Analyse des Déterminants de la Fixation du Taux de Fret ...

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste

REPUBLIQUE DE CÔTE D’IVOIRE

Union – Discipline – Travail

MEMOIRE DE STAGE

Analyse des Déterminants de la Fixation du Taux de Fret des

Ports de la Cote Ouest-Africaine : Cas du Port d’Abidjan

PRESENTE PAR :

RIVOMANANTSOA John Georgio Elève Ingénieur Statisticien Economiste

ENCRADRE PAR :

M. TCHAKRE Moulot Directeur Adjoint de la DEEPDEV

Janvier 2015

MINISTERE D’ETAT, MINISTERE DU

PLAN ET DU DEVELOPPEMENT

MINISTERE DES TRANSPORTS

Ecole Nationale Supérieure de Statistique

et d’Economie Appliquée

Port Autonome d’Abidjan

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page i

REPUBLIQUE DE CÔTE D’IVOIRE

Union – Discipline – Travail

MEMOIRE DE STAGE

Analyse des Déterminants de la Fixation du Taux de Fret des

Ports de la Cote Ouest-Africaine : Cas du Port d’Abidjan

PRESENTE PAR :

RIVOMANANTSOA John Georgio Elève Ingénieur Statisticien Economiste

ENCRADRE PAR :

M. TCHAKRE Moulot Directeur Adjoint de la DEEPDEV

MINISTERE D’ETAT, MINISTERE DU

PLAN ET DU DEVELOPPEMENT

MINISTERE DES TRANSPORTS

Ecole Nationale Supérieure de Statistique

et d’Economie Appliquée (ENSEA)

Port Autonome d’Abidjan

(PAA)

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page i

DECHARGE

« L’ENSEA ET LE PORT AUTONOME D’ABIDJAN N’ENTENDENT DONNER

AUCUNE APPROBATION NI IMPROBATION AUX IDÉES ÉMISES DANS CE

MÉMOIRE. CES OPINIONS DOIVENT ÊTRE CONSIDÉRÉES COMME PROPRES À

LEUR AUTEUR »

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page ii

DEDICACE

A MES GRANDS PARENTS

A MES PARENTS ET TOUTE MA FAMILLE

A MA FEMME ET MON FILS

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page iii

REMERCIEMENTS

Je rends grâce à Dieu qui m’a permis d’avoir la santé et le courage de persévérer dans

chacune des étapes à franchir pour aboutir à ce stade dans mes études.

.

Nos remerciements vont spécialement à l’endroit du Directeur Général du Port

Autonome d’Abidjan (PAA), M. Hien Sié, pour la réponse favorable qu’il a donnée à notre

demande de stage. Nos sincères remerciments vont également à l’endroit de M. N'GORAN

Foto, Directeur des Etudes Economiques, de la Planification et du Développement

(DEEPDEV), pour l’accueil chaleureux que nous avons reçu. Un remerciement particulier est

adressé à M. Sahin Henri, Chef de Département Etudes Economiques qui a bien voulu nous

accueillir au sein de son département pour toute la durée du stage. Nous n’oublions pas

également tout le personnel de la DEEPDEV pour leur courtoisie, leurs conseils et surtout

leur soutien incommensurable pour notre insertion dans leur monde professionnel.

Cette étude a été supervisée par M. TCHAKRE Moulot, Directeur Adjoint à la DEEPDEV.

Nous tenons à lui témoigner par la présente note, notre sincère reconnaissance pour

l’encadrement de qualité dont il nous a gratifié tout le long de notre stage.

Toute notre gratitude à M. KOFFI N’Guessan et M. KOUADIO Hugues,

respectivement Directeur de l’École Nationale Supérieure de Statistique et d’Économie

Appliquée (ENSEA) d’Abidjan et Directeur des études de la division des Ingénieurs

Statisticiens Economistes (ISE), qui nous ont encadrés tout au long de notre formation.

Par ailleurs, nous tenons à adresser notre reconnaissance à tous ceux qui, de près ou de loin,

ont contribué à la réalisation de cette étude.

Un sincère merci sera adressé à nos ainés PODA Sami, KOFFI Jean Stéphane et OUSMANE

Batchily, chargés d’études économiques au PAA et aussi à mon compagnon de stage

KOUAKOU Akoubia Chris Herman, pour leur soutien et contribution à l’achèvement de ce

mémoire.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page iv

SOMMAIRE

DECHARGE ............................................................................................................................................ i

DEDICACE ............................................................................................................................................ ii

REMERCIEMENTS .............................................................................................................................. iii

SOMMAIRE .......................................................................................................................................... iv

AVANT-PROPOS .................................................................................................................................. v

SIGLES, ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES ................................................................................... vi

LISTE DES TABLEAUX ET ENCADRÉS ......................................................................................... vii

LISTE DES FIGURES ........................................................................................................................ vii

LISTE DES ANNEXES ....................................................................................................................... vii

RESUME ................................................................................................................................................ x

ABSTRACT ............................................................................................................................................ x

INTRODUCTION GÉNÉRALE ............................................................................................................ 1

CHAPITRE I ........................................................................................................................................... 5

CADRE CONCEPTUEL ET REVUE DE LA LITTERATURE ........................................................... 5

I.1. Cadre conceptuel : Fret Maritime ................................................................................................. 5

I.2. REVUE DE LA LITTERATURE .............................................................................................. 13

CHAPITRE II ....................................................................................................................................... 21

ANALYSE DU TAUX DE FRET ET DU TRAFIC AU PORT D’ABIDJAN .................................... 21

II.1. Sources des données .................................................................................................................. 21

II.2. Evolution des Indicateurs du fret maritime au niveau Mondial ................................................ 22

II.3. Le trafic au port d’Abidjan ........................................................................................................ 27

II.4. Analyse comparative du taux de fret et du volume des exportations ........................................ 35

CHAPITRE III ...................................................................................................................................... 37

MODELISATION ECONOMETRIQUE DE LA RELATION ENTRE LE TAUX DE FRET ET SES

DETERMINANTS ............................................................................................................................... 37

III.1. Présentation du modèle de base ............................................................................................... 37

III.2. Présentation de la méthodologie d’estimation ......................................................................... 43

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ..................................................................................... 57

LIMITE DE L’ANALYSE ................................................................................................................... 60

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page v

AVANT-PROPOS

L’École Nationale Supérieure de Statistique et d’Économie Appliquée (ENSEA),

aujourd’hui pôle d’excellence de l’UEMOA, forme en trois années des Ingénieurs

Statisticiens Économiste (ISE). Une fois intégrés dans le tissu social, ceux-ci ont la

responsabilité de conduire des travaux de conception, de collecte, de diffusion et d’analyse de

l’information statistique et économique. Par ailleurs, au terme de la deuxième année de leur

formation, les ISE sont amenés à effectuer un stage d’application de trois mois.

Ledit stage permet à l’étudiant de se confronter aux réalités du monde professionnel, mais

surtout de mettre en application les connaissances acquises durant les deux années de sa

formation. Cela, afin de s’imprégner des réalités du milieu et de se rendre compte des

différents obstacles susceptibles de survenir durant l’application des outils statistiques et

économiques.

Ce présent document est le mémoire du stage que nous avons effectué au Port

Autonome d’Abidjan, au sein de la Direction des Etudes Economiques, de la Planification et

du Développement. Notre stage s’est effectué du 1er Août au 31 Octobre 2014.

La structure d’accueil a voulu nous intéresser sur des questions relatives à la fixation du taux

de fret maritime. À cet effet, notre travail a porté sur le thème suivant : « Analyse des

déterminants de la fixation du taux de fret des ports de la côte ouest-africaine : Cas du port

d’Abidjan». Ce mémoire constitue l’aboutissement de cette expérience de recherche.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page vi

SIGLES, ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES

2SLS

2 Stages Least Square

BAF

Bunker Adjustment Factor

BDI

Baltic Dry Index

BLUE

Best Linear Unbiased Estimator

BM

Banque Mondiale

BS

Bunker Services

C.A.F

Currency Adjustment Factor

CAF

Cout Assurance Fret

CES

Constant Elasticity Substitution

CEDEAO Communauté Economique Des Etats de l’Afrique de l’Ouest

CNUCED

Conférence des Nations Unis pour le Commerce et le Développement

DEEPDEV Direction des Etudes Economiques, de la Planification et du Développement

DMC

Doubles Moindres Carrés

EPIC Etablissement Public à caractère Industriel et Commercial

EVP

Equivalent Vingt Pieds

EQP Equivalent Quarante Pieds

EWATA

Europe West Africa Trade Agreement

FAB

Franco A Bord

FCFA

Franc des Communautés Financières d'Afrique

FCL

Full Container Load

FMI

Fond Monétaire International

GDP Gross Domestic Product

GFRI

Global Freight Rate Index

IV/GMM

Instrumental Variables/Generalized Method of Moments

LCL

Less than a Container Load

LPI Logistic Performance Index

LSDV

Least Square Dummy Variable

MCG

Moindres Carrés Généraligés

OLS

Ordinary Least Square

PAA

Port Autonome d'Abidjan

PIB

Produit Intérieur Brut

SSATP Sub-Saharan Africa Transport Policy Program

TSLS

Two-Stage Least Square

UE

Union Européenne

UEMOA Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine

UNCOMTRADE United Nations Commodity and Trade Database

UP

Unité Payante

USD

United States Dollars

WDI

World Development Indicators

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page vii

LISTE DES TABLEAUX ET ENCADRÉS

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Comparaison des pays selon la performance portuaire (2011) ............................. 29

Tableau 2 : Liste des variables du modèle ............................................................................... 40

Tableau 3 : Résultats des estimations par les méthodes IV-GMM et TSLS ............................ 47

LISTE DES ENCADRES

Encadré 1 : La méthode des variables instrumentales (DMC ou 2SLS) .................................. 46

LISTE DES FIGURES

Graphique 1: Evolution mensuelle du BDI de Janvier 1985 à Décembre 2013 ...................... 23

Graphique 2: Evolution mensuelle du GFRI de Décembre 2013 à Août 2014 ....................... 24

Graphique 3 : Evolution annuelle du ratio caf/fab de 2004 à 2012 ......................................... 26

Graphique 4: Evolution du trafic de marchandise en transit de 1985 à 2012 .......................... 27

Graphique 5 : Evolution du trafic de conteneurs de 1985 à 2013 ............................................ 30

Graphique 6: Répartition des conteneurs à l’exportation suivant leurs états de 2010 à 2013 . 32

Graphique 7: Répartition des exportations suivant les principales marchandises en 2013 ..... 34

Graphique 8 : Evolution comparative du ratio caf/fab et du volume des exportations (2004-

2012) ........................................................................................................................................ 35

LISTE DES ANNEXES

ANNEXE 1 : Test de Poolabilité ............................................................................................ xiv

ANNEXE 2: Test de Hausman ............................................................................................... xiv

ANNEXE 3 : Résultats des estimations du modèle à effets fixes par IV-GMM .................... xiv

ANNEXE 4 : Résultats des estimations du modèle à effets fixes par TSLS ........................... xv

ANNEXE 5 : Test d’hétéroscédasticité de Pagan-Hall ............................................................ xv

ANNEXE 6 : Test de Wooldridge pour l’autocorrélation en panel ......................................... xv

ANNEXE 7 : Test de normalité de Jarque-Bera (IV-GMM) .................................................. xvi

ANNEXE 8 : Test de normalité de Jarque-Bera (TSLS) ........................................................ xvi

ANNEXE 9 : Intervalles de Confiance des coefficients (IV-GMM) ..................................... xvii

ANNEXE 10 : Intervalles de Confiance des coefficients (TSLS) ......................................... xvii

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page viii

PRÉSENTATION DE LA STRUCTURE D’ACCUEIL

Le Port Autonome d’Abidjan (PAA) est l’Autorité chargée de la gestion du Port

d’Abidjan. Le Port, à l’origine géré par un Etablissement Public à caractère Industriel et

Commercial (EPIC), a été depuis 1992 transformé en société d’Etat placée sous la tutelle

technique du Ministère des Infrastructures Economiques et de celui de l’Economie et des

Finances.

Le décret n° 2012-625 du 06 juillet 2012, relatif au changement de tutelle technique et

administrative des ports et aéroports, place désormais le PAA sous la tutelle technique et

administrative du Ministère des transports. Son capital de 16 milliards de FCFA est détenu

par l’Etat de Côte d’Ivoire.

Le PAA génère 85% de recettes douanières et représente 70% du PIB national.

L’organigramme du Port Autonome d’Abidjan se présent comme suit :

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page ix

Source : Port Autonome d’Abidjan (PAA)

Nous avons passé nos trois (3) mois de stage au sein de la Direction des Etudes Economiques,

de la Planification et du Développement.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page x

RESUME

Cette étude porte sur l’analyse des déterminants de la fixation du taux de fret maritime

dans les ports ouest-africains et traite du cas particulier du port d’Abidjan. Pour ce faire, ont

été considérées les exportations de la Côte d’Ivoire vers sept (7) pays européens ayant des

frontières littorales.

La présente étude repose sur l’économétrie des données de panel constitué par ces

sept pays sur la période 2004-2012. Elle fait usage d’un modèle à effets fixes et les méthodes

des variables instrumentales telles que TSLS et IV_GMM ont été implémentées pour tenir

compte de l’endogénéité de la variable du volume des exportations mais également pour

vérifier si les estimations sont insensibles au changement de méthode.

Les résultats de ces estimations font ressortir que les exportations, les infrastructures

portuaires, les PIB des pays partenaires, le taux de change (XOF/USD) et le prix du carburant

diesel sont des déterminants du taux de fret maritime au port d’Abidjan. On montre

également qu’il existe une relation négative entre le fret maritime et les exportations, les

infrastructures portuaires, et les PIB des pays partenaires, tandis que le prix du carburant

diesel et le taux de change lui sont positivement corrélé.

Mots clefs : Déterminants, Taux de Fret, Port d’Abidjan, Modèle à Effets Fixes,

Variables Instrumentales, Modèle de Gravité.

ABSTRACT

This study focuses on the analysis of the determinants of maritime freight rates’

fixation in West African ports and addresses the particular case of the Abidjan port. For that

purpose, are considered the exports of Côte d'Ivoire to seven (7) european countries with

coastal borders.

The present study is based on econometrics of panel data constituted by these seven

countries over the period 2004-2012. A fixed effects model is used and the instrumental

variables methods, namely TSLS and IV / GMM, have been implemented to account for the

endogeneity of the exports volume but it is also purposed to check whether estimates are

insensible to changes in methodology or not.

The estimates results show that exports, port infrastructures, partners’ GDPs,

exchange rate (XOF/USD) and diesel fuel price are key determinants of maritime freight

rates to the Abidjan port. Also, there is a negative correlation between maritime freight and

exports volume, port infrastructures, and partners’ GDPs, whereas the price of diesel fuel and

the exchange rate (XOF/USD) are positively correlated with maritime freight rates.

Key words: Determinants, Freight Rates, Abidjan Port, Fixed Effet Model,

Instrumental Variables, Gravity Model.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page 1

INTRODUCTION GÉNÉRALE

Contexte et justification

L’Afrique est le seul continent où l’on enregistre ces dernières années une forte

croissance économique et où les prévisions sont en faveur de la poursuite de cette

performance pour les années à venir. La sous-région de l’Afrique de l’Ouest n’est pas restée

en marge de cette tendance et enregistre une croissance économique au-delà de toutes les

espérances.

Depuis l’an 2000, la croissance en Afrique de l’Ouest s’est stabilisée à un niveau au-

dessus de la croissance moyenne de l’Afrique Subsaharienne qui est de 5% en 20131. Un

nombre restreint de pays font figurent d’élites dans cette dynamique aux rangs desquels se

situe la Côte d’Ivoire avec une croissance annuelle supérieure à 9% à partir de 2012.

L’émergence progressive d’une classe moyenne est le corollaire indéniable de cette

dynamique économique dont la demande en biens de consommation ne cesse de croître. La

participation active aux échanges commerciaux se présente alors comme une nécessité pour

accompagner cette transformation économique étant donné que la production de toutes les

variétés de biens demandées ne peut être assurée de manière autarcique.

En effet, une forte augmentation des importations liées aux investissements et à la

vigueur du rebond économique2 a été constatée en 2012 en Côte d’Ivoire. Les exportations de

biens ont également connu une hausse atteignant 6.780 milliards de FCFA en septembre 2014,

et réalisent ainsi une augmentation de 40% par rapport à 2009 avec une progression accélérée

depuis 2012 ; ce qui hisse la Côte d’Ivoire au rang de « seul pays africain non pétrolier à

présenter une balance commerciale positive…»3.

