dans le groupe de traitement. En raison de cette hypothèse de randomisation du traitement, le calcul de l'ATE doit être effectué selon une méthodologie de recherche expérimentale.

**Effet moyen du traitement sur les traités (ATT)** : L'effet moyen d'un traitement sur la population ou

les sites considérés, dans le cas où cette population ou ces sites ont reçu le traitement. Calculé en retranchant l'effet moyen dans le groupe de contrôle à l'effet moyen dans le groupe de traitement. Également appelé TOT.

**Évaluation d'impact expérimentale** : Cf. « Randomisation ».

**Évaluation d'impact quasi-expérimentale** : Méthodes utilisant les informations relatives au groupe de traitement pour sélectionner ou constituer statistiquement des groupes de contrôle. Il s'agit des méthodes d'« avant-après/contrôle-intervention » (BACI), de l'appariement par le score de propension et de l'ajustement sur des covariables, du plan expérimental de discontinuité de la régression et des variables instrumentales.

**Évaluation d'impact** : Ensemble défini de plans et de méthodes de recherche visant à analyser et à comprendre l'impact de politiques publiques, de programmes ou de projets, cherchant notamment à déterminer dans quelle mesure les effets mesurés (recherchés ou non) peuvent être attribués à l'intervention considérée et non pas à d'autres causes (Khandker et al. 2010). Cet ensemble de méthodes comprend des techniques expérimentales et quasi-expérimentales. Également appelée « évaluation de programme ».

**Explications concurrentes** : Autres explications pouvant justifier les changements observés des variables d'évaluation, outre l'intervention (« le traitement ») étudiée. Les techniques d'évaluation d'impact utilisent des méthodes permettant d'éliminer les explications concurrentes de manière fiable, et y compris pour certaines, les explications aussi bien observables que non observables.

**Fuite** : Réduction d'émissions dues à la déforestation/dégradation obtenue par un projet ou un programme, qui se trouve annulée du fait du déplacement des activités conduisant à des pertes forestières dans un autre endroit situé hors du cadre du projet ou du programme.

**Groupe de contrôle ou groupe témoin** : Population ou site non affecté par le traitement ou l'intervention.
**Hétérogénéité d'impact** : Différences d'impact selon la sous-population considérée.

**Mécanisme de réponse aux doléances** :
Institution mise en place dans le but de répondre aux préoccupations des personnes et des populations concernées par un projet, un programme ou une politique de conservation ou de développement donnés.

**Niveau de référence ou Niveau d'émission de référence** : (1) En évaluation d'impact et dans de nombreux autres domaines, le « niveau de référence » désigne les conditions initiales antérieures au projet. (2) Dans le cadre de la REDD+, les expressions « niveau de référence » et « niveau d'émission de référence » s'emploient indifféremment pour désigner la quantité estimée d'émissions dues à la déforestation ou à la dégradation qui se seraient produites en l'absence de la REDD+ (Angelsen 2008a). (3) Angelsen et al. (2009) attirent l'attention sur la distinction de fond qu'il est essentiel de faire entre les niveaux de référence du scénario de la poursuite de la tendance actuelle (business as usual ou BAU) et les niveaux de référence de comptabilisation. Ces derniers correspondent au taux de perte du couvert forestier devant être amélioré pour démontrer la réalité des réductions et recevoir des paiements, taux sur lequel doivent s'accorder les parties et qui peut être différent des niveaux de référence BAU indiqués par les scientifiques. Le terme niveau de référence est parfois utilisé pour désigner expressément le niveau de référence de comptabilisation.

**Perte forestière** : S'entend de la déforestation et de la dégradation des forêts.

**Porteur de projet** : Le porteur de projet REDD+ est la personne ou l'organisation ayant la maîtrise et la responsabilité générales de la conception et de la mise en œuvre du projet.

**Randomisation** : Répartition des participants dans le groupe de contrôle ou dans le groupe de traitement de manière totalement aléatoire, sans tenir compte d'aucun autre facteur (par tirage au sort p. ex.). Lorsque les groupes de contrôle et de traitement sont formés par sélection aléatoire de chaque personne ou site dans la population

générale considérée, ces deux groupes devraient être représentatifs de la population générale et posséder des moyennes et des répartitions de caractéristiques équivalentes. Également appelée « évaluation d'impact expérimentale ».

**REDD+** : Projets, politiques et programmes ayant pour objectif la réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts et la préservation, la gestion durable et le renforcement des stocks de carbone forestier. Le « + » fait référence à l'élargissement récent de l'objet de comptabilisation et d'incitation aux trois dernières activités.

**Retombée** : Effet positif ou négatif de l'intervention sur des populations ou des zones non impliquées directement dans l'intervention, ni touchées par celle-ci. Malgré une sélection ou une constitution rigoureuse des groupes de contrôle par le chercheur, le groupe de contrôle peut parfois subir certaines retombées du traitement.

**Revenus** : Production dont la valeur s'ajoute aux immobilisations corporelles ; valeur du total de la production à laquelle on retranche la valeur des acquisitions (mais non la valeur de la main-d'œuvre du ménage ou du capital naturel, tel que la forêt).

**Score de propension** : Probabilité pour une unité donnée d'être incluse dans le groupe de traitement selon qu'elle possède ou non un ensemble de caractéristiques observées. Permet d'apparier les unités de contrôle et les unités traitées dans la méthode quasi-expérimentale d'appariement par score de propension (ASP).

**Situation contrefactuelle** : Situation dans laquelle se serait trouvée la population/le site considérés en l'absence d'intervention. Cette situation hypothétique ne pouvant jamais être observée dans les faits, elle doit être estimée par la modélisation, l'observation des variables d'évaluation sur un site de contrôle, la constitution d'un groupe de contrôle par l'emploi de techniques d'évaluation d'impact quasi-expérimentales ou l'association de plusieurs de ces procédés.

**Télédétection (des forêts)** : Imagerie satellitaire des forêts, permettant de détecter les changements de
superficie au cours du temps et dans certains cas,
les perturbations.

**Traitement** : Programme, politique, projet ou
intervention étudiés.

**Validation** : Évaluation indépendante par une
tierce partie du plan d'un projet conformément
à des référentiels définis, notamment pour en
établir l'éligibilité par rapport à un référentiel de
certification, tel que la Norme de compensation
volontaire de carbone (VCS) ou les standards
de l'Alliance Climat, Communauté et
Biodiversité (CCBA).

**Validité externe** : Degré auquel les résultats peuvent être généralisés à l'ensemble de la population considérée.

**Validité interne** : Degré d'exactitude de l'effet de causalité et de l'impact estimés dans l'échantillon d'étude retenu.

**Variable confusionnelle (ou facteur de confusion)** : Facteur influant non seulement sur la probabilité de participation ou de réponse à une intervention, mais aussi sur les critères (ou variables) d'évaluation de l'effet de l'intervention considérés. L'influence de ces facteurs doit être

prise en compte dans le plan de recherche choisi
et au moyen de techniques statistiques de façon à
pouvoir évaluer l'impact réel d'une intervention.

**Variable explicative** : Variable utilisée pour
expliquer ou prévoir les changements de valeur
de la variable dépendante (ou variable critère).
Également appelée variable indépendante.

**Variable instrumentale** : Variable corrélée à la probabilité de recevoir le traitement, mais qui n'est corrélée avec aucune caractéristique non observée susceptible d'influer sur les critères d'évaluation considérés. Elle peut ainsi servir d'« instrument » du traitement, en permettant de déterminer les impacts par la méthode quasi-expérimentale des variables instrumentales.

**Variable de processus** : Variable rendant compte d'une caractéristique essentielle de la conception et de la mise en œuvre d'un projet ou d'un programme, ayant une influence sur la manière dont l'intervention conduit aux résultats.

**Vérification** : Évaluation indépendante par une
tierce partie des réductions d'émissions (dans le cas
du VCS) ou des bénéfices associés (dans le cas des
standards de la CCBA) effectivement apportés par
un projet donné concernant le carbone forestier.
# Annexe A. Fiches techniques

## Fiche technique 1

## Définition de la terminologie de l'évaluation d'impact et de la REDD+

Certains lecteurs de ce guide seront sans doute relativement bien informés sur la REDD+, mais ne connaîtront que très peu le domaine de l'évaluation d'impact ; d'autres en revanche comprendront bien le concept d'évaluation d'impact sans toutefois être au courant des derniers développements du champ de la REDD+. L'objectif de cette fiche technique est de présenter une définition des termes importants de ces deux domaines qui sont fréquemment utilisés dans ce guide.

Les concepts de la REDD+ et des évaluations d'impact reposent sur un certain nombre de notions clés ; toutefois, ils sont souvent évoqués par une terminologie différente (cf. Tableau 1). Tout d'abord, l'évaluation d'impact a pour objet principal la matérialisation d'un résultat non observable et « contrefactuel ». En d'autres termes, elle modélise ce qui se serait passé pour la zone ou la population visée par une intervention si cette intervention n'avait pas eu lieu. Le raisonnement contrefactuel est également un critère spécifique de la REDD+. Parce qu'elle est basée sur les résultats, avec octroi de paiements si de nouvelles réductions nettes d'émissions de carbone sont observées, la REDD+ nécessite clairement une prise en compte des scénarios contrefactuels. En règle générale, il s'agit du volume de déboisement (ou de reboisement) qui aurait eu lieu en l'absence

de projet ou de programme. Pour la REDD+, ce sont les termes de « Niveau d'émission de référence » (NER) ou « Niveau de référence » qui renvoient à ce concept (Angelsen 2008a). Les concepts de NER et « Niveau de référence » sont très souvent utilisés l'un pour l'autre dans le cadre de la REDD+. Toutefois, Angelsen et al. (2009) attirent l'attention sur la distinction de fond qu'il est essentiel de faire entre les niveaux de référence du scénario de la poursuite de la tendance actuelle (business as usual ou BAU) et les niveaux de référence de comptabilisation. L'estimation des scientifiques du niveau net de déforestation ou de dégradation en l'absence de REDD+ représente le niveau de référence BAU. En revanche, les niveaux de référence de comptabilisation dérivent de négociations politiques : il s'agit du volume de déboisement sur lequel les différentes parties s'accordent et qui représente la limite en-dessous de laquelle les réductions d'émission sont avérées et signifient l'octroi de paiements. Le terme de « Niveau d'émission de référence » désigne parfois spécifiquement le niveau de référence de comptabilisation, qui peut effectivement être semblable le niveau de référence BAU établi par les scientifiques mais qui, en pratique, est fréquemment ajusté par de nombreux facteurs. Dans le cadre de l'évaluation d'impact, l'usage du terme « contrefactuel » est plus proche du terme de

<table><caption>Tableau 1. Des concepts semblables mais une terminologie différente : comparaison des principaux termes utilisés pour décrire l'évaluation d'impact et la REDD+</caption><thead><tr><td>Concept</td><td>Évaluation d'impact ...</td><td>Déforestation et REDD+ ...</td></tr></thead><tbody><tr><td>Estimation de ce qui aurait eu lieu en l'absence d'intervention</td><td>Contrefactuel</td><td>BAU, Niveau de référence</td></tr><tr><td>Effet de l'intervention sur les populations ou les zones qui ne sont pas directement impliquées ou concernées par l'intervention</td><td>Retombées</td><td>Fuite</td></tr></tbody></table>
« niveau de référence BAU » pour la REDD+. Le terme « niveau de référence » est également utilisé dans le cadre de l'évaluation d'impact et signifie alors : conditions initiales, antérieures au projet.

Dans les deux domaines, un autre concept intéressant est celui des « retombées ». Une notion sous-jacente importante concernant les méthodes d'évaluation d'impact est que le traitement opéré sur une unité (un village ou un ménage concerné par le projet par ex.) n'influence pas les résultats observés sur les autres unités (villages ou ménages hors du projet par ex.). En réalité, toute intervention en matière de politiques publiques provoque souvent des changements au niveau économique ou environnemental qui à leur tour peuvent avoir des effets bénéfiques ou préjudiciables sur d'autres zones ou populations. Ces effets sont dénommés « retombées », et l'évaluation d'impact est conçue de telle manière qu'elle les exclut (en sélectionnant des contrôles qui ne sont pas affectés par les participants) ou les mesure (par une randomisation à plusieurs niveaux incluant les sous-groupes dont on suppose qu'ils sont affectés par les retombées par ex.). Dans le cadre de la REDD+, ce concept s'inscrit dans le problème de « fuite ». Il faut systématiquement anticiper qu'un certain volume de déboisement/dégradation supprimé par la REDD+ sera tout simplement transféré en dehors des limites du projet/programme.

## Terminologie de l'évaluation d'impact

**Attribution** : Détermination de la (ou des) cause(s) des résultats observés par l'élimination des explications concurrentes.

**Biais de sélection** : Caractéristique du groupe de traitement ou d'intervention qui fait que les membres de ce groupe sont plus enclins à participer ou susceptibles de répondre à l'intervention d'une certaine manière et qu'ils présenteront des différences systématiques comparativement au groupe de contrôle et à la population générale.

**Cadre d'échantillonnage** : L'ensemble d'unités proprement dit dont a été tiré l'échantillon.

**Évaluation d'impact expérimentale** : Cf. « Randomisation ».

**Évaluation d'impact quasi-expérimentale** : Méthodes utilisant les informations relatives

au groupe de traitement pour sélectionner ou constituer statistiquement des groupes de contrôle. Il s'agit des méthodes d'avant-après/contrôle-intervention » (BACI), de l'appariement par le score de propension et de l'ajustement sur des covariables, du plan expérimental de discontinuité de la régression et des variables instrumentales.

**Évaluation d'impact** : Ensemble défini de plans et de méthodes de recherche visant à analyser et à comprendre l'impact de politiques publiques, de programmes ou de projets, cherchant notamment à déterminer dans quelle mesure les effets mesurés (recherchés ou non) peuvent être attribués à l'intervention considérée et non pas à d'autres causes (Khandker et al. 2010). Cet ensemble de méthodes comprend des techniques expérimentales et quasi-expérimentales. Également appelée « évaluation de programme ».

**Groupe de contrôle ou groupe témoin** :

Population ou site non affecté par le traitement ou l'intervention.

**Hétérogénéité d'impact** : Différences d'impact selon les sous-populations considérées.

**Randomisation** : Répartition des participants dans le groupe de contrôle ou dans le groupe de traitement de manière totalement aléatoire, sans tenir compte d'aucun autre facteur (par tirage au sort p. ex.). Lorsque les groupes de contrôle et de traitement sont formés par sélection aléatoire de chaque personne ou site dans la population générale considérée, ces deux groupes devraient être représentatifs de la population générale et posséder des moyennes et des répartitions de caractéristiques équivalentes. Également appelée « évaluation d'impact expérimentale ».

**Retombée** : Effets positifs ou négatifs de l'intervention sur des populations ou des zones non impliquées directement dans l'intervention, ni touchées par celle-ci.

**Situation contrefactuelle** : Situation dans laquelle se serait trouvée la population/le site considérés en l'absence d'intervention. Cette situation hypothétique ne pouvant jamais être observée dans les faits, elle doit être estimée par la modélisation, l'observation des variables d'évaluation sur un site de contrôle, la constitution d'un groupe de contrôle par l'emploi de techniques d'évaluation d'impact
quasi-expérimentales ou l'association de plusieurs
de ces procédés.

