Mehr ist nicht genug: Wirksame Entwicklungshilfe für Afrika? Peter Nunnenkamp

Transkript

1 Mehr ist nicht genug: Wirksame Entwicklungshilfe für Afrika? Peter Nunnenkamp

2 Ausgangsfrage Bekommt Afrika: Zu wenig Entwicklungshilfe? X Zu viel Entwicklungshilfe? X Gerade richtig? X Weiss nicht X Dumme Frage X

3 I. Ausgangspunkte Millennium Development Goals werden in Afrika verfehlt. UN/ J. Sachs fordern massiv aufgestockte Entwicklungshilfe. Afrika-Aktionsplan der G8 verspricht Konzentration der Hilfe auf Afrika. Empirische Studien: Entwicklungshilfe ist wirksam, wenn sie zielgerichtet an arme Länder mit guten Rahmenbedingungen vergeben wird.

4 II. Fragestellungen 1. Sind die lokalen Voraussetzungen für eine produktive Verwendung der Hilfe in Afrika gegeben? 2. Orientiert sich die Allokation der Hilfe an Effizienzkriterien (Konzentration auf bedürftige Länder mit guten Rahmenbedingungen)? 3. Zentrales Ergebnis: In beiderlei Hinsicht klaffen erhebliche Lücken zwischen Worten und Taten!

5 III. Lokale Voraussetzungen: einige Einzelergebnisse

6 Bewertung wirtschaftspolitischer und institutioneller Rahmenbedingungen a : Afrika im Vergleich b Anteil afrikanischer Länder in der jeweiligen Gruppe) vh sehr gut gut mittel schlecht sehr schlecht ountry Policy and Institutional Assessment (CPIA) der Weltbank für 23. b Insgesamt 76 Entwicklungsländer m gang zu konzessionären IDA-Krediten.

7 nstitutionelle Entwicklung afrikanischer Staaten im Vergleich zum Normalmuster a, 22 Institutionen b 1 Botswana Mauritius Madagaskar Kapverden Namibia Marokko Lesotho Tunesien Ägypten Gabun Südafrika y = 8E-5x -,7 R 2 =,73-1 Algerien Equ. Guinea -2 Kongo, Dem. R Pro-Kopf Einkommen c as Normalmuster bestimmt sich aus der Regressionsgeraden, die den statistischen Zusammenhang zwischen dem Pr pf Einkommen und der institutionellen Entwicklung im Querschnitt aller Entwicklungs- und Industrieländer wiedergibt. urchschnitt aller sechs institutionellen Indikatoren für 22; Spannbreite von 2,5 bis minus 2,5, wobei höhere Werte a iter entwickelte Institutionen verweisen. c US$ in Kaufkraftparität für 22.

8 IV. Armutsorientierung der Hilfe: einige Einzelergebnisse

9 Konzentration der Entwicklungshilfe auf arme frikanische Empfängerländer (Anteile in vh an allen Empfängerländern mit verfügbaren Angaben) Kaufkraftparität; für elle: DAC Online Datenbasis ( World Bank (24). Empfänger mit Pro-Kopf Einkommen unter Median a vh ,8 56,8 58,8 6, Alle Geber Deutschland

10 Konzentration der Entwicklungshilfe auf arme frikanische Empfängerländer (Anteile in vh an allen Empfängerländern mit verfügbaren Angaben) nteil der Bevölkerung, die von weniger als 1 US$ pro Tag leben muss; für uelle: DAC Online Datenbasis ( Chen und Ravallion (24). vh 7 Empfänger mit absoluter Armut über Median b ,9 46,5 44,5 43, Alle Geber Deutschland

11 Pro-Kopf Entwicklungshilfe an afrikanische Empfängerländer mit niedrigem bzw. höherem Pro-Kopf Einkommen a, b US$ Alle Geber (linke Skala) 42,6 33,3 33,6 niedriges PKE hohes PKE Durchschnitt niedriges PKE 29,6 Median hohes PKE 2, niedriges PKE Deutschland (rechte Skala) 2,4 hohes PKE Durchschnitt 1,8 niedriges PKE 1, hohes PKE Median US$ urchschnitt bzw. Median der Pro-Kopf Hilfezahlungen. Pro-Kopf Einkommen (PKE) in Kaufkraftparität für 1999; unt w. über Median. b Periodendurchschnitt bezogen auf Bevölkerung in 21.