Pour faire face à ce développement économique, l’Afrique de l’Ouest, en particulier la

Côte d’Ivoire, se modernise dans toutes ses économies notamment dans le domaine portuaire ;

1 Selon le dernier rapport du FMI : « Perspectives économiques régionales, Afrique subsaharienne, Maintenir le

rythme », publié en Octobre 2013. 2 Rapport du FMI No. 13/367 sur la Côte d’Ivoire, publié en Janvier 2014.

3 Selon la déclaration du Ministre du Commerce, de l’Artisanat et de la promotion des PME, le 26 septembre

2014.


le port étant l’interface qui assure la liaison du pays au reste du monde en matière d’échanges

commerciaux.

De plus, la performance du port garantie un soutien indéfectible aux efforts

d’exportations entrepris, à travers la compétitivité-prix des produits exportés par le biais de la

réduction des coûts liés au transport des marchandises.

A cet effet, les autorités portuaire doivent disposer d’instruments concrets afin

d’actionner le levier permettant la mise en place d’un environnement propice à l’instauration

et au maintien du port d’Abidjan comme un hub portuaire de la sous-région ; une condition

nécessaire à la réduction des coûts de transport maritime.

C’est dans cette perspective que s’inscrit la présente étude en se proposant d’identifier

les déterminants des coûts transport maritime pour mettre à la disposition des autorités

portuaire les variables de contrôles leur permettant d’influencer ces coûts.

Problématique

Depuis les années 90, le trafic maritime ne cesse de prendre de l’ampleur en Afrique

de l’Ouest avec une augmentation d’environ 9% entre 1990 et 20034. Cette tendance se

poursuit et se renforce ces dernières années suite à la redynamisation des échanges

commerciaux des pays à travers la signature d’accords de partenariat qui assurent une

meilleure pénétration des produits ouest-africains sur les marchés des pays partenaires5.

Il en résulte une hausse de la demande dans le secteur du transport maritime et une

exigence à la modernisation des ports pour s’adapter à ce changement. Les ports ouest-

africains s’engagent alors dans une rude compétition par rapport à leurs voisins pour s’assurer

une place de choix dans cette nouvelle réalité.

La compétition portuaire porte sur les stratégies mises en place pour devenir un hub

régional et maintenir ce statut. Le Port d’Abidjan est aujourd’hui l’un des plus grands et des

plus performants ports d’Afrique avec un important trafic global, mais surtout le plus

important trafic de transit et de transbordement de la sous-région. Les autres concurrents ne

4 Document de travail du SSATP No.84F, Ports et transport maritime en Afrique de l’Ouest et du Centre Les

défis à relever, publié en Mai 2007. 5 Par exemple la signature de partenariat économique entre la CEDEAO et l’Union européenne en Juillet 2014.


fléchissent point et développent des stratégies pour avoir le privilège d’occuper cette place ;

parmi les candidats potentiels sont le port de Dakar, Douala, Tema, Lomé et Cotonou.

La compétitivité d’un port étant sa capacité à attirer la clientèle 6 et à affronter la

concurrence des autres ports, grâce à ses atouts et la qualité de ses services, il est

indispensable de faire converger les intérêts des chargeurs et des armateurs vers le port

d’Abidjan.

Le fret maritime étant la variable clef dans le choix des chargeurs du port d’origine et

le port de destination pour leurs marchandises, et le choix du port de transbordement pour les

armateurs, l’influencer est donc une question cruciale.

Dès lors, les questionnements qui suivent émergent :

Quels sont les facteurs susceptibles d’impacter le taux de fret ? Dans quelles mesures

peuvent-ils exercer cette influence ?

Les autorités portuaires peuvent-ils avoir le contrôle sur certaines de ces variables ?

Objectifs de l’étude

L’objectif de ce travail est d’analyser dans quelle mesure les facteurs externes aux

sociétés de transport peuvent influencer le fret maritime.

Les objectifs spécifiques de l’étude étant :

de déterminer la nature du lien entre le fret maritime et les échange commerciaux et

les infrastructures portuaires ;

d’évaluer l’impact des infrastructures portuaires sur la réduction des coûts de

transport maritime.

Hypothèses de l’étude

La revue des études antérieures sur le sujet et l’analyse des questions soulevées dans

la problématique conduit à formuler les hypothèses suivantes :

6 La clientèle du port est essentiellement constituée des chargeurs et des compagnies maritimes.


H1 : le fret maritime est négativement corrélé aux échanges commerciaux et aux

infrastructures portuaires ;

H2 : l’impact des infrastructures portuaires sur le taux de fret est plus important que

ceux des autres facteurs.

Méthodologie et Annonce du plan

Le présent travail se propose de modéliser la relation entre le fret maritime, les

caractéristiques naturelles et artificielles des pays (infrastructures) et le volume des échanges.

Il s’agit de procéder à l’estimation de relations empiriques liant le fret et le volume

des exportations transitant par le port d’Abidjan (exportations de la Côte d’Ivoire).

Le modèle de gravité augmentée du taux de fret et la relation empirique liant ce

dernier aux variables de distance, d’infrastructures…, sont les références pour construire le

modèle utilisé à cet effet.

L’étude est structurée en trois chapitres. Le chapitre 1 présente le cadre conceptuel de

l’étude et fait une revue de la littérature sur le sujet. Ensuite, le chapitre 2 fait un état des

lieux sur l’évolution du fret maritime dans le port d’Abidjan et le volume des exportations, et

analyse le lien entre ces variables. L’étude porte sur la Côte d’Ivoire, et considère uniquement

les partenaires commerciaux européens (les Pays-Bas, l’Allemagne, la France, la Belgique,

l’Italie, la Grande Bretagne, et l’Espagne), constituant un panel de sept (7), et couvre une

période allant de 2004 à 2012. Enfin, le chapitre 3 se propose de faire la modélisation des

relations présentées précédemment, et présente aussi les résultats.


CHAPITRE I

CADRE CONCEPTUEL ET REVUE DE LA

LITTERATURE

L’objectif de cette partie s’articule autour de deux points essentiels. Le premier point

consiste à définir les notions relatives aux coûts de transport maritime. Il sera ensuite

question d’aborder dans quelles mesures ces différentes notions sont-elles liées.

Les termes faisant référence aux activités dans le domaine portuaire seront définis

dans cette partie, et ils seront utilisés dans toute la suite du document.

I.1. Cadre conceptuel : Fret Maritime

Le transport maritime consiste à déplacer des marchandises par voie maritime. Ce

service est offert par l’armateur7 au chargeur

8 dans le cadre d’un contrat de transport

maritime signé entre les deux parties ; ce service est facturé à un prix appelé « taux de fret ».

I.1.1. Définition

Le fret est le coût de transport d’une cargaison de marchandises, en particulier, par

voie maritime et d’un port à un autre.

Il est payable soit à l’avance (freight prepaid), soit à destination (at destination ou

freight collect). Il est peut arriver que l’armateur, dans le cadre défini par le contrat de

transport, soit indémnisé pour cause de non remise de la marchandise d’un chargeur ayant

retenu une place ; c’est le faux fret (deadfreight).

Le fret designe également la marchandise embarquée sur le navire. Dans la suite du

document, ce terme fait référence, selon le contexte, à la marchandise et au coût du transport

de celle-ci.

7 Personne physique ou morale qui arme et exploite le navire, en tant que propriétaire ou locataire.

8 Personne (propriétaire ou non de la marchandise) qui expédie la marchandise.


Il existe de nombreux facteurs liés au taux de fret, entre autre le coût d’exploitation du

navire (salaires des membres de l’équipage, carburant, maintenance et assurance,…) et les

opérations à quai (personnel de bureau, loyer et marketing).

Le fret maritime est rarement fixe ; il comprend des éléments variables qui échappent

au contrôle des compagnies de navigation. Les plus importants sont le coût du carburant et les

variations des taux de change. Par exemple, dans le cadre d’un contrat de transport entre une

compagnie de navigation européenne et un chargeur s’accordant sur un taux de fret exprimé

en dollars des États-Unis, une variation du taux de change entre le dollar et l'euro se

répercutera sur les recettes de la compagnie de navigation. Afin d’éviter la spéculation sur les

fluctuations potentielles des prix du carburant ou des devises, les contrats de fret permettent

des ajustements des prix en cas de changement notable.

Ainsi, l’on peut comprendre que de nombreuses autres redevances peuvent venir

s’ajouter aux taux de fret notamment le coefficient d’ajustement de soulage, le coefficient

d’ajustement monétaire, les frais de manutention au terminal, les primes d’assurance contre

les risques de guerre, des suppléments liés aux risques de piraterie, des frais pour le scellage

des conteneurs, l’envoi d’un récépissé électronique des frais de transport, des pénalités de

retard ou des redevances pour pénurie de matériel.

La compagnie Maersk Line, la plus importante compagnie de services de ligne, donne

sur son Site Web une liste de 107 redevances et majorations possibles. Ces majorations

peuvent varier considérablement suivant le transporteur et ne pas nécessairement

correspondre au coût du service fourni. Ainsi, le coefficient d’ajustement monétaire appliqué

par différents transporteurs a fluctué en juin 2011 de pas moins de 6 points de pourcentage, se

situant entre 10,3 % et 16,7 %, du taux de fret.

Notons également que la fixation du taux fret dépend du type de cargaison

(conteneur, pallette,…), de la distance entre le pays exportateur et le pays importateur ; elle

dépend également de la marchandise et de certaines de ses caractéristiques telles que la

nature, le poids, le volume. Il est souvent exprimé en dollars. Plus précisément, il s’agit de

dollars par unité payante (UP) ; cette dernière pouvant être le poids (en tonnes) ou le

volume (en m3).

Le fret maritime est pour la plupart calculé en tant que somme forfaitaire par

conteneur, indépendamment de la charge marchande. L’expédition des conteneurs pour le

vrac se fait habituellement FCL/FCL (coûts de chargement et de déchargement non inclus

dans le taux de fret), alors que celle du café en sacs en conteneurs s’effectue LCL/FCL


(chargement supervisé par la compagnie de navigation et coût compris dans le taux de fret)

ou FCL/FCL. Le coût des manutentions des conteneurs (THC : Terminal Handling Charges

ou CSC : Container Service Charges) varie d'un terminal à conteneurs à l'autre et d'une

compagnie de navigation à l'autre, parfois dans des proportions considérables et peut bien

devenir une question d'importance.

En règle générale, les taux de fret évoluent en fonction de la demande correspondant

aux marchandises transportées et de l’offre de navires disponibles pour assurer leur transport.

À côté des fluctuations de l’offre et de la demande, le pouvoir de négociation de l’utilisateur

du service (le chargeur), le nombre de concurrents et l’existence d’autres modes de transport

influent aussi sur le prix.

Les différents points, relatifs à l’existence d’une partie variable dans la composition

du taux de fret, soulevés précédemment amène à aborder les surcharges qui en découlent.

Les surcharges ou surfrets liées à la partie variable du taux de fret comprennent :

Les surfrets dus à l'ajustement des prix du carburant, appelés surfrets de

combustible (BS - Bunker Surcharge) ou surcharge fuel (BAF - Bunker Adjustment

Factor). Ils sont généralement appliqués sous forme de somme par conteneur.

la surcharge due aux fluctuations de la devise, appelée coefficient d'ajustement

monétaire (CAF – Currency Adjustment Factor), exprimée en pourcentage de la

somme du fret.

Les BS ou BAF sont appliqués au taux de fret de base, et CAF à la somme qui en

résulte. Les contrats peuvent également prévoir des surcharges dans le cas où d’autres

changements de coûts surviennent, tels que les taxes portuaires ou les péages sur les routes

maritimes et les canaux.

Les conférences9 peuvent aussi, à titre extraordinaire, décider de relever les taux de

fret en provenance ou vers des ports où la congestion retarde de façon excessif les navires.

Des taux de fret « tout compris » sont également disponibles, en particulier pour les gros

9 Les conférences sont des groupements d’armateurs qui se rejoignent sur une route maritime donnée pour offrir

une régularité de la desserte (couverture d’un nombre donné de ports avec une fréquence régulière, coordination

des horaires, détermination des fréquences ou des escales, répartition des escales, régulation de la capacité

offerte, répartition du tonnage transporté...) et un taux de fret uniforme.


chargeurs et réceptionnaires dont le pouvoir de négociation est relativement élevé du fait de

la quantité énorme de marchandises qu’ils expédient ou reçoivent. Il s'agit de taux qui restent

fixes pour un « laps » de temps donné pendant lequel aucune surcharge BAF ou CAF ne peut

être imposée.

Le risque de guerre est une tout autre cause potentielle de surfret; les armateurs

répercuteront les primes d'assurance plus élevées qui leur sont demandées de payer

pour les navires opérant sur des voies commerciales difficiles ou dangereuses. Ce type

de coût imprévu est le fruit d'un cas de force majeure et peut être imputé aux

chargeurs ou aux réceptionnaires, habituellement à un taux forfaitaire par conteneur.

Les notions relatives au fret maritime étant définies, il s’agit à présent de présenter les

différents indicateurs qui permettent de suivre son évolution sur les routes maritimes. Il existe

de nombreux indicateurs selon chaque segment du secteur de transport maritime

(marchandises en vrac, conteneur,…) et parfois même selon les grandes sociétés de conseil

qui compilent leurs propres indicateurs. Quelques principaux indicateurs sont présentés dans

ce qui suit.

I.1.2. Les indicateurs de l’évolution du fret maritime

Le transport de marchandise en vrac sec est l’un des segments le plus dynamique et le

plus important dans le transport maritime. Il est donc naturel que l’indicateur du fret dans ce

domaine soit le plus familier aux différents intervenants du secteur par rapport aux autres.

Le Baltic Dry Index (BDI)

C’est un indice (en USD) dont les chiffres sont publiés quotidiennement par le Baltic

Exchange à Londres.

Malgré cette appellation particulière, cet indice n’est pas réservé aux seuls pays de la

mer Baltique, mais il fournit une évaluation du prix pour transporter les principales matières

premières par voie maritime au niveau mondial.


Prenant en compte 23 routes maritimes et mesuré sur la base d'un affrètement à

temps10

, l'indice couvre les navires vraquiers de types Handysize, Supramax, Panamax et

Capesize qui transportent des produits tels que le charbon, le minerai de fer et les grains, etc.

Plus précisément, l'indice mesure la demande par rapport à l’offre de transport de vrac

secs ; la demande de transport étant fonction de la quantité de marchandises qui est échangé

ou transportée sur divers marchés.

Comme l'offre des navires cargo est généralement à la fois rare et inélastique (il faut

deux ans pour construire un nouveau navire), par conséquent, une hausse marginale de la

demande peut engendrer une augmentation brusque de l'indice, tandis qu’une baisse de celle-

ci aurait des effets similaire à la chute du BDI ; ainsi évolue le frais de transport d’une

cargaison en vrac sec.

L’indice BDI permet alors de suivre l’évolution du taux de fret pour le transport de

vrac sec. Le transport conteneurisé constitue également une part importante des trafics de

marchandises mondiale. Le point suivant s’attache donc à la présentation des indicateurs de

l’évolution de son taux de fret.

Dans le segment du transport de conteneurs, il n'y a pas d’indice synthétique utilisé

comme dans le cas du transport de vrac sec. En d'autres termes, il existe de nombreux indices

reflétant le marché du transport de conteneurs en même temps. Habituellement, les grandes

sociétés de conseil ou courtier dans ce domaine compilent leurs propres indices. Ils sont de

deux types utilisés dans le transport conteneurisé : ceux relatifs au taux de fret et ceux

concernant taux d'affrètement. Les principaux de ces indices sont les suivants :

Les indices des taux d’affrètement comprennent :

Clarkson, Howe Robinson, Index Harpex, Maersk Broker Container Index, Braemar

BOXi Index, Containership Time Charter Assessment Index

Les indices des taux de fret comprennent :

10.Affrètement à temps (time charter en anglais) : se définit comme le contrat par lequel le fréteur met à la

disposition de l'affréteur un navire armé, équipé et doté d'un équipage complet pour un temps défini par

la charte-partie, cela en contrepartie d'un fret. L'affréteur assure la gestion commerciale tandis que le fréteur

conserve la gestion nautique

http://fr.wikipedia.org/wiki/Charte-partie

http://fr.wikipedia.org/wiki/Cargaison


China Containerized Freight Index, Shanghai Containerized Freight Index, Drewry

Container Freight Rate Index

A défaut d’avoir les chiffres sur ces indicateurs au niveau des ports, certains auteurs

recourent à l’utilisation d’un ratio défini à partir des variables (CAF/FAB) de la comptabilité

nationale.

Le ratio c.a.f/f.a.b

Pour deux pays partenaire, les exportations d’un pays devraient correspondre aux

importations (en volume) de son partenaire commercial. Cependant, l’enregistrement dans les

comptes économiques ne se fait pas de la même manière ; le pays importateur inclus à la

valeur des produits les coûts d’assurance et de fret (c.a.f), tandis que l’enregistrement se fait

en f.a.b (Franco à Bord) pour l’exportateur excluant les coûts de transport.