**Traitement** : Programme, politique, projet ou
intervention étudiés.

**Validité externe** : Degré auquel les résultats peuvent être généralisés à l'ensemble de la population considérée.

**Validité interne** : Degré d'exactitude de l'effet de causalité et de l'impact estimés dans l'échantillon d'étude retenu.

**Variable explicative** : Variable utilisée pour expliquer ou prévoir les changements de valeur de la variable dépendante (ou variable critère). Également appelée variable indépendante.

**Variable de processus** : Variable rendant compte d'une caractéristique essentielle de la conception et de la mise en œuvre d'un projet ou d'un programme, ayant une influence sur la manière dont l'intervention conduit aux résultats.

**Variable ou facteur de confusion** : Facteur influant non seulement sur la probabilité de participation ou de réponse à l'intervention, mais aussi sur les résultats de l'intervention (mesurés par les critères de jugement). La méthodologie de recherche et les techniques statistiques retenues doivent permettre de neutraliser les effets de ces facteurs, de façon à pouvoir évaluer l'impact réel d'une intervention.

Terminologie de la REDD+ :

**Déforestation** : Conversion à longue échéance ou de façon permanente de terres forestières en terres non forestières. Selon la CCNUCC, la « forêt » est définie comme une zone présentant un couvert vertical au sol minimum compris entre 10 et 30 %.

**Dégradation** : Changements entraînant une diminution de la densité de la forêt ou une perte de carbone forestier, mais ne conduisant pas à la conversion de la forêt en terres non forestières.

**Fuite** : Réduction d'émissions dues à la déforestation/dégradation obtenue par un projet ou un programme, qui se trouve annulée du fait du déplacement des activités conduisant à des pertes forestières vers un autre endroit situé en dehors des limites du projet ou du programme.

Niveau de référence ou Niveau d'émission
de référence : (1) En évaluation d'impact et

dans de nombreux autres domaines, le « niveau de référence » désigne les conditions initiales antérieures au projet. (2) Dans le cadre de la REDD+, les expressions « niveau de référence » et « niveau d'émission de référence » s'emploient indifféremment pour désigner la quantité estimée d'émissions dues à la déforestation ou à la dégradation qui se seraient produites en l'absence de la REDD+ (Angelsen 2008a). (3) Angelsen et al. (2009) attirent l'attention sur la distinction de fond qu'il est essentiel de faire entre les niveaux de référence du scénario de la poursuite de la tendance actuelle (business as usual ou BAU) et les niveaux de référence de comptabilisation. Ces derniers correspondent au taux de perte du couvert forestier devant être amélioré pour démontrer la réalité des réductions et recevoir des paiements, taux sur lequel doivent s'accorder les parties et qui peut être différent des niveaux de référence BAU indiqués par les scientifiques. Le terme niveau de référence est parfois utilisé pour désigner expressément le niveau de référence de comptabilisation.

**Perte forestière** : S'entend de la déforestation et de la dégradation des forêts.

**Porteur de projet** : Le porteur de projet REDD+ est la personne ou l'organisation ayant la maîtrise et la responsabilité générales de la conception et de la mise en œuvre du projet.

**REDD+** : Projets, politiques et programmes ayant pour objectif la réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts et la préservation, la gestion durable et le renforcement des stocks de carbone forestier. Le « + » fait référence à l'élargissement récent de l'objet de comptabilisation et d'incitation aux trois dernières activités.

**Validation** : Évaluation indépendante par une tierce partie du plan d'un projet conformément à des référentiels définis, notamment pour en établir l'éligibilité par rapport à un référentiel de certification, tel que la Voluntary Carbon Standard (VCS) ou les standards de l'Alliance Climat, Communauté et Biodiversité (CCBA).

**Vérification** : Évaluation indépendante par une tierce partie des réductions d'émissions (dans le cas du VCS) ou des bénéfices associés (dans le cas des standards de la CCBA) effectivement apportés par un projet donné concernant le carbone forestier.
## Fiche technique 2

# Mesures des résultats concernant le bien-être économique, physique et psychologique

### Introduction

Quelle est la meilleure manière de mesurer le bien-être économique, physique et psychologique ?
Il s'agit d'une question dont la nature est autant philosophique qu'empirique et pratique. Pour certains, les mesures classiques de bien-être économique semblent les mieux appropriées (à savoir le revenu ou la consommation) ; pour d'autres, la mesure du bonheur, du niveau de santé ou de la capacité à exercer ses droits sont d'une même importance. La nature des indicateurs de bien-être physique et psychologique qui peuvent être mesurés de manière fiable fait aussi l'objet de nombreux débats. En raison de la divergence des points de vue, de nombreux outils et méthodes d'évaluation et de d'étude des changements de la condition humaine ont vu le jour. Ces différents outils et méthodes s'inscrivent dans 5 catégories :

1. mesure du revenu, soit en tant que production dont la valeur s'ajoute à celles des immobilisations corporelles des ménages ou en tant que consommation, en utilisant des définitions qui sont comparables sur tous les sites ;

2. comptabilité du capital ou des actifs, en utilisant des indicateurs qui peuvent s'avérer subjectifs ou définis d'un point de vue local ;

3. mesure du bien-être physique (santé et état nutritionnel) ;

4. mesure des perceptions de bien-être et de l'évolution de ce bien-être (bonheur par ex.) ;

5. avec des indicateurs relatifs aux droits, à la sécurité/vulnérabilité des moyens de subsistance et aux opportunités qui s'offrent.

Chaque approche présente ses points forts et ses faiblesses. Celles qui ont recours à plusieurs méthodes peuvent permettre de minimiser l'impact de ces faiblesses et produire une caractérisation plus globale du bien-être. De manière idéale, les mesures quantitatives normalisées (1 ou 3) devraient se combiner à une méthode rendant compte des perceptions propres à chacun en matière de

bien-être physique et psychologique (2, 4 ou 5). L'Annexe B présente plusieurs outils et méthodes fréquemment utilisés dans la mesure du bien-être économique, physique et psychologique.

### Mesure de la valeur ajoutée aux immobilisations corporelles des ménages

Dans les zones rurales des pays en développement, le revenu est en général mesuré comme une valeur qui s'ajoute aux immobilisations corporelles ; valeur du total de la production à laquelle on retranche la valeur des intrants achetés (mais non la valeur de la main-d'œuvre du ménage ou du capital naturel, tel que les terres ou la forêt). Le revenu peut-être soit investi/épargné ou utilisé pour la consommation. Les économistes en développement mesurent souvent le bien-être économique à l'aide de données relatives à la consommation. L'étude de la consommation de la population peut s'avérer plus facile à effectuer que celle du revenu lorsqu'il y a un niveau élevé de participation dans des activités de subsistance (Sahn et Stifel 2002). Le lissage de la consommation (à savoir l'équilibrage des dépenses et de l'épargne pour obtenir et maintenir le niveau de vie le plus élevé possible) signifie que la variabilité des données relatives à la consommation est moindre que celle des données sur le revenu. De plus, les personnes interrogées trouvent souvent plus simple et plus facile de se souvenir et de mentionner des informations concernant leur consommation que celles relatives à leur revenu, particulièrement si les règlements en liquide représentent une proportion importante des paiements de consommation.

En raison du fait que les interventions de la REDD+ sont susceptibles d'affecter l'accès aux ressources forestières, ce qui altère ensuite la dépendance vis-à-vis de la forêt, une attention particulière doit être portée au choix de méthodes les plus fiables permettant de percevoir l'impact de la modification de l'accès à la forêt sur le bien-être économique
de ses usagers. Du fait de la nature saisonnière de la consommation et de la commercialisation de la plupart des produits forestiers, ainsi que de leur importance sur le plan de la subsistance (à savoir la consommation directe), les données relatives au revenu annuel total (subsistance et apports) et à la consommation totale (subsistance et dépenses) représentent de manière plus complète les moyens d'existence en zone rurale (Vedeld et al. 2004). Le questionnaire destiné aux ménages de l'étude GCS-REDD+ comprend des questions permettant de préciser les données dont découle la comptabilité du revenu total (Encadré 1).

La représentation détaillée du bien-être économique procurée par les mesures relatives au revenu et à la consommation est un des nombreux avantages de cette méthode. Cette représentation s'avère parfois nécessaire pour détecter la variance de la distribution du bien-être économique entre les sous-groupes (à savoir qui sont les perdants et qui sont les gagnants). De plus, ces mesures étant normalisées elles peuvent être utilisées pour comparer les impacts entre différents sites. Leur normalisation et leur caractère objectif ainsi que le but de leur traitement pour obtenir une comptabilité détaillée du bien-être économique des ménages signifie également que ces mesures peuvent rendre compte d'effets involontaires ou

## Encadré 1. Revenu des ménages dans le cadre de l'étude GCS-REDD+ du CIFOR

L'étude GCS-REDD+ du CIFOR recueille des données à l'aide d'une approche de comptabilité basée sur le revenu total. Ces données relatives à la composition du revenu total des ménages permettent de caractériser l'impact direct des interventions REDD+ sur le revenu total, ainsi que sur le revenu absolu et relatif provenant de la forêt (à savoir la dépendance vis-à-vis de celle-ci). Les variations saisonnières des sources de revenu ont été prises en compte dans la conception du questionnaire destiné aux ménages ; il comporte des périodes variables de remémoration par exemple. Consulter la Section 8 des recommandations techniques de l'étude du GCS-REDD+ et la Section 3 du questionnaire GCS-REDD+ destiné aux ménages.

inattendus des projets de la REDD+, comme par exemple la perte de certaines sources de revenu ou un déclin général du bien-être économique.

Cependant, il existe un certain nombre de difficultés associées au recueil de données relatives au revenu et à la consommation annuels des ménages sur une période prolongée. Entre autres les problèmes de souvenirs dus à la longueur des périodes de remémoration (Cavendish 2002) (consulter la Fiche technique 6 qui aborde les méthodes utilisant des données de remémoration qui permettent d'établir la nature des conditions « antérieures »). La période de remémoration pendant laquelle il est possible de mentionner de manière précise la quantité de produits consommés ou ramassés régulièrement peut-être aussi courte que 48 heures (Wilkie, communication personnelle). Une autre difficulté se présente, il s'agit de la nature délicate des informations concernant l'exploitation des produits forestiers ; en règle générale une grande partie de ces produits est prélevée illégalement, et les personnes interrogées sont alors prudentes de ne pas révéler trop d'informations sur le revenu et la consommation de produits tirés de la forêt. De plus, la consolidation des données concernant la valeur totale du revenu ou de la consommation nécessite l'utilisation de prix (valeur pondérée) pour tous les produits : ceci peut s'avérer difficile pour les produits de subsistance qui sont consommés directement par le ménage. Finalement, le recueil et le traitement des données du revenu et de la consommation des ménages prennent beaucoup de temps et requièrent des évaluateurs possédant des compétences élémentaires dans le domaine de l'agrégation et de la consolidation de données quantitatives.

## Approches basées sur les actifs

Pour de nombreuses raisons, la détention d'actifs est souvent utilisée pour évaluer le bien-être économique ou la précarité des ménages dans les pays en développement. Tout d'abord, les actifs ne sont pas sujets aux fluctuations à court terme observées pour le revenu et la consommation. Ils permettent donc d'obtenir des informations sur la structure des niveaux de revenu des ménages et le bien-être économique qui en découle (Cohen et Barnes 1996, Carter et May 2001, Filmer et Pritchett
2001). Dans un second temps, ces données sont plus faciles à mesurer que les autres indicateurs comme le revenu des ménages, les bénéfices de l'agriculture ou les dépenses de consommation (McKenzie 2005, Vu et al. 2010). Le recueil des données relatives au revenu et à la consommation prend beaucoup de temps et les erreurs de mesure sont parfois considérables (Sahn et Stifel 2003). Non seulement la détention d'actifs contribue directement au bien-être des ménages mais elle fournit également une indication de leur niveau de vulnérabilité (Moser 1998) et de leur capacité à sortir de la précarité (Sahn et Stifel 2003). La détention d'actifs de production détermine les stratégies de création de revenu qui s'offrent aux ménages (Adato et al. 2006, Carter et Barrett 2006), alors que des actifs tels que le bétail permettent un lissage de la consommation lorsque les marchés de crédit sont incomplets (Siegmund-Schultze et al. 2007). En conséquence, la situation actuelle d'un ménage est parfois étroitement liée à sa richesse passée (Barrett et al. 2006). La possibilité de caractériser d'un point de vue local les populations relativement riches et celles relativement pauvres est un autre avantage qu'offre l'examen des éventails d'actifs. Par exemple, l'étude GCS-REDD+ du CIFOR développe une échelle de valeur spécifique à chaque village des matériaux utilisés pour la construction des maisons (consulter la Section 4 des recommandations techniques de l'étude GCS-REDD+). En élargissant le champ d'application de ce concept, l'Enquête sur les besoins fondamentaux (Basic Necessities Survey) utilise des méthodes participatives pour établir une liste d'actifs dont « chacun devrait pouvoir disposer et qui ne devraient manquer à personne » (Davies 1997). Ces besoins fondamentaux pourraient comprendre des actifs tels qu'une bicyclette, un quart d'hectare de terres d'agriculture, trois repas par jour et l'accès à la scolarisation. Cette liste est propre à chaque communauté. La normalisation des indicateurs d'actifs permet d'établir des comparaisons entre les différentes communautés.

L'utilisation de listes d'actifs et de mesures du bien-être définis d'un point de vue local fait face à des limitations. Par exemple, si une intervention suscite les attentes de la population sur ce que doit posséder un ménage ou modifie le concept d'un ménage en situation de relative précarité, cette situation risque de compliquer la comparaison des

périodes antérieures et postérieures à l'intervention. Même en excluant l'intervention du projet, l'évolution de la technologie et des conditions socioéconomiques peuvent certainement provoquer des changements dans la nature des actifs locaux concernés. L'étude GCS-REDD+ tente d'éviter ce problème en posant des questions sur une liste considérable d'actifs (consulter la Section 2 du questionnaire destiné aux ménages). De plus, les mesures basées sur les actifs négligent parfois de prendre en compte des sources essentielles de revenu ou de consommation crucales à la compréhension de l'effet des interventions de la REDD+ sur le bien-être : l'importance relative des produits tirés de la forêt sur les moyens d'existence en zone rurale par exemple. Finalement, les actifs peuvent se modifier petit à petit, par rapport au revenu et à la consommation : ainsi, l'impact à moyen terme des projets pourraient ne pas être mesuré très précisément.