12 Anteile der Sektoren Bildung, Gesundheit und asserversorgung an den gesamten Entwicklungshilfe- Zusagen für Afrika: Geber insgesamt und Deutschland vh Alle Geber Deutschland 11,6 1 9, , , , 4, ,7 21-3, , , , Bildung Gesundheit Wasser Bildung Gesundheit Wasser 7,1 21-3

13 V. Orientierung der Hilfe an den lokalen Rahmenbedingungen: Ergebnisse

14 Pro-Kopf Entwicklungshilfe an Länder in Sub-Sahara Afrika mit guten bzw. schlechten Rahmenbedingungen b, US$ Alle Geber (linke Skala) 39,9 3,7 Deutschland (rechte Skala) 2,2 US$ , CPIA 1/2 CPIA 4/5 CPIA 1/2 CPIA 4/5 riodendurchschnitt bezogen auf die Bevölkerung in 22. b Median für CPIA-Gruppen 1 und 2 (sehr gute und gut hmenbedingungen) sowie CPIA-Gruppen 4 und 5 (schlechte und sehr schlechte Rahmenbedingungen); CPIA ssifizierung für das Jahr 22. elle: DAC Online Datenbasis ( World Bank (24);

15 Anteil der Entwicklungshilfe an Länder in Sub-Sahara Afrika mit guten und sehr guten Rahmenbedingungen a, b vh 6 Alle Geber 56,1 Deutschland 56, ,8 32, lle Länder in Sub-Sahara Afrika mit CPIA-Klassifizierung=1. b Periodendurchschnitte. elle: DAC Online Datenbasis (

16 Korrelation zwischen der Veränderung institutioneller Rahmenbedingungen a und der Veränderung der Pro- Kopf Hilfe b an Länder in Sub-Sahara Afrika Alle Geber Pro-Kopf Hilfe (US$) 4 I 2 Kongo, Dem. Rep. Eritrea II -2 Simbabwe Liberia III Côte d'ivoire Kongo, Rep. Djibouti y = -11,634x - 22,6 R2 =,2 Gabun Sao Tome & P. Seychellen -1,5-1, -,5,,5 1, Institutionen urchschnittliche institutionelle Entwicklung in 22 minus durchschnittliche institutionelle Entwicklung in hresdurchschnittliche Pro-Kopf Auszahlungen in minus jahresdurchschnittliche Pro-Kopf Auszahlungen in elle: DAC Online Datenbasis ( World Bank (24); IV

17 Korrelation zwischen der Veränderung institutioneller Rahmenbedingungen a und der Veränderung der Pro- Kopf Hilfe b an Länder in Sub-Sahara Afrika Deutschland Pro-Kopf Hilfe (US$) 1 I 5 Sao Tome & P. Mauritius Kamerun II -5 Simbabwe y = -,7599x - 1,53 R2 =,1 Namibia Liberia Seychellen III Kapverden -1,5-1, -,5,,5 1, Institutionen urchschnittliche institutionelle Entwicklung in 22 minus durchschnittliche institutionelle Entwicklung in hresdurchschnittliche Pro-Kopf Auszahlungen in minus jahresdurchschnittliche Pro-Kopf Auszahlungen in elle: DAC Online Datenbasis ( World Bank (24); IV

18 VI. Schlussfolgerungen Positive Einschätzung der lokalen Voraussetzungen für effektive Hilfe durch UN/ J.Sachs schwer nachvollziehbar. Beteuerungen der Geber, Hilfe werde zielgerichtet vergeben, kaum haltbar. Selektivität wäre zu stärken, bevor Hilfe aufgestockt wird.

19 Vollständiges Papier: Mehr ist nicht genug: Wirksame Entwicklungshilfe für Afrika?