Le ratio c.a.f/f.a.b permet donc de suivre l’évolution du taux de fret étant donné que

toute variation du c.a.f par rapport au f.a.b serait imputable au fret maritime (en considérant

la partie lié à l’assurance comme fixe). Le bien-fondé de cette approche trouve sa source en

ce que les compagnies de transport maritime répercutent entièrement sur le fret toute surcoût

d’assurance lié aux risques (risque de guerre, risque de piraterie,…) sur une route particulière.

L’inconvénient avec l’utilisation de ce ratio est qu’il occulte le type de transport

utilisé pour l’acheminement des produits et il n’y a pas non plus de distinction sur le type de

produit.

Les indicateurs précédents permettent seulement d’apprécier le niveau et la variation

des taux de fret maritime ; ils ne donnent aucune information sur les facteurs qui

interviennent dans la fixation de ces taux. Il serait donc intéressant de présenter l’influence

qu’exercent l’offre de service de transport et la demande de transport (qui est une demande

dérivée du volume des échanges) sur le prix de ce service.

I.1.3. L’offre de service de transport maritime

L’achat et l’exploitation d’un navire de transport de marchandises (cargos) coûtent

cher. De ce fait, un nombre limité de sociétés de transport peuvent se permettre d’entrer dans

le secteur de transport maritime. Ce qui limite la concurrence dans le ce domaine.


Les compagnies maritimes qui offrent un service de transport de ligne régulière

s'engagent à garantir une fréquence sur un trafic donné.

Depuis 1875, certaines d'entre elles décident de s'associer en conférences, afin de

coordonner leurs activités face à un marché fluctuant et exigeant en termes de technologies et

d'investissements. Une conférence maritime est « un groupe d'au moins deux transporteurs

exploitants de navires qui assurent des services internationaux réguliers pour le transport de

marchandises sur une ligne ou des lignes particulières dans les limites géographiques

déterminées et qui concluent un accord ou un arrangement, qu'elle qu'en soit la nature, dans le

cadre duquel ces transporteurs opèrent en appliquant des taux de fret uniformes ou communs

ou toutes autres conditions de transport concertées pour la fourniture de services réguliers »

(Conseil de l'Union européenne).

La conférence détermine l’offre de capacité de transport sur une route maritime

donnée et fixe le prix de ce service à partir d’une demande inverse.

En ce qui concerne la desserte des ports de l’Afrique de l’Ouest, la conférence

EWATA (Europe West Africa) détient, depuis 2003, 70 à 75 pourcent du marché de transport

dans les échanges entre l’Europe et l’Afrique de l’Ouest.

I.1.4. La demande de transport maritime

Les échanges entre deux pays partenaires ne peuvent pas se réaliser sans faire appel

au service de transport. Comme le transport maritime assure 90% des échanges

commerciaux11

, l’on peut considérer que le commerce entre pays partenaires ne peut se faire

qu’à travers ce type de transport. Ainsi, tout désir de commercer au niveau international

induit une demande de transport maritime.

Pour une capacité de transport offerte, l’augmentation du volume de marchandises (à

l’exportation par exemple) permet de réduire le taux de fret en exploitant l’existence

d’économies d’échelles dans le secteur du transport maritime (les compagnies maritime

préfèrent utiliser des gros navires dont le coût fixe d’exploitations est élevé et le coût

marginal est nul), par la réduction d’espaces vides (conteneurs vides) sur le navire.

11

Document de travail du SSATP No.84F, Ports et transport maritime en Afrique de l’Ouest et du Centre Les défis à relever, publié en Mai 2007.


Cependant, cette relation pourrait s’inverser si la hausse du volume des exportations

dépasse la capacité de transport ; la demande étant supérieure à l’offre de transport.

Notons également que d’autres facteurs tels que la performance et les infrastructures

portuaires concourent à la réduction des coûts de transport maritime en améliorant la

fréquence d’escale des navires au port, et donc en augmentant la capacité de transport offerte.

En effet, les armateurs choisissent leurs ports d’écales (ou ports de destination finale) sur la

base de critères telles que le temps d’attente et le temps de service (qui détermine le temps de

séjours à quai) afin de minimiser le coût d’immobilisation des navires aux ports. Or, les ports

les plus performants sont ceux qui disposent suffisamment d’infrastructures modernes ; d’où

l’influence des caractéristiques artificielles des ports sur le fret maritime.

Les investissements en infrastructures portuaires sont des déterminants essentiels de la

fixation du taux de fret maritime. Cependant, il est difficile d’avoir des informations

concernant cette variable. L’indice de performance logistique de la Banque Mondiale est

souvent utilisé comme proxy de cette variable, mais dans le cas de la présente étude aucune

donnée sur cet indice n’est disponible pour la Côte d’ Ivoire. Il est préférable d’utiliser en lieu

et place de l’indice LPI (Logistic Performance Index), l’indicateur de la qualité de

l’infrastructure portuaire disponible sur le site de la Banque Mondiale (WDI).

I.1.5. La qualité de l’infrastructure portuaire

La qualité de l’infrastructure portuaire mesure la perception des dirigeants

d’entreprises à l’égard des installations portuaires de leur pays. Les données sont tirées de

l’enquête auprès des dirigeants d’entreprises du Forum économique mondial qui est réalisée

annuellement depuis 30 ans en collaboration avec 150 institutions partenaires. Plus de 13 000

participants de 133 pays ont participé à l’édition de 2009. L’échantillonnage suit une

stratification double basée sur la taille de l’entreprise et de secteur d’activité. Les données

sont recueillies en ligne ou lors d’entretiens en personnes. Les réponses sont agrégées en

utilisant une moyenne sectorielle pondérée. Les données pour l’année la plus récente sont

combinées avec celle de l’année précédente pour créer une moyenne mobile sur deux ans.

Les notes attribuées vont de 1 (infrastructures portuaires considérées comme extrêmement

sous-développées) à 7 (infrastructures portuaires considérées comme efficaces au regard des

normes internationales). L’enquête a demandé aux répondants des pays enclavés dans quelle


mesure les installations portuaires sont accessibles (1= extrêmement inaccessibles et 7=

extrêmement accessibles).

I.2. REVUE DE LA LITTERATURE

Il s’agit, dans cette section, de présenter les travaux scientifiques, aussi bien

empiriques que théoriques, abordant les échanges commerciaux et les coûts de transports afin

de faire ressortir leurs méthodologies d’analyses pour mieux cadrer notre approche.

I.2.1. Revue empirique

Dans la littérature empirique traditionnelle portant sur l’étude des flux de commerce

et ses déterminants, l’approche concernant le coût de transport consiste à considérer des

facteurs géographiques, par exemple la distance qui évolue dans le même sens que les coûts

de transport.

En outre, l'accès à la mer est un autre facteur clef, et plusieurs études confirment le

fait que l'enclavement d'un pays (cas des pays de l’hinterland12

) réduit fortement les

échanges (Lima o et Venables, 1 Clark et al., ).

Cependant, la variable de la distance prend aussi en compte d’autres facteurs tels que

la proximité culturelle et/ou historique (par exemple la relation entre les anciennes

métropoles et leurs anciennes colonies), bien qu’elle soit censée représenter les coûts de

transport ; or les travaux de Martinez-Zarzoso et Nowak- Lehmann (2007) établissent que

cette variable n’est pas un proxy adéquat des coûts de transport maritime.

Les infrastructures de transport et de communication sont également des déterminants

d’intérêts considérables dans les coûts de transport ; les résultats des études de Lima o et

Venables (2001), indiquent que la détérioration des infrastructures d’un pays le faisant

reculer du groupe médian à celui des 25% des moins bien dotés, induit une augmentation de

son coût de transport de l’ordre de 12%.

12

L'hinterland est l'arrière-pays continental d'un port que ce dernier approvisionne ou dont il tire les

marchandises qu'il expédie (comme la Burkina Faso, le Mali et le Niger).


De nombreux auteurs, spécialistes de l’économie maritime13

, se sont intéressées à des

sujets relatifs à la facilitation des échanges due à l'efficience et/ou aux infrastructures

portuaires (Clark et al., 2004; Wilson et al., 2003). Nordas et Piermartini (2004)

considèrent des mesures d'infrastructures - rail, routes, télécommunications, ports et aéroports

- et trouvent que toutes les mesures sont importantes, mais celle des ports a un impact

d’ampleur plus conséquent sur le commerce que toutes les autres.

Outre l'efficience portuaire, Wilson et al. (2003) introduisent dans l'équation de

gravité des facteurs susceptibles d’impacter les échanges commerciaux comme les indicateurs

de la transparence des politiques réglementaires, de l'efficacité des régimes douaniers et des

infrastructures de technologies et de l'information. Les estimations de cette équation de

gravité augmentée de ces facteurs permettent d’établir que l'amélioration de ces derniers

concourt à la facilitation des échanges, et permet ainsi de stimuler le commerce.

En plus de l'infrastructure physique, la facilitation du commerce est importante.

Behar (2009) associe négativement le volume d'exportations au nombre de documents

nécessaires pour l’expédition des marchandises. L’Indice de Performance Logistique 14

de la

Banque mondiale (LPI) capture les infrastructures et les contributeurs institutionnels aux frais

de transport, et Behar, Manners & Nelson (2009) constatent qu'une amélioration de l'écart-

type de la logistique (qui, par exemple, mettrait Rwanda sur un pied d'égalité avec le Nigeria)

entraînerait une hausse des exportations d'environ 46% pour un pays en développement de

taille moyenne.

Par conséquent, une première approche sera d’introduire dans l'équation

gravitationnelle, des facteurs géographiques et de dotation en infrastructures, afin de capter

en partie les coûts de transport. Malgré le fait que ces facteurs soient corrélés aux coûts de

transport, ils n’expliquent pas à eux seuls l'impact réel de ces coûts sur l'intensité des

échanges.

13

L’économie maritime comprend tous les secteurs d’activité liés à la mer comme le tourisme, les produits de la

mer, la construction navale ou le transport maritime. 14 L'indice de performance logistique est un nouvel ensemble de données produites par la Banque Mondiale. Il

est construit à partir d’un analyse en composantes principales basée sur six mesures, à savoir (i) l'efficacité du

processus de dédouanement par douanes et autres autorités frontalières, (ii) l'infrastructure de technologie du

transport et de l'information, (iii) la compétence locale des industries de logistiques, (iv) la facilité et

l'accessibilité des envois internationaux, (v) la possibilité de suivre et de trace expéditions et (vi) la rapidité avec

laquelle les expéditions atteignent leur destination.


D’autres auteurs envisagent l’utilisation du ratio c.a.f/f.a.b pour capter les coûts de

transport (Lima o et Venables, 1 Baier et Bergstrand, 1 Egger, 5). En effet, les

pays importateurs et les exportateurs enregistrent leurs données collectées concernant les

échanges commerciaux différemment. Pour les premiers, ils prennent en compte non

seulement la valeur des marchandises, mais également les coûts de fret et d’assurance, alors

que les exportateurs ne sont pas concernés par ces derniers.

En adoptant cette méthode, Lima o et Venables ( 1) aboutissent au résultat selon

laquelle une augmentation de 10% du coût de transport aurait pour effet de réduire les

échanges de plus de 20%. Par contre, Baier et Bergstrand (2001) parviennent à estimer une

élasticité du commerce par rapport au ratio c.a.f./f.a.b de l'ordre de - 3. Cependant, des

critiques ont été formulées par Hummels et Lugovskyy (2006) à propos de ces données ;

elles ne donnent aucun détail concernant le mode de transport et le type de marchandises, et

des méthodologies différentes ont été appliquées pour leur collecte vu qu’elles sont collectées

par diverses entités.

En utilisant les données des douanes américaines, Clark et al. (2004) estiment

d’abord les coûts de transport afin de ne retenir que les variables significatives et ensuite ils

introduisent ces variables dans le modèle de gravité.

Cette stratégie est plus avantageuse en ce sens qu’elle offre la possibilité d’identifier

les variables plus adéquates pour représenter les coûts de transport, puisque ces données sont

désagrégées non seulement selon les produits mais également selon le mode de transport

utilisé.

Martinez-Zarzoso et Suarez-Burguet (2005) estiment une équation de gravité

augmentée de la variable de taux de fret en ad valorem en faisant usage des données incluant

douze pays européens et cinq pays d'Amérique Latine et désagrégées au niveau des secteurs

(3 digits). Ils trouvent une élasticité du commerce par rapport au coût de transport comprise

entre - 0.77 et - 2.30. Quant à Korinek et Sourdin (2009), ils se proposent de mesurer les

effets des coûts de transport sur les échanges de produits agricoles. Ces auteurs estiment, en

introduisant la variable de taux de fret par tonne dans l'équation gravitationnelle, une

élasticité de - 0.8, et cette élasticité devient - 0.3 quand ils considèrent les données

désagrégées au niveau de six chiffres du système harmonisé.

Dans ces deux dernières études (Martinez-Zarzoso et Suarez-Burguet, 2005;

Korinek et Sourdin, 2009), le taux de fret est traité comme une variable endogène, du fait de


la relation mutuelle entre coûts de transport et commerce. D’une part, les coûts de transport

font partie des composantes des barrières au commerce et d’autre part, des volumes

importants d'échanges contribuent à baisser le coût unitaire de transport, due à l'existence

d'économies d'échelles.

De nombreuses autres études basées sur le modèle de gravité comme celle de

Anderson et van Wincoop (2004) aboutissent à des conclusions dont les principales sont les

suivantes. Les revenus (PIB) des deux pays partenaires ont des coefficients proches de l’unité.

La distance 15

bilatérale est significative avec un coefficient, généralement, de l’ordre de - 0.9

(voir Disdier et Head 2008 pour une étude détaillée sur les valeurs de ce coefficient).

Un point qui mérite une attention particulière est le fait que le coefficient de la

variable de distance semble avoir augmenté au fil du temps. Disdier et Head (2008)

constatent que les études sur les données antérieures à 1960 produisent une estimation

moyenne de ce coefficient de l'ordre de -0,75, alors qu’en utilisant des données pour les

périodes plus récentes, la valeur moyenne estimée devient -0,9.

Conformément aux résultats précédents, Brun, Carrere, Guilaumont et de Melo

(2005) établissent des corrélations positives entre la variable de distance et le temps. Notons

que ces résultats signifient seulement que le commerce de longue distance a augmenté moins

vite comparativement au commerce de courte distance, mais cela ne signifie pas que le

commerce de longue distance a diminué.

Les revenus des pays (PIB) et la distance représentent une part importante

(généralement 70%) de la variation inter-pays du commerce, mais d'autres facteurs sont

également importants. D’autres caractéristiques géographiques comprenant le fait de partager

une frontière commune (les pays voisins ont tendance à commercer plus) et l’enclavement

(les pays enclavés commercent moins); Limao et Venables (2001) ont estimé que

l’enclavement des pays contribuent à réduire leurs commerces d’environ 60% de moins par

rapport à leurs homologues côtiers.

15

La mesure de distance est la distance orthodromique, qui est la distance la plus courte entre deux points sur la

surface de la terre mesurée le long de la surface de la terre. Les deux points sont généralement la capitale ou

plus grand villes commerciales de chaque pays, même si des mesures parfois pondérés en fonction de plusieurs

villes peuvent être utilisé.


En définitive, nous pouvons retenir qu’il existe une relation endogène entre les coûts

de transport et le commerce bilatéral. L’approche à adopter pour la modélisation de la

relation liant les coûts de transport au commerce consistera à estimer deux équations déduites

de l’équation de gravité : la première sera l’équation du taux de fret16

introduisant le volume

des échanges et la deuxième équation sera augmentée des facteurs n’influençant le fret qu’à

travers les échanges, vise à utiliser des variables substitutives, tels les facteurs géographiques,

ceux liés aux infrastructures de transport terrestre ou ferroviaire.

Dans ce qui suit, il sera question de définir le cadre théorique du modèle de gravité, et

son extension à l’analyse de l’interaction entre les coûts de transport et le commerce.

I.2.2. Revue théorique

Les Modèles gravitationnels sont estimés sur des données de flux bilatéraux

(migratoires, d'investissements, de commerce, etc.) entre plusieurs pays. En ce qui concerne

le commerce, du fait de la multiplicité des firmes et de leur différence selon les pays

(importateur et exportateur), il serait plus réaliste de considérer un système à multiple

équations pour la modélisation des équations de gravité.

Mais les modèles de gravité se veulent une simplification scientifique et

opérationnelle (empiriquement testable) de cette réalité qui permet d’appréhender le

phénomène (plus complexe) des flux commerciaux entre pays. Pour ce faire, des hypothèses

sont formulées et fondent la base théorique de ces modèles comme dans toute modélisation

en économie.