## Approches basées sur le bien-être physique

Certaines approches d'évaluation du bien-être mettent l'accent sur l'importance du bien-être physique. Un bon état de santé est une mesure fiable de la qualité de la vie, et certaines mesures de l'état de santé sont de solides indicateurs prévisionnels du développement économique (il existe une forte corrélation entre la mortalité infantile et le PIB par ex.). Un grand nombre d'indicateurs bien connus de bien-être économique, physique et psychologique utilise des mesures de santé. Par exemple, l'Indice du développement humain (IDH) du Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD) tient compte de la santé (ainsi que de l'alphabétisation, du taux de scolarisation et du PIB par habitant en valeur de parité de pouvoir d'achat) en mesurant l'espérance de vie à la naissance. De la même manière, le nouvel Indice de pauvreté multidimensionnelle (créé en 2010 par le PNUD afin de mieux mesurer la pauvreté extrême dans les pays en développement) prend en compte la mortalité infantile et la nutrition (à savoir la présence de malnutrition dans le ménage) en plus des huit autres indicateurs d'éducation et de niveau de vie (Alkire et Santos 2010). La malnutrition est évaluée grâce à plusieurs mesures anthropométriques dont la comparaison
de l'indice de masse corporelle (IMC) des personnes interrogées à la moyenne de leur taille, ou encore par une mesure de la circonférence du milieu du bras qui est ensuite comparée à la moyenne de cette mesure pour des personnes de la même taille. Ces deux approches peuvent être combinées avec des informations sur les maladies déclarées par les personnes (ainsi que la mesure d'actifs et du revenu) pour évaluer le bien-être physique et psychologique des ménages.

## Perception du bien-être physique et psychologique ou bonheur

Les personnes peuvent être directement interrogées sur leur perception du bien-être de leur ménage. Par exemple, le questionnaire GCS-REDD+ comporte les deux questions suivantes : « Au cours des deux dernières années, les revenus de votre ménage étaient-ils suffisants pour couvrir vos besoins? » et « Dans l'ensemble, le bien-être de votre ménage s'est-il amélioré ou dégradé par rapport à la situation dans laquelle vous étiez il y a deux ans ? » (consulter la Section 4 du questionnaire GCS-REDD+ destiné aux ménages). Les ménages vivant en zone rurale peuvent être interrogés directement sur ce qui constitue le bien-être physique et psychologique dans leur contexte local et sur la comparaison de leur ménage ou de certains groupes de ménages avec ceux perçus comme étant mieux ou moins bien lotis. Dans ce contexte, le bien-être physique et psychologique est en général envisagé comme l'accumulation de nombreux facteurs comme les attributs financiers, physiques, sociaux, humains et naturels au même titre que le bonheur psychologique en général. Les données concernant les mesures objectives du bonheur comme le nombre de fois où la personne interrogée sourit ou rit pendant l'entretien peuvent aussi servir d'indicateur essentiel du bien-être global.

## Approches basées sur les droits, la sécurité/vulnérabilité des moyens de subsistance et les opportunités

Il existe une autre catégorie d'approches pour mesurer le bien-être qui s'intéressent à la capacité des personnes à exercer leurs droits, à retirer des avantages de toute opportunité ou à s'adapter aux difficultés économiques (ce peut être soit

des difficultés de nature covariable qui affectent tous les ménages comme les sécheresses ou les inondations, ou des difficultés idiosyncratiques qui affectent un ménage unique ou un sous-groupe de ménages comme le décès d'un membre âgé de ce ménage ayant une capacité à produire. Ces approches reposent particulièrement sur des méthodes qualitatives et participatives et recueillent de ce fait une grande quantité d'informations sur l'évolution des moyens d'existence et leurs vicissitudes dans une zone spécifique. Par exemple, l'approche de Première évaluation du bien-être des populations (Basic Assessment for Human Well-being) tente de comprendre si « les parties prenantes concernées jouissent de droits et de moyens reconnus pour gérer les forêts de manière équitable et collaborative » (Colfer et al. 1999). L'accent porté sur la sécurité alimentaire dans certaines approches (CARE 2002 par ex.) s'avère parfois particulièrement adapté dans le contexte des changements climatiques, et facilite l'identification des faiblesses au cours des premières phases du projet pour permettre ainsi d'améliorer la conception des interventions à la fois pour l'atténuation des changements climatiques (à savoir REDD+) et l'adaptation.

## Inclusion de services provenant de l'écosystème local dans votre évaluation

Les forêts intactes donnent accès aux services essentiels de l'écosystème local pour les communautés environnantes en leur procurant des produits de la forêt et de l'eau pure, une protection contre les inondations et les violents orages, et en atténuant la propagation des maladies transmises par des vecteurs. Si ces services écosystémiques représentent des apports importants pour la production, ils doivent être saisis dans la comptabilité du revenu ; s'ils sont importants comme « service » (valeur culturelle), des indicateurs supplémentaires seront requis pour rendre compte des variations de leur disponibilité et leur valeur. Les services écosystémiques fournis localement peuvent parfois représenter des variables intermédiaires importantes affectant la chaîne de causalité reliant une intervention de projet de REDD+ à une variation du bien-être (la théorie du changement par ex.). Pour examiner
directement les changements de valeur des services écosystémiques, des techniques d'évaluation non marchandes provenant de l'économie environnementale peuvent être utilisées pour convertir ce « revenu » sous forme d'actifs, services et subsistance en une valeur monétaire de manière à ce qu'il puisse être consolidé et comparé aux autres mesures de revenu et de consommation. La prise en compte de tels services et actifs d'origine naturelle à la fois dans le scénario social de référence et les mesures sur le site du projet sera probablement essentielle pour saisir intégralement tous les avantages que les interventions de la REDD+ procurent aux populations locales.

## Quel indicateur/méthode de bien-être économique, physique et psychologique choisir ?

Cette fiche de travail présente plusieurs approches couramment utilisées pour recueillir des données relatives aux évolutions du bien-être économique, physique et psychologique. Le Tableau 1 résume les points forts et les faiblesses de chacune d'entre elles. Pour mieux comprendre les effets des interventions de la REDD+ sur le bien-être économique, il est impératif de pouvoir mesurer les changements de la dépendance vis-à-vis de la forêt au cours du temps, et d'utiliser des mesures qui sont identiquement adéquates au cours des périodes antérieure et postérieure à l'intervention.

<table><caption>Tableau 1. Choix d'un indicateur de bien-être économique, physique et psychologique</caption><thead><tr><td></td><td>Mesure de la valeur ajoutée aux immobilisations corporelles des ménages</td><td>Actifs ou capital</td><td>Santé</td><td>Droits, opportunités et vulnérabilité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Produit des mesures directes sur la dépendance vis-à-vis de la forêt</td><td>Oui</td><td>Oui, si elle intègre l'équipement d'exploitation forestière, la participation à des groupes d'usagers de la forêt, etc.</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Approprié pour la mesure des changements sur le court terme</td><td>Oui</td><td>Peut-être</td><td>Peut-être</td><td>Peut-être</td></tr><tr><td>Peut utiliser des mesures définies localement</td><td>Non (sauf pour les valeurs pondérées ou les prix locaux des biens de subsistance)</td><td>Oui</td><td>Oui, en prenant en compte le contexte régional</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Exige le recueil de données quantitatives</td><td>Oui</td><td>En général</td><td>Oui</td><td>Non</td></tr></tbody></table>
# Fiche technique 3

## Méthodologie de recherche expérimentale : randomisation

### Introduction

Un système de participation volontaire et/ou visant un groupe possédant des caractéristiques précises fait souvent face à un obstacle : le biais de sélection. Ce biais de sélection apparaît lorsque le groupe soumis au « traitement » est en essence différent de l'ensemble de la population en termes de caractéristiques qui pourraient avoir une influence sur la manière dont ce groupe répond à l'intervention. Le biais de sélection est un réel obstacle à franchir pour identifier précisément l'impact de bon nombre de politiques publiques (programmes de formation, initiatives de réduction de la pauvreté, paiements pour les programmes des services écosystémiques par ex.), car ces interventions visent par définition certains groupes (personnes sans emploi, en situation précaire, vivant à proximité des zones protégées) ou volontaires. Même les programmes qui ne sont pas spécifiquement ciblés sont affectés par le biais de sélection. Par exemple, les parcs nationaux du monde entier sont en général installés dans des régions reculées loin des voies d'accès ou des marchés (Joppa et Pfaff 2009). La déforestation est moins à craindre dans ces régions reculées qui abritent une population plus pauvre que dans les zones proches des routes : en conséquence, le biais de sélection complique l'identification de l'impact de l'installation des parcs sur les forêts et les populations.

Dans les domaines de la santé et des sciences naturelles, se porter volontaire pour recevoir un traitement ne pose ne général aucune difficulté. Certaines formes de biais de sélection peuvent être évitées en choisissant au mieux une méthodologie de sélection des échantillons. Les chercheurs du domaine médical tentent d'éviter le biais de sélection en effectuant des essais randomisés dans lesquels les volontaires sont affectés soit à un groupe de contrôle ou à un groupe de traitement. Le traitement étant attribué de manière aléatoire, les groupes de traitement et de contrôle doivent être semblables du point de vue de la moyenne et de la distribution des caractéristiques susceptibles d'affecter la manière dont ils répondent à

l'intervention. Cette méthode permet d'éliminer le biais de sélection, et diminue considérablement la probabilité que ces caractéristiques affectent le processus d'identification des effets du traitement. La randomisation est plus efficace pour éliminer les biais de sélection que les méthodes quasi-expérimentales présentées dans ce guide (à savoir les méthodes d'appariement ou les méthodes d'avant-après/contrôle-intervention » (BACI) associées à l'appariement). En effet, la randomisation élimine les effets des variables de confusion observables (distance par rapport à la route par ex.) et non observables (motivation par ex.). Les méthodes d'appariement, en revanche, vérifient uniquement l'effet des caractéristiques observables. Les méthodes BACI associées à l'appariement permettent également de vérifier les caractéristiques non observables qui demeurent constantes au cours du temps mais pas les caractéristiques non observables qui affectent la sélection ainsi que les résultats et qui évoluent au cours du temps. En imposant des effectifs importants pour les groupes d'échantillons et une méthodologie stricte de randomisation, les impacts peuvent être mesurés directement à partir des différences entre les groupes de traitement et de contrôle. L'estimation de l'impact est beaucoup plus fiable si les études sont effectuées sur des échantillons d'effectifs importants et avec un niveau d'attrition limité ou nul.

Même si l'idée de localiser de manière aléatoire les interventions de REDD+ sur le territoire peut sembler impossible à réaliser voire non souhaitable, cette méthodologie de recherche peut s'appliquer à grand nombre de méthodes et sur des échelles diverses. Dans le domaine de la conservation, les méthodes d'évaluation d'impact randomisées ne sont que très rarement utilisées et il s'avère qu'elles présentent des difficultés majeures d'ordre financier, politique et pratique (Ferraro 2009). Cependant, la plupart de ces difficultés s'appliquent également aux autres secteurs, et les méthodes de randomisation sont de plus en plus employées pour mieux comprendre les impacts des interventions de développement (consulter les travaux de l'Abdul
Latif Jameel Poverty Action Lab par ex.). Cette fiche technique propose un aperçu de l'approche par randomisation (ou expérimentale) dans l'évaluation de l'impact et une analyse de nombreuses questions pratiques concernant son utilisation et application dans les interventions de REDD+.

Les méthodologies de recherche randomisées conduisent à des résultats extrêmement fiables tant d'un point de vue interne qu'externe. La validité interne est obtenue en atténuant les effets des variables potentiellement confusionnelles : ceci garantit que les résultats observés dérivent de l'intervention et non de tout autre facteur ou série de facteurs. La validité externe est manifeste lorsque tous les résultats de l'échantillon sont généralisables à l'ensemble de la population représentée par cet échantillon.

## Application de la randomisation

Les avantages évidents de la méthodologie de randomisation (absence de biais de sélection et estimation fiable des impacts) sont toutefois largement dépassés par les difficultés pratiques majeures posées par la mise en œuvre. Le fait qu'un programme puisse être refusé à des populations susceptibles d'en bénéficier pose un problème d'éthique qui préoccupe. L'autre difficulté porte sur la validité externe ou possibilité de généraliser les résultats de l'échantillon à l'ensemble de la population qu'il représente. Certaines personnes se demandent si les résultats des études randomisées nous en apprennent beaucoup sur le monde réel (Ravallion 2009). Une des difficultés majeure est aussi que certaines interventions, telle que la modification d'une politique à l'échelle régionale ou nationale, ne peuvent être randomisées efficacement. Ensuite, les caractéristiques particulières qui affectent la façon dont une population (ou une communauté, forêt etc.) répond à l'intervention ont été annulées par la méthodologie randomisée ; pourtant dans le monde réel, les décideurs élaborent leurs politiques en vue de viser ces mêmes caractéristiques. Par exemple, des informations concernant l'impact moyen des interventions de REDD+ sur les forêts d'Indonésie, en général, s'avèrent probablement inutiles pour examiner des politiques car dans la réalité les politiques de la REDD+ visent des zones particulièrement menacées par une conversion (l'Encadré 1 en donne une représentation détaillée).

## Encadré 1. Mise en œuvre de méthodologie de randomisation

### Exemple de la REDD+ en Indonésie

Les projets de REDD+ en Indonésie sont en général localisés dans des zones soumises aux plus fortes pressions de conversion (à savoir densité des routes et de la population), qui présentent les densités de carbone les plus élevées (tourbe) et une valeur de conservation plus importante (parc national). Cette sélection tient aussi compte de la taille du district et du pourcentage de couvert forestier. La validité externe des évaluations de ces projets est donc supposée limitée à des districts de ce type. Un autre facteur crucial pour décider de la zone d'implantation du projet de REDD+ est l'expérience de la région acquise par le porteur du projet, soit directement ou via les activités de conservation de partenaires (Cerbu et al. 2009). De tels facteurs sont délicats à observer et leur examen difficile dans des approches quasi-expérimentales. Dans ce contexte, l'application de la méthodologie de randomisation pour sélectionner la zone du projet pourrait certainement améliorer la validité des résultats de l'évaluation. Par exemple, un programme de subvention pour la REDD+ pourrait permettre d'identifier un groupe de districts éligibles et de sélectionner ainsi de manière aléatoire les districts pouvant recevoir en premier les subventions destinées aux projets de REDD+. D'un point de vue politique, ce système rencontrerait des difficultés, ce qui explique pourquoi les méthodes expérimentales sont rarement employées malgré leur efficacité pour évaluer en toute fiabilité les impacts réels des projets de conservation.

Il est cependant possible de répondre à ces deux préoccupations concernant la randomisation (éthique et importance des résultats dans le cadre des politiques) en utilisant une des stratégies de mise en œuvre suivante.

## Mise en œuvre progressive

Les interventions sont souvent mises en œuvre graduellement en raison des contraintes logistiques ou liées aux ressources. Cet état de fait peut faciliter l'évaluation, si le calendrier de la mise en œuvre dans différentes zones peut être randomisé. Tout
d'abord, l'ensemble de la zone d'intervention de REDD+ est défini. L'échelle d'une intervention est variable et peut porter sur un groupe de villages dans une zone relativement délimitée ou s'étendre sur une région administrative infranationale. L'intervention de REDD+ est ainsi mise en œuvre par étape et de manière aléatoire dans les villages ou paysages sélectionnés. Le facteur important étant que les sites de première mise en œuvre soient sélectionnés de manière aléatoire : ceci permet d'utiliser comme contrôles les sites qui ne sont pas concernés par l'intervention de REDD+ au départ. Ces sites reçoivent alors également l'intervention de REDD+ plus tard. Il est crucial de tenir compte du fait que les populations sur ces derniers sites seront conscientes ou non du fait qu'ils peuvent être choisis comme site d'intervention à l'avenir car cette présomption pourrait affecter leur comportement avant l'intervention (conservation de la forêt dans l'espoir de recevoir des subventions de la REDD+ et d'autres incitations par ex.).