L’ouvrage de Feenstra (2004) permet d’expliquer comment parvenir à rendre

opérationnels (à moindre équations) les modèles de gravité.

Tout d’abord, il est utile de situer les modèles gravitationnels dans un contexte de

marchés ; la concurrence monopolistique est le contexte le plus développé à ce jour qui

donne le cadre d’un marché où coexistent un grand nombre de Firmes pouvant entrer et sortir

16

Equation similaire à celle de Behar & Venables, Transport cost and International trade.


librement du marché (l’idée de la concurrence) dont chacune produit une variété unique de

bien différencié (l’idée de monopole).

Cette conception trouve sa source dans les représentations graphiques de Chamberlin

(1936) ou de Robinson (1933). Ses premières applications mathématiques se précisent avec

les travaux de Lancaster (1975, 1979), de Spence (1976) et de Dixit et Stiglitz (1977),

ensuite viennent les travaux de Krugman (1979, 1980, 1981), de Lancaster (1980) et de

Helpman (1981) pour étoffer les approches à l’explication des flux du commerce

international.

Dans le contexte de concurrence monopolistique dans le commerce international, le

postulat du modèle de gravité est que chaque pays exporte une variété unique de bien

différencié vers son partenaire, même s’il est possible pour les firmes dans les différents pays

échangistes de produire les mêmes variétés de bien en autarcie. Cela sous-tend qu’à

l’ouverture des marchés les pays se spécialisent dans l’exportation de variétés uniques de

bien différenciés dans lesquelles ils jouissent d’un avantage comparatif (afin de maximiser

leur profit de l’ouverture des marchés).

Pour ce faire, on admet que les firmes ne supportent aucuns coûts pour quitter

production d’un bien à l’autre : la spécialisation complète du pays et sa participation aux

échanges avec les autres en découlent.

A ce stade, il est possible de formuler deux hypothèses : soit l’on considère le libre-

échange effectif où les prix sont identiques pour tous les pays (le prix du bien dans le pays A

est le même que dans le pays B); soit l’on adopte la situation où les prix sont différents d’un

pays à l’autre.

En considérant la première hypothèse, l’on parvient à la forme plus simpliste de

l’équation de gravité qu’il est par la suite possible d’étendre avec le cas de prix différents.

De par l’hypothèse la spécialisation des pays dans les variétés de bien différenciées,

trois autres hypothèses sont ajoutées :

(i) la demande identique et homothétique entre/dans les pays ;

(ii) pas de coûts au commerce (les tarifs et les coûts de transport sont nuls) ;


(iii) une variété produit dans n’importe quel pays est exporté vers tous les autres pays

dans la proportion du PIB du pays acheteur (importateur).

(iv) équilibre budgétaire dans chaque pays (la production totale égale à la dépense

totale),

Ainsi, l’hypothèse de départ que tous les pays produisent des variétés différentes de

bien (pour maximiser leur profit à l’ouverture des marchés), et les hypothèses additionnelles

permettent d’établir l’expression simpliste de base d'un modèle gravitationnel17

dans laquelle

les exportations bilatérales d’un pays i vers j sont proportionnelles à leur PIB : le principe du

modèle étant que les pays de mêmes tailles ont tendance à faire le commerce entre eux.

Cette expression simplifiée a servi de fondement à la spécification des modèles de

gravité utilisés avec Helpman (1987) ou Hummels et Levinsohn (1995).

Cette première approche n’est pas intéressante pour la présente étude puisqu’elle

suppose que les coûts au commerce sont nuls alors que ces coûts font précisément l’objet de

cette étude. Il convient donc de supposer le cas où les prix dans les pays sont différents en

introduisant les coûts au commerce dans le model (des coûts de transport et des barrières au

commerce).

Les modèles théoriques construits à cet effet se basent essentiellement sur les modèles

gravitationnels qui incorporent les coûts de commerce de manière explicite dont les

principaux ont été élaborés par Hummels (1999), Baier et Bergstrand (2001), Anderson

et Wincoop (2003), Deardorff (2004), Freenstra (2004) et Bergstrand et al. (2007).

Ils ont en communs le fait de se baser sur les modèles de concurrence monopolistique,

de considérer une fonction d'utilité à élasticité de substitution constante (CES) pour explique

les flux des échanges. Avec une approche similaire, en s’interrogeant sur l’impact des coûts

direct et indirect du transport au commerce, G. Figueiredo (2012) développe un modèle

gravitationnel augmenté du taux de fret en considérant le cadre de marché oligopolistique

dans le secteur du transport maritime.

Le taux de fret d’équilibre est obtenu par la confrontation de l’offre à la demande de

transport. Ce dernier est représenté par la demande d’importation ; en effet, pour que

17

Pour l’explicitation du modèle voir Zakaria Sorgho – Modèles gravitationnels appliqués au commerce -

Document de Formation – Réf. : F.2013(07).01


l'échange puisse avoir lieu, les marchandises doivent être transportées depuis le pays

exportateur jusqu'au marché de l'importateur, ce qui correspond à la demande de transport

pour une route particulière.

L’équation du modèle théorique18

obtenue dans l’article de G. Figueiredo (2012) fait

intervenir des paramètres (taux de marge des firmes de transport et leur coût marginal) dont

aucune donnée chiffrée n’est disponible.

Ainsi, il est impossible de l’estimer directement. La stratégie adoptée consiste alors à

estimer une équation gravitationnelle augmentée du taux de fret et des variables de contrôle

(contiguïté, similitudes culturelles).

Dans ce qui précède, il s’agit de définir le cadre de l’étude, et les différentes notions

s’y rapportant. Il y est également donné un aperçu sur les études antérieures abordant ce sujet.

Le chapitre qui suit fait un état des lieux sur l’évolution du fret maritime et analyse

son lien avec le trafic de marchandises au port d’Abidjan.

18 Pour une explication détaillée sur la construction du modèle, voir G. Figueiredo (2012) : « L'impact des coûts

directs et indirects du transport sur le commerce ».


CHAPITRE II

ANALYSE DU TAUX DE FRET ET DU TRAFIC AU

PORT D’ABIDJAN

Ce chapitre est consacré à l’analyse descriptive de l’évolution du fret maritime au

niveau mondial comme nous ne disposons pas de chiffres sur les indicateurs de celui-ci pour

les ports de l’Afrique de l’Ouest.

L’évolution du ratio c.a.f/f.a.b sera donnée pour la Côte d’Ivoire pour avoir une idée

sur le fret au port d’Abidjan. On présentera ensuite l’évolution du trafic de marchandises au

port d’Abidjan, mais également le trafic de conteneurs.

Et en dernier lieu, une comparaison sera faite sur le comportement du ratio c.a.f/f.a.b

et celui du volume des exportations transitant par le port d’Abidjan.

II.1. Sources des données

Les données utilisées concernant la variable dépendante19

sont issues de la base de

données UNCOMTRADE. Cette base de données comporte des incohérences dans les

enregistrements faits au niveau de l’importateur et de l’exportateur en prenant le total des

exportations (en valeur) ; les valeurs (en caf) des exportations de la Côte d’Ivoire renseignées

par certains de ses partenaires sont inférieures à leurs valeurs (en fab) renseignées par le pays

exportateur.

Pour pallier ce problème, l’on a retenu cinq (5) produits qui sont les principales

marchandises à l’exportation20

pour représenter les exportations totales de la Côte d’Ivoire,

étant donné que les chiffres renseignés dans la base de données UNCOMTRADE leur

concernant sont concordants.

En outre, la notion de « coûts assurance fret » (ou caf) varie selon qu’un pays possède

une frontière littorales ou non ; le caf peut inclure des coûts de transport autres que le fret

maritime (par exemple le fret ferroviaire ou routier) pour le cas des pays enclavés. Ainsi,

dans le cas des pays dépourvus de frontière littorale, le ratio caf/fab surestime le taux de fret

maritime.

19

Le ratio caf/fab. 20

Selon les données du PAA


Afin de minimiser le risque de biais dans l’approximation du fret maritime par le ratio

caf/fab, l’on n’a retenu que les partenaires commerciaux de la Côte d’Ivoire ayant une

frontière littorale.

Toutes ces précédentes critères mises ensembles nous permettent de construire un

panel de sept (7) pays européens, incluant les quatres (4) principaux partenaires de la Côte

d’Ivoire (France, Pays-Bas, Allemagne, Belgique), sur la période 2004-2012 ; l’on se focalise

sur la route maritime EWATA (Europe West Africa) dans le cadre de la présente étude.

Les données relatives aux infrastructures portuaires et aux prix à la pompe du

carburant diesel ainsi que le PIB de la Côte d’Ivoire et les PIB des pays européens constituant

le panel ont été extraites de la base World Development Indicator (WDI) de la Banque

Mondiale. Par contre, les données sur le volume des exportations sont fournies par le Port

Autonome d’Abidjan.

Notons que toutes les données sont annuelles.

II.2. Evolution des Indicateurs du fret maritime au niveau

Mondial

Pour le transport de cargaison en vrac sec, nous présentons l’indice du Baltic

Exchange de Londres. C’est un indicateur important aussi bien dans le domaine maritime

mais il est également utilisé par certains auteurs comme indicateur « forward » pour prévoir

l’évolution future de l’économie mondiale.

II.2.1. Le Baltic Dry Index (BDI)

Le Graphique 1 ci-dessous présente l’évolution mensuelle du BDI sur la période

allant du mois de janvier 1985 jusqu’au mois de décembre 2013.


Graphique 1: Evolution mensuelle du BDI de Janvier 1985 à Décembre 2013

Source : Jashuah, capitallink

Dans les années antérieures à 2003, le BDI se stabilisait à un niveau inférieur à 2000

points. A partir de janvier 2003, il suit une tendance haussière jusqu’en 2008 où il atteint son

pic. Le 20 mai 2008, l'indice a atteint son niveau record depuis son introduction en 1985,

pour atteindre 11 793 points. Six mois plus tard, le 5 Décembre 2008, l'indice a chuté de 94%,

à 663 points, le plus bas depuis 1986; bien que de 4 Février 2009, il avait récupéré un peu de

terrain perdu, de retour à 1316. Ces faibles taux s’approchaient dangereusement des coûts

combinés d'exploitation de navires, le carburant, et les équipages.

À la fin de 2008, les délais de livraison ont été déjà augmentés en réduisant les

vitesses des navires pour économiser la consommation de carburant, et le manque de crédit

signifie la réduction de lettres de crédit qui sont, historiquement, nécessaires pour charger des

cargaisons au départ des ports. Le niveau d'endettement pour construction de nouveau navire

était également un problème pour les compagnies maritimes, avec plusieurs faillites majeures

et ses implications pour les chantiers navals. Ceci, combiné avec l’effondrement du prix de

produits bruts créé une condition idéale pour un marasme économique au niveau du

commerce maritime mondial.

Pendant l’année 2009, l'indice reprend un souffle nouveau et atteint 4661 points, mais

un niveau planché de 1043 est atteint en Février 2011, après de livraisons continues de

nouveaux navires et des inondations en Australie.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013

Baltic Dry…


Bien qu’ayant rebondit à 2000 points le 7 Octobre, à partir de 3 Février 2012, l'indice

a fait un nouveau multi-décentes vers une valeur faible de 647 points, due à une

surabondance continue des transporteurs de vrac sec et diminution dans la demande de fer et

de charbon.

Ayant aperçu la situation dans le transport de vrac sec, nous allons à présent analyser

celle du transport conteneurisé. Nous présentons l’indice Global Freight Rate Index qui suit.

II.2.2. Le Drewry Global Freight Rate Index (GFRI)

Le Graphique 2 ci-dessous présente l’évolution mensuelle du GFRI sur une période

de huit mois allant de fin décembre 2013 jusqu’à Août 2014.

Graphique 2: Evolution mensuelle du GFRI de Décembre 2013 à Août 2014

Source : Drewry Container Freight Rate

En 2014, l’indice du fret conteneurisé évolue globalement à la hausse pour les 8

premiers mois de l’année. Il a connu une augmentation pour deux mois consécutifs pour la

deuxième fois en Août ; la première étant au mois de Mai 2014. Le GFRI étant une moyenne

pondérée des taux de fret sur les principales routes maritimes (le commerce intra-asiatique

exclus), la variation du fret maritime sur une route particulière (dont la pondération est élevée)

peut peser sur cet indice.


En Janvier 2014, l’indice a augmenté de 9% par rapport à sa valeur en Décembre

2013 pour atteindre son niveau le plus élevé de la période d’observation qui est de 2300

(USD/40ft)21

. Une baisse continue du GFRI est ensuite constatée durant le mois de Février et

le mois de Mars, atteignant, au terme de cette période de dépression, sa valeur minimale

d’environ 1900 (USD/40ft).

A partir du mois d’Avril, l’indice du fret retrouve une tendance haussière enregistrant

une variation de +15% par rapport à sa valeur en fin Mars.

La hausse mensuelle de l'indice a été soutenue par des taux de fret sur les routes

commerciales Nord-Sud, tels que Shanghai à Santos et Melbourne, qui a augmenté de 5%

chacun en Août.

En revanche, une baisse des frets au Moyen-Orient a pesé sur l'indice, avec des taux

d'importation de Shanghai à Jebel Ali en baisse de 15% à 1710 (USD/40ft).

Les deux indicateurs précédents ont permis de résumer l’évolution du fret maritime au

niveau mondial pour le transport de marchandises en vrac sec et le transport conteneurisé.

Ces indicateurs ne sont pas disponibles pour la Côte d’Ivoire ; le ratio c.a.f/f.a.b servira alors

de variable proxy pour apprécier l’évolution du fret maritime dans ce cas. La section suivante

présente l’évolution de ce ratio.

II.2.3. Evolution du ratio c.a.f/f.a.b

Le Graphique 3 ci-dessous présente l’évolution mensuelle du ratio caf/fab sur la

période allant de fin décembre 2004 à 2012. Ce ratio permet d’apprécier la variation du taux

de fret maritime au port d’Abidjan étant donné que l’on ne dispose pas de données sur le fret

maritime qui soient directement exploitable pour représenter son évolution.

21

40 ft correspond à un (1) conteneur EQP (Equivalent Quarante Pieds)


Graphique 3 : Evolution annuelle du ratio caf/fab de 2004 à 2012

Source : Calculs de l’auteur à partir des données du PAA

Le ratio caf/fab représenté dans ce graphique est une moyenne pondérée de cette

variable sur les pays de destination des produits exportés par la Coté d’Ivoire pour la période

allant de 2004 à 2012. La pondération se fait à partir de la part de chaque pays de destination

dans le total des exportations de la Côte d’Ivoire vers l’ensemble de ces pays. Le résultat de

ce calcul a ensuite été multiplié par mille (1000) pour ramener la valeur de ce ratio à un

niveau proche de la moyenne du prix de transport d’un conteneur (20 pieds) vers l’Europe

(1909.6 USD22

).

Ce graphique montre une évolution globale à la baisse du ratio caf/fab pour la liaison

entre le port d’Abidjan et les ports européens sur la période considéré. En 2004, la valeur de

ce ratio est d’environ 1700 points, et baisse jusqu’en 2006 pour se situer à 1655 points. La

période 2006-2007 est marquée par une hausse du fret maritime qui atteint son pic (2158

points) en 2007.

Cette hausse pourrait provenir de la forte demande de transport maritime au niveau

mondiale (comme le montre l’évolution de l’indice BDI pour cette période) pour les deux

années antérieures à la crise économique mondiale de 2008.

La valeur de cette variable chute ensuite après l’année 2007 jusqu’en 2009. Une

timide reprise du ratio caf/fab est constaté en 2010 pour ensuite décroitre jusqu’à la fin de la

période, atteignant en 2012 son niveau le plus bas de la période, 1361 points.

22

Doing Business, trading accross borders.

500

700

900

1100

1300

1500

1700

1900

2100

2300

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

caf/fab


A présent, il s’agit de présenter quelques aspects des activités portuaires notamment

les trafics de marchandises. Nous présentons dans ce qui suit le trafic de transit et le trafic de

conteneurs.

II.3. Le trafic au port d’Abidjan

II.3.1. Le trafic de marchandises en transit

Le trafic de transit assure depuis 1969 l’expédition et la réception des exportations et

des importations des pays sans littoral (Burkina Faso, Mali, Niger) et constitue un avantage

pour le port d’Abidjan en procurant des marchandises supplémentaires qui viennent accroître

son volume d’activité.

Le Graphique 4 présente l’évolution annuelle du trafic de marchandises des pays de

l’hinterland de 1985 à 2012.

Graphique 4: Evolution du trafic de marchandise en transit de 1985 à 2012


Le graphique 4 permet de montrer l’importance relative de chaque pays, sans frontière

maritime, dans leurs parts de trafic de marchandise transitant par le port d’Abidjan.

La première sous-période (1985 à 1994) est marquée par la prédominance du Burkina

Faso avec plus de 60% du volume totale de marchandises en transit, suivit par un


retournement de tendance où le Mali représente 59% de ce trafic (1995 à 2002), et sur la

dernière période le partage est quasi-symétrique (50% pour le Burkina et 49% pour le Mali).

Il ressort également de ce graphique une tendance à la hausse sur cette période,

traduisant le fait que les pays de l’hinterland sont de plus en plus demandeurs, au fil du temps,

du service du port d’Abidjan pour le transit de leurs marchandises.

On remarque que le Niger représente une part négligeable de ce trafic avec un niveau

maximal de 12 mille tonnes alors que le niveau minimal pour le Mali est de 132 mille tonnes

sur la période allant de 1985 à 2012. Cela provient du fait que ce pays achemine ses

marchandises par les autres ports qui sont plus proches (Tema, Lomé, Cotonou).

Le Mali et le Burkina se partagent presque la totalité du trafic de marchandise par

transit où le Mali gagne du terrain depuis l’année 1995 alors que, dans les périodes antérieurs,

le Burkina Faso en occupait la première place. Le recule de Burkina Faso par rapport au Mali

commence à partir de 1999, période qui marque le début d’un long périple de crises militaro-

politique en Côte d’Ivoire.

En 2002, le Mali réalise, pour la deuxième fois, une hausse spectaculaire de ses

transits comparativement à ses performances deux ans plutôt, enregistrant une variation de

+67% tandis que le Burkina réalise seulement une augmentation de 22% par rapport à la

même année. Ce qui hisse le Mali en première position dans le trafic des pays de l’hinterland

largement au-dessus du Burkina Faso pour cette année 2002.

Cependant, ces pays ont fortement réduit leurs transits au port d’Abidjan, en 2003,

passant à un volume de marchandise inférieur à 200 mille tonnes s’il était à 915 mille tonnes

l’année précédente pour le Mali. Cette situation résulte des troubles occasionnés par la

rébellion au Nord de la Côte d’Ivoire en septembre 2002 et le climat d’insécurité qui en

découle a poussé ces pays à détourner une part importante de leur trafic vers les autres ports

de la sous-région au détriment du port d’Abidjan. La même situation se reproduit en 2011

suite à la crise post-électorale qui a également occasionné une baisse du trafic de transit des

pays sans littoral mais d’ampleurs moins importantes par rapport à 2003.

L’année 2012 marque la reprise des activités de ces pays au port d’Abidjan avec un

volume de 758 mille tonnes pour le Burkina Faso et 832 mille tonnes pour le Mali sur ces


deux années ; ils réalisent ainsi respectivement un rebond de 92% et de 126% par rapport à

l’année de 2011.

L’importance des infrastructures et également la performance portuaire constituent

probablement des facteurs d’attraction du port d’Abidjan vis-à-vis des pays de l’hinterland

compte tenue de la vitesse à laquelle reprennent leurs activités dans ce port aussi tôt que la

crise post-électorale ait pris fin23

.

Tableau 1 : Comparaison des pays selon la performance portuaire (2011)

Indicateur Pays Bénin Togo Sénégal Ghana Côte d'Ivoire

Qualité de l'infrastructure

portuaire 3,9 -- 4,5 4,2 4,9

Délai avant l'exportation

(en jours) 6,0 3,0 4,2 2,5 1,5

Source : calcul de l’auteur à partir des données de la BM

Note : certaines données manquantes ont été remplacées par la moyenne des deux plus proches

voisins lorsque ces derniers sont renseignés. Pour la deuxième ligne du tableau 1, une note plus forte

signifie une meilleure qualité des installations portuaires24

. Le délai avant l'exportation est la durée

médiane (la valeur de 50 % des expéditions) qui s'écoule entre le point d'expédition et le port de

chargement25

.

L’analyse précédente fait ressortir l’importance de variable de distance et la sécurité

dans le port de transit pour attirer le trafic des pays sans frontière littorale ; le trafic de transit

contribue au développement des activités du port.

Le trafic conteneurisé constitue également une part importante des activités du port

d’Abidjan (que ce soit dans le trafic de transit ou dans le trafic de transbordement) étant

donné qu’il dispose du plus grand terminal à conteneurs de la sous-région. Il s’agira dans la

section qui suit de présenter l’évolution de ce trafic.

23

Voir Tableau 1 24

Voir Cadre conceptuel, p. 22 25

Les données sont tirées de l'enquête sur l'indice sur la performance de la logistique. Les répondants

ont fourni des valeurs distinctes pour le meilleur des cas (10 % des expéditions) et le cas moyen (50 %

des expéditions). Les données sont des moyennes à pondération exponentielles du logarithme des

réponses à valeur unique et des valeurs médianes de la fourchette des réponses pour le cas médian.


II.3.2. Le trafic de conteneurs

Le trafic de conteneurs dans les ports mesure les flux de conteneurs passant du mode

de transport terrestre au transport maritime et vice-versa dans des conteneurs de taille

standard d’unités équivalent 20 pieds (EVP).

Le Graphique 5 ci-dessous présente l’évolution annuelle du trafic de conteneurs sur

la période allant de 1985 à 2013.

Graphique 5 : Evolution du trafic de conteneurs de 1985 à 2013

Trafic en tonnes Trafic en EVP


A titre de rappel, le conteneur fut inventé, en 1956, par un transporteur routier

américain du nom de Malcom MAC LEAN qui était parvenu à l’idée de dissocier la caisse du

châssis de la remorque pour faciliter le transport intermodal des marchandises (routier-

maritime- ferroviaire).

Au début, le conteneur était principalement utilisé à l’intérieur des Etats-Unis, mais il

s’est très vite imposé dans le transport maritime international dix ans seulement après son

invention du fait de la facilitation qu’il offre dans les différents modes de transport.

L’apparition du conteneur dans les ports ouest africains se fait quelques années plus

tard. Mais comme dans la plupart des ports, le trafic de conteneurs a rapidement gagné de

l’ampleur et occupe désormais une place prépondérante dans le trafic du port d’Abidjan.

0

2,000

4,000

6,000

8,000

19

85

19

87

19

89

19

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19

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19

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20

01

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11

20

13

en

'00

0' T

Année

0

200

400

600

800

19

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01

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20

07

20

09

20

11

20

13

en '0

00

' EV

P

Année


Le trafic de conteneurs a connu une croissance régulière depuis 1985, passant de 162 522

EVP en 1985 à 649 854 EVP en 2013, soit un taux de croissance annuelle moyen de 5,07%.

Il y a deux phases qui se distinguent dans l’évolution du trafic de conteneurs :

- De 1985 à 1992, l’on note sur cette période une croissance faible avec un taux annuel

moyen de 2,15%, marquée par un marasme au niveau des échanges commerciaux due

au PIB de la Côte d’Ivoire qui ne cesse de décroitre entre 1980 et 199326

. En effet, la

diminution de la production se traduit par une baisse du revenu du pays et donc réduit

sa capacité d’importation ; d’où la relation positive entre le PIB et les échanges

commerciaux.

- De 1993 à 2013, période de reprise d’une forte croissance du trafic de conteneurs avec

un taux annuel moyen de 5,1%, malgré l’impact négatif des crises à répétitions depuis

1999.

La section précédente donne un aperçu sur le trafic de conteneurs et la position

relative du port d’Abidjan par rapport à ses concurrents dans la sous-région de l’Afrique de

l’Ouest. Elle a permis également de comprendre l’importance de ce trafic dans les activités

du port.

Dans la section suivante il sera question d’expliquer dans quelle mesure le

déséquilibre entre les importations et les exportations conteneurisables peut être source de

fret maritime élevé.

II.3.3. La structure des exportations de conteneurs

Avant toute analyse, il convient d’apporter des précisions dans les notions utilisées

pour la présentation du Graphique 6 qui peuvent être ambigües.

Le trafic de transbordement est compté comme deux opérations dans le port

intermédiaire (une pour décharger et une pour recharger) et inclus les unités vides. Pour qu’il

n’y ait pas de confusion dans la facturation des coûts de manutention des marchandises,

l’enregistrement dans le port de transbordement distingue le trafic de transbordement du

trafic national et du trafic de transit qui sont compté comme une seule opération (pour

26

FMI, Rapport sur la Côte d’Ivoire No. 13/367


charger). Ces derniers sont regroupés et répartit suivant les conteneurs pleins et les

conteneurs vides. Le trafic total (ici à l’exportation) est donc repartit suivant les conteneurs

transbordés, les conteneurs pleins et les conteneurs vides. Désignons par « états des

conteneurs » la variable qualitative dont les modalités sont : conteneurs transbordés,

conteneurs pleins, conteneurs vides.

Le Graphique 6 ci-dessous présente la répartition des conteneurs à l’exportation

selon leurs états, et aussi l’évolution de cette structure de 2010 à 2013.

Graphique 6: Répartition des conteneurs à l’exportation suivant leurs états de 1 à

2013 (en EVP)


Les taux de fret tiennent compte du déséquilibre commerciale entre le trafic en

direction du Sud et celui en direction du Nord.

En effet, les importations des pays de l’Afrique de l’Ouest sont non seulement en

quantité importante, mais également le type de biens importés (biens manufacturés) exige le

mode de transport conteneurisé. Ainsi, la déserte de la côte ouest africain nécessite alors des

navires porte-conteneurs de grande taille (4000 EVP).

Par contre, le type de biens exportés par ces pays ne nécessite pas forcement la mise

en conteneur et la quantité des exportations conteneurisables reste insuffisante par rapport à

la capacité de transport offerte par les armements. Ce qui est à l’origine du déséquilibre

permanent entre les importations et les exportations conteneurisables dans ces pays et aussi

l’expédition d’un grand nombre de conteneurs vides.

19 20 27 25

54 59 51 56

27 21 22 19

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2010 2011 2012 2013

Conteneurs transbordés

Conteneurs pleins

Conteneurs vides


En 2000, le déséquilibre commercial a atteint 57 pourcent27

du volume des échanges.

Il en découle un taux de fret élevé dans les ports de la sous-région étant donné que l’armateur

repartit le coût fixe d’exploitation du navire (BAF, salaires des personnels naviguant,…) sur

la quantité de marchandises transportée.

Les prix du fret pour Abidjan sont moins élevés que les prix du fret pour certaines

destinations plus proches de l’Europe, étant donné que les chargements de retour s’effectuent

en Côte d’Ivoire.

Le graphique 6 fait ressortir qu’une part importante des conteneurs exportés depuis le

port d’Abidjan sont vides de 2010 à 2013. Sur cette période la proportion minimale est de

19% en 2010 et la proportion maximale est atteinte en 2012 avec 27% de conteneurs vides.

La part des conteneurs vides dans les exportations totales évolue à la hausse sur cette période

avec une proportion annuelle moyenne de 22,5%.

La faiblesse des exportations par rapport à la capacité de transport maritime induit une

hausse du taux de fret. Une augmentation du volume des exportations conteneurisables de

manière à réduire la proportion des conteneurs vides contribuera donc à baisser les prix de

fret maritime. Cependant, cette relation négative entre le volume des exportations et le taux

de fret peut s’inverser, au moins pour une période donnée (le temps pour que de nouveaux

navires desservent la sous-région), au cas où la hausse des exportations dépasse la capacité

d’absorption des conteneurs vides.

Il s’agit à présent d’effectuer une analyse portant sur la structure des exportations de

la Côte d’Ivoire selon les principales marchandises qui seront ensuite retenu pour représenter

les exportations du pays.

II.3.4. Les principales marchandises à l’exportation

Le Graphique 7 suivant représente la répartition des exportations de la Côte d’Ivoire

suivant les principales marchandises pour l’année 2013.

27

Programme de politiques de transport en Afrique subsaharienne, Document de travail SSATP No. 84F, Mai

2007.


Graphique 7: Répartition des exportations suivant les principales marchandises en 2013


Les exportations de la Côte d’Ivoire sont principalement constituées de marchandises

agricoles ; le secteur agricole représente 53% des exportations globales du pays en 201228

.

Le binôme cacao-café est considéré depuis 1960 comme une « locomotive » qui tire la

croissance des exportations du pays, mais pendant ces dix dernières années le café a été

détrôné par de nouveaux produits dont leurs parts dans les exportations de la Côte d’Ivoire ne

cessent de croître ; parmi ces marchandises l’on retient le caoutchouc, le coton, la noix de

cajou, la banane et l’ananas, etc.

La Côte d’Ivoire est le premier producteur mondial du cacao devant le Ghana, avec

environ 1,2 million de tonnes de production représentant 35% de la production mondiale. De

plus, les exportations de cacao (fèves et cacao transformé) ont représentés en 2012, 31 % des

exportations globales du pays. Il est donc normal que le cacao domine dans la répartition des

produits exportés hors produits pétroliers, en 2013, avec 29%.

La réhabilitation et la modernisation du terminal fruitier au port d’Abidjan entre 2000 et

2002, grâce à un don de l’Union Européenne destiné au soutien de la filière ivoirienne de

l’ananas et de la banane, a permis de hisser les exportations de bananes au quatrième rang,

après le coton en fibre et le bois en grumes, avec 18% des exportations en 2013 ; le coton en

28

Ministère de l’Agriculture, de l’Agroalimentaire et de la Forêt.

29%

18% 23%

11%

19%

Cacao en fèves

Bananes

Coton en fibres

Caoutch. brut, Latex

Bois en Grumes


fibres et le bois en grumes représentent respectivement 23% et 19%. Le caoutchouc brut et

latex contribue à hauteur de 11% des exportations.

L’ensemble de ces marchandises représente plus de 52% du volume total des

exportations de la Côte d’Ivoire hors produits pétroliers en 2013. Ces cinq produits seront

retenus pour représenter les exportations de la Côte d’Ivoire dans la section suivante.

Il s’agit dans cette section de présenter l’évolution comparative entre le taux de fret

maritime et le volume des exportations afin de vérifier l’existence d’une éventuelle relation

négative entre ces deux variables.

II.4. Analyse comparative du taux de fret et du volume des

exportations

Le Graphique 8 suivant présente l’évolution annuelle du volume des exportations de

la Côte d’Ivoire, de 2004 à 2012, comparativement à celle du ratio caf/fab qui représente les

coûts de transport maritime.

Nous proposons une analyse de la relation de causalité mutuelle existant entre le

volume des exportations et le taux de fret maritime qui est souvent souligné dans la littérature

empirique.

Graphique 8 : Evolution comparative du ratio caf/fab et du volume des exportations

(2004-2012)


500

700

900

1100

1300

1500

1700

1900

2100

2300

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

caf/fab

Exportations(en '000' T)


Il ressort de ce graphique que, globalement, la relation inverse et simultanée entre le

taux de fret maritime et le volume des exportations semble être avérée. Sur la période allant

de 2004 à 2012, un accroissement du ratio caf/fab correspond à une baisse du volume des

exportations, et ce comportement opposé est nettement visible après l’année 2011.

Depuis 2006, une récession économique touche l’Europe (UE, 27 pays), premier

partenaire commercial de la Côte d’Ivoire, avec un taux de croissance du produit intérieur

brut (PIB, en volume) passant de 3,1% en 2006, à 0,9% en 2008.

Cette situation n’aurait pas été sans effet sur les échanges de l’Europe avec ses

partenaires, étant donné que le PIB leur procure un revenu pour payer leurs importations.

Ceci pourrait expliquer en partie la baisse des exportations de la Côte d’Ivoire vers l’Europe

pour cette période.

En outre, une augmentation brusque et flagrante du fret maritime serait probablement

une autre piste pour expliquer cette baisse des exportations. En effet, le fret maritime est une

partie du prix CAF (prix auquel les marchandises sont disponibles à la frontière du pays

importateur), et constitue donc un facteur de compétitivité-prix des produits exportés par la

Côte d’Ivoire ; une hausse de ce facteur contribue à renchérir ces marchandises sur le marché

de l’importateur et, par conséquent, elles se vendent moins bien.

On remarque, cependant, un retour progressif des exportations à une tendance

haussière après l’année 2008, sous l’effet combiné de la baisse du taux de fret maritime et des

efforts entrepris par la Côte d’Ivoire pour booster ses exportations ; la signature de l’accord

de partenariat économique (APE) avec l’Europe en juin 2008 en est une preuve.

L’on peut retenir à l’issue de cette analyse que le volume d’activité de transit des pays

de l’hinterland au port d’Abidjan augmente au fil des années. Egalement, la qualité des

infrastructures portuaires constitue un des avantages concurrentiels de ce port. Elle fait

ressortir aussi la relation négative entre le volume des exportations et le taux de fret maritime.

Le chapitre qui suit traite de la modélisation de ces relations que l’on vient d’établir, et

s’intéresse non seulement aux valeurs des élasticités mais également à leurs significativités.