Le paragraphe suivant présente le processus de randomisation à deux étapes (Khandker et al. 2010) avec une méthodologie de mise en œuvre progressive.

Étape 1 Définir les caractéristiques des populations ou zones géographiques visées pour la mise en œuvre de projets de REDD+. Il s'agit de la définition de la population générale de laquelle on souhaite déduire des résultats.

Étape 2 Sélectionner de manière aléatoire un sous-échantillon de sites dans cette population générale. Il s'agit de la première étape de randomisation, qui définit le cadre d'échantillonnage et garantit la validité externe des résultats.

Étape 3 Au départ, mettre en œuvre l'intervention de REDD+ dans un échantillon aléatoire parmi les sites sélectionnés. Dans le cadre d'échantillonnage, sélectionner également de manière aléatoire un échantillon de sites qui servent au départ de contrôles. Il s'agit de la deuxième étape de randomisation qui garantit la validité interne des résultats.

Étape 4 Recueillir les données sur les sites de projet et de contrôle (de manière idéale avant et après la mise en œuvre du projet).

Étape 5 Analyser les données à l'aide des tests t de différence de moyennes, des estimations des différences des différences ou d'une analyse de régression.

Étape 6 Identifier les acquis permettant d'améliorer la méthodologie et la mise en œuvre des futurs projets de REDD+.

Étape 7 Mettre en œuvre l'intervention de REDD+ dans les sites qui ont servi de contrôles au départ.

## Sur-inscription

Cette approche (Khandker et al. 2010) est semblable à la mise en œuvre progressive et s'applique également aux situations dans lesquelles les contraintes logistiques ou financières empêchent le porteur du projet de le mettre en œuvre dans tous les sites ciblés ; ou encore ne permettent pas l'inscription de tous les ménages qui se portent volontaires. Dans cette méthode, la zone ou population considérée comme réunissant les conditions optimales ou volontaire pour participer à la REDD+ est identifiée en premier, puis un échantillon aléatoire de ce groupe est sélectionné pour la mise en œuvre du projet. Ceux qui ne peuvent recevoir de subvention servent de contrôles. Les contraintes en matière de subventions limitent souvent, si ce n'est toujours, le nombre d'endroits pouvant accueillir un projet de conservation ou de développement ; la méthode de sur-inscription exige de choisir par un échantillonnage aléatoire les endroits ou les populations qui participeront effectivement au projet plutôt que d'utiliser des critères politiques ou autres.

Ces deux méthodologies de randomisation répondent aux préoccupations éthiques suscitées par l'utilisation de sites de contrôle en s'assurant que tous les sites finissent par recevoir une intervention de REDD+ ou en acceptant simplement que, dans les faits, les subventions sont cantonnées à un nombre limité de sites qui peuvent ainsi recevoir ces interventions. Ces méthodologies répondent également aux questions de validité externe et de l'importance pour les politiques de tous les résultats, en définissant clairement au départ les caractéristiques de la zone/population générale où auront certainement lieu les futurs projets de REDD+.
## Fiche technique 4

# Avant-après/contrôle-intervention

### Introduction

La randomisation est souvent considérée comme l'étalon-or des processus d'évaluation des interventions. Lorsqu'il s'avère impossible de sélectionner aléatoirement les groupes de contrôle et de traitement, la méthodologie avant-après/ contrôle-intervention (BACI) est une approche presque aussi rigoureuse pour évaluer ces relations de causes à effets ; ceci, à condition de pouvoir mesurer toutes les variables de confusion susceptibles de varier dans le temps. Dans l'approche BACI, les sites de contrôle doivent être sélectionnés avant la mise en œuvre du projet de REDD+, de manière à ce que les données du niveau de référence soient recueillies au niveau des sites de traitement et de contrôle. En choisissant des sites de contrôle qui sont très similaires à ceux du projet de REDD+, on anticipe que les résultats sur le plan des facteurs sociaux (en moyenne) seraient très semblables dans les deux endroits, si on exclut les effets de l'intervention du projet de REDD+. Les données sur les résultats sont recueillies de nouveau sur les sites de contrôle et d'intervention pendant le déroulement du projet. La différence des changements observée aux sites de traitement et de contrôle est alors utilisée pour calculer l'impact moyen du projet. Ce type d'analyse est dénommé différence de différences.

La mise en œuvre d'une méthodologie de recherche BACI impose la résolution préalable de certains problèmes importants. Tout d'abord, des sites de contrôle adaptés n'existent peut-être pas, ensuite on rencontre souvent une réticence à investir du temps et des ressources pour définir et recueillir des données sur les usagers de la forêt au niveau des sites de contrôle. Si des sites de contrôle presque semblables au site d'intervention de REDD+ (excepté la mise en œuvre de l'intervention de REDD+) peuvent être identifiés, la méthode BACI présente alors un avantage certain : c'est la méthodologie de recherche la plus simple (par rapport à des approches plus complexes comme l'appariement des scores de propension ou la

modélisation structurale) qui permet également d'effectuer une analyse simple et transparente. En plus de l'estimation des impacts directs d'un projet, la méthode BACI peut aussi servir pour évaluer les fuites (ou retombées) par des comparaisons de différence de différences avec le site du projet, les sites situés à proximité et supposés être soumis aux fuites et les sites de contrôle (cf. Miguel et Kremer 2002). De même, la méthodologie BACI peut être utilisée pour réaliser une comparaison avec d'autres méthodes de mise en œuvre d'un projet, en recueillant des données sur des sous-échantillons d'usagers de la forêt qui participent à ces alternatives en comparant ces sous-échantillons. Enfin, pour mieux comprendre les mécanismes de causes à effets produisant les impacts observés et évalués dans l'étude BACI, l'estimation BACI peut être comparée avec des projections de l'impact *ex ante* qui peuvent être fondées sur une théorie économique et d'utilisation du sol et/ou sur les opinions des usagers locaux de la forêt (Ravallion 2009, Khandker et al. 2010). Ceci pourrait expliciter la manière dont se produisent les impacts observés et permettre de proposer des moyens d'améliorer les méthodes d'établissement de projections *ex ante* (pour la validation de projets du marché volontaire du carbone par ex.).

## Mise en œuvre de la méthodologie BACI

### Étape 1 : Sélection des sites de contrôles

De manière idéale, les évaluateurs doivent définir les facteurs susceptibles d'affecter à la fois la participation à l'intervention et également le résultat présentant un intérêt (bien-être économique) : il s'agit en général de caractéristiques biophysiques, d'infrastructure, institutionnelles, socioéconomiques et démographiques. Les données sont recueillies sur un grand nombre de sites de contrôle potentiels ; puis, le sous-groupe qui se rapproche le plus des villages de traitement doit être sélectionné en effectuant un « appariement » par rapport à ces variables (consulter la Fiche
technique 7). En pratique, il se peut que seul un petit nombre de données secondaires soit disponible pour sélectionner les sites de contrôle avant le lancement du projet. Il est important de garder à l'esprit que ces données sont recueillies sur les sites de contrôle pour une raison simple : établir l'attribution, afin d'éliminer toute autre explication contradictoire de la présence des effets observés sur le site du projet, afin d'être sûrs que les modifications observées sur le site du projet sont bien imputables à l'intervention et non à un facteur quelconque. Les évaluations qui sont effectuées sans contrôle engendrent des risques pour la réputation de ces projets car elles pourraient faussement attribuer un déclin du bien-être économique au projet de REDD+ alors qu'il provient en fait d'autres facteurs qui ne dépendent pas du projet (Figure 1).

## Étape 2 : Prise en considération des autres variables de confusion potentielles

Même si les sites de contrôle sont sélectionnés en fonction de la correspondance avec des données secondaires, il peut subsister des différences systématiques à certains égards entre les populations et les conditions sur les sites de

contrôle et d'intervention. En conséquence, dans le cadre de l'étude, il est impératif de recueillir des données sur d'autres variables de confusion potentielles qui n'étaient pas disponibles dans les sources secondaires. Ces variables comprennent habituellement les caractéristiques du site (caractère saisonnier de l'accès, mesures du capital social) et celles des usagers de la forêt (âge, sexe et origine ethnique des chefs de ménage, nombre d'années de résidence dans cette localité, mesures du capital social). L'appariement en fonction de ces variables de confusion supplémentaires peut être utilisé pour réduire ou limiter la taille des échantillons destinés au recueil de données postérieures à l'intervention, surtout en présence de contraintes de calendrier ou de budget qui limitent le nombre de villages et de ménages pouvant être inclus dans le recueil des données post-intervention.

## Étape 3 : Recueil de données avant et après l'intervention de REDD+

Le recueil de données tant avant qu'après l'intervention de REDD+ et au niveau des sites de contrôle et d'intervention est impératif car il est impossible de trouver deux sites ou deux groupes de personnes identiques à 100 % pour ce

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1. Méthodologie et mise en œuvre BACI (adapté de Jagger et al. 2009)</figcaption></figure>
qui est de leurs caractéristiques observables et non observables. Les caractéristiques non observables comprennent des attributs comme la motivation qui peut certainement affecter la participation au projet ainsi que les résultats ; toutefois, les données secondaires qui s'y rapportent n'existent probablement pas ou sont imperceptibles pour le chercheur. Dans la mesure où ces caractéristiques non observables ne varient pas au cours du temps (à savoir qu'elles sont constantes), elles affectent les critères de jugement de manière similaire avant et après l'intervention. Ainsi, la différence entre les critères de jugement au cours du temps peut être comparée entre les sites sans avoir à tenir compte de ces caractéristiques non observées. Au possible, l'examen portera sur les mêmes ménages pour les périodes « avant » et « après », ce qui permettra de créer un ensemble de données de panel au niveau du ménage. Les données de panel contiennent des observations concernant de nombreuses variables observées au cours de plusieurs périodes de temps à partir de la même unité d'observation. Cependant, s'il s'avère impossible d'examiner les mêmes ménages au cours de ces deux périodes de temps, une autre option est envisageable : extraire un nouvel échantillon aléatoire de villages ou de ménages dans la deuxième période de temps afin de créer un ensemble de données regroupées et transversales (Wooldridge 2002).

## Analyse

Les données BACI peuvent être analysées au moyen de plusieurs méthodes de différence de différences. La première étape est souvent une comparaison pour identifier les sous-échantillons de contrôle qui sont les plus comparables aux échantillons de traitement (consulter la Fiche technique 7). Les échantillons appariés sont alors analysés au moyen de simples tests de différence de moyennes ou d'analyses de régression à plusieurs variables, afin de neutraliser les différences dues aux variables de confusion. Si un biais de sélection se manifeste (parce que les variables importantes des sites de contrôle et d'intervention n'ont pas été appariées ou encore que l'appariement effectué ne se soit pas déroulé comme prévu), il est possible d'utiliser la « méthodologie de comparaison avec un groupe témoin non équivalent » pour éliminer les différences systématiques entre les groupes de contrôle et d'intervention (Shadish et al. 2002). En l'absence de données de panel, la méthodologie « différence de différences conditionnelle » permet d'éliminer ces différences systématiques entre les groupes « avant » et « après ». Jagger (2008) utilise ces deux méthodes pour évaluer les impacts de la réforme de décentralisation en Ouganda sur le revenu provenant de la forêt pour différents groupes de revenus.
## Fiche technique 5

# Approches modifiées « avant-après » et « contrôle-intervention »

### Introduction

Lorsqu'il est impossible d'utiliser la randomisation ou la méthode avant-après/contrôle-intervention (BACI), les deux meilleures méthodologies sont une comparaison contrôle-intervention (CI) ou une comparaison avant-après (BA) qui tient compte d'un scénario contrefactuel prévisionnel. Cette fiche technique analyse le principe des deux approches CI et BA modifiées et la manière de les mettre en œuvre.

### Surmonter les effets « des analyses contrefactuelles contrefaites » : approches modifiées « avant-après » et « contrôle-intervention »

La simple comparaison des conditions postérieures au projet aux conditions antérieures ou avec celles se manifestant sur un autre site, pour attribuer ensuite au projet toute différence de résultats observée, ne permet pas d'écarter les autres causes qui pourraient expliquer les résultats observés en matière de bien-être économique. C'est la raison pour laquelle les comparaisons directes avant-après ou avec-sans sont souvent dénommées « analyses contrefactuelles contrefaites ». Cependant, le recueil de données uniquement au niveau du site du projet à deux moments distincts (comme pour BA) ou sur plusieurs sites mais à un moment unique (comme pour CI) présente l'avantage de solliciter moins de ressources que la méthode BACI. Heureusement, il est tout à fait possible d'améliorer l'exactitude des résultats obtenus par ces approches en y ajoutant quelques étapes essentielles. Ces méthodes sont dénommées approches CI et BA « modifiées » afin de mettre l'accent sur le fait qu'elles ne sont pas de simples comparaisons des résultats du projet aux conditions antérieures au projet ou à des zones de contrôle non appariées. Ces approches modifiées s'avèrent être des options intéressantes en présence de contraintes budgétaires ou si dans les faits la planification d'une évaluation rigoureuse de l'impact ne peut commencer que bien après le lancement des projets.

La modification de la méthodologie de recherche CI afin de garantir un appariement correct des sites de contrôle et d'intervention peut annuler certaines faiblesses de l'approche CI habituelle. L'appariement des sites de contrôle et d'intervention par rapport aux caractéristiques observables qui conditionnent à la fois la participation à une intervention et les résultats étudiés peut améliorer de manière significative l'exactitude des résultats concernant l'impact évalué. Par exemple, Andam et al. (2008) évaluent l'impact sur la déforestation des zones protégées au Costa Rica et révèlent que si les méthodes d'appariement ne sont pas utilisées, les comparaisons directes contrôle-intervention surestiment de près de 65 % le volume de déboisement évité grâce aux parcs. Cependant, il peut subsister des différences systématiques et non observables, même entre des sites de contrôle et d'intervention correctement appariés, lesquelles sont susceptibles de fausser la détermination de l'impact. La Fiche technique 7 présente des directives concernant les méthodes d'appariement. L'adoption d'un raisonnement contrefactuel et l'élaboration d'une estimation approximative de la situation en l'absence de projet permettent de surmonter certains des problèmes de la méthode de comparaison avant-après. Une telle approche modifiée peut suivre les étapes suivantes.

Étape 1 Recueil de données décrivant les conditions initiales au niveau du site du projet.

Étape 2 Utilisation de ces données « antérieures » et celles provenant d'autres sources pour estimer ce qui se serait passé si le projet n'avait pas eu lieu.

Étape 3 Recueil d'un deuxième ensemble de données « postérieures » au projet.