CHAPITRE III

MODELISATION ECONOMETRIQUE DE LA

RELATION ENTRE LE TAUX DE FRET ET SES

DETERMINANTS

Ce chapitre a pour objectif de modéliser la relation qui lie le fret maritime aux

différentes caractéristiques naturelles de la Côte d’Ivoire, aux caractéristiques artificielles du

port d’Abidjan et au volume des exportations du pays.

III.1. Présentation du modèle de base

Il s’agira dans cette section de présenter les différentes variables prises en compte

dans la spécification du modèle de base utilisé et les raisons pour lesquelles elles ont été

retenues pour la représentation de la relation introduite ci-dessus pour le cas particulier du

port d’Abidjan. Les sources des données utilisées seront ensuite présentées.

III.1.1. Spécification des variables

La revue de littérature portant sur l’analyse des déterminants des coûts de transport

maritime a permis d’identifier plusieurs variables qui sont susceptibles d’influencer le taux de

fret.

Les effets notables qui ont été mis en exergues dans divers articles abordant ce sujet

sont ceux du volume des échanges (ici les exportations) et des infrastructures portuaires.

Nous présentons ici celles représentant les caractéristiques naturelles de la Côte

d’Ivoire et les deux principales variables mentionnées précédemment.

Variable à expliquer

La variable à expliquer (la variable dépendante de notre modèle) est le taux de fret

maritime.


L’objectif est de suivre son évolution et de chercher à comprendre dans quelles

mesures est-il possible de l’influencer afin de le maintenir à un niveau compétitif, au port

d’Abidjan par rapport aux autres ports de la sous-région, à l’aide des facteurs tels que les

infrastructures portuaires et le volume des exportations.

Cette variable n’étant pas directement observable, nous utilisons le ratio caf/fab pour

la mesurer.

Variables explicatives

La revue de littérature dans le premier chapitre nous a permis de retenir un ensemble

de variables qui peuvent expliquer la variation du taux de fret. Parmi ces variables nous

avons :

Les exportations

La demande de transport maritime dérive du désir de deux pays partenaires de

développer leurs échanges commerciaux ; les exportations représentent la quantité à

transporter.

La confrontation entre la demande et l’offre de capacité de transport détermine la

quantité de services produite par le secteur de transport maritime.

Ainsi, l’exploitation des économies d’échelles au niveau des armements29

(utilisation

de gros navires avec coûts fixes d’exploitation élevés et coût marginal nul) réduit le coût

unitaire de production du service de transport suite à l’augmentation du volume de

marchandises transportées.

Il existerait dans ce cas une relation négative entre le taux de fret maritime et les

exportations.

La qualité de l’infrastructure portuaire

La qualité de l’infrastructure portuaire mesure la perception des dirigeants

d’entreprises à l’égard des installations portuaires de leur pays.

29

Hummels & Skiba (2002)


Elle permet de capter le niveau de développement du port et son efficacité au regard

des standards internationaux. L’efficacité portuaire se traduit par l’optimalité de la cadence

de chargement et/ou de déchargement des marchandises, minimisant ainsi le temps

d’immobilisation des navires à quai ; ce dernier étant un déterminant clef du choix du port

d’escale pour les armateurs.

Les infrastructures portuaires constituent donc des facteurs d’attractions favorisant la

fréquentation des navires et, par conséquent, augmentent l’offre de transport en termes de

trafic de navires et en termes de capacité des navires faisant escale au port.

Cette hausse de l’offre contribue à réduire le prix du service de transport. Nous

attendons dans ce cas un signe négatif pour le coefficient associé à cette variable.

Le prix à la pompe de l’essence diesel

Il désigne le prix à la pompe de la qualité de carburant diesel le plus vendu.

L’introduction de cette variable permet de mesurer l’ajustement du fret maritime (BAF)

induit par la hausse du prix des carburants. Ainsi, cette variable est positivement corrélée au

taux de fret maritime.

Le taux de change

Cette variable permet de capter le risque change encouru par une société de transport

maritime qui adresse, aux chargeurs Ivoiriens, des factures libellées en dollar USD mais en

même temps elle doit faire face à ses engagements (telles que la facture d’escale, le salaire du

personnel du bureau locale représentant la société, etc.) qui sont libellés en FCFA. Elle a

donc une position courte en XOF30

. Une appréciation du taux de change (XOF/USD), au

terme du contrat de transport, pourrait avoir des répercussions négatives sur le résultat

attendu par la compagnie de transport maritime. Pour couvrir l’armateur face à ce risque, le

contrat de transport permet un ajustement du taux de fret suite à une modification du taux de

change. Cet ajustement est appelé CAF (Currency Adjustment Factor) ou surcharges liés aux

fluctuations de la devise. Une hausse de ce taux signifie que le dollar USD perd de sa valeur

vis-à-vis du F CFA (ou XOF), induisant une révision à la hausse du fret pour que la société

de transport puisse limiter les pertes occasionnées par cette situation.

30

XOF Code ISO 4217 désignant le franc CFA de la zone UEMOA sur le marché de change.

https://fr.wikipedia.org/wiki/ISO_4217


Le risque pays

Il représente le risque de guerre qui prévaut en Côte d’Ivoire en 2010 qui est la période

de l’élection présidentielle débouchant, en 2011, à une crise postélectorale. Il est représenté

par une variable « dummy » (égale à 1 pour ces deux périodes et 0 ailleurs) pour indiquer

l’effet spécifique de ce risque de guerre sur le fret maritime. Une surcharge est appliquée à la

prime d’assurance payée par la société de transport pour les navires qui passent par des routes

difficiles ou assurant la liaison d’un pays à risque. Cette prime est répercutée entièrement ou

en partie au prix de transport des marchandises. Le coefficient associé à cette variable devrait

donc être positif.

Le PIB du pays d’origine et le PIB du pays partenaire

Ces variables rendent compte de la taille respective des économies des pays

partenaires aux échanges commerciaux, et constituent des variables clefs du modèle de

gravité traditionnel. Elles reflètent la capacité des pays à commerce avec le reste du monde,

mais également un indicateur indéniable de leurs santés économiques. Elles créent donc les

conditions (par exemple, en termes d’investissements (en infrastructure ou autres) et/ou en

termes de volume des échanges etc.) permettant de réduire le fret maritime. Une hausse du

PIB devrait donc se traduire par une baisse du taux de fret.

Nous présentons, dans le tableau 2, une liste récapitulative des variables intervenant

dans le modèle à estimer, leur nature et les signes attendus de leurs coefficients respectifs.

Notons que toutes les variables continues dans le modèle sont introduites en logarithme.

Tableau 2 : Liste des variables du modèle

NOTATION LIBELLEE DE LA VARIABLE NATURE SIGNE

ATTENDU

Variable expliquée

lcaf_fab logarithme du ratio caf/fab continue ---

Variables explicatives

lexp logarithme du volume des exportations continue Négatif

linfra logarithme de l'indicateur de la qualité

continue Négatif des infrastructures portuaires*

lpib logarithme du produit intérieur brut continue Négatif


de la Côte d'Ivoire

lpibp logarithme du produit intérieur brut

continue Négatif du pays partenaire

ltxch logarithme du taux de change

(XOF/USD) continue Positif

lfuel logarithme des prix à la pompe du

continue Positif carburant diesel

Note : * Indicateur de la BM disponible sur WDI.

A présent, il s’agit de présenter la forme de l’équation à estimer dans le cadre de cette

étude.

III.1.2. Spécification de l’équation à estimer

Les modèles théoriques développés par les auteurs pour l’analyse du taux de fret,

comme celui de G. Figueiredo (2012), ne peuvent être estimés directement car ils intègrent

des paramètres (par exemple le taux de marge) qui sont propres aux sociétés de transport

maritime, et pour lesquels l’on ne dispose pas de données.

L’approche adoptée ici consiste à définir une relation théorique liant le fret maritime

au volume des échanges commerciaux entre la Côte d’Ivoire et ses partenaires et d’autres

facteurs artificiels (les infrastructures de transport intermodal), semblable à celle proposée par

Lima o Venables (1999).

L’équation à estimer est tirée de l’équation de base du modèle de gravité, et se

présente comme suit :

(1)

Où représente les spécificités individuelles (la distance, le nombre de documents

nécessaires pour les exportations, et autres facteurs observables ou non qui sont des barrières

aux échanges commerciaux) du pays i partenaire de la Côte d’Ivoire, un terme d’erreurs

suivant une loi normale N (0, ) et t représente la dimension temporelle.

La variable dépendante ( ) correspond au logarithme du ratio caf/fab entre

la Côte d’Ivoire et son partenaire européen i à la date t ; la variable ( ) représente le


logarithme volume des exportations (en tonnes) de la Côte d’Ivoire vers le pays i à la date t.

Les trois autres variables explicatives ( , et ) correspondent

respectivement au logarithme de l’indicateur de qualité des infrastructures portuaires, au

logarithme du prix à la pompe du carburant diesel en dollars américain (par litre) et au

logarithme du taux de change (XOF/USD), à la période t. Le PIB de la Côte d’Ivoire introduit,

dans le modèle précédent, en logarithme est noté tandis que celui du pays partenaire i

est noté , à la date t. La variable (égale à 1 pour les périodes 2010 et 2011,

et 0 ailleurs) permet de capter le risque de guerre en Côte d’Ivoire entre 2010 et 2011.

En introduisant des variables dichotomiques qui prennent en compte les effets

spécifiques des pays partenaires de la Côte d’Ivoire, le modèle (1) peut se réécrire sous la

forme suivante :

,

∑

(2)

Où {

et T = nombre de périodes ; N = nombre de pays européens

inclus dans le panel.

La somme des est égale à 1 pour un pays i donné, et sur toute la période

considérée (∑ ; estimer directement le modèle (2)

pose un problème de redondance dans les variables explicatives. En effet, il y a dans ce cas

une corrélation parfaite entre la « constante » et la variable ∑ .

Pour pallier ce problème, il convient de choisir arbitrairement un pays de référence

(dans notre cas, la France), et réécrire le modèle (2) en prenant la variable indicatrice de ce

pays comme « variable de référence ».

Quitte à réorganiser la base de données utilisée, l’on peut considérer qu’il s’agit du

pays numéro N qui est pris comme référence.


Le modèle s’écrit alors de la façon suivante :

∑

(3)

Les coefficients des effets individuels estimés à partir de ce modèle s’interprètent

donc en référence à celui de la France. L’estimation de cette dernière équation se fait suivant

la méthodologie présentée dans la section qui suit.

III.2. Présentation de la méthodologie d’estimation

Il s’agira dans cette section de présenter les différentes étapes de la méthodologie

d’estimation du modèle (1) adoptée pour la présente étude. Ces étapes peuvent se résumer

comme suit :

1°) Vérification de la structure de données en panel et choix du modèle ;

2°) Estimation du modèle retenu et diagnostic du résultat de l’estimation.

III.2.1. Vérification de la structure de panel et choix du modèle

Test de poolabilité

La toute première question à laquelle on devrait apporter une réponse avant même

d’envisager à adopter une quelconque méthode d’estimation des coefficients de notre modèle

est celle qui consiste à s’interroger sur la possibilité que les individus qui composent

l’échantillon présentent (ou non) des spécificités individuelles susceptibles d’induire des

comportements différents concernant la relation étudiée.

Cette question est importante en ce sens qu’elle déterminera le choix entre le modèle

totalement homogène et le modèle à effets individuels à l’issue duquel l’on retiendra le

modèle à estimer.


On impose que les comportements sont homogènes vis-à-vis des autres variables

explicatives vue que les pays considérés dans notre échantillon font tous parties de l’Europe,

et sont desservis par la même conférence maritime (EWATA31

).

Donc, on peut supposer que leurs comportements au regard de ces variables

explicatives diffèrent peu pour ce qui concerne l’étude du taux de fret.

Le résultat du test de poolabilité confirme la structure de panel mais rejette

l’homogénéité totale des données au seuil de 1% ( )32. L’on

retiendra alors un modèle à effets individuels.

Il existe deux types de modèle à effets individuels : le modèle à effets fixes et le

modèle à effets aléatoires. Il est donc naturel de se poser la question si l’on doit considérer

des effets individuels fixes ou bien aléatoires.

Le test de Hausman qui suit permet de discriminer ces deux modèles.

Le test de spécification de Hausman

Le test de spécification d’Hausman (1978) est un test général qui peut être appliqué à

des nombreux problèmes de spécification en économétrie. Mais son application la plus

répandue est celle des tests de spécification des effets individuels en panel. Il sert ainsi à

discriminer les effets fixes et aléatoires.

Dans le cas du problème de spécification du modèle à effets individuels, le test

d’Hausman consiste à tester l’hypothèse nulle (Ho) de non corrélation entre les effets

individuels et les variables explicatives contre l’hypothèse alternative (Ha) de corrélation

entre les effets individuels et les variables explicatives.

Sous Ho, le modèle à effets aléatoires peut être spécifié et l’estimateur des MCG sera

alors retenu (estimateur BLUE).

Par contre, sous l’alternative Ha, le modèle à effets fixes sera retenu et l’on adoptera

l’estimateur LSDV qui est dans ce cas non biaisé.

Le test de Hausman permet de discriminer entre les estimateurs des MCG et LSDV à

l’aide de la statistique de Hausmann (H) qui est une distance entre ces deux estimateurs,

pondérée par l’inverse de la matrice de variance-covariance de leur différence. Cette

31

EWATA détient 70 à 75% de la desserte de l’Afrique de l’Ouest selon la CNUCED. 32

Voir Annexe 1


statistique est asymptotiquement distribuée suivant la loi du Chi-deux à K degrés de liberté

(où K représente le nombre de variables explicatives).

Ainsi, sous l’hypothèse Ho la distance entre ces deux estimateurs est statistiquement

nulle car ils convergent tous vers la vraie valeur du coefficient du modèle ; alors que, sous Ha

cette distance devient importante puisque l’estimateur des MCG est biaisé tandis que le

LSDV reste sans biais.

Donc, si l’on rejette Ho au seuil de α%, l’estimateur LSDV sera retenu et l’on

privilégie la spécification du modèle à effets individuels fixes.

Le résultat du test de Hausman permet de rejeter l’hypothèse nulle (Ho) au seuil de

10% ( )33

, et l’on adopte alors la spécification du modèle à effets

fixe.

III. . . Choix de la méthode d’estimation

Problème d’endogénéité

La littérature empirique fait ressortir une relation de causalité mutuelle entre le

volume des échanges et le taux de fret maritime.

Cette relation simultanée peut être source d’endogénéité de la variable du volume des

exportations apparaissant comme une variable explicative dans la spécification de notre

équation d’intérêt (3).

Ainsi, l’estimation de cette équation par la méthode usuelle (LSDV) fournirait des

estimateurs biaisés et non convergent des coefficients de notre modèle ; ce biais étant

introduit par la violation de l’hypothèse d’exogénéité des variables explicatives (l’erreur

idiosyncratique n’est pas orthogonal aux régresseurs).

Pour tenir compte de ce problème d’endogénéité, la méthode des variables

instrumentales sera adoptée pour l’estimation du modèle puisqu’elle fournit des estimateurs

convergents des paramètres d’intérêts.

Il existe deux méthodes d’estimations (2SLS et IV-GMM) qui peuvent être appliquées

dans notre cas, mais nous présentons une seulement le 2SLS dans ce qui suit.

33

Voir Annexe 2


Encadré 1 : La méthode des variables instrumentales (DMC ou 2SLS)

Ce à quoi nous nous référons en tant qu’estimateur IV des coefficients dans un modèle de

régression linéaire, est aussi connu sous le nom d’estimateur des doubles moindres carrés, ou

2SLS. A l’origine, il fut proposé par Theil (1953) et indépendamment par Basmann (1957),

dans le contexte e du modèle à équations simultanées. Le nom « Doubles Moindres Carrés »

évoque une méthode particulière par laquelle cet estimateur IV particulier peut être calculé,

et cette terminologie est donc généralement utilisée en économétrie. Cependant, l’idée

principale qui sous-tend l’estimation IV est beaucoup plus générale que celle de l’estimation

2SLS. La procédure IV se généralise par exemple naturellement au cas des modèles de

régression non linéaire, ce qui n’est pas le cas des 2SLS. Par conséquent, nous préférons

insister sur l’interprétation de l’estimateur IV plutôt que par 2SLS. Les doubles moindres

carrés s’opèrent de la manière suivante. Dans la première étape, toutes les variables

explicatives endogènes courantes d’un système d’équations simultanées sont régressées sur

la matrice d’instruments W. Dans la seconde étape, chaque équation est estimée par OLS

après que toutes les variables endogènes qui apparaissent du côté droit aient été remplacées

par les valeurs ajustées des régressions correspondantes de la première étape. Par

conséquent, pour chaque équation structurelle du système, la variable endogène située à

gauche de l’équation, est régressée sur un ensemble de régresseurs qui contient les variables

exogènes et prédéterminées qui apparaissent du côté droit de l’équation, plus les valeurs

ajustées des variables explicatives endogènes dans cette équation provenant des régressions

de la première étape.

Choix des instruments

Le volume des exportations étant la variable explicative qui est susceptible d’être

endogène dans l’équation (1), l’on introduit dans la matrice des instruments la variable des

investissements publics en pourcentage du PIB de la Côte d’Ivoire pour capter les facteurs

accompagnant les efforts d’exportations du pays, et qui n’influe, par conséquent, le taux de

fret maritime qu’à travers le volume des échange.

Les autres variables de modèle constituent les régresseurs exogènes inclus dans la

matrice des instruments. Ainsi, nous pouvons écrire l’équation de la régression auxiliaire

comme suit :


∑

(4)

Où représente le logarithme des investissements publics en pourcentage du

PIB de la Côte d’Ivoire et un terme d’erreurs suivant une loi normale N(0, ).

Les deux méthodes d’estimations précédemment évoquées ont été implémentées pour

estimer nôtre modèle (3), et ils fournissent presque les mêmes résultats.

En outre, les diagnostics de la régression utilisant la méthode 2SLS montrent que les

erreurs du modèle satisfont aux propriétés standards d’homoscédasticité et de non

autocorrélation (la variance-covariance des erreurs est égale à la matrice identité à un

coefficient multiplicative près) ; la méthode IV-GMM utilise la matrice de pondération de

White (matrice diagonale) qui est estimée à partir des résidus de la régression auxiliaire, la

matrice de variance-covariance du vecteur de coefficients qu’elle fournit est donc à peu près

la même que celle obtenue en utilisant la méthode 2SLS. Dans ce cas, il n’y a pas de

différence fondamentale en termes de biais dans les estimations des paramètres du modèle (3)

en recourant à ces deux méthodes ; les régions de confiances des coefficients estimés ne sont

pas disjointes. Cependant, la méthode IV-GMM donne des résultats relativement plus précis

(les écart-types estimés sont plus petits) que celle du 2SLS34

.

III.2.3. Présentation des résultats

Dans cette section, il s’agira de présenter les résultats des estimations de notre modèle,

d’analyser ces résultats et de procéder aux interprétations qui en découlent.

Le Tableau 3 présente les résultats des estimations du modèle économétrique

définissant la relation entre le taux de fret maritime et ses explicatives (équation (3)) par la

méthode IV-GMM et la méthode TSLS.

Tableau 3 : Résultats des estimations par les méthodes IV-GMM et TSLS

VARIABLE(S)

DEPENDANTE : Ratio caf/fab

Méthode IV_GMM Méthode TSLS

EXPLICATIVES COEFFICIENTS ESTIMES

Exportations

-0,15*** -0,14***

(0,01) (0,02)

34

Voir Annexe 9 et Annexe 10


Qualité des Infrastructures

Portuaires

-2,19*** -1,77***

(0,36) (0,37)

PIB_Côte d'Ivoire

-0,45*** -0,29**

(0,13) (0,13)

PIB_Pays partenaires

-0,35*** -0,22*

(0,11) (0,11)

Taux de change

(XOF/USD)

0,86*** 0,97***

(0,13) (0,14)

Prix du carburant diesel

0,72*** 0,47**

(0,21) (0,22)

Risque_pays

0,06*** 0,06***

(0,01) (0,01)

EFFETS INDIVIDUELS

Pays-Bas

-0,41*** -0,26*

(0,13) (0,13)

Italie

-0,07*** -0,05*

(0,02) (0,02)

Grande-Bretagne

0,03** 0,02

(0,01) (0,01)

Espagne

-0,22*** -0,14*

(0,07) (0,07)

Allemagne

0,10*** 0,06*

(0,03) (0,03)

Belgique

-0,60*** -0,37*

(0,19) (0,19)

Constante

25,60*** 19,99***

(4,42) (4,42)

R-carré 0,97 0,98

R-carré Ajusté 0,97 0,98

Erreur-type régression 0,02 0,01

J-statistique de Hansen 1,74

Rang de la matrice des

instruments

14

14

F-statistique

61,57

[0,00]

Source : Calculs de l’auteur à partir des données de la WDI, de l’UNCOMTRADE, et du PAA.

Note: Les variables continues dans ce tableau sont introduites en logarithme ; les coefficients qui

leurs sont associés respectivement sont interprétés comme étant les élasticités du taux de fret par

rapport à ces variables. Les autres coefficients sont des semi-élasticités. Les Astérix (*,**,et ***)

traduisent respectivement la significativité au seuil de 10%, de 5%, et de 1% des coefficients estimés.

Les écart-types estimés sont entre parenthèses (…) et la p-valeur de la statistique de Fisher entre


crochet […]. Sous l’hypothèse nulle de la validité des instruments, la statistique de Hansen (J-

statistique) suit une loi du Khi-deux à un (1) degré de liberté.

, alors l’hypothèse nulle ne peut être rejetée. Le R-carré Ajusté égale à 0,97 peut se

traduire en termes de la part de variabilité du taux de fret expliquée par ce modèle (soit 97%). Les

coefficients des effets individuels de signe négatif signifient qu’il est plus avantageux, en termes de

coût de transport maritime, d’expédier des marchandises vers les pays concernés comparativement à

la France.

Diagnostic de la régression

Les résultats de la régression précédente ne peuvent être validés que sous la condition

où aucunes des hypothèses qui la sous-tendent n’est violée. Il s’agit du test de Sargan pour la

validité des instruments et les tests classiques sur le résidu de la régression.

Le test de Sargan

La statistique de Sargan-Hansen (J-stat) est la valeur minimale de la fonction de

critère35

qui, sous l’hypothèse de validité des instruments, doit être statistiquement nulle.

Sous cette hypothèse, la statistique J-stat suit une loi de Khi-deux de degré de liberté égale au

nombre d’instruments exclus de l’ensemble des variables explicatives du modèle structurel.

La réalisation de la J-stat étant inférieure à la valeur critique au risque de première

espèce de 5% (c.-à-d. ), alors le test ne

rejette pas la validité des instruments. L’on peut donc conclure que les instruments utilisés

dans la régression auxiliaire sont valides36

.

Le test d’hétéroscédasticité de Pagan-Hall

Le test Pagan et Hall (1983) de l'hétéroscédasticité dans les modèles 2SLS est un test

similaire au test de Breusch-Pagan dans les modèles OLS.

L'idée derrière ce test, semblable à celui de Breusch-Pagan (Breusch et Pagan, 1979)

et le test de White pour l’hétéroscédasticité, est que si l'une des variables exogènes peut

prédire les résidus au carré, les erreurs sont conditionnellement heteroscédastique.

35 Voir Christopher F. Baum, Applied econometrics, pour une discussion détaillée. J(θ) = Ng(θ)’Wg(θ), où W

est une matrice de pondération et g est une fonction des intruments et des résidus tels que g(θ)= 0. 36

Voir Annexe 3


Sous l'hypothèse nulle d'homoscédasticité conditionnelle dans la régression 2SLS, la

statistique de Pagan-Hall est distribué suivant un Khi-deux à p degré de liberté (p le nombre

d’instruments), indépendamment de la présence de hétéroscédasticité ailleurs dans le système.

Le résultat du test ( permet de

conclure que les résidus du modèle (dans notre cas) sont homoscédastiques37

.

Le test d’autocorrélation

Sous l’hypothèse nulle de non autocorrélation (d’ordre un) des erreurs, la statistique

du test de Wooldridge est distribuée suivant la loi de Fisher (F(1,6)). La réalisation de cette

statistique ( ) ne permet pas de rejeter, au seuil de 5%, l’hypothèse

nulle de non autocorrélation. L’on peut en déduire donc que les erreurs ne sont pas

autocorrélées38

.

Le test de normalité de Jarque-Bera

Sous l’hypothèse nulle de normalité des erreurs, la statistique du test de Jarque-Bera

suit une loi de Khi-deux à deux (2) degré de liberté. La p-value (0,26)39

associée à la

réalisation cette statistique est supérieure à tous les seuils « usuels » de rejet de l’hypothèse

nulle (10%,5%,1%) ; l’on ne peut pas rejeter la normalité des erreurs.

Ce qui permet de conclure à une normalité des résidus.

37

Voir Annexe 5 38

Voir Annexe 6 39

Voir Annexe 7


III.2. . Analyse et interprétations des résultats de l’estimation

Les hypothèses qui sous-tendent notre modèle étant toutes vérifiées, nous pouvons à

présent interpréter les résultats obtenus compte tenu du fait que ce modèle est globalement

significatif (p-valeur de la F-statique de Fisher est égalé à 0,00 0,01)40

.

L’on remarque, dans le tableau 3 précédent, que les variables explicatives relatives

aux infrastructures portuaires et au volume des exportations de la Côte d’Ivoire sont

négativement corrélées à la variable du taux de fret maritime tandis que le prix du carburant

diesel et le taux de change varient dans le même sens que ce dernier. Le produit intérieur brut

de la Côte d’Ivoire et ceux des pays partenaires évoluent dans le sens inverse du fret. Les

signes des coefficients associés à ces variables sont donc conformes à ceux attendus.

Le volume des exportations

Le volume des exportations est un facteur d’importance non négligeable pour réduire

les coûts de transport maritime des marchandises. En effet, le coefficient associé à cette

variable est statistiquement significatif (au seuil de 1%) et de signe négatif. Il s’interprète

comme l’élasticité du ratio caf/fab par rapport au volume des exportations de la Côte d’Ivoire,

et est égale à – 0,15.

La demande de transport maritime découle de la quantité de marchandises exportées,

et ainsi cette dernière détermine la quantité de services produite par les compagnies de

transport maritime. Comme le souligne Hummels & Skiba (2002), les sociétés de transport

maritime utilisent des technologies faisant intervenir des navires à capacité de transport

importante dont les coûts fixes d’exploitation sont élevés et le coût marginal nul ; ainsi, le

coût unitaire de production du service de transports décroît suite à l’augmentation de la

quantité de marchandises transportées (quantité produite par les compagnies maritimes).

Ce coût de production étant à la base de la facturation du service offerte aux

chargeurs, la baisse de celui-ci peut déboucher à la réduction du fret maritime.

Une autre piste pour l’explication de cette relation négative entre le fret maritime et

les exportations, pour le cas particulier du transport conteneurisé, réside dans le déficit

commercial de la Côte d’Ivoire (dans le commerce de marchandises nécessitant ce type de

40 Voir Tableau 3, à la dernière ligne.


transport) induisant des exportations de conteneurs vides41

; ceci peut être source de taux de

fret élevé.

En effet, les biens manufacturés importés par la Côte d’Ivoire nécessitent l’utilisation

systématique des conteneurs pour leur transport alors que les exportations de ce type de biens

restent modestes.

Ainsi, la quantité réduite de marchandises transportées dans ce segment du secteur de

transport maritime est susceptible d’être l’une des causes des taux élevé de fret maritime. Une

hausse des exportations en biens manufacturés permettrait donc de baisser les exportations de

conteneurs vides, et réduirait le taux de fret.

Aussi, la valeur de cette élasticité traduit qu’une augmentation de 10% du volume des

exportations contribuerait à baisser le taux de fret maritime de 1,5%.

Toutefois, nous devons signaler qu’une hausse excessive des exportations pourrait

aboutir à une augmentation du fret maritime dû au problème de congestion portuaire ; la

capacité d’accueil et de traitement des navires au port est dépassée par le trafic de

marchandises.

Cela implique un temps d’attente et d’immobilisation à quai des navires plus long

dont les surcoûts qui en découlent (coût d’escale, entretient du navire, supplément de salaire

des personnels naviguant, etc.) sont entièrement répercutés aux frets facturés par les

armateurs aux chargeurs.

Cependant, nous n’avons pas pu tester l’existence éventuelle de cet effet de seuil avec

les données dont nous disposons dans le cadre de cette étude car le carré du volume des

exportations est fortement corrélé à cette variable en niveau et l’introduction de ces deux

variables dans le modèle entraine que la matrice des variables explicatives n’est pas de rang

plein ; ce qui rend impossible l’estimation d’une relation quadratique pour l’étude de ce

phénomène.

Les infrastructures portuaires

Dans le domaine du transport en général, les infrastructures (réseau routier, ferroviaire,

portuaire) sont des éléments clefs ayant un impact d’ampleur plus importante que tout autre

facteur sur la réduction des coûts de transport des marchandises.

41

Les conteneurs vides représentent en moyen 22% des exportations conteneurisés de la Côte d’Ivoire (voir la

partie Statistique descriptive).


Cette affirmation prend tout son sens dans le domaine portuaire et du transport

maritime et les résultats de l’estimation de notre modèle le confirme ; l’élasticité du ratio

caf/fab par rapport aux infrastructures portuaires est égale à -2,19.

Le coefficient associé à la variable des infrastructures est significatif au seuil de 1% et

de signe négatif. Il s’en déduit ainsi qu’une augmentation de 10% du stock d’infrastructures

permettrait de réduire, de l’ordre de 21,9%, le taux fret maritime appliqué au port d’Abidjan.

Le fait que les caractéristiques artificielles du port aient une influence plus importante

sur la baisse du fret s’explique à travers la stratégie des armements pour le choix de leur port

d’escale et la capacité du port à attirer les trafics de transit des pays de l’hinterland (Mali,

Burkina, Niger).

En effet, les armateurs se basent sur des critères tels que le temps de séjour moyen des

navires à quai, la cadence des activités du port reflétant la qualité des services de manutention

et la performance des services portuaires, pour identifier le port le mieux placé dans la sous-

région de l’Afrique de l’Ouest comme port d’escale.

Or les meilleures performances portuaires sont de fait les conséquences directes de la

dotation en infrastructures de qualité et en quantité suffisante dans le port « hub ».

Ainsi, la hausse de l’offre de service de transport maritime (en termes de capacité de

transport des navires et leur nombre) suite à l’attraction qu’exerce le port sur les armements

contribuerait à réduire le prix (le fret) de ce service à condition qu’il y ait suffisamment de

marchandises à transporter.

En outre, la capacité du port à attirer les trafics de marchandises des pays enclavés est

un corollaire du statut de port « hub » suite à la fréquentation des navires au port résultant de

la qualité des infrastructures dont ce dernier dispose.

De plus, les trafics de ces pays contribuent à créer les conditions propices

(augmentation du volume de marchandises à transporter) pour accompagner la hausse de

l’offre de transport précédemment évoquée afin que la baisse du fret maritime soit effective.

Cependant, la compréhension de l’effet de la variable représentant les infrastructures

portuaires doit aller au-delà des faits de simples dotations en infrastructures, étant donné que

cette variable représente la perception des usagers du port (les chefs d’entreprises) de la

qualité des infrastructures.


Or il serait difficile pour ces usagers de juger de la qualité des installations au port

sans l’observation d’améliorations effectives de la qualité des services offerts ; cela fait donc

intervenir d’autres facteurs plus larges que les infrastructures notamment les ressources

humaines qui sont les chevilles ouvrières de la performance portuaire.

Tous ces facteurs mis ensemble concourent à la réduction du fret maritime.

Le prix du carburant diesel

Le BAF (Bunker Adjustment Factor) est une surcharge tarifaire correspondant aux

fluctuations du cours du pétrole brut.

Compte tenu des consommations des navires modernes, les compagnies maritimes ont

commencé à l'appliquer suite au premier choc pétrolier de 1973. Elle est restée depuis à

l'ordre du jour.

Le prix du carburant diesel a été pris en compte pour capter le surfret lié à la variation

du prix du carburant. Le coefficient associé à cette variable est statistiquement non nul au

seuil de 1%.

Aussi, l’élasticité du taux de fret maritime par rapport au prix du carburant est égale à

0,72, traduisant le fait que ces deux variables évoluent dans le même sens. Ainsi, une hausse

de 10% du prix du carburant induirait une augmentation de 7,2% du taux de fret.

Le risque de change

En adressant, d’un côté, des factures aux chargeurs (usagers du port d’Abidjan),

libellées en dollar USD, une société de transport maritime a une position de change courte en

XOF vu que, d’un autre côté, elle doit régler des factures libellées en monnaie locale (par

exemple, les frais d’escale).

Une appréciation du XOF par rapport au dollar USD signifie que, pour honorer ses

engagements, l’armateur doit céder un montant plus important en USD pour l’achat de la

devise locale afin d’avoir le même montant équivalent à ces engagements.

Dans ce cas, il subit une perte de change ; afin de limité cette perte, le contrat de

transport prévoit une révision du taux de fret pour tenir compte de la hausse du taux de

change.

http://fr.wikipedia.org/wiki/1973


Cet ajustement, appelé CAF (Currency Adjustment Factor), est statistiquement

significatif au seuil de 1% selon les estimations de notre modèle. Une hausse de 10 points de

base42

du taux change induit une révision du taux de fret de l’ordre de 8,6 points de base ;

l’élasticité du ratio caf/fab par rapport au taux change étant égale à 0,86.