Étape 4 Comparaison des modifications observées entre les conditions « antérieures » et « postérieures » avec celles anticipées à l'étape 2.
## Encadré 1. Évaluation de l'impact social selon les standards de l'Alliance Climat, Communauté et Biodiversité

Les standards de l'Alliance Climat, Communauté et Biodiversité (CCBA) exigent que les projets de carbone forestier fassent preuve d'impacts sociaux positifs nets sur les communautés locales. Pour atteindre ces objectifs, les projets doivent :

1. décrire les conditions socioéconomiques de la communauté au moment du lancement du projet;

2. élaborer un scénario socioéconomique « sans projet »;

3. expliciter la manière dont le projet va améliorer ces conditions socioéconomiques;

4. établir un système de surveillance des impacts sociaux;

5. évaluer les conditions socioéconomiques après le projet.

Jusqu'à une période récente, la CCBA n'a fourni aucune recommandation spécifique aux porteurs de projets sur la manière de mettre en œuvre ces cinq étapes et de fournir des éléments de preuve sur les impacts positifs nets attribuables au projet au moment de la validation du projet. Afin de pallier cette lacune, la CCBA et ses partenaires ont élaboré récemment le *Manual for Social Impact Assessment of Land-Based Carbon Projects* (Manuel d'évaluation de l'impact social des projets de carbone terrestre, ci-après « le Manuel »). La première version du Manuel (Richards et Panfil 2010) est actuellement testée sur les sites et la version révisée est attendue en 2011.

Le Manuel suggère des méthodes permettant de mettre en évidence la conformité aux standards de la CCB, tout en faisant remarquer qu'il existe une grande variété de méthodes utilisables pour répondre à ces exigences. Si l'on veut que les standards CCB restent accessibles et utilisés à grande échelle, il est indispensable de trouver un équilibre entre les coûts de surveillance et d'évaluation d'une part et la rigueur de la mise en évidence de l'attribution d'autre part ; le Manuel rend compte de méthodes qui permettent de maintenir cet équilibre. Il met l'accent sur l'importance de l'élaboration d'une théorie du changement satisfaisante (raisons pour lesquelles un projet peut avoir des impacts positifs et négatifs à la fois), puis de la concentration des efforts de recueil de données sur certains points essentiels de la chaîne de causalité, ceci afin de produire une évaluation d'impact social à moindre coût. Le Manuel admet que le développement d'un scénario social de référence « sans projet » est essentiel pour établir les liens d'attribution et il recommande en général des méthodes participatives qui exigent des différentes parties d'envisager les conditions sociales en l'absence de projet.

Au cours de la deuxième étape, les données contrefactuelles peuvent être estimées *ex ante* en extrapolant les tendances du passé à des périodes ultérieures ou en réalisant une prévision des tendances d'avenir à l'aide de modélisations statistiques ou à partir d'opinions d'experts locaux (qui peuvent être des usagers des ressources locales). Remarque : l'approche utilisant les prévisions *ex ante* ressemble fortement aux analyses contrefactuelles concernant le déboisement ou la dégradation (à savoir les « niveaux de référence ») établies dans la REDD+. Cependant, cette approche peut ne pas être assez puissante pour annuler le problème de la validité des hypothèses à la base des données contrefactuelles anticipées. Si ces hypothèses ne sont pas vérifiées, cette approche ne fonctionne pas correctement : la mise à l'épreuve de

ces hypothèses devra probablement être effectuée avec des données d'observation provenant d'un site de contrôle ou d'une région de référence. Cependant, si les prévisions *ex ante* se retrouvent modifiées au cours de la période « postérieure » par des données secondaires appropriées relatives à d'autres origines possibles pour expliquer l'évolution du bien-être économique (dévaluation de la monnaie, sécheresse par ex.), alors l'exactitude de l'évaluation en l'absence de projet peut en être améliorée. Cette approche est également similaire à celle adoptée pour les niveaux de référence de déforestation/dégradation, qui doivent être « rectifiés » à intervalles réguliers pour tenir compte de l'amélioration des modèles et des estimations de carbone.
L'Alliance Climat, Communauté et Biodiversité (CCBA) développe en ce moment des recommandations pour les porteurs de projets ; elles concernent la mesure des impacts sociaux au moyen d'une approche BA modifiée (Richards et Panfil 2010). Cette approche consiste plus

particulièrement à faire une prévision générant des données contrefactuelles *ex ante* et à recueillir des données « avant » et « après » pour un ensemble d'indicateurs associés au modèle de causes à effets du projet ou à la théorie du changement. L'encadré 1 présente cette approche de manière détaillée.
## Fiche technique 6

# Reconstruction des conditions « avant » avec des données rétrospectives

### Introduction

Les évaluations sont souvent amorcées longtemps après le lancement d'un projet : l'évaluation et l'attribution des changements sont alors d'autant plus difficiles à évaluer. Pour les nouveaux projets de REDD+, il est probable que les informations relatives aux niveaux de référence seront recueillies sous une forme ou une autre afin de répondre aux exigences de certification ; ces projets doivent concevoir l'obtention de ces données et les archiver afin de produire un niveau de référence pour les évaluations ultérieures. Cependant, les porteurs de projets de REDD+ peuvent encore être impliqués dans des évaluations *ex post* des efforts de conservation de la forêt ayant eu lieu dans le passé et qui ont éprouvé des stratégies potentielles de réduction de la déforestation et de la dégradation.

Lors de l'évaluation d'un projet pour lequel on ne dispose d'aucune donnée relative aux niveaux de référence, la première décision méthodologique à prendre concerne le recueil ou non de données au niveau de sites ou de ménages de contrôle (ci-après dénommés « unités ») qui ne sont pas affectés par le projet. Après avoir recueilli ces données relatives aux témoins (méthodologie de recherche contrôle-intervention), on emploie souvent un processus d'appariement pour sélectionner et pondérer un échantillon de témoins et le comparer aux unités d'intervention affectées par le projet. Comme le présente la Fiche technique 7, les unités d'intervention et de contrôle doivent être appariées en tenant compte de facteurs dont dépendent à la fois la participation au projet et les résultats étudiés, mais ces facteurs ne doivent pas être influencés par le projet. Il peut s'agir de caractéristiques figées et permanentes (comme la moyenne de la pente de terrain dans la zone d'une communauté ou l'origine ethnique du chef de ménage) ou encore de caractéristiques prédéterminées (comme le couvert forestier d'une communauté ou le niveau de richesse d'un ménage avant le projet) ; ces dernières doivent être reconstruites d'une manière ou d'une autre.

Si le recueil des données sur les unités de contrôle est impossible à réaliser, soit en raison de contraintes budgétaires ou en l'absence d'unités comparables, la dernière méthodologie de recherche dont on dispose est dénommée « rétrospective ». Elle consiste à recueillir des données uniquement «après » l'intervention et seulement au niveau du site « d'intervention », puis à déterminer l'attribution des impacts du projet au moyen de données rétrospectives relatives aux critères de jugement étudiés (la valeur de ces critères avant le projet ou leur variation depuis le lancement du projet) ou en interrogeant directement les personnes pour recueillir leur opinion au sujet des impacts du projet (consulter la méthode de « comparaison autoréférentielle », (reflexive comparison) de l'attribution dans Schreckenberg et al. 2010).

Les données rétrospectives proviennent de sources définies au sens large comme la télédétection, les statistiques officielles ou l'obtention directe via des instruments de recherche. Chacune de ces approches présente des problèmes inhérents liés à l'échelle ou l'unité d'analyse (les statistiques officielles ne sont peut-être pas disponibles pour les niveaux de la communauté ou du ménage par ex.) et à l'indicateur de résultat (ou critère de jugement) considéré (la remémoration du revenu ou de la consommation est en général plus difficile que celle qui concerne des actifs ponctuels par ex.). Quelle que soit l'origine de ces données rétrospectives, elles posent toutes une question d'ordre méthodologique concernant la période de temps à laquelle elles se rapportent : que doit-on retenir comme période « avant » pour le projet ?

### Définition des périodes à considérer

Dans les meilleures conditions, les données rétrospectives permettant d'apparier ou d'estimer les impacts doivent correspondre à la période de temps située immédiatement avant l'annonce du projet ou avant qu'il ne commence à influencer
les comportements. L'utilisation de données
recueillies après le lancement du projet pour établir
les niveaux de référence risque de sous-estimer les
effets du projet (dans la méthode rétrospective) et
de créer un biais lors de la sélection des témoins
du groupe de contrôle (dans la méthode contrôle-
intervention). Inversement, l'utilisation de données
recueillies longtemps avant le lancement du projet
diminue la précision des estimations mais ne crée
pas de biais de sélection. Par ailleurs, comme
indiqué ci-après, le renvoi à des événements
importants (sécheresse, élection par ex.) peut
CESSER
améliorer l'exactitude des souvenirs, ce qui peut
Être un élément à prendre en considération dans
le choix de la période d'obtention des données
rétrospectives.

En plus des données fournies par la télédétection
ou les instances officielles, il s'avère très utile
de recueillir des données à deux moments
antérieurement au projet ainsi qu'au cours d'une
troisième observation ultérieure à celui-ci. Ce
système inhérent aux méthodologies rétrospectives
permet d'examiner l'influence potentielle du
projet sur les tendances qui se dégagent au niveau
des critères de jugement. Dans la méthodologie
contrôle-intervention, la validité du groupe
de comparaison peut être évaluée en analysant
l'existence de différences significatives pour les
valeurs historiques des critères de jugement entre
les groupes d'intervention et de contrôle (il s'agit
en fait de la réalisation d'un test de falsification,
car les valeurs présentes des critères de jugement
ne doivent pas être affectées par une assignation
ultérieure au traitement).

Données secondaires ou de
télédétection

Les données secondaires et de télédétection sont
couramment utilisées pour établir la valeur des
critères de jugement « avant » un projet, soit pour
effectuer une comparaison directe avec les valeurs
de ces critères observées ultérieurement au projet
ou pour le processus d'appariement en vue de
sélectionner et de pondérer le meilleur groupe de
comparaison. Par exemple, Andam *et al.* (2010),
Joppa et Pfaff (2009), Nelson et Chomitz (2009) et
Soares-Filho *et al.* (2010) exploitent des données
historiques secondaires et de télédétection pour

évaluer les impacts des zones protégées sur le
couvert forestier.

L'utilisation de données secondaires pour
l'évaluation des projets de REDD+ est souvent
restreinte par l'absence de correspondance
entre les échelles et les unités : les communautés
prises en compte pour le projet ne s'inscrivent
peut-être pas parfaitement dans les grilles de
recensement ou dans les unités administratives
utilisées par les organismes gouvernementaux
par exemple. L'utilisation de la télédétection est
également entravée par les échelles ainsi que les
coûts (d'obtention et d'exploitation des données),
la durée de la période (relative au moment où
les images de télédétection ont été archivées) et
le couvert nuageux. Un autre point important à
prendre en considération : l'acquisition d'images
par le même instrument de détection associée à des
méthodes de classification identiques pour les deux
types de données « avant » et « après » améliorent
singulièrement la qualité de l'analyse.

Remémoration avec le questionnaire
destiné aux ménages

Demander aux ménages de se souvenir de
leur détention d'actifs, de l'utilisation des
terres ou des autres activités économiques au
cours d'une période antérieure fait partie des
pratiques habituelles utilisées dans les études
sur la dynamique des exploitations agricoles
et des ménages en zone rurale dans les pays en
développement (Mertens et al. 2000, Takasaki
et al. 2000, Walker et al. 2000, McCracken et al.
2002, Moran et al. 2003 par ex.). Des données
rétrospectives ou de remémoration obtenues ainsi
ont été utilisées pour évaluer l'impact des crises
financières (Sunderlin et al. 2001), des réformes
politiques (Pradhan et Rawlings 2002, Uchida
et al. 2009), des aires protégées (Schreckenberg
et al. 2010) et des événements spécifiques aux
ménages comme les migrations (Zhao 2003,
Boucher et al. 2005). Cependant, bien qu'elles
soient fréquentes, ces « pratiques d'excellence » et
la fidélité des souvenirs ont rarement été évaluées
dans le contexte des questionnaires destinés aux
ménages dans les régions en développement. Il
existe toutefois quelques exceptions à la règle : entre
autres, l'étude de Beckett et al. (2001) sur l'histoire
maritale et les antécédents de fertilité des femmes en Malaisie, et celle de Glewwe et al. (2004) sur l'effet du matériel dont disposent des écoles sur les résultats scolaires au Kenya.

Pour utiliser le questionnaire destiné aux ménages, on remémore souvent aux personnes interrogées la période de temps souhaitée en évoquant un événement (catastrophe naturelle, élection, Coupe du monde etc.) qui n'est pas en relation directe avec le projet en cours d'évaluation. Cependant, des recherches tendent à montrer que toutes les personnes n'ordonnent pas leur mémoire en fonction des mêmes types d'information. Ainsi, le type d'événement (ou autre rappel) qui sert le mieux d'ancrage pour exprimer ses souvenirs reste mal connu (Sudman et al. 1995). De même, il n'est pas avéré que des périodes de remémoration écourtées génèrent des souvenirs plus exacts. Sudman et Bradburn (1973) signalent que les personnes interrogées ont plus tendance à amplifier les éléments ou événements lorsque la période de remémoration est courte et qu'elles sont plus à même d'en oublier quand cette période est longue. Mathiowetz et Duncan (1988) ont découvert que la longueur de la période de rémémoration est moins essentielle que l'importance de l'événement (dans le cas décrit ici, la durée de période sans emploi).

Le facteur qui semble systématiquement altérer le souvenir est la taille ou la pertinence de l'événement ou de l'élément dont on doit se souvenir. Par exemple, les valeurs faibles et les actifs habituels (Mullan et al. 2010), les réparations peu chères (Neter et Waksberg 1964) et les maladies bénignes (Bernard et al. 1985) sont le plus souvent oubliés. Dans une comparaison sur une période de neuf ans entre les données de panel et les données rétrospectives relatives aux actifs, Mullan et al. (2010) ont découvert que les ménages les plus pauvres se souviennent en général plus précisément des actifs qu'ils possédaient auparavant, probablement car ces mêmes actifs sont d'autant plus importants quand on est pauvre.

Mullan et al. (2010) ont également remarqué que si on interroge plus d'une personne par ménage,

moins d'actifs sont oubliés, toutefois cette méthode conduit aussi à une augmentation du nombre d'actifs dont les personnes se souviennent de manière inexacte (dans les faits : mention d'une détention d'actifs neuf ans auparavant alors que les données actuelles de cette branche du panel indique l'absence de possession d'actifs). Les chercheurs en ont donc conclu que même si les données rétrospectives permettent d'obtenir une mesure approximative du niveau de richesse antérieur des ménages, ces données font l'objet de perturbations d'ampleur significative, particulièrement en ce qui concerne les actifs de moindre valeur et les ménages les plus fortunés.

## Autres méthodes

Les données rétrospectives sont également recueillies en utilisant des méthodes de recherche participatives et/ou qui travaillent avec des groupes. Elles offrent l'avantage d'être plus exacte car elles opèrent une triangulation intrinsèque entre les membres du groupe. Schreckenberg et al. (2010) décrivent deux de ces méthodes dénommées « changement le plus significatif » (Most significant change) et « évaluation participative quantitative » (Quantitative participatory evaluation). L'« évaluation participative de la pauvreté » (Participatory poverty evaluation) est une troisième approche qui utilise également une technique de remémoration en groupe ; en travaillant avec des groupes de consultation pour produire des récits ou un calendrier historique de la collectivité, cette technique permet de générer ensuite une analyse des tendances en fonction du temps, propres à cette communauté ; cette analyse s'appuie sur l'utilisation de matrices de notation (McGee 2000). Ce processus permet d'établir des références croisées entre des personnes et des périodes de temps variables définies par les personnes interrogées. Pourtant, même si cette méthode améliore l'exactitude des résultats, elle convient moins bien à la comparaison de la variation de l'impact des résultats parmi les personnes interrogées, ou encore pour apperir participants et non participants du projet.
## Fiche technique 7

# Appariement des sites/ménages des groupes de contrôle et d'intervention

### Introduction

Les sites de contrôle et d'intervention doivent se ressembler le plus possible. Dans le cas contraire, il est impossible de comparer les résultats, concernant le bien-être économique et l'utilisation des terres, observés au niveau des sites de contrôle et d'intervention puis d'en déduire des conclusions fiables attribuant toute différence entre les deux sites aux effets de l'intervention et non pas à un autre facteur ou ensemble de facteurs. Si les sites sont différents, le biais de sélection peut fausser l'interprétation de l'impact. L'appariement des sites compte tenu de caractéristiques qui peuvent déterminer le placement dans l'intervention/la participation à l'intervention (distance par rapport à la route ou capital social par ex.) ainsi que le résultat étudié (bien-être économique par ex.) est une stratégie efficace pour atténuer les difficultés posées par le biais de sélection. Prêter attention au biais de sélection peut s'avérer particulièrement important dans les interventions axées sur la performance, comme la REDD+. En effet, les sites sélectionnés pour le projet de REDD+, précisément

parce qu'ils sont perçus comme différents, offrent plus de chances de réussite que d'autres. De plus, au sein des projets de REDD+, la probabilité qu'un ménage se porte volontaire pour participer au projet (dans un système octroyant des paiements pour des services écosystémiques (PSE) par ex.) est aussi probablement déterminée en partie par les caractéristiques du ménage qui influencent les résultats concernant l'utilisation des terres et le bien-être économique. Cette fiche technique présente différentes méthodes d'appariement et la façon de les mettre en œuvre. Dans cette fiche, toute référence faite aux « sites » d'appariement s'applique également à tous les niveaux analysés : il peut donc s'agir de villages ou de ménages.

### À quel moment effectuer l'appariement

Les sites peuvent être appariés avant ou après les recherches approfondies sur le terrain (questionnaires destinés aux ménages par ex.). Dans les meilleures conditions, deux appariements sont réalisés : le pré-appariement et le post-appariement (consulter la Figure 1). Ceci revient à :

(1) sélectionner des sites de contrôle qui correspondent le mieux aux sites d'intervention compte tenu des caractéristiques principales (pré-appariement) ;

(2) mener une activité de recherche au niveau des sites de contrôle et d'intervention avant le début de l'intervention ;

(3) affiner le processus d'appariement en fonction des données recueillies au cours des études sur le terrain (post-appariement) ;

(4) mener des recherches au niveau des sites de contrôle et d'intervention après le lancement de l'intervention.

Dans certains cas où, le volume de données disponibles est très important avant les recherches sur le terrain, seul un pré-appariement peut s'avérer nécessaire. Dans d'autres situations, il suffira uniquement d'effectuer un processus

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1. Calendrier des étapes du recueil de données et de l'appariement</figcaption></figure>
de post-appariement. L'Encadré 1 présente un cas emblématique dans lequel on dispose de peu d'informations au niveau du village avant d'effectuer les recherches sur le terrain.

## Types d'appariement

Le concept d'appariement fait en général référence aux méthodes statistiques d'appariement par score de propension et par covariables. Ces méthodes peuvent être mises en œuvre au cours du processus de pré-appariement ou celui de post-appariement, à condition que toutes les exigences concernant les données soient respectées pour

l'étape donnée. Pour effectuer le pré-appariement d'échantillons à effectifs réduits, ce processus statistique peut être réalisé par un « appariement manuel ». Indépendamment de la méthode, l'objectif est de sélectionner des échantillons d'unités d'intervention et d'unités de contrôle dont les caractéristiques présentent une distribution semblable (c'est-à-dire équilibrée).

## Appariement manuel

Parmi les différents processus d'appariement, l'appariement manuel est le plus simple (et le moins précis). Dans cette méthode, les unités

### Encadré 1. Pré-appariement pour la sélection des échantillons dans le cadre de l'étude GCS-REDD+ du CIFOR

Des enquêtes auprès des ménages et des villages sont effectuées sur 4 villages d'intervention et sur 4 villages de contrôle au niveau de tous les sites du projet de REDD+ faisant partie de l'étude GCS REDD+ du CIFOR. La sélection de ces villages est fondée sur une estimation préalable de leurs principales caractéristiques et un processus d'appariement statistique. Les deux processus d'estimation et d'appariement tiennent plus particulièrement compte des caractéristiques susceptibles d'affecter à la fois la participation des villages d'intervention au projet de REDD+ et les résultats étudiés (bien-être économique et déboisement). Le processus se déroule comme suit :

1. Déterminer jusqu'à 16 villages candidats pour l'intervention. Pour les projets qui couvrent une zone géographique importante, identifier un ensemble de villages pour lesquels des interventions directes du projet sont prévues et où les taux de déforestation récents atteignent ou dépassent la moyenne de la région du projet.

2. Déterminer jusqu'à 16 villages candidats pour servir de contrôle. D'un point de vue géographique, ils doivent être suffisamment proches pour être soumis à des conditions biophysiques ou de marché relativement semblables, mais également suffisamment éloignés pour ne pas subir en principe de retombées ou de fuites directes émanant du projet.

3. Recueillir les données concernant les 22 caractéristiques essentielles qui sont susceptibles d'influencer à la fois le placement des sites dans le cadre du projet ainsi que les résultats concernant l'utilisation des terres et le bien-être économique ; ceci, en se fondant sur l'analyse de données secondaires, l'opinion des informateurs principaux et des visites dans les villages. Pour le processus d'appariement, les caractéristiques qui s'avèrent avoir le plus d'influence étaient : (1) les pressions de déforestation ; (2) la présence d'ONG ; (3) le droit de propriété dans les forêts ; (4) le nombre d'organisations dans le village ; (5) la population ; (6) le couvert forestier du village ; (7) la dépendance vis-à-vis de la forêt et (8) la distance jusqu'à une route principale.

4. Apparier les villages de traitement et de contrôle en associant les séries de covariables (selon la distance de Mahalanobis) : ce processus s'applique à tous les sites du projet dans un pays donné et à toutes les caractéristiques pour lesquels on a toutes les données et suffisamment de variation entre les projets.

Dans l'étude GCS-REDD+, les chercheurs ont choisi d'effectuer l'appariement au niveau du pays, en identifiant les meilleurs groupes de villages de traitement et de contrôle, plutôt que d'apparier les villages un-à-un au niveau du projet. Cette approche offre l'avantage d'augmenter les effectifs d'échantillonnage pour l'appariement et garantit que même si un village est éliminé de l'étude (à savoir qu'il n'a plus le statut de « contrôle » ou d'« intervention »), la paire correspondante ne disparaît pas de l'ensemble des échantillons.
sont appariées de manière intuitive, soit en
tenant compte de leur caractère d'ensemble
(approche holistique) ou en se fondant sur des
variables d'appariement choisies en faisant preuve
d'un jugement avisé et dont la mesure n'est
qu'approximative en général. L'essentiel est que ces
variables d'appariement, ou encore le caractère
d'ensemble des unités, soient pertinents à la fois
pour le placement dans le projet et la participation
à l'intervention *ainsi que* les résultats étudiés.
Dans sa forme la plus élémentaire, l'appariement
manuel peut se résumer à interroger des personnes
au niveau des sites d'intervention sur les villages
qui ressemblent le plus au leur. Ce processus peut
reposer sur une revue de littérature et des données
secondaires disponibles relatives aux variables
d'appariement (densité de population, distance
jusqu'aux routes, potentiel agro-écologique par ex.).
Même si cette approche est semblable aux autres
formes d'appariement dans ses principes, elle risque
d'être faussée par le biais des chercheurs.

## Appariement par score de propension et par covariables

En principe, l'appariement par covariables peut
être considéré comme l'équivalent statistique de
l'appariement manuel. Cette méthode consiste
à apparier des unités de contrôle et des unités
d'intervention en tenant compte de la « distance »
qui sépare les variables susceptibles d'influencer
le(s) résultat(s) étudié(s), et donc d'en fausser
l'interprétation (covariables). Il existe plusieurs
types de mesures pour quantifier cette distance
et des coefficients permettant de limiter les écarts
entre les unités appariées. L'appariement par score
de propension (ASP) est probablement la méthode
la plus souvent utilisée dans le cadre d'évaluations
d'impact. Le score de propension est établi en
utilisant un modèle statistique permettant de
calculer la probabilité de la participation prévue
(intervention de REDD+ par ex.) compte tenu
de caractéristiques observables. Chaque unité
(qu'il s'agisse d'un site forestier, d'un village
ou d'un ménage) se voit attribuer son propre
score de propension. Les distributions des deux
scores de propension (unité de contrôle et unité
d'intervention) sont alors indiquées sur un
graphe afin de mettre en évidence leur aire de
recouvrement (connue sous le nom de : « appui

commun »). L'appariement peut être restreint à
cette zone d'appui commun. Par exemple, chaque
unité d'intervention peut être appariée à une unité
de contrôle présentant le score de propension le
plus proche (connu sous le nom de : « plus proche
voisin »). Cette opération peut avoir lieu avec
ou sans remise, et avec ou sans « restriction »
(calliper), laquelle impose une distance maximum
autorisée entre les « voisins ». Il existe également
beaucoup d'autres méthodes qui établissent
statistiquement des unités de contrôle pour chaque
unité d'intervention (ou du moins chaque unité
d'intervention de la zone d'appui commun).
En règle générale, la méthode ASP exige de
disposer d'un vaste réservoir d'unités de contrôle
potentielles ainsi que des données concernant de
nombreux facteurs susceptibles d'affecter à la fois
le placement dans l'intervention et la participation
à l'intervention ainsi que le(s) résultat(s) étudié(s).
L'objectif est donc d'identifier un sous-groupe
d'unités de contrôle et d'intervention qui sont
similaires compte tenu de tous les facteurs. Il
existe plusieurs critères permettant d'apprécier
cet équilibre. Examiner les histogrammes et les
courbes de densité de scores de propension reste
l'approche la plus simple. Cette étape doit être
réalisée en premier pour l'ensemble des échantillons
(non appariés). Les résultats de cette analyse
peuvent mettre en évidence le fait que certaines
unités d'intervention ont une très petite aire de
recouvrement avec les unités de contrôle ; ce qui
signifie que certaines unités d'intervention ont
des particularités si prononcées qu'aucune unité
de contrôle appropriée leur correspondant n'a
été découverte. Il s'agit d'une difficulté concrète
substantielle à laquelle il faut répondre. Les
caractéristiques des unités qui sont finalement
écartées de l'analyse doivent toutefois être prises en
considération dans l'interprétation des résultats.

## Analyse et restrictions

L'appariement est une manière d'identifier un
échantillon de villages et/ou de ménages. Il s'agit
d'établir quelles sont les unités d'intervention et
les unités de contrôle à inclure (appui commun)
et le poids respectif à attribuer à chaque unité de
contrôle. Après l'appariement, de nombreuses
méthodes peuvent être employées pour évaluer
l'impact. Dans la plupart des programmes
statistiques, les techniques d'appariement permettent de calculer la différence de la moyenne des résultats attribués au projet (« l'effet moyen du traitement sur les traités » ou ATT par ex.). Des méthodes de régression permettent de corriger cette estimation d'impact en fonction du biais ; il est également possible d'envisager des modèles de régression multiple au moyen de l'échantillon apparié. L'appariement associé à la régression est en général considéré comme une méthode fiable d'évaluation de l'impact causal.

Lorsque les facteurs importants qui déterminent le placement dans un projet et la participation à ce projet de REDD+ ainsi que les résultats étudiés sont tous observables (connus et mesurés par les chercheurs), l'appariement est efficace pour filtrer les effets des variables potentiellement confusionnelles. Cependant, en présence de caractéristiques non observables (celles qui sont inconnues du chercheur ou qu'il ne peut pas facilement mesurer) ayant un effet sur le placement/la participation ainsi que les résultats du projet de REDD+, la validité des résultats obtenus au moyen de l'appariement est alors remise en cause. La motivation ou le dynamisme d'un chef de communauté, entre autres, sont des caractéristiques non observables importantes. Si des données existent concernant les critères de jugement utilisés pour évaluer les résultats avant et après l'intervention, ce problème est alors en partie minimisé.

## Retombées

Le problème des retombées (à savoir les fuites) mérite qu'on s'y intéresse pour terminer cette discussion. Dans le contexte de la déforestation et de la dégradation forestière, le problème des fuites est clairement élucidé. Le projet de REDD+ doit mettre en évidence le fait que la diminution du déboisement et de la dégradation sur le site

du projet n'entraîne pas de fuites (à savoir une déforestation ou une dégradation de la forêt qui seraient déplacées vers des zones extérieures à la zone du projet). Il peut s'agir de fuites affectant le bien-être économique en plus de celles amplifiant la perte de forêt ; ces retombées proviennent du site de REDD+ et se déportent au niveau d'autres zones. Par exemple, le volume d'emplois de la filière du bois disparaissant au niveau du site de REDD+ pourrait se déplacer vers une autre zone (et avec lui la dégradation). Ceci signifie qu'il existe un risque certain que la REDD+ affecte également les sites de contrôle appariés. D'une part, cette situation peut compliquer l'interprétation de toute comparaison entre les sites d'intervention et les sites de contrôle. En retour, la détermination des fuites affectant à la fois le bien-être économique et la perte de la forêt est un élément crucial pour la compréhension des phénomènes, il est donc particulièrement intéressant de pouvoir en extraire des données. Les porteurs de projets auront au préalable déterminé le périmètre de fuites affectant le déboisement et la dégradation de la forêt, à savoir les zones tampons à proximité du site du projet où on anticipe ces fuites. De la même manière, il sera utile de déterminer le périmètre de retombées affectant le bien-être économique. Dans la mesure du possible, les sites de contrôle seront situés dans la zone située à l'extérieur du périmètre de fuites, toutefois des données doivent aussi être recueillies dans le périmètre de fuites afin de pouvoir analyser les retombées et les fuites.