Le risque pays

Les navires qui desservent les pays à risque (risque de guerre, de piraterie,…) doivent

payer des primes supplémentaires afin que les sociétés d’assurance acceptent de les couvrir.

Les surcharges de primes liées à l’exposition d’un pays au risque de guerre sont

répercutées au fret payé au port concerné.

Cette variable est prise en compte en intégrant dans le modèle les effets spécifiques de

la crise postélectorale en Côte d’Ivoire (fin 2010 et 2011). Le coefficient associé à cette

variable est significatif au seuil de 1%, et est égale à 0,06. Un sur-fret de 6% de son niveau

« normal »43

est appliqué pour la desserte de la Côte d’Ivoire dû à l’incertitude sur la sureté

du port occasionné par les troubles.

Le Produit Intérieur Brut

La taille respective des économies des pays partenaires au commerce international est

une condition nécessaire pour que ces pays s’engagent aux échanges commerciaux.

Une croissance économique permet au pays d’origine44

de disposer de ressources

suffisantes pour soutenir ses investissements en termes d’infrastructures économiques, et

également accroît la capacité du pays à exporter. Tous ces facteurs créent les conditions pour

baisser le taux de fret. Du côté du pays partenaire, la même situation lui procure les revenus

pour payer ses importations ; cela incite ce dernier à renforcer ses coopérations économiques,

en particulier, avec la Côte d’Ivoire.

Une croissance de 5% du PIB de la Côte d’Ivoire induit une diminution du fret de

2,25% tandis qu’un accroissement du même ordre du PIB du pays de destination permet de

baisse le coût du transport maritime de 1,25%.

42

1 point de base = 1/100 de pourcentage. 43

Le niveau du taux de fret qui serait fixé en l’absence de risque de guerre. 44

Ici, la Côte d’Ivoire.


Nous pouvons retenir à l’issue de ce qui précède que le volume des exportations, le

PIB du pays d’origine et celui du pays partenaire, et les infrastructures portuaires peuvent

contribuer à réduire le taux fret maritime tandis que le prix du carburant diesel et le taux de

change varient dans le même sens que celui-ci.

Il ressort également que les infrastructures portuaires constituent des instruments

efficaces qui soient à la disposition des autorités portuaires pour influencer le niveau du fret

maritime au port d’Abidjan.

A présent, il s’agit de faire ressortir les résultats essentiels obtenus au terme de cette

étude, d’en tirer les enseignements que l’on peut retenir de notre modèle et de faire quelques

recommandations qui s’en déduisent.


CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

L’analyse du taux de fret est un sujet intéressant et fait l’objet d’un intérêt grandissant

de la part des auteurs et chercheurs dans le domaine de l’économie maritime, ces dernières

années.

La présente étude s’inscrit dans le même sens, mais se restreint à un cas plus

spécifique portant sur le fret au port d’Abidjan et concerne uniquement les pays européens

comme pays de destinations (plus précisément, la route maritime EWATA).

Il faut remarquer que c’est un sujet très complexe, mais il a été simplifié et adapté au

cas particulier de notre analyse afin de ne retenir que l’essentiel pour apporte des réponses à

la problématique qui a été posé.

Il ressort, au terme de notre analyse, que les facteurs liés à l’efficacité du service

offert par le port d’Abidjan notamment les infrastructures portuaires, et la sécurité et sureté

portuaire45

constituent des variables de contrôle qui peuvent influencer le taux de fret.

Il faut cependant souligner que la dotation en infrastructures n’est pas une condition

suffisante pour qu’il y ait des effets sur les coûts de transport ; la disposition de ressources

humaines capables d’exploiter les installations portuaires est, par exemple, une condition qui

doit être vérifiée au préalable.

La variable représentant les infrastructures portuaires a un impact d’ampleurs plus

importantes que les autres déterminants du taux de fret maritime avec une élasticité compris

entre – 2,79 à – 1,58.

Nous avons également pu montrer l’importance du volume des exportations dans la

fixation du taux de fret maritime.

L’existence d’une relation négative entre ces deux variables nous permet d’affirmer

que les exportations peuvent être utilisées comme des instruments pouvant contribuer à

donner un avantage comparatif au port d’Abidjan vis-à-vis de ses concurrents en Afrique de

45

Captée par la variable « risqué pays »


l’Ouest en créant les conditions propices à un taux de fret compétitif ; il est possible de

réduire le taux de fret maritime de l’ordre de 1,5% suite à une hausse de 10% des

exportations.

Au niveau du trafic de conteneurs, l’exportation de conteneurs vides, qui atteint en

moyenne 22,5% du total des exportations de conteneurs (entre 2010 et 2013), pourrait être

exploitée afin de bénéficier de cet avantage lié à la baisse du fret maritime en boostant les

exportations.

Egalement, la sécurité et la sureté au port d’Abidjan constitue un aspect important,

traduit par la significativité de la variable « risque pays » dans la relation mathématique (3),

pour que des sur-frets liés à ce risque ne soient applicables sur le fret maritime.

D’autres facteurs naturels et/ou structurels (climats, nombre de documents nécessaires

à l’exportation, etc.), représenté par les effets fixes, et le prix du carburant interviennent

également dans la fixation du taux de fret. Ces variables influencent le fret à la hausse.

En bref, le volume des exportations, le PIB de la Côte d’Ivoire, le PIB du partenaire,

les infrastructures portuaires, le taux de change et le prix du carburant constituent des facteurs

clefs qui déterminent le taux de fret maritime au port d’Abidjan. Les autorités portuaires

peuvent avoir le contrôle direct sur les infrastructures portuaires comme instrument visant à

impacter le taux de fret, et de manière indirecte sur les exportations transitant par le port.

A l’issue de cette étude, les hypothèses H1 selon laquelle le fret maritime est

négativement corrélé aux échanges commerciaux et aux infrastructures portuaires, et H2

postulant que l’impact des infrastructures portuaires sur le taux de fret est plus important que

ceux des autres facteurs ont toutes été vérifiées.

Compte tenu des résultats que nous avons obtenus, nous sommes à présent en mesure

de formuler des recommandations à l’endroit des autorités portuaires dont les teneurs suivent :

Les infrastructures portuaires étant des facteurs ayant un impact important sur la

réduction du taux de fret maritime ; toute stratégie visant à aller dans ce sens doit être

orientée vers les investissements en infrastructures (aménagement de nouveau

terminal, agrandissement de terminal existant, remplacement d’équipements obsolètes,

etc.).


La promotion du partenariat publique privé permettrait de converger rapidement vers

un objectif de stocks d’infrastructures en vue d’amener le fret à un niveau souhaité.

Ces investissements doivent, cependant, être couplés avec des mesures

d’accompagnement telles que la formation et mise à jour des connaissances et/ou des

compétences des personnels qui sont directement concernés par les innovations

apportées à cet égard afin d’avoir les effets escomptés.

Les exportations constituent également des instruments susceptibles d’influencer le

taux de fret.

Il est nécessaire d’inciter les entreprises des pays de l’hinterland (Mali, Burkina,

Niger) à faire appel au service du port d’Abidjan pour l’expédition de leurs

marchandises afin d’attirer un maximum de volume de trafics de transit.

Pour cela, il est impératif de créer une relation de confiance avec ces entreprises à

travers des campagnes de sensibilisation et de marketing.

Renforcer la coopération avec les chargeurs nationaux afin de préserver leur fidélité et

les encourager à développer leurs activités au port. Notons que les efforts entrepris au

niveau du ministère du commerce pour soutenir les exportations de la Côte d’Ivoire

sont d’une importance capitale afin qu’il soit possible de stimuler le trafic de

marchandise au port d’Abidjan.

Enfin, l’effet spécifique des troubles occasionnées par la crise postélectorale de 2011,

capté par la variable dumci, indique la nécessité d’un environnement de sécurité au

port d’Abidjan afin que les armateurs n’y appliquent point de surfret lié au risque de

guerre. Il est donc indispensable au PAA de veillez à la sécurité et la sureté au port, et

d’envoyer un signal fort aux usagers, au travers de certifications internationales, qui

indiquent les normes de sécurité que le port d’Abidjan respecte.

Toutes les stratégies développées en vue d’atteindre un niveau ciblé du taux de fret

doivent être bien coordonnées afin d’avoir effectivement les effets escomptés.

Ainsi, il est possible d’instaurer, au port d’Abidjan, un « cercle vertueux » : les

investissements en infrastructures portuaires créent les conditions favorables pour attirer plus

de trafic de navires ; ce qui a pour effet de créer plus de concurrence au niveau des armateurs,

et aboutit à la baisse du taux de fret ; cette dernière se traduira en l’attractivité du port, vis-à-

vis des chargeurs, comparativement à ses concurrents dans la sous-région ; ceci accroît


l’activité en termes de volume et génère plus de revenus au Port Autonome d’Abidjan (à

travers les services offerts) ; et ainsi, le PAA dispose encore plus de ressources pour investir.

Ce « cercle vertueux » contribuera, à termes, à placer le port d’Abidjan parmi les

ports les plus compétitifs et les plus modernes d’Afrique.

LIMITE DE L’ANALYSE

Cette étude ne prend pas en compte certains aspects qui semblent intéressants pour

une analyse plus fine du sujet traité.

Tout d’abord, la distinction fait au niveau de chaque secteur du transport maritime

(transport de vrac sec, transport conteneurisé, …), intégrant leurs spécificités en termes

d’exigences en matière de qualité de services portuaires, d’offre de capacité de transport, etc.,

contribuerait à une meilleure compréhension de la fixation du taux de fret pour chaque

secteur ; ce qui permettrait de définir des stratégies, en adéquation avec les enseignements qui

en découle, afin de réduire le taux de fret.

Pour ce faire, l’on doit collecter les informations (le fret payé, le type de

marchandise expédiée, etc.) directement auprès des chargeurs afin d’avoir des

renseignements crédibles pour effectuer une telle analyse.

En outre, l’endogénéisation de la variable « taux de fret », en utilisant une équation

d’accumulation de capital, à travers les investissements en infrastructure du port d’Abidjan

permettrait de construire un modèle dynamique qui rendrait compte de la manière dont les

ajustements du taux de fret se font au fil du temps suite à une modification de l’une ou l’autre

de ses déterminants. Cette méthode est celle adoptée par Gabriel Figueiredo (2008).

Enfin, l’intégration de l’analyse concurrentielle dans l’approche adoptée aurait

permis de tenir compte des stratégies des ports concurrents en termes d’investissements ou

de marketing auprès des pays de l’hinterland afin que le PAA puisse définir sa meilleure

stratégie en réponse à celles de ses concurrents. Il faut noter que cela nécessite la coopération

de tous les ports de la sous-région pour la communication d’information chiffré concernant

nos variables d’intérêts.

Tous les aspects précédemment évoqués n’ont pu être abordés, dans le cadre de

notre étude, du fait que les données requises pour la mener à bien ne sont pas disponibles.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xi

BIBLIOGRAPHIE

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[23] Trevor D. Heaver (2012), « The Evolution of Maritime Economics », The Blackwell

Companion to Maritime Economics, First Edition.

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xiii

ANNEXES

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xiv

ANNEXE 1 : Test de Poolabilité

Hypothèse nulle

Statistique de test

Décision

H0 : Les constantes sont les mêmes 12,86 Rejet de H0

pour tous les individus. [0,00] au seuil de 5%

Source : Calculs de l’auteur à partir des données de la WDI, de l’UNCOMTRADE, et du PAA

Note : P-valeur entre crochet […]

ANNEXE 2: Test de Hausman

Hypothèse nulle

Statistique de Hausman

Décision

H0 : Pas de différence systématique 5,58 Non rejet de H0

.dans les coefficients estimés [0,06] au seuil de 5%


Note : P-valeur entre crochet […]

ANNEXE 3 : Résultats des estimations du modèle à effets fixes par IV-GMM


RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xv

ANNEXE 4 : Résultats des estimations du modèle à effets fixes par TSLS


ANNEXE 5 : Test d’hétéroscédasticité de Pagan-Hall


ANNEXE 6 : Test de Wooldridge pour l’autocorrélation en panel

Source: Calculs de l’auteur à partir des données de la WDI, de l’UNCOMTRADE, et du PAA

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xvi

ANNEXE 7 : Test de normalité de Jarque-Bera (IV-GMM)


ANNEXE 8 : Test de normalité de Jarque-Bera (TSLS)


RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xvii

ANNEXE 9 : Intervalles de Confiance des coefficients (IV-GMM)


ANNEXE 10 : Intervalles de Confiance des coefficients (TSLS)


RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xviii

TABLE DES MATIERES

DECHARGE ................................................................................................................................................ i

DEDICACE .................................................................................................................................................ii

REMERCIEMENTS ................................................................................................................................... iii

SOMMAIRE ............................................................................................................................................... iv

AVANT-PROPOS ....................................................................................................................................... v

SIGLES, ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES ........................................................................................ vi

LISTE DES TABLEAUX ET ENCADRÉS .............................................................................................. vii

LISTE DES TABLEAUX ...................................................................................................................... vii

LISTE DES ENCADRES ...................................................................................................................... vii

LISTE DES FIGURES .............................................................................................................................. vii

LISTE DES ANNEXES ............................................................................................................................ vii

RESUME ..................................................................................................................................................... x

ABSTRACT ................................................................................................................................................. x

INTRODUCTION GÉNÉRALE ................................................................................................................ 1

Contexte et justification .......................................................................................................................... 1

Problématique ......................................................................................................................................... 2

Objectifs de l’étude ................................................................................................................................. 3

Hypothèses de l’étude ............................................................................................................................. 3

Méthodologie et Annonce du plan .......................................................................................................... 4

CHAPITRE I ............................................................................................................................................... 5

CADRE CONCEPTUEL ET REVUE DE LA LITTERATURE ............................................................... 5

I.1. Cadre conceptuel : Fret Maritime ..................................................................................................... 5

I.1.1. Définition ................................................................................................................................... 5

I.1.2. Les indicateurs de l’évolution du fret maritime ......................................................................... 8

I.1.3. L’offre de service de transport maritime ................................................................................. 10

I.1.4. La demande de transport maritime .......................................................................................... 11

I.1.5. La qualité de l’infrastructure portuaire .................................................................................... 12

I.2. REVUE DE LA LITTERATURE .................................................................................................. 13

I.2.1. Revue empirique ...................................................................................................................... 13

I.2.2. Revue théorique ....................................................................................................................... 17

CHAPITRE II ........................................................................................................................................... 21

RIVOMANANTSOA John Georgio, Elève Ingénieur Statisticien Economiste Page xix

ANALYSE DU TAUX DE FRET ET DU TRAFIC AU PORT D’ABIDJAN ........................................ 21

II.1. Sources des données ...................................................................................................................... 21

II.2. Evolution des Indicateurs du fret maritime au niveau Mondial .................................................... 22

II.2.1. Le Baltic Dry Index (BDI) ..................................................................................................... 22

II.2.2. Le Drewry Global Freight Rate Index (GFRI) ....................................................................... 24

II.2.3. Evolution du ratio c.a.f/f.a.b ................................................................................................... 25

II.3. Le trafic au port d’Abidjan ............................................................................................................ 27

II.3.1. Le trafic de marchandises en transit ....................................................................................... 27

II.3.2. Le trafic de conteneurs ........................................................................................................... 30

II.3.3. La structure des exportations de conteneurs ........................................................................... 31

II.3.4. Les principales marchandises à l’exportation ......................................................................... 33

II.4. Analyse comparative du taux de fret et du volume des exportations ............................................ 35

CHAPITRE III .......................................................................................................................................... 37

MODELISATION ECONOMETRIQUE DE LA RELATION ENTRE LE TAUX DE FRET ET SES

DETERMINANTS ................................................................................................................................... 37

III.1. Présentation du modèle de base ................................................................................................... 37

III.1.1. Spécification des variables .................................................................................................... 37

III.1.2. Spécification de l’équation à estimer .................................................................................... 41

III.2. Présentation de la méthodologie d’estimation ............................................................................. 43

III.2.1. Vérification de la structure de panel et choix du modèle ...................................................... 43

III.2.2. Choix de la méthode d’estimation......................................................................................... 45

III.2.3. Présentation des résultats ...................................................................................................... 47

III.2.4. Analyse et interprétations des résultats de l’estimation ........................................................ 51

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ......................................................................................... 57

LIMITE DE L’ANALYSE ....................................................................................................................... 60

BIBLIOGRAPHIE ...................................................................................................................................... xi

ANNEXES ................................................................................................................................................ xiii

TABLE DES MATIERES ...................................................................................................................... xviii

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