## Ressources statistiques

* Commandes sous logiciel STATA pour l'appariement : pscore.ado ; consulter Khandker et al. (2010) pour plus de détails

* R code pour l'appariement : consulter http://sekhon.berkeley.edu/matching/
## Fiche technique 8

# Étude des liens de causes à effets entre l'intervention et les résultats

### Introduction

L'analyse de l'enchaînement des causes et des effets du projet, également dénommée « théorie du changement », permet d'expliciter les rapports de causalité entre les interventions de REDD+ et les résultats qu'elles produisent. Ce processus comporte plusieurs étapes, entre autres : la compréhension du contexte, la clarification des objectifs des interventions de REDD+ et de leur mise en œuvre, l'élaboration d'hypothèses vérifiables, la détermination des données requises et la vérification de ces hypothèses. Les résultats de la vérification des hypothèses doivent servir à rectifier l'inventaire des données requises et les hypothèses initiales concernant les conditions et la mise en œuvre du projet au niveau du site. Ces analyses des relations de causalité sont d'autant plus fiables qu'elles auront été fondées par la littérature scientifique et des données d'origines multiples recueillies à des moments différents. Il est important de souligner que les méthodes participatives et les entretiens avec les informateurs principaux peuvent s'avérer très utiles pour effectuer un suivi de la mise en œuvre du projet lorsque les opérations de recueil de données plus détaillées sont difficiles à réaliser.

### Exemple : hypothèse d'intervention de REDD+ dans cinq villages limitrophes d'une aire protégée en Ouganda

Cette fiche technique présente des recommandations pour établir une description des rapports de causalité qui relient les interventions de REDD+ aux résultats observés en matière de bien-être économique et social. Pour illustrer ce processus, nous utilisons ici un exemple hypothétique. Cet exemple met en évidence l'éventail des facteurs sociaux, économiques, institutionnels et biophysiques à analyser pour pouvoir élaborer un inventaire exact des rapports de causalité entre l'intervention et les résultats observés en matière de bien-être économique.

Les informations nécessaires à la réalisation de ce travail peuvent être trouvées dans des rapports d'études, dans la littérature grise (rapports de recherches, thèses, brevets, etc.) et auprès des informateurs principaux, ainsi qu'en recueillant des données primaires sur le site du projet de REDD+.

### Étape 1 : Connaissance du contexte relatif au site du projet

Au niveau local, les moteurs du déboisement et de la dégradation de la forêt dans cette zone sont, respectivement, la culture du brûlis par des petits agriculteurs et l'abattage illégal de bois exotiques à forte valeur commerciale par des bûcherons utilisant une scie longue. Dans la zone considérée, il n'y a aucun grand propriétaire ou entreprise qui pourrait influencer le mode d'utilisation des terres. Il y a une forêt communautaire dans chaque village ; les villages sont également attenants à un parc national géré de telle sorte que le tourisme et la biodiversité puissent coexister. Depuis sa création, le parc national subit des empiètements et des dégradations, particulièrement dans les zones tampons situées autour. Le prélèvement de tout produit quel qu'il soit à l'intérieur du périmètre du parc n'est toléré qu'avec une autorisation de l'Autorité des espèces sauvages d'Ouganda (Uganda Wildlife Authority) ; la récolte, la cueillette ou le ramassage à titre commercial sont strictement interdits. Le domaine foncier est régi par le droit coutumier ; les propriétaires terriens possèdent des droits fonciers assez bien reconnus sur leurs terres agricoles. La loi ougandaise ne fait état d'aucun droit de jure concernant les arbres ou le carbone. Les droits informels sont déterminés par le droit coutumier, avec chevauchement fréquent des revendications relatives aux ressources. La surveillance et le contrôle de l'application des lois relatifs à l'utilisation de la forêt sont minimaux en raison du manque de ressources des organismes gouvernementaux et des organismes de conservation qui sont actifs dans cette zone. Les petits propriétaires subsistent principalement
grâce à l'agriculture, tout en pratiquant l'élevage d'un petit cheptel et la récolte des produits tirés de la forêt destinés à la consommation familiale ou à la vente. Le tourisme apporte des revenus aux villages grâce à un système de partage des avantages organisé au niveau paroissial. En raison des conflits et du manque de débouchés économiques au Rwanda et en République démocratique du Congo, l'afflux de migrants provenant de ces régions est particulièrement important. Le nombre de ménages dont le chef est une femme ou qui ne possèdent pas de terres est relativement élevé dans la communauté. Dans un des villages d'intervention, il y avait un groupe de gestion concerté qui n'existe plus aujourd'hui. La densité de la population est particulièrement élevée (> 250 personnes au kilomètre carré) ; l'accès au marché est faible et le potentiel agricole est limité en raison de la dégradation des sols et des fortes pentes du terrain dans la région.

## Étape 2 : Clarification des objectifs de l'intervention

Le porteur du projet de REDD+ est une ONG internationale de conservation qui travaille dans la région depuis plus de dix ans. Cette organisation a recueilli des données relatives à la biodiversité et la déforestation ; elle a également formé plusieurs membres de la communauté aux activités de surveillance et aux opérations assurant le respect des limites du parc. Toutefois, la mesure dans laquelle ces personnes dénoncent les activités illégales reste floue. Les activités de l'intervention de REDD+, subventionnée pendant cinq ans par un donateur bilatéral, s'inscrivent dans trois volets principaux dont l'objectif est de réduire la déforestation au niveau du site du projet :

* Activité A : plantation d'arbres pour démarquer les limites du parc avec, entre autres, un système traditionnel taungya (à savoir les propriétaires de terrains qui vivent à proximité du parc ont le droit de cultiver sur la zone tampon de part et d'autre de la limite du parc en échange de l'entretien des arbres et de la surveillance des agriculteurs qui pratiquent le brûlis et empiètent sur les limites du parc) ;

* Activité B : création d'emplois de garde forestier à temps partiel pour cinq personnes de chaque village avec pour mission la surveillance des coupes de bois dans les aires protégées et la forêt communautaire ;

* Activité C : mise en place d'un fonds de carbone communautaire ; en contrepartie de la réduction avérée du déboisement dans le site du projet, des subventions seront octroyées annuellement à un fonds de carbone communautaire géré par le porteur du projet. Les chefs de village doivent soumettre des propositions pour obtenir des subventions destinées à des projets axés sur la collectivité (installation d'un moulin à céréales, achat de fournitures/matériels pour l'école locale, implantation d'une pépinière de fruitiers par ex.).

## Étape 3 : Énonciation d'hypothèses vérifiables

Les hypothèses émergent à partir de différentes versions d'une simple interrogation, à savoir :
> « Quels sont les impacts sociaux du projet de REDD+ ? ». Une hypothèse est une proposition scientifique fondée ou une approximation raisonnée qui s'intéresse à la relation anticipée existant entre deux variables. Les hypothèses sont toujours soumises à deux exigences : elles doivent correspondre à des faits connus et elles doivent être vérifiables (Est-ce-que la variable est directement mesurable ou a-t-on besoin d'une variable de substitution ? Peut-on obtenir les données nécessaires pour vérifier les hypothèses en dépit des contraintes associées au calendrier ou aux ressources ? L'amplitude de la variation des données est-elle suffisante pour permettre de vérifier l'hypothèse ?). Lors de l'énonciation des hypothèses, il faut impérativement tenir compte des différences entre la mise en œuvre concrète de l'intervention de REDD+ et les prévisions initiales (à savoir si les activités réalisées sur le terrain reflètent les activités prévues à l'origine) (Tableau 1).

## Étape 4 : Inventaire des données nécessaires

La nécessité d'obtenir certaines données pose des questions crucales.

1. De quelles données a-t-on spécifiquement besoin pour vérifier les hypothèses (à savoir, quels sont les indicateurs ou les variables requises) ?
<table><caption>Tableau 1. Analyse de la chaîne de causalité associant les activités de mise en œuvre et les résultats du projet</caption><thead><tr><th></th><th></th><th colspan="2">Traitements du projet</th></tr><tr><th></th><th>A. Plantation au niveau des limites du parc et système taungya</th><th>B. Emploi de gardes forestiers pour les petits agriculteurs</th><th>C. Fonds de carbone communautaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>Contributions</td><td>Subventions pour payer les semis destinés aux plantations réalisées au niveau des limites du parc ; ressources destinées au service de consultation en matière d'extension de la forêt ; allocation de terrains pour le système taungya</td><td>Subventions pour payer les salaires des gardes forestiers à temps partiel ; formation relative à la surveillance et au contrôle d'exécution des lois</td><td>Transparence du processus de soumission et d'examen des candidatures ; soutien pour la rédaction des propositions ; formation collective et participation à la surveillance, notification et vérification (MNV) ; subventions pour des projets axés sur la collectivité</td></tr><tr><td>Activités de l'intervention de REDD+ (conformément au document de conception du projet (DCPI))</td><td>Plantation d'arbres au niveau des limites du parc ; mise en place d'un système taungya (à savoir le propriétaire de terrains peut cultiver sur les terrains alloués)</td><td>Emplois de gardes forestiers avec des contrats renouvelables tous les ans ; application plus stricte du respect des limites de l'aire protégée</td><td>Mise en place d'un fonds de carbone communautaire pour le développement de projets communautaires, installation d'un centre de soins par ex.</td></tr><tr><td>Intervention de REDD+ telle qu'elle est mise en œuvre concrètement</td><td>80 % de taux de survie pour les arbres plantés au niveau des limites du parc (à savoir la limite est clairement apparente) ; terres cultivées par les personnes qui résident à proximité du parc</td><td>Gardes forestiers employés (cinq par village et vingt-cinq gardes forestiers au total), mais la plupart des gardes font preuve de réticence lorsqu'il s'agit d'appliquer les restrictions d'accès au parc par peur de représailles par les autres membres de la communauté</td><td>Fonds de carbone communautaire lent à démarrer ; méthodes MNV pas encore complètement mises en place ; aucune vérification de la réduction des émissions</td></tr><tr><td>Résultats</td><td>Diminution du taux de dégradation forestière dans les forêts au niveau de la zone tampon (deux kilomètres autour des limites du parc) ; augmentation du revenu provenant des cultures</td><td>Possibilité d'emploi à l'extérieur des exploitations agricoles pour les ménages ruraux ; légère diminution du taux de dégradation forestière</td><td>Diminution du taux de déboisement et de dégradation en prévision des acquis sociaux tirés des projets axés sur la collectivité</td></tr><tr><td>Résultats anticipés concernant le bien-être économique</td><td>Augmentation du revenu moyen des ménages dans les villages d'intervention ; bénéfices du système taungya censés surpasser les pertes dues aux restrictions d'accès à la forêt</td><td>Augmentation du revenu total des ménages ; l'éclat du revenu provenant de la forêt en raison des restrictions d'accès au parc national</td><td>Diminution des dépenses de santé (services médicaux et médicaments) ; augmentation de la productivité de la main-d'œuvre grâce à la diminution des jours d'absence pour maladie ou soins apportés à une personne malade</td></tr><tr><td>Hypothèses vérifiables établissant une relation entre l'intervention et le traitement ainsi que les résultats</td><td>(i) Les agriculteurs impliqués dans le système taungya ont accès à plus de terrains et une capacité accrue pour la production de denrées (pour la consommation familiale ou pour la vente).<br>(ii) La dégradation forestière diminue grâce à la démarcation des limites du parc qui provoque une diminution du revenu provenant de la forêt.</td><td>(i) Diminution du revenu provenant de la forêt en raison d'une surveillance et du respect des limites du parc plus stricts.<br>(ii) Les ménages ayant des attaches sociales avec les gardes forestiers voient leur revenu provenant de la forêt augmenter (hypothèse de l'accaparement des ressources par les élites).</td><td>(i) Les ménages qui se font soigner au centre de soins ont une meilleure productivité au travail.<br>(ii) La présence du centre de soins a permis de réduire les dépenses de santé.</td></tr></tbody></table>
2. Sur quelle échelle prévoit-on d'observer une variation de l'indicateur ou de la variable ?

3. Les indicateurs les plus appropriés, sont-ils de nature qualitative ou quantitative ? (Tableau 2 ; consulter également la Fiche technique 10.)

En ce qui concerne l'inventaire des données requises, il faut décider si l'on recueille les données à la fois avant et après l'intervention et aussi à la fois sur le site de l'intervention et le site de contrôle.

## Étape 5 : Vérification des hypothèses

Les données qualitatives peuvent servir à structurer une présentation de la relation (ou corrélation) qui existe entre les variables et qui est suggérée dans l'hypothèse. Lorsque les données quantitatives sont recueillies au niveau d'un échantillon

suffisamment important (à savoir N ≥ 80), les méthodes de corrélation ou d'analyse de régression peuvent servir à vérifier les relations qui existent entre les variables. En cas d'obtention de résultats inattendus, on effectuera une analyse plus poussée des contributions, des activités et des résultats de la mise en œuvre du projet ainsi que de leur lien avec les résultats. Il faut garder à l'esprit la première question sur laquelle est fondée l'hypothèse : *Quel est l'impact de l'intervention de REDD+ sur le bien-être économique et social ?* Pour bien comprendre les phénomènes de causalité qui conditionnent les rapports entre l'intervention et les résultats au fil du développement d'un projet de REDD+, les données sur lesquelles s'appuie l'analyse de la chaîne de causalité devront être mises à jour et rectifiées.

<table><caption>Tableau 2. Besoins en données qualitatives et quantitatives pour vérifier les hypothèses</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="6">Traitements prévus par le projet</th></tr><tr><th colspan="2">A. Plantation d'arbres sur les limites et taungya</th><th colspan="2">B. Emplois hors agriculture comme garde forestier</th><th colspan="2">C. Fonds communautaire du carbone</th></tr><tr><th colspan="2">Hypothèse (i) et (ii)</th><th colspan="2">Hypothèse (i) et (ii)</th><th colspan="2">Hypothèse (i) et (ii)</th></tr><tr><th></th><th>Données qualitatives</th><th>Données quantitatives</th><th>Données qualitatives</th><th>Données quantitatives</th><th>Données qualitatives</th><th>Données quantitatives</th></tr></thead><tbody><tr><td>Données au niveau des ménages</td><td>Perception des bénéfices et du coût du système taungya</td><td>Participation au système taungya ; portefeuille de revenus (surtout parts hors agriculture et exploitation forestière) ; temps consacré à la surveillance par le ménage</td><td>Perception de l'efficacité du travail des gardes forestiers</td><td>Données sur le portefeuille de revenus (surtout parts hors agriculture et exploitation forestière) ; interactions avec les gardes forestiers</td><td>Perception de la santé et du bien-être par les membres du ménage</td><td>Nombre de journées de maladie ; dépenses de santé ; productivité au travail du ménage ; accès au centre de soins</td></tr><tr><td>Données au niveau des villages</td><td>Perception du système taungya</td><td>Nombre d'infractions dans la zone tampon</td><td>Expérience actuelle et passée en matière de mainmise par les élites</td><td>Nombre d'infractions enregistrées par les gardes forestiers</td><td>Préférence pour des services de santé ou pour la médecine traditionnelle</td><td>Nombre de visites au centre de soins</td></tr></tbody></table>
# Fiche technique 9

## Analyse de la répartition

### Introduction

Comprendre la mesure dans laquelle les interventions de REDD+ produisent des impacts qui peuvent être différents selon les groupes est une étape essentielle avant d'appréhender les perspectives d'équité et de co-bénéfices qu'offre la REDD+ainsi que de connaître les gagnants et les perdants. Par exemple, les impacts du projet sont-ils ressentis différemment en fonction de l'appartenance à différents groupes socioéconomiques, ethniques ou encore par les hommes ou par les femmes ? L'analyse de la répartition dispose de plusieurs méthodes et instruments permettant d'évaluer la manière dont les impacts varient d'un groupe à l'autre ; cette méthode apporte également des réponses aux questions précédentes.

Si les personnes qui vivent en zone rurale ne peuvent plus accéder à la forêt et en retirer certains produits, ceci peut avoir un impact considérable dans le cas où la proportion relative de leur revenu provenant de la forêt ou de la consommation de produits de la forêt était élevée avant l'intervention. Des études menées au cours des dix ou quinze dernières années établissent clairement que les ménages pauvres et vulnérables sont particulièrement dépendants vis-à-vis des produits de subsistance provenant de la forêt, alors qu'au contraire les ménages relativement fortunés disposent d'un capital financier et social leur permettant de tirer profit des marchés de produits forestiers à forte valeur commerciale (Cavendish 2000, Arnold 2002, Bush et al. 2004, Fisher 2004, Vedeld et al. 2004, Narain et al. 2005, Chomitz et al. 2007). De plus, les plus démunis dépendent des forêts car ces dernières jouent le rôle d'un filet de sécurité pendant les périodes de crise économique ou sociale ; les forêts permettent également de satisfaire aux besoins de consommation courants de ces ménages ruraux (Pattanyak et Sills 2001, Angelsen et Wunder 2003). D'ailleurs, nous savons également que le revenu provenant de la forêt et

de l'environnement a un effet compensateur sur les inégalités dans les sociétés rurales. D'après les estimations classiques des inégalités de revenus faites à partir de données caractérisant les portefeuilles de revenus, avec ou sans apport provenant de la forêt et de l'environnement, il est clair que l'accès aux produits tirés de la forêt compense les inégalités entre les ménages, inégalité qui serait manifeste en l'absence de revenu provenant de la forêt (Lopez-Feldman et al. 2007, Cavendish et Campbell 2008, Jagger sous presse). Les preuves émanant de ces études empiriques justifient l'analyse de la variabilité de l'impact des interventions de REDD+ (Encadré 1).

L'analyse de la répartition peut s'effectuer de différentes façons : elle s'appuie notamment sur les résultats qualitatifs concernant les effets des interventions sur certains groupes, des méthodes de statistique descriptive qui permettent d'analyser les impacts par groupe, des techniques de mesure de la pauvreté ou des inégalités entre sous-groupes ; elle intègre ensuite des variables d'interaction qui représentent les sous-populations concernées dans un calcul de régression à plusieurs variables (pour analyser les conséquences d'être, à la fois, une femme et pauvre, ou la manière dont les facteurs de pauvreté et d'appartenance sexuelle interagissent et affectent l'impact de l'intervention par ex.).

### Groupes de consultation

L'organisation de groupes de consultation et les entretiens avec des informateurs principaux sont indispensables pour déterminer les groupes susceptibles d'être affectés de manière différente par les interventions de REDD+ sur le plan du bien-être économique. Il est possible de recueillir des informations de nature qualitative concernant les groupes marginalisés d'un point de vue social ou économique ; cette collecte de données a lieu à différents moments au cours du suivi et du processus d'évaluation. Les discussions des groupes de consultation avant le début des interventions
## Encadré 1. L'étude GCS-REDD+ et la répartition des impacts

De solides preuves confirment que l'accès à des produits diversifiés provenant de la forêt est un facteur très important pour l'économie de subsistance des groupes ruraux pauvres, des femmes et autres groupes vulnérables. Si la mise en œuvre d'un projet de REDD+ conduit à une augmentation de la distance que les femmes ont à parcourir pour aller chercher du bois de chauffage, ou encore cueillir les plantes médicinales, récolter les aliments naturels, matériaux d'artisanat et autres produits de la forêt, c'est la subsistance même de ces groupes qui est remise en cause

L'étude GCS-REDD+ utilise différentes méthodes pour explicit er l'effet des interventions de REDD+ sur les populations pauvres et vulnérables. Par exemple, au niveau des villages, des groupes de consultation, incluant des femmes représentatives des caractéristiques démographiques de tout le village, permettent de mieux comprendre non seulement la manière dont les femmes utilisent et entretiennent les forêts, mais aussi le rôle des femmes dans la mise en œuvre des projets de REDD+, la manière dont le projet les affecte et la façon dont elles prennent connaissance de la REDD+ (consulter le Questionnaire destiné aux femmes – Annexe C).

Au niveau du ménage, l'étude GCS-REDD+ recueille des données en vue de former un échantillon représentatif des ménages dans chaque village (Questionnaire destiné aux ménages – Annexe C). L'évaluation des résultats concernant le bien-être économique de certains sous-groupes, comme les migrants par opposition aux habitants installés depuis longtemps, nous permet de vérifier les hypothèses selon lesquelles les interventions de REDD+ ont un impact différent sur les nouveaux arrivants. Des techniques statistiques plus élaborées et reposant sur des variables d'interaction, par exemple, en combinant la variable de traitement avec une variable représentative des ménages migrants de fraîche date nous permettent d'évaluer l'effet de la réforme sur les ménages migrants tout en tenant compte de l'effet des covariables.

de REDD+ donnent accès à d'importantes informations sur les groupes qui dépendent de la forêt et d'autres groupes vulnérables ; cette activité garantit de recueillir des données pertinentes « avant » et « après », lesquelles permettent d'analyser la variabilité des impacts sur le bien-être économique. Les groupes de consultation peuvent également être utilisés pour recueillir des données rétrospectives ; les participants présentent d'une manière qualitative leurs opinions sur la façon dont les groupes vulnérables sont affectés depuis le début de la mise en œuvre du projet. Les groupes de consultation sont indispensables pour comprendre le processus par lequel les interventions affectent les groupes pauvres et vulnérables. Les discussions de groupe produisent des données qui révèlent certains des mécanismes à l'origine de la variabilité des impacts observés dans les évaluations quantitatives mesurant l'évolution du bien-être économique.

## Méthodes mixtes et répartition des impacts

En règle générale, la documentation au sujet des premiers projets de carbone forestier ainsi que celle

relative aux impacts sur le bien-être économique des projets de conservation et de développement, est, par essence, de nature qualitative (Caplow et al. sous presse). Les données générées par les discussions au sein des groupes de consultation et les entretiens avec des informateurs principaux sont indispensables pour, d'une part, produire des informations utiles permettant de définir qui sont les groupes vulnérables mais également dresser un premier tableau sur la manière dont ces derniers sont affectés par l'intervention. L'analyse quantitative est un instrument puissant complétant le contenu des récits dans lesquels des ménages échappent à la pauvreté, les ressources sont accaparées par les élites et les groupes vulnérables sont enfermés dans l'engrenage de la pauvreté. À l'aide d'une technique élémentaire de statistique descriptive, de calculs de régression à plusieurs variables pour évaluer l'hétérogénéité de l'impact et d'estimations de l'effet de l'intervention sur les inégalités au sein de la communauté, nous sommes capables de présenter, en toute confiance et avec une précision accrue, l'amplitude de la répartition des impacts.
## Analyse des résultats concernant le bien-être économique

Pour présenter la manière variable dont les groupes vulnérables sont affectés par les interventions de REDD+, on dispose de plusieurs moyens permettant de décomposer, au niveau du ménage, les données des résultats relatifs au bien-être économique, incluant, par exemple, le quartile de revenu, l'appartenance à un groupe ethnique, la dimension hommes-femmes ou le statut de migrant. En produisant des tableaux où figurent, regroupées en catégories, les moyennes des résultats relatifs au bien-être économique, on peut facilement vérifier les hypothèses émises sur les différences significatives de résultats entre les différents sous-groupes de l'échantillon. Par exemple, la décomposition des données relatives au bien-être selon le sexe du chef de ménage s'avère être une méthode efficace pour identifier la manière dont les interventions affectent différemment les hommes et les femmes.

## Analyse de l'hétérogénéité de l'impact par des méthodes de régression à plusieurs variables

La statistique descriptive et les tests de différences de moyennes produisent des résultats descriptifs. En revanche, le calcul de régression à plusieurs variables tient compte des covariables et des variables de confusion susceptibles d'influencer les résultats ; il permet donc de produire une image plus concrète de l'effet des interventions de REDD+ sur les groupes pauvres et vulnérables. Il existe deux façons d'aborder la technique de régression à plusieurs variables. Dans la première, on scinde l'échantillon de ménages représentatifs en fonction de la variable qui représente le groupe vulnérable (variable dépendante). Les calculs de régression réalisés pour chaque sous-groupe produisent une estimation de l'effet de l'intervention sur les résultats relatifs au bien-être économique du groupe vulnérable (consulter Jagger 2008 qui donne un exemple de cette méthode appliquée à l'analyse des impacts sur le bien-être économique de la réforme du secteur forestier en Ouganda). Il existe une autre méthode permettant d'évaluer l'effet d'une intervention de REDD+, elle passe par la création d'un terme d'interaction (à savoir une nouvelle variable) qui permet de combiner la participation à l'intervention (à savoir dans le groupe

d'intervention [CI]), dans le groupe « après » [BA] ou dans les deux groupes après/intervention [BACI]), à la variable dépendante qui représente la population vulnérable (Plewis 2002, Khandker et al. 2010). Par exemple, à l'aide de la méthodologie d'analyse BACI ou CI, pour expliciter la manière dont une intervention de REDD+ a affecté les ménages dont le chef est une femme, il suffit de créer une nouvelle variable fictive REDDFhead

## Encadré 2. Calcul de Gini pour mesurer les inégalités de revenus

Le coefficient de Gini est une mesure de l'inégalité de la distribution des revenus. Pour mieux comprendre le rôle déterminant du revenu provenant de l'environnement, le coefficient de Gini peut être décomposé en fonction de l'origine du revenu en vue de calculer l'impact que peut avoir une variation mineure du revenu provenant de la forêt et de l'environnement sur les inégalités (pour trouver des exemples, consulter Jagger sous presse et Lopez-Feldman et al. 2007). Selon Lerman et Yitzhaki (1985), le coefficient de Gini correspondant au degré d'inégalité du revenu total, G, peut être représenté de la manière suivante :

$$G = \sum_{K=1}^{K} S_{K}G_{K}R_{K}$$

Où : $S_K$ représente la proportion du composant k dans le revenu total, $G_K$ est le coefficient de Gini de la source, il correspond à la répartition du revenu provenant de la source k, et $R_K$ est le coefficient Gini de corrélation entre le revenu provenant de la source k et la répartition du revenu total. Le calcul de Gini nous renseigne sur le poids d'une source de revenu dans le revenu total ($S_K$), si la source de revenu est répartie de façon égale ou inégale ($G_K$) et la manière dont la source de revenu et la répartition du revenu total entrent en corrélation ($R_K$). Le dernier terme, $R_K$, rend compte de l'importance avec laquelle le revenu en provenance de l'environnement favorise ou défavorise les populations pauvres. Pour trouver plus d'informations sur le calcul de Gini et l'obtention d'effets marginaux à l'aide de la commande « descongini » sur le logiciel STATA, consulter Lopez-Feldman (2006).
qui prend la valeur « 0 » si le ménage se trouve à l'extérieur du groupe de traitement et si le chef du ménage est un homme, et la valeur « 1 » si le ménage se trouve sur le site du projet de REDD+ et si le chef du ménage est une femme. Cette méthode permet d'évaluer de manière précise l'hétérogénéité de l'impact du projet en fonction des groupes vulnérables dans un échantillon donné.

## Mesure des inégalités comme indication de la nature des impacts concernant le bien-être économique sur des échantillons entiers ou des sous-groupes

Parmi toutes les méthodes d'analyse du revenu ou du niveau d'inégalité des richesses, le coefficient

de Gini, une mesure de la distribution statistique, est le plus fréquemment utilisé pour mesurer les inégalités de revenus (Encadré 2). Le coefficient de Gini est un nombre variant de « 0 » à « 1 » où les coefficients les plus élevés reflètent un niveau plus élevé d'inégalité de revenus. Le rôle important joué par le revenu provenant de la forêt ou de l'environnement dans l'égalisation sociale permet de supposer qu'une comparaison des estimations des coefficients de Gini au niveau des sites d'intervention et de contrôle, à l'aide des données « avant » et « après » ou des données BACI, peut montrer si les interventions de REDD+ ont un effet compensateur en ce qui concerne les inégalités des revenus qui affectent les ménages en zone rurale.
# Fiche technique 10

## Définition des variables

### Introduction

Les modèles de causalité et les théories du changement jouent un rôle fondamental dans la détermination des variables qu'il faut prendre en considération dans le cadre de l'analyse. Les modèles font en général référence à quatre types de variables importantes dont l'étude permet de tirer les leçons de l'expérience des projets REDD+ de première génération. Il s'agit des (1) critères de jugement, (2) des variables explicatives, (3) des variables de confusion et (4) des variables de

processus. Le modèle de causalité permet non seulement de déterminer les variables pertinentes pour l'analyse mais aussi d'anticiper leurs relations et leurs boucles de rétroactions. Avant de commencer à recueillir des données destinées à caractériser les variables nécessaires à la vérification des hypothèses émanant des modèles de causalité, il faut réfléchir attentivement aux questions soulevées par le concept d'échelle. La plupart des analyses d'interventions de REDD+ nécessitent des variables qui correspondent à des phénomènes se déroulant

### Encadré 1. Choisir une méthode d'enquête

Une fois précisé le type de données nécessaires, il se pose la question du choix de la méthode la plus adaptée au recueil de ces données. Nous indiquons ici deux questions qui nous semblent crucales pour déterminer la manière la plus efficace d'envisager le recueil des données.

1. Cette variable est-elle susceptible de fluctuer à l'échelle du village ou de la communauté ? Si « oui », les informations doivent être relevées à l'échelle du ménage. Dans le cas contraire, elles peuvent être recueillies à l'échelle du village.

2. Est-il possible de relever des mesures quantitatives fiables en rapport avec cette variable, ou mieux, a-t-on besoin de mesures quantitatives correspondant à cette variable ? Si la réponse à ces deux questions est « oui », les questions concernant cette variable doivent figurer dans l'enquête sur les ménages. Dans le cas contraire, choisissez les informateurs principaux ou les groupes de consultation/réunions de village.

Les réponses à ces questions permettent de classer l'information recueillie dans une des quatre catégories disponibles (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1. Tableau décisionnel concernant la méthode à adopter</caption><thead><tr><th colspan="2"></th><th colspan="2">Cette variable est-elle susceptible de fluctuer à l'échelle du village ?</th></tr><tr><th colspan="2"></th><th>Oui</th><th>Non</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="2">Est-il possible d'obtenir des mesures quantitatives ? Ces mesures sont-elles nécessaires ?</th><th>Oui</th><td>Enquête structurée à l'échelle du ménage</td><td>Enquête structurée à l'échelle du village</td></tr><tr><th>Non</th><td>Informateurs principaux, groupes de consultation</td><td>Réunions de village</td></tr></tbody></table>

Il est indispensable de suivre ces étapes et de sélectionner l'échelle à laquelle les données sont recueillies, puis de vérifier la nécessité d'obtenir des données quantitatives de manière à pouvoir disposer d'informations les plus exactes et précises possibles ; par ailleurs, ce processus est également essentiel afin d'éviter d'importuner les personnes interrogées qui participent à votre enquête.

Adapté de Jagger et Angelsen 2011